대왕밀크티의 능동적 세상읽기

한국에서도 초-하이엔드 시장이 개화할 것.

비아신세계는 2024년 론칭 준비 과정에서 벨몬드 호텔을 중심으로 한 15일 남미 여행 상품을 선보였는데, 1인당 5000만원이 넘는 가격에도 이틀 만에 완판되며 대기 수요까지 발생했다.

한 가지 문제라면, 노인들이 백화점에서 뭐 크게 돈 쓸 아이템이 별로 없었는데, 신세계가 잽싸 눈치채고(?) 돈 쓸 구멍(?)을 이거저거 열어주는 모습이다. https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005652502

#tsmc #역사공부 블룸버그가 집계한 데이터에 따르면, TSMC의 ADR은 5월 한 달간 타이베이 상장 주식 대비 평균 13.7%의 프리미엄으로 거래됐다. 이는 지난해 12월의 26%에서 크게 낮아진 수치로, 5개월 연속 하락세다. 글로벌 AI 랠리 초기 국제 투자자들 사이에서 TSMC가 현지 주식 대비 훨씬 높은 밸류에이션을 받던 흐름이 역전된 것이다. TSMC’s ADRs have typically traded at a premium because they are fungible, unlike the Taiwan-listed shares, which need special regulatory approval to be converted into US equivalent. They are also more easily accessible to foreign investors and are included in gauges like the Philadelphia Stock Exchange Semiconductor Index as well as in popular exchange-traded products, forcing funds tracking them to buy the US-listed stock. The gap between the US and Taiwan shares widened until late last year as the boom in artificial intelligence turned TSMC into a global market darling thanks to its cutting edge chipmaking technology. That made bets on a collapse in the ADR premium a painful trade for many hedge funds. https://news.nate.com/view/20260601n16360 https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-23/sinking-tsmc-adr-premium-offers-trading-window-ubs-desk-says

일본 MLCC 플레이어인 무라타제작소는 중국, 대만 업체들의 점유율 확대를 막기 위해 일부 마진을 포기하면서라도 저가형 라인의 생산을 늘리는 전략을 취하고 있음. https://asia.nikkei.com/business/electronics/china-taiwan-electronic-component-makers-eat-away-at-japan-s-global-share

삼성전자 우선주가 왜 이렇게 격차가 많이 나는지 이해를 못하겠다는 외국인 횽아.. (화나서 팔고 하닉 마이크론으로 갔다고 하심)

#semianalysis #명품 semianalysis도 얘기하는 전닉 wealth effect으로 인한 명품 시장의 성장

한국 증시 시가총액 세계에서 6위 달성 https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-02/s-korea-surpasses-india-as-world-s-sixth-largest-stock-market?srnd=homepage-asia

