"AI 창고 러시 시작" 반도체 슈퍼사이클 아직 안 끝났다는 이유 | HBM 다음은 HBF? | 빈난새의 빈틈없이월가

네, 여러분 안녕하세요. 오늘도 빈틈

없이 시장을 움직이는 월가의 뷰와

뉴스를 짚어드리는 빈난세

특화원입니다. 예, 매년 초

테크업계의 빅 이벤트죠. CES가

이제 끝나가면서 젠슨 엔비디아

CEO의 기조 연설 덕분에 좀이 또

한번 달렸었던 반도체 섹터가 이제 좀

과열이 진정되는 모습입니다.

전반적으로 지금 기술주들의 좀 연초

모멘텀이 약해지는 모습인데 특히 이제

올해는 안 그래도 이제 메그니피선트

7 그리고 빅테크 이런 이제까지 많이

올랐던 기업들보다 상대적으로 좀

소외됐었던 섹터 뭐 헬스케어라거나 뭐

에너지라거나 아니면 이제 올해

기대되는 경기 부양 정책들의 수혜를

볼 수 있는 섹터 뭐 금융이나 뭐

소비제 뭐 이런 쪽의 어 회복을 이제

기대하는 그런 흐름이 월가가 있었다

보니까 기술주적 모멘텀이 좀

약해지면은 는 바로 또 이렇게

순환매가 나타나는 패턴이 좀 이어지고

있습니다. 특히 이제 반도체 어 주가

변동성이 좀 크죠. 그러다 보니까

이제 반도체 슈퍼사이클 얼마나 더 갈

수 있냐, 정점이냐 이런 논쟁이 또

다시 고개를 들고 있습니다. 특히

이제 이번 주에는 샌디스크가 정말

엄청나게 올랐죠. 목요일 날 하락한

것을 빼도 최근 5일 동안 지금

36%가 급등을 했는데 일본

키옥시아도 30% 가까이 올랐고요.

근데 이제 아이러니한 것은 정작 그

트리거가 된 엔비디아는 조금 내렸죠.

이러다 보니까 이제 월가에서는 뭐

지금 수요를 너무 지나치게 끌어다 쓴

거 아니냐. 반도체 가격이 지금 말도

안 되게 오르고 있는 이것이 지속될

수가 없다. 또이 반도체 산업의

특유의이 경기 순환성을 생각을 하면은

지금 언제 꺾일지 모르는이 리스크를

너무 생각을 안 하고 있다. 이런이

낙관이 과도하다는 우려가 일각에서는

나오고 있습니다. 하지만 사실 월가

다수는 그렇게 생각하지 않고 있고요.

골드만 삭스 같은 경우는 지금 AI

인프라 자체가 수요가 구조적으로

진화를 하고 있다. 기존에는이 GPU

기반의 연산 능력에 좀 더 어 집중을

했었다면은 이제 에이전틱 AI,

피지ical AI 뭐 이런 것들이

나오면서 새로운 하드웨어 수요가 또

발생하고 있다. 또 더 긴 맥락게

더이 복잡한 추론 지금이 물리

세계에서 뭐 대신 운전을 해 주고 뭐

대신 뭐 차를 조립하고 이런 것들이

지금 가능해지려고 하는 세상인데 이런

것들을 처리하려면은 훨씬 더 이제

많은이 반도체의도 진화가 필요하다

이런 이야기가 나오고 있습니다.

이러다 보니까 이번에 이제 엔비디아가

바로 이런이 메모리 계층에서의 혁신,

뭐이 새로운 하드웨어 이런 표준을 또

제시를 하면서 반도체 주가 급등을

이끌었었던 것인데 이제 그러면 오늘은

어 어떤 혁신을 엔비디아가 제시를

했길래 이렇게 어 반도체 특히 메모리

반도체 주가들이 이렇게 올랐는가 어이

과정에서 또 새롭게 주목받고 있는이

HPF라고 하는 차세대 반도체가

있는데 이건 또 무엇인지 이런 걸 좀

살펴볼 건데요. 이런 걸 통해서

여러분들이이 반도체 슈퍼사이클이 진짜

정점이냐 아니냐에 대한 어 각자의

판단에 좀 도움이 되시면 좋겠습니다.

