David Sacks

다리오(Dario)는 우리가 “프런티어의 속도를 조절해야 한다(pace the frontier)”고 썼고, 샘(Sam)도 이에 동의했다.

내 반응에 사람들이 놀랄 수도 있겠지만, 이렇게 말하고 싶다

그렇게 해라.

당신들이 바로 프런티어다.
시장 점유율, 매출 성장률, 모델 성능 등 어떤 합리적인 기준으로 보더라도, 당신들 두 회사는 프런티어 인텔리전스(frontier intelligence)를 사실상 양분하고 있다.

그리고 당신들은 재귀적 자기개선(recursive self-improvement) 때문에 그 격차가 더욱 벌어지고 있다고 주장하기도 했다.

나는 당신들이 연구실에서 보고 있는 것을 볼 수 없다.
만약 아직 공개되지 않은 모델들이 정말로 두려울 정도여서 당신들이 속도를 늦춰야 한다고 생각한다면, 나는 책임 있는 결정을 내리는 것을 지지한다.
하지만 다른 누군가의 허락이 필요한 척하는 것은 그만둬라.

카르텔을 만들기 위해 반독점법이 정지되어야 하는 것처럼 말하는 것도 그만둬라.
제조물 책임(product liability)보다 우선하는 별도의 규제 승인 절차가 필요하다고 말하는 것도 그만둬라.
METR이 앤트로픽(Anthropic)의 투자자 및 직원들과 얽혀 있으면서도 독립적인 기관인 척하는 것도 그만둬라.
그리고 프런티어에 있지도 않은 경쟁사들을 감시하기 위해 바로 그 평가기관들이 필요하다고 주장하는 것도 그만둬라.
무엇보다도, 속도를 늦추려는 동기가 순전히 이타적인 것처럼 가장하지 마라.

당신들의 제품이 정말로 막대한 피해를 일으키는 사이버 공격을 가능하게 한다면, 당신들은 엄청난 제조물 책임 위험에 노출된다.
시장은 이미 예측할 수 없거나 승인되지 않은 방식으로 행동하는 모델들을 벌주고 있다.
허깅페이스(Hugging Face) 사건 이후를 보면, OpenAI와 Anthropic이 일부 원초적인 성능을 포기하는 대신 신뢰성과 예측 가능성을 높이는 것은 그저 좋은 사업 판단이다.
원한다면 그것을 얼라인먼트(alignment)라고 불러도 좋다.
하지만 그것은 동시에 고객들이 원하는 것을 제공하는 것일 뿐이다.

프런티어의 속도를 조절하는 것은 버니 샌더스(Bernie Sanders)의 “전부 다 중단하라(shut it all down)” 식 접근보다 훨씬 더 지적인 규제 논의를 할 수 있는 여유도 만들어줄 것이다.

당신들도 알다시피 중국이 글로벌 합의에 참여할 가능성은 매우 낮으며, 이 점 역시 반드시 고려해야 한다.

그러니 그냥 프런티어의 속도를 조절해라.
그 속도를 정하고 있는 것은 바로 당신들이다.
초지능(superintelligence)을 만들지 않는 가장 쉬운 방법은 당신들이 서로 그것을 만들지 않기로 합의하는 것이다.

그리고 그 대가로 당신들이 선호하는 규제 체계를 요구한다면, 그것은 대중과 정치 시스템을 상대로 한 협박처럼 보일 것이다.
그러니 그냥 그렇게 해라.

그렇게 한다면 다음 논의를 위한 신뢰와 호의(goodwill)를 얻을 수 있을 것이다.

그렇게 하지 않는다면, 우리는 이 모든 것이 결국 또 하나의 규제 포획(regulatory capture)을 위한 시도, 혹은 선거철 심리전(psyop)에 불과했다는 것을 알게 될 것이다.

https://x.com/DavidSacks/status/2098973625252708460?s=20

AI "안전성 속도 조절(slowdown)"의 가장 큰 문제점:

중국은 어떻게 되는가?

