▶ Eaton($ETN) 4Q24 실적발표 Q&A 중 DeepSeek 관련 질답

▷ Paulo Ruiz (Eaton President & Chief Operating Officer)

좋아요. 그러면 질문을 명확히 하겠습니다. 방금 전에 질문하신 내용이 DeepSeek과 같은 변화가 우리가 판매하는 제품을 바꿀 것이냐는 것이 첫 번째 질문인가요, 아니면 두 번째 질문과 관련된 것인가요?


▷ Chad Dillard (Bernstein 애널리스트)

네. 트레이닝에서 추론으로의 전환과 관련된 것입니다. 전력 인프라 제품의 사용 강도(Intensity)가 어떻게 달라지는지 이해하고 싶습니다.


▷ Paulo Ruiz (Eaton President & Chief Operating Officer)

좋아요. 아주 훌륭한 질문입니다. 저희 입장에서 말씀드리자면, DeepSeek과 같은 기술적 Breakthrough는 앞으로 계속해서 등장할 것이라고 예상합니다. 그것이 첫 번째로 제가 말씀드리고 싶은 부분입니다. 우리는 앞으로도 더 많은 이런 혁신들이 나올 것이라고 보고 있습니다.

그리고 질문하신 내용처럼, AI 기술이 더 많이 채택될수록 학습용(트레이닝) 데이터센터보다 추론 데이터센터의 비중이 더 커질 것이라고 생각합니다. 하지만 데이터센터 내에서 우리가 제공하는 제품 포트폴리오는 동일합니다. 정확히 동일한 포트폴리오입니다.

흥미로울 수 있는 점은 – 저는 지금 업계 전망을 하는 것이 아닙니다. 왜냐하면 아직 너무 이르기 때문입니다. 하지만 만약 채택률이 더 높아지고 데이터센터가 더 빠르게 구축된다면, 추론 데이터센터에서는 데이터센터 운영자들에게 가장 큰 골칫거리를 유발하는 대부분의 병목 현상이 크게 사라질 것입니다.

기가와트 단위의 전력을 필요로 하는 트레이닝 데이터센터를 구축하는 대신, 훨씬 적은 에너지를 소비하는 추론 데이터센터를 구축할 수 있다면 건설 속도가 더욱 빨라질 것이며, 이것은 우리에게도 매우 긍정적인 요소가 될 것입니다. 하지만 기본적으로 우리가 제공하는 변압기(Transformers), 스위치기어(Switchgear), UPS(무정전 전원 장치), 서버룸 내 장비, 소프트웨어 등은 동일하게 유지됩니다. 즉, 포트폴리오에 변화는 없습니다.

이와 별개로, 저희는 하이퍼스케일 및 멀티테넌트 데이터센터 고객들과 긴밀히 협력하고 있으며, 어떻게 하면 데이터센터를 더 빠르게 구축할 수 있을지, 그리고 7년치 백로그를 효과적으로 관리할 수 있을지에 대해 논의하고 있습니다. 이것이 우리의 핵심 초점입니다.

그리고 마지막으로, 월요일(DeepSeek 발표 이후) 이후에 주요 고객사들과 직접 논의를 진행했으며, 그들의 투자 계획과 시장 전망에 대한 입장은 변함이 없음을 확인했습니다.
즉, 아무 변화 없이 기존 계획대로 추진되고 있으며, 우리는 계속해서 앞으로 나아가고 있습니다.

#ETN

혹자는 핀트 못 잡고 이 문장에 꽂혀서 "추론용 데이터센터는 전력 소비 적다고? 그럼 AI발 전력 소비량 증가 내러티는 끝이네?"라고 생각할 수도 있겠으나, 이제 반박키도 귀찮아서 그 말씀이 맞으니 AI Infra 바스켓으로 싹 다 파시면 될 것 같다고 답하고 싶음

—

<25.03.11일자 기준 수정>

저때 다 팔고 튀는 게 맞는 판단이었음. 결국 지나고보니 시세가 맞고 시장이 정답이었다는.

▶ Microsoft Corporation($MSFT) 4Q24 실적발표(1/29) Q&A 중 DeepSeek 관련 질답

▷ Brent Thill (Jefferies)

고마워요. Satya, 준비된 발언에서 DeepSeek을 몇 번 언급하셨는데, 모두가 이에 대한 당신의 생각을 듣고 싶어 할 것 같아요. 지금 AI가 더 낮은 비용으로 확장되는 모습을 보고 있다고 생각하시나요? 아니면 그 지점에 도달하려면 아직 시간이 더 필요하다고 보시나요? 이에 대한 의견을 부탁드립니다.


