1. 크립토 투자자가 줄었다?
- 2022년 5천명대였던 크립토 투자자가 최근 300명까지 감소
- 그래서 크립토 VC 끝났다는 해석이 나옴
- 중요한 건 돈이 빠진 게 아니라, 아무나 투자하던 시장이 끝났다는 것
2. 자본은 줄지 않았다. 집중됐을 뿐
- 2025년 블록체인 투자금은 오히려 증가
- 거래 수는 줄었지만, 평균 투자금은 커짐
- 쉽게 말하면 소수 프로젝트에 더 큰 돈이 들어가는 시장이 됨
- 예전처럼 백서 하나, 내러티브 하나로 돈 받던 시대는 끝남
3. AI가 잡자본을 빨아갔다
- 2025년 글로벌 VC 자금의 대부분은 AI로 몰림
- 크립토에 잠깐 들어왔던 일반 VC, 관광 자본, 내러티브 자금은 대부분 빠짐
- 토큰 시장도 도움이 안 됨. 2025년 출시 토큰 상당수가 TGE 가격 아래에 있음
- 이제 크립토는, 진짜 확신 있는 자본만 남은 시장이 됨
4. 오히려 좋다?
- 약한 투자자와 약한 창업자는 걸러지고 있음
- 투자금은 줄어든 프로젝트에 더 크게 집중됨
- 밸류는 현실화되고, 팀들은 매출·수요를 빨리 증명해야 함
- 그 결과 스테이클코인, 결제, 토큰화, 예측시장 같은 실수요로 자금이 좁혀지고 있음
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❤14
1. AI 1차전의 승자는 병목
- 챗봇, 앱, 데모보다 먼저 돈을 번 건 GPU·HBM·파운드리·전력
- 기술 혁명 초입에는 멋진 서비스보다 병목이 중요
- AI 장세의 본질은 물리 인프라. 시장은 CAPEX, 발주, 쇼티지, 가격 인상으로 가격에 반영
2. 메모리는 계속 왕좌에
- GPU가 늘면 HBM이 필요하고, 추론이 커지면 KV 캐시·대역폭·서버 DRAM 수요도 커짐
- HBM만 아니라 DDR5, 서버 DRAM, 고성능 SSD까지 같이 타이트
- 시장은 메모리를 여전히 사이클 산업으로 오해하고 있음
- 따라서 리레이팅 논리는 유효. 하닉·삼전은 아직도 저평가
3. 새로 붙은 CPU 모멘텀
- AI가 학습에서 추론·에이전틱 AI로 넘어가면,
- DB, 권한, 보안, 스토리지, 네트워크, 조율 때문에 서버 CPU 수요가 따라옴
- 추론 확산으로 CPU:GPU 비율이 과거 1:8에서 1:1까지 좁혀질 수도. 서버 CPU 가격도 상승 중
- GPU보다 CPU가 중요하다기보단, CAPEX가 전체로 번지고 있단 의미
4. ASIC은 엔비 숏 아닌 빅테크 비용 절감 롱
- 빅테크는 엔비디아 GPU를 계속 사겠지만, 추론이 커질수록 비용이 부담
- 그래서 Google, Amazon, Meta는 자체 칩과 커스텀 ASIC 비중을 늘림
- Google과 Marvell의 커스텀 추론 칩 논의도 이 흐름의 연장선
- Broadcom·Marvell은 엔비디아 대체가 아닌 빅테크의 원가 절감 인프라
5. 큰 줄기는 전력으로 넘어가는 중
- 데이터센터는 본질적으로 전기 먹는 공장
- GPU, HBM, ASIC이 있어도 전기를 못 끌어오면 서버는 고철
- 데이터센터 확장 지연의 원인엔 변압기, 배터리 등 전력 장비 부족이 있음
- 그래서 전력 회사들이 전통 산업재에서 AI 인프라 공급망으로 리레이팅되고 있음
6. 변압기 다음은 배전
- 중요한 포인트는 추론은 분산이라는 점
- 학습은 거대한 클러스터 한 곳에 전기를 몰아주면 됨
- 하지만 추론은 사용자와 가까운 여러 거점에서 낮은 지연으로 처리해야 함
- 그러면 전력은 수많은 랙과 거점에 정밀하게 나눠져야 함
- 그래서 병목은 변압기만이 아니라 배전반, PDU, 스위치기어, 지능형 전력관리 시스템으로 확산됨
7. 전력반도체는 전기 효율에 베팅
- 전력 사용량이 커질수록 단순히 전기를 끌어오는 것만으로는 부족함
- 전력 변환 손실을 줄이고, 아키텍처로 효율을 높이는 기술이 중요해짐
- GaN, SiC, 전력관리 IC, 아날로그 반도체가 같이 보는 이유
8. 광통신은 선반영이 컸을 뿐, 이제 시작
- 클러스터가 커질수록 GPU, 서버, 데이터센터끼리 연결하는 병목은 계속
- 광모듈, CPO, EML, 네트워크 칩은 구조적으로 필요
- 다만 일부 종목은 이미 ~28년 기대까지 당겨서 밸류를 받음
- 그래서 지금 단기 탄력은 광보다 CPU·ASIC·전력·배전 쪽이 더 나을 수도
9. CAPEX는 꺾인 게 아닌 더 커지는 중
- 빅테크는 비용 절감 아니라 인력·비핵심 지출을 줄여 인프라에 더 태우는 중
- Meta와 Microsoft, Meta는 인력 감축과 동시에 대규모 AI 투자를 예고
- Amazon과 Anthropic의 클라우드·인프라 계약도 CAPEX가 장기전임을 보여줌
- 결국 지금 시장은 이 CAPEX가 어느 병목으로 흘러가냐를 보는 장
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❤15
1. Kelp DAO 해킹 핵심
- 약 2.92억 달러 규모 rsETH 탈취
- 공격자는 이 rsETH를 Aave 담보로 넣고 wETH를 대출
- Aave가 뚫린 건 아니지만, 부실한 브릿지/검증 구조가 Aave까지 전염
- 결과적으로 Aave TVL 급감, 일부 대출풀은 출금 경색
2. DeFi의 문제는 레일보다 자산
- DeFi 프로토콜 자체는 꽤 잘 작동함
- 문제는 그 위에 올라가는 담보 자산의 질
- 부실 브릿지 자산, 유동성 얇은 토큰, 약한 스테이블코인, 나쁜 담보로 좋은 자산을 빌리는 구조가 반복 사고를 만듦
- 즉, 디파이에 올릴 만한 좋은 자산이 부족하다가 정확
3. 앞으로의 관전 포인트
- DeFi가 다시 커지려면 좋은 담보가 늘어나야 함
- BTC, ETH, USDC, USDT 같은 핵심 자산 외에도
- 토큰화 주식, 채권, 부동산, RWA가 온체인으로 들어와야 함
- 좋은 자산이 많아질수록 DEX, 렌딩, 차입 시장도 같이 커질 수 있음
✍️DeFi는 죽은 게 아니라, 아직 담보로 쓸 만한 좋은 온체인 자산이 허접한 상태
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❤6
그래서 크립토는 끝났나?
