Infrastructure & Hardware
매일 핵심 AI 뉴스 알림 받기데이터센터와 전력, 칩, 자본 등 AI 가 실행되기 위한 기반 구조를 심층 분석합니다
차가운 데이터센터가 효율적이라는 착각. AI 팩토리는 이제 45°C 냉각수로 돌아간다 NVIDIA Rubin 서버의 45°C 냉각수 방식이 칠러 의존을 줄이고 폐열 재활용을 가능하게 하면서, 데이터센터 입지를 좌우하는 조건이 기후와 전력망, 물, 배관망으로 넓어졌다. ALL ARTICLES
- 우주 데이터센터의 현실적 TCO 우주 궤도 데이터센터는 태양광 확보에는 유리하지만 방열판 면적과 짧은 설비 수명 탓에 지상보다 약 4배 비용이 든다. 반도체와 발사체 생산 능력도 함께 늘어야 격차가 줄어든다.
- GPU 72개 랙이 아니라 TPU 9,216개 한 덩어리 — AI 인프라의 진짜 병목은 칩이 아니라 ‘연결’이다 AI 가속기 성능은 칩 자체보다 시스템 구성에서 갈린다. 연결 규모, 광 스위치를 통한 랙 간 배선, 프리필·디코드 분리 시 KV 캐시 이동, 학습·추론용 설계 분화까지 거리와 메모리 배치가 인프라 성능을 좌우한다.
- 2028년, Google이 Nvidia보다 AI 칩을 더 많이 찍을 수 있다 2028년 AI 칩 경쟁에서 Google TPU 물량이 Nvidia GPU 출하량에 근접하지만, 실제 승부처는 패키징과 전력 같은 칩 밖의 병목에 있다.
- AI의 권력은 어디에 있는가? AI 산업의 병목이 칩에서 전력과 설비로 옮겨가면서, 전력을 얼마나 많이 확보했는지보다 필요할 때 사용량을 줄일 수 있는지가 데이터센터 가동 속도를 가른다.