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POET Technologies - AI 광학 인터포저에 관한 연구
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POET Technologies - AI 광학 인터포저에 관한 연구

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2026.05.25조회수 334회
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"투자의 질을 중시하며, 장기적 안목으로 시장을 바라봅니다. 비단 재테크뿐만 아니라 인생 전반에 걸쳐 복리의 힘을 믿고, 그 원칙을 실천에 옮기는 곳입니다. 여기서는 깊이 있는 분석과 지속 가능한 성장 전략을 공유하며, 함께 성장하는 지혜를 나눕니다."

POET + Lumilens: 실제 주문과 AI 광학 엔진의 혁신적인 신기술 $POET


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요약

  • AI 광학 엔진의 단순화: POET의 광학 인터포저는 느리고 비용이 많이 드는 수작업 정렬 방식을 웨이퍼 규모의 자동화 조립 공정으로 대체합니다. 이것이 바로 Foxconn 같은 대형 제조사들이 800G, 1.6T, 그리고 미래 AI 클러스터를 구동하는 광학 엔진을 생산할 수 있게 해주는 핵심 기술입니다.

  • Lumilens가 판도를 바꾼다: 2026년 5월에 체결된 신규 파트너십은 동일한 기반 위에서 InP + SiPho 하이브리드 플랫폼을 제공하며, 초기 5천만 달러 규모의 주문을 포함합니다(계약 프레임워크 기준 5억 달러 이상으로 확장 가능). 이를 통해 실질적인 매출이 발생하고, SiPho로의 전환이 역풍이 아닌 순풍으로 바뀌며, 플러그형 트랜시버와 차세대 NPO/CPO 모두에서 Broadcom의 폐쇄적 생태계 외부의 시장 기회가 열립니다.

  • 고확신, 고위험 베팅: 2Q26 초에 POET 포지션을 편입했으며, 주가는 이미 약 190% 상승했습니다. 시가총액 25억 달러 수준에서 이 종목은 여전히 상장된 벤처 투자에 가까운 성격입니다 — Lumilens 주문이 실제 납품으로 전환될 경우 5~10배의 상당한 상승 여력이 있지만, 생산이나 실행에 차질이 생긴다면 안전마진은 전혀 없습니다.


업데이트 — 2026년 5월 25일

4월 20일 최초 리포트 발간 이후 두 가지 중요한 변화가 있었습니다.


첫째, POET는 5월 14일 Lumilens와 전략적 공급·공동개발 파트너십을 발표했습니다. 초기 5천만 달러 규모의 전기-광학 인터포저(EOI) 엔진 구매 주문이 포함되며, 향후 5년간 5억 달러 이상으로 확장될 수 있는 계약 프레임워크가 함께 수립됐습니다. 이 파트너십은 동일한 웨이퍼 규모 기반 위에서 InP/SiPho 하이브리드 아키텍처로 플랫폼을 확장하며 — 아래에서 논의된 SiPho 역풍 문제를 정면으로 해결합니다.


둘째, 4월 27일 Marvell(Celestial AI 인수사)이 POET와의 모든 잔여 구매 주문을 취소했습니다. 주문 및 출하 정보와 관련한 기밀 유지 의무 위반을 이유로 들었습니다. 이번 취소로 단기적인 매출 경로 하나가 사라졌지만, 규모 면에서 Lumilens 신규 주문이 이를 충분히 상쇄하고도 남습니다.


당사는 2026년 4월 초(2Q26 시작 시점)에 POET를 포트폴리오에 편입했으며, 편입 이후 주가는 약 190% 상승했습니다.


기술 및 시장 포지셔닝

왜 광학인가

무어의 법칙이 개별 칩 수준에서 한계에 부딪히면서 — 그리고 어느 정도는 패키지 수준에서도 마찬가지로 — 유의미한 성능 향상은 점점 더 규모에서 비롯되고 있습니다. 그 결과 주요 AI 기업들은 수십만 개의 칩이 협력하는 거대한 컴퓨팅 클러스터를 구축하고 있습니다. 이 모든 칩들이 초고속으로 방대한 데이터를 교환해야 하는데, 이제 그 데이터 이동 자체가 병목이 됐습니다.


