Narrative Wars

10년 만에 가장 큰 달러 강세 배팅 포지션 - 달러 순매수 포지션ㅣ 56억 달러 증가하여 거의 400억 달러에 도달하였으며, 이는 금리가 예상보다 오랫동안 높은 수준을 유지할 것이라는 전망에 기반 #INDEX

레버리지 ETF 월간 기준 플러스로 전환 - 레버리지 ETF는 구조화된 파생상품을 활용하며, 목표 레버리지 비율을 유지하기 위해 기초자산이 상승하면 매수하고, 하락하면 매도하는 방식으로 리밸런싱 수행. - 이에 따라 월간 리밸런싱 흐름이 플러스로 전환됐다는 것은 기존의 기계적인 매도 압력이 기계적인 매수 압력으로 전환됐음을 의미하며, 단기적으로 시장 수급에 우호적인 요인으로 작용. #INDEX

JP Morgan: FERC의 요구 - 6월 18일 미국 연방에너지규제위원회(FERC)는 미국의 6개 지역 송전 운영기관(RTO)에 AI 데이터센터와 같은 대규모 전력 수요의 계통 연결 절차를 개선하거나 현행 제도를 정당화하라는 명령. - FERC는 이번 조치의 목적이 하이퍼스케일러와 데이터센터 운영자들이 더 빠르게 전력을 확보할 수 있도록 지역별 제도를 개선하는 것이라고 설명. RTO들은 7월 중순까지 기존 및 신규 대규모 전력 수요를 충족할 발전설비 확보 계획을 제출해야 하며, 8월 중순까지 기존 요금체계의 타당성을 설명하거나 새로운 제도를 제시. - FERC가 요구한 핵심 개혁 5가지: 1) 대규모 전력 수요의 계통연결 심사 절차를 간소화, 2) 필요한 송전망 증설 비용을 데이터센터가 부담하도록 하여 전력회사의 부담을 줄임, 3) 데이터센터와 함께 설치되는 발전설비 또는 ESS의 계통연결 심사를 우선 처리, 4) 대규모 전력 수요를 위한 유연한 송전 서비스 신설, 및 5) 발전설비·ESS와 함께 설치되는 데이터센터에는 더욱 유연한 송전요금 체계를 적용 - FERC는 Southwest Power Pool(SPP) 사례를 다른 지역의 모범 모델로 제시. SPP에서는 데이터센터가 자체 발전기나 ESS를 함께 설치하면 90일 이내 계통연결 심사가 가능. 이는 ESS가 피크시간에 저장한 전기를 사용해 최대 전력 사용량을 낮추고 송전망 증설 규모를 줄이며 심사도 단순하게 만들기 때문. 또한 SPP는 송전망 증설이 끝나기 전에 계통에 연결되기를 원하는 데이터센터를 위해 Curtailable Transmission Service (필요 시 전력 공급을 제한하는 조건의 송전 서비스) 도입을 추진. #REPORT

Bank of America: Global Memory Tech 1. CXMT의 iPhone용 DRAM - 애플이 CXMT의 DRAM을 의미 있는 규모로 채택할 것으로는 예상하지 않음. 이유는 세 가지: 1) 미국의 중국 반도체 규제, 2) 애플의 요구 사양을 충족하는 DRAM 품질(10Gbps 속도, 1.1V 저전력, ECC 기능), 3) 주요 한국·미국 메모리 업체들이 보유한 DRAM 특허( 문제 - 애플이 특허가 적게 적용된 제품을 사용할 경우 특허 분쟁 가능성: 물론 CXMT는 보급형 iPhone 18e를 공략할 수는 있음. 그러나 중국에서 저가형 iPhone 판매량이 약한 반면, 고가형 모델의 인기가 더 높다는 점을 감안하면 실제 DRAM 주문 규모는 크지 않을 것으로 봄. - 애플은 한국·미국 DRAM 업체들과 2027년 하반기 계약 가격 협상에서 협상력을 높이기 위해 CXMT DRAM을 일부 활용하려 할 수 있음. 하지만 CXMT로부터의 실제 구매 물량은 여전히 제한적일 것으로 예상. 2. 일본 방문을 통해 확인한 내용 1) 2분기 평균판매가격(ASP)이 예상보다 크게 상승할 것(특히 NAND). 2) 3분기와 4분기 ASP도 2분기 대비 계속 상승할 것. 3) LTA가 확대되고 있지만, 여전히 물량 중심 계약 형태가 될 것. 4) 설비투자와 생산량을 매우 절제된 수준으로 유지할 것(특히 일본 NAND 업체 중심). #REPORT