1. 크립토가 새로운 인터넷이 되고, Web3가 Web2를, 프로토콜 경제가 주주 자본주의를 대체하고, 모든 앱과 커뮤니티와 금융과 게임과 문화가 토큰 기반 네트워크로 재편될 것이라는 거대한 믿음.
2. 비트코인이 fiat를 무너뜨리고, 모든 가치의 기준 단위가 되고, 국가화폐 시스템을 대체할 것이라는 종교적 확신. 이런 류의 문명 교체론은 이제 무너졌음.
3. 크립토가, 블록체인이 사기였다는 뜻도 아님. 비트코인이 실패한 자산이라는 뜻도 아님. 다만, 크립토가 꽤나 쓸모 있는 기술이라는 것이 곧, 인류 사회 전체를 재구성할 게임체인저라는 의미도 아님.
4. 지난 10년간 업계는 스스로를 너무 크게 해석했음. 비트코인은 디지털 금을 넘어 세계화폐가, 이더리움은 월드컴퓨터가, Web3는 소유의 인터넷이, NFT는 문화와 IP의 기본 단위가, DAO는 회사를 대체할 것이라 했고, 토큰은 모든 네트워크의 기본 경제 단위가 될 것이라 했음.
5. 하지만 현실은 훨씬 냉정했음. 사람들은 자기 데이터를 직접 소유하고 싶어 하지 않았고, 탈중앙화된 SNS보다 편하고 빠른 SNS를 원했고, NFT로 문화적 소유권을 증명하기보다 그냥 좋은 콘텐츠를 소비했고, DAO 거버넌스보다 책임지는 운영 주체를 원했고, 셀프커스터디보다 비밀번호를 잃어버려도 복구되는 서비스를 원했음.
6. 비트맥시들이 외쳤던 비트코인 본위제, fiat의 몰락 같은 주장도 같은 맥락임. 비트코인은 분명 강력한 자산임. 고정 공급, 검열저항성, 글로벌 유동성, 비국가성, 자기보관 가능성은 의미가 있음. 하지만 좋은 비국가적 희소자산과 전 세계 화폐 시스템의 대체 사이에는 엄청난 괴리가 존재함.
7. 크립토의 상당 부분은 사실상 종교적 믿음에 가까웠고 또 종교적으로 동작했음. 막연한 희망회로와 에코챔버, 자기확신의 강화... 크립토 리서처, VC, 거래소, 재단, KOL, 마켓메이커, 미디어는 대부분 같은 밸류체인 안에 있음. 이들은 산업이 계속 커져야 돈을 벌고, 산업이 계속 중요해야만 함. 그러니 자연스럽게 낙관 편향이 생김.
8. 크립토가 진짜 잘하는 것은 생각보다 좁을 지도 모름. 일반 앱 백엔드로도, SNS를 대체하기에도, 게임의 핵심 재미를 만들기에도, 콘텐츠 플랫폼을 운영하기에도, 대중 소비자 UX를 만들기에도 별로임. 블록체인은 느리고, 비싸고, 복잡하고, 실수 복구가 어렵고, 고객센터가 없고, 사용자에게 책임을 과도하게 전가함
9. 물론, 크립토의 영역은 있음. 국경 없는 가치 이전. 비국가적 희소자산. 글로벌 달러 유통. 24시간 자산 거래. 프로그램 가능한 담보. 비허가형 금융 실험. 온체인 정산. 토큰 기반 유동성 형성. 검열저항적 자산 보관... 크립토는 새로운 금융 레일임.
10. 문제는 크립토는 스스로가 너무 거창해졌다는 것임. 크립토가 실제로 바꿀 수 있는 것은 인류 문명이 아닌 금융의 일부임. 비트코인은 금의 일부 기능을 디지털화함. 스테이블코인은 달러의 유통 방식을 바꿈. DeFi는 거래소, 대출, 파생상품, 담보 관리의 온체인화함. RWA는 기존 금융상품의 발행·유통·담보 활용 방식을 바꾸려 함. 토큰은 초기 유동성 형성과 커뮤니티 금융화 방식을 바꿈.
11. 이건 작지 않음. 하지만 모든 것을 송두리째 바꾸는 것은 아님. 크립토는 금융 안에서는 꽤 큰 기술임. 하지만 인터넷 전체, 사회 전체, 국가 전체, 인류 전체의 운영체제와 근간을 바꾸는 기술은 아닐 수 있음. 이걸 인정하는 순간, 많은 맥시들의 자아와 목적성은 크게 훼손됨. 크립토를 기술 그 이상의 시대정신으로 믿었기 때문임.
12. AI의 등장은 이 현재의 상황을 더 선명하게 만듦. AI는 크립토의 실존적 불안을 증폭시켰음. AI는 일반 사용자가 바로 효용을 느낌. 글을 쓰고, 코드를 짜고, 이미지를 만들고, 검색을 대체하고, 업무 생산성을 바꾸고, 기업 비용 구조를 바꿈.
13. 반면 크립토는 여전히 설명이 필요함. 왜 지갑을 만들어야 하는지, 왜 가스비를 내야 하는지, 왜 브릿지를 해야 하는지, 왜 셀프커스터디를 해야 하는지, 왜 이 토큰이 필요한지 설명해야 함. 프론티어 기술의 체감 효용 경쟁에서 밀려버린 것임. 그래서 업계 내부에서 "우리가 믿었던 이 기술이 정말 그렇게 중요한가?"라는 의문이 더 강해진 것임.
14. 냉정하게 말하면, 최고 인재와 자본이 향하는 프론티어의 자리는 AI가 가져갔음. 크립토는 더 이상 시대적 기술이 아님. 하지만 이것이 죽음을 의미하진 않음. AI가 더 크다는 것과 크립토가 무의미하다는 것은 다른 말임. AI는 생산성의 기술이고, 크립토는 소유권·정산·자산 유통의 기술임. 둘은 다른 문제를 품고 있음.
크립토는 끝나지 않았지만, 우리가 믿고 싶었던 크립토는 끝났다
1. 크립토가 새로운 인터넷이 되고, Web3가 Web2를, 프로토콜 경제가 주주 자본주의를 대체하고, 모든 앱과 커뮤니티와 금융과 게임과 문화가 토큰 기반 네트워크로 재편될 것이라는 거대한 믿음.
2. 비트코인이 fiat를 무너뜨리고, 모든 가치의 기준 단위가 되고, 국가화폐 시스템을 대체할 것이라는 종교적 확신. 이런 류의 문명 교체론은 이제 무너졌음.
