★ 기업명: 삼성전자(시가총액: 961조 3,492억)
보고서명: 연결재무제표기준영업(잠정)실적(공정공시)

매출액 : 938,374억(예상치 : 887,845억+/ 6%)
영업익 : 200,737억(예상치 : 165,785억/ +21%)
순이익 : 192,920억(예상치 : 154,970억+/ 24%)

**최근 실적 추이**
2025.4Q 938,374억/ 200,737억/ 192,920억
2025.3Q 860,617억/ 121,661억/ 122,257억
2025.2Q 745,663억/ 46,761억/ 51,164억
2025.1Q 791,405억/ 66,853억/ 82,229억
2024.4Q 757,883억/ 64,927억/ 77,544억

공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260129800002
회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=005930

★ 마이크로소프트 Q2 2026 어닝콜 Q&A 세션

질문 1. 자본 지출(CapEx)의 성장과 투자 수익률(ROI)에 대하여
질문자: 키스 와이스 (모건 스탠리)

질문: 주당 순이익이 24%나 성장하는 놀라운 결과에도 불구하고, 시장은 자본 지출이 예상보다 빠르게 늘고 Azure 성장은 그에 비해 다소 느린 것에 우려하고 있습니다. 이 막대한 투자가 앞으로 어떤 수익(ROI)을 가져다줄지, 그리고 Azure 성장에 어떻게 기여할지 궁금합니다.

답변 (에이미 후드): 자본 지출, 특히 GPU와 CPU 같은 단기 자산은 Azure 매출뿐만 아니라 M365 코파일럿, GitHub 코파일럿 같은 자사 서비스와 R&D 팀의 혁신을 위해 투입됩니다. 만약 이번 분기에 확보한 모든 GPU를 Azure 고객 서비스에만 할당했다면 Azure 성장률은 40%를 넘었을 것입니다. 우리는 전체 스택의 성장을 위해 용량을 전략적으로 배분하고 있습니다.

답변 (사티아 나델라): 투자자분들은 단순히 Azure 하나만 보실 것이 아니라, 코파일럿(M365, GitHub, 보안, 의료용 Dragon 등) 전체 포트폴리오의 고객 생애 가치(LTV)를 고려해야 합니다. 이 서비스들은 모두 마이크로소프트에 새로운 시장을 열어주는 증분 사업입니다. 또한, 컴퓨팅 자원은 곧 R&D 자원이기도 하므로 장기적인 최적화를 위해 사용됩니다.

질문 2. 하드웨어 수명과 계약 기간의 불일치 문제
질문자: 마크 모들린 (번스타인 리서치)

질문: 서버 자산은 6년에 걸쳐 상각하는데, 미이행 잔액(RPO)의 평균 기간은 2.5년입니다. 하드웨어의 유효 수명인 6년 동안 충분한 매출과 이익을 뽑아낼 수 있다는 확신을 어떻게 가질 수 있습니까?

답변 (에이미 후드): RPO 기간이 짧게 느껴지는 이유는 3년 단위의 M365 계약 등이 포함된 혼합 수치이기 때문입니다. Azure만 떼어놓고 보면 기간이 더 깁니다. 특히 대형 고객사와의 GPU 계약은 해당 하드웨어의 전체 유효 수명 동안 사용하도록 이미 계약이 완료된 상태입니다. 따라서 하드웨어 수명에 대한 미사용 위험은 거의 없습니다.

답변 (사티아 나델라): 우리는 소프트웨어 기술을 통해 노후화되는 하드웨어에서도 최신 모델이 원활하게 돌아가도록 운영하고 있습니다.

답변 (에이미 후드): 하드웨어는 시간이 지날수록 운영 효율이 높아집니다. 자산 수명이 다해갈수록 마진은 오히려 개선되는 구조이므로 수익성에 대해 걱정하실 필요가 없습니다.

