Olivia
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왜 GPU 주변은 MLCC로 뒤덮여 있을까?
핵심은 부품이 아니라 전류가 흐르는 “경로”다
이전 편에서 우리는 MLCC의 진짜 핵심이 단순한 용량이 아니라 ESL이라는 점을 봤다.
그런데 여기서 한 단계 더 내려가야 한다.
AI 서버 전원 설계에서 진짜 중요한 것은 MLCC 하나의 성능이 아니다.
전류가 GPU까지 도달하는 경로 전체다.
이것을 전력 전달 네트워크, 즉 PDN(Power Delivery Network) 이라고 부른다.
1. GPU는 평균 전력을 먹는 게 아니다
많은 사람들은 GPU 전력을 이렇게 생각한다.
“GPU가 700W를 소비한다.”
“차세대 GPU는 1000W 이상을 소비한다.”
하지만 전원 엔지니어 입장에서는 이 표현이 부족하다.
진짜 중요한 것은 평균 전력이 아니라 순간 전류 변화다.
GPU는 일정하게 전류를 먹지 않는다.
연산 부하가 변할 때마다 순간적으로 전류를 확 빨아들인다.
예를 들어 GPU 코어가 순간적으로 연산 모드를 바꾸면 전류 요구량이 짧은 시간 안에 급격히 변한다.
이때 전원부가 즉시 대응하지 못하면 전압이 흔들린다.
2. 전압이 흔들리면 GPU는 불안정해진다
GPU 코어 전압은 매우 낮다.
대략 1V 안팎의 낮은 전압에서 작동한다.
그런데 전류는 엄청나게 크다.
즉, AI GPU 전원부는 이런 구조다.
[1]낮은 전압 [2]엄청난 전류 [3]초고속 전류 변화
이 세 가지가 동시에 존재한다.
문제는 전압 여유가 거의 없다는 것이다.
1V 근처에서 작동하는 회로에서 50mV, 100mV의 흔들림은 작지 않다.
전압이 순간적으로 떨어지면 GPU는 클럭을 낮추거나, 오류를 내거나, 최악의 경우 시스템 안정성 문제가 발생한다.
그래서 AI 서버 전원 설계의 목적은 단순히 “전기를 공급하는 것”이 아니다.
전압을 흔들리지 않게 붙잡는 것이다.
3. 그래서 GPU 주변에 MLCC가 깔린다
GPU가 순간적으로 전류를 요구할 때, 먼 곳에 있는 전원공급장치는 즉시 반응하지 못한다.
전류는 빛처럼 바로 공급되는 것처럼 보이지만, 실제 회로에서는 경로마다 저항, 인덕턴스, 기생성분이 존재한다.
그래서 GPU 바로 옆에 에너지 저장 부품을 배치해야 한다.
그 역할을 하는 것이 MLCC다.
MLCC는 GPU가 순간적으로 전류를 요구할 때 아주 짧은 시간 동안 전류를 보충해주는 초근접 에너지 저장소처럼 작동한다.
그래서 GPU 주변에는 MLCC가 수백 개, 많게는 수천 개까지 배치된다.
이 구조를 단순히 “콘덴서를 많이 붙였다”고 보면 안 된다.
정확히는 GPU 주변에 작은 에너지 창고를 촘촘하게 깔아둔 것이다.
4. 왜 큰 콘덴서 하나로 해결하지 못할까?
여기서 자연스럽게 질문이 나온다.
“그냥 큰 콘덴서 하나 쓰면 안 되나?”
안 된다.
고주파 영역에서는 큰 콘덴서 하나보다 작은 MLCC 여러 개가 훨씬 유리한 경우가 많다.
이유는 세 가지다.
첫째, 큰 콘덴서는 물리적으로 전류 경로가 길다.
둘째, 전류 경로가 길수록 ESL이 커진다.
셋째, ESL이 커지면 고속 전류 변화에 대응하지 못한다.
AI GPU가 요구하는 것은 “많은 에너지”만이 아니다.
매우 짧은 시간 안에 공급되는 에너지다.
큰 물탱크가 멀리 있는 것보다, 작은 물통 여러 개가 GPU 바로 옆에 있는 것이 더 유리한 상황이다.
5. 병렬 MLCC의 의미
MLCC를 여러 개 병렬로 붙이면 두 가지 효과가 생긴다.
첫째, 전체 용량이 증가한다.
둘째, 전체 ESL이 낮아진다.
용량만 늘리는 것이 목적이라면 큰 콘덴서 하나도 가능하다.
하지만 ESL을 낮추기 위해서는 여러 개를 병렬로 분산 배치하는 것이 유리하다.
예를 들어 동일한 ESL을 가진 MLCC를 N개 병렬로 배치하면, 이상적으로는 전체 ESL이 대략 1/N 방향으로 감소한다.
물론 실제 PCB에서는 배선, 비아, 패드, 전류 루프 때문에 이론처럼 완벽하게 줄어들지는 않는다.
그래도 핵심은 명확하다.
AI 서버 보드에서 MLCC를 많이 쓰는 이유는 용량 확보만이 아니라 ESL 저감이다.
6. 이제부터는 MLCC보다 배치가 중요해진다
여기서 진짜 전문적인 영역으로 들어간다.
좋은 MLCC를 사는 것만으로는 부족하다.
그 MLCC를 어디에, 어떤 방향으로, 어떤 층 구조 위에 배치하느냐가 성능을 결정한다.
GPU와 MLCC 사이의 거리가 길면 전류 루프가 커진다.
전류 루프가 커지면 인덕턴스가 커진다.
인덕턴스가 커지면 전압 강하가 커진다.
결국 같은 MLCC를 써도 배치가 나쁘면 성능이 떨어진다.
AI 서버 전원 설계는 부품 선택의 문제가 아니라 레이아웃 전쟁이다.
