Sajah의 투자 노트

바이오테크도 좋군요

엔비디아 강하군요.

금(GDX)과 은(SLV)이 추세선을 완전히 돌파하고 오르고 있네요.

대신증권 차트 잘 그리네요 ㅋㅋ

✅ Put Call Ratio 크게 하락 • 현재 값(-0.12)은 최근 2년 기준으로 매우 큰 하락을 보여줌. (약 -3 표준편차 수준의 매우 드문 변화) • 이는 하루 만에 Put/Call Ratio가 크게 낮아졌다는 의미이며, 시장 참여자들이 풋을 줄이거나 콜을 크게 늘렸음을 의미함 • 일반적으로는 강한 위험선호(Risk-on) 신호로 해석되는 경우가 많음. 시장 참여자들이 하락 헤지를 줄이고 상승 베팅을 크게 늘린 것과 일치하는 신호.

5일 반도체 업계에 따르면 삼성 파운드리 4나노 공정은 내년까지 풀캐파(Full CAPA) 상황인 것으로 관측된다. 반도체 업계 관계자는 “삼성전자 HBM4(고대역폭메모리) 주문량이 폭증하면서 4나노 라인 가동률이 엄청 올라갔다”며 “파운드리의 최대 고객사가 메모리 부문이 됐다”고 말했다. “5나노 공정은 고성능 서버용 칩 구현에도 적합해 해외 팹리스의 라이선스 체결이 이어지고 있다”며 “최근 3~4개월 사이 5나노 공정을 찾는 고객 수요가 과거보다 확실히 늘어났다”고 설명했다. 대만 TSMC의 최선단 라인 과부하와 글로벌 지정학적 요인도 삼성 파운드리 5나노 수주에 긍정적 요인으로 작용하고 있다. TSMC의 3·4·5나노 라인 수급이 타이트해지면서 중국과 인도계 팹리스들이 미세공정 수요 충족과 제재 회피를 위해 삼성 5나노 라인으로 눈을 돌리고 있기 때문이다.

