V리그(여자) 결기결과(2025.12.06) 흥국생명 0 VS 3 현대건설 #V리그#(여자부) #흥국생명# #현대건설# #중위권싸움# 혼전 #매일# 순위가 바뀐다.

마이크론 테크놀로지(Micron Technology) 회계연도 2026년 4분기 어닝콜 Q&A 세션 중 $MU 1. 팀 아큐리 (UBS) Q. 자본 환원의 기준점은 무엇입니까? 최소 현금 보유 목표는 얼마입니까? A. (머피 CFO) FQ1 잉여현금흐름은 FQ4의 330억 달러보다 크게 늘어납니다. FQ1 말이면 목표 현금 수준에 도달할 것으로 예상합니다. 초과 현금은 주로 자사주 매입으로 환원하며, 12월 9일부터 환원을 늘립니다. 현재 자사주 매입 승인 잔액은 22억 달러이고, 조만간 추가 승인을 구할 예정입니다. Q. FY27 Capex가 550억 달러 안팎으로 보이는데, 장기 자본집약도는 어느 수준입니까? 20~25%가 새 기준입니까? A. (머피 CFO) 상반기 수치를 제시했고 하반기는 더 많다는 점을 확인 투자 구성이 장비에서 건설 쪽으로 이동하고 있고, 이 추세는 앞으로 몇 년간 이어집니다. 현재 자본집약도는 역사적으로 낮은 수준이며, 메모리가 전략 자산이 되면서 산업 구조가 재편된 결과입니다. 구체적 목표 비율은 제시하지 않았고, 투자 수익을 확보하며 규율 있게 증설한다고 답했습니다. 2. CJ 뮤즈 (캔터 피츠제럴드) Q. FQ1 매출총이익률 가이던스에서 고원가 재고의 영향은 얼마입니까? 다른 믹스 요인도 있습니까? A. (머피 CFO) 인센티브 보상, 초기 가동 비용, 기타 비용을 합쳐 FQ1에 약 10억 달러의 추가 원가가 발생합니다. 가장 큰 요인은 인센티브 보상입니다. FQ4에는 제조 부문 인센티브 대부분이 재고에 흡수돼 영향이 작았고, FQ1에 반영됩니다. FY27 인센티브도 크게 올렸습니다. 영업비용에는 FQ1부터, 제조 원가에는 FQ2부터 반영됩니다. FY27 전체로는 통상적인 원가 증가 외에 약 10억 달러 규모의 비용이 지속됩니다. 다만 일부는 변동적이거나 일시적인 성격입니다. FQ1이 저점이고, 이후 가격 상승과 운영 성과로 매출총이익률이 높아집니다. Q. HBM 가격 인상은 1월 1일부터입니까? HBM 성장률은 어느 정도입니까? A. (메흐로트라 CEO) 2026년 HBM 가격은 작년에 협상한 것입니다. 2027년 물량은 대부분 판매가 끝났고, 가격은 2026년보다 훨씬 높습니다. 인상은 2027년(역년)부터 적용됩니다. 이로써 비HBM DRAM과의 마진 격차가 줄어듭니다. 제품은 HBM3E, HBM4에 이어 내년 말 HBM4E가 나옵니다. 3. 비벡 아리아 (뱅크오브아메리카) Q. FQ2~FQ4에 1,000억 달러 이상의 현금이 창출될 텐데, FY27에 그만큼 환원한다고 봐도 됩니까? A. (머피 CFO) 환원을 늘릴 능력과 의지가 있고, 승인 한도 확대를 추진합니다. CHIPS 계약 조건에 따라 12월 9일부터 환원을 강화합니다. Q. 메모리주 밸류에이션이 낮은 것은 내년이 가격·이익 정점이라는 우려 때문입니다. 