기존의 구리 배선은 필요한 속도와 거리를 소화하는 데 전력 소비와 발열 측면에서 한계가 있습니다. 업계는 빛을 이용한 광학 연결로 빠르게 전환하고 있으며, 이로 인해 필요한 특수 부품의 심각한 공급 부족이 발생하고 있습니다. 이 병목이 워낙 심각해 Nvidia조차 공급 확보를 위해 수십억 달러를 투자했습니다.


많은 투자자들이 이제 Lumentum(LITE)을 이 분야의 핵심 플레이어로 알고 있습니다. LITE는 광학 연결을 구동하는 고성능 레이저 칩의 글로벌 시장점유율 약 50~60%를 보유한 지배적 공급업체이며, CloudLight 인수를 통해 완성형 광학 모듈도 제조합니다. AI 주도 광학 수요에 대한 폭넓고 수직통합된 투자입니다.


POET는 이와는 다른, 보완적인 영역에 포지셔닝하고 있습니다. POET는 레이저나 완성형 모듈에서 LITE와 경쟁하는 대신, 가장 비용이 많이 들고 확장이 어려운 단계 — 수많은 소형 부품을 하나의 작동하는 광학 엔진으로 조립하는 과정 — 를 해결하는 독자적인 플랫폼을 구축했습니다.


POET의 핵심 혁신

POET의 진정한 혁신은 바로 여기에 있습니다. 전통적으로 광학 엔진을 만드는 것은 — 레이저, 검출기, 도파관, 전자부품 등 각기 다른 기판에서 제조된 개별 부품들을 손으로 일일이 정밀 정렬하는 작업을 의미했습니다. 기술자들이 레이저를 켜고 빛이 제대로 결합될 때까지 부품을 미세하게 조정했습니다. 이 '능동 정렬' 방식은 느리고 비용이 많이 들었지만, 10G, 25G, 100G급 초기 트랜시버 세대에서는 감당 가능했습니다.


400G, 800G로의 전환이 이루어지면서 상황이 달라졌습니다. 공차가 수작업으로 감당할 수 없는 수준으로 좁아졌고, AI로 인한 수요 급증으로 인간의 처리 속도가 물량을 따라가지 못하게 됐습니다. 업계는 자동화 기계 방식의 능동 본딩으로 전환할 수밖에 없었고, 1.6T가 본격 양산되고 3.2T가 지평선 위에 나타난 현재 완전 자동화 본딩은 선택이 아닌 필수가 됐습니다.


POET의 특허 광학 인터포저는 이 판을 바꿉니다. 웨이퍼에 도파관과 기계적 가이드가 직접 식각되어 있습니다. 레이저, 검출기, 전자부품 등을 일반 칩 조립처럼 자동화된 픽앤플레이스 장비로 이 웨이퍼에 배치합니다. 수작업 정렬도, 조립 중 전원 인가도 필요 없습니다. 모든 것이 웨이퍼 수준에서 수동적으로 맞춰집니다. 각 이음새를 손으로 조각하는 대신 레고로 조립하는 것과 같습니다. 결과물은 더 작고, 전력 소비가 낮으며, 현저히 저렴한 광학 엔진 — AI가 요구하는 속도(800G, 1.6T, 나아가 3.2T)에 맞는 광학 엔진입니다.


파운드리 모델 및 전략적 중요성

POET는 팹라이트 모델로 운영됩니다. 광학 인터포저 웨이퍼는 말레이시아의 8인치 실리콘 파운드리인 SilTerra에서 표준 CMOS 공정으로 제조되고, 광학 엔진 조립·테스트·패키징은 페낭의 위탁제조사 — 주로 Globetronics와 NationGate — 에서 이루어지며, POET가 자체 웨이퍼 레벨 장비를 설치해 운영합니다. 완성된 엔진은 Foxconn(자회사 FIT 통해), Luxshare, LITEON 같은 트랜시버 제조사에 공급되고, 이들이 DSP, 드라이버 전자부품, 하우징, 광섬유 연결을 추가해 ...

