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

가볍게 보는 내맘대로 차트

부제 : 7월 야랄의 흔적

SK하이닉스는 27일(현지 시간) 오전 미 인디애나주 웨스트라피엣의 퍼듀대 할로웨이체육관에서 인공지능(AI) 메모리용 어드밴스드 패키징 생산기지 기공식을 개최했다.

2024년 4월 투자발표가 이뤄진 후 2년4개월 만에 각종 인허가 등을 거쳐 본격적인 공사 시작을 알리는 행사가 열린 것이다.

SK하이닉스가 미국 내 HBM 생산시설을 건립하는 것은 이번이 처음이다. 때문에 인디애나 공장은 SK하이닉스의 미국 내 반도체 생산 전초기지로 활용될 것으로 전망된다.

인디애나 공장은 한국에서 생산된 최첨단 웨이퍼를 들여온 뒤, 패키징과 테스트 등 후반 공정을 거쳐 미국산 HBM을 생산할 예정이다. 이어 미국 고객사들에 곧바로 공급하는 구조다.

생산시설 건립을 위해 약 40억달러가 투입될 예정이며, 올해 상반기 현장 타설 작업이 시작됐다. 착공식을 기점으로 공사가 본격화된다.


https://n.news.naver.com/article/003/0014153543

#SK하이닉스 #HBM

"국장은 장소가 아니다"

전세계 어느 증시가 시총 1위 종목이 하루에 9% 10%를 오르내리냐는 지적이 있었더랬다

한국 증시는 어쩌면 시간을 앞서나가는 곳 아닐까

Salesforce가 방금 전체 CRM을 Claude 안에 통합했으며, 이를 통해 판매자들은 Salesforce의 자체 인터페이스를 열지 않고도 CRM 워크플로를 실행할 수 있게 됩니다.

파트너십의 대규모 확장을 발표했으며, 이를 Claudeforce라고 명명했습니다.

이 플러그인은 37개의 사전 구축된 판매 스킬과 함께 출시되며, 현재 파일럿 액세스가 가능하고 2026년 9월에 오픈 베타가 계획되어 있습니다.

기존 Salesforce 권한 하에서 Headless 360과 MCP를 통해 작동하며, 사용자별 설정을 대체하는 하나의 관리자 연결로 운영됩니다.

기본적으로 Headless 360을 개발자 인프라에서 지식 근로자를 위한 즉시 사용 가능한 프론트엔드로 변환하며, 개인이 MCP를 직접 연결해야 했던 설정 장벽을 제거합니다.



** AI는 SaaS의 숏 근거가 아니며 소프트웨어를 더 잘 사용하게 해줄 것이라는 젠슨황의 예고가 현실화되는 중


https://x.com/i/status/2092970481423192328

[음식료 세미나 중 삼양식품 내용 일부분]

Q. 중국공장으로 생산능력이 30~40% 증가하는데 삼양식품이 곧바로 추가 투자를 해야 하는 이유는?
A.
중국공장은 중국 내수 물량 이전만으로 빠르게 채워질 가능성이 높기 때문
2025년 중국 판매량이 약 6억 개이고 2026년에 30% 늘면 약 7.8억 개.
중국공장 생산능력이 약 11.3억 개이고 소비재 공장에서 가동률 70% 이상을 사실상 완전가동으로 보면, 중국공장은 기존 중국 판매량만으로도 빠르게 높은 가동률에 도달
한국공장에서 중국 물량이 빠진 자리는 미국·유럽 수출이 채울 수 있지만, 최근 3년 판매량 CAGR 약 20%가 지속되면 2028년 전후 다시 생산능력이 부족해짐.
공장 건설에 2~3년이 걸리므로 지금 결정해야 함

Q. 다음 공장은 유럽인가, 베트남 등 동남아인가?
A.
양쪽 모두 장기적으로 필요하고 무엇을 먼저 할 것인지의 문제
유럽 리테일러는 현지생산과 노동·환경 기준을 중시하므로 유럽 공장이 유통 확대에 유리. 반면 베트남 등 동남아는 생산비와 수출 허브 측면에서 유리
유럽 리테일러 대응이 우선이면 유럽, 원가경쟁력이 우선이면 동남아가 먼저일 가능성이 높다. 궁극적으로 주요 권역마다 공장을 보유할 것으로 예상

Q. 차기 공장 규모와 매출 증가율은 중국공장 수준인가?
A.
차기 공장은 중국공장보다 작지 않을 가능성이 높다.
삼양식품은 밀양1공장보다 밀양2공장을 크게 지었고, 밀양2공장보다 중국공장을 크게 계획.
인플레이션과 장기 수요를 고려하면 차기 투자는 최소 중국공장 규모 이상일 것이라는 예상.
생산능력 증가가 약 30~40%라면 매출 증가율도 유사하게 볼 수 있지만, 실제 매출은 가동률과 지역별 ASP에 좌우
중국 물량이 현지공장으로 이전된 뒤 한국에서 미국·유럽 고ASP 물량을 늘리면 전체 ASP는 유지될 수 있음

【CXMT 상반기 실적: 가이던스 대폭 상회】

1. 실적 현황 (컨센서스 및 IPO 가이던스 대비)

