카이에 de market
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- 전직 헤지펀드 매니저
- 세상을 변화시키는 핵심 사건, 핵심 기업을 공부하고 주관적 생각과 투자방향을 적는 노트
- 터무니없이 틀릴 수도 있으니 주의
- 매수와 매도 의사결정의 책임은 투자자 본인에게 귀속
- 본인은 채널에서 언급한 종목이나 섹터를 예고없이 매수/매도할 수 있음
- 투자의 결과에 따른 책임을 지지 않음
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엄브렐라리서치 Jay의 주식투자교실
핵심은 최적 실행 능력과 자금조달 비용에 있음

• 장기적으로는 컴퓨트 레이어, 어플리케이션 레이어, 그리고 모델 자체(AMZN이나 GOOGL 같은 애그리게이터에 공급자 역할을 하게 될) 세 곳으로 가치가 축적될 전망
- 수십억 대중을 전방시장으로 한 개인 에이전트 경쟁체제로의 돌입

- 이 전쟁에서 승리의 관건은 실행력과 컴퓨트 조달비용 커버력의 여부

- CPU, 메모리, 네트워크 인프라 기업군은 누가 승리하건 꽃놀이패를 쥔 섹터
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카이에 de market
- 수십억 대중을 전방시장으로 한 개인 에이전트 경쟁체제로의 돌입 - 이 전쟁에서 승리의 관건은 실행력과 컴퓨트 조달비용 커버력의 여부 - CPU, 메모리, 네트워크 인프라 기업군은 누가 승리하건 꽃놀이패를 쥔 섹터
밸류 비교(27년E PER 컨센 기준)

- CPU : 40~170배(인텔, AMD ARM 등)

- 네트워킹 : 30~50배(시스코, 아리스타, 코히어런트, 마벨 등)

- 메모리 : 4~8배(삼전, 닉스, 마이크론, 샌디스크 등)


- 아직도 "메모리는 싼 이유가 있다"라는 전통의 프레임이 시장을 지배 중
- 참고로 개인적으로 지난 2018년 닉스 PER 4배에서 숏베팅으로 수익을 냈었음
- 지금은 상황이 바뀌었음
(개인 블로그를 계속 봐오신 분들은 알 것)
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JP모건) 메모리 시장 업데이트; HBM 수급 업데이트: 디스펙 이후에도 가격 순풍과 2026E-28E 수요 CAGR 63%

HBM 모델 수정: 3년 롤링 전망은 대체로 변동 없으나, 2026E-27E는 더 타이트하고 2028E는 덜 타이트합니다. 아시아 테크 리서치팀의 CoWoS 모델 업데이트에 이어 HBM 산업 모델을 수정했습니다(2026E-27E 수요는 시스템 유닛 판매 증가로 상향, 2028E 수요는 콘텐츠 조정으로 하향. 8Hi 비중 증가 및 16Hi는 빨라야 2029E로 연기). 3년 롤링 누적 HBM 비트 수요는 1,630억 Gb로 대체로 변동이 없습니다. HBM 수급 부족은 전망 기간 내내 지속되나, 2026E -20%에서 2028E -16%로 소폭 개선될 것으로 판단합니다. 누적 수급 악화(조달 수요 대비 4개월 이상 부족)를 반영해 가격 전망과 HBM TAM을 상향합니다(CY27E-28E 1,600억-2,820억 달러, 글로벌 3대 메모리 업체 DRAM 매출의 18-24%). 공급 측면에서도 HBM 웨이퍼 할당 확대(특히 SEC)를 반영해 CY27E-28E를 소폭 상향합니다.

HBM 비트 수요는 계속 범용 DRAM을 상회하며, 수급 제약 요인 논리는 유효합니다. 향후 2년간 HBM은 AI 서버급 DRAM/SOCAMM(+92%)에 이어 두 번째로 높은 성장(+63% CAGR)이 예상되며, 비HBM 서버 DRAM(+37%)과 PC/모바일(-3%)이 뒤를 따릅니다. HBM 비트 수요 비중은 2025년 4%에서 2028E 12%로 상승하며 웨이퍼 캐파 할당 확대로 이어집니다. 2025년 말부터 2028년 말까지 DRAM WSPM은 93만 장 증가하고, 이 중 58%가 HBM급 전공정에 사용될 것입니다(설치 기반 39만 장에서 93만 장, 비중 19%에서 31%). 16Hi 채택 지연으로 웨이퍼 비트 페널티 시나리오 가능성은 낮지만, 3배 이상의 다이 페널티는 대체로 유지되어 HBM 웨이퍼 할당 증가가 DRAM 수급의 핵심 차별화 요인으로 남을 것으로 판단합니다.

