에테르의 일본&미국 리서치

이렇게 표현하니까 약간 씹덕같으면서도 멋있네

블룸버그) SpaceX, 자체 팀이 활용에 어려움을 겪자 컴퓨팅 자원을 임대 SpaceX는 멤피스에 있는 Colossus 1 데이터센터를 활용해 Grok 인공지능 모델을 개발하고 구동하는 과정에서 기술적 문제에 직면한 뒤, 해당 시설의 전체 용량을 Anthropic PBC에 임대하기로 결정했다고 사안에 정통한 관계자들이 밝혔습니다. 일론 머스크의 회사는 3개 데이터센터 캠퍼스로 구성된 클러스터를 활용해 막대한 컴퓨팅 파워로 최첨단 AI 모델을 훈련할 계획이었습니다. 그러나 회사는 Colossus 1을 10마일 이상 떨어진 다른 두 개 사이트와 연결하는 과정에서 레이턴시 문제가 발생했으며, 노후화된 네트워크 인프라가 이를 더욱 악화시켰다고 관계자들은 말했습니다. 더 크고 우수한 AI 모델을 훈련하려면 초고속 연결이 필요합니다. 시설 간 연결이 오래됐거나 대역폭이 낮으면 지연이 발생해 전체 데이터센터 클러스터의 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 한계를 계속 해결하려 하기보다는, SpaceX는 해당 시설을 다른 기업에 제공해 새로운 매출원을 창출하는 편이 더 가치 있다고 판단했다고, 비공개 정보를 이유로 익명을 요구한 관계자들이 전했습니다. 올해 초 머스크의 xAI를 인수한 SpaceX는 대형 기업공개를 위한 투자자 로드쇼에서 데이터센터 구축을 핵심 투자 포인트로 제시해 왔습니다. Anthropic과 Alphabet Inc.의 Google은 각각 SpaceX와 수년간 수백억 달러 규모가 될 수 있는 컴퓨팅 계약을 체결했으며, 이는 로켓 제조업체인 SpaceX가 AI 인프라 제공업체로 변모하려는 움직임을 뒷받침하고 있습니다. 하지만 Colossus 1에 대한 계획 변경은 AI를 지원하기 위해 첨단 칩을 갖춘 대규모 데이터센터 네트워크를 빠르게 구축하려는 머스크의 야심차고 비용이 많이 드는 시도가 직면한 어려움도 시사합니다. 머스크의 회사는 첫 번째 Colossus 시설이 불과 122일 만에 구축됐으며, 이는 자체 예상과 업계 평균을 모두 뛰어넘는 것이라고 오랫동안 강조해 왔습니다. 공식 명칭이 Space Exploration Technologies Corp.인 SpaceX의 대변인들은 논평 요청에 응답하지 않았습니다. 레이턴시 문제 외에도 Colossus 1을 다른 시설들과 통합하려는 시도는 하드웨어 차이로 인해 복잡해졌다고 관계자들은 말했습니다. 해당 시설에는 AI 작업에 사용되는 프로세서인 가속기가 혼재돼 있으며, 여기에는 Nvidia Corp.의 Hopper 및 Blackwell 시스템뿐 아니라 일부 구형 가속기도 포함돼 있다고 관계자들은 전했습니다. 반면 Colossus 2와 3은 Nvidia의 Blackwell 칩을 중심으로 더 균일하게 구축됐다고 합니다. 데이터센터 클러스터에서는 작업 부하가 동기화 상태를 유지해야 하는 여러 대의 머신에 분산됩니다. 한 시설에 구형 칩이 있으면 더 빠른 가속기들이 대기해야 하므로 다른 위치의 병목이 될 수 있습니다. 그 결과 클러스터는 가장 빠른 하드웨어가 아니라 가장 느린 하드웨어에 가까운 성능을 내게 됩니다. 해당 시설의 용량을 임대함으로써 회사는 내부적으로 충분히 활용되지 못하던 인프라를 수익화하는 동시에, 더 최신 시설은 AI 개발용으로 보존할 수 있게 됐습니다. SpaceX의 최고재무책임자 Bret Johnsen은 최근 회사가 Grok과 같은 자체 내부 AI 서비스에 대한 계획을 포기한 것은 아니라고 말했습니다. 머스크 역시 SpaceX가 사전 통보를 제공한 뒤 Anthropic과의 컴퓨팅 계약을 조기에 종료할 권리를 보유하고 있다고 말했습니다. 그는 “컴퓨팅 자원이 극도로 부족해지면 언젠가 다시 필요할 수도 있다고 말했다”고 밝혔습니다.

하이닉스 콜-풋 비율 거의 100:1찍는중 https://x.com/Alpha_Ex_LLC/status/2065392153786744975?s=20

