Channel
@anakinvest
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
9,632subscribers
-32 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001818302157 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @anakinvest |
| Description | 엄브렐라리서치 Anakin의 투자노트 채널입니다. 많이 부족합니다. 열심히 하겠습니다. 주로 산업에 대한 내용, 기술과 변화에 대한 내용을 업로드합니다. 적시성도 떨어지고 엄청나게 새로운 내용도 없습니다. 단지 생각 정리 정도입니다. *본채널에 언급된 기업과 종목은 매수/매도 추천이 아니며 모든 책임은 투자자 본인에게 있습니다. *현재 유료 채널은 운영하지 않으며, 종목 추천이나 상담 등도 진행하지 않고 있습니다. |
| Created | 1 May 2023 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 17 August 2026 |
| On Telegram | t.me/anakinvest |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 17 Aug 2026, 22:38 | 9,632 | -10 |
| 15 Aug 2026, 00:58 | 9,642 | -9 |
| 11 Aug 2026, 15:59 | 9,651 | -10 |
| 8 Aug 2026, 08:28 | 9,661 | -3 |
| 7 Aug 2026, 10:15 | 9,664 | first reading |
20 posts held, back to 2 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 19 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 14 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 18 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
1. 역사상 처음있는 변화의 변곡점에서 시각의 차이는 당연히 발생되는 일 2. 과거의 기준으로는 이익 추정치의 첫 하향, capex의 과잉 지출, 이익 추정치 상향 폭의 둔화, 저 PER에 팔아라 등을 중심으로 해석 3. 그러나 변화된 기준으로는 높아지는 이익의 가시성, 장기 계약 비중의 급등증, 장기 계약의 구속력의 강화, 그 어느때보다 높아진 메모리의 위상 등을 중심으로 해석 4. 시세의 위치에 따라 어느 때는 과거의 기준이, 어느 때는 변화된 기준이 더 강화되는게 주식의 현실. 시세가 펀더를 왜곡하는 현상 5. 하지만 결국 펀더의 시간이 다시 도래할 것. 과거의 기준으로는 이미 변화된 펀더멘털을 해석하지 못하기 때문. 산업과 기술은 이미 저만치 변화해가고 있음
BofA, 마이크론(Micron, $MU) , 목표 주가 1,550달러, '매수(Buy)' 투자의견, 최선호주(Top stock pick)로 선정 업계가 장기 계약 및 보다 예측 가능한 가격 구조로 전환하고 있는 점을 투자자들이 과소평가하고 있다고 분석 인공지능(AI) 인프라에서 메모리 칩의 중요성이 커지고 있으며, 메모리 산업이 사이클을 타는 단순 원자재(범용 제품)에서 '전략적 핵심 요소(Strategic enabler)'로 전환됨에 따라 밸류에이션(가치 평가)이 확대될 가능성이 있다는 점을 그 이유로 꼽았습니다. 이 투자 은행은 메모리가 이제 구조적이고 지속적인 투자 트렌드로 자리 잡았다고 주장합니다. 현재 메모리는 클라우드 AI 자본 지출(CAPEX)의 약 35~40%를 차지하고 있으며, 이는 과거 수준보다 2~3배 높은 수치…
엄브렐라리서치 Anakin의 투자노트 pinned «토큰과 메모리 1. 처음 ChatGPT가 나왔을 때, 모두가 놀랐지만 동시에 할루시네이션에 대한 비판도 거셌음. 대화는 되었지만 정확도가 낮았기 때문. 그 이유는 그 당시 모델이 '사전학습(Pre-training)' 중심이었기 때문 사전학습은, 인터넷에 있는 모든 데이터를 입력받아 기본 지식을 습득하지만, '뇌'가 빈 상태. 그렇기 때문에 깊은 생각이 어렵고 정보의 적시성도 떨어지는 상태 2. 사전학습 다음으로 함께 진행된 것은 '사후학습(Post…»
https://www.mk.co.kr/news/business/12082276 정부는 영업이익 배분 과정에서 주주의 의견이 사실상 배제된 현 구조가 불합리하다고 본다. 제도 개선을 통해 리스크를 지는 주주에 대한 정당한 보상 체계를 확립하고 성과급을 둘러싼 소모적인 노사 갈등을 제도적 틀 안에서 통제하겠다는 구상이다.
샌디스크의 NBM에 이어, 마이크론의 SCA가 또다시 불지핀 '이익의 안정성과 지속성' 이미 메모리는 '이익의 규모'와 '성장속도', '기술의 중요성'을 증명한 바 있음 하지만 멀티플 리레이팅의 또다른 중요한 조건은 (1) 이익의 지속성, (2) 마진율의 지속성. 이번 SCA는 이를 증명
* 메모리 업황은 지금 이 순간에도 공급부족이 심화되고 있습니다. 아직도 멀고 먼, 업사이클의 '어깨'까지 긍정적 시각을 견지할 것을 권고합니다.
