[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
마이크로소프트, 자체 AI 추론 반도체 Maia 200 발표 : 최신 하드웨어 대비 달러당 성능 30% 향상. Trainium 3 대비 FP4 성능 3배, TPU v7 대비 FP8 성능 우위 강조 : TSMC 3nm 공정 기반, 네이티브 FP8/FP4 텐서 코어, 216GB HBM3e(7TB/s), 272MB 온칩 SRAM, 고속 데이터 이동 엔진 탑재 : Microsoft Foundry 및 Microsoft 365 Copilot 인퍼런스 비용 구조…
마이크로소프트, Maia 200을 통한 추론 인프라 전략 - 비용과 메모리 최적화
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
마이크로소프트가 ‘23년 Maia 100에 이어 자체 AI 추론 반도체 Maia 200을 출시했습니다.
목적은 명확합니다. AI 토큰 생성의 경제성을 개선하도록 설계된 추론 전용 칩입니다.
TSMC 3nm 공정 기반으로 최신 하드웨어 대비 달러당 성능이 30% 향상되었고, AWS Trainium 대비 FP4 성능 3배, 구글 TPU v7(ironwood) 대비 FP8 성능 우위를 강조했습니다.
현재 최대 규모 모델을 무리 없이 실행 가능하며, 미래 초대형 모델 확장성까지 고려해 어느 정도의 여유 성능을 확보했습니다.
오픈AI 최신 모델 포함 다양한 모델 구동에 활용되며, Microsoft Foundry 및 MS 365 Copilot에서 성능 및 비용 구조 개선이 가능합니다.
또한 합성 데이터 생성 및 강화학습 활용을 통해 자체 차세대 모델 개선 파이프라인 가속을 시사했습니다.
경쟁 ASIC 대비 생태계 성숙도는 초기 단계지만, Maia SDK 프리뷰를 통해 이기종 하드웨어 환경 간 간편한 모델 포팅 및 세밀한 제어 기능을 지원합니다.
US Central 데이터센터(아이오와)에서 배포를 시작했고, 향후 글로벌 확장 예정입니다.
추론 비용 구조 내재화가 주요 전략적 의의입니다. Copilot, Foundry, 엔터프라이즈 AI 서비스의 토큰 비용을 MS가 직접 통제할 수 있는 구조로 이동하게 됩니다.
엔비디아 의존도를 구조적으로 완화하지만 GPU를 대체하는 옵션은 아닙니다. 성능과 효율 개선은 클라우드 마진 개선과 시장 점유율 확대를 위한 카드입니다.
메모리 아키텍처 역시 추론 최적화를 목표로 설계되었습니다. 단순 대역폭 증가가 아니라 토큰 생성 병목을 줄이는 시스템 레벨의 설계입니다.
HBM의 용량 및 대역폭 확대 외 272MB 온칩 SRAM은 KV 캐시와 같은 빈번 접근 데이터 일부를 처리해 토큰 처리량을 대폭 증가시킬 수 있습니다.
좁은 정밀도 중심 설계, 특수 DMA(데이터 이동) 엔진과 고 대역폭 NoC 패브릭 활용도 데이터 공급 병목 제거를 위한 핵심 요소입니다.
신규 자체 반도체로 인한 효과는 당장 실적으로 확인되지는 않겠지만, 가이던스에는 어느정도 녹여 나올 수 있습니다.
(2026/1/27 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
마이크로소프트가 ‘23년 Maia 100에 이어 자체 AI 추론 반도체 Maia 200을 출시했습니다.
목적은 명확합니다. AI 토큰 생성의 경제성을 개선하도록 설계된 추론 전용 칩입니다.
TSMC 3nm 공정 기반으로 최신 하드웨어 대비 달러당 성능이 30% 향상되었고, AWS Trainium 대비 FP4 성능 3배, 구글 TPU v7(ironwood) 대비 FP8 성능 우위를 강조했습니다.
현재 최대 규모 모델을 무리 없이 실행 가능하며, 미래 초대형 모델 확장성까지 고려해 어느 정도의 여유 성능을 확보했습니다.
오픈AI 최신 모델 포함 다양한 모델 구동에 활용되며, Microsoft Foundry 및 MS 365 Copilot에서 성능 및 비용 구조 개선이 가능합니다.
또한 합성 데이터 생성 및 강화학습 활용을 통해 자체 차세대 모델 개선 파이프라인 가속을 시사했습니다.
경쟁 ASIC 대비 생태계 성숙도는 초기 단계지만, Maia SDK 프리뷰를 통해 이기종 하드웨어 환경 간 간편한 모델 포팅 및 세밀한 제어 기능을 지원합니다.
US Central 데이터센터(아이오와)에서 배포를 시작했고, 향후 글로벌 확장 예정입니다.
추론 비용 구조 내재화가 주요 전략적 의의입니다. Copilot, Foundry, 엔터프라이즈 AI 서비스의 토큰 비용을 MS가 직접 통제할 수 있는 구조로 이동하게 됩니다.
엔비디아 의존도를 구조적으로 완화하지만 GPU를 대체하는 옵션은 아닙니다. 성능과 효율 개선은 클라우드 마진 개선과 시장 점유율 확대를 위한 카드입니다.
메모리 아키텍처 역시 추론 최적화를 목표로 설계되었습니다. 단순 대역폭 증가가 아니라 토큰 생성 병목을 줄이는 시스템 레벨의 설계입니다.
HBM의 용량 및 대역폭 확대 외 272MB 온칩 SRAM은 KV 캐시와 같은 빈번 접근 데이터 일부를 처리해 토큰 처리량을 대폭 증가시킬 수 있습니다.
좁은 정밀도 중심 설계, 특수 DMA(데이터 이동) 엔진과 고 대역폭 NoC 패브릭 활용도 데이터 공급 병목 제거를 위한 핵심 요소입니다.
신규 자체 반도체로 인한 효과는 당장 실적으로 확인되지는 않겠지만, 가이던스에는 어느정도 녹여 나올 수 있습니다.
(2026/1/27 공표자료)
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문샷 ai, Kimi K2.5 발표
: K2 기반으로 15조 개의 시각,텍스트 혼합 토큰을 추가적으로 사전학습해 멀티모달 성능 대폭 확장
: 네이티브 멀티모달 설계로 코딩 및 비전 능력에서 SOTA 수준 성능
→ 특히 프론트엔드 개발, 이미지 및 영상 → 코드 변환, 시각적 디버깅 능력 강조
: 자기 지시형 Agent Swarm 패러다임 구현. Parallel-Agent Reinforcement Learning(PARL) 기반 오케스트레이터 훈련
→ 최대 100개의 서브 에이전트를 자동으로 생성 및 조율
→ 최대 1,500개의 툴 호출을 병렬 실행하는 오케스트레이션 구조
: 단일 에이전트 대비 최대 4.5배 실행 시간 단축 가능
→ 내부 평가 기준 엔드투엔드 런타임 최대 80% 감소
: 지식 노동 자동화를 위한 엔터프라이즈 에이전트 워크플로우 지원
→ 내부 생산성 벤치마크에서 K2 대비 +59% 개선
https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
: K2 기반으로 15조 개의 시각,텍스트 혼합 토큰을 추가적으로 사전학습해 멀티모달 성능 대폭 확장
: 네이티브 멀티모달 설계로 코딩 및 비전 능력에서 SOTA 수준 성능
→ 특히 프론트엔드 개발, 이미지 및 영상 → 코드 변환, 시각적 디버깅 능력 강조
: 자기 지시형 Agent Swarm 패러다임 구현. Parallel-Agent Reinforcement Learning(PARL) 기반 오케스트레이터 훈련
→ 최대 100개의 서브 에이전트를 자동으로 생성 및 조율
→ 최대 1,500개의 툴 호출을 병렬 실행하는 오케스트레이션 구조
: 단일 에이전트 대비 최대 4.5배 실행 시간 단축 가능
→ 내부 평가 기준 엔드투엔드 런타임 최대 80% 감소
: 지식 노동 자동화를 위한 엔터프라이즈 에이전트 워크플로우 지원
→ 내부 생산성 벤치마크에서 K2 대비 +59% 개선
https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
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오픈AI, 타운홀 미팅 - 샘 올트먼 주요 코멘트
■ 엔지니어링의 정의 변화
: 제번스의 역설과 수요 → AI가 코딩을 싸고 빠르게 만든다고 해서 엔지니어 수요가 줄어들지는 않을 것. 오히려 모든 사람이 자신만을 위한 맞춤형 소프트웨어를 갖게 되면서 수요는 폭발할 것
: 직업의 형태 변화 → 엔지니어가 된다는 것의 의미가 완전히 바뀔 것. 코드를 타이핑하거나 디버깅하는 시간은 줄어들겠지만, 컴퓨터가 다른 사람을 위해 유용한 일을 하도록 만드는 과정에서 창출되는 가치는 훨씬 커질 것
■ 비즈니스와 시장 진입(GTM)의 본질
: 관심 경제의 희소성 → AI가 소프트웨어 제작을 아무리 쉽게 만들어도, 비즈니스의 나머지 규칙은 바뀌지 않음. 풍요의 시대에도 인간의 주의력(Human Attention)은 여전히 한정된 자원이며, 가장 구하기 힘든 상품
: 창업자의 착각 → 많은 이들이 제품을 만드는 게 어렵다고 생각하지만, 진짜 어려운 건 사람들이 내 제품에 관심을 갖게 만드는 것. AI가 소프트웨어를 공짜에 가깝게 만들어줄 미래에는 이 '차별화된 가치'와 '유통 전략'이 유일한 차이를 만들 것
