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[TTBR @ktm04282]

@admi_alts 여전히 기판쪽이 소부장 탑픽이신가요?

[TTBR @ktm04282]

@admi_alts 햇재~

[TTBR @ktm04282]

@admi_alts 젼저 안 딸 가능성은 적을까요

[DONS @dons_korea]

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[admi_alts @admi_alts]

2026년 봐야 할 미국 주식 꽉꽉 눌러서 잘 담겨있길래 공유 드립니다.

1. 프로세서 (설계 및 제조): $NVDA, $AMD, $ASML, $ARM, $AVGO AI 모델 구동의 핵심인 두뇌(프로세서)를 설계하고 제조한다.

2. 네트워킹 & 광학 (데이터 전송): $ANET, $CRDO, $CIEN, $LITE, $AAOI 방대한 데이터를 초고속으로 전송하여 전체 AI 시스템이 하나처럼 작동하게 만든다.

3. 물리적 인프라 (시스템 구축): $VRT, $DELL AI가 극한의 부하에서도 중단 없이 돌아가도록 서버, 냉각 시스템, 전력 관리 장치를 공급한다.

4. 메모리 & 스토리지 (저장 및 인출): $MU, $SNDK, $WDC, $STX, $PSTG 모델 학습 데이터를 저장하고, 답변 생성 시 필요한 정보를 즉각적으로 인출한다.

5. 연산 오퍼레이터 (인프라 운용): $IREN, $CIFR, $WULF 안정적인 전력이 확보된 대규모 인프라를 통해 AI 워크로드를 지속적으로 구동한다.

6. 에너지 저장 & 배터리 (전력 안정화): $EOSE, $FLNC 불규칙한 AI 전력 수요에 대응한다. ESS를 통해 에너지를 저장했다가 수요 급증 시 방출하여 부하를 관리한다.

7. 전력 생산 (에너지원): $VST, $CEG, $TLN, $OKLO, $BE, $GEV AI 데이터 센터가 24시간 가동될 수 있도록 근본적인 전기를 생산하고 관리한다.

8. 클라우드 플랫폼 (서비스화): $MSFT, $GOOGL, $AMZN, $ORCL, $NBIS, $GLXY, $CRWV, $APLD 원천 인프라를 AI 연산 자원으로 전환하여 기업들이 시간 단위로 임대할 수 있게 한다.

[기니피기 @ginipigi]

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[TheoDore @theodore_invest]

$GOOG

구글의 트윈 엔진: '제미나이(AI)'와 '윌로우(Willow)', 21세기 패권을 결정짓다

AI의 현재와 양자 컴퓨팅의 미래가 만났다. 구글이 조용하지만 압도적으로 구축하고 있는 '초격차' 기술 해자(Moat)를 심층 분석해본다.

전 세계가 '제미나이(Gemini)'와 'ChatGPT'로 대표되는 생성형 AI 경쟁에 몰두하고 있다. 이 경쟁이 현재 IT 산업의 패권을 결정짓는 주 전장(主戰場)임은 의심의 여지가 없다.

이 전장에서 구글은 '제미나이'라는 강력한 엔진을 앞세워 시장을 선도하고 있다. (나만 해도 제미나이를 가장 많이 씀)

하지만 이 AI 경쟁은 구글이 그리고 있는 더 큰 그림의 '절반'에 불과할 수 있다.

대중의 시선이 AI라는 화려한 첫 번째 엔진에 쏠린 사이, 구글은 '윌로우(Willow)'라는 두 번째 엔진, 즉 '결함 허용 양자 컴퓨팅(Fault-Tolerant Quantum Computing)'의 점화에 성공했다.

이 두 개의 엔진이 어떻게 서로를 가속하며 21세기 기술 패권의 지형을 영구적으로 바꾸고 있는지, 알아보도록 하자

1. 첫 번째 엔진: '제미나이'와 클라우드가 구축한 현재의 해자

구글의 첫 번째 엔진은 이미 그 자체로 강력한 '초수익' 모델이다.

