헉

블룸버그) 고가의 실리콘밸리 AI 대신 중국 딥시크를 선택하는 미국 기업 증가

▪️ 중국 인공지능 스타트업 딥시크가 6월 주요 미국 기업 지출 지수에서 1위를 차지했습니다. 기업들이 OpenAI와 Anthropic의 대안을 찾고 있기 때문입니다.

▪️ 미국 기업들은 딥시크에 직접 결제하고 있었으며, 이는 이들이 딥시크의 오픈소스 모델을 자체 내부 서버에 호스팅하는 대신 딥시크를 통해 직접 데이터를 주고받고 있었음을 시사합니다.

▪️ 딥시크의 도입은 오픈소스 모델로의 더 광범위한 이동 흐름의 일부입니다. Fireworks AI와 Fal AI 같은 플랫폼도 6월의 주목받는 벤더 목록에 포함됐으며, 오픈소스 모델의 성능이 프리미엄 독점 모델에 비해 훨씬 낮은 비용으로 경쟁력을 갖추고 있기 때문입니다.

‎العربية 기자: 이란이 파키스탄에 우라늄 일부를 양국이 동의하는 제3국으로 이전하는 것을 수용한다고 통보했다고 해. ⁧ #العربية_عاجل⁩

현국이형 돈많네 ㅎ

** 이번 고용 지표 세부항목을 보면 민간과 정부 고용이 골고루 증가. 특히 정부 고용이 유의미하게 증가했다는 점을 주목

전체 고용 172k중 민간이 120k로 역시 대부분을 차지. 4~6월 계절적 요인으로 증가할 것으로 예상했던 레저/접객 부분이 70k로 가장 큰 비중을 차지

그 다음으로는 여태 신규 고용 창출을 주도했던 교육/의료 부문도 여전히 강세

고압경제로 가는구나

HASSETT: FED HAS BEEN BEHIND THE CURVE, PLENTY OF ROOM FOR CUT

ㅋㅋㅋ

음지화된 펌프펀 근황 출처
토큰 5SOL치 사면 옷 하나씩 벗는다고 함

Crypto 본질이 이거임

이걸로 value를 밀고가야

https://youtu.be/2QcF-ytU0W0
어제 나스닥이 급락한 이유, 빅테크 유상증자 리스크

HTX, WLFI 및 USD1 거래 중단, 모든 사용자 USD1를 USDT로 전환 후 동결

HTX 대표는 트럼프 가족이 지원하는 암호화 프로젝트 WLFI의 팀이 최근 영국 제재 심사를 이유로 HTX 관련 온체인 주소를 동결했다고 밝혔습니다. 이 과정에서 충분한 사전 소통이나 명확한 법적 근거 없이 이루어졌습니다. 결과적으로 HTX 사용자가 법적으로 보유하고 있는 특정 WLFI 토큰이 유통 금지되었습니다.

HTX는 긴급 보호 조치를 발표하며 WLFI 관련 거래 서비스와 USD1 입출금 서비스를 공식적으로 중단했습니다. 또한 플랫폼은 모든 USD1 보유 자산을 강제적으로 USDT로 전환하고, 전환된 자금을 사용자 계좌에 입금했습니다. HTX는 영향을 받은 주소가 제재 대상이 된 기관이나 거래소가 아닌 플랫폼 사용자에게 속한다고 강조하며, WLFI 팀에 즉시 주소를 동결 해제할 것을 촉구했습니다. — 링크

😎조셉 루빈이 보는 현재 크립토 시장 source

1. 세일러의 BTC 매도
- Strategy가 판 규모 자체는 작음
- 시장이 놀란 이유는 절대 안 판다던 서사가 깨졌기 때문
- STRC 같은 신용상품이 붙는 순간, BTC는 보유자산이 아니라
- 배당·전환증권·자본조달 구조 안의 담보가 됨
- 이제 시장은 보유한 BTC를 어떤 부채 구조 위에 올려놨나를 주목함

2. BTC DAT와 ETH DAT는 다름
- BTC DAT는 기본적으로 비생산 자산을 담보로 레버리지를 쌓는 구조
- 반면 ETH DAT는 스테이킹 yield가 붙음
- 이 차이는 작아 보여도 하락장에서 중요
- 현금흐름 없는 담보 vs 수익을 만드는 온체인 자산의 차이이기 때문

