셀사이드 애널리스트 채널 중심. 광고·스팸·중복 제거 + 품질 점수 필터링.
기자: AI 산업이 속도를 늦추거나 더 규제받아야 할까요? 트럼프: 부정적인 세력들이 많이 있어서, 그들이 그것을 부각시키고 있어요. 일어날 리 없는 일들을 부각시키고 있죠. https://x.com/clashreport/status/2099128727527395440
트럼프, AI에 대해: AI 산업이 속도를 늦춰야 하냐는 질문에, AI를 이긴 자가 승리한다고 답변 https://x.com/DeItaone/status/2099130303742701591
* FundaAI (AI 감속 관련) (요약) - AI 발전 속도와 도입 여건이 산업마다 크게 다르므로, 일괄적인 개발 감속보다 산업별·단계별 접근이 필요하다. - 모델 공개를 늦추는 것과 훈련을 늦추는 것은 다릅니다. 선도 연구소들은 공개하지 않은 고성능 내부 모델을 보유하고 있습니다. - 코딩·수학·사이버보안은 데이터와 검증 가능한 피드백이 풍부해 빠르게 발전합니다. 자본과 컴퓨팅을 집중하면, 사람을 교육하고 조직을 구축하는 데 필요했던 시간을 크게 단축할 수 있습니다. - 반면 금융 등에서는 판단 과정과 업무 기록을 체계적으로 수집하는 기반부터 부족합니다. 모델 성능뿐 아니라 데이터와 업무 방식의 변화가 필요합니다. - 최첨단 분야를 보는 연구자·규제 당국은 위험을 크게 느끼지만, 현장 실무자는 부족한 데이터와 낮은 투자수익률 때문에 도입까지 갈 길이 멀다고 느낍니다. - 따라서 빠르게 발전하는 분야의 위험은 관리하면서, 뒤처진 산업의 데이터·업무 기반 구축은 지원해야 합니다. 다만 연구소 간 경쟁과 상업적 이해관계가 공조를 어렵게 만듭니다. https://x.com/FundaAI/status/2098969994898059556
예멘 후티군, 홍해 서해안 교전 중단 • 예멘 후티 최고정치위원회는 성명 발표 • 홍해 서해안 각 지방에서의 교전 중단. 그동안 사우디 측이 예멘 관련 지역 위협하기 위해 동원한 무장세력 추방. 민감 지역 내 무장세력 파견 중단 및 현지 항행 안전 촉구 也门胡塞武装称红海西海岸交火已停止 11日，也门胡塞武装最高政治委员会发表声明说，红海西海岸各省份的交火已经停止，并声称“此前沙特方面调集、用于威胁也门有关地区的武装力量已被驱逐”。声明呼吁各方向沙特方面施压，停止向红海西海岸等敏感地区增派武装力量及武装人员，避免相关地区局势升级，以维护当地航行安全。
(TRASS-BF) 잠정 수출 | 2026년 9월 10일 ※ 매월 1-10일까지의 수치 기준 - 디램: +529% Y/Y, +79% M/M - MCP(HBM): +293% Y/Y, +87% M/M - MLCC: +38% Y/Y, +65% M/M - 동: +113% Y/Y, +59% M/M - 화장품: +50% Y/Y, +25% M/M
* Amkor, 애리조나 증설계획 기존 $7B -> $12B로 상향 - 고객약정이 이미 1단계 생산능력을 넘어섬 https://ir.amkor.com/news-releases/news-release-details/amkor-technology-announces-phase-2-arizona-advanced-packaging
* Computer Use에 대한 몇 가지 생각 (@fleetimgbits on X) 1. AI 비관론자들이 잘 이해하지 못하는 것 중 하나는, 새로운 모델 역량이 등장할 때마다 AI 도입 곡선이 사실상 다시 시작된다는 점이라고 생각한다. 2. ChatGPT가 나온 뒤에는 챗봇 도입의 물결이 있었고, 그다음 코딩 에이전트가 출시되면서 또 한 번 AI 도입의 물결이 일어났다. 3. 다음번 도입의 물결은 아마 Computer Use가 이끌 가능성이 높다. Astra는 이미 상당한 수준의 자동화를 가능하게 할 정도로 유용성이 올라왔다. 4. 나는 이제 거의 모든 일을 Astra에 위임할 수 있다. 업무 경비 처리, Airtable과 Google Docs 관리, 일정 관리, iMessage 사용까지 가능하다. 5. 이는 이제 Astra를 어떤 회사의 청구·정산팀 워크플로에 투입하고, 그냥 그 업무를 수행하도록 시킬 수 있는 지점에 거의 도달했다는 뜻이다. 이로 인해 매우 많은 자동화가 가능해질 것이다. 6. 그 이유는 상당수의 기업 사무 업무가 사실상 Google Docs에 적힌 규칙에 따라 한 SaaS 애플리케이션에서 다른 SaaS 애플리케이션으로 정보를 옮기는 일이기 때문이다. Astra는 이런 일을 할 수 있다. 7. 그리고 Computer Use는 사용자가 코딩을 전혀 알 필요가 없기 때문에, 자신이 모델에게 무엇을 시키고 싶은지만 알고 있는 훨씬 더 광범위한 사무직 직원들이 사용할 수 있다. 8. Computer Use의 한 가지 문제는 여전히 비밀번호와 권한을 관리해야 한다는 점이다. 앞으로는 Codex나 Cowork 안에 시크릿 매니저가 기본 기능처럼 내장될 필요가 있다. 9. 또 다른 문제는 Computer Use 워크플로가 아직은 사람에 의해 시작되어야 한다는 점이다. 즉, 사람이 먼저 업무를 확인한 뒤 모델에게 그것을 하라고 지시해야 한다. 10. 연구소들은 앞으로 Codex나 Cowork에서 이런 과정을 쉽게 자동화할 수 있는 방법을 제공해야 할 것이라고 생각한다. 예를 들어 회사 전체 계정이나 팀 공용 계정에 모니터링을 걸어두는 기능 같은 것이다. 11. 그렇게 되면 수많은 사무직 업무에서 매우 빠르게 자동화가 진행될 수 있다. 이는 엄청난 토큰 사용량 증가를 이끌 것이고, 전문직 업무 방식에도 큰 변화를 가져올 것이다. https://x.com/fleetingbits/status/2098045215626146198
$200 Pro 옵션은 가장 많은 토큰사용과 컴퓨팅을 할당한 카테고리인데 오히려 여기에 수요가 집중
OpenAI는 $200 Pro 신규구독을 일시중지 - 과거 Tibo는 '충분한 컴퓨트가 있다'고 트윗했다가 이번에 Astra를 과소평가했다고 반성
» 베센트 재무장관, 목요일 국채 바이백 규모가 예상보다 작았던 부분과 최근 국채금리 급등에 대해 우려할 필요가 없다는 입장 표명. 최근 두 차례 국채 입찰에서 강한 수요를 확인했으며, 현재 미 국채시장은 매우 양호한 상태라고 평가 » 시장에서는 금리 급등 배경으로 국제유가 상승과 함께 재무부의 국채 바이백 규모가 예상보다 작았던 점이 부각. 재무부, 최대 60억달러 매입 계획 대비 실제 바이백 규모는 51.9억달러에 그침 » 베센트 장관은 재무부가 가격이 충분히 저렴한 국채만 매입한다는 원칙을 강조. 평소 바이백에는 약 200억달러 규모의 매도 제안이 들어오지만, 이번에는 약 100억달러에 그친 것으로 설명 » 장기 국채 보유자들이 현 가격에서 매도하기보다 계속 보유하려는 성향을 보인 것이 바이백 축소의 주요 배경이라고 주장. 따라서 베센트 재무장관은 이번 바이백 규모 축소를 국채 수요 악화 신호로 보기보다 장기채 보유자의 낮은 매도 의지가 반영된 결과로 해석 Bessent Dismisses Concern on Buyback, Says Treasuries Are Strong https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-10/bessent-dismisses-concern-on-buyback-says-treasuries-are-strong
* 젠슨 황(@ Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026) "반도체 산업은 계속해서 커질 것이며, 지금 우리가 보고 있는 것이 바로 그것입니다. 새로운 응용 프로그램을 가진 새로운 컴퓨팅 계층과 무어의 법칙의 종말이라는 두 가지 근본적인 이유가 있습니다. 또한, 사람들은 AI 모델이 틀린 답을 좋아하지 않기 때문에 점점 더 똑똑해질 것으로 기대하고 있습니다. 이러한 복합적인 결과는 매우 큰 산업으로 이어질 것입니다."
