🔼아직도 모두가 AI를 저평가하고 있습니다 source

1. SaaS 위기의 본질
- 핵심은 AI가 기존 SaaS의 경쟁우위 자체를 무효화
- 과거에는 구축 과정, 데이터 이전 비용, 전용 인터페이스가 고객을 묶어두는 해자
- AI 에이전트가 반복적 코드 변환과 마이그레이션을 수행하면서 전환비용이 빠르게 낮아짐

2. 데이터베이스의 경쟁 기준
- 과거의 승자는 한 번 도입하면 교체하기 어려운 제품이었으나 이제는 아님
- 대규모 트래픽까지 즉시 확장, 비용 효율성, 빠른 생성과 폐기, 데이터와 워크로드의 이동성
- 즉, 고객을 가두는 능력보다 고객이 얼마나 빠르게 실험할 수 있게 해주는지가 해자

3. 계획을 잘 지킬수록 기업가치가 파괴
- SaaS 기업은 매출 성장과 흑자 전환이라는 기존 계획을 달성해도 멀티플이 빠르게 하락
- 실제 사업은 성장했지만 시장이 평가하는 경쟁의 기준은 이미 AI로 이동
- 기존 사업을 오전 8시부터 오후 5시까지 운영하고, 남는 시간에 AI를 연구하는 방식으로는 부족
- 이제는 AI를 본업으로 두고 기존 사업을 그 위에 재설계해야 함

4. AI 시대의 프로덕트
- 모델 성능과 한계가 수시로 바뀌면서 6개월 전 기능이 빠르게 퇴물이 됨
- 완벽한 제품을 유지하는 것보다 새 모델이 등장할 때마다 제품을 다시 만드는 능력이 중요
- 앞으로 필요한 인재는 고객 문제, 제품 감각, AI 모델의 불규칙한 역량을 이해하는 사람

5. 모든 가치를 한두 개의 기업 독식은 아님
- 과거에도 AWS가 모든 클라우드와 소프트웨어를 흡수할 것이라는 전망이 있었음
- 실제로는 Azure·GCP뿐 아니라 Snowflake·Cloudflare 등 수많은 대형 전문 기업이 등장
- AI 역시 소수 플랫폼의 과점과 다수 전문 기업이 공존

✖️AI 버블의 가장 불편한 시나리오 source

1. AI가 버블이면 과도한 밸류와 CapEx가 무너지며 투자자가 손실을 봄. 버블이 아니라면 노동 대체가 현실화되며 일자리가 압박받음

2. 가장 가능성 높은 시나리오는 기술은 계속 발전하지만, 자산 가격에는 거품이 낀 상태​임 여기서 중요한 건 매출 성장만이 아님.

3. 엔비디아 같은 삽 판매자는 막대한 이익을 내고 있음. 반면 다수 AI 소프트웨어 기업은 아직 적자거나 수익성이 검증되지 않음

4. AI 수요가 진짜라는 사실과 모든 AI 기업의 현재 가격이 정당하다는 주장은 전혀 다름

5. 모델의 성능이 높아지고 추론 비용이 낮아질수록 시장은 커짐. 하지만 그 과정에서 데이터센터 투자와 밸류 붕괴도 충분히 가능

6. 결국 "AI는 버블인가?"는 잘못된 질문. 기술 혁명과 금융 버블은 동시에 존재할 수 있음

7. 투자자는 먼저 돈을 잃고, 이후 노동자는 일자리를 잃는 것이 가장 불편하지만 현실적인 시나리오일 수 있음

🤖로봇 생산량은 얼마나 빠르게 증가할까? source

1. 휴머노이드의 병목은 감속기
- 2025년 휴머노이드 생산량은 1.6만 대. 바퀴형 로봇 3,300만 대, 드론 1,600만 대와 비교하면 아직 극초기
- 현재 6개월마다 생산량이 두 배로 늘고 있지만, 기반이 워낙 작아 이 속도를 장기간 유지한다고 보기는 어려움

2. 로봇 보급은 소프트웨어처럼 늘 수 없음
- 중국도 신규 공장 건설에 ~9개월, 서구권은 통상 2년 이상
- 연간 1,000만 대 생산에는 테슬라 텍사스급 공장 20개가 필요

3. 부품 병목은 고정밀 감속기임
- 휴머노이드 한 대에 ~40개 필요
- 현재 전 세계 공급을 전부 로봇에 투입해도 연 50만 대 수준
- 카메라·배터리·센서보다 관절을 움직이는 정밀 기계부품이 부족

