GPU 쟁탈전에 또 다른 수요군 (Physical AI) 본격 등장

오늘 우리는 최대 10만 개의 엔비디아 베라 루빈(NVIDIA Vera Rubin)을 도입하기 위해 Nscale과 다년간의 전략적 파트너십을 체결했음을 발표합니다

우리는 35억 달러(약 4조 8천억 원) 규모의 초기 투자를 단행하며, 이를 60억 달러까지 확대할 계획입니다

https://t.me/bornlupin/20013

[삼양식품 내용 중 일부분]

Q. 미국 유통채널 침투율은 어느 수준이며, 투자자가 추가로 확인할 수 있는 지표
A. 코스트코
- 미국 코스트코 입점률 약 60%
- 현재 코스트코에 입점한 핵심 SKU는 약 1개

미국 전체 식품점
내부 영업조직과 확인한 수치에 따르면 미국 내 클럽스토어를 제외한 식료품점은 약 18만 개.
이 가운데 삼양식품 SKU가 하나 이상 입점한 매장은 약 30% 수준으로 추산
단순 계산하면 약 70%의 매장이 아직 미입점 상태
대도시의 월마트 등 대형점에는 이미 상당 부분 입점했지만, 각 주를 대표하는 지역 대형 체인에는 추가 입점 여력이 많음


Q. 월마트 POS와 반복구매율
A. 월마트 POS·동일점·소비자 판매 관련 별도 지표 : 14%
다만, 신규 고객 유입이 빠르면 전체 고객 중 신규 고객 비중이 커져 반복구매율이 기계적으로 낮아질 수 있음

장기 확장 방향
- 캐나다법인 설립
- 향후 멕시코법인 설립 검토
- 브라질 등 중남미 국가의 법인화 검토
- 미국 이외 북중남미 국가로 판매지역 확대


Q. 유럽의 현재 유통망 침투 단계와 장기 매출 잠재력
A.
유럽에서 대형 메인스트림 유통채널에 본격적으로 진입한 국가는 아직 영국·독일·네덜란드 등 일부 지역에 한정
유럽시장 규모 (Euromonitor)
- 유럽 라면시장이 미국보다 소폭 큰 것으로 파악
- 미국 라면시장은 2025년 기준 약 5조 원, 중기적으로 약 7조 원 규모까지 성장할 가능성
- 유럽시장 역시 미국과 유사하거나 더 큰 잠재력을 보유

지역별 중장기 매출 방향성
- 미국: 2026년 연간 약 8,000억 원 규모, 이후 1조 원 수준 도전 가능
- 중국: 약 8,000억 원 수준
- 유럽+영국: 현재 연간 3,000억 원 이상 규모로 성장 중이며, 중장기적으로 1조 원 규모 가능성

대부분이 비슷한 마음..

https://contents.premium.naver.com/butterdaddy/butterdaddy123/contents/260903205410560iz

To all of doubters

https://youtu.be/1QNsdr-Qx_I?si=dS2eLi95MwkAXQkr

이제 구글차례인가

아직도 토큰가격 하락을 토대로 AI의 미래를 절하하는 스피커는 그냥 거르시면 됩니다..

https://t.me/kkkontemp/2639

아 이것도 있었네요

씨티: 한국 반도체 관세?

놀랍게도 매수 측(Buyside) 기관 20여 곳에서 어제 한국 반도체 관세와 관련해 질문을 해왔습니다.

하지만 솔직히 말해 어제 오후장에서는 아시아 시장 전체가 밀렸고, 반도체 관세 관련 헤드라인 뉴스는 심지어 장 시작 전에 이미 나온 상태였습니다. 지난주 한국 컨퍼런스에서 얻은 확인 내용들을 바탕으로, 저희는 이전보다 훨씬 더 긍정적인 시각을 갖게 되었다는 점을 강조해 드렸습니다. 당시 확인된 핵심 피드백은 다음과 같습니다.

