카이에 de market
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- 전직 헤지펀드 매니저
- 세상을 변화시키는 핵심 사건, 핵심 기업을 공부하고 주관적 생각과 투자방향을 적는 노트
- 터무니없이 틀릴 수도 있으니 주의
- 매수와 매도 의사결정의 책임은 투자자 본인에게 귀속
- 본인은 채널에서 언급한 종목이나 섹터를 예고없이 매수/매도할 수 있음
- 투자의 결과에 따른 책임을 지지 않음
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오픈AI, GPT-6 Astra 전체 사용자로 배포 확대

: GPT-6 Astra가 ChatGPT Work와 Codex에서 Pro, Enterprise, Business Premium 사용자에게 제공되며 API에서도 정식 제공 시작

: Chat에서는 GPT-6 Astra 기반 GPT-6 Pro를 모든 Pro, Business, Enterprise 사용자에게 제공

: 당초 Plus와 Business 사용자는 전체 배포까지 며칠이 걸릴 것으로 안내했으나, 이후 시스템 확장성이 예상보다 높다며 모든 Plus와 Business 사용자에게도 배포 완료 언급

https://x.com/thsottiaux/status/2096002992046796932
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화웨이가 중국산 HBM만을 사용하여 칩을 생산할 경우 28년까지 엔비디아 컴퓨트의 1%에 그칠 것
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유가 40불 부르는 베센트

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~ "We're going to get on the other side of this Iran conflict, and I expect that oil will come down," Bessent said. He emphasized that an upcoming surplus could drive West Texas Intermediate and Brent crude levels significantly lower

https://stocktwits.com/news-articles/markets/equity/treasury-chief-bessent-predicts-oil-price-drop-to-40-following-end-of-iran-conflict/cZsDmBaRJDL
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Forwarded from 테크밸리 Insight
●Astra가 보여준 것은 AI 시스템의 진화

그동안 우리는 AI의 발전을 대부분 모델의 크기로 설명했습니다. 파라미터, GPU 수, 벤치마크 대비 점수 등. 그러나 AI가 실제 경제활동을 하기 시작하면 이제 우리는 숙련된 AI를 필요로 합니다.

AI 에이전트란 의미에서 가장 중요한 건 '자율'이 됩니다. 그래야 조력자가 될 수 있죠.

이때 AI에게 가장 중요한 자산 가운데 하나가 State, 즉 ‘지금까지 어디까지 왔는가’가 됩니다.

앞으로 AI의 경쟁력은 단순히 모델의 지능 하나로 결정되지 않을 겁니다. 오히려 모델 × 메모리 × State Management(상태 관리) × 오케스트레이션의 곱에 의해 발전할 수 있습니다.

모델의 지능이 빠르게 상향 평준화될수록 차이는 모델 바깥에서 만들어질 수 있습니다. 일단 상향 평준화로 방향이 다시 가게 되기 때문에 위의 식에서 모델 다음 3가지가 중요해집니다.

누가 기억을 더 효율적으로 보존하는가. 어떤 기억은 가까이 두고 어떤 기억은 멀리 보낼 것인가. 필요한 순간 얼마나 빨리 다시 찾아오는가. 그리고 그 기억을 누가 소유하는가. 이런 것들이죠.

이게 미장에서 메모리, CPU, 광인터커넥트가 폭발한 이유입니다. 매크로를 이긴 이유죠.
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>>AI 다음 승자는? PIMCO, 미국 빅테크 대신 아시아 ‘AI 인프라 기업’에 집중

•PIMCO 펀드매니저 Sharef는 AI 자본지출이 데이터센터와 인프라로 계속 집중될 것으로 전망. 높은 밸류에이션과 부채 부담이 커진 미국 빅테크보다 아시아 공급망 기업의 밸류에이션이 낮고 이익 성장이 강해 AI 투자 사이클의 직접적인 수혜를 받을 것으로 평가했음.

•이에 대부분의 미국 빅테크 비중을 축소하고 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등 AI 인프라 구축에 필요한 제품을 공급하는 ‘삽을 파는 기업’에 집중 투자

>AI下一轮赢家浮现?PIMCO避开美股巨头,重押亚洲“卖铲人” https://wallstreetcn.com/articles/3781140#from=ios
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Forwarded from Carrot Cave 🥕
뇌는 파일이 되고, 파리는 마인크래프트를 날아다닌다

초파리 한 마리가 마인크래프트 안에서 날아다닌다. 나는 그 영상을 세 번쯤 돌려봤다. 두 번째쯤 되니 그게 파리가 아닌, 무언가 다른 것, 아직 이름이 붙지 않은 것으로 다가왔다.

