https://naver.me/F7F23uyO
트럼프는 이날 증시가 마감된 이후인 오후 4시 11분 트루스소셜에 또 다시 글을 올려 이란 발전소에 대한 공격유예를 미국 동부시간 기준 4월 6일 오후 8시까지로 열흘간 연장한다고 밝혔다.
이는 앞서 닷새간 부여했던 공격 유예를 다시 열흘 연장한 것으로, "대화가 진행중이고 아주 잘 진행되고 있다"고 트럼프는 덧붙였다.
트럼프는 이날 증시가 마감된 이후인 오후 4시 11분 트루스소셜에 또 다시 글을 올려 이란 발전소에 대한 공격유예를 미국 동부시간 기준 4월 6일 오후 8시까지로 열흘간 연장한다고 밝혔다.
이는 앞서 닷새간 부여했던 공격 유예를 다시 열흘 연장한 것으로, "대화가 진행중이고 아주 잘 진행되고 있다"고 트럼프는 덧붙였다.
Naver
[속보] "나스닥, 조정구간"…트럼프, 장 마감 뒤 "열흘 유예"
이란전 협상에 대한 시장의 의구심이 증폭되며 26일(현지시간) 뉴욕증시가 일제히 하락했다. 나스닥 지수는 이날 종가 기준으로 종전 최고점 대비 10% 이상 하락해 조정 구간에 진입했다. 이날 뉴욕증권거래소(NYSE)
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Forwarded from [한투증권 채민숙] 반도체
[한투증권 채민숙/김연준] 반도체 산업 Note: TurboQuant, DeepSeek 이후를 생각하면 결론은 명확
● TurboQuant가 쏘아올린 큰 공
- 현지시각 3월 25일 구글은 성능의 저하 없이 KV Cache를 최대 6배까지 압축할 수 있다는 TurboQuant 알고리즘을 공식 블로그를 통해 공개
- 시장은 이를 메모리 필요량의 감소로 해석해 메모리 반도체 기업 주가가 크게 하락
- 그러나 이는 메모리 용량(Capacity)과 메모리 대역폭(Bandwidth)의 역할을 혼동한 데서 발생한 해석 오류
- AI 추론의 병목은 메모리 용량 부족이 아니라, 메모리 접근 속도와 데이터 이동 효율에 의해 결정되는 문제이기 때문
- TurboQuant는 이러한 병목을 일부 완화해 GPU 효율을 높임으로써, 동일한 GPU 자원으로 더 많은 토큰을 처리할 수 있게 해주는 기술로 이해해야 함
● AI 추론의 구조: Prefill과 Decode
- LLM 추론은 Prefill과 Decode, 두 단계로 구성
- Prefill 단계는 GPU의 계산 능력이 성능을 제한하는 연산 중심 작업인 반면, Decode 단계는 데이터 이동의 속도가 성능을 좌우하는 메모리 집약적 작업
- Decode에서는 새 토큰을 생성할 때마다 기존 KV cache를 반복적으로 참조해야 하므로, 구조적으로 메모리 대역폭(Bandwidth)과 접근 지연의 영향을 크게 받음
- 사용자가 체감하는 응답의 속도는 대부분 Decode 단계가 결정하므로, AI 추론 최적화의 핵심은 이 단계에 있음
● TurboQuant의 실제 작동 원리
- TurboQuant가 KV Cache를 최대 6배 압축한다는 것은 필요 메모리 용량 자체를 줄인다는 의미라기보다, KV Cache가 차지하는 데이터 크기와 이에 따른 메모리 접근 부담을 크게 낮춘다는 의미에 가까움
- 이는 동일한 HBM 대역폭 내에서 처리해야 하는 데이터 양이 감소함을 의미
- 결과적으로 메모리 접근 지연이 완화되고 GPU가 데이터를 기다리는 시간이 줄어들 수 있음
- LLM 추론의 Decode 단계에서는 KV Cache 접근이 반복적으로 발생하기 때문에, 데이터 크기 축소는 메모리 병목 완화에 직접적인 영향을 미침
- 그 결과 GPU가 메모리 응답을 기다리는 비중이 줄어들고, 연산 자원이 보다 효율적으로 활용
