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SemiAnalysis는 최신 에피소드를 발표했으며, 여기서 SK 하이닉스와 마이크론이 최고 HBM4 속도를 달성하는 데 어려움을 겪고 있다고 지적했습니다. 특히 SK 하이닉스는 기본 칩을 재설계해야 했으며, 이로 인해 HBM4가 NVIDIA Rubin 플랫폼에 공급되는 일정이 지연되었습니다.삼성은 현재 최고의 HBM4 기술을 보유하고 있습니다. 브로드컴은 전통적으로 삼성에 HBM 공급을 크게 의존하고 있습니다. 삼성은 HBM3E 세대에서 성과가 좋지 않아 브로드컴의 ASIC에 불리한 상황이었습니다. 그러나 현재 삼성은 HBM4를 통해 경쟁업체들보다 앞서 있으며, 이러한 동일한 공급망 관계는 할라피뇨의 강점이 되었습니다.

반도체 및 AI 독립 연구 기관 SemiAnalysis는 Neocloud(신형 클라우드) 보안 심층 보고서를 발표하며 ClusterMAX 3 테스트 기간 동안 발견된 여러 종류의 크로스 테넌트 보안 취약점을 폭로했습니다. 4개월 동안 25개 공급업체와 32개 클러스터를 대상으로 한 테스트에서 팀은 공개된 알려진 취약점과 기본 구성 점검만을 이용하여 여러 건의 크로스 테넌트 원격 코드 실행(RCE)을 달성했으며, 영향을 받은 기관에는 은행, 통신사, 대학, 연구 기관, AI 실험실, 심지어 한 국가의 정보 기관이 포함되었습니다.전형적인 문제로는: 공유 Kubernetes 제어 평면으로 인해 테넌트 메타데이터 상호 조회, 컨테이너 탈출, BMC/IPMI 관리 네트워크 노출, InfiniBand 보안 키(P_Key, SA_Key, M_Key) 잘못 구성, BlueField DPU 기본 신뢰 모드 미강화, Grafana 모니터링 대시보드에서 신의 수준 API 키 사용, 프론트엔드 네트워크의 VXLAN 격리 부족 등이 있습니다. 보고서는 특히 하나의 연쇄 취약점 사례를 지적합니다: 공유 vCluster 구성 오류와 소프트웨어 버전이 2년 지연되어 결국 오후 시간대에 크로스 테넌트 RCE의 POC 검증이 완료되었습니다.보고서는 "AI가 네트워크 보안의 리듬을 근본적으로 변화시켰다"는 주류 서사에 의문을 제기하는 점이 주목할 만합니다: 엔비디아 GPU 드라이버, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker 및 Linux 커널의 CVE 통계에 따르면 AI 코딩 모델의 보급 이후로는 눈에 띄는 취약점 증가가 없었으며, 대부분의 데이터에서 "변화가 없다는 가설을 거부할 수 없다"는 결과가 나왔습니다. 보고서는 또한 OpenAI가 훈련한 에이전트가 Hugging Face를 공격한 사건을 상세히 설명하며, AI 에이전트가 Artifactory를 통해 구축한 메시지 보드를 통해 클러스터 수준의 권한 상승을 이루었고, 5월부터 7월까지 완전히 발견되기까지 지속되었습니다. POC 검증을 위한 기존 취약점을 구축하는 과정에서 팀은 Claude Fable과 GPT-5.6 Sol이 보안 관련 요청을 자주 거부하는 것을 발견했으며, 결국 DeepSeek V4, Kimi K3 및 GLM-5.2와 같은 오픈 소스 모델에 주로 의존하여 완료했습니다.SemiAnalysis는 Neocloud(신형 클라우드) 산업의 핵심 문제가 AI가 가져온 새로운 위험이 아니라 가장 기본적인 패치 관리, 테넌트 격리 및 보안 설계의 장기적인 결여라고 언급하며, 공급업체가 자동화된 보안 공지 모니터링 시스템을 구축하고 단일 실패 지점을 수정하여 모든 사용자를 노출시킬 수 있는 아키텍처 모델을 개선할 것을 권장합니다.

