2026.01.09

생각보다 빠름 ■ IT중소형주에서 보이는 숏커버 기회 수급차원에서 챙겨볼 요소는 숏커버 가능성이다. 만약 조정이 마무리되고 상승을 재개한다면, 그 동안 하락베팅이 많았던 업종/종목에서 일어나는 숏커버도 상승을 부추기는 재료가 될 수 있기 때문이다. IT하드웨어와 반도체 소재/장비는 최근 조정국면에서 공매도가 활발했는데, 실적모멘텀은 여전히 좋아 숏커버 후보로 꼽을 수 있다. 음 중소형주는 안건들자는 게 다짐 이었는데 다짐은.. ㅠ 중소형 후공정 거의 못 담은 상태인데 두 반도체회사의 콩고물이라도 먹을 생각 + 숏커버링 생각으로 작게 담고 테스트 중 차트 + @ 4월이 아니라 2월 조정을 염두해 두는 중

kb 리포트 정리중 모델 포트폴리오(p.51~74)와 업종별 분석 데이터를 바탕으로, 1분기 랠리(코스피 5,290 / 코스닥 1,115 타겟)를 이끌 핵심 종목들을 정리해 드립니다. 특히 '과잉 발주' 논리에 부합하는 종목과 정책 수혜가 집중되는 종목 위주로 선별했습니다. 1. 코스피 (KOSPI) 대형주: 지수 5,290을 견인할 대장주 리포트는 "강세장에서는 펀더멘탈보다 통화정책의 영향력이 크다"며, 유동성이 유입될 때 가장 먼저 움직일 대형주를 강조합니다. SK하이닉스 (최선호주): * 이유: 현재 65만 원으로 오버슈팅 논란이 있지만, 리포트는 'ASIC용 HBM' 수요가 GPU 수요를 앞지를 것으로 봅니다. 2분기 조정 전까지는 '과잉 발주'의 최대 수혜주입니다. 삼성전자 (후발 주도주): * 이유: 하이닉스 대비 덜 올랐다는 점이 매력입니다. 리포트는 삼성전자가 HBM4 및 ASIC 시장에서 성과를 내기 시작하면 지수를 4,300에서 5,290으로 밀어 올리는 '마지막 엔진'이 될 것으로 분석합니다. 키움증권 / 삼성증권: * 이유: 1분기 거래대금 급증과 정부의 밸류업 정책(배당 확대)의 직접적인 수혜주입니다. 지수 상승기에 '베타(시장 수익률)'를 따라가기 가장 좋은 종목입니다. 2. 코스닥 (KOSDAQ 150) 핵심 테마: 지수 1,115를 만들 종목 리포트가 강조한 '정책 자금'은 주로 다음의 세 가지 테마로 흐를 가능성이 높습니다. 반도체 소부장 (한미반도체, HPSP 등): * 이유: 하이닉스와 삼성전자의 과잉 발주가 나오면, 그 낙수효과는 코스닥 소부장 업체들의 '수주 폭발'로 이어집니다. 1분기 코스닥 랠리의 대장 역할을 할 가능성이 큽니다. 로봇 및 AI 서비스 (레인보우로보틱스 등): * 이유: 리포트는 2026년을 '로봇 산업 본격화의 해'로 꼽았습니다. 정부의 국민성장펀드 등이 신성장 동력 테마에 집중 투자될 때 가장 ...

kb 2026 1월 보고서 정리중 리포트 후반부(p.56~)의 모델 포트폴리오와 섹터별 유망주 리스트를 바탕으로, 코스닥 및 중소형주(Small-mid Caps) 중 매출·영업이익 성장성이 뚜렷하고 밸류에이션 매력이 높은 종목 20개를 추가로 정리해 드립니다. 리포트가 강조하는 "정책 수혜(코스닥 150 활성화)"와 "AI 과잉 발주 낙수효과"에 가장 민감하게 반응할 종목들입니다. 🚀 코스닥 및 중소형 유망 종목 20선 (성장성 & 밸류에이션 분석) 1. 반도체 소부장 (코스닥/중소형) - '과잉 발주' 직접 수혜 해성디에스 (KOSDAQ): 차량용 반도체 리드프레임 강자. 매출액 성장률 회복 및 저평가 매력(낮은 P/E). RFHIC (KOSDAQ): 질화갈륨(GaN) 트랜지스터. 방산 및 5G 인프라 투자 확대로 영업이익 턴어라운드 기대. 에이피티씨 (KOSDAQ): 식각 장비 국산화 주도. 하이닉스향 매출 비중이 높아 하이닉스 랠리 시 동반 급등 가능성. HPSP (KOSDAQ): 고압 수소 어닐링 장비 독점. 영업이익률 50%를 상회하는 압도적 수익성 및 어닝 그로스. 이오테크닉스 (KOSDAQ): 레이저 마킹/커팅 기술. HBM 공정 ...