CFRA) 스페이스X, 매도. TP $115 하이라이트 SpaceX 매출은 2023년 104억 달러에서 2025년 187억 달러로 증가했으며, 성장의 중심은 발사 중심에서 연결성 주도로 전환되었습니다. Starlink가 견인한 Connectivity 부문은 39억 달러에서 114억 달러로 증가하며 최대 사업 부문이 되었습니다. Space 부문 매출은 41억 달러로 완만하게 증가했지만, Starlink를 위한 내부 발사 역량은 경제적 가치를 과소평가하게 만듭니다. AI 부문은 xAI, Grok, X, COLOSSUS, 궤도 컴퓨팅을 포함해 32억 달러에 도달했습니다. Space 부문의 수익성은 높은 Starship R&D 지출로 압박을 받고 있습니다. Starlink는 2025년 영업이익 44억 달러를 기록하며 강한 영업 레버리지를 보여주고 있습니다. 해외 확장으로 가입자 ARPU가 하락했음에도 마진 확대를 달성했습니다. 규모의 경제와 기업 고객 채택이 가격 압력을 상쇄했습니다. 그러나 AI 부문은 대규모 인프라 투자로 인해 여전히 큰 폭의 적자를 내고 있으며, 자본집약도를 높이고 잉여현금흐름 압박에 기여하고 있습니다. 당사는 2026년 주당 -2.50달러, 2027년 주당 -1.75달러의 손실을 예상합니다. 회사는 Starship, AI 인프라, 궤도 컴퓨팅에 재투자하는 동시에 여러 자본집약적 성장 이니셔티브에 자금을 투입하고 있어, 잉여현금흐름 측면의 어려움이 지속될 것으로 보입니다. 투자 근거/리스크 당사의 매도, 2-STARS 등급은 상당한 밸류에이션 낙관론이 반영된 가운데 여러 신흥 시장에서 동시에 실행력을 입증해야 한다는 점을 고려할 때 위험 대비 보상이 불리하다는 판단을 반영합니다. 투자 논리는 Starship의 상업화, Starlink의 지속 성장, AI 수익화, 잉여현금흐름 변곡점에 달려 있습니다. 핵심 우려는 발사 비용 절감과 궤도 AI 컴퓨팅의 핵심 기반이 되는 Starship에 대한 의존도이며, 이는 실행 병목으로 작용할 수 있습니다. 리스크에는 Starship 실행상의 어려움, 잉여현금흐름을 압박하는 지속적인 자본집약도, 불확실한 AI 수익화, Starlink에 대한 규제 제한, 시장 포화, 지상 브로드밴드 및 위성 constellation과의 경쟁, 네트워크 용량 제약이 포함됩니다. AI 부문은 SpaceX가 컴퓨팅 인프라를 통해 매력적인 수익을 창출할 수 있음을 입증해야 한다는 점에서 불확실성을 더합니다. 당사의 목표주가 115달러는 총가치 1.5조 달러를 의미하며, 이는 당사의 2027년 매출 추정치 대비 20.2배로 Anthropic의 밸류에이션과 유사한 수준입니다. 당사는 AI 기회가 아직 초기 단계이고 투자 부담이 크다는 점을 고려할 때 이 매출 배수가 적절하다고 판단합니다. 다만 SpaceX는 우수한 발사 자산을 보유하고 있음에도 AI 사업이 지속 가능한 수익성을 입증하지 못했기 때문에 AI 동종업체 대비 의미 있는 프리미엄을 받을 자격은 없다고 봅니다.

Citi) AMD; GPU 업사이드가 충분히 반영되지 않음, 목표주가 575달러로 매수 상향 씨티 의견 당사는 에이전틱 AI가 주도하는 CPU 수요 변곡점과 AMD가 그 주요 수혜자가 될 가능성에 대해 긍정적인 시각을 유지해 왔습니다. 이제는 AMD가 GPU 시장에서도 실질적인 제2 공급원으로 부상하고 있으며, Meta에서 대부분의 수요를 확보할 가능성이 있다고 판단합니다. 현재 대부분의 투자자들은 AMD를 CPU 주식으로 보고 있으며, 당사 판단으로는 현재 주가에 AMD가 2028년까지 GPU 매출 500억 달러 이상을 달성할 확률이 약 60% 정도 반영되어 있습니다. 또한 Computex 이후 당사는 2030년 CPU TAM 전망을 기존 1,320억 달러에서 1,370억 달러로 상향했습니다. AMD는 성능 우위, 더 많은 코어 수, x86 ISA, 폭넓은 SKU 라인업, 멀티스레딩과 싱글스레딩 모두에 대한 지원을 바탕으로 CPU 르네상스의 핵심 수혜자가 될 것으로 계속 예상합니다. 당사의 수정 2026/2027/2028년 EPS 전망은 시장 컨센서스를 각각 12%/13%/12% 상회합니다. 이에 따라 업데이트된 SOTP 분석을 바탕으로 AMD 투자의견을 매수로 상향하고 목표주가를 575달러로 제시합니다. 1. 매수로 상향 — 당사는 AMD가 2028년까지 EPS 20달러 초과 목표를 달성할 가능성에 대해 확신이 높아졌습니다. AI 사업 성장과 서버 CPU 순풍을 반영해 목표주가를 기존 460달러에서 575달러로 상향합니다. 당사는 Meta가 AMD의 AI 제품, 특히 GPU에서 시장 예상보다 훨씬 더 큰 고객이 될 것으로 판단합니다. AI 매출 전망을 상향해 2027년에는 전년 대비 137% 증가한 330억 달러, 2028년에는 전년 대비 54% 증가한 508억 달러를 예상합니다. AMD 가치는 업데이트된 SOTP 분석을 통해 산정했으며, 데이터센터 GPU 사업은 주당 281달러, 데이터센터 CPU 사업은 주당 204달러로 평가했습니다. 이는 각각 2028년 예상 PER 35배와 30배를 적용한 것입니다. 클라이언트 사업은 주당 30달러, PER 15배, 게이밍 사업은 주당 2달러, PER 8배, 임베디드 사업은 주당 24달러, PER 20배로 평가했으며, 순현금 가치는 주당 약 35달러로 반영했습니다. 2. Meta GPU 업사이드 — 당사는 Meta가 AMD의 AI 제품, 특히 GPU에서 시장 예상보다 훨씬 더 큰 고객이 될 것으로 봅니다. 맞춤형 MI450 GPU 사용은 Meta에 일반 상용 GPU 제품 대비 더 낮은 총소유비용, 즉 TCO를 제공할 가능성이 있다고 판단합니다. 앞서 AMD는 Meta와 맞춤형 MI450 GPU 관련 6기가와트, 4년 규모 계약을 발표했으며, 여기에는 1억6,000만 주의 보통주 워런트가 포함되어 있습니다. 첫 번째 물량인 1기가와트는 2026년 하반기와 2027년에 걸쳐 램프업될 예정입니다. 당사는 1기가와트당 AMD에 150억 달러의 매출 기회가 발생한다고 추정합니다. 3. Computex 이후 CPU TAM 업데이트 — 당사는 CPU TAM이 2025년 293억 달러에서 2030년 1,367억 달러로 확대될 것으로 판단합니다. 이는 기존 전망치 1,315억 달러에서 상향된 것이며, 연평균 성장률은 36%입니다. 이는 AMD가 제시한 2030년 TAM 전망치 1,200억 달러를 상회하는 수준입니다.

