Dawnsnow

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[심프 @simplspark]

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[ByungJun Ahn @dubidubabap]

1. 데이터센터 내부 부품 병목은 GPU보다 광통신 쪽이 더 중요해질 수 있다고 본다.

GPU와 HBM은 당연히 핵심이다.

하지만 시장이 이미 너무 많이 안다.

진짜로 더 크게 움직일 수 있는 영역은 GPU 클러스터가 커질수록 반드시 따라붙는 내부 연결 부품이다.

즉 광모듈, 레이저, InP, SiPh, 1.6T 광엔진, 광패키징, 테스트 수율 쪽이다.

2. AI 데이터센터는 GPU를 많이 꽂는다고 끝나는 구조가 아니다.

GPU끼리 계속 데이터를 주고받아야 한다.

클러스터가 커질수록 병목은 연산 자체보다 GPU 간 연결, 스위치 간 연결, 랙 간 연결로 이동한다.

여기서 구리 기반 연결은 거리, 전력, 발열에서 한계가 생긴다.

그래서 800G, 1.6T, 이후 CPO와 near-package optics로 갈수록 광부품의 중요도가 커진다.

3. 내가 보는 내부 부품 병목 1순위는 광통신이다.

단순 광모듈 조립이 아니다.

진짜 병목은 더 깊은 곳에 있다.

레이저.

EML / DFB.

CW laser.

InP 기판과 에피택시.

SiPh 광엔진.

광패키징.

고속 테스트.

1.6T 모듈 양산 수율.

이쪽이 AI 데이터센터 내부에서 가장 중요한 2차·3차 병목이라고 본다.

4. 이 관점에서 가장 폭발성 있는 후보는 $SIVE 다.

이유는 단순하다.

SIVE는 대형 광모듈 업체가 아니라, 더 깊은 병목인 InP 기반 레이저, DFB laser, 1.6T 광통신 부품 쪽에 걸려 있다.

AI 데이터센터가 800G에서 1.6T로 가고, 그 다음 CPO / near optics로 갈수록 레이저와 InP 기반 광부품의 중요도는 커진다.

SIVE가 이 구간에서 실제 고객 검증을 얻으면 현재 매출보다 훨씬 큰 밸류에이션 리레이팅이 가능하다.

5. 다만 $SIVE는 안전한 주식이라서 보는 게 아니다.

가장 폭발성이 커서 보는 것이다.

이미 주가는 많이 올랐다.

아직 손실 기업이다.

추가 증자 리스크도 있다.

Jabil 협력 같은 상업화 신호는 긍정적이지만, 결국 중요한 건 실제 대량 매출로 이어지는지다.

스토리만 있고 매출이 안 찍히면 위험하다.

6. 두 번째 후보는 $AAOI 다.

AAOI는 광모듈과 데이터센터 optical 수요에 더 직접적으로 연결된다.

800G / 1.6T 광모듈 수요가 실제 매출로 찍히고, 적자에서 흑자 전환 신호가 나오면 강하게 움직일 수 있다.

SIVE보다 부품 병목의 깊이는 덜하지만, 상업 매출 전이는 더 가까울 수 있다.

대신 적자와 변동성이 크다.

7. 세 번째는 $MOD 다.

이건 광통신이 아니라 냉각 병목이다.

AI 랙 전력밀도가 올라가면 공랭만으로는 한계가 온다.

결국 CDU, cold plate, manifold, pump, coolant, 액체냉각, 열관리 시스템이 중요해진다.

MOD는 이 흐름에 붙어 있다.

다만 시장이 이미 꽤 많이 봤고, 밸류에이션 부담도 있다.

좋은 병목주라고 항상 좋은 가격은 아니다.

8. 네 번째는 $SANM / $JBL 같은 서버·랙 통합 쪽이다.

AI 서버는 부품만 사서 끝나는 게 아니다.

수냉, 전력, 네트워크, 보드 조립, 랙 단위 통합이 필요하다.

이 통합 능력도 병목이다.

JBL은 SIVE와 1.6T 광통신 협력까지 연결되어 있어 단순 EMS보다 흥미롭다.

다만 시총이 커졌고, 순수 AI 데이터센터 노출도는 계속 확인해야 한다.

9. 우량 대장주는 $LITE / $COHR 이다.

둘 다 레이저와 광부품 쪽에서 매우 중요한 기업이다.

다만 이미 대형주다.

가장 질 좋은 병목주에 가깝지만, 폭발성만 보면 SIVE나 AAOI보다 낮다.

