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뭐 사실 제가 작년 하반기는 거의 미국 7 국내 3이 정도로 이야기 했었거든요. 최근에는 이제 한국 쪽을 왜 비중을 높이는게 낫다라고 생각하냐면 중소형주들이 이제 좀 더 반등할 수 있는 계기가 마련됐습니다. 그래서 작년 말부터 좀 이제 중소형주들이 좀 더 이제 반등을 할 수 있는 에너지가 생겼고요 상반기에는 한 번 더 랠리가 날 수 있는 기회가 있다고 생각합니다. tsmc 밸류체인 지랜드 AI 자율주행차 쪽으로 어 칩셋 미디어 그리고 이제 소켓 같은 이제 부품 수요가 늘어날 수 있거든요. 그래서 그런 쪽에서는 뭐 리노공업 특별한 경제강의 머니 특강 안녕하세요.
주식 초등학교 여러분 오늘의 특강을 맡은 이영수 어 원래 이제 삼성전자는 hbm 4부터 크게 한번 퀀텀 점프를 해 보겠다라는 이제 야심에 쳤었어 그래서 이제 hbm 4부터 이제 삼성전자는 그 디램 낮장 원시 공정을 쓰려고 했어요. 10나 초반이든 그리고 이제 SK 하이닉스 같은 경우는 기존에 원 B 12나노대 그냥 공정 쓰겠다라고 이야기해서 어 그러면 삼성전자가 하이브리드 본딩 적용하고 램도 더 좋은 걸 쓰니까 어 진짜 뭐 한번 바꿔올 수 있는 거 아니냐라고 생각했는데요. 최근 분위기는네 삼성전자의 원시 공정이 6개월 이상 지연이 되고 있습니다.
품질하면 이제 생산 수율 면에서 좀 문제가 있다라는게 나오고 있고요 그리고 하이브리드 펀딩도 이제 당초 생각한 거보다는 좀 지연되는 분위기입니다. 그래서 요게 hbm 4e 터 아마 적용 될 것 같고요 그래서 오히려 지금 hbm 4에서 삼성이 크게 한번 뒤집어 보겠다라는 나오는 데이터들을 보면 오히려 SK 하이닉스의 기술 초격차 더 강화되는 형국입니다. 그러니까 이제 삼성전자가 그동안에는 그냥 최고의 기술로 뭔가 이제 돌파구를 만들어야 된다고 생각을 했잖아요. 파운드리 같은 경우는 tsmc 뭔가 경쟁을 해서 여기서 뭔가이기는 모습 그리고 어 hbm 있는 sk 하이닉스고 경쟁을 해서 뭔가 따라잡는 모습 이런 것들을 이제 기대를 했었는데 지금은 이제 오히려 그런 거보다는 이제 1등 업체가 다 못 하는 커버 못하는 것 쪽 이제 낙수 효과를 좀 이제 기대해야 되지 않을까 특히나 지금 파운더리 같은 경우는 작년에 그 파운더리 사후 부장을 그 영업 통을 신규로 이제 내정을 했거든요.
한집만 사장이라고 미주 영업통 출신이요 그분은 이제 사업 부장으로 내정했다는 거는 이제 가동률 회복 어 그러니까 이제 그동안에 기술 경쟁해서 tsmc 이기겠다 이런 것보다는 뭔가 이제 영업을 잘해서 가동률을 채우겠다 이런 쪽으로 지금 포커스를 맞추고 있기 때문에 어 그런 것들은 이제 실전 모멘텀에 좀 더 이제 기대를 할 만한게 있고요 그리고 이제 중국에 삼성이 잠재 고객으로 삼을 만한 테니스가 3,000개가 있습니다. 국내에 다 해봐야 150개 밖에 안 되거든요. 그러니까 20배 많은 잠재 고객이 있기 때문에 지금 삼성 같은 경우는 파운드리 쪽에 지금 가동률이 30% 이상 떨어져 있거든요.
이제 여기 이제 물량을 채울 수 있다라는 기대감이 있고 그리고 이제 중국 쪽에서도 AI 가속기 개발하려는 니즈가 있기 때문에 이제 그런 쪽으로 이제 hbm 같은 거를 좀 턴키로 팔아서 좀 더 이제 매출을 키우는 어 그런 비즈니스도 가능할 것 같습니다. 지금 이제 그 전영현 부회장이 와서 받은 미션이 디램의 경쟁력 회복이라고 생각합니다. 저는 어 그런데 이제 만약에 전영현 부회장조차도 이거를 해결할 수 없다 그러면 정말 위험해질 수 있습니다. 인텔이나 뭐 과거 노키아 같은 사례도 이제 걱정을 해야 되는 상황이 되는 거죠. 저는 좀 긍정적으로 보고 있습니다.