사실 뭐 새로운 이야기는 아니긴

합니다. 제가 작년 9월에 이제 이런

걸 다뤘었는데 그때도 샌디스크가 너무

많이 올라서 이게 뭐 갈 수 있느냐

아니다. 이제 시작이다. 뭐 이런

이야기를 했었던 건데 지금 뭐 3개월

지나서 어 또 똑같은 이야기를 하게

됐네요. 먼저 엔비디아가 이번에 어떤

혁신을 CES에서 제안을 했는가를

보면은요. 어 일단 결론부터

말하면은이 베라루빈 그니까이 블랙일

다음 차세대 AI 아키텍처죠. 여기에

이제 AI 에이전트가 이제 사용자와의

과거 대화, 문맥, 맥락 이런 것들을

다 기억할 수 있도록 돕는 새로운

AI 작업 기억 장치를 도입하겠다라고

이제 선언을 한 겁니다. 그니까 이제

AI가 예를 들어 뭐 수학 문제를

푼다라고 치면은 이제까지는 수학 문제

그 자체를 빠르게 풀 수 있도록 하는

GPU를 만드는 것. 그리고이어서

그것을 가능하게 해 주는이 암기력을

높이게 하고 또 빠르게 연산을 할 수

있게 도와주는 HBM 메모리 GPU

전용 메모리죠. 여기에 어 집중을

했었다면은 이제는 이제 긴 대화

복잡한 업무를 할 때 이제 쓰는

메모장을 어 바로 옆에 또 붙여

주자. 그것을 새로 만들어 주자라고

하는 그런 이야기가 나오고 있는

겁니다. 사실 이런이 스토리지의

중요성은 아까도 보여 드린 것처럼

작년 9월부터도 이미 굉장히 아 이제

스토리지 레거시 반도체도 AI 데이터

센터의 핵심 어이 구성 요소가

됐다라고 하면서 주목을 받았었는데

이번에 달라지는게 무엇이냐 하면은

이제 일단 AI가 출론 단계로

넘어가고 또 뭐 텍스트뿐만이 아니라

이제는 뭐 우리가 이미지도 만들고

영상도 만들고 별거를 다 하죠.

이렇게 이제 이런 걸 멀티모델

AI라고 하는데 멀티모델 AI로

넘어가면서 이제 훨씬 더 많은

데이터를 훨씬 더 다양하고 많은

데이터를 이제 처리를 하게 해야

됐죠. 또이 에이전틱 또 피지컬

AI로 이제 확산을 해 나가면서

이제이 AI가 어 연산을 해야 하는이

변수 파라미터 자체가 뭐 수천억 이제

1조개를 넘어서는 그런 어 상황이

됐습니다. 지금 IDC 데이터를

보면은 전 세계 연간 데이터 생성량이

5년 만에 두 배 이상 늘어날 것으로

보이는 이런 상황인데 이러다 보니까

이제 더더욱 어 모델이이 AI

모델들이 어 사람과 대화를 하고 어이

다음으로 넘어갈 때 이전에 얘가

뭐라고 했었지? 이거를 기억을 하는

앞선 내용을 기억하는 것이 훨씬 더

이제 중요해집니다. 왜냐? 이렇게

많은 데이터를 반복적으로 처리하는

시스템에서는 이미 계산했던 거는 그냥

어 예전에 했던 거 그대로 가져와서

쓰면 되는데 그걸 처음부터 다시

하려면은 너무 많은 자원을 쓰게

되니까 비효율적이겠죠. 중간값을 좀

재활용하고 기억해 뒀다가 다시 쓰는

것 이런 것이 중요한데 이런 중간값

이전의 기억들 이런 것을 저장해 두는

공간을 이제 키밸ल 캐시라고 합니다.

