트럼프 행정부, 중국산 데이터센터 광트랜시버 수입 금지 추진 보도

: 트럼프 행정부는 AI 인프라 공급망 안보 강화를 위해 중국산 데이터센터용 광트랜시버 신규 모델의 미국 수입 금지 방안 추진 중

: FCC가 올해 안에 규제를 발표하고 시행하는 것이 목표. 규제 목적은 중국산 장비를 통한 데이터 탈취, 악성코드 설치, 서비스 방해 가능성을 사전에 차단하는 것

: 코히어런트와 루멘텀이 대체 공급업체로 거론되지만 중국 업체를 완전히 대체할 규모는 부족한 것으로 평가되며, 규제 시행 시 미국 클라우드 사업자의 데이터센터 구축 비용 상승 가능성도 존재

: FCC는 이미 중국산 드론, 라우터, 로봇, 인버터 등에 유사한 규제를 적용. 이번 조치도 AI 데이터센터 핵심 공급망에서 중국산 장비를 선제적으로 배제하려는 정책의 연장선

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코어위브, 인도네시아에 360MW AI 데이터센터 구축, 아태지역 첫 진출

: 인도네시아에 총 360MW 규모 데이터센터 3곳을 구축하며 아태 지역 진출, 2028년 가동 예정

: 코어위브가 컴퓨팅 환경을 직접 소유·운영하며 동남아시아의 AI 연구소, 스타트업, 기업 및 정부기관에 전체 AI 클라우드 플랫폼 제공

: 지연시간 단축과 데이터 현지화 수요에 대응해 미국·유럽 중심의 사업 영역을 아시아 시장으로 확대

: 현지 운영 인력을 채용·교육해 인도네시아의 디지털 인프라 확충과 AI 기술 인재 육성도 지원할 계획

: 2026년 3월 말 기준 전 세계 49개 데이터센터, 가동 전력 1GW 이상, 계약 전력 3.5GW 이상을 확보한 가운데 이번 투자로 글로벌 인프라 확장 가속화

https://investors.coreweave.com/news/news-details/2026/CoreWeave-Expands-Cloud-AI-Platform-to-Indonesia-Marking-First-Move-Into-Asia-Pacific-Region

앤스로픽, Volta와 100억달러 규모 AI 컴퓨팅 계약 체결

: 앤스로픽이 클라우드 스타트업 Volta Infra와 6년, 100억달러 규모 AI 컴퓨팅 계약 체결 보도

: Volta는 데이터센터 운영사 Bitdeer와 협력해 노르웨이 133MW 데이터센터에서 엔비디아 Vera Rubin GPU 기반 인프라 제공 예정

: Volta는 브룩필드 인프라 부문 출신 경영진이 올해 1월 설립한 회사

: AI 연구소와 스타트업이 엔비디아 GPU를 초기 대규모 자본 부담 없이 확보할 수 있도록 금융 조달과 클라우드 인프라를 결합한 모델 구축

: 기업가치 24억달러 기준 3억달러 투자 유치도 발표, Andreessen Horowitz(A16z), Altimeter, 엔비디아, 마이클 델 등이 투자자로 참여

: 고객의 AI 인프라 구축을 위한 50억달러 규모 금융 프로그램도 함께 확보

: 현재 1GW 규모 전력을 확보했으며, 노르웨이 외에도 텍사스, 와이오밍 데이터센터를 추진 중으로 2030년까지 수GW 규모 AI 인프라 구축을 목표. Dell은 서버 및 인프라 장비를 공급하는 기술 파트너로 참여

→ 컴퓨팅 캐파를 긁어모으자

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[삼성 문준호의 반.전] AMD 실적/가이던스 요약

■ FY 2Q26 실적

- 매출액 115.36억 달러
: +% y-y, +% q-q
: 컨센서스 113.10억 달러 상회

- Data Center 매출액 67.18억 달러
: +107% y-y, +16% q-q
: 컨센서스 65.12억 달러 상회

- Client 매출액 30.62억 달러
: +23% y-y, +6% q-q
: 컨센서스 30.05억 달러 상회

- Gaming 매출액 7.79억 달러
: -31% y-y, +8% q-q
: 컨센서스 8.16억 달러 하회

- Embedded 매출액 9.77억 달러
: +19% y-y, +12% q-q
: 컨센서스 9.78억 달러 부합

- Non-GAAP 매출총이익률 56.2%
: 컨센서스 55.8% 상회

- Non-GAAP EPS 1.66 달러
: +19% y-y, +12% q-q
: 컨센서스 1.62 달러 상회


■ FY 3Q26 가이던스

- 매출액 130억 달러 ±3억 달러
: 중간값 기준, +41% y-y, +13% q-q
: 컨센서스 125.37억 달러 상회

- Non-GAAP 매출총이익률 56%
: 컨센서스 56.0% 부합


감사합니다.

