Forwarded from 힙한 펭미업의 1인칭 시점
#Gemini
최후의 승자는 왜 구글인가? -
KAIST 전자및전기공학부 김정호 교수 의견
구글이 엔비디아나 오픈AI보다 유리한 고지에 있다고 분석합니다. 그 이유는 구글이 가진 '수직 계열화된 스택' 때문입니다. 유튜브, 구글 검색, 지메일, 구글 맵 등 전 세계에서 가장 방대하고 질 좋은 데이터를 보유하고 있습니다. 엔비디아 의존도를 낮출 수 있는 자체 AI 칩(TPU)을 보유하고 있습니다. 안드로이드 스마트폰과 크롬 브라우저라는 강력한 접점을 통해 '개인 비서 AI'를 가장 먼저 대중화할 수 있습니다.
1. 상호 의존성을 통한 선순환 (Self-Sustaining Loop)
생태계 내의 한 요소가 성장하면 다른 요소가 자동으로 혜택을 입는 구조입니다.
데이터와 모델의 결합: 유튜브나 구글 검색에서 나온 방대한 데이터가 구글의 AI 모델을 학습시킵니다. 학습된 AI는 다시 구글 검색을 더 똑똑하게 만들고, 이는 더 많은 사용자를 불러옵니다.
하드웨어와 소프트웨어의 최적화: 자체 칩인 TPU는 구글의 소프트웨어 알고리즘에 딱 맞게 설계되었습니다. 마치 애플이 아이폰용 칩(A시리즈)과 iOS를 동시에 만들어 성능을 극대화하는 것과 같습니다. 남의 칩(엔비디아)을 사다 쓰는 경쟁사보다 비용은 낮추고 효율은 극대화할 수 있습니다.
2. '락인 효과(Lock-in Effect)'와 확장성
생태계는 사용자를 그 안에 가두고 밖으로 나가지 못하게 합니다. 교수님이 언급하신 **인터페이스(안드로이드, 크롬)**가 그 통로입니다. 사용자는 이미 안드로이드 폰을 쓰고 구글 지도를 보며 지메일을 확인합니다.
구글의 AI 비서가 이 서비스들에 녹아들면, 사용자는 굳이 다른 회사의 AI(오픈AI 등)를 찾아갈 필요가 없습니다. 내 일상 데이터가 이미 구글에 다 있기 때문입니다. 이것이 바로 "인터페이스가 생태계의 문지기" 역할을 하는 이유입니다.
3. 수직 계열화: "뿌리부터 열매까지"
자연 생태계에서 토양, 햇빛, 식물이 조화를 이루듯 구글은 AI 서비스의 모든 단계를 장악하고 있습니다.
뿌리(하드웨어): TPU 칩, 데이터 센터 인프라
줄기(플랫폼/모델): 제미나이(Gemini) AI 모델, 안드로이드 OS
열매(서비스): 유튜브, 검색, 개인 비서 AI
오픈AI는 '열매(모델)'는 훌륭하지만 '뿌리(하드웨어/인프라)'를 마이크로소프트에 의존하고 있고, 엔비디아는 '뿌리(칩)'는 강하지만 사용자와 직접 만나는 '열매(서비스/데이터)'가 부족합니다. 반면 구글은 이 모든 것을 한 울타리(에코시스템) 안에 다 가지고 있습니다.
https://youtu.be/u_kScGrjxlk?si=GwJsmBQibfFYNSjf
최후의 승자는 왜 구글인가? -
KAIST 전자및전기공학부 김정호 교수 의견
구글이 엔비디아나 오픈AI보다 유리한 고지에 있다고 분석합니다. 그 이유는 구글이 가진 '수직 계열화된 스택' 때문입니다. 유튜브, 구글 검색, 지메일, 구글 맵 등 전 세계에서 가장 방대하고 질 좋은 데이터를 보유하고 있습니다. 엔비디아 의존도를 낮출 수 있는 자체 AI 칩(TPU)을 보유하고 있습니다. 안드로이드 스마트폰과 크롬 브라우저라는 강력한 접점을 통해 '개인 비서 AI'를 가장 먼저 대중화할 수 있습니다.
1. 상호 의존성을 통한 선순환 (Self-Sustaining Loop)
생태계 내의 한 요소가 성장하면 다른 요소가 자동으로 혜택을 입는 구조입니다.
