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상장 소프트웨어 주가만으로 AI 시장을 판단하면 비상장 기업의 가치 상승을 놓칠 수 있으며, 전체 판의 성장은 에이전트의 사용량과 실제 매출로 확인해야 한다.
AI 속도 조절과 미·중 패권 경쟁이 이어져도 한국 반도체의 수요 위축을 단정하기는 어려우며, 실제 AI 사용량과 메모리 수요, 반도체 접근성 변화가 핵심 변수다.
Positron AI 공동창업자는 데이터센터 완공 비율을 제시하지는 않지만 입지 이동으로 증설이 이어질 것으로 보며, 향후 몇 년간 AI 확장의 핵심 제약은 에너지 자체보다 건설 자금과 경제성이라고 판단한다.
네비우스(NBIS)는 팔란티어 협력, GPU 이용료 인상, 강한 AI 수요로 성장 기대를 높이고 있지만, 주가 재평가의 관건은 설비 확장을 실제 매출과 주주가치로 연결하는 실행력이다.
Anthropic CEO Dario Amodei가 독립적인 안전 평가와 민주주의 국가 AI 연구소 간 조율을 중심으로 AI 개발 속도 조절을 제안했지만, 감속의 기준과 감독 주체는 쟁점으로 남아 있다.
Nvidia의 Nader Khalil과 Sydney Sykes가 TechCrunch Disrupt 2026에서 개방형·독점형 AI 선택이 스타트업의 비용, 통제권, 차별화와 지속 가능한 경쟁우위에 미치는 영향을 논의한다.
델의 542억 달러 부채가 어떻게 줄었는지 묻는 짧은 GPT 질문이, 위기 극복과 AI 인프라 기업 전환을 추적하는 방대한 투자 분석으로 확장되는 과정을 보여준다.
미국 반도체주 강세에 힘입어 코스피가 6,800선을 되찾았지만, 달러 강세와 물가 부담도 함께 부각됐다.
금리인상기에도 반도체주 상승은 이어질 수 있지만, AI 투자의 생산성과 기업 이익이 높아진 조달 비용을 감당하는지 확인해야 한다.
찰스 3세가 AI의 의학·과학적 효용을 인정하면서도 실존적 위험에 대비한 통제와 국제 협력을 촉구한 가운데, AI 개발 감속과 국가 간 경쟁을 둘러싼 업계·정치권의 입장 차이가 드러났다.
Emerald AI가 Google·Nvidia 등과 결성한 AEMA는 데이터센터의 전력 수요 조절로 추가 100기가와트의 전력망 연결 여력을 확보할 수 있다고 주장하지만, 신규 발전원 필요까지 없애지는 못한다.
Huawei가 Nvidia에 도전하며 Ascend 960DT 출시 목표를 2027년 3분기에서 1분기로 앞당겼지만, Atlas 960 SuperPoD의 발표 규모가 기존 구상보다 작아졌다는 지적도 나왔다.
Salesforce CEO Marc Benioff: "We cannot let AI be social media 2.0"를 중심으로, 베니오프는 소셜미디어가 아동과 사회에 남긴 피해를 거론하며, AI 산업이 처음부터 윤리와 책임을 기반으로 운영돼야 한다고 주장한다를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.
기업들이 기밀과 업무 노하우를 지키기 위해 자체 AI 구축에 나서면서 엔비디아·델·팔란티어와 데이터센터 인프라가 새로운 수혜 후보로 제시된다.
영상은 금리인상에도 나스닥이 급등한 이유를 연준의 물가 대응 신뢰에 따른 장기금리 하락, 원유 공급 우려 완화, AI·반도체 수요 기대에서 찾는다.
Emerald AI, Google, NVIDIA가 전력망 상황에 따라 전력 사용을 조절하는 AI 데이터 센터의 확산과 미국 AI 인프라의 계통 접속 개선을 위해 AI Energy Management Alliance(AEMA)를 출범했다.
Amazon EKS의 PyTorch FSDP 학습에 NVRx를 결합해 비동기 체크포인팅으로 저장 대기를 줄이고, 장애 유형에 따라 프로세스 내부 재시작과 ft launcher로 학습을 복구하는 구성을 설명한다.
Nvidia의 Les Karpas가 TechCrunch Disrupt 2026에서 로봇의 ‘ChatGPT 순간’을 가로막는 물리 AI 데이터 부족과 이를 해결하려는 접근법을 다룬다.
Nvidia CEO Jensen Huang은 AI 안전을 공학과 기존 법률·시장 압력으로 관리할 수 있다며 신규 규제에 반대했지만, 기사는 실제 피해 사례를 들어 기업의 자율 판단만으로 충분한지 의문을 제기한다.
실리콘밸리의 AI 안전 논쟁에서 기업인들이 갈리는 핵심은 위험의 존재뿐 아니라 개발 속도와 검증 권한을 누가 통제하고 그 비용을 누가 부담하느냐다.
증시의 최악의 조합을 경계하려면 높은 금리만 볼 것이 아니라 신용 악화와 유동성 위축이 함께 나타나는지 확인해야 한다.
Salesforce와 Nvidia가 공개 가중치 Nemotron 기반의 기업 업무용 추론 모델 Koa를 선보이며 비용·데이터 통제를 중시하는 대안을 제시했지만, Claude 등 외부 모델과의 협력도 유지한다.
AI 멸망론에 대한 월가의 반격은 강한 인프라 수요와 유지되는 투자 전망에 근거하지만, 실제 주문·계약과 이익 지속성으로 검증해야 한다.
AI가 위험해 속도를 늦춰야 한다는 논쟁은 오히려 사이버보안 투자 기대를 키우지만, 크라우드스트라이크와 팔로알토의 높은 주가에는 이미 상당한 기대가 반영돼 있다는 것이 영상의 핵심이다.
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