5월 27일 노무라의 지름 이후 와우 팩터가 사라진 티피 상향 (Susquhanna는 닉스를 이른 시점에 꺽고 화나서 전자 티피를 지른듯)
Someone needs to step up their game
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1. 미국 소프트웨어의 반란 (맨 오른쪽이 YTD 수익률)
2. 일본은 게임마저 오른 (맨 오른쪽이 YTD 수익률)
3. 글로벌 헤지펀드 가장 인기있는 페어: 롱 반도체 숏 소프트웨어
2. 일본은 게임마저 오른 (맨 오른쪽이 YTD 수익률)
3. 글로벌 헤지펀드 가장 인기있는 페어: 롱 반도체 숏 소프트웨어
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KK Kontemporaries
최근 몇 달 동안 MSCI EM(신흥시장) 지수는 상당한 변화를 겪었습니다. AI 설비투자(capex)에 힘입은 반도체(Semis) 및 IT 업종의 끊임없는 아웃퍼폼(시장 수익률 상회)과 더불어, 유가 충격이 후방 소비자, 이커머스 및 다운스트림 산업에 미친 영향이 MSCI EM 지수를 재편했습니다. 현재 대만과 한국이 각각 비중 1위와 2위를 차지하고 있으며, 중국은 3위, 인도는 4위로 밀려났습니다. 대만과 한국의 합산 비중은 역대 최고치인 약 48%에…
어쩌면 EM 이라는 좁은 그릇보다 DM이라는 더 큰 물이 필요할수도
벤치마크 연동 AUM (25년말 기준)
MSCI EM: 1.8조 달러
MSCI ACWI: 5.9조 달러
MSCI World: 약 5조 달러
지금 한국은 MSCI EM에서 약 21% 비중을 차지하고 있는데, 가격이 급등하며 비중이 20% 후반대로 확대되자 자연스레 '비중초과 (오버웨이트)' 상태에서 비중을 줄이는 리밸런싱이 진행 중 (코스피 기준 연초 대비 외국인 100조 원 이상 순매도)
단, MSCI에서는 단순 시가총액보다 유동주식 조정 시가총액(유동시가총액)이 더 중요하기 때문에, 선진국(DM) 지수 편입에 앞서 해결해야 할 유동비율 문제들이 있음. 이건 따로 시간 날 때 글로 풀어 쓰겠음..
표: 글로벌 주가지수 시총순위
https://t.me/kkkontemp/2387
벤치마크 연동 AUM (25년말 기준)
MSCI EM: 1.8조 달러
MSCI ACWI: 5.9조 달러
MSCI World: 약 5조 달러
지금 한국은 MSCI EM에서 약 21% 비중을 차지하고 있는데, 가격이 급등하며 비중이 20% 후반대로 확대되자 자연스레 '비중초과 (오버웨이트)' 상태에서 비중을 줄이는 리밸런싱이 진행 중 (코스피 기준 연초 대비 외국인 100조 원 이상 순매도)
단, MSCI에서는 단순 시가총액보다 유동주식 조정 시가총액(유동시가총액)이 더 중요하기 때문에, 선진국(DM) 지수 편입에 앞서 해결해야 할 유동비율 문제들이 있음. 이건 따로 시간 날 때 글로 풀어 쓰겠음..