4. 2027년 말 로봇 수요 폭발 가정시
- 2030년 휴머노이드 생산량은, 연 150만~300만 대는 달성 가능
- 연 500만~1,000만 대는 공격적인 증설 시 가능
- 연 1,500만 대 이상은 공장과 감속기 공급이 빠르게 풀려야 가능

✍️로봇의 두뇌는 주 단위로 발전해도 몸은 공장과 공급망의 속도로 늘어남. Physical AI 초기 사이클에서는 완성 로봇보다 감속기, 모터, 정밀부품처럼 병목을 쥔 영역이 먼저 가격 결정력을 가짐

📈구리, 역사상 최고가 돌파 source

1. 공급 압박은 극단적 수준
- LME 근월물 스프레드가 톤당 +$370까지 확대되며 2021년 공급 쇼크 이후 최대
- 현물과 3개월물 가격 차이 역시 장중 +$543​까지 확대
- 즉, 몇 달 뒤 받을 구리보다 지금 당장 받을 수 있는 구리에 수백 달러의 프리미엄을 지불
- 전형적인 강한 백워데이션 구조로, 단순한 선물 투기보다 실제 현물 수급이 타이트

2. 재고 상황도 이를 뒷받침
- LME 구리 재고는 42거래일 연속 감소, 2014년 이후 가장 긴 감소세를 기록
- 잔여 재고는 20만 톤까지 줄었으며, 이 가운데 절반가량은 이미 출고 예정 물량으로 잡힘
- 공급 부족이 심해지자 LME도 시장 통제를 강화하기 시작

3. 여기에 미국 변수가 추가
- 미국의 정련 구리 관세 가능성을 앞두고 미국 가격이 LME보다 높게 형성
- 글로벌 물량이 미국으로 이동하는 차익거래가 발생
- 미국이 구리를 빨아들이면서 런던 시장의 가용 재고가 더 빠르게 줄어듦
- 가격도 이를 반영해 미국 High Grade Copper 선물은 역사적 고점권

4. 핵심은 가격 많이 올랐다가 아님
- 가격 상승 + 재고 급감 + 극단적 백워데이션이 동시 발생이 중요
- 이는 금융시장의 기대만으로 만들어지는 랠리보다 한 수 위 단계
- 실물 시장의 즉시 인도 가능한 구리가 부족해지고 있다는 신호
- 다만 현재 LME의 극단적 타이트함에는 미국 관세를 앞둔 물량 이동이라는 일시적 왜곡도 포함

✍️AI 데이터센터, 전력망, 전기화로 구조적 수요가 증가하는 상황에서 공급 대응이 느리다는 점까지 고려하면, 구리 슈퍼사이클 논리는 미래의 공급 부족 예상에서 현재의 현물 부족 확인 단계로 확장됨

⚠️우라늄, 저평가 속 슈퍼사이클 시작 source

가격 조정 뒤에서 펀더멘털은 강해지고 있음

1. 우라늄 관련주는 1월까지 강하게 상승한 뒤 상당 부분을 반납. 1월 고점 이후 Sprott Uranium Miners ETF는 -28%, 우라늄 현물 가격은 -12% 하락하며 지난해 형성됐던 과열이 상당 부분 해소

2. 하지만 가격 조정과 달리 실제 계약 시장은 계속 강해지고 있음. Cameco에 따르면 상반기 장기계약 가격은 다시 상승했으며, 전력회사들이 단순 가격보다 공급 안정성​을 더욱 중요하게 보기 시작

3.특히 Kazatomprom은 세계 최대 우라늄 생산업체로, 역시 상반기에 3,250만 파운드의 장기계약​을 체결했음. 전년 동기 2,700만 파운드보다 증가한 규모이며, 장기 계약가격도 파운드당 $95.50까지 올라왔음

4. 또한 같은 기간 생산량을 9% 늘렸음에도 장기계약 가격은 상승했음. 공급 증가에도 구매자들이 더 높은 가격을 받아들이고 있다는 점에서 계약 시장의 타이트함을 보여줌

5. 최근에는 관련주에서도 변화가 나타나기 시작함. 지난 2주 동안 Sprott Uranium Miners ETF는 +12% 반등한 반면 우라늄 현물은 +1% 상승에 그쳤음

6. 즉, 현재 움직임의 핵심은 현물 가격의 급등이 아니라 조정 기간 동안 장기계약 시장의 펀더멘털이 더 강해졌다는 점에 있음. 주가는 크게 조정됐지만 실제 수요자들의 장기 조달 가격과 계약 물량은 오히려 상승

