흠... Interesting Note.
"선거 무결성 조치가 불충분하여, 투표 자격이 없는 일부 이민자들이 투표를 하고 있으며, 같은 공직자들이 광범위한 투표용지 수거(ballot harvesting) 행위를 허용함으로써 선거 무결성을 훼손하고 자신들의 권력 유지에 활용하고 있다."
From
https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2026/03/establishing-the-task-force-to-eliminate-fraud/
"선거 무결성 조치가 불충분하여, 투표 자격이 없는 일부 이민자들이 투표를 하고 있으며, 같은 공직자들이 광범위한 투표용지 수거(ballot harvesting) 행위를 허용함으로써 선거 무결성을 훼손하고 자신들의 권력 유지에 활용하고 있다."
From
https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2026/03/establishing-the-task-force-to-eliminate-fraud/
오픈AI 스타게이트 프로젝트 사망 OpenAI가 자체 데이터센터 건설 야심 계획 완전 포기!
이제 Microsoft·Oracle·Amazon 서버 그냥 렌탈만 한다고 ㅋㅋㅋ 원문 타임라인 그대로
• 2025년 1월: 트럼프 대통령 옆에서 “THE STARGATE PROJECT” 대서특필 발표
• $500B 규모 “역대 최대 AI 인프라”
• 트럼프: “역사상 최대 프로젝트!”
• 엘론: “돈도 없는데?”
• 알트만: “있어요~ SoftBank가 책임진대요!” 2026년 3월 현실
• 실제 건설 팀 전원 퇴사
• 자체 데이터센터 계획 백지화
• 예산 $1.3T → $665B로 반토막
• 인프라 팀 전체 재편성
• 이름만 Stargate 유지 (PR용 ㅋㅋ) 결론: 스타게이트 아니라 그냥 클라우드 렌탈러 됨
엘론이 또 정답이었음! “$500B 거짓말”이라고 직접 댓글 LMAO EVEN
이름만 남은 스타게이트가 제일 레전드임
https://x.com/ns123abc/status/2033589474928590968?s=20
이제 Microsoft·Oracle·Amazon 서버 그냥 렌탈만 한다고 ㅋㅋㅋ 원문 타임라인 그대로
• 2025년 1월: 트럼프 대통령 옆에서 “THE STARGATE PROJECT” 대서특필 발표
• $500B 규모 “역대 최대 AI 인프라”
• 트럼프: “역사상 최대 프로젝트!”
• 엘론: “돈도 없는데?”
• 알트만: “있어요~ SoftBank가 책임진대요!” 2026년 3월 현실
• 실제 건설 팀 전원 퇴사
• 자체 데이터센터 계획 백지화
• 예산 $1.3T → $665B로 반토막
• 인프라 팀 전체 재편성
• 이름만 Stargate 유지 (PR용 ㅋㅋ) 결론: 스타게이트 아니라 그냥 클라우드 렌탈러 됨
엘론이 또 정답이었음! “$500B 거짓말”이라고 직접 댓글 LMAO EVEN
이름만 남은 스타게이트가 제일 레전드임
https://x.com/ns123abc/status/2033589474928590968?s=20
Key takeaways (5–7 bullets)
AI 인프라 붐은 빚과 순환 거래에 과도하게 의존하고 있고, Stargate 취소는 이 서사가 보장된 성장 스토리가 아니라는 신호로 읽힌다.
🕳 Stargate는 ‘가늠자’
▸ OpenAI–Oracle 텍사스 Stargate 확장 취소로 초대형 장기 수요 전제에 균열이 생겼다.
▸ 플래그십 AI 고객조차 수십년·멀티기가와트 데이터센터 소유 대신 클라우드 임대를 택했다.
💸 AI 설비투자, 현금흐름보다 과다
▸ 2026년 하이퍼스케일러 AI 연관 capex는 600–7000억달러인데, 식별 가능한 AI 매출은 그 10분의 1 수준이다.
▸ 이 7:1 격차는 성숙한 최종 수요가 아니라 재무제표·부채·프라이빗 크레딧으로 메우고 있어, 자금 경색 시 가장 먼저 capex가 꺾일 수 있다.
