T1 에너지

조류가 밀려올 때, 모든 배는 승자처럼 보인다 "인간의 이해력은 일단 어떤 견해를 채택하고 나면, 그것을 뒷받침하고 확인해 줄 것들만을 끌어모은다." — 프랜시스 베이컨, 『신기관』(1620), 1권, 잠언 46 1919년, 젊은 카를 포퍼는 빈 출신의 심리학자 알프레트 아들러 밑에서 일하고 있었다. 아들러에게는 인간 행동에 관한 하나의 이론이 있었다. 열등감 콤플렉스라는 개념에 기반한 이론으로, 인간이 하는 모든 행동은 결국 어딘가에 숨어 있는 열등감을 극복하려는 시도에서 비롯된다는 주장이었다. 이론은 우아했고, 아들러는 이를 모든 것에 적용했다. 어느 날 포퍼는 딱히 아들러적으로 보이지 않는 아이의 사례를 가져왔다. 아들러는 그 아이를 한 번도 본 적이 없으면서도 조금의 망설임도 없이 열등감을 근거로 사례를 설명해 냈다. 조금 당황한 포퍼는 어떻게 그렇게 확신할 수 있냐고 물었다. "수천 번의 경험이 있으니까요." 아들러가 말했다. 포퍼는 참지 못하고 받아쳤다. "그렇다면 이번 새 사례로 인해, 선생님의 경험은 천 번에서 천한 번이 되셨겠군요." 그 순간부터 무언가가 그를 불편하게 만들기 시작했다. 이론은 언제나 이겼다. 반증할 것 같아 보이는 사례를 포함해, 모든 사례가 이론을 확인해 줬다. 포퍼는 이론이 흡수하지 못하는 인간 행동을 단 하나도 떠올릴 수 없었다. 아들러의 추종자들에게 이것은 이론의 궁극적 확증처럼 느껴졌다. 끝없이 쏟아지는 확인 사례들이 곧 증거였다. 그러나 포퍼는 바로 그 사실이 이론의 치명적 약점이라는 것을 깨달았다. 모든 가능한 관찰과 양립할 수 있는 이론은 아무것도 금지하지 않고, 아무것도 예측하지 않으며, 아무런 위험도 감수하지 않는다. 포퍼는 이후 수십 년을 이것이 지식과 믿음, 과학과 유사과학을 가르는 핵심적 구분이라고 주장하는 데 바쳤다. 확인된 예측의 가치는 그 예측이 얼마나 쉽게 틀릴 수 있었느냐에서 나온다. 틀릴 수 없는 이론은 이론이 아니다. 그렇다면 이것이 투자와 무슨 관련이 있을까? 투자자로서 우리는 때로 같은 함정에 빠진다. 소매업체의 매출이 전체 소매 섹터가 ...

왜 스토아 철학자들은 고통을 억누르길 원하지 않았는가, 그리고 어떻게 상실을 정체성의 중심으로 삼는 것을 멈출 수 있는가. 4년 전, 나의 할머니가 돌아가셨다. 어린 시절 내내 곁에 계셨던 분이었고, 돌아가신 이후로 나는 살아 계실 때보다 오히려 할머니를 더 자주 생각한다. 슬픔이 그런 것이다. 슬픔은 우리에게 익숙했던 형태로는 더 이상 곁에 없는 그 사람을, 다른 형태로 되돌려준다. 사랑하는 사람을 잃어본 적 있다면, 어떤 글도 당신이 품고 있는 것에 닿을 수 없다는 사실을 이미 알 것이다. 말은 슬픔이 가는 곳까지 가지 못한다. 나는 그것을 알면서도 이 글을 쓴다. 지금 이 순간 상처가 아직 생생한 채로 이 글을 읽는 사람도 있을 것이고, 조용히 가라앉았지만 끝내 완전히 자리를 잡지 못한 더 오래된 슬픔을 안고 읽는 사람도 있을 것이다. 이 글은 당신이 짊어진 것을 들어주지 못한다. 스토아 철학자들도 그렇다고 주장한 적이 없다. 그들이 제시한 것, 그리고 내가 최대한 조심스럽게 전하고자 하는 것은, 슬픔을 느낀다고 해서 부끄러워하지 않으면서도 그 안에 갇히지 않을 수 있는 사유의 방식이다. 스토아 철학자들은 슬픔에 냉정하다는 평판이 있다. 그러나 그 표준적인 이미지가 말하는 것의 거의 전부가 틀렸다. 