✍️과열은 걷혔고, 계약 시장은 전보다 강해졌으며, 최근에는 광산주가 다시 먼저 움직이기 시작하고 있음

🔹L1 thesis is dead source

1. 크립토 시장의 가치 배분 구조가 인프라에서 개별 앱으로 이동하고 있음. 2021~2023년에는 인프라가 전체 월간 매출의 90% 이상을 차지했으나, 2026년 중반에는 이 비중이 약 25% 수준까지 급감함

2. 가스비 수취에 의존하는 기반 체인 대신 고객 접점과 주문 흐름을 직접 확보한 Hyperliquid나 Pump.fun 같은 플랫폼이 시장을 주도하고 있음

3. 다만 이러한 팻 앱 트렌드가 앱 생태계 전반의 고른 성장으로 이어진 것은 아님. 실제 앱 매출은 소수에 집중됐으며, 극소수 승자에게 가치가 몰리는 양극화 구조임

4. 이에 따라 신규 L1 출시와 생태계 확장이 토큰 가치 상승으로 이어지던 과거 공식도 작동을 멈춤. Monad의 경우 토큰 가격이 공모가를 밑돌고 있음

5. Aave V3의 예치 규모가 6.21억 달러에 달하는 등 온체인 유동성 자체는 조용히 성장 중임. 하지만 단순한 TVL 증가가 토큰의 본질적 가치 상승을 증명하는 것은 아님

6. 체인이 지속성을 입증하려면 유동성의 장기 유지, 수수료 및 스테이킹 수요 창출, 토큰의 실질 경제 가치 흡수력, VC 락업 해제 물량 소화 능력이 뒷받침되어야 함. 실질적 가치 축적 기제가 결여된 수치적 성장은 한계를 가짐

7. 결국 도태된 것은 L1 섹터 자체가 아니라, 체인을 만들면 가치가 저절로 누적된다는 과거의 투자 논리. 이제 L1은 섹터 전체를 묶어 매수하는 자산이 아님. 차기 사이클의 승자는 킬러 앱을 확보하고 그 경제 활동을 토큰으로 흡수해내는 체인

💰비트코인 -50%, 투자 논리가 무너진 걸까? (BlackRock) source

1. 하락의 본질은 레버리지 청산
- 비트코인은 25년 10월 12.5만달러에서 26년 6월 5.9만달러까지 53% 하락
- 당시 선물 미결제약정은 900억달러를 넘었고, 80%가 최대 125배 레버리지를 제공하는 무기한 선물
- 관세 충격 이후 하루 만에 미결제약정 200억달러가 사라지며 연쇄 청산이 발생

2. 기관은 AI로 자금 이동
- 24년 1월~25년 9월: 비트코인 ETP +600억달러, AI 테마 +100억달러
- 25년 10월 이후: 비트코인 -50억달러, AI 테마 +460억달러
- 이는 AI와의 자금 경쟁에서 발생한 순환적 자금흐름

3. 비트코인은 위험자산이자 안전자산
- 레버리지 청산기에는 나스닥처럼 움직이지만, 통화 신뢰와 지정학적 위험이 커지면 대체 통화·피난처 역할을 수행
- 지난 10년간 S&P500과의 상관계수는 0.18에 불과
- 2분기 펀딩비가 일시적으로 음수로 전환되며 투기적 포지션도 정리

4. 핵심은 집중투자가 아니라 비대칭성
- 전통적인 60/40 포트폴리오의 샤프지수는 0.81
- 비트코인 1% 편입 시 0.90, 2% 편입 시 0.96으로 상승
- 최대 낙폭은 -20.3%에서 각각 -20.6%, -20.9%로 소폭 확대
- 작은 비중으로 전체 포트폴리오의 수익 구조를 바꿀 수 있다는 의미

✍️블랙록의 결론은 이번 하락은 투자 논리의 붕괴가 아니라 포지션 구조의 붕괴에 가까웠다는 것

💰비트코인, 바닥은 지났지만 상승은 아직 (VanEck) source

1. 가격은 조용하지만 내부 수급은 바뀌고 있음
- 비트코인은 한 달간 거의 제자리였고, 30일 실현 변동성은 27.2%까지 하락
- 거래량도 역사적 10% 수준으로 줄었지만, 고금리, 지정학적 충돌, Strategy 매도라는 악재에도 무너지지 않았음