증설과 고객사의 사양 하향(despec)을 감안할 때 2028년 가격은 어떻게 봅니까? A. (메흐로트라 CEO) 2027년과 2028년 모두 수요가 공급을 초과하고, 2026년보다 더 타이트합니다. 공급 증가를 제약하는 요인은 다음과 같습니다. 클린룸은 짓는 데 오래 걸리고, 첫 웨이퍼 생산 후에도 램프가 점진적입니다. HBM이 3E에서 4, 4E로 넘어가면서 웨이퍼 소모 비율(trade ratio)이 공급을 잠식합니다. 향후 노드 전환은 웨이퍼당 생산성 향상 폭이 줄어듭니다. 일부 서버의 탑재량 증가율 둔화는 고객이 더 많은 대수를 출하하기 위한 조치이며, 서버 출하 증가가 2028년 수요의 기반이 됩니다. 2027년 생산량의 75% 이상이 이미 약정됐고, 고객과의 논의 대부분은 이미 2028년 물량에 관한 것입니다. SCA 고객이 추가 물량을 요청하고 있고, 비SCA 고객도 발주서를 미리 내고 있습니다. 이런 수급 환경이 업계 가격에도 우호적이라고 답했습니다. 4. 크리시 산카르 (TD 코웬) Q. 대형 고객 한 곳이 HBM 사양을 낮춘다는 얘기가 있습니다. HBM 웨이퍼가 DDR로 돌아가면 DDR 공급이 크게 늘지 않습니까? A. (메흐로트라 CEO) HBM 수요는 2027년과 2028년 모두 업계 전체 수요보다 빠르게 늘고, 2028년까지 범용 DRAM을 앞섭니다. 고객의 최적화는 더 많은 대수를 출하하기 위한 것이며, 메모리에 대한 잠재 수요를 줄이지 않습니다. 최적화는 반복할수록 효과가 줄어듭니다. Q. 건설 투자 증가율이 더 높은 것은 장비 확보에 제약이 있어서입니까? A. (머피 CFO) 장비 제약 때문이 아닙니다. 수급 불균형이 크고 신규 팹 확보에 리드타임이 길기 때문입니다. SCA로 가시성이 확보돼 ID1, ID2, 일본, 싱가포르, 퉁뤄의 신규 팹을 먼저 짓습니다. 장비는 그 시점의 수요 전망에 맞춰 채웁니다. 5. 할란 서 (JP모건) Q. 지난 분기 16건이던 SCA가 26건이 됐습니다. 협상이 모두 끝나면 매출 커버리지가 60~70%까지 갈 수 있습니까? A. (메흐로트라 CEO) "2027년 75% 이상 약정"은 SCA와 비SCA 고객을 합친 물량 기준입니다. 연간 단위로 거래하는 대형 고객도 포함됩니다. SCA 커버리지 목표는 기존과 같이 2030년까지 매출의 약 50%입니다. 나머지 사업의 매출 규모에 따라 더 낮을 수도 있습니다. 고객, 최종 시장, 신규 고객 간 공급 배분의 유연성을 유지하는 것이 중요하다고 밝혔습니다. SCA의 핵심 효익은 장기 수요 가시성이며, 과거보다 변동성이 줄어드는 구조적 변화라고 설명했습니다. Q. NAND 전체 점유율은 4~5위인데 데이터센터 SSD는 2위입니다. KV 캐시가 스토리지로 넘어오는 흐름이 NAND의 R&D·Capex 계획을 바꿨습니까? A. (메흐로트라 CEO) 컨텍스트가 커지면서 HBM, DRAM, SSD로 이어지는 메모리 계층 전체의 활용이 늘고 있습니다. 데이터센터 SSD는 5년 연속 점유율이 올랐고, FQ4 매출이 약 100억 달러로 NAND 매출의 3분의 2입니다. NAND 관련 R&D와 설비투자를 모두 늘리고 있습니다. Capex는 G9 전환, 장비 생산성 최적화, 싱가포르 신규 팹(2028년 말 예정)에 쓰입니다.

