Channel
@dolbikong
On this record: Topic · Observations · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
9,599subscribers
+98 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001588597281 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @dolbikong |
| Description | 트랜스휴머니스트 문의 @bitxrpmax 본 채널에서 제공하는 모든 정보는 단순한 시장 정보 및 종목 소개를 위한 것이며, 특정 종목의 매수·매도를 권유하거나 투자 자문을 제공하는 것이 아닙니다. 본 채널의 어떠한 내용도 투자 판단의 근거로 활용되어서는 안 되며, 투자로 인한 손실에 대한 책임은 전적으로 투자자 본인에게 있습니다. |
| Created | 24 December 2021 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 November 2026 |
| Measurements held | 25 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 November 2026 |
| On Telegram | t.me/dolbikong |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 63% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and the other topics.
These are measurements, not verdicts. Each one below states something we counted, alongside the evidence it was counted from, so you can check it rather than take it. None of them is graded: every observation this register holds is recorded at severity 0, because the precision of the detectors behind them has not been measured yet, and a rating we cannot support is worse than none. Read each as a fact about the data, not as a judgement about the channel. How we measure.
Posts published here appear in near-verbatim form on 1 other registered channel. The matching is on the text itself, not on Telegram’s forward marker, so it finds a copy whether or not it was labelled as one.
No sample pairs were kept for this entry. The counts below were measured, but without the pairs there is nothing here for you to open and check, so treat the relationship as recorded rather than demonstrated.
| Channel | Matching posts | Text overlap | Typical gap | Published first |
|---|---|---|---|---|
| @cryptocurrencymage | 14 (8/8 hand-verifiable sample passed) | 1.00 | 27 minutes | this entry (14–0) |
Text overlap is the Jaccard coefficient over the set of distinct three-word phrases in the two bodies: 1.00 is identical wording, and the threshold for counting a pair at all is 0.70. Candidates are generated by simhash LSH (4 x 16-bit bands, exact Hamming <= 3) verified against the bodies with Jaccard over the SET of distinct 3-word shingles. Published first counts which side of each matching pair carries the earlier timestamp — in this corpus, which is the limitation directly below.
What this cannot establish
MEASURED, DOMINANT ERROR SOURCE: a post ingested before 2026-08-06 may have carried a forward header that was not recorded. A 45-pair hand-check against live t.me pages found 14 (31%) where the live page shows a forward header naming the other channel and the database has none, plus 4 more (9%) naming a third party. The text match itself was wrong 0 times out of 45. Read attribution_capture.items_in_trusted_window before treating the unattributed count as a claim.
Telegram lets a channel forward a post with a header naming the source, and we only began reliably recording that header on 2026-08-06. None of the 0 matches recorded here fall after that date, so for this entry we cannot say whether any of them carried a credit. The duplication is measured; the absence of attribution is not.
“Published first” means first in this corpus. We hold 116 comparable posts for this entry, running 28 July 2026 to 11 November 2026. A channel we have read one page deep will look younger than a neighbour we have read in full, and the order would flip with no change in the underlying facts.
The detector’s own notes on this observation, as it recorded them. Names in this_style are fields of the underlying evidence record, which the plain-English paragraphs above read out for this entry.
Recorded under the key clone_source, last confirmed 12 November 2026. An observation that a later pass no longer finds is cleared, and a cleared observation is removed from this page rather than being shown struck through — we do not keep publishing a claim we have withdrawn. Dispute an observation.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Nov 2026, 16:57 | 9,599 | -2 |
| 8 Nov 2026, 16:49 | 9,601 | -2 |
| 5 Nov 2026, 03:18 | 9,603 | -4 |
| 27 Oct 2026, 00:00 | 9,607 | -1 |
| 24 Oct 2026, 04:26 | 9,608 | -2 |
| 21 Oct 2026, 07:40 | 9,610 | -6 |
| 18 Oct 2026, 06:01 | 9,616 | -4 |
| 15 Oct 2026, 08:00 | 9,620 | -14 |
| 11 Oct 2026, 20:55 | 9,634 | +26 |
| 4 Oct 2026, 23:38 | 9,608 | +8 |
| 25 Sept 2026, 18:21 | 9,600 | +8 |
| 16 Sept 2026, 18:40 | 9,592 | -13 |
| 12 Sept 2026, 19:18 | 9,605 | -3 |
| 9 Sept 2026, 03:16 | 9,608 | +9 |
| 31 Aug 2026, 21:44 | 9,599 | +55 |
| 28 Aug 2026, 15:54 | 9,544 | +2 |
| 25 Aug 2026, 19:42 | 9,542 | +6 |
| 22 Aug 2026, 18:14 | 9,536 | -5 |
| 19 Aug 2026, 18:17 | 9,541 | +11 |
| 16 Aug 2026, 14:57 | 9,530 | first reading |
119 posts held, back to 28 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 53 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 12 November 2026 |
|---|---|
| Posts held | 119 (28 July 2026 – 12 November 2026) |
| Views total | 72,277 |
| Reactions total | 246 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 12 Nov 2026, 23:42 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 November 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.
