지출

Lookonchain의 모니터링에 따르면, Ethereum OG 거대 고래 (0x7378...1ca6)가 LIT를 지속적으로 구매하고 있습니다.지난 2개월 동안, 이 거대 고래는 총 910만 달러를 사용하여 391만 개의 LIT를 구매했으며, 평균 가격은 2.33달러입니다.

금십 보도에 따르면, 연방준비제도 의장 슈미트는 개인 소비 지출 가격 지수가 인플레이션을 측정하는 가장 좋은 방법이라고 밝혔습니다.

금십 보도에 따르면, SpaceX의 최고 재무 책임자는 3분기와 4분기의 자본 지출이 2분기 수준과 유사할 것이라고 밝혔습니다.

금십 보도에 따르면, SpaceX의 2분기 총 자본 지출은 183.69억 달러이며, 순손실은 5.41억 달러입니다.

금십 보도에 따르면, TrendForce 집방 상담의 최신 AI 서버 산업 연구에 기반하여, AI 기반 시설 수요가 급증하는 배경 속에서 2026년 전 세계 9대 클라우드 서비스 공급자(CSP)의 총 자본 지출이 전년 대비 약 90% 증가할 것으로 예상됩니다.최근 초대형 CSP, Tier-2 데이터 센터 업체들이 NVIDIA(엔비디아)의 전체 랙형 AI 서버 솔루션에 대한 구매 의사가 뚜렷하게 증가했으며, 2026년 AI 서버 출하 연간 성장률이 원래의 28%에서 거의 31%로 상향 조정될 것으로 예상됩니다.

금십 보도에 따르면, 애플 CEO 팀 쿡은 제3회계분기 메모리 관련 지출이 "제2회계분기보다 상당히 높다"고 밝혔다.

금십 보도에 따르면, 아마존 CEO는 인공지능과 AWS 지출 측면에서 명확하게 강력한 재무 수익 전망이 보인다고 밝혔다.

금십 보도에 따르면, 미국 6월 실제 개인 소비 지출 월간 비율은 0.4%로, 이전 값은 0.3%에서 0.4%로 수정되었습니다.

Robinhood는 2026년 2분기 재무 보고서를 발표했으며, 순수익은 131억 달러로 전년 대비 32% 증가하여 분석가의 예상인 128억 달러를 초과했습니다; 순이익은 57.3억 달러로 전년 대비 48% 증가했습니다; 희석 주당 수익은 0.62 달러로 전년 대비 48% 증가했습니다. 조정된 EBITDA는 74.1억 달러로 전년 대비 35% 증가하여 예상치인 62.9억 달러를 초과했습니다. 순입금은 217억 달러로 역사적 최고치를 기록했으며, Gold 구독자는 480만으로 전년 대비 39% 증가했습니다. 암호화폐 수익은 1억 달러로 예상치인 8660만 달러를 초과했으며; 옵션 수익은 3.42억 달러로 전년 대비 29% 증가했습니다. ARPU는 187 달러로 전년 대비 24% 증가했습니다.회사는 연간 조정된 운영 비용 및 주식 인센티브를 26.75억에서 27.75억 달러로 예상하며, 이는 이전 지침 및 시장 예상보다 낮습니다. 기간 내 트럼프 계정 등록자는 700만을 초과했으며, 예치금은 거의 15억 달러에 달했습니다; Robinhood Chain 메인넷이 출시되었습니다; 싱가포르에서 자본 시장 서비스 라이센스를 획득했습니다; WonderFi 인수 작업을 완료했습니다. 재무 보고서 발표 후, Robinhood는 장외 거래에서 약 4% 상승했습니다.

로이터 통신의 LSEG 컨센서스 예상 데이터 분석에 따르면, 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클 5개의 미국 초대형 기업은 AI 투자로 인한 현금 흐름 압박에 직면해 있습니다. 현재 추세에 따르면, 2027년까지 이들 기업의 총 자본 지출은 생성하는 자유 현금 흐름을 초과할 것으로 예상됩니다. 데이터에 따르면, 이들 기업의 2027년 연간 운영 현금 흐름은 2025년보다 약 3,400억 달러 증가할 것으로 보이지만, 자본 지출은 약 5,340억 달러 증가할 것으로 예상되며, 이는 1달러의 현금 흐름 증가에 대해 약 1.57달러의 추가 투자가 필요함을 의미합니다.그 중 오라클의 압박이 가장 두드러지며, 자본 지출이 운영 현금 흐름에서 차지하는 비율이 2022 회계연도의 **47%**에서 2026 회계연도(5월 기준)의 **174%**로 증가했습니다. 연간 자본 지출은 557억 달러에 달하지만, 운영 현금 흐름은 320억 달러에 불과하며, 회사 주가는 연내 36% 하락했습니다. 아마존의 1분기 자유 현금 흐름도 12억 달러로 감소했습니다. 분석가들은 향후 2~3년 내에 AI가 수익 성장을 유도하고, 이익을 확대하며, 현금 흐름을 개선하지 못할 경우 시장은 투자 주기가 과도했는지 의문을 제기할 것이라고 지적했습니다. 알파벳은 이번 주 수요일에 먼저 실적을 발표할 예정이며, 시장은 클라우드 및 AI 수익이 지출 증가 속도를 따라잡을 수 있을지 주목하고 있습니다.