안정성은 더 높고, 멀티배거 가능성은 상대적으로 낮다.

10. 내 관심 순서는 이렇다.

폭발성 1등: $SIVE

실적 전이 후보: $AAOI

냉각 병목 후보: $MOD

랙 통합 옵션: $SANM / $JBL

우량 광부품 대장주: $LITE / $COHR

11. 핵심은 단순하다.

데이터센터 내부 부품 병목을 GPU에서 멈춰서 보면 늦다.

GPU가 많아질수록 더 중요한 건 GPU끼리 연결하는 구조다.

그 연결을 담당하는 광통신, 레이저, InP, 1.6T 광엔진, 광패키징, 테스트 수율이 다음 병목이다.

그래서 나는 내부 부품 병목을 볼 때 반도체 완제품보다 광부품 밸류체인을 먼저 본다.

12. 단, 이건 매수 추천이 아니다.

봐야 할 건 네 가지다.

고객 검증이 실제로 있는가.

1.6T / CPO 관련 매출이 실제로 찍히는가.

증자 없이 버틸 수 있는가.

주가가 이미 2~3년 치 성장을 반영했는가.

좋은 산업과 좋은 주식은 다르다.

병목은 맞아도 가격이 비싸면 수익률은 제한된다.

[으쌰 @yyeon202]

가장 깔끔한 1차 관련주는 인텔리안테크, 한화시스템, AP위성, RFHIC입니다. 테마별로 확장하면 RF머트리얼즈·기가레인(RF/GaN·통신부품), 제노코·컨텍(위성통신 장비/지상국), 쎄트렉아이(위성체·탑재체·지상체), 후순위로 에이스테크, 와이솔, 케이엠더블유, 파이버프로, 켄코아에어로스페이스를 볼 수 있습니다.

[The Alt. @AltcoinLtd]

미국이 대놓고 짚어주는 다음 리딩방 리스트:

1. $GEV - GE Vernova
2. $ETN - Eaton
3. $POWL - Powell Industries
4. $HUBB - Hubbell
5. $PWR - Quanta Services

[Adam @Adamaestr0_]

Por eso las aerolíneas odian Claude 4.6

Billete por $550. Yo pagué $180.

Sin millas. Sin partners. Sin VPN.

Aquí tienes los 8 prompts que usé para viajar como un profesional:

[طالب @_TALEBM_]

🚨عاجل: Claude بدأ يلغي البوربوينت تدريجياً.

هذي 6 برومبتات تسوي لك العرض كامل….

(احفظها ولا تفتح PowerPoint مرة ثانية)

[AdrIAna @adrianaia_]

Claude ya analiza acciones como un analista de Wall Street.

Y lo hace gratis.

Estos 10 prompts reemplazan un terminal Bloomberg de $2,000 al mes.
(Guarda esto)

[Sevda @sevdaloji]

Gemini'ye "bana ucuz uçak bileti bul" demeyi bırakın.

Zayıf komut = zayıf sonuç verir.

Bunun yerine bu komutları kullanın ve farkı görün:
↓↓↓↓

[neopriest @npriest175157]

“ASML 없이 칩 만든다… 반도체 판이 깨지기 시작했다”

1. 무슨 일이 일어났나
반도체 칩은 70년 동안 실리콘으로만 만들었다.
MIT가 탄소로 트랜지스터를 만들어
실제 반도체 공장에서 찍어내는 데 성공했다.
2019년과 2020년, 세계 최고 학술지 Nature에 실렸다.
새 공장을 지은 게 아니다.
기존 실리콘 공장 장비를 그대로 썼다.
스마트폰에 들어가는 수준의 대량 양산은 아직 아니다.
정확히는 "공장에서도 만들 수 있다"는 걸 증명한 것이다.
그런데 이 차이가 엄청나게 크다.

2. 국수를 담그듯 만든다
지금 최첨단 반도체는
빛으로 회로를 새기는 방식으로 만든다.
이 기계를 만드는 회사는 전 세계에서 네덜란드 ASML 하나뿐이다.
미국이 중국에 반도체를 못 팔게 막을 수 있는 것도
ASML 장비 수출을 통제하기 때문이다.

그런데 탄소나노튜브는 다르다.
웨이퍼를 용액에 담그면 탄소가 달라붙는다.
트랜지스터를 만드는 핵심 단계에서
ASML 장비가 필요 없다.

배선 등 나머지 공정에는 여전히 ASML이 필요하다.
완전히 없애는 건 아니다.
그러나 가장 비싸고 가장 통제받는 그 단계에서
의존도를 낮출 수 있다는 것만으로도
반도체 판도가 흔들릴 수 있다.

