⚠️ AI 시대, 공급망 공격 예방 가이드 이번 달에는 AI 시대, 더욱 고도화되는 위협인 '공급망 공격(Supply Chain Attack)'에 대해 이야기하려 합니다. 🧩 공급망 공격이란? 공급망 공격은 완성된 프로그램을 직접 뚫는 대신, 그 안에 들어가는 재료 단계(코드·도구·프로그램 재료)에 미리 악성코드를 심어 유포하는 공격입니다. 🤖 AI 시대에 왜 더 위험해졌을까요? 사례 1. 정상 AI 도구를 사칭한 가짜 배포 유명 AI 도구와 거의 동일한 소개 페이지를 만들어 두고, 다운로드 링크만 몰래 악성 파일로 바꿔치기해 유포된 사례가 확인되었습니다. 사례 2. 프로그램 재료(패키지)에 악성코드를 심은 공격 정상적인 프로그램 재료로 위장한 악성 패키지 108개가 해외 공격 조직에 의해 공개 저장소에 배포된 사례가 발생했습니다. ⚠️ 악성코드는 뚜렷한 증상 없이 조용히 작동하여 감염 사실을 알아채기 어렵습니다. 기기에 저장된 ID·비밀번호, 가상자산 지갑 정보 및 인증 세션이 그대로 유출될 수 있습니다. ✅ 공급망 공격 피해를 막는 3가지 원칙 CHECK 1. 반드시 공식 배포처에서만 다운로드 제작사의 공식 홈페이지나 공식 앱 마켓이 안내하는 경로만 이용하세요. 검색 광고나 메신저·SNS로 공유된 링크는 접속을 자제해야 합니다. (빗썸 공식 GitHub: CHECK 2. "공개돼 있으니 안전하다"는 생각 경계 검색 상위 노출이나 유명 저장소 표식만 보고 신뢰하지 마세요. 제작자 이름이 공식과 정확히 일치하는지, 리뷰·평점 조작 흔적은 없는지 확인하세요. CHECK 3. 최신 상태 유지 및 이상 징후를 점검 OS와 백신 프로그램을 항상 최신으로 유지하세요. 프로그램 설치 후 배터리·데이터 사용량이 갑자기 늘거나 알 수 없는 프로그램이 생겼다면 즉시 정밀 검사를 진행하세요. AI가 우리 일상에 빠르게 들어오는 만큼, 그 편리함을 노리는 위협도 함께 자라고 있습니다. 새로운 도구를 내려받기 전 "이 재료, 정말 믿을 수 있는 곳에서 온 것일까?"를 한 번 더 확인하는 것 — 그 작은 점검이 AI 시대에 나를 지키는 가장 든든한 방패가 됩니다. 자세한 내용은 빗썸 홈페이지의 공지사항을 참고해주세요. ➡️ 공지사항 : #빗썸# #보안# #정보보호# #공급망공격# #AI보안# #가상자산# #사기예방#

The English, Chinese, Japanese, and Korean versions are now available on Amazon Books! AI 슈퍼사이클: 5개 계층 공급망으로 읽는 AI 인프라 투자 by Chris Lee "2026년 4월 25일, 엔비디아의 시가총액이 5조 달러를 돌파했습니다. 단 하나의 반도체 회사의 가치가 영국의 연간 GDP를 넘어선 것입니다. 인공지능이 우리 시대 최고의 투자 기회라면, 왜 대부분의 투자자들은 엔비디아 주식만 사는 법만 알까요?" 이 책은 전직 증권거래소 CEO이자 현재는 인공지능 인프라 투자자인 저자의 질문에서 시작됩니다. AI 슈퍼 사이클은 AI 열풍을 걷어내고 그 붐을 뒷받침하는 실제 공급망을 파헤칩니다. 에너지 → 칩 → 스토리지 → 광 인터커넥트 → 클라우드/데이터 센터로 이어지는 5개 계층 구조에 애플리케이션 계층과 그 위에 새롭게 부상하는 암호화폐 × AI 계층이 더해진 구조입니다. OKEx의 전 CEO, Huobi의 전 CFO, Merkle 3s Capital/XResearch의 공동 창립자인 크리스 리(이서불)가 집필한 이 책은 단순히 "과대광고에 현혹되어 투자하라"는 책이 아니라, 자금이 어디로 흐르는지를 실무적인 관점에서 보여주는 안내서입니다. 이 책의 구성 레이어 1 — 에너지: Meta의 6.6GW 원자력 발전소 계약, 가스 터빈 붐(GE Vernova), 그리고 "전자가 새로운 석유"인 이유 레이어 2 — 칩: NVIDIA의 CUDA 경쟁 우위, TSMC의 병목 현상, Broadcom의 ASIC 제국, AMD/Intel의 험난한 여정 레이어 3 — 스토리지: HBM 슈퍼사이클과 "컴퓨팅 제약이 아닌 메모리 제약"이 모든 것을 바꾸는 이유 광 인터커넥트: 구리 vs. 광섬유, 800G → 1.6T, 코패키지드 광학 로드맵 레이어 4 — 클라우드/데이터 센터: 6,500억~8,000억 달러 규모의 하이퍼스케일러 자본 지출 전쟁 - Microsoft, Google, Amazon, Meta, Oracle 모델 및 응용 프로그램: 학습 vs. 