https://m.entertain.naver.com/home/article/408/0000310476 또 한국에서 얻을 게 많은가 봄

[SK증권 반도체 한동희, 해외주식 박제민] HPE FY2Q26 컨퍼런스콜 ▶️ 주요 코멘트 - 분기 최고 매출 $10.7B(+40% YoY), Non-GAAP EPS $0.79(+108% YoY) — 가이던스 상단 대폭 초과: Non-GAAP GPM 36.9%(+750bps YoY). 2분기 역대 최고 FCF $0.9B. Juniper 통합·Catalyst 비용 절감 일정 앞당겨 실현 - FY26 EPS 가이던스 40%+ 상향 — FY28 장기 목표 2년 조기 달성: FY26 Non-GAAP EPS $3.35~3.45(기존 FY28 목표 $3.00 초과), FCF 최소 $3.5B. 수주·백로그 역대 최고 기반 FY27 성장 프레임워크 첫 공개 — 매출 +8~12%, Non-GAAP OPM 12~16%, FCF 최소 $4.5B - 네트워킹 $2.7B(+148% YoY) — 캠퍼스·브랜치 수주 역대 최고, 백로그 지속 증가: 데이터센터 네트워킹 +233% YoY. Networks for AI 누적 수주 목표 FY26 말 $2.0B 이상으로 상향. 자율주행 네트워크(Self-driving Network) 실제 고객 배포 사례 확인 — UK 법무부 네트워크 장애 75% 감소 - 클라우드&AI $7.7B(+23% YoY) — OPM 12.4%(전년 6.6%) 대폭 개선: 전통 서버 수주 YoY 2배+ 폭증. AI 시스템 수주 $1.8B(누적 $16.4B). 백로그 QoQ +20%(역대 최고). 에이전틱 AI 확산으로 GPU+CPU 혼합 추론 수요 구조적 성장 진입 확인 - AlletraMP(스토리지) 고객 전환 가속 — 수주·매출 YoY 트리플 디짓 성장: 파일·오브젝트 스토리지 플랫폼 확장 완료. AI 학습 비정형 데이터 수요 직접 수혜. Greenlake 클라우드 고객 5,000개+, 관리 시스템 6.7M대(전년 5.3M) - Juniper 시너지 — Q2 말 임직원 수 65,000명(역대 최저), 연간 목표 $200M FY26 내 조기 달성 예상: Catalyst·Juniper 시너지 동시 가동으로 Gen AI 기반 프로세스 자동화 절감 비중 ~20%까지 확대. R&D 통합·공급망 통합·글로벌 랩 2/3 이상 축소 진행 중 - H3C 지분 매각 완료(5월 28일) — 총 세전 수령액 약 $3.5B: 순부채 레버리지 비율 2.6x → 2.3x(QoQ). FY26 말 레버리지 2.0x 목표 1년 조기 달성 전망. FY27 FCF의 75%+ 주주환원(배당+자사주 매입) 방침 확인 ▶️ 주요 Q&A Q: FY26 대폭 가이던스 상향에도 FY27 8~12%로 성장률이 낮아 보인다 — 수요 절벽 우려가 있는가? A: 수요 절벽 증거 전혀 없음. 파이프라인은 역대 최고 백로그의 수배 규모. 오히려 제약은 공급. 네트워킹 일부 제품은 수주가 매출의 2~3배 — 공급망이 풀리면 더 빠른 전환 가능. FY27 8~12%는 보수적 공급 가정 반영. AI 추론 수요는 2030년대까지 성장 유지 전망 Q: FY26 대비 FY27 성장률 수렴 — 클라우드&AI vs 네트워킹 개별 드라이버 변화는? A: 클라우드&AI는 AI 시스템의 태생적 비선형성(lumpy) + 공급 제약이 변수. 