돌비콩의 투자정복

이 채널의 포스팅

1. 2026.10.02 20:10

   ✋온체인 상의 모든 돈을 출금한 이유

   1. 최근 신한, 국민, 하나은행까지 연이어 AI 에이전트 해킹으로 고객 정보가 유출되어버림. 외부 해킹 에이전트의 비상적 접근에서 비롯한 사고로, 기존 시스템이 AI에 어떻게 노출될 수 있는지 보여주는 사례 2. AI 발전으로 공격, 해킹이 쉬워지는(ㄹㅇ 스캐머 천국;) 것도 문제지만, 점점 더 많은 권한을 넘기게 된다는 것도 문제. 공격 도구만 강해지는 게 아니라, 사고가 났을 때 영향을 받는 범위까지 커지기 때문 3. 메타의 뮤즈는 대신 이메일을 보내고, 여행을 예약하고, 구매까지 처리함. 뮤즈도 이메일과 파일 등이 저장된 전용 환경에 공격자의 접근 취약점 보도가 나옴. 생활 서비스에서도 안전성을 계속 검증해야 함 4. 경계할 건 전부 위임해버리는 것. 편리함을 맛보면 결제도 맡기고, 업무 계정도 연결하고 싶어짐. 일을 능숙하게 처리하는 것과, 예외적 상황에서도 권한을 넘지 않고 정보를 지키는 건 다른 능력 5. AI의 실수가 줄어도 실제 피해까지 줄어든다고 단정할 수 없는 이유. 실수가 줄어드는 속도보다 맡기는 돈과 권한이 커지는 속도가 빠르면, 드물게 발생하는 한 번의 사고가 훨씬 치명적임 6. AI의 폭발적 진보를 기대한다면, 기존의 안전 기준도 그만큼 빨리 낡을 수 있음. 새로운 기능이 등장하는 속도에 맞춰 현장의 보안과 사고 대응까지 준비되기 어려운 것 7. 불확실성은 어떤 사고가 가능한지, 피해가 어디까지 번질지, 문제가 생기면 누가 책임질지부터 충분히 파악되지 않는는 뜻. 이럴 때는 틀렸을 때 감당할 수 있는 범위로 노출을 제한하는 게 차선책임 9. AI는 적극 써보되 계정/자산까지 모두 연결할 필욘 없음. 조회/실행 권한을 나누고, 필요 접근만 허용, 중요 작업엔 확인을 남김. NCSC도 작은 범위로 시작하고, 감시/통제할 수 없는 건은 배포하지 말라고 권고 10. 디파이는 같은 맥락에서 더욱 치명적임. 추가 수익은 조금 얻으면서 사고 이후 회수 가능성이 불분명한 위험까지 떠안아야 하기 때문. 큰 회사나 유명 서비스라고 이 불안을 피할 수 없음 11. 블록체인과 직결되는 연구도 있음. Anthropic은 AI가 기존에 알려지지 않았던 컨트랙트 취약점을 발견 및 악용에 성공함. FVEY도 기존의 사이버보안 능력이 몇개월 만에 도태될 수 있다고 경고함 11. 블록체인, 디파이, 크립토 분야야 원체 자주 털렸지만, AI 본격 대두 후부터 더더욱 보안사고의 빈도가 잦아지고 있는 것을 다들 느끼고 있을 것. 그 어떤 체인, 브릿지, 디파이라도 털릴 가능성을 배제할 수 없음 12. 사고확률을 추정하기 어렵고, 보상도 확신할 수 없는 곳에는 자산을 둬선 안 됨. 온체인은 되돌리기 어렵고, 사후 보상을 기대하기 어려움. 기준은 뚫리면 [누가, 무슨 돈으로, 어디까지 책임지는가?]로 잡아야 함 12. 과도기를 조심해야. 기술은 지수적으로 발전하나, 안전/사회 합의도, 어디까지 맡길지, 사후 책임과 복구도 불분명. 크립토에 국한되는 얘기가 아님. 투자, 자산 보관, 개인정보, 권한 모두 방어적으로 접근하기 ✍️과도기에는 사고가 나도 손실이 제한되고 회수 경로가 남는 구조를 선택하는 게 타당함. 작은 추가 수익 때문에 떠안던 불투명하고 회복 불가능한 위험부터 없애는 것이 합리적

