마이크로소프트, AI 인프라 경쟁에서 추격 노력

: 생성 AI 초기, 마이크로소프트는 약 9GW 규모 전력망 기반 데이터센터 부지 확보 및 전력망 연결 우선 순위 선점

: ‘24년~‘25년 초 CapEx 확대 부담으로 CFO 에이미 후드 주도로 투자 속도 조절 → 일부 데이터센터 계약 포기 및 속도 조절

: 해당 기회를 구글, 오라클 등 경쟁사가 활용 → 전력망 대기열 및 부지 선점. 일부 프로젝트 내 전력 직접 흡수

: 이후 프로젝트 재개했으나, 전력 연결 순서 상실로 구조적 캐파 회복 지연 → 실적 발표에서 Azure 캐파 제약 공식 인정

: 클라우드 총괄 노엘 웰시 산하 조직 중심으로 Nscale, Crusoe 등과 협력해 외부 인프라 의존 확대

: 최근 전략은 grid(전력망) 기반 → off-grid(천연가스 자체 발전) 전환 가속(쉐브론, Engine No.1 협력 등)

: 전력망 기반 전력 포기 결정은 단기적으로 AI 워크로드 확보 전략에서 부정적 영향 가능성

: 반대로 투자 억제는 데이터센터 구축 리스크의 파트너 이전 + distressed 부지 확보 옵션 연결 가능성

: 단, 자체 발전 방식은 전력망 연결 대비 비용 구조 불리 및 추가 백업 필요

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소프트뱅크, 일본 국산 AI 연합 구축

1. 개요

- 소프트뱅크, NEC, 혼다, 소니(각각 10% 이상 지분 보유) 등과 함께 일본 국산 AI 개발 회사 설립. 약 100여명 규모의 AI 기술자보유
- 제조사, 금융사 포함 8개 기업 참여(NEC, 혼다, 소니, 3대 메가뱅크, 일본제철, 고베제강), Preferred Networks도 협력 예정. 정부(NEDO) 지원 사업 참여 검토
- 민관, 산업 연합 형태의 AI 프로젝트

2. 개발 방향

- 2030년까지 대규모 AI 모델 보급계획, 1조 파라미터 (국내 최대 수준) 목표.
- 기존 일본 AI(~7000억 파라미터) 대비 규모 확대. 텍스트이미지, 영상, 음성 등 멀티모달 대응
- 개발 단계부터 제조업 기업들 참여. NEC(기술 제공), 혼다(수요자) 등
- 공작기계, 로봇 연계 전제로 개발, 제조 현장 의견 반영해 바로 실용화 구조

3. Physical AI에 활용할 계획

- 목표: 로봇, 기계를 자율 제어하는 AI
- 2030년까지 제조현장 적용 확대
- 단순 생성형 AI가 아닌 “산업용 AI”에 집중
- 기업별 데이터 결합, 산업별 AI 개발
- 플랫폼형 AI 생태계 구축

4. 인프라 전략

- 데이터센터 직접 구축(데이터 유출 리스크 대응)
- 샤프 공장(사카이)을 AI 거점으로 전환
- GPU 도입 → 고성능 연산 국내 처리

[삼성증권 이창희] 일본주식

채널 링크

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그렉 브록만, “세계는 컴퓨트 기반 경제로 전환”

세계는 컴퓨트 기반 경제로 전환하고 있습니다.

현재 소프트웨어 엔지니어링 분야는 르네상스를 겪고 있으며, AI는 불과 지난 6개월 사이에도 소프트웨어 개발 속도를 극적으로 끌어올렸습니다. 이제 AI는 사람들이 컴퓨터로 수행하는 거의 모든 종류의 작업에도 이러한 변화를 가져올 궤도에 올라 있습니다.

그동안 컴퓨터를 사용하는 방식은 사람이 기계에 맞춰야 하는 것이었습니다. 목표를 세우고 이를 더 작은 목표로 나누며, 의도를 명령어로 번역해야 했습니다. 하지만 이제는 컴퓨터를 일일이 관리하지 않아도 되는 세상으로 이동하고 있습니다. 점점 더 컴퓨터가 사용자의 의도에 맞춰 적응하게 됩니다. 컴퓨터를 이용해 일하는 것이 아니라, 컴퓨터가 당신을 위해 일을 하게 되는 것입니다. 그리고 문제 해결의 속도, 규모, 정교함은 결국 당신이 접근할 수 있는 컴퓨트의 양에 의해 결정될 것입니다.

