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Aufbauen statt nur verwalten: fünf Konzepte für Deutschlands Zukunft — verständlich für alle, mit Quellen belegt, offen für Widerspruch.
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▎ Kein Parteiprogramm. Ein Angebot zum Mitdenken:
▎ sunzi-bingfa-politic-ideas.g…
Sunzi Bingfa retweeted
앞으로 메모리 반도체 관련해서 트렌드가 완전히 바뀔 걸로 보여짐.
오늘 글로벌 테크 업계를 뒤흔든 외신 뉴스 3건이 동시에 떴는데, 그 내용을 나란히 놓고 보면 돌아가는 흐름이 꽤 심상치 않음.
1. 인텔의 '탈(脫)HBM' 선언: 비싼 HBM 빼고 노트북용 램 480GB를 때려 박음
- 인텔이 데이터센터용 차세대 AI GPU(D-시리즈)를 전격 공개했는데, 스펙이 굉장히 기묘함.
- 당연히 들어가야 할 초고가 메모리인 HBM(고대역폭 메모리)이나 GDDR7을 아예 빼버리고, 그 자리에 일반 노트북이나 스마트폰에 들어가는 저렴한 저전력 범용 메모리(LPDDR5X)를 무려 '480GB'나 꽂아 넣었음.
- 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라(B300)에 들어가는 HBM3e 용량이 288GB인데, 인텔은 훨씬 값싼 범용 메모리를 써서 용량은 오히려 1.7배로 늘리고 전력 소모는 350W(일반 공랭식)로 확 낮춰버린 거임.
- 왜 이런 짓을 했을까? 이제 AI 시장의 중심이 모델을 처음 만드는 '학습(Training)'에서 실제 서비스를 굴리는 '추론(Inference)·에이전트 구동'으로 넘어가고 있기 때문임.
- 추론 단계에서는 너무 비싼 HBM을 쓸 바에야, 속도가 조금 느려도 값싼 범용 메모리를 대용량으로 때려 박아서 가성비 있게 돌리는 게 훨씬 이득임. 즉 빅테크들이 한국 메모리 기업들의 고마진 돈줄인 'HBM'을 우회하는 가성비 루트를 본격적으로 뚫기 시작했다는 뜻임.
2. 중국 딥시크(DeepSeek) + 화웨이의 '탈(脫)엔비디아·자체 칩' 완전 독립
- 미국이 중국에 엔비디아 첨단 칩과 HBM 수출을 막았을 때만 해도, 다들 "중국은 미리 사둔 엔비디아 칩 재고 다 떨어지면 차세대 AI 학습은 아예 못 해서 무너질 것"이라고 생각했음.
- 실제로 지금까지 딥시크를 비롯한 중국 기업들은 화웨이 칩으로는 단순 서비스 구동(추론)만 겨우 돌리고, 가장 난이도가 높은 '모델 사전학습(Pre-training)'만큼은 제재 전에 사재기해 둔 엔비디아 칩(H800·H20 등)이나 우회 수입 물량에만 의존해 왔음.
- 그런데 방금 디인포메이션(The Information) 보도에 따르면, 지금 '화웨이' 엔지니어들이 아예 딥시크 본사에 상주하며 차세대 칩을 공동 설계하고 있고, 올해 말부터는 가장 난공불락이던 '사전학습'에까지 엔비디아 대신 화웨이 자체 칩(어센드 950DT)을 본격 투입하기로 했다고 함.
- 심지어 엔비디아의 독점 무기인 '쿠다(CUDA)' 소프트웨어를 대체할 자체 툴까지 오픈소스로 풀고 있음.
- 즉, 미국(엔비디아)과 한국(메모리) 반도체를 단 한 개도 쓰지 않고 '중국산 AI(딥시크) + 중국산 칩(화웨이) + 중국산 메모리(CXMT·YMTC)'만으로 최첨단 AI 학습까지 끝내는 기술 독립을 만들어낸 셈.
