Jury

医生曾断言戴上眼镜就一辈子摘不下来了。 一套由三个动作组成的眼球操正在推翻这个结论。 动作异常简单。 先做眼部拉伸和转圈。 让眼部肌肉向两侧拉伸到极限。 接着进行左右平移。 视线在最左和最右两端来回扫视。 第三项练习是整套动作的核心。 让眼球沿对角线斜向移动。 从左上直达右下，再从右上滑向左下。 视力退化往往源于眼部肌肉的长期僵死。 每天几分钟的针对性拉伸就能重新激活它们。 视力的走向其实就藏在这些微小的运动轨迹里。

[저만의 종합 예상 시나리오] 1. 중장년층 슬슬 실달러 사려고 은행몰려감 2. 은행들 매일 달러 환전 마감 됐다고 사람들 집돌아감 3. 달러 1550원 정도에서 사람들 극심한 위기감 감지 4. 뉴스에서 미국의 클레리티 법안 얘기 나옴 5. 중장년층들 김치거래소로 대체품 USDC, USDT 사러옴 6. 결국 달러랑 원자재 때문에 국장 돈 개빠짐 7. 클레리티 법안 통과 후 미국은 주식의 토큰화 본격 시작 8. USDC와 미국발로 알트장 시작 9. 토큰화된 주식들은 또 거하게 한탕 해먹으려고 xStock이랑 ondo 서로 뜨거운 경쟁시작 10. 토큰화된 주식 보유시 똥코인 에어드랍 메타 복귀 11. 한국 가상자산 기본법 2차 통과 12. 원자재 부족으로 달러 또 폭등 13. 김치거래소들 미국거래소 USDC마켓 오더북 공유 신청 14. 에어드랍 코인들 김치거래소에서 선상장 후 김치한테 또 고점 설거지ㅋㅋㅋㅋ 15. 원화스테이블 관련 코인 개떡상 16. 원화스테이블코인 관련으로 떡상한 코인들 모체 기업들 국장에서 일 상한가 30% 때문에 국장충들 미친 분노 17. 한국 국장충들은 정부에 빨리 '우리도 토큰화' 해야한다며 토큰화 주식 상장 요청 18. 국내 주식충들 보유주식 토큰화로 브릿징하는 공부 후 코인거래소 입장 19. 미국거래소와 오더북 공유 이후 안정된 BTC 프리미엄과 달리 극심해진 USDC,USDT 프리미엄을 확인 ㅋㅋㅋㅋㅋ 20. 미등록 해외거래소 원천 금지 시작 21. 진성 코인충들 이미 튐 22. 세수 확보를 위한 코인 과세 강행 23. 토큰화된 주식을 들고 코인에 새롭게 입장한 국장충들모든게 개떡락하는것을 보며 한탄하며 2026년 Ending 후 2027년 과세 걱정 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 24. 미국기업들 개떡락한 한국 기업들 토큰화된 주식으로 대량 매수하며 달러 떡락 ㅋㅋㅋㅋ 국장충들 또 속냐?

🚨 찰리 멍거가 말한 투자에서 이기는 방법 “200주 이평선을 따라 우량주만 매수한다면 길게 시장지수를 뛰어넘는 수익을 얻을 수 있다.” 1️⃣ 전략은 어렵지 않습니다 사실 방법 자체는 단순합니다. 👉 우량주 찾기 👉 200주 이동평균선 근처에서 매수 👉 장기 보유 이 전략만 지켜도 시장 평균을 이길 가능성이 높다는 것이죠. 2️⃣ 문제는 전략이 아니라 사람의 심리 멍거는 핵심을 이렇게 말했습니다. “문제는 그런 절제력을 가진 사람이 거의 없다는 것이다.” 사람들은 보통 📉 떨어지면 공포에 팔고 📈 오르면 뒤늦게 쫓아갑니다. 그래서 단순한 전략도 지키지 못합니다. 3️⃣ 결국 투자에서 중요한 것 투자에서 돈을 버는 사람은 📊 더 똑똑한 사람이 아니라 🧠 더 절제력 있는 사람입니다. 복잡한 전략보다 단순한 원칙을 끝까지 지키는 힘. 그게 장기 수익률을 만드는 차이입니다. ‼️여러분의 원칙은 무엇이고 잘 지키고있나요?

