6월 기준 연초 대비 72%의 수익률을 기록한 웨일 록(Whale Rock)이 $SPCX, $INTC, $SNOW를 신규 포지션으로 포함한 2분기 13F 보고서를 제출했습니다.
상위 5개 포지션:
1. $SNDK, 10.89%
2. $AMD, 7.04%
3. $GOOGL, 6.88%
4. $TTMI, 6.35%
5. $ALAB, 6.08%
-주요 매수 종목: $AMD $ALAB $SNOW $TWLO $VIAV
-주요 매도 종목: $AEIS $SNDK $RBLX $TSEM $AVGO
-주요 신규 포지션: $ALAB $SNOW $TWLO $STX $INTC
상위 5개 포지션:
1. $SNDK, 10.89%
2. $AMD, 7.04%
3. $GOOGL, 6.88%
4. $TTMI, 6.35%
5. $ALAB, 6.08%
-주요 매수 종목: $AMD $ALAB $SNOW $TWLO $VIAV
-주요 매도 종목: $AEIS $SNDK $RBLX $TSEM $AVGO
-주요 신규 포지션: $ALAB $SNOW $TWLO $STX $INTC
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댄 선드하임(Dan Sundheim)이 이끄는 D1 캐피털(D1 Capital)이 2분기 13F 보고서를 제출했으며, $SPCX가 최대 보유 종목으로 나타났고, $CRWV, $TSLA, $META에 신규 포지션을 구축했다.
상위 5개 보유 종목:
$SPCX, 61.91%
$CART, 3.07%
$JHX, 2.07%
$NU, 1.71%
$JCI, 1.58%
-주요 매수 종목: $SPCX $JCI $META $SHW $NU
-주요 매도 종목: $KNX $AVGO $NVDA $XPO $CLS
-신규 보유 종목: $SPCX $META $ISRG $COMP $LIN
상위 5개 보유 종목:
$SPCX, 61.91%
$CART, 3.07%
$JHX, 2.07%
$NU, 1.71%
$JCI, 1.58%
-주요 매수 종목: $SPCX $JCI $META $SHW $NU
-주요 매도 종목: $KNX $AVGO $NVDA $XPO $CLS
-신규 보유 종목: $SPCX $META $ISRG $COMP $LIN
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Forwarded from 하나 중국/신흥국 전략 김경환
>>Situational Awareness, 강제 청산 직전 마지막 한 달 Micron·SanDisk 추가 매수
•Situational Awareness는 올해 2분기에 메모리 반도체 기업 Micron Technology와 SanDisk의 보유량을 대폭 늘렸음. 두 기업의 합산 보유액은 약 110억 달러로, 당시 해당 펀드 순자산의 약 4분의 1을 차지했음.
•이와 동시에 해당 펀드는 NVIDIA, Broadcom 및 AMD에 대한 옵션 매도 포지션도 축소
>爆仓前最后一个月，“AI股神”加仓美光、闪迪 https://wallstreetcn.com/articles/3779501#from=ios
•Situational Awareness는 올해 2분기에 메모리 반도체 기업 Micron Technology와 SanDisk의 보유량을 대폭 늘렸음. 두 기업의 합산 보유액은 약 110억 달러로, 당시 해당 펀드 순자산의 약 4분의 1을 차지했음.
•이와 동시에 해당 펀드는 NVIDIA, Broadcom 및 AMD에 대한 옵션 매도 포지션도 축소
>爆仓前最后一个月，“AI股神”加仓美光、闪迪 https://wallstreetcn.com/articles/3779501#from=ios
Wallstreetcn
爆仓前最后一个月，“AI股神”加仓美光、闪迪 - 华尔街见闻
据监管文件显示，Situational Awareness在今年二季度大幅增持了存储芯片企业美光科技和闪迪，两家公司持仓合计约110亿美元，占该基金当时净资产的约四分之一。与此同时，该基金还削减了对英伟达、博通及超威半导体的期权空头头寸。
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13F 시즌 공시를 받은 후의 몇 가지 생각들…
먼저, 가장 큰 펀드들에서 Q2에 매수된 상위 10개 종목들: $MSFT, $META, $V, $AMZN, $BRK.B, $SPGI, $GOOG, $DIS, $COF, $TMO
블루칩 회사들과 Mag 7 종목들이 반도체 종목들보다 더 큰 투자자들에게 여전히 선호되고 있다는 점이 명백하다. 상위 10개 매수 주식 중 4개가 Mag 7이었다. 반도체 종목들이 매수세를 받고 있긴 하지만, 그 매수세는 David Tepper, Brad Gerstner, Chase Coleman 같은 사람들로부터 오고 있다. 공격적이지 않은 더 큰 펀드들은 Visa, Amazon, Meta, Microsoft 같은 최고 품질의 사업체들에 대한 할인된 가격을 사들이고 있을 뿐이다.
$UBER가 큰 매수세를 받았다. Ackman은 포지션을 14% 늘렸고, Tepper는 21% 늘렸으며, Terry Smith는 800만 주를 매수했다.
$GOOGL은 가장 많이 매도된 Mag 7이었다. 상위 10개 매수 주식에 들었지만, 이는 펀드 수보다는 집중도 때문이었다. 26개의 큰 펀드가 포지션을 줄인 반면, 4개 펀드만 늘렸지만 그 늘린 펀드들은 대량으로 늘렸다. Berkshire는 지분을 45% 증가시켰다.
$SPCX는 큰 매수자들이 있었지만, 이 펀드들 중 많은 곳이 Nvidia와 AMD 같은 기존 xAI 포지션을 가지고 있었고, Q2에 매도하지 않았지만 공개 시장에서 새로 매수한 것도 아니다.
$MU와 $SNDK는 공시들에서 별로 두드러지지 않았다. Tepper는 포지션의 40%를 매도했다. Brad Gerstner는 20만 9천 주를 추가 매수했다.
$TSM, $AMZN, $NVDA는 포트폴리오 전반에 걸쳐 적절한 매수나 보유를 받았고, 매도 사례가 거의 없는 매우 강력한 대형주로 계속 자리 잡았다.