▷ Satya Nadella (Chairman and Chief Executive Officer)

네, 제 발언에서 언급했듯이, 어떤 의미에서 AI에서 일어나고 있는 일은 기존의 컴퓨팅 주기에서 일어나던 일과 다르지 않습니다. 그것은 항상 곡선을 구부리고, 그 곡선 위에 더 많은 점을 찍는 과정입니다. 즉, 무어의 법칙이 초고속으로 작동하고 있고, 그 위에 AI 확장 법칙이 있습니다. 이는 사전 학습과 추론 시점의 컴퓨팅 모두에서 복합적으로 작용하며, 이는 전부 소프트웨어입니다.

제가 발언에서 언급한 내용을 생각해 보면, 우리는 이미 이를 한동안 관찰해 왔으며, 단순히 모든 소프트웨어 최적화를 통한 추론에서의 10배 개선이 매 주기마다 발생한다는 점입니다. 그리고 이것이 바로 여러분이 보고 있는 것입니다. 그리고 여기에 더해, DeepSeek이 몇 가지 실질적인 혁신을 이루었습니다. 그리고 이것은 OpenAI가 o1에서 발견한 몇 가지와도 연결됩니다.

따라서, 결국 이는 모두 상품화될 것이며(all gets commoditized), 널리 사용될 것입니다. 그리고 이러한 소프트웨어 주기의 가장 큰 수혜자는 고객들입니다. 왜냐하면 결국 생각해 보면, 클라이언트-서버에서 클라우드로 전환되면서 우리가 배운 가장 큰 교훈은, 더 많은 사람들이 서버를 구매했다는 점입니다. 다만 그것을 우리는 클라우드라고 불렀을 뿐이죠.

따라서 토큰 가격이 떨어지고, 추론 컴퓨팅 비용이 낮아지면, 사람들은 더 많이 소비할 것이고, 더 많은 애플리케이션이 개발될 것입니다. 제가 언급한 강력한 모델들을 보면, 지금 2025년 초반에 우리가 PC에서 실행할 수 있는 모델이 불과 얼마 전까지만 해도 엄청난 클라우드 인프라를 필요로 했다는 점을 생각하면 상상하기 어려운 일입니다.

이런 최적화가 진행된다는 것은 AI가 훨씬 더 보편화될 것임을 의미합니다. 그리고 따라서, 우리 같은 하이퍼스케일러나 PC 플랫폼 제공업체 입장에서는, 이것은 전부 좋은 소식이라고 생각합니다.

#MSFT

▶ Meta Platforms($META) 4Q24 실적발표(1/29) Q&A 중 DeepSeek 관련 질답 (1)

▷ Eric Sheridan (Goldman Sachs)

질문을 받아주셔서 감사합니다. 다시 오픈소스 관련 논의로 돌아가 보겠습니다.

업계 내에서 오픈소스 접근 방식에 대한 경쟁 구도가 어떻게 변화하고 있는지, 이에 대한 견해가 어떻게 진화하고 있는지 설명해 주실 수 있을까요? 또한, 오픈소스 전략이 중장기적으로 AI 관련 비용 절감 효과를 가져오고 자본 수익률(ROC)을 개선하는 데 어떻게 기여할 수 있을까요? 감사합니다.


▷ Mark Zuckerberg (Founder, Chairman and CEO)

네, 오픈소스와 관련해서는 우리가 과거에 진행했던 오픈 컴퓨트(Open Compute) 프로젝트와 비교하는 것이 가장 적절한 비유라고 생각합니다.

당시 우리는 해당 시스템을 처음으로 구축한 기업이 아니었기 때문에, 우리가 이를 개발할 시점에는 독점적으로 운영하는 것이 큰 이점이 되지 않았습니다. 그래서 이를 공개했고, 이후 업계 전체가 우리가 만든 시스템을 채택하며 다시 혁신을 더해 나갔습니다. 표준화가 이루어지면서 공급망도 이에 맞춰 정비되었고, 결과적으로 전체 비용이 절감되며 효율성이 향상되었습니다.

지금도 유사한 흐름이 진행되고 있다고 봅니다. Llama 모델이 점점 더 널리 사용될수록, 반도체(Silicon) 공급업체나 API 및 개발자 플랫폼 제공업체들이 이에 최적화된 작업을 수행할 가능성이 높아집니다. 이는 Llama의 활용 비용을 낮추고 성능을 개선하는 결과로 이어지며, 우리 역시 이러한 개선점을 활용할 수 있습니다. 따라서 이러한 전략이 계속 효과적일 것으로 보고 있으며, 이에 대해 낙관적인 입장입니다. 실제로 현재까지도 잘 작동하고 있다고 생각합니다.

또한, 최근 중국의 DeepSeek 같은 경쟁사들이 등장하면서, 글로벌 AI 생태계에서 오픈소스 표준이 형성될 가능성이 커지고 있습니다. 여기에서 중요한 점은 이 표준이 미국 주도의 것이어야 한다는 점입니다. 우리는 이를 매우 중요하게 여기고 있으며, 글로벌 AI 시스템에서 미국의 기술이 중심이 되도록 하는 것이 우리의 목표입니다.

