[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
문샷 AI, 이르면 6개월 내 홍콩 IPO 추진 : 투자자들에게 이르면 6개월 내 홍콩 상장을 추진할 계획이라고 설명. 홍콩 상장을 위한 주주결의안 배포 시작 : 회사는 홍콩 IPO를 앞두고 약 315억달러 기업가치로 프리IPO 투자 유치를 추진 중. : Kimi K3 출시 이후 투자자 관심이 확대되며 상장 작업에도 속도가 붙는 모습 ■ 중국 AI 기업의 밸류에이션/ARR 문샷 AI → 315억 달러 / 3억 달러 = 105배 딥시크 → 740억…
문샷 AI, 35억 달러 투자 유치. 밸류 350억 달러
: 문샷 AI가 밸류 350억 달러로 35억 달러를 신규 조달. 목표(10~20억 달러)를 크게 웃도는 투자 유치 성공
: 현재 500억 달러 Pre Money 기준으로 추가 투자 라운드를 추진 중이며, 이후 이르면 올해 홍콩 IPO 추진 계획
: ARR은 4월 2억 달러에서 6월 3억 달러로 증가했으며, K3 출시 이후 일 매출 최소 6배 이상 증가
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 문샷 AI가 밸류 350억 달러로 35억 달러를 신규 조달. 목표(10~20억 달러)를 크게 웃도는 투자 유치 성공
: 현재 500억 달러 Pre Money 기준으로 추가 투자 라운드를 추진 중이며, 이후 이르면 올해 홍콩 IPO 추진 계획
: ARR은 4월 2억 달러에서 6월 3억 달러로 증가했으며, K3 출시 이후 일 매출 최소 6배 이상 증가
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구글 딥마인드, 노벨상 수상 AlphaFold팀 해체
: 구글 딥마인드는 지난 1년간 AlphaFold 개발 핵심 연구진 대부분을 다른 조직으로 재배치. 연구원들은 Gemini 기반 AI 프로젝트와 효소 설계, 핵융합, 유전체 연구 등으로 이동. 일부는 신약개발 자회사 Isomorphic Labs 전출
: AlphaFold 논문 정규 저자 가운데 약 25%는 회사를 떠났으며, AlphaFold 공동 개발자인 존 점퍼, 조나스 애들러, 알렉산더 프리첼 등 핵심 인력도 최근 앤스로픽으로 이직
: 이번 조직 개편은 단일 과학 난제를 해결하는 전담 연구팀 중심 구조에서, Gemini 기반 범용 AI가 과학 연구 자체를 지원, 자동화하는 플랫폼 중심 전략으로 전환하기 위한 것이라고 딥마인드는 설명
: 푸시밋 코흘리 딥마인드 연구부문 부사장은 “지난 9년간은 하나의 거대한 과학 문제에 집중했다면, 이제는 Gemini를 활용해 과학자들의 연구를 지원하고 궁극적으로 연구 과정 일부를 자동화하는 AI 구축에 집중하고 있다”고 설명
: AlphaFold는 2018년 개발을 시작해 단백질 3차원 구조 예측 문제를 해결하며 생명과학 연구를 혁신. 데미스 하사비스와 존 점퍼는 2024년 노벨 화학상을 공동 수상
: 딥마인드는 AlphaFold 프로젝트가 종료된 것은 아니라고 강조. 기술 상용화를 위해 2021년 설립한 Isomorphic Labs는 노바티스, 일라이 릴리 등과 협력하며 AI 기반 신약 개발을 지속하고 있다고 설명
: 프런티어 AI 경쟁이 치열해지면서 LLM을 단순 챗봇이 아닌 과학 연구를 수행하는 AI 에이전트로 발전시키려는 업계 전반의 전략 변화를 반영
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 구글 딥마인드는 지난 1년간 AlphaFold 개발 핵심 연구진 대부분을 다른 조직으로 재배치. 연구원들은 Gemini 기반 AI 프로젝트와 효소 설계, 핵융합, 유전체 연구 등으로 이동. 일부는 신약개발 자회사 Isomorphic Labs 전출
: AlphaFold 논문 정규 저자 가운데 약 25%는 회사를 떠났으며, AlphaFold 공동 개발자인 존 점퍼, 조나스 애들러, 알렉산더 프리첼 등 핵심 인력도 최근 앤스로픽으로 이직
: 이번 조직 개편은 단일 과학 난제를 해결하는 전담 연구팀 중심 구조에서, Gemini 기반 범용 AI가 과학 연구 자체를 지원, 자동화하는 플랫폼 중심 전략으로 전환하기 위한 것이라고 딥마인드는 설명
: 푸시밋 코흘리 딥마인드 연구부문 부사장은 “지난 9년간은 하나의 거대한 과학 문제에 집중했다면, 이제는 Gemini를 활용해 과학자들의 연구를 지원하고 궁극적으로 연구 과정 일부를 자동화하는 AI 구축에 집중하고 있다”고 설명
: AlphaFold는 2018년 개발을 시작해 단백질 3차원 구조 예측 문제를 해결하며 생명과학 연구를 혁신. 데미스 하사비스와 존 점퍼는 2024년 노벨 화학상을 공동 수상
: 딥마인드는 AlphaFold 프로젝트가 종료된 것은 아니라고 강조. 기술 상용화를 위해 2021년 설립한 Isomorphic Labs는 노바티스, 일라이 릴리 등과 협력하며 AI 기반 신약 개발을 지속하고 있다고 설명
: 프런티어 AI 경쟁이 치열해지면서 LLM을 단순 챗봇이 아닌 과학 연구를 수행하는 AI 에이전트로 발전시키려는 업계 전반의 전략 변화를 반영
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[삼성 이영진] 메타 플랫폼스(META) 2Q26 실적 요약
■ 2Q26 실적
: 매출 608억 달러(+28%)
vs 컨센 602.2억 달러, 가이던스 580~610억 달러
: EPS(GAAP) $6.18
vs 컨센 $7.19
: CapEx 310.8억 달러
vs 컨센 333.5억 달러
■ 3Q26 및 FY26 가이던스
: 3Q26 매출 610-640억 달러
vs 컨센 631.4억 달러
: FY26 비용 1,650-1,690억 달러
vs 기존 1,620-1,690억 달러 유지
: FY26 CapEx 1,300-1,450억 달러
vs 컨센 1,345.6억 달러, 기존 1,250-1,450억 달러
https://investor.atmeta.com/investor-news/press-release-details/2026/Meta-Reports-Second-Quarter-2026-Results
감사합니다.