- 이 경우 GPU의 실제 가동률이 개선되며, 동일한 하드웨어 환경에서도 단위 시간당 처리 가능한 토큰 수(throughput)가 증가하는 효과 발생
- 이는 곧 토큰 당 비용이 낮아진다는 의미로도 해석할 수 있음
● AI 추론의 병목: 메모리 용량이 아닌 대역폭(Bandwidth) 문제
- 시장은 TurboQuant가 메모리 용량 사용을 줄여 HBM 수요를 감소시킬 수 있다는 방향으로 해석한 것으로 추정
- 그러나 AI 추론에서의 핵심 병목은 메모리 용량 부족이 아니라, 메모리에서 데이터를 읽어 오는 속도, 즉 메모리 대역폭과 접근 지연(Latency)에 있음
- GPU 연산 코어의 처리 속도는 HBM이 데이터를 공급하는 속도보다 훨씬 빠르기 때문에, 메모리로부터 데이터를 기다리는 동안 GPU는 대기 상태에 놓임
- 업계 연구에 따르면 Decode 단계에서 Attention 연산 사이클의 50% 이상이 메모리 접근 지연으로 인한 대기 상태에 놓여있음
- 즉, GPU가 이론 성능의 절반 이상을 메모리 응답을 기다리는 시간에 낭비하고 있는 것
- Google DeepMind가 2026년 1월 발표한 연구에 따르면 엔비디아 GPU의 64-bit FLOPS는 2012년~2022년 사이 약 80배 증가한 반면, 메모리 대역폭 증가는 약 17배에 그침. 이 격차는 향후에도 지속 확대될 것으로 전망 (arXiv:2601.05047, IEEE Computer 게재 예정)
- TurboQuant는 GPU 연산능력과 메모리 대역폭 사이의 Gap을 줄임으로써 동일한 하드웨어에서 단위 시간당 처리 가능한 토큰 수를 증가시킬 것
- 이는 토큰 당 비용을 낮추어 AI 사용량 확대를 유도함으로써 더 많은 서비스와 사용자 유입을 촉진해 최종적으로 KV cache 사용량이 오히려 증가하는 결과로 이어질 것
● TurboQuant가 해결하지 못하는 병목: 칩 간 통신 Latency
- AI 추론에는 TurboQuant가 전혀 해결하지 못하는 또 다른 병목이 존재
- 대형 모델은 크기가 커서 단일 GPU 메모리 용량을 초과하기 때문에 여러 GPU에 분산되어 탑재
- Decode 단계에서는 모델이 여러 GPU에 분산돼 있어, 각 토큰의 생성 과정마다 중간 계산 결과를 GPU 간에 교환해야 함
- 이 데이터들은 크기는 작지만 호출 빈도가 매우 높기 때문에 이로 인해 칩 간 통신 지연이 발생할 수 있음
- 지연을 줄이기 위해서는 단일 GPU가 더 많은 파라미터와 KV cache를 처리할 수 있도록 해야 함
- 이는 결과적으로 GPU당 더 많은 HBM 용량을 요구
- 모델 크기와 컨텍스트 길이가 지속적으로 확대되는 최근의 AI 환경에서는 이러한 HBM 용량 증가의 필요성이 더욱 강화될 것
- 엔비디아가 세대별 GPU의 HBM 용량을 지속 확대해 온 것 역시 이와 무관하지 않을 것
● TurboQuant의 한계: 아직 초기 검증 단계
- TurboQuant의 기술적 의미는 크지만, 적용 범위와 검증 수준에 한계가 존재한다는 점도 생각해 볼 문제
- 공개된 성능 검증은 LongBench, Needle-In-A-Haystack 등과 같은 단일 질문에 대한 정보 검색 중심의 비교적 단순한 테스트 환경에 국한
- 실험 대상 역시 파라미터 규모 80억 수준의 비교적 작은 모델 위주로 진행, 실제 산업에서 사용되는 수백억 파라미터 급 대형 모델에서 동일한 효과가 재현될지 여부는 아직 검증되지 않음
- 더 중요한 점은, 최근 빠르게 확산되고 있는 Agentic AI 환경에서는 아직 검증이 이루어지지 않았다는 것
- 이러한 환경에서는 모델이 여러 단계를 거쳐 반복적으로 판단을 수행하고, 더 긴 컨텍스트와 복잡한 KV Cache 구조를 사용하기 때문에, 단일 응답 기반 벤치마크와는 전혀 다른 메모리 사용 패턴이 나타날 수 있음