데이터와 모델의 결합: 유튜브나 구글 검색에서 나온 방대한 데이터가 구글의 AI 모델을 학습시킵니다. 학습된 AI는 다시 구글 검색을 더 똑똑하게 만들고, 이는 더 많은 사용자를 불러옵니다.
하드웨어와 소프트웨어의 최적화: 자체 칩인 TPU는 구글의 소프트웨어 알고리즘에 딱 맞게 설계되었습니다. 마치 애플이 아이폰용 칩(A시리즈)과 iOS를 동시에 만들어 성능을 극대화하는 것과 같습니다. 남의 칩(엔비디아)을 사다 쓰는 경쟁사보다 비용은 낮추고 효율은 극대화할 수 있습니다.
2. '락인 효과(Lock-in Effect)'와 확장성
생태계는 사용자를 그 안에 가두고 밖으로 나가지 못하게 합니다. 교수님이 언급하신 **인터페이스(안드로이드, 크롬)**가 그 통로입니다. 사용자는 이미 안드로이드 폰을 쓰고 구글 지도를 보며 지메일을 확인합니다.
구글의 AI 비서가 이 서비스들에 녹아들면, 사용자는 굳이 다른 회사의 AI(오픈AI 등)를 찾아갈 필요가 없습니다. 내 일상 데이터가 이미 구글에 다 있기 때문입니다. 이것이 바로 "인터페이스가 생태계의 문지기" 역할을 하는 이유입니다.
3. 수직 계열화: "뿌리부터 열매까지"
자연 생태계에서 토양, 햇빛, 식물이 조화를 이루듯 구글은 AI 서비스의 모든 단계를 장악하고 있습니다.
뿌리(하드웨어): TPU 칩, 데이터 센터 인프라
줄기(플랫폼/모델): 제미나이(Gemini) AI 모델, 안드로이드 OS
열매(서비스): 유튜브, 검색, 개인 비서 AI
오픈AI는 '열매(모델)'는 훌륭하지만 '뿌리(하드웨어/인프라)'를 마이크로소프트에 의존하고 있고, 엔비디아는 '뿌리(칩)'는 강하지만 사용자와 직접 만나는 '열매(서비스/데이터)'가 부족합니다. 반면 구글은 이 모든 것을 한 울타리(에코시스템) 안에 다 가지고 있습니다.
https://youtu.be/u_kScGrjxlk?si=GwJsmBQibfFYNSjf
YouTube
AI 최후의 승자 이래서 구글입니다 (KAIST 전자및전기공학부 김정호 교수)
[AI로 영상을 요약한 내용입니다]
💡내용 요약
“AI는 앞으로 **생각(추론)**을 더 잘하고, **멀티모달(영상·음성)**로 확장되면서, 결국 병목은 GPU가 아니라 메모리가 된다”는 얘기를 김정호 교수가 자기 경험(제미나이로 영상·게임·PPT 제작)으로 증명해 보이는 구조입니다. 특히 코딩도 AI가 해 주는 시대가 오니, 앞으로 사람에게 남는 건 “코딩 스킬”보다 논리·수학·철학처럼 개념을 세우는 힘이라는 주장이고요. 2026년 키워드로는 리즈닝/멀티모달/역할…
💡내용 요약
“AI는 앞으로 **생각(추론)**을 더 잘하고, **멀티모달(영상·음성)**로 확장되면서, 결국 병목은 GPU가 아니라 메모리가 된다”는 얘기를 김정호 교수가 자기 경험(제미나이로 영상·게임·PPT 제작)으로 증명해 보이는 구조입니다. 특히 코딩도 AI가 해 주는 시대가 오니, 앞으로 사람에게 남는 건 “코딩 스킬”보다 논리·수학·철학처럼 개념을 세우는 힘이라는 주장이고요. 2026년 키워드로는 리즈닝/멀티모달/역할…
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#반도체
Citi 센터장님 인터뷰
- 삼성전자 TP: 200,000원
- 단순히 HBM뿐만 아니라, 매출의 80% 이상을 차지하는 범용메모리 가격이 급등(4분기 70%, 1분기 40% 예상)하면서 OPM이 HBM을 추월할 가능성
- 올해부터 HBM4의 본격적인 양산 예정