3. 미국 군이 870억 원을 댔다
이 연구에 DARPA가 약 870억 원을 투자했다.
DARPA는 미국 국방부 산하 군사 기술 연구 기관이다.
미 공군도 돈을 보탰다.
순수 학문 연구가 아니라는 뜻이다.
탄소 반도체는 전력을 적게 먹고 작게 만들 수 있다.
군사 장비, 위성, 드론에 딱 맞는 조건이다.
미국은 이미 다음 세대 군사 반도체를 준비하고 있다.

4. TSMC도 삼성도 아닌 곳이 해냈다
공장 실증을 함께 한 파운드리는 SkyWater Technology다.
미국의 작은 파운드리다.
지금 CNT 기술 수준은 TSMC 최신 공정과 비교가 안 된다.
그 점은 분명하다.

그러나 이렇게 생각해보자.
인텔도 처음엔 작은 공장에서 시작했다.
기술의 판이 바뀌면
수십조 원을 들여 지은 기존 공장이
오히려 짐이 될 수 있다.
"지금 당장 TSMC를 이긴다"는 말이 아니다.
"다음 판에서 지형이 달라질 수 있다"는 경고다.

5. 칩 위에 칩을 쌓는다
실리콘 칩은 500도 가까운 고온에서 만든다.
그래서 완성된 칩 위에 또 칩을 올리면 아래가 녹는다.
탄소나노튜브는 거의 상온에서 만들 수 있다.
이미 완성된 실리콘 칩 위에
탄소 회로를 바로 쌓을 수 있다는 뜻이다.

지금도 칩을 여러 층으로 쌓는 기술이 있다.
그런데 그건 따로 만든 칩을 붙이는 방식이다.
탄소 반도체는 만들면서 바로 위에 쌓을 수 있다.
완전히 다른 이야기다.
MIT는 이 방식이 실리콘 칩보다
수십 배 빠를 수 있다고 주장한다.
이론적 추정이지만
업계가 이 기술을 주목하는 가장 큰 이유다.

6. 특허료 없는 설계를 썼다
이 탄소 프로세서는 RISC-V라는 설계를 기반으로 한다.
누구나 무료로 쓸 수 있는 오픈소스다.
ARM이나 인텔처럼 사용료를 내지 않아도 된다.

중국은 미국 제재를 피하려고
이 RISC-V와 탄소나노튜브 연구에
국가 예산을 집중하고 있다.
설계도 공짜, 장비 의존도도 낮다면
제재의 효과가 줄어든다.
한국은 미국 편에서
이 오픈소스 플랫폼을 활용할 수 있는 위치다.

7. 삼성 특허가 여기선 안 통한다
삼성은 그래핀 관련 특허를 세계에서 가장 많이 갖고 있다.
그래핀과 탄소나노튜브는 둘 다 탄소 소재다.
그런데 기술은 완전히 다르다.
탄소나노튜브는 그래핀을 원통형으로 말아 만든 구조지만
그래핀 특허가 있다고 CNT 칩을 만들 수 있는 게 아니다.

요리 비유로 하면 이렇다.
밀가루 특허를 갖고 있다고
파스타 공장을 운영할 수 있는 게 아니다.

CNT 공장 실증은 한국 기업이 아닌 미국 기업이 해냈다.
삼성의 공정·양산 역량은 세계 최고 수준이다.
그 역량이 CNT 시대에도 쓰일 수 있다.
그러나 그래핀 소재 특허가
CNT 경쟁에서 직접적인 무기가 되진 않는다.

8. AI 전기 문제의 후보 해법
AI 데이터센터는 전 세계 전기의 1% 이상을 먹는다.
AI가 커질수록 전기가 부족해진다.
MIT 연구진은 탄소 칩이 실리콘보다
전기를 10분의 1만 써도 된다고 주장한다.
아직 실제 제품에서 확인된 수치는 없다.
이론적 가능성이다.

그러나 이 가능성 하나만으로도
미국 군과 빅테크가 조용히 투자하는 이유는 충분하다.

9. 결론
70년 동안 쌓인 실리콘의 모든 것을
옆으로 돌아갈 수 있는 길이 열린 것이다.

실리콘을 완전히 대체하려면
아직 10년에서 20년이 걸린다.
지금은 판이 바뀐 게 아니라
새로운 판이 열리기 시작한 단계다.

반도체 역사에서
"지금 당장은 안 된다"는 말은
10년 뒤 주류가 된 기술에 항상 붙어 있었다.