JP모건) 삼성전기; 가격 상승이라는 본격적 순풍으로 업사이클 활용, 목표주가 240만원으로 상향 당사의 MLCC 산업 수급 모델 도입을 바탕으로 볼 때, 삼성전기는 견조한 사업 실행력을 기반으로 경쟁사보다 더 큰 EPS 성장 기회를 포착할 것으로 판단합니다. 여기에는 AI 서버급 MLCC 설계 채택 성과와 실리콘 커패시터 사업 신규 진입이 포함됩니다. 당사는 업계 수요 전환 과정에서 발생하는 생산능력 페널티와 손실이 투자자 기대치를 상회할 수 있는 핵심 업사이드 리스크라고 판단하며, 이는 2028년 예상 MLCC 마진 구조가 과거 2018년 고점보다 더 높아질 수 있는 기반을 마련한다고 봅니다. 2028년 예상 영업이익률은 34%로, 2018년 과거 고점 31%를 상회할 것으로 예상합니다. 또한 2028년 이후 ABF 기판 주문 논의가 늘어나는 점도 관찰되고 있으며, 이는 우호적인 가격과 공급 조건을 동반한 업사이클 기간이 연장될 수 있음을 시사합니다. 이러한 펀더멘털 변화는 여전히 견조하며, 당사는 삼성전기가 밸류에이션 멀티플 재평가를 정당화할 수 있는 새로운 성장 국면에 진입했다고 판단합니다. 당사는 FY26~28 예상 EPS를 3~22% 상향하고, 2027년 6월 기준 목표주가를 240만원으로 상향하며, 투자자들에게 매수를 권고합니다. 고용량 제품 전환 비율 상승은 MLCC 업사이클에 긍정적이며, 2028년에는 2018년을 넘어서는 과거 최고 수준의 영업이익률 갱신이 예상됩니다. MLCC의 명목 생산능력 대비 실제 생산 가능한 공급 증가는 제한적입니다. 이는 강한 서버 컴퓨팅급 MLCC 수요 속에서 수율 난도가 높아지고, 대형 MLCC 생산 믹스가 확대되고 있기 때문입니다. 이것이 삼성전기의 실질 가동률과 표면상 가동률 사이에 큰 격차가 발생해 온 주된 이유이며, 삼성전기가 생산 믹스를 AI 서버 애플리케이션 쪽으로 더 이동시킬수록 이 격차는 더 확대될 것으로 예상합니다. 가격과 마진 측면의 순풍은 수익성 구조에 매우 우호적이며, 당사는 업계 수급이 내년부터 다년간의 공급 부족 국면으로 전환될 것으로 전망합니다. 당사는 자동차·산업용 매출 비중이 FY25의 47%에서 2028년에는 60% 이상으로 상승할 것으로 추정하며, 이에 따라 컴포넌트 솔루션 부문 마진은 32%까지 상승해 FY18에 기록했던 과거 고점 30% 수준을 갱신할 것으로 예상합니다. CPU 수요의 순풍은 ABF 기판과 실리콘 커패시터에 추가 업사이드 가능성을 제공합니다. 2026~2027년 예상 ABF 기판 생산능력은 거의 모두 예약된 상태이며, 새로운 협상 라운드마다 가격 견적이 다시 상향되는 흐름을 확인하고 있습니다. 제품 믹스는 AI 가속기와 네트워킹에 사용되는 고부가 설계 SKU 중심으로 빠르게 개선되고 있으며, 삼성전기는 2028년 이후 신규 프로젝트와 관련해 주요 고객들로부터 더 강한 주문 약속을 받고 있습니다. 이는 ABF 기판 성장이 더 오랜 기간 지속될 수 있음을 보여주는 강력한 신호이며, 생산능력 확대를 가속화해야 한다는 투자 논리를 강화합니다. 또한 인텔의 신규 파운드리 및 패키징 설계 채택은 실리콘 커패시터 사업에서 추가 주문 수주 가능성에도 긍정적이라고 판단합니다. 주요 리스크와 촉매입니다. 삼성전기 주가는 연초 이후 654% 상승해 코스피 지수와 역내 MLCC·ABF 경쟁사를 크게 상회했습니다. 당사는 FY26~28 예상 EPS가 컨센서스를 10~44% 상회한다는 점에서 여전히 낙관적인 전망을 유지하며, 멀티플 재평가로 인한 주가 상승 여력도 있다고 봅니다. 다만 컨센서스 EPS 기준 밸류에이션이 업계 경쟁사와 과거 사이클 대비 높아진 만큼, MLCC 업사이클 기대가 시작됐던 3개월 전과 비교하면 위험 대비 보상은 덜 매력적이라고 판단합니다. 그럼에도 삼성전기는 AI 생태계의 핵심 요소가 되고 있는 커패시터와 기판 양쪽에 모두 노출된 유일한 부품 공급업체라는 점을 강조합니다. 당사는 잠재적 사업 시너지를 높게 평가하며, 향후 3~6개월 동안 지속적인 신규 주문 수주 소식이 강력한 주가 동인으로 작용할 것으로 예상합니다.

