Gromit 공부방

#FLNC

‒ 골드만 헤지펀드 담당 Tony Pasquariello는 이번 주를 “tricky week”로 표현하며, 시장이 과열된 10월 랠리의 속도를 되돌리는 조정 국면에 진입했다고 평가. ‒ 특히 한국 AI 바스켓(GSXAKRAI)이 10월 한 달 동안 +45% 급등하는 등 일부 섹터의 상승 속도가 비정상적으로 빠르며, 11월 들어 그 과열분이 빠르게 되돌려지는 상황이라고 분석. ‒ Pasquariello는 이번 하락이 구조적 리스크보다는 “단기 차익실현 및 포지션 정리”의 성격이 강하다고 보며, 대형주 중심의 펀더멘털(성장, 유동성, 자금 흐름)은 여전히 상방 요인이라고 평가. ‒ 그는 “연준이 금리를 인하하고 기업이 두 자릿수 이익 성장을 기록하는 국면에서 강세장이 끝나는 경우는 드물다”고 언급하며, 중기적으로 주가 상승 여력은 여전히 있다고 판단. ‒ 동사의 Ben Snider는 S&P500이 내년 중반 7200 수준까지 상승할 것으로 전망하며, 이번 실적시즌은 사상 최대 수준의 어닝 서프라이즈 빈도를 보였음에도 불구하고 주가 반응은 약했다고 설명. ‒ Snider는 그 이유로 높은 거시 불확실성과 기관투자자 포지션의 과밀화를 지목했으며, 실제로 ‘과도한 롱’이라기보다 ‘혼잡한 롱’ 구조가 리스크 요인이라고 지적. ‒ 2026년 전망과 관련해 그는 기업들의 자사주 매입이 강세를 유지하되 성장률은 정체되어 있고, 반면 설비투자(CapEx)는 증가세로 전환 중이라며 이는 비용 대비 수익률 개선 기대에 따른 합리적 재배분이라 평가. ‒ Fed 정책에 대해서는 향후 금리인하 폭 논의는 시장에 긍정적 영향을 미칠 것이며, 과거처럼 긴축 국면이 아닌 완화 기조에서 버블이 붕괴된 사례는 없다고 언급함. ‒ 골드만의 월간 포지셔닝 조사에 따르면 현재 트레이더들은 여전히 롱 포지션을 유지하고 있지만 전반적으로 경계심이 높고, 강세·약세 비중의 스큐는 과거 피크(2021년 등) 대비 완화된 상태. ‒ Pasquariello는 결론적으로 “세상은 리스크를 감수하는 사람의 것이다(The world belongs to risk takers)”라는 켄 랭고운의 말을 인용하며, 현재 조정은 위험관리 과정이지 강세장의 종말이 아니라고 정리.

‒ 노무라의 Charlie McElligott은 최근 시장 조정의 핵심이 ‘기계적 수급(Vol Control·CTA)’에서 비롯된다고 분석함. 10월 10일 이후 변동성 급등(rVol spike)으로 인해 Vol Control 전략 자금이 지난 한 달간 약 1,178억 달러 규모의 미국 주식 익스포저를 강제 축소. ‒ 이는 시스템상 리스크 관리 규칙에 따라 포트폴리오 변동성이 높아지면 자동으로 주식 비중을 줄이는 ‘기계적 디레버리징’이며, 변동성 완화 시점까지는 추가 매도 압력이 지속될 수 있음. ‒ 다만 향후 몇 주간 S&P 등 주요 지수가 하루 ±1% 범위 내에서 안정적으로 움직일 경우, Vol Control 모델들이 자동적으로 재매수(Reallocation) 플로우를 낼 가능성이 높다고 분석. ‒ CTA(추세추종형) 자금은 현재도 하락에 반응 중이지만, 실질적인 대규모 매도(Real Notional Supply)는 -2~4% 추가 조정 구간에서 본격화될 것으로 전망. ‒ 즉, 현 시점은 CTA가 완전히 ‘Sell Mode’에 들어간 단계는 아니며, 아직 단기적 변동성 폭이 다음 단계의 자동 매도 트리거를 자극할 수준에는 미치지 못함. ‒ 따라서 시장이 단기간 변동성 완화 구간으로 들어가면 기계적 재매수(Vol Control Buyback) 흐름이 반대로 시장 하단을 지지할 수도 있음. ‒ 결론적으로, 현재 시장은 ‘Not Hedged Enough(하방 대비 부족)’ 상태에서 CTA·Vol Control 간 수급 밸런스가 불안정하게 흔들리고 있으며, 향후 변동성 궤적이 이 자동 매매 플로우의 방향(하방 가속 vs 반등 전환)을 결정할 핵심 변수로 작용할 전망.