인공지능(AI) 붐이 가속화됨에 따라 각국 정부와 유틸리티 기업들은 이 산업의 막대한 에너지 수요를 감당하기 위해 고군분투하고 있습니다. 새로운 수치에 따르면 현재 데이터 센터가 미국 전체 전력의 약 6%를 소비하고 있으며, 이는 전력망 용량 부족과 환경적 영향에 대한 심각한 우려를 낳고 있습니다. 데이터 센터는 언제나 에너지를 많이 소비하는 시설이었지만, AI의 폭발적인 성장으로 인해 컴퓨팅 수요가 수직 상승하고 있습니다. 오늘날 가장 큰 규모의 데이터 센터들은 웬만한 소도시 하나가 쓰는 만큼의 전력을 소비하고 있으며, 무서운 속도로 증설되고 있습니다. 국제 데이터 센터 당국(IDCA)의 새로운 보고서에 따르면, 전 세계 데이터 센터 시설의 총 전력 소비량은 현재 67.7기가와트(GW)에 달하며, 이는 불과 2년 만에 36%나 급증한 수치입니다. 미국 혼자서만 이 총량의 43%에 달하는 29.2기가와트를 차지하고 있습니다. 이는 중요한 변곡점이 될 수 있습니다. 보고서에서는 한 국가의 국가 전력망에서 데이터 센터가 차지하는 전력 소비 비율이 5% 수준에 도달하면, 지역 사회와 정치권의 심각한 반발(Pushback)이 일어나기 시작한다고 경고하고 있기 때문입니다. 실제 보고서에 따르면 데이터 센터를 규제하기 위해 주(State) 법률 차원에서 수백 개의 법안이 발의되었습니다. 메인주에서는 2027년까지 20메가와트(MW) 이상의 대규모 데이터 센터 건설을 금지하는 법안이 의회를 통과하기도 했습니다. 지역 계획 당국들 또한 에너지 부족을 이유로 새로운 허가증 발급을 거부하고 있습니다. 예를 들어, 이미 데이터 센터들이 밀집해 있는 버지니아 북부의 '데이터 센터 골목(Data Center Alley)'의 개발자들은 새로운 프로젝트를 시작하기 위해 2032년까지 기다려야 하는 상황입니다. 각국의 전력망이 이 엄청난 새로운 용량을 흡수할 수 있을지, 그리고 지역 사회가 이러한 개발에 얼마나 강하게 저항할지가 향후 AI 붐이 계속 이어질지 아니면 그대로 사그라들지를 결정짓는 결정적인 요인이 될 것입니다

테슬라 ($TSLA) 2026년 3분기 어닝콜 Q&A세션 Q. 사이버캡의 오스틴 외 지역 확장 계획과 규제 승인 경로는? A (아쇼크 엘루스와미): 기존 차량(모델 3·Y 등)의 데이터 학습 덕분에 적은 대수로도 AI 성능이 빠르게 스케일업되고 있습니다. 다음 달 댈러스에 출시할 예정이며, 이후 모델 Y 로보택시와 함께 동일한 소프트웨어를 통해 여러 도시로 확장할 계획입니다. Q. 옵티머스 학습 데이터 확보 방식과 현재 가장 큰 병목은? A (일론 머스크 & 아쇼크): 크라우드소싱보다 AI 아키텍처 고도화와 실제 로봇 기반의 '자체 플레이(Self-play)'가 핵심입니다. 차량과 달리 기존 플릿이 없기 때문에 1~2만 대의 옵티머스를 직접 제작해 '옵티머스 아카데미'에서 시뮬레이션과 현실 과제를 반복 학습시켜야 합니다. 1~2달 내 사전 프로그래밍되지 않은 실제 AI 기반 데모 영상을 공개할 예정입니다. 내년 4월경 연산 능력이 AI4 대비 10배 향상된 AI5 칩이 탑재되고 하드웨어 내구성이 완성되면, 약 1년 뒤부터 24시간 가동이 필요한 위험하고 반복적인 중공업·산업 현장을 중심으로 외부 고객 배송이 시작될 것입니다. Q. 