https://zdnet.co.kr/view/?no=20260805162103

선진짱님 08.04 라이브 내용 정리 - 현재 포지션은 주식 100%에 신용 40%를 더해 총 140%까지 늘어난 상태임 - 지난 방송보다 레버리지와 소부장 비중을 크게 높여 전닉 70%, 소부장 70%로 구성함 - 전닉 중에서는 SK하이닉스보다 삼성전자를 더 선호함 - 지금은 반도체나 전닉 레버리지 ETF에 새로 들어갈 시기는 아니라고 봄 - 삼성전자가 2026년 400조, 2027년 500조를 벌 것이라는 기대는 이미 주가에 상당 부분 반영됨 - 진짜 관전 포인트는 2028년 이후임 - 다운사이클에서 이익이 얼마나 줄지, 주주환원이 하방을 얼마나 막아줄지가 관건임 - 비관적으로 보면 영업이익이 200조에서 300조로 내려오고 시클리컬 할인까지 겹쳐 PER 5배, 시가총액 1000조에서 1500조가 적정하다는 계산이 나옴 - 반대로 그 이익 수준을 유지하면서 매년 45% 수준 주주환원을 해준다면 PER 8배에서 10배까지 리레이팅될 여지도 있음 - 시장이 이를 인정하기까지는 시간이 필요함 - 삼성전자를 SK하이닉스보다 선호하는 배경에는 이익 규모, 파운드리 개선 가능성, 주주환원 모멘텀이 있음 - SK하이닉스는 3분기 실적이 컨센서스를 밑돌 수 있고 ADR 모멘텀도 정점을 지났을 가능성이 있음 - 그래서 SK하이닉스는 비중을 줄이고 일부만 보유 중임 - 전닉 리레이팅과 별개로 앞으로 반도체 Q 사이클은 역대급이 될 가능성이 높다고 판단함 - 이 판단에 따라 소부장 비중을 70%까지 끌어올림 - 소부장 70% 중 30에서 40%는 전공정, 후공정, 소재 업종에서 엣지를 살려 매매하는 데 씀 - 나머지 30%는 가격이 크게 빠져 2년에서 3년 안에 200에서 300% 오를 수 있다고 보는 종목에 장기로 묻어둠 - 소부장 쪽에서는 삼성전자보다 SK하이닉스 밸류체인을 더 선호함 - SK하이닉스가 협력업체에 단가를 더 후하게 쳐주기 때문임 - 소부장은 남한테 종목을 물어서 투자할 영역이 아니라고 강조함 - 스스로 판단이 어렵다면 전닉만 하는 게 낫다고 조언함 - 앞으로 시나리오는 내년 상반기 이후 반도체 Q 사이클로 그림 - 그다음은 퀄리티 가치주로 이동함 - 마지막은 휴머노이드와 자율주행 사이클로 봄 - 이번 조정은 원래 10에서 20% 정도로 예상했음 - 실제로는 지수가 40% 가까이 빠졌고 이 부분을 반성하고 있다고 밝힘 - 당시 코스피 포워드 PER이 10배도 안 됐던 탓에 큰 폭 조정은 생각하지 못함 - 개인투자자 쏠림과 신용, 레버리지 ETF 증가 같은 신호를 더 눈여겨봤어야 했다고 함 - 지금은 개인 레버리지 포지션이 상당 부분 청산되고 비관론도 커진 상태임 - 그래서 반등이 생각보다 강하게 나올 수 있다고 봄 - 코스피 7500에서 8000 구간에서는 신용으로 산 물량을 줄일 계획이라고 밝힘 - 코스피 40% 하락을 전닉 단일종목 레버리지 ETF 탓으로만 돌리기는 어렵다는 입장임 - 코스피에서 반도체 비중이 70%를 넘으면서 지수 자체가 반도체 지수처럼 움직임 - 마이크론도 고점 대비 40% 빠진 만큼 국내 증시도 비슷한 조정은 불가피했다고 봄 - 그런데 단일종목 레버리지 ETF가 코스닥 수급에는 부정적이었다고 판단함 - 코스닥을 팔고 전닉 레버리지로 옮긴 자금이 많았기 때문임 - 전닉 레버리지 ETF 거래대금이 줄자 바이오가 크게 반등한 것도 같은 자금 이동의 흐름으로 해석함 https://x.com/PolarisLog/status/2084865465114091713?s=20

파기할 LTA 계약도 없는 애플 ㅋㅋㅋ

이 점도 납득이 가긴 하는듯 "LTA 위반 시 발생하는 치명적 리스크: 향후 2~3년 내 주도권이 메모리 업체로 다시 넘어가면, LTA를 파기했던 기업은 공급을 받지 못해 사업 자체가 끝날 수 있습니다. 가격 계약을 위반하면 메모리 업체는 물량 공급 계약을 파기하고 해당 물량을 경쟁사에 넘겨버릴 것이며, 이는 즉각적인 시장 점유율 상실로 이어집니다." --- https://x.com/dnapway/status/2084707988372340763?s=46&t=xqAS5Xg0kII_7JxezPKEHw https://lilys.ai/digest/10826981/12715590?s=1&noteVersionId=9303198 https://youtu.be/NGsi2PC4y68?si=gmMTQuU3AN27hfj7

