시장이 엄청 안좋을때에는 채널 가장 윗글부터 읽어봅니다

[CXMT, 애플 가격 제시 요구 거절]

중국 현지 언론에서, CXMT의 애플 가격 제시 요구를 거절했다는 보도가 있어 공유드립니다.

제한적인 생산량 속 자국산 제품 공급이 우선 순위이기 때문이라고 밝혔습니다. 예상했던 대로네요.
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[기사 내용 요약]

- 중국 DRAM 제조사 창신메모리(CXMT)가 애플의 공급가 제시 요구를 거절함.

- 장기 계약을 위해 애플에 단가를 낮춰주던 부품업계 관행과 대비되는 이례적인 사례.

- 생산 능력 대비 중국 내수 수요가 폭증하여 물량이 부족한 상태

- 정책적 요인 및 생산량 한계 등으로 인해 자국 고객사를 최우선으로 대응하는 전략을 취함

- 이는 중국 메모리 반도체 자급자족 전략 때문으로 해석.예컨대 샤오미 자체 개발 칩(현계 03)에 LPDDR6를 공급하는 등 실질적인 자립화 성과 가시화

기사 원문 링크: https://cj.sina.cn/article/normal_detail?u=https%3A%2F%2Fk.sina.cn%2Farticle_5993531560_1653e08a804001q0da.html

앤트로픽, IPO 신청서 제출

- 앤트로픽이 월요일(26일) 기업공개(IPO) 신청서를 제출. 이르면 추수감사절(11월 26일) 이전에 주식 거래가 시작될 가능성을 시사.

- AI 기업들은 막대한 매출을 올리고 있지만, 지출 증가 속도를 따라가지 못하면서 추가 자금 조달이 필요한 상황.

- 앤트로픽은 IPO를 통해 조달할 자금 규모를 공개하지 않았지만, 시장에서는 기업가치 2조 달러를 기준으로 약 1,000억 달러를 조달할 가능성이 거론되고 있음.

- 현재 IPO 최대 기록은 스페이스X가 보유. 스페이스X는 최근 기업가치 1조 7,700억 달러를 기준으로 약 860억 달러를 조달했으며, 여기에는 주관사의 초과배정옵션(그린슈)이 포함됨.

- 스페이스X 주가는 상장 초기 급등했지만 이후 변동성이 확대되면서 공모가 135달러를 밑돌기도 했음. 지난 금요일 종가는 147.95달러로, 상장 첫 거래가격인 150달러보다 낮은 수준.

- 앤트로픽의 2026년 상반기 매출은 162억 9,000만 달러, 순손실은 807억 5,000만 달러를 기록.

- 3분기 실적은 아직 공식 공개되지 않았지만, 관련 수치가 이미 유출된 만큼 공모가격 확정 이전에 제출될 정정 신고서에 포함될 가능성이 있음.

- IPO 대표 주관사는 골드만삭스와 모건스탠리이며, 이외 20개 은행이 인수단에 참여.

- 앤트로픽은 지난 6월 초 비공개 방식으로 IPO 서류를 제출했으며, 이는 오픈AI가 같은 절차를 진행한 지 불과 몇 주 뒤였음.

- 오픈AI는 이후 내년까지 상장할 계획이 없다고 밝혔으며, 현재 비상장 시장에서 기업가치 1조 2,500억 달러를 기준으로 추가 300억 달러 조달을 추진 중인 것으로 알려짐.

- 이번 앤트로픽 IPO는 AI 기업들의 막대한 인프라 투자와 자금 조달 수요 속에서, 투자자들의 AI 산업 투자 의지를 시험하는 중요한 사례가 될 전망.

https://www.axios.com/2026/10/26/anthropic-ipo?utm_source=chatgpt.com

지금의 내 계좌는 내 실력과 운을 조합한 결과이다 라는 현실을 받아들여야 한다.
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계좌 전고점을 생각하면 가슴이 답답하고 그돈이면 집도 사고 부모님 차도 바꿔 드리고 등등 돈이 해결해 줄 수 있었던 기회를 생각하면 밤에 잠이 오지 않겠지만 어쩔 수 없다.
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어쩔수 없다는 다른 사투리로는
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우야겠노~
할 수 없당께~
뭐 , 워쩌겄슈~
할 수 없드래요~
알 수 엇주게~
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등등 자기가 사는 지역의 말투로 한번 외쳐주고 할일 해야지 안 그러면 발전이 없다.
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우야겠노~
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현실을 받아들이자.


