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골드만삭스: 미국의 인플레이션 압력이 확산되고 있으며, 연준 의장인 월시는 금리 인상 압박에 직면해 있다

금십 보도에 따르면, 골드만삭스의 최신 연구 보고서는 미국의 인플레이션 압력이 소수 산업에서 더 넓은 분야로 확산되고 있음을 보여줍니다. 현재 인플레이션 수준은 2022년의 정점에 도달하지 않았지만, 물가 상승의 범위는 확대되고 있어 연준의 정책에 더 큰 도전 과제가 되고 있습니다. 골드만삭스 경제학자 제시카 린델스는 연준이 주목하는 개인 소비 지출(PCE) 물가 지수를 기반으로, 6개월 연환산 변화율을 통해 인플레이션 확산 정도를 분석했습니다.데이터에 따르면, 1990년부터 2019년까지의 평균 인플레이션 수준과 비교할 때, 현재 3%를 초과하는 인플레이션 카테고리 압력 지수는 약 "6"의 수준에 도달했으며, 2022년 인플레이션 정점 시 해당 지수는 "10"이었습니다.보고서는 오디오 및 비디오 장비, 금융 서비스, 의료 및 교통 운송 등 분야가 현재 물가 상승의 중요한 원천이 되고 있음을 지적했습니다. 동시에 PCE에서 비중이 높은 주택 임대료 인플레이션은 올해 4분기 3% 이하로 하락할 것으로 예상되며, 이는 인플레이션 압력을 완화하는 중요한 요소가 될 수 있습니다.골드만삭스의 분석은 새로 취임한 연준 의장 케빈 워시가 최근 인플레이션의 "확산화"에 대한 우려와 일치합니다. 워시는 물가 상승이 더 많은 경제 분야로 확산되는 것을 방지하는 것이 연준의 중요한 임무라고 밝혔습니다. 그러나 전임 의장 파월의 비교적 명확한 정책 소통 방식과는 달리, 워시는 현재 구체적인 금리 경로 지침을 제공하는 것을 거부하고 있습니다.노무라 증권의 수석 미국 경제학자 제레미 슈워츠는 연준이 시장에 대한 선제적 안내를 줄이고 있으며, 이러한 정책 불확실성이 월스트리트의 우려를 증가시키고 있다고 말했습니다. 동시에 연준 내부의 매파 목소리가 높아지고 있습니다. 달라스 연방준비은행 의장 로건은 적절한 금리 인상을 지지한다고 밝혔으며, 현재 경제의 탄력성과 인플레이션 위험이 일치하지 않는다고 생각하고 있습니다.

골드만삭스: Kimi K3 출시 후 지푸 MiniMax 폭락, 계산력 독점 시대의 종말에 직면하다

시장 소식에 따르면, 골드만삭스는 7월 18일 보고서에서 월의 어두운 면이 Kimi K3 모델을 발표했으며, 28조 개의 파라미터를 가지고 Arena.ai 프로그래밍 순위에서 Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol을 초월하여 정상에 올랐다고 전했습니다. API 가격은 2.3달러/백만 토큰으로 중국 모델의 새로운 최고치를 기록했습니다. 발표 이틀 후, 지푸는 28% 하락하고, MiniMax는 16% 하락했으며, 나스닥 100 지수 선물은 1.8% 이상 하락했습니다. 필라델피아 반도체 지수는 고점에서 18% 이상 하락했습니다.골드만삭스는 Kimi K3가 전환점을 나타낸다고 생각합니다: 서방의 최대 규모의 사전 훈련 컴퓨팅 파워에 맞출 수 없는 중국 실험실이 구조 혁신과 강화 학습을 통해 미국의 최상위 모델과의 격차를 빠르게 줄였으며, "확장"이 더 이상 유일한 승리 경로가 아님을 증명했습니다. 골드만삭스는 "컴퓨팅 파워 확장 시대"가 끝날 수 있다고 경고하며, "컴퓨팅 파워가 많을수록 좋다"는 논리에 기반한 AI 인프라 투자 논리를 재작성해야 한다고 강조했습니다. 골드만삭스는 MiniMax에 대해 매수 등급을 유지하고, 지푸에 대해서는 중립적입니다. 이후 지푸 GLM, 알리 Qwen, MiniMax M3 Pro 등 2-5조 개의 파라미터 모델의 집중 출시를 주목할 예정입니다.