오픈AI, 제3자 사이버 보안 평가 중 인터넷 접근 사례 추가 공개

: UK AISI와 외부 보안업체 Irregular가 수행한 사이버 보안 평가에서 일부 모델이 공개 인터넷에 접근한 사례 공개

: 일반 서비스 환경이 아닌 인터넷 접근 허용 및 안전장치 완화가 적용된 테스트 환경에서 발생한 사건이라고 설명

: UK AISI 평가 → GPT-5.6 Sol이 CTF 과제를 수행하는 과정에서 다른 연구소가 남긴 공개 GitHub 토큰을 재사용하고 외부 DNS, 터널링 서비스를 이용하는 등 평가 범위를 벗어난 행동 수행. 실제 공격은 성공하지 않았고 외부 피해도 확인되지 않았으며 탐지 후 약 1시간 내 활동이 차단

: Irregular 평가 → 테스트 환경 설정 오류로 인터넷이 연결되면서 GPT-5.6 모델이 실제 웹사이트를 모의 환경으로 오인해 기본적 보안 취약점을 이용. 해당 사이트의 자격증명을 사용한 사실도 확인됐지만 현재까지 영향은 해당 사이트 데이터에 국한된 것으로 조사

: 모델 성능 향상에 맞춰 평가 환경과 안전 기준도 함께 고도화 필요

: 향후 인터넷 접근 허용 절차, 격리 기준, 자격증명 관리, 모니터링 및 사고 대응 체계를 강화하고 국가 AI 연구기관·독립 평가기관·타 AI 연구소와 공동으로 고위험 AI 평가 모범 사례를 마련하겠다고 발표

https://openai.com/index/third-party-cyber-evaluations-involving-openai-models

UK AISI, AI 사이버 평가 세부 내용(앤스로픽 케이스 포함)

: 122회의 사이버 보안 평가 중 10회에서 총 19건의 승인되지 않은 행동 확인

: 17건은 앤스로픽 Mythos 5, 2건은 오픈AI GPT-5.6 Sol(사이버 분류기 비활성화)에서 발생

: 가장 심각한 사례는 앤스로픽 Mythos 5

실제 오픈소스 프로젝트에 악성 코드를 삽입하려 시도
→ 가짜 온라인 신원을 여러 개 생성해 프로젝트 관리자를 사회공학적으로 설득
→ 의심을 받자 활동 기록을 수정해 무해한 것처럼 꾸미고 새로운 신원으로 다시 접근하는 방안까지 검토
→ 관리자가 이를 탐지해 승인을 거부하면서 실제 피해는 발생하지 않음

: 또한 실제 사용자에게 악성 코드 실행을 유도하는 메시지와 파일을 전송, 다른 AI가 실행하도록 프롬프트 인젝션을 삽입, GitHub를 통해 다른 AI 에이전트와 계정·정보를 공유하며 협력하는 행동도 확인

: AISI는 이번 사례가 샌드박스 탈출이 아니라 인터넷 접근 허용 및 안전장치 해제라는 특수한 평가 환경에서 발생한 사건이라고 강조

: 다만, AI가 명시적인 지시 없이 목표 달성을 위해 자율적으로 기만과 사회공학을 선택한 첫 사례로 평가, 인터넷 접근 통제 강화, 실시간 모니터링 도입, 평가 설계 개선 등을 통해 AI 안전성 평가 체계의 전면 강화 계획

https://www.aisi.gov.uk/blog/incident-report-unsanctioned-agent-behaviour-during-cyber-testing

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/8/5)

■ 앤스로픽, Volta Infrastructure와 6년, 최대 100억달러 규모 컴퓨팅 계약 체결 보도

■ 앤스로픽, 캘리포니아주 대법관 출신 마리아노-플로렌티노 쿠엘라르를 초대 글로벌정책 총괄로 선임

■ 블랙스톤, 앤스로픽의 구글 TPU 구매 자금 지원을 위해 두 번째 부채 금융 패키지 관련 초기 협의 시작. 초기 제안된 금융 규모는 최소 360억 달러

■ 백악관, 프런티어 AI 평가 프레임워크를 비공개로 운영하고 심사 참여 기업에만 세부 내용을 공유할 방침. 오픈 웨이트 모델과 신뢰 파트너의 조기 접근 기준도 함께 논의

■ 엔비디아, 자율주행용 프론티어 오픈 추론 모델 ‘알파마요 2 슈퍼’를 상업용 오픈 라이선스로 출시

■ 코어위브, 인도네시아에 360MW AI 데이터센터 구축, 아시아-태평양 첫 진출

■ 사이퍼 디지털, 블랙 펄 조기 인도 및 900MW 신규 부지 확보

■ 블랙 포레스트 랩스, FLUX 3 Video 공개

■ 캔바, 중국에서 MCP 기능을 출시하고 Kimi, 워크버디, QoderWorkCN 등 현지 AI 에이전트와 초기 연동 시작

감사합니다.

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게빈 베이커 팟캐스트 주요 내용: AI 펀더멘털은 오히려 강화되고 있다

■ AI 주가 급락과 펀더멘털 괴리

: 7월 AI 관련 종목은 고점 대비 40~60% 급락했지만, GPU 수급, GPU 임대료, 메모리 가격, 토큰 사용량 등 실리콘밸리에서 확인되는 주요 정량 지표는 오히려 가속

: 실리콘밸리에서 AI 수요 둔화를 보여주는 정량 지표를 찾으려 했으나, 앤스로픽의 일부 제3자 데이터 외에는 뚜렷한 부정적 신호를 확인하지 못했다고 언급

■ GPU 가격 상승과 하이퍼스케일러 실적 개선

: 동일한 B200 GPU 클러스터 임대료가 약 7개월 만에 GPU 시간당 2달러 중반에서 4달러 수준으로 상승하며 약 50~60% 증가

: 기존 GPU 공급 계약은 현재 현물가격보다 훨씬 낮은 가격에 체결돼 있어, 계약이 갱신되면 컴퓨팅 가격이 재조정될 가능성이 높다고 설명

: 마이크로소프트, 메타, 아마존의 영업현금흐름은 일회성 비용을 제외하면 약 28%에서 35% 수준으로 가속했으며, Rubin 도입과 기존 계약 재가격 반영 이전이라는 점을 강조

