Sunzi Bingfa

Politischer Beitrag für Deutschland im Kontext eines geeinten Europas. Keine absoluten Wahrheiten, sondern ein offenes Angebot an Ideen, Modelle und Denkanstöße

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

Aufbauen statt nur verwalten: fünf Konzepte für Deutschlands Zukunft — verständlich für alle, mit Quellen belegt, offen für Widerspruch.
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[돈벌고영 @Dontgiveup_26]

앞으로 메모리 반도체 관련해서 트렌드가 완전히 바뀔 걸로 보여짐.

오늘 글로벌 테크 업계를 뒤흔든 외신 뉴스 3건이 동시에 떴는데, 그 내용을 나란히 놓고 보면 돌아가는 흐름이 꽤 심상치 않음.

1. 인텔의 '탈(脫)HBM' 선언: 비싼 HBM 빼고 노트북용 램 480GB를 때려 박음

- 인텔이 데이터센터용 차세대 AI GPU(D-시리즈)를 전격 공개했는데, 스펙이 굉장히 기묘함.

- 당연히 들어가야 할 초고가 메모리인 HBM(고대역폭 메모리)이나 GDDR7을 아예 빼버리고, 그 자리에 일반 노트북이나 스마트폰에 들어가는 저렴한 저전력 범용 메모리(LPDDR5X)를 무려 '480GB'나 꽂아 넣었음.

- 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라(B300)에 들어가는 HBM3e 용량이 288GB인데, 인텔은 훨씬 값싼 범용 메모리를 써서 용량은 오히려 1.7배로 늘리고 전력 소모는 350W(일반 공랭식)로 확 낮춰버린 거임.

- 왜 이런 짓을 했을까? 이제 AI 시장의 중심이 모델을 처음 만드는 '학습(Training)'에서 실제 서비스를 굴리는 '추론(Inference)·에이전트 구동'으로 넘어가고 있기 때문임.

- 추론 단계에서는 너무 비싼 HBM을 쓸 바에야, 속도가 조금 느려도 값싼 범용 메모리를 대용량으로 때려 박아서 가성비 있게 돌리는 게 훨씬 이득임. 즉 빅테크들이 한국 메모리 기업들의 고마진 돈줄인 'HBM'을 우회하는 가성비 루트를 본격적으로 뚫기 시작했다는 뜻임.

2. 중국 딥시크(DeepSeek) + 화웨이의 '탈(脫)엔비디아·자체 칩' 완전 독립

- 미국이 중국에 엔비디아 첨단 칩과 HBM 수출을 막았을 때만 해도, 다들 "중국은 미리 사둔 엔비디아 칩 재고 다 떨어지면 차세대 AI 학습은 아예 못 해서 무너질 것"이라고 생각했음.

- 실제로 지금까지 딥시크를 비롯한 중국 기업들은 화웨이 칩으로는 단순 서비스 구동(추론)만 겨우 돌리고, 가장 난이도가 높은 '모델 사전학습(Pre-training)'만큼은 제재 전에 사재기해 둔 엔비디아 칩(H800·H20 등)이나 우회 수입 물량에만 의존해 왔음.

- 그런데 방금 디인포메이션(The Information) 보도에 따르면, 지금 '화웨이' 엔지니어들이 아예 딥시크 본사에 상주하며 차세대 칩을 공동 설계하고 있고, 올해 말부터는 가장 난공불락이던 '사전학습'에까지 엔비디아 대신 화웨이 자체 칩(어센드 950DT)을 본격 투입하기로 했다고 함.

- 심지어 엔비디아의 독점 무기인 '쿠다(CUDA)' 소프트웨어를 대체할 자체 툴까지 오픈소스로 풀고 있음.

- 즉, 미국(엔비디아)과 한국(메모리) 반도체를 단 한 개도 쓰지 않고 '중국산 AI(딥시크) + 중국산 칩(화웨이) + 중국산 메모리(CXMT·YMTC)'만으로 최첨단 AI 학습까지 끝내는 기술 독립을 만들어낸 셈.

