Forwarded from 전종현의 인사이트
OpenAI의 상반기 매출이 $4.3b라는데, 최근에 구주 거래가 $500b 가치로 이루어졌으니 약 58배에 거래되었다고 기억해놔야겠다.
https://www.theinformation.com/articles/openais-first-half-results-4-3-billion-sales-2-5-billion-cash-burn
https://www.theinformation.com/articles/openais-first-half-results-4-3-billion-sales-2-5-billion-cash-burn
The Information
OpenAI’s First Half Results: $4.3 Billion in Sales, $2.5 Billion Cash Burn
OpenAI generated around $4.3 billion in revenue in the first half of 2025, about 16% more than it generated all of last year, according to financial disclosures to shareholders. The company said it burned $2.5 billion, in large part due to its research and…
❤1
Forwarded from Fabula Fori
AI 확산에 따른 막대한 전기 사용으로 에너지 비용 상승은 불가피. 이는 대중의 삶을 힘들게 할 것이며 정치적 혼란 야기할 수도
낮은 전기비용 유지와 관련 미국은 선택에 직면:
1. AI 주도권 포기하고 중국에 넘기기 -> AI에 의존하는 주식시장 폭락
2. 전기요금 인상 용인 -> 대중의 불만
3. 데이터 센터를 에너지 비용이 낮은 중동으로 이전 -> 지정학적 불안정성에 노출
4. 에너지 가격 하락 방안 모색 (정답!)
체제 변화를 통해 베네수엘라와 이란의 석유/가스 생산을 늘릴 경우, 에너지 가격 낮게 유지 가능. 그러나 생각대로 되지 않을 수도 (과거 이라크에서 실패)
가장 쉬운 방법은 석탄 사용을 늘리는 것. 석탄은 저렴할 뿐만 아니라 발전소도 빠르게 신설 가능. Trump의 최근 UN 연설은 이러한 방향을 시사
석탄 관련 기업 주가는 12개월 전 최저점에서 많이 반등했으나 아직 3년 전 수준에 불과
낮은 전기비용 유지와 관련 미국은 선택에 직면:
1. AI 주도권 포기하고 중국에 넘기기 -> AI에 의존하는 주식시장 폭락
2. 전기요금 인상 용인 -> 대중의 불만
3. 데이터 센터를 에너지 비용이 낮은 중동으로 이전 -> 지정학적 불안정성에 노출
4. 에너지 가격 하락 방안 모색 (정답!)
체제 변화를 통해 베네수엘라와 이란의 석유/가스 생산을 늘릴 경우, 에너지 가격 낮게 유지 가능. 그러나 생각대로 되지 않을 수도 (과거 이라크에서 실패)
가장 쉬운 방법은 석탄 사용을 늘리는 것. 석탄은 저렴할 뿐만 아니라 발전소도 빠르게 신설 가능. Trump의 최근 UN 연설은 이러한 방향을 시사
석탄 관련 기업 주가는 12개월 전 최저점에서 많이 반등했으나 아직 3년 전 수준에 불과
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Forwarded from 벨루가의 주식 헤엄치기
250929_AI Infrastructure. Compute is the New Oil - RAISE Summit 2025
https://www.youtube.com/watch?v=n3QdWygAzXg
[Implication]
(1) Neo-Cloud의 공통적인 핵심 성장 동력은 1) AI 인프라 건설 속도, 2) 특정 AI 워크로드에 대한 전문성, 3) 클라우드 계층[스택]의 복잡성을 해결[스택 내 전문 업체와의 협력을 통한 편리한 UI/UX 제공]하는 것
