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Sep 24, 2024Кайра бөлүшүлгөн:
엄브렐라리서치 Jay의 주식투자교실
31.01.202513:21
아시아 전력장비 (JPM)
1. 주요 우려 사항은 무엇인가?
딥시크 등장으로 인한 AI 에너지 수요에 대한 불안감 + 하이퍼스케일러의 Capex 감소 우려
2. 딥시크에 대한 테크팀의 견해
저비용 딥시크-R1 모델의 등장이 보다 효율적이고 저렴한 AI 기술의 확산을 촉진하여 장기적으로 시장 성장과 혁신으로 이어질 수 있다는 제본스 패러독스가 제시하는 것처럼, 딥시크가 장기적으로 시장 성장을 촉진할 수 있을것
또한 낮은 비용은 새로운 AI 애플리케이션과 새로운 혁신을 촉발하는 원동력이 되어 AI 추론 비용을 낮추고, 이는 Gen AI의 광범위한 채택을 촉발할 가능성이 높아
3. 하이퍼스케일러의 Capex에 대한 시사점
최적화의 물결이 세속적인 성장을 바꾸지는 않겠지만, 효율성과 투자 소화에 집중하기 위해 잠시 멈춤으로써 주기성을 도입할 것으로 보고 있음
그러나 인프라 최적화의 진전이 AI Training을 추구하기 위한 자본의 장애물과 하이퍼스케일러의 성장 조절을 부분적으로 상쇄할 수 있는 AI 지출을 고려할 때, 더 넓은 클라우드 산업을 지원할 것이라고 믿어
3. 전력 소비 증가세가 둔화될까?
전문가들은 엣지 AI의 확산과 복잡성이 높아지는 모델로 인해 AI가 더 많은 전력을 필요로 할 것으로 예상
이는 전력 소비의 단위 증가에 대한 불확실성이 존재하지만, 효율성 향상으로 인해 사용량이 확대되고 추론을 통해 전력 수요가 증가할 수 있으며, 이로 인해 전력 소비/장비 수요 증가의 흐름이 바뀌지는 않을 것
전력망 설비투자에 대해 BNEF는 2050년까지 교체, 재생에너지, 전기차 도입이 전 세계 전력망 설비투자의 70% 이상을 차지할 것으로 전망 (Not AI)
4. 미국의 송전 설비 투자에 대한 여러 동인
데이터센터 구축이 송전 설비 투자 증가의 주요 동인 중 하나라고 생각하며, 후자는 AI의 기술 발전으로 인해 탈선할 가능성이 낮다고 생각
데이터 센터 구축, 핵심 산업(반도체, 배터리 등) 제조업의 온쇼어링, 운송 및 건물의 전기화 등 여러 요인으로 인한 부하 증가를 예측
미국의 전력 부하 예측은 계속 증가하고 있음. 또한 지역 전력회사들은 미국의 전력 부하 수요에 대해 멀티 드라이버를 인용
송전 확장 투자가 10년간 감소세를 보였으나, 그리드 전략은 부하 증가를 고려할 때 이러한 추세가 반전될 수 있다고 보고 있으며, 작년에 미국 전역에서 송전 확장에 대한 투자가 승인되었음
5. 데이터 센터는 EU에서 증가하는 전력 수요의 약 20%를 차지
EU 유틸리티 분석가들은 2030년까지의 전력 소비 증가율(2.2% vs 지난 10년간 -8.7%)을 견인하는 여러 요인을 보고 있음
여기에는 교통, 난방, 산업 데이터 센터 등이 포함. 데이터 센터가 전체 증가 수요의 약 20% 수준만 차지할 것이라는 점에 유의할 필요
6. 고전압 변압기 수요에 대한 시사점
선진 시장의 고전압 변압기에 대한 수요/공급 모델을 소개한 바 있으며, 변압기 공급 부족이 중기적으로 완화될 가능성은 낮다는 결론
당사의 수요 모델은 2030년까지 미국의 전력 수요 증가율을 1.6%로 가정하고 있으며, 미국 내 AI DC의 점진적인 수요 증가는 고려하지 않았기 때문에 DeepSeek의 등장으로 예측이 변경되지는 않아
이는 연간 최소 2~4%의 전력 소비 증가율에 대한 시장의 예측과 비교
또한 고압 변압기 수요 증가의 약 50%는 교체에서 비롯되며, 이미 재생 에너지/EV/전기화로 인한 전력 부하가 증가하고 있기 때문에 AI DC 개발 속도에 큰 영향을 받지 않을 것
1. 주요 우려 사항은 무엇인가?
