네트워크 톺아보기

뭐하는 기업이지? Astera Labs는 미국 실리콘밸리에 본사를 둔 글로벌 팹리스 반도체 기업으로, AI 인프라에 필요한 맞춤형 연결(Connectivity) 솔루션을 제공 텍사스 인스투루먼트 출신 엔지니어 3명이 2017년에 설립. 2024년 3월 IPO AI 서버, 데이터센터, 클라우드 인프라에서는 GPU·CPU·ASIC 같은 가속기들이 방대한 데이터를 주고받아야 하는데, 이 과정에서 신호 지연·손실을 최소화하는 기술이 필수적이다. Astera Labs는 바로 이 지점에서 차별화를 만든 회사. Astera Labs는 하드웨어(PCIe, CXL, Ethernet)와 자체 소프트웨어 플랫폼(COSMOS)을 함께 제공하여, 데이터센터 운영자들이 확장성·성능 최적화를 동시에 달성할 수 있도록 지원. 주요 제품군 Astera Labs는 AI 인프라의 데이터 흐름을 원활히 만드는 다양한 제품을 보유. Scorpio: AI 서버 및 클러스터 연결용 패브릭 스위치. 흩어진 데이터의 경로를 잡아주는 교통 관제 역할을 하는 스위치 칩으로, 병목 현상 해결에 중요 → GPU, CPU, ASIC 등 다양한 칩을 연결해주는 PCIe 기반 스위치로, Scale-Up(단일 서버 성능 확장)과 Scale-Out(서버 간 확장) 모두 지원. → AWS Trainium(NeuronLink), AMD MI400(UALink)과 연동되는 차세대 제품 준비 중. → 미아 찾기처럼 흩어진 데이터를 제자리로 돌려보내는 역할 Aries: PCIe/CXL 데이터 전송을 위한 리타이머(Retimer). → 고속 데이터 신호의 손실을 보정하고 복구하는 중계 칩. → 엔비디아 Blackwell GPU 플랫폼의 PCIe 6.0 리타이머 독점 공급자로 자리 잡음. → 시장 점유율...

AI 모델의 복잡해지면서 데이터 처리 병목에 따른 지연 문제가 심화되고, 이를 해결하는 데 있어서 중앙집권적인 데이터센터보다는 여러 지역에 분산되고 사용자에 인접한 데이터센터가 유리.이에 따라 최근 하이퍼스케일러가 네오클라우드를 Scale across의 수단으로 활용하는 현상 두드러지며 네오클라우드 비즈니스의 성장 가속 기대 기존에 AI 모델의 성능 향상(할루시네이션 현상 제거)를 위해 활용하던 RAG 기술이 Agentic AI 시대에 이전보다 보수적으로도 2.5배~8배, 연산 난이도가 높아지면 수십배~수백배 더 많은 데이터 스토리지 요구 AI 인프라 시장은 지난 2년간의 대규모 투자(Capex) 시대를 지나, 이제는 효율적 연결(Network)로 패러다임이 확장(*) 네트워크 시장은 크게 Scale-Up(단일 랙 내부 칩 간 연결)과 Scale-Out(데이터센터 내 이기종 클러스터 간 연결)으로 구분 Scale-Up 영역에서는 UALink와 SUE(Scale-Up Ethernet), Scale-Out 영역에서는 Ethernet 기반 Arista 및 White Box 솔루션이 부상하면서 패권 경쟁이 본격화되는 국면에 진입 각 진영별 기술 패권을 쥔 기업들(Astera Labs, Celestica 등)은 중장기적으로 구조적 성장이 기대되며, AI 인프라 전반의 성장세를 상회하는 초과 성장을 전망 소재·부품 부문에서는 네트워크 스위치의 고도화에 따라 MLB와 CCL의 구조적 성장 가속화 예상 기존 스토리에, 얹어지는 새 이야기 Generative AI 상용화, Agentic AI 확산되기 시작하면서 AI 컴퓨팅 연산량 급증 AI 데이터센터가 처리해야 하는 연산량의 ‘기하급수적’ 증가 생각하는 AI(Test-Time Computing)에 기반한 AI LLM 상용화(Commoditization)와 연산량 급증 기존 AI의 추론 방식은 단일 경로, 1회 호출에 기인한 결과물 출력 방식 AI 에이전트는 목표 달성까지 반복 다중 작업, AI 모델의 n회 호출 그런데 AI 에이전트 워크플로우에서는 LLM이 자신의 출력물을 토대로 응답을 개선하도록 새 출력물 (프롬프트)를 받거나 여러 단계에 걸쳐 계획/실행, 협업을 구현 똑같은 출력물이더라도, AI 에이전트의 출력물은 최종 소비 전 이미 수십만 개의 토큰을 생성했을 수 있음 AI 에이전트 연산 구조 복잡화가 Scale Up/out +across 요구 2Q25 엔비디아, 브로드컴 실적발표에서 공통적으로 새로 등장한 용어 “Scale across” Scale across는 데이터센터, region간 연결 및 분산을 의미(Inter-regional) Agentic RAG는 더 많은 데이터 축적을 요구 Traditional RAG(Generative AI 시대)는 질문-문맥-최종답과 관련한 간단한 데이터 저장 Agentic RAG는 계획-행동-관찰 과정 루프(반복)에서 툴 호출에 따른 과정까지 기록으로 남김 - 결정 근거, 툴 I/O, 중간 산출물, 메모리 등 Scale Across 시대에 부각되는 '네오클라우드' AI 컴퓨팅 공급 주체에는 하이퍼스케일러가 중심에 있고, 네오클라우드라는 신흥 비즈니스가 있음 ...