향후 2년간 HBM 소비 증가는 누가 주도할 것인가? 내년 HBM 소비에서 ASIC가 NVDA를 넘어설 것입니다. NVDA는 점유율 하락에도 업계 최고 수준의 HBM 콘텐츠를 바탕으로 올해까지 주요 플레이어로 남아 있습니다(CY26E HBM 비트 수요의 58%). 2027년부터는 시스템 유닛 판매 급증(ASIC +102% vs. NVDA +15%)으로 ASIC(48%)가 NVDA(43%)를 앞설 것으로 예상합니다. NVDA의 패키지당 HBM 콘텐츠는 ASIC 대비 계속 높겠지만, 프리미엄은 CY26E 1.44배에서 CY27E/28E 1.33배/1.25배로 축소되고, 16Hi 채택이 가능한 CY29E부터 다시 확대될 수 있습니다.

타이트한 수급과 웨이퍼 경제성 조정이 예상보다 양호한 HBM ASP 전망을 뒷받침합니다. 최근 SEC 및 SKH 3Q26 보고서에서 강조했듯 초기 예상 대비 강한 ASP 근거를 포착했습니다. 탑다운 모델에 54%/25%의 혼합 ASP 상승을 반영하며, HBM TAM은 CY28까지 2,820억 달러로 증가할 것으로 예상합니다. 이에 따라 HBM은 CY28까지 전체 DRAM TAM의 4분의 1 수준으로 회복될 것입니다(2025년 24%에서 2026E/27E/28E 10%/16%/22%). OPM은 공급업체별 60%대 중반에서 70%대 초반으로, LTA 서버 DRAM(80% 이상)보다는 낮지만 전년 대비 크게 개선된 수준으로 추정합니다. 비LTA 물량의 마진과 가격은 CY28E까지 계속 상승할 수 있다고 판단합니다.

멀티 티어링 SKU로 8Hi 제품 수명이 예상보다 길어지고 있으며, 이는 주로 NVDA가 주도합니다. 고객들은 과거 표준 HBM의 범용 사양을 수립하고 캐파와 원가 구조를 핵심 평가 지표로 삼았으나, 앞으로는 표준 HBM 내에서 워크로드별로 세분화된 여러 SKU가 등장할 것으로 예상합니다. NVDA Vera Rubin Ultra의 12Hi/8Hi 분리가 대표 사례이며, MI450/455x와 TPU v8 Sunfish/Sunfish Ultra에서도 유사한 접근이 확인됩니다. 12Hi는 퍼포먼스용, 8Hi는 대중 티어용 경제형 버전이 될 가능성이 높습니다. 기술 검증과 비용 문제로 16Hi 채택은 빨라야 2029E로 연기되어, 당분간 HCB보다 TCB가 주류 후공정 기술로 남을 것으로 예상합니다.

공급 부족 환경 속에서 가치 점유율 경쟁이 심화되고 있습니다. 지난 12-24개월간 후발 주자(SEC, MU)가 선두 SKH를 추격하며 HBM 점유율 구도가 전체 DRAM 시장 구도에 가까워졌습니다. SEC와 MU의 합산 점유율은 올해 54%, 내년 59%에 근접할 것으로 추정하며, SEC가 캐파, NVDA 진입, ASIC 확대에 힘입어 MU보다 큰 점유율을 차지할 것입니다. SKH는 NVDA 중심의 균형 잡힌 생산(8Hi 집중 가능성), SEC는 최대 점유율 확보와 NVDA 내 비중 확대, MU는 DRAM 점유율 수준의 확보를 목표로 하지만, 공급 부족 환경에서 ASP 협상은 경쟁의 영향을 크게 받지 않습니다. 다음 경쟁 분야는 이르면 2028년 말 출시될 커스텀 HBM이 될 것입니다.

여러 커스텀 HBM 설계가 진행 중이며, NVHBM은 3nm 로직 다이 기반일 가능성이 높습니다. 첫 공식 커스텀 HBM은 NVDA 주도의 NVHBM으로, 2028년 말 출시 후 2029E 본격 양산이 예정되어 있습니다. 고객에 따라 로직 설계 자유도와 책임 범위가 다르며, NVHBM은 TSMC 3nm 로직 다이 기반이지만 코어 DRAM 다이와의 호환성 테스트를 포함한 최종 인증은 메모리 업체가 담당합니다. 로직 다이 비용 증가로 Gb당 매출총이익은 축소될 수 있으나, 메모리 업체가 시스템 설계에 추가 가치를 기여하는 점은 분명하다고 판단합니다. 메모리 업체들은 ASIC 프로젝트에서 로직 다이 설계 부가가치를 더 크게 확보할 수 있다고 보고 있습니다.

