꿈을 담는 단지

여름의 리셋일 뿐 추세 반전은 아니다, 가을에 모멘텀 재개 SOX(필라델피아 반도체 지수)는 현재 최근 고점 대비 19% 하락한 상태입니다(S&P 500 지수가 1% 상승한 것과 대조적). 우리는 이를 다음 두 가지 이유 때문으로 분석합니다: 1) 특히 메모리 칩 분야의 반도체 비용 인플레이션에 대한 펀더멘털적 우려, 2) 지난 16년 중 10년 동안 SOX 지수가 S&P 500 지수 대비 수익률이 저조했던 계절적(3분기) 심리 변화 때문이며, 이는 2분기에 80% 이상 상승했던 것에 기인한 바가 더 큽니다. ChatGPT 출시(22년 11월) 이후 10% 이상의 조정(드로우다운)이 9차례 발생하는 등 변동성은 반도체 업계의 일부이며, 이 기간 평균 하락폭은 31일간 약 14%였습니다(현재 조정은 24일간 -19%). 우리는 이번 조정을 펀더멘털의 반전이 아닌 여름철의 리셋으로 보고 있으며, 선도적인 컴퓨팅(NVDA, AVGO), 메모리(MU), 네트워킹(MRVL, CRDO), CPU(AMD, INTC), 반도체 장비(LRCX, KLAC, AMAT) 종목에 대해 긍정적인 입장을 유지합니다. 우리는 2030년(CY30E)까지 AI 지출이 2배 이상 증가하여 1.7조 달러에 달할 것이라는 우리의 전망을 계속해서 확신합니다. AI 수요: 토큰 극대화 지속, 6월 이후 주당 +9% 2분기 클라우드 자본지출(capex) 전망 보고서에서 강조했듯이, 우리는 AI 하이퍼스케일 자본지출이 2027년(CY27) 이후로도 점점 더 지속 가능할 것으로 보고 있으며, 이는 다음 사항들에 의해 뒷받침됩니다: 1) 상위 4개 CSP(클라우드 서비스 제공업체) 전체의 잔여이행의무(RPO) 합계가 2조 달러를 초과하는 확약 및 수주 잔고, 2) 향상되는 AI ROI 및 프런티어 모델의 매출 창출(앤트로픽은 현재 ARR 470억 달러 이상), 3) 대차대조표(B/S) 최적화에 초점을 맞춘 최근 약 2,440억 달러 규모의 부채/지분 금융 조달이며, 이는 향후 잉여현금흐름(FCF)을 통해 쉽게 상환 가능할 것으로 믿습니다. 토큰 효율성을 높여야 한다는 우려(토큰 극대화와 대조적)에도 불구하고, 우리의 최신 OpenRouter 토큰 추적기에 따르면 글로벌 토큰 사용량은 2025년 이후 평균 주당 +6%, 2026년 이후 주당 +9%, 혹은 2026년 6월 이후로도 주당 +9%씩 지속적으로 증가하고 있습니다. AI 자본지출: 더 큰 수요 + 가격 책정 = 견고한 WFE 가시성 우리는 다년간의 AI 인프라 사이클에 대한 가시성이 높아지고 있다고 보며, 이는 역사적 연평균 성장률(CAGR)인 13-14%를 크게 상회하여 2027/28년(CY27/28E)에 WFE(웨이퍼 제조 장비) 지출이 전년 대비 30% 이상 성장하여 약 1,900억 달러/2,500억 달러에 이를 것이라는 우리의 전망을 뒷받침합니다. TSMC는 2026년(CY26) 자본지출을 560억 달러에서 600억~640억 달러로 상향 조정했으며(향후 3년은 "훨씬 더 큰 폭으로 증가"), 미국 투자 확약을 2,650억 달러로 확대하여 INTC와 삼성에 미국 내 지출을 늘리도록 더욱 압박을 가할 수 있습니다. 한편, ASML은 2027-28년(CY27-28E) DUV/EUV 출하량이 전년 대비 30% 이상 성장할 것임을 시사하고 가격 인상 가능성을 신호했는데, 이는 광범위한 반도체 장비 업체들에게 호재입니다. 