- 모델랩의 API GPM은 80%를 넘기는 수준
(OpenAI, 앤스로픽도 마찬가지일것)

- LLM 토큰가격지수가 하락한다고 출혈경쟁, 마진 스퀴즈를 걱정할 단계가 아님

- 심지어 토큰원가는 더 빠른 속도로 내려감(루빈은 블랙웰 대비 최대 30배의 생산성 향상)

한국이 미국과 중국에 이어 글로벌 AI 경쟁에서 확실한 3위 자리를 다시 한번 굳혔습니다.

한국 AI 생태계의 깊이와 역동성은 우수한 국내 인재, 공공 투자, 그리고 한국의 '소버린 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 마련한 유인책을 통해 뒷받침되고 있습니다.

모티프 테크놀로지스(Motif Technologies), 업스테이지(Upstage), SK텔레콤, LG AI연구원(LG AI Research)을 포함한 다수의 국내 연구소가 'Artificial Analysis Intelligence Index'에서 30점 이상을 기록했습니다. 이처럼 경쟁력 있는 모델 개발사가 집중되어 있다는 점은 한국 AI 생태계의 밀도가 갈수록 높아지고 있음을 보여줍니다.

특히 모티프 테크놀로지스와 업스테이지는 40점이 넘는 모델을 보유하며, 미국과 중국 이외의 지역에서 개발된 모델 중 인텔리전스 인덱스 최고점을 달성했습니다.

각 연구소의 주요 모델은 다음과 같습니다.
모티프 테크놀로지스 Motif 3: 인텔리전스 인덱스 47점 기록 (총 매개변수 3,140억 개, 활성 매개변수 130억 개, 가중치 공개/오픈 웨이트)

업스테이지 Solar Pro 4: 인텔리전스 인덱스 42점 기록 (자체 개발 추론 모델)

SK텔레콤 A.X K2: 인텔리전스 인덱스 35점 기록 (총 매개변수 6,920억 개, 활성 매개변수 330억 개, 가중치 공개/오픈 웨이트)

LG AI연구원 K-EXAONE 2.0: 인텔리전스 인덱스 31점 기록 (총 매개변수 7,500억 개, 활성 매개변수 370억 개, 가중치 공개/오픈 웨이트)

이러한 경쟁 구도 외에도 한국의 모델 개발 생태계는 꾸준히 확장되고 있습니다. 트릴리온 랩스(Trillion Labs), KT 등 여러 AI 연구소가 자체 모델 제품군을 구축해 나가며 1년 전보다 한층 더 깊이 있고 경쟁력 있는 국내 AI 기반을 넓혀가고 있습니다.

https://x.com/ArtificialAnlys/status/2092381946613846240?s=20

📮 [메리츠 투자전략 황수욱]
2026.8.27

엔비디아 2Q26 실적발표

(자료) https://tinyurl.com/46rp85zz

'AI 수익화-수익화가 기반이 된 레버리지(부채) 투자 확장-현금이 없는 Non-하이퍼스케일러까지 TAM 성장'이라는 저희가 그리던 그림이 확인된 실적발표였다고 봅니다.

엔비디아의 2027년 매출 성장률 컨센서스(45%)와 이번에 제시된 가이던스(70%) 차이가 왜이렇게 큰지 고민해야 합니다.

답은 ACI&E(AI 클라우드, 산업, 엔터프라이즈)라는 Non-하이퍼스케일러향 성장입니다. 엔비디아 매출액의 절반정도를 차지하는 이 세그먼트가 이번분기에 전년대비 138% 성장하면서 하이퍼스케일러(102%)를 압도했습니다.

젠슨황도 강조했듯, 지금까지 투자자들은 AI 인프라 성장을 볼때 하이퍼스케일러 투자만 봤습니다. 이번 실적발표를 계기로 이 관념이 깨질 수 있다면, 전반적인 AI 산업에 대한 TAM 인식 제고, AI 인프라 기업들의 전반적인 리레이팅으로 이어질 수 있다고 봅니다.

이 외 주목할 포인트로는 엔비디아의 금융지원 모델이 새로운 수익원이라는 점과, 공개형/폐쇄형 모델이 모두 필요하며 엔비디아의 성장 기반이라는 점입니다. 공개형 모델 관련 오해하지 말아야할 부분은 Kimi K3와 마이크로소프트 사례에서도 드러나듯 공개형 모델 확산에 미국 하드웨어가 많이 쓰인다는 것입니다.

* 메리츠 투자전략 개별 텔레그램 링크: https://t.me/soowook_hwang

* 동 자료는 Compliance 규정을 준수하여 사전 공표된 자료이며, 고객의 증권 투자 결과에 대한 법적 책임소재의 증빙자료로 사용될 수 없습니다.

