산업·기술
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INDUSTRY & TECHNOLOGY
AI 데이터센터를 칩이 아니라 하나의 시스템으로 읽습니다
GPU와 HBM의 성능이 높아져도 네트워크가 데이터를 옮기지 못하거나 냉각과 전력이 따라오지 못하면 AI 인프라는 작동하지 않습니다. 불마켓은 각 기술을 따로 설명하는 대신 반도체 → 네트워크 → 냉각 → 전력 → 현장발전으로 이어지는 시스템 흐름 안에서 봅니다. 각 글은 이 기술이 왜 필요한가, 누가 돈을 벌 수 있는가, 무엇이 다음 병목이 되는가라는 세 질문에 답합니다.
왜 필요한가누가 돈을 버는가무엇이 병목인가
GPU·HBM→네트워크→냉각→전력→원전·가스·백업전원
CURATED READING
대표 시리즈 시작점
산업·기술
AI 네트워크① — AI 데이터센터는 왜 일반 네트워크로 부족할까?
수천 개 GPU를 하나처럼 묶는 AI 네트워크에서 대역폭·지연시간·혼잡 제어와 RDMA가 중요한 이유를 설명합니다.
산업·기술
AI 냉각② — Direct-to-Chip: GPU에 냉각판을 직접 붙이는 시대
AI GPU에 Cold Plate를 직접 붙이는 Direct-to-Chip Liquid Cooling의 원리와 CDU·Manifold·Coolant Loop 구조를 설명합니다.
산업·기술
AI 전력① — AI 데이터센터는 왜 기존 전력 구조로 부족할까?
AI 랙의 전력밀도가 수십 kW에서 수백 kW, MW급으로 올라가면서 기존 데이터센터 전력 구조가 왜 한계에…전체 산업·기술 글
최신순
AI 네트워크⑤ — AI 네트워크 스위치: NVIDIA·Broadcom·Arista가 중요한 이유
AI 스위치의 radix·혼잡 제어·텔레메트리와 NVIDIA Spectrum-X, Broadcom Tomahawk 6, Arista 7060XE7의 차이를 설명합니다.
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AI 네트워크④ — CPO: 광통신 장비를 스위치 칩 바로 옆에 붙이는 이유
CPO가 광엔진을 스위치 ASIC 가까이 옮겨 전력과 신호 손실을 줄이는 원리와 Broadcom·NVIDIA 전략을 설명합니다.
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AI 네트워크③ — 실리콘 포토닉스: 반도체와 빛을 하나의 칩에 넣는 기술
실리콘 포토닉스와 PIC, EIC·광 I/O 구조, Intel OCI 사례를 통해 AI 데이터 이동의 다음 변화를 설명합니다.
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AI 네트워크② — 광트랜시버: 서버 사이의 전기신호를 왜 빛으로 바꿀까?
광트랜시버가 전기신호를 빛으로 바꾸는 원리와 400G·800G·1.6T, PAM4, OSFP·QSFP-DD의 의미를 설명합니다.
본문 읽기 →AI 네트워크① — AI 데이터센터는 왜 일반 네트워크로 부족할까?
수천 개 GPU를 하나처럼 묶는 AI 네트워크에서 대역폭·지연시간·혼잡 제어와 RDMA가 중요한 이유를 설명합니다.
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AI 데이터센터⑤ — 현장발전·마이크로그리드, 데이터센터가 발전소를 갖는 이유
전력망 연결 지연 때문에 AI 데이터센터가 현장발전, BESS와 마이크로그리드를 검토하는 이유와 구조를 설명합니다.
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AI 데이터센터④ — 전력변환·UPS, AI 서버에는 어떤 전기가 필요한가?
AI 데이터센터의 전력 흐름과 UPS, PDU, 전력변환, 800V DC 아키텍처가 왜 중요해지는지 설명합니다.
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AI 데이터센터② — AI 데이터센터는 왜 전기를 구하기 어려울까?
발전량과 실제 가용 전력의 차이, 송전·변전 병목과 Speed to Power가 데이터센터 입지를 바꾸는 이유를 설명합니다.
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