*다만, 패널들은 각자의 비즈니스 모델 및 스택에서의 포지셔닝에 따라 세부적인 부분에서는 서로 다른 견해를 보임
(2) 또한 기존 CSP[AMZN/MSFT/GOOGL] 업체들과 경쟁하기 위해서는 위의 3가지 요소와 함께 4) 소버린 AI 및 엔터프라이즈 타겟 전략, 5) 상대적으로 낮은 가격이 돌파구가 될 전망
(3) 한편 NVIDIA의 추론 라이브러리, 마켓 플레이스 확대 등은 Neo-Cloud 업체들에게 큰 위협이 될 수 있도 있어 보임
-
[Contents]
(1) AI 인프라는 새로운 석유. 20세기 성장이 에너지 기반이었다면, 21세기 성장은 명백히 AI가 주도
(2) AI는 막대한 양의 에너지를 소비하며 인프라의 중요성을 더욱 더 부각 시킴
(3) 과거 클라우드 시대에는 저렴한 CPU 서버의 Multi-tenancy와 가상화가 핵심
(4) 당시 하이퍼스케일러들은 이 목적에 맞는 맞춤형 CPU와 네트워크 칩을 개발
(5) 그러나 현재는 모든 것이 GPU와 AI 인프라를 중심으로 재편되는 중
(6) GPU는 가격이 매우 비쌈. GPU 리소스를 잘게 쪼개서 "필요할 때만 쓰세요"라고 팔면, 유휴 시간이 발생 했을 때 손실을 감당할 수 없는 구조
(7) 이런 구조는 장기 계약으로의 변화, 즉 비즈니스 모델의 구조적 변화를 야기
(8) AI는 관련 기업의 자금조달, 데이터센터 계약 구조, 클라우드 업체들의 S/W 운영 방식 등 모든 것에 근본적인 변화를 요구
(9) 오늘 이 자리에는 해당 변화를 주도하는 다양한 배경의 Neo-Cloud 업체들이 모임
(10) Neo Cloud가 기존 CSP 업체를 상대로 경쟁할 수 있는 가장 큰 무기는 1) 속도, 2) 전문화
(11) 기존 CSP는 모든 고객에게 모든 것을 제공하는 아웃소싱 IT 솔루션에 가까움
(12) 반면 우리는 오직 '특정 AI 워크로드'에만 집중
(13) 이러한 극도의 집중/전문화가 기존 CSP를 능가하는 경쟁력의 원천
(14) AI 컴퓨팅 아키텍처는 극적으로 변화하고 있으며 전력, 냉각 시스템, 데이터센터 설계 등 물리 인프라의 모든 것이 바뀌고 있음
(15) 대기업 의사 결정 구조는 본질적으로 느릴 수밖에 없으며, 수많은 승인 절차가 많은 PJT의 지연을 유발
(16) Crousoe는 100MW급 데이터센터를 300일 만에 구축. 이제는 200일로 단축 중
(17) *Lambda는 최종 사용자가 GPU에 접근하는 속도에 집중
*SK그룹과 협력하고 있음
(18) 복잡한 클러스터를 원클릭으로 쉽게 생성, 15분 단위로 리소스를 빌려 쓸 수 있게 해서 접근성을 극대화
(19) 반면 기술적 과제도 존재. 바로 복잡성과의 싸움
(20) 대규모 GPU 클러스터를 구축/운영하기 위해서는 가상화부터 쿠버네티스, 다중 네트워크까지 모든 복잡성을 해결해야 함
(21) 특히 엄격한 멀티테넌시를 계층의 가장 낮은 단계부터 구현해야 하는 것이 어려움
(22) 즉, 하나의 GPU 클러스터를 A/B 기업이 동시에 공유해서 사용할 때 서로의 자원이 절대로 섞이지 않도록 강력하게 격리해야 함
(23) 클라우드 스택은 1) H/W 계층[GPU/CPU/메모리], 2) 가상화 계층[쿠버네티스/하이퍼바이저], 3) 플랫폼 계층[AI 프레임워크/개발 환경], 4) 서비스 계층[API]으로 구성
(24) 멀티테넌시를 상위 계층[서비스]에서만 처리하면 보안/성능의 문제가 생김
(25) 따라서 H/W나 펌웨어 레벨부터 리소스를 강력하게 분리해야 함
(26) GPU/네트워크는 원래 단일 사용자에 최적화된 경우가 많은데, 이를 강제로 나누면 성능 저하/드라이버 충돌 등이 발생