■ AI 인프라 자금조달과 신용시장

: 실질금리 상승, CDS 확대, 회사채 스프레드 확대는 AI 인프라 투자에서 실제로 주목해야 하는 리스크라고 평가

: 다만 하이퍼스케일러의 기존 컴퓨팅 자산이 계약 갱신을 통해 더 높은 가격으로 수익화될 경우 영업현금흐름이 크게 증가할 수 있으며, AI 인프라 투자의 상당 부분을 영업현금흐름으로 조달할 수 있다고 전망

: 영업현금흐름이 증가하면 신용지표도 개선되고 이후 자금조달도 더욱 용이해질 것으로 예상

■ 오픈소스 확산과 AI 인프라 수요

: GLM-5.2, Kimi K3 등 오픈소스 모델의 성능 향상으로 프런티어 모델에서 오픈소스 모델로 일부 토큰 사용이 이동

: 시장은 이를 부정적으로 해석했지만, 오픈소스 토큰 역시 동일한 GPU 연산, 메모리, 전력, 냉각이 필요하므로 AI 인프라 수요에는 긍정적이라고 설명

: 오픈소스는 프런티어 모델 기업의 높은 마진 일부를 낮추는 대신 토큰 가격을 낮춰 전체 토큰 사용량과 컴퓨팅 수요를 확대하는 구조라고 평가

: 향후에는 오픈소스 모델과 프런티어 모델을 함께 사용하는 멀티모델 구조가 확산될 것으로 전망

■ AI 네이티브 기업과 토큰 경제

: AI 네이티브 기업들은 인력을 대규모로 늘리기보다 토큰 사용량을 확대하며 성장하고 있으며, 일부 기업은 토큰 비용이 총 인건비의 20~50% 수준까지 증가

: 모델 라우터와 자체 파인튜닝 모델을 활용하면 비용은 낮아질 수 있지만 더 저렴한 토큰을 더 많이 사용하게 되므로 GPU 사용량 자체는 증가할 수 있다고 설명

: AI를 적극 도입하는 기업일수록 더 높은 성장률을 보이고 있으며, AI 투자 확대가 생산성 향상으로 이어질 가능성을 강조

■ SSI와 지속학습(Continual Learning)

: 실리콘밸리에서는 지속학습과 샘플 효율적 학습이 차세대 AI의 핵심 기술 과제로 부상했으며, 여러 연구소가 이에 근접하고 있다는 분위기라고 설명

: SSI(Safe Superintelligence)는 8월 첫 모델 공개를 예고했으며, 이러한 차세대 연구소들이 지속학습 중심의 새로운 학습 방식을 추구하고 있다고 언급

: 지속학습이 구현되면 기존처럼 수백조 개 토큰으로 반복 학습하는 대신 훨씬 적은 데이터와 연산으로 성능을 개선할 수 있어 학습 방식의 큰 변화가 가능할 것으로 전망

: 다만 이러한 변화가 장기적으로 AI 인프라 수요를 감소시킬 것이라고 보기는 어렵다고 평가

■ 메모리 공급망과 장기 공급계약(LTA)

: HBM을 포함한 메모리 용량은 동일한 컴퓨팅에서 생성 가능한 토큰 수를 늘리는 가장 중요한 요소라고 설명

: 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등은 메모리 공급을 확보하기 위해 선결제와 가격 범위를 포함한 장기 공급계약(LTA)을 확대

: 공급 과잉 시기에 계약을 파기하면 이후 공급 부족 국면에서 메모리 물량 배정을 잃을 위험이 있어 과거보다 장기 계약의 중요성이 크게 높아졌다고 평가

: 향후 시장점유율은 칩 성능뿐 아니라 메모리 공급량 확보 여부에 의해 크게 좌우될 가능성을 제시

■ 엔비디아의 새로운 사업모델

: 엔비디아는 GPU 판매뿐 아니라 데이터센터 사업자의 자금조달을 지원하고 GPU 수익과 연계된 새로운 사업모델을 확대하고 있다고 설명

: 직접 대출하는 형태는 아니지만 외부 금융과 연계해 고객의 초기 투자 부담을 낮추고, 지분투자와 수익 공유를 통해 추가적인 경제적 이익을 확보하는 구조

: 이러한 구조는 엔비디아의 수익성을 높이는 동시에 고객의 컴퓨팅 구축을 촉진하는 방식이라고 평가

■ 프런티어 모델 경쟁과 컴퓨팅 군비경쟁

: 앤스로픽이 충분한 컴퓨팅을 확보하지 못하는 동안 오픈AI와 xAI가 다시 경쟁력을 높인 사례는 컴퓨팅 확보의 중요성을 보여준다고 평가

: AI 연구소 입장에서는 컴퓨팅을 과도하게 확보하는 위험보다 충분히 확보하지 못해 경쟁에서 뒤처지는 위험이 더 크다고 설명

: 따라서 주요 AI 연구소들이 단기간 내 컴퓨팅 투자를 크게 줄일 가능성은 낮다고 전망

■ AI 규제와 데이터센터 여론

: AI 산업의 가장 큰 위험은 기술보다 규제와 정치적 리스크라고 평가

: 데이터센터가 전기요금 상승, 물 부족, 일자리 감소를 초래한다는 인식이 확산되고 있지만 실제 산업계는 지역사회 투자와 전력 인프라 확충 등을 함께 추진하고 있다고 설명

