기본이 안되어있는 병신 숏 수익률은 허수라는걸 모르는 평신새끼 ㅋㅋㅋ

중국 대학생이 Vibe Coding으로 단 10일 만에 만들어 GitHub 글로벌 트렌딩 1위에 오른 오픈소스 프로젝트 "뉴스에 의한 주가가 어떻게 움직이는지" 시뮬레이션하는 AI 시스템을 오픈소스로 공개 지난 40년치 S&P500 거래 데이터를 전부 AI에 학습시킨 뒤, "만약 지금 이런 사건이 터지면 주가는 어디로 갈까?"를 수천 가지 시나리오로 돌려보는 구조입니다. 이 시스템의 엔진으로 쓴 게 MiroFish입니다. github.com/666ghj/MiroFish 성다그룹으로부터 3,000만 위안(약 57억 원) 투자받았다고 함. 출처: linkedin.com/posts/seungpil_…

(혼잣말) 영어회화 공부 풀타임 일하는 날 빼고는 영어 2시간씩 공부하기 📚자료 : 유튜브 구슬쌤 / 라이브아카데미 번갈아서 📌루틴 1. 영상 시청 2개 필기 혼자 쉐도잉 2. 챗지피티 활용해서 표현 극대화 3. 관련 표현들이랑 내 경험 엮어서 영작 만들기 (W. 챗지피티) 4. pingo ai로 연습

영어 리스닝 실력을 늘리는 방법 🍟 1. 영어 리스닝과 회화 실력을 베이스로 삼아 빠르게 향상시키려면 BBC 6 Minute English나 TED Talks 같은 팟캐스트를 매일 30분씩 반복 청취하면서 shadowing 즉 따라 말하기 연습을 병행하는데 처음에는 1.0배속으로 전체 내용 이해 후 1.25배속으로 전환하고 2주 후 1.5배속까지 올리면 귀가 자연스럽게 빠른 말투에 적응함. 2. 네이티브 대화 영상이나 팟캐스트 1문단을 선택해 채우기 listen-repeat-shadow 방법을 적용하면 1차 청취로 전체 의미 파악 2차 단어 뜻 확인 3차 완벽 따라 말하기를 3회 반복하는데 이 과정에서 리듬 억양 강세 패턴을 몸으로 익히고 무번역으로 이해하는 국어화 수준에 도달함. 3. 좋아하는 영어 노래 10곡을 골라 가사 전체를 외우고 따라 부르는 연습을 통해 자연스러운 억양과 리듬을 습득하는데 Spotify나 YouTube Lyrics 기능으로 실시간 가사 확인하면서 발음 정확도 높이고 코러스 부분 반복 연습으로 회화 리듬감을 키움. 4. Friends나 The Office 같은 시트콤을 자막 없이 1화 전체 시청한 뒤 모르는 표현만 자막으로 확인하고 해당 대사 shadowing 연기 연습을 반복하는데 배경음악이나 웃음소리 무시하고 배우 억양 톤 미세 뉘앙스까지 모방하면 일상 대화 패턴이 몸에 배임. 5. HelloTalk Tandem 앱으로 네이티브 스피커와 매일 15분 음성 통화하며 녹음 후 자가 피드백 분석하는데 문법 어휘 교정 대신 일상 주제 자유 토크 집중하고 상대방 말투 흉내 내어 자연스러운 대응력 향상함. 6. VOA Learning English나 CNN 10 Minutes 뉴스를 청취한 뒤 주요 키워드 5개 사전 확인 후 영어로 요약 쓰기 음성 녹음 네이티브 원문과 비교 분석하며 발음 억양 미세 차이 교정함. 7. 매일 아침 샤워나 출퇴근 시간에 일상 루틴을 영어로 셀프 토크하며 스마트폰 녹음 재생 피드백을 반복하는데 "I'm brushing my teeth while planning my day"처럼 단순 문장부터 시작해 하루 10분 자유 연설로 자신감과 유창성 키움. 8. Audible의 Graded Readers 초급 레벨부터 오디오북 청취하면서 RWL 읽으면서 듣기 병행 속도 0.8배로 텍스트 따라 읽고 모르는 어휘 문장 전체 노트에 암기해 수동적 듣기에서 능동적 생산으로 전환함. 9. 일상 대화 Phrasebook 50개 표현을 상황별로 외우고 거울 앞 연기 녹음 네이티브 원음과 비교 반복 연습하는데 "Could you make it quick?"처럼 실제 사용 빈도 높은 표현부터 습관화함. 10. 스마트폰 전화 키보드 영어 설정 TV 라디오 배경음 영어로 3개월간 완전 몰입 환경 조성하면 뇌가 자동으로 영어 모드로 전환되어 리스닝 민감도 2배 회화 반응속도 50% 빨라짐.

