나만의 투자이야기: 생각정리 124 (* 메모리 직관)

ChatGPT5 이후로 많은 사람이 같은 질문을 던진다.

“모델이 좋아진 건 알겠는데, 왜 하필 이번 세대부터 메모리(특히 HBM·DRAM·스토리지) 사용량이 예전처럼 ‘서서히’가 아니라 ‘갑자기 튀어 오른 것처럼’ 보이는가?”

방향 자체는 단순하다. AI의 실질적인 유용성을 끌어올리는 축은 결국 세 가지이다.

다루어야 할 세계와 역할이 커지면서 모델은 커지고(파라미터↑)
사용자·세션·개인화 수요가 늘면서 컨텍스트는 길어지고(KV 캐시↑)
더 깊은 사고와 자기검증이 요구되면서 출력·내부 추론 토큰이 늘어난다(추론·평가·반성 토큰↑)

문제는 이 세 축이 각각 조금씩 커진 것이 아니라, ChatGPT5 세대에서 동시에 임계점을 넘었다는 점이다.

그 결과, 토큰과 데이터가 지나가는 경로를 따라 스토리지–시스템 DRAM–SoC 메모리–HBM 전 계층의 부담이 “선형 증가”가 아니라 **“계단식 급등”**처럼 보이는 구간에 진입하게 되었다.

아래에서는 먼저 LLM 내부가 어떻게 동작하는지
(모델 파라미터, 텍스트 컨텍스트, KV 캐시, 프리필, 디코드)를 정리한 뒤,
이 세 축의 변화와 최근 연구 결과가 왜 전 계층 메모리 수요를 필연적으로, 그리고 체감상 “갑자기” 키워 버리는지 설명하고자 한다.

1. LLM 핵심 개념 다섯 가지

먼저 용어부터 짚고 간다.

1-1. LLM 모델 파라미터

정의
LLM이 학습을 통해 얻은 지식·패턴·사고 방식이 숫자로 압축되어 들어 있는 덩어리이다.
신경망의 가중치(weight) 전체를 통틀어 모델 파라미터라고 부른다.
비유
한 비서가 평생 책·논문·보고서를 읽고 머릿속에 쌓아 둔
개인 도서관 + 사고 습관이라고 보면 된다.
질문이 무엇이든, 매번 이 “두뇌(파라미터)”를 꺼내서 어떻게 생각하고 답할지 결정한다.
메모리 측면
모델이 고정돼 있으면 필요한 메모리 용량도 거의 고정이다.
(정밀도·샤딩 방식에 따라 수십~수백 GB 수준으로 정해진다.)

1-2. 텍스트 컨텍스트(Context)

정의

한 번의 요청에서 LLM이 **“참고 대상으로 받는 모든 텍스트”**이다. 예를 들면:
- 시스템 프롬프트(“너는 이렇게 답해라”라는 역할·규칙)
- 지금까지의 대화 내용
- 이번에 새로 들어온 질문
- 추가 문서·코드·표 등
비유

비서 책상 위에 펼쳐져 있는 전체 회의록 묶음이다.
회의록이 길수록, 즉 텍스트 토큰 수가 많을수록 컨텍스트 길이가 길어진다.
메모리 측면

컨텍스트 길이가 길어질수록, 이 컨텍스트를 “기억”하기 위한 KV 캐시와 중간 표현이 선형적으로 증가한다.

1-3. KV 캐시(Key–Value Cache)

정의

컨텍스트 안의 각 토큰(단어 조각)에 대해 Transformer가 만들어 둔
Key 벡터와 Value 벡터를 레이어·토큰별로 GPU 메모리(HBM)에 저장해 둔 것이다.
- Key(K): 이 토큰이 “어떤 질문과 연관될지”를 나타내는 태그 벡터
- Value(V): 이 토큰이 실제로 담고 있는 정보 요약 벡터
비유

회의록 각 문장 옆에 붙여 둔 포스트잇 메모이다.
“이 문장은 리스크”, “이건 예산 숫자 핵심” 같은 메모를
문장마다 붙여둔 것의 벡터 버전이 KV 캐시이다.
이 포스트잇 묶음 전체가 HBM 위에 깔려 있는 상태라고 보면 된다.
메모리 측면

KV 캐시는 대략
레이어 수 × (시퀀스 길이 × 배치 크기) × 벡터 크기
에 비례해 커진다.
시퀀스·배치가 커질수록 가중치 메모리보다 더 빨리 불어나는 축이다.