엔비디아 컨콜

향후 전망으로는 2028 회계연도 매출이 전년 대비 약 70% 성장할 것으로 예상합니다. 공급과 수요 격차 해소를 위해 노력하겠지만, 적어도 2028 회계연도 말까지는 공급이 병목 현상을 일으킬 것으로 예상됩니다. 부품 비용 상승 으로 인해 총마진에 대한 우려가 제기되고 있습니다.

이미 알고 계시겠지만, 메모리 부문에서 극심한 가격 경쟁이 벌어지고 있습니다. 가격 인상 폭은 당초 예상치를 훨씬 웃돌았으며, 내년에는 더욱 상승할 것으로 전망됩니다.

이에 따라 오늘 예상치를 재조정합니다. 3분기 GAAP 및 비GAAP 총마진은 74% ±50bp(±50%)로 예상합니다. 마진은 4분기에 71~72% 수준으로 최저치를 기록한 후, 2028 회계연도 1분기에 가격 인상 효과가 반영됨에 따라 72~73% 수준으로 안정될 것으로 예상합니다.

이 문제를 명확하게 말씀드리고자 합니다. 현재 메모리 부족 현상은 상당 부분 AI 구축 자체에 기인하며, 단순히 비용만 증가시키고 그에 따른 이점은 없는 부품과는 다릅니다. 메모리 공급 부족은 바로 이러한 수요 급증의 결과이며, 이는 저희의 성장을 견인하는 요인입니다.

저희는 3대 주요 메모리 공급업체와 오랜 기간 긴밀한 협력 관계를 유지해 왔으며, 로드맵에 필요한 생산 능력을 더욱 확대하기 위해 이들과 긴밀히 협력하고 있습니다. GAAP 및 비GAAP 기준 영업 비용은 각각 약 92억 달러와 90억 달러로 예상됩니다.

연간 운영비용(OpEx)은 제품 포트폴리오 확장과 AI 도구 사용 증가에 힘입어 50% 초반대로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 도구는 이미 엔지니어링 생산성을 향상시켰으며 앞으로도 계속해서 생산성 향상에 기여할 것입니다.

엔비디아 AI 클라우드·엔터프라이즈 (ACIE) 성장률이 하이퍼스케일러보다 앞서며 데이터센터 성장 가속화 견인

$NBIS, $IREN, $CRWV

데이터센터 (Data Center): 890억 2,300만 달러 (전년 동기 대비 +117%, 전분기 대비 +18%)

하이퍼스케일러 (Hyperscale): 487억 1,000만 달러 (전년 동기 대비 +102%, 전분기 대비 +13%) — 블랙웰 울트라 채택 확대에 힘입어 전년 대비 2배 이상 성장

AI 클라우드·엔터프라이즈 (ACIE): 403억 1,300만 달러 (전년 동기 대비 +138%, 전분기 대비 +25%) — AI 네이티브 스타트업, 기업, 소버린(Sovereign) AI 고객 및 하이퍼스케일러의 수요 증가

https://x.com/DrNHJ/status/2092715855016817114?s=20

아마존, 엔비디아 GPU 200만개 추가 구매…“수백억달러 규모”
https://naver.me/GtYqaQui

앞서 아마존이 올해부터 AWS 데이터센터에 엔비디아 칩 100만개를 설치하겠다고 밝힌 바 있는데, 이번 물량은 여기에 추가되는 것이다.

#데이터센터

#투자

흔히 말하는 '소음' 이 그저 가벼운 것인지 무거운 것인지는 개개인마다 다르겠지만, 그것을 판단할 수 있는 기준은 처절하게 객관화 되어 비로소 빛이 발현되는 '존재'에 있지 않을까.

누구에겐 무지성 믿음으로 보일 수도
누구에겐 존재를 꿰뚫어 흔들리지 않는 굳건함일 수도.

https://blog.naver.com/invesqueeze/224391875363

$NVDA

네오클라우드(Neocloud)가 하이퍼스케일러와 경쟁하기 위해 단순 연산(Compute)을 넘어 영역을 확장하는 이유- 업계 전문가 인터뷰 $NBIS, $IREN, $CRWV

1. 엔터프라이즈의 AI 지출 고민과 '토큰 팩토리' 전환
1년 전만 해도 포춘 100대 기업들은 OpenAI, Anthropic, AWS, Google 등과 무조건 계약을 체결했습니다.

최근 코딩 에이전트 및 반복 추론 작업이 폭증하며 AI 지출이 600% 급증했습니다.

이에 따라 기업들은 "지출이 과도한가?", "토큰 낭비는 없는가?"를 따지며 최대 토큰 효율을 뽑아내는 '토큰 팩토리(Token Factory)' 관점으로 접근하고 있습니다.

2. 프론티어 모델 vs 오픈웨이트 모델의 경제성

프론티어 모델 (Anthropic, OpenAI 등): 최고 성능을 내지만 가격이 계속 비싸지고 있으며, 내부 작동 방식을 알기 어려운 '블랙박스' 형태의 관리형 프리미엄 비용이 포함되어 있습니다.