아시아 증시 단기 상승 전환

월가 트레이더들은 시장은 어떤 충격도 흡수할 수 있다는 것에 지속적인 상승 배팅 - 이들의 핵심 투자 논리 "회복탄력성(Resilience)": 현재 시장이 밸류에이션 부담, 지속되는 고금리 환경 및 AI 붐이 가져오는 구조적 변화를 충분히 견뎌낼 수 있으며 경제는 계속 확장될 것으로 예상. - [그림 1] 필자가 뽑은 그래프에 의하면, 2007년 이후 Nadsaq 100 상승 콜옵션 배팅 수요가 S&P 500 대비 가장 높은 수준. 이는 투자자들 자금이 AI 및 성장주로 다시 로테이션을 시사. #INDEX

Morgan Stanley: 메모리는 더 이상 '무조건 사는' 업종이 아닌가? 메모리 업종 전체를 동일하게 보는 시대는 지나가고 있으며, 앞으로는 종목과 제품군을 선별해야 한다는 것 - AI가 메모리 시장을 이끄는 구조는 변하지 않았음: AI용 NAND 수요는 '25년 205EB에서 '26년 400EB, '27년 609EB까지 증가할 것으로 예상되며 AI가 전체 NAND 수요에서 차지하는 비중도 18%에서 41%까지 확대될 전망. 이에 따라 글로벌 NAND 시장은 '25년 2% 공급 과잉에서 '26년 15% 공급 부족, '27년에도 9% 공급 부족을 기록할 것으로 예상. 즉, 공급 부족 자체는 당분간 지속될 가능성. - 그러나 공급 부족이 곧 모든 메모리 업체의 실적 개선으로 이어지는 것은 아님. 수요가 AI와 소비자 시장으로 뚜렷하게 양극화. AI 서버와 엔터프라이즈 SSD는 LTA를 기반으로 견조한 수요를 유지하고 있지만 스마트폰과 PC 등 소비자 시장은 가격 저항이 나타나고 있음. 실제로 '26년 2분기 가격 인상 이후 주문 감소가 시작됐으며, 유통업체와 모듈업체의 재고도 빠르게 증가. - 가격 흐름 역시 차별화: '26년 3분기 기업용 TLC SSD 가격은 전분기 대비 약 30% 상승했지만 소비자용 NAND는 거의 오르지 않았음. 서버 DRAM은 약 20% 상승했고, DDR3와 DDR4는 공급 축소와 AI 수요 증가가 겹치며 30~40% 급등. 또한 장기공급계약이 확대되면서 메모리 가격은 과거보다 안정적인 구조로 바뀌고 있음. 가격 하단은 공급업체의 수익성을 보호하고, 가격 상단은 급격한 가격 상승을 제한하는 구조가 자리 잡고 있음. - 이러한 환경에서 DRAM을 NAND보다 선호: DRAM은 장기공급계약 비중이 높고, 고객들의 공급 확보 의지가 강하며, AI 서버 수요 덕분에 향후 수요 예측이 훨씬 명확. 또한 EUV 공정이라는 생산 제약이 존재해 공급 확대가 쉽지 않고, HBM4E 생산이 확대될 경우 일반 DRAM 생산 능력이 추가로 줄어들 가능성도 있음. 이는 일반 DRAM 가격에도 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 의미. 반면 NAND에서는 IDM을 모듈업체보다 선호. 과거 모듈업체들은 업황 바닥에서 저가 NAND를 매입한 뒤 가격 상승기에 판매하며 높은 수익을 냈지만, 현재는 저가 재고가 대부분 소진. - 향후 메모리 업종의 세 가지 핵심 리스크: 1) AI 투자(Capex) 둔화. 2) 스마트폰과 PC 업체들의 가격 저항. 3) '28년 공급 확대 여부. #INDEX