추론 경제학, DeepSeek의 충격, AI 에이전트, Circle/USDC의 역할 기계 경제의 결제 시스템 TSMC 심층 분석: 대만 해협 양안의 한 기업이 전체 AI 산업을 뒷받침하는 이유 제재 하의 중국 AI: 화웨이의 클라우드매트릭스, 캠브리콘, 실시간으로 형성되는 병렬 기술 스택 AI 안전 및 규제: 투자 테마로서의 정렬 연구 및 분열된 EU/미국/중국 규제 환경 암호화폐 × AI: AI 에이전트에 은행 계좌가 아닌 지갑이 필요한 이유와 이미 실제 수익을 창출하는 DePIN 프로토콜 리스크 장: 시스코-2000 유사점, 거품 가치 평가 계산법, 모든 AI 투자자가 예측해야 할 사각지대 포트폴리오 구축: 2026~2030년 플레이북 - 세 가지 위험 프로필에 따른 핵심/위성/테마 배분 각 장은 투자 플레이북으로 마무리됩니다. 티커, 진입 논리, 위험 경고 등 이론뿐 아니라 실질적인 정보를 제공합니다. 이 책이 다른 이유 대부분의 AI 관련 콘텐츠는 NVIDIA를 전체 주제를 대표하는 사례로 취급합니다. 마치 2000년에 시스코의 라우터를 "인터넷 투자"라고 부르는 것과 같습니다. 기술적으로는 맞는 말이지만, 너무나 불완전한 분석입니다. 크리스 리는 기관 금융 전문가로서의 경험과 암호화폐 시장의 가장 격동적인 시기(DeFi 서머, FTX 폭락)를 10년 동안 직접 경험한 지식을 결합하여 보기 드문 시각을 제시합니다. 그 결과, 단순한 주식 투자 조언이 아닌, AI 구축 전반에 걸쳐 실질적인 경제성을 파악할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 이 책은 누구를 위한 책인가? NVIDIA 주식을 보유하고 있지만 다른 투자처를 모르는 주식/암호화폐 투자자 자신의 산업이 시장에서 어떻게 평가되는지 알고 싶은 기술 전문가 AI 인프라의 실제 현금 흐름에 기반한 수요와 과장된 광고를 구분하고 싶은 모든 사람 모든 데이터는 2026년 6월 기준으로 작성되었으며, "확정", "계획", "루머" 등으로 구분되어 있습니다. 보도 자료와 현실 사이에는 종종 몇 년의 간격이 존재합니다. 저자 소개: 저자 이서불(李書沸, Chris Lee)은 홍콩 전통 금융계 출신으로, OKEx 법적(CEO)와 Huobi재무책임자(CFO)를 역임했고, 2020년 워런 버핏 자선 점심에 초대된 자산 대표 중 한 명입니다. 현재 Merkle 3s Capital과 XResearch가 공동으로 AI 개발 투자를 전문적으로 진행하고 있습니다. 이 책은 에너지, 칩, 스토리지, 광인터커넥트, 클라우드/데이터 센터의 5개 산업 층을 확장하며, 각 장마다 투자 플레이북을 제공하는 실전 투자 가이드입니다. (한국어 전문 + 영어 에피소드 제목/요약 추가)

엔비디아 광 혁명이 왔다! TSMC COUPE, CPO 양산 지원…실리콘웨어 광학 엔진 생산능력 30배 급증 $NVDA, $LITE, $MRVL, RF머트리얼즈 AI 경쟁이 반도체 확보에서 광통신 생산능력 확보로 확대되고 있다. 1. 엔비디아, TSMC와 공동 개발한 CPO 스위치 양산 돌입 - 젠슨 황 엔비디아 CEO는 21일 베를린 GTC 기조연설에서 TSMC와 공동 개발한 COUPE 공정 기반 Spectrum-X CPO(공동패키징 광학) 이더넷 스위치가 양산에 돌입했다고 발표. - COUPE 기술은 실리콘 포토닉스 소자와 반도체 칩을 긴밀하게 통합해 기존 PCB의 전기신호 전송 경로를 단축하고 고속 데이터 전송 품질을 개선. - 엔비디아는 광학 엔진, 반도체 기판, 첨단 패키징 및 테스트 분야의 공급망 생산능력 확대를 추진. 2. 실리콘웨어(SPIL), CPO 광학 엔진 생산능력 30배 확대 - 엔비디아는 ASE그룹 계열사인 실리콘웨어(SPIL)와 대만 내 CPO 광학 엔진 생산능력 확대를 추진. - 2027년 중반까지 광학 엔진 생산능력을 현재의 15배로 확대. - 2028년 말까지 생산능력을 현재의 30배로 확대. - TSMC의 실리콘 포토닉스 통합 기술부터 실리콘웨어의 광학 엔진 제조까지 대만 공급망의 AI 고속 네트워킹 참여가 확대. 3. KYEC, 엔비디아로부터 11억 달러 선급금 확보 - 엔비디아는 반도체 테스트 업체 KYEC에 11억 달러(약 360억 대만달러)의 생산능력 확보 선급금을 제공. - KYEC는 이를 활용해 미국에 신규 반도체 테스트 공장을 건설하고 설비를 도입. - 2027년 4월 미국 신규 테스트 시설의 대량 생산 개시가 목표. - 엔비디아는 미국·대만·싱가포르 생산시설 확장을 통해 2027년 전체 반도체 테스트 생산능력을 2026년 대비 2배로 확대할 계획. - 싱가포르 신규 테스트 사업은 2027년 2월 양산을 시작할 예정. 4. 유니마이크론·앰코 등 첨단 패키징 공급망 증설 - 엔비디아는 유니마이크론과 생산능력 예약 계약을 체결하고 대만 반도체 기판 생산설비 확충을 지원. - 유니마이크론은 2027년 2분기부터 추가 생산능력을 확보할 예정. - 이비덴, 삼성전기 등을 포함한 주요 공급망 파트너들과 향후 3년간 엔비디아 제품용 반도체 기판 생산능력을 2.5배로 확대할 계획. - 앰코(Amkor)는 한국 내 첨단 패키징 생산능력을 확대하고, 2028년 말까지 인터포저 웨이퍼 생산능력을 300% 이상 증설할 계획. 5. 