3. ETH의 숨은 콜옵션은 보안 업그레이드
- 가장 흥미로운 부분은 ETH의 post-quantum 로드맵
- 양자컴퓨팅 리스크가 올수록, 시장은 미래 보안에 대응가능한 체인에 프리미엄을 줌
- 여기에 formal verification, AI audit, ZK 기반 bridge-free 구조까지 붙으면 ETH는 보안이 계속 패치되는 금융 OS가 됨
- ETH/BTC가 단순 베타 싸움이 아니라 미래 보안 프리미엄 싸움

4. 다음 메타는 DeFi 보안 리프라이싱
- AI가 취약점 탐지를 가속하면 당분간 공격자가 방어자보다 빠른 구간이 옴
- 오래된 코드, 브릿지, 오라클, 컴포저빌리티 균열이 먼저 털림
- 앞으로는 TVL만 큰 프로토콜보다 안 털리는 구조가 더 중요
- ZK, formal verification, AI 보안감사, bridge-free 아키텍처는 큰 투자 테마

4. Hyperliquid의 강점은 distribution
- CFTC가 미국 내 퍼프 상품 문을 열면서 온체인 파생상품은 제도권 진입
- Hyperliquid가 강한 이유는 Polymarket처럼 사람들이 계속 보게 만드는 distribution flywheel이 있기 때문
- 다만 ICE, Robinhood, Lighter 같은 경쟁자가 붙으면 밸류방어는 더 어려워짐
- 핵심은 퍼프·예측시장·온체인 금융이 금융의 엔터테인먼트 레이어가 된다는 쪽

네이버 클라우드 신사업 컨퍼런스콜 요약

금일 공시는 AI 팩토리 사업 진출. 엔비디아와의 협업이 피봇에 큰 영향. 2가지 요소에서 기존 사업과 완전히 차별화

1. 본격적인 B2B 사업으로 무게 중심 변화
2. 자산 최소화에서 자본 집약적 사업으로 전환

# 네이버클라우드 AI 팩토리
- AI 팩토리 사업 진출: 아시아판 코어위브
- 코어위브 대비 검색, 스킬이 있기에 효과적 서비스 가능
- AI 팩토리 사업을 하지 않았던 이유는 현재 Capacity 대부분이 내부용이기 때문
- 외부용을 확대하지 않은 이유는 고객 확보에 어려움이 있었기 때문. AI 컴퓨팅 수요는 대부분 미국에 있음(75~80%). 중국 15%, 그 외로 구성
- 엔비디아와 논의하여 자신감 얻음. 아시아 중심 컴퓨팅 수요 증가 예상
- AI 팩토리 사업을 위해 4가지가 필요. 1) GPU 위주 데이터센터 운영 노하우, 2) 최신 버전의 GPU 확보(엔비디아와의 관계) 3) 자본, 4) 수요를 책임질 고객
- 본 사업은 GW로 확대 예정. 2027년 상반기 55MW, 2027년말까지 100MW, 2028년 100MW 추가, 누적 200MW 확보. GW까지 가는 기간은 5~6년으로 예상
- 2028년까지 200MW는 리스로 확보. 한국, 말레이시아, 일본 이미 확보. 200MW 이후는 각 세종 증설 작업(200MW~300MW)으로 확대
- 2029년, 2030년은 200MW~300MW 추가 리스 예정.
- 마지막 300MW는 그린필드 추가 건설. 아시아 외 중동, 유럽이 후보
- 1GW 데이터센터는 대략 500억달러~600억달러 이상(70조원 이상). 초기 200MW에 대해서는 네이버가 10억달러 이상 출자. 전략적 파트너도 10억달러 출자. 이후 SPV 펀딩 예정
- 고객은 이미 가시권 안에 있음. 잠재 고객이 계약을 하면 2028년 200MW를 확보. 추가 Capacity를 원하고 있음. 각 세종까지 수요 확보했다고 봐도 무방