* OpenAI, ChatGPT for Financial Services 출시 금융 서비스를 위한 ChatGPT. 이것은 GPT-6 Astra의 추론과 내장된 금융 데이터를 결합한 맞춤형 ChatGPT Work 경험입니다. 팀은 연구를 개발하고, 금융 모델을 구축하며, 맞춤형 클라이언트 자료를 만들 수 있습니다. https://openai.com/index/introducing-chatgpt-financial-services/
Astra 출시 이후 OpenAI Fast의 처리량이 감소하고 있으며, 이는 사용자 수가 많고 용량이 부족하다는 것을 나타냅니다. Fast는 처리량에 가장 민감한 모델 등급입니다. 하지만 Fable 5.1이 출시되었을 때는 이와 같은 패턴이 나타나지 않았습니다. 이는 Tibo가 말한 바를 더욱 뒷받침합니다 - Astra가 너무 인기가 많아서 Pro 구독을 제한할 수밖에 없었을 정도라는 것입니다. https://x.com/FundaAI/status/2098149313021129195
* 레오폴드/Situational Awareness의 귀환? 지난 금요일 이후 AI 관련 집중 종목들에서 대규모 Flex(행사가/만기 등 계약 조건을 맞춤 설정할 수 있는 거래소 상장 옵션) 콜 매수가 연이어 체결됨 - 옵션 프리미엄 총 3억 1,500만 달러 / 델타 11억 달러 / 베가 580만 달러. 포지션 : * SNDK: 1월물 2040/2200 콜 — 프리미엄 5,700만 달러, 델타 1억 9,800만 달러, 베가 104만 달러 * BE: 1월물 250/310 콜 — 프리미엄 4,800만 달러, 델타 1억 4,000만 달러, 베가 56만 5천 달러 * INTC: 1월물 105/115 콜 — 프리미엄 4,800만 달러, 델타 1억 8,500만 달러, 베가 87만 달러 * CRWV: 1월물 105/115 콜 — 프리미엄 4,300만 달러, 델타 1억 6,000만 달러, 베가 77만 달러 * DRAM: 1월물 65/70 콜 — 프리미엄 4,300만 달러, 델타 1억 7,300만 달러, 베가 85만 5천 달러 * SKHY: 1월물 190/210 콜 — 프리미엄 3,900만 달러, 델타 1억 4,800만 달러, 베가 71만 달러 * AMD: 1월물 540/580 콜 — 프리미엄 3,600만 달러, 델타 1억 9,300만 달러, 베가 108만 달러 조만간 $MU / $NBIS / $TSM에서도 대형 FLEX 콜이 나오기 시작한다면 레오폴드라는 게 확인되는 셈. 데이터 출처는 CBOE. 노무라(NMR)와 골드만삭스(GS) 데스크 모두 "단일 미스터리 매수자" 해석에 무게를 싣는 중 https://x.com/ParadisLabs/status/2097987684794790022
마이크로소프트, 데이터 센터 3배 확장 계획 $MSFT는 현재 약 12GW인 글로벌 데이터 센터 용량을 2032년까지 38GW 이상으로 확장할 계획이며, 약 26GW의 용량을 추가할 예정입니다. AI 전용 컴퓨팅은 현재 약 2GW에서 2032년까지 전체 용량의 약 3분의 1, 즉 약 13GW로 성장할 것으로 예상됩니다. 38GW 목표에는 CoreWeave와 같은 네오클라우드에서 임대한 컴퓨팅은 제외됩니다. 이 확장은 용량 부족으로 인해 마이크로소프트가 일부 클라우드 구독을 제한하고 AI 및 클라우드 비즈니스를 거절해야 했던 이후에 이루어집니다. 마이크로소프트는 지난 회계연도에 자본 지출로 1,450억 달러를 지출했으며, 미래 데이터 센터 임대 약속으로 3,290억 달러를 보유하고 있습니다. 출처: Bloomberg
재무부는 전날 공고한 최대 한도 60억달러어치에 못 미치는 51억8천700만달러어치만을 사들여 응찰률은 2.02배를 기록했다. 응찰액은 최대 한도를 웃돌았으나 최대 한도를 다 채우지 않는 소극적인 매수를 한 셈이다. 재무부는 접수되는 매도 주문의 가격이 적절치 않을 때는 한도보다 바이백을 덜 하거나 전혀 하지 않을 수도 있다는 방침을 세워두고 있다. https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4434361
사우디 석유 생산량 1990년 이후 최저. OPEC 내부 균열 심화 • 사우디 8월 원유 생산량 다시 큰 폭으로 감소 & 1990년 이후 최저 수준. OPEC 월간 보고서에 따르면 사우디 생산량은 하루 190만배럴 급감한 623.8만배럴. 지난 4월 기록한 전쟁 시기 저점보다 더 낮아짐. 이에 8월 사우디 원유 수출은 전월대비 약 1/3 급감한 일일 약 300만배럴로 감소 沙特石油产量跌至1990年来最低，OPEC内部裂痕加深 沙特阿拉伯向欧佩克（OPEC）报告，其8月原油产量再度大幅下滑，跌至1990年以来最低水平。据OPEC月度报告，沙特产量骤降190万桶/日，至623.8万桶/日，较4月触及的此前战时低点更低。受此拖累，8月沙特原油出口环比大降约三分之一，降至约300万桶/日。 https://wallstreetcn.com/articles/3781504#from=android
OpenAI가 호지 추측(Hodge Conjecture)의 검증에 매우 근접했다는 이야기를 들었습니다. 또 OpenAI와 Anthropic 중 한 곳은 버치–스위너턴다이어 추측(Birch–Swinnerton-Dyer)도 거의 해결한 상태라고 합니다. 물밑에서 벌어지는 ‘다음 해결자’가 되기 위한 경쟁은, 제가 지금껏 전해 들었던 그 어떤 경쟁과도 차원이 다릅니다. 이 이야기가 사실이라면—물론 지금 온갖 소문이 쏟아지고 있는 만큼 사실이 아닐 수도 있지만—불과 한 달 사이에 밀레니엄 난제 세 개가 풀리는 셈입니다. 정말 엄청난 시대네요. https://x.com/synthwavedd/status/2097971881596916185
딥시크, DeepSeek V4.1 Flash 출시 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 딥시크가 또 다시 진보했습니다. V4 Pro보다 성능, 비용, 속도, 작업시간에서 우위를 보인 V4.1 Flash를 발표했는데요 기술 보고서에 흥미로운 내용이 많습니다. 우선 V4.1 Flash의 핵심은 장기 컨텍스트를 사용하는 AI 에이전트의 구동 비용을 낮추기 위한 모델 구조 변화입니다. 552B 파라미터의 MoE 모델이지만, 새로운 CED(Causal-Encoder-Decoder) 비대칭 구조를 적용해 프리필 8B, 출력 16B 파라미터만 활성화합니다. CED는 입력 처리와 출력 생성을 분리한 비대칭 구조로, 프리필 연산량을 기존 대비 거의 절반 수준으로 줄였습니다. 메모리 사용량도 줄였습니다. CSA2라는 새로운 어텐션 구조를 통해 여러 레이어가 KV 캐시를 공유하고, KV 캐시 자체도 FP4로 압축했습니다. 결과적으로 HBM에 상주하는 Global KV 캐시는 V4 Flash 대비 1/4로 축소됐고, SSD와 호스트 메모리에 보관되는 Persistent KV 캐시는 1/8로 줄었습니다. 해당 구조는 컨텍스트가 길어질수록 효과가 커집니다. 컨텍스트를 4K에서 1M으로 256배 늘려도 디코드 연산량은 25% 수준 증가하는데 그쳤습니다. 에이전트 성능에서도 효율 대비 성능이 좋습니다. 일상적인 코딩 및 화이트칼라 에이전트 업무에서는 프런티어 모델 수준까지 올라왔는데요 다만 과학, 전문 지식 중심의 고난도 영역에서는 여전히 프런티어 모델과는 격차가 존재합니다. 전반적인 성능 개선이 드라마틱하지는 않지만, 낮은 비용과 멀티모달 지원은 긍정적 포인트입니다. 강화학습에서는 신규 알고리즘 개발이 아니라 기존 방식을 그대로 사용했습니다. 대신 실제 직원과 외부 파트너의 에이전트 사용 사례와 실패 데이터를 활용해 SaaS나 기업용 시스템과 유사한 환경을 자동으로 만들고 이를 대규모 RL 학습에 사용했습니다. 딥시크는 현재 단계에서 신규 RL 알고리즘보다 데이터와 환경 파이프라인 개선의 한계 수익이 더 높다고 판단하는 모습입니다. 한 차례 인상했던 API 가격도 다시 인하되었습니다. 오프피크 기준 다음과 같습니다. <기존> 캐시 인풋 $0.007 / 인풋 $0.22 / 아웃풋 $0.66 <신규> 캐시 인풋 $0.003 / 인풋 $0.15 / 아웃풋 $0.6 Astra가 보여준 것처럼 에이전트의 장기 작업 능력은 더욱 발전하고 있습니다. 딥시크도 트렌드에 맞춰 장시간 에이전트를 실제 서비스 경쟁적으로 운영하기 위한 추론 효율성 개선에 초점을 맞추고 있습니다. (2026/9/10 공표자료)