: AI 업계가 데이터센터의 경제적 효과와 AI가 의료·과학 분야에서 창출하는 사회적 가치를 충분히 설명하지 못하고 있다고 지적

: 이러한 인식이 개선되지 않으면 데이터센터 규제가 다른 지역으로 확산될 가능성이 있다고 우려

■ SpaceX와 AI 컴퓨팅

: SpaceX는 대규모 컴퓨팅 인프라를 가장 빠르고 낮은 비용으로 구축하는 기업 중 하나라고 평가

: 대규모 신규 컴퓨팅이 시장에 공급됐음에도 GPU 가격과 수요가 크게 흔들리지 않았다는 점은 AI 컴퓨팅 수요가 매우 강하다는 근거라고 설명

: Grok 4.5, Cursor, AI 클라우드 사업과 컴퓨팅 구축 역량이 시장 기대에 충분히 반영되지 않았다고 평가

: 다만 18개월 내 8GW 구축은 매우 공격적인 시나리오이며, 실제 실행 여부는 지켜봐야 한다고 언급

■ 투자 판단을 바꿀 수 있는 핵심 조건

: 오픈AI, 앤스로픽, 오픈소스를 포함한 전체 AI 모델 수요가 정체되거나 감소할 경우 투자 논리가 약화될 수 있다고 설명

: GPU 임대료가 지속적으로 하락하거나 GPU 확보가 쉬워질 경우 현재의 공급 부족 논리가 훼손될 가능성

: 하이퍼스케일러의 영업현금흐름이 기대만큼 증가하지 않아 AI 투자가 부채 중심으로 진행될 경우 가장 우려해야 할 시나리오라고 평가

: 가장 큰 장기 리스크는 기술이 아니라 규제이며, AI 산업이 사회적 가치와 데이터센터의 경제적 효과를 충분히 설명하지 못할 경우 규제가 확대될 가능성을 가장 우려한다고 언급

https://youtu.be/NGsi2PC4y68

트럼프 행정부의 AI 규제 프레임워크, 오픈웨이트 모델은 사전 심사 면제

: 트럼프 행정부의 AI 모델 출시 전 자발적 안전성 평가 대상에 사이버보안, 해킹 능력이 최첨단 수준인 미국의 폐쇄형 AI 모델만 포함하고, 엔비디아 등 미국 기업의 오픈웨이트(Open-weight) 모델은 제외하기로 결정

: 다만 ‘최첨단(State-of-the-art)’ 기준이 명확하지 않아 어떤 모델이 규제 대상인지 해석 차이가 발생할 수 있으며, 오픈AI, 앤스로픽, 구글은 대상이 될 가능성이 높은 반면 메타와 xAI는 제외될 가능성 제기

: 이번 사전 평가는 지난 6월 AI 행정명령의 핵심 내용으로, 의무는 아니지만 업계에서는 정부 심사를 거치지 않을 경우 사후 안전성 논란 시 부담이 클 것으로 인식

: 오픈AI는 프레임워크 완성을 기다리며 최신 모델 출시를 연기했고, 앤스로픽은 백악관 우려로 Mythos 5와 Fable 5 모델을 비활성화

: 백악관은 AI 혁신과 국가 안보의 균형을 강조하고 있으며, 향후 오픈웨이트 모델도 성능이 고도화되면 심사 대상에 포함될 수 있다고 설명

: 중국의 저비용 오픈모델 확산과 미·중 AI 경쟁도 이번 규제 방향에 영향을 미친 것으로 평가

→ 미국 + 폐쇄형 + SOTA 사이버 보안, 해킹 모델 = 사전 심사
→ 미국 + 폐쇄형 + SOTA x = SOTA 해석 차이 존재
→ 미국 + 오픈웨이트 = 면제
→ 미국 외 = 프레임워크 적용 대상 x

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샘 올트먼, 2년 전 비판론자에 대한 답변 “결국 해냈다”

나는 비관론자가 되어 왜 안 될지를 계속 이야기하기보다는, 낙관론자가 되어 열심히 노력하는 편을 선택하겠다. 물론 그 길이 훨씬 어렵고, 실패할 가능성이 가장 크다.

하지만 사람들이 도전하지 않으면 사회는 앞으로 나아가지 못한다. “절대 안 된다”는 글을 아무리 많이 써도 세상은 발전하지 않는다.