7. 전류 루프가 핵심이다
PDN에서 중요한 개념은 전류 루프(Current Loop)다.
전류는 나가는 길만 있는 것이 아니다.
반드시 돌아오는 길이 있다.
전원에서 GPU로 전류가 들어가고, 그 전류는 다시 그라운드 경로를 통해 돌아온다.
이 왕복 경로가 만드는 면적이 클수록 인덕턴스가 커진다.
그래서 엔지니어들은 전류 루프 면적을 줄이려고 한다.
핵심은 단순하다.
짧게, 넓게, 가깝게, 층을 잘 맞춰서
전류를 흐르게 해야 한다.
이것이 고성능 AI 서버 PCB 설계의 기본이다.
8. 비아와 전원층도 병목이 된다
MLCC는 PCB 표면에 붙어 있다.
하지만 GPU 패키지 내부의 전력망까지 전류가 들어가려면 여러 층을 통과해야 한다.
여기서 비아(Via)가 등장한다.
비아는 PCB 층과 층을 연결하는 작은 구멍이다.
문제는 비아도 저항과 인덕턴스를 가진다는 것이다.
고전류가 흐르는 AI 서버 보드에서는 비아 하나도 병목이 될 수 있다.
그래서 고성능 보드에서는 여러 개의 비아를 병렬로 사용하고, 전원층과 그라운드층을 넓게 구성하며, GPU 바로 아래쪽에 전류가 짧게 들어가도록 설계한다.
이제 전원 설계는 단순한 회로도가 아니다.
PCB 내부의 3차원 전류 흐름을 설계하는 작업이다.
9. 그래서 패키징이 중요해진다
여기서 이야기는 PCB를 넘어 GPU 패키징으로 들어간다.
아무리 PCB 위에 MLCC를 잘 깔아도, GPU 다이까지 가는 마지막 경로가 길면 한계가 생긴다.
그래서 업계는 전원을 점점 더 가까이 가져가려 한다.
흐름은 이렇게 간다.
보드 위 전원공급장치
↓
GPU 주변 MLCC
↓
패키지 기판
↓
인터포저
↓
GPU 다이 근처
↓
온패키지 전력 공급
즉, 전력 공급은 점점 GPU에 가까워진다.
이것이 AI 반도체에서 패키징이 중요해지는 이유 중 하나다.
사람들은 패키징을 HBM 연결 문제로만 본다.
하지만 패키징은 전력 문제이기도 하다.
10. PDN은 AI 서버의 혈관이다
GPU가 심장이라면, PDN은 혈관이다.
심장이 아무리 강해도 혈관이 막히면 몸은 움직이지 않는다.
AI 서버도 마찬가지다.
GPU가 아무리 강해도 전류가 안정적으로 공급되지 않으면 성능을 낼 수 없다.
그래서 AI 서버의 진짜 경쟁력은 단순히 GPU 스펙표에만 있지 않다.
보드 설계, MLCC 배치, 전원층 구조, 비아 설계, 패키지 기판,
전류 루프, PDN 임피던스
이 모든 것이 합쳐져서 실제 성능을 결정한다.
11. 핵심은 명확하다.
AI 인프라의 병목은 계속 아래로 내려간다.
GPU
↓
전력반도체
↓
MLCC
↓
ESL
↓
PDN
↓
PCB / 패키지 기판
↓
전류 경로 설계
즉, AI 투자는 더 이상 “누가 GPU를 만드는가”만의 문제가 아니다.
누가 GPU에 전류를 안정적으로 먹일 수 있는가의 문제다.
이 영역에서 강한 기업들은 겉으로는 평범한 부품회사처럼 보일 수 있다.
하지만 실제로는 AI 서버 성능의 하한선을 결정하는 회사들이다.
12. AI 시대의 전력 문제는 단순한 전력량 문제가 아니다.
전기를 얼마나 많이 확보하느냐도 중요하지만, 더 중요한 것은 그 전기를 GPU까지 얼마나 빠르고 안정적으로 전달하느냐다.
그래서 MLCC가 중요해지고, ESL이 중요해지고, 결국 PDN이 중요해진다.
AI 서버의 진짜 전쟁터는 GPU 칩 하나가 아니라, GPU 주변에 보이지 않게 깔린 전류의 길이다.
![4muel34's tweet photo. 왜 GPU 주변은 MLCC로 뒤덮여 있을까?
핵심은 부품이 아니라 전류가 흐르는 “경로”다
이전 편에서 우리는 MLCC의 진짜 핵심이 단순한 용량이 아니라 ESL이라는 점을 봤다.
그런데 여기서 한 단계 더 내려가야 한다.
AI 서버 전원 설계에서 진짜 중요한 것은 MLCC 하나의 성능이 아니다.
전류가 GPU까지 도달하는 경로 전체다.
이것을 전력 전달 네트워크, 즉 PDN(Power Delivery Network) 이라고 부른다.
1. GPU는 평균 전력을 먹는 게 아니다
많은 사람들은 GPU 전력을 이렇게 생각한다.
“GPU가 700W를 소비한다.”
“차세대 GPU는 1000W 이상을 소비한다.”
하지만 전원 엔지니어 입장에서는 이 표현이 부족하다.
진짜 중요한 것은 평균 전력이 아니라 순간 전류 변화다.
GPU는 일정하게 전류를 먹지 않는다.
연산 부하가 변할 때마다 순간적으로 전류를 확 빨아들인다.
예를 들어 GPU 코어가 순간적으로 연산 모드를 바꾸면 전류 요구량이 짧은 시간 안에 급격히 변한다.
이때 전원부가 즉시 대응하지 못하면 전압이 흔들린다.
2. 전압이 흔들리면 GPU는 불안정해진다
GPU 코어 전압은 매우 낮다.
대략 1V 안팎의 낮은 전압에서 작동한다.