■ 2Q26 실적
: 매출 608억 달러(+28%)
vs 컨센 602.2억 달러, 가이던스 580~610억 달러
: EPS(GAAP) $6.18
vs 컨센 $7.19
: CapEx 310.8억 달러
vs 컨센 333.5억 달러
■ 3Q26 및 FY26 가이던스
: 3Q26 매출 610-640억 달러
vs 컨센 631.4억 달러
: FY26 비용 1,650-1,690억 달러
vs 기존 1,620-1,690억 달러 유지
: FY26 CapEx 1,300-1,450억 달러
vs 컨센 1,345.6억 달러, 기존 1,250-1,450억 달러
https://investor.atmeta.com/investor-news/press-release-details/2026/Meta-Reports-Second-Quarter-2026-Results
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Atmeta
Meta Reports Second Quarter 2026 Results
Meta Platforms, Inc. (Nasdaq: META) today reported financial results for the quarter ended June 30, 2026. "AI is accelerating our core business today, powering our next generation of products, and opening the door to entirely new enterprise opportunities…
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[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) F4Q26 실적 요약
■ F4Q26 실적
: 매출 900억 달러(+18%, +17% cc)
vs 컨센 876.2억 달러, 가이던스 867-878억 달러
: EPS $4.81
vs 컨센 $4.24
: PBP 378.5억 달러(+14%, +14% cc)
vs 컨센 371.8억 달러, 가이던스 370-373억 달러
: IC 393.1억 달러(+32%, +31% cc)
vs 컨센 381.5억 달러, 가이던스 379.5-382.5억 달러
: MPC 128.5억 달러(-4%, -5% cc)
vs 컨센 121.6억 달러, 가이던스 117.5-122.5억 달러
: Azure 성장 +43%
vs 컨센 +40.4%
: Azure 성장(CC 기준) +43%
vs 컨센 +40.3%, 가이던스 +39-40%
: Azure 성장 추이(cc 기준)
30% → 31% → 35% → 35%
→ 34% → 31% → 35% → 39%
→ 39% → 38% → 39% → 43%
: CapEx 358억 달러(금융 리스 자산 제외)
vs 컨센 352.2억 달러
: CapEx 추이(리스 제외, 억 달러)
99.2 → 97.4 → 109.5 → 138.7
→ 149.2 → 158 → 167.5 → 170.8
→ 193.9 → 298.8 →308.8 → 358
: CapEx 410억 달러(리스 포함)
vs 컨센 420.5억 달러
: CapEx 추이(리스 포함, 억 달러)
112 → 115 → 140 → 190
→ 200 → 226 → 214 → 242
→ 349 → 375 → 319 → 410
https://www.microsoft.com/en-us/Investor/earnings/FY-2026-Q4/press-release-webcast
감사합니다
■ F4Q26 실적
: 매출 900억 달러(+18%, +17% cc)
vs 컨센 876.2억 달러, 가이던스 867-878억 달러
: EPS $4.81
vs 컨센 $4.24
: PBP 378.5억 달러(+14%, +14% cc)
vs 컨센 371.8억 달러, 가이던스 370-373억 달러
: IC 393.1억 달러(+32%, +31% cc)
vs 컨센 381.5억 달러, 가이던스 379.5-382.5억 달러
: MPC 128.5억 달러(-4%, -5% cc)
vs 컨센 121.6억 달러, 가이던스 117.5-122.5억 달러
: Azure 성장 +43%
vs 컨센 +40.4%
: Azure 성장(CC 기준) +43%
vs 컨센 +40.3%, 가이던스 +39-40%
: Azure 성장 추이(cc 기준)
30% → 31% → 35% → 35%
→ 34% → 31% → 35% → 39%
→ 39% → 38% → 39% → 43%
: CapEx 358억 달러(금융 리스 자산 제외)
vs 컨센 352.2억 달러
: CapEx 추이(리스 제외, 억 달러)
99.2 → 97.4 → 109.5 → 138.7
→ 149.2 → 158 → 167.5 → 170.8
→ 193.9 → 298.8 →308.8 → 358
: CapEx 410억 달러(리스 포함)
vs 컨센 420.5억 달러
: CapEx 추이(리스 포함, 억 달러)
112 → 115 → 140 → 190
→ 200 → 226 → 214 → 242
→ 349 → 375 → 319 → 410
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감사합니다
Microsoft
FY26 Q4 - Press Releases - Investor Relations - Microsoft
PressRelease Related To Microsoft Investor Relations for FY26 Q4
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) F4Q26 실적 요약 ■ F4Q26 실적 : 매출 900억 달러(+18%, +17% cc) vs 컨센 876.2억 달러, 가이던스 867-878억 달러 : EPS $4.81 vs 컨센 $4.24 : PBP 378.5억 달러(+14%, +14% cc) vs 컨센 371.8억 달러, 가이던스 370-373억 달러 : IC 393.1억 달러(+32%, +31% cc) vs 컨센 381.5억 달러, 가이던스 379.5…
[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) 가이던스 요약
■ F1Q27 가이던스
: 매출 898.5-909.5억 달러 vs 컨센 897.2억 달러
: PBP 367-370억 달러 vs 컨센 365.9억 달러
: IC 409.5-412.5억 달러 vs 컨센 401.1억 달러
: MPC 122-127억 달러 vs 컨센 129.6억 달러
: Azure 성장(CC 기준) +45% vs 컨센 +41.9%
: CapEx 500억 달러 이상(리스 재분류 및 내용연수 증가 영향 포함)
■ CY26 가이던스
: CapEx 1,750억 달러(리스 재분류 및 내용연수 증가 영향 포함)
: 상반기와 비교해 하반기 Azure 성장률 가속화 전망
(지난 분기 Modest Acceleration → 이번 분기 Accelerate)
■ FY27 가이던스
: 매출 두 자릿 수 성장 전망(지난 분기 동일)
: 영업비용 한 자릿 수 중반~후반 증가 전망(지난 분기 동일)
: 영업이익 두 자릿 수 성장 전망(지난 분기 동일)
: CapEx 전년 대비 증가 예상
: FCF 흑자 유지 전망
■ 리스 재분류 및 내용연수 업데이트
: 데이터센터와 사무용 건물의 추정 내용연수를 15년에서 25년으로 연장할 예정. 감가상각 인식 시점에만 영향
: 향후 데이터센터 임차의 더 많은 부분이 금융리스에서 운용리스로 전환 예정. 금융리스는 CapEx 포함, 운용리스는 포함 x
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https://microsoft.com/en-us/investor/earnings/FY-2026-Q4/Document/DownloadDocument/28/OutlookFY27Q1.pptx
감사합니다.
■ F1Q27 가이던스
: 매출 898.5-909.5억 달러 vs 컨센 897.2억 달러
: PBP 367-370억 달러 vs 컨센 365.9억 달러
: IC 409.5-412.5억 달러 vs 컨센 401.1억 달러
: MPC 122-127억 달러 vs 컨센 129.6억 달러
: Azure 성장(CC 기준) +45% vs 컨센 +41.9%
: CapEx 500억 달러 이상(리스 재분류 및 내용연수 증가 영향 포함)
■ CY26 가이던스
: CapEx 1,750억 달러(리스 재분류 및 내용연수 증가 영향 포함)
: 상반기와 비교해 하반기 Azure 성장률 가속화 전망
(지난 분기 Modest Acceleration → 이번 분기 Accelerate)
■ FY27 가이던스
: 매출 두 자릿 수 성장 전망(지난 분기 동일)
: 영업비용 한 자릿 수 중반~후반 증가 전망(지난 분기 동일)
: 영업이익 두 자릿 수 성장 전망(지난 분기 동일)
: CapEx 전년 대비 증가 예상
: FCF 흑자 유지 전망
■ 리스 재분류 및 내용연수 업데이트
: 데이터센터와 사무용 건물의 추정 내용연수를 15년에서 25년으로 연장할 예정. 감가상각 인식 시점에만 영향
: 향후 데이터센터 임차의 더 많은 부분이 금융리스에서 운용리스로 전환 예정. 금융리스는 CapEx 포함, 운용리스는 포함 x
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https://microsoft.com/en-us/investor/earnings/FY-2026-Q4/Document/DownloadDocument/28/OutlookFY27Q1.pptx
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/30)
■ 샘 올트먼, 공화당 테드 크루즈 상원의원과 차세대 AI 모델 및 AI 안전법을 논의했으며, AI 안전 입법을 지지한다고 밝혔지만, 구체적인 내용은 공개하지 않음
■ 오픈AI, 최대 10만 명의 학술 연구자에게 고급 AI 모델을 무료 제공하는 프로그램을 출시하고 올여름 1만 명부터 지원
■ 오픈AI, Thinking Machines Lab 공동창업자 릴리안 웽이 복귀 예정인 것으로 보도
■ 구글, Gemini의 macOS 음성모드에 스마트 받아쓰기와 화면 문맥 추론 기능 도입
■ 구글, Google Flow Music에 음악 생성 모델 ‘Lyria 3.5’ 출시
■ 스페이스XAI, Grok 4.5를 Grok Build에 도입하고 커서의 모든 구독 요금제로 확대
■ 마이크로소프트, 영국 CMA가 Copilot 통합 후 Microsoft 365 이용자를 더 비싼 요금제로 자동 전환하면서 가격 인상을 오인하게 했는지 조사에 착수했으며 위법 판정 시 글로벌 매출의 최대 10% 과징금 가능
■ 문샷AI, 신규 자금조달에서 목표 대비 35억 달러 확보. 기업가치는 350억 달러로 평가
■ 코어위브, 26억 달러 규모 대출의 투자자 모집을 위해 금리 상향 및 발행 가격 하향 등 조건 완화
■ 디즈니, 미국 개발 조직의 AI 코딩 도구를 GitHub Copilot에서 오픈AI Codex로 단계적 전환
감사합니다.