젠슨 황, AI 인프라 공급 부족 강조 - 젠슨 황은 "수요는 이례적인 수준이며, 제약 요인은 생산능력"이라고 강조. - 현재 전 세계가 인류 역사상 최대 규모의 인프라 구축 물결을 경험하고 있다고 설명. - AI 에이전트 확산에 따른 토큰 소비 증가가 GPU 수요를 견인. - Vera Rubin과 AI 팩토리 배치가 확대되면서 컴퓨팅뿐 아니라 네트워킹과 스토리지의 동반 업그레이드가 필요. - 엔비디아는 2028년까지 반도체 기판, 첨단 패키징, 테스트, 광학 인터커넥트 공급망 확보를 추진. 6. 피지컬 AI 및 로봇 생태계 확대 - 폭스바겐 상용차, 재규어랜드로버, 볼보, 메르세데스-벤츠의 차세대 차량이 엔비디아 Hyperion 플랫폼 생태계에 합류. - Agile Robotics와 협력해 휴머노이드 로봇용 레퍼런스 플랫폼을 개발. - 2027년 1분기 출시 예정이며 컴퓨팅 하드웨어와 소프트웨어를 사전 통합해 개발 진입장벽을 낮출 계획.

올해 중국의 주요 명문대들이 신설한 전공을 보면, 양자 기술, 핵융합, 임바디드 AI, 해양 지능, 대형 모델 등으로 뚜렷하게 향하고 있습니다. 이는 단순한 입시 제도 조정이라기보다, 중국의 미래 산업과 과학기술 전략을 보여주는 신호에 가깝다고 봅니다. 한국의 대학과 산업 자본도 로봇, 산업 자동화, AI 제조 같은 방향으로 전환하고 있는지 궁금합니다. 이 분야에서 중국과 한국은 협력과 경쟁이 동시에 있을 수 있다고 생각합니다. 협력은 공급망, 제조 현장, 기술 상호 보완에서 나오고, 경쟁은 누가 더 빨리 인재, 실제 프로젝트, 산업 자본을 연결하는지, 그리고 누가 가격 상승을 이익으로 전환할 수 있는지에서 나올 것 같습니다. 또 한국은 2030년까지 휴머노이드 로봇 강국이 되겠다는 목표가 있는 것으로 알고 있습니다. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다! @MrMarket89

CPO 쪽 추가 정리임. 이번 NVIDIA GTC Taipei 이후 CPO 투자 논리는 더 강해졌다고 봄. 가장 중요한 건 NVIDIA가 Spectrum-X Ethernet Photonics를 CPO 기반 스위치로 공식화했고, production 단계에 들어갔다고 표현했다는 점임. 이제 CPO는 “언젠가 될 기술”이 아니라, AI Factory 네트워크 병목을 풀기 위한 초기 생산·초기 채택 단계로 넘어가는 중임. 다만 보수적으로 봐야 할 부분도 있음. NVIDIA 제품 페이지 기준으로 Spectrum-X Ethernet Photonics의 상용 가용 시점은 2026년 하반기로 제시됨. 그래서 “now in production”을 곧바로 대규모 매출 인식으로 보면 과할 수 있음. 가장 합리적인 해석은 이거임. 공급망 생산 램프 시작 + 초기 고객 채택 확인 + 본격 상용 출하는 2026년 하반기. 기술적으로도 숫자가 꽤 구체적임. NVIDIA는 Spectrum-X Ethernet Photonics에서 최대 409.6Tb/s bandwidth를 제시했고, CPO가 기존 pluggable transceiver 대비 네트워크 전력 효율 5배, AI application runtime 5배, deployment time 1.3배 개선을 제공한다고 설명함. 이건 단순히 “광통신이 좋아진다”가 아니라, NVIDIA가 AI 데이터센터 네트워크 병목을 CPO로 풀겠다는 뜻임. 공식 생태계 명단도 중요함. NVIDIA CPO/Silicon Photonics 생태계에 언급된 회사는 대략 TSMC, Browave, Coherent, Corning, Fabrinet, Foxconn, Lumentum, SENKO, SPIL, Sumitomo Electric, TFC Communication 쪽임. 이름이 찍힌 회사와 안 찍힌 회사는 신뢰도를 다르게 봐야 함. 이 중에서 가장 강한 직접 증거는 Lumentum과 Coherent임. NVIDIA가 두 회사와 각각 대규모 전략적 파트너십을 맺었고, 광부품/레이저 공급망을 실제로 잠그는 구조로 보임. CPO에서 external laser source, 즉 ELS는 매우 중요함. 레이저를 스위치 내부 고열 환경에서 분리해 외부 모듈로 두면 열 안정성, 교체성, 수명, 유지보수성이 좋아짐. 