3년만의 Joji https://youtu.be/acA8Rr3gEco?si=wWPjY6_zOQ5dPQwZ

Thoughts on the Hyperscalers (Q3 '25 Update) ✅ AI 파운데이션 모델 기업이 클라우드 가치사슬의 중심으로 부상 ‒ 불과 2년 전까지만 해도 OpenAI는 연구 중심 스타트업이었으나, 현재는 하이퍼스케일러들과 초대형 계약을 맺으며 클라우드 산업 구조를 완전히 바꿔놓음. ‒ OpenAI는 Microsoft(2,500억달러), Oracle(3,000억달러), Amazon(380억달러), Google, Nvidia(1,000억달러), AMD 등과 잇따라 초대형 협약 체결. ‒ Anthropic 또한 Google과 전략적 협력, Amazon으로부터 수십억달러 규모 데이터센터 투자를 유도하며 핵심 파트너로 부상. ‒ 이로써 OpenAI와 Anthropic은 ‘AI 인프라 중심의 새로운 가치사슬(Greenfield Value Chain)’을 창출했고, 하이퍼스케일러들은 이제 이들에게 매출과 성장의 상당 부분을 의존하는 구조로 전환됨. ‒ 기존에는 클라우드가 수십만 중소고객에게 서비스를 분산 제공하는 구조였지만, 이제는 OpenAI·Anthropic이라는 소수 초대형 고객 중심의 집중 구조로 바뀌며, 파워 밸런스가 하이퍼스케일러에서 AI 기업 쪽으로 이동함. ✅ AI 수요 폭증으로 클라우드 시장이 다시 성장국면 진입 ‒ AWS는 Anthropic과의 파트너십을 계기로 매출 성장률이 뚜렷하게 반등함. 3Q25 기준 매출 러닝레이트는 1,320억달러에 달하며, 여전히 YoY 성장세를 유지. ‒ Semianalysis에 따르면 AWS는 현재 앵커 고객(Anthropic)을 위해 1GW 이상의 데이터센터 용량을 신규로 건설 중이며, 이는 역사상 가장 빠른 속도임. ‒ Google Cloud 또한 Anthropic 관련 수요가 본격 반영되며 백로그가 전년 대비 82% 증가한 1,550억달러에 달함. ‒ Microsoft Azure는 OpenAI의 트레이닝 및 추론 워크로드 유입으로 수십억달러 규모의 신규 매출 창출. Azure의 최근 점유율 확대 대부분이 OpenAI 영향으로 분석. ‒ 결과적으로, OpenAI·Anthropic의 AI 수요는 클라우드 역사상 가장 큰 신규 매출 풀을 형성했고, “AI가 클라우드 시장의 2차 성장 엔진이 된 첫 분기”라는 평가가 나옴. ✅ 하이퍼스케일러 CapEx 폭증 — ‘용량부족(capacity constraint)’이 여전한 상황 ‒ 3Q25 기준 4대 하이퍼스케일러(MS·AMZN·GOOG·META)의 총 CapEx는 1,000억달러에 근접. ‒ Microsoft의 리스 형태 CapEx(데이터센터 임대 포함)는 110억달러 이상으로, 실제 투자액은 이를 훨씬 상회. ‒ AWS·Google·Oracle 모두 전력 인프라와 부지 확보에 경쟁적으로 투자 중이며, GPU·CPU·냉각·전력망 확보전이 심화. ‒ 현재까지의 투자 속도는 팬데믹 이후 클라우드 붐 때보다 훨씬 빠르며, AI 인프라 수요를 충족시키기 위한 ‘초과투자 국면’ 진입. ‒ 다만 Sam Altman은 “2~3년 내 과잉공급(glut)이 올 수 있다. 하지만 지금은 수요가 공급을 초과하고 있으며, 이 과정에서 여러 번의 미니버블이 생길 것”이라 언급. ✅ RPO(잔여계약의무) 급증 — 4사 총합 1.2조달러 규모 ‒ Oracle: 4,550억달러(+359%, 달러 및 고정환율 기준 동일 증가율) ‒ Microsoft: 4,000억달러(+50%), 상업용 RPO의 평균 만기는 약 2년으로 짧아 빠른 매출 전환 가능 ‒ Google Cloud: 1,550억달러(+82% YoY, +46% QoQ), AI·SaaS 관련 수주 급증 ‒ Amazon: 2,000억달러로 추정되며, 10월 이후 미공개 신규 계약을 포함하면 3Q 전체 계약규모를 상회 ‒ 이들 총합 약 1.2조달러로 사상 최대치. 