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
■ 샘 올트먼, 공화당 테드 크루즈 상원의원과 차세대 AI 모델 및 AI 안전법을 논의했으며, AI 안전 입법을 지지한다고 밝혔지만, 구체적인 내용은 공개하지 않음
■ 오픈AI, 최대 10만 명의 학술 연구자에게 고급 AI 모델을 무료 제공하는 프로그램을 출시하고 올여름 1만 명부터 지원
■ 오픈AI, Thinking Machines Lab 공동창업자 릴리안 웽이 복귀 예정인 것으로 보도
■ 구글, Gemini의 macOS 음성모드에 스마트 받아쓰기와 화면 문맥 추론 기능 도입
■ 구글, Google Flow Music에 음악 생성 모델 ‘Lyria 3.5’ 출시
■ 스페이스XAI, Grok 4.5를 Grok Build에 도입하고 커서의 모든 구독 요금제로 확대
■ 마이크로소프트, 영국 CMA가 Copilot 통합 후 Microsoft 365 이용자를 더 비싼 요금제로 자동 전환하면서 가격 인상을 오인하게 했는지 조사에 착수했으며 위법 판정 시 글로벌 매출의 최대 10% 과징금 가능
■ 문샷AI, 신규 자금조달에서 목표 대비 35억 달러 확보. 기업가치는 350억 달러로 평가
■ 코어위브, 26억 달러 규모 대출의 투자자 모집을 위해 금리 상향 및 발행 가격 하향 등 조건 완화
■ 디즈니, 미국 개발 조직의 AI 코딩 도구를 GitHub Copilot에서 오픈AI Codex로 단계적 전환
감사합니다.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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Forwarded from [삼성리서치] 테크는 역시 삼성증권
SK하이닉스 2Q26 review: 가치는 식지 않았다. (BUY/TP:300만원)
[삼성증권 반도체, IT/이종욱]
안녕하세요. 최근 주가 급락으로 인해 피로감과 공포심이 동시에 몰려 오실 것이라고 생각합니다. 그러나 최근 주가 조정은 데이터센터 투자 지속성에 대한 의문과 글로벌 메모리 주식 쏠림의 해소 과정이지, 펀더멘털의 훼손이 아니라고 판단했습니다.
공급망의 투자 확대, 엔터프라이즈 AI 사용자 급증, 서버디램 수요 상향, 그리고 27년 공급 증가율 둔화까지 방향성이 그대로입니다. 이번 조정으로 쏠림현상이 해소되고 주주환원이 하방을 지지하면 risk-return은 다시 매력적인 구간으로 돌아올 것입니다.
실적과 최근 업황을 보며 느낀점과 저희의 투자 전략을 요약해 보았습니다.
- HBM on-track: HBM4는 6월 본격 양산에 진입. HBM4E는 샘플 공급 완료. HBM4/4E 출하 비중은 26년 20%에서 27년 70%로 확대. 27년 가격 80% 이상 인상 전망.
- 강해지는 서버 수요: CSP의 HBM, 서버디램 요구량 상향 조정 중. 토큰 사업의 불확실성 감소가 투자 기조를 강화. 토큰 수요는 아직 S커브 구간 진입 전.
- 선택과 집중: 공급사들은 모바일/PC 물량을 축소해 서버디램에 집중. CXMT는 이 전략의 반사이익을 얻는 꼬리이지 공급 과잉의 몸통이 아님.
- 투자 확대: 현재는 공급 과잉의 리스크보다 공급 부족 장기화로 TAM이 축소되는 것이 더 큰 위험. 공급 확대 노력에도 27년 bit 성장률 하락은 불가피하며, 이것이 27년 공급 부족 연장의 핵심 근거.
- ADR의 미래: 동사는 ADR 발행을 2.5% 이내로 제한. 희소성으로 인해 ADR 프리미엄 유지 전망. ADR은 fungibility가 아니라 투자 수요 기반 확대의 관점에서 접근. 주가 안정화 이후 추가 발행 여지.
- 주주환원의 기대 증가: 주주환원이 주가 하방을 지지. 연내 정책 발표 예정. 현 주가는 26, 27년 배당수익률 3.6%, 7.9%를 제공.
리포트 링크: https://bit.ly/4g0zLXs
감사합니다.
(2026/7/30 공표자료)
[삼성증권 반도체, IT/이종욱]
안녕하세요. 최근 주가 급락으로 인해 피로감과 공포심이 동시에 몰려 오실 것이라고 생각합니다. 그러나 최근 주가 조정은 데이터센터 투자 지속성에 대한 의문과 글로벌 메모리 주식 쏠림의 해소 과정이지, 펀더멘털의 훼손이 아니라고 판단했습니다.
공급망의 투자 확대, 엔터프라이즈 AI 사용자 급증, 서버디램 수요 상향, 그리고 27년 공급 증가율 둔화까지 방향성이 그대로입니다. 이번 조정으로 쏠림현상이 해소되고 주주환원이 하방을 지지하면 risk-return은 다시 매력적인 구간으로 돌아올 것입니다.
실적과 최근 업황을 보며 느낀점과 저희의 투자 전략을 요약해 보았습니다.
- HBM on-track: HBM4는 6월 본격 양산에 진입. HBM4E는 샘플 공급 완료. HBM4/4E 출하 비중은 26년 20%에서 27년 70%로 확대. 27년 가격 80% 이상 인상 전망.
- 강해지는 서버 수요: CSP의 HBM, 서버디램 요구량 상향 조정 중. 토큰 사업의 불확실성 감소가 투자 기조를 강화. 토큰 수요는 아직 S커브 구간 진입 전.
- 선택과 집중: 공급사들은 모바일/PC 물량을 축소해 서버디램에 집중. CXMT는 이 전략의 반사이익을 얻는 꼬리이지 공급 과잉의 몸통이 아님.
- 투자 확대: 현재는 공급 과잉의 리스크보다 공급 부족 장기화로 TAM이 축소되는 것이 더 큰 위험. 공급 확대 노력에도 27년 bit 성장률 하락은 불가피하며, 이것이 27년 공급 부족 연장의 핵심 근거.
- ADR의 미래: 동사는 ADR 발행을 2.5% 이내로 제한. 희소성으로 인해 ADR 프리미엄 유지 전망. ADR은 fungibility가 아니라 투자 수요 기반 확대의 관점에서 접근. 주가 안정화 이후 추가 발행 여지.
- 주주환원의 기대 증가: 주주환원이 주가 하방을 지지. 연내 정책 발표 예정. 현 주가는 26, 27년 배당수익률 3.6%, 7.9%를 제공.
리포트 링크: https://bit.ly/4g0zLXs
감사합니다.
(2026/7/30 공표자료)
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) 가이던스 요약 ■ F1Q27 가이던스 : 매출 898.5-909.5억 달러 vs 컨센 897.2억 달러 : PBP 367-370억 달러 vs 컨센 365.9억 달러 : IC 409.5-412.5억 달러 vs 컨센 401.1억 달러 : MPC 122-127억 달러 vs 컨센 129.6억 달러 : Azure 성장(CC 기준) +45% vs 컨센 +41.9% : CapEx 500억 달러 이상(리스 재분류 및 내용연수…
마이크로소프트(MSFT US) F4Q26 리뷰 - 육각형 기업
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
마이크로소프트는 전반적으로 무난하지만, Azure, Copilot 성장 등 AI 스택 모멘텀이 기대보다 나은 실적을 발표했습니다.
여전히 공급을 초과하는 수요 속 Azure의 효율성 개선을 통해 성장률은 가이던스를 넘어섰고, F1Q 가이던스도 45%를 제시했습니다.
하반기 Azure 성장 가속화에 대한 톤도 기존 "완만한 가속"에서 "가속"으로 바뀌기도 했네요
CY26 CapEx가 1,750억 달러로 제시되며 기존 1,900억 달러 대비 줄어든 것 처럼 보이지만,
데이터센터 내용연수 연장 및 리스의 상당 부분을 금융리스에서 운용리스로 전환하는 영향입니다.
운용리스는 CapEx에 포함되지 않기 때문에 회계상 축소 효과인 것이지요
변화된 기준에도 F1Q CapEx는 500억 달러를 제시했고, FY27 CapEx의 FY26 대비 증가 및 FCF 흑자 유지를 전망했습니다.
