콜
8
#604
알파 점수 40.7
Victor Khosla
창립자 겸 CIO, 스트래티직 밸류 파트너스(SVP)
승률
57.1%
수익률
-3.3%
차트 로딩 중...
티커
방향
언급
첫 콜
콜 가격
손익
테제
테마
출처
롱
2월 25일
$101.68
-2.6%
Khosla는 유럽의 대형 철강 회사에 투자하고 AI를 사용하여 "더 나은 고철을 구매"하여 "EBITDA $50-75백만"을 창출할 수 있다고 언급. 이것이 AI의 '실물 경제' 응용. AI가 제품을 대체하는 대신(소프트웨어 코드에서처럼), 물리적 제품에 대한 물류 및 조달 최적화에 사용됨. AI를 성공적으로 통합하는 구경제 산업은 기술 섹터가 직면한 실존적 위협 없이 상당한 마진 확대를 볼 것. 산업 기업 중 운영 비용이 높고 AI가 효율성을 높일 수 있는 기업 롱. 글로벌 경기 둔화 또는 중국 공급 과잉이 운영 효율성 개선과 무관하게 철강 가격을 무너뜨릴 수 있음.
Khosla는 유럽의 대형 철강 회사에 투자하고 AI를 사용하여 "더 나은 고철을 구매"하여 "EBITDA $50-75백만"을 창출할 수 있다고 언급. 이것이 AI의 '실물 경제' 응용. AI가 제품을 대체하는 대신(소프트웨어 코드에서처럼), 물리적 제품에 대한 물류 및 조달 최적화에 사용됨. AI를 성공적으로 통합하는 구경제 산업은 기술 섹터가 직면한 실존적 위협 없이 상당한 마진 확대를 볼 것. 산업 기업 중 운영 비용이 높고 AI가 효율성을 높일 수 있는 기업 롱. 글로벌 경기 둔화 또는 중국 공급 과잉이 운영 효율성 개선과 무관하게 철강 가격을 무너뜨릴 수 있음.
원자재
숏
2월 25일
$20.42
+0.1%
Khosla는 '사모펀드가 성장에 의존하여 소프트웨어 비즈니스를 현금 흐름의 20배 이상에 매수했다면, 큰 문제가 발생할 것'이라고 말한다. 그는 소프트웨어가 신용 시장을 흔들 수 있는 '큰 막대기'라고 지적한다. 소프트웨어에 대한 전통적인 LBO 모델은 고착성, 반복 수익(좌석 기반 가격 책정)에 의존한다. AI 에이전트와 자동화는 이 '지식 노동' 가격 모델을 파괴하겠다고 위협한다. AI 효율성으로 인해 수익 성장이 정체되거나 역전되면, PE 회사가 이들 기업에 부과한 막대한 부채 부담이 상환 불가능해져 사모 신용 대출자와 주주를 강타할 부도로 이어질 것이다. 숏 / 관망. 고평가, 고부채 소프트웨어 기업이 다음 신용 사이클의 진원지이다. AI 채택이 예상보다 느리거나 소프트웨어 기업이 사용량 기반 AI 가격 모델로 성공적으로 전환할 수 있다.
Khosla는 '사모펀드가 성장에 의존하여 소프트웨어 비즈니스를 현금 흐름의 20배 이상에 매수했다면, 큰 문제가 발생할 것'이라고 말한다. 그는 소프트웨어가 신용 시장을 흔들 수 있는 '큰 막대기'라고 지적한다. 소프트웨어에 대한 전통적인 LBO 모델은 고착성, 반복 수익(좌석 기반 가격 책정)에 의존한다. AI 에이전트와 자동화는 이 '지식 노동' 가격 모델을 파괴하겠다고 위협한다. AI 효율성으로 인해 수익 성장이 정체되거나 역전되면, PE 회사가 이들 기업에 부과한 막대한 부채 부담이 상환 불가능해져 사모 신용 대출자와 주주를 강타할 부도로 이어질 것이다. 숏 / 관망. 고평가, 고부채 소프트웨어 기업이 다음 신용 사이클의 진원지이다. AI 채택이 예상보다 느리거나 소프트웨어 기업이 사용량 기반 AI 가격 모델로 성공적으로 전환할 수 있다.
