고부엉이

Intuition

[주식개𝕏 @stocknewsdog]

일본 4대 생명보험사의 일본 국내채권 평가손실이 2026년 3월 말 기준 약 14조엔까지 불어남

전년보다 60% 넘게 증가한 수준이고, 원화로 치면 대략 130조원 안팎임

작년 3월에는 약 8.5조엔이었으니 1년 사이 손실 규모가 또 크게 뛰어버린 것임

왜 이렇게 됐냐면 일본 보험사들이 수십 년 동안 일본 국채를 엄청 사놨기 때문임

일본은 오랫동안 제로금리였음

보험사 입장에서는 고객한테 20년 30년 뒤 보험금을 지급해야 하니까 똑같이 만기가 긴 20년 30년 40년짜리 일본 국채를 잔뜩 사놓는 게 정석이었음

문제는 일본의 금리 세계가 완전히 뒤집혔다는 것임

일본 30년물 금리가 최근 4% 근처까지 올라왔는데, 채권은 금리가 오르면 기존 채권 가격이 떨어짐. 특히 만기가 긴 채권일수록 충격이 훨씬 큼

그래서 일본 보험사 장부에 거대한 평가손실이 찍히기 시작한 것임

여기서 중요한 건 아직 대부분 실제 현금손실은 아니라는 것

보험사가 국채를 만기까지 들고 가면 일본 정부가 정상적으로 상환한다는 전제 아래 원금은 돌려받음. 그래서 14조엔 평가손실만 보고 일본 보험사들이 당장 14조엔을 잃었다고 보면 과장임

그런데 슬슬 무서운 부분도 나오기 시작함

보험사들이 이제 장기국채를 무조건 받아주는 세력이 아니게 됨

2026년 5월 일본 보험사들은 만기 10년 이상 일본 국채를 오히려 2012억엔 순매도함

IMF도 이걸 꽤 중요하게 보고 있음

보험사들이 새로운 지급여력 규제에 대비하면서 자산과 부채의 만기 차이를 상당 부분 줄였고, 그 결과 예전처럼 초장기 일본 국채를 계속 사야 할 필요가 줄어들었다는 것임. 실제 일본 생명보험사들의 국내 국채 보유액은 시장가치 기준 2022년 이후 20% 넘게 감소함

예전 일본 국채시장은

일본 정부가 빚을 냄

BOJ가 사줌

은행과 보험사가 사줌

금리는 낮게 유지됨

이런 구조였는데

BOJ는 대규모 채권매입에서 물러나고 있고 보험사까지 예전만큼 초장기채를 안 사려고 함

그러면 일본 정부 입장에서는

국채를 더 높은 금리를 줘야 팔 수 있음

금리가 더 올라감

기존 국채 가격이 더 떨어짐

보험사 평가손실이 더 커짐

보험사가 장기채 매입을 더 꺼림

다시 금리가 올라감

이라는 꽤 골치 아픈 고리가 만들어질 수 있음

[The Kobeissi Letter @KobeissiLetter]

BREAKING: Berkshire Hathaway has begun deploying the $397.4 billion cash pile that Warren Buffett accumulated for 14 consecutive quarters.

Details include:

1. Instead of continuing stock sales, Berkshire was a net buyer of equities in Q2 with $19.8 billion in net purchases

2. Berkshire now holds $364.7 billion in cash and cash equivalents

3. The company invested $10 billion in Alphabet, $GOOGL, during Q2 in addition to acquiring Taylor Morrison Home for $6.8 billion

4. Berkshire bought $23.5 billion of equity securities during in Q2 and sold $3.7 billion in the same period

Berkshire Hathaway appears to be leaning bullish again.