AI 버블론, 새로운 논거로 등장한 GPU 감가상각 이슈 ‘AI 버블’ 논의는 이전의 ‘순환 투자/왼발이 오른발 밟기’ 서사가 약해진 뒤에도 다시 등장했다. 이번엔 GPU 감가상각(depreciation) 문제가 새 논거로 떠올랐다. 이번 주장의 요지는 간단하다. 주요 CSP(클라우드 서비스 제공자)들의 재무제표를 보면, GPU 감가상각 기간이 대부분 6년에 걸쳐 균등 분할되어 있다. 그런데 실제 GPU 사용 수명은 2~3년에 불과하다는 주장이 있다. 이 경우 회계상 이익률이 과대평가되어, AI 클라우드의 진짜 수익성은 낮은데 겉으로는 이익이 높게 보이는 착시가 생긴다는 것이다. 즉 “AI 버블은 GPU 회계 착시다”라는 논리다. 그게 정말일까? 1️⃣ GPU 실제 사용 수명 2~3년설의 근거 이 추정의 주요 근거는 Meta의 Llama 3 기술 보고서로 거슬러 올라간다. Meta는 2024년 Llama 3.1 405B 모델을 훈련할 때 16,384개의 H100 GPU를 사용했고, 훈련 기간은 54일이었다. 이 기간 동안 기록된 것은 다음과 같다: 총 466회 중단(interruption) 발생, 이 중 419회는 비계획적 장애 평균 3시간마다 1회 장애 유효 훈련 시간은 90% 이상 유지 이 데이터를 바탕으로 계산하면 GPU 연간 고장률(AFR)**은 약 9%, 따라서 3년 누적 고장률은 최소 27%, 즉 3년 내 GPU의 4분의 1 이상이 고장나는 셈이다. 고부하 상태가 지속되면 열로 인한 손상이 커지므로, 시간이 지날수록 실제 고장률은 더 높을 가능성이 있다. 따라서 “훈련용 GPU의 수명이 2~3년”이라는 말은 허황된 이야기가 아니다. 대규모 동기식 학습 환경에서는 GPU 한 대만 고장나도 전체 훈련이 중단되기 때문이다. 비슷한 예로 과거 GPU 채굴(mining) 카드의 3년 고장률도 상당히 높았다. 훈련과 채굴의 공통점은 GPU 사용률이 매우 높다는 점이다. Llama 3 보고서 외에, Azure · GCP · AWS 등 다른 CSP들의 GPU 장애율 데이터는 모두 비공개다. 운영비용과 서비스 품질에 직결되는 핵심 영업기밀이기 때문이다. 2️⃣ 그러나 몇 가지 ‘하지만’이 있다 (1) 모든 훈련용 ...

아시아Tech 전략 제이피모건 1) 2026년 아시아 테크, ‘AI 피크 걱정 vs EPS 업그레이드’가 동시에 오는 해 JPM은 2026년을 “불편한 균형(uncomfortable equilibrium)”이라고 규정. 시장에서는 AI 사이클 피크 우려가 계속 나오지만, 실제 숫자는 EPS가 더 올라가는 구조가 반복될 것이라 판단. 2) 왜 EPS 업그레이드는 계속될까? AI 인프라 수요가 너무 강해 CoWoS, HBM, Leading-edge Foundry 모두 구조적 공급 부족 공급 증가 속도는 매우 느림 → 가격 인상 중심의 이익 업그레이드 확산 AI 수요가 전체 공급을 ‘잠식’하면서 MLCC, 패키징(OSAT), 일반 DRAM/NAND까지 가격 상승 압력 확대 3) AI 채택은 아직 S-curve 초반 단계 ...