저자: 이효석 · 한국인
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AI 학습 수요 확대로 데이터센터 구축이 급증하며 엔비디아·TSMC·SK하이닉스가 핵심 밸류체인으로 부각. 빅테크·오픈AI 등이 엔비디아에 몰리고 AMD가 대안으로 부상. 삼성전자는 테슬라 파운드리 수주, 발열 문제 완화(블랙웰·루빈 수냉식 설계), 낸드 수요 회복으로 수혜 기대. 반도체 슈퍼사이클 여부는 증설 규모와 실제 수요에 달려 있다고 언급. 근거로 HBM 대역폭, GPU 병렬연산, 공급 협상력 변화 등을 설명.
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지금 반도체 슈퍼사이클 뭐 얘기 나올 수 있는데 여기서 중요한 거는 데이터 센터를 전부 다 AI가 되는 데이터 센터로 바꿔야 되는 거예요. 그 누가 제일 잘하냐? M비DI인 거예요. 그래서 MBDI한테 줄을는 거예요. 그래서 구글이나 아마존이나 마이크로소프트나 이런 애들이 야 엔비디아 말고 없어 이런 거죠. 근데 AMD가 여기서 등장하는 거야. 그리고 잘 보시면 삼성전자 하이닉스 이런 쪽에서 유해진 상황으로 지금 바뀌고 있는 구조다.이 흐름에서 계속 좋은 겁니다. 저는 제가이 설명을 좀 드려야 될 것 같아요. 그 기차 같은 걸 생각을 해 보면 칸이 이렇게 또 연결돼 있잖아요.
그 맨 앞에 있는 것들을 이렇게 확 잡아당기면은 뒤에 있는 애는 어 뭔 일이야? 그러면서 다시 딱 이렇게 가게 되고 다음도 앞에서 무슨 일이 일어난지 모르겠지만 오 뭐야 이런 분위기인 거잖아요. 그 삼성전자 하이닉스는 어 맨 마지막에서 아니 앞에서 무슨 일이 일어났길래 이렇게 당기는 거야라고 하면서 당겨지는 거라고 생각을 하시면 돼요. 그러니까 어이 내용을 이해하시려면은 밸류 체인 전체를 한번 쭉 한번 점검해 보시는게 중요하다는 거죠.네 네, 안녕하세요. 저는 HS 아카데미 대표 이효석이고요. 이호석 아카데미라는 유튜브 채널을 운영하고 있습니다.
제가 그림을 그리면서 설명을 드리는게 좋을 것 같아요. 맨 처음에 우리가 생각해야 되는 거는 AI를 해야 된다는 거예요. 근데 AI는 학습을 해야 된다고 얘기하거든요. 학습을 한다라는 거는 이제 뭐 여러 가지 이야기가 있겠죠. 근데 제가 여기다 한번 그림을 그려 볼게요. 어, 여기다가 인풋을 넣고요. 데이터를 넣는데 예를 들자면은 이런 거 있을 수 있습니다. 숫자 1이라고 쓴 걸 보여 주는 거예요. 숫자 1이냐 7이냐 이렇게 물어보는 거죠. 그러면은 아웃풋은 정해져 있는 겁니다. 그러니까 이거 답은 1이야. 내가 1을 넣어 놓고 1인지 아닌지 알아맞추는 거예요.
문제와 답이 있는 거를 컴퓨터한테 주는 거예요. 그래서 이제 컴퓨터가 여기서 이제 고민을 합니다. 아, 이거 1이라고 할까? 7이라고 할까? 이거 7인 거 같기도 하고 1인 거 같기도 하고 고민고민 하다가 1 이렇게 하는 거예요. 그러면 맞았다 그러면서 학습 어 잘했다 이렇게 칭찬을 해 주고 7 그러면 1이지 그러면서 이제 혼내는 거예요. 그러면서 이제 데이터 값을 조금씩 조금씩 바꾸면서 아 학습을 한다라고 얘기하는데 처음에 이제 컴퓨터를 어떻게 학습시킬까 고민을 하다가 요거를 한 다섯 개 정도 이렇게 어 레이어라고 하는데요. 요걸 이제 넣어 놓는 겁니다.