그 핵심값을 이제 임시 저장해 두는

뭐 공간이다라고 생각을 하면 되는데

이것을 이제 약간 의식의 흐름을

우리가 메모를 하면서 뭐 이렇게

계산을 할 때에도 혹은 뭐 글을 쓸

때에도 이제 메모를 해 두고 어

나중에 그것을 다시 들여다보면서 이제

활용을 하잖아요. 그런 식의 이제

의식의 흐름을 약간 포스티에 어

메모를 해 둔 이런 거라고 생각을

하면 편합니다. 이런 이제 키밸류

캐시라고 하는 것은 이제 GPU가 어

빠르게 연산할 수 있게 핵심 메모리를

담당하는 HBM하고는 약간 차이가

있죠. 얘는 임시 저장이고 이거는 어

굉장히 중요한 핵심 코어 메모리를

담당한다라고 보면 되는데 근데 지금은

그냥이 의식의 흐름을 메모해 두는이

KB캐시도 메모리 공간이 한 개가

있습니다. 왜냐 이것도 HBM에 지금

적어 주기 때문이죠.데 네. HBM은

아까 말씀드린 것처럼 굉장히 핵심적인

어 비싼 연산을 빠르게 해 주기

위해서 이제 만든 건데 그러다 보니까

비싸고 용량도 작습니다 여기에 이런

어이 뭐 그냥 의식의 흐름 같은 것을

메모를 해 두니까 어 메모지가 꽉 차

버리겠죠. 그러면 GPU가 진짜

중요한 문제를 풀어야 하는데 거기에

써야 할 HBM이 지금 이런 데에 어

잘못 쓰이고 있는 겁니다. GPU가

본연의 업무를 제대로 하지 못한다는

거죠. 그래서 이제 젠슨이 어 이런

KB캐시를 처리하기 위한 메모리의

대역폭, 용량 이런 것들이 이제 더

이상 연산이 아닌 이런 메모리가

기술의 AI 기술의 병목이다라고

표현을 할 정도였습니다. 이런 현상을

이제 해결하기 위해서 이번에이

엔비디아가 AI 작업 기역 장치를

새로 만들겠다. KB캐시 전용 저장

플랫폼을 만들겠다라고 이야기를 한

겁니다. 이게 이제 메모리의

혁신이라고 하는 거죠.이 이 의식의

흐름을 어 메모할 수 있는 그냥 그

메모장을 아예 따로 붙여 주겠다라고

한 거예요. 지금 보면은 이런

컨텍스트 그러니까 어 방금 말씀드린

그런 맥락을 기억하는 뭐 의식의 흐름

기억이라고 보면 되겠는데 이런

컨텍스트 메모리가 이제 새로운

병목이다. 그래서 스토리지 구조를

새롭게 설계해야 한다라고 하면서 이런

구조를 이제 제안을 한 겁니다.

AI의이 메모리 계층 자체를 이렇게

바꾸겠다라고 하는 건데 보면은이

HBM 어 바깥에다가이 메모리 의식의

흐름을 어 적어 둘 수 있는 컨텍스트

메모리를 저장할 수 있는 공간을 어

따로 이제 빼겠다. HBM 밖에다가

빼겠다라고 하는 겁니다. 대신 그만큼

용량을 좀 키우고 바로 옆에다 붙여

가지고 언제든지 바로바로 어 빼울 수

있게 이제 좀 거리도 좁히고 용량은

키우고 이런 식으로 설계를 하겠다는

거죠.

골드만 삭스에 따르면은 이전에이

HBM 안에다가 KB캐시를 저장을 할

때에는 각 GPU가이 컨텍스트

메모리를 1TB만

접근을 할 수 있었는데 이렇게 따로

빼면은 어 컨텍스트 메모리가 16배

16TB까지

증가할 수 있다라고 이야기를 합니다.

그만큼 우리가 AI와 대화를 할 때

얘가 저의 어 기존에 물어봤었던 거,

나의 취향, 나의 뭐 질문 이런

것들을 훨씬 잘 많이 기억할 수

있다라고 하는 거죠. 그러면은 앞으로

우리가 개인화된 AI로 넘어갈 때 또

얘가 나의 어 뭐 취향이나 뭐 나의

뭐 의도나 이런 것을 파악할 때 훨씬

더 개인화된 서비스를 하기에도

좋아지겠죠.

이뿐만 아니라 지금이 저전력 디램으로

만든 전용 반도체 블루필드라고 하는이

4세대 반도체를 전용으로 붙여서

KB캐시를 직접 관리하도록 또

했습니다. 또이 도카라고 하는 이름의

소프트웨어까지 만들어서 이런 메모리와

스토리지 컨트롤 하는 역할을 새롭게

부여를 했는데 아예이 독화와 이런 어

메모리 스토리지 컨트롤러 사업 자체를

우리가 또 새로 시작하겠다라고 이번에

엔비디아가 선언을 했습니다.이 이

독화를이 시장에서의 마치이 쿠다처럼음

지배할 수 있는 생태계로 또

만들겠다라고 이제 이야기를 한 건데

어 이것도 앞으로 엔비디아의 뭐

새로운 또 어 사업이 될 수가

있겠죠. 결국이 모든 것들을 통해서

이제 GPU는 HBM은 정말 어

자기가 필요한 핵심 연산에만 갖다가

쓸 수 있게 되고 이제 바로 옆에

의식의 흐름을 메모해 주는 이런

비서가 옆에 붙어 있으니까 이런 어

컨텍스트 메모리도 훨씬 더 빠르게

쉽게 접근을 할 수가 있겠죠.

