정면 풀하품 갈기는 대세 아이돌의 기개

숙소 99평으로 이사
전참시 최초 통으로 1시간 배정
https://youtu.be/D0MZmUIobN4?si=uDiEVMZI7mKoE_DE

>>SK하이닉스, 710억달러 규모 주주환원안 추진…40%는 자사주 매입 (중국언론 인용)

•한국 매체, SK하이닉스가 총 100조원(약 710억달러) 규모의 사상 최대 주주환원 계획을 추진할 예정임. 이 가운데 자사주 매입에 약 40조원을 투입. 이는 전체 발행주식의 약 2%에 해당하는 규모로 미국에서 ADR을 발행하기 위해 신주를 추가 발행하는 규모와 거의 맞먹음.

•회사는 동시에 3분기에 추가 주주환원 방안을 발표할 예정임. 강력한 HBM 수요와 실적 전망이 대규모 자사주 매입을 뒷받침하고 있음

>韩媒：SK海力士拟推710亿美元股东回报方案，40%用于回购股票，相当于美股发行规模 https://wallstreetcn.com/articles/3778998#from=ios

버크셔 해서웨이의 막대한 현금 보유액이 4년 만에 처음으로 감소

이는 마침내 주식 순매수자로 돌아섰음을 의미합니다.

#gemini 요약

1. 미·일 통화 공조와 엔화 약세 저지

엔/달러 환율 상승(160엔 돌파)의 위험성: 엔화 약세 심화 시 일본은 수입 물가 급등과 서민 경제 부담으로 외환 위기 수준의 리스크에 직면합니다.

미국 국채 시장과의 연계: 일본이 엔화 약세를 방어하기 위해 보유한 미국 국채(약 1.4조 달러)를 대량 매도할 경우, 미국 국채 금리가 급등하여 미국 경제에도 악영향을 줍니다.

통화 공조(역플라자 협정 형태) 실행: 일본이 보유한 미국 국채를 담보로 달러를 조달(레포 거래 등)하여 엔화 약세를 저지하고, 외환 시장의 투기 세력에 강력한 경고 메시지를 전달했습니다.

2. 원/달러 환율 전망 (원화 강세 전환)
한국은행의 통화정책 영향: 한국은행의 기준금리 인상과 매파적 스탠스로 한·미 금리 격차가 축소되었습니다.

원/달러 환율 하락 기대: 시장의 원화 약세(1,600원 돌파) 우려와 달리 1,400원 선 아래로 내려왔으며, 향후 1,300원대 중반 이하까지 추가 하락(원화 강세)할 가능성이 높다고 분석합니다.

3. 원화 강세 수혜 관심 섹터

원화가 강세로 전환될 때 원자재 수입 비용 절감 및 실적 개선이 기대되는 핵심 섹터를 제시합니다:

전력 / 유틸리티: 원유·가스 등 에너지 수입 비용 절감으로 원가 구조 개선

음식료: 원자재 수입가 부담 완화에 따른 이익률 회복

철강: 철광석·유연탄 등 핵심 원자재 수입 비용 단가 감소

항공 / 여행 / 금융: 환율 하락에 따른 수혜 및 수급 빈집 효과 기대

https://youtu.be/OQFZJ1hNzbI?si=Czkt0ME6uZvXbRW0

여수횟집 사장님 부부 손자농사 대박남

큰손자 중앙대 의대 수석합격
둘째손자 노태훈군 존스홉킨스 대학교
프리메드 4년전장으로 합격

#커뮤니티인기글

해안 지역 연습생 찾는다는
하이브 쏘스뮤직 오디션 공지

(보자마자 리센느가 떠오름)

https://www.m-i.kr/news/articleView.html?idxno=1394232

코스맥스엔비티는 배면스틱 생산라인에 기존 5열 설비보다 생산 효율이 높은 12열 설비추가

스맥스바이오는 액상스틱 충전기를 1대에서 3대로 늘려 해당 제형의 생산능력을 기존보다 3배 확대

코스맥스엔비티와 코스맥스바이오는 올해 상반기 젤리·액상스틱 등 스낵형 건강기능식품의 월 생산가능수량(CAPA)을 기존 2100만포에서 4700만포로 두 배 이상 확대

