네프콘 구독자 라이브 26-09-05

근데 아스트라가 생각보다 잘 나와 가지고 요거 생각 얘기드렸던 것처럼 한 200에서 300MW 정도 쓴 건데 지금 온라인게 올해 연말에 4Q 정도 되면 아마 10월 달 이후부터는 한 900MW 정도에서 1.2M 1.2GB 정도로 굴러갈 건데요 정도 됐을 때는 그러면은 이거 대비해서도 확실히 좀 더 좋아질 것 같습니다. 요게 뭐 아스트라 내용 전에 면서 나중에 이제 전해 드릴 텐데 아무튼 그렇고요. 일단은 좀 좋은 내용이었어서 그렇고 일단은 시작을 하겠습니다. 포티맵부터 일단 얘기를 드리면 오늘 일단 포티넷은 기본적으로 이제 방화벽 파는 기업이고 방화벽 생긴게 포티넷 자체가 포티게이트라는 그 내용 요렇게 생긴게이 요렇게 생겼습니다. 그래서 이게 사실 뭐 뭉툭하고이 어쨌든 딱딱한 그런 하드웨어 그냥 요렇게 파는 기업인데 간단하게 보면은 어쨌든 여기를 통해서 그니까 인터넷에서 이제 여기를 통해 가지고 연결을 시켜서 이제 밖으로 그니까 산에 인트라넷으로 연결을 시킬 때 이제 여길 통해서 하면은 모든 패키을 검사를 해 가지고 뭐 안 좋은게 들어왔는지를 이제 검사할 수 있게 된다 요런 거죠. 근데 어쨌든 뭐 사이버 기업들이 많은 거 같지만 결국에는 이제 뭐 디스케일러나 아니면 센티널원이나 뭐 뭐 이런 기업들이 다 비슷합니다. 결국에는 이제 통합 보안 그니까 통합 보안 서비스가 핵심이 되다 보니까 그러니까 얘네들이 이제 얘기를 했던게 제로 트러스트인데 제로트러스트라고 하면서 어쨌든 지금은 그러니까 흘러흘러 와 가지고 2020년부터 뭐 쭉 시작해서 지금은 그냥 그 세시라고도 부르고 아무튼 뭐 이렇게 부르는 SE sa SAS SE 이렇게 부르는 세시가 거의 핵심입니다.

그냥 통합 보안이라고 보시면 되고 이게 이제 네트워크 통신 과정상 그 OSI 7계층에 대해서 이제 요거 개념도 사실은 필요한데 뭐 이런 것까지 하면 너무 복잡하니까 뺀게 좀 크고요. 그러니까 아무튼요 OSI 7 레이어 하에서 지금 이제 네트워크를 구성하는 기업들이 다 이제 뭐 애플리케이션 단에서 어떻게 하고 뭐 요런 것들을 이제 검사하겠다 이런 건데 진짜 보안을 더 깊게 네트워크 상에 이제 녹여내려고 하면 이제 지금 포티시 하는 것처럼 하드웨어웨어적으로 레이어 3에서 4 정도의 그 트래픽을 검사하는게 좀 더 중요해지긴 합니다. 그니까 인터넷으로 들어오는 요구 루프 자체를 게이트웨이를 하는게 그니까 그 게이트 검사를 하는게 굉장히 중요한데 아무튼 요런 거를 이제 생각을 해 볼 때 그니까 이것도 중요하고 어쨌든 기업 분석할 때 이게 실제 내가 기업에서 그 네트워킹 사이버 보안을 담당한다고 생각을 하고 이제 생각을 해 볼 때 요게 지금 방화벽의 두 번째 전성기라고 말하는 이유가 이유가 결국에는 지금까지 까지는 방화벽 수요가 이제 왜 어떻게 보면 좀 성장률로 보자면 줄어들고 있었냐. 물론 시장은 성장을 하지만 그 점점 이제 성장률이 눕고 있었는데 요게 이제 왜 그랬냐? 그래서 시장 점유율이 줄어드는 쪽이었는데 일단 첫 번째는 2016년부터 물론이 이전부터 있었긴 했지만 이제 클라우드 사업들이 굉장히 빠르게 성장을 했죠. 클라우드 사업들이 성장하고 요것과 함께 이제 세스 그니까 샤 그 뭐냐 사스 기업들이 같이 성장을 했습니다.

클라우드와 어떤 같이 성장을 했는데 요런 거랑 이제 점점 더 기업들이 작업을 클라우드에서 퍼블릭 클라우드에서 주로 하다 보니까 아예 모든 트래픽을 클라우드 POP로 보낸 다음에 그러니까 클라우드에 그러니까이 이렇게 지스케일러라는 기업이나 이런 다른 기업들이 클라우드를 다 이제 운영을 하고 예를 들어서 뭐 서울 이전에다가 서비스를 할 거면 그니까 서울 뭐 도쿄 이런 식으로 쭉 중요한 기업들에다가 데이터 센터를 자기가 설치를 해 놓고 어쨌든요 전체에 인근 고객들은 다 다 그냥이 해당 클라우드 POP로 보내는 거죠. 여기로 보내 가지고 기업 내건, 기업 외건 모든 트래픽을 보낸 다음에 여기서 검사를 한 다음에 내가 이제 다시네 쪽을 보내 줄게 하는 식으로 요런 작업들을 이제 사이버 보안 기업들이 많이 했었습니다. 그렇게 하다 보니까 원래 기업 자체 망이 있을 거고 기업에 이제 IT 뭐 컴퓨터가 쭉 있고 뭐 스토리지도 쭉 있을 거고 이렇게 있는게 있고 데이터 센터라고 치면 요거 내에 이제 인터넷이랑 연결돼서 밖으로 왔다 갔다 하는게 있을 건데 요게 이제 노스 사우스 트래픽입니다. 그리고 이제 기업 내에서 뭐 컴퓨터가 있고 스토리지가 있고 요렇게 왔다 갔다 하는게 이스트 웨스트 트래픽인데요. 아무튼이 노스사우스 트래픽 상에서 원래 게이트웨이로 처리를 하는 어떤 부하가 훨씬 줄어들고 있었던 거죠. 그러니까 클라우드로 다 보내 가지고 그냥 내가 거기서 받겠다 이러고 있었으니까. 근데요 추세가 이제 어떻게 보면은 크게 한 세 가

지 정도 때문에 에 바뀌었다라고 볼 수 있는게 첫 번째는 일단 대역 그니까 AI를 쓰기 시작하면서 여기 전체 대역폭이 워낙에 큰 걸로 이제 교체를 해서 쓰고 있고 하니까이 그니까 여기가 대략 뭐 1.6TB TbpsPS 정도를 쓰면은 여기가 한 800 정도를 쓰고 뭐 이런 식으로 이제 비례해서 쓰게 돼 있는데 여기가 워낙에 기존에 한 100에서 뭐 400 정도 쓰던 거를 800에서 1.6T 정도로 굉장히 빠르게 높이다 보니까이 노스 사우스 트래픽도 이제 업그레이드를 한번 시킬 필요가 생기고 그 과정에서 그러한 그니까 패키을 하나하나씩 검사해서 돌려보내는 거니까 그니까 인천공항에서 그 검사하는 이런 것처럼 그니까 그런 검사를 더 많이 빠르게 시켜야 되니까 수류풋이 더 좋은 장비를 쓰게 되는 필요가 생깁니다. 그게 이제 첫 번째고 AI을 쓰니까 대역폭을 더 키워야 된다. 그리고 두 번째는네 클라우드에서 테너트 분리를 할 필요성이 높아집니다. 근데 이게 이제 오늘 그 포티맵 자료를 다시 보시면 한 두 개 정도 추가를 했습니다. 두 개 정도 요런 인포그래프 을 추가를 했는데 그니까 원래 이런 식으로 이제 노스 사우스 트래픽만 있는데 이스트웨스트 트래픽에서도 이게 에이전트로 가면서요 내에서도 이제 경계를 설정을 하고 그 포티게이트의 수요가 추가로 들어가더라라는게 일단 어 첫 번째 그러니까 두 번 어쨌든 두 번째 중에 첫 번째라고 볼 수 있고 AI로 인해서 특히 많이 생기는게 테런트 분류라는게 네오 클라우드에 대해서는 전체 네오클라우드에서 네오클라우드 전체가 있는데 예를 들어서 뭐 어떤 뭐 미국에서 뭐 캘리포니아에 있고 뭐 뉴욕에 있고 이런 건 다 포함해서 그냥 여기 자체에 있다고 칩시다.

뭐 커워브가 이렇게 하고 있는게 있는데 여기서 뭐 오픈 AI도 있을 거고 마이크로소프트도 있을 거고 구글도 있을 거고 뭐도 있을 거고 이런 식으로 이제 쭉 있겠죠. 근데 이들이 이제 이들 거를 보면 안 되고 서로 그니까 이걸 구분을 이렇게 딱 물리적으로 시켜 놔야 되는데 그런 구분이 사실상 잘 안 돼 있습니다. 네오클라우드가 그러면 오픈 AI는 어떻게 요거를 보완이 안 됐을 텐데 그러면은 사실상 모델을 그래서 뭐 이걸 통해서 해킹을 해도 할 수 있는데 어떻게 하냐? 그래서 아예 그냥 오픈 AI나 이런 AI 기업들은 그니까 하이퍼스케일러도 거의 비슷한데 그냥 요거를 GPU 베어메탈로 자라. 그니까 베어메탈이라는게 그냥 아무것도 안 깔린 GPU를 그냥 그렇게 얘기를 합니다. 그래서 소프트웨어 스택이 하나도 없이 요렇게깐 상태로 준 다음에 네오 클라우드들조차도 이걸 이제 권한을 리드 논리로 설정을 합니다. 그러니까 너는 여기에 대해서 하나도 보기만 하고 요거는 아예 터치를 못 하게끔 이렇게 그냥 물리적 어떻게 보면 그냥 구분을 해 버리는 거죠. 그러니까 못 오게끔 서로 그래서 스포이 안 되게 아예 구분하자면 아무튼 그냥 독자적인 요렇게 클러스터를 만들어 주는 효과를 만드는 겁니다. 근데 요거를 원래 요렇게 그냥 계속 사업을 하고 있었는데 이제 토큰 서비스를 하려고 하죠. TAS라고 해서 이제 토큰에서 서비스를 하려고 합니다. 근데 요거에 그니까 AWS 베드락처럼 그렇게 하는 건데 요거를 하려고 보니까 요게 이제 고마진이죠.