[fednmad @fednmad]

현재 주요 메모리기업들 고점대비 시총 변화

삼성 -31%
마이크론 -28%
하이닉스 -47%
샌디스크 -48%
키옥시아 -55%

요그이 시사하는 바는

- 이번 반도체 폭등장에 리레이팅 잘 받은 주식일수록 더 세게 쳐맞음
- 시장이 보기에 미래는 낸드보다 HBM
- 낸드는 전통적인 메모리 싸이클 취급 받을 확률 증대

이걸 타파할라믄 뭐 하이퍼스케일러나 삼하마의 케펙스 증가라던가 계약가격 증가라던가 방법은 많겠지만

지금 당장은 낸드가격이 바닥을 확실히 치고 반등을 지속적으로 이어가는가가 제일 첫번째 키일거임. 이게 창신이 주가에 가장 큰 위협인 이유임

여튼 낸드가 반등을 쳐줘야 시장이 피크아웃을 넘 일찍 씨게 반영한게 아닌가 의심할거임.

[Hedgeye @Hedgeye]

🇺🇸 U.S. Manufacturing activity has surged YTD

[TreasuryBonds.com @TreasuryBonds1]

🚨 Japan’s bond market stress is DESTROYING insurance company balance sheets.

Japan’s 4 largest life insurers are now sitting on a combined ¥15.13 TRILLION ($96 BILLION) in unrealized losses on domestic bonds.

That’s up another 7% in just 3 months.

Why?

Japanese government bond yields have surged, crushing the market value of older, lower-yielding bonds held by insurers.

Japan’s 30-year yield even pushed above 4% in May, which is a record high.

These insurers typically hold their bonds to maturity, so paper losses aren't necessarily realized.

But there’s still a major risk mot are missing:

If policyholders begin withdrawing money and insurers are forced to sell bonds, those paper losses can become very real.

Japan’s financial regulator is now closely monitoring the impact on liquidity and investment activity.

Higher yields are good for new bond buyers.

For institutions sitting on enormous portfolios of old bonds, they can be extremely painful (and dangerous to the entire Japanese economy)

[가보자고 @GAZUA_KOR]

AI한테 프로젝트 맥락을 계속 설명하다 보면
어느 순간 설명이 본업이 됩니다.

파일은 많은데
“이게 어디랑 연결돼 있지?”를
매번 다시 읽게 되지 않으세요?

graphify는 폴더 안의 코드, 문서, PDF, 메모를
지식 그래프로 묶는 Claude Code 스킬입니다.

README 기준으로 `/graphify .` 한 번이면
관계 리포트, 검색용 그래프, Obsidian vault 형태로
다시 물어보기 쉬운 구조를 남깁니다.

문서상으로는 매번 원문을 다 읽히는 대신
캐시와 그래프를 재사용해서
반복 질문 비용을 줄이는 쪽을 강조합니다.

다만 관계를 자동으로 추론하는 부분도 있어서
중요한 연결은 사람이 한 번 더 봐야 합니다.

AI 코딩은 똑똑한 답보다
맥락을 다시 안 설명해도 되는 구조에서 갈리는 느낌입니다.

https://t.co/TsnvBAw9As

[펭귄 @babybluecream]

받은글) 삼전 찌라시

임원인사 TF 9월부터 시작 예정 : 큰 방향성은 전사조직 축소

- 인사임원/노사간부 협상교육 실시 예정

- 하반기 인력/재배치규모 당초 목표대로 실행할 것을 지시(피플팀장)

- 해외 AI Agent 별도 개발하지 말고 본사 Agent를 확산하라는 TM 방향성과 관련하여,
실제 국내에서 개발한 일부 Agent들이 해외환경에서 작동하지 않음을 발견되어 방법 고민중

- 내년도 경영계획 9월중 시작 예정
→ 특히 AI 도입과 관련하여,정보화 관련 예산은 27년에 20%이상 삭감될 전망(매년 10%씩 절감하였으나 이번에 대폭 삭감)