네트워킹은 수주가 매출을 2~3배 선행하므로 공급 해소 시 가속. 메모리 가격 정상화가 FY27 후반 단위 물량 회복 트리거. 공급 개선 시 8~12% 상단 초과 업사이드 존재 Q: 90일 전 클라우드&AI 성장률 Mid~High single digit에서 Low 20%로 급상향된 이유는? A: ① 에이전틱 AI 확산으로 수요 급가속, ② 전통 서버 — 고객들이 공급 확보를 위해 조기 발주, ③ 스토리지 — AlletraMP 전환 + 레거시 제품 EOL 가속, ④ 가상화 현대화(Morpheus·VM Essentials) + Private Cloud AI Factory 통합 수요. 복합 요인의 동시 가속 Q: AI 시스템 마진 및 고객 믹스 개선 여부는? A: 마진 세부 비공개. 엔터프라이즈·소버린이 서비스 프로바이더·모델 빌더 대비 수익성 높음. HPE는 의도적으로 엔터프라이즈·소버린 중심 전략 유지 — 매출 극대화보다 수익성·운전자본 관리 우선. AI 추론 확산으로 CPU+GPU 혼합 수요 증가가 고마진 전통 서버 동반 성장 견인 Q: 전통 서버 +40% YoY — 유닛 vs 가격 분해, 마진 지속 가능성은? A: 유닛 소폭 증가. ASP 상승이 성장 주도 — DRAM·NAND 인플레이션 비용 전가. FY27에도 가격 환경 높은 수준 지속 예상, 점차 정상화되면서 유닛 반등. Catalyst 절감이 마진 완충. 하반기 AI 배포 확대로 서버 콘텐츠(메모리·코어) 증가 → 추가 ASP 지지 Q: 네트워킹 수주 폭발적인데 매출 성장은 Normalized 10% 수준 — 가속 시점은? A: 공급망이 병목 — DDR4·DDR5·일부 반도체 웨이퍼 캐파 제약. 최대 OEM 브로드컴 파트너로서 물량 확보 우선. 공급망 해소 시 즉각 매출 가속 가능. FY27 하반기 이후 공급 개선 기대. Juniper 시너지 FY27 전년 효과 소멸로 마진 추가 개선 Q: 수주 강세가 Pull-forward(선행 구매) 때문 아닌가? A: 수주 또는 백로그에서 선행 구매·이중 주문 증거 전혀 없음. COVID와 달리 취소도 없음. 수요 실체는 ① AI 인프라 투자 사이클, ② 기업 AI 추론 도입, ③ 네트워크 현대화 실수요. 이것이 FY26·FY27 가이던스 자신감의 기반 * 위 내용은 공개 실적발표 내용으로 별도의 승인절차 없이 제공합니다. * SK증권 리서치 IT팀 채널 : https://t.me/skitteam

HPE Q2’26 EARNINGS HIGHLIGHTS 🔹 Revenue: $10.68B (Est. $9.76B) 🟢; +40% YoY 🔹 Adj. EPS: $0.79 (Est. $0.53) 🟢 FY Guide: 🔹 Adj. EPS: $3.35-$3.45 (Est. $2.42) 🟢, up from $2.30-$2.50 🔹 Revenue Growth: +29% to +33% 🔹 Networking Revenue Growth: +72% to +75% 🔹 Non-GAAP Operating Profit Growth: +80% to +85% 🔹 FCF: At least $3.5B ** 델과 마찬가지로 서버/스토리지 중심 강력한 실적상승세와 가이던스 급증(기존 대비 +45% 상향)을 발표한 HPE ** 시간외 +31% 폭등 중

지금 ai는 진짜 시작도 안 한 거 같음..