Chinese secret method

>유튜버 킴벌리가 알려준 영어 독학 사이트< 1. VOA English • 미국식 영어 뉴스 기반 학습 사이트 • 초·중급 학습자에게 적합 • 유용한 표현, 이디엄, 문법, 짧은 뉴스 듣기 • 1분짜리 콘텐츠 등으로 매일 꾸준히 공부 • 노트에 가볍게 정리 2. Talk English • 일상생활에서 사용하는 실제 영어 문장·표현 • 필요한 표현을 찾아 엑셀 정리 • 다만 재미 요소는 적고 표현 수집용 자료! 3. LingoClip • 노래를 활용한 영어 학습 사이트 • 노래를 듣고 빈칸 단어 맞추기 방식으로 진행 • 연음과 실제 발음 듣기 연습에 효과적 4. News in Levels • 같은 뉴스 기사를 초급·중급·고급 3단계로! • 난이도별 문장 비교 학습 가능 • 초보부터 고급 학습자까지 활용 가능 ✅ 정리 • VOA English → 뉴스 기반 종합 영어 학습 • Talk English → 실생활 표현 수집 • LingoClip → 노래 기반 듣기 학습 • News in Levels → 난이도별 뉴스 독해

ETF 뭐 사야 할지 잘 모르시는 분들 일단 이것부터 보세요 정리가 되게 잘 되어 있습니다 1, 2, 3, 9번은 꼭 보시길 추천할게요

@Tesla_Teslaway @thelastbalbalta 후속 아티클 기대됩니다! 인사이트 감사드려요

데이터센터/반도체 병목 타임라인 정리 대 AI시대에 꼭 알고 있어야 합니다!! 공부해야됩니다 여러분!!!! 1. CPU → GPU 전환 (연산 병목)시기: 2020~2022년 왜 병목 됐나? 딥러닝은 수천 개의 간단한 계산(행렬 곱셈)을 동시에 해야 함. CPU는 "하나씩 순서대로" 잘하지만 병렬이 약함. GPU는 수천 개 코어가 동시에 일해서 AI 학습 속도가 10~100배 빨라짐. AlexNet(2012)부터 GPU가 필수 됐고, ChatGPT급 모델 나오면서 완전 전환. 🔸쉬운 설명 CPU는 서울에서 출발해서 대전, 광주, 대구,부산,강원도 가는데 차례대로 들렀다 감, GPU는 서울에서 차 여러대로 동시에 출발해버림. CPU는 똑똑한 한 명이 책상에서 계산기 두드리는 거라면, GPU는 수천 명의 단순 노동자가 손으로 계산하는 거임. 계산기는 복잡한거 계산 잘하지만 AI학습은 단순한거 동시에 빨리하는게 최고임. 🔸결과/영향 딥러닝 연구자들이 CPU로 훈련하다가 GPU(Hopper 이전 세대)로 바꾸니까 하루 걸리던 게 몇 시간으로 줄음. Nvidia가 이걸 CUDA 소프트웨어로 독점적으로 밀어서 시장 잡음. 🔸2026년 현재 상태 이미 해결. 이제 GPU가 기본, 모두가 GPU 클러스터로 훈련함. 단일 GPU 중심 → 현재: 전체 시스템 orchestration으로 병목 이동 2. 메모리 대역폭 부족 (Memory Wall)시기: 2022~2024년 왜 병목 됐나? GPU 연산 속도는 빨라졌는데, 메모리에서 데이터 가져오는 속도가 못 따라감. 일반 GDDR 메모리는 "좁은 길"이라 빨리 못감. AI 모델 파라미터가 수억수조 개라 데이터 이동이 엄청나게 필요함. (엔비디아가 "메모리 대역폭이 성능의 80% 결정한다"고 할 정도) 🔸쉬운 설명 GDDR 메모리는 1차로의 단일 도로, HBM 메모리는 8층짜리 복합도로 🔸결과/영향 HBM이 필수로 부상. 개발자들이 모델 키울 때마다 메모리부터 채움. 🔸2026년 현재 상태 HBM으로 넘어갔지만 여전히 핵심. 모델이 커질수록 "메모리 월" 계속 존재. 3. HBM 공급 부족시기: 2024~2026 (현재 가장 심함) 왜 병목 됐나? 하나의 AI GPU에 HBM 80~200GB 필요. 모델(예: GPT-4급)이 커지면서 HBM 수요 폭발. 생산이 복잡해서 SK하이닉스·삼성·Micron이 따라가지 못함. 가격 70~100% 폭등. 