现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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공표된 증권사 자료와 전자공시, 뉴스를 올려드리는 채널입니다. 기업분석 역시 확정 공시된 재무제표를 기반으로 올려드릴 뿐 추정과 전망은 배제되어 있으며 주식매수매도에 대한 추천이 아닙니다. 투자판단의 책임은 투자자 본인에게 있습니다 가치투자클럽의 리서치 자료를 받아보시려면 텔레그램 또는 카톡으로 요청해주세요 텔레그램 ID @orbisasset 카카오톡ID orbisasset 카페 https://cafe.naver.com/orbisasset
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频道 가치투자클럽 (@corevalue) 朝鲜语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 67 012 名订阅者，在 经济与金融 类别中位列第 1 501，并在 韩国 地区排名第 23 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 67 012 名订阅者。
根据 26 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 974，过去 24 小时变化为 10，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 20.87%。内容发布后 24 小时内通常能获得 19.85% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 13 977 次浏览，首日通常累积 13 291 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 24。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“공표된 증권사 자료와 전자공시, 뉴스를 올려드리는 채널입니다. 기업분석 역시 확정 공시된 재무제표를 기반으로 올려드릴 뿐 추정과 전망은 배제되어 있으며 주식매수매도에 대한 추천이 아닙니다. 투자판단의 책임은 투자자 본인에게 있습니다
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凭借高频更新（最新数据采集于 27 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 经济与金融 类别中的关键影响点。
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Repost from DS투자증권 리서치
DS투자증권 재생에너지/미드스몰캡 Analyst 안주원
[재생에너지] 한화솔루션 - 기대효과 없는 유상증자
투자의견 : 매도
목표주가 : 25,000원(하향)
현재주가 : 36,800원(03/26)
▶️ 투자의견 ‘매도’ 제시
- 25년말 기준 순차입금 규모는 약 13조원. 1.5조원의 자금 상환으로는 의미 있게 차입금 축소시킬 수 없음
- 자산매각을 통한 재무구조 개선 가능성도 제한적인 만큼 향후 또 다른 방식의 자금조달도 가능
- 탠덤 양산과 TOPCon 셀라인 구축에 투입되는 9,000억원은 시기 상 합리적인 투자가 아님
- 기업들의 미래기술에 대한 선행투자는 이상적이지만 현재와 같은 재무구조 하에서는 우선순위가 될 수 없음
▶️ 우주 태양광보다는 국내시장 대응이 합리적
- 우주 태양광은 시장이 열린다 하더라도 국내 업체들에게 돌아오는 수혜는 극히 제한적일 것
- 미국에서의 태양광 발전에 대한 수요 전망과 중국산 배제 정책을 통한 국내 기업들의 반사수혜 강도 분석이 중요
- 국내는 정부에서 올해 7GW의 재생에너지 보급을 목표로 하고 있으며 태양광을 포함해 국산화 강조
- 국내 시장에 눈을 돌려야 할 시기
▶️ 기대할 건 실적
- 1분기는 태양광 흑자전환 예상, 다행히 미국 태양광 수요 견조하고 중국산 배제 지속
- 단 대규모 자금조달로 신뢰를 잃은 만큼 실적 역시 두 분기 이상 연속으로 좋아야 할 것
이 자료는 조사분석자료 공표 승인이 이루어진 내용입니다.
DS투자증권 리서치 텔레그램 링크: https://t.me/DSInvResearch
67 012
“믿기 힘들 정도” 삼천당제약이 시총 1위라니…코스닥 강타한 바이오주
https://naver.me/xEXjSJRX
코스닥 시장에 황제주가 등장한 것은 핸디소프트(2000년), 신안화섬(2000년), 리타워텍(2000년), 동일철강(2007년), 에코프로(2023년)에 이어 역대 6번째 기록이다.
67 012
Repost from 도PB의 생존투자
🤩 AI Agent 시대 – CPU 병목 구조와 Arm Holdings 지배력
주제: “토큰 생성은 GPU, 시스템 효율은 CPU” – 컴퓨팅 패러다임의 본질적 전환
1.
AI 산업은 지금 “연산 성능 경쟁”에서 “시스템 처리 능력 경쟁”으로 전환되고 있으며, 이는 구조적으로 CPU의 중요도를 재상승시키는 흐름임.
2.
기존 생성형 AI(예: ChatGPT)는 단일 프롬프트 → 단일 응답 구조였기 때문에, GPU의 병렬 연산 능력이 절대적인 성능 지표였음.