마찰은 점점 사라지고 있습니다. 더 빠르게 아이디어를 시험할 수 있고, 이전에는 시도조차 하지 않았을 것들을 만들어낼 수 있습니다. 소규모 팀이 과거에는 훨씬 더 큰 조직이 필요했던 일을 해낼 수 있고, 대규모 조직은 전례 없는 성과를 만들어낼 수 있습니다. 점점 더 많은 사람들이 자신의 의도를 소프트웨어, 스프레드시트, 프레젠테이션, 워크플로우, 과학, 그리고 기업으로 전환하고 있습니다.

사람들은 도구를 다루는 데 쓰는 에너지는 줄이고, 실제로 만들고자 하는 것에 더 많은 에너지를 쓰고 있습니다. 이러한 변화는 오랫동안 느끼지 못했던 일의 즐거움을 다시 가져다줍니다. 이제 누구나 이러한 도구를 활용해 무언가를 만들 수 있습니다.

이것은 매우 파괴적인 변화입니다. 제도는 바뀔 것이고, 사람들이 안정적이라고 여겼던 경로와 직업도 더 이상 유지되지 않을 수 있습니다. 우리는 이것이 정확히 어떻게 전개될지 알지 못하며, 부정적인 영향을 완화하는 데 매우 신중해야 합니다. 동시에 사회와 세계가 이 변화를 함께 잘 헤쳐 나갈 수 있도록 고민해야 합니다.

그러나 이 순간에는 분명 해방감을 주는 측면도 있습니다. 사상 처음으로 더 많은 사람들이, 아이디어와 현실 사이의 장벽이 낮아진 상태에서, 자신이 되고 싶은 모습으로 나아갈 수 있게 되었습니다. 오픈AI의 미션은 도구가 더 많은 일을 수행하더라도, 인간이 여전히 의도를 설정하는 주체가 되고 혜택이 소수에게 집중되지 않고 널리 분배되도록 하는 것을 의미합니다.

이미 우리는 ChatGPT와 Codex를 통해 이러한 변화를 현실에서 목격하고 있습니다. 거의 10억 명에 달하는 사람들이 매주 개인과 업무에서 이러한 시스템을 사용하고 있습니다. 토큰 사용량은 다양한 활용 사례에서 빠르게 증가하고 있으며, 사람들이 이 모델들로부터 가치를 얻는 방식은 계속해서 확장되고 있습니다.

10년 전 오픈AI를 시작했을 때, 우리는 이런 순간이 가능할 것이라 생각했습니다. 그리고 그것은 예상보다 더 빠르게, 그리고 우리가 기대했던 것보다 훨씬 더 흥미롭고 많은 사람들에게 힘을 주는 방식으로 현실이 되고 있습니다. (예를 들어, 이전에는 예상하지 못했던 새로운 창업의 흐름이 나타나고 있습니다.) 동시에 우리는 여전히 초기 단계에 있으며, 이 시스템들이 세상에 어떻게 배포되고 사용될지에 대해 모두가 정의해야 할 것들이 많이 남아 있습니다.

다음 단계는 더 많은 일을 해낼 수 있는 시스템들에 의해 정의될 것입니다. 더 나은 추론, 더 뛰어난 도구 활용, 더 긴 시간 범위의 계획 수립, 그리고 당신을 대신해 더 유용한 행동을 수행하는 능력 등이 그것입니다. 그리고 그 이후의 단계도 존재합니다. AI가 과학과 기술 발전을 가속화하면서, 모든 사람의 삶의 질을 실질적으로 끌어올릴 잠재력을 가지게 될 것입니다.

이 모든 변화는 지금, 크고 작은 형태로 이미 시작되고 있으며, 누구나 여기에 참여할 수 있습니다. 저는 제 일상 속에서도 이러한 변화를 매일 체감하고 있으며, 앞으로 훨씬 더 유용하고 인류에 이로운 시스템으로 이어질 로드맵을 보고 있습니다. 이러한 시스템은 진정으로 인류 전체에 도움이 될 수 있습니다.

https://x.com/gdb/status/2043831031468568734

스페이스X, ‘25년 주요 재무 데이터 보도

■ Starlink
- 매출 114억 달러(+50% YoY)
- EBITDA 72억 달러(마진 63%)
- FCF 30억 달러

■ 로켓 발사 서비스
- 매출 41억 달러(+8% YoY)
- EBTIDA 7억 달러(마진 17%)
- FCF -30억 달러

■ AI 사업(X 및 xAI)
- 매출 32억 달러(+23% YoY)
- EBTIDA -12억 달러(마진 -38%)
- FCF -140억 달러

: X 매출(1Q~3Q25) 20억 달러 보도
: 오픈AI 매출 131억 달러 및 FCF -80억 달러
: 앤스로픽 매출 45억 달러 및 FCF -41억 달러

■ 전체 합산
- 매출 187억 달러(+34% YoY)
- EBITDA 66억 달러(마진 36%)
- FCF -140억 달러
- CapEX 207억 달러