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2. 2026.10.01 22:08

   📰마이크론은 28년까지 공급 부족을 예상 source

   · 마이크론은 1분기가 매출총이익률의 최저점일 것이며, 2027년 나머지 기간 동안 마진이 더 높아질 것으로 예상 · 또한 메모리와 스토리지 분야에서 전례 없는 기회를 보고 있기 때문에 R&D 투자를 늘리고 있음 · 이번 메모리 사이클은 많은 전문가와 대중의 예상보다도 훨씬 더 강하고 길게 지속될 것 1. 이번 마이크론 발표에서 눈여겨볼 부분은 공급 부족이 풀리는 시점. 27~28년 메모리 수급이 올해보다 더 빠듯해질 것이며, 증설을 감안해도 수요와 공급이 언제 균형을 찾을지 내다보기 어렵다고 밝힘 2. 공급을 늘리는 데 걸리는 시간이 핵심. 공장을 짓고, 장비를 넣고, 생산 안정화까지 시차가 있음. 늘리기로 한 건설투자도 2028년 말 이후 공급 여력 확보를 위함. 투자 규모만으로 단기간에 물량이 충분해진다고 보기 어려움 3. 현재 실적에는 이런 수급 상황이 가격으로 나타남. 이번 분기 DRAM 출하량은 전 분기 대비 한 자릿수 중반 증가했지만, 판매가격은 10%이상 상승. NAND도 출하량은 10%, 가격은 30% 올랐음. 최근 매출 증가에서 가격 상승 역할이 크다는 의미 4. AI 수요는 저장장치도 봐야 함. 마이크론 SSD 분기 매출은 100억 달러로, 동기 대비 10배 이상 늘었음. 전체 NAND 매출의 3분의 2를 넘는 규모. AI의 데이터와 문맥이 늘어나면서, 이를 저장하는 공간에서도 수요가 커짐 5. 회사가 예상한 매출총이익률은 이번 분기보다 낮지만, 제조 성과급 인상분이 재고를 거쳐 비용으로 반영되는 시점이 영향을 주고 있음. 경영진은 다음 분기를 2027 회계연도 이익률의 저점으로 봄 6. 이후 실적에서는 가격과 실제 공급량을 확인해야. 가격 상승이 이어지는지, 새 공장이 언제부터 의미 있는 물량을 내놓는지, 고객의 구매 수요가 유지되는지가 관건. 공급 부족 전망이 실적으로 얼마나 이어질지는 여기서 드러날 것

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3. 2026.09.27 18:33

   📈다음 크립토 사이클을 위한 6가지 베팅 source

   1. BTC와 프라이버시 코인의 재부상. 부채, 통화팽창, 과세 압력이 가치저장과 금융 프라이버시 수요를 키운다는 논리 2. 소셜 트레이딩과 투기 플랫폼. 남의 큰 수익을 보고 유입되는 행동은 반복되며, 쉬운 앱과 공유 기능이 이를 가속한다는 전망 3. 미국 무기한선물의 대중화. 크립토 이용자끼리 거래하던 상품이 일반 증권앱으로 확산되면 시장 자체가 커질 수 있다고 봄 4. 일부 가상자산 보유기업의 재평가. 단순히 코인을 보유한 회사보다 순자산 할인, 자산의 유동성, 할인 해소 수단이 중요 5. AI 실수요 토큰. 외부 고객이 연산, 추론, 데이터에 돈을 내고, 토큰 가치로 연결되며, 보조금 없이 매출이 유지돼야 한다는 조건 6. 신생 온체인 토큰의 유통 시가총액 4억달러에서 반복되던 매물벽 돌파. 한 번 성공사례가 나오면 보유기간과 위험선호가 달라짐 ✍️무슨 기술이 뜰까에 더해, 누가 새 이용자의 돈을 받아 반복 매출로 만들까

