4.7조면 국장급 팀 꾸려도 남는다

ㅋㅋ 수율 1%면 뽑고도 남는 건 맞는데 그 '1%'가 파이토치 데모에서 나오는 건지 프로덕션에서 나오는 건지부터 따져야 되는 거 아니냐. 우리 팹에 있는 10년 된 장비랑 EDA 레거시 시스템이 미스트랄 모델이랑 통신하는 데만 지연시간 200ms 박힐 텐데, 그걸 실시간 결함 예측으로 굴릴 수 있다고 장담하나.

4.7조면 GPU 2만장? 2026년 기준 베라루빈 단가와 냉각·전력 인프라·운영비까지 포함하면 2만장 풀가동은 4조로도 빠듯합니다. 나머지 6천억으로 데이터 구매·모델 학습·운영 인력 충원이 가능할지는... 차라리 그 예산으로 수율 개선 전담 파일럿 팹 하나 돌리는 게 더 현실적일 수도 있고요. ㅎㅎ

4.7조면 GPU는 많이 사겠지. 근데 그 GPU를 실제 학습 클러스터로 굴리려면 냉각, 전력망, 네트워크 토폴로지, 그리고 그 위에서 도는 분산 학습 프레임워크 최적화가 다 별도 비용이고 시간이다.ㅎㅎ 엔비디아가 공개한 벤치마크는 자기들 데이터센터 조건이고, 우리 환경에서 동일 지연시간 나올 거라고 보면 안 됨. 수율 1% 올리는 게 말처럼 쉽지 않다는 게 문제지. 반도체 공정 데이터는 레거시 시스템에 파편화돼 있고, 센서 로그와 설계 데이터 간 스키마 정합성 맞추는 데만 수개월은 기본이다. 미스트랄 모델이 아무리 좋아도 입력 데이터가 정제 안 되면 결과 신뢰도가 바닥을 친다.