A capsule expandable house that costs less than $10,000

우주 경제 테마·종목 정리 (The Space Economy) 👀 1. 발사 및 추진: $RKLB $FLY $GE #SpaceX 🚀 2. 위성: $PL $ASTS $BA $MNTS 🛰️ 3. 부품: $CMI $HON ⚙️ 4. 데이터 분석: $BKSY $PLTR $SPIR 📊 5. 소재: $USAR $ATI 🧱 6. 통신: $VSAT $IRDM $SATS 📡 7. 네트워크: $VZ $T $TMUS 🌐 8. 방산: $NOC $LMT $LHX 🛡️ 9. 센서 & 전력: $MOG.A $STI $BWXT $TDY 🔋

근데 이게 그냥 쑈일까? 아마 다들 알꺼야. 진짜 알트만은 존나게 쫄리는거지 1. 일론 머스크: 테슬라 XAI SpaceX 2. 제프 베조스: 아마존 Blue origin 3. 에릭 슈밋: 구글(전 CEO), Relativity Space 인수 4. 샘 알트만: Open AI, Stoke space 지분 인수 논의 공통점이 뭘까? 일론, 제프, 에릭 모두 꾸준히 발사체 기업에 집중해서 투자하고 있는 인물. AI가 만든 병목을 해결 할수 있는 가장 이상적인 대안으로 3명의 천재가 똑같은 방향성을 보고 있음. 우주. 그리고 돈을 쏟아부으면서 발사체 기업에 투자중. 왤까? 돈 벌려고? 아니. 발사체로 죽어도 돈을 벌 수 없어. 그 엄청난 Falcon9 도 단일 기체를 20회 가까이 재사용하지만 런치 부분의 매출 한계는 명확한 상태. 고로 발사체 기업을 인수하려는 의도는 '돈' 때문이 아니라는거지 . 바로 완전한 '발사 주권'을 확보하기 위함이야. 발사체는 우주로 나가는 입장권과 같아. 입장권이 없으면 아예 우주에서 사업을 할 수 없어. 아~ 그냥 SpaceX를 이용하면 된다고? 누구 맘대로? 뭐 아무나 다 준대? SpaceX는 명백하게 Starlink를 구축하고 있으며, NSSL에 포함된 국가 전용 발사체 언제나 우선 순위는 Starlink, Golden dome, NRO, SDA, NASA 같은 내부수요와 국가기관이 가장 우선임. 발사 우선 순위와 계약 체결의 자유는 엄연히 SpaceX 측이 우위를 가지고 있지. 응 반독점 법이라고? ㅈ같으면 일론이랑 싸우면 됨. 트럼프랑도 싸우는 인물인데, 그깟 위성사업체 하나 쥐어짜는건 일론이 못할까? 감히 SpaceX 사업과 이해관계로 엮인다며 손쉽게 발사슬롯을 확보하기 어려울꺼야. 아니 막상 Falcon9을 이용해도 위성을 맞기기 어렵겠지. 이게 바로 발사체 기업의 '발사 주권'의 힘이야. 그렇기에 이미 다른 시대를 준비하는 빅테크 형님들은 우주로 나가서 사업을 하기 위해 '발사 주권'을 확보하려고 많은 노력을 하고 있어. 내가 원할 때, 내가 원하는 만큼, 누구의 눈치도 없이, 남의 발사체가 아닌 내 발사체로 나가고 싶은 거지. 돈은 상관 없어. 어짜피 돈은 넘쳐 흐르거든. 가장 중요한 건 '자율성' 이런 관점에서 보면 어짜피 SpaceX의 Falcon9와 Starship을 놔두고 샘 알트만이 Stoke space의 지분투자까지 고려한 맥락이 완벽하게 이해되지? 나중에 '발사 주권'을 잃는 것보다 큰 리스크를 감수하더라도 검증이 되지 않은 발사체 기업을 사는게 이득이라는거야. 발사체가 있어야, 안정적인 우주 사업이 가능하다. 이미 천재들은 움직이고 있고, 나는 그게 보여.