그러고 나서 1이라는 데이터를 이렇게 넣은 다음에 계산을 그냥 한 번에 하는게 아니라 여러 번에 이렇게 걸쳐 가지고 이렇게 나눠서 해보게 하는 거예요. 근데 여기에다가 어 소위 말하는 그 웨이트라고 얘기하는데요. 웨이트를 결정해 주는 것이 학습이에요. 그러니까 여기서 1로 올 때는 중요하니까 0.9를 곱하고 여기서 1로 올 때는 0.5만 곱하고 덜 덜 중요하니까 곱하고 이게 수도 없이 많겠죠. 처음엔 이걸 했는데 안 되는 거예요. 일을 1이라고 했는데 자꾸 막 7이라고 하고 막 자꾸 뭐 대답도 못 하고 잘 못 모르는 거야. 이러면서 이제 너는 글러 먹었다 이랬는데 어 잠깐만 그게 아니라 이거를 엄청 많이 노니까이 계산을 엄청 복잡하게 해 가지고 여기 수도 없이 많은 w를 다 계산해 보는 거죠.
에이 뭐 그렇게 한다고 되겠어? 되는 거예요. 근데 이거를 100개, 1천개 조개 막 이렇게 늘리는 거거든요. 지금 계산해 보니까 정확해지는 거예요. 그니까 이게 이거는 무슨 얘기냐면은 복잡한 어려운 문제를 막 열심히 해서 푸는게 아니라 1 + 1, 2 + 3, 3 * 6 이런 계산만 많이 해 가지고이 답만 정확하게만 계산해 낼 수 있으면 되는 거네라는 걸 알게 된 거예요. 근데 여기서 중요한 거는 AI 가는데 이제 제일 중요한 역할을 하는 회사가 MBD죠. 왜냐하면 GPU라는 걸 얘가 만들기 때문이에요. GPU는 무슨 문제 하나 풀기 위해서 막 며칠 동안 고민해 가지고 푸는 그런 문제 말고 1 + 1 이런 거 어 그런 문제만 푸는 애를 GPU라고 생각을 합 하자고요.
그러면 어 예를 들어서 박사님이 문제를 잘 풀어요. 초등극생이 문제를 잘 풀어요. 당연히 박사님은 잘 풀죠. 근데 이런 생각을 한번 해 보세요. 1 + 1 뭐 2 + 3 이런 것들이 만 개 있는 문제예요. 근데 박사님 혼자 푸는 거랑 초등학생 만 명이 붙어서 푸는 거랑 누가 더 빠르겠어요? 초등학생이 빠르 그 만 명이 동시에 풀어 그러면은 쫙 해 가지고 얘가 훨씬 빠를 거 아니에요. 그러니까 CPU가 대학교 교수님이라면 GPU는 초등학교 학생이 만 명 있는 거예요. 근데 아까 제가 말씀드 웨이트 계산하는 거는 쉬운 계산이란 말이야.
쉬운 계산을 많이 한꺼번에 병렬적으로 쫙 해 버려 그러면은 이제 어 계산이 쫙 되는 거죠. AI를 학습시키기 위해서 최적화돼 있는게 CPU가 아니라 GPU라는 걸 알게 되고이 GPU라는 거를 이용해서 데이터 센터라는 걸 만들기 시작합니다. 근데이 데이터 센터가 처음에는 제가 아까 말씀드린 대로 요거 몇 개 정도 늘려 볼까라고 하는게 이게 이렇게 엄청나게 많아지니까 데이터 센터의 크기도 이제 기하 급수적으로 커지거든요. 어느 정도 커지냐면 요새 뭐 메타에서 우리는 어 데이터 센터 지으려고 하는데 한 여의도만한 사이즈로 지을까요? 이런 얘기가 나와요.
왜 그런 짓을 하는 거지? 아까 말씀드린 대로 더 정확한 학습을 시키기 위해서라는 거죠. 뭐 그거 뭐라고 그렇게 계속 짓는 거야? 그거 그거 돈이 되는 거야?뭐 이런 생각 할 수 있잖아요. 저는 이게 마치 그 옛날에 애니학이라고 생각이 들어요. 애니학도 컴퓨터가 지금 핸드폰보다 훨씬 더 사용이 낮은 컴퓨터일 땐 근데 그런 컴퓨터가 있어서 지금까지 이렇게 왔었는데 마찬가지로 지금 데이터 센터도 똑같은 개념이에요. 지금 컴퓨터 한대 들어 놓는 개념이라고 생각하시면 돼요. 엄청나게 큰 슈퍼 컴퓨터 한 대씩 계속 들어 놓는 거예요. 왜냐하면 AI를 학습시켜야 되기 때문에 우리의 목표는 그러니까 AI 학습인 거예요.