말려도 분노하는 Palantir CEO 알렉스 카프: OpenAI와 Anthropic는 기업의 Alpha를 가져가고 있다 (부분발췌) "미국 기업들이 프런티어 AI 연구소에 대해 불만이 있다고 말하는 것은 너무 약한 표현입니다. 기업들은 신뢰를 잃었습니다. 미국 기업들의 생각은 이렇습니다. '나는 토큰에 돈만 쓰고 있다. 아무 가치도 얻지 못한다. 그런데 저들은 내 IP만 가져간다.' 왜 그들이 내 데이터에 접근해야 합니까? 왜 그들이 내 사업의 핵심 경쟁력(Alpha)을 가져가야 합니까? 왜 내가 모델의 가중치를 통제하지 못해야 합니까? 고객들은 데이터, 모델, 컴퓨팅, 그리고 자신들의 Alpha를 스스로 소유하고 통제하기를 원합니다. 그것이 다른 누군가에게 넘어가는 것을 원하지 않습니다. 그들은 토큰을 파는 척하면서 실제로는 기업의 Alpha를 제3자에게 이전시키는 구조에는 관심이 없습니다. 이제는 다 들통났습니다. 더 이상 이런 방식은 통하지 않습니다. 신뢰를 회복하려면 기업들은 아주 기본적인 질문에 답을 들어야 합니다. 데이터는 누가 소유하는가? 어디에 저장되는가? 프롬프트는 안전한가? 내 데이터가 당신에게 넘어가는가? 만약 내가 당신에게 내일 10억 달러를 벌어다 줄 수 있다면, 나는 '10억 달러를 벌어다 줄 테니 30%를 달라'고 할 것입니다. 그렇다면 왜 토큰으로 과금하는 겁니까? 제가 상대하는 미국의 모든 기업은 분노하고 있습니다. 그들은 이렇게 말합니다. '나는 아무 가치도 만들어내지 않는 토큰에 돈을 내고 있다.' '저 사람들은 내 사업의 가중치와 핵심 경쟁력(Alpha)을 훔쳐가고 있다.' '계속 이렇게 내 데이터와 업무 노하우를 AI에 제공한다면, 결국 내 회사의 Alpha가 저들의 모델로 이전되고, 나는 결국 내 사업도, 내 일자리도 잃게 될 것이다.' 그들은 부자를 돕는 것이 아니라 모두를 처벌하는 부유세를 만들고 있습니다. 이 모델들은 완전히 무책임할 정도로 과장되게 팔렸습니다. 투자자들이 정말 제 말이 맞는지 알고 싶다면, 공개석상이 아니라 비공개로 CEO 두세 명에게 전화해 보십시오. '알렉스 카프가 TV에서 기업들이 분노하고 있다고 하는데 사실입니까?'라고 물어보십시오. 그러면 그들은 저보다 두 배는 더 화가 나 있을 것입니다."