2. VanEck의 12개 항복 신호 중 8개가 작동 중
- 최근 3개월 안에는 12개 지표가 모두 한 번 이상 항복 구간에 진입
- 2025년 10월 고점 이후 조정도 10개월째로, 과거 사이클의 평균 하락 기간인 11개월과 2011년을 제외한 평균 12.7개월에 가까워짐
- 사이클상 조정 후반부에 들어왔다는 의미

3. 새로운 매수 주체도 돌아오기 시작
- 미국 현물 비트코인 ETP는 최근 30일간 6.6억 달러의 순유입을 기록
- 직전 달 약 24억 달러 순유출에서 방향이 완전히 바뀐 것

4. 다만 장기 보유자의 매도는 계속
- 1년 이상 움직이지 않던 비트코인은 한 달간 35만6,000개 감소
- 장기 보유 물량 비중도 다시 60% 아래로 내려왔음
- 다만 매도는 주로 1~5년 보유자에게 집중됐고, 10년 이상 된 물량은 약 4,000개만 움직임
- 초기 보유자의 전면 이탈보다 중기 보유자의 차익실현과 손바뀜에 가까움

5. 파생시장은 과도하게 레버리지된 상태는 아님
- 풋옵션 프리미엄 비율은 2.30으로 역사적 99번째 백분위까지 상승
- 다만 무기한 선물 펀딩비는 장기 평균의 절반 수준이고 강제청산도 양방향 모두 절반가량 감소
- 시장 참여자들은 하락을 경계하고 있지만, 추가 청산을 촉발할 레버리지는 상당 부분 정리된 상태

6.바닥은 맞는데 아직 상승장은 아님
- 과거항복 신호가 동시에 작동했을 때 90·180일 수익률은 오히려 낮았음
- 1년 수익률에서만 우위. 그마저도 표본이 작고 서로 겹쳐 있어 과신하기 어려움
- 현재 비트코인은 급등 직전이라기보다 매도 압력이 소진되고 보유 주체가 교체되는 축적 구간

✍️단기 반등을 맞히는 시장이 아니라, 악재에도 더 이상 밀리지 않는 가격을 6~12개월의 시간축으로 바라봐야 하는 구간

🪙솔라나 리레이팅, 최대 기회가 올 것 (Justin Bons) source

1. 저스틴 본즈가 보는 솔라나
- CT(크립토 트위터 여론)는 솔라나를 중앙화된 밈코인 카지노, 꺼버릴 수 있는 체인으로 인식
- 본즈는 바로 이 인식과 현재 네트워크의 격차가 투자 기회라고 주장
- 본인 역시 과거 대표 SOL 비판자였지만, 안정성, 사용량, 거버넌스가 개선되자 입장을 바꿈
- 핵심은 과거의 평판이 아니라 현재의 구조를 재평가해야 한다는 것

2. 논쟁의 핵심은 참여를 어떻게 정의하느냐
- 비판 측은 일반인이 검증자를 운영하기 어렵다면 탈중앙화가 아니라고 봄
- 10Gbps급 네트워크와 높은 스테이킹 자본이 필요하면, 소수의 전문 사업자만 참여하게 됨
- 반면 본즈는 대다수에게 중요한 참여는 노드 운영이 아니라, 저렴하고 자유롭게 거래를 사용하는 것이라고 반박
- 즉 BTC식 사이퍼펑크는 누구나 인프라를 운영할 수 있는가를, SOL식 사이퍼펑크는 누구나 제품을 사용할 수 있는가를 중시

3. 솔라나의 진짜 중앙화 리스크는 라우팅
- 최근 제기된 핵심 문제는 검증자들이 일부 라우팅 사업자의 회선에 집중돼 있다는 점
- 본즈도 이를 인정했지만, 고성능 체인이 공통적으로 직면하는 물리적 네트워크 병목이라고 설명
- DoubleZero 같은 전용 네트워크, 백업 검증자 운영 등이 해결책으로 제시됨
- 결국 탈중앙화는 검증자만이 아니라 회선, 데이터센터, 라우팅까지 포함해야

4. CT의 비판은 진부하고, 본즈의 낙관은 과감함
- 솔라나는 반복적 중단과 TPS 논란을 겪었지만, 이후 수수료 시장 도입과 네트워크 개선으로 안정성이 크게 높아졌음
- 본즈는 실패 거래와 투표 트랜잭션을 제외해도 665 TPS가 남으며, 실제 사용량은 최상위라고 주장
- 복수 클라이언트 개발과 SIMD-228 부결도 특정 리더십이 모든 결정을 통제하지 못한다는 근거로 제시
- 다만 사용성과 검열 저항성은 같은 개념이 아니며, 하이퍼리퀴드, 로빈후드 체인, L2가 고부가가치 주문 흐름을 가져갈 가능성도 존재

