니혼마이크로닉스(Micronics Japan, TSE: 6871)의 4~6월 영업이익률이 35.1%로 나왔다. 직전 2년간 이 수치는 20.2%에서 27.0% 사이였다. 사업 부문은 둘이다. - 하나는 소모품, - 다른 하나는 장비다. 소모품이 프로브카드다. 반도체 다이를 자르기 전에 바늘로 찔러 양품 여부를 가려내는 부품이다. 수천 개의 바늘이 웨이퍼 패드에 정확히 접촉해야 하고, 사용할수록 마모된다. 장비 부문은 테스터와 프로버를 만드는 TE 사업이다. 이 회사가 흥미로운 이유는 두 부문의 10년치 실적이 나란히 남아 있다는 점이다. 2017년 TE 사업은 매출의 21.0%를 차지했고 영업흑자였다. 2025년에는 비중이 2.35%로 줄었고, 최근 7년 중 5년이 영업적자다. 같은 기간 프로브카드 매출은 225억엔에서 685억엔으로, 세그먼트 영업이익률은 11.8%에서 30.4%로 올라갔다. 장비는 팹을 지을 때 팔리고, 소모품은 팹이 돌 때 팔린다. 이 회사는 그 명제를 자기 재무제표로 증명했다. 이번 분기가 그 연장선이다. - 4~6월 매출 282억엔, 영업이익 99억엔이다. - 직전 분기 대비 매출은 34.9%, 영업이익은 75.4% 증가했다. 영업레버리지가 그대로 드러난 분기다. 구성은 더 선명하다. 프로브카드 부문의 4~6월 세그먼트 영업이익률은 41%다. 제품별로는 메모리 95%, 비메모리 5%다. 메모리 매출만 직전 분기 대비 72억엔 늘었다. > 지역별로는 아시아가 92.9%를 차지한다. 회사가 제시한 배경은 생성AI 관련 메모리 반도체 시장의 확대다. 공시 문서에 그대로 적혀 있다. 구조로 봐도 성립한다. HBM은 다이를 여러 장 적층한다. 적층 전에 각 다이의 양품 여부를 확인해야 하고, 단수가 늘면 검사 횟수도 늘어난다. 쌓은 뒤에 불량이 확인되면 하단 다이까지 함께 폐기된다. 긍정적인 재료는 여기까지다. 같은 자료에 회사가 적어 둔 다른 문장을 보자. 메모리 프로브카드 매출이 최고치를 경신한 배경으로 회사는 직전 분기에서 이월된 물량과 생산능력 확대에 따른 매출 선반영을 들었다. 그리고 3분기 누계 영업이익을 224억엔으로 안내했다. 상반기가 이미 156억엔이므로 7~9월 단독은 68억엔이다. 4~6월은 99억엔이었다. 회사 안내를 단독 분기로 환산하면 다음 분기 영업이익은 31% 감소한다. 즉 35.1%에는 매출 선반영분이 포함돼 있고, 회사도 이를 인지하고 있다. 이 회사는 원래 두 분기 앞까지만 실적을 공표한다. 이번에 처음으로 연간(通期) 매출 1,038억엔, 영업이익 314억엔과 배당 178엔을 제시했다. 전년 배당은 95엔이었다. 그리고 이 한 줄이 회사의 성격을 설명한다. >"프로브카드는 가격보다 수량에 좌우되기 쉽다." 메모리 가격이 오르면 메모리 회사가 수혜를 본다. 이 회사는 메모리 생산량이 늘어야 수혜를 본다. 둘은 같은 사이클이 아니다. 회사는 2028년에 가격 요인으로 매출 성장이 정체 구간에 들어갈 수 있다고 전망했다. 대형 메모리 공장들이 그 시기에 양산에 진입하기 때문이다. 다만 수량 기준으로는 계속 증가한다는 것이 회사의 전제다. 한국에도 같은 층이 있다. 이 층의 최종 수요처는 SK Hynix (KRX: 000660)와 Samsung Electronics (KRX: 005930)다. 내가 틀렸다면 이 숫자가 먼저 깨진다. 11월 3분기 발표에서 7~9월 영업이익이 68억엔 근처면 매출 선반영이 맞았던 것이고, 90억엔을 넘으면 회사가 자체 수요를 과소 추정한 것이다. Sources: 니혼마이크로닉스 2026년 12월기 제2분기 결산설명회 자료, 2026년 8월 13일 동사 실적예상 및 배당예상 수정 공시, 2026년 8월 12일 동사 유가증권보고서 세그먼트 정보 (2015~2025년도) 분기 단독 영업이익은 누계에서 직전 분기를 차감한 자체 계산

