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위 아이디어를 제외하고 25년 9월부터 지금까지 세워 둔 투자 아이디어들이 얼마나 이행되었고 얼만큼 수정되어야하는지를 추가적으로 리서치하여 빠르게 제공하는데 중점을 둘 예정 가령 광통신 CPO의 경우 많은 것들이 바뀐 것 같은데 • 맞춤형 ASIC 칩들이 출하되더라도 이들의 수요가 견조할 것. • 엔비디아의 코히어런트 구매 평단가가 240달러 언저리인 것을 보면 여전히 기회가 있다는 것 • 엔비디아의 네트워킹 매출 증가 속도에 주목할 필요 • Agent가 많아질수록 네트워킹에 대한 고민을 많이해야한다는 점 등이 있을 것 같네요
시간이 지나면서 과거에 있었던 투자 아이디어들을 놓치는 경우가 많은데 이제 타임라인별로 볼 수 있게 정리해뒀으니 복기용으로 확인하시면 좋을듯
• 소버린 AI에 대한 밸류에이션을 시장이 제대로 하지 못하고 있다는 것. 그들은 일부 빅테크처럼 Custom ASIC을 구매하는 것이 아닌 범용 AI를 만들기 위해 엔비디아의 GPU를 구매해야할 것이며 이는 곧 27년 엔비디아 추가 성장을 의미 • AMD의 헬리오스 서버 랙 출하가 시작되었고 AMD는 CPU 시장의 밸류 + GPU 시장의 밸류를 같이 받아야 한다는 것 • 만약 NVDA + AMD의 시가 총액이 충분히 커져서 가령 8T~9T를 상회하게 된다면 이 서버렉에 들어가는 다른 AI 부품 회사들 가령 메모리나 광통신이나 MLCC 같은 친구들의 re - rating이 시작될 수 있다는 것 • US 10Y를 보았을 때, AI 시대에 진정한 화폐가 무엇일지 깊게 고민해봐야한다는 점? • Apple iphone duo는 급등하는 메모리 가격에도 불구하고 새로운 폼팩터 시대를 열고 애플이 다시 한 번 도약할 수 있는 기회를 만들어주고 있다는 점 • 27년 HBM 쇼티지가 더 심화된다면 범용 dram과 nand 문제는 2030년까지 이어질 수 있다는 것 • Space X가 Capex 전쟁에 합류한다는 사실
이 변화를 가장 크게 체감하는 순간은 여러 리서치 회사의 뷰를 읽고 분석하고, 그들과 직접 이야기를 나눌 때다. 그들의 팀에는 이미 AI가 들어와 있고, AI는 금융 섹터 깊숙한 곳까지 침투해 있다. 실제로 어떤 팀은 Claude와 Muse 두 AI에 소수의 리서처를 더한 구성으로 움직이고, 어떤 팀은 리서처 개개인 아래에 각자를 보조하는 AI 에이전트를 두고 있다. 이는 스타트업의 실험이 아니라 월가 IB 리서치팀에서 실제로 관찰되는 모습이다. 이런 장면들을 볼 때마다 주식 시장의 성장 동력이 AI에 있다는 사실을 다시 확인하게 된다. 금융이라는 산업은 정보의 비대칭성, 규모의 경제와 함께 또 하나의 중요한 특성을 갖는다. 종사자들이 고학력자라는 점이다. 어려운 용어와 복잡한 파생상품 구조 때문에 금융은 필연적으로 높은 수준의 교육을 요구하고, 이는 높은 학비와 오랜 학습 기간이라는 비용으로 이어진다. 그 비용이 신규 진입자를 막는 장벽으로 작동해왔다. AI가 이 산업에 파고들기 시작했다는 것은, 오랫동안 유지되어온 이 진입 장벽이 흔들리기 시작했다는 의미다. 시야를 넓혀보면, 인류의 발전 과정은 단순하게 말해 지식의 축적과 전승이었다고 생각한다. 한 사람의 생애는 혼자 무언가를 이루기에는 시간도 지적 능력도 한정되어 있어서, 지식의 축적과 전승이 이어지지 않았다면 지금 수준의 문명은 만들어지지 못했을 것이다. AI는 이 두 가지 제약에서 자유롭다. 가동 시간에 한계가 없고, 습득할 수 있는 지식의 범위에도 사실상 제한이 없다. 또 하나의 주제는 우리의 사회화 과정이다. 큰 틀에서 보면 사회화는 팀워크를 배우는 과정이라고 표현하고 싶다. 기업이 신입사원을 뽑는 이유를 생각해보면, 의사결정권자들의 은퇴로 생기는 빈자리를 채울 사람을 미리 키워야 하고, 그때까지는 시니어를 보조하며 잡무를 처리할 주니어가 필요하기 때문이다. 그래서 우리는 사회화 과정에서 혼자 할 수 있는 일은 없으며 팀워크가 중요하다는 내용을 주입받는다. 세대 교체가 빨라질수록 이 구조는 약해지는데, AI가 등장한 지금 시니어에게는 더 이상 주니어가 필요하지 않을 수 있다. 여기까지 놓고 보면 세상은 이미 꽤 많이 바뀌어가고 있다.
