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| 3 |  260908_아스트라 후기 (네오플 직원) | 73 |
| 4 | 260903_TSMC 장비 수요 전망 대폭 상향
- 25년 말 장비 전망치가 26년 1분기 1.5배 → 7월 1.9배까지 상향
- 즉 26년 연간 장비 구매 필요량 전망이 불과 6개월여 만에 거의 2배로 증가했다는 의미.
- TSMC는 현재 대만 13개 + 해외 5~6개 = 총 18~19개 팹을 동시에 건설 중
- 과거 동시 진행 규모는 4~5개였음. 그런데도 AI 관련 수요를 충족하지 못하고 있다고 언급.
- “건설 속도가 4~5배 빨라졌다”는 표현보다는 “동시에 진행하는 팹 수가 과거 대비 약 4배 수준으로 증가했다”
- Unimicron 회장은 반도체 기판 부족과 핵심 장비·소재 공급업체들의 CAPA 압박을 지적
https://focustaiwan.tw/business/202609020027?utm_source=chatgpt.com | 52 |
| 5 | https://blog.naver.com/vvvzzzvvv/224397101693 | 44 |
| 6 | https://youtu.be/FEQV3FaJlMU?si=hnesFxrIwKfU2iI7 | 54 |
| 7 | 260828_토러스 운용 반도체
- 토러스자산운용은 7월 급락을 장기 상승 과정의 2차 조정으로 판단, 삼성전자·SK하이닉스를 대부분 보유했음.
- 코스피는 6월 중순 고점 대비 7월 말 -39%, 삼성전자는 고점 대비 약 -42% 하락했지만 과거 대형 조정 이후 반등 사례를 근거로 장기 매도 구간은 아니라고 봤음.
- AI 컴퓨팅 수요는 2년마다 3배, HBM 공급은 2배 증가해 메모리 공급부족이 2031~2032년까지 이어질 수 있다고 전망했음.
- 가장 중요한 포인트는 주주환원 확대로, 2027년 시총 대비 주주환원율을 삼성전자 8.1%, SK하이닉스 5.7%로 추정했음.
- 향후 3년간 두 회사 합산 주주환원 700조원 이상 가능성을 제시했음.
- SK하이닉스는 자사주 매입·소각, 삼성전자는 배당 중심이 될 가능성이 높다고 봤고, 삼성전자 보통주 대비 약 25% 할인된 삼성전자우를 선호했음.
- 단기적으로는 미국 중간선거 계절성, 글로벌 펀드 현금비중 3.5%, 앤트로픽 상장 자금수요 때문에 8~9월 조정 가능성을 경계했음.
- 반도체 외에는 삼양식품, 농심, APR, 한국콜마, CJ, 원전·로봇을 관심 대상으로 언급했음.
https://www.thebell.co.kr/front/newsview.asp?click=F&key=202608251925378240108963 | 66 |
| 8 | https://blog.naver.com/yak_bro/224395149244 | 44 |
| 9 | ⚡ 삼성 파운드리 가격 인상, TSMC·인텔에 반사이익 - Barron's
삼성전자가 7월 4나노 공정 반도체 위탁생산 가격을 전월 대비 10~15% 올린 것으로 전해졌음. 로이터가 사정에 밝은 관계자를 인용해 보도한 내용으로, 중국과 미국 고객사가 대상이며 5나노 웨이퍼에도 비슷한 인상이 적용됐음. 삼성전자는 로이터에 이어 배런스의 문의에도 즉답하지 않았음.
가격을 올린 쪽보다 경쟁사가 얻는 게 커 보인다는 게 기사의 시각임. 최근 고객 수요를 다 받아내지 못하고 있는 TSMC는 점유율 이탈 걱정 없이 자체 가격을 올릴 여지가 생겼음. JP모건 고쿨 하리하란 애널리스트는 미국 증설 부담을 이유로 TSMC가 2027년 첨단 칩 가격을 8~10% 올릴 것으로 전망했음.