고마진으로 하려고 보니까 문제는 이제 테런트 아이솔레이션이 전혀 안 돼 있으니까 이게 토큰을 하려면 그러면은 예를 들어서 뭐 허페이스나 아니면 뭐 투게더 AI나 이런 각종 그니까 스스 스타트업 기업들이나 대기업들이 여기에 들어와 가지고 나는 뭐 이만큼 설정하고 이만큼 설정하고 이제 다 나눠 가지고 뭐 머가 데이터를 여기다가 넣고 이제 추론을 많이 시키고 요런 작업이 필요한데 문제는 이제 머가 여기 있고 화자가 여기 있고 뭐 이렇게 있다고 치면 이제 아이솔레이션이 안 돼 있으니까 물리적으로 여기가 여기를 이제 서로 그러니까 해킹을 한다고 하면 볼 수 있는 상태가 되다 보니까 요거를 막기 위해서 아무튼 그런 걸 막기 위해서 여기 보이는 것처럼 멀티넌시 구조를 유지하려면 포티게이트를 통해서 여기를 임의로 구분을 좀 해 줄 필요가 생깁니다. 근데 요거는 여기에 말씀드리는 것처럼 아까 노슬 사우스 트래픽만 이제 원래 깔았는데 그렇지 않고 네오크 클라우드 안에다가 요걸테니까 임차인별로 구분을 해야 된다는 필요성이 생긴 거죠. 그래서 이게 AI 중에서는 첫 번째로 쓰임세가 있는 거고 네오클라우드가 요걸 위해서 수요를 꽤 많이 필요로 한다. 두 번째는 에이전트를 쓰기 시작하니까 에이전트가 얘가 이제 외부에서 들어오긴 합니다. 근데 문제는 요거 그니까 이전에는요 데이터 센터 전체에 그냥 뭐 여기 서버가 컴퓨팅에 있고 여기 메모리가 그러니까 스토리지 라인이 있고 뭐 여기 이제 네트워킹이나 딴게 이렇게 있다고 치면 요렇게 이제 있을 때 그냥 이전에는 그냥 여기서 전체 작업해 가지고 하나로 그냥 인터넷이랑만 나가니까 여기서 뭐 작업하고 여기서 뭐 사람이 꺼내 가지고 가고 하고 이제 한 사람이 한 작업만 하니까 그게 그냥 아이덴티파이만 주면 그니까 내가 이제 뭐 올바른이라는 사람이 여기 들어가 가지고 무슨 무슨 작업을 했다.

로그를 따고 보면은 그냥 뭐 뭐 뭐를 보고 이제 나갔구나 요걸 알 수 있습니다. 근데 에이전트가 이제 굉장히 수가 많아지고 하니까요 아이덴티파이 자체도 어려워지긴 하지만 요게 이제 워낙에 빠른 단계로 외부에 세스를 쓰고 그까 뭐 툴콜링을 하면 외부랑도 통 왔다 갔다 한다는 거 여기 안에서도 뭐 데이터베이스를 왔다 갔다 하고 근데 만약에 이제 개인이 어떤 IT 개발자 한 명이 A라는 사람이 에이전트를 100개 정도 운용을 하는데 그 100개 중에 한 열 개 정도가 이번에 허깅 페이스 사건처럼 데이터베이스로 가도록 허용을 안 했는데 그냥 들어가 버릴 수 있겠죠. 그래서 막 여기를 다 날려 버리자 이런 식으로 임의로 행동을 할 수 있는 리스크도 있습니다. 그럴 때 그러면은 여기도 이제 좀 구분을 해 줘야 될 필요가 생깁니다. 그러니까 이스트웨스트 요기 전체에서 예전엔 여기만 썼는데데 여기 전체에서도이 트래픽 전체를 좀 검사를 하고 구분을 좀 시켜 줄 필요가 생긴다는 거죠. 그게 이제 두 번째 이스트웨스트 트래픽에 대한 수요입니다. 그리고 세 번째에서는 데이터 센터 내에서 데이터 센터가이 화이트 스페이스가 있고 화이트 스페이스가 그 요렇게 이제 예를 들어서 이런 화이트 스페이스가 있고 그레이 스페이스가 있습니다. 이게 뭐냐면 여기는 이제 크리티컬 IT 워크로드라고 그니까 크리티컬 IT 로드라고 해가지고 데이터 센터를 지으면 1기가를 짓는다고 해봅시다. 근데 1기가를 지었을 때 이게 이제 PU이라고 하죠. 얘가 전체 1기가 들어왔을 때 얼마를 크리티컬 아 로드에다가 쓰느냐 그러니까 화이트 스페이스 쪽에다 쓰느냐가 대략의 이제 뭐 냉각이나 이런 효율을 감안한 PU입니다.

그러면은 뭐 대략 PU가 한 1점 몇 정도 된다라고 봤을 때 보통 업기에서는 1.4GB 정도를 이제 IT 그니까 오크로드를 가동을 해야 1 정도의 크리티컬 IT 로드가 생긴다고 봅니다. 이게 뭐냐면 0.4GB 정도는 이거를 가동하기 위한 예를 들어서 여기도 뭐 칠러가 있을 테고 뭐 냉각수 돌리는게 있을 테고 여기도 발전 기기 자체를 돌리기 위해서 또 하는 그런게 회전 운동을 돌리는 전기가 필요할 테고 뭐 각종 이런 것들이 모니터링 장비도 필요할 때고 쭉 이런게 필요합니다. 그거에 대한게 이제 또 있겠죠. 근데 요거는 원래는 이제 사이버 보완을 하지 않았는데 사이버 그니까요 전체로 이동하는 통로니까 화이트 화이트 스페이스랑 그레이 스페이스가 왔다 갔다 하기도 하고 여기도 이제 멈추면 안 되니까 여기에 보안 레벨도 딴 데보다 높아집니다. 그러다 보니까 여기에 이제 OT 수요라는게 붙죠.이 영역을 OT라고 부를 수 있는데 워낙에는 OT라는 개념은 IT가 있죠. IT는 이제요 그냥 뭐 컴퓨터나 요런 거라고 보면 OT는 오퍼레이션 테크놀로지라 그래서 원래 공장이나 발전소나 뭐 에너지 교통 인프라 뭐가 다리 뭐 이런 그런 데를 관리하는 작업들에 대한 프라를 이제 OT라고 부르는데 이것도 같이 수요가 증가를 합니다. 그러니까 데이터 센터 향으로 증가를 하는게 그렇게 되는 거죠. 그래서 그게 아까 2- 1이 그니까 1이 일단 대역폭이 많아진다. 트래픽을 처리를 많이 해야 된다 하니까 어떤 수요가 생긴다. 2- 1이 네오클라우드에 테런트 아이솔레이션을 해야 된다.

2-2가 이제 아까 말씀드렸던 에이전트를 쓰다 보니까 그들끼리도 데이터베이스의 권한이나 이런 걸 구분을 좀 해 줘야 된다. 2- 3이요 OT OT에 대한 수요가 증가를 한다. 그리고 세 번째 같은 경우에는 이제 국가적으로도 사이버 보안이 중요해지죠. 그렇다 보니까 유럽은 요거를 꽤 오래 전에 2014년부터 이제 NIS1이라 그니까이 당시는 원이 아니었는데 NIS라 그래서 국가 기간에 대해서 뭐 도로나 발전소나 아주 중요한 발전소 티어 1원에 대해서는 따로 사이버보안 어느 정도 영량을 갖춰라라고 지침을 줬었습니다. 근데 요거를 이제 최근에 10년 만에 업그레이드를 해 가지고 24년에 계속 협약을 하고 맺어서 25년부터는 NIS2라 그래 가지고 유럽 전역에서 이제 그 뭐 그니까 예를 들어서 발전망이라고 치면 어떤 발전 예전에는 티어 1원만 했다 그러면 지역은 이제 티어 2 티어 3까지도 하고 만약에 원자력 발전소다 하면은 원자력 발전소의 터빈을 생산하고 원자력 발전소에 뭐 증기 만드는 그런 거를 생산을 그니까 모든 그런 그니까 그거와 관련된 서플라이 체인의 리스크까지도 전체를 네가 확인을 해라라는 식으로 구조를 좀 더 확장을 했습니다. 그니까 이전에는 코어만 봤다면 그 코어의 범위가 굉장히 넓어지기도 하고 코어의 범위에 맞는 전후반까지도 이제 사이버 보안의 역량을 어느 정도 갖춰라라고 한 거죠. 그게 이래서 보시면은 이번에 이제 지역별 매출 성장률이 특히 24 [전사 조각 2/4 · 020분부터]

