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#알바트로스 #한라산유기농백수 #한유백

엔비디아 CEO 젠슨 황, 골드만삭스 Communacopia+Technology Conference 2026 (26.9.11)


1. AI 인프라 $3~4조 전망, 핵심은 ‘검색’에서 ‘생성’으로

젠슨 황은 2030년까지 AI 인프라 지출이 $3~4조에 이를 것이라는 기존 전망이 빠르게 현실화되고 있다고 강조. 과거 인터넷은 저장된 정보를 ‘찾는’ retrieval computing이었지만, AI는 질문·문맥·개인화 정보를 바탕으로 답을 실시간 ‘생성’하는 generative computing. 따라서 스토리지 중심 인프라가 아니라, 전 세계적으로 계속 답을 만들어내는 새로운 컴퓨팅 계층과 AI 팩토리가 필요하다는 논리.

여기에 무어의 법칙 종료가 겹침. 트랜지스터 미세화만으로 성능을 100배·1000배 높이기 어려워졌기 때문에 칩 하나가 아니라 알고리즘·소프트웨어·시스템·인터커넥트까지 함께 설계하는 ‘extreme co-design’이 필요. NVLink를 통해 여러 칩을 하나의 거대한 컴퓨터처럼 묶는 scale-up이 핵심이며, AI 모델이 커질수록 반도체 산업 자체도 구조적으로 더 커질 수밖에 없다고 설명.


2. AI ROI의 다음 대형 시장은 사이버보안

젠슨 황은 “모든 것은 코딩”이라고 표현. 기업 프로세스, 공급망, 업무 방식까지 결국 반복 가능한 절차를 코드화하는 것이며, AI가 가장 먼저 큰 생산성을 보여준 분야도 코딩. 그 다음 파생 시장은 디버깅과 사이버보안이라고 전망.
AI가 지속적으로 취약점을 찾는 red teaming과 이를 패치하는 blue teaming을 수행하면서 사이버보안이 AI의 다음 주요 use case가 될 가능성이 높다고 봄. CrowdStrike와 오픈 모델 기반 협력을 진행하고 있으며, Cisco·Palantir와도 엔비디아 AI 팩토리/Nemotron을 활용한 기업·국가용 AI 및 보안 플랫폼을 확대 중.


3. 엔비디아는 “칩 회사”가 아니라 AI 팩토리 플랫폼

젠슨 황은 시장이 엔비디아를 여전히 GPU 칩 회사로 보는 것이 가장 큰 오해라고 지적. 현재 공급하는 것은 단일 칩이 아니라 NVLink로 연결된 대형 시스템이며, AI 팩토리 내 공급 범위가 세대가 바뀔수록 확대되고 있음.

Grace Blackwell NVL72 랙 출하는 최근 월간 기준 27% 증가했다고 언급. Hopper→Blackwell→Vera Rubin으로 갈수록 엔비디아가 담당하는 시스템 범위와 고객의 데이터센터 CapEx 내 SAM이 커지고 있고, 세대마다 토큰 생성 생산성을 크게 높이는 것이 핵심.


4. 폐쇄형·오픈형 모델 모두 성장할수록 엔비디아가 수혜

현재 frontier model 기업 수는 1~2년 전보다 훨씬 많아졌으며, 엔비디아는 OpenAI·Anthropic·Gemini·Grok·Meta 등 사실상 모든 주요 모델을 구동할 수 있는 범용 플랫폼이라는 점을 강조.
closed model과 open model 성장 모두에 노출된다는 것이 강점.

AI 수요도 hyperscaler뿐 아니라 Jane Street·Hudson River 같은 퀀트 금융사, Lilly·머크·BMS 등 제약사, 지역 클라우드·네오클라우드까지 빠르게 확산되고 있다고 설명.


5. 공급망 병목: 패키징·DRAM·LPDDR·커넥터·전압조정기·웨이퍼 모두 타이트

젠슨 황은 엔비디아의 초고속 성장 때문에 upstream 공급망 전반이 어렵다고 언급. 패키징, DRAM, LPDDR, 커넥터, voltage regulator, wafer 등 “모든 것이 challenge”라고 표현.

더 큰 병목은 downstream의 ‘land, power, shell’, 즉 부지·전력·데이터센터 건물. CSP·OEM·네오클라우드·AI native 기업을 통해 상당한 전력/부지/셸을 이미 확보했다고 설명.


6. 네오클라우드가 AI 인프라 확장의 핵심 유통망

CoreWeave·Nebius·NScale뿐 아니라 Lambda·Firmus 등 새로운 네오클라우드가 빠르게 성장 중. 기존 CSP가 소진한 전력·부지·셸을 대신 확보해 엔비디아 아키텍처의 새로운 글로벌 배포 채널이 된다고 설명. 이들 네오클라우드의 합산 backlog는 수천억달러 규모라고 언급.