일단은 뭔가 그동안에 삼성이 인정하지 않았던 그런 문제들을 외부로 드러내고 있고요 사실 이거는 잘 안 되면 본인 입장에서도 굉장히 큰 데미지가 갈 수 있거든요. 그래서 문제들을 드러내고 있고 이걸 개선하기 위해서 많은 혁신을 지금 어 속도를 내고 있는 상황이기 때문에 어 일단 단기적으로는 뭔가 기대할 만한게 없지만 중장기적으로는 다시 재도약할 수 있는 발판을 마련하지 않을까 생각합니다. 그러니까 이제 저는 이제 그 정책을 조금 선볼 필요는 있다고 생각해요. 그러니까 실제로 뭐 미국 같은 데서도 실리콘 밸리나 이렇게 이제 뭐 월가 같은 데서는 그까 굉장히 고강도 노 그니까 그 일이 필요한 잡들이 있거든요.
이걸 또 일괄적으로 다 컨트롤하기는 좀 어려운 부분이 있습니다. 그래서 그런 쪽은 좀 유연하게 해주고요 근데 이제 국내에서 사실 문제가 됐던 거는 그만큼 일을 하는데 일에 대한 보상이 없었단 말이에요. 그 뭐 주 52시간 좋다고 주 100시간 좋단 말이에요. 그런데 그만큼에 대해서 어 우리 기업들이 사실 그 거기에 대해서 좀 대가를 안 지부를 하려는 그런 분위기들이 있었거든요. 그전에 그래서 그런 것들 좀 같이 소중해야 될 것 같아요. 일단 중국의 기술력은 인정해야 될 것 같습니다이 모델 자체에 대해서는 인정할 수밖에 없어요. 굉장히 좋은 모델입니다.
그래서 성능 자체는 지금 글로벌 탑 10 수준이라고 봐야 되고요 어 그런데 이제 어 지금 시장에서 생각하는만큼 그 그만큼 저비용으로 개발 가능한 거냐 어 여기에 대해서는 약간의 이제 정보가 조금씩 이제 나오면서 계속해서 이제 의문의 이야기들이 나오고 있고요 일단은이 회사가 공개한 것보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요했을거다 그리고 이제 비용에 대해서도 어 좀 그 너무 과소 평가해서 좀 이제 축소 했을 가능성이 있다 이런 이야기가 있고 그리 또 하나 이제 지금 이야기 나오는게 오픈 AI 원을 통해서 이제 합성 데이터를 좀 이제 가져다 써서 어떻게 보면 데이터를 좀 치팅 한 거 아니냐 이런 의욕들이 있거든요.
그래서 지금 저 사실 시장에서 지금 굉장히 공포스 하는 부분들은 아직까지 정보가 명확하지 않다 보니까 지금 어 굉장히 겁을 내고 그리고 이제 주가 조정도 많이 받고 있는데 여기에 대한 내용들이 좀 더 이제 검증되고 공개될수록 조금씩 이런 것들이 완화될 수 있지 않을까 생각합니다네 우리나라보다 원래 앞서 있었습니다. 왜냐면 어 사실 AI 모델 특히나 지금 생성용 AI 모델의 어떤 경쟁력 세 가지 요소로 볼 수 있거든요. 일단 첫 번째는 컴퓨팅 파워입니다. 그래서 AI 인프라 쪽으로 얼마나 많은 투자를 하느냐가 중요한 거고 그다음에 데이터요청 많냐 그리고 세 번째가 알고리즘이 그든 그래서 그동안에는 미국 빅테크 주도로 AI 갈 수밖에 없었던게 컴퓨팅 파워가 미국이 워낙 압도적이다 보니 그리고 이제 중국의 어 엔비디아 칩에 수출을 맞고 이런 것들을 이제 어떤 규제를가 있기 때문에 미국이 우위라고 생각했는데 이번에 딥 시크의 충격은 뭐냐면 알고리즘은 우리가 그동안 별로 신경을 안 썼는데 알고리즘을 개선해서 컴퓨팅 파워의 어떤 약세를 커버를 했다라는게 중요한 거 같고요 그리고 이제 데이터라는 거 자체는 중국이 오히려 미국보다 나을 수도 있습니다.
