ai의 본질은 데이터 입니다.

데이터 학습을 시킨다는 것은 데이터를 의미 있게 서로 연결을 시킨다는 것입니다.

이쁜 꼬마 선충이란 것을 들어 보셨을 것입니다.

신경망을 데이터로 그대로 디지털로 옮겨서 구현하고 서로 연결 시켜 놓아더니 코딩없이 스스로  알아서 움직이게 되는 것입니다. 배고프면 먹이를 찾고 먹고 싸고 모든 행동들은 신경망을 서로 연결만 시켜놓으면 가능하게 되는 것입니다.

주행 데이터를 모아서 놓고 학습시키면 자율 주행 ai가 됩니다.

단어들을 가중치를 부여하고 연결시켜 놓으면 LLM ai 모델이 됩니다.

데이터 자체가 ai의 본질입니다.

ai는 데이터 집합 이며 별것이 아니란 것을 말씀드리고 싶은 것입니다.

이 데이터를 학습이나 추론하기 위해서는 계산을 위한 시스템 칩과 데이터를 저장하는 메모리가 필요합니다.

학습이나 추론하는 칩들은 대체품들이 많이 있습니다.

그러나 메모리는 대체품이 없습니다.

성급하게 결론을 내린다면 아래와 같습니다.

데이터 = ai = 메모리

메모리가 곧 ai입니다.

ai학습에 우연히 gpu를 사용했더니 성능이 우수하게 나왔고 이후 엔비디아가 재평가 되었고 시가총액 1위를 했습니다.

이 사건 전에 누가 알았겠습니까? 아님 이때 인사이트가 발동되서 엔비디아 주식을 사놓아도 늦지 않았지요.

이 시기에 ai에 있어서 메모리가 어떤 의미가 있는지 젠슨황도 몰랐습니다. 깐부치킨 사건은 확실한 메세지를 우리에게 전달하기에 부족하지 않다고 생각합니다.  

앞으로 전개 될 ai에게 있어서 더 빠른 속도와 용량을 가진 메모리만 필요할 뿐 다른 대체품은 없습니다.

가까운 미래에 엣지 디바이스를 위한 저전력과 빠른 속도의 큰 용량의 메모리가 필요할 것입니다.

이 메모리를 삼성이나 하이닉스가 만들 가능성이 90% 이상일 것입니다. 이때 메모리가 차지 하는 원가 비중은 30% 이상이겠죠. 50%에 이를 수 도 있습니다. 스마트 폰이란 것이 사라질 수 도 있죠. 아이폰이 사라지게 됩니다. 뭔가 새로운 것이 있겠지만 그 주인공은 삼성이 될 가능성이 높아 보입니다. 엔비디아도 애플도 뛰어넘는 기업이 삼성이 될 것이다 예측하는 것이 그렇게 무리한 상황이 아닌 것이 되었습니다.

온통 ai로 돌아가는 세상에서 메모리를 독점한다.

이것을 미국이나 중국이 그냥 쳐다 만 볼 것인가 하는 문제가 있을 뿐 바뀌는 것은 없습니다.

배아프면 스스로 만들던지 하면 되죠.

27년이나 28년이나 미국의 빅테크는 가격을 떠나서 물량을 선점해야 합니다.

물량을 선점하는 것만으로 경쟁사를  견제하고 공격하는 것입니다. 투자를 미루는 것은 생존의 문제와 직결이 됩니다.

어떤 선택의 여지가 없어 보입니다.

메모리의 대한민국은 도대체 과거에 무슨 일을 했기에 이런 엄청난 기회를 얻은 것일까요? 

2000년 이후 20년간 발전하고 변화된 모습보다 5년 후 대한민국은 더욱 다를 것 같아 보입니다.

이게 무슨 일인가 싶은 생각이 많이 드네요. 삼성과 하이닉스가 벌어들이는 수익이 정말 말도 안됩니다.