연준이 바라보는 CPI 프레임으로 분석해보기

https://www.valley.town/wsaj-premium/global-macro/6a01bca83536e7eeb219c5ad 제미나이와 함께 읽어보며 생각해보기 세계화의 현주소와 경제적 파급효과를 [현상 - 지표 - 동인 - 전망]의 4단계 구조로 파악해보자 1. 현상: '단절'이 아닌 '느린 구조적 전환' 현재의 탈세계화는 글로벌 네트워크가 한순간에 끊어지는 '디커플링(Decoupling)'보다는, 공급망이 재편되고 성격이 변하는 '슬로벌라이제이션(Slowbalization)'의 양상 표면적 건재: GDP 대비 세계 무역 비중은 여전히 사상 최고 수준이며, 중국의 우회 수출로 인해 공급망은 오히려 더 길고 복잡 실질적 변화: '효율성(Just-in-Time)' 중심의 시대에서 '안보와 회복탄력성(Just-in-Case)' 중심으로 패러다임이 이동했습니다. "비용보다 안심" 과거에는 "어디가 가장 싼가?"를 물었다면, 이제는 "전쟁이나 팬데믹이 터져도 물건을 받을 수 있는가?"가 의사결정의 최우선 순위로 격상? 점진적이지만, 전 세계적인 물가 구조와 기업의 이익 구조를 근본적으로 바꾸는 강력한 흐름 2. 세부 지표에 나타난 탈세계화의 증거 총량 데이터에 가려진 내부 지표들은 이미 가시적인 변화를 시그널링하고 있습니다. 미국 수입 침투율 하락: 관세 영향으로 미국의 실질적인 수입 비중이 줄고 있습니다. (AI·반도체 착시 효과를 제외하면 하락세는 더 뚜렷함) 비용의 전가: 관세의 거의 100%가 수입가에 반영되어 미국 핵심...

AI Bi-weekly: 2주 만에 뒤집힌 서사-SpaceX-Anthropic 거래 https://securities.miraeasset.com/bbs/download/2144469.pdf?attachmentId=2144469 (26.5.8 미래에셋) 2주 전, 저희는 GPT-5.5의 출시가 의미하는 바를 한 편의 보고서로 정리한 바 있습니다. 보고서의 결론은, 컴퓨팅을 먼저, 더 많이, 더 안정적으로 확보한 쪽이 결국 승부를 가져간다는 것이었습니다. 그리고 OpenAI의 30GW 로드맵이 Anthropic의 7~8GW를 압도하는 이상, 컴퓨팅 측면의 구조적 우위는 OpenAI에 있다는 서사로 마무리했습니다. 그런데 이 결론이 보름도 안 돼 흔들리는 일이 벌어졌습니다. 지난 5월 6일, Anthropic은 SpaceXAI, 즉 일론 머스크의 xAI와 SpaceX가 결합된 인프라 자회사와 Colossus 1 데이터센터 전체 용량을 단일 테넌트로 임대하는 계약에 서명했습니다. 이는 22만 개 이상의 GPU 및 300MW 전력 규모를 갖춘 자산이며, 무엇보다 이번 달 안에 가동될 예정입니다. 4월 한 달 동안 누적 13.8GW를 추가 확보한 Anthropic의 전격전의 화룡점정과 같은 사건이었습니다. 표면적인 숫자만 놓고 보면, OpenAI가 1년 이상 걸쳐 18GW를 쌓아 올린 동안 Anthropic은 단 한 달 만에 13.8GW를 확보한 셈입니다. 이번 핫이슈의 핵심은 세 가지로 정리할 수 있습니다. 첫째, 컴퓨팅 격차의 우위 구조가 또 재편됐습니다. Anthropic은 AWS 확장 5GW, 10년간 1,000억 달러 이상의 지출 약정, Google+Broadcom 3.5GW TPU, Google Cloud 5GW와 400억 달러 투자, 그리고 SpaceXAI Colossus 1 0.3GW까지 모조리 쓸어 담았습니다. 