인류가 방대한 전력망을 진공관과 집적 회로로 소형화하여 디지털 시대를 열기까지는 약 100년이 걸렸습니다. 그러나 대규모 모델의 시대에 접어들면서 전기적 문제로 인해 디지털 시스템은 다시 물리적 세계로 되돌아오고 있습니다. 해시레이트 향상되고 시스템이 복잡해질수록 시뮬레이션의 중요성은 더욱 커집니다.
엔비디아는 5월 20일, 2026년 4월 26일로 마감되는 2027 회계연도 1분기 실적을 발표했습니다. 분기 매출은 816억 달러로 전년 동기 대비 85% 증가했으며, 데이터센터 매출은 752억 달러로 전년 동기 대비 92% 증가했습니다. 스토리지 부문에서도 유사한 추세가 나타났습니다. SK하이닉스는 2025년 2분기 보고서에서 HBM 관련 장비를 중심으로 첨단 칩 제조에 대한 투자를 늘릴 계획이며, 연간 HBM 매출이 전년 대비 두 배로 증가할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.
인공지능(AI)의 폭발적인 성장은 엔비디아를 세계 반도체 업계에서 가장 눈부신 기업 중 하나로 만들었고, 동시에 고대역폭 메모리를 AI 서버에서 가장 부족한 자원 중 하나로 만들었습니다. AI의 첫 번째 수혜는 GPU와 HBM에 돌아갔고, 동시에 두 번째 수혜는 아날로그 칩으로 확산되고 있습니다.
아날로그 디바이스(ADI)가 최근 엠파워 세미컨덕터(Empower Semiconductor)를 15억 달러에 현금으로 인수하면서, 인공지능(AI) 산업 공급망의 경쟁 구도가 GPU나 HBM 같은 해시레이트 부품에서 전원 공급 장치, 전력 관리, 신호 무결성 등 지원 부품으로 이동하고 있다는 분명한 신호를 보냈습니다. 아날로그 칩은 더 이상 단순한 백그라운드 부품이 아니라, AI 인프라 확장에 있어 핵심적인 변수로 자리매김하고 있습니다.
인공지능의 궁극적인 목표는 단순히 해시레이트 뿐만 아니라 에너지에도 있으며, 에너지와 신호의 제어는 궁극적으로 시뮬레이션과 분리될 수 없습니다.
해시레이트 급증, 전원 공급량 감소
AI 시스템이 독립형 기기에서 랙 마운트 시스템으로, 수만 개의 카드 클러스터에서 수십만 개 또는 수백만 개의 카드 클러스터로 확장됨에 따라 디지털 칩의 "해시레이트 병목 현상"은 물리 법칙의 끊임없는 한계에 직면하게 됩니다.
데이터센터의 전력 부족 현상이 단순한 예측을 넘어 임박한 위기로 변모하고 있습니다.
국제에너지기구(IEA)는 '에너지와 AI' 보고서에서 2024년 전 세계 데이터센터 전력 소비량이 약 415TWh로 전 세계 전력 소비량의 약 1.5%를 차지했다고 밝혔습니다. 2030년에는 데이터센터 전력 소비량이 두 배 이상 증가하여 약 945TWh에 이를 것으로 예상됩니다. IEA는 특히 AI가 이러한 성장의 주요 동력 중 하나라고 지적하며, 고성능 서버의 전력 소비량이 연평균 30% 증가하여 전 세계 데이터센터 전력 소비량 순증가분의 거의 절반을 차지할 것으로 전망했습니다.
오픈AI, 오라클, 소프트뱅크가 주도하는 스타게이트 프로젝트는 이러한 추세의 획기적인 사례로 볼 수 있습니다. 오픈AI는 2025년 9월, 미국 내 AI 데이터센터 5곳을 추가하면 스타게이트를 비롯해 애빌린, 코어위브 등의 프로젝트를 통해 향후 3년간 4천억 달러 이상을 투자하여 총 7GW에 달하는 용량을 확보할 계획이라고 발표했습니다. 이는 당초 발표했던 5천억 달러 투자 및 10GW 달성 목표를 향한 행보입니다.
AI 시스템의 병목 현상은 더 이상 "더 빠른 코어를 만들 수 있느냐"의 문제가 아니라 전력 분배, 전력 소비 변환, 신호 무결성 및 열 방출 한계와 같은 문제로 옮겨갔습니다.