불과 2달만에 그 fable 급 성능인 opus 5.5를 더 싸게 사용할 수 있다는 사실... 이제 연 단위 싸움이 아닌 월 단위 싸움
2/ 만약 생산성 향상을 가져온다면 현재 Capex 지출을 정당화하기 위하여 미국 GDP 성장률은 어디까지 나와야할까 3/ 미국 피용자 보수인 15.7조달러 중 5%를 AI가 대체한다고 가정한다면 현재 수준의 Capex는 인건비 절감으로도 설명이 가능하다는 것 https://newmoneymoves.io/research/report-ai-capital-cycle-2026-09
기존 8월 7일 AI 속도조절론에서 확인할 수 있듯이 최상위 모델 astra의 훈련이 중지되더라도 다른 모델 훈련에 사용되기 때문에 컴퓨팅 파워 수요는 여전히 동일 Astra 학습에서 gpu 사용률이 59% 낮아졌지만 다른 모델이 이를 사용하며 속도 조절론 일축. 사이버 보안 우려에 따른 규제 리스크가 상존
관심 있으신분들은 향후 roadmap이 무엇인지 알기 좋을 자리인 것 같아요 오더북 방식의 토큰화 주식 거래가 기관 입장에서 부담스러울수 있다는 점에서 꽤나 괜찮은 대안일수 있을 것 같네요 https://luma.com/yshhlbpb?tk=rVd3k1
오랫동안 생각했던 미국의 토큰화 주식 움직임이 점점 더 빨라지고 있으며 주요 사건을 시간 순으로 기록해둠 개인적으로 생각하는 주요 쟁점은 1. 어떻게 하면 기관 자금의 안전성과 privacy를 담보하느냐이고 Canton($CC)이 가장 앞서 나가는 것으로 보임 2. 스테이블 코인 사업을 어떻게 전통 금융권에 귀속시키느냐이고 특히 예금을 스테이블 코인으로 전환 시 먹거리를 잃을 수 있는 월가 은행권의 움직임에 관심을 가져보면 좋을듯 JP 모건은 예금을 토큰화하는 실험을 꽤 오래 진행한 것으로 알고 있고 문제는 이 예금들을 토큰화하여 다른 은행으로 어떻게 보내느냐가 쟁점 $QNT가 월가 은행 토큰화 예금 전쟁에서 자산 토큰화 기술 파트너십을 맺었다는 이슈로 이렇게까지 상승하는 것을 보면 기존의 코인보다는 새로운 코인에 관심을 가져보면 좋을듯
8월 이후부터 유가 상승 보다는 정제 마진 쪽에 관심을 가져야한다고 말씀드렸고 전쟁이 좀 더 장기화되더라도 27년 유가가 안정화 될 수 있다고 보고 있습니다. 현재 우리가 준비해야할 국면은 인플레이션 국면은 아니라는 것 리포트에 따로 해석은 작성 안 했고 유가의 시계열 흐름만 작성해두었으니 국면 판단에 참고하시면 좋을 것 같네요 https://newmoneymoves.io/perspectives/report-oil-market-recap-iran-war-2026-09
이번에 agent commerce 관련 리서치 진행하면서 여러 기업들에 관심이 많이 생겼는데 놀랍게 backpack에서 토큰화된 주식으로 거래가 가능했다는 점 생각보다 인프라가 많이 갖춰졌고 정책적으로 드라이브를 걸기만하면 빠르게 전통 금융을 흡수할 수 있을듯 제약 조건을 어떤 식으로 풀어나가면서 미국이 스테이블을 활성화 시키는지가 중요한 하반기 과제