Peter Thiel은 4억 1,800만 달러 규모의 포트폴리오를 공시했는데, 그중 72%가 에너지에 배분되어 있어서 이는 상당한 매수세를 받을 다음 병목 현상이 될 수 있다. 그의 포지션: $AMZN, $VIST, $VST, $AEP, $DTE, $FE, $CMS, $XE.
전반적으로, 지속 가능한 수익 성장 잠재력을 가진 대형주를 사들이는 쪽으로 편향이 있는 것 같고, 소형 성장주보다는 그쪽이 더 강하다. 금융주는 거의 나타나지 않고, 헬스케어도 마찬가지지만 시장이 그쪽으로 확대되고 있다. 기술주는 여전히 지배적이다. S&P가 사상 최고치를 기록 중이니 당연히 매수세가 매도세를 압도하지만, 이제 질문은 이 펀드들이 언제 기술주 밖으로 배분을 할지, 아니면 7월에 힘들었지만 여전히 시장 나머지 대비 훨씬 높은 배수로 거래되는 반도체 종목들에 비해 블루칩과 Mag 7이 보는 할인에 계속 더블 다운할지다.
솔직히 말해서, 이 공시들에서 $UBER가 나에게 가장 매력적으로 느껴진다. 2년 동안 정말로 갇혀 있었는데, FCF는 엄청나게 성장 중이고, 큰 손들이 대거 매수에 나서고 있다.
@amitisinvesting
먼저, 가장 큰 펀드들에서 Q2에 매수된 상위 10개 종목들: $MSFT, $META, $V, $AMZN, $BRK.B, $SPGI, $GOOG, $DIS, $COF, $TMO
블루칩 회사들과 Mag 7 종목들이 반도체 종목들보다 더 큰 투자자들에게 여전히 선호되고 있다는 점이 명백하다. 상위 10개 매수 주식 중 4개가 Mag 7이었다. 반도체 종목들이 매수세를 받고 있긴 하지만, 그 매수세는 David Tepper, Brad Gerstner, Chase Coleman 같은 사람들로부터 오고 있다. 공격적이지 않은 더 큰 펀드들은 Visa, Amazon, Meta, Microsoft 같은 최고 품질의 사업체들에 대한 할인된 가격을 사들이고 있을 뿐이다.
$UBER가 큰 매수세를 받았다. Ackman은 포지션을 14% 늘렸고, Tepper는 21% 늘렸으며, Terry Smith는 800만 주를 매수했다.
$GOOGL은 가장 많이 매도된 Mag 7이었다. 상위 10개 매수 주식에 들었지만, 이는 펀드 수보다는 집중도 때문이었다. 26개의 큰 펀드가 포지션을 줄인 반면, 4개 펀드만 늘렸지만 그 늘린 펀드들은 대량으로 늘렸다. Berkshire는 지분을 45% 증가시켰다.
$SPCX는 큰 매수자들이 있었지만, 이 펀드들 중 많은 곳이 Nvidia와 AMD 같은 기존 xAI 포지션을 가지고 있었고, Q2에 매도하지 않았지만 공개 시장에서 새로 매수한 것도 아니다.
$MU와 $SNDK는 공시들에서 별로 두드러지지 않았다. Tepper는 포지션의 40%를 매도했다. Brad Gerstner는 20만 9천 주를 추가 매수했다.
$TSM, $AMZN, $NVDA는 포트폴리오 전반에 걸쳐 적절한 매수나 보유를 받았고, 매도 사례가 거의 없는 매우 강력한 대형주로 계속 자리 잡았다.
Peter Thiel은 4억 1,800만 달러 규모의 포트폴리오를 공시했는데, 그중 72%가 에너지에 배분되어 있어서 이는 상당한 매수세를 받을 다음 병목 현상이 될 수 있다. 그의 포지션: $AMZN, $VIST, $VST, $AEP, $DTE, $FE, $CMS, $XE.
전반적으로, 지속 가능한 수익 성장 잠재력을 가진 대형주를 사들이는 쪽으로 편향이 있는 것 같고, 소형 성장주보다는 그쪽이 더 강하다. 금융주는 거의 나타나지 않고, 헬스케어도 마찬가지지만 시장이 그쪽으로 확대되고 있다. 기술주는 여전히 지배적이다. S&P가 사상 최고치를 기록 중이니 당연히 매수세가 매도세를 압도하지만, 이제 질문은 이 펀드들이 언제 기술주 밖으로 배분을 할지, 아니면 7월에 힘들었지만 여전히 시장 나머지 대비 훨씬 높은 배수로 거래되는 반도체 종목들에 비해 블루칩과 Mag 7이 보는 할인에 계속 더블 다운할지다.
솔직히 말해서, 이 공시들에서 $UBER가 나에게 가장 매력적으로 느껴진다. 2년 동안 정말로 갇혀 있었는데, FCF는 엄청나게 성장 중이고, 큰 손들이 대거 매수에 나서고 있다.
@amitisinvesting
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투자자들이 에너지 펀드에서 자본을 빠른 속도로 회수하고 있습니다:
미국 에너지 부문 ETF는 월요일까지의 65 거래일 동안 -40억 달러의 유출을 기록했으며, 이는 2025년 중반 이후 가장 큰 규모의 유출입니다.
이는 3월에 기록된 사상 최대 +125억 달러 유입에서 급격한 반전입니다.
비교하자면, 2025년 최고 유출액은 -55억 달러였고, 2023년 기록은 -75억 달러였습니다.
한편, 에너지 부문 ETF인 $XLE는 8월 들어 현재까지 -7억 9,700만 달러의 유출을 기록하며, 2025년 4월 이후 가장 큰 월간 인출을 향해 가고 있습니다.
이는 또한 5개월 연속 월간 유출을 의미할 것입니다.
에너지 노출에 대한 투자자들의 관심이 빠르게 사라지고 있습니다.
미국 에너지 부문 ETF는 월요일까지의 65 거래일 동안 -40억 달러의 유출을 기록했으며, 이는 2025년 중반 이후 가장 큰 규모의 유출입니다.
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비교하자면, 2025년 최고 유출액은 -55억 달러였고, 2023년 기록은 -75억 달러였습니다.
한편, 에너지 부문 ETF인 $XLE는 8월 들어 현재까지 -7억 9,700만 달러의 유출을 기록하며, 2025년 4월 이후 가장 큰 월간 인출을 향해 가고 있습니다.
