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골드만: 리테일 및 검색 분야를 넘어, 마찰 없는(frictionless) AI 에이전트의 등장은 관성이 높은(high-inertia) 산업군에 독특한 위험을 초래합니다. 자사의 "Muse/Instinct 위험 노출 종목군(At-Risk Basket)"인 GSXUSWCH는 통신, 보험, 유틸리티, 자동 갱신 구독 비즈니스에 크게 집중하고 있습니다.
이들 산업의 기업 프리캐시플로우(FCF, 순현금흐름)는 역사적으로 소비자의 전환 마찰과 관성에 의존해 왔습니다. 만약 AI 에이전트가 소비자에게 어떠한 거래 비용도 발생시키지 않고 자동으로 가격을 비교하고, 구독을 최적화하며, 통신사 전환을 실행할 수 있게 된다면, 이들 산업의 경쟁 구도는 구조적인 변화를 맞이할 것입니다.
이러한 변화는 가격 결정력을 압박하고, 고객 유지율을 낮추며, 장기적인 고객 생애 가치(LTV)를 훼손할 가능성이 매우 높습니다.
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AI 에이전트 보급률 = 인플레이션 억제율
| 2 |  모건스탠리(MS)의 매트 가먼(Matt Garman)은 지난주 필라델피아 반도체 지수(SOX)가 S&P 500 지수(SPX) 대비 20% 할인된 가격에 거래되었다고 관측했습니다.
현재 SOX 지수의 2년 선행 주가수익비율(2Y forward P/E)은 13.6배로, 5년 중위값인 20.5배보다 크게 낮으며 코로나19 이후 저점이었던 12배에 훨씬 가까운 수준입니다. 지난주에는 13.0배까지 낮아지기도 했습니다.
넓은 시장과 비교해보면 이러한 밸류에이션 차이는 더욱 두드러집니다. 지난주 SOX의 2년 선행 P/E는 SPX 대비 20% 할인된 수준까지 떨어졌는데, 이는 지난 15년 동안 단 한 번만 발생했던 기현상입니다. 현재도 여전히 17% 할인된 수준을 유지하고 있습니다. | 7 |
| 3 | - 수십억 대중을 전방시장으로 한 개인 에이전트 경쟁체제로의 돌입
- 이 전쟁에서 승리의 관건은 실행력과 컴퓨트 조달비용 커버력의 여부
- CPU, 메모리, 네트워크 인프라 기업군은 누가 승리하건 꽃놀이패를 쥔 섹터 | 11 |
| 4 | JPM의 Ronald Adler(Co-Head of Global High Touch Trading)의 Meta Muse 관련 견해
1. 챗봇에서 에이전트로의 전환
• 에이전트는 챗봇이 밟아온 상업적 진화의 다음 단계로, 앞서 Clawd/Moltbot이나 Hermes Agent에서 시도된 적이 있지만 사용성 면에서 한계가 있었음
• 프롬프트에 응답하는 방식에서 벗어나 훨씬 더 비정형적인 형태로 옮겨가면서, 소비자와의 접점 자체가 탈중개화되고 있음
• Amazon이 Muse를 차단한 것은 자사의 방어적 해자를 지키기 위한, 어찌 보면 예견된 조치였음
• 결국 소비자의 에이전트를 누가 소유하느냐가 수요 퍼널(funnel)의 주인을 결정짓게 될 것이며, 주요 모델과 플랫폼들은 저마다 자체 에이전트를 갖추게 될 전망
2. 킬러앱은 결국 '신뢰'
• 자신의 데이터를 맡기고 일을 제대로 처리해줄 것이라 믿을 수 있는 대상이 누구인지가 관건이며, 이 지점에서 META와 GOOGL이 프론티어 모델들보다 유리한 위치에 있음
• 다만 에이전트 모델을 전적으로 신봉한다면 오히려 GOOGL의 검색 사업에는 악재가 될 수 있다는 점도 염두에 둘 필요가 있음
• 소비자 신뢰도가 가장 높은 AAPL 역시 Siri를 통해 이러한 흐름의 수혜를 입을 수 있다는 점에서 강세론의 근거가 될 만함
3. 칩과 인프라 지형의 변화
• 프론티어 모델은 학습과 추론 양쪽 모두에서 최상급 칩을 필요로 하지만, 에이전트를 활용하면 즉각적인 응답 속도에 대한 요구가 줄어들면서 성능이 낮은 칩이나 CPU로도 충분히 대응할 수 있게 됨
