꿈을 담는 단지

Meta Platforms Inc : The Models and Agents are Here; Upgrading to Overweight, $820 PT, J.P.Morgan Figure 4: Muse 제품 예시 ① Gmail·캘린더·OpenTable·Peloton 등 외부 앱 커넥터 목록, ② 카드내역을 읽어 "외식비 35% 증가, 안 쓰는 구독 3개 $47/월" 식으로 지출을 분석·해지 제안, ③ 마라톤 준비·자동차 구매 저축 같은 목표 관리. 메시지는 "Muse가 사용자의 금융·일상 데이터 허브가 된다"는 것. 인사이트: 이 데이터 접근권이야말로 장기적으로 광고 타게팅과 커머스 수수료의 원천이며, 동시에 "신뢰가 허들"이라는 말의 무게(민감 데이터를 메타에 맡길 것인가)를 상기

Meta Platforms Inc : The Models and Agents are Here; Upgrading to Overweight, $820 PT, J.P.Morgan Figure 3: Muse 사용 사례·작업 흐름 ① 이메일에서 아이 견학 동의서를 찾아 대신 작성하고 보호자 신청까지 처리 ② 유모차를 찾아온 뒤 $80 결제를 사용자 승인(Allow/Deny) 하에 진행 ③ 영화 티켓 가격을 추적하다가 좌석을 골라 예매. 이 그림의 의도는 두 가지 첫째, Muse가 챗봇이 아니라 "실행하는 에이전트"임을 보여주는 것. 둘째, 두 번째 화면의 결제 승인 버튼이 핵심인데, 본문에서 강조한 "보안·사용자 통제" 서사를 시각화한 것. 투자 인사이트: 세 사례 모두 거래(commerce·booking)로 끝난다는 공통점 -> take-rate 수익모델의 파이프라인이 제품 설계 단계부터 깔려 있음을 보여주는 그림

Meta의 Muse AI 에이전트는 강력한 초기 호응을 얻으며 출시 이틀 만에 US 앱스토어에서 최고 3위에 올랐고, 초기 이용량은 학습 코호트의 10배에 달하고 있습니다. 수익화가 Muse의 단기 우선순위는 아니지만, 수조 달러 규모의 잠재적 TAM 내에서 Take rate/수수료 모델과 구독을 통해 의미 있는 기회가 존재한다고 믿습니다. 중요하게도, Muse는 보안과 프라이버시를 중심으로 구축되었으며, 이는 Meta의 강점입니다 비밀번호, 신용카드 및 기타 개인정보가 관련된 보다 까다로운 작업을 처리하고 신뢰를 얻는 데 있어 다른 에이전트들이 겪을 수 있는 주요 장벽을 극복하는 데 도움이 될 수 있다고 봅니다. 시간이 지남에 따라 가맹점과 기업이 더 높은 지능과 거래량을 확보하면서 더 많은 에이전트 간(agent-to-agent) 활동이 이루어질 것으로 예상합니다

[Fluence Energy, Inc. (FLNC) Q4 2026 Guidance] Julian Jose Marquez President, CEO & Director We have seen a major, major change in the way most of our customers requesting that we use -- we do not use any inverters from both here and in Europe from certain countries. And as you know, we have a good supply chain in terms of inverters outside of China -- sorry, avoid mentioning them, but that we have no issues meeting those requests from us. CEO의 발언 요약: "최근 미국과 유럽의 고객들이 '중국산 인버터는 우리 ESS에 절대 넣지 말아달라'고 강력하게 요구하고 있습니다. 플루언스는 이미 중국이 아닌 다른 나라(유럽, 미국, 한국, 일본 등)에서 인버터를 조달하는 공급망을 탄탄하게 구축해 두었기 때문에, 고객들의 이러한 '탈(脫)중국' 요구를 문제없이 100% 맞춰줄 수 있습니다." 배경: 인버터(PCS)는 배터리의 직류(DC) 전기를 전력망에서 쓰는 교류(AC) 전기로 바꿔주는 핵심 두뇌 부품. 최근 미국 행정부의 국가 안보 행정명령(전력망 사이버 보안 규제)과 유럽의 공급망 규제로 인해 중국산 전력망 핵심 기기에 대한 배제 움직임이 본격화. 고객들의 요구 변화: ESS를 발주하는 미국/유럽의 전력회사 및 빅테크 데이터센터 고객들이 규제 리스크(추후 가동 중단, 사이버 보안 승인 거부, 보조금 박탈 등)를 피하기 위해 "중국산 인버터를 쓰지 말라"고 계약 조건에 못을 박기 시작. 플루언스의 대응 역량: CEO는 "우리는 이미 비(Non)중국 인버터 협력사 네트워크를 충분히 확보해 두었으므로, 규제로 인한 부품 조달 차질이나 고객 이탈 걱정은 전혀 없다"