[출처] 주식투자는 왜 어려울까 ? 175.급락장에는 어떤 생각을 해야 할까 ? 추가|작성자 자이노

레버리지 전멸의 하반기
https://m.blog.naver.com/kk_kontemp/224454961252

[현대차 휴머노이드 '아틀라스' 공급망 나왔다…배터리·카메라 韓 부품 대거 진입]

: 현대차그룹 휴머노이드 로봇 '아틀라스' 공급망 확정

: 액추에이터는 현대모비스가 전량 공급하고, 로봇 심장인 배터리는 삼성SDI와 LG에너지솔루션이 담당

: 로봇 눈이 되는 카메라는 현대모비스·나무가·엠씨넥스·캠시스가 참여

: 아틀라스 배터리 충전 솔루션은 비에이치 EVS가 담당

: 인쇄회로기판(PCB) 업체 비에이치 자회사인 비에이치 EVS는 2022년 LG전자 차량용 무선충전시스템 사업부를 인수하면서 설립

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https://m.etnews.com/20261026000283?obj=Tzo4OiJzdGRDbGFzcyI6Mjp7czo3OiJyZWZlcmVyIjtOO3M6NzoiZm9yd2FyZCI7czoxMzoid2ViIHRvIG1vYmlsZSI7fQ%3D%3D

Meta, 방법을 만드는 방법

1. 처음에는 잘 몰라서 계속 시간을 들여 쌓는다.
2. 결과가 좋지 않을 때마다, 문제점을 찾고 개선한다.
3. 괜찮은 방법이 나왔을 때, 시간을 충분히 쌓는다.
4. 그럼에도 불구하고 어느정도 평균 이상으로 정교하게 되지 않거나 막혔을 때, 다시 처음부터 시작하는 한이 있더라도, 모든 플로우를 총점검한다.
5. 모든 방법을 총동원해서 지금보다 더 나은 것을 연구한다 이때 방법을 알아도 못하는 것은 존재하지 않는다고 생각하고, 해봤다고 지나치는게 아니라 그때 내가 뭘 놓쳤길래 쳐지고 있는 지를 쫓는다.
6. 수백번정도 수천번정도 반복하면서 이게 쌓이고 있는지 휘발적인지 점검한다.
7. 완성에 다가갈수록 최적화되어 심플한 파이프라인에 가까워진다.
8. 최적화 튜닝이 끝나면, 생이 다할 때까지 무한히 적재한다.
9. 지금부터 필요한 것은 체력이 제일 중요하다.

정부·여당이 대주주의 상속·증여세 부담을 줄이려는 목적의 '인위적 주가 누르기'를 막기 위해 과세 강화 대상을 확대하고, 주식 평가액 할증률을 높이는 방안을 검토하고 있다. 기존 정부안의 적용 요건이 지나치게 까다로워 실효성이 떨어진다는 지적을 반영한 것이다. 청와대가 '코리아 디스카운트(국내 증시 저평가) 해소'를 핵심 국정과제로 추진하는 가운데, 저평가 기업에 대한 공격적 인수합병(베어허그 M&A)을 지원하는 동시에 기업가치 정상화를 유도하려는 취지다.

https://biz.chosun.com/industry/company/2026/10/27/JLABHJSX4BF67KK3EYW254HI2I/

#메모리 #지속학습

다음 메모리 모멘텀은 지속학습?