1-4. 프리필(prefill) 단계

정의

텍스트 컨텍스트(회의록 전체)를 처음부터 끝까지 한 번 쭉 읽으면서,
각 토큰에 대한 은닉표현 + K/V를 계산해 KV 캐시를 세팅하는 단계이다.
연산적 특징

모델 파라미터(두뇌) × 입력 토큰(회의록)에 대해
거대한 **행렬곱(matmul)**이 일어나는 구간이다.
프롬프트·문서가 길어질수록 이 비용은 선형적으로 증가한다.
비유

비서가 긴 회의록을 처음부터 끝까지 읽으면서 문장마다
“예산”, “일정”, “리스크”, “결론 후보” 같은 포스트잇을 붙여 나가는 시간이다.
이 단계가 끝나면 **포스트잇이 빽빽하게 붙은 회의록 세트(KV 캐시)**가 책상 위에 준비된다.

1-5. 디코드(decode) 단계

정의

프리필에서 만든 KV 캐시를 바탕으로 답변 토큰을 한 개씩 생성하는 단계이다.

토큰 하나를 만들 때마다:
1. 그 위치에 대한 **Query(질문 벡터)**를 만들고
2. 과거 모든 K/V(포스트잇이 붙은 회의록)를 다시 읽어
  “어떤 토큰을 얼마나 참고할지” 가중치를 계산하고
3. 그 비율로 여러 Value를 섞어 다음 토큰을 만든다.
4. 새 토큰에 대한 K/V도 계산해 KV 캐시에 덧붙인다.
비유

회의록과 포스트잇은 이미 다 붙어 있다.
이제 비서는 보고서를 쓸 때, 문장 하나를 쓸 때마다
회의록 전체를 쓱 훑어보며
“이번 문장은 예산 위주니까 예산 포스트잇 쪽을 많이 참고해야겠다”
식으로 참고 비중을 정하고, 그 내용을 조합해 한 줄씩 써 내려가는 과정이 디코드 단계이다.
병목

매 토큰마다 KV 캐시 전체를 레이어마다 반복해서 읽기 때문에
연산량보다 **HBM 대역폭(읽기 속도)**이 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 병목이 된다.

2. LLM이 새 질문을 처리할 때 벌어지는 3단계

위 개념들을 실제 타임라인에 맞춰 다시 정리하면, 새 질문 하나가 들어올 때 내부에서는 대략 다음 세 단계가 반복된다.

텍스트 컨텍스트 구성

시스템 프롬프트 + 지금까지의 대화 + 새 질문 + 추가 문서 등을 한 줄짜리 긴 텍스트로 이어 붙인다.
이것이 이번 요청의 컨텍스트, 즉 책상 위 전체 회의록이다.
프리필 – 컨텍스트 전체를 읽으며 KV 캐시 만들기

이 컨텍스트를 토큰 단위로 처음부터 끝까지 한 번 쭉 통과시키면서,
각 토큰에 대해 Key/Value를 계산하고, 이를 레이어·토큰별로 모아 HBM 위에 KV 캐시로 저장한다.
이때 모델 파라미터 × 입력 토큰에 대한 대규모 matmul이 집중된다.
디코드 – KV 캐시를 반복해서 읽으며 답변 토큰 생성

프리필이 끝나면, 이제 답변을 토큰 단위로 만든다.
각 토큰마다 Query를 만들고, KV 전체를 다시 읽어 가중치를 계산하고,
그 결과로 다음 토큰을 정한 뒤 새 K/V를 KV 캐시에 추가한다.
이 과정에서 **KV를 읽는 대역폭(토큰당 읽기량)**이 성능·지연·전력의 주된 병목이 된다.

이 구조 자체가 이미 “메모리 바운드”이다.
여기에 모델 파라미터·컨텍스트·내부 토큰이 동시에 커지면, 가장 먼저 메모리 계층이 비명을 지르기 시작한다.

3. 세 축이 왜 동시에 커질 수밖에 없는가

3-1. 모델 파라미터: 다루는 세계와 역할이 커진다

과거의 LLM은 텍스트·코드 중심 Q&A 도구에 가까웠다.
그러나 앞으로의 AGI·Physical AI는 다음을 동시에 다루려 한다.