표: 글로벌 주가지수 시총순위
https://t.me/kkkontemp/2387
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AVGO 브로드컴 실적
2분기 AI 매출 $10.8bn (투자자 기대치 $11.5bn)
3분기 AI 매출 가이던스 $16bn (투자자 기대치 $18.4bn, 컨센 $17bn)
투자자 피드백: 미디어텍의 점유율 상승을 인정, 2027회계연도 매출 전망치 상향 조정 없어서 펀딩 숏이 될 가능성 높음
——-
매크로는 무거울대로 무거운 가운데, 실적이 확인되는 AI 반도체로 자금이 몰리는 쏠림 현상이 지속되어 왔음. 이번 실적은 AI 관련 실적의 첫 흠집이 난거라 시장 전반의 AI 트레이드에 미칠 영향이 향후 주요 관전 포인트
2분기 AI 매출 $10.8bn (투자자 기대치 $11.5bn)
3분기 AI 매출 가이던스 $16bn (투자자 기대치 $18.4bn, 컨센 $17bn)
투자자 피드백: 미디어텍의 점유율 상승을 인정, 2027회계연도 매출 전망치 상향 조정 없어서 펀딩 숏이 될 가능성 높음
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매크로는 무거울대로 무거운 가운데, 실적이 확인되는 AI 반도체로 자금이 몰리는 쏠림 현상이 지속되어 왔음. 이번 실적은 AI 관련 실적의 첫 흠집이 난거라 시장 전반의 AI 트레이드에 미칠 영향이 향후 주요 관전 포인트
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이런 셋업에서 이란 딜이 성사되면 처참했던 중소형주 수익률이 개선될 수 있는 환경을 제공할 가능성이 크다고 봄
1. 코스피 대형주 지수 대비 소형주 지수 상대 수익률
2. 지난 블로그 글 발췌
1. 코스피 대형주 지수 대비 소형주 지수 상대 수익률
2. 지난 블로그 글 발췌
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메모리: SemiAnalysis, “Rubin NVL72 랙당 DRAM 용량 ~50% 축소로 시스템 비용 하락”
SemiAnalysis에 따르면, NVDA는 Rubin NVL72의 랙당 SOCAMM DRAM 용량을 약 55TB에서 약 28TB로 축소하고 있으며, 대부분의 Rubin 시스템이 192GB 모듈 대신 96GB SOCAMM을 사용할 것으로 예상된다. 이 변경으로 추정 랙 비용은 760만 달러에서 680만 달러로 낮아지고, 총소유비용(TCO)은 GPU당 시간당 4.16달러에서 3.90달러로 감소한다.
참고로, NVDA는 SOCAMM의 TAM(전체 시장 규모)이 3,000억 달러라고 밝힌 바 있다. 공급 부족 상황을 감안하면, NVDA가 사양을 조정하는 것은 무리한 일이 아니다.
SemiAnalysis에 따르면, NVDA는 Rubin NVL72의 랙당 SOCAMM DRAM 용량을 약 55TB에서 약 28TB로 축소하고 있으며, 대부분의 Rubin 시스템이 192GB 모듈 대신 96GB SOCAMM을 사용할 것으로 예상된다. 이 변경으로 추정 랙 비용은 760만 달러에서 680만 달러로 낮아지고, 총소유비용(TCO)은 GPU당 시간당 4.16달러에서 3.90달러로 감소한다.
참고로, NVDA는 SOCAMM의 TAM(전체 시장 규모)이 3,000억 달러라고 밝힌 바 있다. 공급 부족 상황을 감안하면, NVDA가 사양을 조정하는 것은 무리한 일이 아니다.
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AI 내러티브가 수익성으로 옮겨가는 느낌
https://x.com/anilmurty_ai/status/2060124541272379522?s=46&t=xqAS5Xg0kII_7JxezPKEHw
2026년 상반기를 기점으로 AI 기업들의 IPO 준비 및 기업들의 대규모 실사용 데이터 누적으로 인해, AI 에이전트 비용이 '무제한/정액제(보조금 지급형)'에서 '실제 사용량(토큰 단위) 기반'으로 급격히 전환되고 있습니다. "AI 에이전트는 공짜나 다름없다"던 시대는 2026년 6월부로 종말을 고하고 있습니다.
2. 주요 기업들의 비용 충격 사례
마이크로소프트: 사내에서 폭발적으로 인기를 끌던 앤트로픽의 '클로드 코드' 라이선스를 2026년 회계연도 말(6월 30일)에 맞춰 전격 취소하고 자사 제품(깃허브 코파일럿)으로 강제 전환. 막대한 비용 부담이 원인으로 추정됨.