프런티어 AI 모델 연구소의 자체 칩 수요는 아직 반영되지 않았으며, 장기적 수요 상방 요인입니다. Anthropic, Open AI 등은 주로 데이터센터 캐파 임대에 의존하며 GPU/ASIC을 혼용하지만, 특정 워크로드용 자체 커스텀 칩을 모색하고 있다는 논의가 늘고 있습니다. 세부 내용은 공개되지 않았으나 장기적으로 추가 HBM 수요원이 될 수 있으며, 이들의 직접 메모리 조달 확대를 감안하면 주목할 가치가 있습니다. 현지 언론에 따르면 HBM4/4E 사양이 논의되고 있으며, 용량은 적층 수와 큐브 구성에 따라 144-288GB 범위로 추정합니다.

메모리 강세 의견을 유지하며, 주주환원 상방을 근거로 SKH > SEC 견해를 유지합니다. 6월 말부터 7월 말까지 급락(-36% vs. SOX -19%) 이후 주요 메모리 주식은 위험 선호 심리에 힘입어 9월 21일 종가 기준 39% 반등했으며(SOX +19%), 펀더멘털은 2027E까지 약화 신호가 제한적입니다. HBM 디스펙 우려는 어느 정도 주가에 반영되었다고 판단하며, 디스펙 이후에도 타이트한 수급, 커스터마이제이션에 따른 가치 점유율 확대, 2027E-28E까지 견조한 가격을 근거로 강세 의견을 재확인합니다. 단기적으로 SKH > SEC 견해를 유지하나, 주주환원 재원 확대, 추가 배당 및 자사주 매입, 강력한 환원 의지가 전제될 경우 SEC에도 우호적인 환경이 조성될 것으로 봅니다.
*클로드로 요약함.
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개인은 장 시작 10분만에 전기전자 섹터 매도 5천억 상회
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2026년 이후 5대 하이퍼스케일러 Capex 전망치 상향 추이 (GS)

1. Capex 상향 규모

• 2026~27년 합산 capex 컨센서스 전망치는 연초(2025년 말) 1,138억 달러에서 현재(2026년 9월 23일 기준) 1,892억 달러로 약 66% 상승

2. 기업별 Capex 전망치 변화

• 구글은 2,530억 달러에서 5,070억 달러로 약 2배 수준으로 확대되며 5개사 중 가장 큰 절대 증가폭을 기록

• MS는 2,270억 달러에서 3,730억 달러로, 아마존은 3,010억 달러에서 5,050억 달러로 각각 상승

• 메타는 2,300억 달러에서 3,330억 달러로, 오라클은 1,260억 달러에서 1,740억 달러로 상승

3. 시사점

• 연초 대비 짧은 기간 내 대규모 상향 조정이 이루어진 것으로, 5개사 모두 예외 없이 capex 전망치가 확대됨

• 이는 AI 컴퓨트 수요가 당초 예상보다 빠르게 확대되고 있으며, 공급 부족 상황이 지속되고 있음을 시장 컨센서스가 반영한 결과
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Forwarded from 루팡
빌 애크먼(Bill Ackman)

연준이 단기 금리를 인상하면 인플레이션이 낮아진다는 전제는, 높은 금리가 수요와 투자를 줄인다는 믿음에 기반하고 있습니다.

하지만 만약 금리가 올라가도 수요와 투자가 줄어들지 않는다면 어떨까요?

초지능 경쟁에서 승리했을 때 얻는 투자수익률(ROI)이 사실상 무한대에 가깝기 때문에, 지능과 에너지에 대한 수요는 높은 금리에도 영향을 받지 않고, 컴퓨팅 수요 역시 계산하기 어려울 정도로 계속 커질 수 있습니다
.

그렇다면 역사적으로 매우 특수한 지금 이 시점에서는, 금리 인상이 오히려 더 높은 인플레이션을 초래할 수도 있지 않을까요?
금리 비용이 사실상 모든 상품과 서비스의 비용에 반영되기 때문입니다.

그리고 문제는 더 복잡해집니다.