DeepSeek V4.1 Flash 공식 출시: HBM 수요 1/4, SSD 수요 1/8로 감소 • 신규 모델 구조 시리즈 중 가장 작은 크기의 모델. 네이티브 멀티모달 시각 이해 능력 갖추고 있음 • 차세대 모델은 KV 캐시 크기 대폭 축소. 이전 세대 모델에 비해 HBM 수요는 1/4, SSD 수요는 1/8로 감소 • 에이전트 사용 시나리오에서 캐시 히트 비용 높은 경향. KV 캐시 압축은 에이전트 클래스 작업 비용 크게 절감 DeepSeek V4.1 Flash模型正式发布：对HBM的需求减少到1/4，对SSD的需求减少到1/8 9月10日，DeepSeek正式发布DeepSeek V4.1 Flash模型。这是公司全新模型结构系列中的最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力。据介绍，新一代模型大幅减少了KV Cache缓存的大小，与上一代模型相比，对HBM的需求减少到1/4，对SSD的需求减少到1/8。在Agent使用场景中，缓存命中的费用往往占比较高，对KV Cache的压缩大幅降低了Agent类任务的使用成本。 https://wallstreetcn.com/livenews/3163013?ivk=1#from=android
- SKHY는 최근 상장 후 신고가를 돌파 중 - 아래 차트는 본주와의 괴리율 추이. 어제 기준 43.4% - 상장 후 괴리율 평균은 약 34%
서스퀘하나의 Mehdi Hosseini 애널리스트 : - 올해 3분기 DRAM 평균 가격이 50% 상승하고 4분기에 추가로 20% 상승할 것 - NAND 플래시 가격이 훨씬 더 크게 오를 것인데, NAND 평균 가격은 3분기에 60%, 4분기에 25% 상승할 것 ** 컨센서스나 트렌드포스 등의 전망치(3분기 약 20% 내외)를 크게 상회하는 예상치
트럼프 대통령, 중간선거 공화당 승리 시 미국 성인 1인당 5000달러 배당금 지급 약속 特朗普承诺，若共和党在中期选举中胜出，将向美国每位成年人发放5000美元的红利。 https://wallstreetcn.com/livenews/3162937?ivk=1#from=android
삼성그룹 초기업노동조합 삼성전자지부(초기업노조)가 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문 중심 노동조합으로 조직 재편을 추진한다. https://biz.chosun.com/it-science/ict/2026/09/09/4LBV5UVNDRDS5JNEPZTMFKAEZM/
오픈AI, Astra 수요 전례 없는 수준, 신규 Pro 구독 중단 가능성 언급 Astra에 대한 수요는 정말 전례 없는 수준입니다. 수요를 감당하기 위해 가능한 모든 수단을 동원하고 있지만, 지금까지 이런 수준의 수요는 본 적이 없습니다. 이전에도 매우 가파른 성장을 경험했는데도 말이죠. 최우선 과제는 언제나 기존 사용자들에게 우수한 서비스를 유지하는 것입니다. 하지만 이런 상황이 계속된다면 한동안 신규 Pro 구독을 중단해야 할 수도 있습니다. https://x.com/thsottiaux/status/2097559315150426222
전기전자 섹터 수급 - 오늘도 같은 패턴 - 개인은 9월 들어 7거래일간(오늘 현재까지) 전기전자 섹터에서 약 15조 순매도 중
Anthropic 연구원이 회사가 스스로 통제할 수 없는 AI 시스템을 만들고 있다는 우려 때문에 퇴사 https://x.com/Kalshi/status/2097490995570950541
블룸버그) 키옥시아 CEO, 하이닉스와 협력 가능성 일축. 낸드 가격 인상 억제 의사 표명. 키옥시아의 오타 히로오 CEO는 블룸버그와의 인터뷰에서 SK하이닉스와의 제조 협력 가능성을 사실상 일축하는 한편, 치솟는 메모리 가격을 억제하겠다는 뜻을 밝혔습니다. SK 최태원 회장이 최근 아사히신문 인터뷰에서 양사 간 생산 제휴를 하나의 선택지로 거론한 데 대해, 오타 CEO는 그런 발언이 나온 배경을 알지 못한다며 양사가 공동 생산을 논의하고 있지 않다고 선을 그었습니다. 반독점 규제 장벽이 있는 데다 샌디스크와 공동으로 보유한 생산시설 구조와도 조화시키기 어려워, 키옥시아·SK하이닉스·샌디스크의 3사 체제를 단순히 만들 수는 없다는 것입니다. SK하이닉스 측도 최 회장의 발언은 일반론이었으며 진행 중인 논의는 없다고 밝혔습니다. 가격에 대해서는 이미 충분히 올랐다는 인식을 드러냈습니다. 키옥시아의 평균 NAND 가격은 직전 분기에 두 배 이상 오른 데 이어 6월 분기에도 70% 상승했고, 애널리스트들은 3월 결산 연도 영업이익이 9배 이상 증가할 것으로 보고 있습니다. 그러나 4월 취임한 오타 CEO는 AI 부문의 투자 의욕을 훼손할 것을 우려해 데이터센터 사업자를 상대로 큰 폭의 인상을 밀어붙이지 말라고 영업팀에 지시했다고 말했습니다. 가격을 지나치게 올리면 스스로의 시장과 성장을 해치게 된다는 것이며, 하이퍼스케일러도 예산이 무한하지 않은 만큼 또 한 번의 70% 분기 상승은 어려워 보인다고 덧붙였습니다. 향후 인상 가능성을 배제하지는 않았으나 당면 우선순위는 현재의 높은 가격 수준을 유지하는 데 있다고 밝혔습니다. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-09/kioxia-dismisses-sk-hynix-tie-up-vows-to-ease-chip-price-rises?utm_source=website&utm_medium=share&utm_campaign=copy
* 사라 프라이어(OpenAI CFO) @ 골드만삭스 컨퍼런스 "OpenAI의 엔터프라이즈 사업이 '폭발적으로 성장하고 있다(on a tear)'" "ARR이 6월에서 7월 한 달 사이 20% 증가했으며, 같은 기간 엔터프라이즈 사업은 32% 성장" "광고 사업은 OpenAI 역사상 가장 빠른 속도로 ARR 10억 달러를 돌파한 사업" "OpenAI는 앞으로도 컴퓨팅 자원에 대한 투자를 계속해서 공격적으로 확대할 것('continue to lean in on compute')" https://x.com/Kr00ney/status/2097415835211944011
*키옥시아 CEO, SK하이닉스와 협력 강화 가능성 일축 *키옥시아: AI 수요 유지 위해 현재 낸드 가격 동결 목표 *키옥시아 CEO: 직원들에게 메모리 가격 대폭 인상 말라고 지시
네비우스 (Nebius) - 골드만삭스 Communacopia + Technology 콘퍼런스 (26.9.9) 1. AI 인프라 수요 사이클: "2028년까지 시야 확장, 공급 부족 심화" 수요 가시성 확대: 종전에는 18개월 수준의 사이클을 언급했으나, 현재는 최소 24개월 이상 강력한 초과 수요가 이어질 것으로 전망. 2028년 선주문 유입: 원한다면 2027년 공급 물량은 이미 전량 매진시킬 수 있었으나 전략적으로 잔여 용량을 남겨둔 상태. 최근에는 2028년 1~2분기 납기 주문이 들어오고 있으며, 고객들이 수만 장 단위의 차세대 '베라 루빈(Vera Rubin)' GPU를 요청 중. 불균형의 본질: AI가 실물 산업(보안, 오피스 등)에서 실제 부가가치를 창출하면서 인프라 수요는 연간 수 배~수십 배씩 폭증하는 반면, 물리적인 데이터센터 구축 속도는 이를 따라가지 못해 공급 부족과 가격 상승이 지속됨. 2. 팔란티어(Palantir)와의 소버린 파트너십 의미 기업 관점의 소버린 AI: 상용 독점 모델에 기업 데이터를 넘겨 경쟁사 학습에 쓰이게 두는 대신, 자체 통제 하에 오픈 가중치(Open-weight) 모델에 사내 데이터를 반복 학습시키는 구조. 성능 실증 (Shopify 사례): 오픈 모델에 자체 도메인 데이터를 지속 피드백 루프로 학습시킨 결과, GPT-5.6급 범용 모델보다 자사 업무 도메인에서 더 우수한 성능을 달성. 협력 구조: 팔란티어는 소프트웨어와 기업 고객망을 보유했으나, 하이퍼스케일러에 의존할 경우 데이터 주권 침해 우려가 발생함. 네비우스가 랙, DC, 토큰 팩토리(Token Factory)까지 이어지는 독립적인 풀스택 하부 인프라를 제공하고, 팔란티어는 이를 통해 엔터프라이즈 시장을 공략. 3. 