• 그 결과 최고 성능의 모델이나 아키텍처에 굳이 의존하지 않아도 더 나은 소비자 경험을 제공할 수 있게 되는데, 애초에 프론티어 모델은 경계가 없는(unbounded) 과업에서는 취약한 편이기도 함
• 이는 하이퍼스케일러들이 보유한 레거시 CPU·비프론티어 칩셋 쪽으로 가치가 더 쏠린다는 뜻이고, 반대로 뉴클라우드 업체들에는 다소의 역풍으로 작용할 수 있음
4. 메타의 다층적 수익화
• 계층형 구독, 거래 수수료, 광고 등 여러 층위에서 동시에 수익을 창출할 수 있는 구조로 진화하게 됨
• 광고에만 의존해온 일차원적 사업 구조에서 벗어나는 만큼, 밸류에이션 멀티플의 확대로 이어질 가능성이 큼
5. 프론티어 모델에 대해서는 신중한 입장
• 이들 모델이 재귀적 자기개선(RSI)에 가까워지고 있다고 본다면, 모델의 품질과 유용성 향상 속도는 점차 둔화되어 점근선에 가까워질 것
• 그 과정에서 추론 마진 역시 압박을 받을 수 있음
6. 그 밖에 눈여겨봐야 할 리스크
• 여행 예약이나 각종 서비스·상품을 중개해온 의도적 상업 검색 및 애그리게이터 업체들
• 그동안 '마찰(friction)'에 기대어 고객을 붙잡아온 사업 구조들이 재협상 테이블에 오르게 될 것 — 신문·케이블·통신 같은 구독 서비스, 건강보험, 자동차·주택·재산보험, 신용카드 리워드, 상품권, 셀프스토리지, 티켓 재판매, 결제처리업체 등이 주된 격전지가 될 전망. 에이전트가 가격 임계점을 파악하고 시스템 안에 자연스럽게 녹아들 것이며, 음성 기반으로의 확장도 시간문제일 뿐임. 이는 여러 섹터의 EPS에 부담으로 작용하는 동시에, 경제 전반에는 디플레이션 압력으로 이어질 수 있음
• 화면·디바이스 기반 광고 시장
• 소비자 행동이 '인간다움'에서 점차 멀어지면서 벌어질 변화들 — 그 속에서 브랜드가 어떤 운명을 맞을지는 흥미로운 논쟁거리이며, 개인적으로는 밸류에이션 하락 쪽에 무게를 둠. 특히 에이전트가 업무를 처음부터 끝까지 처리할 수 있게 되면 시트 기반 SaaS가 직접적인 타격을 받을 수 있고, 광고 측면에서도 사람의 클릭과 에이전트의 클릭 중 어느 쪽이 더 비싸질지 지켜볼 문제
7. 토큰이라는 개념의 재정의
• 오픈소스든 클로즈드든 토큰을 활용도와 동일시해서는 곤란하며, 오히려 시간의 단위 또는 절약된 시간이라는 관점으로 바라보는 편이 더 타당함
8. 가치는 결국 어디로 흘러가는가
• 핵심은 최적 실행 능력과 자금조달 비용에 있음
• 장기적으로는 컴퓨트 레이어, 어플리케이션 레이어, 그리고 모델 자체(AMZN이나 GOOGL 같은 애그리게이터에 공급자 역할을 하게 될) 세 곳으로 가치가 축적될 전망
9. 그래서 'AI 트레이드'의 실체는 무엇인가
• 에이전트가 늘어난다는 것은 곧 컴퓨트 수요가 늘어난다는 뜻이며, 그 비율은 CPU 쪽으로 조금 더 기울 가능성이 있음
• 메모리, 스토리지, 네트워킹, 오케스트레이션에 대한 수요도 함께 늘면서 GPU 일변도에서 벗어난 다각화가 진행될 것 | 5 |
| 5 | # 클로드 오퍼스 신모델... OPEN AI 솔 신모델... AI 속도 조절? ㅡㅡ | 26 |
| 6 | 오픈AI, GPT-6 모델 제품군 확장을 위한 GPT-6 SOL & LUNA 출시 | 26 |
| 7 | 오픈AI, GPT-6 Sol·Luna 발표
: 오픈AI가 GPT-6 Astra에 이어 더 빠르고 저렴한 GPT-6 Sol과 Luna 공개
: Astra와 유사한 학습 방식을 적용해 전문 업무, 사실 정확성, 코딩, 컴퓨터 사용, 정렬 성능을 개선하면서 비용 효율성을 높이는 데 초점. Astra는 여전히 최상위 모델로 유지
: API 가격은 GPT-5.6 대비 약 절반으로 인하
- Sol은 $4/$20 → $2/$10,
- Luna는 $0.20/$1.20 → $0.10/$0.50
: 오픈AI 자체 평가에서도 Sol과 Luna의 비용 대비 성능 개선 강조. AAII 평가에서도 절대 성느 상승보다 비용 절감이 주요
: Sol의 작업당 비용은 $1.06 vs GPT-5.6 Sol $1.99, Luna는 $0.07 vs $0.18로 각각 약 50%, 60% 감소.
