2040 singularity

[Gallery St. 갤스 @J90236317]

메타 최고AI책임자가 에이전트 떼로 엔지니어 100명 팀을 이겼다고 함. 그런데 방법을 물으니 마크다운 파일과 크론 잡이라고 답함.

Y Combinator에 나온 알렉산더 왕 얘기임. 회사는 결국 큰 피드백 루프 하나이고 그 안에 작은 루프가 박혀 있는데, 그 루프를 사람 대신 에이전트가 돌리게 만드는 데 알파가 있다는 것. 메타 내부에서 이미 그런 사례를 확인했고, 조건이 하나 붙음. 에이전트가 최적화할 올바른 평가지표를 붙여줄 때만 됨.

진행자가 기계적으로 뭐가 필요한지 캐묻자 답이 시시함. 지표 정하는 게 핵심이고 나머지는 스킬, 마크다운 파일, 크론 잡, 그리고 /goal 명령. 본인 말로 "파고들면 다 평범해서 늘 웃긴다"고 함. 조언 하나 더 얹었음. 링크드인은 무시하라고.

결국 병목은 모델이 아님. 뭘 최적화할지 정하는 사람의 판단임. 지표를 못 정하는 조직에 에이전트를 100대 붙여도 100명 팀만큼 헤맬 뿐임.

[Eva Ai @Eva200699]

32岁的马斯克，2003年在斯坦福做了场45分钟闭门演讲，真的顶得上十本创业书

他直接把自己当时手里的三家公司——Zip2、PayPal、刚成立一年的SpaceX——从0到活下来的全过程，一层层拆给你看

怎么找方向、怎么控成本、怎么在几乎没钱的时候活下来、怎么用第一性原理拆问题

放到今天看，依然不过时

[Investment Wisdom @InvestingCanons]

Warren Buffett:

“You have to make very, very few right investing decisions in your life. … The main thing to is buy into a wonderful business and just sit there with it.”

[MindArch @mindarchx]

Bill Chen, the mathematician who proved randomness itself could be turned into a repeatable, provable edge:

"There's one specific skill that got me hired at one of the biggest quant trading firms in the world, and once you actually learn to see it, you'll start noticing it in almost every decision you make with money."

this is the exact skill separating people who make decisions under uncertainty well from everyone else who's just guessing and calling it instinct.

cut through the poker table and the mechanism is almost elegant in its simplicity. instead of trying to memorize the correct response to every possible situation, the actual skill is learning to track how much you'd regret not having chosen each alternative, every single time, and slowly adjusting toward whatever choice keeps that regret lowest across many repeated decisions.

nobody hands you the winning strategy in advance. it emerges purely from paying close attention to your own past mistakes, over and over, until the mistakes become rare enough that nobody can consistently exploit you anymore.

most people make decisions under uncertainty by trusting a gut feeling in the moment, without ever going back to systematically check which past choices they'd actually regret if they had to make them again.

zoom out to how this plays out reviewing a trading decision after the fact on a desk today. tracking regret across many repeated decisions, not just whether a single trade won or lost, but whether a different choice would have consistently done better across similar situations, is exactly the discipline that separates a systematic edge from random noise dressed up as skill.

this is exactly what "trust your gut" advice skips. instinct built on unexamined outcomes and a strategy refined by systematically tracking regret across many repetitions are different things, and only one of them reliably converges toward something better over time.

the edge was never about knowing the right answer in advance. it was about paying close enough attention to your own mistakes that they eventually stopped happening.

Bookmark this gem and follow for more.

[Rossst.03 @Rossst_03]

Choongbum Lee, MIT, from the lecture on the random walk behind every stock price:

"Citadel pays $900K to price randomness, not predict it. one lecture: a stock is a random walk, and you sell the range, not the call."

this free MIT lecture is the exact model those firms are built on, the one assumption most people never realize they are betting their life on.

here is the strange part. the math started with pollen. in 1827 a botanist watched dust twitch in a drop of water with no cause. a century later that same jiggle, the random walk, became the accepted model for a stock price. each step tiny, each one unpredictable, no memory of the last.

Lee builds it from a coin. flip it forever, stack the wins and losses, and you get a path that wanders with no destination. that is your stock. you cannot say where it goes tomorrow, and that is not a flaw in the model. that is the model.

it is also why the trillion-dollar equation works. Black-Scholes does not predict the price. it gives up on prediction entirely, then prices the full range of where a random walk could land. you stop guessing the future and start charging for the uncertainty of it.

that is the move nobody teaches you. the amateur tries to be right about direction. Citadel assumes direction is unknowable and sells that unknowability for a fee, millions of times a day.

the random walk has been free at MIT for over a decade. the leap, to stop predicting and start pricing the randomness itself, is the only part anyone ever paid for.