#피지컬ai https://youtu.be/hcJ83vOa1Pg

#금투협 원래 공모펀드는 자본시장법상 한 종목을 순자산의 10%까지만 담을 수 있음 (동일종목 분산투자 한도). 근데 어떤 종목의 시가총액 비중 자체가 10%를 넘어버리면 모순이 생김. 펀드가 10%만 담으면 오히려 시장(지수) 대비 그 종목을 Underweight하게 되는 거라. 그래서 예외를 둠 — 시총 비중이 10%를 넘는 종목은 그 비중까지는 10%를 초과해서 담아도 됨. 이때 기준이 되는 “평균 시가총액 비중”을 금융투자협회가 매월 첫 영업일에 공시함. 지금은 삼성전자랑 SK하이닉스가 시총 비중 10%를 넘는 종목이라, 매달 두 종목 수치가 올라옴. 정리하면, 펀드 동일종목 한도는 원칙적으로 10%지만 삼전·하이닉스는 매월 금투협이 공시하는 평균 시총비중까지 초과 보유 가능.

월초 is coming

CoWoP(Chip-on-Wafer-on-Package) 같은 차세대 패키징 이야기도 흘러나오고 있다. 기존 TSMC의 CoWoS가 칩을 웨이퍼 인터포저 위에 올리고 그 아래 고급 패키지 기판, 다시 메인 PCB로 연결하는 구조였다면, CoWoP는 일부 단계를 줄이거나 패키지 기판과 시스템 PCB의 경계를 가깝게 만드는 방향이다. 이는 중간 기판 구조를 단순화하여 신호 경로를 짧게 하고 전력 공급 경로를 단순화할 수 있다. 과거에는 반도체 패키징 기판과 시스템 PCB가 분리된 영역이었으나, AI 가속기 성능을 극한으로 끌어올리면서 패키지 기판, 인터포저, 메인 PCB의 경계가 점점 더 가까워지고 있다. PCB 자체가 반도체 공정 그 자체가 되는 것은 아니지만, PCB에 요구되는 정밀도와 소재 수준은 점점 반도체 패키징 쪽으로 상향되고 있다. 2. AI PCB 시장의 변화와 국내 기업의 역할 AI PCB 시장은 단순한 물량 증가를 넘어 PCB의 위상과 단가가 상승하고 있으며, 국내 기업들은 각자의 전문 분야에서 AI 인프라의 핵심 병목을 해결하는 역할을 수행하고 있다. 2.1. AI PCB 시장의 핵심 변화 PCB의 신분 상승과 단가 인상 AI PCB 시장이 뜨거운 이유는 단순히 물량이 늘어서가 아니라, 단가(P)가 올라가고 PCB의 신분이 올라갔기 때문이다. 과거 PC, 스마트폰, 가전 시대의 PCB는 원가 절감 대상이었으며, 싸게 안정적으로 많이 만드는 것이 중요했다. 그러나 AI 랙 시대의 PCB는 다르다. AI 시대 PCB의 핵심 역할 AI 시대의 PCB는 GPU와 MV 스위치를 연결하고, 수백 KW급 전력을 분배하며, 224GBS급 이상의 고속 신호를 보존한다. 또한 케이블을 대체하면서 랙 전체의 조립성, 신뢰성, 냉각 구조를 좌우한다. PCB는 더 이상 원가 절감 대상이 아니라 AI의 성능을 결정하는 핵심 시스템 부품이 되었다. 트렌드포스는 AI 서버 설계가 구조적으로 바뀌면서 PCB가 단순한 수동 회로 운반체가 아니라 컴퓨팅 성능을 가능하게 하는 핵심 요소가 되고 있다고 분석했다. 시장 경쟁 구도의 변화 기판 산업은 더 이상 많이 찍는 업체의 싸움이 아니라, 고속 신호를 이해하고 소재를 확보하며 초고다층을 쌓고 수율을 관리하는 업체가 협상력을 갖는 시장으로 바뀌었다. 이는 엔비디아나 하이퍼스케일러의 랙 설계 변화에 맞춰갈 수 있는 업체가 유리하다는 것을 의미한다. 2.2. 국내 기업들의 AI PCB 시장 포지션 이수페타시스: AI 서버용 초고다층 MLB 이수페타시스는 AI 서버용 초고다층 MLB(Multi-Layer Board) 관점에서 가장 직접적으로 거론되는 기업이다. AI 랙에서 케이블 연결이 줄고 스위치 트레이, 미드플레인, 백플레인 같은 PCB 기판 연결이 늘어나면 고다층 서버 네트워크용 PCB를 안정적으로 만들 수 있는 업체가 주목받는다. 이수페타시스는 AI 칩 자체보다 AI 랙 내부 연결 구조가 고다층 PCB로 바뀌는 흐름에서 봐야 한다. 두산전자BG: CCL 소재 두산전자BG는 완성 PCB보다 CCL(Copper Clad Laminate) 소재 측면에서 봐야 한다. CCL은 PCB의 뼈대로, 유리섬유, 수지, 동박이 결합된 핵심 원재료이다. AI 서버용 PCB가 M8, M9급 저손실 소재로 올라가면 CCL은 단순 원재료가 아니라 신호 품질을 결정하는 핵심 소재가 된다. 따라서 두산전자BG는 PCB를 만드는 회사라기보다 AI PCB를 가능하게 하는 고급 소재 병목 쪽에서 봐야 한다. 롯데에너지머티리얼즈: HVLP 동박 롯데에너지머티리얼즈는 HVLP(Hyper Very Low Profile) 동박 관점에서 주목받는다. 