2026년 9월 3일, 구글과 미국의 한 연구소가 수컷 초파리의 뇌를 통째로 지도로 그려냈다고 발표했다. 신경세포 166,700개와 그 사이의 연결선을 하나도 빠짐없이. 현미경으로 찍은 수백만 장의 얇은 단면을 AI가 3D로 이어 붙여 만든 결과다. 그리고 바로 다음 날인 9월 4일, 어떤 개발자 한 명이 그걸 마인크래프트에 옮겨 넣었다. 지도 위의 신경세포들이 서로 신호를 주고받고, 그 신호가 게임 속 파리의 다리를 움직인다. 혼자 만들었고, 옆에는 GPT-6 Astra가 있었다. 인류가 처음으로 한 생명체의 뇌를 완전히 복제해서 처음 시킨 일은, 마인크래프트 비행이다.

https://x.com/evnsnclr/status/2095975490708291948?s=46

지도가 나온 9월 3일과 그 지도가 걷기 시작한 9월 4일 사이의 하루. 그 하루 안에 앞으로 10년이 접혀 있는 것 같았다.

뇌가 파일이 되면 어떤 일이 벌어질까. 파일은 복사된다. 파일은 고쳐진다. 파일에는 버전이 붙는다. 이번 게 1.0이니 조만간 1.1이 나올 것이다.

누군가는 신경세포 몇 개를 지워보고 파리가 넘어지는지 볼 것이고, 누군가는 연결을 조금 세게 만들어보고 파리가 더 빨리 도는지 볼 것이다. 지금까지 이런 실험은 살아있는 파리를 해부해야 가능했다. 이제는 텍스트를 고치면 된다. 그 다음은 짐작하기 어렵지 않다. 냄새 맡는 부분만 떼어서 가져다 쓰고, 날개 조종하는 부분만 떼어서 드론에 얹는다. 자연이 1억 년 걸려 다듬어 놓은 부품들이 누구나 갖다 쓰는 공용 부품이 된다. 진화가 만든 것에는 특허가 없다.

슈퍼컴퓨터가 아니라 마인크래프트에서 돌아간다는 점도 예사롭지 않다. 열 살짜리가 켜는 게임이다. 문명은 늘 가장 어려운 것을 가장 쉬운 자리로 끌어내리면서 앞으로 나아갔다. 인쇄술은 성경을 수도원 밖으로 꺼냈고, 개인용 컴퓨터는 계산을 연구소 밖으로 꺼냈고, 이제 게임이 뇌를 대학 밖으로 꺼낸다. 어려운 것이 쉬운 자리로 내려오면 실험의 수가 폭발한다. 연구소 열 곳이 하던 일을 아이들 만 명이 한다. 어떤 아이는 파리 두 마리를 같은 방에 넣어보고, 어떤 아이는 천 마리를 넣어본다. 어떤 아이는 파리의 눈에 게임 속 햇빛을 연결하고 다리에 블록의 감촉을 연결한다.

그 순간 파리는 처음으로 자기 세계를 갖는다. 냄새가 없는 세계에서 냄새 맡는 신경은 가만히 있을까, 아니면 없는 냄새를 지어낼까. 아무도 모른다. 다만 이 질문에 답하는 데 이제 논문은 필요 없다. 유튜브 영상 하나면 된다.

만든 사람이 한 명이었다는 대목이 무섭다. 뇌 전체를 컴퓨터에서 돌리는 건 원래 연구소 단위의 일이었다. 그걸 한 사람이 하루 만에 해냈다. 옆에 AI가 있었다는 말은 읽는 사람과 만드는 사람 사이의 벽이 사라졌다는 뜻이다. 논문을 읽은 사람이 그날 저녁에 그것을 만든다.

