이분법적 사고는 쉽고 편하다.

그렇지만 투자할 때 사고는 유연할수록 대체로 좋다.

유연해지다보면 잡종이 되는데, 잡종 강세는 AI chip 에도 적용된다.

SRAM vs DRAM vs NAND 는 양자택일, 삼자택일이 아니다.

GPU vs NPU/LPU/XPU 도 마찬가지고 구리 vs 광도 마찬가지다.

GTC 에서 NVIDIA 가 Groq LPU 를 FFN 에만 활용하는 것을 봐도 그렇다.

GPU 의 유연성과 LPU 의 효율성을 결합한 것이다. 하이브리드. 잡종 강세.

멍거옹의 격자틀 모형을 기본 프레임으로 장착하고 각각의 축을 강화해 나가는 것이 도움이 된다.

다만 임계점(work function? ㅎ)을 넘지 못한 축은 시간 소비만 되고 value add 가 안 되니, 임계점을 유의미하게 넘기까지는 집중적인 학습이 필요하다.

투자철학이라는 건 결국 어째서 내가 돈을 벌 수 있는가? 어떻게 벌 것인가? 에 대한 생각인데 이 철학 또한 한 가지일 필요가 없다는 말이기도 하다.