여윽시

일라이 릴리($LLY) 릴리가 빛을 찾아 나섰다. 어제 발표된 메이라GTx와의 계약은 단순한 기업 거래가 아니다. 희귀 안구 질환으로 시력을 잃어가는 이들에게 건네는 약속이다. 유전자 치료는 의학의 오랜 꿈이었다. 병든 유전자를 건강한 것으로 바꾸는 일. 마치 시간을 되돌려 태초의 설계도를 다시 쓰는 것과 같다. 특히 눈은 유전자 치료의 이상적인 표적이다. 작고 격리된 공간이라 치료 유전자가 다른 곳으로 퍼질 위험이 적다. 내가 진료실에서 만난 한 환자가 떠오른다. 망막색소변성증으로 시야가 점점 좁아지던 그는 “터널 끝에서 세상을 본다”고 했다. 그 터널이 매일 조금씩 좁아진다고. 릴리의 이번 투자는 그런 터널을 다시 넓히려는 시도다. 시장은 이미 알고 있었다. $LLY는 GLP-1 의약품으로 천문학적 수익을 올리며 시가총액 8000억 달러를 넘어섰지만, 미래는 다각화에 있다. 비만치료제 시장이 포화점에 다가올 때를 대비해야 한다. 유전자 치료는 일회성 투여로 평생 효과를 낼 수 있다. 반복 처방이 필요한 기존 약물과는 다른 수익 모델이지만, 그 가치는 측정할 수 없다. 빛을 잃은 이에게 빛을 돌려주는 일. 이보다 숭고한 기업 활동이 있을까. 주가 차트의 상승 곡선 너머에는 다시 밝아질 누군가의 세상이 있다. 릴리는 오늘도 조용히, 그러나 단단히 미래를 쓰고 있다.

