템플러

엔비디아, 카이버 랙 지연설에 대해 : "우리의 로드맵은 그대로이다"

SK하이닉스(SK hynix) 이번 프로세스는 매우 신속하고 강력한 기관 투자자들의 수요와 함께 시작되었습니다. 오늘 나온 공식 발표에 따르면, 세 곳의 글로벌 투자 거물들로부터 이미 총 70억 달러(약 9조 원 이상) 규모의 수요가 접수된 상태입니다. 베일리 기포드 (Baillie Gifford Overseas) 코투 매니지먼트 (Coatue Management) 시튜에이셔널 어웨어니스 (Situational Awareness)

🤩드러켄밀러 인터뷰_모건스탠리 하드레슨 "제가 그(조지 소로스)에게서 배운 것은 '사이징(sizing, 포지션 규모 설정)'이었습니다. 당신이 맞았느냐 틀렸느냐가 중요한 것이 아니라, 당신이 맞았을 때 얼마나 많이 벌고 틀렸을 때 얼마나 많이 잃느냐가 중요하다는 것입니다. "제가 흉터가 너무 많아서 당신은 믿지 못할 정도라는 점을 먼저 말씀드리겠습니다. 제가 99년 나스닥 멜트업(폭등장)에서 어떻게 플레이했는지 모두가 알고 있습니다. 1월에 완벽하게 팔아치웠다가, 그러고 나서 정확히 꼭대기 상단에서 다시 사들였죠. 누군가 '그것으로부터 무엇을 배웠습니까?'라고 묻기에 저는 '아무것도 안 배웠다'고 했습니다." "저는 그걸하지 말아야 한다는 것을 이미 20년 전에 배웠었습니다. 하지만 저는 감정적으로 변했고, 그것과 매일 싸우고 있습니다. 저는 포트폴리오가 깎여 나갈(drawdown) 때면 문자 그대로 일주일에 한두 번씩 불안감 때문에 토하곤 했습니다. 그리고 제 커리어의 어떤 시점에 저는 당신이 앞으로도 계속 실수를 저지를 것이고, 계속 감정적으로 변할 것이며, 앞으로도 때때로 그런 일들이 계속 일어날 것이라는 점을 받아들였습니다. 하지만 당신에겐 재능이 있습니다." "그러니 이것 때문에 48시간 혹은 그 이상 동안 스스로를 고문하는 짓을 이제 멈추십시오. 왜냐하면 당신은 이 일을 충분히 오랫동안 해왔고, 그 기록(record)이 충분히 오랫동안 그곳에 존재해 왔기 때문에, 그것은 더 이상 무작위적인 우연(random accident)이 아닙니다. 저는 이 사실을 한 15년 동안은 믿지 못했었습니다. 그래서 힘든 교훈들은 수백 가지의 실수들이었지만, 그것들은 단지 시간의 한 조각(moment in time)일 뿐입니다." "그리고 여러분이 이런 자산 감소(drawdowns)를 겪을 때, 만약 이 방송을 듣고 있는 자산운용가 분들이 계시고 본인이 실력이 있다면, 말처럼 쉽지는 않겠지만 그냥 훌훌 털어버리고(get over it) 앞으로 나아가십시오." https://blog.naver.com/survivaldopb/224338200961

참고로 랙시스템이 오베론->카이버로 갈 때 달라지는 부분은 - 랙 내부 스케일업 옵틱스(CPO) 채용 - 케이블 카트리지 대신 대규모 직교형 다층 PCB로 대체 -> 즉 오베론이 계속 남는다는 것은 PCB와 CPO의 새로운 TAM이 아쉬워지는 이슈 -> 참고로 메모리는 랙시스템 이전 패키지/트레이 레벨 이슈이므로 이 영향에서 중립적