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오픈AI-노보 노디스크, 전략적 파트너십 체결

: 파트너십을 통해 복잡한 데이터셋 분석, 유망한 신약 후보 발굴, 연구 단계에서 실제 환자 적용까지 시간 단축에 AI 기술 적용 목표

: 오픈AI는 노보 노디스크의 글로벌 인력 대상으로 AI 역량강화 및 리터러시 향상 지원. 제조, 공급망, 유통, 기업 운영 전반의 효율성 개선에도 AI 활용 계획

: R&D, 제조, 운영 전반에서 파일럿 프로그램을 시작해 ‘26년 말까지 전사적 통합 예정

: 엄격한 데이터 보호, 거버넌스, 감독 체계를 기반으로 윤리적이고 규제에 부합하는 방식으로 셀계

https://www.novonordisk.com/content/nncorp/global/en/news-and-media/news-and-ir-materials

메타-브로드컴 AI 인프라용 커스텀 실리콘 협력 확대 발표

: 메타 자체 칩 MTIA 기반 멀티 기가와트 규모 인프라 구축

: 양사는 업계 최초 2nm AI 가속기 공동 개발 추진. 향후 3년간 차세대 AI 칩 지속 공동 개발

: 브로드컴 XPU 플랫폼 기반으로 풀스택 공동 설계(co-design)

: 네트워크 측면에서는 브로드컴의 고속 Ethernet 기술 활용. 대규모 클러스터에서 병목 제거

: 초기 구축 규모는 1GW 이상 (멀티 GW 확장의 첫 단계)

: 목표는 실시간 생성 AI 및 ‘개인 초지능(personal superintelligence)’ 제공

: 브로드컴 CEO Hock Tan은 Meta 이사회에서 물러나 자문 역할로 전환 (칩 전략 지원)

메타 발표 https://about.fb.com/news/2026/04/meta-partners-with-broadcom-to-co-develop-custom-ai-silicon/

브로드컴 발표 https://investors.broadcom.com/news-releases/news-release-details/broadcom-announces-extended-partnership-meta-deploy-technology

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/4/15)

■ 메타-브로드컴 AI 인프라용 커스텀 실리콘 협력 확대 발표. 메타 자체 칩 MTIA 기반 멀티 기가와트 규모 인프라 구축

■ 메타, AI 인프라 엔지니어링 부문 부사장 아파르나 라마니(Aparna Ramani) 퇴사 발표

■ 저커버그, AI 연구 조직 내부로 자리 이동. 하루의 대부분을 직접 코딩을 하며 AI 개발에 밀착 참여

■ 앤스로픽, 이번 주 Opus 4.7 및 AI 디자인 툴의 출시 준비 보도

■ 앤스로픽, Claude Code 데스크톱 앱 UI 및 기능 변경. 멀티 세션 진행, 통합 터미널, 파일 편집 기능 등

■ 앤스로픽, AI 기업 관련 대규모 피해 발생 시 면책하는 법안에 반대 의사. 면책 조치가 책임성 저해 및 위험한 선례가 될 수 있다는 우려. 해당 법안은 오픈AI가 지지 중

■ 앤스로픽, 노바티스 CEO 출신 Vas Narasimhan을 이사회 신규 임명

■ 오픈AI, 고성능 사이버 보안 AI 모델을 제공하며 악용 리스크를 통제하는 Trusted Access for Cyber 프레임워크 공개. 특화 모델 GPT-5.4-Cyber 발표

■ 마이크로소프트, 오픈AI 스타게이트용으로 개발되던 노르웨이 데이터센터 캐파 확보

■ 마이크로소프트, 와이오밍주 샤이엔에 데이터센터 확장 계획 발표

■ 마이크로소프트, 속도, 비용, 지연 개선을 달성한 효율적 이미지 모델 MAI-Image-2-Efficient 발표

■ 구글, Gemini Robotics-ER 1.6 API 공개하며 로보틱스 AI 생태계 확장 본격화

■ 구글, Gemini Personal Intelligence를 인도에 출시

■ 구글, Chrome에 Gemini Skills 도입해 AI 프롬프트를 재사용 가능한 워크플로로 전환

■ 엔비디아, 양자컴퓨팅 가속용 오픈 AI 모델 NVIDIA Ising 공개

■ 아마존, 위성 통신 기업 Globalstar를 115.7억 달러에 인수 발표

■ AWS, 신약 개발용 AI 애플리케이션 Amazon Bio Discovery 출시

■ 깃랩, 구글 클라우드와 Vertex AI 기반 에이전틱 DevSecOps 플랫폼 강화 협력

■ Fluidstack, 180억 달러 밸류로 10억 달러 펀딩 추진. ‘26년 초 밸류 75억 달러 대비 2배 이상

■ StepFun, 홍콩 IPO를 위해 해외 법인을 통한 레드칩 구조 해체 진행. 국유 자본 비중이 높은 기업으로 온쇼어 구조 적합 판단. 목표 IPO 밸류는 100억 달러 수준

감사합니다.

