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BSPK
@BSPK_
PhD in EE, former AI researcher, now in strategic planning. I aim to spot and share the changes that advancing technology will bring - before they arrive.
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내가 볼 때 '박사 연구자'와 '연구자'의 차이는 하나다. 박사들은 안되는 것을 발견 했을 때, 그냥 배워서 한다.
팔란티어는 좋은 기업이다. 다만 AI 발전 속도를 볼 때, 어느 시점에서 급격한 멀티플 축소를 겪을 리스크가 있다.
보안관련주들은 '로보택시'와 유사한 리스크가 있다고 본다. 사고났을 때 누가 책임 질 것인가?
SW(조금 더 확장하면 OS)의 역할은 인간과 반도체를 연결하는 것이다. 조금 더 구체적으로 적으면 데이터를 의도에 맞춰 변형하고, 그 결과를 보여주는 것이다. 당연히 AI가 다 할 수 있는 일이다. 물론 반복되는 일의 경우 코드나 프레임웍의 도움을 받으면 더 효율적으로 할 수 있다. 그러나 코드작성 역시 AI가 잘하는 일이다. UI의 경우에도 지금은 정해진 규칙대로 출력을 만들고 있지만, 당연히 데이터의 종류, 인간의 관심사, 선호 등에 따라 편리한 UI가 달라진다. 따라서 AI가 인간 의도에 맞춰 화면을 생성하는 것이 더 맞는 방향이다. 픽셀/복셀 단위로 생성할 필요는 없겠지만 굳이 지금의 SW처럼 고정되어 있을 필요는 없다. 그때그때 적절한 형태로 만들면 된다. 남는 것은 1) 데이터를 어떻게 관리할 것인가? 2) 인간과 상호작용은 어떻게 할 것인가? 밖에 없다. AIOS는 이 문제를 풀때 나오게 된다.
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그러니까 우리가 안방에서 하는 일들이 산업적으로 큰 의미를 가지기는 어렵다.
에이전틱 시스템에서 그나마 복제가 힘든 것은 ‘지능’이다. 나머지는 공개하는 순간 복제된다. Muse나 Grokbot도 금방 복제된다. 그렇기 때문에 컴퓨트 = 점유율 이다. (귀여운 케릭터들은 강력한 ip가 될 수 있다.)
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에이전틱 시스템에서 그나마 복제가 힘든 것은 ‘지능’이다. 나머지는 공개하는 순간 복제된다. Muse나 Grokbot도 금방 복제된다. 그렇기 때문에 컴퓨트 = 점유율 이다. (귀여운 케릭터들은 강력한 ip가 될 수 있다.)
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에이전트 빌딩의 시대가 끝나간다. 뭘 만들 필요가 없다. 그냥 쓰면 된다. 무슨일을 시킬지 고민하는게 낫다.
방위산업 혁신이 강요되고 있다.
JUST IN: 🇰🇵 North Korea begins testing swarm attacks using unmanned drones and missiles.
개인적으론 메탄 + CO2 포집이 가장 현실적인 답이 아닐까 싶습니다. CO2 저감으로는 이미 기후위기를 되돌리기 힘든 상황인 만큼 대기 조성을 직접적으로 바꾸는 기후 공학을 발전시켜야 하는게 아닌가 싶습니다.
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개인적으로는 연료원인 암모니아는 훌륭하다 생각하지만, 저 집의 기술력과 경제성에는 글쎄요입니다. 효율이 최악인 건 말할 것도 없고, 친환경을 내세우는 모양인데.. 사실 암모니아 직연소 기술도 아니고 암모니아 크래킹해서 수소로 전환 연소를 하는데, 크래킹시 발생하는 낙스 오염도를 계산하면 사실 눈가리고 아웅하는 그게 그거인 것이죠. 전체적인 Capex는 말할 것도 없구요 🤣 ㅎㅎㅎ
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기회는 언제나 현실과 대중의 인식 차이에서 나온다.
