Forwarded from 엄브렐라리서치 Jay의 주식투자교실
신용융자잔고를 시총대비로 보든 다른 방법으로 틀어서 보더라도 잔고 자체가 급속하게 늘어난건 틀림없는 사실. 삼성전자 신용이 막힐 정도였는데.
오늘 주가 변동성을 키우는 요소 중 하나일것
오늘 주가 변동성을 키우는 요소 중 하나일것
Forwarded from IH Research
시대가 분명 변한것 같습니다. 이제 과거대비 변동성이 최소 X2 이상은 늘어난것 같아요. 변동성의 속도와 크기가 둘다 늘어나서 제곱이 된 느낌입니다. 과거에 세웠던 기술적 지표들도 다 재정립해봐야 할듯
도파민과 레버리지의 시대. (오늘 맞아서 아픈 것과는 별개로) 과거와는 다른 변동성에 익숙해져야 한다는 생각에 동의
오늘 코스피가 일봉 기준으로 몇 % 빠졌으니 과거 차트&데이터 돌려보며 역사적으로 이런 일이 몇 번 어쩌구 이런 건 큰 의미가 없어지지 않을까 하는 생각. 그때와 지금은 다르니까
오늘 코스피가 일봉 기준으로 몇 % 빠졌으니 과거 차트&데이터 돌려보며 역사적으로 이런 일이 몇 번 어쩌구 이런 건 큰 의미가 없어지지 않을까 하는 생각. 그때와 지금은 다르니까
Gromit 공부방
지점에서 파는 주식인지 어디에서 약 파는 건지 뭔지 모르겠다만 암튼 동학개미의 염원이 담긴 시세임은 확실, 올해의 에코프로로 린정!
금일 조정에도 불구하고 강력한 시세를 보여주는 원익프로비엠
What the last gas boom (and bust) says about today’s rush to build
‒ AI와 데이터센터 전력수요 급증으로 유틸리티, 사모펀드, 빅테크 등이 천연가스 발전소 매입·신규 개발에 몰리며 가스발전 M&A 밸류가 2024년 대비 2배 상승, 일부 시장에서는 $1.93m/MW에 달함.
‒ 과거 2000년대 닷컴붐 당시 ‘가스발전 버블’과 유사하나, 이번엔 셰일혁명 이후 미국이 세계 최대 천연가스 생산국으로 부상하며 전력부문이 전체 가스소비의 40%, 전력생산의 42~43%를 차지할 만큼 상호의존이 높아진 점이 차이점.
‒ 트럼프 행정부가 풍력·태양광 세액공제를 폐지하고 화석연료 중심정책을 강화하면서 재생에너지 프로젝트 파이프라인이 위축되고, FERC 신규 발전 중 16%가 가스발전으로 채워지며 비중 재확대 중.
‒ PJM·MISO·ERCOT 등 주요 전력망에서 가스발전 패스트트랙이 진행되고 있으며, 파이프라인 확충 문의가 2010년 이후 최고 수준으로 급증, 가스터빈 리드타임이 7년까지 연장되는 등 공급망 병목이 심화됨.
‒ 신규 가스발전의 총 건설비용은 $4,000~4,500/kW로 상승했으며, Ascend Analytics는 가스발전소의 수익이 전력수요가 급등하는 짧은 피크구간에만 집중될 것으로 전망해 가동율 리스크가 커질 것으로 봄.
‒ 오하이오 PUC는 데이터센터가 요청용량의 85%를 의무 구매하도록 규정했고, Dominion Energy는 대형 부하 고객에게 14년 장기계약을 요구하는 등 과잉투자 리스크를 줄이려는 제도 개편이 확산 중.
‒ Wood Mackenzie의 Eugene Kim은 “가스발전 확대는 불가피하지만, 향후 경기둔화·효율향상·기술혁신 등 변수가 커 수요 예측엔 높은 불확실성이 존재하며, 이번 붐이 실수요로 이어질지는 아직 미지수”라고 평가.
source: Utilitydive
‒ AI와 데이터센터 전력수요 급증으로 유틸리티, 사모펀드, 빅테크 등이 천연가스 발전소 매입·신규 개발에 몰리며 가스발전 M&A 밸류가 2024년 대비 2배 상승, 일부 시장에서는 $1.93m/MW에 달함.
