어제 아스트라 수능만점 이야기가 공중파 도배하던데 같은날 세계7대 수학 난제중 하나인 나비에 스토크스가 풀렸습니다

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Citi TMT 컨퍼런스 기업별 핵심 정리

1. SNDK: 루이스 비소소 – CFO

핵심 메시지: 몇몇 주요 고객과의 NBM에서 긍정적인 진전이 있으며, 2027년 중·고급 모델에서 모바일 최종 시장의 일부 성장 가능성이 있습니다. HBF는 2027년부터 새로운 기회를 열어줍니다.

- NBM(LTA): 내년까지 비트의 2/3가 계약 하에 놓일 것입니다. 나머지 1/3은 일부 고객이 스팟 시장에서 구매하거나 소량으로 구매하기 때문에 완전히 계약되지 않을 수 있습니다.
- NBM 고객 2곳이 다시 돌아왔는데, 한 곳은 "엄청난 물량"을 추가했고 다른 한 곳은 계약을 연장했습니다.
- 하이퍼스케일러 시장에는 늦게 진입했으나, 현재는 강력하고 성장하는 관계를 구축하고 있습니다.
- 모바일: 저가형이 빠지고 중·고급 폰에서 콘텐츠 및 판매량 성장이 일부 나타나면서 2027년에 한 자릿수 초반(LSD) 성장이 가능할 수 있습니다.
- HBF: XPU의 추론 과제를 해결하며, 하이닉스(HBM 전문성 제공)와 함께 컨소시엄을 출범했습니다. 이후 META와 GOOGL이 합류하여 핵심 고객을 확보했습니다. 다음 단계는 2027년 이들에게 샘플링하는 것입니다.
- 최근 인베스터 데이를 개최했음에도 불구하고 회의장이 상당히 붐볐습니다.

2. AMAT: 브라이스 힐 – SVP & CFO

핵심 메시지: 롤링 고객 전망에 기반한 자신감 있는 전망, DRAM 및 파운드리/로직에 대한 어드밴스드 패키징 레버리지, 한편 ICAPS(트레일링 엣지)는 회복 중이고 서비스는 가속화되고 있습니다.

- 참석 인원에 큰 의미를 두지는 않지만, 이 회의장은 꽉 차서 서 있는 사람들만 있는 상태입니다.
- 연중 계속 상향된 롤링 8분기 전망에 기반하여 전망에 자신감을 갖고 있습니다.
- 레거시부터 최첨단까지 모든 고객의 가동률이 상승하고 있습니다.
- 전 세계 100개 이상의 팹을 추적하고 있으며 그 수는 늘어나고 있습니다.
- 어드밴스드 패키징 – 2025년 매출 14억 달러이며, 2026년에는 70% 이상 성장하고 DRAM 및 파운드리/로직과 같은 속도로 성장할 것입니다.
- ICAPS – 2년간의 중국 소화 기간 이후 가동률 상승으로 완만한 성장을 시작했습니다. 2027년은 정상적인 성장의 해로 보고 있습니다.
- NAND – 강한 비트 성장에도 불구하고 신규 팹이 적어 향후 몇 년간은 업그레이드 위주의 사업이 될 것입니다(따라서 기회가 더 작습니다).
- 메모리 디스펙(de-spec)과 관련하여 변화는 보이지 않으며, 고객들이 산출량 개선을 위해 XPU를 더 많이, 메모리를 더 적게 출하하고 있으므로 반도체 장비 입장에서는 중립적으로 보고 있습니다.
- 출하 가능한 시스템 수를 두 배로 늘릴 수 있도록 클린룸 공간에 투자했습니다. 이는 수요 전망이 아닌 공급에 관한 언급이지만, 공급업체들이 이에 맞출 수 있어야 합니다.
- 10월 GM은 보합으로 가이던스를 제시하지만, 잠재적으로 가장 높은 가치의 기회에 대한 R&D 투자 확대를 강조하고 싶다고 했습니다. 단순히 가격을 올리는 것이 아니라 더 많은 가치를 제공하는 것입니다.
- 2027년은 AI 투자에 힘입어 강한 해가 될 것으로 예상합니다.
- DRAM: 1년 전 업계는 월 160만 장의 웨이퍼를 생산했으며, 올해는 약 40만 장/월을 추가하고 그린필드에 힘입어 향후에도 그 경로를 이어갈 것입니다. 이에 비해 NAND는 월 웨이퍼 수가 더 적고 대부분 업그레이드이므로 그린필드 추가가 적습니다.
- 서비스 사업: 2026년 상반기에 11~12% 성장했으나, 설치 기반의 가동률 상승으로 2026년 전체는 20% 이상 성장할 것으로 봅니다. 장기적으로는 10%대 중반 성장을 보고 있습니다.
- 공정 제어: 3D 아키텍처와 e-빔 수요로 50% 이상의 성장을 보고 있습니다.

3. AMD CFO

핵심 메시지: 데이터센터 성장(2027년 2배 이상)에 대한 긍정적 전망, 이번 분기 MI450 램프(4분기 및 2027년 1분기에 큰 폭의 증가), 그리고 CPU 공급 확대가 2027년까지 강한 성장을 견인합니다. 믹스의 변동 요인을 고려할 때 GM은 저에게 덜 명확합니다.

- 이 회의장은 AMAT보다 더 붐벼서 서 있는 사람들만 있는 상태입니다(AMAT는 회의장 뒤쪽이 붐볐지만 AMD는 벽을 따라서도 사람들이 있습니다).
- 2027년 데이터센터 2배 이상 성장을 재확인했습니다.
- MI450 GPU 램프는 이번 분기에 시작되어 2027년까지 램프업됩니다. 3분기에 일부 매출이 있고, 2026년 4분기에 큰 폭으로 증가한 뒤 2027년 1분기에 다시 증가합니다.
- CPU 공급이 증가하고 있으며, 여전히 제약이 있음에도 2026년 하반기 80%, 2027년 70% 성장할 수 있습니다.
- GM 변동 요인: MI450 램프(마진은 낮지만 매출총이익을 견인)의 영향을 받겠지만, 서버 CPU(강력하고 고마진), 임베디드 반등(고마진이며 광범위한 회복), 게이밍 믹스(저마진) 등 일부 상쇄 요인이 있습니다.
- CPU 가격: 판매량(더 작음)과 ASP(세대별 코어 수 증가도 가격에 영향)의 함수입니다. 최선의 장기 관계/TCO를 위해 고객과 협력합니다. 단지 GM을 높이기 위해 가격을 올리려 하지는 않습니다.

4. CTSH: 자틴 달랄 – CFO

핵심 메시지: 분기 누계 기준으로 사업 추세에 실질적인 변화는 없으나, 대형 통신 고객의 안정화는 잠재적 긍정 요인입니다. 4분기 램프에 대한 자신감은 청구 가능 일수 증가와 지난 1년간 수주한 계약의 램프에 기인합니다. CTSH는 AI 세계에서 점유율을 확대할 수 있는 위치에 있습니다.

- 업계는 구조적 요인과 재량적 지출 동인의 부재로 영향을 받아 왔습니다.
- CTSH의 BFSI는 매우 좋은 성과를 냈고, CMT는 보합 수준이었으며, 리소스와 헬스케어는 지정학적 어려움을 겪었습니다.
- CMT: 테크는 매우 좋은 성과를 냈으나 통신은 대형 고객 한 곳으로 인해 부정적 영향을 받았습니다. 약했던 상반기 이후 이제 안정화되어 CMT 전체가 개선될 수 있습니다.
- 하반기/4분기 낙관론의 근거는? 1) 올해 하반기 근무일수 증가, 2) 지난 1년간 수주한 프로젝트가 하반기에 램프업될 것으로 예상됩니다.
- 소프트웨어와 서비스 모두 솔루션을 제공할 수 있어 양자 간 경계가 일부 흐려지고 있으나, 여전히 진화 중입니다.
- CTSH가 동종업체를 상회하는 이유는? 1) AI 세계에서는 CTSH가 보유한 기술적·기능적 역량이 필요하고, 2) 대형 딜을 수주하고 실행하는 CTSH의 능력, 3) CTSH가 상대적으로 AI에 더 많이 투자하고 있으며 고객들이 이를 인식하고 있습니다.
- 추론/가상화로의 전환과 함께 인당 매출을 점진적으로 개선할 수 있습니다.
- 예상보다 많은 사람들이 참석했습니다. 서 있는 사람은 없지만 많은 좌석이 찼습니다.
- 자사주 매입: 장기적으로 자본 배분은 M&A 50%, 배당 25%, 자사주 매입 25%이지만, 상반기 주가를 고려하여 일부 자사주 매입을 앞당겼습니다.
- 인도 상장: 연말까지 규제당국에 초안을 제출한 뒤 평가할 예정입니다.

5. CDW: 크리스 리히 – 회장 겸 CEO, 앨버트 미랄레스 – CFO & 엔터프라이즈 사업운영 EVP

핵심 메시지: 상반기 수요는 연초 예상보다 좋았으며, 특히 하드웨어 인프라가 그러했습니다. 미드마켓에 AI를 가져가면서 파트너들은 CDW의 도달 범위에 기대를 걸고 있습니다. 전통적인 공급업체뿐 아니라 AI 랩, 패브릭 제공업체, 심지어 칩 회사와도 협력하고 있습니다.

