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Just sat thru the 28 page Crypto article by @RaoulGMI in one sitting. Wow... just wow. Compelling reading. Beginning to shed my biases frm 2016. Meltcafe’s law. Network effects. Interoperability. Ignore false narratives. Behavioural economics FTW. Let’s gooooo! #Altszn #DeFi

WeOneOfficial's tweet photo. Just sat thru the 28 page Crypto article by @RaoulGMI in one sitting.

Wow... just wow. Compelling reading. Beginning to shed my biases frm 2016.

Meltcafe’s law. Network effects. Interoperability. Ignore false narratives. Behavioural economics FTW. Let’s gooooo!

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DONS

@dons_korea

1 day ago

메모리 슈퍼사이클이 곧 끝난다고 보는 뷰가 늘었다. 논리는 대충 이렇다. 하이퍼스케일러가 비싼 가격에 무한정 사주진 않을 것고, 중국 메��리 공급이 풀리고, 테라팹 같은 수직통합이 들어오면 2028 컨센서스가 무너진다는 것. 그래서 지금이 메모리 주식의 피크아웃이라고 본다. 일부는 맞는 말이고, 메모리가 사이클 산업이라는 본질은 변하지 않는다. 가격이 꺾이면 이익이 사라진다는 것도 변하지 않는다. 다만 베어 관점이 착각하는 한 가지 가정이 있다. "효율화가 일어나면 수요가 줄어든다." 쉽게 말하면.. 메모리가 비싸지니까 빅테크가 안 살 것이고, 성능이 좋아지면 적게 사도 되니까 결국 수요가 감소한다는 시각. 그런데 역사적으로 보면 정반대였다. 효율화는 수요를 줄인 적이 없다. 항상 파이를 키웠다. 90년대 인터넷이 처음 깔릴 때.. 회선 속도가 빨라지자 무슨 일이 벌어졌나. 사람들이 인터넷을 적게 쓴 게 아니라 영상까지 보기 시작��다. 데이터 사용량이 곱셈으로 늘었다. 2000년대 모바일도 같았다. 통신 단가가 내려가자 사람들이 통화를 줄인 게 아니라 모바일 인터넷, 스트리밍, 영상통화를 같이 쓰기 시작했다. 클라우드도 마찬가지다. 컴퓨팅 단가가 내려가자 기업들이 서버를 안 산 게 아니라, 클라우드 위에 SaaS, 빅데이터, 머신러닝까지 올렸다. 경제학에는 이걸 부르는 이름이 있다. 제번스 역설. 자원의 효율이 좋아지면.. 자원 사용량이 줄어드는 게 아니라 오히려 늘어난다는 법칙이다. 19세기 영국에서 증기기관 효율이 좋아지자 석탄 소비가 줄지 않고 오히려 폭증했다는 데서 나온 개념이다. 이 법칙이 지금 AI에서 그대로 작동한다. HBM3 - HBM3E - HBM4로 가면 대역폭이 1.5~2배씩 뛴다. 같은 GPU 한 대가 처리할 수 있는 토큰 수가 그만큼 늘어난다. 토큰당 비용이 내려간다는 뜻이다. 그렇다면 베어 시나리오대로 빅테크가 메모리를 덜 살까. 반대다. 토큰당 비용이 내려가면, 지금까지 AI 쓰기 비싸서 망설였던 곳들이 더 많이 들어오기 시작한다. 더 긴 컨텍스트, 더 복잡한 모델, 더 많은 사용자가 가능해지는 것이다. 시장 파이가 통째로 커진다. 추상적으로 들리니까 현장 얘기를 해보면, 처남이 램리서치 7년차다. 얼마 전 전화가 왔는데 사장이 직원들한테 2030년까지 자사주를 팔지 말라고 강조했다고 한다. 램리서치가 어떤 회사냐. 메모리 반도체 장비, 그중에서도 식각 증착 핵심 공급사다. 회사 사장이 직원한테 자사주를 2030년까지 들고 있으라고 따로 강조하는 건 그냥 던지는 말이 아니다. 회사 내부에서 보는 메모리 자본지출 사이클의 끝이 2030년보다 한참 뒤라는 신호다. 베어가 그리는 "2027~2028 피크아웃" 시점이랑 얘기가 다르��. 내 경험도 같다. 음악 관련 AI 플랫폼이랑 MOU ��고 기업용 버전을 쓰고 있는데, 내년 연 사용료 예산을 또 올려야 한다. 업체가 직접 이유를 말했다. "서버 운영비, 그러니까 토큰 사용량이 계속 늘어나서 데이터 사용료를 올릴 수밖에 없다"는 것이다. 다른 산업의 AI 플랫폼 쪽 사람들 얘기도 같다. 고객 기업이 새로운 AI 모델을 계속 요구하는데, 결국 가장 큰 문제가 서버 운영비라고. 이게 뭘 뜻하느냐... AI를 이미 잘 쓰는 집단이 더 깊고 더 넓게 쓰고 있다는 것이다. 도입 단계의 수요 증가가 아니라, 정착 단계에서의 사용량 폭증이다. 한 번 AI를 업무에 쓰기 시작한 회사는 멈추지 않는다. 더 긴 컨텍스트, 더 많은 사용자, 더 복잡한 모델로 계속 확장한다. 제번스 역설이 현장에서 그대로 작동하는 모습이다. AI 단위 비용이 내려갈수록 사용량은 줄어드는 게 아니라 곱셈으로 늘어난��. 그래서 메모리-GPU-전력 수요가 같이 곱셈으로 늘어난다. 그러니까 베어가 그리는 "비싸지면 빅테크가 안 산다"는 시나리오는 한 가지 핵심을 놓친 그림이다. 빅테크는 비싸도 산다. 안 사는 게 비합리적이라서가 아니라, 사는 게 더 합리적이라서다. 효율화가 토큰당 비용을 낮추고, 토큰당 비용이 낮아지면 AI 활용 범위가 더 커지고, 활용 범위가 커지면 또 더 많은 메모리가 필요해진다. 이것이 끊이지 않는 한 사이클이 끝나기 어렵다. 중국 공급 얘기도 한 단계 들어가야 한다. CXMT가 DRAM 1위로 올라왔고 YMTC가 NAND 증설 중이라는 건 맞다. 그런데 중국이 들어오는 영역과 빅테크가 사는 영역이 다르다. CXMT는 DDR4와 일부 DDR5 같은 범용 메모리에서 양산 중이다. YMTC는 NAND다. 빅테크가 AI에 쓰는 건 HBM, 첨단 DDR5, LPDDR5X다. 이 두 영역 사이에 기술 갭이 상당히 크다. CXMT가 HBM 양산까지 가려면 EUV 장비 제약, 1c 노드 수율, TSV 패키징... 다 미국 제재 라인 안에 묶여 있다. 최소 2~3년, 아마 5년 이상은 더 걸릴 것이다. 그래서 베어가 그린 "중국 공급 풀어 가격 붕괴" 시나리오는 범용 메모리에선 가능해도, HBM과 첨단 DRAM에선 2028��지 거의 영향 없다고 봐야 한다. 그리고 메모리가 그렇게 쉽게 만들어지는 기술이 아니다. TSMC가 파운드리 생태계 만��는 데 30년 걸렸다. SK하이닉스가 HBM에서 지금 자리 잡는 데 10년 넘게 걸렸다. 베어 관점에 묻고 싶은 게 하나 있다. 인터넷이 빨라졌을 때 데이터 사용량이 줄었나? 클라우드가 싸졌을 때 서버 수요가 줄었나? 스마트폰이 보편화됐을 때 통신 인프라 투자가 줄었나? 답은 다 똑같다. 효율화는 한 번도 시장 파이를 줄인 적이 없다. 항상 파이를 키웠다. AI에서도 같다. 토큰당 비용이 내려갈수록 AI를 쓸 수 있는 산업이 늘고, 한 회사가 쓸 수 있는 범위가 늘고, 결국 더 많은 메모리가 필요해진다. 베어가 그린 "효율화 = 수요 감소" 등식은 역사적으로 한 번도 성립한 적 없다. 이번에도 다르지 않을 것이다.