🔁 서로에게 파는 순환적 AI 수요
▸ 상당수 “AI 클라우드 성장”은 하이퍼스케일러가 OpenAI 같은 테넌트를 재정적으로 지원하고, 그 사용량을 다시 매출로 인식하는 구조다.
▸ 이 보조·내부 거래가 지속된다는 가정 위에 경제성이 서 있는데, Stargate 후퇴는 내부자들조차 장기 수요 곡선을 온전히 믿지 않는다는 신호다.
🏦 데이터센터 아래 깔린 프라이빗 크레딧
▸ 직할 대출·구조화 상품이 1000억달러가 넘는 데이터센터·AI 인프라 대출을 공급했으며, 담보는 특수 캠퍼스와 장기 클라우드 계약이다.
▸ 플래그십 프로젝트가 취소·연기되면 예상 현금흐름과 담보 가치가 깎이면서, 평가손·환매·대출 축소가 “사모대출” 영역 전반으로 번질 수 있다.
📉 Oracle·SoftBank·Nvidia는 레버리지 바로미터
▸ Oracle은 120–1300억달러 부채와 2000억달러대 장기 리스 의무를 쌓으며 AI 파동을 탔다가, Stargate 흔들리자 FCF·스프레드·등급 전망이 악화되고 있다.
▸ SoftBank는 Stargate·OpenAI 지분에 레버리지를 얹어, 주가와 CDS가 AI 인프라 리스크에 대한 크레딧 수용도의 실시간 신호가 된다.
▸ Nvidia는 SK hynix·삼성과의 HBM4 다년 공급·선급 계약으로 메모리·패키징 증설을 사실상 선구매해, 수요 둔화 시 Cisco식 고베타 조정 위험을 안는다.
AI 인프라 붐은 빚과 순환 거래에 과도하게 의존하고 있고, Stargate 취소는 이 서사가 보장된 성장 스토리가 아니라는 신호로 읽힌다.
🕳 Stargate는 ‘가늠자’
▸ OpenAI–Oracle 텍사스 Stargate 확장 취소로 초대형 장기 수요 전제에 균열이 생겼다.
▸ 플래그십 AI 고객조차 수십년·멀티기가와트 데이터센터 소유 대신 클라우드 임대를 택했다.
💸 AI 설비투자, 현금흐름보다 과다
▸ 2026년 하이퍼스케일러 AI 연관 capex는 600–7000억달러인데, 식별 가능한 AI 매출은 그 10분의 1 수준이다.
▸ 이 7:1 격차는 성숙한 최종 수요가 아니라 재무제표·부채·프라이빗 크레딧으로 메우고 있어, 자금 경색 시 가장 먼저 capex가 꺾일 수 있다.
🔁 서로에게 파는 순환적 AI 수요
▸ 상당수 “AI 클라우드 성장”은 하이퍼스케일러가 OpenAI 같은 테넌트를 재정적으로 지원하고, 그 사용량을 다시 매출로 인식하는 구조다.
▸ 이 보조·내부 거래가 지속된다는 가정 위에 경제성이 서 있는데, Stargate 후퇴는 내부자들조차 장기 수요 곡선을 온전히 믿지 않는다는 신호다.
🏦 데이터센터 아래 깔린 프라이빗 크레딧
▸ 직할 대출·구조화 상품이 1000억달러가 넘는 데이터센터·AI 인프라 대출을 공급했으며, 담보는 특수 캠퍼스와 장기 클라우드 계약이다.
▸ 플래그십 프로젝트가 취소·연기되면 예상 현금흐름과 담보 가치가 깎이면서, 평가손·환매·대출 축소가 “사모대출” 영역 전반으로 번질 수 있다.
📉 Oracle·SoftBank·Nvidia는 레버리지 바로미터
▸ Oracle은 120–1300억달러 부채와 2000억달러대 장기 리스 의무를 쌓으며 AI 파동을 탔다가, Stargate 흔들리자 FCF·스프레드·등급 전망이 악화되고 있다.
▸ SoftBank는 Stargate·OpenAI 지분에 레버리지를 얹어, 주가와 CDS가 AI 인프라 리스크에 대한 크레딧 수용도의 실시간 신호가 된다.
▸ Nvidia는 SK hynix·삼성과의 HBM4 다년 공급·선급 계약으로 메모리·패키징 증설을 사실상 선구매해, 수요 둔화 시 Cisco식 고베타 조정 위험을 안는다.