왜냐면 중국은 뭐 프라이버시나 이런 것들을 거의 생각 안 하거든요. 그래서 데이터를 좀 마음대로 기업들이 갖다 쓸 수 있는 측면들이 있고 오죽하면 뭐 중국 14 인구의 생체 정보가 거의 다 디가 돼 있잖아요. 근데 그만큼 빅데이터는 많습니다. 여기에 관건이 그거예요. 그니까 그 스케일의 법칙이 유효하 안 하냐가 중요한 건데 자 지금처럼 컴퓨팅 파워가 좀 떨어져도 알고리즘으로 계속 커버할 수 있다 그러면 고성능 칩이 없어도 되는 거죠. 없어도 딥 시크는 계속해서 발전할 수 있는 겁니다. 근데 이제 딥시크조차도 거기에 대해서는 자신이 없어요.
왜냐면 실제로 지금 딥 시크가 이야기하는 것대로 h 800을 뭐 저기 뭐 몇 개를 돌리고 이렇게 했다라고 이야기하긴 하지만 실제로 딥 시크의 창업자가 가지고 있는 그 해지 펀드가 있거든요. 거기가 하이 플라이어는 이제 그 회사인 걸로 알았는데 거기가 사실 AI 퀀트를 하는 회사예요. 그래서 기존의 암페어 a00 칩을 1만개 미 보유하고 있다라는 이야기가 있습니다. 그러면 a 71만 개면 매개 변수가 150억 개 파라미터를 구현할 수 있는 건데 이거는 채지 cpt 초창기 모델의 컴퓨팅 파워가 만 먹습니다. 초창기 어 최치 ptga 3.5 기반으로 나왔을 때 매개 변수가 a00 1만개로 150억 개 매개변수를 구현 했거든요.
그럼 이게 적은 컴퓨팅 파워가 아니고요 그러니까 실제로 어 얘네들이 공개한 것보다 훨씬 많은 컴퓨팅 파워가 있다라는 거고 그리고 미국이 중국으로 들어가는 엔비디아 H1 70을 못 들어가게 막았는데 그때 지금에 중국으로 수치를 끊기니 갑자기 싱가포르 쪽에서 수입이 확 늘었다는 거예요. 그게 사실 지금 와서 보니까 우회에서 들어간 거 아니냐 그래서 지금 h 100을 5만 장 가까이도 가지고 있다 이런 의혹들도 있습니다. 그래서 지금 어 딥 시크가 이야기한 컴퓨팅 파워가 굉장히 과소 평가 돼서 지금 오픈 됐을 가능성이 있다 이런 이야기가 있습니다.
그래서 만약에 그거 그게 맞다 그러면 이제 딥 시크도도 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요할거다 알고리즘 가지고 커버하는 데는 한계가 있다 물론 알고리즘으로 컴퓨팅 파워를 어느 정도 커버를 한 건 맞는데 저게 계속해서 뭐 지금 수준의 컴퓨팅 파워를 유지해서 계속 기술이 좋아질 수 있냐 이거는 좀 한계가 있다고 보고 있습니다. 그리고 합성 데이터를 이제 원이나 이런 쪽에서 이제 그동안은 몰래 가져갔던 것들 이런 것들도 좀 점점 막혀 거기 때문에 그래서 후속 모델이 되게 중요할 것 같아요. 뭐 지금 이제 딥 시크의 출업 모델이 이제 r51 이거든요.
이제 그 파운데이션 모델은 이제 v3 아는 모델이고요 그거를 추론 모델로 R1이라는 걸 만들었는데 그 R1이라는 초론 모델은 어 기존에 오픈 AI 51하 거의 만먹는 수 수준인 거 같습니다. 그 51이라는게 이제 오픈 AI 추론 전용 모델인데요 근데 이제 오픈 AI 또 바로 53을 넣 놨거든요. 후속 모델을 그래서 요거는 이제 아마 R1 아고는 또 성능 차이가 꽤 날 거라고 보고 있는데 어 그러면 이제 좀 시장에서 좀 안도할 수 있을 것 같고요 그래서 뭐 제가 보기에는 R1 어떤 성능은 이제 인정을 할 수밖에 없는 건데 그러면 만약에 오픈 AI 합성 데이터를 가지고 뭔가 학습을 했다 뭐 이런 치팅이 있었다 그러면 이제 오픈 AI 가 막을 거 아니에요.