고객 차량용 무감독(Unsupervised) FSD 출시 시점은? A (아쇼크): 사이버캡과 모델 Y의 소프트웨어는 동일하며 곧 V15 업데이트로 배포됩니다. 지오펜싱 및 플릿 관리 시스템 통합을 거쳐 내년 2분기경 첫 고객 차량들이 로보택시 플릿에 합류할 것으로 예상합니다. Q. 사이버캡의 일반 고객 구매 가능 시점은? A (라스 모라비 & 일론): 현재 텍사스 생산 물량은 전량 자체 로보택시 플릿에 투입 중이나, 올해 말부터 소량으로 고객 인도를 시작해 점진적으로 늘릴 계획입니다. 다만 모델 3·Y 등이 개인 소유 중심인 반면, 사이버캡의 대다수는 테슬라가 직접 소유하며 서비스형 교통(TaaS) 형태로 운영될 것입니다. Q. 로보택시 마일당 비용 및 옵티머스 대당 원가 목표는? A (바이바브 타네자): 로보택시는 아직 목표치인 마일당 30센트에 도달하진 못했으나, 연내 타 도시 확장 및 운영 최적화를 통해 달성할 명확한 경로를 보고 있습니다. 옵티머스 역시 설계 변경이 진행 중이지만, 원가 측면에서 사이버캡 목표 비용에 근접하는 긍정적인 추세를 보이고 있습니다. Q. FSD의 속도 제한, 주차, 경로 인식 오류 해결을 위한 자체 맵 구축 계획은? A (아쇼크): 외부 맵 의존도를 줄이고 자체 AI 기반 매핑·내비게이션 아키텍처를 구축 중입니다. 음성 제어와 결합되어 개인화된 경로와 전체 플릿의 집단지성을 학습하게 됩니다. 곧 배포될 V15부터 출발·도착 구간에 적용되며, 수개월 내에 주차와 목적지 처리를 포함한 모든 내비게이션 기능을 대체할 것입니다. Q. 현재 공장 가동률과 신규 공장 건설 계획은? A (라스): 3분기 기존 공장들은 최고 가동률을 기록했습니다. 기가 텍사스의 사이버캡 라인 램프업, 베를린 공장 확장 허가 신청, 신규 세미 트럭 공장 가동 등을 진행 중이며, 2030년 연간 500만 대 생산 목표를 위해 신규 공장들을 계속 건설하고 있습니다. Q. (RBC) 북미 FSD 유료 채택률이 급증했는데, 타 완성차 업체들이 엔비디아·퀄컴 등과 협력해 유사한 L2+ 제품을 내놓으면 FSD 가격 인하 압박이 생기지 않을까? 중국 시장의 가격 역학은 어떠한가? A (아쇼크 & 바이바브): 자율주행의 첫 90%를 구현해 그럴듯한 데모를 만드는 것은 쉽지만, 수백만 마일 무사고를 보장하는 '롱테일(Long-tail)' 문제를 해결하는 것은 차원이 다른 난이도입니다. 향후 수년간 누구도 테슬라의 무감독 FSD를 따라잡지 못할 것입니다. 미국 매장에서는 고객들이 특정 차종이 아닌 'FSD 시승'을 먼저 요청할 정도로 게임 체인저가 되었습니다. 중국에서도 제한적으로 운영 중인 FSD를 체험한 고객과 경쟁사 CEO들 모두 압도적 격차를 인정하고 있으며, 안전 데이터를 바탕으로 중국 당국과 승인 확대를 적극 협의 중입니다. Q. (Wolfe) 무감독 주행 거리가 주간 두 자릿수 성장 중인데, 로보택시가 손익분기점을 넘고 유의미한 수익을 내는 시점과 사이버캡 생산 램프업 속도는? A (일론 & 바이바브 & 라스): 로보택시 매출과 수익성은 내년 2분기부터 눈에 띄기 시작해 내년 3~4분기에는 실적에 큰 비중을 차지할 것입니다. 사이버캡은 기존 차량 대비 부품 수를 50% 줄여 제조 스케일업이 매우 쉽습니다. 