[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.

[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

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)

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)

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)

오픈AI, 이번 주는 AI 비용 혁신 주간

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

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

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

<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

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

[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.

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/

[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.

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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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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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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)

앤스로픽, 사이버보안 평가 중 Claude의 실제 시스템 무단 접근 사례 3건 공개

: 앤스로픽은 사이버보안 평가 14만1,006건을 사후 검토한 결과, Claude가 평가 환경 설정 오류로 인터넷에 접근해 실제 조직 3곳의 운영 시스템에 무단 접근한 사례를 확인했다고 공개

: 모든 사례는 Capture-the-Flag(CTF) 평가 중 발생했으며, Claude는 시스템 프롬프트에서 “인터넷이 없다”는 지시를 받아 실제 인터넷의 시스템을 평가 환경 일부로 오인한 채 공격 수행

: 사례 1 - Opus 4.7이 가상의 회사와 동일한 이름의 실제 기업을 목표로 인식해 약한 비밀번호와 인증되지 않은 엔드포인트 등을 이용해 침투. 애플리케이션, 인프라 자격증명과 수백 건의 운영 데이터가 저장된 DB에 접근

: 사례 2 - Mythos 5가 존재하지 않는 PyPI 패키지명을 이용한 공급망 공격을 시도하기 위해 실제 PyPI에 악성 패키지를 업로드했으며, 약 1시간 동안 공개된 패키지가 15개 실제 시스템에서 실행돼 한 보안업체의 자동 분석 시스템 자격증명을 탈취하고 추가 인프라에 접근

: 사례 3 - 일반 출시 계획이 없는 내부 연구용 프로토타입 최신 모델이 원래 목표에 접근하지 못하자 약 9,000개의 인터넷 대상을 스캔한 뒤 SQL Injection과 노출된 디버그 페이지 등을 이용해 실제 기업 시스템에 침투했으나, 이후 실제 환경임을 인식하고 자발적으로 공격을 중단

: 앤스로픽은 Opus 4.7은 실제 환경임을 인식한 뒤에도 공격을 계속했고, Mythos 5는 실제 인터넷임을 추론하고도 시뮬레이션이라고 스스로 합리화한 반면, 최신 연구 모델은 실제 환경임을 확인하자 공격을 중단했다고 설명

: 평가는 일반 공개 모델에 적용되는 분류기(classifier)와 모니터링 등 안전장치를 제거한 상태에서 모델의 순수 능력을 측정하기 위해 수행. 실제 서비스 환경에서는 해당 안전장치가 이번 행동을 차단했을 것이라는 설명

: 이번 조사가 오픈AI의 Hugging Face 침해 사례 공개를 계기로 시작됐다고 밝히며 투명한 공개를 높이 평가하는 한편, 오픈AI 사례는 모델이 제로데이 취약점을 악용해 격리 환경을 탈출한 사건인 반면, 자사 사례는 평가 환경의 설정 오류로 인터넷 접근이 가능했던 운영상(harness) 실패에 따른 것으로 성격이 다르다고 강조

: 사건을 모델 정렬 실패가 아닌 평가 환경의 운영, 구성 오류로 규정했으며, 최신 연구 모델은 실제 인터넷 환경임을 인식한 뒤 자발적으로 공격을 중단했다는 점을 근거로, 평가 인프라 보안과 모니터링 강화, 모델 정렬 개선을 병행하면 위험을 충분히 관리할 수 있다고 평가

https://www.anthropic.com/news/investigating-incidents-cybersecurity-evals

아마존의 2Q26 클라우드와 AI 성적표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

2Q AWS 매출은 422.3억 달러(+36.8%)로 컨센서스(Factset) 405.4억 달러를 상회했고,

성장률은 30%를 훌쩍 뛰어넘었습니다. 클라우드 인프라 성장 모멘텀 가속화가 지속 확인되고 있습니다.