인텔에는 18A·14A 공정을 외부 고객에게 경쟁력 있는 가격으로 알릴 기회가 될 수 있음. 인텔 주가는 오전 거래에서 3.8%, TSMC ADR은 0.6% 하락 중임. | 71 |
| 10 | 260819_AI가 끌어올리는 금리
1. 각국의 경제 상황과 통화정책이 다른데도 장기금리가 동시에 오른다는 점에서 개별 중앙은행의 기준금리만으로 설명하기 어려운 움직임임
2. 가장 중요한 공통 원인은 각국 정부의 재정적자 확대와 국채 발행 증가에 비해 이를 받아줄 장기자금이 충분한가에 대한 우려임
3. 국채 공급이 늘어나는 만큼 투자자의 수요가 따라오지 못하면 국채가격 하락 >국채금리 상승이 발생함
4. 여기에 유가 상승과 지정학적 불안으로 인플레이션 불확실성까지 높아지면서 장기채 투자자들은 이전보다 더 높은 수익률을 요구하고 있음
5. 특히 장기국채일수록 향후 수십 년간의 인플레이션,재정적자,국채 공급,정책 불확실성을 감수해야 하기 때문에 Term Premium(장기채 보유에 대한 추가 위험보상)의 영향을 크게 받음
6. 따라서 최근 장기금리 상승은 단순히 “Fed가 금리를 더 올릴 것 같다”는 문제가 아니라 재정과 국채 수급에 대한 시장의 우려가 커지고 있다는 점이 중요
7. 여기에 미국 정부뿐 아니라 AI 하이퍼스케일러들도 막대한 장기자금을 조달하기 시작했다는 점이 새로운 변수임
8. 빅테크가 AI 데이터센터,GPU,전력 인프라 등에 막대한 CAPEX를 집행하면서 회사채 발행 등 자금조달도 확대되고 있음
9. 결국 정부 국채 공급 증가 + AI 기업 회사채 공급 증가 > 글로벌 장기자금을 둘러싼 경쟁 심화 > 장기금리 상승 압력의 구조가 만들어지고 있음
10. 여기에 유가까지 상승하면 유가 상승 >인플레이션 우려 증가 > 장기채 위험보상 상승 >장기금리 상승의 경로가 추가
11. 따라서 현재 장기금리 상승은 재정적자,국채 공급 + AI 기업의 자금수요 + 인플레이션 불확실성 + 유가,지정학적 위험이 동시에 작용한 결과로 볼 수 있음
12. 지금은 특정 금리 숫자를 임의의 위험선으로 정하기보다 금리의 ‘방향과 원인’을 동시에 보는 것이 중요
13. 경기가 강해지면서 단기,장기금리가 함께 상승하는 것과 경기가 둔화되는데 장기금리만 계속 상승하는 것은 의미가 전혀 다름
14. 특히 경기 둔화 + Fed 추가 긴축 기대 약화 + 단기금리 안정/하락에도 장기금리가 계속 상승한다면 재정,국채 공급, 인플레이션 위험에 따른 Term Premium 상승을 경계해야 함
15. 여기에 유가 상승까지 동시에 발생한다면 장기 인플레이션 우려가 강화되면서 채권 매도 압력이 커질 가능성이 있음
16. 반대로 장기금리가 고점을 형성하고 하락하기 시작한다면 Term Premium 안정 >주식 할인율 하락 >성장주 밸류에이션 부담 완화로 연결
17. 따라서 한국 증시에서도 미 장기금리 상승 지속 여부 + 장단기 커브 변화 + 유가 + 원/달러 + 외국인 현선물 수급을 함께 확인하는 것이 중요 | 60 |
| 11 | 마이크론이 하락채널 벗어남 | 56 |
| 12 |  没有文字... | 54 |
| 13 |  没有文字... | 65 |
| 14 |  💸 근원CPI 하락 서프라이즈면 9월 인상 배제 가능성 - WallstreetCN
BofA가 오늘 밤 발표되는 미국 7월 CPI에 대해, 시장은 물가의 '상방 서프라이즈'보다 '하방 서프라이즈'에 훨씬 크게 반응할 것이라고 분석했음.
BofA의 기준 전망은 헤드라인 CPI 전월 대비 +0.1%, 근원 CPI +0.2%로 시장 컨센서스와 같음. 다만 근원이 +0.3%로 강하게 나오면 9월 금리 인상이 다시 논의 테이블에 오를 뿐, 8월 지표가 남아 있고 워시 의장의 신중한 태도 탓에 결정을 못 박지는 못한다고 봤음. 반대로 +0.1%로 낮게 나오면 9월 인상은 사실상 배제되고, 시장이 반영 중인 연내 약 30bp 인상 기대도 크게 흔들릴 수 있다는 설명임.
