*특징 종목: 엔비디아, 16.97% 급락, 시간외 2% 상승

엔비디아(-16.97%)는 딥시크 이슈로 향후 기업들이 자본지출을 줄이고 효율성을 높이는데 주목할 수 있다는 부분이 부각되며 큰 폭으로 하락. 특히 높은 밸류에이션의 정당성에 불안감을 준 점도 부담. 이에 브로드컴(-17.40%), TSMC(-13.33%), ARM(-10.19%), AMD(-6.37%), 마이크론(-11.71%), AMAT(-6.52%)등 반도체 업종이 큰 폭으로 하락. 슈퍼마이크로컴퓨터(-12.62%), 아리스타 네트웍(-22.35%), 델(-8.70%), 웨스턴디지털(-4.47%)등 데이터 센터 관련 종목군도 하락. 필라델피아 반도체 지수는 9.15% 급락

오라클(-13.79%), 팔란티어(-4.48%), 시놉시스(-6.49%), C3.AI(-5.09%), 리커전제약(-4.09%), 사운드하운드AI(-11.17%), 세렌스(-6.70%), 오로라 이노베이션(-7.12%)등 엔비디아의 투자회사나 AI 관련 기업들이 대부분 물량 출회되며 하락. 누스케일 파워(-27.53%), 오클로(-25.61%), 카메코(-15.16%), 컨스텔레이션 에너지(-20.85%), 나노누클에너지(-25.28%), 비스트라(-28.27%)등 원자력 발전과 전력망 관련 기업들도 딥시크로 인해 수요 증가 가능성 제한 여파로 큰 폭 하락. 아이온큐(-5.45%), 리게티 컴퓨팅(-5.68%)등 양자 컴퓨터 종목도 밸류 부담을 이유로 하락.

애플(+3.18%)은 AI에 대한 자본지출이 크지 않았다는 점, BOA가 AI비용이 낮아지면 스마트폰, 센서, IoT 장치 등 로컬 장치의 데이터를 처리하는 엣지 애플리케이션에 수혜를 줄 수 있어 이론적으로 스마트폰 제조업체에 긍정적이라는 보고서를 발표한 점이 부각되자 큰 폭 상승. MS(-2.14%), 알파벳(-4.03%)은 딥시크가 오픈소스로 관련 제품을 발표하자 AI 수익화에 대한 불안감을 줬다고 볼 수 있음. 메타 플랫폼(+1.91%)은 자본 지출 확대에도 이번 딥시크가 메타의 언어합습 기술을 이용했다는 분석이 제기되자 상승. 아마존(+0.24%)은 한 때 3% 넘게 하락하기도 했지만, 소비 관련 기업들의 강세로 상승 전환 성공. 세일즈포스(+3.96%)는 AI 추론 비용 감소로 기업들의 AI 접근성이 좋아질 수 있다는 기대로 상승. 서비스나우(+1.39%), 인튜이트(+1.45%), 엑센츄이(+2.96%)등 소프트웨어 업종은 상승

테슬라(-2.32%)는 실적 발표에서 올해 매출 전망이 머스크의 발표와 달리 예상에 미치지 못할 것으로 전망한 가운데 기술주 하락의 주요 요인인 밸류에이션 부담에 하락. 리비안(+0.63%)은 상승한 가운데 루시드(-1.43%)는 하락 했고, 퀀텀스케이프(-1.74%), 리튬아메리카(-2.54%), 블링크 차지(-5.38%)등 2차전지, 리튬 관련주, 충전시설 등 대부분이 하락. 딥시크로 인해 안전자산 선호심리가 부각되며 경기 방어주들을 제외하고 대부분 매물 출회된 점이 영향을 준 것으로 추정. 비트코인은 과도한 수급 쏠림의 완화로 한때 10만달러 미만으로 하락하자 코인베이스(-6.71%), 마이크로스트레티지(-1.63%), 라이엇플랫폼(-15.44%)등 관련 종목군이 하락.

