6. 결국 바뀐 것은 거의 없다. 오히려 시간이 지날수록 AI와 광학에 대한 thesis는 계속 강화되고 있다. 그런데 주가가 몇 주 빠지면 thesis까지 무너졌다고 생각하고 털리고, 다시 주가가 오르면 산업의 미래가 갑자기 밝아졌다고 말하는 사람들이 많다. 이건 thesis에 따른 투자가 아니라 주가에 따라 생각을 바꾸는 매매다. AI 발전 자체를 보면 방향은 오히려 더 명확해지고 있다. 최근 GPT-6 Astra는 단순한 챗봇 성능 향상을 넘어 과학·수학·코딩·컴퓨터 사용 영역에서 다시 성능의 상단을 끌어올렸다. 수학에서는 AI가 오랫동안 풀리지 않았던 문제들에 실제 새로운 증명과 진전을 만들어내기 시작했고, 연구자들이 AI를 단순 계산기가 아니라 연구 파트너로 사용하는 단계로 들어가고 있다. 바이오에서도 마찬가지다. DeepMind의 AlphaGenome Atlas는 인간 게놈에서 가능한 약 90억 개의 단일 염기 변이가 분자 생물학에 어떤 영향을 미칠지를 예측하는 지도를 공개했다. 몇 년 전만 해도 단백질 구조를 예측하는 AlphaFold가 충격이었다면, 이제는 DNA 변이가 실제 생물학적 기능에 어떤 영향을 주는지까지 AI가 파고들고 있다. AI가 소프트웨어 자동화를 넘어 수학 신약 유전체 과학 연구 설계 사이버보안 로보틱스 같은 영역으로 침투하는 속도는 시간이 지날수록 오히려 빨라지고 있다. 이런 발전이 계속된다면 필요한 compute, networking, memory, optical infrastructure도 같이 커진다. 그래서 $SIVE를 포함한 AI optical thesis에서 중요한 것은 하루 주가가 +10%인지 -15%인지가 아니다. 장기 thesis가 깨졌는지, 아니면 오히려 새로운 데이터가 계속 thesis를 강화하고 있는지를 봐야 한다. 주가는 원래 직선으로 올라가지 않는다. 강세장에서도 상승 → 조정 → 횡보 → 재상승이라는 파동을 반복한다. 개인적으로 올해 7–8월 AI/반도체 조정은 누가 진짜 thesis를 보고 투자하는 사람이고, 누가 단순히 주가를 따라 이야기하는 사람인지 가르는 꽤 좋은 시금석이었다고 본다. 최저점에서는 산업 전체가 끝난 것처럼 완전한 비관론에 빠졌다가, 주가가 회복하면 다시 AI 슈퍼사이클을 외치는 패턴이 반복됐다. 그런 사람들을 따라가면 결국 가장 공포스러울 때 팔고, 가장 환희에 찼을 때 다시 산다. 계좌가 초전박살 나는 가장 빠른 방법이다. 가격은 매일 바뀐다. thesis는 새로운 사실이 나왔을 때만 바뀌어야 한다.