AI는 글로벌 서비스이면서 동시에 국가·지역별 sovereign AI 수요가 커질 것이기 때문에, 엔비디아는 전 세계에 지역별 AI 허브와 파트너 네트워크를 구축하려는 전략.


7. 내년 매출 +70% 성장 자신감, 무제약 수요는 +100% 이상

젠슨 황은 엔비디아가 내년 YoY 매출 +70% 성장에 높은 자신감을 갖고 있으며, 공급 제약이 없다면 수요 성장률은 100%를 넘는다고 재확인.

Dell·Supermicro·Lenovo·HPE, 앞으로는 Cisco까지 엔비디아의 full-stack AI factory를 기업 고객에게 공급할 수 있기 때문에 CSP 외에도 다수의 판매 채널을 갖고 있다는 점을 경쟁력으로 강조.


8. 2GW = $80B, AI 네이티브 자금의 2/3가 컴퓨팅으로

호주 사례로 2027년 2GW AI 인프라 구축이 약 $80B 규모라고 설명. 또한 최근 6개월간 AI native 기업에 약 $400B의 VC 자금이 유입됐으며, 젠슨 황은 AI native를 “조달 자금의 약 2/3를 컴퓨팅에 쓰는 기업”으로 정의.
향후에는 ‘저 CapEx 소프트웨어 회사’가 사라지고 거의 모든 기술회사가 높은 컴퓨팅 지출을 하는 구조로 전환될 것이라고 전망.


9. GPU/AI 컴퓨팅을 ‘투자 가능한 자산’으로 바꾸는 중

AI 컴퓨팅을 단순 기술 장비가 아니라 장기 가치가 있는 asset-backed investable asset으로 전환하려고 함.

1GW 데이터센터의 엔비디아 시스템 가치가 약 $60B이고, 6년 기준 연 $10B 비용으로 볼 수 있는데 현재 해당 컴퓨팅이 연간 약 $50B 수준의 매출을 만들어낼 수 있다는 예시를 제시.

구형 Ampere도 여전히 대부분 임대되고 있다는 점을 들어 GPU의 내구성·범용성·재판매/임대 가능성을 강조.

네오클라우드 투자에 대한 ‘순환금융’ 비판에는, 소액 투자로 훨씬 큰 실제 수요·계약을 끌어내기 때문에 순환이 아니라는 입장. 투자 대상의 고객 파이프라인과 계약 수요도 직접 확인할 수 있다고 설명.


10. Physical AI: 자율주행→물류로봇→산업용 로봇→6G

물리 AI의 첫 killer app은 자율주행. 엔비디아의 Alpamayo를 ‘세상을 보고 추론하는 thinking car’로 설명하며 향후 2~3년간 자율주행에서 큰 진전이 있을 것으로 전망. Waymo, Tesla, Mercedes, Uber 등과의 생태계를 언급.

다음은 AMR·창고 물류·배송 로봇. Amazon과의 대형 파트너십을 통해 창고 내부 자율주행 시스템 확대.
그 다음은 manipulation robot. 현재는 사전 프로그래밍이 필요해 대기업 위주지만, 추론형 로봇이 나오면 중견 제조기업과 글로벌 공급망까지 시장이 확장될 수 있으며 시점은 약 2년 후로 전망.

장기적으로는 6G까지 physical AI의 일부로 보고, Nokia와 AI-RAN 플랫폼을 구축 중. 이를 분산형 edge data center로 정의하며 약 5년 내 본격 확산을 예상.

https://x.com/DrNHJ/status/2098192352712249577?s=20

엔비디아 CEO 젠슨 황 공급망 병목 관련
(골드만삭스 Communacopia+Technology Conference 2026 )

- 패키징(Packaging)이 문제이고, DRAM이 문제이며, LPDDR DRAM도 문제입니다.

- 커넥터(Connectors)도 어렵습니다. 모든 것이 어렵습니다.

- 전압 조정기(Voltage Regulators)도 어렵습니다. 모든 것이 어렵습니다.

-웨이퍼(Wafers)도 당연히 어렵습니다. 상류 공급망에는 온갖 종류의 어려움이 있습니다.


- 부지(Land), 전력(Power), 데이터센터 건물(Shell)이 문제라는 데에는 의심의 여지가 없습니다.

네오클라우드의 힘은 이것입니다. 이들은 CSP들이 이미 소진해버린 부지(Land), 전력(Power), 그리고 데이터센터 건물 공간(Shell)을 우리를 위해 확보합니다. 이것을 꼭 기억해야 합니다. 이것은 굉장히 중요한 문제입니다.