질문 3. OpenAI에 대한 높은 의존도 우려
질문자: 브렌트 틸 (제프리스)

질문: 수주 잔고(Backlog)의 45%가 OpenAI와 관련되어 있습니다. 이 파트너십이 얼마나 지속 가능한지, 그리고 특정 업체에 대한 노출도가 너무 높은 것은 아닌지 우려됩니다.

답변 (에이미 후드): 관점을 바꿔서 나머지 55%를 봐주셨으면 합니다. OpenAI를 제외한 나머지 잔고만 3,500억 달러에 달하며, 이 부분 또한 전년 대비 28%라는 놀라운 성장세를 보이고 있습니다. 이는 우리 포트폴리오가 산업과 지역별로 매우 다각화되어 있음을 증명합니다. OpenAI와의 파트너십 역시 매우 공고하며, 그들이 가장 성공적인 AI 비즈니스를 구축하는 데 있어 우리는 핵심적인 인프라 공급자 역할을 지속할 것입니다.

질문 4. 데이터센터 용량 증설 규모와 일정
질문자: 칼 키어스테드 (UBS)

질문: 이번 분기에 1기가와트(GW)의 용량을 추가한 것은 엄청난 수치입니다. 애틀랜타나 위스콘신 같은 특정 지역의 증설 규모와 향후 용량 추가 계획에 대해 구체적으로 말씀해 주십시오.

답변 (에이미 후드): 특정 지역에 국한하지 않고 전 세계적으로 가용한 모든 지역에서 용량을 최대한 빠르게 늘리고 있습니다. 언급하신 대형 사이트들은 다년간의 건립 기간이 소요됩니다. 우리는 전력, 부지, 시설을 먼저 확보한 뒤 가능한 한 빨리 GPU와 CPU를 채워 넣는 방식으로 대응하고 있으며, 이를 통해 고객의 폭발적인 수요와 공급 간의 격차를 줄여나갈 것입니다.

질문 5. 자체 칩(Maia 200)의 성능과 전략적 의미
질문자: 마크 머피 (JP 모건)

질문: Maia 200 가속기의 성능이 매우 인상적입니다. 자체 칩 개발이 마이크로소프트의 핵심 역량이 될 수 있을까요? 이것이 향후 추론 비용 절감이나 마진 개선에 어떤 영향을 줍니까?

답변 (사티아 나델라): 우리는 오랫동안 자체 실리콘을 설계해 왔습니다. Maia 200은 GPT 5.2나 자체 모델들에 최적화되어 설계되었으며, 단순히 칩뿐만 아니라 네트워크, 메모리, 랙 규모의 수직 계층 통합이 이루어진 결과물입니다. 엔비디아나 AMD와도 긴밀히 협력하지만, 자체 칩을 통해 전체 시스템의 총 소유 비용(TCO) 측면에서 확실한 우위를 점하고자 합니다. 이는 한 세대의 게임이 아니라 장기적인 경쟁력 확보 차원입니다.

https://x.com/DrNHJ/status/2016656039010324955?s=20

★ 테슬라 4분기 어닝콜 중 일론머스크 메모리 관련 발언

1) (Elon) “3~4년 뒤 Tesla 성장의 한계 = 칩 생산, 특히 메모리/RAM”

제가 예를 들어 3~4년 뒤를 내다보면서 ‘Tesla 성장의 제한 요인이 뭐냐’를 보면, 실제로 칩 생산일 거라고 생각합니다.

AI 로직(연산)이 충분한가, 그리고 AI에 필요한 메모리, RAM이 우리 생산 규모에 충분한가 하는 문제죠. 그리고 지금 제 시각에서는 바로 그게 3~4년 뒤에 우리 성장을 제한할 가능성이 가장 큰 요인입니다. 그렇다면 우리가 그 칩이 필요하기 때문에 Tesla 외부로 칩을 판매하지 못하게 될 수도 있다는 뜻이기도 합니다.”