✍️ SOL의 리레이팅 조건은 명확함. 실사용과 수익이 계속 성장하는 동안, 클라이언트, 라우팅 ,검증자 구조가 함께 분산된다면 재평가될 수 있음

🤑미 국채 통제 시작, 주도주가 바뀌었다 (Ouroboros Capital) source

1. 이번 시장의 움직임은 단순 위험자산 반등이 아닌 기존 AI 중심 장세에서 새로운 매크로 체제로 이동하는 초기 신호. 미 재무부는 30년물 금리가 5.3%까지 올라오자 장기국채 바이백 규모를 확대했음. 40억 달러에 불과하지만, 중요한 것은 미국 정부가 장기금리 상승을 불편해하기 시작했다는 것

2. 미국 정부와 연준이 30년물 금리의 추가 상승을 실제로 억제할 수 있는가? 장기금리가 통제된다면 금, 비트코인, 성장주에는 강력한 순풍이 될 수 있음. 반대로 통제에 실패하면 높은 금리가 재정 부담과 자산 밸류를 동시에 압박하면서 시장 전반이 다시 흔들릴 가능성이 큼

3. 이번 반등에서 특히 강했던 것은 금, 비트코인, 원자재 등 통화와 재정정책의 신뢰도를 헤지하는 자산이었음. 이들은 현금흐름을 창출하지 않지만, 정부 부채와 통화가치에 대한 불확실성이 높아질수록 상대적 가치가 부각됨

4. 현재 시장에서 금과 비트코인의 역할은 단순한 인플레 헤지가 아님. 장기금리를 낮추기 위해 정부와 중앙은행이 시장에 더 깊게 개입할 가능성, 즉 재정 우위와 금융 억압 가능성에 대한 헤지에 가까움. 금리 상승을 방치해도 문제이고, 억제해도 통화 신뢰도에 부담이 발생하기 때문

5. 흥미로운 부분은 주식시장의 움직임임. S&P가 상승하고 중소형주와 소프트웨어가 강하게 반응한 반면, AI 기업의 반등은 제한적. 일반적으로 장기금리가 하락하면 미래의 현금흐름을 가진 테크 기업이 수혜를 받아야 함. 그런데도 반응 못했다는 것은 시장이 금리보다 AI 투자 사이클 자체의 성장률 둔화 가능성을 보기 시작했다는 의미

6. AI 수요가 감소한다는 이야기는 아님. 다만 Anthropic과 OpenAI 관련 헤드라인처럼 시장은 이제 AI 산업의 절대 성장보다 성장의 가속도가 계속 유지될 수 있는지를 묻고 있음. AI를 한 바구니로 매수하던 구간에서 벗어나 소프트웨어, 반도체, 데이터센터, 네오클라우드 사이의 차별화가 심해질 것

7. 장기금리가 안정되고 금·비트코인이 강세를 이어가는 동시에 AI가 부진하다면, 단순 순환매가 아님. 시장의 중심이 AI 설비투자에서 통화 신뢰도 헤지, 소프트웨어, 중소형주, 비AI 자산으로 이동하는 체제 전환임. 이제는 AI 외부의 새로운 주도 자산을 얼마나 빠르게 포착하는지가 중요해짐

📰Fat protocol thesis is dead source

팻 프로토콜 투자 논리는 끝. 새로운 투자 바벨 전략은 한쪽에는 가치저장 자산을, 다른 한쪽에는 PMF와 실질적인 성장 잠재력을 가진 온체인 앱을 보유하는 것

1. L1이라는 이유만으로 프리미엄을 받던 시대가 끝났다가 정확함

2. 블록스페이스는 점점 싸지고 L1/L2 경쟁은 심해지고 있음

3. 실제 유저, 오더플로우, 매출, 브랜드를 소유한 앱이 가치를 가져가기 시작함

4. 앞으로는 좋은 서비스 ≠ 좋은 토큰까지 봐야 함. 토큰이 실제 현금흐름을 포착하는지가 핵심

5. 대충 Andy는 BTC, HYPE, UNI, PUMP, LIT 등 정도에 불리쉬하다고 보고 있는듯

✍️토큰을 프로토콜 지분 비슷한 것으로 상상하던 시대에서, 실제로 매출, 바이백, 소각을 통해 주식처럼 평가할 수 있는 토큰만 살아남는 방향으로 가고 있음