그런데 전류는 엄청나게 크다.
즉, AI GPU 전원부는 이런 구조다.
[1]낮은 전압 [2]엄청난 전류 [3]초고속 전류 변화
이 세 가지가 동시에 존재한다.
문제는 전압 여유가 거의 없다는 것이다.
1V 근처에서 작동하는 회로에서 50mV, 100mV의 흔들림은 작지 않다.
전압이 순간적으로 떨어지면 GPU는 클럭을 낮추거나, 오류를 내거나, 최악의 경우 시스템 안정성 문제가 발생한다.
그래서 AI 서버 전원 설계의 목적은 단순히 “전기를 공급하는 것”이 아니다.
전압을 흔들리지 않게 붙잡는 것이다.
3. 그래서 GPU 주변에 MLCC가 깔린다
GPU가 순간적으로 전류를 요구할 때, 먼 곳에 있는 전원공급장치는 즉시 반응하지 못한다.
전류는 빛처럼 바로 공급되는 것처럼 보이지만, 실제 회로에서는 경로마다 저항, 인덕턴스, 기생성분이 존재한다.
그래서 GPU 바로 옆에 에너지 저장 부품을 배치해야 한다.
그 역할을 하는 것이 MLCC다.
MLCC는 GPU가 순간적으로 전류를 요구할 때 아주 짧은 시간 동안 전류를 보충해주는 초근접 에너지 저장소처럼 작동한다.
그래서 GPU 주변에는 MLCC가 수백 개, 많게는 수천 개까지 배치된다.
이 구조를 단순히 “콘덴서를 많이 붙였다”고 보면 안 된다.
정확히는 GPU 주변에 작은 에너지 창고를 촘촘하게 깔아둔 것이다.
4. 왜 큰 콘덴서 하나로 해결하지 못할까?
여기서 자연스럽게 질문이 나온다.
“그냥 큰 콘덴서 하나 쓰면 안 되나?”
안 된다.
고주파 영역에서는 큰 콘덴서 하나보다 작은 MLCC 여러 개가 훨씬 유리한 경우가 많다.
이유는 세 가지다.
첫째, 큰 콘덴서는 물리적으로 전류 경로가 길다.
둘째, 전류 경로가 길수록 ESL이 커진다.
셋째, ESL이 커지면 고속 전류 변화에 대응하지 못한다.
AI GPU가 요구하는 것은 “많은 에너지”만이 아니다.
매우 짧은 시간 안에 공급되는 에너지다.
큰 물탱크가 멀리 있는 것보다, 작은 물통 여러 개가 GPU 바로 옆에 있는 것이 더 유리한 상황이다.
5. 병렬 MLCC의 의미
MLCC를 여러 개 병렬로 붙이면 두 가지 효과가 생긴다.
첫째, 전체 용량이 증가한다.
둘째, 전체 ESL이 낮아진다.
용량만 늘리는 것이 목적이라면 큰 콘덴서 하나도 가능하다.
하지만 ESL을 낮추기 위해서는 여러 개를 병렬로 분산 배치하는 것이 유리하다.
예를 들어 동일한 ESL을 가진 MLCC를 N개 병렬로 배치하면, 이상적으로는 전체 ESL이 대략 1/N 방향으로 감소한다.
물론 실제 PCB에서는 배선, 비아, 패드, 전류 루프 때문에 이론처럼 완벽하게 줄어들지는 않는다.
그래도 핵심은 명확하다.
AI 서버 보드에서 MLCC를 많이 쓰는 이유는 용량 확보만이 아니라 ESL 저감이다.
6. 이제부터는 MLCC보다 배치가 중요해진다
여기서 진짜 전문적인 영역으로 들어간다.
좋은 MLCC를 사는 것만으로는 부족하다.
그 MLCC를 어디에, 어떤 방향으로, 어떤 층 구조 위에 배치하느냐가 성능을 결정한다.
GPU와 MLCC 사이의 거리가 길면 전류 루프가 커진다.
전류 루프가 커지면 인덕턴스가 커진다.
인덕턴스가 커지면 전압 강하가 커진다.
결국 같은 MLCC를 써도 배치가 나쁘면 성능이 떨어진다.
AI 서버 전원 설계는 부품 선택의 문제가 아니라 레이아웃 전쟁이다.
7. 전류 루프가 핵심이다
PDN에서 중요한 개념은 전류 루프(Current Loop)다.
전류는 나가는 길만 있는 것이 아니다.
반드시 돌아오는 길이 있다.
전원에서 GPU로 전류가 들어가고, 그 전류는 다시 그라운드 경로를 통해 돌아온다.
이 왕복 경로가 만드는 면적이 클수록 인덕턴스가 커진다.
그래서 엔지니어들은 전류 루프 면적을 줄이려고 한다.
핵심은 단순하다.
짧게, 넓게, 가깝게, 층을 잘 맞춰서
전류를 흐르게 해야 한다.
이것이 고성능 AI 서버 PCB 설계의 기본이다.
8. 비아와 전원층도 병목이 된다
MLCC는 PCB 표면에 붙어 있다.
하지만 GPU 패키지 내부의 전력망까지 전류가 들어가려면 여러 층을 통과해야 한다.
여기서 비아(Via)가 등장한다.
비아는 PCB 층과 층을 연결하는 작은 구멍이다.
문제는 비아도 저항과 인덕턴스를 가진다는 것이다.
고전류가 흐르는 AI 서버 보드에서는 비아 하나도 병목이 될 수 있다.
그래서 고성능 보드에서는 여러 개의 비아를 병렬로 사용하고, 전원층과 그라운드층을 넓게 구성하며, GPU 바로 아래쪽에 전류가 짧게 들어가도록 설계한다.
이제 전원 설계는 단순한 회로도가 아니다.
PCB 내부의 3차원 전류 흐름을 설계하는 작업이다.