이는 클라우드 산업 역사상 최대 규모의 백로그이며, 현재 공급보다 수요가 압도적으로 큰 상태. ‒ 하이퍼스케일러는 수요-공급 균형이 맞춰질 때까지 CapEx를 지속 확대할 것으로 전망. ✅ Microsoft: 리스크 최소화하며 구조적 수요 포착 전략 ‒ 사티아 나델라는 “GPU·CPU 모두 단수명(short-lived) 자산 투자로 회계상 리스크를 최소화하고, 리스 중심으로 장기 부채를 줄이고 있다”고 언급. ‒ 이는 ‘AI 버블 논란’ 속에서도 Microsoft가 밸런스시트 안정성을 유지하면서 AI 수요를 선제적으로 흡수하는 전략. ‒ 실제로 Microsoft는 AI 인프라 투자에서 15~20년 수명의 데이터센터 자산과 1~3년 수명의 GPU 자산을 병행 운용하며, 자본구조 유연성을 확보. ‒ 나델라는 “몇 분기 동안 공급부족 상태가 지속되고 있으며, 오히려 수요가 더 빠르게 증가 중”이라고 언급, 당분간 추가 CapEx 확대를 시사. ‒ 또한 “OpenAI가 요청한 단일 지역 내 멀티 기가와트급 전용 클러스터는 Azure 장기 인프라 설계에 비효율적이라 일부 거절했다”고 언급 — 이는 Oracle이 수용한 것으로 해석됨. ✅ Oracle: 레버리지를 통한 ‘클라우드 4강 진입’ 도전 ‒ Oracle은 OpenAI와의 대규모 계약으로 4,550억달러 규모의 RPO를 확보하며, 클라우드 3강(MS·GOOG·AMZN)에 도전 중. ‒ 문제는 현금흐름으로 이를 감당하기 어렵다는 점. Oracle은 수십~수백억달러 규모의 부채와 주식 발행을 통해 AI 인프라 투자를 추진 중. ‒ 이는 기존 하이퍼스케일러들이 ‘현금흐름 기반 자기자본 투자’를 유지하는 것과 달리, ‘레버리지 전략으로 시장지위를 재정립’하려는 시도. ‒ Doug O’Laughlin은 “Oracle은 단순한 기대수익(Expected Value) 계산이 아니라, 지위 상승에서 오는 기대효용(Expected Utility)을 선택했다”고 평가. ‒ 즉, 이미 시장점유율이 높은 MS·GOOG·AMZN은 추가 위험 감수로 얻을 효용이 크지 않지만, Oracle은 성공 시 ‘4대 클라우드 벤더’로 격상되는 효용이 매우 큼. ‒ Larry Ellison은 “안전하게 4위로 남는 것보다, 리스크를 감수해 상위권에 진입할 수 있다면 그 베팅을 항상 할 것”이라는 입장을 명확히 함. ✅ Foundation Model 수요가 시장점유율 변화의 핵심 요인으로 작용 중 ‒ 최근 4분기 기준 신규 클라우드 매출 증가분 중 상당 부분이 AI 파운데이션 모델 고객에서 발생. ‒ Azure는 OpenAI 수요 덕에 순증매출 점유율이 급상승, AWS는 Anthropic 수요로 점유율 회복세, Google도 Anthropic 효과가 가시화. ‒ 특히 OpenAI와 Anthropic이 제공하는 ‘트레이닝·추론 수요’는 GPU·스토리지·네트워크 전반에 걸쳐 장기적인 매출 지속성을 보장. ‒ 다만 각사가 확보한 매출의 ‘수익성 구조’는 차이가 있음. Microsoft는 수익성 높은 하이브리드형 모델(자체 AI 서비스 + Azure 인프라)을, Oracle은 낮은 마진의 인프라형 모델을 선택. ‒ 결국 시장점유율 경쟁은 단기 매출보다 “수익성과 내구성을 갖춘 매출을 얼마나 확보하느냐”로 귀결될 전망. 💡 정리: AI 파운데이션 모델이 하이퍼스케일러의 성장축을 완전히 재편 중 » OpenAI·Anthropic 중심의 ‘AI 중심 가치사슬’이 등장하며, 클라우드 기업이 AI 기업의 공급망 하위단으로 재배치됨. » 하이퍼스케일러 CapEx는 1,000억달러를 돌파했고, RPO는 1.2조달러로 사상 최고. 수요 초과 상태는 최소 2026년까지 지속될 가능성. » Microsoft는 리스크 통제형 선제투자, Amazon·Google은 파트너 확장형, Oracle은 레버리지형 고위험 전략으로 포지션 구분. » 단기적으로 과잉투자 가능성이 있으나, 중장기적으로는 AI 트레이닝·추론·에이전트 워크로드가 이를 흡수할 전망. » 향후 2~3년간 클라우드 시장 경쟁의 본질은 ‘규모의 경쟁’에서 ‘전략적 동맹·자본 구조·리스크 감내력’으로 진화할 것으로 보임. source: Generative Value

