Gromit 공부방
#APH #VRT #GEV 전부 셀온이 나오는 상황 특히 GEV는 차트 깨며 매물 출회
그래도 이런 애들은 숫자가 뒷받침이 되는 애들이라 시장 수급 꼬이는 거만 해결되면 어차피 다시 잘 갈 거라 걱정은 안 되는데,
테마주들은 여기서 전고 다시 회복하고 더 갈 수도 있겠지만 이런 애들은 올 2월에도 그랬듯 MDD -50~60% 단기에 나도 할 말 없는 애들이라 무작정 바이더딥하기도 참 애매한..
시장 흐름을 잘 못 읽고 있는 것 같아서 숫자 주식들 제외하고는 싹 날리고 당분간 시장 좀 지켜볼 #생각
테마주들은 여기서 전고 다시 회복하고 더 갈 수도 있겠지만 이런 애들은 올 2월에도 그랬듯 MDD -50~60% 단기에 나도 할 말 없는 애들이라 무작정 바이더딥하기도 참 애매한..
시장 흐름을 잘 못 읽고 있는 것 같아서 숫자 주식들 제외하고는 싹 날리고 당분간 시장 좀 지켜볼 #생각
ProEnergy repurposes jet engines to power data centers amid gas turbine shortages
‒ 미국 ProEnergy가 구형 제트엔진(CF6-80C2)을 개조해 데이터센터용 가스터빈 발전기로 전환, 단일 엔진당 48MW 전력 공급 가능.
‒ 두 개의 데이터센터 프로젝트에 총 21기의 PE6000 터빈을 공급 중이며, 총 발전용량은 1GW 이상으로 향후 5~7년간 전력망 연결 전까지 브릿지 파워로 사용 예정.
‒ 개조 방식은 항공기 추력을 샤프트 파워로 전환하도록 터빈 섹션을 확장하고 냉각·배출 저감 시스템 등을 추가한 형태로, 설치 후에는 백업 전원이나 유틸리티 전력 공급용으로도 활용 가능.
‒ 기존 대형 터빈 시장은 GE Vernova, Siemens, Mitsubishi가 과점 중이며, AI 데이터센터 수요 폭증으로 납기 지연이 2029년 이후까지 밀려 ProEnergy의 저가·고속 납품(2027년) 솔루션이 각광.
‒ 향후 10년간 1,000여대의 항공기 엔진이 퇴역 예정으로, ProEnergy는 이를 재활용해 가스터빈 공급망 병목 완화와 데이터센터 오프그리드 전력 수요를 동시에 해결할 계획.
source: DCD
‒ 미국 ProEnergy가 구형 제트엔진(CF6-80C2)을 개조해 데이터센터용 가스터빈 발전기로 전환, 단일 엔진당 48MW 전력 공급 가능.
‒ 두 개의 데이터센터 프로젝트에 총 21기의 PE6000 터빈을 공급 중이며, 총 발전용량은 1GW 이상으로 향후 5~7년간 전력망 연결 전까지 브릿지 파워로 사용 예정.
‒ 개조 방식은 항공기 추력을 샤프트 파워로 전환하도록 터빈 섹션을 확장하고 냉각·배출 저감 시스템 등을 추가한 형태로, 설치 후에는 백업 전원이나 유틸리티 전력 공급용으로도 활용 가능.
‒ 기존 대형 터빈 시장은 GE Vernova, Siemens, Mitsubishi가 과점 중이며, AI 데이터센터 수요 폭증으로 납기 지연이 2029년 이후까지 밀려 ProEnergy의 저가·고속 납품(2027년) 솔루션이 각광.
