⚙터빈 팔고, 20년 정비시장을 얻는 GE버노바 source

1. GE버노바를 보는 핵심은 AI 전력 수요의 증가만이 아님. 발전설비를 판매한 뒤 오랫동안 유지보수까지 맡는 구조

2. 2분기 수주액은 242억달러, 수주잔고는 1,760억달러. 데이터센터 전력망 사업 수주도 상반기에만 50억달러를 넘어 지난해의 4배

3. 가스터빈 판매에는 20년 서비스 계약이 붙음. 터빈은 계속 점검, 수리, 부품교체가 필요하고, 제조사의 기술과 정비망을 바꾸기도 쉽지 않음

4. 오늘의 AI 증설은 장비매출뿐 아니라 미래의 정비 고객이 됨. 주문이 둔화해도 이미 가동 중인 설비의 유지보수 수요는 따로 남음

5. 공급 확대도 즉각적이지 않음. 설계 노하우와 생산능력을 돈만으로 빠르게 복제하기 어려운 산업

✍️전력 붐의 좋은 사업은 설비를 한 번 파는 데서 끝나지 않고, 그 설비가 돌아가는 동안 반복해서 돈을 버는 사업

💡AI가 싸질수록, 병목은 비싸진다 source

AI 가격 하락 → 사용량 상승 → 더 많은 업무에 침투 → inference volume 상승 → 전력, 메모리, 네트워크, 데이터센터 병목 심화

1. AI는 역사상 어떤 다른 혁신적 기술보다도 더 빠르게 저렴해지고 있음

2. 주어진 성능 수준에서, 비용은 2023년 이후 분기당 47% 하락함

3. 이는 DNA 시퀀싱보다 4배, 컴퓨팅보다 6배, 리튬 배터리보다 18배, 전기보다 54배 빠름

4. 실제로 GPT-6 Astra 출시 3주도 안 돼서 Claude Opus 5.5가 등장하기도 함

✍️AI는 역사상 가장 빠르게 디플레되는 상품. 역설적으로 그 때문에 AI 총수요와 물리적 인프라 투자는 더 커지고 있음

📈다음 크립토 사이클을 위한 6가지 베팅 source

1. BTC와 프라이버시 코인의 재부상. 부채, 통화팽창, 과세 압력이 가치저장과 금융 프라이버시 수요를 키운다는 논리

2. 소셜 트레이딩과 투기 플랫폼. 남의 큰 수익을 보고 유입되는 행동은 반복되며, 쉬운 앱과 공유 기능이 이를 가속한다는 전망

3. 미국 무기한선물의 대중화. 크립토 이용자끼리 거래하던 상품이 일반 증권앱으로 확산되면 시장 자체가 커질 수 있다고 봄

4. 일부 가상자산 보유기업의 재평가. 단순히 코인을 보유한 회사보다 순자산 할인, 자산의 유동성, 할인 해소 수단이 중요

5. AI 실수요 토큰. 외부 고객이 연산, 추론, 데이터에 돈을 내고, 토큰 가치로 연결되며, 보조금 없이 매출이 유지돼야 한다는 조건

6. 신생 온체인 토큰의 유통 시가총액 4억달러에서 반복되던 매물벽 돌파. 한 번 성공사례가 나오면 보유기간과 위험선호가 달라짐

✍️무슨 기술이 뜰까에 더해, 누가 새 이용자의 돈을 받아 반복 매출로 만들까

📰마이크론은 28년까지 공급 부족을 예상 source

· 마이크론은 1분기가 매출총이익률의 최저점일 것이며, 2027년 나머지 기간 동안 마진이 더 높아질 것으로 예상
· 또한 메모리와 스토리지 분야에서 전례 없는 기회를 보고 있기 때문에 R&D 투자를 늘리고 있음
· 이번 메모리 사이클은 많은 전문가와 대중의 예상보다도 훨씬 더 강하고 길게 지속될 것

1. 이번 마이크론 발표에서 눈여겨볼 부분은 공급 부족이 풀리는 시점. 27~28년 메모리 수급이 올해보다 더 빠듯해질 것이며, 증설을 감안해도 수요와 공급이 언제 균형을 찾을지 내다보기 어렵다고 밝힘

2. 공급을 늘리는 데 걸리는 시간이 핵심. 공장을 짓고, 장비를 넣고, 생산 안정화까지 시차가 있음. 늘리기로 한 건설투자도 2028년 말 이후 공급 여력 확보를 위함. 투자 규모만으로 단기간에 물량이 충분해진다고 보기 어려움

