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LoveTesla

[Elon Musk @elonmusk]

🇰🇷🇰🇷 Korea is Awesome 🇰🇷🇰🇷

[지바츠 @Zeebachu]

https://t.co/8QI1heG8gl

[게로밍 @zsdcxa13]

구글이 자체 AI 칩(TPU)을 세계에서 가장 잘 만드는 동네인데, 왜 굴욕적으로 머스크한테 수조 원씩 내면서 가동 효율 11% 서버를 빌렸을까요?

"구글 수직계열화 망했네, 엔비디아한테 무릎 꿇었네"라고 단순하게 볼 문제가 아닙니다.

겉으로 드러나지 않은 실리콘밸리의 미친 정치를 스레드로 쉽게 풀어드릴게요.

1. 칩이 문제가 아니라 '전기'와 '부동산'이 문제

많은 사람들이 착각하는 게 구글이 칩(TPU)이 없어서 머스크를 찾아간 게 아닙니다. 구글의 진짜 발목을 잡은 건 '전력망'과 '물리적 공간'이에요.

지금 미국에서 정식 행정 절차 다 밟고 데이터센터 지으려면, 전력청 승인받는 데만 기본 2~3년 걸립니다.

구글이 아무리 천재적인 칩을 수백만 개 쌓아놔도 돌릴 전기가 없으면 그냥 실리콘 덩어리죠.

근데 머스크는 어떻게 했죠? 법과 규제 아슬아슬하게 우회하면서 천연가스 터빈 27대 무단으로 때려 박고,

테슬라 메가팩 배터리 연결해서 몇 달 만에 초대형 데이터센터(클로서스)를 야생에서 뚝딱 완성해 버렸습니다.

결론적으로 구글은 머스크의 'GPU'를 빌렸다기보다는, 머스크가 불법과 편법을 넘나들며 선점해 놓은 '전기'와 '부동산'을 비싼 월세 내고 대여한 겁니다

. 당장 서비스 수요는 폭발하는데 자기 집 전력 공사가 늦어지니 옆집 방을 빌린 셈이죠.

2. 효율 11%(MFU) 클로서를 구글이 왜 빌렸을까?

유출된 데이터 보면 머스크의 클로서스 1은 가동 효율(MFU)이 11%로 처참한 수준이었습니다.

"그런 인프라를 왜 구글이 빌려?"라는 의문이 당연히 들죠. 여기엔 두 가지 반전이 있습니다.

학습(Training)과 추론(Inference)의 차이: xAI가 11%로 고통받은 건 거대한 Grok 모델을 처음부터 '학습'시킬 때 서버 간 네트워킹 병목이 터져서 그렇습니다.

반면 구글이나 앤트로픽은 이걸 이미 만들어진 모델을 유저들에게 서비스하는 '추론'용이나 다른 작업으로 돌릴 확률이 높아요. 추론 단계에서는 11%라는 비효율이 크게 걸림돌이 안 됩니다.

초보 운전자 vs 프로 레이서: 구글은 전 세계에서 분산 컴퓨팅 소프트웨어를 가장 잘 다루는 갭(Kubernetes의 고향)입니다.

머스크네 엔지니어들이 급하게 짓느라 11%밖에 못 뽑아내던 하드웨어를, 구글 인프라 팀이 들어가서 소프트웨어로 최적화하면 효율을 30~40%로 끌어올려 쓸 수 있다는 계산이 선 겁니다.

3. 그래서 빅테크의 자체 칩 전략은 실패한 건가?

아닙니다. 실패라기보다는 골드러시 상황이 만든 '일시적인 전술적 후퇴'로 봐야 합니다.

장기적으로 구글이나 빅테크들은 엔비디아 독점을 깨고 비용을 아끼기 위해 무조건 자체 칩(수직계열화)으로 갈 겁니다. TPU 투자는 지금도 계속되고 있어요.