Lookonchain의 모니터링에 따르면, Ansem-2라는 지갑(0x6f5...D3F5)이 지난 3시간 동안 23.3만 달러를 사용하여 279만 개의 CASHCAT을 구매했습니다.해당 지갑은 Solana 지갑(CL6M...Kg1Q)과 연결되어 있으며, 후자는 현재 1050만 개의 ANSEM을 보유하고 있으며, 가치 270만 달러로 ANSEM을 통해 260만 달러의 수익을 올렸습니다.

The Kobeissi Letter에서 발표한 예측 데이터에 따르면, AI 분야의 투자 열풍이 미국 경제 구조를 재편하고 있습니다. 2027년까지 구글 모회사 Alphabet, 아마존, Meta, 마이크로소프트, 오라클(Oracle) 이 다섯 대 기술 거인의 AI 분야 자본 지출이 미국 국내 총생산(GDP)의 비중을 약 3.2%로 끌어올릴 것으로 예상됩니다.이 예측이 최종적으로 실현된다면, 이는 미국 역사상 연간 AI 자본 지출이 국가 국방 지출을 처음으로 초과하는 것이 될 것입니다(내년 국방 지출은 GDP의 약 2.7%를 차지할 것으로 예상됩니다).데이터에 따르면, 올해(2026년) 이 다섯 회사의 AI 자본 지출은 8000억 달러를 돌파할 것으로 예상되며, GDP의 비중은 2025년의 1.5%에서 급격히 상승하여 약 2.5%에 이를 것으로 보이며, 이는 약 2.7%의 국방 지출 평가에 근접합니다. 그리고 2027년까지 이 수치는 기록적인 1.1조 달러로 더욱 급증할 것으로 예상됩니다.

중국 중앙TV 재무 보도에 따르면, 테슬라 회사는 이번 달 6일부터 직원들이 인공지능 도구에 대한 지출을 제한할 것이라고 합니다. 유사한 조치는 다른 여러 미국 기술 기업에서도 채택되었습니다.보도에 따르면, 테슬라는 직원들에게 내부 메모를 발송하여 7월 6일부터 각 직원이 AI 도구에 사용할 수 있는 주간 지출 한도를 200달러로 설정하고, 초과 부분은 관리자의 승인을 받아야 한다고 발표했습니다. 그러나 테슬라 직원들이 머스크가 소유한 xAI의 Grok 모델을 사용하는 것은 200달러 한도에 포함되지 않습니다.전해진 바에 따르면, Grok은 테슬라 직원들 사이에서 수용도가 낮아 대부분의 직원들이 여전히 Anthropic의 클라우드를 사용하기를 선택하고 있습니다.

금융 기술 회사 Ramp 산하 경제 실험실이 새로운 Ramp AI 채택 지수 보고서를 발표했습니다. 7만 개 이상의 미국 기업 고객의 지출 데이터 분석을 기반으로, 기업 수준 AI 채택률에서 Anthropic이 2.5% 포인트 증가하여 41%에 도달했으며, 공식적으로 39.5%로 감소한 OpenAI를 초과하여 상업적 응용 분야에서의 선도적인 위치를 확립했습니다.보고서는 "AI의 심층 채택"을 하는 주요 기업의 지출 추세를 중점적으로 분석했습니다. 데이터에 따르면, 상위 1%의 기업은 매월 직원 1인당 AI 비용으로 최대 7449 달러를 지출하며, 이 수치는 지난달에도 14.1% 증가했습니다. 반면, 상위 10%의 기업은 1인당 월 지출이 611 달러인 반면, 중위수 기업은 11.38 달러에 불과합니다(단일 기본 구독 비용에 해당).또한 연구는 AI를 심층적으로 적용하는 기업에서는 "공급업체 잠금" 현상이 없으며, 일반적으로 여러 최전선 대모델, 오픈 소스 플랫폼 및 수직형 AI 솔루션을 동시에 채택하고 있다고 지적했습니다. 기업들이 비용 압박에 직면했을 때 더 비용 효율적인 모델(예: DeepSeek)을 시도하기 시작했지만, 전체 AI 지출은 여전히 상승 추세에 있습니다.