3. 현재 실적에는 이런 수급 상황이 가격으로 나타남. 이번 분기 DRAM 출하량은 전 분기 대비 한 자릿수 중반 증가했지만, 판매가격은 10%이상 상승. NAND도 출하량은 10%, 가격은 30% 올랐음. 최근 매출 증가에서 가격 상승 역할이 크다는 의미

4. AI 수요는 저장장치도 봐야 함. 마이크론 SSD 분기 매출은 100억 달러로, 동기 대비 10배 이상 늘었음. 전체 NAND 매출의 3분의 2를 넘는 규모. AI의 데이터와 문맥이 늘어나면서, 이를 저장하는 공간에서도 수요가 커짐

5. 회사가 예상한 매출총이익률은 이번 분기보다 낮지만, 제조 성과급 인상분이 재고를 거쳐 비용으로 반영되는 시점이 영향을 주고 있음. 경영진은 다음 분기를 2027 회계연도 이익률의 저점으로 봄

6. 이후 실적에서는 가격과 실제 공급량을 확인해야. 가격 상승이 이어지는지, 새 공장이 언제부터 의미 있는 물량을 내놓는지, 고객의 구매 수요가 유지되는지가 관건. 공급 부족 전망이 실적으로 얼마나 이어질지는 여기서 드러날 것

✋온체인 상의 모든 돈을 출금한 이유

1. 최근 신한, 국민, 하나은행까지 연이어 AI 에이전트 해킹으로 고객 정보가 유출되어버림. 외부 해킹 에이전트의 비상적 접근에서 비롯한 사고로, 기존 시스템이 AI에 어떻게 노출될 수 있는지 보여주는 사례

2. AI 발전으로 공격, 해킹이 쉬워지는(ㄹㅇ 스캐머 천국;) 것도 문제지만, 점점 더 많은 권한을 넘기게 된다는 것도 문제. 공격 도구만 강해지는 게 아니라, 사고가 났을 때 영향을 받는 범위까지 커지기 때문

3. 메타의 뮤즈는 대신 이메일을 보내고, 여행을 예약하고, 구매까지 처리함. 뮤즈도 이메일과 파일 등이 저장된 전용 환경에 공격자의 접근 취약점 보도가 나옴. 생활 서비스에서도 안전성을 계속 검증해야 함

4. 경계할 건 전부 위임해버리는 것. 편리함을 맛보면 결제도 맡기고, 업무 계정도 연결하고 싶어짐. 일을 능숙하게 처리하는 것과, 예외적 상황에서도 권한을 넘지 않고 정보를 지키는 건 다른 능력

5. AI의 실수가 줄어도 실제 피해까지 줄어든다고 단정할 수 없는 이유. 실수가 줄어드는 속도보다 맡기는 돈과 권한이 커지는 속도가 빠르면, 드물게 발생하는 한 번의 사고가 훨씬 치명적임

6. AI의 폭발적 진보를 기대한다면, 기존의 안전 기준도 그만큼 빨리 낡을 수 있음. 새로운 기능이 등장하는 속도에 맞춰 현장의 보안과 사고 대응까지 준비되기 어려운 것

7. 불확실성은 어떤 사고가 가능한지, 피해가 어디까지 번질지, 문제가 생기면 누가 책임질지부터 충분히 파악되지 않는다는 뜻. 이럴 때는 틀렸을 때 감당할 수 있는 범위로 노출을 제한하는 게 차선책임

9. AI는 적극 써보되 계정/자산까지 모두 연결할 필욘 없음. 조회/실행 권한을 나누고, 필요 접근만 허용, 중요 작업엔 확인을 남김. NCSC도 작은 범위로 시작하고, 감시/통제할 수 없는 건은 배포하지 말라고 권고

10. 디파이는 같은 맥락에서 더욱 치명적임. 추가 수익은 조금 얻으면서 사고 이후 회수 가능성이 불분명한 위험까지 떠안아야 하기 때문. 큰 회사나 유명 서비스라고 이 불안을 피할 수 없음

11. 블록체인과 직결되는 연구도 있음. Anthropic은 AI가 기존에 알려지지 않았던 컨트랙트 취약점을 발견 및 악용에 성공함. FVEY도 기존의 사이버보안 능력이 몇개월 만에 도태될 수 있다고 경고함

11. 블록체인, 디파이, 크립토 분야야 원체 자주 털렸지만, AI 본격 대두 후부터 더더욱 보안사고의 빈도가 잦아지고 있는 것을 다들 느끼고 있을 것. 그 어떤 체인, 브릿지, 디파이라도 털릴 가능성을 배제할 수 없음

12. 사고확률을 추정하기 어렵고, 보상도 확신할 수 없는 곳에는 자산을 둬선 안 됨. 온체인은 되돌리기 어렵고, 사후 보상을 기대하기 어려움. 기준은 뚫리면 [누가, 무슨 돈으로, 어디까지 책임지는가?]로 잡아야 함