본문: https://vo.la/FHdx2BJ
텔레그램: https://t.iss.one/KISemicon
● TurboQuant가 쏘아올린 큰 공
- 현지시각 3월 25일 구글은 성능의 저하 없이 KV Cache를 최대 6배까지 압축할 수 있다는 TurboQuant 알고리즘을 공식 블로그를 통해 공개
- 시장은 이를 메모리 필요량의 감소로 해석해 메모리 반도체 기업 주가가 크게 하락
- 그러나 이는 메모리 용량(Capacity)과 메모리 대역폭(Bandwidth)의 역할을 혼동한 데서 발생한 해석 오류
- AI 추론의 병목은 메모리 용량 부족이 아니라, 메모리 접근 속도와 데이터 이동 효율에 의해 결정되는 문제이기 때문
- TurboQuant는 이러한 병목을 일부 완화해 GPU 효율을 높임으로써, 동일한 GPU 자원으로 더 많은 토큰을 처리할 수 있게 해주는 기술로 이해해야 함
● AI 추론의 구조: Prefill과 Decode
- LLM 추론은 Prefill과 Decode, 두 단계로 구성
- Prefill 단계는 GPU의 계산 능력이 성능을 제한하는 연산 중심 작업인 반면, Decode 단계는 데이터 이동의 속도가 성능을 좌우하는 메모리 집약적 작업
- Decode에서는 새 토큰을 생성할 때마다 기존 KV cache를 반복적으로 참조해야 하므로, 구조적으로 메모리 대역폭(Bandwidth)과 접근 지연의 영향을 크게 받음
- 사용자가 체감하는 응답의 속도는 대부분 Decode 단계가 결정하므로, AI 추론 최적화의 핵심은 이 단계에 있음
● TurboQuant의 실제 작동 원리
- TurboQuant가 KV Cache를 최대 6배 압축한다는 것은 필요 메모리 용량 자체를 줄인다는 의미라기보다, KV Cache가 차지하는 데이터 크기와 이에 따른 메모리 접근 부담을 크게 낮춘다는 의미에 가까움
- 이는 동일한 HBM 대역폭 내에서 처리해야 하는 데이터 양이 감소함을 의미
- 결과적으로 메모리 접근 지연이 완화되고 GPU가 데이터를 기다리는 시간이 줄어들 수 있음
- LLM 추론의 Decode 단계에서는 KV Cache 접근이 반복적으로 발생하기 때문에, 데이터 크기 축소는 메모리 병목 완화에 직접적인 영향을 미침
- 그 결과 GPU가 메모리 응답을 기다리는 비중이 줄어들고, 연산 자원이 보다 효율적으로 활용
- 이 경우 GPU의 실제 가동률이 개선되며, 동일한 하드웨어 환경에서도 단위 시간당 처리 가능한 토큰 수(throughput)가 증가하는 효과 발생
- 이는 곧 토큰 당 비용이 낮아진다는 의미로도 해석할 수 있음
● AI 추론의 병목: 메모리 용량이 아닌 대역폭(Bandwidth) 문제
- 시장은 TurboQuant가 메모리 용량 사용을 줄여 HBM 수요를 감소시킬 수 있다는 방향으로 해석한 것으로 추정
- 그러나 AI 추론에서의 핵심 병목은 메모리 용량 부족이 아니라, 메모리에서 데이터를 읽어 오는 속도, 즉 메모리 대역폭과 접근 지연(Latency)에 있음
- GPU 연산 코어의 처리 속도는 HBM이 데이터를 공급하는 속도보다 훨씬 빠르기 때문에, 메모리로부터 데이터를 기다리는 동안 GPU는 대기 상태에 놓임
- 업계 연구에 따르면 Decode 단계에서 Attention 연산 사이클의 50% 이상이 메모리 접근 지연으로 인한 대기 상태에 놓여있음
- 즉, GPU가 이론 성능의 절반 이상을 메모리 응답을 기다리는 시간에 낭비하고 있는 것
- Google DeepMind가 2026년 1월 발표한 연구에 따르면 엔비디아 GPU의 64-bit FLOPS는 2012년~2022년 사이 약 80배 증가한 반면, 메모리 대역폭 증가는 약 17배에 그침. 이 격차는 향후에도 지속 확대될 것으로 전망 (arXiv:2601.05047, IEEE Computer 게재 예정)