[Gallery St. 갤스 @J90236317]

"돈을 냈더니 그 대가로 상대가 내 사업을 복제해 간다." 알렉스 카프가 무대에서 지목한 게 이 구조임.

팔란티어가 고객 150곳을 모아 연 첫 소버린티 부트캠프 오프닝임. 장표 제목은 Institutional Sovereignty in the Age of AI. 요지는 토큰 값을 계속 내는 동안 데이터와 가중치, 회사의 알파가 랩 쪽으로 옮겨간다는 것.

그래서 대안으로 내놓은 게 GPU부터 온톨로지, 모델 학습과 통제까지 직접 쥐는 스택임. 엔비디아와의 협업에서 민감한 환경일수록 오픈웨이트 모델이 폐쇄형과 같거나 더 나은 성능을 낸다는 얘기까지 붙였음.

이번 주 반도체가 맞은 이유가 수요가 아니라 돈 대는 구조였다는 걸 같이 놓고 보면 자리가 묘함. 칩 파는 쪽이 고객 빚까지 떠안는 순환에서, 이쪽은 기관이 자기 돈으로 자기 인프라를 사니 순환이 안 생김. 대신 느림. 시장은 빠른 쪽의 청구서를 먼저 열어봤음.

[DiKrass -X- @Di_Krass_]

Nassim Taleb, professional options trader and author of "The Black Swan" and "Antifragile":

"I made a fortune on Wall Street doing one thing: small losses, unlimited upside. Fragile things hate volatility. The right structure eats it. Most people build lives that survive quiet. I build lives that get paid loud."

he explains it with a package. "if the package is fragile, what do you write on it? fragile. if it's robust? nothing. but... you write 'please mishandle, I am antifragile.'" fragile things hate volatility. robust things don't care. antifragile things gain from chaos.

"the opposite of fragile is not something that is robust - it's something that wants disorder." it's like owning an option: losses small and capped, upside explodes when the world goes crazy. stress isn't the enemy - for the right structure, it's fuel.

most people build their careers and portfolios to survive calm. the ones who win build things that get stronger the harder the world shakes.

hedge funds pay quants a fortune - here's a free 52 minutes from a Wall Street legend. save the post so you don't lose it.

[Guillermo Casaus @_guillecasaus]

Un desarrollador chino ha creado una "maquina de imprimir dinero".

Se trata de una herramienta capaz de generar vídeos completos para TikTok, Reels y YouTube Shorts de forma automática.

Acumula más de 13k stars en GitHub, es gratis y open-source.

Aquí te explico cómo funciona 👇

[andex @andexlabs]

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EL CURSO COMPLETO de Claude AI te ENSEÑA a CREAR y AUTOMATIZAR cualquier cosa.

Guarda este post, ya me lo agradecerás 🔖

[Gallery St. 갤스 @J90236317]

테슬라의 전기차 우위는 5년 전만 못하다고 인정하면서, 로봇 얘기는 정반대로 함.

베어런 캐피털의 론 바론과 마이클 바론이 나온 The Compound and Friends 252회 대목임. 중국이 전기차에서 아주 진지해졌고 그래서 테슬라의 EV 경쟁 우위는 예전만큼 강하지 않다고 먼저 인정함. 그런데 지금 주주들이 얘기하는 건 옵티머스이고, 여기서는 테슬라가 지금까지 해온 그 무엇보다 우위가 크다고 봄.

숫자 얘기도 나옴. 텍사스에서 연간 로봇 1,000만 대를 만들 수 있다는 말에, 일론은 1,000만이 아니라 1억을 말하고 그다음엔 10억을 말한다고 받음. 그 정도를 만들 수 있는 곳은 앞으로도 없을 거라고 함.

파는 기준도 같이 말함. 타이밍은 안 보고, 회사의 경쟁 우위가 무너질 때만 판다는 것. 로보택시나 사이버캡이 한두 분기, 1년 밀리는 건 상관없다고 함.

