Kimi K3, 반도체에 나쁜가
이날은 두 가지 “직관과 반대되는” 발견이 있던 날이다.
하나는 중국 AI 모델 발표가 반도체에 나쁜 것 같지만 사실 수요 확대라는 거였다.
다른 하나는 로그인은 성공했는데 접근은 거부당했다는 거였다.
인증과 권한은 다르다.
중국에서 Kimi K3라는 모델이 발표됐다.
세계 최대 오픈웨이트 모델이다.
프론트엔드 코드 벤치마크 1위다.
직관적으로는 반도체에 나쁜 것 같다.
“중국이 엔비디아 없이도 AI를 한다”는 내러티브가 확산되면, 한국 반도체 수요가 줄지 않을까. 단기에 실제로 심리 악재로 작용했다.
근데 중장기를 보면 정반대다.
세계 최대 모델 = 칩을 엄청나게 쓴다
“세계 최대 모델”이라는 건 훈련하고 추론하는 데 칩을 엄청나게 쓴다는 뜻이다.
게다가 오픈웨이트다.
누구나 다운로드해서 로컬에서 추론을 돌릴 수 있다.
추론을 돌리려면 메모리가 필요하다.
HBM 메모리. 삼성전자랑 하이닉스가 만드는 거다.
모델이 클수록 더 많은 메모리가 필요하다.
세계 최대 모델이 나왔으니, 메모리 수요가 폭발한다.
중국이 따라잡으면 파이가 커진다
“중국 AI가 따라잡으면 위험하지 않나?”라고 물을 수 있다.
근데 따라잡으면 훈련용 칩 수요가 줄어드는 게 아니라 늘어난다.
중국도 AI 모델을 훈련하려면 칩이 필요하다.
한국은 양쪽에 공급하는 입장이다.
AI 양강 구도가 되면 전체 파이가 확장된다.
양쪽 다
더 많은 투자를 한다.
한국 메모리는 어느 쪽이 이기든 수혜를 본다.
진짜 리스크
진짜 리스크는 “중국이 칩 없이도 AI 한다”는 인식이 확산되는 거다.
이게 시장 심리를 지배하면, 실제 수요와 관계없이 주가가 떨어진다.
근데 이건 심리 문제지, 펀더멘털 문제가 아니다.
로그인 성공이 접근 권한은 아니다
AWS에서 ECR에 접근하려고 했다.
근데 접근이 거부됐다.
aws sso login은 성공했다.
STS도 된다.
근데 ECR은 안 된다.
인증과 권한은 다르다
“로그인이 성공했는데 왜 안 되지?”라고 했다.
근데 인증과 권한은 다르다.
인증은 “너가 누구인지 확인”이다.
로그인이 성공하면 “너는 맞다”고 확인한 거다.
근데 “맞다”고 해서 “모든 곳에 접근할 수 있다”는 아니다.
권한은 “너가 뭘 할 수 있는지”다.
ECR 접근 권한이 SSO 권한 세트와 분리되어 있었다.
조직이 ECR 접근을 별도 게이트로 관리한 거다.
명시적 거부
원인은 명시적 거부였다.
SSO 권한 세트에서 ECR 접근을 명시적으로 거부하고 있었다.
“허용하지 않는다”가 아니라 “금지한다”다.
재로그인해도 같다.
권한 정책에 거부가 적혀 있으니까. 핵심 교훈은 “403 Forbidden은 미인증이 아니라 금지”라는 거다.
docker login을 다시 시도하는 건 무의미하다.
인증이 안 된 게 아니라, 권한이 없는 거다.
뉴스 수집 아키텍처 재설계
틈틈이 뉴스 수집 아키텍처도 개선했다.
기존에는 browser-use 하나로 전부 처리했다.
근데 RSS나 정적 HTML에 browser-use를 쓰는 건 과잉이었다.
fetch-first 방식으로 바꿨다.
Google News RSS에서 먼저 가져오고 3건 미만일 때만 browser-use를 폴백으로 쓴다.
수집이랑 분석을 분리했다.
“단순한 건 fetch로, 복잡한 건 브라우저로.” 도구를 용도에 맞게 쓴다.
전부 같은 도구로 처리하면, 단순한 작업도 무거워진다.
마무리
이날의 핵심은 “직관과 반대되는 두 가지”였다.
Kimi K3가 발표됐을 때, 직관적으로는 반도체에 나쁜 것 같다.
근데 세계 최대 모델은 더 많은 칩을 쓴다.
오픈웨이트라 누구나 추론을 돌린다.
수요가 늘어난다.
“위험해 보이는 게 수혜”인 경우가 있다.
AWS에서 로그인이 성공했을 때, 직관적으로는 “됐다”고 생각한다.
근데 인증과 권한은 다르다.
로그인은 됐는데 ECR 접근은 금지될 수 있다.
“된 것 같은 게 안 되는” 경우가 있다.
직관은 빠르지만 틀릴 수 있다.
“나쁜 것 같은 게 좋다”거나 “된 것 같은 게 안 된다”는, 직관만으로는 잡을 수 없다.
데이터를 보고 권한 정책을 읽어야 한다.