💬The Cycle Turns source

BTC는 이틀간 13%, ETH는 22% 상승했음. 이는 단순 숏스퀴즈가 아닌 추세 전환 신호가 한꺼번에 겹친 움직임임

1. 기술적 바닥 신호
- BTC, ETH가 각각 고점 대비 54%, 70% 하락 후 200일선을 회복
- BTC는 FTX 저점 기준 VWAP에서 지지
- 거래량을 동반해 50일선과 연초 VWAP 재돌파
- 약세장 기간도 약 315일로 과거 사이클 평균과 유사

2. 시장은 무관심 속에서 바닥을 만듦
- 최근까지 거래량과 변동성은 2019년 이후 가장 낮았음
- 채굴기업도 보유 BTC를 매도하고 데이터센터 사업으로 전환하면서 사실상 항복했음
- 팔 사람이 대부분 사라진 시장에 촉매가 들어오자, 숏 청산이 상승을 증폭시킨 구조

3. 촉매는 규제와 유동성
- SEC·CFTC가 우호적인 규칙을 내놓고, 재무부는 장기국채 바이백을 확대
- 바이백이 QE는 아니지만, 장기금리 상승을 방치하지 않겠다는 신호로 해석
- 비트코인은 유동성 변화에 가장 먼저 반응하는 자산

4. 알트가 살아나는 장은 아님
- 이번 사이클은 비트코인, 밈코인, 온체인 파생상품에 들어오는 자금이 서로 분리됨
- 실사용·매출·가치 환원 구조가 없는 토큰은 반등하더라도 버티기 어려움
- 반면 수수료를 벌고 바이백, 소각, 수익분배 제공 프로토콜은 강한 차별화를 보일 것

✍️이번 사이클은 실제 매출과 토큰 가치 포착 구조를 가진 자산만 재평가받는 장

🔗AI의 가치는 메모리에서 연결성으로 (SK hynix) source

1. AI의 병목이 다시 이동 중
- 2년마다 연산 성능은 3배 증가했지만, DRAM 대역폭은 1.6배, 인터커넥트는 1.4배 증가
- AI 학습 연산량은 같은 기간 8.8배 증가
- 칩의 계산 능력보다 데이터를 공급하고 이동시키는 능력이 느린 대역폭 장벽 발생

2. HBM은 패키지 내부의 해법
- HBM은 메모리를 GPU 가까이에 수직 적층해 높은 대역폭을 확보
- 하지만 장점은 GPU와 HBM이 붙어 있는 패키지 내부에 집중
- 데이터가 패키지 밖으로 나가는 순간 구리의 전력·발열·거리 한계가 재발생

3. 더 높게 쌓는 것만으로는 부족
- HBM 적층이 높아질수록 용량은 늘지만, 발열·수율·비용·패키지 면적 부담도 증가
- 수천 개 GPU가 연결된 AI 클러스터에서는 개별 HBM 성능보다 시스템 전체의 데이터 이동이 중요
- 병목이 메모리 밀도에서 연결성으로 이동

4. 다음 해법은 CPO와 광연결
- CPO는 광학 엔진을 프로세서 가까이에 배치해 구리 이동 거리를 최소화
- 장거리 데이터 전송은 전기가 아닌 빛으로 처리

5. HBM의 역할도 재정의
- 모든 메모리를 GPU 옆에 쌓는 대신 XPU 풀과 대규모 메모리 풀을 분리
- 두 자원을 광학 인터커넥트로 연결, 가속기가 하나의 메모리 풀 공유
- HBM은 초저지연 로컬 메모리로 남고, 추가 용량은 외부로 확장

6. 광연결에 주목하는 3사
- 하닉·삼전·마이크론 모두 광인터커넥트 기업 Avicena에 투자
- 경쟁 3사가 같은 기업의 캡테이블에 들어갔다는 것은 강한 전략적 신호
- 즉, 광연결을 차세대 메모리 확장 경로로 보고 있다는 의미

✍️결론
- HBM 수요 정점이 아니라, HBM만으로 AI를 확장하는 방식의 정점
- AI 가치사슬은 GPU → HBM → 인터커넥트, 광학 기술로 확장
- 승자는 분산된 연산과 메모리를 하나의 시스템처럼 연결하는 기업