앤스로픽, 컴퓨트 부족 및 에이전트 사용 급증 속 엔터프라이즈 가격 모델 변경 보도

: 대기업 대상 Claude Enterprise를 유저 당 $20/월정액 요금 + 사용 컴퓨팅 캐파 기반 과금 구조로 전환

: 기존에는 유저 당 $200/월 + 일정량의 할인된 토큰이 포함된 구독 모델

: 일부 고사용 고객은 가격 정책 변경으로 비용 2~3배 증가 가능성 거론. 기업들은 실제 청구 증가 여부 모니터링 중

: 중소기업 용 Claude Team(150명 미만)은 변화 x ($20~$100/월)

: 앤스로픽 측은 워크로드의 좌석 기반 생산성 → 에이전트 기반 생산성 전환을 반영한 구조로 고객의 실제 사용 방식을 잘 반영한다는 입장

: 추가로 앤스로픽 보리스 체르니는 해당 변화가 11월 이루어진 것이라는 코멘트. 영향이 본격화되는 구간

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앤스로픽, 8,000억 달러 밸류 기준 투자 제안 보도

: 다수의 VC로부터 기존 3,800억 달러 대비 상향된 밸류에이션으로 투자 제안

: 세컨더리 거래소 Caplight 기준 앤스로픽 밸류는 6,880억 달러

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마이크로소프트, Stargate Norway로 추진되던 캐파 확보

: 오픈AI Stargate Norway 프로젝트로 추진되던 노르웨이 Narvik 데이터센터 캐파를 마이크로소프트가 확보. 오픈AI-Nscale간 계약이 마무리 되지 못함

: 마이크로소프트는 Nscale로부터 베라 루빈 칩 3만 장 추가 임대 예정. 기존 62억 달러 커밋먼트에 추가

: 오픈AI는 에너지 비용 및 규제 환경 부담에 따라 영국 내 Stargate UK 프로젝트 일시 중단

: Nscale은 별도로 웨스트 런던 데이터센터 관련 알파벳과 협상 진행 중

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앤스로픽 Claude 성능 저하 이슈가 강조하는 컴퓨팅의 중요성

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

최근 Claude의 성능 저하(너프) 이슈가 AI 커뮤니티 내에서 화제가 되었습니다. 똑똑하고 일도 잘하던 모델이 갑자기 말을 못 알아듣고 퀄리티가 낮아지는 상황이 발생한 것인데요

체감에도 불구하고 증명이 어려운 상황이었지만, AMD의 AI 디렉터 Stella Laurenzo가 Claude Code 구동 데이터와 내부 분석을 GitHub에 업로드하며 논란에 다시 불을 붙였습니다.

앤스로픽은 의도적 성능 저하가 아닌 효율화의 결과이고, 내부 추론 능력 자체가 훼손된 것이 아니라는 점을 강조했습니다.

컴퓨팅 파워 부족 상황에서 Redact Thinking(사고 내용 숨김), Adaptive Thinking(적응형 사고), Effort 기본값 조정 등 최적화 프로세스가 진행되었는데요

이는 시스템 단에서 난이도에 따라 사고의 깊이나 길이를 조절하고 불필요한 추론을 줄이는 과정입니다.

하지만 AI 기업의 배포 정책 변경이 유저의 아웃풋을 크게 좌우할 수 있다면 공급자와 수요자 간 갈등은 향후에 더욱 깊어질 수 있습니다.

더구나 불만은 개발자를 넘어 엔터프라이즈 고객으로도 확산되고 있습니다.

앤스로픽은 컴퓨트 부족과 에이전트 사용 급증 속 엔터프라이즈 플랜 가격 모델을 과금 구조로 변경하기도 했는데요

돈은 더 많이 쓰는데 결과물은 떨어진다면 기업 고객은 멀티 모델 활용이나 벤더 변경과 같은 같은 대응책을 생각할 수 밖에 없습니다.

프론티어 AI 기업의 모델 성능 저하 의혹은 지속적으로 제기되었습니다. 이를 해결하기 위한 가장 기본적인 대응은 캐파 확보입니다.

더 규모가 큰 차세대 모델로 넘어갈 수록, 에어전틱 AI의 구동 단계가 복잡해질 수록 컴퓨팅의 필요성은 증가할 것입니다.

앤스로픽은 구글-브로드컴 딜에 이어 코어위브와도 다년 간의 캐파 계약을 체결했습니다.