코인베이스 CEO 브라이언 암스트롱이 회사의 AI 비용 최적화에 대한 최신 진행 상황을 소개하는 글을 올렸습니다.암스트롱은 AI 사용량과 토큰 소비가 지속적으로 증가함에 따라 비용을 통제하는 핵심은 직원의 사용을 제한하거나 예산 알림을 자주 보내는 것이 아니라 기본 모델 선택, 작업 라우팅 메커니즘 및 캐시 전략을 최적화하는 것이라고 밝혔습니다.그는 코인베이스가 내부 LLM 게이트웨이를 통해 GLM 5.2, Kimi 2.7 등 오픈 가중치 모델을 기본 옵션으로 시도하고 있으며, 여전히 엔지니어가 특정 작업 요구에 따라 다른 모델을 선택할 수 있도록 허용하고 있다고 전했습니다. 데이터에 따르면, 회사의 91% 직원이 AI 사용 한도에 도달한 적이 없기 때문에 코인베이스는 할당량을 강화하는 대신 더 낮은 비용의 모델 솔루션을 통해 전체 효율성을 향상시키고 있습니다.모델 라우팅 측면에서 코인베이스는 프롬프트 단어를 사전 처리하고 캐시 적중률 및 다양한 모델의 가격 상황을 결합하여 작업을 가장 적합한 모델에 자동으로 할당합니다. 암스트롱은 계획 및 추론과 같은 복잡한 작업은 최첨단 모델의 지원이 필요할 수 있지만, 실행 작업은 반드시 비용이 더 높은 모델을 호출할 필요는 없다고 생각합니다. 앞으로 모델 선택 과정은 더 많이 AI에 의해 자동으로 이루어져야 하며, 인적 결정에 의존해서는 안 된다고 강조했습니다.또한 그는 캐시 적중률이 AI 비용에 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나라고 지적했습니다. 코인베이스는 요청 프로세스에 캐시 인식 메커니즘을 통합하여 역사적 결과 재사용률을 높였습니다. LibreChat을 예로 들면, 캐시 솔루션을 최적화한 후 캐시 적중률이 5%에서 60%로 향상되었습니다.암스트롱은 또한 회사가 엔지니어에게 가능한 한 맥락을 간결하게 유지하도록 요구하고 있으며, 여기에는 작업 전환 시 새 세션을 시작하고, 파일 맥락 범위를 축소하며, 사용하지 않는 도구를 종료하는 것이 포함되어 불필요한 토큰 소비를 줄이는 데 기여하고 있다고 밝혔습니다.그에 따르면, 이러한 조치를 통해 코인베이스는 AI 지출을 거의 50% 줄이는 데 성공했으며, 동시에 토큰 사용량은 여전히 증가하고 있습니다.

IBM 최고 경영자 Arvind Krishna는 최근 인터뷰에서 경쟁업체들이 범용 인공지능(AGI)을 추구하기 위해 막대한 자본을 지출하는 것에 대해 심각한 의문을 제기했습니다. Krishna는 현재 1 기가와트 데이터 센터를 구축하는 비용이 약 800억 달러에 달한다고 추정했습니다. 만약 전체 산업이 AGI를 실현하기 위해 100 기가와트의 컴퓨팅 파워를 배치한다면, 총 자본 지출은 8조 달러에 이를 것입니다. 그는 이것이 기업이 이자만 지급하기 위해 8000억 달러의 이익을 창출해야 한다는 것을 의미하며, 상업적 논리로는 투자 수익을 실현할 수 없다고 지적했습니다.또한, Krishna는 현재 알려진 대형 언어 모델(LLM) 기술에 의존하여 AGI를 실현할 확률이 극히 낮다고 생각하며(0%에서 1%에 불과), 지식과 LLM을 융합하는 데 있어 근본적인 기술 혁신이 이루어져야 한다고 강조했습니다. AGI의 단기 실현에 대해 비관적인 태도를 보였지만, 그는 생성형 AI가 기업 측에 수조 달러의 생산성 가치를 창출할 것이라고 여전히 인정했습니다.

장卓얼은 MicroStrategy(MSTR)가 현재 약 550억 달러의 비트코인 자산을 보유하고 있으며, 이는 STRC 우선주에 대해 매년 약 17억 달러의 배당금 지출에 해당한다고 발표했습니다. 이론적으로 BTC를 판매함으로써 약 32년 분의 배당 요구를 충족할 수 있습니다. STRC는 우선주에 해당하며 채무 도구가 아니기 때문에 전통적인 의미의 강제 상환 압박이 존재하지 않습니다. 재무 구조상 MSTR은 "강제 청산식 레버리지 위험"이나 단기 상환 위기에 직면하지 않습니다.그러나 관련 표현 자체는 시장이 장기 현금 흐름과 암호 자산 변동성에 대한 우려가 증가하고 있음을 반영합니다. 현재 STRC는 명확한 할인 변동이 나타나고 있으며, 재융자 능력이 제한적입니다. 또한 MSTR은 최근 BTC를 추가 매수하는 과정에서 보통주 증자 등의 방법에 더 의존하고 있으며(mNAV가 1 이하일 때 주당 포함된 코인 양이 희석될 수 있음), 이 전략은 장기적으로 지속하기 어렵습니다.장卓얼은 MSTR이 실제로 BTC를 판매하여 배당금을 지급하는 규모가 전체 시장에 비해 크지 않더라도, 그 상징적 의미가 더 중요할 수 있으며, 이는 시장 신뢰에 압박을 가해 투자자들이 "장기적으로 수동적으로 코인을 판매할" 가능성을 재평가하게 만들 수 있다고 언급했습니다. 시장은 이 구조에 대한 이해가 일치하지 않으며, 이러한 인식 차이 자체가 기대와 감정에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.