인텔은 흔히 CPU 제조사로 잘 알려져 있지만, 사실 생각보다 오랫동안 그래픽 프로세서를 개발해 왔습니다. 다만 1세대 외장 그래픽 카드였던 i740 이후 수십 년간 내장 그래픽에만 집중하다 보니, 상대적으로 기술력이 엔비디아나 AMD에 뒤처지며 독립 GPU 시장에는 쉽게 진입하지 못했습니다. 그러다 AI GPU의 중요성이 급격히 커지자 인텔은 뒤늦게 GPU 개발에 총력을 기울였고, 그 결과물로 ‘아크(Arc)’ 그래픽 카드를 선보였습니다. 현재 인텔 아크 내장 그래픽은 경쟁사인 AMD의 라데온 내장 그래픽과 어느 정도 견줄 만큼 발전했습니다. 하지만 독립형 그래픽 카드 시장에서는 여전히 힘을 쓰지 못하고 있는 것이 현실입니다. 실제로 엔비디아가 시장의 90% 이상을 장악하고 라데온이 10% 미만을 점유하는 반면, 인텔 아크의 비중은 1%에도 미치지 못하는 것으로 알려져 있습니다. 여기에 최근 인텔의 재정 상태가 악화하면서 독립형 그래픽 카드 시장에서 아예 철수하고 내장 그래픽 형태로만 남게 될 것이라는 예측도 나왔습니다. 하지만 인텔은 최근 ‘아크 프로(Arc Pro) B70’과 ‘B65’를 전격 공개하며 이러한 우려를 단숨에 일축했습니다. 이번 아크 프로 B70과 B65의 가장 핵심적인 특징은 32GB의 대용량 메모리를 탑재했다는 점입니다. 특히 상위 모델인 B70의 출시가는 949달러 수준에 불과해 32GB급 그래픽 카드 가운데 가장 저렴합니다. 현재 국내 시장에서 32GB 메모리를 갖춘 최신 하이엔드 그래픽 카드인 RTX 5090이 약 600만 원대의 높은 가격에 판매되고 있다는 점을 고려하면, 4분의 1 이하의 가격으로 동일한 용량의 그래픽 카드를 사용할 수 있다는 파격적인 장점이 있습니다. 심지어 이는 메모리 용량이 절반인 16GB 급 RTX 5080 모델들과 비교해도 훨씬 저렴한 수준입니다. 사양을 자세히 살펴보면 무엇보다 메모리 용량에 집중한 인텔의 의도를 더욱 명확히 알 수 있습니다. 인텔 아크 프로 B70은 32개의 Xe2-HPG 코어와 367 INT8 TOPS의 AI 연산 능력을 갖추고 있습니다. 순수 AI 연산 속도만 놓고 본다면 RTX 5080보다 낮지만, 대용량 메모리 덕분에 내 컴퓨터에서 더 거대한 로컬 LLM(대규모 언어 모델)을 돌릴 수 있다는 독보적인 이점이 생깁니다. 로컬 AI를 돌리는 데는 대용량의 메모리가 필수적입니다. RTX 5080이 인텔 아크 프로 B70보다 훨씬 빨라도 16GB의 메모리 한계 때문에 일정 크기 이상의 모델은 아예 올릴 수가 없습니다. 하지만 32GB 메모리를 확보하면 더 큰 모델도 구동이 가능하며, 같은 모델이라도 훨씬 넓은 문맥 유지(Context Window) 용량을 확보할 수 있습니다. 속도는 기다리면 되는 문제이지만, 애당초 용량이 안되는 문제는 어떻게 극복할 수가 없습니다. 두 장 이상의 그래픽 카드를 사용하는 멀티 GPU 환경에서도 아크 프로 시리즈의 장점은 더욱 뚜렷합니다. 가격 부담이 적을 뿐만 아니라, 서버 및 워크스테이션에 적합한 블로워 팬 디자인으로 설계되어 PC 케이스와 메인보드에 여러 개를 장착해도 공간적 여유가 있습니다. 여기에 RTX 5090 한 장이 약 600W에 달하는 전력을 소모하는 반면, B70은 성능이 낮은 대신 160~290W 수준으로 전력 소모량이 적습니다. 결과적으로 하이엔드 카드 한 장을 마련할 비용으로 인텔 아크 프로 B70 세 장을 구축하면, 무려 96GB의 VRAM을 확보할 수 있습니다. 이는 약 75GB 이상의 VRAM이 필요한 Llama 3 70B 8비트 모델까지 합리적인 비용으로 돌릴 수 있는 가능성을 보여줍니다. 물론 연산 속도의 근본적인 한계와 더불어, AI 개발 생태계가 여전히 엔비디아의 CUDA 중심으로 돌아가고 있다는 점은 극복해야 할 과제입니다. 하지만 이미 엔비디아 중심 생태계가 확고히 자리잡은 게임 시장에 도전하는 것은 더 큰 무리수가 될 수 있습니다. 어쩌면 AI 워크로드 시장에 가성비로 파고드는 것이 인텔 아크가 선택할 수 있는 가장 영리한 생존 전략일지도 모릅니다. 가성비 AI GPU로 과감한 승부수를 던진 인텔의 도전이 통할 수 있을지 주목됩니다.

