🟡숫자가 보이기 시작하는 로봇산업

생산형 AI의 확산 속도는 과거 인터넷, 스마트폰, 클라우드 서비스의 처기 확산과 비교해도 매우 빠른 편이다. ChatGPT 주간 활성 이용자(WAU)는 '23.11. 1억명에서 '26.2. 9억명까지 증가했으며(9배 증가) Gemini 월간 활성 이용자(MAU)는 '24.10. 1억명에서 '26.2. 7.5억명까지 증가 이용자 수는 곧 추론(Inference)트래픽 증가로 직결됨 일반적인 검색 엔진 1회 쿼리가 약 0.3wh를 소비, LLM1회 쿼리는 3~10wh로 소요전력이 10배 이상 증가 최근 AI 데이터센터 전력 수요는 학습 일회성 부하에서, 추론 상시 부하로 무게중심이 이동하고 있다. 학습 부하는 일정 기간 집중적으로 발생하는 반면, 추론 부하는 글로벌 이용자 기반에서 24시간 지속된다. AI의 발전 방향은 더 적은 전력으로 같은 일을 지속하는 것에 머무르지 않고, 더 높은 랙 집적도를 결합해 같은 공간에서 훨씬 많은 연산을 수행하는 방향으로 진화하고 있다. 이 과정에서 와트당 성능은 개선되지만, 랙당 절대 소비전력은 오히려 상승한다. AI랙의 전력 밀도가 높아질수록 냉각은 단순한 보조 설비가 아니라 데이터센터 설계의 핵심 제약이 된다. 실제로 AI데이터센터 소비 전력에서 냉각 시스템이 약 39%를 차지하며, IT자원의 40%와 동등한 수준까지 올라왔다. H100에서 B200, GB200, GB300, RUbin으로 갈수록 같은 전력으로 더 많은 연산을 수행할 수 있고, 토큰당 비용도 낮아질 수 있다. 그러나 현실에서는 반대로 총 전력 수요가 증가할 가능성이 높다. 이유는 효율 개선이 수요를 억제하는 것이 아니라 새로운 수요를 창출하기 때문이다. 대표적인 사례가 NVIDIA의 차세대 랙 스케일 플랫폼 Rubin ULtra이다. 이 구조는 랙 8개를 하나로 연결하며, 전력 사용량은 600kW또는 그 이상까지 증가할 수 있다. 과거 일반 데이터센터의 랙당 전력 밀도가 5~20kw수준이었다는 점을 감안하면, 수십 배 이상의 전력이 필요해진다. 문제는 기존 데이터센터의 랙 내 전력분배 구조가 이러한 조고밀도 전력 수요를 전제로 설계되지 않았다는 점이다. 기존의 54v기반 랙 내 전력분배 방식은 수kw ~ 수십kw 수준의 서버 랙에는 적합했지만, 수백 kw에서 mw급으로 향하는 AI랙에는 한계가 있다. 이에 대한 대안으로 NVDIA는 800VDC아키텍처 도입을 준비하고 있다. 800VDC는 데이터센터 외부 전력망에서 들어오는 13.8KW AC(병렬)계통 전력을 산업용 정류기를 통해 800V 고전압 DC(직렬)로 변환한 뒤 서버 랙에 직접적으로 공급하는 방식이다. 800VDC의 핵심 장점은 고전압화를 통해 같은 전력을 더 낮은 전류로 전달할 수 있다는 점이다. 전류가 낮아지면 구리 사용량을 줄일 수 있고, 전력 손실도 완화된다. 하지만, 랙당 전력 밀도가 50~150Kw수준으로만 상승해도 발열과 냉각 부하가 커지며, 전원 이상이 미치는 영향이 커진다. 전압 유지, 열관리, 보호시스템, 부하추종 제어, 에너지 저장의 응답 속도까지 중요해지며 고품질 전력이 필요해진다. AI데이터센터 내부에서도 훈련(Training)과 추론(INference)은 전력 특성이 다르게 나타난다. 추론에서는 단순한 발전량 부족의 문제뿐만 아니라 시간축을 맞춰줄 수 있는 중간 계층의 역할이 필요한데, 핵심이 ESS이다. 중동전쟁으로 에너지의 중요성이 높아졌고, 2030년까지 글로벌 AI전력 수요는 '25년 대비 최소 2배, 최대 8배까지 상승 예상 지난 30년동안 전력 소비량 증가율은 항상 글로벌 GDP성장률을 하회하였다.(코로나, 금융위기 제외) 최근 가스, 석탄, 원전 등 특정 에너지원을 가리지 않고 모든 발전원에 걸쳐 양적확대가 이뤄지고 있으나, 용량 기준으로 비중이 가장 높은 에너지는 재생에너지이다. 2026 ~ 2030년 글로벌 신규 유입 발전원에서 태양광과 풍력 등 재생에너지 비중이 70~80%에 달하며 그 비중이 대폭 높아질 것으로 전망 미국은 2026년 그리드 연결 예정인 유틸리티급 프로젝트 86GW중 태양광이 51%, 풍력이 14%로 절반 이상이 재생에너지다. 미국에서 유틸리티 규모의 태양광 발전소 건설 시 ...