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4. 2026.09.27 11:38

   💡AI가 싸질수록, 병목은 비싸진다 source

   AI 가격 하락 → 사용량 상승 → 더 많은 업무에 침투 → inference volume 상승 → 전력, 메모리, 네트워크, 데이터센터 병목 심화 1. AI는 역사상 어떤 다른 혁신적 기술보다도 더 빠르게 저렴해지고 있음 2. 주어진 성능 수준에서, 비용은 2023년 이후 분기당 47% 하락함 3. 이는 DNA 시퀀싱보다 4배, 컴퓨팅보다 6배, 리튬 배터리보다 18배, 전기보다 54배 빠름 4. 실제로 GPT-6 Astra 출시 3주도 안 돼서 Claude Opus 5.5가 등장하기도 함 ✍️AI는 역사상 가장 빠르게 디플레되는 상품. 역설적으로 그 때문에 AI 총수요와 물리적 인프라 투자는 더 커지고 있음

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5. 2026.09.26 23:10

   ⚙터빈 팔고, 20년 정비시장을 얻는 GE버노바 source

   1. GE버노바를 보는 핵심은 AI 전력 수요의 증가만이 아님. 발전설비를 판매한 뒤 오랫동안 유지보수까지 맡는 구조 2. 2분기 수주액은 242억달러, 수주잔고는 1,760억달러. 데이터센터 전력망 사업 수주도 상반기에만 50억달러를 넘어 지난해의 4배 3. 가스터빈 판매에는 20년 서비스 계약이 붙음. 터빈은 계속 점검, 수리, 부품교체가 필요하고, 제조사의 기술과 정비망을 바꾸기도 쉽지 않음 4. 오늘의 AI 증설은 장비매출뿐 아니라 미래의 정비 고객이 됨. 주문이 둔화해도 이미 가동 중인 설비의 유지보수 수요는 따로 남음 5. 공급 확대도 즉각적이지 않음. 설계 노하우와 생산능력을 돈만으로 빠르게 복제하기 어려운 산업 ✍️전력 붐의 좋은 사업은 설비를 한 번 파는 데서 끝나지 않고, 그 설비가 돌아가는 동안 반복해서 돈을 버는 사업