- 야구에 비유하면 아직 전체 사이클(9회)의 초입 단계. 현재 반도체 펀더멘털은 2회차, 주가는 3회차 정도
- 기존의 학습(Training)용 수요에서 추론(Inference)용 수요로 시장이 넘어가고 있으며, 향후 피지컬 AI(로봇 등) 및 엣지 AI(온디바이스) 단계는 아직 오지도 않았기 때문에 성장 잠재력이 크다고 판단
- 과거 낸드 슈퍼 사이클이 7년 정도 지속되었던 점을 고려할 때, 이번 AI 사이클은 그보다 더 크고 길게 갈 것으로 예상
- HBM4 전략 차이
SK하이닉스는 24GB를 16단으로 쌓는 방식
삼성전자는 32GB를 12단으로 쌓는 방식
- 중국의 희토류 수출 통제 등 지정학적 리스크로 인해 반도체 소재의 국산화 및 다변화 니즈가 더욱 커질 것
- 향후 신규 설비 투자 확대에 따라 전공정 장비 업체(유진테크, 원익IPS, 테스 등)와 소재 회사들이 수혜를 볼 것
https://www.youtube.com/watch?v=JMvx51Q_XBk
Citi 센터장님 인터뷰
- 삼성전자 TP: 200,000원
- 단순히 HBM뿐만 아니라, 매출의 80% 이상을 차지하는 범용메모리 가격이 급등(4분기 70%, 1분기 40% 예상)하면서 OPM이 HBM을 추월할 가능성
- 올해부터 HBM4의 본격적인 양산 예정
- 야구에 비유하면 아직 전체 사이클(9회)의 초입 단계. 현재 반도체 펀더멘털은 2회차, 주가는 3회차 정도
- 기존의 학습(Training)용 수요에서 추론(Inference)용 수요로 시장이 넘어가고 있으며, 향후 피지컬 AI(로봇 등) 및 엣지 AI(온디바이스) 단계는 아직 오지도 않았기 때문에 성장 잠재력이 크다고 판단
- 과거 낸드 슈퍼 사이클이 7년 정도 지속되었던 점을 고려할 때, 이번 AI 사이클은 그보다 더 크고 길게 갈 것으로 예상
- HBM4 전략 차이
SK하이닉스는 24GB를 16단으로 쌓는 방식
삼성전자는 32GB를 12단으로 쌓는 방식
- 중국의 희토류 수출 통제 등 지정학적 리스크로 인해 반도체 소재의 국산화 및 다변화 니즈가 더욱 커질 것
- 향후 신규 설비 투자 확대에 따라 전공정 장비 업체(유진테크, 원익IPS, 테스 등)와 소재 회사들이 수혜를 볼 것
https://www.youtube.com/watch?v=JMvx51Q_XBk
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반도체 주가, 이제 30% 도달! 피지컬·엣지AI 단계 오지도 않았다ㅣ이세철 씨티그룹 리서치부문 전무ㅣ#반도체 #삼성전자 #SK하이닉스
🎙 출연자
온인주 앵커
이세철 씨티그룹 리서치부문 전무
📈 삼성전자 사상 최대 실적
이번 영상에서는
✔ 삼성전자 실적의 핵심 의미
✔ 목표가 상향 러시에 대한 시장 평가
✔ 2026년까지 반도체 주가 흐름 전망
✔ 삼성전자 vs SK하이닉스 주가 평가 차이
✔ 중국 희토류 통제 이슈의 국내 영향
✔ HBM4 기술 경쟁과 소부장 투자 포인트
까지 함께 짚어봅니다.
🔹 삼성전자 실적, 무엇이 달라졌나
• 범용 메모리 비중이 여전히 높은 구조
• HBM4…
온인주 앵커
이세철 씨티그룹 리서치부문 전무
📈 삼성전자 사상 최대 실적
이번 영상에서는
✔ 삼성전자 실적의 핵심 의미
✔ 목표가 상향 러시에 대한 시장 평가
✔ 2026년까지 반도체 주가 흐름 전망
✔ 삼성전자 vs SK하이닉스 주가 평가 차이
✔ 중국 희토류 통제 이슈의 국내 영향
✔ HBM4 기술 경쟁과 소부장 투자 포인트
까지 함께 짚어봅니다.