- 중국의 기술 독립은 한국 매출에도 당연히 큰 영향이 있을 수밖에 없는 게, 작년 기준 삼성전자(약 71조 원·비중 30%)와 하이닉스(약 26조 원)가 중국에 판 물량만 합쳐서 연 97조 원(거의 100조 원)에 달함. 만약 중국이 AI 칩부터 메모리까지 완전한 기술 독립을 이뤄내서 이걸 다 자국산으로 대체해 버리면, 우리가 매년 깔고 가던 100조 원짜리 최대 시장이 그대로 날아가는 셈임.
3. 엔비디아의 갑질 시작: "핵심 두뇌는 TSMC에 맡길 테니, 한국은 위에 얹을 D램만 싸게 가져와라"
- 그럼 남은 엔비디아 HBM 시장에서라도 한국 기업들이 지금처럼 높은 마진을 계속 챙길 수 있을까? 이것도 쉽지 않아 보임.
- 쉽게 설명하면, HBM은 일반 D램 여러 장을 아파트처럼 높게 쌓아 올린 메모리임. 근데 아파트도 그냥 벽돌만 쌓는다고 끝이 아니라, 맨 아래 1층에 전체 데이터를 통제하는 '핵심 두뇌 칩(베이스 다이)'이 들어가야 작동함.
- 지금까지는 삼성이나 하이닉스가 이 1층 두뇌부터 위층 D램까지 통째로 만들어서 납품했기 때문에 기술값도 비싸게 받고 마진도 많이 남겼음. 특히 삼성전자는 "우린 파운드리(반도체 위탁생산 공장)까지 다 있으니까 1층 두뇌부터 꼭대기 D램까지 우리 공장에서 혼자 다 만들 수 있다"는 걸 최대 무기로 밀었음.
- 그런데 방금 로이터(Reuters) 보도에 따르면, 엔비디아가 차세대 HBM부터 삼성·하이닉스·마이크론 3사에 새로운 조건을 통보함.
- "앞으로 1층에 들어갈 핵심 두뇌는 엔비디아 방식대로 통일할 거고, 생산도 무조건 대만 TSMC(3나노) 공장에서 만들어라. 너희는 그 위에 올릴 D램만 똑같은 규격으로 만들어 와라"라고 요구한 거임.
- 결국 자존심 세우던 삼성전자조차 엔비디아에 납품을 해야 하니 어쩔 수 없이 사상 처음으로 경쟁사인 대만 TSMC 공정을 쓰기로 합의함.
- 이게 의미하는 바는 아주 명확함. 가장 부가가치가 높은 '1층 핵심 두뇌'는 엔비디아와 TSMC가 다 해 먹고, 앞으로 삼성·하이닉스·마이크론은 엔비디아가 정해준 똑같은 규격에 맞춰 '그냥 위에 쌓을 D램 벽돌만 납품하면서 누가 더 싸게 주나 단가 경쟁을 해야 하는 하청 구조'로 밀려나고 있다는 뜻임.
정리해보면 지금 반도체 판에서 동시에 벌어지고 있는 트렌드 변화는 딱 이 3가지임.
- 한쪽(인텔·빅테크)에서는 "HBM 너무 비싸서 못 쓰겠다"며 저렴한 일반 메모리(LPDDR5X)로 우회로를 뚫고 있고,
- 한쪽(중국 딥시크·화웨이)에서는 아예 미국·한국 반도체를 안 쓰고 자기들끼리 다 해 먹는 자체 생태계를 만들고 있으며,
- 가장 큰 고객(엔비디아)은 HBM의 핵심 두뇌를 대만 TSMC에 몰아주면서 한국 기업들을 단순 D램 납품 하청으로 길들이기 시작했음.
정작 돈을 쓰는 글로벌 빅테크 플레이어들은 이미 '비싼 HBM 이후의 판'을 조용히, 그리고 아주 냉혹하게 새로 짜고 있는 상황이라 앞으로 시장에 다양한 격변이 일어날 것으로 보여짐.
Sunzi Bingfa retweeted
Should Europe leave frontier AI to the Americans and the Chinese?
