#CGM
췌장장애 등 중증당뇨병 지원도 확대한다. 1형·2형 관계없이 일정 기준을 충족하는 당뇨 환자는 인슐린자동주입기와 연속혈당측정기를 지원한다.

연속혈당측정기 본인부담률은 현행 30%에서 10~20%로 인하한다. 재택에서 적절하게 치료와 관리가 이뤄지도록 지원하는 재택관리 사업 대상은 기존 1형 당뇨병에서 중증 2형 당뇨병까지 확대한다. 이를 통해 1형 당뇨 환자는 연간 36만원, 중증 2형 당뇨 환자는 연간 418만원 부담이 완화될 것으로 기대된다.

https://n.news.naver.com/article/003/0014176603?sid=102

중증2형당뇨 까지 CGM 급여(요양비) 확대네요! 국내 CGM 시장 TAM 기존 대비 2배 증가해서 약 800~1000억원 입니다.

미리캐피탈이 글로벌텍스프리 지분을 계속 사 모으네요.

주주환원 관련 행동을 확실히 하는 자금입니다.

또한 한국에 그만큼 싼 중소형주가 많다는 얘기…😀😀😀

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(출처: 네이버)
미리캐피탈 개요 및 투자 전략
미리캐피탈은 미국 보스턴에 본사를 둔 미국계 투자자문사로, 2021년 설립되었습니다. 운용 자산은 약 1조 3000억 원 규모이며, 일본 시장에서 성공적인 투자 성과를 바탕으로 한국 코스닥 시장에 진출했습니다. 미리캐피탈은 저평가된 강소기업의 지분을 꾸준히 매집한 뒤 경영진과의 우호적인 대화를 통해 기업가치를 끌어올리는 '친화적 가치 제고' 전략을 사용합니다.

주요 투자 종목 및 지분율

스틱인베스트먼트(026890) : 26.88% 지분 보유, 최대주주

가비아(079940) : 24.20% 지분 보유, 자회사 KINX(17.00%)도 주요 주주

케이아이엔엑스(KINX, 093320) : 17.00% 지분 보유

미코(059090) : 9.27% 지분 보유

한국알콜(017890) : 11.28% 지분 보유세

행동주의 투자 전략 및 영향
미리캐피탈은 지분을 대량으로 매입한 후 경영진과의 대화를 통해 기업가치를 제고하는 전략을 사용합니다. 가비아의 경우, 미리캐피탈의 지분 확대 이후 창업주 주도로 자발적 상장폐지를 위한 공개매수를 추진하고 있습니다. 또한, 스틱인베스트먼트의 경우 미리캐피탈이 최대주주로 전환되면서 향후 경영 참여 가능성을 열어두었습니다.

#환율
이정도면 원화 폭등이네요. 1천 200원대로 회귀할수도..

#원전
원전 기술을 놓고 소송전까지 벌였던 한국수력원자력과 미국 웨스팅하우스(WEC)가 미국 내 원전 8기 건설을 위해 한배를 타게 됐다. 한미가 1200억 달러(약 161조 원) 규모 사업 가운데 2기에 한국형 노형(爐型)인 APR1400을 적용하기로 잠정 합의하면서 사실상 막혀 있던 북미 원전 시장 진출길이 다시 열린 셈이다.

다만 투자금과 사업 수익, 공사 지연 및 건설비 증가 위험을 양측이 어떻게 나눌지는 풀어야 할 숙제다. 웨스팅하우스를 인수했다가 미국 원전 사업 부실로 본사까지 경영 위기에 빠진 일본 도시바 사례를 되풀이하지 말아야 한다는 지적도 나온다.
https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20260908/134627468/1

2026.09.08.(화) 📈미미의 신고가
https://t.me/mimi_ATH

(LNG) 신스틸
(제약/바이오) 한미사이언스
(ai dc) 넥사다이내믹스
(탈모) JW신약
(거래재개) 아스트
(동전주/시총500억이하) GMI벤처
(몰루) KNN, 대륙제관

샘 올트먼, '아이디어맨의 시대'가 온다

샘 올트먼은 AI가 코딩 능력보다 아이디어와 사용자 이해력이 더 중요해지는 시대를 만들고 있다고 말했습니다.

1. GPT-5.6으로 만든 소프트웨어가 월 500달러씩 50명에게 판매되는 사례를 소개
2. GPT-6 Astra로 창업 비용이 크게 낮아졌다고 평가
3. 코딩을 못하더라도 사용자를 깊이 이해하는 사람에게 투자하고 싶다고 언급
4. 앞으로는 AI를 활용해 아이디어를 실제 제품으로 만드는 능력이 중요해질 전망

출처:
https://www.axios.com/2026/09/07/axios-interview-altman-touts-revenge-of-ideas-guy

인공지능 정보:
https://t.me/aiinnovationstudio

#SamAltman #OpenAI #GPT6Astra #창업 #AI에이전트 #인공지능

[삼성 파운드리 텍사스 테일러 팹, 양산 전 이미 풀 Capa]