연준이 금리를 더 올릴수록 인플레이션은 더 높아지고, 그러면 연준은 다시 금리를 더 올려야 하며, 이런 과정이 계속 반복될 수 있습니다.

그런데 기존의 경제 모델이 지금의 새로운 패러다임에는 적용되지 않고, 연준의 판단이 틀렸다면 어떨까요?

저는 연준이 방금 실수를 저질렀을 수도 있다고 생각합니다.

제가 맞는 걸까요, 틀린 걸까요?
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Forwarded from 루팡
골드만삭스는 현재 2030년 전 세계 데이터센터 용량이 217GW에 이를 것으로 전망(이는 기존 전망치 168GW에서 대폭 상향된 수치)

또한 다음 전망도 상향 조정했습니다.

2025~2030년 데이터센터 전력 수요 증가율: 기존 +117% → +170%

2030년 BTM(Behind-the-Meter·계량기 후단/자가발전) 전력 용량: 기존 40GW → 67GW


AI 데이터센터 증설 속도와 이에 필요한 전력 수요를 기존 예상보다 훨씬 강하게 보고 있으며, 특히 전력망을 거치지 않고 데이터센터 현장에서 직접 공급하는 자가발전·분산전원 수요 전망을 67.5% 상향
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속보: 전직 앤트로픽 연구원 제이컵 콕슨이 AI가 인류의 존립을 위협할 수 있다고 경고하는 캠페인을 시작해 온라인에서 큰 반향을 일으키는 과정에서, 이른바 ‘AI 파멸론 진영의 홍보회사’와 협력했다는 탐사보도가 나왔다.




https://x.com/Polymarket/status/2103259306372276381
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메타 뮤즈에 대한 증권사 시각 비교 (GS, JPM, MS, Bofa)

1. 뮤즈 파트너십 및 커넥터 확대에 대한 시각

• 4개사 모두 월마트, 베스트바이, 딕스스포팅굿즈, 세포라, 웨이페어 등 대형 리테일러와의 신규 커넥터 파트너십을 핵심 긍정 요인으로 공통 언급

• 모건스탠리는 이를 $30조 규모의 소비자 에이전틱 지출 시장을 여는 열쇠로 해석하며, 수수료율이 낮게 유지되는 것이 오히려 경쟁사(구글 등)를 압박하는 전략이라고 평가

• JP모건은 뮤즈 커넥터가 이미 2,000개 이상의 애플리케이션과 연동되었다는 구체적 수치를 제시하며, 향후 수백만 비즈니스가 에이전트 대 에이전트 방식으로 상호작용할 것으로 전망

• 골드만삭스는 뮤즈의 차별점이 단순한 모델 지능이 아니라 메타의 글로벌 유통망, 퍼스트파티 데이터, 컴퓨트, 서드파티 커넥터 생태계의 결합에 있다고 강조

2. 수익화 모델에 대한 해석 차이

• 4개사 모두 현재까지는 뮤즈에 대한 실질적 수익화가 거의 없다는 점, 그리고 향후 거래 수수료 모델이 광고 사업과 유사한 방식으로 도입될 것이라는 점에는 공통적으로 동의

• 모건스탠리는 커미션율이 미미한 수준으로 유지될 것이라며 이는 장기적 생태계 확장을 우선하는 전략이라고 분석

• JP모건이 가장 적극적으로 수익화 잠재력을 강조: Watermelon 프론티어 모델 출시가 임박했으며, 이것이 메타 모델 API 수익화의 전환점이 될 수 있다고 언급, TAM을 "수십조 달러" 규모로 제시

• BofA는 다가오는 Watermelon LLM 출시(10월 예상)를 다음 촉매로 지목하면서도, 2027년 capex·비용 증가 우려와 경쟁 에이전트 출시를 근시일 리스크로 명시

3. 목표주가 변경

• GS, Bofa, MS는 목표주가를 유지한 반면, JPM은 $820 → $920으로 상향
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* Nebius CRO, Marc Boroditsky

- "현재 들어오는 수요의 75%를 거절하고 있다"




“현재 저희 파이프라인을 보면, GPU 한 개마다 바로 계약할 준비가 된 고객이 있습니다. 정확히 말하면 GPU 한 개당 계약할 준비가 된 고객이 4명 있습니다. 이게 어떤 의미인지 잠시 생각해보시면 됩니다.
지금 저희는 수요의 75%에 ‘안 된다’고 말하고 있는 상황입니다. 이것이 현재의 상황입니다.”