‒ 과거 2000년대 닷컴붐 당시 ‘가스발전 버블’과 유사하나, 이번엔 셰일혁명 이후 미국이 세계 최대 천연가스 생산국으로 부상하며 전력부문이 전체 가스소비의 40%, 전력생산의 42~43%를 차지할 만큼 상호의존이 높아진 점이 차이점.
‒ 트럼프 행정부가 풍력·태양광 세액공제를 폐지하고 화석연료 중심정책을 강화하면서 재생에너지 프로젝트 파이프라인이 위축되고, FERC 신규 발전 중 16%가 가스발전으로 채워지며 비중 재확대 중.
‒ PJM·MISO·ERCOT 등 주요 전력망에서 가스발전 패스트트랙이 진행되고 있으며, 파이프라인 확충 문의가 2010년 이후 최고 수준으로 급증, 가스터빈 리드타임이 7년까지 연장되는 등 공급망 병목이 심화됨.
‒ 신규 가스발전의 총 건설비용은 $4,000~4,500/kW로 상승했으며, Ascend Analytics는 가스발전소의 수익이 전력수요가 급등하는 짧은 피크구간에만 집중될 것으로 전망해 가동율 리스크가 커질 것으로 봄.
‒ 오하이오 PUC는 데이터센터가 요청용량의 85%를 의무 구매하도록 규정했고, Dominion Energy는 대형 부하 고객에게 14년 장기계약을 요구하는 등 과잉투자 리스크를 줄이려는 제도 개편이 확산 중.
‒ Wood Mackenzie의 Eugene Kim은 “가스발전 확대는 불가피하지만, 향후 경기둔화·효율향상·기술혁신 등 변수가 커 수요 예측엔 높은 불확실성이 존재하며, 이번 붐이 실수요로 이어질지는 아직 미지수”라고 평가.
source: Utilitydive
Utility Dive
What the last gas boom (and bust) says about today’s rush to build
Gas power M&A valuations have doubled since 2024, but new generation remains a risky investment, analysts say.
Forwarded from 벨루가의 주식 헤엄치기
Our TPUs are headed to space!
Inspired by our history of moonshots, from quantum computing to autonomous driving, Project Suncatcher is exploring how we could one day build scalable ML compute systems in space, harnessing more of the sun’s power (which emits more power than 100 trillion times humanity’s total electricity production).
Like any moonshot, it’s going to require us to solve a lot of complex engineering challenges. Early research shows our Trillium-generation TPUs (our tensor processing units, purpose-built for AI) survived without damage when tested in a particle accelerator to simulate low-earth orbit levels of radiation. However, significant challenges still remain like thermal management and on-orbit system reliability.
More testing and breakthroughs will be needed as we count down to launch two prototype satellites with @planet by early 2027, our next milestone of many. Excited for us to be a part of all the innovation happening in (this) space!
https://x.com/sundarpichai/status/1985754323813605423?s=46
-
우리의 TPU가 우주로 갑니다!
양자 컴퓨팅부터 자율주행까지 이어져온 우리의 ‘문샷(moonshot)’ 전통에서 영감을 받아, Project Suncatcher는 언젠가 우주에서 확장 가능한 머신러닝 컴퓨팅 시스템을 구축하고 태양 에너지(인류 전체 전력 사용량의 100조 배가 넘는 에너지를 방출)를 활용하는 방법을 탐구하고 있습니다.
물론 이런 문샷 프로젝트는 복잡한 엔지니어링 문제들을 해결해야 합니다. 초기 연구 결과, Trillium 세대 TPU(인공지능 연산을 위해 설계된 텐서 프로세싱 유닛)는 입자 가속기에서 저궤도 우주 환경의 방사선 수준을 시뮬레이션한 테스트에서 손상 없이 생존했습니다. 하지만 열 관리, 궤도 상 시스템 신뢰성 등 여전히 해결해야 할 큰 과제들이 남아 있습니다.
더 많은 테스트와 기술적 돌파구가 필요하며, 우리는 2027년 초에 Planet과 함께 두 개의 프로토타입 위성을 발사하는 것을 다음 주요 이정표로 준비 중입니다. 이 분야에서 이루어지고 있는 모든 혁신에 함께할 수 있어 매우 기대됩니다!
🚀 ☀️
Google: AGI is an energy problem. We’re sending TPUs closer to the sun.
