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  • Marty의 슬기노트

GPU3

엔비디아 이후의 AI 반도체: GPU 독주 이후, 기업의 선택이 갈라지는 순간 2026년 AI 투자의 핵심은 성능이 아닌 비용입니다. 엔비디아 GPU의 독주 체제 속에서 구글 TPU와 아마존 트레이니움 등 빅테크의 맞춤형 ASIC 칩 내재화가 가속화되고 있습니다. 디지털 고정비를 통제하고 수익 구조를 재편하려는 거대 기업들의 선택이 투자 판도에 미칠 영향과 새로운 수익 분기점을 정밀하게 분석합니다.목차· 서론: 엔비디아는 여전히 위대하다, 하지만 비용은 누가 감당하는가?· 본론 1: GPU의 시대에서 '최적화'의 시대로 - 지도를 넘어 갈림길로· 본론 2: TPU와 ASIC - '팔기 위한 칩'이 아닌 '안 사기 위한' 투자· 본론 3: 투자자 관점 비교 - AI 비용의 흐름을 읽는 지표· 결론: GPU만 보면 시장의 절반을 놓치는 시대서론: 엔비디아는 여전히 위대하다, 하지만 비.. 2026. 1. 1.
(AI 반도체 2부) HBM, CXL, 그리고 인터커넥트 구조 해부 - AI 성능 병목 현상의 근본 원인 분석 (AI 반도체 2부) HBM, CXL, 그리고 인터커넥트 구조 해부 - AI 성능 병목 현상의 근본 원인 분석. 1부에서 제기한 메모리 병목 문제를 해결하는 HBM, CXL, 인터커넥트의 통합 아키텍처를 심층 분석합니다. 특히 TSV의 유효 대역폭 손실, CXL 3.1의 메모리 풀링과 일관성(Coherency), NVLink와 UCIe가 주도하는 칩렛 시대의 데이터 전송 혁신 구조를 해부하며, AI 인프라의 핵심 기술을 파악하여 Google SEO에 최적화된 고급 정보를 제공합니다.💡 목차: AI 병목의 근본 원인 해부 (2부)1. 도입: AI 병목의 '정답 파트' 해부 (HBM, CXL, 인터커넥트)2. HBM 심층 해부: 대역폭 혁신과 구조적 한계3. CXL 심층 해부: 메모리 통합과 일관성(Coh.. 2025. 12. 10.
(AI반도체 1부) AI 반도체 병목의 본질: 왜 HBM만으로는 해결되지 않는가? (AI반도체 1부) AI 반도체 병목의 본질: 왜 HBM만으로는 해결되지 않는가? AI GPU 성능은 폭발적으로 성장했지만, 메모리 대역폭 간극이 심화되며 AI 인프라의 진짜 병목으로 작용합니다. HBM 구조 개요와 더불어, LLM 시대에 HBM이 겪는 용량 및 전송 한계를 심층 해부하고, NVLink 등 인터커넥트 기술의 필요성을 명확히 분석합니다. AI 시대 투자 전략의 첫걸음을 위한 필수 기술 가이드입니다.💡 목차: AI 반도체 병목의 본질 분석 (1부)1. AI 반도체 병목의 본질: 왜 HBM만으로는 해결되지 않는가? (문제 제기)2. GPU 성능 폭발 성장 vs. '메모리 대역폭 간극' (AI 병목의 근본 원인)3. HBM (고대역폭 메모리) 구조 개요: 혁신인가, 또 다른 한계인가?4. HB.. 2025. 12. 10.

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