덤으로 세미애널러시스가 영향력이 커지면서 ‘주가 조작’ 의문이 나오고 있는데요 세미애널러시스는 반도체 산업 전문 독립 리서치 회사입니다. 이에 해당 섹터의 유료 분석 리포트를 내곤 하는데 지난 6월 “스케일-아웃 CPO 상용화 지연” 리포트를 내고 LITE, COHR, AAOI 같은 종목들의 주가를 떨어뜨린 사례가 있습니다. 이후 6월 말 세미애널러시스는 ETF 발행사인 TEMA와 협업해 ‘광통신 관련 액티브 ETF’를 출시하게 됩니다. 여기서 “숏 리포트를 내고 ETF 바스킷에 들어가는 종목을 싸게 산 게 아니냐”라는 의혹이 X에서 제기된 겁니다. 이게 사실이라면 본인들이 쌓아온 신뢰를 악용한 것이라고 볼 수밖에 없습니다. *참고 : https://money.udn.com/money/story/123398/9607275

세미애널러시스가 엔비디아의 차세대 랙인 ‘카이버 랙’이 지연될 수 있다는 분석을 제기했습니다 기존 랙 구조는 NVL72로 72개의 GPU를 하나의 컴퓨팅 시스템으로 작동시키는 반면, 차세대 ‘카이버 랙’은 NVL144 구조를 가집니다. 이를 위해서는 GPU 간 거리가 좁아져 GPU 간 연결에 케이블이 아닌 초대형 PCB를 쓰겠다는 게 카이버 랙의 개념입니다. 하지만 초대형 PCB 공정의 어려움(워피지 등)으로 인해 카이버 랙이 12개월 이상 지연돼 2028년으로 연기됐다고 합니다. 루빈 울트라가 아닌 파인만 GPU부터 채택된다는 말입니다. 투자은행 제프리스는 이에 대해 ▲루빈 울트라에도 NVL72 적용 or ▲4-캐니스터가 아닌 2-캐니스터 기반의 카이버 랙 검토 가능성을 제시했습니다. 캐니스터는 18개 GPU 컴퓨트 트레이를 묶은 모듈 단위를 의미합니다. “기술 혁신이 뒤쳐지면 펀더 전망이 감소해야 하나?” 이번 사태의 핵심은 이건데요. 카이버 랙이 나온다 할지라도 수율이 낮고, 리드타임이 짧다면 기존 랙 만큼의 TAM이 나올 수 없습니다. 현 NVL72 랙의 개당 리드타임은 그레이스-블랙웰에서 수 시간에서 베라-루빈에서 수 분으로 줄어들어 출하량 자체가 높은 편입니다. 카이버 랙이 기존보다 효율이 높더라도 리드타임이 이정도 수준으로 최적화되려면 시간이 필요하니 결국 한정된 리소스에서 카이버 랙의 조급한 출시는 TAM을 오히려 떨어뜨릴 수 있다는 게 제 생각입니다. ※이미지는 GPT-5.5의 생성물

