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반도체

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OpenAI 첫 자체 AI 칩 공개 OpenAI는 Broadcom과 공동 개발한 첫 자체 AI 추론 칩 'Jalapeño'를 공개하며 NVIDIA Blackwell과 Google TPU에 필적하는 성능을 목표로 제시했다. 이번 칩은 ChatGPT 운영 비용 절감과 추론 성능 향상을 위한 AI 인프라 전략의 핵심으로, OpenAI가 모델부터 반도체까지 아우르는 풀스택 AI 기업으로 전환하고 있음을 보여준다. 이는 AI 산업의 경쟁이 소프트웨어를 넘어 AI 반도체와 데이터센터 인프라 경쟁으로 확장되고 있음을 시사한다. OpenAI가 첫 자체 AI 추론(Inference) 칩 'Jalapeño(할라페뇨)'를 공식 공개.칩은 Broadcom과 공동 개발했으며, AI 추론 전용 ASIC으로 설계됐다.성능 목표는 NVIDIA의 Blackwell G..
AI가 견인하는 메모리 시장 4배 성장 전망 AI 데이터센터 투자 확대로 메모리 산업은 반도체 업계에서 가장 빠르게 성장하는 시장으로 부상하고 있으며, 올해 시장 규모가 전년 대비 4배 이상 확대될 전망이다. 서버용 D램·HBM·SSD가 전체 시장의 중심으로 이동하면서 삼성전자와 SK하이닉스의 전략적 중요성이 더욱 커지고 있다. 향후 AI 경쟁력은 GPU 확보뿐 아니라 고성능 메모리 공급 능력이 좌우하는 시대가 될 가능성이 높다. ① AI 인프라 투자로 메모리 시장 폭발 성장카운터포인트리서치는 2026년 글로벌 메모리 시장 규모가 약 1,500조 원에 이를 것으로 전망함.이는 지난해 360조 원 대비 4.2배 성장한 규모임. (연합뉴스)성장의 핵심 원인은 북미 빅테크 중심의 AI 데이터센터 투자 확대임. (연합뉴스)② 서버용 메모리가 시장 주도전체..
델, 분리형 인프라(DI) 차세대 전략으로 제시 델 테크놀로지스는 AI 시대의 급증하는 연산 수요에 대응하기 위해 컴퓨트, 스토리지, 네트워크를 독립적으로 확장하는 분리형 인프라(Disaggregated Infrastructure) 전략을 전면화하며, 기존 HCI, VM웨어 중심 구조를 대체할 차세대 프라이빗, 하이브리드 클라우드 시장을 공략하고 있다. (ZDNet Korea)AI 시대에는 단순히 GPU를 많이 확보하는 것보다, 필요한 자원만 유연하게 확장하는 ‘효율 중심 인프라’가 핵심 경쟁력으로 바뀌고 있다. 델은 분리형 인프라를 통해 VM웨어 이후 불안정해진 엔터프라이즈 시장과 프라이빗 AI 수요를 동시에 흡수하려 하고 있으며, 이는 향후 데이터센터 구조가 “대형 통합형”에서 “유연, 자동화, 분산형”으로 전환될 가능성을 시사한다. 결국 AI 인..
인공지능이 이끄는 반도체 시대 AI 혁명의 본질은 결국 폭발적으로 증가하는 컴퓨팅 수요이며, 이는 GPU, HBM, CPU, 파운드리까지 반도체 산업 전체의 구조적 성장을 이끌고 있다. 특히, AI 공급망의 핵심 통제권은 TSMC가 쥐고 있으며, 삼성전자와 SK하이닉스는 메모리, 파운드리 경쟁력 확보 여부가 장기 성장의 핵심 변수다. 다만, 현재 AI 산업은 막대한 적자를 기반으로 성장 중이기 때문에 향후 수익성 검증과 반도체 사이클 변동성이 동시에 나타날 가능성이 크다.현재, AI 혁명의 핵심 수혜 산업은 사실상 반도체 산업이며, 특히, GPU보다 메모리(HBM), 패키징, 파운드리의 중요성이 빠르게 커지고 있습니다. 엔비디아 중심의 AI 생태계가 확장될수록 SK하이닉스, 삼성전자, TSMC의 전략적 가치가 급등하고 있으며, 글..