🔸쉬운 설명 고성능 스포츠카 엔진(GPU)을 만들었는데, 도로가 논길이라 어차피 달리질 못함. 생산해도 어차피 못 쓸거 생산할 필요가 없음;; 🔸결과/영향 Nvidia Blackwell 같은 최신 GPU 생산 지연( HBM 부족으로 초기 생산 지연됐고, 2026년 초에도 여전히 매진 상태. Rubin (2026년 말 예정)도 HBM4 준비 중인데, 공급 부족으로 기다려야 되는 상황. 엔비디아가 SK하이닉스에 선금 주고 예약할 정도임(AI 회사들 HBM 확보 경쟁 치열함) 🔸2026년 현재 상태 여전히 매진. 2026년 하반기부터 용량 확대되면서 조금씩 풀릴 전망. 3-1. 다시 메모리 부족?? (메모리 용량/전력 병목) 이제 도로(HBM)도 넓혔는데, 또 다른 문제가 터짐. 용량의 한계: AI 모델이 커지는 속도가 반도체가 커지는 속도보다 훨씬 빨라 아무리 HBM을 쌓아도 AI 전체 데이터를 다 담기엔 창고(용량)가 부족해짐. 계산기(GPU)가 빨라지면 도로(HBM)가 막히고, 도로를 뚫으면 창고(용량)가 부족해지는 끝없는 꼬리잡기를 하고 있는 상황. 삼성과 하이닉스의 '다음 수' ① PIM (Processor-In-Memory) 메모리는 저장만 해? 아니, 메모리 안에도 작은 계산기를 넣어버리자. 데이터가 밖으로 나가지 않고 메모리 안에서 간단한 계산을 끝내버림. 그럼 GPU로 가는 도로가 훨씬 한산해지겠지? ② CXL (Compute Express Link) 메모리 용량이 부족해? 그럼 여러 대의 컴퓨터 메모리를 하나처럼 연결해서 쓰자. 지금은 칩 하나당 꽂을 수 있는 메모리 용량이 정해져 있는데, CXL을 쓰면 마치 외장 하드를 붙이듯 메모리 용량을 무한대로 확장할 수 있음. '창고 부족' 문제를 직접적으로 해결하는 기술. ③ 하이브리드 본딩 (Hybrid Bonding) HBM 층을 쌓을 때, 중간에 전선을 쓰지 말고 칩끼리 아예 붙여버리자. 압도적인 데이터 전송 속도: 범프(납땜)가 없기 때문에 신호가 지나가는 경로가 짧아짐. 이는 저항을 줄이고 데이터 전송 효율을 극대화. 초고밀도 연결 (I/O 확장): 범프는 크기 때문에 칩 하나에 수천 개 정도만 넣을 수 있지만, 하이브리드 본딩은 구리 패드를 아주 작게 만들 수 있어 수만~수십만 개의 연결 통로를 확보할 수 있음. 4. 고급 패키징 (CoWoS 등)시기: 2025~2026 중반 왜 병목 됐나? HBM 있어도 GPU 다이 + HBM을 정밀하게 붙이는 "조립" 기술 부족. 보통 메모리는 컴퓨터 메인보드에 따로 꽂는데, HBM은 너무 빨라서 멀리 떨어져 있으면 속도가 안 나. 그래서 아예 GPU 바로 옆에 바짝 붙여서 한 몸처럼 패키징해야됨. TSMC CoWoS가 90% 점유, Nvidia가 용량 대부분 예약.(용량 60% 차지) 🔸쉬운 설명 엔진과 연료 탱크 다 만들었는데, 그걸 차체에 제대로 붙이는 공장이 꽉 차서 차 완성 못 함. 부품 쌓아놓고 기다리는 꼴. 🔸결과/영향 완성품 출하 지연. AMD·Google 등 다른 회사도 타격. 🔸2026년 현재 상태 전체 AI 칩 출하 지연. 상반기까지 타이트함 . TSMC 확대 투자중이라 하반기부터 완화 예상. 5. 전력·냉각·인프라 (Power Wall)시기: 2025~2027 왜 병목 됐나? 최신 GPU 하나가 700~1000W+ 먹음. 대규모 클러스터(수만 개 GPU)는 원전급 전기 필요. 2026년 AI 데이터센터 전력 수요가 100GW 넘을 예측 (미국 전체 전력 10% 차지 가능). Nvidia 클러스터 하나가 도시 하나 전기 먹음. 🔸쉬운 설명 엔진이 너무 강력해져서 연료(전기) 충전소가 따라가질 못함. 충전소 없으면 차 운행 못하고 세워둬야지.(칩들 다 준비돼도 돌리지 못하는 상태 발생) 🔸결과/영향 데이터센터 건설 지연, 전기 요금 폭등, 일부 지역(미국 버지니아 등) 그리드 포화. 