오늘은 산제이 타임도 있기에, 금일 아이디어는 교차거래를 다시 생각해볼 포인트가 있었음.

$MU

SCA는 과거의 LTA와는 엄연히 다르다

https://t.me/Macrojunglemicrolens/5707

$MU

마지막 문단은 애플을 지칭하는듯

https://t.me/Macrojunglemicrolens/5708

엔비디아가 금융기업들과 금융 플랫폼을 구축한다고 하네요
시장참여자들은 엔비디아의 순환 금융을 걱정했는데요
엔비디아가 잉여현금흐름을 활용한다면 문제겠지만
금융 기업을 활용해 제품 판매 + 중계인 역할을 한다면
금융 리스크는 매우 제한적일 것입니다
자금은 외부 투자자 자금(Third party capital), 금융기관들이 Independently underwrite 즉, 자기 책임으로 신용심사하고 자금을 지원한다는 것으로 해석되는데요
엔비디아가 자신의 대차대조표를 거의 쓰지 않으면서 월가의 자금으로 고객의 GPU 구매력을 키우는 구조입니다
금융 레버리지는 고객과 금융사가 쓰고, 그 레버리지로 발생하는 거래 매출은 엔비디아가 가져가게 됩니다
순환금융 관련 리스크는 해소되는 게 아닐까요

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[엔비디아, Apollo·BlackRock·Blackstone 등과 AI 컴퓨팅 금융 플랫폼 구축… 5,000억달러 이상 자본 동원 목표]

*발표 개요
-엔비디아가 Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR 등 6개 글로벌 금융기관과 전략적 파트너십 체결
-AI 인프라 구축을 위해 장기적으로 5,000억달러 이상의 제3자 자본을 동원하는 것이 목표
-각 금융기관과 독립적인 AI 컴퓨팅 금융 플랫폼을 구축할 계획
-엔비디아 고객들이 대규모 AI 인프라를 구축할 때 필요한 자금을 보다 낮은 비용과 장기간의 구조로 조달할 수 있도록 지원
-현재는 최종 계약이 아니라 MOU 단계이며 구체적인 플랫폼 구조와 투자 규모는 향후 확정

*5,000억달러의 의미
-엔비디아가 직접 5,000억달러를 투자한다는 의미는 아님
-Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR 등이 기관투자자와 크레딧 시장 등에서 제3자 자본을 모집하는 구조
-여러 금융 플랫폼을 합쳐 장기적으로 5,000억달러 이상의 자금을 AI 인프라에 투입하는 것이 목표
-즉 엔비디아 GPU를 구매하려는 고객에게 금융기관들이 대규모 자금을 공급하도록 만드는 구조
-현재 당장 5,000억달러가 확보됐다는 의미도 아니며 향후 조달 목표치

*왜 금융 플랫폼이 필요한가
-AI 데이터센터는 GPU뿐 아니라 서버, 네트워크, 전력, 냉각, 건물 등에 막대한 초기투자가 필요
-수십억~수백억달러 규모 프로젝트가 늘면서 AI 수요가 있어도 고객이 자금을 조달하지 못하면 데이터센터 건설이 지연될 수 있음
-엔비디아는 금융기관의 장기 자본을 연결해 이러한 자금조달 병목을 줄이려는 전략
-Frontier AI Lab, 기업, AI 클라우드 업체 등이 주요 금융지원 대상
-엔비디아는 이를 통해 DSX 기반 AI Factory 구축을 확대할 계획

*엔비디아의 핵심 논리
-젠슨 황은 "AI에서 컴퓨팅은 매출(Compute is revenue)"이라고 강조
-GPU를 단순히 시간이 지나면 가치가 떨어지는 IT 장비가 아니라 현금흐름을 만들어내는 생산 인프라로 보겠다는 것
-AI GPU를 보유하면 고객에게 추론·학습 컴퓨팅을 판매해 지속적인 매출을 창출할 수 있음
-따라서 발전소, 통신타워, 데이터센터처럼 장기간 현금흐름을 만드는 인프라 자산으로 금융상품화할 수 있다는 주장
-엔비디아는 자사 컴퓨팅이 낮은 토큰 비용, 높은 수익성, 긴 사용기간을 제공하기 때문에 금융자산으로 적합하다고 설명

