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GTC 2025에서 드러난 추론 시스템의 변화
GTC 2025에서 구체화된 변화는 추론의 단계, 문맥 저장, 자원 배분과 물리 연결을 함께 재설계한다는 점이다. Dynamo는 요청 단계와 캐시의 배치를 조절하고, 차세대 GPU와 패키지는 연산·메모리를 늘리며, Kyber와 CPO는 랙 및 네트워크 구조를 바꾸려 한다. 이들은 추론 비용에서 만나지만 같은 변화도, 서로의 필수 조건도 아니다.
이 글에서 발견한 변화를 그림으로 보기
보고된 변화와 함께 확인할 조건
연산 확대가 학습 밖의 추론 단계로 넓어진다
한 번의 응답과 사전학습 중심으로 연산 수요를 설명한다.
후학습과 긴 reasoning·agent 단계가 토큰 생성과 시스템 요구를 늘린다.
추론시간 scaling · 반복 문제풀이 · 모델 조합
적용 범위: 2025년 발표 방향과 저자해석; 총수요배수 미검증
단계: 발행처 판단 · 적용 시기: 2025년 3월 GTC 발표와 발행처 판단; 수요 확대의 실측 기간 미공개
이익으로 이어질 조건 · 추가 연산이 유료 업무 가치·성공률을 높이고 비용을 회수해야 한다.
다음 확인 · 실제 task별 토큰·완료율·고객 지불 의사
판단을 바꿀 조건 · 긴추론효과가 포화되거나 수요반응이 작으면 무한 수요 해석 기각
GPU 자원이 저정밀 AI 연산과 메모리로 재배분된다
범용 HPC의 FP64와 기존 HBM용량이 같은 설계에서 비중을 갖는다.
B300은 FP4·FP6와 HBM용량을 늘리고 일부 FP64를 줄이며 네트워크도 높인다.
AI워크로드상업수요 · 칩면적과전력예산
적용 범위: B300당시 계획; 실제 SKU채택·성능별도
단계: 발표된 제품 계획 · 적용 시기: 2025년 3월 발표 당시 2025년 하반기 제품 계획
이익으로 이어질 조건 · 실제커널·모델이저정밀정확도를유지하고병목완화가처리량으로이어질때
다음 확인 · 양산 SKU의정밀도별성능·HBM대역폭·attention실측
판단을 바꿀 조건 · 낮은정밀도가품질을훼손하거나다른병목이남으면전체효과축소
패키징과 I/O 분리가 연산 및 메모리 확장을 떠받친다
compute die안의 I/O와작은 HBM·package범위가확장을제약한다.
Rubin은 I/Otile분리와 3nm,Ultra는더많은 die·HBMstack·대형 substrate를계획한다.
연산면적요구 · HBM용량·대역폭 · 큰 scale-up
적용 범위: 2026/27로드맵 및저자추정;상충수치별도
단계: 로드맵과 발행처 전망 · 적용 시기: 2025년 3월 로드맵: Rubin 2026년 하반기, Rubin Ultra 2027년 하반기
이익으로 이어질 조건 · 수율·양산능력·고객인증·계약단가가원가와투자를회수할때
다음 확인 · 공식제품사양·패키지실물·HBM출하와수율
판단을 바꿀 조건 · 설계변경이나수율·열·비용문제가확장을제한하면예상수혜축소
랙 집적이 홀 전체의 설계 변경을 요구한다
Oberon은수평 compute tray·copperbackplane과랙내지원부품을쓴다.
Kyber는 blade·PCBbackplane·4 canister와별도 power/cooling/switchrack방향을제시한다.
