Gromit 공부방

251114_Global Memory Market: Key considerations heading into 2026 and picturing bull/bear case scenarios - JPMorgan [Key Takeaways] (1) 사이클 지속 여부: 메모리 업사이클은 Token Economics에 힘입어 강세 지속 전망 ■ ASP +1%에 영업이익 0.17~0.23조 추가 (2) 밸류에이션: 높은 마진 + 긴 업사이클 때문에 피크 P/B[2.6x] 이상 가능 ■ 다만 P/E 체제로의 전환은 다소 이름 (3) HBM 수요 상향: '26~'27년 수요 +15~21% 상향 ■ 2H27년 출시 예정인 Rubin Ultra Pro는 HBM 탑재량이 기존 대비 4배 (4) SKH vs. SEC: 단기 SEC, 중장기 SKH ■ NVIDIA 중심 Tier 1 지위를 유지하며 50% + Wallet Share 지속 - [Contents] (1) 우리는 메모리 공급 제약이 있는 상황에서, AI Inference 기반 Token Economics가 이끄는 더 강하고 더 긴 메모리 업 사이클에 대해 여전히 긍정적 (2) 아시아 반도체에서는 SK하이닉스/삼성전자[메모리], Tokyo Electron[SPE]을 선호. 미국에서는 Micron[메모리]과 KLA[SPE]를 선호 (3) 단기 DARM 가격 모멘텀은 상방 리스크에 더 가까움 (4) D5 현물은 지난 1개월 동안 +177% 급등했고, 스프레드는 263%까지 확대 (5) 이는 우리가 전망한 단기 DRAM 고정가 상승률[4Q25(F) +20%, 1Q26(F) +10%]보다 추가적인 상향 조정 가능성이 있다는 의미 (6) SSD 기반 구매 수요 증가와 공급 차질[QLC 전환 관련 수율 하락, 가동률 회복 이전까지의 리드타임 증가]도 NAND 가격 전망을 더욱 강하게 만들고 있음 (7) 우리는 ASP가 +1% 상승할 때마다, SK하이닉스/삼성전자의 실적 대략 아래와 같은 효과가 발생할 것으로 추정 ■ DRAM OP: +1,700~2,600억 ■ NAND OP: +700~900억 (8) 마진은 역사적 피크 수준으로 복귀중이며, 수요-공급 격차 축소가 향후 핵심 화두 (9) 일단 Legacy DRAM의 경우 OPM 70%에 도달 할 가능성이 4Q25(F)에 점차 커지고 있음 (10) 1Q26(F)에도 추가 상승세가 이어진다면, 메모리 업계는 새로운 마진 국면에 진입할 것 (11) 투자자들의 반응은 매우 혼조를 띌 것으로 보임 (12) 누군가는 강한 업사이클의 증거로 높은 마진을 긍정적으로 볼 것이지만, 반대로 EPS 상향 속도의 둔화 및 마진의 지속 가능성에 의문을 제기하는 시각도 함께 존재할 것으로 예상되기 때문 (13) SK 최태원 회장은 SK AI Summit에서 앞으로 메모리 업체들이 공급 과잉을 유발하지 않으면서 S-D 불균형을 해소하는 것이 최우선 과제라고 언급한 바 있음 (14) 우리는 업사이클의 지속성 그 자체가 마진률 피크 아웃이나 영업이익 규모보다 주가에 더 중요한 요인이라고 판단 (15) 메모리 업체들의 CAPEX는 증가하지만, 여러 관점에서 "Discipline"이 유지되고 있음을 확인하고 있음 (16) SKH+SEC의 '17년 합산 CAPEX 증가율 +50% 대비, '26년은 +20% 수준에 그칠 것으로 예상 (17) 또한 대부분은 선단 공정 미세화와 '27년에 가동 예정인 신규 팹의 건설에 집중될 것으로 판단 ■ SEC: 평택 P4-2·P4-4 → 1znm 기준 ±20만 wpm, 1cnm 기준 12만 wpm ■ SKH: 용인 1단계 → M15X급 팹 6개 규모, 1cnm 기준 36만+ wpm (18) 한편, Token Economics에서는 메모리의 역할이 계속해서 부각되고 있음 (19) LLM의 파라미터 규모가 수십억에서 수조 단위로 계속 확대되면서, 모델을 시스템에 로드하기 위해서는 더 높은 대역폭의 HBM이 필요 (20) AI Inference 과정 자체가 고속 읽기/쓰기 작업과, Pre-fill/Decode 단계에서 더 많은 