하지만 지금 AI 판은 '효율성이고 비용이고 간에 당장 서버 없어서 서비스 먹통 되면 시장에서 영원히 도태되는' 극단적인 속도전입니다.

구글은 자존심 다 구기고 실리를 택해 머스크에게 월세를 내는 길을 택한 거고,

머스크는 남들이 규제와 행정에 묶여서 쩔쩔맬 때 무대포로 인프라를 선점해서 빅테크들의 목줄을 쥔 'AI 시대 최고의 건물주'가 된 사건입니다.

[Brivael Le Pogam @brivael]

Gilles, je vais démonter ta prémisse de départ, parce que tout le reste de ton argument s'effondre avec elle.

Tu pars du principe qu'il faut une « sensibilité de gauche » pour ne pas laisser créver les gens de faim. C'est l'inverse total de ce que dit l'histoire économique des 50 dernières années.

Les chiffres bruts.

1990 : 2,3 milliards de personnes en pauvreté extrême. 38% de l'humanité.
2025 : 831 millions. Environ 10%.

1,5 milliard d'êtres humains sortis de la misère absolue en 35 ans. La plus grande réduction de souffrance humaine de toute l'histoire de l'espèce.

Qui a fait ça ?

Pas l'aide internationale. Pas les ONG. Pas les programmes de redistribution. Pas la « sensibilité de gauche ».

Le marché. L'ouverture commerciale. La Chine de Deng en 1978 qui abandonne le maoisme. L'Inde en 1991 qui libéralise. Le Vietnam, l'Indonésie, le Bangladesh qui s'ouvrent au capitalisme.

Les seuls endroits où l'extrême pauvreté a EXPLOSÉ sur la même période ? Le Vénézuela socialiste : de 27% de pauvres en 2008 à plus de 80% en 2018, avec une inflation de 130 000% et un Vénézuélien moyen qui a perdu 11 kilos par dénutrition. La Corée du Nord. Cuba. Le Zimbabwe de Mugabe.

La gauche ne nourrit pas les pauvres. Elle les fabrique.

Le capitalisme produit tellement de richesse que même ses « perdants » américains vivent mieux que la classe moyenne soviétique. Un pauvre US a un frigo, une voiture, un téléphone, l'air conditionné, internet. Un pauvre cubain attend du riz.

Ton argument selon lequel « le social aux USA est un désastre » repète une légende française. La réalité : le PIB par habitant américain est de 80 000$. Français : 45 000$. Un Mississippien — l'État US le plus pauvre — a un revenu médian supérieur au Français moyen.

La vérité que la gauche française refuse de regarder : dans un système libéral, il y a plus de richesse créée, plus largement distribuée, et beaucoup moins de pauvres. Partout. Sans exception. Sur toutes les périodes mesurées.

ÊTRE de gauche en 2026 face à ces données, ce n'est pas avoir de la « sensibilité ». C'est ignorer 35 ans de preuves accablantes. C'est préférer la posture morale au résultat.

La compassion sans résultats, ça s'appelle de la vanité.

[감자 @nowlovepan]

AI 에이전트 관심 있으면
이건 저장해놓고 들어보는 거 강추

Anthropic이 Claude 에이전트 구축 강의를 공개했는데
Claude Code 엔지니어가 직접 설명함

터미널 권한
파일 시스템 메모리
훅으로 환각 막는 법
대규모 코드베이스에서 안전하게 굴리는 법까지 다룸

다 보면 Claude를 프로처럼 사용하고 수익화 가능하다고 하는데

2시간 짜리 영상 핵심만 요약해서 한국어 자막 30분 영상으로 만들어봄

[펭귄 @babybluecream]

스페이스X 생태계

주관사: $TSLA

경쟁사: $RKLB $FLY $ASTS

공급업체: $STM $FLTCF $VELO $CPSH

파트너사: $PL $SATS $AMZN

스타링크: $TMUS $QCOM

투자사: $GOOGL $BAC $DXYZ $XOVR $VCX

[Alex @alex_avoigt]

The constellation we see today regarding Tesla and its stock is very much similar to the situation we've seen in 2020. $tsla

While this does not mean that this trajectory is inevitable, there is a strong probability of it happening again. It may take longer or unfold rapidly yet the direction is clear.