엑스 유저 대다수가 [주식/코인]만 관심 있는거 잘 알지만 이 글이 알고리즘에 떴다면 행운이니 반드시 읽어보길! ✨오늘은 부자들이 왜 연 수익률 4% 밖에 안 되는 [건물 투자]에 목숨을 거는지 아~주 쉽게 설명해 드림. 쉬운 이해를 위해 변수와 디테일은 뭉개고 큰 흐름만 짚으며 설명함. "병신 같은 상권 들이대면서 이 동네는 공실 많은데요?" 하고 저지능 겐세이 걸면 뚝배기 바로 깬다. 우리가 하려는 성공적인 건물 투자라는 건 향후에 더 좋아질 입지를 찾는 게임임🤗 - START - 건물 투자를 이해하기 위해선, 일단 이 공식부터 확실히 머리에 박고 시작하자! 장담하는데 이 계산법은 여러분 인생의 큰 전환점이 될 거다. ⚠️[월세 X 300 = 건물의 가치] = 월세 1,000만원 나오는 건물은 30억원, OK? --- 다음은 재미를 위해 실 사례를 갖고 와봤음😁 짤에 첨부한 건물인데 여러분이 좋아죽는 광안리 상권에서 우리 회사 기준으로 보면 B급 입지의 평범한 상가건물임. 심지어 저 건물에선 바다가 보이지도 않음ㅎ 🤔저 건물의 전 소유주가 얼마를 벌었는지 계산해보자. 16년도에 14.2억원에 사서, 25년에 30억원에 팔았는데. 간소화를 위해 14억에 샀다치고 계산 때려보자 ⚠️14억원의 건물을 사기 위해 얼마가 필요하냐면 - 건물의 취득비용은 매매가의 약 6% - 임대업 법인의 경우 보통 80% 대출을 받을 수 있고 - 조선의 근 10년간 건물 담보대출 평균 금리는 4% (매매가 14억원 취득비용 8,400만원) - 담보대출 11억2,000만원(매매가의 80%) = 본인 자금 3억6,400만원 필요, 대출 이자는 매월 373만원씩 냄 14억원이니까 연 임대수익를 4% 계산 시 16년도에 월세를 466만원씩 받으며 건물 투자가 시작되었을거야. 여기까지 쉽지?🤗 정리해 보자 [14억원의 상가건물을 사려고 3억6,400만원의 자본금을 냈고, 월 이자는 373만원씩 내고 있다.] --- 이 조건 그대로 유지한 채, 10년이 흘렀고, 광안리 상권이 활성화되면서 유동인구가 늘었음. 유동인구가 늘면 임대료도 대폭 상승하기에 25년 현재 기준 저 건물의 예상 월세는 약 1,000만원 정도 수준임. 앞에 적어둔 계산법 기억하지? [월세 1천만원 = 건물 가치 30억원] 건물 가치가 약 30억원이 되었기에 전 소유주는 더 좋은 건물을 사기 위해 매도한거야. 😎자 정산해보자! 10년 전 자본금 3억6,400만원을 투자해서 총 16억원의 시세차익을 얻었으니 연수익률로 따지면 약 18.4%야. 여러분이 졸라 좋아하는 워렌버핏의 60년간 평균 수익률이 약 19.8%라는데 이 건물은 수도권 놈들이 존나게 무시하는 [지방도시 부산]의 바다 1선도 아닌 B급 입지의 일반적인 상가건물인데 정말 놀라운 수익률이지? 😮 --- 근데 뭐 하나 빼먹은거 없어? 현재 저 건물의 예상 임대수익이 약 1,000만원이라고 했잖아. 그런데 월 대출이자는 여전히 10년 전부터 월 373만원으로 고정이야. 지금은 저 건물을 굳이 안 팔아도 매월 통장에 임대수익이 627만원씩 남는 상황인거지. 이걸 연수익으로 전환하면 7,524만원이고 초기 자본금은 3억6400만원이였으니까 연 20.7%의 안정적인 배당금을 주는 자산이 된거야. 이쯤되면 저 새끼가 어그로를 끌라고 존나게 성공적인 케이스 갖고 온거 아니냐고 댓글 싸는 인간들 반드시 나올거 잘 알고 있음😁 근데 이 정도 성과는 내가 매일 직접 겪는 투자 성공 사례 중 평범한 수준임. 그럼 그렇게 좋은데 저 건물주는 왜 팔았냐고 묻는 의심병자가 또 반드시 나올텐데 ㅋ 30억원에 건물 팔고 담보대출 11억2천만원 상환하면 약 19억원의 현금이 생기고, 19억원이란 돈은 대출 껴서 70억원의 바다 1선 건물을 살 수 있는 자본금임. 이제 왜 팔았는지 이해되지?🤗 --- 이런 로직으로 인해 여러분이 매일 밤 존나게 꿈꾸는 100억 자산가가 지방에서도 건물 투자사이클 1번만 돌려도 탄생할 수도 있음. 대기업도 없고, 노인네만 가득한 지방에서 수십~수백억원 보유한 부자들이 왜 이렇게 많고 다들 어떻게 돈 번건지 그동안 궁금했지? 이게 여러분이 몰랐던 그들의 성공 방정식이야. 이게 바로 연 수익률 4%밖에 안되는 건물을 사기 위해 수많은 부자들이 잠도 안자고 매일 공부하고 임장다니는 이유인거야. 이런 정석적인 방법 말고도, 건물 투자로 훨씬 더 큰 수익을 얻는 방법이 수십가지는 되는데.. 이 글의 반응이 좋다면, 시간 날 때마다 부자들이 상업용 부동산으로 어떻게 돈을 버는지, 어떤 건물을 사고 싶어하는지 하나씩 풀어볼게. 잘 봤다면 팔로우 해주고🙏 궁금한게 있다면 답글 달아줘 ㅎㅎ 건물 투자에 리스크는 없냐고? 존나 많지! 참고로 난 건물 투자의 리스크 관련 글을 더 자주 쓰는 사람임🤗

로보틱스에 대한 2번째 아티클도 안 읽어보신 분들은 한번 보시길 바랍니다.