Google: AGI는 결국 에너지 문제. 우리는 TPU를 태양과 더 가까운 곳으로 보낼 것
Inspired by our history of moonshots, from quantum computing to autonomous driving, Project Suncatcher is exploring how we could one day build scalable ML compute systems in space, harnessing more of the sun’s power (which emits more power than 100 trillion times humanity’s total electricity production).
Like any moonshot, it’s going to require us to solve a lot of complex engineering challenges. Early research shows our Trillium-generation TPUs (our tensor processing units, purpose-built for AI) survived without damage when tested in a particle accelerator to simulate low-earth orbit levels of radiation. However, significant challenges still remain like thermal management and on-orbit system reliability.
More testing and breakthroughs will be needed as we count down to launch two prototype satellites with @planet by early 2027, our next milestone of many. Excited for us to be a part of all the innovation happening in (this) space!
https://x.com/sundarpichai/status/1985754323813605423?s=46
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우리의 TPU가 우주로 갑니다!
양자 컴퓨팅부터 자율주행까지 이어져온 우리의 ‘문샷(moonshot)’ 전통에서 영감을 받아, Project Suncatcher는 언젠가 우주에서 확장 가능한 머신러닝 컴퓨팅 시스템을 구축하고 태양 에너지(인류 전체 전력 사용량의 100조 배가 넘는 에너지를 방출)를 활용하는 방법을 탐구하고 있습니다.
물론 이런 문샷 프로젝트는 복잡한 엔지니어링 문제들을 해결해야 합니다. 초기 연구 결과, Trillium 세대 TPU(인공지능 연산을 위해 설계된 텐서 프로세싱 유닛)는 입자 가속기에서 저궤도 우주 환경의 방사선 수준을 시뮬레이션한 테스트에서 손상 없이 생존했습니다. 하지만 열 관리, 궤도 상 시스템 신뢰성 등 여전히 해결해야 할 큰 과제들이 남아 있습니다.
더 많은 테스트와 기술적 돌파구가 필요하며, 우리는 2027년 초에 Planet과 함께 두 개의 프로토타입 위성을 발사하는 것을 다음 주요 이정표로 준비 중입니다. 이 분야에서 이루어지고 있는 모든 혁신에 함께할 수 있어 매우 기대됩니다!
Google: AGI is an energy problem. We’re sending TPUs closer to the sun.
Google: AGI는 결국 에너지 문제. 우리는 TPU를 태양과 더 가까운 곳으로 보낼 것
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Gromit 공부방
버블의 7가지 전제 조건
UBS, How much of a bubble are we in? (25.10.29)
✅ 현재는 버블의 완전한 조건 충족 국면 — 하지만 과거 대비 훨씬 ‘합리적’인 버블
‒ UBS는 역사적으로 버블을 구성하는 7가지 전제조건을 제시:
① 주식이 10년 이상 채권보다 연 5% 이상 초과수익을 기록하며 ‘buy the dip’ 심리 고착
② ‘이번엔 다르다’는 내러티브(GenAI 등 신기술·패러다임 전환) 확산
③ 이전 버블과 최소 25년의 간극 (1973 Nifty 50 → 1998 TMT → 2023 GenAI)
④ 전반적 이익 압박 — 상위 10개사를 제외한 S&P500의 12M Fwd EPS 거의 0% 수준
⑤ 리테일 자금 유입 — 미국·인도·한국 등 개인투자자 매수세 확대
⑥ 시장 집중도 상승 — 상위 10개 종목의 시총·이익 비중이 역사상 최고치
⑦ 통화완화 기조 — Fed가 금리 인하 시 완전 충족 예상 (*현재는 유일한 미충족 항목)
‒ UBS는 “Fed가 금리 인하를 단행하면 7개 조건이 모두 충족되어 완전한 버블 국면에 진입한다”고 평가.
✅ 이번 버블은 과거 TMT·일본 버블보다 구조적으로 합리적 — AI 생산성 기대가 핵심
‒ Gen AI의 채택 속도는 역사상 유례없음: OpenAI는 3년 만에 8억명 이용자 확보 (Google의 13년 소요 대비 압도적).
‒ 과거 TMT 버블의 ‘Amara의 법칙’(단기 과대평가, 장기 과소평가)이 이번엔 역전됨. 인프라 기반이 이미 구축되어 생산성 향상 속도가 빠름.
‒ UBS는 “AI가 TMT 당시와 유사한 수준(+2%)의 생산성 향상을 가져온다고 ‘인지’될 경우, S&P의 20~25% 상승은 정당화된다”고 분석.
