퀄리티기업연구소

코덱스 성장률

>>Situational Awareness, 강제 청산 직전 마지막 한 달 Micron·SanDisk 추가 매수 •Situational Awareness는 올해 2분기에 메모리 반도체 기업 Micron Technology와 SanDisk의 보유량을 대폭 늘렸음. 두 기업의 합산 보유액은 약 110억 달러로, 당시 해당 펀드 순자산의 약 4분의 1을 차지했음. •이와 동시에 해당 펀드는 NVIDIA, Broadcom 및 AMD에 대한 옵션 매도 포지션도 축소 >爆仓前最后一个月，“AI股神”加仓美光、闪迪 https://wallstreetcn.com/articles/3779501#from=ios

이런 곳은 다음분기에 엑싯할 가능성이 높음

댄 선드하임(Dan Sundheim)이 이끄는 D1 캐피털(D1 Capital)이 2분기 13F 보고서를 제출했으며, $SPCX가 최대 보유 종목으로 나타났고, $CRWV, $TSLA, $META에 신규 포지션을 구축했다. 상위 5개 보유 종목: $SPCX, 61.91% $CART, 3.07% $JHX, 2.07% $NU, 1.71% $JCI, 1.58% -주요 매수 종목: $SPCX $JCI $META $SHW $NU -주요 매도 종목: $KNX $AVGO $NVDA $XPO $CLS -신규 보유 종목: $SPCX $META $ISRG $COMP $LIN

2분기 스페이스x 신규 지분이 있는 모든 기관은 IPO참여를 했거나 그 이전부터 비상장 투자를 했을 가능성이 높고 다음 분기 부터가 중요

6월 기준 연초 대비 72%의 수익률을 기록한 웨일 록(Whale Rock)이 $SPCX, $INTC, $SNOW를 신규 포지션으로 포함한 2분기 13F 보고서를 제출했습니다. 상위 5개 포지션: 1. $SNDK, 10.89% 2. $AMD, 7.04% 3. $GOOGL, 6.88% 4. $TTMI, 6.35% 5. $ALAB, 6.08% -주요 매수 종목: $AMD $ALAB $SNOW $TWLO $VIAV -주요 매도 종목: $AEIS $SNDK $RBLX $TSEM $AVGO -주요 신규 포지션: $ALAB $SNOW $TWLO $STX $INTC

6월 기준 연초 대비 43% 상승한 론 파인(Lone Pine)이 2분기 13F 보고서를 제출했다. 신규 최대 보유 종목은 $NBIS이며, $SE와 $STX를 매수하고 $MA와 $SPOT을 청산했다. 상위 5개 보유 종목: 1. $NBIS, 7.19% 2. $ASML, 6.92% 3. $STX, 5.90% 4. $HD, 5.61% 5. $AMAT, 5.34% -주요 매수 종목: $NBIS $STX $HD $AMAT $LIN -주요 매도 종목: $VST $TLN $CLH $TSM $THC -신규 보유 종목: $NBIS $STX $HD $AMAT $LIN

데이비드 테퍼가 방금 2026년 2분기 13F 보고서를 제출했습니다. 그의 최근 13F 보고서에 대해 알아야 할 모든 내용은 다음과 같습니다. 상위 10개 보유 종목: • 아마존 $AMZN (15.4%) • 마이크론 테크놀로지 $MU (14.6%) • TSMC $TSM (10.2%) • 알파벳 $GOOG (8.5%) • 우버 $UBER (7.2%) • 아이셰어스 MSCI 한국 ETF $EWY (6.3%) • 메타 플랫폼스 $META (4.9%) • 비스트라 $VST (4.5%) • 엔비디아 $NVDA (3.9%) • NRG 에너지 $NRG (3.3%) 신규 포지션: • $AAL • $BA • $GT • $AAPL [풋] • $CRWV • $BRK.B [풋] • $AVGO • 스페이스X 전량 청산: • $SNDK • $GLW • $RTX • $PDD • $LHX • $MSFT • $UNH • $BALL • $LYFT • $JD • $DB • $KWEB 요약: 테퍼는 이번 분기에 포트폴리오 규모를 30% 늘려 77억 3천만 달러로 확대했으며, 현재 포트폴리오의 약 40%를 차지하는 AI 3종(아마존, 마이크론, TSM)에 대한 투자를 강화했다. 한편, 방위 및 산업주 바스켓(보잉, 아메리칸 항공, 굿이어)과 애플에 대한 약세 풋옵션을 추가하는 동시에, 코닝, RTX, 유나이티드헬스에서 완전히 철수했다.