딥시크 등장으로 인한 AI 에너지 수요에 대한 불안감 + 하이퍼스케일러의 Capex 감소 우려
2. 딥시크에 대한 테크팀의 견해
저비용 딥시크-R1 모델의 등장이 보다 효율적이고 저렴한 AI 기술의 확산을 촉진하여 장기적으로 시장 성장과 혁신으로 이어질 수 있다는 제본스 패러독스가 제시하는 것처럼, 딥시크가 장기적으로 시장 성장을 촉진할 수 있을것
또한 낮은 비용은 새로운 AI 애플리케이션과 새로운 혁신을 촉발하는 원동력이 되어 AI 추론 비용을 낮추고, 이는 Gen AI의 광범위한 채택을 촉발할 가능성이 높아
3. 하이퍼스케일러의 Capex에 대한 시사점
최적화의 물결이 세속적인 성장을 바꾸지는 않겠지만, 효율성과 투자 소화에 집중하기 위해 잠시 멈춤으로써 주기성을 도입할 것으로 보고 있음
그러나 인프라 최적화의 진전이 AI Training을 추구하기 위한 자본의 장애물과 하이퍼스케일러의 성장 조절을 부분적으로 상쇄할 수 있는 AI 지출을 고려할 때, 더 넓은 클라우드 산업을 지원할 것이라고 믿어
3. 전력 소비 증가세가 둔화될까?
전문가들은 엣지 AI의 확산과 복잡성이 높아지는 모델로 인해 AI가 더 많은 전력을 필요로 할 것으로 예상
이는 전력 소비의 단위 증가에 대한 불확실성이 존재하지만, 효율성 향상으로 인해 사용량이 확대되고 추론을 통해 전력 수요가 증가할 수 있으며, 이로 인해 전력 소비/장비 수요 증가의 흐름이 바뀌지는 않을 것
전력망 설비투자에 대해 BNEF는 2050년까지 교체, 재생에너지, 전기차 도입이 전 세계 전력망 설비투자의 70% 이상을 차지할 것으로 전망 (Not AI)
4. 미국의 송전 설비 투자에 대한 여러 동인
데이터센터 구축이 송전 설비 투자 증가의 주요 동인 중 하나라고 생각하며, 후자는 AI의 기술 발전으로 인해 탈선할 가능성이 낮다고 생각
데이터 센터 구축, 핵심 산업(반도체, 배터리 등) 제조업의 온쇼어링, 운송 및 건물의 전기화 등 여러 요인으로 인한 부하 증가를 예측
미국의 전력 부하 예측은 계속 증가하고 있음. 또한 지역 전력회사들은 미국의 전력 부하 수요에 대해 멀티 드라이버를 인용
송전 확장 투자가 10년간 감소세를 보였으나, 그리드 전략은 부하 증가를 고려할 때 이러한 추세가 반전될 수 있다고 보고 있으며, 작년에 미국 전역에서 송전 확장에 대한 투자가 승인되었음
5. 데이터 센터는 EU에서 증가하는 전력 수요의 약 20%를 차지
EU 유틸리티 분석가들은 2030년까지의 전력 소비 증가율(2.2% vs 지난 10년간 -8.7%)을 견인하는 여러 요인을 보고 있음
여기에는 교통, 난방, 산업 데이터 센터 등이 포함. 데이터 센터가 전체 증가 수요의 약 20% 수준만 차지할 것이라는 점에 유의할 필요
6. 고전압 변압기 수요에 대한 시사점