🔸2026년 현재 상태 센터 건설 지연, 전기 요금 폭등. 2026년부터 본격 "파워 월" 느껴짐. 일론머스크가 우주데이터센터로 갈 수밖에 없다고 하는 이유. 6. 칩 간 / 랙 간 데이터 이동 (Interconnect / Photonics)시기: 2026~2028 예상 왜 병목 됐나? GPU 수만 개 연결할 때 기존의 구리선으로는 대역폭·지연·전력·열 한계. 빛(광학)으로 바꿔야 함. 🔸쉬운 설명 집 안(칩 안)은 초고속인데, 집 밖 도로(칩 간)가 국도로 막혀서 전체 느려짐. 고속도로(광학) 깔아야 함. 🔸결과/영향 대규모 훈련(예: GPT-5급)에서 칩 간 데이터 이동이 전체 시간 30% 차지. Nvidia Spectrum-X, TSMC Silicon Photonics 도입 중. 🔸2026년 현재 상태 본격 시작 단계. CPO(Co-Packaged Optics) 상용화 가속. 7. 미세화 한계 + 칩 제조 용량 전체 (1nm 이하)시기: 2027~2030 이후 왜 병목 됐나? 2nm 아래로 가면 양자 효과로 칩 불량 폭발 등 물리 한계. EUV 장비(ASML 독점)·수율 문제. TSMC 2nm 양산 중이지만 수율 낮음. Rubin도 이 한계에 부딪힐 가능성 있음. 🔸쉬운 설명 벽돌을 너무 작게 깎다 보니 부서지기 시작. 그냥 작게 만드는 대신 여러 조각(chiplet) 붙이는 방식으로 우회. 🔸결과/영향 단순 미세화로 성능 올리기 어려움 - 새 아키텍처: Chiplet (작은 칩 여러 개 연결) 확대 → AMD·Intel 이미 사용, Nvidia도 도입 중. - 새 재료: 2D 물질(MoS2 등), 탄소 나노튜브, Gate-All-Around(GAA) → CFET로 진화. - 백사이드 전력 공급: 칩 뒤쪽으로 전기 공급(저항은 줄어들고 속도는 빨라짐), (TSMC·Intel 2026~2027 도입). - 대안 컴퓨팅: 광학·퀀텀 칩 (아직 초기, 2030년대 실용화?). 🔸2026년 현재 상태 성능 증가 둔화. chiplet·새 재료로 대응 중. 아직은 2~3nm 용량 타이트하지만 HBM/CoWoS만큼 심하지 않음. 8. 데이터·지연 벽 (Latency Wall)시기: 장기 (2030년대?) 왜 병목 됐나? 고품질 훈련 데이터 고갈 + 분산 훈련 시 빛 속도 한계(지연). 인터넷 전체 데이터 긁어도 부족. 합성 데이터나 효율 알고리즘 필요. 🔸쉬운 설명 먹을 게 다 떨어짐 (데이터 부족), 분산으로 카바쳐보려 해도 속도가 안나옴 🔸결과/영향 더 큰 모델 만들기 어려움. 합성 데이터·효율 알고리즘 필요. - 합성 데이터: AI로 가짜 데이터 만들어 학습 (이미 OpenAI 등 사용). - 효율적 알고리즘: MoE(Mixture of Experts)처럼 필요한 부분만 깨우는 방식 → 전력·데이터 덜 먹음. - 광학 연결: 칩 간 빛으로 데이터 이동 (Silicon Photonics, 2026~2028 상용화). - 분산 학습 최적화: 엣지 컴퓨팅 (스마트폰·자동차에서 일부 학습) → 중앙 집중 줄임. - 장기: 뉴로모픽 칩 (뇌 흉내, 데이터 덜 필요). 🔸2026년 현재 상태 아직 본격적이지 않음. 합성 데이터 사용 증가 중. 이건 "무어의 법칙" 끝나는 시대 대응 전략. 완벽히 해결되진 않지만, 이 방향으로 AI 성장 속도 유지하려 함. ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ 🎯투자자인 우리는 여기서 순환 싸이클을 생각해서 현재 병목이 뭐고 다음은 뭐가 될지, 그리고 뭐가 개발됐다고 하면 (예,HBM4같이) 그다음은 뭐가 병목이겠구나 생각해야함 그리고 추후에는 뭐가 필요한지 등을 파악해놔야 함 아주 긴시간동안 공부하고 정리했음. 호응이 매우(매우) 좋으면, 각 섹터별로 어떤 기업들이 영향을 미치고 있고, 앞으로 어떤 기업들이 좋을지도 분석해 보겠음