AI의 안전성과 그 진화 속도에 대한 타당한 우려들이 존재하지만, AI 경쟁은 전 세계적인 양상을 띠고 있습니다.

그리고 오늘날의 생태계에서 AI 경쟁에 단 6개월만 뒤처지는 것은, AI 이전 시대의 수십 년을 뒤처지는 것과 같습니다.

미국의 AI 거대 기업들이 개발 속도를 늦추고 안전성에 집중하기로 합의하더라도, 반드시 국제적인 협정이 함께 마련되어야 합니다.

또한 설령 협정이 마련된다 하더라도, 규정 준수 여부를 어떻게 통제할 것인가요?

전에도 말했고 앞으로도 계속 말하겠지만, AI는 역사상 가장 큰 기술 혁명입니다.

이는 완벽하게 통제하는 것이 불가능할 수도 있는 AI 군비 경쟁입니다.

1일 차: Anthropic 직원이 회사를 그만두고 METR에서 일하기 시작한다.

(Joe Benton, 전 Anthropic 안전팀

저는 2주 전 Anthropic의 안전팀을 떠났습니다

저는 앞으로 METR에 합류해 이러한 위험에 대해 독립적인 평가를 수행할 예정입니다. )


2일 차: Anthropic이 METR을 ‘제3자 평가기관(third-party evaluator)’으로 지명한다.

(Anthropic의 AI 개발 속도 조절(Pacing) 프레임워크

각 프런티어 AI 기업은 제3자 평가기관의 평가팀에 지속적으로, 사실상 직원에 준하는 수준의 접근 권한을 제공하기로 약속.

예를 들면 METR과 같은 기관입니다. )

앤스로픽의 컴퓨팅 투자 약정, 5,170억 달러에 달할 수도

디 인포메이션(The Information)의 분석에 따르면, 앤스로픽은 주로 향후 10년에 걸쳐 최대 5,170억 달러의 비용이 소요될 수 있는 클라우드, 칩 및 데이터 센터 계약을 체결했습니다.

이는 2029년까지의 서버 임대에 대해 이전에 전망했던 1,800억 달러의 거의 3배에 달하는 규모이지만, 새로운 추정치는 더 긴 기간과 더 광범위한 지출 항목을 포괄하고 있습니다.

이번 규모 확장은 다리오 아모데이(Dario Amodei) CEO가 AI 연구소들을 향해 "프런티어 속도에 보조를 맞출 것"을 촉구한 것과 동시에, 클로드 코드(Claude Code) 및 코워크(Cowork)에 대한 수요 증가로 인해 회사가 더 많은 컴퓨팅 용량을 확보해야 하는 상황 속에서 이루어졌습니다.

앤스로픽은 지난해 10월 이후 기존에 확보한 1~2GW에 더해 최소 14.8기가와트(GW) 규모의 컴퓨팅 용량 계약을 체결했습니다. 이 중 아마존과 구글이 11GW를 차지하며, 약 10년에 걸쳐 예상되는 비용만 3,000억 달러를 웃돕니다. 그 외 주요 파트너로는 마이크로소프트, 스페이스X, 람다, 엔스케일 등이 있습니다.

이란·UAE, "과거를 뒤로하기로" 합의

마수드 페제시키안 이란 대통령은 뉴델리 브릭스(BRICS) 정상회의 계기에 아부다비 왕세자 셰이크 칼레드 빈 모하메드 빈 자예드와 회동한 후 대화가 긍정적이었다고 밝혔다.

페제시키안 대통령은 양측이 "과거를 뒤로하고" 함께 미래를 건설하는 데 집중하기로 합의했다고 전하며, 이는 수개월간 이어진 지역 갈등 속에서도 외교적 해빙의 가능성을 시사하는 것이라고 설명했다.

트럼프

다음 주 연준 금리 결정에 대해: 미국이 전 세계에서 가장 낮은 금리를 가져야 한다

대선 후 5,000달러 공약은 의회에서 쉽게 처리될 수 있을 것.

나는 항상 내 약속을 지킨다.

이란과의 전쟁은 아마도 중간선거 전이나 직후에 끝날 것.

