BullishBase🎒

Trader

[Jeff Pu @sssjeffpu]

Intel (INTC) Note Takeaways:

•Big Raise for Foundry Capacity
◦Intel 3: +80% (mainly Ireland) by end-2028 (vs end-2026)
◦18A: +100% (Arizona) by end-2028 (vs end-2026)
◦14A: Strong ramp in Oregon

•Capacity Drivers:
◦Robust server CPU demand
◦18A yields improving to ~80%, EMIB to 90-95% in recent weeks
◦Major U.S. fabless on pipeline
◦Major smartphone maker to start with 18A-P (tablets/PCs) + committed to 14A capacity
◦TeraFab project late-2028

•18A Capacity Shift:
Pathfinder Lake volume wafer capacity → Clearwater Forest (CWF) starts 3Q26, with full volume 1Q27 (expected to be ~1/3 of total 18A wafers)

•Financial Matrix:
◦IFS to turn profitable in 2H27
◦DCAI revenue +39% YoY in 2026E / +30% in 2027E

•Nvidia Collaboration: Likely includes x86 CPUs
→ PC (RTX + Nova Lake in 2027)
→ Server CPUs (Intel x86 IP + foundry) in late 2028

•TP Raised to $135

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

배경훈 부총리 "엔비디아 베라 루빈, 한국 최우선 공급" | 연합뉴스 https://t.co/3Nw7cf7JmZ

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

올 하반기 GTC는 한국에서 해보시죠.

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

엔비디아가 밀어주는 기업 인증마크로군

[*Walter Bloomberg @DeItaone]

$NVDA - NVIDIA CEO: PARTNERSHIP WITH SK HYNIX, SK TELECOM COULD BRING HUNDREDS OF BILLIONS OF DOLLARS OF BUSINESS TO SOUTH KOREA IN FUTURE

[DONS @dons_korea]

'AI 경쟁의 진짜 병목은 돈이 아니라 전력과 메모리다.'

일론 머스크는 AI 시대에 정말 모자란 것은 돈이 아니라 전기와 메모리 공장이라는 얘기했다.

먼저 규모부터 보자.

천문학자 카르다쇼프가 만든 등급이 있다.

문명을 '에너지를 얼마나 다루느냐'로 줄 세운 척도다.

1단계는 행성 하나를 통째로 쓰는 수준,

2단계는 별 하나를 통째로 쓰는 수준,

3단계는 은하 전체다.

그럼 인류는 어디쯤일까.

0단계다.

1단계에 필요한 에너지의 0.1~0.2%밖에 쓰지 못한다.

머스크의 논리는 단순하다.

지구에서는 한계가 뻔하다.

미국 전기를 두 배로 늘리려면 발전소도 두 배로 지어야 하는데, 발전소가 자기 동네에 들어오는 것을 반기는 사람은 없다.

그래서 우주로 가야 한다는 주장이다.

따져 보면 인류는 지금 태양 에너지의 1조분의 1도 쓰지 못하고 있어서, 에너지를 100만 배로 늘려도 여전히 태양 출력의 100만분의 1에 불과하다.

태양이 내놓는 에너지는 인류가 쓰는 양에 비하면 사실상 무한대라는 뜻이다.

달에서 현지 흙으로 태양광 패널을 만들면, 지구 기반으로는 연 1TW 정도가 한계인 우주 컴퓨팅을 달에서는 1,000TW 넘게 돌릴 수 있다는 계산이다.

지금 전 세계가 쓰는 전기를 다 합쳐도 3.5TW니까,,,

1,000TW면 285배다.

여기까지는 사실 공상과학에 가깝다.

정작 눈여겨봐야 할 대목은 이 다음에 나오는 훨씬 현실적인 문제, 메모리 공장이다.

AI는 전기��� 잡아먹는 것이 아니라 메모리를 어마어마하게 소비한다.

그런데 머스크 말로는 지금 미국에 고성능 메모리를 대량으로 찍어내는 공장이 한 곳도 없다.

마이크론이 아이다호에 짓는 공장이 제대로 돌아가는 시점이 2028년쯤이고, 뉴욕 공장은 2029~2030년은 되어야 한다.

그마저도 예상되는 AI 수요에는 한참 모자란다.

전 세계 공장을 다 끌어모아도 머스크의 회사들이 결국 필요하다고 보는 양의 2% 수준에 불과하다.