한국이 봐야 할 건 탄소 칩 그 자체가 아니다.
지금 이 순간 공정 경험이
어디서 쌓이고 있는지다.
소재 특허를 가진 쪽이 아니라
공장에서 먼저 만들어본 쪽이
다음 시대를 가져간다.

[카페인 @stop_loss_stop]

전쟁으로 인한 고유가 현상이 고착화 된다면, 1차로 풍력, 태양광이 각광받을테지만 그것보다는 아직 시장에서 한번도 주목받지 못한 섹터인 <수전해>가 더 조명받을거라 생각함. 국내 수전해 업체는 딱 둘만 기억하면됨. 현대모비스, 비나텍. 자세한 내용은 타래로. 근데 타래가 없어.

[영서(twi) @twi1526304]

https://t.co/CtJog0NvGB

저희 학회 학회원이 만든 사이트에요
VIX, 유가, 국채 금리, 달러 인덱스 등을 종합해서 트럼프 대통령이 언제 물러날지를 예측하는 타코 지수를 계산합니다

지금은 레벨 3네요
많은 관심 부탁드립니당

[LunaKim𓆩🩷𓆪 @checheluna3]

AI 제대로 배우고 싶은데 어디서부터 손대야 할지 모르는 분들 진짜 많죠 ㅠㅠ
특히 요즘 Claude가 핫한데, Anthropic에서 공식으로 내놓은 무료 코스들이 퀄리티가 미쳤어요.

그리고 지금 4일째 열심히 보고듣고 있는데,
전 이미 수료증 4개입니다.... 😍

클로드 코딩심화 과정부터는 시간이 많이 필요해요!
Building with the Claude API 코스는 96강좌 있다고 떠서 지금 차례대로 해보고 있어요.

오늘, 일요일 아침일찍 일어나서
AI Fluency for educators, students 강좌 먼저 열심히 듣고 수료증 받았습니다.

기초부터 AI를 어떻게 협력 파트너처럼 잘 쓰는지 알려주는 거라서, 코딩 모르는 사람도 부담 없이 시작하기 딱이에요.

현재 시점 13강좌까지 업로드 되어있구요.
우리는 기초부터 하나씩 듣고 수료증 받아가면 될 것 같아요.

정말 유익한 무료 프로그램이니
AI에 대해 제대로 배워보자고요! 한글자막 다 됩니다ㅎㅎ

댓글에 오늘 제가 받은 과정 퀴즈 정답 올려두었습니다.

전부 무료 + 수료증 발급 + 한글 자막 지원이라
진짜 놓치면 아까운 프로그램이에요.
(더보기)

[Michael Vandi @MichaelVandiRS]

🚨BREAKING: GOODBYE POWERPOINT forever.

Claude just collapsed 5 hours of presentation building into 100 seconds completely free.

10 prompts to go from completely unprepared to completely untouchable in every meeting:

(Save this before it goes viral):

[Anderson Martin @hey_andersonnn]

🚨 BREAKING: Google Gemini can now analyze any stock like a Wall Street analyst (for free).

Here are 10 insane Gemini prompts that replace $4,000/month Bloomberg terminals:

Save for later🔖

[금독희 @turuao]

우리나라에서 주식 제일 잘한다는..
국민연금의 해외주식 포트폴리오 훔쳐 보는 방법.. (다 공개 된 자료)
다른 기업, 기관들도 볼수 있음
존나 초간단,, 타래로 알려드립니다…
🙇‍♀️ 알티 해주세요 🙇‍♀️

[lucas @lucas_flatwhite]

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저도 Skills를 다양하게 적용하고 있다보니 이제는 정말 없어서는 안될 존재입니다!

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만약 자동화하고 싶은 주요 업무 2~3가지가 머릿속에 있다면, 'skill-creator'를 사용해 첫 번째 스킬을 만들고 테스트하는 데 약 15분에서 30분 정도면 충분할 거예요.

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▫️KODEX 자율주행액티브 ETF $385520

🔸종목 집중 (코스피 종목 제외) 비중 40%
▫️바이오 - 3~4 종목
▫️화장품 - 실리콘투, 달바글로벌 최선호
▫️엔터테인먼트 - 와이지엔터테인먼트 최선호
▫️스테이블코인(결제 시스템, STO 토큰 증권, 가상화폐 등) - 다날, NHN KCP 최선호

일단 1차적으로 이렇게 정리해 봤는데,
더 좋은 아이디어가 있습니까?! ㅎ