🔹 삼성전자 실적, 무엇이 달라졌나
• 범용 메모리 비중이 여전히 높은 구조
• HBM4…
#반도체
UBS: SK 하이닉스 – 막대한 이익 상승 잠재력 - 목표가 100만 원으로 상향
2026년 4분기 DRAM 영업이익률(OPM) 82% 전망
메모리 반도체 산업은 전례 없는 업사이클의 한복판에 있습니다. 당사는 2026년 4분기까지 SK 하이닉스의 DDR 평균 판매 단가(ASP)가 Gb당 0.97달러를 기록하며, 2018년 3분기의 정점에 매우 근접할 것으로 전망합니다. 이 정도 규모의 업사이클 상황에서, 당사는 기존 범용 메모리, 특히 DDR(2025년 4분기 예상 매출의 52%)이 2026년과 2027년의 핵심 이익 동력이 될 것으로 믿습니다. 당사는 2026년 DDR 영업이익이 전년 대비 2.9배 증가하여 전체의 67%를 차지할 것으로 보며, 영업이익률은 2026년 4분기까지 82%에 달할 것으로 예상합니다.
또한, SK 하이닉스가 HBM 시장에서의 리더십(2026년 비트 기준 시장 점유율 56% 예상)을 바탕으로 AI 컴퓨팅 반도체 성장의 혜택을 계속해서 강력하게 누릴 것으로 기대합니다. 최근 발표된 "2026년 시장 전망"(2026년 1월 5일)에서 SK 하이닉스는 당사의 연구 결과를 인용하며, 구글의 TPU7e/7p용 제품을 가장 먼저 출하할 것이며, 2026년 엔비디아(루빈)의 HBM4 점유율을 약 70% 확보할 가능성이 높다고 언급한 바 있습니다. 결과적으로, 당사는 SK 하이닉스가 2026년에 75조 원, 2027년에 98조 원의 잉여현금흐름(FCF)을 창출할 것으로 전망합니다. 또한 주당순자산가치(BPS)는 2025년 말부터 2027년까지 전년 대비 104% 성장할 것으로 예상합니다. 현재 NTM(2027년 3월까지의 12개월 선행) 장부 가치 대비 2.23배 수준에서, 근본적으로 변화한 장기적 경제 가치를 반영하여 SK 하이닉스의 주가는 계속해서 재평가(re-rate)되어야 합니다.
2026년 1분기 및 그 이후 DDR과 NAND 계약 가격의 강력한 상승업계 점검 결과, 2026년 1분기 계약 가격, 특히 DDR 가격이 매우 강력할 것으로 나타났습니다. 당사는 2026년 1분기 SK 하이닉스의 DDR 계약 가격이 전 분기 대비 60% 상승할 것으로 전망하며(기존 전망 +30%), 서버용 DDR은 65%, 모바일 DDR은 60% 상승할 것으로 예상합니다. NAND 계약 평균 판매 단가(ASP)는 전 분기 대비 27% 상승할 것으로 전망합니다. 당사의 점검 결과는 특히 DDR을 중심으로 2026년 2분기 및 그 이후에도 긍정적인 모멘텀이 이어질 것이라는 강한 확신을 보여줍니다. 당사는 DDR 계약 가격 상승세가 2027년 1분기까지, NAND는 2026년 3분기까지 지속될 것으로 계속해서 전망하고 있습니다. 이에 따라 SK 하이닉스의 DRAM 영업이익률은 2026년 4분기까지 77%에 도달하여, 2018년 3분기의 이전 최고치인 65%를 훨씬 상회할 것으로 예상됩니다.
추정치 대폭 상향 및 2026년 예상 설비 투자(Capex) 증액
당사는 DRAM ASP 상승(+21% QoQ vs 기존 +20%), NAND(+30% vs +20%), 그리고 NAND 비트 출하량(+11% vs +4%) 증가에 힘입어 2025년 4분기 예상 영업이익을 18.2조 원으로 상향 조정했습니다. 이는 VA 컨센서스인 16.2조 원을 12% 상회하는 수치입니다. 당사는 2026년 예상 영업이익을 211% 상향한 150.2조 원으로 조정했으며, 이는 컨센서스인 99조 원보다 52% 높은 수준입니다. 2027년 예상 영업이익은 19% 상향한 157.8조 원으로, 컨센서스인 122.3조 원을 29% 상회합니다. 이러한 변화와 더불어 상향된 DDR 및 NAND 플래시 계약 가격 전망을 바탕으로 2026년 및 2027년 예상 주당순이익(EPS)을 21% 올렸습니다. 또한 2026년 설비 투자 전망치를 35조 원에서 38조 원으로 상향했습니다.
