Ryu일무이

아까운 시간이 지금도 1분 1초가 흘러가고 있다. 선수촌 신간 출시 https://blog.naver.com/atheletes_village/224225486815

#메모리#수출 3월 수출 10일 20일 DRAM과 SSD의 단가는 10일대비 20일이 더 높아짐 https://t.me/ked_epic_ai

토큰과 공장 1. AI 시대에 있어 가장 중요한건 무엇일까? 본질은 '토큰'이라고 생각 미국 GTC에서 가장 크게 느낀 점은 AI의 처음이자 끝이 '토큰'이라는 것. AI 시대에 있어 토큰은 마치 인류가 처음 '전기'를 찾아낸 것과 같음 2. 토큰 수요는 계속 증가할 것인가? OpenClaw가 만들어낸 Agentic AI가 촉발해낼 토큰 수요는 이미 우리가 '텍스트'를 통해 소통하는 토큰 수요를 아득히 넘어서고 있음 중요한 점은, 인류 중에서 아직 LLM을 쓰는 인구는 소수에 불과하며 그 중에서도 OpenClaw를 쓰는 인구는 더 극소수에 불과하다는 것 3. 토큰은 단순히 LLM이 생성해내는 '단어', '말꾸러미‘에 그치지 않고, 모든 명령체계와 인식/제어/행동 등 모든 영역에서 확장될 것 젠슨황이 말하는 Agentic AI든, Physical AI든, 토큰 수요의 증가는 기하급수적일 수밖에 없다고 생각 이는 17-18년 하이퍼스케일러 시기와도 차이가 있음. 당시에는 스마트폰의 기술력 상승이 저장하는 데이터를 텍스트->사진->영상으로 발전하면서 막대한 규모의 데이터센터가 필요해진 것 그러나 AI 시대의 토큰은 멀티모달(사진, 영상)에 국한되지 않고 우리의 지능(LLM), 비서(Agent), 물리(Physical) 모든 영역에서 증가할 것 4. 이 폭증하는 '토큰'에 대한 모든 공급이 AI 인프라로 이어지고 있음. 토큰이 곧 매출(Revenue)이 되고, 토큰을 만들어내는 AI 인프라는 매출을 생성해내는 공장(Token Factory)가 되어가고 있음 그리고 시장에서 그토록 핫한 800VDC든, 변압기든, 기판이든, 원전이든, 우주 데이터센터든, AI RAN이든, HBM4든, LPU든 => 이 모든게 가리키는 방향은 단 하나로, 어떻게 하면 토큰을 더 많이, 효율적으로 만들어낼 수 있는가라고 볼 수 있음 모든 AI에 관련된 기술 발전은 토큰을 '더 많이 뽑아내고', '더 싸게 만들고', '더 효율적으로 생성하기 위해' 진행되고 있는 것 결국 모든 AI 시대의 투자의 대전제는 (1) 토큰 수요가 폭증하고 있는가? (2) 토큰 수요를 뒷받침하기 위해 AI 인프라 투자가 계속되는가? 라고 생각 5. 젠슨은 이번에 모든 IT 기업이 SaaS 위주에서 Agent as a service로 바뀔 것이라고 언급. 미국 SW기업들은 각자의 코어 영역이 존재하는데, 이 코어 영역에서 수많은 기업들의 private data를 보유하고 있음. (Oracle DB든, CRM이든, ERP든) 이 data를 최대한 private하게 유지하면서(보안을 유지), 중요한 의사결정에는 사람이 개입할 수 있는 형태의 Agent를 모든 SW 기업들이 구축하게 될 것. 그리고 그 또한 엔비디아가 개발하는 NemoClaw 플랫폼에서 이뤄지게 될 수 있음 6. 엔비디아는 AI가 발전해나가는 모든 영역(=토큰을 창출해낼 모든 영역)에 발을 걸치고 있음. 어찌보면 과도하다 싶을 정도로 매년 새로운 SW 플랫폼을 발표하고 있음 월드 파운데이션 모델 Cosmos, Physical AI용 Issac, 자율주행 플랫폼 알파마요, Agentic AI 용 NemoClaw, 그 외에 생명공학, 기후예측, 양자컴퓨팅, 우주데이터센터까지 무엇이 되든 엔비디아를 거치게 되면 더 빠르게 '가속화'시킬 수 있게 만들고 있음 7. CUDA를 통해 엔비디아가 깨달은 것은, SW 플랫폼의 장악력이 가장 중요하다는 것이었고, 과거 마이크로소프트가 결정하는 플랫폼 표준에서 그래픽카드가 외면받은 경험(파산위기)에서 느낀 것 또한 플랫폼이 중요하다는 것이었을 것 이런 경험들에서 촉발되었을지는 몰라도, 젠슨황은 모든 AI 개발을 위한 SW를 수평적으로 펼치고 있음 8. 동시에 엔비디아는 HW를 수직적으로 관리하고 있음. 엔비디아의 베라 루빈칩과 랙을 보면 그걸 알 수 있는데, 대만의 엄청난 서버 밸류체인을 전부 관리하고, 나아가 전세계 HW 기업들의 실적과 향후 AI DC HW 표준을 엔비디아가 정하고 있다는 점에서 엔비디아는 이미 HW의 수직적 통합을 구축해내고 있음 그가 제시하는 베라 루빈의 스펙, 카이버 아키텍처와 루빈 울트라, 파인만까지 이어지는 막대한 토큰 생성 기계는 수만개의 부품으로 구성되고 이는 '엔비디아'만이 제조할 수 있는 것 9. 작년 12월 제미나이가 LLM에서 선두권으로 치고나가면서 구글 TPU가 부상하자, 엔비디아는 12월 24일 Groq을 인수했고 3개월만인 올해 3월 GTC에서 LPX를 공개, 베라 루빈의 경쟁력을 더 끌어올렸음 무려 3개월만에 새로운 기술을 통합시켜 엔비디아 GPU의 강점을 더 끌어올린 것 10. 이 수직적인 HW 통합과 수평적인 SW 플랫폼 확장은 거미줄처럼 엔비디아가 모든 AI Token Factory 영역을 지배하고 있음을 의미한다고 생각 그리고 엔비디아가 추구하는 방향에서 가장 중요한건 토큰, 그리고 토큰을 산출해내는 기계를 만드는 AI 인프라, 이를 구축하기 위한 capex라는 것 (다음은 사전학습, 사후학습, MoE, 멀티 에이젼트, KV캐시, 프리필, 디코드, 추론, HBM4E 로직다이 등에 대해) => ‘왜 메모리 마진율이 이렇게 높은데 고객사들이 가격 하락을 기다리지 않고 장기공급 얘기가 나오는지’ 대해