3. 크립토가, 블록체인이 사기였다는 뜻도 아님. 비트코인이 실패한 자산이라는 뜻도 아님. 다만, 크립토가 꽤나 쓸모 있는 기술이라는 것이 곧, 인류 사회 전체를 재구성할 게임체인저라는 의미도 아님.
우리는 이 둘을 너무 오랫동안 섞어서 믿어왔음
4. 지난 10년간 업계는 스스로를 너무 크게 해석했음. 비트코인은 디지털 금을 넘어 세계화폐가, 이더리움은 월드컴퓨터가, Web3는 소유의 인터넷이, NFT는 문화와 IP의 기본 단위가, DAO는 회사를 대체할 것이라 했고, 토큰은 모든 네트워크의 기본 경제 단위가 될 것이라 했음.
5. 하지만 현실은 훨씬 냉정했음. 사람들은 자기 데이터를 직접 소유하고 싶어 하지 않았고, 탈중앙화된 SNS보다 편하고 빠른 SNS를 원했고, NFT로 문화적 소유권을 증명하기보다 그냥 좋은 콘텐츠를 소비했고, DAO 거버넌스보다 책임지는 운영 주체를 원했고, 셀프커스터디보다 비밀번호를 잃어버려도 복구되는 서비스를 원했음.
6. 비트맥시들이 외쳤던 비트코인 본위제, fiat의 몰락 같은 주장도 같은 맥락임. 비트코인은 분명 강력한 자산임. 고정 공급, 검열저항성, 글로벌 유동성, 비국가성, 자기보관 가능성은 의미가 있음. 하지만 좋은 비국가적 희소자산과 전 세계 화폐 시스템의 대체 사이에는 엄청난 괴리가 존재함.
7. 크립토의 상당 부분은 사실상 종교적 믿음에 가까웠고 또 종교적으로 동작했음. 막연한 희망회로와 에코챔버, 자기확신의 강화... 크립토 리서처, VC, 거래소, 재단, KOL, 마켓메이커, 미디어는 대부분 같은 밸류체인 안에 있음. 이들은 산업이 계속 커져야 돈을 벌고, 산업이 계속 중요해야만 함. 그러니 자연스럽게 낙관 편향이 생김.
8. 크립토가 진짜 잘하는 것은 생각보다 좁을 지도 모름. 일반 앱 백엔드로도, SNS를 대체하기에도, 게임의 핵심 재미를 만들기에도, 콘텐츠 플랫폼을 운영하기에도, 대중 소비자 UX를 만들기에도 별로임. 블록체인은 느리고, 비싸고, 복잡하고, 실수 복구가 어렵고, 고객센터가 없고, 사용자에게 책임을 과도하게 전가함
9. 물론, 크립토의 영역은 있음. 국경 없는 가치 이전. 비국가적 희소자산. 글로벌 달러 유통. 24시간 자산 거래. 프로그램 가능한 담보. 비허가형 금융 실험. 온체인 정산. 토큰 기반 유동성 형성. 검열저항적 자산 보관... 크립토는 새로운 금융 레일임.
10. 문제는 크립토는 스스로가 너무 거창해졌다는 것임. 크립토가 실제로 바꿀 수 있는 것은 인류 문명이 아닌 금융의 일부임. 비트코인은 금의 일부 기능을 디지털화함. 스테이블코인은 달러의 유통 방식을 바꿈. DeFi는 거래소, 대출, 파생상품, 담보 관리의 온체인화함. RWA는 기존 금융상품의 발행·유통·담보 활용 방식을 바꾸려 함. 토큰은 초기 유동성 형성과 커뮤니티 금융화 방식을 바꿈.
11. 이건 작지 않음. 하지만 모든 것을 송두리째 바꾸는 것은 아님. 크립토는 금융 안에서는 꽤 큰 기술임. 하지만 인터넷 전체, 사회 전체, 국가 전체, 인류 전체의 운영체제와 근간을 바꾸는 기술은 아닐 수 있음. 이걸 인정하는 순간, 많은 맥시들의 자아와 목적성은 크게 훼손됨. 크립토를 기술 그 이상의 시대정신으로 믿었기 때문임.
12. AI의 등장은 이 현재의 상황을 더 선명하게 만듦. AI는 크립토의 실존적 불안을 증폭시켰음. AI는 일반 사용자가 바로 효용을 느낌. 글을 쓰고, 코드를 짜고, 이미지를 만들고, 검색을 대체하고, 업무 생산성을 바꾸고, 기업 비용 구조를 바꿈.
13. 반면 크립토는 여전히 설명이 필요함. 왜 지갑을 만들어야 하는지, 왜 가스비를 내야 하는지, 왜 브릿지를 해야 하는지, 왜 셀프커스터디를 해야 하는지, 왜 이 토큰이 필요한지 설명해야 함. 프론티어 기술의 체감 효용 경쟁에서 밀려버린 것임. 그래서 업계 내부에서 "우리가 믿었던 이 기술이 정말 그렇게 중요한가?"라는 의문이 더 강해진 것임.
14. 냉정하게 말하면, 최고 인재와 자본이 향하는 프론티어의 자리는 AI가 가져갔음. 크립토는 더 이상 시대적 기술이 아님. 하지만 이것이 죽음을 의미하진 않음. AI가 더 크다는 것과 크립토가 무의미하다는 것은 다른 말임. AI는 생산성의 기술이고, 크립토는 소유권·정산·자산 유통의 기술임. 둘은 다른 문제를 품고 있음.
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크립토에서 끝난 것과 살아남은 것
- 크립토가 모든 것을 대체한다는 믿음
- Web3가 새로운 인터넷이 된다는 목적론
- 토큰만 붙이면 네트워크가 살아난다는 착각
- 비트코인이 명목 화폐를 완전히 무너뜨린다는 종말론
- 비트코인이 금융을 집어삼킬 것이라는 새로운 본위제 도래에 대한 꿈
- 토큰 발행이 곧 커뮤니티 소유권이라는 믿음
- 탈중앙화라는 단어만으로 가치가 생긴다는 믿음
- VC-재단-거래소-리테일로 이어지는 고FDV 저유통량 게임
- NFT/P2E/SocialFi식 억지 유틸리티
- 수많은 L1/L2의 독자 경제권 판타지
- BTC: 비국가적 가치저장/담보 자산
- 스테이블코인: 글로벌 달러 유통망
- RWA: 기존 금융상품의 온체인 담보·정산화
- DeFi: 24/7 글로벌 금융시장 실험장
- 토큰: 특정 네트워크의 유동성·소유권·인센티브 장치
- 온체인 거래소/파생상품/렌딩: 크립토 네이티브 금융 PMF
- 일부 고성능 체인: 금융 앱을 호스팅하는 실행 레이어
- 규제 친화 인프라: 커스터디, 공시, 리스크 관리, 온체인 컴플라이언스
이 산업은 이제 자기 자신을 덜 거창하게 설명해야 함. "우리는 새로운 인터넷을 만든다. 국가를 대체한다. 금융을 완전히 해체한다. 모든 사용자를 소유자로 만든다." 이런 말은 점점 설득력을 잃을 것임.