밸류에이션: 목표 주가를 853,000원에서 1,000,000원으로 상향 - 핵심 투자의견: 매수(Buy)당사는 2026-30년 장기 ROE 전망치 34.3%(기존 33.7%)와 자기자본비용(CoE) 11.5%(기존 11.3%)를 바탕으로 SK 하이닉스의 주 가치를 NTM(2027년 3월까지) 장부 가치의 3.00배(기존 2.99배)로 평가합니다. 수정된 목표 주가는 상향 조정된 주당순자산가치 전망 또한 반영하고 있습니다.
UBS: SK 하이닉스 – 막대한 이익 상승 잠재력 - 목표가 100만 원으로 상향
2026년 4분기 DRAM 영업이익률(OPM) 82% 전망
메모리 반도체 산업은 전례 없는 업사이클의 한복판에 있습니다. 당사는 2026년 4분기까지 SK 하이닉스의 DDR 평균 판매 단가(ASP)가 Gb당 0.97달러를 기록하며, 2018년 3분기의 정점에 매우 근접할 것으로 전망합니다. 이 정도 규모의 업사이클 상황에서, 당사는 기존 범용 메모리, 특히 DDR(2025년 4분기 예상 매출의 52%)이 2026년과 2027년의 핵심 이익 동력이 될 것으로 믿습니다. 당사는 2026년 DDR 영업이익이 전년 대비 2.9배 증가하여 전체의 67%를 차지할 것으로 보며, 영업이익률은 2026년 4분기까지 82%에 달할 것으로 예상합니다.
또한, SK 하이닉스가 HBM 시장에서의 리더십(2026년 비트 기준 시장 점유율 56% 예상)을 바탕으로 AI 컴퓨팅 반도체 성장의 혜택을 계속해서 강력하게 누릴 것으로 기대합니다. 최근 발표된 "2026년 시장 전망"(2026년 1월 5일)에서 SK 하이닉스는 당사의 연구 결과를 인용하며, 구글의 TPU7e/7p용 제품을 가장 먼저 출하할 것이며, 2026년 엔비디아(루빈)의 HBM4 점유율을 약 70% 확보할 가능성이 높다고 언급한 바 있습니다. 결과적으로, 당사는 SK 하이닉스가 2026년에 75조 원, 2027년에 98조 원의 잉여현금흐름(FCF)을 창출할 것으로 전망합니다. 또한 주당순자산가치(BPS)는 2025년 말부터 2027년까지 전년 대비 104% 성장할 것으로 예상합니다. 현재 NTM(2027년 3월까지의 12개월 선행) 장부 가치 대비 2.23배 수준에서, 근본적으로 변화한 장기적 경제 가치를 반영하여 SK 하이닉스의 주가는 계속해서 재평가(re-rate)되어야 합니다.
2026년 1분기 및 그 이후 DDR과 NAND 계약 가격의 강력한 상승업계 점검 결과, 2026년 1분기 계약 가격, 특히 DDR 가격이 매우 강력할 것으로 나타났습니다. 당사는 2026년 1분기 SK 하이닉스의 DDR 계약 가격이 전 분기 대비 60% 상승할 것으로 전망하며(기존 전망 +30%), 서버용 DDR은 65%, 모바일 DDR은 60% 상승할 것으로 예상합니다. NAND 계약 평균 판매 단가(ASP)는 전 분기 대비 27% 상승할 것으로 전망합니다. 당사의 점검 결과는 특히 DDR을 중심으로 2026년 2분기 및 그 이후에도 긍정적인 모멘텀이 이어질 것이라는 강한 확신을 보여줍니다. 당사는 DDR 계약 가격 상승세가 2027년 1분기까지, NAND는 2026년 3분기까지 지속될 것으로 계속해서 전망하고 있습니다. 이에 따라 SK 하이닉스의 DRAM 영업이익률은 2026년 4분기까지 77%에 도달하여, 2018년 3분기의 이전 최고치인 65%를 훨씬 상회할 것으로 예상됩니다.
추정치 대폭 상향 및 2026년 예상 설비 투자(Capex) 증액
당사는 DRAM ASP 상승(+21% QoQ vs 기존 +20%), NAND(+30% vs +20%), 그리고 NAND 비트 출하량(+11% vs +4%) 증가에 힘입어 2025년 4분기 예상 영업이익을 18.2조 원으로 상향 조정했습니다. 이는 VA 컨센서스인 16.2조 원을 12% 상회하는 수치입니다. 당사는 2026년 예상 영업이익을 211% 상향한 150.2조 원으로 조정했으며, 이는 컨센서스인 99조 원보다 52% 높은 수준입니다. 2027년 예상 영업이익은 19% 상향한 157.8조 원으로, 컨센서스인 122.3조 원을 29% 상회합니다. 이러한 변화와 더불어 상향된 DDR 및 NAND 플래시 계약 가격 전망을 바탕으로 2026년 및 2027년 예상 주당순이익(EPS)을 21% 올렸습니다. 또한 2026년 설비 투자 전망치를 35조 원에서 38조 원으로 상향했습니다.