- TurboQuant는 GPU 연산능력과 메모리 대역폭 사이의 Gap을 줄임으로써 동일한 하드웨어에서 단위 시간당 처리 가능한 토큰 수를 증가시킬 것
- 이는 토큰 당 비용을 낮추어 AI 사용량 확대를 유도함으로써 더 많은 서비스와 사용자 유입을 촉진해 최종적으로 KV cache 사용량이 오히려 증가하는 결과로 이어질 것
● TurboQuant가 해결하지 못하는 병목: 칩 간 통신 Latency
- AI 추론에는 TurboQuant가 전혀 해결하지 못하는 또 다른 병목이 존재
- 대형 모델은 크기가 커서 단일 GPU 메모리 용량을 초과하기 때문에 여러 GPU에 분산되어 탑재
- Decode 단계에서는 모델이 여러 GPU에 분산돼 있어, 각 토큰의 생성 과정마다 중간 계산 결과를 GPU 간에 교환해야 함
- 이 데이터들은 크기는 작지만 호출 빈도가 매우 높기 때문에 이로 인해 칩 간 통신 지연이 발생할 수 있음
- 지연을 줄이기 위해서는 단일 GPU가 더 많은 파라미터와 KV cache를 처리할 수 있도록 해야 함
- 이는 결과적으로 GPU당 더 많은 HBM 용량을 요구
- 모델 크기와 컨텍스트 길이가 지속적으로 확대되는 최근의 AI 환경에서는 이러한 HBM 용량 증가의 필요성이 더욱 강화될 것
- 엔비디아가 세대별 GPU의 HBM 용량을 지속 확대해 온 것 역시 이와 무관하지 않을 것
● TurboQuant의 한계: 아직 초기 검증 단계
- TurboQuant의 기술적 의미는 크지만, 적용 범위와 검증 수준에 한계가 존재한다는 점도 생각해 볼 문제
- 공개된 성능 검증은 LongBench, Needle-In-A-Haystack 등과 같은 단일 질문에 대한 정보 검색 중심의 비교적 단순한 테스트 환경에 국한
- 실험 대상 역시 파라미터 규모 80억 수준의 비교적 작은 모델 위주로 진행, 실제 산업에서 사용되는 수백억 파라미터 급 대형 모델에서 동일한 효과가 재현될지 여부는 아직 검증되지 않음
- 더 중요한 점은, 최근 빠르게 확산되고 있는 Agentic AI 환경에서는 아직 검증이 이루어지지 않았다는 것
- 이러한 환경에서는 모델이 여러 단계를 거쳐 반복적으로 판단을 수행하고, 더 긴 컨텍스트와 복잡한 KV Cache 구조를 사용하기 때문에, 단일 응답 기반 벤치마크와는 전혀 다른 메모리 사용 패턴이 나타날 수 있음
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Forwarded from 하나증권 첨단소재 채널
[하나증권 유틸/상사/전력기기/조선 유재선]
E1
양호한 실적 전망과 경계심의 공존
□ 목표주가 145,000원으로 상향, 투자의견 매수 유지
E1 목표주가 145,000원으로 기존대비 45.0% 상향하며 투자의견 매수를 유지한다. 2026년 예상 BPS에 목표 PBR 0.5배를 적용했다. 4분기에 자회사의 비용 인식에도 불구하고 양호한 실적을 기록했다. 기말 배당은 주당 4,100원으로 결정되었고 기준일은 4월 2일이다. 별도 배당성향은 중간배당 포함 24.4%로 전년대비 4.5%p 상승하면서 DPS가 전년대비 1,100원 증가했다. 배당성향이 기존 정책인 별도 15%보다 높게 결정된 것은 연결 배당성향 25% 이상 분리과세 요건 충족 목적으로 판단된다. 새로운 주주환원 정책과 보유 자사주 15.72% 처분 방안은 향후 확정될 것으로 예상된다. 베트남 LPG 시장 진출 국내 신규 LNG발전소 건설 사업은 계획대로 진행되는 모습이다. 2026년 기준 PER 6.9배, PBR 0.4배다.