AI 반도체 수요가 기존의 ’학습 + 추론‘에서 ’학습 + 추론 + 지속 학습‘으로 확장

지속학습은 아직 실제 대규모 상용화로 검증된 수요라기보다 향후 AI 아키텍처 변화에 대한 투자 가설

추론은 기존에 배운 지식을 활용해서 답을 찾는 것이고, 지속 학습은 새로운 지식을 배워서 AI 자체가 똑똑해지는 것

추론할 때는 주로 학습된 모델을 읽어서 계산

반면 지속 학습은 추론뿐 아니라 모델의 가중치를 수정하는 학습 연산까지 수행

학습 과정에서는 기울기(gradient), 옵티마이저 상태, 중간 활성화 값 등을 저장해야 하므로 일반적으로 추론보다 많은 연산과 메모리가 필요

추론: 이미 공부한 학생이 새로운 문제를 풀어보는 것

지속 학습: 문제를 풀고 틀린 이유까지 공부해서 다음 시험에 더 잘 풀도록 실력을 높이는 것

(위 그림 참고)기존 추론은 주로 ①만 수행하지만, 학습은 ②와 ③까지 수행

그래서 학습할 때는 역전파 계산과 중간 데이터 저장 때문에 GPU 연산량과 메모리 사용량이 더 커지는 경우가 많음

https://youtu.be/I6pZCFocj70?si=ZduQZOiAIYMWWb8D (이세철 위원님 지속학습 언급 영상)

#메모리 #지속학습

왜 앞으로 지속 학습이 늘어난다는 걸까

AI에게 요구하는 역할이 달라지고 있기 때문

과거에는 질문에 잘 대답하면 됐지만, 앞으로는 AI가 장기간 업무를 수행하고 경험을 통해 능력을 개선하는 것이 중요해질 수 있음

예를 들어 테슬라의 휴머노이드 로봇이 있다고 해보자.

기존 AI는 학습한 방식대로 물건을 집어 올려.

그런데 새로운 형태의 물건을 계속 떨어뜨린다면?

지속 학습 기술이 발전하면 로봇이 수집한 실패 데이터를 활용해 모델을 업데이트하고, 다음에는 물건을 더 잘 집도록 개선할 수 있어.

여기서 중요한 건 매번 로봇이 실시간으로 가중치를 수정할 필요는 없다는 것

데이터를 모아서 서버에서 주기적으로 학습시킬 수도 있음

이런 수요가 커질 것이라는 전망이 나오는 것

#메모리 #지속학습

추론 vs. 지속학습, 메모리와 연관성

1. 기존 AI — 추론만 하는 경우

AI에게 ”내일 삼성전자 주가가 오를까?“라고 물어봐

AI는 기존에 학습한 지식과 최신 시장 데이터를 바탕으로 분석해.

AI가 매번 틀렸다고 해보자.

중요한 건 예측이 틀려도 모델의 가중치가 자동으로 바뀌지는 않는다는 거야.

2. 지속 학습 — 가중치를 수정하는 경우

똑같이 매번 틀렸다고 해보자

AI가 데이터를 분석해 보니 외국인 순매도 규모가 클 때 기존 예측이 자주 틀린다는 패턴이 발견됐어

그러면 학습 과정에서 관련 가중치를 수정해.

이제 목요일에 외국인이 대규모 순매도하면, AI는 수정된 가중치를 사용해서 이전과 다른 예측을 할 수 있어

즉, 어제의 실패가 오늘 AI 모델 자체의 판단 방식을 바꾸는 것이 지속 학습

3. 메모리 주식과 연결하면?

추론: 이미 만들어진 가중치를 메모리에서 읽어서 계산.

지속 학습: 가중치를 읽는 것뿐 아니라 오차를 계산하고, 수정할 값과 중간 계산 결과를 저장하면서 학습.

그래서 지속 학습이 널리 도입되면 GPU 연산과 HBM 수요가 추가로 발생할 수 있다는 거야.

강세장은 또 온다
이름과 재료만 바뀔 뿐이다

제발 쫌 와주라