The idea has gained ground in Europe. It is a fundamental mistake.
Build or surrender: for now, the choice is still ours.
Full article below.
Sunzi Bingfa retweeted
중국 CXMT의 기술 흐름에 대해서 정리해보았습니다.
1. EUV는 기술의 벽이라기보다 원가를 낮춰 주는 장비에 가깝습니다.
2. DUV로도 같은 층을 두세 번 나눠 찍으면 미세한 회로를 만들 수 있습니다.
3. 대신 공정 단계가 늘어나 수율이 떨어지고 원가가 올라갑니다.
4. 중국 CXMT가 바로 이 방식으로 DUV만 써서 D램을 만듭니다.
5. CXMT의 비트당 원가는 삼성, SK하이닉스, 마이크론보다 30% 이상 비싼 것으로 추정됩니다.
6. 평소라면 이 원가 차이 때문에 팔수록 손해가 나는 구조입니다.
7. 그런데 올해 1분기 범용 D램 고정거래가격이 한 분기 만에 거의 두 배가 됐습니다.
8. 가격이 이만큼 오르면 원가가 30% 비싸도 충분히 이익이 남습니다.
9. CXMT는 2023년 약 190억 위안 적자에서 올해 1분기에만 약 248억 위안 순이익으로 돌아섰습니다.
10. 7월에는 상장으로 약 580억 위안을 더 끌어모았습니다.
11. 그 돈이 들어간 결과가 지난주 상하이 컨퍼런스에서 나왔습니다.
12. CXMT는 4F² 구조로 만든 서버용 DDR5 모듈을 연말까지 내놓겠다고 밝혔습니다.
13. 4F²는 셀 하나가 차지하는 면적을 지금 주류인 6F²보다 약 3분의 1 줄이는 구조입니다.
14. 회로 선폭을 더 좁히지 않고도 같은 면적에 더 많은 데이터를 담을 수 있습니다.
15. EUV로 선을 더 가늘게 못 그리니 셀 구조를 바꿔서 밀도를 올리는 길을 택한 셈입니다.
16. 삼성은 4F² 양산 목표를 2028년으로 잡고 있습니다.
17. 발표 일정만 보면 CXMT가 삼성보다 약 2년 빠릅니다.
18. 다만 한국 업계는 첫 제품에 일부만 적용하는 수준이고 대량 양산은 별개라고 봅니다.
19. EUV 수출 통제는 중국을 막는 벽이 아니라 원가를 올리는 장치였고, 지금의 메모리 가격은 그 원가 부담까지 덮어주고 있습니다.
Sunzi Bingfa retweeted
Quelques points sur Mistral pas encore lus dans le débat public :
1. mistral large 4 est exactement aussi bon que ce que les Américains arrivent à produire à puissance de calcul égale. Cela signifie que l’écart est désormais sur de la taille de centre de calcul, probablement pas sur la compétence.
2. Étant données les prévisions de montée en charge de Mistral dans le calcul, ils devraient pouvoir produire un modèle de niveau Opus 5.5 dans 12 à 18 mois.
3. Cela peut paraître lointain, mais il faut bien comprendre à quoi ça sert d’avoir des modèles français. Essentiellement, au-delà de la question que tout le monde connaît de sécurité des données et de dépendance étrangère pour le fonctionnement de ses entreprises, à deux autres choses : 1. La souveraineté régalienne. 2. La balance des paiements.
La souveraineté régalienne aujourd’hui se joue avant tout sur la cybersecurité : la capacité à sécuriser son infrastructure militaire et civile de façon autonome pour ne pas être vulnérable aux IA étrangères.
Surprise surprise, Mistral Large 4 est particulièrement bon dans ce domaine. Ce n’est bien sûr pas un hasard.
La balance des paiements : le grand risque qui nous pend au nez, c’est que les entreprises françaises dépensent en masse en tokens américains, et souvent au détriment des salaires français, ce qui a pour conséquence que l’argent français s’enfuie de l’autre côté de l’Atlantique, vidant notre pays de ses richesses.