‒ 향후 10년간 1,000여대의 항공기 엔진이 퇴역 예정으로, ProEnergy는 이를 재활용해 가스터빈 공급망 병목 완화와 데이터센터 오프그리드 전력 수요를 동시에 해결할 계획.
source: DCD
DCD
ProEnergy repurposes jet engines to power data centers amid gas turbine shortages - report
Retrofits old CF6-80C2 jet engines into 48MW power generators
‒ 최근 시장은 ‘디그로싱(de-grossing)’ 국면으로, 연말을 앞두고 기관들이 포지션을 방어하기보다 연중(YTD) 수익을 확정하려는 흐름이 뚜렷함. 그러나 거래량은 252억주로 올해 다섯 번째로 높은 수준으로, 유동성은 여전히 풍부.
‒ 골드만에 따르면 거래량 상위 10개 종목 중 7개가 페니주, 나머지 3개도 BYND 등 소위 ‘리테일 테마주’로, 기관이 아닌 개인투자자들이 시장 거래를 주도하고 있음.
‒ 리테일 투자자 거래비중은 S&P500 구성종목 기준 16%를 넘어 5년 만의 최고치에 달했으며, 전체 주식거래의 절반이 로빈후드 등 오프거래소(wholesaler)에서 이뤄질 전망. OTC 시장 월평균 거래액도 팬데믹 당시 수준 근접.
‒ 리테일은 여전히 고위험 선호(risk-seeking) 성향을 보이며 밸류에이션을 중시하는 기관보다 높은 성과를 내고 있음. 기관은 신중한 포지션과 낮은 레버리지로 인해 리스크 프리미엄을 포착하지 못하고 있음.
‒ 거시적으로는 일본 반도체·자동화주 약세, AI 인프라/휴머노이드 테마 조정, 원유 급등(인도 정제사 제재 우려) 등이 시장 변동성을 확대시키며, VRT·GEV 급락이 투자심리 위축을 상징.
‒ 비수익성 테크와 밈주식들이 단기 급락 중이며, Momentum 지수는 20일 기준 1σ 조정으로 단기 밸류 구간 진입. 실적 시즌은 대체로 양호하지만 투자자들은 이를 차익실현 계기로 활용하는 분위기임.
‒ 장기금리 안정과 실질금리 하락으로 주식 밸류에이션에는 우호적 환경이 조성되고 있으나, 유가 급등이 성장 둔화 시그널로 전이될 경우 시장 심리를 다시 흔들 수 있음.
GS S&T
‒ 골드만에 따르면 거래량 상위 10개 종목 중 7개가 페니주, 나머지 3개도 BYND 등 소위 ‘리테일 테마주’로, 기관이 아닌 개인투자자들이 시장 거래를 주도하고 있음.
‒ 리테일 투자자 거래비중은 S&P500 구성종목 기준 16%를 넘어 5년 만의 최고치에 달했으며, 전체 주식거래의 절반이 로빈후드 등 오프거래소(wholesaler)에서 이뤄질 전망. OTC 시장 월평균 거래액도 팬데믹 당시 수준 근접.
‒ 리테일은 여전히 고위험 선호(risk-seeking) 성향을 보이며 밸류에이션을 중시하는 기관보다 높은 성과를 내고 있음. 기관은 신중한 포지션과 낮은 레버리지로 인해 리스크 프리미엄을 포착하지 못하고 있음.
‒ 거시적으로는 일본 반도체·자동화주 약세, AI 인프라/휴머노이드 테마 조정, 원유 급등(인도 정제사 제재 우려) 등이 시장 변동성을 확대시키며, VRT·GEV 급락이 투자심리 위축을 상징.
‒ 비수익성 테크와 밈주식들이 단기 급락 중이며, Momentum 지수는 20일 기준 1σ 조정으로 단기 밸류 구간 진입. 실적 시즌은 대체로 양호하지만 투자자들은 이를 차익실현 계기로 활용하는 분위기임.
‒ 장기금리 안정과 실질금리 하락으로 주식 밸류에이션에는 우호적 환경이 조성되고 있으나, 유가 급등이 성장 둔화 시그널로 전이될 경우 시장 심리를 다시 흔들 수 있음.