‒ 실제 AI의 경제적 효과 사례: LG디스플레이(OLED 품질개선 주기 3주→2일, 年 1.4억달러 절감), LG에너지솔루션(셀 설계기간 2주→1일 단축), Tesco(배송거리 주당 10만 마일 절감), CH Robinson(직원 20% 감축 후 마진 개선) 등 구체적 효과 확인 .
‒ UBS는 “시장 밸류는 현실이 아니라 ‘생산성 향상 인식(perception)’이 주도”라고 명시.
✅ 정부부채 리스크: 이번 사이클의 ‘비합리적 요인’
‒ 2000년 TMT 당시 미국은 재정흑자였으나, 현재는 재정적자 -4.2%, 정부부채/GDP 125%로 악화.
‒ 반면 기업부채는 낮아 이번 과잉은 정부 영역에 집중.
‒ UBS는 재정 지속성 점수(Fiscal sustainability scorecard)에서 미국·영국·프랑스 모두 GDP 대비 3%p 긴축 필요하다고 분석.
‒ 시나리오별 해결 옵션:
① 디폴트는 가능성 낮음 (채무 대부분 명목부, 인플레이션으로 상환 가능)
② 채권시장 위기 후 정치적 긴축(확률 50%)
③ 중앙은행의 국채매입·돈풀기(확률 40%) — Fed 독립성 약화 시 현실화 가능.
‒ UBS는 “2026년 중반 트럼프가 FOMC 12명 중 5명(의장 포함)을 지명할 가능성이 있어 Fed의 정치적 독립 훼손 리스크가 높다”고 경고.
‒ 결과적으로 명목자산(채권)에서 실물자산(주식·골드·리얼에셋)으로 이동 가속 가능성.
✅ 현재 밸류는 아직 거품 수준 아님 — 과거 대비 정상범위
‒ 과거 버블 구간에서 시장 시가총액의 30~40%가 PER 45~73배까지 상승했으나, 현재 Mag6 평균은 35배 수준.
‒ ERP(주식위험프리미엄)는 2000년 0.9%, 1929년 1%까지 축소됐지만, 현재는 약 3%로 역사평균(3.3%) 대비 양호.
‒ 기술주 상대 PER 프리미엄도 과거 TMT(160% 프리미엄) 대비 40% 수준에 불과.
‒ ICT투자/GDP 비중은 2000년 2.4%→현재 1.2%로 낮고, 기업 CapEx는 대부분 현금으로 조달(부채 레버리지 없음).
‒ 결론적으로 “현재는 버블의 초입~중반부로, 과열보단 확산 단계”로 평가.
✅ 버블 정점 시 나타나는 전조 시그널 분석
‒ (장기요인)
① ICT 투자 급증 및 과잉투자
② 부채기반 투자 확대
③ Breadth 붕괴 (상위종목만 상승, 하위종목 하락)
④ 전체 이익(NIPA profit) 둔화 및 EPS 괴리
⑤ 변동성 급등 (TMT 당시 Nasdaq 10% 이상 조정 5회)
⑥ 중앙은행 긴축 (금리가 명목GDP와 근접)
⑦ 크레딧스프레드 확장 (시장정점 10개월 전 저점 형성)
‒ (단기요인)
① 초대형 M&A (Vodafone–Mannesmann, AOL–TimeWarner 등, 당시 가치 0.9조달러 규모)
② ISM 신주문 급락(2000년 56→연말 40 이하)
③ 기술주 모멘텀 피크아웃 (TMT 때 1999년 4월 정점)
④ “버블이 아니다”라는 자기합리화
‒ 현재는 대부분 지표가 정상 범위:
» Fed 금리(5.25%) < 명목GDP(5.2%)로 통화정책은 여전히 완화적
» ISM 신규주문·크레딧스프레드·밸류에이션 모두 안정적
✅ 이번 버블의 진짜 과열 지점은 Tech 마진
‒ 반도체·빅테크의 순이익률은 사상 최고(세미 40%, 테크 30%대).
‒ 그러나 UBS는 “AI 경쟁 심화로 자본집약적 구조 전환 시 마진은 25~30% 수준으로 정상화될 것”으로 전망.
‒ 반도체 시장은 이미 글로벌 GDP의 0.7% 차지, 2030년엔 1.3%(2조달러) 가능성.