마지막으로, High-NA EUV를 도입한 INTC 18A 대량 생산은 향후 선단 공정 파운드리/로직의 추가적인 지출 사이클을 뒷받침합니다. 전반적으로 우리는 식각/증착 분야의 점유율 상승 측면에서 LRCX를 가장 선호하며, 공정 제어 집약도 상승, 파운드리 고객 기반 다변화, 마진 확대를 이유로 KLAC를 선호합니다. 메모리가 현재 지출의 약 35-40% 차지, 3분기 현물/고정 거래가 지속 메모리는 현재 클라우드 AI 자본지출의 약 35-40%를 차지하며 이는 과거 수준 대비 2-3배에 달하는 수치로, 우리는 현물가와 고정 거래가 모두 3분기에도 지속적인 견조함을 보일 것임을 강조합니다. 동료 사이먼 우(Simon Woo)의 채널 체크에 따르면, 3분기 DRAM 고정 거래가는 LPDDR5의 강세, HBM4 믹스 업그레이드, DRAM/NAND 전반에 걸친 OEM의 긴급 주문에 힘입어 전분기 대비 20-30% 상승할 것으로 나타났습니다. 특히 DRAM 현물 가격은 8주 연속 상승했으며, NAND 가격 또한 강세를 보였습니다. 지속적인 AI 인프라 수요와 결합하여, 우리는 메모리 사이클을 근본적으로 공급이 제약된 상태로 계속 보고 있으며, 멀티플이 과거의 평균 이하 수준인 12개월 선행(fwd) PE 10배에서 확대되어야 한다고 믿습니다.MU에 대해 매수(Buy) 의견을 재확인하며, 목표주가(PO)는 1,550달러입니다.

1. "모델은 여전히 크게 만들수록 똑똑해진다" AI 업계에서는 "이제 모델 크기를 키우는 시대는 끝났다, 효율화가 답이다"라는 말이 자주 나왔는데, K3가 그 반대를 증명했다는 것. 요리에 비유하면, 조리법을 아무리 개선해도(아키텍처 최적화, 증류 등) 결국 주방을 크게 늘리는 것(파라미터·컴퓨팅 확대)만큼 요리 실력이 확 좋아지는 방법은 없다는 것. K3는 전작 K2보다 몸집을 대폭 키웠고, 그 결과 성능이 확실히 한 단계 올라갔음. 즉, 효율화 기술은 "스케일링을 대체"하는 게 아니라 "스케일링을 더 싸게 하도록 돕는" 역할이라는 것 2. "성능은 좋은데, 싸지 않다 — 중국 모델의 저가 전략이 끝났다" K3의 문제는 '풀파워 모드'만 있다는 것. 다른 모델들은 쉬운 질문엔 대충 빨리 답하고 어려운 질문에만 깊게 생각하는 식으로 연비 조절이 되는데, K3는 항상 최고 출력으로만 달리는 스포츠카. 어려운 작업엔 최적이지만, 단순한 대량 작업엔 기름값(추론 토큰 비용)이 너무 많이 나옴. 가격도 상징적. 지금까지 중국 모델들은 "성능은 좀 떨어져도 미국 모델의 반값 이하"가 세일즈 포인트였는데, K3는 입력 $3/출력 $15로 Claude Sonnet과 사실상 같은 가격표를 붙였음. 같은 중국 모델인 GLM보다 2~3배 비쌈. "우리는 이제 싸구려가 아니라 프리미엄이다"라고 선언한 셈. 3. "하지만 겉으로 같은 가격이라고 남는 돈도 같은 건 아니다" K3가 Sonnet과 같은 가격을 받는다고 해서 Moonshot이 Anthropic만큼 남기는 건 아니라는 것. 이유는: a. 모델이 2조 8천억 파라미터로 훨씬 무겁고, 항상 풀파워로만 돌기 때문에 같은 작업을 처리하는 데 실제 전기·GPU 비용이 더 많이 듬 b. 사용자가 적어서 서버 가동률이 낮다 (택시로 치면 손님 없이 빈 차로 돌아다니는 시간이 많은 것) 그럼 어떻게 버티냐? → 캐시(Cache)가 생명줄 AI가 답변을 만들 때 가장 비싼 과정 중 하나가 긴 입력(코드베이스, 시스템 프롬프트, 과거 대화 기록)을 처음부터 다시 읽는 작업(프리필). 