그래서 LITE, COHR 같은 레이저·광부품 업체가 가장 직접적인 수혜축으로 보임. Corning, Browave, SENKO, TFC, Coherent는 fiber, connector, micro-optics, optical assembly 쪽에서 중요함. CPO는 광엔진만 있으면 끝나는 기술이 아님. Fiber attach, connector, polarization-maintaining fiber, micro-optics, detachable connector yield가 전부 병목임. 즉 CPO는 “광엔진 테마”가 아니라 광부품·패키징·테스트·조립 전체 병목 테마임. Foxconn과 Fabrinet은 CPO assembly/test와 switch chassis integration 쪽임. 특히 Foxconn은 CPO 스위치 출하가 올해 시작되고, 2026년 3분기 양산/출하 및 연간 1만 대 목표가 보도된 상태임. 이게 중요함. CPO가 연구실 데모에서 끝나는 게 아니라, ODM/EMS 양산 일정으로 내려오고 있다는 뜻임. SPIL은 고급 패키징/테스트 축임. CPO는 광부품만의 문제가 아니라, multi-chip module, wafer bumping, wafer sort, assembly, testing이 다 엮이는 첨단 패키징 문제임. 그래서 CPO가 커지면 ASE/SPIL 같은 패키징·테스트 쪽도 같이 봐야 함. 기술 구조상 가장 흥미로운 부분은 Spectrum-X Ethernet Photonics MCM package임. NVIDIA는 하나의 compact package 안에 32개 silicon photonics engine을 통합하는 구조를 제시함. 각 optical engine은 16 transmit + 16 receive lanes, engine당 3.2Tb/s 구조임. 이 말은 CPO 시대에는 단순 광트랜시버 조립보다 광엔진 수율, 자동화 조립, pre-screening, 테스트, thermal stability가 훨씬 중요해진다는 뜻임. ELS 쪽 숫자도 중요함. NVIDIA 구조에서는 기존 대비 레이저 수를 크게 줄이고, single-ASIC 버전에서 16개 ELS, quad-ASIC 버전에서 64개 ELS를 쓰는 구조로 설명됨. CPO 스위치가 늘어나면 ELS, 레이저, fiber attach, optical connector 수요가 같이 따라갈 가능성이 큼. 투자 관점에서 나눠보면 이렇다고 봄. 직접 수혜 근거가 강한 쪽 Lumentum, Coherent, Corning, Fabrinet, Foxconn, TSMC, Browave, TFC, SENKO, SPIL, Sumitomo Electric 간접 옵션성이 있는 쪽 Sivers, Ayar 관련 optical I/O/ELS 생태계, Jabil 연계 1.6T pluggable optics, O-Net/Enablence ELS 모듈 검증이 더 필요한 쪽 NVIDIA 공식 CPO 명단에 없는 소형 광학주, CPO 단어만 붙은 스토리주, 실제 고객·양산·수율·물량이 확인되지 않은 회사 특히 Sivers $SIVE는 구분해서 봐야 함. CPO/optical I/O/ELS 스토리는 흥미롭지만, 현재 확인 기준으로 NVIDIA Spectrum-X CPO 공식 생태계 명단에 직접 이름이 찍힌 회사는 아님. 대신 Jabil 1.6T LRO pluggable optical transceiver 협력, O-Net/Enablence ELS 협력, Ayar Labs optical I/O 관련 간접 노출이 있음. 그래서 SIVE는 “NVIDIA CPO 직접 밴더”라기보다 CPO/optical I/O/ELS 간접 옵션주로 보는 게 맞음. 이 차이를 흐리면 위험함. CPO 전체 thesis는 강해졌지만, 개별 종목 신뢰도는 완전히 다름. 공식 밴더와 인접 테마주를 같은 밸류에이션으로 보면 안 됨. 내가 앞으로 볼 체크포인트는 세 가지임. 첫째, Foxconn CPO switch 1만 대 목표가 실제 Q3 양산과 매출로 찍히는지. 둘째, Lumentum/Coherent의 NVIDIA 관련 수요가 실적 가이던스에 얼마나 빨리 반영되는지. 셋째, SIVE 같은 간접 후보는 Jabil/Ayar/O-Net 쪽에서 실제 qualification, purchase order, shipment, 2027 ramp 일정이 확인되는지. 결론적으로 CPO 방향성 자체는 이번 발표로 더 강해졌다고 봄. NVIDIA가 CPO를 단순 선택지가 아니라 million-GPU AI Factory용 네트워크 구조의 핵심 부품으로 밀고 있고, 생산·초기 고객·양산 일정까지 붙기 시작했음. 다만 포트폴리오에서는 반드시 구분해야 함. NVIDIA 공식 노출 / 양산 수혜 / 간접 옵션 / 단순 테마 이 네 가지를 분리해서 봐야 함. CPO thesis는 좋아졌지만, 모든 CPO 관련주가 같은 종목은 아님. 매수·매도 의견 아님. 개인 공부 기록.