(27) Lambda는 NVDA의 인피니밴드를 포함한 3개의 네트워크 패브릭을 동시 분할하는 가상화 S/W를 자체 개발
(28) 이 기술 덕분에 8,000개의 GPU 클러스터를 다양한 크기의 하위 클러스터로 동적으로 분할하여 제공할 수 있게 됨
(29) *Mirantis는 이러한 복잡한 환경 설정을 '템플릿화'하여, 인프라에 대한 고난이도 기술 없이도 Neo-Cloud가 빠르게 서비스를 시작할 수 있도록 도와 주는 역할
*Mirantis는 클라우드 네이티브 인프라 관리 회사. 쿠버네티스/OpenStack/컨테이너 플랫폼 구축 자동화를 도와줌. 네오클라우드 업체에게 자동화된 설정 패키지를 제공
■ GPU 클러스터 템플릿→GPU + 네트워크+스케줄러 세팅 자동화
■ 보안/멀티테넌시 템플릿→테넌트 격리 정책 자동 반영
■ 모니터링 템플릿→Prometheus+Grafana 대시보드 자동 구축
(30) 결국 AI 인프라는 RDMA 패브릭/가상화/멀티테넌시 등 모든 것을 관리해야 함
(31) 또한 개별 GPU/트랜시버/네트워크 등 클라우드 스택 전반에서 발생할 수 있는 문제에 대비도 필수
(32) 한편, 소버린 AI는 이제 마케팅이 아니라 현실
(33) 특히 유럽에서는 에너지 생산~데이터 주권에 이르기까지 모든 밸류체인에서 주권에 대한 인식이 커지고 있음
(34) Sesterce의 임무는 유럽이 자체 인프라/데이터센터/컴퓨팅/에너지를 소유할 수 있게 하는 것
*글로벌 컴퓨팅 파워의 60% 미국, 5% 유럽
(35) 이 격차를 메우기 위해 Sesterce는 프랑스에 GW급 AI 팩토리 건설을 추진. Nebius 역시 소버린 AI 흐름에서 유사한 역할
(36) Neo Cloud 주요 시장은 엔터프라이즈향이 될 것
(37) 현재 대부분의 기업은 '혼란스럽다/쓰던게 아니다'라는 이유로 2~3배 비싼 CSP를 이용
(38) 우리는 엔터프라이즈 시장으로 진출하기 위해 단순히 인프라를 판매하는 것에서 벗어나야 함
(39) 추론, 플랫폼 서비스와 같은 상위 솔루션을 판매가 절실
(40) 기존 CSP 업체들이 강력한 이유는 기술에 필요한 모든 것을 서비스로 제공하는 거대한 생태계를 구축했기 때문
(41) 기업 입장에서 CSP에서 Neo Cloud로 전환하는 비용은 매우 높기도 함
(42) Neo Cloud가 엔터프라이즈 시장을 공략하기 위해서는 스택 위로 올라가는 것 외에 선택의 여지가 없음
(43) 추론 플랫폼이 그 첫 단계가 될 것. 이후 ML 오케스트레이션, 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로 확장 전망
(44) Nebius는 자체 개발과 더불어 전문 솔루션 기업과의 파트너십을 중요한 전략으로 보고 있음
(45) Ford가 정제 시설이나 정유소를 운영하지 않는 것처럼, 각 계층에는 전문화된 승자가 존재할 것
(46) 즉, 스택의 모든 단일 계층에서 수천억 달러 규모의 비즈니스가 탄생 전망
(47) 또한 시장 구조는 각 계층에 존재하는 해자의 형태에 따라 결정 될 것
(48) 네트워크 효과가 강한 분야에서는 승자 독식이, 규모의 경제가 중요한 분야는 과점 형태가 될 것
(49) Sesterce는 오히려 컴퓨팅에서 에너지로, 즉 밸류체인 아래로 내려가는 전략을 취함
(50) 미래에는 S/W 개발 주기가 극도로 짧아져 프롬프트 입력만으로 서비스가 생성될 수 있기 때문
(51) 그럴 경우 진정한 해자는 에너지, 고품질의 물리적 인프라 운영 능력이 될 것
(52) Crusoe의 경우 반도체부터 데이터센터, 토큰까지 수직 통합을 통해 모든 계층 솔루션 제공을 목표
-
[Panelists]
■ Roman Chermin: Co-founder & CBO, Nebius