선진 시장의 고전압 변압기에 대한 수요/공급 모델을 소개한 바 있으며, 변압기 공급 부족이 중기적으로 완화될 가능성은 낮다는 결론
당사의 수요 모델은 2030년까지 미국의 전력 수요 증가율을 1.6%로 가정하고 있으며, 미국 내 AI DC의 점진적인 수요 증가는 고려하지 않았기 때문에 DeepSeek의 등장으로 예측이 변경되지는 않아
이는 연간 최소 2~4%의 전력 소비 증가율에 대한 시장의 예측과 비교
또한 고압 변압기 수요 증가의 약 50%는 교체에서 비롯되며, 이미 재생 에너지/EV/전기화로 인한 전력 부하가 증가하고 있기 때문에 AI DC 개발 속도에 큰 영향을 받지 않을 것
Кайра бөлүшүлгөн:
TNBfolio
29.01.202516:16
NVIDIA의 CEO 젠슨 황, 삼성전자의 HBM 공정을 신뢰할 수 없다고 발언
1. NVIDIA와 삼성전자의 관계
- NVIDIA의 CEO 젠슨 황이 삼성전자의 HBM 공정을 신뢰할 수 없다고 말했다. 이는 두 회사 간의 관계에 새로운 장애물을 만들었다. 삼성전자는 오랫동안 NVIDIA의 HBM 공급업체로 포함되기 위해 노력해왔다.
2. 삼성전자의 HBM 자격 획득 실패
- 이전에 삼성전자의 HBM3가 NVIDIA의 자격 테스트를 통과하지 못했다는 소문이 있었다. 젠슨 황은 이 소문을 반박했지만, 현재까지 삼성전자는 진전을 보이지 못했다.
3. 젠슨 황의 비판
- 젠슨 황은 HBM 자격 획득 상황에 대해 삼성전자의 경영진을 비난했다. 그는 삼성전자와 그 엔지니어들을 신뢰할 수 없다고 말했다. NVIDIA는 삼성전자의 고객이지 직원이 아니라고 강조했다. 삼성전자의 고위 임원들이 자주 바뀌어 신뢰하고 거래할 수 없다고 말했다.
4. NVIDIA의 대만 공급업체 선호
- NVIDIA가 삼성전자의 GDDR7 메모리 모듈 대신 Micron을 선택했다고 한다. NVIDIA가 삼성전자의 실적으로 인해 대만 공급업체를 더 선호하는 것으로 보인다.
5. 삼성전자의 입장
- 삼성전자 임원들은 HBM 자격 단계를 통과할 것이라고 투자자들에게 확신을 주고 있다. 지연에도 불구하고 낙관적인 태도를 보이고 있다.
6. 향후 전망
- 현재 상황으로 볼 때 삼성전자가 NVIDIA의 HBM 공급업체가 되기는 어려워 보인다. NVIDIA의 HBM 공급선 확보는 삼성전자의 지속 가능성에 중요한 요소이다. NVIDIA가 전 세계 공급업체들에게 중요한 고객이 되었다.
https://wccftech.com/nvidia-ceo-jensen-huang-says-samsung-hbm-process-cannot-be-trusted/
1. NVIDIA와 삼성전자의 관계
- NVIDIA의 CEO 젠슨 황이 삼성전자의 HBM 공정을 신뢰할 수 없다고 말했다. 이는 두 회사 간의 관계에 새로운 장애물을 만들었다. 삼성전자는 오랫동안 NVIDIA의 HBM 공급업체로 포함되기 위해 노력해왔다.