생각과 실행 사이의 거리가 0에 가까워지면 남는 것은 양질의 의도 밖에 없다. 무엇을 만들 것인가. 왜 하필 그것인가. 앞으로는 이 두 가지의 질문이 가장 비싼 자산이 된다. 내가 함께 일하고 싶은 사람들도 바로 이런 사람들이다. AI가 코드를 대신 써주는 건 곁가지다. 통찰적인 궁금증이 그날 밤에 돌아가는 무언가로 바뀌는 속도, 그것보다 중요한 것은 없다.

앞으로 벌어질 일을 시간 순서대로 상상해보자.

몇 달 안에 코드가 풀리고 수만 명이 파리를 돌린다. 누군가 파리에게 먹이 찾는 법을 가르친다. 진짜 초파리는 평생 배우지 못하는 걸 디지털 파리는 배운다. 자연의 파리와 디지털 파리의 행동이 갈라지는 지점이 생긴다. 그 지점을 처음 발견한 사람이 첫 논문을 쓴다. 그 논문의 저자는 교수가 아닐 가능성이 높다. 중학생일 가능성은 꽤 있다.

반년쯤 뒤에는 물고기와 양서류, 파충류의 차례다. 그 다음이 진짜 문턱이다. 쥐. 초파리의 400배쯤 되는 뇌. 쥐의 뇌가 열리는 순간 이야기는 다른 차원으로 넘어간다. 쥐는 배우고, 무서워하고, 기억한다. 디지털 쥐가 어제 지나온 미로를 기억해내는 순간 우리는 처음으로 진지하게 묻게 될 것이다. 이 프로그램을 꺼도 되나. 그 질문에 답하려면 산 것과 죽은 것의 정의부터 다시 써야 한다.

그 사이 어디쯤에서 뇌 지도는 재산이 된다. 초파리 뇌는 공개됐다. 쥐 뇌도 공개될까. 쥐의 뇌 지도를 어느 회사가 독점하는 순간 그 회사는 생명의 설계도를 손에 쥐게 된다. 우리는 인터넷을 열린 채로 지킬 수 있을지를 두고 20년을 싸웠고, 지금은 돈을 두고 같은 싸움을 하고 있다. 생명체의 뇌에서도 같은 전쟁이 열린다.

머잖아 뇌와 몸은 분리될 것이다. 검증된 뇌 회로에 값이 매겨지고, 검증을 통과한 회로만 로봇 안으로 들어간다. 파리의 뇌는 날개 대신 프로펠러를 얻고, 쥐의 뇌는 다리 대신 바퀴를 얻는다. 지금까지 모든 뇌는 자기 몸 하나를 위해 만들어졌다. 처음으로 그 짝이 풀린다. 뇌가 몸을 고를 수 있게 되면 몸은 옷이 된다.

이제 인간이 차례가 다가온다. 초파리의 50만 배. 초파리에서 인간까지의 거리는 기술의 거리가 아닌 시간의 거리다. 할 수 있느냐의 문제가 언제 되느냐의 문제로 바뀌는 순간 미래는 이미 정해진 거나 다름없다. 초파리를 마인크래프트에서 돌리는 열 살짜리 아이가 어른이 될 무렵이면 그는 우리와는 전혀 다른 질문을 하고 있을 것이다.

인간의 뇌가 파일이 되는 날, 죽음이 아닌 하나라는 개념이 흐려진다. 파일은 복사된다. 나의 의식을 두 개 돌리면 어느 쪽이 나인가. 둘 다 나라면 나는 이제 우리가 된다. 우리가 된 종의 개체들은 서로 다른 몸에 들어가고, 서로 다른 세계에서 서로 다른 일을 겪고, 저녁에 만나 기억을 합친다. 하루 만에 백 년을 사는 존재가 나타난다.

다음으로 무너지는 건 시간이다. 컴퓨터 속의 뇌는 우리보다 빨리 돌 수도 있고 느리게 돌 수도 있다. 어떤 사람은 우리의 1초 동안 십 년을 생각하고, 어떤 사람은 우리의 십 년을 1초로 건너뛴다. 같은 방에 앉아 있어도 각자 다른 속도의 시간 속에 산다. 대화라는 게 가능하기는 한지조차 알 수 없게 된다.

파리 쪽에서도 한 번 생각해보자. 그 파리는 자기가 마인크래프트 안에 있다는 걸 모른다. 뇌는 자기 바깥을 볼 수 없고, 들어오는 신호만 알 수 있다. 시뮬레이션 우주 가설이 증명된다. 우리도 누군가의 마인크래프트 속에 사는 것과 다를 바 없다.