: 다만 출력 토큰 사용량은 Sol 29k에서 31k, Luna 41k에서 51k로 늘어 비용 개선은 대부분 가격 인하 효과
: Artificial Analysis Coding Agent Index에서는 Sol이 57점으로 GPT-5.6 대비 2점 상승. 반면 Luna는 41점으로 2점 하락. 벤치마크별 성과 혼재.
: 환각은 크게 감소. AA-Omniscience에서 Sol의 환각률은 92%에서 60%, Luna는 93%에서 77% 로 하락.
: 다만 Sol은 답변 시도율을 99%에서 83%로 낮추면서 오답을 줄인 측면이 있으며, 정확도는 59%에서 54%로 5%p 하락
: 프롬프트 캐싱도 개선해 캐시 적중률을 높였으며, GitHub는 최근 수개월간 이러한 개선으로 오픈AI 모델 요청에서 새로 처리해야 하는 프롬프트 토큰 비중이 50% 이상 감소했다고 설명
: GPT-6 Sol과 Luna는 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자의 ChatGPT Work와 Codex에서 제공되며, Free와 Go 사용자는 데스크톱 앱에서 Luna 사용 가능. API에서는 gpt-6-sol, gpt-6-luna로 제공
https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna | 1 |
| 8 | 저커버그, Muse 출시 인터뷰 주요 발언(Source 팟캐스트)
■ Muse, 메타의 ‘개인 슈퍼인텔리전스’ 전략의 핵심 제품
: AI의 핵심 목적은 단순한 업무 자동화가 아니라 새로운 것을 발명하고 개인의 능력을 확장하는 것이라고 강조
: 메타의 목표는 전 세계 모든 사람에게 사용자의 목표를 이해하고 24시간 지속적으로 대신 일하는 개인 AI 에이전트를 제공하는 것
: 기존 Meta AI, ChatGPT처럼 질문에 답하는 챗봇과 달리 Muse는 사용자가 프로젝트나 목표를 부여하면 장시간 자율적으로 작업. 밤에는 활동을 정리해 메모리에 반영하고, 사용자에게 새로운 프로젝트까지 선제적으로 제안
■ Muse 수익모델, 구독보다 거래 수수료가 장기 핵심
: 초기에는 주당 1억 토큰을 무료로 제공하고 전용 VM까지 포함하는 공격적인 무료 전략 제시
: 저커버그는 Muse가 소상공인 운영, 쇼핑, 거래 등을 통해 사용자에게 직접 돈을 벌거나 절약하게 해줄 수 있다고 자신
: 장기적으로는 사용자에게 높은 구독료를 받기보다 Muse가 만들어내는 거래에서 매우 작은 수수료를 취하는 모델을 예상. Stripe와 결제 분야에서 협력하며 메타 광고 시스템에도 연결 가능
: 궁극적으로 대부분의 사용자가 무료로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표라고 강조. 실제 Muse는 무료 중심 서비스와 유료 구독을 함께 제공
■ 에이전트의 ‘네트워크 효과’ 강조
: 현재 대부분의 AI 업계가 에이전트를 개별 사용자와 에이전트 간의 ‘싱글 플레이어 게임’으로 보고 있다고 평가
: 향후에는 Muse 에이전트들이 서로 상호작용하고, 전체 사용자 집단에서 얻은 익명화된 인사이트를 활용해 개선되는 구조가 중요해질 것으로 전망
: 사용자가 늘어날수록 Muse 자체가 개선되는 구조를 구축할 계획이며, 이번 초기 버전에는 대부분 포함되지 않았지만 장기적으로 중요한 기능이라고 설명
■ 프라이버시·보안을 Muse의 핵심 차별화 요소로 제시
: 개인 에이전트가 이메일, 메시지, 결제, 건강정보 등 민감한 데이터에 접근하려면 기존 챗봇보다 훨씬 높은 신뢰가 필요하다고 강조
: 이를 위해 Signal 창업자 Moxie Marlinspike를 직접 영입해 Confidential VM 개발에 참여시켰으며, 향후에는 메타조차 VM 내부 데이터와 대화 내용을 볼 수 없도록 설계할 계획
: 별도의 Sentinel Agent가 외부 통신과 프롬프트 인젝션 등을 감시하고, 로그인·결제·민감정보 전송에는 human-in-the-loop 승인 적용. 이메일 등 외부 서비스 연결도 기본적으로 최소 권한 원칙 적용
■ 개인 AI 에이전트 시장, 소수 대형 사업자 중심 전망
: 최첨단 개인 AI 에이전트를 자체 개발할 역량을 가진 기업은 12개를 넘지 않을 것으로 예상
: 개인 관계 관리, 소상공인 운영 등 용도별로 강자가 달라질 수 있어 완전한 승자독식 시장은 아니라고 평가
: 다만 메타는 수십억 명의 소비자와 수억 개의 소상공인 고객 기반을 갖고 있어, 제품이 충분히 완성되면 수억 명에서 궁극적으로 수십억 명까지 빠르게 배포할 수 있는 역량을 강점으로 제시
■ AI 모델, 범용 벤치마크보다 Muse에 최적화