- AI 니즈는 있으나 자원이 없는 미드마켓 고객에 집중하는 것이 CDW에 기회를 만들어줍니다.
- 지난주 Lovelytics 인수로 고객 솔루션에 도움을 줄 수 있는 500명의 엔지니어를 확보했습니다. 데이터를 창끝(tip of the spear)으로 보고 있으며 이 회사가 우위를 제공합니다. Lovelytics는 엔터프라이즈 중심이므로 하위 시장으로 확장할 기회이자 양사 모두의 엔터프라이즈 사업을 키울 기회입니다.
- 연초 예상 대비 사업이 더 강하고 광범위했으며, 하드웨어 인프라도 예상보다 좋았습니다.
- 지속 가능한 매출총이익 성장과 지속적인 영업 레버리지를 보고 있습니다.
- 이중 주문은 보이지 않으며 수주잔고는 높은 수준입니다.
- AI와 보안은 모든 대화에 등장합니다.
- 지난 분기 GM 약세: 엔터프라이즈 대 서비스 믹스에 기인합니다. 엔터프라이즈가 계속 강할 것으로 예상하지만 이제 클라우드 및 SaaS에서도 강세가 나타나고 있습니다.

6. NVTS: 크리스 알렉상드르 – CEO

핵심 메시지: 이 회사와의 첫 미팅이라, 저에게는 티치인(teach-in)에 가까웠습니다.

- 회사를 모바일/소비자에서 하이퍼스케일러와 그린 인프라에 서비스하는 고부가가치 영역으로 전환했습니다. GaN과 고전압 전문성을 활용합니다. 현재 모바일은 작은 부분입니다. 고전력에 집중합니다.
- GaN은 고전력/고밀도 사용 사례에서 좋은 위치에 있으며, SiC는 AC/DC 변환, 고전력 DC-DC 및 그리드 응용에서 더 우수합니다.
- 800볼트와 SiC가 어디에 적합한지에 대한 기술 티치인을 진행했습니다.

7. NTAP: 위삼 자브르 – 재무 EVP & CFO

핵심 메시지: 막 실적을 발표한 터라 질문하고 세부 요인을 파고들 좋은 기회였습니다.

- FY27은 AI 도입과 인프라 현대화에서 비롯된 광범위한 수요로 강하게 출발했습니다.
- 사업이 고객에게 직접 이루어지므로, 지속성에 대한 우려가 있다면 채널 스터핑은 없습니다.
- 회사 전망을 달성하기 위한 공급에 대해 편안한 입장입니다.
- FY27 전망은 90일 전보다 높아졌습니다.
- 제품 GM에 대한 질문에는 90일 전 생각했던 것보다 낫다고 언급했습니다. 또한 지난 분기 플래시 믹스가 높았으나, 앞으로는 별도로 공개하지 않습니다.
- FQ1에는 올플래시 +47%, 퍼블릭 클라우드 +19%(추가 1주 제외), 그리고 여러 분기의 약세 이후 하이브리드 플래시의 소폭 상승 등 여러 긍정 요인이 있었습니다. 퍼블릭 클라우드의 10%대 후반 성장은 지속 가능하다고 봅니다.

8. SMCI: 마이클 스타이거 – 기업개발 SVP

- 고객 및 제품 확장을 보고 있으며, AI 애플리케이션 개발의 강한 성장이 수요의 핵심 동인입니다. 고객이 필요로 할 때 적절한 제품을 확보하도록 합니다.
- 매출 변동성: 일부 고객 또는 공급업체 관련 문제가 있으나, 항상 향후에 그 기회를 확보합니다.
- GM: 한 번에 한 분기만 가이던스를 제시합니다. 지난 분기는 일회성 항목이 일부 있어 매우 강했지만, 장기적으로 두 자릿수가 기회가 될 수 있으며, 방금 17%를 기록했습니다.
- 고투마켓(Go to Market)과 서비스에 투자하고 있습니다.
- 600억 달러의 수주잔고를 바탕으로 고객이 언제 제품을 필요로 할지 좋은 통찰을 갖고 있습니다. 고객 다변화와 개선된 계약 조건이 변동을 완화하는 데 도움이 됩니다. 장기적으로 자체 자금 조달이 목표입니다. 새로운 영업 경영진도 있습니다.

9. HPE: 마리 마이어스 – CFO

핵심 메시지: 강한 실적에 이어 서버 및 네트워킹 기회를 지원하기 위해 구매 약정을 늘렸습니다. ORCL 수주는 큰 증거이며, 9월 30일 네트워킹 인베스터 데이에서 더 많은 통찰이 제공될 것입니다.

- 데이터센터와 네트워킹 모두에서 매우 강한 수요입니다. 데이터센터 현대화와 리프레시 모두에서 클라우드 AI 주문이 전년 대비 +76%입니다. 네트워킹 슈퍼사이클입니다. 이것이 가이던스 상향의 근거였습니다.
- 공급 보장: 사상 최고치인 300억 달러 이상의 장기 약정을 공개했습니다.
- Helios – 초기 단계이며 FY27 가이던스에 포함되지 않았습니다. 서버와 네트워킹 양쪽 측면이 있습니다(더 나은 마진 기회를 의미합니다).
- 향후 가격의 일부 완화를 예상합니다.
- 캠퍼스/브랜치 네트워킹은 AI 기능이 통합된 제품 라인으로 더 강한 스토리를 갖고 있습니다. 데이터센터에서 더 큰 수주 가능성이 있습니다.
- ORCL 수주는 회사/포트폴리오와 다른 고객에 대한 기회의 훌륭한 증거입니다. 9월 30일 인베스터 데이에서 2027년 이후의 램프에 대해 논의할 예정입니다.

블룸버그) 키옥시아 CEO, 하이닉스와 협력 가능성 일축. 낸드 가격 인상 억제 의사 표명.

키옥시아의 오타 히로오 CEO는 블룸버그와의 인터뷰에서 SK하이닉스와의 제조 협력 가능성을 사실상 일축하는 한편, 치솟는 메모리 가격을 억제하겠다는 뜻을 밝혔습니다. SK 최태원 회장이 최근 아사히신문 인터뷰에서 양사 간 생산 제휴를 하나의 선택지로 거론한 데 대해, 오타 CEO는 그런 발언이 나온 배경을 알지 못한다며 양사가 공동 생산을 논의하고 있지 않다고 선을 그었습니다. 반독점 규제 장벽이 있는 데다 샌디스크와 공동으로 보유한 생산시설 구조와도 조화시키기 어려워, 키옥시아·SK하이닉스·샌디스크의 3사 체제를 단순히 만들 수는 없다는 것입니다. SK하이닉스 측도 최 회장의 발언은 일반론이었으며 진행 중인 논의는 없다고 밝혔습니다.

가격에 대해서는 이미 충분히 올랐다는 인식을 드러냈습니다. 키옥시아의 평균 NAND 가격은 직전 분기에 두 배 이상 오른 데 이어 6월 분기에도 70% 상승했고, 애널리스트들은 3월 결산 연도 영업이익이 9배 이상 증가할 것으로 보고 있습니다. 그러나 4월 취임한 오타 CEO는 AI 부문의 투자 의욕을 훼손할 것을 우려해 데이터센터 사업자를 상대로 큰 폭의 인상을 밀어붙이지 말라고 영업팀에 지시했다고 말했습니다. 가격을 지나치게 올리면 스스로의 시장과 성장을 해치게 된다는 것이며, 하이퍼스케일러도 예산이 무한하지 않은 만큼 또 한 번의 70% 분기 상승은 어려워 보인다고 덧붙였습니다. 향후 인상 가능성을 배제하지는 않았으나 당면 우선순위는 현재의 높은 가격 수준을 유지하는 데 있다고 밝혔습니다.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-09/kioxia-dismisses-sk-hynix-tie-up-vows-to-ease-chip-price-rises?utm_source=website&utm_medium=share&utm_campaign=copy

ASML과 TSMC, High NA EUV용 대형 포토마스크로의 업계 전환을 선도하기 위한 공동 협력 계획 발표

• ASML과 TSMC는 SPIE BACUS 콘퍼런스를 앞둔 9월 7일, 12인치 포토마스크로의 전환을 추진하고 고개구수 극자외선(High NA EUV) 노광 기술의 가치를 극대화하기 위한 업계 공동 협력체계를 구축했습니다.

• 이번 협력은 2031년까지 12인치 마스크 시험생산 라인을 구축하고, 이를 통해 2033년까지 첨단 공정 생산에 필요한 노광 시스템 전반의 준비를 완료하는 것을 목표로 합니다.

• High NA EUV 도입 기업과 주요 공급업체들도 참여 의사를 밝혀, 이번 협력에 대한 업계의 폭넓은 지지를 보여주었습니다.

ASML 홀딩(유로넥스트: ASML, 나스닥: ASML)과 대만반도체제조기업 TSMC(대만증권거래소: 2330, 뉴욕증권거래소: TSM)는 반도체 업계의 대형 극자외선(EUV) 노광용 포토마스크 전환을 주도하기 위한 공동 협력 계획을 발표했습니다.

High NA EUV는 우선 현재 사용 중인 6인치 마스크를 활용해 생산에 도입될 예정입니다. 이후 더 큰 12인치 마스크로 전환하면 반도체 공장의 생산성을 더욱 높이고, 칩 제조 비용을 낮추며, 스티칭(분할 노광한 패턴을 이어 붙이는 방식)의 제약을 해소하여 반도체 산업 전반에 도움이 될 것으로 기대됩니다. 이를 통해 첨단 반도체 제조업체들은 High NA EUV의 장점을 충분히 활용하고, 차세대 최첨단 칩을 더욱 경제적으로 생산할 수 있게 됩니다.

