AI 반도체 춘추전국시대: 엔비디아 수성과 빅테크 ASIC의 도전
엔비디아의 강점은 대규모 학습 인프라(쿠다·HBM·네트워킹)지만, 에너지·지연·운영비가 중요한 ‘추론·에이전트’ 환경에서는 목적 특화형 추론 스택이 범용 GPU의 우위를 훼손할 수 있다.
Read more엔비디아의 강점은 대규모 학습 인프라(쿠다·HBM·네트워킹)지만, 에너지·지연·운영비가 중요한 ‘추론·에이전트’ 환경에서는 목적 특화형 추론 스택이 범용 GPU의 우위를 훼손할 수 있다.
Read more애플 인텔리전스의 승패는 단순히 더 똑똑한 하나의 모델을 갖느냐가 아니라, 운영체제 수준에서 사용자 컨텍스트·권한·도구를 결합해 작업을 조직하는 하네스(Harness)의 완결성에 달려 있다. 모델은 입력·출력의 엔진…
Read moreAI 에이전트의 자율성 증가는 소프트웨어 표면을 넘어 하드웨어 설계·제조까지 영향력을 확대하며, 그 결과 ‘모델↔칩’의 상호 최적화 루프를 장악한 주체가 플랫폼적 우위를 새롭게 재편할 가능성이 높다.
Read moreAI 반도체 전쟁의 핵심은 ‘단일 칩 성능’이 아니라 소프트웨어·메모리·네트워크를 묶는 플랫폼 락인이며, 이 구조가 AI 에이전트 경제에서 누가 규칙을 정할지 좌우할 판단축이다.
Read more엔비디아는 H200 수요 급증과 규제 완화에 힘입어 시가총액 5조 달러를 돌파하며 클라우드 AI 시장의 지배력을 공고히 하고 있습니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM) 공급을 통해 엔비디아 생태계의 …
Read moreAI 에이전트 시대의 승부처는 더 이상의 단순한 모델 크기 경쟁이 아니라 ‘자율적 과업 수행을 위한 실리콘 최적화’와 이를 안전하게 묶는 오케스트레이션·보안 설계 능력이다. 온디바이스 전력·지연 제약과 클라우드 확장…
Read moreAI 연산의 중심축이 단순한 TOPS 경쟁에서 인프라와 생태계 장악력으로 옮겨가고 있다. 하이퍼스케일러의 자체 ASIC 개발과 범용 GPU 공급사의 소프트웨어 포지셔닝이 동시에 진행되며, 하드웨어 선택이 서비스 설계…
Read more거대언어모델(LLM)의 단순 성능 경쟁이 막을 내리고 있다. 이제 기술의 초점은 인공지능이 얼마나 똑똑한지를 넘어, 현실의 문제를 얼마나 효율적으로 해결하고 실행하느냐로 옮겨가고 있다. 이른바 에이전틱(Agentic…
Read more인공지능(AI) 혁명이 소프트웨어의 영역을 넘어 하드웨어의 물리적 한계를 시험하는 단계에 진입했습니다. 과거 알고리즘의 효율성이 시장의 주도권을 결정했다면, 이제는 그 알고리즘을 얼마나 빠르고 효율적으로 구동할 수 …
Read more반도체는 과거 전자 산업의 쌀이라 불렸으나 이제는 국가의 생존과 기업의 운명을 가르는 전략 무기로 격상되었습니다. 특히 인공지능 연산에 최적화된 AI 반도체는 단순한 부품의 영역을 넘어 디지털 경제의 근간을 이루는 …
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