AI 관련 뉴스를 보다 보면 GPU뿐 아니라 데이터센터, 전력망, 변압기, 냉각설비와 발전설비 이야기가 함께 등장합니다. GPU의 성능과 전력 효율이 좋아지면 AI 산업의 전체 전력 소비도 줄어들 것이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 AI 이용자와 질문 횟수, 이미지·영상 생성이 더 빠르게 늘어나면 전체 AI 전력 수요는 오히려 증가할 수 있습니다. 사용자는 몇 초 만에 답변을 받지만, 그 과정에서는
금리 인상기 포트폴리오, 어떻게 구성해야 할까요? 미국 기준금리가 오르거나 높은 수준에서 오래 유지되면 주식시장의 분위기도 빠르게 달라집니다. 특히 미국 주식이나 ETF 투자를 시작한 지 얼마 되지 않았다면 “지금이라도 성장주를 줄여야 할까?”, “현금이나 채권 비중을 늘려야 할까?”라는 고민이 생길 수 있습니다. 저 역시 투자 초반에는 금리 뉴스가 나올 때마다 계좌부터 확인했습니다. 기술주 비중이 높았던 시기에는 하락을
레버리지 ETF 장기투자를 고민하는 투자자라면 TQQQ, SOXL, KODEX 레버리지처럼 높은 수익률을 기록한 상품에 관심을 갖게 됩니다. “지수가 장기적으로 상승한다면 레버리지 ETF를 오래 보유하는 것이 더 유리하지 않을까?” 저도 처음에는 비슷하게 생각했습니다. 하지만 일반 ETF와 레버리지 ETF의 장기 차트를 비교하면서 투자 기준이 달라졌습니다. 강한 상승장에서는 레버리지 ETF가 높은 성과를 낼 수 있습니다. 반면 급락과 반등이 반복되거나
ChatGPT와 AI 검색 서비스가 빠르게 확산되면서 기업들은 데이터센터를 짓고 GPU를 확보하는 데 막대한 자금을 투입하고 있습니다. 사용자가 늘고 AI 매출이 증가하면 기업의 이익도 같은 속도로 늘어날 것처럼 보입니다. 그러나 생성형 AI는 기존 소프트웨어와 비용이 발생하는 방식부터 다릅니다. 기존 소프트웨어는 한 번 개발한 프로그램을 더 많은 사용자에게 제공하더라도 추가 비용이 크게 늘지 않았습니다. 반면 생성형 AI는
AI 시대와 IT 시대 차이는 어디에서 생길까요? 많은 사람은 AI도 결국 인터넷과 스마트폰 다음에 등장한 IT 기술이라고 생각할 수 있습니다. 기존 산업의 연장선처럼 보이는 것도 자연스럽습니다. 저도 처음에는 AI를 인터넷 다음에 등장한 새로운 소프트웨어 정도로 받아들였습니다. 하지만 기업들의 실적 자료를 읽다 보니 매출 성장만큼 데이터센터 투자와 전력 확보, 감가상각 부담이 자주 언급되고 있었습니다. 특히 빅테크가
SK하이닉스 ADR 상장 이후 많은 투자자가 “미국에서는 좋은 평가를 받았는데 왜 국내 주가는 크게 떨어졌을까?”라는 의문을 가졌습니다. 이번 사례는 좋은 뉴스가 발표된 뒤 오히려 차익실현이 나오는 ‘셀 더 뉴스(Sell the News)’ 현상을 이해하기 좋은 사례입니다. 저도 처음에는 ADR의 강한 출발이 국내 주가에 긍정적으로 이어질 가능성을 먼저 생각했습니다. 하지만 실제 시장 반응을 보면서 다시 확인한 것은,