*왜 NVIDIA GPU가 금융자산이 될 수 있다고 보나
-다양한 AI 모델과 워크로드에서 사용할 수 있어 특정 고객에 대한 의존도가 낮음
-한 고객이 사용하지 않더라도 다른 고객이나 사업자가 활용할 수 있어 자산 이전이 상대적으로 용이
-CUDA 생태계를 통해 기존 GPU에서도 지속적으로 소프트웨어 성능을 개선할 수 있음
-광범위한 개발자와 고객 생태계가 있어 컴퓨팅을 구매할 수요처가 많음
-이 때문에 금융기관 입장에서도 GPU가 만들어낼 미래 현금흐름을 기반으로 대출이나 투자 구조를 설계하기 쉬워진다는 논리

*기존 AI 데이터센터 금융과의 차이
-기존에는 데이터센터 건물, 전력설비, 부동산 등을 담보로 자금을 조달하는 방식이 중심
-이번에는 NVIDIA 컴퓨팅 자체와 GPU에서 발생하는 사용료 수익까지 금융자산으로 평가하려는 것이 핵심
-Goldman Sachs는 NVIDIA 컴퓨팅을 담보로 하는 크레딧 시장을 만들 수 있다고 언급
-즉 GPU와 AI 컴퓨팅 계약에서 발생하는 장기 현금흐름을 기반으로 새로운 형태의 대출·채권·인프라 투자가 만들어질 수 있음
-AI 컴퓨팅을 하나의 독립적인 인프라 자산군으로 만들려는 시도

*Apollo
-Apollo는 장기 자본과 크레딧 투자 역량을 활용
-NVIDIA 컴퓨팅을 희소하고 핵심적인 인프라 자산으로 평가
-보험자금과 장기 크레딧 등을 활용해 AI 인프라 구축에 필요한 장기 금융을 제공할 수 있음
-2026년 6월 말 기준 Apollo의 운용자산은 약 1.05조달러

*BlackRock
-BlackRock은 장기 기관자금을 AI 인프라에 연결하는 역할
-기존 NVIDIA와의 AI Infrastructure Partnership을 이번 협력으로 확대
-AI 데이터센터 구축을 장기적인 인프라 투자기회로 보고 있음
-대규모 연기금·보험·기관투자자 자금을 AI 인프라에 연결할 수 있는 것이 강점

*Blackstone
-Blackstone은 이미 NVIDIA 생태계의 데이터센터와 전력 인프라에 대규모 투자 중
-이번 플랫폼을 통해 NVIDIA 컴퓨팅과 관련된 인프라 투자 범위를 확대
-Blackstone은 NVIDIA 플랫폼과 AI 인프라의 장기 성장성에 대한 강한 확신을 강조
-운용자산은 1.3조달러 이상

*Brookfield
-Brookfield는 AI Factory의 건설과 금융을 동시에 지원
-데이터센터뿐 아니라 전력·에너지 등 AI 인프라 전체를 투자 대상으로 확대
-NVIDIA와 이미 여러 AI Factory 프로젝트에서 협력하고 있음
-Brookfield는 컴퓨팅이 AI 시대의 핵심 인프라 레이어가 되고 있다고 평가

*Goldman Sachs
-Goldman Sachs는 투자와 자본시장 유통 역할을 담당
-특히 NVIDIA 컴퓨팅을 담보로 한 크레딧 시장을 만들 수 있다는 점을 강조
-AI 컴퓨팅에서 발생하는 장기 현금흐름을 기반으로 새로운 금융상품을 만들겠다는 의미
-은행 대출뿐 아니라 기관투자자에게 판매 가능한 크레딧 상품으로 발전할 가능성