이 회사는 보통 배터리 동박 회사로 알려져 있지만, AI 서버 PCB에서는 HVLP 계열 동박이 중요해지고 있다. 고속 신호가 구리 표면을 타고 달리는 시대에는 구리 표면을 얼마나 매끄럽게 만들 수 있느냐가 경쟁력이 된다. 고급 HVLP 동박 시장은 일본계 소재 기업들의 기술력과 고객 기반이 강한 영역으로 평가된다. 롯데에너지머티리얼즈는 배터리 동박 회사에서 일본 업체들이 이미 선점한 고부가 회로박 시장을 얼마나 뚫고 들어가 AI 서버형 고급 기판 공급망에서 실제 인증과 양산 물량을 확보할 수 있는지가 중요하다. 대덕전자, 심텍, 코리아써키트: 반도체 패키지 기판 대덕전자, 심텍, 코리아써키트는 랙 내부의 대형 MLB(서버 메인보드, 미드플레인, 백플레인)보다는 반도체 패키지 기판 쪽 색깔이 더 강하다. 대표적으로 플립칩 BGA(FC-BGA) 같은 고부가 패키지 기판이 해당된다. 이 기업들은 AI 내부에 거대한 판을 만든다기보다 AI 가속기 칩 자체에 들어가는 고부가 패키지 기판의 낙수 효과를 받을 수 있는지에 주목받고 있다. AI 가속기는 GPU만 좋아지는 것이 아니라, GPU와 HBM을 묶는 패키지 구조가 커지고 전기적 연결이 더 촘촘해지며 기판은 더 크고 정밀해질 것이다. 따라서 FC-BGA, ABF 계열의 패키지 기판 수요도 함께 중요해질 수밖에 없다. 2.3. AI PCB 시장의 미래와 핵심 관점 AI 인프라 병목의 확장 CoWoP 같은 기술이 나오면 패키지 기판이 사라지는 것 아니냐는 우려도 있지만, 당장 메인스트림 시장에서는 여전히 대면적 고다층 FC-BGA 기판의 공급 능력과 수율이 중요한 병목이다. AI 인프라 병목은 GPU 하나에서 끝나지 않고, GPU가 커질수록 패키지 기판, 메인 PCB, 미드플레인, 그리고 이를 만드는 CCL과 동박까지 어려워지고 있다. 따라서 AI 시대의 기판 전쟁은 한 장의 초록색 판 이야기가 아니라, 아래에서 시작해서 랙 전체를 관통하고 소재 공급망까지 밀고 내려가는 거대한 인프라의 재편이라고 볼 수 있다. AI PCB 시장에 대한 오해와 진실 PCB가 GPU보다 중요해졌다는 뜻은 아니며, GPU는 여전히 AI 인프라의 중심이다. 다만 GPU가 너무 강력해지면서 GPU를 둘러싼 기판, 전력, 냉각, 네트워크가 함께 올라오지 않으면 성능을 제대로 쓸 수 없는 상황이 된 것이다. 케이블리스라고 해서 모든 케이블이 사라지는 것도 아니며, 랙 내부의 복잡한 수동 케이블 연결을 줄이고 일부 핵심 연결을 PCB, 미드플레인, 백플레인, 커넥터 구조로 넘기는 방향으로 이해해야 한다. 고층화 부분도 모든 PCB가 그렇게 된다는 것이 아니라, 특정 보드, 특정 세대, 특정 리포트의 추정이 섞여 있다는 점을 분명히 해야 한다. 그러나 AI의 연결 구조가 고속, 고전력, 고밀도로 바뀌면서 기판의 기술 난이도가 계속 올라가고 있다는 방향성은 분명하다. 아직 확정된 대량 양산 기술이 아닌 CoWoP 같은 논의가 나온다는 것 자체가 중요하며, 이는 PCB가 반도체 패키징의 가장자리까지 밀고 올라가고 있다는 뜻이다. 향후 주목해야 할 포인트 앞으로 엔비디아의 루빈과 카이보 랙의 실제 양산 사양, 미드플레인과 백플레인 PCB가 어느 정도까지 케이블을 대체하는지, M9급 CCL이나 HVLP4 동박, Q-glass 같은 소재 공급이 얼마나 타이트한지를 살펴봐야 한다. 한국 기업들이 고다층, 저손실, 고속 신호용 제품 매출을 얼마나 늘리고 수율은 얼마나 되는지가 중요한 포인트가 될 것이다. 단순한 샘플보다 대량 생산이 어렵기 때문에, AI PCB의 진정한 승자는 기술을 말하는 기업이 아니라 고객이 요구하는 품질을 반복해서 찍어낼 수 있는 기업일 가능성이 높다. 결국 이 사건의 핵심은 PCB 가격이 올랐다는 것이 아니라, 초록색 판처럼 보이던 부품이 AI의 성능과 전력, 신뢰성을 좌우하는 핵심 인프라로 올라왔다는 것이다. 결론: AI 인프라 병목의 이동 GPU에서 시작된 AI 전쟁은 GPU가 커질수록 병목이 GPU 바깥으로 번지고 있다. 이는 전력, 냉각, 네트워크, 그리고 기판으로 확장되고 있다. 예전에는 칩이 주인공이고 PCB는 무대처럼 보였지만, AI 랙 시대에는 무대가 흔들리면 주인공도 제대로 움직일 수 없는 상황이 되었다. 시장이 PCB를 다시 보는 것은 단순한 부품 가격 상승이 아니라, AI 인프라의 병목이 어디로 이동하고 있는지를 보여주는 사건이다. GPU 전쟁으로 시작했지만, 이제는 그 GPU를 실제로 묶고 돌릴 수 있는 기판으로 넘어가고 있는 상황이다. https://youtu.be/9l63X6T7Zmc