UBS: Energy Transition에서 BESS - 변곡점에 진입 - 배터리 기술은 'Triple Parity' 시대에 진입하며 전기차 전환을 가속. 최신 배터리 셀은 전례 없는 수준의 원가 절감을 달성. 예를 들어 주요 업체의 LFP 배터리 셀 가격은 약 55달러/kWh로, '20년 동일한 수준의 배터리 대비 약 절반 수준까지 하락. 이러한 비용 절감은 특히 중국 완성차를 중심으로 전기차 보급을 더욱 가속화할 것으로 전망. - 배터리 가격 하락과 투자 수익성 개선은 글로벌 BESS 시장의 변곡점을 만들고 있음. AI 데이터센터의 전력 수요 급증과 미국의 ESS 투자세액공제(ITC)와 같은 정책 지원이 글로벌 BESS 보급을 본격적으로 확대시키고 있다고 분석. 이에 따라 재생에너지 + ESS 조합이 안정적이고 필요한 시점에 공급 가능한 청정전력의 기본 솔루션으로 자리 잡고 있음. UBS는 '30년까지 약 1.6TWh 규모의 BESS가 설치될 것으로 전망하며, 이는 현재 대비 약 6배 증가한 수준. - 또한 BESS가 가장 높은 투자 효율을 제공하는 전력 인프라라고 평가: 배터리 저장장치는 약 16억 달러 투자로 약 1GW의 유효 전력 공급 능력을 확보할 수 있는 반면, 신규 가스발전소를 건설해 동일한 1GW를 확보하는 데에는 약 25억 달러가 필요. 이는 ESS가 전력 사용이 적은 시간대의 전력을 저장해 피크 시간에 공급함으로써 발전설비를 효율적으로 활용할 수 있기 때문. 물론 이러한 방식은 활용 가능한 기존 발전설비가 존재해야 한다는 한계가 있지만, ESS가 전력망 효율을 높이는 동시에 신규 발전소나 송전망보다 훨씬 빠르게 구축할 수 있는 자원이라는 점을 보여줌. #REPORT

JP Morgan 및 Morgan Stanley: 양자컴퓨팅 Overview - 양자컴퓨팅은 중첩, 얽힘 및 간섭이라는 양자역학적 특성을 활용해 기존 컴퓨터가 처리할 수 없는 방식으로 정보를 처리. 기존 컴퓨터 비트는 0 또는 1 중 하나의 상태만 가질 수 있지만, 큐비트는 0과 1을 동시에 포함하는 중첩 상태를 가질 수 있어 n개의 큐비트가 동시에 2ⁿ개의 상태를 표현 가능. - 얽힘은 여러 큐비트를 하나의 시스템처럼 연결해 연산이 전체 시스템에 동시에 적용되도록 만들고, 간섭은 올바른 계산 결과는 증폭하고 잘못된 결과는 상쇄. 이러한 특성 덕분에 양자컴퓨터는 분자 및 신소재 시뮬레이션, 대규모 최적화 문제 및 암호학과 같은 특정 분야에서 기존 컴퓨터 대비 지수적 또는 매우 큰 다항식 수준의 속도 향상을 제공할 것으로 기대. 다만 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터를 대체하는 기술이라기보다, 특정 고부가가치 작업을 처리하는 전문 가속기로 이해하는 것이 적절. - 현재 양자컴퓨터는 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시대: 알고리즘 개발, PoC, Quantum Advantage를 구현할 정도의 성능은 확보했지만, 아직 대부분의 상업적으로 중요한 문제를 해결하기에는 부족. 가장 큰 제약은 Error. Physical Qubit는 매우 불안정하고 노이즈에 취약하기 때문에 실질적인 계산을 위해서는 Quantum Error Correction 기술이 필요. 이는 여러 개의 물리 큐비트를 하나의 안정적인 Logical Qubit로 묶는 기술. - 현재 업계 전체가 구현한 논리 큐비트는 100개 미만에 불과하지만, 신약 개발이나 정밀 분자 시뮬레이션과 같은 상업적으로 의미 있는 응용은 일반적으로 수백~수천 개의 논리 큐비트를 필요. 따라서 산업은 초기 Fault-Tolerant 시스템 > Utility Scale > 대규모 Fault-Tolerant 시스템으로 단계적으로 발전할 것으로 예상되며, 각 세대의 하드웨어가 출시될 때마다 상업적 가치도 순차적으로 확대될 전망. - 컨설팅 기관들에 따르면, '40년까지 양자컴퓨팅이 약 8,500억 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 전망. 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스 기업들은 최종 사용자 가치의 약 절반 정도를 수익으로 가져갈 것으로 예상. 반면 현재 글로벌 양자컴퓨팅 시장 매출은 수십억 달러 초반 수준에 불과해, 대부분의 시장 기회는 2030년 이후에 집중. - 과거 컴퓨팅 혁신이 기업 수요를 중심으로 성장했다면, 양자컴퓨팅은 국가안보와 산업 경쟁력 확보를 위한 정부 투자가 산업 성장을 이끌고 있음. 현재 전 세계 정부의 공식 투자 계획은 500억 달러 이상이며, China, Japan, United States가 대표적인 투자 국가. 또한 National Institute of Standards and Technology의 양자내성 암호 표준 제정, 국방 전략, 직접적인 연구개발 지원 프로그램 등 정책 지원도 빠르게 확대. 다만 이러한 지원은 업계 전체에 고르게 분배되는 것이 아니라, 기술력이 검증된 소수 기업에 집중되는 추세. - 기업들의 참여도 빠르게 확대: '24년 기준 산업계에서 진행 중인 양자컴퓨팅 PoC 프로젝트는 100건을 넘어섰으며, 이는 '20년 대비 약 3배 증가한 수준. 적용 분야도 항공우주, 자동차, 헬스케어, 금융, 신소재, 물류, 에너지 등으로 빠르게 확대되고 있으며, 점점 더 많은 글로벌 대기업들이 자체 양자컴퓨팅 연구 조직을 구축. 다만 현재 대부분의 지출은 생산 IT 예산이 아니라 R&D 및 혁신 예산에서 집행되는 탐색적 투자 단계. 실질적인 대규모 기업 매출은 양자 하드웨어가 Utility 단계에 도달해야 가능할 것으로 보임. #REPORT