GS S&T
Forwarded from 엄브렐라리서치 Jay의 주식투자교실
개별종목이 날라다니던때가 있었다.
1~2년전이 아니라 10년전 뭐 이럴때.
지금과 전혀 분위기가 달랐던.
(사실 코로나 이후부턴, 전부 대형주 장세 아니었나)
되돌아보면, 그당시 개별종목 강세를 만들었던건.. 국내기관에 자금이 많았기 때문. 액티브 펀드에 돈이 있어서 매니저가 신나게 장을 뒤흔들수 있었다.
지금은 지수가 그때대비 배가 올랐는데 액티브 머니는 하나도 없다.
아쉽지만 지금은 패시브적 마인드가 필요하다.
미국스럽게, 비중이 올라가는게, 주가가 오르는게 더 오를수밖에 없다.
오늘 코스피 지수는 3,940에 마감..
1~2년전이 아니라 10년전 뭐 이럴때.
지금과 전혀 분위기가 달랐던.
(사실 코로나 이후부턴, 전부 대형주 장세 아니었나)
되돌아보면, 그당시 개별종목 강세를 만들었던건.. 국내기관에 자금이 많았기 때문. 액티브 펀드에 돈이 있어서 매니저가 신나게 장을 뒤흔들수 있었다.
지금은 지수가 그때대비 배가 올랐는데 액티브 머니는 하나도 없다.
아쉽지만 지금은 패시브적 마인드가 필요하다.
미국스럽게, 비중이 올라가는게, 주가가 오르는게 더 오를수밖에 없다.
오늘 코스피 지수는 3,940에 마감..
TD Cowen, Data Center Channel Checks + Preview: Record ~7.4GW Of U.S. DC Leasing In 3Q25 (25.10.20)
✅ AI 데이터센터 수요 폭발, 3Q25 미국 리스 7.4GW로 사상 최대치 기록
‒ TD Cowen의 채널체크에 따르면 2025년 3분기 미국 데이터센터 리스 규모는 7.4GW로, 2024년 전체 리스(7GW)를 한 분기만에 초과.
‒ 2025년 YTD 누적 리스는 11.3GW로 2023년(5GW)·2024년(7GW)을 크게 상회.
‒ 현재 시장 내 추가 10.2GW의 리스 파이프라인이 존재, 연말까지 추가 모멘텀 지속 전망.
‒ 주요 리스 주체: Oracle(5.4GW, OpenAI용), Google(600MW), Fluidstack(528MW, Anthropic용), Meta(300MW), Amazon(200MW), CoreWeave/MSFT(각 100MW 미만).
✅ OpenAI·Oracle 주도, 미국 내 10GW 트레이닝 로드맵 가시화
‒ OpenAI는 미국 내 10GW 규모 트레이닝 로드맵을 보유.
‒ Oracle이 3Q25에 추가로 5.2GW 리스, 추가 2GW 협상 중으로 총 7.2GW 확보, 여기에 OpenAI가 직접 제3자와 2건의 1GW급 계약 추진 중.
‒ 이로써 OpenAI의 총 확보 용량은 9.2GW(Abeline 포함 시 10GW).
‒ CoreWeave와의 파트너십은 기존 $15.9B에서 추가 $6.5B로 확대, OpenAI GPU 훈련 인프라를 가속화.
✅ 국제 확장: OpenAI의 5GW 글로벌 ‘Stargate’ 프로젝트 진전
‒ UAE(1GW), 노르웨이(520MW), 영국(67MW) 등에서 1.6GW 확보, 추가 2.4GW 협상 중.
‒ Oracle은 UAE(1GW, Khazna)·아르헨티나(500MW, Sur Energy JV)·남아공 프로젝트 지원 중.
‒ MS는 인도(+1GW) 및 APAC 내 추가 1GW급 Stargate 프로젝트 후원 가능성.
