HBM2 HBM 다음 병목은 '연결' — Astera Labs(ALAB), 폭발 실적과 120배 밸류 사이 HBM이 메모리 대역폭 병목을 풀어내자, AI 인프라의 한계는 '연산'에서 '연결'로 옮겨가고 있다. GPU 한 장의 속도보다 GPU 수만 장을 하나처럼 묶는 일이 더 어려워졌기 때문이다. 이 'HBM 이후의 병목'을 정조준한 기업이 바로 Astera Labs(ALAB)다. 폭발적 실적과 부담스러운 밸류에이션을 함께 짚어본다.AI 인프라의 다음 전장은 '칩과 칩, 랙과 랙'을 잇는 연결이다1. 병목은 '연산'에서 '연결'로 이동했다지금까지 AI 인프라 투자의 중심은 GPU와 HBM이었다. 그런데 모델이 커지고 GPU를 수천·수만 장씩 묶어 학습·추론하면서, 새로운 한계가 드러났다. 바로 칩과 칩, 서버와 서버, 랙과 랙 사이에서 데이터를 얼마나 빠르게 옮기느냐다. 아무리 연산이 빨라도 데이터가 제때 오가.. 2026. 6. 29. 엔비디아만 알면 늦는다 — 지금 AI 수혜주 1위는 마이크론(MU)인 이유 엔비디아만 알면 늦는다 — 지금 AI 수혜주 1위는 마이크론(MU)인 이유AI 붐의 진짜 수혜자가 엔비디아뿐이라고 생각한다면, 이 글을 반드시 읽어야 한다. 반도체 업계에서 조용히 주가가 700% 이상 급등한 종목이 있다. 바로 마이크론 테크놀로지(NASDAQ: MU)다.AI 가속기의 핵심 부품, HBM 메모리가 시장을 바꾸고 있다HBM이 뭔데 이렇게 난리인가HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)을 쉽게 설명하면 이렇다. 엔비디아 GPU는 초고속 연산을 처리하는 두뇌인데, 두뇌가 아무리 빠르다 해도 데이터를 저장하고 전달하는 메모리가 느리면 병목이 생긴다. HBM은 바로 그 병목을 없애주는 '초고속 도로'다. GPU 옆에 수직으로 쌓아 올려(스태킹) 일반 D램보다 수십 배 빠른.. 2026. 5. 27. 이전 1 다음
