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개똥같은춘식이

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하이퍼스케일러 Capex 전망 (GS) • 지나치게 보수적인 시장 컨센서스: 시장의 2027년 하이퍼스케일러 Capex 추정치(성장률 22%로 둔화)는 과거 패턴과 비교했을 때 매우 보수적인 수준 • 역사적 사이클과 비교:
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하이퍼스케일러 Capex 전망 (GS)지나치게 보수적인 시장 컨센서스: 시장의 2027년 하이퍼스케일러 Capex 추정치(성장률 22%로 둔화)는 과거 패턴과 비교했을 때 매우 보수적인 수준역사적 사이클과 비교: 철도나 자동차 산업의 초기 인프라 구축기처럼 GDP의 2~3% 수준까지 투자액이 늘어난다면, 2027년 Capex는 약 $1.1~$1.25조에 도달할 수 있어초강세 시나리오: 하이퍼스케일러의 유동성 창출 능력과 IG 채권 시장의 수용 능력을 감안할 때, 최대 $1.4조(YoY +89% 성장)까지 지출이 확대될 가능성이 존재

SK하이닉스, 2034년까지 웨이퍼 생산 능력 3배 확대 계획: 최 회장 발표 일본, 한국 반도체 제조업체의 해외 공장 설립에 '탁월한 후보지'로 떠올라
도쿄 - SK하이닉스는 인공지능 컴퓨팅에 필수적인 메모리 칩 수요 급증에 대응하기 위해 2034년까지 웨이퍼 생산 능력을 세 배로 늘릴 계획이라고 SK그룹 최태원 회장이 수요일 닛케이 아시아와의 단독 인터뷰에서 밝혔다.
https://asia.nikkei.com/business/tech/semiconductors/sk-hynix-to-triple-wafer-capacity-by-2034-chairman-chey

