🍎아이폰 가격을 올려도 줄어든 애플 마진 source

1. 잘 팔리는데 덜 남는다?
- 애플의 9월 분기 매출 전년 대비 12% 증가. 12월 분기도 매출 10% 성장을 전망함
- 그런데 매출총이익률 가이던스는 9월 47.9%에서 45%로 낮아짐
- CFO는 하락의 대부분을 메모리 비용 상승으로 설명함

2. 싸게 사둔 재고도 이제 끝
- CEO는 현재 메모리 가격을 전례 없는 상황이라고 표현함
- 12월 이후에도 구매 가격 상승을 예상하며, 기존에 확보한 재고의 원가 방어 효과는 시간이 갈수록 줄어든다고 밝힘
- 애플은 이미 6월 맥/아이패드, 9월 아이폰 가격을 올렸음
- 판매 가격을 올리고, 다른 부품 원가를 낮추고, 싼 재고를 써도 메모리 부담을 전부 상쇄하지 못함

3. 같은 기술주라도 손익은 반대
- 해석하면, 강한 브랜드와 구매 규모를 가진 애플조차 원가를 받아들이는 국면
- 메모리 가격 상승은 공급업체에는 매출이지만, 기기 제조사에는 마진 압박임
- 이는 대형 구매자가 직접 가격은 더 오르고, 버틸 재고의 효과는 줄어든다고 설명해준 셈

✍️메모리 강세론을 지지하는 더 좋은 증거는 애플의 원가 고백

📝14초마다 칩을 꽂아도 부족한 시장 (Bill Ackman) source

I don't think we're in a bubble in terms of demand for compute.

1. 빌 애크먼은 연산 수요에 거품이 있다고 보지 않는다고 말함. 초지능에 가까워질수록 지능을 활용하려는 수요가 사실상 무한대에 가까워질 수 있고, 이를 공급하는 컴퓨트에 투자하는 것이 좋은 거래라는 주장

2. AWS에서는 이 낙관론을 뒷받침하는 숫자가 나오고 있음. 아마존은 AWS의 매출이 2027년과 2028년 각각 40% 넘게 성장할 것으로 전망함. 40%씩만 성장해도 2년 누적 성장률은 96%. 이미 14초마다 AI 가속기를 하나씩 설치하고 있으며, 추가한 용량은 즉시 고객들이 사용하고 있음

3. 여기서 주목할 부분은 AI의 시장이 사용자 수를 넘어 맡길 수 있는 일의 양에 따라 커질 수 있다는 점. 같은 사람이 AI에게 리서치, 코딩, 분석을 동시에 맡긴다면, 가입자가 늘지 않아도 연산 소비는 늘어남. 업무를 충분히 잘 수행하면서 사람에게 맡기는 것보다 저렴해진다면, 기업의 인건비와 외주비 일부도 AI 서비스와 이를 뒷받침하는 컴퓨트 지출로 이동함

4. 이 관점에서 컴퓨트 투자는 AI 경제활동의 범위가 계속 넓어진다는 데 베팅하는 것. 그 일을 실제로 처리하려면 칩, 메모리, 전력, 데이터센터가 필요함. 투자에서 중요한 것은 이 가운데 수요가 늘어도 공급을 늘리기 어려운 구간을 찾는 것. AI의 일이 많아질수록, 그 일을 처리하는 데 필요한 자원을 가진 기업의 협상력이 커짐

💬개빈 베이커가 예언하는 투자 시장 (a16z) source

빅테크 7개 기업의 가치는 8배 커지지만, 그중 2개는 사라질 것

1. AI의 발전 속도는 전문가조차 따라가기 어려운 수준
- 베이커는 청년들이 자신보다 AI를 훨씬 능숙하게 활용하고 있으며, 자신이 아무리 노력해도 따라잡기 어렵다고 인정함
- 실제로 Claude로 몇 시간씩 걸려 만들었던 팟캐스트 요약기, X 분석기 등을 Grok Bot에서는 7초 만에 더 좋은 품질로 만들 수 있었다고 설명
- 이를 두고 또 하나의 ChatGPT 모먼트라고 평가함