ASML의 크리스토프 푸케 사장 겸 최고경영자(CEO)는 다음과 같이 말했습니다.

“반도체 소자 미세화 로드맵에 따라 High NA EUV 도입이 점진적으로 확대될 것으로 예상합니다. 초기에는 현재의 6인치 마스크를 사용하고, 이후에는 12인치 마스크가 도입 확대를 뒷받침할 것입니다. 12인치 마스크는 노광 장비의 생산성을 높이고, 업계가 더 작고 빠르며 에너지 효율이 높은 칩에 대한 수요를 충족할 수 있도록 해줄 것입니다. 이번 협력에 대해 반도체 제조업체와 마스크 공급업체, 협력사들이 초기부터 강력한 지지를 보내주고 있어 기쁘게 생각합니다.”

TSMC의 웨이저자(C. C. Wei) 회장 겸 최고경영자(CEO)는 다음과 같이 말했습니다.

“우리는 업계가 복잡한 문제를 해결하기 위해 협력할 때, 개별 기업이 혼자서는 달성할 수 없는 가능성을 열 수 있다고 늘 믿어왔습니다. 업계 가치사슬 전반의 전문성을 결집하고, 도입 장벽을 낮춰 첨단 솔루션을 대규모로 활용할 수 있도록 지속적으로 혁신함으로써 최첨단 기술의 혜택을 계속 제공하고자 합니다.”

TSMC는 2030년부터 첨단 공정의 대량생산에 ASML의 High NA 기술을 사용할 계획입니다. 공정 기술이 발전함에 따라 High NA EUV가 필요한 레이어 수가 증가할 것으로 예상하고 있으며, 이는 주로 AI 애플리케이션에 필요한 트랜지스터 구조가 갈수록 복잡해지는 데 따른 것입니다.

ASML과 TSMC는 미국 캘리포니아주 몬터레이에서 열리는 연례 SPIE BACUS 콘퍼런스를 앞둔 9월 7일, 12인치 포토마스크로의 전환을 추진하기 위한 업계 전반의 공동 협력체계를 구축했습니다. 이번 협력은 2031년까지 12인치 마스크 시험생산 라인을 마련하고, 이를 토대로 2033년까지 12인치 마스크를 사용하는 High NA 노광 시스템이 첨단 공정 생산에 투입될 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

https://pr.tsmc.com/english/news/3338

모건스탠리 AI 가이드북: 추론의 시대를 항해하다 (2026년 9월 7일)

모건스탠리는 7개 팀이 공동 작성한 이번 가이드북에서 GenAI를 둘러싼 8가지 핵심 논쟁에 대한 자사의 시각과 프레임워크를 제시하고, 투자 자금이 하드웨어/반도체/메모리에서 인에이블러와 소프트웨어 레이어로 점진적으로 이동할 것이라는 큰 그림을 내놓았습니다. 하드웨어 레이어 종목이 비싸지 않고 투자 사이클도 다년간 이어질 것이므로 급락을 예상하지는 않지만, 2028년 capex 성장 둔화와 함께 스택 상단에서 실적 상향과 멀티플 확장 기회가 더 크다고 보며 AMZN, META, GOOGL, MSFT 등 GenAI 인에이블러에 긍정적인 입장을 유지하고 있습니다. 모바일 시대에 반도체(퀄컴/ARM), 인프라·디바이스(삼성/애플), 소프트웨어·서비스(구글/아마존) 순으로 아웃퍼폼이 이어졌던 것처럼 AI 사이클에서도 유사한 흐름이 나타날 것이며, 이번에는 반도체와 인프라의 아웃퍼폼 속도가 과거 사이클보다 빨랐던 만큼 소프트웨어·서비스 레이어가 다음 상승 구간을 맞을 준비가 되어 있다는 판단입니다.

첫 번째 논쟁인 하이퍼스케일러 capex에 대해서는 2027년 데이터센터 capex가 전년 대비 약 5,000억 달러(60%) 증가한 1.5조 달러에 이르지만, 2028년에는 성장률이 약 12%(1,700억 달러 증가)로 둔화될 것으로 전망합니다. 둔화 근거로는 칩·랙 단위의 바텀업 추정에서 구매 가능한 칩 수량에 한계가 있다는 점, 2026년 capex 중 상당 부분(일부 기업은 30~40%)이 2027~2029년 개소 예정 데이터센터를 위한 토지·건물·전력 등 장기 선투자(pre-build)에 쓰이고 있어 이러한 선행 건설이 무한정 확대될 수는 없다는 점, 노동·자재·전력 등 물리적 제약, 그리고 META가 과거 Llama 때처럼 AWS/Azure를 활용해 모델 및 API를 확장할 경우 장기 컴퓨트 수요가 낮아질 수 있다는 점을 들었습니다. 기업별로는 AMZN 데이터센터 capex가 2026년 1,800억 달러에서 2027년 50%, 2028년 6% 성장하고, GOOGL은 2,050억 달러에서 83%, 7%, META는 1,450억 달러에서 55%, 11%, MSFT는 1,750억 달러에서 43%, 20% 성장할 것으로 추정합니다. 다만 메모리와 에너지 비용 등 부품 인플레이션이 계속 오르고 차세대 칩이 더 비싸질 경우, 그리고 2029년 수요가 예상보다 클 경우 2027~2028년 선투자가 확대될 수 있다는 점을 리스크로 언급했습니다.

두 번째 컴퓨트 용량 논쟁에서는 2027년과 2028년에 각각 38GW, 44GW 등 약 80GW의 용량이 새로 가동되어 하이퍼스케일러 총 컴퓨트 용량이 2025년 35GW에서 2028년 약 145GW로 4배가량 늘어날 것으로 봅니다. GOOGL이 2027년과 2028년 각각 약 9GW, 11GW로 가장 많은 용량을 추가하며 이는 Gemini 프론티어 모델 학습, GCP 성장, 검색·유튜브 전반의 GenAI 기능 배포 수요를 반영한 것입니다. 커스텀 ASIC 비중은 2025년 신규 용량의 34%에서 2028년 66%로 상승하며 TPU와 Trainium이 이를 주도하고, 2028년에는 이 두 칩의 합산 가동 용량이 12GW로 NVDA의 13GW에 근접할 것으로 추정합니다. GW당 비용은 랙 BOM에 GB200/GB300/VR200 전반의 메모리 인플레이션을 반영하고 파워드 셸·건설 인건비 등 랙 외 비용을 상향하면서 Rubin Ultra 기준 GW당 500억 달러까지 높아졌으며, 현재 GB300 아키텍처에서는 파워드 셸이 약 40%, 가속기 랙이 약 30%로 가장 큰 비용 항목이지만 차세대 칩으로 갈수록 DRAM과 HBM의 기여도가 의미 있게 커질 것으로 봅니다.

세 번째 ROIC 논쟁에서는 세 가지 프레임워크를 통해 25~50%의 GenAI ROIC 경로를 제시합니다. 하이퍼스케일러가 GB300 1GW 용량을 임대하는 IaaS 모델은 GW당 약 230억 달러 매출에 80억 달러 영업비용(IT 감가상각 46억 달러 포함)으로 약 150억 달러의 증분 EBIT(마진 67%)과 세후 약 120억 달러 NOPAT을 창출해 약 30% ROIC가 나오고, 자체 인프라 위에서 API를 서비스하는 모델 기업은 GW당 약 300억 달러 매출로 증분 EBIT 마진 75%, NOPAT 약 180억 달러, ROIC 약 46%를 기록하며, 3자 인프라를 임대해 API를 서비스하는 경우는 GW당 약 410억 달러 매출에서 280억 달러의 임대 비용을 제하고 NOPAT 약 100억 달러로 약 25% ROIC가 산출됩니다. 즉 자체 인프라 위에서 모델 레이어를 운영하는 META, GOOGL, SPCX에 가장 높은 수익이 귀속되며, 하이퍼스케일러 모델도 약 30% ROIC를 낼 수 있다는 결론입니다.

네 번째 TAM 논쟁에서는 글로벌 지식노동 지출 중 20~30조 달러가 GenAI 도구를 통해 디지털화·증강될 수 있고, 여기에 리테일·여행(약 16조 달러), 라이드셰어·자율주행(4조 달러), 음식 배달(약 4조 달러), 광고(약 3조 달러) 등 약 30조 달러의 소비자 지출이 향후 10년간 디지털화될 것으로 보아 총 50~60조 달러 규모를 제시합니다. ILO 데이터 기준 글로벌 고용 36억 명 중 지식노동자 약 9억 명에 상위 25% 임금 수준(월 약 2,100달러)을 적용하면 약 22.5조 달러의 지식노동 TAM이 산출됩니다. 퍼블릭 클라우드가 도입 2년차에 IT 예산의 4%에 도달했던 사례를 적용하면 2027년 엔터프라이즈 AI 지출은 약 8,000억 달러로 지식노동 TAM의 약 4% 침투율에 해당하지만, AI는 대규모 인프라 이전이 필요 없고 생산성 개선을 통한 가치 실현이 빠르며 뒤처질 경우의 경쟁상 기회비용이 크기 때문에 클라우드보다 더 빠르게 확산될 것이라고 봅니다. 과거 PC, 인터넷, 모바일, 클라우드 사이클에서 초기 전망이 실제 대비 평균 38% 과소 추정되었다는 점도 강조했으며, 소비자 측에서는 이미 미국 인구의 약 25%가 AI 도구를 매일 사용하고 있고 페이스북이 미국·캐나다에서 8년 만에 약 45% 침투율을 달성했던 것처럼 유통·데이터·투자 여력을 갖춘 기존 대형 플랫폼이 소비자 AI 도입을 주도할 것으로 전망합니다.

