알파고 10년 회고: 텐서플로 코리아부터 자기 증강 루프까지, 한국 AI가 지나온 10년
알파고 충격에서 10년이 지났다. 추론 전용 AI 반도체 기업 CTO와 함께 이미지넷과 트랜스포머, BERT로 이어진 기술 흐름을 되짚고 요즘 화제인 자율 연구 루프가 성립하는 조건과 남은 한계를 정리했다.
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AI TOPIC
AI 반도체 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 반도체 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 32편을 최신순으로 모았습니다.
SK하이닉스 HBF 전략 해설: HBM 수요를 스스로 줄일 수 있는 낸드 메모리 계층을 미는 이유
HBM으로 역대급 실적을 내는 SK하이닉스가 정작 HBM 사용량을 줄일 수 있는 HBF를 밀고 있다. 최태원 회장의 CNBC 인터뷰와 엔비디아 CMX를 함께 놓고 메모리 계층 분화의 배경을 짚는다.
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GTC 2026 현장 인터뷰, 베라 루빈에 실린 추론 전용 칩과 AI 인프라의 이동
엔비디아 GTC 2026 현장 인터뷰를 정리했다. 클라우드 인프라 기업 모달의 찰스 프라이가 베라 루빈 세대에 추론 전용 칩이 들어간 의미와 자체 모델 배포, 코딩 에이전트 활용, AI 여론 격차를 이야기했다.
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AI 칩 지도 정리: CPU·GPU·TPU·NPU·LPU를 가르는 유연성과 특화라는 하나의 규칙
CPU와 GPU, TPU, NPU, LPU까지 이름만 늘어나는 AI 칩을 유연성과 특화라는 한 축 위에 세워 정리한다. 어떤 칩이 어떤 작업에서 이기는지 예측하게 해주는 규칙과, 데이터 이동이라는 진짜 적을 함께 설명한다.
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AI 슈퍼사이클 정리 — GPU에서 HBM으로, 다시 전력과 냉각으로 옮겨가는 병목의 흐름
AI 반도체 사이클을 학습용 GPU에서 시작해 HBM 메모리, 전력과 송전망, 원자력과 액침 냉각, 광통신, 다시 CPU와 NPU까지 병목이 차례로 옮겨간 순서대로 정리한 한국어 해설 영상의 내용을 요약했다.
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HBF와 zNAND-O 정리: HBM 다음 AI 메모리를 두고 갈린 SK하이닉스·삼성전자의 두 전략
SK하이닉스·샌디스크의 HBF는 낸드를 쌓아 스택당 512GB를 제시했고, 삼성은 낸드와 NPU를 한 패키지로 묶은 zNAND-O를 내놨다. HBM 다음 메모리 계층을 둘러싼 두 전략과 남은 과제를 정리했다.
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NPU와 GPU 차이, AI 반도체 전력 효율 정리 — 리벨리온스 박성현 대표 인터뷰
AI 반도체와 NPU, AI 가속기는 무엇이 어떻게 다른지, 왜 데이터센터가 GPU에서 NPU로 눈을 돌리기 시작했는지를 리벨리온스 박성현 대표가 전력 효율과 총소유비용, CUDA 생태계라는 장벽을 들어 설명한 인터뷰를 정리했다.
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마벨 분석 정리: AI 데이터센터의 광통신 병목과 맞춤형 칩 시장 구조, 강세론과 약세론
AI 데이터센터의 진짜 병목은 연산이 아니라 칩과 칩 사이의 통신이라는 관점에서 마벨의 광 신호처리 칩과 맞춤형 AI 칩 사업을 뜯어보고, 강세론과 약세론을 나란히 정리한 산업 해설 영상의 내용을 요약했다.
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브로드컴은 어떤 회사인가: AI 데이터센터 네트워크와 맞춤형 칩으로 보는 사업 구조
AI 데이터센터에서 GPU만큼 중요한 것이 칩과 칩을 잇는 네트워크다. 브로드컴의 스위치와 맞춤형 칩, VMware 소프트웨어 사업 구조와 영상이 제시한 강세·약세 논리, 분기마다 볼 지표를 정리했다.
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AI 반도체 원리 해설: 시스톨릭 어레이·저정밀 연산·GPU와 TPU의 구조 차이
MatX CEO 라이너 포프가 드워케시 파텔과 함께 AND 게이트부터 시작해 곱셈-누산기, 시스톨릭 어레이, 클럭, FPGA, GPU와 TPU의 구조 차이까지 AI 칩의 작동 원리를 단계별로 설명했다.