누가 쓰는가. 왜 쓰는가. 왜 온체인이어야 하는가. 얼마나 자주 쓰는가. 얼마의 돈이 흐르는가. 누가 수수료를 내는가. 토큰은 그 가치와 어떻게 연결되는가. 보안과 규제 리스크는 통제되는가
끝난 것
- 크립토가 모든 것을 대체한다는 믿음
- Web3가 새로운 인터넷이 된다는 목적론
- 토큰만 붙이면 네트워크가 살아난다는 착각
- 비트코인이 명목 화폐를 완전히 무너뜨린다는 종말론
- 비트코인이 금융을 집어삼킬 것이라는 새로운 본위제 도래에 대한 꿈
- 토큰 발행이 곧 커뮤니티 소유권이라는 믿음
- 탈중앙화라는 단어만으로 가치가 생긴다는 믿음
- VC-재단-거래소-리테일로 이어지는 고FDV 저유통량 게임
- NFT/P2E/SocialFi식 억지 유틸리티
- 수많은 L1/L2의 독자 경제권 판타지
살아남는 것
- BTC: 비국가적 가치저장/담보 자산
- 스테이블코인: 글로벌 달러 유통망
- RWA: 기존 금융상품의 온체인 담보·정산화
- DeFi: 24/7 글로벌 금융시장 실험장
- 토큰: 특정 네트워크의 유동성·소유권·인센티브 장치
- 온체인 거래소/파생상품/렌딩: 크립토 네이티브 금융 PMF
- 일부 고성능 체인: 금융 앱을 호스팅하는 실행 레이어
- 규제 친화 인프라: 커스터디, 공시, 리스크 관리, 온체인 컴플라이언스
크립토의 성숙은 낭만의 죽음에서 시작됨
이 산업은 이제 자기 자신을 덜 거창하게 설명해야 함. "우리는 새로운 인터넷을 만든다. 국가를 대체한다. 금융을 완전히 해체한다. 모든 사용자를 소유자로 만든다." 이런 말은 점점 설득력을 잃을 것임.
대신 앞으로 살아남는 프로젝트는 훨씬 건조한 질문에 답해야 함
누가 쓰는가. 왜 쓰는가. 왜 온체인이어야 하는가. 얼마나 자주 쓰는가. 얼마의 돈이 흐르는가. 누가 수수료를 내는가. 토큰은 그 가치와 어떻게 연결되는가. 보안과 규제 리스크는 통제되는가
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1. L2는 다시 전문화 단계로
- 초기 L2는 각자 따로 만든 맞춤형 구조였음
- 이후 EVM 호환/동등성을 통해 표준화 단계에 진입
- 이제는 그 표준 위에서 다시 특화 체인이 등장하는 흐름
- 핵심은 각자 다르게 만들되, 서로 연결되는 구조
2. 기업이 자체 체인을 원하는 이유
- 커스터마이징: 결제, 거래소, 게임, 금융 등 목적에 맞게 설계 가능
- 통제권: 자체 블록스페이스와 인프라를 운영 가능
- 수익화: 네트워크에서 발생하는 경제적 가치를 직접 포착 가능
- 그래서 Kraken, OKX 같은 기업들은 별도 L1이 아니라L2를 선택함
3. OP Enterprise가 노리는 포지션
- 기업이 자체 L2를 빠르게 만들고 운영할 수 있도록 돕는 인프라
- 블록 빌더 정책, 증명 시스템, 데이터 가용성, 컨트랙트 가속 등 모듈별 커마 제공
- 목표는 단순함. 기업별 맞춤 체인을 만들면서도 생태계와의 연결성은 유지하는 것
4. L1과 L2는 경쟁이 아니라 레버리지 관계
- 이더리움 L1은 보안과 표준을 제공
- L2는 그 위에서 목적별로 특화
- Blob 확장, ZK proof, 빠른 finality 같은 L1 개선은 L2 전문화를 더 강하게 밀어줌
- 즉 L1 vs L2가 아니라, L1이 표준을 만들고 L2가 비즈니스 적용면을 넓히는 구조
✍️기업용 온체인 인프라의 핵심은, 자체 체인을 가지면서도 유동성과 생태계에서 고립되지 않을 수 있느냐
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❤9
1. AI는 챗봇이 아니라 현실 인프라
- 하사비스는 AGI가 2030년 전후로 가능하다는 전망을 유지
- 핵심 용도는 단순 업무 자동화가 아니라 과학·의학·신약·소재·에너지 문제 해결
- AI는 문서 작성 도구가 아니라 인류의 R&D 속도를 바꾸는 범용 엔진에 가까움
2. 다음 국면은 피지컬 AI
- 지금까지 AI는 화면 안에서 작동했지만 앞으로는 Gemini 같은 멀티모달 AI가 로봇과 결합해 공장·가정·연구실로 나옴
- 하사비스는 특히 자동화된 연구실에 강한 기대를 보임
- AI가 아이디어를 내고, 로봇이 실험하고, 다시 AI가 결과를 분석하는 구조
3. 신약 개발은 AI가 가장 먼저 뒤집을 분야
- 아이소모픽 랩스를 통해 AI 기반 신약 개발 진행 중
- 기존 10년 걸리던 신약 개발을 수개월~수주 단위로 줄이는 것이 목표
- 현재 약 20개 신약 프로그램을 진행 중. 수백 개 신약을 동시에 설계하는 구조도 가능
4. 한국의 기회는 산업 적용에
- 한국의 강점으로 제조업, 로봇, 모바일, 자율주행, 반도체를 언급
- 삼성, 현대, 하이닉스 같은 기업들이 AI 스택의 핵심 부분에 위치
- 한국이 진짜 잘할 수 있는 건 초거대 모델 정면승부보다 AI를 제조·로봇·반도체·바이오에 붙이는 것
- 모델보다 중요한 건 AI를 현실 생산성으로 번역하는 능력
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❤12
1. 실행력의 가치가 무너지는 중
- 예전에는 아이디어는 싸고, 실행이 어려웠음
- 그런데 AI 코딩/분석 툴 때문에 실행 난이도가 급락
- 중요한 건 어떤 아이디어에 비싼 AI 토큰을 태울 가치가 있느냐
- 즉 실행력보다 문제 선택, 자본 배분, 판매력이 더 중요
2. AI 지출은 이미 인건비급 비용
- Claude Code 연간 사용률이 약 700만 달러까지 증가