✅ AI Sovereignty 팔란티어 CEO 알렉스 카프가 이번 어닝콜에서 이야기한 중요한 성장 동력이자 개념. • 기업이 OpenAI, Anthropic 등 외부 AI 연구소의 모델을 사용하는 것은 가능하지만, 자사 데이터와 지식재산, 업무 노하우, 의사결정 구조까지 AI 모델 제공자에게 넘겨서는 안 된다는 주장임 • 카프는 기업들이 AI 연구소에 데이터와 전문지식을 제공하면, 장기적으로 그 정보가 모델 학습에 사용되고 결국 자신들의 경쟁우위가 상품화될 수 있다고 경고했음. 이를 AI 연구소들이 기업을 식민지화하려 한다고 비판했음 • 팔란티어의 차별점은 특정 AI 모델을 독점적으로 제공하는 것이 아니라, 기업이 여러 모델을 자유롭게 교체하면서도 데이터와 업무 시스템에 대한 통제권을 유지하도록 지원하는 데 있음. • 이 주장은 단순한 마케팅 메시지만은 아님 • 기업들이 AI를 본격적으로 도입할수록 다음 문제가 커지고 있음 - 민감한 데이터가 외부 모델 사업자에게 노출될 위험 - 특정 AI 모델에 종속되는 벤더 락인 - 모델 출력의 감사 가능성과 책임 소재 - AI가 회사의 실제 시스템을 변경할 수 있는 권한 관리 - 국가별 데이터 현지화 및 보안 규제 • 팔란티어의 Ontology와 보안·권한 관리 체계가 이 문제를 해결하는 핵심 기반이라는 설명임 ✅ 모델 중립 전략 • 팔란티어는 특정 LLM을 직접 개발해 OpenAI나 Anthropic과 경쟁하는 회사가 아님 • 고객이 OpenAI, Anthropic, Google, Meta, NVIDIA 등의 모델과 자체 모델을 필요에 따라 선택하도록 하고, 이를 Palantir Ontology 및 운영 시스템과 연결하는 역할을 함 • AIP Evolve는 업무별로 어떤 모델을 사용할지 관리하고, 모델 성능과 비용을 최적화하는 역할을 강화하는 제품으로 평가받고 있음 • 모델 기술은 빠르게 발전하고 가격도 하락하기 때문에, 기업 입장에서는 특정 모델에 종속되기보다 지속적으로 더 우수하거나 저렴한 모델로 교체하고 싶어 함 • 팔란티어는 이 과정에서 모델을 교체하더라도 기업 데이터 구조, 권한, 업무흐름, 의사결정 체계가 유지되도록 해주는 플랫폼을 제공함 • AI 모델이 빠르게 범용화되고 가격이 하락할수록, 모델 위에서 기업의 실제 업무를 통제하는 Palantir의 소프트웨어 계층 가치가 오히려 커질 수 있음 • Deutsche Bank는 이러한 AI 통합과 주권형 AI 역량을 근거로 팔란티어가 다른 소프트웨어 기업보다 AI 수익화 측면에서 여러 단계 앞서 있다고 평가했음. ✅ 시사점 • 기업용 AI 시장의 가치가 LLM 자체에서 데이터, 업무흐름, 권한, 보안, 실행체계로 이동하고 있음 • 모델 성능이 빠르게 평준화될수록 기업은 OpenAI, Anthropic, Google, Meta 모델 중 하나를 선택하는 문제보다, 어느 모델을 사용하더라도 자사의 데이터와 업무체계를 안전하게 연결하는 문제에 더 많은 비용을 지불할 가능성 있음 • 이러한 변화는 Palantir뿐 아니라 Snowflake, Databricks, ServiceNow, Microsoft, Oracle 등 기업 데이터와 업무 플랫폼 회사에 중요한 산업 변화임 • 다만 팔란티어는 Ontology를 통해 데이터 구조뿐 아니라 실제 의사결정과 행동까지 연결한다는 점에서 일반 데이터베이스나 클라우드 회사와 차별화됨 • 기업들이 AI 모델 제공자에게 핵심 데이터와 업무 노하우를 넘기는 것을 경계하기 시작하면, 모델 중립적이고 통제 가능한 AI 운영 플랫폼의 수요가 구조적으로 증가할 수 있음