오픈웨이트/오픈소스 모델: 추론 복잡성과 결과물의 안정성이 최신 모델 수준으로 향상되었습니다.

비용 절감 효과: 복잡한 워크로드 기준 수백 달러가 들던 작업을 오픈 모델을 활용해 50달러 미만으로 처리할 수 있어, 기업 입장에서 초기 최적화 없이도 40% 이상의 토큰 비용 절감이 가능합니다.


3. 하이퍼스케일러 vs 네오클라우드(Neocloud)

-하이퍼스케일러 (AWS, Azure, GCP 등)
기존 비즈니스 관계, 데이터 결합도(Data Gravity), 규제 준수, 높은 신뢰성이라는 장점이 있습니다.
AWS Bedrock 등은 주로 프론티어 모델 제공에 집중되어 있습니다.
AI 외에도 다양한 클라우드 비즈니스를 보유하고 있어 시장 지배력을 유지할 것입니다.

-네오클라우드 (GPU 전문 특화 클라우드)

저렴한 인프라 비용으로 오픈웨이트 모델을 자유롭게 파인튜닝하거나 배포할 수 있습니다.

장비 조달 제약 없이 빠른 용량 확장과 유연한 리스 구조를 제공합니다.

최근에는 스토리지, 네트워킹 등으로 서비스를 다각화하며 '미니 하이퍼스케일러' 형태로 진화하고 있습니다.


4. 시장의 반응과 전망
오픈소스 모델이 시장에 대거 유입되며 기존 프론티어 모델 기업들의 독점력이 희석되고 있습니다.

고객 이탈을 우려한 프론티어 모델 업체들이 최신 모델(Opus 등)에 25% 할인을 제안하는 등 가격 압박을 받기 시작했습니다.

한마디로 정리하면

내년에 엔비디아는 단가인상으로도 원가상승분을 충분히 전가하지 못할 것이고, 마진 이전이 공급업체 쪽으로 확정되었다는 의미

개인적으로 이전부터 갖고있었던 내년도 메모리 ASP 상승률의 범위를 이번에 엔비디아가 확인시켜주었음

더욱 중요한 것은 이 가격상승은 'LTA 체계 하에서의 상승'이라는 것

'LTA 구조로 들어가니 이제 P 모멘텀은 끝났다'는 시장의 논리가 곧 뒤집어질것

시장의 노이즈 보다는 현장의 목소리에 집중 (메리츠 서병수)

작성 : 잠실개미&10X 텔래그램

✅ 구형 GPU 임대료 역전: 실리콘밸리 스타트업이 7개월 전 시간당 2달러 중반에 계약한 블랙웰이 현재 4달러 육박하며 , 재계약 인상폭은 B200 클러스터 재계약 예산 기존 대비 50~60% 인상, 연말 갱신 예정 건은 100% 인상 계획. 추론을 프리필과 디코드로 쪼개고 그 안에서 다시 세분화 → 고성능 필요한 구간만 최신 칩, 나머지는 구형 GPU·DDR·SSD
✅ GPU 수명 재정의 : 과거 2~4년 교체 인식 → 6~7년 된 A100가 2~3년 장기계약 체결로 실질 8년 확정, 재계약 시 10년
✅ 수명 연장을 통한 자산의 금융화: 자동차 렌탈 ABS·주택 MBS처럼 유동화 가능 → 엔비디아 금융 플랫폼에 블랙스톤 등 6개 금융기관 참여가 이를 반증
✅ MS·메타·아마존 2분기 영업활동 현금흐름 전년 대비 증가율 28% → 32%, EU 과징금 제외 시 35%
+ 게빈 베이커 : 내년 3사 연간 현금흐름 시장 추정치 1.3~1.4조 달러 vs 실제 2조 달러 가능 → 신규 부채 발행 없이 Capex 충당
✅ 오픈소스 오해: 토큰 생산에 필요한 연산량·메모리·전력량은 프런티어 모델과 동일. 모델사 마진은 줄어도 인프라 수요는 폭증. 미국 기업들은 30~60%를 오픈소스로 처리함

https://youtu.be/XkFpqLflauM?si=IZUuBWso2YbDeZpS

1. GPU 수명 연장과 장기화를 통한 GPU 기반 자산의 금웅화
2. 클라우드와 자체 AI 서비스를 통한 시장 추정치 대비 크고 빠른 폭의 빅테크 현금흐름 정상화

엔비디아 금융 플랫폼과 자체 현금흐름을 통한 부채 의존도 하락
즉 채권 금리 발작 민감도의 하락을 야기

→ 감가상각을 전제로 짜인 AI 회의론의 전제의 붕괴
→ AI CAPEX 싸이클의 장기/고도화