ChatGPT가 출시된 이후 AI 테마 ETF에 상당한 자금이 유입되고 있음

💡 정리: GPU 클라우드 산업은 ‘Compute 임대’에서 ‘운영기술 경쟁’으로 전환 중 » ClusterMAX는 단순한 기술리포트가 아니라, 클라우드 생태계의 품질 표준이자 RPO 계약 지표로 작동. » CoreWeave는 관리형 GPU 클라우드의 최고 모델로, 기술적 완성도와 운영자동화 수준에서 압도적 격차를 유지 중. » NVL72 랙 스케일 시대에 들어서며, GPU 클라우드는 하드웨어보다 운영신뢰성·모니터링 인프라가 경쟁력의 핵심으로 부상. » AMD는 성능·비용 경쟁력은 확보했으나, SLURM/Kubernetes 완성도에서 여전히 후행 중. » 장기적으로는 Blackwell·MI400 세대 전환과 랙 단위 SLA·자동화 유지보수 기술이 상위 티어 사업자의 핵심 차별화 요소가 될 전망. » GPU 클라우드 시장은 이미 ‘가격경쟁’에서 ‘품질·운영효율 경쟁’ 시대로 진입했으며, CoreWeave·Oracle·Nebius 등이 이 질서를 이끌고 있음. source: SemiAnalysis