■ Youssef El Manssouri: Co-founder & CEO, Sesterce
■ Shaun O'Meara: CTO, Mirantis
■ Stephen Balaban: Co-founder & CEO, Lambda
■ Chase Lochmiller: Co-founder & CEO, Crusoe
■ Dylan Patel: Founder & CEO, Semianalysis
https://www.youtube.com/watch?v=n3QdWygAzXg
[Implication]
(1) Neo-Cloud의 공통적인 핵심 성장 동력은 1) AI 인프라 건설 속도, 2) 특정 AI 워크로드에 대한 전문성, 3) 클라우드 계층[스택]의 복잡성을 해결[스택 내 전문 업체와의 협력을 통한 편리한 UI/UX 제공]하는 것
*다만, 패널들은 각자의 비즈니스 모델 및 스택에서의 포지셔닝에 따라 세부적인 부분에서는 서로 다른 견해를 보임
(2) 또한 기존 CSP[AMZN/MSFT/GOOGL] 업체들과 경쟁하기 위해서는 위의 3가지 요소와 함께 4) 소버린 AI 및 엔터프라이즈 타겟 전략, 5) 상대적으로 낮은 가격이 돌파구가 될 전망
(3) 한편 NVIDIA의 추론 라이브러리, 마켓 플레이스 확대 등은 Neo-Cloud 업체들에게 큰 위협이 될 수 있도 있어 보임
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[Contents]
(1) AI 인프라는 새로운 석유. 20세기 성장이 에너지 기반이었다면, 21세기 성장은 명백히 AI가 주도
(2) AI는 막대한 양의 에너지를 소비하며 인프라의 중요성을 더욱 더 부각 시킴
(3) 과거 클라우드 시대에는 저렴한 CPU 서버의 Multi-tenancy와 가상화가 핵심
(4) 당시 하이퍼스케일러들은 이 목적에 맞는 맞춤형 CPU와 네트워크 칩을 개발
(5) 그러나 현재는 모든 것이 GPU와 AI 인프라를 중심으로 재편되는 중
(6) GPU는 가격이 매우 비쌈. GPU 리소스를 잘게 쪼개서 "필요할 때만 쓰세요"라고 팔면, 유휴 시간이 발생 했을 때 손실을 감당할 수 없는 구조
(7) 이런 구조는 장기 계약으로의 변화, 즉 비즈니스 모델의 구조적 변화를 야기
(8) AI는 관련 기업의 자금조달, 데이터센터 계약 구조, 클라우드 업체들의 S/W 운영 방식 등 모든 것에 근본적인 변화를 요구
(9) 오늘 이 자리에는 해당 변화를 주도하는 다양한 배경의 Neo-Cloud 업체들이 모임
(10) Neo Cloud가 기존 CSP 업체를 상대로 경쟁할 수 있는 가장 큰 무기는 1) 속도, 2) 전문화
(11) 기존 CSP는 모든 고객에게 모든 것을 제공하는 아웃소싱 IT 솔루션에 가까움
(12) 반면 우리는 오직 '특정 AI 워크로드'에만 집중
(13) 이러한 극도의 집중/전문화가 기존 CSP를 능가하는 경쟁력의 원천
(14) AI 컴퓨팅 아키텍처는 극적으로 변화하고 있으며 전력, 냉각 시스템, 데이터센터 설계 등 물리 인프라의 모든 것이 바뀌고 있음
(15) 대기업 의사 결정 구조는 본질적으로 느릴 수밖에 없으며, 수많은 승인 절차가 많은 PJT의 지연을 유발
(16) Crousoe는 100MW급 데이터센터를 300일 만에 구축. 이제는 200일로 단축 중
(17) *Lambda는 최종 사용자가 GPU에 접근하는 속도에 집중
*SK그룹과 협력하고 있음
(18) 복잡한 클러스터를 원클릭으로 쉽게 생성, 15분 단위로 리소스를 빌려 쓸 수 있게 해서 접근성을 극대화
(19) 반면 기술적 과제도 존재. 바로 복잡성과의 싸움
(20) 대규모 GPU 클러스터를 구축/운영하기 위해서는 가상화부터 쿠버네티스, 다중 네트워크까지 모든 복잡성을 해결해야 함
(21) 특히 엄격한 멀티테넌시를 계층의 가장 낮은 단계부터 구현해야 하는 것이 어려움
