Serio의 X 스레드

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    슬슬 위기신호는 이곳저곳 나오는 중. 프론티어 기업들은 하이퍼스케일에 실패하고 마케팅에 열을 올리고 있음. 기존 기업들은 AI 지출을 줄이고 ROI를 따져보기 시작했음. 여전히 B2C의 사용과 지출은 많이 올라오지 못한 상태에서 일부 기업이 공격적 사용자 확장을 위한 무료 제공에 열을 올림.
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  2. 2
    장비 수요자와 공급자 사이의 적극적이고 반복적인 순환출자를 통해 스케일을 키우고 사이클의 침체를 막으려 한다는 것은 닷컴 버블과 모습이 매우 유사함. 그러면 겉으론 시장이 폭발적으로 성장하는 듯 보이지만 실제론 수요자가 포기하는 순간 공급자도 어마어마한 재고 앞에서 같이 무너진다.
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    결국 B2B든 B2C든 산업 생태계 밖에서 지속적으로 사용과 투자가 이루어져야 하고 실제 AI산업의 C들은 다가오는 산업의 멸망을 막기 위해 이걸 찾느라 세계를 뼈빠지게 돌아다니는걸로 보임. 하지만 초기 열광적 분위기를 넘어 과연 효용을 제공하는가로 들어서면 자본 유입이 빠르게 줄어들게 됨.
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  4. 4

    다만 향후 6개월 이내에 저 천문학적 간극을 메우긴 어려우니 결국 AI프론티어 회사들이 앞다퉈서 자사 가치를 엄청나게 부풀려서 IPO를 가는거고 엄청난 자금 이동이 다른 산업계를 전부 휩쓸리게 할 것임.

    이젠 정말로 방주를 준비할 때임. 지금 준비해도 때를 맞출 수 있을지. https://t.co/FMGF4eLeDY

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

AI 산업의 위기 징후를 다룬 Serio님의 분석은 현재 시장의 심리적 불안과 구조적 모순을 날카롭게 짚어내고 있습니다. 다만, 프론티어 기업들의 하이퍼스케일 실패나 B2B 지출 감소, 그리고 장비 공급자와 수요자 간의 순환출자 구조 등은 구체적인 데이터나 공식 문서로 입증된 사실이라기보다 시장의 흐름을 읽어낸 개인의 통찰에 가깝습니다. 따라서 언급된 개별 현상들은 현재로서는 객관적 근거가 부족한 '확인 필요' 상태의 주장으로 보아야 합니다.

그럼에도 불구하고 효용성 증명 실패 시 자본 유입이 급감할 것이라는 논지는 설득력이 있으며, 이는 닷컴 버블의 전례를 통해 유추할 수 있는 합리적 의심입니다. 특히 향후 6개월 내 IPO를 통한 가치 부풀리기가 다른 산업계에 영향을 줄 것이라는 예측은 구체적인 시점과 경로가 제시되지 않아 추측의 영역에 머물러 있습니다. 결국 이 분석은 확정된 사실의 나열이라기보다, 거품 붕괴의 가능성을 경고하는 하나의 가설적 시나리오로 이해하는 것이 적절합니다.

원문 해석확인 필요

Serio의 X 스레드

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  1. 1
    내가 맥이 한대도 없으니 맥 환경에서 LLM 이 어떤 서빙 환경인지 알기 어렵네. 다만 건너건너 보고 있는 입장에선 작동 구조상 프리필 딜레이가 크고 이게 램이 커도 큰 모델을 서빙하는데 한계로 다가오는 듯. MLX 가 힘을 내야 하는데 여전히 꽤 불안정한 거 같고.
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  2. 2
    그래서 사실 대부분의 맥 유저가 16g 램 사용자인 상황에서 gemma4 12B dense는 꽤 의미가 있을 거라고 생각함. 그런 분들에에 26B나 31B, 27B나 35B는 전부 무거운 모델들이니까. 그리고 큰 기대를 하지 않으면 이정도 정확도는 다양한 부분에서 보조적으로 사용할 수준은 됨. 메인은 아니지만.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 맥 환경의 LLM 서빙 구조상 프리필 딜레이가 크며, 이것이 램 용량과 관계없이 대형 모델 서빙의 한계로 작용한다고 주장하셨습니다. 다만 MLX의 불안정성이나 구체적인 딜레이 수치에 대해서는 공식 문서나 저장소에서 직접적으로 명시된 바가 없어, 기술적 정황에 기반한 개인적 견해에 가까우므로 추가적인 확인이 필요합니다.