- 회사 인건비가 2,500만 달러라면, AI 지출이 25%까지 올라옴
- 비개발자도 AI로 앱, 데이터셋, 리서치 도구를 직접 만들기 시작
- 팀 단위로 하던 일을 한 명이 하루 만에 구현하고 있음
3. 핵심은 AI를 어디에 쓰느냐
- AI를 써서 하루 8시간 일을 1시간으로 줄이는 건 하수
- 진짜는 같은 8시간 동안 10배 더 많은 산출물을 만드는 것
- 경쟁력은 3단계로 갈림: 더 많은 토큰을 쓰는가, 그 토큰으로 실제 경제적 가치를 만드는가, 그 가치를 본인이 포착할 수 있는가
4. 프론티어 모델 접근권이 새로운 계급
- 가장 좋은 모델은 비싸고, 사용량 제한도 강함
- 결국 엔터프라이즈 계약, 높은 rate limit, 조기 접근권이 경쟁우위
- 돈 많은 기업이 더 좋은 모델을 독점적으로 쓰면, 격차는 더 커짐
- AI 민주화보다 접근권의 집중이 더 현실적
5. 수요 폭발은 결국 반도체 병목으로 연결
- 토큰 수요가 늘수록 GPU, 메모리, CPU, 광통신, 전력, 데이터센터 수요도 폭발
- 특히 메모리와 첨단 제조 장비는 단기간에 공급을 늘리기 어려움
- DRAM 가격은 여기서도 추가로 3배 오를 수 있음
- 자칫 소프트웨어 혁명처럼 보이지만, 실제는 하드웨어 공급망에 있음
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❤14
🤔하이닉스보다 지주사? SK스퀘어 3배 간다 source
1. 핵심은 NAV 할인
- SK스퀘어는 SK하이닉스 지분 약 20%를 보유한 지주사
- 하이닉스 지분 가치가 커지는데, SK스퀘어는 여전히 큰 NAV 할인
- 즉, 하이닉스를 싸게 사고, 나머지 AI·미디어·플랫폼 자산까지 덤
- SK스퀘어는 하닉을 직접 매수보다 복잡한 베팅, 그 때문에 할인도 큼
2. 왜 지금인가
- AI 데이터센터는 기존 서버보다 훨씬 많은 메모리를 필요로 함
- HBM은 공급 난이도, 고객 락인, 마진 측면에서 일반 DRAM과 다름
- 하이닉스는 HBM 시장에서 가장 강한 포지션을 가진 기업
- 메모리가 사이클 업종에서 인프라 병목으로 재평가받는 구간
3. 할인 축소 트리거
- 한국 정부의 밸류업 정책은 지주사 할인 축소에 우호적
- SK스퀘어도 자사주 매입·소각, 특별배당 등으로 할인 축소를 추진 중
- 하이닉스 이익 증가가 SK스퀘어 주주환원 여력으로 연결됨
- 즉 하닉 리레이팅 + SK스퀘어(지주사) 할인 축소가 동시에 작동
4. 리스크
- 핵심 리스크는 하이닉스는 맞았는데, SK스퀘어 할인은 안 풀리는 경우
- 삼전이가 HBM 수율을 따라잡으면 하닉 프리미엄은 약해질 수
- 에너지 가격 상승은 반도체 팹 마진에 부담
- 지주사 할인은 정책이 있어도 생각보다 오래 지속될 수
1. 핵심은 NAV 할인
- SK스퀘어는 SK하이닉스 지분 약 20%를 보유한 지주사
- 하이닉스 지분 가치가 커지는데, SK스퀘어는 여전히 큰 NAV 할인
- 즉, 하이닉스를 싸게 사고, 나머지 AI·미디어·플랫폼 자산까지 덤
- SK스퀘어는 하닉을 직접 매수보다 복잡한 베팅, 그 때문에 할인도 큼
2. 왜 지금인가
- AI 데이터센터는 기존 서버보다 훨씬 많은 메모리를 필요로 함
- HBM은 공급 난이도, 고객 락인, 마진 측면에서 일반 DRAM과 다름
- 하이닉스는 HBM 시장에서 가장 강한 포지션을 가진 기업
- 메모리가 사이클 업종에서 인프라 병목으로 재평가받는 구간
3. 할인 축소 트리거
- 한국 정부의 밸류업 정책은 지주사 할인 축소에 우호적
- SK스퀘어도 자사주 매입·소각, 특별배당 등으로 할인 축소를 추진 중
- 하이닉스 이익 증가가 SK스퀘어 주주환원 여력으로 연결됨
- 즉 하닉 리레이팅 + SK스퀘어(지주사) 할인 축소가 동시에 작동
4. 리스크
- 핵심 리스크는 하이닉스는 맞았는데, SK스퀘어 할인은 안 풀리는 경우
- 삼전이가 HBM 수율을 따라잡으면 하닉 프리미엄은 약해질 수
- 에너지 가격 상승은 반도체 팹 마진에 부담
- 지주사 할인은 정책이 있어도 생각보다 오래 지속될 수
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1. 시장이 오르는 이유
- 지금 랠리는 단순 유동성 장세가 아님
- AI CAPEX가 EPS 추정치, 마진, 산업재 수요를 동시에 끌어올리는 중
- 반도체뿐 아니라 전력, 데이터센터, 장비, 화학 소재까지 확산
- 핵심은 AI 수요를 감당할 인프라가 있느냐
2. 이번 사이클을 관통하는 문장
- 과거 소프트웨어 시대는 Your margin is my opportunity
- 지금 AI 인프라 시대는 Your capex is my opportunity
- 빅테크의 CAPEX는 비용이지만, 반도체·전력·광통신·화학 기업에는 매출
- 그래서 AI를 물리적으로 가능하게 만드는 병목 자산이 중요
3. 버블론이 놓치는 부분
- 하이퍼스케일러의 클라우드 백로그는 이미 거대한 수준
- Anthropic, OpenAI 등은 컴퓨트 부족을 계속 언급
- 데이터센터, 전력망, 반도체 공급이 수요를 못 따라가는 구조
- 닷컴버블이 미래 수요를 상상한 시장이었다면, 지금은 확인된 수요를 공급이 못 따라가는 시장
4. 그래도 리스크는 있음
- 시장 신고가와 달리 상승 종목 폭은 좁아지는 중
- 금융주, 소프트웨어, PE 관련주는 여전히 약함
- 유가·가솔린·곡물·비료 가격 상승은 인플레 재점화 리스크