이에 따라 누적 약정 용량은 14.8GW(4월 이전의 확보 용량까지 포함)에 도달했습니다. 여전히 OpenAI의 2030년 30GW 로드맵의 절반 수준이지만, ‘온라인 가능성’ 측면에서 SpaceX 임대분이 한 달 안에 가동된다는 점은 질적으로 다른 의미를 가집니다. 둘째, 일론 머스크는 OpenAI를 상대로 소송을 진행 중인 원고입니다. 그런데 동시에 OpenAI의 가장 강력한 경쟁자인 Anthropic에게 22만 개 이상의 GPU와 300MW 전력을 통째로 넘기는 공급자가 되었습니다. 특히 이 거래가 일론 머스크와 샘 알트만 간 재판이 한창 진행되는 시점에 체결됐다는 점은 의미심장합니다. 즉, 이면에는 OpenAI를 사이에 둔 양동작전이 깔려 있다고 판단됩니다. 일론 머스크는 법정에서 OpenAI 경영진의 도덕적 정당성을 무너뜨리는 동시에, 시장에서는 Anthropic에 무기를 쥐여 주어 OpenAI의 매출과 사용자를 흡수하게 만드는 구도를 만들고 있습니다. 셋째, 이 딜은 재무공학적으로 완전한 윈윈입니다. xAI는 연 60억 달러의 매출을 단일 계약을 통해 인식할 수 있습니다. 이 금액은 xAI의 2026년 1분기 기준 연환산 순손실 60억 달러를 정확히 헤지하는 규모입니다. 또한 1.75조 달러 밸류로 거론되는 SpaceXAI의 IPO 직전 재무구조를 빠르게 정상화시키는 효과를 냅니다. Anthropic은 이 50억 달러의 지출을 150억 달러의 ARR로 전환할 수 있는 추론 매출 폭발 효과를 얻을 수 있습니다. 불과 2주 전까지만 해도 ‘OpenAI의 구조적 우위’라고 불렸던 컴퓨팅 격차가 이렇게 빠르게 무너질 수 있는 게임이라면, 우리는 이 시장에서 어떤 구조를 진짜 해자, 즉 moat로 인식해야 할까요? 이번 보고서는 그 질문을 차근차근 풀어 보고자 합니다. 이미지계의 범용 모델 = Vision Banana? 피지컬 AI의 두 축인 VLM과 VLA는 학습 데이터의 본질이 완전히 다른 모델입니다. VLM은 인터넷 스케일의 이미지-텍스트 데이터를 활용할 수 있지만, VLA는 카메라 입력·자기 위치 감각·움직임 명령이 동기화된 로봇 시연 데이터를 필요로 하며 이는 인터넷에 존재하지 않습니다. VLM이 뇌의 뉴런이라면 VLA는 근육과 관절을 움직이는 말초신경계에 해당하며, NVIDIA GR00T, Physical Intelligence π, Figure AI Helix, Google Gemini Robotics 모두 이 비대칭을 듀얼 시스템 구조로 풀어내고 있습니다. VLM이 매 세대마다 새 모달리티를 흡수하며 도약하는 반면 VLA의 개선이 점진적 수준에 머무는 이유는 데이터 공급 격차에 있습니다. 로봇 시연은 신체마다 별도 수집이 필요하고 한 작업 학습에 수백~수천 달러가 발생하며, 학계 최대 공개 데이터셋 Open X-Embodiment조차 휴머노이드 비중이 낮고 단순 동작에 편중되어 LLM 학습 데이터 대비 절대량이 부족합니다. 