#점프 님 채널 참고

광통신 랠리의 계기가 된 (것으로 보이는) Citi Report
2026.08.05

AI Chipmakers to Pivot from Scale-Up to Scale-Out Amid HBM Shortage

핵심요약
- GPU 당 HBM 용량을 줄이고, 더 많은 GPU를 연결 구성
- Rubin에서 HBM4 12단 → Rubin Ultra에서 HBM4 & HBM4e 8단, 대신 시스템당 GPU 개수는 72개에서 576개로
- GPU당 HBM 용량 줄어들면 KV cache 스토리지를 HBM 외부에서 오프로드 해야 함 → Server DDR5 & eSSD 수요 부각

CITI’S TAKE

Amid persistent memory shortages, we expect AI chipmakers to increasingly scale out by deploying more GPUs with lower HBM content. As the NVLink domain would expand from 72 to 576 GPUs, the aggregate HBM capacity per AI system is projected to increase by 433% to 110.6TB from 20.7TB. We also expect HBM supply to remain tight, as memory suppliers stay disciplined in expanding output amid attractive server DDR5, SOCAMM2 and eSSD economics. We remain constructive on Korea memory suppliers under our coverage.

NVIDIA reportedly considering shifting Rubin Ultra from 12-Hi to 8-Hi HBM — According to SemiAnalysis, NVIDIA is reportedly considering a mainstream Rubin Ultra configuration featuring 8-Hi HBM4 with 192GB of capacity. By comparison, NVIDIA’s official Rubin specification features 12-Hi HBM4 and 288GB of capacity. If adopted, the reported Rubin Ultra configuration would carry 33% less HBM capacity than Rubin and 50% less than the prior market expectation of 384GB for a two-die HBM4E design. Most HBM4 roadmaps have so far focused on higher-capacity 12-Hi and 16-Hi stacks. NVIDIA’s reported consideration of an 8-Hi configuration suggests that it may prioritize reducing HBM costs per GPU and its overall procurement burden over maximizing memory capacity.

Rubin Ultra’s focus may shift to system-level scalability to 576GPUs from 72 GPUs per AI System — The reported specification change suggests that NVIDIA may be shifting away from maximizing memory capacity per GPU and toward expanding the overall GPU domain. NVIDIA’s Rubin Ultra NVL576 connects eight 72-GPU racks into a single 576-GPU NVLink domain. Moving from 12-Hi to 8-Hi HBM could reduce packaging complexity, improve manufacturing yield and throughput, and ease data-center power and cooling constraints, potentially allowing NVIDIA to deploy a greater number of GPUs.

Implication: AI Chipmakers to Pivot from Scale-Up to Scale-Out Amid HBM Shortage — We expect persistent memory shortages, particularly in HBM, to push AI chipmakers away from scaling up individual GPUs and toward scaling out through a greater number of GPUs with lower HBM content. As HBM increasingly becomes a gating component for AI accelerator production, we expect vendors to de-spec mainstream configurations from 12-Hi to 8-Hi as a pragmatic way to stretch limited HBM supply across more GPUs. Despite lower HBM content per GPU, aggregate HBM capacity per AI system would increase by 433% to 110.6TB from the current 20.7TB, as the GPU count per system expands from 72 to 576. Lower HBM capacity per GPU would also require a greater share of KV-cache storage to be offloaded outside HBM, primarily to server DDR5 and eSSDs.

https://blog.naver.com/clmcl/224372968145

AI를 잘 쓰는 기업은 숫자로 증명하기 시작

"AI 어시스턴트는 이제 50개 이상의 언어로 제공됩니다. AI 어시스턴트로 시작된 문의 중 거의 45%가 이제 상담원 없이 해결"

"저희는 AI가 제공하는 기회가 아니었다면 진출하지 못했을 여행 분야의 많은 신사업과 결국에는 여행을 넘어선 분야로 진출"