안정적인 전원 공급 장치가 없으면 해시레이트 허황된 꿈에 불과합니다.
800V DC 아키텍처는 수직형 전원 공급 장치에 혁명을 일으키고 있습니다.
이것이 바로 엔비디아가 800V DC 아키텍처를 직접 홍보하기 시작한 이유입니다.
2025년, NVIDIA는 차세대 AI 팩토리를 위한 800V DC 전원 아키텍처를 제안했습니다. NVIDIA의 공식 기술 블로그에 따르면, 원래 kW급 랙용으로 설계된 기존의 54V 랙 전원 공급 장치는 향후 MW급 AI 랙에는 적합하지 않습니다. NVIDIA는 1MW 이상의 IT 랙을 지원하기 위해 2027년부터 800V DC 데이터 센터 전원 인프라를 적극적으로 홍보할 계획입니다.
48V/54V에서 800V로 전환하는 이유는 무엇일까요? 이는 순전히 물리 및 공학 수학적인 문제입니다. 줄의 법칙(P=IxV, Ploss=I²xR)에 따르면, 랙 전력(P)이 수십 kW에서 1MW 이상으로 급증할 때, 저전압 54V 전원을 계속 사용하면 전류(I)는 수만 암페어라는 엄청난 수치에 도달하게 됩니다.
엄청난 전류는 매우 높은 전송 손실(전류의 제곱에 비례)을 의미합니다. 기존의 전원 공급 방식은 대부분 수평형입니다. 전원 모듈 마더보드나 가속기 카드 어딘가에 배치되고, 전류는 PCB의 구리층, 비아, 솔더 볼을 통해 프로세서 코어로 수평으로 흐릅니다. 그러나 전류가 수백 암페어 또는 그 이상에 도달하면, 이 짧아 보이는 경로에서도 상당한 저항 손실, 전압 강하 및 열이 발생합니다.
블랙웰이나 차세대 아키텍처와 같은 GPU는 1000A를 초과하는 전류를 소모하기 때문에 전원 공급 장치는 두 가지 주요 취약점에 직면합니다. 첫 번째는 과도 응답 지연입니다. GPU가 순간적으로 최대 부하가 걸릴 때 전원 공급 장치가 멀리 떨어져 있으면 전압이 즉시 떨어집니다. 두 번째는 기생 저항 손실입니다. 측면 전원 공급(PCB 가장자리에서 칩 중앙으로 연결되는 전원)은 심각한 전압 강하를 유발할 수 있습니다.
엔비디아는 1MW 단일 랙 환경에서 54V 아키텍처를 사용할 경우 전류 전송에만 최대 200kg에 달하는 구리 버스바가 필요하며, 이는 귀중한 서버 공간을 차지할 뿐만 아니라 케이블 설치 자체를 불가능하게 만든다고 지적합니다. 800V DC로 전환하면 전류 소모가 크게 줄어들어 구리 손실과 공간 제약 문제를 해결할 수 있습니다. 엔비디아가 구상한 Kyber 랙 아키텍처는 중앙 집중식 고전압 DC 전송 방식을 채택하고 있으며, 컴퓨팅 노드 근처에 고비율 컨버터를 사용하여 전압을 한 번에 12V 미만으로 낮춥니다. 엔비디아는 이러한 단일 단계 변환 솔루션이 기존의 다단계 변환 방식에 비해 설치 공간을 최대 26%까지 줄여준다고 주장합니다.
이는 단순한 수정이 아니라 전력 아키텍처 수준의 변화입니다. 이러한 변화로 인해 수직형 전원 공급 장치와 코어 근접형 전원 공급 장치 에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
수직 전원 공급 방식은 오늘날 HPC 분야에서 가장 진보된 전원 공급 기술이라고 할 수 있습니다. 이 기술은 전압 조정기(IVR)와 실리콘 커패시터를 칩 패키지에 직접 통합하고, 심지어 GPU 바로 아래에 적층하여 마이크로 범프를 통해 웨이퍼 코어에 전류를 수직으로 주입합니다. 마치 "주입"과 같은 방식입니다. 전원 공급 기술과 칩 패키징 기술이 완벽하게 통합된 것입니다.