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세레브라스 상장과 웨이퍼 스케일 칩: 앤드루 펠드먼이 말한 10년의 역발상과 OpenAI 계약
세레브라스 창업자 앤드루 펠드먼이 No Priors에 나와 접시 크기 칩을 만들기까지 겪은 2년의 실패, 아무도 찾지 않던 시장보다 앞선 3년, 4주 반 만에 성사된 200억 달러대 OpenAI 계약을 이야기했다.
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젠슨 황 인터뷰 정리: 엔비디아의 해자와 TPU 경쟁, 공급망 병목과 중국 칩 수출 논쟁
젠슨 황이 엔비디아의 해자와 TPU 경쟁, 공급망 병목, 앤트로픽의 자체 칩 선택, 중국 수출 규제를 두고 진행자와 정면으로 맞붙은 장시간 인터뷰의 핵심 논점을 정리했다. 그가 꼽은 진짜 병목도 함께 짚는다.
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삼성전자 반도체 위기 분석: 엑시노스 점유율, HBM 격차, 파운드리 고객 이탈
모바일 AP 점유율 6%, HBM 최신 세대 열세, 파운드리 첨단 공정 한 자릿수. 삼성 반도체의 초격차가 흔들리는 이유를 세 사업부로 나눠 짚어본다.
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AI 반도체 용어 정리: CPU·GPU·TPU·NPU와 HBM, AI 가속기·파운드리까지 한 번에
뉴스에 자주 나오는 AI 반도체 용어를 한 번에 정리했다. CPU와 GPU의 차이, TPU와 NPU의 관계, HBM이 붙은 AI 칩과 AI 가속기·AI 서버의 구분, 팹리스와 파운드리 분업 구조까지 짚는다.
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구글 TPU vs 엔비디아 GPU 차이 정리: 설계 목적, 전력 효율, AI 인프라 경쟁
GPU는 그래픽 처리에서 출발해 AI로 넘어왔고, TPU는 처음부터 AI 연산을 위해 만들어졌다. 서울대 AI 박사가 설명하는 두 칩의 설계 목적 차이와 전력·열 관리까지 걸린 AI 인프라 경쟁의 핵심을 정리했다.
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AI 반도체 경쟁: 대만의 한국 추월과 온디바이스 승부처 진단
박영선 전 중기부 장관과 딥엑스 김녹원 대표가 AI 반도체 패권 경쟁을 짚었다. 시스템 반도체 점유율 3%, 미중 전략 차이, 온디바이스 AI라는 승부처를 정리했다.
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온디바이스 AI 반도체 전략: 저전력 NPU와 한국 제조업의 물리적 AI 기회
국내 AI 반도체 기업 디픽스(DeepX) 대표와 정책 전문가가 짚은 온디바이스 AI 승부처. 5W 미만 NPU, 특허 400건, 제조 데이터라는 한국의 무기를 정리했다.
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AI 칩 총정리: 엔비디아 GPU와 구글 TPU·아마존 트레이니엄 맞춤형 칩 비교
GPU와 맞춤형 ASIC, NPU, FPGA까지 AI 칩의 종류와 쓰임새가 어떻게 갈리는지 정리했다. 학습에서 추론으로 무게중심이 옮겨가며 벌어지는 엔비디아·구글·아마존·브로드컴의 경쟁 구도와, TSMC에 몰린 생산 문제까지 함께 짚는다.
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구글 제미나이 전용 AI 칩 '프로즌 v2', 컴퓨트 부족과 2028년 배치 목표까지 총정리
구글이 제미나이 계열 연산에 맞춘 전용 서버 칩 '프로즌 v2'를 2028년 배치 목표로 검토 중인 것으로 전해졌다. 컴퓨트 부족에 몰린 구글이 왜 유연성을 일부 포기하면서까지 전용 실리콘을 고민하는지, 2분기 실적에 드러난 수요와 함께 짚었다.
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세레브라스 CEO 인터뷰: GPU가 빠른 추론에 약한 이유와 웨이퍼 스케일 칩
세레브라스 공동창업자 앤드루 펠드먼이 추론 속도가 왜 AI의 핵심 지표가 됐는지, GPU가 빠른 추론에 약한 이유, 반도체 3대 병목과 웨이퍼 스케일 칩 전략, CUDA 해자의 축소를 설명합니다.