2. 매그니피센트 7의 기업가치는 100조 달러까지 성장
- 현재 10조 달러 수준인 미국 7대 빅테크의 합산 기업가치가 AI 혁명으로 100조 달러까지 증가
- 다만 7개 기업 모두가 승자가 되지는 않을 것이며, 그중 1~2개는 경쟁에서 도태될 수 있다고 경고함

3. 최종적으로 살아남을 AI 모델 기업은 극소수
- 베이커가 유력하게 보는 생존 후보는 Google, Meta, xAI 세 곳임
- 구글은 검색과 Gemini의 선순환 구조, 메타는 Llama와 광고 수익을 통한 자체 자금 조달 능력, xAI는 X와 테슬라의 데이터 생태계를 강점으로 평가
- 반면 OpenAI와 Anthropic을 비롯한 나머지 기업들은 모델 성능의 평준화와 커머디티화로 차별화가 어려워질 수

4. 기존 SaaS 산업에는 비관적
- AI가 소프트웨어 개발과 서비스 구축 비용을 급격하게 낮추면서, 기존 SaaS 기업들이 누리던 경쟁우위가 무너질 것
- "2021년에 크립토와 SaaS에 올인했던 실수를 반복하지 말라"며, AI 시대라고 해서 모든 기술주가 수혜를 누리는 것은 아니라고 경고

5. AGI는 5년 이내, 규제는 사실상 없을 것
- 머스크가 AGI 도래까지 3년을 예상하는 반면, 베이커는 5년이 더 합리적인 전망이라고 평가
- 동시에 AI 연구소들이 중국과의 경쟁을 명분으로 규제 반대 논리를 강화해 왔기 때문에, 향후 AI 산업에 강력 규제 도입 가능성은 낮다고 주장

6. 결국 AI 혁명의 핵심은 부의 집중
- 빅테크 전체 기업가치가 12조 달러에서 100조 달러로 8배 증가하더라도, 그 수익이 모든 기업에 균등하게 돌아가지는 않을 것
- 소수의 승자가 전체 가치의 40%를 차지할 수도 있다고 전망함
- AI 산업이 폭발적으로 성장하는 동시에 기업 간 격차는 극단적으로 벌어질 수 있다는 의미

📰메모리 기업이 돈을 쓸어 담는데, 주가는 왜? source

1. 하이닉스가 하루 10% 빠졌음. 최근 메모리 5개사의 실적을 합산하면 분기 영업이익이 무려 1,818억 달러, 연환산 7,272억 달러에 달함. 합산 시가총액 2.8조 달러에서 순현금 2,800억 달러를 제외하면 기업가치는 연환산 영업이익의 3.5배에 불과함

2. 더 놀라운 건 수익성임. 하이닉스 79.7%, 마이크론 80.7%, 키옥시아 80.5%, 샌디스크 78.5%의 영업이익률을 기록했음. 과거 경기민감 산업의 대명사였던 메모리 기업들이 소프트웨어 기업에 가까운 이익률을 내고 있는 셈

3. 시장은 이 숫자를 믿지 않는 것처럼 행동함. 정확히는 지금의 이익이 지속 가능하지 않다고 판단하는 것. 메모리 가격이 정점을 찍으면 실적이 급격하게 무너진다는 과거의 경험이 여전히 밸류에이션을 지배하고 있음

4. 문제는 이번 사이클의 구조가 이전과 다를 가능성임. HBM 생산 확대는 범용 DRAM의 생산능력을 잠식하고, AI 서버 수요는 HBM뿐 아니라 일반 DRAM과 NAND 수요까지 끌어올리고 있음. 실제 2027년 메모리 판가 상승 전망은 DRAM 20~40%, NAND 20~32%, HBM 60~140%까지 거론됨

5. Jonah Lupton의 하이닉스 추정 모델도 흥미로움. 2027년 매출 증가율을 73%로 예상하는데, HBM의 성장 기여도가 26%p, 일반 DRAM과 NAND가 47%p임. HBM만 잘 팔리는 게 아니라 메모리 전반의 공급 부족이 기업 전체의 이익을 밀어 올리는 구조라는 것