ClusterMAX™ 2.0: The Industry Standard GPU Cloud Rating System ✅ AI 인프라의 ‘표준 지침서’로 자리 잡은 ClusterMAX 2.0 ‒ GPU 클라우드(‘Neocloud’)는 AI 학습·추론의 핵심 인프라로, AI 붐 속에서 가장 중요한 거래 플랫폼으로 부상. ‒ SemiAnalysis가 발표한 ClusterMAX 2.0은 전 세계 209개 클라우드 사업자 중 84곳을 직접 평가했으며, 140개 이상의 엔터프라이즈·AI 스타트업 이용자를 인터뷰함. ‒ 평가 기준은 10개 핵심 카테고리(보안, 수명주기, 오케스트레이션, 스토리지, 네트워크, 신뢰성, 모니터링, 가격, 파트너십, 가용성)이며, GPU 클라우드 서비스의 기술 완성도와 운영 품질을 종합적으로 등급화. ‒ ClusterMAX는 독립된 제3자 기준으로 인정받으며, 실제 AI 연구소·하이퍼스케일러들의 구매·계약 의사결정에 반영되는 사실상 산업 표준으로 자리. ‒ 전작 1.0 발표 이후 6개월 만에 평가 대상이 26곳→84곳으로 세 배 이상 확대되며, 시장 커버리지가 95%까지 확대됨. ✅ CoreWeave, 유일한 Platinum 등급 — 업계의 품질 벤치마크 ‒ CoreWeave는 ClusterMAX 2.0에서 유일하게 Platinum Tier를 유지하며, “기술·신뢰성·서비스 품질 모든 면에서 업계 표준을 제시하는 사업자”로 평가. ‒ CoreWeave는 자체 개발한 SUNK(Slurm on Kubernetes) 기술을 통해 SLURM·Kubernetes 혼합 환경을 완벽히 통합했고, 사용자 접근성·자동화된 헬스체크·성능 모니터링 모두 최상급 수준. ‒ Gold Tier에는 Nebius, Oracle, Azure, Crusoe, Fluidstack이 포함되며, 이들 사업자는 기능·성능이 우수하나 일부 자동화나 지원 품질에서 간헐적 불안정성 존재. ‒ Silver Tier에는 Google, AWS, Together.ai, Lambda가 포함되어 있으나, Kubernetes 기반 트레이닝 환경이나 네트워크 성능에서 상위 티어 대비 개선 여지가 있음. ‒ Bronze Tier 이하에서는 관리형 모니터링, SLURM 구성, Health Check 부재 등으로 실사용자 만족도가 급격히 떨어짐. ✅ ClusterMAX 평가체계: 단순 가격이 아닌 운영 효율성과 안정성 중심 ‒ GPU당 시간단가($/GPU-hr)는 하나의 지표일 뿐, 실제 평가는 신뢰성·보안·자동화 수준 등 종합 점수로 결정됨. ‒ SemiAnalysis는 각 클라우드를 동일 워크로드 환경에서 5일간 직접 테스트하며, SLURM과 Kubernetes 환경의 네트워크 설정·GPU Direct RDMA 활성화 여부까지 점검. ‒ 테스트 항목에는 PyTorch 설치속도, NGC 컨테이너 다운로드(22GB), NCCL 성능, Hugging Face 모델(15B 파라미터) 다운로드 및 GPU 메모리 로드 속도 등이 포함. ‒ CoreWeave는 PyTorch 설치 3.2초, 컨테이너 풀링 10초 이내로 완료하며 최상위권을 기록했으나, Bronze급 사업자는 4분 이상 소요. ‒ 네트워크 속도 테스트에서 상위권 사업자는 6Gbps 이상 WAN 대역폭을 안정적으로 유지했으나, 하위 사업자는 트래픽 셰이핑으로 실제 성능이 크게 저하됨. ✅ 10개 평가항목 상세 구조: GPU 클라우드의 품질체계를 구체화 ‒ 보안(Security): SOC2 Type II, ISO27001 인증, 멀티테넌시 네트워크 격리(InfiniBand Pkey/VLAN) 및 취약점 패치 프로세스. ‒ 수명주기(Lifecycle): 클러스터 생성·확장·철회 간소화, 지원 대응 속도, 숨은 비용 여부, 업로드/다운로드 효율. ‒ 