현재 공시된 연산 12.5만 대 이상의 잠재 캐파를 보유하고 있으며, 소프트웨어 확장 및 규제 승인 속도에 맞춰 생산을 빠르게 늘려갈 것입니다. Q. (Morgan Stanley) 분산형 전력 및 연산(메가팟 등) 구상과, 로보택시 확장의 주된 병목이 규제인지 소프트웨어인지? A (일론 & 아쇼크): 분산형 전력·연산 결합은 잠재력이 크지만 아직 초기 단계로 내년 1~2분기경 구체적인 윤곽이 나올 것입니다. 로보택시 확장은 현재 무사고 원칙 아래 운행 시간 확대(곧 새벽 2시까지 연장 후 연내 24시간 운영), 고속도로 진입, 악천후 대응 등 소프트웨어 검증이 주도하고 있습니다. 연말까지 기술적 과제가 대부분 마무리되면, 내년 1~2분기부터는 규제가 주요 변수가 될 것입니다. Q. (Deutsche Bank) 2028년 3분기 양산을 목표로 한 '테라팹(Terafab)'의 예상 설비투자(CapEx) 규모와 옵티머스 하드웨어 중 가장 어려운 부분은? A (일론 & 바이바브): 테라팹은 스페이스X와의 비용 분담을 조율해야 하지만, 2028년 초까지 장비에만 수백억 달러가 투입되고 장기적으로는 1,000억 달러 이상이 소요될 것입니다. 리서치 팹 장비는 이미 대부분 발주되어 내년 중반 첫 테스트 칩을 생산할 예정입니다. 옵티머스 하드웨어는 '손(Hand)'과 손가락의 미세 조정이 가장 어렵습니다. 자가 치유가 되는 인간의 손과 달리, 마모를 견디면서도 섬세한 물체를 집을 수 있는 유연성과 센서 내구성을 동시에 구현해야 하기 때문입니다. 여기에 AI5 칩과 소프트웨어가 결합되고 로봇이 로봇을 만드는 재귀적 생산이 시작되면 기하급수적 성장이 일어날 것입니다. Q. (BofA) 경쟁사 대비 저렴한 로보택시 요금 정책을 유지할 것인가? 주간 주행거리 고성장의 원동력은? A (바이바브 & 일론 & 아쇼크): 운전자가 없고 차량을 직접 제조하므로 구조적 원가 우위가 확실합니다. 정부가 자국 산업 보호를 위해 막지 않는 한, 허용된 모든 국가에서 테슬라가 지상 여객 이동 마일의 과반수를 차지할 것으로 확신합니다. 최근의 폭발적 성장은 수년간 축적한 엔드투엔드 신경망과 V15 스택 등 기술 투자의 결실이 수면 위로 나타나는 것입니다. Q. (New Street) 북미 인도 차량의 75%가 FSD를 유료 구독·구매하고 있고 연간 반복 매출(ARR)이 10억 달러에 달하는 것으로 추산되는데, 향후 관련 지표와 유지율(Retention)을 공개할 계획이 있는가? A (바이바브): 추산하신 10억 달러 규모의 수치가 맞습니다. 현재는 북미 인도 시 1개월 무료 체험을 기본 제공함에도 출고 시점에 75% 이상이 유료 결제를 선택하고 있습니다. 신규 국가 진입과 무료 체험 등 변수가 많아 당장 이탈률을 공개하진 않지만, 규모가 더 커지면 ARR과 유지율 등 세부 지표를 공유할 계획입니다. Q. (Oppenheimer) 손 설계가 완벽하지 않은 상태에서 옵티머스 생산과 학습을 어떻게 병행하고 있는가? 사이버캡 램프업을 위한 부품사 선급금 등 CapEx 영향은? A (일론 & 바이바브): 완벽하지 않은 손을 가진 상태에서도 로봇을 제작해 학습과 공급망·생산라인 구축을 동시에 병행하고 있습니다. 프리몬트 공장 외에 훨씬 큰 규모의 오스틴 로봇 전용 공장도 착공했습니다. 설비투자(CapEx)는 올해 예상보다 다소 낮게 집행되고 있으나, 내년부터 의미 있게 증가해 2028년에는 수백억 달러 규모로 눈에 띄게 늘어날 것입니다.