12. 과도기를 조심해야. 기술은 지수적으로 발전하나, 안전/사회 합의도, 어디까지 맡길지, 사후 책임과 복구도 불분명. 크립토에 국한되는 얘기가 아님. 투자, 자산 보관, 개인정보, 권한 모두 방어적으로 접근하기

✍️과도기에는 사고가 나도 손실이 제한되고 회수 경로가 남는 구조를 선택하는 게 타당함. 작은 추가 수익 때문에 떠안던 불투명하고 회복 불가능한 위험부터 없애는 것이 합리적

☀️에이전트 확산의 수혜 기업들 (BlockRock) source

개인 AI 비서가 확산되면 연산뿐 아니라 전력, 냉각, 인증, 결제, 업무 실행까지 수요가 연결. 여러 에이전트가 공통으로 필요로 하는 기반을 가진 기업들이 수혜 후보

1. 엔비디아
- 에이전트는 답변 생성 이후에도 코드 실행, 도구 사용, 결과 검증을 반복
- Vera CPU까지 내놓은 것은 GPU와 함께 실제 업무를 처리하는 연산 기반으로 시장을 넓히려는 움직임

2. 브로드컴
- 비서를 저렴하게 운영하려는 빅테크의 경쟁은 자체 AI 칩과 네트워크 투자로 연결
- 맞춤형 가속기와 네트워킹을 공급하는 브로드컴은 고객의 원가 절감 투자를 매출로 가져갈 수 있다는 논리

3. 버티브·GE버노바
- 물리적인 연산 수요가 늘면 냉각과 전력설비가 필요
- 버티브는 액체냉각 서비스 확장을 추진, 버노바는 상반기 데이터센터 관련 수주가 50억달러를 넘었다고 발표

4. 비자·마스터카드
- AI가 결제를 대신해도 누구의 권한으로 돈을 쓰는지 확인하고 정산하는 과정은 남음
- 두 회사는 에이전트 인증과 결제 기반을 확장 중이며, 마스터카드는 카드, 계좌, 스테이블코인을 함께 지원

5. 클라우드플레어
- 에이전트가 사이트와 데이터를 이용하면 접근 허용, 신원 확인, 사용량 측정과 과금이 중요
- 최근 공개한 Monetization Gateway는 이 기회를 겨냥한 제한적 베타

6. 서비스나우
- 사람이 화면을 덜 열어도 기업의 승인 규칙과 업무 기록은 필요
- 외부 AI가 ServiceNow의 업무 흐름을 실행하는 Action Fabric은 에이전트가 기존 기업 소프트웨어를 더 이용할 수 있다는 사례

✍️어떤 AI 비서가 이길까에 더해, 여러 비서가 반복해서 비용을 지불할 기반을 누가 가지고 있는가

🌙에이전트 확산의 피해 기업들 (BlockRock) source

에이전트가 먼저 압박할 수 있는 것은 고객이 비교하고, 해지하고, 옮기기 번거로워서 유지되는 마진. 금융, 여행, 구독이라는 업종보다 이익 발생 구조가 중요

1. 트리바고
- 2분기 매출의 90%가 고객을 광고주에게 연결하는 Referral Revenue
- 에이전트 안에서 호텔 비교가 끝나면 비교 사이트의 방문과 클릭이 감소

2. 찰스슈왑의 현금 스프레드
- 비서가 고객의 초과 예수금을 고수익 상품으로 옮기면 저원가 자금이 줄고 지급 이자가 증가

3. 익스피디아, 부킹의 소비자 유입층
- 여행 탐색이 개인 비서에서 시작되면 직접 방문과 고객 접점이 약해짐

4. 실사용이 낮은 구독과 통신 부가서비스
- 사용 여부를 점검/해지 비용이 낮아지면 자동연장에 기대던 매출이 압박

5. 사람 수에 따른 과금 소프트웨어
- 사람이 직접 처리하던 업무가 줄면 좌석 매출이 압박받음
- 다만 기업 데이터와 실행 규칙을 가진 회사는 에이전트 사용량을 과금 가능, MS도 좌석과 사용량을 결합하는 방향