이렇게함으로써 아까 말씀드린 것처럼

컨텍스트 메모리 용량 자체가 늘어나는

것도 늘어나는 거지만 토큰 처리량도

훨씬 더 어 많아지고요. 전력 효율도

높아집니다. 이제 HBM을 이제 다른

데다가 쓰지 않아도 되니까 GPU가

훨씬 빠르게 효율적으로 연산을 할 수

있기 때문이죠. 이것이 엔비디아의

블랙일 다음이 베라루빈 시스템의

성능이 어 최대 다섯 배까지 향상될

수 있다라고 이야기한 핵심 요인이기도

합니다. 결국 이제 이런 것들이

보여주는 것은 이제 GPU와 HBM

연산 문제뿐만이 아니라 이제 그다음

스토리지 저장 장치를 만드는 랜드나

이런 디램 일반 디램도 훨씬 더

중요도가 높아질 것이다라고 하는 것을

보여 주는 거죠. 그만큼 AI 반도체

시장이 더 커질 수 있고 또 어

수요가 더 늘어날 수 있다. 그래서

슈퍼사이클은 아직 끝나지 않았다.

정점이 아니다라고 이제 주장을 할 수

있는 근거가 되는 겁니다. 이런 이제

과정에서 어 아까 말씀드린이

HPF라고 하는 차세대 반도체 어가

또 지금 주목을 받고 있는데요.

HBF는 고대역폭 플래시

메모리입니다.이 HBM이 고대역폭

디램 메모리죠. 근데 HBF는 어

고대역폭 랜드 플래시 메모리 랜드를

여러 개 쌓아서 만든 것이 HBM이

디램을 여러 개 쌓서 만든 것처럼

이제 HBF라는 어 새로운 반도체가

이제 아마 내년에 출시가 될 것으로

예상이 되는데요. 지금이 그림은 어

우리 HBM의 아버지라고 불리는 어

자랑스러운 카이스트의 김정호 교수님의

그림인데요. 말씀드린 것처럼 이제

HPF는이

랜드 플래시를 HBM처럼 이제

수직으로 쌓아 가지고 용량을 극대화한

메모리를 말합니다. 지금 어 HBM

같은 경우는 속도는 굉장히 빠르지만

어 용량은 어 늘리기가 어렵다라는

구조적인 한계가 있기 때문에 지금

이런 AI 모델이 방대해지는 것에

비해서 메모리 용량이 부족한 문제를

해결하기 위해서 이제 새로운 반도체가

필요하다라고 지금 어 생각을 하고

있다는 거죠. 그래서 이제 HPF라고

하는 대용량 데이터 저장을 위한 이제

새롭게 고완된 설계가 지금 진행이

되고 있다는 겁니다. 사실 이번에

이제 Nv디아가 제시한 아까 말씀드린

이런이 KB캐시 전용 뭐 이런 어

시스템은이 HBF를 쓴 것은

아닙니다. 아직 HBF는 나오지

않았고요. 근데 사실이 개념 자체만

보면은 굉장히 어 나중에 HBF가

출시가 됐을 때 지금 엔비디아가

이야기하고 있는 이런 새로운 메모리

계층 구조에 딱 지금 들어가기가 너무

어 좋은 모습이는 하죠. 그러다

보니까 이제 어 HBF가 차후에

나오게 되면은이 엔비디아의 새로운

설계와 잘 맞아 떨어질 수 있겠다.

어 굉장히 개념이 비슷하다라고 하는

측면에서 지금 또 새롭게 주목을 받고

있는 겁니다.이 이 HP는 어 우리

SK 하이닉스와 샌디스크가 일단 함께

만들고 있고 또 뭐 마이크론이나

삼성전자도 역시나 내년 출시를 목표로

이제 개발하고 있는 것으로 알려져

있는데 어 이런 것들도 역시 어

지금이 차세대 반도체까지 나오게 되면

AI 반도체 사이클을 더 연장시킬 수

있을 것이다라고 하는 기대감을 어

불어넣어 주는 것 중에 하나입니다.