근데 엔비디아가 GPU를 이용해 가지고 뭔가를 만들어 가지고 어 소위 말하는 블랙웰이 됐든 루빈이 됐든 이런 걸 아키텍처라고 얘기하거든요. 이거는 이렇게 생각하시면 됩니다. 이렇게 판을 만들어서 여기에다가는 어 이런 반도체 넣고 여기다 이런 반도체 넣고 요렇게 요렇게 길을 만들어 놔서 빨리 이렇게 계산할 수 있도록 그러니까 초등학교생 만 명을 그냥 일렬로 세우는게 아니라 이렇게 세우고 저렇게 세우고 하 이런 설계를 하는 거를 어 엔비디아가 한다라고 보시면 됩니다.이 아키텍처라는 거죠. 요거를 만들 수 있는 사람이 필요하잖아. 내가 설계는 했어.
근데 만들어야 돼. 그걸 누가 만드냐? 이걸 우리는 파운더리라고 얘기하는 거죠. 그래서이 대표적인 파운더리 회사가 뭐냐면 TSMC인 겁니다. 대표적인게 아니라 거의 유일해요. 만들 수 있는 애 얘밖에 없어. 얘밖에 없어요. 그래서 삼성이 아, 나도 좀 할 수 있는데 나도 좀 열심히 해 보면 안 돼요? 안 될 거 같은데 못 만드는 뭐 너 안 되잖아. 너는 이러면서 이제 삼성은 기회를 못 잡고 있었던 상황이었는데 갑자기 여기서 누군가가 등장하죠. 누가 등장하냐면 테슬라가 등장합니다. 테슬라가 이렇게 얘기하는 거죠. 야, 너 이거 너도 한번 해 보면 할 수 있을 텐데.
너 지금 기회를 못 잡고 있는 거잖아. 엔비디아가 이렇게 목잡한 거 만들어 달라니까 TSMC는 할 수 있는데 너는 못 하니까 너는 기회조차 못 잡고 있지. 내가 해 볼게. 그러면서 이제 일런 머스크가 텍사스 어 삼성전자 공장 나 가까운데 있으니까 내가 거기서 그냥 안 되면 난 거기서 잘 거야. 근데 하는지 안 되는지 보자. 그러면서 이제 삼성전자에게 테슬라가 나도 이거 만들 거 많아. 근데 만들 수 있는 애들 없으니까 너도 이제 만들 수 있는 영향을 키워야 돼. 그럼 삼성전자가 여기서 한번 이제 점프업을 하기 시작한 때가 테슬라가 삼성전자를 불렀다 이런 얘기가 나왔을 때였었죠.
그거는 이제 어물건을이 아키텍처를 만드는 파운드리에 대한 이야기였던 거예요. 근데이 파운드리를 만드는 TSMC는 또 뭐가 필요하냐면은 반도체가 필요해요. 어 이게 이제 계산을 하고 저장해 놨다가 계산하고 저장해 놨다가 계산하고 해야 되는데 저장해 놨다 한 것들이 왔다 갔다 왔다 갔다 빨리 빨리 빨리 해야 되는데 이게 길이 하나만 있으면 너무 병목이 심하잖아요. 여기서 지금 데이터 빨리 갖고 와. 계산 다 했는데 뭐 데이터 없어? 다음 문제 빨리 갖고 와라고 얘기하는데 데이터가 갈 수 있는 길이 없는 거야. 그러니까 이거를 12차선으로 바꾸자.
그래 가지고 한 번에 하이 밴드위즈라고 해 가지고 데이터들을 한 번에 쫙 갔다가 또 다 풀면 또 쫙 가고 쫙 갖고 할 수 있도록 해 주자. 이게 뭐냐면은 HBM인 거죠. HBM 누가 제일 잘하냐? SK 하이닉스가 제일 잘하는 거죠. 또 삼성전자도 HBM을 만들기 시작합니다. 그러면 이제 다시 한번 좀 정리를 하면은 우리는 AI로 가야 되는데 엔비디아가 중요한 역할을 하고 있어요. 그리고 나서 어 데이터 센터를 지어야 되는데 요거를 만들 수 있는 애들이 TSMC와 그 HBM 하이닉스 이렇게 된다. 여기까지는 이해가 되셨죠? 그러면 이제 별체는 알겠어요.