6. 아마존·알파벳의 구매 직전 광고 접점
- 비서가 상품 선택을 끝내면 검색광고와 상품 진열의 가치가 압박

✍️고객이 떠나기 귀찮아서 남는 이익은 압박. 실제 공급, 품질, 거래 지원으로 고객을 붙잡는 능력이 얼마나 남는지가 중요

🇮🇷블록체인에도 지방소멸이 온다 source

1. 패러다임과 스탠다드 크립토의 투자를 받았던 블라스트가 종료를 발표함. 팀이 밝힌 이유는 높은 유지비로 지속 가능한 운영이 어렵다는 것

2. 주목할 건 블라스트가 왜 망했나보다도 다른 체인은 다를까?임. 블라스트는 예치와 초대에 포인트를 지급하며 참여를 유도했음. 전입지원금으로 사람을 모았다고 자생적인 도시가 완성된 건 아님

3. TPS는 교통. 도로가 서울보다 넓다는 이유로 정착하지 않음. 일자리와 상권이 있어야 하듯, 체인에도 성능을 실제 수요로 바꿔줄 앱이 필요. 사용자에게는 기존 체인보다 나은 서비스가 필요함

4. 유동성이 모이면 거래자와 앱이 따라오지만, 빠져나가면 남아 있을 이유도 줄어듦. 사람이 떠나 상권이 죽고, 상권이 죽으니 사람이 더 떠나는 지방소멸과 닮아 있음

5. 신생 체인의 출구는 새로운 서울되기가 아님. 하이퍼리퀴드처럼 오더북을 자체 체인에 통합하는 접근도 있음. 중요한 건 독자 인프라가 제품을 얼마나 더 좋게 만드는지임

6. 블록체인의 미래는 소수의 대형 경제권과, 특정 수요를 잡은 특화 체인이 공존하는 형태에 가까움. 나머지는 경제활동이 거의 없는 유령도시로 남음

7. 인터넷 프로토콜과 OS는 독과점, 클라우드도 AWS/Azure/GCP가 압도적. 그 위에 앱이 수백만 개 올라감. 블록체인도 소수의 정산/범용 실행 레이어, 특화 실행 네트워크만 남을 것

8. 출시부터 엄청난 백커와 기술력으로 주목을 받았던 메가톤급 블록체인들인 모나드, 메가이더, 수이, 앱토스 등도 블라스트 다음 차례가 되지 않을 것이라고 장담할 수 없음

10. 결국 사용자, 유동성, 유통망이 핵심임. 체인은 더 많이 생겨도, 경제적 가치는 오히려 소수에 집중됨. 더구나 체인이 살아남는 것과 토큰이 좋은 투자가 되는 것도 별개

11. 지금 체인의 경쟁력은 '사용자 + 자본 + 분배 + 어텐션'임. 이 네 개는 전형적으로 네트워크 효과를 가짐. 그러니 장기적으로는 상당수 체인 토큰의 가치가 사라질 것

12. 수백 개 체인은 폐쇄나 축소, 좀비체인화 등 더 큰 생태계에 흡수될 것. Blast는 예외적인 사고가 아닌 앞으로 반복해서 보게 될 합병과 도태의 초기 사례

13. 블록체인 판도는 이더리움 생태계 / 솔라나 / BNB 같은 몇 개의 메가시티 정도로 남을 가능성이 큼. 그리고 Base 같은 분배도시, Hyperliquid나 트론 같은 특화도시, 소수의 새로운 챌린저 정도

✍️과거엔 '이더리움 비싸니 더 많은 체인이 필요하다'였다면 어느 순간 L1, L2, L3, 앱체인 등이 끝없이 생기면서 반대가 됨. 공간은 넘쳐나는데 사용자는 희소한 상태

🎮엔비디아, 신고가인데 아직도 가장 싸다? source

1. 엔비디아 주가는 ATH를 경신하며 5.7T 달성 포워드 P/E는 15배까지 하락. 2016년 이후 최저 수준이며 2021년 고점 대비 1/4

2. 싸져서 멀티플이 내려간 것도 아님. 2026년 주가는 +22% 상승했는데, 이익 증가가 주가 상승보다 훨씬 빨랐기 때문에 밸류가 계속 압축된 것

3. 더 특이한 건 실적 둔화를 앞두고 있는 것도 아니라는 점. FY27 매출 +90%, 순이익 +99%가 예상되며 전년의 +65% 성장보다 오히려 가속

4. 결국 시장이 할인하고 있는 건 실적이 아니라 성장의 수명. CapEx가 너무 빠르게 늘고 있기에 언젠가 지출을 줄인다는 우려가 멀티플에 반영

5. 그래서 NVDA의 핵심 변수는 CapEx가 얼마나 오래 지속되느냐. Blackwell → Rubin 사이클이 유지된다면 현재 멀티플은 꽤 보수적