JP모건) 무라타; 최고의 AI 수혜주로 부상, 목표주가 상향 당사는 실적 전망을 상향하고, 2026년 12월 말 기준 목표주가를 기존 7,000엔에서 15,200엔으로 상향하며, 투자의견 비중확대를 유지합니다. 당사는 이전에도 MLCC의 수급 제약으로 실적 모멘텀이 개선될 것으로 예상했으나, 이제는 AI 서버용 MLCC 수요가 예상보다 빠르게 증가하고, 첨단 제품 수요 증가에 따른 제품 믹스와 한계이익률이 개선되며, AI 서버 애플리케이션 수요가 예상보다 강해 타이트한 수급이 장기화되는 등의 요인으로 이전보다 훨씬 강한 실적 성장을 예상합니다. 주가는 4월 1일부터 6월 1일까지 2.9배 상승했으며 같은 기간 TOPIX는 4.2% 상승했습니다. 이에 따라 주가 상승 속도는 둔화될 것으로 보지만, FY2026 하반기부터 FY2027에 걸쳐 수익성이 개선될 경우 주가는 다시 상승세를 시작할 수 있다고 판단합니다. 실적 전망: 당사는 FY2025 실적, 향후 AI 서버용 MLCC 수요 추이와 믹스 개선, MLCC 시장의 타이트한 수급 장기화를 반영해 영업이익 전망을 상향합니다. FY2026 전망은 기존 3,838억 엔에서 4,117억 엔으로 상향합니다. 회사 가이던스는 3,800억 엔이며, 블룸버그 컨센서스는 3,977억 엔입니다. FY2027 전망은 기존 5,680억 엔에서 6,720억 엔으로 상향합니다. 블룸버그 컨센서스는 5,084억 엔입니다. FY2028 전망은 기존 7,502억 엔에서 1조104억 엔으로 상향합니다. 블룸버그 컨센서스는 6,595억 엔입니다. 또한 FY2029 영업이익 전망 1조2,670억 엔, FY2030 전망 1조5,672억 엔을 새롭게 제시합니다. 향후 핵심 포인트: 첫째, 가동률입니다. 당사는 MLCC 업계 가동률이 2026년 4~6월 분기에 마침내 90%를 넘어설 것으로 예상합니다. 과거 사이클을 기준으로 보면 가동률이 90%를 넘으면 고객사의 가격 인하 압력이 크게 줄어드는 경향이 있습니다. 가격 하락은 빠르면 7~9월 분기부터, 늦어도 10~12월 분기 이후에는 안정화될 것으로 예상합니다. 초봄에는 AI 서버 관련 고객 외의 IT 고객들 사이에서 MLCC 공급 우려가 커졌으나, 현재는 자동차 OEM과 Tier 1 공급업체들 사이에서도 MLCC 조달 리스크에 대한 우려가 나타나기 시작했습니다. 둘째, 수급 제약 장기화 우려와 AI 서버 외 용도에서도 소형·고용량 제품으로의 전환 가능성에 따른 가격 인상입니다. 주요 MLCC 업체들은 자체 제작 생산장비 비중이 높기 때문에 업계 전체적으로 20% 이상 생산능력을 늘리기 어렵습니다. 또한 2028년부터는 공장 공간 자체도 부족해지기 시작할 것으로 보이며, MLCC 업체들이 가격을 인상할 가능성도 있습니다. 이에 따라 고객사들이 공급 확보를 위해 가격 인상을 제안하거나, 더 작고 고용량인 제품을 통해 공급을 확보하려 할 수 있습니다. 셋째, AI 서버용 첨단 MLCC 수요 증가에 따른 믹스 개선입니다. AI 서버에서는 사이드 포밍과 소입경 티탄산바륨을 사용하는 1005 사이즈 47uF 커패시터 수요가 2026년 하반기부터 2027~2028년에 걸쳐 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 당사는 이 제품의 가격이 매우 높을 가능성이 크다고 판단하며, 이는 매출 증가에 기여할 뿐만 아니라 한계이익률의 추가 개선으로도 이어질 것으로 봅니다. 이에 따라 FY2026 하반기 이후 수익성 개선이 가속화될 것으로 예상합니다.

최근 H100의 대여비용이 25년 4분기 저점읕 통과한뒤 다시 30~40%가량 상승중 https://twitter.com/SemiAnalysis_/status/2065422860311478628

Anthropic 공식 트윗 요약 (2026년 6월 13일) 주요 내용: • 미국 정부가 국가 안보를 이유로 Fable 5와 Mythos 5 모델에 대한 수출 통제 지시 • 이로 인해 외국인(미국 내 포함) 및 Anthropic의 외국인 직원까지 모든 접근이 금지 • Anthropic은 규정 준수를 위해 전 세계 고객에게 해당 모델 접근을 일시 중단 • 다른 Claude 모델들은 정상 이용 가능 • 회사는 “이해하기 어려운 조치” 유감 표명, 최대한 빨리 복구하겠다는 계획 연결된 트윗 주요 의견 요약 부정적/비판적 의견 : • “자국 AI 기업을 스스로 묶는 자해 행위”, “국가 안보를 명분으로 혁신을 죽인다”는 비판 • Dario Amodei가 최근 AI 규제 강화 에세이 연관 “네가 원하던 대로 됐다”는 조롱 • 유럽·비미국 사용자들: “미국 의존 탈피해야 한다” • “$200짜리 고가 플랜 사서 Fable 5 쓰려던 사람들” 피해 호소와 환불 요구 • “프론티어 모델 공개 접근 시대의 끝”, “정부·빅랩만 강력 모델 독점” 우려 • “탈중앙화·오픈소스 모델이 더 중요해졌다”는 목소리 강함 기타 의견: • 모델이 너무 강력해서 나온 조치로 해석 • 개발자·창업자들: 갑작스러운 중단으로 프로젝트가 망가졌다는 실망감

뭐야 벌써열렸네

CNBC) SpaceX의 예상 시초가가 150달러로 제시됐으며, 미국 동부시간(ET) 기준 정오(오후 12시)/한국시간 13일 1:00부터 거래가 시작될 수 있습니다.

스페이스X 사려고 1억 4천만엔치(5000주) 전화 주문 넣는 사람도 등장

AI 및 클라우드가 상당한 성장을 견인할 전망입니다 1. Network Infrastructure Nokia는 2026년 1분기에 AI 및 클라우드 주문 10억 유로를 기록했습니다. 회사 측 설명에 따르면, 이 주문은 광학 시장의 강세에 의해 주도됐으며, 데이터센터 스위칭 부문에서 회사가 확보한 신규 디자인 윈 관련 주문은 포함되지 않았습니다. 당사는 Nokia가 이 부문에서 대형 계약을 수주했다고 판단합니다. Nokia가 2025년에 Google의 스위치 공급업체로 인증을 받았다는 점을 감안하면, 해당 계약 중 하나, 아마도 더 큰 계약은 Google에서 나온 것일 수 있다고 봅니다. 당사는 이 두 건의 신규 계약이 회사에 연간 최대 20억 유로의 매출을 창출할 수 있다고 판단합니다. 현재 컨센서스 추정치에는 회사가 광학 사업에서 보고 있는 강세가 반영돼 있지 않으며, 신규 데이터센터 스위치 계약도 포함돼 있지 않습니다. 본 보고서에서는 이러한 요소들을 Network Infrastructure 사업 추정치에 반영해, 주식이 어떻게 평가돼야 하는지를 보다 정확히 산정하고자 합니다. 추정치 변경 과정에서 당사는 알려진 정보를 바탕으로 몇 가지 가정을 적용했습니다. 2. Optical Networks 매출: 1분기 주문의 거의 전부가 광학 관련 주문이었다는 점을 감안해, 당사는 해당 주문을 모두 이 사업에 배정하고, 10억 유로의 주문을 연간 기준으로 환산해 40억 유로로 반영했습니다. 당사는 회사가 OFC 2026에서 발표한 1.6T 및 3.2T 신제품 출시가 2028년까지 일부 매출 성장을 견인할 것으로 예상합니다. 당사는 2026년 1분기에 이미 공개된 주문 런레이트 대비 연간 매출이 추가로 5억 유로, 즉 12.5% 성장한다고 가정했습니다. 또한 당사 계산상 Nokia는 2026년부터 AI 및 클라우드 백로그가 13억 유로를 초과할 것으로 보이며, 이는 2025년에 알려진 주문과 매출을 기반으로 산출한 것입니다. 이 백로그 역시 2026년과 2027년 매출에 기여할 것입니다. 이러한 정보를 종합하면, 2028년 Optical Networks 사업의 AI 및 클라우드 매출은 45억 유로에 이를 것으로 예상됩니다. 3. IP Networks 매출: Nokia는 두 곳의 하이퍼스케일러로부터 데이터센터 스위칭 관련 대형 계약을 수주했습니다. 회사가 과거 Microsoft에서 수주한 사례를 바탕으로 보면, 이 중 하나는 Microsoft일 수 있고, 다른 하나는 Google일 가능성이 있습니다. 해당 계약들은 규모가 크며, 당사는 연간 매출이 최대 20억 유로에 이를 것으로 예상합니다. 이를 2028년 신규 모델의 연간 매출 가정으로 반영했습니다. Nokia는 네오스케일러에서도 사업을 수주했으며, 이 매출은 당사가 추가로 전망한 매출에 포함돼 있습니다. 공급 제약이 지속될 가능성이 높기 때문에, 당사의 매출 성장은 2027년보다 2028년에 더 집중되는 형태입니다. 이는 2026년의 강한 주문이 2027년 매출에도 기여하겠지만, 공급 제약으로 인해 매출 인식이 더 뒤로 밀릴 수 있다고 보기 때문입니다. 실제로는 공급 제약의 정도에 따라 2027년 성장률이 더 높아질 가능성도 있으나, 이를 예측하기에는 불확실성이 더 큽니다. 당사는 Optical Networks와 IP Networks 양쪽에서 통신사업자 고객 매출이 2028년에 2025년 수준과 동일하게 유지될 것으로 가정했습니다. 당사가 계산한 2025년 이들 사업의 통신사업자 매출은 약 47억 유로입니다. 당사는 미국의 광섬유 투자에도 불구하고 Fixed Networks 매출은 변동이 없을 것으로 가정했습니다. Nokia는 Fixed Networks 시장에서 1위 사업자이지만, 향후 몇 년 동안 이 사업부 내 일부 수익성이 낮은 사업 영역에서 투자를 축소하거나 철수할 예정이기 때문입니다.