엔비디아 광 혁명이 왔다! TSMC COUPE, CPO 양산 지원…실리콘웨어 광학 엔진 생산능력 30배 급증 $NVDA, $LITE, $MRVL, RF머트리얼즈 AI 경쟁이 반도체 확보에서 광통신 생산능력 확보로 확대되고 있다. 1. 엔비디아, TSMC와 공동 개발한 CPO 스위치 양산 돌입 - 젠슨 황 엔비디아 CEO는 21일 베를린 GTC 기조연설에서 TSMC와 공동 개발한 COUPE 공정 기반 Spectrum-X CPO(공동패키징 광학) 이더넷 스위치가 양산에 돌입했다고 발표. - COUPE 기술은 실리콘 포토닉스 소자와 반도체 칩을 긴밀하게 통합해 기존 PCB의 전기신호 전송 경로를 단축하고 고속 데이터 전송 품질을 개선. - 엔비디아는 광학 엔진, 반도체 기판, 첨단 패키징 및 테스트 분야의 공급망 생산능력 확대를 추진. 2. 실리콘웨어(SPIL), CPO 광학 엔진 생산능력 30배 확대 - 엔비디아는 ASE그룹 계열사인 실리콘웨어(SPIL)와 대만 내 CPO 광학 엔진 생산능력 확대를 추진. - 2027년 중반까지 광학 엔진 생산능력을 현재의 15배로 확대. - 2028년 말까지 생산능력을 현재의 30배로 확대. - TSMC의 실리콘 포토닉스 통합 기술부터 실리콘웨어의 광학 엔진 제조까지 대만 공급망의 AI 고속 네트워킹 참여가 확대. 3. KYEC, 엔비디아로부터 11억 달러 선급금 확보 - 엔비디아는 반도체 테스트 업체 KYEC에 11억 달러(약 360억 대만달러)의 생산능력 확보 선급금을 제공. - KYEC는 이를 활용해 미국에 신규 반도체 테스트 공장을 건설하고 설비를 도입. - 2027년 4월 미국 신규 테스트 시설의 대량 생산 개시가 목표. - 엔비디아는 미국·대만·싱가포르 생산시설 확장을 통해 2027년 전체 반도체 테스트 생산능력을 2026년 대비 2배로 확대할 계획. - 싱가포르 신규 테스트 사업은 2027년 2월 양산을 시작할 예정. 4. 유니마이크론·앰코 등 첨단 패키징 공급망 증설 - 엔비디아는 유니마이크론과 생산능력 예약 계약을 체결하고 대만 반도체 기판 생산설비 확충을 지원. - 유니마이크론은 2027년 2분기부터 추가 생산능력을 확보할 예정. - 이비덴, 삼성전기 등을 포함한 주요 공급망 파트너들과 향후 3년간 엔비디아 제품용 반도체 기판 생산능력을 2.5배로 확대할 계획. - 앰코(Amkor)는 한국 내 첨단 패키징 생산능력을 확대하고, 2028년 말까지 인터포저 웨이퍼 생산능력을 300% 이상 증설할 계획. 5. 젠슨 황, AI 인프라 공급 부족 강조 - 젠슨 황은 "수요는 이례적인 수준이며, 제약 요인은 생산능력"이라고 강조. - 현재 전 세계가 인류 역사상 최대 규모의 인프라 구축 물결을 경험하고 있다고 설명. - AI 에이전트 확산에 따른 토큰 소비 증가가 GPU 수요를 견인. - Vera Rubin과 AI 팩토리 배치가 확대되면서 컴퓨팅뿐 아니라 네트워킹과 스토리지의 동반 업그레이드가 필요. - 엔비디아는 2028년까지 반도체 기판, 첨단 패키징, 테스트, 광학 인터커넥트 공급망 확보를 추진. 6. 피지컬 AI 및 로봇 생태계 확대 - 폭스바겐 상용차, 재규어랜드로버, 볼보, 메르세데스-벤츠의 차세대 차량이 엔비디아 Hyperion 플랫폼 생태계에 합류. - Agile Robotics와 협력해 휴머노이드 로봇용 레퍼런스 플랫폼을 개발. - 2027년 1분기 출시 예정이며 컴퓨팅 하드웨어와 소프트웨어를 사전 통합해 개발 진입장벽을 낮출 계획.

