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광학 기술은 새로운 기술이 아님.
광섬유 케이블은 이미 1980년대부터 대양을 건너왔고, 데이터센터와 통신망에서도 오래전부터 쓰여왔음.
그런데 여기서 중요한 건 “광학이 새롭냐 아니냐”가 아님.
핵심은 𝗔𝗜 클러스터가 커지면서 광학이 선택지가 아니라 필수가 되는 순간이 왔다��� 것임.
𝟭. 알파는 차트가 수직으로 치솟기 전에 나왔음.
이 차트는 2012년부터 NVIDIA, Coherent, Lumentum, Marvell, Broadcom, Cisco, Credo, Intel, Ayar Labs 같은 기업들의 실적발표 / IR 자료에서 𝗣𝗵𝗼𝘁𝗼𝗻𝗶𝗰𝘀, 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹, 𝗖𝗣𝗢 같은 단어가 얼마나 자주 등장했는지를 보여줌.
10년 동안은 거의 평평했음.
그러다가 2024~2026년 구간에서 갑자기 수직으로 치솟기 시작함.
하지만 진짜 알파는 이 차트를 보고 뒤늦게 들어가는 데 있던 게 아님.
알파는 이 차트가 올라가기 몇 년 전부터 물리학적으로 이미 계산 가능했던 구조를 먼저 이해하는 데 있었음.
즉 시장이 “광학”이라는 단어를 많이 말하기 전에, 왜 언젠가 광학이 필수가 될 수밖에 없는지 먼저 봤어야 했다는 말임.
𝟮. 구리는 아직 죽지 않았지만, 한계는 분명해지고 있음.
업계의 기본 철학은 원래 단순했음.
“가능하면 구리, 필요하면 광학.”
구리는 싸고, 익숙하고, 설치도 쉬움.
그래서 짧은 거리에서는 여전히 강함.
하지만 𝗔𝗜 클러스터가 커지고, 𝗦𝗲𝗿𝗗𝗲𝘀 속도가 올라가고, 랙과 랙 사이 연결이 복잡해질수록 문제가 생김.
거리, 전력, 발열, 지연시간, 신호 손실이 모두 병목이 됨.
특히 100K+ GPU 클러스터처럼 규모가 커지면 문제는 단순히 “케이블을 더 꽂자”가 아님.
데이터가 너무 많이 움직이고, 너무 빠르게 움직여야 하며, 전력 효율까지 맞춰야 함.
이 순간부터 네트워크는 부품이 아니라 𝗔𝗜 인프라의 핵심 병목이 됨.
𝟯. 그래서 광학은 테마가 아니라 물리학의 결과임.
많은 사람들이 광학을 단순히 “새로운 AI 테마”로 봄.
하지만 내 기준에서는 그렇게 보지 않음.
광학은 유행어가 아니라, 대규모 𝗔𝗜 클러스터가 커질수록 자연스럽게 도달하는 물리적 결론에 가���움.
GPU가 많아질수록 GPU끼리 통신해야 함.
랙이 많아질수록 랙끼리 연결돼야 함.
데이터센터가 커질수록 전체 클러스터가 하나의 거대한 컴퓨터처럼 움직여야 함.
그 과정에서 필요한 것이 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝗶𝗻𝗴, 𝟴𝟬𝟬𝗚, 𝟭.𝟲𝗧, 𝗖𝗣𝗢, 𝗟𝗮𝘀𝗲𝗿, 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗰𝗲𝗶𝘃𝗲𝗿, 𝗜𝗻𝗣 𝘀𝘂𝗯𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲, 𝗦𝗶𝗹𝗶𝗰𝗼𝗻 𝗣𝗵𝗼𝘁𝗼𝗻𝗶𝗰𝘀 같은 레이어임.
즉 광학은 “AI가 좋으니까 같이 오르는 종목군”이 아니라,
AI가 커질수록 병목이 생길 수밖에 없는 연결 레이어임.
𝟰. 공급망은 수년간 과소투자되어 있었음.
더 중요한 건 이쪽 공급망이 원래부터 과잉투자된 곳이 아니었다는 점임.
오랫동안 광통신, 레이저, InP 기판, 실리콘 포토닉스, 광트랜시버, optical engine 쪽은 시장의 중심 테마가 아니었음.
대부분의 투자자는 GPU, HBM, 서버, 전력 인프라만 봤음.
하지만 AI 클러스터가 커지면 결국 데이터 이동이 병목이 됨.
그리고 그때 필요한 것이 광학임.
문제는 시장이 뒤늦게 “광학이 필요하다”고 외치기 시작했을 때, 공급망은 이미 오랜 기간 저투자 상태였다는 것임.