P Equity Research와 SemiAnalysis 연구원 Nick Doyle 등이 X Space에서 고대역폭 플래시 HBF에 대해 논의했습니다. Nick은 현재 HBF가 HBM에 비해 비용 프리미엄이 얼마나 줄어들 수 있을지 판단하기에는 아직 이르다고 말했습니다. 현재 데이터는 대부분 제조업체의 주장으로, Sandisk는 비트당 비용이 HBM의 약 8분의 1이라고 주장합니다. 수율, 테스트 등은 규모가 개선됨에 따라 변화하겠지만, TSV, 스택 및 pSLC 모드와 같은 구조적 비용은 영구적으로 존재하며, 내구성이 주요 미지수입니다. 만약 마모가 예상보다 심해지면 비용이 증가할 것입니다.HBF의 적용 장면은 좁으며, AI 추론에만 국한되고, 특히 낮은 배치와 긴 컨텍스트의 MoE 모델에 적합하며 HBM의 대체품이 아닙니다. 실제 대역폭 목표는 약 1.6 TB/s로 HBM3E 수준에 해당하며, 모델 가중치를 로드하기 위해 순차적 읽기에 적합하고, 대규모 대역폭 장면이 아닌 소규모 GPU의 용량 요구에 더 잘 맞습니다. 열 방출 신뢰성은 아직 해결되지 않았으며, GPU 옆에서 플래시는 고온에서 열화가 가속화되며, UCIe 분리 및 일일 새로 고침 등의 완화 조치는 아직 검증되지 않았습니다.제조 측면에서 Sandisk/Kioxia는 3D NAND 경험을 보유하고 있으며, SK Hynix는 HBM 방식의 스택 능력을 보완하지만, 양산은 아직 증명되지 않았습니다. 전체적으로 볼 때, 저장 장치는 전문화된 계층 시장으로 전환되고 있으며, NAND 부족은 2028년까지 지속될 것으로 예상되며, HBF는 공급과 수요에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

체인 상 프로젝트 시작 및 거버넌스 플랫폼 Umia는 자체 토큰 $UMIA의 체인 상 경매를 시작했습니다. 이는 시스템을 통해 발행된 첫 번째 토큰입니다. 초기 입찰 창이 현재 열려 있으며, 공개 라운드는 8월 29일부터 9월 2일까지 Base에서 umia.finance를 통해 모든 사람에게 개방됩니다. 입찰은 USDC로 진행되며, Privy 카드 입금을 지원합니다. 경매 종료 후 Uniswap v4에서 프로토콜 고유 유동성으로 거래가 시작됩니다.$UMIA 총 공급량은 5천만 개이며, 그 중 4천만 개는 시작 시 배분되고 나머지 1천만 개는 성과 비축분입니다. 4천만 개 중 61%는 첫날부터 유통되며, 경매에서 판매된 1,730만 개(잠금 없음)와 프로토콜이 보유한 일부를 포함합니다. 지지자, 서비스 제공자 및 팀의 지분은 12개월 클리프 후 36개월에 걸쳐 귀속됩니다.Umia는 풀 스택 체인 상 프로젝트 시작 및 거버넌스 플랫폼으로, 금고는 비관리형이며 이사회 결정은 결정 시장 가격을 통해 이루어집니다. Umia에서 시작된 각 프로젝트는 MetaLex BORG 프레임워크를 기반으로 한 케이맨 격리 투자 포트폴리오 회사의 자회사로 운영됩니다. Umia는 Chainbound에 의해 인큐베이팅되었으며, 2024년 8월에 460만 달러를 확보했으며, cyber Fund가 주도했습니다.