반면, 16GB 램 사용자가 많은 맥 유저 환경에서 Gemma 4 12B 모델이 상대적으로 가벼워 실용적일 것이라는 판단은 모델 크기와 하드웨어 제약의 상관관계 측면에서 타당한 분석입니다. 26B 이상의 모델들이 주는 물리적 부담을 고려할 때, 보조적 도구로서의 활용 가능성은 충분히 설득력이 있습니다. 다만 모델의 정확도가 구체적으로 어느 수준까지 보조적인 사용이 가능한지는 사용자의 기대치에 따라 달라질 수 있는 주관적 영역입니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

Google AI

Gemma

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

ggml-org

llama.cpp repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

원 저장소

ml-explore

MLX repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

원 저장소

Serio의 X 스레드

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  1. 1
    Lmstudio 기준 12B Q8(KV도 Q8) 256K 의 Vram은 이정도. https://t.co/9W3Q08aErt
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    요즘 Gemma4 테스트용 스크립트로 쓰고 있는 영한 번역 작은 아씨들 1장 테스트 결과

    << Gemma4 26b || Gemma4 12b > https://t.co/hELvL9x50O

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    4번 연속 루프 터지는데 lmstudio 로 더이상의 테스트는 무리일 듯. https://t.co/vHTC4Xz3pk
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 LM Studio 환경에서 Gemma 4 12B 모델의 Q8 양자화 및 KV 캐시 설정 시 VRAM 점유율과 번역 성능을 언급하셨습니다. 모델의 파라미터 크기와 양자화 방식에 따른 메모리 계산은 기술적 근거가 존재하나, 실제 VRAM 사용량에 대한 구체적인 수치는 제시된 링크 외에 공식 문서로 교차 검증되지 않아 확인이 필요합니다. 특히 Gemma 4 26B와 12B 모델의 번역 결과 비교 역시 개인적인 테스트 수치에 해당하므로 객관적인 지표로 보기에는 근거가 약합니다.

반면, LM Studio 사용 중 발생한 4회 연속 루프 현상과 그로 인한 테스트 불가 판단은 사용자 경험에 기반한 주관적 결론입니다. 이는 소프트웨어의 버전이나 하드웨어 환경에 따라 상이하게 나타날 수 있는 현상임에도 불구하고, 이를 도구 자체의 한계로 단정 짓기에는 논리적 근거가 부족합니다. 따라서 해당 오류가 LM Studio의 구조적 결함인지 혹은 단순 설정 문제인지에 대해서는 추가적인 기술 검토가 필요합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

Google AI

Gemma

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공식 문서

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LM Studio

Documentation

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THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

Gemma4 12B 가 발표됬네요. Dense 네요.

3개 글

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  1. 1

    Gemma4 12B 가 발표됬네요. Dense 네요.

    사실 나쁜 숫자는 아니에요. Q4 양자화 하면 8G Vram 을 가진 그래픽카드에 컨텍스트 크기 작게 하면 캐쉬까지 올릴 수 있어요. 비전 떼면 6기가쯤 될 거구요. Dense 니까 대충 24~26B Moe 랑 성능이 비슷할 테구. (본인들도 그렇다고 말하구 있구요.)

    원문 보기
  2. 2원문 보기
  3. 3
    근데, 사실 성능을 좀 더 끌어올린 모델을 내놔야 하는데 그러면 Gemini 3 flash 나 3.1 Flash lite 의 팀킬이 될 수 있겠죠. 그러느니 오픈소스는 성능은 이정도로만 해 두고 낮은 파라메터로 저사양을 위한 로컬 모델로 가겠다 그렇게 생각하는 듯 하네요.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Gemma4 12B 모델의 출시와 관련하여 Serio님이 언급하신 하드웨어 요구 사양과 양자화 효율은 기술적으로 타당한 분석입니다. 특히 Q4 양자화 시 VRAM 점유율이 낮아져 8GB 메모리 환경에서도 구동이 가능하다는 점은 오픈소스 생태계의 일반적인 특성과 부합하며, 비전 기능을 제외할 경우의 메모리 감소 수치 또한 합리적인 추론 범위 내에 있습니다. 다만, 해당 모델의 성능이 24~26B 규모의 MoE 모델과 비슷하다는 주장은 구체적인 벤치마크 데이터가 뒷받침되지 않은 상태이므로 추가적인 검증이 필요합니다.