다섯 번째 도입 신호 논쟁에서는 2026년 2분기 기준 S&P 500 기업의 약 25%가 GenAI 효과를 정량화하고 있으며 이는 1년 전 14%에서 크게 늘어난 수치입니다. 기술, 커뮤니케이션 서비스, 금융, 헬스케어 섹터가 가장 앞서 있고 전년 대비로는 기술(28%에서 51%), 금융(8%에서 37%), 산업재(19%에서 21%) 순으로 언급이 증가했습니다. 구체적인 기업 코멘트로는 Shopify의 AI 유입 트래픽과 주문이 전년 대비 3배 증가한 점, Meta의 GEM 모델이 페이스북 광고 클릭 8.3%와 전환 15.7% 상승을 이끈 점, 구글의 Antigravity 주간 활성 사용자 240만 명 및 AI 모드 월간 활성 사용자 10억 명 돌파, 오픈 모델을 통해 클로즈드 모델 대비 8% 미만의 트랜잭션 비용을 달성했다는 점, Snap의 AI 코드 리뷰어가 PR의 90%를 검토하며 3만 시간을 절감한 점, 금융 부문에서 특정 영역의 인력을 30~40% 감축했다는 언급, IQVIA가 상위 20개 제약사 중 19곳에 AI 솔루션을 배포한 점 등이 소개되었습니다.

여섯 번째 오픈웨이트 모델 논쟁에 대해서는 추론의 시대에 서빙 비용 우위가 핵심이며, 오픈웨이트 모델이 컴퓨트 수요 자체를 바꾸지는 않고 오히려 저비용 모델이 경제 전반의 도입을 촉진하는 데 필수적이라고 봅니다. 오픈웨이트 확산은 제번스의 역설을 강화해 평균 토큰 가격을 낮추고 토큰 수요를 확대하며, 프론티어 랩에는 차별화와 가격 경쟁 압박을 가하는 동시에 AWS Bedrock, MSFT Foundry, GOOGL Vertex처럼 클로즈드와 오픈웨이트 모델을 모아 과업별로 컴퓨트 효율을 최적화하는 하이퍼스케일러 컨시어지 레이어의 가치를 재확인시킨다는 것입니다. 오픈웨이트 모델은 라이선스 비용이 거의 없더라도 GPU 컴퓨트, 파인튜닝, 데이터·임베딩 파이프라인 등의 지출을 발생시켜 하이퍼스케일러가 어떤 모델이든 수익화할 수 있게 하며, 자사의 API ROIC 분석이 이미 최대 프론티어 모델보다 훨씬 낮은 토큰 가격을 가정하고 있어 오픈웨이트가 더 확산되더라도 GB300 1GW 기준 20~40% ROIC가 유지된다고 밝혔습니다.

일곱 번째 크레딧 파이낸싱 논쟁에서는 우려하지 않는다는 입장입니다. 2026년 연초 이후 글로벌 AI 관련 부채 발행이 약 4,500억 달러로 이미 2025년 연간의 두 배를 넘었지만 AI 관련 부채가 IG 지수의 약 7%에 불과해 고품질 하이퍼스케일러를 중심으로 추가 발행을 흡수할 여력이 충분하며, 시장 조정은 발행 제약이 아니라 스프레드 확대를 통해 이루어질 것으로 봅니다. 2026~2028년 데이터센터 capex 소요 3.21조 달러 중 크레딧 시장이 1.75조 달러, 자기자본이 1.46조 달러를 담당하고, 크레딧 시장 내에서는 IG 6,500억 달러, 프라이빗 크레딧 7,000억 달러, ABS/CMBS 2,000억 달러, 하이일드·론 2,000억 달러로 구성될 것으로 추정합니다. 고품질 하이퍼스케일러 스프레드는 현재 IG 지수 대비 7bp 확대된 수준이며, AMZN, GOOGL, META, MSFT 4사의 영업현금흐름은 2027년 9,800억 달러, 2028년 1.2조 달러로 가속되어 같은 기간 필요 조달 부채 2,900억 달러의 7~8배에 달한다는 점을 근거로 들었습니다. 다만 데이터센터 셸 장기 리스와 대규모 컴퓨트·칩·전력 구매 약정 등 부외 레버리지가 커지고 있고 신용평가사가 이를 조정 부채에 포함하므로 현 등급 수준에서의 발행 여력은 그만큼 줄어든다는 점, 그리고 NVDA의 경우 2028년 말 총 신용 익스포저가 약 2,000억 달러(이 중 약 1,700억 달러가 펀디드 부채 외)로 확대될 것으로 보이며 테일 리스크가 아직 초기 단계이고 불투명하며 규모가 커서 중립 의견으로 커버리지를 개시했다는 점도 언급했습니다.

여덟 번째 규제 및 전력 병목 논쟁에서는 주·지방 정부의 데이터센터 반대가 전기요금 상승 우려, 물 사용과 폐열 등 환경 우려, 소음·분진·교통 등 지역 생활 문제라는 세 가지 범주로 나뉘며 모라토리엄이 주·지방 차원에서 확대되고 있다고 진단합니다. 이러한 반발은 대체로 관리 가능하며 결국 이미 장기 전망에 반영된 하이퍼스케일러의 전력 비용 상승으로 귀결되겠지만, 지방 정책이 영구화·확대되거나 연방 차원으로 반영될 경우 미국이 중국과의 AI 경쟁에서 뒤처질 위험이 있고, 특히 2028년 대선을 앞두고 민주당이 집권할 경우 행정부 차원에서 데이터센터 확장에 정치적 리스크가 커질 수 있다는 점을 주시하고 있습니다. 미국이 38GW의 전력 부족에 직면한 가운데 전력 공급 시점(time to power)은 계속 중대한 병목으로 남을 것이며, 데이터센터는 점차 현장(behind-the-meter) 발전을 채택할 것으로 보아 BE, INIO, SEI 등 온사이트 발전 기업과 WULF, HUT, CIFR, RIOT 등 파워드 셸 제공 기업에 긍정적인 시각을 유지합니다. BTM 전력은 GW당 약 30억 달러의 추가 capex를 발생시키며, 이는 2027년 하반기와 2028년부터 가동될 Rubin Ultra 세대(GW당 총 500억 달러)부터 이미 바텀업 추정에 반영되어 있습니다.

끝으로 모건스탠리는 2027년 이후 부상할 다음 논쟁으로 전력 및 노동·자재 등 물리적 제약과 중간선거·대선 사이클에서의 규제 역풍이 데이터센터 비용·개소·ROIC에 미칠 영향, GenAI 효과가 확산되면서 어떤 기업과 산업이 가장 먼저 대규모 인력 감축에 나설지와 미국 노동력 재교육의 재원 조달 및 이것이 GenAI 정치 논의와 도입 속도에 미칠 영향, 어떤 산업과 AI 도구가 경제 전반의 도입과 지출을 이끌지, 커스텀 실리콘 등을 통한 하이퍼스케일러의 서빙 비용 개선과 토큰 처리량 향상, 프론티어 랩이 온프레미스와 하이퍼스케일러 중 어느 쪽에 의존할지, 그리고 향후 10년간 수조 달러에 이를 추론 지출을 두고 오픈웨이트 모델과 프론티어 랩의 경쟁 구도가 어떻게 전개될지를 꼽았습니다.

“4개 중 3개는 불량”… 중국산 HBM 수율 부진, 원인은 TSV 기술력 미달 - 조선비즈
https://biz.chosun.com/it-science/ict/2026/09/09/RF6FCZLBNVDSBGAJKRDI72RBWE/

JP모건) SK하이닉스; 3분기 프리뷰: 환율 역풍은 주주환원으로 상쇄; 비중확대(OW), 목표주가 275만원

SK하이닉스 주가는 7월 저점에서 바닥을 형성한 뒤 자사주 매입 발표(링크)와 OpenAI의 Astra 모델 출시(링크)에 힘입어 37% 회복했습니다(코스피 +26%, SOX +14% 대비). 환율 역풍이 단기적인 리스크가 될 수 있으나, 저희는 전반적인 하이어-포-롱거(higher-for-longer) 사이클이 여전히 유효하다고 보며 중기적 관점에서 리스크-리워드가 우호적이라고 판단합니다. 투자자들에게 동 주식의 비중 확대를 권고합니다.

1. HBM 사업 업데이트 – 내년에도 1위 금액 점유율 유지 가능성. 최근 산업 역학의 변화에 따라 저희는 HBM 사업 가정(주로 가격 및 제품 믹스)을 수정하며, SK하이닉스가 내년에도 HBM 시장 리더십(매출 점유율 40% 이상)을 유지할 것으로 계속 전망합니다. HBM ASP 협상이 아직 모든 공급업체에 걸쳐 마무리되지는 않았으나, 저희는 기존 추정치(전년 대비 +35%) 대비 상방 리스크가 있다고 보며 이제 FY27E 블렌디드 ASP가 48% 상승할 것으로 예상합니다. 전략 고객사들이 HBM4 및 차세대 HBM4E에서 8단(8Hi)을 더 많이 사용하기로 선택하면서 전체 8단 매출 믹스(55~60%)가 12단(12Hi) 대비 높을 것으로 보이나, 저희는 전반적인 HBM 비트 조달 추세는 변함이 없다고 판단합니다(FY28E까지 공급 부족 추세 지속). 저희는 HBM 사업이 비HBM 대비 더 빠른 속도로 성장할 것으로 보며, HBM 매출 믹스가 FY28E까지 약 30%로 회복될 것으로 예상합니다(FY25A/26E에는 38%/16%).

