IT의 신 이형수

한번 읽고 가셨으면 하는 광복절 역사입니다. 우리는 다 배운 역사인데 이제 기억이 좀 가물가물 하잖아요? 어른들이 학생들보다 모르면 안되겠죠 글자 작고 눈좀 아파도, 그림 클릭해서 한번 보고가시죠. 요약해도 글자가 많군여 ㅎ

광복절의 역사

앤스로픽, ’28년 매출 1,900~2,000억 달러 전망 : 앤스로픽은 IPO 가치평가 과정에서 ‘28년 매출 1,900억~2,000억 달러 전망 제시 : 1월 보도된 매출 전망(낙관적 시나리오 기준) ‘26년 180억 달러 → ‘27년 550억 달러 → ’28년 1,030억 달러 → ‘29년 1,480억 달러 : 월가 투자은행과 투자자들은 앤스로픽 가치평가에 2028년 예상 매출 기반 EV/매출액 멀티플 활용 중 : 배경은 폭발적 성장 속도와 현재 수익성의 낮은 설명력. 앤스로픽 ARR은 2025년 말 90억 달러 → 2026년 5월 470억 달러+로 급증 : EBITDA보다 미래 매출을 중시하는 이유는 GPU, 학습, 추론, 인력 등에 막대한 선행투자가 발생하고 있기 때문. 투자자들은 향후 매출 증가율이 비용 증가율을 상회하면서 마진이 빠르게 확대될 것이라는 시나리오 반영 : IPO 비교기업으로 팔란티어, 클라우드플레어, 스페이스X 등이 검토 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[메리츠증권 IT 소재장비 김동관] 두산테스나 2Q26 실적발표 안내드립니다 매출액: 809억원 (vs 컨센서스 811억원) 영업이익: 99억원 (vs 컨센서스 90억원) 당기순이익: 70억원 (vs 컨센서스 72억원) https://vo.la/IOBONqh (Dart) * 본 내용은 당사의 코멘트 없이 국내외 언론사 뉴스 및 전자공시자료 등을 인용한 것으로 별도의 승인 절차 없이 제공합니다

[메리츠증권 IT 소재장비 김동관] 하나마이크론 2Q26 실적발표 안내드립니다. 매출액: 6,832억원 (vs 컨센서스 6,100억원) 영업이익: 1,423억원 (vs 컨센서스 874억원) 지배주주순이익: 717억원 (vs 컨센서스 401억원) https://vo.la/LHJeq95 (Dart) * 본 내용은 당사의 코멘트 없이 국내외 언론사 뉴스 및 전자공시자료 등을 인용한 것으로 별도의 승인 절차 없이 제공합니다

Peter Diamandis : “에이전틱 AI 시대의 속도를 제한하는 병목은 연산(compute)이 아니라 메모리(memory)다.” Elon Musk 답글 : "이를 아는 사람이 거의 없다."

https://youtu.be/Nj3Ylns3LeE?si=TTuO-1VKcqfWE2uV

젠슨 황 혼자서 판도라의 상자를 연 것이 아니네요! NVIDIA가 5,000억 달러짜리 Compute Financing 계획을 발표한 바로 그날, SEC에서도 중요한 결정이 나왔습니다. (*SEC : 미국 증권거래위원회) 일부 데이터센터 채권을 복잡한 ABS 규제의 대상으로 보지 않겠다는 겁니다. 기존에 데이터센터에서 나오는 임대료·사용료를 기초로 채권을 만들면, 구조에 따라 ABS로 분류될 가능성이 있었습니다. ABS가 되면 Regulation AB를 비롯해 자산별 공시, 보고, 구조화 관련 규제가 붙습니다. 그런데 SEC는 Latham & Watkins의 질의에 대해 특정 형태의 데이터센터 securitization에서 발행되는 채권은 “asset-backed securities가 아니다”라고 명확히 했습니다. 예전에는 Data Center → 임대료/Compute 현금흐름 → ABS 구조화 → Regulation AB 등 추가 규제 → 기관투자가 였다면, 이번 해석 이후에는 일정 조건을 충족하는 경우 Data Center → 채권 → 기관투자가 로 훨씬 단순하게 갈 여지가 커졌습니다. 쉽게 말하면, 데이터센터를 더 쉽게 ‘채권’으로 만들 수 있게 해준 겁니다. 그리고 바로 그날 젠슨 황은 말합니다. “Compute를 Investable Asset Class로 만들겠다.” 결코 우연처럼 보이지 않는 일이 같은 날 발생했다니! 소름이!!! 제가 흥분하면서 젠슨황이 "판도라의 상자를 열었어요"라고 했던 그 날에 있었던 2개의 사건을 정리하면, ① SEC 일부 Data Center Bond를 복잡한 ABS 규제에서 빼줄 수 있다. 그리고 같은 날, ② NVIDIA BlackRock, Apollo, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR와 함께 $500B 이상의 Compute Financing 시장을 만들겠다. GPU가 Compute가 되고, Compute가 현금흐름이 되고, 현금흐름이 Credit이 되고, Credit이 채권이 됩니다. 미국 정부가 판을 깔아주고, 엔비디아를 포함한 미국 기업들이 춤을 춥니다~! 다시 말씀드리지만, 꽉 잡으세요~!