[谢嘉琪 Jiaqi @XieJackie]

我5000股特斯拉，股价从500跌到300，我跌了100万美元。

但我准备继续卖房买特斯拉，原因如下：
1. 根据Genma的模型，如果特斯拉能像马斯克财报说的保持每周无监督Robotaxi里程两位数增长的话，明年下半年开始，将会显著影响盈利。
2.只有两种情况投资特斯拉的逻辑会改变，一是FSD失败，二是有竞争者 率先占领市场。特斯拉的无监督Robotaxi 38万英里无事故；Ashok表示进入新城市难度已经变得几乎为0；Genma认为离FSD最近的小鹏FSD13都没到，而且完全进不了美国。所以这两种情况的概率实在太低了。
3.股价短期完全可能更低，而且我可以再忍受接下来2年完全不涨。我有这个耐心，如果你没有，别买。但我忍受不了在特斯拉爆发前我没买够。
4.澳洲房价我预计会持续低迷，对我而言，投资永远是把现在有的钱放在我认为未来长期潜力最大的地方。当然，如果我判断错误，那就是我认知的问题，我就承认亏钱。毕竟钱放在任何地方都有它的风险。

你问我500跌到300我难受吗？说实话，我昨晚是笑着睡的。🤣就好像你发现你一直心心念念的PS5打了6折

[Connor Bates @ConnorJBates_]

$MU $SOXX $EWY $DRAM

Most important chart in the market right now. Are you betting on this head & shoulders top following through to the downside, or do failed moves turn into fast moves?

I must say, over the past few years the "Head & Shoulders Top" has been one of the best long setups time and time again.

[tae kim @firstadopter]

SK Hynix missing numbers is BULLISH for SK Hynix. I'm serious. Hear me out.

The Korean analyst who predicted the Q2 miss said it happened because SK Hynix has a higher HBM mix.

HBM is the more durable, higher-moat business that should command a higher multiple. HBM is in major shortage the next several years. SK Hynix is number one in HBM. Just see how Dario, Sam, Hock, and Jensen appeared to greet HBM makers in SF last week.

In the short term, the higher DRAM-mix players benefit, but long term it's a detriment as China will eventually enter the DRAM space one to two years out with more capacity. China will be no where in HBM.

So a Q2 miss caused by more HBM mix actually means SK Hynix is BETTER positioned in the long run. Don't listen to me, listen to the Korean axe who has a Buy rating, a very high PT, and nailed the mechanics of this quarter.

[게로밍 @zsdcxa13]

요즘 하이퍼스케일러 주식 떨어지는 거 보면서 신용 위험 커진다고 난리 나잖아.

개빈 베이커가 어제 올린 글 봤는데,

시장이 완전 과하게 반응하고 있다고 하더라.

내가 읽어본 거 쉽게 정리해서 알려줄게.

일단 배경부터 말하면, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타 이런 큰 클라우드 회사들(하이퍼스케일러)이 AI 데이터센터에 돈을 너무 많이 써서 빚이 늘어날 거라는 걱정이 커졌어.

그래서 신용 스프레드가 확 벌어지고 주가도 빠진 거지.

그런데 베이커가 제일 강조하는 포인트가 이거야.

GPU 임대 가격이 지금 완전 이상하게 형성돼 있대.

장기 계약으로 빌리는 가격이랑,

지금 당장 스팟으로 빌리는 가격이 최소 2배 이상 차이가 난다고.

쉽게 말해서 계약으로 빌리면 GPU 하나당 한 달에 100만 원인데,

스팟으로 빌리면 200만 원 넘게 나온다는 거야.

그래서 지금 하이퍼스케일러들은 싸게 빌려주고 있어서 사실 돈을 덜 벌고 있는 상태야.

반대로 작년에 싸게 계약한 고객들은 지금 엄청 이득 보고 있고.

이게 핵심이야.

계약이 만기되면 어떻게 되냐면,

당연히 가격을 스팟 수준으로 확 올리게 되겠지.

그러면 매출이랑 실제로 들어오는 현금 흐름이 확 늘어날 거라고 봐.

베이커 계산으로는 2026년 1분기에 현금 흐름 증가율이 31% 정도였는데,

2분기에 벌써 50%까지 뛸 거래.

그리고 하반기에도 계속 가속될 가능성이 높다고 하더라.

시장 분석가들은 3분기부터 둔화될 거라고 예측하는데,

베이커는 그 예측이 틀렸다고 보고 있어.

숫자로 보면 더 명확해.

2028년까지 하이퍼스케일러랑 신생 클라우드들이 데이터센터에 25~35기가와트 정도를 추가할 걸로 예상하거든.