그래서 수요가 갑자기 올라오면 가격, 밸류에이션, 멀티플, 수급이 동시에 재평가될 수 있음.
이게 내가 광학을 단순 테마가 아니라 𝗔𝗜 병목 레이어로 보는 이유임.
𝟱. 이 차트는 후행 확인 신호에 가까움.
차트에서 광학 관련 단어가 급증했다는 건 중요한 신호임.
하지만 이건 선행 신호라기보다는 시장과 기업들이 이제 그 문제를 공식적으로 말하기 시작했다는 후행 확인에 가까움.
진짜 중요한 건 단어 빈도 자체가 아님.
왜 갑자기 기업들이 광학을 말하기 시작했는지임.
답은 간단함.
AI 데이터센터가 커질수록 병목이 GPU 연산 자체에서 데이터 이동, 전력 효율, 네트워크 지연시간, 클러스터 연결성으로 확산되고 있기 때문임.
즉 차트가 말하는 건 “광학이 유행한다”가 아니라,
AI 인프라의 병목이 실���로 연결 레이어까지 내려왔다는 것임.
𝟲. 내 포트폴리오가 AI, 그중에서도 광학에 치중되어 있는 이유가 이것임.
내 포트폴리오의 거의 모든 방향성이 AI에 맞춰져 있고, 그 안에서도 특히 광학 쪽 비중이 큰 이유는 단순히 AI 테마를 따라가는 것이 아님.
내가 보는 핵심은 이거임.
AI가 커질수록 GPU만 중요한 게 아님.
GPU를 연결하는 네트워크가 ���요해짐.
네트워크가 커질수록 광학이 중요해짐.
광학이 중요해질수록 레이저, 트랜시버, CPO, 800G·1.6T, InP, silicon photonics, optical engine 공급망이 재평가될 수 있음.
결국 𝗔𝗜의 다음 병목은 “더 많은 연산”이 아니라 “더 빠르고 효율적인 연결”일 수 있음.
그래서 나는 AI 안에서도 광학 네트워크 쪽을 가장 중요한 레이어로 보고 있음.
𝟳. 핵심은 시장보다 먼저 물리학을 읽는 것임.
주식시장에서 모두가 이미 말하는 것은 대부분 가격에 어느 정도 반영되어 있음.
하지만 모두가 말하기 전에 물리적 병목을 먼저 계산할 수 있다면, 거기서 알파가 생김.
이번 광학 사이클도 비슷하다고 봄.
광학은 갑자기 튀어나온 신기술이 아님.
원래 존재하던 기술이었음.
다만 AI 클러스터가 너무 커지면서 이제는 선택이 아니라 필수가 되어가는 중임.
알파는 시장이 차트를 보고 놀라기 전에,
왜 이 차트가 언젠가 수직으로 올라갈 수밖에 없었는지를 먼저 이해하는 데 있었다고 봄.
개인 기록용.
투자 조언 아님.
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최소 2030년까지 돌고도는 AI 병목정리
L0 ㅡ Permitting + 숙련 노동
돈·자원 다 있어도 인력·허가 없으면 무의미
$PWR, $MTZ, $STRL, EME
L1a ㅡ 변압기·Switchgear
2~3년 리드타임, copper 의존
$GEV, $ETN, HUBB
L1b ㅡ 구리·전기
메탈L1a의 원재료 + 모든 인프라 공통 인풋
$FCX, $SCCO, TECK
L1c ㅡ Cooling (Liquid/Air)
전력 밀도 폭증 → 필수, 전력과 양의 피드백
$VRT, $MOD, $ETN, $FIX, $AAON, CLS
L2a ㅡ Compute / AI Accelerators & Server CPU
(GPU+CPU, 가장 근본적·순환 병목)
$NVDA , $AMD, $INTC, $TSM, $AVGO, ARM
L2b ㅡ HBM , Memory
L2c와 결합돼야 의미, sold out 2026
$MU, $SNDK, $WDC, $LRCX, $RMBS, AMKR
L2c ㅡ CoWoS 패키징 / 반도체
backend의 진짜 좁은 파이프
$TSM, $AMKR, ASX
L2.5 ㅡ Neo Cloud/AI 인프라
$IREN, $NBIS, $CRWV, $CIFR, APLD
L3 ㅡ On-site Power 발전
그리드 우회, 즉시성 측면 강력
$BE, $CEG, $VST, GEV
L3.5 ㅡ SMR / 차세대 원전
2030년 이후 게임체인저, 지금은 기대감
$OKLO, $SMR, BWXT
L4 ㅡ Photonics / Optical Interconnect
Cluster scale-out 필수, 전력 절감 효과
$LITE, $COHR, $CRDO, $AAOI, $LWLG, $AEHR, MRVL
L5 ㅡ ���토류·영구자석
지정학 리스크 + 로보틱스 본격화 시 폭발
$MP, $USAR, $CRMA, UUUU
L6 ㅡ 로보틱스 / 우주
위 모든 것 풀려야 본격적인 스케일
$TSLA, $NVDA, $ISRG, $TER, $SERV, $RKBL, $ASTS, PL
병목이라는게 순차적으로 발생하는게 아니고
진짜 핵심은 병목들이 어떻게 상호작용하는가임
병목은 단순히 "더해지는" 게 아니라 서로 곱해지고, 일부는 음의 피드백, 일부는 양의 피드백을 만듦
1. 직선 의존성 (A가 막히면 B도 막힘)
🔸Permitting → 전력 발전소/송전선 건설
🔸숙련 노동 → 모든 건설 (DC, 변압기 공장, 발전소)
🔸변압기/Switchgear → 전력 전달 → DC 가동
🔸CoWoS → GPU 생산 (HBM, 3nm 웨이퍼 준비돼도 무용지물)
🔸구리 → 변압기, 케이블, 모터 (모든 전력 인프라의 원재료)
여기서 중요한 게 "가장 느린 노드가 전체 속도를 결정"한다는 점임.