이는 또한 5개월 연속 월간 유출을 의미할 것입니다.
에너지 노출에 대한 투자자들의 관심이 빠르게 사라지고 있습니다.
최신 Thrive 수익률 — 몇 가지 고려사항 🧵
1) 놀라운 수익률
2) 누구도 버블에서 자유로울 수 없다
3) DPI는 VC와 운율이 맞지 않는다
4) 펀드별 주요 투자 기업
1) 놀라운 수익률
버블 정점에서 투자를 집행한 펀드의 경우에도 최저 Net IRR이 12%다.
두 번째로 낮은 Net IRR은 17.5%
사모시장의 수수료가 그만한 가치가 없다고 말하는 사람이라면, 이 표를 한번 확인해볼 만하다.
그리고 맞다. 이 수익률의 대부분은 아직 미실현 수익이고, 현재 평가가치가 상당히 높게 책정되어 있다고 주장할 수도 있다.
하지만 기업들은 계속 성장할 것이고, 따라서 이 중 일부의 평가가치는 앞으로 더 좋아질 수도 있다.
이 점에는 의심의 여지가 없다.
2) 누구도 버블에서 자유로울 수 없다
물론 이 결과들은 놀라울 정도로 훌륭하다.
하지만 여기서 눈에 띄는 것은 어느 누구도 시장 환경과 밸류에이션의 영향을 완전히 피할 수 없다는 점이다.
특히 2021년 수익률을 보면 이를 확인할 수 있다.
펀드의 성공을 예측하는 가장 중요한 요소 중 하나는, 아이러니하게도 통제하기 매우 어려운 것이다.
바로 펀드를 시작한 시점이다.
2021년에 벤처펀드를 시작했다면 정말 어려운 싸움을 해야 했을 것이다.
반대로 2000년대 초반에 가치투자 성향의 Tiger Cub 펀드를 시작했다면, 아마 엄청난 성과를 냈을 가능성이 높다.
3) DPI는 VC와 운율이 맞지 않는다
수익률은 정말 훌륭하지만, 와, 회수 사이클은 정말 느리다.
특히 눈에 띄는 것은 설립된 지 10년이 안 된 펀드 중 DPI가 0.3배를 넘는 펀드가 하나도 없다는 것이다.
물론 기관투자자라면 정말 현금이 필요할 경우 자신이 보유한 지분을 매각해서 현금화할 수 있을 것이다.
하지만 여기서 중요한 것은 그게 아니다.
사람들은 흔히 PE와 VC가 비슷한 유동성 프로필을 가지고 있다고 생각한다.
즉, 둘 다 사실상 유동성이 거의 없다고 생각한다.
하지만 자본비용을 고려할 때는 이것이 전체 그림의 일부일 뿐이다.
벤처에 투자한다면 10년 동안 현금이 들어오지 않을 것을 전제로 하는 것이 좋다.
PE에서는 반드시 그렇다고 할 수 없다.
4) 펀드별 주요 투자 기업
자본이 어떻게 배분되었는지를 보여주는 훌륭한 자료다.
두 단어로 표현하면:
놀라운 투자 안목
그리고 추가 투자할 의지
특히 2018년에 OpenAI에 투자한 것은 정말 대단한 일이다.
Thrive II (2011): Oscar, Instagram, Warby Parker
Thrive III (2012): Oscar, Twitch, Spotify
Thrive IV (2014): Stripe, GitHub, Slack, Twilio Segment, Unity, Instacart
Thrive V (2016): Oscar, GitHub, Robinhood, Stripe, Affirm
Thrive VI (2018): Stripe, SpaceX, OpenAI, Fanatics, Robinhood
Thrive VII (2021): OpenAI, Stripe, Ramp
Thrive VIII (2022): SpaceX, OpenAI, Cursor, Anduril, Ramp, Stripe, Databricks, A24, Wiz, Chai Discovery, Base, Physical Intelligence
Thrive IX (2024): SpaceX, OpenAI, Cursor, Anduril, Databricks, Stripe, Wiz, Isomorphic Labs, Neuralink, OpenEvidence, General Matter
Thrive X-G¹ (2026): OpenAI, Anduril, Stripe, Isomorphic Labs
1) 놀라운 수익률
2) 누구도 버블에서 자유로울 수 없다
3) DPI는 VC와 운율이 맞지 않는다
4) 펀드별 주요 투자 기업
1) 놀라운 수익률
버블 정점에서 투자를 집행한 펀드의 경우에도 최저 Net IRR이 12%다.
두 번째로 낮은 Net IRR은 17.5%
사모시장의 수수료가 그만한 가치가 없다고 말하는 사람이라면, 이 표를 한번 확인해볼 만하다.
그리고 맞다. 이 수익률의 대부분은 아직 미실현 수익이고, 현재 평가가치가 상당히 높게 책정되어 있다고 주장할 수도 있다.
하지만 기업들은 계속 성장할 것이고, 따라서 이 중 일부의 평가가치는 앞으로 더 좋아질 수도 있다.
이 점에는 의심의 여지가 없다.
2) 누구도 버블에서 자유로울 수 없다
물론 이 결과들은 놀라울 정도로 훌륭하다.
하지만 여기서 눈에 띄는 것은 어느 누구도 시장 환경과 밸류에이션의 영향을 완전히 피할 수 없다는 점이다.
특히 2021년 수익률을 보면 이를 확인할 수 있다.
펀드의 성공을 예측하는 가장 중요한 요소 중 하나는, 아이러니하게도 통제하기 매우 어려운 것이다.
바로 펀드를 시작한 시점이다.
2021년에 벤처펀드를 시작했다면 정말 어려운 싸움을 해야 했을 것이다.
반대로 2000년대 초반에 가치투자 성향의 Tiger Cub 펀드를 시작했다면, 아마 엄청난 성과를 냈을 가능성이 높다.
3) DPI는 VC와 운율이 맞지 않는다
수익률은 정말 훌륭하지만, 와, 회수 사이클은 정말 느리다.
특히 눈에 띄는 것은 설립된 지 10년이 안 된 펀드 중 DPI가 0.3배를 넘는 펀드가 하나도 없다는 것이다.