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[SK증권 반도체 한동희, 해외주식 박제민] ORACLE FY4Q26 컨퍼런스콜 ▶️ 주요 코멘트 - RPO $638B — 분기 $85B 급증(+363% YoY) — 역대 최고 가시성 확보: 대형 AI 계약 선불·고객 제공 GPU 누적 $75B(RPO 내 별도). 12개월 내 인식 예정 12%, 36개월 내 46%. 두 분기 연속 $85B+ 신규 수주 — FY30까지 매출 로드맵 사실상 완성 - FQ1 AI 인프라 캐파 배포 ~1GW — FY26 전체(1.2GW)와 거의 동일 규모를 단일 분기에: 5대 주요 데이터센터 모두 일정 준수 또는 조기 달성. AI SPV 플랫폼(Apollo·Blackstone, $35B 규모) 론칭으로 LLM 기업 컴퓨팅 접근성 강화. GPU 가동률 97.5% 유지 - FY27 CapEx 순현금지출 ~$70B — 고객 선불·제공 $20~25B 제외 후 기준: FY27 자금 조달 약 $40B(부채+주식, ATM $20B 포함). 투자 수익률(ROIC) 안정 상태 기준 High 20%대. FY26 대비 RPO의 매출 전환 가속으로 하반기 수익성 급개선 예상 - Oracle 멀티클라우드 AI DB 4Q 매출 +404% YoY — 역대 가장 빠른 성장 사업: 클라우드 DB +29% YoY, 수주 +325% YoY. Oracle DB를 AWS·Azure·GCP에서 구동하는 독보적 해자 확대. 벡터 DB·에이전트 메모리·Deep Data Security 등 AI 네이티브 기능 추가 - 에이전틱 AI 1,000개+ 앱 스위트 탑재 — 아웃컴 기반·토큰 번들 신규 프라이싱 도입: 에이전틱 AI 기능 대부분 추가 요금 없이 제공. 고급 추론·토큰 번들 구매 옵션 추가. 인터뷰·호스피탈리티·의료 AI 등 성과 연동 가격 모델 한정 출시. 33개 고객 토큰 선구매 - Oracle Health AI — VA 14개 메디컬센터 배포, Cerner AI 신버전으로 FY27 두 자릿수 성장 목표: 미국 재향군인청 전국 확산 중. AI 환자 케어 관리·의사 노트 자동화·임상시험 검토 가속. AI 의료 혁명의 핵심 플랫폼으로 포지셔닝 - FY27 가이던스 — 총매출 +34%(CC), Non-GAAP EPS $8.05(+18% YoY 조정 기준): 1Q FY27 매출 +27~29% YoY, 클라우드 +58~64% YoY. FY30까지 매출 CAGR +31%, EPS CAGR +28% 장기 목표 재확인. Investor Day 2026년 10월 28일(라스베이거스) 예정 ▶️ 주요 Q&A Q: 메모리 가격 급등 등 컴포넌트 비용 상승이 장기 고정가 계약에 미치는 영향은? A: 비용 확정된 캐파 대상만 고정가 계약 체결. 비용 불확실 구간은 변동가 구조로 계약 — Oracle 마진 보호. FY26 CapEx 증가는 컴포넌트 가격이 아닌 배포 가속을 위한 의도적 타이밍 조정. 비용 상승 시 고객에 전가하는 강건한 메커니즘 구축 완료 Q: FY27~FY30 장기 목표(매출 CAGR +31%, EPS CAGR +28%) 신뢰도는? A: 신임 CFO 공식 재확인. RPO $638B이 장기 목표의 구체적 근거 — 계약 기반 매출 가시성 전례 없는 수준. 12~36개월 인식 비중 가속 중. 안정 상태 ROIC High 20%대 확인. 매출 CAGR이 이미 FY27 가이던스(+34%) 기준으로 장기 목표 초과 달성 중 Q: AI 인프라 시장 경쟁 과열 — 네오클라우드·빅테크 진입 속 Oracle 차별화 포인트는? A: GPU 97.5% 가동률 + 갱신 시 즉시 재계약 — 고객 만족도의 직접 증거. 완전한 클라우드 스택(GPU 클러스터+보안+네트워킹+OCI 통합 서비스) 제공 역량이 모방 어려움. 12년간 OCI 구축 경험의 운영 복잡성 = 진입장벽. 향후 R&D 확대로 비용 절감 + 고객 가격 인하 동시 추진 가능 Q: BYOH(고객 제공 GPU)·선불 계약 비중 증가 — 마진·ROIC 영향은? A: BYOH·선불 구조에서 마진 유사하거나 기존 계약 대비 우월. Oracle 역할은 자본 조달이 아닌 데이터센터 설계·구축·운영·클라우드 서비스 제공. 고객 선불로 CapEx 회수 기간 단축 → ROIC 추가 개선. 향후 다양한 조달 구조 혁신 지속 예정 Q: FY27 CapEx $70B 상세 구조 — 보고 CapEx와의 차이는? A: 순현금지출 $70B = 보고 CapEx - 고객 선불 회수($20~25B) - 타이밍 효과. 보고 CapEx는 순현금지출보다 $20~25B 높게 표시. 고객 선불 구조가 Oracle의 실질 자금 조달 부담 경감의 핵심 메커니즘. 벤더 파이낸싱이 아닌 제3자 제조사 관련 타이밍 차이 Q: SaaS 성장 둔화 우려(App 매출 +10%) — 경쟁 심화·의사결정 지연 영향은? A: 미션 크리티컬 엔터프라이즈 소프트웨어에서 SaaS 위협 영향 제한적. 분기 말 SaaS 이연 매출 +16% 성장 — 인쿼터 매출보다 빠른 성장으로 향후 가속 예고. 300개+ Fusion 고객 신규 라이브 달성. AI 기능 내장 현대화 솔루션으로 고객 의사결정 지연 해소 진행 중 Q: 멀티클라우드 DB +404% 성장 — 지속 가능성 및 Oracle DB 장기 경쟁력은? A: 수십 년치 기업 데이터가 Oracle DB에 저장 — AI 인퍼런싱의 핵심 데이터 소스. 아직 초기 단계 — 신규 클라우드 리전 및 경쟁 클라우드 파트너십 지속 확대. 벡터 검색·에이전트 메모리·심층 데이터 보안 등 AI 시대 DB 혁신 가속. Oracle 앱과의 결합 시 경쟁사 복제 불가능한 풀 스택 제공 Q: Outcome 기반 프라이싱 모델 — 어떤 분야에 적용하며 매출 성장에 미치는 영향은? A: 건설·호스피탈리티·의료(환자 처리량 기반) 이미 적용 중. Fusion ERP·HCM 전체 포트폴리오로 확대 진행. 토큰 번들(고급 추론 접근권)과 Outcome 모델 병행 — 고객 AI 예산 관리와 ROI 연동. 풀 스택 소유(인프라+앱+AI 도구)가 Outcome 측정을 용이하게 만드는 구조적 우위 * 위 내용은 공개 실적발표 내용으로 별도의 승인절차 없이 제공합니다. * SK증권 리서치 IT팀 채널 : https://t.me/skitteam