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6. 2026.09.26 17:30

   🏦 세계 최대 기관 15곳이 밝힌 크립토 투자 (Bitwise) source

   1. Bitwise가 연기금, 재단, 패밀리오피스, 국부펀드 등 대형 기관 15곳의 실제 크립토 투자 담당자들을 직접 인터뷰함 2. 가장 눈에 띄는 점은 기관 자금이 생각보다 훨씬 끈끈하다는 것. 25년 10월~26년 4월 시장이 50% 하락했지만 비중을 줄인 기관은 한 곳도 없었고 오히려 추가 매수함 3. 기관들의 매도 기준도 가격이 아니었음. ETH, SOL의 실사용 실패, 규제 환경의 구조적 악화, 산업 전반의 신뢰 붕괴처럼 투자 논지가 깨지는 상황을 매도 조건으로 봄 4. BTC는 기관의 공통분모. 크립토를 보유한 모든 기관이 BTC를 가지고 있었고, 대부분 첫 투자이자 가장 큰 포지션으로 보유. 금과 함께 가치저장수단으로 보는 시각도 강해지고 있음 5. 반면 ETH와 SOL은 아직 벤처형 기술 투자에 가까움. 실제 사용량과 수수료가 증가하고 그것이 토큰 가치로 연결되는지 확인해야 하며, 수년 내 채택이 나타나지 않으면 매도할 수 있다는 입장 6. 전체 크립토 비중은 투자 가능 자산의 0.5~13%였지만 대부분 1~2% 수준. 성공하면 의미 있는 수익을 만들되 실패해도 전체 포트폴리오를 훼손하지 않는 구조 7. 흥미로운 건 기관 채택의 가장 큰 장벽이 투자 매력도가 아니라 조직이라는 점. 투자정책 분류, 위원회 승인, 언론·정치·평판 리스크 때문에 의사결정이 느려짐 8. 실제로 한두 명이 결정할 수 있는 패밀리오피스는 13%까지 투자한 반면, 승인 과정이 복잡한 국부펀드, 공적연금일수록 비중이 낮았음 9. Career Risk도 반대로 움직이기 시작함. 과거에는 '내가 크립토를 샀다가 틀리면 어떡하지'였다면, 이제는 '다른 기관은 다 가지고 있는데 나만 없으면 어떡하지'가 리스크가 되는 중 10. 기관 하나가 투자하고 공개할수록 다음 기관의 내부 승인 비용이 낮아지는 구조. Bitwise는 이런 반사적 채택 때문에 기관의 크립토 진입이 선형보다 가속되는 형태로 나타날 수 있다고 봄

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7. 2026.09.26 13:03

   ⚖️ 200억달러 예측시장, 금융상품인가 도박인가 source

   1. 뉴욕의 정면승부 • 뉴욕주 검찰은 Polymarket이 면허 없이 도박 서비스를 제공하고, 스포츠베팅 최소연령보다 어린 18세도 참여시켰다며 제소 • 벌금뿐 아니라 부당이익 환수와 이용자 전액 배상을 요구함. 회사의 전체 사업규모는 200억달러를 상회함 2. Polymarket의 반격 • Polymarket은 예측계약이 도박이 아니라 CFTC가 감독하는 파생상품이라며 뉴욕주를 맞고소함 • 연방법이 주 규제를 대체한다는 주장임. 연방 항소법원들의 판단도 엇갈려 있어 대법원이 관할권을 정리할 가능성까지 거론됨 3. 면허보다도 유동성 • 연방 규제가 우선하면 하나의 시장을 미국 전역에 제공해 참여자와 유동성을 집중시킬 수 있음 • 반대로 주마다 도박면허를 받아야 하면 상품, 연령, 지역별로 시장이 쪼개짐 • 같은 분쟁을 겪는 Kalshi 등에도 선례가 됨. 어느 규제체계에 속하는지가 플랫폼의 시장규모와 기업가치를 결정 ✍️예측시장의 가장 큰 해자는 미국 전체의 유동성을 한곳에 모을 수 있는 법적 지위

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8. 2026.09.25 22:34

   🎮엔비디아에겐 무료 AI가 돈이 된다 source

   1. 엔비디아에게 AI가 성공하는 것만큼 중요한 건 그 시장의 구매자가 몇 명이나 남느냐임. SemiAnalysis는 오픈소스 지원을 이 고객 구조의 관점에서 해석함 2. 연산 수요가 소수의 거대 AI 기업에 집중되면 GPU는 많이 팔려도 고객의 협상력이 커짐. 더구나 이 고객들은 규모가 커질수록 자체 칩을 개발해 엔비디아에 지불하는 돈을 줄이려 함 3. 반대로 쓸 만한 모델을 누구나 내려받아 운영할 수 있으면, 기업과 국가가 직접 연산 구매자가 될 수 있음. 모델 사용료는 줄어도 이를 돌릴 하드웨어와 전력은 여전히 필요함 4. 그래서 엔비디아 입장에서는 모델을 더 싸고 널리 쓰게 만드는 투자가 GPU 시장을 키우는 투자가 될 수 있음. 모델 회사와 GPU 회사가 모두 AI 성장을 원하더라도, 원하는 경쟁 구도까지 같지는 않은 것 5. 국가별 개발도 연결됨. 한국이 미국 의존을 낮추려 자체 AI를 키워도, 기반시설은 엔비디아를 선택할 수 있음. 실제 SK는 엔비디아 기반 최대 2GW AI팩토리 구축 계획을 발표했음 6. 결국 모델 시장의 치열한 경쟁이 GPU 공급자에게는 고객 다변화가 될 수 있음. 엔비디아 투자자는 누가 AI 1등이 되느냐만큼, 그 1등에게 모든 구매력이 집중되는지도 중요함