846 reactions across 115 posts, in 1 kind.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 846 | 100.0% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 119 of the 119 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 865 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 119 most recent posts we hold, published 28 July 2026 to 12 November 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Telegram’s own ‘edited’ marker: 0 of 36 posts held from the last 30 days (0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
🤔AI가 끝내버릴 수천 년의 능력주의 1. 최근 세무사 수석, LEET 만점자를 둘러싼 AI 안경 부정행위로 온 커뮤니티가 불타고 있음. 이에 대한 예방책과 대응법 논의도 활발함. 사실 이 사태의 진짜 본질은 다른 곳에 있음. 바로 AI가 인간의 지능을 압도하는 시대에도, 이런 시험으로 사람을 평가하고 서열화하는 게 얼마나 유효한가 하는 지점임 2. 수능의 독해력과 문제해결 능력, LEET의 논리력과 추론 능력, 각종 전문직 시험까지. 지금의 시험제도는 뛰어난 지능이 희소하고, 그것이 실제 성과로 이어진다는 전제 위에 세워짐. 우리 사회는 그 우열을 가려 교육 기회와 직업적 권한, 경제적 보상까지 배분해왔음 3. AI는 그 전제를 흔들고 있음. 인간이 수년간 훈련해서 얻는 능력을 AI가 훨씬 저렴하고 뛰어나게 딸깍 제공한다면, 그 능력만…
❤10
❗️데이터센터가 늦어질수록, 컴퓨트는 비싸진다 source 1. 모건스탠리는 미국의 정치규제 변수로 예정된 데이터센터 신규 증설의 20%가 2029년으로 밀릴 것으로 전망함. 이에 따라 2028년 미국의 신규 증설 규모는 낮아지고, 2029년에는 급증할 것으로 예상됨 2. 여기서 역설이 발생함. 컴퓨트 수요는 늘어나는데 데이터센터만 지연되면, 이미 전력과 GPU를 확보해 가동 중인 사업자의 희소성은 높아짐. 기존 컴퓨트 공급자의 가동률과 가격 협상력에는 긍정적인 것 3. 빅테크 입장에서도 악재만은 아님. 데이터센터 건설이 늦어지면 설비투자 지출도 뒤로 밀리면서 단기 잉여현금흐름이 개선됨. 신규 데이터센터에서 발생할 매출도 함께 지연될 수 있지만, 시장이 우려하는 투자 부담도 완화됨 4. GE버노바처럼 가스터빈 생산능력이 장기간 예약된 …
❤5
📈모건스탠리: 반도체 폭락, 이제는 저가매수 찬스 source 1. 반도체주가 무너지는 와중에 모건스탠리가 파격적인 계산을 내놓음. 샌디스크가 매출의 50%를 자사주 매입에 투입한다면, 2028년 말까지 전체 주식의 절반 이상을 되사들일 수 있다는 것 2. 메모리 기업 이익이 유지된다면 주가 하락이 오히려 미래 EPS 상승의 동력이 됨. 동일 현금으로 더 많은 주식을 매입할 수 있고, 발행주식 수가 줄어들면 이익이 늘어나지 않더라도 주당순이익은 상승 3. 업황 호조에 따른 이익 증가와 자사주 매입에 따른 주식 수 감소가 동시에 작동할 수 있다는 이야기. 물론 데이터센터 건설에 필요한 부지, 전력 확보가 AI 인프라 투자 지연으로 이어질 위험은 여전히 존재 4. 하지만 모건스탠리는 고객들이 수년 뒤 메모리 물량을 확보하기 위해 거액의 선…
❤7
✖️푸루 삭세나 "AI 매도세 끝났다" 재투자 시작 source · 매도세는 이제 지나간 것으로 보이며, 우리는 최고가 대비 65% 하락한 초고성장 AI 기업에 재투자했음 · 해당 기업은 이미 흑자를 내고 있으며, 상당한 잉여현금흐름을 창출하고 높은 이익률까지 확보하고 있음 · 폭락장의 잔해 속에서도 발견할 수 있는 다이아몬드는 여전히 많음 1. 이번 AI 셀오프에서 포인트는 시장의 관심이 '얼마나 빠르게 성장하는가'에서 '얼마나 많은 현금을 실제로 벌어들이는가'로 이동하고 있다는 점 2. 수십억 달러를 빌려 데이터센터를 지어야 하는 기업과, 그 데이터센터에 필요한 반도체와 연결 기술을 공급하며 이미 현금을 벌어들이는 기업이 함께 폭락하고 있음 3. AI 수요 자체가 무너진 게 아니라 자금조달 비용과 투자 회수 기간에 대한 우려가 커진 …