[선박/육상엔진 4사 주가 강세 코멘트] @ 엔진 4사 전일 대비 주가 강세 (오후 2시 5분 기준) - HD현대중공업 +5.0% - 한화엔진 +12.5% - HD현대마린엔진 +13.1% - STX엔진 +14.1% @ 밸류에이션(전일 종가 기준) - HD현대중공업 2028F P/E 11.4배 - 한화엔진 2027F P/E 11.3배 - HD현대마린엔진 2027F P/E 10.2배 - STX엔진 2027F P/E 10.8배 모두 P/E 10~11배 수준의 밸류에이션을 딛고 반등하는 것 @ 강세 이유 1) 2026년 하반기 이후 실적 성장성 - 한화엔진과 HD현대마린엔진이 보인 2분기 실적 부진에도 불구하고, - 지금 부진은 일시적이며, 하반기, 2027년 실적 성장성에 무게를 두는 모습 - STX앤진의 경우, 고객사 지상방산 매출 증가에 따른 특수사업 부문 외형 성장, 고마진 민수사업 매출액 증가에 따른 영업이익률 레버리지 효과에 2분기부터 호실적 전망 2) 주요 중속엔진 제작사들의 육상 데이터센터향 시장 전망 긍정적 - 바르질라(7/21), 캐터필러(8/4) 등 선박 및 육상용 중속엔진 부문을 영위하고 있는 선두 업체들은 이번 실적 발표에서 - 데이터센터향 중속엔진 시장의 성장성과 점유 의지, Capa 확장 계획 등을 시장에 명확하게 제시 - 주요 라이센서인 HD현대중공업 또한 증설의 당위성를 얘기하며, 공급망 확충 계획도 발표 3) 부담없는 밸류에이션 - 2026년 4~5월에 나타난 랠리로 P/E 28배까지 상승했다가 10배 수준으로 하락한 한화엔진, STX엔진을 비롯해, - 복합 기업인 HD현대중공업의 밸류에이션 또한 P/E 11배 수준에서 바닥 형성 - 펀더멘털 변화없이 조정의 폭과 속도가 가팔랐던 만큼, 부담없는 밸류에이션에서 당분간 회복 추세를 유지할 것으로 전망

미국 백악관이 미 해군 수상 전투함 2척과 비전투 지원함 2척을 해외 조선소에서 건조하겠다는 구상을 공식적으로 내놨다. 동맹국 조선소를 활용한 미군 군함 건조 가능성은 그동안 꾸준히 제기됐지만 해외 건조 대상과 규모를 공식 문서에 명시한 것은 이번이 처음이다. 미국 백악관 예산관리국(OMB)은 지난달 21일 공개한 ‘2027년 국방수권법(NDAA)에 대한 행정부 정책입장서(SAP)’에서 “해군의 수상 전투함 2척과 비전투 지원함 2척을 해외 조선소에서 건조할 수 있도록 하는 것이 행정부의 우선 입법 구상”이라고 밝힌 것으로 4일 확인됐다. SAP는 의회가 추진 중인 법안에 대한 미 백악관의 공식 의견을 담은 문서다. https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20260805/134422014/2

스페이스X $SPCX, 연산 설비투자(CapEx) 투자금 회수 기간 1년 미만 전망 "신규 호스팅 계약으로 인한 추가 매출은 높은 추가 EBITDA 마진을 창출했습니다. 이용 가능한 연산 용량을 성공적으로 수익화함에 따른 결과입니다. 2분기 말 기준 명목 연산 용량은 1.4GW를 기록하여 1분기의 1GW, 1년 전의 400MW에서 크게 증가했습니다. 올해 연말에는 2GW가 넘는 연산 용량을 확보할 것으로 예상합니다 현재의 경제성에 비추어 볼 때, 신규 연산 설비 투자의 회수 기간은 1년 미만으로 단축되었습니다. 예를 들어, 3분기 첫 몇 주 만에 올해 10월부터 본격 공급되는 6개월간 67억 달러 규모의 클라우드 서비스 매출을 추가 계약했습니다. 이를 통해 올해 12월 예상 매출을 기준으로 커서(Cursor)의 기여분을 포함하여 연말까지 연간 매출 가동률(RR) 1,000억 달러를 달성하는 궤도에 오를 것으로 보고 있습니다 당사의 잠정 목표는 내년 연말까지 전력 및 냉각 시설을 가동 기준 20GW 수준까지 확보하는 것입니다. 20GW 전체를 완전히 달성하긴 어려울 수 있지만, 내년 연말까지 합산 20GW에 달하는 일련의 프로젝트들을 구축해 나갈 계획입니다."

