Ryu일무이

https://m.blog.naver.com/chcmg2022/224247389184

"여러 벤더들과 직접 얘기해봤는데, LTA(장기공급계약)는 물량 확보용일 뿐이고 가격은 여전히 분기별로 협상하는 구조입니다. 이건 메모리 업체들도 가격이 계속 오를 거라는 걸 알고 있다는 뜻이에요. 내년이면 웨이퍼 대부분이 HBM에 투입될 테니까, NAND랑 일반 DRAM 가격은 폭등할 수밖에 없어요." https://x.com/i/status/2042027455930892449

미국은 데이터센터 건설에 얼마나 지출하고 있을까? 데이터센터는 AI, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 기타 디지털 서비스의 핵심 인프라이며, 이를 구축하기 위한 지출은 미국에서 빠르게 증가해왔습니다. 2026년 1월 기준, 미국의 데이터센터 건설 지출은 월 24억 달러를 상회했으며, 이는 2014년 초와 비교해 약 16배 높은 수준입니다. 이 같은 증가는 특히 2022년 말부터 AI 챗봇이 큰 인기를 끌기 시작한 이후 더욱 가팔라졌습니다. 그 이후 월간 지출은 거의 3배 증가했습니다. 중요한 점은, 여기에는 건물 등 물리적 구조물을 짓는 비용만 포함된다는 것입니다. 내부에 들어가는 서버와 기타 하드웨어 비용은 제외되어 있으며, 실제로 이들 비용은 데이터센터 총비용에서 큰 비중을 차지할 수 있습니다. 저희 동료 Veronika Samborska가 최근 미국 인구조사국(US Census Bureau)의 최신 데이터를 반영해 이 차트를 업데이트했습니다. 이 작업은 분기마다 진행되며, 다음 업데이트는 2026년 6월경 이루어질 예정입니다. https://x.com/ourworldindata/status/2042253707102888079?s=46

✅ 빅테크 26년 CapEX 추정치 아마존: ~$200B(약 294조원) 구글: ~$180B(약 265조원) 메타: ~$125B(185조원) 마이크로소프트: ~$99B(145조원) ✅그로쓰리서치 텔레그램 https://t.me/growthresearch

아마존, 2026년 $200B CAPEX 선언 $AMZN (WSJ) 아마존의 CEO 앤디 제시가 연례 주주 서한을 통해 2026년 약 $200B (est. $192B) 규모의 역대급 자본지출(CAPEX) 계획을 발표하며 AI와 로봇공학, 물류 혁신을 향한 공격적인 비전을 제시했다. CAPEX는 주로 AI 인프라에 집중된다. 제시는 서한에서 "인공지능은 일생에 한 번뿐인 기회이며, 현재의 성장세는 전례 없고 미래의 성장세는 훨씬 더 클 것"이라고 말했다. 저궤도 위성 네트워크 사업인 '아마존 레오'도 올해 말 공식 출시를 앞두고 있어, 이 분야에 집중 투자할 계획이다. 현재 물류 센터에 100만 대 이상의 로봇이 가동 중이며 물류 자동화에도 CAPEX를 집행한다. '드론 배송'은 향후 12개월간 핵심 우선순위로 두고 있으며, 2030년까지 연간 5억 개의 패키지를 30분 이내에 배송하는 것을 목표로 한다. 인도와 아랍에미리트에서 시작한 20분 내 초고속 배송 서비스 '아마존 나우'의 경우 미국과 유럽으로 확대할 예정이다.

✅ 빅테크 26년 CapEX 추정치 아마존: ~$200B(약 294조원) 구글: ~$180B(약 265조원) 메타: ~$125B(185조원) 마이크로소프트: ~$99B(145조원) ✅그로쓰리서치 텔레그램 https://t.me/growthresearch

https://blog.naver.com/ssenepodd/224247176206#800VDC#블룸에너지#비나텍

점점 늘어나는 거래량 $DRAM

전닉 없는 필반 보단 이걸 보는게 맞다

[Anthropic, Claude Managed Agents로 AI 에이전트 대규모 배포 지원](https://tbreak.com/claude-managed-agents-anthropic-ai-tools/) ◦ Anthropic, AI 에이전트 구축·배포 플랫폼 ‘Claude Managed Agents’ 공개 • 퍼블릭 베타 형태로 출시 → 개발자 대상 • 에이전트 하니스(agent harness) + 배포 도구 제공 • AI 에이전트를 대규모로 안정적으로 운영할 수 있도록 지원 • 기업들의 확장 가능한 AI 수요 증가에 대응 → 개발 도구 시장 경쟁 강화 ◦ 핵심 기능: 인프라 자동화로 ‘배포 문제’ 해결 • AI 에이전트 개발 자체는 쉬워졌지만 → 운영·배포는 여전히 어려움 • 플랫폼이 인프라 관리, 모니터링, 성능 유지 담당 • 실제 서비스 환경에서 안정성 확보가 주요 가치 ◦ 타겟 고객: 대규모 AI 서비스 기업·개발자 • 고객 서비스 챗봇, 콘텐츠 생성, 업무 자동화 시스템 등 • 대량 사용자·복잡한 워크플로우 처리 기업 중심 • 단순 프로젝트·취미 개발에는 부적합 → 비용·복잡성 높음 ◦ 차별점: 모델 제공이 아닌 ‘운영 관리’에 집중 • 기존 플랫폼: API 기반 모델 접근 제공 • Claude Managed Agents: 에이전트 실행·운영 인프라까지 포함 • 지속적 운영과 확장성 확보 → 엔터프라이즈 환경 최적화 ◦ 시장 맥락: AI 에이전트 중심 산업으로 전환 • AI가 단순 응답 → 다단계 작업 수행(Agentic AI)으로 발전 • 기업들, 자동화·자율 실행 시스템 도입 확대 • Anthropic → 모델 공급자에서 AI 개발 생태계 확장 전략 ◦ 가격 및 상태: 베타 단계, 정보 제한 • 현재 퍼블릭 베타 → 테스트 가능 • 가격 및 상세 기능 미공개 → 가치 평가 어려움 • 초기 단계 특성상 안정성·기능 변화 가능성 존재 원문 발췌: - "deploying them at scale remains technically challenging." #anthropic#agent#ai

분기 영업익 우상향 섹터

UBS SK하이닉스 "Key Call Buy, 재평가 임박" 목표가 170만원으로 상향(기존 155만원) - 26~28년 어닝 추정치 +22~37% 상향조정 현재 주가는 NTM 장부가치의 1.54배로, 17.3%의 ROE를 반영하고 있으며, 이는 지난 10년 평균 21.0%보다도 낮습니다. 그러나 장기적인 수익성은 오히려 더욱 개선되었습니다. HBM 수요 증가로 DDR 용량이 계속 감소할 것입니다. LTA는 경기 순환기 전반에 걸쳐 마진의 변동폭을 줄일 수 있습니다. 그리고 HBM4의 일부 설계 변경은 지난 몇 년간 예측 가능한 실행을 기반으로 구축된 HBM 분야에서의 업계 입지가 뒤집힐 것을 예고하지 않습니다. 동종업체 대비 HBM에 대한 노출도가 높아 2027년까지 HBM 가격 상승에 더 민감합니다. 마지막으로 한국 시장에서의 자사주 매입과 연계된 ADR은 두 배의 긍정적인 요인이 될 수 있습니다.