채권·금리
숏
2월 25일
$80.92
+1.5%
Khosla는 "오늘날 하이일드 스프레드는 300bp입니다... 300bp 스프레드의 신용은 잘못 평가되었습니다."라고 관찰합니다. 그는 이를 스프레드가 900bp로 폭발했던 2015년 에너지 붕괴와 비교합니다. 300bp의 스프레드는 양호한 경제 환경을 의미하지만, 실제 부도율은 이미 6%에 달합니다. 이는 가격 오류입니다. 시장이 '두꺼운 꼬리 리스크'(아마도 소프트웨어/기술 디폴트로 촉발)를 깨닫게 되면, 스프레드는 위험을 보상하기 위해 확대되어야 합니다. 스프레드 확대는 수학적으로 채권 가격 하락과 같습니다. 숏 / 관망. 하이일드 신용의 위험/보상은 현재 하방으로 비대칭적입니다. 연준이 공격적으로 금리를 인하하여 좀비 기업을 살리고 스프레드를 인위적으로 좁게 유지할 수 있습니다.
Khosla는 "오늘날 하이일드 스프레드는 300bp입니다... 300bp 스프레드의 신용은 잘못 평가되었습니다."라고 관찰합니다. 그는 이를 스프레드가 900bp로 폭발했던 2015년 에너지 붕괴와 비교합니다. 300bp의 스프레드는 양호한 경제 환경을 의미하지만, 실제 부도율은 이미 6%에 달합니다. 이는 가격 오류입니다. 시장이 '두꺼운 꼬리 리스크'(아마도 소프트웨어/기술 디폴트로 촉발)를 깨닫게 되면, 스프레드는 위험을 보상하기 위해 확대되어야 합니다. 스프레드 확대는 수학적으로 채권 가격 하락과 같습니다. 숏 / 관망. 하이일드 신용의 위험/보상은 현재 하방으로 비대칭적입니다. 연준이 공격적으로 금리를 인하하여 좀비 기업을 살리고 스프레드를 인위적으로 좁게 유지할 수 있습니다.
채권·금리
숏
2월 25일
$80.85
-14.8%
Khosla는 "사모펀드가 성장에 의존하여 소프트웨어 기업을 현금흐름의 20배 이상에 매수했다면, 큰 문제의 영역을 보게 될 것입니다."라고 말합니다. 그는 소프트웨어가 신용 시장을 무너뜨릴 수 있는 "큰 막대기"라고 지적합니다. 소프트웨어에 대한 전통적인 LBO 모델은 고착성 정기 수익(좌석 기반 가격 책정)에 의존합니다. AI 에이전트와 자동화는 이 "지식 노동" 가격 책정 모델을 파괴할 위협이 됩니다. AI 효율성으로 인해 수익 성장이 정체되거나 역전되면 PE 기업이 이들 회사에 부과한 막대한 부채 부담이 상환 불가능해져서 프라이빗 크레딧 대출기관과 주주에게 타격을 주는 채무 불이행으로 이어집니다. 숏/관망. 고밸류에이션, 고부채 소프트웨어 기업은 다음 신용 사이클의 진원지입니다. AI 채택이 예상보다 느리거나 소프트웨어 기업이 사용량 기반 AI 가격 모델로 성공적으로 피벗할 수 있습니다.
Khosla는 "사모펀드가 성장에 의존하여 소프트웨어 기업을 현금흐름의 20배 이상에 매수했다면, 큰 문제의 영역을 보게 될 것입니다."라고 말합니다. 그는 소프트웨어가 신용 시장을 무너뜨릴 수 있는 "큰 막대기"라고 지적합니다. 소프트웨어에 대한 전통적인 LBO 모델은 고착성 정기 수익(좌석 기반 가격 책정)에 의존합니다. AI 에이전트와 자동화는 이 "지식 노동" 가격 책정 모델을 파괴할 위협이 됩니다. AI 효율성으로 인해 수익 성장이 정체되거나 역전되면 PE 기업이 이들 회사에 부과한 막대한 부채 부담이 상환 불가능해져서 프라이빗 크레딧 대출기관과 주주에게 타격을 주는 채무 불이행으로 이어집니다. 숏/관망. 고밸류에이션, 고부채 소프트웨어 기업은 다음 신용 사이클의 진원지입니다. AI 채택이 예상보다 느리거나 소프트웨어 기업이 사용량 기반 AI 가격 모델로 성공적으로 피벗할 수 있습니다.