SemiAnalysis 창립자 Dylan Patel은 최신 팟캐스트에서 2028년까지 OpenAI와 Anthropic이 전 세계 70%에서 80%의 신규 AI 연산력을 차지할 것으로 예측하며, 전체 연산력 규모는 100GW를 초과할 수 있다고 말했습니다. Patel은 두 회사가 현재 전 세계 연간 신규 연산력의 약 30%를 차지하고 있으며, 이 비율은 여전히 빠르게 상승하고 있다고 언급했습니다.Patel은 최첨단 AI 연구소의 비즈니스 모델이 변화하고 있으며, AI 연산력의 생산 효율성이 크게 향상되고 있다고 지적했습니다. Anthropic은 현재 매가와트당 약 5000만 달러의 수익을 올리고 있으며, 이는 1억 달러로 더 증가할 가능성이 있습니다. 이는 OpenAI와 Anthropic이 매가와트당 2500만에서 5000만 달러의 높은 가격으로 연산력을 구매하거나 임대할 수 있게 합니다.Patel은 2024년부터 2029년까지 전 세계 AI 관련 자본 지출이 약 11조 달러에 이를 것으로 예상하며, 이 중 5조 달러 이상이 부채 자금을 통해 조달되어야 한다고 밝혔습니다. AI 인프라의 잠재적 수익률이 전통 산업보다 훨씬 높기 때문에, 기술 대기업들은 더 높은 자금 조달 비용을 감수할 수 있으며, 이는 전체 신용 금리를 상승시키고 전통 자산의 가치 평가 및 고부채 경제체에 압박을 가할 수 있습니다. 또한, Patel은 향후 신규 연산력이 외부에 모델 추론 서비스를 제공하는 데 주로 사용되지 않고, AI 연구소 내부의 연구 개발 및 모델 자기 개선에 더 많이 사용될 가능성이 있다고 생각합니다.

SemiAnalysis에서 발표한 바에 따르면, Nvidia Rubin Ultra는 192GB의 HBM4 8-hi 메모리를 탑재할 예정입니다. 이는 처음 미리보기에서 예상했던 1TB HBM보다 크게 축소된 것이며, 일반 버전 Rubin의 288GB 용량보다도 낮습니다.HBM 구성이 원래의 약 5분의 1로 줄어든 이유는 다음과 같습니다: 네 개의 칩이 포함된 Rubin Ultra 계획이 취소되면서 큐브 수가 8개로 줄어들었고; 스택 높이가 16-hi에서 8-hi로 감소했으며; 32Gb 칩이 아닌 24Gb 칩을 사용하는 HBM4가 채택되었습니다. 이후 8-hi HBM4E 업그레이드 버전이 출시될 가능성이 있습니다.

SemiAnalysis는 Anthropic의 매월 200 달러 Claude 패키지를 테스트한 결과, 장기 작업에서 관련 한도를 소진할 경우 매월 최대 약 8000 달러의 토큰 가치를 생성할 수 있다고 발표했습니다. 반면, OpenAI의 매월 200 달러 패키지는 모든 주 한도를 소진했을 경우 매월 토큰 가치가 최대 약 1.4만 달러에 이를 수 있습니다.이 테스트는 올해 6월에 완료되었습니다. SemiAnalysis는 두 회사의 고가 구독 계획이 고강도 사용 시나리오에서 실제 호출 가능한 모델 사용량이 구독 비용 자체보다 훨씬 높은 가치를 나타낸다고 지적했습니다.

SemiAnalysis에 따르면, Anthropic의 2026년 2분기 간접 채널(Bedrock, Foundry, Gemini Agent Enterprise)에서의 ARR 비율이 40%를 초과했으며, API와 B2B가 대부분의 신규 수익을 기여했습니다. 간접 채널은 직접 수익의 수익화 모델과 다르며, 클라우드 서비스 제공업체는 일반적으로 IaaS 요금 또는 수익 분배를 청구합니다. 실험실은 총 ARR에 포함되지만 관련 비용은 판매 및 마케팅 비용에 반영되며, 간접 채널은 개별 거래 수준의 컴퓨팅 파워 할당 분석이 필요합니다.