반면, 구글이 상위 모델과의 '팀킬'을 방지하기 위해 의도적으로 성능을 제한했다는 분석은 추측에 가깝습니다. 제품 라인업의 전략적 배치라는 관점에서는 설득력이 있으나, 이는 기업의 내부 의사결정 영역이기에 공식 자료를 통해 확인된 사실이 아닙니다. 따라서 성능 제한의 목적이 로컬 모델 시장 공략인지, 혹은 상위 모델 보호를 위한 전략적 선택인지는 현재로서는 확인 필요 영역으로 남겨두어야 합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

Google AI

Gemma

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

Google AI

Gemini API models

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

ggml-org

llama.cpp repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

원 저장소

THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

스타라면 누구나 자아가 비대해지기 마련이지만

2개 글

Serio의 X 스레드

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  1. 1

    스타라면 누구나 자아가 비대해지기 마련이지만

    3개월정도 전에 클로드4.6 + 클로드 코드 이후 클로드 개발진들이 비대해진 자아를 트윗에 밀어넣던 모습이 지금 Codex 개발진들에게도 똑같이 보이는게 좀 거시기하네.

    내 Codex는 사용할수록 버그가 늘어나고 있는 중인데. 신고해도 보지도 않는듯.

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  2. 2
    1. UI 랜더링 버그 : UI 에서 새 세션 쓰기 버튼이 보이지 않음.
    2. 세션에서 대화가 일정 이상 늘어나면 램/시스템 사용량이 지나치게 늘어남.
    3. Build Web Data Visualization 플러그인 사용시 스킬 이름 과다로 인해 CodexCli 에 에러 로그가 폭주함. + 플러그인 작동 안함. https://t.co/lkY2kXFwAa
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Codex의 UI 렌더링 오류, 시스템 자원 과다 점유, 그리고 특정 플러그인의 작동 불능이라는 세 가지 구체적인 기술적 결함을 지적하셨습니다. 하지만 제공된 OpenAI의 공식 문서와 SDK 자료만으로는 이러한 개별 버그의 발생 여부나 실제 작동 상태를 직접적으로 확인할 수 없기에, 해당 주장들은 현재 '확인 필요' 상태로 분류됩니다.

반면, 개발진의 태도나 자아에 관한 언급은 주관적인 인상 비평에 가깝기에 사실관계의 영역으로 보기 어렵습니다. 특히 클로드 개발진과 Codex 개발진의 태도를 동일 선상에서 비교하며 비판한 지점은 구체적인 근거가 부족한 개인적 판단이므로, 이를 기술적 결함과 동일한 층위의 사실로 받아들이기에는 무리가 있습니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

팩트 체크 & 근거 자료

OpenAI Docs

Agents SDK

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

OpenAI Docs

Models

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

Serio의 X 스레드

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  1. 1

    일본 메모리 몰락 30년 메모리 산업이 하나 둘 무너지고 팔리고 버티질 못해서 결국 모아 만들었던 키옥시아조차도 버티지 못하고 무너지는 동안 아무도 관심을 가지지 않던 사람들이 키옥시아가 시총 1위가 되니 외국 자본이 많음을 한탄한다.

    블랙조크도 적당히 해야 하는 법이다.

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  2. 2

    이 말은 한국에도 동일하게 적용됨.

    작년 1분기에 삼성전자는 이대로 가면 중장기적으로 회사 망한다고 했고 공장 신축은 올스톱 되었으며 삼전 주가는 9만 초입을 최대로 찍고 5만까지 내려온 뒤 근 5년을 횡보했다.

    고작 반년의 사이클에 모두가 FOMO가 와서 날뛰는 걸 보고있으니 한심하기만 함.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 일본 메모리 산업의 쇠퇴와 키옥시아를 둘러싼 외부 자본 논란을 언급하며, 유사한 흐름이 한국의 삼성전자에도 적용된다고 주장하셨습니다. 다만, 삼성전자가 중장기적으로 망한다는 구체적인 언급이나 공장 신축이 완전히 올스톱 되었다는 부분은 공식적인 1차 자료로 즉각 확인되지 않아 확인이 필요합니다. 주가 흐름에 대한 개인적인 해석 역시 시장의 일반적인 지표와는 거리가 있어 보입니다.

