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@viewofdata
On this record: Topic · Growth · Engagement · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
12,811subscribers
+799 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.
| Telegram ID | -1001578593040 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @viewofdata |
| Created | Between 1 August 2021 and 28 February 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 25 September 2026 |
| Measurements held | 32 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 25 September 2026 |
| On Telegram | t.me/viewofdata |
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 66% 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 why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 25 Sept 2026, 12:57 | 12,811 | +197 |
| 19 Sept 2026, 03:15 | 12,614 | +72 |
| 16 Sept 2026, 18:19 | 12,542 | +66 |
| 14 Sept 2026, 18:42 | 12,476 | +32 |
| 13 Sept 2026, 03:18 | 12,444 | +63 |
| 11 Sept 2026, 04:57 | 12,381 | +40 |
| 8 Sept 2026, 11:17 | 12,341 | +86 |
| 5 Sept 2026, 04:17 | 12,255 | +18 |
| 3 Sept 2026, 08:56 | 12,237 | +34 |
| 2 Sept 2026, 04:13 | 12,203 | +18 |
| 1 Sept 2026, 02:07 | 12,185 | +25 |
| 31 Aug 2026, 01:52 | 12,160 | +23 |
| 30 Aug 2026, 00:28 | 12,137 | +19 |
| 29 Aug 2026, 02:06 | 12,118 | +31 |
| 28 Aug 2026, 00:46 | 12,087 | +23 |
| 27 Aug 2026, 03:44 | 12,064 | +4 |
| 26 Aug 2026, 07:12 | 12,060 | +4 |
| 25 Aug 2026, 04:46 | 12,056 | +14 |
| 23 Aug 2026, 23:54 | 12,042 | +12 |
| 22 Aug 2026, 09:36 | 12,030 | first reading |
41 posts held, back to 14 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 47 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 1 September 2026 |
|---|---|
| Posts held | 41 (14 July 2026 – 1 September 2026) |
| Views total | 2,465 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 2 Sept 2026, 22:44 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.
※ 3대 메가프로젝트가 비수도권 지역 중심으로 진행될 가능성이 높은 이유. (전력과 용수확보 문제) 정부는 3대 메가프로젝트를 추진 중에 있으며, 이에 따라 전국적으로 커다란 변화가 있을 것으로 예상됩니다. 3대 메가프로젝트를 위해 선제적으로 전력, 용수, 입지 문제 등이 해결되어야 하며 향후 1, 2년은 이와 관련된 정부 주도의 투자(특히 전력)가 있을 것으로 보여집니다. 3대 메가프로젝트의 공통점은 막대한 전력과 용수를 필요로 한다는 점입니다. 전력과 용수는 하늘에서 그냥 떨어지는 것이 아니기 때문에, 전력과 용수 확보 여부가 3대 메가 프로젝트의 성패를 좌우할 것이며 입지적으로 전력과 용수 확보에 유리한 지역에서 우선적으로 사업이 진척될 것으로 보여집니다. 그런 면에서, 용인보다는 호남 반도체 클러스터가 보다 빠른 속도로 추진될 …
