삼성전자와 SK하이닉스가 양분하던 AI 메모리 시장의 견고한 성벽에 균열이 가고 있다. 마이크론이 컴퓨텍스에서 발표한 로드맵은 단순한 신제품 공개가 아니라, 대규모 추론과 에이전트 시스템으로 넘어가는 AI 워크로드의 병목을 스토리지와 엣지 단까지 확장해 장악하겠다는 노골적인 선전포고다. 연산 장치(GPU)의 발전 속도를 이러한 메모리 대역폭이 따라가지 못하는 ‘메모리 벽(Memory Wall)’ 현상이 극에 달한 현재, HBM과 PCIe Gen5 SSD를 양날의 … 더 읽기
엔비디아 GPU와 HBM의 결합이 영원한 인공지능 하드웨어의 황금률일 것이라는 착각은 끝났다. 컴퓨텍스에서 Kioxia가 던진 화두는 명확하고 비판적이다. 연산 능력(Compute Power)의 극대화가 아닌, 데이터 전송 속도와 용량의 물리적 한계가 차세대 인공지능의 목줄을 쥐고 있다는 것이다. 초고비용 구조의 HBM(HBM(고대역폭메모리) 16단 시대, 엔비디아의 4가지 공급망 통제 기준과 밸류체인 재편)과 미세공정 한계에 직면한 DRAM만으로는 서버 랙당 4,500개의 칩이 뿜어내는 … 더 읽기
단일 AI 서버 랙에 4,500개의 칩이 집적되는 시대, 파운드리의 선단 공정 수율은 더 이상 핵심 변수가 아니다. TSMC C.C. 웨이 회장의 “전체 공급망 병목” 발언은 단순한 엄살이 아니라, 전력 인프라부터 후공정 장비, 기초 소재에 이르는 글로벌 반도체 공급망의 물리적 한계가 임계점을 돌파했음을 알리는 사망 선고와 같다. 엔비디아의 GPU 설계가 아무리 뛰어나도, 이를 뒷받침할 물리적 인프라가 … 더 읽기
엔비디아 CEO 젠슨 황이 한국을 글로벌 인공지능 반도체 생태계의 핵심 축으로 지목하며, 고대역폭메모리(HBM) 공급망의 지정학적 가치가 재평가받고 있다. 젠슨 황이 제시한 성능, 품질, 신뢰성, 공급 능력이라는 4대 벤더 선정 기준은 단순한 수사적 표현이 아니다. 이는 폰 노이만 병목 현상(Von Neumann Bottleneck)을 극복하기 위한 물리적 한계 돌파의 요구 조건이자, 파운드리와 메모리의 경계가 붕괴되는 첨단 패키징 시대의 … 더 읽기
