"서울 집, 별로 안 비싼데" 중국인·미국인에겐 바겐세일?...이유는
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#부동산
서울 아파트 매매가격이 고공행진을 이어가며 최근 5개월 새 6%대 올랐지만, 같은 기간 원달러 환율은 8% 이상 올라 '달러값'으로 환산하면 오히려 가격이 소폭 하락한 것으로 나타났다. 이 기간 중국 위안화는 달러보다 더 올라 중국인 매수자들에게는 서울 집값이 상대적으로 더 낮아졌다.
(중략)
원화 약세는 외국인 투자자들에게 한국 부동산을 '할인 세일' 상품처럼 보이게 만든다. 최근 몇 년 새 외국인들의 국내 아파트 매수세가 급증한 가운데 원화 평가절하까지 이뤄지면서 투자여력이 높아진 것이다.
한국부동산원 통계에 따르면 외국인 보유 아파트는 2022년 말 5만135가구에서 2023년 말 5만5188가구, 2024년 말 6만654가구로 매년 증가세를 보이고 있다. 국토교통부 외국인 주택소유통계 주요 현황에 따르면 지난해 말 기준 외국인 보유주택 중 약 56%가 중국인 소유로 집계됐다.
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#부동산
❤4
외환당국, 환율 급등에 증권사 소집…“서학개미 환전 시스템 점검”
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#환율
정부가 원·달러 환율 급등 배경으로 ‘서학개미(미국 주식에 투자하는 국내 투자자)’ 투자 수요를 꼽은 가운데 외환당국이 국내 증권사들의 환전 관행을 점검하고 개선안을 모색하기로 했다.
(중략)
외환당국은 회의에서 쏠림 현상을 완화하기 위한 대안으로 시장평균환율(MAR) 활용 혹은 실시간 환전 확대 등을 거론한 것으로 전해졌다. 개장 직후 등 특정 시간대가 아닌 하루 평균 가격으로 정산하거나, 주문 즉시 환전해 수요를 분산하라는 취지다. 다만 회의에 참석한 증권사 관계자들은 이종통화 적용 문제, 결제시차(T+1) 마찰, 단타 투자자의 비용 증가 가능성, 야간 환전 리스크 등 현실적 제약을 이유로 난색을 표한 것으로 파악됐다.
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#환율
슬라브 인사이트 💡
마소와 구글의 시총 경쟁 구글에 한 표 #구글
시총 근황 (25/11/25)
1. NVDA - $4.4 T
2. AAPL - $4.1 T
3. GOOGL - $ 3.8 T
4. MSFT - $ 3.5 T
5. AMZN - $ 2.4 T
GOOGL > AMZN + TSLA
#시가총액
1. NVDA - $4.4 T
2. AAPL - $4.1 T
3. GOOGL - $ 3.8 T
4. MSFT - $ 3.5 T
5. AMZN - $ 2.4 T
GOOGL > AMZN + TSLA
#시가총액
❤7
시총 변화 (24/11/6 vs 25/11/25)
골드: $17.2 T (1위) -> $29.0 T (1위)
실버: $1.7 T (9위) -> $2.9 T (7위)
비트코인: $1.8 T (8위) -> $1.7 T (9위)
이더리움: $377.3 B (29위) -> $348.9 B (43위)
그만 알아보자..
#시가총액
골드: $17.2 T (1위) -> $29.0 T (1위)
실버: $1.7 T (9위) -> $2.9 T (7위)
비트코인: $1.8 T (8위) -> $1.7 T (9위)
이더리움: $377.3 B (29위) -> $348.9 B (43위)
그만 알아보자..
#시가총액
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Forwarded from 용산의 현인
#구글
1) TPU-클라우드-제미나이로 이어지는 밸류체인은 생각보다 강력하지 않을까?
2) 여기에 더해 유튜브 사업과 함께 구글이 가진 유튜브 데이터 독점권은 생각보다 클 수도 있을 듯.
3) 그리고 TPU 판매생산이 가능하다면 TPU 사업의 가치는 얼마일까. 이것이 반영되어 있을까?
https://blog.naver.com/tosoha1/224077348658
1) TPU-클라우드-제미나이로 이어지는 밸류체인은 생각보다 강력하지 않을까?