NVIDIA GTC 베를린 키노트 - 젠슨 황 CEO $NVDA $NVDA , $NBIS, $LITE, $MU, $DELL, $VRT, $AMKR , $HPE 유럽 AI 생태계와 차세대 풀스택 아키텍처 1. 유럽 AI 경제 구축 및 파트너십 지난 1년간 유럽 내 스타트업 및 파트너십에 약 100억 달러 투자(누적 파트너십 12,000개 이상). 최근 1주일간 유럽 내 14개 스타트업 추가 투자 발표. AI를 에너지, 컴퓨팅, AI 팩토리, AI 모델, 애플리케이션으로 구성된 5계층 산업 구조로 정의. Schneider Electric, Siemens Energy, Mistral, Nebius 등 유럽 내 전력·인프라·네오클라우드 기업들과 협력해 자체적인 토큰 생산 및 소버린 AI 생태계 구축 중. 2. 차세대 아키텍처: Vera Rubin & Spectrum-X (CPO) Vera Rubin: 본격 양산 돌입. 100% 수랭식 및 무케이블 설계로 노드 조립 시간을 기존 Grace Blackwell의 2시간에서 5분 미만으로 단축. Blackwell 대비 30배 향상된 성능 제공. NVLink 72: 72개의 GPU(개당 20 PetaFLOPS)를 단일 거대 GPU처럼 연결. Vera CPU: 클럭당 8개 명령어를 처리하며 세계 최초 LPDDR 메모리 시스템을 탑재해 높은 대역폭과 전력 효율 달성. Spectrum-X (CPO): TSMC와 공동 개발한 실리콘 포토닉스 공정(CuPy)을 통해 광학 소자를 칩에 직접 연결한 세계 최초 Co-Packaged Optics 스위치. PCB 기판을 거치지 않아 신호 손실을 줄였으며, 200Gbps 512포트 구성으로 현재 대량 양산 중. 3. AI 팩토리 레퍼런스: NVIDIA DSX 및 DSX Pod 1GW AI 팩토리 경제성: 1GW 규모 구축에 약 500억 달러가 투입되며 연간 수백억 달러의 매출 창출 가능. 가동이 3개월만 지연되어도 약 100억 달러의 매출 기회손실 발생. DSX 아키텍처: PTC, Dassault Systèmes, Schneider Electric, Siemens 등과 협력해 건설 전 Omniverse 디지털 트윈에서 전력·냉각·수자원을 사전 검증. 전력 및 수자원 효율: DSX MaxLPS를 통해 동일 성능 대비 전력 소비 30% 절감. 최대 45°C 냉각수를 활용한 폐쇄형 루프와 건식 냉각기를 통해 2GW 기준 하루 5,400만 리터의 물 절약. DSX Pod: 7개의 수랭식 랙(Vera Rubin NVL72)과 17km의 Spectrum-X 케이블, 800V DC 전원 시스템을 공장에서 사전 조립·테스트 후 컨테이너 형태로 출하. 현장 설치부터 첫 토큰 생산까지 걸리는 시간을 기존 4~5개월에서 약 1개월(수일 내 현장 가동)로 단축. 4. 에이전틱 AI의 5대 구성 요소와 보안 플랫폼 5대 요소: 모델(지각·추론·계획), 하네스(OpenClaw 등 에이전트의 외골격), 샌드박스(격리 환경), 지식 기반(기업 데이터 연동), 도구(CUDA-X 라이브러리). OpenShell (아파치 2.0 오픈소스): 에이전트의 시스템 호출, 파일 접근, 네트워크 연결을 제어하는 보안 런타임. 