❤8
🌐구글이 클라우드 매출을 포기하는 이유 source 1. 순다르 피차이가 흥미로운 사실을 공개함. 구글은 고객에게 팔면 매출이 되는 컴퓨트를 최첨단 AI 연구에 배정하면서, 당장 벌 수 있는 클라우드 매출을 포기하고 있음. 연구에 필요한 연산 자원을 확보하는 것이 양보할 수 없는 우선순위라는 설명 2. 좋은 AI는 제품이면서, 다음 AI를 만드는 연구 도구이기도 함. 피차이에 따르면 이미 AI 에이전트가 연구자를 도와 모델 개발에 참여하고 있음. 지금의 모델 성능 격차는 다음 모델을 개발하는 역량의 격차임. 구글이 현재 매출을 포기하면서까지 최상위 모델 경쟁에 남으려는 이유 3. 이 구조에서는 클라우드 매출만으로 전체 연산 수요를 읽기 어려움. 외부에 제공한 컴퓨트는 매출에 잡히지만, 내부에 투입한 컴퓨트는 매출로 나타나지 않음. 그래도…
❤8
🔁AI에 돈을 쓰는 기업과, 그 돈을 가져가는 기업 source 2027년 예상 잉여현금흐름을 비교하면 꽤 흥미로움 - 마이크론: +1,500억 달러 - 마이크로소프트: +340억 달러 - 메타: -35억 달러 - 아마존: -601억 달러 - 알파벳: -827억 달러 1. 2027년 빅테크의 설비투자는 1조 달러를 넘어설 것으로 예상됨. AI 인프라를 구축하는 기업들의 현금흐름은 악화되고 있지만, 그들에게 메모리를 공급하는 기업은 막대한 현금을 쌓아가고 있음 2. 여기서 시장의 묘한 이중잣대가 드러남. 빅테크의 FCF 악화는 미래 성장을 위한 투자이므로 일시적이라고 해석하면서, 메모리 기업의 FCF 폭증은 사이클의 정점이므로 일시적이라고 평가함. 같은 AI 투자 사이클에서 발생하는 현금 유출과 유입을 서로 다른 잣대로 바라보고 있는 셈 …
❤10
🤡반도체 폭락에 더 사는 개미들 source 1. 지난 금요일, 반도체 3배 레버리지 ETF인 SOXL에 무려 22억 달러가 유입됐음. 역사상 두 번째로 큰 하루 순유입이며, 불과 3주 전 기록한 사상 최대치와도 1,700만 달러밖에 차이 나지 않음 2. 재미있는 건 한국 투자자들의 움직임. 11월 첫째 주 서학개미가 미국 주식을 22억 달러 순매수했는데, 그중 16.25억 달러가 SOXL에 집중됐음. 미국 주식 전체 순매수액의 74%를 반도체 3배 레버리지에 베팅한 셈 3. 반도체 업황에 대한 확신이 얼마나 강한지 보여주는 동시에, 아직 시장에 투기적인 매수세가 상당히 남아 있다는 의미이기도 함 4. 메모리 공급 부족과 AI 인프라 수요가 계속된다고 해도, 레버리지 투자자들의 포지션 정리가 끝나지 않았다면 주가는 얼마든지 더 흔들릴 …
❤12
📰메모리 기업이 돈을 쓸어 담는데, 주가는 왜? source 1. 하이닉스가 하루 10% 빠졌음. 최근 메모리 5개사의 실적을 합산하면 분기 영업이익이 무려 1,818억 달러, 연환산 7,272억 달러에 달함. 합산 시가총액 2.8조 달러에서 순현금 2,800억 달러를 제외하면 기업가치는 연환산 영업이익의 3.5배에 불과함 2. 더 놀라운 건 수익성임. 하이닉스 79.7%, 마이크론 80.7%, 키옥시아 80.5%, 샌디스크 78.5%의 영업이익률을 기록했음. 과거 경기민감 산업의 대명사였던 메모리 기업들이 소프트웨어 기업에 가까운 이익률을 내고 있는 셈 3. 시장은 이 숫자를 믿지 않는 것처럼 행동함. 정확히는 지금의 이익이 지속 가능하지 않다고 판단하는 것. 메모리 가격이 정점을 찍으면 실적이 급격하게 무너진다는 과거의 경험이 여전히…
❤9
💬개빈 베이커가 예언하는 투자 시장 (a16z) source 빅테크 7개 기업의 가치는 8배 커지지만, 그중 2개는 사라질 것 1. AI의 발전 속도는 전문가조차 따라가기 어려운 수준 - 베이커는 청년들이 자신보다 AI를 훨씬 능숙하게 활용하고 있으며, 자신이 아무리 노력해도 따라잡기 어렵다고 인정함 - 실제로 Claude로 몇 시간씩 걸려 만들었던 팟캐스트 요약기, X 분석기 등을 Grok Bot에서는 7초 만에 더 좋은 품질로 만들 수 있었다고 설명 - 이를 두고 또 하나의 ChatGPT 모먼트라고 평가함 2. 매그니피센트 7의 기업가치는 100조 달러까지 성장 - 현재 10조 달러 수준인 미국 7대 빅테크의 합산 기업가치가 AI 혁명으로 100조 달러까지 증가 - 다만 7개 기업 모두가 승자가 되지는 않을 것이며, 그중 1~2개는 경…