출산율 저하의 의미 그 첫번째에 대해 이야기를 좀 해보고 싶습니다. 결론부터 말하자면 늘어나는 1인당 조세 비율입니다. 의료보험 및 연금은 세대별 연대방식을 따르고 있습니다. 쉽게 말해 아래 세대들이 윗 세대를 부양하는 방식인데 출산율 저하로 인구 구조가 역삼각형 형태가 되면 자연스레 후속 세대의 부양 가중이 형성 될 수 밖에 없죠. 또한 공공재에 대한 유지보수 비용도 어마무시 합니다. 이 비용 역시 지금 청년 세대 및 그 후세대의 주머니에 청구 될 것입니다. 여기서 가장 중요한 것은 그렇다면 대체 얼마나 더 세금을 내야하느냐는 부분이겠죠. 실제 국회예산정책처에서 2019년 계산을 했더니 놀라운 결과가 나왔습니다. 국회예산정책처는 경제성장률이 연평균 2.0%를 유지하고, 재정건전성 지표인 국가채무 비율 40%를 유지하는 경우를 가정해 이같이 계산했다. 기초연금 지급액 인상, 아동수당 지급 대상 확대 등으로 복지 관련 의무 지출은 매년 3.9%씩 늘어날 것으로 봤습니다. 정부가 국가채무를 ‘적정 수준 즉 국내총생산 대비 40%로 유지하기 위해 증세를 하면 2050년 1인당 국가채무는 5281만원으로 줄일 수 있고 이 경우 국민 한 사람이 1년에 낼 세금은 4817만원으로, 물가 상승분을 제외해도 올해(1034만원)보다 세 배 이상 급증한다는 게 예산정책처의 추산이었습니다. 전문가들은 “30년 뒤 재정 파탄을 맞을지, 세금 폭탄을 떠안을지 선택하는 상황에 직면할지도 모른다”고 경고했죠. 사진에서 보듯 2030년에는 1인당 1800만원 정도를 연간 세금으로 내야 재정이 유지 가능하다는 이야기입니다. 그것도 사실 매우 낙관적인 전망입니다. 1800만원은 2019년에서 인플레 반영이 전혀 되어있지 않은 수치이며 따라서 2030년에는 인플레 보정을 한 세액을 예상해야 하는데 계산을 해 보죠. 2019년 ~ 2025년의 실측 데이터 반영을 하면 코로나19 팬데믹 이후 글로벌 공급망 마비와 우크라이나 전쟁 등으로 인해 한국의 CPI는 대폭발했습니다. 2022년 5.1%, 2023년 3.6% 등 이 기간의 실제 누적 물가상승률은 약 14.5%에 달합니다. 2026년 ~ 2030년의 남은 기간은 한국은행의 중장기 물가안정 목표치인 연 평균 2.0%로 물가가 안정된다고 아주 보수적으로 가정합니다. 그렇다고 하더라도 11년간의 최종 누적 인플레이션율은 기존에 상승한 14.5%에 남은 기간의 연 2% 복리 상승을 결합하면, 2019년 대비 2030년의 총 누적 물가상승률은 최소 18.2%에서 최고 20.3%라는 계산이 나옵니다. 결국 눈 앞의 2030년 예상 세액을 인플레이션 보정을 했을 때 1인당 년간 세액은 2120만원 ~ 2160만원 정도로 보입니다. 더구나 이는 단순 인플레 보정을 한 것이며 재정건전도 40% 유지, 환율, 기타 상황을 고려하면 2150원 수준도 낙관적 시선이 아니겠습니까? 결국 저출산의 첫번째 의미는 여러분의 사유재산이 입이 딱 벌어질 정도로 뜯겨나간다는 것입니다.