- 유럽 닷컴에 어도비에서 영상 컨텐츠를 올렸는데, (아마도 화이트) 해커가 연락해서 개인정보 유출 우려가 있다고 알려옴
→ 조사 결과, 실제 유출 위험도가 높았고 유출될 경우 50만여명의 개인정보가 유출될 뻔 했다고 함

- 개정된 정보보호법에 따라 생성형 AI에 작성한 프롬프팅 기록들은 최장 60일까지만 기록될 에정

- 세종시에 모바일 오피스 오픈 예정 (정부 협력이 많은 커뮤니케이션팀/대외협력팀 지원 목적)

- 광주 사업장 공장 확대, 생활가전 인력 수원 → 광주 대규모 이동 검토

- 주재원 규모 28% 축소 예정 : 올해 기준 1,300여명 (기존 약 2천여명) : 올해 신규 100여명 규모 예상

[The Macro Paper @macropaperr]

A SEPTEMBER RATE HIKE IS BACK ON THE TABLE.

🇺🇸 Fed Chair Kevin Warsh says he would support raising interest rates in September if inflation comes in hotter than expected.

The Fed didn't raise rates in July, but a single hot inflation report could revive the possibility of a rate hike.

And that's the last thing markets want to see, as higher rates could be devastating for stocks, crypto, and precious metals.

[Bull Theory @BullTheoryio]

TRADERS ARE BETTING AGAINST THE YEN AT THE SECOND HIGHEST LEVEL EVER RECORDED

And this is happening just days after Japan and the US spent an estimated $88 billion trying to stop the yen from falling.

Combined net short positions from asset managers and leveraged funds hit -205,000 contracts as of July 28, just short of the 2024 record. Hedge funds alone are the most bearish since 2007.

The intervention happened, and traders went right back to shorting.

USD/JPY hit 155.2 after the intervention and has already jumped back to 158.5.

In 2024, positioning reached a similar extreme. When it unwound, the yen moved violently as everyone rushed to close at once.

That was the August 2024 crash that took global stocks down with it.

Two ways this resolves:

If the BOJ keeps lagging on rate hikes, some institutional investors see 200 as a realistic tail risk.

If this positioning unwinds, USD/JPY could fall toward 150 as traders scramble to buy back yen.

Either way, the market has decided the intervention changed nothing.

The rate gap is still there, and until the BOJ closes it, no amount of spending fixes the problem.

[Blippi @Rhayuumi]

암묵적인 룰도 이제 옛말
내 물건 내가 잘 챙겨야..

[GONOGO @GONOGO_Korea]

MARKETS ARE CURRENTLY PRICING AROUND A 55% CHANCE OF A SEPTEMBER HIKE BY THE FED

[FactToon @facttoon]

심리학에
'프라이밍'(priming)이라는 개념이 있어.

"자주 접한 단어와 문장이
생각과 말투에 영향을 준다"

사용하는 말이 달라지면
생각과 태도가 달라지고,
결국 관계와 삶의 모습도
달라진다는 거야.

마음은
우리가 매일 들여다보고
곁에 두는 말의 색을 닮아 가기
때문이지.

예를 들어,
친절과 사랑이라는 단어를
곁에 둔다면 친절한 말을 하고
사랑을 베푼다는 뜻이야.

이걸 뇌과학적으로 풀면,
내가 사용하는 언어들이
내 안에서 계속 셀프톡으로 일어나서
내가 긍정적인 셀프톡에 계속 노출되면,
우리 뇌 자체도 그렇게 연결성이
바뀌어가는거라고 볼 수있어.

그러니 내가 매일 무엇을 보고, 듣고,
말하고, 또 글로 쓰는지가
정말 중요하다.

내가 자주 곁에 두는 말들이
조금씩 나를 만들어 가니까.

선택은 항상 나야.