물리케이블수용공간 · 넓은 NVLink영역 · 더높은 rackdensity
적용 범위: 2027H2계획;canister연결과최종 topology미정
단계: 로드맵 · 최종 설계 미확인 · 적용 시기: 2025년 3월 공개된 2027년 하반기 Kyber 계획; 최종 설계 미확인
이익으로 이어질 조건 · 통합설계가전력·열·신뢰성·서비스성을실제시설에서충족할때
다음 확인 · 최종 rack/topology·인수시험·support랙포함밀도
판단을 바꿀 조건 · 서비스성·signal integrity·열또는공간문제로설계가바뀌면경로수정
추론 단계별 자원 배분이 동적으로 바뀐다
prefill과 decode를같은노드에정적으로묶는다.
DynamoPlanner와 SmartRouter가캐시·대기열·부하를고려해단계를나누거나 GPU를재배치한다.
prefill의연산부하와 decode의메모리부하차이 · 요청 mix와부하변동
적용 범위: Dynamo2025출시;분리서빙항상우월하지않음
단계: 소프트웨어 출시 발표 · 적용 시기: 2025년 3월 18일 Dynamo 출시 발표; 성능은 특정 시험 범위
이익으로 이어질 조건 · 전송·대기열비용을넘는효과와SLA유지가필요하다.
다음 확인 · 실제 ISL/OSL·TTFT·ITL·E2E에서 aggregated/disaggregated비교
판단을 바꿀 조건 · KV이동비용이나작은규모로효과가사라지면전통서빙선택
통신 라이브러리가 작은 메시지와 이종 메모리에 맞춰진다
훈련중심 collective·CPUproxy·각 storage별이동구현이추론을제약한다.
작은메시지 collective와 NIXL이저지연데이터이동과 memory계층을추상화한다.
높은상호작용속도 · 분리된 prefill/decode · KV전송
적용 범위: NCCL2.27preview8 GPU 및 NIXL설계
단계: 소프트웨어 발표와 사전 시험 · 적용 시기: 2025년 3월 발표·사전 공개 시험; 전체 배포 실적 아님
이익으로 이어질 조건 · 실제message크기·backend·규모에서오버헤드감소가유효해야한다.
다음 확인 · 동일 message분포·실제 backend의 latency와 end-to-end성능
판단을 바꿀 조건 · 다른통신병목이나경쟁라이브러리개선으로차이가줄면해석조정
문맥 재계산이 저장과 재사용으로 일부 대체된다
대화후 KV를버리고다음요청때 prefill을다시계산한다.
KV를 hostmemory·SSD·공유 storage에보관해후속요청때불러온다.
긴대화와 prefix재사용 · HBM용량·prefill연산비
적용 범위: multi-turn과재사용이충분한 workload
단계: 소프트웨어 기능 발표 · 적용 시기: 2025년 3월 기능 발표; 고객별 캐시 활용 성과는 별도 확인
이익으로 이어질 조건 · cachehit와재계산회피비용이보존·전송·관리비를넘어야한다.
다음 확인 · cachehit·eviction·reuse거리·TTFT와 cost crossover
판단을 바꿀 조건 · 짧은문맥·낮은 hit·긴전송지연에서는재계산유지
광연결의 위치와 네트워크 계층이 바뀐다
DSPpluggable과 3계층 scale-out망을쓴다.
CPO가광엔진을 switch인근으로옮기고큰 radix로 2계층망을가능하게하려한다.
광통신전력 · 연결수·대역폭 · 계층간장비비용
적용 범위: 대규모 scale-out모형;scale-up은추후가설
단계: 제품 발표와 네트워크 모형 · 적용 시기: 2025년 3월 발표 당시 Quantum 2025년·Spectrum 2026년 계획; 실제 출하 검증 아님
이익으로 이어질 조건 · 실제양산수율·신뢰성·교체성·고객채택과총비용이pluggable보다유리해야한다.
다음 확인 · CPO출하·설치·운영실적과 LPO대안의가격/전력
판단을 바꿀 조건 · 높은정비·수율비나 LPO개선이효과를상쇄하면전환속도하향
세대 교체가 구형 장비의 렌탈 가치에 압력을 준다
장비가격과고정계약을중심으로수명동안수익을가정한다.