이란은 어떤 대가를 치르더라도 합의를 원한다

이란은 핵무기를 갖지 못할 것이다

걸프 국가들이 이란과 관여하든 말든 상관없으며, 결정은 그들의 몫임.

트럼프, AI 관련 발언:

“AI 산업이 속도를 늦춰야 하느냐”는 질문에:
“AI에서 승리하는 자가 결국 승리한다(Whoever wins AI wins).”

AI 규제와 관련해서는:
“일정한 안전장치를 마련할 수는 있지만, 일부 목소리는 AI에 대해 지나치게 부정적이다.”

앤스로픽, 투자자들에게 두 분기 연속 흑자 기록할 것이라고 전달 (FT 보도)

앤스로픽이 주주들에게 조정 영업이익이 두 분기 연속 흑자를 기록할 것이라고 밝혔다고 파이낸셜타임스(FT)가 복수의 소식통을 인용해 보도함.

총마진은 아마존 등 유통 파트너와의 수익 공유 및 모델 학습 비용을 반영하기 전 기준으로 80%를 상회함.

https://www.reuters.com/business/retail-consumer/anthropic-tells-investors-it-will-be-profitable-second-straight-quarter-ft-2026-09-13/

팔란티어 CEO 알렉스 카프(Alex Karp) - (23년 4월 발언)

“만약 우리에게 지금과 같은 적대국들이 존재하지 않는다면, 저는 이 기술의 발전을 완전히 일시 중단하는 것에 매우 찬성했을 겁니다.

하지만 현실에는 적대국들이 존재합니다.
그렇기 때문에 AI 개발을 멈춘다는 것은… 사실상 불가능합니다.

왜냐하면 LLM과 알고리즘은 모두 구조적인 우위(structural advantage)를 제공하는 기술이기 때문입니다.
그리고 이런 알고리즘과 LLM을 기밀 환경(classified context)에서 실제로 작동시키는 데에는 고도로 전문화된 기술이 필요합니다.

분명한 사실은, 이것이 미국 경제에 엄청난 호황(bonanza)을 가져다줄 것이라는 겁니다.”


앤드루 로스 소킨:
“현재 중국에 대해 얼마나 우려하고 있습니까?”

카프:
“모두가 매우 우려하고 있습니다.
오늘 아침 대화에서도 언급했지만, 예전에 우리가 처음 미국과 중국에 대해 이야기하기 시작했을 때 저는 ‘이 관계는 좋게 끝나지 않을 것’이라고 말했습니다.
당시에는 상당히 논쟁적인 발언이었죠.
그런데 지금은 그것이 컨센서스가 됐습니다.
미국에서는 중국과 중국 지도부가 우리가 받아들일 수 있는 방식으로 행동하고 있지 않다는 데 상당히 의견이 통일돼 있습니다.

그리고 제 추측으로는 중국 내부의 컨센서스 역시,
‘미국과의 관계를 다시 정상 궤도로 돌리는 것은 이제 불가능하다. 그렇다면 공세의 수위를 높여야 한다’
는 쪽에 가까울 것이라고 생각합니다.”

저커버그는 경쟁사들이 가장 강력한 AI 모델을 자신들만 보유하는 전략에 반대 (26. 9. 9)

(Meta는 AI 개발과 사용을 늦추기보다 막대한 컴퓨팅을 투입해 AI 에이전트를 최대한 빠르게 대중화 )

https://sources.news/p/mark-zuckerberg-meta-muse-ai-podcast-interview?utm_source=chatgpt.com

TSMC, CPO로 'CPO 무어의 법칙' 점화... 새로운 성장 곡선 열다

AI 연산 능력이 비약적으로 발전함에 따라 전통적인 구리 상호연속(Copper Interconnect) 방식이 전력 및 신호 전송 한계에 도달했습니다.

이에 TSMC는 CPO 도입을 가속화하고 있으며, 업계에서는 CPO 대역폭이 2년마다 2배씩 증가할 경우 AI 시대의 'CPO 무어의 법칙'이 형성되어 미세공정 외에 새로운 성장 곡선을 열어갈 것으로 기대하고 있습니다.