텍스트 + 코드
이미지·동영상·음성
자율주행 로그(FSD)·로봇 센서(LiDAR, IMU, 힘·토크)
경제·법·정치·사회 시스템 데이터

또한 역할 면에서도,

문제 분해·시나리오 설계
계획 수립·스케줄링
검색·코드·툴·로봇 제어
장기 목표 관리, 리스크·규제 고려
사람·다른 에이전트와 협업

까지 수행하는 복합적인 시스템이 되어야 한다.

이는 한 시스템 안에

월드 모델(세계가 어떻게 변하는지 시뮬레이터),
정책(policy)(지금 이 상태에서 무엇을 해야 하는지),
규칙·안전·제약 조건

을 같이 담겠다는 의미이다.
자연스럽게 표현해야 할 상태공간이 기하급수적으로 커지고,
모델 파라미터(두뇌)의 용량도 더 커질 수밖에 없다.

MoE·모듈러 구조로 “필요할 때만 큰 부분을 쓰는” 방향으로 최적화되겠지만,
방향 자체는 **“지금보다 훨씬 큰(또는 효과적으로 더 큰) 두뇌”**이다.

3-2. 컨텍스트·KV 캐시: 사용량·개인화 선순환

컨텍스트 길이는 대략

컨텍스트 길이 ≈ 세션당 턴 수 × 턴당 평균 토큰 수

라고 볼 수 있다.
**사용자 수↑, 1인당 사용 시간↑, 질의 횟수↑**가 동시에 늘어나면서
한 세션 안에 쌓이는 과거 대화 토큰 수가 구조적으로 증가한다.

초기에는:

한두 번 묻고 끝내는 단발성 Q&A 도구였지만,

이후에는:

리서치 → 요약 → 초안 → 수정 → 재작성 같은 복합 작업 플로우,
여러 날·주에 걸친 장기 프로젝트(리포트, 투자, 코드베이스, 학습 계획),
사용자의 취향·제약조건·사고 스타일을 기억하는 개인 비서·에이전트

로 진화하고 있다.

과거 문맥을 길게 유지할수록:

사용자 입장에서는 “얘는 나를 잘 안다”, “내 맥락을 이해한다”는 느낌이 커지고,
유용성이 올라가면 사용 시간·질문 수·입력 정보량이 증가하며,
그러면 다시 더 긴 컨텍스트 지원에 대한 요구가 생긴다.

결국

컨텍스트 길이↑ → 개인화 유용성↑ → 사용↑ → 다시 컨텍스트 길이↑

라는 선순환 구조가 만들어진다.
이 선순환의 직접적인 결과가 바로 KV 캐시 메모리 폭증이다.

3-3. 출력·내부 토큰: 체인오브소트·자기검증·에이전트

ChatGPT5 세대에서는 겉으로 보이는 출력 토큰뿐 아니라,
내부적으로 생성·평가·폐기되는 토큰 수가 크게 늘었다.

체인오브소트(생각의 사슬),
자기검증·반성 루프,
여러 도구·에이전트 호출,
여러 후보 답변을 만들어 비교·선택하는 과정

등이 늘어나면서,

사용자는 예전과 비슷한 길이의 답변을 보더라도,
내부적으로는 여러 배의 토큰이 생성·읽기·버리기를 반복한다.

디코드 단계에서 토큰 하나를 만들 때마다:

모든 과거 토큰의 KV를 다시 읽기 때문에,
내부 토큰이 늘어날수록 **KV 읽기 횟수(메모리 트래픽)**가 기하급수적으로 증가한다.

즉, 모델이 더 “생각을 많이 할수록” KV와 HBM은 더 많이 갈려 나간다.

4. 연구 결과가 보여주는 “임계점 돌파”

위 논의를 실제 측정 데이터로 찍어주는 연구들이 있다.
대표적으로 DistServe와 InfiniGen 계열 실험이다.

DistServe: Disaggregating Prefill and Decoding for Goodput-optimized Large Language Model Serving

4-1. DistServe: 프리필·디코드 혼합 구조의 지연 폭발

기존 LLM 서비스는 한 GPU 위에서

긴 프롬프트를 처리하는 **프리필(preﬁll)**과
비교적 짧은 응답을 찍어 내는 **디코드(decode)**를

서로 섞어서 동시에 처리하는 경우가 많았다.

DistServe는 다음을 보여준다.

