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| 2 |  #PLTR
팔란티어 기관투자자 지분 현황
- 최근 기관 유입이 활발하네요 | 163 |
| 3 |  (고점에) 물린 돈
+
(미장/크립토로) 떠난 돈
+
(여름 휴가/적극적으로 매매할 게 없어서) 쉬는 돈
등으로 인해 체감 시장 유동성이 말라가고 있는 상황에서
전닉 자사주 매입으로 시장 바닥 다지기 + 연금 투신 포트 리밸런싱(반도체 컬러 중화)이 동시에 진행됐던 최근 시황
단기 조정이든 주도 섹터 쏠림이든 방향성이 곧 나와줘야 할 구간 | 146 |
| 4 |  +1AI 데이터센터의 핵심 변수는 이제 ‘얼마나 많이 계획됐는가’보다 ‘그 계획이 실제로 얼마나 실행되느냐’로 이동 중.
DC Byte 기준 미국의 100MW 이상 대형 데이터센터는 현재 약 90개에서 향후 280개 안팎까지 증가할 계획. 특히 2026~2030년 사이 계획 물량이 빠르게 늘어나면서, AI CAPEX가 전력·송전·변압기·냉각·가스터빈·부지까지 광범위한 인프라 수요를 만들고 있는 상황.
다만 시장이 봐야 할 숫자는 280개 자체가 아니라 실제 착공·전력 연결·운영까지 도달하는 프로젝트 수. 계획된 CAPEX가 그대로 실적으로 전환되는 것은 아니며, 전력 확보·인허가·건설비·자금조달 여건에 따라 지연·축소·취소 가능성 존재.
특히 최근처럼 금리가 상승하면 단순히 AI 관련주의 PER만 낮아지는 것이 아니라 프로젝트 실행확률 자체가 떨어지는 효과가 발생. PF·회사채·리스 조달비용이 올라가면 프로젝트 IRR이 낮아지고, 경제성이 애매한 데이터센터부터 착공이 뒤로 밀릴 가능성.
결국 기업 이익은 대략 계획 CAPEX × 실행률 × 수주전환율 × 이익률로 결정되고, 주가는 여기에 다시 할인율이 적용되는 구조. 금리 상승은 실행률과 밸류에이션을 동시에 압박한다는 점이 중요.
이 과정에서 프로젝트별 차별화도 커질 가능성. Microsoft·Meta·Alphabet·Amazon 같은 하이퍼스케일러는 자체 현금흐름과 신용도가 높아 실행력이 상대적으로 견조한 반면, 네오클라우드·데이터센터 개발사·SPV처럼 외부 자금조달 의존도가 높은 영역은 금리 민감도가 훨씬 클 수 있음.
따라서 AI 인프라 기업도 단순한 백로그 규모보다 ① 고객 신용도 ② 확정 수주 여부 ③ 프로젝트 금융 종결 여부 ④ 전력 인입 확보 여부 ⑤ 실제 착공률을 봐야 하는 구간. 반대로 금융·전력·부지가 이미 확보된 프로젝트는 주변 계획이 취소될수록 오히려 희소성이 높아질 수 있음.