- 즉 AI 인프라 사이클은 강하지만, 아무거나 사도 되는 장세는 아님
5. 크립토 쪽 포인트
- BTC는 조용하지만 저점 대비 의미 있는 반등
- 다만 한국/아시아 관심은 AI 트레이드에 쏠린 상태
- ETH는 스테이블코인, Clarity Act, 프로그래머블 머니 내러티브가 붙으면 다시 중요해질 것
- 관건은 ETH가 네트워크 사용량 기반 성장자산으로 해석될 수 있느냐
✍️AI 장세의 핵심은 CAPEX를 매출로 받아먹고 있느냐. 소프트웨어의 시대는 마진이 왕이었고, 지금은 병목이 왕
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❤9
1. AI 인프라의 병목은 전력 연결 속도
- AI 데이터센터는 전기를 미친 듯이 먹음
- 문제는 전력망이 이 속도를 못 따라감
- 계통 연결, 인허가, 전력 검토에 수년 걸릴 수 있음
- 그래서 빅테크는 전력망을 우회하는 Behind-the-meter 전력원을 찾는 중
- 핵심은 전기를 싸게 사는 게 아니라, 얼마나 빨리 확보하느냐
2. 가스터빈은 강하지만 너무 느림
- 데이터센터 전력 공급의 전통적 해법은 가스터빈
- 하지만 주요 터빈 업체들은 이미 수년치 물량이 밀려 있음
- 설치도 오래 걸리고, 소음·오염·환경 인허가 리스크도 큼
- 당장 전기가 필요한데, 터빈은 공급도 부족하고 허가도 빡셈
- 즉, 기존 해법은 성능보다 속도와 허가에서 막히는 중
3. Bloom Box의 핵심 장점
- 연료전지 방식이라 천연가스를 화학반응으로 바로 전기로 전환
- 터빈처럼 태우고 회전시키는 구조가 아니라 더 조용하고 깨끗함
- 모듈식이라 필요한 만큼 레고처럼 증설 가능
- 800V DC 전력을 직접 생산해 AI 랙 전력 구조와 궁합이 좋음
- 빠른 설치, 낮은 오염, 높은 효율, 부하 변동 대응이 강점
- 즉, 데이터센터 옆에 바로 깔 수 있는 전기 박스
4. 투자 논리
- AI 데이터센터 전력 수요는 폭증
- 전력망 연결은 느리고, 가스터빈은 공급 부족
- 환경 규제와 지역 반발로 인허가 난이도는 올라가는 중
- Bloom은 빠르게 배치 가능한 모듈형 전력 솔루션
- 연료전지는 초기 S커브에 있고, Bloom은 상업 설치 경험과 운영 데이터를 보유
✍️Bloom의 핵심 내러티브는 속도. 데이터센터가 전력망을 기다릴 수 없는 시대라면, Bloom은 빠르게 깔 수 있는 데이터센터 전력 인프라라는 프리미엄을 받고 있음
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❤8
1. 로봇 테마의 핵심
- 핵심은 현재가. 로봇 밸류체인 기업들은 아직 로봇주로 평가받는 게 아님
- 자동차/산업재 사이클 침체주처럼 거래되는 중
- 즉, 미래 로봇 성장 옵션을 현재 사이클 저점 가격에 살 수 있다는 논리
- 로봇 시대가 오면 수혜 볼 회사들인데 시장은 아직 그걸 안 쳐주고 있음
2. 왜 휴머노이드인가?
- 인간 세상은 이미 인간 몸에 맞춰 설계되어 있음
- 공장, 창고, 집, 계단, 문손잡이, 자동차, 도구 전부 인간형 신체 기준
- 그래서 휴머노이드는 기존 환경을 크게 바꾸지 않고 투입 가능
- 특정 작업용 로봇보다 덜 효율적일 수는 있지만, 범용성은 훨씬 큼
- 휴머노이드는 인간이 만든 세계에 가장 쉽게 끼워 넣을 수 있는 로봇
3. 첫 로봇 대중화는 원격 노동의 물리적 확장
- 많은 사람이 로봇을 혼자 완벽하게 일해야 의미 있다고 봄
- 초기 시장은 그보다 낮은 기준에서 열릴 가능성이 큼
- 80%는 AI가 처리하고, 20%는 원격 조작자가 개입하는 방식
- 한 명의 조작자가 여러 대의 로봇을 관리하면 선진국 노동비를 크게 낮춤
- 이 과정에서 실제 작업 데이터가 쌓이고, 다시 자율성이 개선되는 구조
4. 왜 지금인가?
- AI: VLA 모델 발전으로 로봇이 보고, 이해하고, 행동하는 능력이 개선 중
- 비용: Unitree 같은 업체가 1.6만 달러 수준 휴머노이드를 제시하며 원가 하락
- 사이클: 자동차/산업재/반도체 부품 사이클이 바닥권에 가까워짐
- 테마: 아직 시장은 로봇 공급망 기업에 로봇 프리미엄을 충분히 반영하지 않음
- 그래서 지금은 로봇 ChatGPT 모멘트를 기다리면서 관련 픽앤쇼벨을 담는 구간
✍️로봇 테마의 핵심은 AI·원가·산업 사이클이 맞물리면서, 공급망이 아직 재평가되기 전 구간일 수 있다는 것
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❤10
1. 시장이 믿는 시나리오
- 시장은 AI가 생산성을 폭발시키고 비용을 낮춘다는 쪽에 베팅 중
- AI 생산성 → 디스인플레이션 → 금리 안정 → 주식 강세
- 이게 현재 빅테크 강세를 떠받치는 핵심 논리
- 문제는 이 시나리오가 너무 일방적으로 가격에 반영되고 있다는 점
2. AI는 무거운 기술
- 챗봇 답변 하나만 보면 AI가 가벼운 소프트웨어처럼 보이지만 뒤엔
- 데이터센터, GPU, 메모리, 전력, 구리, 희토류, 송전망 등 실물이 필요
- 많이 쓰일수록 소프트웨어 비용은 내려가지만, 물리 인프라 수요는 폭발
- 즉 AI는 디지털 기술이 아닌, 전기와 원자재를 먹는 거대한 실물 공장
3. 70년대보다 60년대 후반
- 70년대 인플레는 오일쇼크 하나로 터진 게 아님
- 전부터 전쟁, 복지, 감세 등이 누적되며 인플레 압력이 쌓여 있었음
- 지금도 국방비, 산업정책, 관세, AI CAPEX가 동시에 돌아가는 중