IT의 신 이형수 pinned «[힘겨워진 AI 군비경쟁, 미국은 금융으로 답을 찾았다] 미국이 가장 잘하는 것이 무엇인가. 기술도 아니고 제조도 아니다. 금융이다. 월스트리트가 200년 넘게 쌓아온 자본 조달의 기술. 그것이 지금 AI 군비 경쟁의 해법으로 등장했다. 문제는 숫자였다. 하이퍼스케일러들의 AI 캐펙스가 올해 8000억 달러에 육박한다. 내년엔 1.3조 달러까지 늘어날 전망이다. 미국 국방비 예산을 넘어서는 규모다. 한 나라가 국방에 쓰는 돈보다, 몇 개 기업이 AI에…»

[힘겨워진 AI 군비경쟁, 미국은 금융으로 답을 찾았다] 미국이 가장 잘하는 것이 무엇인가. 기술도 아니고 제조도 아니다. 금융이다. 월스트리트가 200년 넘게 쌓아온 자본 조달의 기술. 그것이 지금 AI 군비 경쟁의 해법으로 등장했다. 문제는 숫자였다. 하이퍼스케일러들의 AI 캐펙스가 올해 8000억 달러에 육박한다. 내년엔 1.3조 달러까지 늘어날 전망이다. 미국 국방비 예산을 넘어서는 규모다. 한 나라가 국방에 쓰는 돈보다, 몇 개 기업이 AI에 쓰는 돈이 더 크다. 당연히 우려가 나왔다. 이렇게 쓰다가 하이퍼스케일러들의 잉여현금흐름이 마이너스로 전환되면 어떻게 하나. 아무리 돈을 잘 버는 기업이라도 한계가 있는 것 아닌가. 미국의 답은 금융이었다. 작년 하반기 트럼프 행정부의 OBB(One Big Beautiful) Act가 첫 번째 카드였다. SLR 규제를 완화해 단기채 시장을 안정시키고, 빅테크들의 투자 여력을 지원했다. 정부가 직접 돈을 주는 게 아니라, 돈이 흐를 수 있는 물길을 열어준 것이다. 그리고 이번엔 더 대담한 카드가 나왔다. 엔비디아가 주도하는 5000억 달러 규모의 금융 플랫폼. GPU를 담보로 자금을 조달하겠다는 것이다. 비행기와 선박처럼. 항공사가 비행기를 담보로 돈을 빌려 더 많은 비행기를 사듯, AI 기업이 GPU를 담보로 돈을 빌려 더 많은 GPU를 사는 구조다. 캐펙스의 한계를 금융으로 뚫겠다는 발상이다. 그런데 여기에 결정적인 질문이 있었다. GPU의 잔존가치는 얼마인가. 항공기는 20~30년을 쓴다. 선박도 그렇다. 그래서 담보 가치가 계산 가능하다. 그런데 GPU는? 기술 발전이 워낙 빨라서 몇 년이면 구형이 되는 것 아닌가. 마이클 버리가 이 지점을 정확히 겨눴다. GPU 수명은 2~3년에 불과하다고 주장하며 공매도 포지션을 잡았다. 담보 가치가 그렇게 빨리 사라진다면, 이 금융 구조는 모래 위의 성이 된다. 그리고 이번 코어위브 실적 발표에서 반박이 나왔다. 2020년에 출시된 A100 칩을 2029년까지 신규 계약했다고 발표한 것이다. 9년의 수명이 실증된 셈이다. 더 중요한 건 다른 숫자였다. A100의 시간당 임대료가 1.41달러에서 1.65달러로 올랐다. 구형 칩인데 가격이 올랐다. 수요가 여전히 강하다는 뜻이다. 이것이 마이클 버리의 논리를 정면으로 무너뜨렸다. GPU는 낡아서 버려지는 자산이 아니라, 시간이 지나도 가치를 유지하는 자산이라는 증거다. 시장이 반응하기 시작했다. 프리마켓에서 필라델피아 반도체 지수가 3% 이상 급등하고 있다. 코어위브 주가는 20% 가까이 뛰고 있다. 시장이 이 논리를 받아들이기 시작한 것이다. 이 장면이 의미하는 바가 있다. 지난 7월 반도체 폭락의 본질은 펀더멘털이 아니라 심리와 수급이었다. 그 심리의 근저에는 AI 캐펙스가 지속 가능한가라는 의구심이 있었다. 하이퍼스케일러들이 언제까지 이렇게 쓸 수 있느냐는 질문. 그 질문에 미국이 답을 내놓은 것이다. 금융으로 캐펙스의 한계를 뚫겠다고. 그리고 그 금융의 전제였던 GPU 잔존가치 논란도 실증 데이터로 해소되고 있다. 내일 우리 시장이 기대되는 이유다. 메모리 공급부족 구조는 그대로다. AI 수요는 꺾이지 않았다. 그리고 이제 캐펙스를 지속할 수 있는 금융 구조까지 만들어지고 있다. 골이 깊으면 산이 높아진다고 했다. 7월의 그 깊은 골짜기에서 조용히 버틴 사람들에게, 이제 다른 계절이 오고 있는지도 모른다. -8월 12일 밤 아신 이형수