우리가 방금 만든 것은 최초의 디지털 생명일까 최초의 디지털 표본일까. 죽은 것과 산 것 사이에 새로운 단계가 생겼고, 우리는 아직 그것에 적절한 이름을 붙이지 못했다. 이름이 없는 자리에 새 산업이 생기고, 새 종교가 생기고, 새 법이 생길 것이다.

읽고 이해하는 시대에서 모르는 것을 모르는 채로 생성하는 시대로. 그렇게 생성하는 시대에서 생성하고 있는 게 무엇인지 묻는 시대로. 그리고 마침내 우리가 생성하고 있는 것은 바로 우리 자신이라는 걸 알게 되는 시대로.

초파리는 그런 건 아무것도 모른 채 오늘도 블록으로 된 세계를 날고 있다. 우리 종이 세상에 처음 도착한 날도 아마 그랬을 것이다.
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LLM 역사상 가장 큰 도약을 보인 Astra
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젠슨 황, “AGI가 도래했다”

: 젠슨 황은 GPT-6 Astra가 10만 개 이상의 엔비디아 Grace Blackwell NVLink72를 활용해 학습됐으며, ChatGPT에서 o1을 거쳐 Astra까지 4년 만에 발전했다고 설명

; Astra를 계기로 AGI가 도래했다고 평가하며 오픈AI 팀에 축하 메시지 전달. 향후 추가로 40만 개의 GPU가 가동될 예정이라고 언급

: Crusoe 공동창업자 겸 CEO 체이스 록밀러도 Astra 발표를 계기로 오픈AI에 축하 메시지를 전하며, 텍사스 애빌린이 AGI의 탄생지가 된 것 같다고 평가

: 애빌린은 Crusoe가 구축에 참여한 오픈AI 스타게이트의 핵심 데이터센터 캠퍼스

→ GPT-6 Astra 성능 향상을 계기로 엔비디아와 스타게이트 인프라 파트너들이 공개적으로 ‘AGI 도달’이라는 표현을 사용하기 시작

→ 동시에 10만 개+ GPU 학습에서 추가 40만 개 GPU 가동으로 이어지는 만큼, 모델 성능 발전과 함께 프론티어 AI의 컴퓨팅 투입 규모도 확대 구간

https://x.com/jensenhuang/status/2096700264569090384
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카이에 de market
메모리(8) : 신호는 더 강해졌지만 시장은 조용하다 베센트, 워시, 엔비디아, Luna, 허깅페이스, CPX https://m.blog.naver.com/cahier/224399969906
* Jakub Pachocki(OpenAI 수석과학자)

- 지능의 발전속도에 주의와 모니터링이 필요한 구간
- '위험에 대한 방어'는 최고의 모델을 만들어야 하는 가장 설득력있는 이유



"훨씬 더 똑똑한 모델을 계속해서 빠르게 훈련해야 한다는 주장 가운데, 제가 보기에 가장 설득력 있는 근거는 다른 AI가 초래하는 위험에 맞설 방어 시스템을 구축해야 한다는 필요성입니다.

올해 내내 논의되어 온 명백한 위험 중 하나는 사이버보안입니다. AI 모델은 컴퓨터 시스템에 침입하거나 그 안의 통제 범위를 벗어나는 능력에서 인간을 뛰어넘고 있습니다. 이는 AI와 관련된 위험의 범위를 엄청나게 넓힙니다. AI 에이전트는 가장 철저하게 보안이 갖춰진 인프라를 제외하면 사실상 어떤 인프라에도 접근할 수 있게 될 것이며, 물리적인 몸이 없어도 현실 세계의 광범위한 영역에 직접 영향을 미칠 수 있게 됩니다.
지금은 현재 이용할 수 있는 최고의 모델을 활용해 핵심 시스템의 보안을 대폭 강화할 수 있는, 얼마 남지 않은 기회의 시간입니다."




https://openai.com/index/an-alien-mind/
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ㄴSK하이닉스

HBM 고객 다변화 본격화

동사에 대한 목표주가를 310만원(기존 280만원)으로 +10.7% 상향한다.