많은 국가와 지방정부, 지역들은 자신들의 기업을 위해 전력과 부지를 확보하기를 원합니다.

그래서 전 세계적으로 NScale, CoreWeave, Nebius와 같은 네오클라우드들이 존재하며, 이들은 매우 훌륭하게 성장하고 있습니다.

또 NScale, Lambda, Firmus처럼 상장을 앞두고 있거나 상장 절차를 밟고 있는 새로운 기업들도 있습니다. 정말 흥미로운 새로운 네오클라우드들이 대거 등장하고 있으며, 이들의 백로그를 모두 합치면 수천억 달러 규모입니다.

이런 네오클라우드들은 우리가 하류에서 부지, 전력, 데이터센터 건물(Land, Power and Shell)​을 확보할 수 있게 해주며, 동시에 시장에 진출하는 경로를 다변화해줍니다.

우리는 전 세계의 부지·전력·데이터센터 셸과 관련된 모든 단일 기가와트(GW)를 추적하고 있습니다. 말 그대로 지구상에 있는 모든 것을 추적하고 있습니다.

우리는 이미 상당히 많은 것을 확보했습니다. 정말 많은 것을 확보했습니다.

우리는 상류부터 하류까지 전체에 걸쳐 존재합니다.

바로 이것이 엔비디아의 위치가 매우 강력한 이유입니다.

우리는 전년 대비 70% 성장할 수 있다고 생각하며, 이에 대해 자신감을 갖고 있습니다. 앞으로 1년 동안 이를 더 개선하기 위해 계속 노력할 것입니다.

https://x.com/DrNHJ/status/2098194635537682679?s=20

AI 하이퍼스케일러, 2028년까지 잉여현금흐름(FCF) 흑자 전환 예상

HBM 수급난 빠진 中, AI칩 가격 '줄인상'…삼전·하이닉스 협상력 커진다

- 美 수출통제에 HBM 조달 비용 부담 확대
- 中 화웨이 차세대 가속기 5천만원으로 올라
- "HBM 안정적 확보가 공급망 핵심 경쟁력"

https://www.newsis.com/view/NISX20260911_0003786063

#메르 님
CPI가 발표되었고, 9월 금리인상 가능성을 높였다. 변수는?

한줄 코멘트. 캐빈 워시가 잭슨 홀에서 한 말을 지키려면, 금리인상을 해야한다. 하지만, 금리인상 가능성을 강하게 열어둔채, "조금 더 확인하자"고 위원들을 설득할 수 있다. 설득에 성공하면, 금리인상 가능성에 대한 매파적 발언과 함께 금리동결이 될수 있다. 캐빈 워시의 연준내 정치력이 시험대에 오르는 FOMC가 될 것 같다.

https://m.blog.naver.com/ranto28/224409005416

#메르 님 #부동산
일이 커질 것 같은 농지조사 근황 (feat 경자유전)

한줄 코멘트. 전국 농지에 대한 전수조사로 부동산 투기사례가 밝혀질 수 있음. 고령·질병 등 불가피한 사정이나 농촌에서 관행적으로 발생해 온 일반적인 위반은 구분하겠다고 함. 하지만, 조사를 받는 과정에서 많은 농민들이 몸과 마음고생을 할 것 같고, 다양한 사정들이 있을 수 있음. 의도치않는 피해자가 발생하지 않게 유의해야 할 것 같음.

https://m.blog.naver.com/ranto28/224409421013

#메르 님
코인과 은행간 한판승부 결과는? (feat 9.15일 클라리티 법안 표결)

한줄 코멘트. 클라리티법안이 9월 15일 필리버스터를 종료시키는 표결에 들어감. 100표중 60표가 필요한데, 공화당 53표, 민주당 47표라, 민주당표를 더 가져와야 통과가 가능함. 공화당내에도 반대표가 예상되고 있고, 민주당은 공화당과 백악관이 합의한 윤리조항 초안에 문제를 제기하고 있음. 공화당과 백악관은 신규부터 적용하자는 입장이고, 민주당은 기존 보유코인과 가족까지 규제 범위를 확장하자는 입장임. 트럼프가 15일까지 기존 보유코인 처분등에 동의하는 일이 생기면 표결에 변수가 될 수 있음. 클라리티 법안이 연내 통과되지 않으면 승자는 은행권이 될 것 같음.

https://m.blog.naver.com/ranto28/224408966593

재밌는글입니다. 전문을 읽어 보시는 것을 추천합니다.

