#AI

구글 공부용

https://blog.naver.com/tosoha1/224077348658

#조선

조선 3사의 운영 전략 변화

» 마진이 상대적으로 낮은 수주(수에즈막스, MRO 등)를 중소조선사에게 일감을 맡기기 시작 → 조선 3사 도크 풀부킹 문제 해결 및 매출과 수익 규모 증대 + 중소조선사 활성화

Source: 메르님

#AI #로봇 #테슬라

일론머스크 Baron Capital 컨퍼런스 인터뷰 요약

테슬라 옵티머스 관련

» 옵티머스의 가격은 2-3만 달러로, 인간 연봉의 1년치 수준을 목표

» 특히 손을 만드는 것이 어려움.

손과 팔에만 50개의 액츄에이터가 들어가며, 로봇 전체에는 100개 정도가 필요함

» 장기적으로 테슬라 내부에서 반복작업 대체에 활용하고 이후 대외 판매까지 확대하는 로드맵 구상 중이며, 2035년까지 100만 대 수준의 Optimus 로봇 양산 계획 중

테슬라 vs 기존 자동차 업체

» 테슬라와 기존 자동차 업체와의 차이점은 혁신에 대한 태도. 기존 업체들은 전년대비 5-10% 나아지는걸 목표로 하지만 우리는 리스크 테이킹에 거리낌이 없음

» 밤에 문득 공장을 보니 부피효율이 좋지 않다는걸 깨닫고, 공장을 입방 미터로 나누어 유용한 공간 비율을 계산함. 이를 바탕으로 공장을 밀집화하고 부피효율이 높이니, 생산효율이 좋아짐

why? 생산을 위한 이동거리가 줄어들기 때문. 마치 반도체 칩에서 회로를 밀집화하고 작게 만들면 성능이 개선되는 것과 비슷함

AI5 칩 개발 관련

» 현재 일론 머스크가 가장 집중하는 건 AI5 칩을 개발하는 것. 테슬라 전체가 이에 메달려 있음

» 이는 자율주행차와 옵티머스 로봇에 필수적임

» 도조 프로그램도 괜찮긴 했지만 엔비디아와 경쟁할 수는 없어서 팀을 해체하고 모든 역량을 AI5 칩에 집중시킴

» 훈련에는 엔비디아를 계속 쓰지만, 추론에서는 AI5칩이 아주 뛰어나면서 저전력에서 강점. 전성비가 매우 좋음. 차와 로봇 수준에서 엔비디아보다 2-3배 뛰어나지만, 비용은 10% 정도일 것

테슬라 자체 펩 건설?

» TSMC와 삼성 모두 훌륭한 회사이지만 우리가 원하는 수요를 맞춰주지는 못함. 펩 건설에 5년이 걸리지만, 우리는 당장 1-3년 뒤를 바라봄. 우리가 1,000억-2,000억개의 AI칩을 우리가 필요한 시기에 공급해줄 수 있어야 함.

» 그래서 스케일 속도를 원하는대로 하려면 거대한 자체 펩을 새로 지어야할 수 있음. 그렇지 않으면 자율주행차와 옵티머스 생산이 칩 공급에 제한될 것

Grok과 xAI가 AI 경쟁에서 우위에 있는 이유

» AI에서 성공한 작은 플레이어만 해도 경제 생산성에 크게 기여할 수 있으며, 천억 달러 규모의 회사가 여러개 나올 것

» AI 경쟁에서 우위를 달성하는 건 3가지: 1) 최고의 인재유치, 2) AI하드웨어 구축/온라인화 속도, 3) 고유 데이터 보유

» 그런 점에서는 xAI는 X의 실시간 데이터 + 테슬라 차량/로봇의 실시간 데이터까지 통합해 특별한 경쟁력을 구축하게 될 것

» 단순 텍스트 기반이 아니라 물리적 세상(자동차, 로봇, 사회)의 실시간 입력값 활용하는 새로운 AI기업을 지향함

X(구 트위터) 인수 배경: 표현의 자유와 데이터 독립

» 표현의 자유는 민주주의의 기반임. 표현의 자유가 없으면 사람들이 정보에 기반한 투표를 할 수 없음. 그러나 과거 트위터는 좌편향되어 있었으며, 트럼프를 포함해 이념의 맞지 않는 사람들을 정지하기까지 했음

» 트위터를 인수한 목적은 이를 더 중립적으로 만드는 것이었음. 좌파의 목소리를 금지하거나 억압한 적은 없음. 나라 전체에 모든 부분에 동등한 무게를 주려고 함

» 궁극적으로는 문명적 위험을 해결해야한다고 생각했음. 미국이 무너지면 내 사업 또한 의미가 없음. 미국은 서구 문명의 기둥임. 그 기둥이 무너지면 모든게 무너짐

https://www.youtube.com/watch?v=GwfLkEOW37Q

특히 이 부분은 알렉스 카프와도 궤를 같이 함. 그래서 서로 샤라웃 많이 하고 DOGE에 있을 때도 팔란티어와 많은 협업을 해왔음

종합적으로 해석해보자면,

1) FCI는 느슨하다 → 유동성 장세는 지속된다.

