반응형 Tech로 해석하는 경제 Trend60 AI칩 전쟁은 지금부터 본격화, 구글이 엔비디아를 흔들다 디스크립션: 구글이 자체 개발한 AI칩 TPU를 외부 기업에 본격 공급하면서 AI 반도체 시장의 판도가 바뀌고 있습니다. 엔비디아 중심의 독주 체제에 균열이 생기고 있는 이유와 산업 전반의 영향까지 깊이 있게 분석합니다.1. 구글 TPU 외부 공급 시작, AI칩 시장의 균형을 되바꾸다구글이 독자적으로 개발해온 텐서처리장치(TPU)를 외부 기업에 본격적으로 공급하기 시작하면서 AI 반도체 시장은 근본적인 변화를 맞이하고 있습니다. 지금까지 TPU는 구글 내부의 초대형 모델 학습과 인프라 운영을 위해 사용되던 전용 칩이었습니다. 하지만 최근 메타가 구글 TPU를 도입해 데이터센터 구축을 검토한다는 소식이 전해지며 시장은 빠르게 흔들리고 있습니다. 이 변화의 중심에는 ‘AI칩 다변화’라는 흐름이 자리하고 있으.. 2025. 11. 26. AI가 만든 음악, 예술로 인정 받을 수 있을까? SUNO-워너 합의 분석 2025년 음악 산업에서 가장 상징적인 사건 중 하나가 바로 Suno와 Warner Music Group(워너뮤직)의 합의입니다. 단순한 저작권 분쟁 해결이 아니라, 인공지능이 예술의 영역까지 들어오면서 벌어지는 충돌과 협력의 전환점이라는 점에서 상징성이 큽니다. 처음에는 AI가 기존 아티스트들의 음원을 무단 학습했다는 이유로 거대 레이블들이 소송을 제기했지만, 결국 파트너십이라는 새로운 해법을 찾았습니다. 이 사건은 결국 AI 시대의 예술이 어떤 방향으로 흘러갈지를 보여주는 중요한 신호이기도 합니다.특히 Suno가 워너뮤직과의 합의를 통해 2026년부터 ‘라이선스 기반 AI 모델’을 출시하기로 한 점은, 앞으로 AI 음악 생성 플랫폼이 저작권을 어떻게 다루어야 하는지를 정립하는 계기가 되었습니다. 아티.. 2025. 11. 26. AI로 가능한 건 모두 자동화? 젠슨황 발언이 보여준 업무의 미래 엔비디아 젠슨황의 발언 이후 ‘AI로 어디까지 업무를 자동화할 수 있는가?’라는 논의가 본격화되고 있습니다. 이번 글에서는 실제 기업 환경에서 AI 자동화가 가능한 영역과 한계, 그리고 조직 전략의 변화까지 깊이 있게 설명합니다.1. AI 자동화는 어디까지 가능한가? 기술적 관점에서 바라본 적용 범위AI 자동화라는 개념은 더 이상 일부 기업만의 기술 활용 전략이 아닙니다. 엔비디아의 젠슨황이 “AI로 가능한 모든 작업을 자동화하라”고 강조한 이유는 이미 많은 업무 영역에서 AI 자동화가 실질적 성과를 내고 있기 때문입니다. 생성형 AI 모델은 문서 작성, 보고서 초안, 회의록 요약, 데이터 정리 등 지식 노동의 상당 부분을 자동화할 수 있는 수준에 도달했습니다. 특히 기업에서 가장 시간을 많이 쓰는 반복.. 2025. 11. 26. AI 모델은 왜 계속 ‘최고 성능’을 갱신할까? AI 연구 트렌드로 보는 성능 경쟁 GPT, 클로드, 제미나이처럼 새로운 AI 모델이 등장할 때마다 “역대 최고 성능”, “사상 최고의 AI”, “SOTA(State of the Art) 달성”이라는 문구가 반복되고 있습니다. 사용자 입장에서는 매번 비슷하게 들릴 수 있지만, 실제로는 기술적·산업적 이유가 명확하게 존재하고 있습니다. AI 모델 성능이 계속 갱신되는 건 단순한 마케팅이 아니라, 최근 AI 연구 트렌드와 시장 경쟁 구조가 만들어낸 필연적인 현상입니다. 이 글에서는 왜 최고의 모델이 계속 바뀌는지, 그리고 AI 연구가 어떤 방식으로 성능 향상을 반복하는지 깊이 있게 살펴봅니다.1. 최신 AI 연구 트렌드가 성능 갱신을 강제하는 구조AI 모델의 성능이 계속 높아지는 이유는 최신 AI 연구 트렌드가 그 자체로 '성능 갱신 압력'을.. 2025. 11. 25. AI로 코딩하는 시대, 전문가는 왜 바이브 코딩을 경고할까 AI가 개발 현장을 근본적으로 바꿔놓은 지금, 많은 개발자들이 “바이브 코딩”이라는 트렌드에 익숙해지고 있습니다. 자연어로 AI에게 대략적인 요구만 전달하면 곧바로 코드가 생성되는 편리함 때문에 개인 프로젝트나 학습용으로는 선호도가 높아지고 있습니다. 하지만 기업 환경에서는 이야기가 완전히 달라집니다. 기업용 소프트웨어 개발은 규정, 보안, 문서화, 검증, 추적성 같은 ‘비즈니스 필수 요소’ 위에서 이루어지며, 바이브 코딩은 이 기반을 약화시키는 주요 원인으로 지목되고 있습니다. OpenAI 개발자 경험팀도 최근 바이브 코딩에 대해 분명한 반대 입장을 밝혔고, 전문가들 역시 “AI 코드 시대에 오히려 보안 위험이 크게 증가한다”고 경고하고 있습니다.1. 바이브 코딩이 만들어내는 보안 취약점, 왜 위험한가.. 2025. 11. 25. 광학 컴퓨팅 혁신으로 AI GPU 병목 현상을 타파, 빛으로 계산하는 시대 광학 컴퓨팅 기반 AI 연산 기술이 전기 회로 대신 빛으로 텐서 연산을 처리하며 GPU 병목을 해결할 새로운 대안으로 떠오르고 있습니다. POMMM 기술을 중심으로 AI 속도·전력·인프라 혁신 가능성을 정리해보겠습니다. 1. 광학 컴퓨팅 기반 AI 연산 기술의 등장과 원리 — ‘빛의 속도’로 계산하는 시대광학 컴퓨팅 기반 AI 연산 기술은 지금까지 인공지능 성능을 제한해왔던 가장 큰 병목, 즉 GPU 중심 전자식 연산의 전력·속도 한계를 뛰어넘기 위한 새로운 접근입니다. 특히 Aalto University 연구진이 발표한 POMMM(Parallel Optical Matrix-Matrix Multiplication) 기술은 “행렬 곱셈을 단 한 번의 빛 통과로 끝낸다”는 점에서 기존 컴퓨팅 패러다임을 근본.. 2025. 11. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 10 다음 반응형
