1. HBM 한계HBM (High Bandwidth Memory) 메모리 반도체는 4차 산업 AI 트렌드에 따라 고성능 컴퓨팅, 인공지능, 고성능 그래픽 처리 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 HBM은 한계에 이르르고 있는데, 크게 다음과 같은 요소들로 나뉜다.제조 비용과 복잡성: HBM은 여러 개의 DRAM 다이를 수직으로 쌓아 연결하는 방식(TSV 기술)을 사용한다. 이로 인해 제조 공정이 복잡하고, 비용이 높아지는 문제가 있다. 따라서, 저가 제품이나 보급형 제품에는 적용이 어렵다.열 관리 문제: HBM은 여러 층의 다이를 쌓아올리기 때문에, 발열 문제가 심각할 수 있다. 특히 고성능 컴퓨팅 환경에서는 과열이 성능에 영향을 미칠 수 있어, 추가적인 냉각 장치가 필요하다.용량 한계: HB..

게이밍 영역이라 취급받던 엔비디아는 이제 AI혁명에 따라 폭발적으로 성장하고 있으며 초거대 AI플랫폼 기업으로 변모하고 있다. 특히 데이터센터 부문에서 예상을 훌쩍 뛰어넘는 성과를 보이며 이에 따라 주가도 대폭 상승 중이다. 엔비디아 데이터센터 엔비디아 지난 8월에 발표한 실적발표를 보면 데이터센터 부문 매출은 103억 2000만 달러로 전분기 대비 141%, 전년동기 대비 171% 급성장했다. 전 세계 기업들의 생성형 AI 도입 경쟁 본격화로 엔비디아에 러브콜을 보내는 상황이다. AI 데이터센터 이용료 AI 데이터센터를 구축하기 위해서는 천문학적인 비용이 드는데, 이 같은 높은 진입장벽을 엔비디아는 주목했고 구독형 서비스로 기업에게 제공하고 있다. 이용료는 월 $36,999 달러로 대규모 데이터센터 구..