비대칭성은 포지션에서도 나옴. CTA와 채권 펀드가 단기물에 공매도를 집중해 둔 만큼, 물가가 약하면 숏 커버링이 금리 하락을 키울 수 있음. 달러 선물도 여전히 매수 우위라 같은 방향의 위험을 안고 있음. | 51 |
| 15 |  没有文字... | 42 |
| 16 | 엔비디아는 다 계획이 있었나 보네요
이 뉴스도 큰 의미가 있다고 보는데요
단순히 gpu의 지수화가 아닌 금융시스템의 보완이라고 판단합니다
어제 엔비디아가 금융기관들과 컴퓨팅 금융지원 플랫폼을 발표했습니다
이것 만으로도 엔비디아의 순환금융 리스크가 해소가 된다고 생각했습니다
문제는 자금을 대출해주는 금융기관이 리스크를 안게 되는 건데요
기업이 아닌 경제나 금융시스템이란 큰 그림에서 금융기관들이 리스크를 안는 게 더 위험하죠
CME에서 선물거래가 가능하다는 건 헤지가 가능하다는 걸 시사합니다
리스크를 분산하는 겁니다
AI컴퓨팅 금융자산화를 더욱 강화하는 것으로 판단합니다
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[CME, AI 컴퓨팅 파워 선물 출시… GPU 임대료가 거래 가능한 자산으로]
*발표 개요
-CME Group과 Silicon Data가 AI 컴퓨팅 파워 가격을 기초로 한 Compute Futures를 출시
-2026년 10월 5일부터 거래를 시작할 예정
-규제당국의 승인을 전제로 출시
-AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 컴퓨팅 비용을 금융시장에서 직접 거래하고 헤지할 수 있게 되는 구조
-CME는 컴퓨팅 파워가 독립적인 거래 가능 자산군으로 발전하고 있다고 설명
*어떤 상품이 나오나
-Silicon Data H100 Rental Index Futures
-Silicon Data B200 Rental Index Futures
-H100 선물은 NVIDIA H100 GPU의 임대가격을 추종
-B200 선물은 NVIDIA Blackwell B200 GPU의 임대가격을 추종
-두 상품 모두 Silicon Data가 산출하는 시간당 GPU 임대료 지수를 기초가격으로 사용
-NYMEX에 상장될 예정
*무엇을 거래하는 건가
-NVIDIA GPU 자체의 가격을 선물로 거래하는 것은 아님
-클라우드나 GPU 임대업체에서 H100 또는 B200을 빌릴 때 지불하는 시간당 가격을 거래
-예를 들어 H100을 빌리는 시장가격이 시간당 2달러에서 3달러로 오를지 내릴지를 선물시장에서 거래하는 구조
-각 선물계약은 해당 GPU를 한 달 동안 임대하는 비용을 대표
-결국 원유가격 선물처럼 앞으로의 GPU 컴퓨팅 비용에 가격을 매기는 시장이 생기는 것
*왜 이런 상품이 필요한가
-현재 GPU 임대시장은 클라우드 사업자, 지역, 계약기간 등에 따라 가격 차이가 매우 큼
-동일한 H100 GPU를 빌리더라도 구매자가 어디에서 어떤 조건으로 계약하느냐에 따라 가격이 크게 달라질 수 있음
-공개적으로 인정되는 기준가격이 부족해 기업들이 자신이 비싸게 계약했는지 싸게 계약했는지 판단하기 어려웠음
-Silicon Data의 GPU 임대료 지수가 기준가격을 만들고 CME가 이를 실제 거래 가능한 선물상품으로 만드는 구조
*AI 기업은 어떻게 활용하나
-AI 스타트업이 6개월 뒤 대규모 H100을 임대해야 하는데 GPU 가격 상승이 걱정된다면 H100 선물을 매수해 비용 상승 위험을 헤지할 수 있음
-실제 GPU 임대료가 상승하더라도 선물에서 발생한 이익으로 추가 비용을 상쇄하는 구조
-Hyperscaler나 대형 AI 개발사도 향후 컴퓨팅 비용을 미리 고정해 예산과 투자계획의 불확실성을 낮출 수 있음
-반대로 GPU 공급업체나 데이터센터 사업자는 향후 임대료 하락 위험을 관리하는 수단으로 활용 가능
*쉽게 예를 들면
-현재 H100 임대료가 시간당 2.5달러라고 가정
-AI 기업이 6개월 뒤 H100을 대량으로 사용할 예정인데 가격이 4달러까지 오를까 걱정
-지금 H100 선물을 매수해 미래 GPU 가격을 사실상 고정
-실제 임대료가 4달러로 오르면 GPU를 빌리는 비용은 증가하지만 선물 포지션에서 이익 발생
-즉 항공사가 유가 상승을 대비해 원유 선물을 사는 것과 비슷한 개념
*AI CapEx 시장에서 중요한 이유
-지금까지 AI 컴퓨팅 비용은 NVIDIA GPU 판매가격이나 클라우드 사업자의 임대가격을 통해 간접적으로 확인