근데 여기서 이제 막 몇 몇몇 애들이 막 끼어들어. 어, 나도 좀 나도 좀 이러면서 이제 나오는 애들이 있단 말이야. 그런 애들이 이제 뭐 하는 애들인지 설명을 좀 드려 보도록 하겠습니다. 자, 우선은 지금 MBD한테 주문을 주는 애들은 누구냐? 그러면은 첫 번째로는 비테크들이죠. 구글이나 아마존이나 마이크로소프트나 이런 애들이 기존에 데이터 센터가 진짜 많이 있었거든요. 왜냐면 저장을 해 놔야 되니까. 근데이 데이터 센터를 전부 다 AI가 되는 데이터 센터로 바꿔야 되는 거예요. 그래서 야, 빨리 좀 보내 줘라고 얘기를 하는 거죠.
근데 비테크뿐만 아니라 오픈 AI도 해야 돼요. 오픈 AI도 나도 지금 학습 많이 해야 돼 가지고 아 나도 데이터 센터가 필요해. 그래서 스타게이트니 뭐니 해가지고 데이터 센터 막 지어야 된단 말이야. 그 이제 MBD한테 막 부탁을 하하는 거죠. 이런 회사들이 M비디아한테 줄을서는 거예요. 얘네들 입장에서는. 야 엔비디아 말고 없어 이런 거죠. 야 엔비디아만 하니까 내가 엔비디아한테 맨날 저기 덤탱이 씌우는 거 같아. 쟤네 가격을 너무 막 하고 막 마진도 막 70%라는데 도대체 가격도 안 깎아주고 나 짜증났는데 뭐 없어? 어 이러니까 이제 여기서 이제 생각하는게 오픈 A 아이가 누구한테 이제 손을 잡으냐면은 AMD라는 회사한테 야 너도 좀 만들 수 없냐 이런 거죠.
근데 아까 삼성이랑 똑같은 거예요. 얘가 할 수는 있을 것 같은데 해본 경험이 없어 가지고요. 못 하겠어요. 이러는 거지. 그러면 오픈 AI가 그러면 야 우리 한번 같이 해 보자. 같이 해보자. 그래서 2028년까지 빨리 한번 어떻게 만들어? 나 지금 데이터 센터 있으면 할 수 있는게 진짜 많거든. 빨리 해보자. 그러면서 이제 AMD가 여기서 등장하는 거예요. 그러면 M비디아와 AMD의 관계를 생각을 해 보면은 M비디아는 이미 90% 이상의 점유를 가지고 있고요. AMD는 아직 시작도 못 했는데 자 오픈 AI가 손을 잡아 준 거다.
이렇게 이제 이해를 하시면 됩니다. 그리고 이제 여기서 삼성전자도 마찬가지인데요. 삼성전자가 HBM을 제대로 못 만들었어요. 그러니까 자꾸 엔비디아 젠슨왕이 삼성 삼성이 그럴 리가 없는데 얘가 옛날에 공부도 1등하고 그랬던 애데 왜 이렇게 됐지? 그러면서 만들 수 있지 않을까? 만든 거 같은데 막 자꾸 막 이런 얘기를 하는게 뭐냐면은 하이닉스가 혼자 만드니까 자꾸 가격을 높이는 거죠. 그러니까 야, 너 여기 삼성 너 여기서 못 하니? 너 진짜 못해. 이렇게 얘기를 하는 겁니다. 근데 여기서 이제 좀 변수가 하나 생겼던게 뭐냐면은 삼성전자가 그동안 못했던 HBM을 못했던 이유가 여러 가지 이유가 있지만 그 중에 하나가 뭐냐면은 발열 때문이었거든요.
발열. 성능은 괜찮은데 열이 많이 나서 열라 가지고 데이터에서 화전 나면 어떻게 되냐? 안 되지. 그러니까 열라는 거 고쳐와. 그런데 못 고치는 거예요. 근데 이번에 좀 특이했던게이 아키텍처 중에서 어 블랙웰이라는게 있고요. 이번에 이제 새로 나오는게 루빈이라는게 있거든요. 그러니까 더 신제품이 나오는 거죠.이 신제품에서는 발열 요거는 좀 그냥 좀 낮춰 줄게. 기준을. 왜냐면이 루빈이라는 거는 이것보 블랙웰보다 훨씬 더 성능이 좋으니까 반드시 그 옆에다가 뭘 해야 되냐면은 어 물을 지나가게 만들어야 돼요. 그냥 자체가 식도록 만들어야 돼요.