2. 삼성전자의 HBM 자격 획득 실패
- 이전에 삼성전자의 HBM3가 NVIDIA의 자격 테스트를 통과하지 못했다는 소문이 있었다. 젠슨 황은 이 소문을 반박했지만, 현재까지 삼성전자는 진전을 보이지 못했다.
3. 젠슨 황의 비판
- 젠슨 황은 HBM 자격 획득 상황에 대해 삼성전자의 경영진을 비난했다. 그는 삼성전자와 그 엔지니어들을 신뢰할 수 없다고 말했다. NVIDIA는 삼성전자의 고객이지 직원이 아니라고 강조했다. 삼성전자의 고위 임원들이 자주 바뀌어 신뢰하고 거래할 수 없다고 말했다.
4. NVIDIA의 대만 공급업체 선호
- NVIDIA가 삼성전자의 GDDR7 메모리 모듈 대신 Micron을 선택했다고 한다. NVIDIA가 삼성전자의 실적으로 인해 대만 공급업체를 더 선호하는 것으로 보인다.
5. 삼성전자의 입장
- 삼성전자 임원들은 HBM 자격 단계를 통과할 것이라고 투자자들에게 확신을 주고 있다. 지연에도 불구하고 낙관적인 태도를 보이고 있다.
6. 향후 전망
- 현재 상황으로 볼 때 삼성전자가 NVIDIA의 HBM 공급업체가 되기는 어려워 보인다. NVIDIA의 HBM 공급선 확보는 삼성전자의 지속 가능성에 중요한 요소이다. NVIDIA가 전 세계 공급업체들에게 중요한 고객이 되었다.
https://wccftech.com/nvidia-ceo-jensen-huang-says-samsung-hbm-process-cannot-be-trusted/
Кайра бөлүшүлгөн:
루팡
06.02.202503:30
테슬라 봇(Optimus) 관련 채용 공고
테슬라는 캘리포니아 프리몬트 공장에서 Optimus(테슬라 봇)의 대량 생산을 준비하기 위해 엔지니어를 공식적으로 채용하고 있습니다.
Tesla는 다양한 직무에 대한 채용을 시작했으며 현재 지원을 받고 있습니다.
1. 제조 엔지니어링 기술자 (Manufacturing Engineering Technician, Tesla Bot)
2. 제조 품질 기술자 (Manufacturing Quality Technician, Tesla Bot)
3. 제조 공정 기술자 (Manufacturing Process Technician, Tesla Bot)
4. 생산 관리자 (Production Manager, Tesla Bot)
5. 공정 감독관 (Process Supervisor, Tesla Bot)
6. 부생산 관리자 (Associate Production Manager, Tesla Bot)
7. 제조 제어 개발 엔지니어 (Manufacturing Controls Development Engineer, Tesla Bot)
8. 생산 감독관 (Production Supervisor, Tesla Bot)
9. 공정 부관리자 (Process Associate Manager, Tesla Bot)
10. 공정 엔지니어 (Process Engineer, Tesla Bot)
11. 제조 장비 엔지니어 (Manufacturing Equipment Engineer, Tesla Bot)
12. 품질 엔지니어 (Quality Engineer, Tesla Bot)
이 직무들은 모두 테슬라 봇의 대량 생산 준비를 위한 채용입니다.
테슬라는 캘리포니아 프리몬트 공장에서 Optimus(테슬라 봇)의 대량 생산을 준비하기 위해 엔지니어를 공식적으로 채용하고 있습니다.
Tesla는 다양한 직무에 대한 채용을 시작했으며 현재 지원을 받고 있습니다.