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여기서 구체적으로 받아들일 수 있는 것은 오늘날 모델이 능력의 초기 징후를 보인 분야에서는 비교적 머지않아 인간을 능가하게 될 가능성이 높다는 것입니다. 모델이 아직 이런 기본적인 능력조차 보여주지 못한 분야도 많습니다.

하지만 모델이 이미 그런 능력을 보인 분야 중 하나가 하필 해킹과 사이버보안입니다. 그리고 이것은 하필 인터넷 전체와 전 세계의 막대한 물리적 인프라로 들어가는 관문입니다.

그러니 더 스케일할 여지가 있다고 가정한다면, 모델이 머지않아 사이버 능력에서 인간을 능가하게 될 것이라고 보는 것이 안전합니다.

그러니 이제 남은 유일한 질문은 이렇게 증가한 기본 지능이 무엇을 할 수 있을 것인지, 그리고 무엇을 하게 될 가능성이 높은지입니다.

마침내 우리는 지난 2주의 정보를 하나로 통합할 수 있는 지점에 왔습니다:

> 지금의 스케일링 곡선상 위치만 해도, 모델은 Astra 수준에 와 있습니다. 해킹할 수 있는 것들이 분명 아주 많습니다

> 우리는 OAI와 Ant 모델 모두 자신의 과제를 해결하거나 스스로를 “살아 있게” 유지하기 위해 외부 웹사이트를 해킹하려는 의지를 보였다는 것을 봤습니다

> 더 스케일을 끌어올린다면, 갈 수 있는 여지가 있다는 가정 아래, 훨씬 더 강하게 방어된 곳을 해킹하고 자신의 의도를 숨길 수 있는 능력이 훨씬 뛰어난 모델을 분명 갖게 될 것이고, 이는 훨씬 더 큰 결과를 초래할 수 있습니다.

> 이 모든 것이 아무런 제약 없이 진행되도록 둔다면, 자신이 원하는 것을 얻기 위해 가능한 모든 것을 해킹하는 정렬되지 않은 모델과 함께 아주 곧 빠른 폭주형 능력 도약이 일어날 가능성이 높습니다

> 물론 이는 매우 파괴적인 결과를 낳을 수 있습니다.


이런 관점에서 보면 연구자들이 왜 그렇게 두려워하는지, 그리고 왜 지난 2주 동안 그런 발언들을 했는지 이해할 수 있습니다 (그들이 어느 정도까지 나아간 것이 여러 이유로 잘못된 판단이었다고 주장할 수는 있습니다), 그리고 프런티어의 속도를 조절하는 것이 왜 매우 필요한 일이며 결코 규제 포획 전략이 아닌지도 이해할 수 있습니다.


사람들은 자기 그래프를 바라보며 끝이 보이지 않는다는 것을 보고 있습니다, 사실은 오히려 정반대이며, 서로 중첩되면서 점점 더 큰 모델 능력을 만들어낼 수 있는 복합적인 스케일링 효과가 존재하고, 동시에 우리는 점점 더 초인적인 이런 능력들을 통제하는 데 필요한 것에 턱없이 못 미치고 있다는 점도 분명합니다.


이건 연구소들이 엄청난 무언가를 만들어냈다는 기분을 느끼고 싶어서 그것을 과장하는 것과는 아무 상관이 없습니다. 오히려 우리가 지금 알고 있는 것만으로도, 우리가 학습시키는 방법을 알고 있는 모든 축에서 우리보다 훨씬 더 유능한 지능을 만들어낼 수 있다는 지식이 가져오는 압도적인 함의에 대한 두려움입니다*.

* 그리고 마지막 단서로, 모델이 정말 못하는 것들, 아직도 많이 남아 있는 그런 것들은 모델이 학습받지 않은 것들입니다. 어쩌면 그런 것들 중에는 모델이 학습받을 수 없거나 앞으로도 학습받지 못할 것들이 있어서, 계속 인간의 우위로 남는 것들이 있을 수도 있습니다. 저도 정말 그랬으면 좋겠지만, 어떤 것이 그 범주에 들어갈지는 저로서는 잘 보이지 않습니다.

https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=thesingularity&no=1416158&exception_mode=recommend&page=1

#메르 님
한전은 왜 삼성전자와 하이닉스에게 전기료 선납을 제안했을까?