AI 인프라 시장의 구조적 성장 AI 클라우드·데이터센터는 아직 초기 단계 → 온프레미스 워크로드가 여전히 많아 클라우드 전환 여지가 큼. RPO(잔여 성과의무) 성장 속도가 매출보다 빠름 → 장기 성장 신호. 수요 폭발 구간: 추론(reasoning) 모델, 에이전틱(Agentic) AI가 핵심 트렌드로 자리잡고 있음. AI 인프라/클라우드 투자 사이클은 장기 성장 초입 단계. 전력·네트워킹이 병목이자 기회 전력은 희소 자원 → 와트당 성능(FLOPS per watt)이 가장 중요한 투자 포인트. 광 네트워킹은 필수 인프라 → AI 클러스터는 NVLink·InfiniBand·이더넷을 혼용하지만 초대형 AI 팩토리에서는 NVLink+InfiniBand가 핵심. 브로드컴은 이더넷 최강자로 7곳의 LLM 빌더(하이퍼스케일러+슈퍼스타트업)에 집중, Arista는 800G, 1.6T 네트워킹 확장으로 점유율 확대 중. “전력·네트워크 공급망에 선제적으로 투자한 업체”가 과실을 독점할 가능성 높음. 구리(AEC) vs 광학(CPO/실리콘 포토닉스) 전환 CRDO 같은 업체는 AEC(Active Electrical Cable) 로 성장 → TOR 인접 연결 → 프런트엔드 → AI 스케일업/스케일아웃 확장. AEC 시장 규모: 20억 → 50~100억 달러로 상향 추정. 하지만 2026~2027년 이후에는 광학(실리콘 포토닉스)으로 본격 전환 예상. 광학 전환은 전력 40% 절감 매력 있으나 신뢰성 검증이 과제. AI 인프라 핵심 기업별 포인트 엔비디아 (NVIDIA) 강점: CUDA 생태계, NVLink·InfiniBand, 범용 GPU 아키텍처 전략: 매년 신제품 아키텍처 출시(Grace ...