2) 여기에 더해 유튜브 사업과 함께 구글이 가진 유튜브 데이터 독점권은 생각보다 클 수도 있을 듯.
3) 그리고 TPU 판매생산이 가능하다면 TPU 사업의 가치는 얼마일까. 이것이 반영되어 있을까?
https://blog.naver.com/tosoha1/224077348658
NAVER
몇 개의 그래프들 - Alphabet과 AI시대 (feat. 버크셔 매수)
1. 버크셔해서웨이 구글 매수
❤3
< 구글TPU, 엔비디아의 CUDA 생태계 뚫을수 있을까? >
충격적이게도
엄청난 퍼포먼스를 보이고있는 구글의제미니3 개발이 모두 TPU로 만들어졌다는게 밝혀졌다.
여기서 나의 강력한 의문이 있다.
'GPU의 CUDA 생태계를 안쓰고 어떻게 개발했지? '
그질문에대한 공부를 풀어보겠다.
----
1. CUDA의 대체자, 'JAX(잭스)'와 'XLA'
엔비디아에 PyTorch(파이토치) + CUDA 조합이 있다면, 구글은 JAX(잭스) + XLA라는 자기들만의 강력한 무기를 썼다.
JAX (잭스): 개발자들이 쓰는 코딩 도구. 파이썬이랑 문법이 거의 똑같은데, 이게 AI 연산에 엄청 최적화되어 있음. 요즘 구글 딥마인드는 텐서플로우(TensorFlow) 대신 이걸 메인으로 씀.
XLA (가속기 컴파일러): 이게 진짜 '핵심 기술'.
내가 궁금한 게 "CUDA 라이브러리 없이 하드웨어 제어를 어떻게 하냐"였는데 이 XLA가 그 역할을 한다.
개발자가 JAX로 코드를 짜면, XLA라는 녀석이 중간에서 "야, TPU야! 너 이 코드 알아듣지?" 하면서 TPU가 이해할 수 있는 기계어(명령어)로 직역을 해준다.
즉, CUDA를 거칠 필요 없이 소프트웨어(JAX) → 컴파일러(XLA) → 하드웨어(TPU)로 이어지는 고속도로를 뚫어버린 샘.
----
2. 라이브러리는 어떻게 해결했나? (생태계 구축)
CUDA에는 수년간 쌓인 라이브러리(도구 모음)가 엄청 많다.
구글은 이걸 빌려 쓰는 대신, JAX 기반으로 새로 다 만들었다.
Flax (플랙스): 신경망 만드는 도구
Optax (옵택스): 최적화 도구
Orbax: 거대 모델 저장/관리 도구
이걸 구글 내부에서 'JAX AI Stack'이라고 부르는데,
제미나이 3는 처음부터 끝까지 이 도구들로만 만들어졌음.
남의 집 도구(CUDA)를 빌려 쓴 게 아니라, 자기 집 대장간에서 맞춤형 도구를 직접 만든 격이라 성능 최적화는 오히려 더 잘 됐다는 평이있다.
----
3. 엔비디아가 막을 수 있을까? (우회 여부)
못 막음. 왜냐하면 엔비디아의 기술(CUDA)을 훔쳐 쓰거나 변환(Translation)해서 쓴 게 아니다.
만약 구글이 *"CUDA 코드를 가져와서 TPU에서 돌아가게 변환기를 썼다"*면 엔비디아가 약관 위반으로 소송 걸고 막았을 거다. (예전에 ZLUDA라는 프로젝트가 이런 식이었는데 결국 중단.)
하지만 구글은 아예 "우리는 CUDA 안 씀. 우리 언어(JAX) 쓸 거임" 하고 독자 노선을 탄 거라 법적으로나 기술적으로나 엔비디아가 개입할 여지가 없다.
전 세계 빅테크 중에 칩(TPU) + 언어(JAX) + 컴파일러(XLA) + 모델(Gemini) 까지 수직 계열화를 완벽하게 끝낸 건 구글이 유일.
----
4. 그래서 많은 개발자가 TPU로 넘어갈까?
