PART 1 — 왜 낸드인가AI 에이전트가 낸드를 필요로 하는 이유지금까지 AI는 주로 '학습(Training)' 단계가 중심이었습니다.대규모 데이터를 GPU에 넣고 모델을 훈련시키는 것이죠.이 단계에서는 HBM(고대역폭 메모리)과 D램이 핵심이었습니다.하지만 AI가 '추론', 그리고 '에이전트' 단계로 진화하면서 판도가 바뀌었습니다.AI 에이전트는 사용자와 길게 대화하고, 수십만 줄의 문서를 기억하며,여러 작업을 동시에 처리합니다.이 과정에서 쌓이는 '맥락 데이터(KV 캐시)'는 기하급수적으로 늘어납니다. 💡 핵심 개념 — KV 캐시란AI가 대화 중 이전 내용을 참조하기 위해 보관하는 데이터입니다.대화가 길어질수록 KV 캐시는 폭증하는데,이걸 HBM에 다 담으면 실제 연산에 쓸 공간이 없어집니다.엔비..