지금은 그게 ��압기(2~3년 리드타임)와 숙련 전기공임
2. 양의 피드백 루프 (서로를 악화시킴)
이게 흥미로운 부분인데
Loop 1: 전력 ⇄ 냉각
액침/액냉 도입 → 랙당 전력 밀도 ↑ (50kW → 120kW+)
그러면 → 단위면적당 더 많은 전력 필요 → 전력 병목 악화
즉, 냉각 기술 발전이 전력 문제를 풀어주는 게 아니라 더 키우게 됨
◈VRT가 강한 이유가 이 dual-bind을 둘 다 잡기 때문
Loop 2: 숙련 노동 ⇄ 발전소 건설
전력 부족 → 발전소(가스, 원자력) 더 짓자
근데 발전소 건설에도 똑같은 전기공·용접공 필요
→DC와 발전소가 같은 인력 풀을 두고 경쟁
"데이터센터가 확장되는 동시에 유틸리티, 제조, 재생에너지, 그리드 인프라, 건설이 모두 같은 숙련 인력 풀을 두고 경쟁하고 있고, AI가 이 압력을 증폭"
Loop 3: 구리 ⇄ 모든 것
DC 1개당 구리 3~5배 → 구리 가격 ↑
변압기 가격 ↑ → DC 건설비 ↑
EV·재생에너지·로보틱스도 같은 구리 두고 경쟁
구리는 "공통 인풋"이라 영향력이 가장 광범위
3. 음의 피드백 루프 (자기조정)
Loop 4: 가격 → Capex → 완화 (2~3년 시차)
HBM/CoWoS sold-out → MU·SK Hynix·TSMC 대규모 capex
전력장비 백로그 → GEV·ETN 증설
단, 시차가 길어서 2027~2028년에야 효과
그 사이에 수요가 더 커지면 따라잡지 못함
Loop 5: Photonics → 전력 절감
광 인터커넥트가 구리 대비 전력 효율 ↑
클러스터 scale-out에서 전력 부담 일부 경감
LITE·COHR가 실제로 이 효과로 수요 폭발 중
4. 우회 루트
Off-grid power = 그리드 우회 (가장 핫한 트렌드)
BE(Fuel Cell), CEG(원전 PPA), VST(가스+원전), GEV(가스터빈)
이게 왜 지금 폭등하냐면
그리드 인터커넥션 5~7년 대기를 90일~2년으로 단축시킴
하지만 가스터빈 자체도 sold-out, 리드타임 3~5년으로 늘고 있음. 결국 또 다른 병목으로 이동
이런식으로 병목은 순차적으로 하나에만 영향을 미치는게 아니고
동시다발적이며 여러군데로 영향을 미침
이 흐름을 잘 숙지하고 있으면 앞으로 2030년까지는 계속 울궈먹을수 있음
주식시장은 국민들이 돈을 벌어 부자가 되라고 있는 곳이 아님. 국가 입장에서는 돈을 벌든 말든 상관이 없음. 국가가 챙기는 건 “개인과 기관의 돈”으로 산업 발전에 필요한 자금을 조달하는 것. 그럼 해야할 질문은 뭘 사면 돈을 벌까가 아니라 어떤 산업을 키워야만 할���? AI? 전력? 아님 따른 거?
$RKLB 로켓랩이라는 기업을 집중 투자한지 대략 3년 정도.
그 와중에 얻은 통찰에 대해서 조금 정리해볼까 싶음.