“그렇다면 이런 상황이 앞으로도 계속될까요? 고객들이 저희와 공유하고 있는 계획, 그리고 고객들이 저희에게 요구하는 장기적인 공급 약정을 보면, 이런 수요는 실제로 내년까지 상당히 강하게 이어지고 있습니다.

특히 고객들이 내년 중반 시점에 수만 개 규모의 GPU를 확보하기 위해 지금 계약을 체결하려는 의향이 매우 강합니다.”

“그리고 시장에서는 점점 이런 두려움이 커지고 있습니다.
지금 미래의 컴퓨팅 자원을 확보해 놓지 않으면, 나중에 성공하는 데 필요한 컴퓨팅 자원을 구하지 못할 수도 있다는 우려입니다.”

“그래서 제 생각에는 현재와 같은 수요와 가격 환경이 앞으로 약 18개월 정도는 상당히 높은 가시성을 가지고 있습니다.
그 이후는 저희도 어떻게 될지 판단하기 위해 새로운 가격 결정 메커니즘들을 실제로 도입하고 있습니다. 약 한 달 전에 경매(auction) 방식을 도입했고, 이번 주에는 스팟 가격(spot pricing)도 새롭게 도입했습니다.”




https://x.com/firesidealpha/status/2103579227065045482
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알렉산더 왕, “내가 Muse를 만들고 있는 이유”

대부분의 사람들은 자신이 무엇을 원하는지 말하지 않는다. 원하는 것이 없어서가 아니다. 우리는 끊임없이, 그리고 강렬하게 무언가를 원한다.

잠들기 직전의 순간이나 집으로 돌아가는 차 안에서 멍하니 상상에 잠길 때 그런 생각들이 떠오른다. 가족과 더 많은 시간을 보내고 싶고, 사회적 불안을 극복하고 싶고, 더 건강한 음식을 먹고 싶다. 빵집을 열고 싶거나, 앱을 만들고 싶거나, 그저 정신없이 돌아가는 삶 속에서 잠깐이라도 평온한 시간을 더 갖고 싶을 수도 있다.

하지만 우리는 이런 꿈을 말로 꺼내볼 기회조차 좀처럼 갖지 못한다. 그리고 그 꿈이 실제로 이루어지는 경우는 더욱 드물다.

우리가 자신의 꿈을 명확히 말할 수 없다면, 대부분 그 꿈에 도달할 수도 없다. 세상은 수많은 서류와 문지기, 일정과 장애물로 이루어진 미로와 같다. 대부분의 꿈은 입 밖으로 나오기도 전에 수많은 사소한 장벽에 부딪혀 사라진다. 어디서부터 시작해야 할지 몰라서, 해야 할 전화를 결국 걸지 못해서 꿈은 사라진다.

실현되지 못한 모든 바람은 인간의 잠재력이 조용히 사라지는 비극이다.

이제 지구상의 모든 사람에게 자신의 생각을 넘어서는 두 번째 두뇌가 있다고 상상해보자. 당신이 무엇을 원하는지 알아내고, 그것이 실제로 이루어지도록 만드는 것만을 자신의 일로 삼는 총괄 매니저가 있는 것이다.

당신이 “내가 뭔가 더 할 수 있을 것 같은데”라고 반쯤 내뱉은 말만 듣고도, 나머지 빈칸을 함께 채워주는 존재다.

병 속의 지니처럼 모든 소원을 마법처럼 이루어주는 존재는 아닐지 모른다. 하지만 이렇게 말해줄 수는 있다.

“이게 바로 당신이 평생 꿈꿔왔던 일이에요. 이제 해봅시다. 방법은 이렇습니다.”

그리고 계획을 세운다. 이메일을 보낸다. 전화를 건다. 자금을 찾아준다. 일정을 지킬 수 있도록 관리한다. 앞길을 가로막는 장애물을 치우고, 해결할 수 있는 문제들을 하나씩 해결한다. 결국 인간에게 남는 것이 인간만이 할 수 있는 일, 원하는 것과 꿈꾸는 것뿐이 될 때까지 말이다.

그리고 가장 흥미로운 점은 이것이다. 우리는 사람들이 무엇을 원하게 될지 전혀 모른다.

지금까지의 세상은 어떻게든 자신의 욕망을 현실로 만들어낸 소수의 집요한 사람들이 만들어왔다. 하지만 모든 사람의 주도성이 완전히 활성화된 인류가 어떤 모습일지는 아직 한 번도 본 적이 없다.