: 삼성전자 파운드리 텍사스 테일러 팹, 이달 말 시험가동 예정

: 테슬라 AI5·브로드컴 차세대 통신반도체·Arm AI칩 등 2nm 수주로 이미 풀가동

: 2022년 이후 $370억 투자, 초기 생산능력 월 5만 웨이퍼 투입 기준

: 2nm 수율, 연초 60% 수준에서 최근 양산 가능 기준인 80%대 달성

: NVIDIA 추론 전용칩 'Groq3'(4nm 기반·256개 LPU 랙스케일 번들) 지난달부터 양산 개시, 삼성 올해 2nm 수주량 전년 대비 두 배 이상 증가 전망

: 연말 착공 예정인 테일러 2공장(2030년 양산 목표) 준비 가속

: 협력사에 생산장비 안전인증 사전 취득 요청, 일부 파트너사 수십 명 현장 파견 계획

: 경쟁사인 Intel $200억 신주 발행 후 2nm급 '18A'·차세대 1.4nm급 '14A' 투자 확대, 일본 Rapidus 홋카이도 2nm 팹 완공·웨이퍼 시험 투입 단계 진입.

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https://www.businesskorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=276433

#삼성전자
삼성전자는 ASML과 차세대 반도체 제조 협력을 확대한다고 8일 밝혔다.

삼성전자가 참여하기로 한 '대형 마스크 컨소시엄'은 현재 반도체 노광설비에 사용되는 6인치를 12인치로 전환하기 위한 협의체다. 노광설비와 포토 마스크 관련 글로벌 기술 동향을 함께 모니터링하고 12인치 포토 마스크 개발을 목표로 공동 연구, 표준 개발 등의 협력 활동을 펼칠 계획이다.

포토 마스크는 미세 회로 패턴을 정교하게 새긴 정밀 '마스크(틀)'로 노광설비 내에서 빛을 통해 웨이퍼에 설계된 패턴을 새기는 필수 도구다. 회로를 새기는 정밀도가 반도체 성능과 수율을 결정한다.

그간 반도체 노광 공정에는 6인치 마스크가 사용됐다. 하지만 최근 AI 반도체 등 회로의 설계가 복잡해지면서 하나의 회로(Layer)를 한 번에 웨이퍼에 새기는 것이 불가능해졌다. 이에 반도체 업계는 하나의 회로를 여러 개로 나누어 새기고 이를 다시 웨이퍼 상에서 연결하는 작업(Die Stitching)을 통해 이를 극복했다. 다만 회로를 연결하는 과정에서 에러가 발생할 경우 재작업(Rework)이 필요하고, 생산기간이 길어지는 한계가 있었다.

High NA EUV 도입과 함께 12인치 마스크로 전환하면 나누어 새기고 이를 연결하는 작업(stitching) 제약을 해소할 수 있어 팹 생산성을 높이고 칩 제조 비용도 낮출 수 있다.

또한 설계 단계에서 수백억 개의 트랜지스터를 정밀하게 배치하는 첨단 반도체의 경우 12인치 마스크를 통해 High NA EUV 설비의 이점을 온전히 활용할 수 있어 더욱 경제적으로 생산할 수 있다.
https://www.news1.kr/industry/general-industry/6283701

인텔, 9% ‘불기둥’…마진 개선·첨단 파운드리 쌍끌이 호재
https://www.g-enews.com/view.php?ud=202609090554153901e250e8e188_1

“4개 중 3개는 불량”… 중국산 HBM 수율 부진, 원인은 TSV 기술력 미달

중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)가 4세대 고대역폭메모리(HBM3) 시험 생산에 착수했지만, 초기 수율이 좀처럼 오르지 않고 있다. 반도체 업계 대량 양산의 기준선으로 통하는 이른바 ‘골든 수율’ 80%의 3분의 1 수준인 25%에서 정체된 것으로 알려졌다.

https://v.daum.net/v/20260909060216667

#AI

1. AI 토큰 사용량이 1년 새 25배 폭증하고, 특정 플랫폼에서는 단 한 달 만에 사용량이 2배로 증가함.
2. 미드티어(Mid-tier) 모델이 프론티어(Frontier)급 성능의 90%를 구현하면서도 비용은 6분의 1 이하로 낮추는 가성비 혁신을 달성함.
3. GPT-5.6 Luna와 GLM 5.3 Flash 등 주요 모델들이 월간 11조~12조 토큰을 처리하며 인프라 소모를 가속화함.

[이그전] 기술적 분석으로 본 증시 (2): 주가 바닥의 형성 과정

안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다.

1) 역사상 코스피가 -25% 이상 급락하는 건 매우 드문데, 이런 사례에서 바닥의 형성 과정을 살펴봤습니다.

2) 대부분의 사례에서 W-shape 반등이 나타나며, 지금도 그 과정 속에 있다고 생각합니다.

3) 흥미로운 것은 두번째 바닥에서 매도하고자 하는 투자심리가 더 강해진다는 점입니다.

- URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224405688477

#대미투자
정부가 지난해 10월 관세협상 타결 뒤 11개월 만인 이달 말 22억달러(약 2조9600억원)+알파(α) 규모의 첫 대미 투자금을 미국에 송금하는 방안을 추진 중인 것으로 8일 확인됐다. 정부는 미국 원자력발전 기업 웨스팅하우스의 지분 일부를 인수하는 내용이 담긴 원전 프레임워크 서명도 준비하고 있다.