2) PMI는 상승 중 → 경기바닥 후 회복 국면이고, 산업·원자재·일본·독일·스몰캡이 살아날 준비됨. 구리/유가 비율을 볼때 35년 중 4번째 고점. 이는 제조업, 전력, AI 인프라 수요 폭발. 일본, 독일, 한국 스몰캡이 강한 이유 → 글로벌 제조/사이클릭 회복. 경기순환주는 2025년 구조적 초입부.

3) CPI는 내려가는 중 → 장기채 롱이 먹히는 시기. 동시에 테크·퀄리티·메가캡 재평가에도 우호적.

4) 그러나 미국 스몰캡·부동산·테크 CDS는 체력고갈 → AI CAPEX 시대의 신용 리스크가 가장 큰 균열.

5) 전세계 자금은 메가캡·퀄리티·ETF·대형주 쏠림 → 시장이 ‘넓게 강하지는 않음’.

6) 26년은 상반기 고점 / 하반기 변동성 가능 → 25년은 즐기되 출구 전략도 계산해야.

“2025년은 FCI·PMI·CPI가 모두 위험자산 상승에 유리하지만,
신용시장은 AI 자본수요로 균열이 생기며, 이는 2026년 변동성 폭발의 씨앗이 된다.” 로 귀결되는 듯 합니다.

골드만삭스 Weekly Mash 리포트 중 일부 발췌

엔비디아 실적 발표가 다음 주에 있습니다. 2주 전만 해도 저는 만약 메타(META) 주가가 10% 더 하락하고 오라클(ORCL)의 CDS(신용부도스왑) 프리미엄이 계속 확대된다면, AI 설비투자(Capex) 지출에 대한 확신을 재평가해야 할 것이라고 말씀드렸습니다.

하지만 다음 주 엔비디아 실적 발표를 통해 바로 이 부분에 대한 매우 명확한 실시간 데이터를 확인할 수 있을 것입니다. 그러나... 지금의 상황(set-up)은 2주 전과는 정반대로 뒤집혔으며, 주식 시장, 투자 심리, 포지셔닝 모두 매우 다른 국면에 와 있습니다.

삼성전자의 메모리 가격 인상 관련 소식(그리고 이에 따른 마이크론/씨게이트 등의 주가 반응 - 이미 전고점 수준으로 회복)을 미루어 볼 때, 직접적인 컴퓨팅 지출에 대한 신호는 AI 관련 주식을 다시 상승세로 돌려놓기에 충분할 것으로 예상합니다.

하지만 최근 가장 흥미로운 전개는 아마도 '서구권'이 중국에 비해 전력 측면에서 얼마나 불리한 위치에 있는지를 점점 더 인식하고 있다는 점일 것입니다. (아래 차트와 리포트 참조)

올해 내내 "전력 증강(power up)" 테마가 유효했지만, 직접적인 탄화수소(hydro carbon) 수요(그리고 잠재적인 부족 사태...) 이야기는 아직 본격화되지 않았습니다. 저는 이 테마가 내년으로 갈수록 훨씬 더 큰 주제가 될 것으로 예상합니다.

궁극적으로 이번 테크 사이클을 과거의 다른 사이클과 비교하며 논의되는 모든 역사적 유사점들은 여러 이유에서 꽤나 불완전해 보입니다. 그럼에도 불구하고, 바로 그 점을 다룬 이 짧은 보고서는 읽어볼 만한 가치가 있습니다.
핵심 내용은 다음과 같습니다. "당시, 특히 1998년 이후 목격되었던 거시경제 및 시장의 불균형은 아직 전반적으로 나타나지 않고 있습니다. 여러 지표상, 현재의 AI 관련 붐은 1999년이나 2000년보다는 1997/1998년의 테크 붐과 더 많은 공통점을 가지고 있습니다. 비록 이것이 자본 수익률이 현재의 자산 가격을 정당화할 만큼 충분할 것이라고 보장해주지는 않지만, 외생적 충격이나 제약이 없다면 AI 투자 붐이 지속될 여력(room to run)은 여전히 충분할 수 있음을 시사합니다."