그래서 직접 초대형 공장 'Terafab'을 짓겠다는 것이다.

여기에 소행성 채굴까지 더해진다.

로켓 발사 비용이 빠르게 떨어지고 위성 제작비도 기존 항공우주 대기업에 비하면 푼돈 수준이라, 이제 수지가 맞기 시작한다는 논리다.

좋은 소행성 하나에 인류가 지금까지 캔 백금을 전부 합친 것보다 많은 양이 들어 있을 수 있고, 가치로 따지면 읽기도 어려운 천문학적 금액에 이르는 ���행성도 있다고 한다.

정작 막히는 것은 자원이 아니라.. 이런 무모한 일에 인생을 �� 인재를 구하기 어렵다는 점이라는 말도 덧붙인다.

투자자 입장에서 다시 정리해보면, 우주와 소행성 이야기를 다 걷어내면 남는 메시지는 두 가지다.

첫째, AI 경쟁의 진짜 병목은 돈이 아니라 전력과 메모리 공장이다.

얼마전 올린 아티클의 모건스탠리 리포트 "자본은 충분하다, 막히는 것은 전력과 컴퓨팅이다"라고 한 결론과 정확히 맞물린다.

둘째, 미국에 메모리 공장이 사실상 없고 전 세계 생산능력이 필요량의 2%에 불과하다는 사실은, 메모리 슈퍼사이클이 한참 더 갈 수 있다는 근거가 된다.

달에 발전소를 짓고 소행성을 캐는 것은 방향을 보여주는 그림일 뿐, 당장 사고팔 대상은 아니다.

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

과거 천공 카드(Punch Cards)로 코딩하던 할아버지 세대, 어셈블리 언어를 쓰며 파이썬을 코딩이 아니라고 놀리던 아버지 세대를 거쳐, 이제는 자연어 프롬프트마저 시스템 내부의 '루프' 속으로 추상화돼 사라지는 단계에 도달했다는 것이다.
https://t.co/4VLTBQr2BR

[Daniel Romero @HyperTechInvest]

This memory cycle will keep surprising investors

Bernstein now expects HBM4 pricing to rise from around $16.6/GB to $37/GB in 2027, when Vera Rubin ships in volume

That implies more than a 2x increase from current HBM4 pricing

$MU $5930 $000660

[RedHotChillyPeppers @joejo2038]

번스타인 :

일반적인 VR / NVL72 랙 한 대의 비용은 약 910만 달러로 추정한다. 이는 언론에서 보도된 약 800만 달러보다 눈에 띄게 높은 수준인데, 언론 보도치는 오래된 메모리 가격을 기준으로 한 것으로 보인다.
이 차이는 대부분 HBM 가격에서 비롯된다고 판단한다. HBM4 가격을 약 GB당 16.6달러로 가정하면 우리도 비슷한 수준의 비용이 나오지만, Vera Rubin이 본격적으로 출하되는 2027년에는 HBM 가격��� GB당 53달러까지 상승할 것으로 예상한다. 또한 Nvidia가 이러한 비용 상승분을 최종 고객에게 전가할 가능성이 높다고 본다.
전체적으로 메모리와 스토리지 비용은 약 320만 달러에 근접할 것으로 보이며, 이는 과거 가격 기준으로 암시되는 200만 달러보다 높은 수준이다. 따라서 투자자들�� 메모리 가격 변화에 맞춰 추정치를 조정할 필요가 있다.

** 27년 HBM4 가격 $53/GB?

[텔레그램 나에게 de market]

[DONS @dons_korea]

"Chipflation: Navigating A Memory Crisis"

메모리 사이클 본질의 변화를 읽어라...

-

1. 메모리 사이클이 짧아지고 있다.

역사적으로 메모리 다운사이클은 4~8분기, 업사이클은 4~9분기였다.

그런데 2018년 조정은 4분기만, 2024년 다운사이클은 8개월만에 끝났다.

지금은 2025년 4월에 시작된 업사이클의 13개월차.

왜 짧아지는가...

모건스탠리는 LTA, 즉.. 장기계약 때문이라고 본다.

빅테크가 메모리 회사와 몇 년치 물량과 가격을 미리 ��정하는 계약이다.

메모리 가격이 단기 스팟 가격에 좌우되던 과거와 달리, 이제 LTA가 가격 안정성과 실적 예측 가능성을 가져온다.