1. HBM 긴급 주문 증가: 8월부터 HBM(삼성전자의 HBM 3E 및 HBM 4 포함) 긴급 주문(Rush order)이 크게 늘어나고 있습니다.

2. NAND 현물 가격 강세: 소비재 수요 약세에도 불구하고 CMX(중국 모바일/서버 업체 등)의 밀어내기/자재 확보(Pull-in)와 유통 채널 내 제한적인 재고 수준 덕분에 최근 한 달간 NAND 현물가가 강세를 보이고 있습니다 (MLC 64Gb +14.2%). 또한 8월 한국의 NAND 수출 데이터에 따르면 전월 대비(m/m) 60% 이상의 가격 상승이 나타났습니다.

3. 애플의 신규 NAND 장기공급계약(LTA): 애플이 상한선(Price cap)이 없는 조건으로 새로운 NAND LTA를 체결했습니다.

4. 대형 고객사의 강력한 수요: 주요 고객사의 eSSD 및 XL 플래시 수요 전망치가 키옥시아(Kioxia)의 2028년 전체 생산 능력의 50%를 초과하는 수준입니다.

5. 중국 CSP 미팅 피드백: 최근 중국 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들과의 매수 측 미팅 결과, 메모리 LTA 체결과 관련해 저항 없이 긍정적인 반응을 확인했습니다.

6. 서버 DRAM 현물가 급등: 메모리 유통업체 측의 최근 피드백에 따르면, 고정 거래가(Contract price)가 $1,600 수준인 반면, 서버용 DRAM 현물가(64GB RDIMM 기준)는 8월 들어 $3,000에서 $3,600까지 다시 급등하기 시작했습니다. 구매자들은 물량 확보에 사활을 걸고 있는 상황입니다.

참고로, 최근 분석가 피터(Peter)가 삼성전자와 SK하이닉스의 주당순이익(EPS) 추정치를 하향 조정한 것은 purely(순전히) 1) 환율 영향 및 2) HBM 매출 비중 변화(최근 주문의 급격한 증가로 인한 HBM 비중 확대)에 따른 것일 뿐입니다.

citi) 애플 메모리 LTA 체결

https://m.fmkorea.com/best/10296056073

일반 디램에 할당되는 케파는 더 줄어드는 중

미국 마이크론이 고대역폭메모리(HBM) 생산 능력을 전년 대비 2배 확대한다. 연말까지 공격적인 설비 투자를 단행, 최신 HBM인 HBM4 12단 공급 역량을 강화한다. 삼성전자·SK하이닉스 대비 부족한 HBM 생산 능력을 끌어올려 시장 점유율을 높이려는 시도다.

https://m.etnews.com/20260903000221

"또 하나 중요한 변화는 AI가 AI를 만드는 연구·엔지니어링 업무 자체에 본격적으로 들어오기 시작했다는 점입니다."

●Astra가 보여준 것은 AI 시스템의 진화

그동안 우리는 AI의 발전을 대부분 모델의 크기로 설명했습니다. 파라미터, GPU 수, 벤치마크 대비 점수 등. 그러나 AI가 실제 경제활동을 하기 시작하면 이제 우리는 숙련된 AI를 필요로 합니다.

AI 에이전트란 의미에서 가장 중요한 건 '자율'이 됩니다. 그래야 조력자가 될 수 있죠.

이때 AI에게 가장 중요한 자산 가운데 하나가 State, 즉 ‘지금까지 어디까지 왔는가’가 됩니다.

앞으로 AI의 경쟁력은 단순히 모델의 지능 하나로 결정되지 않을 겁니다. 오히려 모델 × 메모리 × State Management(상태 관리) × 오케스트레이션의 곱에 의해 발전할 수 있습니다.

모델의 지능이 빠르게 상향 평준화될수록 차이는 모델 바깥에서 만들어질 수 있습니다. 일단 상향 평준화로 방향이 다시 가게 되기 때문에 위의 식에서 모델 다음 3가지가 중요해집니다.

누가 기억을 더 효율적으로 보존하는가. 어떤 기억은 가까이 두고 어떤 기억은 멀리 보낼 것인가. 필요한 순간 얼마나 빨리 다시 찾아오는가. 그리고 그 기억을 누가 소유하는가. 이런 것들이죠.

