꿈을 담는 단지

Memory Forecast DRAM ASP 26.1Q : 65% 26.2Q : 30% 26.3Q : 25% 26.4Q : 9% 27.1Q : 3% 27.2Q : 0% 27.3Q : -1% 27.4Q : -2%

투자의견 '매수' 제시의 5가지 이유; 목표주가 3,000,000원 당사는 SK하이닉스(국내주)에 대해 투자의견 '매수(Buy)' 및 목표주가 300만원으로 분석을 재개합니다. 당사는 5가지 이유를 강조합니다: (1) 미국 빅테크의 장기적이고 강력한 반도체 주문; (2) 2027~28년의 안정적인 ASP(하드랜딩 없음); (3) 슈퍼사이클 수준의 영업이익(2026년 3분기부터 연간 300조원+ 수준의 run-rate); (4) 고성능 메모리(HBM, LPDDR5, eSSD) 시장에서의 독점적인 주도권; (5) 낮은 P/E 멀티플(2027~28년 예상 EPS 기준 단 4배). 2027~28년 예상 P/E 8배를 적용한 당사의 신규 목표주가 300만원은 이전 고점 사이클(2017~18년 클라우드 붐 당시 4~5배)과 장기 역사적 평균(10배대 초반)의 중간 지점을 기반으로 합니다. 이는 글로벌 DRAM 피어 기업들의 적정 멀티플인 9~11배를 살짝 밑도는 수준입니다. 또한 당사는 ADR에 대해서도 목표주가 US$250로 분석을 개시하며, 이는 상장 이후 관찰된 프리미엄과 마이크론의 2027~28년 예상 P/E가 하이닉스 국내주 멀티플 대비 가지는 프리미엄을 모두 반영하여 국내주 대비 20% 프리미엄을 적용한 것입니다. 삼성전자, 중국, 미국 빅테크로부터의 영향은 제한적 당사는 3가지 리스크 요인으로부터의 영향이 제한적일 것으로 가정합니다: 1) 삼성전자의 설비투자(capex) 증가(HBM 시장 점유율은 여전히 30~40%일 가능성 높음); 2) 중국 메모리 반도체 제조사들의 생산능력 증설(실제 공급량은 여전히 2028년 예상 글로벌 TAM의 10% 미만); 3) 미국 빅테크의 부채 조달(AI 데이터센터 capex 삭감을 예상하기에는 시기상조). Valuation: local shares vs ADR 당사는 2027~28년 예상 EPS에 8배의 P/E를 적용합니다. 이는 이전 고점 사이클(2017~18년 클라우드 붐 당시 4~5배)과 장기 역사적 평균(10배대 초반)의 중간 지점에 가깝습니다. 다만, 이는 이전 목표 멀티플이었던 9배(6월 종목 커버리지 제한 이전) 대비 약 10% 낮은 수준임을 인정합니다. 최근 2배 레버리지 ETF 출시와 함께 확대된 주가 변동성은 새로운 할인 요인이 될 것입니다. 당사는 하이닉스의 급격한 순현금 증가(2026년 3분기 기준 100조원+) 및 주주환원의 대폭 확대(FCF의 50% 활용)가 적정 P/E를 이전 고점 사이클 수준 이상으로 끌어올릴 것으로 판단합니다. 다운턴 우려에 대해 당사는 장기 실적 전망을 비관적으로 보지 않으며, 장기공급계약(LTA)하에서 높은 수익성 프로필이 유지될 것으로 예상됨에 따라 2028년 EPS 감소폭을 단 1%로 가정합니다 (DRAM 영업이익률은 80.0%+/- 수준 및 안정적인 ASP를 지속하고, NAND 영업이익률은 기업용 솔루션 수요에 힘입어 DRAM 대비 많은 공급업체 수와 높은 가격 탄력성에도 불구하고 50% 이상을 유지할 전망). 국내주 대비 ADR 프리미엄의 경우, 2026년 7월 10일 상장 이후 관찰된 수준을 반영하여 IPO 이후 거래 평균인 약 20%를 적용합니다. 이는 마이크론이 미국 상장 주식으로서 보여주는 20%+ 높은 P/E 멀티플(하이닉스 국내주 또는 아시아 메모리 피어 기업 대비)과도 부합합니다. 당사는 시장 지배력, 실적의 질, 순현금 상태 또는 주주환원 정책 측면에서 하이닉스가 마이크론에 뒤처진다고 보지 않습니다

AIDC 내용 중 SKT 부지와 테넌트가 중요 1) 인허가받을 수 있는 부지 확보가 중요 -> 인허가받았다는 건 전력도 확보했다는 것 2) 테넌트가 있다는 건 PF가 가능하다는 것 SKT 1) 1GW가 까지는 울산에서 해결 가능 2) 아마존 100MW는 이미 테넌트 확보 (칩도 아마존이 다 구해오는 구조) 3) 울산 AI 데이터센터의 전력 조달 구조는 인근 LNG 열병합발전소에서 직접 공급받는 방식 울산 북신항에 SK가스가 보유한 LNG 터미널과 LPG 저장시설이 있고, 이를 기반으로 SK케미칼의 자회사인 SK멀티유틸리티가 300MW급 LNG 열병합발전소를 운영하며, 이 수전을 활용하면 한전 대비 저렴한 가격에 전력 확보가 가능 연료 체인은 SK가스(LNG 수입·터미널) → SKMU(발전) → 데이터센터로 이어짐