SW(조금 더 확장하면 OS)의 역할은 인간과 반도체를 연결하는 것이다. 조금 더 구체적으로 적으면 데이터를 의도에 맞춰 변형하고, 그 결과를 보여주는 것이다. 당연히 AI가 다 할 수 있는 일이다. 물론 반복되는 일의 경우 코드나 프레임웍의 도움을 받으면 더 효율적으로 할 수 있다. 그러나 코드작성 역시 AI가 잘하는 일이다. UI의 경우에도 지금은 정해진 규칙대로 출력을 만들고 있지만, 당연히 데이터의 종류, 인간의 관심사, 선호 등에 따라 편리한 UI가 달라진다. 따라서 AI가 인간 의도에 맞춰 화면을 생성하는 것이 더 맞는 방향이다. 픽셀/복셀 단위로 생성할 필요는 없겠지만 굳이 지금의 SW처럼 고정되어 있을 필요는 없다. 그때그때 적절한 형태로 만들면 된다. 남는 것은 1) 데이터를 어떻게 관리할 것인가? 2) 인간과 상호작용은 어떻게 할 것인가? 밖에 없다. AIOS는 이 문제를 풀때 나오게 된다.

호남에 1000조원을 들여 반도체 산업 단지를 건설하겠다는 이재명 정부의 야심은 과연 뭘까요? 저의 개인적인 생각임을 일단 서두에 밝힙니다. 1. 사유재산의 관치화. 이번 결정에 주주의 의사는 반영이 되지 않았다는 것으로 압니다. 만일 그렇다면 정부의 개입이라는 이야기 밖에 안되죠. 대한민국 최고의 기업이라는 사유재산에 어느 정도 통제력을 가할지 시험을 하는 무대이기도 합니다. 이미 노란봉투법 등으로 기업이 힘들어지는 마당에 호남 산업기지 건설은 삼성, 하이닉스 입장에서는 받아들이기 힘든 부분이 아닐까 생각합니다. 노란 봉투법, 초과 이익 공유에 이어 정부 강요에 의한 산업기지 건설까지 온갖 기업 악재는 다 있는데도 AI붐에 따라 HBM 메모리 수요가 급등한 것 때문에 주가가 일시적으로 호황을 누리는 것 뿐이라 봅니다. 반도체 사이클이 끝나면 주가가 폭락하면 갸미들을 보호한다는 명분 아래 국민연금 등을 동원하여 싸게 주식을 줍줍하겠죠. 이는 개미 보호가 목적이 아닌 대기업에 지분을 늘려 사실상 관치기업으로 만들려는 것으로 예상됩니다. 2. 중국의 반도체 굴기에 협조. 이렇게 지분을 장악하면 다음에는 한중 첨단사업 협력 등의 이름으로 삼성, 하이닉스의 무형자산을 중국과 공유 할 수도 있다고 봅니다. 그렇지 않아도 한국 국채의 최대 보유국은 중국이죠. 그걸 무기로 한국에 어떤 요구를 할지 알 수 없습니다. 미국과 일본의 소부장 제재로 지금 7나노 이상의 단계에서 못나가는 중국은 삼성, 하이닉스가 친중 정권의 관치기업이 되면 분명 반도체 기술부터 빼돌리려 하지 않겠습니까? 개인적인 의견이지만 국내 반도체를 겨냥한 반시장적 정부 정책의 최종 목적지는 이거 같습니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요?

CPO(Co-Packaged Optics)의 급소는 열이라고들 한다. 정작 더 큰 문제는 "수리"일 수 있다. 기존 플러거블(Pluggable) 트랜시버는 고장나면 모듈만 갈아끼우면 된다. CPO는 광엔진이 반도체 패키지 안으로 들어간다. 문제가 생기면 서버를 통째로 교체해야 할 가능성이 있다. 광모듈의 연간 고장률은 약 1%다. 대규모 AI 클러스터는 트랜시버를 수만에서 10만 개 쓴다. NTT(TSE: 9432)는 광엔진을 착탈 가능하게 만드는 설계를 제안하고 있다. 상용 샘플은 2027년 1~3월기 제공 예정이다. NTT 이노베이티브 디바이스(NTT Innovative Devices)의 도미사와 마사토(富澤将人) CTO는 이렇게 표현했다. 떼어낼 수 있느냐로 "수리비용의 자릿수가 바뀐다"는 것이다. 대역폭과 소비전력만 비교해서는 드러나지 않는 문제다. 통신망을 실제로 운영해온 회사가 설계에 무엇을 넣는지, 경험으로 알고 있다는 점이다. Sources: Nikkei xTECH, Nikkei Tech Foresight, 18 August 2026.

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)