□ 4Q25 영업이익 273억원(YoY +295.2%) 기록
4분기 매출액은 2.9조원으로 전년대비 1.3% 감소했다. 원/달러 평균 환율이 상승했지만 LPG 가격 하락과 판매량 감소로 가스 부문의 외형이 둔화되었다. 판매실적의 경우 내수가 소폭 부진했고 수출이 크게 감소했다. 수출의 경우 관세 영향에서 벗어나 회복되는 흐름을 보였다. 전력은 평택 발전소 신규 인수 영향의 기저효과가 사라진 가운데 10월 예방정비로 인한 이용률 하락으로 감소했다. 금융 자회사는 금융상품평가 및 처분이익 증가로 매출이 성장했다. 영업이익은 273억원을 기록하면서 전년대비 295.2% 증가했다. 발전소 정비 영향으로 인한 전력사업 감익, 유통업 적자전환, 금융업 적자폭 확대를 가스사업 흑자전환으로 만회했다. 가스 부문은 조달원가 개선 등을 통한 트레이딩 수익성 제고로 이익이 성장했다. 전력은 SMP 약세와 이용률 하락으로 감익이 불가피했다. SMP는 상반기까지 낮은 수준이 예상되나 하반기부터 반등이 가능하기 때문에 실적은 점차 회복될 수 있다. 금융 자회사는 일부 손상 인식으로 적자폭이 확대되었다. 세전이익은 기타영업외수익 파생상품 영향으로 적자를 지속했으나 규모는 전년대비 축소되었다.
□ LPG 가격 상승은 1분기 실적에 긍정적. 당분간 중동 영향 지켜봐야할 것
최근 중동 이슈로 LPG 가격이 급등했다. 1분기 파생상품 관련 이익 증가 흐름을 기대해볼 수 있다. LPG 물량 중 중동산 LPG 비중은 3~40% 수준으로 추정된다. 하지만 이는 중국향 트레이딩 물량으로 판단되며 국내 판매는 북미산이기 때문에 조달 관점에서 부정적 영향은 제한적이다. 한편 국내 석화용 LPG 공급이 줄어들 경우 일정 부분 공급물량 감소가 나타날 여지가 있다. 한국가스공사향 열조용 LPG 공급 증가 등으로 일부 만회가 가능할 수 있으나 민수용 가격 인상 부담 등을 감안하면 국내 사업도 비용과 마진 측면에서 경계 요소가 존재한다. 당분간 중동 이슈의 종료 여부에 대해 지속적으로 관심을 가질 필요가 있다.
(유재선 3771-8011)
첨단소재 채널링크: https://t.iss.one/joinchat/R5wiYmLh1nl43aOC
보고서 링크: https://shorturl.at/5I0Vd
[위 내용은 컴플라이언스의 승인을 득하였음]
E1
양호한 실적 전망과 경계심의 공존
□ 목표주가 145,000원으로 상향, 투자의견 매수 유지
E1 목표주가 145,000원으로 기존대비 45.0% 상향하며 투자의견 매수를 유지한다. 2026년 예상 BPS에 목표 PBR 0.5배를 적용했다. 4분기에 자회사의 비용 인식에도 불구하고 양호한 실적을 기록했다. 기말 배당은 주당 4,100원으로 결정되었고 기준일은 4월 2일이다. 별도 배당성향은 중간배당 포함 24.4%로 전년대비 4.5%p 상승하면서 DPS가 전년대비 1,100원 증가했다. 배당성향이 기존 정책인 별도 15%보다 높게 결정된 것은 연결 배당성향 25% 이상 분리과세 요건 충족 목적으로 판단된다. 새로운 주주환원 정책과 보유 자사주 15.72% 처분 방안은 향후 확정될 것으로 예상된다. 베트남 LPG 시장 진출 국내 신규 LNG발전소 건설 사업은 계획대로 진행되는 모습이다. 2026년 기준 PER 6.9배, PBR 0.4배다.
□ 4Q25 영업이익 273억원(YoY +295.2%) 기록
4분기 매출액은 2.9조원으로 전년대비 1.3% 감소했다. 원/달러 평균 환율이 상승했지만 LPG 가격 하락과 판매량 감소로 가스 부문의 외형이 둔화되었다. 판매실적의 경우 내수가 소폭 부진했고 수출이 크게 감소했다. 수출의 경우 관세 영향에서 벗어나 회복되는 흐름을 보였다. 전력은 평택 발전소 신규 인수 영향의 기저효과가 사라진 가운데 10월 예방정비로 인한 이용률 하락으로 감소했다. 금융 자회사는 금융상품평가 및 처분이익 증가로 매출이 성장했다. 영업이익은 273억원을 기록하면서 전년대비 295.2% 증가했다. 발전소 정비 영향으로 인한 전력사업 감익, 유통업 적자전환, 금융업 적자폭 확대를 가스사업 흑자전환으로 만회했다. 가스 부문은 조달원가 개선 등을 통한 트레이딩 수익성 제고로 이익이 성장했다. 전력은 SMP 약세와 이용률 하락으로 감익이 불가피했다. SMP는 상반기까지 낮은 수준이 예상되나 하반기부터 반등이 가능하기 때문에 실적은 점차 회복될 수 있다. 금융 자회사는 일부 손상 인식으로 적자폭이 확대되었다. 세전이익은 기타영업외수익 파생상품 영향으로 적자를 지속했으나 규모는 전년대비 축소되었다.