신세대실효효율과공급확대가구형시간당렌탈가격·잔존가치를압박한다는전망이다.
성능/TCO개선 · 설치기반확대 · 제품출시주기
적용 범위: H100모형 및 2025년발행처전망;총수요검증아님
단계: 발행처 판단과 전망 · 적용 시기: 2025년 3월 발표 당시 세대 교체 전망; 과거 렌탈 가격 예측 주장 독립 검증 미완료
이익으로 이어질 조건 · 신제품성능이안정적으로구현되고대체가능한작업에서가격경쟁이일어날때
다음 확인 · cohort별렌탈실거래·가동·계약갱신·손상차손
판단을 바꿀 조건 · 운영·호환성·특정 workload에서 Hopper가유효하면전면무가치주장기각
기사에 등장한 기업과 검증 조건
아래는 기사 속 역할 사례입니다. 필요한 제품·기술의 공급자를 새로 찾고 비교하는 조사나 현재 선도성 판정을 대신하지 않습니다.
NVIDIA
칩·NVLink·NIC·switch·Dynamo와공동설계
이익으로 이어질 조건 · 설계발표가고객가동·유료실효성능과반복구매로이어질때
확인할 것 · 같은 범위의 고객 채택, 실제 가동, 계약 단가와 해당 사업의 매출·이익 노출을 확인한다.
TSMC
3nm·CoWoS·실리콘포토닉스패키징
이익으로 이어질 조건 · 양산 수율·인증·설비가동·단가확인
확인할 것 · 같은 범위의 고객 채택, 실제 가동, 계약 단가와 해당 사업의 매출·이익 노출을 확인한다.
HBM 및 ABF·PCB 공급사
대형 package와고대역메모리·backplane
이익으로 이어질 조건 · 본문만으로특정업체물량·마진귀속불가
확인할 것 · 같은 범위의 고객 채택, 실제 가동, 계약 단가와 해당 사업의 매출·이익 노출을 확인한다.
Coherent·Lumentum·SENKO 및 광생태계
공식 CPO발표에등장하는협력사
이익으로 이어질 조건 · 역할별공급계약·매출노출·단가·마진은별도확인;로고가선도증거아님
확인할 것 · 같은 범위의 고객 채택, 실제 가동, 계약 단가와 해당 사업의 매출·이익 노출을 확인한다.
Astera Labs
특정 B300설계 retimer제거주장의노출후보
이익으로 이어질 조건 · 최종 SKU·고객설계·다른 PCIe/CXL사업을분리해야함
확인할 것 · 같은 범위의 고객 채택, 실제 가동, 계약 단가와 해당 사업의 매출·이익 노출을 확인한다.
AMD·Google TPU·AWS Trainium
경쟁 platform과자체 ASIC
이익으로 이어질 조건 · 동일품질·SLA·software성숙도의실효 TCO로비교
확인할 것 · 같은 범위의 고객 채택, 실제 가동, 계약 단가와 해당 사업의 매출·이익 노출을 확인한다.
사업 참여와 이익 회수, 상장 여부와 티커, 현재 가치평가는 별도로 확인해야 합니다.
해석의 경계와 반대 근거
- 본문 Rubin/Ultra50/100 PFdense대 I06표 33.3/66.7 PFdense상충. 공식후속 50 PF는 adaptivecompressionNVFP4로정의가다름.
- RubinHBM본문 20.5 TB/s대 I05/I06 13 TB/s. 본문 8 stacks×2048bits×6.4Gbps는 13.1 TB/s. 24 GB layer표기는 24Gb일때 288 GB성립.
- I06 aggregateHBM row의 H100/H20014 TB와 B300NVL16 64 TB는그표의 package수×용량과불일치. 각각 8×80 GB=.64 TB,8×141 GB=1.128 TB,16×144 GB=2.304 TB. raw표를그대로공식사양에사용하지않음.