There is never a guarantee at the stock market but all you need is a high likelihood.

[美股OK哥 @artinmemes]

SpaceX ipo最新时间表预测：

1. 5月15-22，提交S1招股书
2. 5月20，新版星舰V3发射
3. 6月8，IPO路演
4. 6月11，投资者日
5. 6月18-30，IPO正日子

各大投行和媒体会在近段时间预热大太空的情绪，咱们还是多关注大摩之前给的太空60名单：

原材料与采矿

MP (MP Materials) - 稀土
FCX (自由港麦克莫兰) - 铜金属
TECK (泰克资源) - 资源
ALM (Almonty Industries) - 钨
AA (美国铝业) - 铝业

特种材料与合金

CRS (Carpenter Technology) - 特种合金
ATI (ATI Inc) - 特种金属
MTRN (Materion) - 先进材料
GLW (康宁) - 特种玻璃
HXL (Hexcel) - 复合材料
PKE (Park Aerospace) - 航空航天材料

电子与半导体

ADI (亚德诺) - 半导体
STM (意法半导体) - 半导体
IFNNY (英飞凌) - 半导体
MCHP (微芯科技) - 半导体
QRVO (Qorvo) - 射频芯片
MRCY (Mercury Systems) - 国防电子
TTMI (TTM Technologies) - 电路板
AVGO (博通) - 网络芯片
COHR (Coherent) - 激光光学
LITE (Lumentum) - 光学器件
NVDA (英伟达) - 人工智能计算

推进系统与燃料

LIN (林德) - 工业气体
APD (空气化工) - 工业气体
AIQUY (液化空气) - 工业气体
NEU (NewMarket) - 推进剂

组件与子系统

TDY (Teledyne Technologies) - 成像设备
APH (安费诺) - 连接器
KRMN (Kaman Holdings) - 航空部件
RBC (RBC Bearings) - 轴承
APTV (安波福) - 车载电子
HON (霍尼韦尔) - 航电系统
PH (派克汉尼汾) - 流体控制
MOG.A (Moog) - 执行器
GHM (Graham) - 低温设备
AME (阿美特克) - 传感器

航天器与发射系统

RDW (Redwire) - 航天部件
LMT (洛克希德·马丁) - 国防航天
RKLB (Rocket Lab) - 运载火箭
KTOS (Kratos Defense) - 防卫系统
BA (波音) - 航空航天
FLY (Firefly Aerospace) - 运载火箭
NOC (诺斯罗普·格鲁曼) - 国防航天
VOYG (Voyager Technologies) - 空间站
MDA (MDA Space) - 卫星技术
LUNR (Intuitive Machines) - 月球着陆器
YSS (York Space Systems) - 卫星平台
RTX (RTX) - 国防航天

卫星运营商与服务

GILT (Gilat Satellite Networks) - 地面网络
AMZN (亚马逊) - 卫星互联网
VSAT (Viasat) - 卫星通信
GSAT (Globalstar) - 卫星通信
ASTS (AST SpaceMobile) - 太空通信
PL (Planet Labs PBC) - 地球观测
SESG (SES) - 卫星运营
BKSY (BlackSky Technology) - 地球观测
ETL (Eutelsat Communications) - 卫星运营
SPIR (Spire Global) - 卫星数据
IRDM (铱星通信) - 卫星通信
TSAT (Telesat) - 卫星通信

[평안투 @RoyPapa5]

젠슨황의 부의 지도는 이번에도 적중 했습니다.
Agent AI 시대는 왔고 CPU 와 메모리에서 텐베거를 만드는 중입니다.
다음은 어디? Physical AI 입니다.
관련 종목과 분석을 정리 하였습니다

https://t.co/FOSmL3gT5N

[심월 @mindmoon_108]