씨티: Semianalysis 딜런과의 미팅 베라 루빈(VR, Vera Rubin) 플랫폼에서 'Socamm2' 메모리 탑재량이 상당히 줄어들 것이라는 우려에 대해, 딜런은 새롭게 출시된 '베라(Vera) CPU' 역시 엄청난 양의 메모리를 필요로 하기 때문인 것으로 보고 있습니다. 즉, 베라 CPU 쪽 수요 때문에 베라 루빈(VR) 시스템에 들어가는 Socamm2 물량이 어느 정도 축소(조정)될 수밖에 없다는 분석입니다. 삼성 측 역시 메모리 탑재량 삭감에 대한 시장의 우려를 일축했습니다. 삼성은 엔비디아(NVDA) 측에 메모리 공급이 제한적이라는 점을 이미 명확히 전달했으며, 제한된 메모리 캐파(생산능력) 안에서 엔비디아가 알아서 제품 믹스(배분)를 조절해야 할 것이라고 확답했습니다. 지난 3월 터보퀀트(turboquant) 사태 때처…
산업장관 "반도체 이윤, 재투자가 최우선 원칙…늦으면 주도권 빼앗겨" https://n.news.naver.com/mnews/article/421/0008973507?rc=N&ntype=RANKING&sid=101
삼성전자 잠정협의안이 가결되었습니다. 이제 성과급이 자사주로 지급되고, 2/3은 락업되는 구조로 바뀌게 됩니다. 노동자들의 성과급을 주식으로 받게 되면서, 이제 주주가치 극대화라는 목표로 한국 반도체 산업 구조가 바뀔 것이라 생각됩니다. 동시에 성과급 지급을 위해 사측에서는 자사주 매입을 지속할 수밖에 없습니다. 또한 파업이라는 불확실성도 해소되었다고 생각됩니다. 이제 반도체 산업의 새로운 국면만 보면 될 시기라고 생각합니다. [속보] 삼성전자 노사 잠정합의안 가결...투표율 96%, 찬성률 74% https://n.news.naver.com/mnews/article/023/0003978687?rc=N&ntype=RANKING&sid=001
삼성전자 노사협상과 거버넌스 패러다임 변화, 그리고 새로운 시대 1. 영업이익 12% 성과급의 옳고 그름 여부를 떠나, 만약 노사 협상이 가결된다면, 가결 이후의 변화를 놓쳐서는 안된다고 생각. 얼핏보면 전자 상황이 어수선해보이지만, 사실 아주 중대한 분기점이라고 생각 2. 개인적으로 SK하이닉스와 삼성전자 성과급의 가장 큰 차이는 '자사주'를 통한 지급. 특히 1/3은 1년 뒤 매도, 1/3은 2년 뒤 매도할 수 있는 락업을 묶어놓은 장치가 매우 의미가 크다고 생각 3. 이는 단순히 성과급 6억이 중요한게 아니라, 2억은 즉시 매각을 할 수 있어도, 나머지 4억원 중 2억은 1년 뒤, 2억은 2년 뒤에 팔 수 있는 구조로 -> 주주와 노동자의 이해관계를 일치시킬 수 있는 전략 성과급을 자사주로 받게 되고 락업을 걸게 된 순간부터, '…
토큰과 메모리 1. 처음 ChatGPT가 나왔을 때, 모두가 놀랐지만 동시에 할루시네이션에 대한 비판도 거셌음. 대화는 되었지만 정확도가 낮았기 때문. 그 이유는 그 당시 모델이 '사전학습(Pre-training)' 중심이었기 때문 사전학습은, 인터넷에 있는 모든 데이터를 입력받아 기본 지식을 습득하지만, '뇌'가 빈 상태. 그렇기 때문에 깊은 생각이 어렵고 정보의 적시성도 떨어지는 상태 2. 사전학습 다음으로 함께 진행된 것은 '사후학습(Post-Training)'. 사후학습은 모델이 알고 있는 지식을 쓸모 있게 만들어 줌. 모델에게 생각하는 방법을 가르치는 단계 사전학습만 수행하게 되면, '삼성전자,SK하이닉스에 대해 알려줘'라고 했을 때 인터넷 상에서 존재하는 꽤나 정확한 답변을 제공해줄 수 있음 그러나, '토큰 수요가 폭증…
토큰과 공장 1. AI 시대에 있어 가장 중요한건 무엇일까? 본질은 '토큰'이라고 생각 미국 GTC에서 가장 크게 느낀 점은 AI의 처음이자 끝이 '토큰'이라는 것. AI 시대에 있어 토큰은 마치 인류가 처음 '전기'를 찾아낸 것과 같음 2. 토큰 수요는 계속 증가할 것인가? OpenClaw가 만들어낸 Agentic AI가 촉발해낼 토큰 수요는 이미 우리가 '텍스트'를 통해 소통하는 토큰 수요를 아득히 넘어서고 있음 중요한 점은, 인류 중에서 아직 LLM을 쓰는 인구는 소수에 불과하며 그 중에서도 OpenClaw를 쓰는 인구는 더 극소수에 불과하다는 것 3. 토큰은 단순히 LLM이 생성해내는 '단어', '말꾸러미‘에 그치지 않고, 모든 명령체계와 인식/제어/행동 등 모든 영역에서 확장될 것 젠슨황이 말하는 Agentic AI…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @anakinvest. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank — 861,392 of 1,549,704entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 17 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“엄브렐라리서치 Anakin의 투자노트” (@anakinvest), 9,632 subscribers as measured 17 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/anakinvest.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.