- I07NVSwitch5/6BW동일 3600 GB/s와본문 2배설명상충. UltraNVLink슬라이드 1.5PB/s도표의 GPU별단방향/양방향합계와정의확인필요.
- CPOI26출시연도는본문·I29·공식당시자료와역전. 계획확인만가능하며출하실적과구분.
- CPO본문 GB200대 I28 GB300;400k는 compute die=200kpackage;transceiver/compute분모라벨부정확.
- P13199.97%비용감소대 I24relativecost.03→97%. 피크성능 68/900배와비용배수의범위 미공개.
- P035공정이동 3NP→4NP는앞뒤설명상방향오류. 실제공정선택및 128×128systolicarray는추정.
- Vera1.5 TB×144=216 TB지만본문 218 TB. TB/TiB등정의불명으로임의수정하지않음.
- H100렌탈예측표절대가격가림·정확도정의부재. 98%를독립확인한성과로표시하지않음.
다음에 무엇을 확인할까
- 실제 task별 토큰·완료율·고객 지불 의사
- 양산 SKU의정밀도별성능·HBM대역폭·attention실측
- 공식제품사양·패키지실물·HBM출하와수율
- 최종 rack/topology·인수시험·support랙포함밀도
- 실제 ISL/OSL·TTFT·ITL·E2E에서 aggregated/disaggregated비교
- 동일 message분포·실제 backend의 latency와 end-to-end성능
- cachehit·eviction·reuse거리·TTFT와 cost crossover
- CPO출하·설치·운영실적과 LPO대안의가격/전력
- cohort별렌탈실거래·가동·계약갱신·손상차손
원문과 검토 범위
저장본 전문 검토 완료 · 핵심 성능 독립 검증 미완료 · 이미지 29개 모두 시각 검토
- P001–P151 전체 검토. 제목·이미지만 있는 블록도 포함하며 P001은 저장 메타데이터와 첫 본문을 포함한다. 문단 번호는 검토용이며 원문 웹의 위치 표지가 아니다.
- 본문 저장본 전체 및 이미지 29개를 검토했다. 유료 웹 원본의 완전성과 원시 실험 로그는 미확인이다.
- 발행일, 업로드일, 실제 사건일과 미래 적용 시기를 따로 기록했다.
아래는 자기 말로 재서술한 근거입니다. P·I 번호는 검토 사본의 위치이며 원문 웹페이지의 고정 앵커가 아닙니다. 발행처의 보고를 공식 확인 사실로 바꾸지 않습니다.
출처를 추가 대조한 범위
- NVIDIA Dynamo 출시·기능·호환성 대조 ↗
Dynamo 출시, 분리서빙·KV routing·planner·NIXL과 vLLM/SGLang 호환 확인. 업체 자체 설명이며 성능 독립 검증 아님.
- NVIDIA CPO 발표·공급 계획 대조 ↗
당시 Quantum2025·Spectrum2026 계획과 포트 구성·CPO ecosystem 확인. 실제 출시·출하 검증 아님.
- NVIDIA 후속 Rubin 명칭·사양 대조 ↗
후속 공식 이름 NVL72/72 GPU·36CPU, NVLink6 및 adaptive compression50 PF NVFP4 확인. 과거 dense50 PF·2026 preview성능의 실현 증거 아님.
공식 발표·동일 발행처 대조·독립 재현을 구분합니다. 해당 작성 주체의 설명을 확인한 것이 전체 실험이나 재무 수치의 독립 검증을 뜻하지 않습니다.
변화에 연결된 근거
사전학습 외에 후학습과 추론시간 연산이 성능 개선 경로로 더해지고 reasoning·agent가 요청당 토큰과 반복 연산을 늘린다는 설명이다.