⚡️AI 전력난, 답은 새 발전소보다 ESS (ARK Invest)

1. 미국 전력망은 생각보다 많이 놀고 있음
- 데이터센터와 전기차 확산으로 전력 수요는 빠르게 증가 중
- ARK는 문제가 절대 발전량 부족만은 아니라고 봄
- 머스크도 미국 전력망 가동률이 약 50% 수준이라고 언급
- 대형 배터리를 붙이면 기존 발전소의 숨은 공급 여력을 더 많이 끌어낼 수

2. 단기 해법은 가스발전 + 배터리
- 미국 천연가스 발전소 절반 이상이 25% 미만의 가동률로 운영 중
- 석탄·가스 발전소 평균 가동률을 40%에서 85%까지 올리면 연간 2,550TWh 전력 추가 가능
- 이는 2024년 미국 전체 전력 생산량의 60% 수준
- 즉, 전력난을 풀기 위해 이미 깔린 발전 자산을 ESS로 더 효율적으로 쓰는 게 먼저

3. ESS는 전기 원가도 낮출 수 있음
- 발전소는 고정비 비중이 큼. 더 많이 돌릴수록 고정비가 더 많은 전력량에 나눠짐
- 가동률이 25%에서 85%로 오르면 발전 원가가 절반으로 낮아짐
- 데이터센터 입장에서는 전력 확보뿐 아니라 전력 단가 안정도 핵심

4. 정지형 ESS가 전력망의 뼈대
- 필요한 저장 용량은 매우 큼. 메가팩 기준, 미국 전력망에는 1.75TW 저장 용량이 필요
- 이는 현재 미국 ESS 기반의 약 43배 확장. 글로벌 시장까지 보면 기회는 더 커짐
- ESS는 단순한 재생에너지 보조 장치가 아닌 데이터센터, 가스발전, 태양광, 원전, 전력망을 연결하는 운영체제임

✍️전력기기/망, ESS 시스템, 가스발전/전력 공급, LFP 배터리 공급망, 구리 등 원자재 Keep going

- 출처 돌비콩의 투자정보 텔방

[Xber J @bogusjack]

테슬라 2026년 1분기 실적 분석 강의 영상입니다.

마음에 드시면 좋아요와 재개시 부탁드립니다.

[펭귄 @babybluecream]

최근 뉴스 요약 + 급등할 병목 현상들

1. CPU 병목 현상 - $INTC CEO는 AI 추론 작업으로 인해 CPU 사용 비율이 1:8에서 1:1로 높아졌다고 언급했습니다.

CPU 관련주 급등 ($AMD, Intel, $ARM) -> $AMAT / $TSM / $KLAC 등 관련주 급등.

2. PGME / PGMEA 부족. 듀폰(DuPont), 샤이니 케미컬(Shiny Chemical), 다신(Daxin), 산푸(San Fu), $DOW 등이 급등할까?

포토레지스트 병목 현상도 급등할까?

3. 마이크로컨트롤러(MCU) 잠재적 병목 현상 + 가격 인상 (Arterytek/Arterychip)이 AI 생산 능력 부족으로 인한 가격 인상에 부담을 주고 있었다.

MCU 기업들이 급등할 가능성이 있을까?

4. 대통령이 이번 주 “국방생산법”을 발동했는데, 여기에는 다음이 포함되었습니다

- 변압기
- 송전 부품
- 첨단 전도체
- 전력 전자기기
- 변전소
- 고전압 회로 차단기
- 보호 계전기, 축전지 뱅크
- 전기용 코어 강재

“심각한 부족”으로 분류된 품목들.

$AMSC, $PLPC, $POWL, $VICR, $ATKR, $HPS.A 같은 종목들이 급등할 전망.

5. $GOOGL이 새로운 TPU 서버를 확대한다. 구글은 AI 칩을 훈련용과 추론용 TPU로 분리했다.

대만은 기뻐하겠네요. 미디어텍 등은 주가가 급등할까요?