2. 환율 민감도 분석; 2026년 하반기~2028년 소폭의 이익 역풍. 메모리 사업은 대부분 달러 기반 수출에 노출되어 있으며(전체 매출의 95% 이상), 낮은 비용 노출도(30%가 달러에 노출)로 인해 원화 강세 국면에서 이익 구조가 취약합니다. 최근 원화 강세(7월 초 1,550원에서 현재 1,340원)를 반영해 저희는 원화 기준 매출/영업이익 추정치를 2~7% 하향했습니다(3Q26E/4Q26E 달러당 환율 추정치를 1,460원/1,430원에서 1,400원/1,340원 및 이후 수준으로 하향 조정). 주요 사업 지표에 있어서는 컨벤셔널 메모리 ASP 전망을 대체로 유지하고 4Q26E DRAM 비트그로스 가정을 소폭 상향했습니다(수정 이후 동일 기준 달러 베이스 전망치는 상향 조정).

3. 40조원 자사주 매입 이후의 신규 TSR 추정치 제시. 향후 3년(FY26E~28E)간 765조원의 FCF(영업현금흐름-CAPEX) 중 저희는 기존 전망인 FCF 배분율 50% 대신 61%의 FCF 배분율을 반영했습니다(2026년 상반기 FCF 대비 40조원 자사주 매입이 시사하는 배분율과 유사한 수준). 이는 향후 3년간 7.4%/13.9%/20.3%의 TSR 수익률로 이어지며, 저희는 자사주 매입과 배당의 비중이 75~80% 대 20~25%가 될 것으로 전망합니다. 3Q26 실적 발표 컨퍼런스콜에서 경영진의 새로운 주주환원 정책 발표를 기다리고 있으나, 저희는 '멀티플 축소 국면(6배 미만)'에서는 자사주 매입이 주된 환원 옵션으로 고려될 것으로 조심스럽게 판단하며, 이것이 일회성이 아닌 정례적인 자본 환원 프로그램의 일부가 될 것으로 예상합니다.

4. 주요 촉매 요인 및 리스크. 주요 촉매 요인으로는 추가적인 장기공급계약(LTA) 공시, 주주환원 관련 업데이트(10월 말 3Q26 실적 브리핑), 진행 중인 AI/데이터센터 투자 파이프라인 업데이트, 차세대 서버 플랫폼 메모리 스펙 업데이트 등이 있습니다. 주요 리스크로는 중국의 경쟁, ADR 대체가능성(fungibility)/프리미엄 축소, 매크로/AI 캐펙스 변동성 등이 있습니다. 단기적으로는 환율 관련 헤드라인 리스크로 컨센서스 이익 전망이 하향 조정될 수 있으나(JPM 추정 72조원 vs 컨센서스 77조원), 저희는 환율 관련 리스크가 일시적이라고 보며 투자자들이 보다 긴 사이클의 이익 성장 궤도를 가격에 반영함에 따라 12개월 이상의 관점에서 SK하이닉스의 밸류에이션이 리레이팅될 것으로 예상합니다.

JP모건) 무라타제작소 (6981); 목표주가는 하향하나 실적 모멘텀은 더욱 가속화; 가격 인상 여건 개선. TP 13,700엔

저희는 목표주가를 15,200엔에서 13,700엔으로 하향하고 달성 시점을 2026년 12월에서 2027년 12월로 변경하나, 비중확대(Overweight) 투자의견은 유지합니다. FY2026 1분기 실적을 감안해 MLCC를 중심으로 한 AI 서버 관련 제품의 실적 추정치를 상향합니다. 경영진은 1분기 실적 발표 시 가이던스를 상향했으나, 저희는 이번 수정이 특히 MLCC와 관련해 보수적이라고 판단합니다. 실적 모멘텀은 더욱 강화되고 있으나, 섹터 평균 밸류에이션 하락을 반영해 목표주가를 하향합니다. 무라타는 수주와 납기를 관리하기 위해 20~50% 범위의 가격 인상을 협상 중인 MLCC 경쟁사들의 가격 인상에 보조를 맞출 의향이 있음을 시사한 바 있습니다. 무라타가 이를 따라 동일한 범위에서 가격을 인상할 경우, FY2027 EPS 추정치 기준 P/E는 10~15배 범위로 낮아질 것입니다. 저희는 일본 MLCC 업체들이 2027년 협상이 본격화되는 2026년 10~12월을 앞두고 가격 정책을 결정할 것으로 예상하며, 따라서 향후 1~2개월이 매우 중요한 시기라고 봅니다.

- 실적 추정치: FY2026 1분기 실적과 현재의 시황을 감안해 실적 전망치를 상향합니다(환율 가정을 달러당 155엔에서 160엔으로 수정하며, 회사 측은 달러당 1엔의 변동이 연간 영업이익에 45억엔의 영향을 미치는 것으로 가정하고 있습니다). 영업이익 추정치를 FY2026의 경우 4,117억엔에서 4,821억엔으로(가이던스: 4,300억엔, 블룸버그 컨센서스 추정치: 4,394억엔), FY2027의 경우 6,720억엔에서 7,677억엔으로(블룸버그 컨센서스: 6,191억엔), FY2028의 경우 1조 104억엔에서 1조 1,525억엔으로(블룸버그 컨센서스: 8,342억엔), FY2029의 경우 1조 2,670억엔에서 1조 4,732억엔으로, FY2030의 경우 1조 5,672억엔에서 1조 8,853억엔으로 각각 상향합니다.

- 주목할 핵심 포인트: 저희가 실적 전망치를 상향하는 주된 이유는 1분기 실적에서 MLCC 사업이 예상을 상회하는 실적을 기록한 점을 반영하기 위함이며, 시장 동향 또한 함께 고려했습니다. 1분기 MLCC 매출은 전분기 대비 18% 증가하며 저희 추정치를 크게 상회했습니다. 서버 및 데이터센터 용도 매출은 전분기 대비 35~40% 증가했으며, 스마트폰 및 자동차 용도와 대리점향 매출도 호조를 보였습니다. 경영진은 2분기 MLCC 매출이 전분기 대비 2% 증가할 것으로 가이던스를 제시하고 있으나, 저희는 1분기의 BB 레이시오(수주잔고 대 매출 비율) 등의 요인을 감안할 때 이는 지나치게 보수적이라고 판단합니다. 저희는 2분기 MLCC 매출이 전분기 대비 10% 증가할 것으로 전망하며, 하이엔드 스마트폰 용도의 계절적 성장에 더해 서버 및 데이터센터향 매출이 계속 확대될 것으로 봅니다.

JP모건) 아이온큐 투자자의 날 후기

IonQ는 뉴욕증권거래소에서 2026년 투자자의 날을 개최했으며, 풀스택 플랫폼과 반도체 스케일링 로드맵, 스카이워터(SkyWater) 통합 전반에 걸친 실행 속도와 범위 측면에서 대체로 고무적이었다는 평가입니다. 가장 주목할 만한 내용은 사상 처음으로 제시된 합병 법인 기준 FY26 매출 가이던스로, 4억 5,000만~4억 6,000만 달러 규모이며 이는 IonQ 단독 기준 2억 8,000만~2억 9,000만 달러(기존 가이던스와 동일)에 스카이워터의 8~12월 부분 연도 기여분 2억 4,000만 달러를 더하고 내부거래 제거분 7,000만 달러를 차감한 수치입니다. 다만 이번 가이던스에는 장기 재무 모델이나 EBITDA 전망이 함께 제시되지 않았고, 경영진은 매입가격배분 회계 조정이 완료된 이후 향후 실적 발표를 통해 추가적인 설명을 제공하겠다는 입장을 밝혔습니다. 재무 상태 측면에서는 약 20억 달러의 프로포마 현금과 무차입 구조가 다년간의 슈페리온 로드맵을 뒷받침할 충분한 여력을 제공한다는 점이 강조되었으나, 지속적인 현금 소진과 M&A 의지를 감안하면 이러한 재무 건전성이 무한정 이어진다고 보기는 어렵다는 시각입니다.

기술 로드맵 측면에서는 슈페리온(Superion) 제품군이 공개되었습니다. 이미 첫 고객 얼리 액세스로 배치된 슈페리온 256을 시작으로 CMOS 스케일링을 통한 1만 큐비트급 슈페리온 10K, 타일링을 통한 2만 큐비트, 다이 슈링크를 통한 20만 큐비트, 그리고 최종적으로 2.5D IC 패키징을 통한 100만 큐비트 이상으로 이어지는 아키텍처 경로가 제시되었습니다. 경영진은 2세대 아리아에서 슈페리온 10K에 이르는 과정에서 큐비트당 비용을 330배 이상 절감하고 물리적 큐비트 수를 400배 이상 늘리는 것을 목표로 제시했습니다. 기술적 신뢰도를 뒷받침하는 지표로는 99.99%의 2큐비트 게이트 정확도, SiV 양자 인터커넥트에서 구현한 1kHz 얽힘 속도(기존 이온 간 기록 대비 4배 개선), 템포 엔지니어링 시스템에서 기존 대비 4배 개선된 qLDPC 오류 정정률, 그리고 256비트 타원곡선 암호 해독에 약 26일과 약 19,397개의 물리적 큐비트가 필요하다는 풀스택 자원 추정치가 제시되었습니다. 다만 슈페리온 10K 이후 세대들의 구체적인 시기는 이번 행사에서 명시되지 않았습니다.