구글 이외의 개발자들은 이미 쿠다(CUDA)에 익숙하고,
깃허브(GitHub)에 널린 오픈소스 코드들도 죄다 엔비디아 GPU 기준으로 짜여 있다.
그래서 당장 넘어갈거냐 물어보면 당연히 아니다.
하지만 구글도 대중화를 위해 파놓은 전략이 좀 있다.
1) "너네 쓰던 거 그냥 가져와" (PyTorch/XLA)
개발자들이 제일 많이 쓰는 언어(프레임워크)가 메타에서 만든 파이토치(PyTorch) 다. 예전에는 TPU 쓰려면 구글 언어인 텐서플로우나 JAX를 억지로 배워야 했는데, 이제는 PyTorch/XLA 라는 걸 지원한다.
이게 뭐냐면: 개발자가 평소처럼 파이토치로 코드를 짜면, 중간에서 XLA라는 번역기가 알아서 TPU용으로 바꿔주는 거.
한계: 물론 100% 완벽하진 않음. 아주 깊게 파고드는 최적화 코드(CUDA 커널)를 직접 짠 경우에는 수정이 필요하다.
이게 개발자들에겐 귀찮은 장벽인 건 사실이고 실제로 개발자와 대화 나눠보면 제대로 번역을 안해주는문제도 있다고 함.
2) 개미보다는 '고래'를 노린다 (B2B 전략)
이게 핵심이다.
구글은 집에서 코딩하는 대학생이나 개인 개발자(개미)가 TPU를 쓰길 기대하는 게 아님. 천문학적인 돈을 쓰는 기업(고래)들을 노리고 있다.
상황: 어떤 AI 스타트업이 엔비디아 H100을 빌려 쓰려면 시간당 비용이 너무 비싸고, 구하기도 하늘의 별 따기.
구글의 제안: "야, 너네 코드 조금만 수정해서 우리 클라우드 TPU 쓰면, 성능은 비슷한데 비용은 30% 싸게 해줄게. 물량도 바로 있어."
결과: 돈 아껴야 하는 기업들은 엔지니어를 갈아 넣어서라도 TPU로 넘어오게 된다는거.
[실제 사례] 이번에 애플이 '애플 인텔리전스' AI 모델 만들 때 엔비디아 GPU 안 쓰고 구글 TPU 썼다고 공식 발표. 이게 바로 구글이 노리는 시장이다.
"거대 기업들이 엔비디아 갑질 피해서 우리한테 오게 만든다."
3) 추론(Inference) 시장의 깡패
AI는 학습과 서비스(추론)두 단계가 있다.
학습: 아직은 엔비디아가 압도적. 온갖 라이브러리를 다 써야 하니까.
추론: 이미 다 만들어진 모델을 돌려서 대답만 해주는 건데, 이건 복잡한 라이브러리가 덜 필요하다. 여기서 TPU가 '가성비'로 밀고 들어오면 시장 점유율을 가져갈 가능성이 열림.
====
결론
내 결론은 이거다.
구글의 TPU가 추론시장에서 일부 마켓쉐어를 할 가능성은
충분히 열렸다.
하지만 아직까지 CUDA의 해자는 강력하고
AI개발자들은 강력하게 락인되어있는 상태이다.
하드웨어 성능면에서도 추론칩분야의 엔비디아 블랙웰칩은 미친듯이 강력하며,
TPU가 효율성과 가성비로 파고든다고 한다면
엔비디아는 그에따라 가격을 낮추면 충분히 대응가능하다.
가격 선택권은 언제나 엔비디아에게 있으니까 말이다.
그런데 어찌되었든 TPU 성공으로 한가지 확실해진건 있다.
'더이상 엔비디아 GPU가 유일무이한 존재는 아니라는거.'
출처
#구글 #엔비디아
충격적이게도
엄청난 퍼포먼스를 보이고있는 구글의제미니3 개발이 모두 TPU로 만들어졌다는게 밝혀졌다.
여기서 나의 강력한 의문이 있다.
'GPU의 CUDA 생태계를 안쓰고 어떻게 개발했지? '
그질문에대한 공부를 풀어보겠다.
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1. CUDA의 대체자, 'JAX(잭스)'와 'XLA'
엔비디아에 PyTorch(파이토치) + CUDA 조합이 있다면, 구글은 JAX(잭스) + XLA라는 자기들만의 강력한 무기를 썼다.