그러면 R1 후속 모델이 또 어느 정도 수준이 나오느냐가 되게 중요한 관건인 거 같아요. 그래서 만약에 R2 아는 모델이 뭐 수리하고 만 먹는 모델이 나온다 그러면 이제 어 요거는 좀 어 투자 아이디어가 바뀔 수도 있는 건데 어 제가 보기에는 이제 좀 지켜봐야 될 것 같습니다. 어 저는 충분히 저가 매수 교회라고 보고 있는데요. 여기서 이제 우리가 체크해야 되는 포인트는요 그러면 그동안 AI 군비 경쟁을 했던 굳이 이렇게 돈질 할 필요가 없네라고 이야기를 하는게 이제 걱정되는 거죠. 그러면 빅테크의 케펙스 어 자본 지출이 꺾어야 됩니다.
근데 이제 이번에 어 마이크로소프트 같은 경우도 800억 달러 지금 팩스를 이야기했는데 그거에 대해서 전혀 어 수정을 하지 않았고요 어 그리고 이제 메타 같은 경우도 원래 당초 계획했던 스보다 더 많은 지출을 하기로 했어요. 그리고 만약에 딥시크 모델이 뭔가 이제 그 정답이라면 미국의 스타게이트 프로젝트도 드롭이 되는게 맞죠네 이제 만약에 그 그런 내용들이 나온다 그러면 걱정을 해야 되는데요. 그게 아니다. 그러면 제가 보기엔 지금 지금 어떤 시장에서 보는 우려는 좀 과한 측면이 있다 생각합니다네 있습니다. 어 네이버는 일단 만약에 딥시크 모델이 어쨌든 오픈 소스아이피 공개한 오픈 소스를 그대로 가져가서 우리가 이제 개발할 수도 있거든요.
그래서 그동안에 이제 컴퓨팅 파워가 부족해서 뭔가 AI 못 했던 네이버 입장에서는 뭔가 새로운 길을 어 찾을 수 있는 기회가 되는 거고요 그리고 이제 데이터가 더 중요해집니다. 컴퓨팅 파워가 상대적으로 축소가 되면 어 데이터 장악력을 가지 회사가 더 좋아질 수밖에 없는데 미국에서도 봐도 마찬가지거든요. 그래서 AI 소프트웨어 관련 기업들은 오히려 딥시크 충격에도 주가가 올랐어요. 뭐 세일즈 포스라는 스노우플레이크든지 서비스 나우 같은 회사들은 오히려 주가가 나쁘지 않았거든요. 그리고 이제 보안 쪽 클라우드 스트라이크 뭐 이런 회사들도 괜찮았고요 그리고 이제 그럼 AI 인프라 쪽에 이제 투자 비용이 그 좀 더 줄어드니까 메타나 뭐 아마존 플 같은 회사는 좋아지겠네 이렇게 봤거든요.
그래서 이제 그런 쪽은 좀 이제 수를 볼 수도 있을 것 같아요. 런데 어 실제로 지금 딥 시크가 이야기한대로 이렇게 이제 비용을 앞으로 많이 안 쓰고도로 갈 수 있냐 여기에 대해서는 어 아직까지 딥시크조차도 거기에 대해서는 어 명확한 답을 못 주고 있습니다. 그래서 계속해서 스케일의 법칙 그 컴퓨팅 파워를 키우는 쪽은 계속 갈 수 있다 이렇게 보고 있어요. 일단 그 딥시크 충격으로 엔비디아가 크게 빠졌잖아 어 그고 그리고 브로드 컴도 크게 빠졌어요. 근데 두 회사가 반등하는 흐름이 조금 달라지고 있거든요. 그래서 엔비디아는 빠지고 나서 크게 반등을 못 하고 있는데 브로드컴은 조금 이제 반등폭이 좀 강하게 올라오는 느낌이 있거든요.
그러면 이게 향후 시장에서 브로드 컴을 어떻게 볼 건지가 되게 중요할 것 같아요. 만약에 엔비디아의 대체제로서 뭔가 브로드 컴을 본다 그러면 브로드 컴이 생각보다 빨리 전고점을 회복하는 속도가 빨라질 수도 있다고 생각해요. 그래서 지금은 오히려 어 컴퓨팅 파워가 이제 가성비 위주로 가면 식 쪽 하는 회사들은 수혜를 본다라고 이제 생각할 수도 있을 것 같아요. 그래서 브로드컴의 주가 흐름을 좀 한번 관심을 가져 보시면 이제 좀 투자 아이디어가 나올 수 있지 않을까 생각합니다. 본인의 금융자산에서 저는 뭐 미국 테크나 국내 주식 이렇게 5대 5 정도가 지금은 제일 낫지 않을까 생각하고요 그리고 뭐 사실 제가 작년 하반기는 거의 미국 7 국내 3이 정도로 이야기 했었거든요.