#GPU #렌탈 A100

>>늦게 나온 반박도 반박이다…A100이 증명한 네오클라우드의 완벽한 논리 •CoreWeave 컨퍼런스콜에 따르면 2020년 출시된 A100 GPU가 2026년에도 2029년까지 이어지는 신규 계약을 체결하고 있음. 이는 GPU의 경제적 수명이 2~3년에 불과하다는 Michael Burry의 주장을 정면으로 반박하는 사례 •핵심은 GPU의 2차 수명. 초기 계약으로 금융비용을 회수한 뒤 디레버리징된 클러스터를 다시 높은 가격에 임대하면 추가 수익과 높은 수익성을 확보할 수 있어, 실제 ROIC를 크게 끌어올릴 수 있다는 논리 >迟来的打脸也是打脸，A100给出Neocloud完美逻辑 https://wallstreetcn.com/articles/3779284#from=ios

https://youtu.be/qnS0eU7XNQw?si=YFuHv_Tl_71UkxQz

https://m.blog.naver.com/onion_asset/224375414491

Bernstein은 AI가 어떻게 성장하는지와 각 단계에서 필요한 메모리 요구량에 대한 명확한 분석을 제시했습니다. Stage 1은 훈련입니다. HBM 수요는 Extreme 수준입니다. Conventional DRAM, NAND SSDs, 그리고 심지어 HDDs도 High 수준입니다. Tape는 Moderate 수준입니다. 이것은 HBM을 처음으로 주목받게 만든 무거운 단계입니다. Stage 2는 기본 챗봇 추론입니다. 전반적인 수요가 완화됩니다. HBM은 High 수준을 유지하지만, DRAM, NAND, HDD, 그리고 tape는 Moderate 또는 Low 수준으로 떨어집니다. 모델이 훈련된 후, 간단한 채팅은 더 적은 원시 자원을 필요로 합니다. Stage 3은 긴 컨텍스트, RAG, 그리고 추론을 포함한 고급 추론입니다. HBM은 다시 Extreme 수준으로 돌아갑니다. NAND Flash와 enterprise SSDs도 Extreme 수준에 도달합니다. DRAM은 High 수준이고 HDDs는 Moderate 수준입니다. 더 긴 컨텍스트와 검색은 시스템을 통해 훨씬 더 많은 데이터를 끌어당깁니다. Stage 4는 에이전트 AI입니다. 이것이 진짜 변화입니다. Conventional DRAM과 NAND 모두 Extreme 수준으로 올라갑니다. HDDs는 High 수준으로 상승합니다. HBM은 High 수준을 유지합니다. 계획을 세우고, 과거 단계를 기억하며, 도구를 사용하는 에이전트들은 단순히 가장 빠른 칩뿐만 아니라 대량의 작업 메모리와 지속적 스토리지를 필요로 합니다. 간단한 결론은 명확합니다. 초기 AI는 주로 HBM과 고급 DRAM을 끌어올렸습니다. 시스템이 더 스마트한 에이전트로 이동함에 따라, NAND SSDs와 심지어 하드 드라이브도 핵심이 됩니다. 더 많은 데이터가 저장되고, 검색되며, 더 긴 기간 동안 준비 상태로 유지되어야 합니다. 이는 DRAM, NAND/SSDs, HDDs, 그리고 한국 메모리 제조사들과 연결된 회사들을 다음 수요 물결의 직선 경로에 놓이게 합니다. AI는 단일 붐이 아닙니다. 각 새로운 단계는 메모리와 스토리지 스택의 다른 부분을 끌어당깁니다. 우리는 이미 순수한 훈련과 기본 채팅을 넘어섰습니다. 고급 추론과 에이전트의 다음 단계는 스택 전반에 걸친 상승을 넓힐 것으로 보입니다.

