doreamer의 투자 충전소⛽

기름 (&가스) 섹터 투자가 업스트림 미드스트림 다운스트림 각각에 대해 집행 필요하여 연말에 일부 집행했으나 위 이유로 단타로 마무리지었었음. 다시 들어갈 타이밍을 계속 재고 있는데, 1. Q가 늘어나고(생산량 증대 공약) C가 줄어들어도(이앤피 생산장비 재활용 등) 결국 곱하기의 방정식에서 P를 줄여버리겠다는 지구대장의 공약 때문에 결국 향후 이익 전망의 각도를 줄여버리게 됨 2. 글로벌 증시가 다같이 두들겨 맞아 시장 센티 나빠지면 결국 모든 섹터가 영향 받을 수밖에 없음 이 두 가지 때문에 재진입 망설이는 중

글로벌 기름 재고가 사상 최저치라는데

적당히 거꾸로 움직이는 걸 가정하고 시나리오 세우고 있지만 중국산AI 영향으로 이리 될 줄은 몰랐음

애플이 지수와 거꾸로 움직이는 것도 넌센스

전 세계 석유 재고가 사상 최저로 떨어짐 Source: Eric Nuttall, Twitter

알리바바 : 아! 중국산AI, 타이어보다 싸다! https://naver.me/GKU0sTeR

궈밍치) DeepSeek가 생성 AI(GenAI) 산업을 새로운 국면으로 가속화하다: 새로운 컴퓨팅 파워 성장 접근법과 응용 다각화 DeepSeek-R1의 출시는 AI 산업에서 두 가지 주요 트렌드를 부각시켰습니다. 이 트렌드는 이미 예상되던 것이지만, DeepSeek-R1이 이들의 발전을 가속화했습니다. 트렌드 1: 확장 법칙(Scaling Laws)의 수익 감소에도 불구하고, 최적화된 학습 접근법을 통해 AI 컴퓨팅 파워가 계속 성장하며 새로운 응용 가능성을 탐색 1. 지난 2년간 AI 서버 공급망 주식 투자에는 확장 법칙에 기반한 지속적인 성장 기대가 반영되었습니다. 그러나 확장 법칙의 한계가 점점 더 분명해지면서, 시장은 DeepSeek의 최적화된 학습 접근법으로 주목하고 있습니다. 이는 확장 법칙에 의존하지 않고도 주요 성능 향상을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 2. 널리 알려진 Chinchilla Scaling Law에 따르면, AI 모델 성능은 세 가지 주요 요소(모델 파라미터(N), 학습 데이터(D), 컴퓨팅 파워(C))에 의해 좌우됩니다. 이 세 가지 요소를 함께 확장할 때 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. 3. 확장 법칙의 수익 감소는 몇 가지 주요 요인에 기인합니다. 인간이 생성한 텍스트 데이터(D)의 공급이 거의 고갈된 상태이며, 단순히 모델 파라미터(N)를 증가시키는 것은 컴퓨팅 파워(C)와 데이터 볼륨(D)의 개선 없이 비효율적입니다. 또한, 컴퓨팅 파워(C)의 단기적인 대폭 증가도 Blackwell 시스템 생산 지연, 전력 공급 제한 등 주요 장애물에 직면해 있습니다. 4. DeepSeek-R1의 특징은 확장 법칙이 아닌 최적화된 학습 접근법을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 점입니다. 이는 오픈소스 릴리스의 검증 및 테스트를 통해 확인할 수 있습니다. 5. 확장 법칙의 수익 감소가 점점 분명해지면서, 최적화된 학습 접근법을 통한 모델 성능 향상이 필수적이 되었습니다. 이는 AI 컴퓨팅 인프라의 지속 가능한 성장을 가능하게 하고 새로운 응용 가능성을 열어줍니다. 이러한 발전은 AI 산업의 장기적인 발전에 필수적입니다. 트렌드 2: API/토큰 가격의 급격한 하락이 AI 소프트웨어/서비스와 온디바이스 AI에 혜택을 주며 AI 응용 다각화를 가속화 1. 현재 생성 AI(GenAI) 분야의 수익은 주로 인프라 제공(‘삽을 파는 것’)과 비용 절감에서 비롯되며, 새로운 비즈니스 모델 창출이나 기존 제품 및 서비스에 대한 부가가치 창출은 아닙니다. 2. DeepSeek-R1은 공격적인 가격 전략을 채택했습니다. 무료로 사용할 수 있으며, API/토큰 가격은 OpenAI-o1의 1/100 이하로 책정되었습니다. 이러한 경쟁 압력은 AI 사용 비용을 낮출 가능성이 높습니다. 중국 AI 시장의 치열한 경쟁을 감안할 때, 다른 중국 기업들도 인상적인 벤치마크 점수를 가진 대형 언어 모델(LLM)을 더 공격적인 가격으로 출시할 것으로 예상됩니다. 3. 최근 AI 공급망 주식의 급격한 조정은 확장 법칙의 수익 감소에 따른 AI 서버 출하량 기대치 재조정을 반영하며, LLM 서비스 제공업체 및 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 수익성 경로에 대한 우려는 아닙니다. 투자자들은 수익 실현에 대해 여전히 인내심을 가지고 있습니다. 4. API/토큰 가격 하락과 최적화된 학습 접근법으로 인해 AI 소프트웨어/서비스와 온디바이스 AI의 비용이 감소하면서, AI 컴퓨팅 수요를 자극하고 AI 투자 수익성에 대한 투자자의 우려를 완화하고 있습니다. 5. AI 가격 하락이 더 높은 사용량을 유도할 것은 분명하지만, 사용량 증가가 가격 하락을 상쇄할 수 있을지는 불확실합니다. AI 채택이 증가하면 수익성 있는 비즈니스 모델을 가능하게 할 수 있지만, 성공이 보장되지는 않습니다. 이러한 불확실성은 현재로서는 관리 가능한 수준으로 보이며, 투자자들은 수익성에 대해 인내심을 유지하고 있습니다. 결론: 1. 확장 법칙은 경험적 관찰 결과입니다. 기대치를 조정하고 이를 합리적으로 받아들이는 것이 장기적인 투자 트렌드에 도움이 될 수 있습니다. 칩 업그레이드(C), 전력 공급 제약 해소(C), 다중 모드 학습 데이터(D) 활용 등의 개선은 미래에 확장 법칙의 혜택을 다시 가속화할 가능성을 가지고 있습니다. 2. 확장 법칙의 수익 감소는 대규모 운영을 하는 기업에만 영향을 미치며, 이는 NVIDIA의 리더십을 증명합니다. NVIDIA의 솔루션이 확장 법칙의 수익을 다시 가속화할 때, ASIC 및 AMD와 같은 경쟁자들에 비해 NVIDIA의 우위는 더욱 뚜렷해질 것입니다. 3. GB200 NVL72의 생산 문제는 확장 법칙과 AI 서버 출하량에 대한 기대치를 재조정할 좋은 시기로 보입니다. 이러한 주식 조정은 GB300/Rubin 시리즈에 대한 긍정적인 미래 반응을 더 유리하게 만들 것입니다. 4. 주요 CSP들은 학습 접근법의 개선만으로 자본 지출을 줄이지 않을 것입니다. 효율성 향상과 인프라 투자는 공존할 수 있으며, 지금 자본 지출을 줄이면 향후 확장 법칙의 혜택이 가속화될 때 경쟁에서 뒤처질 위험이 있습니다. 5. 오픈소스 자원과 중국 내 치열한 경쟁 환경의 결합으로, 다른 중국 기업들도 성능이 높은 LLM을 더 공격적인 가격으로 출시할 가능성이 높습니다. LLM 서비스 제공업체들이 그때까지 안정적인 수익성을 확보하지 못하면, 이들의 수익 압박은 더욱 심화될 것입니다. 6. API/토큰 가격 하락의 혜택으로 AI 소프트웨어/서비스와 온디바이스 AI는 투자자들의 더 큰 관심을 끌 것입니다. 이것이 새로운 장기 투자 트렌드가 될지는 수익성 있는 비즈니스 모델을 창출할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 7. NVIDIA는 미래에 확장 법칙의 혜택이 다시 가속화될 때 여전히 유력한 승자로 남을 가능성이 높습니다. 단기적으로는 GB200 NVL72 생산 문제를 주시하고, 중장기적으로는 미국 반도체 수출 규제의 잠재적 변화를 모니터링하는 것이 중요합니다. https://mingchikuo.craft.me/kY6dqoL5iLqgqg