*KKR
-KKR은 장기 인프라 자본과 자본시장 역량을 제공
-NVIDIA는 KKR의 Helix Digital Infrastructure에 창립 투자자로 이미 참여
-NVIDIA 컴퓨팅과 KKR의 데이터센터·인프라 투자 역량을 결합
-AI 컴퓨팅 수요를 실제 데이터센터 용량으로 전환하는 데 초점

*엔비디아에 중요한 이유
-기존에는 고객의 AI 투자예산이 NVIDIA GPU 매출의 중요한 제약요인
-금융기관이 GPU 구매와 AI Factory 건설에 필요한 자금을 제공하면 고객의 초기 자본부담이 낮아짐
-결과적으로 Frontier AI Lab뿐 아니라 기업, Sovereign AI, AI 클라우드 업체까지 NVIDIA GPU를 대규모로 구매할 수 있는 여력이 확대
-엔비디아 입장에서는 GPU 수요를 금융으로 지원해 실제 발주와 데이터센터 건설로 전환시키는 효과
-하드웨어 판매뿐 아니라 CUDA와 NVIDIA 소프트웨어 채택도 함께 확대할 수 있음

*더 중요한 변화
-엔비디아가 반도체 업체에서 AI 인프라 생태계의 설계자 역할까지 확대
-칩을 판매하는 데서 끝나는 것이 아니라 고객이 GPU를 살 수 있도록 전력, 데이터센터, 고객, 금융까지 연결
-최근 Sovereign AI와 AI Factory 프로젝트에서도 NVIDIA가 정부·기업·전력회사·금융기관을 함께 묶는 구조가 확대
-이번에는 금융자본 자체를 NVIDIA 생태계 안으로 끌어들이는 단계
-AI 컴퓨팅 투자에 필요한 자본비용을 낮추면 장기적으로 NVIDIA의 GPU 출하량을 높일 수 있는 구조

링크: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-partners-with-apollo-blackrock-blackstone-brookfield-goldman-sachs-and-kkr-to-establish-ai-compute-infrastructure-financing-platforms-to-mobilize-over-500-billion-of-third-party-capital

⚡️2026년 8/1~10 화장품 수출

화장품
> 전체 $341.2m (yy 92%, mm -6%)
> 중국 $26.5m (yy -18%, mm -49%)
> 홍콩 $8.6m (yy -41%, mm -46%)
> 미국 $62.2m (yy 147%, mm -15%)
> 일본 $20.6m (yy 23%, mm -14%)
> 베트남 $7.6m (yy -11%, mm -25%)
> 러시아 $10.6m (yy 24%, mm -29%)
> 폴란드 $2.6m (yy -10%, mm -73%)
> 영국 $15.0m (yy 171%, mm -32%)




※영업일수 감안한 일 평균 수출
화장품
> 전체 $56.9m (yy 92%, mm 26%)
> 중국 $4.4m (yy -18%, mm -32%)
> 홍콩 $1.4m (yy -41%, mm -28%)
> 미국 $10.4m (yy 147%, mm 13%)
> 일본 $3.4m (yy 23%, mm 14%)
> 베트남 $1.3m (yy -11%, mm 1%)
> 러시아 $1.8m (yy 24%, mm -5%)
> 폴란드 $0.4m (yy -10%, mm -65%)
> 영국 $2.5m (yy 171%, mm -10%)

* 8월 영업일수: 6일 / 7월 영업일수: 8일 / 작년 8월 영업일수: 6일

⚡️2026년 8/1~10 라면 수출

라면
전체 $45.8m (yy 56%, mm -10%)
> 중국 $18.3m (yy 66%, mm 65%)
> 미국 $4.6m (yy -24%, mm -30%)