1. 제조 엔지니어링 기술자 (Manufacturing Engineering Technician, Tesla Bot)
2. 제조 품질 기술자 (Manufacturing Quality Technician, Tesla Bot)
3. 제조 공정 기술자 (Manufacturing Process Technician, Tesla Bot)
4. 생산 관리자 (Production Manager, Tesla Bot)
5. 공정 감독관 (Process Supervisor, Tesla Bot)
6. 부생산 관리자 (Associate Production Manager, Tesla Bot)
7. 제조 제어 개발 엔지니어 (Manufacturing Controls Development Engineer, Tesla Bot)
8. 생산 감독관 (Production Supervisor, Tesla Bot)
9. 공정 부관리자 (Process Associate Manager, Tesla Bot)
10. 공정 엔지니어 (Process Engineer, Tesla Bot)
11. 제조 장비 엔지니어 (Manufacturing Equipment Engineer, Tesla Bot)
12. 품질 엔지니어 (Quality Engineer, Tesla Bot)
이 직무들은 모두 테슬라 봇의 대량 생산 준비를 위한 채용입니다.
Кайра бөлүшүлгөн:
연수르 해외주식
27.01.202506:11
주말간 불거진 중국의 Deepseek 이슈가 미 증시 선물지수의 급락세를 유발하고 있습니다. Deepseek의 훈련비용이 $5.6M이라는 자극적인 헤드라인이 지난 금요일 Meta가 발표한 $65B 규모의 CapEx와 대조되면서 낙폭이 더욱 거센 것 같습니다.
그러나 Deepseek의 등장에도 불구하고 지난 주 “스타게이트 프로젝트” 발표로 시작된 트럼프의 AI 이니셔티브에 대한 강력한 의지는 꺾이지 않을 것입니다. 더 정확히는, 꺾일 수 없을 것입니다.
이번 글에서는 트럼프가 이토록 AI에 진심일 수밖에 없는 이유를 살펴보고, 앞으로 시작될 트럼프의 시대를 투자자로서 어떻게 대비해야 할지를 살펴보았습니다.
https://lace-lemongrass-d50.notion.site/AI-1879e403cb628084b893c711d9966819?pvs=4
그러나 Deepseek의 등장에도 불구하고 지난 주 “스타게이트 프로젝트” 발표로 시작된 트럼프의 AI 이니셔티브에 대한 강력한 의지는 꺾이지 않을 것입니다. 더 정확히는, 꺾일 수 없을 것입니다.
이번 글에서는 트럼프가 이토록 AI에 진심일 수밖에 없는 이유를 살펴보고, 앞으로 시작될 트럼프의 시대를 투자자로서 어떻게 대비해야 할지를 살펴보았습니다.
https://lace-lemongrass-d50.notion.site/AI-1879e403cb628084b893c711d9966819?pvs=4
Кайра бөлүшүлгөн:
카이에 de market
04.02.202523:11
* 알파벳의 2025년 capex 대폭 상향에 엔비디아가 아니라 브로드컴이 시간외 상승
- 구글의 capex는 이제 자체 TPU 중심인 것으로 시장이 각인
* DeepSeek 공개 이후 빅테크들은 지금까지 오히려 컨센서스를 크게 상회하며 capex 목표치를 상향조정하고 있음(마이크로소프트, 메타, 알파벳)
- 구글의 capex는 이제 자체 TPU 중심인 것으로 시장이 각인
* DeepSeek 공개 이후 빅테크들은 지금까지 오히려 컨센서스를 크게 상회하며 capex 목표치를 상향조정하고 있음(마이크로소프트, 메타, 알파벳)
Кайра бөлүшүлгөн:
이지스 리서치 & 모멘텀투자클럽
31.01.202500:14
[iM증권 송명섭(반도체)]
[반도체/Neutral]
★ DeepSeek: AI에는 호재, Nvidia에는 악재
▶️DeepSeek가 불러온 충격
- DeepSeek 등장에 따른 AI 개발 방식의 변경 가능성