결국 이제 과거에는이 랜드라고 하는

것이 우리가 지금 제 USB도

샌디스크 것인데이 랜드 플래시는 뭐

사진 영상 저장하는 뭐 USB 정도

만드는 이제 이런 걸로 우리가

과거에는 생각을 했던 것이 이제는이

Nv디아까지 인정한 어 AI의이 작업

기억 맥락 기억을 위해서 반드시

필요한이 스토리지 핵심 기억 파트너가

됐다라는 점이 이제 이번 샌디스크에

엄청난 어 주가 상승을 가져왔었던

요인이었던 거고요. 이것이 뭐 지금은

과열이 한번 됐다가 어 좀 조정을

받는 이런 모습이지만 어 이런

스토리가 한 번에 꺼지지는 않지

않겠느냐라는 것이 반도체 슈퍼 사이클

장기화를 기대하는 사람들의 이야기인

겁니다. 골드만 삭스 뭐 제이모건도

마찬가지로 지금 엔비디아가 보여준

이런 어 스토리지 플랫폼 전략은

랜드의 메모리 수요 증가로 이어질

수밖에 없다라고 이야기를 하고

있고요. 그렇다면 디램은 디램은

아니냐? 디램도 마찬가지입니다.

KB캐시를 따로 저장을 하려면은 그냥

단순히 용량만 크면 되는게 아니라

굉장히 빠른 속도로이 데이터를

주고받아야 됩니다. 아무래도 HBM

안에 있던 것을 지금 밖으로 빼는거다

보니까 거리가 조금 멀어졌죠. 그만큼

빠르게 이제 데이터를 주고 받을 수

있어야 하기 때문에 어 이것을

보조하는 일반 디램의 수요도 함께

늘어나야 할 것이고요. 그러면 이제

HBM의 수요는 어떻게 될까?

HBM의 좀 수요 증가율은 주춤하지

않겠느냐. 아무래도 HBF가 HBM을

보조해 주는 이런 역할이니까.

어 장기적으로는 그럴 수 있다라고들

이제 전문가들이 이야기를 하는데요.

향후 HBF가 상용화될 경우에는 이제

그 이후에는 그럴 수 있다. 하지만

어이 JP모건이 이번에 마이크론과이

면담을 해 본 결과에 따르면은 어

마이크론은 이런 어 노력들이 향후 몇

년간은 이미 계획되어 있는 고객사들의

HBM 로드맵에 그렇게 부정적인

영향을 미치지는 않을 것으로 보고

있다라고 이야기를 합니다.

장기적으로는 모르겠지만 어 뭐 향후

몇 년 중 단기 중기적으로는 아직은

큰 영향은 없을 거라고 보는 거죠.