F3Q에 이어 분기 1GW 캐파 추가 및 2년 내 캐파 2배 확대 계획을 다시 강조했습니다.
지금 시장에서는 모범생 같은 기업을 선호합니다. 특별히 모난 구석이 없는 실적을 발표하는 것이 중요한데요
마이크로소프트의 F4Q 실적은 이러한 기준에 부합하는 모습입니다.
어떻게 보면 육각형 기업인데요, 약간은 작은 육각형 같지만 확대할 여지도 있어 보입니다.
자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다.
보고서 링크 : https://bit.ly/3RyxLwh
(2026/7/30 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
마이크로소프트는 전반적으로 무난하지만, Azure, Copilot 성장 등 AI 스택 모멘텀이 기대보다 나은 실적을 발표했습니다.
여전히 공급을 초과하는 수요 속 Azure의 효율성 개선을 통해 성장률은 가이던스를 넘어섰고, F1Q 가이던스도 45%를 제시했습니다.
하반기 Azure 성장 가속화에 대한 톤도 기존 "완만한 가속"에서 "가속"으로 바뀌기도 했네요
CY26 CapEx가 1,750억 달러로 제시되며 기존 1,900억 달러 대비 줄어든 것 처럼 보이지만,
데이터센터 내용연수 연장 및 리스의 상당 부분을 금융리스에서 운용리스로 전환하는 영향입니다.
운용리스는 CapEx에 포함되지 않기 때문에 회계상 축소 효과인 것이지요
변화된 기준에도 F1Q CapEx는 500억 달러를 제시했고, FY27 CapEx의 FY26 대비 증가 및 FCF 흑자 유지를 전망했습니다.
F3Q에 이어 분기 1GW 캐파 추가 및 2년 내 캐파 2배 확대 계획을 다시 강조했습니다.
지금 시장에서는 모범생 같은 기업을 선호합니다. 특별히 모난 구석이 없는 실적을 발표하는 것이 중요한데요
마이크로소프트의 F4Q 실적은 이러한 기준에 부합하는 모습입니다.
어떻게 보면 육각형 기업인데요, 약간은 작은 육각형 같지만 확대할 여지도 있어 보입니다.
자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다.
보고서 링크 : https://bit.ly/3RyxLwh
(2026/7/30 공표자료)
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오픈AI, 7월 ARR이 2분기 매출을 상회?
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
오픈AI CFO 사라 프라이어와 이사회 의장 브렛 테일러가 전사회의에서 사업 현황을 설명했고,
7월 기준 연환산 반복 매출(ARR)이 2Q 전체 매출을 넘어섰다는 보도가 있었습니다.
물론 2Q 실적도 절대 나쁘지 않았다는 언급도 덧붙였습니다.
성장세는 GPT-5.6 모델 시리즈 출시, ChatGPT Work와 Codex의 침투 덕분입니다(사실 모두 예상하는 이유)
하지만 기사 문구가 다소 애매합니다. 서로 다른 지표가 비교되고 있으니까요
또한 7월 ARR이 2Q 매출을 넘어서는 것은 성장 기업이라면 당연한 이야기입니다. 심지어 성장을 안해도 달성할 수 있는 수치입니다.
결국 ARR이 아니라 NNARR(ARR 순증)을 말하는 것이 아니냐는 생각을 해볼 필요가 있습니다.
7월 NNARR이 2Q NNARR 순증보다 많았다는 것이 현재의 모멘텀을 설명하기에 적절해보이는 방식입니다.
해당 수치가 NNARR을 의미하고, 시장에서 추정하는 ARR 3월(270억 달러), 6월(370억 달러)를 활용해본다면, 7월 ARR은 470억 달러 수준이 됩니다.
이러한 전사회의 내용과 자신감이 다시 올라온 샘 올트먼을 고려했을때 오픈AI의 모멘텀은 생각보다 괜찮은 궤도로 올라왔다고 생각합니다.
앤스로픽을 다시 역전하지는 못하더라도 성장의 발을 맞춰가고 있는 모습입니다.
(2026/7/30 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
오픈AI CFO 사라 프라이어와 이사회 의장 브렛 테일러가 전사회의에서 사업 현황을 설명했고,
7월 기준 연환산 반복 매출(ARR)이 2Q 전체 매출을 넘어섰다는 보도가 있었습니다.
물론 2Q 실적도 절대 나쁘지 않았다는 언급도 덧붙였습니다.
성장세는 GPT-5.6 모델 시리즈 출시, ChatGPT Work와 Codex의 침투 덕분입니다(사실 모두 예상하는 이유)
하지만 기사 문구가 다소 애매합니다. 서로 다른 지표가 비교되고 있으니까요
또한 7월 ARR이 2Q 매출을 넘어서는 것은 성장 기업이라면 당연한 이야기입니다. 심지어 성장을 안해도 달성할 수 있는 수치입니다.
결국 ARR이 아니라 NNARR(ARR 순증)을 말하는 것이 아니냐는 생각을 해볼 필요가 있습니다.
7월 NNARR이 2Q NNARR 순증보다 많았다는 것이 현재의 모멘텀을 설명하기에 적절해보이는 방식입니다.
해당 수치가 NNARR을 의미하고, 시장에서 추정하는 ARR 3월(270억 달러), 6월(370억 달러)를 활용해본다면, 7월 ARR은 470억 달러 수준이 됩니다.
이러한 전사회의 내용과 자신감이 다시 올라온 샘 올트먼을 고려했을때 오픈AI의 모멘텀은 생각보다 괜찮은 궤도로 올라왔다고 생각합니다.
앤스로픽을 다시 역전하지는 못하더라도 성장의 발을 맞춰가고 있는 모습입니다.
(2026/7/30 공표자료)
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오픈AI, 이번 주는 AI 비용 혁신 주간
→ 얼마나 저렴할 지 감도 안오네
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
이번 주는 AI를 사실상 비용 걱정 없이 사용할 수 있는 수준으로 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 내일도 새로운 것을 출시합니다
→ 얼마나 저렴할 지 감도 안오네
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
[삼성 이영진] 메타 플랫폼스(META) 2Q26 실적 요약 ■ 2Q26 실적 : 매출 608억 달러(+28%) vs 컨센 602.2억 달러, 가이던스 580~610억 달러 : EPS(GAAP) $6.18 vs 컨센 $7.19 : CapEx 310.8억 달러 vs 컨센 333.5억 달러 ■ 3Q26 및 FY26 가이던스 : 3Q26 매출 610-640억 달러 vs 컨센 631.4억 달러 : FY26 비용 1,650-1,690억 달러 vs 기존 1…
메타 2Q26 실적 컨퍼런스콜 주요 내용
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: AI를 광고를 넘어 Personal Agent, Business Agent, Enterprise AI, 모델 API 등 신규 사업의 핵심 성장축으로 제시
: 개인 AI 에이전트를 장기적으로 가장 큰 소비자 AI 시장으로 전망. 관련 제품도 조만간 공개 예정
: WhatsApp·Messenger 기반 Business AI는 100만 개 이상의 기업이 매주 사용 중. 장기적으로 ‘Business-in-a-box’ 플랫폼 구축 목표
: 기존 광고 영업 조직과 별도로 엔터프라이즈 영업 조직을 구축하며 API·Business AI 등 기업용 AI 사업 확대 추진
: 효율적인 경량 모델과 최고 성능의 프런티어 모델을 병행 개발. 오픈소스 전략도 유지하되 최상위 모델은 자체 운영.
: 2026년 CapEx 가이던스를 1,300~1,450억 달러(기존 1,250~1,450억 달러)로 상향. 2분기 CapEx는 311억 달러 기록
: 2026~2027년에는 GPU와 데이터센터 용량 확보를 최우선으로 추진. 2028년 이후에는 토지·전력 등 기반 인프라를 먼저 확보한 뒤 GPU 투자를 유연하게 집행할 계획
: 현재 보유 컴퓨트에 대해 취득 원가를 크게 웃도는 가격으로 임대·구매 제안을 다수 받고 있다고 언급.