그리고 과거의 '다크 파이버(Dark Fibre, 닷컴버블 당시 과잉 투자된 미사용 광케이블)'와 현재의 '가동 중인 추론(Lit Inference, 실제 사용 중인 AI 연산)'을 신용(부채) 측면에서 비교하는 주장을 반박하기는 쉽지만, 시장이 의문을 제기하는 것은 지극히 합리적입니다. 올해 미국 달러 신용(대출) 공급의 29%가 AI와 관련되어 있기 때문입니다!

석탄/가스 붐이 내년에 더 본격화될 수 있다고 읽히네요. #석탄 의 리레이팅은 계속 됩니다

*미국 천연가스 가격 2년 10개월 래 최대

- 한국 복귀 완료🫡

- 미국 결혼식에는 메인 웨딩 케이크 외에도 신랑이 좋아하는 취향/취미를 반영해서 따로 만드는 groom’s cake 라는 문화가 있음

이걸 서프라이즈로 팔란티어 케이크를 받는 사람은 제가 최초이지 않을까 싶음..ㅋㅋ 짝꿍님에게 무한한 감사와 함께 계좌 떡상 기원 🚀🚀🚀

미국 #단상

1) 미국 펜타곤 대만쪽 방산 부서에서 일하던 친구 퇴사 후 다른 정보 기관으로 이직

- 요즘 하는 업무는 대만 방산 업체들의 Supply chain과 (생산공장 위치, 어느 업체랑 거래하는지 등) 자주 국방 능력을 상세하게 분석하고 in-depth 리포트를 발간하는 거라고 함

- 이런거보면 미국이 여러 방면으로 대만 신경쓰고 있긴 하네라고 생각듦. 아쉽게도 이 친구는 팔란티어와 협업하는 프로젝트는 경험 못해봄

2) 엑센츄어 컨설팅펌 다니는 친구, 퇴사 후 사업 생각 중. 얘가 원래 다니던 로컬 컨설팅펌이 엑센츄어에 인수된 케이스. 근데 엑센츄어가 여기저기 인수는 많이 하는데 PMI는 전혀 신경 안쓴다고 함. 현재 고민하는 쪽은 의료용 대마 사업

조지아주에 의료용 대마 라이센스 가지고 있는 사람이 7명 밖에 없음. 그 중에 한명이랑 커넥션이 있어서 사업 구상 중이라고 함. 한국에서는 생각하기 어려운 사업이라 신기했음

- 또 다른 엑센츄어 친구 한명도 내년 6월 퇴사 생각 중. IT컨설팅 쪽인데 현재 업무 영역이 레거시 SaaS에 머물러 있어 한계를 느끼고, 조지아텍 석사 공부를 통해 AI 엔지니어쪽으로 커리어를 가져가려고 함

3) 미국 갈 때마다 한국에 비해 불편한 점들을 느끼는 순간들이 있는데, 이런 것들은 내가 직접 서비스를 만들든, 사업화를 하든 개선할 부분이 많다고 느낌. 기회는 무궁무진

4) 남부 is booming.. 월스트릿이 남부쪽으로 허브를 옮기려는 움직임이 지속되고 있다고 함. 노스캐롤라이나 샬럿이라는 도시가 새로운 금융 허브가 되어가는 중. 코로나 이후 남부로 금융 허브를 옮기는 움직임이 강화되었고, 현재는 샬럿이 뉴욕 다음으로 규모가 큰 금융 허브가 되었음.

- 조지아주 suburb 지역도 코로나 이후 주택가격 기본 2배 상승..

5) 집에 문제가 생겼을때 (건조기 고장, 변기 교체, 정원 관리 등등) 사람을 써서 해결하는건 상당히 비쌈 → 비용 세이브를 위해 엥간한건 스스로 고칠 줄 알아야함. 미국에서 테크니션이 대우받는 이유를 알거 같음

6) 매년 미국 갈때마다 팁 비율이 계속 올라감. 정신 나간 수준. 조지아 기준 미니멈 팁 비율이 20퍼 정도. 키오스크에서 결제하는데 팁 옵션이 20-22-25퍼 이런식으로 구성됨 ㅋㅋ

7) 미국은 스몰톡만 잘해도 얻는 이득이 정말 정말 많음... 크게는 레퍼럴이나 인터뷰 기회 얻는 케이스도 있고, 소소하게는 어디 가서 최근에 결혼식 했다고 하면 free 디저트, 음식, 샴페인, 커피 다 얻어먹을 수 있음😚

데이터센터 'QoQ'25%...