$SIVE Q1 2026 컨퍼런스콜 확인 후 결론. 나는 아직 매도할 이유를 찾지 못했다. 물론 Q1 숫자만 보면 좋다고 말하기 어렵다. 매출은 전년 대비 감소했고, AEBITDA도 적자였다. 미국 정부 셧다운, 방산 예산 승인 지연, FX 역풍으로 Q1/Q2 일부 매출이 H2 2026으로 밀렸다는 회사 설명도 확인됐다. 그래서 단기 실적만 보면 실망할 수 있다. 하지만 이번 발표에서 중요한 건 Q1 숫자 자체가 아니라, 2026~2027년 상업화 전환 경로가 더 구체화됐다는 점이라고 본다. 가장 중요한 숫자는 Opportunity Pipeline 799M USD. 2025년 말 453M USD에서 2026년 5월 799M USD까지 증가. 연초 대비 +77%. 물론 이건 확정 매출도 아니고, backlog도 아니고, 수주잔고도 아니다. 정확히는 Opportunity Pipeline이다. 즉 “확보한 매출”이 아니라 “잠재 기회”다. 그래도 SIVE 같은 소형 회사 입장에서는 회사 체급 자체를 바꿀 수 있는 규모의 잠재 기회라고 본다. 내가 이번 자료에서 좋게 본 포인트는 크게 3개다. 첫째, AI Datacenter Optics. Jabil과의 1.6T LRO pluggable transceiver 협력은 중요하다. Jabil은 FY2026 매출 전망 34B USD 규모의 글로벌 제조·공급망 기업이고, Sivers DFB laser를 사용한 1.6T LRO module 개발 계획이 공식 발표됐다. 이건 Sivers laser technology가 AI datacenter optical interconnect 시장에서 검증받는 중요한 단계라고 본다. 다만 아직 production order, volume ramp, revenue contribution은 발표되지 않았다. 여기서 고객 주문으로 전환되는지가 핵심이다. 둘째, SATCOM / Space / Defense. York Space의 ALL SPACE 인수는 Sivers 입장에서 긍정적인 이벤트로 보인다. Sivers는 York이 Space Development Agency와 강한 연관을 가진다고 설명했고, SATCOM 쪽에서 2027 ramp를 위한 new production orders imminent라는 표현도 사용했다. 이 문구는 긍정적이다. 하지만 아직 order won은 아니다. 현재 상태는 order expected에 가깝다. 셋째, DoD / CHIPS Act / Electronic Warfare. EW STAR 프로그램 관련 US CHIPS Act Year 2 funding 6.6M USD도 확보했다. Year 1의 5.6M USD보다 약 18% 높은 규모다. BAE Systems, MIT Lincoln Laboratory, Columbia University와 연결된 전자전 프로그램이라는 점도 중요하다. 단기 매출 크기보다 중요한 건, Sivers 기술이 미국 방산 생태계 안에서 계속 검증되고 있다는 점이라고 본다. 결국 내가 보는 SIVE의 핵심 구조는 이거다. Pipeline → Order Order → Product Revenue Product Revenue → Margin Margin → Cash Flow 아직 완성된 실적주는 아니다. 하지만 이제 완전히 막연한 스토리주라고 보기도 어렵다. Jabil 1.6T AI datacenter lasers SATCOM production order 기대 Tachyon 28GHz production PO 60GHz development partnership Tier-1 telco FWA Automotive / Industrial LiDAR ramp CHIPS Act Year 2 funding 이렇게 여러 전환 포인트가 동시에 보이기 시작했다. 내가 중요하게 보는 건 SIVE thesis가 단일 제품 하나에만 걸린 구조가 아니라는 점이다. AI optics SATCOM FWA LiDAR Defense 여러 옵션 중 몇 개만 실제 주문과 매출로 연결돼도 회사 체급이 달라질 수 있다. 물론 리스크는 분명하다. 799M USD pipeline은 계약이 아니다. Jabil 매출은 아직 없다. SATCOM 주문도 아직 공시되지 않았다. Convertible facility 때문에 희석 가능성도 남아 있다. Nasdaq New York dual listing도 아직 검토 단계일 뿐이다. 그래서 앞으로 봐야 할 것은 네 가지다. SATCOM 실제 production order Jabil 협력의 customer order 전환 H2 2026 방산 매출 회복 2027 product revenue ramp 이 네 가지가 숫자로 확인되면 SIVE thesis는 훨씬 강해진다. 반대로 지연이 반복되면 시장은 799M USD pipeline을 점점 할인해서 볼 것이다. 그래도 현재 확인된 사실 기준으로는, 나는 아직 $SIVE를 매도할 이유를 찾지 못했다. 단기 실적주는 아니다. AI optics / SATCOM / DoD 슈퍼사이클에 걸린 고위험·고수익 상업화 콜옵션에 가깝다. 내 기준에서 SIVE thesis는 아직 살아 있다. 개인 기록. 투자 조언 아님.