그러니까 여름에 더우면은 선풍기를 일단 틀다가 안 되면 에어컨을 들다가 안 되면 이제 물에 들어가야 되잖아요. 마찬가지로 그 전까지 여기서부터는 공냉식이라고 해서 바람 선풍기를 틀어줬어요. 그러면서 시켰단 말이야. 근데 안 되는 거지. 이제 여기서부터는. 그래서 여기서부터 이제 순행식 어 물을 지나가게 만드는 설계 자체를 데이터 센터를 해야 돼요. 그러니까 어 삼성 발열 기준이 완화되면 어 나도 들어갈 수 있겠네 이렇게 돼 버렸다라는 거죠. 그러면 이게 삼성한테 엄청난 기회가 되면서 삼성도 HBM으로 MB대한테 들어갈 수도 있겠다.
이런 이제 기대감들이 이제 커지는 상황이라고 보시면 되겠습니다. 그 AMD 말씀하셨잖아요. AMD는 공급을 어디서 받을 계획이 아, 그러니까 AMD도 삼성에서 이제 HBM을 받아야 된다. 어, 이런 이야기들이 나올 수 있겠죠. 그러니까 이걸이 그림을 보실 때 여러분들이 생각하셔야 되는 중요한 포인트는 뭐냐면 어 내 물건을 사갈 사람이 많은지 내 물건을 같이 나랑 같이 경쟁해서 팔 사람이 많은지 있거든요. 딱 보시면은 여기에서부터 계속 사갈 사람이 많아요. 엔비디아가 AMD가 또 늘어나고 여기서 테슬라가 늘어나고 여기서 또 삼성이 늘어나고 이런 식으로 구조 자체가 어떻게 되냐면 가격을 협상할 때 옛날에는 이제 삼성전자가 어 엠비디한테 아 이거 그냥 자 저는 돈 이번에는 돈 안 벌어도 되니까 그냥 가져 가세요.요 가격에 원가인데 원가 해 드릴게요.
이러면서라도 어 트랙 레코드를 쌓으려고 했겠지만 잠깐만 AMD도 지금 줄 섰는데 잠깐만 계산 다시 한번 해 볼까요? 가격 조금만 올려도 될 거 같은데 이렇게 될 수 있다는 거죠. 그래서 이런 걸 우리 협상력이라고 하는데 협상력이라는 측면에서 어 삼성전자, 하이닉스 이런 쪽에서 유례해진 상황으로 지금 바뀌고 있는 구조다. 여기서 이제 또 한 가지 어 삼성전자에 또 좋은 일이 생겨요. 그러니까 원래는 이제 AI 때문에 AI와 관련된 반도체 여기 있는 것들 중에서 H밴반 다른 반도체 필요 없고 그랬었는데 아까 제가 서도에 말씀드렸죠. 처음에 착기면 처음에는 내가 어 이렇게 가다가 이렇게 가다가 가다가 가다가 잠깐만 나까지 이런 애들이 나오는데 그게 뭐냐면 랜드예요.
그니까 랜드 플래시 메모리라는 거는 AI 하는데 이런 거 필요 없었어. 그러니까 빨리빨리 주는 거만 필요했단 말이야. 근데 저장해 놓는 애도 필요한 거예요. 이제는 계속해서 커지니까. 그래서 랜드는 이제 그 수요가 없다라고 해서 공급은 많이 줄어져 있는 상태에서 어 나도 나도 나도 그러면서 랜드까지 좋아지니까 삼성전자가 갑자기 너무 좋아지는 거예요. 그러니까 삼성전자 입장에서는이 시대의 흐름이 거대한 흐름들이 어 테슬라가 한번 불러줘. 그리고 엔비디아가 한번 불러줘. 랜드에서 또 한번 불러줘. 이러다 보니까 삼성전자가 나도 모르게 좋아지는 상황이 되는 거고 하이닉스는 HBM의 최강좌로서의 역할을 계속하고 있기 때문에 어 하이닉스는이 흐름에서 계속 좋은 겁니다.