[epic AI] 잠정 수출 | 2026년 3월 20일 🚀 3월 20일 잠정 수출액 주요 품목별 ATH ※ 매월 1-20일까지 수치 기준 반도체(디램): +408% Y/Y, +33% M/M MCP(HBM): +257% Y/Y, +21% M/M 전자부품(SSD): +452% Y/Y, +75% M/M 컴퓨터 및 가전제품: +178% Y/Y, +58% M/M 라면: +42% Y/Y, +11% M/M

2026.03.20 15:52:34 기업명: 피에스케이홀딩스(시가총액: 2조 4,020억) A031980 보고서명: 사업보고서 (2025.12) 잠정실적 : N 매출액 : 513억(예상치 : 501억, +2.3%) 영업익 : 143억(예상치 : 127억, +12.6%) 순이익 : 198억(예상치 : 184억, +7.5%) **최근 실적 추이** (기간/ 매출/ 영업익/ 순익) 2025.4Q 513억/ 143억/ 198억 2025.3Q 906억/ 412억/ 389억 2025.2Q 347억/ 84억/ 174억 2025.1Q 312억/ 95억/ 156억 2024.4Q 978억/ 432억/ 418억 공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260320000819

Ryu일무이 pinned «직장인분들, 분명 본업에서 열심히 하실꺼라고 생각합니다. 분명 시간도 많이 쓰시구요 근데 그래서 '안정적인 현금흐름이라는 버퍼'가 있는 거잖아요? 전 주식을 시작한 이래로 직장인보다 상대적으로 1. 시간은 많았지만 2. 현금흐름과 자산 관점에서 굉장히 불안정했습니다 그럼 제가 쓸 수 있는 장점을 극대화하고 약점은 최소화해야죠. 직장인들보다 투하할 시간이 압도적으로 많다는 것을 극대화해서 모든 시간을 주식 공부에 때려박고, 불안정한 현금흐름은 절약으로…»

저도 양파님을 Y모임 통해 알게 되었는데 Y2기 이후로 많이 성장했습니다. 아직 갈 길이 멀지만요.

