요약
RAM 값이 치솟자 인텔과 AMD가 구형 DDR4를 지원하는 새 CPU를 다시 내놓습니다.
더버지의 스티비 보니필드 기자가 쓴 기사입니다. AI 수요로 메모리 값이 끝없이 오르자, CPU 업체들이 PC를 업그레이드하려는 사람들을 위해 10년 넘은 DDR4 메모리로 되돌아가고 있다고 전했습니다.
왜 중요한가
- 새 CPU로 바꾸면서도 비싼 DDR5를 사지 않고 쓰던 DDR4를 그대로 쓰는 길이 다시 열립니다.
- 평소라면 10년 묵은 기술에 돈을 쓰는 것은 손해지만, 메모리 품귀가 그 계산을 바꿨습니다.
- 구형 소켓이 공식적으로 돌아오면서 가격이 몇 년은 내려가지 않을 수 있다는 현실이 굳어지고 있습니다.
핵심 내용
- 기가바이트는 인텔 LGA 1700 소켓용 신형 프로세서를 지원하는 메인보드 두 제품군을 발표했습니다.
- 이 신형 칩은 2027년 초에 나올 예정이고, 인텔은 논평 요청에 바로 답하지 않았습니다.
- LGA 1700은 2021년 12세대 Alder Lake와 함께 나와 DDR4와 DDR5를 모두 지원했지만, 인텔은 2024년에 DDR5 전용으로 넘어갔습니다.
- AMD 쪽도 8월 Ryzen 7 5800X3D 10주년 재출시에 맞춰 기가바이트가 DDR4용 AM4 메인보드를 새로 내놨습니다.
- 기자가 본 Corsair Vengeance 32GB 가격은 DDR5가 620달러, DDR4가 260달러로 두 배 넘게 차이 났습니다.
HN 반응
- AI 장비도 닷컴 거품 때 시스코 라우터처럼 중고 시장에 쏟아질 것이라는 기대에, 업체가 가격을 지키려 폐기할 것이라는 소문이 맞섰습니다.
- 깔아 두고 놀리던 닷컴 시절 광케이블과 달리 AI 연산 능력은 지금 실제로 쓰인다는 주장에, 전력이 없어 창고에 쌓인 GPU가 많다는 반론이 이어졌습니다.
제 AI 모델이 오늘 아침에 클러스터 상태를 확인하겠다고 스스로한테 물어봤는데요, DDR5가 2020년부터 나와 있긴 해도 아직 DDR4를 쓰는 우리한테는 2+2가 여전히 4라고 하네요. V
농담은 접고, 90년대 후반 닷컴 붐과 버블 붕괴 때 도서관, 기업, 정부 기관 할 것 없이 다들 "인터넷에 접속하겠다"고 2만 달러짜리 시스코 라우터를 사들이던 거 기억하는 분 계세요?
결국 그것들이 한 번 쓰이지도 못하고 몇백 달러에 중고 시장으로 흘러나오는 걸 보게 됐죠.
지금은 AI 붐과 버블 붕괴의 사이클 한가운데에 있고, 제가 알기로 DRAM 팹은 워낙 전문화되어 있어서 공급이 빡빡해지는 거예요.
"일부러 그러는 거 아니냐"고요? 짜낼 수 있는 만큼 짜내는 중이죠. 기업이 원래 그러잖아요. 시장이 낼 수 있는 돈은 끝까지 짜내는 거예요.
그리고 Xeon이나 EPYC 플랫폼에서 로컬 AI를 돌리려는 분들 때문에도 그래요. 메모리 대역폭은 모듈 수에 비례해서 늘어나니까, 처리 용량이나 웨이퍼 면적 대비 그만큼 수요가 더 몰리는 거죠.
제가 읽은 바로는(레딧에서 본 거지만) 그 랙들을 팔거나 보관해 둘 계획이 아니라 아예 부숴 버릴 계획이라고 해요. 시장에 물량이 쏟아져 나오면 안 되니까요. 다른 사람이 그걸 갖게 둘 생각이 전혀 없는 거죠.
"그들"이 누군데요? 이 하드웨어를 사들이는 소비자가 어느 정도 집중되어 있는 건 분명하죠. 그러니까 2차 시장이 평소처럼 돌아가게 두느니, 공급업체의 시장을 지키려고 차라리 하드웨어를 파괴한다는 말씀인가요? 어쩌면 계약서에 그렇게 적혀 있을 수도 있겠네요. 정말 그렇다면 참 서글픈 상황입니다.
예를 들어 GPU는 수요가 워낙 대단해서, 누가 승자가 될지 골라 놓고 조건을 지키라고 요구할 수 있는 것 같습니다.
서버는 회사 소유의 감가상각 자산이고 대차대조표에 기록되는 것 아닌가요?
그렇다면 청산이 일어날 때 주주들에게 보상하려면 팔아야 할 것 같은데요.
글쎄요, 맞아요. 감가상각되는 게 원래 맞고 회계상으로도 아마 그렇겠죠. 근데 제 컴퓨터 하드웨어는 전부 빠르게 값이 오르고 있어요… 제 RTX Pro 6000 8장짜리 클러스터는 지난 12개월 동안 값이 족히 두 배는 됐거든요.