I. LLM 모델 (Gemini): 제미나이는 단순한 챗봇이 아니다. 수십억 명이 사용하는 '구글 검색', '유튜브', '안드로이드'라는 거대한 데이터 파이프라인에서 실시간으로 학습하며 고도화된다.

II. 인프라 (TPU & Cloud): 더 중요한 것은 AI를 구동하는 '인프라'다. 구글은 AI 연산에 최적화된 자체 반도체 TPU(텐서 처리 장치)를 보유하고 있다.

이는 엔비디아에 대한 의존도를 낮추고, 구글 클라우드(GCP)를 통해 어느 누구도 따라올 수 없는 구글만의 AI 학습 프로세스가 완성 된다.

이 '데이터-모델-인프라'로 이어지는 선순환 구조는 경쟁사가 쉽게 넘볼 수 없는 구글의 첫 번째 기술 해자다.

2. 두 번째 엔진: '윌로우(Willow)'가 연 미래의 관문

구글 퀀텀 AI팀이 최근 공개한 '윌로우' 칩과 관련 네이처 논문은, AI 경쟁과는 아예 '차원'이 다른 영역의 승전보다.

양자 컴퓨터는 '오류(Error)' 때문에 상용화가 불가능하다는 30년간의 비관론을 정면으로 돌파했기 때문이다.

I. 오류 수정 최초 증명: '윌로우'는 큐비트(양자 컴퓨터의 최소 단위)를 더 많이 묶어 시스템을 확장할수록, 오히려 '오류가 지수적으로 억제되는 현상을 인류 최초로 실증했다. 이는 '결함 허용'이라는, 양자 컴퓨터 상용화의 가장 큰 난제를 구글이 가장 먼저 해결했음을 의미한다.

II. 압도적 성능 격차: '윌로우'는 특정 연산을 5분 이내에 완료했다. 발표에 따르면, 현존 최강의 슈퍼컴퓨터가 동일한 연산을 수행하는 데는 '10의 25승 년'이 걸린다. 이는 우주의 나이보다 긴 시간으로, 고전 컴퓨터는 '영원히' 구글의 양자 컴퓨터를 따라잡을 수 없음을 의미한다.

'윌로우'의 성공은 구글이 '가능성'의 영역이 아닌, '확장성'이 증명된 '미래 컴퓨팅'의 열쇠를 손에 쥐었음을 의미한다.

3. '초수익' 시너지: AI와 퀀텀, 두 엔진의 가속화 루프

내가 이야기하고자 하는 구글 투자의 핵심은 이 두 엔진이 '따로'가 아닌 '함께' 작동한다는 점이다. 구글은 이 두 분야에서 모두 세계 최고 수준의 기술을 보유한 유일한 기업이다.

A. 퀀텀(Willow)이 AI(Gemini)를 가속한다

현재 '제미나이'와 같은 거대 AI 모델의 학습에는 천문학적인 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이는 본질적으로 '최적화 문제'다.

'윌로우'와 같은 양자 컴퓨터는 이 '최적화' 문제에서 슈퍼컴퓨터가 10의 25승 년 걸릴 일을 단 5분에 해치운다. 즉, 미래의 양자 컴퓨터가 차세대 AI 모델의 학습 속도와 효율을 지금과는 비교 불가능한 수준으로 끌어올릴 것이다.

B. AI(Gemini)가 퀀텀(Willow)을 가속한다

반대로, 구글은 이미 AI를 사용해 '윌로우' 칩의 설계를 최적화하고, 복잡한 '오류 수정' 알고리즘을 개선하고 있다. AI가 더 나은 퀀텀 칩을 설계하고, 그 퀀텀 칩이 다시 AI를 고도화하는 '선순환 피드백 루프'가 완성되는 것이다.

B 근거 1. AlphaTensor (AI가 '알고리즘' 자체를 발견)

논문 제목: "Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning" (강화학습을 통한 더 빠른 행렬 곱셈 알고리즘의 발견)

게재지: Nature (네이처)

날짜: 2022년 10월

내용 요약 : 구글 딥마인드는 'AlphaTensor(알파텐서)'라는 AI를 만들었다. 이 AI는 '알파제로(AlphaZero)'가 바둑을 두듯이, '행렬 곱셈'이라는 기본적인 계산 작업을 '게임'처럼 플레이했다.

