SK하이닉스가 AI에 필수적인 고대역폭 메모리(HBM) 생산에서 선도적 역할을 지속할 것이라고 발표했습니다. 삼성과 마이크론과의 경쟁이 치열해질 것이라는 산업 전문가들의 의견이 있었습니다. SK하이닉스는 2025년에 차세대 HBM4를 처음으로 선보일 예정이며, 이는 예상보다 빠를 것이라고 밝혔습니다. SK하이닉스는 또한 TSMC와 협력하여 HBM의 논리 통합을 강화하고 차세대 HBM을 개발할 계획입니다. AI 모델과 서비스의 확장에 있어 HBM 공급은 잠재적인 장애물이 될 수 있으며, 에너지 소비 문제도 중요하게 다뤄지고 있습니다. 3D DRAM 및 프로세서 인 메모리와 같은 새로운 메모리 기술도 논의되고 있으며, 이는 향후 AI 및 빅데이터 컴퓨팅에 강력한 후보가 될 것입니다.

<기사>: https://www.eetimes.com/sk-hynix-speeds-hbm-roadmap-as-ai-demand-soars/

작성: Tech Outsight (https://t.me/Tech_Outsight)

<Alphabet Inc. - Q2 2024 Earnings Call>

SUMMARY

Performance by Business Segment

Google Services

매출: $73.9 billion (전년 대비 12% 증가)
검색 및 기타 광고 매출: $48.5 billion (전년 대비 14% 증가)
유튜브 광고 매출: $8.7 billion (전년 대비 13% 증가)
네트워크 광고 매출: $7.4 billion (전년 대비 5% 감소)
구독, 플랫폼 및 기기 매출: $9.3 billion (전년 대비 14% 증가)
운영 수익: $29.7 billion (전년 대비 27% 증가), 운영 마진 40%

Google Cloud

매출: $10.3 billion (전년 대비 29% 증가)
운영 수익: $1.2 billion, 운영 마진 11%

Other Bets

매출: $365 million
운영 손실: $1.1 billion

Industry Conditions
AI 기술의 채택이 가속화되고 있으며, 특히 클라우드 서비스와 검색 서비스에서 높은 성과를 보임.
전반적인 광고 시장은 여전히 성장 중이며, 브랜드 광고와 직접 반응 광고 모두 긍정적인 성장세를 보임.

Company Conditions
구글은 비용 구조의 재구성을 통해 지속적으로 효율성을 개선하고 있으며, 이는 운영 마진의 확대에 기여함.
직원 수는 감소했으나, 이는 조직 효율성과 구조를 최적화하기 위한 전략적인 결정으로 이해됨.
AI와 클라우드 인프라에 대한 지속적인 투자로 장기적인 성장 가능성을 확보.

Competitive Landscape
구글은 AI와 클라우드 인프라에서의 리더십을 통해 경쟁 우위를 유지하고 있음.
주요 경쟁자로는 아마존, 마이크로소프트 등이 있으며, 이들과의 경쟁이 치열하게 전개되고 있음.

CAPEX Investments
2분기 CAPEX: $13 billion (주로 기술 인프라에 투자)
향후 기술 인프라에 대한 지속적인 투자가 예상되며, 이는 서버와 데이터 센터를 중심으로 이루어질 예정.

Long-term Vision
AI와 클라우드 기술에서의 리더십을 바탕으로 장기적인 성장을 도모.
AI 기술을 통해 모든 제품에 걸쳐 혁신을 추구하고 있으며, 특히 검색, 유튜브, 클라우드에서의 성장을 목표로 함.
자율주행 기술을 개발하는 Waymo에 대한 지속적인 투자.

Capital Allocation
자사주 매입 및 배당: 명시된 내용 없음.
채무 관리: 언급 없음.
현금 및 시장성 증권: $101 billion