@ggsrk4Yz4cBVfmd 정말 유일하게 빛과 소금이 되는 채널인데.. 제가 중심잡으며 험한 코인 미장 투자여정에 정말 도움이 되는 대코민님이신데 쓰레기 같은 댓글에 너무 맘상하지 않으셨으면 좋겠어요.

(북한 눈치 그만보시죠 20대 청년 분노) 청년이 진짜 말 한번 시원하게 한다ㅋㅋ 반박 못하는 김민석 오열 하고있음ㅋ 이딴놈이 국무총리?😂 출처:한국의목소리

$NVDA 다음은 어디인가: 앞으로 10년, 진짜 돈이 몰릴 ‘픽앤쇼벨’ 기업들 많은 투자자들은 NVIDIA $NVDA 의 성공을 “AI를 잘해서”라고 설명합니다. 하지만 그것은 결과를 보고 난 뒤의 설명일 뿐, 본질과는 거리가 있습니다. 엔비디아가 지난 10년간 시장을 압도한 이유는 AI 모델을 만들었기 때문도, AI 서비스를 제공했기 때문도 아닙니다. AI라는 새로운 문명이 작동하기 위해 반드시 필요했던 ‘연산의 삽과 곡괭이’를 독점했기 때문입니다. AI 혁명은 수많은 스타트업과 기술 기업을 탄생시켰지만, 가장 큰 부는 언제나 “이야기를 만든 회사”가 아니라 그 이야기들이 실제로 돌아가게 만든 인프라 기업에 집중되었습니다. 이것이 바로 픽앤쇼벨(Pick-and-Shovel) 투자 공식이며, NVDA는 이 공식을 현대 자본시장에서 가장 완벽하게 증명한 사례입니다. 그리고 이제 질문은 여기로 이동합니다. “AI 다음의 10년에는, 어떤 혁신이 오고 그 혁신의 NVDA는 누가 될 것인가?” 다가오는 10년은 하나의 테마가 시장을 지배하는 시대가 아닙니다. AI를 중심으로 양자컴퓨팅, 우주 인프라, 국방·안보 기술, 에너지·전력, 바이오·장수·인간 증강이라는 여러 개의 대혁신 축이 동시에 전개되는 문명 단위의 변화 구간입니다. 그리고 이 모든 변화에는 공통점이 있습니다. 언제나 주목은 화려한 기술과 스토리가 받지만, 실제로 가장 오래, 가장 크게 돈을 버는 쪽은 그 기술들이 반드시 의존할 수밖에 없는 기반·인프라·도구를 제공하는 기업이라는 점입니다. 이 포스팅은 바로 그 관점에서 출발합니다. -앞으로 10년 안에 도래할 대혁신 메가테마는 무엇인지? -각 테마에서 진짜 돈이 몰릴 ‘픽앤쇼벨’ 기업은 어디인지? -상장사는 주식 티커로, 아직 드러나지 않은 곳은 비상장으로 명확히 구분하여 NVDA가 그랬던 것처럼, “혁신을 소비하는 기업”이 아니라 “혁신을 가능하게 만드는 기업”만을 추려 정리합니다. 이 글을 다 읽고 나면, 여러분은 더 이상 “어떤 테마가 유행할까?”를 고민하지 않게 될 것입니다. 대신 이렇게 질문하게 될 것입니다. “이 문명이 돌아가려면, 누가 반드시 돈을 벌 수밖에 없을까?” 1. AI 인프라 대혁명-AI는 새로운 전기다 AI 시대의 본질은 모델이 아닙니다. 연산, 전력, 데이터, 네트워크 인프라입니다. NVDA가 성공한 이유는 AI를 잘 만들었기 때문이 아니라, AI를 돌리기 위해 반드시 필요한 연산 도구를 장악했기 때문입니다. 이 구조는 끝난 것이 아니라, 사실상 이제 1막이 끝났을 뿐입니다. NVIDIA $NVDA – AI 연산의 절대 인프라 ASML $ASML – AI 칩 제조의 병목 TSMC $TSM – 첨단 공정의 유일한 대안 Super Micro Computer $SMCI – AI 서버 확산의 관문 Arista Networks $ANET – 데이터센터 네트워크 Innodata $INOD – AI 학습용 데이터 인프라 ->AI는 앞으로 10년간 모든 산업을 관통하며, 이 영역의 픽앤쇼벨은 시간이 갈수록 가치가 누적됩니다. 2. 양자컴퓨팅 · 포스트 AI 연산 혁명 AI가 커질수록 연산 한계와 전력 문제가 드러납니다. 