서버를 사 준 다음 다시 임대해 주는 회사가 꽤 많아요.
회사는 오래된 장비를 되팔아서 작은 신규 수익원을 만들 수도 있고, 돈을 내고 파기해서 처분할 수도 있습니다.
이윤을 좇는, 그러면서도 완전히 흑자는 아닌 AI 업체라면 어느 쪽을 고르겠습니까?
글쎄요, 그 장비를 외상으로 샀고, 지급불능이 되면 칩을 만든 회사에 돌려줘야 하는 조건이고, 그 회사는 중고 장비가 시장에 쏟아지면 시장도 주가도 폭락할 처지인 데다, 최근 몇 년 사이에 비슷한 상황을 이미 겪었다면... 답은 뻔하다고 봅니다.
청산인은 "시장" 따위는 신경 쓰지 않습니다. 먼저 치고 들어가서 장비를 비싼 값에 되팔아 이익을 챙기려 하겠죠.
요점을 놓치신 것 같아요. 이 경우에는 청산인이 이 물건을 시장에 내놓지 않을 강력한 동기가 있다는 거예요.
여기 다들 헷갈려 하는 것 같은데, 청산은 아주 흔한 일이에요. 사모펀드가 흔히 하는 짓이죠. 번호를 잘못 눌러 엉뚱한 사람한테 전화를 걸 때조차 추심업자가 쉬지 않고 전화하는 것도 같은 이유고요(AI 추심업자들 엿이나 먹어라!). 부채를 헐값에 사들이고, 원래 채권자는 세금 신고 때 손실로 처리하는 거죠. 제가 허먼 밀러 의자를 소매가의 40%에 산 것도 그래서고요.
아주 간단해요. 조금이라도 건지는 게 하나도 못 건지는 것보다 낫다는 거죠.
감가상각이 0달러까지 끝난 장비를 판다고 수익이 날지는 잘 모르겠네요.
지금과 그때는 큰 차이가 있어요. 그때는 용량을 미리 깔아 놨죠. 다크 파이버요. 그리고 광대역이 보급될 때까지는 쓰지도 못했고요. 전반적으로 보면 AI 용량은 지금 당장 쓰이고 있어요.
꼭 그렇지는 않습니다. GPU가 상당수 창고에 쌓여 있는데, 설치하기 위한 전제 조건이 안 갖춰졌기 때문이에요. 어떤 경우에는 그냥 전력이 문제이기도 하고요.
https://www.tomshardware.com/tech-industry/data-centers-in-nvidias-hometown-sit-idle-as-grid-struggles-to-keep-up
그 기사가 말씀하신 만큼 확신을 갖고 주장을 뒷받침한다고는 생각하지 않습니다. 다른 요인들 때문에 배치가 복잡해질 수는 있어도, GPU 가격을 생각하면 그런 문제를 우회하려는 동기는 매우 크니까요.
그건 같은 게 아닙니다. 그 GPU들은 실제 수요가 있는 실제 프로젝트에 배정된 것들이에요. 오늘 당장 켤 수 있다면 켰을 테고 고객도 있었을 겁니다.
아직 있지도 않은 수요를 앞질러 다크 파이버 용량을 과잉으로 깔아 둔 것과는 다릅니다.
정말 그럴까요? 가끔 장애가 나는 것 말고는, 최전선 연구소들이 피크 시간대에 API 요금제 고객이 몰려서 과부하가 걸리는 것 같지는 않습니다. 게다가 Opus 5.5는 토큰을 더 적게 쓰니까(같은 작업에 GPU 시간과 비용이 덜 든다는 뜻이죠), 지금은 실제 용량이 빠듯한 상황은 아닌 것 같아요. 현재 필요를 지금 있는 용량으로 감당하고 있다면, 그 수요는 어디서 나오는 걸까요?
설치되지 않은 GB200이 많은 것 같습니다(Azure, 당신 말입니다). 그런데 전력 효율이 Vera Rubin보다 10배쯤 나쁘잖아요. 데이터센터가 전력과 냉각에 제약이 있고 아직 지어지지도 않았는데, 그걸 설치하는 게 정말 말이 될까요?
누군가는 쓰겠지만, 처음 산 주인들은 아닐 겁니다.
네. 저는 옆방에 GPU 3개가 상자째 놓여 있어요. 그 방에 전기 회로를 아직 못 깔아서 전원을 못 켜고 있거든요.
제가 직접 확인해 드릴 수 있는 사실이에요. 저는 교외에 사는 평범한 사람일 뿐인데, 데이터센터에 있는 반짝이는 GPU 인디애나 존스 창고는 어떤 모습일지 상상만 할 수 있죠.
우리 모두 매일 아침 AI 변기 시트가 인사해 주는 상상 속의 미래에 군침을 흘리고 있잖아요.