수직 전원 공급 방식의 장점은 이러한 "최종 경로"를 단축하는 데 있습니다. 전력 변환, 디커플링 커패시터, 전력 무결성 관리 기능을 부하에 더 가깝게 배치하고, 패키지 또는 칩 아래의 저임피던스 경로를 통해 컴퓨팅 코어 부근에 전류를 더욱 직접적으로 공급하는 것을 목표로 합니다. 이러한 방식을 통해 시스템은 측면 전원 공급으로 인한 전압 강하 및 열 손실을 줄이는 동시에 부하가 급격하게 변할 때의 과도 응답 성능을 향상시킬 수 있습니다.
이제 엔비디아는 ADI, 인피니언, MPS, 나비타스, 온세미, 르네사스, 로옴, ST, TI와 같은 거대 기업들과 협력하여 칩 설계 초기 단계부터 "이러한 전원 공급 아키텍처를 어떻게 구현하고 패키지 내에서 전원 공급 장치에 얼마나 많은 공간을 할당할지"에 대해 논의하고 있습니다. 전원 공급 장치는 더 이상 단순한 주변 회로가 아니라 해시레이트 인프라의 기반 아키텍처 그 자체입니다.
ADI, Empower 인수:
"근접 코어 전원 공급 장치" 티켓 확보
엔비디아가 800V 생태계를 적극적으로 홍보하는 가운데, ADI는 최근 상당한 투자를 단행했습니다.
ADI는 5월 19일, Empower Semiconductor를 15억 달러에 현금으로 인수한다고 발표했습니다. ADI는 하이퍼스케일러 및 AI 칩 제조업체를 위한 "그리드-투-코어" 전력 파트너가 되겠다는 목표를 공개적으로 밝힌 바 있습니다.
'그리드-투-코어'라는 용어는 데이터 센터의 전원 입력부에서 시작하여 고전압 배전, 랙 전원 공급 장치, 서버 전원 공급 장치, 보드 레벨 전원 공급 장치를 거쳐 최종적으로 GPU/ASIC 코어 부근까지 이어지는 완전한 전력 공급망을 의미합니다.
Empower는 ADI가 이러한 목표를 달성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. ADI를 사로잡은 Empower의 핵심 판매 포인트는 코어에 가까운 전원 공급 장치와 수직형 전원 공급 장치입니다.
Empower의 핵심 기술은 IVR(통합 전압 조정기)과 실리콘 커패시터입니다. 이 기술은 전력 관리 모듈 실리콘 웨이퍼 레벨에서 직접 통합하거나 3D 패키지에 통합하여 GPU 칩 바로 아래에 배치하는 "수직 전원 공급" 방식을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 전원 공급 장치의 설치 공간을 최대 4배까지 줄일 수 있으며, 데이터 센터의 컴퓨팅 전력 소비를 10%에서 15%까지 절감할 수 있을 것으로 기대됩니다.
이 노선의 중요성을 이해하려면 비코르(Vicor)를 참고하는 것이 좋습니다.
수직형 전원 공급 장치 분야에서 Vicor는 관련 아키텍처를 체계화한 최초의 제조업체 중 하나입니다. Vicor의 핵심 개념은 기존의 전력 변환 과정을 여러 기능 모듈 로 분해하고 고밀도 모듈 사용하여 효율적인 변환 및 전류 증폭을 구현하는 '분할 전력 아키텍처(FPA)'입니다.
프로세서에 더 가까운 전원 공급 방식과 관련하여 Vicor는 주로 두 가지 유형의 경로를 제안했습니다.
LPD(Lateral Power Delivery): 전원 모듈 프로세서 주변에 배치되어 측면에서 프로세서에 전원을 공급합니다.
VPD(수직 전력 공급): 이는 전력 모듈 프로세서 아래쪽이나 패키지 근처에 배치하여 전류의 수직 경로를 단축하는 기술입니다.
Vicor의 공식 문서에 따르면, 이 회사의 아키텍처는 LPD와 VPD를 결합하여 "마지막 1인치"의 전원 공급 임피던스를 줄일 수 있으며, 관련 솔루션을 통해 마더보드 저항을 최대 50배까지 줄이고 프로세서 전원 공급 핀 수를 10배 이상 줄일 수 있습니다.
Empower와 Vicor는 정확히 같은 경로를 따르지는 않지만, 전원 공급 장치가 보드 레벨에서 패키지 근처로, 측면 전원 공급에서 부하 근처 또는 수직 전원 공급으로, 그리고 단일 장치 경쟁에서 시스템 레벨 전원 공급 아키텍처 경쟁으로 이동하는 동일한 방향으로 나아가고 있습니다.