국장이 카지노

2026.08.04 15:35:33 기업명: 강원랜드(시가총액: 3조 1,021억) A035250 보고서명: 연결재무제표기준영업(잠정)실적(공정공시) 매출액 : 3,456억(예상치 : 3,538억/ -2%) 영업익 : 432억(예상치 : 494억/ -13%) 순이익 : 1,003억(예상치 : 766억+/ 31%) **최근 실적 추이** 2026.2Q 3,456억/ 432억/ 1,003억 2026.1Q 3,789억/ 689억/ 397억 2025.4Q 3,654억/ 298억/ 677억 2025.3Q 3,841억/ 727억/ 1,131억 2025.2Q 3,608억/ 585억/ 628억 공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260804800422 회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=035250

하이퍼스케일러들은 AI 구축이 시작된 이래 매출(top-line) 성장을 눈에 띄게 가속화했습니다

당사는 전 세계가 심각한 컴퓨팅 부족 상태에 처해 있으며, 이러한 현상이 2029년까지 지속되다가 10%의 공급 과잉을 예측한 2030년에 이르러서야 비로소 완화될 것이라는 결론을 내렸습니다

AI: Let's talk ROI by CLSA

[AIDC 세미나 내용 중] 결론 : a.. 국내 AI 데이터센터의 베이스(필수) 수요는 약 +3GW b. 3GW를 짓는 데 필요한 전력·인프라 문제는 사실상 없음. c. 따라서 테넌트만 확보되면 즉시 착공 가능하며, 하부 밸류체인 전반이 수익을 얻을 수 있는 국면. 국내 필수 수요 3GW의 산출 근거 (1) 빅테크향 수요: 약 1.4~1.9GW (대표치 1.5GW) 기존 한국 진출 글로벌 사업자가 국내 1.5GW 중 약 600~700MW를 사용 중. 여기에 글로벌 데이터센터 성장률 CAGR 22~24%를 적용하면 기존 사업자만으로도 2030년까지 약 +800MW 증설 수요 발생. 신규 진입 희망 AI 사업자(대표적으로 Anthropic)가 들어올 경우 최소 +600~800MW 추가. (2) 소버린 AI향 수요: 약 1.6GW (확보 GPU 역산 방식) 한국형 AI: 정부 5만 개 + 네이버 6만 개 = GPU 약 11만 개 → GB300 및 Vera Rubin 업그레이드 전력밀도 기준 역산 시 약 500MW 삼성·SK·현대차 각 사 확보 GPU 역산: 약 800MW~1GW 국방·학습용 AI 등: 최소 300MW (3) 합산: 1.5GW + 1.6GW ≈ 3GW. 이는 글로벌 수출용(해외 수요 유치분)을 전혀 반영하지 않은 보수적 추정이며, 글로벌 수요까지 유치하면 3GW를 크게 상회할 수 있음 왜 한국인가: 입지 당위성 (1) 일본·호주·싱가포르는 한국보다 전기료가 비쌈에도 글로벌 데이터센터가 대거 건설 중. 핵심은 전기료가 아니라 인프라 가용성. (2) Anthropic이 제시한 입지 기준은 두 가지: ① 인프라(전력 즉시 공급 가능 여부), ② 민주주의 국가 여부. (3) 한국은 "인허가를 국가 차원에서 신속 지원하겠다"며 팀 코리아로 영업 중이어서 유치 가능성 충분. 다만 학습용은 데이터 자산 이슈로 유치 의구심이 있고, 추론용은 얼마든지 유치 가능하다는 판단. (4) 미국은 최근 데이터센터에 대한 님비 현상 심화, 주별 인허가 지연, 전력 부족으로 빅테크가 오히려 글로벌 분산 배치로 방향을 전환 중 → 한국향 수요는 충분

