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FUNDA.
AI 인프라가 키우는 TAM, 그리고 흔들리는 내러티브 VOL. 2026 · 06.04 · HOST: MO & MARSH
3줄 요약 · TL;DR
  1. Anthropic의 ARR 증가세 둔화(5월 +$8B vs 4월 +$12B)가 헤드라인을 흔들지만, OpenAI가 가속(+$8B)하며 두 랩 합산 신규 ARR은 5월에도 ~$16B로 4월과 동일 → 둔화는 시장 전체가 아니라 Anthropic에 국한된 '국지적' 현상.
  2. 투자 결론은 변함없이 애플리케이션 SaaS보다 인프라/플랫폼 — GB200 양산(4Q 확정적), 액침냉각 메인스트림화, NAND ASP 2H +40%, 광학(XPO·MPO) TAM 확대가 모두 '곡괭이와 삽' 플레이를 보상.
  3. 유레카 포인트: Anthropic의 ARR 둔화 상당 부분이 수요 약화가 아니라 캐시 쿼리(compute -30~40%)·Opus-fast 사용 정상화 같은 '효율화' 부작용일 수 있음 → 내러티브와 실제 수요 사이 괴리 = CAPEX 노출주 변동성을 역이용할 기회.
Executive Summary · 총평

"AI 인프라 수요는 TAM을 계속 키운다"
— 보상은 앱이 아니라 인프라에

이번 주 논의는 AI 랩의 ARR 역학(Anthropic vs OpenAI), 소프트웨어 프리뷰(Snowflake·MongoDB·Palo Alto·CrowdStrike), 엔비디아 GB200 램프와 그에 딸린 서버·액침냉각 공급망, NAND 가격, 그리고 광학 로드맵(CPO·MPO와 새로 등장한 XPO 표준)을 폭넓게 다뤘다.

먼저 용어부터 — 똥멍청이도 이해하기
ARR(Annual Recurring Revenue): 매달 들어오는 구독 매출을 1년치로 환산한 숫자. "이 회사 연 매출 페이스가 얼마냐"를 보는 지표.
TAM(Total Addressable Market): 이 시장이 통째로 다 먹을 수 있는 최대 크기. "TAM이 커진다" = 파이 자체가 커진다.
'곡괭이와 삽'(picks & shovels): 골드러시 때 금 캐는 사람보다 곡괭이·청바지 판 사람이 더 벌었다는 비유. AI에선 챗봇 앱보다 칩·전력·광학 같은 인프라를 파는 게 안전하다는 뜻.

전체를 관통하는 주제는, AI 인프라 수요가 계속 TAM을 키우면서 애플리케이션 SaaS보다 플랫폼/인프라 익스포저를 보상한다는 것 — Anthropic의 ARR 둔화 헤드라인이 단기 변동성을 더하더라도 마찬가지다.

Anthropic은 5월을 ~$52–53B ARR로 마감했을 가능성이 높고, 월간 신규 추가액은 4월 ~$12B에서 ~$8B로 감속했다. 반면 OpenAI는 ~$40B로 가속하며 월 ~$8B를 추가 — 5월 합산 ~$16B는 4월과 같다. 즉 둔화는 시장 전반이 아니라 한 곳에 집중된 현상이다.

$52–53B
Anthropic 5월말 ARR
(월 +$8B, 4월 +$12B)
~$40B
OpenAI 5월말 ARR
(월 +$8B, 가속)
~$16B
두 랩 합산 5월 신규
(4월과 동일)
~3%
Snowflake 2Q 가이드
중 Claude 기여 추정

애플리케이션 SaaS 중에서는 Snowflake가 돋보였다. AWS에서 GPU를 잠그고 Bedrock을 우회해 Claude를 네이티브로 배포한 것이 Claude Agent/Claude Code의 2Q 가이드 기여도를 ~3%까지 끌어올린 것으로 추정된다.

하드웨어 쪽에서는 GB200 수율이 개선되며 4분기 양산이 견고해 보인다. Wiwynn이 GB200 서버에서 앞서 있고, Delta는 GB200 PSU 단독 공급사로 풀 가동 중이며, 액침냉각은 메인스트림으로 이동 중이다. NAND ASP는 2H에 2Q 대비 ~40% 상승, 2027년까지 추가 상승이 예상된다.