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엔비디아 AI 확장에 따른 메모리 공급난 심화 엔비디아의 차세대 AI 하드웨어 수요가 급증함에 따라, 글로벌 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들이 2028년까지의 메모리 공급 물량을 선제적으로 확보하고 있습니다. 이로 인해 메모리 시장의 공급 부족 현상은 2027년을 넘어 2028년까지 지속될 전망입니다. https://www.digitimes.com/news/a20260608PD208/nvidia-dram-capacity-2028.html

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크루소 관련 AI 노이즈도 해소 실제로는 사이트와 고객은 그대로, 디벨로퍼만 바뀜 프로젝트는 살아 있고 2028년 가동 일정도 유지

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Black Hills Corp. 1.8GW 데이터 센터 프로젝트 주요 업데이트 ​Black Hills Corp.(NYSE: BKH)는 와이오밍주 샤이엔(Cheyenne)에서 진행 중인 1.8기가와트(GW) 규모의 데이터 센터 프로젝트에 대한 현황을 발표했습니다. ​프로젝트 추진 현황: 현재 프로젝트는 차질 없이 진행 중이며, 2028년 초 서비스 시작을 목표로 하고 있습니다.파트너십 변경: 과거 개발 파트너였던 크루소(Crusoe)는 더 이상 이번 프로젝트에 참여하지 않으나, Black Hills Corp.는 해당 하이퍼스케일(Hyperscaler) 고객사와 직접 협력하여 사업을 순조롭게 이어가고 있습니다.자금 및 설비 조달: ​지난 4월, 장기 리드타임(long lead-time) 발전 장비 조달을 위한 계약을 체결했습니다. ​고객사는 발전 장비 확보를 위한 마일스톤 결제 지원 차원에서 이미 2억 달러 이상의 환불 가능한 건설 기여금을 납부했습니다. ​인프라 구축: 변전소 관련 계약을 체결했으며, 지난 1월에는 해당 변전소 건설을 위한 공익사업편의인증(CPCN)을 신청했습니다. ​경영진 메시지 ​Black Hills Corp.의 사장 겸 CEO인 Linn Evans는 다음과 같이 밝혔습니다. ​"우리는 데이터 센터 고객사를 지원하고, 그들의 장기적인 에너지 수요를 충족하는 인프라를 제공하는 데 전념하고 있습니다. 1.8GW 프로젝트는 중단된 적이 없으며, 우리에게 매우 중요한 기회입니다. 성공적인 프로젝트 완수를 위해 전력을 다하고 있습니다." https://www.globenewswire.com/news-release/2026/06/10/3309709/10381/en/Black-Hills-Corp-Provides-an-Update-on-1-8-Gigawatt-Project-in-Cheyenne.html

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[SOCAMM2 모듈 용량 변경과 PCB, Wire Bonding의 상관관계] 안녕하세요. 현대차증권 전기전자/디스플레이 담당 김종배 연구원입니다. SOCAMM2 관련 최근 업데이트 관련 내용 말씀드립니다. 추후에도 지속 업데이트 드리겠습니다. - SOCAMM2 모듈 용량은 기존 예상했던 192GB에서 96GB로 축소. 기존에는 Vera CPU 1개당 SOCAMM Module 총 8개 탑재하여 1.5TB를 예상하였으나 이제는 0.768TB 수준임. 단일 SOCAMM Module 내에는 원래 4개의 LPDDR5x 패키징이 탑재 계획. 한개의 패키징당 8단+8단 총 16단을 계획하였고, Die 한 개당 3GB를 사용할 예정이었음. 다만, 용량이 반절로 줄어들며 16단이 아닌 8단 LPDDR5x 패키징이 4개 들어가는 방식으로 변경 - 다만, 시장에서 인지하는 바와 같이 이는 SOCAMM Module PCB의 Q 증가로 인한 재분배의 문제임. 이미 고객사 측에서 Value-Chain과 협의하고 있는 내용은 총 수요에는 변함이 없음을 강조하였음. 즉, 용량이 줄어드는 대신 전체 Q가 늘어나는 것 - PCB는 현재 스펙 변화가 있을 수 있음. 용량이 줄었기 때문에 면적에 대한 변경이 있을 수 있음. 이로 인해 P는 소폭 줄어들겠지만 대신 Q가 이론적으로 2배 이상 늘어나야 하는 상황. PCB 업체 입장에서는 매우 긍정적인 포인트 - Wire Bonding 수요 역시 동일함. 다만 서프라이즈 포인트는 고객사 중 일부는 Die 한 개당 용량을 3GB가 아닌 더 낮출 계획을 고려하고 있음. 이는 원래 Main이 2GB이기 때문. 이렇게 되면 Die Stack을 다시 더 쌓아야하는 상황이 발생. 3GB로 8단을 구성해서 24GB를 맞췄다고 하면, 이제는 2GB로 12단을 구성해야 하는 상황이기 때문. 이는 곧 Wire Bonding 수요가 50% 이상 증가할 수 있는 상황 - 결론은 PCB, Wire Bonding 업체 모두에게 매우 긍정적인 뉴스 감사합니다