이 평판은 세 가지로부터 비롯된다. 에픽테토스는 아이에게 작별 인사를 할 때 마치 내일 죽을지도 모른다는 듯 대하라고 말했는데, 이 말은 문맥을 떼어내면 섬뜩하게 들리고, 실제로 이천 년 동안 그렇게 인용되어왔다. 아파테이아(apatheia)라는 단어는 아무 감정도 없음으로 번역되지만, 스토아 철학자들이 의미한 것은 반응적 감정에 지배당하지 않는다는 뜻에 더 가깝다. 그리고 프레메디타티오 말로룸(premeditatio malorum), 즉 상실을 의도적으로 사유하는 수련은, 사랑하는 것을 당연하게 여기기를 거부하는 방식으로 이해하기 전까지는 병적으로 들린다. 이 세 가지가 합쳐져 스토아주의를 굳은 윗입술의 철학으로, 즉 슬퍼하지 마라, 느끼지 마라, 그냥 앞으로 나아가라는 철학으로 희화화시켰다. 이것은 그들이 실제로 말한 것과 정반대다. 세네카는 루킬리우스에게 보낸 편지 중 하나에서 친구 플라쿠스의 죽음에 대해 이야기한다. 이 편지는 『서한집』 63번으로 전해지며, 슬픔에 관한 스토아 전통에서 가장 간과된 문장 중 하나를 담고 있다. 세네카의 입장을 현대의 평범한 말로 다시 쓰면 이렇다: 너무 많이 울지도 말고, 울기를 삼가지도 말라. 이것이 슬픔에 관한 스토아의 입장이다. 눈물 자체가 문제가 아니다. 눈물이 있어서는 안 된다고 가장하는 것이 한 가지 문제다. 눈물 위에 삶 전체를 세우는 것이 또 다른 문제다. 그 두 가지 사이가 스토아 철학자들이 실제로 살았던 자리다. 세네카는 더 나아가, 친구를 잃었는데 슬픔을 전혀 느끼지 못한다면 우리에게 진짜 친구가 있었던 것이 아니라고 썼다. 슬픔은 사랑이 실재했다는 증거다. 슬픔을 제거하는 것은 그 사랑을 소급하여 지워버리는 일인데, 그것이야말로 스토아주의에 대한 희화화가 그들이 권고했다고 비난하는 바이고, 실제 전통은 일관되게 거부한 것이다. 이 구분의 철학적 토대는 스토아 학파 안에서 여러 세대에 걸쳐 다듬어졌다. 후기 스토아 저술가들은 감정의 첫 번째 비자발적 움직임과 우리가 그 이후에 덧붙이는 판단을 구분했다. 사랑하는 사람을 잃었을 때 찾아오는 첫 번째 물결, 즉 헉 하는 숨소리, 눈물, 소식이 닿는 순간 몸이 무너지는 방식, 이것은 이성이 동의하거나 거부할 시간을 갖기 전에 일어나는 것으로 완전한 의지적 도덕 실패로 취급되지 않았다. 어떤 철학도 그것을 존재에서 지워낼 수 없고 또 지워내려 해서도 안 된다. 초기 스토아주의의 가장 엄격한 형태는 정서적 반응을 전적으로 판단으로 다루는 경향이 있었는데, 그것은 원칙상 이성으로 대화할 수 있다는 뜻이었다. 포시도니오스를 비롯한 후기 사상가들은 그 그림을 복잡하게 만들었다. 어떤 반응들은 이성이 그곳에 닿기 전에 먼저 온다. 슬픔의 첫 번째 물결은 그런 것들 중 하나다. 신선한 상실 앞에 있는 사람에게 자신이 느끼는 것을 느끼지 말라고 말하는 것은, 인간의 몸이 갖추어져 있지 않고 읽을 만한 스토아 철학자 누구도 실제로 권고하지 않은 일종의 정신적 곡예를 요구하는 것이다. 스토아 철학자들이 이야기하고자 했던 것은 그 이후에 슬픔으로 무엇을 하느냐이다. 첫 번째 물결은 평가의 대상이 아니다. 그 이후가 평가의 대상이다. 우리가 슬픔을 배반하는 방식에는 두 가지가 있으며, 둘 다 그 슬픔을 만들어낸 사랑에 대한 배반이다. 첫 번째는 억압이다. 슬픔을 나약함으로 취급하는 것. 다른 사람들 앞에서, 그리고 점점 자신 앞에서, 괜찮다고 연기하는 것. 주변 ...