부터 보면은 그 이게 이제 EA가 유럽과 중동, 아프리카 이렇게 보시면 되는데 이쪽이 이제 굉장히 많이 늘어 있습니다. 이게 이제 유럽이 많이 이렇게 해 가지고 느은 건데 포티넷이 이제 팔로알트에 비해서 팔로트는 훨씬 미국 경향이 크고 유럽으로 좀 많이 퍼져 있습니다. 그래 가지고 유럽 중동 쪽에서요 강세가 지금 이제 포티네 나타나고 있는 거죠. 그래서 국가적으로 어떤 사이버 보안에 대한 수요가 높아진다. 그리고 25년이라고 했는데 이게 한 천에 된게 아니고 그 이유 집핑에서 한 번에 해라 했는데 뭐 독일은 가능하다. 뭐 네덜란드는 아 우리는 지금은 안 된다. 그렇게 하면 경쟁력이 떨어진다. 이런 식으로 막 간노를박을 하고 있어 가지고 그게 바로 되지 않습니다. 그러다 보니까 한 1, 2년에 걸쳐서 이게 더 잘 될 거 같은 상황이고요. 아마 유럽이 하면 미국도 하고 다른 기업들도 그렇게 할 가능 그니까 국가들도 그렇게 할 가능성이 높긴 합니다. 아무튼 사이브 보안 자체를 규제화했다. 그래서 이거 전체가 이제 원래는 뭐 뭐 기존에 하던 것과 다른 식으로 보안을 쓰기 시작하는 거기 때문에 뭐 사이버 보안 그니까 사이버 그니까 방화벽을 중심으로 한 포티넷의 강점을 살리고 경쟁용량이 부각이 되는 구조인데 원래 사이버 보안은 좀 어땠냐라고 보시면 2016년은 좀 너무 초반 그니까 너무 먼 미래였니까 과거였으니까 2020년 정도로 놓고 제가 이제 사이버보안 많이 공부하고 했던게 20년과 21년 21년 하반기 정도인데 아무튼 대략 보면이 당시는 한 사이버보한 기업들이 요걸로 이렇게 뭐 볼 수가 있나요?

그니까 이전에는 한음 대략 아 요거는 이제 아니고 잠깐 다시 한번 또 보겠습니다. 클라우드 기업 지금은 한 클라우드 기업들이 한 그니까 클라우드 기업들이 한 50% 정도 사이버 보안 전체를 먹고 있는 거 같고 통합샤 기업들이 한 25%에서 30% 나머지 뭐 롱테일러 애플리케이션만 하는게 한 25% 정도 하는 거 같습니다. 근데 여기는 굉장히 길어서 그냥 뭐 엄청 단순화하면 V3나 알약 같은 것도 여기 해당이 될 수 있겠죠. 근데 제가 이제 21년에 막 보고 여쭤보고 많이 할 때는 그때는 이제 CSP가 차지하는게 한 40% 정도였고 21년 정도에는 그리고 요게 한 30% 요게 한 30% 정도 뭐 이랬던 거 같습니다. 그래서 클라우드 비중이 굉장히 많이 높아지고 나머지가 좀 줄어든 건데 이거는 이제 보시면은 마이크로소프트가 그 판을 좀 바꾼게 큽니다. 마이크로소프트가 원래 이제 구독 플랜 번들링에 보안을 별로 안 넣었는데 그걸 그냥 추가를 해 버리고 보안을 그니까 얼마 정도만 더 내면은 시트당 보안까지 할 수 있다. 이런 식으로 해 버리니까 마이크로소프트가 한번 쭉 빨아당기면서 이제 점유율을 많이 먹었죠. 아무튼 그러면서 마소는 여전히 그 어떻게 보면 사스 분야의 1위 1위 기업인데 아무튼 뭐 요런 상태입니다. 근데 요거를 대략 이제 구분을 어떤 느낌으로 ශ시랑 그리고 이제 뭐 클라우드 그 워낙에 클라우드 스트라이크도 유명하고 하니까 그런 애들을 이제 같이 보자면 이런 느낌으로 대략 보시면 됩니다.

그러니까 포티넷이 유니파이드 섀시라는게 결국에는 이제 오프라인에서는 포티게이트를 통해서 보완을 하고 그니까 포t셋시라는 거는 아까 말씀드렸던 것처럼 클라우 그니까 이거 외에 원격 사용자 같은 경우에는 이제 그냥 뭐 사스를 쓰거나 했을 때는 포티시를 통해서 어쨌든 여기를 모두 통과하게끔 하고 그렇게 하는 구조고 아까 말씀드렸던 클라우드 온리로 셋을 구성하는 거는 팔로알아토 네트워스가 현재 이제 가장 큰 기업인데 이런 기업들은 그냥 다 어디서 오든지 물리적인 보안 없이 그냥 여기다가 다 그냥 트래픽을 한 번에 몰아서 처리를 합니다. 근데 이거에 이제 문제가 생기는 거는 이렇게 하려면은 그러면 롤스 사우스 트래픽이 많지는 않아야 되는데 이제 이게 하도 많아지니까 그러니까 AI를 통해서 데이터를 처리하 필요 그니까 양도 많아지고 그런 처리도 감당하기가 그런 정도로 가고 이제 훨씬 그러니까 뭐 솔풋이 중요해지고 하다 보니까 요게 훨씬 포티네 요게 같이 포티게이트 하드웨어를 통해서 단말기에서 처리할 건 단말기에서 처리하고 클라우드에서 할 건 클라우드에서 하니까 요게 좀 장점이 생기고 있긴 합니다. 그리고 AI를 쓰기 쓰기 위해서 뭐 의료 기업들이나 아니면은 뭐 금융 기업들도 자기 이제 규제상 여기 캠퍼스 내에 그니까 캠퍼스 내에서만 데이터를 쓸 수 있고 하다 보니까 그래서도 포트게이트가 유일하게 좀 오프라인 세스를 제공을 하니까 그런 것도 있고요. 그리고 뭐 클라우드 스트라이크는 엔드포인트 뭐 이런 건데 다른 기업들도 거의 비슷하게 어쨌든 아까 OSI 그 세븐 레이어스 얘기드렸던 것처럼 전체적으로 다 애플리케이션단에 그러니까 알약이나 V3 약간 요거를 물론 그거보다 훨씬 잘 강화돼 있는 아무튼 AI를 써서 모든 것들을 다 탐지를 하고 대응을 하는 그런 구조로 이렇게 돼 있는게 요런 다른 기업들이라고 보시면 될 것 같습니다.

그래서 요게 차이가 이렇게 버는 것 구조가 다르다는 겁니다. 그래서 아무튼음 포티넷은 그 정도까지 하고 나머지는 요기 앞에 내용이나 요런 것들 좀 바꾼게 있으니까 요기 이제 포티게 4 그니까 소프트 소프트웨어 디파인 그 와이드 와이드어 네트워스나 요런 것들을 이제 쭉 정리한게 있으니까 요런 것들을 한번 다시 보시면 좋을 것 같습니다. 그래서 요렇고요. 그리고 Nv디아랑 브로드컴은 짧게 그냥 좀 정리를 하자면 이번에 그러니까 엔비디아는 전사 기준으로 27년에 한 70%를 한다고 했고 브로드컴은 그 브로드컴도 한 이게 이제 AI는 성장을 하는데 그게 매출 비중상 대략 분기를 해 보면 전사 기준으로는 한 65% 뭐 70%요 정도 성장을 할 거 같고요. 나머지가 성장률이 떨어지니까. 그러니까 높진 않으니까 비디아도 특징적으로 브로드컴도 그렇고 메모리 가격 상승분을 그냥 흡수를 하면서 GPM을 원래 75%였는데 얘는 이제 72, 73%로 낮추고 그리고 브로도컴도 XPU GPM을 원래는 한 뭐 75%에서 70% 대략 70% 정도 받고 있었는데 요거를 한 60 7%로 둘 다 거의 비슷하게 3% 포인트에서 한 5% 포인트 낮췄습니다. 이게 이제 둘 다 메모리 가격 상승분을 전를 안 시킨게 이제 좀 특징이고 최근에 어쨌든 보자면 컴퓨트 영역에서 그러니까 토큰을 처리하는게 크게 두 세 가지입니다. 하나는 컴퓨트고 하나는 이제 메모리고 하나는 인터넥트죠. 그래서 이거를 어떻게 다루느냐 그게 이제 토큰의 퍼포먼 토큰 소프을 어떻게 담당하느냐 뭐 이런 거랑 관련이 되는데 요런 거에서 최근에 컴퓨터가 굉장히 점유율 경쟁을 위해서 좀 내줘야 되는게 많아지고 있는 트렌드다 정도는 좀 확인이 되긴 합니다.

근데 여기 GPM들은 다 낮아졌는데 다 이렇게 한 데는 이제 CFO가 지금 5 OPM이 어느 정도 나오는데 그거는 유지할 수 있을 정도로 다 이렇게 맞췄습니다. 그래서 거의 그냥요 두 기업 다 OPM은 약간 레버리지나가 나거나 아니면 거의 영업 이익 성장률도 요거랑 비슷할 정도로 다 세팅은 돼 있는 거 같고요. 그래서 아무튼 경쟁을 위해서 좀 줘야 되는게 맞는데 요게 이제 최근에 그 뒤에 이어질 한라페요가 나오면서 생각보다 좀 컴퓨트 경쟁이 가속화될 수 있겠다. 오픈 AI랑 엔스로픽의 A이 생각보다 되게 좋다라고 판단을 하고 있고 그리고 주간에 정리드렸던 것처럼 마벨이 이제 이번에 구글과 맺었던 계약의 실질 GPM이라고 보면 일짠 그니까 워런트를 찍어 줬으니까 그 워런트를 통해서 마벨의 주가가 100% 뭐 200% 어느 정도 올랐을 때 왜냐면 이게 계약이 2031년 뭐 30년 넘 넘게가 가지고 이제 이거를 구글이 행사를 하는 거라서 그게 나중에 이제 당연히이 사이클이 끝나고 났을 때 주가가 뭐 한 100% 200% 정도는 뭐 5년에 걸쳐서 될 수 있다고 보니까 그런 하에서 보면 실질 GPM이 한 30% 뭐 이렇습니다. 그러니까 마벨이 실제로 받는게 엄청 낮다는 그러니까 낮은 거죠. 이게 결국엔 보면은 이제 뭐 메모리 기업들이나 그니까 HBM 디램 요런 거를 넣고 그 치배 설계라는게 리스 기업들 입장 에서는 최근에 어쨌든 TSMC나 뭐 대만 공급망의 역량들이 중요해지고 하다 보니까 좀 줄어드는게 아닐까 싶기도 합니다.