정부와 여권 관계자들의 설명을 종합하면 정부는 오는 18일 대미 투자 프로젝트 추진 계획을 발표한 뒤 29∼30일 첫 투자금을 미국에 보낼 계획이다. 미국은 한국의 대미 투자가 늦어지고 있다며 조속한 투자 발표와 집행을 요구해왔다. 대미 투자금 재원은 한국은행과 외국환평형기금이 보유한 외환 자산을 위탁받아 활용하되 부족분은 정부 보증 채권 발행과 해외 금융기관 차입 등으로 조달할 방침이다.

정부는 일단 올해 22억달러+알파(α) 규모의 투자금을 조달해 미국에 송금할 것으로 알려졌다. 한·미 양국은 지난해 10월 타결한 조인트 팩트시트(공동 설명자료)에 한국의 대미 현금 투자 규모를 2천억달러로 하고, 10년에 걸쳐 ‘연 200억달러’ 한도 안에서 분할 투자하는 내용을 담았다. 이에 따라 올해는 초기 사업에 필요한 자금을 우선 조달하고, 내년부터는 연간 최대 200억달러 한도에서 투자 집행에 나설 것으로 보인다.

정부가 미국의 요구에 따라 검토하는 대미 투자 펀드의 투자처는 △대미 투자 1호인 텍사스 엔시날 가스복합화력발전 프로젝트(223억달러) △미국 내 원전 8기 건설을 위한 원전 프로젝트 프레임워크(1200억달러) △알래스카 엘엔지(LNG) 프로젝트(670억달러) 등 크게 세가지로 좁혀진 상태다. 3개 프로젝트 투자금 총액은 2093억 달러로 애초 미국과 약속한 2천억 달러의 대미 현금 투자 규모를 웃돈다.

https://n.news.naver.com/mnews/article/028/0002822206?sid=100

오픈AI, 내부 모델로 나비에-스토크스 밀레니엄 문제 해결 발표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI가 AI 산업의 변곡점으로 꼽히는 GPT-6 Astra보다도 뛰어난 '신규 내부 모델'과 멀티에이전트 시스템을 활용해 수학 난제 해결을 발표했습니다.

3차원 나비에-스토크스 방정식에서 매끄러운 초기 상태가 유한 시간 내 특이점을 형성할 수 있음을 증명한 것인데요

7개의 밀레니엄 문제는 현대 수학의 가장 중요한 미해결 난제로 해결 시 상금 100만 달러가 주어지고, 현재는 푸엥카레 추측만 해결된 상태입니다.

즉, 인류가 수십년간 해결하지 못한 최고 수준의 미해결 문제를 AI가 해결한 셈입니다.

물론 연구의 진행과 발표 조율 과정을 두고 뉴욕대 트리스탄 벅마스터와 앤스로픽 레벤트 알푀게와의 갈등이 존재했고, Lean 검증이 있다고 해서 수학계에서 문제 해결을 공식 인증한 것은 아닙니다.

하지만 이번 성과의 의의는 단순히 어려운 수학 문제 하나를 해결했다는 데 그치지 않습니다. AI 연구 자동화 능력이 새로운 단계로 발전하고 있음을 보여준 사례라는 것이 중요합니다.

오픈AI는 1만개 수준의 에이전트를 병렬로 가동해 서로 다른 가설과 접근법을 탐색시키고, 각 그룹에서 발견된 유망한 아이디어를 다른 그룹에 전파하며 연구를 진행했습니다.

사실상 대규모 연구 조직의 가설 설정, 탐색, 협업 과정을 AI 에이전트로 구현한 것입니다.

나비에-스토크스 문제 해결 과정에서 에이전트들은 270만 개의 메시지를 주고 받고, 약 1,300억 개의 출력 토큰을 사용했으며, 첫 에이전트 구동부터 해법 도출까지 걸린 시간은 약 88시간에 불과했습니다.

AI 스케일링의 축은 단일 모델 성능 향상을 넘어 에이전트 기반 AI 연구 조직의 규모와 투입되는 추론 컴퓨트로 확장되고 있습니다.

또한 내부 모델이 완성된 모델이 아니라는 점도 중요합니다. 해당 모델은 8/28일 학습을 시작했고, 연구 중 개선된 체크포인트를 지속 적용했습니다.

즉, 완성된 모델의 최대 성능이 아니라 학습 과정에서 이미 나타난 연구 능력으로 이번 결과를 만들어낸 것입니다.

마지막으로 향후 이러한 연구 방식은 수학을 넘어 과학과 공학 R&D 전반으로 확장될 가능성이 높습니다.

대규모 에이전트가 다양한 가설과 설계안을 병렬로 탐색하고, 시뮬레이션, 코딩, 실험 도구를 통해 결과를 검증하는 방식은 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

(2026/9/9 공표자료)

책을 사려고하니돈으로 살 수 있는게 아니고 포인트를 모아야 하는군요
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