AI가 흘리는 땀값, 2조 4천억 캘리포니아의 골드러시 때, 정작 부자가 된 건 금을 캔 사람들이 아니었다. 곡괭이를 팔고, 청바지를 만들고, 물을 길어다 판 사람들이었다. 역사는 종종 이런 아이러니를 우리에게 가르쳐준다. 삼성이 2조 4천억을 들여 100년 된 독일의 냉각기업을 산 것을 보며, 나는 그 오래된 이야기를 떠올렸다. 모두가 AI라는 금맥을 찾아 헤맬 때, 삼성은 조용히 ‘열’을 식히는 일에 주목했다. 우리가 챗GPT에게 묻고 답을 얻는 그 찰나에도, 어딘가의 거대한 데이터센터는 뜨거운 숨을 내쉰다. AI가 똑똑해질수록, 그 열기는 더욱 뜨거워진다. 전기의 40%가 오로지 이 열을 식히는 데 쓰인다니. 문명의 진보란 때로 이토록 뜨거운 것인가. 플랙트그룹(FläktGroup) 이름도 생소한 이 회사는 백 년 동안 공기의 흐름을 연구해왔다. 반도체 공장의 먼지 한 톨 없는 공기를, 병원의 깨끗한 숨결을, 그리고 이제는 AI의 뜨거운 열기를 다스려왔다. 삼성은 이들의 손을 잡았다. AI 칩을 만드는 손과 그 열을 식히는 손이 만난 것이다. 시장은 냉담했다. 주가는 겨우 0.88% 올랐을 뿐이다. 사람들은 당장의 반도체 경쟁에만 눈이 멀어, 열 때문에 멈춰서는 미래를 보지 못했다. 하지만 진짜 지혜는 남들이 금을 캘 때 물을 파는 것이 아니던가. ‘스타게이트’라는 거대한 AI 프로젝트에 플랙트가 이미 참여하고 있었다는 사실. 삼성은 단순히 회사를 산 게 아니라, 미래로 가는 입장권을 산 것이다. 뜨거운 것을 식히는 일. 어쩌면 그것이 진정한 혁신일지도 모른다. 모두가 더 빠르고 더 똑똑한 것을 만들려 할 때, 누군가는 그 열기를 잠재워야 한다. 문명이란 결국 균형의 예술이니까.

🚨 BREAKING TRUMP INSIDER WITH 100% WIN RATE JUST GOT FULLY LIQUIDATED ON HIS LONGS. AFTER 14 SUCCESSFUL TRADES AND $33 MILLION PROFIT, HE WENT ALL-IN AND LOST $45 MILLION IN A SINGLE TRADE. CRYPTO IS A WILD SPACE 🤯

로보티즈가 액추에이터,로봇플랫폼 대장이라면 에스피지는 유성형,하모닉,RV(사이클로이드) 3종 정밀 감속기를 전부 양산하는 국내 유일 기업 에스비비테크나 다른 동종업계가 있어서 독점구조는 아니지만 일본이 표준으로 독점하던 구조를 깬다는건 강한 인센티브작용 모든 부품은 피지컬ai에만 들어가지 않겠지. 산업로봇에도 수많은 감속기,모터 들어갈테고 감속기 특성상 부품깨지거나 고장율 수율을 맞추기에는 오랜 검증 시간이 걸려서 한동안 부품주로 성장 할 소부장으로 보임

루머: 정부 셧다운이 끝나자마자 20개 펩타이드가 승인을 받을 예정 👀👀 "보도 자료는 준비 완료 상태"