□ LPG 가격 상승은 1분기 실적에 긍정적. 당분간 중동 영향 지켜봐야할 것
최근 중동 이슈로 LPG 가격이 급등했다. 1분기 파생상품 관련 이익 증가 흐름을 기대해볼 수 있다. LPG 물량 중 중동산 LPG 비중은 3~40% 수준으로 추정된다. 하지만 이는 중국향 트레이딩 물량으로 판단되며 국내 판매는 북미산이기 때문에 조달 관점에서 부정적 영향은 제한적이다. 한편 국내 석화용 LPG 공급이 줄어들 경우 일정 부분 공급물량 감소가 나타날 여지가 있다. 한국가스공사향 열조용 LPG 공급 증가 등으로 일부 만회가 가능할 수 있으나 민수용 가격 인상 부담 등을 감안하면 국내 사업도 비용과 마진 측면에서 경계 요소가 존재한다. 당분간 중동 이슈의 종료 여부에 대해 지속적으로 관심을 가질 필요가 있다.
(유재선 3771-8011)
첨단소재 채널링크: https://t.iss.one/joinchat/R5wiYmLh1nl43aOC
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하나증권 첨단소재 채널
하나증권 첨단소재팀 채널입니다
철강/금속 박성봉 애널리스트, RA 김승규
에너지/화학 윤재성 애널리스트, RA 김형준
유틸리티/상사/전력기기/조선 유재선 애널리스트, RA 성무규
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방산/기계/우주 채운샘 애널리스트
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Forwarded from NH 리서치 [제약/바이오]
[Spot/바이오산업] Wave Life의 초기 RNA 비만 진통, 국내 영향 제한적인 이유
▶Wave Life의 아쉬운 WVE-007 체중감량, 다만 타깃(INHBE)의 이슈
[상황] 전일 글로벌 RNA 바이오텍 Wave Life 주가 50% 급락. WVE-007(비만 1상, siRNA) 아쉬운 체중감량 데이터 발표 영향
전일 WVE-007 저용량(240mg) 6개월 및 중용량(400mg) 3개월 데이터 추가 공개(위약조정 체중감소율 6개월 -0.9% 및 400mg 미공개). 높은 내장지방 감소 불구 여전히 아쉬운 체중감소에 시장 실망
[데이터 해석] FDA는 비만치료제 총 체중감소율 12개월 차 최소 5% 이상 개선 요구. 현재 단독 근육유지 효과 만으로는 비만 치료제 인정 X, 총 체중감소율 개선 동반 필요. 이에, 단독 요법으로서 비만 약물 가치 의문 제기
[비만 RNA 전망] 1)INHBE: WVE-007 중용량 6개월 및 고용량(600mg) 3개월 데이터 공개 예정(2Q26). 향후 2상에서는 환자 BMI 35~50로 제한 예정(vs 1상 평균 BMI 32). 연내 2상 3개월 차 데이터 공개, 향후 INHBE 관점 가장 중요한 데이터
2)ALK7 수용체: ALK7도 향후 총 체중감소율 데이터 주목, 애로우헤드 ARO-ALK7 1상 세부 데이터 공개 예정(2Q26). 참고로 ALK7가 메인인 애로우헤드는 전일 주가 영향 X
▶국내와는 분리된 이슈: 올릭스, 알지노믹스, 한미약품(펩타이드, UCN2) 영향 분석
국내는 INHBE 영향 제한적 판단, 주가 하락 시 매수 대응 유효
①올릭스: INHBE가 아닌 ALK7 전임상, 향후 최적화 및 용량 증량에 Best In Class도 기대. 1H27 상반기 IND 제출 목표, 이전 글로벌 기술수출 기대감 유효
②알지노믹스: RNA 편집 기술로 비만(INHBE)과 무관. 웨이브 라이프와 RNA 편집 피어 분류. 다만 RNA 편집 기술 우위 및 최근 경쟁사 상황(WVE-006 반환) 고려 시, 높은 프리미엄 정당화