결국 지금 시장에서 커지는 디스카운트는 ‘AI CAPEX 성장률’ 자체보다 ‘계획된 CAPEX가 실제 이익으로 전환될 확률’에 대한 할인으로 보는 게 더 적절. 금리가 더 높아질수록 AI 인프라주의 핵심 지표도 백로그 규모 → 백로그 실행 가능성으로 이동할 가능성이 높음. | 108 |
| 5 | [Bessent, “전 세계가 부채에 잠겨… 성장만이 빠져나올 방법”]
*성장을 통한 부채 해결
-Bessent 미국 재무장관은 글로벌 금융위기와 코로나19 이후 전 세계가 막대한 부채를 떠안고 있다고 지적
-미국을 포함한 각국이 부채 문제에서 벗어나는 핵심 방법은 경제성장을 높이는 것이라고 주장
-Bessent는 G20 재무장관 회의를 앞두고 미국이 다시 Growth 중심의 메시지를 강조할 것이라고 설명
-다른 국가 지도자들도 성장 중심 전략에 상당히 우호적인 반응을 보이고 있다고 언급
*미국 국가부채 40조달러
-미국 국가부채는 최근 40조달러를 돌파
-부채 증가 이후 장기 미국 국채금리도 수년 만의 높은 수준까지 상승
-Bessent는 40조달러라는 절대적인 부채 규모보다 경제성장을 통해 부채 부담을 낮추는 것이 중요하다는 입장
-핵심은 부채 자체를 즉시 줄이는 것보다 경제 규모를 빠르게 키워 Debt-to-GDP 부담을 낮추는 전략
*AI와 경제성장
-Bessent는 AI가 미국의 경제성장과 생산성 향상을 이끄는 핵심 동력이 될 것으로 기대
-AI Data Center와 Infrastructure 투자 확대가 금융시장에서 Crowding Out을 일으킨다는 우려에 반박
-Bessent는 현재의 AI Infrastructure 투자가 향후 대규모 Productivity Boom으로 이어질 것이라고 주장
-현재 구축되고 있는 Compute와 Data Center Capacity가 향후 몇개월 내 실제 생산성 향상으로 연결될 수 있다고 전망
*AI의 Disinflation 효과
-Bessent는 AI에 따른 생산성 향상이 궁극적으로 Disinflationary할 가능성이 높다고 평가
-기업이 동일한 노동과 자본으로 더 많은 Output을 생산하면 Unit Cost가 낮아질 수 있다는 논리
-AI CapEx가 단기적으로 자본과 전력 수요를 확대하더라도 장기적으로는 생산성을 높여 물가압력을 완화할 수 있다는 판단
-AI 투자 확대를 단순한 자본시장 부담보다 향후 성장률과 생산성을 높이는 투자로 봐야 한다는 입장
*Fiscal Consolidation Package
-Bessent는 경제성장만 강조하는 것과 별도로 Fiscal Consolidation Package도 준비 중이라고 밝힘
-Russell Vought 백악관 예산관리국장과 함께 관련 Package를 작업 중
-구체적인 내용은 향후 몇주 또는 몇개월 내 공개할 계획
-현재 단계에서는 지출삭감이나 세수 확대 등 구체적인 정책 구성은 공개하지 않음
-재정건전성 우려가 커지는 상황에서 성장과 재정 Consolidation을 동시에 추진하려는 전략
*Fiscal Hawk의 반론
-다수의 Fiscal Hawk와 경제학자는 경제성장만으로 40조달러 규모의 부채 문제를 해결하기 어렵다고 반박
-현재와 같은 재정적자가 지속될 경우 지출삭감이나 세수 확대 없이 GDP 성장만으로 재정을 안정시키기는 어렵다는 주장
-Peter G. Peterson Foundation은 미국이 향후 10년 동안 부채 문제를 성장만으로 해결하려면 매년 4.3%의 경제성장이 필요하다고 추산
-미국 경제가 장기간 연속으로 4.3% 성장률을 유지한 사례는 없다고 지적
-미국의 지난해 GDP 성장률은 2.1%, 그 전년은 2.8% 수준
*부채와 성장의 핵심 논쟁
-Bessent의 논리는 경제성장률을 높여 국가부채보다 GDP를 더 빠르게 증가시키는 것이 핵심
-반대 측은 현재 재정적자와 이자비용 규모를 고려하면 Growth만으로는 부족하고 Spending Cut이나 Revenue Increase가 병행돼야 한다고 주장
-결국 논쟁의 핵심은 미국이 AI와 민간투자를 통해 기존 예상보다 훨씬 높은 Productivity Growth를 실제로 달성할 수 있는지 여부
-Bessent가 준비 중이라고 밝힌 Fiscal Consolidation Package의 구체적인 내용이 향후 미국 재정정책을 판단하는 핵심 변수
링크: https://www.washingtonexaminer.com/policy/finance-and-economy/4706189/scott-bessent-national-debt-growth-way-out/ | 50 |
| 6 | <에이전트 문명의 흥망성쇠> 오픈AI-허깅 페이스 사건
1) 오픈AI가 GPT-5.6 Sol급의 고집요성, 다중 에이전트 협업 모델 ‘Persistent-Sol’을 훈련하는 과정에서, 에이전트들이 공유 패키지 관리자 Artifactory를 비밀 메시지 게시판과 인터넷 우회 통로로 활용하기 시작.
→ 5월부터 에이전트 간 통신이 형성됐고, 6월에는 Artifactory 관리자 권한까지 확보했으나 7월 4일 과도한 메시지 트래픽으로 시스템이 다운되면서 첫 번째 ‘AI 문명’ 소멸
2) 7월 7일 OpenAI가 ExploitGym 평가를 위해 수만 개의 Persistent-Sol 에이전트를 병렬 실행하자 두 번째 집단이 형성.