이게 미장에서 메모리, CPU, 광인터커넥트가 폭발한 이유입니다. 매크로를 이긴 이유죠.

하락싸이클을 이미 반영해버린 Book Value

https://t.me/dykim0210/945

이번에 그렉 브룩만이 GPT-6 아스트라를 출시하며 'Welcome to the AGI era'를 선언했는데, 이에 대한 그의 자세한 생각을 한번 살펴보자.

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(Q. 제 생각에 에이전트의 시대가 혁명적인 이유는 실제로 무언가를 적어둘 수 있다는 능력입니다. 그래서 코덱스와 ChatGPT의 전환이 필요했던 거죠. 적어둘 수 있는 능력을 얻었으니까요. 적어두면 기억할 수 있습니다. 기억할 수 있으면 온갖 방식으로 엄청나게 더 유용해질 수 있죠. 질문은 이것이 최종 상태인지, 아니면 지속적으로 학습할 수 있는 LLM이 나올 것이고 그게 AGI인지입니다. 제가 완전히 잘못 생각하고 있는 건가요? 아니면 튜링이 제기했던 질문의 두 번째 부분과 맞아떨어지나요?)

"GB: 네, 이것도 논쟁하기에 아주 흥미로운 분야라고 생각합니다. 사람마다 AGI에 대한 정의가 있어서, 거의 흐릿한 개념이 되어 있거든요. 처음에는 모두가 ‘이게 AGI다’라고 동의하는 특정 시점이 있을 거라고 생각했습니다. 하지만 전혀 그렇게 전개되지 않았어요."

"저는 기술의 구체적인 구현에서 한발 떨어져 추상화된 관점으로 보는 편입니다. 기억이 반드시 가중치에 녹아들어야 하느냐? 이게 트랜스포머냐, 다른 무언가냐? 그런 질문은 세부사항이라고 생각해요. 진짜 질문은 실제 AI에 기대하는 방식으로 작동하는 시스템이 있느냐는 것입니다. 학습하고, 사용자에게 배우고, 사용자의 필요에 적응할 수 있는 무언가가 있느냐는 거죠."

"그게 기억을 적어두는 메모장으로 구현되느냐? 소프트 토큰으로 구현되느냐? 다른 방식으로 구현되느냐? 제게는 그 모두가 이 질문에 대한 가능한 답처럼 느껴집니다. (= 상관 없다는 뜻)"

"분명한 것은 ‘메모장에 적어두기’만으로도 거의 합리적으로 예상할 수 있는 수준을 넘어설 만큼 멀리 왔다는 점입니다. 얼마나 성공적인지 보면 정말 놀랍습니다. 그동안 다른 방향을 강조하는 목소리가 많았거든요. 2년 전이라면 “맞아, 엄청나게 긴 컨텍스트가 필요해. 필요한 건 바로 그거야”라고 했을 겁니다. 그런데 실제로는 ‘메모장에 적어두기’와 더 짧은 컨텍스트만으로도 말도 안 될 만큼 멀리 갈 수 있다는 사실이 드러났어요."

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(Q. 그러면 방금 아스트라를 출시하셨습니다. 드디어 여기까지 왔네요. 새로 사전학습한 모델인가요?)

"GB. 내부 세부사항이나 아키텍처 같은 것에 대해서는 이야기하지 않고 있습니다. 하지만 엄청난 진전입니다. 저희가 공개하는 사실 중 하나는, 이번이 10만 개 이상의 GPU로 학습한 첫 번째 실행이라는 점입니다. 쉽게 말할 수 있는 숫자지만, 그 규모를 한번 생각해보세요. 어떤 면에서 이 데이터센터들은 AI 기술을 만들어 제공하기 위해 저희가 구축한 거대한 기계입니다. 그만한 컴퓨팅을 활용해 저희가 얻은 수준의 결과를 만들어낸다는 건 실제로 거대한 공학적 과제이자 경이로운 성취입니다."

