#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"

AirBnB '26.2Q Earnings Call

작성 : 잠실개미 & 10X 텔레그램
https://t.me/jake8lee/13577

이런 형태의 AX (AI 접목이 회사의 실적 개선으로 이어지는) 사례가 지속적으로 나와주는 것이 매우 중요. LLM단에서는 현실적으로 쉽지 않겠지만 상위 모델이나 AirBnB, Palantir 같은 회사들이 좋은 선례를 계속 보여주었으면 하는 바램. 결국 AX의 핵심은 사용자(회사) 입장에서 직관적으로 비용을 줄일 수 있느냐 & 고객 입장에서 본인도 몰랐던 편의를 제공 받느냐에 있다고 보임.

AI 어시스턴트가 50개 이상 언어로 이슈의 45%를 상담원 없이 해결. 서비스 개발 기간은 기존 모델 8~9개월에서 공항 픽업 6주로 단축

"We've rebuilt Airbnb from the ground up to be an AI-native company. AI is the best thing to ever happen to Airbnb. we don't need to grow our head count...because we're getting so much more output"

호스트 가격이 호텔 대비 경쟁력을 잃으면 예약이 빠지는데, AI가 호텔 가격·현지 이벤트·리드타임을 반영해 가격을 추천하면 전환율이 구조적으로 올라간다. 여기에 연말까지 전체 호스트를 단일 수수료로 전환하면 가격 표시가 단순해지고 실질 가격이 내려간다.

"We are essentially building an entirely new pricing model...powered by AI...based on hotel prices, Airbnb prices, events coming to town. This is one of the single biggest levers that we have to accelerate the growth."

SK하이닉스 강남사옥 위치

#일상 📸 티니핑❤️

오늘 교회 수련회 관련 회의시간
엄마 따라온 5세 여아 낙서 찰칵

#SAMG엔터

드디어 고척돔에 입성한 세레나데 무대
https://youtu.be/BSBERY4hYSU?si=SFdyMrRMZ-aWg3ZK

에스파 고척돔 콘서트 최고의 1분 함성 최고조
https://www.youtube.com/shorts/nUlV-kx6PYo