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"원하는 것을 얻는 가장 쉬운 방법은 그것을 받을 자격을 갖추는 것이다" 아무도 무엇에도 타고난 사람이 없습니다. 학습 속도는 숙련도 수준에 도달하고 새로운 기술을 습득하는 속도에 큰 역할을 합니다. 하지만 가장 뛰어난 인간도 강도 높은 연습과 집중 없이는 멀리 가지 못했을 것입니다. 다빈치의 전기를 읽으면서 그의 강박적인 성격과 모든 세부사항을 완벽하게 맞추려는 집중에 경탄했습니다. 재능은 한계가 있습니다. 노력의 대체재는 없습니다. 다른 사람이 가진 것을 당신도 가질 수 있습니다 (변경 가능한 것에 한해서이며, 이는 욕구의 97% 이상이라고 추정합니다). 어떤 성취와 결과는 더 많은 노력과 시간이 필요하지만, 어떤 정상에 도달할 수 없다는 규칙은 없습니다. '하늘을 목표로 하라. 거기에 도달하지 못하더라도 구름에는 닿을 수 있다.' 원래 목표에 도달하든 말든 개선 자체가 깊이 만족스럽습니다. 그리고 시간은 어차피 흐르니, 무언가를 하는 편이 낫습니다. 6. 카고 컬트 과학 파인만이 1970년대에 이 연설을 했습니다. 다가오는 새로운 '과학'에 대해 경고했습니다. 그들은 자신의 결론이 과학적 근거를 가지고 있고, 과학적 방법을 따랐으며, 수학과 물리학 분야에서 땀과 눈물로 벼려낸 의견만큼 자신들의 의견도 타당하다고 말할 것입니다. 하지만 그들은 비지식인입니다. 지적 성실성과 엄격함이 부족하며, 지식 한 조각을 생산하는 것이 얼마나 어려운지 무시합니다. 현상을 설명하려 할 때 인과관계를 확립하는 방법은 실험적/관찰적 방식으로 변수를 분리하고 테스트를 수행하는 것입니다. 이들 중 일부는 자신의 학문이 복잡 적응 시스템 영역에 속한다는 것을 깨닫지 못합니다. 수많은 변수가 결과에 영향을 미치고, 모두 상호연결되어 있습니다. 분리는 사실상 불가능합니다. 환경이 지속적으로 변하기 때문에 진정한 인과관계를 확정할 수 없습니다. 새로운 규칙이 적용되면 실험 자체가 달라집니다. 게다가 이것을 알면서도 새로운 진실을 주장한다면, 전체 그림을 공개하지 않고 있을 가능성이 높습니다. 실패한 실험은 논문에서 빠지고 노이즈가 많은 데이터는 보고되지 않습니다. 결론을 뒷받침하는 요소만 제시됩니다. 진짜 알기 어려운 것을 안다고 주장하는 사람들을 경계하십시오. 최선의 방패는 주제를 깊이 연구하는 것입니다. 다른 사람에게 잘못된 정보를 전달하지 않기 위해 진실의 궤도 위에 머무르는 것이 얼마나 어려운지 직접 확인하십시오. 아니면 자신에게 거짓말할 수도 있고, 다른 사람들도 따라갈 것입니다. "첫 번째 원칙은 자기 자신을 속이지 않는 것이다 — 그리고 당신이 가장 속이기 쉬운 사람이다." 7. 사람을 관리하는 자가 사물만 관리하는 자를 관리하고, 돈을 관리하는 자가 모든 것을 관리한다 — 듀란트 고용된 능력의 산출물은 레버리지의 크기와 시간 단위의 활용 효율의 함수입니다. 시간당 급여를 받는 것이 당신뿐이라면 수입은 투입에 비례하여 선형적으로 증가합니다. 