-선물시장이 형성되면 시장이 예상하는 향후 H100·B200 컴퓨팅 가격을 직접 확인할 수 있게 됨
-예를 들어 B200 선물가격이 미래 만기로 갈수록 상승한다면 시장이 AI 컴퓨팅 수요 대비 공급 부족을 예상하고 있다는 신호가 될 수 있음
-반대로 미래 가격이 낮아진다면 GPU 공급 확대나 신제품 출시로 컴퓨팅 비용 하락을 예상하고 있다는 의미가 될 수 있음
-따라서 Compute Futures의 선물곡선 자체가 향후 AI 투자와 GPU 수급을 판단하는 새로운 지표가 될 가능성
*NVIDIA에도 의미가 있는 이유
-첫 번째 Compute Futures의 기초자산이 H100과 B200으로 모두 NVIDIA GPU
-AI 컴퓨팅 파워의 표준가격을 만드는 초기 시장이 NVIDIA GPU 임대가격을 기준으로 형성되는 셈
-향후 선물시장이 활성화되면 NVIDIA GPU의 경제적 가치가 단순 칩 판매가격뿐 아니라 시간당 컴퓨팅 가격으로도 평가될 수 있음
-GPU 세대별 가격 차이를 통해 신제품의 성능 향상과 공급 부족에 시장이 부여하는 프리미엄도 관찰 가능
*Silicon Data의 역할
-Silicon Data는 여러 GPU 임대시장의 가격을 수집해 표준화된 GPU 임대료 지수를 산출
-GPU 임대가격은 공급업체, 지역, 계약기간, 클러스터 구성 등에 따라 차이가 있기 때문에 이를 동일한 기준으로 조정
-현재 H100을 포함한 GPU별 실시간 가격 벤치마크와 선도가격 데이터를 제공
-CME 선물은 이 가격지수를 기초로 거래
*CME가 기대하는 시장
-AI 개발사
-Hyperscaler
-클라우드 서비스 사업자
-데이터센터 사업자
-금융기관
-기관투자자와 트레이딩 업체
-실제 GPU를 사용하는 기업뿐 아니라 향후 AI 컴퓨팅 수요와 가격에 투자하려는 금융시장 참가자까지 참여할 수 있는 구조
*핵심 정리
-CME가 10월 5일부터 H100과 B200 GPU 임대료를 기초로 한 Compute Futures를 출시할 예정
-GPU 자체가 아니라 시간당 GPU 임대가격을 선물로 거래
-AI 개발사와 Hyperscaler는 향후 GPU 비용을 미리 고정해 가격 상승 위험을 헤지할 수 있음
-GPU 공급업체와 데이터센터 사업자도 임대가격 하락 위험을 관리할 수 있음
-향후 H100·B200 선물곡선이 AI 컴퓨팅 수요와 GPU 공급 부족 정도를 보여주는 새로운 시장지표가 될 가능성
-AI 컴퓨팅 파워가 전력·원유처럼 가격을 정하고 위험을 헤지할 수 있는 하나의 상품시장으로 발전하기 시작했다는 점이 핵심
링크: https://www.cnbc.com/2026/08/11/ai-computing-power-becomes-a-tradable-asset-class-as-cme-starts-futures.html | 23 |
| 17 |  CME, AI컴퓨팅 파워 선물 출시.
GPU임대료가 거래가능한 자산으로.
컴퓨트가 원유처럼 거래되는 것은 커머디티화 초기 국면으로 볼 수 있다. 더군다나 담보가치를 헷지 할수 있게 되면 네오클라우드의 조달금리는 내려갈 수 있다.
즉, AI Capex 배관공사로도 의미를 갖는다. | 41 |
| 18 | https://blog.naver.com/opushk/224375940989 | 28 |
| 19 |  +1260812_월가의 "Flow Guru" Scott Rubner의 일자별 증시 전망
- 백테스트, 20 거래일 후 기준 80%의 적중률 (24년 7월~ 26년 6월) | 77 |
| 20 | 루멘텀 어닝콜 1.6T, NPO, CPO 발언
“1.6T 트랜시버 출하를 시작했으며, 채택은 회계연도 1분기부터 더욱 가속화돼 2027년까지 이어질 것으로 예상합니다”
“주요 하이퍼스케일 고객들의 맞춤형 AI 클러스터 구축이 800G에서 1.6T로의 빠른 전환을 이끌고 있습니다”
“NPO는 기존 사업에 완전히 추가되는 기회로, 광학 TAM을 크게 확대하고 있습니다”
“2027년 말~2028년경 NPO가 광학 스케일업 시장에 본격 진입할 것으로 보고 있습니다”
“주요 CPO 고객들의 생산 계획은 순조롭게 진행 중이며, 지난 업데이트 이후 수요 신호는 오히려 강해졌습니다”
“초고출력 레이저 수요는 2027년 하반기부터 증가하고, 본격적인 CPO 스케일업 배치는 2028년에 시작될 것으로 예상합니다”
“CPO는 광학을 기판이나 인터포저에 직접 배치하는 기술 로드맵의 최종 단계로 보고 있습니다”
NPO/CPO 도입 가시성은 높아졌고, 고출력 레이저 공급 부족은 심화되고 있음 | 32 |