일부 헤지펀드는 극단적인 케이스로 달러당 200엔까지 엔화가 하락하는 것이 중기적 위험 시나리오 - [그림 1] 헤지펀드들은 엔화 약세에 베팅하는 포지션을 크게 늘리고 있음. 또한 외환 옵션 시장의 트레이더들도 엔화가 급격히 약세를 보일 위험이 커지고 있다고 판단: 1년 내 달러당 180엔 도달 확률 약 15% (200엔 1% 미만) - 다만 연준의 매파적 태도, 미국채 금리 큰 폭 상승, 유가 상승 및 지정학적 긴장 등이 더욱 악화될 경우가 있어야 도달할 수 있는 시나리오. 이 중 가장 최악의 요인은 정부 개입 자체의 한계를 의심하게 되는 현상. 즉 정리하면: 1) 일본과 주요국 간의 큰 금리 격차와 일본 정부의 재정 건전성에 대한 우려 심화로 인한 현상. 2) 일본은 원유의 95% 이상을 주동에서 수입하여 이란 전쟁 이후 엔화 약세 심화. 3) 이미 큰 규모의 외환 시장 개입 실시 후 효과 미미: 4월 28일 ~5월 27일 11조 7,300억 엔이라는 사상 최대 규모의 외환 시장 개입 실시. #INDEX

이 시점 진입한 메모리 숏포지션을 잡은 각 트레이더들의 정보는 특정할 수 없으나 유효했던 전략.