오케스트레이션(Orchestration): SLURM 구성 정확성(pyxis/enroot, hpcx, RDMA, prolog/epilog 등)과 Kubernetes 연동(kubeconfig, Helm, GPUOperator, StorageClass 등). ‒ 스토리지(Storage): POSIX 호환(Weka, VAST 등), S3 호환 오브젝트 스토리지, 캐싱 로컬 드라이브, 멀티노드 확장성. ‒ 네트워크(Networking): InfiniBand·RoCEv2 지원, NCCL·RCCL 성능, SHARP 기능, NCCL 모니터링·straggler 감지. ‒ 신뢰성(Reliability): 99.9% 노드 가동률, 24x7 지원, GPU/CPU 에러 감지·자동 드레인 시스템, 링크 안정성. ‒ 모니터링(Monitoring): Grafana 기반 실시간 대시보드, DCGM 통합, TFLOPs·SM Active·PCIe·NVLink·온도 등 세부 항목 모니터링. ‒ 가격(Pricing): GPU-hr 단가, 소비모델(월·분기·연간 계약), 네트워크/스토리지 비용, 확장 옵션 등 종합 비교. ‒ 파트너십(Partnership): NVIDIA NCP·SchedMD 협력 여부, AMD Cloud Alliance 참여, 산업행사 참여도. ‒ 가용성(Availability): GPU 수량·온디맨드 접근성·최신 모델(H100·H200·B200·MI300X 등) 확보율. ✅ 핵심 기술 트렌드: Slurm-on-Kubernetes, Bare Metal vs VM, Blackwell 전환 ‒ CoreWeave의 SUNK, Nebius의 SOperator, SchedMD의 Slinky 세 가지 모델이 시장 표준으로 부상. ‒ SUNK는 유일하게 SLURM과 Kubernetes 워크로드를 동일 클러스터에서 병행 운용 가능, 자동화 수준이 가장 높음. ‒ SOperator는 KubeVirt 기반으로, 보안적 장점(하이퍼바이저 수준 격리)을 가지지만 유연성은 낮음. ‒ Bare Metal(직접접속형)과 VM 기반(경량화 하이퍼바이저형)의 경계가 희미해지며, 성능 격차보다 관리철학이 경쟁 요인이 됨. ‒ Blackwell(GB200 NVL72) 세대 도입으로 노드가 아닌 랙 단위로 장애를 정의하는 구조 전환이 일어남. ‒ NVL36x2 구조는 백플레인·ACC 케이블 신호무결성 문제로 안정성 저하, 이를 해결하기 위해 NVIDIA가 Firmware 1.3을 긴급 배포. ‒ 상위 사업자(CoreWeave, Oracle)는 이미 랙 단위 SLA(99%)를 제공하며, NVL72 교체·리페어 프로세스 자동화 시스템 구축 중. ✅ AMD 대비 NVIDIA 생태계의 품질 격차 지속 ‒ NVIDIA 기반 클라우드는 SLURM·RDMA·NCCL 최적화 등 엔터프라이즈 스택과 완전 호환되는 반면, AMD는 모니터링 및 커널 관리 도구 미비로 품질 격차 큼. ‒ 일부 사업자가 AMD GPU 인프라를 병행 도입했지만, 성능·안정성·도구 지원 부족으로 상용화 비중은 여전히 제한적. ✅ 시장 영향력 및 산업 반응 ‒ OpenAI, Meta, Dell, Supermicro, Snowflake 등 주요 AI 인프라 기업들이 ClusterMAX를 “GPU 클라우드 계약의 사실상 기준”으로 인정. ‒ 특히 OpenAI는 Stargate 프로젝트의 클라우드 계약 시 ClusterMAX 지표를 직접 참고하며, Meta·HPE 등도 내부 벤치마크 도입 중. ‒ 브룩필드·Altimeter 등 기관투자자들도 GPU 클라우드 평가의 공정 기준으로 ClusterMAX 데이터를 활용. ‒ SemiAnalysis는 향후 6개월 단위로 ClusterMAX 3.0을 업데이트해 Blackwell 이후 세대(GB300, MI450X 등)를 반영할 예정.