※ AI와 전력 병목 (충분한 전력생산과 AI를 통한 효율적 전력 운영) AI의 진짜 병목이 실리콘(GPU & 메모리)에서 전기로 넘어가고 있습니다. 현재 세계는 두 가지 커다란 변화에 직면해 있습니다. 하나는 지정학적으로 미국과 중국이 디커플링 되어가고 있으며, 다른 하나는 기술적으로 AI 혁명이 진행 중에 있으며 이로 인해 인류 역사상 가장 큰 인프라 투자가 진행 중입니다. 그리고 미중 갈등과 AI 혁명으로 인한 대규모 인프라 투자는 공급망 문제를 심화시키는 교집합을 지니고 있습니다. 변혁의 시대에, 병목을 선점하거나 병목에서 강한 경쟁력을 가진 기업이 산업 뿐 아니라 주식시장에서도 주목을 받을 수밖에 없는 구조입니다. 개인적으로 희토류 영구자석(제이에스링크)와 AI 전력운영 업체(누리플렉스, 그리드위즈)를 오랫동안 공부하고 투자…
※ 제12차 전력수급기본계획, 재생에너지 보급 전망 공개토론회 (2026. 08. 26) 1. 글로벌 재생에너지 동향 IEA에 따르면 2025년 글로벌 총 발전량 32,132TWh 중 재생에너지가 34%인 10,808TWh를 차지하며, 전년대비 8.7% 증가하였음. 2025년 재생에너지 신규 설비용량은 800GW를 달성하였으며, 특히 태양광은 최초로 신규 보급량 600GW를 초과하였음. (풍력은 159GW) 2025년 기준, OECD 평균 재생에너지 발전비중은 35.3%였으며, 대한민국은 9.7%였음. 재생에너지 발전단가는 규모의 경제, 기술 발전으로 지속적으로 하락하고 있으며, ESS 연계설비도 경제성이 향상 중. LCOE 뿐 아니라, 재생에너지에 계통 안정화 비용까지 합산한 F-LCOE(Firm-LCOE) 또한 ESS 단가하락,…
※ 전기국가(Electrostate) 전략. (Part 4. 지능화 및 거버넌스의 개혁 & 3대 메가프로젝트의 본질) 4. 지능화 및 거버넌스의 근본적 개혁 ○ 전력산업의 DX, AX 데이터 생태계 재설계와 AI 기반 자율 운영 체계 구축 전기국가 전략이 전력 인프라를 국가 경쟁력의 기반으로 구축하는 전략이라면, DX, AX는 재생에너지 확대, 분산자원 활용, 실시간 수급 대응 등 미래 전력시스템 완성을 위한 핵심 실행 수단으로 접근해야 함. 1) DX : 데이터 생태계의 근본적 재설계 전력데이터가 기관별로 파편적으로 관리되고 계측 체계 불일치로 통합 활용이 어려워 DX, AX확산이 제한되고 있음. 공공에너지데이터센터 허브 기반 개방형 데이터 플랫폼으로 전력 데이터 생태계를 전면 재설계해야 함. 2) AX : 암묵지 보존에서 …
※ 전기국가(Electrostate) 전략. (Part 3. 전기국가의 전력시스템 구상 및 전략) 3. 전기국가의 전력시스템 구상 및 전략 ○ 무탄소 전력 시스템 전환과 AI 산업 기반 구축 1) 전력시스템 전환 무탄소발전 중심으로 계통 인프라, 안정화 자원 확충, 지산지소 관점의 분산화, 전력시장 체계 정비가 요구됨. 전력망을 국가 경쟁력과 산업 입지, 에너지 전환을 좌우하는 국가 기간 인프라로 재정립하고, 시장 메커니즘에 따라 전력시스템이 운영될 수 있도록 전력시장 구조의 전면적인 재설계가 필요. 2) AI 산업 기반 구축 AI 산업은 반도체, 알고리즘 기술력에 전력 및 컴퓨팅 인프라가 수직 결합된 장치산업으로 데이터센터, 반도체 메가클러스터 등 첨단산업의 입지 결정 요인이 이미 ‘전력 확보 가능 여부’로 이동 전기는 AI…
※ 전기국가(Electrostate) 전략. (Part 2. 전기국가를 향한 추동과 견인) 2. 전기국가를 향한 추동(Push)과 견인(Pull) 전략 : 탄소중립의 산업화 ○ 수요와 공급의 선순환 전략 : 수요의 견인(Pull) 전기국가로의 전환은 수요 측의 산업 전기화와 구조 개편(Pull), 공급 측의 무탄소 전력 공급 역량 확충과 전력시스템 혁신(Push)이 맞물려 작동하는 선순환 전략을 통해 완성됨. 탄소 다배출 산업의 전기화, AI 데이터센터, 반도체 등 첨단산업의 대규모 전력 수요, 수송, 건물, 열 부문의 전기화 확산이 전력산업의 고도화를 강력히 견인하며, 산업 입지와 제조 경쟁력의 기준은 청정전력 공급 역량 중심으로 재편 1) 산업 구조의 전기화 및 입지 재편 탄소 다배출 산업은 저탄소 공정 전환과 고온 열수요의 전…
※ 전기국가(Electrostate) 전략. (Part 1. 시대적 배경 및 전기국가 전략의 필요성) 전기국가 전략은 산업, 통상, 안보, 국토 계획을 수직 결합한 최상위 국가 전략으로 재정의해야 함. 전기국가 전략은 산업, 통상, 안보, 국토 계획을 수직 결합한 최상위 국가 전략으로 재정의해야 함. 제 4차 산업혁명은 전기와 AI, 데이터센터의 조합임. AI 구동을 위해 막대한 전기 확보와 AI를 통한 전기 효율 극대화, 이 둘의 상호결합이 이 시대의 핵심임. 미래 전력산업의 경쟁력은 전력의 연결, 저장, 유연 운영 역량에 의해 결정 선제적 전력망 투자, ESS 확충, AI 기반 계통운영을 결합하여 전력망을 국가 전략 인프라로 재정의해야 함. 전기는 AI 시대 산업과 사회를 움직이는 ‘지능의 연료’이며, 안정적 전력 공급은 AI 산…