4Q25~2Q26 큰 인상 후 QoQ 인상폭이 8~13%로 좁혀질 거라 본다.

이것을 '사이클 끝'의 신호로 읽으면 안 된다는 것이... 모건스탠리 시각이다.

'사이클 본질의 변화' 신호로 읽어야 한다.

-

2. 메모리 회사 변곡점 신호

모건스탠리가 모니터링하는 4가지 신호.

DRAM 가격: LTA로 안정화 중. 변동성 자체가 낮아지는 단계.

재고: 공급사 사상 최저. 서버 고객은 여전히 적극 주문 중..

Capex: 과거 다운턴엔 23% 삭감됐는데, AI 수요가 워낙 크니 다음 다운턴에서도 capex가 유지될 가능성.

실적 상향 & 멀티플 확장: 시장이 아직 LTA 프리미엄을 가격에 반영 못 함.

-

3. Agentic AI가 진짜 게임체인저

이 부분이 보고서의 핵심 인사이트.

지금까지 'AI 메모리 수요 = GPU 옆 HBM' 위주였다.

그런데 agentic AI, 스스로 추론하고 행동하는 AI가 본격화되면서 CPU 옆 DRAM 수요가 같이 폭증한다.

이유는..

agentic AI는 단순 추론이 아니다.

여러 단계의 추론 체인을 weeks-to-months 단위로 유지해야 한다.

즉.. KV 캐시, 추론 상태가 한 세션이 끝나면 사라지는 게 아니라 몇 주에서 몇 달 단위로 메모리에 상주해야 한다.

그 결과 standalone agentic orchestration 서버 한 대당 DRAM이 1.5~3TB.

모건스탠리 표현을 그대로 옮기면 "2년 전엔 상상 불가능했던 수준."

그리고 한 가지 더...

아직 컨센서스 DRAM TAM 모델에 반영되지 안 됐다.

즉.. 베어가 보는 "2027~2028 컨센서스가 위태롭다"는 시나리오의 정반대다.

컨센서스가 오히려 과소평가라는 얘기다.

-

4. End-market fungibility - 메모리 부족이 PC 스마트폰까지 번진다.

이 부분도 중요한 인사이트다.

DRAM 비트는 PC, 서버, GPU 서버 간 호환된다.

같은 칩을 어디든 ��을 수 있다.

그래서 삼성, 하이닉스, 마이크론이 end market별로 capacity를 따로 잡지 않는다.

증분 capacity는 가장 빠르게 성장하는 시장으로 성장한다.

무슨 뜻이냐...

AI 서버 수요가 폭증할수록 PC, 스마트폰, 게임기에 갈 메모리 비트가 줄어든다.

때문에 소비자 메모리 가격도 강제로 따라 오른다.

보고서 제목이 'Chipflation'인 이유가 여기 있다.

AI 발 메모리 인플레가 IT 전반으로 번진다는 것이다.

소비자 입장에선 갤럭시, 아이폰, 노트북 가격이 올라가는 식으로 체감된다.

메모리 회사 입장에선 모든 영역에서 가격을 받을 수 있는 환경이 만들어진다.

-

5. TeraFab 스케일 - 한 시설이 DRAM WFE 14조

가장 충격적인 숫자..

연 12GW 컴퓨트 capacity를 위한 시설 한 곳 = 1년차에 반도체 장비 33조 달러 필요.

이 중 DRAM 장비만 14조 달러.

보수적인 3GW ��나리오에서도 한 시설에서 DRAM 장비 수요만 3.5조 달러/년이다.

지금 미국, 유럽, 중동, 한국, 일본, 인도에서 AI 데이터센터가 동시에 진행 중이다.

오늘 네이버-엔비디아 뉴스가 증명.

모건스탠리 표현 그대로 옮기면..

"AI DC 배포는 단순 칩 수요 스토리가 아니라 풀스택 메모리 capacity 스토리"

-

그래서 밸류에이션은?

마지막에 모건스탠리가 던진 숫자가 있다.

만약 70% LTA 커버리지(메모리 매출의 70%가 장기계약 기반)에 10x P/E를 적용하면, 2027년 삼성, 하이닉스 P/E가 현재 5x에서 8.5x로 확장 가능하다고 본다.

70% 업사이드다.

지금 시장은 메모리 회사에 사이클 디스카운트를 그대로 반영하려 한다.