이런 전망들을 종합을 해서 뱅커

아메리카가 어 평가를 한 말이 굉장히

많이 와닿는데 어 데이터 센터의

중심이 이제 당분간 메모리에 있게

됐다. AI 서버당 얼마나이 메모리

컨텐츠를 빠르게 늘릴 수 있는지가이

GPU 연산 컴퓨팅 증가 속도보다 더

빠르게 될 것이다. 이제까지 반도체

사이클을 이끌어 온 것이 GPU

HBM이었다면은 이제 그 바통을

이어받는 메모리이 스토리지가 이제

그다음을 이어가 줄 것이다라고 하는

거죠. 그러면서 이제 GPU 삽을

사는 단계에서 AI의 창고를 짓는

단계로 이제 진화하고 있다라고 뱅커

아메리카가 표현을 합니다. 삽하고

곡괭이만 사면 되는 줄 알았는데 이제

엄청나게 큰 창고까지 지어야

하는구나라고 하는 거죠. 이렇게

되면은 지금의이 엄청난 메모리 수급

부족 현상이 당분간 더 지속될

것이다라는 전망이 어 더 강화될 수

있습니다. 이미 최근에 트렌드 포스가

올해 1분기이 디램과 어 랜드의 가격

상승이 전분기 대비 디램은 최대

60% 어 랜드는 최대 38% 상승할

수 있다라고 이야기를 했는데 서버용은

60% 이상 그리고 기업용 SSD는

40% 이상 상승폭이 더 클 것이라고

내다본 상태입니다. 시티는 올해

연간으로는 서버용 디램이 뭐 140%

어이 기업용 SSD는 90% 오를

거다라고 이야기를 하기도 했는데

어쨌든 지금 모두가 어 굉장히 극심한

가격 상승이 어 당분간 더 이어질 수

있다. 언제까지? 최소

2027년까지는 이어질 것이다라고

보고 있다는 거죠. 실제로 뭐

최근에이 반도체 어 제발 좀 팔아

달라라고 하면서 뭐 뭐 아마존이든

마이크로소프트든 뭐 지금 다

우리나라에 와서 뭐 삼성전자 SK

하이닉스 뭐 지금 찾아다니면서 호텔

잡고 안 간다 뭐 이런 기사들 보셨을

텐데 그만큼 지금 올해 메모리 반도체

물량은 이미 다 매진이 됐고요. 내년

2027년 물량까지도 올해 1분기에

지금 다 계약이 완판될 지금 그럴

가능성이 상당히 높은 어 상황입니다.

그렇다면은 뭐 언제까지이 미친 가격

상승이 계속될 수 있겠나 싶지만은

2027년까지는 최소이 업사이클이

지속될 거다라고 하는 JP 무건을

비롯한 여러 얼가의 전망이

허무맹하지만은 않아 보이죠. 오늘

지금까지 살펴본 거는 이제 메모리

반도체에 대한 이야기였는데 사실은이

AI 인프라 전반적으로 메모리

반도체를 포함한이 AI 인프라에 대한

수요 자체도 지금 어 계속 늘어나고

있다라고 하는 것이 이번 CS를

지켜본 월가와 전문가들의

이야기입니다. 지금 골드만 삭스 같은

경우에 AI 인프라 수요가 구조적으로

변화하고 있다. 왜냐 기존에는이 연산

그리고 LM 위주였던 것이 이제는

에이전틱 그리고 피지컬 물리적인

AI로 넘어가면서 새롭게 또 하드웨어

수요가 발생하고 있다라는 겁니다.

JP모건 같은 경우에는 지금 최첨단

휴먼노이드 한 대에 탑재되는 디램이

최대 128GB

그리고 랜드는 무려 2TB라고

어 보고 있습니다. 휴먼이 한 대당

이렇게 들어가는데 이게 수백만대

규모로 나중에 먼 미래겠지만 확장이

되면은이 디램과 랜드 수요가

어마어마하게 커질 수 있다는 거죠.

또 지금 전력 부족이 너무나 심각한

상황이기 때문에 지금 전력 부족을

해결하기 위해서라도이 하드웨어의

혁신이 계속 이루어지고 있는 상황인데

그렇게 진화하는 하드웨어에 또 어

적응하기 위해서 또 새롭게

업그레이드를 하기 위한 투자 수요가

또 발생하고 있습니다. 이번에

Nv디아가 제시를 한 것도 800V

고전압 직류 구조로이 전력 체계를

전환하겠다. 이거는 뭐 사실 새로운

이야기는 아니지만은 이제 내년부터

이런 새로운 아키텍처가 어 적용이 될

예정이고요. 이렇게 이제 고전압으로

가는 거는 전력 손실 그리고 케이블

부담을 좀 최소화하기 위한 이제

굉장히 어쩔 수 없는 필수 불가한

선택인 거죠. 또 이번에 팬이나 어

완전히 차게시킨 냉수 없이도 어

발열을 잡을 수 있는 그런 어 액체

냉각 구조도 이번에 엔비디아가 어

선보여서 굉장히 시장에 또 큰 충격을

줬었는데 뭐 이런 모든 것들이 결국

어 앞으로 반도체에서 또 서버로 또

전력 냉각 인프라로 계속해서이 AI

인프라의 수요가 어 이동하고 확장될

그럴 어 가능성을 보여주고 있습니다.

골드만 삭스는 이제 하드웨어

업그레이드 사이클이 이제 이미

1차적으로 시작이 됐고 내년을 전후로

임계점이 올 것이다. 그때부터 이제

새롭게 또 업데이트된이 구조가 본격

확산이 될 것이다라고 이야기를 하고

있습니다. 또 지금이 패키지와 패키지

그리고 GPU와 GPU 사이에이

어마어마하게 많은 데이터를 빠르게

손실 없이 주고받기 위한 이런 인터

커넥트 기술도 굉장히 지금 어 발전이

빠르게 이루어지고 있죠.