최근의 여러 뉴스들을 고려했을 때, 이러한 방향성이 더욱 강화되었다고 생각합니다. 이는 우리가 집중해야 할 올바른 전략이라는 확신을 더욱 굳건하게 해주었습니다.

▶ Meta Platforms($META) 4Q24 실적발표(1/29) Q&A 중 DeepSeek 관련 질답 (2)

▷ Douglas Anmuth (JPMorgan)

질문을 받아주셔서 감사합니다. 한 가지는 마크에게, 한 가지는 수잔(*META CFO)에게 하겠습니다.

마크, 오픈소스 관련 질문인데요. DeepSeek 및 기타 모델들이 Llama 등을 활용해 더 빠르고 저렴하게 훈련할 가능성이 있는데, 이것이 전반적인 영향에 대해 어떻게 작용한다고 보시나요? 또한, 다년간에 걸친 투자 계획의 방향성에 어떤 영향을 미칠 수 있다고 생각하시나요?

그리고 수잔, 올해 600억~650억 달러의 CapEx(자본 지출)와 관련해서 질문드리겠습니다. 작년에 서버가 가장 큰 비중을 차지하고, 그다음이 데이터 센터 및 네트워킹 장비였다고 언급하셨는데, 올해는 이러한 구성비가 얼마나 달라질까요? 또한, Jan의 이번 주 게시글을 고려했을 때, 훈련(training)과 추론(inference) 간의 비중을 어떻게 생각해야 할까요?


▷ Mark Zuckerberg (Founder, Chairman and CEO)

DeepSeek 관련 질문부터 답변하겠습니다.

그들이 수행한 몇 가지 혁신적인 부분이 있는데, 저희도 아직 이를 분석하는 중입니다. 그들이 이룬 여러 가지 발전을 저희 시스템에 적용할 수 있기를 기대하고 있습니다. 이는 경쟁사가 중국 기업이냐 아니냐와 관계없이 항상 일어나는 일입니다. 어떤 신생 기업이든 새로운 기술을 내놓으면, 해당 업계 전체가 이를 배우게 됩니다. 기술 산업이 본질적으로 그런 방식으로 발전하는 것이죠.

다만, 이것이 인프라와 CapEx(자본 지출) 등의 방향성에 어떤 영향을 미칠지에 대해 명확한 의견을 내기에는 아직 이른 시점입니다. 현재 여러 가지 트렌드가 동시에 진행되고 있습니다. 예를 들면, 우리가 사용하는 컴퓨팅 인프라가 사전 훈련(pretraining)에 얼마나 투입될 것인지에 대한 논의가 지속되고 있습니다. 반면, 추론 기반 모델(reasoning models)에서는 더 많은 지능을 확보하기 위해 추론 단계에서 컴퓨팅 리소스를 더 많이 활용하는 방식이 존재하는데, 이런 변화가 우리의 인프라 사용 방식에 영향을 미칠 수도 있습니다.

사실, 이번 일이 있기 전에도 이미 많은 연구소와 저희 내부에서도 컴퓨팅 자원이 반드시 사전 훈련에만 집중되지 않을 가능성이 높다고 보고 있었습니다. 하지만 그렇다고 해서 컴퓨팅 자원이 덜 필요하다는 의미는 아닙니다. 오히려 새롭게 부각된 요소 중 하나는 추론 단계에서 더 많은 컴퓨팅 자원을 투입함으로써 더 높은 수준의 지능과 서비스 품질을 제공할 수 있다는 점입니다. 이를 지속 가능한 비즈니스 모델로 뒷받침할 수 있는 기업이라면, 이는 분명한 경쟁 우위로 작용할 것입니다.

또한, Meta AI뿐만 아니라, 피드 및 광고 제품에 AI를 적용하는 방식도 고려해야 합니다. 저희는 수십억 명의 사용자에게 서비스를 제공하고 있으며, 단순히 하나의 모델을 사전 훈련하는 것과는 차원이 다른 규모의 비용이 들어갑니다. 많은 사용자를 대상으로 서비스를 제공하는 것은 본질적으로 비용이 많이 드는 일입니다.

따라서, 이러한 변화들이 궁극적으로 어떤 영향을 미칠지 단정하기는 어렵습니다. 기술 업계는 계속 빠르게 변화하고 있으며, 최근 몇 달간 등장한 새로운 모델들뿐만 아니라 다양한 혁신적인 사례들로부터 배울 점이 많습니다.