■ 오픈AI의 모델 전략: GPT-5.x와 지능의 비용
: 실수 인정과 방향 수정 → GPT-5.2에서 지능과 추론, 코딩 성능을 극대화하는 데 집중하느라 글쓰기 능력을 소홀히 한 것은 우리의 실수. 차기 버전에서는 코딩뿐만 아니라 작문 등 모든 차원에서 압도적인 성능을 내는 범용 모델을 지향할 것
: 100배의 법칙 → 2027년 말까지 하이레벨 지능의 비용을 최소 100배 낮출 수 있을 것. 하지만 시장은 이제 비용 절감뿐만 아니라, 동일한 결과를 100배 더 빠르게 내놓는 속도 혁명을 요구
■ 인터페이스와 에이전트의 미래 (UI/UX)
: 능력과 활용의 격차(Overhang) → 현재 모델이 가진 능력에 비해, 사용자가 이를 제대로 활용해내는 능력 사이에는 거대한 격차(Overhang) 존재. 이 간극을 메워줄 도구를 만드는 것이 큰 기회
: 정해지지 않은 UI → 미래의 인터페이스가 음성 중심일지, 30개 화면을 띄우는 복잡한 형태일지 아무도 알 수 없음. 사용자에 따라 선호가 갈릴 것이며, 우리는 아직 정답을 찾지 못함
■ 과학 연구와 아이디어 확장
: 무한한 포스트닥(Post-docs): → 과학자들은 이제 AI를 '무한한 대학원생/포스트닥'처럼 활용해 수십 개의 가설을 동시에 탐색
: 폴 그레이엄 봇(Idea Generator) → AI가 단순히 답을 주는 것을 넘어, 폴 그레이엄처럼 끊임없이 좋은 질문을 던지고 아이디어를 확장해주는 '브레인스토밍 파트너'가 되어야 함. 이를 통해 인류의 아이디어 총량을 늘릴 수 있음
■ 스타트업을 위한 조언: GPT-6 테스트
: 동반 성장 모델 → 회사를 세울 때 스스로에 대한 질문 필요 'GPT-6가 경이적인 업데이트를 발표했을 때 우리 회사는 기쁠 것인가, 슬플 것인가?' 모델이 좋아질수록 더 강력해지는 비즈니스 구축 필요. 모델의 부족한 점을 땜질하는 식의 사업은 매우 스트레스가 심한 길
■ 교육 철학과 예술의 인간적 가치
: 유치원에는 컴퓨터 금지 → 역설적으로 들리겠지만, 유치원생들은 컴퓨터 앞에 앉히기보다 밖에서 뛰어놀고 사람과 부딪히며 사회성을 길러야 할 필요. 기술이 유아 발달에 미치는 영향은 아직 미지수
: 클랭커(Clanker)와 인간의 이야기 → 사람들은 AI가 만든 완벽한 그림보다, 서투르더라도 '인간의 삶과 맥락'이 담긴 창작물을 선호 창작물의 가치는 결과물 자체가 아니라 그 뒤에 있는 사람의 이야기에 있음
■ 사회적 위험과 AI 보안
: 바이오 보안의 위험 → 2026년 가장 우려되는 사고는 바이오(Bio) 분야입니다. 이제는 정보 차단만으로는 부족하며, 인류가 불에 적응해 방화 코드를 만들었듯 사회적 회복탄력성(Resilience) 인프라 구축 필요
: 슬립워킹(Sleepwalking) 경고 → 사람들은 AI의 편리함에 취해 위험성을 간과한 채 시스템을 수용할 수 있음. 우리는 깨어 있는 상태에서 보안 인프라 구축 필요
■ 개인화와 프라이버시
: 디지털 라이프의 전권 위임 → 이제 AI가 내 컴퓨터와 인터넷 기록을 모두 보고 모든 것을 아는 것에 거부감이 없음. 효용이 너무나 크기 때문. 일일이 메모리를 분류하는 수고를 들이지 않아도 AI가 내 삶의 맥락을 완벽히 이해하는 시대가 올 것
■ AI 시대에 필요한 인재상
: 핵심 역량의 전환 → 이제 '코딩하는 법을 배우라'는 조언은 유효하지 않음. 대신 높은 주도성(High Agency), 아이디어 생성 능력, 회복탄력성, 급변하는 환경에 대한 적응력을 기를 필요
https://www.youtube.com/live/Wpxv-8nG8ec?si=IjJDpwGgZH6GYf84
■ 엔지니어링의 정의 변화
: 제번스의 역설과 수요 → AI가 코딩을 싸고 빠르게 만든다고 해서 엔지니어 수요가 줄어들지는 않을 것. 오히려 모든 사람이 자신만을 위한 맞춤형 소프트웨어를 갖게 되면서 수요는 폭발할 것
: 직업의 형태 변화 → 엔지니어가 된다는 것의 의미가 완전히 바뀔 것. 코드를 타이핑하거나 디버깅하는 시간은 줄어들겠지만, 컴퓨터가 다른 사람을 위해 유용한 일을 하도록 만드는 과정에서 창출되는 가치는 훨씬 커질 것
■ 비즈니스와 시장 진입(GTM)의 본질
: 관심 경제의 희소성 → AI가 소프트웨어 제작을 아무리 쉽게 만들어도, 비즈니스의 나머지 규칙은 바뀌지 않음. 풍요의 시대에도 인간의 주의력(Human Attention)은 여전히 한정된 자원이며, 가장 구하기 힘든 상품
: 창업자의 착각 → 많은 이들이 제품을 만드는 게 어렵다고 생각하지만, 진짜 어려운 건 사람들이 내 제품에 관심을 갖게 만드는 것. AI가 소프트웨어를 공짜에 가깝게 만들어줄 미래에는 이 '차별화된 가치'와 '유통 전략'이 유일한 차이를 만들 것
■ 오픈AI의 모델 전략: GPT-5.x와 지능의 비용
: 실수 인정과 방향 수정 → GPT-5.2에서 지능과 추론, 코딩 성능을 극대화하는 데 집중하느라 글쓰기 능력을 소홀히 한 것은 우리의 실수. 차기 버전에서는 코딩뿐만 아니라 작문 등 모든 차원에서 압도적인 성능을 내는 범용 모델을 지향할 것
: 100배의 법칙 → 2027년 말까지 하이레벨 지능의 비용을 최소 100배 낮출 수 있을 것. 하지만 시장은 이제 비용 절감뿐만 아니라, 동일한 결과를 100배 더 빠르게 내놓는 속도 혁명을 요구
■ 인터페이스와 에이전트의 미래 (UI/UX)
: 능력과 활용의 격차(Overhang) → 현재 모델이 가진 능력에 비해, 사용자가 이를 제대로 활용해내는 능력 사이에는 거대한 격차(Overhang) 존재. 이 간극을 메워줄 도구를 만드는 것이 큰 기회
: 정해지지 않은 UI → 미래의 인터페이스가 음성 중심일지, 30개 화면을 띄우는 복잡한 형태일지 아무도 알 수 없음. 사용자에 따라 선호가 갈릴 것이며, 우리는 아직 정답을 찾지 못함
■ 과학 연구와 아이디어 확장
: 무한한 포스트닥(Post-docs): → 과학자들은 이제 AI를 '무한한 대학원생/포스트닥'처럼 활용해 수십 개의 가설을 동시에 탐색
: 폴 그레이엄 봇(Idea Generator) → AI가 단순히 답을 주는 것을 넘어, 폴 그레이엄처럼 끊임없이 좋은 질문을 던지고 아이디어를 확장해주는 '브레인스토밍 파트너'가 되어야 함. 이를 통해 인류의 아이디어 총량을 늘릴 수 있음
■ 스타트업을 위한 조언: GPT-6 테스트
: 동반 성장 모델 → 회사를 세울 때 스스로에 대한 질문 필요 'GPT-6가 경이적인 업데이트를 발표했을 때 우리 회사는 기쁠 것인가, 슬플 것인가?' 모델이 좋아질수록 더 강력해지는 비즈니스 구축 필요. 모델의 부족한 점을 땜질하는 식의 사업은 매우 스트레스가 심한 길
■ 교육 철학과 예술의 인간적 가치
: 유치원에는 컴퓨터 금지 → 역설적으로 들리겠지만, 유치원생들은 컴퓨터 앞에 앉히기보다 밖에서 뛰어놀고 사람과 부딪히며 사회성을 길러야 할 필요. 기술이 유아 발달에 미치는 영향은 아직 미지수
: 클랭커(Clanker)와 인간의 이야기 → 사람들은 AI가 만든 완벽한 그림보다, 서투르더라도 '인간의 삶과 맥락'이 담긴 창작물을 선호 창작물의 가치는 결과물 자체가 아니라 그 뒤에 있는 사람의 이야기에 있음
■ 사회적 위험과 AI 보안
: 바이오 보안의 위험 → 2026년 가장 우려되는 사고는 바이오(Bio) 분야입니다. 이제는 정보 차단만으로는 부족하며, 인류가 불에 적응해 방화 코드를 만들었듯 사회적 회복탄력성(Resilience) 인프라 구축 필요
: 슬립워킹(Sleepwalking) 경고 → 사람들은 AI의 편리함에 취해 위험성을 간과한 채 시스템을 수용할 수 있음. 우리는 깨어 있는 상태에서 보안 인프라 구축 필요
■ 개인화와 프라이버시
: 디지털 라이프의 전권 위임 → 이제 AI가 내 컴퓨터와 인터넷 기록을 모두 보고 모든 것을 아는 것에 거부감이 없음. 효용이 너무나 크기 때문. 일일이 메모리를 분류하는 수고를 들이지 않아도 AI가 내 삶의 맥락을 완벽히 이해하는 시대가 올 것
■ AI 시대에 필요한 인재상
: 핵심 역량의 전환 → 이제 '코딩하는 법을 배우라'는 조언은 유효하지 않음. 대신 높은 주도성(High Agency), 아이디어 생성 능력, 회복탄력성, 급변하는 환경에 대한 적응력을 기를 필요
https://www.youtube.com/live/Wpxv-8nG8ec?si=IjJDpwGgZH6GYf84
YouTube
OpenAI Town Hall with Sam Altman
Sam Altman answers questions and discusses the future of AI with builders from across the AI ecosystem.