이러한 맥락에서 4월 22일 Google DeepMind가 공개한 Vision Banana는 컴퓨터 비전 산업의 전제를 흔든 발표였습니다. Nano Banana Pro에 가벼운 지시 조정만 거친 결과 의미 분할·거리 추정·표면 법선 추정 등에서 SAM 3, Depth Anything V3 같은 전문 모델을 능가했습니다. 모든 비전 작업의 출력을 RGB 이미지로 통일하는 단 하나의 트릭으로 달성한 결과이며, 이는 “이미지 생성 학습이 LLM의 다음 토큰 예측과 같은 역할을 한다”는 가설을 입증한 셈입니다. 자연어 처리가 GPT-3 이후 단일 범용 LLM으로 흡수된 것과 동일한 패러다임 전환이 컴퓨터 비전에서도 가능해졌습니다. 이 전환은 피지컬 AI와도 직접 맞닿아 있습니다. Vision Banana의 출력 형식인 분할·깊이·법선은 NVIDIA Cosmos Transfer 같은 월드 모델의 입력 형식과 정확히 일치하며, 비전 파운데이션과 합성 데이터 파이프라인이 같은 RGB 인터페이스로 통합될 가능성이 열렸습니다. 이는 VLA의 데이터 병목을 우회하는 또 하나의 경로가 될 수 있습니다. LLM : Large Language Model 대규모 언어모델. 텍스트를 이해하고 생성하는 AI VLM : Vision-Language Model 비 전-언어 모델. 이미지·영상과 텍스트를 함께 이해하는 AI VLA : Vision-Language-Action Model 비전-언어-행동 모델. 보고, 이해하고, 실제 행동까지 연결하는 AI 투자 시사점: 누가 길목을 쥐고 있는가 1. 패러다임의 변화: 자본의 크기보다 '보유 자산의 시점' 현재 AI 시장이 절대적인 자본력 싸움을 넘어, "누가 어느 시점에 무엇을 손에 쥐고 있는가"가 결정적인 게임으로 진화했다고 분석 컴퓨팅 권력의 이동: 불과 한 달 만에 컴퓨팅 자원 우위 구조가 뒤집힐 수 있음이 이번 Anthropic과 SpaceX의 거래로 증명되었습니다. 실행력의 가치: 18개월간 공들여 쌓은 OpenAI의 인프라를 Anthropic이 단 한 달 만에 현물을 쓸어 담는 방식으로 추격한 것은, 단순 자본 규모보다 적기 확보 능력이 더 중요하다는 것을 시사합니다. 동맹의 시대: 시장은 이제 '4대 플레이어' 개별 경쟁이 아닌, OpenAI-MS-Oracle 진영과 Anthropic-AWS-SpaceXAI 동맹 간의 구도로 재편되고 있습니다. 2. 수혜주 지도 재편의 핵심 1)NVIDIA: 모든 합종연횡의 종착지이자 톨게이트 추론 영역의 지배력: 엔비디아는 추론 컴퓨팅에서 여전히 가장 높은 '달러당 지능'과 '토큰당 지능'을 보유하고 있습니다. 현금 흐름의 핵심: SpaceXAI의 Colossus 1 임대 수익(연 50~60억 달러) 역시 결국 엔비디아의 H100, H200, GB200 플릿(fleet)에서 발생합니다. 기술 길목 선점: HBM, 고급 패키징 공정, 광학 인터커넥트 밸류체인 등 하드웨어의 모든 핵심 길목을 엔비디아가 장악하고 있습니다. 2) SpaceX: 하이퍼스케일러로 진화한 '네오 클라우드' 정체성의 변화: 이번 거래를 통해 SpaceX는 우주 기업을 넘어 '하이퍼스케일러로 변신한 우주 기업'이라는 새로운 네오 클라우드 사업자의 정체성을 획득했습니다. 인프라 자산의 현금화: 막대한 Capex(설비투자)를 투입해 구축한 물리적 자산을 단 하루 만에 연 60억 달러 규모의 임대 계약으로 전환할 수 있음을 입증했습니다. IPO ...