모건스탠리는 디스카운트가 LTA 시대엔 잘못된 가격이라고 본다.

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

석탄을 쓰던지 SOFC를 쓰던지

[SemiAnalysis @SemiAnalysis_]

Our Vera SOCAMM note is causing a bit of a stir. As always some folks are jumping to the wrong conclusions. Those saying this is fake news clearly didn't visit the Hynix booth at Computex.

[루팡 @DrNHJ]

$MU, SK hynix, Samsung, $NVDA

Citi: Semianalysis 딜런과의 미팅

베라 루빈(VR, Vera Rubin) 플랫폼에서 'Socamm2' 메모리 탑재량이 상당히 줄어들 것이라는 우려에 대해, 딜런은 새롭게 출시된 '베라(Vera) CPU' 역시 엄청난 양의 메모리를 필요로 하기 때문인 것으로 보고 있습니다. 즉, 베라 CPU 쪽 수요 때문에 베라 루빈(VR) 시스템에 들어가는 Socamm2 물량이 어느 정도 축소(조정)될 수밖에 없다는 분석입니다. 삼성 측 역시 메모리 탑재량 삭감에 대한 시장의 우려를 일축했습니다. 삼성은 엔비디아(NVDA) 측에 메모리 공급이 제한적이라는 점을 이미 명확히 전달했으며, 제한된 메모��� 캐파(생산능력) 안에서 엔비디아가 알아서 제품 믹스(배분)를 조절해야 할 것이라고 확답했습니다.

지난 3월 터보퀀트(turboquant) 사태 때처럼 시장의 첫 반응은 분명 "일단 ���고 나중에 생각하자(sell first and think later)"일 것입니다. 하지만 제 생각은 다릅니다.

1 메모리 업체들은 이번 조치에 대해 전혀 놀라지 않은 분위기이며,

2 이번 이슈가 전체적인 수요 전망을 바꾸지 않고,

3 내년까지 공급 부족이 지속될 것이라는 점을 감안하면 메모리 사양을 낮추는 디스펙(de-spec)은 이미 불가피하게 진행되고 있던 수순입니다.

[H @hmmmmmm1458]

난 게임을 즐겨하지 않는데 이런건 진짜 유익함

만원으로 데이터 센터의 복잡한 구조와 컴퓨터 인프라를 이해하는 스팀게임 : Data Center

빈 방에서 시작해서
랙 구매 → 서버 장착 → 모든 케이블을 직접 손으로 하나하나 연결해야함

실제 데이터 센터처럼 고객 트래픽을 처리하는 시뮬레이션 게임

출시 48시간 만에 180개가 넘는 리뷰가 달렸고, 플레이어들은 “최근 본 시뮬레이션 게임 중 가장 몰입감 있다”, “컴퓨팅 인프라를 이해하는 데 최고”라는 평가를 하고 있습니다.

[DONS @dons_korea]

메모리 슈퍼사이클이 곧 끝난다고 보는 뷰가 늘었다.

논리는 대충 이렇다.

하이퍼스케일러가 비싼 가격에 무한정 사주진 않을 것고, 중국 메모리 공급이 풀리고, 테라팹 같은 수직통합이 들어오면 2028 컨센서스가 무너진다는 것.

그래서 지금이 메모리 주식의 피크아웃이라고 본다.

일부는 맞는 말이고, 메모리가 사이클 산업이라는 본질은 변하지 않는다.

가격이 꺾이면 이익이 사라진다는 것도 변하지 않는다.

다만 베어 관점이 착각하는 한 가지 가정이 있다.

"효율화가 일어나면 수요가 줄어든다."

쉽게 말하면.. 메모리가 비싸지니까 빅테크가 안 살 것이고, 성능이 좋아지면 적게 사도 되니까 결국 수요가 감소한다는 시각.

그런데 역사적으로 보면 정반대였다.

효율화는 수요를 줄인 적이 없다.

항상 파이를 키웠다.

90년대 인터넷이 처음 깔릴 때.. 회선 속도가 빨라지자 무슨 일이 벌어졌나.

사람들이 인터넷을 적게 쓴 게 아니라 영상까지 보기 시작했다.

데이터 사용량이 곱셈으로 늘었다.

2000년대 모바일도 같았다.