FigureAI 창업자 브렛 애드콕(Brett Adcock) 대표 인터뷰. • 인간 노동력을 완전히 대체하는 것이 목표. 달성할 경우, 전 세계 GDP의 절반을 차지하는 수십조 달러 규모 비즈니스가 만들어짐. • 초기에는 OpenAI와 협력했으나, 피규어 AI 내부의 로봇 학습 전공 팀의 기술력이 OpenAI를 압도하면서 결국 협업을 종료했다고. • 모든 제조라인은 수직계열화. 외부 공급망에 의존해 리스크를 겪지 않기 위함임, 모터, 센서, 배터리 등 로봇에 들어가는 대부분의 핵심 부품을 직접 설계하고 생산. • 휴머노이드 핵심은 제조 그 자체보다 '지능'이 코어. 인간의 개입 없이 오랜 시간 완벽하게 자율 작동(End-to-end useful work)하게 만드는 기술적 한계를 극복하는 것이 최대 과제. https://www.youtube.com/watch?v=HdRO06H-47g

듀오링고로 중국어 배우다가 24년에 AI보고 바로 끊었던 기억이 나네요. 그 나라의 문화와 철학을 배우기 위해서는 언어 구조를 공부하는게 필수지만, 단순한 의사소통을 위한 언어 학습은 오래전에 끝났다고 봅니다. 마치 운전의 재미를 위한 수동내연기관차는 계속 있겠지만, 운송이 목적인 차량은 자율전기차로 전부 변하는 것과 비슷한듯 싶습니다.

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[ 언어의 장벽은 조만간 무너질듯2 ] 아 참 Google Meet에서도 이제 70개 이상의 언어를 지원해준다고 해요🙏🙏 이쯤되면 상대방 언어 못해도 외국회사 다니면서 회의 참석하는데 아무 지장 없겠는데...?👊 👉 영상 출처 👈

Repost from AI MASTERS
[ 언어의 장벽은 조만간 무너질듯 ] 구글이 공개한 실시간 음성 번역 모델인 'Gemini 3.5 Live Translate'를 보니까 진짜 어마무시하네요🔥🔥 상대방의 말이 끝날 때까지 기다린다던가 별도의 Latency 없이 실시간으로 음성을 연속으로 생성해줍니다💯 한국어를 포함한 70개 이상의 언어를 감지하며 억양이나 속도와 어조까지 살려서 번역 해주네요🇰🇷🇰🇷 영상에서 보면 알 수 있듯이 전화 통화하면서 활용할 수 있으니 이제 말이 통하지 않는 나라 공항에 내리면 택시기사 부르는거 무서워하지 않아도 됩니다🚀(실제 Grab이 테스트 중이라고) 추가로 CJ ENM도 얼리테스터였대요🇰🇷 iOS와 안드로이드 모두 되며 에어팟과 버즈 상관없이 된다고 하니 당장 써봅시다👍👍 그나저나 이제 파파고도 안녕인가🤯 👉 원문 보기 👈