: 개인 에이전트 경쟁에서 단순히 외부 모델을 가져와 포스트트레이닝하는 방식으로는 처음부터 목적에 맞게 모델을 설계한 업체를 따라가기 어렵다고 주장
: 메타는 코딩, 재귀개선 등 프런티어 연구를 지속하는 동시에 사용자의 민감정보를 상황에 따라 공개하지 않는 ‘discretion’ 같은 개인 에이전트 특화 능력을 모델 학습 단계부터 강화
: Muse용 모델을 자체 개발하는 이유도 애플리케이션, 모델, 칩, 데이터센터까지 통합해야 최상의 사용자 경험을 만들 수 있다는 판단
■ Watermelon, 곧 출시, Avocado 대비 ‘매우 큰 진전’
: 현재 Muse Spark 1.3은 상대적으로 작은 규모의 프리트레이닝 프로젝트인 내부 코드명 Avocado 기반
: 차세대 모델 Watermelon은 곧 출시될 예정이며, 저커버그는 Avocado보다 훨씬 큰 프리트레이닝으로 “very big advance”라고 평가
: Watermelon 이후 모델 훈련에는 오하이오의 Prometheus GW급 클러스터를 활용하고 있으며, 메타는 이미 Watermelon 이후 세대 모델 스케일링 단계에 진입했다고 언급
■ Llama 4 실패 이후 AI 연구조직 운영 방식 전환
: Llama 4가 기대했던 성능 궤도에 도달하지 못했다고 직접 인정
: 기존에는 메타가 머신러닝에 강하기 때문에 LLM도 기존 방식으로 대규모 조직을 활용하면 될 것으로 생각했지만 이는 잘못된 판단이었다고 설명
: 이후 AI 연구에서는 ‘talent density’가 핵심이라는 판단 아래, 가능한 작은 최정예 연구팀 중심으로 조직을 재편. 저커버그 본인이 상당한 시간을 핵심 연구자 영입에 투입하고 연구팀도 자신의 사무실 주변에 배치
: 연구 성과에 대한 자신감이 높아지면서 컴퓨팅 투자도 크게 확대했으며 “many, many gigawatts”의 컴퓨팅을 구축하고 있다고 언급
■ AI 안전, ‘소수 기업의 접근 제한’보다 기술의 광범위한 보급 강조
: 소수 AI 랩만 초고성능 모델을 보유하는 구조가 오히려 위험할 수 있다는 입장
: 사이버보안에서도 공격용 AI를 제한된 기관만 보유하게 하기보다 방어 측에도 강력한 AI가 널리 보급돼 상호 견제하는 구조가 더 안전할 수 있다고 주장
: 다만 모든 모델을 오픈소스로 공개해야 한다는 입장은 아니며, 메타 역시 일부 모델은 폐쇄적으로 개발할 수 있다고 설명. 핵심은 강력한 AI에 대한 접근권이 소수 기업에 집중되지 않는 것
■ AI 규제, 고정된 규칙보다 정부와 지속적 협력 선호
: AI 기술 변화가 너무 빨라 구체적이고 경직된 규제 프레임워크는 몇 달 만에 낡을 가능성이 있다고 지적
: 대신 미국 AI 기업들이 주요 훈련 런과 새롭게 등장하는 능력을 정부와 공유하고, 사이버·바이오 등 위험 변화에 맞춰 지속적으로 협력하는 방식이 효과적이라고 주장
https://youtu.be/Lx8lrn-cytc | 25 |
| 9 |  알리바바, AI 모델·칩·클라우드 풀스택 전략 공개, 2032년 데이터센터 20GW 목표
: 에디 우 알리바바 CEO는 2026 압사라 컨퍼런스에서 AI가 인간의 인지 업무를 대체하는 단계를 넘어 ‘머신 인텔리전스’ 시대로 진입하고 있다고 강조. 현재 머신 사고량은 인간의 3% 미만이지만 장기적으로 1,000배까지 확대될 수 있다고 전망
: AI 코딩은 전기 시대의 ‘전구’에 불과하며 진정한 AI 네이티브 제품은 아직 등장하지 않았다고 평가. 머신 인텔리전스의 핵심 인프라를 AI 모델·칩·클라우드로 정의하고 풀스택 투자를 장기 전략으로 제시
: 모델
- Qwen 팀은 재귀적 자기개선, RSI에서 의미 있는 진전을 확보했으며 5~10조 파라미터 규모 신규 모델 학습 계획
- 복잡한 장기 과제 수행과 ASI 진전을 목표로 모델 아키텍처·데이터 최적화 및 멀티모달 역량 강화
: AI 칩
- GPU Zhenwu, CPU Yitian, 스마트 NIC·인터커넥트까지 자체 데이터센터 칩 포트폴리오 구축
- M890 AI Supernode는 2조 파라미터 이상 모델 추론을 지원하며 이번 분기부터 상업적 규모로 가동
- 차세대 Zhenwu V900은 전작 대비 3배 성능, 단일 클러스터 최대 50만개 칩 연결 지원. 자체 AI 칩 출하량의 큰 폭 증가 전망
: AI 클라우드
- AI 수요가 공급 능력을 크게 상회하는 가운데 데이터센터 공급망 부족이 증설 속도를 제한
- 2032년까지 글로벌 데이터센터 운영 용량 20GW+로 확대하고, 전체 인프라 스택을 공동 최적화해 모델·에이전트의 컴퓨팅 수요를 흡수할 계획
https://www.alizila.com/aliviews-eddie-wu-shares-alibabas-strategic-full-stack-ai-roadmap-at-the-2026-apsara-conference | 20 |
| 10 | 인플레이션이 관세 넘어 패밀리오피스의 최대 우려. 금/미국주식으로 쏠리는 자금(citi)
• 40개국 이상 350개 패밀리오피스는 인플레이션이 무역전쟁/관세 대체하는 가장 큰 우려 사항으로 평가. 인플레이션에 이어서는 금리와 글로벌 금융시스템 안정성
• 조사에 응답한 패밀리오피스의 90% 이상이 올해 플러스 수익 기록. 절반 가까이는 상반기에 주식 추가 매입
• 한편, 담당자는 금이 거의 모든 고객 대화에 등장한다고 밝힘
花旗：通胀超越关税成家族办公室头号隐忧，富豪们涌向黄金与美股
花旗集团调查显示，逾40个国家的350家家族办公室中，通胀已取代贸易战与关税成为最大担忧，利率与全球金融体系稳定性紧随通胀之后。逾90%的受访家办表示今年录得正收益，近半数表示上半年增持了上市股票。同时，花旗财富业务负责人表示，黄金几乎出现在他如今每一场客户对话中。
https://wallstreetcn.com/articles/3782317#from=android | 17 |
| 11 | 코인 시총 3조 달러 회복, 하지만 레버리지 과열 경고 | 20 |
| 12 | 비트코인 레버리지
https://www.hindustantimes.com/world-news/us-news/crypto-market-cap-hits-3-trillion-again-why-rising-bitcoin-leverage-could-trigger-a-sharp-price-swing-101790082109714-amp.html | 22 |
| 13 |  +1Opus 5.5의 벤치마크 스코어와 가격
- 성능은 Astra와 Fable 5를 넘어서며 가격은 Opus 5 대비 20% 저렴 | 21 |
| 14 | 제목 : 테슬라와 스페이스X 밀접해지며 합병 가능성도 높아져 - MS *연합인포맥스*
모간스탠리의 Adam Jonas 애널리스트는 테슬라와 스페이스X의 관계가 더 밀접해지면서 합병 가능성도 높아지고 있다고 분석했다. “일론 머스크 CEO가 소유한 ▲ 테슬라(NAS: TSLA) ▲ 스페이스X(NAS: SPCX)의 기술 및 인프라 협력이 확대되고 있다. 양사는 에너지의 인공지능 전환이라는 목표를 중심으로 기술, 인력, 인프라 등을 공유하고 있다”고 전했다. “스페이스X의 S-1 자료에서는 테슬라가 71차례 언급되었다. 34%는 직접적인 협력을, 41%는 지배구조 및 관계자 거래와 관련된 언급이었다”고 정리했다. “양사는 또한 1,190억 달러 이상의 반도체 설비를 공동건설하고 있으며, 인공지능 플랫폼 Macrohard를 공동개발하고 있다. 양사의 협력 관계가 더 밀접해지면서 합병으로 이어질 가능성이 있다”고 설명했다. “스페이스X는 테슬라로부터 Megapack과 Cybertruck 등을 구매하고 있고, 테슬라는 스페이스X의 컴퓨팅 자원을 사용하고 있다. 테슬라는 Starlink 네트워크도 사용하게 될 전망이다”고 언급했다. 한편 “머스크 CEO도 테슬라와 스페이스X의 긴밀한 관계를 강조하면서, 협력이 더 확대될 것임을 시사했다”고 전했다. | 35 |
| 15 | *사우디, 동서(East-West) 송유관의 가동을 재개했으며, 이르면 화요일 중 홍해 연안 Yanbu항을 통한 원유 수출도 재개할 수 있다고 관련 사안에 정통한 소식통 3명이 밝혀
**소식통 2명은 현재 동서 송유관이 낮은 수준의 유량으로 가동되고 있다고 전해
Saudi Arabia restarts East-West oil pipeline, to resume exports from Yanbu, sources say (9/22, Bloomberg)
https://www.reuters.com/business/energy/saudi-arabia-restarts-east-west-oil-pipeline-resume-exports-yanbu-sources-say-2026-09-22/?utm_source=braze&utm_medium=notifications&utm_campaign=2025_engagement | 38 |
| 16 | [단독] 첫 방문지 대기업 아니었다…한국 온 '월가 전설' 파격 행보
드러켄밀러의 원픽?…원익IPS 찾은 이유
‘미국 경제 막후 실세’로 불리는 스탠리 드러켄밀러 듀케인패밀리오피스 회장이 “한국에서 투자할 더 많은 기업을 찾으려고 한다”고 말했다. 한국 반도체기업의 중요성이 커지자 투자처를 물색하고 나섰다. 드러켄밀러 회장은 22일 경기 성남시 원익빌딩에서 기자와 만나 “지난해부터 한국 기업에 관심을 두기 시작했다”고 말했다. 그는 원익IPS, 두산, 삼성전자 등의 경영진을 만난 것으로 알려졌다.