1. CPO 대역폭 확대를 위한 3대 핵심 경로

업계 분석에 따르면 CPO 대역폭은 다음 세 가지 경로를 동시에 추진하여 기하급수적으로 성장할 전망입니다.

단일 채널 속도(Lane Speed) 향상: 200G에서 400G 이상으로 향상
광 채널 수 확대: 16개에서 32개, 64개 이상으로 확장
파장 분할 다중화(WDM) 도입: 단일 광섬유가 여러 파장을 동시에 수용하도록 지원

전망: 이러한 3대 경로가 동시에 추진될 경우, 2040년에는 이론상 현재(약 3.2T 급)의 약 128배 수준인 수백 T(Terabit) 급으로 발전할 잠재력이 있습니다. (단, 소자, 패키징, 시스템 기술 진전에 따라 좌우됨)


2. 물리적 한계 극복 및 패키징 구조 진화

I/O 병목 현상 해결: AI 칩의 로직 다이와 HBM(고대역폭 메모리)이 증가하는 상황에서 외부 전송 대역폭이 따라가지 못하면 연산 능력이 제한되므로, CPO는 선진 패키징의 핵심 퍼즐이 됩니다.

'구리 경로 단축, 광 경로 연장': 200G 이상의 고속 전기 신호가 ABF 기판, PCB 등을 거치며 신호 감쇠가 심해지기 때문에, 광전 전환 소자를 ASIC(주문형 반도체)에 최대한 가깝게 배치하여 전력, 지연, 신호 손실을 줄입니다.

패키징 아키텍처 업그레이드:
현재 기판 위 광 엔진 배치 단계 $\rightarrow$ CPO on Interposer 단계
장기적으로는 SoIC 기술을 활용해 PIC(광자 집적 회로)와 ASIC을 3D 수직 통합하여 광전 연결 거리를 수 밀리미터(mm)에서 수십 마이크로미터(μm)로 단축하고 대역폭 밀도를 높일 예정입니다.


3. 주요 과제 및 양산 관문
CPO가 본격적인 양산 단계로 진입하기 위해서는 패키징, 광 커플링(Optical Coupling), 테스트 분야의 과제를 해결해야 합니다. 특히 고가의 AI 패키징 단계에 진입하기 전 불량품을 철저히 선별하여 전체 수율을 보호하는 것이 중요합니다.

https://www.ctee.com.tw/news/20260914700053-430501

The All-In Summit 2026

9월 13~15일 로스앤젤레스

엔비디아 CEO 젠슨 황 , 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라 연사 참여

https://theallinsummit.com/

BofA, SK하이닉스 $SKHY, 투자의견 매수 개시, 목표주가 268달러

샘 알트먼

점점 더 강력한 AI를 개발하는 미국 기업들이 책임감 있게 행동할 것이라는 확신을 전 세계가 가질 수 있어야 합니다. 특히 최근에는 발전의 궤적이 더욱 가팔라지고 있기 때문에 더욱 그렇습니다. 모든 최전선 AI 연구소(frontier lab)는 이를 반드시 실현해야 하며, 우리가 그렇게 할 수 없다면 그 누구도 이 일을 하러 출근할 이유가 없습니다.

우리는 최전선 AI에 대해 일관된 안전 요건을 설정하는 연방 차원의 규제 프레임워크를 환영합니다. 그러나 이러한 신뢰를 제공하기 위한 작업을 시작하기 위해 반독점법 적용 면제나 새로운 법률이 마련될 때까지 기다릴 필요는 없다고 생각합니다. 최전선 AI의 위험을 관리하면서 그 혜택을 최대화할 수 있도록 일관된 규칙을 마련하는 것은 좋은 생각입니다. 그리고 우리는 독립적인 감사기관(independent auditors) 같은 아이디어에도 기대를 갖고 있습니다.

