골드만삭스 CES 요약 발표: AI 인프라 증가 수요는 물리 AI와 에이전트 AI에서 발생

>>골드만삭스 CES 요약 발표: AI 인프라 증가 수요는 물리 AI와 에이전트 AI에서 발생 >요약 : 골드만삭스는 CES 2026 기간 동안 발표한 최신 보고서를 통해, AI 인프라에 대한 수요가 단순한 연산 중심에서 물리 AI(embodied intelligence)와 에이전트 AI 같은 보다 복잡한 기능 지원 하드웨어로 구조적으로 확대되고 있다고 분석. 이를 위해서는 메모리 확장, 고급 저장장치, 연산·추론 지원 장치 등 전통적인 GPU 중심의 접근을 넘어서는 인프라 투자가 필요하다고 봤음. •AI 인프라 수요의 구조적 변화 : AI 인프라의 기존 증가 요인은 GPU 기반 연산 능력이었으나, 현재는 물리 AI와 에이전트 AI로 인해 새로운 하드웨어 수요가 발생하고 있음. 이는 단순한 계산 능력의 확장을 넘어서 더 긴 컨텍스트, 복잡한 추론을 처리할 수 있는 시스템 설계와 메모리 계층의 혁신을 요구 •엔비디아의 전략과 메모리 수요 : Rubin 플랫폼은 메모리 측면(예: SSD 기반 컨텍스트 확장)에서 전통 GPU 설계와 차별화하며, 각 GPU가 더 넓은 메모리 공간(최대 16TB)을 액세스할 수 있게 설계됨. 이 같은 플랫폼 전략은 NAND 메모리 수요 증가로 이어져, 메모리·스토리지 부문에 긍정적 영향 기대 •주요 반도체 기업들의 CES 발표 및 대응 : 엔비디아 : Rubin 플랫폼 공급 확대 및 체화·에이전트 AI 지원 강화. AMD: 물리 AI 및 에이전트 AI가 성장을 견인하는 핵심으로 보고, 2027년 차세대 제품(CDNA-6 기반 HBM4E 탑재)으로 대응. 마이크론: NAND 수요 확대를 핵심 성장 동력으로 인식, DRAM·NAND 공급 환경에 적극적 대응. Marvell: 데이터센터 상호연결(인터커넥트) 기술 강화 및 전략적 인수합병으로 인프라 기회를 확대 •기타 하드웨어 분야 동향 : 아날로그 칩은 채널 재고가 매우 낮은 상태이지만, OEM 업체들의 재고 보충 속도가 더딘 데다 수요 회복도 완만해 아직 가시적 회복이 이뤄지지 않음. EDA 및 설계 툴은 물리적 시뮬레이션 통합 확대 등으로 AI 하드웨어 설계의 복잡성을 해소하며 신성장 기회를 모색중 >https://wallstreetcn.com/articles/3762852#from=ios