장인의 안목이나 기술이 있다면 프로젝트 단위나 생산된 수익의 일부를 받을 수 있고, 산출물은 비선형이 됩니다. 사람들을 관리하고 그들이 업무 시간을 어떻게 사용할지 결정할 수 있다면 앞의 것이 곱해집니다. 돈을 관리하고 시간 대비 수익률을 이해할 수 있다면 모든 것이 당신의 마음대로입니다. 8. 인센티브 우리는 보상받는 행동을 반복하고 처벌받는 행동을 피합니다. 아무도 벽에 머리를 박으려고 일어나지 않습니다. 고통은 모든 형태에서 공포입니다. 친구와의 대화가 불쾌했다면 다시 겪고 싶지 않을 것입니다. 그래서 개인적 문제가 아니었더라도 그 친구를 덜 만나게 될 수 있습니다. 우리는 이렇게 설계되어 있습니다. 인간의 게놈은 진화하는 데 수십억 년이 걸렸습니다. 재난이 넘쳐나는 지구에서 자기 보존을 위한 메커니즘이 DNA에 구축되었습니다. 회로의 모든 것은 자기 보존과 번식을 위해 최적화되어 있습니다. 고통이란 무엇입니까, 당신이 살아가는 이유로부터 어떤 식으로든 제약받고 있다고 몸이 알려주는 것이 아니면? 무언가가 일어나기를 원한다면, 모든 사람의 이해관계를 그 방향으로 정렬하면 됩니다. 우리는 자신의 이익에 부합하는 일만 합니다. 자기 위주 편향은 너무 강력합니다. 관대함은 존재하지만, 순수하게 이타적인 행동은 없다는 말에도 진실이 있습니다. "이성, 정의, 형평이 지구상에서 인간의 행위를 지배할 만큼 충분한 무게를 가진 적은 없다." — 존 애덤스. 그것을 하는 것은 이해관계뿐입니다. 충분한 인센티브가 있으면 무엇이든 일어날 수 있습니다. 1930~40년대 러시아에서는 체포 할당량이 있었습니다. 사람들이 잘못을 했는지는 중요하지 않았습니다. 할당량을 채워야 했고 어떤 구실이든 충분했습니다. 두 가지 제품을 가진 조직이 있었습니다. 하나는 더 고품질이었고 훨씬 높은 가격으로 팔리지 않았는데도 아무도 사지 않았습니다. 조사한 결과 영업사원들이 저품질 제품을 팔면 더 높은 수수료를 받는다는 것을 경영진이 알게 되었습니다. 수수료를 뒤집자 고품질 제품의 매출이 다른 제품을 압도했습니다. 파블로프는 반사를 연구하기 위해 개들을 대상으로 수천 번의 실험을 했습니다. 대부분의 실험은 타액 분비를 목표로 했는데, 자연적 상태에서는 음식이나 독이 개의 입에 들어갈 때 발생합니다. 파블로프는 이 반사를 유발하도록 조건화할 수 있는 수십 가지 자극을 발견했습니다. 종소리로 타액을 유발할 수 있습니다. 유기체의 배선은 필요에 맞게 재구성될 수 있습니다. 내 빵을 먹는 자, 그의 노래를 부른다. 금융에서 투자은행가들은 인수를 원하는 회사와 잠재 대상을 연결합니다. 딜메이커로서 서비스의 대가로 거래 금액의 일부를 받습니다. 거래가 성사되는 것이 절대적으로 그들의 이익이기 때문에, 회사의 최선의 이익이 아니더라도 무의식이 거래 성사를 향해 밀어붙입니다. 이발사에게 머리를 깎아야 하는지 묻지 마십시오. 이 섹션을 아버지가 들려주신 이야기로 마무리하겠습니다. 아버지는 컨설팅 회사에서 일하며 그룹 미팅에 참석했습니다. 미팅을 이끄는 매니저가 5분 늦게 도착했습니다. 그 사람이 들어와서 모두가 이미 앉아 있는 상태에서 손에 든 서류를 만지작거렸습니다. 