광학에서는 스케일아웃 단계에서 CPO를 지연·회피하기 위한 플러거블 경로(XPO)의 모멘텀이 커지고 있다. Semtech은 구글향 800G용으로 InnoLight에 TIA를 공급하고 1.6T에서 점유율을 늘릴 전망(아직 검증 필요)이며, MPO는 광학 TAM에 순증 요인으로 Marvell·Semtech이 수혜 후보다. 사이버보안에서는 플랫폼 벤더(PANW·CRWD)가 여전히 베스트 포지션이나, 유기적 NGS ARR 재가속 확인에는 시간이 더 필요하다.

Part I · Key Views by Analyst

애널리스트별 핵심 뷰

1 Marsh — 시장 셋업과 단기 포커스

시장: 매도세 원인과 어젠다

쉽게 풀면
토큰 맥싱(token maxing) = AI에게 더 많은 '토큰(=말 조각)'을 쓰게 만들어 사용량(=매출)을 끌어올리는 흐름. FOMO = "남들 다 AI 쓰는데 우리만 뒤처질라" 하는 조급함. 즉 "기업들이 불안해서 SaaS·AI에 일단 돈을 쓰는 반등 구간이 올 수 있다 vs 그래도 결국 인프라가 낫다"는 논쟁.

2 Mo — AI 랩·ARR, Snowflake/Datadog/MongoDB, 구글 코딩

Snowflake: Claude 배포와 초기 매출 기여

쉽게 풀면
Bedrock = 아마존이 운영하는 'AI 모델 백화점'. 여기 입점해서 Claude를 쓰면 아마존이 중간 마진을 떼간다. "Bedrock 우회 = Claude 네이티브 배포"란, Snowflake가 백화점을 안 거치고 Claude를 직접 들여와 성능·통제·수익성을 다 챙긴다는 뜻 — 이게 ~3% 기여의 핵심.
Atlas vs Enterprise Advanced = 같은 MongoDB라도 Atlas는 클라우드 구독(성장주 매력), Enterprise Advanced는 온프레미스(고객사 서버에 직접 설치, 구식). 후자가 잘 팔리는 건 성장 스토리엔 마이너스.

엔터프라이즈 SaaS 랠리: 지속성과 리스크

쉽게 풀면
좌석(seat) 기반 SaaS = "직원 1명당 월 얼마" 식 과금. 추가 비용 거의 없이 순이익으로 떨어져 마진이 높다. 반면 AI 기능은 쓸 때마다 GPU 연산 비용이 나가서 마진이 낮다 → 매출이 늘어도 밸류에이션(멀티플)이 잘 안 올라간다는 논리.

Anthropic vs OpenAI: ARR 성장과 사용량 믹스

쉽게 풀면 — 이번 매거진에서 제일 중요한 포인트
캐시 쿼리(cache query) = AI한테 같은 질문/문맥을 또 물을 때, 매번 처음부터 다 계산하지 말고 전에 계산해둔 걸 재사용하게 하는 기능. 이걸 켜면 연산이 30~40% 줄어든다 = AI 회사 입장에선 같은 작업인데 청구 매출이 줄어드는 것.
Opus-fast = 비싼(3배) 프리미엄 모드. 이걸 덜 쓰면 고객 한 명당 매출(ARPU)이 낮아진다.
→ 즉 "수요가 줄어서"가 아니라 "고객이 더 알뜰하게 써서" ARR 증가폭이 줄어든 것일 수 있다는 게 핵심.
Eureka · 투자 포인트

Anthropic ARR 둔화의 상당 부분이 수요 약화가 아니라 효율화(캐시 쿼리·Opus-fast 정상화)의 산물일 수 있다는 점이 진짜 핵심. 언론은 "Anthropic 꺾였다"로 단순화하지만 두 랩 합산 신규 ARR은 그대로($16B). 시장이 이 헤드라인에 CAPEX 노출주(엔비디아 서플라이체인, 전력, 광학)를 같이 패대기칠 때가 내러티브 vs 펀더멘털 괴리를 역이용할 구간. 그리고 다음 트리거는 단 하나 — Mythos가 Opus 4.7/4.8을 얼마나 압도하느냐. 압도하면 지출 재가속 → CAPEX 사이클 재점화.

Google: 코딩 진척과 경쟁 격차

쉽게 풀면
셀프플레이(self-play) = AI가 사람 데이터를 기다리지 않고 스스로 문제를 내고 풀며 학습 데이터를 자가 생산하는 방식(알파고가 자기 자신과 대국하며 강해진 그 원리). Anthropic이 이걸 코딩에 써서 좋은 데이터를 빠르게 찍어낸다 = Google이 돈(연산)을 더 써야 따라잡는다는 구조적 격차.