③한미약품: LA-UCN2는 펩타이드 기반(RNA X) 근육보존 비만 1상. 마우스 전임상 단독요법(고용량)에서 총 감소율 -11%(vs 세마 -18%) 잠재력 확인. 향후 글로벌 기술수출 경쟁력 매우 높음 판단
▶ 보고서 링크 : https://m.nhsec.com/c/n330t
■ [NH/한승연, CFA(제약/바이오), 02-768-7802]
▶Wave Life의 아쉬운 WVE-007 체중감량, 다만 타깃(INHBE)의 이슈
[상황] 전일 글로벌 RNA 바이오텍 Wave Life 주가 50% 급락. WVE-007(비만 1상, siRNA) 아쉬운 체중감량 데이터 발표 영향
전일 WVE-007 저용량(240mg) 6개월 및 중용량(400mg) 3개월 데이터 추가 공개(위약조정 체중감소율 6개월 -0.9% 및 400mg 미공개). 높은 내장지방 감소 불구 여전히 아쉬운 체중감소에 시장 실망
[데이터 해석] FDA는 비만치료제 총 체중감소율 12개월 차 최소 5% 이상 개선 요구. 현재 단독 근육유지 효과 만으로는 비만 치료제 인정 X, 총 체중감소율 개선 동반 필요. 이에, 단독 요법으로서 비만 약물 가치 의문 제기
[비만 RNA 전망] 1)INHBE: WVE-007 중용량 6개월 및 고용량(600mg) 3개월 데이터 공개 예정(2Q26). 향후 2상에서는 환자 BMI 35~50로 제한 예정(vs 1상 평균 BMI 32). 연내 2상 3개월 차 데이터 공개, 향후 INHBE 관점 가장 중요한 데이터
2)ALK7 수용체: ALK7도 향후 총 체중감소율 데이터 주목, 애로우헤드 ARO-ALK7 1상 세부 데이터 공개 예정(2Q26). 참고로 ALK7가 메인인 애로우헤드는 전일 주가 영향 X
▶국내와는 분리된 이슈: 올릭스, 알지노믹스, 한미약품(펩타이드, UCN2) 영향 분석
국내는 INHBE 영향 제한적 판단, 주가 하락 시 매수 대응 유효
①올릭스: INHBE가 아닌 ALK7 전임상, 향후 최적화 및 용량 증량에 Best In Class도 기대. 1H27 상반기 IND 제출 목표, 이전 글로벌 기술수출 기대감 유효
②알지노믹스: RNA 편집 기술로 비만(INHBE)과 무관. 웨이브 라이프와 RNA 편집 피어 분류. 다만 RNA 편집 기술 우위 및 최근 경쟁사 상황(WVE-006 반환) 고려 시, 높은 프리미엄 정당화
③한미약품: LA-UCN2는 펩타이드 기반(RNA X) 근육보존 비만 1상. 마우스 전임상 단독요법(고용량)에서 총 감소율 -11%(vs 세마 -18%) 잠재력 확인. 향후 글로벌 기술수출 경쟁력 매우 높음 판단
▶ 보고서 링크 : https://m.nhsec.com/c/n330t
■ [NH/한승연, CFA(제약/바이오), 02-768-7802]
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가치투자클럽
코스닥150 이외 유동시총 상위 코스닥 종목
코스닥150 신규 편입 : 심사기준일 (4월 말, 10월 말) 기준 상장 후 6개월이 경과되어야 함. 유동시가총액 순위가 기존 구성 종목의 80% 이내이어야 함
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Forwarded from BRILLER
[ECM 기업들 최근 4분기 실적과 밸류 테이블]
by BRILLER(t.iss.one/BRILLER_Research)
장중기준이라 저는 수기로 작성을 해서 시총, P/E, 출시 일 이후 누적 상승률은 실시간이 아니라 약간의 차이가 날 수 있습니다.
하기의 4기업 다 기존에 본업이 있는 상황에서 ECM 사업을 추가하였고 밸류가 싼기업 순서로 나열할까 하다가 심플하게 시총이 큰 기업부터 순서대로 나열 하였습니다.