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AI 시장이 이제 막 시작된 이유 웨일 락 캐피털(Whale Rock Capital) 알렉스 세이커(Alex Saker) 인터뷰 -AI 침투율에 대한 핵심 진짜 AI(에이전틱 활용)를 쓰는 지식노동자는 전 세계의 10bp(0.1%) 수준 → 향후 4년 내 2~5%, 15%로 가는 구간이 수직 상승 구간. 엔터프라이즈 애플리케이션 AI 시장은 1% 미만 침투. 그런데 이미 컴퓨트는 완판 상태. Anthropic은 필요한 컴퓨트의 절반밖에 확보 못함 "앞으로 4년간 확실한 것 하나는 컴퓨트 부족" DRAM·NAND·PCB는 이미 수요 대비 30% 부족. 1. 기술 채택의 S-곡선과 기하급수적 성장 알렉스 세이커는 투자 철학의 핵심으로 'S-곡선(S-curve)'을 강조하며 이야기를 시작합니다. 새로운 기술이 시장에 진입하여 채택되는 과정은 완만한 시작, 급격한 성장, 그리고 성숙기로 이어지는 S자 형태를 띠게 됩니다. 세이커는 많은 사람들이 세상을 선형적으로 생각하는 경향이 있어 미래를 예측하기 어려워하지만, S-곡선, 경쟁 우위(moat), 그리고 올바른 모델링을 이해한다면 기하급수적인 성장을 달성하는 기업을 예측하고 투자할 수 있다고 주장합니다. 현재 기업용 AI 시장은 S-곡선의 초기 단계(1% 미만 침투)에 있으며, 앞으로 폭발적인 'L-곡선(직선 상승)' 성장이 예상된다고 밝힙니다. 2. S-곡선 투자 철학의 심화 S-곡선의 단계: S-곡선은 완만한 시작, 급격한 성장, 성숙기로 구성됩니다. 세이커는 급격한 성장 단계에 진입하는 시점을 파악하는 것이 중요하다고 강조합니다. 곡선의 높이와 지속성: 투자 결정 시 S-곡선의 높이, 즉 전체 시장 규모(TAM)와 성장의 지속성을 파악하는 것이 중요합니다. 아마존의 AWS 사례처럼 초기 예측보다 시장 규모가 훨씬 커지는 경우도 있습니다. S-곡선은 역동적이며, 새로운 기술의 등장이나 시장 환경 변화에 따라 곡선의 형태가 달라질 수 있습니다. 투자 시점과 매도 시점: 급격한 성장이 시작되는 시점에 투자하여, 성장이 둔화되는 시점(채택률 30~40% 수준)에 매도하는 것이 기본 전략입니다. 하지만 애플의 사례처럼 성숙기 이후에도 경쟁 우위를 유지하며 지속적으로 성장하는 기업도 있기에, 매도 시점 결정은 신중해야 합니다. 투입 시점 포착: S-곡선의 초기 단계는 길고 평탄할 수 있습니다. 세이커는 투자 기회를 포착하기 위해 직관, 일화적인 증거, 그리고 '스커틀벗(Scuttlebutt)' 접근법을 사용합니다. 고객, 공급업체, 경쟁사 등 시장 참여자들과의 인터뷰를 통해 시장의 변화를 감지하고, 경쟁 우위를 가진 기업을 발굴합니다. 때로는 초기 성장을 놓치더라도, 전체 시장 규모가 크다면 늦지 않게 투자하여 수익을 낼 수 있다고 주장합니다. S-곡선의 속도: 모든 기술이 동일한 속도로 S-곡선을 그리는 것은 아닙니다. 소비재 기술은 채택 속도가 빠른 반면, 기업용 기술은 기존 시스템과의 통합 과정이 필요하여 채택 속도가 느릴 수 있습니다. 하지만 AI는 브라우저만 있으면 누구나 쉽게 사용할 수 있어, 기업용 시장에서도 빠른 채택 속도를 보이고 있습니다. 3. 경쟁 우위(Moat)의 중요성 S-곡선의 급격한 성장 단계에 있는 기업이라도 경쟁 우위가 없다면 장기적인 성공을 보장할 수 없습니다. 세이커는 디지털 세계에서 더욱 강력한 경쟁 우위가 존재한다고 주장합니다. 네트워크 효과(Network Effect): 사용자 수가 늘어날수록 플랫폼의 가치가 높아지는 효과 (예: LinkedIn, Facebook, Alibaba) 업계 표준(Industry Standard): 시장을 주도하는 표준 기술이 되는 경우 (예: Oracle, Bloomberg) 규모의 경제(Scale): 거대한 규모를 기반으로 비용 우위를 확보하는 경우 (예: Amazon) 플랫폼(Platform): 다른 기업들이 그 위에서 생태계를 구축하는 경우 (예: AWS, Apple App Store) 핵심 지적 재산(IP): 기술적 우위를 확보하는 경우 (예: Qualcomm, ASML, Anthropic) 브랜드(Brand): 고객의 신뢰와 충성도를 확보하는 경우 (예: Google, Amazon, Tesla) 파운데이션 모델 계층의 경쟁 우위: 앤스로픽과 OpenAI는 핵심 IP, 브랜드, 규모의 경제를 확보하며 경쟁 우위를 구축하고 있습니다. 특히, AI 모델이 스스로 코드를 작성하고 개선하는 '재귀적 개선(recursive improvement)'은 혁신 속도를 가속화하는 강력한 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 4. 칩 및 인프라 계층의 중요성 세이커는 칩과 인프라 계층에 대해 여전히 BULLISH(긍정적)한 입장을 유지합니다. 데이터 센터의 변화: 지난 40년간 Intel x86 기반으로 유지되어온 데이터 센터 구조가 AI 시대를 맞아 급격히 변화하고 있습니다. 컴퓨팅 부하가 매년 10배씩 증가하면서, 하드웨어 산업 전반에 엄청난 혁신이 요구되고 있습니다. 비코모디티화(De-commoditization): 과거에는 하드웨어 산업이 코모디티화되어 혁신이 부재했지만, 이제는 강력한 IP와 기술력이 요구되는 '비코모디티화' 과정이 진행되고 있습니다. 메모리, 네트워킹, 인쇄 회로 기판(PCB), 냉각 시스템 등 모든 하드웨어 구성 요소에서 혁신이 일어나고 있습니다. 투자 기회 발굴: 웨일 락은 이 과정에서 유망한 기업들을 발굴하여 투자하고 있습니다. 고대역폭 메모리(HBM) 기술을 보유한 삼성이나 SK하이닉스, 구글의 TPU 서버 공급업체인 셀레스티카(Celestica), AI 서버용 PCB 공급업체인 엘리트 머티리얼즈(Elite Materials), 데이터 센터 네트워킹 핵심 부품을 공급하는 코닝(Corning) 등이 그 예시입니다. 이들 기업은 강력한 경쟁 우위와 높은 성장 잠재력을 가지고 있습니다. 5. 대형 기술주 투자 전략: 웨일 락은 최근 대형 기술주에 집중 투자하는 'Megacap Tech Fund'를 출시했습니다. 많은 투자자들이 대형 기술주에 대해 과소 평가하는 경향이 있지만, 대형 기술주 역시 강력한 S-곡선과 경쟁 우위를 기반으로 지속적으로 성장할 수 있다고 주장합니다. 특히 엔비디아, TSMC, 하이닉스, ASML과 같은 기업들은 AI 시장의 폭발적인 성장에 직접적으로 수혜를 입는 기업들입니다. https://x.com/DrNHJ/status/2064557171359289747?s=20 https://youtu.be/DZt1DDmMNGk?si=qKAiEZplRE6MfzDk