메모리 사용량을 요구하기 때문 (21) GPU는 매우 비싼 자원이기 때문에, 한 번에 하나의 사용자 쿼리만 처리하도록 할 수 없음 (22) 따라서 효율성 개선[특히 일부 연산을 다른 메모리로 오프로딩]은 필수적이며, 이는 AI가 추론 중심[Inference-centric] 시대에 진입한 현재 더욱 중요해지고 있음 (23) 그 결과, 하드웨어 설계자들은 Test-Time Compute에 더 많은 계산 자원을 배분하고 있으며, HBM 대비 일반 DRAM의 소비 비중이 크게 증가하고 있음 (24) 특히 Vera Rubin 아키텍처는 Grace Blackwell 대비 일반 DRAM 의존도가 2.4~6.0배 높음 (25) 대부분의 CSP 업체들은 다양한 AI Inference & AI Agent를 동시에 운영하며 토큰 가격 모델 기반으로 사업을 운영 (26) 이때 데이터 전송 병목을 해소하는 것[토큰 생성 핵심]이 무엇보다 중요 (27) 메모리 TCO가 2배 이상 증가했음에도, CSP들은 이러한 컴퓨팅 아키텍처에 계속 투자하고 있으며, 이는 서버 메모리 수요가 강할 수 밖에 없는 근본적인 배경으로 작용하고 있는 것 (28) HBM 또한 수요 전망을 상향 (29) 우리는 CoWoS 전망 업데이트 이후, '26년 ~ '27년 HBM 비트 수요 전망을 +15~21% 상향 (30) 향후 2년간 HBM 공급 부족은 더 심화될 것으로 판단하기 때문 (31) Rubin 등 GPU에서의 탑재량 증가와 ASIC 출하량 전망의 큰 폭 상향 조정이 불가피하기 때문 ■ '27년 중반 출시 예정인 Rubin Ultra Pro → HBM 탑재량이 기존 대비 4배 (32) 이에 따라서, HBM3E의 할인 축소 가능성도 존재할 것으로 판단 (33) GPU vs. ASIC: TPU 상향으로 ASIC 믹스 상승 ■ NVIDIA GPU 출하량: '26년 6.3mn → 7.2mn / '27년 6.3mn → 7.3mn ■ ASIC cnfgkfid: '26년 6.0mn → 6.5mn / '27년 6.8mn → 8.7mn (34) TPU 물량이 크게 상향되면서 ASIC 비트 수요 믹스는 25(F): 22% → 26~27(F): 32~33%로 상승 전망 (35) 다만, ASIC 대부분이 HBM4/HBM4E가 아닌 HBM3E를 채택하기 때문에, '28년에는 ASIC 비중이 다시 낮아질 것으로 예상 (36) 한편 삼성전자는 AMD 및 일부 NVIDIA의 HBM4 수요를 기반으로 하여 P4-1/P4-2에서 1cnm HBM 생산능력을 공격적으로 확대 중. 이에 따라 삼성의 시장 점유율은 올해 25%에서 내년 30%로 상승 전망 (37) 그럼에도 불구하고 SK하이닉스는 NVIDIA와의 강한 파트너십을 기반으로 Wallet Share 50% 이상을 유지하며 HBM Tier-1 벤더 지위를 유지할 것 (38) 다음은 최근 P/E vs. P/B Valuation 방법론 (39) 상위 메모리 3사는 현재 2.6x P/B로 역사적 고점 수준에서 거래 중이며, AI 확산과 업사이클 연장 기대가 리스크 프리미엄을 높이고 있음 (40) 높은 마진 + 긴 사이클을 고려하면 피크 이상의 밸류에이션 적용[P/B]은 정당화 가능 (41) 그러나 P/E 중심의 밸류 체계로 전환하려면 공급 계약 장기화, 맞춤형 메모리 확대, 안정적 마진 구조 등 업계 구조 변화가 필요 (42) 아직 주가 기대와 펀더멘털 사이에 간극이 있어, P/E 중심 밸류 논리로 넘어가기엔 이르다는 판단 (43) 마지막은 SEC vs. SKH. 우리는 중장기적으로 SKH를 더 선호 (44) Risk-Off 구간 이후, SKH가 더 강한 주가 탄력성을 보였기 때문. 이는 기술 경쟁력 기반 고마진 제품 확대에 기인 (45) '26년 초까지의 단기 관점에서는 HBM에서의 점유율 확대 기대감 및 양사간 마진 축소 논리를 통해 SEC가 SKH 대비 아웃퍼폼할 가능성이 있음 (46) 그러나 중기적 관점에서는 SK하이닉스가 더 유리. 이는 HBM 분야에서 견고한 기술 리더십을 갖추고 있으며, MR-MUF 기반 16hi 제품이 가장 앞서 있기 때문

