AI Infrastructure Database
AI가 구동되는 칩, 데이터 센터, 전력, 소프트웨어, 모델, 그리고 각 요소를 만드는 기업들.
AI 데이터 센터가 실제로 구축되는 방법
NVIDIA GPU를 중심으로 구축하고 있다면, 실제 조달 체인을 따라가 보세요. 다이를 제조하는 곳, 메모리를 공급하는 곳, 케이블과 랙을 만드는 곳, 냉각 방식, 그리고 첫 번째 토큰 전에 설치하는 소프트웨어까지. 모든 단계가 이를 만드는 기업들과 연결되어 있습니다.
스택은 전환 중, 주목해야 할 여섯 가지 변화
하드웨어 세대가 교체될 때마다 산업의 한 계층이 다시 쓰입니다. 지금 이 순간 진행 중인 전환들을 여기서 추적하면, 다음 시대가 도래하기 전에 그 흐름을 읽을 수 있습니다.
H100 랙은 약 40kW를 소비해 팬으로 충분했습니다. GB200 랙은 약 120kW를 소비하며 액랭 전용으로 출하됩니다. 2027년에는 약 600kW 랙도 발표된 상태입니다. 모든 신규 홀은 콜드 플레이트 중심으로 재배관되고 있습니다.
설계 단위가 8-GPU 박스에서 소프트웨어가 단일 가속기로 인식하는 72-GPU NVLink 랙으로 도약했습니다. 개방형 UALink 진영은 이 패턴이 고착되기 전에 대응하기 위해 경쟁 중입니다.
추론 모델은 연산을 응답 시점으로 이동시켰습니다. 현재 업계 전반에서 서빙이 학습을 앞지르고 있으며, 이를 위해 설계된 전용 칩 수요를 끌어올리고 있습니다.
다이가 리소그래피 한계에 도달하면서, 첨단 기술의 무게중심은 패키지 내부로 이동했습니다 — 멀티 다이 GPU, 3D 스태킹, 그리고 세계의 GPU 공급을 좌우하는 CoWoS 생산 용량이 그 핵심입니다.
캠퍼스들은 계통 연계 대기열에서 기다리기를 멈췄습니다. 폐쇄된 원자로가 20년 계약으로 재가동되고, 자가 발전 터빈과 부지 경계의 연료전지가 도입되었습니다.
같은 문제, 여섯 가지 해답
전체 비교 →주요 빌더들이 스택을 통합하는 방식 — 칩, 패브릭, 랙, 냉각, 전력, 소프트웨어를 나란히 비교.
GoogleThe vertical integrator
Microsoft + OpenAIThe alliance at NVIDIA scale
MetaThe open-everything builder
xAIThe speed record
AWS + AnthropicThe custom-silicon bet
TeslaThe embodied-AI factory
AI 인프라 스택
전체 스택 탐색 →모든 계층은 그 아래 계층에 의존합니다. 전력에서 인공지능까지 이어지는 chain을 따라가 보세요 — 각 계층은 데이터베이스의 해당 섹션으로 연결됩니다.
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NVIDIAThe company the AI build-out is denominated in: GPUs, systems, networking and CUDA.
NVIDIA H100The GPU of the ChatGPT era — the unit of account for the 2023–25 AI build-out.
OpenAIMaker of ChatGPT and GPT-5 — and the buyer behind the biggest compute deals ever signed.
Stargate AbileneThe flagship of the $500B Stargate program — OpenAI's first purpose-built campus.
CUDANVIDIA's programming platform — the deepest moat in the industry.
ChatGPTThe fastest-adopted software product in history — and AI's front door.
Claude 5 (Fable 5 / Opus 5 / Sonnet 5)Anthropic's 2026 generation — four releases in under two months.
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