아날로그 및 전력 제조업체들은 시장 점유율 확보를 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.
기존의 범용 전원 공급 장치(PMIC) 칩은 비용, 규모, 덤핑 으로 경쟁하는 반면, 고성능 컴퓨팅(HPC)용 전원 공급 장치는 첨단 소재 기술, 토폴로지 혁신, 토폴로지 제어 알고리즘(디지털 전력 제어)으로 경쟁합니다. 이러한 배경 때문에 지난 한 해 동안 반도체 업계에서 고성능 전원 공급 장치 기업들을 둘러싼 인수합병과 경쟁이 치열하게 벌어졌습니다. 최고 수준의 HPC 전원 공급 장치 분야에서 자리를 확보하는 기업은 인공지능 시대에 가장 수익성이 높고 진입 장벽이 높은 시장에 진출할 수 있는 티켓을 사실상 손에 넣게 될 것입니다.
800V 고전압 DC, 48V 아키텍처, 고밀도 모듈 , 코어 근접 전원 공급 장치와 같은 혁신적인 기술들이 가져오는 기회 대면 , 전 세계 아날로그 및 전력 반도체 제조업체들은 각자의 고유한 강점을 선보이며 차세대 AI 전력 아키텍처를 위한 클러스터 경쟁에 참여하고 있습니다. 이러한 경쟁은 크게 여러 가지 기술적 방향으로 전개되고 있습니다.
TI 및 ST: 변환 단계 수를 줄이세요
텍사스 인스트루먼트(TI): "고밀도, 저단계" 접근 방식을 채택했습니다. 2026년 3월, TI와 NVIDIA는 800V에서 GPU 코어 전원 공급 장치로의 변환에 단 두 단계만 필요한 완벽한 800V 솔루션을 선보였습니다. 이 솔루션은 800V에서 6V로의 절연 버스 컨버터와 6V에서 1V 미만으로의 다상 강압 컨버터로 구성됩니다. 800V에서 6V로의 DC/DC 버스 컨버터는 통합 GaN 전력 스테이지를 사용하여 최대 97.6%의 효율과 2000W/in³ 이상의 전력 밀도를 달성했습니다.
ST는 2단계 변환 방식에도 주목하고 있습니다. 2026년 3월, ST는 800V에서 6V/12V로 바로 변환하는 아키텍처를 공개했습니다. ST는 800V에서 6V로의 변환 경로를 통해 6V 버스를 GPU에 더 가깝게 배치하여 변환 단계 수, 구리 사용량, 저항 손실을 줄이는 동시에 과도 응답 성능을 향상시킬 수 있다고 밝혔습니다.
TI & ST와 ADI+Empower의 코어 근접 전원 공급 로직은 완전히 동일하지는 않지만 방향은 같습니다. 즉, 컴퓨팅 코어에 가까울수록 전원 공급 장치의 값이 높아집니다.
MPS: 고밀도 모듈 전원 공급 장치
MPS는 AI/HPC 전원 공급 분야에서 없어서는 안 될 핵심 기업입니다. 단순히 DC/DC 컨버터 칩 하나만 제공하는 것이 아니라, 데이터 센터와 AI GPU의 전원 공급 요구 사항에 오랫동안 집중해 왔으며, 고밀도 전력 모듈, 48V 아키텍처, 지능형 전력 통합 및 디지털 제어 기술을 통해 시장에 진출했습니다.
이것이 바로 AI 전원 공급 분야의 진정한 과제입니다. "고전력 칩을 만들 수 있느냐"의 문제가 아니라, 제한된 보드 공간 내에서 GPU/ASIC 주변에 매우 높은 전류를 충분히 높은 효율, 빠른 응답 속도, 그리고 낮은 발열로 공급할 수 있느냐의 문제입니다. 이는 칩 설계, 패키징, 레이아웃, 열 설계, 그리고 고객 플랫폼 검증에 이르기까지 모든 역량을 시험하는 것입니다.