‒ 모건스탠리 QDS는 최근 모멘텀 팩터(MSZZMOMO) -14% 급락에도 언와인드가 아직 끝나지 않았으며 고변동성·고베타·무수익주 중심의 추가 Defrothing(거품 해소) 위험이 남아 있다고 경고. ‒ 롱 레그(MSQQUMOL)는 피크 대비 -19%로 과거 평균(-22%)과 유사하며, 통상 25거래일 지속되는 언와인드의 21일차로 “후반부지만 미완”이라는 판단. ‒ 헤지펀드 롱 레버리지 98%·롱북 집중도 87%로 역사적 고점 구간, 모멘텀·하이볼·베타 팩터 간 중첩도가 높아 크라우딩 리스크 극대화됨. ‒ [그림 1] 리테일 투자자 역시 NVDA·TSLA·META 등 상위 10대형주에 집중 매수, 중소형·테마·무수익 종목에는 자금 유입이 거의 끊겨 추가 약세 압력 예상. ‒ [그림 2, 3] 반면 헤지펀드 숏북은 클린 상태로 숏 확장 여력 존재, 특히 10월 숏커버 이후 언와인드 재개 가능성이 크다고 분석. ‒ QDS는 단기적으로 고베타·하이볼 종목 약세 지속, 반면 지수 레벨 혹은 고퀄리티 모멘텀주엔 딥바잉 기회로 대응 권고. ‒ [그림 4] 옵션 시장은 순숏 감마 상태(레버리지 ETF 영향)로 유동성 완충 기능이 약화, SPX 일중 변동성 확대 리스크가 높은 구조라 진단.

‒ S&P 500 기업의 80% 이상이 예상치를 상회하는 실적을 기록, 2021년 2분기 이후 가장 높은 어닝 서프라이즈 비율 관찰. ‒ 전체 3분기 실적은 애널리스트 예상 대비 10% 이상 초과, 2021년 2분기 이후 최대 상승폭. ‒ 보고된 기업 기준 영업이익은 전년 대비 +24%, 영업이익률 13.4%로 기록상 두 번째로 높은 수준으로 마진 개선 두드러짐.

그럼에도 에이비엘이 혈을 뚫어줬으니 수많은 ~~피셜 @@나온다도르 뻠핑장이 연출될 것을 생각하니 벌써부터 어질어질

계약부터 지분투자까지 그냥 결과로 증명하는 기업을 보니 감회가 새롭

이런 것만 보다가

#씨어스테크놀로지 폰지라 의심해서 미안하다..