초기에 계약된 낮은 가격으로 설치된 컴퓨트 자원이 시장 가격(스팟) 대비 저렴하게 유지되고 있음. 하이퍼스케일러는 이 초기 계약 만료 시 (아마도 내년) 다시 높은 가격으로 재계약되면서 ROI가 증명될 것으로 기대된다는 이야기. 똑같은 이야기가 노근창 센터장님 영상에도 나옴. 그리고 저위 정리에는 안나오지만 영상에는 인퍼런스 클라우드 업체들 (Fireworks, Base10, Modal 등)은 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 대비 매우 빠르게 성장하면서도 적은 비용으로 효율적인 비즈니스를 하고 있으며 성장한다고 함. 재밌는 영상인데 시간 없으면 요약글이라도 한번 읽어 보시길 추천합니다.

게빈 베이커 팟캐스트 주요 내용: AI 펀더멘털은 오히려 강화되고 있다 ■ AI 주가 급락과 펀더멘털 괴리 : 7월 AI 관련 종목은 고점 대비 40~60% 급락했지만, GPU 수급, GPU 임대료, 메모리 가격, 토큰 사용량 등 실리콘밸리에서 확인되는 주요 정량 지표는 오히려 가속 : 실리콘밸리에서 AI 수요 둔화를 보여주는 정량 지표를 찾으려 했으나, 앤스로픽의 일부 제3자 데이터 외에는 뚜렷한 부정적 신호를 확인하지 못했다고 언급 ■ GPU 가격 상승과 하이퍼스케일러 실적 개선 : 동일한 B200 GPU 클러스터 임대료가 약 7개월 만에 GPU 시간당 2달러 중반에서 4달러 수준으로 상승하며 약 50~60% 증가 : 기존 GPU 공급 계약은 현재 현물가격보다 훨씬 낮은 가격에 체결돼 있어, 계약이 갱신되면 컴퓨팅 가격이 재조정될 가능성이 높다고 설명 : 마이크로소프트, 메타, 아마존의 영업현금흐름은 일회성 비용을 제외하면 약 28%에서 35% 수준으로 가속했으며, Rubin 도입과 기존 계약 재가격 반영 이전이라는 점을 강조 ■ AI 인프라 자금조달과 신용시장 : 실질금리 상승, CDS 확대, 회사채 스프레드 확대는 AI 인프라 투자에서 실제로 주목해야 하는 리스크라고 평가 : 다만 하이퍼스케일러의 기존 컴퓨팅 자산이 계약 갱신을 통해 더 높은 가격으로 수익화될 경우 영업현금흐름이 크게 증가할 수 있으며, AI 인프라 투자의 상당 부분을 영업현금흐름으로 조달할 수 있다고 전망 : 영업현금흐름이 증가하면 신용지표도 개선되고 이후 자금조달도 더욱 용이해질 것으로 예상 ■ 오픈소스 확산과 AI 인프라 수요 : GLM-5.2, Kimi K3 등 오픈소스 모델의 성능 향상으로 프런티어 모델에서 오픈소스 모델로 일부 토큰 사용이 이동 : 시장은 이를 부정적으로 해석했지만, 오픈소스 토큰 역시 동일한 GPU 연산, 메모리, 전력, 냉각이 필요하므로 AI 인프라 수요에는 긍정적이라고 설명 : 오픈소스는 프런티어 모델 기업의 높은 마진 일부를 낮추는 대신 토큰 가격을 낮춰 전체 토큰 사용량과 컴퓨팅 수요를 확대하는 구조라고 평가 : 향후에는 오픈소스 모델과 프런티어 모델을 함께 사용하는 멀티모델 구조가 확산될 것으로 전망 ■ AI 네이티브 기업과 토큰 경제 : AI 네이티브 기업들은 인력을 대규모로 늘리기보다 토큰 사용량을 확대하며 성장하고 있으며, 일부 기업은 토큰 비용이 총 인건비의 20~50% 수준까지 증가 : 모델 라우터와 자체 파인튜닝 모델을 활용하면 비용은 낮아질 수 있지만 더 저렴한 토큰을 더 많이 사용하게 되므로 GPU 사용량 자체는 증가할 수 있다고 설명 : AI를 적극 도입하는 기업일수록 더 높은 성장률을 보이고 있으며, AI 투자 확대가 생산성 향상으로 이어질 가능성을 강조 ■ SSI와 지속학습(Continual Learning) : 실리콘밸리에서는 지속학습과 샘플 효율적 학습이 차세대 AI의 핵심 기술 과제로 부상했으며, 여러 연구소가 이에 근접하고 있다는 분위기라고 설명 : SSI(Safe Superintelligence)는 8월 첫 모델 공개를 예고했으며, 