- 강력한 컴퓨팅 파워를 갖추는 기존 방식과 달리, DeepSeek는 S/W 기술을 통한 최신 LLM 수준 성능 달성
- 비용 측면에서 GPT-4o 대비 29.8배 저렴하고, 반도체 또한 Nvidia의 A100, H800 등 저성능 GPU 채용
- 다만, 고성능 GPU의 중국 불법 반입 가능성 및 낮은 개발비용에 대한 의구심 존재
- DeepSeek의 성공모델이 사실일 경우 효율적 AI 개발에 따라 승패가 결정될 가능성
- 고성능 GPU는 여전히 필요할 것이나 효율적 투자와 S/W 개발에 관심을 기울이게 될 가능성이 높음
▶️AI 산업 전반에는 호재. Nvidia에는 악재
- 저비용, 고효율이면서 오픈소스인 DeepSeek의 성공은 AI 산업 전방에 긍정적 영향을 줄 것
- 단, 반도체 산업에서는 위기이자 기회로 보이며, 특히 Nvidia에는 부정적 영향을 미칠 가능성
- 고성능, 초고가 GPU 출시와 AI 개발업체의 경쟁적 대량 구매로 이어지는 Nvidia의 성장모델에 의문이 제기되는 상황
- Nvidia의 초고가 GPU 판매량과 70%에 달하는 이익률에 하락 압력이 발생할 가능성
▶️HBM 판매에도 부정적 영향을 줄 가능성
- DeepSeek는 ChatGPT 대비 메모리 반도체 사용량이 25% 수준
- 이러한 추세가 일반화될 경우 DRAM 채용량 정체 또는 감소로 HBM 판매에 부정적 영향
- HBM 대비 저용량, 저가인 GDDRR 등 DRAM이 AI용으로 얼마나 빨리 성장해 HBM 성장세 둔화를 상쇄할 지가 관건
- Nvidia 최신 GPU에 HBM을 공급하며 동반 성장해온 DRAM 업체들에게도 쉽지 않은 환경이 도래할 수 있음
- 미국 정부가 Nvidia의 중국 전용 GPU(H800, H20 등) 판매 금지 시 부정적 영향 발생할 전망
자세한 내용은 아래 보고서를 참고하여 주시길 바랍니다.
<보고서: https://lrl.kr/u5p3>
(당사 컴플라이언스 승인을 받고 기발간된 자료의 내용입니다.)
감사합니다
[반도체/Neutral]
★ DeepSeek: AI에는 호재, Nvidia에는 악재
▶️DeepSeek가 불러온 충격
- DeepSeek 등장에 따른 AI 개발 방식의 변경 가능성
- 강력한 컴퓨팅 파워를 갖추는 기존 방식과 달리, DeepSeek는 S/W 기술을 통한 최신 LLM 수준 성능 달성
- 비용 측면에서 GPT-4o 대비 29.8배 저렴하고, 반도체 또한 Nvidia의 A100, H800 등 저성능 GPU 채용
- 다만, 고성능 GPU의 중국 불법 반입 가능성 및 낮은 개발비용에 대한 의구심 존재
- DeepSeek의 성공모델이 사실일 경우 효율적 AI 개발에 따라 승패가 결정될 가능성
- 고성능 GPU는 여전히 필요할 것이나 효율적 투자와 S/W 개발에 관심을 기울이게 될 가능성이 높음
▶️AI 산업 전반에는 호재. Nvidia에는 악재
- 저비용, 고효율이면서 오픈소스인 DeepSeek의 성공은 AI 산업 전방에 긍정적 영향을 줄 것
- 단, 반도체 산업에서는 위기이자 기회로 보이며, 특히 Nvidia에는 부정적 영향을 미칠 가능성
- 고성능, 초고가 GPU 출시와 AI 개발업체의 경쟁적 대량 구매로 이어지는 Nvidia의 성장모델에 의문이 제기되는 상황
- Nvidia의 초고가 GPU 판매량과 70%에 달하는 이익률에 하락 압력이 발생할 가능성
▶️HBM 판매에도 부정적 영향을 줄 가능성
- DeepSeek는 ChatGPT 대비 메모리 반도체 사용량이 25% 수준
- 이러한 추세가 일반화될 경우 DRAM 채용량 정체 또는 감소로 HBM 판매에 부정적 영향
- HBM 대비 저용량, 저가인 GDDRR 등 DRAM이 AI용으로 얼마나 빨리 성장해 HBM 성장세 둔화를 상쇄할 지가 관건
- Nvidia 최신 GPU에 HBM을 공급하며 동반 성장해온 DRAM 업체들에게도 쉽지 않은 환경이 도래할 수 있음
- 미국 정부가 Nvidia의 중국 전용 GPU(H800, H20 등) 판매 금지 시 부정적 영향 발생할 전망
자세한 내용은 아래 보고서를 참고하여 주시길 바랍니다.