4월 29일 S-Oil과 SK이노베이션 목표수량의 절반을 채웠다. 올해 초부터 들고있던 S-OIL을 이란전쟁으로 급등하고 호르므주가 막히며 다시 급락하였을 때 분할익절하였다. 당시 판단은, 호르무즈가 막히면 한국 정유회사는 미국 정유회사와 다르게 원유를 비싸게 사와야 한다는 점이였다. (원유 공급 자체가 부족해서 공장 가동률돌 줄여야 한다는 기사가 많았음) 그러나 최근, 기관과 외국인의 지속된 매수세가 들어오며 4월29일 두 종목은 거래량을 동반하며 10%이상 상승했다. 이번 급등을 나는 이렇게 생각했다. 최근 UAE가 OPEC+를 탈퇴하며 중동 산유국 간의 균열이 생기며 중동산 원유 대체 움직임이 가속화되고 있고, 중동향 OSP가 낮아질 가능성이 보였다. 전 세계 정유시설은 점차 부족해지고 있으며, 전쟁이 끝나더라도 구조적 수혜는 계속될 수 있겠다는 생각. 나머지 50% 물량은...

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거래대금 피크아웃은 '유동성 부족'보다 '속도 둔화'에서 먼저 발생하며, 신호는 레버리지에서 먼저 발생할 확률 이높다. 레버리지가 전월 대비 하락이 2개월 연속 발생하거나, 3개월 이동평균선(90일선)이 하락 전환하면 피로 국면 진입 가능성 상승. 아직까지 거래대금 피크아웃 우려는 없으며 유동성 시차를 고려할 때 상반기까지는 거래대금 두께가 견조할 것으로 보임 코스피 1월말 기준 일평균 거래대금은 62조로 12월말 33조 대비 급증 거래대금 회전율도 18%에서 30%로 상승하였음 상장종목이 늘어서가 아니라, 확대된 시총 안에서 회전율이 재가속되며 거래대금이 퀀텀점프하였음 원/달러 환율이 내려가면서 외국인 자금이 들어올 수 있는 환경이 조성되고 있음 하지만, 25년 말부터 코스피가 상승하는 동안 외국인 보유 비중은 30% 중,후반에서 정체흐름. 외국인 수급은 소강 국면에 진입한 상태. 25년 하반기 이후 M2내 만기 2년미만 정기예적금 비율이 급속도로 감소중임.(단기유동성 증가중) 26년 연간 일평균거래대금이 52조정도로 추정한다는 결론을 내렸음. 요구불예금 회전율이 하락하거나, 신용융자 증가율이 둔화되는 순간에는 유동성이 소진되었다고 볼 수도 있다고 봄. 아직까지 개인의 유동성자금은 끝나지 않았음. 과거 코로나 시기에 비하면 이제 시작일수도? 하지만, 코로나때의 신용융자가 저렇게 높을 수 있었던건, 저금리환경이였다. 그 때와 지금의 금리는 다르며, 과거 신용융자 최고점인 75조까지 올라간다고 확신하면 안될 것 같다. 삼성증권을 탑픽으로 고름. 한국금융지주와 삼성증권 두개 매수해놓으면 좋을듯?

코스피와 코스닥 격차는 더욱 벌어진 상태. 갭 매우기를 하러 갈 수도 있다고 본다. 2.28일 기준 코스피 지수는 6244, 코스닥 지수는 1,190이다. 코스닥지수는 코스피지수 상승률에 비해서 역대급으로 낮다고 볼 수 있겠다. 만일, 국내 액티브 ETF비중이 미국처럼 늘어난다면? 과거 미국은 16년부터 액티브 ETF펀드 비중이 늘어나면서 지수는 지속적으로 상승했다. 한국이 일본, 미국의 뒤를 밟는다면 지금 주가는 저렴할수도? 조선주 순이익 증가율은 26년 1분기부터 폭발적으로 상승할 예정이다.