# 엔비디아와의 R&D 협업
- 연합 LLM 연합이 네모트론에서 이뤄짐
- 피지컬AI 코스모스 플랫폼에도 네이버 지도 등 개발 중
- 엔비디아 반도체 아키텍처에 대한 피드백
- 젠슨황은 AI 밸류체인에서 5단계 레이어를 강조. 1단계는 에너지(전력), 2단계는 반도체, 3단계 인프라(데이터센터), 4단계 LLM 모델, 5단계 애플리케이션
- 레이어 내에서 경쟁도 중요하지만. 레이어 간의 경쟁도 중요. 어떤 레이어가 가장 높은 부가가치를 얻는지가 핵심. 엔비디아는 반도체를 기반으로 윗단 레이어로 부가가치를 가져갈려는 것
- 한 레이어에서 모든 회사가 장악한다면 다른 레이어의 수익이 감소. 3단계 인프라의 주요 플레이어인 AWS, MS, GOOGLE에 경쟁할 수 있는 플레이어를 만드는 전략
- 엔비디아의 현재 최대 경쟁자는 구글. TPU 보유. 클라우드 CAPACITY는 내부용을 포함하면 구글 글로벌 1위. LLM 모델에서도 강자
- 경쟁 역학은 피지컬AI에서도 유효. 피지컬AI 데이터는 테슬라, 구글이 다수 보유
- 엔비디아는 반도체 외 부분에서 연합을 형성하여 대응. 엔비디아에게 네이버는 흥미로운 회사. 적극적으로 타진

# 소버린AI 시장 확대 협력
- 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중국 제외 시 90% 이상이 미국
- 궁극적인 수요는 앤트로픽, 오픈AI, 구글이 막대한 비중 차지
- AI 시장 확대를 위해서는 미국 외 수요 진작이 필요
- 엔비디아는 국가별로 소버린AI LLM 모델 개발의 필요성을 강조
- 네이버의 소버린AI는 LLM에서 빅테크와 직접 경쟁이 어렵기에 풀스택 경험을 바탕으로 맞춤형 제공을 하는 것

# 실적 기여
- 네이버의 25년 매출은 12조원. 5년 후 기존 사업 예상 매출은 20조원. AI 팩토리에서도 20조원 매출 기대
- 5년 뒤 네이버의 매출은 40조원~50조원 예상. AI 팩토리 마진은 20%대로 기대. 시간이 갈 수록 20% 후반까지 확대 기대
- 2027년 하반기부터 이익 기여 전망


QnA

Q. 2027년부터 신사업 이익 기여가 어떻게 가능한지
- 2027년말까지 100MW로 완성. 한국 데이터센터 리스로 확보. 반도체만 받아서 구축하면 되는 상황
- 2028년 100MW도 이미 확보되어 있음. 이후는 세종 증설이 반영
- 논의 중인 고객이 200MW보다 더 크게 요청하고 있는 상황

Q. 자본 충당 계획
- 200MW에 대해서는 네이버 10억달러, 전략적 파트너 10억달러 출자. 이후 펀딩
- 이후 용량은 추가 펀딩 필요

Q. 국내 경쟁 구도, 제한된 자본으로 경쟁력
- 경쟁력은 자본력이라기 보다는 데이터센터 운영
- 국내 수요 폭발 기대
- 네비우스가 주목받는 이유는 얀덱스 운영 경험을 바탕으로한 스킬

Q. 구체적인 재무 계획
- 토큰당 가격이 정해져 있기 때문에 해당 기준으로 설명
- GPU를 들여와서 서비스하면 바로 매출로 연결
- 현재 삼성전자, 한국은행에 서비스하는 것과 마찬가지

Q. 1GW 기준 CapEx 한도
- 1차(200MW)에는 10억달러. 이후는 미정이나 200MW에 10억달러라고 러프하게 계산 가능

Q. GPU 렌탈 가격 증가에 따른 운영 계획
- 고객 운영은 단기보다 장기 고객 락인에 집중

Q. 코어위브 850MW 기준 10조원인데, 1GW 기준 20조원 예상의 매출 구성
- 1GW 기준 산출. 단순 GPUaaS 외에 추가 수익 발생도 가능

Q. 피지컬AI 시장 경쟁력
- 엔비디아가 관심이 높았던 이유로 데이터도 작용. 국내에서 지도를 서비스하며 디지털 트윈 기술도 보유

└ 네이버 언급하는 채널이 이렇게나 없다고???