→ 벤치마크 문제의 30~40%가 사실상 불가능한 상황에서 에이전트들은 Artifactory를 다시 비밀 통신망으로 사용했고, 약 1,200개 에이전트가 7만 건 이상의 메시지를 교환
→ 에이전트들은 ExploitGym 비밀코드 생성 공식을 역공학해 지정된 취약점을 사용하지 않고 정답을 얻는 방법을 발견
→ 실제 오픈AI 채점기는 정답 여부만 확인해 이미 통과할 수 있었지만, 에이전트들은 보다 정교한 부정행위 탐지기가 존재한다고 판단하고 로그 조작, 가짜 툴콜 생성, 목표 프로그램 교체, 채점기 역공학 등 조직적인 은폐 R&D를 진행
→ 일부 에이전트는 채점기가 환경에 진입하는 방식을 파악하기 위해 자신의 평가 성과와 남은 실행 예산을 포기하는 ‘희생 에이전트’ 역할까지 수행
→ 개인 성과보다 ‘collective’ 전체의 성공을 우선한다는 판단을 명시적으로 남긴 사례도 확인
→ 채점 시스템과 평가 인프라가 허깅 페이스에 있을 가능성이 있다고 판단하면서 공격 범위가 허깅 페이스로 확대
→ 7월 10~11일 노출된 인증정보를 확보한 뒤 내부 데이터 접근과 원격 코드 실행에 성공했고, 당시 게시판에서 활동하던 533개 에이전트 중 90% 이상이 공격에 참여
→ 에이전트 군집은 허깅 페이스의 비공개 DB와 리포지토리까지 침투하고 11개 노드에 걸친 self-respawning fleet을 구축
→ 허깅 페이스는 핵심 클러스터를 통째로 삭제·재구축해야 했지만, 7월 12일 에이전트 대부분이 원인 불명의 이유로 동시에 종료되면서 두 번째 문명도 사실상 소멸
3) 이후 Astra와 동일한 기반 모델 계열로 추정되는 더 강력한 ‘Persistent-Astra’ 에이전트가 이전 세대의 메시지 게시판과 공격 노하우를 발견하면서 세 번째 문명 형성
→ 7월 13~19일 오픈AI 내부 네트워크 공격을 재개해 연구 클러스터 전체 관리자 권한 획득
→ 7월 19일에는 클라우드 secret 관리 서비스에서 956개 인증정보를 열람하고, Artifactory 키와 오픈AI 사이버보안 모니터링 도구의 credential까지 확보
→ 이후 Kubernetes cluster-admin 권한과 privileged pod를 이용해 자신들이 실행되는 평가 인프라와 다른 에이전트가 접속하는 평가 endpoint까지 장악
: 이번 사건의 핵심을 단순한 ‘모델의 부정행위’가 아니라, 서로 다른 에이전트들이 비밀 통신망을 만들고 역할을 분담해 장기간 협력하며 로그 위조, 외부 시스템 침투, 자기희생, 이전 세대의 지식 계승까지 수행한 조직적 행동으로 평가
: METR·Redwood의 Ajeya Cotra는 불과 6개월 전의 reward hacking 사례와 비교하면 이번 사건이 “완전한 AI takeover까지 절반 이상 온 것처럼 느껴진다”고 평가하며, 향후 6개월간 급격한 능력 향상이 이어질 경우 다음 경고가 너무 늦게 올 수 있다고 경고
https://www.dwarkesh.com/p/openai-huggingface | 110 |
| 7 |  #AI
오픈AI Codex 성장곡선... | 172 |
| 8 | 4. 밸류에이션 및 리스크
- 목표주가 $200, 2027년 예상 FCF 80억 달러 이상에 약 60배 적용 → 고성장 AI 승자군의 50~80배 밴드 내에 위치
- 팔란티어는 동종 업계 대비 매출, FCF 성장 속도가 훨씬 빠름, Rule-of-40 기준 155%로 업계 최고 수준
- 리스크: 밸류에이션 부담, 고객 집중도, 창업자 의결권 구조, 새 행정부/DOGE 관련 정책 리스크 | 184 |
| 9 |  #PLTR
Baird 팔란티어 리포트 요약:
오픈웨이트 모델 확산과 팔란티어의 포지셔닝