<보고서: https://lrl.kr/u5p3>
(당사 컴플라이언스 승인을 받고 기발간된 자료의 내용입니다.)
감사합니다
Кайра бөлүшүлгөн:![[메리츠 중국 최설화] avatar](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fstatic-storm.tglist.com%2Fcec00b3405abffe6ba3d1426a4670a4162ecf33ffa4e67b81867c10371515281%2Ff01c252a-2804-442c-a985-79120f0c6946.jpg%3Fw%3D24%26h%3D24&w=48&q=75)
[메리츠 중국 최설화]
27.01.202505:15
[DeepSeek, 또 한번 주목 받아]
- 주말동안 CNBC 때문에 딥시크(DeepSeek)가 또 화제 되었네요
- 지난 20일에 발표된 추론모델 R1(V3모델 미세조정 버전)을 공개했습니다. 언론에서는 딥시크 모델이 오픈AI 추론모델 성능을 초월하고 개발비용이 1/100에 불과하다고 했는데, 이는 빠르면 작년 8월, 또는 작년 연말에 이미 회자된 내용입니다.
- 개인적으로 이 시점에 언론에서 강하게 주목하는 이유가, 단순 신모델 출시 때문인지, 아니면 미국이 중국 AI를 때리기 위한 분위기 조성인지가 헷갈리네요.
- 딥시크 창시자는 85년생의 퀀트 헷지펀드 출신입니다. 작년 연말 V3 모델 출시로 크게 회자된 이후 올해 중국 고위지도자 간담회에 참석한 사진이 회자되었습니다. 그만큼 중국정부도 AI투자에 진심이라는 것을 엿볼 수 있죠
- 딥시크의 성과는 중국이 제한된 자원에서 효율화로 당분간 돌파구를 찾았을 뿐 갈 길이 멉니다. 단, 중국의 빠른 속도의 따라잡기로 양국의 경쟁은 더 확대될 수 밖에 없고, 이는 양국 산업 발전을 촉진하는 계기로 작용합니다.
- 연초 딥시크 시사점을 적은 보고서 다시 올려드립니다. 참고하시기 바랍니다.
https://tinyurl.com/my5ydcs6
- 주말동안 CNBC 때문에 딥시크(DeepSeek)가 또 화제 되었네요
- 지난 20일에 발표된 추론모델 R1(V3모델 미세조정 버전)을 공개했습니다. 언론에서는 딥시크 모델이 오픈AI 추론모델 성능을 초월하고 개발비용이 1/100에 불과하다고 했는데, 이는 빠르면 작년 8월, 또는 작년 연말에 이미 회자된 내용입니다.
- 개인적으로 이 시점에 언론에서 강하게 주목하는 이유가, 단순 신모델 출시 때문인지, 아니면 미국이 중국 AI를 때리기 위한 분위기 조성인지가 헷갈리네요.