저희는 앞으로도 이러한 요소들을 지속적으로 우리의 전략에 반영하면서, 독창적인 기여를 해 나갈 것입니다. 그리고 저는 여전히 CapEx와 인프라에 대한 대규모 투자가 장기적인 경쟁 우위를 제공할 것이라고 생각합니다. 언젠가 다른 결론에 도달할 수도 있겠지만, 현재로서는 인프라를 구축하는 것이 서비스 품질 향상과 대규모 사용자 지원 측면에서 중요한 강점이 될 것이라고 보고 있습니다.

(이어서)

▷ Susan Li (Chief Financial Officer)

더글라스의 두 번째 질문과 관련해 2025년 CapEx(자본 지출) 계획에 대해 좀 더 자세히 설명하겠습니다.

우선, 2025년에는 말씀하신 세 가지 주요 부문(서버, 데이터 센터, 네트워킹) 모두에서 CapEx가 증가할 것으로 예상됩니다. 서버 부문이 가장 큰 성장 요인이며, 전체 CapEx 예산에서 가장 큰 비중을 차지할 것입니다.

AI 용량 확대를 통해 생성형 AI(Gen AI) 관련 노력을 지원하고, 기존 AI 기술(Core AI)에 대한 의미 있는 투자를 지속할 계획입니다. 동시에, 핵심 비즈니스 운영을 위한 비(非)AI 용량도 증가할 예정인데, 이는 사용자 참여율 증가를 뒷받침하고 기존 서버를 교체하기 위한 투자도 포함됩니다.

데이터 센터 측면에서는 2025년에 대형 훈련 클러스터 구축과 더 높은 전력 밀도를 가진 데이터 센터 건설이 본격적으로 진행됨에 따라 관련 지출이 증가할 것입니다. 이러한 데이터 센터 용량은 주로 핵심 AI 및 비(非)AI 활용 사례를 지원하는 데 사용될 예정입니다.

네트워킹 측면에서도 2025년에는 지출 증가가 예상됩니다. 이는 비(非)AI 및 핵심 AI 관련 트래픽 증가를 수용하고, 대규모 생성형 AI 훈련 클러스터를 지원하기 위해 보다 높은 용량의 네트워크를 구축해야 하기 때문입니다. 또한, 향후 지역 간 훈련 트래픽을 처리할 수 있도록 광섬유(Fiber) 네트워크 투자도 진행 중입니다.

그리고 핵심 AI, 비(非)AI, 생성형 AI 각각의 활용 사례를 고려했을 때, 2025년에는 전체 인프라 지출이 모든 부문에서 증가할 것으로 예상됩니다. 다만, CapEx의 대다수는 여전히 핵심 비즈니스에 집중될 것입니다. 다만, 데이터 센터는 AI 및 비(非)AI 워크로드를 모두 지원할 수 있으며, 생성형 AI를 위해 조달한 GPU 기반 서버도 핵심 AI 활용 사례로 전환될 수 있기 때문에 이를 정확히 구분하는 것은 쉽지 않습니다.

결론적으로, 마크가 언급한 것처럼 우리는 최상급의 기반 모델과 애플리케이션을 구축하는 데 집중하고 있습니다. 훈련과 추론 목표를 지원하기 위해 대규모 투자를 지속할 예정이며, 아직 이 사이클이 어느 단계에 있는지 정확히 단정할 수는 없습니다.

#META

중요한 점은 이 표준이 미국 주도의 것이어야 한다는 점
중요한 점은 이 표준이 미국 주도의 것이어야 한다는 점
중요한 점은 이 표준이 미국 주도의 것이어야 한다는 점

Why gas turbines remain vital to US power generation

◾️ 가스터빈 개요

‒ 1791년 특허 이후 200년 넘게 발전하며 기술과 에너지 수요 변화에 적응해 온 핵심 발전 기술.
‒ 화석연료 기반 발전과 넷제로 전환을 잇는 가교 역할 수행 중.
‒ 석탄 발전을 대체하고 재생에너지의 간헐성을 보완하는 역할을 하고 있음.

◾️ 가스터빈의 역할 변화

‒ 석탄 발전 대비 높은 효율과 낮은 CO2 배출로 인해 전력 생산의 주요 기술로 자리 잡음.
‒ 가스터빈 복합발전(GTCC) 기술을 활용하면 발전 효율 60% 이상 달성 가능.
‒ 천연가스 발전이 미국 발전 부문의 CO2 배출을 2005년 이후 47% 감소시키는 데 기여.
‒ 2030년까지 미국에서 54GW 규모의 석탄 발전소 폐쇄 예정, 이를 대체하기 위해 가스터빈이 핵심적인 역할 수행 중.