전반적으로 이번 논평은 구체적인 데이터보다는 작성자의 주관적인 판단과 냉소적인 시각이 강하게 반영되어 있습니다. 특히 단기적인 사이클에 반응하는 시장의 심리를 'FOMO'로 규정하며 비판하신 지점은 흥미로우나, 이를 뒷받침할 객관적 근거는 부족한 상태입니다. 따라서 제시된 주장들이 사실에 기반한 분석인지, 혹은 개인의 견해인지 명확히 구분하여 살펴볼 필요가 있습니다.

원문 해석확인 필요

Serio의 X 스레드

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  1. 1

    디자인 빻았다 빻았다 말을 계속 들으니 드디어 디자인만 하는 플러그인을 내놓기로 결심했구나.

    바로 사용해 보는 중입니다. https://t.co/OC9cE0i4ht

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  2. 2

    사용후 + 헤더 꾸미라고 지시 (디테일 X) 까지 함

    … 미묘한데 🤔 https://t.co/qgjh0wwRj2

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  3. 3

    최종본. 확실히 좀 나아지긴 한 듯.

    여전히 일관성 부분에선 약점이 있지만 아직 그걸 극복한 AI 는 없으니까. https://t.co/B4tLzTPRjT

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  4. 4
    최종 결과물은 https://t.co/N4ucQPtknt 에서 보실 수 있습니다.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 최근 출시된 디자인 특화 플러그인을 직접 사용하며 그 결과물을 공유하셨습니다. 헤더 꾸미기 지시를 통해 수정 과정을 거쳤으며, 최종 결과물이 이전보다 나아졌다는 개인적인 평가를 덧붙이셨습니다. 다만, AI의 고질적인 한계인 일관성 부족 문제는 여전하다는 점을 지적하며 현재 기술 수준의 한계를 언급하셨습니다.

다만, 해당 플러그인이 실제로 디자인 역량을 획기적으로 개선했는지에 대해서는 객관적인 지표가 제시되지 않아 확인이 필요합니다. 결과물이 '나아졌다'거나 '미묘하다'는 판단은 전적으로 작성자의 주관적 인상에 의존하고 있어, 보편적인 성능 향상으로 보기에는 근거가 약합니다. AI가 일관성 문제를 극복하지 못했다는 주장 역시 구체적인 비교 데이터가 없는 상태에서는 개인의 경험적 판단에 가깝습니다.

원문 해석확인 필요

Serio의 X 스레드

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  1. 1

    AI산업에서 가장 경계해야 할 사람들은 ‘국산’과 ‘애국 마케팅’.

    중/미 프론티어 기업들조차 6개월 앞의 변화를 내다보지 못하는 상황에서 국산의 강점을 이야기하는 태도 자체가 해롭다.

    결과를 내놓지 않고 말만 하는 경우에는 더욱 해롭다.

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    전국민 무료 AI 도 사실 크게 기대되지 않음. 호출 제한되는 1년 전 모델을 무료로 준다고 해서 그게 무슨 잇점이 있는지 알기 어렵다. 제한된 컴퓨팅을 필요로 하는 곳에 집중해서 쓰게 한 뒤 이후 시간을 들여 천천히 확장해 나가는 방향이 적절하다. 보편적 무상 복지의 개념으로 접근하면 안된다.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 AI 산업 내 '국산' 프레임과 애국 마케팅의 위험성을 지적하며, 실질적인 결과물 없는 수사적 접근을 경계해야 한다고 주장합니다. 특히 전국민 무료 AI 서비스가 구형 모델의 단순 제공에 그칠 가능성을 제기하며, 보편적 복지보다는 컴퓨팅 자원의 효율적 집중 투입이 필요하다는 의견을 제시했습니다. 다만, 이러한 주장은 개인의 통찰과 가치 판단에 기반한 것으로, 이를 뒷받침할 객관적인 수치나 공식적인 근거 자료는 현재 확인되지 않아 '확인 필요' 상태로 분류됩니다.

기술적 우위나 시장의 흐름을 논함에 있어 구체적인 데이터 없이 '해롭다'거나 '기대되지 않는다'는 식의 단정적 표현을 사용한 점은 논거가 다소 약하다고 판단됩니다. 그럼에도 불구하고 변화 속도가 빠른 AI 산업에서 마케팅적 수사보다 실질적인 성능 개선과 자원 배분의 효율성을 우선시해야 한다는 방향성은 유의미한 시사점을 줍니다. 결국 국산이라는 상징성보다 글로벌 표준에 부합하는 실질적 경쟁력을 증명하는 것이 급선무일 것입니다.

