『it is offering a $5 monthly subnoscription plan for U.S. Prime members that will cover a range of generic drugs and their doorstep delivery, furthering the ecommerce giant's push into healthcare.』

→ 아마존은 조용히 아마존의 길을 가고 있다. 지금의 고금리 환경은 제2, 제3의 아마존이 태어나지 못하게 원천봉쇄해주는 가장 깊고 넓은 해자.

https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/amazon-deepens-healthcare-push-with-5-monthly-subnoscription-2023-01-24/

https://pharmacy.amazon.com/rxpass
(아마존 Rxpass 페이지)

https://news.1rj.ru/str/guroguru/8844
https://news.1rj.ru/str/guroguru/8381

+4%에서 음전, 가이던스 쇼크

먼저 반등한 센티멘트 개선 유의미
[미래에셋증권 반도체 김영건]

투자 전략: 실질적 업황 반등보다 빠른 센티멘트 개선에 비중확대 관점 대응 유효

당장 반도체 수요가 좋지는 않음 차주 예정된 삼성전자, SK하이닉스의 실적발표에서 확인할 수 있겠지만 4Q22 가격 하락폭이 기존 예상을 상회할 예정

다만, 기존 전망자료에서 제시한 4월 현물가격 인상과 관련된 주요 수급 요인 3가지의 근거 중 2가지가 강화되었다고 판단

1) 마이크로소프트와 메타를 필두로 하는 하이퍼스케일러 업체들의 Capex가 기존 가이던스를 충족시킬 가능성이 높음. 최근 급부상한 AI향 수요와 이를 둘러싼 플랫폼 간의 경쟁이 그 요인

2) 공급사의 Capex 축소에 대한 가시성이 높아지고 있음. 반도체 장비 수입액의 감소가 본격적으로 시작되며 이러한 추세를 확인할 수 있는 국면에 진입했다고 판단

메모리와 선단(Advanced) 파운드리 업종 투자 유효 판단하며, 선호종목: 삼성전자(매수), SK하이닉스(매수), 관심종목: TSMC

반도체 수요 동향 포인트
: 다시 주목받는 AI향 수요

마이크로소프트, OpenAI 추가 투자 발표: 지난 23일 마이크로소프트는 ChatGPT에 대한 세번째 투자를 결정한다고 언급. 수십억달러 규모일 것으로 밝힘

아마존, AWS 데이터센터 투자계획 발표: 지난 21일 아마존은 자사의 버지니아 데이터센터에 대해 2040년까지 추가적으로 350억 달러 규모의 투자 계획 발표가 보도됨. 클라우드 시장점유율/경쟁력 강화라는 업계의 평가가 지배적

넷플릭스, 구독자수 증가세 지속: 지난 19일 넷플릭스는 4Q22 실적 발표. 이익은 컨세서스를 하회했으나, 유료 구독자 수가 766만명 증가하며 회사의 기존 예상치인 450만명을 크게 초과 달성

상기 요인들을 기반으로 하이퍼스케일러 업체들의 Capex 가이던스를 충족시킬 가능성이 높으며 초거대 AI 모델의 GPU 수요 증가는 DRAM 업황에 긍정적일 것으로 판단

다만, 1월 1일 ~ 20일간의 반도체 수출액 잠정치의 경우 44억달러를, DRAM의 경우 11억달러를 기록하며 각각 전월 수출액의 절반에 미치지 못함

반도체 공급 동향 포인트
: 1) 공급 주체와 2) 설비 투자 감소의 움직임

웨스턴디지탈, 키옥시아 합병 논의 재점화. 지난 21일, 외신 보도를 통해 웨스턴디지털과 키옥시아 합병 논의가 재언급. 과거 마이크론이 일본 엘피다를 인수한 수 공정 표준화에 수년이 소요된 사례와 같이 반도체 업체 간의 공정을 통합하는 것은 매우 어려운 일이나, 웨스턴디지털-키옥시아는 이미 일본 현지에 팹을 공동 운영하고 있기에 합병이 진행될 경우 빠르게 효율성을 증대시킬 수 있을 것으로 전망

1월 20일간 반도체 장비 수입액 잠정치: 21일 공시된 반도체 장비 수입액에 기반하면, 국내 메모리 공급업체(삼성전자, SK하이닉스)의 설비투자 감소가 유의미하게 일어나고 있음을 추정 가능

보고서 링크: https://securities.miraeasset.com/bbs/maildownload/20230124224034000_154

[Microsoft 가이던스 쇼크]

☑️컨콜에서 다음분기 매출액 가이던스를 상당히 낮게 제시하여 시간외 상승분 모두 반납하며 하락폭 조금씩 확대중

•3Q23 가이던스
REVENUE : $50.5B ~ $51.5B
(vs 컨센 $52.5B)

SMART한 주식투자

레인보우로보틱스가 대표주로 상한가로 진입했는데, 지난주 기사지만 이런 트렌드가 계속 될 것으로 생각.
아직은 로봇 1대당 0.5~0.8명정도의 인력을 대체할 수 밖에 없겠지만, 로봇 가격은 계속 싸지고 인력 대체비율도 더 높아질 것이기 때문.

오늘 화제가 됐던 치킨봇도 구매를 하더라도 2년 안에 인건비 다 뽑고 남는 수준이고, 로봇 수명이 6~7년이라 쳐도 4~5년은 전기세만 내면 인건비 대폭 줄이게 됨.
식당의 서빙로봇이 흔해졌는데 조리로봇 뿐만 아니라 공장이나 산업 현장에서도 침투율이 빠르게 올라올 것.