3.
하지만 AI Agent는 단일 응답이 아니라, 계획 수립 (Planning), 도구 호출 (Tool Use), 반복 실행 (Iteration). 결과 검증 (Validation) 으로 이어지는 멀티스텝 실행 구조를 가짐.
4.
이 구조에서 중요한 변화는 “연산량 증가”가 아니라 상태(State)와 흐름(Flow)의 폭발적 증가임.
5.
각 단계는 독립된 프로세스이며, 서로 다른 리소스를 요구하고, 비동기적으로 실행됨.
6.
이러한 시스템을 관리하는 역할은 GPU가 아니라 CPU임.
7.
CPU는 아래와 같은 핵심 기능을 수행함:
• Task Scheduling (작업 스케줄링)
• Context Switching (문맥 전환)
• Memory Orchestration (메모리 배치 및 이동)
• I/O Handling (외부 API, DB 호출)
• Service Coordination (마이크로서비스 연결)
즉, CPU는 AI 시스템의 “OS + Kubernetes 역할”을 수행함
8.
여기서 병목이 발생하는 이유는 1) GPU는 “연산 집약적(Compute-bound)”, 2) CPU는 “처리량 집약적(Throughput-bound)” 이라는 구조적 차이 때문임.
9.
AI Agent는 초당 수백~수천 개의 작업을 생성하며, 각 작업은 매우 짧은 CPU burst를 요구함.
10.
이러한 워크로드는 “짧고 많은 요청 (Short-lived burst workload)” 특성을 가지며, CPU 코어 수에 거의 선형적으로 비례함.
11.
결과적으로 데이터센터 설계 기준이 완전히 바뀌게 되었음
• 기존: “GPU 몇 장 넣을 수 있냐”
• 현재: “CPU 코어 몇 개를 수용할 수 있냐”
12.
GW당 CPU 코어 수 4배 증가(3,000만 → 1.2억)은 단순 수요 증가가 아니라 데이터센터 아키텍처 레벨의 리셋(reset)을 의미함
13.
이 변화의 본질은 “FLOPS 중심 → OPS (Operations per second) 중심” 전환임.
14.
즉, 총 연산량보다 “얼마나 많은 작업을 동시에 처리할 수 있냐”가 핵심 KPI로 바뀜.
15.
이 구조에서 기존 Intel / AMD 기반 x86 아키텍처는 구조적 한계에 직면함.
16.
x86은 고성능 단일 코어 중심 설계로 높은 전력, 낮은 코어 밀도, 복잡한 명령어 구조
를 가짐.
17.
반면 Arm Holdings 아키텍처는 저전력, 단순 명령어 (RISC), 높은 병렬성, 코어 확장성 을 기반으로 설계됨.
18.
핵심 차이는 “성능(performance)”이 아니라 “전력당 처리량 (Performance per Watt)”임.
19.
데이터센터는 전력 제한(Power Cap) 하에서 운영되기 때문에 동일 전력에서 더 많은 코어를 넣을 수 있는 구조가 절대적으로 유리함.
20.
ARM이 제공하는 4배 코어 밀도는 단순 숫자가 아니라 “동일 데이터센터에서 처리 가능한 작업량 4배 증가”를 의미함.
21.
특히 AI Agent 워크로드는 코어당 성능보다 코어 개수에 훨씬 민감하게 반응함.
22.
이로 인해 Hyperscaler들은 ARM 기반 CPU 채택을 가속화 중임:
• Amazon Web Services → Graviton
• Microsoft → Cobalt
• Google → Axion
공통점은 모두 ARM 기반 자체 CPU
23.
이는 단순 비용 절감이 아니라 “AI Agent 시대에 맞는 아키텍처 선택”임.
24.
또 하나 중요한 구조 변화는 메모리 병목(Memory Bottleneck)임.
25.
AI Agent는 반복적으로 상태를 저장하고 불러오기 때문에 메모리 접근 빈도가 급증함.
26.
CPU는 GPU보다 메모리 접근과 I/O 처리에 훨씬 최적화되어 있음.
27.
따라서 시스템 전체 성능은 GPU가 아니라 CPU + 메모리 구조에 의해 결정됨.
28.
ARM의 CSS 전략은 여기서 핵심적인 역할을 함.
29.
CSS는 CPU 코어 + 인터커넥트 + 메모리 컨트롤러를 통합한 구조로 “워크플로우 처리 최적화된 시스템 설계”를 제공함.
30.