2025년 발표 실적 기준
[엘앤씨바이오]
제품명 : 엘라비에 리투오(24년 11월 18일 출시)
ECM 제품 공식 출시 일 이후 누적 주가 상승률 = 419%🔥
매출액 : 855억, 영익 : 44억, 순익 : -1,376억
⭕️ 시가총액 : 18,238억
⭕️ 25 P/E = -13.25
[한스바이오메드]
제품명 : 셀르디엠(25년 09월 29일 출시)
ECM 제품 공식 출시 일 이후 누적 주가 상승률 = 342%🔥
매출액 : 1,002억, 영익 : -231억, 순익 : -285억
⭕️ 시가총액 : 6,396억
⭕️ 25 P/E = -22.44
[시지메드텍]
제품명 : 시지리알로 인젝트(26년 05월 출시예정)
ECM 제품 출시후 주가 상승률 = 아직 출시전임
매출액 : 472억, 영익 : 38억, 순익: 65억
⭕️ 시가총액 : 2,545억
⭕️ 25 P/E = 39.15
[녹십자웰빙]
제품명 : 지셀르 리본느(26년 03월 25일 금일 출시)
ECM 제품 공식 출시 일 이후 누적 주가 상승률 = 금일 출시🔥
매출액 : 1,647억, 영익 : 173억, 순익 : 100억
⭕️ 시가총액 : 2,443억
⭕️ 25 P/E = 24.43
by BRILLER(t.iss.one/BRILLER_Research)
장중기준이라 저는 수기로 작성을 해서 시총, P/E, 출시 일 이후 누적 상승률은 실시간이 아니라 약간의 차이가 날 수 있습니다.
하기의 4기업 다 기존에 본업이 있는 상황에서 ECM 사업을 추가하였고 밸류가 싼기업 순서로 나열할까 하다가 심플하게 시총이 큰 기업부터 순서대로 나열 하였습니다.
2025년 발표 실적 기준
[엘앤씨바이오]
제품명 : 엘라비에 리투오(24년 11월 18일 출시)
ECM 제품 공식 출시 일 이후 누적 주가 상승률 = 419%🔥
매출액 : 855억, 영익 : 44억, 순익 : -1,376억
⭕️ 시가총액 : 18,238억
⭕️ 25 P/E = -13.25
[한스바이오메드]
제품명 : 셀르디엠(25년 09월 29일 출시)
ECM 제품 공식 출시 일 이후 누적 주가 상승률 = 342%🔥
매출액 : 1,002억, 영익 : -231억, 순익 : -285억
⭕️ 시가총액 : 6,396억
⭕️ 25 P/E = -22.44
[시지메드텍]
제품명 : 시지리알로 인젝트(26년 05월 출시예정)
ECM 제품 출시후 주가 상승률 = 아직 출시전임
매출액 : 472억, 영익 : 38억, 순익: 65억
⭕️ 시가총액 : 2,545억
⭕️ 25 P/E = 39.15
[녹십자웰빙]
제품명 : 지셀르 리본느(26년 03월 25일 금일 출시)
ECM 제품 공식 출시 일 이후 누적 주가 상승률 = 금일 출시🔥
매출액 : 1,647억, 영익 : 173억, 순익 : 100억
⭕️ 시가총액 : 2,443억
⭕️ 25 P/E = 24.43
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가치투자클럽
삼성SDI 상장사 지분보유 내역, 2차전지 관련기업은 3개 (출처 : 2025년 사업보고서)
https://naver.me/xuFPxvls
삼성SDI가 피노의 유상증자에 참여한 것은 피노가 CNGR, 포스코퓨처엠과 함께 합작한 씨앤피신소재의 LFP 양극재 공급권을 확보하기 위함이다.
삼성SDI가 피노의 유상증자에 참여한 것은 피노가 CNGR, 포스코퓨처엠과 함께 합작한 씨앤피신소재의 LFP 양극재 공급권을 확보하기 위함이다.
Naver
삼성SDI, 엘앤에프-씨앤피신소재 ‘LFP 2중대’ 구축…美 공략 본격화 [배터리레이다]
삼성SDI가 미국 에너지저장장치(ESS) 공략을 위한 리튬인산철(LFP) 배터리 소재 공급망 확충에 나섰다. 국내 기업인 엘앤에프로부터 LFP 양극재를 수급하는 한편, 포스코퓨처엠과 피노, 중국 CNGR이 합작한 씨
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