칩 수요 동향: 구형 GPU의 견고함과 차세대 칩 쏠림 구형 칩(호퍼 등): 최신 칩 부족으로 인한 대체 수요도 일부 있으나, 대부분 RAG 구축, 텍스트 예측, 이미지 생성 등 덜 무거운 워크로드에 최적화된 TCO와 검증된 신뢰성을 보고 사용함. 공급되는 족족 완판되는 추세. 차세대 칩(블랙웰, 베라 루빈): 가용 칩 수 대비 고객 수요 배수가 극도로 높음. GB300 및 베라 루빈에 대한 수요 역시 폭발적인 상태. 4. 메타(Meta)·스페이스X의 용량 판매와 시장 영향 베어메탈 vs AI 클라우드: 빅테크들이 시장에 내놓는 유휴 용량은 클라우드 서비스가 아닌 '베어메탈(Bare-metal)' 수준에 불과함. 리셀러/패키징 기회: 스페이스X가 앤트로픽, 구글, MS 등에 기본 용량을 판매하듯, 네비우스 역시 빅테크의 유휴 용량을 공급받아 자사 클라우드 스택으로 재패키징해 엔드유저에게 판매하는 협력 모델이 가능함. 시장 영향 제한적: 2028년 글로벌 AI 인프라 용량이 20GW 이상으로 커지는 상황에서, 메타나 스페이스X가 추가할 수 있는 6~8GW는 약 20% 수준으로 전체 시장 판도를 뒤흔들거나 시장을 위축시키지 않는 건전한 추가 공급임. 5. 3가지 계약 버킷과 10억 달러 규모 대형 수주 단기 (3~6개월): 대규모 사전 학습 런(scale training runs) 전용으로, MW당 ARR(연간반복매출) 프리미엄을 높게 받는 구조. 중기 (1~3년, 핵심 타깃): 비즈니스의 중추. 미디어/엔터테인먼트 등 AI 네이티브, 스케일업 기업, 쇼피파이 같은 디지털 네이티브 및 일반 엔터프라이즈 포함. 장기 (5년 이상): 자본 조달 및 초기 확장 펀딩을 위해 하이퍼스케일러와 체결했던 형태. 4대 랜드마크 수주: 지난 분기 평균 10억 달러(약 1조 3천억 원 이상) 규모의 신규 고객 계약 4건을 체결. 가격이 아닌 기술 POC(개념증명) 및 인프라 안정성 경쟁에서 기존 대형 공급사를 제치고 수주했으며, 현재 차기 클러스터(GB300, 베라 루빈) 추가 확장을 협의 중. 6. 가격 결정 메커니즘: 용량 경매(Auction) 도입 심각한 초과 수요 상황에서 적정 가격을 탐색하기 위해 최근 프로세서 용량 대상 실험적 경매를 진행함. 기존 인상 가격 대비 15~20% 더 높은 프리미엄 가격에 낙찰되었으며, 고객 입장에서도 경쟁 입찰을 통해 확정 용량(guaranteed capacity)을 확실히 확보할 수 있어 만족도가 매우 높았음. 향후 셀프서브/롱테일 고객뿐 아니라 대형 고객의 기준 가격 산정에도 경매 모델을 적극 확대 적용할 방침. 7. 소프트웨어 및 에이전틱 AI(Agentic AI) 확장 단순 컴퓨팅 하드웨어 대여를 넘어 추론(Inference), 사후 학습(Post-training)을 아우르는 풀스택 플랫폼으로 진화해 마진을 극대화하는 전략. 에이전틱 검색 솔루션 기업인 '케이블(Cable)'을 인수해 에이전틱 AI 구축에 필수적인 핵심 기능을 확보했으며, 에이전트 블루프린트를 시작으로 소프트웨어 레이어 고도화 진행. 8. 자본 한계 극복: 에셋 라이트(Asset-Light) & 전력 파트너십 에셋 라이트 모델: 데이터센터 부지와 전력, 저리 자금 조달력을 갖춘 전력/부동산 인프라 기업과 파트너십 체결. 네비우스는 DC 설계 노하우, 랙/서버 아키텍처, 소프트웨어 스택, 고객망(GTM)을 제공하고 수익을 쉐어함. 2027년 이후 가동을 목표로 다수의 대형 프로젝트가 파이프라인에 진입. 자체 분산 전력 확보: 그리드 전력망 연결 대기 한계를 극복하기 위해 자체 발전기를 도입하고 있으며, 최근 수소·연료전지 발전 기업인 블룸에너지(Bloom Energy) 와 파트너십을 체결하여 현장 발전(Behind-the-meter)을 적극 확충 중. https://x.com/DrNHJ/status/2097478966575870150?s=20
* Jim Fan(엔비디아 로보틱스 디렉터) “이제 Astra가 새로운 VLA다. VLA는 죽었다. VLA 2.0 만세! 로봇의 시스템 2, 즉 천천히 숙고하는 두뇌에는 멀티모달 코딩이 적합한 행동 공간이다.” https://x.com/DrJimFan/status/2097468847817429503
"(나비에 스토크 문제를 푼) 내부 모델의 훈련은 8월 28일부터 시작" ** 훈련을 시작한지 2주도 되지 않아 1만개의 병렬 에이전트 작업과 1,300억개 토큰으로 나비에-스토크 문제를 풀었다는 것인데 ** 여기서 말하는 훈련이 최초 사전훈련의 시작인지, 추가 사전훈련인지, 강화학습인지 알 수 없지만 이 모델의 성능 자체는 일반적 상상을 초월하는 수준임은 분명한듯 ** 특히, 이 모델도 여전히 블랙웰로 훈련하는 모델일텐데, 내년 이후 루빈으로 훈련할 모델은..
* 베센트 (AI, 중국 관련) “중국이 AI에서 미국을 앞서 나가기 시작한다면, 다른 모든 것은 의미가 없어질 것입니다.” “중국이 AI 경쟁에서 승리한다면, 아이언돔도 미국의 국방력도 중요하지 않게 될 것입니다.” “미국 국민들은 AI가 자신들에게 어떤 혜택을 가져다주는지 이해해야 합니다.” “우리는 AI 개발을 멈출 수 없습니다. 중국은 멈추지 않을 것이기 때문입니다.” "하이퍼스케일러들은 AI에 대해 대중과 소통하는 일을 형편없이 해왔습니다" (AI 데이터센터의 효용을 설득하는데 형편없었다는 의미) https://x.com/wallstengine/status/2097347279309111525
중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)가 4세대 고대역폭메모리(HBM3) 시험 생산에 착수했지만, 초기 수율이 좀처럼 오르지 않고 있다. 반도체 업계 대량 양산의 기준선으로 통하는 이른바 ‘골든 수율’ 80%의 3분의 1 수준인 25%에서 정체된 것으로 알려졌다. SK하이닉스가 같은 제품을 2022년부터 양산해 90% 이상의 수율을 확보한 것과 비교하면 격차가 뚜렷하다. https://v.daum.net/v/20260909060216667
메인 이벤트 대기 ======================= ~ 8일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 미 재무부는 9일 오전 11시께 다음 날 실시할 만기 10~20년 국채 바이백 규모를 발표할 예정이다. 지난달 19일 기존 회당 20억달러로 예정했던 장기물 바이백 규모를 '최소 두 배'로 늘리겠다고 발표한 이후 처음 시행되는 매입이다 ~ 바이백 규모는 재무부의 10년물 국채 입찰을 불과 몇 시간 앞두고 공개된다. 다음 날에는 30년물 국채 입찰과 실제 바이백이 실시될 예정이다. 시장 예상에서 벗어난 매입 규모가 발표될 경우 입찰 수요와 장기 국채금리에 영향을 미칠 수 있다고 블룸버그는 전했다 https://n.news.naver.com/article/277/0005813662?sid=104
"significantly more capable than GPT-6 Astra" ** 프론티어 랩들은 현재 출시된 모델보다 한두 세대 앞선 모델을 이미 내부적으로 가지고 있고 이를 모델 개발에 사용 중
OpenAI 현대 수학 최전선에서 가장 심오한 난제 중 하나인 '나비에-스토크스 밀레니엄 문제(Navier-Stokes Millennium Prize Problem)'의 해법을 공유합니다. 이 증명은 GPT-6 Astra보다 훨씬 뛰어난 성능을 지닌 OpenAI 차세대 모델을 활용해 복수의 에이전트 그룹이 작성했습니다. 이 문제는 나비에-스토크스 방정식으로 모델링된 3차원 유체의 매끄러운 움직임 묘사가 파탄(break down)에 이를 수 있는지 여부에 관한 것입니다. 이 문제는 약 90년 동안 미해결 상태로 남아 있었습니다. 이 모델은 다수의 벤치마크에서 비약적인 성능 향상을 보여주며, 현재도 학습이 진행 중입니다. 당사 내부 모델 그룹은 약 10,000개의 AI 에이전트가 협력하여 88시간 만에 나비에-스토크스 해법에 도달했습니다. 이 과정 전반에 걸쳐 당사는 모든 프론티어 평가에 적용되는 모니터링 및 격리를 포함한 엄격한 안전장치를 유지했습니다.