포트폴리오 업데이트 7/2 by Alex Desjardins 보유종목 $SNOW $CRWD 안녕하세요, 긴 연휴 전에 목요일의 행동에 대해 빠르게 이야기해 주세요. 상황이 좀 복잡하네요. 리더들은 잘 나가고 있지만, 더 넓은 범위의 테이프는 사실 잘 버티고 있습니다. 시장 사진 QQQ는 그 반전 피벗을 깨고 21ema 아래로 마감했는데, 이는 4월 이후 처음으로 구조 아래로 마감한 것입니다. SMH도 상황이 더 나빠졌고, 4월 이후 처음으로 아래 구조에 근접했으며 새로운 LL을 기록하고 있습니다. 4월의 저점 이후 선두 주자들이 그렇게 무너지기 시작하면, 그것이 저의 큰 경고 신호입니다. 저는 로테이션을 쫓아가지 않아서, 제가 타던 그룹이 분배를 시작하면 옆으로 비켜서서 제 투구를 기다립니다. 그렇다고 해도, 더 넓은 테이프는 고장난 게 아니에요. 기술 분야를 제외하면, 지수들은 여전히 사상 최고치를 경신하고 있고, 내부 지표는 건전하며, 위험 신호는 없습니다. 그리고 기술 분야에서도 상황이 나쁘지 않습니다. 소프트웨어와 사이버 보안이 여전히 잘 작동하고 있어서, 저는 여전히 이 부분에 노출을 추가하고 있습니다. 그래서 전반적으로 볼 때, 순환 시장이 있는 것입니다. 반도체/AI가 유통되고, 다른 분야가 주도하고 있습니다. 그 회전이 견고하고 지속될지는 두고 봐야 합니다. 하고 싶으시면 당신에게 달려 있어요. 개인적으로 저는 기술/성장 분야에서 최선을 다하고, 바로 그 분야에서 큰 성과가 나오는 법이라서, 제 분야에서 이름을 쫓기보다는 기술 분야가 정리될 때까지 더 편하게 지내고 싶습니다. 내 책에 대해 목요일 정리 작업 후, 책은 다시 가벼운 자금 조달의 핵심으로 돌아가게 되었습니다. SNOW와 CRWD만, 아웃마진으로, 총 노출은 다시 매우 가벼운 범위로 돌아갔습니다. NER 청소는 제 역할을 해냈습니다. 새로운 자금 없는 위험은 없고, 깨지기 쉬운 것도 없으며, 손절선까지 충분한 여유 공간이 있었습니다. 오픈 프로핏은 여전히 오픈 히트보다 훨씬 월등히 높으니 사이클 쿠션은 그대로 유지됩니다. 정리 작업의 이유는 제가 PTA에서 설명했던 내용과 직접적으로 연결됩니다. 반도체/AI에 대한 집중이 뒷문으로 스며들었고, 리더들이 구조를 깨기 시작했을 때 제 임무는 EC를 먼저 보호하고 나중에 질문하는 것이었습니다. 21개의 데이터 구조 항목은 개별적으로 유효한 설정이었지만, 분산을 시작하는 그룹에 집중될 총체적 위험은 트레이딩 수학이 제시한 것보다 더 높았습니다. 포지션 수준에서 자제하세요, 개별 트레이드 수준에서가 아니라. 여기서부터 자세는 더 느려요. 기술/AI 거래가 어떻게 형성되고 다른 곳에서의 순환이 실제로 유지되는지 확인하기 위해 며칠 더 걸릴 예정입니다. 여전히 작동하는 소프트웨어/사이버 보안 관련 이름들을 사용하고 있지만, 상황이 정리될 때까지는 누르지 않고 있습니다. 행운을 빌어요 ✌️ Today's action NEW: ADDED: TRIMMED: OUT: ANET, MRVL, ARM, INTC, DELL, AMD

260706 X 코멘트 by CK Capital 세미어낼리시스(SemiAnalysis)에 따르면, 카이버(Kyber)가 12개월 이상 지연되고 CPO(공동 패키징 광학)가 파인만(Feynman) 시대로 밀려나고 있습니다. 이것이 사실이라면 구리(copper)와 플러거블(pluggable)의 시대가 1년 이상 연장된 것입니다. $AAOI가 가장 순수한 수혜를 입습니다. 그들의 매출은 플러거블에서 나오며, 플러거블을 대체하기로 되어 있던 기술이 다시 한번 뒤로 밀렸습니다. 그들의 인하우스(자체) 레이저는 나중에 CPO 광원 측면의 기회를 제공합니다. 오베론(Oberon) 랙이 더 많아진다는 것은 더 많은 포트를 의미하며, 정확히 그들이 오늘날 판매하는 제품이 더 많아짐을 의미합니다. $CRDO도 구리 영역에서 동일한 논리가 적용됩니다. 더 많은 랙, 더 오래 주력 마차(workhorse)로 남는 구리, 그리고 어디에나 쓰이는 AEC(액티브 전기 케이블)입니다. 순수한 활주로 연장(성장 기간 연장)입니다. $LITE와 $COHR은 더 까다롭습니다. 핵심 비즈니스 역시 이득을 보며, 레이저 생산 능력이 사실상 2027년까지 매진되었습니다. 하지만 괴물 같은 주가 폭등을 겪은 후, 그들 프리미엄의 일부는 CPO와 차세대 스토리였으며, 그 스토리가 방금 2028년으로 이동했습니다. 비즈니스는 온전하지만, 멀티플은 취약합니다. 동일한 뉴스, 다른 노출입니다. 이는 현재 기술에 대해 대가를 받는 이에게 보상을 주고, 미래 기술에 대해 가격이 매겨진 이를 때립니다.