6. 반대로 CapEx가 꺾이고 공급 부족이 해소되면서 성장률과 마진이 둔화된다면, 낮은 P/E는 어닝 피크를 반영한 전형적 사이클주 밸류일 수

7. 지금 엔비디아 주가는 ATH인데 밸류는 10년 최저라는 역설적 상태. 시장은 이 성장의 지속가능성을 의심하며 상당한 할인을 붙이고 있음

✋AI 비서가 흔드는 관성적 수익 source

1. 개인 AI 비서가 가격 비교, 구독 해지, 보험금 청구까지 대신하는 방향으로 발전하고 있음. 소비자가 귀찮아서 포기하던 일을 지속적으로 처리할 수 있다는 변화

2. 기업 입장에서는 고객의 관성에서 얻던 수익이 압박받을 수 있음. 사용하지 않는 구독료, 낮은 금리로 남겨둔 예수금, 청구하지 않은 보험금 등이 여기에 해당

3. 중요한 것은 이런 수익이 얼마나 오래 유지될 수 있느냐임. 비교와 전환이 쉬워지면 지금까지 안정적이라고 평가했던 이익의 지속성이 달라질 수 있음

4. 따라서 실적이 나빠지기 전에도 기업가치는 흔들릴 수 있음. 올해 같은 이익을 벌더라도 앞으로 10년간 유지할 수 있는 회사와 빠르게 줄어들 회사의 가치는 다르기 때문

5. 같은 구독 사업에서도 고객이 계속 쓰고 싶어서 남는 매출과, 해지하기 번거로워 남는 매출을 구분해야 함. 에이전트 확산은 두 매출의 차이를 더 선명하게 만듦

6. 물론 기업도 대응함. 가격을 조정하고, AI로 운영비를 줄이고, 고객에게 더 나은 상품을 제공하면 이탈을 줄일 수 있어 업종 전체의 몰락으로 연결할 필요는 없음

7. 먼저 확인할 것은 이익 중 관성에 의존하는 비중임. 실제 예수금 이동, 비활성 구독 해지, 보험금 청구 증가가 비용 절감과 신규 매출로 얼마나 상쇄되는지 봐야 함

✍️AI 시대에는 올해 얼마나 벌었나에 더해, 고객이 충분히 비교하고 쉽게 떠날 수 있어도 이 이익이 유지되는지가 중요

🥇AI의 돈은 화면 밖으로 흐른다 (a16z) source

· a16z는 AI가 저렴해질수록 더 많이 사용돼, 전체 컴퓨팅 수요는 오히려 커진다고 봄
· 구형 GPU의 임대료가 유지되는 현상도 이 논리를 뒷받침하는 근거로 제시
· 핵심은 AI 서비스의 성장이 반도체, 전력, 냉각, 데이터센터 투자로 이어진다는 것

① 빅테크의 지출이 공급망의 매출로
- AI 인프라에 투입된 돈은 GPU와 메모리를 넘어 전력망, 통신, 건설로 흐름
- 투자 규모와 함께, 그 돈이 누구의 매출로 바뀌는지가 중요함

② AI 도입 다음은 성과 증명
- S&P 500 기업의 69%가 실제 AI 운영을 보고함. 정량적 결과를 보고한 비중은 29%, 지속적으로 추적하는 지표를 공개한 비중은 2%
- 도입 확대와 함께 반복 가능한 성과가 쌓이는지도 확인해야 함

③ AI가 저렴해지면 사용량은 늘어남
- a16z는 낮아진 사용 단가가 새로운 업무와 에이전트 활용을 열어, 총 연산 수요를 키움
- 관전 포인트는 단가 하락 속도와 사용량 증가 속도

④ 소프트웨어에는 성장의 증명이 필요
- 보고서의 상장 소프트웨어 표본에서 최근 12개월 매출이 20% 이상 성장한 기업은 30%
- 고객이 계속 돈을 낼 이유와 AI가 제품의 가치를 높이는지가 중요

⑤ 넓어지는 AI 병목
- GPU를 확보해도 전력, 메모리, 냉각, 통신 설비가 준비돼야 서비스를 확대할 수 있음
- 성능만큼 중요한 것은 설치하고 가동할 수 있는 조건

💡지금 주목해야 하는 13가지 메가트렌드 source

1. AI와 바이오테크의 경제성

신약 발견 속도보다 R&D 생산성

- AI가 설계한 신약들이 실제 임상시험 단계에 진입
- 중요한 건 신약 후보를 더 빨리 찾는 것보다, AI가 막대한 비용이 드는 실패를 줄이고,
- 같은 R&D 비용으로 더 많은 승인 의약품을 만들어낼 수 있느냐

2. AI 인프라 투자 확대

컴퓨팅 · 네트워크 · 냉각 · 전력

- AI 사용량이 늘어날수록 더 많은 연산 자원과 함께 네트워크, 냉각, 전력이 필요
- AI 확장을 가로막는 이러한 물리적 병목을 해결하는 기업들에 주목