이러한 차세대 연구소들이 지속학습 중심의 새로운 학습 방식을 추구하고 있다고 언급 : 지속학습이 구현되면 기존처럼 수백조 개 토큰으로 반복 학습하는 대신 훨씬 적은 데이터와 연산으로 성능을 개선할 수 있어 학습 방식의 큰 변화가 가능할 것으로 전망 : 다만 이러한 변화가 장기적으로 AI 인프라 수요를 감소시킬 것이라고 보기는 어렵다고 평가 ■ 메모리 공급망과 장기 공급계약(LTA) : HBM을 포함한 메모리 용량은 동일한 컴퓨팅에서 생성 가능한 토큰 수를 늘리는 가장 중요한 요소라고 설명 : 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등은 메모리 공급을 확보하기 위해 선결제와 가격 범위를 포함한 장기 공급계약(LTA)을 확대 : 공급 과잉 시기에 계약을 파기하면 이후 공급 부족 국면에서 메모리 물량 배정을 잃을 위험이 있어 과거보다 장기 계약의 중요성이 크게 높아졌다고 평가 : 향후 시장점유율은 칩 성능뿐 아니라 메모리 공급량 확보 여부에 의해 크게 좌우될 가능성을 제시 ■ 엔비디아의 새로운 사업모델 : 엔비디아는 GPU 판매뿐 아니라 데이터센터 사업자의 자금조달을 지원하고 GPU 수익과 연계된 새로운 사업모델을 확대하고 있다고 설명 : 직접 대출하는 형태는 아니지만 외부 금융과 연계해 고객의 초기 투자 부담을 낮추고, 지분투자와 수익 공유를 통해 추가적인 경제적 이익을 확보하는 구조 : 이러한 구조는 엔비디아의 수익성을 높이는 동시에 고객의 컴퓨팅 구축을 촉진하는 방식이라고 평가 ■ 프런티어 모델 경쟁과 컴퓨팅 군비경쟁 : 앤스로픽이 충분한 컴퓨팅을 확보하지 못하는 동안 오픈AI와 xAI가 다시 경쟁력을 높인 사례는 컴퓨팅 확보의 중요성을 보여준다고 평가 : AI 연구소 입장에서는 컴퓨팅을 과도하게 확보하는 위험보다 충분히 확보하지 못해 경쟁에서 뒤처지는 위험이 더 크다고 설명 : 따라서 주요 AI 연구소들이 단기간 내 컴퓨팅 투자를 크게 줄일 가능성은 낮다고 전망 ■ AI 규제와 데이터센터 여론 : AI 산업의 가장 큰 위험은 기술보다 규제와 정치적 리스크라고 평가 : 데이터센터가 전기요금 상승, 물 부족, 일자리 감소를 초래한다는 인식이 확산되고 있지만 실제 산업계는 지역사회 투자와 전력 인프라 확충 등을 함께 추진하고 있다고 설명 : AI 업계가 데이터센터의 경제적 효과와 AI가 의료·과학 분야에서 창출하는 사회적 가치를 충분히 설명하지 못하고 있다고 지적 : 이러한 인식이 개선되지 않으면 데이터센터 규제가 다른 지역으로 확산될 가능성이 있다고 우려 ■ SpaceX와 AI 컴퓨팅 : SpaceX는 대규모 컴퓨팅 인프라를 가장 빠르고 낮은 비용으로 구축하는 기업 중 하나라고 평가 : 대규모 신규 컴퓨팅이 시장에 공급됐음에도 GPU 가격과 수요가 크게 흔들리지 않았다는 점은 AI 컴퓨팅 수요가 매우 강하다는 근거라고 설명 : Grok 4.5, Cursor, AI 클라우드 사업과 컴퓨팅 구축 역량이 시장 기대에 충분히 반영되지 않았다고 평가 : 다만 18개월 내 8GW 구축은 매우 공격적인 시나리오이며, 실제 실행 여부는 지켜봐야 한다고 언급 ■ 투자 판단을 바꿀 수 있는 핵심 조건 : 오픈AI, 앤스로픽, 오픈소스를 포함한 전체 AI 모델 수요가 정체되거나 감소할 경우 투자 논리가 약화될 수 있다고 설명 : GPU 임대료가 지속적으로 하락하거나 GPU 확보가 쉬워질 경우 현재의 공급 부족 논리가 훼손될 가능성 : 하이퍼스케일러의 영업현금흐름이 기대만큼 증가하지 않아 AI 투자가 부채 중심으로 진행될 경우 가장 우려해야 할 시나리오라고 평가 : 가장 큰 장기 리스크는 기술이 아니라 규제이며, AI 산업이 사회적 가치와 데이터센터의 경제적 효과를 충분히 설명하지 못할 경우 규제가 확대될 가능성을 가장 우려한다고 언급 https://youtu.be/NGsi2PC4y68

