제한된 공급과 넘치는 수요

AI 산업의 무게중심은 학습에서 추론으로 이동하고 있으며, 추론에 필요한 연산량이 2년 만에 약 1만배 증가한다는 젠슨 황의 관점이 제시된다. 추론 관련 작업이 CPU 수요까지 가파르게 확대되면서 GPU뿐 아니라 CPU 수요도 함께 상승하는 구도가 형성된다. MLCC와 FCBGA 수요가 지속적으로 상향 조정되는 한편, 고사양화로 인한 공급 여력 제약이 장기화될 가능성이 있다. AI 발전은 대화형에서 Agentic AI, Physical AI로 진화하며 데이터센터의 인프라도 칩-서버에서 AI 팩토리로 확장될 전망이다. 향후 경쟁은 모델 성능보다 토큰당 비용과 전력효율 같은 시스템 경쟁으로 재편될 것이며, Nvidia의 Vera Rubin POD 같은 대규모 AI 인프라 사례가 핵심 트렌드로 부상한다.

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• - 추론 중심의 AI 수요 증대와 CPU 수요 증가로 인프라 수요가 다각화되고 있다
• - MLCC/FCBGA의 수요 증가와 함께 공급 여력의 축소 가능성이 장기적으로 대규모 공급자 우위를 강화한다
• - AI 인프라의 확장은 데이터센터를 칩/서버 수준에서 AI 팩토리로 전환시키고, 시스템 차원의 경쟁이 강화된다
• - Agentic AI 및 Physical AI의 부상으로 AI 산업의 발전 단계가 대화형에서 대규모 상용화로 가속화된다
• - Vera Rubin POD와 같은 대형 AI 팩토리 구축이 데이터센터의 운영 방식과 비용 구조에 큰 영향을 준다