1) 우주는 AI와 다르게 이미 오랫동안 성장하고 있는 섹터다.
2) 우주 기술은 필연적으로 인터넷과 같은 역사적 맥락을 가지고 있다.
3)우주 산업의 근원적 가치는 ‘공간’이다 (궤도, 행성)
4)SpaceX는 유일무의한 기업이지만 유일한 기업은 아니다.
4-1) SpaceX의 강력한 해자는 '발사체'이다
4-2) SpaceX의 비지니스 전략은 '수요의 내재화'이다
4-3) SpaceX의 가치는 수직 통합으로 귀결된다.
4-4) SpaceX가 창출할 수 있는 가치의 총량은 사실상 무한하지만, 가장 TAM이 크고 병목이 심한 위성통신에 집중하고 있다. 따라서 Starlink와 직접 경쟁하는 위성 통신 기업에 대한 투자는 피하는 것이 바람직하다.
(해당 위성통신사가 누구의 발사체를 타고, 어떤 규제기관에서 시장접근 승인을 받는지부터 보라. Falcon 9 의존과 FCC( 브렌던 카)의 위성·Starlink 친화 규제가 종속된다면, 이해상충과 공급망 리스크가 겹쳐 장기적으로 불리한 포지션이다.)
5) 중국은 미국보다 정교하게 우주 산업에 투자하고 있다. 계획·집행·자원 배분 측면에서 장기 전략성이 두드러진다.
6) 미국의 국방 우위는 우주군의 역량에 달려 있다
7) 미국 방위 체계에서 가장 역동적으로 변화하는 군종은 우주군이다. (예산 증가속도 및 H.R1 법안으로 추가 배정등등)
8) 발사체 병목은 스타쉽 상용화 이후에도 해소되지 않을 것이다. 수요 증가 속도가 발사 능력을 앞지르기 때문이다.
9) 우주에서 사업을 하려면 반드시 실제 우주로 나가야 한다.지상에서의 성공적인 테스트도, 우주 환경에서는 전혀 다른 결과로 나타날 수 있다.
10) 우주 국방 수요가 커질수록 민간 우주 발사 수요는 더 큰 병목에 직면한다. 국방과 민간의 발사 수요가 경합하면서, 제한된 발사 능력은 민간 기업에게 더욱 큰 제약으로 작용할 것이다.
[처음부터 시작하는 기초 매매 (2) 장대봉] 복습.
[난이도★★☆☆☆]
여기서부터는 보통의 책에서 다루지 않는 내용도 살짝 첨부되어 있다.
차트에서 유독 길고 굵게 솟은 막대를 '장대봉'이라 부른다.
단순히 모양이 길어서가 아니라, 그 안에 담긴 머니플로우 때문에 우리는 장대봉에 주목해야 한다.
1. 장대봉은 개인이 만들지 못한다. 개인 투자자들의 힘만으로는 가격을 한 방향으로 길게 밀어 올리거나 내리기 어렵다.
따라서 압도적인 길이를 가진 장대봉은 거대 자본을 가진 세력이나 기관이 개입했다는 강력한 증거가 된다. (일단 이렇게 전제한다.)
2. '마감'이 되기 전까지는 믿지 마라장대봉을 볼 때 가장 조심해야 할 점은 캔들이 완성되는 '마감' 을 기준으로 봐야한다는 것이다.
캔들이 진행 중일 때는 길쭉해 보여도, 마감 직전에 매물이 쏟아지면 꼬리만 남기고 사라질 수 있다.
3. 장대봉이 나타날 때 거래량이 함께 터졌는지 봐야한다. 거래량이 실린 장대양봉은 "이제 진짜 위로 가겠다"는 힌트가 되고, 반대로 거래량이 실린 장대음봉은 "이제 하락할 수 있다는 경고가 된다.
4. ★장대봉 자체가 지지의 역할세력이 막대한 돈을 써서 가격을 끌어올렸다면, 그 장대봉 구간은 이후 가격이 떨어질 때 강력한 지지선 역할을 한다.
자기가 돈을 쓴 구간 아래로 가격이 내려가는 것을 세력도 원치 않기 때문이다. (이후 ict이론에서 심화편이 ��행될 예정)
5. ★장대봉의 딱 중간 기준 위아래 찔끔. 보통 장대봉의 중간 지점(0.5)이나 피보나치 수치의 중심부(0.382~0.618)에서 강한 지지가 발생한다.
복잡한 계산이 어렵다면, 장대봉의 한가운데를 기준으로 위아래 10% 정도의 영역을 지지라인으로 삼아서 매매해도 된다.
주말부터 초보자 시리즈 다시 이어갑니다.
우선 기존것 복습 차원에서 다시올립니다!