일라이릴리(+2.90%), J&J(+4.13%), 에브비(+3.88%), 머크(+2.50%), 화이자(+2.95%), 유나이티드헬스(+2.07%), CVS헬스(+3.02%)등 제약, 헬스케어 업종은 국채 금리 하락과 안전자산 선호심리, 그리고 이번주 있을 케네디 보건복지부 장관 지명자 청문회 앞두고 상승. 특히 케네디 지명자에 대해 일부 공화당 상원의원이 반대를 하고 있기 때문. 반면,앱시코프(-4.75%), 슈뢰딩거(-2.43%), 킹코 바이오웍스(-7.80%)등 AI를 활용한 바이오 업종은 하락하는 차별화가 진행.

리얼티 인컴(+3.05%), 아메이칸 타워(+3.76%), 크라운케슬(+4.45%), 프로로지스(+1.95%), 퍼블릭스토리지(+1.76%)등 리츠금융회사들은 금리 하락과 안전자산 선호심리가 부각되며 상승. 반면, 데이터센터 관련 리츠 금융회사인 디지털 리얼티(-8.73%), 이퀴닉스(-4.33%), 아이온 마운틴(-6.36%), 디지털브릿지(-5.86%)등은 딥시크 여파로 하락하는 차별화가 진행

월마트(+2.79%), 코스트코(+2.72%), P&G(+3.38%), 코카콜라(+3.15%), 펩시코(+3.68%), 필립모리스(+2.47%)등 소매유통업체, 필수소비재, 음식료 업종등은 경기 방어주 수급 유입으로 강세. AT&T(+6.25%)는 양호한 실적과 신규 가입자 증가, 그리고 AI 산업에 대한 투자 확대를 발표하자 급등. 버라이존(+2.78%), T-모바일(+1.31%)등 통신주는 경기 방어주에 대한 자금 유입으로 동반 상승.

**U.S. Semiconductors: Is DeepSeek doomsday for AI buildouts? We don't think so

번스타인**

지난주 말, 중국 회사 DeepSeek의 새로운 오픈 소스 AI 모델 세트가 투자 커뮤니티(및 Twitter/X)를 뒤흔들었습니다. 우리가 본 다양한(때로는 과장된) 반응은 "정말 흥미롭다"에서 "우리가 알고 있는 AI 인프라의 종말이다"까지 다양합니다.

우리는 DeepSeek의 (놀라울 정도로 상세한) 논문들을 검토하며 주말의 많은 시간을 보냈습니다. AI 전문가라고 주장하지는 않지만, 최소한 어느 정도는 일반인의 이해 수준에서 정보를 가지고 있다고 생각합니다. 현재도 분석 중이지만, 빠르게 몇 가지 간단하고, 고수준이며, 기술적이지 않은 생각을 공유하고자 합니다.

요약

DeepSeek은 "500만 달러로 OpenAI를 구축한 것이 아니다."

모델은 훌륭해 보이지만, 기적이라고 보지는 않는다.

주말 동안 발생한 Twitterverse의 공황 반응은 과장된 것으로 보인다.

DeepSeek이 정말 "500만 달러로 OpenAI를 구축"했는가? 물론 아니다.

현재 논의되는 두 가지 모델 계열이 있다. 첫 번째는 DeepSeek-V3로, Mixture-of-Experts(MoE) 대형 언어 모델이며, 다양한 최적화와 기술을 통해 다른 대형 모델과 비슷하거나 더 나은 성능을 제공하면서도 훈련에 필요한 계산 자원이 훨씬 적다.

DeepSeek은 2048개의 NVIDIA H800 GPU를 사용해 약 2개월 동안 훈련(~270만 GPU 시간)했으며, 후처리까지 포함해 약 280만 GPU 시간을 사용했다. 흔히 인용되는 "500만 달러"라는 숫자는 이 인프라에 대해 GPU 시간당 2달러의 임대 가격을 기준으로 계산된 것이지만, 실제로 그렇게 하지 않았으며, 모델 아키텍처, 알고리즘, 데이터와 관련된 사전 연구 및 실험에 드는 다른 모든 비용은 포함되지 않았다.