• ESS (에너지저장장치) Energy Storage System 전기를 저장했다가 필요할 때 사용하는 대형 배터리 → 전력망 안정화, 태양광·풍력 연계, 데이터센터 전원용 • UPS (무정전 전원장치) Uninterruptible Power Supply 정전 순간에도 서버가 꺼지지 않도록 즉시 전력 공급 → 데이터센터 필수 장비 • BBU (배터리 백업 유닛) 서버 가까이에 설치되는 초고속 백업 배터리 → AI 서버, GPU 서버 핵심 • 마이크로그리드 데이터센터 내부 자체 전력망 → 외부 전력 없이 발전기 + ESS로 독립 운영 가능 • AMPC (Advanced Manufacturing Production Credit) 미국 IRA 생산 보조금 → 미국에서 배터리 생산 시 세제 혜택 → 수익성 개선 핵심 • LFP (Lithium Iron Phosphate) 리튬인산철 배터리 → 저렴하고 안전성 높음 → ESS, 보급형 EV 중심 • NCM (Nickel Cobalt Manganese) 니켈·코발트·망간 배터리 → 에너지 밀도 높음 → 프리미엄 EV 중심 • Non-China 공급망 중국 외 지역에서 소재 조달 → 미국 보조금 받으려면 매우 중요 • OBBBA / Non-PFE 미국 배터리 공급망 규제 → 중국산 소재 비중 줄여야 함 • 탭리스 배터리 전류 흐름 구조 개선 배터리 → 발열 감소, 출력 향상, 충전 속도 개선 → EV + 데이터센터 핵심 기술 • 볼륨 모델 대량 판매용 대중형 차량 → EV 배터리 공급 확대 핵심 • EUV 소재 첨단 반도체 미세공정 핵심 소재 • 메탈 슬러리 반도체 패키징용 고부가 소재 → AI 반도체 수혜 영역 배터리 산업 중심이 EV → AI 데이터센터 전력 (ESS + UPS + BBU)로 이동 중

데이터센터 성장주 모멘텀 현재 시장은 단순한 '배 만드는 회사'가 아니라, '미국 AI 인프라의 핵심 전력 공급자'로 조선주를 재 정의? 핵심 내러티브: 왜 지금 'K-엔진'인가? : 현재 AI 데이터센터의 전력 병목 현상을 해결할 핵심 공급자 가능성? Time-to-Power (전력 공급 시점): AI 데이터센터 수요는 폭발적이나 기존 전력망(Grid) 접속은 지연되고 있습니다. 가스터빈은 비싸고 납기가 길지만, 4행정 중속엔진은 납기가 짧고 모듈화가 가능해 데이터센터의 '온사이트 파워(자체 발전)' 솔루션으로 부상했습니다. 실질적 수주 확인: '26.4.22. HD현대중공업의 6,271억 규모 미국 데이터센터향 발전기 공급 공시는 이 내러티브가 가상이 아닌 실체적 매출시작을 알림? 데이터센터 모멘텀 수혜 순위 및 투자 포인트 1위. HD현대중공업 (대장주: 실체적 수주와 독자 기술) 투자 포인트: 가장 먼저 6,271억 원 규모의 미국 데이터센터향 발전설비 수주 공시('26.04.22)를 통해 내러티브를 실체로 증명 핵심 경쟁력: 독자 모델인 힘센엔진(HiMSEN)을 보유하여 라이선스 비용이 없고 수익성이 높습니다. 20MW급 중속 엔진은 데이터센터의 단계적 증설(모듈형)에 최적화되어 있습니다. 밸류에이션: 엔진기계 부문의 가치만 바르질라(Wartsila) 수준인 20조 원 이상으로 재평가받을 가능성이 큼? 2위. 한화엔진 (탄력성: 가장 가파른 EPS 성장) 투자 포인트: 시가총액이 작아 수급 탄력이 가장 강하며, 26년 4분기부터 가동되는 신규 4행정 엔진 라인이 데이터센터 전용 공급 기지가 될 전망다. 핵심 경쟁력: '27년 예상 EPS 성장률이 50%에 달해 글로벌 피어(CAT, CMI) 대비 성장 기울기가 가장 가파릅니다. 한화 그룹의 방산 인프라와 결합 시 북미 시장 확장성이 큽니다. 밸류에이션: 단기 급등 부담은 있으나, 성장주로의 리레이팅 시 PER 24배 이상의 오버슈팅 구간에 진입? 3위. HD현대마린솔루션 (수익성: 데이터센터의 연금, O&M) 투자 포인트: 엔진 납품은 일회성이지만, ...