테마 ETF
롱
2월 25일
$106.43
-10.2%
SVP는 포트폴리오의 40%를 "실물 자산, 발전소, 비행기, 부동산, 유료 도로"에 대규모 투자하고 있습니다. Khosla는 명시적으로 "우리는 고지식 성장 게임에 참여하지 않습니다."라고 말합니다. 이는 AI 혼란에 대한 방어적 회전입니다. AI가 "지식" 일자리와 SaaS 현금 흐름을 위협하지만, 유료 도로, 발전소, 비행기를 디지털화할 수는 없습니다. 더욱이, AI 데이터센터는 막대한 전력을 필요로 하여 발전 자산에 호재를 만듭니다. 롱. 이러한 자산은 인플레이션 보호와 AI가 소프트웨어에 가져오는 기술적 디플레이션으로부터의 격리를 제공합니다. 심각한 경기 침체는 여행(비행기)과 에너지(전력) 수요를 낮추어 "실물"적 성격에도 불구하고 현금 흐름에 타격을 줄 것입니다.
SVP는 포트폴리오의 40%를 "실물 자산, 발전소, 비행기, 부동산, 유료 도로"에 대규모 투자하고 있습니다. Khosla는 명시적으로 "우리는 고지식 성장 게임에 참여하지 않습니다."라고 말합니다. 이는 AI 혼란에 대한 방어적 회전입니다. AI가 "지식" 일자리와 SaaS 현금 흐름을 위협하지만, 유료 도로, 발전소, 비행기를 디지털화할 수는 없습니다. 더욱이, AI 데이터센터는 막대한 전력을 필요로 하여 발전 자산에 호재를 만듭니다. 롱. 이러한 자산은 인플레이션 보호와 AI가 소프트웨어에 가져오는 기술적 디플레이션으로부터의 격리를 제공합니다. 심각한 경기 침체는 여행(비행기)과 에너지(전력) 수요를 낮추어 "실물"적 성격에도 불구하고 현금 흐름에 타격을 줄 것입니다.
테마 ETF
숏
2월 25일
$97.56
+1.7%
Khosla는 "오늘날 하이일드 스프레드는 300... 300bp 스프레드의 신용은... 잘못 평가되었다"고 관찰. 그는 이를 스프레드가 900bp까지 치솟았던 2015년 에너지 붕괴와 비교. 300bp 스프레드는 양호한 경제 환경을 암시하지만, 이미 부도율은 6%에 달함. 이는 가격 오류. 시장이 '팻 테일 리스크'(아마도 소프트웨어/기술 부도로 촉발)를 깨닫게 되면 스프레드는 위험을 보상하기 위해 확대되어야 함. 스프레드 확대는 수학적으로 채권 가격 하락과 동일. 숏 / 회피. 하이일드 신용의 위험/보상은 현재 하방으로 비대칭. 연준이 공격적으로 금리를 인하하여 좀비 기업을 유지하고 스프레드를 인위적으로 좁게 유지할 가능성.
Khosla는 "오늘날 하이일드 스프레드는 300... 300bp 스프레드의 신용은... 잘못 평가되었다"고 관찰. 그는 이를 스프레드가 900bp까지 치솟았던 2015년 에너지 붕괴와 비교. 300bp 스프레드는 양호한 경제 환경을 암시하지만, 이미 부도율은 6%에 달함. 이는 가격 오류. 시장이 '팻 테일 리스크'(아마도 소프트웨어/기술 부도로 촉발)를 깨닫게 되면 스프레드는 위험을 보상하기 위해 확대되어야 함. 스프레드 확대는 수학적으로 채권 가격 하락과 동일. 숏 / 회피. 하이일드 신용의 위험/보상은 현재 하방으로 비대칭. 연준이 공격적으로 금리를 인하하여 좀비 기업을 유지하고 스프레드를 인위적으로 좁게 유지할 가능성.