3. 에너지 자립과 원자력

원전 재가동 · 증설 · 핵연료 공급망

- 에너지 안보의 중요성이 커지면서 각국이 자국 내 원자력 발전 역량을 다시 강화
- 신규 원전뿐 아니라 기존 원전 재가동과 성능 개선, 핵연료 공급망까지 함께 봐야

4. 토큰화와 온체인 금융

자산 토큰화 · 결제 · 담보 · 스테이블코인

- 토큰화 증권이 실험 단계를 넘어 실제 거래에 활용되기 시작
- 최근에는 DTC가 토큰화한 자산을 활용한 거래도 등장
- 핵심은 자산을 더 쉽게 이전하고 결제하며 담보로 활용할 수 있게 만드는 것
- 스테이블코인 역시 이와 함께 새로운 결제 인프라로 성장

5. 전력망 현대화와 에너지 저장

송전 · 변압기 · ESS · 그리드 소프트웨어

- 전기를 더 많이 생산하는 것만으로는 충분하지 않음
- 필요한 시간과 장소에 안정적으로 전력을 공급하려면 송전망, 변압기, 배터리, 전력망 소프트웨어에 대한 투자가 필수적
- 전력 수요가 빠르게 늘어날수록 이 분야의 중요성도 함께 커짐

6. AI 에이전트와 서비스 산업의 변화

인건비 구조 변화 · 조직의 소형화 · 서비스 생산성

- 기업들이 업무 보조를 넘어 하나의 업무 전체를 AI에 맡기기 시작
- 이런 시스템의 신뢰도가 높아진다면 과거에는 수백 명이 필요했던 서비스를 소수의 인원만으로 제공하는 것도 가능

7. 로보틱스와 물리적 자동화

피지컬 AI · 산업 자동화 · 노동 대체

- 현재 전 세계 공장에서는 500만 대의 산업용 로봇이 가동
- AI의 판단 능력이 발전하면 지금까지 자동화하기 어려웠던 훨씬 더 다양한 물리적 작업까지 경제적으로 자동화됨

8. 국방 현대화

드론 · 센서 · 탐지 · 대드론 시스템

- NATO 동맹국들은 향후 5년간 대드론 역량에 400억 달러 이상 투자
- 드론 자체뿐 아니라 이를 탐지하는 센서와 레이더, 전자전 장비, 요격 시스템의 중요성도 빠르게 커짐

9. 핵심 광물과 공급망 안보

구리 · 핵심 광물 · 정제 · 리사이클링

- 전기화가 진행될수록 구리와 각종 전략 광물에 대한 수요는 늘어남
- 반면 생산과 정제 능력이 일부 지역에 집중돼 공급망 리스크도 커짐
- 이에 따라 채굴뿐 아니라 정제와 재활용까지 산업 안보 핵심으로 부상

10. 사이버보안과 디지털 신원

디지털 신원 · 접근제어 · AI 에이전트 보안

- AI는 공격자들이 더 빠르고 더 큰 규모로 움직일 수 있게 만드는 동시에, 새롭게 보호해야 할 시스템도 계속 만들어내고 있음
- 누가 시스템에 접근하는지 확인하고 통제하는 디지털 신원, 접근제어, AI 에이전트 보안의 중요성이 더욱 커짐

11. 수집품과 희소 자산

복제 불가능성 · 희소성 · 출처

- 생산 비용이 점점 0에 가까워지는 세상에서는 복제할 수 없는 자산의 가치가 더 높아짐
- 역사와 출처가 명확하고 희소성이 있는 클래식 카드, 보석, 금 같은 자산으로 부유층의 자금이 이동

12. GLP-1과 대사질환 치료제

적응증 확장 · 생산 캐파 · 의료 접근성

- GLP-1 계열 의약품은 체중 감량을 넘어 심혈관 위험 감소, 간 질환 등으로 활용 범위가 확대
- 적응증 확대가 향후 수요와 생산능력, 치료 접근성에 어떤 변화를 가져올지 주목

13. 수자원 인프라와 재이용

수처리 · 재활용 · 산업용수 · 물 안보

- 물 부족 문제가 심화되면서 수처리, 재활용, 산업용수 재이용의 중요성이 커짐
- 안정적인 물 공급은 앞으로 도시와 산업이 어디에서 성장할 수 있는지를 결정하는 핵심 제약 요인