그런데 이미 읽었던 내용을 어딘가 저장해뒀다가 재사용하면 이 비용을 건너뛸 수 있음. 이게 KV 캐시. 문제는 캐시를 저장하는 GPU 메모리(HBM)가 극도로 비싸다는 것. Moonshot의 Mooncake 시스템은 이 캐시를 비싼 HBM에서 → CPU 메모리 → DRAM → 심지어 SSD까지 밀어내서 저장. 비유하면, 비싼 사무실 책상(HBM) 위에 모든 서류를 쌓아두는 대신 자주 안 쓰는 서류는 캐비닛(DRAM)이나 창고(SSD)에 보관하는 것. 필요할 때 꺼내오는 게 처음부터 다시 작성하는 것보다 훨씬 쌈 그래서 K3의 캐시 적중 입력 가격은 $0.30로 정가의 10분의 1. K3처럼 초대형이면서 마진이 얇은 모델에게 이 SSD 오프로딩 기술은 "있으면 좋은 최적화"가 아니라, 이게 없으면 사업 자체가 적자로 굴러가는 필수 인프라라는 결론

[Research|LLM: Kimi K3 - Scaling Still Works; An Expensive Model Competing at Front Tier] K3는 스케일링 법칙(scaling laws)이 깨지지 않았음을 다시 한번 보여줌. 더 큰 모델이 여전히 일반적으로 더 나은 절대적 성능을 제공한다는 것. 아키텍처 최적화, MoE, 증류(distillation), 사후 학습(post-training) 등은 매개변수와 컴퓨팅 자원이 사용되는 효율성을 높일 수 있지만, 복잡한 추론, 장기 계획, 에이전트 역량의 추가적인 향상을 위해서는 모델 크기를 키우는 것이 여전히 가장 직접적인 경로로 남아있습니다. K3가 K2 시리즈에 비해 규모를 다시 한번 대폭 확장한 후 그 역량이 명확하게 한 단계 도약한 것은, 아키텍처 혁신이 스케일링 자체를 대체하기보다는 주로 스케일링 효율성을 개선하고 있음을 시사합니다. 글로벌 커뮤니티의 여론은 대체로 긍정적입니다. 많은 사용자들이 K3의 벤치마크, 코딩, 그리고 장기 에이전트(long-horizon agent) 성능을 높이 평가하는 한편, 현재 이 모델이 저비용·저지연의 경량화 모드 없이 오직 최고 수준의 추론 연산(reasoning effort) 모드로만 실행된다는 점을 우려하고 있습니다. 다시 말해, K3는 고부가가치의 복잡한 작업에는 매우 적합할 수 있지만 대량의 단순한 요청에는 반드시 경제적이지는 않을 수 있습니다. 모델이 더 깊게 생각하고 더 많은 추론 토큰을 생성하기 때문에, 동일한 작업을 완료하는 데 필요한 추론 컴퓨팅 자원이 사고의 깊이를 동적으로 조정할 수 있는 다른 모델들을 초과할 수 있기 때문입니다. 가격 측면에서 보면 이는 저가형 옵션이 아니며, 결코 저렴하지 않습니다. API 가격은 캐시 미스(cache-miss) 입력의 경우 100만 토큰당 $3, 출력의 경우 100만 토큰당 $15로 책정되어 있어 본질적으로 Claude Sonnet의 표준 요금과 일치합니다. 이와 비교해 GLM 5.2의 공식 가격은 입력 약 $1.40, 출력 약 $4.40 수준입니다. K3의 입력 가격은 GLM의 2배가 넘고, 출력 가격은 약 3.4배에 달합니다. 심지어 Sonnet 5의 현재 프로모션 가격인 $2/$10와 비교해도 K3가 실제로 더 비싼 모델입니다. 