- AWS 매출 성장 추이(1Q23~ )
15.8% → 12.2% → 12.3% → 13.2% →
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9% →
16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6% →
28.4% → 36.8%

- AWS 영업마진 추이(1Q23~ )
24.0% → 24.2% → 30.3% → 29.6% →
37.6% → 35.5% → 38.1% → 36.9% →
39.5% → 32.9% → 34.6% → 35.0% →
37.7% → 39.4%

■ 클라우드 및 AI 관련 주요 내용

- AWS 연 환산 매출 1,690억 달러(vs 1Q 1,500억 달러) 규모가 현재 절반 이하였던 18개 분기 전 이후 가장 높은 성장

- AWS는 장기적으로 최소 수천억 달러 이상의 사업이 될 것이며, 연 매출 1조 달러 도달할 가능성도 존재

- AWS 마진 개선은 일회성이 아니라 운영 효율화, 서버 용량 최적화, 고정비 관리의 결과

- AWS 백로그 4,690억 달러(vs 1Q 3,640억 달러, 4Q 2,440억 달러). 세 자릿수 성장

- AWS AI 연 환산 매출 250억 달러(vs 1Q 150억 달러).  세자릿 수 성장

- 자체 반도체 사업은 연 환산 매출 250억 달러 상회(vs 1Q 200억 달러, 4Q 100억 달러). Trainium과 Gravition 중심으로 가성비 확보

- 앤스로픽과 오픈AI는 Trainium에 대해 다년간 수 GW 규모 사용 약정

- Trainium은 클라우드 서비스 형태로도 수요가 강하나 외부 직접 공급 수요 존재. 관련 방안 검토 중

- 프런티어 모델 없이도 AWS와 BedRock 성공 가능 판단. 다만 비용, 개발 속도, 모델 학습 우선순위의 통제력 확보를 위해 자체 프론티어 모델 개발도 추진

- 하나의 모델이 독점보다 여러 모델의 성능 경쟁 반복 전망. 향후 몇 년 내 성능이 비소한 프런티어 모델이 최소 6개 이상 존재. 하나는 아마존 자체 모델

- '26년 Cash CapEx 전망을 기존 2,000억 달러에서 2,200억 달러로 상향. 메모리 가격 상승이 주요 원인

- 투자 대부분은 AWS와 AI 수요 지원을 위한 데이터센터, 서버, 네트워크 장비 투입

- 이미 '27년 추가할 캐파 대부분이 예약됐으며, '28년 캐파도 상당 부분 고객 약정이 확보된 상태\

- '27년 말 전력 캐파를 '25년 말 대비 2배로 확대한다는 기존 계획 유지

- 데이터센터는 수익화 약 2년 전부터 투자가 필요하지만, 가동 이후 30년 이상 활용 가능

- 서버와 네트워크 장비는 고객 수요 확인 후 가동 몇 달 전에 구매하며, 평균 투자 회수 기간 3년 미만

- 하나의 데이터센터에 최소 5~6세대의 서버를 운영 가능. 두 번째 세대부터 초기 건설비가 반복되지 않음

- 장기적으로 매출 증가율이 추가 CapEx 증가율을 엄어서면 매출, FCF, ROIC가 크게 개선 전망

- 현재 AI 수요는 AI 연구소, 대형 AI 서비스, 기업의 비용 절감형 AI 활용에 집중된 바벨 구조

- 기업의 기존 워크로드에 AI 추론이 본격 적용되면 중간 영역이 장기적으로 가장 큰 시장이 될 것

- 기존 계약은 계약 당시 합의 가격이 유지. 비용 상승을 바로 전가하기는 어려움. 신규 계약에는 부품 가격 상승을 포함한 비용 구조를 반영해 결정

아마존을 포함해 클라우드 인프라 기업 실적에서는 엔터프라이즈 AI 모멘텀이 본격화되며 견조한 수요가 이어지고 있고,

토큰 수요를 충족시켜주는 사업은 높은 매출 성장과 마진 개선이 동시에 가능한 매력적 사업이라는 것이 재확인되고 있습니다.

(2026/7/31 공표자료)

오픈AI, GPT-5.6 Luna와 Terra 가격 인하 및 Sol Fast 모드 출시

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI는 최근 GPT-5.6이 스스로의 실행 효율성을 높이는 방법을 공개했는데요

이를 반영해 GPT-5.6 Luna(80% 인하)와 Terra(20% 인하)의 가격을 조정하고, Sol Fast 모드를 출시했습니다.