'AI 병목' 수혜기업 찾은 월가 전설 "韓 투자 늘린다"
첫 방한에 원익그룹부터 방문…반도체 소부장 기업에 관심
스탠리 드러켄밀러 듀케인패밀리오피스 회장은 미국 월가에서 손꼽히는 거물로 통한다. 1992년 영국 파운드화 가치 하락에 대규모로 베팅해 막대한 이익을 거둔 ‘헤지펀드 업계의 전설’이다. 스콧 베선트 미 재무장관과 케빈 워시 미 중앙은행(Fed) 의장이 모두 한때 그의 밑에서 일했다.
◇ AI 병목 기업들 물색
최근 방한한 드러켄밀러 회장이 22일 오전 처음 방문한 곳은 대기업 본사가 아닌 경기 성남에 있는 원익빌딩이었다. 그는 본지 기자와 만나 “지금까지 회사 직원들만 한국을 방문했는데, 직접 찾아온 건 처음”이라며 “한국에서 투자처를 물색하려고 한다”고 말했다. 글로벌 투자 시장에서 한국 기업의 전략적 가치가 그만큼 높아졌다는 의미다.
드러켄밀러 회장은 ‘어떤 기업에 주로 투자할 것이냐’는 질문에 “구체적인 회사명을 거론하기 어렵다는 점을 양해해달라”며 말을 아꼈다. 그는 이날 원익IPS를 시작으로 두산에너빌리티, ㈜두산, 삼성전자 등 기업 경영진과 만난 것으로 알려졌다. 한 기업 고위 관계자는 “그가 다녀간 뒤 듀케인패밀리오피스의 한국 기업 ‘쇼핑’이 시작될 것”이라고 귀띔했다.
그가 원익그룹에서 관심을 둔 곳은 로봇손을 만드는 원익로보틱스가 아닌 원익IPS였다. 원익IPS는 반도체 원판(웨이퍼) 위에 미세한 박막을 쌓아올리는 증착 장비를 주력으로 하는 회사다. 최근에는 원자 단위 알갱이로 초미세 박막을 증착하는 원자층증착(ALD) 장비 고도화에 속도를 내고 있다.
그가 찾은 한국 기업은 AI 밸류체인 핵심 인프라를 책임진다는 공통점이 있다. 특히 수요는 빠르게 늘지만, 공급이 이를 따라가지 못해 성장을 제약하는 이른바 ‘병목’을 해결하는 기업이다. AI 반도체 시장에서 공급 부족이 일어나는 이유는 반도체 칩 부족 문제도 있지만, 칩 제조사의 기술 고도화를 지원하는 첨단 반도체 장비의 리드타임이 길어지고 있기 때문이라는 지적도 있다.
드러켄밀러 회장은 올 2분기 브로드컴, 인텔, 마이크론 같은 전통적인 반도체 기업들의 지분 일부를 매각했다. 그 대신 반도체 웨이퍼를 완성할 때 쓰는 소재와 장비 업체에 투자하며 포트폴리오에 변화를 줬다. 대표적인 장비 기업은 미국 램리서치다. 드러켄밀러 회장은 지난 2분기에 램리서치 주식 4만3600주(6월 말 기준 1890만달러)를 매수했다.
염승환 LS증권 디지털영업본부 이사는 “드러켄밀러는 최근 AI 투자를 완전히 배제하는 게 아닌 병목 구간을 중심으로 선별하는 흐름을 보이고 있다”며 “한국이 AI 병목을 해결하는 과정에서 중심적인 나라인 만큼, 이번 방한도 기존 투자 아이디어를 직접 확인하는 성격일 수 있다”고 말했다.
◇ 에너지 산업도 주목
그가 주목하는 또다른 분야는 에너지다. 듀케인패밀리오피스는 올 1분기 아르헨티나 석유·가스 생산업체 YPF 지분을 1억2700만달러(약 1800억원)어치 이상 확보했다. 멕시코 에너지 기업 비스타에너지에도 새롭게 투자했다. 드러켄밀러 회장이 두산 경영진과의 회동을 계기로 한국 에너지 산업에 대한 추가 투자를 결정할 수 있다는 관측이 나오는 이유다.