260706 X 코멘트 by SemiAnalysis 거대한 지연: 젠슨(Jensen)이 GTC에서 카이버(Kyber) NVL144를 시연한 지 불과 3개월 만에, 이것이 주요 차질에 직면하며 12개월 이상 지연되어 2028년으로 밀려났습니다. 아래에서 우리는 왜 카이버가 거대한 지연에 직면했는지, 그리고 왜 엔비디아(NVIDIA)의 NVL72x2 백투백(back-to-back) 랙 아키텍처 역시 취소되어 루빈 울트라(Rubin Ultra)에 제한된 스케일업(scale-up) 도메인만을 남겨두게 되었는지를 설명합니다. 카이버(Kyber) NVL144 랙 아키텍처는 제조 가능성 관점에서 PCB 미드플레인(midplane)이 여전히 까다롭기 때문에 2028년으로 지연되었습니다. NVSwitch 간에 CPO(공동 패키징 광학)를 통해 8개의 오베론(Oberon) 랙을 연결하는 NVL576 역시 현재 CPO의 문제들을 감안할 때 지연되거나 소량으로 제한될 가능성이 높습니다. NVL72x2 백투백(back-to-back) 랙 아키텍처는 엔비디아가 카이버의 대안으로 개발하고 있던 새로운 제안 아키텍처였습니다. 이는 두 개의 오베론 랙을 등받이 형태로(back-to-back) 배치함으로써 순수 구리 NVLink 스케일업 월드 크기를 늘리도록 설계되었습니다. 그러나 특이한 디자인과 무거운 운영 부담에 대한 CSP(클라우드 서비스 제공사) 및 하이퍼스케일러들의 강력한 반발로 인해 이후 취소되었습니다. 엔비디아 로드맵이 보여주듯, CPO NVSwitch는 파인만(Feynman) 전까지는 사용할 수 없을 것입니다. 결과적으로 엔비디아는 현재 루빈 울트라(Rubin Ultra)의 스케일업 월드 크기를 확장할 입증된 솔루션이 없으며, 이는 AMD MI500X나 TPUv8i 브로드플라이(Broadfly) 같은 경쟁사들이 루빈 울트라 대비 스케일업 우위를 확보할 수 있는 공백을 남겨둡니다. 이 소식은 또한 4개의 컴퓨팅 다이(compute-die)를 가진 루빈 울트라가 취소되어, 4-다이 루빈 울트라의 실제 성능의 대략 절반만을 제공할 더 작은 2개의 컴퓨팅 다이 루빈 울트라만 남게 된 상황에서 나온 것입니다. 엔비디아는 이러한 부족분을 메우기 위해 오베론 루빈 랙과 오베론 루빈 "울트라" 랙을 훨씬 더 많이 판매할 것입니다. 우리는 핵심 연구(Core Research) 및 AI 가속기 공급망 모델에서 이러한 엔비디아의 대규모 지연 및 취소가 메모리, PCB, 그리고 ODM 공급망에 미칠 영향에 대해 논합니다.