Forwarded from Decoded Narratives
헤지펀드와 재무부에 있던 이의 기고: 나는 2008년 금융위기를 예측했다. 앞으로 닥칠 일은 그보다 더 나쁠 수도 있다 - NYT
자세한 내용
1. 현재 금융 시스템은 2008년과 다른 형태의 위기 구조: '08년 위기는 금융상품 구조(CDO, MBS 등)가 문제였음. 지금은 금융 시스템이 전력, 반도체, 공급망 같은 물리적 인프라와 강하게 연결되어 있음. 금융 리스크는 가격을 움직이지만, 물리적 리스크(현쟤)는 실제 경제 시스템을 흔듬.
2. 위험은 한 곳이 아니라 여러 영역에 동시에 존재: 현재 주요 리스크는 인공지능, 약 2조 달러 규모의 프라이빗 크레딧 시장, 주식시장 집중도 상승, 대만 반도체 리스크, 이란 에너지 리스크. 이들은 각각 독립적인 문제가 아니라 하나의 시스템 안에서 서로 연결된 위험.
3. 프라이빗 크레딧이 가장 취약한 고리: 지난 20년 동안 은행은 대출을 줄였고 기관투자자가 기업 대출을 대신하기 시작. 문제점은 거래가 거의 없어 유동성이 낮으며, 가격 투명성이 낮으며, 위기 시 투자자 환매가 발생할 수 있음. 이미 일부 투자자들은 알다시피 Blue Owl, BlackRock, Blackstone 등의 프라이빗 크레딧 펀드에서 자금을 인출하고 있음.
4. AI 산업과 프라이빗 크레딧이 강하게 연결: 프라이빗 크레딧은 다음과 같은 AI 인프라 투자에 사용됨. 데이터센터, 반도체, 클라우드 인프라. 구조는 다음과 같음: Private Credit → AI 인프라 투자 → Big Tech → 주식시장 → 연금 및 개인 포트폴리오. 즉 한 곳이 흔들리면 전체 시스템으로 충격이 전파될 수 있음.
5. 주식시장 집중도가 역사적으로 매우 높은 수준: 현재 상위 10개 기업이 S&P500 시가총액의 약 1/3을 차지. 이 의미는 Big Tech에 충격이 발생하면 시장 전체가 영향을 받는 구조.
6. 지정학 리스크가 AI 산업에 직접 영향
1) 이란 사태로 에너지 가격 상승 가능, 전력 비용 상승 → 데이터센터 운영 비용 증가.
2) 대만: 세계 반도체 공급의 핵심으로 중국이 침공하거나 봉쇄할 경우: AI 산업 성장 둔화 가능
7. 2008년 위기와의 차이
1) 2008년: 부동산 버블, 금융공학 구조 문제, 금융 시스템 내부 충격
2) 현재: 에너지, 반도체, AI 인프라 및 지정학 즉 금융 시스템과 실제 경제 인프라가 결합된 구조.
#NARRATIVE
결론
1) 위기는 한 사건이 아니라 연쇄 전염 발생. 현재 금융 시스템은 복잡하고 서로 강하게 연결: 에너지 충격>AI 비용 상승>Big Tech 밸류에이션 하락>증시 하락> 프라이빗 크레딧 환매> 금융위기
2) 문제는 위기 시 투자자 행동: 프라이빗 크레딧은 쉽게 매도할 수 없음. 그래서 투자자들은 팔고 싶은 자산이 아니라 팔 수 있는 자산을 팜. 즉 유동성 높은 대형 기술주가 매도 대상이 될 가능성이 큼
자세한 내용
1. 현재 금융 시스템은 2008년과 다른 형태의 위기 구조: '08년 위기는 금융상품 구조(CDO, MBS 등)가 문제였음. 지금은 금융 시스템이 전력, 반도체, 공급망 같은 물리적 인프라와 강하게 연결되어 있음. 금융 리스크는 가격을 움직이지만, 물리적 리스크(현쟤)는 실제 경제 시스템을 흔듬.
2. 위험은 한 곳이 아니라 여러 영역에 동시에 존재: 현재 주요 리스크는 인공지능, 약 2조 달러 규모의 프라이빗 크레딧 시장, 주식시장 집중도 상승, 대만 반도체 리스크, 이란 에너지 리스크. 이들은 각각 독립적인 문제가 아니라 하나의 시스템 안에서 서로 연결된 위험.