통신 단가가 내려가자 사람들이 통화를 줄인 게 아니라 모바일 인터넷, 스트리밍, 영상통화를 같이 쓰기 시작했다.

클라우드도 ���찬가지다.

컴퓨팅 단가가 내려가자 기업들이 서버를 안 산 게 아니라, 클라우드 위에 SaaS, 빅데이터, 머신러닝까지 올렸다.

경제학에는 이걸 부르는 이름이 있다.

제번스 역설.

자원의 효율이 좋아지면.. 자원 사용량이 줄어드는 게 아니라 오히려 늘어난다는 법칙이다.

19세기 영국에서 증기기관 효율이 좋아지자 석탄 소비가 줄지 않고 오히려 폭증했다는 데서 나온 개념이다.

이 법칙이 지금 AI에서 그대로 작동한다.

HBM3 - HBM3E - HBM4로 가면 대역폭이 1.5~2배씩 뛴다.

같은 GPU 한 대가 처리할 수 있는 토큰 수가 그만큼 늘어난다.

토큰당 비용이 내려간다는 뜻이다.

그렇다면 베어 시나리오대로 빅테크가 메모리를 덜 살까.

반대다.

토큰당 비용이 내려가면, 지금까지 AI 쓰기 비싸서 망설였던 곳들이 더 많이 들어오기 시작한다.

더 긴 컨텍���트, 더 복잡한 모델, 더 많은 사용자가 가능해지는 것이다.

시장 파이가 통째로 커진다.

추상적으로 들리니까 현장 얘기를 해보면,

처남이 램리서치 7년차다.

얼마 전 전화가 왔는데 사���이 직원들한테 2030년까지 자사주를 팔지 말라고 강조했다고 한다.

램리서치가 어떤 회사냐. 메모리 반도체 장비, 그중에서도 식각 증착 핵심 공급사다.

회사 사장이 직원한테 자사주를 2030년까지 들고 있으라고 따로 강조하는 건 그냥 던지는 말이 아니다.

회사 내부에서 보는 메모리 자본지출 사이클의 끝이 2030년보다 한참 뒤라는 신호다.

베어가 그리는 "2027~2028 피크아웃" 시점이랑 얘기가 다르다.

내 경험도 같다.

음악 관련 AI 플랫폼이랑 MOU 맺고 기업용 버전을 쓰고 있는데, 내년 연 사용료 예산을 또 올려야 한다.

업체가 직접 이유를 말했다.

"서버 운영비, 그러니까 토큰 사용량이 계속 늘어나서 데이터 사용료를 올릴 수밖에 없다"는 것이다.

다른 산업의 AI 플랫폼 쪽 사람들 얘기도 같다.

고객 기업이 새로운 AI 모델을 계속 요구하는���, 결국 가장 큰 문제가 서버 운영비라고.

이게 뭘 뜻하느냐...

AI를 이미 잘 쓰는 집단이 더 깊고 더 넓게 쓰고 있다는 것이다.

도입 단계의 수요 증가가 아니라, 정착 단계에서의 사용량 폭증이다.

한 �� AI를 업무에 쓰기 시작한 회사는 멈추지 않는다.

더 긴 컨텍스트, 더 많은 사용자, 더 복잡한 모델로 계속 확장한다.

제번스 역설이 현장에서 그대로 작동하는 모습이다.

AI 단위 비용이 내려갈수록 사용량은 줄어드는 게 아니라 곱셈으로 늘어난다.

그래서 메모리-GPU-전력 수요가 같이 곱셈으로 늘어난다.

그러니까 베어가 그리는 "비싸지면 빅테크가 안 산다"는 시나리오는 한 가지 핵심을 놓친 그림이다.

빅테크는 비싸도 산다.

안 사는 게 비합리적이라서가 아니라, 사는 게 더 합리적이라서다.

효율화가 토큰당 비용을 낮추고, 토큰당 비용이 낮아지면 AI 활용 범위가 더 커지고, 활용 범위가 커지면 또 더 많은 메모리가 필요해진다.

이것이 끊이지 않는 한 사이클이 끝나기 어렵다.

중국 공급 얘기도 한 단계 들어가야 한다.

CXMT가 DRAM 1위로 올라왔고 YMTC가 NAND 증설 중이라는 건 맞다.

그런데 중국이 들어오는 영역과 빅테크가 사는 영역이 다르다.

CXMT는 DDR4와 일부 DDR5 같은 범용 메모리에서 양산 중이다.