AI·데이터 인프라 솔루션 전문기업 HS효성인포메이션시스템이 기업 환경 변화에 대응하기 위한 ‘2026년 지속가능한 AI 전환 전략’을 발표했다. 25일 HS효성인포메이션시스템에 따르면 이번 전략의 핵심은 크게 네 가지로 구성된다. ‘파트너 에코시스템 강화’, ‘프라이빗 클라우드(Private Cloud) AI 인프라 확대’, ‘HS효성 AI 플랫폼 고도화’, ‘VSP One 데이터 플랫폼 강화’ 등이다. HS효성인포메이션시스템은 GPU 서버, 고성능 스토리지, 저전력 Arm 서버, 데이터 레이크, AIOps 등을 통합한 ‘HS효성 AI 플랫폼’을 통해 구축부터 운영까지 AI 인프라 전 과정을 지원하고 있다. 향후 DataOps, MLOps, LLMOps, AI 에이전트 등 활용 고도화 영역까지 포트폴리오를 확대한다는 계획이다. 또한 AI 연산 최적화를 중심으로 빠르게 진화하는 클라우드 환경에 맞춰 프라이빗 클라우드 기반 AI 인프라 수요에도 대응하고 있다. GPU 자원 관리와 AI 워크로드 운영을 통합한 ‘UCP 프라이빗 클라우드 AI’ 솔루션을 통해 모델 학습부터 추론, 운영까지 지원하는 풀스택 환경을 제공한다. 데이터 인프라 부문에서는 스토리지와 소프트웨어 정의 스토리지를 통합한 ‘VSP One’ 포트폴리오를 중심으로 랜섬웨어 대응과 재해복구 역량을 강화하고 있다.

권토중래(捲土重來)란 ‘흙먼지를 일으키며 다시 쳐들어옴’을 뜻하며, 한 번 실패했으나 힘을 회복해 다시 도전하는 것을 이르는 사자성어입니다. 항우가 크게 패한 후 강동으로 도망쳐 재기하라는 측근의 권유를 뿌리치고 마지막까지 싸우다 최후를 맞이한 것을 아쉽게 생각하며 지은 시에서 비롯된 단어로 보통은 실패에도 다시 도전하는 경우를 이야기합니다. IT 업계에서도 권토중래의 사례는 흔히 볼 수 있습니다. 쟁쟁한 대기업들도 새로 진출한 사업에서 실패했다가 다시 도전해 성과를 거두는 경우가 흔하기 때문입니다. 예를 들어 x86 생태계에만 머무르지 않고 ARM 생태계에 도전한 마이크로소프트의 윈도우가 그런 사례입니다. 마이크로소프트는 2012년 x86에만 국한된 윈도우 생태계를 확장하려는 의도에서 서피스 RT를 출시했습니다. 서피스 RT는 안드로이드나 iOS처럼 ARM에서 돌아가는 윈도우로 당시 엔비디아의 테그라 3 SoC가 탑재됐습니다. 그러나 결론적으로 말해 서피스 RT는 처참한 실패로 끝나 엄청난 할인 판매로 재고를 처분하고 사업을 접어야 했습니다. 테그라 3는 당시 기준으로 성능이 그렇게 낮은 건 아니었지만, ARM 버전 윈도우에서 돌아가는 애플리케이션이 거의 없다시피 했고 장점이던 게임 성능도 지원하는 게임이 없어 거의 활용할 수 없었습니다. 결국에는 엔비디아도 소비자용 스마트폰·태블릿 SoC 시장에서 단계적 철수할 수밖에 없었습니다. 하지만 ARM 하드웨어 성능이 크게 발전하자 상황이 달라졌습니다. 마이크로소프트는 스마트폰을 넘어 PC 사업까지 노리는 퀄컴과 손잡고 고성능 노트북용 스냅드래곤 SoC를 탑재한 서피스 제품군을 다시 출시했고 이번에는 어느 정도 성과를 거둘 수 있었습니다. 새로운 윈도우 11 WoA (Windows on Arm, Arm 프로세서에서 구동되는 윈도우 OS)은 윈도우 11 24H2에 포함된 새로운 에뮬레이터인 프리즘 (Prism) 출시 이후 호환성도 크게 개선됐습니다. 프리즘은 x86(Intel/AMD) 코드를 ARM64 코드로 실시간 변환해 x86 윈도우 프로그램을 ARM 환경에서도 거의 비슷하게 체감할 수 있도록 해주는 에뮬레이션 프로그램입니다. 