인피니언과 르네사스: 3세대 반도체 및 제어 분야의 강점을 활용하다
인피니언: 인피니언은 "고전압, 고전류, 고신뢰성" 분야에서 강점을 발휘합니다. SiC/GaN 소자, 고급 드라이버, 시스템 수준 제어 알고리즘을 활용하여 데이터 센터에 800V의 고전압을 입력할 때 초기 단계부터 매우 안정적인 전압을 확보하는 데 집중합니다.
르네사스: 르네사스는 GaN 및 전력 제어 기술을 통해 800V 생태계에 진출합니다. 2025년 10월, 르네사스는 NVIDIA의 800V DC AI 데이터 센터 아키텍처 지원을 발표했습니다. 르네사스의 솔루션은 GaN 전력 소자, MOSFET, 컨트롤러 및 드라이버에 초점을 맞추고 있습니다. 르네사스는 GaN 소자가 빠른 스위칭 속도를 제공하고 에너지 손실을 줄이며 열 관리를 개선한다고 밝혔습니다. 르네사스의 GaN 솔루션은 48V에서 400V까지의 DC/DC 변환을 지원하며 최대 800V까지 스태킹할 수 있습니다. LLC DCX 토폴로지 기반 컨버터는 최대 98%의 효율을 달성합니다.
또 다른 방치된 모의 전투장:
고속 신호 체인
전력 관리 외에도 AI는 아날로그 칩의 또 다른 하위 분야인 고속 신호 체인(리타이머/리드라이버 칩)에도 새로운 활력을 불어넣었습니다.
AI 서버의 핵심은 단순히 랙에 더 많은 GPU를 집어넣는 것이 아니라, GPU, CPU, DPU, 네트워크 카드, SSD, CXL 메모리 및 스위칭 칩 간에 높은 처리량, 낮은 지연 시간, 확장 가능한 데이터 시스템을 구축하는 것입니다. PCIe 6.0이 64GT/s까지, 그리고 PCIe 7.0이 128GT/s를 목표로 함에 따라, 신호는 PCB 상에서 불과 몇 센티미터만 이동해도 심하게 왜곡됩니다. 따라서 서버 마더보드에는 신호를 복구, 보정 및 재생성하기 위한 고성능 아날로그 혼합 신호 칩(예: 리타이머, 리드라이버, 클록 버퍼, 지터 감쇠기, CDR, PLL, 고속 SerDes 아날로그 프런트엔드)이 고밀도로 필요합니다.
이러한 제품들은 전통적인 아날로그 칩 제조업체들이 오랜 기간에 걸쳐 축적해 온 전문 분야와 정확히 일치합니다.
TI를 예로 들면, 이 회사는 PCIe 리드라이버/리타이머 분야에서 이미 비교적 완벽한 제품 및 기술 포트폴리오를 보유하고 있습니다. TI의 공식 자료에 따르면, 이 회사의 PCIe 5.0 리니어 리드라이버는 32Gbps PCIe 5.0, CXL, UPI 2.0과 같은 고속 인터페이스를 위해 설계되었으며, 최대 24dB의 CTLE 부스트, 100ps의 초저지연을 제공하고 x4, x8, x16 PCIe 버스 폭을 지원합니다.
르네사스는 주로 클럭 및 타이밍 칩에 집중합니다. AI 서버의 고속 링크는 깨끗한 데이터 채널뿐만 아니라 충분히 낮은 클럭 지터도 요구합니다. 르네사스는 PCIe Gen5 단계에서부터 데이터 센터 및 네트워크 인프라를 위한 완벽한 PCIe 클럭킹 솔루션을 출시했으며, PCIe Gen6 단계에서는 PCIe Gen6 규격을 준수하는 클럭 버퍼 및 멀티플렉서 포트폴리오를 선보였습니다. 이 새로운 장치들은 서버, 고성능 컴퓨팅 및 데이터 센터 플랫폼에서 저지터 클럭 분배를 위해 특별히 설계되었습니다.
ADI의 데이터 센터 솔루션은 고밀도 서버, 스토리지 및 네트워크 시스템의 전력 관리, 광 인터커넥트 제어 및 센싱 솔루션을 포괄합니다. ADI의 고성능 클록 및 지터 감쇠기 제품은 고속 데이터 변환기, JESD204B 및 기타 고속 인터페이스 시나리오에 오랫동안 사용되어 왔습니다. 예를 들어, ADI의 HMC7044는 고속 데이터 변환기에 초저위상 잡음 클록을 제공하는 데 사용되는 이중 루프 정수 N 지터 감쇠기입니다.