밸류에이션: 목표 주가를 853,000원에서 1,000,000원으로 상향 - 핵심 투자의견: 매수(Buy)당사는 2026-30년 장기 ROE 전망치 34.3%(기존 33.7%)와 자기자본비용(CoE) 11.5%(기존 11.3%)를 바탕으로 SK 하이닉스의 주 가치를 NTM(2027년 3월까지) 장부 가치의 3.00배(기존 2.99배)로 평가합니다. 수정된 목표 주가는 상향 조정된 주당순자산가치 전망 또한 반영하고 있습니다.
OpenAI에 올라온 블라인드 글
Meta 출신들이 OpenAI의 문화를 망쳐놓았습니다. 수준 이하의 실력, 마키아벨리적 성향(권모술수), 돈만 밝히고, 승진에만 혈안이 되어 있으며, 이기적인 자기 홍보와 동료의 등에 칼을 꽂는 소시오패스들이 내부적으로 우리를 정말 잘못된 방향으로 이끌었습니다. 연구 분야는 그들이 빼올 만한 연구 인재가 전혀 없었기 때문에 유일하게 건드리지 못한 곳입니다. 이제 리더십 계층에는 자신의 조직을 개인 영지처럼 운영하는 Meta 출신 임원들이 포진해 있습니다.
만약 당신의 문화를 보호하고 싶다면, 무슨 수를 써서라도 Meta 출신들(개인 기여자(IC) 및 리더들)을 채용하는 것을 피하십시오. 당신은 독약을 먹고 있는 것과 같습니다. 나는 그들의 이력서를 보자마자 거절합니다.
이상입니다.
Meta 출신들이 OpenAI의 문화를 망쳐놓았습니다. 수준 이하의 실력, 마키아벨리적 성향(권모술수), 돈만 밝히고, 승진에만 혈안이 되어 있으며, 이기적인 자기 홍보와 동료의 등에 칼을 꽂는 소시오패스들이 내부적으로 우리를 정말 잘못된 방향으로 이끌었습니다. 연구 분야는 그들이 빼올 만한 연구 인재가 전혀 없었기 때문에 유일하게 건드리지 못한 곳입니다. 이제 리더십 계층에는 자신의 조직을 개인 영지처럼 운영하는 Meta 출신 임원들이 포진해 있습니다.
만약 당신의 문화를 보호하고 싶다면, 무슨 수를 써서라도 Meta 출신들(개인 기여자(IC) 및 리더들)을 채용하는 것을 피하십시오. 당신은 독약을 먹고 있는 것과 같습니다. 나는 그들의 이력서를 보자마자 거절합니다.
이상입니다.
기억보단 기록을
OpenAI에 올라온 블라인드 글 Meta 출신들이 OpenAI의 문화를 망쳐놓았습니다. 수준 이하의 실력, 마키아벨리적 성향(권모술수), 돈만 밝히고, 승진에만 혈안이 되어 있으며, 이기적인 자기 홍보와 동료의 등에 칼을 꽂는 소시오패스들이 내부적으로 우리를 정말 잘못된 방향으로 이끌었습니다. 연구 분야는 그들이 빼올 만한 연구 인재가 전혀 없었기 때문에 유일하게 건드리지 못한 곳입니다. 이제 리더십 계층에는 자신의 조직을 개인 영지처럼 운영하는 Meta…
글 하나로 일반화하긴 어렵지만, 빅테크 사이에서 전반적으로 메타 평판이 좋진 않은가 봅니다. 근데 이거 국내에도 어느 회사가 생각나는..