태양광·반도체 소재 '폴리실리콘' 美 가격하한제·관세 준비중 - 미국 내 공장 보호와 중국 공급망 견제 목적…8월 내 결정 예상 - 당분간 한국·말레이시아·독일 등서 수입 지속 불가피하다는 관측도 미국 도널드 트럼프 행정부가 태양광 패널과 반도체의 핵심 소재인 '폴리실리콘'에 가격하한제를 도입하고 관세를 부과하는 방안을 준비중이라고 로이터통신이 4일(현지시간) 전했다. 결정은 8월 내로 내려질 것으로 예상된다. 이는 헴록 반도체(Hemlock Semiconductor)와 바커 케미(Wacker Chemie)의 미국 내 폴리실리콘 공장들을 보호하고 공급망 부문에서 중국을 견제하려는 것이 목적이다. https://n.news.naver.com/article/001/0016234232?sid=104

Kodex AI전력핵심설비 장기 하락 추세선을 돌파함. 전력기기주 뭐 사야 될지 애매하면 이걸로 대응하면 편함.

AI하고 대화해 보니 현재의 구리 가격은 비정상적인 것이고 관세 무산시 하락 위험이 있네요. • 현재 시장이 암묵적으로 반영하는 것은 관세 미부과가 아니라 15%보다 낮은 실효 관세 또는 단계적 관세로 판단됨. 현재 COMEX-LME 프리미엄이 15% 전체보다 훨씬 작기 때문임. •관세 확정은 미국 COMEX 구리에 강한 호재지만 미국외 LME 구리에는 공급 축소 호재와 미국 수요 파괴 악재가 동시에 작용함. •관세 무산은 COMEX-LME 차익거래 청산임. 더 이상 비싼 가격에 미국으로 구리를 보낼 이유가 줄어들면서 COMEX 프리미엄이 빠르게 축소될 전망임. 이미 미국에 들어온 대규모 재고는 즉시 해외로 돌아가지는 않더라도 미국의 향후 수입 수요를 크게 줄임. • 관세 확정 또는 추가 연기 60%, 최종 미부과 40%로 추정함. 다만 관세가 확정돼도 COMEX 상승 여력은 약 8~13%인 반면, 무산 시 하락 위험은 15~20%에 달해 현재 구리 선물의 단기 손익비는 좋지 않음. 현재 가격에서는 상승보다 관세 무산 및 재료 소멸에 따른 하락 위험이 더 큼. • 가장 유리한 포지션은 단순 LME 구리 매수보다 미국 생산 구리 업체, 스크랩 업체, 제련 및 재활용 기업임. 관세 보호를 받으면서 미국 내 높은 가격의 수혜를 받을 수 있기 때문임. • 반대로 미국 전선, 전력장비, HVAC 및 건설업체는 원가 부담이 커질 수 있음. 관세 확정이 구리 광산주에는 호재지만 구리를 투입재로 사용하는 미국 산업 전체에는 호재가 아님.