AI 시대, GPU 다음 병목으로 PCB 기판이 주목받는 이유는? PCB가 단순한 부품이 아닌 AI 서버의 성능, 전력, 신뢰성을 좌우하는 핵심 인프라로 격상되었기 때문입니다. 1. AI 시대, PCB의 위상 변화: 단순 부품에서 핵심 인프라로 AI 시대에 PCB는 단순한 부품이 아닌 AI 서버의 성능, 전력, 신뢰성을 좌우하는 핵심 인프라로 그 위상이 격상되었다. 1.1. AI 서버의 변화와 PCB의 중요성 증대 AI 서버의 핵심 부품으로 부상한 PCB AI 서버에서 초록색 판으로 보이던 PCB가 랙 전체의 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 올라섰다. 일부 증권사 리포트에 따르면 AI 랙에 들어가는 PCB 가치가 전년 대비 233% 급등했다는 추정치도 나왔다. 이는 엔비디아의 루빈 카이버 800V 전력 구조 및 케이블리스 랙 설계와 함께 보면 PCB의 역할 변화가 더욱 명확해진다. AI 경쟁이 GPU 성능을 넘어 GPU를 연결하고 전력을 나누며 신호를 보호하는 기판의 영역으로 확장되고 있다. PCB의 역할 변화: 2차선 도로에서 입체 고속도로로 과거 PCB는 칩을 받쳐주는 덜 중요한 부품으로 인식되었다. 그러나 AI 랙 시대에는 이러한 인식이 깨지고 있다. 예전 서버의 PCB가 한적한 지방 2차선 도로였다면, AI의 PCB는 수십 층으로 쌓인 입체 고속도로 망에 가까워졌다. 이제 PCB는 단순한 판이 아니라 AI 서버 안에서 신호, 전력, 열, 연결 구조를 동시에 설계하는 도시 공학의 결정체가 되고 있다. GPU 외부에서 발생하는 병목 현상 엔비디아의 베라루빈 팟은 여러 개의 랙 스케일 시스템이 함께 작동하는 하나의 AI 슈퍼컴퓨터 구조를 지향한다. GPU 개수 증가에 따라 진짜 문제는 GPU 내부가 아닌 GPU 외부에서 발생한다. GPU와 GPU 사이, GPU와 스위치 사이, GPU와 네트워크 카드 사이, 전원부와 연산부 사이 등 모든 경로에서 신호는 더 빨라지고 전력은 더 커지며 발열은 더 심해진다. 이에 따라 질문은 "GPU가 얼마나 빠르냐"에서 "빠른 GPU들을 어떻게 하나의 시스템처럼 묶을 수 있느냐"로 바뀌었으며, 이 질문의 중심에 PCB가 있다. 1.2. 케이블리스 구조와 PCB의 고층화 케이블리스 구조로의 전환 기존 AI 서버는 수많은 GPU와 스위치를 연결하기 위해 랙 뒤쪽에 구리 케이블이 빽빽하게 들어가는 거대한 국수 다발 같은 구조였다. 케이블이 많아지면 신호 손실 증가, 조립 시간 증가, 냉각 복잡성 증가, 고장 진단 어려움 등 여러 문제가 발생하여 AI 랙의 병목이 되었다. 엔비디아는 루빈 세대에서 케이블리스 구조를 추진하며, 베라루빈 팟에서도 MGX 랙의 케이블프리, 호스프리, 팬리스 컴퓨터 트레이 및 MV 스위치 트레이 구조를 구현한다고 설명했다. 트렌드포스는 루빈 세대 서버에서 GPU-스위치 간 고속 연결이 케이블 대신 다층 PCB를 통해 직접 라우팅되는 방향으로 바뀌고 있다고 분석했다. 이는 랙 뒤의 수많은 선이 하던 일을 몇 장의 단단하고 정교한 초고다층 PCB 안으로 통합하는 것으로, AI 랙의 구조 자체가 바뀌는 것을 의미한다. PCB는 더 이상 칩을 얹는 바닥판이 아니라 GPU 수십 개를 하나의 컴퓨터처럼 묶어주는 랙 내부의 백본이 되고 있다. PCB 고층화의 필요성과 기술적 난이도 케이블을 PCB 안으로 넣는 순간 기판의 난이도는 완전히 달라진다. 기존 PCB가 부품 연결 길을 깔아주는 정도였다면, 이제는 초고속 신호와 대전류 전력을 한정된 공간 안에서 동시에 처리해야 한다. 이에 따라 PCB의 층수가 증가하여, 예전 서버 PCB가 20~30층대였다면 차세대 AI 랙에서는 60층, 80층, 일부 분석에서는 100층 이상까지 언급된다. 트렌드포스는 루빈 세대에서 스위치 트레이는 M86급 소재와 24층 HDI 구조, 미드플레인과 CX9 CPX 보드는 M9급 소재와 HVLP4 동박을 사용해 최대 104층까지 갈 수 있다고 분석했다. 