따라서 K3는 더 이상 전통적인 의미에서 낮은 가격으로 경쟁하는 중국형 모델이 아닙니다. 미국의 최상위 폐쇄형 모델들에 근접한 가격 책정으로 곧장 이동한 것입니다. 그렇긴 하지만, K3의 토큰당 가격이 Fable이나 Sol보다는 낮을지라도 실제 작업당(per-task) 비용이 반드시 저렴한 것은 아닙니다. Artificial Analysis의 테스트에서 K3는 작업당 약 $0.94를 기록하여, 이미 GPT-5.6 Sol의 $1.04에 근접했습니다. 더 중요한 점은, K3의 API 가격이 Sonnet과 비슷하다고 해서 그 단위 경제성(unit economics)이 Anthropic과 비슷하다는 것을 의미하지는 않는다는 것입니다. 2조 8,000억 개의 매개변수 규모, 현재의 최대 추론 전용 모드, 그리고 Moonshot의 상대적으로 작은 사용자 기반과 낮은 컴퓨팅 가동률을 고려할 때, K3는 동일한 작업을 완료하기 위해 더 많은 근원적 컴퓨팅 자원을 소비할 가능성이 높으며, 이에 따라 추론 매출총이익률(gross margins)은 Anthropic이나 OpenAI보다 훨씬 낮을 가능성이 매우 큽니다. 이것이 바로 캐시 적중(cache hits)이 그토록 중요한 이유입니다. K3의 캐시 입력 가격은 단 $0.30로, 캐시 미스 입력 대비 90% 할인된 금액입니다. Moonshot의 Mooncake 시스템은 여기서 더 나아가 KV 캐시를 값비싼 GPU HBM에서 CPU, DRAM, 그리고 SSD로 확장하여, 코드베이스, 시스템 프롬프트, 그리고 장시간 실행되는 에이전트 기록을 재사용함으로써 비용이 많이 드는 프리필(prefill) 과정을 반복해서 실행하지 않도록 합니다. K3와 같은 초대형 모델에게 있어 KV 캐시를 SSD로 오프로딩(offloading)하는 것은 평범한 최적화가 아닙니다. 이는 모델의 추론 경제성을 작동 가능하게 만드는 핵심 인프라입니다 From FUNDA

[고민] 요즘 고민이 정말 많이 드는 생각은 1) AI가 주식적으로는 끝난 것인가? 2) AI 섹터 외 비중을 많이 실어서 투자할 섹터가 어디에 있을까 1번은 사실 그 누구도 모르고, 결과론적인 이야기니, 결과를 담담히 받아들이면 된다고 생각 2번이 사실상 문제인 게, 곰곰이 생각해 보니, 지금 AI를 매도하고, 비중을 많이 싫을 수 있는 섹터가 안 보인다는 게 결국은 문제였다 그래서 그동안 내 집중투자의 과거 기록을 생각해보니, 나름 분명한 원칙이 있었고, 끝이 있어서 그나마 처음과 끝이 쉬웠던 것 같다 내 원칙은 더 좋은 게 보이면 거기로 간다는 것이였다 부동산 돈은 없었지만, 학교 친구들 영향으로 부동산을 빨리 시작했다. 대학교 1년 들어가자마자 부동산에 대해서 듣기 시작했다 물론 나는 등기가 뭔지도 모르는 상태였지만, 친구들은 밥상머리 교육을 통해서 이미 부동산에 능통한 상태였기 때문에, 나도 나름 빨리 시작할 수 있었다 큰 부동산 투자 기록을 되돌아보니, 부동산도 결국 하나의 원칙으로 움직였였다 "상급지로 간다", "내 것을 싸게 팔아도 상관없다, 지금보다 상급지로 갈 수만 있다면" 수서->마포->성수->서초->반포/압구정 그래서 나름 미련 없이 잘 갈아탔었다 참고로 수서는 2009년의 반등이 V차 반등의 시작인 줄 알고 샀다가 7년인가 8년 물렸었다. 