JP모건) Nokia; AI 매출 모델 구축. 광학 부문의 순풍과 스위칭 수주가 상당한 업사이드 가능성을 보여주고 있습니다. TP $21(ADR 기준) AI 및 클라우드 주문과 매출에서 광학 시장의 핵심 사업자입니다. 신제품이 지속적인 모멘텀을 이끌 가능성이 높습니다. Nokia는 1분기에 AI 및 클라우드 주문 10억 유로를 기록했습니다. 회사 측의 설명에 따르면, 해당 주문은 대부분 광학 관련 주문이었습니다. 이 주문들은 회사가 차세대 제품군을 대거 공개했던 3월 OFC 2026 컨퍼런스 이전에 확보된 것으로 보입니다. 공개된 제품에는 1.6T 코히어런트 플러거블, 캠퍼스 및 엔터프라이즈 애플리케이션용 3.2T 코히어런트-라이트 솔루션, 하이퍼스케일 용량 확대를 위한 양면 플러거블과 풀밴드 트랜스폰더 등이 포함됐습니다. 강력한 제품 라인업은 Nokia를 광학 시장의 선도적 위치에 올려놓을 것입니다. 자체 인듐인화물 팹 생산능력과 자체 패키징 역량을 결합함으로써, Nokia는 2027년까지 광학 사업에서 상당한 주문 및 매출 성장을 달성할 수 있는 기반을 마련했으며, 주문은 2026년에 가속화될 가능성이 높습니다. 따라서 당사는 이미 강했던 2026년 1분기 수준에서 광학 주문과 매출이 추가로 성장할 것으로 봅니다. 데이터센터 스위칭 부문의 신규 수주는 Nokia 성장의 또 다른 축을 더하고 있습니다. Nokia는 이미 IP Networks 사업에서 Microsoft를 고객으로 확보하고 있었습니다. 회사의 가이던스를 통해, Nokia가 다른 하이퍼스케일러를 고객으로 확보했다는 점도 확인됩니다. Google은 1년 넘게 Nokia의 스위치 제품을 사용할 가능성이 높은 고객으로 거론돼 왔으며, 회사가 신규로 사업을 수주한 하이퍼스케일러 중 하나일 수 있습니다. 이 사업에는 한 곳 이상의 다른 고객이 있을 가능성도 있지만, 모두가 하이퍼스케일러는 아닐 수 있으며 일부는 네오스케일러일 수 있습니다. 회사는 2026년 1분기에 받은 주문에는 이러한 신규 수주가 포함되지 않았고, 해당 수주는 2026년 2분기 이후부터 반영될 것이라고 명확히 밝혔습니다. 이러한 신규 수주와 광학 주문의 지속적인 성장 가능성은 2026년 AI 및 클라우드 부문의 주문 모멘텀에 대해 긍정적인 시각을 갖게 합니다. 퍼즐 조각들이 맞춰지고 있습니다. 주가는 여전히 상당한 업사이드가 있습니다. 본 보고서에서 당사는 Nokia의 Optical 및 IP Networks 사업 매출 잠재력에 대한 견해와, 최적화 및 진행 중인 구조조정이 Mobile Infrastructure 부문 마진 개선에 기여할 가능성을 함께 반영했습니다. 회사의 2026년, 2027년, 2028년 신규 매출 추정치는 기존 당사 추정치 대비 각각 1.7%, 5.2%, 10.2% 높으며, 현재 Infront 컨센서스 대비로는 각각 0.2%, 2.9%, 7.7% 높습니다. 당사의 2026년, 2027년, 2028년 신규 EBIT 추정치는 Infront 컨센서스 대비 각각 1.8%, 6.0%, 40.1% 높습니다. 향후 연도 EBIT 추정치가 컨센서스를 크게 웃도는 이유는, 컨센서스가 아직 AI 및 클라우드 사업의 신규 매출, 특히 더 높은 매출에 따른 영업 레버리지를 반영하지 않고 있기 때문입니다. 이로 인해 당사의 2028년 EBIT 추정치는 회사가 2025년 11월 CMD에서 제시한 2028년 EBIT 가이던스 27억~32억 유로, 즉 중간값 29.5억 유로보다 58% 높습니다. 11월 당시에는 광학 시장의 강세가 예상되지 않았고, 회사가 신규 스위치 디자인 윈을 확보하지도 않았기 때문에, 해당 장기 가이던스는 불과 약 7개월 전에 제시됐음에도 현재로서는 낡은 가이던스라고 판단합니다. 당사의 신규 추정치에 기반해 Nokia를 P/E 29배로 평가합니다. 더 높은 P/E는 동종기업 멀티플이 높아졌기 때문이 아닙니다. 동종기업 멀티플은 유사합니다. 이는 PEG 1배를 적용한 결과이며, 과거 Nokia의 멀티플은 현재와 다른 성장 및 마진 전망을 반영한 것이어서 비교 가능성이 낮기 때문입니다.