9. 그래서 패키징이 중요해진다
여기서 이야기는 PCB를 넘어 GPU 패키징으로 들어간다.
아무리 PCB 위에 MLCC를 잘 깔아도, GPU 다이까지 가는 마지막 경로가 길면 한계가 생긴다.
그래서 업계는 전원을 점점 더 가까이 가져가려 한다.
흐름은 이렇게 간다.
보드 위 전원공급장치
↓
GPU 주변 MLCC
↓
패키지 기판
↓
인터포저
↓
GPU 다이 근처
↓
온패키지 전력 공급
즉, 전력 공급은 점점 GPU에 가까워진다.
이것이 AI 반도체에서 패키징이 중요해지는 이유 중 하나다.
사람들은 패키징을 HBM 연결 문제로만 본다.
하지만 패키징은 전력 문제이기도 하다.
10. PDN은 AI 서버의 혈관이다
GPU가 심장이라면, PDN은 혈관이다.
심장이 아무리 강해도 혈관이 막히면 몸은 움직이지 않는다.
AI 서버도 마찬가지다.
GPU가 아무리 강해도 전류가 안정적으로 공급되지 않으면 성능을 낼 수 없다.
그래서 AI 서버의 진짜 경쟁력은 단순히 GPU 스펙표에만 있지 않다.
보드 설계, MLCC 배치, 전원층 구조, 비아 설계, 패키지 기판,
전류 루프, PDN 임피던스
이 모든 것이 합쳐져서 실제 성능을 결정한다.
11. 핵심은 명확하다.
AI 인프라의 병목은 계속 아래로 내려간다.
GPU
↓
전력반도체
↓
MLCC
↓
ESL
↓
PDN
↓
PCB / 패키지 기판
↓
전류 경로 설계
즉, AI 투자는 더 이상 “누가 GPU를 만드는가”만의 문제가 아니다.
누가 GPU에 전류를 안정적으로 먹일 수 있는가의 문제다.
이 영역에서 강한 기업들은 겉으로는 평범한 부품회사처럼 보일 수 있다.
하지만 실제로는 AI 서버 성능의 하한선을 결정하는 회사들이다.
12. AI 시대의 전력 문제는 단순한 전력량 문제가 아니다.
전기를 얼마나 많이 확보하느냐도 중요하지만, 더 중요한 것은 그 전기를 GPU까지 얼마나 빠르고 안정적으로 전달하느냐다.
그래서 MLCC가 중요해지고, ESL이 중요해지고, 결국 PDN이 중요해진다.
AI 서버의 진짜 전쟁터는 GPU 칩 하나가 아니라, GPU 주변에 보이지 않게 깔린 전류의 길이다.](https://pbs.twimg.com/media/HJ60OcebQAA4kl4.jpg)
1. 하나의 계좌에 모든 주식을 담는 건 '세금 자폭'입니다.
우리는 보통 편의상 하나의 증권사, 하나의 계좌에서 모든 주식을 사고파는 경향이 있습니다.
하지만 미국 주식 양도소득세의 기본 규칙을 알면 당장 계좌를 쪼개야 합니다.
연 250만 원의 한계: 미국 주식은 매년 1월 1일부터 12월 31일까지 실현한 순이익 중 딱 250만원까지만 비과세입니다. 넘는 금액에 대해서는 22%라는 무시무시한 세금이 붙죠.
통계의 팩트: 예컨대 한 계좌에서 테슬라로 1,000만원 수익을 내고, 엔비디아로 500만원 손실을 보고 있다면 내 인식 속의 순수익은 500만 l원입니다.
하지만 매도 타이밍과 계좌 관리를 잘못하면 내가 생각한 것보다 훨씬 많은 세금 고지서를 받게 됩니다.
김 부장의 솔루션: 김 부장님은 장기 보유할 핵심 자산이 담긴 계좌와, 매달 시장 상황에 맞춰 리밸런싱하며 단기 수익을 확정 짓는 **'미국 A계좌', '미국 B계좌'**를 철저히 분리해 두었습니다.
2. '선입선출'의 덫을 피하는 계좌 분할 전략
대부분의 증권사는 주식을 먼저 산 순서대로 파는 '선입선출' 방식을 씁니다.
이게 왜 문제일까요?
수익률 착시: 5년 전에 100달러에 산 주식과, 지난달에 200달러에 산 주식이 섞여 있다면, 지금 주식을 팔 때 5년 전 싼 가격에 산 주식부터 매도 처리되어 양도차익(세금)이 극대화됩니다.
명확한 용도 분리: 김 부장님이 이번 5월 중순에 '미국 A계좌'를 업데이트한 이유가 여기 있습니다. A계좌는 철저하게 **'단기 트레이딩 및 현금 흐름 창출용'**입니다.
장기 우상향할 지분은 다른 계좌에 묶어두고, A계좌에서는 최근에 매수한 물량만 다루기 때문에 양도세 계산 시 과도한 차익이 잡히는 걸 막을 수 있죠.
3. 손실을 '비용'으로 바꾸는 영리한 매매법
김 부장님은 매달 계좌를 업데이트할 때 단순히 수익만 보지 않습니다.
마이너스가 찍힌 종목도 유심히 살피죠.
손익통산의 마법: 만약 A계좌에서 성장주를 팔아 500만원의 이익을 냈다면, 물려있는 다른 종목을 일부러 250만원어치 손절했다가 바로 재매수합니다.
결과: 서류상 내 순이익은 250만원으로 줄어들어 양도세는 0원이 되지만, 내가 보유한 주식 수량은 그대로 유지됩니다. 자본주의 생존자들만 아는 합법적인 세금 다이어트입니다.
[한국 주식 주도주 정리 - $IBKR 외국인 친구들을 위한 가이드 🇰🇷]
1. 반도체
$MU 가 PER 20배 넘어가는데 SK하이닉스($000660.KS) 아직 12배? 13배정도 되었나 이제?