2025년, 마이크로칩은 AI 데이터 센터를 위한 연결성, 스토리지 및 컴퓨팅 제품 포트폴리오 확장을 발표하며 AI 데이터 센터의 대역폭, 성능, 보안 및 관리 요구 사항을 충족하겠다는 의지를 강조했습니다. 마이크로칩의 XpressConnect Retimer 제품은 PCIe Gen5 및 CXL 2.0을 지원하며 고성능 PCIe 애플리케이션, CXL 메모리 및 GPU 연결 시나리오를 목표로 합니다. 마이크로칩은 이 제품의 낮은 지연 시간, 진단 기능, 다양한 구성 옵션 및 낮은 전력 소비를 강조합니다.
예를 들어, Semtech은 이 제품군을 직접적으로 신호 무결성(Signal Integrity)이라고 부릅니다. Semtech의 공식 정보에 따르면, 이 회사의 데이터 센터 신호 무결성 제품 포트폴리오는 광 및 구리 인터커넥트를 대상으로 하며, AI 워크로드, 클라우드 컴퓨팅 및 엔터프라이즈 네트워크에 사용됩니다. 또한, Tri-Edge 플랫폼은 200G, 400G 및 기타 데이터 센터 모듈 과 AOC 애플리케이션에 사용되는 PAM4 광 인터커넥트용 CDR(Common Data Recognition) 기술입니다.
고속 신호 체인은 AI 산업 사슬의 주변적인 부분이 아니라, 아날로그 칩 제조업체가 AI 인프라에 진출할 수 있는 또 다른 주요 통로 입니다. 그 논리는 전력 관리와 매우 유사합니다. 전력 관리가 AI 칩에 대한 "효율적인 전력 공급" 문제를 다루는 것처럼, 고속 신호 체인은 AI 시스템에서 "안정적인 데이터 흐름" 문제를 다룹니다.
일반적으로 GPU 성능이 높을수록 전력 소비량이 증가하고 데이터 처리량이 많아지며 서버 내부의 상호 연결 링크가 복잡해질수록 전력 및 신호 양쪽 끝에서 아날로그 칩 제조업체의 영향력이 커집니다.
결론
인공지능(AI) 붐이 아날로그 칩 산업에도 확산되고 있지만, 이것이 모든 산업에 긍정적인 영향을 미치는 것은 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 전 세계 아날로그 칩 산업은 여전히 복잡한 경기 순환 조정 국면에 놓여 있습니다. 소비자 가전용 아날로그 칩, 범용 PMIC, 기존 산업용 아날로그 칩, 심지어 일부 자동차용 칩까지도 과잉 생산과 가격 경쟁에 직면하고 있습니다.
이러한 AI 경쟁에서 진정으로 가장 큰 보상을 얻는 기업은 고성능 고전압 절연, 고출력 GaN/SiC 통합 기능, 고속 저지연 신호 체인, 그리고 "패키지 레벨/수직 전원 공급 장치"와 같은 진입 장벽이 높은 기술을 숙달할 수 있는 능력을 갖춘 선도 기업입니다.
ADI가 Empower에 15억 달러를 투자한 것은 시작에 불과합니다. 2027년 NVIDIA의 800V 데이터 센터 생태계가 완전히 구축되면 아날로그 반도체 산업에 미치는 파급 효과는 더욱 증폭될 것입니다. AI 시대 후반의 전력 및 신호 강도 확보를 위한 이 경쟁에서 해시레이트 의 핵심에 더 가까이 다가가는 기업이 향후 10년간 업계를 주도할 힘을 갖게 될 것입니다.
국내 제조업체들에게는 거대 기업들이 장악한 이 시장에서 어떻게 돌파구를 마련할지가 핵심 과제가 될 것입니다. 앞으로 어떻게 될지 지켜보도록 하죠!
*면책 조항: 본 기사는 원문 그대로이며, 내용은 필자의 개인적인 관점 입니다. 반도체산업관측소는 단지 다른 관점 전달하기 위해 본 기사를 재게재하는 것이며, 해당 관점 지지하거나 보증하는 것은 아닙니다. 이의가 있으시면 반도체산업관측소로 문의해 주십시오.
이 글은 위챗 공식 계정 "반도체 산업 관찰자"(ID: icbank)의 Du Qin DQ 님의 글입니다.