JAX (잭스): 개발자들이 쓰는 코딩 도구. 파이썬이랑 문법이 거의 똑같은데, 이게 AI 연산에 엄청 최적화되어 있음. 요즘 구글 딥마인드는 텐서플로우(TensorFlow) 대신 이걸 메인으로 씀.
XLA (가속기 컴파일러): 이게 진짜 '핵심 기술'.
내가 궁금한 게 "CUDA 라이브러리 없이 하드웨어 제어를 어떻게 하냐"였는데 이 XLA가 그 역할을 한다.
개발자가 JAX로 코드를 짜면, XLA라는 녀석이 중간에서 "야, TPU야! 너 이 코드 알아듣지?" 하면서 TPU가 이해할 수 있는 기계어(명령어)로 직역을 해준다.
즉, CUDA를 거칠 필요 없이 소프트웨어(JAX) → 컴파일러(XLA) → 하드웨어(TPU)로 이어지는 고속도로를 뚫어버린 샘.
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2. 라이브러리는 어떻게 해결했나? (생태계 구축)
CUDA에는 수년간 쌓인 라이브러리(도구 모음)가 엄청 많다.
구글은 이걸 빌려 쓰는 대신, JAX 기반으로 새로 다 만들었다.
Flax (플랙스): 신경망 만드는 도구
Optax (옵택스): 최적화 도구
Orbax: 거대 모델 저장/관리 도구
이걸 구글 내부에서 'JAX AI Stack'이라고 부르는데,
제미나이 3는 처음부터 끝까지 이 도구들로만 만들어졌음.
남의 집 도구(CUDA)를 빌려 쓴 게 아니라, 자기 집 대장간에서 맞춤형 도구를 직접 만든 격이라 성능 최적화는 오히려 더 잘 됐다는 평이있다.
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3. 엔비디아가 막을 수 있을까? (우회 여부)
못 막음. 왜냐하면 엔비디아의 기술(CUDA)을 훔쳐 쓰거나 변환(Translation)해서 쓴 게 아니다.
만약 구글이 *"CUDA 코드를 가져와서 TPU에서 돌아가게 변환기를 썼다"*면 엔비디아가 약관 위반으로 소송 걸고 막았을 거다. (예전에 ZLUDA라는 프로젝트가 이런 식이었는데 결국 중단.)
하지만 구글은 아예 "우리는 CUDA 안 씀. 우리 언어(JAX) 쓸 거임" 하고 독자 노선을 탄 거라 법적으로나 기술적으로나 엔비디아가 개입할 여지가 없다.
전 세계 빅테크 중에 칩(TPU) + 언어(JAX) + 컴파일러(XLA) + 모델(Gemini) 까지 수직 계열화를 완벽하게 끝낸 건 구글이 유일.
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4. 그래서 많은 개발자가 TPU로 넘어갈까?
구글 이외의 개발자들은 이미 쿠다(CUDA)에 익숙하고,
깃허브(GitHub)에 널린 오픈소스 코드들도 죄다 엔비디아 GPU 기준으로 짜여 있다.
그래서 당장 넘어갈거냐 물어보면 당연히 아니다.
하지만 구글도 대중화를 위해 파놓은 전략이 좀 있다.
1) "너네 쓰던 거 그냥 가져와" (PyTorch/XLA)
개발자들이 제일 많이 쓰는 언어(프레임워크)가 메타에서 만든 파이토치(PyTorch) 다. 예전에는 TPU 쓰려면 구글 언어인 텐서플로우나 JAX를 억지로 배워야 했는데, 이제는 PyTorch/XLA 라는 걸 지원한다.
이게 뭐냐면: 개발자가 평소처럼 파이토치로 코드를 짜면, 중간에서 XLA라는 번역기가 알아서 TPU용으로 바꿔주는 거.
한계: 물론 100% 완벽하진 않음. 아주 깊게 파고드는 최적화 코드(CUDA 커널)를 직접 짠 경우에는 수정이 필요하다.
이게 개발자들에겐 귀찮은 장벽인 건 사실이고 실제로 개발자와 대화 나눠보면 제대로 번역을 안해주는문제도 있다고 함.