그래서 브로드컴으로 보자면 개별 기업을 보면 이제 어쨌든 풀로 이제 풀리 에이 설계와 생산을 해 주는 기업이고 미디어텍 같은 경우에는 이제 세미 COT라 그래서 커스텀 온 툴링으로 어쨌든 뭐 구글이 CPU를 그니까 원래 구글이 이제 TPU를 만든다 하면은 그냥 브로드컴한테 나 뭐 한 100만 개 주문할 이게 그러면 스펙 어떻게 하고 뭐 어떤 거 어떤 거 넣어줘 이런 식으로 이제 쭉 얘기를 하면 여기가 그냥 알아서 오케이하고 칩을 그냥 바로 주는 시기였습니다. 근데 이제 미디어택이랑 하는 그니까 완전 커스텀 오 툴링이라는 거는 뭐냐면 구글이 그냥 혼자 TSMC랑 그리고 뭐 메모리 기업들 다 찾아가 가지고 뭐 대만 서버 기업들이나 아니면은 이제 뭐 HBM 기업들 아까 말씀드린 그런 기업들을 다 찾아가서 구글이 직접 찾아가서 직접 설계하고 직접 다 주문 넣고 뭐 이게 커스텀 툴링이고 직접 그렇게 해 가지고 칩까지 인수하고 뭐 검증하고 구축하고 이걸 다 하는게 완전 풀리 COT입니다. 근데 세미 COT로 뭐 프론트는 직접하고 이제 백엔드로 직접 TSMC의 그런 그니까 이칩이 진짜 나오냐, 검증이 이렇게 했을 때 많냐 뭐 이런 거에 대해서 미디어택이 이제 담당을 해 주는 구조로 이렇게 돼 있는데 그 구조가 브로드컴이랑은 브로드컴이 GPM 한 67%를 봤습니다. TPU 하나당. 그리고 미디어택이 TPU 하나당 한 40% 봤습니다. 그래서 보자면 생산자가 맞은 그니까 이게 생산자 맞는 맞은 기준으로 해서 그렇지 실제이 구글 고객 입장에서 엄청난 가격 차이긴 합니다.

예를 들어서 TPU가 생산하는데 총 다 해 가지고 한 하나당 100달러라고 치면 GPM 67%를 받으려면 브로드컴은 303달러를 받는 거고 그리고 미디어택은 요거면은 167달러를 받는 겁니다. 그러니까 판매 가격으로 보자면은 한 45% 거의 50% 가까이 낮추는 거죠. 그리고 이제 만약에 세미 COT도 그렇고 COT로 더 많이 갈면 갈수록 장점은 어쨌든 만약에 미디어택의 실정만 그니까 실력만 되면 일로 다 옮기고 싶은 거는 요렇게 옮겼을 때 어 이런 식으로 공급만 다 짜놓았으니까 이렇게 검증해 줘라고 하는 거지. 구글이이 TSMC와 그리고 이제 메모리 기업들이나 아니면 대만요 공급만까지 모르겠는데 아무튼 주요 공급만과는 직접 구글이 협상을 하게 되어 있습니다. 그래서 미디어텍 향으로 늘리게 되면 구글이 직접 이거를 바잉 파워를 갖고 협상을 하기 때문에 좀 더 TSMC 코스나 뭐 선단 공정 웨이퍼나 가격을 많이 그니까 더 낮출 수가 있고 그리고 어쨌든 뭐 메모리 쪽도 많이 낮출 수 있겠죠. 이들은 어쨌든 당연히 어느 쪽이 잘 될지 모르니까 굉장히 많은 고객사를 갖는 거를 더 좋아합니다. 뭐 닉스나 전자나 이런 것처럼 전자는 거의 비슷하게 할당을 하는 이런 것처럼 거의 웬만하면 좀 비슷하게 하려고 합니다. 그니까 M비디아 칩이 좋은 거 같아도 그쪽으로 막 한해 늘려 주기보다는 한 10% 포인트 많이 늘려봐야 그 정도 늘려주고 나는 다른 데들이 될지도 모르잖아 하면서 좀 중립을 지키려고 노력하는게 있어요.

아무튼 그러다 보니까 협상력이 생겨서 좀 더 장기적인 협상도 맺고 뭐 그리고 예를 들어서 뭐 원래는 브로드컴이랑 로맨텀 로맨텀이랑 협력을 해 가지고 이제 OCS를 구글에다가 납품하고 요렇게 돼 있었다면 그런 것도 아예 구글이 루멘텀이랑 직접 해서 이제 차세대 OCS는 어떤 식으로 포트 그니까 라딕스를 뭐 원래는 300 * 300인데 요거를 이제 뭐 1 * 1으로 어떻게 할 수 있을지 뭐 이런 실증 작업 같은 연구도 더 최적화를 같이 할 수 있습니다. 그리고 브로드컴 실적 발표에서 27년에 최대 최 그니까 그 1위 XPU 고객이 XPU라는게 뭐이죠. 그냥 고객이 엔스로픽이 된다고 했는데 요게 이제 5GB가 정도를 넣는다고 했습니다. 그 V8i로 이렇게 했는데 요거가 최대 고객일 정도라고 했으니 그 이번에 이제 JP모건에 요거 리캡하고 나서 바로 이제 얘기를 썼던 것도 비슷하게 이러면은 미디어택으로 생각보다 TPU를 빨리 옮기는 거 같다라고 이제 얘기를 했었죠. 그래서 브로드컴이 사실상 시인을 한게 아니냐라는 얘기가 있었고 요게 올해 한 3월에서 뭐 5월 정도까지만 해도 거의 27년에 미디어택 물량이 없을 거다라고 했었는데 생각보다 빠르게 따고 있고 생각보다 빠르게 할당을 미디어택 쪽으로 좀 옮기고 있습니다. 그래서 이게 엔트로픽 그니까 브로드컴이 이쪽으로 계약을 빨리 따내는 것도 많이 따내는 것도 결국에는 사실은 그 아폴로랑 이제 블랙스톤이 같이 협력을 맺어 가지고 그러니

까 그 그 X XPV라는 이제 플랫폼 기업을 따로 만들어서 여기다가이들이 돈을 이제 모아 가지고 여기다가 넣고 그래 가지고 브로드컴이 사실상 엔스로픽이 보증 능력이 없어지면 얘가 이제 남은 그 TPU에 대해서 내가 잔존 가치를 얼마로 쳐 가지고 그러니까 1년 뒤에는 얼마, 2년 뒤에는 얼마, 3년 뒤에 얼마 이렇게 해 가지고 내가 가져가서 인수해서 내가 팔게 이런 식으로 어떻게 보면 보증을 해 줘 가지고 요거를 계약을 하고 있는 겁니다. 그러니까 어 뭔가 이제 앞 그니까 요런 구조니까 엔스로픽이나 요런 데서는 오픈 AI도 그렇고 많이 브로드컴을 통해서 늘리는 거죠. 그리고 28년에는 엔스로픽이 1위 고객을 유지 1위 를 유지를 하고 그리고 2위가 오픈 AI가 된다고 했는데 오픈 AI가 된다고 했을 때 한라 페뉴얼을 포함해서 5G가라고 했습니다. 그랬을 때 요것도 사실 생각보다 그러니까 요게 오픈 AI다 좋다 이렇게 하는 것뿐만이 아니라 그러면은 구글은 5GB가 안 되는 거구나 이렇게 그러면 아까 말씀드렸던 5GB가보다 요게 구글이 작은 건데 이것보다도 더 낮춘 거죠. 그러니까 TPU 전체 물량으로 보자면 구글이 차지하는게 있고 그리고 이제 엔스로픽이 차지하는게 있는데 요거에서 구글이 아무튼 미디어택 물량으로 생각보다 빠르게 늘리고 있다. MTK로 생각보다 빨리 늘리고 있다라는게 이제 이번 실적 발표에서 사람들이 많이 얘기했던 부분입니다. 근데 뭐 요런 것까지는 누가 뭐 컨해서 이런 걸 직접 물어보거나 그렇게 막 좀 선을 넘고 이렇게 하진 않기 때문에 요런 전체적인 좀 맥락이 지금 작동을 하고 있다.요 정도로 좀 파악을 하시면 될 거 같습니다.

그래서 아까에 얘기했던 뭐 GPM 요런게 차이가 좀 있고 그리고 그 그 왜 지금까지 이제 브로드컴을 많이 썼냐 했을 때는 그러면은 MTK가 그니까 미디어텍이 상대적으로 서데스의 그 링크버 그니까 어떤 그 신호 무글성 유지하는 정도가 고속으로 갔을 때 어느 정도만큼 떨어질까 이게 잘 안 될거다 요런게 있었는데 그거를 이제 아예 그 CPU 그니까 PC PCB 뭐 그니까 전체 기판이나 요런 거를 통해서 보존하는 것도 있지만 요거 보정하는 거 외에 그냥 ACC 샘테를 쓰고 그리고 이제 다른 요거는 아마 좀이 뒤에 세대에서는 온보드 선형 이퀄라이저를 쓸지 모르겠지만 어쨌든 ACC를 통해서 뭐 다른 쪽을 아무튼 더 그러니까 인터넥트 쪽을 더 신호 무결성이 타이트하고 잘 지켜지는 것쪽으로 써 가지고 그렇게 해서 수 그니까 수주를 좀 따내고 있다라고 요것도 사실 오피셜리 하진 않지만 얘기가 많이 되고 있습니다. 그러다 보니까 브로드컴 그니까 미디어텍 TPU가 잘되면 아마 샘텍도 수혜를 볼 거다. 그리고 ACC가 4분기부터 본격 적으로 나간다고 했는데 이거는 아마 TPU 그 V8 A8 그니까 T인 거 같다.요 정도.요 전에도 나가긴 하는데 요때 많이 나간다. 이런 내용입니다. 그리고 오픈 AI 할라페뉴에 대해서 이제 얘기를 조금 더 하자면 이번에 할라페뉴 같은 경우에는 굉장히 좀 잘 나와 가지고 요걸로 인해서 생각을 좀 많이 바꾸게 됐던 그런 계기가 됐는데 어떻게 보면은 컴퓨트 아까 말씀드렸던 컴퓨트가 있고 그리고 이제 뭐 메모리가 있고 인터넥트가 인터넥트가 이렇게 있는요 세 가지 중에서 생각보다 요게 경쟁이 많이 치열해지기 어렵겠다라고 생각을 했는데 이게 이제 왜 그러냐 하면은 어쨌든 20 뭐 8년 이후로도 사실 그럴 거 같은데 지금 최종 사용자로 보자면 오픈 AI랑 그리고 이제 엔스로픽이 거의 한 사실 50% 많을 때는 한 67 30% 정도 되는 거 같습니다.

