반도체에서 소자의 크기를 축소해서, 

전성비와 성능을 높이는 방향으로가야 하는데,

성능을 높이기 위해서, 칩을 많이 넣어, 

성능을 높이는 방식으로 가고 있지.

이러면 성능은 높아지지만 전기 소모량이 늘어나고있어.

AI 소프트 웨어의 혁신을 통해서, 

소프트웨어를 최적화해서 RTX 4080이 최소 사양이였던 게임을

GTX 1060으로 원할하게 돌아가게 만들수도 있어.

소프트 웨어에서 특정 알고리즘에 따라 데이터를 수식화 하는데,

1+1을 100만번을 한 것을 이미 연산해두고, 연산된 값만 불러들이는식으로 계산을 하는거야.

연산 공정을 축소하는거야. 

이러면 병렬 계산 소자만 늘려서 처리 속도를 높일수있지. 

하지만 연산 횟수를 감소시킬수없는데, 그래서 CPU 소자가 많이 필요한거야.

하지만 분산기를 통해서, 실질적으로 연산하는 값은 줄이고, 처리량을 높일수있는데,

가령 게임을 그래픽 소프트웨어가 읽어들이는거야. 

그리고 값이 공통 되어 있는 값을 찾는거지. 

그리고 AI가 판단하기에 공통 값은 분산기로 보내, 

1번 연산으로 4개~40개로 신호가 나뉘어서 4개~40개의 값이 변화되도록 하는거야.

가령 픽셀 연산을 한번 했을때, 검은 점 한개를 표현하자. 

분산기로 들어가 한번 연산에 4개~40개의 값이 정해지도록 하는거지.

그러면 하드웨어의 소자를 늘리지 않더래도, 처리량을 4배~40배를 높일수있는거야.

대신 오류가 생길수있는데, 이 분산기에 오류가 없도록 소프트웨어가 분석하고, 최적화를 통해서,

연산 횟수를 줄이고, 처리량을 높이는 방식이지.

최적화와 병렬 계산을 통해, 연산 공정만 줄였다면, 이제는 연산 횟수까지 줄이는거야.

게임을 최적화 할때, 소프트웨어로 재구성을 시켜서, 만들어진 프로그램으로 가동하면

RTX 4090이 최소 사양인 게임도 GTX 1060으로 원할하게 구동이 가능해지면서, 

시각적 데이터도 큰 차이가 없어지는거지.

대신 대역폭을 늘리기 위해서, 메모리 용량을 늘려야되는데,

이것도 한정된 자산 내에서 성능을 높이는 방법이야.

연산된 처리한 값이 그래픽 카드 메모리로 가서 메모리에서 최종적으로 만들어진 데이터가 하드디스크로 읽어내는거지.

0.01나노 처럼 소자크기를 줄이면, 전성비와 처리 단위 속도가 높아지기 때문에,

소자 크기를 줄이는 방향으로 가야돼,

엔비디아의 혁신이 멈추면 5년내에 주가가 90\% 폭락할수있어.

RTX 5090이 RTX 4080 4개를 이어 붙이는거고,

RTX 6090이 RTX 5080 4개를 이어 붙이면서 칩을 늘리고, 데이터양만 늘리면서,

처리 단위만 높인다면 GTX의 크기와 전력 소비량만 증가하게 되는거지.

한정된 자산을 좀 더 효율적으로 처리하는 방법을 고안하거나, 소자 크기를 줄이는 방향을 찾아야돼.

둘 다 찾을수도 있는데

만약 엔비디아가 0.01나노 반도체를 만드는데 성공하고, 초전도체 반도체를 만드는데 성공하고,

소프트웨어의 혁신과 신호 분산기를 하드웨어에 설계해서, 

연산 과정에서 값이 같은 값을 동시에 처리해, CPU 연산 횟수를 줄이고, 

CPU의 동작 속도를 비약적으로 높이게 되면,

지구상에 존재하는 모든 슈퍼 컴퓨터를 다 합친것보다 더 빠른 컴퓨터를 만들수있는데,

이러면 엔비디아 주가가 지금에서 2000\% 상승할수도있어.