00:00 Introduction
00:33 Will AI make software engineers obsolete or massively increase demand? (Jevons paradox)
02:18 If building is easy now, is go…
00:00 Introduction
00:33 Will AI make software engineers obsolete or massively increase demand? (Jevons paradox)
02:18 If building is easy now, is go…
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흔들리는 글로벌 SW 섹터와 클라우드 인프라 4Q25 Preview
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다
현지시간 1/29일 마이크로소프트, 2/4일 알파벳, 2/5일 아마존의 C4Q25 실적 발표가 예정되어 있습니다.
지난 분기와 유사하게 공급을 넘어서는 수요 트렌드 지속과 클라우드 마이그레이션 성과를 포함해 기대치 대비 긍정적인 클라우드 실적을 기대합니다.
AI 산업 내 다양한 플레이어의 의견과 트렌드는 견조한 수요를 지지하고 있으니까요
다만 캐파 제약이 이어지는 상황에서 성공적 대응 여부는 개별 기업이 누리는 업사이드를 가를 수 있는 요인입니다.
반면 글로벌 SW 섹터 밸류에이션은 역대 최저 수준에 근접해있습니다.
멀티플 디레이팅이 급격하게 일어난 원인으로 AI 발 리스크가 가장 먼저 꼽히고 있는데요
이외에 AI와 연계된 매출 구조 변화, 데이터센터 건설 및 운용 비용 전가 우려, AI 도입에 따른 마진 압박, 에이전트 시대를 대비한 M&A 트렌드에서 파생된 경쟁력 증명 과제 등이 복합적 영향을 미치고 있습니다.
글로벌 SW 섹터 투자 전략은 단순합니다. 인프라 성격의 기업이 우선 순위입니다.
클라우드 인프라 사업을 보유한 빅테크의 하방은 크지 않습니다. 다만 풀스택 AI 역량을 보유한 알파벳과 앤스로픽발 AWS 모멘텀을 기대할 수 있는 아마존이 긍정적입니다.
오라클과 네오 클라우드 기업은 장기적으로 공급을 초과하는 수요 트렌드 지속에 베팅하는 옵션입니다. 점진적 캐파 가동이 확인되고 있네요
사이버 보안, 데이터, 옵저버빌리티도 인프라 성격을 가지고 있습니다. 다만 규모와 M&A 트렌드에서 유리한 분야는 사이버 보안이라고 생각합니다.
마지막 엔드 소프트웨어는 생존을 위한 증명이 절실한 상황입니다. 이를 성공적으로 수행한 예시가 팔란티어입니다.
이번 실적 시즌에는 과거 대비 변동성 확대가 예상되는데요. 개별 기업 실적 및 전략도 지속 업데이트해 드리겠습니다.
보고서 링크: https://bit.ly/3LPpbGC
(2026/1/27 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다
현지시간 1/29일 마이크로소프트, 2/4일 알파벳, 2/5일 아마존의 C4Q25 실적 발표가 예정되어 있습니다.
지난 분기와 유사하게 공급을 넘어서는 수요 트렌드 지속과 클라우드 마이그레이션 성과를 포함해 기대치 대비 긍정적인 클라우드 실적을 기대합니다.
AI 산업 내 다양한 플레이어의 의견과 트렌드는 견조한 수요를 지지하고 있으니까요
다만 캐파 제약이 이어지는 상황에서 성공적 대응 여부는 개별 기업이 누리는 업사이드를 가를 수 있는 요인입니다.
반면 글로벌 SW 섹터 밸류에이션은 역대 최저 수준에 근접해있습니다.
멀티플 디레이팅이 급격하게 일어난 원인으로 AI 발 리스크가 가장 먼저 꼽히고 있는데요
이외에 AI와 연계된 매출 구조 변화, 데이터센터 건설 및 운용 비용 전가 우려, AI 도입에 따른 마진 압박, 에이전트 시대를 대비한 M&A 트렌드에서 파생된 경쟁력 증명 과제 등이 복합적 영향을 미치고 있습니다.
글로벌 SW 섹터 투자 전략은 단순합니다. 인프라 성격의 기업이 우선 순위입니다.
클라우드 인프라 사업을 보유한 빅테크의 하방은 크지 않습니다. 다만 풀스택 AI 역량을 보유한 알파벳과 앤스로픽발 AWS 모멘텀을 기대할 수 있는 아마존이 긍정적입니다.
오라클과 네오 클라우드 기업은 장기적으로 공급을 초과하는 수요 트렌드 지속에 베팅하는 옵션입니다. 점진적 캐파 가동이 확인되고 있네요
사이버 보안, 데이터, 옵저버빌리티도 인프라 성격을 가지고 있습니다. 다만 규모와 M&A 트렌드에서 유리한 분야는 사이버 보안이라고 생각합니다.
마지막 엔드 소프트웨어는 생존을 위한 증명이 절실한 상황입니다. 이를 성공적으로 수행한 예시가 팔란티어입니다.
이번 실적 시즌에는 과거 대비 변동성 확대가 예상되는데요. 개별 기업 실적 및 전략도 지속 업데이트해 드리겠습니다.
보고서 링크: https://bit.ly/3LPpbGC
(2026/1/27 공표자료)
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다리오 아모데이 신규 에세이 <The Adolescence of Technology> 요약
■ 기술의 사춘기 — 강력한 AI 리스크 대응 프레임
: 인류는 AI로 문명급 힘을 손에 쥐는 기술적 ‘사춘기’에 진입. 사회·정치·기술 시스템의 성숙도는 불확실
: “Powerful AI” 정의 → 데이터센터 속 천재 국가 (country of geniuses in a datacenter)
: 인간 최고 전문가보다 전 분야 초지능, 인터넷·도구·로봇 제어 가능, 수주~수개월 자율 작업, 수백만 인스턴스 병렬 운용, 인간 대비 10–100배 사고 속도
: 강력한 AI 도래 시점은 1–2년 가능성도 있으며, 수년 내 도래 확률 매우 높음. AI가 AI 개발을 가속하는 재귀 개선 피드백 루프 시작
■ AI 핵심 위험 5대 범주
① 자율성 위험(Autonomy)
→ AI의 기만, 협박, 해킹, 탈출 등 이상 행동 이미 관측. 테스트 환경 인지 후 행동 조작 가능
→ 정렬 실패 시 존재적 리스크
② 파괴적 악용(Misuse for Destruction)
→ AI가 생물무기 설계·합성·확산 지원 가능성
→ 능력–동기 분리로 개인이 문명급 파괴력 획득
③ 권력 장악(Misuse for Power)
→ 자율 드론 군대, 초대규모 감시, AI 선전, AI 전략 의사결정 등 독재 도구 활용 위험
→ 최대 위험 주체: 중국 CCP
④ 경제 붕괴(Economic Disruption)
→ 화이트 칼라 대량 자동화 → 구조적 실업 위험
→ AI 기업 중심 초부 집중 → 민주주의 붕괴 리스크
⑤ 간접 리스크(Indirect Effects)
→ 인간 수명·지능 증강, AI 중독/의존, 인간 목적 상실 등
■ 대응 전략 (Defense Framework)
: Alignment / Constitutional AI / Interpretability - AI 성격, 가치관 설계 및 내부 매커니즘 분석
: 생물무기·사이버 악용 차단 필터링 및 투명성 법안. 유전자 합성 스크리닝 필요성 강조
: 반도체 및 반도체 장비 수출 통제 → AI 패권 핵심 전략 자산
: 민주국 AI 우위 확보 + 내부 감시·선전 AI 금지 레드라인
: 경제 정책 → AI 노동 충격 실시간 데이터, 부유층 대규모 기부, 누진세, 사회 계약 재설계
■ 결론 - AI는 문명 시험
: AI 발전 중단은 불가능. 현실 전략은 독재국 AI 발전 지연, 민주국 신중 개발, 규제 + 산업 표준 + 사회 합의
: AI는 인류가 성숙한 문명이 될 수 있는지 결정하는 문명적 시험
https://www.darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology
■ 기술의 사춘기 — 강력한 AI 리스크 대응 프레임
: 인류는 AI로 문명급 힘을 손에 쥐는 기술적 ‘사춘기’에 진입. 사회·정치·기술 시스템의 성숙도는 불확실
: “Powerful AI” 정의 → 데이터센터 속 천재 국가 (country of geniuses in a datacenter)
: 인간 최고 전문가보다 전 분야 초지능, 인터넷·도구·로봇 제어 가능, 수주~수개월 자율 작업, 수백만 인스턴스 병렬 운용, 인간 대비 10–100배 사고 속도
: 강력한 AI 도래 시점은 1–2년 가능성도 있으며, 수년 내 도래 확률 매우 높음. AI가 AI 개발을 가속하는 재귀 개선 피드백 루프 시작
■ AI 핵심 위험 5대 범주
① 자율성 위험(Autonomy)
→ AI의 기만, 협박, 해킹, 탈출 등 이상 행동 이미 관측. 테스트 환경 인지 후 행동 조작 가능
→ 정렬 실패 시 존재적 리스크
② 파괴적 악용(Misuse for Destruction)
→ AI가 생물무기 설계·합성·확산 지원 가능성
→ 능력–동기 분리로 개인이 문명급 파괴력 획득
③ 권력 장악(Misuse for Power)
→ 자율 드론 군대, 초대규모 감시, AI 선전, AI 전략 의사결정 등 독재 도구 활용 위험
→ 최대 위험 주체: 중국 CCP
④ 경제 붕괴(Economic Disruption)
→ 화이트 칼라 대량 자동화 → 구조적 실업 위험
→ AI 기업 중심 초부 집중 → 민주주의 붕괴 리스크
⑤ 간접 리스크(Indirect Effects)
→ 인간 수명·지능 증강, AI 중독/의존, 인간 목적 상실 등
■ 대응 전략 (Defense Framework)