이는 단순 칩이 아니라 “AI 데이터센터용 레퍼런스 아키텍처”에 가까움.
31.
결국 ARM은 IP 회사 → 플랫폼 회사 → 사실상 시스템 아키텍처 회사로 진화 중임.
32.
이 변화는 NVIDIA 와의 관계에서도 중요함.
33.
NVIDIA는 GPU 중심에서 Grace CPU (ARM 기반), Superchip 구조
로 확장 중임.
34.
즉, GPU 기업조차 CPU를 직접 설계하는 이유는 CPU 병목을 해결하지 않으면 GPU 성능이 무의미해지기 때문임.
35.
이로 인해 AI 인프라 경쟁 구도는 과거 GPU vs GPU에서 현재는 시스템 vs 시스템으로 변화함.
36.
그리고 시스템 경쟁의 핵심은 CPU 아키텍처 + 메모리 구조 + 네트워크 통합임.
37.
결론적으로 AI Agent 시대는 “Compute 문제”가 아니라 “Orchestration 문제”임.
38.
이 Orchestration을 담당하는 CPU는 다시 AI 인프라의 중심으로 복귀함.
39.
이 구조에서 ARM은 전력 효율, 코어 확장성, 플랫폼 전략을 통해 가장 유리한 포지션을 확보함.
40.
따라서 AI 투자 사이클은
① GPU (연산)
② 네트워크/전력 (인프라)
③ CPU (워크플로우 지배)
로 이동하고 있음.
41.
현재는 명확하게“3단계 초입 (CPU 재평가 구간)”에 위치함.
42.
결론적으로 AI Agent 시대의 본질은 “누가 더 많이 계산하느냐”가 아니라 “누가 더 많은 작업을 동시에 처리하느냐”이며, 이 게임에서 CPU, 특히 ARM이 핵심 승자로 부상하고 있음.
67 012
Repost from 엄브렐라리서치 Jay의 주식투자교실
구글의 TurboQuant 발표와 시장 반응 (JPM Trading desk)
• 구글의 새로운 알고리즘: 구글이 LLM의 KV 캐시 메모리를 최소 6배 절감하고 속도를 최대 8배 향상시키면서도 정확도 손실이 없는 압축 알고리즘 'TurboQuant'를 공개
• 메모리 업종 약세: 이 소식이 전해지면서 메모리 반도체 종목들이 하락세를 보임. 이는 효율적인 압축 기술이 메모리 수요를 줄일 수 있다는 우려 때문
• 제본스의 역설(Jevon's Paradox): 전문가들은 기술 효율성이 향상되면 오히려 더 많은 데이터를 처리하게 되어 메모리 소비가 줄어들지 않을 것이라고 반박
• 해당 기술은 이미 1년 전부터 공공 영역에 있었으며, 구글은 이미 3.1 Pro 버전부터 이를 사용해왔을 가능성이 커
• 현재의 매도세는 과잉 반응일 수 있음. 이미 메모리 비중을 줄이려던 투자자들에게 매도 빌미를 제공한 측면..
67 012
Repost from [메리츠 Tech 김선우, 양승수, 김동관]
[메리츠증권 전기전자/IT부품 양승수]
▶ ‘CPU’ 차세대 병목으로 부상
[Agentic AI 시대의 CPU]
- Agentic AI 시대에서는 AI 워크로드가 단순 추론 중심에서 벗어나, 다수의 에이전트가 상호작용하며 작업을 분해·조율하는 구조로 진화
- 이에 따라 기존 AI 데이터센터에서 GPU 대비 보조적 역할에 머물렀던 CPU의 중요성이 재부각
- Agent 기반 환경에서는 작업 오케스트레이션, 스케줄링, 그리고 다양한 소프트웨어 도구 호출 및 실행 관리가 빈번하게 발생하는데, 이러한 제어·관리 레이어를 CPU가 담당하게 되면서 역할이 구조적으로 확대되기 때문
- 실제로 Arm은 AI Agent 도입 이전 대비 이후에는 데이터센터 전력 단위당 요구되는 CPU 코어 수가 약 4배 증가할 것으로 전망하며, Agentic AI 확산이 CPU 수요의 구조적 성장을 견인할 것임을 시사
[CPU 단일랙 판매 확대 및 쇼티지 심화 전망]
- 엔비디아 GTC 2026에서 처음 공개된 Vera CPU 서버랙은 추론 과정이 Prefill과 Decode로 분리되듯 CPU 역시 단순 보조 연산을 넘어 독립적인 연산 레이어로 확장되고 있음을 시사