이외에도 프론티어 AI 기업, 빅테크, 네오 클라우드, 반도체 기업 간 파트너십 소식도 끊임 없이 이어지고 있습니다.

앤스로픽 이슈와 컴퓨팅 확보 노력에 대한 자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4crGero

(2026/4/15 공표자료)

구글, Gemini Robotics-ER 1.6 발표

: 로봇의 핵심은 지시 수행이 아니라 물리 세계를 이해하는 embodied reasoning

: 공간 추론 및 멀티뷰 이해 강화를 통해 물리적 에이전트의 자율성을 개선한 고수준 로봇용 추론 모델

: 시각 및 공간 이해, 작업 계획, 성공 판별을 통합 수행하는 로봇용 “두뇌” 역할

: Google Search, VLA, 외부 함수 등을 직접 호출하는 agent 구조 기반

: 포인팅 기반 추론(객체 인식·카운팅·경로 설정 등) 성능 대폭 개선

: 작업 완료 여부를 판단하는 success detection 기능 강화 → 자율 의사결정 핵심

: 신규 기능 instrument reading 도입 → 압력계·액체 레벨 등 산업용 계측기 해석 가능

: agentic vision(시각 + 코드 실행) 기반으로 정밀 측정 및 해석 수행

: 멀티 카메라 환경에서 시점 통합 이해 능력 개선

: 물리적 제약 준수 및 위험 인식 강화 → 안전성 강화

: Gemini API 및 Google AI Studio 통해 개발자 제공

https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-er-1-6/

오픈AI, 챗GPT 광고 신규 과금 방식 및 추가 업그레이드 검토

: 노출(CPM) 중심에서 클릭 기반(CPC) 과금 도입 추진. 구매·앱 다운로드 등 전환 중심 광고도 검토

: 현재 광고 효과 측정 부족 이슈. 노출·클릭 등 기초 지표만 공개 → 광고주의 대규모 집행 보류

: CPC는 클릭 발생 시에만 비용 부과. 전환 중심 광고는 실제 행동 기준으로 광고비 최적화 가능

: 오픈AI는 2월 광고 테스트 시작. 광고 노출 부족으로 초기 계약 예산 미소진 → 파일럿 기간 3월 이후로 연장

: 초기 CPM은 $60 목표였으나 실제 $15~25 사례 존재 → 초기 수요/경쟁 제한 반영

: 광고 매출 ‘26년 24억 달러 → ‘27년 110억 달러 목표. 6주 파일럿 기간 ARR 1억 달러 달성

: CPC 광고 캠페인 단기 도입 예정. 전환 추적 기능 구축 필요. 광고주용 셀프서브 포털 제공 시작 및 외부 파트너 활용

: 계약 구조는 기존 최소 20만 달러 선지급 → 월 3만~5만 달러 구독형으로 변화

: 광고주 관점 한계

- 타겟팅: 정밀 타겟팅 불가, 광범위 키워드 기반 / 응답 다양성으로 노출 예측 어려움

- 브랜드 세이프티: 광고 노출 맥락 불확실 → 리스크 관리 어려움

- 포맷: 텍스트+이미지 중심, 영상 등 리치 포맷 부재

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/4/16)

■ 앤스로픽, 최대 8,000억 달러 밸류의 VC 투자 제안 거절

■ 앤스로픽 Labs 책임자 Mike Krieger가 피그마 이사회에서 사임. 앤스로픽의 AI 디자인 툴 개발 보도 직후 발생

■ 구글, Gemini 네이티브 Mac 앱 출시

■ 구글, 음성 모델 Gemini 3.1 Flash TTS 출시

■ 구글, 기존 검색 광고 기능을 AI Max로 자동 업그레이드 예정

■ 알파벳 관련 데이터센터 프로젝트, 57억 달러 규모 고수익 채권 발행 추진

■ 알파벳, 스페이스X IPO에서 최대 1,000억 달러 평가 이익 기대 보도. 지분 5% 추정

■ 오픈AI, Agent SDK 업데이트를 통해 기업용 에이전트 개발 기능 강화

■ 오픈AI, 생명과학 분야에서 AI 활용 확대를 위한 정책 로비 진행

■ 올버즈, 신발 사업 매각 후 AI 인프라 기업으로 전환. NewBird AI로 리브랜딩

■ 메타, Reality Labs를 의사결정 속도 및 실행력 개선 목표로 재편. 제품 중심 조직 구조 전환

■ 코어위브, Jane Street와 60억 달러 규모 AI 클라우드 계약 체결. Jane Street는 코어위브에 10억 달러 투자

■ 바이트댄스, Seedance 2.0을 미국 제외 글로벌 출시

■ 스냅, 전체 인원의 16%인 1,000명 감원 발표. 300개 이상 채용 포지션도 폐지

감사합니다.