재밌네요. 메타는 제 인스타그램과 왓츠앱 데이터를 가지던 곳에서 이제 제 이메일, 캘린더, 도어대시, 아마존, 그리고 거의 모든 것에 접근할 수 있는 곳이 되었습니다. 지난 24시간 동안 메타는 저를 위해 양말을 사고, 홀푸드 식료품을 주문하고, 청소 서비스를 예약하고, 저녁으로 햄버거를 사주었습니다. 메타의 가장 최근 공개된 북미 지역 페이스북 ARPU(사용자당 평균 매출)는 연간 약 227달러였으며, 이는 주로 광고에서 비롯된 것이었습니다. 저는 이제 메타가 제가 무엇을 보는지뿐만 아니라 무엇이 필요한지, 무엇을 사는지, 그리고 무엇을 하려는지 이해하게 되었기 때문에 그 수치를 훨씬 더 높일 수 있을 것으로 예상합니다. 또한, 훨씬 더 큰 기회는 저와 인터넷 전체 사이의 집계(aggregation) 계층이 되는 것일지도 모릅니다. 메타가 자사가 촉진하는 상거래에서 또는 사용자의 돈을 아껴주는 금액에서 아주 적은 비율이라도 가져갈 수 있다면, 이는 엄청난 규모로 성장할 수 있습니다! 메타는 이미 더 이상 필요 없는 구독과 서비스를 해지하여 200달러를 아껴주었습니다. 이것은 더 나은 타겟팅 광고보다 훨씬 더 크게 느껴집니다. 광고도 유용하지만, 제게 돈을 돌려주는 것이 더 낫다고 생각합니다. 추가적인 생각 하나: 에이전트가 점점 더 저를 대신해 결정을 내리고 있습니다. 저는 그 햄버거 집에 대해 전혀 몰랐습니다. 에이전트가 조사를 거쳐 어떤 햄버거를 주문해야 할지 알려주었고, 저는 별다른 생각 없이 "알겠어"라고 답했습니다. 에이전트는 B2C와 B2B 모두에서 의사결정권자로 자리 잡고 있습니다. 점점 더 모든 기업은 인간뿐만 아니라 그들의 에이전트를 상대로 판매를 하게 될 것입니다. 모든 것이 B2A(Business-to-Agents)가 됩니다.