기가와트당 대략 600억 달러 든다고 치면 총 1.5조에서 2.2조 달러가 필요해.

지금 예상되는 이 회사들 현금 흐름은 1.3조~1.4조 달러 수준이라서 부족한 돈이 천억에서 칠천억 달러 정도 나오는데,

가격이 재조정되면 현금 흐름이 크게 상향 수정될 거라서 이 차이가 거의 사라진다는 거지.

설령 부족한 부분을 빚으로 메운다 해도 EBITDA의 1배 이하 수준이라 신용에 큰 타격이 안 간다고 봐.

차트들도 같이 올렸는데,

신용 스프레드가 최근 올라간 건 맞지만,

실제 부채비율이랑 이자 감당 능력은 다른 섹터보다 훨씬 좋아.

현금 흐름 성장 차트 보면 2분기에 확 튀어 오르는 모양이고,

BofA 차트에서 하이퍼스케일러 현금 흐름이 줄고 반도체 쪽으로 돈이 이동하는 그림이 나오긴 하는데,

오픈AI나 앤트로픽 같은 프론티어 랩까지 넣으면 다시 올라갈 가능성이 높다고 주석 달아놨어.

결론적으로 베이커는 신용 스프레드 벌어진 건 과도한 반응이고,

CDS 시장은 조작하기 쉬워서 신호로 믿기 어렵다고 해.

진짜 위험은 전력을 제때 공급하고 GPU를 다 켜는 게 기술적으로 어렵다는 점인데,

이것도 점점 나아지고 있다고 보더라고.

한마디로 정리하면,

GPU 스팟 가격이 계약보다 훨씬 비싸니까 계약 갱신되면 하이퍼스케일러들이 돈을 확 벌게 되고,

AI 투자 자금을 자체 현금으로 충분히 감당할 수 있다.

시장이 너무 겁먹고 있다는 얘기야.

[Leo @leoxbtt]

Bro… el ingeniero que CREÓ Claude Code soltó un video de 28 minutos y me voló la cabeza

Olvídate de los prompts genéricos que todo el mundo copia y pega

Este tipo te enseña exactamente cómo sacar el 300% de Claude: archivos CLAUDE.md, memoria permanente, sesiones paralelas y trucos de prompting que nadie te cuenta

Pagué cursos de 300 dólares que no llegan ni a la mitad de lo que él explica en los primeros 10 minutos

Y lo mejor: es gratis

No importa si estás empezando o si ya programas todo el día…

después de ver esto vas a usar la IA de una forma que ni sabías que existía

Guárdalo. Vas a volver mil veces 🔖

[Eva Ai @Eva200699]

别再靠短视频学怎么赚钱了
瑞·达利欧42分钟讲透财富创造
比大部分内容都扎实

[Kevin_wisdom @Kevin_wisdom_]