물론 게임의 경우 상당한 폭의 성능 하락을 피할 순 없지만, 일반적으로 사용하는 사무용 프로그램의 경우 대부분 실사용에 큰 문제가 없는 성능을 기대할 수 있습니다. WoA의 달라진 인기 덕분에 퀄컴은 스냅드래곤 X2 엘리트 같은 고성능 칩셋을 선보이며 인텔, AMD의 틈바구니 속에서 나름 입지를 확보하고 있습니다. WoA의 등장과 퀄컴의 성공은 엔비디아를 자극하기에 충분했습니다. 엔비디아는 미디어텍과 손잡고 올해 N1과 N1X라는 고성능 SoC를 내놓을 것으로 알려져 있습니다. 물론 공식 발표가 아니고 일부 언론 보도에 의한 것으로 자세한 스펙과 가격은 공개되지 않았지만, 현재까지 이야기를 종합하면 노트북 시장을 겨냥한 제품으로 퀄컴의 스냅드래곤 X2 엘리트는 물론이고 인텔 팬서 레이크, AMD의 라이젠 AI 모바일 같은 최신 노트북 CPU와 경쟁할 것으로 보입니다. 엔비디아에게 PC는 단순한 소비자 제품이 아니라, CUDA 생태계를 확장하는 단말에 가깝다는 점에서 전략적 의미가 큽니다. 대만 미디어텍과 엔비디아는 이미 AI 미니 컴퓨터인 DGX 스파크에서 협업해 GB 10 프로세서를 만든 적이 있습니다. 하이브리드 20코어 ARM v9.2 아키텍처 CPU와 6,144개 CUDA 코어를 지닌 블랙웰 GPU를 결합해 FP32 (단정밀도)에서 약 31 TFLOPS (RTX 5070과 유사) 성능과 AI 연산 (FP4)에서 최대 1000 TOPS (1 PetaFLOP)의 성능을 낼 수 있습니다. 아마 N1/N1X는 GB 10 기반으로 예상됩니다. 다만 DGX 스파크에 들어가는 GB 10은 TDP 140W로 너무 발열량이 많고 칩 자체가 비싸기 때문에 소비자용 노트북 시장을 노리는 N1이나 N1X는 클럭을 낮추거나 코어를 줄여 노트북에 맞출 것으로 추정됩니다. 그럼에도 이미 나와 있는 퀄컴의 WoA 제품이나 인텔/AMD 노트북 프로세서와 차별점을 두기 위해 이들보다 강력한 GPU/AI 성능을 목표로 할 것으로 보입니다. 예상되는 시장 목표는 고성능 AI 작업 및 게임용 노트북이 가장 가능성 높습니다. 다만 게임의 경우 프리즘 에뮬레이터가 아니라 ARM 네이티브 환경에서 게임이 구동될 수 있도록 할 수 있느냐가 핵심이 될 것으로 보입니다. 게임은 에뮬레이터를 거치면 성능이 크게 줄어들기 때문에 최근 내장 그래픽 성능을 대폭 강화한 인텔이나 AMD를 이기기 쉽지 않습니다. 엔비디아가 게임 업계에 미치는 영향력은 매우 크지만, 아직 시장 규모가 작을 수밖에 없는 WoA 시장에 게임 제조사들이 얼마나 뛰어들지는 아직 미지수입니다. AI 연산 부분은 생태계 자체가 쿠다 (CUDA) 중심이기 때문에 엔비디아에 매우 유리한 시장이 될 것입니다. 이미 윈도우, 리눅스, 맥 등 다양한 OS로 AI 제작 및 개발 도구들이 나와 있어 WoA라고 안될 게 없습니다. DGX 스파크도 나름 수요가 있는 점을 생각하면 AI 작업용 노트북 역시 수요가 있을 것이고 사실 이 목적으로는 꽤 비싼 가격에도 팔리는 만큼 엔비디아가 가장 기대할 수 있는 시장입니다. 루머에 따르면 이 제품들은 올해 상반기 출시를 목표로 하고 있습니다. 만약 사실이라면, 가장 이른 공개 시점으로는 3월에 열릴 GTC 2026이 거론됩니다. 아직까지는 루머만 무성한 가운데, 실제 이 제품이 PC 시장에 격변을 몰고 올 태풍이 눈이 될지 아니면 찻잔 속의 태풍이 될지 결과가 주목됩니다.