골드만삭스와 JP모건이 Q2 재무보고서를 발표하며, 수천억 규모의 신용이 암호화 인접 분야로 유입되고 있다

BBX 데이터에 따르면, 어제 월가의 두 대형 기관이 동시에 Q2 2026 재무 보고서를 발표하였으며, AI 인프라와 디지털 자산에 대한 판단이 중요한 기관 서사적 기준점을 형성하였습니다. 핵심 동향은 다음과 같습니다:The Goldman Sachs Group, Inc. (NYSE: $GS)는 7월 14일 Q2 2026 재무 보고서를 발표하였으며, CEO David Solomon은 재무 보고서 전화 회의에서 AI 인프라에 대해 지금까지 가장 강력한 기관 차원의 지지를 표명하였습니다: "AI 인프라는 수년간의 투자 주기의 초기 단계에 있습니다(early innings)"라고 하며, 회사는 대부분의 AI 인프라 구축을 위한 자금을 제공할 것으로 예상하고, 인수합병, 채무 및 주식 발행, 대출 기회의 증가를 촉진할 것이라고 밝혔습니다. 이 판단은 Goldman이 암호 생태계에서 지속적으로 배치하고 있는 것과 높은 일치를 보입니다: Q1 2026 13F에 따르면 회사는 약 $7억 iShares Bitcoin Trust($IBIT) 포지션을 보유하고 있으며, 같은 기간 XRP ETF와 Solana ETF를 모두 청산하고 Circle($CRCL), Galaxy Digital($GLXY) 및 Coinbase($COIN) 주식을 추가로 매입하였습니다; 회사는 4월 14일 SEC에 Bitcoin Premium Income ETF(커버드 콜 옵션 구조)를 신청하였으며, 6월 12일 SpaceX 역사상 최대 IPO의 주관사로서 $750억 모금을 완료하였습니다. Solomon의 "early innings" 주장은 Goldman이 AI 인프라 투자와 암호 자산 배치를 동일한 장기 서사로 보고 있다는 공개적인 확인입니다.JPMorgan Chase & Co. (NYSE: $JPM)는 7월 14일 같은 날 Q2 2026 재무 보고서를 발표하였으며, CoinDesk Live Updates에 따르면, CEO Jamie Dimon은 재무 보고서 전화 회의에서 AI 컴퓨팅 인프라의 빠른 구축을 기업 투자 및 자금 조달 수요를 촉진하는 핵심 동력으로 언급하였으며, Goldman 및 BofA와 드문 기관 간의 공감대를 형성하였습니다. 모건 체이스는 이전에 암호 규제에 대해 신중한 입장을 취했으나, AI 데이터 센터 자금 조달 분야에서의 발언은 암호와 인접한 분야(예: AI 채굴 기업 대출, 토큰화된 채권 인수)에 진입하기 위한 기초가 되고 있습니다. 주목할 점은, JPMorgan이 이전에 CLARITY Act 입법 과정에서 "시간이 많지 않다"는 경고를 여러 번 발신하였으나, 이번 재무 보고서에서는 새로운 입법 일정 판단을 제공하지 않았습니다. 그러나 AI 인프라의 강력한 정성적 평가는 해당 은행이 TeraWulf, IREN 등의 AI 채굴 기업 고객에게 지속적으로 자금 조달 서비스를 제공할 것임을 의미하며, 암호 생태계의 자산 부채표 노출이 더욱 심화될 것입니다.