(22) 즉, 하나의 GPU 클러스터를 A/B 기업이 동시에 공유해서 사용할 때 서로의 자원이 절대로 섞이지 않도록 강력하게 격리해야 함
(23) 클라우드 스택은 1) H/W 계층[GPU/CPU/메모리], 2) 가상화 계층[쿠버네티스/하이퍼바이저], 3) 플랫폼 계층[AI 프레임워크/개발 환경], 4) 서비스 계층[API]으로 구성
(24) 멀티테넌시를 상위 계층[서비스]에서만 처리하면 보안/성능의 문제가 생김
(25) 따라서 H/W나 펌웨어 레벨부터 리소스를 강력하게 분리해야 함
(26) GPU/네트워크는 원래 단일 사용자에 최적화된 경우가 많은데, 이를 강제로 나누면 성능 저하/드라이버 충돌 등이 발생
(27) Lambda는 NVDA의 인피니밴드를 포함한 3개의 네트워크 패브릭을 동시 분할하는 가상화 S/W를 자체 개발
(28) 이 기술 덕분에 8,000개의 GPU 클러스터를 다양한 크기의 하위 클러스터로 동적으로 분할하여 제공할 수 있게 됨
(29) *Mirantis는 이러한 복잡한 환경 설정을 '템플릿화'하여, 인프라에 대한 고난이도 기술 없이도 Neo-Cloud가 빠르게 서비스를 시작할 수 있도록 도와 주는 역할
*Mirantis는 클라우드 네이티브 인프라 관리 회사. 쿠버네티스/OpenStack/컨테이너 플랫폼 구축 자동화를 도와줌. 네오클라우드 업체에게 자동화된 설정 패키지를 제공
■ GPU 클러스터 템플릿→GPU + 네트워크+스케줄러 세팅 자동화
■ 보안/멀티테넌시 템플릿→테넌트 격리 정책 자동 반영
■ 모니터링 템플릿→Prometheus+Grafana 대시보드 자동 구축
(30) 결국 AI 인프라는 RDMA 패브릭/가상화/멀티테넌시 등 모든 것을 관리해야 함
(31) 또한 개별 GPU/트랜시버/네트워크 등 클라우드 스택 전반에서 발생할 수 있는 문제에 대비도 필수
(32) 한편, 소버린 AI는 이제 마케팅이 아니라 현실
(33) 특히 유럽에서는 에너지 생산~데이터 주권에 이르기까지 모든 밸류체인에서 주권에 대한 인식이 커지고 있음
(34) Sesterce의 임무는 유럽이 자체 인프라/데이터센터/컴퓨팅/에너지를 소유할 수 있게 하는 것
*글로벌 컴퓨팅 파워의 60% 미국, 5% 유럽
(35) 이 격차를 메우기 위해 Sesterce는 프랑스에 GW급 AI 팩토리 건설을 추진. Nebius 역시 소버린 AI 흐름에서 유사한 역할
(36) Neo Cloud 주요 시장은 엔터프라이즈향이 될 것
(37) 현재 대부분의 기업은 '혼란스럽다/쓰던게 아니다'라는 이유로 2~3배 비싼 CSP를 이용
(38) 우리는 엔터프라이즈 시장으로 진출하기 위해 단순히 인프라를 판매하는 것에서 벗어나야 함
(39) 추론, 플랫폼 서비스와 같은 상위 솔루션을 판매가 절실
(40) 기존 CSP 업체들이 강력한 이유는 기술에 필요한 모든 것을 서비스로 제공하는 거대한 생태계를 구축했기 때문
(41) 기업 입장에서 CSP에서 Neo Cloud로 전환하는 비용은 매우 높기도 함
(42) Neo Cloud가 엔터프라이즈 시장을 공략하기 위해서는 스택 위로 올라가는 것 외에 선택의 여지가 없음
(43) 추론 플랫폼이 그 첫 단계가 될 것. 이후 ML 오케스트레이션, 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로 확장 전망
(44) Nebius는 자체 개발과 더불어 전문 솔루션 기업과의 파트너십을 중요한 전략으로 보고 있음
(45) Ford가 정제 시설이나 정유소를 운영하지 않는 것처럼, 각 계층에는 전문화된 승자가 존재할 것
(46) 즉, 스택의 모든 단일 계층에서 수천억 달러 규모의 비즈니스가 탄생 전망
(47) 또한 시장 구조는 각 계층에 존재하는 해자의 형태에 따라 결정 될 것