그리고 테이블을 치며 말했습니다. "여러분, 우리가 옳은 일을 할 겁니까 아니면 우리 이익에 맞는 일을 할 겁니까?" 9. 지적인 것(intelligent)과 영리한 것(smart)은 다르며, 둘 다 어리석을 수 있다 영리한 것은 두뇌 회전이 빠른 것이라고 생각합니다. 영리한 사람들은 재치 있고, 빠르게 계산/순열하며 미시적 수준의 패턴 인식에 능합니다. 지적인 것은 더 넓지만 구체적인 힘은 덜합니다. 지적인 사람들은 사물의 깊이를 볼 수 있고, 어떤 질문이 생각할 가치가 있는지 알며, 답을 얻을 때까지 며칠이고 머릿속에 질문을 담아둘 수 있고, 전체 판을 보며 다른 사람들이 보지 못하는 수준에서 자연을 이해하는 것 같습니다. 더 큰 규모의 패턴 인식입니다. 지능은 정신적 스키마를 구축하게 해주고, 영리함은 정신적 도서관을 탐색하여 당면한 문제를 분석하고 더 빠르게 답에 도달하게 해줍니다. 둘 다 극도로 유용한 속성이지만, 어리석음으로부터 구해주지는 못합니다. "지적으로 행동하려면 지능 이상의 무언가가 필요하다." — 대가(the Master) 지능에는 지적 자기인식 같은 스펙트럼이 있는 것 같습니다. 어느 지점까지는 지능이 높을수록 비합리적으로 행동하기가 더 쉽습니다 — 무엇이든 찬성 논거를 만들어낼 수 있지만, 사물의 본질에서 비롯되는 사각지대를 인식할 만큼 지적이지는 않습니다. 노벨상 수상자이면서도 끔찍한 결정을 내릴 수 있으며, 롱텀캐피탈매니지먼트가 대표적 사례입니다. 우리는 자신의 창작물과 사랑에 빠지고 능력을 과대평가하게 됩니다. 지능이 높을수록 어떤 것들이 자신의 통제 밖에 있다는 것을 받아들이기가 더 어려운 것 같습니다. 어느 지점까지는요. 물리학 분야의 노벨상 수상자들은 우리의 판단이 얼마나 편향되어 있는지 오래전부터 알고 있었던 것 같습니다. 그들은 자신의 아이디어를 진리(True)로 간주하지 않고, 현재까지의 진실로 간주하는 법을 배웠습니다. 자신의 분야가 현재 상태에 어떻게 도달했는지 역사를 공부하면 그런 정신적 전환이 강제됩니다. 이와 관련하여, '확률적 게임에서 상위 백분위에 있는 사람들은 자기 분야의 사람들보다 서로 간에 더 많은 공통점을 가지고 있다' — 마이클 모부신. 이것이 유전적 요소인지는 불분명합니다. 하지만 일부 두뇌에는 그것을 더 회복력 있게 만드는 무언가가 코딩되어 있습니다. 10. 세속적 지혜 현대 교육 시스템은 현대 현실에 맞추어 만들어졌습니다. 우리는 긴 꼬리의 가지로 가득 찬 세계에 살고 있습니다. 어떤 지식 분야의 최전선에 서려면 수년간의 집중적인 노력이 필요합니다. 그리고 경계를 돌파할 수 있는 지점에 도달하려면 더 오래 걸립니다. 이 10~20년의 교육은 학문의 세계를 다시 방문하고 싶지 않은 곳에 우리를 남겨둡니다. 관심 없는 주제에 대한 끔찍한 읽을거리를 부여받은 끔찍한 기억으로 생각합니다. 결과적으로, 한 분야에서는 능숙하면서 나머지 모든 것은 무시한 채 졸업합니다. 이것은 재앙입니다. '발차기 대회에 나간 외다리 사람과 같습니다.' 실생활의 문제는 깔끔한 ...