260706 X 코멘트 by Yiannis Zourmpanos 광학(포토닉스) 섹터가 지난주에 급락했습니다. 세미어낼리시스(SemiAnalysis)가 "전원이 꺼지고, 불이 꺼졌다(Powered Down, Lights Off)"라는 제목의 비관적인 CPO(공동 패키징 광학) 보고서를 발표하면서, $AAOI, $LITE, $COHR 같은 종목들이 큰 타격을 입었습니다. 며칠 후, 그들은 LAZR ETF를 공동 출시했는데, 여기에는 그들이 비관적으로 보았던 일부 동일한 기업들($LITE 및 $HIMX 포함)이 포함되어 있었습니다. 미스터 마켓(시장)은 먼저 반응하고 나중에 생각했습니다. 이번 주에 냉정함(본정신)이 돌아온다 해도 놀랍지 않을 것입니다.

SemiAnalysis, TEMA와 협업하여 $DISK & $LAZR 액티브 ETF 출시 $DISK: 글로벌 메모리 칩 공급망 집중 $LAZR: 포토닉스와 광학 기술 기업 집중

다음주 일정 6일: 미국 6월 ISM 서비스업 PMI, 한국 외환시장 24시간 개방 7일: 삼성전자 2분기 잠정실적, $PENG 실적(장후) 8일: 6월 FOMC 회의록 공개, 리바이스 실적(장후) 9일: 중국 6월 CPI, PPI, 펩시코 실적(장전) 10일: SK하이닉스 ADR 상장, 일본 6월 PPI, 델타 실적(장전) 11일: 한국 7월 1~10일 수출입

🤩Kioxia, $SNDK Sandisk가 K2 Fab에서 10세대 3D NAND 플래시 생산을 시작 👉 𝐊𝐞𝐲 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ➤ 𝐊𝐢𝐨𝐱𝐢𝐚와 𝐒𝐚𝐧𝐝𝐢𝐬𝐤가 일본 K2 Fab에서 𝟏𝟎𝐭𝐡-𝐠𝐞𝐧 𝟑𝐃 𝐍𝐀𝐍𝐃 생산을 시작했습니다. ➤ K2는 이전에 𝐞𝐢𝐠𝐡𝐭𝐡-𝐠𝐞𝐧 𝟑𝐃 𝐍𝐀𝐍𝐃를 생산했으며, 이제 10세대 생산을 확대할 예정입니다. ➤ 두 세대 모두 더 높은 성능, 용량, 낮은 전력을 위해 𝐂𝐁𝐀 기술을 사용합니다. ➤ K2는 𝐞𝐚𝐫𝐭𝐡𝐪𝐮𝐚𝐤𝐞-𝐫𝐞𝐬𝐢𝐬𝐭𝐚𝐧𝐭 설계, AI 기반 생산, 에너지 효율적인 장비를 특징으로 합니다. ➤ 회사들은 𝟐𝟎𝟑𝟒년 𝟏𝟐월까지 𝐣𝐨𝐢𝐧𝐭 𝐯𝐞𝐧𝐭𝐮𝐫𝐞를 연장했습니다. ➤ 지속적인 투자는 NAND 비트 성장과 제조 확대를 다년간 지원하는 것을 목표로 합니다. ➤ 파트너십은 𝟐𝟓년 이상 𝐍𝐀𝐍𝐃 𝐟𝐥𝐚𝐬𝐡 혁신에 협력해 왔습니다. 👉 𝐖𝐡𝐲 𝐈𝐭 𝐌𝐚𝐭𝐭𝐞𝐫𝐬: ➤ 제조 용량을 확대하여 증가하는 𝐀𝐈 및 데이터 저장 수요를 충족합니다. ➤ 장기적인 𝐍𝐀𝐍𝐃 𝐟𝐥𝐚𝐬𝐡 공급과 기술 리더십을 강화합니다. ➤ 전략적인 𝐔.𝐒.-𝐉𝐚𝐩𝐚𝐧 반도체 제조 파트너십을 강화합니다. 👉 𝐄𝐱𝐩𝐞𝐫𝐭 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭: ➤ "키타카미에서 첨단 10세대 플래시 메모리 생산을 시작하게 되어 기쁩니다. Fab2에서 생산되는 8세대 및 그 이후 세대 플래시 메모리 제품은 빠르게 성장하는 AI 시장에 새로운 가치를 제공할 것입니다. 파트너십과 규모의 이점을 활용하여 Kioxia는 선도적인 플래시 메모리 제품을 지속적으로 제조하고 지속 가능한 기업 성장을 달성할 것입니다. Kioxia는 반도체 산업의 발전과 지역 및 국내 경제 발전에 계속 기여할 것입니다." — 𝐊𝐨𝐢𝐜𝐡𝐢𝐫𝐨 𝐒𝐡𝐢𝐛𝐚𝐲𝐚𝐦𝐚, Kioxia Iwate Corporation 사장 겸 CEO. ➤ "키타카미 시설에서 10세대 3D 플래시 메모리 생산을 시작하는 것은 고성능 플래시 기술에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 두 회사에게 중요한 이정표를 표시합니다. K2 시설을 통해 우리는 세계 최고의 NAND 기술로 고객을 계속 지원하면서, 운영하는 지역 사회에 새로운 경제 기회를 제공하고 강력한 미일 경제 관계의 모범을 보일 것입니다." — 𝐀𝐥𝐩𝐞𝐫 𝐈𝐥𝐤𝐛𝐚𝐡𝐚𝐫, Sandisk Corporation 최고기술책임자.