-상반기 매출액: 1,503.1억 위안
(가이던스 상단 1,200억 대비 +25.3% 상회)

-상반기 지배순이익: 776.1억 위안
（가이던스 상단 570억 대비 +36.1% 상회)

-비경상손익 제외 순이익: 787.9억 위안
(일회성 요인 배제, 순수 본업 기반 호실적)

2. 분기별 가속도 (QoQ):
-1Q: 매출 508.0억 위안 / 순이익 247.6억 위안
-2Q: 매출 995.1억 위안 (QoQ +95.9%)
순이익 528.4억 위안 (QoQ +113.4%)

3.실적 서프라이즈 주요 배경
1)DRAM 판가(ASP) 상승폭 상회: 5월 증권신고서 작성 시점의 보수적 가정 대비 2분기 서버용 DRAM 및 DDR5 현물·계약 가격 강세 지속

2)출하량 및 가동률 호조: 높은 가동률 유지 속 중국 로컬 AI 컴퓨팅 클러스터 구축 수요에 따른 서버용 DRAM 주문량 대폭 증가

3)제품 믹스 개선: 고마진 서버용 DDR5 비중 확대로 전사 총마진율(GPM) 뚜렷한 개선세 견인

실적보고서 원문:
https://pdf.dfcfw.com/pdf/H2_AN202608281828635976_1.pdf?1787940544000.pdf

영상 속 2번째 파트(인공지능과 기술 혁신)의 전문 한국어 번역입니다:


​**** AI 붐: 인공지능(AI)의 진보는 예견자들의 예상보다 훨씬 더 빠르게 진행되었습니다. AI 관련 인프라 전반에 걸쳐 막대한 자본이 유입되고 있으며, 일종의 '슈퍼 무어의 법칙(Super Moore's Law)'이 작용하는 듯한 모습을 보이고 있습니다. 스케일링 법칙(Scaling laws) 역시 혁신의 방법과 속도 모두를 변화시키고 있습니다. 자본과 노동력이 결합하여 AI의 핵심인 거대 언어 모델(LLM)을 만들어냈고, 사용자들은 이 모델에 접근하기 위해 토큰을 구매합니다.

​**** 토큰 경제학: 보고에 따르면 선도적인 두 개 주요 연구소의 연환산 토큰 매출은 1,000억 달러를 넘어섰으며, 이는 불과 12개월 전과 비교해 500% 증가한 수치입니다.

​**** 연방준비제도(Fed)의 주요 질의 과제: 저희 연준은 이 모든 현상을 주의 깊게 지켜보고 있으며, AI가 경제와 통화 정책 운용 모두에 결과를 가져올 새로운 변수이자 잠재적인 새로운 생산 요소임을 인식하고 있습니다. 이는 다음과 같은 몇 가지 주요 탐구 과제로 이어집니다.

​AI의 적용이 경제 전반에 걸쳐 지속적이고 상당한 생산성 향상을 가져올 것인가? 그렇다면 그 시기는 언제인가?

​토큰 사용량이 노동력을 보완하는(complementary) 성격을 가질 것인가, 아니면 대체하는(competitive) 성격을 가질 것인가?

​차세대 AI 모델은 훨씬 더 큰 자본 집약도를 요구할 것인가, 아니면 모델 자체적으로 자본 집약도를 낮춘(capital-light) 해법을 찾아낼 것인가?

​아직 밝혀지지 않은 미지의 요소들 중에는 그로 인한 시장 구조의 문제가 있습니다. 과연 누가 돈을 벌게 될 것인가? 자본에 대한 수익이 어디에, 어떤 시차를 두고 귀속될 것인가는 명확하지 않습니다. 초기에는 잉여 가치의 얼마나 많은 부분이 희소 자산 소유자, AI 연구소, 칩 제조사, 에너지 생산자, 클라우드 제공업체에게 돌아갈 것인가? 시간이 지남에 따라 그 가치의 얼마큼이 기업과 소비자에게 귀속될 것인가?

​그리고 중요하게도, 노동자와 연준의 책무 중 '고용' 측면에 미치는 영향은 무엇인가?

​**** 이와 유사하게, 우리는 이러한 모델에 접근할 수 있게 해주는 토큰의 균형 가격이 얼마가 될지 아직 알지 못합니다. 최첨단 모델에 접근하기 위해 점점 더 많은 비용을 지불하는 반면, 구형 모델의 토큰 가격은 한계 비용 수준으로 떨어지게 되는 토큰의 이질성(heterogeneity)이 나타날 수도 있습니다.

​**** 저희는 '생산성 및 고용 태스크포스(Task Force on Productivity and Jobs)'의 도움을 받아 이러한 문제들을 깊이 고찰해 나갈 것입니다. 이 태스크포스 리더들 및 다른 관계자들과의 초기 점검은 매우 고무적이었습니다. 분명히 말씀드리건대, 이들의 권고안은 나중에 나올 것이며 현재의 정책 국면에서 우리가 내리는 결정과는 무관합니다. 하지만 미래의 정책적 난제들에 대비하여 오늘 이러한 지적 투자를 해두는 것이 내일을 훨씬 더 잘 준비할 수 있도록 만들어 줄 것이라고 믿습니다.