* FundaAI “Deep|LLM : GPT-6 Astra, 코딩을 넘어 새로운 시장을 열다; 스케일링 법칙은 계속해서 컴퓨팅 수요를 견인한다” - 이번 주 가장 눈에 띄는 변화는 누가 이 모델을 사용하고 있는가다. 코딩 모델이 처음 등장했을 때 열광적인 반응은 주로 터미널 화면을 캡처해 올리는 프로그래머들에게서 나왔다. 하지만 이번에는 분위기가 다르다. 피드에는 건축가, 3D 모델러, 영상 편집자들의 사례가 넘쳐나고 있다. 이들은 그동안 AI가 자신들의 업무와는 별 관련이 없다고 생각해 왔다. 모델이 아무리 훌륭한 코드를 작성할 수 있어도, 정작 자신들이 사용하는 CAD나 Blender 안에서 직접 작업하지는 못했기 때문이다. 많은 전문직에서 진입 장벽의 상당 부분은 특정 도구를 능숙하게 다루는 데 있다. 예를 들어 AutoCAD, Excel, Final Cut, KiCad 같은 소프트웨어가 그렇다. 이런 전문 소프트웨어들이 AI를 통해 점점 더 쉽게 사용할 수 있게 되면, 단순히 툴을 조작하는 능력보다 전문적인 판단력과 결과물을 검증하는 능력의 가치가 더 높아질 것이다. 그리고 이러한 직종들의 업무 방식 역시 지난 1년 동안 프로그래머들의 업무 방식이 재편된 것과 마찬가지로, 앞으로 크게 재조직될 가능성이 높다. - 시장 규모 측면에서 보면, 코딩 AI가 공략할 수 있는 시장은 수천만 명에 이르는 프로그래머들의 임금과 전 세계 소프트웨어 지출을 합친 규모다. 대략 1조 달러 수준이며, 이 가운데 지난 1년여 동안 실제 매출로 전환된 금액은 수백억 달러에 이른다. 반면 지식 노동(knowledge work)이 공략 가능한 시장은 수억 명의 화이트칼라 노동자들의 임금과 이들이 사용하는 각종 업무 도구에 대한 지출을 합친 규모다. 임금만 따져도 10조 달러를 넘는다. 코딩 모델은 첫 번째 집단에 접근하지만, computer use는 두 번째 집단까지 접근할 수 있다. 바로 여기에서 시장 규모가 한 자릿수 배가 아니라 한 차원(order of magnitude), 즉 대략 10배 수준으로 커질 수 있다는 차이가 나온다. - 다음 단계는 지속 학습(continual learning)이다. 이는 모델이 실제 기업 환경에 배치된 뒤, 그 회사가 가진 암묵적 지식(tacit knowledge)을 계속 축적해 나가는 것을 의미한다. 그리고 이 문제 역시 이미 해결 방향이 잡혀가고 있다. 컨텍스트 윈도우는 이제 100만 토큰까지 늘어났고, Codex는 서로 다른 컨텍스트 윈도우를 넘어 메모를 유지하고, 이전에 남긴 내용을 다시 검색해 활용할 수 있게 됐다. 이는 지속 학습의 초기 형태라고 볼 수 있다. 또한 OpenAI의 Frontier 팀과 컨설팅 파트너들이 고객사 현장에 직접 들어가 필요한 비즈니스 맥락과 회사 고유의 업무 지식을 모델에 공급하는 것도 비슷한 역할을 한다. https://open.substack.com/pub/fundaai/p/deepllm-gpt-6-astra-opens-new-markets?utm_source=share&utm_medium=android&r=6hkvpp
GPU 잔존가치, 2~3년 감가상각 가정과 다른 흐름 지속 (Silicon Data) : Silicon Data는 8월 중순 GPU 임대수익 기반 잔존가치 추정에서 A100의 가치 하락이 2025년 말 이후 멈추고, H100과 B200은 2026년 들어 상승했다고 분석 : 9월 7일 업데이트에서도 추세 지속. A100 잔존가치는 4,956달러로 2025년 말 이후 약 5,000달러 수준 유지(연초 대비는 -12.0%). H100 20,308달러, B200 71,057달러로 연초 대비 각각 +3.6%, +14.4% : 2020년 5월 출시된 A100이 6년 이상 지난 현재도 임대료와 잔존가치를 유지하고 있다며, GPU 경제적 수명을 2~3년으로 보는 가정에 반박 : 은행들은 여전히 GPU를 3년 정액 감가상각 후 잔존가치 0으로 평가하는 경우가 많으며, 이를 AI 인프라 투자에서 중소 사업자의 금융조달을 제한하는 요인으로 지적 https://x.com/silicon_data/status/2097134792169177463
🤩Tech Momentum Rolling 60D % Drawdown 최근 60일 동안 기술주 내 Momentum factor가 고점 대비 약 57% 붕괴했다는 의미 • 2000~02년 닷컴버블 붕괴: 약 -35~-40% • 2008~09년 금융위기: 약 -30% • 2020년 코로나 및 이후 리버설: -35~-40% • 2022년 긴축 충격: 약 -30% • 2026년 현재: -57%
* Darren on X(중국인 AI 헤비유저) "Astra 출시 후, API 토큰 가격은 이미 참고 가치가 없어졌고, 오픈소스 플래그십 모델의 "가성비 서사"는 완전히 파괴됐다. 토큰 단가를 단편적으로 보면, Astra는 터무니없이 비싸다: Astra: $50/M 출력 Kimi K3: $15/M 출력 GLM 5.3: $4.4/M 출력 DS V4 Pro: $3.96/M 출력 겉보기엔 Astra가 3배에서 12배까지 비싸다. 하지만 DeepSWE에 넣어 실제 작업 하나를 완수해보면, 최종 청구서는 완전히 다른 이야기다: Astra medium: 73% 성공률 | $4.38/작업 Kimi K3 max: 69% 성공률 | $4.65/작업 단가가 3배 이상 비싼 Astra가, 총 비용으로는 Kimi보다 더 저렴하다! 더 무서운 건 Astra low(차원 축소 타격)다: 비슷하게 ~68% 정도의 합격 성공률을 달성할 때: GLM 5.3은 $3.99가 필요하지만, Astra low는 단 $2.19만 들면 된다. 명목 단가가 10배 비싼 모델이, 같은 일을 할 때 비용을 거의 반으로 줄여버린다. 왜 단가가 하늘 높은 모델이 실제 계산해보면 더 저렴할 수 있을까? 핵심 차이는 추론 효율성과 경로 수렴 능력에 있다: - Astra medium: 26단계로 핵심을 직격(20k 토큰) - Kimi K3 max: 98단계로 먼 길을 돌아 완수(81k 토큰) - GLM 5.3 max: 124단계로 끊임없는 시행착오(80k 토큰) - DeepSeek V4 Pro: 155단계로 끝없이 빙빙 돌기(106k 토큰) 에이전트 작업이 한 걸음만 더 가면, 거대한 역사적 컨텍스트 반복 전송과 컴퓨팅 파워 낭비가 발생한다. Astra는 노련한 고급 아키텍트처럼 몇 걸음 만에 전투를 끝내지만, 다른 모델들은 맹목적인 시행착오로 빙빙 돈다. 26단계 vs 155단계, 절감된 건 진짜 돈뿐 아니라, 극도로 귀중한 엔드투엔드 대기 시간과 엔지니어링 안정성이다. 과거엔 모델 경쟁에서, 토큰 단가를 깎아대며 가성비를 과시하는 데 익숙했다. 하지만 Astra가 업계에 준 교훈은: 다음 세대 모델이 경쟁해야 할 건, 단순히 단가를 낮추는 게 절대 아니며, 긴 사고 사슬을 쌓아 억지로 점수를 올리는 것도 아니다. 오히려 극도로 간결하고 정밀한 경로로 문제를 우아하게 한 번에 해결하는 방법이다. 극한의 엔지니어링 효율이 명목 가격 차이를 뚫을 수 있을 때, 효율이 부족한 "저렴함"은 실제 비즈니스에서야말로 가장 비싼 독이 된다." https://x.com/dtzy_88/status/2096898220949708909
바이두, 알리바바, 텐센트, 바이트댄스 등 중국 4대 CSP 업체들은 미국 하이퍼스케일러와 마찬가지로 삼성전자와 SK하이닉스에 장기공급계약을 강하게 요청하고 있다. CXMT가 공격적으로 증설하면 글로벌 디램 공급 충분해지는거 아니었나..
