Gromit 공부방
하지만 현재로서는 이러한 요소들이 팩터 변동성, 특히 모멘텀 팩터의 변동성을 높이는 데 기여하고 있다고 생각합니다. 따라서 미국 개인투자자들이 0DTE 옵션과 3배 레버리지 ETF를 공격적으로 매매하는 흐름이 꺾이거나, 지수 집중도가 지금보다 훨씬 완화되기 전까지는 지금과 같은 빠른 회전의 트레이딩 환경이 예상보다 오래 지속될 것으로 봅니다. 다시 말해, 현재 시장 전체의 집단적인 레버리지는 다소 높은 수준이라 편안하게 받아들이기 어려운 상황일 수도 있습니다.
GS TMT 모멘텀 페어 1개월 실현변동성, 최근 사상 최고 수준 경신
Forwarded from 엄브렐라리서치 Jay의 주식투자교실
V자 반등여부보다 중요한건 지지선 형성, 지지선의 기준은 결국 밸류에이션 by Jay
지금 V자 반등을 기대하는 사람이 얼마나 될까. 전고점 돌파를 진지하게 그리는 사람은 또 얼마나 될까. 아마 많지 않을 것이다. 주가가 한 차례 꺾인 뒤 다시 오르는 국면에서는 늘 그렇다. 의구심이 먼저고, 확신은 한참 뒤에야 따라온다.
영원히 무너질 것만 같던 주가가 어느 순간부터 바닥을 다져가는 흐름으로 바뀌는데, 그 과정은 절대 매끈하지 않다. 손절과 익절이 뒤섞여 나오고, 반등이 나오면 나오는 대로 “여기서 더 못 버틴다”며 던지는 사람들이 있다. 그 소음 속에서 정작 중요한 신호는 잘 보이지 않는다.
지금의 반등을 이끌고 있는건 화려한 서사가 아니라 밸류에이션이었다고 본다. 한국의 P/E는 역사상 가장 낮은 수준이다.
그래서 지금 던져야 할 질문은 “V자 반등이 가능한가”가 아니다. 여기서 바닥을 확인하고, 지지선을 하나씩 쌓아가고 있는가. 그것이 진짜 중요한 질문이다.
급락 이후의 시장은 늘 두 갈래로 갈린다. 공포에 휩쓸려 바닥에서 던지는 쪽과, 밸류에이션과 펀더멘털을 근거로 지지선이 만들어지는 과정을 지켜보는 쪽.
지금 코스피가 보여주고 있는 건 후자에 가까운 그림이다.
지금 V자 반등을 기대하는 사람이 얼마나 될까. 전고점 돌파를 진지하게 그리는 사람은 또 얼마나 될까. 아마 많지 않을 것이다. 주가가 한 차례 꺾인 뒤 다시 오르는 국면에서는 늘 그렇다. 의구심이 먼저고, 확신은 한참 뒤에야 따라온다.
영원히 무너질 것만 같던 주가가 어느 순간부터 바닥을 다져가는 흐름으로 바뀌는데, 그 과정은 절대 매끈하지 않다. 손절과 익절이 뒤섞여 나오고, 반등이 나오면 나오는 대로 “여기서 더 못 버틴다”며 던지는 사람들이 있다. 그 소음 속에서 정작 중요한 신호는 잘 보이지 않는다.
지금의 반등을 이끌고 있는건 화려한 서사가 아니라 밸류에이션이었다고 본다. 한국의 P/E는 역사상 가장 낮은 수준이다.
그래서 지금 던져야 할 질문은 “V자 반등이 가능한가”가 아니다. 여기서 바닥을 확인하고, 지지선을 하나씩 쌓아가고 있는가. 그것이 진짜 중요한 질문이다.
급락 이후의 시장은 늘 두 갈래로 갈린다. 공포에 휩쓸려 바닥에서 던지는 쪽과, 밸류에이션과 펀더멘털을 근거로 지지선이 만들어지는 과정을 지켜보는 쪽.
지금 코스피가 보여주고 있는 건 후자에 가까운 그림이다.