스카이워터 통합의 초기 실행 성과는 이번 행사에서 가장 긍정적인 데이터 포인트 가운데 하나로 평가됩니다. 딜 종결 후 약 5주 만에 256큐비트 팹아웃 사이클 타임이 기존 이온트랩 팹의 약 9개월에서 약 3개월로 3배 이상 단축되었고, 6개월 기준 웨이퍼 로트 인도량은 약 2개에서 약 25개로 12배 확대되었으며, 현재 두 세대에 걸친 양자컴퓨터 트랩 디바이스와 저손실 광대역 SiN 광집적회로, 초고효율 파이버-투-칩 광학 커플러, 양자 메모리 제어 소자 등 다섯 가지 양자 디바이스가 병행 시제작되고 있습니다. 연간 100회 이상의 학습 사이클도 예상되어 혁신 속도가 계단식으로 개선된 것으로 판단됩니다. 이를 통해 IonQ는 미국 내 유일한 신뢰 기반 양자 파운드리로 자리매김하게 되었으며, 2026년 6월 미국 행정명령 14412호에 따른 PQC 전환 일정 가속화와 백악관의 양자 관련 행정명령을 배경으로 국가안보 고객 수요가 확대되는 상황에서 그 전략적 의미가 크다는 평가입니다. 다만 FY27 이후 매출 궤적과 EBITDA 경로, 자본 집약도를 포함한 공식 장기 재무 프레임워크와 대규모 엔터프라이즈 매출 전환의 실증이 확인되기 전까지는 중립(Neutral) 의견과 목표주가 50달러를 유지한다는 입장이며, 이는 2030년 잠재 매출 약 12억 달러 이상에 P/S 27배를 적용한 뒤 연 15%로 할인한 수치입니다.

JP모건) 어드밴테스트 (6857); 실적 추정치 대폭 상향: SoC 시장은 GPU 중심에서 ASIC 및 CPU로 추가 확대 전망. TP 51,000엔(기존 41,000엔).

저희는 최근 동향을 감안해 실적 추정치를 수정합니다. 비중확대(Overweight) 투자의견을 유지하며 2027년 12월 말 기준 목표주가를 51,000엔으로 상향합니다(기존에는 2026년 말까지 41,000엔). 저희는 SoC 테스터 수요가 GPU 중심에서 ASIC 및 CPU로 확대되고, 중기적으로는 CPO로까지 확대될 것으로 예상합니다. 반도체 칩이 복잡해지고 부가가치가 높아지면서 테스터 수요는 더욱 증가했으며, 시장은 저희 예상보다 빠르게 확대되고 있습니다. 저희는 이전에 어드밴테스트의 영업이익이 FY2025~28년 동안 +28%의 견조한 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상했으나, 이제 전망치를 +47%로 대폭 상향합니다. 저희가 추정하는 SoC 테스터 ASP 상승(FY2025~28년 +5% CAGR, 다만 추가적인 상방 여지가 여전히 있다고 봅니다)에 더해, 생산능력 확대의 가속화와 ASIC 및 CPU의 추가적인 TAM 성장도 반영했습니다.

실적 추정치: 저희는 영업이익이 FY2026에 전년 대비 86% 증가한 9,280억엔(기존 추정치: 7,780억엔), FY2027에 47% 증가한 1조 3,673억엔(9,527억엔), FY2028에 16% 증가한 1조 5,791억엔(1조 393억엔)을 기록할 것으로 전망합니다. GPU 테스트 시간(공정 수를 포함한 총 테스트 시간)은 칩 출하 직전까지 변동될 수 있으나, 저희는 이전 세대 대비 증가율 추정치를 +30%에서 +5%로 하향합니다. 다만 저희는 (1) 예상을 상회하는 ASIC 및 CPU 수요 성장(FY2026 실적 기여도는 GPU > ASIC > CPU 순으로 예상), (2) SoC 테스터의 ASP 상승(시스템 믹스 변화를 반영해 FY2026 블렌디드 ASP 추정치를 전년 대비 +5%에서 +10%로 상향), (3) 생산능력 확대 가속화에 따른 출하 증가를 반영해 실적 추정치를 대폭 상향합니다.

생산능력 확대의 가속화: SoC 테스터 생산능력은 2025년 3월 기준 연간 3,000대였습니다. 어드밴테스트는 이전에 FY2026 말까지 연간 5,000대, 2028년 말~2029년에 연간 10,000대로 생산능력을 확대하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 GPU와 ASIC, CPU의 견조한 수요에 대응하기 위해 회사는 FY2026 말 목표인 연간 5,000대에 조만간 도달할 계획입니다. 저희는 연간 10,000대라는 마일스톤 역시 앞당겨져 FY2028 중반경에 달성될 것으로 예상합니다.

JP모건 세미콘 타이완 투어 후기

세미콘 타이완 투어에서 22개 기업과 미팅을 진행한 결과, 선단 공정 파운드리 캐파 부족은 2027년에 더욱 심화될 것으로 보입니다. TSMC가 N3 캐파를 약 40% 추가함에도 불구하고 수요-공급 격차는 오히려 확대될 전망인데, 2026년 미충족 N3 수요가 60만 장에 근접한 것으로 추정되며 2027년에는 이보다 더 벌어질 수 있습니다. 주된 동인은 루빈과 베라를 위한 엔비디아의 가파른 램프업으로 2027년 전체 N3 웨이퍼의 55~60%를 엔비디아가 차지할 전망이라는 점(2026년 상반기에는 10% 미만), 엔비디아 베라와 구글 액시온 2, 아마존 그래비톤 5, 마이크로소프트 코발트 200이 모두 N3를 사용하는 강력한 CPU 램프업, TPU v8과 트레이니엄 3 관련 ASIC 출하의 꾸준한 상방 요인, 그리고 네트워킹 및 XPU 어태치 칩의 N3 전환에 따른 어태치 물량 증가입니다.

첨단 패키징 투자는 TSMC를 넘어 여러 OSAT로 저변이 넓어지고 있습니다. ASE와 앰코가 캐파 확대를 주도하는 가운데 클린룸 부족으로 PTI와 신텍 등에도 외주 물량이 흘러가고 있으며, 2027년 말 TSMC의 CoWoS 캐파는 월 19만~20만 장, 선도 OSAT는 월 10만 장 수준에 이를 것으로 추정됩니다. 2028년에는 엔비디아 파인만의 GPU-GPU 스태킹 채택을 배경으로 SoIC가 투자의 주된 초점이 될 전망입니다. 반면 TSMC의 CoPoS는 휨 현상과 유리 균열 등 엔지니어링 과제로 진척이 더뎌 2028년 리스크 생산, 빨라야 2029년 양산이 예상되는 반면, EMIB-T는 꾸준히 진전되고 있으며 TPUv9 후무피시에 더해 AWS Trn4 일부 물량도 2028년경 이를 채택할 것으로 보입니다. 인터포저를 없애고 기판 위에 직접 RDL 층을 형성하는 EMIB-T 유사 기술들도 TSMC와 킨서스, 브로드컴 등에서 모색되고 있습니다.

테스트 영역에서는 CPO에 대한 관심이 높으나 공정 흐름이 불확실하며, 처리량 문제로 초기 양산에서 인서션 2 테스트가 생략되고 테스트 강도가 인서션 3, 4로 이동할 가능성이 우세합니다. 이는 각각 해당 단계에서 강한 입지를 가진 크로마와 홍정밀에 긍정적이며, 홍정밀의 첫 광-전 코테스트 핸들러는 2026년 4분기 출하 예정으로 2027년 하반기부터 의미 있는 기여가 가능할 전망입니다. TCB의 경우 로직 부문은 온서브스트레이트 확대와 인텔의 EMIB 투자, 중국 OEM들의 CoWoS 유사 솔루션 구축에 힘입어 견조한 성장이 기대되나, 메모리 TCB는 SK하이닉스의 후공정 투자 중단과 HBM 디스펙 우려로 불확실하며 HBM4 기반 루빈 출하 가속과 함께 2026년 말부터 주문 재개가 예상됩니다. 기판 관련 장비 수요도 매우 강해 이터널 프리시전의 수주 잔고 가시성은 2030년까지 확대되었습니다. 장비 영역 최선호주는 GPTC, 크로마, ASMPT, 홍정밀입니다.