QQQ 지수 베팅이 압도적 최상위이고, 그다음은 반도체·광통신 인프라(ALAB·MU·CIEN·LITE·COHR·CRDO·GFS)와 AI 데이터센터 관련(CRWV·VST)이 두터운 축

Gavin Baker (Atreides Management) 2026년 2분기 13F 보유내역 (2026.6.30 기준) $100M 이상 QQQ (나스닥100 ETF) — $808M ALAB (Astera Labs) — $369M U (Unity Software) — $272M CIEN (Ciena) — $263M MU (Micron) — $257M AMZN (Amazon) — $199M LITE (Lumentum) — $188M GOOGL (Alphabet) — $160M COHR (Coherent) — $150M RBLX (Roblox) — $135M SATS (EchoStar) — $117M TWLO (Twilio) — $116M W (Wayfair) — $108M ZM (Zoom) — $106M CRDO (Credo Technology) — $102M $50M~$100M PANW (Palo Alto Networks) — $90M DKS (Dick's Sporting Goods) — $90M RKT (Rocket Companies) — $87M VST (Vistra) — $79M AKAM (Akamai) — $78M TSLA (Tesla) — $75M CRWV (CoreWeave) — $63M WIX (Wix) — $59M HUBS (HubSpot) — $57M AFRM (Affirm) — $55M SNPS (Synopsys) — $54M $50M 미만 RL (Ralph Lauren) — $44M AXON (Axon Enterprise) — $43M WING (Wingstop) — $42M SMTC (Semtech) — $42M ACVA (ACV Auctions) — $41M COMP (Compass) — $41M FERG (Ferguson) — $34M CHYM (Chime Financial) — $30M AVAV (AeroVironment) — $30M RBRK (Rubrik) — $28M FROG (JFrog) — $26M MA (Mastercard) — $25M AMBQ (Ambarella) — $22M SNOW (Snowflake) — $22M V (Visa) — $22M GFS (GlobalFoundries) — $21M ROG (Rogers Corp) — $20M NOK (Nokia) — $20M WRBY (Warby Parker) — $14M VECO (Veeco Instruments) — $8M NBIS (Nebius) — $7M EQSH — $4M TBLA — $3M BTGO — $0.2M

크리스 혼 2분기 포트폴리오 신규 매수 종목: $MLM, $VMC 매도: $GE, $CP, $CNI 추가매수: $FER, GOOG, SPGI, $V 완전매도: $MSFT

https://blog.naver.com/economy_meal/224378864467 포토닉스·광통신 투자자 토론

https://blog.naver.com/economy_meal/224378864467 포토닉스·광통신 투자자 토론

샌디스크의 CTO 알퍼 일크바하르는 490B 매개변수를 가진 Qwen3 에이전틱 워크로드에서 4개의 HBF GPU가 8개의 HBM GPU와 동등한 성능을 보였으며, 이는 GPU당 성능이 2배에 달한다고 밝혔습니다. “이번 시뮬레이션 작업에서 저희가 한 일은, 현재 시장을 선도하는 GPU와 유사하며 각각 192기가바이트의 HBM을 탑재한 GPU를 사용한 것입니다.” "그리고 모든 HBM 칩을 HBF로 교체하여 또 다른 버전을 만들었는데, 이로 인해 약 4테라바이트의 HBF 메모리를 확보하게 되었습니다." "그래서 우리는 본질적으로 다단계 에이전트형 워크로드를 모방하는 벤치마크를 시뮬레이션했습니다. 이는 코드 개발 환경을 모방하는 것입니다." "그러면 AI 에이전트들이 코드 개발을 시작하고, 더 많은 작업을 생성하는 등의 과정이 진행됩니다. 여기서 기반이 되는 LLM 모델은 4,900억 개의 매개변수를 가진 Qwen3입니다." "그럼 두 시스템이 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다. 측정할 항목은 토큰 출력량입니다. 이 시스템들의 토큰 출력량을 비교해 볼 것입니다." "먼저, HBM 전용 시스템부터 살펴보면, 이 워크로드를 실행하기 위한 최소 구성 시스템에는 8개의 HBM GPU가 필요한 것으로 나타났습니다." "그보다 적은 수로는 모델을 로드할 수 없기 때문에, 이 작업을 시작하려면 최소 8개의 GPU를 사용해야 합니다." "그리고 시뮬레이터에서 워크로드가 어떻게 보이는지 보여드리겠습니다. 자, 8개의 GPU가 꽤 안정적인 토큰 출력을 제공하고 있습니다. 자, 이제 HBF 시스템이 어떻게 비교되는지 보여드리겠습니다." "결과적으로, 단 하나의 HBF GPU, 즉 GPU 한 개만으로 이 워크로드를 실제로 실행할 수 있었습니다. 그 결과를 살펴보겠습니다." "물론 성능은 8개의 GPU만큼 높지는 않지만, 이 작업을 실행하는 데 필요한 최소한의 자본 지출만 원하신다면 GPU 한 개면 충분합니다. 이것이 그 결과입니다. 다음으로, HBF GPU 4개를 사용했을 때의 결과를 보여드리겠습니다." "그리고 여기 결과가 있습니다. HBF GPU 4개를 사용하면 HBM GPU 8개와 동등한 성능을 낼 수 있으므로, GPU당 성능이 2배 향상된 셈입니다."