※영업일수 감안한 일 평균 수출
라면
전체 $7.6m (yy 56%, mm 20%)
> 중국 $3.0m (yy 66%, mm 120%)
> 미국 $0.8m (yy -24%, mm -6%)

* 8월 영업일수: 6일 / 7월 영업일수: 8일 / 작년 8월 영업일수: 6일

* 8월 1~10일 DRAM 수출 단가: 선형적/구조적 상승세 지속

1. 미 SEC가 데이터센터 ABS 발행 시 2008년 금융위기 방어책인 '위험보유' 규제 예외를 인정하며 AI 인프라 자금 조달의 빗장을 완전히 해제함.

2. 데이터센터를 단순 금융 자산이 아닌 실물 자산군으로 분류하여, 발행사의 부채 의무 보유 부담을 없애고 자본 효율성을 극대화함.

3. 금융 시스템 안정보다 AI 산업 경쟁력 강화를 우선시하는 미 규제 당국의 강력한 'AI 하이퍼 사이클' 지원 의지.

고무고무

번스타인

AI 단계별, 메모리 카테고리별 수요강도

새로운 형태의 간보기였네 이거..

https://t.me/merITz_tech/18176

젠슨 황의 주장은 이러하다:

"그렇다면 이것이 결국 순환금융(circular financing)이 아니냐는 질문이 나올 수 있습니다. 이번 이니셔티브는 오히려 바로 그런 우려를 해결하기 위해 설계됐습니다. 우리가 하려는 것은 독립적인 장기 기관투자 자본을 AI 인프라 시장으로 끌어들이는 것입니다. 수요는 실제로 존재합니다. 프런티어 AI 연구소와 AI 네이티브 스타트업, 일반 기업, 클라우드 사업자, 그리고 AI 서비스를 구축하는 국가들로부터 수요가 발생하고 있습니다. 자본 공급자들은 각각의 프로젝트에 대해 고객과 수요, 가동률, 현금흐름, 잔존가치를 독립적으로 심사합니다. NVIDIA는 플랫폼을 제공할 뿐이고, 투자 여부는 투자자들이 독립적으로 결정합니다. 이것은 AI 인프라를 위한 개방형 자본시장이 만들어지는 시작점입니다."

"그렇다면 왜 NVIDIA가 직접 금융 지원까지 해야 하느냐는 질문도 가능합니다. 일부 경우 NVIDIA는 개별 투자기회를 면밀히 평가한 뒤 최대 25%까지 잔존가치 지원(residual-value support) 메커니즘을 제공할 수 있습니다. 하지만 이러한 지원은 제한적이고 잔존가치를 기반으로 하며, 금융기관의 독립적인 투자심사를 대체하기 위한 것이 아니라 이를 보완하기 위해 설계됐습니다. 이는 다른 컴퓨트 금융 구조에서 제공되는 지원 수준보다 상당히 낮은 수준입니다. NVIDIA가 이런 지원을 제공할 수 있는 이유는 NVIDIA 컴퓨트가 독특한 자산이기 때문입니다. 다양한 고객 사이에서 대체 가능하고, 전 세계적으로 보편적으로 사용되며, 소프트웨어를 통해 계속 업그레이드할 수 있고, 거대한 생태계 안에서 다른 고객에게 재배치할 수도 있습니다. 우리의 역할은 리스크 노출을 엄격하게 관리하면서도 매우 거대한 독립적인 자본 풀을 활용할 수 있도록 길을 열어주는 것입니다."