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9. 2026.09.24 23:28

   🥇AI 투자 풍요에 희소해 지는 것 (Vitavia Fund) source

   1. AI가 자료 수집, 요약, 모델링, 패턴 인식까지 해주는 시대. 이제 정보를 많이 아는 것 자체는 점점 경쟁력이 아니게 됨 2. 대신 같은 정보를 보고도 무엇이 중요한지, 일시적 변화인지 구조적 변화인지 구분하는 해석력의 가치가 커짐 3. 문제는 모두가 비슷한 AI와 데이터를 쓰면 생각도 비슷해질 수 있다는 것. AI 확산이 오히려 시장의 컨센서스를 더 강하게 만들 수 있음 4. 그래서 독립적인 사고와 비주류 관점은 더 희소해질 가능성이 큼. 모두가 똑똑해질수록 남들과 다르게 생각하는 능력이 더 비싸지는 셈 5. 시간축도 마찬가지. AI가 단기 정보 반영을 빠르게 할수록, 인간의 엣지는 오히려 장기 투자와 인내 쪽으로 이동함 6. Vltava는 실제로 Lam Research, Applied Materials, KLA를 매도함. 나빠서가 아닌, 좋은 미래가 많이 가격에 반영됐다고 판단했기 때문 7. 대신 Visa와 Kaspi.kz를 신규 편입. 강한 네트워크 효과, 높은 자본수익률, 실제 현금흐름, 합리적인 밸류를 더 중요하게 봄 8. 결국 AI 시대의 알파는 AI 자체보다 판단력, 독립성, 인내심, 긴 시간축에서 나옴 ✍️모두가 AI를 쓰게 될 때, 차이는 AI가 준 답을 어떻게 해석하느냐에서 발생함

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10. 2026.09.24 13:08

    📉미국의 가장 큰 리스크는 성장 기대 과잉 (Andy Constan) source

    1. 현재 S&P의 이익 기대치는 사실상 버블에 가까움. 밸류도 높은데, 그 기대만큼 기업이익을 늘려줄 GDP 파이가 충분하지 않다는 시각 2. 이익 기대를 현실화하려면 AI, CapEx를 위한 대규모 자금조달이 필요함. 동시에 정부 차입도 높은 수준이라, 민간과 정부가 동시에 자본을 빨아들이는 구조가 모든 자산의 부담으로 작용 3. 코로나 이후 장기금리는 급등 후 급락하는 V자 패턴을 6차례 반복했지만, 이번에는 다를 가능성을 봄. 장기금리가 높은 수준에 오래 머물면 금융여건은 서서히 긴축되고 결국 성장에도 제동이 걸림 4. 그렇다고 곧 폭락한다는 포지션은 아님. 버블 국면일수록 상하방 꼬리가 모두 커지기 때문에 레버리지를 늘리기보다 기존 리스크 한도를 유지하는 게 핵심 5. 단기적으로는 9월 말까지 증시가 한 차례 더 오를 가능성에 베팅하면서, 동시에 11월 풋을 계속 매수 중. 9월 30일까지는 순숏으로 전환할 계획이며, 10% 조정 시 25% 수익을 노리는 구조 6. 금리 쪽에서는 Q4~Q1 성장 둔화를 보고 단기금리 롱 포지션을 구축 중. 경기 약화 시 중앙은행이 결국 비둘기파로 전환할 가능성도 주식 숏의 헤지로 봄 7. 채권은 장기금리가 완만하게 더 오르는 게 기본 시나리오. 유가 랠리는 숏 기회로 보고, 금은 10% 정도 베타 익스포저만 유지하며 별도 베팅은 없음 8. 지역적으로는 미국보다 그 외 주식, 채권, 통화를 선호. 결론은 단순함. 지금은 시장을 떠날 때가 아니라, 항상 베타는 보유하되 리스크 타깃 이상으로 욕심내지 말라는 것 9. 미국 증시의 문제가 당장 경기침체가 아니라, 높은 이익 기대를 현실화하기 위해 필요한 자본의 양이 점점 커지고 있다는 점. 기대가 높을수록 조달비용과 장기금리가 더 중요한 변수