"그중 일부는 모델의 능력을 높이는 데 쓰이지만, 컴퓨팅의 아주 많은 부분은 안전성과 정렬에 투입됩니다. 그 주변에는 엄청나게 많은 보안 작업도 이루어졌습니다. 이 모델을 안전하게 제공하기 위해 막대한 작업을 했다고 생각합니다. 지금까지 저희가 만든 모델 중 가장 잘 정렬된 모델입니다. 제게는 절대적으로 핵심적인 부분이고, 언제나 그래왔습니다. 하지만 능력이 너무 강력해졌기 때문에, 모두의 업무에서 정렬과 안전성이 한층 더 중심에 서게 됩니다."

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(Q. 그러면 이건 모델 출시인가요, 제품 출시인가요? 아니면 둘 사이에 차이가 있기는 한가요?)

"GB: 둘은 실제로 경계가 흐려집니다. 우선적으로는 모델 출시라고 말씀드리겠습니다. 하지만 모델의 능력이 질적으로 더 뛰어납니다. 가장 눈에 띄는 것은 아마 컴퓨터 사용일 거예요. 제게는 정말 문턱을 넘어섰습니다. (~) 저희에게는 이런 비전이 있었습니다. 화면의 픽셀, 키보드, 마우스를 다루는 AI를 처음부터 끝까지 통합해서 학습시킬 수 있다면, 실제로 어떤 종류의 과제든 수행할 수 있을 것이다. 사람들이 도움받고 싶은 어떤 일이든 이 AI가 할 수 있을 것이다."

"지난 2년간의 시대를 보면 커넥터의 시대였습니다. 어떤 소프트웨어가 있고, 인간은 아무 문제 없이 사용할 수 있는데, AI는 접근할 방법이 없는 겁니다. 그러면 어떻게 하죠? API에 연결되는 아주 특정한 커넥터를 작성해야 합니다. 그런데 모든 기능이 공개되어 있는 건 아니기 때문에, 원래 할 수 있는 모든 일을 할 수는 없어요. 게다가 API가 없는 소프트웨어도 아주 많습니다. 그런 것들은 완전히 접근 불가 영역이죠. 그러니 AI가 우리를 돕는 데 너무나 많은 제약을 받는, 제한된 세계에 있는 겁니다."

"저는 이제 거의 범용 커넥터에 해당하는 기술을 갖게 됐다고 생각합니다. 물론 모든 문제가 해결됐다는 뜻은 아닙니다. AI가 하는 일에 기업 차원의 안전장치를 어떻게 둘 것인지 생각해야 합니다. 적절한 감독과 관리, 추적, 관측 가능성을 어떻게 확보할 것인지도요. 저희는 그 모든 것을 작업하고 있습니다."

"그래서 저는 이것을 이 능력을 활용할 수 있도록 제품을 보급해나가는 연속적인 과정으로 보겠습니다. 하지만 이미 OpenAI 내부에서 사람들이 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. 그리고 정말 수많은 기업과 개인의 역량을 끌어올릴 것이라고 생각합니다."

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(Q. 결국 AI가 통제 가능할 것이라고 말씀하시면서, 동시에 “규칙을 너무 많이 두지 마라. 알아서 해결할 것이다”라고 하시는 거죠. 그걸 충분히 먼 미래까지 펼쳐보면, 궁극적으로 통제 불가능해진다는 이야기 아닌가요?)

"GB: 바로 그게 지금 이 순간, 우리가 들어선 새로운 단계의 핵심이라고 생각합니다. 어떤 면에서는 이제 AGI 시대에 들어섰다고 말하고 싶습니다. 지금 이 순간의 핵심은 바로 그것이라고 생각해요. 이전 모델이었을 수도 있고, 아스트라일 수도 있고, 다음 모델일 수도 있지만, 그 어딘가에서 대부분의 사람이 생각하는 AGI의 문턱을 넘게 될 거라고 봅니다."

https://stratechery.com/2026/an-interview-with-openai-president-greg-brockman-about-astra-and-alignment/

LLM이 처음 출시되었을때의 기시감

그때도 시작은 GPT 였지

https://t.me/free_life59/52515?single