한 달에 60만원 받는 로봇, 일자리 빼앗는다
https://n.news.naver.com/mnews/article/016/0002091882?sid=105

이들은 “폭등하는 인건비에 재료비 상승까지 감당할 수 없다” “갑자기 그만 두는 직원이 너무 많아 지쳤다” “이젠 4대 보험에 명절 상여금까지 챙겨야 하는 세상” “영업시간을 늘려보려니 야간·주말 수당을 감당할 수 없다”는 등을 언급했다.

배달의민족도 딜리S란 서빙로봇 서비스를 제공 중이다. 장점으로 “무거운 식기를 동시에 서빙할 수 있고, 안전하고 효율적으로 식당을 운영할 수 있다”고 밝히면서 이렇게 묻는다. “월 30만원의 서빙로봇과 월 180만원의 직원을 두고 무엇을 선택하겠습니까.”

.......

그 외에도 집안일을 대신하는 집사로봇, 치킨을 튀기는 로봇, 곰탕이나 스테이크를 요리하는 로봇 등 공장이 아닌 일상생활에 파고든 로봇은 종류도 다양하다. 이미 개발·생산 단계가 아닌, 월 100만~200만원대로 상용화된 로봇들이다. 이 비용들은 대부분 1명의 인건비를 넘지 않는다.

http://m.thebell.co.kr/m/newsview.asp?svccode=00&newskey=202301191400402040108314

위메이드 자회사 수준인데 밸로프...

그냥 공부때려치고 유연한 사고로 가는게 맞는거같다

KB증권 '더블유씨피 수요예측 조작' 의혹...공모가 담합 논란

https://daily.hankooki.com/news/articleView.html?idxno=917330

ChatGPT에서 가장 강력한 기능인 wife function

[두 개의 논문]
https://news.1rj.ru/str/ygamsung

0. 문돌이주의, 지적 환영

1. 브린과 페이지는 98년 구글로 명명한 서치엔진에 관한 논문을 발표합니다.

2. 두 스탠포드 대학원생은 해당 논문에서 계속해서 증가하는 웹 환경속에서 확장가능하며 효율적인 서치엔진의 필요성을 역설합니다.

3. 야후와 같이 인간이 인덱싱하는 서치엔진은 특정 주제에 대해서는 효율적일 수 있으나 광범위한 범위를 다루지 못하고, 매 순간 늘어나는 데이터를 감당할 수 없다고 본 것입니다.

4. 그래서 그들은 어떻게 데이터를 ‘효과적으로’ 모으고 우선순위를 설정하고 처리할 것인지에 대해 연구했습니다.

5. 해당 논문에서 제시했던 방법 중 하나는 ‘페이지랭크’라는 방법인데 하이퍼링크가 높을수록 우선순위를 두는 것입니다. 이러한 방식을 사용했더니 260만개의 웹페이지를 가정집 컴퓨터로도 몇 시간내에 정리할 수 있었다고 합니다.

6. 그렇게 웹과 관련된 빅데이터를 누구보다 먼저 분석, 수집, 정리한 구글은 20년간 서치엔진의 왕으로 군림했습니다.

7. 마이크로소프트도 야후도 구글의 아성에 도전해보았지만 데이터의 힘을 이길 수는 없었습니다. 구글의 서치엔진환경은 데이터가 쌓이면서 기하급수적으로 개선되고 후발주자는 그 어떠한 방법으로도 그 격차를 따라잡을 수 없었기 때문입니다.

8. 그리고 구글은 17년 AI 분야의 모든 것을 뒤집는 ‘Attention Is All You Need’라는 논문을 발표합니다.

9. 엔비디아의 블로그에 따르면 트랜스포머 모델은 문장 속 단어와 같은 순차 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망입니다.

10. 트랜스포머 모델과 기존의 신경망의 핵심적 차이는 데이터량에 따른 결과의 차이입니다. 데이터의 양이 적을 때에는 기존의 신경망이 트랜스포머 모델보다 훨씬 나은 결과를 나타내는데, 데이터의 양이 증가할수록 트랜스포머 모델이 기존의 신경망 모델을 압도합니다.

11. ChatGPT는 180bn 파라미터의 데이터가, 오토파일럿은 수많은 테슬라 유저들의 운행데이터가 차이를 만들어내는 핵심입니다.

12. 98년의 브린과 페이지의 논문, 17년의 바스와니의 논문은 모두 서치엔진과 신경망 학습방법을 완전히 뒤바꾸었습니다. 그리고 그 두 논문의 핵심은 모두 빅데이터에 있습니다.

13. 따라서 23년은 03년만큼이나 데이터의 중요성이 커지고 있습니다. 그리고 지금의 격차는 구글과 야후의 그것처럼 다시는 좁혀지지 못할 것일 수도 있습니다.

#MSFT #마이크로소프트 #해외주식 #오피스365

https://naver.me/xD6nnnxO

서비스 복구는 되었나봄

크게 먹을 1~6개월짜리 굵직굵직한 테마는 항상 나왔었고 이런것도 올라타 먹을 줄 알아야 시장에서 넋놓지않고 있을 수 있구나라는 생각이 자주 드네요

첫 거래량이 터지고 시세가 나올 때 계속 갈 재료인지 잘 파악하고 올라탈줄아는게 중요한듯..
이상 로봇없는찐따가