오픈AI, Agent SDK 업데이트 발표

: 개발자의 파일 검사, 명령 실행, 코드 수정 등 실제 작업 수행이 가능한 에이전트 인프라로 확장. 핵심은 model-native 하네스 + 네이티브 샌드박스 실행 환경 (모델 중심 실행 시스템)

: 기존 구조 한계는 1) 모델 비종속 프레임워크 → 성능 활용 부족, 2) 모델 SDK → 가시성 부족, 3) 관리형 API → 실행 환경/데이터 제약

: 에이전트 하네스 (Agent Harness) 강화 → 에이전트의 사고/작업 orchestration 레이어. 메모리 관리, 파일 시스템 접근 (Codex 스타일), 샌드박스 인식 오케스트레이션 기능 포함

: 핵심 에이전트 기능은 MCP 기반 tool use, skills, AGENTS. md, shell, apply_patch 등으로 멀티스텝 작업 수행 능력 강화

: 샌드박스는 실제 실행 레이어로, 파일 읽기/쓰기, 코드 실행, 의존성 설치 지원. 자체 환경 + Cloudflare / Modal / Vercel 등과 연동

: Manifest 구조 도입 → 에이전트 작업 공간을 표준화하고 로컬/클라우드 데이터 연결 및 입출력 구조 명확화

: 하네스와 컴퓨트를 분리한 구조로 보안(credential 격리), 내구성(스냅샷/복구), 확장성(병렬 실행) 개선

: 단순 자동화 → 복잡한 워크플로우 자동화 (long-horizon agent)로 확장. API 기반 제공, 토큰 및 툴 사용량 기준 과금

: 향후 코드 모드, 서브에이전트, TypeScript 지원 및 샌드박스/외부 시스템 통합 확대 예정

https://openai.com/index/the-next-evolution-of-the-agents-sdk/

앤스로픽, 8,000억 달러 밸류 투자는 일단 거절합니다

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

앤스로픽이 다수의 VC로부터 8,000억 달러 밸류 기준 신규 투자 제안을 받았다는 보도가 있었습니다.

2월 시리즈 G의 Post Money 밸류 3,800억 달러의 2배 이상이고, 오픈AI(8,520억 달러)에 근접하는 수준입니다.

하지만 현재까지 앤스로픽이 VC 투자 제안에 관심을 보이지 않고 있다는 추가 보도가 나왔습니다.

제시한 가치가 부족할 수도 있고, 단기 추가 자금 조달의 필요성이 제한적일 수도 있습니다.

다만, 표현상 완전한 거절보다는 전략적 보류일 가능성이 높습니다.

앤스로픽 밸류 상승을 지지하는 것은 매출 성장입니다. ARR은 300억 달러를 달성하며 지수적 성장을 하고 있습니다.  

수요 폭발 속 앤스로픽은 공격적 캐파 확장을 지속하고 있습니다.

결국 장기적 관점에서 확장을 위한 자금의 필요성은 여전합니다. 최적의 조달 타이밍을 찾는 것이지요

기존 비상장 투자 법칙과 다르게 미래에 대한 성장 자신감 기반으로 오히려 강력한 협상력을 보여주고 있는데요 

이미 세컨더리 시장에서 오픈AI 대비 앤스로픽의 선호 트렌드가 확인되고 있었습니다. 세컨더리 거래소 Caplight 기준 앤스로픽의 밸류은 6,880억 달러 수준입니다.

이달 초 2월 펀딩과 동일 밸류에서 진행한 직원 보유 지분 매각에서도 직원의 높은 지분 보유 의지에 따라 매각 규모가 예상을 하회하기도 했습니다.

앤스로픽의 자신감은 인프라 파트너에게는 긍정적인 요소지만, 경쟁사 오픈AI에게는 대응을 위한 가속화의 이유가 늘어나는 셈입니다.

(2026/4/16 공표자료)

젠슨 황-드와르케시 파텔 팟캐스트 주요 내용

<Will Nvidia’s moat persist?>

■ 엔비디아의 가장 큰 해자는 희소한 공급망 장악인가?

: 엔비디아는 칩 회사가 아니라 전자(electrons)→토큰(token) 변환 시스템 전체를 최적화하는 기업

: 토큰 가치는 제조가 아니라 공학, 소프트웨어, 알고리즘 결합 결과 → 쉽게 commoditize 불가

: 전략은 “필요한 것만 직접, 나머지는 파트너” → 거대한 생태계가 해자의 핵심

: 공급망 락업 자체보다 다운스트림 수요 규모와 회전율(churn/flow)이 진짜 기반

: CoWoS 등 병목은 업계 집중 투자로 해소 → 현재는 병목을 선제적으로 준비(prefetch). 공급망 전반(패키징·포토닉스 등)에 선제 투자 및 기술 지원

: 오히려 진짜 어려운 제약은 칩이 아니라 에너지와 인력 부족. 반도체 병목은 2~3년짜리 문제지만, 더 큰 걱정은 에너지

■ TPU가 엔비디아의 AI 컴퓨트 지배력을 깰 수 있나?