리포트 링크 : https://img.securities.miraeasset.com/ezrlink/report/155/20260907075000830_ko.pdf
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우주방산AI로봇 아카이브
ㄴSK하이닉스 HBM 고객 다변화 본격화 동사에 대한 목표주가를 310만원(기존 280만원)으로 +10.7% 상향한다. 리포트 링크 : https://img.securities.miraeasset.com/ezrlink/report/155/20260907075000830_ko.pdf
- 엔비디아는 루빈울트라에서 디스펙 예정이지만(아직 공식확인은 아님) 다른 ASIC 쪽은 용량 확대 중

- 메모리는 어느 한 고객이 줄면 바로 다른 고객으로 공급이 이전될 수 있는 극도의 공급부족 상태

- 사실 엔비디아의 경우에도 루빈 CPX가 궈밍치 말대로 실제 HBM4 168GB를 탑재하여 나올 경우 디스펙이 아니라 전체 배치를 최적화하여 토탈 사용량을 늘리는 로드맵이 될것으로 보임
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Forwarded from CTRINE
사이먼 화이트(BBG): 헤지펀드들은 연준의 금리 인상에 강력하게 대비하고 있습니다.

거래자 포지션(Commitment of Traders) 데이터에 따르면 레버리지 펀드들은 SOFR 선물 계약 역사상 거의 사상 최대 수준의 숏 포지션을 보유하고 있습니다.
만약 이러한 예상이 빗나간다면 상당한 부담이 될 수 있으며, 숏커버링으로 인해 금리가 급격히 하락할 가능성이 있습니다 .

금리 인상의 타당한 이유도 있지만, 워시 의장이 시장에서 매파적인 이미지를 극대화하기 위해 (금융 환경 긴축을 통해) 실제 금리 인상은 자제하고, 상사의 심기를 거스르지 않는 전략 또한 효과적일 수 있습니다. 만약 후자의 전략을 따른다면, 9월 16일 FOMC 결정 이후 금리가 상당히 하락할 수 있습니다.
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신영증권/법인영업 해외주식 Inside
여기에 모델 지능 고도화, 동일 성능대 내 아키텍처별 효율 격차, 자율 실행형 에이전트 워크플로우가 승수로 작용하며 건당 소비량을 지속적으로 확대시키고 있음. 요컨대 P는 하락하지만 Q가 그 이상으로 증가하는 국면임.

데이터도 이를 뒷받침함. 수백 개 LLM을 중개하는 OpenRouter의 토큰 처리량은 연초 대비 10배 증가했고, 상위 1% 유저의 월평균 지출은 2,500달러에서 7,500달러로 3배 확대됐음. 반면 200개 이상 모델의 가격을 추적하는 LLM Token Expenditure Index는 5월 100만 토큰당 약 2달러에서 8월 약 1달러로 하락했음. 이코노미스트 분석에 따르면 특정 성능 벤치마크 달성 기준 토큰 원가는 전년비 약 97% 절감된 것으로 파악됨. 하드웨어와 모델 양단의 효율 개선에 주요 프로바이더들의 공격적 프라이싱과 고객 인센티브가 더해지며 도입 문턱이 빠르게 낮아지는 흐름임.

결론적으로 판가 하락이 총지출 축소로 이어지지 않고, 오히려 소비 확대를 통해 전체 토큰 지출을 증가시키는 구도가 유지되고 있음. 확대된 수요는 하이퍼스케일러의 추가 캐펙스 집행 명분으로 환류되고, 그 투자가 다시 효율 개선과 판가 하락을 유발하는 AI 플라이휠이 작동 중임.
LLM 토큰가격지수 하락을 시장은 'AI 커머더티화, 하드웨어 주식 매도'의 논리로 여겼었다는 점과 이렇게 쉽게 시장이 계속 기회를 준다는 점에 개인적으로 두번 놀라고 있음
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달러원 2년내 최저

- 어떻게보면 한국이 건국 이래 가장 압도적 규모의 무역수지 흑자를 기록 중인데 이것이 정상적인 환율흐름으로 볼 수 있음

- 상반기까지의 원화 약세가 비정상이었던 것이라면 그 되돌림 탄력이 더해져서 현재 절상속도가 가파른 것
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전기전자 섹터 수급현황