물론 기관투자자라면 정말 현금이 필요할 경우 자신이 보유한 지분을 매각해서 현금화할 수 있을 것이다.
하지만 여기서 중요한 것은 그게 아니다.
사람들은 흔히 PE와 VC가 비슷한 유동성 프로필을 가지고 있다고 생각한다.
즉, 둘 다 사실상 유동성이 거의 없다고 생각한다.
하지만 자본비용을 고려할 때는 이것이 전체 그림의 일부일 뿐이다.
벤처에 투자한다면 10년 동안 현금이 들어오지 않을 것을 전제로 하는 것이 좋다.
PE에서는 반드시 그렇다고 할 수 없다.
4) 펀드별 주요 투자 기업
자본이 어떻게 배분되었는지를 보여주는 훌륭한 자료다.
두 단어로 표현하면:
놀라운 투자 안목
그리고 추가 투자할 의지
특히 2018년에 OpenAI에 투자한 것은 정말 대단한 일이다.
Thrive II (2011): Oscar, Instagram, Warby Parker
Thrive III (2012): Oscar, Twitch, Spotify
Thrive IV (2014): Stripe, GitHub, Slack, Twilio Segment, Unity, Instacart
Thrive V (2016): Oscar, GitHub, Robinhood, Stripe, Affirm
Thrive VI (2018): Stripe, SpaceX, OpenAI, Fanatics, Robinhood
Thrive VII (2021): OpenAI, Stripe, Ramp
Thrive VIII (2022): SpaceX, OpenAI, Cursor, Anduril, Ramp, Stripe, Databricks, A24, Wiz, Chai Discovery, Base, Physical Intelligence
Thrive IX (2024): SpaceX, OpenAI, Cursor, Anduril, Databricks, Stripe, Wiz, Isomorphic Labs, Neuralink, OpenEvidence, General Matter
Thrive X-G¹ (2026): OpenAI, Anduril, Stripe, Isomorphic Labs
최신 All-In Podcast 에피소드에서 한 부분은 잠시 멈춰서 생각해볼 만하다.
Jason Calacanis가 AI 컴퓨팅의 생산적인 1GW에 대해 대략적인 계산을 이야기했다.
대략 1,000억 달러의 연구소 매출
그중 대략 500억 달러가 컴퓨팅 제공업체에 지급
그리고 약 300억 달러가 Nvidia 시스템으로 흘러감
대화의 다른 부분에서는 6~8GW를 추가하려면 3,000억~4,000억 달러의 CAPEX가 필요할 것이라고 추산한다.
이는 새로운 1GW를 추가할 때마다 약 500억 달러가 필요하다는 계산으로 이어진다.
물론 이것들은 매우 거친 추정치다.
하지만 잠시 이 숫자들을 그대로 받아들여 보자.
연구소의 매출이 1,000억 달러에서 1조 달러로 증가하면서 GW당 매출 비율이 동일하게 유지된다면, 약 10GW의 생산적인 컴퓨팅이 필요하다.
이는 대략 9GW의 추가 전력을 의미하고, 약 4,500억 달러의 추가 인프라 투자가 필요할 수 있다.
그리고 전체 10GW에 걸쳐 약 3,000억 달러 규모의 반도체(silicon)가 필요하게 된다.
10GW를 24시간 계속 가동하면 연간 87.6TWh의 전력을 소비한다.
이 시점부터 전망은 더 이상 단순히 “소프트웨어가 계속 성장한다”는 이야기가 아니다.
이제는 다음과 같은 것들이 필요하다.
부지, 발전 설비, 가스 공급, 변전소, 터빈, 변압기, 스위치기어, 냉각 시스템, 네트워크, 인허가, 금융, 시운전, 그리고 수천 명의 인력이 서로 맞물리는 일정에 맞춰 투입되어야 한다.
모든 비율은 변할 것이다.
모델은 더욱 효율적으로 변할 것이고,
토큰 가격은 하락할 것이며,
가동률은 변화할 것이고,
워크로드는 서로 다른 종류의 하드웨어 사이에서 이동할 것이다.
하지만 방향 자체는 명확해 보인다.
AI 연구소의 성장은 점점 더 산업 시스템이 얼마나 빠르게 자본을 실제로 사용할 수 있는 GW로 전환할 수 있느냐에 의해 결정될 것이다.
나는 전력 용량이 더 일찍 계약되고,
연구소의 수요를 기반으로 금융이 조달되며,
단순히 전력망에 요청할 수 있는 곳이 아니라 예정대로 전력을 건설할 수 있는 지역으로 수요가 몰릴 것이라고 예상한다.
1조 달러 규모의 AI 모델 연구소는 결국 전통적인 소프트웨어 기업이라기보다, 매우 가치 높은 API를 보유한 에너지 집약적 산업 네트워크에 가까운 형태로 운영될 수도 있다.
@demian_ai
Jason Calacanis가 AI 컴퓨팅의 생산적인 1GW에 대해 대략적인 계산을 이야기했다.
대략 1,000억 달러의 연구소 매출
그중 대략 500억 달러가 컴퓨팅 제공업체에 지급
그리고 약 300억 달러가 Nvidia 시스템으로 흘러감
대화의 다른 부분에서는 6~8GW를 추가하려면 3,000억~4,000억 달러의 CAPEX가 필요할 것이라고 추산한다.
이는 새로운 1GW를 추가할 때마다 약 500억 달러가 필요하다는 계산으로 이어진다.
물론 이것들은 매우 거친 추정치다.
하지만 잠시 이 숫자들을 그대로 받아들여 보자.
연구소의 매출이 1,000억 달러에서 1조 달러로 증가하면서 GW당 매출 비율이 동일하게 유지된다면, 약 10GW의 생산적인 컴퓨팅이 필요하다.
이는 대략 9GW의 추가 전력을 의미하고, 약 4,500억 달러의 추가 인프라 투자가 필요할 수 있다.
그리고 전체 10GW에 걸쳐 약 3,000억 달러 규모의 반도체(silicon)가 필요하게 된다.
10GW를 24시간 계속 가동하면 연간 87.6TWh의 전력을 소비한다.
이 시점부터 전망은 더 이상 단순히 “소프트웨어가 계속 성장한다”는 이야기가 아니다.
이제는 다음과 같은 것들이 필요하다.