팔로워 수가 20만 명을 돌파했습니다. 2024년 9월에 X에 가입했으니, 여기까지 오는데 2년 조금 안 걸렸네요. 솔직히 말해서, 지난 며칠은 저에게 꽤 힘든 시간이었습니다. 누군가 제 개인 정보를 캐내려고 시도했고, 일부 정보를 알아낸 뒤 이를 퍼뜨렸습니다. 요즘은 새로운 댓글이 달릴 때마다, 감히 읽어볼 용기가 나지 않을 때가 많았습니다. 거기에 어떤 악플이 기다리고 있을지 두려웠기 때문입니다. 하지만 제 나이를 조롱하는 몇몇 게시물의 댓글을 살펴보니, 사람들이 저를 바라보는 시선이 제가 예상했던 것보다 훨씬 따뜻했습니다. 이 커뮤니티에 가치 있는 기여를 했고, 그동안 제 자신을 꽤 잘 다스려왔다는 생각에 자부심을 느꼈습니다. 또한 DM을 통해 많은 격려의 메시지도 받았습니다. 그 모든 분들께 깊이 감사드립니다. 몇 가지 오해를 바로잡고 싶습니다. 1. 주칸이 6월에 고점에서 SK하이닉스 2배 레버리지 상품을 매수했나요? 아닙니다. 저는 1월부터 메모리 관련 포지션을 유지해 왔으며, 6월에 레버리지 하이닉스를 매수했다는 부분은 농담이었습니다. 저는 레버리지를 감당할 배짱이 없으며, 상사와 저는 가끔 그런 농담을 주고받곤 합니다. 그런 농담을 공개적으로 했다가 이토록 많은 조롱을 받게 될 줄은 전혀 몰랐습니다. 2. Jukan은 다른 애널리스트나 뉴스 보도를 인용하는 것 외에는 아무것도 하지 않으면서 애널리스트인 척만 하고 있는 건가요? 주로 X에 올라온 제 게시물만 보셨다면, 그렇게 느끼실 수도 있다는 점을 이해합니다. 하지만 Citrini의 기관 보고서나 저희 Substack에서 제 독자적인 연구와 분석을 더 많이 확인하실 수 있습니다. 저는 회사에 소속되어 있기 때문에, X를 통해 공개적으로 공유할 수 있는 연구 내용의 양에는 한계가 있습니다. 이 점을 이해해 주셨으면 합니다. 메모리 시장에 대한 제 견해가 바뀐 것처럼 보였던 이유에 대해서는, 당시 제가 장기적인 전망은 변하지 않았다고 밝힌 바 있습니다. 그럼에도 많은 분들이 제 발언을 마치 제가 메모리 시장에 대해 완전히 비관적인 입장으로 돌아선 것으로 해석하신 것 같습니다. 제 의도는 그런 것이 아니었지만, 표현을 더 명확히 할 수 있었을 것이라는 점은 인정합니다. 당시 HBM 관련 소식이 약세를 보이면서, 비록 이것이 명백히 수요 문제가 아닌 공급 문제임에도 불구하고 사람들이 이를 부정적으로 받아들여 메모리 관련 주식이 거래 측면에서 부진한 성과를 보일 수 있다고 생각했습니다. 그래서 그런 글을 쓴 것입니다. 하지만 그 글은 제가 의도했던 것보다 훨씬 더 큰 파장을 일으켰습니다. 그 순간으로 돌아갈 수 있다면, 저는 그 글을 쓰지 않았을 것입니다. 한 번도 만난 적 없는 사람들이 저에게 욕설을 퍼붓는 모습을 지켜보는 것은 예상보다 훨씬 더 고통스럽습니다. 예전에는 인플루언서가 되는 것을 사소한 일로 여겼지만, 실제로는 상상 이상으로 힘든 일이라는 것을 깨달았습니다. 이 글은 제가 의도했던 것보다 훨씬 더 솔직한 글이 되어버렸습니다. 하지만 제 글을 읽고, 공유하고, 지지해 주신 여러분 덕분에 제가 여기까지 올 수 있었습니다. 감사합니다. @jukan05