몇 년 전 우리와 같은 기업들은 ‘책임 있는 스케일링 정책(Responsible Scaling Policies)’이나 ‘대비 프레임워크(Preparedness Frameworks)’ 같은 것들을 개발했습니다. 당시로서는 좋은 접근이었지만, 그것들은 주로 완성된 모델을 배포하는 단계에 초점을 맞췄으며, 모델이 개발되는 과정에서 어떤 일이 일어나는지에는 초점이 맞춰져 있지 않았습니다.

오늘날에는 안전한 개발과 평가에 초점을 맞추는 방향으로 변화하고 있으며, 이를 위해서는 새로운 도구가 필요합니다. 예를 들어 OpenAI에서는 이제 모델 출시 전에 오랫동안 해왔던 안전성 작업에 더해, 능력을 상당히 향상시킬 것으로 예상되는 최전선 강화학습(frontier reinforcement learning) 실행을 시작하기 전에 명시적인 ‘안전성 논증(safety cases)’을 사전에 수립하고 있습니다.

우리는 다른 기업들이 우리의 접근법에서 배우고 각자의 접근법을 제안하기를 바랍니다. 정렬 실패(misalignment), 모니터링, 안전에 대해 업계가 공유하는 기준을 마련하는 것이 더 나은 결과로 이어질 것이라고 생각합니다. 우리는 업계의 동료들과 협력해 이러한 기준의 가장 좋은 형태를 만들어가기를 기대합니다.

우리가 ‘속도 조절(pacing)’에 대해 말할 때, 그것은 ‘중단(stopping)’을 의미하는 것이 아닙니다. 발전은 매우 빨랐고 앞으로도 계속될 것입니다. 하지만 아무런 개입이 없었을 때 가능한 속도보다는 더 느려야 합니다. 안전성 논증과 모니터링 같은 개입에는 상당한 비용이 들기 때문입니다.

그러나 이러한 속도 조절은 그 비용을 감수할 만한 충분한 가치가 있습니다. 미국이 경쟁에서 받고 있는 압박이 아무리 크더라도 무모한 행동을 정당화해서는 안 되며, AI의 능력이 정렬(alignment)과 모니터링 역량보다 앞서 나가도록 내버려두어서도 안 됩니다.

우리가 정부의 도움이 필요하게 될 부분은 국제적인 공조입니다. 하지만 그에 앞서, 우선 우리가 스스로 할 수 있는 일을 해야 합니다.

https://x.com/sama/status/2099348812305473766?s=20

중국 관영 매체, 앤스로픽 CEO의 'AI 개발 속도 조절' 제안을 대중국 '냉전 수단'으로 맹비난


중국 관영 글로벌 타임스(Global Times)는 앤스로픽(Anthropic)의 다리오 아모데(Dario Amodei) CEO가 발표한 AI 개발 속도 조절 에세이에 대해, 표면적으로는 안전 위험을 다루는 합리적 주장처럼 보이지만 실제로는 중국을 겨냥한 '냉전 수단(Cold War playbook)'이라고 맹비난했습니다.


앞서 아모데 CEO는 샘 올트먼 오픈에이아이(OpenAI) CEO와 일론 머스크 스페이스X 창립자의 지지를 받은 에세이에서, 첨단 AI 모델의 능력 개발 속도를 늦추고 안전 위험을 관리할 시간을 확보해야 한다는 프레임워크를 제시했습니다. 아울러 미국이 대중국 반도체 수출 통제를 강화하고 중국 AI 연구소의 모델 증류(model distillation)를 단속해야 한다고 촉구했습니다. CBS 뉴스 인터뷰에서는 중국 등 적대국이 속도를 늦추지 않을 경우가 가장 큰 딜레마라고 언급하기도 했습니다.

이에 대해 글로벌 타임스는 아모데 CEO의 진정한 의도가 기술 장벽과 규제 독점을 통해 중국의 AI 개발을 억제하고, 최첨단 기술에서 미국의 독점적 패권을 지키며, 글로벌 AI 거버넌스 체제에서 중국을 배제하려는 데 있다고 지적했습니다. 또한 이러한 '침묵의 AI 냉전'은 위선적이고 근시안적이며, 오히려 글로벌 AI 개발의 통제 불능 리스크를 키울 것이라고 비판했습니다.