"또 하나의 중요한 질문은 시장이 이렇게 막대한 컴퓨팅 용량을 정말 흡수할 수 있느냐는 것입니다. 하지만 진짜 질문은 우리가 데이터센터를 많이 짓느냐가 아닙니다. 우리가 생산적인 AI 팩토리를 짓고 있느냐가 중요합니다. AI 팩토리는 에너지와 데이터를 가치 있는 지능으로 전환합니다. 프런티어 AI 연구소와 AI 클라우드, 일반 기업, 국가까지 매우 폭넓은 고객들이 존재합니다. 이들이 AI를 구축하고 있는 이유는 이제 AI가 실제로 유용해졌고, 모든 산업에 걸쳐 가치 있는 일을 수행하기 시작했기 때문입니다. 이 모델에는 금융적 규율도 존재합니다. 각각의 금융 파트너는 수요와 가동률, 현금흐름, 잔존가치를 독립적으로 평가할 것이고, 실제 고객의 경제성을 기반으로 필요한 용량만 구축하게 됩니다."

"그렇다면 결국 투자수익률은 어디에서 발생할까요? 답은 AI의 유용성에 있습니다. 기업들은 AI를 이용해 소프트웨어를 작성하고, 신약을 발굴하고, 제품을 설계하고, 고객에게 서비스를 제공하고, 업무를 자동화하고, 새로운 서비스를 구축하고 있습니다. AI 팩토리는 이러한 모든 활동을 가능하게 합니다. 더 많은 컴퓨트는 더 나은 AI를 만들고, 더 나은 AI는 더 많은 사용량을 만들어냅니다. 사용량이 늘어나면 매출이 증가하고, 늘어난 매출은 다시 더 많은 컴퓨트에 대한 투자를 가능하게 합니다. 이것이 AI 산업혁명의 선순환입니다."

https://x.com/JensenHuang/status/2086934705207959965

AI 네오클라우드 인프라 기업 쿠물러스AI(QumulusAI, Nasdaq: QMLS)가 글로벌 트레이딩 기업 DRW에 전용 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) B300 클러스터를 공급하는 GPU-as-a-Service 계약을 체결


계약 주요 내용
공급 자산: 전용 NVIDIA Blackwell B300 컴퓨트 클러스터
계약 기간: 기본 1년 + 연간 갱신 옵션 3회 (최대 4년 체제)
인프라 위치: 쿠물러스AI의 미국 내 데이터센터 거점


기업별 배경 및 의의
DRW: 원자재·파생상품 분야의 글로벌 정량투자(Quant) 기업. 컴퓨트 거래소 'Compute Exchange'와 GPU 가격 지수·선물을 개발하는 'Silicon Data'를 육성하는 등 컴퓨트 자원 시장화에 선도적인 역할을 해옴.

QumulusAI: 추론(Inference) 중심의 분산형 AI 클라우드 기업. 8월 7일 에이전틱 헤지펀드 계약에 이어 두 번째 금융권 고객을 확보했으며, 6월 초 이후 누적 2억 4,600만 달러(약 3,300억 원) 이상의 계약을 달성함.

주요 인사 발언
마이클 마니스칼코 (QumulusAI CEO): "정량투자 기업은 가장 까다로운 컴퓨팅 고객층이며 AI 인프라 투자를 빠르게 늘리고 있다. DRW 팀이 필요한 시점에 최신 블랙웰 컴퓨팅에 신속하고 전용으로 접근할 수 있도록 지원하겠다."

리치 노먼 (DRW CIO): "이번 인프라 확장을 통해 더 복잡한 연구를 대규모로 수행하고 가설 검증 시간을 단축할 것이다. 데이터 기반의 빠른 학습 능력이 새로운 시장 우위를 확보하는 핵심이다."

https://www.businesswire.com/news/home/20260811175956/en/QumulusAI-Signs-GPU-as-a-Service-Agreement-With-DRW-for-NVIDIA-Blackwell-B300-Capacity-Annually-Renewable-Up-to-Four-Years

엔비디아, 차세대 오픈소스 AI 모델 '네모트론 4' 개발 중… 최대 1조 파라미터 전망 (The Information)

$NVDA - NVIDIA IS DEVELOPING A NEW NEMOTRON 4 OPEN-SOURCE AI MODEL - THE INFORMATION

MULTIPLE NVIDIA EMPLOYEES WORKING ON NEMOTRON SAID THEY EXPECT THE BIGGEST NEMOTRON 4 MODEL TO HAVE AT LEAST A TRILLION PARAMETERS - THE INFORMATION

코멘트:
엔비디아가 자체 오픈소스 AI 모델 개발에 속도를 내는 것은 하드웨어 시장 지배력을 소프트웨어 생태계로 확장하려는 전략적 움직임으로, AI 반도체 수요와 맞물려 글로벌 AI 경쟁 구도에 영향을 줄 수 있다.