층수가 늘어난다는 것은 단순히 두꺼운 판을 만드는 것이 아니라, 한정된 두께 안에서 신호층, 전원층, 접지층, 차폐층을 더 촘촘하게 넣어야 함을 의미한다. 이는 아파트를 높게 짓는 것과 유사하게, 층만 많이 올리는 것이 아니라 배관, 전기, 엘리베이터, 층간 소음, 진동까지 잡을 수 있는 기술이 필요하다. PCB도 마찬가지로 수십 층짜리 기판 안에서 신호 간섭 방지, 전력 안정화, 열로 인한 휘거나 뒤틀림 방지 기술이 필요하다. 이러한 기술적 난이도로 인해 층수가 올라갈수록 수율이 떨어지고, 수율을 잡는 업체와 못 잡는 업체의 격차가 커진다. 결과적으로 PCB 산업은 싸게 많이 찍어내는 산업에서 반도체 공정처럼 정밀도와 수율을 관리하는 산업으로 변화하고 있다. 1.3. 소재의 중요성 부각 및 전력 문제 해결 고속 신호 처리를 위한 소재의 중요성 증대 AI 서버형 PCB에서는 CCL, HVLP, T-glass, Q-glass 같은 새로운 용어들이 등장하며, 핵심은 기판 재료 자체가 성능을 좌우하게 되었다는 점이다. 고속 신호는 주파수가 높아질수록 구리 배선 표면으로 몰리는 표피 효과(스킨 이펙트)가 발생한다. 이는 초고속으로 달리는 차가 좁은 차선 위를 정밀하게 타고 달리는 것과 유사하며, 도로 표면이 거칠면 차가 흔들리듯 구리 표면이 거칠면 신호가 손실되고 왜곡된다. 따라서 표면 거칠기가 아주 낮은 HVLP(Hyper Very Low Profile) 동박이 중요해진다. 트렌드포스는 루빈 세대에서 스위치 트레이에 M86급 소재와 HVLP4, 미드플레인과 CX9 CPX 보드에 M9급 소재와 Q-glass, HVLP4가 사용될 수 있다고 분석했다. **CCL(Copper Clad Laminate)**도 마찬가지로, 신호가 빨라질수록 절연층의 유전율과 유전 손실이 중요해진다. 유전 손실이 크면 신호가 약해지고, 열팽창이 크면 기판이 미세하게 뒤틀린다. AI 랙에서는 소재가 병목이 되면서, 유리섬유와 동박 같은 상류 소재의 협상력이 높아지고 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있다. 이는 AI PCB 수요가 완성 기판 업체만의 이야기가 아니라 CCL, 동박, 유리섬유, 수지 등 원재료 업체까지 AI 인프라 밸류체인 안으로 들어오고 있음을 의미한다. AI 랙의 전력 문제와 800VDC 아키텍처 AI 랙은 이제 전기를 많이 소비하는 수준을 넘어 하나의 전력 설비처럼 바뀌고 있다. 톰스 하드웨어는 엔비디아가 GTC 2025에서 공개할 루빈 울트라와 MVL 576 하이버랙 인프라가 최대 600KW급 전력을 소비할 수 있다고 보도했다. 600KW는 서버 랙 한 대가 중소형 건물 전력 설비 수준이 되어야 하는 막대한 전력량이다. 이러한 전력 문제는 단순히 전원선을 굵게 만드는 것으로 해결되지 않으며, 전압 강화, 발열, 전류 밀도, 전원층 설계 등 모든 문제가 기판과 커넥터, 전원 공급 구조 안으로 들어온다. 이에 따라 800VDC 아키텍처가 논의되고 있으며, 엔비디아는 800VDC가 미래 AI 서버의 전력 요구를 지원하고 전력 배관 단계를 줄여 에너지 손실과 공간 복잡성을 낮출 수 있다고 설명한다. 기존 54VDC 구조만으로는 미래 세대 AI 서버의 전력 요구를 감당하기 어렵다. 전압을 높이면 같은 전력을 보낼 때 전류를 줄일 수 있고, 전류가 줄면 손실과 발열을 제곱으로 줄일 수 있다. 그러나 고전압 구조에서는 기판과 커넥터, 전원부가 훨씬 더 어려워지며, 절연 확보, 전원층 내구성, 신호층과 전력층 간 영향 방지 설계가 필수적이다. 따라서 AI PCB는 이제 신호만 보내는 판이 아니라 수백 KW급 랙 안에서 전력을 나누고 신호를 보호하며 열까지 견뎌야 하는 시스템 부품이 되고 있다. 차세대 패키징 기술과 PCB의 경계 확장