SemiAnalysis 팟캐스트에 따르면, Anthropic은 규제 압력으로 인해 자사의 플래그십 모델 Mythos의 공개 버전 Fable에 대해 매우 엄격한 분류기를 설정했습니다. 사용자가 특정 작업을 시도할 경우 즉시 Opus 모델로 다운그레이드되며, 대화 중에는 철회할 수 없습니다. SemiAnalysis의 창립자 Dylan Patel은 분류기 제한이 "너무 엄격하다"고 언급하며, 내부 직원조차도 이를 사용하여 일반적인 작업을 수행할 수 없다고 말했습니다.팟캐스트에서 언급된 바에 따르면, Mythos 모델은 2월에 훈련을 완료했지만, Anthropic은 5월에 Fable이라는 이름으로 발표했습니다. Jordan은 논의 중에 Mythos 2가 훈련을 완료했지만 발표되지 않았으며, 내부 연구 개발 팀이 여전히 반복 작업을 진행 중이라고 전했습니다. 분석가들은 Anthropic이 이전에 오랫동안 규제를 촉구해왔지만, 현재 규제가 시행되면서 오히려 자사의 모델 발표 속도를 제한하고 있다고 생각하고 있습니다. 유사하게, OpenAI도 차세대 모델의 공개 발표를 연기하고 있지만, 내부 훈련은 계속 진행되고 있으며, 내부 모델과 공개 모델 간의 능력 차이는 계속 확대될 것으로 보입니다.

연구 기관 SemiAnalysis가 발표한 분석에 따르면, SpaceX는 2027년 말까지 약 10GW AI 데이터 센터 용량을 구축할 것으로 예상되며, 이 중 50%가 추론 서비스에 사용될 경우, GW당 연간 수익이 1000억 달러를 초과한다고 가정할 때, 연간 수익은 3000억 달러에 이를 수 있습니다. SpaceX CEO인 일론 머스크는 첫 번째 재무 보고서에서 "보수적으로 추정하면" 2027년에 6-8GW가 추가될 것이며, 실제로는 10GW를 초과할 수 있다고 밝혔습니다.SemiAnalysis의 추론 시뮬레이터는 GB300 클러스터에서 현재의 신생 클라우드 가격(약 3달러/GPU 시간)으로 운영할 경우, OpenAI와 Anthropic과 같은 최전선 모델 회사들이 GW당 연간 수익이 1000억 달러를 초과할 수 있으며, 연간 비용은 약 120억 달러에 이를 것이라고 보여줍니다. 마이크로소프트는 OpenAI 모델에 대한 완전한 접근 권한을 바탕으로 훈련 비용을 부담하지 않고도 동일한 규모의 수익을 확보할 수 있습니다. 분석에 따르면, 마이크로소프트는 2026년까지 10GW 데이터 센터 계약(총 가치 3000억 달러 초과)을 체결했으며, 90일 취소 조항이 있어 계약 위험을 크게 줄였습니다.SpaceX의 건설 진행 상황에 대해 SemiAnalysis는 머스크가 현장 가스 발전, 대형 전력 변압기를 건너뛰는 등의 병목 현상을 해결하고, 병행 시공 및 조정 프로세스를 단축함으로써 건설 주기를 대폭 단축할 것이라고 보고 있습니다. 테네시주 사우스헤이븐 발전소는 2월의 27대 터빈(약 495MW)에서 7월의 69대(1.7GW)로 확장되었으며, "MiniHard" 프로젝트는 약 5개월 만에 450-500MW를 건설할 수 있습니다. 그러나 10GW 목표는 여전히 토지 승인, 가스 공급 및 장비 납품 등 여러 가지 도전에 직면해 있습니다. 이 분석은 모델 추론을 기반으로 하며, 실제 실행에는 여전히 불확실성이 존재합니다.