요청률(QPS)이 증가할수록,
긴 프리필 요청이 짧은 디코드 요청들 사이에 몇 개만 섞여도,
디코드 배치의 P90 TTFT·TPOT 지연이 계단식으로 폭증한다.
반대로 프리필 전용 GPU와 디코드 전용 GPU를 **분리(disaggregate)**하면,
같은 하드웨어에서도 지연이 크게 억제된다.

이 실험이 말하는 바는 단순하다.

모델·컨텍스트·내부 토큰이 커진 ChatGPT5 세대에서는,
프리필과 디코드를 한 GPU 위에 마구 섞어 돌리는 구조가
토큰/초, 토큰/MW, 사용자 체감 지연을 동시에 망가뜨리는 임계점에 도달했다는 것이다.

즉, 예전에는 “그럭저럭 되던” 구조가
이번 세대부터는 더 이상 TCO·지연 면에서 버티지 못하는 구간으로 들어선 셈이다.

4-2. InfiniGen: KV 메모리가 가중치 메모리를 추월하는 지점

InfiniGen: Efficient Generative Inference of Large Language Models with Dynamic KV Cache Management

InfiniGen 계열 실험은 메모리 구성의 임계점을 보여준다.

x축: 시퀀스 길이 또는 배치 크기
y축: 총 메모리 사용량
수평 점선: OPT-30B 모델 **가중치(파라미터)**를 올려 두는 데 필요한 메모리
막대: 같은 조건에서 가중치 + KV 캐시까지 포함한 전체 메모리

실험 결과는 다음과 같다.

시퀀스 길이나 배치 크기가 작을 때는
→ 막대가 점선 아래에 있어 모델 파라미터가 메모리의 주인공이다.
시퀀스·배치가 커질수록
→ 막대가 급격히 커져서 점선을 훌쩍 넘어서는 구간이 나타난다.
이 시점부터는 KV 캐시가 모델 파라미터보다 더 많은 메모리를 먹기 시작한다.

또 다른 실험에서는:

InfiniGen: Efficient Generative Inference of Large Language Models with Dynamic KV Cache Management

32K~1M 같은 긴 컨텍스트에서도
실제로 자주 참조되는 Key 비율이 전체의 1% 미만이라는 점을 보여준다.
그럼에도 불구하고 최적화가 없으면
이 모든 KV를 HBM·DRAM에 다 올려 두어야 하니 극도로 비효율적이 된다.

결국 이 데이터는 다음을 의미한다.

예전에는 “HBM 용량 ≒ 모델 크기(가중치)”가 설계 기준이었다면,
긴 컨텍스트·큰 배치(동시 세션↑) 구간에서는
**HBM/DRAM 용량을 결정하는 주인공이 모델이 아니라 KV 캐시(컨텍스트 상태)**로 바뀌고 있다.

즉, ChatGPT5 세대에서 체감하는 “메모리 폭증”은
모델이 커져서가 아니라, KV가 모델을 추월하는 구간에 들어섰기 때문이라고 보는 편이 더 정확하다.

5. 인간의 학습곡선 vs Physical AI의 반복학습

여기서 하나를 더 얹어야 한다.
바로 “인간의 학습곡선”과 Physical AI의 관계이다.

5-1. 인간의 학습곡선

인간은 같은 동작·경험·사고·노동을 반복할수록:

신경 회로(가중치) 자체가 바뀌고,
점점 더 빠르고, 정확하고, 에너지 효율적인 방식으로 일을 하게 된다.

운전, 수술, 악기 연주, 스포츠, 글쓰기, 분석 작업 등
모두 반복 경험 → 숙련도↑ → 효율↑ 형태의 곡선을 그린다.

즉, 경험 데이터 = 파라미터를 갱신하는 재학습 재료이다.

5-2. Physical AI도 같은 방향으로 간다

지금의 LLM은:

“대화 세션 안의 문맥 활용”은 잘하지만,
매 세션의 경험이 실시간으로 파라미터를 바꾸지는 않는다.
(대부분은 별도의 재학습 파이프라인에서 업데이트한다.)

그러나 Physical AI가 본격화되면:

자율주행차, 로봇, 드론, 제조설비, 물류 시스템 등이
실제 세계를 움직이며,
반복해서:
- 센서 데이터(카메라·LiDAR·IMU·힘·온도),
- 행동 로그(가속·제동·경로·조작),
- 결과(성공/실패, 안전 여부)를 축적하고,
이를 기반으로 정책·월드 모델을 계속 업데이트하게 된다.