테슬라 ($TSLA) 2026년 3분기 어닝콜 Q&A세션 Q. 사이버캡의 오스틴 외 지역 확장 계획과 규제 승인 경로는? A (아쇼크 엘루스와미): 기존 차량(모델 3·Y 등)의 데이터 학습 덕분에 적은 대수로도 AI 성능이 빠르게 스케일업되고 있습니다. 다음 달 댈러스에 출시할 예정이며, 이후 모델 Y 로보택시와 함께 동일한 소프트웨어를 통해 여러 도시로 확장할 계획입니다. Q. 옵티머스 학습 데이터 확보 방식과 현재 가장 큰 병목은? A (일론 머스크 & 아쇼크): 크라우드소싱보다 AI 아키텍처 고도화와 실제 로봇 기반의 '자체 플레이(Self-play)'가 핵심입니다. 차량과 달리 기존 플릿이 없기 때문에 1~2만 대의 옵티머스를 직접 제작해 '옵티머스 아카데미'에서 시뮬레이션과 현실 과제를 반복 학습시켜야 합니다. 1~2달 내 사전 프로그래밍되지 않은 실제 AI 기반 데모 영상을 공개할 예정입니다. 내년 4월경 연산 능력이 AI4 대비 10배 향상된 AI5 칩이 탑재되고 하드웨어 내구성이 완성되면, 약 1년 뒤부터 24시간 가동이 필요한 위험하고 반복적인 중공업·산업 현장을 중심으로 외부 고객 배송이 시작될 것입니다. Q. 고객 차량용 무감독(Unsupervised) FSD 출시 시점은? A (아쇼크): 사이버캡과 모델 Y의 소프트웨어는 동일하며 곧 V15 업데이트로 배포됩니다. 지오펜싱 및 플릿 관리 시스템 통합을 거쳐 내년 2분기경 첫 고객 차량들이 로보택시 플릿에 합류할 것으로 예상합니다. Q. 사이버캡의 일반 고객 구매 가능 시점은? A (라스 모라비 & 일론): 현재 텍사스 생산 물량은 전량 자체 로보택시 플릿에 투입 중이나, 올해 말부터 소량으로 고객 인도를 시작해 점진적으로 늘릴 계획입니다. 다만 모델 3·Y 등이 개인 소유 중심인 반면, 사이버캡의 대다수는 테슬라가 직접 소유하며 서비스형 교통(TaaS) 형태로 운영될 것입니다. Q. 로보택시 마일당 비용 및 옵티머스 대당 원가 목표는? A (바이바브 타네자): 로보택시는 아직 목표치인 마일당 30센트에 도달하진 못했으나, 연내 타 도시 확장 및 운영 최적화를 통해 달성할 명확한 경로를 보고 있습니다. 옵티머스 역시 설계 변경이 진행 중이지만, 원가 측면에서 사이버캡 목표 비용에 근접하는 긍정적인 추세를 보이고 있습니다. Q. FSD의 속도 제한, 주차, 경로 인식 오류 해결을 위한 자체 맵 구축 계획은? A (아쇼크): 외부 맵 의존도를 줄이고 자체 AI 기반 매핑·내비게이션 아키텍처를 구축 중입니다. 음성 제어와 결합되어 개인화된 경로와 전체 플릿의 집단지성을 학습하게 됩니다. 곧 배포될 V15부터 출발·도착 구간에 적용되며, 수개월 내에 주차와 목적지 처리를 포함한 모든 내비게이션 기능을 대체할 것입니다. Q. 현재 공장 가동률과 신규 공장 건설 계획은? A (라스): 3분기 기존 공장들은 최고 가동률을 기록했습니다. 기가 텍사스의 사이버캡 라인 램프업, 베를린 공장 확장 허가 신청, 신규 세미 트럭 공장 가동 등을 진행 중이며, 2030년 연간 500만 대 생산 목표를 위해 신규 공장들을 계속 건설하고 있습니다. Q. (RBC) 북미 FSD 유료 채택률이 급증했는데, 타 완성차 업체들이 엔비디아·퀄컴 등과 협력해 유사한 L2+ 제품을 내놓으면 FSD 가격 인하 압박이 생기지 않을까? 중국 시장의 가격 역학은 어떠한가? A (아쇼크 & 바이바브): 자율주행의 첫 90%를 구현해 그럴듯한 데모를 만드는 것은 쉽지만, 수백만 마일 무사고를 보장하는 '롱테일(Long-tail)' 문제를 해결하는 것은 차원이 다른 난이도입니다. 향후 수년간 누구도 테슬라의 무감독 FSD를 따라잡지 못할 것입니다. 미국 매장에서는 고객들이 특정 차종이 아닌 'FSD 시승'을 먼저 요청할 정도로 게임 체인저가 되었습니다. 