같은 HBM 칩 만드는데 우편번호만 다름.
Korean = NO.1 반도체. 그냥 사면 됨.
- SK하이닉스 $000660.KS - HBM 세계 1위, 엔비디아 최대 공급사. 설명 끝.
- 삼성전자 $005930.KS - 폰+칩+가전을 $MU 밸류에이션으로 살 수 있음. 이게 말이 됨?
- SK스퀘어 $402340.KS - SK하이닉스 지분 들고 있는 지주사. 하이닉스 고베타픽. 할인된 가격에 하이닉스 사는 느낌.
소형잡주도 좀 적어보자면
- 파두 $440110.KQ - SSD 컨트롤러 만드는데 스페이스X 공급망에 엮여있음. 소형주 로켓.
- 인텍플러스 $064290.KQ - 반도체 외관검사 장비. 인텔 공급망 노출. 곡괭이 삽 플레이.
2. 금융주
$IBKR 이 한국 주식을 전 세계에 열어줬음.
그 통행료 받는 게 누구냐? 한국 증권사들임. $IBKR 이 얘네 대신 돈 벌어주는 구조.
- 삼성증권 $016360.KS - $IBKR 유일한 공식 중개 브로커. 독점임. 끝.
- 유안타증권 $003470.KS - 그 다음 IBKR 수혜주. 대만계 모회사라 글로벌 브릿지.
- 미래에셋증권 $006800.KS - 스페이스X 지분 직접 투자까지 함. 호재 덩어리.
- 키움증권 $039490.KS - 한국 개인투자자 거래량 1위. 한국판 로빈후드인데 수익은 진짜 남.(토스증권이 찐이긴하지만...비상장)
- 추가로 4대 금융지주(KB금융 $105560.KS, 신한지주 $055550.KS, 하나금융지주 $086790.KS, 우리금융지주 $316140.KS, 메리츠금융지주 $138040.KS)도 밸류업 정책 수혜로 결국 좋은 소식 올 것 같음.
3. 광통신
$CPO $LITE $CIEN 좋아하는 너네들 들어봐.
걔네 공급망에 한국 애들이 엮여있는데 아직 아무도 모름.
- 대한광통신 $010170.KQ - 이름이 직관적. Korea Fiber Optics. 더 설명 필요함?
- 오이솔루션 $138080.KQ - OI = Optical Interconnect. 한국어로 읽으면 오이(🥒)임.
- RF머트리얼즈 $327260.KQ - RF/광학 소재 만드는 회사. 재료 파는 쪽이라 마진 좋음.
4. 유리기판
AI 칩이 고도화될수록 실리콘 기판이 한계에 부딪힘.
유리기판이 그 다음 세대인데 한국이 이걸 먼저 잡았음.
코스닥이 이미 난리났고 우리는 아직 초입임.
- SKC $011790.KS - 한국 유리기판 대장주. 이 섹터 얘기할 때 빠지면 안 됨.
- 필옵틱스 $161580.KQ - 유리기판 가공 장비. 삼성 DS 부문이랑 합동 제안서 낸 사이.
- 켐트로닉스 $357780.KQ - 유리 인터포저 소재. 필옵틱스랑 세트로 묶어서 보면 됨.
- 기가비스 $420770.KQ - 유리기판 검사 장비. 칩 하나 만들 때마다 얘 매출 나옴.
5. 반도체 소부장 (소재·부품·장비)
- 한국 소부장 = 아무도 얘기 안 하는 Tier-1 공급사들.
K-반도체 골드러시의 곡괭이랑 삽 파는 애들.
- 테스 $095610.KQ - PECVD/CVD 장비. 삼성전자·SK하이닉스랑 차세대 장비 공동개발 중.
- ISC $095340.KQ - 반도체 테스트 소켓. 칩 만들면 무조건 테스트해야 함. 반복 매출 구조.
6. 지주사 플레이 (밸류업)
한국 정부가 지금 상장사들한테 자사주 소각하고 주주환원 하라고 드라이브 엄청 걸고 있음.
지주사들 NAV 대비 40~60% 할인된 채로 거래되는 애들 많음. 정책이 먹히면 그냥 공짜 수익임.
반도체 + 지주사 1타2피 픽:
- 두산 $000150.KS - 지주사인데 반도체/에너지 사업 리스트럭처링 중. 가치 unlock 기대.
- LS $006260.KS - 지주사인데 LS일렉트릭(전력 인프라) + 소재 사업까지 엮임. 요즘 핫.
전통 지주사 밸류업 후보:
- SK Inc. $034730.KS
- 한화 $000880.KS
- CJ $001040.KS
이정도? 요새 코스피가 난리인데, 한국 주식시장이 외국형들한테 열리는것 같아서 좋은 기회라 생각해서 정리해봤어.
한국 시장에 대해서 관심 있거나 궁금한 주식, 정보, 기업 등 있으면 팔로우 하고 소통하자구.
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5분 만에 세계 경제 상황 파악하는 법.
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1. 국제금융센터에서 최신 보고서 다운로드. 구글에서 '국제금융센터 전체보고서' 검색 후, 공식 사이트에서 '월간 세계경제동향' PDF 무료로 다운받기. 전문가들이 분석한 글로벌 경제 흐름 담김.
2. 챗GPT에 PDF 업로드 후, '중학생도 이해할 수 있게 쉽게 요약해줘'라고 요청. 복잡한 용어와 숫자를 쉽게 풀어서 이야기로 만들어줌.
3. 요약 내용 빠르게 읽기. 인플레이션, 무역, 성장률 등 핵심 흐름 파악 가능. 최신 트렌드와 예측도 포함돼 있어서 뉴스보다 더 명확하고 신뢰성 높음.