: Alignment / Constitutional AI / Interpretability - AI 성격, 가치관 설계 및 내부 매커니즘 분석
: 생물무기·사이버 악용 차단 필터링 및 투명성 법안. 유전자 합성 스크리닝 필요성 강조
: 반도체 및 반도체 장비 수출 통제 → AI 패권 핵심 전략 자산
: 민주국 AI 우위 확보 + 내부 감시·선전 AI 금지 레드라인
: 경제 정책 → AI 노동 충격 실시간 데이터, 부유층 대규모 기부, 누진세, 사회 계약 재설계
■ 결론 - AI는 문명 시험
: AI 발전 중단은 불가능. 현실 전략은 독재국 AI 발전 지연, 민주국 신중 개발, 규제 + 산업 표준 + 사회 합의
: AI는 인류가 성숙한 문명이 될 수 있는지 결정하는 문명적 시험
https://www.darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology
Darioamodei
Dario Amodei — The Adolescence of Technology
Confronting and Overcoming the Risks of Powerful AI
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마이크로소프트–Richtech Robotics 협력 발표
: Microsoft AI Co-Innovation Labs와 협력해 현실 세계 로봇에 agentic AI 기능 공동 개발 및 배포
: Azure AI 기반 적응형 지능(adaptive intelligence)을 로봇에 통합하는 공동 엔지니어링 프로젝트
: 기술적 핵심은 ADAM 로봇 고도화
→ 비전·음성·자율 추론 결합으로 맥락 인지형(context-aware ) physical agent 구현
→ 대화형 인터랙션, 운영 상황 인지, 자율 의사결정 능력 강화
: 리테일 외에도 물류·호스피탈리티·제조 등 Physical AI가 필요한 산업 전반으로 확장 가능성 시사
https://ir.richtechrobotics.com/news-releases/news-release-details/richtech-robotics-collaborates-microsoft-advance-agentic-ai-real
: Microsoft AI Co-Innovation Labs와 협력해 현실 세계 로봇에 agentic AI 기능 공동 개발 및 배포
: Azure AI 기반 적응형 지능(adaptive intelligence)을 로봇에 통합하는 공동 엔지니어링 프로젝트
: 기술적 핵심은 ADAM 로봇 고도화
→ 비전·음성·자율 추론 결합으로 맥락 인지형(context-aware ) physical agent 구현
→ 대화형 인터랙션, 운영 상황 인지, 자율 의사결정 능력 강화
: 리테일 외에도 물류·호스피탈리티·제조 등 Physical AI가 필요한 산업 전반으로 확장 가능성 시사
https://ir.richtechrobotics.com/news-releases/news-release-details/richtech-robotics-collaborates-microsoft-advance-agentic-ai-real
Richtech Robotics
Richtech Robotics Collaborates with Microsoft to Advance Agentic AI in Real-World Robotics Applications | Richtech Robotics
Joint engineering effort with Microsoft AI Co-Innovation Labs enhances Richtech’s ADAM robot and extends intelligent automation across physical environments LAS VEGAS, Jan. 27, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- Richtech Robotics Inc. (Nasdaq: RR) (“Richtech Robotics”)…
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
앤스로픽, 신규 펀딩 추가 보도 : VC를 통해 조달하려는 100억 달러는 초과청약 상태 : 기존 Coatue(15억 달러), GIC(15억 달러) 외 Iconiq Capital 참여(10억 달러). Lightspeed Venture와 Menlo Ventures도 참여 예상 : ‘25년 말 기준 매출 런레이트 90억 달러 상회. 7월 40억 달러, 10월 70억 달러 : 오픈AI는 ‘25년 말 200억 달러. 모두 기업 모두 목표치 상회 htt…
앤스로픽 신규 펀딩 목표 상향
: 투자 수요 급증으로 초기 VC 및 금융 투자자 대상 자금 조달 목표 100억 달러 상회. 규모를 200억 달러 규모로 확대 보도
: 한 투자자는 이번 라운드 목표 금액의 5~6배에 달하는 투자 관심이 있었다고 언급
: 이후 초기 100~150억 달러 펀딩 클로징 보도. 수주 내 추가 자금 포함 전체 자금 조달 완료 계획
: Coatue, GIC, Sequoia Capital, Iconiq Capital, Lightspeed Venture Partners, Menlo Ventures, G Squared, Factorial Funds 등 참여 예상
: 마이크로소프트, 엔비디아는 별도로 최대 150억 달러 전략 투자 커밋 논의
: 밸류는 이전에 거론되었던 3,500억 달러
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 투자 수요 급증으로 초기 VC 및 금융 투자자 대상 자금 조달 목표 100억 달러 상회. 규모를 200억 달러 규모로 확대 보도
: 한 투자자는 이번 라운드 목표 금액의 5~6배에 달하는 투자 관심이 있었다고 언급
: 이후 초기 100~150억 달러 펀딩 클로징 보도. 수주 내 추가 자금 포함 전체 자금 조달 완료 계획
: Coatue, GIC, Sequoia Capital, Iconiq Capital, Lightspeed Venture Partners, Menlo Ventures, G Squared, Factorial Funds 등 참여 예상
: 마이크로소프트, 엔비디아는 별도로 최대 150억 달러 전략 투자 커밋 논의
: 밸류는 이전에 거론되었던 3,500억 달러
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (26/1/28)
■ 앤스로픽, 투자 수요 급증으로 신규 VC 자금 조달 목표를 100억 달러에서 200억 달러로 확대. 기업가치 약 3,500억 달러 평가 목표
■ 앤스로픽, 영국 정부와 협력해 Claude 기반 GOV.UK AI 에이전트 도입 및 공공 부문에서 안전한 프런티어 AI 배포 기준 공동 구축
■ 구글 클라우드, 북미, 유럽, 아시아 전 지역에서 CDN Interconnect, Direct Peering, Carrier Peering 데이터 전송 단가 대폭 인상. 네트워크 이그레스 비용 구조 상향 조정
■ 구글, Gemini 3 Flash에 Agentic Vision 도입. 이미지 이해를 수동 인식이 아닌 능동적 탐색·확대·조작 과정으로 전환하는 에이전트형 시각 추론 기능을 공개
■ 구글, Google Developer Program의 프리미엄 혜택을 Google AI Pro 및 Google AI Ultra 구독에 직접 통합
■ 구글, 월 $7.99의 저가형 AI Plus 구독을 미국 포함 전 세계로 확대
■ 오픈AI, GPT-5.2가 통합된 과학 연구, 논문 작성 워크스페이스 ‘Prism’을 출시. AI를 과학 연구 협업 도구로 본격 포지셔닝
■ 샘 올트먼 & 다리오 아모데이, ICE 폭력을 비판하면서도 트럼프를 칭찬하는 이중적 메시지를 내며 기술 업계 내부에서 정치적 논란 촉발
■ 메타, 인스타그램, 페이스북, 왓츠앱에서 프리미엄 구독 모델 시험 도입 계획
■ 메타, 코닝과 AI 데이터센터용 광섬유 케이블 공급 계약 체결. ‘30년까지 최대 60억 달러 지급
■ Manus, ‘Agent Skills’ 공개. AI가 단순히 지시를 제공하는 것이 아니라 보안 환경에서 실제 워크플로우를 자동 실행하는 엔드투엔드 에이전트 기능 강조
■ 마이크로소프트, 위스콘신 폭스콘 공장 부지에 15개 데이터센터 건설 승인
■ 마이크로소프트–Richtech Robotics 협력 발표. Microsoft AI Co-Innovation Labs와 협력해 현실 세계 로봇에 agentic AI 기능 공동 개발 및 배포
■ AWS, 미 공군 Cloud One 프로그램 지원을 위한 5.8억 달러 규모 단독 클라우드 계약 수주
■ 틱톡, 미국 데이터센터 전력 장애로 인한 연쇄 시스템 오류 이후 인프라 복구가 진행 중이며, 일부 기술적 문제는 아직 완전히 해결되지 않았다는 입장
■ 텐센트, 중동 클라우드 시장에 데이터센터 투자 확대 검토. 12~18개월 내 신규 데이터센터 구축 계획
■ 세일즈포스, 미 육군과 최대 56억 달러 규모 10년 계약 체결. 군 현대화 및 전쟁 준비 태세를 가속하기 위한 디지털, AI 혁신 지원 목적. 자회사 Computable Insights 활용
■ Figure AI, 단일 신경망이 로봇 전신을 제어하는 ‘Helix 02’ 공개
감사합니다.