채권·금리
롱
2월 25일
$1.91
-
SVP는 포트폴리오의 40%를 "실물 자산, 발전소, 비행기, 부동산, 유료 도로"에 대규모 투자하고 있습니다. Khosla는 명시적으로 "우리는 고지식 성장 게임에 참여하지 않습니다."라고 말합니다. 이는 AI 혼란에 대한 방어적 회전입니다. AI가 "지식" 일자리와 SaaS 현금 흐름을 위협하지만, 유료 도로, 발전소, 비행기를 디지털화할 수는 없습니다. 더욱이, AI 데이터센터는 막대한 전력을 필요로 하여 발전 자산에 호재를 만듭니다. 롱. 이러한 자산은 인플레이션 보호와 AI가 소프트웨어에 가져오는 기술적 디플레이션으로부터의 격리를 제공합니다. 심각한 경기 침체는 여행(비행기)과 에너지(전력) 수요를 낮추어 "실물"적 성격에도 불구하고 현금 흐름에 타격을 줄 것입니다.
SVP는 포트폴리오의 40%를 "실물 자산, 발전소, 비행기, 부동산, 유료 도로"에 대규모 투자하고 있습니다. Khosla는 명시적으로 "우리는 고지식 성장 게임에 참여하지 않습니다."라고 말합니다. 이는 AI 혼란에 대한 방어적 회전입니다. AI가 "지식" 일자리와 SaaS 현금 흐름을 위협하지만, 유료 도로, 발전소, 비행기를 디지털화할 수는 없습니다. 더욱이, AI 데이터센터는 막대한 전력을 필요로 하여 발전 자산에 호재를 만듭니다. 롱. 이러한 자산은 인플레이션 보호와 AI가 소프트웨어에 가져오는 기술적 디플레이션으로부터의 격리를 제공합니다. 심각한 경기 침체는 여행(비행기)과 에너지(전력) 수요를 낮추어 "실물"적 성격에도 불구하고 현금 흐름에 타격을 줄 것입니다.
청정에너지
롱
2월 25일
$175.60
+1.3%
Khosla는 유럽의 대형 철강 회사에 투자하고 AI를 사용하여 "더 나은 고철을 구매"하는 것에 대해 언급하며, 이를 통해 "5,000만~7,500만 달러의 EBITDA"를 창출할 수 있다고 주장합니다. 이는 AI의 "실물 경제" 적용입니다. AI가 제품을 *대체*하는 대신(소프트웨어 코드에서처럼), 여기서는 물리적 제품의 물류와 조달을 최적화하는 데 사용됩니다. AI를 효율성 향상을 위해 성공적으로 통합하는 구경제 산업은 기술 부문이 직면한 실존적 위협 없이 상당한 마진 확대를 볼 것입니다. 롱. 운영 비용이 높고 AI가 효율성을 주도할 수 있는 산업 기업을 찾으십시오. 글로벌 경기 침체 또는 중국의 과잉 공급은 운영 효율성 향상과 관계없이 철강 가격을 낮출 수 있습니다.
Khosla는 유럽의 대형 철강 회사에 투자하고 AI를 사용하여 "더 나은 고철을 구매"하는 것에 대해 언급하며, 이를 통해 "5,000만~7,500만 달러의 EBITDA"를 창출할 수 있다고 주장합니다. 이는 AI의 "실물 경제" 적용입니다. AI가 제품을 *대체*하는 대신(소프트웨어 코드에서처럼), 여기서는 물리적 제품의 물류와 조달을 최적화하는 데 사용됩니다. AI를 효율성 향상을 위해 성공적으로 통합하는 구경제 산업은 기술 부문이 직면한 실존적 위협 없이 상당한 마진 확대를 볼 것입니다. 롱. 운영 비용이 높고 AI가 효율성을 주도할 수 있는 산업 기업을 찾으십시오. 글로벌 경기 침체 또는 중국의 과잉 공급은 운영 효율성 향상과 관계없이 철강 가격을 낮출 수 있습니다.
테마 ETF
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Victor Khosla의 거래 아이디어 8개가 Buzzberg에서 추적되고 있습니다 8개 티커에 걸쳐 2026년 2월부터. Buzzberg Alpha 리더보드 #604위. 가장 많이 다룬 종목: SLX, XLI, ITB.