❤12
✍️오늘 주식시장 폭락에 대하여 (Kobeissi Letter) source 투자자라면 오늘 같은 날 스스로에게 한 가지 질문을 던져야 함. "지난 24시간 동안 펀더멘털에 도대체 무엇이 달라졌는가?" 오늘의 시장 하락을 단순히 중간선거 결과만으로 설명하기는 어려움. 선거 결과는 이미 시장에 상당 부분 반영되어 있었기 때문임. 그렇다면 어제와 오늘 사이에 무엇이 달라졌으며, 오늘 주가가 폭락한 근본적인 이유는 무엇일까? 가장 유력한 촉매 중 하나는 AI 산업에 대한 전면적인 금지 또는 강력한 규제 도입 가능성을 둘러싼 우려임. 지난 24시간 동안 민주당 의원들은 첨단 AI 개발에 대한 규제를 공개적으로 요구했으며, 여기에는 초지능의 전면 금지까지 포함되어 있음. 그러나 현실적으로 이러한 전면 금지 조치가 시행될 가능성은 거의 없다고 봄…
❤6
📝14초마다 칩을 꽂아도 부족한 시장 (Bill Ackman) source I don't think we're in a bubble in terms of demand for compute. 1. 빌 애크먼은 연산 수요에 거품이 있다고 보지 않는다고 말함. 초지능에 가까워질수록 지능을 활용하려는 수요가 사실상 무한대에 가까워질 수 있고, 이를 공급하는 컴퓨트에 투자하는 것이 좋은 거래라는 주장 2. AWS에서는 이 낙관론을 뒷받침하는 숫자가 나오고 있음. 아마존은 AWS의 매출이 2027년과 2028년 각각 40% 넘게 성장할 것으로 전망함. 40%씩만 성장해도 2년 누적 성장률은 96%. 이미 14초마다 AI 가속기를 하나씩 설치하고 있으며, 추가한 용량은 즉시 고객들이 사용하고 있음 3. 여기서 주목할 부분은 AI의 시장이 사용자 수…
❤10
🤔같은 AI 모델인데, 성능이 2배 차이 난다? #sponsored source 1. 2025년 8월, OpenAI의 gpt-oss-120b 모델을 대상으로 진행한 수학 벤치마크에서 흥미로운 결과가 나왔음. 똑같은 모델인데 어떤 업체를 통해 이용하느냐에 따라 정답률이 36.7%에서 93.3%까지 차이가 났던 것. 즉, 같은 모델이라고 같은 성능이 보장되는 건 아님 2. AI 모델은 이를 구동하는 제공업체의 환경에 따라 성능이 달라짐. 일부는 비용을 줄이기 위해 모델을 압축하거나, 설정을 제대로 반영하지 못하기도 함. 심지어 외부 도구를 호출하는 기능이 정상 작동하지 않는 경우도 있는데, 이용자 입장에서는 같은 모델 이름으로 제공되니 알기 쉽지 않음 3. 미라 네트워크가 출시한 Sterling은 이를 해결하기 위한 AI 추론 서비스임. 모…
❤7
Showing the 12 most recent of 119 posts we hold for @dolbikong. 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republished by 64 registered channels. The 48 listed are the ones that have forwarded the most posts; the rest are counted here but not each listed.
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.
Named by 2 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 27 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total, of which the 24 where it ranks highest are shown above. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 12 November 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“돌비콩의 투자정복” (@dolbikong), 9,599 subscribers as measured 12 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/dolbikong.
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.