- 중국의 기술 독립은 한국 매출에도 당연히 큰 영향이 있을 수밖에 없는 게, 작년 기준 삼성전자(약 71조 원·비중 30%)와 하이닉스(약 26조 원)가 중국에 판 물량만 합쳐서 연 97조 원(거의 100조 원)에 달함. 만약 중국이 AI 칩부터 메모리까지 완전한 기술 독립을 이뤄내서 이걸 다 자국산으로 대체해 버리면, 우리가 매년 깔고 가던 100조 원짜리 최대 시장이 그대로 날아가는 셈임.

3. 엔비디아의 갑질 시작: "핵심 두뇌는 TSMC에 맡길 테니, 한국은 위에 얹을 D램만 싸게 가져와라"

- 그럼 남은 엔비디아 HBM 시장에서라도 한국 기업들이 지금처럼 높은 마진을 계속 챙길 수 있을까? 이것도 쉽지 않아 보임.

- 쉽게 설명하면, HBM은 일반 D램 여러 장을 아파트처럼 높게 쌓아 올린 메모리임. 근데 아파트도 그냥 벽돌만 쌓는다고 끝이 아니라, 맨 아래 1층에 전체 데이터를 통제하는 '핵심 두뇌 칩(베이스 다이)'이 들어가야 작동함.

- 지금까지는 삼성이나 하이닉스가 이 1층 두뇌부터 위층 D램까지 통째로 만들어서 납품했기 때문에 기술값도 비싸게 받고 마진도 많이 남겼음. 특히 삼성전자는 "우린 파운드리(반도체 위탁생산 공장)까지 다 있으니까 1층 두뇌부터 꼭대기 D램까지 우리 공장에서 혼자 다 만들 수 있다"는 걸 최대 무기로 밀었음.

- 그런데 방금 로이터(Reuters) 보도에 따르면, 엔비디아가 차세대 HBM부터 삼성·하이닉스·마이크론 3사에 새로운 조건을 통보함.

- "앞으로 1층에 들어갈 핵심 두뇌는 엔비디아 방식대로 통일할 거고, 생산도 무조건 대만 TSMC(3나노) 공장에서 만들어라. 너희는 그 위에 올릴 D램만 똑같은 규격으로 만들어 와라"라고 요구한 거임.

- 결국 자존심 세우던 삼성전자조차 엔비디아에 납품을 해야 하니 어쩔 수 없이 사상 처음으로 경쟁사인 대만 TSMC 공정을 쓰기로 합의함.

- 이게 의미하는 바는 아주 명확함. 가장 부가가치가 높은 '1층 핵심 두뇌'는 엔비디아와 TSMC가 다 해 먹고, 앞으로 삼성·하이닉스·마이크론은 엔비디아가 정해준 똑같은 규격에 맞춰 '그냥 위에 쌓을 D램 벽돌만 납품하면서 누가 더 싸게 주나 단가 경쟁을 해야 하는 하청 구조'로 밀려나고 있다는 뜻임.

정리해보면 지금 반도체 판에서 동시에 벌어지고 있는 트렌드 변화는 딱 이 3가지임.

- 한쪽(인텔·빅테크)에서는 "HBM 너무 비싸서 못 쓰겠다"며 저렴한 일반 메모리(LPDDR5X)로 우회로를 뚫고 있고,

- 한쪽(중국 딥시크·화웨이)에서는 아예 미국·한국 반도체를 안 쓰고 자기들끼리 다 해 먹는 자체 생태계를 만들고 있으며,

- 가장 큰 고객(엔비디아)은 HBM의 핵심 두뇌를 대만 TSMC에 몰아주면서 한국 기업들을 단순 D램 납품 하청으로 길들이기 시작했음.

정작 돈을 쓰는 글로벌 빅테크 플레이어들은 이미 '비싼 HBM 이후의 판'을 조용히, 그리고 아주 냉혹하게 새로 짜고 있는 상황이라 앞으로 시장에 다양한 격변이 일어날 것으로 보여짐.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@anah_sahh idiocracy(humans)

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@Mikey00312 当野牛们遇到危险时，它们就小跑逃走了……

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@MoYU_7777 这样一来，秘密的鹳鸟就永远不会被发现了！

[Arthur Mensch @arthurmensch]

Should Europe leave frontier AI to the Americans and the Chinese?