3 Ken (+Harvey) — 엔비디아 GB200, 서버/액침냉각, NAND, Marvell, Intel, PC CPU

엔비디아: GB200 램프 추적; 서버 OEM 포지셔닝

쉽게 풀면
PSU = Power Supply Unit, 전원공급장치. GB200 서버에 전기를 먹여주는 부품. Delta가 단독 공급 + 풀 가동이면 GB200이 팔릴 때마다 Delta가 따라가는 구조 = 병목 = 가격 결정력.
TDP = 칩이 내뿜는 열의 양. 엔비디아 칩이 점점 뜨거워져서 공기로는 못 식히고 액체로 식히는(액침냉각) 게 표준이 되는 중. 그래서 냉각 부품주(AVC·Delta)가 뜬다.

AI PC: 단기 출하 부진; 타이밍과 제품-시장 적합성

NAND: 2H26·2027로 이어지는 ASP 업사이클

쉽게 풀면
ASP = Average Selling Price, 평균판매단가. "출하량(몇 개 팔렸나)보다 ASP(개당 얼마 받나)를 봐라" = 메모리는 가격이 곧 실적이니, 단기 물량 출렁임에 흔들리지 말고 가격 상승 추세에 베팅하라는 뜻.

Marvell: 구글 TPU 콘텐츠 옵셔널리티 (시나리오, 베이스케이스 아님)

쉽게 풀면
TPU = 구글이 직접 설계한 AI 전용칩(엔비디아 GPU의 구글판). Marvell은 이 칩을 만드는 데 들어가는 핵심 설계·부품을 댈 수 있는 후보. "확정은 아니지만 되면 대박"인 옵션 가치 스토리다.

Intel: 파운드리 용량 계획 & PC/CPU 읽기 (Harvey 체크)

쉽게 풀면
풀포워드(pull-forward) = "곧 비싸진다니까 미리 사두자"로 미래 수요를 앞당겨 당긴 것 → 그만큼 하반기엔 수요가 비게 됨(그래서 2H 전망 신중). 18A / Intel 3·7·14는 인텔의 공정 세대 이름(숫자 작을수록 최신·고성능). 최신 공정(18A·Intel 3) 늘리고 구공정(14) 줄이는 = 캐파 재편.

4 Fabian — 광학, XPO vs CPO, Semtech/InnoLight, MPO

CPO/MPO: 로드맵과 NVL 인터커넥트

XPO (초고밀도 플러거블 광학): 아키텍처와 생태계

쉽게 풀면 — CPO / MPO / XPO 3분 정리
AI 서버끼리 데이터를 주고받는 '광케이블 연결' 방식 싸움이다.
구리(copper) = 옛날 방식. 싸지만 멀리 못 보내고 빠르면 신호가 죽는다 → 클러스터 커지면 한계.
광학(optics) = 빛으로 보내서 멀리·빠르게. 대신 비싸고 뜨겁다.
CPO(Co-Packaged Optics) = 광학을 칩에 아예 붙여 넣은 차세대 방식. 성능 최고지만 만들기 어렵고 고장 나면 통째로 교체.
플러거블(pluggable) = 광 모듈을 USB처럼 꽂았다 뺐다 하는 기존 방식. 고장 나면 그것만 갈면 됨(운영 편함).
XPO = "플러거블의 편리함은 유지하면서 성능은 CPO급으로" 끌어올린 절충안. → 하이퍼스케일러들이 어려운 CPO 대신 XPO로 시간을 벌고 싶어 한다는 게 핵심.
MPO = 광케이블을 여러 가닥 묶어 한 번에 꽂는 다중 커넥터 → 광학 쓰면 쓸수록 같이 늘어나는 '곁다리 수혜' 시장.
Eureka · 투자 포인트

광학 투자 포인트는 "CPO냐 XPO냐"의 승부가 아니라 "어느 쪽이 이겨도 플러거블 생태계가 안 죽는다"는 것. 하이퍼스케일러가 CPO를 미루면 그 공백을 XPO/MPO가 채우고, Marvell은 CPO·플러거블 양쪽에 다 발을 걸쳐 어느 시나리오든 수혜. Lumentum·Coherent·Semtech도 100+ MSA에 이름을 올린 만큼, "기술 표준 베팅"보다 "표준에 양다리 걸친 부품사 베팅"이 리스크 대비 안전하다. Microsoft의 MSA 불참(미확인)은 추후 확인할 와일드카드.