테슬라, 차세대 AI칩 AI5 설계 완료, 삼성전자·TSMC와 생산 협력 확대 삼성전자삼성전자, AI5 생산 지원 파트너로 언급 (연합뉴스)머스크 “생산 지원에 감사” 발언 (뉴시스)일부 시제품 삼성 공장에서 생산 확인 (뉴시스)2nm 첨단 공정 활용 (삼성 파운드리) (한국경제)생산 구조 (공급망)삼성전자 + TSMC 공동 생산 구조 (연합뉴스)미국·대만·한국 공장 활용 전망 (한국경제)2027년 양산 예상 (한국경제)기술적 의미테슬라 자체 AI 반도체 개발 (내재화 전략) (연합뉴스)자율주행(FSD) 핵심 칩 (한국경제)휴머노이드 로봇에도 적용 예정 (연합뉴스)성능 및 전략“역사상 가장 많이 생산될 AI 칩” 전망 (조선일보)기존 대비 성능 대폭 개선 예상 (미래를 보는 창 - 전자신문)차세대 AI6, 도조3 동시 개발 진행 (연합뉴스) [1]: https://www.yna.c..
생물형 AI 반도체 시대 맞이하나? DNA칩 DNA 기반 컴퓨팅 기술이 등장하면서 반도체와 생명공학이 결합된 ‘생물형 AI 반도체’ 시대가 열릴 가능성이 제기되고 있으며, 한국 반도체 기업이 핵심 역할을 할 수 있다는 분석이다.AI 발전으로 기존 전자식 반도체 한계가 드러남해결책으로 생명공학 + 반도체 융합 기술 등장DNA 분자를 칩 내부 데이터 저장·연산 장치로 활용하는 연구 진행기존 0·1 기반 디지털 컴퓨팅 → 생물 기반 컴퓨팅으로 확장DNA는 초고밀도 정보 저장 및 초저전력 연산 가능AI 칩이 생물학적 특성을 갖는 지능 시스템으로 발전 가능뉴로모픽 반도체(뇌 모방 칩) 기술과 결합될 전망한국 반도체 기업 삼성전자·SK하이닉스가 핵심 플레이어로 거론반도체 제조에 유전자 합성·바이오 기술 결합 필요장기적으로 AI를 생명체 수준 지능 시스템으로 ..
대한민국, 온디바이스 AI 반도체 투자 계획 한국 정부는 향후 5년간 약 1조 원 규모를 투입해 ‘K-온디바이스 AI 반도체 공동 개발 프로젝트’를 추진한다. 정부 예산과 민간 투자를 결합한 대형 R&D 사업으로, 산업통상자원부가 주도한다. 목표와 범위자율주행차, 로봇, 스마트가전, 방산, 스마트폰 등 다양한 기기에 탑재되는 온디바이스 AI 반도체 10종 이상을 개발·상용화하는 것이 목표다. 데이터센터 중심이 아닌 기기 내 AI 연산(엣지 AI) 경쟁력을 확보하는 데 초점을 둔다. 추진 방식국내 팹리스(설계), 파운드리, 소프트웨어, 시스템 기업이 함께 참여하는 공동 개발 구조를 채택한다. 개발 → 실증 → 양산 → 확산까지 전 주기 지원 체계를 구축한다. 정책적 의미엔비디아 등 해외 AI 반도체 의존도를 낮추고, 국가 전략기술로서 AI 칩 자립도..
KAIST, 엔비디아보다 2.1배 빠른 AI 반도체 기술 개발 기술명 ‘오토GNN(AutoGNN)’ : 그래프 신경망(GNN) 추론에 특화된 AI 반도체 기술 개발. (미래를 보는 창 - 전자신문)개발 주체 : KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀. (미래를 보는 창 - 전자신문)주요 성능 : 엔비디아 고성능 GPU(NVIDIA RTX3090 기준) 대비 추론 속도 최대 2.1배 빠름. (지디넷코리아)전력 효율 : 동일 작업 대비 전력 소비는 크게 감소3.3배 이상 효율적이라는 평가도 있음. (지디넷코리아)핵심 해결 과제 : 전통 GPU는 그래프 데이터 전처리 연산에서 병목이 발생KAIST 기술은 이 병목 구간을 반도체 내부 구조로 최적화하여 제거함. (다음)전처리 최적화 : 추론 이전의 그래프 전처리가 전체 처리 시간의 70~90%를 차지한다는 점을 연구..