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래블업 “AI 인프라 풀스택 기술로 글로벌 시장 공략” 래블업이 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리부터 인공지능(AI) 모델 학습·추론·서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 기술력을 기반으로 해외 사업을 본격 확대한다. 신정규 래블업 대표는 19일 서울 여의도 콘래드호텔에서 기업공개(IPO) 기자간담회를 열고 상장 이후 성장 방향에 대해 이같이 밝혔다. www.etnews.com · 2026.10.19
YMTC “2027년 삼성·SK 제치고 낸드 1위 목표” FT에 따르면 YMTC는 기업공개(IPO) 준비 과정에서 투자자에게 이르면 2027년 말까지 글로벌 낸드 시장 1위에 올라서겠다는 비전을 밝혔다. FT는 “미국 제재 대상인 첨단 반도체 장비가 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 등과 달리, 메모리 분야 경쟁 www.etnews.com · 2026.08.26
NHN클라우드, AI GPU 성과로 매출 85%↑…데이터센터 30MW 더 늘린다 [지디넷코리아]NHN클라우드가 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 사업 확대에 힘입어 올해 2분기 가파른 성장세를 기록했다.엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 양평 리전의 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU 공급이 본격화되며 안정적으로 매출이 발생하기 시작했다"고 설명했다.NHN클라우드는 GPU 인프라를 넘어 AI 개발·운영 전반을 zdnet.co.kr · 2026.08.11
IPO 신주 유입 자금 2450억, 스테이블코인-AI 인프라 투자 케이뱅크가 올해 초 기업공개(IPO)를 통해 확보한 자금을 스테이블코인 해외 송금과 인공지능(AI) 인프라 구축에 투입한다. 원화와 유로화의 가치에 연동된 스테이블코인을 이용해 해외로 더 빠르고 저렴하게 송금하는 방식을 연구하고 AI 전용 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU)도 구축할 계획이다. www.donga.com · 2026.07.29
中 GPU 개발사 엔플레임 상장 추진…반도체 굴기 가속화 중국 그래픽처리장치(GPU) 업계 ‘4대 유니콘’으로 불리는 엔플레임(수위안)테크놀로지가 기업공개(IPO) 최종 절차에 들어갔다. www.edaily.co.kr · 2026.06.16
엔비디아, 소뱅 자회사 'SB에너지'에 4.26조원 투자 검토 오하이오 프로젝트 계약 체결 시점, 그리고 SB에너지가 기업공개(IPO)를 추진할 때 각각 15억 달러(약 2조 1300억원)씩 투입하는 방안을 논의했다. 오픈AI가 엔비디아의 보증으로 돈을 빌려 다시 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 사들이는 구조에서 GPU는 소모되고 부채만 남는 위험을 떠안을 수 있다. zdnet.co.kr · 2026.08.16
홍콩 IPO의 최대어가 반도체·AI 아닌 광모듈인 이유 GPU 간 데이터 동기화가 전체 훈련 시간의 30~50%를 잡아먹는 순간, AI의 승부처는 칩이 아니라 칩과 칩 사이의 '연결'로 옮겨갑니다. 광모듈은 바로 그 연결의 물리적 실체이며, 이 시장이 홍콩 IPO 최대어를 탄생시킨 이유가 바로 여기에 있습니다. www.ohmynews.com · 2026.07.18
엔비디아, 전력망 투자 확대…美 랜시엄에 4.2조원 베팅 랜시엄은 투자금을 사업 확대에 활용하는 한편 내년 기업공개(IPO)도 검토 중이다.랜시엄은 글로벌 사모펀드 운용사 블랙스톤의 지원을 받는 전력 인프라 개발업체다. 참여 기업들이 향후 미국 AI 인프라에 최대 5000억 달러(약 705조원)를 투자할 계획이라고 밝힌 바 있다.엔비디아의 이번 투자는 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU zdnet.co.kr · 2026.08.09
창신메모리 상장, '삼전닉스' 주가 하락 부추겼나? 과창판 역사상 최대 규모의 IPO이자, A주 전체 기술주 IPO 사상 최대 기록입니다. 이 초대형 IPO의 청약 명단에서 가장 주목받은 이름은 단연 량원펑(梁文锋)입니다. 무어스레드는 2025년 12월 과창판에 상장해 발행가 대비 수 배의 수익을 안겼고, 이는 그가 반도체 실물 경제의 IPO 차익을 핵심 투자 전략으로 삼는 계기가 되었습니다. www.ohmynews.com · 2026.07.17
'삼전닉스'가 1000조 투자하는 HBM, 딥시크 논문 한 편의 균열 대규모 언어 모델 추론의 병목은 GPU 연산력이 아니라 HBM 대역폭에 있습니다. GPU는 연산보다 HBM에서 데이터를 가져오는 데 더 많은 시간을 소비합니다. 더욱 중요한 것은 이 스케줄링 로직이 전적으로 GPU 내부에서 실행되며 CPU 개입이 전혀 필요 없다는 점입니다. www.ohmynews.com · 2026.07.03

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