역대 가장 복잡한 반도체의 핵심을 쥔 기업 요약 2026년 초, 우리는 ASM International을 포트폴리오에 편입했다. 반도체 미세화의 핵심이 리소그래피에서 원자 수준의 소재 정밀도로 이동하고 있으며, 그 중심에 ASM이 지배하는 ALD(원자층 증착) 기술이 있다는 thesis였다. GAA 트랜지스터, 후면 전력 공급망(BSPD), 2nm급 이하 노드로의 전환은 웨이퍼 생산량이 아닌 공정 복잡성이 이끄는 다년간의 성장 사이클을 만들어내고 있다. AI는 HBM, 고급 패키징, 로직에 준하는 메모리 공정으로 ALD의 적용 영역을 확장하고 있다. 1Q26 실적은 thesis를 강하게 확인시켜 주었다. 가이던스 상단을 달성한 매출, 역대 최고 영업이익률 33.1%, 세 주요 로직 고객사 모두의 수요 가속화, 그리고 1.4nm 파일럿 매출이 2026년 하반기부터 이미 기여 중이다. 주가는 편입 이후 68% 상승했다. P/FCF 약 80배, EV/(FCF-SBC) 약 85배로 저렴하지 않다. 하지만 복잡성 확대라는 구조적 순풍은 다년간 지속되고, 경쟁 우위는 여전히 굳건하며, 병목 현상은 완화될 기미가 없다. 우리는 보유를 유지한다. ASM은 구조적 전환의 한가운데 있다 ASM은 반도체 제조의 구조적 전환이 일어나는 정확한 지점에 위치해 있다. 리소그래피가 트랜지스터를 더 작은 크기로 밀어붙일수록, 소재 공학의 허용 오차는 좁아지고, 박막 두께·균일도·계면에 대한 원자 수준의 제어 필요성이 높아진다. 동시에 성능 향상은 점점 더 3차원 구조에 의존한다. 트랜지스터 수준에서는 GAA와 BSPD가, 다이 수준에서는 TSV·하이브리드 본딩·3D 집적이 그 역할을 한다. 두 흐름 모두—지속적인 면적 축소와 3D 확장—복잡한 고종횡비 구조에서 정밀하고 컨포멀한 증착을 요구한다. 로직뿐 아니라 DRAM·HBM·NAND 전반에 걸쳐서다. ALD와 선택적 에피택시가 첨단 반도체 제조의 기반 공정이 되는 이유이며, 이것이 ASM의 핵심 강점과 정확히 맞닿아 있다. 2nm 다음은 1.4nm 선단 로직은 이제 공정 집약도가 한 단계 도약하는 노드 사이클에 진입했다. 더 좁은 선폭은 박막 두께·균일도·계면에 대한 더 정교한 원자 수준 제어를 요구하기 때문이다. TSMC의 2nm(N2)는 4Q25에 양산에 들어갔고, 이에 따른 ALD 및 선택적 에피 집약도 상승이 2026년 내내 램프업되면서 ASM의 매출로 흘러들어오고 있다. 이 사이클은 산업 최초의 본격적인 GAA 양산 전환과도 맞물린다. 인텔의 18A는 GAA(RibbonFET)와 BSPD(PowerVia)를 함께 도입하는 첫 노드로, TSMC N2와 동일한 "2nm급" 범주로 분류된다. 더 중요한 것은 1.4nm 파일럿이 더 이상 2027년의 이야기가 아니라는 점이다. 1Q26 실적 컨퍼런스콜에서 경영진은 1.4nm 파일럿 라인 투자가 2026년 하반기부터 이미 의미 있는 매출을 기여하고 있다고 확인했다. 2nm에서 1.4nm로의 전환은 높은 부가가치를 창출한다. FEOL(Front-End-Of-Line)의 "성능 레이어"를 중심으로 ALD 레이어가 대폭 추가되고, 레이어당 처리량은 줄어든다(더 복잡한 구조 = 웨이퍼당 더 많은 장비 필요). 노드 전환마다 웨이퍼당 ALD 및 선택적 에피 공정 수가 늘어나며, 이는 전체 웨이퍼 생산량만큼이나 공정 집약도에 의해 결정되는 다년간의 성장 동력이다. FinFET에서 GAA로: ALD 집약도가 높아지는 이유 FinFET에서 GAA 트랜지스터로의 전환은 성능 향상이 달성되는 방식에 있어 구조적 변화를 의미한다. 7nm에서 3nm로 이어진 이전 사이클이 갈수록 복잡하고 비싸지는 EUV 리소그래피 투자로 정의되었다면, 다음 단계는 트랜지스터 구조와 소재 공학에 의해 주도된다. GAA 소자는 수직으로 적층된 나노시트를 게이트가 완전히 감싸는 구조로, 극도로 ...