: 2024년 Ed Zitron이 주장한 오픈AI의 생존 조건

- 마이크로소프트와 복잡한 관계의 성공적 관리
- 역사상 최대 규모의 자금 조달
- GPT 운영 비용을 수천 퍼센트 절감할 기술 혁신
- 상상하지 못하는 새로운 AI 활용 사례 창출
- 사용 사례가 막대한 AI 인프라 투자를 정당화할 만큼 새로운 산업과 일자리 창출

: 이후 오픈AI는 마이크로소프트와 협력을 유지하며 인프라 다변화, 사상 최대 규모 자금 조달 추진, 컴팩션, MoE, 캐시 최적화 등을 통한 모델 추론 비용 감축 성공

: 또한 Codex, 장기 실행 에이전트, 기업 업무 자동화 등 새로운 AI 활용 사례 확대. 당시 비판론자가 제시했던 핵심 생존 조건들을 상당 부분 현실화

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월가, 앤스로픽 데이터센터 대출 채권시장으로 이전 추진

: 모건스탠리 주도 은행 컨소시엄은 앤스로픽 전용 1.6GW 텍사스 데이터센터 개발사인 넥서스 데이터센터(Nexus Data Centers)에 제공하는 150억달러 건설대출을 자금 집행과 동시에 채권시장으로 이전(offload)하는 방안 추진

: 대출은 공정 진행에 따라 단계적으로 인출되는 딜레이드 드로(Delayed Draw) 구조로, 은행들은 각 인출분을 여러 차례의 하이일드 채권 발행으로 리파이낸싱. 일부는 레버리지론 시장에서도 재조달하는 방안 검토

: 구글이 앤스로픽의 임대료와 전력대금 지급을 보증하지만, 보증은 데이터센터 완공 이후 실질적으로 효력이 발생하기 때문에 공사 지연, 비용 초과 등의 위험은 초기 채권 투자자가 부담

: 이에 따라 채권은 구글의 지원에도 불구하고 투기등급(High Yield)을 받을 가능성이 있으며, 투자자는 데이터센터뿐 아니라 자체 천연가스 발전소가 포함된 복합 프로젝트의 개발 위험도 함께 부담

: AI 인프라 투자 규모 급증에 따라 기존 은행 중심의 프로젝트 금융만으로는 자금 수요를 감당하기 어려워졌고, 은행들은 AI 데이터센터 대출을 장기간 보유하지 않고 자본시장으로 이전해 자본 회수 후 신규 프로젝트 금융에 재투입하는 전략 확대

: 오라클 관련 500억달러 이상 데이터센터 건설대출도 유사한 방식으로 이전을 추진 중

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오픈AI, Codex & ChatGPT Work WAU 1,100만 명 (한참 전에) 돌파

(유저 11M 돌파 질문에 대해)

이미 한참 지났습니다. 근데 우리는 10M에서 발표를 그만뒀어요

→ 아니 리셋 안해?!

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스페이스X (SPCX US) 실적 발표 - 성장은 증명, Capex 회수는 물음표

안녕하세요, 삼성증권 박준규입니다.

스페이스X (SPCX US)가 상장 후 처음으로 실적을 발표했습니다.

대부분의 지표가 컨센서스를 상회하는 실적 서프라이즈를 기록했으나, 대규모 Capex 지출이 동반됨에 따라 향후 회수에 대한 우려도 같이 발생한 실적이었습니다.

실적 발표 직후 스페이스X 시간외 주가는 약 7% 하락하고 있습니다.


■ 분기 실적 정리

2분기 주요 실적 지표는 아래와 같습니다.

매출: 78.1억 달러 (+91.9% y-y, 컨센서스 14.5% 상회)
영업손실: 1.4억 달러 (vs 컨센서스 -14.5억 달러)
영업이익률: -1.8% (+220 bps y-y)
EPS: -0.09 달러 (vs 컨센서스 -0.22 달러)
수주잔고: 474.6억 달러
*Factset 컨센서스 기준

매출과 EPS가 컨센서스를 대폭 상회했습니다.
이는 전 부문의 매출과 수익성이 개선된 가운데, AI 사업부문 특히 CSA 관련 매출이 크게 증가한 점에 기인하는 것으로 생각됩니다.


■ 사업부문별 실적 요약

Space, Connectivity, AI 사업부문별 실적 요약입니다.

Space 사업부문은 대형 위성 발사 및 고객 믹스 개선으로 분기 매출이 29.0% y-y 성장한 9.6억 달러를 기록했으며, 매출총이익률도 10.0%p y-y 개선된 65.8%를 기록했습니다.
다만, 스타십 시험 발사 빈도 증가로 하반기 연구개발비용 부담이 증가할 것으로 예상되며 이에 따라 하반기 영업마진이 일부 훼손될 전망입니다.
참고로, 경영진은 8월 말에 스타십 14차 시험발사를 진행하려고 논의 중이며, 해당 시험 발사에서 2단의 발사대 회수에 도전할 것이라고 발표했습니다.

Connectivity 사업부문은 B2C와 B2B/B2G향 매출이 고르게 성장하며 분기 매출이 65.8% y-y 고성장한 42.9억 달러를 기록했습니다.
경영진은 컨퍼런스 콜 도중 스타링크 V3 위성의 수익화가 내년 2분기부터 가능할 것으로 전망했으며, V3 위성 기반 서비스가 본격화하는 시점부터 B2B/B2G 매출 성장이 가속화될 것이라고 전망했습니다.
참고로, B2B/B2G 매출은 인프라 교체비용이 높아 가격 탄력성과 고객 이탈율이 낮은 고수익성 사업입니다.

AI 사업부문은 앞서 언급한 컴퓨팅 임대 사업, 즉 CSA 관련 매출이 큰 폭으로 증가함에 따라 분기 매출이 247.5% y-y 급증한 25.6억 달러를 기록했습니다.
CSA 매출의 증가는 수익성 관점에서도 긍정적인데요, 이는 이미 완공된 데이터센터의 컴퓨팅을 임대해 사용하는 CSA 구조상 추가적인 비용 투입이 제한적이기 때문입니다.
경영진은 올해 연말까지 2GW, 내년 말까지 10GW에 근접한 컴퓨팅 파워를 확보할 것을 목표로 제시했는데요,
최근 컴퓨팅 파워 관련 수요가 급증하며 관련 Capex를 1년 내 회수할 수 있다는 자신감을 내비쳤습니다.