GS S&T 코멘트
6월 중순 이후 헤지펀드들은 올해 들어 글로벌 반도체 및 반도체 장비주에서 쌓아온 누적 순매수의 약 80%를 되돌렸습니다. (다만 어제와 오늘부터 다시 매수에 나서기 시작했으며, 저는 이러한 매수세가 앞으로도 이어질 것으로 보고 있습니다.) 현재 저희 트레이딩 데스크에서 가장 두드러진 매수는 메모리(STX, WDC, MU, SNDK)와 반도체 장비(AMAT, ASML, LRCX) 종목에서 나타나고 있습니다.
글로벌 반도체 및 반도체 장비주의 순배분(Net allocation) 은 전체 글로벌 프라임북 대비 비중 기준으로 올해 초 약 10%에서 시작해, 6월에는 약 24%(사상 최고치) 까지 두 배 이상 증가했으며, 현재는 약 19% 수준입니다. (최근 1년 기준 84백분위, 최근 5년 기준 97백분위)
6월 중순 이후 헤지펀드들은 올해 들어 글로벌 반도체 및 반도체 장비주에서 쌓아온 누적 순매수의 약 80%를 되돌렸습니다. (다만 어제와 오늘부터 다시 매수에 나서기 시작했으며, 저는 이러한 매수세가 앞으로도 이어질 것으로 보고 있습니다.) 현재 저희 트레이딩 데스크에서 가장 두드러진 매수는 메모리(STX, WDC, MU, SNDK)와 반도체 장비(AMAT, ASML, LRCX) 종목에서 나타나고 있습니다.
글로벌 반도체 및 반도체 장비주의 순배분(Net allocation) 은 전체 글로벌 프라임북 대비 비중 기준으로 올해 초 약 10%에서 시작해, 6월에는 약 24%(사상 최고치) 까지 두 배 이상 증가했으며, 현재는 약 19% 수준입니다. (최근 1년 기준 84백분위, 최근 5년 기준 97백분위)
Forwarded from Walter Bloomberg
TRUMP SAID ON THURSDAY THAT HE IS SERIOUSLY CONSIDERING RESTARTING MAJOR COMBAT OPERATIONS IN IRAN -AXIOS
(@WalterBloomberg)
(@WalterBloomberg)
Forwarded from 중국홍콩증시를 봅니다 [미래에셋증권 박수진]
오늘 중국에서는 딥시크 창업자 량원펑과 투자자들의 4시간 미팅내용이 화제입니다
핵심내용 공유드립니다.
———————-
1. DeepSeek의 목표는 '매출 성장'이 아니라 'AGI'
DeepSeek는 상업적 이익 극대화가 아닌 AGI(범용인공지능) 개발을 최우선 목표로 설정.
상장이나 단기 수익보다 과도한 경쟁(슈퍼앱 지향 등)을 절제함으로써 인류에 기여하는 기술 개발을 지향.
지난 1년간의 주요 의사결정도 모두 AGI 목표를 중심으로 이루어졌다고 설명
2. 첫 외부 투자 유치 완료
약 510억 위안 규모의 첫 외부 투자 유치.
기업가치는 약 3,250~3,509억 위안으로 추정.
투자자는 장기적인 이해관계가 일치하는 기관만 선별.
창업자 량원펑이 약 200억 위안을 직접 투자하며 최대 투자자로 참여
3. 조직 운영의 핵심은 '팀 안정성'
DeepSeek의 가장 중요한 자산은 핵심 연구진.
이번 투자 유치도 직원 스톡옵션 지급 등을 통해 팀 안정성을 확보하기 위한 목적이 큼.
KPI 중심이 아니라 비전 중심 조직문화를 운영.
연구원들은 업무 시간의 절반 정도를 자유 연구에 활용하며 과도한 야근도 지양
4. 오픈소스와 상업화는 모순되지 않음
향후 최상위 모델도 계속 오픈소스로 공개할 계획.
모델을 공개해도 실제 운영·최적화·비용 절감에는 높은 기술력이 필요하기 때문에 경쟁력이 유지된다고 판단.
API는 합리적인 수준의 이익만 확보하는 가격 정책 유지
5. "합리적인 이익"만 추구
API 가격 기준은 서버 투자비를 약 10개월 내 회수할 수 있는 수준.