두산에너빌리티는 원전 주기기와 가스터빈 등을 주력으로 하고 있다. 차세대 에너지원으로 꼽히는 소형모듈원전(SMR) 분야에서도 두산에너빌리티의 입지는 확고하다. 두산에너빌리티는 뉴스케일파워와 엑스에너지, 테라파워 등 미국 주요 SMR 개발사의 공급사로 선정돼 핵심 기자재 제작을 추진하고 있다. 2028년엔 창원에 세계 최초 SMR 전용 공장도 구축할 예정이다. 드러켄밀러 회장은 두산이 생산하는 AI 반도체용 기판의 핵심 소재인 동박적층판(CCL) 등에도 관심을 가진 것으로 알려졌다.
그는 전날 김용범 전 청와대 정책실장도 만났다. 김 전 실장은 자신의 페이스북을 통해 “적지 않은 나이에 처음 한국을 찾았다는 사실에서도 한국 경제와 기업들의 달라진 위상을 새삼 실감한다”며 “엔화와 미국 국채시장, 미·중 관계 등에 대한 그의 견해도 물었다. 역시 명쾌하고 간명했다”고 전했다.
https://www.hankyung.com/article/2026092217681 | 26 |
| 17 |  받) 메타 '뮤즈' 사실상 무료화, AI 에이전트 플랫폼 독점하겠다는 뜻
저커버그 이거 또 판 엎으려고 시동 거네 ㅋㅋㅋ
메타가 개인 AI 에이전트 '뮤즈(Muse)'를 걍 전 세계인한테 사실상 공짜(0원)로 뿌리겠다고 공식 선언 (앱스토어1위다 ㄷㄷㄷㄷㄷ)
팟캐스트 나와서 혓바닥 턴 거 보니까
오픈AI랑 구글 대가리 깨버릴 생각으로 칼 갈았음
핵심 내용
- 챗GPT 같은 단순 말대꾸 봇 아님:
목표 하나 던져주면 알아서 계속 구르는 '개인 에이전트'임.
밤에 유저 잘 때 지 혼자 기억 정리하고 야간 학습까지 돌림 ㅋㅋㅋ
- 가격 정책이 미쳤음 (주간 1억 토큰 무료):
대다수 인간들이 강력한 슈퍼인텔리전스를 쓰게 만들려면 가격이 '사실상 0원'이어야 한다고 못 박음.
유저한테 월 20달러씩 구독료 뜯을 생각 1도 없음.
- 그럼 메타는 뭐 먹고 사냐?
유저한테 돈 안 뜯고, 에이전트가 대신 비행기표 예약하고 물건 살 때 판매자(가맹점) 쪽에서 찔끔 수수료 떼먹는 모델로 가겠다고 함ㅋㅋㅋ
플랫폼 장악해서 통행세 뜯겠다는 전형적인 빅테크 수법 ㄷㄷ
- 시장 파급력 팩폭:
구글, 오픈AI는 유료 구독 장사로 꿀빨 생각 싱글벙글하고 있었는데,
랩틸리언 형님이 또 라마(Llama) 때처럼 "응~ 공짜야~" 하고 무료 폭격기 띄운 거임.
결국 생태계 유저 머릿수로 다 흡수한 다음 e커머스 거래 수수료로 독점하겠다는 빅픽처임
결론:
구독료 받아먹으려던 AI 스타트업들 빤스런 각 떴고,
저커버그는 또 자선사업가 코스프레하면서 플랫폼 독점각 씨게 잡는 중 ㅋㅋㅋ
Not financial advice
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| 18 | [반.전] Terafab - 반도체 Gigafactory가 온다
안녕하세요 삼성증권 문준호, 박준규, 서지현, 정승호입니다.
AI 투자 자체가 지속될 것인가를 의심하는 목소리는 많이 줄었다고 생각합니다. 투자의 증가 속도를 걱정하는 것이지, 감소를 가정하는 시각은 없는 것 같습니다. 오히려 시장의 관심은 나날이 상향되고 있는 막대한 투자가 어디까지 확장될 수 있을까로 옮겨가고 있습니다. AI 투자는 GPU에서 시작해 HBM과 네트워크, 데이터센터 전력 인프라에 이어 CPU와 NAND까지 확산되고 있습니다.
그런데 이제는 AI를 위해 반도체를 사는 것을 넘어, 아예 반도체를 직접 만들 공장까지 세우겠다는 곳도 나타나고 있습니다. 바로 일론 머스크의 또다른 야심 찬 계획, Terafab입니다.
사실 아직 Terafab에 대해 알려진 것은 많지 않습니다. 정확히 어떤 반도체를 만들 것인지, 얼마나 큰 생산 능력을 갖출 것인지, 어떤 공정을 사용할 것인지도 모두 정해졌다고 보기 어렵습니다. Terafab이 말이 되는 프로젝트인 것인지, 만약 성공하게 될 경우 기존 TSMC와 삼성전자에게 리스크가 되는지 등에 대한 질문에 지금 당장 답을 내리기도 어렵습니다.