‒ 반도체·소프트웨어의 GDP 비중은 현재 약 3%, 과거 ‘오일’ 산업과 유사 (오일 피크 10%).
‒ UBS는 “세미·소프트웨어는 ‘새로운 오일’, 그러나 마진이 과도하게 팽창한 것이 현재 버블의 핵심”이라 언급.
💡 TMT 버블 붕괴 당시의 5가지 교훈
① 초기 낙폭기에서 비(非)TMT 종목이 수익을 냈음.
‒ 나스닥은 2000년 3월 고점(5049)에서 5월(3165)까지 -37.3% 급락.
‒ 반면 같은 기간 비(非)TMT 종목은 +10.9% 상승하며 피난처 역할을 수행 (S&P 전체는 -10%).
② 초기 급락 후 ‘Echo Effect(반향 효과)’ 발생.
‒ 첫 급락 이후 시장이 부분적으로 회복되며 S&P는 9월 1일 기준 고점 대비 단 0.4% 낮은 수준까지 반등했으나, 나스닥은 -16% 아래에 머물렀음.
‒ 겉으로는 회복세로 보였으나, 실제로는 버블이 이미 꺾인 상태로 투자자들의 ‘착시적 낙관’이 확산된 구간이었음.
③ TMT 투자 붕괴가 경기침체로 전이됨.
‒ TMT 부문 투자 급감이 실물경제에 파급되며 ISM 신규주문지수가 60→40대로 급락.
‒ 결국 2001년 3월 공식 경기침체가 시작됨. 비(非)TMT 시장도 피크 대비 -33% 하락.
④ 개념은 옳았지만 밸류는 틀렸다.
‒ MSFT -65%, AMZN -94%, AAPL -81%, Nasdaq -78% 급락.
‒ 이후 고점 회복까지 5~17년 소요 — 옳은 혁신이라도 밸류에이션이 과도하면 장기 손실을 피할 수 없음.
⑤ 진정한 승자는 밸류체인을 장악한 플랫폼 플레이어들이었음.
‒ 버블의 중심이던 통신사와 인프라 기업들은 붕괴했으나,
‒ 밸류를 흡수한 승자는 Apple(디바이스+생태계), Google·Meta(소셜 플랫폼), Microsoft(핵심 소프트웨어) 등 밸류체인을 통제하고 표준화한 플랫폼 기업들이었음.
‒ UBS는 역사적으로 버블을 구성하는 7가지 전제조건을 제시:
① 주식이 10년 이상 채권보다 연 5% 이상 초과수익을 기록하며 ‘buy the dip’ 심리 고착
② ‘이번엔 다르다’는 내러티브(GenAI 등 신기술·패러다임 전환) 확산
③ 이전 버블과 최소 25년의 간극 (1973 Nifty 50 → 1998 TMT → 2023 GenAI)
④ 전반적 이익 압박 — 상위 10개사를 제외한 S&P500의 12M Fwd EPS 거의 0% 수준
⑤ 리테일 자금 유입 — 미국·인도·한국 등 개인투자자 매수세 확대
⑥ 시장 집중도 상승 — 상위 10개 종목의 시총·이익 비중이 역사상 최고치
⑦ 통화완화 기조 — Fed가 금리 인하 시 완전 충족 예상 (*현재는 유일한 미충족 항목)
‒ UBS는 “Fed가 금리 인하를 단행하면 7개 조건이 모두 충족되어 완전한 버블 국면에 진입한다”고 평가.
‒ Gen AI의 채택 속도는 역사상 유례없음: OpenAI는 3년 만에 8억명 이용자 확보 (Google의 13년 소요 대비 압도적).
‒ 과거 TMT 버블의 ‘Amara의 법칙’(단기 과대평가, 장기 과소평가)이 이번엔 역전됨. 인프라 기반이 이미 구축되어 생산성 향상 속도가 빠름.
‒ UBS는 “AI가 TMT 당시와 유사한 수준(+2%)의 생산성 향상을 가져온다고 ‘인지’될 경우, S&P의 20~25% 상승은 정당화된다”고 분석.
‒ 실제 AI의 경제적 효과 사례: LG디스플레이(OLED 품질개선 주기 3주→2일, 年 1.4억달러 절감), LG에너지솔루션(셀 설계기간 2주→1일 단축), Tesco(배송거리 주당 10만 마일 절감), CH Robinson(직원 20% 감축 후 마진 개선) 등 구체적 효과 확인 .