6. 삼성과 킹스턴, SSD 가격 10% 이상 인상.

SSD 가격은 계속 급등할까요?

7. T-글라스(유리섬유) 부족 사태가 계속 악화되고 있나요? 닛토보 등은 계속 주가가 급등할까요?

8. 회로 에칭 및 난연성에 필수적인 브롬 가격이 톤당 12,000달러로 급등했습니다.

이스라엘의 ICL 그룹이 전 세계 공급량의 40%를 장악하고 있다고?

이 분야는 잘 모르겠지만, 가격이 계속 오를까?

9. “에피택시 제조사 랜드마크 옵토일렉트로닉스(LandMark Optoelectronics), 생산량이 여전히 고객 수요를 훨씬 밑돈다고 보고”.

음, $IQE 같은 종목들이 급등하나?

10. “AI 데이터센터, 상호 연결 한계 도달로 광 모듈 수요 증가”. “병목 현상은 더 이상 컴퓨팅 성능뿐만 아니라, 그 성능이 어떻게 연결되느냐에 달려 있다.”

$AAOI, $LITE, $COHR, Innolight 등의 포토닉스 관련 종목들은 계속 상승할까? $SIVE, $POET, $MRVL, Win Semi 등의 차세대 관련 종목들은 상승할까?

기본적으로 AI 반도체 공급망은 AI 하이퍼스케일러의 수요로 인해 모든 분야에서 광범위한 부족 현상이 발생하고 있기 때문에 상승세를 이어갈 것이다.

[JJisLike @JJislike]

@danieldwyoo 본부장님 응원합니다 감사합니다

[JJisLike @JJislike]

@masatesla 반갑습니다^^

[Elon Musk @elonmusk]

Tesla self-driving saves a lot of lives – the statistics are unequivocal.

That doesn’t mean it’s perfect, of course.

Even when we improve safety 10X, saving 90% of the million lives lost in auto accidents every year, Tesla will still get sued for the 10% who did die. The 90% who are still alive mostly won’t even know that Tesla saved them.

Nonetheless, it is the right thing to do.

[하루 @i_like_ai0]

😱 시험장에서 “아... 다 외웠는데?” 하면서 백지 되는 순간...

미국 워싱턴대가 사람들 뇌를 실험한 결과가 나왔습니다.

일주일 뒤 기억이 52%나 증발한 그룹 vs
고작 14%만 증발한 그룹

그런데 더 충격적인 건...
책을 4번이나 죽어라 읽은 학생들이
겨우 1번 읽은 학생들한테 완패했다는 거예요.

“열심히 했는데 왜?”

그 이유를 알게 된 순간,
지금까지 공부한 방식이 완전히 잘못됐다는 걸 깨달았습니다.

읽기는 그냥 ‘받기’일 뿐이에요.
눈으로 훑는 순간 뇌는 정보를 슬쩍 흘려보내 버리거든요.

그래서 아무리 밤새 다섯 번 읽어도
“익숙하다”는 착각만 생길 뿐 진짜 기억은 안 돼요.

진짜 마법은 여기서 시작돼요.
책을 딱 덮고
“이 내용 뭐였지?” 스스로 물어보는 순간.
뇌가 직접 헤매고, 틀리고, 애써 끄집어내는 그 고생이 뉴런을 물리적으로 단단하게 연결시켜버립니다.

결과?

망각률이 4분의 1로 뚝 떨어져요.
시험 전날 밤새 읽기만 하는 대신
한 번 읽고 → 바로 책 덮고 → 떠올려보세요.

틀려도 되고, 답답해도 됩니다.
그 과정이 진짜 기억을 만드는 비밀입니다.

“머리가 나빠서가 아니라,
방법이 틀려서였구나...”

이 한 줄 때문에 공부 인생이 바뀔 수도 있어요.

[하루 @i_like_ai0]

최근에 읽은 책에서 가장 충격적이었던 한 문장:
“질문을 많이 할수록, 상대에게서 정보를 덜 얻는다.”