핵심 성과 : AlphaTensor는 지난 50년간 인간 수학자들이 발견한 것보다 더 효율적이고 빠른 새로운 행렬 곱셈 알고리즘을 스스로 발견해냈다.

이것이 왜 근거인가? - 이는 구글이 AI(강화학습)를 사용해 인간보다 더 효율적인 '기초 알고리즘'을 설계할 수 있음을 증명한 사건이다. '퀀텀 회로 설계' 역시 '알고리즘 설계'의 일종이므로 AlphaTensor가 행렬 곱셈을 최적화했듯이, 이 AI 방법론은 '윌로우' 칩의 퀀텀 회로(게이트)를 최적화하는 데에도 동일하게 적용될 수 있다.

B 근거 2. AlphaQubit(AI가 '퀀텀 오류'를 직접 수정)

논문 제목: "An AI decoder for quantum error correction" (양자 오류 수정을 위한 AI 디코더)

게재지: Nature (네이처)

날짜: 2024년 11월 20일

내용 요약:구글 딥마인드와 구글 퀀텀 AI팀이 협력하여 'AlphaQubit(알파큐비트)'이라는 AI를 개발했다. 이 AI는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한다.

핵심 성과 : 'AlphaQubit'은 구글의 '시커모어(Sycamore)' 퀀텀 프로세서에서 발생하는 '오류'를 해독하고 수정하는 '디코더' 역할을 맡았다. 그 결과, 기존에 가장 빠르던 '상관 매칭' 디코더보다 오류를 30% 더 줄이는 데 성공했다!

이것이 왜 근거인가? - 이는 AI가 퀀텀 하드웨어의 '성능'(오류율)을 직접적으로 개선시켰음을 보여주는 명백한 증거이다.
"AI가 퀀텀을 가속한다"는 선순환 루프가 이미 '시커모어' 칩에서 현실화되었으며, 이 기술은 당연히 '윌로우' 칩에도 적용될 수 있다고 보는 것이 합리적이다.

4. 결론: 21세기 컴퓨팅의 '표준'을 선점하다

현재 시장은 구글을 M7중의 하나인 빅테크쯤으로 평가하고 있다. 하지만 이는 구글이 가진 잠재력의 절반만 보는 것이다.

구글은 '제미나이'와 '클라우드'라는 첫 번째 엔진으로 현재의 AI 시장을 장악하고, '윌로우'라는 두 번째 엔진으로 미래의 컴퓨팅 시장을 선점하려 하고 있다.

이 '트윈 엔진' 전략은 경쟁사들이 하나의 전장(AI)에 집중할 때, 구글은 이미 다음 시대의 전장(Quantum)에서 승리를 확정 짓고 있음을 보여준다. 이는 단순한 기술 우위를 넘어, 21세기 컴퓨팅 패러다임 자체의 '표준'을 선점하는 '초격차' 해자(Moat)가 될 것이다.

따라서 양자에 투자하고 싶다면, 꿈(Hope)만을 가지며 자본건전성이 위태한 기업보다는, 구글과 같이 혁신을 리드할 수 있는 기술력과 충분한 여유 자본, 그리고 비교할 수 없는 인프라를 갖춘 기업에 투자하는 것이 현명하다.

참고 자료 :

- https://t.co/UvUBrsIP74

- https://t.co/1SD8HaUyHp

- https://t.co/fExSPm0U6a

- https://t.co/uFnXDDnctV

- https://t.co/ciyD4oqLpl

- https://t.co/m1efV6Uyml

+ 최근 베스트셀러에 오른 채은미 교수님의 책을 읽어봐도 좋을듯 하다
https://t.co/9waapzdGSt

[TTBR @ktm04282]

@Vader_AI_ $senku it’s real @senku_virtuals

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@gorochi0315 베이스체인 매매는 주로 어디 덱스 이용하시나요?

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