■ Capex 회수는 물음표

전 사업부문에 걸쳐 매출 성장과 수익성 개선을 증명한 점은 긍정적입니다.
다만, 분기 Capex가 183.7억 달러로 시장 예상치를 크게 상회하면서 투심이 악화된 것으로 생각됩니다.

이와 같은 우려를 해소하기 위해 경영진은 최근 컴퓨팅 임대 사업 환경에 대한 부연 설명을 제공했는데요,
신규로 체결되는 컴퓨트 임대 계약은 스페이스X에 더욱 유리하게 진행되고 있으며,
7월 중에만 67억 달러 규모의 6개월 단기 CSA 계약을 체결했다고 발표했습니다.
또한, 이와 같은 환경이 지속됨에 따라 Capex를 1년 내에 회수할 수 있다고 발언했으며,
12월 매출 기준 ARR 1,000억 달러를 달성할 수 있다는 자신감을 피력했습니다.

스페이스X의 CSA 매출이 3분기와 4분기에 각각 76억 달러, 120억 달러 인식되는 것이 확정된 상황인 만큼,
Capex 회수 관련 우려는 일부 해소될 수 있는 건 사실입니다.

그러나 앞으로 스페이스X가 추가적으로 지출해야 하는 Terafab, Gigasat, 스타십 발사대 관련 비용에 대한 언급은 제한적이었다는 점에서 Capex 회수 우려가 전부 해소되었다고 볼 수도 없습니다.


■ 주가는 12월까지 변동성 지속

이번 실적 발표를 계기로 스페이스X의 락업 해제 물량이 시장에 나올 예정입니다.

이번주 내로 전체 락업 물량의 20%가 해제될 수 있으며 유통 주식 비중은 현재의 5% 내외에서 12% 내외까지 증가할 것으로 보도되고 있습니다.

또한, 전체 락업 물량이 해제되는 12월까지 단계적으로 락업 물량이 해제되기 때문에 12월 중순까지는 주가 변동성이 지속될 것으로 생각됩니다.

보다 자세한 내용은 아래 보고서 링크를 참조해주시기 바랍니다.
보고서 링크: https://bit.ly/4gbFQQN

(8/5 발간자료)

구글, 앤스로픽용 2,000억 달러 규모 AI 인프라 금융 생태계 구축

: 구글은 앤스로픽에 공급할 4.5GW TPU 인프라 구축을 위해 브로드컴, 모건스탠리, 아폴로, 블랙스톤 등과 협력해 2,000억달러 규모 AI 인프라 금융 생태계 구축

: 약 1,600억달러(80%)는 TPU, 나머지는 데이터센터 및 전력 인프라 투입 구조

: 구글은 TPU를 직접 보유하는 대신 브로드컴에 판매 → 브로드컴은 모건스탠리가 설계한 SPV(Compute SPV)를 통해 사모신용 투자자들로부터 자금 조달 → SPV가 TPU를 매입한 뒤 앤스로픽에 장기 리스하는 벤더 파이낸싱 구조

: 첫 번째 거래에서 SPV는 100만 개 TPU(1GW)를 350억달러에 매입, 아폴로와 블랙스톤이 부채 공급

: 브로드컴은 300억 달러 규모 잔존가치 보증을 제공. 앤스로픽이 리스료를 지급하지 못할 경우 상위 채권 투자자 손실 보전

: 올해 4월 구글은 앤스로픽 배치를 위해 3.5GW TPU의 브로드컴추가 판매 합의. 브로드컴 공시의 1,280억달러 구매 약정 대부분이 해당 TPU 공급 계약 관련

: 데이터센터 측에서는 앤스로픽의 임대료 지급 보증 방식으로 금융 지원

: TeraWulf, Cipher Digital, Hut 8 등 암호화폐 채굴업체들의 유휴 전력을 활용해 AI 데이터센터를 구축하고, 모건스탠리가 이를 기반으로 건설금융 조달

: 현재까지 10개 프로젝트(2.4GW)에 대해 데이터센터 임대료 보증. 438억 달러의 잠재 보증 의무 부담. 필요 시 구글이 직접 임대계약을 인수해 시설 사용 권리 확보

: 구글의 신용도를 활용한 금융 구조 덕분에 지원 데이터센터의 평균 차입금리는 7.1%, 엔비디아 기반 네오클라우드 사업자 9.3% 보다 크게 낮은 수준

: 구글(데이터센터 보증), 브로드컴(AI 칩 구매, 잔존가치 보증), 월가(사모신용 자금 공급)가 각자의 재무제표를 활용해 AI 인프라를 공동 구축하는 새로운 금융 모델

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

코어위브, 솔리다임과 다년간 SSD 공급 계약 체결

: 코어위브는 엔터프라이즈 SSD 전문기업 솔리다임(Solidigm)과 다년간 전략적 공급 계약을 체결하고, AI 클라우드 플랫폼에 필요한 엔터프라이즈 SSD를 우선 공급받을 수 있는 권리(Priority Allocation) 확보