‒ AMD GPU가 일부 해외 클러스터에 투입될 예정으로, 최근 AMD·OpenAI 6GW GPU 파트너십과 연계.
✅ Anthropic, 9GW 로드맵 본격 가동
‒ Anthropic은 총 9GW 로드맵 보유: Amazon/Google 3GW, 임차 3GW, 자체 구축 3GW.
‒ 최근 미국·APAC 지역에서 +1GW 규모 셀프빌드 검토, 200~300MW 리스 수요도 등장.
‒ Fluidstack이 Anthropic용으로 528MW 리스(2H26 납품 예정), Amazon의 Project Rainier가 일부 수요 담당.
✅ Microsoft, 외부 GPU 고객(OpenAI) 지원 목적 리스 재개
‒ MS는 최근 200~300MW급 리스 수요 1GW 이상 확인됨.
‒ 130~150kW/cabinet 수준의 고밀도 GPU 배치 계획으로, OpenAI 지원 목적일 가능성 높음.
‒ CoreWeave와 대형 계약 체결 임박 가능성 있으며, 자체 클라우드 수요도 16~40MW급으로 확대 중.
✅ Meta, 루이지애나 외 추가 1GW 이상 신규 프로젝트 착수
‒ MS 출신 인력이 Meta 리스팀에 합류한 후 미국 전역에서 1GW급 신규 캠퍼스형 프로젝트 검토 시작.
‒ 루이지애나의 Prometheus·Hyperion(총 6GW)에 더해 추가 대형 부지를 확보 중.
‒ 또한 200~400MW급 리스 수요와 Tier2/3 시장의 2~10MW급 네트워크형 배치도 확대 중이며, 이는 AI 트래픽 증가 대응 목적.
✅ AI발 인프라 병목 구조 변화: 전력망 → 장비·인력 병목으로 이동
‒ Oracle은 전력망 대신 천연가스 기반 발전(Behind-the-Meter, BTM)을 활용해 프로젝트 납기를 단축.
‒ Diesel 백업 발전을 최소화하여 전력망 제약 완화에 성공.
‒ 그러나 CCGT·가스터빈·냉각시스템·스위치기어 등 주요 장비의 리드타임은 1년 이상으로 확대.
‒ 전기·배관·용접 등 숙련 기술 인력 부족이 심화되어 일부 원격 부지에서는 전기기사 일당 500달러 추가 지급 사례 발생.
‒ 메모리 칩은 고객 IT 키트 공급망의 핵심 병목으로 지목됨.
✅ 3Q25 실적 프리뷰 및 투자전략: Vertiv·DigitalBridge 최선호
‒ Vertiv(VRT): OpenAI/Oracle 프로젝트 일부 수주 반영, 4Q25 대규모 장비 발주 예상.
구리 50% 관세(8월 발효)는 단기 원가 압박이나 대규모 수요 환경에서 마진 확대 가능성 존재.
‒ DigitalBridge(DBRG): Oracle과 2.5GW 리스 체결, 1GW당 약 1.55달러/주 캐리이자 발생 예상.
‒ Digital Realty(DLR): 실리콘밸리 11MW 리스 체결, 샬럿 200MW Oracle 계약 협상 중(전체 400MW 중 절반).
은행 150MW RFP는 설계 변경으로 지연 중이며, 환율효과(32백만 달러)로 3Q25 실적 상향 가능성 존재.
‒ Equinix(EQIX): 3Q25 순캐비닛 4.5K개 증가(전분기 0.3K 대비 급증), xScale 부문에서 Amazon과 500~600MW 리스 계약 임박.
엔터프라이즈 리스는 전분기 대비 소폭 둔화했으나 연간 가이던스(7~8% 성장)는 유지.
💡 정리: AI 인프라 초호황기, 3Q25은 데이터센터 산업의 역사적 분기점
» OpenAI·Oracle 중심의 7.4GW 리스로 미국 AI 데이터센터 시장은 폭발적 성장세를 보임.