그 다음 해답이 바로 양자컴퓨팅 + 하이브리드 연산입니다. 지금의 양자 시장은 ‘NVDA 이전의 GPU 시장’과 매우 유사한 단계에 있습니다. 중요한 점은 여기서도 승자는 알고리즘이 아니라 인프라라는 사실입니다. <양자 픽앤쇼벨 기업> IonQ $IONQ – 양자 하드웨어·네트워크·정부 인프라 D-Wave Quantum $QBTS – 상용 최적화 연산 Rigetti Computing $RGTI – 초전도 양자칩 Quantinuum (비상장) – HW+SW 통합 PsiQuantum (비상장) – 대규모 광자 양자 ->양자는 ‘AI 이후의 연산 인프라’이며, 항상 정부·국방이 가장 먼저 돈을 씁니다. 3. 우주 인프라 · 대우주시대 New Space → Space Infrastructure 앞으로의 우주는 탐사가 아니라 인프라 구축 단계입니다. 위성, 우주정거장, 달·저궤도, 국방 우주 체계가 늘어날수록 반드시 필요한 전력·구조·플랫폼 기업이 승자가 됩니다. <우주 픽앤쇼벨 기업> Redwire Corporation $RDW – 우주 인프라 종합상 Rocket Lab $RKLB – 발사 + 위성 플랫폼 Planet Labs $PL – 우주 데이터 인프라 Voyager Technologies $VOYG – 우주정거장·국방 인프라 SpaceX (비상장) – 사실상 우주 인프라 독점 -> 우주판 NVDA는 ‘로켓 회사’가 아니라 ‘우주 인프라 회사’**입니다. 4. 국방 · 안보 기술 메가사이클 - AI + 우주 + 양자 향후 10년간 가장 확실한 것은 국가 안보 지출의 구조적 증가입니다. 이 시장의 특징은 명확합니다. 경쟁은 적고, 계약은 길며, 한 번 들어가면 쉽게 빠지지 않습니다. <국방 픽앤쇼벨 기업> Palantir Technologies $PLTR – AI 전쟁 OS Lockheed Martin $LMT – 시스템 통합 Northrop Grumman $NOC – 미사일·우주 IonQ $IONQ – 양자 국방 인프라 Anduril Industries (비상장) – AI 무기체계 ->국방은 언제나 기술 혁신의 최종 수요처이며, 픽앤쇼벨 효과는 가장 강하게 나타납니다. 5. 에너지 · 전력 · 전기화 인프라 - AI의 진짜 병목 AI, 데이터센터, 양자, 우주… 이 모든 것의 공통 병목은 '전력'입니다. 앞으로의 에너지 혁명은 발전소보다 송전·전력 관리·저장에 있습니다. <에너지 픽앤쇼벨 기업> GE Vernova $GEV – 전력망·터빈 Schneider Electric (비상장/ADR) – 전력 관리 Eaton $ETN – 전기 인프라 Cameco $CCJ – 원자력 연료 NuScale Power $SMR – 소형 원전 -> AI 시대의 진짜 병목은 전력이며, 그 병목을 푸는 기업이 남습니다. 6. 바이오 · 장수 · 인간 증강 - AI 이후 최대 시장 고령화와 AI의 결합은 시장을 치료 → 관리 → 증강으로 이동시킵니다. 여기서도 승자는 약이 아니라, 플랫폼과 도구입니다. <바이오 픽앤쇼벨 기업> Thermo Fisher Scientific $TMO – 연구 인프라 Danaher $DHR – 진단·도구 Illumina $ILMN – 유전체 인프라 Altos Labs (비상장) – 장수 연구 플랫폼 <결론> 앞으로 10년간 가장 크게 성공할 기업은 ‘혁신을 만드는 회사’가 아니라 ‘혁신이 돌아가게 만드는 회사’입니다. AI 시대의 NVDA, 우주 시대의 RDW, 양자 시대의 IONQ, 국방 AI 시대의 PLTR 이들은 모두 ‘픽앤쇼벨’이라는 동일한 공식 위에 서 있습니다.