Q&A Session

Q. Brian Nowak (Morgan Stanley): AI의 채택에서 빠른 진행과 느린 진행 부분은 어디인가?

A. Sundar Pichai: 브라이언, 감사합니다. 첫 번째 부분을 제가 답변하겠습니다. 좋은 질문이라고 생각합니다. 기본 기술을 가져와서 소비자와 기업 모두에게 의미 있는 솔루션으로 변환하는 데는 분명히 시간이 필요합니다. 소비자 측면에서는, 검색과 같은 대규모로 오랜 시간 사용된 제품에 어떻게 도입했는지에 대해 기쁘게 생각합니다. 전체 경험을 향상시키고 긍정적인 기여를 하고 있습니다. 우리 소비자 제품 전반에서 유기적으로 진전을 보이고 있다고 생각합니다. 당연히 수익화는 우리가 추가로 얻어야 하는 것입니다. 기업 측면에서는, 많은 모델이 있는 단계에 있습니다. 대체로 모델들은 기본 기능 집합으로 수렴하고 있습니다. 그러나 다음 단계는 그 위에 솔루션을 구축하는 것입니다. 코딩, 고객 서비스 등에서 일부 사용 사례가 진전을 보이고 있지만, 이를 완전히 해소하기 위해서는 여전히 많은 작업이 필요합니다.

Q. Doug Anmuth (JPMorgan): 구글 서비스의 운영 마진 지속 가능성과 AI 개요의 확장 상황은?

A. Ruth Porat: 운영 마진은 비용 구조의 재구성과 검색 매출의 강력한 성과를 반영하며, 향후 기술 인프라 투자 증가와 Pixel 출시로 인해 Q3에서는 마진에 영향을 받을 것으로 예상.

A. Sundar Pichai: AI 개요는 미국에서 시작해 점차 확대 중이며, 초기 피드백은 긍정적. 광고 테스트도 계획 중.

Q. Michael Nathanson (Moffett): 쿠키 폐지 결정과 검색 및 유튜브 성장률 차이?

A. Sundar Pichai: 개인정보 보호를 중시하며, 사용자 선택을 통해 개인정보 보호를 개선할 계획.

A. Ruth Porat: 검색 매출은 여러 산업에서 광범위하게 성장 중이며, 유튜브는 강력한 운영 지표를 가지고 있음.

Q. Eric Sheridan (Goldman Sachs): 클라우드에서 AI의 채택과 유튜브 구독 서비스 성장?

A. Sundar Pichai: AI 인프라와 솔루션이 클라우드 매출 성장의 주요 동력.

A. Ruth Porat: 유튜브 TV 및 음악 프리미엄 구독자 증가가 매출 성장에 기여.

Q. Ross Sandler (Barclays): AI CapEx 증가와 AI 모델 개선의 한계?

A. Sundar Pichai: 초기 단계에서 투자 확대는 필수적이며, 효율성 최적화에 집중. AI 모델 개선의 가능성은 여전히 높음.

Q. Stephen Ju (UBS): AI의 초기 사용 사례와 향후 수익 창출 가능성?

A. Sundar Pichai: AI는 비용 절감뿐만 아니라 수익 창출에도 기여할 수 있음.

A. Philipp Schindler: 유튜브에서 직접 반응 광고의 성장 가능성이 높음.

Q. Justin Post (Bank of America): 클라우드 가속화의 원인과 내부 비용 절감?

A. Ruth Porat: 클라우드 매출 성장에 AI 솔루션이 중요한 역할.

A. Sundar Pichai: AI를 활용한 엔지니어링 효율성 증대는 초기 단계.

INSIGHTS
구글 클라우드는 처음으로 분기 매출 100억 달러와 운영 이익 10억 달러를 돌파하며, AI 솔루션이 매출 성장의 주요 동력이 되고 있음.
AI 개요 기능을 통해 검색 사용량과 사용자 만족도가 증가했으며, 특히 18-24세 사용자층에서 높은 참여도를 보임.
구글은 비용 구조를 재구성하여 운영 마진을 확대하고 있으며, 이는 지속적인 비용 절감 노력의 결과임.

FACTS
Waymo는 완전 자율주행 모드로 200만 건 이상의 운행을 완료했으며, 매주 5만 건 이상의 유료 운행을 제공하고 있음.
유튜브는 17개월 연속 미국에서 TV 화면에서 가장 많이 시청된 스트리밍 플랫폼으로 기록됨.
트리튤리움은 구글의 6세대 맞춤형 AI 가속기로, 이전 버전 대비 성능이 5배 향상되고 에너지 효율이 67% 증가함.

ONE-SENTENCE TAKEAWAY
구글은 AI와 클라우드 리더십을 바탕으로 지속적인 성장을 추구하고 있음.

