BofA, 엔비디아 플래그십 GPU 대여 가격, 2026년 8월 기준 모두 역대 최고치 근접 블랙웰(B200) 주도: B200은 지난 봄 가파른 가격 재평가 이후 시간당 5.66달러에 꾸준히 거래되며 지수 내 최고 임대료를 기록. 호퍼(H100) 안정성: H100 지수는 시간당 2.80달러를 기록하며 우상향 모멘텀과 메인스트림 AI 학습 인프라에 대한 지속적인 수요를 증명. 암페어(A100) 견조함: 구세대 A100 역시 시간당 1.64달러로 수개월간의 고점 근처에 고정되어 있어 구형 컴퓨트 계층에서도 높은 가동률이 유지되고 있음을 시사.

Channel
stock_taro
@stock_taro
On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
566subscribers
-4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1002668521762 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @stock_taro |
| Created | Between 1 March 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/stock_taro |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 09:37 | 566 | -4 |
| 8 Aug 2026, 03:31 | 570 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:41 | 570 | first reading |
Engagement
14 posts held, back to 7 August 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 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 10.4%
- avg views ÷ 566 subscribers
- Avg views / post
- 58.9
- 14 posts measured
- Reaction rate
- —
- this channel exposes no reaction counts
- Posts in window
- 14
- of 14 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 8 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 14 (7 August 2026 – 8 August 2026) |
| Views total | 824 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 03:31 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.
Recent posts
레오폴드 아센브레너의 신규 투자 비상장 기업의 정체는 Source Foundry : 레오폴드 아센브레너가 운용하는 Situational Awareness가 반도체 제조장비 스타트업 Source Foundry에 총 5억달러 투자. 지난 7월 1억달러에 이어 이번 주 4억달러 추가 투자 : Source Foundry는 지난해 스탠퍼드 연구원 출신 Abdulmalik Obaid와 Joe Burg가 설립. 최근 기업가치 50억달러로 자금을 조달했으며 Sequoia Capital도 기존 투자자로 참여 : AI 컴퓨팅 공급망의 핵심 병목인 반도체 제조장비를 혁신하는 것이 목표. 새로운 장비, 기계 및 소프트웨어를 개발해 첨단 반도체 노광장비 시장을 사실상 독점하고 있는 ASML에 도전 : ASML의 EUV 장비는 스쿨버스 크기로 제작 및 설치에 …
체크포인트) 지난 이슈 정리 1. 하이닉스 배당금액 이게 맞나? : 삼전과 닉스를 비롯해 국내 대기업들 중 많은 회사들은 3개년 배당정책을 수립하고, 이에 맞춰서 진행합니다. 연간 또는 분기별 배당은 그 기반으로 정액으로 지급됩니다. 그리고, 연간 실적에 따라서 특별 배당이 더해집니다. 기준에 맞게 지급된 금액이 맞아요 2. 돈 잘버는데 왜 더 안 줘? : 배당은 결산 후에 배당정책에 맞춰서 배당 총액(정기배당 + 특별배당)이 진행되는 것이기에 돈을 잘벌고 있는 상황이 아니라, 실제는 회계가 끝난 이후에 지급이 됩니다. 3분기 내에 주주환원과 관련된 내용이 발표된다고 해서, 그래서 바로 배당이 지급될 가능성은 낮습니다. 다만, 자사주 매입의 경우는 미리 진행 가능합니다. 3. 밤에 왜 주가가? : 지표 발표 이후 미증시 단기 폭등 이후 사…
>>모건스탠리 Shawn Kim “매도에서 매수로 전환”: 메모리 업황 조정 “막바지에 가까워졌음”, SK하이닉스 EPS 13% 상향 •보고서에서 메모리 반도체 업종의 가장 극심한 조정이 막바지에 가까워졌으며, 현재 밸류에이션이 매우 매력적이라고 지적했음. 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 장기 강세 입장과 목표주가를 유지했으며, 두 회사의 주가가 현재 수준에서 60% 이상 상승할 여지가 있을 것으로 전망 •AI 수요의 구조적 확대, 기업들의 자본수익률 전환 및 장기계약이 업종 펀더멘털을 뒷받침할 것으로 전망했음. Kim은 7월에 메모리가 단기적인 조정을 받을 가능성이 있다고 경고한 바 있음 >大摩Shawn Kim“空转多”:存储行情修正“接近尾声”,SK海力士EPS上调13% https://wallstreetcn.com/articles/37789…
Photo, posted without a caption
고용 역성장 쇼크는 1) 레저/접객이 월드컵 소멸 효과로 2개월 연속 역성장했고 2) 신규 고용을 주도했던 교육/의료 부문 고용도 둔화되기 시작했고 3) 소매업은 2개월 연속 역성장 4) 정부 고용은 -53k로 큰 폭으로 하락 3개월 평균으로 보면 논팜 고용은 20k로 직전 3개월 평균 77k 대비 큰 폭으로 하락. 물론 신규 고용 손익분기점보다는 높은 수준이지만 고용 추세는 점차 둔화되고 있음을 확인
고용 발표 후 차트
7월 미국 고용: 예상치 하회했습니다
**[#미국 7월 비농업 고용지표 간략 분석]** 미국 기업들이 7월에 예상치 못하게 해고를 단행했으며, 이전 달의 데이터 또한 하향 조정되어 올해 초 예상보다 강한 호조세를 보였던 노동 시장이 어려움에 직면하고 있음을 시사합니다. 데이터에 따르면 7월 비농업 고용은 이전 두 달치의 상당한 하향 조정 이후 23,000명 감소했습니다. 노동 참여율의 지속적인 하락으로 실업률은 4.1%로 떨어졌습니다. 물가 상승과 이란 전쟁으로 인한 불확실성 속에서 노동 시장은 약화 조짐을 보이기 시작했을 수 있지만, 소비자 수요의 회복세에 힘입어 일부 기업들은 여전히 고용 계획을 유지하고 있습니다. 이러한 데이터는 연준이 금리 인상을 연기하도록 유도할 수도 있는데, 정책 입안자들은 인플레이션 위험과 고용 위험을 비교 검토해야 하기 때문입니다. 투자자들은 …
트럼프 대통령은 데이터 센터가 "석유보다 더 중요해질 수 있다"고 말하며, 텍사스 주가 데이터 센터 건설에 반대하는 것은 실수라고 경고했습니다. "인공지능은 인터넷보다 훨씬 더 큰 규모입니다." **주목할 만한 소식: $NBIS $CRWV $IREN $CIFR $WULF $APLD $GLXY $SHAZ
골드만삭스는 SK하이닉스가 2027년에 86%의 최대 매출총이익률을 기록하고, 2028년에는 약 4,160억 달러의 매출을 올릴 것으로 전망했습니다.
체크포인트) 닉스 주주환원 공시 3분기라는 얘기는 8월 or 9월 중
Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @stock_taro. 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.
Forward network
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.
Mentions
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“stock_taro” (@stock_taro), 566 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/stock_taro.
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.