북미 스타벅스, 매장 음료 이용시 무료 리필 제공 & 셀프바 부활 “스타벅스가 미국과 캐나다 내 매장에서 고객 경험 향상을 위해 새로운 정책과 기존 정책을 도입한다고 밝혔다.     월요일부터 매장을 방문해 “매장용” 음료를 주문한 고객은 뜨거운 커피, 아이스 커피, 뜨거운 차, 아이스 차를 무료로 리필 받을 수 있다. 이때 음료는 매장에서 제공하는 머그컵, 유리잔 또는 집에서 가져온 개인컵에 제공된다.     하지만 스타벅스 웹사이트에 따르면, 콜드 브루와 나이트로 콜드 브루, 아이스 티 레모네이드, 가향 아이스 티, 스타벅스 리프레셔는 무료 리필 대상에서 제외된다. 또한 테이크아웃 주문도 해당되지 않는다.     이와 함께 스타벅스는 크리머, 우유, 다양한 감미료 등을 구비한 셀프바도 다시 운영할 계획이다.     또한, 매장은 “커피하우스 행동 규정”을 새로 도입하여 구걸 행위, 외부 알코올 섭취, 약물 사용(전자담배 포함)을 금지한다고 밝혔다.” https://news.koreadaily.com/2025/01/27/economy/lifeeconomy/20250127170924340.html

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시작이 아니라 결과를 말해라 무언가를 시작하기 전에 주변에 떠드는 사람은 하수, 무언가를 시작하고 나서 주변에 알리는 사람은 중수, 무언가를 완수하고 나서 주변에 알리는 사람은 고수다. 모두에게 시작을 알릴 필요 없다. 내 시작을 반대하는 타인을 설득하느라 시간 낭비할 필요 없다. 시작이 아니라 결과를 말하면 된다. 설득이 아니라 증명하면 된다. -강주원, 작가-

위 퍼플렉시티처럼 애플이 채택한 방향도 자체 Apple Intelligence + 외부 ChatGPT (Siri 통해 제공) 형태인데 대안이 여럿 생긴다면 현재처럼 한 가지 옵션이 아닌 여러 옵션 제공하는 형태도 가능할 듯

퍼플렉시티, pro 모드 추론 옵션에 딥시크 R-1 옵션 지원 시작 모두가 우려하는 개인정보 이슈는 사용자 정보를 미국/유럽의 서구 데이터센터에서만 핸들링하고 중국으로 공유되지 않게한다고도 발표함 https://www.livemint.com/ai/artificial-intelligence/deepseek-r1-arrives-on-perplexity-ai-aravind-srinivas-praises-proliferation-of-search-agents-11738030484846.html#

내곧내 https://x.com/sama/status/1884066337103962416