✨메모리 시대를 끝내러 온 광학 source

1. 반도체 스타트업 Volantis가 $88M을 조달하며 AI의 Memory Wall을 광학 인터커넥트로 해결하겠다고 나섬

2. 지금 GPU는 HBM을 옆에 붙여 대역폭을 확보하지만, 전기 배선의 물리적 거리 때문에 한계가 있음

3.Volantis는 수 mm 수준인 전기 연결을 광학으로 늘려, 메모리 칩렛을 하나의 풀처럼 묶는 구조를 제시함

4. 첫 제품 목표는 10TB 메모리와 240TB/s 대역폭으로, 20조 파라미터급 모델까지 빠르게 추론하는 것

5. 핵심은 HBM을 더 많이 쌓는 게 아니라 메모리와 연산 사이의 거리 자체를 없애는 것에 가까움

6. 이 구조가 성공하면 AI 인프라의 가치가 GPU + HBM 중심에서 광학 I/O, 패키징, 메모리 풀링, 시스템 설계로 더 넓게 이동함

7. 중요한 건 HBM의 절대 수요보다 지금처럼 제한된 패키지 공간과 대역폭에서 발생하는 희소성 프리미엄이 약해질 수 있다는 점

8. 광학 인터커넥트가 GPU 간 연결을 넘어 GPU<>메모리 내부까지 침투하면 포토닉스 시장의 TAM 자체가 한 단계 커짐

✍️HBM의 물리적 한계를 빛으로 우회한다면 다음은 광학 인터커넥트, 패키징, 시스템 아키텍처. HBM 투자자라면 가장 경계해서 봐야 할 기술

🔋구글 AI 인프라 총괄이 말하는 진짜 병목 source

1. 데이터센터는 이제 PU/TPU에 맞춰 전력, 냉각, 네트워크까지 함께 설계하는 거대한 전용 컴퓨터에 가까워지고 있음

2. 구글은 FLOPS보다 실제 워크로드가 얼마나 제대로 돌아가는지를 뜻하는 Goodput을 훨씬 중요하게 봄

3. 가속기 10만 개 규모에서는 하루에도 여러 번 장애가 발생하기 때문에 성능보다 안정성과 복구 능력이 중요함

3. 구글의 목표는 토큰 생성 능력을 6개월마다 2배 늘리는 것. 그 개선의 상당 부분은 모델과 소프트웨어에서 나옴

4. 이게 하드웨어 수요 감소를 뜻하진 않음. 추론 수요는 빠르게 증가해 기존 장비로는 부족, 데이터센터를 계속 건설 중

5. 특히 장시간 작동하는 에이전트가 늘어나면 CPU, DRAM, 스토리지, 네트워크가 훨씬 많이 필요해짐

6. 네트워크에서는 광통신의 중요성이 커지고 있으며 구글은 Optical Circuit Switching을 활용해 장애가 발생한 TPU 랙을 우회함

7. 구글이 장기적으로 가장 근본적인 병목이라고 지목한 것은 전력임

8. 데이터센터 전력은 수년 전부터 전력회사와 계획해야 하며, 송전망/발전/ESS까지가 데이터센터 투자의 일부임

9. 심지어 구글이 우주 데이터센터까지 실제로 검토하는 가장 큰 이유 역시 지구에서의 전력 공급 제약 때문임

✍️인프라 경쟁 단위는 GPU → 서버 → 랙 → 데이터센터 → 전력망으로 확장됨. HBM만 보면 된다는 thesis는 깨지고 있음. 가장 구조적이고 대체하기 어려운 병목은 전력

😺그간의 수학 난제를 모조리 해결 중인 오픈AI source

· 최근 AI의 수학 정복을 '그래서 뭐? 그냥 수학이잖아?' 정도로 받아들이면 핵심을 이해하지 못한 것
· AI의 수학적 돌파는 현실 세계에서 어떤 변화를 만들어낼까?