» 전력망 병목은 완화됐지만 장비·숙련인력·부품 공급이 새로운 제약 요인으로 부상.
» Microsoft·Meta·Anthropic 등 주요 하이퍼스케일러들이 대형 프로젝트에 동참하면서 2026~2027년 납품 피크 전망.
» 장비·냉각·전력 솔루션 공급사 Vertiv와 인프라 투자 전문 DigitalBridge가 수혜주로 부상.
» AI 수요가 데이터센터 건설, 전력, 인력 시장의 구조를 근본적으로 재편하고 있음.
‒ TD Cowen의 채널체크에 따르면 2025년 3분기 미국 데이터센터 리스 규모는 7.4GW로, 2024년 전체 리스(7GW)를 한 분기만에 초과.
‒ 2025년 YTD 누적 리스는 11.3GW로 2023년(5GW)·2024년(7GW)을 크게 상회.
‒ 현재 시장 내 추가 10.2GW의 리스 파이프라인이 존재, 연말까지 추가 모멘텀 지속 전망.
‒ 주요 리스 주체: Oracle(5.4GW, OpenAI용), Google(600MW), Fluidstack(528MW, Anthropic용), Meta(300MW), Amazon(200MW), CoreWeave/MSFT(각 100MW 미만).
‒ OpenAI는 미국 내 10GW 규모 트레이닝 로드맵을 보유.
‒ Oracle이 3Q25에 추가로 5.2GW 리스, 추가 2GW 협상 중으로 총 7.2GW 확보, 여기에 OpenAI가 직접 제3자와 2건의 1GW급 계약 추진 중.
‒ 이로써 OpenAI의 총 확보 용량은 9.2GW(Abeline 포함 시 10GW).
‒ CoreWeave와의 파트너십은 기존 $15.9B에서 추가 $6.5B로 확대, OpenAI GPU 훈련 인프라를 가속화.
‒ UAE(1GW), 노르웨이(520MW), 영국(67MW) 등에서 1.6GW 확보, 추가 2.4GW 협상 중.
‒ Oracle은 UAE(1GW, Khazna)·아르헨티나(500MW, Sur Energy JV)·남아공 프로젝트 지원 중.
‒ MS는 인도(+1GW) 및 APAC 내 추가 1GW급 Stargate 프로젝트 후원 가능성.
‒ AMD GPU가 일부 해외 클러스터에 투입될 예정으로, 최근 AMD·OpenAI 6GW GPU 파트너십과 연계.
‒ Anthropic은 총 9GW 로드맵 보유: Amazon/Google 3GW, 임차 3GW, 자체 구축 3GW.
‒ 최근 미국·APAC 지역에서 +1GW 규모 셀프빌드 검토, 200~300MW 리스 수요도 등장.
‒ Fluidstack이 Anthropic용으로 528MW 리스(2H26 납품 예정), Amazon의 Project Rainier가 일부 수요 담당.
‒ MS는 최근 200~300MW급 리스 수요 1GW 이상 확인됨.
‒ 130~150kW/cabinet 수준의 고밀도 GPU 배치 계획으로, OpenAI 지원 목적일 가능성 높음.
‒ CoreWeave와 대형 계약 체결 임박 가능성 있으며, 자체 클라우드 수요도 16~40MW급으로 확대 중.
‒ MS 출신 인력이 Meta 리스팀에 합류한 후 미국 전역에서 1GW급 신규 캠퍼스형 프로젝트 검토 시작.
‒ 루이지애나의 Prometheus·Hyperion(총 6GW)에 더해 추가 대형 부지를 확보 중.
‒ 또한 200~400MW급 리스 수요와 Tier2/3 시장의 2~10MW급 네트워크형 배치도 확대 중이며, 이는 AI 트래픽 증가 대응 목적.
