이때는 '비이성적 과열'

지금은 비이성적 공포

https://telegram.me/kkkontemp/2388

정치적으로 희생양 (scapegoat)이 필요하다는 점은 이해합니다만, 최근 시장 변동성의 배경에는 레버리지 ETF(특히 국내 레버리지 ETF)가 문제의 주범이 아니라, 레버리지 ETF 수요가 만들어내는 헤지(hedge) 수급을 흡수할 수 있는 변동성 공급 캐파와 시장 인프라가 부재하다는 사실이 자리하고 있습니다…

상품의 혁신을 막을 것이 아니라 시장 인프라 — 여기서는 옵션시장 활성화 — 를 확충해야 우리 자본시장도 한층 더 성숙해질 수 있고, 코스피 변동성지수(VKOSPI)도 비로소 내려올 수 있다고 판단합니다…

최근 겪은 극심한 변동성은 우리 금융시장의 성장통입니다. 다만 같은 상황을 다시 마주하지 않으려면, 처방은 수요 억제가 아니라 시장 인프라 개선이어야 합니다…

자세한 논의는 추후 별도의 글에서…

매크로 (유동성) 회복세를 보이고 있으나, 금융시장 내부의 레버리지 리스크는 심화되는 양상

국내에서는 개인 레버리지 문제가 수면 위로 떠오르고 있고, 아시아와 미국 시장에서는 꽤 규모가 큰 펀드들이 잇달아 강제 청산을 당하고 있다는 흉흉한 소식이 들려오고 있음

한가지 팩트는 현재 가격 = 연이은 강제 청산에 의해 형성된 가격

모건스탠리 미장 시황 랩:

이번 주 내내 기술주 섹터는 AI 관련 여러 악재(촉매제)들이 겹치면서 기존 포지션 청산(디레버리징) 압력을 지속적으로 받았습니다.

하지만 금요일에는 분위기가 반전되는 신호들이 나타났습니다. 매도세가 힘을 잃은 데다(매도자 소진), 장 초반 저가 매수세가 유입되며 모멘텀이 전환되었고, 위험 회피를 위해 취했던 헤지 포지션을 현금화(수익실현 및 청산)하려는 움직임도 활발해졌습니다.

특히 금요일은 바스켓(지수/묶음) 옵션 거래량이 올해 들어 가장 많았던 날이었는데, 이 흐름의 대부분은 기존 헤지 포지션을 정리하는 물량이었습니다.

여기에 모건스탠리 프라임 브로커리지(MS PB) 측은 가장 큰 압박을 받던 AI 관련 테마들조차 헤지펀드들이 더 이상 시장에 추가적인 매도 물량을 던지는 주체가 아니며, 헤지펀드 포트폴리오 내의 동반 매도(쏠림 현상 해소)가 이제 막바지에 다다랐음을 시사합니다.

물론 여전히 리스크가 존재하고 공급 부담이 가장 큰 우려로 남아있어 상황이 완전히 깨끗한 것은 아닙니다. 다만 모멘텀 붕괴가 극단적 수준에 도달했고 기술적 지표들이 개선되고 있는 만큼, 데스크에서는 MSXXAIB 2개월 만기 115%/135% 콜 스프레드를 3.95%(지표 기준)에 매수하여 롱(매수) 포지션으로 비중을 싣는 것을 선호하고 있습니다.

수요일에는 구글(GOOGL)의 실적 발표가 예정되어 있으며, 빅테크(하이퍼스케일러)들의 실적은 AI 인프라 성장 속도가 실제로 꺾이고 있는지(음의 방향으로 전환되는지) 확인하는 핵심 지표가 될 것입니다. 모건스탠리 리서치(MSR)가 하이퍼스케일러들의 설비투자(Capex) 전망치를 상향 조정(28년까지 1.4조 달러)했고, AI 연구소들의 연간 반복 매출(ARR)도 기대 이상의 긍정적인 성과를 거두고 있는 상황에서 한 가지 당연한 의문이 생깁니다.

