장단기 금리차, 정상화 될 수 있을까?

퍼온글
어제 밤에 잠시 언급드린 확대되는 QT를 다시 정리 해보면

기존 475억 달러/월 -> 950억 달러/월
이중에서 국채 300억 -> 600억, MBS 175억 -> 350억 달러 입니다.

국채는 장기국채 비중이 더 크고요.
현재 장기물 상승이 두드러지는 원인은 QT원인이 커 보이는데 여기서.. MBS가 또 장기물 상승에 큰 영향을 미칩니다.

컨벡서티헷징 전략 때문에 MBS가 장기물에 영향을 미치게 되는 것이죠.

어?? 단기물보다 장기물이 더 오르네 경기가 좋아지는 것인가?? 하는 착각에 들수도 있죠. 아마 장단기 금리차는 좀더  좁혀질거로 예상 됩니다.

ㄴ잠시 쉬어가는 구간이 되어가는건가?

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펌글))

제가 현재 재직중인 회사와는 전혀 관계없는, 개인의 의견입니다. 많은 지적 부탁드립니다.

AMD, NVIDIA가 중국 대륙 및 홍콩지역에 데이터센터용 GPU를 공급하지 못하게 되었습니다.

미국의 독한 노림수라는 말 밖에는 못하겠습니다.

이거 하나로 중국의 데이터센터와, 데이터센터의 빅데이터를 이용하는 AI 모델 및 시뮬레이션 등 중국의 차세대 산업 동력에 전부 제동이 걸린 상황입니다.

미국은 꼭 집어 "최첨단 GPU", 즉 데이터센터용 GPU를 규제하였습니다.

GPT-3와 같은 대형 딥러닝 모델을 구축하고 성능 개선을 위해서는, 최고 성능 GPU의 병렬 연결이 필요합니다. 이유는 아시다시피 병렬 GPU 숫자가  많아질 수록 병목 현상때문에 연산 효율이 낮아집니다.

제가 박사과정에 전공했던 DFT의 경우는, GPU의 부동소수점 연산을 이용한 가속을 통하면, 최소 30% 정도의 성능을 끌어올릴 수 있습니다. GPU가 없다고 계산을 못하는 정도는 또 아니죠.

허나, 부동소수점 연산 한정으로는 CPU 연산의 속도는 GPU에 한참 못미칩니다.

그래서 알리바바 등 중국의 데이터 회사들는 자체적으로 "平头哥" 브랜드와 같은 자체 설계 칩을 TSMC 파운드리를 통해 칩을 만들어,  데이터센터 연산의 최적화를 합니다.

허나 이는 특정 상황에 맞는 연산만을 위한 최적화로, 초대형 모델을 새롭게 학습시키고 개선시키는 건 또 별개의 일로 판단됩니다. GPU 설계 능력이 아무래도 AMD, NVIDIA 보단 떨어질 수 밖에 없고, 병렬연산 최적화는 더더욱 어렵습니다.

그럼 중국 데이터 회사들의 선택은?

1. 당분간 중국 내에서 적절한 성능의 GPU와, 적절한 머신러닝 모델로 만족한다.
2. 해외에 데이터센터를 세워서 해외에서 학습시킨다.

1. 차량의 자율주행을 위해서는, 어머어마한 이미지 데이터를 수집하여, 학습 모델을 만듭니다. 하지만  중국 내에서는 최고 성능의 모델을 만드는 건 이제 어렵게 되었습니다.

2. 중국 정부는 데이터를 국가 자산으로 생각합니다. 데이터의 해외 반출은 별도 허가가 필요합니다.

결국 중국의 자율주행 및 차량 관련 산업도 큰 타격을 받을 수 밖에 없습니다.

중국 정부가 가장 난감합니다. 데이터를 반출하면, 해외로 다 나가게 됩니다. 여기에 가장 확실한 경제 성장동력이 데이터센터 및 머신러닝 알고리즘을 통항 자율주행 등의 산업인데, 이 성장동력이 크게 꺾인 상황이 되었습니다.

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ㄴ 음... 반도체가 깊이 하락한 이유가 이때문이기도 하겠네요?

펠로시가 여기저기 돌아다니더니 중국이랑 손절하는 쪽으로 정책을 많이 바꾼듯
(바꾸도록 영향을 준듯)

윤석열도 이럴때는 펠로시쪽 편들거나
반대로 중국편들면서 적자가 심해지지않는 방법을 강구해야하는데...

우리나라 기업들 점점 힘들어지네요