■ 앤스로픽, 투자 수요 급증으로 신규 VC 자금 조달 목표를 100억 달러에서 200억 달러로 확대. 기업가치 약 3,500억 달러 평가 목표
■ 앤스로픽, 영국 정부와 협력해 Claude 기반 GOV.UK AI 에이전트 도입 및 공공 부문에서 안전한 프런티어 AI 배포 기준 공동 구축
■ 구글 클라우드, 북미, 유럽, 아시아 전 지역에서 CDN Interconnect, Direct Peering, Carrier Peering 데이터 전송 단가 대폭 인상. 네트워크 이그레스 비용 구조 상향 조정
■ 구글, Gemini 3 Flash에 Agentic Vision 도입. 이미지 이해를 수동 인식이 아닌 능동적 탐색·확대·조작 과정으로 전환하는 에이전트형 시각 추론 기능을 공개
■ 구글, Google Developer Program의 프리미엄 혜택을 Google AI Pro 및 Google AI Ultra 구독에 직접 통합
■ 구글, 월 $7.99의 저가형 AI Plus 구독을 미국 포함 전 세계로 확대
■ 오픈AI, GPT-5.2가 통합된 과학 연구, 논문 작성 워크스페이스 ‘Prism’을 출시. AI를 과학 연구 협업 도구로 본격 포지셔닝
■ 샘 올트먼 & 다리오 아모데이, ICE 폭력을 비판하면서도 트럼프를 칭찬하는 이중적 메시지를 내며 기술 업계 내부에서 정치적 논란 촉발
■ 메타, 인스타그램, 페이스북, 왓츠앱에서 프리미엄 구독 모델 시험 도입 계획
■ 메타, 코닝과 AI 데이터센터용 광섬유 케이블 공급 계약 체결. ‘30년까지 최대 60억 달러 지급
■ Manus, ‘Agent Skills’ 공개. AI가 단순히 지시를 제공하는 것이 아니라 보안 환경에서 실제 워크플로우를 자동 실행하는 엔드투엔드 에이전트 기능 강조
■ 마이크로소프트, 위스콘신 폭스콘 공장 부지에 15개 데이터센터 건설 승인
■ 마이크로소프트–Richtech Robotics 협력 발표. Microsoft AI Co-Innovation Labs와 협력해 현실 세계 로봇에 agentic AI 기능 공동 개발 및 배포
■ AWS, 미 공군 Cloud One 프로그램 지원을 위한 5.8억 달러 규모 단독 클라우드 계약 수주
■ 틱톡, 미국 데이터센터 전력 장애로 인한 연쇄 시스템 오류 이후 인프라 복구가 진행 중이며, 일부 기술적 문제는 아직 완전히 해결되지 않았다는 입장
■ 텐센트, 중동 클라우드 시장에 데이터센터 투자 확대 검토. 12~18개월 내 신규 데이터센터 구축 계획
■ 세일즈포스, 미 육군과 최대 56억 달러 규모 10년 계약 체결. 군 현대화 및 전쟁 준비 태세를 가속하기 위한 디지털, AI 혁신 지원 목적. 자회사 Computable Insights 활용
■ Figure AI, 단일 신경망이 로봇 전신을 제어하는 ‘Helix 02’ 공개
감사합니다.
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오픈AI, 과학 연구 워크플로우 OS를 노리는 Prism 공개
: GPT-5.2가 직접 통합된 클라우드 기반 LaTex 네이티브 워크스페이스
: . 과학 연구 및 논문 작성과 협업 전 과정을 AI 네이티브로 통합하려는 과학용 IDE 전략 제품
: 기존 연구자들이 Overleaf + PDF + LaTeX + Reference Manager + 챗GPT를 오가는 분절된 연구 워크플로우를 단일 환경으로 통합
: 논문 작성, 협업, 인용, 수식, 편집, 게재 준비까지 엔드투엔드 파이프라인 제공. 챗GPT 개인 계정만 있으면 무료 제공 및 무제한 협업자 지원
: 핵심 기능
- 프로젝트 전체 맥락(논문 구조, 수식, 참고문헌, 버전 히스토리)을 이해하는 AI
- 논문 초안 작성, 수정, 논증 점검, 구조 개편
- 문헌 검색(arXiv 등) 및 인용 자동 통합
- 수식, 표, 그림 생성 및 리팩토링
- 화이트보드 수식 → LaTeX 자동 변환
- 교정, 포맷팅, 오류 체크 자동화
- 실시간 공동 편집, 버전 충돌 제거
: ‘25년 소프트웨어 개발이 AI로 재편된 것처럼 ‘26년 과학 연구 워크플로우 전환의 시작점을 목표
: 과학 연구의 생산성 병목(논문 작성, 관리, 협업)을 AI로 제거 → 발견 속도 가속 전략
https://openai.com/index/introducing-prism/
: GPT-5.2가 직접 통합된 클라우드 기반 LaTex 네이티브 워크스페이스
: . 과학 연구 및 논문 작성과 협업 전 과정을 AI 네이티브로 통합하려는 과학용 IDE 전략 제품
: 기존 연구자들이 Overleaf + PDF + LaTeX + Reference Manager + 챗GPT를 오가는 분절된 연구 워크플로우를 단일 환경으로 통합
: 논문 작성, 협업, 인용, 수식, 편집, 게재 준비까지 엔드투엔드 파이프라인 제공. 챗GPT 개인 계정만 있으면 무료 제공 및 무제한 협업자 지원
: 핵심 기능
- 프로젝트 전체 맥락(논문 구조, 수식, 참고문헌, 버전 히스토리)을 이해하는 AI
- 논문 초안 작성, 수정, 논증 점검, 구조 개편
- 문헌 검색(arXiv 등) 및 인용 자동 통합
- 수식, 표, 그림 생성 및 리팩토링
- 화이트보드 수식 → LaTeX 자동 변환
- 교정, 포맷팅, 오류 체크 자동화
- 실시간 공동 편집, 버전 충돌 제거
: ‘25년 소프트웨어 개발이 AI로 재편된 것처럼 ‘26년 과학 연구 워크플로우 전환의 시작점을 목표
: 과학 연구의 생산성 병목(논문 작성, 관리, 협업)을 AI로 제거 → 발견 속도 가속 전략
https://openai.com/index/introducing-prism/
OpenAI
Introducing Prism
Prism is a free LaTeX-native workspace with GPT-5.2 built in, helping researchers write, collaborate, and reason in one place.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
샘 올트먼, 500억 달러 신규 펀딩 라운드를 위한 중동 투자자 미팅 : 밸류 7,500~8,300억 달러 수준으로 최소 500억 달러 조달 논의. 아부다비 국부펀드를 비롯한 주요 투자자 미팅 : 앞서 12월 보도에서는 펀딩 규모로 최대 1,000억 달러 언급(전체 기준) : 오픈AI는 이전에 MGX로부터 자금을 조달 받았고, UAE G42와 협력 중 : 앤스로픽과 xAI도 자금 조달을 위해 중동 투자자와 접촉 https://t.iss.one/Sam…
소프트뱅크, 오픈AI에 300억 달러 추가 투자 논의
: 오픈AI는 최대 1,000억 달러 규모 신규 펀딩 논의 중. 샘 올트먼의 중동 지역 투자자 미팅도 보도(500억 달러). 목표 금액 조달 시 밸류는 8,300억 달러
: 소프트뱅크는 12월 오픈AI에 225억 달러 추가 투자 완료(400억 달러 펀딩 라운드 중 소프트뱅크 측 투자 규모 300억 달러)
: 최근 500억 달러 규모 데이터센터 운영사 Switch 인수 논의 중단 보도
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 오픈AI는 최대 1,000억 달러 규모 신규 펀딩 논의 중. 샘 올트먼의 중동 지역 투자자 미팅도 보도(500억 달러). 목표 금액 조달 시 밸류는 8,300억 달러
: 소프트뱅크는 12월 오픈AI에 225억 달러 추가 투자 완료(400억 달러 펀딩 라운드 중 소프트뱅크 측 투자 규모 300억 달러)
: 최근 500억 달러 규모 데이터센터 운영사 Switch 인수 논의 중단 보도
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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구글 악재? 짐 크레이머, Gemini 칭찬
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
나는 여전히 ChatGPT와 Gemini 둘 다 유료로 쓰고 있지만, 최근에는 Gemini를 더 선호하고 있다. 회사에서 내 옆자리 두 명은 ChatGPT를 해지하고 있다. Gemini가 나에 대해 많이 알고 있고, 친근하지만 아첨하지 않고, 비위를 맞추려 들지 않는 점이 마음에 든다.