JP Morgan: IPPs/Nuclear 1. 발전원 구성도 변화 - 현재는 기존 원전, 원전 재가동, 출력 증강, 운영허가 연장이 가장 경제적인 선택으로 평가. 다만 신규 원전은 건설 가능한 프로젝트가 제한적이고 재생에너지는 간헐성 문제가 있는 만큼, 장기적으로는 신규 천연가스 복합화력이 증가하는 전력 수요를 충족하는 핵심 발전원이 될 것으로 전망. - 또한 연간 약 50~100시간 발생하는 피크 전력 수요는 ESS와 Peaker 발전소가 가장 경제적으로 대응할 수 있으며, 장기적인 에너지 수요는 신규 복합화력 발전소가 담당하게 될 것으로 예상. 한편 차세대 원전은 장기적으로 유망한 기술로 평가받고 있지만, 실제 대규모 도입을 위해서는 경제성 입증이 선행되어야 한다는 의견이 공통적으로 제시. - 마지막으로 한 원전 기업은 2030년대 초 원자로 상용 배치를 목표로 개발을 진행 중이며, 병목 요인을 미리 파악하고 핵심 부품을 선제적으로 확보하는 전략을 추진. 또한 진행 중인 프로젝트는 '27년 1분기 건설 허가를 받을 것으로 예상되며, 이를 계기로 최종 투자 결정과 함께 실제 건설이 시작될 것으로 전망. 2. 최근 미국 규제기관과 전력망 운영기관의 정책 변화가 더해지면서 그동안 거래 성사를 가로막던 규제 불확실성이 크게 완화 - 최근 규제 조치는 기존 시장의 비관론을 상당 부분 반박하는 내용으로 받아들여졌으며, 대규모 전력 수요 고객이 차별받을 것이라는 우려도 사실상 해소되는 분위기. 또한 하이퍼스케일러들이 전력망에 직접 연결되는 방식을 가장 선호한다는 점도 확인. 이는 신뢰성과 비용 측면에서 가장 유리하기 때문이며, 현재 가장 큰 병목은 여전히 계통연계 대기열이라는 점이 지적. - 전력망 운영기관의 새로운 정책 역시 긍정적으로 해석: 대규모 전력 수요 등록 제도를 각 주정부가 관리하게 되면서, 각 주가 지역 내 경제활동을 스스로 저해할 가능성은 낮다고 판단. 이에 따라 대규모 데이터센터가 송전망 이용 과정에서 차별받을 것이라는 시장의 우려는 상당 부분 해소됐다는 평가. - 규제 환경이 개선되면서 계약 체결도 더욱 활발해지고 있음. 대부분의 기업들은 전력망 앞단과 데이터센터 직접 공급을 병행하는 전략을 추진하고 있으며, 이미 발표된 BTM 프로젝트는 2027~2028년 수요를 대부분 확보한 상태. 신규 프로젝트는 점차 2029년 이후의 대규모 데이터센터 전력 수요를 겨냥. #REPORT

연방기금 시장 트레이더들은 Fed가 이르면 7월부터 금리 인상을 시작할 수 있다는 베팅을 확대 중 - [그림 1] 8월 만기 연방기금 선물의 미결제약정은 약 45만 4천 계약에서 거의 59만 계약으로 증가. 새롭게 늘어난 포지션은 전반적으로 숏 포지션 (그러나 금리 스왑시장은 약 36% 정도) - 한편 수익률곡선의 flattening은 투자자들의 관심이 노동 시장보다 인플레이션으로 이동했음을 반영. #INDEX

오픈AI, 추론 비용 절반 줄이는 새로운 기법 발견 오픈AI 엔지니어들은 6월 초 추론 비용을 절반 이상 줄일 수 있는 기법을 발견. 챗GPT에 이 기법을 적용했을 때 특정 연산 시점에 필요한 엔비디아 GPU 수가 몇백대 수준으로 줄어들었다고 함 이 기법이 정확히 무엇인지 알려지지 않았으나 구글 터보퀀트 등 기존 효율화 기법에 쓰인 ‘양자화(Quantization)’와 연산 정보를 기억하는 ‘KV 캐싱’, 쿼리를 묶어서 보내는 ‘배칭(Batching)’, 그리고 일부 쿼리를 저전력 모델에 라우팅하는 기술 다수가 포함됐을 것으로 추정됨 경쟁사 앤스로픽이 최근 모델 사용료를 더 높게 책정하는 것에 대해 일부 비판을 받고 있는 상황에서 오픈AI가 이 기법으로 비용 효율적인 모델 제공업체로 명성을 공고히하는 데 도움이 될 수 있음 오픈AI는 이렇게 추론 비용을 절감하게 되면 절감분만큼 어떻게 재투자를 할 것인지에 대해 질문이 던져짐. 챗GPT 사용자가 동일 요금제에서 사용할 수 있는 쿼리 수가 늘거나, API로 호출하는 모델 비용 자체를 낮추거나 해서 고객의 투자 회수를 이끌어내는 것이 방법 중 하나 오픈AI는 1Q26 기준 GPM이 39% 수준. YoY 6%p 개선에도 불구하고 목표치인 52%에는 크게 못 미치고 있음. 이번에 발견한 최적화 기법으로 이 수준을 얼마나 빨리 달성할 수 있는지 귀추가 주목됨 The Information