중국에서도 제한적으로 운영 중인 FSD를 체험한 고객과 경쟁사 CEO들 모두 압도적 격차를 인정하고 있으며, 안전 데이터를 바탕으로 중국 당국과 승인 확대를 적극 협의 중입니다. Q. (Wolfe) 무감독 주행 거리가 주간 두 자릿수 성장 중인데, 로보택시가 손익분기점을 넘고 유의미한 수익을 내는 시점과 사이버캡 생산 램프업 속도는? A (일론 & 바이바브 & 라스): 로보택시 매출과 수익성은 내년 2분기부터 눈에 띄기 시작해 내년 3~4분기에는 실적에 큰 비중을 차지할 것입니다. 사이버캡은 기존 차량 대비 부품 수를 50% 줄여 제조 스케일업이 매우 쉽습니다. 현재 공시된 연산 12.5만 대 이상의 잠재 캐파를 보유하고 있으며, 소프트웨어 확장 및 규제 승인 속도에 맞춰 생산을 빠르게 늘려갈 것입니다. Q. (Morgan Stanley) 분산형 전력 및 연산(메가팟 등) 구상과, 로보택시 확장의 주된 병목이 규제인지 소프트웨어인지? A (일론 & 아쇼크): 분산형 전력·연산 결합은 잠재력이 크지만 아직 초기 단계로 내년 1~2분기경 구체적인 윤곽이 나올 것입니다. 로보택시 확장은 현재 무사고 원칙 아래 운행 시간 확대(곧 새벽 2시까지 연장 후 연내 24시간 운영), 고속도로 진입, 악천후 대응 등 소프트웨어 검증이 주도하고 있습니다. 연말까지 기술적 과제가 대부분 마무리되면, 내년 1~2분기부터는 규제가 주요 변수가 될 것입니다. Q. (Deutsche Bank) 2028년 3분기 양산을 목표로 한 '테라팹(Terafab)'의 예상 설비투자(CapEx) 규모와 옵티머스 하드웨어 중 가장 어려운 부분은? A (일론 & 바이바브): 테라팹은 스페이스X와의 비용 분담을 조율해야 하지만, 2028년 초까지 장비에만 수백억 달러가 투입되고 장기적으로는 1,000억 달러 이상이 소요될 것입니다. 리서치 팹 장비는 이미 대부분 발주되어 내년 중반 첫 테스트 칩을 생산할 예정입니다. 옵티머스 하드웨어는 '손(Hand)'과 손가락의 미세 조정이 가장 어렵습니다. 자가 치유가 되는 인간의 손과 달리, 마모를 견디면서도 섬세한 물체를 집을 수 있는 유연성과 센서 내구성을 동시에 구현해야 하기 때문입니다. 여기에 AI5 칩과 소프트웨어가 결합되고 로봇이 로봇을 만드는 재귀적 생산이 시작되면 기하급수적 성장이 일어날 것입니다. Q. (BofA) 경쟁사 대비 저렴한 로보택시 요금 정책을 유지할 것인가? 주간 주행거리 고성장의 원동력은? A (바이바브 & 일론 & 아쇼크): 운전자가 없고 차량을 직접 제조하므로 구조적 원가 우위가 확실합니다. 정부가 자국 산업 보호를 위해 막지 않는 한, 허용된 모든 국가에서 테슬라가 지상 여객 이동 마일의 과반수를 차지할 것으로 확신합니다. 최근의 폭발적 성장은 수년간 축적한 엔드투엔드 신경망과 V15 스택 등 기술 투자의 결실이 수면 위로 나타나는 것입니다. Q. (New Street) 북미 인도 차량의 75%가 FSD를 유료 구독·구매하고 있고 연간 반복 매출(ARR)이 10억 달러에 달하는 것으로 추산되는데, 향후 관련 지표와 유지율(Retention)을 공개할 계획이 있는가? A (바이바브): 추산하신 10억 달러 규모의 수치가 맞습니다. 현재는 북미 인도 시 1개월 무료 체험을 기본 제공함에도 출고 시점에 75% 이상이 유료 결제를 선택하고 있습니다. 신규 국가 진입과 무료 체험 등 변수가 많아 당장 이탈률을 공개하진 않지만, 규모가 더 커지면 ARR과 유지율 등 세부 지표를 공유할 계획입니다. Q. (Oppenheimer) 손 설계가 완벽하지 않은 상태에서 옵티머스 생산과 학습을 어떻게 병행하고 있는가? 사이버캡 램프업을 위한 부품사 선급금 등 CapEx 영향은? A (일론 & 바이바브): 완벽하지 않은 손을 가진 상태에서도 로봇을 제작해 학습과 공급망·생산라인 구축을 동시에 병행하고 있습니다. 프리몬트 공장 외에 훨씬 큰 규모의 오스틴 로봇 전용 공장도 착공했습니다. 설비투자(CapEx)는 올해 예상보다 다소 낮게 집행되고 있으나, 내년부터 의미 있게 증가해 2028년에는 수백억 달러 규모로 눈에 띄게 늘어날 것입니다.