주식 SK하이닉스 전, 집중 투자는 파마리서치 였다 파마리서치는 주변 형의 도움(콤디티 형 감사합니다) + 글로벌리 피부미용 개화기였는데, 오리지널리티를 가지고 있는 회사가 그당시 영업이익 기준으로 9.8배 였다 그당시 내가 비교했던 게, 글로벌리는 갈더마, 국내는 클래시스였는데, 그당시 클래시스가 30배 넘게 받았던가 그랬었다 그래서 비교적 마음 편하게 집중 투자를 길게 할 수 있었고, 끝도 나름 쉬웠다 끝은 그동안 설마 하고 걱정했던 회사가 분할을 결정해서, 미련없이 가지고 있는 모든 주식을 매도했다. 그 뒤 분할이 취소되고, 주가가 내가 매도한 금액보다 훨씬 오르긴 했지만, 아쉽지 않았다. 그런데 지금의 문제는 AI 업황이 너무 좋은데, 주가적으로 끝이 난 건가 에 대한 고민이기 때문에 그동안의 투자보다 훨씬 어렵게 다가오고 있다 현업들 인터뷰를 해도, 해외 IB 리포트를 봐도, 데이터를 봐도, 업황은 너무 좋으므로, 내가 삼양식품 때처럼 냉철하게 판단을 못 내리고 있는지, 이런 생각이 요즘 계속 든다 그리고 더 나아가서 그럼 AI를 매도하고 어느 섹터로 갈 수 있겠느냐는 고민에, 뚜렷한 답이 없는데 사실 더 답답하다 여러 회사 탐방가고 리서치해봐도, 딱히 예전에 비해서 구조적으로 새로운 스토리가 붙을 만한 회사가 안보이기 때문 (물로 내가 못 찾은 거겠지만) 물론 valuation이 엄청 싸고, 실적도 잘 나올만 한 회사는 정말 많지만, 새로운 스토리로 PER가 구조적으로 리레이팅 되면서 + EPS growth도 쎄게 나올만한 섹터와 회사가 아직 내 눈에 안 보이기 때문에, 이러지도, 저러지도 못하는게 아닐까라고 생각한다 . 그래서 요즘은 계속 어느 섹터가 좋아 보이는지, 비교하고 리서치하면서 대부분의 시간을 보내고 있다 결론적으로, 착하게 살 테니 살려주시고, EPS Growth 와 PER 리레이팅이 동시에 나오는 섹터를 알려주시면, 사례 하겠습니다

ADR & Quiet period 첫째, Rule 174(d)에 따라 미국 거래소에 처음 상장되는 비(非)미국 정기보고 발행사의 등록공모에서는 딜러의 투자설명서 교부·이용 가능 의무가 offering date 후 25일간 존속한다. SKHY의 offering date를 2026년 7월 9일로 보면 이 기간은 8월 3일까지다. 이는 딜러의 prospectus-delivery obligation이지 회사의 법정 침묵기간은 아니다. 둘째, FINRA Rule 2241에 따라 공모에 underwriter 또는 dealer로 참여한 FINRA 회원사의 리서치 부문은 IPO일 후 최소 10일간 리서치 보고서 발간과 애널리스트 공개발언이 제한된다. 7월 9일을 기준으로 하면 통상 7월 20일부터 정규 리서치 발간이 가능하지만, 내부정책 또는 신디케이트 계약으로 더 길어질 수 있고 중대한 뉴스에 대한 예외도 있다. 공모에 참여하지 않은 증권사에는 이 특정한 10일 제한이 적용되지 않는다. 셋째, SK하이닉스 자체에는 상장 후 25일간 일체의 발언을 금지하는 법정 quiet period가 없다. 다만 prospectus-delivery period 동안 공모 관련 새로운 홍보성 발언이 투자설명서와 불일치하거나 수정·보완 의무를 발생시킬 수 있으므로, 회사와 법률자문사가 관련 커뮤니케이션을 실무상 보수적으로 관리할 수 있다. SKHY는 7월 9일 ADS당 149달러로 가격이 결정됐고, 7월 10일 SKHYV로 when-issued 거래를 시작했으며, 정규방식의 SKHY 거래는 7월 13일부터 시작됐다.

