This channel’s posts match, word for word or near enough, posts on 2 other registered channels, found by comparing text fingerprints across every channel on the register. That matching has been checked by hand against the live Telegram pages and found reliable — 0 wrong of 45 pairs re-read.
Which channel, if either, published first is deliberately not shown. The same hand-check found that reading wrong 18 of 45 times — 60%, no better than a coin flip — because it depends on how deep our own crawl happened to reach into each channel’s history, not on when the content was actually first posted. This list is ordered by subscriber count, the same as every other listing on this site, never by which channel we think came first. Word-for-word matching has several ordinary explanations besides copying — a channel mirroring itself, an unattributed repost, or two channels independently repeating the same wire story — and this measurement cannot tell those apart. How this is measured.
5 measurements spanning 6 days, net +8. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 2,818–2,829 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Aug 2026, 07:42
2,827
-1
9 Aug 2026, 11:32
2,828
+7
6 Aug 2026, 06:20
2,821
+2
6 Aug 2026, 05:06
2,819
no change
6 Aug 2026, 04:51
2,819
first reading
Engagement
12 posts held, back to 21 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 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
77.7%
avg views ÷ 2,827 subscribers
Avg views / post
2,200
12 posts measured
Reaction rate
0.049%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
12
of 12 held
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. It is computed over the 8 of 12 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026
Posts held
12 (21 July 2026 – 6 August 2026)
Views total
26,362
Reactions total
9
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 16:08 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.
Reaction mix
9 reactions across 7 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 66.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
6
66.7%
❤
3
33.3%
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 8 of the 12 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 9reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 21 July 2026 to 6 August 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.
[8월 자산배분의 창(窓)] AI 투자, 이제는 기대보다 숫자
하나 자산배분/해외크레딧 이영주(T.3771-7788)
▶ 자료: https://bit.ly/4w3CQe1
▶ 텔레그램: https://t.me/hanaallocation
> CapEx 규모보다 중요한 것은 투자의 지속성
- 주요 하이퍼스케일러들의 AI CapEx가 이미 연간 수천억 달러 규모까지 확대되면서, 투자 규모 자체는 더 이상 시장을 놀라게 하는 변수가 아님. 시장 관심도 ‘투자 규모’보다 ‘투자의 지속 가능성’으로 이동
- 2분기 실적에서는 하이퍼스케일러들의 AI 관련 매출 확대와 견조한 클라우드 성장세가 확인됐으며, 모델 경량화와 추론 비용 개선도 AI 서비스의 경제성을 제고
- 다만 투자 규모가 현금 창출력을 크게 앞서는 기업들의 경우, 투자 회수 가능성과 FCF…
🍎🍎 (속보치) 미국 2Q GDP 1.5% 성장, 생각보다 강했던 민간경제
☘ 미국 2Q 실질 GDP는 연율 1.5% 성장에 그쳤지만, 내용을 보면 헤드라인보다 경제는 견조했음
☘ 가장 눈에 띄는 것은 정부·재고·수출입을 제외한 내수 지출 (Real Final Sales to Private Domestic Purchasers)이 연율 3.9% 증가하며 2023년 이후 가장 강한 민간 내수 증가를 기록했다는 점.
- 민간 소비(+3.2%)와 민간 고정투자(+7.0%)가 모두 강하게 증가
☘ 반면 실질 GDP가 1.5%에 그친 것은 AI 데이터센터용 반도체와 전자장비 수입이 급증하면서 수입이 GDP 성장률을 약 1.5%p 낮췄기 때문
** GDP 계산에서는 수입이 차감 항목
☘ 또 하나 주목할 점은 명목 GDP가 연율 7.9% 증가했다는…
🍎🍎 일본의 정책 조합:
점진적 긴축, 환율 개입, 그리고 에너지 보조
☘ 일본은행(BOJ)은 7월 회의에서 기준금리를 1.00%로 동결했다. 지난 6월 25bp 인상 직후였던 만큼 시장이 예상했던 결과였으며, 성장률과 물가 전망에도 큰 변화는 없었다. 시장은 여전히 10월 추가 인상을 기본 시나리오로 보고 있지만, 우에다 총재가 다음 회의부터 정책 논의를 본격화하겠다고 밝히면서 9월 인상 가능성도 일부 높아졌다.
