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AI가 과학혁명을 스스로 만들 수 있는지는 아직 열린 문제이며, 현재 AI의 강점은 채점 가능한 정상과학을 빠르게 가속하고 인간 전문가의 검증 아래 후보를 대량 탐색하는 데 있다.
우주 데이터센터가 뭐야?라는 질문의 핵심은 지상 데이터센터를 그대로 우주로 옮기는 것이 아니라, 전력·냉각·통신·방사선 제약을 뚫고 추론 중심의 분산 인프라가 될 수 있느냐에 있다.
AI 만드는 사람들조차 AGI 앞에서 갈리는 이유는, LLM 스케일링이 언어 지능에서는 강력하지만 세계 이해·기억·계획·물리 직관까지 충분히 설명하는지에 대한 합의가 없기 때문이다.
AI한테 “삼성전기 어때?”라고 한 번 묻는 대신, 사업부·수익성·밸류에이션·리스크를 단계적으로 검증해야 삼성전기 투자 판단의 뼈대가 잡힌다.
삼성이 DRAM 2배 올렸는데 애플이 망설이지 않은 이유는, 애플의 AI 전략 핵심이 단순 모델 경쟁이 아니라 메모리와 온디바이스 인프라 선점에 있기 때문이라는 해석에 가깝다.