근데 어 최근에는 이제 한국 쪽으로 왜 비중을 높이는게 낫다라고 생각했냐면 중소형주들이 이제 좀 더 반등할 수 있는 계기가 마련 됐습니다. 그래서 작년 말부터 좀 이제 중소형주들이 좀 더 이제 반등을 할 수 있는 에너지가 생겼고요 뭐 이번에 딥 시크하고 이제 트럼프의 어떤 그 관세 때문에 조정을 받았는데요. 저는 상반기에는 한번 더 랠리가 날 수 있는 기회가 있다고 생각합니다. 그래서 어 지금은 5대 5 정도로 끌고 가는게 제일 낫지 않을까 생각합니다. 일단 그 AI 쪽 관련된 기업들이 제일 나을 것 같고요 그래서 뭐 최근에는 이제 국내 플랫폼 기업들 네이버나 카카오 같은 회사들도 좀 이제 뭔가 반등할 수 있는 기반이 마련됐고 그리고 삼성 파운더리 쪽에서 이제 가동률을 높이려고 하고 있기 때문에 어 그런 쪽에서는 이제 DSP 쪽이나 IP 관련된 기업들 그리고 이제 가동률을 높아지면 이제 소켓 같은 이제 부품 수요가 늘어날 수 있거든요.
그래서 그런 쪽에서는 뭐 리노 공업 ISC 뭐 tse 같은 회사들 좀 관심만 가질 만하다고 생각하고요 그리고 DSP 쪽이나 IP 쪽에서는 이제 tsmc 밸류체인 랜드 그리고 이제 AI 자율주행차 쪽으로 뭐 관련도가 높은 칩셋 미디어 그리고 이제 삼성 파운더리 쪽이 좋아지면 여기 이제 테스트 물량 웨이퍼 테스트 물량이 늘어나니까 뭐 두산 테스나 같은 회사들도 좀 기회가 있지 않을까 생각합니다. AI 여전히 강할 거라고 생각하고 있고요 그리고 AI 안에서 약간 이제 흐름 변화를 봐야 됩니다. 그래서 그동안에는 AI 반도체 그리고 데이터센터 뭐 전력 인프라 이런 쪽만 이제 좀 너무 관 을 가졌다 그러면 앞으로는 이제 AI 소프트웨어 쪽이나 아니면 뭐 플랫폼 어 그리고 이제 보안 그런 쪽으로 좀 이제 확장되는 그림들을 좀 잘 지켜보면 기회가 있지 않을까 생각하고요 국내에서는 약간 중소형주들이 중에서 이제 AI 쪽으로 좀 이제 그 노출도가 있고 그리고 삼성 파운드리 이제 밸류체인 밑에 있는 애들 뭐 이런 기업들은 좀 어 투자 기회가 있다고 생각합니다.
아직네 상반기 중에 많이 벌어야 될 것 같아요. 그래서 그래서 저는 일단 하반기는 조금 이제 불확실하게 보는 이유가 지금 B2B 사이클이란 B2C 사이클이 완전히 엇갈렸던 그래서 B2C 사이클은 그러니까 그 커머디티 쪽 디이나 뭐 랜드 플래시 같은 경우는 2분기 3분기에는 이제 바닥 잡을 것 같거든요. 근데 이제 주가는 선반영 하니까 뭐 사실 요게 제가 보기 올 상반기에는 요게 반등이 나올 수 있도 나올 수 있다고 보고 있고요 근데 B2B 같은 경우는 지금 계속 업사이클 구간인데 요게 이제 꺾일 수가 있다라는 우려가 나오는 거거든요.
그러면 제가 보기에는 적어도 빅테크의 팩스가 올해까지 견조할 거라고 보고 있습니다. 그래서 지금 올 하반기가 되면 내년에 대한 팩스를 좀 약간 어 약간 눈높이를 낮출 수가 있습니다. 그러면 이제 그런 것들이 좋은 거하고 나쁜게 어떻게 엇갈릴 그게 관건인데 그래서 상반기 시장은 저는 좋을 수도 있다고 생각합니다. e
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