즉, 인간처럼

반복된 경험 → Physical AI의 학습곡선 →
실생활에서의 유용성과 효율성(성공률·안전성·에너지 효율) 향상

이라는 경로를 밟게 된다는 것이다.

5-3. 왜 전 계층 메모리 확장이 필수인가

인간의 뇌는:

경험을 장기 기억으로 저장하고,
필요할 때 꺼내 쓰면서
신경 연결을 재구성한다.

Physical AI가 유사한 학습곡선을 가지려면:

**엄청난 양의 경험 로그(비정형 데이터)**를
값싸게 오래 저장해야 한다. (자율주행 로그, 로봇 작업 로그, 센서 스트림, 실패 사례 등)
필요할 때 이 데이터를 다시 꺼내
재학습·미세조정·월드모델 업데이트에 써야 한다.
일부는 거의 실시간에 가까운 온라인 학습으로 정책이나 내부 상태를 계속 수정할 수도 있다.

이 모든 과정은 곧:

COLD 스토리지(HDD·eSSD·HBF)의 용량↑
Warm DRAM/CXL 메모리의 용량↑
프리필·온라인 학습 처리용 GDDR/LPDDR/SOCAMM의 용량·대역폭↑
실시간 디코드·제어 루프를 위한 HBM의 용량·대역폭·전력 효율↑

을 함께 요구한다는 뜻이다.

즉,

인간이 경험을 반복하며 신경망 가중치를 바꾸듯,
Physical AI도 센서·행동·결과 로그를 반복 학습에 써서
자체 파라미터(정책·월드모델)를 업데이트한다.

그 과정속에서 경험을 저장·재활용·실시간 처리할 수 있는 전 계층 메모리 인프라 확장이 필수이다.

라는 결론이 자연스럽게 따라온다.

6. 모델↑ + 컨텍스트↑ + 유용성↑ + 반복학습↑ → 토큰·데이터·메모리 폭증

지금까지의 논의를 하나로 묶으면 다음과 같다.

모델 파라미터 증가
- 더 많은 세계(언어·시각·센서·행동)를 표현·추론하기 위해
  두뇌 용량 자체가 커진다.
컨텍스트 길이 증가
- 사용자 수·세션 길이·개인화 수요가 늘면서
  한 세션 안에 다뤄야 할 회의록(텍스트 컨텍스트)이 길어진다.
- KV 캐시 메모리가 모델 가중치를 추월하는 구간이 나타난다.
서비스 유용성·복잡도 증가
- 체인오브소트, 자기검증, 다단계 플로우, 리포트·코드·전략안 출력 등
  입력·출력·내부 추론 토큰이 모두 증가한다.
- 디코드 단계에서의 KV 읽기 횟수와 HBM 트래픽이 급증한다.
Physical AI의 반복학습(학습곡선)
- 자율주행·로봇·엣지 디바이스가
  실제 세계에서 경험 로그를 쌓고 재학습하면서
  장기적으로 더 큰 데이터·더 잦은 업데이트가 필요해진다.

이 네 축이 맞물리면:

토큰 수(입력·출력·내부) + 경험 데이터량 + 학습·추론 부하가
동시에 기하급수적으로 증가하고,
이를 지탱하기 위해
모든 메모리 계층(스토리지~HBM)의 용량·대역폭·전력 효율 수요가
함께 폭증하는 구조가 된다.

7. 메모리 계층별로 보면 어떤 그림이 되는가

간단히 계층별 키워드만 다시 정리하면 다음과 같다.

7-1. HDD·eSSD·HBF (스토리지)

역할
- 웹·코드·이미지·동영상
- 자율주행·로봇 로그
- 학습·재학습용 원천 데이터
왜↑
- Physical AI의 경험 데이터(비디오·센서)가 폭증하면서
  엑사바이트급 COLD 창고가 필요해진다.

7-2. DDR·CXL DRAM (시스템 메모리)

역할
- RAG 인덱스, 검색 캐시, 세션 상태
- 에이전트 오케스트레이션 중간 결과
- CXL 기반 대용량 DRAM 풀
왜↑
- 세션 수↑, 에이전트 복잡도↑로
  HBM에 다 올릴 수 없는 데이터·상태를 받쳐 주는 중간 계층 필요성이 커진다.