1. 오늘은 버핏이 구글 산 얘기임.
2. 버핏은 자기가 쓰는 것만 사는 사람으로 유명함.
3. 코카콜라 마시고,
질레트로 면도하고,
아이폰 쓰면서 애플을 샀음.
4. 다 손에 잡히는 물건임.
5. 근데 이번에 돈을 댄 건
미국 어딘가에 지어지고 있는 데이터센터임.
6. 버핏은 AI에 베팅했음.
(반도체엔 호재임 ㅋㅋ)
7. 구글이 뭐 하는 회사인지는 다들 알 거임.
8. 검색이랑 유튜브로 광고 팔아서 돈을 범.
9. 공장이 많이 필요한 것도 아니고 재고가 쌓이는 것도 아님.
10. 20년 동안 그렇게 벌었음.
11. 버핏이 딱 좋아할 회사인데 안 샀음.
12. 버핏이 2007년 주주서한에 이렇게 썼음.
13. "자본 요구가 사실상 없는 상태로
계속 늘어나는 이익 흐름을 갖는 편이 훨씬 낫습니다.
마이크로소프트나 구글에 물어보십시오"
14. 돈 안 들이고 이익만 느는 회사가 최고라는 뜻임.
구글을 그 예로 든 거임.
15. 그러고 안 샀음 ㅋㅋ
16. 이번 달 CNBC 인터뷰에서 그 얘기가 나옴.
17. 진행자가 물었음.
구글이 자본 안 들어가던 시절엔 안 좋아하셨고
시장은 좋아했죠?
18. 버핏 답이 한 문장이었음.
19. "제가 실수했습니다"
20. 그리고 지금 사는 이유는 정확히 반대임.
21. 지금 구글은 2007년의 구글이 아님.
22. 설비투자가 3년 만에 세 배가 됐음.
올해는 2,000억 달러 안팎임.
23. 작년에 영업으로 번 돈이 1,600억 달러임.
24. 번 돈보다 더 쓰는 거임.
25. 그래서 순서로 보면 이렇게 됨.
26. 부채를 여섯 배로 늘렸음.
27. 자사주 매입을 멈췄음.
작년 상반기엔 280억 달러를 썼는데
올해 상반기는 0임.
28. 쓰고 남는 돈이 2분기에 마이너스로 돌아섰음.
구글 사상 처음임.
29. 그러고도 모자라서 주식을 새로 찍었음 ㅋㅋ
30. 버핏이 그 새로 찍은 주식을 받았음.
31. 버핏이 구글을 산 건 세 번임.
32. 작년 가을에 처음 40억 달러어치를 샀음.
33. 올봄에 130억을 더 샀음.
34. 그리고 지난달에 하루 만에 100억을 넣었음.
35. 다 합치면 265억 달러임.
36. 참고로 버크셔가 뭘 샀는지는 45일 늦게 공개됨.
지금 볼 수 있는 건 3월 말까지임.
37. 지난달 100억이 왜 다른지부터 보자.
38. 이건 증권거래소에서 산 게 아님.
39. 2016년에 버크셔가 애플에 쓴 360억 달러는
애플 통장에 한 푼도 안 들어갔음.
주식 팔던 다른 투자자들한테 갔음.
40. 근데 이번 100억 달러는 구글 통장으로 들어갔음.
41. 구글이 SEC에 낸 문서에 용도까지 적혀 있음.
"AI 인프라와 글로벌 컴퓨팅을 확장하기 위한 자본적 지출"
42. 그러니까 애플 때 버핏이 했던 질문은
이 회사가 앞으로도 계속 벌까였음.
43. 이번엔 이 돈으로 벌 수 있을까임.
아직 없는 이익에 먼저 돈을 대는 거임.
44. 그리고 주식을 새로 찍으면
원래 주주들 몫이 조금씩 줄어듦.
45. 버핏이 그 줄어드는 쪽에 섰음.
같은 증자에 들어간 다른 투자자들이랑 같이 물려 있음.
46. 버핏이 애플 팔고 구글로 갈아탔다는 말 많던데, 맞을까?
47. 버크셔는 애플을 정점 대비 77% 팔았음.
회수한 돈이 1,500억 달러쯤임.
48. 구글에 넣은 건 265억임.
49. 나머지는 미국 국채에 있음.
버크셔 현금이랑 국채가 4,000억 달러로 사상 최대임.
50. 판 돈의 5분의 1도 안 갔음 ㅋㅋ
51. 지금도 애플이 760억 달러로 포트폴리오의 4분의 1임.
여전히 1위임.
52. 구글은 280억 달러로 9%가 안 됨.
53. 그럼 배당도 우선권도 없는 그냥 보통주에
하루 만에 100억 달러를 왜 댔을까?
54. 답이 34년 전 주주서한에 있음.
55. 1992년 버크셔 주주서한 원문임.
56. "소유하기 가장 좋은 사업은 오랜 기간에 걸쳐
큰 금액의 증분 자본을 아주 높은 수익률로 투입할 수 있는 사업입니다"
57. 번 돈을 사업에 계속 다시 넣어서 잘 굴리는 회사가 최고라는 뜻임.
58. 같은 서한에 이렇게 이어짐.
59. "불행히도 첫 번째 유형의 사업은 찾기가 매우 어렵습니다.
대부분의 고수익 사업은 자본이 별로 필요하지 않습니다"
60. 잘 버는 회사는 대개 돈을 더 쓸 데가 없다는 뜻임.
61. "그런 사업의 주주는 대개 이익 대부분을 배당으로 받거나
회사가 자사주를 대량 매입할 때 이득을 봅니다"
62. 그럼 번 돈을 주주한테 돌려주는 게 최선이라는 거임.
63. 버핏이 보는 회사 티어는 따로 있음.
64. 1등은 번 돈을 잘 굴려서 계속 다시 넣을 수 있는 회사임.
65. 2등은 잘 벌지만 그 돈을 넣을 데가 없는 회사임.
66. 3등이 남는 돈으로 자사주 사는 거임.
67. 1999년 주주서한에 조건이 못 박혀 있음.
68. "회사가 사업의 단기 필요를 넘어서는 자금을 갖고 있고"
69. 사업에 쓸 돈 다 쓰고도 남을 때라는 뜻임.
70. 자사주 매입은 넣을 데가 없을 때 하는 거임.
71. 버핏이 애플 자사주를 그렇게 칭찬했었음.
72. 애플이 훌륭하다는 뜻이기도 하지만