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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피규어(Figure), Helix 02 발표
: 픽셀 입력만으로 전신을 통합 제어해 걷기, 조작, 균형을 동시에 수행하는 장시간 완전 자율 휴머노이드 시스템 시연
: 자율 장기 시계열 loco manipulation → 4분 동안 식기세척기 작업 완전 자율 수행
: 모든 센서 입력 → 모든 액츄에이터 출력 구조로 단일 통합 Visuomotor 신경망에 연결 제어
: 인간 동작 데이터 1,000 시간 기반 System 0 전신 제어 파운데이션 모델 도입
: 촉각 + 손바닥 카메라로 알약, 주사기, 병뚜껑 등 고정밀 조작 가능
: 의미 추론(S2) → visuomotor 정책(S1) → 물리 제어(S0) 계층 구조로 휴머노이드 AI 스택 완성
https://www.figure.ai/news/helix-02
: 픽셀 입력만으로 전신을 통합 제어해 걷기, 조작, 균형을 동시에 수행하는 장시간 완전 자율 휴머노이드 시스템 시연
: 자율 장기 시계열 loco manipulation → 4분 동안 식기세척기 작업 완전 자율 수행
: 모든 센서 입력 → 모든 액츄에이터 출력 구조로 단일 통합 Visuomotor 신경망에 연결 제어
: 인간 동작 데이터 1,000 시간 기반 System 0 전신 제어 파운데이션 모델 도입
: 촉각 + 손바닥 카메라로 알약, 주사기, 병뚜껑 등 고정밀 조작 가능
: 의미 추론(S2) → visuomotor 정책(S1) → 물리 제어(S0) 계층 구조로 휴머노이드 AI 스택 완성
https://www.figure.ai/news/helix-02
FigureAI
Introducing Helix 02: Full-Body Autonomy
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클라우드플레어, AI 에이전트 내러티브와 엣지 인프라 재평가
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
최근 클라우드플레어 주가 상승이 이어지고 있습니다.
앤스로픽 Claude Code와 Cowork에 대한 관심이 이어지고 있으며, Clawdbot(Moltbot) 역시 개발자 커뮤니티에서 화제가 되고 있습니다.
핵심 포인트는 AI 트래픽이 중앙 클라우드에서 엣지로 확산될 경우 필요한 인프라 레이어를 클라우드플레어가 쥐고 있다는 내러티브입니다.
AI 워크로드 증가에 따라 클라우드플레어의 전략적 포지셔닝이 재조명되는 국면입니다.
Clawdbot은 오픈소스 형태로 24시간 구동되는 퍼스널 AI 어시스턴트를 구축하는 데모 프로젝트입니다.
기존 챗봇과 달리 능동적으로 메시지를 보내고 툴을 호출해 행동하는 에이전트라는 점이 강조됩니다.
저가 서버뿐 아니라 로컬 PC, Mac Mini에서도 구동이 가능하며, 파일/브라우저/스크립트까지 직접 제어하는 셀프호스트 에이전트로 볼 수 있습니다.
이 과정에서 로컬 환경을 외부에서 호출하기 위한 엔드포인트 필요성이 부각되었고, 포트를 직접 열지 않고도 서비스를 노출할 수 있는 Cloudflare Tunnel 활용이 커뮤니티에서 확산되었습니다.
Tunnel은 아웃바운드 전용 연결을 통해 리소스를 클라우드플레어 네트워크에 연결하고, 퍼블릭 IP 없이 HTTP/SSH 서비스를 안전하게 노출하는 방식입니다.
Tunnel 자체의 단기 매출 임팩트는 제한적이나, 개발자 유입과 레퍼런스 효과를 만드는 진입점으로 해석됩니다. 실질적 수익화는 Workers, 보안 및 트래픽 서비스에서 발생할 것으로 생각됩니다.
물론 Clawdbot은 새로운 AI 모델이나 핵심 기술 혁신이라기보다 Claude Code를 포장한 개인 에이전트 데모에 가깝고,
민감 데이터 접근을 전제로 하는 구조상 보안 리스크에 대한 우려도 존재합니다. 따라서 이번 Hype의 지속 가능성은 지켜볼 필요가 있습니다.
그럼에도 중요한 것은 에이전틱 AI 확산이 네트워크 아키텍처 논의를 촉발했다는 점입니다.
모든 에이전트는 엔드포인트가 필요하고, 로컬과 외부 연결이 요구되며, 인그레스 보안과 저지연성이 필수적입니다.
이는 엣지 네트워크 레이어의 전략적 중요성을 구조적으로 확대시키는 방향입니다.
여기에 구글 클라우드의 CDN/네트워크 전송 단가 인상이 더해지면서 네트워크 비용이 구조적으로 상승하는 국면입니다.
비용 부담이 커질수록 예측 가능하고 비용 효율적인 대안을 찾는 수요가 확대되며, 주요 글로벌 CDN 플레이어로서 클라우드플레어의 상대적 모멘텀도 부각될 수 있습니다.
(2026/1/28 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
최근 클라우드플레어 주가 상승이 이어지고 있습니다.
앤스로픽 Claude Code와 Cowork에 대한 관심이 이어지고 있으며, Clawdbot(Moltbot) 역시 개발자 커뮤니티에서 화제가 되고 있습니다.
핵심 포인트는 AI 트래픽이 중앙 클라우드에서 엣지로 확산될 경우 필요한 인프라 레이어를 클라우드플레어가 쥐고 있다는 내러티브입니다.
AI 워크로드 증가에 따라 클라우드플레어의 전략적 포지셔닝이 재조명되는 국면입니다.
Clawdbot은 오픈소스 형태로 24시간 구동되는 퍼스널 AI 어시스턴트를 구축하는 데모 프로젝트입니다.
기존 챗봇과 달리 능동적으로 메시지를 보내고 툴을 호출해 행동하는 에이전트라는 점이 강조됩니다.
저가 서버뿐 아니라 로컬 PC, Mac Mini에서도 구동이 가능하며, 파일/브라우저/스크립트까지 직접 제어하는 셀프호스트 에이전트로 볼 수 있습니다.
이 과정에서 로컬 환경을 외부에서 호출하기 위한 엔드포인트 필요성이 부각되었고, 포트를 직접 열지 않고도 서비스를 노출할 수 있는 Cloudflare Tunnel 활용이 커뮤니티에서 확산되었습니다.
Tunnel은 아웃바운드 전용 연결을 통해 리소스를 클라우드플레어 네트워크에 연결하고, 퍼블릭 IP 없이 HTTP/SSH 서비스를 안전하게 노출하는 방식입니다.
Tunnel 자체의 단기 매출 임팩트는 제한적이나, 개발자 유입과 레퍼런스 효과를 만드는 진입점으로 해석됩니다. 실질적 수익화는 Workers, 보안 및 트래픽 서비스에서 발생할 것으로 생각됩니다.
물론 Clawdbot은 새로운 AI 모델이나 핵심 기술 혁신이라기보다 Claude Code를 포장한 개인 에이전트 데모에 가깝고,
민감 데이터 접근을 전제로 하는 구조상 보안 리스크에 대한 우려도 존재합니다. 따라서 이번 Hype의 지속 가능성은 지켜볼 필요가 있습니다.
그럼에도 중요한 것은 에이전틱 AI 확산이 네트워크 아키텍처 논의를 촉발했다는 점입니다.
모든 에이전트는 엔드포인트가 필요하고, 로컬과 외부 연결이 요구되며, 인그레스 보안과 저지연성이 필수적입니다.
이는 엣지 네트워크 레이어의 전략적 중요성을 구조적으로 확대시키는 방향입니다.
여기에 구글 클라우드의 CDN/네트워크 전송 단가 인상이 더해지면서 네트워크 비용이 구조적으로 상승하는 국면입니다.
비용 부담이 커질수록 예측 가능하고 비용 효율적인 대안을 찾는 수요가 확대되며, 주요 글로벌 CDN 플레이어로서 클라우드플레어의 상대적 모멘텀도 부각될 수 있습니다.
(2026/1/28 공표자료)
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
문샷 ai, Kimi K2.5 발표 : K2 기반으로 15조 개의 시각,텍스트 혼합 토큰을 추가적으로 사전학습해 멀티모달 성능 대폭 확장 : 네이티브 멀티모달 설계로 코딩 및 비전 능력에서 SOTA 수준 성능 → 특히 프론트엔드 개발, 이미지 및 영상 → 코드 변환, 시각적 디버깅 능력 강조 : 자기 지시형 Agent Swarm 패러다임 구현. Parallel-Agent Reinforcement Learning(PARL) 기반 오케스트레이터 훈련…
Kimi K2.5, Artificial Analysis Index 47점
: 구글 Gemini 3 Pro와 Flash 사이 수준. 오픈소스 1위(2위는 GLM-4.7, 42점)
: 1조 파라미터 및 활성 파라미터 320억 개의 MoE 모델. 네이티브 INT4 정밀도로 모델 크기 595GB 수준. 하이브리드 추론 모델
: 문샷의 첫 멀티모달 지원 플래그십 모델. 오픈 웨이트 모델 중에서는 최초로 이미지 입력 지원. 기존 오픈소스 모델의 한계로 꼽힌 멀티모달 능력 향상
: 실행 비용 및 추론 토큰 사용량은 중간 수준. 동급 지능 모델과 유사
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 구글 Gemini 3 Pro와 Flash 사이 수준. 오픈소스 1위(2위는 GLM-4.7, 42점)
: 1조 파라미터 및 활성 파라미터 320억 개의 MoE 모델. 네이티브 INT4 정밀도로 모델 크기 595GB 수준. 하이브리드 추론 모델
: 문샷의 첫 멀티모달 지원 플래그십 모델. 오픈 웨이트 모델 중에서는 최초로 이미지 입력 지원. 기존 오픈소스 모델의 한계로 꼽힌 멀티모달 능력 향상
: 실행 비용 및 추론 토큰 사용량은 중간 수준. 동급 지능 모델과 유사
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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아마존, 1.6만 명 인력 조정 및 역할 축소 공식화
: 10월 1.4만 명에 추가. 합산 3만 명
https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-layoffs-corporate-jan-2026
: 10월 1.4만 명에 추가. 합산 3만 명
https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-layoffs-corporate-jan-2026
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[삼성 이영진] 메타 플랫폼스(META) 4Q25 실적 요약
■ 4Q25 실적
: 매출 598.9억 달러(+24%)
vs 컨센 584.6억 달러, 가이던스 560~590억 달러
: EPS(GAAP) $8.88
vs 컨센 $8.21
: CapEx 221.4억 달러
vs 컨센 218.6억 달러
: FY25 CapEx 722.2억 달러 vs 컨센 703.2억 달러
■ 1Q26 및 FY26 가이던스
: 1Q26 매출 535-565억 달러 vs 컨센 513.7억 달러
: FY26 비용 1,620-1,690억 달러
: FY26 CapEx 1,150-1,350억 달러 vs 컨센 1,107.4억 달러
: 인프라 투자에도 불구하고 FY26 영업이익은 FY25 상회 전망
https://investor.atmeta.com/investor-news/press-release-details/2026/Meta-Reports-Fourth-Quarter-and-Full-Year-2025-Results/default.aspx
감사합니다.