ROBINHOOD $HOOD 2025년 10월 월간 지표 펀딩 계정(Funded Customers) 2,710만 명, 전월 대비 약 21만 명 증가 전년 대비 +260만 명 예탁 자산(AUC, Assets Under Custody) 약 3,430억 달러, 전월 대비 +3%, 전년 대비 +115% 10월 순예탁금(Net Deposits): 56억 달러 → 연율 +20% 성장 지난 1년 순예탁금 누적: 687억 달러, 전년 대비 +43% --- 거래량(Trading Volumes) 주식(Equities): 3,201억 달러 → 전월 대비 +34%, 전년 대비 +153% 옵션(Options): 2억 6,670만 계약 → 전월 대비 +22%, 전년 대비 +69% 크립토(Crypto): 325억 달러 → 전월 대비 +38%, 전년 대비 +480% --- 기타 핵심 지표 마진 잔고(Margin Balances): 165억 달러 → 전월 대비 +19%, 전년 대비 +166% 캐시 스윕 잔고(Cash Sweep Balances): 342억 달러 → 전월 대비 (–3%), 전년 대비 +34% 증권 대여 수익(Securities Lending Revenue): 6,000만 달러 → 전월 대비 +2%, 전년 대비 +216%

아무것도 바뀐 건 없다 버리 관련 뉴스플로우에 마음만 흔들릴 뿐

GS's Flow of Funds, Turkey Trotting - 최근 시장은 매크로 불확실성과 실적 재평가 과정 속에서 일시적인 회전과 숨 고르기(shuffle)가 나타났지만, 미국 주식 시장으로의 자금 유입 구조는 여전히 건설적. - S&P 500의 breadth은 역사적 평균 대비 여전히 좁지만, 과거 데이터상 breadth 급락 이후 1M 수익률은 중립, 3M에는 +1%, 12M에는 +10% 상승하는 경향이 확인되며 이는 구조적 취약성보다 전략적 로테이션 환경을 시사함. - 최근 풋 수요 증가와 스큐 구조 변화는 대형 기술주 랠리에 대한 단기 차익 실현 성격의 방어적 포지션 구축으로, 시장 전반의 디레버리징이나 레버리지 축소 국면과는 거리가 있음. - 펀드 매니저들의 Gross/Net 레버리지 수준이 여전히 상위 백분위수 구간을 유지하고 있다는 점은, 이는 심리적 조정은 있었지만 포지션 축소는 발생하지 않았음 - 더불어 Risk Appetite 지표는 단기 하락했지만 1년 평균 수준에 위치, 즉 이번 조정은 위험 회피로 전환된 시장이 아니라 ‘속도 조절’에 가까움 - 글로벌 Equity Fund Flow는 +$29bn으로 강한 순유입이 이어졌으며, 특히 미국 및 중국 본토 주식에 대한 내국인 중심 자금 유입이 두드러졌음. - 섹터 측면에서는 기술주 dip 매수세가 시장을 다시 지지했으며, 이는 심리적 조정의 깊이를 제한한 핵심 수급 요인으로 작용. - 한편 S&P Funding Spread가 62bp → 90bp 이상으로 상승했다는 점은 레버리지 사용 증가를 의미하나, 이는 리스크 축소가 아닌 리스크 감내 증가 상황으로 판단. - 계절성 측면에서는 11~12월이 통계적으로 가장 강한 구간이며, 11월 첫 주가 약했을 때 연말까지 S&P 평균 +2.8%, 중앙값 +3.6% 상승한 케이스가 반복적으로 관측됨. - 기업 측면에서 S&P 기업의 약 90%가 현재 자사주 매입 가능 창구(open window) 상태이며, 11월은 연중 두 번째로 자사주 매입 실행이 집중되는 달임. 2025년 자사주 매입 집행 추정치는 $1.06tn, 즉 매일 평균 $6B의 현물 매수 수요가 시장에 상주하게 됨 - 시스테메틱 투자자 역시 자산 배분에서 주식 비중이 52%로 가장 높으며, 최근 성과 학습 효과에 따라 조정 시 매수 강화 패턴이 지속되는 구조적 지지층으로 남아 있음. - 팩터 측면에서는 Momentum 회복 이후 Value로 로테이션이 전개되고 있으며, 이는 단일 주도주의 피로감 완화와 시장 내부 분산 강화라는 긍정적 의미를 가짐. - CTA·시스템 자금은 단기적으로는 소규모 공급 요인이나, 방향성이 확정되지 않은 ‘대기 자금’ 상태이며, 변동성 안정 시 재매수 유입 여지가 크다는 점이 핵심임. - 종합하면, 이번 조정은 구조적 약세 전환이 아니라 속도 조절, 수급 구조는 기업·가계·글로벌 펀드 흐름이 하방을 지지, 연말에는 Santa Rally의 연속성이 통계적으로 뒷받침됨.