그 순서에서 애플이 2등이었다는 뜻이기도 함.
73. 그리고 CNBC 인터뷰에서 멍거를 인용하며 이렇게 말했음.
74. "만약 그 돈을 사업 안에 다시 투입할 수 있다면,
그건 높은 수익을 낼 능력은 있지만
그 초과 자본을 투입할 데가 없는 사업보다 더 낫습니다"
75. 잘 버는 회사보다,
잘 벌면서 그 돈을 또 굴릴 수 있는 회사가 위라는 뜻임.
76. 지난달 그 100억 달러 거래 5주 뒤에 나온 말임.
77. 같은 인터뷰에서 기준선도 말했음.
78. "좋은 사업이란 국채라고 정의할 수 있는 무위험 투자의 수익률보다
훨씬 많이 벌고, 앞으로도 계속 그럴 전망이 있는 사업입니다"
79. 국채보다 훨씬 잘 벌어야 사업이라고 부른다는 뜻임.
80. 국채에 넣어두기만 해도 해마다 수백억 달러가 나온다면서 한 말임.
81. 세 회사가 올 상반기에 번 돈을 어떻게 썼는지 보자.
82. 구글은 96%를 사업에 다시 넣었음.
애플은 4분의 1만 넣고 나머지를 주주한테 돌려줬음.
버크셔는 4,000억 달러를 국채에 넣어놨음 ㅋㅋ
83. 그럼 구글이 돈을 얼마나 잘 굴리는지 보자.
84. 굴리는 돈 100원당 재작년엔 51원을 벌었음.
85. 지금은 38원임.
86. 국채는 100원당 4.7원임.
87. 그러니까 아직 여덟 배인데 방향은 내려가고 있음.
짓는 중인 데이터센터가 아직 매출을 못 내니까 그럼.
88. 버핏이 베팅 건 게 바로 이 숫자임.
지금 쏟아붓는 2,000억 달러가
나중에 100원당 38원보다 더 벌어온다는 쪽임.
(구글 분기 실적은 프로필 링크로 들어오면 나올때마다 정리해줌)
89. 왜 배당 붙은 우선주가 아니라 보통주였냐도 여기서 풀림.
90. 버핏이 위기 회사에 돈 댈 때는 전부 우선주였음.
2008년 금융위기 때 미국 대형은행들이 그랬음.
91. 배당이 붙으면 그 회사가 버는 수익에 상한이 씌워짐.
92. 회사가 굴려서 버는 걸 온전히 받으려면 보통주여야 함.
93. 구글의 리스크는 감가상각임.
94. 서버 한 대를 100만원에 사면
그해 비용으로 100만원을 안 적음.
95. 5년 쓸 거라고 보고 5년에 나눠서 매년 조금씩 나눔. 한 해당 비용을 20만원이라고 제무제표에 반영하는거임.
96. 돈은 올해 다 나갔는데
장부상 손해는 5년에 걸쳐 나타나는 거임.
97. 지금 구글 이익은
이미 나간 돈의 청구서를 아직 다 안 받은 이익임.
98. 그 청구서가 오기 시작했음.
구글 감가상각비가 올 상반기에 43% 늘었음.
99. 그리고 구글은 서버를 몇 년 쓸 거라고 보는지를
4년에서 6년으로 늘린 적이 있음.
100. 기간을 늘리면 매년 잡히는 비용이 줄고
그만큼 이익이 늘어나(보임).
101. AI 칩이 6년보다 빨리 구식이 되면
지금 이익은 실제보다 크게 보이는 거임.
102. 스크리너에 구글 PER이 16배로 뜸.
싸다는 얘기로 읽힘.
103. 근데 뜯어보니 구글 2분기 순이익의 대부분이
비상장 지분 평가이익이었음.
영업이랑 상관없는 장부상 숫자임.
104. 그거 빼면 16배가 아니라 23배임 ㅋㅋ
앞으로 벌 이익 기준으로 봐도 24배고.
105. 참고로 애플은 37배임.
성장은 애플이 더 느린데 더 비쌈.
106. 그럼 애플은 왜 팔았을까.
애플이 훨씬 나은 지표도 있음.
107. 고정자산 1달러로 애플은 2.4달러를 벌고
구글은 0.4달러를 범.
108. 근데 애플이 그 좋은 걸 키울 곳을 못 찾았음.
번 돈의 95%를 주주한테 돌려줬음.
109. 돌려줬다는 건 넣을 데가 없었다는 뜻이기도 함.
110. 버핏 순서로 치면 애플은 2등, 구글은 1등 자리에 들어온 거임.
111. 정리하면 버핏이 베팅한 건 이거임.
구글이 지금 쏟아붓는 돈이
나중에 그보다 더 벌어온다는 쪽.
112. 그게 안 되면 100원당 38원이 더 내려감.
113. 그래서 앞으로 볼 게 셋임. 날짜도 다 정해져 있음.
114. 8월 중순에 버크셔 2분기 보유 내역이 나옴.
아까 말한 45일 시차 때문에 그때 처음 보임.
구글을 더 샀으면 이 판단에 더 걸었다는 뜻이고,
줄였으면 뭔가 달라진 거임.
115. 10월에 구글 3분기 실적이 나옴.
자사주 매입이 돌아오면 짓는 게 끝나간다는 뜻이고,
계속 0이면 아직 한창이라는 뜻임.
116. 같은 날 설비투자 계획도 나옴.
또 올리면 굴리는 돈이 더 커지는 거고,
멈추면 100원당 38원이 바닥을 찍었을 수 있음.
117. 셋 다 무료로 볼 수 있음.
매번 분석하기 귀찮으면 팔로우 + 프로필링크 ㄱㄱ
기업분석 계속 해드림.
✅️3줄요약
1. 버핏의 투자대상 기준 1등은 번 돈을 계속 다시 넣어서 굴릴 수 있는 회사임.
자사주 매입은 넣을 데가 없을 때 하는 2등짜리고,
1992년이랑 1999년 주주서한에 그렇게 적혀 있음.
2. 애플이 그 2등이었음.
번 돈의 95%를 돌려줬는데 그건 넣을 데가 없었다는 뜻이기도 함.
버크셔 자신도 4,000억 달러를 국채에 묶어두고 있음.
3. 그러니까 버핏이 건 건 구글이 지금 쏟아붓는 돈이
나중에 그보다 더 벌어온다는 쪽임.
지금은 굴리는 돈 100원당 38원, 국채의 여덟 배인데 내려가는 중임.