‒ Oracle은 전력망 대신 천연가스 기반 발전(Behind-the-Meter, BTM)을 활용해 프로젝트 납기를 단축.
‒ Diesel 백업 발전을 최소화하여 전력망 제약 완화에 성공.
‒ 그러나 CCGT·가스터빈·냉각시스템·스위치기어 등 주요 장비의 리드타임은 1년 이상으로 확대.
‒ 전기·배관·용접 등 숙련 기술 인력 부족이 심화되어 일부 원격 부지에서는 전기기사 일당 500달러 추가 지급 사례 발생.
‒ 메모리 칩은 고객 IT 키트 공급망의 핵심 병목으로 지목됨.
‒ Vertiv(VRT): OpenAI/Oracle 프로젝트 일부 수주 반영, 4Q25 대규모 장비 발주 예상.
구리 50% 관세(8월 발효)는 단기 원가 압박이나 대규모 수요 환경에서 마진 확대 가능성 존재.
‒ DigitalBridge(DBRG): Oracle과 2.5GW 리스 체결, 1GW당 약 1.55달러/주 캐리이자 발생 예상.
‒ Digital Realty(DLR): 실리콘밸리 11MW 리스 체결, 샬럿 200MW Oracle 계약 협상 중(전체 400MW 중 절반).
은행 150MW RFP는 설계 변경으로 지연 중이며, 환율효과(32백만 달러)로 3Q25 실적 상향 가능성 존재.
‒ Equinix(EQIX): 3Q25 순캐비닛 4.5K개 증가(전분기 0.3K 대비 급증), xScale 부문에서 Amazon과 500~600MW 리스 계약 임박.
엔터프라이즈 리스는 전분기 대비 소폭 둔화했으나 연간 가이던스(7~8% 성장)는 유지.
» OpenAI·Oracle 중심의 7.4GW 리스로 미국 AI 데이터센터 시장은 폭발적 성장세를 보임.
» 전력망 병목은 완화됐지만 장비·숙련인력·부품 공급이 새로운 제약 요인으로 부상.
» Microsoft·Meta·Anthropic 등 주요 하이퍼스케일러들이 대형 프로젝트에 동참하면서 2026~2027년 납품 피크 전망.
» 장비·냉각·전력 솔루션 공급사 Vertiv와 인프라 투자 전문 DigitalBridge가 수혜주로 부상.
» AI 수요가 데이터센터 건설, 전력, 인력 시장의 구조를 근본적으로 재편하고 있음.
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Forwarded from Macro Jungle | micro lens
이 흐름은 사실 한국주식시장이 랠리를 하던말던 다른 요인으로 보이는데,
젊은이들의 미주몰빵이 가장 큰 요인이라고 해석 중. 인스타그램, 트위터, 스레드만해도 미국주식으로 얼마 수익났다 사실인지 아닌지 모를 성공신화 증명이 많은데, 결국 선택지는 LTV 부담 줄어들때까지 대출한도 이외 자본금 키우기 싸움으로 방법이 없다며 미주 몰빵이라는 선택지를 서로서로 갈구하고 있는 것 같다는 생각.
사다리가 끊길수록 영끌 가스라이팅과 함께 집값이 올라가고 모든게 비싸지고 한국주식은 여전히 못믿겠고 미국만 사는 상황이 아닌지,
그냥 개인적인 관찰평
젊은이들의 미주몰빵이 가장 큰 요인이라고 해석 중. 인스타그램, 트위터, 스레드만해도 미국주식으로 얼마 수익났다 사실인지 아닌지 모를 성공신화 증명이 많은데, 결국 선택지는 LTV 부담 줄어들때까지 대출한도 이외 자본금 키우기 싸움으로 방법이 없다며 미주 몰빵이라는 선택지를 서로서로 갈구하고 있는 것 같다는 생각.