ARM, Windows도 동일한 포스팅을 올림 - 엔비디아×ARM×Windows 기반 새로운 칩 출시가 확실시되는 분위기 - 이번 컴퓨텍스는 결국 AI PC, CPU에 관심이 집중되는 행사가 될것을 예고 (그리고 이는 다시 메모리 수요로 연결..)

#온프레미스 #DELL [엔비디아·델] 에이전트 AI 시대의 핵심 AI가 단순 콘텐츠 생성을 넘어 '실질적인 작업을 수행하는 디지털 로봇'으로 진화하면서, 온프레미스 AI 구축과 CPU·메모리 수요가 폭발적으로 증가한다는 것이 핵심. 1. 에이전트 AI 시대의 도래와 온프레미스 AI 1-1. 에이전트 AI의 부상 · AI 애플리케이션의 변화: AI가 테스트·평가 단계를 넘어 실제 생산 단계로 진입. 삼성, 일라이 릴리 등 대기업이 수천 개 GPU로 실제 세계에서 AI를 구축 중. · 에이전트 AI의 정의: 기존 ChatGPT가 콘텐츠 생성에 중점이라면, 에이전트 AI는 실제 작업을 수행하는 디지털 로봇. 생산적 업무 수행에 초점. · 온프레미스 AI의 중요성: AI는 컨텍스트가 있는 곳, 즉 데이터가 생성되고 작업이 이루어지는 현장에서 지능을 생산해야 함. 기업의 보안·독점 데이터가 있는 곳이 온프레미스이므로, 에이전트가 온프레미스에서 작동하는 것이 중요. 1-2. 온프레미스 AI 구축을 위한 공급망·기술 혁신 · GPU 공급망 확장: 엔비디아·델은 수요 증가에 맞춰 공급망 확장 중. 수요가 공급을 초과하지만 공급량도 지속 증가. · AI의 비즈니스 가치: 워크플로우 재구상 시 10~30%가 아닌 10배·20배·100배 생산성 향상 경험. 비즈니스 성공에 필수적인 속도를 제공. · 엔비디아·델 협력: 엔비디아는 기술 제공, 델은 이를 고객에게 실질적 영향을 주는 솔루션으로 전환. 에이전트 AI를 위한 핵심 기술 - 두뇌(Brain): Grace Blackwell NVL72 등 대규모 언어 모델 - 베라 CPU(Vera CPU): 에이전트 AI를 위해 설계된 세계 최고 성능 CPU. 에이전트의 도구 사용을 제어하는 하네스(Harness) 역할 - 하네스(Harness): LLM이 메모리·네트워크·도구·작업 메모리·장기 메모리에 접근하도록 해, 두뇌를 작업 수행 가능한 디지털 로봇으로 변환 - 장기 메모리: 엔비디아 기반 델 AI 데이터 플랫폼으로 에이전트용 새 유형의 장기 메모리 구축 - 네트워킹·런타임: 에이전트, 두뇌, 장기 메모리, 확장 가능한 네트워킹, 안전한 컨테이너(OpenShift)에서 실행되는 에이전트 런타임(Nemo Cloud)까지 통합 · CPU 수요 증가: 에이전트 프레임워크 도입으로 CPU 사용량 급증. 인간은 가끔 도구를 쓰지만 에이전트는 항상 매우 빠르게 도구를 사용 → 더 많은 CPU 필요. CPU는 GPU 두뇌에 연결되어 에이전트가 생각·추론·계획·도구 사용 방법을 알게 함. · 메모리 공급 제약: 현재 가장 큰 공급 제약은 메모리, 특히 첨단 노드 반도체. 공급망이 확장 중이나 수요가 더 빠르게 증가. 엔비디아는 2~3년 전부터 공급망을 계획해 HBM·Grace Blackwell·CPU·실리콘 포토닉스 등을 정렬했으나 전 세계 수요가 생산 능력을 훨씬 초과. 과거 주기적이던 메모리 시장이 에이전트 AI 등장으로 구조가 완전히 변화 → 지속적 수요 증가 예상. 1-3. AI 시대의 미래 전망 · 공급망 파트너십: 엔비디아는 마이크론·SK하이닉스 등과 3년 전부터 미래 비전을 공유하며 협력. 상위(메모리 제조사)·하위(발전기·토지·금융) 공급망에 비전을 전달해 미래 대비. · 디지털 작업자로서의 AI 에이전트: 현재 수억 명의 디지털 작업자가 있으나, 앞으로 수십억 명의 AI 에이전트가 24시간 일하게 됨. 모든 에이전트에게 컴퓨터·데이터센터 저장공간 필요 → 더 많은 컴퓨팅·메모리·스토리지·네트워킹 요구. · AI 구축의 초기 단계: 현재는 에이전트 AI 구축의 초기 단계이며 10년 이상 지속될 것. - 물리적 에이전트(물리적 AI)로 확장 → 훨씬 더 큰 시장, 새로운 인프라 역량 요구 - 전 세계 90조 달러 규모 산업에 AI 도입 기회 - 공급망은 매년 2배 이상, 어쩌면 4배 증가하나 향후 10년간 수요를 따라잡기 어려움 2. 중국 시장·대만 공급망, 그리고 개인용 AI 2-1. 중국 시장의 잠재력과 공급망 다각화 · 중국의 AI 수요: 중국에서도 에이전트 AI가 큰 발전 중이며 수요가 매우 큼. 시진핑·리창은 더 개방적 시장을 언급, 엔비디아는 중국 시장의 점진적 개방을 기대. 델은 모든 규제를 준수하며 중국에서 사업 운영, 미·중 경제 협력이 상호 번영을 가져온다고 봄. · 대만 공급망: 대만은 여전히 세계 기술 제조·개발의 중심지, TSMC는 엔비디아의 핵심 파트너. · 미국의 재산업화: 미국은 AI 수요 증가에 맞춰 국내 제조를 재산업화 중. 칩 공장·패키징·컴퓨터 공장·AI 공장 등 건설. 공급망의 다양성·복원력 확보가 중요. 2-2. 개인용 AI 시대의 도래 · PC의 역할: PC는 여전히 지식 노동자의 생산성 중심 기기이며 AI 시대에도 역할 지속. 고객은 소규모·로컬 모델을 PC 내에서 실행할 더 강력한 PC를 원함(하이브리드 AI). PC 사업은 델에게 규모·공급망 강점을 제공. · 개인용 AI의 필요성: AI는 컨텍스트가 있는 곳에서 실행되어야 함. - 개인용 컴퓨터: 노트북 정보로 작업 시 AI는 로컬에서 실행 - 공장·병원: 에이전트가 현장에서 직접 작동 - 자율주행차: AI는 차량 내부에 위치 무제한 지능(unmetered intelligence) 개념 → 원하는 만큼 토큰 생성 가능. · 컴퓨팅의 진화: 메인프레임 → PC 전환처럼, 이제 클라우드 AI를 넘어 개인용 AI 시대로 진화 중. https://youtu.be/oE5lNDhz9oo?si=9uiFRPR-6ubdUVvn

레거시 제품들을 진심으로 봐야할 시점 https://blog.naver.com/kimcharger/224300736504