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KawzInvests 🦑

@KawzInvests

about 13 hours ago

From 2023 to 2026 $NVDA kept adding more GPUs to each rack but the underlying power system stayed the same. Think of it like adding more appliances to your house without rewiring anything. You can do it up to a point. Rubin Ultra in 2027 hits that point. 576 GPU dies per rack pulling 600 kilowatts is physically impossible to run on the old wiring. So NVIDIA splits the rack into two separate units. One rack holds all the GPUs. A dedicated sidecar rack next to it handles all the power conversion at 800 volts DC. In the old system a 5kW power supply unit cost around $95 of semiconductor content. In the new 800V sidecar each unit is rated at 30kW and costs around $880 of semiconductor content. The per-unit cost goes up nearly 10x because the chips required to handle 800V cannot be made from regular silicon. You need silicon carbide and gallium nitride, which are more advanced and more expensive materials. Multiply that across an entire rack and you go from $20,186 of power semiconductors per rack at Rubin to $123,092 at Rubin Ultra. That gap does not go to $NVDA. It does not go to the companies building the racks. It goes entirely to the chip companies supplying the power semiconductors. Full report dropping Monday covering every name positioned for it. $IFX $MPWR $VICR $NVTS $STM $ON $TXN $ADI $POWI $DIOD $WOLF $AOSL

KawzInvests's tweet photo. From 2023 to 2026 $NVDA kept adding more GPUs to each rack but the underlying power system stayed the same. Think of it like adding more appliances to your house without rewiring anything. You can do it up to a point.

Rubin Ultra in 2027 hits that point.

576 GPU dies per rack pulling 600 kilowatts is physically impossible to run on the old wiring. So NVIDIA splits the rack into two separate units. One rack holds all the GPUs. A dedicated sidecar rack next to it handles all the power conversion at 800 volts DC.

In the old system a 5kW power supply unit cost around $95 of semiconductor content. In the new 800V sidecar each unit is rated at 30kW and costs around $880 of semiconductor content.

The per-unit cost goes up nearly 10x because the chips required to handle 800V cannot be made from regular silicon. You need silicon carbide and gallium nitride, which are more advanced and more expensive materials.

Multiply that across an entire rack and you go from $20,186 of power semiconductors per rack at Rubin to $123,092 at Rubin Ultra.

That gap does not go to $NVDA. It does not go to the companies building the racks. It goes entirely to the chip companies supplying the power semiconductors.

Full report dropping Monday covering every name positioned for it. $IFX $MPWR $VICR $NVTS $STM $ON $TXN $ADI $POWI $DIOD $WOLF $AOSL

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