◾️ 주요 시장 동향

‒ 미국 전력 생산에서 재생에너지가 차지하는 비중이 21.4%로 증가하며, 2023년 청정에너지 투자액(2800억 달러)이 화석연료 투자액을 초과함.
‒ 하지만 태양광, 풍력 등 재생에너지는 간헐성 문제로 인해 안정적인 전력 공급을 위해 가스 발전소(피커 플랜트)와 병행 운영됨.
‒ AI 및 데이터센터 확장으로 인해 전력 수요 증가 중, 2023~2030년 사이 데이터센터 전력 수요 연평균 15% 성장 전망. (Goldman Sachs)
‒ 데이터센터 전력의 60%는 천연가스, 40%는 재생에너지로 충당될 것으로 예상.

◾️ 가스터빈 기술 진화

‒ 기존 천연가스 기반 발전에서 친환경 연료(수소, 암모니아) 혼합 연소로 전환 진행 중.
‒ MHI(미쓰비시중공업)는 2023년 일본에서 30% 수소 혼합 연료 가스터빈 시험 성공, 2030년 이후 100% 수소 연료 적용 목표.
‒ 암모니아 연료 가스터빈 기술도 개발 중이며, 탄소 포집·저장(CCUS) 기술과 병행 적용하여 탄소 배출 감축 추진 중.
‒ 미국은 CCUS 분야에서 세계 선도적 위치를 차지하고 있으며, 2035년까지 관련 시설 7배 확대 전망.

source: SPECTRA(*미쓰비시중공업 그룹 운영 온라인 미디어 플랫폼)

▶ Baker Hughes 4Q24 어닝콜 Q&A 중 가스터빈 관련 질답

1. 2025년 가스터빈 시장 전망 및 성과 기대 (JPMorgan, Arun Jayaram)

‒ 지난 3년 동안 IET(Industrial & Energy Technology) 부문에서 총 400억 달러의 주문을 기록했으며, 2024년에는 130억 달러로 회사 역사상 두 번째로 높은 주문량 달성.
‒ NovaLT 가스터빈에 대한 관심이 증가하고 있으며, 데이터 센터 및 오일·가스 업계의 수요가 증가하면서 2025년 주문량 전년 대비 두 배 증가할 가능성.
‒ 2030년까지 1,500억 달러의 시장 기회가 있으며, 이 중 70%가 LNG 외의 영역에서 발생할 것으로 전망.

2. 가스터빈 시장의 성장 가능성 및 비오일·가스 부문 확대 (JPMorgan, Arun Jayaram)

‒ NovaLT와 같은 소형 가스터빈(150MW 이하)은 데이터센터 및 분산 전력 솔루션(Behind-the-Meter, BTM) 시장에서도 활용도가 증가하고 있음.
‒ 분산형 발전 및 오프그리드(Off-Grid) 솔루션에 대한 수요가 증가하면서 산업용 가스터빈 라인업을 확장하고 있음.
‒ 가스 파이프라인 및 가스 처리 공정에서도 가스압축 및 전력 공급을 위한 가스터빈의 수요가 지속될 것으로 전망.

3. 가스터빈 서비스(GTS) 성장 동력 및 주요 요인 (Bank of America, Saurabh Pant)

‒ LNG 관련 가스터빈 서비스 수요가 50% 이상 증가할 것으로 예상하며, 이는 전체 시장 성장률(20%)을 초과하는 수치.
‒ GTS 매출 성장은 주요 4가지 요인(가격, 제품 믹스 개선, 업그레이드, 디지털 솔루션)에 의해 결정.
‒ 가스터빈 서비스 매출 중 가장 중요한 요소는 ‘믹스 개선’(Mix upgrade)
‒ LNG 관련 가스터빈의 높은 부가가치 서비스는 매출 성장에 기여도가 크며, 부품 교체 및 정비 주기가 길어질수록 매출이 증가하는 구조.
‒ 2024년 하반기에 가스터빈 업그레이드 수요가 전년 대비 10% 증가했으며, 4분기에는 2020년 이후 최고 수준의 주문량 기록.

4. 가스터빈 관련 마진 향상 전략 및 전망 (Stifel, Stephen Gengaro)

‒ 2024년 IET 부문 마진이 2%p 상승했으며, 2026년까지 20% 달성을 목표로 하고 있음(*24년 IET 부문 EBITDA 마진 16.8%).
‒ 가스터빈 관련 주요 마진 개선 요인
1) GTE(Gas Technology Equipment) 부문에서 높은 볼륨 성장과 생산성 향상 기대
2) LNG 관련 가스터빈 주문 증가로 인해 가스터빈 서비스(GTS) 마진 증가
3) 디지털 솔루션 및 업그레이드 서비스 확대
4) 항공유래(Aeroderivative) 가스터빈 공급망 정상화에 따른 비용 절감

5. 2030년까지 IET 부문 성장 및 가스터빈 비중 증가 전망 (Benchmark, Kurt Hallead)

‒ 2030년까지 가스터빈 서비스 및 설치 기반이 크게 증가할 것으로 전망.
‒ 현재 전체 매출에서 IET 부문의 비중이 점진적으로 증가하고 있으며, 오일·가스 업황이 성숙해짐에 따라 (*OFSE 부문 대비) IET 비중이 더욱 커질 가능성 존재.
‒ 가스터빈 시장뿐만 아니라 산업용 에너지 기술 분야 전반에 걸쳐 사업을 확장할 계획.