사다리가 끊길수록 영끌 가스라이팅과 함께 집값이 올라가고 모든게 비싸지고 한국주식은 여전히 못믿겠고 미국만 사는 상황이 아닌지,
그냥 개인적인 관찰평
Macro Jungle | micro lens
이 흐름은 사실 한국주식시장이 랠리를 하던말던 다른 요인으로 보이는데, 젊은이들의 미주몰빵이 가장 큰 요인이라고 해석 중. 인스타그램, 트위터, 스레드만해도 미국주식으로 얼마 수익났다 사실인지 아닌지 모를 성공신화 증명이 많은데, 결국 선택지는 LTV 부담 줄어들때까지 대출한도 이외 자본금 키우기 싸움으로 방법이 없다며 미주 몰빵이라는 선택지를 서로서로 갈구하고 있는 것 같다는 생각. 사다리가 끊길수록 영끌 가스라이팅과 함께 집값이 올라가고 모든게 비싸지고…
매우 합리적인 현상이라는 생각
탐방, 스터디라는 명목 하에 빈번하게 이뤄지는 미공개정보 매매와 순환매 눈치싸움하느니
공평한 투기장 아메리카에서 정정당당하게 투기하는 편이 도파민도 넘치고 재밌지 않은가
물론 다 사람 사는 세상인데 저짝에도 구린 수급들은 당연 존재하겠으나, 그런 수급들을 커버할 정도의 유동성 유입이 되니 결과론적으로 건강한(?) 시장이 형성되는(혹은 그렇게 보여지는) 게 아닐지
스페큘레이터가 아닌 퀄리티 주식, 해자 있는 주식을 좋아하는 인베스터라면 더더욱 자연스레 저짝 주식/산업을 보게 될 것이고,,
#잡생각
탐방, 스터디라는 명목 하에 빈번하게 이뤄지는 미공개정보 매매와 순환매 눈치싸움하느니
공평한 투기장 아메리카에서 정정당당하게 투기하는 편이 도파민도 넘치고 재밌지 않은가
물론 다 사람 사는 세상인데 저짝에도 구린 수급들은 당연 존재하겠으나, 그런 수급들을 커버할 정도의 유동성 유입이 되니 결과론적으로 건강한(?) 시장이 형성되는(혹은 그렇게 보여지는) 게 아닐지
스페큘레이터가 아닌 퀄리티 주식, 해자 있는 주식을 좋아하는 인베스터라면 더더욱 자연스레 저짝 주식/산업을 보게 될 것이고,,
#잡생각
Forwarded from 선수촌
최근 몇달간 바요보다도 쩔어있던 섹터인 미용도 나쁘지 않고
최근에 빳 급등한 걸 생각하면, 어디서 뭐가 튈지 모르는 FOSU (Fear of Squeeze Up) 장세
최근에 빳 급등한 걸 생각하면, 어디서 뭐가 튈지 모르는 FOSU (Fear of Squeeze Up) 장세
Gromit 공부방
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‒ 안드레이 카파시는 AGI가 등장하기까지 최소 10년 이상 걸릴 것으로 보며, 현재 LLM은 세션이 끝날 때마다 모든 기억이 사라지는 ‘디지털 기억상실증’을 앓고 있다고 지적.
‒ 그는 AGI를 기술적 돌파구가 아니라, “AI가 인간을 대체할 수 있다고 기업이 확신하는 시점”이라는 경제적 전환점으로 재정의하며, 기술보다 사회적 수용 속도가 핵심 제약이라고 강조.
‒ AI는 혁신적이지만 GDP 성장률을 폭발적으로 끌어올리지 못하고, 오히려 기존의 2% 성장 추세를 유지시키는 점진적 동력으로 작용할 것이라 진단.
‒ 현재 LLM의 구조적 한계는 기억 단절(지속학습 불가), 망각 부재(일반화 실패), 저품질 데이터 의존(비효율적 대형화) 세 가지로 요약됨.