[Gallery St. 갤스 @J90236317]

일리야가 만들겠다는 건 다 아는 신이 아니라 배우고 싶어 안달난 열다섯 살임

작년 11월 드와케시 팟캐스트에서 직접 한 말임. 사람도 모르는 게 아주 많은데 대신 계속 배운다는 것부터 시작함. 그래서 초지능을 만든다면 그게 지속 학습 곡선의 어디에 있느냐가 질문이라고 했음.

가서 프로그래머가 돼라, 의사가 돼라, 가서 배워라. 배포 자체가 시행착오로 배우는 기간이 된다는 것임. 완성된 걸 떨어뜨리는 게 아니라 과정이라고 했음.

병목도 분명하게 짚었음. 제일 근본적인 문제는 이 모델들이 사람보다 일반화를 훨씬 못한다는 것이고, 그게 핵심이라고 했음. 왜 사람보다 훨씬 많은 데이터가 필요한지, 왜 원하는 걸 가르치기가 사람보다 어려운지 두 갈래로 나눠 물었음.

어제 엔비디아가 이 회사에 들어간 이유를 여기서 읽는 사람이 많음.

https://t.co/HB4fHJRZSX

[매크로비욘드(Sung) @sshleo84]

[들어가기 앞서] 이번 주 시장의 큰 변동성을 예상했습니다.

다만 솔직히 말하면 국내 증시의 변동성은 예상보다 훨씬 컸습니다.

많은 투자자들이 "무슨 악재가 더 나올 것인가"를 찾기 시작합니다.

국장은 너무 심합니다.

호황장은 어떻게 찾아오는가

많은 투자자들은 호황장이 시작되면 가장 먼저 주가가 오를 것이라고 생각합니다.

하지만 역사는 조금 다른 모습을 보여줍니다.

주가는 경제를 따라가는 것이 아니라, 경제보다 먼저 움직입니다.