3. 프라이빗 크레딧이 가장 취약한 고리: 지난 20년 동안 은행은 대출을 줄였고 기관투자자가 기업 대출을 대신하기 시작. 문제점은 거래가 거의 없어 유동성이 낮으며, 가격 투명성이 낮으며, 위기 시 투자자 환매가 발생할 수 있음. 이미 일부 투자자들은 알다시피 Blue Owl, BlackRock, Blackstone 등의 프라이빗 크레딧 펀드에서 자금을 인출하고 있음.
4. AI 산업과 프라이빗 크레딧이 강하게 연결: 프라이빗 크레딧은 다음과 같은 AI 인프라 투자에 사용됨. 데이터센터, 반도체, 클라우드 인프라. 구조는 다음과 같음: Private Credit → AI 인프라 투자 → Big Tech → 주식시장 → 연금 및 개인 포트폴리오. 즉 한 곳이 흔들리면 전체 시스템으로 충격이 전파될 수 있음.
5. 주식시장 집중도가 역사적으로 매우 높은 수준: 현재 상위 10개 기업이 S&P500 시가총액의 약 1/3을 차지. 이 의미는 Big Tech에 충격이 발생하면 시장 전체가 영향을 받는 구조.
6. 지정학 리스크가 AI 산업에 직접 영향
1) 이란 사태로 에너지 가격 상승 가능, 전력 비용 상승 → 데이터센터 운영 비용 증가.
2) 대만: 세계 반도체 공급의 핵심으로 중국이 침공하거나 봉쇄할 경우: AI 산업 성장 둔화 가능
7. 2008년 위기와의 차이
1) 2008년: 부동산 버블, 금융공학 구조 문제, 금융 시스템 내부 충격
2) 현재: 에너지, 반도체, AI 인프라 및 지정학 즉 금융 시스템과 실제 경제 인프라가 결합된 구조.
#NARRATIVE
🚨 사모펀드와 사모신용 분야의 인공지능 재앙 논의 요약
1. 🔥 아폴로 존 지토 부사장의 비공개 UBS 고객 브리핑 발언
지난달 폐쇄된 자리에서 “모든 가치평가가 틀렸다”고 폭로하며 소프트웨어 기업 회수율을 20~40센트로 예측하고 업계 오만함을 직격했다. 이는 제로금리 시대 사모펀드·사모신용 포트폴리오의 숨겨진 위험을 드러내는 대표 경고 신호였다. 아폴로는 소프트웨어 부문만 해당한다고 해명했으나 시장 충격은 이미 퍼졌다. 공개 소프트웨어 시장은 올해 초부터 수조 원 시가총액이 증발했다.
2. 🤖 두 갈래 인공지능 시나리오
첫째 버블이 터지면 과거 금융위기처럼 전면 붕괴가 온다. 둘째 현재 진행 중인 경우처럼 인공지능이 기존 소프트웨어 서비스를 완전히 장악하면 레거시 기업 가치는 문자 그대로 제로로 떨어진다. 에이전트형 인공지능이 업무를 자동화해 좌석 기반 반복 수익 모델 자체가 사라지기 때문이다. 공개 시장에서는 이미 많은 기업 매출 감소하고 사모신용 노출액 수천억 달러 규모로 급증했다.
3. 🚪 사모펀드에게 탈출구: No Way Out
"보유하며 기다리기 전략"은 펀드 기간 연장이나 연속 펀드 전환이 핵심인데 모두 유한책임투자자 동의가 필수다. 그러나 투자자들은 기꺼이 동의하지 않고 참여 비율이 19퍼센트에 불과하다. 신뢰가 빠르게 무너지고 성과 지표가 공개적으로 의심받고 있다. 투자자 설문에서 벤치마크 미달이 급증하고 분배금을 최우선으로 보는 분위기다.
4. 💀 Worst Case 시나리오: AI의 SaaS 완전 장악
기존 기업은 수익을 내지 못해 사모펀드·다른 기업·2차 시장 매수자 모두 사지 않는다. 2020년대 초 포트폴리오는 매수자 거부 상황에 처하고 재가격화 파도는 파산 구조조정이나 강제 매각으로만 풀린다. 지토 예측이 부채에 그대로 적용되고 지분은 소멸될 가능성이 크다. 인공지능 기반 기업만 프리미엄 받고 구형 제로금리 모델은 완전히 끝났다.