두 번째 계열은 DeepSeek R1으로, V3 기본 모델에 강화 학습(RL)과 기타 혁신을 적용해 추론 성능을 크게 향상시켰으며, OpenAI의 GPT-4 추론 모델 및 기타 모델과 경쟁할 수 있다. DeepSeek R1 논문은 R1 모델 개발에 필요한 추가 자원을 정량화하지 않았지만, 이는 상당했을 가능성이 높다.

DeepSeek 모델이 훌륭한가? 절대적으로 그렇다.

V3는 Mixture-of-Experts 모델을 사용하며, 총 6710억 개의 매개변수를 가지고 있고, 한 번에 370억 개가 활성화된다. 이 모델은 Multi-Head Latent Attention(MHLA), FP8 혼합 정밀도 훈련, 최적화된 메모리 사용량 등 여러 혁신 기술과 결합되어 있다. V3는 훨씬 적은 계산 자원으로 다른 대형 모델만큼 혹은 더 나은 성능을 달성했다. 예를 들어, V3는 ~270만 GPU 시간이 소요되었으며, 이는 LLaMA 405B 모델의 9%에 불과하다.

V3의 상대적인 효율성이 놀라운가? 우리는 그렇게 생각하지 않는다.

Mixture-of-Expert(MoE) 아키텍처는 훈련 및 실행 비용을 줄이기 위해 설계되었으며, 매개변수 세트의 일부만 활성화되기 때문이다. 예를 들어, V3는 6710억 개 매개변수 중 한 번에 370억 개만 업데이트된다. 비슷한 크기의 밀집 모델과 비교했을 때, 일반적으로 3-7배의 효율성을 보이지만, V3는 10배 이상 더 나은 효율성을 보여준다.

그렇다면 왜 공황이 발생했을까?

이는 다음 세 가지의 조합으로 보인다:

"500만 달러"라는 숫자에 대한 오해,

R1에서 "증류(distillation)"된 소형 모델의 배포,

DeepSeek 모델의 실제 가격 책정이 OpenAI보다 훨씬 낮다는 점

이것이 의미하는 바는?

DeepSeek이 동등한 성능을 10배 저렴한 비용으로 달성했다고 인정하더라도, 현재 모델 비용 증가율은 매년 약 10배씩 증가하고 있다. 따라서 이러한 혁신(MoE, 증류, 혼합 정밀도 등)은 AI 발전을 지속하려면 반드시 필요하다.

결론적으로, 투자 속도는 여전히 가속화되고 있다. 지난주 META는 자본 지출(CapEx)을 대폭 늘릴 계획을 발표했고, 중국은 1조 위안(~1400억 달러)의 AI 투자 계획을 발표했다.

전반적으로 우리는 Twitterverse에서 과장된 종말론적 시나리오를 받아들이지 않는다. NVDA 및 AVGO에 대한 AI 관련 스토리는 여전히 긍정적이다.

받은글)

Dropbox의 AI 부사장 Morgan Brown

1/ 먼저 배경부터 설명하겠습니다. 현재 최첨단 AI 모델을 훈련시키는 비용은 엄청나게 비쌉니다.

OpenAI, Anthropic 같은 회사들은 계산에만 1억 달러 이상을 쓰며, $4만짜리 GPU 수천 대가 필요한 대규모 데이터 센터를 운영합니다. 마치 공장을 운영하기 위해 발전소 전체가 필요한 상황과 같습니다.

2/ 그런데 DeepSeek이 나타나서 이렇게 말했습니다.

“LOL, 우리라면 이걸 500만 달러로 할 수 있을걸?”
그리고 말로만 한 것이 아니라 실제로 해냈습니다.
그들의 모델은 GPT-4와 Claude를 많은 작업에서 능가하거나 대등합니다. AI 업계는 (요즘 10대들이 말하듯) ‘충격’을 받았습니다.