JP모건) 퀄컴; 아마존을 커스텀 실리콘 파트너로 지목하고 600억 달러 규모의 매출 기회 제시; 데이터센터 목표에 대한 확신 강화

퀄컴은 아마존(AWS)과의 다세대 협업을 발표했으며(보도자료 여기 참조), 저희는 아마존이 지난 6월 투자자의 날에서 처음 공개된 커스텀 실리콘 고객사 중 하나라고 판단합니다. 이번 협업은 FY27(9월 결산 기준)에 약 20억 달러의 매출에 기여할 것으로 예상되며, 중국 기반 하이퍼스케일러 고객사(바이트댄스)로부터도 유사한 규모의 기여가 예상됩니다. 초기 협업은 커스텀 실리콘 솔루션과 고성능 광 연결(1.6T를 시작으로 광 DSP를 활용하며, 상대적으로 비중은 작으나 서데스(SerDes)도 포함)에 걸칠 것으로 예상되며, 향후에는 머천트 가속기와 CPU 등 다른 제품으로 확장될 가능성이 있어 2036년까지 총 600억 달러에 이르는 매출 기회를 나타냅니다. 중요한 점은, 저희가 이 '초기' 매출 협업이 일정 부분 첫 번째 트랜치의 신주인수권 베스팅과 궤를 같이할 것으로 본다는 점입니다. 해당 트랜치는 375만 주에 해당하며(퀄컴이 발행한 총 2,500만 주 신주인수권의 약 15%로, 전체 기준 약 2%의 희석 효과), 이는 저희 관점에서 단기~중기 매출 기회가 약 90억 달러(총 600억 달러의 약 15%) 수준임을 시사합니다.
따라서 이번 발표가 지난 6월 투자자의 날에서 공개된 두 곳 외에 추가 하이퍼스케일러 고객사가 존재한다는 사실 자체에 비해 새로운 내용은 아니지만, 저희는 고객사의 정체와 매출 기회 및 그 시간 축, 계획된 협업의 깊이를 포함한 추가적인 설명이 FY29 150억 달러 및 향후 5~7년 내 500억 달러 이상이 시사되는 퀄컴의 견조한 데이터센터 매출 목표를 뒷받침하는 데 있어 투자자들의 확신을 강화할 것으로 판단합니다.

출장중이라서 이정도로 마무리

엔비디아 DLSS5가 최근 게임 업데이트에서 유출되면서 이거를 다른 게임에도 이식 시키는 유저들이 점점 늘어나고 있는데, DLSS5 퀄리티가 미쳤습니다.

https://youtu.be/25pFWE8edCQ?si=n1kN63EkprNnafgF
https://youtu.be/FMZoQ6oXbAc?si=XBK1PB22NKlK6O7y

심지어 콘솔같은 게임도 엔비디아 GPU를 거치면 DLSS5가 적용된다는 이야기도 있고, DLSS5가 성능을 많이 소모해서 따로 DLSS 5구동용 GPU를 하나 더 구매하는 사람도 존재하더라고요. 처음에는 욕을 엄청 먹었는데, 이젠 엄청나졌습니다.

GPT-6 아스트라 출시로 인해 GPT수요가 늘어나서 GPT Pro요금제 가입을 일시중단 할 수도 있다 하니 Pro고민하시는 분은 일단 구독 추천

이번에 GPT 아트록스인가 나오면서 AGI의 실현이 더 다가왔다는 말들이 많습니다.

뭐 이런거에 대해서 맞다 아니다 왈가왈부할 생각은 없고요 (아직 안 써봄)

좁게보면 AI, 넓게보면 정보통신 기술 전체의 매커니즘을 통해 유망한 섹터를 좀 발굴해볼까 합니다.

현재 우리는 키보드 마우스 딸깍하면 세상 온갖 정보가 나오는 LLM기반의 AI 서비스 시대를 살고 있지만 이게 구현하는 과정은 상당히 복잡합니다.

우선 키보드와 마우스를 통한 정보 입력과 전송 (할말하고 엔터 누르거나, 마우스로 보고 싶은걸 누르는 모든 행위를 의미)이 이루어지면

사용자의 요청사항들은 통신망을 타고 서버로 갑니다.

서버의 코어칩은 이를 작동시키고 다시 통신망에 그 결과를 보냅니다.

우리가 딸깍으로 보낸 정보들은 서비스를 제공하는 주체에 따라 태평양을 건너갔다 오기도 한다는 말입니다.

저런 서버들이 모인 인프라가 데이터센터이며, 당연히 이런 모든 과정에는 전기가 필요합니다.

데이터센터에서 일어나는 일들은 말로 표현하기 훨씬 복잡한데,

우선 코어칩이 정보를 받고 이를 어떻게 처리할지 확정지은 후 내부 통신망(엄밀히 말하면 회로)을 통해 메모리나 SSD, HDD같은 저장소에 데이터를 보냅니다.

이 때 메모리는 코어칩과의 긴밀한 소통으로 코어칩의 연산을 보조하고 SSD, HDD같은 경우는 코어칩이 필요로 하는 데이터를 읽게 해주거나 코어칩의 연산 결과를 반영구적으로 저장합니다.

좌카 아니 카카오톡의 채팅 로그나 유튜브의 영상 조회 기록, 롤 채금 기록 등이 SSD, HDD 등에 데이터베이스 형태로 반영구적으로 저장되는 대표적인 예시가 되겠습니다.

메모리의 경우 SSD, HDD 대비 저장 가능한 용량이 적습니다. 다만 이들은 코어칩과 긴밀하게 연결되어 작동하기에 한 번에 보낼 수 있는 데이터의 양과 속도가 중요합니다. 지금이야 일반 DDR 메모리도 중요한 시대이지만 HBM개념과 함께 과거 HBM 못한다고 삼성즌자가 먹은 욕을 생각해보시면 어떤 의미인지 알 겁니다.

즉 AI시대 = 메모리 수요 폭증이라는 것은 연산을 담당하는 코어칩이 한 번에 처리해야할 데이터 양이 폭증했다는 것입니다.

사람들은 점점 더 빠른 결과를 원합니다. 요구하는 데이터 규모가 폭증하고 코어칩의 성능도 올라서 한 번에 처리할 수 있는 데이터 규모도 커졌는데 메모리의 대역폭(한 번에 보낼 수 있는 데이터의 양)이 그대로라면 수요를 충족할 수 없겠지요. 그래서 High Bandwidth(고대역폭) Memory가 흥행한 것입니다.

최근에 언급이 늘어난 광통신은 신호를 보낼 때 필요한 전력 소비를 줄입니다. 다르게 말하면 같은 전력으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다.

상기한 모든 것들은 AI가 정말 허구다 라는 것이 밝혀지지 않는 한 수요 자체는 지속적으로 견조할 것 같습니다.

사람들은 더 빠르게 일을 처리하고 싶어하며 동시에 더 많은 일을 시키고 싶어합니다.

더 많은 일을 시킨다는 것은 더 많은 데이터를 입출력시킨다는 것이고 이는 단순히 메모리만이 부담할 문제가 아니라고 봅니다.

코어칩의 성능으로 연산 속도를 빠르게 하는 것이야 엔비디아가 알아서 잘 하고 있고
메모리 수요도 지속적으로 견조함이 보이고 있으니 특별한 코멘트가 필요 없습니다.

더 많은 데이터, 더 빠른 속도를 위한 또 다른 무언가가 필요합니다.

소프트웨어로는 토큰의 관리와 유관한 것들(오픈소스긴 하지만 있습니다.), 데이터를 좀 더 가시적으로 보여주는 툴들.

하드웨어로는 더 많은 데이터를 보관하고 이를 더 빨리 꺼내줄 수 있는 새로운 반영구 저장장치(HBF)

그 외 단위 전력 당 더 많은 데이터를 보낼 수 있는 광통신, 더 많은 데이터를 더 빠르게 데이터센터로 보내주는 통신망 등도 지속적으로 봐야한다 라고 봅니다.

일본에서 어처구니 없는 사건이 발생

히로시마현의 한 건설회사 임원인 마에하라 리호(32, 여)와 전 임원 마츠모토 유카(30, 여)가 채용면접에서 떨어진 35살 남성에게 "해외에서 돈을 벌 수 있는 일"을 소개해주겠다고 접근함. 문제는 이 "해외에서 돈을 벌 수 있는 일"이 이른바 "かけ子(카케코)"라고 하는 보이스피싱에서 전화 걸어서 사기 치는 일자리 였고, 해외는 '캄보디아' 였음.

또 40대 남성이 여기에 속아서 해외로 갔는데, 이분은 다행히 중간 경유지 태국에서 수상한거 눈치채고 일본대사관으로 도망쳐서 살았다고 함. 그래서 두 여성은 지금 소재국외이송 유괴 (국외이송약취/유인죄) 미수 및 직업안정법 위반 혐의로 체포됨.

https://www.jiji.com/jc/article?k=2026090700738&g=soc

https://www.asahi.com/articles/ASV973CMCV97PITB00CM.html

아이폰 듀오 장점 ㄷㄷㄷ
트레이딩하면서 구직가능

Citi) 씨게이트; 씨티 테크 컨퍼런스 주요 내용 – 수요 모멘텀과 타이트한 공급 지속

씨티의 견해
당사는 오늘 씨티 2026 글로벌 TMT 컨퍼런스에서 STX의 CFO 잔루카 로마노를 초청하였으며, 아래에 주요 내용을 정리합니다.

스토리지 수요, AI, KV 캐시 – 경영진은 지속 가능한 AI 기반 스토리지 수요와 고객 물량 약정 증가를 전망하고 있습니다. 경영진의 핵심 견해는 스토리지 수요가 이제 전통적인 HDD 사이클이 아니라 구조적인 AI 관련 데이터 증가에 의해 견인되고 있다는 것입니다. 현재로서는 하이퍼스케일 클라우드가 가장 큰 기여 요인이지만, 추론, 에이전틱 AI, 엔터프라이즈 AI, 소버린 AI, 비디오 AI, 그리고 궁극적으로는 피지컬 AI가 의미 있는 증분 수요를 더할 것으로 예상됩니다. 씨게이트는 AI가 데이터 생성뿐만 아니라 장기 보존 및 재사용도 유발하며, 이로 인해 스토리지 수요가 이전 사이클보다 더 지속적인 성격을 갖게 된다고 주장합니다. KV 캐시와 관련해 경영진은 KV 캐시 아키텍처에서 최고 성능이 요구되는 부분에는 여전히 플래시가 필요하지만, 웜 스토리지 계층 내에서는 HDD 역시 활용 가능하다고 언급하였습니다. 회사의 요지는 KV 캐시가 HDD 성장의 직접적인 동인이라는 것이 아니라, AI 스토리지 아키텍처가 여러 성능 계층으로 구성되어 있으며, KV 캐시 계층 구조의 일부 영역에서는 전량 플래시 스토리지가 아니라 고용량 HDD가 역할을 할 수 있다는 것입니다.