The Information: OpenAI 엔지니어들이 모델 추론 비용을 50% 이상 절감하는 새로운 최적화 기술을 개발했으며, 그 결과 필요한 NVIDIA GPU 수도 줄어들었다. OpenAI는 이렇게 절감한 비용을 활용해 API 이용 요금을 인하하거나, 사용자들의 쿼리 한도를 늘리는 방안을 검토하고 있다.

JP Morgan: "로봇 산업" 공장 자동화에서 휴머노이드 시대의 최전선으로 - 로봇 및 공장자동화 산업은 새로운 변곡점에 진입: 中 휴머노이드와 산업용 로봇 기술 발전이 글로벌 경쟁 구도와 투자 심리를 빠르게 변화시키고 있음. 예상보다 빠른 출하량 증가와 상용화에 따라 커버리지 기업들의 출하량 전망. - 정부 정책 지원, 공급망 통합 및 자본 투자 확대 등 구조적인 성장 요인이 산업 전반을 뒷받침하고 있으며, 선도 기업들은 수익성 개선과 시장점유율 확대를 통해 경쟁 우위를 더욱 강화. 물리 AI의 "ChatGPT 모멘트"는 아직 2~3년 정도 남아 있는 것으로 판단되지만, 이동성, 조작성 및 실환경 내구성 등 물리적 하드웨어는 이미 세대적 도약을 이뤘으며 중국 OEM들이 글로벌 시장을 주도. 시장은 실행력과 생산능력, 수익성을 갖춘 기업에 높은 가치를 부여 - 휴머노이드 로봇: '30년 글로벌 출하량은 약 175만 대, 출하량 CAGR은 약 150%를 전망. 중국은 글로벌 출하량의 약 50%를 차지할 것으로 예상되며, 2025년에는 80% 이상을 차지할 것으로 전망. 산업용 로봇 측면에서는 중국 출하량이 2026년 +20% YoY, 이후 2027년 +15%, 2028년 +12% 성장을 전망. 이는 현장 조사와 신규 응용처 확대, 고빈도 데이터를 반영한 결과로 산업의 장기 업사이클 진입을 시사. - IPO와 정책 지원: Unitree IPO는 로봇 산업의 밸류에이션 기준을 재설정하고 자금 흐름의 변화를 촉발할 가능성. 또한 중국의 2조 위안 규모 데이터센터 투자와 실제 환경 기반 학습 프로그램은 휴머노이드의 대량 보급과 생태계 구축을 가속화할 전망. 향후 12~24개월은 플랫폼 기업들의 성장을 결정짓는 핵심 시기가 될 것으로 예상. #REPORT