ClusterMAX 2.0 Rankings & Market View

Net approval rating, % points

Donald Trump enters his lame duck era ‒ 공화당은 최근 선거에서 6년 만의 최악의 참패를 겪으며 트럼프의 영향력이 약화되고 있고, 상·하원 의원들 사이에서는 그가 곧 정치적 ‘레임덕(lame duck)’ 국면에 진입할 것이라는 인식이 확산되고 있음. ‒ 트럼프는 선거 다음날 백악관에서 공화당 상원의원들에게 필리버스터(60표 제도) 폐지를 요구했지만, 상원 다수는 이를 공개적으로 거부하며 사실상 대통령의 요구를 무시하는 분위기. ‒ 다수 의원들은 트럼프가 여전히 공화당 지지층 내에서는 강력한 영향력을 갖지만, 그가 3년 뒤에는 퇴임할 인물이라는 현실을 인식하며 점차 독자 노선을 모색하고 있음. ‒ 일부 하원의원들은 트럼프의 일방적 예산 취소(pocket rescission) 결정이 37일째 이어지는 연방정부 셧다운의 원인이라 비판했고, 오바마케어 보조금 연장 문제 등에서 타협을 막는 대통령에게 피로감을 표시. ‒ 은퇴 예정인 공화당 하원의원 Don Bacon은 “트럼프는 민주당과 협상할 능력이 전혀 없다”며, 이번 선거 결과는 공화당이 현실을 직시해야 한다는 ‘경고등’이라고 지적. ‒ 민주당은 뉴저지·버지니아뿐 아니라 조지아, 미시시피, 펜실베이니아 등에서도 예상 밖 대승을 거두며, 트럼프 중심 정치에 대한 반감이 공화당 내 균열을 가속화하고 있다고 평가. ‒ 트럼프는 “우리의 싸움은 이제 시작일 뿐”이라며 결집을 시도했으나, 공화당 지도부는 이번 참패를 ‘블루스테이트 한정 손실’로 축소하며 내부 균열을 봉합하려 애쓰는 중. source: POLITICO

Japan’s Largest Tech Fund Says AI Stocks Not at Bubble Stage ‒ 노무라자산운용 일본 최대 기술주 펀드의 후쿠다 야스유키 매니저는 “AI 시장은 이제 2막에 진입했으며 아직 버블 단계가 아니다”라고 밝히며, 현 주가 수준이 과열이 아닌 성장의 중간 국면이라 평가. ‒ 해당 펀드는 올해 11월 6일 기준 연초 이후 수익률 49%로, TOPIX(22%)와 나스닥(30%)을 모두 상회하며 일본 기술주 펀드 중 최고 성과를 기록. ‒ 후쿠다는 현재 AI 투자가 25년 전 닷컴버블 당시와는 전혀 다른 양상이라고 지적했으며, 당시와 달리 지금은 메타·구글·아마존 등 현금흐름이 탄탄한 대형 IT 기업들이 중심이 되어 인프라 투자를 주도하고 있어 자본구조가 훨씬 견고하다고 설명. ‒ 그는 데이터센터 및 클라우드 인프라 투자가 AI 성장 스토리의 ‘1막’이었다면, 앞으로는 통신·전력 등 전통 인프라 기업들의 AI 관련 설비투자 확대가 2막을 이끌 것이라며, 일본의 전자부품·전선·케이블 제조업체들이 수혜를 받을 것으로 전망. ‒ 대표 수혜 종목으로는 후루카와전기, 후지쿠라, 도쿄일렉트론, 소니그룹 등을 제시했으며, 펀드의 주요 보유 종목에는 소프트뱅크그룹이 포함됨. ‒ 그는 특히 2024년 5월 주가 1만 엔 이하일 때 소프트뱅크 비중을 확대한 것이 최고의 투자 판단 중 하나였다 고 평가했으며, 해당 주가는 10월 말 2만7천 엔대까지 상승한 후 2만1천 엔 수준으로 조정 중. ‒ 후쿠다는 “일본 증시 또한 소프트뱅크·어드반테스트·패스트리테일링 등 일부 종목 편중 현상이 나타나 품질 저하가 우려된다”고 지적하며, AI 붐이 확산되는 과정에서 균형 잡힌 성장과 실질 투자 확대가 중요하다고 강조. source: Bloomberg

잡주/테마주들의 변동성이 다시 커지고 있는 상황

RESTART THE GOVERNMENT RIGHT NOW

GTA 6 DELAYED AGAIN TO 19 NOV, 2026: INFINITYHEDGE

#MEME 기가 막힌 상장 타이밍

$CHAT 포트 오랜만에 쳌 어느샌가 닉스 비중이 3위로 펀드 AUM도 세 달 만에 2.6배 복사가 되었군