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오라클(Oracle, $ORCL) 2026 회계연도 4분기 실적 • 조정 EPS: $2.11 (예상치 $1.96) • 매출: $192억 (예상치 $190.9억) • 클라우드 매출: $99억 (전년 동기 대비 +47%) • 클라우드 인프라(IaaS): $58억 (전년 동기 대비 +93%) • RPO(수주 잔고): $6,380억 (전년 동기 대비 +363%) RPO 증가 사유: 주로 3분기와 4분기의 대규모 AI 계약에 기인 가이던스 • 2027 회계연도 1분기 매출 성장률: +27% ~ +29% 클라우드 성장률: +58% ~ +64% • 2027 회계연도 1분기 조정 EPS: $1.72~$1.76 (예상치 $1.69) • 2027 회계연도 연간 매출: 약 $900억 (예상치 $885.4억) • 2027 회계연도 연간 조정 EPS: $8.05 (예상치 $8.05) 주요 내용 • AI 인프라에 대한 수요가 매우 강력하게 유지됨에 따라 IaaS 성장률이 93%로 가속화됨 • 대규모 AI 계약에 힘입어 RPO가 전 분기 대비 기록적인 $850억 증가하여 총 $6,380억을 달성함오라클은 $750억 규모의 AI 계약 하드웨어가 선불 결제 또는 고객 제공 방식으로 진행되어, 향후 자본 지출 부담이 감소할 것 자금 조달 계획: $400억 • 멀티클라우드 AI 데이터베이스 매출이 4분기에 404% 성장했으며, 경영진은 이를 오라클 역사상 가장 빠르게 성장하는 사업이라고 평가함 • 2027 회계연도 매출 가이던스는 $900억으로 재확인되었으며, EPS 전망치는 상향 조정됨 사업 부문별 실적 • 클라우드(전체): $99억 (+47.1% YoY) ​클라우드 인프라(IaaS): $58억 (+93.2% YoY) ​클라우드 애플리케이션(SaaS): $41억 (+10.3% YoY) • 소프트웨어: $68억 (-2.1% YoY) • 서비스: $15억 (+13.0% YoY) • 하드웨어: $9억 (+8.7% YoY) "오라클의 RPO와 매출이 크게 증가한 것은 AI 학습 및 추론을 위한 클라우드 인프라 수요가 늘어났기 때문입니다."