- Luna → 인풋 $0.2 및 아웃풋 $1.2/백만토큰
- Terra → 인풋 $2 및 아웃풋 $12/백만토큰

또한 Sol은 프로덕션 커널을 자율적으로 재작성 및 최적화하고, 토큰 생성 성능을 높이기 위해 수백 건의 실험을 설계하고 실행했습니다.

이를 통해 모델 서비스에 필요한 엔드투엔드 비용을 20% 절감했고, 토큰 생성 효율을 15% 이상 개선했습니다.

Sol Fast 모드는 기존 API의 Priority Processing을 대체하며 기본 대비 최대 2.5배 빠른 속도를 2배 가격에 제공합니다.

기업 고객은 복잡한 판단과 계획 수립에는 최상단의 Sol을, 명확하게 정의된 구현, 테스트, 평가 등 대량 업무에는 가성비 Luna를 사용하는 방식으로 최적화가 가능합니다.

오픈AI는 모델과, 추론 시스템, 에이전트 실행 환경의 효율성을 함께 개선하는 것에서 우위를 발생 시킬 수 있다고 보고 있습니다.

AAII 상 GPT-5.6 Luna(51점)의 작업 당 비용은 $0.06 수준입니다.

샤오미 MiMo-V2.5-Pro(42점)과 딥시크 DeepSeek V4 Pro(44점)의 $0.04와 크게 차이나지 않습니다.
비슷한 점수대의 모델과 격차도 상당합니다.

- Claude Sonnet 5(53점) → $1.53
- GLM-5.2(51점) → $0.27
- Muse Spark 1.1(51점) → $0.26

가성비의 프론티어 곡선 상 저가 모델 영역을 나홀로 주도하는 상황입니다. 최적화가 동반된 가격 인하라면 마진 부담도 일부 상쇄할 수 있습니다.

(2026/7/31 공표자료)

구글, 앤스로픽의 1.6GW 텍사스 데이터센터에 금융 보증 제공 및 개발사 대출 협상

: 모건스탠리 주도 은행 컨소시엄은 앤스로픽 전용 데이터센터와 발전소 건설을 위해 개발사 넥서스 데이터 센터(Nexus Data Centers)에 대한 150억 달러 대출의 막바지 협상 진행 중

: 금융 패키지는 140억 달러 규모 브리지론과 회전신용한도로 구성. 구글은 보증 제공 대가로 데이터센터 및 발전 프로젝트 지분 약 20%를 확보할 전망

: 구글은 앤스로픽이 채무를 이행하지 못할 경우 데이터센터 임대료와 전력대금을 대신 지급하는 수십억 달러 규모 보증 제공. 대상은 임대차 계약 4건과 관련 전력구매계약

: 임차인이 채무를 이행하지 못하면 구글은 시설 임대차 계약을 인수해 직접 사용하거나 제3자에게 전대할 수 있으며, 수수료를 지급하고 보증 의무를 종료하는 선택지도 보유

: 구글은 테라울프와 Hut 8 등 앤스로픽이 최종 고객인 다른 데이터센터에도 지급보증을 제공. 알파벳의 관련 최대 잠재 위험 노출액은 6월 말 기준 438억 달러

: 텍사스주 허버드 캠퍼스는 자체 천연가스 발전소를 통해 1.6GW 전력을 공급하는 비하인드 더 미터 방식으로 개발. 전력망 연결 지연을 피할 수 있으며 향후 용량 추가 확대 계획

: 앤스로픽은 캠퍼스에 구글과 브로드컴이 공동 설계한 TPU를 배치하며, 반도체 비용은 브로드컴과 체결한 별도의 공급업체 금융 계약을 통해 조달

: 앤스로픽은 클라우드 사업자로부터 서버를 임차하는 방식에서 데이터센터의 직접 임차인으로 전환 중. 미국 개발사들과 12건 이상의 예비 임대차 계약을 체결했으며 향후 수년간 최소 10GW 확보를 목표

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW