#PLTR
근래 본 팔란티어 인터뷰 중 최고입니다. 왜 프론티어 랩한테 따라잡힐 걱정을 안해도 되는지도 나옵니다.
Chad Wahlquist (팔란티어 AIP 아키텍처 리드) 인터뷰 요약
- 여러 조직을 이끌지만 직함은 중요하지 않은 회사라 스스로는 아키텍트이자 특별 프로젝트와 소셜미디어 담당임. 최종 목표는 고객이 모두 기술 업계 사람은 아니므로 복잡한 제품인 팔란티어가 하는 일을 일반인이 이해하도록 돕는 것임
- 타이슨 푸드 재직 시절 많은 기업이 밟는 길을 그대로 걸음. 데이터베이스를 키우고, 병렬 데이터베이스로 옮기고, 클라우드와 Snowflake, Databricks, BigQuery 같은 플랫폼으로 가는 길임.
- 목표는 모든 데이터를 한곳에 모아 쓰는 것이었고, BigQuery, AtScale, Tableau, PowerBI를 갖춰 놓고 2년 동안 인프라와 파이프라인을 구축함
- 그런데 이 방식은 '점수판만 보면서 경기에서 이기려는 것'과 같았음. 이미 일어난 일에 대한 KPI는 쌓이지만 실제로 무엇을 할지로 이어지는 것은 없었음
- 팔란티어는 처음 듣는 회사였고, 온톨로지를 두고 왜 새로운 용어를 지어내는지에 대한 의구심이 들었음. 가장 먼저 든 의문은 MS, 구글, 아마존도 있는데 팔란티어가 왜 더 낫다고 생각하느냐는 것이었음
- 첫 번째 깨달음: 20년간 데이터 모델링을 가르친 입장에서, 온톨로지는 데이터베이스가 확장되기 좋은 방식이 아니라 일이 실제로 돌아가는 방식으로 모델링하게 해줌
- 두 번째: 서로 다른 업무 사례를 하나의 온톨로지로 연결해 재사용할 수 있음. 기존 모델링은 업무마다 모델을 새로 만들어야 했음
- 세 번째: 선박, 잠수함, 치킨 너겟은 만드는 물건만 다를 뿐, 부품 안에 부품이 여러 겹 들어가는 구조(BOM, 자재 명세서)라는 같은 문제를 안고 있음. 온톨로지는 이 여러 겹을 한눈에 펼쳐 보기에 적합함
- 예를 들어, 생산이 계속 엉망인 이유를 파보니, 원인은 생산 현장이 아니라 부품 구조에서 다섯 단계 위의 자재였음. 구매 담당이 가격이 싸다는 이유로 같은 업체에서 불량 자재를 계속 사 온 것이 생산 문제로 이어진 것임
- 구매는 싸게 사는 것만, 생산은 잘 만드는 것만 따로 챙기던 상태에서 회사 전체 결과를 기준으로 보게 됨. 이것이 국소 최적화에서 전체 최적화로 넘어간 계기임
- 이름만 베낀 것이고 실제로는 자기 플랫폼에 올린 Neo4j 같은 그래프 데이터베이스에 불과함. 한 대형 고객은 하이퍼스케일러와 11주가 지나도 온톨로지 환경조차 못 세웠고 그동안 팔란티어는 다수 유즈케이스를 만듦. 문서와 영상을 문장째 베끼는 것은 가장 팔란티어답지 않은 짓임
- 사전 정의된 온톨로지나 PageRank식 알고리즘으로 자동 생성하는 온톨로지는 조잡한 쓰레기임. 고객을 서로 비슷하게 보편화 시킬 뿐 일반 패키지 소프트웨어와 다르지 않음. 팔란티어는 문제를 분해해 고객 고유성을 파악하고, 고객이 소유하는 온톨로지에 복리로 쌓음
- 성과를 팔려면 제품에 대한 확신과 실행 능력이 필요한데, 온톨로지를 표방하는 경쟁사는 둘 다 증명하지 못했고 성과 과금도 하지 않으므로 오래가지 못할 것으로 봄
- 전장 경험이 팔란티어 제품을 만들었음. 사람의 목숨이 걸려 실패가 허용되지 않는 임무를 겪으며, 데모나 마케팅 자료가 아니라 가장 치열한 현장에서 돌아가는 제품으로 단련됨
- 온톨로지가 고객 사업을 더 정확하고 상세한 디지털 트윈으로 만든다는 말도 맞음
- 겉으로는 data, logic, action, security 네 가지로 단순하게 설명하지만, 그 뒤의 복잡성은 사람들이 아는 것보다 훨씬 큼. 경쟁사가 이 격차를 좁히기는 어려움
- 팔란티어도 AI로 개발하고 있고 속도가 더 빨라지고 있음. 최근 9개월간 배포한 소프트웨어가 그 전 10년치보다 많음.
- FDE는 영업 전략이 아니라 제품 전략이라서, 전장과 공장 현장에서 얻은 피드백이 곧바로 제품에 들어가는 구조임
- 하이퍼스케일러들을 경쟁사로 생각하지 않음. 전부 깊이 파고드는 곳은 없고 표면적인 시장 진출 전략에 그침
- 하이퍼스케일러는 내부 정치와 모방과 마케팅에 매몰돼 있음. 모두가 FDE를 두지만 FDE 조직을 운영해본 적 없는 사람들이 훈련시킴
- 엔비디아 공급망 사례가 자신감의 근거임. 엔비디아는 유능하고 도구도 다 갖췄는데 그 도구로는 필요한 일을 실행하지 못했음. 팔란티어는 온톨로지, 플랫폼, FDE를 함께 투입해 엔비디아와 매우 빠르게 해결함
- 다른 고객도 같은 패턴임. 하이퍼스케일러 도구는 이미 갖고 있는데도 문제가 풀리지 않는 곳에서 팔란티어는 빠르게 풀고, 그 결과가 순매출유지율(NDR) 159%와 미국 성장률 100% 이상임
- 속도의 사례는 소버린 행사임. 일주일 안에 논점 정리, 백서, 카프의 CNBC 출연, 행사 개최 공지 이메일까지 마치고 며칠 뒤 행사를 열었음
- 보통 6개월 걸릴 일을 약 2주에 해냈음. 지금 가장 빠르게 커지는 일이고 아무도 신경 쓰지 않는 사이에 러닝 사이클이 이미 돌고 있음. 곧 열 다음 3번째 행사가 3달만에 일어남
- 팔란티어에는 정말로 계층이 없고, 일은 신뢰로 쌓은 권위에 따라 돌아감
- 본인 사례: 소버린 메시징을 맡아 허락 없이 두 주간 전국을 돌며 C레벨과 개발자를 인터뷰하고 제품 프레임을 잡음. 입사 첫 6개월은 허락을 구했고 그만 구하라는 말을 들음
- 이런 자율은 지시 없이 일하는 사람이 있어야 작동하고, 창업자가 계속 개입해 전사를 돌릴 의지가 있어야 함. 카프는 소버린 전환을 5분 남짓 사내 발언으로 선언하고 이를 유튜브에 공개함
- 내부적으로 재무 시스템, CRM, 티켓팅 등 사내 운영 전부를 팔란티어 플랫폼로 돌림. 고객에게 권하는 방식대로 일하고, 무의미한 회의와 합의 의사결정을 없앰
- 늘 맞아떨어지지는 않음. 세상을 낫게 한다는 목표는 같지만 방법에는 이견이 있으므로, 같은 목표에 정렬시킨 뒤 다양하게 시도할 공간을 줌
- 내부 소통은 개방적이고 직설적이되 존중이 바탕임. 재즈 합주처럼 맞는 사람들이 모이면 흐르고, 안 맞으면 다른 일을 함→ 대부분의 조직은 HR 장벽 탓에 선택의 결과를 직접 겪지 못해 학습이 안 됨
- 위험 부담 계약이 실제로 있고 계약 형태는 혼합임. 예를 들어 예산 10억 달러 절감이 목표면 5억, 10억, 20억 달러 달성 구간별로 보수를 받아 같은 배에 탐 → 고객이 공격적이어야 하고 고객이 보여주기 싫은 영역도 들여다보게 허용해야 함
- 때로는 고객이 말하는 문제가 진짜 문제가 아님. FDE는 사업 담당자에게 '그건 잘못된 문제'임을 짚어줄 수 있어야 함. 소비 기반 소프트웨어사는 문제를 못 풀수록 컴퓨트를 더 팔아 오히려 해결하지 않을 유인이 생김
- 모든 계약이 위험 부담형은 아님. 슬라이딩 스케일, 라이선스와 FDE 조합, 예산에 맞춘 고정비도 있음. 핵심은 가격표를 만드는 게 아니라 '고객과 정렬하는 것'임
- 가격 때문에 팔란티어를 거절하는 고객이 있는 이유는 회사 안의 인센티브가 어긋나 있기 때문임
- 소프트웨어를 줄일수록 좋은 고정 비용으로 보면 예산 논의는 가치가 아니라 절감액으로 흐름. 지난 20년 동안 소프트웨어 업계가 고객에게서 돈만 뽑아간 탓에 생긴 시각임
- 팔란티어는 AI와 소프트웨어를 비용이 아니라 가치를 만드는 곳으로 보고 있고, 모든 고객이 이 관점으로 넘어온 것은 아님
- 온톨로지가 없기 때문이기도 함. 대부분의 기업은 우연히 돈을 번다는 농담이 나올 만큼 고수준 KPI만 관리하는데, 그 밑에는 정말 잘 되는 일과 정말 안 되는 일이 섞여 있음
근래 본 팔란티어 인터뷰 중 최고입니다. 왜 프론티어 랩한테 따라잡힐 걱정을 안해도 되는지도 나옵니다.
Chad Wahlquist (팔란티어 AIP 아키텍처 리드) 인터뷰 요약
질문 1: 자기소개와 팔란티어에서의 역할은?
- 여러 조직을 이끌지만 직함은 중요하지 않은 회사라 스스로는 아키텍트이자 특별 프로젝트와 소셜미디어 담당임. 최종 목표는 고객이 모두 기술 업계 사람은 아니므로 복잡한 제품인 팔란티어가 하는 일을 일반인이 이해하도록 돕는 것임
질문 2: 팔란티어가 빅테크를 능가했던 이유
- 타이슨 푸드 재직 시절 많은 기업이 밟는 길을 그대로 걸음. 데이터베이스를 키우고, 병렬 데이터베이스로 옮기고, 클라우드와 Snowflake, Databricks, BigQuery 같은 플랫폼으로 가는 길임.
- 목표는 모든 데이터를 한곳에 모아 쓰는 것이었고, BigQuery, AtScale, Tableau, PowerBI를 갖춰 놓고 2년 동안 인프라와 파이프라인을 구축함
- 그런데 이 방식은 '점수판만 보면서 경기에서 이기려는 것'과 같았음. 이미 일어난 일에 대한 KPI는 쌓이지만 실제로 무엇을 할지로 이어지는 것은 없었음
- 팔란티어는 처음 듣는 회사였고, 온톨로지를 두고 왜 새로운 용어를 지어내는지에 대한 의구심이 들었음. 가장 먼저 든 의문은 MS, 구글, 아마존도 있는데 팔란티어가 왜 더 낫다고 생각하느냐는 것이었음
- 첫 번째 깨달음: 20년간 데이터 모델링을 가르친 입장에서, 온톨로지는 데이터베이스가 확장되기 좋은 방식이 아니라 일이 실제로 돌아가는 방식으로 모델링하게 해줌
- 두 번째: 서로 다른 업무 사례를 하나의 온톨로지로 연결해 재사용할 수 있음. 기존 모델링은 업무마다 모델을 새로 만들어야 했음
- 세 번째: 선박, 잠수함, 치킨 너겟은 만드는 물건만 다를 뿐, 부품 안에 부품이 여러 겹 들어가는 구조(BOM, 자재 명세서)라는 같은 문제를 안고 있음. 온톨로지는 이 여러 겹을 한눈에 펼쳐 보기에 적합함
- 예를 들어, 생산이 계속 엉망인 이유를 파보니, 원인은 생산 현장이 아니라 부품 구조에서 다섯 단계 위의 자재였음. 구매 담당이 가격이 싸다는 이유로 같은 업체에서 불량 자재를 계속 사 온 것이 생산 문제로 이어진 것임
- 구매는 싸게 사는 것만, 생산은 잘 만드는 것만 따로 챙기던 상태에서 회사 전체 결과를 기준으로 보게 됨. 이것이 국소 최적화에서 전체 최적화로 넘어간 계기임
질문 3: 팔란티어의 온톨로지 vs 경쟁사의 온톨로지
- 이름만 베낀 것이고 실제로는 자기 플랫폼에 올린 Neo4j 같은 그래프 데이터베이스에 불과함. 한 대형 고객은 하이퍼스케일러와 11주가 지나도 온톨로지 환경조차 못 세웠고 그동안 팔란티어는 다수 유즈케이스를 만듦. 문서와 영상을 문장째 베끼는 것은 가장 팔란티어답지 않은 짓임
- 사전 정의된 온톨로지나 PageRank식 알고리즘으로 자동 생성하는 온톨로지는 조잡한 쓰레기임. 고객을 서로 비슷하게 보편화 시킬 뿐 일반 패키지 소프트웨어와 다르지 않음. 팔란티어는 문제를 분해해 고객 고유성을 파악하고, 고객이 소유하는 온톨로지에 복리로 쌓음
- 성과를 팔려면 제품에 대한 확신과 실행 능력이 필요한데, 온톨로지를 표방하는 경쟁사는 둘 다 증명하지 못했고 성과 과금도 하지 않으므로 오래가지 못할 것으로 봄
질문 4: 팔란티어를 베끼는 게 불가능한 이유
- 전장 경험이 팔란티어 제품을 만들었음. 사람의 목숨이 걸려 실패가 허용되지 않는 임무를 겪으며, 데모나 마케팅 자료가 아니라 가장 치열한 현장에서 돌아가는 제품으로 단련됨
- 온톨로지가 고객 사업을 더 정확하고 상세한 디지털 트윈으로 만든다는 말도 맞음
- 겉으로는 data, logic, action, security 네 가지로 단순하게 설명하지만, 그 뒤의 복잡성은 사람들이 아는 것보다 훨씬 큼. 경쟁사가 이 격차를 좁히기는 어려움
- 팔란티어도 AI로 개발하고 있고 속도가 더 빨라지고 있음. 최근 9개월간 배포한 소프트웨어가 그 전 10년치보다 많음.
- FDE는 영업 전략이 아니라 제품 전략이라서, 전장과 공장 현장에서 얻은 피드백이 곧바로 제품에 들어가는 구조임
질문 5: 빅테크가 따라 해도 팔란티어가 두려워하지 않는 이유는?
- 하이퍼스케일러들을 경쟁사로 생각하지 않음. 전부 깊이 파고드는 곳은 없고 표면적인 시장 진출 전략에 그침
- 하이퍼스케일러는 내부 정치와 모방과 마케팅에 매몰돼 있음. 모두가 FDE를 두지만 FDE 조직을 운영해본 적 없는 사람들이 훈련시킴
- 엔비디아 공급망 사례가 자신감의 근거임. 엔비디아는 유능하고 도구도 다 갖췄는데 그 도구로는 필요한 일을 실행하지 못했음. 팔란티어는 온톨로지, 플랫폼, FDE를 함께 투입해 엔비디아와 매우 빠르게 해결함
- 다른 고객도 같은 패턴임. 하이퍼스케일러 도구는 이미 갖고 있는데도 문제가 풀리지 않는 곳에서 팔란티어는 빠르게 풀고, 그 결과가 순매출유지율(NDR) 159%와 미국 성장률 100% 이상임
- 속도의 사례는 소버린 행사임. 일주일 안에 논점 정리, 백서, 카프의 CNBC 출연, 행사 개최 공지 이메일까지 마치고 며칠 뒤 행사를 열었음
- 보통 6개월 걸릴 일을 약 2주에 해냈음. 지금 가장 빠르게 커지는 일이고 아무도 신경 쓰지 않는 사이에 러닝 사이클이 이미 돌고 있음. 곧 열 다음 3번째 행사가 3달만에 일어남
질문 6: 시총 450B 기업이 어떻게 스타트업처럼 움직이는가?
- 팔란티어에는 정말로 계층이 없고, 일은 신뢰로 쌓은 권위에 따라 돌아감
- 본인 사례: 소버린 메시징을 맡아 허락 없이 두 주간 전국을 돌며 C레벨과 개발자를 인터뷰하고 제품 프레임을 잡음. 입사 첫 6개월은 허락을 구했고 그만 구하라는 말을 들음
- 이런 자율은 지시 없이 일하는 사람이 있어야 작동하고, 창업자가 계속 개입해 전사를 돌릴 의지가 있어야 함. 카프는 소버린 전환을 5분 남짓 사내 발언으로 선언하고 이를 유튜브에 공개함
- 내부적으로 재무 시스템, CRM, 티켓팅 등 사내 운영 전부를 팔란티어 플랫폼로 돌림. 고객에게 권하는 방식대로 일하고, 무의미한 회의와 합의 의사결정을 없앰
질문 7: 자율성이 크면 개인 판단과 회사 방향이 어긋나지 않는가?
- 늘 맞아떨어지지는 않음. 세상을 낫게 한다는 목표는 같지만 방법에는 이견이 있으므로, 같은 목표에 정렬시킨 뒤 다양하게 시도할 공간을 줌
- 내부 소통은 개방적이고 직설적이되 존중이 바탕임. 재즈 합주처럼 맞는 사람들이 모이면 흐르고, 안 맞으면 다른 일을 함→ 대부분의 조직은 HR 장벽 탓에 선택의 결과를 직접 겪지 못해 학습이 안 됨
질문 8: 성과 연동 계약은 실제로 있는가, 고객이 성과를 못 내면 대가를 못 받는가
?
- 위험 부담 계약이 실제로 있고 계약 형태는 혼합임. 예를 들어 예산 10억 달러 절감이 목표면 5억, 10억, 20억 달러 달성 구간별로 보수를 받아 같은 배에 탐 → 고객이 공격적이어야 하고 고객이 보여주기 싫은 영역도 들여다보게 허용해야 함
- 때로는 고객이 말하는 문제가 진짜 문제가 아님. FDE는 사업 담당자에게 '그건 잘못된 문제'임을 짚어줄 수 있어야 함. 소비 기반 소프트웨어사는 문제를 못 풀수록 컴퓨트를 더 팔아 오히려 해결하지 않을 유인이 생김
- 모든 계약이 위험 부담형은 아님. 슬라이딩 스케일, 라이선스와 FDE 조합, 예산에 맞춘 고정비도 있음. 핵심은 가격표를 만드는 게 아니라 '고객과 정렬하는 것'임
질문 9: 성과 중심 계약인데도 일부 고객은 비싸다고 거부하는 이유는?
- 가격 때문에 팔란티어를 거절하는 고객이 있는 이유는 회사 안의 인센티브가 어긋나 있기 때문임
- 소프트웨어를 줄일수록 좋은 고정 비용으로 보면 예산 논의는 가치가 아니라 절감액으로 흐름. 지난 20년 동안 소프트웨어 업계가 고객에게서 돈만 뽑아간 탓에 생긴 시각임
- 팔란티어는 AI와 소프트웨어를 비용이 아니라 가치를 만드는 곳으로 보고 있고, 모든 고객이 이 관점으로 넘어온 것은 아님
- 온톨로지가 없기 때문이기도 함. 대부분의 기업은 우연히 돈을 번다는 농담이 나올 만큼 고수준 KPI만 관리하는데, 그 밑에는 정말 잘 되는 일과 정말 안 되는 일이 섞여 있음
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- 뭉뚱그려 보면 더 해야 할 일과 줄여야 할 일이 구분되지 않아, 직관상 좋아 보이지만 규모가 커지면 손해인 일을 더 하는 경우도 흔함 (= 위에 제조업 BOM 얘기)
- 기술, 문제 분해, 사용자 접점, 전략을 한꺼번에 다루는 희소한 역량이 필요하고, 그래서 팔란티어가 어느 회사보다 유니콘 창업자를 많이 배출함. 이 노하우는 교실에서 못 가르치고 현장에서만 전수됨
- 성과를 내려면 인센티브 정렬, 제품 자신감, 가장 혹독한 현장 경험이 모두 연결돼야 함. 일부만 따라하면 실패할 것
- FDE를 시장 진출 전략으로만 투입하면 마진만 줄어들며, 세일즈 엔지니어링은 FDE와 다른 일임. 팔란티어를 베끼기보다 자기 조직과 산업에 맞는 방식을 찾아야 함
- 소버린 AI의 목적은 프런티어 랩과 겨루는 것이 아니라 고객 보호임.
소버린의 의미는 4가지이며, 모두 결정권을 회사에 돌려주는 문제임
- 1) 락인으로 결정권을 빼앗기지 않을 것, 2) 나와 경쟁하려는 업체에 내 돈이 흘러가지 않을 것, 3) 규칙이 갑자기 바뀌지 않을 것, 4) 값비싼 최고 성능 AI를 단순한 업무에까지 쓰지 않을 것임. 공장 현장의 특정 업무에 박사급 지능은 필요하지 않음
- 3번의 예는 같은 모델이 어느 날 갑자기 나빠지거나, 새 안전장치가 들어가 내 앱이 멈추는 일을 말함. 프로덕션을 돌리는 회사가 이런 일을 통제하지 못하는 것은 큰 문제임
- 고객들은 새 AI 흐름이 또 다른 형태의 호구잡히는 방식이 아닌지 의심 중
- 데이터를 남기지 않는 엔드포인트를 쓰려면 돈을 더 내야 하는 식으로 경제성이 이상해지고 있기 때문임. 가치는 그대로인데 값만 올리는 방식을 30년간 소프트웨어에서 겪어 왔고, 그것이 반복되는 것 아니냐는 걱정임
- 팔란티어의 소버린 백서는 기술과 비기술 인력 모두가 올바른 질문을 하도록 교육하려는 것임
- 가능하며 그 방향으로 가는 중임. 학습에는 데이터, 로직, 액션, 의도한 결과와 실제 결과가 필요하고 온톨로지 워크플로우가 이를 수직 통합 스택에서 모두 기록함
- CoT(사고 사슬)와 액션 로그가 연결돼 있어 학습 세트로 바꿔 파인튜닝이나 강화학습에 쓰기 쉬움
- 팔란티어 제품인 오토튠과 오토파일럿으로 비개발자 인력에게 쉬운 딸깍 버튼을, 기술 인력에게는 제어 손잡이를 줌. 데이터셋을 짜깁기하는 차별화 없는 중노동을 없애는 것이 목적임
- FDE가 현장에서 얻은 것을 계속 제품에 되먹이기 때문에, 팔란티어 제품은 서로 이어지며 확장되고 tool들이 처음부터 맞물려 돌아감
- 많은 회사가 필요한 기능을 쇼핑 리스트로 적듯이 SaaS tool 12개를 사서 이어 붙이는데, 그러면 시스템이 제대로 돌지 않고 관리 부담만 커짐
- 특히 보안이 문제임. 5개 시스템에 같은 보안 방식을 적용하려 해도 중간의 한 도구에는 그 방식이 통하지 않아 용도에 필요한 수준의 보안을 장담하기 어려움. 통합된 제품은 이런 문제 없이 더 안전하고 빠르게 쓸 수 있음
- 중국 모델은 고객의 선택임. 보안 샌드박스에서 실사를 거쳤고 위험은 조언하되 결정은 고객이 함. 선출직도 기술관료도 아니므로 고객을 돕는 입장임
- 앤트로픽의 FDE 1만 명을 키우겠다는 계획은 위협으로 보지 않음. 훈련 대상이 컨설팅과 SI 회사인데, 이런 회사를 쓰면 고객의 지식이 회사 밖으로 퍼져 나가는 일이 늘 있었음
- 앤트로픽의 인센티브는 그 지식을 최대한 모델에 넣는 것이라, 고객 입장에서는 우려할 일임. 이 위험은 고객이 직접 따져 봐야 함
- 초지능이 필연이라는 주장은 누구의 성과에 맞춘 예측인지 따져 봐야 함. 일자리를 다 없앤다던 예측은 1년 반쯤 전에 나왔는데 고용시장은 오히려 강해졌고, 팔란티어는 AI가 모두를 더 가치 있게 만든다고 계속 말해 왔음
- 초지능을 내세우는 쪽에는 기업가치를 유지해 후속 모델 투자를 받고, VC가 상장 뒤 개인 투자자에게 팔며 돈을 회수하려는 유인이 있음
- ASI가 올지는 모르지만 인간의 주체성과 창의성이 도구와 만나면 전에 없던 잠재력이 열린다고 믿음
- 대부분의 기업은 데이터의 약 5%만 시스템 안에 있고 나머지는 스프레드시트, 대화, 화이트보드, 20년 쌓인 직관에 있는 암묵지임. 이 지식을 모델에 증류하면 기업이 알파를 잃어 실리콘밸리로 부가 이전됨 → 이는 반인간적이라 막으려 함
- 내가 바라는 세계는 사람이 도구를 쓰며 더 창의적이고 생산적으로 일하는 세계임. 이 생각의 뿌리는 2010년 TED 강연에서 팔란티어 CTO 샴 생커가 말한 인간과 컴퓨터의 공생이고, 이 방식이 결국 이긴다고 믿음
- 팔란티어가 바라는 모습은 소프트웨어 업계가 고객에게서 부를 뽑아가는 방식 대신, 모든 사람이 더 생산적으로 일하도록 묶어 주는 운영체제임
- 원칙은 '인센티브를 보면 결과가 보인다'임. 팔란티어는 인센티브를 고객과 맞추고, 고객과 구성원이 소버린 AI를 쓰면서도 통제권을 지키며 앞으로 나아가게 하는 것이 목표임
- 그렇게 생산성이 올라가 GDP가 오르고, 결과적으로 더 안전하고 보안이 강한 세계가 되는 것이 최종 목표임
https://www.youtube.com/watch?v=0bae4jj3iuQ
질문 10: 고객의 가장 큰 문제가 '정치'처럼 기술이 아니면 FDE는 어떻게 하는가?
- 기술, 문제 분해, 사용자 접점, 전략을 한꺼번에 다루는 희소한 역량이 필요하고, 그래서 팔란티어가 어느 회사보다 유니콘 창업자를 많이 배출함. 이 노하우는 교실에서 못 가르치고 현장에서만 전수됨
- 성과를 내려면 인센티브 정렬, 제품 자신감, 가장 혹독한 현장 경험이 모두 연결돼야 함. 일부만 따라하면 실패할 것
- FDE를 시장 진출 전략으로만 투입하면 마진만 줄어들며, 세일즈 엔지니어링은 FDE와 다른 일임. 팔란티어를 베끼기보다 자기 조직과 산업에 맞는 방식을 찾아야 함
질문 11: 소버린 AI 풀스택은 오픈웨이트 모델로 프론티어 랩과 경쟁하려는 것인가?
- 소버린 AI의 목적은 프런티어 랩과 겨루는 것이 아니라 고객 보호임.
소버린의 의미는 4가지이며, 모두 결정권을 회사에 돌려주는 문제임
- 1) 락인으로 결정권을 빼앗기지 않을 것, 2) 나와 경쟁하려는 업체에 내 돈이 흘러가지 않을 것, 3) 규칙이 갑자기 바뀌지 않을 것, 4) 값비싼 최고 성능 AI를 단순한 업무에까지 쓰지 않을 것임. 공장 현장의 특정 업무에 박사급 지능은 필요하지 않음
- 3번의 예는 같은 모델이 어느 날 갑자기 나빠지거나, 새 안전장치가 들어가 내 앱이 멈추는 일을 말함. 프로덕션을 돌리는 회사가 이런 일을 통제하지 못하는 것은 큰 문제임
- 소버린은 정도의 문제이고 3단계가 있음
1) 팔란티어 AIP를 그대로 쓰는 방식-> 모델이 데이터를 저장하지 않는다는 계약이 걸려 있음
2) 일반 업무엔 외부 AI를 쓰고, 가장 핵심 R&D 레시피만 본인 하드웨어에서 돌리는 방식
3) AIP를 고객의 서버에 직접 올려 에어갭으로 외부와 차단해 쓰는 방식임
- 고객들은 새 AI 흐름이 또 다른 형태의 호구잡히는 방식이 아닌지 의심 중
- 데이터를 남기지 않는 엔드포인트를 쓰려면 돈을 더 내야 하는 식으로 경제성이 이상해지고 있기 때문임. 가치는 그대로인데 값만 올리는 방식을 30년간 소프트웨어에서 겪어 왔고, 그것이 반복되는 것 아니냐는 걱정임
- 팔란티어의 소버린 백서는 기술과 비기술 인력 모두가 올바른 질문을 하도록 교육하려는 것임
질문 12: 테크가 아닌 기업도 오픈웨이트 모델을 파인튜닝해 운영할 수 있는가?
- 가능하며 그 방향으로 가는 중임. 학습에는 데이터, 로직, 액션, 의도한 결과와 실제 결과가 필요하고 온톨로지 워크플로우가 이를 수직 통합 스택에서 모두 기록함
- CoT(사고 사슬)와 액션 로그가 연결돼 있어 학습 세트로 바꿔 파인튜닝이나 강화학습에 쓰기 쉬움
- 팔란티어 제품인 오토튠과 오토파일럿으로 비개발자 인력에게 쉬운 딸깍 버튼을, 기술 인력에게는 제어 손잡이를 줌. 데이터셋을 짜깁기하는 차별화 없는 중노동을 없애는 것이 목적임
- FDE가 현장에서 얻은 것을 계속 제품에 되먹이기 때문에, 팔란티어 제품은 서로 이어지며 확장되고 tool들이 처음부터 맞물려 돌아감
- 많은 회사가 필요한 기능을 쇼핑 리스트로 적듯이 SaaS tool 12개를 사서 이어 붙이는데, 그러면 시스템이 제대로 돌지 않고 관리 부담만 커짐
- 특히 보안이 문제임. 5개 시스템에 같은 보안 방식을 적용하려 해도 중간의 한 도구에는 그 방식이 통하지 않아 용도에 필요한 수준의 보안을 장담하기 어려움. 통합된 제품은 이런 문제 없이 더 안전하고 빠르게 쓸 수 있음
질문 13: 중국 오픈모델 도입 배경
- 중국 모델은 고객의 선택임. 보안 샌드박스에서 실사를 거쳤고 위험은 조언하되 결정은 고객이 함. 선출직도 기술관료도 아니므로 고객을 돕는 입장임
질문 14: 앤트로픽 FDE에 대한 팔란티어 관점
- 앤트로픽의 FDE 1만 명을 키우겠다는 계획은 위협으로 보지 않음. 훈련 대상이 컨설팅과 SI 회사인데, 이런 회사를 쓰면 고객의 지식이 회사 밖으로 퍼져 나가는 일이 늘 있었음
- 앤트로픽의 인센티브는 그 지식을 최대한 모델에 넣는 것이라, 고객 입장에서는 우려할 일임. 이 위험은 고객이 직접 따져 봐야 함
질문 15: ASI, AGI는 등장할까
- 초지능이 필연이라는 주장은 누구의 성과에 맞춘 예측인지 따져 봐야 함. 일자리를 다 없앤다던 예측은 1년 반쯤 전에 나왔는데 고용시장은 오히려 강해졌고, 팔란티어는 AI가 모두를 더 가치 있게 만든다고 계속 말해 왔음
- 초지능을 내세우는 쪽에는 기업가치를 유지해 후속 모델 투자를 받고, VC가 상장 뒤 개인 투자자에게 팔며 돈을 회수하려는 유인이 있음
- ASI가 올지는 모르지만 인간의 주체성과 창의성이 도구와 만나면 전에 없던 잠재력이 열린다고 믿음
- 대부분의 기업은 데이터의 약 5%만 시스템 안에 있고 나머지는 스프레드시트, 대화, 화이트보드, 20년 쌓인 직관에 있는 암묵지임. 이 지식을 모델에 증류하면 기업이 알파를 잃어 실리콘밸리로 부가 이전됨 → 이는 반인간적이라 막으려 함
- 내가 바라는 세계는 사람이 도구를 쓰며 더 창의적이고 생산적으로 일하는 세계임. 이 생각의 뿌리는 2010년 TED 강연에서 팔란티어 CTO 샴 생커가 말한 인간과 컴퓨터의 공생이고, 이 방식이 결국 이긴다고 믿음
질문 16: 10년 뒤 팔란티어는 어떤 모습인가?
- 팔란티어가 바라는 모습은 소프트웨어 업계가 고객에게서 부를 뽑아가는 방식 대신, 모든 사람이 더 생산적으로 일하도록 묶어 주는 운영체제임
- 원칙은 '인센티브를 보면 결과가 보인다'임. 팔란티어는 인센티브를 고객과 맞추고, 고객과 구성원이 소버린 AI를 쓰면서도 통제권을 지키며 앞으로 나아가게 하는 것이 목표임
- 그렇게 생산성이 올라가 GDP가 오르고, 결과적으로 더 안전하고 보안이 강한 세계가 되는 것이 최종 목표임
https://www.youtube.com/watch?v=0bae4jj3iuQ
YouTube
팔란티어가 결국 이기겠네요 - 팔란티어 핵심 실무자 인터뷰(Chad Wahlquist)
이 영상은 팔란티어 직원 Chad Wahlquist와 직접 인터뷰한 컨텐츠입니다.
◆Time Stamp
0:00 시작
0:36 Chad Wahlquist 소개
1:21 팔란티어가 하이퍼스케일러를 능가하는 이유
5:03 팔란티어의 온톨로지 vs 경쟁사의 온톨로지
7:41 팔란티어를 베끼는 게 불가능한 이유1
9:24 팔란티어와 경쟁사의 실질적인 격차
10:03 빅테크가 따라해도 두려워하지 않는 이유
11:57 팔란티어가 스타트업처럼 빠른 이유
14:23…
◆Time Stamp
0:00 시작
0:36 Chad Wahlquist 소개
1:21 팔란티어가 하이퍼스케일러를 능가하는 이유
5:03 팔란티어의 온톨로지 vs 경쟁사의 온톨로지
7:41 팔란티어를 베끼는 게 불가능한 이유1
9:24 팔란티어와 경쟁사의 실질적인 격차
10:03 빅테크가 따라해도 두려워하지 않는 이유
11:57 팔란티어가 스타트업처럼 빠른 이유
14:23…
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R200 288GB 기준 GPU 원가 $13,750 중 HBM은 $4,320(31.4%)이며, 192GB로 디스펙하면 HBM 원가가 $2,880으로 줄어 GM이 75.0%에서 77.6%로 오릅니다. 가격을 15% 올려 ASP $63,250을 만들고 목표 GM을 72%로 두면 GPU당 허용 HBM 원가는 $8,280까지 늘어나며, 이는 288GB에서 GB당 $28.75(+91.7%), 192GB에서 GB당 $43.13(+187.5%)까지 HBM 가격 상승을 견딜 수 있다는 뜻입니다. 이 표의 시사점은 HBM 가격이 두 배에서 세 배 가까이 올라도 72% GM 방어가 가능하다는 것이고, MS가 FY28 GM 72~73%를 '바닥'으로 부르는 직접 근거입니다.
엔비디아는 내년 HBM 가격 인상폭을 두세배까지 열어놓음
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1) 다음 주 예정된 글로벌 반도체 기업들의 실적 발표가 코스닥의 향방을 가를 변수로 꼽힙니다.
2) 증권가에서는 14일 ASML이 시장 예상치를 웃도는 실적을 발표할 경우 글로벌 소부장 업종의 밸류에이션 부담이 완화될 수 있다는 분석이 나옵니다.
3) 15일 TSMC의 설비투자 확대 기조가 확인될 경우에도 관련 소부장 기업들의 실적 개선 기대가 높아질 가능성이 있습니다.
서울경제)
2) 증권가에서는 14일 ASML이 시장 예상치를 웃도는 실적을 발표할 경우 글로벌 소부장 업종의 밸류에이션 부담이 완화될 수 있다는 분석이 나옵니다.
3) 15일 TSMC의 설비투자 확대 기조가 확인될 경우에도 관련 소부장 기업들의 실적 개선 기대가 높아질 가능성이 있습니다.
서울경제)
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[SK증권 조선/방산 한승한, 고서영]
▶️한수위: FSRU 개조&신조 수요 확대
▪️신조선가지수 186.73pt(-0.01pt), 중고선가지수 224.04pt(+1.07pt) 기록
▪️튀르키예 Karpowership은 싱가포르 Seatrium에 9번째 FSRU 1척 개조 사업을 발주했으며, 미국 Excelerate Energy 또한 Seatrium에 FSRU 개조 2척 사업을 발주(확정 1척+옵션 1척, '28년 인도)
▪️핵심은 '22년 HD현대중공업에 신조 FSRU를 발주했던 Excelerate가 첫 개조를 선택했다는 점. 글로벌 FSRU 수요가 확대되고 있으나, 신조는 지금 발주해도 2H29~’30년 인도라, 1년 이상 빠른 개조로 방향을 전환
▪️'26~’28년 사이 LNG 신규 수입국의 약 75%(6개국)가 부유식 터미널을 계획 중이며[차트 1], 육상 터미널보다 짓는 기간이 짧고 초기 투자비가 적기 때문. FSRU만으로 LNG 수입하는 국가는 ‘15년 10개국에서 ‘25년 17개국까지 확대됐으며, ‘30년에는 20개국까지 확대될 전망 [차트 2, 3]
▪️이에 따라 올해 FSRU 용선 계약은 3Q26 누적 총 9건으로 이미 '22년(러-우 전쟁) 기록을 넘어섰으며, 글로벌 LNG 수입량 중 FSRU를 통한 비중은 점진적으로 확대되는 중 [차트 4]. 하지만 ‘28년까지 투입 가능한 FSRU는 매우 제한적인 상황
▪️FSRU의 최근 새롭게 부상하는 수요처는 데이터센터. 1GW급 가스 데이터센터 1곳이 쓰는 LNG의 규모는 약 1.2Mtpa로, 대형 FSRU 송출량의 약 1/3에 해당. 미국은 파이프라인 가스, 중국은 석탄 중심이라 데이터센터발 FSRU 수요는 그 외 지역인 아시아에 집중될 전망
▪️이처럼 여러 요인으로 FSRU 수요는 확대되는 중이나 문제는 공급. 신조 측면에서 조선소 슬롯이 LNGC로 채워져 있기 때문. 반면 개조는 신조 대비 약 30% 저렴하며, 인도도 약 12개월 빠름. 그 결과 현재 글로벌 FSRU 수주잔고는 신조 4척 vs. 개조 5~6척으로, 개조가 더 많은 상황
▪️Fearnleys에 따르면 6~12개월 내 개조 6~7척이 추가될 가능성 높으며, 현실화 시 글로벌 FSRU 수주잔고는 약 20척에 근접할 전망. 이 중 투기성 물량은 단 2~3척에 불과
▪️FSRU 개조는 Seatrium이 거의 독점하고 있으나, 수요 확대 시 HD현대마린솔루션의 수주로 이어질 전망
▪️FSRU 개조 수요 확대는 LNGC 신조 발주에도 호재. 개조는 폐선과 더불어 노후 LNGC 선대 공급을 감소시키기 때문. 스팀터빈 LNGC(194척, 24%)의 용선료는 손익분기 이하 수준까지 하락했고, 이번에 Excelerate가 발주한 개조 대상의 LNGC는 DFDE(195척, 24%)로 퇴출 순번이 다음 세대까지 확대되고 있음
▪️신조 FSRU는 한국 조선소의 수주 물량으로 이어질 전망. 중국은 후동중화조선이 ‘17년에 수주한 2척 이후 FSRU 수주 실적이 없는 상황. 최근 FSRU 신조 계약선가는 $319.7m~$328.4m으로 올해 한국 조선소의 LNGC 수주 선가 대비 약 28~31% 높음. 개조선은 노후선의 용량 및 추진방식을 물려받는 한계가 있어, 국가 기간 터미널급 장기 프로젝트는 비싸고 늦어도 신조를 택하는 경우가 많음. 폴란드·아일랜드 등 신조 2~3척 발주가 예상되는 중
▪️결론적으로 확대되는 FSRU 수요를 개조가 먼저 소화하고, 고사양 장기 물량은 신조로 가는 시장. [수요] 측면에서는 신규 수입국의 FSRU 도입이 이어지는 가운데, 아시아 데이터센터 수요까지 더해질 전망. [공급] 측면에서는 신조 슬롯이 LNGC로 채워져 인도가 ‘30년까지 밀리면서, 당분간은 개조가 수요를 흡수하는 구조
▪️한국 조선소에는 ①LNGC->FSRU 개조 수요 확대가 노후 LNGC 퇴출을 앞당기며 생기는 LNGC 교체 물량 수주, ②LNGC 보다 약 30% 비싼 신조 FSRU 수주, 그리고 ③HD현대마린솔루션의 개조 사업 수주로의 수혜를 전망. 조선업 비중확대(Overweight) 의견 유지
▶️보고서 원문: https://buly.kr/9MTPqWA
SK증권 조선/방산 한승한 텔레그램 채널 :https://t.iss.one/SKSCyclical
SK증권 리서치 텔레그램 채널 : https://t.iss.one/sksresearch
당사는 컴플라이언스 등록된 자료에 대해서만 제공 가능하며 본 자료는 컴플라이언스 등록된 자료입니다.
▶️한수위: FSRU 개조&신조 수요 확대
▪️신조선가지수 186.73pt(-0.01pt), 중고선가지수 224.04pt(+1.07pt) 기록
▪️튀르키예 Karpowership은 싱가포르 Seatrium에 9번째 FSRU 1척 개조 사업을 발주했으며, 미국 Excelerate Energy 또한 Seatrium에 FSRU 개조 2척 사업을 발주(확정 1척+옵션 1척, '28년 인도)
▪️핵심은 '22년 HD현대중공업에 신조 FSRU를 발주했던 Excelerate가 첫 개조를 선택했다는 점. 글로벌 FSRU 수요가 확대되고 있으나, 신조는 지금 발주해도 2H29~’30년 인도라, 1년 이상 빠른 개조로 방향을 전환
▪️'26~’28년 사이 LNG 신규 수입국의 약 75%(6개국)가 부유식 터미널을 계획 중이며[차트 1], 육상 터미널보다 짓는 기간이 짧고 초기 투자비가 적기 때문. FSRU만으로 LNG 수입하는 국가는 ‘15년 10개국에서 ‘25년 17개국까지 확대됐으며, ‘30년에는 20개국까지 확대될 전망 [차트 2, 3]
▪️이에 따라 올해 FSRU 용선 계약은 3Q26 누적 총 9건으로 이미 '22년(러-우 전쟁) 기록을 넘어섰으며, 글로벌 LNG 수입량 중 FSRU를 통한 비중은 점진적으로 확대되는 중 [차트 4]. 하지만 ‘28년까지 투입 가능한 FSRU는 매우 제한적인 상황
▪️FSRU의 최근 새롭게 부상하는 수요처는 데이터센터. 1GW급 가스 데이터센터 1곳이 쓰는 LNG의 규모는 약 1.2Mtpa로, 대형 FSRU 송출량의 약 1/3에 해당. 미국은 파이프라인 가스, 중국은 석탄 중심이라 데이터센터발 FSRU 수요는 그 외 지역인 아시아에 집중될 전망
▪️이처럼 여러 요인으로 FSRU 수요는 확대되는 중이나 문제는 공급. 신조 측면에서 조선소 슬롯이 LNGC로 채워져 있기 때문. 반면 개조는 신조 대비 약 30% 저렴하며, 인도도 약 12개월 빠름. 그 결과 현재 글로벌 FSRU 수주잔고는 신조 4척 vs. 개조 5~6척으로, 개조가 더 많은 상황
▪️Fearnleys에 따르면 6~12개월 내 개조 6~7척이 추가될 가능성 높으며, 현실화 시 글로벌 FSRU 수주잔고는 약 20척에 근접할 전망. 이 중 투기성 물량은 단 2~3척에 불과
▪️FSRU 개조는 Seatrium이 거의 독점하고 있으나, 수요 확대 시 HD현대마린솔루션의 수주로 이어질 전망
▪️FSRU 개조 수요 확대는 LNGC 신조 발주에도 호재. 개조는 폐선과 더불어 노후 LNGC 선대 공급을 감소시키기 때문. 스팀터빈 LNGC(194척, 24%)의 용선료는 손익분기 이하 수준까지 하락했고, 이번에 Excelerate가 발주한 개조 대상의 LNGC는 DFDE(195척, 24%)로 퇴출 순번이 다음 세대까지 확대되고 있음
▪️신조 FSRU는 한국 조선소의 수주 물량으로 이어질 전망. 중국은 후동중화조선이 ‘17년에 수주한 2척 이후 FSRU 수주 실적이 없는 상황. 최근 FSRU 신조 계약선가는 $319.7m~$328.4m으로 올해 한국 조선소의 LNGC 수주 선가 대비 약 28~31% 높음. 개조선은 노후선의 용량 및 추진방식을 물려받는 한계가 있어, 국가 기간 터미널급 장기 프로젝트는 비싸고 늦어도 신조를 택하는 경우가 많음. 폴란드·아일랜드 등 신조 2~3척 발주가 예상되는 중
▪️결론적으로 확대되는 FSRU 수요를 개조가 먼저 소화하고, 고사양 장기 물량은 신조로 가는 시장. [수요] 측면에서는 신규 수입국의 FSRU 도입이 이어지는 가운데, 아시아 데이터센터 수요까지 더해질 전망. [공급] 측면에서는 신조 슬롯이 LNGC로 채워져 인도가 ‘30년까지 밀리면서, 당분간은 개조가 수요를 흡수하는 구조
▪️한국 조선소에는 ①LNGC->FSRU 개조 수요 확대가 노후 LNGC 퇴출을 앞당기며 생기는 LNGC 교체 물량 수주, ②LNGC 보다 약 30% 비싼 신조 FSRU 수주, 그리고 ③HD현대마린솔루션의 개조 사업 수주로의 수혜를 전망. 조선업 비중확대(Overweight) 의견 유지
▶️보고서 원문: https://buly.kr/9MTPqWA
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美 반도체 3Q 클라우드 Capex 프리뷰 (Bofa)
1. AI Capex 전망 대폭 상향: CY26/27E 각각 +98%/+37% YoY
• Q3 글로벌 하이퍼스케일 capex는 2,910억 달러(QoQ +27%, YoY +110%)로 추정되며, 4대 하이퍼스케일러의 실적 발표가 앞으로 몇 주 내에 예정되어 있음
• CY26E capex는 1.01조 달러(+98%), CY27E는 1.39조 달러(+37%)로 상향되었으며, 8월 전망(+78%/+35%)보다 크게 높아짐. xAI, CoreWeave 등 네오클라우드를 추정치에 포함한 영향도 있음
• AI 반도체 변동성과 AI 둔화 우려(OpenAI ARR 700억 → 500억 달러 보도)에도 CY27E 이후까지 지속 가능하다고 판단함
• 근거는 3가지임: ①상위 4개 CSP의 RPO 약 2.3조 달러 초과, ②GPU 현물 임대가격이 고점 근처 유지, ③에이전틱 AI 등 신규 활용 사례의 연 단위 출현에 따른 토큰 생성 증가
2. 프런티어 랩 회계 노이즈는 무시, Capex 추세는 견조
• OpenAI의 9월 말 ARR은 약 500억 달러로 보도되어 기존 700억 달러 추정보다 낮지만, 최근 몇 달간 약 3배 YoY 성장세는 유지 중임
• 괴리의 원인은 파트너 매출을 처리하는 방식(순액 vs 총액) 차이로 추정되며, 회계 방식과 무관하게 OpenAI 경영진은 수요가 아닌 컴퓨트 부족을 일관되게 언급
• OpenAI의 엔터프라이즈 매출은 CQ3'26에 QoQ 2배 증가가 예상된다고 보도됨
• OpenAI(Dots, Spaces)와 구글(Gemini)이 에이전틱 서비스를 고가 프로/엔터프라이즈 요금제에만 제공하는 것도 컴퓨트 제약의 신호로 해석함
• 오픈웨이트 모델 토큰이 수요의 과반을 차지하며 프런티어 랩에 가격 압박을 주고 있으나, 동시에 컴퓨트·인프라·capex 수요도 강하게 유발하고 있음
3. 2030년 클라우드 Capex 2~3조 달러, 연간 35~45GW 설치 전망
• 현재 약 1조 달러 수준의 클라우드·하이퍼스케일 지출이 2030년 말 2~3조 달러까지 늘어날 것으로 전망하며, 이는 젠슨 황 NVDA CEO의 언급과도 부합함
• 연간 DC 구축 35~50GW(GW당 500~600억 달러)에 해당하며, BofA의 상향식·하향식 가정(35~45GW+)과 일치
• CY26~28년 capex는 다년 고객 계약으로 뒷받침되는 비중이 커지고 있음
• 올해 누적 자본 조달 약 3,700억 달러(대부분 장기 부채)는 2020~24년 평균 연간 FCF 2,000~2,500억 달러 대비 충분히 감당 가능한 수준으로 평가함
4. 중간선거 헤드라인 리스크는 있으나 수요 훼손 가능성은 낮음
• 뉴욕·텍사스의 인허가 중단 등 데이터센터 건설에 대한 지역 반대가 중간선거를 앞두고 헤드라인 변동성을 키울 수 있음
• 다만 수요는 지역 간 대체가 가능하여 대부분의 프로젝트가 예정대로 완료될 것으로 봄
• Data Center Watch 기준 차단·지연 프로젝트 약 1,980억 달러는 3~4GW로, CY26~30E 신규 설치 약 212GW의 1~2%에 불과함
6. 수요 지속성의 근거: 에이전틱 AI, 토큰 경제, RPO
• CY27E capex 증가는 구글(+55%, 약 1,110억 달러 증분)과 메타(+53%, 약 750억 달러)가 주도하며, 두 회사가 전체 증분 약 3,770억 달러의 절반을 차지함
• 구글 AI 인프라 총괄 Amin Vahdat는 에이전틱 컴퓨팅으로 컴퓨트 수요가 10배 이상 늘고, 서빙 용량을 약 6개월마다 2배로 늘려야 한다고 언급
• 오픈웨이트 모델이 OpenRouter 미국 토큰의 약 60%를 차지하고 가격이 독점 모델 대비 약 80% 낮지만, 토큰 가격 하락이 사용량을 키워 인프라 수요에는 긍정적이라고 봄
• 에이전틱 워크플로우는 채팅 대비 토큰을 10~1,000배 더 생성하며, 클라우드 수익모델이 좌석 기반에서 사용량 기반으로 전환되는 효과도 있음
• RPO 현황은 구글 5,140억 달러, MS 약 6,780억 달러(YoY +84%), AWS 4,960억 달러(YoY 100% 초과), 오라클 6,380억 달러(YoY +363%)이며, 메타는 공급사 계약 잔액 3,490억 달러임
• 오라클 RPO는 12개월 내 약 12%, 13~36개월 내 약 34%가 인식될 예정이며, 선지급 하드웨어 계약(약 750억 달러)이 선행 자금 부담을 줄여줌
• MS Azure 매출은 F4Q26에 +43% 성장했고, 구글 클라우드 매출은 +82% YoY로 약 250억 달러에 달함
1. AI Capex 전망 대폭 상향: CY26/27E 각각 +98%/+37% YoY
• Q3 글로벌 하이퍼스케일 capex는 2,910억 달러(QoQ +27%, YoY +110%)로 추정되며, 4대 하이퍼스케일러의 실적 발표가 앞으로 몇 주 내에 예정되어 있음
• CY26E capex는 1.01조 달러(+98%), CY27E는 1.39조 달러(+37%)로 상향되었으며, 8월 전망(+78%/+35%)보다 크게 높아짐. xAI, CoreWeave 등 네오클라우드를 추정치에 포함한 영향도 있음
• AI 반도체 변동성과 AI 둔화 우려(OpenAI ARR 700억 → 500억 달러 보도)에도 CY27E 이후까지 지속 가능하다고 판단함
• 근거는 3가지임: ①상위 4개 CSP의 RPO 약 2.3조 달러 초과, ②GPU 현물 임대가격이 고점 근처 유지, ③에이전틱 AI 등 신규 활용 사례의 연 단위 출현에 따른 토큰 생성 증가
2. 프런티어 랩 회계 노이즈는 무시, Capex 추세는 견조
• OpenAI의 9월 말 ARR은 약 500억 달러로 보도되어 기존 700억 달러 추정보다 낮지만, 최근 몇 달간 약 3배 YoY 성장세는 유지 중임
• 괴리의 원인은 파트너 매출을 처리하는 방식(순액 vs 총액) 차이로 추정되며, 회계 방식과 무관하게 OpenAI 경영진은 수요가 아닌 컴퓨트 부족을 일관되게 언급
• OpenAI의 엔터프라이즈 매출은 CQ3'26에 QoQ 2배 증가가 예상된다고 보도됨
• OpenAI(Dots, Spaces)와 구글(Gemini)이 에이전틱 서비스를 고가 프로/엔터프라이즈 요금제에만 제공하는 것도 컴퓨트 제약의 신호로 해석함
• 오픈웨이트 모델 토큰이 수요의 과반을 차지하며 프런티어 랩에 가격 압박을 주고 있으나, 동시에 컴퓨트·인프라·capex 수요도 강하게 유발하고 있음
3. 2030년 클라우드 Capex 2~3조 달러, 연간 35~45GW 설치 전망
• 현재 약 1조 달러 수준의 클라우드·하이퍼스케일 지출이 2030년 말 2~3조 달러까지 늘어날 것으로 전망하며, 이는 젠슨 황 NVDA CEO의 언급과도 부합함
• 연간 DC 구축 35~50GW(GW당 500~600억 달러)에 해당하며, BofA의 상향식·하향식 가정(35~45GW+)과 일치
• CY26~28년 capex는 다년 고객 계약으로 뒷받침되는 비중이 커지고 있음
• 올해 누적 자본 조달 약 3,700억 달러(대부분 장기 부채)는 2020~24년 평균 연간 FCF 2,000~2,500억 달러 대비 충분히 감당 가능한 수준으로 평가함
4. 중간선거 헤드라인 리스크는 있으나 수요 훼손 가능성은 낮음
• 뉴욕·텍사스의 인허가 중단 등 데이터센터 건설에 대한 지역 반대가 중간선거를 앞두고 헤드라인 변동성을 키울 수 있음
• 다만 수요는 지역 간 대체가 가능하여 대부분의 프로젝트가 예정대로 완료될 것으로 봄
• Data Center Watch 기준 차단·지연 프로젝트 약 1,980억 달러는 3~4GW로, CY26~30E 신규 설치 약 212GW의 1~2%에 불과함
6. 수요 지속성의 근거: 에이전틱 AI, 토큰 경제, RPO
• CY27E capex 증가는 구글(+55%, 약 1,110억 달러 증분)과 메타(+53%, 약 750억 달러)가 주도하며, 두 회사가 전체 증분 약 3,770억 달러의 절반을 차지함
• 구글 AI 인프라 총괄 Amin Vahdat는 에이전틱 컴퓨팅으로 컴퓨트 수요가 10배 이상 늘고, 서빙 용량을 약 6개월마다 2배로 늘려야 한다고 언급
• 오픈웨이트 모델이 OpenRouter 미국 토큰의 약 60%를 차지하고 가격이 독점 모델 대비 약 80% 낮지만, 토큰 가격 하락이 사용량을 키워 인프라 수요에는 긍정적이라고 봄
• 에이전틱 워크플로우는 채팅 대비 토큰을 10~1,000배 더 생성하며, 클라우드 수익모델이 좌석 기반에서 사용량 기반으로 전환되는 효과도 있음
• RPO 현황은 구글 5,140억 달러, MS 약 6,780억 달러(YoY +84%), AWS 4,960억 달러(YoY 100% 초과), 오라클 6,380억 달러(YoY +363%)이며, 메타는 공급사 계약 잔액 3,490억 달러임
• 오라클 RPO는 12개월 내 약 12%, 13~36개월 내 약 34%가 인식될 예정이며, 선지급 하드웨어 계약(약 750억 달러)이 선행 자금 부담을 줄여줌
• MS Azure 매출은 F4Q26에 +43% 성장했고, 구글 클라우드 매출은 +82% YoY로 약 250억 달러에 달함
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“로봇 D램 수요, 2030년까지 20배 증가”
카운터포인트리서치는 휴머노이드 산업 전체 D램 수요가 올해 8300테라비트(Tb)에서 2030년 약 17만2000Tb로 20배 가까이 늘어날 것이라고 11일 밝혔다.
https://www.etnews.com/20261011000072
카운터포인트리서치는 휴머노이드 산업 전체 D램 수요가 올해 8300테라비트(Tb)에서 2030년 약 17만2000Tb로 20배 가까이 늘어날 것이라고 11일 밝혔다.
https://www.etnews.com/20261011000072
#에너지
승도리님의 귀한 인사이트
에너지 공급 쇼티지.. 진짜 개노답이라 어떤 스노우볼로 굴러갈지 모름. 숫자 안찍히는 성장주는 골로 가기 딱 좋은 상황
에너지로 포트 일정 비중을 리스크 헷징하는건 여전히 유효하다고 생각
뭐든 수익줄때 잘 먹고 나오자
https://blog.naver.com/sungdory/224438356196
승도리님의 귀한 인사이트
에너지 공급 쇼티지.. 진짜 개노답이라 어떤 스노우볼로 굴러갈지 모름. 숫자 안찍히는 성장주는 골로 가기 딱 좋은 상황
에너지로 포트 일정 비중을 리스크 헷징하는건 여전히 유효하다고 생각
뭐든 수익줄때 잘 먹고 나오자
https://blog.naver.com/sungdory/224438356196
NAVER
에너지)어떻게 흘러갈려나...
1.주식 가격이 어디까지 반영되어있는지는 각자가 판단해야 함
기억보단 기록을
얼마 전에 미너비니 책 다 읽었는데 추천
국장 아프네요.. 이럴 때는 기본으로 돌아가 관련 책을 읽든 다른 산업을 더 파보든 나의 무기를 늘리는게 맞다고 생각함
요즘은 미너비니 책 읽은거 기반으로 주도주 스크리닝부터 매수, 매도 타점까지 제시 추천해주는 사이트를 만들어보고 있음. 생각보다 괜찮은거 같아서 놀라는 중..
가장 큰 목적은 next 팔란티어, next 샌디스크 같은 초수익 성장주를 찾는 것임
늘 그래왔듯이, 지금같은 하락장에도 조정없이 버티거나 오히려 상승하는 친구들은 next 주도주가 될 확률이 높음
요즘은 미너비니 책 읽은거 기반으로 주도주 스크리닝부터 매수, 매도 타점까지 제시 추천해주는 사이트를 만들어보고 있음. 생각보다 괜찮은거 같아서 놀라는 중..
가장 큰 목적은 next 팔란티어, next 샌디스크 같은 초수익 성장주를 찾는 것임
늘 그래왔듯이, 지금같은 하락장에도 조정없이 버티거나 오히려 상승하는 친구들은 next 주도주가 될 확률이 높음
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>>아시아 석탄 가격 2년여 만에 최고치… 올해 들어 40% 이상 급등 (대만공상시보)
•아시아 발전용 연료탄 가격이 13일 2년여 만에 최고치를 기록. 중국의 생산량 감소와 인도네시아의 수출 제한으로 공급이 부족해진 데다, 발전소들이 겨울철 난방 수요에 대비해 재고 확보에 나서면서 수요도 증가
•아시아 기준 지표인 호주 뉴캐슬산 발전용 석탄 가격은 화요일인 13일 2024년 8월 이후 최고치를 기록, 올해 들어 누적 상승률은 40%를 상회. 미국·이란 충돌로 석유와 천연가스 가격이 급등하면서 전력 부문의 석탄 의존도도 높아짐.