어, 작년에 어, 한번 다뤘으니까

그쪽을 보시면 되겠지만은 지금이 광

기술을 이용을 해서이 더 이상

구리선이 아니라 광을 통해서 데이터를

주고받는 이런 광 연결, 광 패키징

이런 기술이 지금 어, 빠르게

발전하고 있죠. 이제 대표적인 것이

이제 CPO 반도체 칩하고 이런

광통신 부품을 하나의 패키징으로 묶어

버리는 이제 이런 기술들 이런게 지금

앞으로 더더욱 중요성이 높아질

겁니다. 이런 이유로 인해서 AI

인프라 수요 자체는 계속해서

늘어나겠지만은 이제 반도체가 그래도

어 세상에 영원히 오르는게 어디냐?

지금이 반도체 가격 상승세가 언제

멈추고 결국 반도체 주가가 하락할

것인가? 그 타이밍을 언제 잡을

것인지에 대한 고민들이 상당히 많죠.

어, 그것을 우리가 뭐 정확히 알

수는 없겠지만 이제 어떤 조짐이

보이면은 아, 정점이구나라고 생각을

할 수 있을까 한다면은 반도체 가격

상승에 대해서 고객사들이 확실히 좀

수용을 거부하는 이제 그런 때가

오면은 지금은 어떻게든 아무리 비싸도

팔아 주세요. 하고 있지만 영원히

그러진 않겠죠. 확실히이 가격

상승세가 어 둔화되는 어 시점이

오면은 좀 어 미리 리스크 관리가

필요할 거고요. 또 지금이 반도체

사이클 자체에 영향을 미칠 수 있는

AI 인프라 어 투자에 지연이

생기거나 뭔가 둔화가 되거나 어 그럴

가능성도 있죠. 가장 지금 그럴

리스크가 큰 것이 이제 전력

부족입니다. 골드만스는 지금

2030년까지 미국의 모든 전력망이

어 예비 용량 부족에 직면할 것이다.

어 전력 때문에 이제 중국한테 어

뒤쳐지는 이런 일이 벌어질 수도

있다라고 이야기를 할 정도여서이 전력

부족을 얼마나 빠르게 잘 해소하는지

그래서 AI 투자가 어 무리 없이

계속 진행되는지가 중요하겠죠. 또

지금은 어이 반도체 회사들이 굉장히

증서를 신중하게 하고 있기 때문에

공급 부족이 이어지고 있는데 결국은

신규 증서를 하고 있는 것들

보수적이지만 하고 있는 것들이 다 어

생산이 되면은이 공급 부족이 어

해소가 되는 이제 그런 상황이

오겠죠. 또 만약에 금리 인하가

종료가 되거나 심지어 금리 인상이

되는 그런 상황이 온다면은 이것도

테크 투자 전반적으로 악재가 될 수

있기 때문에 그런 점들이 우리가

지켜봐야 할 리스크가 되겠습니다.

그럼 마지막으로 어떤 기업들이

있느냐? 아 일단 랜드 어 쪽에서는

샌디스크 일단 최근 주목도 1등이죠.

샌디스크는 이제 오로지 랜드만

제조하는 회사이기 때문에 이렇게 랜드

스토리지 분야에서 랜드 기반의 SSD

이런 HBF 이런 이야기들이 주목을

받을 때 가장 어 주가가 많이 오르는

그런 회사입니다. 특히이 HBF도에

SK 하이닉스하고 지금 함께 표준화를

추진을 하고 있는 것이 또

샌디스크여서 어 두 회사가 이제

2027년쯤에이

HBF를 상품으로 출시할 것을

계획하고 있다라고 이제 김정호

교수님의 말에 따르면 그렇습니다.

삼성전자도이

랜드 분야에서는 세계 1이죠.

