[하나 Global ETF] 박승진

» 마운자로 성장으로 강화된 현금창출력을 바탕으로 적극적인 사업 영역 확장에 나서고 있는 Eli Lilly

» 체중 감량 이후 수요가 커질 수 있는 미용의료 시장까지 겨냥하며 ‘포스트 비만’ 밸류체인 구축 시도


'M&A 큰손' 美 릴리, 미용시장까지 넘본다
- 뷰티 전담 인력 대거 강화
- 백신社 인수 등에 年 27조 투입
- 미용의료 분야 첫 공식 행보
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» 안두릴은 내년도 IPO가 예상되고 있는 상황

글로벌 방산 스타트업에 투자금 쇄도…올 상반기, 10년來 최고
- 현대전 속도전에 대기업 한계

전 세계적으로 방위산업 분야 스타트업에 대한 투자가 가속화하고 있으며 드론이나 인공지능(AI) 신기술을 보유한 스타트업들이 안보의 양상을 바꾸려 하고 있다고 니혼게이자이신문(닛케이)이 5일 보도했다.

시장조사업체 피치북에... Read more →

🔹Eli Lilly가 투자한 바이오테크 기업 TRex Bio, IPO로 최대 1.3억달러 조달 추진

» TRex Bio는 자가면역·염증성 질환 치료제를 개발하는 초기 단계 바이오텍 기업. IPO를 통해 최대 1억3,330만달러를 조달할 계획이며, 희망가 상단 기준 기업가치는 약 4억3,900만달러로 평가

» 주요 투자자는 Eli Lilly, SV... Read more →

[Global ETF] ETF 트렌드 & 포트폴리오: Market Breadth 축소 국면
▶️ 하나 Global ETF 박승진(T.3771-7761)
▶️ 자료: https://buly.kr/EI6b6ZE
▶️ 텔레그램: https://t.me/globaletfi

- 3분기 실적시즌 진입 앞두고 삼성전자 잠정실적, 국제유가와 미 국채금리, 9월 FOMC... Read more →

🔹AI 데이터센터 구축비의 절반은 GPU. 투자 확대의 수혜 기대와 부담 공존

» NVIDIA GB200·GB300 기반 AI 데이터센터 구축 비용은 1MW당 약 5,720만달러. 건설·전력·냉각 등 인프라에 1,920만달러, GPU·네트워크 등 IT 장비에 3,800만달러 투입. GPU만 전체 비용의 약 52%인 3,000만달러 차지

» IT 장비가 전체... Read more →

🔹미국 은행 수익성, 2021년 이후 최고 수준 기록

» 순이자이익 개선이 수익성 상승으로 연결되고 있는 가운데 비이자이익 부문도 2021년 이후 최고 수준 기록 중

» 투자자문·인수 수수료, 트레이딩 수익 역시 수 분기째 증가. 대손충당금 전입액은 낮은 수준 유지
 
 
🔹미국 금융주 ETF들의 Check Point
 
» KBWB: 대형 은행 중심의 ETF로... Read more →

🔹AI 핵심 광물 공급망, 중국·아프리카 등의 일부 국가에 집중

» AI 반도체와 데이터센터 장비 생산에는 갈륨, 희토류, 탄탈럼 등 핵심 광물이 필요. 첨단 칩 경쟁은 기술뿐 아니라 원재료 공급망 통제력에도 좌우되는 구조

» 갈륨은 중국 비중이 99%로 사실상 독점에 가까운 수준. 반도체, 전력전자, 통신 장비와 연결되는 소재라는 점에서 중국의 수출 통제... Read more →

딥시크·화웨이, AI 칩 SW 맞손…"엔비디아 의존 낮춰"
- 화웨이 '어센드' 최적화된 오픈소스 소프트웨어 공개
- 엔비디아의 GPU 소프트웨어 플랫폼 '쿠다'에 도전
- AI 칩 성능은 아직 미국보다 낮다고 인정

딥시크와 화웨이의 협력 관계는 이미 지난해 9월부터 시작됐다. 딥시크는 당시 출시한 ‘V3.2’와 지난 4월 ‘V4’ 모델을 화웨이의 어센드와... Read more →

🔹금주 신규 상장 ETF 1개 종목 (10/7 예정)

» SOL 글로벌 DRAM 반도체 플러스

- 한국, 미국, 일본 증시에 상장되어 있는 메모리 반도체 기업들로 구성된 패시브 ETF. 총 10개 기업의 포트폴리오

- 삼성전자, SK하이닉스, Micron의 개별 비중을 각각 25%씩 배분하고, 나머지 7개 기업을 남은 25% 비중에서 유사도시총 기준으로... Read more →

🔹주요 AI 인프라 부문별 리드타임

» 반도체 파운드리: 3~4년
» 반도체 제조장비: 1~2년
» 첨단 패키징·반도체 기판: 1~1.5년
» 데이터 저장장치·시스템: 1~2년
» GPU·AI 가속기: 6~12개월
» 메모리 반도체(HBM·DRAM): 6~12개월
» 광트랜시버·네트워크 장비: 3~9개월
» CPU: 3~6개월
» 서버: 1~2개월

» AI 인프라... Read more →