- NVIDIA가 Vera CPU 랙의 독립적 판매를 추진하는 가운데, Arm 역시 랙 단위 효율성을 강조하며 CPU 연산량의 구조적 증가와 맞물려 CPU 전용 서버랙의 판매 확대가 본격화될 전망
- 이미 일부 구간에서 CPU 공급 부족이 감지되는 가운데, CPU 랙 단위 판매 확대는 수요 집중도를 더욱 높이며 중장기적으로 쇼티지 심화를 가속화할 것으로 판단
[국내 밸류체인 점검]
- 국내 밸류체인 관점에서는 FC-BGA와 SoCAMM 관련주 중심의 수혜를 예상
- FC-BGA 공급 병목은 업스트림 T-glass 쇼티지, 엔비디아의 AI 하드웨어 세분화에 따른 구조적 수요 증가, CPU 수요 회복이 맞물리며 한층 심화될 전망
- 이에 따라 메모리 업황과 유사한 강한 ASP 상승 흐름과 LTA 계약 및 선급금을 통한 증설 확대가 예상되며, 국내 FC-BGA 기판 업체(삼성전기, 대덕전자, 코리아써키트, LG이노텍)와 기가비스의 수혜를 기대
- SoCAMM은 Vera CPU 서버랙의 단일 판매 확대로 인한 TAM 상향이 핵심 포인트로, 단일 랙 기준 모듈 탑재량이 NVL72 대비 크게 증가(288개 → 2,048개)
- CPU 서버랙 판매 확대 시 SoCAMM용 메모리 모듈 기판 수요의 구조적 성장이 기대되며, 당사 추정 엔비디아 Vera Rubin Pod 기준 판매만으로도 SoCAMM용 기판 시장은 올해 572억원 → 내년 2,170억원까지 약 4배 확대 전망
- 향후 CPU 서버랙 외부 판매까지 반영될 경우 기대 이상의 추가적인 눈높이 상향이 가능할 것으로 판단
https://buly.kr/BTRLI4P (링크)
* 동 자료는 Compliance 규정을 준수하여 사전 공표된 자료이며, 고객의 증권 투자 결과에 대한 법적 책임소재의 증빙자료로 사용될 수 없습니다.
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Repost from 하나증권 리서치
하나증권 제약/바이오 김선아
알테오젠 (196170.KQ/BUY)
[진짜가 돌아온다, 아직 더 남은 호재 이벤트]
▶ 리포트: https://buly.kr/8Ixhd1e
▶새로운 고객, 올해 두 번째 계약, 반환의무 없는 선급금만 $40mn (약 595억원)
- 3월25일 Biogen의 자회사 Biogen International GMBH(CH)과 바이오 의약품 2개 품목에 대한 LO
- 총 계약 규모는 $579mn: 선급금 최대 $30mn, 마일스톤 $549mn
품목 당 $289.5mn으로 Enhertu($300mn) 및 GSK($285mn) 건과 유사한 수준
▶Dapirolizumab pegol 및 Felzartamab 추정하나, LEQEMBI로도 확대 가능
- 면역질환치료제인 Dapirolizumab pegol(DZP) 및 Felzartamab으로 추정하는 이유는, 3상 중, IV 투약, Biogen의 핵심 파이프라인이기 때문
1) DZP는 전신성홍반성루푸스(전세계 환자 5백만명 추정)로 3상 중, ‘28년 데이터 확인 전망
2) Felzartamab은 항체매개거부반응(AMR), IgA 신병증, 일차성막성신병증으로 3상 중,
AMR ‘27년 데이터 확인 전망
3) 알츠하이머치료제 LEQEMBI는 SC제형인 “LEQEMBI IQLIK” 유지요법 승인됨. 다만 시작요법은 250 mg을 두 번 맞는 것이므로, 고용량 1회 투여 제형을 만들기 위해 ALT-B4가 활용될 수 있다는 판단.
▶아직 남은 이벤트 다수, 코스닥 1등 자리 다시 찾아올 것
- 이번 계약처럼 신규 계약 서프라이즈는 계속 이어질 것
1) 미국 보험코드(J-code)가 4월 발효되어, Keytruda Qlex의 처방 수 증가를 5월 중순경 확인
2) 작년 12/26 옵션 계약한 건의 본계약 진행 (5-6월 예상)
3) 6월 2일경 첫 번째 PGR 심결을 확인
[위 문자는 컴플라이언스를 득하였음]