Or pour des usages entreprises, la course à la frontière n’est pas infinie. Quiconque a déjà utilisé opus 5.5 avec son harnais cowork sait qu’il y a déjà de quoi faire fonctionner l’essentiel des postes de l’économie de services. En d’autres termes nous arrivons en haut de la sigmoïde : les progrès subséquents des modèles frontières seront clés pour le progrès scientifique, pour des usages très avancés, mais pas forcément pour suppléer les fonctions marketing et comptabilité des boîtes du cac40.
Nous sommes donc à 18 mois d’avoir un Mistral qui peut faire le gros de ce dont a besoin l’économie française. Et ainsi stopper l’hémorragie de cash.
4. Le goulet d’étranglement est de plus en plus le harnais, la couche d’orchestration et d’exécution qui permet au modèle d’évoluer dans des environnements complexes, de se connecter à des outils, de gérer de multiples agents en parallèle, etc. Or il se trouve que nous avons en France aussi Dust, qui excelle sur cette couche. (Encore un truc de X d’ailleurs. Avez-vous pensé à remercier Napoléon et ses blocs de granit récemment ? Parce que de la même façon que nous vivons encore 75 ans plus tard sur les efforts de De Gaulle avec la dissuasion et le parc nucléaire, nous vivons en bonne partie sur de l’héritage TECHNOLOGIQUE napoléonien. Pour la Patrie les sciences et la gloire les amis.)
5. Pour continuer le parallèle. De la même façon que notre dissuasion nucléaire est toute petite par rapport à l’américaine ou la russe, mais que comme disait De Gaulle, on hésite à attaquer un pays qui peut tuer 80 millions de tes habitants en un instant, même si toi tu peux raser la France, la France est en train de construire une indépendance IA de taille réduite, mais rendant le service effectif minimum pour rester une véritable puissance. Et la France est le seul pays sur terre aux côtés de la Chine et des US à réussir cela. Au lieu de pleurnicher sur le fait que ML4 ne fait pas de jolies fusées en vectoriel, on devrait plutôt prendre du recul et se rendre compte de l’immensité de l’accomplissement.
6. Rien n’est joué et tout peut s’écrouler bien sûr. La survie d’une nation se joue à chaque instant.
Il faut encore monter en charge, construire masse de nucléaire et de centres de calcul, développer une industrie de puces d’inférence. Dans un contexte de chaos.
Mais merde. Même à terre, même après des décennies de déréliction, la France reste la France.
Ein herber Schlag, die Rechtliche Ausgestaltung war offensichtlich auch ungenügend....
ndr.de/nachrichten/info/bp-s…
Sunzi Bingfa retweeted
Oxford researchers argue that LLMs can never invent anything.
It is mathematically impossible.
They published a paper called “Theory Is All You Need" and it argues against the claim that computational models can generate genuine novelty or new knowledge.
They analyzed the limits of generative ai, and the results are a brutal reality check for the idea that ai will replace human decision making under uncertainty.
Here is why AI is stuck and human cognition wins:
backward-looking vs forward-looking.. llms are probability machines that look backward at existing data. human cognition is forward-looking and capable of generating genuine novelty. human cognition operates theoretically "top-down" rather than "bottom-up" from data.
the "data-belief asymmetry".. the researchers use the invention of "heavier-than-air flight" to illustrate this concept. an ai relies on data-based prediction, which is largely imitative. humans, however, use theory-based causal logic that allows them to hold beliefs that go beyond existing data.
the intervention gap.. humans don't just process information; we use theory to practically "intervene" in the world. we engage in directed experimentation to generate entirely new data. ai-based models are theory-free and place primacy on existing data and prediction.
tldr?
AI uses a probability-based approach to knowledge and ia largely imitative. It can process data and make predictions, but human cognition relies on theory-based causal reasoning.
The decades-old analogy comparing human minds and computers to mere "input-output" devices is fundamentally flawed.
Sunzi Bingfa retweeted
When a fluid PDE like Navier-Stokes develops a finite-time singularity, it is not a prediction of a physical explosion. It is a mathematical warning sign.