[사철선풍기 @fourseasonfan]

나스닥에 문제가 많은 것처럼 보이지만, 사실 아무 문제 없음. 하지만 실적에 따라서 테마 섹터 (양자, 우주, SaaS, Consumer service 등등) 내에서도 주가가 오르락내리락하는데, 결국에 이런 것들도 몇개는 망하고 합쳐지고 하면서 정리되지 않을까? 암튼 시장이 실적에 대해서 크게 낙관적이진 않고, 상당히 긴장해 있는 중.

AAII도 SPY와 RSP가 신고가 영역에 있는 것에 비하면 상당히 베어리쉬함.

[Journey @atmostbeautiful]

하사비스 퇴진의 의미

구글 사상 최대 규모 AI 조직 개편. 딥마인드 리더 하사비스는 AGI 개발과 연구에 집중하기 위해 일상적 운영에서 물러난다고 발표. 후임으로 현 CTO 임명. 이와 동시에, 구글에서 27년 근무한 30호 직원이자 딥마인드 수석 과학자 제프 딘은 최고 AI 연구원 3명과 퇴사, 창업 계획.

이면엔 구글 AI 조직 내부의 더 깊은 문제들 파열. AI 경쟁에서 구글은 위태로운 입지에서 시작, 영입한 하사비스는 단기적인 제품 출시보다 장기적인 연구에 더 관심. 제프 딘 같은 핵심 직원들은 회사의 순응적 행보(군수정보산업 참여 등)에 정치적 반발. 딘의 퇴사는 구글의 이상주의 잔재가 사라지는 것 상징. 구글의 인재 유출은 이어질 테고, 고만고만한 인물들이 지배하게 될 것 같다는 분석.
https://t.co/wEX2Wu7dWq

[*Walter Bloomberg @DeItaone]

WARSH OPEN TO SEPTEMBER RATE HIKE

FT reports Fed Governor Kevin Warsh would be prepared to raise rates in September if upcoming inflation data comes in hot and markets increase expectations for higher borrowing costs, according to people familiar with his thinking.

[주식개𝕏 @stocknewsdog]

블룸버그에서 나온 이야긴데

AI 때문에 전기 많이 쓰는 건 다 아는데, 진짜 문제는 전기를 많이 쓰는 게 아니라 너무 급하게 썼다 줄였다 하는 바람에 전력 설비가 망가질 수도 있다는 소리

쉽게 예를 들어보면

일반 공장은 하루 종일 일정하게 전기를 씀

반면 AI 데이터센터는 GPU 수만 개가 학습을 시작하는 순간 수십 MW의 전력을 한꺼번에 빨아들였다가 작업이 끝나면 다시 급감하기도 함

마치 조용히 달리던 고속도로에 갑자기 트럭 수천 대가 동시에 진입했다가 한꺼번에 빠져나가는 것과 비슷한 상황임

그래서 생기는 문제가 생각보다 많음

변압기가 엄청난 스트레스를 받음

변압기는 원래 천천히 변하는 부하를 기준으로 설계됐는데 AI 데이터센터는 몇 초 만에 부하가 크게 바뀜

이러면 열이 많이 발생하고 수명이 짧아질 수 있음

전압이 흔들림

전압이 순간적으로 출렁이면 주변 공장이나 다른 시설에도 영향을 줄 수 있음

그래서 전력회사들이 AI 데이터센터 연결을 쉽게 허가 안 해주는 이유 중 하나임

전력 품질 문제

블룸버그가 특히 다룬 부분이 이거임

AI 서버는 전기를 매우 빠르게 소비하면서 고조파(Harmonics)라는 전기적 왜곡을 만들 수 있는데, 이게 심하면 변압기나 산업용 장비에 부담을 줄 수 있다는 내용임

다만 “가정집 가전제품이 바로 망가진다”는 식으로 확정된 결론은 아니고, 전문가들 사이에서도 영향 범위와 실제 피해 규모는 논쟁이 있는 주제임

[The Kobeissi Letter @KobeissiLetter]

BREAKING: US-listed ETFs have attracted +$1.2 trillion in inflows year-to-date, the largest amount at this point of the year on record.