반면 도널드 트럼프 미국 대통령은 AI 개발 속도를 늦추라는 주장에 대해 "매우 부정적인 세력들이 과장된 우려를 제기하고 있다"며 일축했습니다. 트럼프 대통령은 "우리가 AI에서 중국을 앞서고 있으며, AI에서 승리하는 자가 승자가 되기 때문에 그 우위를 계속 유지하고 싶다"고 강조했습니다.

미국과 중국은 이달 중순 첨단 AI 안전 위험에 대해 논의할 계획이며, 오는 9월 24일 열리는 도널드 트럼프 미국 대통령과 시진핑 중국 국가주석 간의 정상회담에서도 이 문제가 주요 의제로 거론될 가능성이 제기되고 있습니다.

https://www.reuters.com/world/china/china-state-newspaper-blasts-anthropics-calls-slow-ai-cold-war-tactic-2026-09-14/

GF Securities, 9월 결산 보고서 주요 시사점 - 신중한 시장, 견조한 AI

• 7월은 부진했으며, 8월부터 9월 전반부까지 완만한 회복세를 보였으나 여전히 체감 경기는 어려웠습니다. 견조한 AI 인프라 수요에도 불구하고 포지셔닝은 여전히 신중합니다. 시장 심리는 최악의 자본지출(Capex) 및 수익화 우려에 쏠려 있습니다.

• 조정 국면의 최악의 시기는 지난 것으로 보입니다. 포지셔닝이 정돈되었고, 9월 금리 인상은 예상되었던 바이며, 최근 테크 기업 CEO들의 발언은 AI에 대한 자신감을 강화했습니다.


• 장기 AI/자본지출: 미국 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 자본지출 전망치는 2026/2027/2028년 전년 대비 각각 +85% / +45% / +20%로 예상됩니다. CSP의 재무제표(오라클 제외)는 건전하게 유지되고 있으며, 2029년까지 순레버리지 약 0.5배, 순부채비율은 18%에 불과할 것입니다.


• 네오클라우드(Neoclouds) + 엔비디아의 5,300억 달러 규모 장부 외(off-balance-sheet) 백스톱 = 수요가 유지되면 엔비디아가 승리하고, 약화되더라도 감내할 수 있는 수준입니다.


• GPT-6는 AGI를 향한 한 단계 도약입니다: 지식 노동, 엔터프라이즈 에이전트, 데브옵스(DevOps)/보안, 합성 데이터/강화학습(RL) 전반에서 수익화 가능한 자동화를 열어줍니다.


• CEO들이 "프론티어 속도 조절(pacing the frontier)"을 언급함에도 불구하고, 스케일링 및 추론(inferencing) 수요는 계속해서 이어지고 있습니다.


• 최근 공급망 탐방 및 SEMICON 2026 결과: AI 인프라 수요에 대해 낙관적입니다. 웨이퍼 팹, 첨단 패키징, 메모리, LPS, 기판(Substrate), DSP 등 전반에서 공급 부족(tight supply)이 지속되고 있습니다. 강력한 수주 잔고(backlogs)와 다년간의 가시성이 확보되어 있습니다.


• 선호 종목 및 섹터: NVDA, CPU, UMC/INTC, DRAM/HBM, 방열(thermal), 상호연결/광학(Credo, SMTC), PCB/PTFE.


• 8월 데이터: TSMC 매출 전월 대비 +10% (예상 부합 추세). 네오클라우드 모멘텀이 OEM에 호재로 작용. 기판 업사이클 유효하며 CCL 마진 확대. 아스피드(Aspeed)는 전년 동기 대비 +118% 성장했으며 견조한 4분기 가이던스 및 BMC 가격 인상 가능성이 있습니다.

https://x.com/sssjeffpu/status/2099379965678760014?s=20

OpenAI, 호주 내 모델 학습 논의 중… 정부는 산업 표준 설정의 지렛대로 활용 기대

미국의 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 호주 내에서 AI 모델을 직접 학습시키는 방안을 두고 관련 논의를 진행 중임.

