다들 AI 반도체 사이클 하면 엔비디아 GPU 사이클로만 생각하는데 삼성전자가 베팅한 유클리드는 GPU가 아니라 추론(inference) 전용칩 만드는 곳임. 업계에서 '제2의 엔비디아'로 불리는 스타트업 이게 역발상인 이유. GPU는 모델 학습(training)에 최적화된 물건이고 여기는 엔비디아가 사실상 독점 중임. 근데 학습 끝난 모델을 실제 서비스에 돌리는 추론 단계는 얘기가 다름. 학습만큼 연산량이 크지 않은 대신 전력·비용 효율이 더 중요해서, 범용 GPU보다 특화칩이 유리한 구간이 따로 생김 그래서 이 베팅이 의미 있는 게, 반도체 사이클을 "1단계 학습·GPU 독점 / 2단계 추론·특화칩 분화"로 나눠 보기 시작했다는 신호로 읽힘. 삼성이 GPU 경쟁에서 밀렸다고 끝난 게 아니라, 다음 판이 따로 열릴 걸 보고 미리 자리 잡는 거일 수 있음 #반도체 #AI

⚡️ 엔비디아 AI 인프라 서밋 요약 📍전력효율 · 9/15 산타클라라서 베라 루빈·DSX MaxLPS 공개 · DSX MaxLPS로 메가와트당 최대 1.4배 더 많은 토큰 처리 · 람다는 DSX MaxLPS 적용해 와트당 성능 23% 향상 📍유연부하 · 구글·에메랄드AI와 'AI 에너지 관리 연합(AEMA)' 출범, 18개 전력·반도체 기업 참여 · 에메랄드AI, 실리콘밸리 파워와 부하 감축 시연 — 전력망 신호 받아 우선순위 낮은 작업 자동으로 줄였다 복귀 · 계통 연결 기준도 "설비 유무"에서 "감축 속도·유지 시간"으로 손질 추진 칩 사서 GPU 다 채워놔도 전기를 제때 못 끌어오면 그냥 놀리는 신세임. 그래서 엔비디아가 아예 전력회사·전력관리 기업까지 끌어들여 "AI가 알아서 전력 덜 쓰는 시간대로 연산 옮기는" 구조를 표준으로 만들려는 거임. 계통 연결 대기 시간 자체를 줄이겠다는 거라, 이게 자리 잡으면 AI 인프라 투자 병목이 GPU 확보에서 전력 확보로 완전히 옮겨가는 흐름이 더 뚜렷해질 듯 #AI #반도체

클래리티법 통과 확률 39%→18%로 반토막났는데 BTC는 같은 기간 38% 올랐음(비트와이즈 CIO 데이터) 법안 기대감 아니라 부채·유동성 논리로 가는 중이란 뜻. 규제가 안 풀려도 오를 수 있다는 건데, 반대로 유동성 명분이 꺾이면 그 자리를 뭐가 채워줄지가 다음 관전 포인트 #BTC #규제