The warning basically says: "The assumptions made when forming this model have reached their limit, and this equation cannot reflect physical reality in the situation you're trying to model."
Sunzi Bingfa retweeted
Terence Tao made a very powerful point:
“In most cases in pure mathematics, the problems are posed not because we desperately want the solution to these problems in and of themselves, but because we have seen from past experience that human-directed efforts to solve these problems tend to spur further development of the field through the efforts to solve such problems, and then to digest any partial or complete solutions that emerge for further insights.
Prematurely solving the problem by purely AI-powered methods—particularly without full transparency into the solution process—can contaminate this process to the point where it actually becomes a net negative for the progress of mathematics as a whole.”
I’ve been following Terence Tao for like 20 years, and I have always been impressed by the clarity of his thinking.
This clarity stands out even more in this difficult moment, as AI labs turn mathematics into a battleground in their race for supremacy.
In this race, they risk damaging one of humanity’s highest intellectual endeavours.
European SMR Alliance selects nine projects to constitute first Project Working Groups
nucleareurope.eu/newsfeed/eu…
European Startup AeroSpaceLab is building a satellite megafactory in Charleroi producing 500 satellites per year.
Set to open this year, it will become the biggest general satellite manufacturer in the WORLD!
Europe is scaling, FAST! 🇪🇺
Studie zeigt: Hitzegefahr für ältere Menschen weit größer als angenommen
perplexity.ai/page/study-fin…
Sunzi Bingfa retweeted
I think this is the most important concept to understand right now: LLMs can’t jump.
OpenAI says an internal version of Astra, its next major model, has solved ten major open problems in mathematics and theoretical computer science.
This is extraordinary.
And I don’t use this word lightly.
During my PhD in mathematics, I worked on a problem closely related to Gromov’s conjecture. For decades, constructing a non-sofic group—an infinite group whose finite pieces cannot be approximated by finite groups—was a dream shared by many of us.
Now Astra appears to have done it.
This is not a toy result. This is serious mathematics.
But it is not “the most significant day in the history of mathematics”, as some have claimed.
This claim confuses scale with kind.
Astra has solved difficult problems inside existing conceptual worlds.
Calculus, topology, and scheme theory created new conceptual worlds.
They did not merely answer questions. They changed which questions mathematics could ask.
Induction finds patterns. LLMs are extraordinary at it.
Deduction follows implications. Using symbolic AI tools, LLMs are becoming formidable at traversing chains of logic that humans missed, abandoned, or could never afford to search.
But abduction is different.
Abduction invents the right concept, the right representation, the right question.
That is the jump.
Current LLMs can fill the gaps of knowledge left by humans.
But they can’t jump beyond the external boundary of existing knowledge.
*
Full paper in the first reply
Mal ne Frage, was Gelte ich eigentlich ab wenn ich mein versteuertes Gehalt für meine Altersversorgung anlege?
Eine Frau ist tot, mindestens 16 Menschen sind verletzt, drei schweben in Lebensgefahr.
Meine Gedanken sind bei ihnen, bei ihren Angehörigen und bei allen, die gestern Nacht in Berlin um ihr Leben gerannt sind.
Was jetzt zählt: Beistand und Aufklärung. In dieser Reihenfolge.
1/7
Stell dir vor: Deutschland beschließt den 100%-Kurswechsel. Keine Tabus, kein politischer Widerstand, voll fokusseiert auf grüne Industrie.
Wie lösen wir unser Energie- & Wasserstoffproblem in 10 Jahren? Spoiler: Die Antwort kommt aus Japan. 🧵👇
6/7Warum ist das absolut sicher? Der Brennstoff besteht aus Keramik-gekapselten TRISO-Partikeln. Selbst bei Stromausfall und ohne Kühlpumpen kühlt der Reaktor über einfache Naturkonvektion von alleine ab.
Keine Kernschmelze möglich. Deshalb kann er direkt im Chemiepark stehen.

