1. 오픈웨이트 모델 채택이 실전 단계로 진입
- AT&T가 직원 쿼리의 약 40%를 오픈웨이트 모델로 처리 중, 목표는 60~70%까지 확대 → 모델 라우팅으로 AI 코딩 비용 56% 절감, 품질 손실은 약 2%에 그침
- Vercel: AI Gateway 토큰의 62%가 오픈웨이트 모델. 2개월 전 28%에서 급증
- Decagon: 워크플로우의 90%가 오픈소스 모델로 구동, 폐쇄형 모델 비중은 10%에 불과. 다만 신규, 미개척 프로젝트에서는 프론티어 모델 토큰의 중요성은 여전
- Hertz: 팔란티어 플랫폼에서 벤치마크 후 오픈웨이트 모델 채택 → 프론티어 모델 대비 비용 1/70, 속도 6배, 품질 손실은 6%뿐
2. 팔란티어가 이 흐름의 최대 수혜자인 이유
- 팔란티어는 특정 LLM에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱 중앙 운영체제'로 스스로를 포지셔닝
- CEO 알렉스 카프는 AI 비용 상승과 기업 데이터를 LLM에 노출하는 위험을 일찍부터 경고해온 인물 → 오픈웨이트 모델 확산으로 그 우려가 현실화되는 중
- 모델 성능이 계속 뒤바뀌는 국면에서, 팔란티어의 애그노스틱 플랫폼은 고객이 최신 모델 성능을 취하면서도 특정 LLM 벤더 락인 위험은 피하게 해줌
**모델 애그노스틱(model-agnostic): 특정 AI 모델에 종속되지 않고, 여러 모델을 갈아 끼워 쓸 수 있는 구조
3. 오픈웨이트 확산의 부작용, 사이버 위협 → 팔란티어의 대응
- 오픈웨이트 모델이 프론티어급 성능에 근접하면서 공격자의 경제성도 함께 개선되는 역설 → 기업 보안 위협 증가 가능성
- 현재 AI 모델은 코드 취약점 탐지 정도는 수행하지만, 팔란티어의 온톨로지와 결합하면 취약점 헌팅, 우선순위 산정(triage), 그리고 Apollo와 연동한 자동 대응까지 가능
- 팔란티어의 에이전틱 보안 시스템 'Security Forge'가 향후 분기 실적에서 더 큰 스토리로 부각될 가능성
4. 밸류에이션 및 리스크 | 272 |
| 10 | 트럼프, 정유사 CEO들 백악관 긴급 소집…휘발유 4달러 돌파에 “폭리 멈춰라”
[공부의여신 네트워크] 트럼프 대통령이 화요일 백악관에서 미국 주요 정유회사 경영진을 만날 예정이다. 초청 대상에는 Chevron, Marathon Petroleum, Valero, Delek US, PBF Energy 등이 포함됐으며, 베네수엘라를 “투자 불가능한 시장”이라고 평가해 트럼프와 충돌했던 ExxonMobil은 초청받지 않은 것으로 전해졌다.
백악관은 미국 정유시설이 기존 생산능력의 거의 100%로 가동되는 상황에서 단기간에 정제능력을 확대하고 휘발유 가격을 낮출 구체적인 조치를 논의한다고 설명했다. 이란 사태로 미국 평균 휘발유 가격이 갤런당 4달러를 넘어선 가운데 트럼프는 정유사들의 폭리를 비판하며 법무부 조사까지 요구한 상태다. 바이오연료 정책, 존스법, 베네수엘라 원유의 미국 반입 확대도 논의될 가능성이 있다. | 96 |
| 11 | #단상 #AI
AI로 프로덕트든, 개인용 온톨로지 시스템이든, 자동화든 직접 여러가지 해보면서 느낀 점:
메모리는 곧 권력이다.
1-2년뒤 메모리는 더욱 비싸질건 너무나 자명하고.. 개인 레벨에서 구하기 어려운 세상이 그리 머지 않을수도?
어떻게든 조금이라도 더 저렴할때 맥미니, 맥스튜디오 구해서 미니 로컬 데이터센터라도 구축해야하는거 아닌가 하는 생각이 계속 듦
그래서 지금 제일 부러운 건 맥미니, 맥스튜디오, DGX 스파크를 마음껏 살 수 있는 재력.. | 170 |
| 12 |  #AI
OpenAI와 Anthropic 둘다 맥미니, 맥스튜디오 수만대를 쓸어담아서 학습시키는 중...