•모건스탠리 연구팀은 지난주 보고서에서 올해 중동 에너지 위기로 석탄 수요의 장기 전망이 더욱 견조해졌다고 분석함. 모건스탠리는 뉴캐슬산 발전용 석탄의 장기 수출 가격 전망도 4% 상향 조정해 톤당 125달러로 제시
•미국·이란 충돌로 아시아 구매자들이 가격이 비싼 천연가스 대신 석탄으로 전환한 데 이어, 겨울철 난방 연료를 안정적으로 확보하려는 움직임이 수요를 더욱 끌어올리고 있음.
•한편 주요 공급국의 석탄 생산은 제약을 받고 있음. 중국에서는 주요 석탄 생산 지역에서 5월 치명적인 사고가 발생한 이후 안전 점검이 진행되면서 현지 생산량이 급감함. 세계 최대 석탄 수출국인 인도네시아도 정부가 설정한 생산 할당량 제한과 가뭄으로 인한 탄광·항구 간 바지선 운송 차질에 직면
>亞洲煤價衝兩年新高 今年來累計大漲逾40％ https://www.ctee.com.tw/news/20261014702132-430702
•아시아 발전용 연료탄 가격이 13일 2년여 만에 최고치를 기록. 중국의 생산량 감소와 인도네시아의 수출 제한으로 공급이 부족해진 데다, 발전소들이 겨울철 난방 수요에 대비해 재고 확보에 나서면서 수요도 증가
•아시아 기준 지표인 호주 뉴캐슬산 발전용 석탄 가격은 화요일인 13일 2024년 8월 이후 최고치를 기록, 올해 들어 누적 상승률은 40%를 상회. 미국·이란 충돌로 석유와 천연가스 가격이 급등하면서 전력 부문의 석탄 의존도도 높아짐.
•모건스탠리 연구팀은 지난주 보고서에서 올해 중동 에너지 위기로 석탄 수요의 장기 전망이 더욱 견조해졌다고 분석함. 모건스탠리는 뉴캐슬산 발전용 석탄의 장기 수출 가격 전망도 4% 상향 조정해 톤당 125달러로 제시
•미국·이란 충돌로 아시아 구매자들이 가격이 비싼 천연가스 대신 석탄으로 전환한 데 이어, 겨울철 난방 연료를 안정적으로 확보하려는 움직임이 수요를 더욱 끌어올리고 있음.
•한편 주요 공급국의 석탄 생산은 제약을 받고 있음. 중국에서는 주요 석탄 생산 지역에서 5월 치명적인 사고가 발생한 이후 안전 점검이 진행되면서 현지 생산량이 급감함. 세계 최대 석탄 수출국인 인도네시아도 정부가 설정한 생산 할당량 제한과 가뭄으로 인한 탄광·항구 간 바지선 운송 차질에 직면
>亞洲煤價衝兩年新高 今年來累計大漲逾40％ https://www.ctee.com.tw/news/20261014702132-430702
工商時報
亞洲煤價衝兩年新高 今年來累計大漲逾40％
亞洲發電用的燃料煤（thermal coal）價格13日攀抵兩年多高點，原因除了中國產量減少與印尼出口限制導致供應緊張外，發電廠囤積庫存以滿足冬季取暖需求，也使得需求進一步升高。 亞洲基準指標澳洲新堡（Newcastle）燃煤價格周二創2024年8月以來最高，今年迄今累計大漲逾40％。美伊衝突導致油...
#에너지
천만다행인건 엘니뇨 덕분에 따뜻한 겨울이 될거라는 전망. 물론 대륙 by 대륙
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-13/el-nino-to-bring-warmer-asian-winter-easing-energy-demand
천만다행인건 엘니뇨 덕분에 따뜻한 겨울이 될거라는 전망. 물론 대륙 by 대륙
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-13/el-nino-to-bring-warmer-asian-winter-easing-energy-demand
Bloomberg.com
El Niño Warmth Offers Asia Relief From Energy Strain Over Winter
A severe El Niño is poised to drive a warmer-than-usual winter across Asia, potentially curbing energy demand and offering some relief from the strains caused by the US-Iran war.
Forwarded from
[SK증권 조선/방산 한승한, 고서영] ([email protected]/3773-9992)
HD현대중공업(A329180) 매수/820,000원
▶️우려 감안해도 충분히 매력적
- 3Q26 Pre: 연결 매출액 6조 464억원(+36.9% YoY, -4.5% QoQ), 영업이익 9,230억원(+65.6% YoY, -11.2% QoQ)으로, 시장 예상치(1조 70억원)를 하회하는 실적 기록 예상
- 이전 분기 대비 중대재해 및 하계휴가, 그리고 추석 연휴에 따른 조업일수 감소 효과와 더불어 큰 폭의 환율 하락 영향(약 500억원) 때문
- 홍범도함 화재 및 임단협 관련 일회성 비용은 이번 분기가 아닌 4Q에 반영될 것으로 예상
- 해양 부문에서 트리온 FPU 프로젝트 C/O에 따른 일부 환입 발생한 것으로 추정되며, 해양 도크에서 컨테이너선 선체 블록 일부 건조로 고정비 감소효과 일부 상쇄 중
- 다만 올해 연내 혹은 내년 초 추가 해양 수주 없을 시 고정비 상승 우려 확대될 전망
- 동사 올해 상선 수주 목표(114.7억불)를 이미 초과하는 수주 실적 기록한 상황이며, 고마진 선종인 LNGC 및 VLGC/VLAC 중심으로 수주했기 때문에 ‘28~’29년 구간 경쟁사 대비 뚜렷한 선종 믹스 효과를 기대
- 투자의견 ‘매수’를 유지하고, 목표주가는 기존 97만원에서 82만원으로 하향
- 중국의 공격적인 캐파 증설 지속과 더불어 중국 조선소들의 글로벌 선주 발주 LNGC 물량 및 원가 경쟁력 확대에 따른 상선 부문의 멀티플 조정이 불가피하다는 판단
- 하지만 상선 부문의 우려를 감안하더라도 상선 사이클과 무관한 육상 발전 엔진 및 FDC에 대한 글로벌 하이퍼스케일러들의 수요 확대는 지속되고 있는 중
- 올해 4분기부터 4행정 중속엔진&FDC 부문의 본격적인 수주를 통해 중장기적 신성장 동력 확보할 전망이며, 해당 모멘텀에 따른 주가 상승여력 충분히 남아있다는 판단으로, 조선주 최선호주(Top-Pick) 유지
▶️보고서 원문: https://buly.kr/B7d0YrS
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SK증권 리서치 텔레그램 채널 : https://t.iss.one/sksresearch
당사는 컴플라이언스 등록된 자료에 대해서만 제공 가능하며 본 자료는 컴플라이언스 등록된 자료입니다.
HD현대중공업(A329180) 매수/820,000원
▶️우려 감안해도 충분히 매력적
- 3Q26 Pre: 연결 매출액 6조 464억원(+36.9% YoY, -4.5% QoQ), 영업이익 9,230억원(+65.6% YoY, -11.2% QoQ)으로, 시장 예상치(1조 70억원)를 하회하는 실적 기록 예상
- 이전 분기 대비 중대재해 및 하계휴가, 그리고 추석 연휴에 따른 조업일수 감소 효과와 더불어 큰 폭의 환율 하락 영향(약 500억원) 때문
- 홍범도함 화재 및 임단협 관련 일회성 비용은 이번 분기가 아닌 4Q에 반영될 것으로 예상
- 해양 부문에서 트리온 FPU 프로젝트 C/O에 따른 일부 환입 발생한 것으로 추정되며, 해양 도크에서 컨테이너선 선체 블록 일부 건조로 고정비 감소효과 일부 상쇄 중
- 다만 올해 연내 혹은 내년 초 추가 해양 수주 없을 시 고정비 상승 우려 확대될 전망
- 동사 올해 상선 수주 목표(114.7억불)를 이미 초과하는 수주 실적 기록한 상황이며, 고마진 선종인 LNGC 및 VLGC/VLAC 중심으로 수주했기 때문에 ‘28~’29년 구간 경쟁사 대비 뚜렷한 선종 믹스 효과를 기대
- 투자의견 ‘매수’를 유지하고, 목표주가는 기존 97만원에서 82만원으로 하향
- 중국의 공격적인 캐파 증설 지속과 더불어 중국 조선소들의 글로벌 선주 발주 LNGC 물량 및 원가 경쟁력 확대에 따른 상선 부문의 멀티플 조정이 불가피하다는 판단
- 하지만 상선 부문의 우려를 감안하더라도 상선 사이클과 무관한 육상 발전 엔진 및 FDC에 대한 글로벌 하이퍼스케일러들의 수요 확대는 지속되고 있는 중
- 올해 4분기부터 4행정 중속엔진&FDC 부문의 본격적인 수주를 통해 중장기적 신성장 동력 확보할 전망이며, 해당 모멘텀에 따른 주가 상승여력 충분히 남아있다는 판단으로, 조선주 최선호주(Top-Pick) 유지
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