부지, 발전 설비, 가스 공급, 변전소, 터빈, 변압기, 스위치기어, 냉각 시스템, 네트워크, 인허가, 금융, 시운전, 그리고 수천 명의 인력이 서로 맞물리는 일정에 맞춰 투입되어야 한다.
모든 비율은 변할 것이다.
모델은 더욱 효율적으로 변할 것이고,
토큰 가격은 하락할 것이며,
가동률은 변화할 것이고,
워크로드는 서로 다른 종류의 하드웨어 사이에서 이동할 것이다.
하지만 방향 자체는 명확해 보인다.
AI 연구소의 성장은 점점 더 산업 시스템이 얼마나 빠르게 자본을 실제로 사용할 수 있는 GW로 전환할 수 있느냐에 의해 결정될 것이다.
나는 전력 용량이 더 일찍 계약되고,
연구소의 수요를 기반으로 금융이 조달되며,
단순히 전력망에 요청할 수 있는 곳이 아니라 예정대로 전력을 건설할 수 있는 지역으로 수요가 몰릴 것이라고 예상한다.
1조 달러 규모의 AI 모델 연구소는 결국 전통적인 소프트웨어 기업이라기보다, 매우 가치 높은 API를 보유한 에너지 집약적 산업 네트워크에 가까운 형태로 운영될 수도 있다.
@demian_ai
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미국에서 소비자 신뢰도가 급격히 하락하고 있습니다.
X세대의 소비자 신뢰 지수 6개월 평균이 ~78포인트로 떨어졌으며, 이는 최소 5년 만에 가장 낮은 수준입니다.
동시에, 베이비붐 세대의 이 지표는 ~80포인트로 하락했으며, 이는 최소 2021년 9월 이후 최저 수준입니다.
비교하자면, 두 연령대의 지표는 2021년 10월에 ~110포인트로, 즉 ~40% 더 높았습니다.
한편, 침묵의 세대의 소비자 신뢰 지수는 2026년 5개월 동안 하락하여 ~81포인트로, 최소 5년 만에 가장 낮은 수준입니다.
이 지표는 Z세대와 밀레니얼 세대에 대해서만 100포인트를 상회하지만, 심지어 이들 지표도 여전히 2021-2023년 수준보다 낮습니다.
소비자 신뢰도는 모든 세대에서 팬데믹 이후 최고 수준을 훨씬 밑돌고 있습니다.
X세대의 소비자 신뢰 지수 6개월 평균이 ~78포인트로 떨어졌으며, 이는 최소 5년 만에 가장 낮은 수준입니다.
동시에, 베이비붐 세대의 이 지표는 ~80포인트로 하락했으며, 이는 최소 2021년 9월 이후 최저 수준입니다.
비교하자면, 두 연령대의 지표는 2021년 10월에 ~110포인트로, 즉 ~40% 더 높았습니다.
한편, 침묵의 세대의 소비자 신뢰 지수는 2026년 5개월 동안 하락하여 ~81포인트로, 최소 5년 만에 가장 낮은 수준입니다.
이 지표는 Z세대와 밀레니얼 세대에 대해서만 100포인트를 상회하지만, 심지어 이들 지표도 여전히 2021-2023년 수준보다 낮습니다.
소비자 신뢰도는 모든 세대에서 팬데믹 이후 최고 수준을 훨씬 밑돌고 있습니다.
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개빈에게 특히 사려 깊은 대화를 나눠줘서 감사합니다. 저는 보통 소셜 미디어에 많은 시간을 보내지 않지만, 여기서 참여하고 싶었어요. 왜냐하면 이게 정말 중요한 대화의 핵심을 잘 드러내기 때문이죠.
먼저, 규제에 대해 말하자면, “규제를 통해 소수의 선별된 회사와 정치인들에게 집중시키거나, 아니면 널리 분산시키는” 선택은 거짓 딜레마라고 생각합니다. 실리콘 밸리에서 쓰는 그런 간단한 공식, 즉 규제 = 규제 장악 = 권력 집중이라는 공식을 알지만, 저는 항상 이게 세상을 지나치게 단순화한 그림이라고 느꼈어요. 이 거품 밖의 많은 사람들은 규제를 기업 권력을 제약하고 보통 사람들에게 이익이 되는 것으로 생각하죠. 저도 그 관점에 반드시 동의하는 건 아니에요. 오히려 규제는 복잡하고, 그 “규제”가 무엇으로 구성되어 있는지에 따라 달라진다고 봅니다. 하지만 특히 “규제 = 규제 장악 = 권력 집중” 프레임에 갇힌 사람들은 객관적이고 공정한 제도적 프로세스의 분산화 힘을 종종 과소평가한다고 생각해요. 조잡한 비유로 말하면, 공식적인 법원 시스템은 때때로 답답하고 엘리트주의적으로 느껴질 수 있지만, 취약한 개인들의 권리를 방어하는 데는 대안인 폭력적인 군중 정의보다 훨씬 더 나은 역할을 하죠. 최고의 상태에서 제도는 권력을 사람들보다는 아이디어에 부여함으로써 그 권력을 분산시킬 수 있습니다.
이게 바로 Anthropic이 항상 정책 제안을 매우 신중하게 만드는 이유예요. 우리는 프론티어 AI 회사들을 불리하게(느리게) 만드는 동시에 *작은 경쟁자들을 유리하게* 만드는 제안을 하려고 아주 열심히 노력합니다. 캘리포니아의 SB53(우리가 지지한 법안), 그리고 비판받았던 SB 1047(우리는 이에 대해 양면적인 입장이었음)조차도 특정 수익액이나 모델 훈련 비용 이하의 회사는 완전히 면제되도록 했어요( SB 53에서는 5억 달러, 1047에서는 더 낮았지만 우리는 그 부분에 반대했죠). 더 최근에는 CAISI와 백악관에서 우리가 주장한 테스트 프로세스가 프론티어 모델에 대한 더 엄격한 테스트를 요구하면서, 프론티어 밖 모델들보다 도전자들을 차별적으로 유리하게 만드는 구조예요. 마찬가지로, “Pacing the Frontier” 서한은(또는 적어도 Anthropic이 선호하는 구현 방식은) 최고 수준의 모델들의 속도를 조절하면서 따라잡는 모델들은 제약하지 않는 것을 상상합니다. 이는 프론티어 연구소들의 사업적 이익을 해치고, 도전자들(오픈 웨이트 포함)을 돕는 거죠!