☘ 성장 전망은 FY2026~2027을 중심으로 소폭 상향됐지만, 물가의 상방 위험은 여전히 남아 있다. 임금 상승과 에너지 가격, AI 투자 확대에 따른 수요, 엔화 약세가 주요 부담 요인이다. 여기에 정부의 재정지출 확대가 내수와 임금을 지지할 경우, 경기에는 긍정적이지만 수요 측 물가 압력이 예상보다 오래 지속될 가능성도 …
[자산배분의 창(窓)] AI 데이터센터 건설에 새로운 비용이 추가되었습니다..
하나 자산배분/해외크레딧 이영주(T.3771-7788)
▶ 자료: https://bit.ly/3Tr3RdZ
▶ 채널: https://t.me/hanaallocation
> Project Camellia, 전력망 비용도 사업자가 부담하기로 제시
- 7/22 OpenAI, 조지아주에 최대 3.2GW 전력 공급이 필요한 AI 데이터센터 구축 계획 'Project Camellia' 발표. 이를 위해 Georgia Power와 25년 장기 전력공급 계약 체결, 전력망 확충 방안 함께 공개
- 이목 끈 것은 ‘전력망 구축 비용의 부담 주체'. OpenAI는 프로젝트용 전력 인프라 비용은 사업자가 부담하며, 기존 주민 전기요금에는 영향 주지 않겠다는 점 강조. 또한 폐쇄형…
[자산배분의 창(窓)] Vendor Financing은 어디까지 확장될 수 있을까?
하나 자산배분/해외크레딧 이영주(T.3771-7788)
▶ 자료: https://bit.ly/4h3hKJ0
▶ 채널: https://t.me/hanaallocation
> 엔비디아, AI 시대 성장을 위한 신용보강(Backstop)을 논의
- 최근 AI 데이터센터 프로젝트는 하이퍼스케일러를 더불어 OpenAI 같은 AI 모델 개발사가 장기 임차인(Anchor Tenant)으로 참여하는 형태가 나타남. 조지아 Camellia 프로젝트와 오하이오 프로젝트 등이 대표 사례
- 다만 프로젝트 규모가 수백억 달러에 이르면서 비상장 기업인 OpenAI의 장기 임차계약만으로는 원활한 자금조달을 뒷받침하기 어려운 측면이 있음. 이 가운데 GPU 공급업체인 엔비디아가 …
☘ 일본: AI 수요와 수출이 제조업을 견인
- 종합 PMI가 52.8에서 53.1로 소폭 상승. 3분기 GDP 약 0.75% 성장 시사
- 제조업 생산은 2014년 이후 가장 강한 수준. 미국 중심의 AI 투자 확대와 수출 증가가 제조업 회복을 견인하고 있음
(실제 일본의 4~7월 제조 PMI 평균은 54.8)
- 원자재와 인건비 부담이 이어지며 기업들의 비용 압력은 높은 수준 유지
☝️ AI 관련 글로벌 공급망의 핵심 생산기지 역할을 하면서 제조업이 빠르게 회복. 단, 서비스업과 내수 회복은 상대적으로 더디고 물가 압력도 이어지고 있어 BOJ의 추가 금리 인상 가능성은 여전히 남음
☘ 미국: 서비스는 강했지만 물가가 다시 변수
- 종합 PMI가 51.9에서 53.6으로 상승. 3분기 GDP 약 2.0%의 연율 성장 시사
- 월드컵과 미…
🍎🍎 7월 PMI로 본 주요국 경기, 같은 회복 다른 해석
☘☘ S&P Global이 집계한 7월 Flash PMI (조사기간 7.9~23)에서는 영국·유로존·일본·미국 모두 경기 개선 신호가 나타났음. 다만 회복을 이끈 동력과 물가 흐름은 국가별로 달랐으며, 이에 따라 중앙은행이 마주한 정책 환경도 차별화되는 모습
☘ 영국: 소비 회복과 제조업 반등, 물가는 안정
- 종합 PMI는 큰 폭 반등 (49.3→ 52.1). 3Q GDP 약 0.2% 성장 시사 (S&P Global PMI 기반 추정치)
- 날씨·국내여행·월드컵 소비로 서비스업이 회복된 가운데, 제조업도 AI 투자와 수출 증가에 힘입어 약 2년 만에 가장 강한 흐름 기록
- 물가 또한 유가 하락으로 투입비용과 판매가격 상승세가 모두 둔화
☝️경기 회복과 물가 안정이 동시에 나타난…
[자산배분의 창(窓)] AI 투자, 이제는 Capex 규모만큼이나 따져봐야 할 생산성
하나 자산배분/해외크레딧 이영주(T.3771-7788)
▶ 자료: https://bit.ly/4vOxrYe
▶ 채널: https://t.me/hanaallocation
> Capex 확대는 계속되지만, 시장의 궁금증은 바뀌고 있다
- 최근 AI 관련주 변동성 확대의 가장 큰 이유는 하이퍼스케일러의 AI 투자 지속 여부에 대한 시장의 의구심 때문.