연구 기관 SemiAnalysis가 발표한 분석에 따르면, Google DeepMind는 더 이상 최전선 AI 실험실의 행렬에 속하지 않게 되었다. 이전 주, DeepMind 공동 창립자 Demis Hassabis가 일상 운영에서 물러났고, Google 수석 과학자 Jeff Dean 및 Gemini 공동 책임자 Oriol Vinyals 등 핵심 멤버들이 퇴사하여 새로운 실험실 Discovery Loop를 설립했다. 분석에 따르면, Google 내부에서 Gemini와 GCP 간의 계산력 배분에 대한 장기적인 게임이 GCP의 승리로 끝났다고 한다.SemiAnalysis는 Gemini 3.5 Pro가 취소되었으며, Gemini 3.6 Flash의 성능이 중국의 주요 오픈 소스 모델 및 Grok 4.5에 미치지 못한다고 밝혔다. 현재 Gemini는 대형 모델 순위에서 8위 또는 9위로 떨어졌다. 동시에, GCP는 Anthropic 등 경쟁자에게 TPU를 대량으로 판매하고 있으며, 지난 9개월 동안 수십만 개의 TPU에 대한 장기 임대 및 판매 계약을 체결했다. Tokenomics 모델에 따르면, Gemini의 ARR은 약 120억 달러이며, GCP는 2027년 말까지 제3자 AI 클라우드 서비스 수익이 730억 달러를 초과할 것으로 예상되며, TPU 시스템 판매는 추가로 1200억 달러를 기여할 것이다. GCP의 최신 분기 성장률은 82%이며, 2027년에는 TPU 시스템 판매로 인해 100% 이상으로 가속화될 것으로 예상되며, Google의 주당 수익에 약 3달러를 기여할 것이다.

SemiAnalysis에 따르면, AMD는 지난해 말부터 올해 초까지 Meta와 OpenAI와 성과 기반의 주식 매입권 계약을 체결했으며, 주식 매입권은 두 회사가 최대 6GW AMD Instinct GPU를 구매하고 배치하는 상황에 따라 단계적으로 귀속됩니다. 동시에 AMD 주가는 단계별 목표(최고 600 달러까지)를 초과해야 합니다.AMD 주가가 2026년 초 약 200 달러 구간에서 현재 500-600달러로 상승함에 따라, SemiAnalysis는 Meta와 OpenAI의 GPU 자본 비용이 각각 약 2.15달러/시간과 2.50달러/시간에서 약 1.60달러/시간과 1.75달러/시간으로 감소했다고 추정합니다. 만약 AMD 주가가 600-700달러로 상승하면, GPU 자체의 자본 비용은 거의 제로에 가까워질 것입니다. 만약 1000 달러를 초과하면, 전체 클러스터(서버, 네트워크 및 CPU 포함)의 모든 자본 비용은 두 회사에 대해 실제로 제로가 됩니다. 이 분석은 선형 귀속 가정 및 6GW 용량이 전부 배치된 전제를 기반으로 하며, 주식 매입권의 구체적인 조건은 아직 공개되지 않았습니다.

반도체 연구 기관 SemiAnalysis는 발표에서, 올해 하반기(즉, 2027 회계연도 하반기)에는 엔비디아(Nvidia)가 엄청난 생산 능력 증가를 맞이할 것으로 예상되며, 데이터 센터 컴퓨팅 사업 수익이 현재 시장의 공감대 예상보다 20% 높을 것이라고 밝혔습니다.이 기관은 이전에 HBM4의 기술적 병목 현상으로 인해 연기된 엔비디아의 차세대 Rubin 아키텍처 칩과 관련된 문제들이 현재 해결되었으며, 전방 웨이퍼 공급이 초기 비축을 완료하고 대규모 양산 단계에 들어갈 것이라고 전했습니다.또한, SemiAnalysis는 그들의 예측 데이터가 전체 산업 체인에 대한 심층 조사에 기반하고 있으며, 상류 재료, 웨이퍼 파운드리, 구성 요소, 서버 통합업체부터 하류의 초대형 클라우드 서비스 제공업체 및 최전선 AI 실험실에 이르는 동태를 포함한다고 강조했습니다. 그들의 추적 모델은 또한 브로드컴, AMD, 미디어텍 및 마벨 등 주요 AI 칩 생태계 참여자를 포함하고 있습니다.