The idea has gained ground in Europe. It is a fundamental mistake.
Build or surrender: for now, the choice is still ours.

Full article below. https://t.co/v1biuiXoYe

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@Denche2005 Code fingers.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@Hesamation That's exactly the problem of just dumping all this stuff into the internet. Because having a solution doesn't mean to have insight and the case of Navier Strokes Paper not matching the Lean Proof demonstrates the issue. OpenAi should work with the community not against them.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@noahduck283 祝你好运，你前方的路还很长！

[DK Semi lab @ydkint]

중국 CXMT의 기술 흐름에 대해서 정리해보았습니다.

1. EUV는 기술의 벽이라기보다 원가를 낮춰 주는 장비에 가깝습니다.

2. DUV로도 같은 층을 두세 번 나눠 찍으면 미세한 회로를 만들 수 있습니다.

3. 대신 공정 단계가 늘어나 수율이 떨어지고 원가가 올라갑니다.

4. 중국 CXMT가 바로 이 방식으로 DUV만 써서 D램을 만듭니다.

5. CXMT의 비트당 원가는 삼성, SK하이닉스, 마이크론보다 30% 이상 비싼 것으로 추정됩니다.

6. 평소라면 이 원가 차이 때문에 팔수록 손해가 나는 구조입니다.

7. 그런데 올해 1분기 범용 D램 고정거래가격이 한 분기 만에 거의 두 배가 됐습니다.

8. 가격이 이만큼 오르면 원가가 30% 비싸도 충분히 이익이 남습니다.

9. CXMT는 2023년 약 190억 위안 적자에서 올해 1분기에만 약 248억 위안 순이익으로 돌아섰습니다.

10. 7월에는 상장으로 약 580억 위안을 더 끌어모았습니다.

11. 그 돈이 들어간 결과가 지난주 상하이 컨퍼런스에서 나왔습니다.

12. CXMT는 4F² 구조로 만든 서버용 DDR5 모듈을 연말까지 내놓겠다고 밝혔습니다.

13. 4F²는 셀 하나가 차지하는 면적을 지금 주류인 6F²보다 약 3분의 1 줄이는 구조입니다.

14. 회로 선폭을 더 좁히지 않고도 같은 면적에 더 많은 데이터를 담을 수 있습니다.

15. EUV로 선을 더 가늘게 못 그리니 셀 구조를 바꿔서 밀도를 올리는 길을 택한 셈입니다.

16. 삼성은 4F² 양산 목표를 2028년으로 잡고 있습니다.

17. 발표 일정만 보면 CXMT가 삼성보다 약 2년 빠릅니다.

18. 다만 한국 업계는 첫 제품에 일부만 적용하는 수준이고 대량 양산은 별개라고 봅니다.

19. EUV 수출 통제는 중국을 막는 벽이 아니라 원가를 올리는 장치였고, 지금의 메모리 가격은 그 원가 부담까지 덮어주고 있습니다.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@xmuse_ Sarkophag and then I would sleep in it.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@siliconcodesign I disagree, except for the case that a new technical invention renders it obsolete.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@MiaAI_lab Why not just getting a sweet 30k graphics card? 😛

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@w23752946 😂

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@BeingJonG I think what people—especially on social media—fail to understand is that AI, at least so far, is incapable of developing its own creative ideas or approaches; instead, it relies on the intuition or ability of a human mathematician. It takes someone to ask interesting questions.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@AndrewCurran_ I think Tao's example is a good starting point for a discussion. After all, it essentially comes down to how we verify AI output and whether—or at what point—we should place 100% trust in the results.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@mathelirium I strongly sympathize with them, and I believe the way forward is to work with AI while also finding a way to gain recognition for one's contributions.

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@ScarletKc 克劳德更像是能预料到你每一个愿望的人。

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@ytk_matsuda それは非常に興味深いのですが、バックアップから蘇生した際に、自分が本当に自分自身であるかどうかという問いに対する答えは、私には納得のいくものではありません。

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@GestaltU Well written!

[Sunzi Bingfa @SBingfa]

@21Jelato Erinnert mich an meinen Nachbarn, für den ist sein Rasentraktor nicht Mittel zum Zweck, sondern ein Ersatz für eine Fahrt auf der Go Kart Bahn.😅