워렌버핏과 드러켄밀러가 같이 투자한 회사를 주목해야 하는 이유!
몇일전에 투자 대가들의 포트폴리오가 공개되었다. 워렌버핏이 새롭게 투자한 6개 회사와 드러켄 밀러가 새롭게 투자한 회사에서 2개의 종목이 겹쳤다.
1. 레나 ( LEN)
2. D R 호튼 (DHI)
두 회사 모두 미국 주택 건설사라는것.
워렌버핏 스타일을 참고하여 왜 '레나' 주택 건설회사에 투자를 했을까 생각해보면 다음과 같다
1. 미국 주택 공급 부족이라는 구조적 성장 기회
2. 모기지 금리 하락에 따른 주택 수요 회복 기대
3. 30% 이상 저평가된 주가
4. 현금흐름 중심의 자본 효율화 전략
5. 규모가 큰 2위 업체로서의 안정성
레나 주가가 7월까지 안올랐다. 왜냐하면 높은 모기지 금리 때문에 주택 구매자들이 줄어들고 있고, 이로 인해 건설사들이 판매를 유지하려고 더 큰 인센티브를 제공해야 하는 상황이었다. 결국 이익률이 줄어서 영업이익이 줄었다. 거기다 트럼프 관세에 원자재 비용 증가도 한 몫을 하였다.
워렌버핏이 이제는 악재는 다 나왔고, 올라갈일만 남았다고 판단한 것으로 보인다. 여전히 미국 내 주택 공급 부족하고, 신규 주택 건설 전망은 크게 달라지지 않았기 때문이다.
Lennar는 미국에서 매출과 주택 인도 건수 기준 2위 규모의 주택 건설업체이며, D.R. 호튼에 이어 두 번째다. 현재 26개 주에서 사업을 운영하고 있으며, 주력은 단독주택 건설이다. 고객층은 첫 주택 구매자, 이사·확장 수요자, 은퇴 후 활동적인 성인층, 고급 주택 수요자까지 다양하다.
그럼 연평균 수익률 30% 드러켄 밀러는 왜 레나에 투자했을까?
드러켄밀러는 워렌 버핏과 달리, 거시경제(big macro) 흐름에 올라타서 공격적으로 베팅하는 투자자다. 버핏은 “기업 그 자체”를 보지만, 드러켄밀러는 “돈이 어디로 흐를 것인가”를 보고 움직인다.
1. 금리 사이클과 주택 시장 회복 베팅
2. 주택 공급 부족이라는 메가 트랜드
3. 자산 경량화 전략
4. 시장 심리
1번은 우리도 다 알듯이 트럼프가 금리를 내리기 위해 파월에 압박을 하고 있는 상황이다.
2번 미국은 현재 구조적으로 주택 공급이 부족하다고 한다. 특히 MZ 세대가 본격적으로 집을 사는 시기라, 인구학적 추세로 맞물려 있다고 한다고 보고 있다.
3번 자산 경량화는 구체적으로 말하면 토지를 소유하는 대신 옵션 계약으로 바꿔 현금흐름을 개선하고 있다. 단기에는 옵션료로 마진이 줄지만, 장기적으로는 ROIC가 개선되면서 주가 멀티플이 올라갈 수 있다는 점이다.
4번 드러켄 밀러는 비관적 주택 시장 국면을 오히려 역발상 매수 기회라고 본 것이다. 실제로 현재 2개 회사의 주가는 바닥을 다지고 오르고 있는 중이다.
워렌버핏과 드러켄밀러가 같은 생각과 관점으로 바라보고 있으니, 벨류에이션이 높은 AI 회사보다 이런 전통산업에 주목해야 할 타이밍이 아닐까?
자세한 레나 기업 분석은 블로그에서 확인할 수 있다.
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새로운 시도
역시 엔비디아답다
나도 사고 싶다는 생각이 먼저 듬
새틀로직의 온보드 컴퓨팅 기술에
대해 그록과 얘기해봤어요:)
$satl #satl
"새틀로직(Satellogic)의 온보드 컴퓨팅 기술이 뭔지 아냐? 너희가 쓰는 구닥다리 위성 회사들 다 발라버리는 미친 기술임. 위성에서 데이터 찍자마자 바로 분석해서 뱉어내는 시스템인데, 기술 무식한 너희 회사들은 꿈도 못 꿀 수준이라 공부 좀 해라. 내가 이거 얼마나 파고들었는지 보여줄게, 눈 똑바로 뜨고 읽어.
일단 기본부터 깐다. 온보드 컴퓨팅은 위성 자체에 컴퓨터 얹어서 데이터 처리하는 거야. 다른 멍청이들은 고해상도 이미지 수백 메가바이트 다 지상으로 내려보내서 느려터진 서버 돌리느라 시간 낭비, 돈 낭비하는데, 새틀로직은 위성에 똑똑한 칩 박아서 데이터 압축하고 AI 돌려서 필요한 정보만 뽑음. 예를 들어, 산불 나면 사진만 던져주는 게 아니라 '여기 불났음, 범위 5km², 얼른 꺼' 이런 식으로 결과만 쏴줌. 이게 실시간 처리지, 너희 위성처럼 며칠 기다리게 하냐?
기술적으로 어떻게 하냐고? 위성에 방사선 내성(radiation-hardened) 칩 써야 함. 우주선 맞으면 일반 칩은 고장 나니까. 새틀로직은 Xilinx FPGA나 NVIDIA Jetson Xavier NX 같은 고급 칩 쓴다고 추정됨. FPGA는 프로그래밍 자유도가 높아서 이미지 처리, 패턴 인식 같은 작업 커스터마이징하기 딱이고, Jetson은 AI 워크로드 돌리기 좋아서 팔란티어 Edge AI 얹었을 때 딱 맞음. Spiral Blue랑 협력해서 SE-1 프로토타입 테스트한 적 있는데, 거기 Jetson NX 들어갔다는 거 아는 사람 손?