‒ UBS는 “시장 밸류는 현실이 아니라 ‘생산성 향상 인식(perception)’이 주도”라고 명시.
‒ 2000년 TMT 당시 미국은 재정흑자였으나, 현재는 재정적자 -4.2%, 정부부채/GDP 125%로 악화.
‒ 반면 기업부채는 낮아 이번 과잉은 정부 영역에 집중.
‒ UBS는 재정 지속성 점수(Fiscal sustainability scorecard)에서 미국·영국·프랑스 모두 GDP 대비 3%p 긴축 필요하다고 분석.
‒ 시나리오별 해결 옵션:
① 디폴트는 가능성 낮음 (채무 대부분 명목부, 인플레이션으로 상환 가능)
② 채권시장 위기 후 정치적 긴축(확률 50%)
③ 중앙은행의 국채매입·돈풀기(확률 40%) — Fed 독립성 약화 시 현실화 가능.
‒ UBS는 “2026년 중반 트럼프가 FOMC 12명 중 5명(의장 포함)을 지명할 가능성이 있어 Fed의 정치적 독립 훼손 리스크가 높다”고 경고.
‒ 결과적으로 명목자산(채권)에서 실물자산(주식·골드·리얼에셋)으로 이동 가속 가능성.
‒ 과거 버블 구간에서 시장 시가총액의 30~40%가 PER 45~73배까지 상승했으나, 현재 Mag6 평균은 35배 수준.
‒ ERP(주식위험프리미엄)는 2000년 0.9%, 1929년 1%까지 축소됐지만, 현재는 약 3%로 역사평균(3.3%) 대비 양호.
‒ 기술주 상대 PER 프리미엄도 과거 TMT(160% 프리미엄) 대비 40% 수준에 불과.
‒ ICT투자/GDP 비중은 2000년 2.4%→현재 1.2%로 낮고, 기업 CapEx는 대부분 현금으로 조달(부채 레버리지 없음).
‒ 결론적으로 “현재는 버블의 초입~중반부로, 과열보단 확산 단계”로 평가.
‒ (장기요인)
① ICT 투자 급증 및 과잉투자
② 부채기반 투자 확대
③ Breadth 붕괴 (상위종목만 상승, 하위종목 하락)
④ 전체 이익(NIPA profit) 둔화 및 EPS 괴리
⑤ 변동성 급등 (TMT 당시 Nasdaq 10% 이상 조정 5회)
⑥ 중앙은행 긴축 (금리가 명목GDP와 근접)
⑦ 크레딧스프레드 확장 (시장정점 10개월 전 저점 형성)
‒ (단기요인)
① 초대형 M&A (Vodafone–Mannesmann, AOL–TimeWarner 등, 당시 가치 0.9조달러 규모)
② ISM 신주문 급락(2000년 56→연말 40 이하)
③ 기술주 모멘텀 피크아웃 (TMT 때 1999년 4월 정점)
④ “버블이 아니다”라는 자기합리화
‒ 현재는 대부분 지표가 정상 범위:
» Fed 금리(5.25%) < 명목GDP(5.2%)로 통화정책은 여전히 완화적
» ISM 신규주문·크레딧스프레드·밸류에이션 모두 안정적
‒ 반도체·빅테크의 순이익률은 사상 최고(세미 40%, 테크 30%대).
‒ 그러나 UBS는 “AI 경쟁 심화로 자본집약적 구조 전환 시 마진은 25~30% 수준으로 정상화될 것”으로 전망.
‒ 반도체 시장은 이미 글로벌 GDP의 0.7% 차지, 2030년엔 1.3%(2조달러) 가능성.
‒ 반도체·소프트웨어의 GDP 비중은 현재 약 3%, 과거 ‘오일’ 산업과 유사 (오일 피크 10%).
‒ UBS는 “세미·소프트웨어는 ‘새로운 오일’, 그러나 마진이 과도하게 팽창한 것이 현재 버블의 핵심”이라 언급.
① 초기 낙폭기에서 비(非)TMT 종목이 수익을 냈음.
‒ 나스닥은 2000년 3월 고점(5049)에서 5월(3165)까지 -37.3% 급락.
‒ 반면 같은 기간 비(非)TMT 종목은 +10.9% 상승하며 피난처 역할을 수행 (S&P 전체는 -10%).
② 초기 급락 후 ‘Echo Effect(반향 효과)’ 발생.
