김시생

[김시생 @Coing93]

@fulllleverage Cpi 잘나오고 낼장초 갭등할거같은데... ㅎㅎ just 느낌..

[김시생 @Coing93]

@allroundview1 현지 분위기가 그런가요?? 궁금하네요 ㅎㅎ

[김시생 @Coing93]

아람코 재직자분의 귀한 정보...

[프라이데이 나잇맨 @allroundview1]

@fivedragontiger 진심인데….3일내로 끝날거 같아요 중동 사람입니다

[김시생 @Coing93]

@allroundview1 @fivedragontiger 와 아람코 다니시는분 정보ㄷㄷ

[김시생 @Coing93]

@Semicon_player 왜또빠지는데ㅜ..

[Mooni Insight 💫 @Semicon_player]

SemiAnalysis의 HVDC 견해에는 일부 동의하기 어렵다

SemiAnalysis가 말하는 방향성 자체는 맞다.
AI 데이터센터의 전력 구조는 결국 AC 중심에서 DC 중심으로 이동할 수밖에 없다. 그리고 그 최종 형태가 800VDC/HVDC 기반의 전력 아키텍처라는 점도 맞다.
다만 문제는 타임라인이다.

SemiAnalysis는 800VDC의 본격적인 전환, 특히 데이터센터 전체 전기 구조를 바꾸는 중앙집중형 정류기 기반 아키텍처를 2028~2029년 Phase 3로 보고 있다.
하지만 나는 이 부분에는 동의하기 어렵다.

왜냐하면 지금 AI 데이터센터가 마주한 병목은 단순한 “차세대 기술 채택”의 문제가 아니라, 당장 전력 변환 효율을 올리지 않으면 랙 밀도와 전력비, 냉각비, 전력 인입 문제를 감당하기 어려운 구조적 압박이기 때문이다.
AI 서버는 이미 기존 데이터센터의 전력 설계를 벗어나고 있다.
GPU 수가 늘고, 랙당 전력 밀도가 올라가고, 전력 변환 단계가 많아질수록 손실은 누적된다. 기존 AC 기반 UPS·PDU·PSU 체계는 여러 번의 변환 과정을 거치기 때문에 손실이 커지고, AI 워크로드처럼 부하 변동이 큰 환경에서는 더 비효율적이다. 2026년 공개된 800VDC 데이터센터 시뮬레이션 논문도 기존 UPS 기반 AC 공급망은 여러 변환 단계와 저주파 변압기로 인해 손실이 누적된다고 설명한다.

즉, HVDC는 “2028년에 해도 되는 선택지”가 아니다.
지금부터 2027년 안에 반드시 풀어야 하는 생존형 과제에 가깝다.

전력은 기다려주지 않는다
CPO는 지연될 수 있다.
구리는 더 오래 버틸 수 있고, 플러그형 광모듈도 아직 개선 여지가 있다. 실제로 SemiAnalysis도 CPO가 오랫동안 기대를 받아왔지만, 배치 가능한 제품은 2025년에야 본격 등장했고, 그 사이 플러그형 트랜시버가 비용 효율성·운영 친숙도·표준화 측면에서 기본 경로로 남아 있다고 설명한다.

하지만 전력은 다르다.
광통신 병목은 “속도와 거리”의 문제다.
전력 병목은 “물리적으로 더 꽂을 수 있느냐”의 문제다.

네트워크는 구리, 플러그형 광모듈, NPO, CPO 사이에서 우회 경로가 있다.
하지만 전력은 우회 경로가 제한적이다. 랙당 전력 밀도가 올라가면 결국 변환 효율, 배전 손실, 냉각 부담, 전력 인입 용량이라는 벽에 동시에 부딪힌다.

그래서 나는 HVDC와 CPO를 같은 선상에서 보면 안 된다고 본다.
CPO는 성능 최적화의 문제이고,
HVDC는 인프라 생존성의 문제다.

CPO 지연에는 동의한다

반대로 CPO 지연에 대해서는 SemiAnalysis의 견해에 크게 동의한다.
CPO는 기술적으로 매력적이다. 스위치 ASIC의 대역폭이 커질수록 전기 신호를 프론트패널까지 끌고 가는 방식은 점점 비효율적이 된다. IDTechEx도 스위치 ASIC 대역폭이 수십 Tbps에서 수백 Tbps로 올라가면서 플러그형 구조가 전력 소모, 신호 무결성, 프론트패널 밀도 측면에서 제약을 받는다고 설명한다.

하지만 문제는 양산성이다.
CPO는 단순히 광엔진을 가까이 붙이는 기술이 아니다.
열, 수율, 리워크, 테스트, 패키징, 광정렬, 서비스성까지 모두 같이 풀어야 한다. 특히 데이터센터 사업자는 장애 발생 시 모듈을 쉽게 교체할 수 있는 구조를 선호한다. 플러그형 광모듈이 여전히 강한 이유도 여기에 있다.

그래서 CPO는 방향은 맞지만, 시장 침투 속도는 느릴 수밖에 없다.