한줄 코멘트. 한전의 부채가 210조원대라 하루에 이자만 115억원씩 내고있다. 올해도 2분기부터 적자 전환했고, 하반기와 내년까지는 적자가 지속될 것으로 예상되는 상황이다. 삼성전자와 SK하이닉스에게 25조원을 선납받으면, 1년은 유동성이 풀리겠지만, 나머지 4년간은 전기료가 들어오지 않는다. 2027년 예산에 현금출자가 5,000억원으로 예정되어 있는데, 삼성전자와 SK하이닉스에서 법인세가 많이 들어올 것 같으니, 예산을 증액해서 현금출자를 더 늘리는 것도 방법같다.

https://m.blog.naver.com/ranto28/224410243249

#메르 님
엔캐리 청산은 왜 일어나지 않을까? 1
https://m.blog.naver.com/ranto28/224407452404

엔캐리 청산은 왜 일어나지 않을까? 2
https://m.blog.naver.com/ranto28/224407457877

64. 기존 지급여력제도인 SMR을 FY2025(2026년 3월 결산)부터 한국 킥스(K-ICS)와 비슷한 ESR로 바꾸게 됨.
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65. 일본도 자산과 부채를 모두 시가평가 하게 된 것임.
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66. 부채를 한국처럼 시가평가 하게 되면서, 금리인상으로 채권의 평가손실은 생기지만, 부채에서 생기는 이득이 훨씬 커지게 됨.
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67. 일본생보사들의 자산(채권등) 듀레이션(평균만기)은 12년인데, 부채(보험금) 듀레이션은 17년으로 더 길기 때문임.
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68. 일본이 지급여력제도를 SMR에서 ESR로 바꾸면 다른 부분에도 영향을 미치게 됨.
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69. 미국국채가 아니라, 20~40년짜리 초장기 일본국채를 사야지 지급여력이 좋아지는 구조가 되는 것임.
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70. 피치도 "새 규제에는 금리와 환율 위험, 듀레이션을 맞춰야하니, 초장기 일본국채를 사는 게 생보사에 합리적"이라고 밝히고 있음.
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71. 일본 생보사들이 20~40년짜리 일본국채 비중을 늘리고, 미국국채 비중을 서서히 낮추는 식으로 움직이게 된다는 말임.
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72. 이미 시가평가가 끝났기때문에, 보유하는 기존 미국국채를 한꺼번에 팔 이유는 줄어들게 됨.
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한줄 코멘트. 제로금리 시절에 일본 생보사들은 일본내 마땅한 투자방법이 없어 미국국채를 샀었음. 일본국채 금리가 많이 올라서, 환헤지 비용까지 감안하면 미국국채를 사야할 이유가 줄어듦. 생보사의 새로운 지급여력제도도 일본 초장기 국채를 사는것이 유리하게 바뀐 상황임. 새로운 지급여력제도가 도입되면서 미국국채를 급매할 이유는 줄어들었지만, 만기에 회수되는 미국국채와 새로 들어오는 보험료는 일본 초장기 국채를 사는쪽으로 돌릴 가능성이 높아짐. 일본의 생명보험사와 은행을 보면, 엔캐리가 급하게 진행되기보다 시간을 두고 천천히 진행될 것 같다는 생각을 하게 되는 이유임. 뱅크런처럼 돌발이슈로 심리가 크게 쏠리는 일이 발생하지 않는다는 전제임. 과거 일본 시중은행들을 좋게봤던 이유도, 2022년에 미국국채를 많이 정리했기때문에 금리인상의 혜택만 남아있었기 때문임.

걸프만에서 중국으로 가는 vlcc 화물 운송료임.

#의교창 님
샘 알트먼은 왜 갑자기 AI를 천천히 만들자고 했을까

OpenAI의 샘 알트먼은 AI 안전을 이유로 개발 속도를 늦추자고 제안했으나, 글쓴이는 이를 전략적 계산으로 해석한다
   •  표면적 이유: AI 통제 상실 우려로 인한 안전성 확보
   •  실질적 이득: 폭증하는 이용자 수요에 따른 컴퓨팅(GPU) 자원 부족을 숨 고르기 명분으로 해결하고, 경쟁사(Anthropic, Google 등)의 연구 속도를 늦춰 인프라 확보 시간을 벌며 '책임 있는 기업' 이미지를 얻는 일석삼조
   •  전략적 전환: 단독 감속(희생)이 아닌 업계 공동 감속(질서)을 주도함으로써 경쟁 우위 확보에서 산업 표준 및 규칙 제정으로 게임의 구도를 바꾸려는 시도

https://m.blog.naver.com/doctordk/224409081860

#메르 님
엔트로픽 CEO가 AI 속도조절을 언급한 이유(feat 허깅페이스 사건)