많은 분들이 왜 SpaceX, $SPCX가 아직 거래되지 않는지 묻고 있습니다. IPO 절차가 정확히 어떻게 진행되는지, 그리고 주식이 언제 거래 가능해지는지 설명드리겠습니다. 저장해 두세요. IPO는 미 동부시간 오전 9시 50분에 호가가 제시되었고, 오전 10시에 거래가 시작될 것으로 예상되었습니다. 하지만 이것이 반드시 그 시간에 주식이 거래된다는 뜻은 아닙니다. 거래가 시작되기 전에 Nasdaq은 매수·매도 주문을 모아 체결하는 가격 발견 경매를 완료해야 합니다. 오전 9시 50분경 “첫 Indicative Price”가 나왔는데, 이는 주식이 어느 가격에서 개장할지를 가늠하는 일종의 지표입니다. $SPCX의 첫 Indicative Price는 주당 175달러로, IPO 가격인 주당 135달러 대비 약 30% 프리미엄 수준이었습니다. 이 과정에서는 다음과 같은 일이 일어납니다. 1. 주문은 입력되지만, 아직 실제 거래는 발생하지 않습니다. 2. Nasdaq은 예상 개장가를 지속적으로 업데이트합니다. 3. 수요와 공급이 균형을 이룰 때까지 개장가가 조정됩니다. 4. 그 이후에야 개장 경매가 진행되고 첫 거래가 체결됩니다. 대형 IPO에서는 거래 지연이 흔합니다. 예를 들어 2004년 Google과 2012년 Meta의 경우, 미국 시장 개장 후 2시간이 지나서야 첫 거래가 이루어졌습니다. https://x.com/KobeissiLetter/status/2065439079563403414?s=20

Bernstein: 휴머노이드 로봇, 진입장벽보다 중요한 것은 차별화의 폭 Bernstein은 휴머노이드 로봇 산업에서 투자 가능한 기업을 찾는 일이 쉽지 않다고 평가했습니다. 공급망 전반에 150개가 넘는 플레이어가 몰려 있고, 매달 새로운 기업이 등장하고 있기 때문입니다. 이는 산업의 진입장벽이 낮다는 뜻입니다. 다만 Bernstein은 진짜 핵심 질문은 “진입장벽이 높은가”가 아니라 “차별화할 수 있는 공간이 얼마나 넓은가”라고 봤습니다. 휴머노이드 로봇 시장은 들어가기는 쉽지만, 안으로 들어가면 천장이 매우 높은 방과 같다는 설명입니다. 보고서는 휴머노이드 로봇의 경쟁력을 네 가지 역할로 나눕니다. 첫째는 과학자입니다. 이는 로봇의 두뇌 모델을 연구하는 주체입니다. 로봇 AI는 LLM에서 VLA, 즉 vision-language-action 모델로, 다시 WAM·World Action Model과 다양한 월드모델로 빠르게 진화하고 있습니다. Bernstein은 로봇 두뇌 개발에 분명 진전이 있지만, 아직 해결해야 할 과학적 문제가 많다고 봅니다. 둘째는 발명가입니다. 이는 로봇 OEM에 가까운 역할입니다. 로봇 제조사는 단순히 부품을 조립하는 업체가 아니라, 어떤 응용처에 어떤 로봇이 필요한지 정의하고, 이동 속도·페이로드·폼팩터·부품 스펙을 역산해 제품을 설계합니다. 또한 로봇의 운동 능력, 즉 “소뇌”를 구현합니다. Bernstein은 현실 세계의 사용처가 사실상 무한하기 때문에 최종적으로는 수십 가지 로봇 디자인이 필요해질 수 있다고 봅니다. 셋째는 엔지니어입니다. 이는 감속기, 모터, 관절, 손, 팔 등 핵심 부품을 만드는 업체에 해당합니다. 이들은 이미 어느 정도 알려진 기술 영역에서 더 정밀하고, 더 강하고, 더 신뢰성 높고, 더 가볍고, 더 에너지 효율적인 부품을 더 싸게 만드는 데 집중합니다. 다만 로봇 OEM의 설계가 아직 빠르게 바뀌고 있기 때문에 부품 업체는 계속 적응해야 하며, 설계가 안정화된 이후에야 본격적인 최적화가 가능하다는 시각입니다. 넷째는 정원사입니다. 이는 로봇 생태계의 중심을 차지하는 플랫폼형 플레이어를 뜻합니다. 휴머노이드 로봇 산업이 커지려면 로봇 스킬 개발, 데이터 수집과 훈련, 액세서리, 시스템 통합, 실제 고객 배치 등 다양한 참여자가 필요합니다. Bernstein은 이 생태계의 중심에 서는 기업이 장기적으로 가장 큰 중력장을 만들 수 있다고 봅니다. 투자 관점에서 가장 중요한 결론은 로봇 OEM이 부품업체보다 구조적으로 더 많은 차별화 수단을 가질 수 있다는 점입니다. 부품업체는 주로 엔지니어링 우수성이라는 좁은 길에서 경쟁해야 하지만, 우수한 로봇 OEM은 발명가이면서 동시에 과학자, 엔지니어, 정원사의 역할까지 일부 수행할 수 있습니다. 즉, 단순한 로봇 하드웨어 업체보다 두뇌 모델, 운동 제어, 하드웨어·소프트웨어 패키지, 생태계 장악력을 함께 가진 기업이 더 강한 포지션을 가질 수 있다는 논리입니다. Bernstein은 SMC와 Harmonic Drive를 주로 엔지니어형 부품 플레이어로, FANUC·Keyence·Unitree를 발명가형 플레이어로 분류했습니다. Physical Intelligence와 학계는 과학자 역할에 가깝고, FANUC과 Unitree는 생태계 정원사 역할도 일부 수행하는 것으로 봤습니다. 이는 휴머노이드 로봇에서 단순 부품 노출보다 제품 정의, 제어 소프트웨어, 응용처 확장, 생태계 구축 능력을 함께 보유한 업체의 가치가 더 커질 수 있음을 시사합니다. 산업용 로봇과 자동화 산업의 선례로는 FANUC과 Keyence가 제시됐습니다. FANUC은 산업용 로봇 영역에서 넓은 제품군을 보유한 발명가이자, Nvidia·Google 등과 함께 생태계를 구축하는 플레이어로 언급됐습니다. Keyence는 6,000개 이상의 제품을 보유하고 매년 매출의 약 20%를 신제품에서 창출하는 대표적인 자동화 기업으로 소개됐습니다. Bernstein은 이런 사례를 통해 휴머노이드 로봇에서도 장기 승자는 한두 개 부품이 아니라 제품 범위, 응용처 확장, 생태계 구축 능력을 가진 기업일 가능성이 높다고 봅니다. 커버리지 종목 중 Bernstein은 FANUC, Cognex, Harmonic Drive Systems, Keyence, Inovance를 Outperform으로 제시했고, Estun은 Market-Perform으로 제시했습니다. 목표주가는 FANUC 7,000엔, Cognex 75달러, Harmonic Drive 7,800엔, Keyence 86,000엔, Inovance 82위안이며, Estun은 A주 26위안·H주 17.26홍콩달러입니다. 다만 밸류에이션은 이미 높은 편입니다. 2026E P/E 기준 FANUC 32.6배, Cognex 40.2배, Harmonic Drive 108.8배, Keyence 32.4배, Inovance 32.0배, Estun A주는 116.5배로 제시됐습니다. 리스크는 전통 자동화 섹터와 유사합니다. 글로벌 경기 둔화, 산업 capex 사이클 약화, 자동화 수요 부진, 환율, 경쟁 심화가 주요 변수입니다. 특히 Harmonic Drive는 스트레인 웨이브 감속기에서 글로벌 점유율이 50% 이상인 만큼 경쟁 구도 변화가 더 중요한 리스크로 제시됐습니다. Estun은 Cloos 통합과 시너지 실현, Cognex는 emerging customer 프로그램과 Moritex 통합, Inovance는 중국 자동화 수요와 EV 수요가 주요 변수입니다. 결론적으로 Bernstein은 휴머노이드 로봇을 단순한 “로봇 부품 수혜주” 테마로만 접근해서는 안 된다고 봅니다. 핵심은 두뇌를 만드는 과학자, 제품과 응용처를 정의하는 발명가, 부품을 최적화하는 엔지니어, 생태계를 장악하는 정원사 중 누가 더 많은 역할을 동시에 수행하느냐입니다. 장기적으로는 단순한 몸체나 부품보다 “두뇌+소뇌+몸체+스킬 생태계”를 통합하는 플랫폼형 로봇 기업의 투자 매력이 더 클 수 있다는 메시지입니다.