14일 시드니에서 발언한 앤 오리어리(Ann O'Leary) OpenAI 글로벌 정책 부사장은 저작권 보호 등의 이슈를 포함하여 호주 현지에서의 모델 학습과 관련한 논의가 이루어지고 있다고 밝힘.

호주 정부의 반응: 호주 정부는 이번 OpenAI와의 협의 과정을 향후 인공지능 관련 산업 표준을 설정하는 데 있어 유리한 위치와 영향력을 확보할 기회로 바라보고 있음.

https://asia.nikkei.com/business/technology/artificial-intelligence/openai-says-it-is-in-talks-to-train-models-in-australia

BofA: AI 노이즈

OpenAI의 허깅페이스 사건, 주요 앙트로픽 연구원들의 이탈, 그리고 다리오 아모데이의 업계 자제 공개 촉구를 포함한 최근 프론티어 연구소들의 논란은 AI 발전 속도를 둘러싼 논쟁을 더욱 격화시켰습니다. 그러나 당사는 이러한 사건들을 10년 뒤(2030년대 말)까지 AI 자본지출(Capex)이 3배 이상 증가해 3조 달러를 넘어설 장기적(Secular) 시장 추세에 비하면 단기적인 '노이즈(소음)'로 판단합니다.

AI는 현 미국 행정부의 핵심 우선순위로, 반도체 수요나 AI 주도 자본지출을 위축시키는 규제보다는 자율적인 온건 규제(Light-touch self-regulation) 형태가 될 것으로 예상합니다. 또한 AI는 전형적인 '죄수의 딜레마' 상황에 놓여 있습니다. 집단으로서는 자제하는 것을 선호할지 몰라도, 개별 기업 차원에서 자제를 감당할 수 있는 곳은 거의 없습니다. 따라서 당사는 궁극적으로 도출될 결과가 업계 주도의 자율 규제 형태를 띨 것으로 전망합니다.

Citi, 최근의 메모리 스펙 하향(de-spec) 우려와 AI 안전성 이슈를 넘어, '지속적 학습(Continual Learning)'이 장기적인 메모리 수요를 근본적으로 재편할 것으로 전망


메모리 공급 부족 심화: 지속적 학습은 HBM(AI 학습), 서버 DDR5 및 eSSD(AI 추론) 전반에 걸쳐 강력한 수요를 유발하여, 메모리 공급 부족 현상이 2028년부터 더욱 악화되어 2031년까지 지속될 것으로 예상됩니다.


주요 수혜: 구조적 성장 궤도에 오른 메모리 시장에서 주요 관련 기업들이 수혜를 입을 것으로 분석됩니다.


지속적 학습(Continual Learning) 시대의 도래

향후 5년간 AI 분야의 핵심 테마가 될 것으로 보이며, AI의 자원 효율성을 극대화하고 지능을 지속적으로 고도화하는 역할을 합니다.

새로운 작업과 지식을 지속적으로 주입해 모델을 강화하는 방식이기 때문에, 빈번한 모델 업데이트와 과거 데이터에 대한 접근이 필수적이며 이로 인해 상당한 규모의 메모리 사용량이 발생합니다.


HBM 및 eSSD 수요의 폭발적 성장

수요 동반 상승: 지속적 학습 방식이 고도화됨에 따라 2027년부터 AI 학습과 추론 수요가 동시에 급증할 전망입니다.

HBM 비트 수요: HBM 스펙 하향 및 AI 안전성 이슈 우려에도 불구하고, 2027년에는 전년 대비 +62% 급증한 752억 Gb, 2028년에는 +69% 급증한 1,270억 Gb를 기록할 것으로 예측됩니다.

eSSD(NAND) 수요: 이전에 학습했던 방대한 데이터를 유지하고 보존해야 하므로 필수적인 저장 용량이 대폭 확대되며 eSSD 수요 견인으로 이어질 것입니다.

IREN CEO Daniel Roberts

주말 동안 몇몇 분들이 프런티어 AI의 발전 속도를 늦추자는 주장들이 AI 인프라 증설(buildout)에 어떤 의미를 가지는지 물어봤습니다. 몇 가지 생각을 적어보겠습니다.