발표 수치의 모델·기간·동일품질 분모가 본문에 부족하다. intelligence수요 무한·Jevons효과는 저자 전망이며 총시장 수요의 실측은 아니다.
P002–P011 · I01, I02원문에서 맥락 확인 ↗NVIDIA 스펙의 sparsity·양방향 대역폭·die수와 package수가 서로 다른 분모라는 지적이다.
2:4 structural sparsity는 sparse MoE의 활성 expert 수와 다르다. 마케팅 명칭만으로 실제 GPU package수를 비교하면 안 된다.
P014–P016원문에서 맥락 확인 ↗B300은 FP4·FP6 연산과 메모리를 늘리고 일부 FP64 자원을 줄이며 CX8 800G로 scale-out을 높이는 계획이다.
2025년 발표 제품 계획과 저자 해설이며 고객 성능·출하 실적이 아니다. HBM 용량 증가와 대역폭 고정은 다른 변화. HPC용 FP64의 축소는 해당 SKU 세대 범위에서만 해석.
P019–P028 · I03, I04, I06, I07원문에서 맥락 확인 ↗B300 HGX를 16개 single-die package·8개 SXM·2개 NVSwitch의 NVL16으로 설명하고 CoWoS-L 및 retimer 제거 가능성을 제시한다.
최종 출하 사양을 확인하지 않은 당시 설명이다. 작은 package가 수율에 유리하고 CoWoS-L이 성숙했다는 해석은 저자 추론. Astera retimer 제거는 해당 설계만의 주장이고 hyperscaler PCIe switch 선택 및 회사 전체 사업으로 일반화 불가.
P024–P027 · I06원문에서 맥락 확인 ↗Rubin은 3nm·2개 reticle급 compute die·2개 I/O tile로 연산 면적을 늘리고 전력·tensor 구조를 확장한다는 당시 전망이다.
I/O면적 20–30%,1800 W,128×128은 추정. 본문 50 PF dense와 I06표 33.3 PF dense 상충. 후속 50 PF NVFP4 adaptive-compression 표기와도 정의를 맞춰야 한다. 본문 3NP→4NP 공정 방향 문구는 앞뒤 맥락과 역전되어 있다.
P032–P037 · I05, I06원문에서 맥락 확인 ↗Vera custom Arm CPU와 Rubin이 Oberon rack을 이어받고 NVLink6의 양방향 3.6 TB/s가 NVLink5의 2배가 되는 계획이다.
224G SerDes 유지·lane수 증가·copper cable배증은 저자 해설/추정. switch aggregateBW가 2배라는 본문과 I07의 NVSwitch5/6동일 3600 GB/s가 상충. NIC Cx9 1.6T와 NVLink scale-up은 구별한다.
P038–P046 · I05, I06, I07원문에서 맥락 확인 ↗Rubin HBM은 B300과 용량 288 GB를 유지하면서 HBM4로 대역폭을 높인다는 계획이다.
8×2048×6.4Gbps/8≈13.107 TB/s로 본문 20.5와 맞지 않는다. 본문의 24 GB layer는 24Gb여야 288 GB가 되는 단위 오류 후보. 용량동결을 전체 HBM시장수요동결로 확대하지 않는다.
P042–P043 · I05, I06, I07원문에서 맥락 확인 ↗Rubin Ultra는 4개 compute die·16개 HBM4E stack·package당 1 TB 수준으로 확대하고 큰 interposer·ABF substrate를 요구할 것이라는 계획/추정이다.
I08/10 NVIDIA roadmap은 100 PF표기, 저자 표 I06은 dense66.7로 불일치. 2interposer와 120mm넘는 ABF는미확정 설계추정. 144×1.5 TB=216 TB인데본문 218 TB는정의/반올림불명확. 총 fastmemory는 HBM+LPDDR이며같은대역폭의통합 pool이라는뜻아님.