쉽게 말해, "최신 AI 모델은 '대충 생각하는 모드(low effort)'로도 예전 모델이나 가성비 모델이 '온 힘을 다해 생각하는 모드(high effort)'만큼의 똑똑한 결과를 내며, 비용과 시간은 훨씬 적게 든다"는 뜻입니다. 복잡한 벤치마크 결과를 핵심만 나누어 설명해 드릴게요. 1. 똑같은 점수, 하지만 압도적인 효율 (Fable 5 vs Sonnet 5) 시험 문제를 푸는데 똑같이 80점을 맞은 두 학생이 있습니다. * Sonnet 5 (High effort): 밤새워 가며 엄청난 양의 연습장을 쓰고 시간도 오래 걸려 겨우 80점을 맞았습니다. * Fable 5 (Low effort): 그냥 슥 보고 대충 풀었는데 똑같이 80점을 맞았습니다. 당연히 연습장(토큰)도 거의 안 썼고, 시간도 아주 조금 걸렸습니다. > 결론: 기술이 발전하면서 최신 모델(Fable 5)은 굳이 깊게 추론(High effort)하지 않아도, 이전 세대 모델이 쩔쩔매며 풀던 수준을 아주 싸고 빠르게 해결할 수 있게 되었습니다. 2. '겉만 싼' 모델의 함정 (GLM 5.2) GLM 5.2는 보통 '글자 수(토큰)당 가격이 매우 저렴한 가성비 모델'로 알려져 있습니다. 그런데 정작 시험을 보게 하니 치명적인 문제가 드러났습니다. * 글자당 가격은 싼데, 문제를 풀기 위해 너무 많은 말(토큰)을 혼자 중얼거립니다. (Fable 5보다 무려 77배나 많은 토큰을 소모) * 결국 "글자당 가격 x 엄청나게 많은 글자 수"가 되어, 최종 계산서(비용)는 세 모델 중 가장 비싸게($1.98) 나왔습니다. > 결론: 토큰 한 개당 가격이 아무리 싸도, AI가 똑똑하지 못해 쓸데없이 말을 많이 하면(추론 효율이 낮으면) 결국 돈이 더 많이 든다는 뜻입니다. 💡 요약하자면 1. 최신 AI의 '대충 모드'가 구형 AI의 '풀파워 모드'만큼 똑똑하면서 비용은 훨씬 싸다. 2. 토큰 단가가 싼 AI보다, 필요한 말만 딱 해서 정답을 맞히는 효율적인 AI가 결국 돈이 덜 든다. 3. 다만, 겨우 10개의 과제로만 테스트한 것이라 완벽한 통계는 아니지만 AI 업계의 발전 방향을 잘 보여주는 유의미한 결과라는 내용입니다.