2. 컴퓨팅 수요는 가용 공급보다 여전히 강력한 상태를 유지하고 있습니다. 미국 4대 하이퍼스케일러 모두 지속적인 용량 제약을 강조했습니다. GOOGL은 수요가 자체 공급을 계속 초과하고 있다고 언급했고, MSFT는 Azure 수요가 가용 용량을 상회하고 있음을 재확인했으며, AMZN은 2026년 용량이 수요를 충족하기에 여전히 부족할 것이고 2027년 용량의 상당 부분도 이미 예약되어 있다고 밝혔고, META는 당분간 업계 전반의 컴퓨팅 가용성이 타이트하게 유지될 것으로 예상하고 있습니다. 중요한 점은 외부 클라우드 고객과 내부 AI 워크로드 모두에서 수요가 발생하고 있어, 전례 없는 속도의 인프라 배포에도 불구하고 수요 둔화의 징후는 거의 나타나지 않는다는 것입니다. 3. 클라우드 매출 성장률은 공급 제약에도 불구하고 가속화되고 있습니다. 클라우드 매출 성장은 더 이상 단순히 신규 용량 증설만에 의한 것이 아니라, 가동률 개선, 고부가가치 AI 서비스, 그리고 광범위한 클라우드 인프라 전반에 걸친 AI 기반 소비 확대에 따른 결과이기도 합니다. 구체적으로, Azure는 전년 동기 대비 +43%로 성장이 가속화되었으며, 경영진은 이러한 상향 요인을 CPU/GPU 플릿 전반의 효율성 향상, 프로세스 개선, 신규 용량의 빠른 배포 덕분으로 돌렸고, Azure의 신규 추가 용량은 즉시 수익화되었습니다. GCP는 기업용 AI 제품, AI 인프라 서비스, 핵심 GCP 워크로드, 그리고 TPU 시스템 판매의 기여도 확대에 힘입어 전년 동기 대비 +82%로 성장이 가속화되었습니다. AWS는 AI와 전통적인 클라우드 워크로드 모두의 지원을 받아 18개 분기 만에 가장 높은 성장률(전년 동기 대비 +37%)을 기록했으며, 경영진은 AI 도입이 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹 및 핵심 클라우드 서비스 전반에 걸쳐 신규 소비를 점점 더 견인하고 있다고 강조했습니다. 4. CY26-CY27 ROIC(투자가자본수익률)에 대한 신뢰가 계속해서 향상되고 있습니다. 하이퍼스케일러 전반에 걸쳐, 경영진의 코멘트는 급격히 증가하는 투자 수준에도 불구하고 향후 수익성에 대한 확신이 여전히 높다는 것을 보여줍니다. GOOGL은 강력한 장기 수요 지표, 증가하는 수주 잔고 계약, 재계약, 그리고 더 높은 비용의 제3자 용량을 활용할 때조차 고객 대응을 통해 매력적인 수익을 거두고 있음을 강조했습니다. MSFT는 TAM(총 유효 시장) 확장, 인프라 효율성, 응용 프로그램 계층 최적화, 반도체 혁신, 모델 다변화 및 가격 결정력에 힘입어 신뢰도가 향상되고 있다고 지적했습니다. AMZN은 대부분의 AI 용량이 다년간의 장기 계약으로 묶여 있어 서버 투자가 3년 이내에 손익분기점을 달성하고 이후 의미 있는 FCF(순현금흐름)를 창출한다고 강조했으며, 경영진은 이제 한층 더 커진 장기 AWS 매출 기회를 향한 경로를 확인하고 있습니다. META 역시 소비자 경험, 기업용 상품, API, 에이전트 솔루션 및 직접적인 컴퓨팅 수익화 전반에 걸쳐 AI 인프라를 수익화하는 데 대한 확신을 강조하는 한편, 향후 배포 결정을 최적화할 수 있는 유연성을 유지하고 있습니다.

다시 초심으로 돌아가서 굳이 국장일 필요 없이 Value가 저평가고, 글로벌리 가장 성장이 잘 나오는데 전방 산업 상방도 활짝 열린 회사를 찾아서 투자해야겠다. 예전에는 막막했던 게, 그게 잘 안 보였지만 한 발짝 뒤로 물러나서, 객관적으로 지켜보니 그래도 몇몇 보이는 것 같아서 그마나 다행이라고 생각.

AI 투자는 거시경제 시장의 핵심 관심사이지만, 이를 측정하는 것은 그리 간단하지 않습니다. 가장 자주 인용되는 측정값은 미국 하이퍼스케일러들의 2026년 설비투자(capex) 전망치인 약 8,000억 달러입니다. 그러나 이 추정치는 민간 및 외국 기업의 투자를 무시하고, 비(非)미국 및 비AI 투자를 함께 집계한다는 한계가 있습니다. 첫째, AI 생태계에서 중추적인 역할을 하는 미국 민간 기업의 투자(이러한 관점은 민간 기업의 기업가치 평가에 반영되어 있음)뿐만 아니라, AI 인프라 구축에서 비중은 더 작지만 여전히 중요한 역할을 하는 다른 미국 상장 기업들의 설비투자를 무시합니다 (당사 크레딧 팀은 최근 하이퍼스케일러가 2026년 AI 관련 공급의 40%만을 직접 차지했다고 지적했습니다). 둘째, 비(非)미국 기업, 특히 중국 및 더 넓은 아시아 지역 기업들의 투자를 무시합니다. 셋째, 하이퍼스케일러의 투자는 AI 붐 이전에도 이미 총 1,500억 달러를 넘어섰으므로, 현재 설비투자 중 일부는 AI와 무관함을 시사합니다. 넷째, 미국 하이퍼스케일러는 전 세계적으로 사업을 영위하므로 투자의 일정 부분은 미국 외 지역에서 실현됩니다. 핵심 시사점은 가장 흔히 인용되는 하이퍼스케일러 설비투자 금액인 7,940억 달러는 글로벌 총 AI 설비투자 규모를 약 2,000억 달러 축소 평가할 가능성이 높으며, 2) 미국 내 투자 규모는 약 2,000억 달러 과대평가하고 있다는 점입니다.