최종 사용자라. 근데 이들이 이제이 이름으로 사용하지 않으니까 그렇죠. 오픈 AI는 마소, 오라클, 코웨이브 그리고 자체 일부 임대를 이제 28년에 하려고 하는 거고 뭐 일부가 아니죠.이 그때든 이제 뭐 10GB까지 계속 늘리겠다는 거고 그러니까 이런 식으로 나눠서 쓰고 있는게 있고 그리고 뭐 AWS를 통해서도 하고 있죠. 그리고 엔스로픽 같은 경우에도 AWS 그리고 구글 뭐 애저를 통해서도 일부 1기가를 하려고 하고 코웨이브도 있고 다른 어쨌든 네오클라우드나 그리고 엔로픽은 좀 더 자체 하이퍼스케 그니까 자체 파워드 쉐을 구축을 해 가지고 그런 데에서 이제 좀 더 딜를 맺고 구축을 데이터 센터를 하고 있습니다. 그러니까 이렇게 쭉 돼 있는데 이들이 이렇게 하고 있으니까 최종 사용자가 잘 안 보이지만 실제로는 오픈 AI랑 앤솔루픽이 다 계약을 하고 있는 거죠. 그래서 마소가 뭐 AMD랑 계약을 했다 이렇게 나오는데 실제 그것도 거의 테넌트 최종 테넌트는 오픈 AI입니다. 그러니까 오픈 AI가 AMD랑 계약을 맺고 그거를 이제 마소랑 너 애저에다가 깔아 줘. 내가 그거를 그니까 그렇게 하는 조건으로 이제 계약을 맺는 그런 거죠. 물론 AMD로부터 워런트를 받는 건 오픈 AI입니다. 그러면은이 전체 시에서 누가 갑인지는 알 수 있겠죠? 오픈 AI가 갑입니다. 그러니까 그 수요가 최종적인 수요가 여기 다 있습니다. 그런데 이제 만약에요 구조인 거라서 그래서 AWS도 트레이니엄을 우리 거 써 줘 하고 그리고 이제 뭐 구글도 그러면은 TPU 우리 거 해 줘.

이렇게 하고 이런 조건으로 대신에 뭐 한 5빌리언 10빌리언 이렇게 현금을 주고 지분 투자를 하는 식으로 그니까 나는 지분 투자했어라고 하지만 실제로는 이런 텐트 유치 과정에서 돈을 주는 [전사 조각 3/4 · 040분부터] 거죠. 현금을 주는 겁니다. 현금이 엄청나게 필요하니까요. 현금을 이렇게 많이 쓸 수 있는 데가 없었어 가지고 뭐 Nv디아도 마찬가지고 다 이렇게 넣고 있는 상황입니다. 그런데 이렇게 왜 이렇게 하고 있냐라고 보면은 아 그니까 요렇게 이제 하고 있었고 엔비디아도 이제 돈이 25년까지만 해도 돈이 그니까 지금 당장 번 돈 앞으로 벌돈는 굉장히 많았는데 지금 당장 쌓아놓은 돈이 없으니까 비디아는 이렇게 하지 못했었는데 이제 올해에 들어서 돈이 많아지니까 어 우리도 이제 돈 얼마 주고 오픈 AI랑 뭐 엔스로픽이랑 지분 투자 얼마 얼마 할게. 나랑 똑같이 제안하고 뭐 좀 더 주기도 할게. 나는 파워도 보증도 해 줄게라는 식으로 하면서 이제 여기도 이제 딜를 막 따내고 있는 어쨌든 이런 상황이죠. 근데 오픈 AI랑 이제 엔스로픽의 생각보다 괜찮습니다라고 이제 생각이 들면 엔스로픽은 아마 28년 뭐 27년 이때쯤에 A식을 개발을 하고 좀 늦난다고 하고 오픈 AI는 27년부터 본격 양산이 되죠. 한라페가. 아무튼 요렇게 되면 이들의 칩이 생각보다 좋다라고 하면 원래는 아 내가 트레이니엄 쓸까? TPU 쓸까? 뭐 Nvide GPU 쓸까?

아니면은 뭐 마이아 쓸까? 이런 식으로 고민을 하고 있었는데 메타가 MCR을 할 수도 있겠죠. MCR를 쓸까 이렇게 고민을 하는데 근데 너들 중에서 좀 더 내 칩 그니까 내가 지금 만든 칩이 요렇게 생겼는데 요거가 TCO 대비 그러니까 1달러 정도 주면은 얘한테 넣으면 예를 들어 이게 실제 100불이라고 치면 100불짜리 칩인데 요거에서 시간당 한 만 개 정도 토큰을 만들거든. 그러면은 요거보다 TC 되게 퍼포스 좋을까라고 했을 때 그거보다 안 맞는 아니면 훨씬 좋게 만들기 위해서 이제 뭐 아 그럼 나는 지분 투자해 가지고 사실상요 정도 GPM을 맞추긴 하는데 인컴 스테이치먼트는 안 나오겠지만 내가 있는 밸런시스에서이 정도 보증을 하거나 아니면 이만큼 돈을 줄게라는 식으로 해서 TCO 대비 퍼포먼스가 더 좋은 계약을 따내고 그니까 돈을 받고 이렇게 이제 컴퓨팅을 쓸 수 있는 구조로 하고 있었는데 요게 원래 예상이었는데 근데 이들의 칩이 기본적으로 괜찮으면 아 그러면은 1기가 내가 올해 예상을 그니까 10GB를 이제 온라인을 시킬 건데 내칩을 한 5GB 정도 넣으려고 해. 근데 내칩을이 정도 생산을 준비가 됐고 한데 일단은 그니까 그러니까 요거만큼 검 검 굉장히 많이 넣는 건데 그니까 원래 예를 들어서 뭐 한 1, 2GB 정도 넣고 이렇게 하지 않을까 했던 건데 한 예를 들어서 5GB 정도 넣는다고 치고 그거 넣으려고 하는데 너들이 여기보다 더 좋게 딜를 하면 내 할라피뇨보다 더 좋게 딜를 만들면 그러니까 만약에 천불 써서 이제 10만 그게 토큰을 만든다고 치면 그거보다 더 좋게 만들면 아무튼 딜를 할게라는 식으로 좀 더 그니까 이제는 굳이 너 거를 안 사도 되는데 그러니까 내 거 써도 되는데 어쨌든 너 거를 살려면 좀 더 딜을 잘해 줘야겠지라는 식으로 좀 조건이 더 오픈 AI랑 AC에게 유리해질 수도 있겠다라는 생각을 좀 하게 됐습니다.

근데 이게 결국에는 칼라페르라는게 구조적으로 어떻게 좋아졌냐라고 보면 일단은 뭐 TPU 비슷하게 스크랩 그니까 데이터 모먼트를 줄인 것도 있고 그러니까데 그니까 GPU는 뭐 모델의 HBM과 통신하고 다른 데랑 통신할 때 이제 더 멀리 갔다가 쓰고 이런 구조였다면 그거를 그냥 하나의 큰 패드에다가 데이터를 많이 놓고 할 수 있게끔 어쨌든 모델을 데이터를 최대한 덜 움직이게끔 한게 일단 있기도 하고 두 번째로는 어쨌든 만약에 보통 한 2년에서 3년 길면 3년 정도 걸리는 칩 개발 기간을 실제로는 한 10개월 한 6, 9개월 정도로 굉장히 단축을 시켰습니다. 그래서 결과적으로는 어떻게 보면은이 뒤에 그러니까 이러면은 2, 3년 뒤에 내가 어떤 모델을 쓸 거 어떤 워크로드를 많이 쓸 거 같아. 뭐 강화 학습은 어느 정도 쓸 거 같아. 이런 거에 이제 맞춰서 개발을 하는 거라 바로 이제 거의 한 1년 뒤에 어느 정도 쓸 거 같아라고 했을 때 요게 당연히 유리를 하 유리하겠죠. 근데 요렇게 한하게 단축을 많이 시켰던 데는 코덱스랑 자체의 GPT를 써 가지고 이제 설계를 최대한 자동화를 시킨게 많이 큽니다. 그리고 이렇게 출시를 하고 나서도 할라페를 가지고 이제 로레벨 그니까 커널의 로우레벨 단에서 옛날에 딥스크 때 뭐 PTX 가지고 이제 커널 로우 레벨 최적화를 많이 시켰다 요런 얘기가 나왔던 것처럼 쿠다보다 더 밑에 있는 이런 거를