출처: 텔레그램_에테르의 일본&미국 리서치 1. 전체 요약 이번 서밋에는 앤트로픽, OpenAI, 구글, 아마존, IBM, 브로드컴, 커서(Cursor), 마이크론 등 125개 이상의 주요 공개·비공개 AI 기업이 참여했으며, 총 47개의 키노트·파이어사이드·패널 세션이 진행되었습니다. 컨퍼런스를 관통한 핵심 주제는 AI 기술 자체의 가속화와 엔터프라이즈 채택의 가속화였으나, 앤트로픽의 신모델 Mythos가 촉발한 사이버보안 우려, AI 활용을 제약하는 컴퓨팅 용량 부족, 프론티어 모델 가격 상승이라는 세 가지 요인이 이를 일부 상쇄하는 양상 2. 서밋의 4대 핵심 테마 1) 첫 번째 테마는 AI 가속화가 업무 구조 자체를 역전시키고 있다는 것입니다. 커서의 마이클 트루엘 CEO는 개발자가 초기 모델에서 5~10% 생산성 향상에 머물렀던 것에서 이제는 한 번에 2~3개 에이전트를 동시에 구동하며, 엔터프라이즈 고객 코드 개발의 80%를 AI가 담당하는 수준까지 왔다고 언급했습니다. OpenAI 엔터프라이즈 부문 애슐리 크레이머는 "모두가 파일럿에서 프로덕션으로 이동하는 결정적 순간"이라고 표현했고, 비노드 코슬라는 한 걸음 더 나아가 AI를 사람에게 주던 시대에서 사람이 AI를 위해 일하는 시대로 넘어가고 있다고 규정했습니다. AWS는 이를 "AI 팀메이트" 모델로 구체화했으며, 모든 직원이 AI 에이전트의 관리자가 되고 직무 경계가 붕괴되며 병목은 실행이 아닌 문제 정의로 이동한다고 설명했습니다. 2026년은 엔터프라이즈 AI가 확산되고 선도 기업과 후발 기업 간 격차가 크게 벌어지는 해가 될 것으로 전망됩니다. 2) 두 번째 테마는 Mythos 모델이 AI 역량의 단계적 도약이자 동시에 중대한 우려를 신호한다는 점입니다. 앤트로픽은 사이버보안 및 기타 리스크를 이유로 가장 강력한 모델인 Mythos의 광범위한 공개를 의도적으로 보류했으며, 이 결정은 컨퍼런스에서 가장 많이 논의된 사건이었습니다. Mythos급 모델이 6~9개월 내에 오픈소스 영역에 도달할 것으로 예상되는 만큼, 프론티어 수준의 역량이 위협 행위자 손에 들어갈 리스크가 대두되고 있습니다. 향후 12개월간 AI 기반 침해 사고 증가가 예상되며, 보안 패러다임은 탐지에서 실시간 런타임 통제로 전환되어야 한다는 공감대가 형성되었습니다. 앤트로픽 엔터프라이즈 제품 책임자 스콧 화이트는 Project Glasswing을 통해 기업과 함께 이러한 리스크에 대응하는 작업을 진행 중이라고 밝혔습니다. 3) 세 번째 테마는 최소 2028년까지 이어질 컴퓨팅 용량 제약입니다. 인프라 패널은 수급 재균형 시점을 빨라야 2029년, 혹은 영원히 도래하지 않을 수도 있다고 평가했습니다. 가장 많이 언급된 구속 요인은 실리콘이 아닌 전력이었습니다. Lightning AI의 윌리엄 팔콘은 단일 기업이 백만 에이전트를 배포할 경우 추론 수요가 100배, 컴퓨팅 수요가 1,000배 증가한다고 계량화했습니다. CoreWeave는 기존 850MW에서 확장하기 위해 3GW의 전력을 계약 확보한 상태입니다. 이러한 제약은 컴퓨팅 가격 상승과 대규모 워크로드 용량의 전반적 가용성 부족으로 명확히 드러나고 있습니다. 4) 네 번째 테마는 피지컬 AI가 가장 합의된 투자 테마로 부상했다는 점입니다. Applied Intuition의 피터 루드비히는 2030년까지 자율 트럭과 지상 방위 차량이 널리 배치될 것으로 예상했으며, Shield AI는 2026년 가을 초도 비행, 2029~2030년 양산을 목표로 차세대 자율 항공기를 발표했습니다. 실리콘의 미래 패널은 피지컬 AI가 전혀 새로운 모델 아키텍처를 요구하며, 시장이 이를 상당히 과소평가하고 있다고 경고했습니다. 3. 