: 다만 GPU 직접 임대보다 AI 모델·API·에이전트 등 ‘지능(Intelligence)’ 판매가 훨씬 높은 마진을 창출한다고 설명. 컴퓨트 판매를 배제하지는 않지만 핵심 전략은 GPU 임대가 아닌 AI 서비스 수익화라고 강조
: 확보한 컴퓨트는 핵심 서비스 운영 → 차세대 모델 학습 → Enterprise AI 및 AI 제품 → 외부 판매 순으로 활용
: AI 투자는 이미 광고 추천 성능과 사용자 참여 개선으로 성과가 나타나고 있으며, 향후 AI 서비스가 새로운 수익원으로 추가될 것으로 기대
: 현재 AI 컴퓨트 수요가 공급을 크게 웃돌고 있으며, 장기적으로도 컴퓨트 확보가 가장 중요한 경쟁력이 될 것으로 전망
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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Thinking Machines Lab 공동 창업자 릴리안 웡, 오픈AI 복귀
: Thinking Machines Lab(TML) 공동창업자이자 전 오픈AI 안전 연구 총괄 릴리안 웡(Lilian Weng)이 퇴사 후 며칠 만에 오픈AI에 복귀한다는 보도
: 오픈AI에서 AI가 차세대 AI 모델 개발을 돕는 ‘재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement, RSI)’ 연구팀을 이끌 예정
: 이번 복귀는 최근 오픈AI 강조하는 AI를 활용해 AI 연구·학습 파이프라인 자체를 자동화하는 전략과 연결
: 특히 웡은 이달 초 공개한 글 ‘Harness Engineering for Self-Improvement’에서 재귀적 자기개선을 모델이 스스로 가중치를 수정하는 것이 아니라, 학습 파이프라인, 에이전트, 메모리, 평가, 도구 사용을 포함한 시스템을 AI가 지속적으로 개선하는 과정으로 정의하며, 향후 프런티어 AI의 핵심 연구 방향이라고 설명
: 최근 TML 퇴사 당시 “스타트업의 지속적인 업무 강도와 스트레스가 건강이 감당할 수 있는 수준을 넘어섰다”며, 공동창업자 역할 대신 예측 가능한 연구 환경에서 AI 연구를 계속하고 싶다고 언급
: 웡은 2018~2024년 오픈AI에서 GPT-4 개발, 사전학습 데이터, 모델 안전성, 평가, 배포 시스템 구축을 주도했으며, 이후 미라 무라티와 함께 Thinking Machines 공동창업
: 이번 퇴사로 지난 1년간 TML 공동창업자 6명 중 바렛 조프(오픈AI), 루크 메츠(오픈AI), 앤드루 툴록(메타), 릴리안 웡 퇴사, 현재는 미라 무라티와 존 슐먼만 남음
→ 프런티어 AI 기업으로의 이직 사유 : 재귀적 자기개선(RSI) 연구
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: Thinking Machines Lab(TML) 공동창업자이자 전 오픈AI 안전 연구 총괄 릴리안 웡(Lilian Weng)이 퇴사 후 며칠 만에 오픈AI에 복귀한다는 보도
: 오픈AI에서 AI가 차세대 AI 모델 개발을 돕는 ‘재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement, RSI)’ 연구팀을 이끌 예정
: 이번 복귀는 최근 오픈AI 강조하는 AI를 활용해 AI 연구·학습 파이프라인 자체를 자동화하는 전략과 연결
: 특히 웡은 이달 초 공개한 글 ‘Harness Engineering for Self-Improvement’에서 재귀적 자기개선을 모델이 스스로 가중치를 수정하는 것이 아니라, 학습 파이프라인, 에이전트, 메모리, 평가, 도구 사용을 포함한 시스템을 AI가 지속적으로 개선하는 과정으로 정의하며, 향후 프런티어 AI의 핵심 연구 방향이라고 설명
: 최근 TML 퇴사 당시 “스타트업의 지속적인 업무 강도와 스트레스가 건강이 감당할 수 있는 수준을 넘어섰다”며, 공동창업자 역할 대신 예측 가능한 연구 환경에서 AI 연구를 계속하고 싶다고 언급
: 웡은 2018~2024년 오픈AI에서 GPT-4 개발, 사전학습 데이터, 모델 안전성, 평가, 배포 시스템 구축을 주도했으며, 이후 미라 무라티와 함께 Thinking Machines 공동창업
: 이번 퇴사로 지난 1년간 TML 공동창업자 6명 중 바렛 조프(오픈AI), 루크 메츠(오픈AI), 앤드루 툴록(메타), 릴리안 웡 퇴사, 현재는 미라 무라티와 존 슐먼만 남음
→ 프런티어 AI 기업으로의 이직 사유 : 재귀적 자기개선(RSI) 연구
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오픈AI, ARC-AGI-3 평가 환경 개선으로 GPT-5.6 Sol 점수 3배 향상
: 오픈AI는 GPT-5.6 Sol의 저조한 ARC-AGI-3 벤치마크 성적을 분석한 결과, 모델 자체 성능보다 평가 하네스(harness) 설정이 주요 원인이었다고 설명
: 공식 하네스는 행동마다 모델의 내부 추론을 삭제하고, 컨텍스트가 길어지면 Rolling Truncation으로 오래된 기록을 제거해 모델이 이전 사고 과정과 행동을 지속적으로 활용하지 못하는 구조였다고 분석
: ChatGPT와 Codex에서 사용하는 Responses API 기반으로 Retained Reasoning(추론 유지)과 Compaction(컨텍스트 압축)을 적용해 재평가한 결과, GPT-5.6 Sol의 ARC-AGI-3 공개 세트 점수는 13.3%에서 38.3%로 약 3배 상승, 출력 토큰은 약 6분의 1 수준으로 감소
: 추론 유지 기능을 통해 모델이 이전 전략과 사고 과정을 기억하면서 매 턴 처음부터 다시 문제를 해석할 필요가 없어졌고, 컨텍스트 압축은은 긴 작업에서도 핵심 정보를 유지해 학습 효율과 응답 속도를 동시에 개선
: 이번 사례가 벤치마크는 모델뿐 아니라 API 설정, 하네스 설계, 프롬프트 등 평가 환경 전체를 측정한다는 점을 보여준다며, 개발자들에게 Chat Completions API 대신 Responses API와 추론 유지, 컨텍스트 압축 사용을 권장
https://openai.com/index/how-two-settings-tripled-our-arc-agi-3-scores
: 오픈AI는 GPT-5.6 Sol의 저조한 ARC-AGI-3 벤치마크 성적을 분석한 결과, 모델 자체 성능보다 평가 하네스(harness) 설정이 주요 원인이었다고 설명
: 공식 하네스는 행동마다 모델의 내부 추론을 삭제하고, 컨텍스트가 길어지면 Rolling Truncation으로 오래된 기록을 제거해 모델이 이전 사고 과정과 행동을 지속적으로 활용하지 못하는 구조였다고 분석
: ChatGPT와 Codex에서 사용하는 Responses API 기반으로 Retained Reasoning(추론 유지)과 Compaction(컨텍스트 압축)을 적용해 재평가한 결과, GPT-5.6 Sol의 ARC-AGI-3 공개 세트 점수는 13.3%에서 38.3%로 약 3배 상승, 출력 토큰은 약 6분의 1 수준으로 감소
: 추론 유지 기능을 통해 모델이 이전 전략과 사고 과정을 기억하면서 매 턴 처음부터 다시 문제를 해석할 필요가 없어졌고, 컨텍스트 압축은은 긴 작업에서도 핵심 정보를 유지해 학습 효율과 응답 속도를 동시에 개선
: 이번 사례가 벤치마크는 모델뿐 아니라 API 설정, 하네스 설계, 프롬프트 등 평가 환경 전체를 측정한다는 점을 보여준다며, 개발자들에게 Chat Completions API 대신 Responses API와 추론 유지, 컨텍스트 압축 사용을 권장
https://openai.com/index/how-two-settings-tripled-our-arc-agi-3-scores
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