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오라클(Oracle, $ORCL) 2026 회계연도 4분기 실적 • 조정 EPS: $2.11 (예상치 $1.96) • 매출: $192억 (예상치 $190.9억) • 클라우드 매출: $99억 (전년 동기 대비 +47%) • 클라우드 인프라(IaaS): $58억 (전년 동기 대비 +93%) • RPO(수주 잔고): $6,380억 (전년 동기 대비 +363%) RPO 증가 사유: 주로 3분기와 4분기의 대규모 AI 계약에 기인 가이던스 • 2027 회계연도 1분기 매출 성장률: +27% ~ +29% 클라우드 성장률: +58% ~ +64% • 2027 회계연도 1분기 조정 EPS: $1.72~$1.76 (예상치 $1.69) • 2027 회계연도 연간 매출: 약 $900억 (예상치 $885.4억) • 2027 회계연도 연간 조정 EPS: $8.05 (예상치 $8.05) 주요 내용 • AI 인프라에 대한 수요가 매우 강력하게 유지됨에 따라 IaaS 성장률이 93%로 가속화됨 • 대규모 AI 계약에 힘입어 RPO가 전 분기 대비 기록적인 $850억 증가하여 총 $6,380억을 달성함오라클은 $750억 규모의 AI 계약 하드웨어가 선불 결제 또는 고객 제공 방식으로 진행되어, 향후 자본 지출 부담이 감소할 것 자금 조달 계획: $400억 • 멀티클라우드 AI 데이터베이스 매출이 4분기에 404% 성장했으며, 경영진은 이를 오라클 역사상 가장 빠르게 성장하는 사업이라고 평가함 • 2027 회계연도 매출 가이던스는 $900억으로 재확인되었으며, EPS 전망치는 상향 조정됨 사업 부문별 실적 • 클라우드(전체): $99억 (+47.1% YoY) ​클라우드 인프라(IaaS): $58억 (+93.2% YoY) ​클라우드 애플리케이션(SaaS): $41억 (+10.3% YoY) • 소프트웨어: $68억 (-2.1% YoY) • 서비스: $15억 (+13.0% YoY) • 하드웨어: $9억 (+8.7% YoY) "오라클의 RPO와 매출이 크게 증가한 것은 AI 학습 및 추론을 위한 클라우드 인프라 수요가 늘어났기 때문입니다."