3/ 어떻게 가능했을까요?

그들은 모든 것을 처음부터 다시 생각했습니다.
전통적인 AI는 마치 모든 숫자를 소수점 32자리까지 기록하는 것과 같습니다.

DeepSeek은 “8자리로만 기록하면 어떨까? 충분히 정확하잖아!”라고 접근했고, 결과적으로 메모리 사용량이 75% 감소했습니다.

4/ 그리고 그들의 “멀티 토큰” 시스템도 주목할 만합니다.

일반적인 AI는 초등학생이 읽듯이 “The… cat… sat…”처럼 읽습니다.

반면, DeepSeek은 문장 전체를 한 번에 읽습니다. 결과적으로 2배 더 빠르고 90% 수준의 정확도를 자랑합니다.

수십억 개의 단어를 처리할 때, 이런 효율성은 매우 중요합니다.

5/ 하지만 진짜 기발한 점은 “전문가 시스템”을 구축했다는 것입니다.

한 거대한 AI가 모든 것을 다 알도록 만드는 대신(예: 한 사람이 의사, 변호사, 엔지니어 역할을 모두 하는 것처럼), DeepSeek은 필요한 경우에만 전문가들을 호출하도록 설계했습니다.

6/ 기존 모델은 1.8조 개의 파라미터가 항상 활성화되어야 합니다.

DeepSeek은 6710억 개의 파라미터 중 단지 370억 개만 활성화됩니다.

마치 큰 팀을 운영하되 필요한 전문가만 호출하는 것과 같습니다.

7/ 결과는 놀랍습니다:

• 훈련 비용: 1억 달러 → 500만 달러
• 필요한 GPU 수: 100,000대 → 2,000대
• API 비용: 95% 절감
• 데이터 센터 하드웨어 대신 게이밍 GPU에서도 실행 가능

8/ “그런데,” 누군가 말할 수 있습니다. “분명 단점이 있겠지!”

놀라운 점은, 모든 것이 오픈 소스라는 것입니다.
누구나 그들의 작업을 검증할 수 있습니다. 코드는 공개되어 있고, 기술 논문은 모든 과정을 설명합니다.

마법이 아니라, 단순히 매우 영리한 엔지니어링입니다.

9/ 왜 중요한가요?

이로 인해 “대형 기술 기업만이 AI를 다룰 수 있다”는 기존의 모델이 깨졌습니다.

이제 수십억 달러 규모의 데이터 센터가 필요하지 않습니다.

좋은 GPU 몇 대만 있으면 됩니다.

10/ Nvidia에게는 두려운 이야기입니다.

그들의 비즈니스 모델은 초고가 GPU를 90% 마진으로 판매하는 데 기반을 두고 있습니다.

하지만 모두가 일반 게이밍 GPU로 AI를 돌릴 수 있게 된다면… 문제는 명확합니다.

11/ 그리고 중요한 점은 DeepSeek이 이를 200명 이하의 팀으로 해냈다는 것입니다.

한편 Meta의 팀은 DeepSeek 전체 훈련 예산보다 더 많은 연봉을 받으며 작업을 하고 있지만, 그들의 모델은 DeepSeek만큼 좋지 않습니다.

12/ 이는 전형적인 파괴적 혁신의 이야기입니다.

기존 기업들은 기존 프로세스를 최적화하는 데 초점을 맞추는 반면, 파괴적인 혁신 기업들은 근본적인 접근 방식을 다시 생각합니다.

DeepSeek은 “더 많은 하드웨어를 투입하기보다 더 똑똑하게 접근하면 어떨까?”라고 물었습니다.

13/ 그 영향은 큽니다:

• AI 개발이 더 접근 가능해짐
• 경쟁이 급격히 증가
• 대형 기술 기업들의 “진입 장벽”이 작은 웅덩이처럼 보임
• 하드웨어 요구 사항(및 비용)이 급감

14/ 물론, OpenAI와 Anthropic 같은 대기업들이 가만히 있지는 않을 것입니다.