마찬가지로 HBF 어 자체적으로 지금

개발하고 있는 것으로 알려져 있고

역시 내년에 지금 제품을 내놓을

것으로 알려져 있는데 그 전에도 지금

엔비디아가 추진하고 있는 이런 어

스토리지 플랫폼 어 개 혁신에서 가장

수요를 볼 수 있는 기업들이 바로

SK 하이닉스 삼성전자 어 마이크론

샌디스크이겠죠. 반면에 이제 키옥시아

같은 경우에도 어 순수 랜드

제조사로서 어 작년에 엄청나게 주가가

많이 올랐죠. 근데 이제 최근 월가

분석들을 보면은 어 키옥시아 같은

경우에는 지금이 기업용 그니까 AI

서버용 SSD의 노출이 좀 상대적으로

좀 적고 또이 디램의 가격이 엄청나게

오르고 있는 상황에 지금 해지를 할

수 있는 수단이 키시한테는 없기

때문에 상대적으로 좀 수해가 좀 덜할

것이다라고 지금 예상들이 되고

있습니다. 또 하드라이브 시장에서는

뭐 당연히 웨스턴 디지털 시게이트

다들 알고 계실 거고요. 또 뭐

CPU 뭐 인텔 퀄컴이 만드는

CPU나 뭐 당연히 GPU는이 전체

시스템을 만드는 Nv디아, AMD

제가 다들 아시니까 굳이 쓰진

않았지만 당연히 핵심 기업들이죠.

그리고이 메모리 컨트롤러 기업들이 또

있습니다. 마벨, 어, 램버스,

실리콘 모션이 대표적으로 이제

꼽히는데 메모리 컨트롤러라고 하는

거는 GPU하고 메모리 반도체간에이

데이터 이동 속도를 결정해 주는 이제

그런 어, 부품을 만드는

회사들입니다. AI 모델이 커지면

커질수록 또이 데이터를 어 빠르게

주고받는 것이 중요해질수록 메모리에서

데이터를 꺼내 오는 이런 통로가 넓고

빠르고 또 어 원활하게 돼야겠죠.

네.이 램버스 같은 경우에 이런

통로를 설계하는 기술 그리고 신호를

증폭하는 칩을 만드는 회사고요. 마벨

같은 경우에는 우리가이 에이식

회사로만 알고 있지만은 사실이 SST

컨트롤러 어 시장에서도 어 선두

주자입니다. 특히이 구글, 아마존 뭐

이런 빅테크 회사들이 자기 AI

서버에 이제 최적화된 그런 SSD를

만들 때에 이제이 컨트롤러를 또 어

최적화된 형태로 설계해 주는 그런

기술을 또 갖고 있죠. 반도체 장비

회사들도 당연히 어 이런 사이클의

수혜를 볼 수 있는데 그중에서도

램리서치하고 이제 어플라이드

머티리얼이 이런 이제 고단 적층

랜드나 디램 식각 증착 분야에서 이제

어 강좌로 여겨집니다.

그리고 제가 하나하나 쓰진 않았지만

아까 말씀드린 이런 뭐 전력, 뭐

냉각 이런 인터넥트 분야에서도 앞으로

우리가 계속 지켜봐야 할 텐데

인피니언 뭐 나비타스 같은 전력

반도체 회사들 버티브 지금이 냉각

인프라 쪽에서 역시나 따라올 곳이

없는 그런 회사인데 이번에이 냉수가

필요 없는 액체 냉각을 엔비디아가

이야기를 하면서 이제 다른 H백

회사들이 떨어질 때에 버티브만 이제

좀 살아남았죠. 그리고 안페은

이전에도 여러 번 이야기한 고속

케이블 커넥터 만드는 이제 그런

회사입니다. 그리고 아스테라도 이런

메모리 인터커넥트 쪽에서 핵심 기술을

가지고 있는 회사고요. 또이 광 어

연결 광통신 이야기를 할 때 항상

빠지지 않는 브로드컴, 코어런트

그리고 루맨텀 그리고 포에 테크놀로지

이런 회사들 앞으로도 계속 지켜봐야

하겠습니다. 그리고이 전력 생산

자체를 이야기할 때 우리가 항상

주위번호바 많이 이야기하지만 한국에도

두산 에너빌리티 있죠. 그리고이 고압

어 변합기를 만드는 뭐 HD 현대

일렉트릭이나 이런 우리나라 어

회사들도 지켜볼 필요가 있겠습니다.네

오늘도 어 어려운 기술

이야기였는데요.

도움이 많이 되셨기를 바라면서 저는

다음 시간에 돌아오겠습니다. 안녕.

เฮ