Morgan Stanley: 과거 메모리 슈퍼사이클 당시 나타났던 수요 급증과 유사한 흐름으로 평가. - 주요 하이퍼스케일러들의 총 데이터센터 CapEx는 2026년 8,926억 달러에 이를 것으로 전망. 이는 '26년 전년 대비 +87% 증가('25년 62%). 데이터센터 CapEx가 매출에서 차지하는 비중은 '25년 18.6%>'26년 30.0%>'27년 35.7%까지 상승 예상. 주요 경영진들은 현재 데이터센터 증설이 컴퓨팅 성능 부족과 전력 공급 제약으로 인해 심각한 제한을 받고 있다고 언급. - 서버: 클라우드 기업들의 설비투자 강도는 역사적으로 매우 높은 수준을 유지할 것으로 예상되며, 매출의 약 30%를 설비투자에 지출하는 추세가 지속될 전망. - 소비자 전자기기: '26년 개인용 기기 시장은 보수적인 전망이 우세. 수요 선반영, 원가 상승, 메모리 가격 급등 등의 영향으로 PC와 스마트폰 출하량은 각각 전년 대비 13% 감소할 것으로 예상. 특히 안드로이드 스마트폰 업체들의 타격이 상대적으로 클 것으로 전망. - HBM: 폭발적인 성장세. '25년 출하량은 엑사바이트 기준 약 100% 증가할 것으로 전망. HBM은 초고속 적층 DRAM 구조를 기반으로 일반 DRAM보다 훨씬 낮은 지연시간을 제공하며, GB당 약 16달러의 가격으로 일반 DRAM(GB당 약 0.40달러) 대비 약 40배의 가격 프리미엄을 형성. - 일반 DRAM: 여전히 메모리 시장에서 가장 큰 시장 규모를 유지하고 있으며, '25년 시장 규모는 약 1,200억 달러로 전망. NAND Flash(약 680~700억 달러). 글로벌 DRAM 및 NAND Flash 매출은 2026년을 향해 급격한 증가세를 보일 것으로 전망 - Nearline HDD: Nearline HDD는 지연시간이 밀리초 단위로 가장 느리지만, GB당 0.015~0.016달러로 가장 저렴한 저장매체. '25년 약 1,644EB가 출하될 것으로 예상돼 모든 저장매체 가운데 가장 큰 출하량을 기록할 전망. #REPORT

Goldman Sachs: 헤지펀드 10여 년 만에 가장 빠른 속도로 글로벌 IT 기업들 매도 - 지난주 글로벌 TMT 주식은 헤지펀드들로부터 가장 큰 순매도를 기록했으며, 두 섹터를 합친 비중은 10년 이상 만에 최고 수준. IT 섹터의 순매도는 롱 포지션 청산과 숏 포지션 확대가 동시에 이루어진 것(비율 2.0:1)이 주된 원인 #INDEX

JP Morgan: 미국은 '30년 무렵까지 첨단 공정 반도체 생산에서 약 30~35%의 자급률을 달성할 가능성 - 자체 AI 칩(ASIC)을 개발하는 하이퍼스케일러들은 범용 GPU를 사용하는 시스템 대비 총소유비용을 30~40% 절감. 구체적으로, 아마존은 Amazon의 AWS Trainium3 UltraServers가 FP8 연산 기준으로 NVIDIA의 GB300 NVL72 시스템보다 총소유비용(TCO)이 30% 낮다고 주장. - 이러한 커스텀 AI 칩 확산의 영향으로, AI 가속기 시장에서 NVIDIA의 압도적인 매출 점유율은 점진적으로 하락. 2023년 약 85%였던 점유율은 2026년에는 약 75%까지 낮아질 것으로 추정. AI가 처리하는 일일 토큰 수는 '30년까지 하루 약 10 Quadrillion 개 수준으로 급증할 전망. - Anthropic은 향후 10년간 자사의 Claude 모델을 AWS Trainium에서 구동하기로 약속. 이는 지금까지 커스텀 ASIC에 대한 가장 강력한 외부(제3자) 검증 사례로 평가. - '26년 6월 기준, Anthropic은 약 10.8GW 규모의 AI 컴퓨팅 용량을 확보하기로 약속했으며, 이 용량은 AWS Trainium과 Google/Broadcom의 커스텀 ASIC을 중심으로 구축되고 있음. 이는 아마존과 구글의 장기 매출 수주 잔고에 수십억 달러 규모의 매출을 추가하는 효과. #REPORT