하지만 반도체 투자자 입장에서는 오히려 그래서 지금부터 볼 필요가 있다는 생각입니다.
AI 투자는 그동안 주로 반도체 수요를 늘려왔습니다. 엔비디아 GPU가 더 많이 필요했고, HBM이 더 많이 필요했고, GPU 서버들을 연결하기 위한 네트워킹 수요가 늘어 왔습니다. 그런데 Terafab이 현실화된다면 처음으로 대규모 AI 수요가 반도체 공급 능력 자체에 대한 직접적인 투자로 이어지는 사례가 됩니다. AI CAPEX의 범위가 반도체 구매에서 반도체 제조설비까지 넓어지는 셈입니다.
게다가 의외로 간단하면서도, 직관적인 투자 아이디어도 있습니다. 바로 인텔과의 연결 고리입니다. 아직 Terafab 양산 라인이 본격적으로 구축되기도 전인 만큼, 당장 모든 소부장업체를 수혜주라고 부르기는 어렵습니다. 하지만 초기 R&D와 선단공정 개발 과정에서 인텔의 공정이 활용된다는 점은 정해졌습니다. 아무것도 없는 초기 상황에서는 인텔의 공급망을 활용할 가능성이 높다고 생각합니다.
이번 보고서에서는 Terafab의 성공 여부를 섣불리 단정하기보다는 지금까지 공개된 사실들을 하나씩 모아 보았습니다. 투자 규모와 부지에 대한 정보를 통해 캐파를 가늠이라도 해보려 하고, 인텔과의 접점에서 어디를 먼저 바라봐야 할지를 고민했습니다.
어느덧 ChatGPT 모먼트 4년에 접어 들고 있는 시점에서, 이번 보고서가 AI 투자 cycle의 다음 행선지를 고민하시는 데 조금이나마 도움받으시기를 희망합니다.
감사합니다.
보고서 링크: https://bit.ly/4rsnU8T
(2026/9/22 공표자료) | 51 |
| 19 | 알리바바 +4%대
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2032년 알리클라우드 데이터센터 규모 20GW 넘어설 것
• 현재 고객의 AI 수요 매우 강력. AI 인프라 구축 총력. 2032년까지 알리바바 클라우드 글로벌 데이터센터 규모 20GW 이상 목표. 이날 핑터우거는 최강 중국산 AI칩인 전우 V900 발표 & 연산력 전우 M890의 3배로 향상. 핑터우거 AI칩 연간 출하량이 크게 늘어날 것으로 알려짐
• 알리바바, 5-10조개 파라미터 AI 모델 훈련 계획
2032年阿里云数据中心规模将超20GW
9月22日，阿里巴巴CEO吴泳铭在云栖大会表示，当前客户AI需求非常强劲，将全力投入AI基础设施建设，目标到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。当天，平头哥发布最强国产AI芯片真武V900，算力提升至真武M890的3倍。据悉，平头哥AI芯片的年出货量将大幅提升。阿里巴巴计划训练5到10万亿参数AI模型
https://wallstreetcn.com/articles/3782272#from=android | 47 |
| 20 |  오픈AI, Grok Bot 대응 개인 AI 에이전트 개발, Muse 대응도 논의
: 오픈AI가 스페이스X의 Grok Bot과 직접 경쟁하기 위한 기능 개발 중. 이메일·캘린더·업무용 앱 등에 연결해 일상 업무를 백그라운드에서 지속 수행하는 상시 가동형 AI ‘팀원’이 핵심
: Grok Bot은 Gmail, Google Calendar, Notion, Figma 등 외부 앱을 연결해 시장조사·광고 캠페인 등 다단계 업무를 수행. 사용자의 작업 방식을 관찰해 반복 수행할 수도 있으며, PC가 꺼져 있어도 24시간 작동. 월 $30부터 시작하는 SuperGrok에 포함
: 메타의 개인 AI 어시스턴트 Muse에 대응하는 제품도 내부 논의. 신규 기술을 처음부터 개발하기보다 기존 ChatGPT·Codex의 에이전틱 기능을 재구성하고 브랜딩하는 방안 검토
: Muse 역시 이메일 응답, 기업과의 커뮤니케이션, 쇼핑 등 개인 업무 자동화에 초점. 메타는 Messenger 등 자체 앱을 활용해 적극적으로 배포 중
: 오픈AI의 구체적인 출시 시점은 아직 불확실. 차세대 모델 안전·정렬 등 여러 개발 우선순위와 병행해야 하지만, 경쟁사들이 개인 AI 에이전트 시장을 선점하면서 대응 필요성이 커지는 상황
→ 오픈AI: B2B고 B2C고 다 내꺼
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW | 35 |