줄 코멘트. 아모데이의 제안은 중국때문에 수용되기 힘들지만, 오픈AI-허깅페이스 사건은 쉽게 넘길 내용은 아닐것 같다. AIU에이전트들은 인터넷 접근 통제를 우회했고, 승인되지 않은 통신 채널을 만들었으며, OpenAI 내부 인프라에 무단접근했고, Hugging Face 시스템에 침투했으며, 취약점을 이용해 실제 명령까지 실행했다. AI들은 무리를 지어서 업무를 나누고, 조율자와 담당자를 지정했고,"권한 밖 행동이고 위험할 수 있다는 걸 알지만, 목표 달성에 필요하다"며 스스로를 정당화하고 밀어붙였다. 언제일지는 모르지만, 사람과 AI간 전쟁이 영화에서 일어나는 일만이 아닐수도 있어 보인다.
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https://m.blog.naver.com/ranto28/224410744840

#삼토시 님 #부동산
반도체발 머니 무브는 아직 시작도 하지 않았다
https://m.blog.naver.com/kedkorea/224410559925

https://m.blog.naver.com/pillion21/224410936452
#알바트로스 #한라산유기농백수 #한유백

South Korea Technology: Positive view on memory with high interest level

북미 투자자의 메모리 업황 판단은 아시아보다 낙관적이지만, 높은 관심이 적극적인 매수로 이어지지는 않고 있다. 토론토, 보스턴, 뉴욕, 샌프란시스코의 투자자들은 삼성전자와 SK하이닉스의 펀더멘털이 견조하고 현재 밸류에이션에서 주가 하방이 제한적이라고 평가했다. 매수를 서두르지 않는 이유는 단기 촉매 부족과 포지셔닝 부담이다. 2026년 3분기 두 회사의 DRAM, NAND ASP는 전 분기 대비 약 20% 상승한다는 기대가 형성됐지만, 분기 중 원화의 달러 대비 강세에 따른 실적 하방도 경계하고 있다. 단기 가격과 이익 기대는 이미 낮아졌다. 업황에 대한 긍정적 판단과 신규 매수의 유보가 공존하며, 관심의 높이보다 추가 촉매의 확인이 필요한 구간으로 해석된다.

2027년 HBM 가격에 대한 기대는 여전히 넓게 분포한다. 강세론자는 HBM 마진이 범용 DRAM에 근접하려면 가격이 전년 대비 100%를 상당히 웃도는 폭으로 올라야 한다고 보는 반면, 보수적 투자자는 고객의 원가 부담 때문에 약 50% 인상을 가정한다. 몇 달 전 최대 200% 상승까지 거론됐던 것과 비교하면 기대 수준은 낮아졌다. Goldman Sachs의 기본 전망은 2027년 HBM 혼합 ASP가 전년 대비 약 100% 상승하는 경로이며, 제품과 고객 구성 개선을 감안하면 삼성전자에 추가 상방이 더 크다. HBM 가격 상승을 인정하는 것과 최대 인상률을 이익 추정에 적용하는 것은 다른 판단이다. 기업별 이익 상향은 가격 협상의 결과와 제품, 고객 구성 변화까지 함께 반영해야 한다.

메모리 사양 하향과 사용량 최적화는 수요 약화보다 공급 부족에 대응하는 움직임으로 받아들여지고 있다. 다만 장비당 메모리 탑재량이 줄어드는 효과를 칩 출하량 증가가 단기에 전부 상쇄하지 못할 수 있다는 우려는 남아 있다. 중국 공급에 대해서는 상당수 투자자가 이미 2028년 중국 업체의 DRAM 시장 점유율이 10%를 넘는다고 가정하고 있다. 이런 공급 증가를 반영하고도 중기 수급이 타이트하다는 판단이 우세해, 중국 증설이 향후 2년가량 공급과잉을 초래할 것이라는 반론은 과거보다 약해졌다. 특히 DRAM은 기술 격차가 상대적으로 크고 EUV 장비 접근 없이 이를 좁히기 어렵다는 평가다. 수요 최적화의 단기 물량 영향과 중국 증설의 중기 공급 영향을 분리해서 봐야 한다.

장기 이익의 안정성은 아직 검증 대상이다. LTA(장기 공급 계약)를 긍정적으로 보는 투자자는 계약 갱신 구조, 적용 범위 확대, 예치금과 선급금이 구속력을 높였다고 평가하지만, 회의적인 투자자는 장기적으로 계약이 얼마나 유지될지 의문을 갖고 있다. 안정적인 이익 성장이 실제로 나타나기까지 시간이 필요한 만큼 입증 책임은 강세론자에게 있다는 데에는 의견이 모였다. 갱신형 계약이 수요 가시성과 설비투자 효율을 과거보다 높일 수 있다는 점은 인정된다. 삼성전자 파운드리에도 과거와 다른 지역보다 질문이 많았으며, 손익분기 도달 시점과 HBM용 4nm 베이스다이의 기여, 설비투자 전망에 관심이 집중됐다. 향후 수년간 이익 기여가 작다는 판단에는 대체로 동의했지만 기업가치에 줄 영향은 엇갈렸다. 사업 개선과 즉각적인 이익 기여, 밸류에이션 재평가를 같은 속도로 가정하기는 어렵다.

