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WWDC26의 애플 AI는 기대를 충족시키지 못했고, 엔비디아 동맹은 게임사의 산업용 가치를 새로 부각시켰으며, 레버리지ETF 사례는 구조를 모르면 본주와 반대로 손실을 볼 수 있음을 보여줬다.
반도체 랠리가 끝났는지보다 더 중요한 시장 흔들리는 진짜 이유는 AI 수요 둔화가 아니라 전력·기판·MLCC·메모리까지 얽힌 복합 병목과 투자 사이클 후반부의 쏠림이다.
"미국 투자자들 줄 섰다"는 표현처럼, AI 생태계에서 삼성전자와 SK하이닉스의 반도체 존재감은 GTC 현장 관심과 낮은 밸류에이션, HBM·메모리 병목을 통해 확인되고 있다.
NVIDIA의 Jensen Huang은 AI 팩토리를 전기와 인터넷에 이은 지능 시대의 다이너모로 보고, 향후 기업 투자의 중심이 저장·검색형 데이터센터에서 실시간 지능 생산 인프라로 이동한다고 설명한다.
The Most AI Pilled CEO We Know의 핵심은 AI 전환이 도구 도입이 아니라 CEO가 회사 구조, 보안, 고객 이해, 실행 방식을 처음부터 다시 설계해야 하는 경영 과제라는 점이다.
AI 버블은 아직 끝났다고 단정하기보다, IPO·증자에 따른 주식 공급 증가, AI 생산성 서사의 균열, 크립토발 금융 충격이라는 3가지 신호가 동시에 강해지는지를 보며 후반부 리스크를 관리해야 한다.
젠슨 황의 “중국 시장 화웨이에 넘겨줬다”는 문제의식은 AI 반도체 패권이 한국 HBM, 대만 TSMC, 중국 화웨이의 삼각 경쟁으로 재편되고 있음을 보여준다.
애플 AI의 진짜 목적은 시리 하나를 똑똑하게 만드는 것이 아니라, AI를 운영체제 레이어에 심어 아이폰·맥의 화면, 앱, 개인정보, 권한, 클라우드 처리 흐름을 장악하려는 데 있다.
Customer Ignite Talk에서 BBVA는 AI Transformation을 단순한 도구 도입이 아니라, 은행 전반의 업무·고객 접점·리스크·개발·운영을 바꾸는 전사 운영 체계로 추진하고 있다.
클로드의 감정선을 건드리지 않고 일을 시키려면, 압박과 협박보다 평온한 정서, 명확한 이유, 검증 기준, 안정적인 페르소나를 함께 설계해야 한다.
스페이스X가 97%를 묶고 3%만 시장에 내놓는 구조의 핵심은 “살 수 있느냐”보다 제한된 유통 물량, XAI 가치 평가, 초대형 자금 조달이 시장 가격과 기존 포트폴리오를 얼마나 흔들 수 있느냐에 있다.
연준 풋(Fed Put)이 약해지는 가운데, AI·반도체 흔들림의 핵심은 단순한 성장주 조정이 아니라 금리 인상 가능성, 물가 재상승, 미국 소비 구매력 둔화가 동시에 겹친 매크로 압력이다.
CNN이 전한 미국 이란 협상 지속, 스페이스X 목표가 165달러, 오픈AI 가격인하 검토라는 재료가 함께 놓인 시장은 고물가·고금리 부담에도 AI 인프라와 반도체 중심으로 버티는 장세다.
5월 PPI는 물가 부담이 아직 끝나지 않았음을 보여줬고, 트럼프의 이란 강경 발언에도 유가쇼크가 제한된 가운데 시장의 핵심 질문은 ‘토큰 경제성’과 AI 투자수익률로 이동했다.
수익보다 "근거"가 먼저이며, 밸리 엑스퍼트 커리큘럼의 핵심은 단기 수익 보장이 아니라 매크로·자산군·기업분석을 연결해 흔들리지 않는 투자 판단 근거를 만드는 공부법이다.
AI가 실행하는 시대에는 인간에게 남는 핵심 경쟁력이 ‘의도’이며, 그 의도를 얼마나 깊게 만들고 에이전트·조직·관계망으로 실행시키느냐가 개인과 기업의 가치를 가른다.
Claude Opus 4.8은 성능·가격·환각 감소·dynamic workflows를 한꺼번에 개선한 모델로 소개되지만, 실제 활용에서는 비용 한도와 안정성, 집중력 관리가 성과를 가르는 핵심 변수다.
전쟁 끝나면 유가·금리 급락이 위험자산 선호를 되살릴 수 있지만, 진짜 돈이 몰릴 곳은 무조건 소형주가 아니라 AI 인프라·반도체 주도 섹터와 금리 완화 수혜 성장주를 구분해 봐야 한다.
Two IIT Engineers가 $550K Jobs를 거절한 이유는 단순한 모험심이 아니라, 고객지원 AI에서 실제 지불 의사와 대형 고객 traction을 확인하며 더 큰 잠재력을 선택했기 때문이다.
흔들리는 역대급 불장일수록 포모와 자기과신보다 실적, 주도 섹터, 포트폴리오 원칙을 붙잡는 멘탈이 더 중요하다.
“Knowing What Your Customers Want, All the Time”의 핵심은 AI 음성 인터뷰와 누적 고객 데이터로 고객이 무엇을 원하는지 상시 파악하고, 제품·마케팅·전략 의사결정의 병목을 줄이는 것이다.
Operationalizing AI in workflows의 핵심은 Workspace agents를 통해 개인 생산성 도구와 대규모 AI 시스템 사이의 공백을 메우고, 팀 단위 반복 업무를 실제 운영 워크플로 안에서 위임 가능한 형태로 바꾸는 것이다.
똘똘한 아이를 만드는 부모의 개입은 대신 결정하는 것이 아니라, 아이가 좋아하는 것을 발견하고 확장할 수 있도록 선택지와 경험을 연결해 주는 데 있다.
“강남, 잠실도 힘들다”는 말의 핵심은 서울 상권 몰락이 단순한 경기 침체가 아니라, 임대료·인건비·운영 난도·소비 방식 변화가 동시에 겹친 구조적 문제라는 점이다.
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