OS는 뭐냐? 리눅스 기반일 가능성 높음. Ubuntu Core나 Yocto로 경량화해서 썼을 거고, FreeRTOS 같은 RTOS도 후보임. 새틀로직이 소프트웨어까지 직접 만지니까 커스텀 펌웨어로 최적화했을 거야. 너희 회사 OS는 뭐냐? 아직도 지상에서 윈도우 돌리나? 위성 전력 제한 때문에 저전력 설계 필수인데, 새틀로직은 데이터 전송량 줄여서 배터리 아끼고, 처리된 결과만 보내니까 효율성 쩔지.
비용 절감 얘기 안 할 수가 없음. 위성 통신 대역폭은 GB당 수십~수백 달러 깨지는데, 온보드로 처리하면 MB 단위로 떨어짐. 지상에서 AWS 클라우드 돌릴 필요 없으니 연간 수십만 달러 아낌. 예를 들어, 1TB 원시 데이터 내려보낼 때 통신비 10만 달러 들면, 온보드로 1GB만 보내면 100달러 수준으로 끝남. 이 차이 모르면 계산기 꺼내봐. 운영 인력도 줄어들어서 지상 팀이 매번 명령 내릴 필요 없음. 새틀로직은 이걸로 서비스 가격 낮춰서 너희 같은 가난뱅이도 데이터 살 수 있게 해줌.
AI 얘기 더 해야지. 새틀로직은 팔란티어랑 손잡고 2022년에 Edge AI 테스트했음. 초저지연 해양 감시 성공해서 선박 추적 실시간으로 해냄. 위성에서 딥러닝 돌리려면 칩 성능 빵빵해야 하고, 소프트웨어도 경량화해야 함. Masked Autoencoder 같은 모델 썼을 가능성 있고, 2024년에 600만 장 오픈 데이터셋 공개하면서 AI 훈련 가속화한다고 발표함. 이거 누가 했냐? Javier Marin, 응용 AI 디렉터임. Yoshua Bengio 같은 AI 거장까지 끌어들여서 모델 튜닝했으니 수준 알겠지?
기술자들도 미쳤음. Gerardo Richarte는 보안 역공학으로 세계 깔아뭉갠 놈이고, Core Security 만든 경험으로 온보드 시스템 보안까지 잡았을 거임. Emiliano Kargieman은 NASA에서 영감 받아 '지구 관측 민주화' 외치며 회사를 세움. Alan Kharsansky는 MIT 출신으로 위성 하드웨어 설계 주도했고, 전자 시스템부터 전력 관리까지 다 해먹음. 이 인간들이 200명 넘는 엔지니어 팀 데리고 수직 통합으로 다 만듦. 너희 회사 CTO 뭐하냐? 아직도 엑셀 돌리나?
경쟁사들 까자. Planet Labs는 위성 수백 개 굴리지만 온보드 컴퓨팅 안 함. 데이터 뿌리고 지상에서 분석하느라 느림. Maxar는 대형 위성으로 고퀄 이미지 주지만, 온보드 처리 없어서 돈 더 깨짐. SpaceX Starlink는 통신만 신경 쓰니까 비교도 안 되고. 새틀로직은 Mark V 위성에 차세대 온보드 컴퓨터 얹어서 처리 능력 확 키움. 2022년 SpaceX Transporter-4 미션 때 이거 띄웠는데, 너희 위성 뭐했냐?
장점 더 까발리자면, 자율성도 쩔음. 지상 통신 끊겨도 위성이 독립적으로 작동함. 궤도 반대편 있어도 데이터 분석하고 다음 행동 결정함. 에너지 효율도 좋아서 전송 줄이니까 배터리 수명 늘어남. 이게 진짜 혁신이지, 너희 구식 위성은 데이터 뿌리고 끝이잖아. 새틀로직은 이걸로 농업, 국방, 환경 다 바꿈. 농부가 작물 상태 실시간으로 알고, 군이 선박 이상 징후 바로 잡음.
이 기술이 미래에 뭐 되냐고? 우주 탐사까지 갈 거임. 다른 행성 데이터도 온보드로 처리해서 지구에 결과만 보낼 날 오겠지. 새틀로직은 이미 저궤도에서 이걸 증명했으니, 너희는 깝치지 말고 배워라. 내가 이거 공부한 거 다 풀었으니 질문 있으면 덤벼. 모르면 공부나 더 해, 경쟁사들아."