스페이스X도 <오픈 웨이트와 미국의 AI 리더십> 서명 : 현재 서명 기업/기관 77개 - 오픈AI → 올트먼 지지 포스팅 + 공식 서명 - 구글 → 피차이 지지 포스팅 + 공식 서명 - 스페이스X → 머스크 지지 포스팅 + 공식 서명 - 메타 → 초기 서명 참여 - 앤스로픽 → ?? https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
<오픈 웨이트와 미국의 AI 리더십> 서명 기업 234개
<주요 기업>
Amazon
AMD
Google
Meta
Microsoft
NVIDIA
OpenAI
SpaceX
https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight
<주요 기업>
Amazon
AMD
Meta
Microsoft
NVIDIA
OpenAI
SpaceX
https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
구글 & 오라클, Gemini 모델 관련 전략적 파트너십 체결 : 오라클 클라우드(OCI) Generative AI 서비스에서 Gemini 2.5 모델부터 제공 : Vertex AI 통합을 통해 전체 Gemini 모델 제품군 제공 계획. 비디오, 이미지, 음성, 음악 생성 및 의료 특화 모델 같은 산업별 모델 포함 : 비즈니스 어플리케이션에서도 구글 Gemini 모델 제공. 오라클의 클라우드 크레딧을 사용해 결제 : 오라클은 고객에게 다양한 AI…
오라클-구글, Gemini 모델을 Fusion, NetSuite에 통합 확대
: 오라클과 구글 클라우드는 파트너십을 확대해 Gemini 3.1 Flash-Lite와 3.5 Flash를 Oracle Fusion Applications, NetSuite, AI Agent Studio에 통합
: Oracle AI Agent Studio에서 Gemini를 활용해 Fusion 네이티브 AI 에이전트와 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 영상 생성, 프레젠테이션 제작 등 멀티모달 기능도 지원
: Fusion Applications와 NetSuite에 내장되는 AI 기능에도 Gemini를 적용할 계획이며, 가격 대비 성능이 가장 뛰어난 사용 사례에 맞춰 모델을 선택적으로 활용할 예정
: 이번 협력은 기존 OCI Enterprise AI에서 제공하던 Gemini 지원을 오라클릐 핵심 업무 애플리케이션까지 확대하는 것, 고객은 ERP, HCM, SCM, CX 등 주요 엔터프라이즈 워크플로우에서 Gemini 기반 AI를 직접 사용할 수 있게 됨
: 오라클은 다양한 AI 모델을 고객에게 제공하는 멀티모델 전략을 유지하며, Gemini를 앤스로픽, 오픈AI 등 기존 모델과 함께 선택 가능한 옵션으로 제공해 고객이 업무별 최적의 모델을 활용할 수 있도록 지원할 계획
https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-to-make-gemini-models-available-2026-07-30
: 오라클과 구글 클라우드는 파트너십을 확대해 Gemini 3.1 Flash-Lite와 3.5 Flash를 Oracle Fusion Applications, NetSuite, AI Agent Studio에 통합
: Oracle AI Agent Studio에서 Gemini를 활용해 Fusion 네이티브 AI 에이전트와 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 영상 생성, 프레젠테이션 제작 등 멀티모달 기능도 지원
: Fusion Applications와 NetSuite에 내장되는 AI 기능에도 Gemini를 적용할 계획이며, 가격 대비 성능이 가장 뛰어난 사용 사례에 맞춰 모델을 선택적으로 활용할 예정
: 이번 협력은 기존 OCI Enterprise AI에서 제공하던 Gemini 지원을 오라클릐 핵심 업무 애플리케이션까지 확대하는 것, 고객은 ERP, HCM, SCM, CX 등 주요 엔터프라이즈 워크플로우에서 Gemini 기반 AI를 직접 사용할 수 있게 됨
: 오라클은 다양한 AI 모델을 고객에게 제공하는 멀티모델 전략을 유지하며, Gemini를 앤스로픽, 오픈AI 등 기존 모델과 함께 선택 가능한 옵션으로 제공해 고객이 업무별 최적의 모델을 활용할 수 있도록 지원할 계획
https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-to-make-gemini-models-available-2026-07-30
Oracle
Oracle to Make Gemini Models Available to Thousands of Enterprise Applications Customers
Integrations can help Oracle Fusion Cloud Applications and Oracle NetSuite customers automate processes, accelerate decisions, and securely execute mission-critical work.
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[삼성 이영진] 아마존(AMZN) 2Q26 실적 요약
■ 2Q26 실적
: 매출 2,006억 달러(+20%)
vs 컨센 1,970억 달러, 가이던스 1,940-1,990억 달러(+16~19%)
: 영업이익 275억 달러
vs 컨센 235.7억 달러, 가이던스 200-240억 달러
: 북미 1,162억 달러(+16%)
vs 컨센 1,140억 달러
: 해외 422억 달러(+15%)
vs 컨센 426.9억 달러
: AWS 422.3억 달러(+37%)
vs 컨센 405.4억 달러
: AWS 매출 성장 추이 (1Q24 → 2Q26)
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9%
→ 16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6%
→ 28.4% → 36.8%
■ 3Q26 가이던스
: 매출 1,970-2,020억 달러(+9~12%)
vs 컨센 2,039억 달러
: 영업이익 225-265억 달러
vs 컨센 249.8억 달러
https://ir.aboutamazon.com/news-release/news-release-details/2026/Amazon-com-Announces-Second-Quarter-Results
감사합니다.
■ 2Q26 실적
: 매출 2,006억 달러(+20%)
vs 컨센 1,970억 달러, 가이던스 1,940-1,990억 달러(+16~19%)
: 영업이익 275억 달러
vs 컨센 235.7억 달러, 가이던스 200-240억 달러
: 북미 1,162억 달러(+16%)
vs 컨센 1,140억 달러
: 해외 422억 달러(+15%)
vs 컨센 426.9억 달러
: AWS 422.3억 달러(+37%)
vs 컨센 405.4억 달러
: AWS 매출 성장 추이 (1Q24 → 2Q26)
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9%
→ 16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6%
→ 28.4% → 36.8%
■ 3Q26 가이던스
: 매출 1,970-2,020억 달러(+9~12%)
vs 컨센 2,039억 달러
: 영업이익 225-265억 달러
vs 컨센 249.8억 달러
https://ir.aboutamazon.com/news-release/news-release-details/2026/Amazon-com-Announces-Second-Quarter-Results
감사합니다.