- 유가 쇼크는 원인이 아니라 달아오른 인플레에 불을 붙이는 방아쇠
4. 그래서 원자재를 봐야
- AI 생산성 시나리오가 맞아도 전력·구리·반도체·인프라 수요는 계속됨
- 인플레 시나리오가 맞으면 원자재는 가치 보전 자산으로 부상
- 교착 시나리오에도 원자재는 들고 가야만 하는 자산
- 핵심은 AI가 디스인플레 기술인 동시에 인프라 인플레 기술이라는 점
✍️AI가 노동 비용을 낮추지만, 그 전에 전기, 구리, 우라늄, 반도체, 데이터센터를 미친듯이 먹어치움
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❤11
1. 골드만삭스의 차트
- 2030년 AI 토큰 소비가 현재 글로벌 처리 용량 대비 24배 커짐
- 핵심은 단순 챗봇이 아니라 소비자 에이전트와 기업용 에이전트
- 진짜 중요한 지점은 Token Economics Turn Positive in 1H26
- 즉, 2026년 상반기부터 AI는 비용 산업에서 마진 산업으로 바뀜
2. 왜 에이전트가 토큰을 폭발시키나
- 챗봇은 질문하면 답하고 끝남
- 에이전트는 읽고, 추론하고, 검증하고, 호출하고, 계속 모니터링함
- 사용자 1명 증가보다 중요한 건 1명당 토큰 소비량이 폭증한다는 점
- AI 사용의 단위가 질문 1개에서 업무 1개로 바뀌는 구조
3. 토큰 가격 하락은 악재가 아님
- 일반 소프트웨어에서는 가격 하락이 매출 압박으로 보임
- AI에서는 토큰 단가가 내려갈수록 더 복잡한 에이전트가 경제적으로 가능
- 더 복잡한 에이전트는 더 많은 토큰을 소비함
- 토큰 소비 증가 → 인프라 가동률 상승 → 단위경제성 개선 → 추가 CAPEX 정당화의 루프가 생김
4. AI CAPEX 논쟁의 진짜 기준
- GPU를 너무 많이 사는 것 아니냐는 반쪽짜리 해석
- 핵심은 그 위에서 얼마나 많은 토큰 소비가 발생하느냐
- 더 정확히는 그 토큰 소비가 얼마나 좋은 마진으로 전환되느냐
- 에이전트 사용량이 터지면 CAPEX는 미래 현금흐름을 선점하는 인프라 투자
✍️메모리, 전력 등 병목 레이어의 수혜는 더욱 강해지고 계속 이어짐
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❤8
1. 메모리 트레이드의 진짜 질문
- 이제 HBM이 부족하다는 별로 새로운 말이 아님
- 핵심은 최근 메모리주 급등이 펀더멘털로 정당화되느냐
- 일반 메모리 사이클이면 급등 이후 경계가 맞음
- 그러나 주가가 오르는 동안 오히려 공급 부족 증거가 더 강해짐
2. 병목은 다시 HBM으로 이동
- 2024년 병목은 TSMC CoWoS 패키징
- 2025년 병목은 전력망, 변전소, 데이터센터 전력
- 지금은 HBM이 가장 빡빡한 병목으로 부상
- GPU당 메모리 탑재량이 빠르게 증가 중
3. 2026년 물량은 이미 대부분 잠김
- 하닉은 고객들이 가격보다 물량 확보를 우선한다고 언급
- 마이크론은 2026년 전체 HBM 공급이 가격·물량 계약으로 커버
- 삼전은 생산 가능 물량이 완판, HBM4 비중이 50%를 넘을 수
- ASML도 메모리 고객들이 2026년 물량을 소진, 공급 제약은 계속
4. 종목별 역할은 다르게 봐야 함
- 하이닉스는 구조적 리더. HBM3E와 HBM4에서 가장 깔끔한 선두
- 마이크론은 6월 실적에서 HBM4 램프업과 베라루빈 연계가 핵심
- 삼전은 아직 후발주자. HBM 노출도와 밸류 측면에서 덜함
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❤8
감산 끝나면 가격 급락할 것
1. 감산론이 맞는 부분
- 지금 메모리 실적 폭발의 상당 부분은 Q보다 P, 즉 가격 효과
- 공급이 늘어나면 P 상승률은 둔화될 가능성이 높음
- 메모리 기업들이 과거보다 훨씬 더 공급을 절제하고 있는 것은 사실
- 삼전/하닉/마이크론 모두 과거처럼 무식하게 CAPEX 박고 공급 늘리는 방식은 피함
- 그래서 공급 절제 + 가격 상승이라는 해석 자체는 틀리지 않음
2. 감산론이 틀린 부분
- 슈퍼사이클은 실질 물량 Q가 폭증해야만 성립하는 게 아님
- 메모리 사이클은 수요, 공급, CAPEX 시차, 제품 믹스, 가격 결정력이 만듦
- 핵심은 범용 DRAM 물량 폭증이 아니라 HBM, 서버 DRAM, eSSD, AI 인프라 쪽 병목
- AI 수요 증가는 없다는 주장은 지금 시점에서는 거의 폐기해야 함
3. 리레이팅론이 맞는 부분
- 이번 사이클은 과거 메모리 사이클과 질이 다름
- 과거에는 PC/모바일 수요 → 공급 과잉 → 가격 폭락 구조였음
- 지금은 CAPEX, HBM 장기계약, 패키징 병목, 고객사 선점, 클린룸 제약이 같이 걸림
- 그래서 하닉은 단순 DRAM 회사가 아니라 AI 공급망의 핵심 병목이 됨
✍️메모리 사이클은 계속됨. 무조건 상승은 아니라 병목 프리미엄이 수치로 확인되는 동안은 꺾이기 어렵다는 의미
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❤13
S+: SK hynix, Micron
A: Palantir, NVIDIA
B: Samsung, HSBC, Eli Lilly, TSMC, Visa, Broadcom, Meta
C: Mastercard, Arista, Goldman Sachs, Microsoft, ADI, ARM, Google, Oracle, Lam Research, JPMorgan, Delta, AMD