- 외인+기관+자사주매입 장후반까지 매수 이어가는 가운데
- 개인은 7조원의 대규모 순매도 중
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하나증권 미국주식 강재구
-새로운 컴퓨팅 공급이 추가될수록 처리 속도 향상으로 더 많은 AI 에이전트와 활용처가 등장하면서 다시 추가 수요를 만들어내는 구조라고 설명
-이에 따라 현재 데이터센터 투자 사이클은 공급 증가가 수요를 충족시키며 끝났던 과거 투자 사이클과 근본적으로 다르다고 주장
- 룸이 생기면(물리적 증설이든, 효율화를 통한 단위당 투입량 절감이든), 그 한도까지 다시 밀어붙이는 수요

- 특히 이 수요는 공급자 측면의 성능 최대화 니즈 + 수요자 측면의 사용자 증가 및 인당 토큰 증가의 세 방향 곱셈으로 작용
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반도체: 손익비가 좋은 구간
[대신증권 반도체/류형근]

사이클은 여전히 강력합니다. 현 구간은 Risk 대비 Return이 우세한 구간입니다. 대형주 목표주가와 매수의견 유지합니다.

■ 2027년 공급 부족 심화 증거 재확인

- 2026년 대비 2027년에 공급 부족이 심화될 것이라는 기존 입장을 유지합니다.

- 수요 강세의 증거가 명확해지고 있습니다. HBM의 경우, 단일 고객이 2028년 구매 TAM으로 400억 Gb 이상을 제시하고 있습니다. 장기계약의 기한을 5년 이상으로 확대할 것을 요청하는 고객들도 존재합니다.

- 한편, 생산 증가의 상한선은 낮아지고 있습니다. 2027년 DRAM 생산 증가율이 전년대비 20% 초반 성장 수준에 그칠 것이라는 기존 입장을 유지합니다.

- Macro Risk가 줄어드는 국면에서는 이러한 수요 강세 시그널이 회자될 가능성이 높다는 판단입니다.

■ 환율 하락에도 불구하고

- 3Q26 환율 가정을 1,450원에서 1,370원으로 하향합니다. 이를 반영하여, 삼성전자와 SK하이닉스의 3Q26 영업이익 전망치를 각각 105.5조원, 74.7조원으로 하향합니다 (기존 전망: 삼성전자 110조원, SK하이닉스 77조원).

- 환율 하락 폭 대비 영업이익 하락 폭은 제한적일 것으로 전망합니다. 삼성전자는 DRAM 1c 수율 개선 효과 (현 수율 80%+), SK하이닉스는 HBM4 출하 본격화 기반 DRAM ASP 상승 효과를 반영할 필요가 있습니다.

📎PDF | ➡️보고서원문| 📝요약/해설
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[대신증권 류형근/김진형] 반도체
반도체: 손익비가 좋은 구간 [대신증권 반도체/류형근] 사이클은 여전히 강력합니다. 현 구간은 Risk 대비 Return이 우세한 구간입니다. 대형주 목표주가와 매수의견 유지합니다. ■ 2027년 공급 부족 심화 증거 재확인 - 2026년 대비 2027년에 공급 부족이 심화될 것이라는 기존 입장을 유지합니다. - 수요 강세의 증거가 명확해지고 있습니다. HBM의 경우, 단일 고객이 2028년 구매 TAM으로 400억 Gb 이상을 제시하고 있습니다.…
- 수요 강세의 증거가 명확해지고 있습니다. HBM의 경우, 단일 고객이 2028년 구매 TAM으로 400억 Gb 이상을 제시하고 있습니다. 장기계약의 기한을 5년 이상으로 확대할 것을 요청하는 고객들도 존재합니다.


28년 HBM TAM 1000억Gb 예상
(26년 350억Gb, 27년 550억Gb)

- 8월 18일 메리츠증권 김선우 위원 코멘트 참조

https://t.me/cahier_de_market/10443
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Forwarded from 머니보틀
실리콘밸리 연구원: AI는 astra 이전과 이후로 나뉨. 이전 모델들은 지능이 있어도 사람의 일을 대체하기는 어려웠고, supervisor가 모든 것을 감시했어야 함. astra는 젠슨의 말대로 모든 분야에서 인간의 일을 대체해서 할 수 있는 수준의 지능에, 시키면 끝까지 해내는 완결성 또한 가졌음. 앞으로 컴퓨팅이 얼마나 부족할지 상상이 안 됨.
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