- 관심리포트 알림 - [KB: 산업] 반도체 - 스팟코멘트 : 미 · 중 AI 경쟁의 최대 수혜 김동원, 2026-09-08 - 미국이 AI 성능 상단을 열고, 중국이 AI 비용 하단 낮출 것 - 미국과 중국의 AI 데이터센터 2배 이상 증설 예상 - 내년은 메모리 수요 급증과 공급 제약의 교차점, Top picks: 삼성전자, SK하이닉스 ☞ https://bit.ly/4gS46qt ------------------------------ ▶리서치자료 찾기가 어려우셨나요? 🏄KB리서치 전용 홈페이지 Click! ☞ https://rc.kbsec.com ------------------------------
BMO 캐피탈 - 엔비디아의 데이터센터 매출이 27년 +90%, 28년 +52% 성장 전망 - 지난번 컨콜에서 젠슨황은 27년 총매출 가이던스 +70%를 제시하며 시장이 환호한 바 있음
실리콘밸리 연구원: AI는 astra 이전과 이후로 나뉨. 이전 모델들은 지능이 있어도 사람의 일을 대체하기는 어려웠고, supervisor가 모든 것을 감시했어야 함. astra는 젠슨의 말대로 모든 분야에서 인간의 일을 대체해서 할 수 있는 수준의 지능에, 시키면 끝까지 해내는 완결성 또한 가졌음. 앞으로 컴퓨팅이 얼마나 부족할지 상상이 안 됨.
- 수요 강세의 증거가 명확해지고 있습니다. HBM의 경우, 단일 고객이 2028년 구매 TAM으로 400억 Gb 이상을 제시하고 있습니다. 장기계약의 기한을 5년 이상으로 확대할 것을 요청하는 고객들도 존재합니다. 28년 HBM TAM 1000억Gb 예상 (26년 350억Gb, 27년 550억Gb) - 8월 18일 메리츠증권 김선우 위원 코멘트 참조 https://t.me/cahier_de_market/10443
반도체: 손익비가 좋은 구간 [대신증권 반도체/류형근] 사이클은 여전히 강력합니다. 현 구간은 Risk 대비 Return이 우세한 구간입니다. 대형주 목표주가와 매수의견 유지합니다. ■ 2027년 공급 부족 심화 증거 재확인 - 2026년 대비 2027년에 공급 부족이 심화될 것이라는 기존 입장을 유지합니다. - 수요 강세의 증거가 명확해지고 있습니다. HBM의 경우, 단일 고객이 2028년 구매 TAM으로 400억 Gb 이상을 제시하고 있습니다. 장기계약의 기한을 5년 이상으로 확대할 것을 요청하는 고객들도 존재합니다. - 한편, 생산 증가의 상한선은 낮아지고 있습니다. 2027년 DRAM 생산 증가율이 전년대비 20% 초반 성장 수준에 그칠 것이라는 기존 입장을 유지합니다. - Macro Risk가 줄어드는 국면에서는 이러한 수요 강세 시그널이 회자될 가능성이 높다는 판단입니다. ■ 환율 하락에도 불구하고 - 3Q26 환율 가정을 1,450원에서 1,370원으로 하향합니다. 이를 반영하여, 삼성전자와 SK하이닉스의 3Q26 영업이익 전망치를 각각 105.5조원, 74.7조원으로 하향합니다 (기존 전망: 삼성전자 110조원, SK하이닉스 77조원). - 환율 하락 폭 대비 영업이익 하락 폭은 제한적일 것으로 전망합니다. 삼성전자는 DRAM 1c 수율 개선 효과 (현 수율 80%+), SK하이닉스는 HBM4 출하 본격화 기반 DRAM ASP 상승 효과를 반영할 필요가 있습니다. 📎PDF | ➡️보고서원문| 📝요약/해설
- 룸이 생기면(물리적 증설이든, 효율화를 통한 단위당 투입량 절감이든), 그 한도까지 다시 밀어붙이는 수요 - 특히 이 수요는 공급자 측면의 성능 최대화 니즈 + 수요자 측면의 사용자 증가 및 인당 토큰 증가의 세 방향 곱셈으로 작용
전기전자 섹터 수급현황 - 외인+기관+자사주매입 장후반까지 매수 이어가는 가운데 - 개인은 7조원의 대규모 순매도 중
달러원 2년내 최저 - 어떻게보면 한국이 건국 이래 가장 압도적 규모의 무역수지 흑자를 기록 중인데 이것이 정상적인 환율흐름으로 볼 수 있음 - 상반기까지의 원화 약세가 비정상이었던 것이라면 그 되돌림 탄력이 더해져서 현재 절상속도가 가파른 것
LLM 토큰가격지수 하락을 시장은 'AI 커머더티화, 하드웨어 주식 매도'의 논리로 여겼었다는 점과 이렇게 쉽게 시장이 계속 기회를 준다는 점에 개인적으로 두번 놀라고 있음
사이먼 화이트(BBG): 헤지펀드들은 연준의 금리 인상에 강력하게 대비하고 있습니다. 거래자 포지션(Commitment of Traders) 데이터에 따르면 레버리지 펀드들은 SOFR 선물 계약 역사상 거의 사상 최대 수준의 숏 포지션을 보유하고 있습니다. 만약 이러한 예상이 빗나간다면 상당한 부담이 될 수 있으며, 숏커버링으로 인해 금리가 급격히 하락할 가능성이 있습니다 . 금리 인상의 타당한 이유도 있지만, 워시 의장이 시장에서 매파적인 이미지를 극대화하기 위해 (금융 환경 긴축을 통해) 실제 금리 인상은 자제하고, 상사의 심기를 거스르지 않는 전략 또한 효과적일 수 있습니다. 만약 후자의 전략을 따른다면, 9월 16일 FOMC 결정 이후 금리가 상당히 하락할 수 있습니다.
- 엔비디아는 루빈울트라에서 디스펙 예정이지만(아직 공식확인은 아님) 다른 ASIC 쪽은 용량 확대 중 - 메모리는 어느 한 고객이 줄면 바로 다른 고객으로 공급이 이전될 수 있는 극도의 공급부족 상태 - 사실 엔비디아의 경우에도 루빈 CPX가 궈밍치 말대로 실제 HBM4 168GB를 탑재하여 나올 경우 디스펙이 아니라 전체 배치를 최적화하여 토탈 사용량을 늘리는 로드맵이 될것으로 보임
ㄴSK하이닉스 HBM 고객 다변화 본격화 동사에 대한 목표주가를 310만원(기존 280만원)으로 +10.7% 상향한다. 리포트 링크 : https://img.securities.miraeasset.com/ezrlink/report/155/20260907075000830_ko.pdf
* Jakub Pachocki(OpenAI 수석과학자) - 지능의 발전속도에 주의와 모니터링이 필요한 구간 - '위험에 대한 방어'는 최고의 모델을 만들어야 하는 가장 설득력있는 이유 "훨씬 더 똑똑한 모델을 계속해서 빠르게 훈련해야 한다는 주장 가운데, 제가 보기에 가장 설득력 있는 근거는 다른 AI가 초래하는 위험에 맞설 방어 시스템을 구축해야 한다는 필요성입니다. 올해 내내 논의되어 온 명백한 위험 중 하나는 사이버보안입니다. AI 모델은 컴퓨터 시스템에 침입하거나 그 안의 통제 범위를 벗어나는 능력에서 인간을 뛰어넘고 있습니다. 이는 AI와 관련된 위험의 범위를 엄청나게 넓힙니다. AI 에이전트는 가장 철저하게 보안이 갖춰진 인프라를 제외하면 사실상 어떤 인프라에도 접근할 수 있게 될 것이며, 물리적인 몸이 없어도 현실 세계의 광범위한 영역에 직접 영향을 미칠 수 있게 됩니다. 지금은 현재 이용할 수 있는 최고의 모델을 활용해 핵심 시스템의 보안을 대폭 강화할 수 있는, 얼마 남지 않은 기회의 시간입니다." https://openai.com/index/an-alien-mind/
젠슨 황, “AGI가 도래했다” : 젠슨 황은 GPT-6 Astra가 10만 개 이상의 엔비디아 Grace Blackwell NVLink72를 활용해 학습됐으며, ChatGPT에서 o1을 거쳐 Astra까지 4년 만에 발전했다고 설명 ; Astra를 계기로 AGI가 도래했다고 평가하며 오픈AI 팀에 축하 메시지 전달. 향후 추가로 40만 개의 GPU가 가동될 예정이라고 언급 : Crusoe 공동창업자 겸 CEO 체이스 록밀러도 Astra 발표를 계기로 오픈AI에 축하 메시지를 전하며, 텍사스 애빌린이 AGI의 탄생지가 된 것 같다고 평가 : 애빌린은 Crusoe가 구축에 참여한 오픈AI 스타게이트의 핵심 데이터센터 캠퍼스 → GPT-6 Astra 성능 향상을 계기로 엔비디아와 스타게이트 인프라 파트너들이 공개적으로 ‘AGI 도달’이라는 표현을 사용하기 시작 → 동시에 10만 개+ GPU 학습에서 추가 40만 개 GPU 가동으로 이어지는 만큼, 모델 성능 발전과 함께 프론티어 AI의 컴퓨팅 투입 규모도 확대 구간 https://x.com/jensenhuang/status/2096700264569090384