- 딥시크 창시자는 85년생의 퀀트 헷지펀드 출신입니다. 작년 연말 V3 모델 출시로 크게 회자된 이후 올해 중국 고위지도자 간담회에 참석한 사진이 회자되었습니다. 그만큼 중국정부도 AI투자에 진심이라는 것을 엿볼 수 있죠
- 딥시크의 성과는 중국이 제한된 자원에서 효율화로 당분간 돌파구를 찾았을 뿐 갈 길이 멉니다. 단, 중국의 빠른 속도의 따라잡기로 양국의 경쟁은 더 확대될 수 밖에 없고, 이는 양국 산업 발전을 촉진하는 계기로 작용합니다.
- 연초 딥시크 시사점을 적은 보고서 다시 올려드립니다. 참고하시기 바랍니다.
https://tinyurl.com/my5ydcs6
Кайра бөлүшүлгөн:
AWAKE - 실시간 주식 공시 정리채널
04.02.202523:51
2025.02.05 08:49:16
기업명: 산일전기(시가총액: 2조 2,682억)
보고서명: 영업(잠정)실적(공정공시)
매출액 : 1,084억(예상치 : 922억)
영업익 : 340억(예상치 : 267억)
순이익 : -(예상치 : 235억)
**최근 실적 추이**
2024.4Q 1,084억/ 340억/ -
2024.3Q 797억/ 278억/ 229억
2024.2Q 706억/ 233억/ 165억
2024.1Q -/ -/ -
2023.4Q -/ -/ -
공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20250205800044
회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=062040
기업명: 산일전기(시가총액: 2조 2,682억)
보고서명: 영업(잠정)실적(공정공시)
매출액 : 1,084억(예상치 : 922억)
영업익 : 340억(예상치 : 267억)
순이익 : -(예상치 : 235억)
**최근 실적 추이**
2024.4Q 1,084억/ 340억/ -
2024.3Q 797억/ 278억/ 229억
2024.2Q 706억/ 233억/ 165억
2024.1Q -/ -/ -
2023.4Q -/ -/ -
공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20250205800044
회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=062040
Кайра бөлүшүлгөн:루팡
29.01.202511:41
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
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
01.02.202506:43
10-20이 생각하는 트렌드 흐름..
Кайра бөлүшүлгөн:
서화백의 그림놀이 🚀
03.02.202500:08
GS컨빅션 리스트에서 SK Hynix, TSMC 제외
deepseek 이후에 대부분 핵심을 놓치고 있는게,
사실은 얘네가 쓴게 저가 그래픽카드가 아니었다거나, 중국에 대한 음모론이나,
엔비디아는 그래도 꺾이지않아, 그래도 우리 hbm은 짱짱맨
이런 고민할때가 아님
개인적으로 작년에 AI 꺾었던 이유가 B2B의 한계를 벗기지 못하는 모양새여서 였는데, 그 천장을 열어준 이벤트였음
예전에 인터넷이 깔린 후, 스마트폰이 깔린 후 그랬던것처럼
넥스트 구글, 넥스트 페이스북, 넥스트 유튜브를 찾아야됨
세상 사업쟁이들이 눈이 빨갛게 되서 기회만 찾고 있을텐데
새로운 빅테크가 등장할 생각에 가슴이 너무나 설레고 있음
deepseek 이후에 대부분 핵심을 놓치고 있는게,
사실은 얘네가 쓴게 저가 그래픽카드가 아니었다거나, 중국에 대한 음모론이나,
엔비디아는 그래도 꺾이지않아, 그래도 우리 hbm은 짱짱맨
이런 고민할때가 아님
개인적으로 작년에 AI 꺾었던 이유가 B2B의 한계를 벗기지 못하는 모양새여서 였는데, 그 천장을 열어준 이벤트였음
예전에 인터넷이 깔린 후, 스마트폰이 깔린 후 그랬던것처럼
넥스트 구글, 넥스트 페이스북, 넥스트 유튜브를 찾아야됨
세상 사업쟁이들이 눈이 빨갛게 되서 기회만 찾고 있을텐데
새로운 빅테크가 등장할 생각에 가슴이 너무나 설레고 있음
Көбүрөөк функцияларды ачуу үчүн кириңиз.
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