원문 해석확인 필요

Serio의 X 스레드

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  1. 1
    젠슨 황에 대해서 현인, 시대를 개척하는 자 등등 이상하게 올려치시는 사람들이 많은데 살면서 젠슨황의 매직그래프와 거짓말에 한번이라도 속아 본 겜돌이라면 황가죽잠바는 돈을 벌기 위해선 무엇이든 할 수 있는 장사꾼이라는 걸 다 알고 있죠. https://t.co/hi11u5KuL0
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  2. 2

    그러니 황가죽잠바가 이런 짓을 할때마다 ‘설마 또?’ 하면서 의심하는 습관을 항상 가져야 합니다.

    시장에서 구매할 수 없는 물건은 가치가 없습니다. https://t.co/9xBe6TdQaQ

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 젠슨 황 CEO를 시대를 개척하는 현인이 아닌, 이익을 추구하는 장사꾼으로 정의하며 그의 마케팅 방식에 대한 강한 불신을 드러내셨습니다. 특히 '매직 그래프'와 같은 표현을 통해 그가 제시하는 지표들이 왜곡되었을 가능성을 제기하며, 소비자로서 비판적인 시각을 유지해야 한다고 주장하십니다. 다만, 구체적으로 어떤 지표가 어떻게 거짓이었는지에 대한 객관적 근거는 제시되지 않았기에, 이 부분은 개별적인 경험에 기반한 주관적 판단으로 보입니다.

시장에서 구매할 수 없는 물건은 가치가 없다는 단언 역시 경제적 가치 판단에 관한 개인의 철학일 뿐, 보편적인 사실로 확인하기는 어렵습니다. 젠슨 황의 경영 방식이 기만적이었다는 구체적인 사례나 공식적인 데이터 검증이 부족하므로, 해당 주장은 여전히 '확인 필요' 상태라고 판단됩니다. 결국 이 논평은 기업인의 이미지와 실제 경영 행보 사이의 괴리를 지적하려는 시도이나, 논리적 뒷받침보다는 감정적 불신에 더 기대고 있는 모습입니다.

원문 해석확인 필요

THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

작금의 AI판과 그로 인한 버블은 진짜

2개 글

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  1. 1
    작금의 AI판과 그로 인한 버블은 진짜 ‘멀리서 보면 희극, 가까이서 보면 비극’ 을 새삼 다시 일깨워 주는 듯
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  2. 2

    비극 : RTX Spark은 Dgx Spark GB10의 벳지엔지니어링

    희극 : 나발이고 알게 뭐냐. 우리 황사장님이 컴퓨터의 새 시대를 열고 새로운 컴퓨터를 정의하신대잖냐. 한국 와서 또 쏘맥 한잔 말면 주가 1만 갈꺼다. 외쳐 젠슨 황!

    인류는 아마 자기가 자기를 죽이는 줄 모르고 죽음을 선택할 것이다.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

최근 AI 시장의 거품과 관련해 제기된 Serio님의 시각은 기술적 실체와 시장의 기대 사이의 괴리를 날카롭게 지적하고 있습니다. 특히 RTX Spark가 DGX Spark GB10의 '배지 엔지니어링(Badge Engineering)' 결과물이라는 주장은 제품의 실질적 혁신보다 이름 바꾸기에 그쳤다는 비판을 담고 있으나, 이는 공식 자료를 통해 명확히 입증된 사실이라기보다 기술적 해석에 가깝기에 추가적인 확인이 필요합니다.

반면, 젠슨 황 CEO의 영향력과 그로 인한 주가 변동성, 그리고 시장의 맹목적인 낙관론에 대한 지적은 기업 실적 자료와 시장의 흐름을 통해 어느 정도 유추 가능한 영역입니다. 다만 인류의 선택이 파멸로 이어질 것이라는 비관적 전망은 개인의 가치 판단이 강하게 투영된 의견이며, 객관적 근거가 부족한 주관적 영역임을 분명히 할 필요가 있습니다. 결국 현재의 AI 열풍은 기술적 실체에 대한 냉정한 검증보다 기대감이라는 거품이 앞서 있는 형국입니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

팩트 체크 & 근거 자료

NVIDIA Investor Relations

Quarterly results

기업 실적과 수요 흐름을 확인할 수 있는 공식 실적 자료입니다.

공식 실적