레오폴드 아셴브레너가 자신의 ‘Situational Awareness Fund’ 주식 포트폴리오를 방금 업데이트했습니다. 다음은 1분기 말 기준 그가 보유한 모든 개별 주식 목록입니다(옵션은 포함되지 않음). 블룸 에너지(Bloom Energy, $BE) 8억 7,870만 달러 샌디스크(Sandisk, $SNDK) 7억 2,440만 달러 코어위브(CoreWeave, $CRWV) 5억 5,610만 달러 아이렌 리미티드(Iren Limited, $IREN) 4억 100만 달러 코어 사이언티픽(Core Scientific, $CORZ) 3억 8,910만 달러 애플라이드 디지털(Applied Digital, $APLD) 3억 2,000만 달러 라이엇 플랫폼스(Riot Platforms, $RIOT) 1억 4,220만 달러 클린스파크(Cleanspark, $CLSK) 1억 ...

AI 커넥티비티 시장은 향후 3년간 급격히 성장할 전망이다. 이 심층 분석은 수요가 기하급수적으로 증가함에 따라 수혜를 받을 산업 전반과 최적의 포지션을 갖춘 기업들에 대해 알아야 할 모든 것을 다룬다. 서론 몇 주 전, 골드만삭스는 광 네트워킹을 "AI 인프라의 차세대 메가트렌드"로 규정한 주식 리서치 보고서를 발간했다. 그중 한 문장이 눈에 들어왔고, 이 심층 분석을 쓰게 된 계기가 됐다. 광 모듈 / 광 엔진의 주소 가능 시장이 13배 확대되고, 플러거블 광 모듈의 가치 시장이 10배 성장한다 (...) 2028년 기준 — 골드만삭스 이 문장을 보고 앞으로의 방향에 대해 생각하게 됐다. GPU는 컴퓨팅의 두뇌지만, 모든 것을 연결하는 신경계도 필요하다. 그 신경계는 정확히 어떤 모습이며, 1~2년 안에 복제할 수 없는 그 신경계의 핵심 부분을 누가 소유하고 있는가? 이 심층 분석은 그 질문에 대한 나의 답이다. 물리학적 원리, 포토닉스 스택의 5개 레이어, 병목 지점, 내가 직접 보유한 종목과 관심 목록에 올린 종목들을 차례로 살펴볼 것이다. 그럼 문제의 본질부터 시작해보자. 1 — 문제 AI 데이터센터는 더 이상 컴퓨팅 병목이 아니다. 연결성 병목이다. 구리 케이블(서버 랙 내부의 전통적인 전선)은 과거에는 충분했다. 짧은 거리에서 초당 800기가비트를 전송할 수 있었는데, AI 클러스터가 실제로 요구하는 것을 보기 전까지는 엄청난 속도처럼 들린다. 더 빠르게 밀어붙일수록, 신호가 무너지기 전까지 케이블이 버틸 수 있는 거리는 짧아진다. 이건 단순히 더 나은 절연재로 해결할 수 있는 공학적 문제가 아니다. 💡 속도는 흔히 "G"로 표기하는데, 기가비트를 의미한다. 8로 나누면 기가바이트 속도가 된다. 즉 400G = 50GB, 800G = 100GB 식이다. 아래 이미지는 엔비디아 블랙웰 랙의 구조를 보여준다. 내부에는 약 5,000개의 구리 케이블이 있으며, 이것이 모든 GPU를 연결하는 신경계다. 그 케이블 하나하나가 에너지를 소비하고, 열을 발생시키며, 약 7미터를 넘어서면 신호 무결성이 무너진다. 바로 여기서 광학이 개입한다. 빛은 거리에 따른 신호 저하가 구리와 다르다. 더 시원하게 작동하고, 더 많은 데이터를 전송한다. 내가 보기에 지금은 병목과 해결책이 모두 물리적이고, 눈에 보이며, 수년에 걸친 성장 국면의 아직 초기 단계에 있는 드문 순간이다. 2 — 연결성 타임라인 연결성 타임라인은 세 단계로 구성되며, 각 단계는 이전 단계를 확장하는 형태로 이어진다. 2021년: 최대 속도 약 400G, 구리 케이블로 3~5미터 구간 처리. 