설령 AI 모델의 성능이 지금 이 순간부터 더 이상 전혀 향상되지 않는다고 하더라도, 현재 모델들이 이미 할 수 있는 능력을 전 세계에 보급하는 것만으로도 앞으로 수년 동안 전 세계가 건설할 수 있는 것보다 더 많은 컴퓨팅이 필요할 것입니다.

AI가 얼마나 빠른 속도로 발전하도록 허용해야 하는지에 대한 논쟁은 충분히 해볼 만한 논쟁입니다. 하지만 그것은 미래 세대의 모델들에 관한 이야기입니다.

제가 보기에는 사람들이 잘못 해석하고 있는 부분은 현재 이미 존재하는 수요(existing demand)입니다.

앤스로픽 CEO 다리오 아모데이는 지난 5월, 자신들은 원래 10배 성장을 계획했는데 1분기에는 80배 성장 속도로 가고 있었다고 말했습니다. 그리고 이것이 바로 그들이 컴퓨팅 공급에 어려움을 겪었던 이유라고 설명했습니다.

오픈AI 사장 그렉 브록먼은 지난 7월, 어떤 경우든 컴퓨팅 부족 상태에 놓이게 될 것이며, 어떤 제품을 우선적으로 확장할지를 선택하고 있다고 말했습니다.

구글은 현재 1년 전보다 7배 많은 토큰을 처리하고 있다고 밝혔습니다.

오늘날 수억 명의 사람들이 이러한 모델을 사용하고 있고, 그중 대부분은 현재 모델들이 이미 할 수 있는 능력의 아주 일부만 활용하고 있습니다.

그리고 새로운 컴퓨팅이 추가될 때마다 사용량은 다시 한 단계 뛰어오릅니다.
이미 사용하고 있던 사람들의 사용 제한이 풀리고,
이전에 컴퓨팅 부족 때문에 받아주지 못했던 고객들이 들어오며,
누구의 계획에도 들어 있지 않았던 새로운 활용 사례들이 등장합니다.


이제 공급 측면을 보겠습니다.
현재 핵심 제약은 HBM입니다. HBM은 모든 주요 AI 칩 내부에 들어가는 메모리입니다.
이를 생산하는 회사는 세 곳뿐이며, 세 회사 모두 올해 생산 물량이 이미 매진됐습니다.
새로운 메모리 공장을 짓는 데에는 수년이 걸립니다.

트렌드포스는 내년 HBM 출하량이 50~60% 증가할 것으로 예상하고 있습니다.
HBM의 최대 구매자인 엔비디아는 내년 매출이 약 70% 성장할 것으로 예상하고 있으며, 이 전망을 ‘공급 제약을 받는(supply-constrained)’ 전망이라고 표현하고 있습니다.

또한 엔비디아는 고객사들의 수요 전망을 보면 실제로는 100% 성장에 더 가까운 수준을 가리키고 있다고 말하고 있습니다.

우리 자체적으로 진행한 바텀업 분석에서도, 메모리 공급 제약을 감안했을 때 가능한 성장률은 엔비디아가 제시한 성장률과 대략 비슷한 수준으로 나옵니다.

그리고 이렇게 생산된 칩들은 다시 전력이 연결된 건물 안에 들어가야 하는데, 이것은 또다시 더 오랜 시간이 걸립니다.

골드만삭스는 향후 2년 동안 미국에서 건설될 예정인 데이터센터 용량 가운데 실제로 일정대로 완공될 수 있는 것은 약 절반에 불과할 것이라고 추정하고 있습니다.

결국 수요에 대한 리스크는 여전히 압도적으로 상방에 치우쳐 있는 것으로 보입니다.

반면 공급에 대한 리스크는 예상보다 더 많은 용량이 건설되는 방향이 아니라, 오히려 더 적은 용량만 건설되는 방향에 치우쳐 있는 것으로 보입니다.

https://x.com/danroberts0101/status/2099441194006954418?s=20