수요가 많아도 가격을 최대한 올리지 않고 오히려 인하한 사례도 소개.
목표는 최대 이익이 아니라 많은 사람이 AI를 활용하도록 만드는 것
6. 장기적으로 AGI에만 집중
C단 사용자 확대, 슈퍼앱 구축, 단기 수익 등은 우선순위가 아님.
AGI가 완성되면 자연스럽게 다양한 응용 서비스가 가능해진다고 판단.
현재는 AGI 개발이 가장 중요한 투자 대상이라고 강조.
7. AGI 기술 로드맵
향후 발전 경로는
언어모델 → Agent → 지속학습(Continual Learning) → 자기진화(Self-improving AI) → 휴머노이드(Embodied AI)
순으로 예상.
다음 핵심 돌파 과제는 지속학습.
모델이 사람처럼 계속 학습하고 스스로 다음 세대 모델을 개발하는 단계가 중요하다고 설명
8. 멀티모달·영상 생성은 우선순위 아님
V4부터는 네이티브 멀티모달을 지원할 예정.
하지만 멀티모달이나 영상 생성은 AGI의 핵심이 아니라 구성 요소로 판단.
현재 가장 중요한 연구는 지속학습과 AGI 핵심 기술.
9. 가장 큰 병목은 '연산 자원(算力)'
중국과 미국의 가장 큰 격차는 인재가 아니라 컴퓨팅 자원.
Scaling Law는 아직 끝나지 않았으며, 더 큰 모델일수록 성능 향상이 가능하다고 판단.
현재 모델 크기는 기술 한계가 아니라 보유한 연산 자원의 한계 때문에 결정된 것이라고 설명.
10. AI 인프라 투자 확대
앞으로 자체 대형 AI 클러스터 구축 추진.
자체 AI칩 개발은 경제성이 충분할 경우에만 검토.
가능하면 외부에서 적절한 가격으로 GPU를 구매하는 것이 더 효율적이라고 판단.
11. 중국 AI칩 생태계에 낙관적
NVIDIA CUDA 생태계의 진입장벽은 점차 약화될 것으로 전망.
1년 내 중국산 AI칩 생태계가 충분히 활용 가능하다는 점이 입증될 것이라고 예상.
중국 AI칩의 가장 큰 문제는 기술이 아니라 생산능력 부족이라고 평가.
12. 기초모델 기업은 결국 재편될 것
현재 중국에는 기초모델 개발 기업이 너무 많음.
장기적으로는 소수 기업 중심으로 시장이 재편될 것으로 전망.
기초모델 사업은 결국 높은 초과이익을 지속하기 어렵다고 판단.
* 량원펑이 가장 많이 강조한 단어는 '절제(克制)'
오픈소스, 낮은 API 가격, C단 확장보다 AGI 집중, 수익 극대화를 추구하지 않는 전략 모두가 AGI 성공 확률을 높이기 위한 선택이라고 설명.
결국 DeepSeek는 단기 매출이나 시장점유율 확대보다 AGI 개발을 최우선으로 하는 연구 중심 AI 기업을 지향하며, 이것이 다른 대형 AI 기업들과 가장 큰 차별점이라고 강조
https://www.yicai.com/news/103289280.html
핵심내용 공유드립니다.
———————-
1. DeepSeek의 목표는 '매출 성장'이 아니라 'AGI'
DeepSeek는 상업적 이익 극대화가 아닌 AGI(범용인공지능) 개발을 최우선 목표로 설정.
상장이나 단기 수익보다 과도한 경쟁(슈퍼앱 지향 등)을 절제함으로써 인류에 기여하는 기술 개발을 지향.
지난 1년간의 주요 의사결정도 모두 AGI 목표를 중심으로 이루어졌다고 설명
2. 첫 외부 투자 유치 완료
약 510억 위안 규모의 첫 외부 투자 유치.
기업가치는 약 3,250~3,509억 위안으로 추정.
투자자는 장기적인 이해관계가 일치하는 기관만 선별.
창업자 량원펑이 약 200억 위안을 직접 투자하며 최대 투자자로 참여
3. 조직 운영의 핵심은 '팀 안정성'
DeepSeek의 가장 중요한 자산은 핵심 연구진.