1. 🔥 아폴로 존 지토 부사장의 비공개 UBS 고객 브리핑 발언
지난달 폐쇄된 자리에서 “모든 가치평가가 틀렸다”고 폭로하며 소프트웨어 기업 회수율을 20~40센트로 예측하고 업계 오만함을 직격했다. 이는 제로금리 시대 사모펀드·사모신용 포트폴리오의 숨겨진 위험을 드러내는 대표 경고 신호였다. 아폴로는 소프트웨어 부문만 해당한다고 해명했으나 시장 충격은 이미 퍼졌다. 공개 소프트웨어 시장은 올해 초부터 수조 원 시가총액이 증발했다.
2. 🤖 두 갈래 인공지능 시나리오
첫째 버블이 터지면 과거 금융위기처럼 전면 붕괴가 온다. 둘째 현재 진행 중인 경우처럼 인공지능이 기존 소프트웨어 서비스를 완전히 장악하면 레거시 기업 가치는 문자 그대로 제로로 떨어진다. 에이전트형 인공지능이 업무를 자동화해 좌석 기반 반복 수익 모델 자체가 사라지기 때문이다. 공개 시장에서는 이미 많은 기업 매출 감소하고 사모신용 노출액 수천억 달러 규모로 급증했다.
3. 🚪 사모펀드에게 탈출구: No Way Out
"보유하며 기다리기 전략"은 펀드 기간 연장이나 연속 펀드 전환이 핵심인데 모두 유한책임투자자 동의가 필수다. 그러나 투자자들은 기꺼이 동의하지 않고 참여 비율이 19퍼센트에 불과하다. 신뢰가 빠르게 무너지고 성과 지표가 공개적으로 의심받고 있다. 투자자 설문에서 벤치마크 미달이 급증하고 분배금을 최우선으로 보는 분위기다.
4. 💀 Worst Case 시나리오: AI의 SaaS 완전 장악
기존 기업은 수익을 내지 못해 사모펀드·다른 기업·2차 시장 매수자 모두 사지 않는다. 2020년대 초 포트폴리오는 매수자 거부 상황에 처하고 재가격화 파도는 파산 구조조정이나 강제 매각으로만 풀린다. 지토 예측이 부채에 그대로 적용되고 지분은 소멸될 가능성이 크다. 인공지능 기반 기업만 프리미엄 받고 구형 제로금리 모델은 완전히 끝났다.
Hedge Funds Dump Financial Stocks at Record Pace | hedge funds flee financials
헤지펀드들이 글로벌 금융주 비중을 기록적 속도로 줄이며 방어적 섹터로 이동하고 있다는 내용입니다. 금융 섹터는 최근 글로벌 섹터 중 가장 강한 매도 압력을 받고 있음.
📉 금융주 대량 매도의 핵심
▸ 글로벌 헤지펀드, 금융주 순매도 규모 사상 최상위 수준
▸ 11개 섹터 중 금융 비중 축소가 가장 두드러짐
▸ 기존 롱 축소와 공매도 확대가 동시에 진행
🛡 자금이 이동하는 섹터
▸ 에너지·헬스케어·필수소비재 등 방어 섹터로 자금 유입
▸ 현금흐름 안정·배당 중심 종목 선호 강화
▸ “경기 둔화·변동성 확대” 대비한 포트폴리오 재편
📌 매도 배경: 거시·정책 리스크
▸ 고금리 장기화, 기업 대출 부실 위험 우려
▸ 글로벌 성장 둔화로 은행 이익 전망 하향
▸ 규제·기술 변화가 전통 금융 비즈니스에 불확실성 확대
🔗 https://www.msn.com/en-in/news/insight/hedge-funds-dump-financial-stocks-at-record-pace/gm-GM4B4731D4?gemSnapshotKey=GM4B4731D4-snapshot-1&uxmode=ruby
헤지펀드들이 글로벌 금융주 비중을 기록적 속도로 줄이며 방어적 섹터로 이동하고 있다는 내용입니다. 금융 섹터는 최근 글로벌 섹터 중 가장 강한 매도 압력을 받고 있음.