2) 개미보다는 '고래'를 노린다 (B2B 전략)
이게 핵심이다.
구글은 집에서 코딩하는 대학생이나 개인 개발자(개미)가 TPU를 쓰길 기대하는 게 아님. 천문학적인 돈을 쓰는 기업(고래)들을 노리고 있다.
상황: 어떤 AI 스타트업이 엔비디아 H100을 빌려 쓰려면 시간당 비용이 너무 비싸고, 구하기도 하늘의 별 따기.
구글의 제안: "야, 너네 코드 조금만 수정해서 우리 클라우드 TPU 쓰면, 성능은 비슷한데 비용은 30% 싸게 해줄게. 물량도 바로 있어."
결과: 돈 아껴야 하는 기업들은 엔지니어를 갈아 넣어서라도 TPU로 넘어오게 된다는거.
[실제 사례] 이번에 애플이 '애플 인텔리전스' AI 모델 만들 때 엔비디아 GPU 안 쓰고 구글 TPU 썼다고 공식 발표. 이게 바로 구글이 노리는 시장이다.
"거대 기업들이 엔비디아 갑질 피해서 우리한테 오게 만든다."
3) 추론(Inference) 시장의 깡패
AI는 학습과 서비스(추론)두 단계가 있다.
학습: 아직은 엔비디아가 압도적. 온갖 라이브러리를 다 써야 하니까.
추론: 이미 다 만들어진 모델을 돌려서 대답만 해주는 건데, 이건 복잡한 라이브러리가 덜 필요하다. 여기서 TPU가 '가성비'로 밀고 들어오면 시장 점유율을 가져갈 가능성이 열림.
====
결론
내 결론은 이거다.
구글의 TPU가 추론시장에서 일부 마켓쉐어를 할 가능성은
충분히 열렸다.
하지만 아직까지 CUDA의 해자는 강력하고
AI개발자들은 강력하게 락인되어있는 상태이다.
하드웨어 성능면에서도 추론칩분야의 엔비디아 블랙웰칩은 미친듯이 강력하며,
TPU가 효율성과 가성비로 파고든다고 한다면
엔비디아는 그에따라 가격을 낮추면 충분히 대응가능하다.
가격 선택권은 언제나 엔비디아에게 있으니까 말이다.
그런데 어찌되었든 TPU 성공으로 한가지 확실해진건 있다.
'더이상 엔비디아 GPU가 유일무이한 존재는 아니라는거.'
출처
#구글 #엔비디아
❤8
구글의 TPU는 구글 자체 사용을 위해 2016년부터
브로드컴과 공동 개발해온 주문형 반도체 (ASIC)입니다.
AI칩 수요가 크게 '학습 (훈련)'과 '추론'으로 나뉩니다.
GPU는 대량의 데이터와 연산을 처리할 수 있어 AI모델 '학습'에 유용합니다. (범용성)
반면 TPU는 특정 대규모연산에서 압도적 속도를 가집니다. (특수성)
현재 학습에선 엔비디아의 CUDA가 거의 독점하고 있어 대체될 가능성이 낮지만,
추론에선 학습보다 리소스가 덜 들어가기 때문에 구글의 TPU가 경쟁력이 있다는 얘기입니다.
이 내러티브로 구글이 단기적으론 시총 1~2위까지 오를 수 있다고 보지만,
장기적으로 엔비디아를 위협할 수준까지 올지는 여전히 미지수입니다.
#구글
브로드컴과 공동 개발해온 주문형 반도체 (ASIC)입니다.
AI칩 수요가 크게 '학습 (훈련)'과 '추론'으로 나뉩니다.
GPU는 대량의 데이터와 연산을 처리할 수 있어 AI모델 '학습'에 유용합니다. (범용성)
반면 TPU는 특정 대규모연산에서 압도적 속도를 가집니다. (특수성)
현재 학습에선 엔비디아의 CUDA가 거의 독점하고 있어 대체될 가능성이 낮지만,
추론에선 학습보다 리소스가 덜 들어가기 때문에 구글의 TPU가 경쟁력이 있다는 얘기입니다.