섹터별 시사점 1) 인터넷 섹터에서는 에이전트 워크플로가 프로덕션으로 확장되면서 엔터프라이즈 채택이 가속화되고, 생산성 향상과 컴퓨팅 발전에 따른 제품 출시 속도 단축이 핵심 관찰 포인트로 정리되었습니다. Citi는 구글 클라우드와 AWS의 채택 추세를 근거로 구글과 아마존에 대해 점증적으로 긍정적 시각을 제시했습니다. 메타의 Spark Muse 모델 출시와 에이전트 투자는 메타의 AI 제품 전략 재부상을 촉발했으며, 특히 2024년 12월 인수한 Manus는 약 8개월 만에 0에서 약 1억 달러 ARR에 도달한 초기 에이전트 네이티브 선두주자로 지목되었습니다. 금융, 법률, 생명과학, 헬스케어가 가장 빠르게 성장하는 활용 분야로 반복 언급되었으며, 보이스 AI는 B2B·소비자·전자상거래·코딩·스케줄링 전반에 걸친 중대한 기회로 부상했습니다. 2) 애플리케이션·데이터 관리 소프트웨어 섹터에 대해서는 대체로 신중한 관점이 유지되었습니다. 대형 레거시 업체의 1자 네이티브 AI 솔루션은 상대적으로 덜 강조되었고, 소비·대화 기반 가격 모델은 압력을 받고 있습니다. AI 지출과 통합 흐름이 IT 및 전통적 애플리케이션 소프트웨어 예산에 부정적 영향을 미친다는 신호가 포착되었습니다. 반면 데이터 관리 영역에서는 앱·코드 생성 증가와 AI 민주화 영향으로 데이터 볼륨·쿼리 증가가 긍정적으로 평가되었습니다. 네오클라우드 및 AI 팩토리 영역에서는 강한 수요와 가격 강세가 지속되지만, 전력·셸·인력 등 다각적 병목이 존재합니다. 3) 사이버보안 섹터에서는 Mythos와 유사한 역량이 조만간 오픈소스로 보편화될 것이며, OpenClaw 같은 신종 AI 앱·활용 사례가 공격 표면을 확장해 AI 수준의 방어가 필요하다는 인식이 공유되었습니다. 보안 태세가 방어·탐지에서 런타임 통제로 이동해야 하며, 이는 네트워크·클라우드·엔드포인트 등 중요 인프라 통제 지점을 보유한 기존 사이버 벤더에 유리하게 작용할 것으로 분석됩니다. 취약점 식별·관리, 사고 조사 및 원상복구가 프론티어 모델의 주요 기회 영역으로 평가되었습니다. 4) 인프라 소프트웨어 관점에서는 세 가지 메타 테마가 도출되었습니다. 에이전트의 확산·규모·지속성·자율성이 아키텍처 복잡도를 증대시켜 시스템 장애 지점이 증가할 것이고(DT, DDOG, RBRK 유리), 코드 어시스턴트가 익스플로잇도 빠르게 작성 가능해지면서 방어 부담이 커지며(PANW, CRWD 유리), 에이전트와 지연 민감 AI 앱은 네오클라우드 기반 인프라보다 더 나은 경제성을 제공하는 목적 특화 엣지 컴퓨팅·모델 라우팅을 필요로 한다(DOCN, NET 유리)는 것입니다. 5) 데이터센터 및 통신 사업자 부문에서는 AI 수요 확장에 대한 복수의 낙관 요인이 확인되었습니다. 엔터프라이즈 채택 확대, 에이전트의 소비자화, 데이터 증권화, 워크로드 분산화가 그것입니다. 양자 컴퓨팅은 2029년 역량 변곡점에 도달할 가능성이 높으며, AI와의 결합을 통해 시너지 효과를 낼 것으로 기대됩니다. Citi는 데이터센터 카테고리에 긍정적 시각을 유지하며 매수 등급의 Equinix와 Digital Realty를 선호 종목으로 꼽았습니다. 광섬유·네트워킹 투자 확대는 중립 등급인 Lumen에 우호적이며, Uniti, AT&T, Verizon의 기업 유선 부문에도 긍정적 영향이 예상됩니다. 4. Day 1 주요 세션 비노드 코슬라는 5년 전만 해도 상상할 수 없었던 2.5조 달러 자본지출 규모를 지적하며, 2030년까지 대기업은 직원당 매출 2배, 중소기업은 10배를 벤치마크로 삼아야 한다고 주장했습니다. 그는 2035년까지 미국 실업률·반실업률이 50%에 달할 것이며, 이미 직원 2명으로 18억 달러 매출을 창출하는 기업이 초기 증거라고 ...