(48) 네트워크 효과가 강한 분야에서는 승자 독식이, 규모의 경제가 중요한 분야는 과점 형태가 될 것
(49) Sesterce는 오히려 컴퓨팅에서 에너지로, 즉 밸류체인 아래로 내려가는 전략을 취함
(50) 미래에는 S/W 개발 주기가 극도로 짧아져 프롬프트 입력만으로 서비스가 생성될 수 있기 때문
(51) 그럴 경우 진정한 해자는 에너지, 고품질의 물리적 인프라 운영 능력이 될 것
(52) Crusoe의 경우 반도체부터 데이터센터, 토큰까지 수직 통합을 통해 모든 계층 솔루션 제공을 목표
-
[Panelists]
■ Roman Chermin: Co-founder & CBO, Nebius
■ Youssef El Manssouri: Co-founder & CEO, Sesterce
■ Shaun O'Meara: CTO, Mirantis
■ Stephen Balaban: Co-founder & CEO, Lambda
■ Chase Lochmiller: Co-founder & CEO, Crusoe
■ Dylan Patel: Founder & CEO, Semianalysis
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RAISE Summit 2025: AI Infrastructure. Compute is the New Oil
At RAISE Summit’s Infrastructure is the New Oil panel, AI infrastructure leaders from Nebius, Sisters, Mirantis, Lambda, and Crusoe dive deep into how startups are outpacing hyperscalers with gigawatt-scale data centers, sovereign clouds, and AI-native software…
#PLTR
Ethicrithm가 말하는 팔란티어 도입 성과: Chaos에서 명확성으로
» Ethicrithm는 건설사의 데이터, 운영 혁신을 지원하는 기업
- 프로젝트 지연 최대 30% 감소
- 재고 비용 15% 절감
- 벤더 관련 이슈 25% 감소
- 자재 품질 10% 개선
- 온보딩 속도 20% 향상
- 예산 초과율 40%까지 감소
https://ethicrithm.com/from-data-chaos-to-clarity-enhancing-enterprise-operations-with-palantir-in-the-construction-industry/
Ethicrithm가 말하는 팔란티어 도입 성과: Chaos에서 명확성으로
» Ethicrithm는 건설사의 데이터, 운영 혁신을 지원하는 기업
공급망 및 조달 문제 최적화
- 프로젝트 지연 최대 30% 감소
- 재고 비용 15% 절감
- 벤더 관련 이슈 25% 감소
- 자재 품질 10% 개선
- 온보딩 속도 20% 향상
- 예산 초과율 40%까지 감소
https://ethicrithm.com/from-data-chaos-to-clarity-enhancing-enterprise-operations-with-palantir-in-the-construction-industry/
Ethicrithm
From Data Chaos to Clarity: Enhancing Enterprise Operations with Palantir in the Construction Industry
From data chaos to clarity; how Ethicrithm can help enhance enterprise operations with Palantir in the construction industry.