#엔비디아 #네모트론4 #오픈소스AI #AI모델 #1조파라미터

(Insight: @pcstfu | Source: @marketfeed)
(모든 메세지 확인 없으며 착오가 잦음, 모든 투자 책임 본인에게 귀속됨.)

시장생각

https://m.blog.naver.com/tenbagger10x/224375709200

특정 기업에 오랜 기간 투자한 어떤 분이 자랑스럽게 이 멍게 말한 적이 있습니다. "나는 그 집안의 숟가락 개수까지 다 알 정도로 분석했습니다."

정말 숟가락 개수를 파악하고 있는지는 차치하고, 이렇게 깊이 파고 드는 태도가 투자 성과와 얼마나 연관이 있을까요? 주식투자에서 돈을 벌기 위해서는 아예 기업을 청산하지 않는 이상은, 다른 누군가가 내 주식을 좋은 가격에 사줘야 합니다. 철저히 분석해서 남들이 모르는 회사의 소중한 가치를 나만 알아냈다고 합시다. 그게 주가랑 무슨 상관이 있죠? 남들이 지금 모르고 있는 무언가는 앞으로도 모를 가능성이 큽니다.

대부분의 사람은 회사에 대해서 피상적으로 알고 있습니다. 지금까지 그래왔고 앞으로도 계속 그럴 것입니다.

그렇다면 내가 해야 할 고민은 '나만 알고 있는 이 회사의 가치가 있는가?' 를 넘어서서, '나만 파악하고 있는 이 가치를 남들이 언제 어떤 경로로 알게 될 것인가?' 입니다. 만약 회사의 자회사가 알짜배기 땅을 가지고 있는데 그게 회사 의 시가총액과 맞먹는 가치를 가지고 있다고 합시다. 그러면 그것만으로 끝나는 게 아니라, 언제 어떤 이유로 남들이 그 땅의 가치에 대해서 주목할 이벤트가 발생할 것이라는 시나리오를 써야 합니다.

그 땅이 정확히 얼마인지보다는, 남들이 언제 어떻게 알아봐 줄 것이냐가 수익을 거두는 데 훨씬 중요합니다.

- 홍진채 《주식하는 마음》

https://m.blog.naver.com/roe_20/224375632139

제가 빠짐없이 챙겨보는 블로그 중 하나 입니다.

명문(明文) 입니다. 일독을 권합니다.

시간이 흐른다는 것은 관측이 반복된다는 뜻이고, 관측이 반복될수록 우수한 기업의 볼록성은 복리로 누적되며, 평범한 기업의 평균회귀는 가차 없이 실현된다.

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건강한 시장은 너도나도 오르는 시장이 아니라, 오를 만한 기업이 올라주는 시장을 말한다.

시대가 밀접하게 연결되어 있고 정보화가 빠르기 때문에, 독점력을 갖춘 해자는 더욱 깨지기 어려운 구조로 변화되고 있다.

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정량적으로 잡히지 않는 철학은 AI가 추상하기 힘들다. 따라서 시장은 더욱 어려워지는 것 같으면서도 더욱 쉬워지고 있다.

입추에서부터 파생시킨 글이 참 인사이트 있고 좋네요

항시 시장의 온도계와 각도기를 생각하며 매매한다면 보다 효과적인 운용전략을 짤 수 있을 것 같습니다

https://m.blog.naver.com/bambooinvesting/224375630916