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모건스탠리, Thoughts on the Market: 칩플레이션(Chipflation)의 시대 칩플레이션이란 무엇인가? 오늘 저희는 '칩플레이션(chipflation)'에 대해 이야기해 보려 합니다. 이는 메모리 칩 가격이 시간이 지나도 저렴해지지 않고, 오히려 더 비싸지며 구하기조차 어려워지는 현상을 말합니다. 노트북이 느려지거나, 스마트폰 가격이 오르거나, 클라우드 비용이 급증하기 전까지는 우리 대부분이 메모리 칩의 존재를 쉽게 잊곤 합니다. 메모리는 컴퓨터의 작업 공간입니다. 웹 검색, 동영상 재생, 스프레드시트 작업, 혹은 AI 모델이 질문에 답하는 것 등 기기가 그 순간 필요로 하는 모든 데이터를 담고 있죠. DRAM은 서버, PC, 스마트폰 내의 빠른 메모리이며, NAND는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)에 파일을 저장하는 역할을 합니다. 그리고 HBM(고대역폭 메모리)은 AI 칩 바로 옆에 위치하여 방대한 데이터를 빠르게 처리하도록 돕는 고성능 버전입니다. AI가 불러온 메모리 수요 급증 마지막으로 언급한 HBM이 핵심입니다. AI가 엄청난 양의 메모리를 필요로 하게 되었기 때문입니다. 지난 수십 년간 DRAM 비용이 꾸준히 하락해 온 것과는 대조적으로, 지난 1년 동안 메모리 가격은 6배 이상 급등했습니다. 이러한 압박은 AI 인프라 구축에서 비롯됩니다. 서버용 DRAM 수요: 2023년 37%에서 2028년 59%로 확대 예상. 기업용 SSD 수요: NAND 수요의 18%에서 65%로 확대 예상. 간단히 말해, 데이터 센터가 메모리 시장에서 훨씬 더 큰 비중을 차지하게 되는 것입니다. AI 메모리 사용량은 모든 규모에서 빠르게 증가하고 있습니다. 최신 AI 칩은 이전 세대보다 7.2배 더 많은 HBM을 사용하며, 전체 시스템으로 보면 약 65배 더 많이 사용합니다. HBM 용량은 2020년 약 10테라바이트에서 2026년 약 18페타바이트로, 수십 배 이상 폭증했습니다. 공급망의 한계와 이원화된 시장 이러한 수요는 신속하게 대응할 수 없는 공급망 문제에 직면해 있습니다. 새로운 메모리 생산 능력을 구축하고, 검증하고, 본격 가동하기까지는 수년이 걸립니다. 공급 부족 해소는 단번에 해결되는 스위치가 아니라 하나의 과정입니다. 이로 인해 이원화된 시장(two-tier market)이 형성됩니다. 거대 AI 및 클라우드 기업: 장기 계약을 맺고 선불을 지불하여 우선 접근권을 확보합니다. 기존 구매자(PC·스마트폰 제조사, 산업용 하드웨어 기업): 남은 물량을 두고 경쟁해야 합니다. 이는 일상 제품에도 영향을 미칩니다. 2027년에는 PC 메모리 수요가 약 15%(약 5,800만 대 분량), 스마트폰은 약 12%(약 1억 3,400만 대 분량) 부족해질 수 있습니다. 기업들은 가격 인상, 사양 하향 조정, 출시 연기, 그리고 수익성 감소를 감수해야 할지도 모릅니다. 시장 규모와 경제적 영향 금액 규모는 놀라운 수준입니다. 메모리 시장 성장: 2025년 약 2,200억 달러 → 2026년 약 8,900억 달러 전망. 매출 전망 상향: 2026년 메모리 매출 전망치가 불과 3개월 만에 71% 상향 조정됨. 증분 매출: 이는 2026년에 약 6,000억 달러의 추가 메모리 매출이 발생한다는 의미인데, 이는 스마트폰, PC, 서버 각각의 연간 시장 규모를 뛰어넘는 수준입니다. 거시 경제 전반에 즉각적인 인플레이션 충격이 크게 나타나지는 않을 수 있습니다. 2026년 소비자물가지수(CPI)에 미치는 직접적인 영향은 약 0.1% 수준으로 추산됩니다. 하지만 생산자 물가, 기업 마진, 클라우드 비용, 설비 투자 계획, 그리고 기술 업그레이드 지연 등에서 압박이 나타나고 있습니다. AI는 메모리를 디지털 경제에서 가장 저렴한 부품에서 가장 경쟁이 치열한 자원 중 하나로 바꿔 놓았습니다. 대부분의 사람들이 평소 생각조차 하지 않는 이 작은 칩들이 이제 무엇이 만들어지고 무엇이 미뤄질지, 그리고 우리 모두가 최종적으로 얼마를 지불하게 될지를 결정하게 될 것입니다. https://x.com/DrNHJ/status/2064618837962871123?s=20 https://www.morganstanley.com/insights/podcasts/thoughts-on-the-market

국내 증시 레버리지 투자자들 대규모 반대매매 강제 청산 진행 중
국내 증시 레버리지 투자자들 대규모 반대매매 강제 청산 진행 중

토큰 수 X 토큰 가격 지수인데 이게 꺾인다고 왜 사이클이 끝난다고 말하는지 모르겠네,,토큰 가격은 빠르게 하락하고 토큰 수 증가가 못따라갈수도 있고 따라갈수도있고 엎치락 뒤치락 하는 구조가 아닐까 싶음

This is the chart that everyone should be watching. If the Token Pricing rolls over, everything from the memory trade to the
This is the chart that everyone should be watching. If the Token Pricing rolls over, everything from the memory trade to the broader hard-ware and data-centre trade is over for this cycle imho. The whole setup depends on this.. https://x.com/AndreasSteno/status/2064043229863903516

* 시만두 철광석 출하량 급증(UBS) • 5월 시만두(Simandou) 철광석 출하량 약 250만톤으로 크게 증가. 연율화 운영 속도는 약 3000만톤으로 2-4월의 약 1200만톤보다 크게 높음 • 2026년 시만두 출하
* 시만두 철광석 출하량 급증(UBS) • 5월 시만두(Simandou) 철광석 출하량 약 250만톤으로 크게 증가. 연율화 운영 속도는 약 3000만톤으로 2-4월의 약 1200만톤보다 크게 높음 • 2026년 시만두 출하 전망 상방 압력. 현재 예측은 2200만톤 >> 중국 西芒杜铁矿发货量激增 瑞银: 西芒杜(Simandou)铁矿石发运量在5月显著增加至约250万吨,年化运行速率达到约3000万吨,远高于2月至4月的约1200万吨/年。这一数据表明,2026年西芒杜的发运预测存在上行风险,目前预测为2200万吨。

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