"최근의 주가 하락이 반도체 기업들의 주당순이익(EPS) 추정치가 꺾여야 함을 뜻하는 게 아니라, 역대급 TMT(기술·미디어·통신) 변동성 속에서 발생한 위험가치(VaR) 기반의 위험 축소와 레버리지 ETF의 감마 클렌징(포지션 강제 정리)에 불과한 것 아닐까?" 라는 점입니다.

비록 테크 전문가는 아닐지라도 사람의 진정성만큼은 꿰뚫어 볼 수 있기에, 편향 없이 진실된 시선으로 바라본 Arena AI의 AI Capability 헤드, Peter Gostev의 Kimi K3 리뷰 내용을 요약

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Kimi K3 성능 평가, Arena AI 출처, 3D 생성과 데이터 시각화에 대한 인상 정리

- Kimmy는 환경 구성과 동적 빌드업에서 강점 보였지만, 안정성과 디테일 수준은 GPT와 Fable에 비해 낮음.
- GPT는 일부 3D 작업에서 뛰어난 성과 보여줬지만, 일관성 문제와 제어 어려움 존재.
- Fable은 자연스러운 동적 환경과 물리적 요소 표현에 강점 있지만, 게임성이나 몰입도는 낮음.
- 작은 모델들은 생성 안정성과 일관성 부족 문제로, 반복 시도 필요하며 신뢰성 중요.
- 데이터 시각화와 연구 작업에서 Kimmy는 비교적 능숙했으며, 정보 전달과 프레젠테이션에 강점 보여줌.

https://lilys.ai/digest/10604661/12413264?s=1&noteVersionId=8989860

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그는 2026년에는 중국의 오픈 소스 모델이 Web Dev Arena(웹 개발 아레나)에서 최소 한 달 이상 1위를 차지할 것이라 예측하기도 함

https://x.com/petergostev/status/2077837397753057471?s=20

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그는 Kimi K3가 여전히 대규모 데이터 센터 인프라 위에서 무겁게 구동되고 있음을 시사하기도 함

https://x.com/petergostev/status/2078068492377510219?s=20

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마지막으로 문샷 파운더 양즈린 대표 인터뷰 내용들 (AI 산업에 대한 좋은 참고)

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양즈린 인터뷰 (2024년) - AI의 장기적 비전과 기술 혁신에 집중하는 창업가의 관점

- 양즈린은 10~20년 후 AGI 실현을 목표로 하며, 긴 문맥 처리 기술과 기억, 개인화에 집중한다.
- 그는 GPT-4 이후의 차별화와 신기술 개발이 중요하며, 기술적 이상과 현실적 사업 모델을 결합하려 함.
- Kimi AI와 같은 제품을 통해 기술 혁신과 새로운 차원을 추구하며, 장기적 비전에 따른 개발 전략을 강조.
- 양즈린은 경쟁보단 사용자 중심 가치를 중시하며, 모델과 사용자 확장이 병행되어야 한다고 봄.
- 장기적 관점에서 AGI 실현이 핵심이며, 단기적 PMF보다 기술 발전과 세계 변화에 초점 맞춤.

https://lilys.ai/digest/10605260/12413983?s=1&noteVersionId=8990604

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How We Scaled Kimi K2.5 | Zhilin Yang's full GTC 2026 Keynote (Kimi AI)

- 토큰 효율성 위해 M리스트 옵티마이저와 QK 클립 도입, 1조 매개변수 학습 안정성 확보.
- 긴 컨텍스트 처리 위해 Kimi 선형 주의 메커니즘 개발, 100만 토큰 이상 처리 가능.
- 에이전트 스웜 패러다임으로 병렬 작업 처리와 실행 시간 단축 실현.
- 비전과 텍스트를 초기부터 통합하는 early fusion 방식으로 성능 향상.
- 훈련 곡선 안정적으로 15조 토큰 이상 학습, 스파이크 없는 안정적 훈련 기록.