Peter Diamandis : “에이전틱 AI 시대의 속도를 제한하는 병목은 연산(compute)이 아니라 메모리(memory)다.” Elon Musk 답글 : "이를 아는 사람이 거의 없다."

$RDDT, S&P 500에 추가된다는 소식에 11% 이상 급등

CNBC) SK하이닉스 내부 공개: 세계 최대 AI 메모리 구축 현장을 가다 SK하이닉스가 7,200억 달러를 베팅하는 이유 — “AI가 메모리 산업의 사이클 자체를 바꾼다” SK하이닉스는 AI 시대의 HBM 수요가 단순한 단기 호황이 아니라 메모리 산업의 구조적 변화라고 판단하고 있다. 이에 2034년까지 생산능력을 약 3배 확대하는 초대형 투자에 나섰다. 1. HBM은 이제 AI의 핵심 병목 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 GPU가 데이터를 빠르게 처리하도록 해주는 메모리다. AI GPU 성능이 아무리 높아도 메모리에서 데이터를 충분히 공급하지 못하면 성능을 활용할 수 없다. SK하이닉스 내부에서는 현재 HBM 확보 경쟁을 사실상 “메모리 전쟁”이라고 표현할 정도다. 엔비디아·AMD뿐 아니라 마이크로소프트·메타·아마존·구글 등 빅테크들이 한국을 직접 방문해 장기 공급 계약을 협상하고 있다. 젠슨 황은 SK하이닉스 웨이퍼에 직접 “Please make more”라고 적기도 했다. 2. 메모리가 ‘범용 상품’에서 ‘맞춤형 AI 부품’으로 변하고 있다 과거 D램은 삼성·SK·마이크론 중 누가 만들었는지 크게 중요하지 않은 범용 상품에 가까웠다. 하지만 HBM은 다르다. GPU·ASIC과 함께 설계되면서 고객별 요구사항이 달라지고 있으며, 향후 HBM5부터는 커스텀 HBM이 더욱 중요해질 전망이다. 엔비디아는 엔비디아용 HBM을, 구글은 TPU에 최적화된 HBM을 요구하는 식이다. 이 변화의 핵심은 계약 구조다. 과거 메모리 계약은 대부분 1년 이하였지만, 현재 일부 고객들은 최대 5년짜리 장기 계약과 대규모 선급금·CAPEX 약정까지 제시하고 있다. 즉 메모리 산업이 Commodity → Customized AI Component 로 이동하고 있는 것이다. 3. SK하이닉스가 HBM에서 강한 이유 SK하이닉스는 2013년 세계 최초로 HBM을 공개했고, 2015년 AMD Radeon에 최초 상용 HBM을 공급했다. 2022년 AI 붐이 시작됐을 때 HBM3를 가장 먼저 양산하며 엔비디아 핵심 공급사로 올라섰다. 특히 경쟁력의 핵심 중 하나가 MR-MUF 패키징 기술이다. 여러 D램 다이를 한 번에 접합해 열·뒤틀림 문제를 줄이고 스택을 얇게 만드는 방식으로, HBM3E·HBM4 양산 경쟁력과 높은 수율에 중요한 역할을 하고 있다. HBM 한 제품이 완성되기까지 약 4개월, 1,000개 이상의 공정이 필요할 정도로 진입장벽도 높다. 4. 역사상 최대 규모의 생산능력 확장 SK하이닉스는 용인에 세계 최대급 메모리 클러스터를 구축하고 있다. 약 4,500만 ft², 축구장 수백 개 규모이며 총 4개의 대형 팹이 들어설 예정이다. 원래 계획보다 건설 일정을 크게 앞당겨 2033년까지 4번째 팹 완공을 목표로 하고 있다. 