직장인분들, 분명 본업에서 열심히 하실꺼라고 생각합니다. 분명 시간도 많이 쓰시구요 근데 그래서 '안정적인 현금흐름이라는 버퍼'가 있는 거잖아요? 전 주식을 시작한 이래로 직장인보다 상대적으로 1. 시간은 많았지만 2. 현금흐름과 자산 관점에서 굉장히 불안정했습니다 그럼 제가 쓸 수 있는 장점을 극대화하고 약점은 최소화해야죠. 직장인들보다 투하할 시간이 압도적으로 많다는 것을 극대화해서 모든 시간을 주식 공부에 때려박고, 불안정한 현금흐름은 절약으로 커버하고. 그게 지난 5년 반의 전부였습니다. 효율, 지름길 같은 거 없습니다. GPT 같은거 발전해도 결국 결정과 판단은 내가 해야하고, 그걸 하기 위해선 실력과 지식, 경험이 쌓여야합니다. 그건 물리적으로 시간이 필요하구요. 오히려 그래서 경험 많고 지식 많은 사람들이 AI라는 날개를 달고 더 잘하게 되는거구요. 시간 없다, 비효율적이다... 사람마다 입장과 상황이 모두 다르겠지만, '그럼에도 주식을 잘하고 싶다'고 하면 저는 저런 소리는 다 핑계라고 생각합니다. 남들보다 잘하고 싶으면 남들하는 것만큼 해선 못따라가죠. 평범하게 공부하는 사람들만 있는 것도 아니고 진짜 주식에 미쳐있는 사람들이 수두룩 빽빽한데 효율이요? 저도 미친 사람 중 하나였지만, 그중에서도 하급이라고 생각하는데 과연 효율을 찾아서 주식을 잘할 수 있을까요? 글쎄요....

가끔 산업분석글 보고 어디 현업이냐고 물어보시는 분들 계신데 네 무직 백수고요, 학사전공은 축산업이고요, 석사전공은 생물교육입니다. 생물교육이니까 바이오 잘 아냐고요? 고등학교수준 생명과학으로 뭘해요; RNA가 뭔지 아는게 전부인데; 물리? 고등학교 1학년때 포기했어요. 수학이 싫어서(근데 과학 좋다고 이과감) 광통신에서 파장이 어쩌고? 몰라요 그런거. 근데 어떻게 그렇게 딥하게 리서치하고 투자에 접목 시키냐고요? 제가 한창 주식에 미쳐있을때 산업분석을 1주일에 1개, 기업분석을 1일에 1개씩했어요. 블로그 옛날글 다 공개되어 있으니 가서 보시면 됩니다. 그걸로 구라칠 생각도 없고, 딱히 특별하다고 생각도 안합니다. 그때 그냥 미쳐서 했습니다. 재미가 있었고, '어떻게 될진 모르겠지만 발을 들였으니 끝을 보자'라는 생각으로 임했고요. 하다보니 습관이 된거죠. 습관이 경험이 되고, 다시 그 경험을 바탕으로 자기 피드백하고 밥? 컴퓨터 앞에서 공부하면서 먹었습니다. 이동시간? 이동하면서 글읽고 레포트 읽고 정리했습니다. 현금흐름? 알바만 딱 빡세게 하고 극단적으로 절약했습니다. 사실 제 입장에서는 그다지 특별하다고 생각 안하는 과거입니다. 그때 제 주변에서 같이 성장한 분들은 '다 그정도는 기본으로' 했습니다. 그래서 솔직히 '시간이 부족하다'라던가 '효율적인 방법을 찾고싶다'라는 말에 별로 드릴 말씀이 없습니다. 그런 방법 모르고, 그렇게 해서 주식으로 돈 벌 수 있다고 생각 안합니다. 아니, 애초에 인생에서 시간을 아끼고 효율적으로 성공할 수 있는 분야는 없다고 생각합니다. 본인의 목표가 단순한 재태크 수준이 아닌, 그 이상을 원한다면 그 만큼의 인풋이 필요하겠죠. 그게 시간이던 돈이던

생성형AI에서 추론으로 넘어가면서 연산량이 100배 증가했고, 여기서 AgentAI로 넘어가면서 또 한 번 100배 증가했다. 2년만에 총 10,000배의 컴퓨팅 수요가 발생한 것!!! "People pay for information, but people mostly pay for work... Agentic systems get work done." 사람들은 정보를 얻는데, 돈 쓰기도 하지만, 대부분 하기 싫은 일을 대신해주면 쓴다. 근데 Agent들은 실제로 일을 해준다! https://youtu.be/gwW8GKwHB3I?si=12PcDBDq4BCcFpZr

하이브 본사 앞에 경찰관들고 계시고 외국인도 50명 넘게 있네요. 자주 지나치는데 이렇게 많은적은 처음입니다.