삼성전자가 High-NA EUV 도입 시점을 2030년 1nm 공정으로 미루고, TSMC도 신중론을 유지하면서 차세대 노광 장비 채택이 늦춰지는 흐름 * 삼성: 도입 시점을 뒤로 미룸 - 당초 2nm·1.4nm에서 High-NA EUV를 도입할 계획이었으나 추가 기술 개선이 필요하다고 판단 - 이제 A10(1nm급) 이하부터 필요해질 것으로 전망 (삼성전자 박창민 마스터, ZDNet 인용) - 2nm는 이미 상용화, 1.4nm SF1.4는 2029년 양산 개시 예정 - SF1.4+와 1nm은 2030년 예정, 1nm 양산 시점에 High-NA EUV 적용 목표 * High-NA EUV가 뭔가 - 개구수(NA)를 기존 0.33에서 0.55로 상향, 해상력 개선 - 일부 미세 패턴에서 기존 EUV 멀티패터닝을 싱글패터닝으로 대체 가능 - 공정 스텝 축소로 원가 효율과 설계 유연성 개선 기대 - 다만 기술 난도와 비용이 높고 마스크·펠리클 등 주변 기술이 아직 따라오지 못한 상태 - 결과적으로 기존 EUV 멀티패터닝과 High-NA 싱글패터닝이 당분간 공존할 전망 * 삼성의 실제 투자 현황 - 지난해 화성 캠퍼스에 High-NA EUV 1호기 설치, 2026년 상반기 2호기 추가 - 총 투자 규모 1조원 이상 추정 - 다만 상용 적용은 보류 상태, 파운드리 실적 개선이 우선인 상황에서 전면 양산 투입 시 원가 부담이 크다는 지적 (조선일보) - 병행 대응으로 원자층식각(ALE) 적용 확대 중, 기존 플라즈마 식각만으로는 미세 패턴 정밀 구현이 어려워지는 데 따른 것 (시사저널) * 경쟁사 구도가 갈림 - 인텔: 18A 공정 Core Ultra Series 3(Panther Lake) 일부 레이어에 High-NA EUV 적용, ASML은 이를 로직 양산 제품에 High-NA EUV가 쓰인 업계 첫 사례로 규정 (The Elec, 7월) - TSMC: 장비는 이미 구매해 R&D 진행 중이나(웨이저자 CEO, TechNews), 2029년 목표인 A13·A12 공정에는 High-NA EUV가 필요하지 않을 것으로 전망 (케빈 장 SVP, Tom's Hardware) - 즉 인텔만 선제 적용, 삼성과 TSMC는 나란히 도입을 늦추는 구도 * SK하이닉스: 메모리 쪽 움직임 - 2025년 하반기 첫 양산급 High-NA EUV 장비 도입, 올해부터 해당 장비로 R&D 착수 (ZDNet) - 차세대 D램에 기존 EUV 멀티패터닝과 High-NA 싱글패터닝을 함께 검토 중 - 동시에 위상변이마스크(PSM)로 EUV 해상력 개선 시도 — 인접 회로 패턴을 형성하는 빛에 위상차를 만들어 콘트라스트를 높이는 기술 - PSM을 High-NA EUV용으로 발전시키는 방안도 검토 * 함의 - High-NA EUV 도입 지연은 장비사 매출 인식 시점과 소재·부품 밸류체인 수혜 시기를 함께 뒤로 미루는 요인 - 대신 기존 EUV 멀티패터닝 수요가 예상보다 길게 유지되며, 식각(ALE)과 마스크·펠리클 등 주변 공정의 중요도가 상대적으로 부각 - 로직에서는 인텔이 앞서고 삼성·TSMC가 관망하는 구도, 메모리에서는 SK하이닉스가 D램 적용을 선행 검토하는 양상 https://t.me/alphasignal_now

낸드 가격이 8월초 예상과 달리 반등이 나옴. 메모리 가격 피크 시기가 뒤로 밀릴 수 있는 근거나 나옴

* 8월 1~10일 DRAM 수출 단가: 선형적/구조적 상승세 지속