Bill Gurley에게서 배운 것

"Runnin' Down a Dream: How to Thrive in a Career You Actually Love" 독서 요약 매혹을 찾아라 최고의 직업은 돈이 필요 없어도 할 것 같은 일— 매일 탭댄스를 추며 출근하게 만드는 일이다. — Warren Buffett Bill Gurley는 다양한 산업의 성공한 많은 사람들을 연구해왔고, 그들 모두에게서 공통된 패턴을 발견했다. 그중에서도 그는 진정으로 자신을 매혹시키는 것을 추구하는 것의 중요성을 믿는다. 그는 진정한 성공이 종종 사람들을 부담 없이 배우고 일하게 만드는 집착적인 관심에서 비롯된다고 주장한다. 호기심과 끊임없이 배우려는 욕구가 당신에게 활력을 주는 커리어로 이끌어야 한다. Gurley는 "열정을 따르라"는 말이 다소 진부한 표현이 됐다고 생각하지만, "매혹이 더 나은 단어일 수 있다. 왜냐하면 표면적인 감정에 의존하기보다 무언가에 대해 진지하고 실질적인 사고를 한다는 의미를 담고 있기 때문이다. 그리고 그것은 똑같이 중요한 단어인 호기심을 불러일으킨다. 무언가에 매혹된다면, 그것에 대한 모든 세부 사항을 이해하고 싶어진다. 그리고 더 알고 싶다는 욕구는 끝이 없을 것이다." Gurley가 드는 한 가지 예시는 체스 챔피언 Magnus Carlsen으로, 그는 어릴 때부터 단순히 연습하는 것을 넘어 체스를 삶 자체로 살았다. 다른 아이들이 체스 연습을 숙제처럼 여길 때, Carlsen은 그것을 즐거웠고 그것이 그를 남들과 구별시켰다. 이 내재적 동기가 번창하는 전문가와 번아웃되는 사람을 가르는 것이다. Gurley는 이렇게 설명한다. "세계 최고의 체스 선수 대부분은 하루에 몇 시간씩 게임을 공부한다. 현대 최고의 체스 선수로 여겨지는 Magnus Carlsen은 어릴 때부터 자신의 준비가 게임에서 얻는 기쁨에 더 초점을 맞춰왔다고 말했다." "나는 여전히 책을 읽고, 게임을 하는 데 많은 시간을 보낼 것이다— 지금도 하는 것들이지만, 재미로 한다. 그게 나와 다른 아이들의 차이였다. 그들은 체스 연습을 하러 갔다. 숙제도 했을 것이다. 하지만 내가 했던 방식으로 게임을 온몸으로 살아내진 않았다." — Magnus Carlsen 이런 전제를 바탕으로, Gurley는 대학 전공은 인생의 선고가 아니며, 그것에서 벗어나는 것은 완전히 받아들일 수 있다고 강조한다. 핵심은 정식 교육을 막다른 길이 아닌 출발점으로 보는 것이다. 그는 이렇게 쓴다. "대부분의 사람들은 결국 대학 전공 밖의 일을 하게 된다는 것을 깨닫는 것이 중요하다. 그리고 그것은 완전히 괜찮다. 달리 말하면, '전공' 결정은 그것이 보이는 것만큼 버거울 필요가 없다. 나는 그것을 결국 커리어를 찾아가는 길의 첫 번째 정류장 중 하나로 생각할 것이다. 그것을 사랑한다면, 훌륭하다. 그렇지 않다면, 미래에 커리어의 지평을 넓힐 충분한 기회가 있을 것이다. 그리고 당신은 여전히 그 여정에서 이득을 얻을 것이다." 그렇다면 추구할 가치 있는 깊은 매혹을 찾았는지 어떻게 알 수 있을까? Gurley는 전설적인 대학 농구 코치 Bobby Knight에게서 배운 것에서 가장 좋은 테스트가 나온다고 믿는다. Knight는 이렇게 말했다. "이기려는 의지는 이기기 위해 준비하려는 의지만큼 중요하지 않다. 모두가 이기고 싶어하지만, 이기기 위해 준비하고 싶어하는 사람은 모두가 아니다." "자신이 선택한 분야에 대해 생각할 때, 이것을 마음속으로 떠올려보라. 선택한 분야가 요구하는 것을 무기한으로 하는 것이 지루하게 들리는가— 아니면 재미있게 들리는가? 진정으로 성공하려면, 일이 기쁘게 느껴져야 한다— Magnus Carlsen에게 체스가 느껴지는 것처럼. 외부 보상의 가능성 때문만이 아니라, 그 자체로 보람 있어야 한다." — Bill Gurley 마지막으로 Gurley는 자신이 무엇에 호기심을 느끼는지 알아보기 위해 Bill Burnett과 Dave Evans가 그들의 책 "Designing Your Life"에서 고안한 Compass Exercise를 시도해볼 것을 제안한다. 그는 Compass Exercise가 "사랑하는 것과 강점과 비슷하지만, 자신의 가치관— 자신이 행복과 성공으로 정의하는 것— 과의 일치에 더 초점을 맞추고 있다"고 설명한다. "그들은 두 편의 짧은 250단어 에세이를 쓸 것을 권장한다. 첫 번째 제목은 '일이란 무엇인가?'이고 두 번째는 '좋은 삶이란 무엇인가?'이다. 위와 마찬가지로, 목표는 두 가지 사이에 일관성을 만드는 커리어를 찾는 것이다. 이 연습은 핵심 가치를 파악하고 실제 커리어 방향과 일치하는지 확인하는 것에 더 가깝다." 이것은 Kyocera 창업자 Kazuo Inamori가 이전에 배운 것을 상기시킨다. 그는 삶의 목적이 우리의 정신을 고양하고 영혼을 정제하는 것이라고 믿었다. 그는 영혼을 정제하는 것은 오직 열심히 일함을 통해서만 할 수 있다고 설명한다. 사실 그는 "열심히 일하는 것은 우리를 충족시키는 것 이상을 한다. 그것은 또한 우리의 성격을 쌓고 정제하며 삶을 위한 철학을 연마하도록 돕는다"고 설명한다. 따라서 ...

