[이효석아카데미]
“[모터뷰] 반도체 시장에 봄이 오는걸까? 삼성전자·하이닉스 매수 전략은 ‘이렇게’ㅣ송명섭 iM증권 부장“
글로벌 경제전망: 저점매수 전략과 반도체·메모리반도체 시장의 미래
[1] 저점매수 전략의 유효성 및 주가 추세
최근 주가가 작년 7월부터 하락해 반토막이 난 상황인데, 지금은 저점 매수 전략이 유효하다고 평가됨.
단, 주가가 급상승할 것보다는 일정 구간 안에서 중간 이하로 움직일 때 조금씩 매수하는 투자 전략을 권장함.
이런 전략이 지금의 경기 불확실성과 공급·수요 문제에 효과적임.
[2] 반도체 시장 동향과 세부 분석
현재 반도체 업계의 주요 이슈는 스마트폰, PC, 서버 등 각 그룹별 수요 변화와 재고 관리 문제임.
· 스마트폰 부문에서는 중국 스마트폰 업체들이 지난해 반도체 주문 감축 후 재고가 누적되었고, 정부 보조금이 중저가 폰 판매에 긍정적 영향을 주고 있음.
· PC 부문은 1월과 2월의 춘절(설날) 효과에 따른 출하량 증가와 미국 관세 부과 전 미리 구매하는 움직임이 포착됨.
· 서버 부문에서는 AI투자 둔화 우려와 빅테크 업체들의 캐팩스 가이던스 조정으로 공급 전망이 불확실해짐.
[3] 생산량과 판매량: 삼성전자 vs 하이닉스 및 마이크론
삼성전자는 작년 대비 HBM 생산량을 120% 증대시키고 있으나, 판매량은 크게 줄어 제고가 누적될 우려가 있음.
하이닉스와 마이크론은 상대적으로 판매량 감소폭이 덜해 올해 말까지 HBM 어항은 견조할 것을 전망함.
이와 함께 생산설비가 놀게 되면 레거시 DDR(DDR4 등) 생산 확대 가능성이 있어, 추가적 수요 반등이 없으면 가격 하락 요인으로 작용할 수 있음.
[4] DDR5·DDR4 현물가격 및 수급관계
DDR5 공급은 단기적으로 타이트한 수급 상황과 관세 부과 등으로 현물가격 상승세를 유지하는 것으로 보임.
한편, DDR4는 이미 유통 채널에 재고가 과도하게 쌓인 상태이며, 투기성 수요에 의해 가격이 다소 상승했지만 펀더멘탈 변화 없이 지속되기 어려울 전망임.
이러한 현상은 메모리반도체 시장 전반에 영향을 미치며, 경제전망에도 중요한 변수로 작용할 것으로 보임.
[5] 향후 전망: 경기 둔화, AI투자 및 미국 정책 영향
글로벌 경기 둔화 우려와 함께 미국 정부의 재정 부담, 금리 인하 정책 등이 향후 반도체 시장에 큰 변수로 작용할 가능성이 있음.
특히 AI투자 둔화와 관련해 빅테크 업체들의 투자 증감률이 급감할 수 있으며, 이에 따른 서버, DRAM 및 HBM 수요가 둔화될 위험이 존재함.
시장 진입 시기는 여전히 저점에서 매수하는 게 적절하다는 분석이며, 다만 반도체 주가가 경기 선행지표와의 관계에서 6개월 정도 선행하는 역사적 패턴을 계속 이어갈지 주의 깊게 모니터링할 필요가 있음.
최근 주가가 작년 7월부터 하락하여 저점 매수 전략이 유효하다는 점, 반도체와 메모리반도체 시장에서는 스마트폰 재고 누적, PC 출하량 증가, AI투자 둔화 및 DDR5 공급 타이트 현상이 주요 이슈임. 삼성전자는 HBM 생산은 대폭 늘렸으나 판매량 감소와 제고 누적으로 어려움을 겪을 가능성이 있으며, 하이닉스와 마이크론은 상대적 강세를 보일 전망임. 경기 둔화, 미국 정책 변화 등 거시경제 변수와 함께 시장은 6개월 선행하는 주가 변동 패턴을 보이고 있음. 저점매수, 반도체, 메모리반도체, DDR5, AI투자 등의 핵심 키워드를 중심으로 향후 시장 변동성을 면밀히 주시할 필요 있음.