이 내러티브로 구글이 단기적으론 시총 1~2위까지 오를 수 있다고 보지만,
장기적으로 엔비디아를 위협할 수준까지 올지는 여전히 미지수입니다.
#구글
❤9
[삼성 Mobility 임은영]
[테슬라, 구글의 다음주자: Tipping point가 다가온다] 안녕하세요? 삼성 모빌리티 임은영입니다. AI 버블론이 기술주 폭락으로 이어졌다가, 구글의 제미나이 3.0 성능에 대한 호평이 다시 기술주를 끌어올리고 있습니다. 정말 매일매일 눈을 뗄 수 없는 장세입니다. 구글은 제미나이 3.0의 성능을 입증한 후, 자체 칩인 TPU 판매를 선언하였습니다. 구글은 AI 서비스를 위한 4가지 요소인 AI 모델, 칩, 데이터센터, 막대한 온라인 데이터를…
엎치락뒤치락하다가 2030년 시총 1위는 결국 테슬라가 먹을 거라 생각합니다
❤6
슬라브 인사이트 💡
- 오픈 AI는 엔비디아의 CUDA가 아닌 자체 개발한 트리톤이라는 GPU 언어를 쓴다. - 대부분 CUDA를 직접 다루기보다는 파이토치/텐서플로우 등 ML 프레임워크를 사용한다. - 테크에서 생태계상 플랫폼 지위는 end-user와 interface하는 기업이 차지한다. (애플, 구글, 아마존, 마이크로소프트) - 구글은 자체 TPU로 훨씬 싸게 AI 연산이 가능해서 경쟁자인 오픈 AI는 엔비디아에만 의존할 수 없다. 비용과 GPU 캐파 문제 때문이다.…
엔비디아도 가만히 있진 않을 거라 별 걱정 안 합니다
❤4
슬라브 인사이트 💡
앞으로도 외화유출범이니 매국노니 뭐니 해서 서학개미탓하는 프레임 계속 만들어낼 겁니다 우매한 대중들은 손가락질하며 동조할 테고요 자산을 어떻게 지킬지에 대한 고민을 많이 해야겠습니다 해외주식 양도세 250만원 기본 공제가 1995년에 시행되고 나서 30년째 안 오르고 있는데 하는 걸 보니 이걸 올릴 거란 기대는커녕 새로운 세금을 신설해도 놀랍지 않을 거 같습니다 세수 부족 명목으로 해외주식 투자세/보유세 신설하거나 양도세율을 늘릴 수도 있고요…
서학개미도 나름 700만인데 무작정 밀어붙이진 않겠죠
당장은 간만 보겠지만 저런 말 나오는 순간 언젠간 하겠다는 얘기로 봐야합니다
당장은 간만 보겠지만 저런 말 나오는 순간 언젠간 하겠다는 얘기로 봐야합니다
😁4
환율 폭등 진짜 이유는 '유동성 증가 속도'..."美보다 2배 빨라"
심플하게 돈 안 풀고 금리 올리면 됩니다.
출처
#환율
환율 불안정의 가장 강력한 근거는 통화량 지표(M2)에서 확인된다. 현재 한국의 M2 증가율은 약 9.1%로 미국의 M2 증가율 약 4.8%와 비교했을 때 두 배에 달한다. 이는 미국이 양적 완화를 통해 유동성을 확대하고 있음에도 불구하고 한국의 통화량 증가 속도가 훨씬 더 빠르다는 것을 의미한다. 통화량 증가는 곧 원화 가치의 희석(절하) 속도가 빠르다는 핵심 증거다. 한국의 빠른 유동성 증가는 정부의 적극적인 확대 재정정책과 추가경정예산(추경) 편성, 각종 소비 쿠폰 지급 등에서 기인한다. 내년도 재정 편성 계획 역시 올해보다 9.1% 증액될 것으로 예상되는 등 막대한 규모의 재정 지출이 지속되면서 시장에 대량의 유동성이 공급되고 있다. 이러한 '돈 풀기' 정책이 현재 환율 급등의 일부분이자 주요 요인으로 작용하고 있다는 지적이다.
심플하게 돈 안 풀고 금리 올리면 됩니다.
출처
#환율
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Forwarded from 폐지줍는 츄카피
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