6. 여기에 하이닉스는 이미 2027~28년 생산능력의 절반 이상을 장기계약으로 확보했음. 메모리 가격 상승과 장기계약 확대가 동시에 진행된다면 과거처럼 공급 과잉과 가격 폭락이 빠르게 찾아온다는 전제부터 다시 검토할 필요가 있음

7. 물론 2027년 예상 PER 1.8배라는 숫자는 공격적인 판가 상승과 자사주 매입을 가정한 추정치임. 향후 증설에 따른 공급 증가와 가격 정상화 가능성도 무시할 수 없음. 다만 지금 시장의 가격은 메모리 기업들이 돈을 못 벌어서가 아니라, 돈을 버는 시간이 길지 않을 것이라는 가정에 가까움

✍️메모리 슈퍼사이클이 끝나는 시점이 시장의 예상보다 1년만이라도 늦어진다면, 지금의 밸류를 어떻게 설명할 것인가?

🤡반도체 폭락에 더 사는 개미들 source

1. 지난 금요일, 반도체 3배 레버리지 ETF인 SOXL에 무려 22억 달러가 유입됐음. 역사상 두 번째로 큰 하루 순유입이며, 불과 3주 전 기록한 사상 최대치와도 1,700만 달러밖에 차이 나지 않음

2. 재미있는 건 한국 투자자들의 움직임. 11월 첫째 주 서학개미가 미국 주식을 22억 달러 순매수했는데, 그중 16.25억 달러가 SOXL에 집중됐음. 미국 주식 전체 순매수액의 74%를 반도체 3배 레버리지에 베팅한 셈

3. 반도체 업황에 대한 확신이 얼마나 강한지 보여주는 동시에, 아직 시장에 투기적인 매수세가 상당히 남아 있다는 의미이기도 함

4. 메모리 공급 부족과 AI 인프라 수요가 계속된다고 해도, 레버리지 투자자들의 포지션 정리가 끝나지 않았다면 주가는 얼마든지 더 흔들릴 수 있음

5. 역설적으로 저렇게 막대한 자금이 계속 유입된다는 건 아직 하락을 기회로 받아들이는 투자자들이 많다는 뜻. 그것만으로 추가 하락을 예단할 수는 없지만, 개인은 아직도 항복하지 않았음

🔁AI에 돈을 쓰는 기업과, 그 돈을 가져가는 기업 source

2027년 예상 잉여현금흐름을 비교하면 꽤 흥미로움

- 마이크론: +1,500억 달러
- 마이크로소프트: +340억 달러
- 메타: -35억 달러
- 아마존: -601억 달러
- 알파벳: -827억 달러

1. 2027년 빅테크의 설비투자는 1조 달러를 넘어설 것으로 예상됨. AI 인프라를 구축하는 기업들의 현금흐름은 악화되고 있지만, 그들에게 메모리를 공급하는 기업은 막대한 현금을 쌓아가고 있음

2. 여기서 시장의 묘한 이중잣대가 드러남. 빅테크의 FCF 악화는 미래 성장을 위한 투자이므로 일시적이라고 해석하면서, 메모리 기업의 FCF 폭증은 사이클의 정점이므로 일시적이라고 평가함. 같은 AI 투자 사이클에서 발생하는 현금 유출과 유입을 서로 다른 잣대로 바라보고 있는 셈

3. 메모리 호황이 영원할 수는 없음. 빅테크가 투자를 줄이기 시작하면 메모리 수요와 가격에도 충격이 불가피함. 다만 지금까지는 메모리 업체들이 생산능력을 확충하는 속도보다 고객들이 메모리를 확보하려는 속도가 훨씬 빠른 상황

4. 결국 AI 인프라 투자에는 서로 다른 두 개의 시계가 존재함. 빅테크는 오늘 수천억 달러를 지출하고 미래에 투자금을 회수해야 하지만, 메모리 업체들은 그 투자가 진행되는 지금 현금을 벌어들이고 있음

5. 시장은 빅테크가 미래에 벌어들일 돈에는 높은 가치를 부여하면서, 메모리 업체들이 이미 벌어들이고 있는 돈에는 사이클이라는 이유로 할인을 적용하고 있음. 그 할인이 과연 얼마나 정당한지가 지금 메모리 투자에서 흥미로운 부분

