AI의 향후 3년 성장 병목 현상은 연산 능력 (Computing Power) 규모가 아니라 물리적 한계의 제약 요소에 있다.

1. 저장 장치 (Storage): HBM 및 eSSD 가격이 장기 계약 실현기에 진입함에 따라, 비용 압박이 하류 (Downstream)로 지속적으로 전달될 것이다.
2. 상호 연결 (Interconnect): 800G/1.6T 표준이 Scale-Up 전략을 제때 이어받을 수 있는지 여부가 연산 클러스터 (Computing Cluster)의 유효 활용률을 결정한다.
3. 패키징 (Packaging): CoWoS 및 CoPoS의 생산 능력은 HBM 및 GPU의 물량 확대 상한선을 직접적으로 제한한다.
4. 설계 (Design): ASIC 설계 복잡도의 상승이 맞춤형 칩 (Customized Chip)의 인도 주기 (Delivery Cycle)를 연장시키고 있다.

만약 첨단 패키징 (Advanced Packaging)과 광 상호 연결 (Optical Interconnect)이 연산 능력 확장 속도를 따라가지 못한다면, AI 산업은 하드웨어 공급 측면에서 "비선형적" 정체를 겪을 수 있다.