[메리츠증권 전기전자/IT부품 양승수] ▶ Nvidia to centralize AI server assembly with select manufacturers, altering ODM shipment model - 공급망 관계자에 따르면, Nvidia는 AI 서버 ODM 출하 모델을 조정해 시스템 조립 공정에 대한 통제를 강화할 예정 - 대만의 위스트론, 콴타, 폭스콘이 차세대 ‘Vera Rubin’ AI 서버 랙의 L10(10단계)까지의 조립을 담당하게 되며, 이후 Nvidia가 제품을 직접 고객에게 배송 시스템 - 이러한 접근 방식은 Nvidia의 AI 서버 생산을 소수의 ODM으로 집중시키는 것으로, AI 서버 제조 시장 진입 장벽을 강화 - 업계 관계자들은 Nvidia가 오랫동안 AI 서버 랙 생산 표준화를 추진해왔다며, 이를 통해 제조 효율을 높이고 납기 속도를 가속화하려는 의도라고 분석 - Nvidia의 AI 서버 랙 조립은 총 11단계(Level L1~L11) 로 구성 - 초기 단계(L1~L6) 는 모듈 조립 단계로, 주로 마더보드(메인보드) 를 생산하는 과정 - 중간 단계(L7~L9) 에서는 CPU, GPU, HDD, 메모리 모듈 등의 주요 부품이 추가 - L10 단계 에서는 시스템 조립과 테스트 진행 - L11 단계 에서 최종 랙 완성이 완료 - 과거에는 Nvidia가 L6까지의 마더보드 생산과 L6~L10의 시스템 조립, 최종 랙 조립(L11)을 서로 다른 벤더들이 나눠서 수행 - 하지만 2026년 하반기부터 Vera Rubin 세대 서버에서는위스트론, 콴타, 폭스콘이 L10까지의 조립을 담당하고, 이후 Nvidia가 고객 납품 및 L11 최종 조립을 직접 관리 - 위스트론과 폭스콘은 Nvidia의 Grace Blackwell(GB) 아키텍처에서 연산 보드 공급 및 조립 경험이 있으며, 콴타 역시 GB 랙 조립 주요 파트너로 알려짐 - 현재 Nvidia는 이들 ODM으로부터 연산 보드를 공급받아 이후 조립 단계로 넘기고 있지만, 새로운 모델에서는 ODM이 L10까지 완성된 제품을 Nvidia에 납품하고, Nvidia가 최종 조립 및 유통을 관리하는 방식으로 전환 - 이러한 조정된 프로세스는 Nvidia AI 서버 랙 간 설계 및 조립의 편차를 줄이고, 최종 단계(L11) 에만 국한함으로써 향후 하이엔드 제품군의 하드웨어 외형이 보다 표준화된 형태로 통일될 전망 - 조립 방식 변화 외에도, 냉각 모듈 공급업체들은 Vera Rubin 프로젝트 하에서 조달 방식이 달라지고 있다고 밝힘 - 과거에는 CSP가 냉각 모듈을 직접 구매했지만, 앞으로는 Nvidia가 조달을 중앙 집중화해 ODM에게 공급하는 체계로 전환 - Nvidia가 냉각 부품까지 직접 관리하여 전체 시스템의 품질과 납기 일정을 일원화하려는 것으로 풀이 https://buly.kr/uV6IgP (Digitimes asia) * 본 내용은 당사의 코멘트 없이 국내외 언론사 뉴스 및 전자공시자료 등을 인용한 것으로 별도의 승인 절차 없이 제공합니다

주식시장은 단기적으로는 인간의 호들갑 사이클을 예측해야 돈을 버는데, AI는 과연 호들갑을 적절하게 측정할 수 있을 것인가. 실제 측정하는 모델은 현재도 있고 계속 개발되고 있음. 인간의 호들갑이 연구 대상이면 금융같은건 1도 몰라도 된다.