전형적인 오류 아닌가. 주식에서 돈을 빼서 어디에 넣어둘 것인가? 대부분 Money market에 넣는다. 그걸 3개월 이동 평균으로 보면 하락 후 돈이 이동한 것으로 보인다. 그러나 실상은 돈이 이동했기 때문에 주식이 빠진 것이다.
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VM 기반 AI 에이전트의 확산은 데이터센터의 성장 범위를 넓힌다. AI가 답변을 생성하는 데서 실제 작업을 수행하는 단계로 이동하면 GPU 추론뿐 아니라 CPU 실행 환경, 메모리, 스토리지가 함께 필요해진다. 데이터센터의 경쟁력도 개별 장비의 성능에서 여러 자원을 얼마나 빠르고 효율적으로 연결하는지로 확장된다. Scale-out은 이 변화가 공통으로 지나가는 핵심 투자 영역이다. 수요를 결정하는 것은 봇의 숫자보다 봇이 실제로 수행하는 작업량이다. 반복 추론과 동시 작업이 늘어나고, 이를 처리하기 위한 서버와 클러스터가 확장될 때 스위치, NIC, 광모듈과 광학 부품의 추가 매출이 발생한다. 여기에 800G에서 1.6T로의 전환과 네트워크 구조 변화가 겹치면 장비 수 증가에 제품 고도화 효과가 더해질 수 있다. 다만 VM 증가율이 그대로 광학 시장 성장률이 되는 것은 아니다. 실제 수혜의 크기는 자원 배치, 연결 방식, 기존 설비의 여유 용량에 따라 달라진다. 기업별로는 관련 제품의 매출 비중과 추가 매출에서 남기는 이익이 실적의 차이를 만든다. InnoLight, Eoptolink, Lumentum, Coherent처럼 광학 비중이 높은 기업은 수요 증가가 전사 실적에 직접적으로 전달된다. Arista는 네트워크 시스템, Credo는 연결 반도체와 AEC, Accton은 스위치 제조를 통해 수혜를 얻는다. NVIDIA와 Broadcom은 추가 이익의 절대 규모가 클 수 있지만, 전사 사업 규모가 크기 때문에 순수 Scale-out 성장만으로 발생하는 EPS 상향률은 상대적으로 작다. 산업에서 중요한 위치를 차지하는 기업과 실적 증가율이 높은 기업은 구분해서 봐야 한다. 기술 전환은 이러한 수혜 구도를 다시 바꿀 수 있다. 단기적으로는 고속 광모듈의 출하량과 레이저 공급 능력이 중요하지만, CPO가 확대되면 광학 기능을 통합하는 주체와 부가가치가 발생하는 위치가 달라진다. 따라서 현재의 시장점유율뿐 아니라 차기 플랫폼에서 어떤 부품과 공정을 공급하는지도 확인해야 한다. 광학 시장 전체가 성장하더라도 모든 제품과 기업이 같은 속도로 성장하지는 않는다. 투자 관점의 핵심은 Scale-out의 성장 자체보다 이미 높은 컨센서스를 얼마나 더 넘어설 수 있는지다. 이번 분석의 실적 상향 폭은 관련 제품 매출이 컨센을 초과한다는 조건에서 계산한 민감도이며, 확정적인 전망은 아니다. 가장 큰 수혜를 얻을 기업은 관련 매출 비중이 높으면서도 예상 밖의 수요를 실제 출하로 전환할 여력이 있고, 그 과정에서 가격과 수익성을 지킬 수 있는 기업이다. VM 에이전트의 확산이 만드는 기회를 평가할 때는 사용자 증가에서 시작해 추가 주문, 납품, 이익으로 이어지는 흐름을 끝까지 확인해야 한다.
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다양한 투자 전략을 백테스팅 해보면 (지수기준) Buy & Hold를 이기는 전략 찾기가 매우 어렵다.
@PhotonCap 장기적으로 AI분야에서 AI-HW co-design이 가장 강력한 경쟁력이 될거 같습니다.
중국 오픈소스 열심히 퍼나르던 미국 클라우드 & 하네스 기업들 갑자기 엔진이 사라진 꼴. OAI & Claude의 중요성은 더 커졌습니다.