엔비디아 실적 및 가이던스에서 주목해볼 숫자는 크게 3개
1.FY26.4Q GPM 가이던스 75%
2.전사 매출성장률 QoQ 22%
3.데이터센터향 매출성장률 QoQ25%

이 중 시장이 환호하는 숫자는 1번인듯. 호퍼에서 블랙웰로 전환되는 구간에서 낮아진 GPM에 대한 시장의 끊임없는 의구심을 드디어 뚫어낸 첫 분기가 될 것

땡큐 엔비디아! 땡큐 젠슨황! 이 형님은 다해줍니다

[조선사 2025년 수주 달성률]

- 상선: ~11월 20일 누적
- 타 부문: ~10월 누적

@ HD현대중공업

상선) 106.1%
- 성과: 66.8억달러
- 목표: 63.0억달러

해양) 5.7%
- 성과: 1.1억달러
- 목표: 18.8억달러

엔진기계) 116.0%
- 성과: 32.8억달러
- 목표: 28.3억달러

@ HD현대미포

상선) 62.0%
- 성과: 23.6억달러
- 목표: 38.0억달러

@ HD현대삼호

상선) 100.6%
- 성과: 45.3억달러
- 목표: 45.0억달러

산업설비) 357.7%
- 성과: 2.5억달러
- 목표: 0.7억달러

@ 삼성중공업

상선) 102.4%
- 성과: 59.4억달러
- 목표: 58.0억달러

해양) 20.8%
- 성과: 8.3억달러
- 목표: 40.0억달러

@ 한화오션

상선) (공란)
- 성과: 54.8억달러

#AI

엔비디아 3Q 어닝콜 리뷰

Source: 양파님

#로봇 #에스피지

실제로 로봇쪽에서 실적이 나오고 있음에도 타종목 대비 저평가 받던게 있었는데, 드디어 좋은 뉴스 나오면서 박스권 뚫고 나가는 중

- 내년 상반기 휴머노이드 엑츄에이터 상용화

- LG와 로봇 엑츄에이터 협업

역시 Gavin Baker 관점은 명쾌하다.

"Gemini 3는 프리트레이닝을 위한 스케일링 법칙이 여전히 유효하다는 것을 보여준다. 이는 o1이 출시된 이후 가장 중요한 AI 데이터 포인트다. 이는 곧 블랙웰 계열 모델들이 2026년 2분기에 출시될 때 성능이 크게 향상될 가능성이 높다는 뜻이기도 하다. GPT-5는 스케일링 법칙이 둔화되고 있다는 증거가 아니었다. GPT-5는 더 나은 성능을 목표로 설계된 것이 아니라, 추론 비용을 더 싸게 만드는 데 초점을 맞춘 모델이었다. 실제로는 라우터 뒤에 숨은 더 작은 모델이었다. 그리고 Gemini 3가 TPU로 학습되었으니 블랙웰과는 연결해서 해석할 수 없다고 말하지는 말아 달라. 프리트레이닝에서 중요한 것은 블랙웰이든 TPU든 상관없이 일관된(coherent) FLOPs의 규모다."

"AI는 내가 기술 투자자로 일해 온 커리어 전체를 통틀어, “비용”이 진짜로 중요한 의미를 갖는 첫 사례로 남아 있다. 애플이 수조 달러짜리 기업이 된 이유는 아이폰을 가장 낮은 원가로 생산하기 때문이 아니며, 엔비디아가 AI 가속기를 가장 싸게 만드는 회사라서 그런 것도 아니다. 그러나 “토큰을 가장 낮은 비용으로 생산하는 플레이어”가 되는 것은 엄청난 이점을 가져올 것이다. 오늘날 토큰의 최저 비용 생산자는 구글이고, 그 다음이 xAI다. 중요한 것은 GPU나 TPU의 “대수”가 아니라, 하나의 클러스터/패브릭 내에서 일관되게(coherent) 묶여 있는 GPU의 수, 그리고 그 클러스터/패브릭 내에서 통신하는 데 드는 비용이다."