‒ 첫 급락 이후 시장이 부분적으로 회복되며 S&P는 9월 1일 기준 고점 대비 단 0.4% 낮은 수준까지 반등했으나, 나스닥은 -16% 아래에 머물렀음.
‒ 겉으로는 회복세로 보였으나, 실제로는 버블이 이미 꺾인 상태로 투자자들의 ‘착시적 낙관’이 확산된 구간이었음.
③ TMT 투자 붕괴가 경기침체로 전이됨.
‒ TMT 부문 투자 급감이 실물경제에 파급되며 ISM 신규주문지수가 60→40대로 급락.
‒ 결국 2001년 3월 공식 경기침체가 시작됨. 비(非)TMT 시장도 피크 대비 -33% 하락.
④ 개념은 옳았지만 밸류는 틀렸다.
‒ MSFT -65%, AMZN -94%, AAPL -81%, Nasdaq -78% 급락.
‒ 이후 고점 회복까지 5~17년 소요 — 옳은 혁신이라도 밸류에이션이 과도하면 장기 손실을 피할 수 없음.
⑤ 진정한 승자는 밸류체인을 장악한 플랫폼 플레이어들이었음.
‒ 버블의 중심이던 통신사와 인프라 기업들은 붕괴했으나,
‒ 밸류를 흡수한 승자는 Apple(디바이스+생태계), Google·Meta(소셜 플랫폼), Microsoft(핵심 소프트웨어) 등 밸류체인을 통제하고 표준화한 플랫폼 기업들이었음.
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‒ 글로벌 증시가 미 정부 셧다운·TGA 급증 등으로 유동성 경색을 겪으며 단기 조정 국면 진입, 특히 아시아(소프트뱅크 급락·KOSPI -2.85%)와 크립토(비트코인 10만 달러선 붕괴)에서 조정이 두드러짐.
‒ 골드만 델타원 헤드 프리보로츠키는 이번 하락을 “건강한 조정”으로 평가하며, 셧다운 종료가 리스크 안정의 첫 관문이 될 것이라 언급.
‒ 정부 폐쇄로 IPO 승인 중단, 항공 관제 축소, 소비심리 급락 등 실물경제 충격이 확산 중이며, 6주 지속 시 4Q GDP에 -1%p 타격 가능성.
‒ CTA·볼컨트롤 전략이 매도 트리거에 진입하며, Russell은 이미 신호 발생, S&P·Nasdaq도 임계점 근접 → 변동성 확대에 따른 기술적 매도세 확대.
‒ 시장의 핵심 논쟁은 “AI 트레이드가 변곡점인가”로, AMD·Super Micro 실적은 양호했지만 마진·가이던스 부진으로 하락, AI 밸류체인 전반 재평가 중.
‒ 골드만은 빅테크가 AI 투자로 FCF를 모두 소진하며 “유기적 성장 → 재차 레버리지” 단계로 진입했다고 진단, 이는 구조적 리스크로 작용 가능.
‒ 단기적으로는 리테일·크립토·고베타 테크의 압박이 이어지겠지만, 금리 안정·신용스프레드 축소·CTA 포지션 정리 후에는 “조정은 매수 기회”로 본다는 입장.
‒ 골드만 델타원 헤드 프리보로츠키는 이번 하락을 “건강한 조정”으로 평가하며, 셧다운 종료가 리스크 안정의 첫 관문이 될 것이라 언급.
‒ 정부 폐쇄로 IPO 승인 중단, 항공 관제 축소, 소비심리 급락 등 실물경제 충격이 확산 중이며, 6주 지속 시 4Q GDP에 -1%p 타격 가능성.
‒ CTA·볼컨트롤 전략이 매도 트리거에 진입하며, Russell은 이미 신호 발생, S&P·Nasdaq도 임계점 근접 → 변동성 확대에 따른 기술적 매도세 확대.
‒ 시장의 핵심 논쟁은 “AI 트레이드가 변곡점인가”로, AMD·Super Micro 실적은 양호했지만 마진·가이던스 부진으로 하락, AI 밸류체인 전반 재평가 중.
‒ 골드만은 빅테크가 AI 투자로 FCF를 모두 소진하며 “유기적 성장 → 재차 레버리지” 단계로 진입했다고 진단, 이는 구조적 리스크로 작용 가능.