D: Apple, ASML, GE, AbbVie, ABB, Caterpillar, Amazon
1. Rule of 40란?
- 성장성과 수익성을 함께 보는 지표로, 매출 성장률 + 이익률 기준
- 보통 40%를 넘으면 성장과 수익성의 균형이 좋은 회사로 평가
- 예를 들어 매출 성장률 30%, 영업이익률 15%면 Rule of 40는 45%
- 고성장인데 적자만 나는지, 성장하면서 돈도 잘 버는지 구분에 유용
2. 팔란티어 그래프의 시사점
- 현재 글로벌 최상단은 AI 메모리, AI 인프라가 장악 중
- SK hynix와 Micron은 메모리 사이클 폭발로 압도적 S+ 구간에 위치
- NVIDIA는 인프라의 왕이고, Palantir는 AI를 기업·정부에 붙이는 레이어
- 시장은 칩·메모리·운영체제·워크플로우에 프리미엄을 주고 있음
3. 투자 관점에서 봐야 할 점
- Rule of 40가 높으면 좋지만, 무조건 싸다는 뜻은 아님
- 시장에서 돈은 메모리 → 인프라 → 운영 SW 순서로 몰림
- 메모리는 천외천 수준이지만, 어느 정도 사이클 호황도 반영됐을 수
- Palantir는 성장률과 마진을 동시에 증명, 퀄리티가 올라옴
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❤10
1. 시장은 전쟁을 생각보다 빨리 넘겼음
- 유가 쇼크는 최근 수십 년 기준 꽤 큰 이벤트로 커지는 중
- 그런데 주식시장은 지정학 쇼크의 전형적인 패턴처럼 빠르게 복원
- 주식은 유가와 디커플링되고, 테크 반등이 지수를 끌어올림
- 반대로 금리는 아직 유가와 강하게 연결되어 움직이는 중
2. 진짜 문제는 유가가 아니라 금리
- 전쟁 이후 주요국 10년물 금리가 꽤 크게 상승
- 일본 10년물은 1997년 이후 처음으로 2.5% 상회
- 영국 30년물, 독일 30년물, 미국 30년물도 장기 고점권
- 고금리는 정부가 에너지 쇼크를 재정으로 막아줄 여지를 줄임
3. 인플레는 다시 정치 문제로
- 미국 PCE 인플레는 5년째 2% 목표 위에 있음
- ISM 서비스 가격지수는 2022년 이후 최고
- 유가, 휘발유, 비료 가격 상승은 생활물가로 바로 체감
- 실질 연방기금금리는 에너지 쇼크 때문에 다시 마이너스권으로 내려갈 수
4. 그래도 주식이 버티는 이유
- Q1 미국 실적 시즌은 최근 20년 중 가장 좋음
- 전 섹터가 4년 만에 처음으로 전년 대비 이익 성장을 보임
- 특히 테크, 반도체, 에너지 쪽이 시장을 방어
- 다만 크립토·소프트웨어 등은 이미 고점 대비 큰 폭으로 빠짐
- 전쟁과 유가가 진정되면, 시장은 크립토 같은 테마를 보기 시작할 수
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❤10
1. CAPEX는 과열이 아니라 새로운 현실
- 하이퍼스케일러와 네오클라우드의 AI CAPEX는 올해 약 1조 달러
- 5년 뒤에는 연간 약 2조 달러까지 커질 수 있음
- 향후 5년 누적 AI 투자 규모는 약 7~8조 달러
- 글로벌 GDP 110조 달러 대비로 보면 아직 작은 비중
2. 시장은 AI 토큰 경제로 재편 중
- AI 이후 경제는 compute → model → service/app 구조로 쌓이는 중
- 올해 compute와 model 레이어는 합산 시총 약 8조 달러 증가
- 반대로 기존 서비스·앱 레이어는 약 1~2조 달러 감소
- 자본은 AI 사용량을 처리하고 과금하는 회사로 이동 중
3. SaaS는 죽고, 소프트웨어는 더 많아짐
- 에이전트가 24시간 코드를 만들면 소프트웨어 공급은 무한대
- 공급이 무한해지면 소프트웨어 가격은 내려갈 수밖에 없음
- 기존 SaaS의 좌석당 과금, 기능 묶음, 락인 모델은 압박받음
- 즉, SaaS 가격 모델은 죽지만 소프트웨어 자체는 역사상 가장 많이 만들어짐
4. 진짜 해자는 코드가 아니라 위치
- 코드와 기능은 점점 싸지고 복제 가능해짐
- 단순 기능형 SaaS는 해자가 약해짐
- 살아남는 건 데이터, 워크플로우, 결제 관계, 규제 진입장벽, 배포망을 가진 회사
- 결국 조 단위 기업들이 나머지 기업의 시총을 흡수하는 승자독식 구조가 더 강해짐
✍️AI는 소프트웨어를 없애는 게 아니라, 가격을 무너뜨리고 양을 폭발시키는 중. 돈은 토큰을 처리하는 인프라, 모델, 클라우드, 고객 접점을 장악한 플랫폼으로 흐름
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❤6
✌️폴 튜더 존스 "AI 주식 더 샀다" source
1. 전설적 트레이더 존스
- 폴 튜더 존스는 최근 CNBC 인터뷰에서 AI 주식을 더 샀다고 언급
- 특정 종목보다 AI 바스켓, 특히 반도체와 인프라 중심으로 접근하는 뉘앙스
- 핵심 표현은 "crazy, crazy time"
- 단순히 오른 종목을 쫓는 게 아니라, 생산성 혁명 구간에 들어섰다고 보는 것
2. 그가 보는 역사적 AI 사이클
- ChatGPT의 2022년은 PC가 처음 등장한 시기와 유사
- Claude Code 같은 도구는 기업용 PC 보급이 본격화된 1981년 Microsoft, IBM 구간
- 인터넷 상업화와 Windows 95가 생산성 기적의 시작점이었듯, 지금 AI도 비슷한 초입
- 그의 표현대로라면 생산성 혁명은 보통 ~5년 지속됐고, 지금은 아직 50% 구간
3. 동시에 1999년 말 느낌도
- 무서운 포인트는 PTJ가 지금을 1999년 10~11월과도 비교했다는 것
- 닷컴버블 끝물처럼 밸류는 이미 부담스럽지만, 그 뒤에도 시장은 추가로 40% 더 오름
- 그래서 지금 숏을 치기엔 이르고, 현금을 들고 있기엔 유동성이 너무 강함
- 다만 끝까지 가면 닷컴버블처럼 숨 막히는 조정도 올 수 있다고 봄
4. 핵심은 버블이냐 아니냐가 아님
- 지금 시장은 버블일 수 있지만 바로 꺼지는 건 아님
- 오히려 역사적으로 가장 큰 수익은 버블의 중후반부에서 나왔음
- 핵심은 AI가 과열인가?가 아니라, 과열이 어디까지 확장될 수 있는가?임
1. 전설적 트레이더 존스
- 폴 튜더 존스는 최근 CNBC 인터뷰에서 AI 주식을 더 샀다고 언급
- 특정 종목보다 AI 바스켓, 특히 반도체와 인프라 중심으로 접근하는 뉘앙스
- 핵심 표현은 "crazy, crazy time"
- 단순히 오른 종목을 쫓는 게 아니라, 생산성 혁명 구간에 들어섰다고 보는 것
2. 그가 보는 역사적 AI 사이클
- ChatGPT의 2022년은 PC가 처음 등장한 시기와 유사
- Claude Code 같은 도구는 기업용 PC 보급이 본격화된 1981년 Microsoft, IBM 구간
- 인터넷 상업화와 Windows 95가 생산성 기적의 시작점이었듯, 지금 AI도 비슷한 초입
- 그의 표현대로라면 생산성 혁명은 보통 ~5년 지속됐고, 지금은 아직 50% 구간
3. 동시에 1999년 말 느낌도
- 무서운 포인트는 PTJ가 지금을 1999년 10~11월과도 비교했다는 것
- 닷컴버블 끝물처럼 밸류는 이미 부담스럽지만, 그 뒤에도 시장은 추가로 40% 더 오름
- 그래서 지금 숏을 치기엔 이르고, 현금을 들고 있기엔 유동성이 너무 강함
- 다만 끝까지 가면 닷컴버블처럼 숨 막히는 조정도 올 수 있다고 봄
4. 핵심은 버블이냐 아니냐가 아님
- 지금 시장은 버블일 수 있지만 바로 꺼지는 건 아님
- 오히려 역사적으로 가장 큰 수익은 버블의 중후반부에서 나왔음
- 핵심은 AI가 과열인가?가 아니라, 과열이 어디까지 확장될 수 있는가?임
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