평시 기준으로 "한국 > 미국 → 환율이 특정 밴드에 안착하고 완만한 절상 편향을 가진다"까지는 데이터가 지지. 그러나 이는 한국이 금리 우위를 유지할 수 있는 환경(미국 완화 + 글로벌 평온 + 경상흑자)이 곧 원화 안정의 환경이기 때문이지, 금리 우위가 환율을 안정시키는 힘이어서가 아님. 투자 판단에 쓴다면 "한은이 연준보다 높게 갈 수 있는 상태인가"를 원화 자산 리스크온의 상태 지표(regime indicator)로 쓰는 건 유효

South Korea Semiconductors : Solid Memory Fundamentals Prove Resilient Despite Market Concern Citi by Peter Lee 견조한 메모리 펀더멘털, 시장 우려에도 불구하고 탄력성 입증 Citi의 관점 한국 메모리 공급업체들의 최근 주가는 메모리 LTA(장기 공급 계약)로 인한 2분기 실적 둔화 가능성과 2026년 하반기 ASP(평균판매단가) 하락에 대한 시장의 우려가 커지면서 깊은 조정을 겪은 것으로 보입니다. 하지만 시장의 우려와 달리, 우리는 HBM뿐만 아니라 LTA로 확정된 물량 대비 초과 메모리 물량 수요에 대해 추가적인 ASP 상승 여력이 충분하다고 판단합니다. 또한, 새로운 LTA 가격 책정은 2026년 하반기보다는 대부분 2027년 상반기에 반영될 것으로 전망합니다. 우호적인 메모리 가격 조건이 지속될 것으로 예상됨에 따라, 우리는 한국 메모리 업종에 대해 긍정적인 시각을 유지하며 삼성전자에 대한 매수(Buy) 의견을 재차 강조합니다. 최근 시장 우려에도 불구하고 메모리 공급 부족 지속 전망 최근 메모리 주가는 다음과 같은 시장의 우려가 커지면서 눈에 띄는 주가 조정을 겪었습니다. 1) 2026년 2분기 실적 둔화 가능성, 2) 메모리 LTA로 인한 2026년 하반기 ASP 하락 가능성. 그러나 우리는 2026년 하반기에 메모리 ASP가 약화될 가능성은 거의 없다고 믿습니다. 우리는 메모리 LTA가 2026년 하반기에는 단지 부분적으로만 효력을 발휘할 것으로 예상하며, 메모리 LTA에 따른 가격 책정은 대부분 이후인 2027년 상반기에 반영되어 완만한 ASP 성장에 대한 시장의 우려를 완화할 수 있을 것으로 믿습니다. 설령 메모리 LTA가 27년에 효력을 발휘하더라도, 확정된 LTA 물량 대비 초과 물량에 대해서는 여전히 충분한 ASP 상승 여력이 있을 것으로 생각합니다. 나아가 LTA에 대한 시장의 부정적인 시각과 달리, 우리는 LTA가 중장기적으로 지속적인 영업이익을 창출할 것이며 이는 시장에서 더 잘 인정받아야 한다고 믿습니다. 메모리 LTA의 순긍정적 영향과 더불어, 우리는 2027년 HBM 가격이 전년 대비 70% 성장하여 2027년 내내 메모리 ASP의 지속적인 상승세를 뒷받침할 것으로 전망합니다. 한국 메모리 공급업체들, 지속적인 메모리 공급 부족 상황 속에서 유리한 LTA 조건 확보 목표 우리는 한국 메모리 공급업체들이 현재의 메모리 공급 부족 상황을 충분히 활용할 것으로 예상합니다. 우호적인 서버 DRAM 수요가 2026년과 2027년 내내 지속된다고 가정할 때, 우리는 한국 메모리 공급업체들이 메모리 LTA에 대해 더 나은 조건을 확보하는 것을 목표로 할 것이라고 믿습니다. 