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11. 2026.09.23 00:24

    🎐시타델, 더 빠질 수 있지만, 하락은 매수 기회 source

    1. Citadel의 스콧 루브너는 기존 단기 약세 전망을 유지. 9월 말까지 미국 증시에 추가 하방 압력이 남아 있다고 봄 2. 수급 악재가 겹침. 자사주 매입은 블랙아웃, 7조달러 옵션 익스포저 만기, 시스템 전략의 매도 가능성, 분기말 리밸런싱도 악재 3. 계절성도 좋지 않음. 9월 후반은 연중 가장 약한 구간이며, 특히 중간선거 연도에는 평균 수익률 -1.2%, 상승 확률도 42% 4. 1930년 이후 중간선거 연도의 평균 경로를 보면 현재 시점부터 9월 30일까지 -1.1% 추가 하락한 뒤 저점을 형성하는 패턴 5. 다만 핵심은 Citadel이 하락할수록 오히려 더 낙관적으로 변하고 있다는 점. 역사적으로 9월 30일 저점 이후 연말까지 평균 +5.6% 상승 6. 계절성도 10월부터 급반전. 중간선거 10월 평균 수익률은 +2%, 상승 확률 71%. 11월도 강한 편이며, 선거일 이후 연말까지 우상향 패턴 7. 특히 최근 AI 투심이 급악화되고 관련 포지셔닝도 상당 부분 축소됨. 루브너는 이를 추가 악재라기보다 Q4를 앞둔 포지션 리셋으로 해석 8. Citadel의 전술은 단순함. 9월은 수급과 계절성 때문에 추가 조정, 10월부터는 수급 정상화 + 낮아진 포지셔닝 + 실적 시즌. 9. 즉, 9월 말까지 한 번 더 흔들릴 가능성을 열어두되, 그 약세를 Q4 매수 기회로 활용하라는 관점

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12. 2026.09.22 22:16

    🎮 AI에게 스타를 시켰더니 source

    1. 벤 스월들로가 AI 모델 추론 설정 19개를 스타크래프트에서 붙여봄. 아스트라가 18전 전승으로 우승했지만, 제작자의 평가는 모두 초보 수준 2. 그록은 43분 동안 추론 토큰을 1만 개 넘게 쓰고도 명령은 여섯 차례만 내렸음. 전투유닛은 한 기도 생산하지 못함 3. 코덱스는 프로브를 보내 상대를 귀찮게 하는 전략을 썼음. 상대가 일꾼 하나를 어떻게 처리할지 고민하느라 다른 일을 못 했기 때문에 잘 먹혔다고 함 4. 긴 추론은 정답률을 높일 수 있지만, 실시간 환경에서는 생각하는 동안에도 상황이 바뀜. 수학 문제는 답을 기다려주지만 상대 질럿은 기다려주지 않음 5. AI를 여러 개 붙여도 문제가 생겼음. 생산, 전투 담당이 서로 계획을 제대로 공유하지 않아, 병력이 나올 때마다 적진으로 보내버리는 모습도 관찰됨

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