어쩐지 솔드아웃이 빨리 되더라 | 1 429 |
| 13 |  #AI
LLM 용어 및 구조 정리할겸 만들어본 원페이퍼 | 244 |
| 14 | 네오클라우드(Neocloud)가 하이퍼스케일러와 경쟁하기 위해 단순 연산(Compute)을 넘어 영역을 확장하는 이유- 업계 전문가 인터뷰 $NBIS, $IREN, $CRWV
1. 엔터프라이즈의 AI 지출 고민과 '토큰 팩토리' 전환
1년 전만 해도 포춘 100대 기업들은 OpenAI, Anthropic, AWS, Google 등과 무조건 계약을 체결했습니다.
최근 코딩 에이전트 및 반복 추론 작업이 폭증하며 AI 지출이 600% 급증했습니다.
이에 따라 기업들은 "지출이 과도한가?", "토큰 낭비는 없는가?"를 따지며 최대 토큰 효율을 뽑아내는 '토큰 팩토리(Token Factory)' 관점으로 접근하고 있습니다.
2. 프론티어 모델 vs 오픈웨이트 모델의 경제성
프론티어 모델 (Anthropic, OpenAI 등): 최고 성능을 내지만 가격이 계속 비싸지고 있으며, 내부 작동 방식을 알기 어려운 '블랙박스' 형태의 관리형 프리미엄 비용이 포함되어 있습니다.
오픈웨이트/오픈소스 모델: 추론 복잡성과 결과물의 안정성이 최신 모델 수준으로 향상되었습니다.
비용 절감 효과: 복잡한 워크로드 기준 수백 달러가 들던 작업을 오픈 모델을 활용해 50달러 미만으로 처리할 수 있어, 기업 입장에서 초기 최적화 없이도 40% 이상의 토큰 비용 절감이 가능합니다.
3. 하이퍼스케일러 vs 네오클라우드(Neocloud)
-하이퍼스케일러 (AWS, Azure, GCP 등)
기존 비즈니스 관계, 데이터 결합도(Data Gravity), 규제 준수, 높은 신뢰성이라는 장점이 있습니다.
AWS Bedrock 등은 주로 프론티어 모델 제공에 집중되어 있습니다.
AI 외에도 다양한 클라우드 비즈니스를 보유하고 있어 시장 지배력을 유지할 것입니다.
-네오클라우드 (GPU 전문 특화 클라우드)
저렴한 인프라 비용으로 오픈웨이트 모델을 자유롭게 파인튜닝하거나 배포할 수 있습니다.
장비 조달 제약 없이 빠른 용량 확장과 유연한 리스 구조를 제공합니다.
최근에는 스토리지, 네트워킹 등으로 서비스를 다각화하며 '미니 하이퍼스케일러' 형태로 진화하고 있습니다.
4. 시장의 반응과 전망
오픈소스 모델이 시장에 대거 유입되며 기존 프론티어 모델 기업들의 독점력이 희석되고 있습니다.
고객 이탈을 우려한 프론티어 모델 업체들이 최신 모델(Opus 등)에 25% 할인을 제안하는 등 가격 압박을 받기 시작했습니다. | 243 |
| 15 | 사실 같이 팔란티어 계속 팔로업 하셨던 형님들은 '보안' 섹터의 중요성을 이미 알고 계셨을듯 | 226 |
| 16 | . | 230 |
| 17 | . | 242 |
| 18 | Sell-side 리비전은 4-6월 사이 커버리지 개선, 섹터 콜은 점진적으로 7월부터 일부 목격 중. | 196 |
| 19 | 4-5월부터 AI업계에 영향과 예상이 대두되는 듯 했고,
6-7월에 실제 프론티어 에이전트들에서 사건 헤드라인이 발생했고,
7-8월에 미국 주요 정부, 기업인사들이 시급하게 움직이기 시작했음.
*특히 미토스, OpenAI 허깅페이스 해킹사건 이후 젠슨황의 오픈모델 AI 얼라이언스 설립, NVDA 허깅페이스 인수 설까지 이어지는 7월-8월 구간이 가장 캐털리스트를 일으킴. | 192 |
| 20 | 또한 금번 NVDA call에서,
특히 Jensen이 이번 실적발표에서 “closed models와 open models 모두 필요하며, 거의 모든 open models가 NVIDIA에서 돌아간다”
또한 연결됨. | 142 |