3 minute face workout 💪🔥

재밌는 사진을 보았다. 이 표(“Periods When to Make Money”)는 1875년 투자자 Samuel Benner가 남긴 경기 사이클 예측표다. Benner는 경제를 다음 세 단계로 구분한다. A → Panic Years 공황·크래시가 발생하는 시기 B → High Prices (Sell Years) 고평가·호황기이며 매도 시점 C → Low Prices (Buy Years) 디플레이션·침체·저점 매수 구간 그리고 이 주기는 16–20년을 단위로 반복된다. Benner의 주기표가 2026년을 매도(B)로 표시했다고 해서 2025년부터 팔라는 의미는 아니다. 고점(B)은 정확한 한 시점이 아니라 구간(zone) 이다. 즉, “2026 = B(고가·고평가) 사이클의 정점” — 지금의 유동성과 정책 변화는 모두 이 지점으로 수렴한다.

@thewp78 다른 대학은 모르겠는데 텍사스 라이스 대학은 명문입니다.

시카고예술대 라이스대 미들버리대 는 좋은 학교냐?! 주위에 위3곳 나온 졸업생이 없어서 물어본다이비치

영어 팟캐스트 추천 1. All Ears English youtu.be/i7JzuNOFrI8?si… - 20분 내외로 짧음 - 실생활에서 쓰는 영어 표현, 문법, 관용구 - 특히 발음이 깔끔해서 따라하기 좋다 2. U Up? youtu.be/1JOM-7H5zQE?si… - 2030의 데이팅/연애 고민을 다룸 - 현지 밀레니얼들의 데이팅 문화 - 슬랭이나 트렌디한 표현이 많아서 회화 실력 업그레이드 - 약 1시간이라 영어에 깊게 빠질 수 있지 3. No Stupid Questions youtube.com/playlist?list=… - 심리학, 경제, 사회 등 다양한 주제 - 전문 용어도 자연스럽게 배울 수 있음

🚨코인 고점 (불장)시그널 완전판 저는 반감기를 3번 겪은 사람입니다. 그리고… 최근 시장에서 ‘탐욕의 냄새’가 스믈스믈 올라오는 것 같아요. 데이터와 경험을 합쳐, 불장의 끝자락에서만 보이는 신호들을 공개합니다. (이 지표들은 저 또한 졸업을 준비하기 위해 작성하는 진심 담은 글입니다!) 🧵

@jsh3pump_ 태양광이 한국에 적합할까요? 제가 미국 서부 갔을때 사막에 패널들이 끝없이 펼쳐져 있는데 그곳은 일사량이 엄청납니다. 기후도 비도 거의 안오는 여름이 길죠. 반면 한국은 일사량도 미국에 비해 부족하고 사계절에 비고 오고 멀쩡한 산도 훼손해야 하고 득보다 실이 많을거 같습니다.