‒ 단기적으로는 리테일·크립토·고베타 테크의 압박이 이어지겠지만, 금리 안정·신용스프레드 축소·CTA 포지션 정리 후에는 “조정은 매수 기회”로 본다는 입장.
Gromit 공부방
국장의 유일한 희망 유통물량이 곧 펀더구나!
국장의 미래 유동시총프로비엠 > SK하이닉스
물론 이 폰지는 언젠가 끝나겠지만, 시장이 지금처럼(*정확히는 최근 며칠) 아리까리 장이 아닌 명확한 FOMO 장으로 가기 전까지는 이런 까라류를 플레이하고자 하는 투기 수급의 니즈가 강한 것으로 판단
물론 이 폰지는 언젠가 끝나겠지만, 시장이 지금처럼(*정확히는 최근 며칠) 아리까리 장이 아닌 명확한 FOMO 장으로 가기 전까지는 이런 까라류를 플레이하고자 하는 투기 수급의 니즈가 강한 것으로 판단
Deutsche Bank explores hedges for data centre exposure as AI lending booms
‒ 도이치은행은 AI와 클라우드 컴퓨팅 수요 급증으로 데이터센터 대출 규모가 수십억 달러에 달하자, 이에 대한 익스포저를 헤지하기 위한 방안을 검토 중.
‒ 내부에서는 AI 관련 주식 바스켓을 공매도하거나, 신용파생상품을 활용한 ‘Synthetic Risk Transfer(SRT)’ 거래를 통해 부실 위험을 분산하는 옵션이 논의되고 있음.
‒ 도이치의 인베스트먼트뱅킹 부문은 데이터센터 금융에 “대규모 베팅”을 한 상태로, AI 인프라 투자 급증이 닷컴버블 전후의 과열과 유사하다는 우려도 제기.
‒ 회의론자들은 급속한 기술 변화로 인해 데이터센터 자산 가치가 빠르게 감가상각되고, 아직 검증되지 않은 산업에 과도한 자금이 투입되고 있다고 지적.
‒ 도이치는 Alphabet, Microsoft, Amazon 등 하이퍼스케일러를 지원하는 사업자들에게 주로 대출했으며, 장기 계약을 담보로 안정적인 수익을 확보하는 구조.
‒ 최근 스웨덴 EcoDataCenter와 캐나다 5C에 10억 달러 이상 규모의 부채금융을 제공했으며, 전체 익스포저는 수십억 달러 수준으로 추정.
‒ 다만 AI 관련 주식의 강세로 공매도 비용이 높고, SRT 거래에는 분산된 대출 풀과 높은 보험료가 요구돼 헤지 실행이 쉽지 않을 전망.
source: FT
‒ 도이치은행은 AI와 클라우드 컴퓨팅 수요 급증으로 데이터센터 대출 규모가 수십억 달러에 달하자, 이에 대한 익스포저를 헤지하기 위한 방안을 검토 중.
‒ 내부에서는 AI 관련 주식 바스켓을 공매도하거나, 신용파생상품을 활용한 ‘Synthetic Risk Transfer(SRT)’ 거래를 통해 부실 위험을 분산하는 옵션이 논의되고 있음.
‒ 도이치의 인베스트먼트뱅킹 부문은 데이터센터 금융에 “대규모 베팅”을 한 상태로, AI 인프라 투자 급증이 닷컴버블 전후의 과열과 유사하다는 우려도 제기.
‒ 회의론자들은 급속한 기술 변화로 인해 데이터센터 자산 가치가 빠르게 감가상각되고, 아직 검증되지 않은 산업에 과도한 자금이 투입되고 있다고 지적.
‒ 도이치는 Alphabet, Microsoft, Amazon 등 하이퍼스케일러를 지원하는 사업자들에게 주로 대출했으며, 장기 계약을 담보로 안정적인 수익을 확보하는 구조.
‒ 최근 스웨덴 EcoDataCenter와 캐나다 5C에 10억 달러 이상 규모의 부채금융을 제공했으며, 전체 익스포저는 수십억 달러 수준으로 추정.
‒ 다만 AI 관련 주식의 강세로 공매도 비용이 높고, SRT 거래에는 분산된 대출 풀과 높은 보험료가 요구돼 헤지 실행이 쉽지 않을 전망.
source: FT
Ft
Deutsche Bank explores hedges for data centre exposure as AI lending booms
Executives discussing options including shorting basket of artificial intelligence stocks or using derivatives to transfer risk