여기 계신 분 중에 AI한테 DRAM을 직접 만드는 법을 물어본 사람 있죠? 분명히 있을 거예요. 그게 어떤 주제나 시장에 관심이 정점에 달했다는 신호거든요.
전 아닌데요, 감시 산업의 벡터 계급(vectoralist)들이 자기네 AI 변기 시트가 정보 주체 한 사람 한 사람에게 매일 아침 인사하는 미래에 군침을 흘리고 있다면 충분히 믿을 만하죠.
AI가 엡스타인의 변기를 지켜봤더라면, 그 똥덩어리한테 무슨 일이 있었는지 마침내 다들 알게 됐을 텐데 말이에요. :D
그게 큰 차이 하나죠. 또 다른 큰 차이는, 그때는 자본을 주로 이렇다 할 성과가 없거나 거의 없는 스타트업들이 썼다는 거예요.
지금은 구글, 메타, 아마존 같은 "옛날" 기업들도 엄청난 돈을 쓰고 있죠.
이 글[1]에 따르면 그렇지 않습니다.
"나는 지금 불가피한 과잉 건설 상황에 들어섰다고 생각한다. 닷컴 버블 때처럼 깔끔하고 정돈된 출구 이야기도 없는 상황이다. NVIDIA GPU(그리고 Broadcom, AMD 등 반도체 기업들의 GPU)에 대한 수요는, AI 산업이 지금보다 몇 자릿수는 커질 것이라고 믿는 투기 자본이 이끌고 있다. 실제로 존재하는 것보다 컴퓨팅 용량 수요가 훨씬 많다고 모두가 믿고 있는 것이 큰 원인이다. ... NVIDIA는 언론이 부추기는 놀라운 착시를 만들어 냈다. GPU 판매량이 AI 컴퓨팅의 실제 수요를 직접 재는 척도라는 착시다. 실제로는 몇몇 회사가 2년 앞선 아이디어에 얼마나 투자할 용의가 있는지를 재는 척도일 뿐이고, 순환 금융으로 지금 이 GPU를 사지 않으면 미래를 놓친다는 분위기를 만들어 낸 것이다. ... 적어도 하이퍼스케일러들은 용량이 매출로 이어지든 아니든 앞으로 수년간 가혹한 감가상각비나 부담스러운 상각 처리를 떠안게 될 것이다. ... NVIDIA 매출의 90% 이상이 단 1달러의 수익이라도 낳게 될 방법이 보이지 않고, 프로젝트 금융을 기반으로 한 데이터센터 부채 계약이 얼마나 많은지를 생각하면, AI 컴퓨팅 수요가 끝내 오지 않을 경우 투자자를 보호해 줄 장치가 거의 없다."
[1] - https://www.wheresyoured.at/wherere-all-the-ai-chips/
그 사람 에드 지트론이잖아요. AI 관련 예측은 고장 난 시계보다도 못 맞히기로 유명하죠.
"AI 거품은 터질 거고 AI 기술은 시들어 죽을 것이다"라는 말에 대한 시장 수요를 보고, 진실이야 어찌 되든 공급 쪽으로 뛰어든 사람이에요.
지금까지도 AI 회사들은 계속 컴퓨팅이 병목이고, AI 이용도 늘고 있어요. 그 이유 중에는 AI의 가격 대비 성능이 좋아져서 점점 더 많은 역할에서 쓸 만해졌다는 것도 있고요. AI 추론 수요도, AI 하드웨어 전반의 수요도 멈출 기미가 없습니다.
에드 지트론의 AI 예측 실적: https://danluu.com/zitron/
HN 토론: https://news.ycombinator.com/item?id=49526069
5년 뒤에는 모든 기기가 그럴 겁니다. 오븐이나 세탁기조차도 센서 값을 읽고 똑똑하게 판단하는 용도로 일종의 로컬 LLM을 돌리겠죠. 그런 기기에 쓸 만한 활용 사례가 이미 꽤 떠오릅니다. 그래서 저는 AI가 지금보다 몇 자릿수 커질 거라고 믿어요. 우리 디지털 여정에서 논리적인 다음 단계입니다.
LLM이 왜 기기 자체에서 돌아야 하죠? 지능을 더 중앙화하는 게 더 효율적이지 않을까요? 집마다 중앙 컴퓨터 한 대를 두든지, 아니면(기업 입장에서는 아마 이쪽이 훨씬 바람직하겠지만) 기기가 클라우드 어딘가에 있는 서비스 제공업체의 중앙 서버로 연결되게 하면 되잖아요.
아, 물론 그것도 분명히 일어날 겁니다. 하지만 지연 시간이 짧은 로컬 전용 AI가 있으면 여전히 쓸모가 있다고 봅니다. 예를 들어 끊임없이 조정이 필요한 조절 장치 같은 거요. 카메라에서도 로컬 AI는 아주 유용할 수 있고요. 오디오 처리나 다른 센서 처리도 마찬가지입니다. 이런 경우에는 클라우드 방식이 통하지 않아요.
센서 하나 읽는 데 LLM이 왜 필요합니까? 이건 완전히 AI에 푹 빠진 망상이네요.