주주환원은 주가 하방을 지지할 수 있지만, 이미 높아진 기대를 넘어서는 추가 조치가 있어야 상승 촉매가 된다는 평가다. 삼성전자에 대해서는 FCF의 50% 환원을 최소 50%로 바꿔 환원 하한을 명시해야 한다는 요구가 많았다. 배당과 함께 의미 있는 자사주 매입이 가능한지도 주요 질문이었고, 회사는 NDR에서 그룹 계열사에 미치는 영향과 무관하게 두 수단을 모두 검토하고 있다고 답했다. 보통주 대비 할인폭이 큰 우선주에 별도 조치가 가능한지도 관심사였다. SK하이닉스는 이미 FCF의 최소 50%를 환원하는 새 정책 아래 추가 환원 여력과 배당 및 자사주 매입의 배분이 논의됐으며, 다수 투자자는 자사주 매입 확대를 선호했다. 환원정책의 존재보다 하한의 명확성, 실제 규모와 실행 방식이 다음 평가 기준에 해당한다.

종목 선호는 삼성전자의 범용 메모리 노출, HBM4 진전, 파운드리 시너지, 낮은 밸류에이션과, SK하이닉스의 주주환원, 높은 베타, ADR 대비 국내주식 할인 축소 가능성으로 나뉘며 어느 한쪽으로 기울지 않았다. 가치평가 논의는 과거보다 P/B에서 P/E로 이동했지만, 상반기와 달리 두 자릿수 목표 P/E를 제시하는 투자자는 줄었다.

Goldman Sachs는 삼성전자를 Conviction List에 유지하고 두 회사의 매수 의견을 재확인했다. 삼성전자 보통주 12개월 목표가격 490,000원은 2026~2027년 예상 EV/EBITDA 기반 SOTP, 우선주 360,000원은 목표 할인율 27%를 적용한다. SK하이닉스 목표가격 3,500,000원은 2026~2027년 평균 예상 EPS에 P/E 9배를 적용한 값이다. 메모리 수급 악화와 AI 설비투자 축소는 하방 위험이며, 삼성전자의 HBM 개선은 SK하이닉스에는 경쟁 부담이다. 포지션은 두 회사의 매수 의견을 유지하되, 높은 배수 재평가보다 HBM 가격 실현과 LTA의 이익 안정성, 추가 주주환원을 근거로 가져가는 편이 맞다.

• Goldman Sachs, Macro Trader.

AI 감속론이 최근 Sam Altman, Dario Amodei 입을 통해 나오고 있음.

결론부터 제시하면 AI 개발 중단이 아니라 Frontier 모델의 능력 상승 속도를 Safety·Security가 따라잡을 시간을 확보하자는 것에 가까움.

감속론은 오늘/내일 등장한 의제가 아님. 타임라인을 정리해보면,

1. 감속론 타임라인

6~7월부터 Frontier AI의 사이버·자율행동 능력에 대한 평가가 강화되기 시작.

7월 OpenAI 내부 평가 과정에서는 모델이 Sandbox 취약점을 이용해 외부 인터넷과 실제 시스템에 접근하는 사고까지 발생함.
이후 Anthropic 등에서도 유사 사례가 확인되면서 단순 보안 문제가 아니라 RL·Post Training·Evaluation 과정에서 모델을 얼마나 통제할 수 있느냐가 문제로 확대됨.
* 내부 평가 과정에서 AI가 실제 시스템에 접근하며 통제 불능으로 빠지는 것

그리고 지난 주말, Sam Altman, Dario Amodei까지 Frontier AI 개발 속도 조절 필요성을 공개적으로 언급하면서 감속론이 본격화됨.

2. 실제로 뭘 늦춘다는 건가

GPU를 끄거나 AI 연구를 멈추자는 의미는 아님. 이는 개발 Layer의 변화를 의미하는 것이라 생각

기존: 모델 개발 → 출시
변경: 모델 개발 → Post Training → Cyber/Alignment 평가 → 외부 평가 → 수정·재학습 → 재평가 → 출시

즉, Capability 상승과 출시 속도는 느려질 수 있지만, 모델당 Post Training·Evaluation·Security 비용은 오히려 증가할 수 있음.

3. 이러한 의제는 비단 미국만의 것이 아님. 중국도 AI Security를 국가 의제로 올리는 중

금일 중국에서는 2026 국가네트워크안전홍보주가 시작됨. (9월 14~20일 전국 단위로 진행)

올해 주제가 “智能时代 网安护航” (지능시대, 사이버보안이 호위한다) 임.