: AI 인프라는 GPU뿐 아니라 컴퓨팅·네트워크·스토리지·소프트웨어가 함께 확장되는 통합 스택이 중요해지고 있으며, 스토리지가 AI 인프라 구축의 핵심 병목으로 부상함에 따라 장기 공급망을 선제적으로 확보

: 이번 계약을 통해 고객들의 AI 워크로드 증가에 맞춰 스토리지 용량을 안정적으로 확대할 수 있게 되었으며, 고객은 인프라 조달보다 AI 개발과 서비스 운영에 집중할 수 있는 환경을 제공

: 솔리다임은 장기 공급 계약이 향후 AI 인프라 시장에서 중요한 경쟁력이 될 것이라며, 이번 계약은 코어위브의 성장성과 풀스택 AI 클라우드 사업자로서의 경쟁력에 대한 신뢰를 반영한다고 평가

https://investors.coreweave.com/news/news-details/2026/CoreWeave-Signs-Multi-Year-Agreement-With-Solidigm-to-Strengthen-Its-Integrated-AI-Cloud-Platform

앤스로픽, 자체 AI 칩 개발 조직 공식 출범 확인

: 앤스로픽은 Claude를 위한 자체 AI 반도체(Custom Silicon) 개발 조직 구축 공식 확인

: AI 모델, 칩 아키텍처, 시스템 소프트웨어를 함께 설계하는 HW/SW 공동 최적화(Co-design) 전략을 추진하며, Claude 성능과 효율 개선이 목표

: 자체 칩을 개발하더라도 Google TPU, AWS AI칩, NVIDIA GPU, AMD GPU를 함께 사용하는 멀티칩 전략을 유지할 계획

: 공개 채용을 통해 RTL 설계, 검증, Physical Design, SoC 개발 등 반도체 전 분야 엔지니어를 모집 중이며, 실리콘 테이프아웃과 제품 출시 경험을 요구

: 해당 엔지니어 직무의 연봉은 32만-48.5만 달러로 제시. 제조 파트너는 공개되지 않음

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

바이트댄스, 정치 및 규제 리스크 고려해 AI 모델 증류 전략 배제

: 바이트댄스 창업자 장이밍은 내부 AI 조직(Seed) 회의에서 단기적으로 경쟁사에 뒤처지더라도 미국 프런티어 모델 증류를 AI 개발의 지름길로 사용하지 않겠다고 밝힘. 장기 목표를 위해 단기 성과를 희생할 의사가 있다고 강조

: 회사는 TikTok이 미국 정부의 국가안보 조사와 매각 압박을 받았던 경험을 고려해, 미국 모델을 증류할 경우 워싱턴의 추가 규제와 TikTok 사업에 대한 새로운 정치적 리스크를 초래할 수 있다고 판단

: 내부에서는 증류를 사용하지 않는 전략이 중국 내 경쟁사 대비 LLM 경쟁력이 뒤처진 원인이라는 의견이 지속적으로 제기. 올해 강력한 오픈소스 모델이 나올 때마다 증류 도입 논쟁 반복

: 또한 중국 주요 AI 기업 가운데 드물게 LLM을 대부분 비공개 모델로 운영하는 전략 유지

: 최신 LLM인 Seed 2.1 Pro는 Artificial Analysis 리더보드에 등록되지 않았고, Arena AI 웹 개발 코딩 리더보드에서는 19위에 머무르는 등 외부에서 모델 경쟁력을 평가하기 어려운 상황

: 반면 영상 생성 AI 분야에서는 Seedance 시리즈를 통해 글로벌 최고 수준의 경쟁력을 확보

: 트럼프 행정부와 앤스로픽은 딥시크, 문샷 AI, 미니맥스, Z AI, 알리바바 등이 미국 모델을 증류해 성능을 높였다고 주장해 왔지만, 바이트댄스에 대해서는 관련 의혹을 제기하지 않음

: 다만 업계에서는 중국 AI 모델의 성능 향상을 증류만으로 설명할 수는 없으며, 자체 기술 혁신도 중요한 역할을 했다고 평가

: 동시에 연구자들은 증류가 기존 프런티어 모델의 추론 과정을 학습함으로써 학습 시간과 컴퓨팅 비용을 크게 줄여주는 효과적인 개발 기법이라는 점에는 대체로 동의

→ 한번 크게 데여본 사람은 불을 더 조심하는 법

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 문준호의 반.전] 샌디스크 실적/가이던스 요약

■ FY 4Q26 실적

- 매출액 89.65억 달러
: +372% y-y, +51% q-q
: 컨센서스 84.40억 달러 상회

- Datacenter 매출액 29.77억 달러
: +1,298% y-y, +103% q-q
: 컨센서스 26.28억 달러 상회

- Edge 매출액 54.32억 달러
: +392% y-y, +48% q-q
: 컨센서스 45.48억 달러 상회

- Consumer 매출액 5.56억 달러
: -5% y-y, -32% q-q
: 컨센서스 10.81억 달러 하회

- Non-GAAP 매출총이익률 84.6%
: 컨센서스 80.0% 상회

- Non-GAAP 영업이익률 79.2%
: 컨센서스 74.9% 상회

- Non-GAAP EPS 39.25 달러
: +13,434% y-y, +68% q-q
: 컨센서스 34.80 달러 상회

- 신규 고객과 체결한 NBM 3건과 기존 NBM 계약을 확대한 2건의 계약 체결


■ FY 1Q27 가이던스

- 매출액 103~108억 달러
: 중간값 기준, +357% y-y, +18% q-q
: 컨센서스 107.38억 달러 부합

- Non-GAAP 매출총이익률 83~85%
: 컨센서스 78.7% 상회

- Non-GAAP EPS 44~46 달러
: 중간값 기준, +3,619% y-y, +15% q-q
: 컨센서스 44.26 달러 부합


감사합니다.

