전체 글13 인텔의 삼바노바 인수 가능성, AI 반도체 전략의 전환점 될까 1. 이슈 핵심 요약: 인텔의 AI 칩 스타트업 인수 검토인텔이 AI 칩 스타트업인 삼바노바 시스템즈(SambaNova Systems) 인수를 위한 기본 합의서에 서명한 것으로 알려졌다.다만 현재까지 구체적인 인수 조건, 거래 규모, 인수 구조는 공개되지 않았다.이번 합의는 법적 구속력이 없는 비구속적(non-binding) 성격으로, 최종 인수 확정 전까지 협상 내용이 변경되거나 철회될 가능성이 존재한다.이번 논의는 단순한 M&A 소문을 넘어, 인텔이 AI 반도체 시장에서의 입지를 어떻게 재정의하려는지를 가늠할 수 있는 중요한 단서로 평가된다.2. 왜 인텔의 AI 칩 스타트업 인수설이 주목받는가2-1. AI 반도체 경쟁 환경의 급격한 변화최근 AI 반도체 시장은 데이터센터와 클라우드 인프라를 중심으로 .. 2025. 12. 10. 오픈AI 보고서가 말하는 기업 AI의 현실, 하루 1시간 절감의 의미 1. 이슈 핵심 요약: 오픈AI 기업용 AI 활용 조사 결과오픈AI는 인공지능(AI)을 활용할 경우 기업 업무 시간이 하루 평균 약 1시간가량 절감될 수 있다는 내용의 보고서를 공개했다.해당 보고서는 약 100개 기업에서 AI를 실제로 활용 중인 이용자 9,000명을 대상으로 진행한 설문조사 결과를 기반으로 작성됐다.특히 기업용 서비스인 ‘챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise)’ 이용자들은 AI 활용을 통해 하루 평균 40~60분의 업무 시간 절감 효과를 경험한 것으로 나타났다.이번 조사 결과는 생성형 AI가 단순한 실험적 도구를 넘어, 실제 업무 환경에서 측정 가능한 생산성 향상을 제공하고 있음을 보여주는 사례로 평가된다.2. 왜 기업 업무 효율성 데이터가 중요한가2-1. 생성형 AI.. 2025. 12. 9. AI를 도구가 아닌 파트너로, TeamCAPSS가 제시한 인간–AI 협업 모델 1. 이슈 핵심 요약: LbD 컨설팅의 인간–AI 협업 모델 제시LbD(엘비디) 컨설팅(대표 홍진용)은 팀 협업 문제 해결 체계인 ‘TeamCAPSS’를 개발하고, 인공지능(AI)과 철학을 결합한 인간–AI 협업 모델을 제시했다.해당 모델은 65년간 개정되지 않은 손해배상법(민법 제393조)으로 인해 발생하는 사회적 문제 해결 캠페인을 계기로 본격적으로 발전했다.이 과정에서 AI를 단순한 보조 도구가 아닌, 인간과 함께 문제를 설계·분석·해결하는 협업 주체로 활용하는 ‘AI 아키텍트 모델’이 도출됐다.이번 사례는 AI 활용의 방향을 자동화 중심에서 협업과 문제 해결 중심 구조로 전환했다는 점에서 의미를 갖는다.2. 왜 인간–AI 협업 모델이 주목받는가2-1. AI의 역할 재정의: 도구에서 협업 주체로기존.. 2025. 12. 8. GPT-5.2 조기 출시설, 생성형 AI 경쟁이 ‘속도전’으로 바뀌는 이유 1. 이슈 핵심 요약: GPT-5.2 출시 일정 가속 검토오픈AI가 구글의 Gemini 모델 확장 전략에 대응하기 위해 차세대 대형언어모델 GPT-5.2의 출시 일정을 앞당기는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다.생성형 인공지능 경쟁은 단순한 기술 개발 단계를 넘어, 누가 먼저 시장을 장악하느냐를 둘러싼 상용화·배포 속도 경쟁 국면으로 진입하고 있다.이에 따라 AI 모델 경쟁의 핵심은 성능 자체뿐 아니라, 출시 시점과 시장 지배력 확보 전략으로 이동하는 양상이다.이번 움직임은 오픈AI가 연구 일정 중심 조직에서 시장 대응 중심 조직으로 전환하고 있음을 보여주는 신호로 해석된다.2. 왜 OpenAI는 출시 일정을 앞당기려 하는가2-1. 구글 Gemini의 공격적 확장 전략구글은 Gemini 모델을 중심으로 .. 2025. 12. 7. GPU 경쟁의 진짜 전장, NVIDIA가 HBM에 집중하는 이유 1. 이슈 핵심 요약: GPU 경쟁의 중심축 변화GPU 성능 경쟁의 핵심 요소는 연산 성능 자체에서 메모리 대역폭, 특히 HBM(High Bandwidth Memory) 확보 능력으로 빠르게 이동하고 있다.HBM 수급 안정성은 NVIDIA의 AI 가속기 성능과 시장 점유율에 직접적인 영향을 미치는 핵심 변수로 작용하고 있다.이에 따라 삼성전자와 SK하이닉스와의 협력은 단순한 부품 조달을 넘어, AI 반도체 공급망 안정성을 좌우하는 전략적 요소로 부상했다.이 변화는 AI 시대 GPU 경쟁의 성격이 근본적으로 달라지고 있음을 보여준다.2. 왜 GPU 성능 경쟁의 핵심이 HBM으로 이동했는가2-1. 연산 성능 중심 지표의 한계과거 GPU 경쟁은 연산 코어 수, 클럭, 병렬 처리 능력 등 연산 성능 중심으로 평.. 2025. 12. 7. HBM이란 무엇인가? AI 시대 GPU 성능을 좌우하는 메모리 기술 1. HBM 개요: AI 시대를 위한 고대역폭 메모리HBM(High Bandwidth Memory)은 GPU와 AI 가속기의 연산 성능을 극대화하기 위해 설계된 인공지능(AI) 전용 고대역폭 메모리 기술이다.기존 DRAM과 달리, 다수의 메모리 다이를 수직으로 적층하는 구조를 채택함으로써 대역폭과 전력 효율을 동시에 크게 개선했다.현재 글로벌 HBM 시장에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 기술력과 점유율 측면에서 독보적인 우위를 확보하고 있다.HBM은 단순한 메모리 성능 개선을 넘어, AI 반도체 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있다.2. HBM은 기존 DRAM과 무엇이 다른가2-1. 수평 확장 구조 DRAM의 한계기존 DRAM은 수평 확장 구조를 기반으로 설계돼 왔다.메모리 대역폭을 늘리기 위해 채널 수와.. 2025. 12. 7. 이전 1 2 3 다음