충북에는 HBM 생산을 위한 M15X와 패키징 시설 투자도 진행 중이며, 최첨단 EUV 장비 도입도 확대하고 있다. SK하이닉스는 메모리 업체 최초로 ASML의 최신 High-NA EUV 장비를 도입했으며 2027년까지 EUV 관련 투자도 크게 확대할 계획이다. 5. 미국에는 HBM 첨단 패키징 거점 구축 SK하이닉스는 인디애나 웨스트라파예트에 약 40억 달러 규모의 HBM 첨단 패키징·R&D 시설을 건설 중이다. 2028년부터 가동을 목표로 하며 Purdue University 인근이라는 점을 활용해 미국 내 AI 반도체 인력까지 확보한다는 계획이다. 다만 웨이퍼 생산은 당분간 한국·중국 팹이 중심이며, 미국에는 상대적으로 자본 부담이 낮은 첨단 패키징부터 진출하는 전략이다. 6. 가장 중요한 변화는 HBM이 일반 D램까지 잠식한다는 것 HBM은 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼 면적을 사용한다. 따라서 HBM 생산이 늘어날수록 일반 서버·PC·스마트폰용 D램 생산 여력이 감소한다. 결과적으로: AI 투자 확대 → HBM 수요 증가 → D램 웨이퍼 HBM 전환 → 범용 D램 공급 감소 → 일반 D램 가격 상승 이라는 구조가 만들어지고 있다. 즉 AI 메모리 호황은 HBM 업체만의 이야기가 아니라 전체 메모리 가격을 끌어올리는 효과를 만든다. 7. SK하이닉스가 보는 가장 중요한 투자 논리 SK하이닉스는 메모리 사이클이 완전히 사라진다고 주장하지는 않는다. 다만 과거의 짧은 Boom & Bust 사이클과 달리 AI가 만들어내는 수요 때문에 사이클 자체가 훨씬 길어질 것으로 보고 있다. AI Agent, GPU, ASIC, 데이터센터가 증가할수록 연산량뿐 아니라 메모리 용량과 대역폭도 같이 증가하기 때문이다. 회사의 시각을 한 문장으로 압축하면: “AI 시대에는 컴퓨팅보다 메모리가 먼저 병목이 될 수 있으며, 이를 해결할 수 있는 생산능력을 가진 기업이 가장 강한 가격 결정력을 갖는다.” 물론 삼성·마이크론의 증설, 중국 업체의 추격, AI 가속기의 메모리 절감 기술이 위험 요인이다. 하지만 SK하이닉스는 현재의 공급 부족이 단기 현상이 아니라 AI 인프라 확장에 따른 장기적인 구조적 부족일 가능성에 더 크게 베팅하고 있다. 결국 SK하이닉스의 초대형 CAPEX는 단순한 증설이 아니라, HBM 리더십 → 장기계약 → 커스텀 HBM → 높은 마진 → 대규모 재투자 라는 선순환 구조를 선점하기 위한 전략으로 볼 수 있다. https://youtu.be/8JiyJejo-e0?si=NYtmXEmiLEDZ9u_A https://x.com/i/status/2088056439780893098

지난주 헤지펀드들은 미국 주식을 68억 달러어치 매수했으며, 이는 18년 만에 가장 큰 주간 매수 규모다. S&P 500 시가총액 대비 비율로 볼 때, 이는 2008년 이후 9번째로 큰 주간 매수 규모다. 이는 전주의 48억 달러 순매수에 이은 것으로, 지난 2주간 총 순매수액은 116억 달러에 달해 사상 최대의 2주간 순매수 기록을 세웠다. 이로 인해 헤지펀드의 4주 평균 순매수액도 18억 달러로 상승했다. 한편, 기관 투자자들은 11억 달러를 매도하며 2주 연속 순매도를 기록했다. 동시에 개인 투자자들은 -41억 달러를 매도하여, 4주 평균 매도액이 -5억 달러로 늘어났다. 미국 주식에 대한 헤지펀드의 수요가 급증하고 있다.