컨퍼러스콜 전문(번역): https://petalite-detail-58a.notion.site/240723_242Q_Earnings_Call-6b65107eb77d4327807f18fdac0bfbae?pvs=4

#GOOGLE #Alphabet #GOOG #Earnings #AI

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<Tesla, Inc. - Q2 2024 Earnings Call>

FSD

1. FSD
- FSD V12.5는 12.4대비 5X Parameter
- 고속도로와 도시 스택 통합, 고속도로 스택은 이미 오래된 버전이고, 대부분의 문제는 고속도로에서 발생
- 비감독 완전 자율주행은 엄청난 수요 동인이 될 것
- 올해 말 완전자율주행 예상
- 규제 측면에서 미국 내 50개 주에서 모두 동일한 FMVSS의 적용을 받음
- 따라서, 일반화된 솔루션을 만들면 50개 주 모두에 합리적으로 배포가 가능하며 FSD는 어디서나 작동하는 범용 솔루션에 해당함
- 다만, 운송회사나 택시를 배치하는데 적용되는 주 및 지방자치 단체 수준의 규정이 존재
- 조만간 유럽, 중국 및 기타국가에서 V12.5 & V12.6을 조만간 규제 승인 요청할 것이며, 연말 이전에 승인을 받을 수 있을 것으로 예상하며 이는 해당 지역지역의 수요촉진이 될 것
- 구체적인 수치는 아직 공개하기 어려우나 FSD 채택율 크게 증가하고 있음

2. Robotaxi
- 제품 공개 행사 10월 10일로 변경
- Texas 본사에서 생산 예정
- AirBnB와 비슷한 형태로 고객들의 차량을 테슬라 네트워크로 사용

3. FSD 라이센싱
- 주요 OEM 대상으로 논의중이나 시간이 걸릴 것으로 예상
- 테슬라 시스템과 통신하는 게이트웨이 컴퓨터, 360도 시야를 확보하기 위한 컴퓨터 등의 스펙이 필요하며, 의향이 있는 대상은 연간 1M 또는 상당한 규모의 회사에 해당

4. Hardware
- AI5는 B200에 필적하는 추론능력을 갖춤
- 2025년 말 생산 시작, 2026년 생산 확장

AI

1. GPU
- 기가텍사스 남부 확장, 2000개의 H100과 , AI5용 Hardware 20,000대 증설
- 현재 GPU를 이설하여 설치 중이며 곧 Online으로 될
- 50,000개의 GPU Cluster를 가동하기 위해 $10B 이상의 CAPEX 집행
- FSD와 AI 이니셔티브를 확장할 수 있는 역량을 크게 향상
- GPU수요가 여전히 타이트하여서 Dojo를 2배로 강화할 예정

2. xAI
- xAI에 투자하는 것은 주주들의 승인이 필요하나 일론은 확실히 지지함
- Groke를 Tesla S/W에 통합할 수 있는 기회가 있다고 생

3. 분산컴퓨팅
- Tesla 차량이 주당 50~60시간 운영되지만, 주당 168시간 중 나머지 시간에는 차량의 AI 컴퓨팅 자원이 활용되지 않으므로 이를 활용하여 분산 컴퓨팅을 고려하고 있음
- 장기적으로 AI5, AI6, AI7 등의 H/W가 탑재된 1억대의 차량과 수십억 대의 휴머노이드를 통해 추론 서비스를 운할 수 있음

Optimus

- 2025년 초, Optimus V1 한정 생산, 테슬라 자체 사용
- 2025년 말, 수천대 생산하여 테슬라 공장 내 배치
- 2026년, Optimus V2 생산, 외부 고객 판매
- Texas 본사에서 생산 예정

Energy

- Megapack USA, China Capa 증설 중
- China Capa 경우 2x or 3X까지 늘릴 수 있을 것
- 2025F, 2026F Backlog 쌓아가는 중
- Megapack의 강점은 자체 전력 전자 장치와 현장 레벨 제어 기능을 갖춘 완전 통합형 제품을 제공함. 즉 전체 소프트웨어 스택도 공급하고 있음.
- 스토리지만 안정적으로 받춰준다면, 미국 전력망의 총 에너지 생산량은 발전소가 정상적으로 작동할 수 있다면 현재 생산되는 에너지의 최소 2-3배 생산이 가능