: 엔비디아는 범용 가속 컴퓨팅 플랫폼 기업. AI 뿐 아니라 분자동역할, 양자색역학, 데이터 처리, 과학 계산, 물리 시뮬레이션 등 다양한 워크로드를 다룸

: AI도 단순 행렬곱이 아니라,신규 아키텍처와 알고리즘 실험이 핵심 → 범용성 중요

: 성능 개선은 공정이 아니라 HW, SW, 네트워크 통합 코디자인에서 발생. CUDA의 핵심 가치도 생태계 + 설치 기반 + 범용성에서 발생

: 하이퍼스케일러가가 자체 커널을 써도. 엔비디아 최적화 역량이 여전히 성능 결정 요인

: 엔비디아 경쟁력 핵심 → TCO / perf per $ / perf per watt

: TPU/Trainium 확산은 구조적 변화라기보다 일부 전략적 사례. 앤스로픽에 대한 빅테크 초기 투자와 묶여 형성된 특수 관계

■ 왜 Nvidia는 직접 하이퍼스케일러가 되지 않나?

: 엔비디아의 철학 “do as much as needed, as little as possible” CUDA, NVLink 등 없으면 필요한 영역만 직접 수행

: 클라우드는 누군가 할 영역이기 때문에 직접 진입 대신 생태계 확장 선택

: 코어위브, 네비우스 등 네오클라우드의 존재 지원→ 엔비디아가 만든 AI 인프라 생태계

: 전략은 단일 플레이어가 아니라 전체 생태계의 기반 인프라 레이어 장악

: GPU 배분은 시장 통제가 아니라 예측, 발주, 가동 준비 기준. 원칙은 FIFO

: 가격은 수요 따라 올리지 않는것은 신뢰 기반 파트너 전략

■ 중국에 AI 칩을 팔아야 하나?

: 중국은 이미 충분한 컴퓨트, 에너지, 인재를 보유. 엔비디아 반도체를 규제하면 중국 AI가 막힌다는 전체에 동의 x

: AI 경쟁 핵심은 하드웨어보다 알고리즘 + 컴퓨터 사이언스

: 공정 격차(7nm vs 2nm)는 중요하지만, 시스템/소프트웨어가 더 큰 변수

: 중국 시장 포기는 미국 기술 생태계 전체에 손실 → 중국 내부 생태계 강화 + 글로벌 스택 분리 리스크

: 최악 시나리오는 미국은 폐쇄형 생태계만, 중국은 오픈소스 생태계를 가지고 분리되는 구조

: 최상위 제품은 미국에 더 먼저, 더 많이 공급하는 적이 적절한 전략. 동시에 글로벌 경쟁 병행. 수출 통제는 중국 자립을 오히려 가속시킬 수 있음

: AI를 핵무기처럼 보는 비유는 강하게 거부. AI의 위험한 활용을 막으려면 연구자 간 대화와 국제적 합의가 중요

■ 왜 Nvidia는 여러 칩 아키텍처를 동시에 만들지 않나?

: 다양한 아키텍처를 병렬로 돌릴 수 있지만, 현재 방식이 가장 효율적. 성능 개선은 공정이 아니라 시스템·패키징·소프트웨어 통합

: 분산 베팅보다, 현재 코어 단일 아키텍처 집중 및 극단적 최적화 전략

: 예외 적으로 추론 시장 세분화는 신규 기회. 과거에는 throughput 극대화가 전부였지만, 속도와 효율 간 세분화 시작

https://youtu.be/Hrbq66XqtCo

[반.전] TSMC: 1Q26 실적 발표 - Quick review

안녕하세요. 삼성증권 문준호의 ‘반도체를 전하다’입니다.

TSMC가 1분기 실적을 공개했습니다. 우선 주요 수치들만 공유해 드립니다.