#BKR #가스터빈

[미국 오일 메이저 실적에서 보는 국내 정제마진 약세 가능성]

미국 오일 메이저 2사(Exxon Mobil, Chevron)의 4Q24 실적이 발표되었습니다.
실적은 컨센 대비 나쁘지 않았으나, 주가는 약세였습니다. 정제마진에 대한 우려 때문이었습니다.
특히 휘발유와 경유 마진이 예상보다 낮았으며, 이는 수요 부진과 신규 정제설비 가동 증가 때문이라고 설명했습니다.
특히, 아시아 및 아프리카 지역에서 신규 정제설비가 본격적으로 가동되면서 글로벌 공급 과잉이 발생했습니다.
게다가 이런 트렌드가 25년까지도 지속될 가능성을 언급했습니다.

이에 따라 미국 오일 메이저들의 전략은 더욱 수동적이 될 것으로 보입니다.
1) 수익성이 높은 자산 중심으로 사업 구조 재편, 2) 비효율적인 자산(노후화된 정제시설, 높은 비용의 유전 등) 매각 또는 투자 축소, 3) 저비용·고생산성의 유전, 정제, 석유화학 자산에 대한 투자 확대 등을 통해 어려워질 상황을 대비할 계획입니다.

이러한 상황에서 트럼프의 에너지 생산량 확대 정책은 영향력이 줄어들 것으로 보입니다.
시장 전망이 어두운 상황에서 적극적인 확장 전략을 펼칠 기업들은 많지 않을 것입니다.
컨콜에서 트럼프 정책에 따른 전략 변화 질문들이 있었지만, 두 기업 모두 큰 전략적 변화를 언급하지는 않았습니다.

국내 정유사들에도 부정적 영향이 미칠 가능성이 있다고 보여집니다.
저는 최근 정제마진 약세를 중국 관세 변화 및 수요 부진 만으로 해석하고 있었는데,
아시아 및 아프리카 지역의 공급 과잉이라는 요인이 더 컸다면 이는 약세 지속 요인이 될 수 있습니다.
운임비와 지역 내 수요도 함께 고려해야겠지만, 국내에도 어느정도의 부정적 영향은 있을 전망입니다.

♣ t.me/miraeoillee

새로운 음악생성 AI 'FUZZ'

그동안 음악분야에서는 Suno와 Udio가 압도적인 2대장 역할을 하고 있었는데요😉

최근 베타버전이 공개된 Riffusion의 FUZZ가 센세이션을 일으킬것 같은 퀄리티를 보여주고 있습니다🙏🙏

✅ FUZZ 간략 정리
- 현재 베타테스트 오픈
- 무료로 사용 가능하며
- Suno와 Udio와 다르게 완곡 생성 가능
- GPU 서버가 버티는 한 계속해서 사용 가능하다고

현재 '좋아요'를 가장 많이 받은 음악인데 10초 정도에 나오는 코러스 부분 미쳤네요. 자꾸 듣게됨👀👀

✍️ 제가 음악 전문가는 아니지만 기존 ai음원들에서 느낄 수 있었던 그 묘한 느낌이 많이 사라진것 같습니다😎 아직 무료로 사용가능할때 많이들 사용해보시기를 추천 드립니다💯

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1기와 달리 2기 행정부에는 친 트럼프 충성충성파로 가득 차 있고(=하겠다는 거 진짜 함), 트럼프 관세도 이미 하겠다고 지겹도록 말해오던 거에서 더 유순하게 때리는 수준인데, 이제 와서 관세 쇼크 or 18년 수준의 글로벌 무역분쟁 이런 거로 호들갑 떨 필요는 없지 않나 하는 생각..

물가/경제 영향은 모르겠고(미국인데 알아서 하겠지) 그간 응 아니야 트럼프 입으로만 저러는 거야 관세는 협상의 수단일 뿐이야~ 하고 정신 승리했던 건 주류 언론이랑 셀사이드 애널 의견 아니었나,,!

다 의도와 뜻이 있을테니 그냥 트럼프 공약대로 진행되는 거를 베이스로 생각하며 투자 중. 앞으로도 그럴 예정.

#생각

Opinion: Why Chinese Tech Keeps Surprising the West

딥시크(DeepSeek)는 갑자기 튀어나온 것이 아니다. 하지만 이번 주 세계 투자자들과 실리콘밸리를 놀라게 하며 수십억 달러 규모의 주식시장 변동을 일으켰다.