Policy

- 미 대선에 따라 멕시코 투자 조정
- 유럽 관세는 베를린 팩토리로 대응
- IRA 또한 약간의 영향을 미칠 것이나 장기적으로는 Tesla에게 도움이 될 것이나 경쟁자들에게는 치명적일 것

컨퍼런스콜 전문(번역): https://petalite-detail-58a.notion.site/240723_242Q_Earnings_Call-13d807dd49834e3b8ec5d48a3356761a?pvs=4

#TESLA #TSLA #xAI #Groke #Optimus #Earnings #242Q

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TSMC 공정별 가동율

https://youtube.com/shorts/S3ntH5L8Vlc?si=P_CanVq2rKSWzn93

#성실함 #계단

어제오늘 미국 테크 및 AI 업계에 오픈AI의 자금이슈가 대두. 테크 뉴스인 더 인포메이션을 시작으로 X, 링크드인 등 통해 크게 바이럴 중. 내용을 요약하면,

- 오픈AI의 올해 현금지출이 50억달러 규모에 이를것
- 이는 오픈AI 런웨이로 계산했을 때 12개월 미만
- 구성을 보면 server $4B+training $3B+labor 1.5B로 총 $8.5B에 연매출 3.5B를 차감해 나온 숫자
- 더 위협적인건 메타의 라마3.1 같은 오픈소스. 이미 gpt 4 수준의 기술을 제공함
- 이런 상황에서 오픈AI가 스스로 지킬수 있는 경제적 해자가 무엇인지에 대한 논쟁이 오가는 중
- 생성형 AI는 말도안되는 엄청난 양의 리소스를 소모하는 방식. 텍스트 단위에서 이미 한계를 보이면 향후 이미지, 영상 같은 어플리케이션에서는 지금과 같은 방식으로 상업화하는게 불가능해질 수도 있음.
- AI에 대한 활용방안을 다른 방식으로 접근해야하는 중요성이 대두

https://www.theinformation.com/articles/why-openai-could-lose-5-billion-this-year?utm_campaign=Editorial&utm_content=Article&utm_medium=organic_social&utm_source=twitter

이 스레드에서는 시대를 초월한 투자 및 개인 재무 원칙을 설명하는 10가지 시각화 자료를 공유하겠습니다.

몇 가지 간단한 개념부터 시작해서 좀 더 미묘한 정신 모델을 살펴보겠습니다.

#1: 가격과 가치의 차이를 이해하는 것이 중요합니다!

#2: 일반적으로 인생에서 우리는 자신이 통제할 수 있는 일에 집중하고 싶어 합니다.

통제할 수 없는 것을 통제하거나 바꾸려고 하면 에너지만 소모될 뿐입니다.

#3: 현명한 투자자는 자신의 "역량 범위" 안에 있는 회사에 투자하고 싶어합니다.

하지만 자신이 모르는 것을 아는 것은 엄청나게 어려운 일입니다! 대부분의 사람들은 자신의 지식의 경계가 어디인지 제대로 파악할 수 있는 자기 인식이 부족합니다.

#4: '정보 양파'는 투자자가 일반적으로 사용하는 정보의 출처를 관련성, 신뢰성, 유용성을 기준으로 분류하는 데 도움이 됩니다.

#5번: 주식 시장의 변동성이 기회인지 위협인지 여부는 투자 기간에 따라 달라집니다.

#6번: 보유 중인 주식의 주가가 크게 하락할 때마다 스스로에게 물어봐야 할 중요한 질문입니다:

같은 기간 동안 기업의 내재가치는 어떻게 발전했는가?

#7: 해자의 앞으로의 방향이 주로 집중해야 하는 부분입니다.(해자의 현재 크기가 아니라)

#8번: 투자자가 시간을 가장 효율적으로 보내는 방법!

이론적으로는 쉬워 보이지만 실제로는 매우 어렵습니다.

#9번: '분기별 실수'가 내재가치에 미치는 영향은 미미합니다.

#10번: 최고의 경영진을 보유한 회사에 투자하고 싶습니다.

다음은 관리 능력의 분포에 대해 생각해 볼 수 있는 그래프입니다.

보너스: 달성하고 싶은 장기적인 큰 목표를 세웠다면, 이를 더 작은 목표, 즉 가장 작은 요소로 세분화하세요.

이렇게 하면 추진력을 얻고 계속 나아가는 데 도움이 됩니다.

작게 시작하여 크게 성장하세요!

@ReneSellmann