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Forwarded from [삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
딥시크 신규 논문 “Conditional Memory via Scalable Lookup”
■ 기존 MoE의 한계
→ 조건부 계산으로 모델 용량은 키웠지만, 고유명사, 상투적 표현, 수식 같은 정적, 국소 정보까지 여러 레이어 계산으로 재구성하며 비효율 발생
■ 새로운 제안
→ 희소성의 새로운 축인 조건부 메모리(Conditional Memory) 도입
→역할 분담 - 조건부 계산(MoE)은 동적 논리, 복잡한 추론 담당, 조건부 메모리(Engram)는 정적 지식 즉시 조회(lookup)
■ Engram 핵심 기법 및 특징
→ 고전적 N-그램 임베딩을 현대적으로 재설계한 메모리 모듈
→ 토크나이저 압축, 멀티헤드 해싱, 문맥 인식 게이팅, 멀티 브랜치 통합 등 적용
→ 모든 레이어가 아닌 일부 레이어에만 삽입 → 계산과 메모리 분리
■ 추가적인 핵심 질문
→ 총 파라미터가 고정일 때, MoE 계산과 Engram 메모리를 어떻게 나눌 것인가?
→ 실험 결과 성능은 U자형 스케일링 법칙을 따름. MoE만 많아도 비효율, Engram만 많아도 추론 부족 → 적절한 혼합이 최적
■ 성과 및 효과
→ Engram은 지식 문제뿐 아니라 추론, 코드, 수학 성능도 크게 개선
→ 초기 레이어의 정적 정보 복원 부담 제거 → 모델의 유효 깊이(effective depth) 증가 → 더 많은 레이어가 순수 추론에 집중
→ 국소 패턴을 lookup으로 처리 → 어텐션이 문맥 전체에 집중 → Long Context 성능 대폭 개선
■ 시스템 장점 및 확장성
→ 결정론적 lookup → GPU 외부 메모리에서도 프리패칭 가능
→ 100B급 메모리 오프로딩 시에도 오버헤드 3% 미만. GPU 메모리 병목 해소, 대규모 파라미터 확장 가능
https://github.com/deepseek-ai/Engram/tree/main
■ 기존 MoE의 한계
→ 조건부 계산으로 모델 용량은 키웠지만, 고유명사, 상투적 표현, 수식 같은 정적, 국소 정보까지 여러 레이어 계산으로 재구성하며 비효율 발생
■ 새로운 제안
→ 희소성의 새로운 축인 조건부 메모리(Conditional Memory) 도입
→역할 분담 - 조건부 계산(MoE)은 동적 논리, 복잡한 추론 담당, 조건부 메모리(Engram)는 정적 지식 즉시 조회(lookup)
■ Engram 핵심 기법 및 특징
→ 고전적 N-그램 임베딩을 현대적으로 재설계한 메모리 모듈
→ 토크나이저 압축, 멀티헤드 해싱, 문맥 인식 게이팅, 멀티 브랜치 통합 등 적용
→ 모든 레이어가 아닌 일부 레이어에만 삽입 → 계산과 메모리 분리
■ 추가적인 핵심 질문
→ 총 파라미터가 고정일 때, MoE 계산과 Engram 메모리를 어떻게 나눌 것인가?
→ 실험 결과 성능은 U자형 스케일링 법칙을 따름. MoE만 많아도 비효율, Engram만 많아도 추론 부족 → 적절한 혼합이 최적
■ 성과 및 효과
→ Engram은 지식 문제뿐 아니라 추론, 코드, 수학 성능도 크게 개선
→ 초기 레이어의 정적 정보 복원 부담 제거 → 모델의 유효 깊이(effective depth) 증가 → 더 많은 레이어가 순수 추론에 집중
→ 국소 패턴을 lookup으로 처리 → 어텐션이 문맥 전체에 집중 → Long Context 성능 대폭 개선
■ 시스템 장점 및 확장성
→ 결정론적 lookup → GPU 외부 메모리에서도 프리패칭 가능
→ 100B급 메모리 오프로딩 시에도 오버헤드 3% 미만. GPU 메모리 병목 해소, 대규모 파라미터 확장 가능
https://github.com/deepseek-ai/Engram/tree/main
🤔2
Forwarded from Dean's Ticker
미 전쟁부, L3해리스 미사일 부문 $1.0B 투자 $LHX
미국 방위기업 L3해리스가 2026년 하반기 미사일 사업부의 기업공개(IPO)를 앞두고 미 전쟁부에 지분을 매각하기로 결정. 6일 L3해리스는 4개 사업부를 3개로 줄여 "미래 전쟁에 최적화된 포트폴리오"를 사전에 갖춘 바 있음 (미사일 부문은 2023년 에어로젯 로켓다인 인수로 신설된 사업부)