P049–P052 · I08, I09, I10원문에서 맥락 확인 ↗Kyber는 compute tray를 90도 회전한 blade와 4개 canister로 밀도를 높이고 canister 내부 copper cable을 PCB backplane으로 바꾸는 2027년 계획이다.
4 canister연결은 DAC/ACC/AEC등미정. NVSwitch7topology는 oversubscribed2tier/nonClos가능성추정. 288 packageNVL1152는공급망징후와 wafer사진해석에따른가설. showfloor는 Blackwelltestvehicle이고최종 설계아님.
P055–P075 · I10, I11, I12원문에서 맥락 확인 ↗compute blade가랙공간을차지하면서전원·냉각·switch를독립랙으로옮겨 hall단위설계와공급망준비를요구한다.
rack density 향상은 facility footprint·power density와동일하지않다. 별도지원랙의공간·배전·냉각·서비스비를포함해야 한다. 특정전압 800V도입의직접근거는아니다.
P069–P071 · I11원문에서 맥락 확인 ↗Tensor GEMM의가속이 softmax지수연산을병목으로만들어 Blackwell Ultra가 MUFU를 2.5배개선한다는설명이다.
TriDao2024예시는특정 attentionkernel이다. MUFU2.5배가전체모델 2.5배를보장하지않으며 I04newattention2배와도같은측정치가아니다.
P077–P084 · I13, I14원문에서 맥락 확인 ↗랙 scale-up,FP4,expertparallelism,Dynamo가 throughput와 interactivity곡선을이동시킨다는발표다.
작년 15배 FP8설명과 I15의 30배 FP4,H100/H200,MW/GPU분모가다른그림을합산하지않는다. 발표사의성능곡선이며실제 agentictraffic·동일 precision의독립 reproduction이아니다.
P087–P093;P127–P129 · I15, I16, I23원문에서 맥락 확인 ↗Dynamo의 SmartRouter는 KVcache위치와부하를고려하고 Planner는 prefill/decode간 GPU를재배치해불균형을줄이는기능이다.
본문의 vLLM/SGLangdisrupt가능성은발행처판단. 공식 2025-03-18설명은두 engine과호환을명시하므로대체와보완을구분해야한다. SmartRouter는 request/KV단위설명이며모델내 expert토큰 routing과같은층으로단정하지않는다.
P092–P108 · I17, I18, I21원문에서 맥락 확인 ↗NVIDIA의 H100 DeepSeek-R1 Distill Llama70B 사례는 randomrouting대비 SmartRouter로 TTFT70%·평균 requestlatency50%감소를제시한다.
이미지의업체측결과. 공식자료는 2×HGX-H100·vLLMFP8·TP2·100K실제 R1request·평균 ISL/OSL4K/800조건을밝힌다. 범용 SLA나 P90/전체 agent완료시간으로승격하지않는다.
P104 · I17원문에서 맥락 확인 ↗NCCL의 one-shot/two-shot등새 collective가작은메시지 latency를약 4분의 1로줄인다는발표다.
슬라이드는 NVLink에한정된 preview와 8 GPUallreduce8B–4 GB를보인다. 원문 AMD의수천시간추격비용은측정된비용자료없는저자판단.
P110–P113 · I19원문에서 맥락 확인 ↗NIXL은 prefill/decode와다양한 memory·storage사이의비동기데이터이동을추상화하는층이다.
본문 IBGDA가 CPUproxy를우회한다는설명과그림의 UCX/GDS/S3/custombackend지원은구분한다. 모든 backend가 CPU없이동작한다는뜻도아니며 NIXL전체가 NCCL의대체라는뜻도아니다.
P115–P117 · I20원문에서 맥락 확인 ↗KVcache를 HBM외 hostmemory·localSSD·공유 storage에보존해대화재개시재계산을대체하고 prefill자원을절약하려는구조다.
56.3%는 DeepSeek별도공개기록재인용이고 Dynamo전체채택의평균아님. 짧은문맥에서는전송·저장비보다재계산이더쌀수있고분리서빙도항상유리하지않다.