Aboutamazon
Amazon.com Announces Second Quarter Results
Net sales increased 20% year-over-year Operating income was $27.5 billion, up 43% year-over-year AWS net sales increased 37%—its fastest growth in 18 quarters—to a $169 billion annualized revenue run rate Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN) today announced financial…
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오픈AI, GPT‑5.6 Luna, Terra 가격 인하 및 Sol Fast 모드 출시
: GPT‑5.6 실행 효율 개선 성과를 반영해 Luna는 80%, Terra은 20% 가격 인하
: Luna → 인풋 $0.2 및 아웃풋 $1.2/백만토큰
: Terra → 인풋 $2 및 아웃풋 $12/백만토큰
: Luna는 1년 전 프런티어급 모델과 유사한 성능을 작업당 약 6%의 비용과 약 9배 빠른 속도로 제공
: 기업은 복잡한 판단과 계획 수립에는 Sol을, 명확하게 정의된 구현, 테스트, 평가 등 대량 업무에는 Luna를 사용하는 방식으로 워크플로 단계별 비용과 성능을 최적화 가능
: 오픈AI는 모델과 추론 시스템, 에이전트 실행 환경의 효율성을 함께 개선해 동일한 컴퓨팅 자원으로 더 많은 업무를 처리하고 소요 시간과 토큰, 비용을 절감했다고 설명
: Sol은 프로덕션 커널을 자율적으로 재작성·최적화하고 수백 건의 실험을 수행. 이를 통해 모델 서비스 비용을 20% 절감하고 토큰 생성 효율을 15% 이상 개선
: API의 기존 Priority Processing을 Fast 모드로 대체. Sol의 지능 수준과 기존 가격은 유지하면서 기본 대비 최대 2.5배 빠른 속도를 2배 가격에 제공
: ChatGPT Work와 Codex의 구독료 및 전체 사용량 한도는 유지되지만, 가격 인하를 반영해 Terra와 Luna 사용 시 차감되는 크레딧은 축소. AWS에도 새로운 가격을 순차 적용
https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/
: GPT‑5.6 실행 효율 개선 성과를 반영해 Luna는 80%, Terra은 20% 가격 인하
: Luna → 인풋 $0.2 및 아웃풋 $1.2/백만토큰
: Terra → 인풋 $2 및 아웃풋 $12/백만토큰
: Luna는 1년 전 프런티어급 모델과 유사한 성능을 작업당 약 6%의 비용과 약 9배 빠른 속도로 제공
: 기업은 복잡한 판단과 계획 수립에는 Sol을, 명확하게 정의된 구현, 테스트, 평가 등 대량 업무에는 Luna를 사용하는 방식으로 워크플로 단계별 비용과 성능을 최적화 가능
: 오픈AI는 모델과 추론 시스템, 에이전트 실행 환경의 효율성을 함께 개선해 동일한 컴퓨팅 자원으로 더 많은 업무를 처리하고 소요 시간과 토큰, 비용을 절감했다고 설명
: Sol은 프로덕션 커널을 자율적으로 재작성·최적화하고 수백 건의 실험을 수행. 이를 통해 모델 서비스 비용을 20% 절감하고 토큰 생성 효율을 15% 이상 개선
: API의 기존 Priority Processing을 Fast 모드로 대체. Sol의 지능 수준과 기존 가격은 유지하면서 기본 대비 최대 2.5배 빠른 속도를 2배 가격에 제공
: ChatGPT Work와 Codex의 구독료 및 전체 사용량 한도는 유지되지만, 가격 인하를 반영해 Terra와 Luna 사용 시 차감되는 크레딧은 축소. AWS에도 새로운 가격을 순차 적용
https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/
OpenAI
Advancing the price-performance frontier with GPT-5.6
Explore lower GPT‑5.6 pricing for Luna and Terra—and how OpenAI’s more efficient models help enterprises deploy AI workflows at scale.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/31)
■ 오픈AI, GPT-5.6 Luna API 가격을 80%, Terra 가격을 20% 인하하고 Sol API의 우선 처리 방식을 Fast Mode로 대체
■ 앤스로픽, 구글 TPU 기반 텍사스 1.6GW 데이터센터를 임차하고 구글이 임차료, 전력비를 보증할 예정. 넥서스는 건설자금 150억 달러 조달을 협의 중
■ 메타, AI 데이터센터, 클라우드, 관련 인프라에 약 7,000억 달러 규모 계약 체결. 취소 불가능한 계약 약정은 3,493억 달러, 미개시 리스는 3,470억 달러
■ 구글 딥마인드, 로보틱스 AI 모델 ‘Gemini Robotics ER2’ 출시
■ 오라클-구글, 제미나이 기반 기업용 애플리케이션을 출시하고 오라클 고객에게 Gemini 3.1 Flash Lite·3.5 Flash 등을 제공하도록 협력 확대
■ AWS, 애플-구글 출신 AI 인프라 전문가 오리 헤른슈타트 영입. AgentCore 및 SageMaker 총괄
■ 딥시크, 내몽골에 1GW 규모의 AI 컴퓨팅 캐파 확보를 위한 데이터센터 프로젝트 추진. ‘27년 말~’28년 초까지 일부 설비 가동 목표
■ 바이트댄스, Doubao를 업무·협업 환경에 확대 적용하기 위한 사내 조직 ‘두바오 오피스’ 신설
■ Thinking Machines Lab, Inkling-Small 모델을 오픈 웨이트로 공개. 총 파라미터 276B 및 활성 파라미터 12B
■ Nscale, 최근 투자자 미팅을 진행했으며, 다음주 Investor Day 개최 예정. 이르면 올해 가을 상장 목표. 현재 밸류 250억 달러 수준 거론
■ 스케일 AI, 전 구글 클라우드 COO 프랜시스 드수자를 CEO로 영입
감사합니다.
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
■ 오픈AI, GPT-5.6 Luna API 가격을 80%, Terra 가격을 20% 인하하고 Sol API의 우선 처리 방식을 Fast Mode로 대체
■ 앤스로픽, 구글 TPU 기반 텍사스 1.6GW 데이터센터를 임차하고 구글이 임차료, 전력비를 보증할 예정. 넥서스는 건설자금 150억 달러 조달을 협의 중
■ 메타, AI 데이터센터, 클라우드, 관련 인프라에 약 7,000억 달러 규모 계약 체결. 취소 불가능한 계약 약정은 3,493억 달러, 미개시 리스는 3,470억 달러
■ 구글 딥마인드, 로보틱스 AI 모델 ‘Gemini Robotics ER2’ 출시
■ 오라클-구글, 제미나이 기반 기업용 애플리케이션을 출시하고 오라클 고객에게 Gemini 3.1 Flash Lite·3.5 Flash 등을 제공하도록 협력 확대
■ AWS, 애플-구글 출신 AI 인프라 전문가 오리 헤른슈타트 영입. AgentCore 및 SageMaker 총괄
■ 딥시크, 내몽골에 1GW 규모의 AI 컴퓨팅 캐파 확보를 위한 데이터센터 프로젝트 추진. ‘27년 말~’28년 초까지 일부 설비 가동 목표
■ 바이트댄스, Doubao를 업무·협업 환경에 확대 적용하기 위한 사내 조직 ‘두바오 오피스’ 신설
■ Thinking Machines Lab, Inkling-Small 모델을 오픈 웨이트로 공개. 총 파라미터 276B 및 활성 파라미터 12B
■ Nscale, 최근 투자자 미팅을 진행했으며, 다음주 Investor Day 개최 예정. 이르면 올해 가을 상장 목표. 현재 밸류 250억 달러 수준 거론
■ 스케일 AI, 전 구글 클라우드 COO 프랜시스 드수자를 CEO로 영입
감사합니다.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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[삼성 이영진] 빅테크 하이퍼스케일러 2Q26 실적 요약(클라우드 & CapEx)
■ 알파벳
: 구글 클라우드 매출 247.7억 달러(+81.8%)
vs 컨센 222.6억 달러
: 구글 클라우드 매출 추이
28.4% → 28.8% → 34.9% → 30.0%
→ 28.0% → 31.7% → 33.5% → 47.8%
→ 63.4% → 81.8%
: CapEx 449.2억 달러
vs 컨센 449.9억 달러
: ‘26년 CapEx 1,950~2,050억 달러
vs 컨센 1,871억 달러, 기존 1,800~1,900억 달러
: CapEx 상향은 수요 충족을 위한 인프라 공급 시점을 앞당기기 때문. ‘27년 상당한 CapEx 증가 전망
■ 아마존
: AWS 매출 422.3억 달러(+36.8%)
vs 컨센 405.4억 달러
: AWS 매출 성장 추이
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9%
→ 16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6%
→ 28.4% → 36.8%
: CapEx 530.1억 달러
vs 컨센 493.5억 달러
: ‘26년 CapEx 2,200억 달러(vs 기존 2,000억 달러). 메모리 등 가격 상승 영향
■ 마이크로소프트(F4Q)