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*유튜브 출처: [이효석아카데미]
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[와이스트릿 – 지식과 자산의 복리효과]
“딥시크가 만든 진짜 변화가 이런 겁니다 / 이경일 솔트룩스 대표“
최신 AI 기술 도용 논쟁과 경제적 파장 분석
1. 기술 도용과 내부 활용 사례
오픈 AI와 구글 내부에서 10년 전부터 논의되던 AI 기술이 최근 2년간 엄청나게 활용되고 있는 사례가 있음.
특히, 외부에서 기술을 베껴 쓰는 사례가 증가하면서 내부 기술자들 간에도 갈등이 심화됨.
오픈 AI 측은 외부로부터 기술을 도용당한 것에 대해 당연하다는 입장을 보이고 있으며,
이미 자사 내부에서도 비슷한 방식으로 기술이 공유되었음을 인정하고 있음.
이런 현상은 AI 기술과 딥러닝 기반의 인공지능 활용이 글로벌 경제에 끼치는 영향으로도 해석될 수 있음.
2. 오픈 AI와 구글 내부 상황의 경제적 의미
오픈 AI와 구글 모두 오랜 기간동안 인공지능 기술을 개발해왔으며,
이런 기술이 내부적으로나 외부적으로 활용되는 과정에서 경제 전반에 영향을 미치고 있음.
기술 도용 문제가 단순한 법적 분쟁으로 끝나지 않고,
경제 전망과 기업 경쟁력에 직결되는 중요한 요소로 부각되고 있음.
비용을 지불하고 기술을 도입한 사례에서 볼 때,
경제적 비용과 편익 분석이 이번 논쟁의 핵심 문제로 떠오름.
3. 딥시크 사례와 향후 소송 가능성
딥시크 사례는 대량으로 기술을 베낀 사건으로,
기술을 도용한 측이 체계적으로 외부에서 이익을 취한 점이 큰 문제로 지적됨.
일례로, 비용을 지불하고 기술을 사용하는 상황은 일종의 ‘공정 사용’ 문제와 결부됨.
이와 더불어 주변에서 동료나 옆집 형에게 배워서 사용하는 사례처럼,
기술의 공유 및 활용이 당연시되고 있는 현상 속에서도
누구를 상대로 소송을 진행할지에 대한 법적 해석이 어려워지는 상황임.
높은 비용과 이익 교환이 뒤따르는 만큼, 글로벌 경제와 인공지능 혁신의 방향성에도 커다란 영향을 미침.
4. 경제 전망과 글로벌 영향
이러한 기술 도용 논쟁은 단순한 법적 분쟁을 넘어서,
딥러닝, AI 기술, 인공지능 활용이 경제 전반에 미치는 파급 효과를 보여줌.
글로벌 경제 시장에서 기술 경쟁력은 기업의 미래 가치를 결정하는 중요한 요인임.
현재의 기술 도용 문제는 향후 기업 간 경쟁력,
경제 전망, 그리고 기술 혁신 속도의 방향성을 가늠케 하는 대표적인 사례임.
특히, 경제 전망, 글로벌 경제, 인공지능, 딥러닝 등 주요 SEO 키워드를 통해,
관련 업계 전문가들은 이 문제의 심각성과 함께,
기업들이 어떻게 대응해야 할지에 대한 전략적 고민이 필요하다고 봄.
핵심 내용:
– 오픈 AI와 구글 내부에서 10년 전부터 시작된 AI 기술 활용과 공유가 최근 문제로 부각됨.
– 기술 도용 사례가 경제 전망과 글로벌 경제 경쟁력에 영향을 미치는 상황임.
– 딥시크 사례로 인한 대량 도용 문제와 소송의 법적 애매함이 주요 쟁점임.
– 인공지능과 딥러닝 기술이 경제 전반에 어떻게 파급되는지,
비용과 이익 교환의 관점에서 재해석할 필요가 있음.
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*유튜브 출처: [와이스트릿 – 지식과 자산의 복리효과]
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