P119–P128 · I21, I22원문에서 맥락 확인 ↗NVIDIA발표의상대성능막대는 Hopper1·Blackwell68·Rubin900이며상대 TCO/performance는 1·0.13·0.03이다.
본문 Rubin99.97%비용하락은표 0.03에서계산한 97%와다르다. benchmark모델·SLA·system분모가해당그림에없고미래 roadmap이므로현행실측가격인하로읽지않는다.
P131–P133 · I24원문에서 맥락 확인 ↗신세대효율향상이구세대렌탈가격과잔존가치를압박하므로초기배포가중요하다는저자판단이다.
가격표의절대값은검정으로가려져있고오차정의와표본을알수없다. 98%예측정확도를독립 검증하거나향후정확도로전용할수없다. 안정화지연·workload별구세대가치가반대조건이다.
P134–P137 · I25원문에서 맥락 확인 ↗CPO는 scale-outswitchASIC인접광엔진과외부레이저로 DSP광모듈의일부기능을옮기고높은 radix로네트워크계층을줄일가능성을제시한다.
LPO도 DSP전력일부를줄이지만본문 CPO비교는 radix및 3→2계층전환을함께포함한다. scale-out발표를 GPUscale-up광전환완료로읽지않는다.
P140–P144 · I26, I27, I28, I29원문에서 맥락 확인 ↗CPO3→2계층모형의총 클러스터 전력은 492→434 MW로약 11.8%줄며 LPO3계층은 480 MW다.
본문 GB200와이미지 GB300가상충한다. 400k는 GPUpackage도랙도아닌 die수다. 40/280=14.3%인데표 transceiver/compute10%는 server394 MW에가까워분모라벨혼동이있다. 전체 전력 12%와광통신자체효율을구분한다.
P143–P144 · I28원문에서 맥락 확인 ↗Quantum-X CPO144×800G·18ELS·144MPO와 Spectrum-X최대 512×800G가공개되고당시각각 2025H2·2026H2공급을계획한다.
I26은두출시연도가뒤집힌반면 I29·본문과공식 2025-03-18보도자료는 Quantum2025/Spectrum2026. 공식당시발표확인이실제 출하확인은아니다.
P145–P146 · I26, I27, I29원문에서 맥락 확인 ↗CPO의장기적더큰효과가 scale-up의 radix·대역폭을확장하는데있을수있다는전망이다.
실제 scale-up채택·양산시기·광부품수익화는미확인. 구리 backplane의당장전면 대체로간주하지않는다.
P147원문에서 맥락 확인 ↗연간아키텍처·랙·알고리즘·광연결의개선이 NVIDIA플랫폼의선도를유지한다는저자결론이다.
Trainium가격이 H100의 25%라는보도재인용은성능/TCO등가비교가아니다. TPU예외·경쟁추격·실제 성능범위가남는다. 회사사업수혜와주가매수순위는별개다.
P149–P151원문에서 맥락 확인 ↗로드맵은 2028Feynman과 8세대 NVSwitch,NVL-Next,Spectrum7·CX10,next-generationHBM방향을보인다.
슬라이드방향성뿐이며본문에 Feynman의세부정량설명이나양산증거없음.
P019 · I03원문에서 맥락 확인 ↗후속공식자료와두후속저장글은과거로드맵의일부기능이이어지면서이름·사양·운영조건이바뀜을보여준다.
2026공식명 NVL72는 72 GPU/36CPU를명시. 2025명 NVL144와수량이절반이라는뜻아님. 2026Rubin의 2300 WTDP와 2025저자 1800 W추정은사양수정근거이나 2025denseFLOPs달성증거아님. 동일발행처재인용및 NVIDIA회사근거는독립표본으로추가계수하지않는다.
P038–P046;P092–P108 · I05, I07, I18, I21원문에서 맥락 확인 ↗