■ 4Q25 실적
: 매출 598.9억 달러(+24%)
vs 컨센 584.6억 달러, 가이던스 560~590억 달러
: EPS(GAAP) $8.88
vs 컨센 $8.21
: CapEx 221.4억 달러
vs 컨센 218.6억 달러
: FY25 CapEx 722.2억 달러 vs 컨센 703.2억 달러
■ 1Q26 및 FY26 가이던스
: 1Q26 매출 535-565억 달러 vs 컨센 513.7억 달러
: FY26 비용 1,620-1,690억 달러
: FY26 CapEx 1,150-1,350억 달러 vs 컨센 1,107.4억 달러
: 인프라 투자에도 불구하고 FY26 영업이익은 FY25 상회 전망
https://investor.atmeta.com/investor-news/press-release-details/2026/Meta-Reports-Fourth-Quarter-and-Full-Year-2025-Results/default.aspx
감사합니다.
Atmeta
Meta Reports Fourth Quarter and Full Year 2025 Results
Meta Platforms, Inc. (Nasdaq: META) today reported financial results for the quarter and full year ended December 31, 2025. "We had strong business performance in 2025," said Mark Zuckerberg, Meta founder and CEO. "I'm looking forward to advancing personal…
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[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) F2Q26 실적 요약
■ F2Q26 실적
: 매출 812.7억 달러(+17%, +15% CC)
vs 컨센 803.1억 달러, 가이던스 795-806억 달러
: EPS $4.14
vs 컨센 $3.91
: PBP 341.2억 달러(+16%, +14% CC)
vs 컨센 334.8억 달러, 가이던스 333-336억 달러
: IC 329.1억 달러(+29%, +28% CC)
vs 컨센 324.0억 달러, 가이던스 322.5-325.5억 달러
: MPC 142.5억 달러(-3%, -3% CC)
vs 컨센 143.7억 달러, 가이던스 139.5-144.5억 달러
: Azure 성장 +39%
vs 컨센 +38.4%
: Azure 성장(CC 기준) +38%
vs 컨센 +37.8%, 가이던스 +37%
: Azure 성장 추이(CC 기준)
30% → 31% → 35% → 35%
→ 34% → 31% → 35% → 39%
→ 39% → 38%
: CapEx 298.8억 달러(금융 리스 자산 제외)
vs 컨센 234.8억 달러
: CapEx 추이(리스 제외, 억 달러)
99.2 → 97.4 → 109.5 → 138.7
→ 149.2 → 158 → 167.5 → 170.8
→ 193.9 → 298.8억 달러
: CapEx 375억 달러(리스 포함)
vs 컨센 366.6억 달러
: CapEx 추이(리스 포함, 억 달러)
112 → 115 → 140 → 190
→ 200 → 226 → 214 → 242
→ 349 → 375억 달러
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https://microsoft.com/en-us/investor/earnings/FY-2026-Q2/Document/DownloadDocument/141/SlidesFY26Q2.pptx
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■ F2Q26 실적
: 매출 812.7억 달러(+17%, +15% CC)
vs 컨센 803.1억 달러, 가이던스 795-806억 달러
: EPS $4.14
vs 컨센 $3.91
: PBP 341.2억 달러(+16%, +14% CC)
vs 컨센 334.8억 달러, 가이던스 333-336억 달러
: IC 329.1억 달러(+29%, +28% CC)
vs 컨센 324.0억 달러, 가이던스 322.5-325.5억 달러
: MPC 142.5억 달러(-3%, -3% CC)
vs 컨센 143.7억 달러, 가이던스 139.5-144.5억 달러
: Azure 성장 +39%
vs 컨센 +38.4%
: Azure 성장(CC 기준) +38%
vs 컨센 +37.8%, 가이던스 +37%
: Azure 성장 추이(CC 기준)
30% → 31% → 35% → 35%
→ 34% → 31% → 35% → 39%
→ 39% → 38%
: CapEx 298.8억 달러(금융 리스 자산 제외)
vs 컨센 234.8억 달러
: CapEx 추이(리스 제외, 억 달러)
99.2 → 97.4 → 109.5 → 138.7
→ 149.2 → 158 → 167.5 → 170.8
→ 193.9 → 298.8억 달러
: CapEx 375억 달러(리스 포함)
vs 컨센 366.6억 달러
: CapEx 추이(리스 포함, 억 달러)
112 → 115 → 140 → 190
→ 200 → 226 → 214 → 242
→ 349 → 375억 달러
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테슬라, xAI에 20억 달러 전략적 투자
: Series E 우선주 20억 달러 투자
→ 단순 지분투자가 아니라 장기 전략 파트너십 성격
→ 시장 조건 동일. 내부자 특혜 딜 아님 (공정성 강조)
: 투자 목적: Physical AI
→ 테슬라: AI를 로봇·차량·공장·자율시스템 등 물리 세계에 배포
→ xAI: 디지털 AI 제품과 모델(Grok) 개발
: 프레임워크 계약 = AI 협력 로드맵 체결
→ 단순 투자자가 아니라 공동 AI 개발, 모델 적용, 인프라 협력, 데이터/로봇 통합 가능성 평가
https://assets-ir.tesla.com/tesla-contents/IR/TSLA-Q4-2025-Update.pdf
: Series E 우선주 20억 달러 투자
→ 단순 지분투자가 아니라 장기 전략 파트너십 성격
→ 시장 조건 동일. 내부자 특혜 딜 아님 (공정성 강조)
: 투자 목적: Physical AI
→ 테슬라: AI를 로봇·차량·공장·자율시스템 등 물리 세계에 배포
→ xAI: 디지털 AI 제품과 모델(Grok) 개발
: 프레임워크 계약 = AI 협력 로드맵 체결
→ 단순 투자자가 아니라 공동 AI 개발, 모델 적용, 인프라 협력, 데이터/로봇 통합 가능성 평가
https://assets-ir.tesla.com/tesla-contents/IR/TSLA-Q4-2025-Update.pdf
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) F2Q26 실적 요약 ■ F2Q26 실적 : 매출 812.7억 달러(+17%, +15% CC) vs 컨센 803.1억 달러, 가이던스 795-806억 달러 : EPS $4.14 vs 컨센 $3.91 : PBP 341.2억 달러(+16%, +14% CC) vs 컨센 334.8억 달러, 가이던스 333-336억 달러 : IC 329.1억 달러(+29%, +28% CC) vs 컨센 324.0억 달러, 가이던스 322.5…
[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) F3Q26 가이던스 요약
■ F3Q26 가이던스
: 매출 806.5-817.5억 달러 vs 컨센 812.3억 달러
: PBP 342.5-345.5억 달러 vs 컨센 337.4억 달러
: IC 341-344억 달러 vs 컨센 338.1억 달러
: MPC 123-128 달러 vs 컨센 136.2억 달러
: Azure 성장(CC 기준) +37-38% vs 컨센 +37%
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감사합니다.
■ F3Q26 가이던스
: 매출 806.5-817.5억 달러 vs 컨센 812.3억 달러
: PBP 342.5-345.5억 달러 vs 컨센 337.4억 달러
: IC 341-344억 달러 vs 컨센 338.1억 달러
: MPC 123-128 달러 vs 컨센 136.2억 달러
: Azure 성장(CC 기준) +37-38% vs 컨센 +37%
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메타 4Q25 어닝콜 주요 코멘트 - AI 및 CapEx 관련
우리는 지금 AI가 크게 가속되는 국면을 보고 있다. 2026년은 이 파도가 여러 측면에서 더 가속되는 해가 될 것이다. 에이전트가 실제로 작동하기 시작하고 있으며, 이는 완전히 새로운 제품을 만들고 우리가 일하는 방식을 변화시키는 능력을 열어줄 것이다.
우리의 비전은 개인화된 슈퍼지능을 구축하는 것이다. AI가 개인의 맥락, 이력, 관심사, 콘텐츠, 관계를 이해하는 가능성을 보기 시작했다.
Facebook, Instagram, Threads, 광고 시스템을 구동하는 추천 시스템과 LLM을 결합하는 작업을 진행 중이다. 현재 시스템은 곧 가능해질 수준에 비하면 매우 원시적인 단계다.
에이전트형 쇼핑 도구는 사람들이 적합한 제품을 찾도록 돕고, WhatsApp의 기능을 시간이 지남에 따라 크게 확장할 것이다.