"CoreWeave의 분기 실적은, 설령 CoreWeave가 전력 계약 측면에서 우위를 가지고 있더라도, 실제로 전력을 확보해 온·오프라인으로 만들고 인프라를 적시에 배치하는 일이 얼마나 어려운지를 보여주었다. 이런 전력 관련 병목은 앞으로 더 자주 발생해 더 많은 플레이어에게 영향을 줄 가능성이 크다. 나는 이것이 오히려 긍정적이라고 본다. 전력 부족은 AI 인프라 구축에서 자연스러운 ‘조절 장치(governor)’ 역할을 하여, 과잉 구축(overbuild)이 일어날 확률을 낮춘다. 이로 인해 사이클의 기간은 더 길어지고, 변동성은 더 완만해질 것이다."

"전력 부족은 블랙웰에게는 훌륭한 환경이 될 수도 있다. 와트(watt)가 병목이 되는 상황에서는, 와트당 토큰(tokens per watt)이 의사결정을 좌우하게 되며, 토큰은 말 그대로 = 매출이다. 전력 제약이 심한 세계에서는 GPU vs ASIC 가격 차이는 훨씬 덜 중요해진다. 여기에 구글이 TPU를 외부 고객에게 판매하기 시작했다는 사실까지 더해지면, 다른 대부분의 ASIC 프로그램이 취소될 가능성이 크다. 설령 어떤 ASIC이 1GW급 데이터센터의 구축 비용을 500억 달러에서 400억 달러로 줄여 준다고 하더라도, 그 400억 달러의 ROI는 더 낮을 것이다. 그 데이터센터가 만들어내는 매출(토큰)이 상당히 줄어들 것이기 때문이다. 종합하면, 전력 부족은 와트당 토큰 성능이 가장 뛰어난 반도체와 시스템의 가격 결정력을 크게 높여 준다."

"광통신(optics)은 워크로드를, 전력이 충분하고 가격이 싼 곳으로 옮길 수 있게 해준다. 전기요금 인상에 대한 정치적 압력을 완화하기 위해 출력 제한(curtailment)이 하나의 해법으로 쓰이게 되면서, 이것은 점점 더 중요해질 것이다. 멀티 캠퍼스에서 진행하는 트레이닝에는 상상을 초월하는 수준의 광통신 장비가 필요하지만, 이 지출 규모는 여전히 연산(컴퓨트)에 들어가는 지출에 비하면 훨씬 작다. 따라서 경제적으로 충분히 성립 가능한 대안이다. 역설적이게도, 광통신은 중국의 GPU 부족과 전력 과잉 문제에 대한 해법이기도 하다. 스케일-업 네트워킹에서 구리(copper) 케이블 대신 광(optical)으로 전환하면, 전력 사용량이 극적으로 늘어나는 대가를 치르는 대신, 가속기 한 개당 연산 성능 부족분 상당 부분을 상쇄할 수 있기 때문이다."

"블랙웰이 널리 공급되기 시작한 이후에도 Hopper 임대 가격이 오히려 상승했다는 사실은, GPU 잔존가치(residual value)를 지금의 6년보다 더 길게 잡아야 할지도 모른다는 신호다. 오늘날에도 A100조차 여전히 매우 높은 수준의 변동 현금 마진(variable cash margin)을 만들어 내고 있다. 이런 추세가 이어진다면, GPU 금융 비용은 추가로 100~200bp 정도 더 낮아질 수 있다. 덧붙이자면, 데이터센터의 물리적 현실을 감안하면 GPU의 경제적 수명이 1~2년에 불과하다는 가정은 사실상 성립할 수 없다."

"벤처 회사들이 대거 클라우드로 이전한 뒤, S&P 500 기업들이 광범위하게 클라우드로 전환하기까지는 대략 5년 정도가 걸렸다. AI는 이보다 더 빠르게 진행될 수도 있다. 3분기가, 여러 S&P 500 기업들이 처음으로 “재무제표에 눈에 보이게 영향을 준 AI 생산성 데이터”를 공개한 시점이었다는 점은 주목할 만하다. 예를 들어 C.H. Robinson 같은 사례가 그렇다. 이런 대기업들의 초기 생산성 향상은, 벤처 투자자들이 포트폴리오 회사들을 통해 보고 있는 현상과도 맞닿아 있다. 사실상 모든 벤처 지원 회사들이 AI에 과감하게 베팅하면서, 직원 1인당 매출이 수직 상승하고 있기 때문이다."

"이 모든 것은 우리가 아직 AI의 매우 초기 단계에 있다는 점을 시사한다."

https://x.com/gavinsbaker/status/1991248768654803337?s=46&t=kBWm12pe7zszh3422SH2Og

이 부분은 팔란티어 AIPcon에서 고객사들의 발표를 들어보면 명쾌함