번스타인) 글로벌 인터넷: AI 모델 상품화와 시장 세분화를 위한 프레임워크 번스타인은 AI 모델의 상품화가 단순히 “모델 지능이 서로 비슷해지는 과정”이라기보다, 각 사용 사례에서 이용자가 “이 정도면 충분하다”고 느끼는 시점에 따라 진행될 가능성이 크다고 봅니다. 최근 Anthropic의 Claude Fable 5 가격 부담으로 개발자들이 사용량을 조절하고, OpenAI가 점유율 확보를 위해 가격 인하를 검토한다는 보도, Tencent와 Microsoft 같은 대형 AI 사용자가 토큰 사용 비용을 재검토하는 흐름은 AI 경쟁과 ROI에 대한 시장의 인식이 바뀌고 있음을 보여주는 신호로 해석됩니다. 핵심은 AI 시장이 사용 사례별로 분화된다는 점입니다. 버블티 주문이나 호텔 예약처럼 소비자 중심의 단순 작업은 비교적 빠르게 상품화될 가능성이 높습니다. 반면 코딩, 엑셀 업무 같은 기업용 작업은 복잡도가 높아 “충분히 좋은” 수준에 도달하는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 국방, 헬스케어, 핵융합, 우주개발처럼 프런티어 과학 영역에서는 장기간 최첨단 AI 모델의 필요성이 유지될 가능성이 큽니다. 특정 사용 사례에서 AI가 충분히 좋아지면 경쟁의 기준은 추론 능력에서 가격과 가용성으로 이동할 가능성이 높습니다. 번스타인의 기본 시나리오는 미국 프런티어 AI 연구소들이 계속해서 새로운 모델 역량을 확보하며 전문화된 고객층에서 가격 프리미엄을 유지하는 것입니다. 다만 데이터 보안과 지정학적 제약 때문에 일부 미국·유럽 기업은 중국 모델 도입이 제한될 수 있지만, 그 외 지역이나 덜 민감한 사용 사례에서는 중국 AI 연구소들이 낮은 가격과 “충분히 좋은” 성능을 앞세워 점유율을 확대할 수 있다고 봅니다. 중국 오픈소스 모델은 AI 시장의 “가성비 옵션”으로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 하드웨어 발전으로 미국 프런티어 연구소의 토큰 제공 비용도 낮아지고, 이로 인해 수요가 더 커지는 제본스의 역설이 나타날 수 있습니다. 그러나 후행 AI 영역에서는 중국 업체들이 낮은 가격과 마진을 감수하면서 점유율을 가져갈 가능성이 높습니다. 또한 글로벌 최고 성능 모델을 R&D의 방향성으로 삼을 수 있기 때문에 중국 AI 연구소들은 미국 프런티어 연구소보다 탐색적 연구 부담이 작을 수 있습니다. 번스타인은 지정학적 제약과 미국 시장 내 제한적 침투를 감안해도 중국 모델들이 글로벌 AI TAM의 35~40%에 접근할 수 있다고 추정합니다. AI 연구소의 수익성 측면에서는 오히려 긍정적인 함의도 있습니다. 특정 사용 사례가 “해결된 문제”가 되면 같은 영역에 대한 추가 R&D의 한계수익은 낮아지고, 연구 자원은 더 어려운 프런티어 영역으로 이동할 수 있습니다. 시간이 지나면서 기하급수적으로 더 많은 비용을 들여 해결할 가치가 있는 사용 사례의 범위는 점차 좁아질 수 있으며, 그 결과 전체 모델 학습 비용 증가 속도가 둔화되고 AI 연구소들이 영업 레버리지를 보여주기 쉬워질 수 있다는 것이 번스타인의 결론입니다.

