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customer AI 인퍼런스 ASIC·커스텀 실리콘 inference-economics Neocloud (CoreWeave·Nebius·Lambda·Crusoe·Nscale) 모두 NVIDIA GPU·Custom ASIC 의존
customer accelerated-computing inference-economics 모든 Neocloud·Hyperscaler가 NVIDIA H100·B200·Vera Rubin GPU 클러스터
customer CXL 메모리 패브릭 inference-economics 인퍼런스 KV cache 폭발이 CXL 메모리 풀링 도입 견인. Microsoft Azure M-series가 표준 채택
dependency SMR·원전 수명연장 inference-economics 데이터센터 전력 수요 폭증 (460→1,300 TWh)이 SMR·원전 PPA 견인. MSFT Three Mile Island \$16B, GOOGL Kairos 500MW 등
dependency AI 전력 인프라 inference-economics Hyperscaler Capex \$700B (2026) → 전력 인프라·송배전 수요 폭증
dependency liquid-cooling inference-economics 고밀도 GPU 클러스터 (CoreWeave 등) 액체 냉각 필수. Crusoe·Vertiv 채택
complement AI 사이버보안 inference-economics 인퍼런스 인프라가 AI 모델·API 공격 surface. Wiz·Palo Alto Cloud Security 직접 보호
substrate AiSoftware inference-economics SaaS 마진 잠식 (전통 80% → AI 결합 0-30%) — 인퍼런스 비용이 SW 경제학 재정의

complement AI 사이버보안 ai-cybersecurity AI 인퍼런스 인프라가 새로운 attack surface. Cloud Security (Wiz·Palo Alto·Zscaler)가 직접 보호
customer AI 신약개발 ai-drug-discovery Foundation models (AlphaFold 3·ESM-3·RoseTTAFold) 추론이 cloud 인프라 의존
customer AI 네이티브 EDA·디자인 자동화 ai-native-eda Hyperscaler 자체 ASIC (Google TPU, AWS Trainium, Meta MTIA, OpenAI Titan) 모두 Cadence·Synopsys EDA 사용
infrastructure CXL 메모리 패브릭 cxl-memory-fabric 추론 워크로드의 메모리 확장이 CXL 도입을 견인. TCO 25-30% 절감 효과
infrastructure AI 인퍼런스 ASIC·커스텀 실리콘 inference-asic ASIC가 Neocloud·Hyperscaler 인퍼런스 인프라 핵심. TCO 40-65% 절감 + 전력 50-70% 절감
enabler SMR·원전 수명연장 smr-nuclear AI 데이터센터 전력 수요 (460→1,300 TWh 2035) 폭발이 원전 르네상스 견인. MSFT \$16B PPA, GOOGL Kairos 500MW, AMZN-X-energy

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