T1 에너지

$TE T1 에너지에 관심 있다면, Leo가 2024년 6월에 발표한 AI 논문을 반드시 읽어보세요. 한 줄 요약: Leo의 테제는 AI가 컴퓨팅과 전력을 전략적 병목으로 만들 것이라고 주장합니다. T1은 그 병목의 핵심인 국내 태양광 제조 레이어를 소형주·고운영레버리지 방식으로 보유할 수 있는 투자 수단입니다. 1. Leo의 AI 테제: 전력이 결정적 제약이 된다 Aschenbrenner는 "조 단위 클러스터를 향한 질주(Racing to the Trillion-Dollar Cluster)"에서 AI가 GPU, 데이터센터, 발전소, 반도체 팹, 전력망 인프라를 아우르는 거대한 산업적 구축을 요구할 것이라고 주장합니다. 그는 수조 달러가 GPU·데이터센터·전력 구축에 투입될 것이며, 미국 전력 생산이 "수십 퍼센트" 증가해야 할 수도 있다고 말합니다. 그의 핵심 프레임은 AGI가 단순한 소프트웨어 경쟁이 아니라는 것입니다. 국가적 산업 동원의 문제가 됩니다. 그의 개략적 추산에 따르면 미래의 훈련 클러스터는 2026년경 1 GW, 2028년경 10 GW, 2030년경 최대 100 GW의 전력을 필요로 할 수 있습니다. T1은 바로 이 제약에 베팅하는 기업입니다. 국내에서 다중 GW 규모의 태양광 모듈 및 셀을 제조하려 하고 있으며, 이는 AI 데이터센터를 뒷받침하기 위해 미국이 대규모 신규 발전 용량을 필요로 한다는 시나리오에 직접적으로 부합합니다. 2. T1은 하이퍼스케일러의 전력 수요 하방에 위치 T1은 2026년 1분기 자료에서 자사를 ...
타인의관점
2026. 05. 21
6
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값싼 증거 (그리고 그 밖의 이야기들)

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 ...
타인의관점
2026. 05. 21
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타인의관점
2026. 05. 24
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뇌를 완전히 새롭게 만들어 줄 39가지 색다른 아이디어
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2026. 05. 23
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값싼 증거 (그리고 그 밖의 이야기들)