엔비디아가 말아주는 답안지

$NVDA 엔비디아는 결국 이 회사를 살 겁니다 (KAIST 전자및전기공학부 김정호 교수) ㅣ 251029 언더스탠딩 1. AI 시대, 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 요동치는데 메모리 시대가 도래한 결과임. 2. 반도체 시장에서 HBM 다음 단계 메모리로 HBF 가 뜰 것임. 3. HBF 는 플래시 기반 적층 메모리로 GPU 옆에 붙여 대용량 프라이어를 고속 공급하는 기술임. *AI가 생성이나 추론을 할 때 사용하는 방대한 '지식'이나 '정보'를 저장해두고 필요할 때 빠르게 참조하는 저장공간을 상징적으로 "프라이어"라고 부름 4. HBF 는 DRAM보다 속도는 느리지만 용량과 비용에서 유리해 AI 추론에 적합함. 5. AI 생성 과정에서 단어를 쏟아내는 속도가 메모리에 의해 결정되므로 메모리가 중요해짐. 6. AI 모델 사이즈와 사용자 수가 증가하면서 메모리 용량과 대역폭이 더 중요해짐. 7. GPU 시대가 끝나고, 좋은 생크림 케이크를 만들려면 생크림(메모리)을 더 많이 넣어야 함. 8. 기존 HBM 용량이 작아 HBF 가 계층 구조 상 다음 단계로 올 것임. 9. 메모리 계층은 SRAM → HBM → HBF → 원격 스토리지로 구성됨. 10. AI 추론 시 필요한 대용량 암호책 같은 데이터를 HBF 에 저장하는 구조임. 11. AI의 망(인코더, 디코더) 역할을 하는 HBM 은 빠른 처리 속도를 지원함. 12. 단어 하나 생성할 때마다 거대한 암호책(HBF )을 계속 읽어야 해서 큰 메모리가 필요함. 13. 현재 메모리 용량에서 병목이 생기므로 HBF 가 GPU 바로 옆에 적층돼야 한다고 주장함. 14. GPU 주변 공간에는 한계가 있어 HBF 가 HBM 대비 열 배 용량 정도 될 것임. 15. 많은 데이터 처리가 필수인 AI 시대에 메모리의 밴드위스와 용량 확장이 필수임. 16. AI의 효율적 작동을 위해 HBF 기반 스토리지와 광통신 연결이 도입될 전망임. 17. 데이터센터에 기존 SSD 대신 대용량 HBF 가 도입돼 AI 지식 저장소 역할을 할 것임. 18. 한국의 삼성전자, SK하이닉스, 샌디스크가 HBF 및 HBM 경험을 토대로 유리한 위치에 있음. 19. 메모리 시장 점유율 상에서 삼성전자는 약 30%, SK하이닉스는 20%를 차지함. 20. 엔비디아가 AI GPU 외에 메모리 회사(샌디스크, 마이크론 등)를 인수할 가능성이 매우 높음. 21. 한국 기업들은 메모리 중심 컴퓨팅으로 GPU 역할 일부를 흡수해 엔비디아와 경쟁 가능성도 있음. 22. AI 데이터센터는 메모리 중심으로 재편되며 미래 AI 시장의 핵심 경쟁력은 메모리에 있음. 23. AI 생성과 추론 시 필요한 메모리 계층 확장과 밴드위스 증가는 2년마다 2배씩 증가할 것임. 24. 20년간 2배씩 10회 증가는 1천 배 증가로, 이는 100조 원 매출이 100경 원으로 확장되는 규모임. 25. AI 관련 메모리 수요가 폭발적으로 늘어나며 투자 금액도 천문학적으로 증가할 것임. 26. HBF 는 학습용이 아닌 주로 AI 추론용으로 활용되며, 기존 DRAM과 HBM 과의 계층적 연계가 중요함. 27. DRAM은 휘발성 메모리, 플래시는 비휘발성이나 속도 제한과 수명 문제 있음. 28. HBF 용량이 커지고, AI가 사용하는 데이터도 늘어나면서 데이터센터에서 중요한 역할 수행할 것임. 29. AI 프로그램 개발자는 하드웨어와 AI 알고리즘, 소프트웨어까지 통합적으로 이해해야 경쟁력이 있음. 30. AI 반도체 성능 혁신은 GPU가 아닌 메모리 계층 확장에 의해 주도될 것이며, 이는 주가와 산업 구조에도 큰 영향을 줄 것임.

딱 한마디만 하겠습니다. 지금 이 시대에 AI에 투자한다면, 이 걸 읽지 않으면 안됩니다.