그들은 아마도 이미 이러한 혁신을 구현하고 있을 것입니다.

그러나 효율성의 램프는 이제 병 밖으로 나왔으며, “더 많은 GPU를 투입하자”라는 접근 방식으로 돌아갈 수는 없습니다.

15/ 마지막 생각:

이 순간은 우리가 나중에 변곡점으로 기억할 가능성이 높습니다.

마치 PC가 메인프레임을 덜 중요하게 만들거나, 클라우드 컴퓨팅이 모든 것을 바꿨던 것처럼요.

AI는 더 접근 가능하고, 훨씬 저렴해질 것입니다.
이 변화가 현재 플레이어들에게 어떤 영향을 미칠지는 속도의 문제일 뿐입니다.

SK하이닉스 주가 하락 원인은 FY25 가이던스 톤다운 때문

■ DRAM B/G 10% 후반 → 10% 중후반 [FY24. 10% 중후반]
■ NAND B/G 10% 중반 → 10% 초반 [FY24. 10% 중반]

2025.01.23 09:13:49
기업명: 엘에스일렉트릭(시가총액: 6조 8,400억)
보고서명: 매출액또는손익구조30%(대규모법인은15%)이상변경

재무제표 종류 : 연결

매출액 : 13,596억(예상치 : 11,040억)
영업익 : 1,199억(예상치 : 908억)
순이익 : 628억(예상치 : 555억)

최근 실적 추이
2024.4Q 13,596억/ 1,199억/ 628억
2024.3Q 10,212억/ 665억/ 351억
2024.2Q 11,324억/ 1,096억/ 646억
2024.1Q 10,386억/ 937억/ 797억
2023.4Q 10,304억/ 681억/ 436억

• 변동요인
  미국 전력망 효율화 및 기업 시설투자 증가에 따른 전력사업 매출 증가

공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20250123800052
회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=010120

읽어야 하는 흐름은... 계약종료일을 보세요.

한국조선사는 도크가 27년까지 대부분 차있는 상태라 했음.

그럼 멀티플은 27년까지 당겨진것이죠?

그럼 이후 28년부터 도크에 뭐가 담기는가? 중요하겠죠?

금투세 폐지 발표 난 그날 섹터의 움직임 그리고 오늘 미대선 트럼프 당선 유력한 상황에서 섹터의 움직임을 보면 반도체 2차전지 바이오 중에서는 바이오가 제일 강한 흐름을 보여주네요.

[11/6, 장 중 생각: 국장만 예습이 덜 된 것인가?, 키움 한지영]

치열할 줄 알았던 미국 대선은 생각보다 싱겁게(?) 끝나려는 분위기네요

아직 개표가 진행중이며, 해리스가 쫓아가는 듯 합니다만,

2시 20분 기준으로 업데이트해서 보면

트럼프 230석 vs 해리스 210석

경합주는 아직 투표가 안끝난 조지아주 제외하고

버지니아만 해리스, 펜실베니아, 네바다, 위스콘신 등 다른 경합주는 트럼프 쪽으로 기세가 기울었습니다.

폴리마켓에서도 트럼프 당선확률이 96%를 넘고 있네요.

금융 시장의 가격 움직임을 봐도,

미국 선물 시장 강세, 미국 10년물 금리 4.4%대 진입, 달러/원 환율 1,390원대 돌파, 비트코인 6%대 급등

살짝 되돌림은 있지만, 10월 내내 시장이 예습해왔던 익숙한 트럼프 트레이드가 진행되고 있는 모습입니다.

그런데 지금 많은 분들이 고민을 하고 있는 부분은

“한국 증시는 대체 왜 또 빠질까?” 일텐데,

일단 지난 2018년도 트럼프 1기 시절 무역분쟁의 트라우마가 작용하고 있는 것으로 보입니다.