Semtech/InnoLight/Google: TIA 점유율 확대 (검증 필요)

쉽게 풀면
TIA(Trans-Impedance Amplifier) = 광신호(빛)를 받아 미약한 전기신호를 다시 키워주는 증폭 칩 — 광 트랜시버 안의 핵심 부품. InnoLight = 세계 1위 광 트랜시버 제조사. Semtech이 InnoLight에 TIA를 댄다 = 구글 AI망 깔리는 만큼 Semtech 부품이 따라 들어간다는 스토리(아직 확정 전).

5 Wooding — 사이버보안 플랫폼과 AI 확산

사이버보안: 플랫폼화 수혜; 유기적 재가속은 아직 TBD

쉽게 풀면
플랫폼 vs 포인트 제품 = 보안을 '통합 OS'처럼 한 회사가 다 깔아주느냐(PANW·CRWD), 아니면 자물쇠 따로·CCTV 따로 끼워 맞추느냐(포인트). AI 시대엔 데이터가 한 곳에 다 모이는 플랫폼이 압도적으로 유리.
NGS ARR(Next-Gen Security ARR) = PANW의 차세대 보안(클라우드·AI 보안) 구독 매출. 이게 28% → 30%대 초반으로 다시 가속해야 "재성장 확정" 신호인데, 아직 28%에서 멈춰 있어 확인 대기 중.
SASE/XSIAM = PANW의 핵심 신제품 라인(클라우드 통합 보안망 / AI 보안운영센터).
Part II · Q&A

질의응답

Q1. 구글의 코딩 진척, 그리고 Claude Code/Codex의 선점 우위는 지속 가능한가?
구글은 Claude Opus 4.6 수준에 근접했고 Opus 4.7보다 약 1개월 뒤다. 3Q26에 Anthropic의 차기 Mythos 수준엔 도달하지 못할 전망. Anthropic은 코딩 셀프플레이로 고품질 데이터 생성을 가속 중이라, 구글이 따라잡으려면 연산·데이터를 늘려야 한다. Claude Code와 Codex는 단기적으로 우위를 유지하나, 구글이 학습·데이터 파이프라인을 끌어올리면 격차는 압축될 수 있다.
Q2. CPO 지연 여부와 MPO의 광학 TAM 순증 여부는?
명시적인 CPO 지연은 없었다. 엔비디아는 구리의 도달 거리 한계와, 클러스터가 커질수록 광학이 필요함을 재확인 — 광학이 시간이 지나며 NVL 백본까지 확장됨을 시사. MPO는 광학 TAM에 증분 요인이며, MPO 배치 확대의 수혜 후보로 Marvell·Semtech을 본다(더 넓은 플러거블 모멘텀과 일관).
Q3. AI 데이터센터에서 XPO vs CPO를 어떻게 봐야 하나?
XPO(초고밀도 플러거블)는 플러거블을 유지하면서 대역폭과 열을 스케일한다(예: 플러거블당 ~8×1.6T; 스위치당 최대 ~204.8T; 액침냉각). 100+ 기업의 MSA(Marvell·Lumentum·Coherent·Eoptolink 포함)가 생태계를 뒷받침; Microsoft의 MSA 상태는 확인 필요. 인터커넥트 벤더들과 초기 퀄이 진행 중. 일부 하이퍼스케일러는 스케일아웃에서 CPO를 지연·회피하려 XPO를 밀려는 경향 — 인터커넥트 속도와 전력 소모·운영 친숙도 사이의 균형.
Q4. 코히어런트 라이트(coherent light) 관련 업데이트는?
이번 세션에서 기존 딥다이브를 넘어선 새 데이터포인트는 없었다. 코히어런트 라이트 인터커넥트 채택은 더 긴 도달거리·전력 예산에서 광학으로의 전환이라는 큰 흐름을 계속 따라가며, 구체적인 건 시스템 아키텍처(예: NVL 백본)와 모듈 단위 열 설계에 달려 있다.
Q5. Marvell이 시총 $1T에 가려면 무엇이 필요한가?
하이엔드 시나리오(미확정, 베이스케이스 아님)는 구글 TPU에서의 대폭 늘어난 콘텐츠(잠재적으로 MediaTek과 함께), 2028 물량 수백만 대, 수십억 달러 매출 증분을 포함한다. 실행력, 공급사 할당, 구글 가속기 로드맵이 핵심 변수. 모델을 업데이트하기 전에 구체적인 디자인윈 증거를 모니터링할 것이다.