이 스타트업은 1월 20일에 최신 제품을 출시했지만, 이미 2023년에 설립되어 작년 조용히 인상적인 AI 모델을 내놓았다. 그렇다면 왜 미국의 유력 IT 억만장자들은 완전히 허를 찔린 듯한 반응을 보였을까?

딥시크가 준 충격은 불편한 진실 하나를 드러낸다. 미국의 기술 우월주의(tech exceptionalism)와 이를 뒷받침하는 배타적 시각(외국에 대한 경계)은, 미국 테크 엘리트가 앞으로도 계속해서 놀라움을 겪게 될 거라는 점이다.

실리콘밸리에는 혁신가들이 부족하지 않다. 그리고 과장된 자아(ego) 역시 넘쳐난다. 미국 IT 거물들은 몇십 년 뒤의 미래 트렌드까지 내다보는 선지자처럼 스스로를 표현한다. 투자자들은 그들의 아이디어가 실제로 실현되든 아니든 후하게 보상한다. 그러나 미국 사회에 잠재해 있는 배타적·내향적 사고방식은, 미국 테크 엘리트가 자신들만이 혁신을 주도할 수 있다고 믿게 만든다.

딥시크는 두 가지 측면에서 이 서사를 뒤집었다. 첫째, 기존 대비 훨씬 적은 자본으로도 AI에서 획기적 돌파를 이룰 수 있음을 증명했다. 둘째, 미국이 중국의 발전을 막기 위해 엮어 놓은 수출 통제와 제재에도 불구하고 이 성과가 나왔다는 점이다. 정책입안자들은 이런 조치들이 미국 혁신을 돕는다고 생각했지만, 의도치 않은 결과를 낳을 수 있다는 사실을 간과했다. 딥시크 사례에서, 제한된 리소스 속에서 오히려 엔지니어들이 “적은 비용으로 더 많은 것”을 해내는 역량을 키웠다. 더 나아가 중국 당국은 자국 반도체 산업을 강화하기 위해 더 큰 노력을 기울이게 되었고, 이는 장기적으로 더 큰 파급효과를 낳을 수 있다.

미국이 중국 관련해서 크게 간과하는 이유는 여러 가지다. 언어 장벽, 완전히 분리된 소셜 미디어 환경, 그리고 중국 내 외신 기자 수의 축소 등으로 인해, 혁신적인 중국 사회의 역동성을 미국이 제대로 파악하기가 어려워졌다. 딥시크의 이전 모델들이 주목받지 못한 것도 이런 맥락이다. 미국과 달리, 중국 기업인들은 당국의 ‘빅테크 길들이기’ 이후로 더욱 조용히 움직이려는 동기가 크다. 그래서 미국 쪽 테크 거물들은 대통령 취임식 행사에 초대받아 대중에 널리 알려지는 반면, 딥시크 창립자 량원펑(梁文峰)에 대해서는 전 세계가 거의 아는 바가 없다.

중국 테크 섹터를 다루는 많은 기사들은, 미·중 간 지정학적 갈등이나 시진핑 국가주석의 권위주의 정책이 산업 발전에 미치는 영향 등에 과도하게 초점을 맞추곤 한다. 미국 독자를 대상으로 할 때 이런 시각이 어느 정도 불가피하긴 하지만, 워싱턴의 강경파 목소리가 중국의 모든 기술 혁신을 ‘민주주의에 대한 위협’으로 보는 탓도 있다.

그 주장들의 옳고 그름을 떠나, 이런 관점은 “중국 정부가 아니라, 때로는 정부를 거슬러서까지 혁신을 추구하는 10억이 넘는 중국인”을 놓친다. 엄청난 인구 규모만으로도 중국 기술산업이 거대해지며, 내부 경쟁은 치열하다.

이 사람들이 바로 중국 테크 생태계의 중추다. 딥시크는 흔히 베이징의 지원을 받는 것으로 알려진 대형 IT기업이 아니라, 한 헤지펀드에서 분사된 회사다. 조직 대부분이 나이가 젊고 야심찬 엔지니어들이고, 이들 중 다수가 업계 경력도 많지 않았다. 중국발 AI 스타트업들이 대개 그렇다. 세계 AI 우수 인력의 거의 절반이 중국 출신이지만, 미국 정책은 그들을 영입하는 데 효과적이지 못했다. 또한 중국 테크 업계는 ‘996 근무방식’(주6일, 하루 12시간 근무)으로 대표되는 초과근무 문화를 낳기도 했다—장단점이 있지만, 근무 강도가 국제 기준을 훌쩍 넘는다.