기억보단 기록을
#PLTR 팔란티어는 미국을 방문한 벨기에 국방부 대표단의 일환으로, 테오 프랑켄 벨기에 국방부 장관과 프레데릭 반시나 국방총장을 맞이하게 되어 영광이라고 밝혔습니다. 벨기에 국방부 장관 테오 프랑켄 은 “팔란티어는 유럽 방위의 최전선에 있으며, NATO 모든 회원국의 중요한 파트너”라고 말했습니다.
영국과 똑같은 흐름.. 벨기에도 큰거 하나 터지겠네요. 유럽쪽도 점점 팔란티어가 장악해나가는 중
Forwarded from 텔레그램 코인 방,채널 - CEN
Forwarded from 텔레그램 코인 방,채널 - CEN
엔비디아와 오픈AI가 증시를 펌핑하는 방식
👉자세히보기
#AI
1. 엔비디아, 오픈AI에 1,000억 달러 투자하며 대규모 데이터센터 구축 자금 지원
2. 오픈AI, 투자금으로 수백만 개 엔비디아 칩 구매 약속
3. 업계·학계, 이 거래를 “순환 거래”라 부르며 인위적 시장 부양, AI버블 우려 제기
4. 오픈AI, AMD와도 수백억 달러 규모 칩 공급 계약…최대 주주 될 전망
5. 오픈AI-AMD 계약 역시 순환 거래 구조라는 분석 나옴
6. 기술 미검증 상태에서 수조 달러 움직이고 있음
7. 이런 빅딜들로 수요와 매출이 눈덩이처럼 커지며 투자→구매→성장→비즈니스 결속 구조 만듦
8. AI 인프라 투자 확장, 부채·주식·부동산·에너지 등 모든 시장을 위태롭게 만듦
9. 3년 전부터 엔비디아·오픈AI, 클라우드 공급자·스타트업과 중첩적 대형 파트너십 체결
10. 오픈AI, 엔비디아·AMD·오라클 등과의 계약만으로 1조 달러 넘음
11. 현금 고갈 중, 2020년대 말이나 되어야 현금흐름 흑자 예상
12. 일부 애널리스트 “AI 버블 초기 신호가 될 수 있다” 경고
13. 엔비디아, AI 스타트업 수십 곳에 투자하며 대다수에 자사 칩 구매 유도
14. 오픈AI 역시 스타트업 투자, 일부는 오픈AI 모델 기반 서비스 구축
15. 엔비디아, CoreWeave IPO에 7% 지분 인수, CoreWeave로부터 63억 달러 클라우드 서비스 구매, 오픈AI도 CoreWeave 지분 3억5천만 달러 확보 및 224억 달러 클라우드 계약
16. CoreWeave, 엔비디아 칩 대량 임대후 오픈AI에 클라우드 제공…복잡한 상호의존 생태계
17. 엔비디아, 오픈AI, 오라클도 3,000억 달러 데이터센터 계약, 오라클이 엔비디아 칩 구매로 투자금 환원
18. AMD CEO “긍정적·선순환적 관계”라 언급, OpenAI 임원 “전체 AI 공급망 활용 필수” 강조
19. 미국 정부 측, “기업들 성공 기원” 등 자유 방임적 태도, 트럼프 행정부도 AI 투자 네트워크 관여
20. 전문가 “OpenAI·엔비디아 코어는 닷컴버블 때 스타트업 간 순환 성장과 유사”, 실제 수익보다 지출이 앞서 구조적 위험 경고
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#AI
Forwarded from T.A Crypto