미국 반도체 : AI 인프라 서밋 1일차: AI 인프라 모멘텀 회복력 유지 — 인프라 구축 및 용량 투자 둔화 기미 없어 우리는 산타클라라에서 열린 2026 AI Infra Summit 컨퍼런스에 참석하여 NVDA, AMD, INTC, OpenAI, Meta, AWS, Google, CRDO 등의 키노트를 들었습니다. 주요 시사점은 다음과 같습니다. 1) AI 인프라 투자는 칩 공급사, 프론티어 랩, 데이터센터(DC) 운영사 전반에 걸쳐 여전히 견조하게 유지되고 있습니다. 2) 분산형 추론 트렌드가 지속되고 있으나, 융통성(즉, 어느 정도의 범용적 능력)에 대한 수요도 매우 높습니다. 3) 메모리, 전력, 인터커넥트 분야에서 제약이 지속되고 있으며, 2027년에는 상황이 더욱 타이트해질 것으로 보입니다. 4) 학습에서의) 스케일링 법칙은 여전히 유효하며, ROI가 점차 가시화되고 있습니다(예: GPT-6 Astra). 5) GPU/가속기의 유효 수명이 이제 거의 10년에 달하며, 높은 수요와 지속적인 소프트웨어 업그레이드 덕분에 상각 주기를 훨씬 뛰어넘고 있습니다. 6) 소프트웨어/최적화가 와트당 성능(perf/W)을 이끄는 더 큰 동력으로 자리 잡고 있습니다. AI 트렌드: 분산형 추론, 그러나 융통성을 겸비하다 1) 추론에서의 연산이 점차 분산(Disaggregation)되고 있습니다. 추론 TAM이 성장함에 따라, 서로 다른 양과 유형의 연산/메모리를 갖춘 prefill(프리필) 최적화 및 decode(디코드) 최적화 실리콘이 각각 부상할 것으로 예상됩니다. 2) 그럼에도 불구하고 현실에서는 어느 정도의 유연성과 융통성(Fungibility)이 매우 중요합니다. 에이전트 워크로드는 매우 다양할 뿐만 아니라(prefill과 decode의 혼합 비율이 광범위하게 변동함), 진화 속도도 매우 빠릅니다. 이로 인해 칩 공급사와 데이터센터 운영사 모두 하드웨어를 지나치게 커스터마이징하는 것은 위험하며, 어느 정도의 범용적 능력(추가적인 융통성을 위한 대규모 메모리 대역폭)을 유지하는 제품이 선호됩니다. 당사의 관점에서는 GP-GPU(약 70~75% 점유율)와 고도로 특화된 ASIC/XPU(나머지) 모두를 위한 시장이 존재할 것으로 보입니다. 주요 병목 현상 지속: 메모리, 전력, 인터커넥트 1) 메모리 대역폭과 용량은 가장 광범위하고 심각한 제약 요인으로 꼽혔으며, 2027년까지 더욱 타이트한 수급 환경이 이어질 것임을 시사하는 코멘트들이 있었습니다. 2) 전력은 그다음으로 엄격한 제약 요인이며, 칩 공급사, 프론티어 모델 구축사, 데이터센터 운영사 모두 긴밀한 공동 설계를 통해 전력 효율성을 개선하고자 노력하고 있습니다. 이는 8GW 규모의 OpenAI/SB Energy/NVDA 오하이오 사이트에서도 잘 나타납니다. NVDA는 또한 동일한 데이터센터 전력 한계 내에서 40% 더 많은 연산, 처리량, 매출을 추출해낼 수 있도록 돕는 신기술인 DSX MaxLPS를 선보였습니다. 3) 인터커넥트는 (XPU 내부가 아닌 패브릭 측면에서) 점차 부족 현상을 겪고 있으며, 이는 결국 광학/CPO로의 전환을 촉진하고 있습니다. 다만 이들의 신뢰성은 여전히 도입을 위한 핵심 마일스톤으로 남아 있습니다.

일진전기 : 수주잔고

일진전기 탑라인

두산 : AI 등급 CCL에 10억 달러 규모 투자 확대 주요 포인트 1) 두산은 9,680억 원 규모의 CCL(동박적층판) 설비투자(Capex)를 추가로 공시했으며, 이에 따라 2025~2028년 총 CCL 투자 계획은 1조 3,000억 원 이상으로 확대되었습니다. 2) 당사는 이번 투자가 엔비디아(Nvidia) 컴퓨팅 트레이를 넘어 광모듈 및 잠재적인 ASIC(주문형 반도체) 고객 다변화를 뒷받침할 것으로 판단합니다. 3) 2028년 CCL 영업이익(OP) 전망치에 대한 상방 여력이 존재한다고 봅니다. 추가적인 CCL 고객사 확보는 향후 주가 상승 모멘텀(촉매제)이 될 수 있습니다 CCL 설비투자에 총 1조 3,000억 원의 현금 투자 집행. 두산은 기존 3,100억 원 투자 계획(2025~2028년)에 더해 2028년 말까지 완료될 9,680억 원 규모의 CCL 생산능력(Capacitiy) 확대 계획을 오늘 공시했습니다. 이는 당사의 2025~2028년 설비투자 전망치인 8,000억~9,000억 원을 상회하는 수준입니다. 두산은 이러한 투자를 통해 향후 3년 동안 총 CCL 생산 용량을 167% 확대할 계획입니다. 경영진이 신규 CCL 생산능력의 대부분을 AI 서버 및/또는 광모듈에 할당할 것이라고 밝힌 만큼, 이는 2028년까지의 실질적인 CCL 매출 성장을 견인할 것으로 예상합니다. 30% 이상의 영업이익률(OPM), 광모듈 CCL 매출 전년 동기 대비 10배 증가. 당사는 두산의 2026년 3분기 연결 매출액/영업이익을 5.1조 원/0.6조 원, CCL 사업부 영업이익을 2,500억 원(영업이익률 30%)으로 추정합니다. 회사 측 업데이트에 따르면 루빈(Rubin) CCL 가격은 컴퓨팅 트레이 기준 블랙웰(Blackwell) 평균판매가격(ASP) 대비 약 10%의 상승 여력(맥쿼리 예상치 60% 대비)을 제공하는 것으로 보이나, 광모듈 CCL 매출 성장과 하이엔드 CCL 물량 증대가 영업이익 하방 압력을 상쇄할 것으로 판단합니다. 두산은 올해 광모듈 CCL 매출이 10배 성장할 것으로 가이던스를 제시하고 있으며, 당사는 2027년에 2.5배 추가 성장(7,500억 원, CCL 매출의 17%)을 기록할 것으로 추정합니다. 계획된 자사주 소각 이행. 두산은 10월에 보통주의 12%에 해당하는 자기주식 196만 주를 소각할 예정입니다. 실트론(Siltron)은 내년 1월부터 두산에 EBITDA 기여를 시작할 것입니다.