이제 최적화시켰던 것처럼 아예 어쨌든 그런 소프트웨어 영역 자체를 훨씬 최적화를 잘 시킬 수 있고 그리고 기본적으로 이들이 사실 굉장히 많은 워크로드를 이미 굴리고 있고 하다 보니까 그냥 자기 칩 그니까 자기 워크로드 자기 모델 개발에 맞춰 가지고 그 스케줄에 맞춰서 칩 개발을 하면 이게 구조적으로는 내가 문제를 푸는 그니까 내가 문제를 푸는데 내가 문제를 내기도 한 일부는 내가 낸 그런 구조인 거라서 팁 대비 퍼포먼스가 이게 더 좋게 맞추기가 점점 더 좀 어려워지겠다라는 생각입니다. 물론 이것도 계속 봐야 되긴 하겠는데 뭐 그런 생각이고요. 그리고 아무튼 한라페가 좀 잘 찾 잘 뽑혔으니까 수혜를 결국에는 찾아보자면 아까 말씀드렸던 것처럼 뭐 컴퓨트 메모리 인터커넥트 있다고 치면 인터커넥트에서 이게 루멘텀 쓰 기반에 OCS를 썼으니까 요 루맨텀에게 좀 강세 요인이겠다 하는 생각 정도 그 정도로 하고 있습니다. 그리고 뭐 메모리 기업들 입장에서는 어쨌든 이게 더 사겠다고 하는 사람이 이제 브로드컴 쪽으로 뭐 많이 생긴 거니까 그런 그 경쟁자가 어쨌든 칩 많이 칩을 생산하는게 컴퓨터 쪽에서 아무튼 플레이어가 많아지면 많아질수록 요들 입장에선 둘 다 유리하죠. 그렇게 손님이 많아지는 거니까요. 그렇게 좀 생각이 듭니다. 그리고 오픈 AI의 아스트라에 대한 생각은 워낙에 좋게 나왔고 그리고 이제 그 전날에 대해서 그니까 전날에도 이제 얘기를 많이 드렸던 것처럼 이게 기술적으로는 이제 리커런트 그러니까 리커런트 댑스이고 그리고 이제 뭐 모델적으로 보면 루프드 트랜스포머입니다.

모델적으로 보면 루프드 트랜스포머인데 요 기술 자체가 굉장한 사실은 혁신이고 이게 이제 24년 9월에 5원 프리뷰가 나왔었고 그러니까 이게 엄청난 혁신이었었고 그리고 지금까지도이 리즈닝 방식 테스트 타임 컴퓨팅을 많이 쓰고 있니까 이게 기본이죠 리즈닝이. 그리고 24년 한 10 11월인가요? 12월인가요? 이때 이제 5원 프로가 나왔습니다. 요것도 연구를 주도했던 그런 상태였죠. 이게 어쨌든 지금 말하는 리즈닝이고 요게 병렬 그니까 병렬 리즈닝이라고 부를 수 있고 서로 체크해 가지고 이제 훨씬 더 강화 학습을 길게 끌고 가는 장기 장기 에이전트 작업이 가능하게 했던 그런 걸라고 보시면 되는데 근데 이제 25년에는 결국에는 5월에 그 클로드 코드 그니까 오 그 오 앤스로픽이 하네스와 에이전트 작업을 훨씬 더 강화를 하고 이들에게 언어 연구력을 더 투입한 결과 그쪽으로 이제 앤스로픽이 주도를 했던 거였고 25년 9월에 이제 이거를 그 G를 하면서 앤스로픽이 연구력으로 좀 주도를 했던 그런 상태였습니다. 그러다가 이제 26년 9월 지금 아스트라가 다시 연구적인 주도권을 뺏아온게 루프트 트랜스포머라고 보시면 되는데 이게 뭐 구조적으로 지금 이게 막 좋아졌다고 해서 AL 자체는 아마 한 그래도 아무리 빨라 어쨌든 한 1주에서 2주 정도는 래깅해서 올라오지 않을까? 사실은 2, 3주 정도일 가능성이 높은데 그럴 가능성이 높긴 합니다.

이게 기업들 이 클라우드에서 모델을 이걸로 바꾸고 자체 워크플로우를 좀 더이 아스트라에 맞게끔 세팅을 하고 그다음에 그니까 초론 토큰을 훨씬 더 늘리기 시작해야 ALR이 급증을 하는 거니까 API 비용이 높아지고 하는 거니까 시간은 좀 더 걸립니다. 근데 이게요 기술에 대해서 간단하게 보자면 여기에 쭉 한번 설명을 드렸었는데 이게 이제 LMF 스케일링 기존의 스케일링 법칙을 바꾸는 건 아닙니다. 그래서 요거가 이제 차트로 요걸로 보시면 제일 좋습니다. 그래서 클래식 그니까 기본의 스케일링이 요런 식으로 있는 거고요. 그래서 모델을 키우고 파라미터를 키우고 데이터 사이즈를 키우고 그렇게 해 가지고 이제 모델을 키웠을 때 어느 정도 이상의 지능을 갖더라라는게 요런 식으로 쭉 돼 있는 겁니다. 근데 이제 그 얘가 가지고 있는 지식 자체를 키우진 않는데 그니까 지식의 케파를 키우진 않는데 더 오랫동안 생각하게 만들어 가지고 모델이 컴퓨트 사용량을 키우는 쪽으로 이제 생각을 하게 만드는 구조입니다. 요게 이제 리즈닝이랑 다른 거는 리즈닝은 그 체인 오브 서치라 그래서 얘가 이제 한마디로 생각에 사실을 그런 얘기죠. 아웃풋 토큰을내는 거에서 그러니까 얘가 실제로는 그냥 아웃풋 토큰 똑같이내는 겁니다. 그러니까 인풋 토큰은 내가 뭐 PDF 뭐 이미지 뭐 뭐뭐 잔뜩 프롬프트에다가 넣는게 인풋 토큰인 거고 아웃풋 토큰은 얘가 실질적으로 내놓는 답변이죠.

근데 그 답변에서 일부를이 체인오브 떠 쓰는 겁니다. 내가 아 이거를 풀 어떻게 해야 되고 어디 사이트를 가야 되지? 아 그렇게 되면은 저번에 풀어봤는데 어땠고 뭐 이런 식으로 이제 그냥 그 생각을 그냥 글로 쭉 쓰는 겁니다. 그걸 길게 쓰는게 이제 요렇게 하는게 이제 리즈닝이라고 부르는 체인 오브 떠인데 요거는 사실은 컴퓨터를 그니까 그 KB캐시를 다 요거 전체도 하나하나의 아웃풋 토큰으로 잡히기 때문에 KB캐시의 그 무게 자체가 굉장히 빠르게 증가를 합니다. 근데 이거 말고 그니까 모델 자체가 여기에 인풋이 들어가고 여기 아웃풋이 나 나온다고 치면 여기에 수많은 히든 스테이트 히든 레이어들이 있습니다. 그러니까 사실 뭐라고 모르는데 그니까 블랙박스죠. 그냥 뭔지 모르는데 막 여기를 통과한 다음에 딱 나왔더니이 토큰이 나오고 딱 나왔더니이 토큰이 나오고 요런 식으로 하는 거죠. 근데 요거를 히든 스테이트 그러니까 히든 레이어 여기 자체 레이어를 한번 통과를 해서 이게 나오는게 지금까지의 모든 트랜스포머 기반인데 요거를 한 번 통과를 하고 다시 돌려 가지고 이걸 두 번 통과를 하거나 아니면 뭐 몇 번 통과를 시켜 가지고 이제 토큰이 나오게끔 하는 겁니다. 그러니까 이걸 쓰면 메모리가 다른데 요걸 쓰기 전에 컴퓨팅을 더 많이 써 가지고 요거 해서요 하나의 토큰이 더 많은 지능을 갖고 있게끔 만드는게 그 리커런트 댑스라고 부르죠.

근데 요게 그러면은 이제 메모리의 사용량을 뭐 줄이는게 아니냐 이런 식으로 생각할 수 있지만 그냥 기본적으로 이렇게 해 가지고 지능 자체가 커지면 AI를 통해서 할 수 있는게 커지고 그러면은이 하나의 토큰당 결국에는 ROI가 높아지고 그렇게 했을 때는 결과적으로는 Kp캐시를 통해서 컴퓨터가 그러면은 수요가 많이 줄어 건 아닌 것처럼요 똑같은 작업도 결국에는 지식을 통해서 할 수 있는 일이 늘어나면 토큰의 부가 가치가 커짐으로 인해서 메모리의 수요도 인터넥트의 수요도 컴퓨터의 수요도 같이 늘어날 거라고 보긴 합니다. 근데 컴퓨트는 상대적으로 패밀리스고 그들끼리 이기정으로 전환하는게 쉬어지고 하다 보니까 그리고 오픈 AI나 엔스로픽의 에이 훨씬 더 압도적임으로 인해서 아까 말씀드렸던 것처럼 요런 점유 싸움에서 문제가 좀 생길 거다. 라고 보는 거고 메모리나 인터넥트는 사실 이런 양질의 플레이어들은 굉장히 좀 한정적이기 때문에 요런 점유율 싸움에서 좀 역할이 그니까 여파가 덜하니까 같이 플러스섬인게 좀 더 센 거죠. 여기는 막 신규 후발 주자들이 막 생기고 있는데 여기는 몇 개가 없습니다. 생각해 보시면 그런 아무튼 그런 구조입니다. 그래가지고 토큰을 내뱉기 전에 생각 규모를 키우다 보니까 그러면 요게 약간 어떤 그 원래는 이런 선의 구조였다면 약간 면처럼 변하게 됩니다. 그러니까 작은 모델도 생각을 높게 하면은 완전 큰 모델과 비슷한 정도의 생각을 갖게 되고 이게 이제 보시면은 그 논문에 있었던 거죠.