우버: 5,000명의 엔지니어에게 클로드 코드를 도입한 지 단 4개월 만에 1년 치 AI 예산 전체를 전액 탕진 (인당 월 $500~$2,000 지출).
오픈클로(피터 스타인버거): 3인 규모의 팀이 에이전트를 자율 가동(패스트 모드)하자 한 달 만에 130만 달러(약 17억 원)의 API 요금 폭탄 발생.
익명의 헬스케어 기업: 6개월간 무의식적으로 1조 개의 토큰을 소비하며 600만 달러(약 80억 원)의 예정에 없던 지출 발생.
3. 비용 폭탄의 구조적 원인 (리놉스텍 감사 결과)
개발자 간 극심한 편차: 같은 도구를 써도 사용 습관에 따라 인당 토큰 소비량이 최대 20배까지 차이 남.
컨텍스트 재전송 낭비: 청구 비용의 62%는 실제 작업이 아니라, 에이전트가 호출될 때마다 기존 코드 맥락(Context)을 반복해서 전송하는 데 낭비됨.
무인 자율 실행의 위험: 한 개발자가 주말 동안 자율 리팩토링 기능을 켜두었다가 주말 사이에만 4,200달러를 지출함.
4. 2026년 6월의 요금제 대전환
깃허브 코파일럿 (6월 1일): 정액제 기반에서 조직 전체 크레딧 풀을 둔 '토큰당 사용량 요금제(UBB)'로 변경. 헤비 유저의 비용 추적 가시화.
앤트로픽 (6월 15일): 구독 요금제 내 프로그래밍 방식(SDK, CLI 등) 사용 시 크레딧 제한(캡)을 도입하고 초과 시 API 요율 적용.
5. 시사점 및 향후 전망
주류 재무 의제 진입: 딜로이트가 CFO를 위한 '토큰 경제학 가이드'를 발간하는 등 AI 비용 관리가 테크 부서를 넘어 재무/경영진의 핵심 과제로 부상.
새로운 시장의 탄생: AI 에이전트의 비용을 측정, 예측, 최적화(감소)해주는 '비용 통제(Cost Discipline / FinOps) 솔루션' 계층이 가장 시급하고 가치 있는 AI 인프라 비즈니스로 급부상함.
https://x.com/anilmurty_ai/status/2060124541272379522?s=46&t=xqAS5Xg0kII_7JxezPKEHw
2026년 상반기를 기점으로 AI 기업들의 IPO 준비 및 기업들의 대규모 실사용 데이터 누적으로 인해, AI 에이전트 비용이 '무제한/정액제(보조금 지급형)'에서 '실제 사용량(토큰 단위) 기반'으로 급격히 전환되고 있습니다. "AI 에이전트는 공짜나 다름없다"던 시대는 2026년 6월부로 종말을 고하고 있습니다.
2. 주요 기업들의 비용 충격 사례
마이크로소프트: 사내에서 폭발적으로 인기를 끌던 앤트로픽의 '클로드 코드' 라이선스를 2026년 회계연도 말(6월 30일)에 맞춰 전격 취소하고 자사 제품(깃허브 코파일럿)으로 강제 전환. 막대한 비용 부담이 원인으로 추정됨.
우버: 5,000명의 엔지니어에게 클로드 코드를 도입한 지 단 4개월 만에 1년 치 AI 예산 전체를 전액 탕진 (인당 월 $500~$2,000 지출).
오픈클로(피터 스타인버거): 3인 규모의 팀이 에이전트를 자율 가동(패스트 모드)하자 한 달 만에 130만 달러(약 17억 원)의 API 요금 폭탄 발생.
익명의 헬스케어 기업: 6개월간 무의식적으로 1조 개의 토큰을 소비하며 600만 달러(약 80억 원)의 예정에 없던 지출 발생.
3. 비용 폭탄의 구조적 원인 (리놉스텍 감사 결과)
개발자 간 극심한 편차: 같은 도구를 써도 사용 습관에 따라 인당 토큰 소비량이 최대 20배까지 차이 남.