전체적으로 제 관점은 AI가 *구조적으로* 권력을 집중시키는 경향이 있는 기술이라는 거예요. 이는 규제와는 아무 상관없는 이유 때문이죠(스케일링 법칙의 극단적 함의와 더 관련이 있어요). 오픈 웨이트는 이 문제를 어느 정도 돕지만, 충분한 해결책은 절대 아니에요. 왜냐하면 그것들은 단순히 집중을 컴퓨트와 칩을 가장 많이 가진 자들(대략 프론티어 연구소들 플러스 하드웨어 제공자들)로 약간 옮길 뿐이기 때문이죠. 반대로, 적절한 “도로 규칙”은 동시에 (a) AI의 사이버/바이오/정렬 위험을 다루고, (b) 프론티어 AI 회사들의 권력을 제도적으로 제약하며, (c) 오픈 웨이트 모델들을 위한 공간을 남기면서도 그들이 가져오는 구체적 위험을 다룰 수 있다고 생각합니다.
참고로, 지난 몇 달간의 사건들이 “[내가] 선호하는 규제 경로를 초래하지 못했다”고 생각하지 않아요. 트럼프 행정부가 보고된 대로 취할 접근 방식—프론티어 모델에 대한 배포 전 테스트, 그리고 오픈 웨이트 모델들이 프론티어에 가까워질 때의 테스트—은 제가 매우 지지하는 방식이에요. 물론 세부 사항을 봐야 확신할 수 있지만요. 또한 Demis Hassabis의 FINRA 같은 단체 아이디어도 지지합니다. 이는 6개월 전 산업 대부분이 모든 주 규제의 선점과 연방적 접근 부재를 주장하던 때와 대조적이죠.
둘째, AI에 대한 메시징에 관해서. 제 메시징이 과도하게 부정적이었다는 데 동의하지 않습니다. 사실 위험과 이점 사이에서 거의 균형 있게 다뤘습니다. 저는 각각에 대해 하나의 주요 에세이를 썼고, 심지어 위험을 논의하는 인터뷰에서도 놀라운 이점을 자주 언급하며 위험에 대한 가능한 해결책을 제안합니다(소셜 미디어에 올라오는 제 인터뷰의 짧은 클립은 클릭을 유발하기 때문에 과도하게 부정적으로 편집되는 경향이 있습니다). 사실, 저는 AI 산업이 이 기술이 세상을 더 나아지게 근본적으로 변화시킬 수 있다는 영감을 주는 그림을 충분히 그리지 못한다고 느껴서 Machines of Loving Grace를 썼습니다. 에세이의 대부분은 건강과 생물학 분야에서 AI의 잠재력에 대한 회의론을 반박하고, 왜 제가 보통 사람들뿐만 아니라 생물학자들에게도(저도 예전에 그랬습니다!) 미친 소리로 들릴 수 있지만, ~5-10년 안에 대부분의 인간 질병을 치료할 수 있을 것이라고 생각하는지 보여주는 데 바쳐져 있습니다. 그리고, 제 가장 최근 에세이(Policy on the AI Exponential)를 읽어보시면, AI 가속 약물의 홍수에 대한 규제 프로세스가 방해가 되지 않도록 FDA 프로세스를 간소화하는 구체적인 제안을 논의합니다. 저는 여기서 긴박감을 느낍니다: 제 아버지는 직접 작용 항바이러스제(소포스부비르)가 개발되기 불과 몇 년 전에 C형 간염으로 돌아가셨는데, 그 약은 환자의 95%를 치료하며 아마 아버지를 구했을 것입니다.
저는 대중이 AI에 대해 부정적인 시각을 가지고 있다는 데(그리고 이것이 큰 문제라는 데) 동의합니다. 하지만 이것이 주로 저나 다른 AI 리더들이 AI의 위험에 대해 경고하기 때문에 생기는 것이라고는 생각하지 않습니다. 근본적으로 신뢰의 위기라고 봅니다. 보통 사람들이 기업, 정부, 또는 기술 산업을 신뢰하지 않고, 우리가 그들을 속이거나 해치는 새로운 방법을 꾸미고 있다고 항상 의심한다는 거죠. 이 원인은 수십 년 전으로 거슬러 올라가며, AI는 그 최신 버전일 뿐입니다. 화려한 마케팅 캠페인으로 긍정적인 스핀을 주는(일부가 Anthropic에게 그렇게 하라고 주장한) 방식이 그 신뢰를 되찾는 길이라고는 생각하지 않습니다 — 지금 시점에서 AI가 암을 치료할 거라고 말하는 건 영감을 주는 것보다는 진부한 클리셰에 가깝고, 대부분의 사람들이 속임수라고 생각합니다. 효과가 있을 것은 *실제로 암을 치료하는 것*입니다. Anthropic을 포함한 AI 회사들에 대한 가장 정확한 비판은 우리가 세상을 이롭게 한다는 큰 약속을 아직 지키지 못했다는 거라고 생각합니다. 그것은 전적으로 우리의 책임이며, 메시징과 마케팅에 대한 이런 이야기 대신에 여러분이 해야 할 비판이라고 봅니다.
하지만 우리는 이 문제를 최선을 다해 고치려고 노력하고 있습니다: Anthropic은 생물학과 의학 분야에서 노력을 매우 빠르게 확대하고 있으며, 앞으로 몇 년 안에 놀라운 결과를, 그리고 앞으로 몇 달 안에 초기 징후를 기대합니다. 우리가 실제로 뭔가 실질적인 것을 이루면, 전 세계가 최대한 크게 그 소식을 듣게 될 겁니다, 제 약속입니다. 하지만 그때까지는 공허한 약속을 하고 싶지 않고, 그동안은 AI의 매우 실질적인 위험과 그것을 어떻게 대처할지에 대해 솔직하게 말할 수밖에 없습니다. 솔직함은 본질적으로 옳은 일이자, 대중의 신뢰와 신빙성 측면에서 위험을 무시하거나 주의를 분산시키는 접근법보다 나쁘지 않고, 사실 사람들이 본능적으로 실재한다고 이해하는 위험을 직면하는 접근법일 수 있습니다.