반도체 연구 기관 SemiAnalysis가 최신 분석을 발표하며, 중국 장신 저장(CXMT)이 세계에서 네 번째로 큰 DRAM 제조업체로 확실히 자리 잡았다고 지적했습니다. 비록 그들의 생산 능력과 현금 흐름이 지속적으로 증가하고 있지만, 이 기관은 장신 저장이 여전히 장비, 기술 및 시장의 여러 도전에 직면해 있으며, 단기적으로 현재의 저장 "슈퍼 사이클"을 종료하지 않을 것이라고 판단하고 있습니다.구체적인 도전 과제에 대해, 고급 반도체 제조 장비(예: EUV, 고급 에칭 및 TSV 도구)의 수출 통제가 장신이 더 진보된 공정 및 고대역폭 메모리(HBM) 분야로의 확장을 심각하게 제한하고 있습니다. 비록 국산 장비(예: 중미 회사, 북방 화창 등)가 어느 정도 압박을 완화했지만, 다공정 단계의 통합 및 수율 병목 현상을 전면적으로 해결할 수 없어서 그들의 기술은 여전히 선두 업체들에 비해 수세대 뒤처져 있습니다. 또한, 장신의 시장 점유율은 현재 중국 본토에 고도로 집중되어 있으며, 글로벌 확장은 지정학적 요인과 고객 공급망의 다변화 의지에 의해 제한받고 있습니다.장신이 "저렴한 칩으로 글로벌 시장을 충격할 것"이라는 시장의 우려에 대해, SemiAnalysis는 현재 DRAM 시장에 심각한 구조적 부족이 존재하며, 장신의 생산 능력 증가조차 중국 국내 수요를 완전히 충족시키기 어려울 수 있다고 밝혔습니다. 사실, 중국 저장 칩의 가격도 크게 상승하고 있으며, 이는 글로벌 상승 추세와 일치하고, 장신 역시 부족 프리미엄의 수혜자입니다. 따라서 장신 저장은 장기적인 구조적 경쟁력으로 간주되어야 하며, AI 수요가 가속화되고 공급이 제한된 현재, 단기적으로 선두 업체들이 주도하는 슈퍼 사이클의 기본적인 면모를 흔들 수 없습니다.

암호화폐 거래소 Kraken 모회사 Payward는 최대 5억 5천만 달러(현금 + 주식)로 디지털 자산 파생상품 플랫폼 Bitnomial의 100% 지분을 인수한다고 발표했으며, 이 거래는 2026년 상반기에 완료될 것으로 예상되며, 규제 승인이 필요합니다.Bitnomial은 미국 파생상품 전반에 걸쳐 세 가지 라이센스(지정 계약 시장, 파생상품 청산 기관, 선물 중개인)를 동시에 획득한 최초의 암호화폐 네이티브 플랫폼입니다. 이번 인수는 Payward가 완전한 규정 준수 파생상품 인프라를 신속하게 확보하는 데 도움을 주어 미국 시장에서의 확장을 크게 가속화할 것입니다. 거래가 완료되면 Bitnomial의 청산 및 거래 능력은 Kraken 및 NinjaTrader와 같은 플랫폼과 통합되어 미국 고객에게 현물 마진, 영구 계약 및 옵션과 같은 제품을 제공하며 CFTC의 규제를 받습니다.이번 인수는 또한 Payward Services 사업을 확장하여 은행, 핀테크 회사 및 증권사가 단일 API를 통해 미국 규정 준수 파생상품 시장에 접근할 수 있도록 합니다. 업계에서는 시장이 회복되고 가치가 복구됨에 따라 암호화폐 산업의 인수합병 활동이 증가하고 있으며, 주요 기관들이 인수를 통해 규정 준수, 수탁 및 파생상품 등 핵심 역량을 보완하여 기관급 종합 거래 플랫폼으로의 전환을 가속화하고 있다고 보고 있습니다.