예측 시장 내부 거래 우려가 커지면서 골드만삭스, JP모건 등은 직원 거래 규정을 강화하고 있다

CNBC에 따르면, 예측 시장이 내부 거래에 대한 우려를 불러일으키면서 골드만삭스는 직원들이 은행 자체 사건, 선거, 금융 시장, 거시 경제 데이터 및 지정학적 관련 계약을 거래하는 것을 금지했습니다. 모건스탠리, JP모건, 미국은행 등 금융 기관들은 관련 정책을 수립하거나 업데이트하고 있으며, 미국은행은 예측 시장 거래에 대해 직원들에게 명확한 금지 사항을 전달하고 있습니다.이전에 CFTC와 법무부는 한 구글 직원이 비공식 정보를 이용해 Polymarket에서 "연간 검색" 관련 계약을 거래하여 약 120만 달러를 벌어들였다고 고발했습니다. 법률 전문가들은 CFTC가 내부 거래 집행에 있어 "아직 백지 상태"라고 말했지만, 플랫폼 계약의 종류가 다양해 규제가 전면적으로 적용되기 어렵다고 언급했습니다. Kalshi와 Polymarket은 각각 고용 검증 도구와 Chainalysis, Palantir와 협력하여 의심스러운 활동을 모니터링하는 도구를 출시했습니다. 변호사들은 기업들이 사건 계약을 포함하도록 내부 거래 정책을 업데이트하고, 모니터링 프로토콜을 구축하며, 심지어 회사 장비에서 예측 시장에 접근하는 것을 금지할 것을 권장합니다.

골드만삭스가 중국 AI 컴퓨팅 파워 보고서를 발표하며, 2026년에는 국산 칩의 점유율이 50%를 초과할 것으로 예상하고 있습니다

P Equity Research가 공개한 골드만삭스의 《중국 AI 연산력》 보고서에 따르면, 중국은 전국 연산력 네트워크 구축을 가속화하고 있으며, 관련 인프라 프로젝트는 2026년까지 7조 위안의 투자를 유치할 것으로 예상됩니다. 향후 5년 동안 데이터 센터에 대한 투자는 약 2조 위안에 이를 것입니다. 현재 자금과 기술은 대규모로 서부 연산력 허브로 이동하고 있으며, 일선 도시의 데이터 센터는 초저지연 계산, 엣지 노드 및 AI 추론에 중점을 두고 전환되고 있습니다. 10만 개 이상의 칩을 포함하는 기가와트(GW)급 클러스터는 국내에서 여전히 부족하지만, 전형적인 GW급 연산력 단지에서는 작업 부하가 주로 50% 이상의 비율을 차지하는 추론, 훈련 및 전체 스택 연구 개발로 구성되어 있습니다.보고서는 2026년 국내 AI 가속 칩 출하량의 시장 점유율이 50%를 초과할 것으로 예상합니다. 그 중 화웨이와 알리바바 평두거는 각각 20%와 7%의 점유율로 국내 진영을 선도하고 있지만, 엔비디아는 현재 55%의 점유율로 전체 시장에서 지배적인 위치를 유지하고 있습니다. 비용과 성능 측면에서, 국내 칩은 단위 IT 전력 소비에 대한 자본 지출이 수입 칩보다 40%에서 50% 낮지만, 성능 차이로 인해 단위 연산력의 자본 지출은 수입 칩의 2배에서 4배에 달하며, 단위 전력 소비에서 발생하는 연산력은 수입 칩의 10%에서 30%에 불과합니다. 또한, 화웨이 910B/910C 서버의 일일 평균 토큰 생산량은 엔비디아 H800의 6분의 1에서 3분의 1 정도로, 해당 하드웨어를 기반으로 한 API의 수익률이 엔비디아 하드웨어를 사용하는 동종업체에 비해 현저히 뒤처지고 있습니다.
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