📌 JP모건 중국 AI 리포트 요약 제목: 수요 초과 국면의 가격 인하는 곧 패배 인정입니다(When demand exceeds supply, a price cut is a verdict.) JP모건은 중국 LLM 섹터에서 Zhipu AI에 대한 Overweight 의견을 유지하고, MiniMax는 Overweight에서 Neutral로 하향했습니다. 핵심 이유는 MiniMax M3의 가격 정책 변화입니다. M3는 기존 M2.7 대비 약 2배 가격으로 출시됐지만, 출시 일주일 만에 가격이 영구적으로 50% 인하되어 M2.7과 거의 비슷한 수준으로 돌아왔습니다. JP모건은 이를 단순한 프로모션이 아니라, 프리미엄 밸류에이션을 받기 위한 핵심 조건을 충족하지 못했다는 시장 신호로 해석했습니다. JP모건이 보는 AI 모델주의 프리미엄 조건은 세 가지입니다. 반복적인 SOTA 수준 모델 출시, 실제 가격 결정력, 그리고 지속 가능한 워크플로우 채택입니다. 단순히 벤치마크 점수가 높은 것만으로는 부족하고, 고객이 높은 API 가격을 계속 지불하면서 실제 업무에 모델을 붙여 쓰는지가 중요하다는 뜻입니다. 이번 보고서의 핵심 비교는 Zhipu와 MiniMax입니다. Zhipu는 올해 API 가격을 두 배로 올렸음에도 사용량 성장이 이어진 것으로 평가되며, GLM-5와 GLM-5.1을 통해 중국 내 프런티어 모델 경쟁에서 반복적으로 존재감을 보였습니다. 반면 MiniMax는 M2 이후 중국 내 SOTA 지위를 다시 확보하지 못했고, M3 가격 인하는 DeepSeek이 제시한 저가 기준선에 가까워지는 움직임으로 해석됐습니다. DeepSeek V4도 중요한 변수입니다. JP모건은 DeepSeek V4 Flash와 V4 Pro의 캐시 가격 할인이 “충분히 좋은 지능”의 시장 청산 가격을 낮췄다고 봤습니다. routine text generation, 단순 추론, 저위험 코딩 보조, 기본 tool call 같은 워크로드는 가격 압박을 더 크게 받을 가능성이 있습니다. 반대로 실패 비용이 큰 고난도 코딩, agentic workflow, 장문 컨텍스트, 기업용 고신뢰 업무에서는 여전히 SOTA 모델이 프리미엄을 받을 수 있다고 봤습니다. 종목별로 보면 Zhipu의 투자 포인트는 명확합니다. JP모건은 Zhipu의 목표주가를 HK$950에서 HK$1,400으로 상향했고, 투자의견은 Overweight를 유지했습니다. 근거는 GLM 시리즈의 반복적인 SOTA 가시성, API 가격 인상에도 유지되는 수요, 코딩·에이전트·기업 워크플로우 중심의 고부가 매출 노출입니다. JP모건은 Zhipu의 2026~2030년 매출 추정치를 26~42% 상향했습니다. MiniMax에 대해서는 전략적 포지셔닝 자체는 여전히 긍정적으로 봤습니다. 멀티모달 + LLM 포트폴리오, 2C와 2B 제품 커버리지, 해외 확장, 비용 대비 성능은 장점으로 평가했습니다. 다만 투자의견은 Neutral로 하향했습니다. 이유는 모델 리더십입니다. M2 이후 MiniMax가 중국 내 SOTA 모델을 다시 입증하지 못했고, API·코딩·에이전트·기업 워크플로우로 수익화 경로가 수렴하는 환경에서는 넓은 제품군보다 모델 성능과 가격 결정력이 더 중요해졌다는 판단입니다. 목표주가 변화도 큽니다. MiniMax의 목표주가는 HK$1,100에서 HK$400으로 낮아졌습니다. JP모건은 2026~2027년 매출 추정치는 공급 제약 환경과 MiniMax의 컴퓨트 조달 유연성을 반영해 상향했지만, 2028~2030년 매출 추정치는 비-SOTA LLM 사업자의 가시성 저하를 반영해 5~21% 낮췄습니다. M3 가격 50% 인하 이후 마진 기대치도 낮아졌습니다. 투자 관점에서의 결론은 중국 AI 모델주가 더 이상 “AI 트래픽 성장”만으로 프리미엄을 받기 어려워졌다는 점입니다. 앞으로 시장은 모델 회사를 같은 잣대로 비교할 가능성이 높습니다. 기준은 모델 성능, task success rate, inference efficiency, 가격, 개발자 사용량, 기업 전환율입니다. 특히 DeepSeek이 저가 기준선을 계속 낮추는 환경에서는 중간 티어 모델이 가장 압박을 받을 수 있습니다. 관전 포인트는 세 가지입니다. 첫째, Zhipu의 API 가격 인상이 다음 DeepSeek 출시 사이클 이후에도 유지되는지입니다. 둘째, MiniMax가 다음 플래그십 모델을 프리미엄 가격으로 출시하고 한 분기 이상 그 가격을 유지할 수 있는지입니다. 셋째, GLM·M 시리즈의 다음 릴리스와 월간 서드파티 리더보드 변화입니다. 한 줄 결론: JP모건은 중국 AI 모델주에서 “사용량”보다 “SOTA 반복 출시 + 가격 결정력 + 업무 워크플로우 고착도”를 더 중시해야 한다고 봅니다. 이 기준에서는 Zhipu가 프리미엄을 받을 수 있지만, MiniMax는 M3 가격 인하 이후 밸류에이션 재평가가 불가피하다는 판단입니다.

SK하이닉스, AI 붐에 올라타기 위해 나스닥 선택 한국의 SK하이닉스는 AI 주도 투자자 수요를 겨냥해 이르면 8월 미국 나스닥에 상장할 계획입니다. 엔비디아의 핵심 공급업체인 이 메모리 반도체 대기업은 올해 주가가 230% 급등하면서 기업가치가 1조 달러를 넘어섰습니다. 이번 상장은 글로벌 투자자 기반을 확대하기 위한 것으로, 애널리스트들은 나스닥의 강한 기술주 중심 성격과 더 높은 성장 밸류에이션에 주목하고 있습니다.

이혁수도 보는 월드컵