당장 AI 클러스터는 멈출 수 없다.
그러면 고객은 완성도가 낮은 CPO보다 검증된 플러그형 광모듈, 구리, NPO 계열을 더 오래 끌고 갈 가능성이 높다.
결론: HVDC는 앞당겨지고, CPO는 밀린다

내가 보는 핵심은 이것이다.

HVDC는 SemiAnalysis가 보는 것보다 빨라질 가능성이 높고,
CPO는 SemiAnalysis가 말하는 지연론에 동의한다.

전력은 지금 당장 풀어야 하는 병목이다.
AI 데이터센터는 GPU를 더 넣고 싶어도 전력이 받쳐주지 않으면 확장할 수 없다. 전력 변환 효율을 높이고, 배전 손실을 줄이고, 랙 밀도를 올리는 일은 2028년의 과제가 아니라 2026~2027년의 과제다.

반면 CPO는 급하지 않다.
광통신은 아직 대체 경로가 있다. 구리와 플러그형 광모듈은 예상보다 오래 버틸 수 있고, CPO는 수율과 비용, 서비스성 문제가 풀릴 때까지 지연될 가능성이 높다.

따라서 이번 SemiAnalysis 견해를 투자 관점에서 해석하면 이렇게 정리할 수 있다.
광통신 차세대 업그레이드는 지연될 수 있다.
하지만 전력 아키텍처 전환은 지연되기 어렵다.

그래서 단기적으로는 CPO 순수 기대감보다,
전력 변환, HVDC, SiC/GaN, 전력 모듈, 서버 전원 아키텍처, 데이터센터 전력 인프라 쪽이 더 현실적인 병목 투자처가 될 가능성이 높다.

한 줄로 말하면,
CPO는 꿈의 업그레이드지만, HVDC는 당장의 생존 장치다.

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

투기를 한다면 방망이를 짧게 (손절을 빠르게, 익절은 길게) 잡아야 할 것이고, 긴 시계열로 투자를 한다면 -50% 정도는 웃어 넘길 수 있어야 한다고 평소 생각하고 있습니다. 물론 근거가 훼손되었다면 시계열이고 똥이고 집어치워야죠.

DYOR

[김시생 @Coing93]

@tamsa00700 @jadumate 시장이 어째 쉬운때가 없는거같아요ㅠ같이 잘견뎌내보시죠ㅎㅎ ㅠ

[김시생 @Coing93]

@NURadu_ 뭔가 꼬리가 길게 달려있더라구요..,

[김시생 @Coing93]

@RoyPapa5 순식간에 터치하고 말아올렸네요...

[김시생 @Coing93]

@tamsa00700 @jadumate 다말아올린거같은데요 ㅎㅎ

[admi_alts @admi_alts]

[과연 국장은 망할 수 밖에 없는 구조인가?]

제가 지금 쭉 엑스/스레드 피드 훑으며 10개 넘게 본 논리가 이겁니다.

1. 외인은 이미 시장에서 떠날준비를 마쳤고 떠나고있다.
2. 국민연금은 이미 너무 주식을 많이 샀기에 기계적으로 주식을 매도해야한다.
-> 국내 주식시장은 망할거다

제 반박: 외인은 이미 2번에 해당하는 걸 한참 진행중이었을 뿐.

그니까, 해당 글에서

위 1,2번을 같이 언급한 시점에서 해당 논리에는 오류가 생긴다.

'이미' 연기금은 하이닉스 같은 경우만 봐도 일부 종목은 기계적으로 매도를 때리고 있었다.
하지만, '외인' 역시 각자의 사정에 따라 '기계적' 매도를 때리고 있었다. 그것도 한참을 팔아치웠다.

외인도 연기금도 기계적으로 매도를 내뱉는 상황에서 주가가 더 올라간거다.
그게 무슨 뜻이냐. 그 물량을 받아준 수급이 시장에 실재했다는 얘기다.

즉 해당논리로 마켓이 가라앉으려면
1. 개인의 자금이 더 시장에 들어올 여지가 없어야한다.
2. 외인이 지금처럼 지속 매도를 해야한다.
3. 연기금이 국내주식 비중을 계속 낮춰야한다.
-> 근데 이거 주가가 하락하면 뱉을 필요 없는것도 알고있나?
주가가 오를때 더더욱 기계적 매도로 비중 낮추는 구조인건?
심지어 크게 하락하면 좀 더 담아야 하는 구조인건?
알고있나??

나는 셋다 아니라본다.

즉, 시장이 빠질지 오를지는 모르지만,

지금 당장에 시장이 빠지더라도
그게 연기금이 싹다 팔아치우고 + 외인도 물량 전부 던지고 엑싯하고, 그걸 개미가 전부 받아먹고 침몰하는 구조의 하락이
‘당장’은 쉽지 않을거라는 생각이다.

빠진다면 다른이유에서 그러할 것이고,
그 이유는 지금의 우리는 아무도 모르겠지.

이거 연기금 이야기만 해도 아티클 하나는 찍겠다는 생각이 든다.