7-3. GDDR·LPDDR·SOCAMM (SoC 메모리)

역할
- 프리필 단계(긴 컨텍스트를 읽고 KV 생성) 대량 처리
- 엣지/온디바이스 AI(차·로봇·모바일)의 로컬 메모리
왜↑
- 긴 프리필을 더 값싸게 처리해야 하고,
- HBM이 없는 디바이스에서도 Physical AI를 돌려야 하기 때문이다.

7-4. HBM (초고대역 핫 메모리)

역할
- 디코드 단계(토큰 생성)의 KV 캐시·핵심 파라미터·멀티모달 피처 저장
- 실시간 Physical 제어 루프의 핵심 모델 상주
왜↑
- 모델 파라미터↑, 컨텍스트·KV 길이↑, 토큰/초 요구↑, 지연↓ 요구,
  멀티모달·센서 피처 처리량↑로 인해
  토큰/초, 토큰/MW, 행동/초를 결정짓는 마지막 병목이 되기 때문이다.

8. 결론

핵심만 다시 묶으면 다음과 같다.

LLM 구조 자체가 메모리 바운드이다.
LLM은 고정된 두뇌(모델 파라미터)를 두고, 매 요청마다 긴 텍스트 컨텍스트를 읽어 프리필 단계에서 KV 캐시를 만들고, 디코드 단계에서 이 KV를 계속 읽으면서 토큰을 생성한다.
연산량보다 KV를 읽고 옮기는 메모리·인터커넥트 트래픽이 지연과 에너지의 주된 병목이 되는 구조이다.
ChatGPT5 세대에서 메모리가 “갑자기” 튄 이유는 세 축의 동시 임계점 돌파 때문이다.
멀티모달·대형 모델로 인해 한 GPU/HBM에 “모델+KV”를 여유 있게 올리던 시대가 끝났고, 128k~1M급 긴 컨텍스트와 큰 배치가 실사용에 들어오면서 KV 캐시가 파라미터를 넘어서는 메모리 지배자가 되었다.
동시에 체인오브소트·자기검증·에이전트 오케스트레이션으로 내부 토큰과 KV 접근 횟수가 폭증해, 기존의 완만한 증가가 인프라 입장에선 **“급등”**으로 보이는 구간에 들어간 것이다.
실측 데이터는 ‘HBM 기준 = 모델 크기’ 시대의 종말을 보여준다.
시퀀스 길이·배치 크기가 커지면 동일 모델에서 KV 메모리 > 모델 가중치 메모리 구간이 빠르게 나타난다. 긴 컨텍스트에서도 실제로 참조되는 Key는 1% 미만이지만, 최적화가 없으면 이 전체 상태를 HBM·DRAM에 올려야 한다.
설계 기준이 “파라미터 용량”에서 “KV 캐시(컨텍스트 상태)”로 이동하고 있음을 시사한다.
Physical AI·반복학습은 전 계층 메모리 확장을 전제조건으로 요구한다.
자율주행·로봇·엣지 디바이스가 현실 세계에서 쌓는 방대한 센서 로그와 행동 기록은, 인간의 경험처럼 장기 재학습·미세조정·온라인 업데이트의 재료가 된다.
이 경로를 타려면 값싼 COLD 스토리지(HDD·eSSD·HBF), 대용량 DRAM/CXL, 프리필·학습용 GDDR/LPDDR/SOCAMM, 실시간 제어용 HBM까지 모든 메모리 계층에서 용량·대역폭·전력 효율이 동시에 커져야만 한다.

마지막으로, 데이터센터는 전력·부지·용수라는 물리적 상한을 가진다.
앞으로의 경쟁은 필연적으로

가용 전력 1MW당 얼마만큼의 유효 토큰·유효 행동을 뽑아내는가
(토큰/MW, 행동/MW, 토큰/TCO)

로 귀결될 것이며, 이 비율을 결정짓는 최종 병목이 바로
KV 중심으로 재편되는 메모리 계층 전체이다.

요약하면,
AI 보편화 + AGI·Physical AI 진화 + 인간식 반복학습이라는 세 흐름이 겹치면서,
모델 파라미터·컨텍스트·내부·외부 토큰·경험 데이터가 동시에 폭발적으로 증가하고 있다.
이는 곧 스토리지에서 HBM에 이르는 전 계층 메모리의 기하급수적 확장 수요로 곧장 연결되는 구조라고 볼 수 있다.

=끝

나만의 투자이야기

2025년 11월 23일 일요일

생각정리 124 (* 메모리 직관)