그 AI 생태계에서 한국의 포지션 앞으로 우리가 어떻게 취하는게 좀 더 유리한지음 우리가 이제 반도체 슈퍼 사이클이라는 얘기가 이제 나올 때 제일 많이 나왔던게 2017년 2018년 이때쯤이었거든요. 그때도 비슷한 상황이었어요. 그때는 이제 플레이어들이 얘네들이었던 거죠. 빅테크들이 데이터 센터를 지어야 되는데 야, 지금 이거 빨리 지어야 되니까 어, 물량 그 디램 너네들 지금 뭐 10밖에 없어. 그럼 한 100까지 늘려야 될 것 같은데 열배 이런 식으로 이제 그 어, 소위 말하 이제 블러핑을 하는 거죠. 근데 이렇게 하는 이유가 있어요.
왜냐면 빅테크들 입장에서 가만히 생각해 보면 아, 쟤네들이 증서를 안 한단 말이야. 어, 가격 올리려고. 근데 나는 지금 빨리 많이 필요하단 말이에요. 그러면은 더 많은 물량을 요구를 하는 겁니다. 그러면이 더 많은 물량을 덥썩 물면 얘네들이 증서를 하겠죠. 그럼 증서를 확 해 가지고 물량이 나오기 시작할 때 그 정도는 필요 없는데 뭐 옛날에는 그 정도 필요할 줄 알았는데 아니야. 그 정도 필요 없고 절반만 줘. 이렇게 돼 버리면 가격이 폭락하는 현상이 생기는 거거든요. 왜냐면 반도체 같은 경우에는 공급량이 이런 식으로 늘어나는게 아니잖아요.
이렇게 늘어나거든요. 그러니까 요런 결정을 삼성전자나 하이닉스가 하도록 얘기하는 거죠. 왜냐면 나는 이대로가 가지고 가격만 늘어도 괜찮을 것 같은데 아니야. 물량을 늘려야 될 것 같은데 공장을 지어야 될 것 같은데 공장을 더 짓는 건 돈이 많이 들어가잖아요. 공장을 더 짓는 그런 의사 결정을 하려면 확실하게 수요가 늘어난다라는 가정이 있어야 되는데 그런 가정을 얘네들이 이제 계속 주는 거죠. 그래서 슈퍼 사이클 뭐 얘기 나올 수 있는데 삼성전자 하이닉스가 어 증서를 얼마나 하느냐에 따라서 그 사이클의 크기는 또 정해질 수 있을 것 같고 진짜로 지금 얘기하는 수요가 받쳐지느냐 혹은 나중에 있는 알고 보니까 어 3년 후에는 필요 없는데 이렇게 돼 버릴 수도 있는 거잖아요.
그러니까 상황은 계속 봐야 되긴 하지만 이런 구조에 있다라는 걸 여러분 이해하시면 될 것 같습니다. 그리고 이제 관점의 차인데 아니 엔비디어는 저렇게 날아갔는데 우리는 아무것도 못 하잖아. 오픈 AI나 뭐 엔비디아나 이런 회사들을 보면서 아 우리는 저거 뭐 발끝에도 못 따라가잖아. 어, 그럴 필요 없습니다. 전 세계 어떤 나라도 다 똑같아요. 그까 미국과 중국을 제외한 어떤 나라도 없어요. 어차피 우리나라만큼 그나마 여기에 숟가락이라 얹어 줄 수 있는 나라 자체가 별로 없어요. 잘 보시면 삼성전자 하이닉스가 여기서 중요한 역할을 하고 있는 거잖아요.
그리고 삼성이 여기서도 이제 중요한 일을 할 수도 있는 거고요. 그러니까 이게 되게 이거 자체가 되게 의미가 있는 거예요. 또 한 가지는 데이터 센터를 짓는 건 있잖아요. 건설을 해야 되는 거거든요. 건물을 만들고 이렇게 해야 되니까. 요런 거에서도 우리가 할 수 있는 일이 있겠죠. 그러니까 지금 우리도 열심히 하면 데이터 센터도 그렇고 AI 강국이 되기 위한 투자를 계속하다 보면 AI 3대 강국 아 이건 저는 충분히 가능한 얘기다. 아예 그냥 불가능한 얘기는 아니다라고 생각을 합니다. 자 오늘 교양이를 부탁해는 여기까지입니다. 감사합니다. 감사합니다.
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