실물경제가 좋아진 뒤 주가가 오르는 것이 아니라, 앞으로 좋아질 것이라는 기대를 시장이 먼저 가격에 반영하는 것입니다.

그래서 대부분의 강세장은 뉴스가 좋아졌을 때가 아니라, 아직 많은 사람들이 의심하고 있을 때 시작됩니다.

주식시장은 현재를 거래하는 곳이 아니라 미래를 거래하는 시장입니다.

그래서 시장이 가장 먼저 주목하는 것은 지금의 이익이 아니라 이익이 얼마나 빠르게 개선되고 있는가입니다.

기업의 실적이 나쁘더라도 예상보다 덜 나쁘면 주가는 오를 수 있고,

반대로 사상 최대 실적을 발표해도 기대에 미치지 못하면 주가는 하락할 수 있습니다.

시장이 반응하는 것은 절대적인 숫자가 아니라 변화의 방향과 속도이기 때문입니다.

강세장의 초기에는 항상 공통점이 있습니다.

시장은 이미 좋은 기업보다 좋아지기 시작하는 기업을 먼저 발견합니다.

영업이익 증가율이 바닥을 통과하고,

EPS 추정치가 상향되기 시작하며,

현금흐름이 개선되고,

기관과 외국인의 자금이 조금씩 유입됩니다.

이때는 대부분의 투자자가 아직 관심을 갖지 않습니다.

하지만 시간이 지나 실적이 확인되기 시작하면 비로소 시장은 그 기업을 주도주라고 부르기 시작합니다.

즉, 주도주는 실적 발표 이후가 아니라, 실적이 개선되기 시작하는 순간 만들어집니다.

최근 시장에서는 하이퍼스케일러들의 영업현금흐름 전망이 상향되고 있습니다.

하지만 더 큰 폭으로 증가한 것은 AI 인프라 투자(CAPEX)입니다.

그래서 단기적으로는 잉여현금흐름이 감소할 것이라는 우려가 나옵니다.

그러나 역사를 돌아보면 혁신의 초입에서는 언제나 비슷한 모습이 반복되었습니다.

철도도, 전기도, 인터넷도,

초기에는 막대한 투자 때문에 현금흐름이 악화된 것처럼 보였습니다.

하지만 그 투자가 생산성을 만들기 시작하는 순간, 매출과 이익은 기하급수적으로 증가했습니다.

AI 역시 같은 길을 걷고 있습니다.

지금 시장은 현재의 잉여현금흐름보다 미래의 생산성을 먼저 가격에 반영하고 있는 것입니다.

그래서 투자자는 무엇을 봐야 하는가?

많은 사람들은 PER이 낮아지면 싸다고 생각합니다.

하지만 진짜 중요한 것은 PER이 아니라 이익의 방향입니다.

많은 사람들은 좋은 뉴스를 기다립니다.

하지만 시장은 이미 좋은 뉴스가 나오기 전에 움직입니다.

많은 사람들은 실적이 확인된 뒤 투자합니다.

그러나 시장은 실적이 개선될 가능성을 먼저 반영합니다.

결국 투자에서 중요한 것은 현재를 분석하는 능력이 아니라 변화를 읽어내는 능력입니다.

강세장에서는 대부분의 종목이 오르는 것처럼 보이지만, 시간이 지나면 시장의 수익은 소수의 기업이 만들어냅니다.

AI 시대는 이러한 현상이 더욱 강해질 가능성이 높습니다.

생산성을 가장 먼저 확보하는 기업,

AI를 가장 빠르게 사업에 연결하는 기업,

막대한 CAPEX를 가장 높은 매출과 이익으로 전환하는 기업이 결국 시장을 이끌게 될 것입니다.

시장은 언제나 미래를 현재로 끌어와 가격을 결정합니다.

그래서 투자자는 오늘의 실적보다 내일의 생산성을,

현재의 PER보다 미래의 현금흐름을,

오늘의 뉴스보다 내일의 변화를 먼저 읽어야 합니다.

호황장은 어느 날 갑자기 찾아오는 것이 아닙니다.

대부분의 사람이 아직 불확실성을 이야기할 때, 시장은 이미 다음 시대의 승자를 조용히 선택하기 시작합니다.

그리고 그 승자를 가장 먼저 발견하는 사람이, 결국 긴 시간 가장 큰 복리의 수혜를 누리게 됩니다.

[DAN KOE @thedankoe]

https://t.co/OPGS7HUKaG