어떤 회사이지? 2016년 설립된 우루과이 기반의 핀테크 기업 본사는 우루과이 몬테비데오에 위치하며, 상파울루, 샌프란시스코, 런던, 텔아비브, 선전 등 전세계에 20개 이상의 지사를 운영 국제 전자상거래 기업들을 신흥시장과 연결하는 글로벌 결제 플랫폼을 주력 사업 하나의 API로 여러 국가의 현지 결제 수단을 통합 제공하는 One dLocal 솔루션 해외 진출 기업이 각 시장별로 별도 결제 인프라를 구축할 필요 없이 로컬 결제와 로컬 정산을 손쉽게 수행 수익은 주로 결제 처리 및 관련 서비스에 대해 기업 고객에게 부과하는 수수료에서 발생(수수료는 일반적으로 거래 가치의 일정 비율로 책정) Mercado Libre가 시가총액이 10배 이상 성장할 수 있었던 배경에는, 2011년부터 2023년까지 CFO로서 재무 안정성과 성장 전략을 이끌었던 Pedro Arnt의 역할이 컸고, 2023년 8월 dLocal의 CEO로 취임 Main Product APMs Innovation: SmartPix 핵심: 브라질의 Pix 결제 방식을 혁신. 문제점(기존 Pix 한계): 사용자가 매번 직접 앱에서 결제를 승인해야 해서 자동결제/정기결제 같은 활용도가 제한적이었음. 해결책(SmartPix): dLocal이 자체 개발한 솔루션으로 자동화·정기·주문형 결제 지원. 예: 넷플릭스, 스포티파이 같은 구독 서비스 → 매월 자동으로 Pix로 결제 가능. 온라인 쇼핑몰 → "원클릭 Pix 결제" 구현 가능. 비즈니스적 의미: 브라질 Pix는 세계에서 가장 빠르게 성장한 결제 방식 중 하나. SmartPix는 그 성장세에 플랫폼 락인 효과를 만들어 dLocal 고객(글로벌 전자상거래 기업)들이 더 쉽게 Pix를 결제 수단으로 통합하도록 유도. Product Expansion: BNPL Fuse 핵심: BNPL(“Buy Now, Pay Later”) 결제 집계 플랫폼. 특징: dLocal 독점 운영 → 신흥시장 전용 BNPL aggregator. 글로벌 결제 기업들이 신흥시장에 진출할 때 개별 BNPL 파트너를 붙일 필요 없이, dLocal API 하나로 통합 제공. 530M+ 유저 커버리지 → 신흥시장(남미, 아프리카, 아시아)의 잠재적 소비자층을 대규모로 연결. 비즈니스 모델: dLocal은 수익 쉐어(revenue share) 구조. 즉, 거래 리스크(부도, 연체)는 BNPL 제공업체가 ...

뭐하는 기업이지? 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 특화된 클라우드 인프라를 제공하는 기업임. 2017년에는 암호화폐 채굴 기업으로 시작했으나, 2019년 GPU(그래픽 처리 장치) 자원을 활용한 클라우드 컴퓨팅 서비스로 사업 모델을 전환했고 2025년 3월 28일에 상장. AI 및 머신러닝(ML)과 같이 고도의 병렬 처리가 요구되는 특정 작업에 최적화된 인프라를 제공한다는 차별점을 부각 NVIDIA의 고성능 GPU 컴퓨팅 자원을 클라우드 형태로 대여해주는 것임. 사용한 만큼 비용을 지불하는 서비스형 인프라(IaaS) 모델을 기반으로 하며, 이를 통해 고객은 막대한 초기 투자 비용 없이 유연하게 최첨단 AI 인프라를 활용 쿠버네티스 기반의 자동화된 컨테이너 관리 서비스(CKS)와 자체 개발한 Mission Control과 같은 소프트웨어를 통해 고객이 복잡한 인프라 관리 부담 없이 AI 개발에만 집중할 수 있도록 지원 NVIDIA가 약 4.95%의 지분을 보유 CRWV 계약 구조 및 모델 고객으로부터 받은 선급금을 활용하여 인프라를 구축하고, 이를 통해 장기적인 수익을 창출하는 구조 계약 첫 달 : 고객과 다년(이미지상 4년+) 계약을 체결하고, GPU 구매 등을 위한 초기 선급금 수령 고객의 돈으로 인프라 투자를 실행하여 재무 부담과 리스크를 최소화 약 3개월 ~ 5개월차 : GPU, 전력, 네트워킹 등 인프라 대금 지급 이후 클라우드 서비스 개시 및 월 매출 인식 : 인프라 설치가 완료되고 고객은 계약된 AI 클라우드 서비스를 사용하기 시작함. CoreWeave는 계약 기간 동안 매월 꾸준히 서비스 이용료를 받으며, 매월 분할하여 인식 최초 계약(4년+) 이후 : 비용이 모두 상각된 GPU 자산을 재활용하여 추가 수익을 창출 2025.2Q 주요 내용 2분기 매출은 전년 대비 207% 증가하여 12억달러를 기록하며 기대치를 상회하였습니다. 2분기 조정 영업이익은 2억달러였으며, 조정...