📉 금융주 대량 매도의 핵심
▸ 글로벌 헤지펀드, 금융주 순매도 규모 사상 최상위 수준
▸ 11개 섹터 중 금융 비중 축소가 가장 두드러짐
▸ 기존 롱 축소와 공매도 확대가 동시에 진행
🛡 자금이 이동하는 섹터
▸ 에너지·헬스케어·필수소비재 등 방어 섹터로 자금 유입
▸ 현금흐름 안정·배당 중심 종목 선호 강화
▸ “경기 둔화·변동성 확대” 대비한 포트폴리오 재편
📌 매도 배경: 거시·정책 리스크
▸ 고금리 장기화, 기업 대출 부실 위험 우려
▸ 글로벌 성장 둔화로 은행 이익 전망 하향
▸ 규제·기술 변화가 전통 금융 비즈니스에 불확실성 확대
🔗 https://www.msn.com/en-in/news/insight/hedge-funds-dump-financial-stocks-at-record-pace/gm-GM4B4731D4?gemSnapshotKey=GM4B4731D4-snapshot-1&uxmode=ruby
월스트릿동물학
Hedge Funds Dump Financial Stocks at Record Pace | hedge funds flee financials 헤지펀드들이 글로벌 금융주 비중을 기록적 속도로 줄이며 방어적 섹터로 이동하고 있다는 내용입니다. 금융 섹터는 최근 글로벌 섹터 중 가장 강한 매도 압력을 받고 있음. 📉 금융주 대량 매도의 핵심 ▸ 글로벌 헤지펀드, 금융주 순매도 규모 사상 최상위 수준 ▸ 11개 섹터 중 금융 비중 축소가 가장 두드러짐…
이 와중에 골드만삭스는 사모대출 숏하는 파생상품 팔고있네 ㅋㅋㅋ 그럼 카운터 파티는 누구지?
화이트칼라는 뭐먹고 사나요? ㅎ
xAI가 월스트리트 은행가, 신용 분석가, 트레이더들을 채용해서 Grok에게 금융 모델링을 훈련시키고 있음. 레버리지드 론(leveraged loans), 디스트레스드 뎁트(distressed debt), MBS(모기지 담보부 증권), CLO(담보화 대출 채권) 등을 포함.
OpenAI와 Anthropic이 금융 특화 도구를 출시한 데 이어 . 크레딧 분야에 먼저 진출, 그쪽에 문서와 데이터 볼륨이 훨씬 더 많기 때문.
기관 금융 워크플로우를 장악하기 위한 경쟁이 가속화되고 있으며, 코딩 이후(post-coding) 최고의 타겟이 되는 것 같습니다.
첨부 이미지 설명
Bloomberg 기사 스크린샷.
“엘론 머스크의 xAI가 월스트리트 은행가·포트폴리오 매니저·트레이더·크레딧 애널리스트들을 데이터 어노테이션 팀으로 채용 중이며, Grok에게 레버리지드 론 신디케이션, 디스트레스드 투자, MBS, CLO 등 금융 모델링을 가르치려 한다”
xAI가 월스트리트 은행가, 신용 분석가, 트레이더들을 채용해서 Grok에게 금융 모델링을 훈련시키고 있음. 레버리지드 론(leveraged loans), 디스트레스드 뎁트(distressed debt), MBS(모기지 담보부 증권), CLO(담보화 대출 채권) 등을 포함.
OpenAI와 Anthropic이 금융 특화 도구를 출시한 데 이어 . 크레딧 분야에 먼저 진출, 그쪽에 문서와 데이터 볼륨이 훨씬 더 많기 때문.
기관 금융 워크플로우를 장악하기 위한 경쟁이 가속화되고 있으며, 코딩 이후(post-coding) 최고의 타겟이 되는 것 같습니다.
첨부 이미지 설명
Bloomberg 기사 스크린샷.
“엘론 머스크의 xAI가 월스트리트 은행가·포트폴리오 매니저·트레이더·크레딧 애널리스트들을 데이터 어노테이션 팀으로 채용 중이며, Grok에게 레버리지드 론 신디케이션, 디스트레스드 투자, MBS, CLO 등 금융 모델링을 가르치려 한다”