트럼프 당선 시 보편적 관세(10~20%) 포함 무역적자 품목 위주로 추가 관세 부과 가능성 등이 거론되고 있다는 점이 지난 무역분쟁의 부정적인 주가 흐름을 투자자들 뇌리속에 재차 심고 있는 듯하네요.

하지만 당시에 비해 직접 투자 등을 통해 중국보다 미국 익스포져가 높아졌다던가,

2018년에는 연준의 금리인상 사이클에 있었지만 지금은 인하 사이클에 진입했다는 점들이 당시에 비해 맥락상 차별화되는 부분입니다.

더군다나, 트럼프 당선은 사실 10월 내내 주식시장에서 예습을 해왔던 시나리오였다는 점을 감안 시,

(미국과 대치 관계에 있는 중국 증시 약세는 그렇다 치더라도)

오늘 나홀로 국내 증시 급락세는 과도한 것으로 보이네요.

그럼 오후장도 힘내시길 바라며,

추후 대선 흐름 등 상황 급변 시 코멘트로 찾아뵙겠습니다.

키움 한지영

#시장생각

바이오는 트럼프고 해리스고 크게 상관 없이 국채금리가 올라서 판다는 분들이 많은데

10년물 금리 4.5% 찍고 내려오고 있는 상황이고, 내일 모레 금리인하 할껀데 그렇게 부정적으로 볼 센티는 아닌 것 같은 생각이 듭니다

[Advantest_FY2Q24 실적발표]

하나증권 IT 김민경

분기별 최대 실적 기록하며 가이던스 상향
타 장비사와 마찬가지로 대만/한국 고객사의 AI 수요가 실적 견인

*FY2Q24 실적: 컨센서스 대비 매출액 23%, 영업이익 65% 상회

매출액 1,905억엔 (YoY +65%, QoQ +37%, 컨센서스 1,546억엔)
GPM 57.8% (컨센서스 52.4%)
영업이익 636억엔((YoY +245%, QoQ +103%, OPM 33.4%, 컨센서스 385억엔)

*FY2Q24 매출 세부내역
1) 부문별
Semiconductor & Component Test Systems 1,455억엔(YoY +79%, QoQ +44%)
-메모리 테스터 360억엔(YoY +93%, QoQ +13%)
-SoC 테스터 1,095억엔(YoY +75%, QoQ +58%)
Mechatronics Systems 172억엔(YoY +38%, QoQ +21%)
Services, Support & Others 277억엔(YoY +22%, QoQ +19%)

2)지역별
한국 450억엔 (YoY +72%, QoQ +35%)
대만 731억엔 (YoY +285%, QoQ +76%)
중국 427억엔 (YoY +9%, QoQ +19%)
미국 124억엔 (YoY +86%, QoQ +36%)
유럽 54억엔 (YoY +27%, QoQ +38%)
일본 46억엔 (YoY -19%, QoQ -13%)
기타 73억엔 (YoY -53%, QoQ -23%)

*FY24 가이던스
매출 6,400억엔(YoY +31.6%, 기존 가이던스 대비 +6.7%)
영업이익 1,650억엔(YoY +102.2%, 기존 가이던스 대비 +19.6%)

Semiconductor & Component Test Systems 4,700억엔(YoY +42%)
-메모리 테스터 1,460억엔(YoY +70%, 기존 가이던스 대비 30억엔 상향): 고객사 HBM 강한 투자 기조에 따라 Capa 확보 완료
-SoC 테스터 3,240억엔(YoY +32%, 기존 가이던스 대비 320억엔 상향): HPC/AI향 장비 수요 대응하기 위해 공급 속도 증가
Mechatronics Systems 172억엔
Services, Support & Others 277억엔

*CY24 시장 전망
SoC 테스터 시장: 35~38억달러(기존 추정치 32~35억달러)
메모리 테스터 시장: 17~19억달러(기존 추정치 16~18억달러)

https://www.advantest.com/document/en/investors/ir-library/result/E_BIZ_241030_slide.pdf