이 말의 진짜 주인공은 소련 스파이였어요.

술집에 앉아 있는 미 해군 수병 옆에 스파이가 슬쩍 다가가 이렇게 말합니다.

“독일 잠수함 프로펠러는 22피트라서 미국 것보다 훨씬 빠르다던데…”

수병이 바로 돌아보며 웃어요.

“에이, 그게 무슨 소리예요. 우리 건 18피트인데요.”

단 한 마디로 기밀 수치가 나왔습니다. 질문은 단 하나도 없었죠.
왜 그랬을까요?

우리 뇌에는 ‘질문 감지기’가 있어요. 누가 “그거 얼마예요? 언제예요?” 하면 즉시 방어 모드가 켜지거든요.

하지만 틀린 정보를 들으면 이야기가 달라집니다.

“아니 그건 틀렸어!” 하고 교정하고 싶은 본능이 먼저 발동하죠.

그 순간, 방어벽이 스르륵 내려가면서 진짜 정보가 술술 나옵니다.

이 기술을 CIA 행동심리 전문가 체이스 휴즈는 ‘Elicitation(정보 유도)’이라고 불렀고, 핵심 3가지를 이렇게 정리했습니다.

1. 틀린 사실 던지기
질문 대신 살짝 잘못된 정보를 먼저 말한다. 상대가 스스로 정정하면서 더 많은 걸 알려준다.
2. 범위 제시 (Bracketing)
“3월에서 5월 사이에 이사 가신다고 들었어요?”
정확한 날짜를 물어보지 않아도 상대가 범위를 좁혀가며 답을 채워준다.
3. 불신 표현하기
“설마 그게 정말 가능해요?”
살짝 못 믿겠다는 투로 말하면, 상대는 증명하려고 더 자세한 이야기를 쏟아낸다.
이 세 가지의 공통점은 단 하나예요.
상대가 ‘내가 자발적으로 말하고 있다’고 느끼게 만든다는 것.

체이스 휴즈는 강조합니다.
“정보가 민감할수록 질문은 줄일수록 좋다.”

이 원리를 뒤집어 생각하면,
협상도, 데이트도, 부모님과의 대화도, 고객 설득도 똑같아요.

말을 잘하는 사람이 이기는 게 아니라,
상대가 더 많이 말하게 만드는 사람이 이깁니다.

[BSPK @BSPK_]

MS는 지금 구글이 AI 검색 앞에서 느꼈던 공포를 똑같이 겪고 있다.

AI Search(RAG)가 등장했을 때, 구글은 자신의 핵심 비즈니스가 위협받는 걸 느꼈다. MS는 지금 그것보다 더 근본적인 위기에 처해 있다.

에이전트는 사람이 쓰는 SW 도구를 필요로 하지 않는다.
에이전트 인터페이스가 모든 SW 도구를 대체한다.

- pandas가 있는데 Excel이 필요한가?
- js가 있는데 PowerPoint가 필요한가?
- Markdown이 있는데 Word가 필요한가?

MS의 캐시카우는 Office다. 그리고 Office는 "사람이 직접 쓰는 도구"라는 전제 위에 세워져 있다.

더 심각한 문제는, 구글은 적어도 자기 칼을 갖고 싸운다. MS는 남의 칼을 빌려 싸우고 있다.

[JJisLike @JJislike]

@SummerMinvest 진주가면 제일식당에서 육회 및 육회비빔밥 , 수복빵집 코스가 진리긴 한데 웨이팅이 꽤나 있더군요 ^^

[Geiger Capital @Geiger_Capital]

Stan Druckenmiller’s current positions:

- LONG Korea + Japan (+ Brazil)
- LONG Copper (AI + tight supply)
- LONG Gold (geopolitics)
- SHORT Bonds

Portfolio is no longer "AI-driven". He’s bearish on the Dollar but bullish on the US economy with disinflationary growth.