: Azure 성장 +43%
vs 컨센 +40.40%
: Azure 성장(CC 기준) +43%
vs 컨센 +40.3%, 가이던스 +39-40%
: Azure 성장 추이(CC 기준)
35% → 35% → 34% → 31%
→ 35% → 39% → 39% → 38%
→ 39% → 43%
: 상반기와 비교해 하반기 Azure 성장 가속화 전망. F1Q 가이던스 +45%
: CapEx 358억 달러(금융 리스 자산 제외)
vs 컨센 352.2억 달러
: CapEx 410억 달러(리스 포함)
vs 컨센 420.5억 달러
: F1Q27 CapEx 500억 달러 이상, FY27 CapEx 전년 대비 증가 예상
: CY26 CapEx 1,750억 달러(vs 기존 1,900억 달러)
→ 데이터센터 내용연수 15년에서 25년 연장 및 금융리스에서 운용리스 전환 관련 회계상 CapEx 변화
■ 메타
: CapEx 310.8억 달러
vs 컨센 333.5억 달러
: ’26년 CapEx 1,300-1,450억 달러
vs 컨센 1,345.6억 달러, 기존 1,250-1,450억 달러
: ‘26-27년에는 GPU와 데이터센터 캐파 확보를 최우선으로 추진. ‘28년 이후에는 기반 인프라 먼저 확보 후 GPU 투자를 유연하게 집행할 계획
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■ 알파벳
: 구글 클라우드 매출 247.7억 달러(+81.8%)
vs 컨센 222.6억 달러
: 구글 클라우드 매출 추이
28.4% → 28.8% → 34.9% → 30.0%
→ 28.0% → 31.7% → 33.5% → 47.8%
→ 63.4% → 81.8%
: CapEx 449.2억 달러
vs 컨센 449.9억 달러
: ‘26년 CapEx 1,950~2,050억 달러
vs 컨센 1,871억 달러, 기존 1,800~1,900억 달러
: CapEx 상향은 수요 충족을 위한 인프라 공급 시점을 앞당기기 때문. ‘27년 상당한 CapEx 증가 전망
■ 아마존
: AWS 매출 422.3억 달러(+36.8%)
vs 컨센 405.4억 달러
: AWS 매출 성장 추이
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9%
→ 16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6%
→ 28.4% → 36.8%
: CapEx 530.1억 달러
vs 컨센 493.5억 달러
: ‘26년 CapEx 2,200억 달러(vs 기존 2,000억 달러). 메모리 등 가격 상승 영향
■ 마이크로소프트(F4Q)
: Azure 성장 +43%
vs 컨센 +40.40%
: Azure 성장(CC 기준) +43%
vs 컨센 +40.3%, 가이던스 +39-40%
: Azure 성장 추이(CC 기준)
35% → 35% → 34% → 31%
→ 35% → 39% → 39% → 38%
→ 39% → 43%
: 상반기와 비교해 하반기 Azure 성장 가속화 전망. F1Q 가이던스 +45%
: CapEx 358억 달러(금융 리스 자산 제외)
vs 컨센 352.2억 달러
: CapEx 410억 달러(리스 포함)
vs 컨센 420.5억 달러
: F1Q27 CapEx 500억 달러 이상, FY27 CapEx 전년 대비 증가 예상
: CY26 CapEx 1,750억 달러(vs 기존 1,900억 달러)
→ 데이터센터 내용연수 15년에서 25년 연장 및 금융리스에서 운용리스 전환 관련 회계상 CapEx 변화
■ 메타
: CapEx 310.8억 달러
vs 컨센 333.5억 달러
: ’26년 CapEx 1,300-1,450억 달러
vs 컨센 1,345.6억 달러, 기존 1,250-1,450억 달러
: ‘26-27년에는 GPU와 데이터센터 캐파 확보를 최우선으로 추진. ‘28년 이후에는 기반 인프라 먼저 확보 후 GPU 투자를 유연하게 집행할 계획
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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Situational Awareness, Citadel에 상장주 포트폴리오 대부분 일괄 매각
: 앞서 Situational Awareness가 최근 AI 관련 주가 조정으로 손실이 확대되면서 신규 자금 조달을 추진하고 있다고 보도
: Situational Awareness는 전 오픈AI 연구원 레오폴드 아셴브레너(Leopold Aschenbrenner)가 설립한 AI 전문 헤지펀드. AUM은 한때 200억 달러 이상까지 확대
: 이후 Situational Awareness가 약 160억 달러 규모의 상장주 포트폴리오를 단일 일괄 거래(one trade)로 매각하며 상장주 투자 사업을 사실상 종료했다는 보도
: Citadel이 레버리지 상장주 포지션 대부분을 인수했으며, 골드만삭스, JP모건, 씨티 등 주요 프라임브로커들이 거래 지원
: 앤스로픽 지분도 모두 처분했다고 보도가 있었으나, 이후 일부 비상장 투자 자산은 여전히 보유 중일 가능성이 있으며 처분 여부는 명확하지 않다는 정정 보도
: 향후 방향성에 대해서는 거래 이후에도 약 100억 달러 규모의 투자 북(일부 무레버리지 상장주, 비상장 투자)을 운용한다는 보도와, 앤스로픽 등 비상장 중심 사모 회사로 재편한다는 보도가 동시 존재
→ 믿을 건 앤스로픽 IPO 뿐?
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: 앞서 Situational Awareness가 최근 AI 관련 주가 조정으로 손실이 확대되면서 신규 자금 조달을 추진하고 있다고 보도
: Situational Awareness는 전 오픈AI 연구원 레오폴드 아셴브레너(Leopold Aschenbrenner)가 설립한 AI 전문 헤지펀드. AUM은 한때 200억 달러 이상까지 확대
: 이후 Situational Awareness가 약 160억 달러 규모의 상장주 포트폴리오를 단일 일괄 거래(one trade)로 매각하며 상장주 투자 사업을 사실상 종료했다는 보도
: Citadel이 레버리지 상장주 포지션 대부분을 인수했으며, 골드만삭스, JP모건, 씨티 등 주요 프라임브로커들이 거래 지원
: 앤스로픽 지분도 모두 처분했다고 보도가 있었으나, 이후 일부 비상장 투자 자산은 여전히 보유 중일 가능성이 있으며 처분 여부는 명확하지 않다는 정정 보도
: 향후 방향성에 대해서는 거래 이후에도 약 100억 달러 규모의 투자 북(일부 무레버리지 상장주, 비상장 투자)을 운용한다는 보도와, 앤스로픽 등 비상장 중심 사모 회사로 재편한다는 보도가 동시 존재
→ 믿을 건 앤스로픽 IPO 뿐?
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Forwarded from [삼성리서치] 테크는 역시 삼성증권
삼성전자 2Q26 Review: 짧아진 투자자 호흡, 길어진 이익 사이클
[삼성증권 반도체, IT/이종욱]
BUY 투자의견 유지, 목표주가 40만원(27년 P/B 2.5배 적용)
최근의 과격한 주가 조정은 peak-out에 대한 우려보다는 메모리 호황을 앞두고 과도한 투자 쏠림 현상이 나타났기 때문이 아닐까 생각합니다. 물론 데이터센터 투자의 지속성 우려가 있습니다. 그러나 사이클의 수요와 공급의 진도를 따져볼때 peak-out 논란이 과도하게 선반영되었습니다.
우리가 컨퍼런스콜을 들으면 느꼈던 것은 다음의 세 가지입니다.
1) 5년 롤링 LTA: 수요의 가시성이 메모리 공급(3년)을 넘어서며 선주문 후투자가 가능해졌다.
2) 27년 공급이 26년보다 타이트하며 공급 측면에서 이를 해소할 수 있는 방법이 없다.
3) 회사의 주주환원 의지가 확고해 보이며 투자자들의 신뢰가 쌓이면 밸류에이션의 하방을 선제적으로 막는 효과가 생긴다.
결론적으로 시장 우려가 극대화된 지금 주식의 투자 매력도는 더욱 높아졌다고 생각합니다. 산업 내 모든 참여자들이 이익 사이클이 길어졌다고 외치는데 투자자들의 호흡만 짧아지고 있습니다.
리포트 링크: https://bit.ly/4hLYq38
감사합니다.
(2026/7/31 공표자료)
[삼성증권 반도체, IT/이종욱]
BUY 투자의견 유지, 목표주가 40만원(27년 P/B 2.5배 적용)
최근의 과격한 주가 조정은 peak-out에 대한 우려보다는 메모리 호황을 앞두고 과도한 투자 쏠림 현상이 나타났기 때문이 아닐까 생각합니다. 물론 데이터센터 투자의 지속성 우려가 있습니다. 그러나 사이클의 수요와 공급의 진도를 따져볼때 peak-out 논란이 과도하게 선반영되었습니다.
우리가 컨퍼런스콜을 들으면 느꼈던 것은 다음의 세 가지입니다.
1) 5년 롤링 LTA: 수요의 가시성이 메모리 공급(3년)을 넘어서며 선주문 후투자가 가능해졌다.
2) 27년 공급이 26년보다 타이트하며 공급 측면에서 이를 해소할 수 있는 방법이 없다.
3) 회사의 주주환원 의지가 확고해 보이며 투자자들의 신뢰가 쌓이면 밸류에이션의 하방을 선제적으로 막는 효과가 생긴다.
결론적으로 시장 우려가 극대화된 지금 주식의 투자 매력도는 더욱 높아졌다고 생각합니다. 산업 내 모든 참여자들이 이익 사이클이 길어졌다고 외치는데 투자자들의 호흡만 짧아지고 있습니다.
리포트 링크: https://bit.ly/4hLYq38
감사합니다.
(2026/7/31 공표자료)
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