미국 방위기업 L3해리스가 2026년 하반기 미사일 사업부의 기업공개(IPO)를 앞두고 미 전쟁부에 지분을 매각하기로 결정. 6일 L3해리스는 4개 사업부를 3개로 줄여 "미래 전쟁에 최적화된 포트폴리오"를 사전에 갖춘 바 있음 (미사일 부문은 2023년 에어로젯 로켓다인 인수로 신설된 사업부)
미국 방위주는 LHX가 제일 좋네요. 사업부 간소화가 주가 상승에 결정적인 기여를 한 것 같습니다
Dean's Ticker
미 전쟁부, L3해리스 미사일 부문 $1.0B 투자 $LHX 미국 방위기업 L3해리스가 2026년 하반기 미사일 사업부의 기업공개(IPO)를 앞두고 미 전쟁부에 지분을 매각하기로 결정. 6일 L3해리스는 4개 사업부를 3개로 줄여 "미래 전쟁에 최적화된 포트폴리오"를 사전에 갖춘 바 있음 (미사일 부문은 2023년 에어로젯 로켓다인 인수로 신설된 사업부) 미국 방위주는 LHX가 제일 좋네요. 사업부 간소화가 주가 상승에 결정적인 기여를 한 것 같습니다
전쟁부가 직접 방산기업 투자를..? 참고로 L3해리스는 #PLTR 와 긴밀한 파트너십을 맺고 많은 프로젝트를 진행 중 (ex. 골든돔 컨소시엄, 미육군 TITAN 프로젝트)
2026guide_하나증권.pdf
12 MB
500p 가 넘는 미국주식 가이드 리포트입니다. 섹터별로 기업 소개가 잘 되어있어서 궁금한 기업 리서치할때 한번 참고하기 좋겠네요
⚡2
#조선 #HII
HII REMUS UUV(무인 잠수정)의 자동 투입 및 회수 시스템(Sea Launcher) 실증 성공 (프리장 +6%)
- End-to-End 자동화로 투입부터 임무 수행, 회수까지 전 과정을 자동화함으로써 유/무인 팀 협력의 핵심 난제를 해결
- 거친 해상 환경이나 적대적 교전 지역에서 갑판 위 병사가 직접 수동으로 장비를 회수할 필요가 없어 인명 피해를 방지
https://hii.com/news/hii-successfully-demonstrates-sea-launcher-ship-based-automated-launch-and-recovery-of-remus-autonomous-underwater-vehicle/
HII REMUS UUV(무인 잠수정)의 자동 투입 및 회수 시스템(Sea Launcher) 실증 성공 (프리장 +6%)
- End-to-End 자동화로 투입부터 임무 수행, 회수까지 전 과정을 자동화함으로써 유/무인 팀 협력의 핵심 난제를 해결
- 거친 해상 환경이나 적대적 교전 지역에서 갑판 위 병사가 직접 수동으로 장비를 회수할 필요가 없어 인명 피해를 방지
https://hii.com/news/hii-successfully-demonstrates-sea-launcher-ship-based-automated-launch-and-recovery-of-remus-autonomous-underwater-vehicle/
HII
HII Successfully Demonstrates Sea Launcher, Ship-Based Automated Launch and Recovery of REMUS Autonomous Underwater Vehicle
Pocasset, Mass. (Jan. 13, 2026) — HII (NYSE: HII), the world’s leading manufacturer of autonomous underwater unmanned vehicles, announced today the successful shipboard deployment and recovery of a REMUS autonomous underwater vehicle (UUV) using the company’s…
Forwarded from 건설/조선/리츠 | 강경태 | 한국투자증권
한화엔진 선박엔진 수주 공시
@ 계약금액: 4,340억원
@ 마지막 엔진 납기: 2029년 6월
새해 첫 수주 공시와 함께
2029년 납기를 오픈합니다.
@ 계약금액: 4,340억원
@ 마지막 엔진 납기: 2029년 6월
새해 첫 수주 공시와 함께
2029년 납기를 오픈합니다.
건설/조선/리츠 | 강경태 | 한국투자증권
한화엔진 선박엔진 수주 공시 @ 계약금액: 4,340억원 @ 마지막 엔진 납기: 2029년 6월 새해 첫 수주 공시와 함께 2029년 납기를 오픈합니다.
이번엔 진짜 4천억 짜리 신규계약! 중국향이지 않을까