- 그럼에도 시장은 여전히 AI 수요 증가와 함께 하이퍼스케일러들의 Capex 확대 지속을 기본 시나리오로 간주. 주요 전망 기관들 역시 AI 컴퓨팅 수요 확대와 클라우드 서비스 고도화를 바탕으로 하이퍼스케일러의 AI 인프라 투자가 당분간 증가세 이어갈 것으로 예상
- 다만, AI 인프라 투자 규모가 이미 수천…
🍎🍎 중국 AI의 저가 공세, AI 투자 사이클 흔들릴까?
(대담 내용 정리 및 시사점 분석)
- 프로그램: BNN Bloomberg 경제 프로그램 MoneyTalk
- 참여자 : Greg Bonnell(BNN Bloomberg) × Evan Chen(TD Asset Management 포트폴리오 리서치 부문 부사장)
- 대담 주제 : 중국 AI 모델 Kimi K3가 AI 산업과 기술주에 미치는 영향
☘ 중국 AI 기업 Moonshot AI가 공개한 Kimi K3는 OpenAI와 Anthropic의 Frontier 모델에 근접한 성능을 제공하면서도 서비스 비용은 기존 대표 모델보다 약 40% 낮은 수준으로 알려짐.
이에 시장에서는 AI 모델 가격이 이렇게 저렴해진다면 지금 진행 중인 대규모 데이터센터와 GPU 투자가 과도한 것 아니냐는 우…
🍎🍎 번햄-힐리 조합, 지난 스타머-리브스 조합과 무엇이 다를까?
☘ Andy Burnham 총리와 John Healey 재무장관의 조합은 시장 친화적 출발로 보여지나, 이전 정부보다 우월하다고 단정하기는 시기상조
☘ 사실 총리실이 성장과 정치적 의제를 제시하고, 재무부가 재정준칙과 시장 신뢰를 관리하는 구조 자체는 스타머 정부와 크게 다르지 않음. 스타머 역시 리브스를 직접 기용하며 재정규율을 국정 운영의 핵심 원칙으로 삼음
☘ 다만 지난 정부에서는 생활비 대응, 공공투자, 국방비 확대 등 주요 정책마다 재무부의 재정규율이 정책 추진을 제약한다는 비판이 반복됐고, 성장과 재정 사이의 균형을 둘러싼 논란이 시장의 불확실성 요인으로 작용해 옴
☘ 이번에는 Healey가 재무부 경험을 갖추면서도 국방장관 시절에는 필요한 투자를 적극 주장했…
🍎🍎 John Healey 재무장관 임명
- 7월 20일 Andy Burnham 총리가 공식 취임한 직후 첫 내각 인선에서 John Healey를 재무장관으로 임명
- 영국 언론은 이번 인선을 "예상 밖이지만 시장 신뢰를 고려한 현실적인 선택"으로 평가
- Healey는 당내 강경 좌파 성향 인물이 아니며, 재무부와 국방장관을 모두 경험한 만큼 정책 추진력과 시장 신뢰를 함께 고려한 인사라는 평가
- Telegraph : "Safe pair of hands"
- Reuters : 시장이 안도할 수 있는 온건하고 실용적인 인물
- Guardian·FT : 단순한 재정 매파(Fiscal Hawk)가 아니라 필요한 분야에는 적극적으로 재정을 투입하는 실용주의자(Pragmatist)
🍎🍎 첫 총리 취임과 재무장관 인명을 두고 영국 시장 분위기는…
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @hanaallocation. 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
Citation-graph rank — 138,403 of 1,160,990entries 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.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
Mentions
Named by 3 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.
Cite this entry
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 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“[하나 자산배분] 이영주 (자산배분의 창)” (@hanaallocation), 2,827 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/hanaallocation.
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.