전닉 26e OP

펄럭

How an $11 Billion Beauty Company Built a Suburban Empire ‒ Ulta Beauty는 2024년 매출 110억 달러를 기록하며 미국 최대 뷰티 리테일러로 부상했는데, 이는 2019년 대비 약 83% 증가한 수치. 교외 중심 입지 전략과 폭넓은 고객층 확보가 핵심 성장 요인으로 꼽힘. ‒ Sephora처럼 고급 쇼핑몰이 아닌 PetSmart·Marshalls·Walmart 등과 함께 위치한 교외형 쇼핑센터에 입점하여, ‘가까운 곳에서 쉽게 접근 가능한 뷰티 스토어’로 자리 잡음. ‒ 평균 매장 면적은 1만ft²로 Sephora의 두 배 수준이며, 600개 브랜드·3만여 제품을 한 공간에서 판매해 저가형(e.l.f.)부터 고가형(Dior, Dyson)까지 모든 가격대와 세대를 아우르는 ‘하이브리드 리테일 모델’을 구축. ‒ 매장 내 미용실·브로우바·헤어케어 서비스 등 체험형 부대시설을 함께 운영해 고객 체류시간을 늘리고, 서비스 이용 고객의 연간 구매 빈도는 평균 20회에 달함. ‒ CEO 케시아 스틸먼은 Target·Home Depot·Family Dollar에서 근무한 현장형 리테일 전문가로, 2025년 취임 이후 Target과의 shop-in-shop 제휴를 종료하고, 영국 Space NK 인수 및 첫 해외 매장(멕시코·쿠웨이트) 진출을 추진. ‒ 팬데믹 이후 SNS·TikTok을 통한 소비 트렌드 변화로 시장 경쟁이 격화되자, 고가 브랜드 라인 확충 및 C레벨 교체를 단행해 점유율 하락세를 반전시켰으며, 최근 2분기 연속 시장 기대치를 상회하는 실적을 발표. ‒ 4,600만명 규모의 멤버십 고객이 전체 매출의 95%를 차지하며, 데이터 기반 쿠폰·추천 알고리즘을 통해 구매전환율과 고객 충성도를 강화, 업계 최대 규모의 로열티 생태계를 구축. ‒ 인플레이션·관세 등 비용 압박에도 소비자들은 ‘립스틱 효과’(불황기 소액 사치소비) 영향으로 뷰티 소비를 유지했고, Ulta는 이를 기반으로 전 품목 매출을 견조하게 유지. ‒ 2025년 10월에는 Amazon·Walmart식 제3자 입점 플랫폼 ‘Ulta Marketplace’를 론칭, 입점 브랜드가 직접 제품을 판매·배송하는 구조를 도입해 온라인 판매 채널을 고도화함. ‒ 신규 매장은 기존의 절반 규모(5,000ft²)로 축소해 도심보다는 농촌·중소도시 중심으로 확장 중이며, Ulta는 ‘Sephora의 럭셔리’ 대신 ‘Home Depot식 실용·포용 전략’으로 미국 교외 소비층을 장악하는 데 성공. source: Bloomberg #ULTA

#ULTA 미국 소비재는 다 망한 줄 알았는데 전고 라인에 있는 종목이 있었군

Anthropic Commits $50 Billion to Build AI Data Centers in the US ‒ Anthropic은 미국 내 AI 데이터센터 구축에 500억 달러를 투자하겠다고 발표했으며, 텍사스와 뉴욕을 포함한 여러 지역에 자체 데이터센터를 신축할 예정. ‒ 이는 아마존·구글 등 기존 클라우드 파트너를 통한 간접 구축이 아닌 Anthropic의 첫 직접 투자형 인프라 프로젝트로, 2026년부터 단계적으로 가동될 계획. ‒ 영국의 Fluidstack과 협력해 ‘기가와트(GW)’ 단위의 전력공급 인프라를 포함한 시설을 구축하며, 800개의 상시 일자리와 2,400개의 건설 일자리를 창출할 예정. ‒ CEO 다리오 아모데이는 이번 프로젝트가 “과학적 발견과 복잡한 문제 해결을 가속화할 수 있는 AI 개발 기반을 강화하는 계기”라고 밝힘. ‒ 프로젝트는 트럼프 행정부의 ‘미국 AI 기술 리더십 유지’ 정책 기조와 맞물려, 국내 기술 인프라 강화와 일자리 창출을 목표로 함. source: Bloomberg