@DarioAmodei
먼저, 규제에 대해 말하자면, “규제를 통해 소수의 선별된 회사와 정치인들에게 집중시키거나, 아니면 널리 분산시키는” 선택은 거짓 딜레마라고 생각합니다. 실리콘 밸리에서 쓰는 그런 간단한 공식, 즉 규제 = 규제 장악 = 권력 집중이라는 공식을 알지만, 저는 항상 이게 세상을 지나치게 단순화한 그림이라고 느꼈어요. 이 거품 밖의 많은 사람들은 규제를 기업 권력을 제약하고 보통 사람들에게 이익이 되는 것으로 생각하죠. 저도 그 관점에 반드시 동의하는 건 아니에요. 오히려 규제는 복잡하고, 그 “규제”가 무엇으로 구성되어 있는지에 따라 달라진다고 봅니다. 하지만 특히 “규제 = 규제 장악 = 권력 집중” 프레임에 갇힌 사람들은 객관적이고 공정한 제도적 프로세스의 분산화 힘을 종종 과소평가한다고 생각해요. 조잡한 비유로 말하면, 공식적인 법원 시스템은 때때로 답답하고 엘리트주의적으로 느껴질 수 있지만, 취약한 개인들의 권리를 방어하는 데는 대안인 폭력적인 군중 정의보다 훨씬 더 나은 역할을 하죠. 최고의 상태에서 제도는 권력을 사람들보다는 아이디어에 부여함으로써 그 권력을 분산시킬 수 있습니다.
이게 바로 Anthropic이 항상 정책 제안을 매우 신중하게 만드는 이유예요. 우리는 프론티어 AI 회사들을 불리하게(느리게) 만드는 동시에 *작은 경쟁자들을 유리하게* 만드는 제안을 하려고 아주 열심히 노력합니다. 캘리포니아의 SB53(우리가 지지한 법안), 그리고 비판받았던 SB 1047(우리는 이에 대해 양면적인 입장이었음)조차도 특정 수익액이나 모델 훈련 비용 이하의 회사는 완전히 면제되도록 했어요( SB 53에서는 5억 달러, 1047에서는 더 낮았지만 우리는 그 부분에 반대했죠). 더 최근에는 CAISI와 백악관에서 우리가 주장한 테스트 프로세스가 프론티어 모델에 대한 더 엄격한 테스트를 요구하면서, 프론티어 밖 모델들보다 도전자들을 차별적으로 유리하게 만드는 구조예요. 마찬가지로, “Pacing the Frontier” 서한은(또는 적어도 Anthropic이 선호하는 구현 방식은) 최고 수준의 모델들의 속도를 조절하면서 따라잡는 모델들은 제약하지 않는 것을 상상합니다. 이는 프론티어 연구소들의 사업적 이익을 해치고, 도전자들(오픈 웨이트 포함)을 돕는 거죠!
전체적으로 제 관점은 AI가 *구조적으로* 권력을 집중시키는 경향이 있는 기술이라는 거예요. 이는 규제와는 아무 상관없는 이유 때문이죠(스케일링 법칙의 극단적 함의와 더 관련이 있어요). 오픈 웨이트는 이 문제를 어느 정도 돕지만, 충분한 해결책은 절대 아니에요. 왜냐하면 그것들은 단순히 집중을 컴퓨트와 칩을 가장 많이 가진 자들(대략 프론티어 연구소들 플러스 하드웨어 제공자들)로 약간 옮길 뿐이기 때문이죠. 반대로, 적절한 “도로 규칙”은 동시에 (a) AI의 사이버/바이오/정렬 위험을 다루고, (b) 프론티어 AI 회사들의 권력을 제도적으로 제약하며, (c) 오픈 웨이트 모델들을 위한 공간을 남기면서도 그들이 가져오는 구체적 위험을 다룰 수 있다고 생각합니다.
참고로, 지난 몇 달간의 사건들이 “[내가] 선호하는 규제 경로를 초래하지 못했다”고 생각하지 않아요. 트럼프 행정부가 보고된 대로 취할 접근 방식—프론티어 모델에 대한 배포 전 테스트, 그리고 오픈 웨이트 모델들이 프론티어에 가까워질 때의 테스트—은 제가 매우 지지하는 방식이에요. 물론 세부 사항을 봐야 확신할 수 있지만요. 또한 Demis Hassabis의 FINRA 같은 단체 아이디어도 지지합니다. 이는 6개월 전 산업 대부분이 모든 주 규제의 선점과 연방적 접근 부재를 주장하던 때와 대조적이죠.
둘째, AI에 대한 메시징에 관해서. 제 메시징이 과도하게 부정적이었다는 데 동의하지 않습니다. 사실 위험과 이점 사이에서 거의 균형 있게 다뤘습니다. 저는 각각에 대해 하나의 주요 에세이를 썼고, 심지어 위험을 논의하는 인터뷰에서도 놀라운 이점을 자주 언급하며 위험에 대한 가능한 해결책을 제안합니다(소셜 미디어에 올라오는 제 인터뷰의 짧은 클립은 클릭을 유발하기 때문에 과도하게 부정적으로 편집되는 경향이 있습니다). 사실, 저는 AI 산업이 이 기술이 세상을 더 나아지게 근본적으로 변화시킬 수 있다는 영감을 주는 그림을 충분히 그리지 못한다고 느껴서 Machines of Loving Grace를 썼습니다. 에세이의 대부분은 건강과 생물학 분야에서 AI의 잠재력에 대한 회의론을 반박하고, 왜 제가 보통 사람들뿐만 아니라 생물학자들에게도(저도 예전에 그랬습니다!) 미친 소리로 들릴 수 있지만, ~5-10년 안에 대부분의 인간 질병을 치료할 수 있을 것이라고 생각하는지 보여주는 데 바쳐져 있습니다. 그리고, 제 가장 최근 에세이(Policy on the AI Exponential)를 읽어보시면, AI 가속 약물의 홍수에 대한 규제 프로세스가 방해가 되지 않도록 FDA 프로세스를 간소화하는 구체적인 제안을 논의합니다. 저는 여기서 긴박감을 느낍니다: 제 아버지는 직접 작용 항바이러스제(소포스부비르)가 개발되기 불과 몇 년 전에 C형 간염으로 돌아가셨는데, 그 약은 환자의 95%를 치료하며 아마 아버지를 구했을 것입니다.