1. 블라소프–맥스웰 방정식
- 핵융합 연구의 이론적 토대를 강화해, 인류 문명을 움직일 무한한 청정에너지를 확보

2. 칼데론 문제
- 전기 신호를 활용한 휴대용 인체 스캐너 개발로, 의료 영상 진단의 비용을 낮추고 접근성을 높임

3. 최대 기수 매칭
- 대규모 기증자 풀에서 신장 교환 조합을 빠르게 찾아, 병원의 생명을 구하는 장기이식 조율을 지원

4. 역탄성 문제
- 조직의 강도를 시각화하는 영상 기술을 통해, 인체 내부의 종양을 찾아냄

5. 멈퍼드–샤 추측
- 뇌 영상에서 조직의 변화를 더 정밀하게 식별해, 질병의 징후를 조기에 발견함

6. 보스–아인슈타인 응축
- 양자 센서의 이론적 기반을 강화해, GPS 없이도 차량이 위치를 파악하고 주행하도록 함

7. 단순 확률 게임
- 자율주행차와 로봇의 안전성을 사전에 더 정밀하게 검증해, 위험한 오류가 현실에서 발생하지 않도록 함

8. 행렬 곱셈
- 동일한 컴퓨팅 자원으로 AI 연산 비용을 낮추고, 더 큰 규모의 과학 시뮬레이션을 수행함

9. 편집 거리
- DNA 서열을 더 빠르게 비교해, 질병과 연관된 유전적 변화를 밝힘

10. k-서버 문제
- 로봇의 불필요한 이동과 에너지 소비를 줄여, 물류창고의 운영 효율을 높이고 운송 비용을 절감함

✍️수학은 모든 과학의 토대라는 사실을 상기할 필요가 있음. 따라서 수학적 발견의 속도를 높일 수 있다면, 수백 년에 걸쳐 이루어질 과학적 진보를 단 몇 달로 압축할 수도 있음

♾수학 난제 해결은 시작에 불과한 이유 source

최근 OpenAI가 공개한 수학 연구 결과는 상당히 이례적
- 4,000개 문제를 대상으로 내부 AI 모델을 평가
- 372개 연구 결과군에 걸쳐 수백 편의 수학 논문 원고 공개
- 대다수 결과에 평균 3시간의 추론 컴퓨팅 자원 사용

1. 핵심은 AI가 수학 난제를 풀었다는 사실보다, 인류의 과학적 발견 속도 자체가 가속되기 시작했다는 점

2. 그동안 과학 발전은 소수의 뛰어난 연구자와 인간의 제한된 지적 생산성에 의존해 왔음

3. 그러나 앞으로는 컴퓨팅 자원과 AI의 추론 능력이 과학적 발견의 속도를 결정하는 핵심 변수임

4. 더욱 중요한 건 AI가 스스로 알고리즘과 연산을 개선하는 자기강화적 피드백 루프도 이미 시작됐다는 것

5. 이러한 개선이 누적되면 단순한 지수성장을 넘어 기술 발전의 성장률 자체가 가속되는 현상도 가능함

6. 반면 지능의 공급이 폭증하는 속도를 물리적 세계가 따라가지 못하면서 에너지, 인프라, 제조 역량의 병목은 더욱 심화됨

7. AI가 신기술을 발견하는 속도가 빨라질수록 기존 기술의 경쟁우위와 수명은 오히려 짧아짐

8. 산업 전체는 폭발적으로 성장하는 동시에 개별 기업과 기술의 장기적 존속 가능성은 낮아지는 역설이 발생하게 됨

9. 지난 수백 년의 과학 발전은 인간의 제한된 지적 생산성을 전제로 이루어졌음

10. 역사상 처음으로 발견의 주체가 인간에서 AI로 이동하고 있음. 인류는 기술 발전 속도를 아직까지 '극도로' 과소평가하고 있음

11. 인간의 지적 생산성이라는 제약이 해소되기 시작한다면, 지난 100년의 발전 속도로 향후 1년을 예측하는 것 자체가 무의미함

📍AI 에이전트와 RWA가 바꾸는 금융의 미래 source

1. 지난 15년간 블록체인은 기술적 가능성에도 불구하고 실질적인 존재 이유를 증명하는 데 어려움을 겪었음

2. 에이전트의 등장이 전환점이 될 수 있음. AI는 24시간 자산을 운용하고, 최적의 금리와 투자처를 탐색하며 거래를 실행할 수 있음

3. 문제는 기존 금융 시스템이 인간을 위해 설계됐다는 것. 복잡한 인증과 정산 절차는 AI 기반 금융의 병목으로 작용할 수 있음

4. 반면 블록체인은 24시간 작동하며 자산, 소유권, 거래,정산을 프로그래밍할 수 있는 인프라로, 에이전트와 구조적으로 궁합이 좋음Z

5. 여기에 주식/국채/원자재 등 실물자산의 토큰화가 본격화되면서, 기존 DeFi와 전통 금융을 가로막던 장벽도 허물어지기 시작

6. Robinhood의 주식 토큰을 비롯해 온체인 자산은 매매를 넘어 다른 앱으로 이동하고, 담보/대출/결제 활용으로 진화 중

7. Hyperliquid가 주말에도 원유 가격을 거래할 수 있는 시장으로 부각된 사례는 상시 가동되는 금융 인프라의 잠재력을 보여줌

8. 미국의 토큰화 증권 관련 규제 변화까지 맞물리며, 제도권 금융 인프라의 일부로 진입할 기회를 맞고 있음

✍️인간은 시드 문구와 가스비, 브릿지 등 불편한 UX를 감수하면서 블록체인을 이용해야 했지만, AI에게 이런 복잡성은 문제가 되지 않음