YMTC는 NAND다.

빅테크가 AI에 쓰는 건 HBM, 첨단 DDR5, LPDDR5X다.

이 두 영역 사이에 기술 갭이 상당히 크다.

CXMT가 HBM 양산까지 가려면 EUV 장비 제약, 1c 노드 수율, TSV 패키징... 다 미국 제재 ���인 안에 묶여 있다.

최소 2~3년, 아마 5년 이상은 더 걸릴 것이다.

그래서 베어가 그린 "중국 공급 풀어 가격 붕괴" 시나리오는 범용 메모리에선 가능해도, HBM과 첨단 DRAM에선 2028까지 거의 영향 없다고 봐야 한다.

그리고 메모리가 그렇게 쉽게 만들어지는 기술이 아니다.

TSMC가 파운드리 생태계 만드는 데 30년 걸렸다.

SK하이닉스가 HBM에서 지금 자리 잡는 데 10년 넘게 걸렸다.

베어 관점에 묻고 싶은 게 하나 있다.

인터넷이 빨라졌을 때 데이터 사용량이 줄었나?

클라우드가 싸졌을 때 서버 수요가 줄었나?

스마트폰이 보편화됐을 때 통신 인프라 투자가 줄었나?

답은 다 똑같다.

효율화는 한 번도 시장 파이를 줄인 적이 없다.

항상 파이를 키웠다.

AI에서도 같다.

토큰당 비용이 내려갈수록 AI를 쓸 수 있는 산업이 늘고, 한 회사가 쓸 �� 있는 범위가 늘고, 결국 더 많은 메모리가 필요해진다.

베어가 그린 "효율화 = 수요 감소" 등식은 역사적으로 한 번도 성립한 적 없다.

이번에도 다르지 않을 것이다.

[Jukan @jukan05]

TrendForce has revised up its 2Q26 server DRAM contract price forecast to +50–55% QoQ, from its previous forecast of +45–50%.

$DRAM $MU

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

@muziism 그런데 수요는 공급을 아득히 초과하고, 지상의 데이터센터는 물리적으로 고정되어 있지만 데이터는 광속으로 움직입니다.

우주 데이터센터와 글로벌(ex-US) 데이터센터 CAPEX 비중이 크게 늘어나겠죠.

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

결국 삼성과 하이닉스도 미국에 메모리 팹을 지을 수 밖에.

이미 테일러에 파운드리 팹을 짓고 있는 삼성이 더 빠를 것 같고, 하이닉스의 미국 메모리팹도 그룹 고위층(회장 포함)에서 이미 논의가 된 것로 알고 있음.

[DONS @dons_korea]

좋은 지적주셔서 감사합니다.

자본이 AI 인프라로 흘러간다고 무조건 인플레로 직결되는 건 아닙니다.

기존에 채권, MMF, 연금 등에 묶여 있던 자본이 데이터센터 ABS, IG 채권, 사모대출로 이동하는 건 자산 간 재배분이라 M2가 안 늘어 날으로 보입니다.

다만 지적하신 은행 신용 창출은 다릅니다.

그건 M2가 늘고 인플레로 꽂힌다... 이 부분은 정확합니다.

저도 인플레 걱정을 안 하는 건 아닙니다.

그동안 충분히 인플레 관련해서 글을 썼습니다.

다만 지금 인플레 환경은 코로나 시절처럼 0% 금리에 흡수돼 있던 인플레가 아니라, 장기간 누적된 고금리 환경 위에서 나오는 인플레입니다.

자본 비용 자체가 이미 비싼 상태라, 이전처럼 주식 위험을 가하는 수치까지 당분간 안 갈 거라고 봅니다.

그리고 트럼프 입장에서도 중간선거가 4개월 남���습니다.

이때까지 10년물이 관리될 가능성이 높습니다.

정치적 숙명을 베센트-워시가 잡고있으니..

때문에 아티클에서 "자본 부족이 아니라 자본 비용"이라고 정리한 겁니다.

베어가 옳게 본 자본 비용과, 모건스탠리가 옳게 본 자본의 절대량.. 둘이 같이 일어납니다.

다만 해당 비용이 시장을 완전히 깨뜨릴 수준까지 가긴 어렵다는 게 제 시각입니다.

[DONS @dons_korea]

https://t.co/OFGM0jfWzc