분석 기업 × 수집 정보 교차 도출 — 초안 (v0.2)

목적: 우리가 심층 분석한 기업(VIVO·CRDO·ServiceNow·천연가스)을, 시스템이 매일 수집 중인 살아있는 시장 정보(텔레그램 채널·뉴스레터·섹터뉴스 등)와 교차해 "새 도출 자료"를 만든다. 형식·범위 확정용 초안. 방향 정해지면 정식 산출물로 키움.

0. 실측 — 우리가 가진 두 종류의 재료

A. 우리가 만든 심층 분석 (정적·깊음·검증됨)

대상	핵심 결론(한 줄)
VIVO(구 VVPR)	XRP 버리고 데이터센터 피봇. 자산은 진짜(노르웨이 41.5MW), 수익성은 마케팅, going concern 2년
CRDO(Credo)	구리 AEC를 IP·설계로 파는 회사. 마진 65%(광부품 30~40%), 주가는 AI테마 베타에 묶임
ServiceNow(NOW)	AI 수익화는 계약으로 입증, 단 좌석 위협을 사용량 과금이 따라잡나는 미증명. 5월 급등 절반은 반등
천연가스 6월	수요(LNG)상방 vs 공급(재고·생산)하방, 날씨가 캐스팅보트

B. 시스템이 매일 수집 중인 살아있는 정보 (동적·얕음·미검증)

inbox(~/knowledge-agent/100-inbox/)에 소스별 분리 수집:

소스	내용	규모
118/119 텔레그램	10개 채널(Harvey's Macro, Macro Trader, 루팡, 인포마켓, Trillion_labs 등)	최근 3일 610개 노트
121 뉴스레터 / 119-크레딧메일	Gmail 채권·매크로 뉴스레터	매일
125 sector-news	섹터별 자동 수집(S10반도체·S50에너지·S11조선·S20바이오 등)	매일(5/31까지)
120 지식사랑방	분석 노트(이미 CRDO 언급 노트 존재)	누적
124 dart-edgar / 111 discoveries / 113 twitter	공시·발굴·트위터	매일

최근 7일 수집물 키워드 카운트 (우리 테마와 겹치는 정도):

광 218 · 전력 134 · 반도체 96 · 데이터센터 87 · 발전 79
HBM 41 · 원전 27 · LNG 26 · 터빈 24 · 천연가스 22 · SMR 18
에이전틱 9 · 서비스나우 4 · 크레도 3

→ 우리가 깊게 판 4개 테마(데이터센터·반도체연결·전력원료·SaaS)가 시장 수집물의 최상위 빈도와 정확히 겹친다. 우리 분석 3종목도 채팅에 실제로 등장(서비스나우 4·크레도 3·에이전틱 9건).

1. 핵심 가치 — "갭(Gap) 자료"

우리 분석(깊음·검증)과 시장 수집(빠름·미검증)의 차이가 인사이트다.

종목	시장(텔레그램/뉴스레터)이 도는 톤	우리 분석의 정밀 판정	갭 = 도출 포인트
ServiceNow	"SaaS 중 유일 AI 수익화" (낙관)	AI수익화는 사실이나 좌석 위협 상쇄 미증명, 급등 절반은 반등	시장은 결론만, 우리는 미증명 조건+검증 트리거를 안다
CRDO	"광/구리 800G 전환 수혜" (테마 낙관)	진짜 차별점은 800G 아니라 제조 아닌 IP경제(마진), 주가는 테마베타	시장은 테마로, 우리는 마진구조+변동성 함정
VIVO	"데이터센터 피봇 진짜?" (의심)	자산 진짜·수익성 마케팅·going concern	우리는 판가름 시점(6/30 테넌트계약)을 제시

한 줄: 수집물은 "무엇이 화제인가"를, 우리 분석은 "그게 진짜인가"를 안다. 붙이면 화제성 + 검증이 동시에 있는 자료.

2. 더 큰 발견 — 전부 한 테마로 수렴

우리 분석 + 수집물 상위 빈도가 모두 "AI 데이터센터 빌드아웃과 물리적 병목"으로 연결.

                  [AI 데이터센터 빌드아웃]
                          |
   +----------+----------+----------+-----------+
 연산/연결      전력         부지        SaaS레이어   소재
 CRDO(AEC)   천연가스·터빈  VIVO(부지)  ServiceNow   HBM
 [우리분석]   [우리분석]    [우리분석]   [우리분석]    [수집만]
 +수집96/218  +수집134/79   +수집87     +수집4/9     +수집41
   반도체/광   전력/발전    데이터센터   서비스나우    HBM

수집물이 가리키는, 우리가 아직 안 판 인접 노드: - 전력 134·발전 79·터빈 24건 → 데이터센터 전력병목 종목(GE/VST 류) — 천연가스 분석의 "데이터센터 전력수요"와 직결되나 종목은 미분석 - 원전 27·SMR 18건 → 같은 전력병목의 다른 해법(원전 르네상스) - HBM 41·반도체 96건 → 빌드아웃 최상류 메모리/반도체

도출: 우리는 빌드아웃 4개 노드를 깊게 팠고, 수집물은 다음에 팔 인접 노드를 빈도로 가리킨다. 포트폴리오 빈틈이 데이터로 보인다.

3. 산출물 형태 3안 (해리 선택)

안 A — 갭 리포트 (검증 중심)

분석 종목별 [시장 톤] vs [우리 판정] vs [갭 액션 트리거]. 우리 분석 부가가치가 가장 선명.

안 B — 테마 수렴 맵 (확장 중심)

데이터센터 빌드아웃 1장 지도 + 노드별 [분석완료=깊음]/[수집만=다음후보]. 다음에 뭘 팔지 데이터로 나옴.

안 C — 데일리 브리지 (자동 정기)

매일 수집물에서 우리 종목·인접테마 언급 자동 추려 [오늘 시장이 한 말 + 우리 판정 한 줄] 매칭. 살아있음, 파이프라인화 가능.

4. 다음 단계 (선택 대기)

형태: A / B / C 또는 조합
범위: 분석 완료 4테마만? 인접 후보(터빈·원전·HBM)까지 확장?
매체: PDF 1회 / 볼트 노트 / 정기 자동 파이프라인
(선택) 소스 확장: 지금 텔레그램·뉴스레터·섹터뉴스. twitter·discord·dart 공시도 결합 가능

분석 기업 × 수집 정보 교차 도출 — 초안