이는 매초 HD 영화 100편을 스트리밍하는 것과 맞먹는 속도다. 2024~2026년: 구리가 800G까지 밀어붙여졌지만, 도달 거리는 약 2미터로 줄어든다. 2026년 이후: 구리가 물리적 한계에 도달하고, 단거리와 장거리 모두에서 최대 1.6T까지 광학이 그 자리를 대신한다. 구리와 광학을 합산한 연결성 TAM은 현재 약 110억 달러에서 완전 구축 시 1,540억 달러로 성장할 것으로 전망된다. 구리 기반: 80억 달러 → 340억 달러 (4배) 광학 기반: 30억 달러 → 1,200억 달러 (40배) 광학의 40배 성장에 주목해, 이 심층 분석은 광학 중에서도 특히 포토닉스에 집중한다. 포토닉스란 빛(광자)을 이용해 데이터를 전송하는 과학이다. 하지만 개별 기업을 언급하기에 앞서, 산업 스택을 이해하는 것이 중요하다. 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보자. 3 — 포토닉스의 작동 원리 포토닉스는 빛을 이용해 정보를 전달하는 기술이다. 간단하게 들리지 않는가? 그 이면의 공학은 전혀 그렇지 않다. 레이저 빔을 만든다. 그 위에 0과 1을 인코딩한다. 구리가 따라올 수 없는 속도로 빛을 전송한다. 이를 위해 네 가지 부품이 긴밀하게 협조해야 한다. 레이저: 안정적인 빔을 생성하는 반송파 신호 변조기: 그 안정적인 빔을 데이터 인코딩이 가능할 만큼 빠르게 켜고 끄는 장치 도파로와 파장: 칩 전반에 걸쳐 빛을 안내하는 초소형 경로로, 여러 색의 빛이 동일한 경로를 동시에 통과함 광검출기: 빛을 수신해 컴퓨터가 읽을 수 있는 전기 신호로 변환하는 장치 이 중 하나라도 빠지면 전체가 작동하지 않는다. 바로 이 상호 의존성이 공급망을 특히 흥미롭게 만드는 이유다. 4 — 포토닉스 밸류체인의 5개 레이어 포토닉스를 대규모로 구현하려면, 촘촘하게 층층이 쌓인 공급망 전반에 걸쳐 고도로 전문화된 수많은 기업들이 필요하다. 나는 이를 다섯 개의 독립된 레이어로 구분해 생각하는 것이 유용하다고 본다. 기업이 이 스택의 어느 위치에 있느냐가, 그 기업의 마진 구조, 해자, 그리고 포지션의 실질적인 방어력에 대해 알아야 할 대부분을 말해주기 때문이다. 레이어 1 — 소재 및 웨이퍼 모든 것은 여기서 시작된다. 원자재가 광기반 소자를 위한 극도로 청결한 표면으로 변환된다. 누군가 그림을 그리기 전의 캔버스와 같다. 이 단계에서 발생한 결함 하나가 이후의 모든 공정에 걸쳐 복리로 누적된다. AI 포토닉스에서 핵심 소재는 실리콘이 아니다. 인듐 포스파이드, 즉 InP다. InP 웨이퍼는 고속 광통신을 가능하게 하는 레이저와 광검출기의 기판(반도체의 토대 역할을 하는 얇은 슬라이스)이다. InP 웨이퍼 생산 능력을 갖추려면 특수 장비, 수년에 걸쳐 축적해야 하는 공정 전문성, 그리고 12~18개월이 소요되는 고객 인증 사이클이 필요하다. 자본을 투입하고 공장을 임대한다고 해서 하루아침에 이 시장에 뛰어들 수 있는 것이 아니다. 주요 기업: Corning (GLW): 광섬유 및 특수 유리 분야의 지배적 사업자. 골드만삭스는 CPO 스위치 1대당 1,152개의 광섬유 유닛이 필요하며 평균 판매가는 11달러로 모델링 AXT (AXTI): 스미토모 전기와 함께 전 세계 InP 기판 생산량의 약 78%를 장악, 사실상의 복점 구조 IQE: 화합물 반도체 웨이퍼 분야의 선도적 공급업체 Aixtron (AIXA): 박막...