Nvidia supplier Foxconn signals sustained data centre boom ‒ 폭스콘은 4분기 인공지능(AI) 서버 매출이 전분기 대비 ‘두 자릿수 후반(high double-digit)%’ 증가, 즉 거의 두 배 수준으로 급증할 것이라 전망하며, 데이터센터 수요가 지속되고 있음을 시사. ‒ 회장 류양웨이(Young Liu)는 “AI 서버 출하량이 내년 업계 전반에서 두 배로 증가할 가능성이 있다”며, 이는 “보수적 추정치”라고 언급. ‒ 3분기 폭스콘은 매출 NT$2.1조(약 650억 달러), 순이익 NT$577억(약 19억 달러)로 전년 대비 +17% 증가, 전체 매출의 42%가 클라우드·네트워킹 부문에서 발생(스마트폰 비중 추월). ‒ 폭스콘의 최대 AI 서버 고객은 엔비디아(Nvidia)이며, 이달 말 개최되는 연례 기술 컨퍼런스에서 오픈AI(OpenAI)와의 협력 발표도 예정됨. ‒ 류 회장은 샘 알트만이 언급한 “1GW 컴퓨팅 파워 비전”이 5백억 달러 규모 시장기회에 해당한다고 언급하며, 폭스콘이 이를 지원할 생산능력을 확보 중이라 설명. ‒ 회사의 AI 서버 생산은 중국이 아닌 대만·멕시코·미국 중심으로 재편 중이며, “현지 생산·현지 소비(local for local)” 기조에 맞춰 미국 내 클라우드 고객의 최대 50% 수요를 충족할 만큼의 생산능력을 미국에 구축할 계획. ‒ 폭스콘은 단순 조립에서 벗어나 AI 서버의 핵심 부품 내재화를 확대하며, 수직계열화(Vertical Integration) 전략을 통해 낮은 조립마진을 고부가 부품사업으로 보완하겠다는 방향성을 재확인함. source: FT

‒ 바클레이즈 채권 리서치팀은 오라클의 신용리스크를 이유로 채권 투자의견을 ‘Sell(Underweight)’로 하향하며, AI 인프라 투자 사이클 속 가장 취약한 크레딧(credit)으로 지목. ‒ 동사는 OpenAI와 3,000억 달러 규모의 5년 계약을 체결하고 4.5GW급(후버댐 2.25개 규모) 데이터센터 건설을 추진 중이나, 내부 현금흐름으로는 감당 불가능한 수준의 자금부담이 발생. ‒ 오라클의 부채비율은 자기자본 대비 500%로, 아마존(50%)·MS(30%) 등 다른 하이퍼스케일러 대비 레버리지 수준이 10배 이상 높으며, 신용등급 하락 리스크가 빠르게 부각. ‒ 2025년 하이퍼스케일러들의 부채 발행은 총 1,600억 달러에 달하며, 현금흐름 기반에서 부채 중심의 자금조달 구조로 전환되고 있음. ‒ AI 데이터센터 건설비는 1GW당 500~600억 달러로 일반 데이터센터의 3배 수준이며, 전세계 124GW 신규 수요(총 7조 달러 투자)가 예상됨. ‒ 바클레이즈는 오라클의 CapEx가 2027년 750억 달러(컨센서스 대비 +50%)로 확대될 것으로 보고, 2026년 11월경 현금 고갈 가능성을 제시. ‒ 메타·구글·MS·아마존은 각각 풍부한 유동성 및 FCF로 자금여력이 있지만, 오라클만 현금창출력 대비 CapEx 부담이 압도적으로 높음. ‒ 또한 오라클은 1,000억 달러 이상의 오프밸런스 리스계약을 보유해 실질 부채가 보고치보다 훨씬 높으며, BBB- 수준으로의 강등 위험이 존재. ‒ 이에 바클레이즈는 5년물 CDS 매수 및 2035·2055년 채권 매도를 권고하며, 오라클 채권이 추가적으로 스프레드 확대 압력을 받을 것으로 전망. #ORCL