에이전트를 독립된 샌드박스에 격리하고 인증 키를 외부 슈퍼바이저에 보관해 키 유출 원천 차단. Anthropic과 협력해 Claude 기반 에이전트에도 적용. Sentry: BlueField-4 상의 하드웨어 격리 영역에서 작동하는 보안 계층. 에이전트의 이상 행동 감지 시 밀리초 단위로 모델 연결을 차단하고 격리 조치. 지식 및 맞춤형 모델: Nemotron(언어), Cosmos(물리 세계), GR00T(로보틱스), Alpamayo(자율주행) 등 오픈 모델의 가중치와 학습 데이터·스크립트를 전면 개방. Nemotron Parse, Embed, 3 Omni 및 Kumo 등을 결합해 사내 정형·비정형 데이터를 에이전트에 연결. 산업 적용 사례: Lila Sciences(BioNeMo 기반 B세포 림프종 치료제 설계 및 로봇 실험 자동화), Siemens(Cosmos·Omniverse 기반 엘랑겐 공장 사전 검증), Dassault Systèmes(폭스바겐 차량 부품 설계 및 Simulia 시뮬레이션 자동화). 5. 피지컬 AI (Physical AI): 통신, 자율주행, 로보틱스 통신망의 AI 인프라화: 전 세계 10만 개 기지국(약 100GW 규모)이 향후 분산형 엣지 AI 데이터센터로 전환될 전망. 최근 Nokia와 협력해 T-Mobile 망에서 최초의 상용 CUDA 기반 통화 성공. 로보택시 표준 플랫폼 Hyperion: 14개 카메라, 9개 레이더, 3개 라이다, 초음파 센서와 듀얼 GPU 시스템으로 구성된 자율주행 표준 아키텍처. 폭스바겐(VW Bus), 볼보, 메르세데스-벤츠 차세대 모델, JLR(재규어 랜드로버) 등 4개 브랜드 신규 합류. 휴머노이드 및 3-컴퓨터 모델: 모델 학습용 컴퓨터, Omniverse 디지털 트윈 시뮬레이션 컴퓨터, 로봇 탑재용 컴퓨터의 3단계 구조로 개발. Agile Robots와 협력한 레퍼런스 로봇 'NVIDIA Agile One'을 내년 1분기 출시해 초기 개발 기간 단축 지원. 6. AI PC 및 워크스테이션: RTX Spark Microsoft와 4년간 협력해 개발한 'n1 X' 칩 기반의 새로운 PC 라인업. 손바닥만 한 크기에 1 PetaFLOPS 연산 성능과 128GB 메모리 탑재(2016년 초대형 DGX-1과 동일한 사양을 소형화). Windows 기반의 20 PetaFLOPS, 754GB 메모리를 갖춘 DGX Station(RTX Spark 탑재)은 올해 말 출시 예정. 로컬 환경(RTX Spark)에서 에이전트(Hermes)와 모델(Nemotron, GPT-6, Astra), 3D/물리 도구(FreeCAD, Blender, Isaac Sim)를 구동하고, 대규모 병렬 학습 시에만 클라우드(Isaac Lab)를 연동해 Pollen Robotics의 소형 로봇을 훈련·배포하는 전 과정 시연.

현대 인류 동물학 연구 센터에서 임상 연구 참가자를 모집합니다. ❝혹시, 스스로 동물이라고 생각하십니까?❞ 🔗 #BOYNEXTDOOR# #보이넥스트도어# #BND# #ANIMAL# #Move_Like_Animal#

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