이번 투자 유치도 직원 스톡옵션 지급 등을 통해 팀 안정성을 확보하기 위한 목적이 큼.
KPI 중심이 아니라 비전 중심 조직문화를 운영.
연구원들은 업무 시간의 절반 정도를 자유 연구에 활용하며 과도한 야근도 지양
4. 오픈소스와 상업화는 모순되지 않음
향후 최상위 모델도 계속 오픈소스로 공개할 계획.
모델을 공개해도 실제 운영·최적화·비용 절감에는 높은 기술력이 필요하기 때문에 경쟁력이 유지된다고 판단.
API는 합리적인 수준의 이익만 확보하는 가격 정책 유지
5. "합리적인 이익"만 추구
API 가격 기준은 서버 투자비를 약 10개월 내 회수할 수 있는 수준.
수요가 많아도 가격을 최대한 올리지 않고 오히려 인하한 사례도 소개.
목표는 최대 이익이 아니라 많은 사람이 AI를 활용하도록 만드는 것
6. 장기적으로 AGI에만 집중
C단 사용자 확대, 슈퍼앱 구축, 단기 수익 등은 우선순위가 아님.
AGI가 완성되면 자연스럽게 다양한 응용 서비스가 가능해진다고 판단.
현재는 AGI 개발이 가장 중요한 투자 대상이라고 강조.
7. AGI 기술 로드맵
향후 발전 경로는
언어모델 → Agent → 지속학습(Continual Learning) → 자기진화(Self-improving AI) → 휴머노이드(Embodied AI)
순으로 예상.
다음 핵심 돌파 과제는 지속학습.
모델이 사람처럼 계속 학습하고 스스로 다음 세대 모델을 개발하는 단계가 중요하다고 설명
8. 멀티모달·영상 생성은 우선순위 아님
V4부터는 네이티브 멀티모달을 지원할 예정.
하지만 멀티모달이나 영상 생성은 AGI의 핵심이 아니라 구성 요소로 판단.
현재 가장 중요한 연구는 지속학습과 AGI 핵심 기술.
9. 가장 큰 병목은 '연산 자원(算力)'
중국과 미국의 가장 큰 격차는 인재가 아니라 컴퓨팅 자원.
Scaling Law는 아직 끝나지 않았으며, 더 큰 모델일수록 성능 향상이 가능하다고 판단.
현재 모델 크기는 기술 한계가 아니라 보유한 연산 자원의 한계 때문에 결정된 것이라고 설명.
10. AI 인프라 투자 확대
앞으로 자체 대형 AI 클러스터 구축 추진.
자체 AI칩 개발은 경제성이 충분할 경우에만 검토.
가능하면 외부에서 적절한 가격으로 GPU를 구매하는 것이 더 효율적이라고 판단.
11. 중국 AI칩 생태계에 낙관적
NVIDIA CUDA 생태계의 진입장벽은 점차 약화될 것으로 전망.
1년 내 중국산 AI칩 생태계가 충분히 활용 가능하다는 점이 입증될 것이라고 예상.
중국 AI칩의 가장 큰 문제는 기술이 아니라 생산능력 부족이라고 평가.
12. 기초모델 기업은 결국 재편될 것
현재 중국에는 기초모델 개발 기업이 너무 많음.
장기적으로는 소수 기업 중심으로 시장이 재편될 것으로 전망.
기초모델 사업은 결국 높은 초과이익을 지속하기 어렵다고 판단.
* 량원펑이 가장 많이 강조한 단어는 '절제(克制)'
오픈소스, 낮은 API 가격, C단 확장보다 AGI 집중, 수익 극대화를 추구하지 않는 전략 모두가 AGI 성공 확률을 높이기 위한 선택이라고 설명.
결국 DeepSeek는 단기 매출이나 시장점유율 확대보다 AGI 개발을 최우선으로 하는 연구 중심 AI 기업을 지향하며, 이것이 다른 대형 AI 기업들과 가장 큰 차별점이라고 강조
https://www.yicai.com/news/103289280.html
Yicai
梁文锋4小时投资会讲话流出：DeepSeek为什么不做“更赚钱”的公司？
坚持开源、只赚合理利润，主线AGI。