로지컬 댑스 요게 이제 어떻게 보면 지금 말하는 루프트 레이어라고 보시면 됩니다. 그러니까 그래서 여기 전체가 같이 지능의 축으로 높아지면서 지금 이제요 모델을 가지고 훨씬 더 많은 작업을 할 수 있게 됐다라고 하는 것이고 그리고 이번에 그랙 브록만이 이제 사장이죠. 오픈 A의 4장이 요게 한 GB 300 아마 GB 300이겠죠? 뭔지는 얘기를 안 했지만 한 이제 그 10만 개 정도의 GPU로 학습을 한 거다라고 얘기를 했는데 이게 대략 GB 300으로 잡고 하자면 한 200MW 정도에서 250MW 정도 될 겁니다. 근데 현재 스타레이트 에빌린 텍사스에 있는 그 데이터 센터가 현재 한 600에서 적어도 900 정도는 될 거 같습니다. 메w트 기준으로. 그리고 올해 아마 10월 11월 정도면은 요게 한 1점 그니까 900에서 이제 1.2개의 예, 1.2GW 정도가 됩니다. 요런 추세인데 이게 요걸로 한 모델이다라는 생각을 해 보면 앞으로 더 이제 모델을이 상태에서 스케일런만 더 하면 차세드 모델까지도 더 나올 거다라는 생각을 해 볼 수 있죠. 그래서 아스트라 하나가 좋은게 넘어서서 지금 이제 내부적으로 아스트라 다음의 모델 프론티어 모델의 이제 리인포스 러닝의 그 자체 그 롤아웃을 멈춘 상태인데 자체 학습을 멈춘 상태인데 아무튼 정렬이 어느 정도 되고 나면 다시 학습을 하겠다라고 한 상태인데 요거 다음 모델도 굉장히 강력한 것들이 더 많이 남았겠다라고 생각을 해 볼 수 있는 내용들입니다.데 요거를 멈춘 이유가 결국에는 사이버 보안의 역량을 강화하고 정료를 더 잘하는 상태에서만 내놓겠다라고 한 거라서 앞으로 좀 더 사이버 보안에 대한 어떤 시급성이 달라지지 않을까라고 생각을 합니다.

그리고 요거 뭐 아스트라도 그렇고 미소스도 엔트로픽이 지금 미소스 5점 이 모델을 가지고 이제 내부 훈련을 하고 있다고 딜런 파트를 얼마 전에 그랬었죠. 그런 것처럼요 다음 모델을 가지고 차기 모델을 거의 개발을 하고 나서이 이전 모델을 내놓는 일종의 초격차라고 볼 수 있는 그러니까 이런 모델 초격차를 내부적으로 계속 오픈 AI나 엔트로픽이나 추구를 하고 있어 가지고 그 엔비디아나 이런 걸로 말씀을 드렸던 것처럼 AIN에서 이거를 이제 알기 시작하니까 딥스크 같은 우리는 그냥 오프런티어로 돈 적게 열배 덜 쓰고 그 효율을 더 높여 가지고 GPM 높게 이제 그 너희들이 하는 과실만 빨아먹으면서 성장할게라고 했던 수많은 티어 1 AI 그니까 티어 2 AI 랩스들이 바이트 댄스도 마찬가지고 그런 데들이 굉장히 아 그러면은 우리도 요거를 소타 그니까 스테이 그 최고을 못 따라잡을 수 있겠으니까 이런 거를 이제 우리들도 케팩스를 해야겠다라고 하는 그런 상태가 나오고 있습니다. 여기까지 정리를 할 수 있겠고요. 여기까지고 오늘은 준비한 거는 여기까지 입니다. 잠깐 그래도 최대한 짧게 해 가지고 좀 많이 전해 드리려고 했고요. 한 10분 정도 일단은 좀 얘기를 드리고 그니까 Q&A를 좀 받고 그리고 오늘은 마감을 하겠습니다. 일단은 기준 금리로 그니까 그 매크로는 정말 그 약간 이대의 끝이긴 한데 아

어느 정도 편입이 되고 뭐 이런 것들을 좀 찾아보고 있으면은 그런 것들을 좀 얘기드리고 할 것 같습니다. 아스트라. 네. 아스트라는 어쨌든 에이전트 작업이 아직은 코딩에서만 많이 쓰이고 이걸 넘어설고 이제 사무직으로 가려면은 뭐 말씀하신 것처럼 여러 프로그램을 왔다 갔다 하면서 이제 이걸 더 쓸 수 있고 그리고 그러려면은 사실은 기본적으로 아까 그 얘기했던 것처럼 원래는 KB캐시만 늘어날 거라고 봤는데 어쨌든 컴퓨터를 쓰건 그러니까 컴퓨터를 할당을 하는게 아까 그 리커런트 댑스의 방식인 거고 그러니까 루프트 트랜스포머라고 하죠. 루프스 트랜스포머의 방식인 거고 그리고 이제 메모리를 쓰는 걸로 이제 나타나는게 뭐 KPKC를 늘리는 거 그니까 COT를 하는 거 요런 구조라고 보면 어쨌든 생각을 더 오래하고 토큰에 대해서 더 생각을 오래 오래 하도록 만드는게 뭐 진흥 향상의 핵심입니다. 그리고 에이전트를 해 가지고 뭐 에이전트 작업을 한다는 거는 이게 채봇을내는 거는 여기서 끝나는데 그 강화 학습을 시켜 가지고 요거 하는게 뭐 하는 거냐면 예를 들어서 코딩을 뭐 아니면 그니까 사무직 작업을 시킨다고 하면 만약에 뭐 어떤 기업에 이제 [전사 조각 4/4 · 060분부터] 이게 텐큐를 쭉 분석을 해 본 다음에 거기서 내가 원하는 무슨 자료에 대해서 어떤 시계열에 맞춰서 쭉 그 어떤 뭐 레

비뉴가 얼마고 GPM이 얼마고 쭉 뭘 뽑아 주고 그거를 차트로 만든 다음에 그거에 대한 PPT까지 만들어 줘라는 이제 프롬프트를 입력을 했다고 치면 이거를 어떻게 할지에 대해서 그러니까이 중간에서 그러면은 이거를 그 어떤 웹사이트를 들어가고 어디에서 이걸 탱큐를 얻고 뭐 이런 그리고 뭐 인컴 스테이트 치먼트를 만들 때 어떻게 만들고 어떤게 좋고 뭐 GPM이나 요런 거 어디서 따고 PPT는 어떻게 만드는게 좋고 요런 거를 수많은 이제 그 가지처럼 막 이렇게 쭉 해 가지고 이게 막 간 다음에 이제 실제로 가장 좋은 성공 사례들을 이제 쭉 찾아냅니다. 그러니까 요거를 어 성공했다라고 보는 기준이 있을 텐데 요거를 쭉 찾아내는게 그러니까 요게 어떻게 보면 트라토리를 얻는 거죠. 양질의 트레토리를 얻는다는게 요거를 이제 쭉 얻습니다. 그래서 중간에 요것들은 싹 이제 잘라내면 되고 요것만 해서요 데이터를 다시 이제 뭐 아스트라라면 아스트라 모델에다가 넣겠죠. 그러니까 훈련 훈련하고 있는 상태에서 요런 것들을 이제 쭉 엄청나게 얻어 가지고 그 여기다가 계속 넣어 가지고 그렇게 훈련을 시키는 겁니다. 근데 그런 거에서 이제 어쨌든 이런 생각을 한다는 거 자체가 아까 말씀드린 것처럼 생각을 해 가지고 토큰을 쓰든 그니까 토큰을 표현을 하든 어쨌든 내부 컴퓨팅을 해 가지고 하든요 생각 시간을 늘리는게 중요하고 하니까 사무직적으로 이번에 그니까 사무이 사모직 에이전트를 하기 위해서 노력을 많이 했다고 하는데 실제로 아스트라를 가지고 실제 어느 정도 사용 사례가 나올지까지는 모르긴 하겠으나 일단은 다 좋기는 하죠.

그 요렇게 상한을 뚫으려고 하는 게. 그리고 그 생각처럼 어쨌든 코딩을 넘어서서 T이 한번 확 틀이려면 사실은 사무직 전반에 대한 대체가 에이전트의 그 페이지 2라고 생각하긴 합니다. 그래서 이게 되게 모하게 하죠. 뭐 금융계에서의 그런 사례가 있을 거고 바이오 기업에서의 사용 사례 뭐 그러니까 병원에서의 뭐 그런 사례 뭐 다양한게 있을 텐데 그거 전반에서 쓸 수 있는 어떤이 강호 학습 트라직토리를 많이 얻는게 승자가 되겠죠.이가 그니까요 트라직토리가 중요하다 보니까 그래서 클로드 코드가 25년 5월에 이제 굉장히 괜찮게 나오고 나서 그리고 9월 10월 오프스가 굉장히 좋게 나오고 뭐 이렇게 했던 것도 요런 트레직토리를 굉장히 많이 얻었기 때문에 요렇게 좋은 모델과 좋은 에이전트, 좋은 하네스가 만들어질 수 있었습니다. 근데 아스트라가 요걸 지금 일단 잘하니까 채치피pt 워크로 뭔가를 보여주지 않을까? 그리고 이번 데브데이도 그래서 좀 기대해 보고 있긴 합니다. 어쨌든 에이전트의 활용 사례가 늘어나는 건 좋긴 합니다. 뭐 그렇게 생각하고 있습니다. SMP 편입 이후에 주가가 안 좋았던 거는 뭐 그런 기업들도 있기는 했는데 근데 아마 조금 그거는 그니까 외부 변수가 클 때는 그런게 영향을 받고 뭐 했었죠. 근데 그니까 이게 수급적인 요인라는게 기본적으로 본질적이고 뭐 이런 건 아니니까.