80억 명의 사람들이 자신의 꿈을 적어 내려가는 것만으로 그 꿈을 현실로 만들기 위한 첫걸음을 내디딜 수 있는 세상.

그래서 우리는 사람들이 자신이 원하는 세상을 만들어갈 수 있도록 Muse를 만들었다.

원하는 모든 것을 위하여.

꿈꾸는 모든 것을 위하여.

그리고 모든 사람을 위하여.

https://x.com/alexandr_wang/status/2103551714536439951
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Forwarded from 몰?루 (복싱이)
전기차 공장 불났다고함
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* Fran Cardells (Quantoid 수석 과학자, 전 Microsoft CVP of Engineering, Data & AI 시니어 디렉터)
- Expert Call by BofA

- 제목 : KV cache, memory hierarchy & model choice


- 요약


1. 에이전틱 추론(Agentic Inference)이 메모리 수요를 구조적으로 크게 증가시킴

- 컨텍스트 윈도우가 확대되고(약 128K 토큰 → 약 1M 토큰), 여러 에이전트가 공유 작업을 수행하면서 추론 시 메모리 요구량이 급증.
- KV 캐시는 이전 토큰, 기업 컨텍스트, 가드레일, 에이전트 결정 로그를 저장해 에이전트 간 컨텍스트를 재계산 없이 이동시킴.
- 일부 에이전틱 워크로드에서 KV 캐시 크기가 모델 가중치의 최대 약 10배까지 커질 수 있음.
- 압축, 저정밀도 표현, 비활성 캐시를 DRAM·NVMe·플래시로 오프로딩하면 효율이 개선되지만, 전체 메모리 수요를 줄이기보다는 더 많은 사용자·에이전트·워크로드를 지원하는 방향으로 작용.
- HBM 수요는 공급 제약이 지속되는 한 높게 유지될 것으로 전망.

2. 추론의 병목이 연산에서 데이터 이동으로 이동

- 추론 인프라는 학습과 달리 즉각적인 응답, 저지연, 로컬 메모리, 경제적인 GPU 활용이 중요.
- GPU가 계속 연산을 수행하도록 KV 캐시를 메모리 계층 구조(memory hierarchy)를 통해 빠르게 이동시키고, 비활성 데이터는 저비용 메모리로 오프로딩한 뒤 작업 재개 시 압축된 정보를 다시 로드.
- GPU 옆 메모리를 초과하는 컨텍스트·동시성이 늘어나면, 고대역폭 네트워크로 연결된 더 큰 메모리 풀의 중요성이 커짐.
- 광학 연결(optical connectivity)이 프로세서와 메모리 간 실용적 거리를 확장할 수 있으나, 광범위한 상용 도입은 아직 불확실.
- Cardells는 고속 네트워킹, 포토닉스, 메모리 풀링, 온칩 메모리 혁신, Ultra Ethernet 등을 과소평가된 영역으로 평가.

3. Frontier 모델 vs Open-weight 모델 선택 : 작업과 규모에 따라 다름
- Frontier 모델 : 모호한 추론, 미묘한 결정, 세련된 출력, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링에서 우위.
- Open-weight 모델 : 좁고 반복적인 작업이나 독점적 워크플로우에 적합.
- 연간 약 50억 토큰 수준이 되면 open-weight의 경제성을 검토할 시점. 다만 API 비용 절감과 개발·호스팅·보안·프라이버시·인프라 비용을 비교해야 함.
- Frontier 모델의 토큰 비용 하락과 하이퍼스케일러 호스팅 배포가 독립 모델 스택 관리 필요성을 줄임.
- 결과적으로 기업들은 모델 비종속적(prompt·제어·추상화 계층)을 구축해 능력·비용·거버넌스에 따라 워크로드를 모델 간 이동시키는 하이브리드 환경을 예상.
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* Boris Power(OpenAI)

OpenAI 연구의 80~90%가 GPT-7, 8 및 그 이후를 목표로 하고 있으며, 거대한 Astra 교사 모델을 작은 Luna 모델로 증류한다고 밝힘



https://x.com/firesidealpha/status/2103821387307651085
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우리는 현대 미국 역사상 가장 큰 인프라 투자 물결을 공식적으로 목격하고 있습니다.

데이터 센터와 AI 인프라에 대한 총 투자는 2025년부터 2032년까지 매년 미국 GDP의 3.63%를 평균적으로 차지할 것으로 예상되며, 이는 1800년대 이후 주요 인프라 건설 중 가장 높은 비율입니다.



https://x.com/KobeissiLetter/status/2103563602200281411
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