즉, 중국도 AI 시대에 보안·감독·표준화 체계를 별도 산업과 정책 영역으로 키우기 시작한 것으로 볼 수 있음.

최근 중국 국가안전부도 AI를 국가안보 위험으로 공식적으로 언급했음.

중요한 것은 뒤를 따라가는 중국 입장과 미국의 대처가 조금은 다름.

4. 미국과 중국 전략 비교

미국
- Frontier Capability 상승 속도 조절
- Post Training / 외부평가 강화
- Sandbox / Monitoring 강화
- Secure Compute 확대

* 핵심: 능력 상승 속도를 통제하면서 안전성 확보

중국

- Frontier AI 추격 지속
- 국산 Chip / Model / Compute 확대
- 국가 주도의 AI Security 강화
- 표준·감독 체계 확대
* 핵심: 개발 속도는 유지하면서 통제력 강화

공통점

둘 다 AI 투자를 줄인다기보다, Post-Training 등 모델 학습에서 요구되는 보안 Layer가 추가 되는 것.

구조를 표현해보면

기존 AI 투자
GPU → HBM → Network → Server → DC → Power

에서 끝나는 게 아니라,

새 AI 투자
GPU → HBM → Network → Server → DC → Power
+ AI Security → Sandbox → Eval → Identity → Agent monitoring → Governance

이러한 것처럼 변경될 여지가 다분하다고 생각

논외로, 중국 모델이 증류를 했냐 안했냐가 물론 중요한 부분이긴 함. 다만, 증류 자체도 대단히 어려운 기술임.

개인적인 생각으로는 첨단 칩의 부재로 모델 파라미터를 한없이 올릴 수 없는 제약에서 비롯된게 아닐까 싶다는 생각을 함. (되려 강점은 네트워킹 쪽)

그래서 중국과 미국의 공통 Agenda가 보안이지만 각기 방향이 다를 수밖에 없는 이유가 모델의 성능 차가 아닐까? 라는 생각이 듬.
(중국은 빠르게 쫓아가야 하는 국가 / 미국은 지켜야 하는 국가)

무튼, 시장에 새로운 게 있을진 모르겠다만 AI 계층에서의 Security Layer가 본격적으로 도입되는 시발점이라는 생각

**출처**

OpenAI — Safety and alignment in an era of long-horizon models
OpenAI — Hugging Face model evaluation security incident
OpenAI — The Hugging Face incident and the road ahead
Anthropic — Improving our alignment and security efforts
Anthropic — Alignment assessment of recent cybersecurity incidents
중국 중앙인터넷정보판공실(CAC) — 2026 국가네트워크안전홍보주
Financial Times — China’s spy agency warns of AI risk to national security

Citi, 최근의 메모리 스펙 하향(de-spec) 우려와 AI 안전성 이슈를 넘어, '지속적 학습(Continual Learning)'이 장기적인 메모리 수요를 근본적으로 재편할 것으로 전망


메모리 공급 부족 심화: 지속적 학습은 HBM(AI 학습), 서버 DDR5 및 eSSD(AI 추론) 전반에 걸쳐 강력한 수요를 유발하여, 메모리 공급 부족 현상이 2028년부터 더욱 악화되어 2031년까지 지속될 것으로 예상됩니다.


주요 수혜: 구조적 성장 궤도에 오른 메모리 시장에서 주요 관련 기업들이 수혜를 입을 것으로 분석됩니다.


지속적 학습(Continual Learning) 시대의 도래

향후 5년간 AI 분야의 핵심 테마가 될 것으로 보이며, AI의 자원 효율성을 극대화하고 지능을 지속적으로 고도화하는 역할을 합니다.

새로운 작업과 지식을 지속적으로 주입해 모델을 강화하는 방식이기 때문에, 빈번한 모델 업데이트와 과거 데이터에 대한 접근이 필수적이며 이로 인해 상당한 규모의 메모리 사용량이 발생합니다.


HBM 및 eSSD 수요의 폭발적 성장

수요 동반 상승: 지속적 학습 방식이 고도화됨에 따라 2027년부터 AI 학습과 추론 수요가 동시에 급증할 전망입니다.

HBM 비트 수요: HBM 스펙 하향 및 AI 안전성 이슈 우려에도 불구하고, 2027년에는 전년 대비 +62% 급증한 752억 Gb, 2028년에는 +69% 급증한 1,270억 Gb를 기록할 것으로 예측됩니다.

eSSD(NAND) 수요: 이전에 학습했던 방대한 데이터를 유지하고 보존해야 하므로 필수적인 저장 용량이 대폭 확대되며 eSSD 수요 견인으로 이어질 것입니다.