※ 전기국가 전략 (서울대학교 이종수 교수)
※ 3대 메가프로젝트의 본질은 전기 국가(Electrostate) 프로젝트 (전기국가로의 전환 전략) 국가의 운명을 걸고 추진 중인 3대 메가프로젝트의 성패를 좌우하는 것은 ‘전력’이며, 본질은 전기 국가(Electrostate) 프로젝트입니다. 현재 세계는 AI 혁명이 진행되고 있으며, AI 혁명은 막대한 양의 전기를 필요로 하고 있습니다. 전기는 이제 단순한 인프라가 아니라 국가의 생존을 결정짓는 핵심 안보자산이 되었으며 전기 국가로 먼저 진입하는 국가가 미래의 패권을 주도할 것으로 보여집니다. 즉, 석탄의 시대(영국)에서 석유의 시대(미국)로 그리고 앞으로는 전기의 시대(??)로 바뀌는 과정에서 글로벌 패권도 움직일 것으로 보여집니다. 또한 AI는 다시 전기의 효율성을 극대화 시킬 수 있어, 현재 전기와 AI가 맞물리는 시대로 AI…
※ 재생에너지를 통한 반도체 클러스터, AI데이터센터 전력공급에 대한 오해 (재생에너지의 증가는 필연적으로 ESS 및 AI전력망, VPP, EMS등의 산업 성장으로 연결) 메가프로젝트의 전력공급 문제에 있어서, 시장 참여자 일부는 여전히 재생에너지를 통한 전력공급에 대해 회의적 시각을 보유하고 있기도 합니다. (대개 시장 참여자들은 자신이 보유하고 있는 주식을 통해 세상을 해석하는 성향이 있어, 재생에너지 투자자들은 원전 등 기존 발전에 대해서 부정적이고, 반대로 원전, 가스발전 투자자들은 재생에너지에 부정적인 스탠스를 자주 보여주는 경향이 있습니다.) 얼마 전 김성환 기후에너지환경부 장관 또한 언급했듯, 제대로 대처하면 재생에너지를 많이 늘려도 반도체, AI데이터센터 등에 공급하는 것은 큰 무리가 없습니다. 국내 전력 계통은 망(그리드…
※ AI 데이터센터 GPU와 반도체 칩에서 전력으로 (800V DC 아키텍처 혁명) 향후 AI데이터센터의 중요 화두는 전력 아키텍처의 변화일 것이며, 그 중심에는 400V/800V DC 아키텍처가 놓일 것으로 보입니다. 전력 아키텍처의 변화(54V → 400/800V)는 단순히 전압의 숫자가 변화하는 것이 아니라 AI데이터센터의 전체 구조가 변화하는 혁명적인 사건으로 이와 관련된 수많은 산업과 기업들(특히 전력기기)에게 엄청난 기회를 제공할 것으로 보여집니다. 특히 전력반도체(GaN 및 SiC), 초고다층 PCB, 광섬유, 아크차단기, 절연폴리머/Kapton, 폴리이미드필름, 필름기반 캐퍼시터, 실리콘, 질화알루미늄 세라믹 방열제품 등 수많은 신소재 및 제품들이 동시다발적으로 병목현상을 만들면서, 이들 소재/제품을 만드는 업체들이 미래의…
※ 누리플렉스 기업분석 (Part. 7. 핵심 사업모델 : 태양광 & V2G) 누리플렉스의 태양광 사업은 주로 베트남에서 이뤄지고 있음. 베트남 내 글로벌 기업(효성, 태광, CJ, 퍼시스 등) 약 20여곳 생산시설에 약 50MW 규모의 지붕형 태양광 설치를 완료하였으며, 20년 유지보수 계약을 통해 지속적인 O&M 매출이 발생하고 있음. (베트남 내 산단 및 공장용 태양광 사업 최선두기업 중 하나) 특히 확보된 에너지 Big 데이터를 활용하여 컨설팅 사업 및 에너지 효율화 솔루션으로 확장하고 있음. 누리플렉스의 AMI기술과 에너지 IoT 기술을 활용하여 DPPA/VPP 사업진출, 에너지 거래 플랫폼 전분 기업으로 발돋움하고자 하고 있음. 또한 베트남에서 한전KDN과 함께 베트남 재생에너지 산업단지 조성사업(한국 RE100산단에 적용)을…
Showing the 12 most recent of 41 posts we hold for @viewofdata. 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.
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 1 registered channel — 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 6 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. 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 25 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Nihil's view of data & information” (@viewofdata), 12,811 subscribers as measured 25 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/viewofdata.
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.