■ 1Q26 실적 (컨센서스: FactSet)

- 매출액 11,341억 대만달러
: +35.1% y-y, +8.4% q-q
: USD 기준, +40.6% y-y, +6.4% q-q
: 기 발표된 수치로 컨센서스와 비교 무의미

- 공정별 매출액
: 선단 공정 +5.1% q-q
: 성숙 공정 +17.0% q-q
: 비중 3nm 25%, 5nm 36%, 7nm 13%
vs 전분기 3nm 28%, 5nm 35%, 7nm 14%

- 전방 산업별 q-q 매출 증감
: HPC(고성능 컴퓨팅) +20%
: 스마트폰 -11%
: IoT +12%
: 차량 -7%

- 매출총이익률 66.2% vs 전분기 62.3%
: 컨센서스 64.6% 상회
: 주로 가동률 상승 및 원가 개선 노력 영향. 환율도 전분기 대비 유리

- 영업이익률 58.1% vs 전분기 54.0%
: 컨센서스 55.8% 상회


■ 2Q26 가이던스

- USD 기준, 매출액 390~402억 달러 제시
: 컨센서스 379억 달러 상회
: 중간값 기준 +31.7% y-y, +10.3% q-q

- TWD 환산 시, 12,363~12,743억 대만달러
: 컨센서스 12,047억 대만달러 상회
: 중간값 기준 +34.4% y-y, +10.7% q-q

- 매출총이익률 가이던스 65.5~67.5%
: 컨센서스 64.7% 상회
: 가동률 상승 및 생산성 향상 등 원가 개선 지속. 해외 팹의 일부 희석 영향

- 영업이익률 가이던스 56.5~58.5%
: 컨센서스 55.7% 상회


■ 2026 연간 가이던스

- USD 기준, 연간 매출액 30% 초과 성장 전망
: 기존 전망 약 30% 가까이 성장 대비 상향
: 컨센서스 +32% y-y 부합

- 2026년 하반기부터 2nm 초기 ramp-up 영향으로, 2026년 연간 매출총이익률 2~3%p 희석 예상
- 중동 지역 상황으로, 케미컬 및 가스 가격 상승에 따른 수익성 영향 있을 가능성. 다만, 공급망 구축 덕분에 단기적인 영향은 없을 것

- CAPEX 520~560억 달러의 상단 수준 전망
: 기존 전망 520~560억 달러 대비 상향


다시 업데이트해 드리겠습니다.

감사합니다.

(2026/04/16 공표자료)

26년 차이나 반도체/AI 방문기

Breaking the AI bottlenecks

따스한 봄, 북경과 상해에서 중국 반도체와 AI 모델 기업을 보고 왔습니다. 우리는 지난해 딥시크 모멘트와 함께 시작된 차이나 AI 테크의 부상과 관련된 산업의 영향을 분석하기 위해서 테크 대표기업 방문을 시리즈로 이어가고 있습니다.

3월 양회에서 중국 정부는 야심찬 15차 5개년 경제규획을 발표했습니다. 중국의 정책목표는 명확합니다. 향후 10년 내에 글로벌 최고 수준의 AI 생태계를 구축하겠다는 것입니다. 중국 AI 테크의 기본 인프라에 해당되는 ‘반도체와 AI 모델/플랫폼’의 현주소를 살펴보았습니다.

반도체 자립은 중국의 오랜 꿈입니다. 스마트폰 시대에는 성공적으로 자급률을 높여 왔지만 최근에는 기술 한계와 지정학적 제약으로 인해 AI 시대에서 반도체 경쟁력을 확보하지 못했다는 평가가 많습니다.

그러나 중국 정부의 AI 반도체 대응 정책은 15차 5개년 계획을 기점으로 구체화되고 있으며, 경쟁력 있는 AI 반도체 공급망을 선별적으로 육성할 것입니다. AI 데이터센터 확대와 자국산 AI 반도체 채택 정책과 함께 과창판을 중심으로 한 신규 AI 반도체 기업들의 상장은 주식 시장 내 새로운 모멘텀으로 작용할 전망입니다.

중국 AI 모델 및 플랫폼 산업 내 화두도 컴퓨팅 파워 부족입니다. 높은 수요에도 불구하고 공급은 불충분하고, AI 기업 성장 속도는 컴퓨팅 파워 제약에 따라 눌리고 있습니다. 돌파구는 학습 및 추론 최적화입니다. 최적화 전략을 기반으로 토큰 처리 및 배포 효율 경쟁이 이어지고 있습니다.

미국에 필적하는 AI 모델의 성능 향상은＇26년 중국 내 AI 코딩과 에이전트 분야의 본격 개화 기대감으로 연결됩니다. 이미 중국 모델의 API 점유율은 미국을 앞서고 있습니다. 산업 변화 속 귀결되는 하나의 결론은 ‘모델의 경쟁력의 중요성이 더욱 높아진다’ 입니다.

북경, 상해에서 만난 반도체/AI 모델 기업을 통해서 중국 AI 기술 자립의 병목 현상과 첨병 기업의 역할을 확인할 수 있었습니다. 본 보고서가 투자자 여러분께 많은 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다.

t.iss.one/jkc123