HDD 공급 – 씨게이트는 수요가 계속 공급을 초과하고 있으며 그 불균형이 실제로 확대되고 있다는 점을 강조하였습니다. 경영진은 고객 수요가 예상보다 빠르게 증가하고 있으며, 시간이 지날수록 더 많은 물량을 요구하는 구매 주문 및 장기 계약이 이를 뒷받침한다고 밝혔습니다. 씨게이트는 유닛 생산량을 늘리기보다는 HAMR 기술 전환을 활용해 30TB에서 40TB, 궁극적으로는 50TB 드라이브로 이동함으로써, 유닛 물량은 비교적 안정적으로 유지하면서 연간 약 25%의 엑사바이트 성장을 견인하고 있습니다. 회사는 대규모 생산 능력 확장이나 통상적인 매출 대비 4%~6% 범위를 상회하는 캐펙스가 필요하다고 보지 않으며, 건전한 수급 균형을 유지하는 편을 선호합니다. 전반적으로 경영진의 견해는 HDD 시장이 수요 제약이 아니라 공급 제약 상태에 있으며, 고객 소화(digestion) 조짐은 없고 수요가 가용 공급을 앞서는 가운데 가격 지지가 지속되고 있다는 것입니다. 아울러 씨게이트는 2~3년에 걸친 견고한 장기 계약(LTA)을 확보하고 있으며, 이러한 계약들이 구체적인 드라이브 믹스, 가격, 엑사바이트 약정을 규정함으로써 데이터센터 성장에 대한 선행 가시성을 제공한다고 밝혔습니다.

HAMR 및 제품 램프 – 씨게이트는 HAMR이 향후 성장의 핵심 동인으로 남아 있으며, 이를 통해 유닛 물량을 크게 늘리지 않고도 엑사바이트 출하량을 확대할 수 있다고 언급하였습니다. 경영진은 현재 고객사를 30TB에서 40TB HAMR 드라이브로 전환시키고 있으며, 약 1년 후에는 50TB HAMR 퀄 작업을 시작할 것으로 예상하고 있고, 이는 연간 약 25% 엑사바이트 성장 목표를 뒷받침합니다. 제품 램프와 관련해 씨게이트는 1세대 HAMR 출시 당시에는 하이퍼스케일러들이 신기술을 검증하는 과정에서 고객 퀄 주기가 더 길게 소요되었다고 언급하였습니다. 그러나 2세대 HAMR 퀄은 훨씬 빠르게 진행되고 있으며, 고객들은 HAMR을 신기술이라기보다 일반적인 제품 업그레이드로 인식하는 경향이 커지고 있습니다. 전환 과정에서 일시적인 제조 비효율과 분기별 출하 변동성이 발생할 수 있으나, 경영진은 이를 통상적인 현상으로 보고 있으며 연속적인 HAMR 용량 업그레이드를 통해 장기 엑사바이트 성장 궤도를 유지할 수 있다고 자신하고 있습니다.

가격 및 매출총이익률 – 경영진은 가격과 마진에 대해 여전히 매우 긍정적인 입장이며, 타이트한 공급, 장기 계약, 그리고 전체 데이터센터 예산에서 스토리지가 차지하는 비중이 상대적으로 작다는 점에 힘입어 업계가 우호적인 가격 환경에서 운영되고 있다고 언급하였습니다. 가격 규율은 여전히 전략적 우선순위이며, 경영진은 단기적인 가격 급등보다는 꾸준한 가치 기반 가격 개선을 선호하고 있습니다. 향후 매출총이익률 확대는 가격, 더 풍부한 HAMR 믹스, 테라바이트당 원가 하락, 그리고 운영 효율성의 조합에 의해 견인될 것으로 예상됩니다. 경영진은 HAMR을 고객 TCO 개선과 수익성 제고를 동시에 가능하게 하는 핵심 요인으로 자주 강조하고 있습니다.

현금 창출 및 자본 배분 – 씨게이트는 스스로를 점점 더 잉여현금흐름 스토리로 포지셔닝하고 있습니다. 경영진은 HAMR 주도의 성장, 낮은 자본 집약도, 절제된 운영비용에 힘입어 강력한 현금 창출이 지속될 것으로 예상합니다. 현재의 비용 구조는 상당한 추가 투자 없이도 엔터프라이즈 AI와 피지컬 AI 같은 기회를 뒷받침하기에 충분한 것으로 평가됩니다. 자본 배분 우선순위는 부채 축소, 배당 유지, 자사주 매입, 그리고 선별적인 기술 투자로 유지되고 있습니다. 중요한 점은, 경영진이 생산 능력 확장에 상당한 자본을 투입할 필요성을 거의 보이지 않았으며, 업계 공급 규율을 유지하면서 잉여 현금을 주주에게 환원하는 것을 선호하고 있다는 것입니다.

Citi) AI의 오픈 모델: 풀사이드(Poolside) – 씨티 글로벌 TMT 컨퍼런스 2일차 주요 내용

씨티의 견해
당사는 2026년 9월 9일 뉴욕에서 열린 글로벌 TMT 컨퍼런스에서 풀사이드의 공동 CEO 겸 공동 창업자인 제이슨 워너를 초청해 파이어사이드 챗을 진행하였습니다. 논의는 풀사이드의 모델 팩토리(Model Factory) 아키텍처, 최근 발표된 엔비디아와의 파트너십, 오픈 웨이트 모델 지형, 그리고 지식 노동에서 AI의 장기적 궤적을 다루었습니다. 주요 내용은 아래와 같습니다.

지식 노동의 진화와 토큰 이코노믹스. 워너는 전 세계 GDP의 25%에 해당하는 30조 달러 규모의 글로벌 시장인 지식 노동을 소프트웨어-온-컴퓨트(software-on-compute) 문제로 규정하였으며, 모델이 API와 툴 체인을 일시적으로 발견하고 호출할 것이라는 기대가 점차 커지면서 에이전트와 애플리케이션의 구분이 시간이 갈수록 덜 중요해질 것이라고 설명하였습니다. 경제성 측면에서 워너는 현재 토큰 지출에 상당한 낭비가 있다고 보는데, 지식 노동 경제적 가치의 90%는 프론티어 모델을 필요로 하지 않음에도 불구하고 업계가 모든 작업을 획일적으로 프론티어 문제로 취급하고 있기 때문입니다. 워너는 많은 조직이 폐쇄형 프론티어 모델 위에 구축하는 것을 선택해 왔는데 이는 그것이 더 안전한 선택으로 인식되기 때문이며, 오픈 웨이트 모델이 프론티어 수준의 지능에 도달할 경우 이러한 흐름이 바뀔 수 있다고 밝혔습니다. 워너는 상장기업 주주들의 압박이 프론티어, 프론티어 마이너스 원, SLM 계층에 걸쳐 보다 합리적인 지능 배분을 이끌어낼 수 있다고 보며, 향후 10년간 에너지, 컴퓨트, 지능 인프라 사업자들이 핵심적인 시장 참여자가 될 것이라고 지목하였습니다.

프론티어 모델 개발에 대한 모델 팩토리의 차별화된 접근. 풀사이드는 통상적인 사전학습 및 사후학습 접근법을 따르는 대신, 효율적인 모델 파라미터를 자율적으로 탐색하도록 설계된 메타 플랫폼으로 모델 팩토리를 구축하였으며, 이는 더 단순한 탐색 문제에 더 많은 컴퓨트를 투입하는 것이 가장 지속적인 진보를 낳는다는 리처드 서튼의 쓰라린 교훈(Bitter Lesson)의 핵심 통찰에 기반하고 있습니다. 이 접근법은 라구나 S 2.1(Laguna S 2.1)로 초기 성과를 냈는데, 이 모델은 약 4,000대의 H200으로 5주 만에 엔드투엔드 학습되었으며, 파라미터 수가 상당히 적음에도 불구하고 비교 대상 오픈 웨이트 모델들보다 우수한 성능을 보였습니다. 워너는 이것이 프론티어 역량에는 수십억 달러 규모의 학습 투자가 필요하다는 가정에 도전한다고 주장하였습니다.

오픈 웨이트의 경쟁적 차별화. 워너는 딥시크와 큐원(Qwen)의 자원 제약적 운영 환경이 오히려 이들의 모델 구축 역량에 기여하였으며, 컴퓨트 접근성이 더 좋았던 일부 서구 연구소들이 동일한 수준으로 우선시할 필요가 없었던 아키텍처적 엄밀성을 강제하였다고 주장하였습니다. 그의 견해로는 이 격차가 좁혀지기 전에 오히려 더 벌어질 것입니다. 컴퓨트 전반과 관련해 워너는 학습용 컴퓨트 부족론에 반박하며, 이 제약을 물리학과 경제성의 문제로 규정하였고, 오늘날 학습되는 최대 규모 모델들은 대규모로 서비스하기에 경제적으로 타당하지 않다고 말하였습니다. 워너는 여러 대형 하이퍼스케일러들이 추론 쪽으로 선회하는 것은 공급 부족 때문이라기보다는 학습 캐펙스를 지속할 경제적 정당성이 부재할 가능성을 반영하는 것이라고 설명하였습니다.