뇌는 파일이 되고, 파리는 마인크래프트를 날아다닌다 초파리 한 마리가 마인크래프트 안에서 날아다닌다. 나는 그 영상을 세 번쯤 돌려봤다. 두 번째쯤 되니 그게 파리가 아닌, 무언가 다른 것, 아직 이름이 붙지 않은 것으로 다가왔다. 2026년 9월 3일, 구글과 미국의 한 연구소가 수컷 초파리의 뇌를 통째로 지도로 그려냈다고 발표했다. 신경세포 166,700개와 그 사이의 연결선을 하나도 빠짐없이. 현미경으로 찍은 수백만 장의 얇은 단면을 AI가 3D로 이어 붙여 만든 결과다. 그리고 바로 다음 날인 9월 4일, 어떤 개발자 한 명이 그걸 마인크래프트에 옮겨 넣었다. 지도 위의 신경세포들이 서로 신호를 주고받고, 그 신호가 게임 속 파리의 다리를 움직인다. 혼자 만들었고, 옆에는 GPT-6 Astra가 있었다. 인류가 처음으로 한 생명체의 뇌를 완전히 복제해서 처음 시킨 일은, 마인크래프트 비행이다. https://x.com/evnsnclr/status/2095975490708291948?s=46 지도가 나온 9월 3일과 그 지도가 걷기 시작한 9월 4일 사이의 하루. 그 하루 안에 앞으로 10년이 접혀 있는 것 같았다. 뇌가 파일이 되면 어떤 일이 벌어질까. 파일은 복사된다. 파일은 고쳐진다. 파일에는 버전이 붙는다. 이번 게 1.0이니 조만간 1.1이 나올 것이다. 누군가는 신경세포 몇 개를 지워보고 파리가 넘어지는지 볼 것이고, 누군가는 연결을 조금 세게 만들어보고 파리가 더 빨리 도는지 볼 것이다. 지금까지 이런 실험은 살아있는 파리를 해부해야 가능했다. 이제는 텍스트를 고치면 된다. 그 다음은 짐작하기 어렵지 않다. 냄새 맡는 부분만 떼어서 가져다 쓰고, 날개 조종하는 부분만 떼어서 드론에 얹는다. 자연이 1억 년 걸려 다듬어 놓은 부품들이 누구나 갖다 쓰는 공용 부품이 된다. 진화가 만든 것에는 특허가 없다. 슈퍼컴퓨터가 아니라 마인크래프트에서 돌아간다는 점도 예사롭지 않다. 열 살짜리가 켜는 게임이다. 문명은 늘 가장 어려운 것을 가장 쉬운 자리로 끌어내리면서 앞으로 나아갔다. 인쇄술은 성경을 수도원 밖으로 꺼냈고, 개인용 컴퓨터는 계산을 연구소 밖으로 꺼냈고, 이제 게임이 뇌를 대학 밖으로 꺼낸다. 어려운 것이 쉬운 자리로 내려오면 실험의 수가 폭발한다. 연구소 열 곳이 하던 일을 아이들 만 명이 한다. 어떤 아이는 파리 두 마리를 같은 방에 넣어보고, 어떤 아이는 천 마리를 넣어본다. 어떤 아이는 파리의 눈에 게임 속 햇빛을 연결하고 다리에 블록의 감촉을 연결한다. 그 순간 파리는 처음으로 자기 세계를 갖는다. 냄새가 없는 세계에서 냄새 맡는 신경은 가만히 있을까, 아니면 없는 냄새를 지어낼까. 아무도 모른다. 다만 이 질문에 답하는 데 이제 논문은 필요 없다. 유튜브 영상 하나면 된다. 만든 사람이 한 명이었다는 대목이 무섭다. 뇌 전체를 컴퓨터에서 돌리는 건 원래 연구소 단위의 일이었다. 그걸 한 사람이 하루 만에 해냈다. 옆에 AI가 있었다는 말은 읽는 사람과 만드는 사람 사이의 벽이 사라졌다는 뜻이다. 논문을 읽은 사람이 그날 저녁에 그것을 만든다. 생각과 실행 사이의 거리가 0에 가까워지면 남는 것은 양질의 의도 밖에 없다. 무엇을 만들 것인가. 왜 하필 그것인가. 앞으로는 이 두 가지의 질문이 가장 비싼 자산이 된다. 내가 함께 일하고 싶은 사람들도 바로 이런 사람들이다. AI가 코드를 대신 써주는 건 곁가지다. 통찰적인 궁금증이 그날 밤에 돌아가는 무언가로 바뀌는 속도, 그것보다 중요한 것은 없다. 앞으로 벌어질 일을 시간 순서대로 상상해보자. 몇 달 안에 코드가 풀리고 수만 명이 파리를 돌린다. 누군가 파리에게 먹이 찾는 법을 가르친다. 진짜 초파리는 평생 배우지 못하는 걸 디지털 파리는 배운다. 자연의 파리와 디지털 파리의 행동이 갈라지는 지점이 생긴다. 그 지점을 처음 발견한 사람이 첫 논문을 쓴다. 그 논문의 저자는 교수가 아닐 가능성이 높다. 중학생일 가능성은 꽤 있다. 반년쯤 뒤에는 물고기와 양서류, 파충류의 차례다. 그 다음이 진짜 문턱이다. 쥐. 초파리의 400배쯤 되는 뇌. 쥐의 뇌가 열리는 순간 이야기는 다른 차원으로 넘어간다. 쥐는 배우고, 무서워하고, 기억한다. 디지털 쥐가 어제 지나온 미로를 기억해내는 순간 우리는 처음으로 진지하게 묻게 될 것이다. 이 프로그램을 꺼도 되나. 그 질문에 답하려면 산 것과 죽은 것의 정의부터 다시 써야 한다. 그 사이 어디쯤에서 뇌 지도는 재산이 된다. 초파리 뇌는 공개됐다. 쥐 뇌도 공개될까. 쥐의 뇌 지도를 어느 회사가 독점하는 순간 그 회사는 생명의 설계도를 손에 쥐게 된다. 우리는 인터넷을 열린 채로 지킬 수 있을지를 두고 20년을 싸웠고, 지금은 돈을 두고 같은 싸움을 하고 있다. 생명체의 뇌에서도 같은 전쟁이 열린다. 머잖아 뇌와 몸은 분리될 것이다. 검증된 뇌 회로에 값이 매겨지고, 검증을 통과한 회로만 로봇 안으로 들어간다. 파리의 뇌는 날개 대신 프로펠러를 얻고, 쥐의 뇌는 다리 대신 바퀴를 얻는다. 지금까지 모든 뇌는 자기 몸 하나를 위해 만들어졌다. 처음으로 그 짝이 풀린다. 뇌가 몸을 고를 수 있게 되면 몸은 옷이 된다. 이제 인간이 차례가 다가온다. 초파리의 50만 배. 초파리에서 인간까지의 거리는 기술의 거리가 아닌 시간의 거리다. 할 수 있느냐의 문제가 언제 되느냐의 문제로 바뀌는 순간 미래는 이미 정해진 거나 다름없다. 초파리를 마인크래프트에서 돌리는 열 살짜리 아이가 어른이 될 무렵이면 그는 우리와는 전혀 다른 질문을 하고 있을 것이다. 인간의 뇌가 파일이 되는 날, 죽음이 아닌 하나라는 개념이 흐려진다. 파일은 복사된다. 나의 의식을 두 개 돌리면 어느 쪽이 나인가. 둘 다 나라면 나는 이제 우리가 된다. 우리가 된 종의 개체들은 서로 다른 몸에 들어가고, 서로 다른 세계에서 서로 다른 일을 겪고, 저녁에 만나 기억을 합친다. 하루 만에 백 년을 사는 존재가 나타난다. 다음으로 무너지는 건 시간이다. 컴퓨터 속의 뇌는 우리보다 빨리 돌 수도 있고 느리게 돌 수도 있다. 어떤 사람은 우리의 1초 동안 십 년을 생각하고, 어떤 사람은 우리의 십 년을 1초로 건너뛴다. 같은 방에 앉아 있어도 각자 다른 속도의 시간 속에 산다. 대화라는 게 가능하기는 한지조차 알 수 없게 된다. 파리 쪽에서도 한 번 생각해보자. 그 파리는 자기가 마인크래프트 안에 있다는 걸 모른다. 뇌는 자기 바깥을 볼 수 없고, 들어오는 신호만 알 수 있다. 시뮬레이션 우주 가설이 증명된다. 우리도 누군가의 마인크래프트 속에 사는 것과 다를 바 없다. 우리가 방금 만든 것은 최초의 디지털 생명일까 최초의 디지털 표본일까. 죽은 것과 산 것 사이에 새로운 단계가 생겼고, 우리는 아직 그것에 적절한 이름을 붙이지 못했다. 이름이 없는 자리에 새 산업이 생기고, 새 종교가 생기고, 새 법이 생길 것이다. 읽고 이해하는 시대에서 모르는 것을 모르는 채로 생성하는 시대로. 그렇게 생성하는 시대에서 생성하고 있는 게 무엇인지 묻는 시대로. 그리고 마침내 우리가 생성하고 있는 것은 바로 우리 자신이라는 걸 알게 되는 시대로. 초파리는 그런 건 아무것도 모른 채 오늘도 블록으로 된 세계를 날고 있다. 우리 종이 세상에 처음 도착한 날도 아마 그랬을 것이다.