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키미 K3 MoE 구조와 GPU·HBM 수요 논쟁, 효율이 올라가면 반도체는 덜 팔릴까
중국 문샷 AI의 키미 K3 공개 이후 반도체 주가가 흔들렸다. 2조 8000억 파라미터 희소 MoE와 긴 문맥 처리 기술이 GPU·HBM 수요에 실제로 어떤 의미인지, 효율이 올라가면 수요가 줄어드는지 짚어본다.
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OpenAI 컴퓨트 전략 - 데이터센터·자체 칩·전력난, 사친 카티가 밝힌 AI 인프라의 현실
OpenAI 산업용 컴퓨트 총괄 사친 카티가 밝힌 AI 데이터센터의 실체. 액체냉각 슈퍼컴퓨터, 전력망 투자, 자체 칩 개발, 그리고 '과잉 건설'이 아니라 '부족'을 걱정하는 이유를 정리했다.
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레딧 AI 슬롭 단속·앤트로픽 경제지수·컴퓨팅 시장, IBM 전문가 분석
레딧의 AI 스팸 단속, 앤트로픽 경제지수의 편향, 컴퓨팅 파워를 사고파는 시장, 프런티어 랩의 자체 칩까지. IBM 전문가들의 좌담을 정리했다.
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Groq 창업자 조너선 로스 인터뷰: 추론 전용 칩 LPU와 끝없는 AI 컴퓨팅 수요 이야기
Groq 창업자 조너선 로스가 구글에서 TPU를 개척한 경험, 추론에 특화된 LPU의 메모리 구조와 GPU와의 하이브리드 협업, 정적 스케줄링, 그리고 제번스 역설이 부르는 끝없는 컴퓨팅 수요를 두루 이야기한다.
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GLM-5.2: 중국 오픈소스 AI 모델의 부상과 미·중 AI 경쟁, 전문가 진단
중국 ZAI의 GLM-5.2가 낮은 비용으로 미국 독점 모델에 근접했다는 전문가 인터뷰. 보안 우려와 한국의 대규모 AI 투자까지 미·중 AI 경쟁 구도를 짚었다.
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퀄컴 HBC와 드래곤플라이, AI 메모리 병목과 삼성·SK하이닉스 기회 분석
스마트폰 칩 회사 퀄컴이 데이터센터용 드래곤플라이와 HBC를 공개했다. HBM과 정반대로 데이터 이동을 줄이는 발상, 그리고 한국 메모리 기업이 가질 기회를 짚어본다.
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이번 주 AI 뉴스 정리: 실시간 아바타·시드댄스 2.5·OpenAI 칩·IBM 서브 1나노
실시간 대화형 아바타, 오픈소스 코딩 모델, OpenAI의 전용 AI칩, IBM의 1나노미터 이하 칩, 시드댄스 2.5 영상 모델 등 한 주간 쏟아진 AI 소식을 한국어로 정리했다.
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퀄컴 텐스토렌트 인수설 분석: 짐 켈러·리스크파이브로 AI 데이터센터 노린다
퀄컴이 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트를 최대 100억 달러에 인수한다는 보도가 나왔다. 단순 AI칩이 아니라 서버 전체를 하나로 설계하려는 퀄컴의 데이터센터 전략을 짚는다.
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애플 가격 인상과 메모리 대란: 마이크론·애플 책임 공방 정리
맥북·아이패드 가격이 오른 배경에는 AI 데이터센터가 빨아들인 메모리 대란이 있다. 애플의 협상력과 마이크론의 반박, HBM 구조까지 균형 있게 짚었다.
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마이크론 실적 충격과 메모리 장기계약: 부품이 무기가 되다
매출총이익률 85%를 찍은 마이크론 실적과 16건의 장기 공급계약이 보여주는 메모리 시장의 구조 변화를 정리했다.
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HBF란 무엇인가: HBM 다음 메모리 후보와 낸드의 한계 정리
샌디스크 특허로 불붙은 HBF 논쟁을 정리했다. 낸드 기반 HBF의 가능성과 수명·열·오류라는 한계, 그리고 HBM과의 공존 구도를 짚는다.
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CPU GPU TPU DPU QPU 차이 정리 — AI 칩 5종을 한눈에 이해하기
컴퓨터의 두뇌인 CPU부터 병렬 연산의 GPU, 딥러닝 전용 TPU, 데이터센터용 DPU, 미래의 양자 칩 QPU까지 다섯 종류 프로세서의 역할과 차이를 쉽게 풀어 설명합니다.
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