Figure 1 : 매출이 3년 만에 7배가 되는 동안 OPM이 12%→33%로 동반 상승한다는 것은, 단순 물량 성장이 아니라 제품 믹스 고급화에 의한 이익 레버리지 Figure 2: 광모듈이 실제 매출 구성에서 유의미한 블록으로 자라나는 모습 + 동시에 네트워크(엔비디아 트레이) CCL도 계속 커짐

Doosan : US$1bn push into AI-grade CCL

내가 비싼 돈 들여서 공부를 열심히 해서 시험 성적이 좋게 나오고 있었다. 그런데 어느 순간부터 어떤 오랑캐가 아무 노력 없이 시험 때마다 대놓고 베껴서 나와 비슷한 성적을 계속 받는다는 걸 알았다 그러면 나는 어떻게 해야 할까? 오랑캐 놈이 내 것을 훔쳐 가지 못하게 방법을 찾을 때까지 시험은 안보고, 대신 내부에서 많은 노력을 하지 않을까? 개인적인 생각으로는 최근 나온 AI 속도 론도 이거랑 비슷하지 않을까 한다 그래서 표면적으로는 천천히 하겠다고 하지만, 내부에서는 더욱더 가열차게 개발하고 있을 것으로 예상한다 누구 좋으라고 속도조절! 그리고 안트로픽 상장 전에는 미토스 또는 아스트라 급으로 impact를 줄 수 있는 걸 출시할 것 같다

[삼양식품 컨콜 중 일부분] 1. 성장은 기본 점포에서의 성장 기여가 큼 2. 월마트 매출이 오르면 크로거·타깃 매출이 빠지는 구조로, 모든 메인스트림 채널이 원하는 물량을 다 공급하지 못하는 단계 3. 중국 공장이 밀양 2공장처럼 완전 가동된다고 전제하면, 매출 4조원 이상 4. '연 누적 환율'에서 '분기 평균 환율'로 변경됨. 이번 분기도 분기 평균을 따름 (미국 법인 환산 시 현지 손익에 분기 평균 환율을 곱하는 방식) 5. 현재 매출 기준 원/달러 민감도는 미국 법인 포함 약 40% 수준이나, 내년부터 중국 공장 가동으로 RMB 지출이 증가 6. 중국 공장으로 총 CAPA 약 +40% 증가. 이 중 중국 시장이 가져가는 몫은 약 10%p 수준, 나머지 약 30%p는 수익성 좋은 타 국가 채널의 성장 재원으로 활용될 확률이 높음 7. 국내 CAPA : 유럽·미국향 물량 증가 예상. 특히 동유럽은 현재 오더가 있어도 공급하지 못하는 상황 8. 가격 정책 변동 요인 없음. 중국 물량이 늘어도 중국 내 가격 인하 계획 없음 9. 가격 인상 : 글로벌 이슈 + 수익성 우려가 겹친 시점에 유사한 의사결정을 해온 패턴