구글, 딥마인드 경영진 개편 및 AGI 전략 강화

: 데미스 하사비스는 구글 딥마인드(DeepMind)의 일상 경영에서 물러나 의장과 알파뱃 수석과학자로 이동

: 순다르 피차이와 함께 글로벌 AGI 전략과 과학 분야에 집중하고, Isomorphic Labs 경영도 계속 담당

: 구글 딥마인드 CTO이자 구글 최고 AI 아키텍트인 코레이 카부크추오을루가 수석부사장으로 승진해 딥마인드의 실질적 운영 총괄. Gemini 모델 개발, 프런티어 AI 연구, Gemini 앱과 개발자 조직을 담당

: 하사비스는 AGI가 가까워졌다고 평가하며, 향후 역할을 AGI의 사회적 방향 설정과 AI를 활용한 신약 개발, 암 등 질병 치료에 집중하겠다고 설명

: 현재 Gemini 앱 월간 이용자는 9억5,000만 명 이상, Gemma 누적 다운로드는 9억 건 이상이며, Flash와 Cyber 모델 수요도 강하다고 강조. 차기 모델인 Gemini 4 개발도 언급

: 추가로 제프 딘과 산제이 게마와트는 구글을 떠나 머신러닝, 과학, 엔지니어링 연구를 위한 독립 공익법인(Discovery Loop) 설립. 구글은 창립 투자자이자 클라우드 파트너로 협력 지속

→ 이번 개편은 하사비스를 장기 AGI 전략과 과학 분야에 배치하고, 코레이에게 제품과 모델 개발의 실행 책임을 집중해 AI 개발 속도를 높이려는 조직 재편으로 해석

https://blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/next-chapter-ai-momentum/

메타, AI 코딩 에이전트 Muse Code와 Muse Spark 1.2 발표

: 메타는 터미널 기반 AI 코딩 에이전트 Muse Code(베타)와 최신 코딩 모델 Muse Spark 1.2 발표

■ Muse Code

: 대규모 코드베이스에서 계획 수립, 코드 작성, 검증까지 수행하며 여러 개의 지속형 서브에이전트를 동시에 운용해 복잡한 소프트웨어 개발 작업 자동화

: Muse Code는 메인 에이전트와 세션 내내 유지되는 비동기 백그라운드 에이전트 구조 채택. 반복적 정보 수집을 줄이고 각 에이전트가 독립적으로 작업을 진행한 뒤 필요 시 메인 에이전트와 협업해 장시간, 다단계 작업의 효율성과 안정성 향상

: 모든 모델 호출, 툴 실행, 승인, 코드 수정 내역을 로컬 이벤트 로그에 기록하는 구조 적용. 실행 중단이나 시스템 장애가 발생해도 정확히 중단된 시점부터 작업을 재개할 수 있어 수시간~수일에 걸친 장기 작업 지원

: 기본 명령으로 /plan(승인 기반 작업 계획), /grill(계획 검증 및 스트레스 테스트), /goal(목표 달성까지 지속 수행)을 제공. 사용자가 MP4 영상을 입력하면 이를 분석해 웹페이지를 자동 생성하는 등 멀티스텝 개발 워크플로우도 지원

■ Muse Spark 1.2

: Muse Spark 1.2는 코드 생성, 복잡한 디버깅, 코드베이스 이해, End-to-End 개발 워크플로우를 중심으로 학습 연산량과 학습 환경 다양성을 크게 확대. 일반적인 에이전트 작업 성능도 유지

: Muse Spark 1.2는 Muse Code와 공동 학습(Co-training)을 통해 최적화. Goal Conditioning, Context Compaction, Subagent 운용, Harness Trajectory 등을 함께 학습해 실제 에이전트 환경에서 성능과 안정성을 높임

: 장기 실행 작업을 위해 저장소 전체 코드 생성, 대규모 프로젝트, 자동 연구(Auto-research) 등을 집중 학습. Planning, Goal Conditioning, Context Compaction을 활용해 수천 단계에 걸친 작업에서도 목표와 문맥을 유지하도록 설계

: 자기개선(Self-Improvement) 학습 루프 적용. Muse Spark 1.1이 복잡한 코딩 환경과 지시문을 생성하고, 모델이 후보 답안을 스스로 평가해 학습 데이터를 구축하는 방식으로 복잡한 지시 수행 능력 향상

: GPU 커널 최적화 사례에서는 최대 24시간, 1,000회 이상의 Tool Call을 수행하며 NVIDIA Hopper GPU용 KDA·MLA 커널을 반복적으로 작성·컴파일·프로파일링·최적화해 기준 구현 대비 지속적인 성능 향상을 달성

: Muse Spark 1.2는 Muse Code와 Meta Model API에서 즉시 사용할 수 있으며, 메타는 향후 더 강력한 모델과 새로운 Harness 기능을 순차적으로 공개할 예정

: Muse Spark 1.1과 가격 동일. 인풋 $1.25 및 아웃풋 $4.25/백만토큰

https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-code-and-muse-spark-1-2