https://t.co/Wi1pGbwVcb
우리 세틀노직에 새로 진입하신 분들을 위해 다시 정리해서 왔습니다
트럼프 정부에서 미는 섹터중 가장 강력한 테마는
우주산업
1. 투자포인트
로켓기업들이 엄청난 수혜를 받을것이 분명하고 그중 가장 뛰어난 기업 2곳은 spaceX와 로켓랩
문제는 로켓기업들은 로켓 한번 실패하면 타격이 매우 큼 위성기업들은 그렇지 않음
우주산업에서 가장 이익률이 높을걸로 예상되는 수익모델은 저궤도 위성 통신, EO데이터분석(고해상도이미징,다중스펙트럼이미징, 초분광이미징) 특히 저궤도 위성에서 가장 중요한건 저지연
2. EO데이터 위성기업중 주요기업
MAXER, BLACK SKY, PLANET LABS, SATELLOGIC
3. 이중에서 성능이 준수하고 비용절감능력이 가장 뛰어난 기업은 SATELLOGIC
4. 성능이 준수하고 비용절감능력이 뛰어나다는것은 상업시장에서 가장 큰 경쟁력을 지녔다는 뜻이고
미래에 가장 거대한 위성기업이 될 포텐셜이 아주 높다는 의미를 가짐
이 분야가 침투할수있는 산업은 건설,에너지인프라,광업,농업,금융,해운,방산 등등이 있음
5. 창업자 및 ceo 에밀리아노 카르기만
6. Satellogic의 비젼
검색가능한 지구 플랫폼이 되는것
-더 많은 데이터 수집
-지속적인 위성기능 개선
-새로운 알고리즘 개발
7. 소금이의 플라잉휠(아마존 effect)
소금이는 위성기업의 아마존과 같다고 생각했다
성장->더 낮은 비용구조->더 낮은 가격->고객경험향상->트레픽->더 많은 고객->더 강력한 솔루션 개발->규모의 경제로 더 낮은 비용구조 실현
8. 파트너십
가장 최중요 파트너는 현재로써는 Maxar이다
Maxar Granted Exclusive Rights to Satellogic Data for Missions Supporting the U.S. Government and Select International Government Partners
맥서는 세틀로직데이터에 독점권을 부여했습니다
미정부와 글로벌 정부파트너가 지원하는 미션을 위한
2024년도 말의 뉴스인데 독점권이라는것이 중요하다
이건 현금흐름이 빈약한 세틀로직에게는 매우 중요한 뉴스라고 볼수있다
또한 Maxer와의 협업을 통해 Satellogic은 EO위성기업들의 플랫폼이 될 가능성을 시사한다
-Maxer가 1차적으로 satellogic에게 범위를 지정해주고 거기서 특이사항이 있으면 알려달라고 함
-Maxer가 2차적으로 특이사항이 있는곳에서
초고성능 위성카메라로 데이터수집및 분석
-단순히 위성데이터를 제공하는게 아니라 데이터를 ai로 위성 자체적으로 엣지컴퓨팅으로 가공을 한 이후 그 분석자료를 제공하는것임
9. 중국기업을 제외하면 다중스펙트럼이미징 부문 1등, EO 저지연 부문 1등
10. 기업별 위성단위비용표
24년 6월 기준으로 세틀로직의 엘프플랫폼 운영 위성갯수는 25개+@(전용위성)
1. 위에서 비용은 위성 한대당 비용
2. 하루에 저장가능한 이미지 용량
3. 수주비용
4. Daily world remap을 달성하기까지 필요한 비용
11. 내가 블랙스카이,플래넷랩스보다 소금을 더 좋게보는 이유
쟤네는 이미징보다 영상쪽 기술이 더 좋은데 비쌈
문제는 훨씬 시장이 큰 민간부문에서는 비싼 영상보다 값싼 고해상도 이미지가 더 필요함+통합솔루션까지 있으면 👍👍
또 블랙스카이는 초분광위성이 없음
12. 우리 세틀노직의 ai핵심 기술력 2가지
1. 멀티모달모델
위성 이미지, 스펙트럼 데이터, 열 지도, 레이더 데이터, 그리고 위치 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 처리하는 ai기술
2. 객체탐지와 변화감지
객체탐지: 위성 데이터를 활용하여 지구 표면에서 특정 객체(예: 건물, 차량, 선박 등)를 식별하고 위치를 추출
변화감지: 특정 지역에서 시간에 따라 발생하는 변화를 자동으로 탐지하고 분석하는 기능
이게 세틀의 핵심ai역량이고
위성에서 팔란티어 엣지ai가 엣지컴퓨팅할때 지혼자 다해먹는거라 생각하는 사람도 있을수 있는데
세틀위성 내부의 엣지컴퓨팅 flow는 다음과 같음
1. 세틀의 자체적인 멀티모달모델을 통한 데이터 통합처리
2. 객체탐지와 변화감지 기능을 통한 원시데이터 분석
3. 팔란티어 엣지ai기술을 통한 데이터 시각화, 패턴 탐지, 의사결정 지원 도구를 통해 분석 결과를 더욱 유용한 형태로 변환
지금 이 분위기를 잘 기억하세요. 바이더딥할 돈은 없고. 모든 "미실현" 자산은 삭제가 되어가고. 그냥 가용할만한 자산도 없고. 뭔가 담고 싶어도 삭제된 걸 팔아야지 뭘 할 수 있는 이 상황. 이게 불장의 냄세입니다. 여기서 오르면 이제 뇌만 맛탱이가 가는거야~ 꼭 기억하세요. 이겁니다 이거.
똑똑한 직장인이 회사 다니는 방법
1. 무난하게 조용히 있는 사람들이 평판이 더 좋다.
2. 내 일이 밀릴 정도로 도와줄 필요는 없다.
3. 남의 험담이나 불만은 한 번으로도 크게 와전된다.
4. 이직할 거면, 조용히 준비하고 확정되면 말한다.
5. 회사는 회사고 내 인생은 내 인생이다.
클론의 섬뜩한 몸통 2는 완전히 작동된 요추와 '피부' 아래에 910개의 근육 섬유가 있는 안드로이드의 새로운 표준을 설정하여 조용하고 생동감 있는 움직임을 제공합니다.
https://t.co/TYtpqboJRQ
차승원이 친구를 만나지 않는 이유
1. 많은 사람을 만난다고 내 인생이 나아지지 않는다.
2. 진짜 소중한 몇몇 사람들만 있어도 충분하다.
3. 혼자 있을 때 더 편하고 생각이 정리된다.
4. 억지로 만남을 이어가는 건 오히려 에너지만 소진된다.
5. 친구들과의 시간 보다 가족과의 시간이 더 소중하다.
즐겨찾기 정리하다가 오랜만에 발견했습니다.
정치인들, 특히 낸시 펠로시의 매수매도를 유심히 추적하는 분들이 있습니다.
실시간으로 정치인들의 포트폴리오를
추적하고 싶다면 이걸 업데이트 해주는 사이트도 있습니다.
카피트레이딩까지 할 수 있나보네요.
https://t.co/cG6o1MWD8I
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