우리는 한국 메모리 공급업체들이 LTA 체결 시점을 2026년 하반기 및 2027년으로 미루면서 LTA 협상에 신중한 태도를 유지할 것으로 생각합니다. 우리는 글로벌 2026년 DRAM/NAND ASP가 전년 대비 각각 +234%/+236% 성장할 것이라는 전망을 유지하며, 64GB DDR5 RDIMM 가격이 2026년 4분기에 1,805달러에 도달할 것으로 전망합니다 (2026년 2분기 1,310달러 대비). 시사점 최근 2분기 메모리 영업이익 둔화 가능성에 대한 시장의 우려와 LTA 관련 우려에도 불구하고, 우리는 현재 지속적인 막대한 수급 불균형을 감안할 때 메모리 수요에 변화가 없다고 예상하며 2026년 하반기에도 ASP 모멘텀이 강력하게 유지될 것으로 전망합니다. 우리는 최근의 주가 조정을 시장 전반의 이익 실현에 따른 기술적 조정에 가까운 것으로 판단하며, 따라서 잠재적인 매수 기회를 나타낸다고 생각합니다. Samsung Electronics 밸류에이션 삼성전자에 대한 우리의 12개월 목표주가 530,000원은 2026년 예상 EBITDA를 기반으로 한 부문별 합산(SOTP) 평가 방식을 사용하여 산출되었습니다. 총 영업가치를 계산할 때, 우리는 관련 피어(비교그룹) 기업들의 거래 배수에 맞춰 5대 주요 부문에 대해 글로벌 피어들을 참조하여 적정가치 EV/EBITDA 배수를 부여했습니다(메모리 7.6배, 파운드리 4.1배, 디스플레이 패널 0.5배, 모바일 4.8배, 가전 2.0배). 리스크 주가가 우리의 목표주가에 도달하는 것을 가로막을 수 있는 하락 리스크는 다음과 같습니다. 1) 주요 고객사로의 HBM 출하 승인 지연이 예상보다 길어지는 경우, 2) PC 판매가 우리의 전망보다 더 약화되고 NAND 수요가 우리의 기대치를 충족하지 못하는 경우, 3) 경쟁사들의 메모리 반도체/파운드리 분야에 대한 공격적인 투자가 가격에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 경우, 4) 휴대폰 시장의 경쟁이 심화되어 삼성전자의 휴대폰 마진이 감소하는 경우, 5) 원화 가치의 대폭적인 절상이 삼성전자의 실적에 영향을 미치는 경우.

Embarrassment of riches. But looks like we might hit 9M soon

Thank you to the 7M active users who are now using Codex and ChatGPT Work.

한국 6월 무역 수지 - 360억 9,000만 달러 흑자 기록 - 수출 YoY 70.7% 급증, - 수입 YoY 30.0% 증가 - 월간 수출액은 1,021억 6,600만 달러를 기록하며 역사상 처음으로 1,000억 달러 선을 돌파

Figure 3. 매출총이익률 2024년 47% → 2025년 60% → 2026E~2027E 85~87% 피크 → 2030E 80%로 완만한 하락. 핵심 메시지는 이 차트의 '모양' 과거 메모리 사이클처럼 산봉우리(급등 후 급락)가 아니라 고원(plateau) 형태. 87%에서 꺾여도 80%에서 멈춘다는 것 이것이 "다운사이클이 와도 얕다"는 주장의 시각화. 참고로 GM 85%는 메모리 역사상 전례 없는 수준(소프트웨어 기업급).