https://lilys.ai/digest/10604768/12413355?s=1&noteVersionId=8989953

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Kimi Founder Yang Zhilin: K2, Agentic LLMs, Brains in Vats, and the Beginning of Infinity (張小珺 Xiaojùn)

- AI는 단순 정보처리를 넘어 외부와 상호작용하는 능력을 갖추고 있음.
- K2 모델은 토큰 효율성과 에이전트 능력 강화를 목표로 함.
- AI 개발은 '무한의 시작'처럼 끊임없이 문제를 해결하는 동적 과정임.
- 미래 AI는 인간 능력을 증폭시키는 강력한 도구가 될 것임.
- AI의 잠재력과 위험 모두 인식하며 균형 잡힌 발전 필요함.

https://lilys.ai/digest/10604782/12413490?s=1&noteVersionId=8990090

이걸 보며 테크 비전문가의 관점에서 든 질문

중국 AI 모델들의 설비투자(CAPEX) 규모가 적은 것은 단순히 유저 기반이 부족했기 때문일 가능성?

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MS: 중국 공산당 중앙정치국 회의 7월말 예정 (주요 경제 정책 회의는 4월, 7월, 12월에 진행)

다음은 7월 정치국 회의와 2026년 하반기 거시 경제 환경에서 예상되는 핵심 내용입니다.

'한방'은 없다, 더 빠른 집행 – 추가경정예산 비기대: 중국 정부는 하반기에 사용할 수 있는 약 2조 위안 규모의 미집행 예산 및 준재정적 부양 여력을 보유하고 있습니다. 정치국은 연간 성장률이 목표치 아래로 떨어지는 것을 막기 위해 지방 정부에 기존 할당량을 신속히 발행하고 투입하라고 촉구할 것입니다. 핵심은 예산 확대가 아니라 '기존 예산의 빠른 집행'입니다. 이를 증명하듯 리창 총리는 이번 주 경제 좌담회에서 이미 발표된 정책들을 더 잘 활용하여 역주기 조절(경기 조절) 지원을 강화해야 한다고 강조했습니다.

핵심 기술에 집중 투자: 추가적인 정책 지원은 여전히 자본지출(설비투자) 중심이 될 것입니다. 치열해지는 글로벌 AI 경쟁과 지속되는 석유 공급 충격으로 인해 중국 정부의 공급측면 프레임워크는 더욱 공고해졌으며, 기술 자립과 에너지 안보가 최우선 과제로 유지되고 있습니다. 국가 자원은 가계 지원보다는 AI, 반도체, 양자 컴퓨터, 첨단 제조업 등 첨단 기술 분야에 더 많이 배분될 것으로 예상됩니다.

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중국발 테크 캐팩스 증가 시대 도래 .. 한국도 수혜 받는지 체크 필요

투자 심리와 포지셔닝 측면에서는 하단에 도달한 것 같은데 이제 catalyst (촉매제)가 필요

특히 구글이 증자까지 진행한 상황에서 CapEx(설비투자)를 축소한다면 .. 논리가 맞는 지 모르겠음

한편, 아시아에서 네오클라우드 사업을 하는 지인에 따르면 현재 중국 빅테크들이 인도네시아와 말레이시아의 데이터센터 테넌트(Tenant) 자리를 치열하게 확보 중

즉, 우리가 생각하는 '중국 모델 = 엔비디아 칩 없이 자체 개발'이라는 공식은 현실과 거리가 있거나, 실제로는 우회 통로를 통해 여전히 엔비디아 인프라에 의존하고 있음을 보여줌

지불 주체의 부재 — AI 트레이드의 가장 큰 리스크
https://m.blog.naver.com/kk_kontemp/224353352167

코스피200: 갭 매꾼 후 첫 다운트렌드 채널 브레이크 아웃 시도

변동성의 근본적인 해결책은 레버리지 ETF 금지가 아니다
https://m.blog.naver.com/kk_kontemp/224354249942