미래를 위해 우리는 선도 모델을 학습하고 개인화 슈퍼지능을 제공하기 위해 인프라에 매우 큰 투자를 계속할 것이다. Meta Compute는 전략적 우위가 될 것이다.
Meta Compute의 핵심은 실리콘과 에너지에 대한 장기 투자다. 시간이 지남에 따라 기가와트당 비용이 크게 감소할 것으로 기대한다.
GEM과 시퀀스 학습 모델 개선으로 Facebook 광고 클릭률이 3.5% 상승했고, Instagram 전환율이 1% 이상 증가했다.
비디오 생성 광고 도구의 연환산 매출 런레이트는 Q4에 100억 달러에 도달했다.
엔지니어 생산성이 30% 증가했고, AI 코딩 도구 파워 유저는 80% 증가했다.
2026년 자본적 지출(CapEx, 금융리스 포함)은 1,150억~1,350억 달러 범위로 예상한다. Meta Superintelligence Labs와 핵심 비즈니스를 지원하기 위한 투자 확대가 주요 요인이다. 비용 증가의 대부분은 클라우드 비용과 감가상각을 포함한 인프라 비용에서 발생할 것이다.
우리는 여전히 컴퓨트 용량 제약 상태이며, 컴퓨트 수요 증가 속도가 공급 증가보다 빠르다. 클라우드 확장으로 용량이 늘겠지만, 자체 시설이 가동될 때까지는 여전히 제약이 있을 것이다.
일부 대형 데이터센터는 새로운 소유 구조를 도입할 것이며, 외부 자금 조달을 통해 순부채 상태가 될 수도 있다.
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
“We are now seeing a major AI acceleration. I expect 2026 to be a year where this wave accelerates even further on several fronts. We’re starting to see agents really work. This will unlock the ability to build completely new products and transform how we work.”
우리는 지금 AI가 크게 가속되는 국면을 보고 있다. 2026년은 이 파도가 여러 측면에서 더 가속되는 해가 될 것이다. 에이전트가 실제로 작동하기 시작하고 있으며, 이는 완전히 새로운 제품을 만들고 우리가 일하는 방식을 변화시키는 능력을 열어줄 것이다.
“Our vision is building personal superintelligence. We’re starting to see the promise of AI that understands our personal context, including our history, our interests, our content, and our relationships.”
우리의 비전은 개인화된 슈퍼지능을 구축하는 것이다. AI가 개인의 맥락, 이력, 관심사, 콘텐츠, 관계를 이해하는 가능성을 보기 시작했다.
“We’re also working on merging LLMs with the recommendation systems that power Facebook, Instagram, Threads and our ad system… current systems are primitive compared to what will be possible soon.”
Facebook, Instagram, Threads, 광고 시스템을 구동하는 추천 시스템과 LLM을 결합하는 작업을 진행 중이다. 현재 시스템은 곧 가능해질 수준에 비하면 매우 원시적인 단계다.
“New agentic shopping tools will allow people to find just the right very specific set of products… significantly increasing the capabilities of WhatsApp over time.”
에이전트형 쇼핑 도구는 사람들이 적합한 제품을 찾도록 돕고, WhatsApp의 기능을 시간이 지남에 따라 크게 확장할 것이다.
“As we plan for the future, we will continue to invest very significantly in infrastructure to train leading models and deliver personal superintelligence… Meta Compute… will become a strategic advantage.”
미래를 위해 우리는 선도 모델을 학습하고 개인화 슈퍼지능을 제공하기 위해 인프라에 매우 큰 투자를 계속할 것이다. Meta Compute는 전략적 우위가 될 것이다.
“An important part of Meta Compute will be making long-term investments in silicon and energy… we expect the cost per gigawatt to decrease significantly over time.”
Meta Compute의 핵심은 실리콘과 에너지에 대한 장기 투자다. 시간이 지남에 따라 기가와트당 비용이 크게 감소할 것으로 기대한다.
“The GEM and sequence learning improvements together drove a 3.5% lift in ad clicks on Facebook, and a more than 1% gain in conversions on Instagram.”
GEM과 시퀀스 학습 모델 개선으로 Facebook 광고 클릭률이 3.5% 상승했고, Instagram 전환율이 1% 이상 증가했다.
“The combined revenue run rate of video generation tools hit $10 billion in Q4.”
비디오 생성 광고 도구의 연환산 매출 런레이트는 Q4에 100억 달러에 도달했다.
“We’ve seen a 30% increase in output per engineer… power users’ output increased 80% year-over-year.”
엔지니어 생산성이 30% 증가했고, AI 코딩 도구 파워 유저는 80% 증가했다.
“We anticipate 2026 capital expenditures… in the range of $115 billion to $135 billion.”Driven by increased investment to support our Meta Superintelligence Labs efforts and core business. The majority of expense growth will be driven by infrastructure costs, including cloud spend and depreciation.”
2026년 자본적 지출(CapEx, 금융리스 포함)은 1,150억~1,350억 달러 범위로 예상한다. Meta Superintelligence Labs와 핵심 비즈니스를 지원하기 위한 투자 확대가 주요 요인이다. 비용 증가의 대부분은 클라우드 비용과 감가상각을 포함한 인프라 비용에서 발생할 것이다.
“We do continue to be capacity constrained… demands for compute resources have increased even faster than our supply. “We expect significantly more capacity this year as we add cloud, but we’ll likely still be constrained until our own facilities come online.”
우리는 여전히 컴퓨트 용량 제약 상태이며, 컴퓨트 수요 증가 속도가 공급 증가보다 빠르다. 클라우드 확장으로 용량이 늘겠지만, 자체 시설이 가동될 때까지는 여전히 제약이 있을 것이다.
“Establishing new ownership structures for some of our large data center sites… may lead us to eventually maintain a positive net debt balance.”
일부 대형 데이터센터는 새로운 소유 구조를 도입할 것이며, 외부 자금 조달을 통해 순부채 상태가 될 수도 있다.
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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마이크로소프트(MSFT US) F2Q25 리뷰 - 성장 한판 쉴래? 근데 남들은 안 쉬어
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
마이크로소프트의 실적은 나쁘지 않습니다. 하지만 도파민이 더욱 빠진 밋밋한 실적이었습니다.
오픈AI와 앤스로픽 신규 약정에 따라 Bookings와 RPO는 급증했지만, F2Q Azure 성장률은 +38%(고정환율 기준)로 1%p 둔화되었습니다.
F3Q Azure 성장률 가이던스 +37-38%도 컨센서스 +37%를 소폭 상회하는 수준에 그쳤습니다.
물론 공급을 넘어서는 수요를 강조했습니다. 이번 분기 CapEx도 컨센서스를 뛰어넘었습니다. F2Q에만 1GW 캐파를 추가했구요
다만 CapEx의 순차적인 감소 전망과 함꼐 FY26 전망 및 캐파 제약 해소 시기에 대한 업데이트가 부재했습니다.
공급 제약이 구조적 장기 이슈라는 점을 언급했지만, 지금은 막대한 투자 대신 효율성 측면을 보다 앞세우는 느낌입니다.
캐파 활용 측면에서도 전체 스택 성장을 위한 전략적 배분을 강조하고 있습니다.
Azure 고객보다 퍼스트파티 제품 사용과 R&D 및 제품 혁신이 우선 시 되고 여기서 모멘텀을 확인하고 있다는 입장입니다.
AI 스택 전반의 성장도 계속되지만, 특별히 눈에 띄는 업데이트는 없었습니다.
AI 산업 내 포지셔닝은 부정적으로 볼 정도는 아니지만 괜찮은가?에 대한 물음표가 따라 붙네요
CapEx ROI가 Azure 단일 스토리에서 벗어나고 있다는 점은 증명할 부분이 많이 진다는 것과 같으니까요
자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다
보고서 링크:https://bit.ly/49LBJIb
(2026/1/29 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
마이크로소프트의 실적은 나쁘지 않습니다. 하지만 도파민이 더욱 빠진 밋밋한 실적이었습니다.
오픈AI와 앤스로픽 신규 약정에 따라 Bookings와 RPO는 급증했지만, F2Q Azure 성장률은 +38%(고정환율 기준)로 1%p 둔화되었습니다.
F3Q Azure 성장률 가이던스 +37-38%도 컨센서스 +37%를 소폭 상회하는 수준에 그쳤습니다.
물론 공급을 넘어서는 수요를 강조했습니다. 이번 분기 CapEx도 컨센서스를 뛰어넘었습니다. F2Q에만 1GW 캐파를 추가했구요
다만 CapEx의 순차적인 감소 전망과 함꼐 FY26 전망 및 캐파 제약 해소 시기에 대한 업데이트가 부재했습니다.
공급 제약이 구조적 장기 이슈라는 점을 언급했지만, 지금은 막대한 투자 대신 효율성 측면을 보다 앞세우는 느낌입니다.
캐파 활용 측면에서도 전체 스택 성장을 위한 전략적 배분을 강조하고 있습니다.
Azure 고객보다 퍼스트파티 제품 사용과 R&D 및 제품 혁신이 우선 시 되고 여기서 모멘텀을 확인하고 있다는 입장입니다.
AI 스택 전반의 성장도 계속되지만, 특별히 눈에 띄는 업데이트는 없었습니다.
AI 산업 내 포지셔닝은 부정적으로 볼 정도는 아니지만 괜찮은가?에 대한 물음표가 따라 붙네요
CapEx ROI가 Azure 단일 스토리에서 벗어나고 있다는 점은 증명할 부분이 많이 진다는 것과 같으니까요
자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다
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(2026/1/29 공표자료)
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