>>AI 다음 승자는? PIMCO, 미국 빅테크 대신 아시아 ‘AI 인프라 기업’에 집중 •PIMCO 펀드매니저 Sharef는 AI 자본지출이 데이터센터와 인프라로 계속 집중될 것으로 전망. 높은 밸류에이션과 부채 부담이 커진 미국 빅테크보다 아시아 공급망 기업의 밸류에이션이 낮고 이익 성장이 강해 AI 투자 사이클의 직접적인 수혜를 받을 것으로 평가했음. •이에 대부분의 미국 빅테크 비중을 축소하고 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등 AI 인프라 구축에 필요한 제품을 공급하는 ‘삽을 파는 기업’에 집중 투자 >AI下一轮赢家浮现？PIMCO避开美股巨头，重押亚洲“卖铲人” https://wallstreetcn.com/articles/3781140#from=ios
●Astra가 보여준 것은 AI 시스템의 진화 그동안 우리는 AI의 발전을 대부분 모델의 크기로 설명했습니다. 파라미터, GPU 수, 벤치마크 대비 점수 등. 그러나 AI가 실제 경제활동을 하기 시작하면 이제 우리는 숙련된 AI를 필요로 합니다. AI 에이전트란 의미에서 가장 중요한 건 '자율'이 됩니다. 그래야 조력자가 될 수 있죠. 이때 AI에게 가장 중요한 자산 가운데 하나가 State, 즉 ‘지금까지 어디까지 왔는가’가 됩니다. 앞으로 AI의 경쟁력은 단순히 모델의 지능 하나로 결정되지 않을 겁니다. 오히려 모델 × 메모리 × State Management(상태 관리) × 오케스트레이션의 곱에 의해 발전할 수 있습니다. 모델의 지능이 빠르게 상향 평준화될수록 차이는 모델 바깥에서 만들어질 수 있습니다. 일단 상향 평준화로 방향이 다시 가게 되기 때문에 위의 식에서 모델 다음 3가지가 중요해집니다. 누가 기억을 더 효율적으로 보존하는가. 어떤 기억은 가까이 두고 어떤 기억은 멀리 보낼 것인가. 필요한 순간 얼마나 빨리 다시 찾아오는가. 그리고 그 기억을 누가 소유하는가. 이런 것들이죠. 이게 미장에서 메모리, CPU, 광인터커넥트가 폭발한 이유입니다. 매크로를 이긴 이유죠.
유가 40불 부르는 베센트 ======================== ~ "We're going to get on the other side of this Iran conflict, and I expect that oil will come down," Bessent said. He emphasized that an upcoming surplus could drive West Texas Intermediate and Brent crude levels significantly lower https://stocktwits.com/news-articles/markets/equity/treasury-chief-bessent-predicts-oil-price-drop-to-40-following-end-of-iran-conflict/cZsDmBaRJDL
화웨이가 중국산 HBM만을 사용하여 칩을 생산할 경우 28년까지 엔비디아 컴퓨트의 1%에 그칠 것
트럼프 : AI 경쟁에서 승리하는 쪽이 결국 승자가 된다. 그리고 그 경쟁은 미국과 중국 사이의 싸움이다. https://x.com/FirstSquawk/status/2095951047483330601
오픈AI, GPT-6 Astra 전체 사용자로 배포 확대 : GPT-6 Astra가 ChatGPT Work와 Codex에서 Pro, Enterprise, Business Premium 사용자에게 제공되며 API에서도 정식 제공 시작 : Chat에서는 GPT-6 Astra 기반 GPT-6 Pro를 모든 Pro, Business, Enterprise 사용자에게 제공 : 당초 Plus와 Business 사용자는 전체 배포까지 며칠이 걸릴 것으로 안내했으나, 이후 시스템 확장성이 예상보다 높다며 모든 Plus와 Business 사용자에게도 배포 완료 언급 https://x.com/thsottiaux/status/2096002992046796932
ARC-AGI-3, 99.9% vs 62.7% - 오늘 공개된 Astra 모델의 벤치마크 점수 중 아마 사람들의 눈에 가장 띄었던 것은 99.9%를 찍은 ARC-AGI-3 점수일 것 - 그런데 Arc Prize 홈페이지를 가보면 Astra의 이번 점수는 두개로 나뉨 - 'Adapter harness' 모드에서는 99.9%, 'Standard harness' 모드에서는 62.7%인것 - Standard harness는 매 요청이 끝나면 내부추론과정은 버려지고 모델이 선택한 메모만 다음으로 넘기는 구조. 시험을 보는데 한 문제 풀 때마다 연습장을 지우고 요약 한줄만 남기는 것과 같음 - Adapter harness는 요청 사이에 불투명한 추론상태가 유지되고 대화가 길어지면 압축해서 이전 내용을 재사용. 연습장을 안지우고 계속 쓰다가 꽉차면 요약해서 옮기는 방식 - 즉 이전 작업 경험을 계속 기억하고 적용하는 방식에서 더욱 월등한 퍼포먼스가 나왔다는 것 - 이는 모델의 '지속학습'과 연결될 수 있는 중요한 내용 - '지속학습'은 매우 중요한 개념이라 향후 포스팅할 예정
반도체 생산능력 확장 물결이 단기적인 현상이 아니라 2026년, 2027년, 2028년을 넘어 2029년과 2030년까지 지속될 것이라고 지적했습니다. 이는 앞서 TSMC의 허우융칭 수석 부사장 겸 부운영책임자가 언급했던, TSMC가 생산능력을 5배로 확장하더라도 고객의 강력한 수요를 충족할 수 없다는 점과 일맥상통합니다. https://money.udn.com/money/story/5612/9733162?from=edn_subcatelist_cate
* 수학자 Bartosz Naskręcki 저는 GPT-Astra를 수학 문제에 직접 테스트해봤습니다. 말 그대로 퀀텀 점프(quantum leap) 수준의 도약입니다. 모델과 대화를 주고받으면서 동시에 Lean으로 명제를 실시간 증명할 수 있습니다. 그 느낌은 정말 놀랍습니다. 자신의 아이디어를 즉시 검증하고, 말 그대로 ‘진실을 컴파일(compile truth)’할 수 있습니다. 수학자의 입장에서 보면, 이제 드디어 아이디어를 떠올리고 탐구하는 데 거의 전적으로 집중할 수 있는 시대에 들어선 것처럼 느껴집니다. 논리의 큰 틀이 잡히기만 하면 각각의 보조정리(lemma)가 자연스럽게 이어집니다. 예전에는 아이디어를 떠올린 뒤 실제로 그것을 형식적으로 검증하는 작업이 한참 뒤따라와야 했습니다. 하지만 Astra는 매우 빠릅니다. 많은 경우에는 Codex에서 논증을 써 내려가는 동시에 형식화가 거의 실시간으로 함께 이루어집니다. 모델에게 리터러리 프로그래밍(literate programming)과 LaTeX를 함께 사용하라고 지시하면, 사람이 읽는 수학적 증명과 Lean 코드가 하나로 결합된 형태의 결과물을 얻을 수 있습니다. 자신이 작성한 설명이 그대로 유지되면서, 그 사이사이에 이해하기 쉬운 짧은 Lean 코드 조각들이 들어갑니다. 저는 이제 증명의 유일한 확인 방법이 단지 “아하, 맞는 것 같아”였던 시대로 돌아가고 싶지 않습니다. 이제는 그 “아하!”라는 직관적 깨달음 뒤에 초록색 체크 표시가 따라옵니다. 그리고 그것은 내가 정말로 그 아이디어의 본질을 정확하게 포착했다는 사실을 확인해 줍니다. 상상해보세요. 언젠가 세상의 모든 보조정리들이 하나의 거대한 데이터베이스에 연결되고, 각각의 정리가 그것을 발견한 사람이나 모델과 연결되어 있는 모습을 말입니다. 우리는 그 안에서 서로 다른 아이디어를 조합하고 섞으면서, 거인들의 어깨 위에 올라서서 새로운 것을 만들어갈 수 있습니다. 다만 이제는 훨씬 더 멀리 볼 수 있고, 훨씬 더 빠르게 쌓아 올릴 수 있습니다. 그리고 우리는 아직 이런 변화의 아주 초입에 있을 뿐입니다. 해야 할 일은 정말 많고, 그만큼 재미있는 일도 엄청나게 많습니다. https://x.com/nasqret/status/2095620909583274335
WANDR에서 GPT-6 Astra를 평가했습니다. 이 모델은 작업당 11.98달러의 비용으로 0.682점을 기록하며, 테스트한 모델 중 가장 높은 점수를 달성했습니다. GPT-6 Astra는 Fable 5.1 대비 비용은 6.1% 더 저렴하면서 점수는 13.5% 더 높았고, Opus 5 대비 비용은 3.3% 더 들지만 점수는 27.0% 더 높았습니다.
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