2) (Elon) “대형 통합 팹(로직+메모리+패키징) 필요 / 미국에 ‘첨단 메모리 팹’이 없다”

저는 Tesla가 (대형) 통합 팹을 지어야 한다고 생각합니다. 저와 Vaibhav(‘AB’)도 주주총회에서 언급했는데요. 핵심 공급사들의 최선의 경우 생산량—우리의 전략적 파트너인 삼성, TSMC, Micron까지 포함해서—를 놓고 ‘최대로 만들어봐야 얼마나 만들 수 있나’를 봐도 그 양이 충분하지 않습니다.
그래서 3~4년 뒤에 예상되는 제약(병목)을 제거하려면, 미국 내에서 로직, 메모리, 패키징을 모두 포함하는 아주 큰 규모의 Tesla 통합 팹을 지어야 한다고 봅니다…”

“…하지만 현재 미국에는 ‘대규모로’ 운영되는 첨단 메모리 팹이 없습니다. 0개입니다. 말 그대로 0개요.
Micron이 몇 년 안에 뭔가를 갖추길 바랍니다…”

“…그래서 저는 로직, 메모리, 패키징을 통합한 대규모 팹을 직접 만들어보는 시도도 해야 한다고 봅니다. 그걸 하지 않으면 우리는 근본적으로 공급망에 의해 제한될 겁니다…
그리고 사실, AI 로직보다도 메모리가 더 큰 병목이 될 수도 있다고 생각합니다.”

3) (Barclays 질문) “메모리 조달의 단기 제약? 2021년처럼 기능 수정으로 버틸 수 있나?”

“…공급이 매우 타이트한 상황에서 메모리 관련 제약을 언급하셨는데요. 단기적으로 메모리 조달에 제약이 있습니까?
만약 있다면, 2021년에 (부품) 쇼티지 때 했던 것처럼 차량 기능을 일부 수정하는 방식으로 어느 정도까지 대응할 수 있을까요? 그리고 향후 몇 년을 어떻게 ‘브릿지(메워갈)’ 계획인지 궁금합니다.”

(Elon 답변) “지능/GB(메모리 효율) 강조 + 향후 3년은 해법, 그 이후는 공급사 한계”

“음. Tesla AI는 연산 효율도 매우 높고, 메모리 효율도 매우 높습니다.
그래서 어떤 AI 모델이든 평가할 때, 특히 RAM이 제약일 때는 ‘기가바이트(GB)당 지능(intelligence per gigabyte)’이라는 지표를 고려해야 한다고 봅니다. 즉 같은 GB에서 얼마나 많은 기능/지능을 뽑아내느냐(지능 밀도)죠.”

“…Tesla AI는 메모리 효율 측면에서 (다른 것들보다) 10배(한 자릿수 자릿수 이상, order of magnitude) 이상 더 낫다고 생각합니다.”

“그래서 그 점이 우리를 스케일링(확장) 측면에서 꽤 유리한 위치에 놓이게 합니다. 그리고 우리는 로직과 메모리에 대해, 대략 향후 3년 정도는 ‘해법(공급/대응 방안)’이 있다고 생각합니다.”

“하지만 3년을 넘어 가기 시작해서, 우리의 확장 계획과 실제로 얼마나 많은 팹이 건설되는지 등을 보면—특히 지정학적 불확실성까지 반영하면—
그 이후에는 우리는 공급사(서플라이어) 생산량에 의해 제한을 받게 될 겁니다.”

“…그래서 우리가 공급사 한계에 묶이지 않도록 하는 어떤 ‘게임 플랜’을 반드시 마련해야 합니다.”

https://x.com/DrNHJ/status/2016661254367309828?s=20

[★ 최원범 매니저 방송 스케쥴]

[스튜디오]
월,수- 용호상박 (저녁 7시~8시) --> 공개방송 저녁 9시
화,목- 친절한 주식상담(오후 5시15분~5시30분)

[장중공개방송]
화- 오전 8시40분~11시

[주말 공개방송]
일요일 저녁 (9시)