This figure is already double the inflows recorded over the same period in 2025.

This has also surpassed every full-year total in history except 2025, which saw +$1.5 trillion in inflows.

At the current pace, US-listed ETFs are on track to exceed +$2.1 trillion in annual inflows for the first time, ~50% above last year's all-time high.

Meanwhile, the semiconductor ETFs, $SMH and $SOXX, posted a combined +$13 billion in inflows in July, the largest monthly total on record.

ETF demand is surging at an unprecedented rate.

[요즘IT @yozm_it]

★ PM이 AI 프로덕트 만들 때 알아야 할 딱 5개 단어

엔지니어처럼 깊이 알 필요는 없습니다
근데 아래 개념을 이해하지 못하면 출시 후 비용 청구서에 놀라거나 엉뚱한 설계를 하게 될 수 있죠
요즘IT AI 프로덕트 매니지먼트 시리즈에서 5개의 개념만 추려봤습니다

① 토큰 - LLM은 글을 단어가 아니라 조각으로 봄
- 비용이 토큰 단위라, 한국어는 영어보다 1.5~2배 더 듦
- 글로벌 사례를 그대로 못 가져오는 이유가 이것

② 컨텍스트 - LLM엔 단기 기억밖에 없음
- 대화가 길어지면 앞 내용을 잊음, 장기 기억은 아예 없음
- "사용자를 기억하는 경험"은 알아서 안 됨 → 따로 시스템을 설계해야 함

③ 추론 - 답은 계산되는 게 아니라 뽑히는 것
- 확률 분포에서 토큰을 뽑기에 같은 질문도 답이 매번 다름
- 그 강도를 Temperature로 조절함 → 팩트 챗봇은 낮게, 브레인스토밍은 높게
- 환각이 위험한 건 틀린 걸 망설임 없이 자신 있게 말하기 때문

④ RAG - LLM에 참고서를 펼쳐주는 법
- 질문이 오면 회사 자료를 먼저 검색해 근거로 같이 넣어줌
- 학습 때 못 본 내부 정책·최신 정보도 정확히 답하게 됨
- 거의 모든 기업용 AI 기능은 LLM만으로 안 되고 이게 필요함

⑤ 에이전트 - LLM에 손발을 달아주는 법
- 답만 내놓는 게 아니라 검색·예약·메일 발송까지 직접 함
- AI의 영역이 "대화"에서 "작업"으로 넓어짐
- 대신 그 행동을 누가 책임지나까지 설계해야 함

[FactToon @facttoon]

100억 자산가 모임에서 느낀 점이래.

1. 젊을 때 정말 치열하게 살았다.
2. 번 돈을 빠르게 자산으로 전환해 놨다.
3. 현금이 꾸준히 나오는 캐시플로우를
여러 개 가지고 있다.
4. 세상의 변화에 관심이 많다
5. 짜증 내거나 화내는 등 감정적 소모를
하지 않는다.
6. 헛돈 쓰는 것을 정말 싫어한다.
7. 쓸 때는 돈을 아끼지 않고 펑펑 쓴다.
8. 가정의 일을 가장 우선순위에 둔다.

마지막 8번이 인상적이다.
결국은 가정의 평화가 100억 자산을 만든
밑거름이 된 것 같네.

우리 한번 따라해보자.
100억 아니어도 훨씬 많이 모을 수는 있을 것 같다.ㅋㅋ

[Katoo @blazingbees]

[단독] SK하이닉스 美 자회사 솔리다임, 프리 IPO 추진

기사에서는 SK하이닉스 미국 자회사라고만 하는데, 사실 최근에 SK텔레콤에서 출자 공시했던 미국 자회사가 "AI 컴퍼니(SK하이닉스 낸드 프로덕트 솔루션)"이고 그 AI컴퍼니 자회사라서 정확히는 SK하이닉스 손자회사라고 하는게 맞음.