Signal & Flow
Ai briefs in editorial format.
AI 산업동향, 밸류체인 변화, 구루 인터뷰, 인프라·반도체·CAPEX 신호를 투자 관점으로 해석하는 섹션.
AI 인프라는 GPU 구매가 아니라 ‘강화학습·전력·토큰 원가’ 게임으로 바뀐다
AI 인프라의 다음 경쟁축은 더 많은 GPU가 아니라 더 효율적인 학습 루프, 전력 조달, 토큰 원가 절감, 그리고 투자 회수 가능성이다.
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SaaS Apocalypse: AI 에이전트 시대, 소프트웨어 주식은 다시 줄 선다
AI 에이전트가 사람의 클릭과 좌석 라이선스를 대체하면 모든 SaaS가 죽는 것이 아니라, 얇은 UI는 압축되고 데이터·권한·보안·워크플로우·사용량 과금 계층은 더 중요해집니다.
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엔비디아 다음은 어디인가: 답은 GPU 밖 병목에 있다
엔비디아 다음을 한 종목으로 맞히려는 접근은 좁다. AI의 다음 수혜는 GPU를 대체하는 회사가 아니라 GPU 밖 병목을 해결하는 회사들에서 나온다.
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카파시 Software 3.0: SaaS가 압축되고 Agent-Native 인프라가 남는다
카파시의 Software 3.0 대담을 원문 메시지에 가깝게 풀어 쓴 장문 해설입니다. 핵심은 AI 코딩보다 큽니다. 소프트웨어의 단위가 코드에서 컨텍스트로, 앱의 가치는 화면에서 에이전트가 반드시 통과하는 substrate로 이동합니다.
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AI 인프라의 다음 병목은 GPU가 아니라 네트워크다
AI 인프라 경쟁이 GPU 단품에서 네트워크, 메모리, 전력, 냉각, 데이터센터 운영을 묶은 시스템 경쟁으로 이동하는 이유를 정리합니다.
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AI 밸류체인은 누가 돈을 버는가: 해자는 GPU가 아니라 병목의 통제권에 있다
AI 밸류체인의 장기 승자는 AI라는 단어를 많이 쓰는 기업이 아니라, 수요가 커질수록 귀해지는 병목을 반복 매출과 높은 마진으로 바꾸는 기업이다.
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AI 밸류체인 로테이션: 리더십은 어디로 넓어지는가
AI 주도주가 GPU에서 메모리, 네트워크, 전력, 클라우드, 소프트웨어로 넓어질 조건과 위험을 정리합니다.
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AI 추론 경제학: 모델 출시보다 사용량과 단가를 먼저 보라
AI 투자에서 모델 뉴스보다 반복 사용량, 추론 단가, 고객 지불, 마진 전환을 먼저 확인하는 체크리스트입니다.
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데미스 하사비스와 AI for Science: 과학 자동화를 투자 지도로 읽기
DeepMind, AlphaFold, 세계모델, AI for Science를 Alphabet과 AI 산업 투자 관점으로 해석합니다.
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젠슨 황의 AI 팩토리: 와트당 토큰을 투자 언어로 읽기
젠슨 황의 공동 설계, AI 공장, 와트당 토큰 프레임을 투자자가 어떻게 해석해야 하는지 정리합니다.
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AI 인프라 CAPEX: 병목은 어디에서 돈이 되는가
GPU, HBM, 네트워킹, 데이터센터, 전력 CAPEX를 투자자가 어떻게 나눠 읽어야 하는지 정리합니다.
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AI 산업 변화가 투자자에게 의미하는 것
AI 자동화가 아니라 산업동향, 구루 발언, 인프라 병목, 반도체·전력·CAPEX 변화를 투자 관점으로 해석합니다.
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