이전에는 쓸모없는 땅이었던 중국 구이저우성의 산들이 이제는 태양광 패널로 빽빽하게 둘러싸인 모습 우리나라는 이상하리만큼 태양광 발전에 부정적이지만, 중국은 태양광 발전에 진심인 모습이다.

미국 국채는 이제 스테이블 코인이 사드립니다 스테이블 코인이란? 스테이블 코인은 법정화폐(USD 등)를 담보로 하여 발행되는 디지털 자산으로, 이를 발행하는 기업들은 일정량의 법정화폐 또는 이에 준하는 자산을 준비금으로 보유해야 한다. 현재 $200B 이상의 스테이블 코인이 발행되었으며, 대부분은 달러에 가치가 고정되어 있다. 스테이블 코인 작동방식 테더(USDT)와 서클(USDC)이 가장 대표적인 스테이블 코인 발행사이기 때문에, USDT 와 USDC 를 예로 들어보았다. 이들은 중앙집중형 스테이블 코인으로, 준비 자산을 기반으로 한 발행 및 상환 과정을 거친다. 테더와 서클의 스테이블 코 인 발행 과정은 기본적으로 법정화폐 입금, 스테이블 코인 발행, 사용, 그리고 법 정화폐 상환의 네 가지 단계로 구성된다. •법정화폐 입금: 사용자가 테더 또는 서클이 운영하는 계좌(은행, 결제 파트너 등)에 USD 를 입금하면, 해당 금액이 발행사의 준비금에 추가된다. 예를 들어, 사용자가 1 만 달러를 서클의 계좌로 송금하면 이 금액이 준비 자산으로 보관된 다. •스테이블 코인 발행(Minting): 테더 또는 서클은 블록체인 스마트 컨트랙트 를 이용해 1:1 비율로 스테이블 코인을 발행한다. 즉, 1 만 USDT 또는 1 만 USDC 가 새로 생성되며, 이는 사용자의 블록체인 지갑으로 전송된다. 발행된 스 테이블 코인은 ERC-20(이더리움), TRC-20(트론), BEP-20(바이낸스 스마트 체인) 등 다양한 블록체인에서 유통될 수 있다. •사용자 활용: 사용자는 받은 USDT/USDC 를 암호화폐 거래소에서 BTC, ETH 등과 교환하거나, 상품 결제 및 P2P 송금에 활용할 수 있다. •법정화폐 상환(Redeeming): 사용자가 스테이블 코인을 다시 법정화폐로 전환하려면, 테더 또는 서클에 환전 요청을 해야 한다. 사용자가 1 만 USDT 를 상환 요청하면, 테더는 준비금에서 1 만 달러를 지급하며, 블록체인 상에서 해당 USDT 는 소각(burning) 처리되어 유통량에서 사라진다 테더와 서클은 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 활용하여 토큰 발행, 송금, 소각 등을 자동으로 처리한다. 예를 들어, 사용자가 거래소에서 USDT 를 구매하 면 해당 금액만큼의 USDT 가 스마트 컨트랙트를 통해 사용자 지갑에 전송된다. 이 과정에서 발행량과 준비금 간의 1:1 페깅을 유지하는 역할을 한다. 테더와 서클 보안의 경우 KYC/AML(신원확인 및 자금세탁방지) 절차를 통해 승인된 사용 자만 직접 발행 및 상환이 가능하도록 설계되었다. 또한 다중서명(MultiSignature) 및 콜드월렛(Cold Wallet) 보관 방식으로 준비금을 보호하며, 서클은 블랙록과 협력하여 기관급 자산 운용 모델을 적용하고 있다.

@Lockyjoon @TeslarkMan 아이가 어릴때 얼마나 육아를 “함께” 했느냐에 그림과 같은 싱황이 나올지 안나올지 결정될거 같아요. 아이가 어릴때 정말 너무 힘든데 그때 남편이 일핑계로 늦게 들어오고 가족에 관심이 없다가 아이가 성장후관심을 가지면 그땐 가족이 가장에게 관심이 없어지고 그때 외로움을 느끼게 됩니다.

@TeslarkMan 생각보다 많을 것 같아요 ㅎㅎㅎ

너무 극단적인 케이스가 아닐까하는 생각이든다. 이런 케이스가 물론 없지는 않겠지만.. 상당히 드물 것 같다. 실제로는 오히려 결혼 덕에 외롭지 않은 경우가 대부분.