🌐구글이 클라우드 매출을 포기하는 이유 source

1. 순다르 피차이가 흥미로운 사실을 공개함. 구글은 고객에게 팔면 매출이 되는 컴퓨트를 최첨단 AI 연구에 배정하면서, 당장 벌 수 있는 클라우드 매출을 포기하고 있음. 연구에 필요한 연산 자원을 확보하는 것이 양보할 수 없는 우선순위라는 설명

2. 좋은 AI는 제품이면서, 다음 AI를 만드는 연구 도구이기도 함. 피차이에 따르면 이미 AI 에이전트가 연구자를 도와 모델 개발에 참여하고 있음. 지금의 모델 성능 격차는 다음 모델을 개발하는 역량의 격차임. 구글이 현재 매출을 포기하면서까지 최상위 모델 경쟁에 남으려는 이유

3. 이 구조에서는 클라우드 매출만으로 전체 연산 수요를 읽기 어려움. 외부에 제공한 컴퓨트는 매출에 잡히지만, 내부에 투입한 컴퓨트는 매출로 나타나지 않음. 그래도 메모리와 전력은 계속 소비됨. 같은 인프라를 두고 외부 수요와 모델을 만들려는 내부 수요가 경쟁하는 셈

4. 공급은 이런 선택에 즉시 대응하지 못함. 피차이는 현재 사용하는 컴퓨트가 2024년에 내린 결정의 결과이며, 업계 모두 계획했던 것보다 두 배의 자원이 있었으면 하는 상황이라고 설명함. 모델의 활용처는 빠르게 늘어나는데, 이를 감당할 설비는 수년 전 예상에 맞춰 들어오는 구조

5. 구글에는 포기한 단기 매출과 연구비가 미래 수익으로 돌아오는지가 중요함. 메모리 등 공급망에는 그 경쟁이 실제 발주와 가동으로 얼마나 이어지는지. 연구투자의 성공을 보장할 수는 없지만, 클라우드 매출 증가율 하나로 인프라 수요까지 판단하면 빠지는 부분이 생김. AI가 얼마나 팔렸는지와, 다음 AI를 만들기 위해 얼마나 쓰고 있는지는 별도

✖️푸루 삭세나 "AI 매도세 끝났다" 재투자 시작 source

· 매도세는 이제 지나간 것으로 보이며, 우리는 최고가 대비 65% 하락한 초고성장 AI 기업에 재투자했음
· 해당 기업은 이미 흑자를 내고 있으며, 상당한 잉여현금흐름을 창출하고 높은 이익률까지 확보하고 있음
· 폭락장의 잔해 속에서도 발견할 수 있는 다이아몬드는 여전히 많음

1. 이번 AI 셀오프에서 포인트는 시장의 관심이 '얼마나 빠르게 성장하는가'에서 '얼마나 많은 현금을 실제로 벌어들이는가'로 이동하고 있다는 점

2. 수십억 달러를 빌려 데이터센터를 지어야 하는 기업과, 그 데이터센터에 필요한 반도체와 연결 기술을 공급하며 이미 현금을 벌어들이는 기업이 함께 폭락하고 있음

3. AI 수요 자체가 무너진 게 아니라 자금조달 비용과 투자 회수 기간에 대한 우려가 커진 것인데, 시장은 일단 관련 기업을 무차별적으로 매도하고 있는 셈

4. 삭세나가 다시 담았다는 기업을 추정해보면 인프라 병목을 해결하는 반도체나 네트워킹으로 보임. 낙폭만 보면 샌디스크, 크레도와 아스테라랩스도 60% 폭락했지만, 실적은 가파르게 성장 중

5. 특히 두 기업은 고마진, 자본경량형 사업모델을 선호해 온 삭세나의 투자 스타일과도 잘 맞음. 삭세나가 최근 강조한 것도 비슷한 맥락임

6. 다음 장에서는 적자와 차입에 의존하는 기업보다 현금창출력이 검증된 기업이 주도할 가능성이 높음. 모두가 AI 붕괴를 걱정하는 지금, 가장 좋은 기업을 싸게 살 기회가 만들어지고 있음