‒ 강화학습은 정답 피드백만을 무차별적으로 학습해 비효율적이며, 자기 데이터 재학습은 ‘모델 붕괴(Model Collapse)’를 유발해 지능 다양성을 훼손함.
‒ 카파시는 AI가 인간처럼 지식을 축적하고 경쟁적으로 성장하기 위해서는 ‘문화(Culture)’와 ‘자기 대국(Self-Play)’ 같은 다중 에이전트 구조가 필요하다고 주장.
‒ 그는 AI가 진정한 에이전트로 발전하려면 인간처럼 기억을 축적하고 맥락을 유지해야 하며, 이는 연산(Compute) 중심에서 메모리(Memory) 중심으로의 구조적 전환을 예고하는 흐름으로 해석됨.
‒ 이 과정에서 HBM‒DRAM‒SSD로 구성된 계층형 메모리 아키텍처가 인간의 뇌 구조(작업‒단기‒장기 기억)를 모방하며 필연적으로 채택될 전망.
‒ LoRA(Low-Rank Adaptation)는 프롬프트를 압축된 가중치 형태로 저장해 지속적 학습과 개인화를 가능하게 하며, 이러한 구조는 대규모 사용자 기반 AI 서비스를 현실화하는 핵심 기술로 부상.
‒ 결론적으로 AI 패러다임은 ‘연산 경쟁’에서 ‘기억 경쟁’으로 이동하고 있으며, 이는 HBM·DRAM·NAND eSSD 전반의 메모리 슈퍼사이클을 촉발하는 근본적 산업 변화로 이어질 전망.
‒ 그는 AGI를 기술적 돌파구가 아니라, “AI가 인간을 대체할 수 있다고 기업이 확신하는 시점”이라는 경제적 전환점으로 재정의하며, 기술보다 사회적 수용 속도가 핵심 제약이라고 강조.
‒ AI는 혁신적이지만 GDP 성장률을 폭발적으로 끌어올리지 못하고, 오히려 기존의 2% 성장 추세를 유지시키는 점진적 동력으로 작용할 것이라 진단.
‒ 현재 LLM의 구조적 한계는 기억 단절(지속학습 불가), 망각 부재(일반화 실패), 저품질 데이터 의존(비효율적 대형화) 세 가지로 요약됨.
‒ 강화학습은 정답 피드백만을 무차별적으로 학습해 비효율적이며, 자기 데이터 재학습은 ‘모델 붕괴(Model Collapse)’를 유발해 지능 다양성을 훼손함.
‒ 카파시는 AI가 인간처럼 지식을 축적하고 경쟁적으로 성장하기 위해서는 ‘문화(Culture)’와 ‘자기 대국(Self-Play)’ 같은 다중 에이전트 구조가 필요하다고 주장.
‒ 그는 AI가 진정한 에이전트로 발전하려면 인간처럼 기억을 축적하고 맥락을 유지해야 하며, 이는 연산(Compute) 중심에서 메모리(Memory) 중심으로의 구조적 전환을 예고하는 흐름으로 해석됨.
‒ 이 과정에서 HBM‒DRAM‒SSD로 구성된 계층형 메모리 아키텍처가 인간의 뇌 구조(작업‒단기‒장기 기억)를 모방하며 필연적으로 채택될 전망.
‒ LoRA(Low-Rank Adaptation)는 프롬프트를 압축된 가중치 형태로 저장해 지속적 학습과 개인화를 가능하게 하며, 이러한 구조는 대규모 사용자 기반 AI 서비스를 현실화하는 핵심 기술로 부상.
‒ 결론적으로 AI 패러다임은 ‘연산 경쟁’에서 ‘기억 경쟁’으로 이동하고 있으며, 이는 HBM·DRAM·NAND eSSD 전반의 메모리 슈퍼사이클을 촉발하는 근본적 산업 변화로 이어질 전망.