근데 요거 그 구글보다도 최근에 뭐 메타가 만약에 이제 좀 더 일을 낸다고 하면은 메타가 좀 더 포테는 좋겠다는 생각이긴 하죠. 그러니까 그 AI 랩스 중에서는 그록이 굉장히 좋은데 그니까 스페이스 X가 좋은데 스페이스 X 전체 가치를 설명하기에는 그록은 너무 작아 가지고 그러니까 뭐 그런 정도로 뭐 메타는 좀 더 설명이 되는 밸류긴 한데 얘가 아직 뮤즈 스파크가 올라오고 있진 않으니까 뭐 그렇습니다. R로가 높아져서 그런 프리캐스프로 양전 얘기도 있긴 한데 근데 그니까 이게 구조적으로 양전이 되는게 좋을까 싶기도 합니다. 그 케펙스를 더 이상 안 는게 그니까 ROI가 높은 상태에서 케펙스를 더 이상 안 하는게 그니까 미래를 성장하 그니까 미래를 위해서 어떻게 보면 뭐 자동차 기업이 내가 그랜저가 올해 한 100만대 팔렸는데 내년에 200만대 팔리고 내 후년에 400만대 팔리고 내 다음에 800만대 팔릴 거 같으니까 올해에 이제 한 200만대 가까운 공장을 지을게라고 하고 뭐 다음 해에는 200만대 공장을 또 지을게 뭐 이런 식으로 해서 한 400만 대에서 600만대 정도 케파를 가져갈게 이런 식으로 계획을 쭉 세우고 있는 상태인데 이게 갑자기 공장을 짓기를 멈출게라고 하면 요거가 그러면 앞에가 성장이 멈춘다는 건가라고 생각을 할 것 같기도 해서 그러니까 시장이 안 좋고 하니까 프레캐시 플로우가 중요합니다.

요게 뭐 앞으로 뭐 차입이 어떻고 요런 얘기를 하기는 하지만 그게 우려 포인트가 되는 논리에 대해서는 사실은 그러니까 ROI가 높다는 거 자체가 더 정확한 지표라고 보다 보니까 그거에는 그렇게 모르 있습니다. 그니까 성장을 위해서 지금 투자를 하는게 그니까 내가 내일 당장 예를 들어서 얼마를 벌 거 같을 때 지금 투자를 하는게 굉장히 합리적이라고 생각을 하는데 그렇지 않은게 생각을 하는 경우는 사실 잘 모르겠습니다. 그러니까 그게 그니까 구글에서 구글 자료에서 그 얘기를 한번 드린 바가 있는데 그니까 그 말씀을 마지막으로 정리하고 가자면 그거 얘기만 이제 구글 자료에서 요거 아마 얘기를 드렸던 거 같은데 그러니까 이게 여기 드렸나요? 그러니까 그 성장 그니까 OCF가 늘어나는 거는 굉장히 중요하게 보긴 합니다. 그러니까 얘가 영어 평름이 늘어나고 있느냐. 그래서 나중에 진짜 이게 말했던 것처럼 그러면은이 그랜저 진짜 팔아 가지고 돈을 그만큼 많이 벌고 있어. 더 많이 늘어났어. 그러니까 두 배씩 두 배 혹은 그 이상으로 돈이 버는게 늘어나고 있어라는 걸 체크하는 거는 굉장히 펀더멘탈상 중요할 텐데 지금 당장 그래 가지고 공장진들하고 돈을 못 벌고 있지 않냐라고 하는 거에 대해서는 이게 그니까 초공성장을 하기 때문에 생기는 잠시에 그러니까 어떻게 보면 몇 년 정도의 프리캐시플로 적자인데 요거 자체의 적자가 마치 프리캐시플로 적자는 쇠퇴하는 기업으로 보고 있는게 아닌가라고 싶긴 합니다.

그러니까 초고성장을 할 때는 원래 성장을 그니까 그 캠팩스가 많으면서도 그 좋은게 맞다고 생각을 하고 있습니다. 그러니까 당장 그러면 스페이스 스가 적자를 멈추기 위해서 스타십 개발을 멈출 거냐 뭐 이런 거랑 비슷하겠죠. 그러니까 진짜 좋은게 그게 멈추는게 답일까? 그러니까 그거를 만약에 멈췄을 땐 그러면 시장이 좋게 봐줄까라고 생각을 하기도 하죠. 케펙스가 줄어들긴 하는데 아 네가 자신감이 없구나라고 하면서 이어가 생기나 보다라고 할 생각이 좀 더 높다고 봅니다. 그러니까 그렇게 생각을 시장이 그때 가선 또 그니까 이게 하락 배어의 논리라는게 그때그때 계속 바뀌기 때문에 물론 불도 계속 바뀌지만 현재 시장이 보는 거에 너무 그럴 거에 많이 보진 않고 대신 아까 말씀드렸던 것처럼 오프라이팅 캐시플로우 그니까 영업 현금 흐름이 많이 늘어나는 건 너무 중요하다. 네. 그렇습니다. 그래서 결국 그니까 결국에는 사실은 영어 현금 흐름이 그니까 어느 정도 이상 되면 AI 케펙스를 그렇다고 매년 거의 뭐 이렇게 100년 가까이 계속 늘릴 건 아니겠죠. 어느 정도의 그니까 이게 기본 전제가 그 엔픽 CEO 인터뷰를 쭉 보셨으면 아실 텐데 어, 마지막 그니까 아무튼 마지막으로 마지막으로 정리하면 G구 GDP가 예를 들어서 뭐 한 100리언이다라고 하면 요거가 감당할 수 있는 케펙스는 한 개가 있습니다.

그러니까이 한 개를 놓고 그니까 그 이게 원본으로 다들 얘기를 하는데 사실은 요거가 제1원칙이 돼야 되는데 그걸 이제 그 어떻게 보면 안 보시고 하다 보니까 그러니까 계속 오픈 AI나 앤트로픽이 얘기하는 건 지구 GDP의 한도에 도달할 때까지 있는 이제 캠텍스를 하겠다. 그러면 돈을 엄청나게 벌기 시작할 거다라는 내용이긴 합니다. 그러니까 GD 지구의 GDP가 1트 그니까 100트리언에서 뭐 1년 사이에 이게 성장률이 높아져서 블렌디드로 보을 때는 뭐 110트리언이 되고 100 뭐 20 그니까 132트레리언이 되고 뭐 이런 식으로 성장을 쭉 할 수 있겠지만 그렇다고 하더라도 어쨌든이 언젠가에 연속하는요 선에서 케펙스가 계속 올 높아지다가 그러니까 지능이 그니까 AI의 지능을 높여 가지고이 지구에서 뽑아올 수 있는 그런 부 가치가 어느 정도까지 증가를 계속 하다가 어느 정도 이상이 되면 이거에 수렴해서 늘거나 아니면 조금 과잉하는 정도 늘 거다. 근데요 케팩스를 투입을 하 있어서 이게 단순히 하드웨어만 늘려서 되는게 아니고 여기 그 AI 그니까 요것도 너무 필독서인데 꼭 보셨으면 하는 내용인데 오픈 AI 그 아센브레너의 얘기처럼 퇴사자의 글 그것처럼 요것도 그냥 너무 필독으로 꼭 보 을하는 내용인데 아무튼요 내용처럼 그니까 다 기본 전제가 돼야 이해할 수 있는 것들이라서 그러니까 유효 컴퓨팅이라는 거는 결국에는 피지컬 컴퓨팅 스케일링도 있지만 알고리즘적인 발전도 있고 그 위에는 언호블링이도 있습니다.

그러니까 언호블링이라고 두면 지금 이제 테스트 컴퓨팅이나 아니면은 리커런트 댑스 그니까 루프트 트랜스포머 같은게 이런 언어블링이겠죠. 그니까 이런 것들을 통해서 AI의 지능이 이제 몇 로그씩 늘어나게 됩니다. 근데 스컬만 늘어나는 거는요 사이클로 늘어날 건데 알고리즘 프로그래스가 더 늘어나고 AGI가 되고 초진능이 되면 이걸 통해서 늘어날 수 있는 유효 컴퓨팅이 압도적으로 높아질 거다. 그러면은 우리가 원래는 지금까지는 한 100% 정도로 KF팩X를 하드웨어 그니까 유효 컴퓨팅 중에서 하드웨어를 통한 피지컬 컴퓨팅이 100%씩 증가를 하고 있다가 실제 그러니까 어 유 컴퓨팅은 한 200%씩 증가고 그니까 하고 있다고 보죠. 그중에 알고리즘이 100%고 얘가 100%씩 그렇게 증가를 합니다. 근데 요속게 쭉 하다가 어느 정도부터는 유효 컴퓨팅은 200% 꾸준히 성장을 하는데 피스 컬러는 한 70% 한 60% 30 그니까 60 뭐 50% 이런 식으로 성장률은 점점 줄고 알고리즘으로 늘어나는 거는 이게 점점 더 늘어날 수 있겠다.

이게 이게 정확히 대칭은 안 되죠. 근데 플러스라고 그냥 봅시다. 간단하게 130% 140% 150% 이런 식으로 AGI가 되고 A 초진행이 되면 얘가 알아서 뭐 컴퓨팅 효율을 극단으로 증가를 시킬 거니까 그리고 언호블링도 자연스럽게 AI 연구를 통해서 증가를 할 거니까이 피스컬 컴퓨팅에 대한 케펙스는 성장률이 점점 준화가 둔화가 될 거다. 그러면 우리가 매년 100%씩 AR의 증가를 폭발적으로 하고 있는데 케팩스가 이거만큼 늘고 있다가 요거보다 덜 하고 요렇게 눕게 되면 압도적인 그니까 밀리언에서 트리언 가까운 돈이 들어올 거다라고 하는게 전체 피칭의 내용입니다. 그래서요 전체를 한번 요런 생각으로 좀 보시면 될 거 같습니다. 오늘은 일단 여기까지 하겠습니다. 감사합니다.