일부 서구인들은 “중국은 결국 베끼기만 한다”는 오래된 편견을 고수한다. 마이크로소프트(Microsoft)가 “딥시크가 오픈AI 데이터를 무단 사용해 모델을 훈련했는지 조사 중”이라는 입장을 밝히자, 이 편견은 더욱 불거졌다. 그러나 사실 오픈AI 모델도 수많은 텍스트·이미지 등 인터넷 자료를 긁어모아 학습했다는 점을 감안하면, 아이러니가 아닐 수 없다. 이런 식으로 “중국은 독자적 혁신을 못 한다”는 고정관념이 쉽게 작동한다는 건 문제다.

최근 몇 년 사이, 실리콘밸리는 중국산 앱·테크 제품을 모방해야 하는 상황에 처했음이 여러 번 드러났다. 바이트댄스의 틱톡은 혁신적인 알고리즘과 앱 구성으로 세계 소셜미디어 생태계를 뒤흔들었다. 미국 테크 대기업들은 경쟁력 유지를 위해 틱톡을 따라한 서비스를 서둘러 출시했다.

몇 주 전, 나는 틱톡이 금지될 가능성을 우려한 이용자들이 ‘레드 노트’ 또는 샤오홍슈로 대거 옮겨가는 사례를 언급했다. 미국 이용자 상당수가 일종의 ‘항의’로 그 플랫폼을 택했지만, 단순 항의 이상의 이유가 있었다. 그 앱의 알고리즘이 TikTok만큼 강력하면서도 검색 기능이 뛰어났기 때문이다. 실제로 레드 노트를 써보고 메타의 페이스북·인스타그램을 다시 켜 보면, 후자가 몇 년은 뒤처진 것처럼 보인다는 게 내 느낌이었다.

베이징부터 워싱턴에 이르기까지, 각국 정책은 중국 테크 산업을 양쪽에서 압박한다. 자국 내 강력한 규제와 검열은 많은 기업인들의 포부를 꺾었고, 미국의 틱톡 금지 캠페인 같은 의심과 불신도 중국 기업들의 해외 진출에 그림자를 드리운다. 이런 점들이 중국 테크 기업의 가치평가가 미국 경쟁사 대비 저평가되는 주요 이유다.

그렇지만 이런 압력이 중국 테크 종사자들의 창의성을 완전히 꺾지는 못했다. 딥시크는 “중국산 혁신이 미국을 놀라게 한” 최근 사례 중 하나일 뿐, 앞으로도 계속 나타날 것이다. 서구가 중국을 이해하기 위한 장벽을 스스로 치우지 않는 한, 앞으로도 반복해서 예상치 못한 충격을 받을 것이다.

- Bloomberg, Macro Trader.

아무리 트황이라도 이건 좀....

멕시코는 그렇다 치고
가장 가까운 캐나다까지 굴욕을 주면
어쩌자는 건지

캐나다가 중국이랑 가까워 지면
감당 가능하려나..

한국도 마찬가지
보조금 준다고
이차전지, 자동차 등 공장 미국에 건설했더니
대통령 바뀌었다고 보조금 안 준다고??

보조금 안 준다고 했으면
한국에 지어졌을수도 있을 공장 아닌가?


브릭스, 캐나다, 멕시코 등에
광역 어그로를 끌다가
저 나라들이 반 트럼프로 손을 잡으면
감당 안될텐데....

미국이 워낙 저력있는 나라라
트럼프 4년간은 괜찮겠지만

이렇게 신의를 잃으면
어떻게 감당하려나...

에너지 수출 관련해서 미국에 전적으로 의존하는 국가라 사실 별 도리가 없긴 함

원유 수출도 미국향 파이프라인으로 대부분 수출하는 것으로 알고 있는데 이제 와서 관세 때려 맞았다고 파이프라인 싹 다 가동 중단시키고 급하게 탱커로 수출한다..? 한국도 마찬가지고 그냥 약소국 특성상 힘의 논리에 밀리고 들어가는 것일 뿐. 람뿌옹이 이걸 모를리가 없지

이게 더 보기 편하군

불 붙은 관세전쟁

왜 멕시코/캐나다인가?

트럼프 1기에 미국은 압도적인 무역적자국이 "중국"이었습니다. 2018년 이후 6년이 지나면서 중국의 대미국 흑자폭이 크게 감소하면서 미국의 무역적자에서 중국이 차지하는 비중이 절반으로 떨어지고 그 자리는 멕시코, 베트남, 캐나다, 대만, 한국이 차지했습니다.

그 비중의 상승분만큼 트럼프의 관세전쟁 대상이 되는 것인데요, 방법은 관세+안보(불법이민, 군사방위)입니다.

t.me/jkc123

미국발 글로벌 무역 분쟁 시즌2다 18년 기억나제? 돔~황~~챠~~~

보다는 이 뷰가 합리적인 것 같아서