단순히 외인이 팔아요 -> 하락이다! -> 더팔거다! -> 더 하락이다!
연기금이 팔아요 -> 하락이다! -> 망했다!
의 접근은 매우매우 비추천한다. 끝.

[북극성 @PolarisLog]

70兆 던진 외국인…"한국 싫어서 판 게 아니다"

- 외국인 투자자가 지난달 7일부터 22거래일 연속 코스피에서 순매도를 이어가며 총 70조7040억원을 쏟아냄

- 이날도 코스피가 장 초반 4% 넘게 급등해 사이드카가 발동됐지만 외국인은 2조원 넘게 추가로 매도함

- 겉으로는 외국인이 한국 시장에서 빠져나가는 것처럼 보이지만 시장 전문가들의 시각은 다름

- CNBC가 인용한 분석가들은 이번 매도세가 기업 실적이나 경제 여건 악화와는 무관하다고 진단함

- 국내 증시가 단기간에 크게 오르면서 글로벌·신흥국 지수 내 한국 비중이 빠르게 커진 게 원인으로 꼽힘

- 비중이 늘어난 만큼 액티브 펀드 매니저들은 포트폴리오 한도를 맞추려면 보유 물량을 줄일 수밖에 없는 상황임

- 노무라의 아태 주식 전략가 체탄 세스는 이를 “사실상 강제 매도에 가까운 현상”이라고 표현함

- 세스는 몇 년 전 인도 증시에서도 개인투자자 자금이 몰려 지수가 급등했고 외국인이 비중을 조정한 사례가 있었다고 설명함

- 한국에서도 비슷한 상황이 벌어질 수 있고 외국인들은 조정 이후 더 나은 진입 시점을 기다리고 있을 가능성이 높다고 덧붙임

- 맨그룹의 닉 윌콕스는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대형주가 급등하면서 개별 종목 투자 한도에 근접한 기관들이 기계적으로 비중을 줄이고 있다고 설명함

- 세스는 “외국인들이 한국 시장 자체를 부정적으로 보고 있다는 신호는 없다”며 이번 매도가 구조적이고 기계적인 성격임을 재확인함

- 골드만삭스는 지난 6일 보고서에서 코스피 12개월 목표치를 1만2000으로 올리고 현재 수준 대비 약 37% 추가 상승 여력이 있다고 전망함

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

이제 병목은 더 이상 전기도 아니고, AI 가속기도 아니다.

병목은 메모리다.

여전히 한국은 그룹의 오너의 지시 하에 일사불란一絲不亂하게 움직이는 "대마大馬"들이 꿈틀거리는 곳으로 메모리 가격이 얼마로 튀어오르든 JY와 PM이 지시한다면 성자와 닉스의 메모리는 SDS와 SKT를 향해 흐를 것이기 때문이다.

<한국형 하이퍼스케일러 모델이 삼성전자와 SK하이닉스의 반도체 제조 능력이라는 단단한 기반 위에 세워지는 것은 분명하지만, 실제 데이터센터를 구축하고 클라우드 서비스를 운영하는 실행 주체는 각 그룹의 전문 계열사가 될 것이다.>

[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 마찬가지다.

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 컨텍스트, 더 복잡한 모델, 더 많은 사용자가 가능해지는 것이다.

시장 파이가 통째로 커진다.

추상적으로 들리니까 현장 얘기를 해보면,

처남이 램리서치 7년차다.

얼마 전 전화가 왔는데 사장이 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 요구하는데, 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 번 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 라인 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 수 있는 범위가 늘고, 결국 더 많은 메모리가 필요해진다.

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

이번에도 다르지 않을 것이다.

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

이날 간담회에는 삼성전자[005930]와 SK하이닉스[000660], SK텔레콤[017670], 현대차그룹, LG전자[066570], 네이버, 크래프톤[259960] 등 국내 주요 대기업과 함께 업스테이지, NC[036570] AI, 프렌들리AI, 트웰브랩스, 파일러, 노타[486990] 등 AI 스타트업, 두산로보틱스[454910], 리얼월드, 로보티즈[108490], 엔닷라이트, 에이로봇 등 로봇·피지컬 AI 기업까지 18개사가 참석했다.

반도체와 AI, 게임, 로봇 등 한국의 주요 AI 연관 산업군을 아우르는 면면으로, 엔비디아가 단일 방한 일정에서 이처럼 폭넓은 국내 생태계 참여자를 한자리에 모은 것은 이례적이다.

간담회에서는 생성형 AI와 소버린 AI, AI 반도체 인프라, 글로벌 진출, 스타트업 생태계 협력 방안 등이 논의된 것으로 알려졌다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관도 간담회 전 황 CEO와 별도 면담을 갖고 GPU 26만장 도입, 베라루빈 NVL72 기반 AI 팩토리 연내 구축, 엔비디아 R&D센터 국내 설립 등을 논의했다.

배 부총리는 "오늘 리셉션이 차세대 AI인 피지컬 AI를 비롯한 우리나라의 AI 역량이 한 단계 더 도약할 수 있는 발판이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

[김시생 @Coing93]

@GONOGO_Korea @sumerjangir9966 상남자 고노고