경제기본 지식&전망28 분할매수 : 비중을 숫자로 정하는 법 (초보자 3단계 공식 + 예시) 분할매수: 비중을 숫자로 정하는 법 (초보자 3단계 공식 + 예시)분할매수는 “나눠 사면 안전하다”로 끝나지 않아요.진짜 핵심은 [‘얼마나’ 나눠 살지(비중)]를 숫자로 정하는 겁니다.비중이 숫자로 정해져 있지 않으면, 하락장에선 불안해서 멈추고, 상승장에선 조급해서 추격하게 되거든요.이 글에서는 초보자도 따라 할 수 있게 비중을 숫자로 정하는 3단계 공식과 현실적인 예시를 정리합니다.※ 투자 권유가 아닌 학습용 정보입니다.➡️ “핵심만 빠르게 보는 요약은 네이버에”: https://blog.naver.com/ecrecia/224180601446결론분할매수 비중은 “내가 감당 가능한 최대 손실”을 먼저 정하고, 그 안에서 ‘최대 1회 진입 비중’과 ‘분할 횟수’를 숫자로 고정하면 됩니다.1) 분할매수에서.. 2026. 2. 11. 테슬라 FSD vs 엔비디아 알파마요, 자율주행의 미래는? 자율주행의 진짜 승자는 누구일까?자율주행 기술을 이야기할 때 빠지지 않는 두 이름이 있는데, 바로 '테슬라의 FSD(Full Self-Driving)'와 '엔비디아의 알파마요(Alpamayo)'입니다. 겉으로 보면 둘 다 “자율주행 AI”처럼 보이지만, 실제로는 완전히 다른 길을 걷고 있습니다.이 글을 끝까지 읽으면, 왜 테슬라와 엔비디아가 경쟁자가 아니라, ‘다른 시장’을 노리는지 이해하게 될 겁니다.1️⃣ 테슬라 FSD란 무엇인가?테슬라 FSD는 테슬라 차량에 직접 탑재되는 자율주행 소프트웨어입니다.차선 변경신호등·표지판 인식자동 좌회전·우회전내비게이션 기반 주행이 모든 걸 하나의 AI가 처리합니다.하지만 중요한 포인트 👇⚠️ 완전 자율주행이 아닙니다. 현재 테슬라 FSD는👉 운전자가 반드시 감.. 2026. 1. 26. 이제는, [AI 인프라] 관련주에 관심을 가져야 되지 않을까? 2025 AI 수혜주 이후, 2026년 투자 포인트 정리2025년 증시는 단연 AI 관련주가 시장을 주도했습니다.엔비디아(NVIDIA), 브로드컴(Broadcom), 마이크론(Micron), 샌디스크 등 AI 반도체·메모리 기업들은 폭발적인 상승을 보여줬죠.하지만 올해(2026년) 시장의 시선은 조금 달라지고 있습니다.이제는 AI를 ‘돌리기 위한 환경’, 즉 AI 인프라 관련주로 관심이 이동하고 있습니다.그렇다면,👉 왜 지금 AI 인프라 관련주일까요?👉 초보 투자자는 어떤 관점으로 봐야 할까요?AI 인프라란 무엇인가?AI 인프라는 쉽게 말해 AI가 제대로 작동하기 위한 필수 기반 시설입니다.✔ GPU·서버✔ 데이터센터✔ 네트워크 장비✔ 전력·냉각 시스템✔ 클라우드 인프라즉, “AI 소프트웨어가 자동차.. 2026. 1. 19. 환율이 원화 1470원대 일때, 상반기 위기 대응법 1️⃣ 현 상황 요약원화는 구조적 약세 + 단기 공포 프리미엄이 동시에 붙은 상태25년 말 1,400원 초반 → 26.1.13 기준 1,470원 근접이는 단순 환율 상승이 아니라① 달러 강세 + ② 한국 고유 리스크 + ③ 자본 유출 심리가 겹친 결과👉 중요한 건 “이 레벨이 정상인가, 과열인가?”2️⃣ 2026년 상반기 환율 시나리오 3가지🔵 시나리오 A (확률 중간)1,420~1,480원 박스권미국 금리 인하 지연한국 성장 둔화 + 수출 회복 더딤외국인 주식 매수는 제한적👉 달러 프리미엄 유지, 원화 강세 전환은 아직 아님🟡 시나리오 B (확률 낮음)1,380~1,420원으로 점진적 하락미 연준 상반기 중 첫 금리 인하 신호반도체·AI 수출 회복외국인 선물 → 현물 전환👉 지금 환율은 고점 .. 2026. 1. 13. 왜 지금 ‘GPU 이후 NPU’에 주목해야 할까? AI 투자에서 진짜 돈이 움직이는 구간은 기술이 ‘대중화’되는 순간입니다.지금 시장은 바로 그 변곡점에 서 있습니다.1️⃣ 테슬라 : “AI는 자동차 안에서 바로 판단해야 한다”🔹 테슬라 FSD의 본질테슬라는 클라우드 의존 최소화차량 내부에서 실시간 판단(On-device AI) 구조카메라 → AI 연산 → 즉각적 제어👉 핵심은 지연(latency)이 거의 없는 추론 연산🔹 왜 이게 중요한가?자율주행은 0.1초 지연 = 사고데이터센터 GPU보다 차량·로봇·기기 내부에서 동작하는 AI 칩이 중요해짐📌 여기서 NPU 개념이 등장2️⃣ 엔비디아 : “AI 인프라의 절대 강자, 하지만 방향은 바뀐다”🔹 엔비디아의 현재 위치AI 학습(Training) → GPU 독점데이터센터·클라우드 중심자율주행 플랫폼.. 2026. 1. 12. GPU가 있는데, 왜 굳이 NPU가 필요한가? 엔비디아 GPU vs NPU실제 성능 비교 사례로 보는 차이점 (추론 속도·전력 효율)AI 반도체 이야기를 하면 항상 등장하는 질문이 있다.“GPU가 있는데, 왜 굳이 NPU가 필요한가?”이 질문에 답하려면, ‘학습(Training)’과 ‘추론(Inference)’의 차이부터 이해해야 한다.👉 이 글에서는 엔비디아 GPU vs NPU 실제 성능 비교 사례를 통해 '왜 NPU가 빠르게 확산되고 있는지 정리'해본다.1. GPU와 NPU의 역할 차이 (초보자 핵심) 구분 엔비디아 A100 GPU NPU 주 역할AI 학습 + 추론AI 추론 특화설계 목적범용 병렬 연산신경망 연산 최적화사용 환경데이터센터, 슈퍼컴엣지·서버 추론쉽게 말해,GPU = “AI를 똑똑하게 키우는 도구”NPU = “이미 배운 AI를 .. 2026. 1. 10. 이전 1 2 3 4 5 다음