컨텍스트 재전송 낭비: 청구 비용의 62%는 실제 작업이 아니라, 에이전트가 호출될 때마다 기존 코드 맥락(Context)을 반복해서 전송하는 데 낭비됨.
무인 자율 실행의 위험: 한 개발자가 주말 동안 자율 리팩토링 기능을 켜두었다가 주말 사이에만 4,200달러를 지출함.
4. 2026년 6월의 요금제 대전환
깃허브 코파일럿 (6월 1일): 정액제 기반에서 조직 전체 크레딧 풀을 둔 '토큰당 사용량 요금제(UBB)'로 변경. 헤비 유저의 비용 추적 가시화.
앤트로픽 (6월 15일): 구독 요금제 내 프로그래밍 방식(SDK, CLI 등) 사용 시 크레딧 제한(캡)을 도입하고 초과 시 API 요율 적용.
5. 시사점 및 향후 전망
주류 재무 의제 진입: 딜로이트가 CFO를 위한 '토큰 경제학 가이드'를 발간하는 등 AI 비용 관리가 테크 부서를 넘어 재무/경영진의 핵심 과제로 부상.
새로운 시장의 탄생: AI 에이전트의 비용을 측정, 예측, 최적화(감소)해주는 '비용 통제(Cost Discipline / FinOps) 솔루션' 계층이 가장 시급하고 가치 있는 AI 인프라 비즈니스로 급부상함.
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MS: 실질적인 기회를 창출하고 있는 세 가지 핵심 AI 인프라의 변화는 다음과 같습니다.
1. 800V 아키텍처로의 전환: 갈수록 전력 집약도가 높아지는 AI 서버 랙을 지원하기 위한 전환. 800V 아키텍처는 주요 화두로 떠오르고 있으며, 랙당 전력 반도체 함량이 증가하고 고전압 변환 및 배전과 관련된 에너지 인프라 기업들이 점점 더 큰 수혜를 입고 있습니다.
2. 네오클라우드(Neocloud) 금융 및 가격 책정 능력의 순풍: 계약 기반 금융 모델이 확장성을 개선하고 자본 집약도를 낮춤에 따라 발생하는 호재. 네오클라우드는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서 강력한 가격 책정 능력의 이점을 누리는 동시에 금융 구조를 개선하고 있으며, 이는 더 빠르고 비용 효율적인 규모 확장을 지원할 수 있습니다.
3. 주문형 반도체(ASIC) / 맞춤형 실리콘 채택: GPU 부족 현상이 지속되는 가운데, 하이퍼스케일러들이 비용이 저렴하고 특정 목적에 맞게 구축된 대안을 모색함에 따른 변화. 하이퍼스케일러들이 컴퓨팅 병목 현상을 해결하고 비용을 절감하기 위해 자체 ASIC 및 TPU/트레이니움(Trainium) 관련 생태계에 대한 투자를 늘리면서, 맞춤형 실리콘 관련 기업군이 탄력을 받고 있습니다.
1. 800V 아키텍처로의 전환: 갈수록 전력 집약도가 높아지는 AI 서버 랙을 지원하기 위한 전환. 800V 아키텍처는 주요 화두로 떠오르고 있으며, 랙당 전력 반도체 함량이 증가하고 고전압 변환 및 배전과 관련된 에너지 인프라 기업들이 점점 더 큰 수혜를 입고 있습니다.
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3. 주문형 반도체(ASIC) / 맞춤형 실리콘 채택: GPU 부족 현상이 지속되는 가운데, 하이퍼스케일러들이 비용이 저렴하고 특정 목적에 맞게 구축된 대안을 모색함에 따른 변화. 하이퍼스케일러들이 컴퓨팅 병목 현상을 해결하고 비용을 절감하기 위해 자체 ASIC 및 TPU/트레이니움(Trainium) 관련 생태계에 대한 투자를 늘리면서, 맞춤형 실리콘 관련 기업군이 탄력을 받고 있습니다.
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