저는 대중이 AI에 대해 부정적인 시각을 가지고 있다는 데(그리고 이것이 큰 문제라는 데) 동의합니다. 하지만 이것이 주로 저나 다른 AI 리더들이 AI의 위험에 대해 경고하기 때문에 생기는 것이라고는 생각하지 않습니다. 근본적으로 신뢰의 위기라고 봅니다. 보통 사람들이 기업, 정부, 또는 기술 산업을 신뢰하지 않고, 우리가 그들을 속이거나 해치는 새로운 방법을 꾸미고 있다고 항상 의심한다는 거죠. 이 원인은 수십 년 전으로 거슬러 올라가며, AI는 그 최신 버전일 뿐입니다. 화려한 마케팅 캠페인으로 긍정적인 스핀을 주는(일부가 Anthropic에게 그렇게 하라고 주장한) 방식이 그 신뢰를 되찾는 길이라고는 생각하지 않습니다 — 지금 시점에서 AI가 암을 치료할 거라고 말하는 건 영감을 주는 것보다는 진부한 클리셰에 가깝고, 대부분의 사람들이 속임수라고 생각합니다. 효과가 있을 것은 *실제로 암을 치료하는 것*입니다. Anthropic을 포함한 AI 회사들에 대한 가장 정확한 비판은 우리가 세상을 이롭게 한다는 큰 약속을 아직 지키지 못했다는 거라고 생각합니다. 그것은 전적으로 우리의 책임이며, 메시징과 마케팅에 대한 이런 이야기 대신에 여러분이 해야 할 비판이라고 봅니다.
하지만 우리는 이 문제를 최선을 다해 고치려고 노력하고 있습니다: Anthropic은 생물학과 의학 분야에서 노력을 매우 빠르게 확대하고 있으며, 앞으로 몇 년 안에 놀라운 결과를, 그리고 앞으로 몇 달 안에 초기 징후를 기대합니다. 우리가 실제로 뭔가 실질적인 것을 이루면, 전 세계가 최대한 크게 그 소식을 듣게 될 겁니다, 제 약속입니다. 하지만 그때까지는 공허한 약속을 하고 싶지 않고, 그동안은 AI의 매우 실질적인 위험과 그것을 어떻게 대처할지에 대해 솔직하게 말할 수밖에 없습니다. 솔직함은 본질적으로 옳은 일이자, 대중의 신뢰와 신빙성 측면에서 위험을 무시하거나 주의를 분산시키는 접근법보다 나쁘지 않고, 사실 사람들이 본능적으로 실재한다고 이해하는 위험을 직면하는 접근법일 수 있습니다.
@DarioAmodei
X (formerly Twitter)
Dario Amodei (@DarioAmodei) on X
Anthropic CEO. https://t.co/qXHIf42jTl
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퀄리티기업연구소
개빈에게 특히 사려 깊은 대화를 나눠줘서 감사합니다. 저는 보통 소셜 미디어에 많은 시간을 보내지 않지만, 여기서 참여하고 싶었어요. 왜냐하면 이게 정말 중요한 대화의 핵심을 잘 드러내기 때문이죠. 먼저, 규제에 대해 말하자면, “규제를 통해 소수의 선별된 회사와 정치인들에게 집중시키거나, 아니면 널리 분산시키는” 선택은 거짓 딜레마라고 생각합니다. 실리콘 밸리에서 쓰는 그런 간단한 공식, 즉 규제 = 규제 장악 = 권력 집중이라는 공식을 알지만, 저는…
Anthropic 창립자 Dario Amodei가 AI, 규제, 암 치료, 그리고 Anthropic이 생물학과 의학 분야에서의 작업을 확대하는 것에 대해 이야기하며, 초기 징후가 앞으로 몇 달 안에 나타날 가능성이 있다.
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Forwarded from 하나 중국/신흥국 전략 김경환
>>월가 강세론에 힘 실려: S&P500 이익 증가율 30년래 최고
•S&P500의 2분기 이익이 YoY+31% 증가했음. 이는 경기침체 후 회복기를 제외하고 Bloomberg Intelligence가 1992년부터 추적한 데이터 기준 가장 강한 증가율이며, 시장 예상 23%를 크게 상회
•AI가 이익률 상승을 주도하면서 기업 이익률이 14%에서 16%에 가까운 수준으로 높아졌음.
•동시에 S&P500의 밸류에이션은 기존 26배에서 22배 이하로 낮아지면서 밸류에이션 ‘리셋’이 진행
•이익 확대는 대형주에만 국한되지 않고 중소형주로 확산되고 있으며, 유럽과 아시아·태평양 시장에서도 이익 증가세가 나타나고 있음
>华尔街多头信心大振：标普500盈利增速创30年新高 https://wallstreetcn.com/articles/3779530#from=ios
•S&P500의 2분기 이익이 YoY+31% 증가했음. 이는 경기침체 후 회복기를 제외하고 Bloomberg Intelligence가 1992년부터 추적한 데이터 기준 가장 강한 증가율이며, 시장 예상 23%를 크게 상회
•AI가 이익률 상승을 주도하면서 기업 이익률이 14%에서 16%에 가까운 수준으로 높아졌음.
•동시에 S&P500의 밸류에이션은 기존 26배에서 22배 이하로 낮아지면서 밸류에이션 ‘리셋’이 진행
•이익 확대는 대형주에만 국한되지 않고 중소형주로 확산되고 있으며, 유럽과 아시아·태평양 시장에서도 이익 증가세가 나타나고 있음
>华尔街多头信心大振：标普500盈利增速创30年新高 https://wallstreetcn.com/articles/3779530#from=ios
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华尔街多头信心大振：标普500盈利增速创30年新高 - 华尔街见闻
标普500二季度盈利同比增长31%，为彭博智库追溯至1992年以来剔除衰退复苏期后的最强增速，远超23%的预期。AI驱动利润率从14%跃升至接近16%，估值从26倍回落至22倍以下完成“重置”。盈利扩张已蔓延至中小盘股及欧洲、亚太市场。