권토중래(捲土重來)란 ‘흙먼지를 일으키며 다시 쳐들어옴’을 뜻하며, 한 번 실패했으나 힘을 회복해 다시 도전하는 것을 이르는 사자성어입니다. 항우가 크게 패한 후 강동으로 도망쳐 재기하라는 측근의 권유를 뿌리치고 마지막까지 싸우다 최후를 맞이한 것을 아쉽게 생각하며 지은 시에서 비롯된 단어로 보통은 실패에도 다시 도전하는 경우를 이야기합니다. IT 업계에서도 권토중래의 사례는 흔히 볼 수 있습니다. 쟁쟁한 대기업들도 새로 진출한 사업에서 실패했다가 다시 도전해 성과를 거두는 경우가 흔하기 때문입니다. 예를 들어 x86 생태계에만 머무르지 않고 ARM 생태계에 도전한 마이크로소프트의 윈도우가 그런 사례입니다. 마이크로소프트는 2012년 x86에만 국한된 윈도우 생태계를 확장하려는 의도에서 서피스 RT를 출시했습니다. 서피스 RT는 안드로이드나 iOS처럼 ARM에서 돌아가는 윈도우로 당시 엔비디아의 테그라 3 SoC가 탑재됐습니다. 그러나 결론적으로 말해 서피스 RT는 처참한 실패로 끝나 엄청난 할인 판매로 재고를 처분하고 사업을 접어야 했습니다. 테그라 3는 당시 기준으로 성능이 그렇게 낮은 건 아니었지만, ARM 버전 윈도우에서 돌아가는 애플리케이션이 거의 없다시피 했고 장점이던 게임 성능도 지원하는 게임이 없어 거의 활용할 수 없었습니다. 결국에는 엔비디아도 소비자용 스마트폰·태블릿 SoC 시장에서 단계적 철수할 수밖에 없었습니다. 하지만 ARM 하드웨어 성능이 크게 발전하자 상황이 달라졌습니다. 마이크로소프트는 스마트폰을 넘어 PC 사업까지 노리는 퀄컴과 손잡고 고성능 노트북용 스냅드래곤 SoC를 탑재한 서피스 제품군을 다시 출시했고 이번에는 어느 정도 성과를 거둘 수 있었습니다. 새로운 윈도우 11 WoA (Windows on Arm, Arm 프로세서에서 구동되는 윈도우 OS)은 윈도우 11 24H2에 포함된 새로운 에뮬레이터인 프리즘 (Prism) 출시 이후 호환성도 크게 개선됐습니다. 프리즘은 x86(Intel/AMD) 코드를 ARM64 코드로 실시간 변환해 x86 윈도우 프로그램을 ARM 환경에서도 거의 비슷하게 체감할 수 있도록 해주는 에뮬레이션 프로그램입니다. 물론 게임의 경우 상당한 폭의 성능 하락을 피할 순 없지만, 일반적으로 사용하는 사무용 프로그램의 경우 대부분 실사용에 큰 문제가 없는 성능을 기대할 수 있습니다. WoA의 달라진 인기 덕분에 퀄컴은 스냅드래곤 X2 엘리트 같은 고성능 칩셋을 선보이며 인텔, AMD의 틈바구니 속에서 나름 입지를 확보하고 있습니다. WoA의 등장과 퀄컴의 성공은 엔비디아를 자극하기에 충분했습니다. 엔비디아는 미디어텍과 손잡고 올해 N1과 N1X라는 고성능 SoC를 내놓을 것으로 알려져 있습니다. 물론 공식 발표가 아니고 일부 언론 보도에 의한 것으로 자세한 스펙과 가격은 공개되지 않았지만, 현재까지 이야기를 종합하면 노트북 시장을 겨냥한 제품으로 퀄컴의 스냅드래곤 X2 엘리트는 물론이고 인텔 팬서 레이크, AMD의 라이젠 AI 모바일 같은 최신 노트북 CPU와 경쟁할 것으로 보입니다. 엔비디아에게 PC는 단순한 소비자 제품이 아니라, CUDA 생태계를 확장하는 단말에 가깝다는 점에서 전략적 의미가 큽니다. 대만 미디어텍과 엔비디아는 이미 AI 미니 컴퓨터인 DGX 스파크에서 협업해 GB 10 프로세서를 만든 적이 있습니다. 하이브리드 20코어 ARM v9.2 아키텍처 CPU와 6,144개 CUDA 코어를 지닌 블랙웰 GPU를 결합해 FP32 (단정밀도)에서 약 31 TFLOPS (RTX 5070과 유사) 성능과 AI 연산 (FP4)에서 최대 1000 TOPS (1 PetaFLOP)의 성능을 낼 수 있습니다. 아마 N1/N1X는 GB 10 기반으로 예상됩니다. 다만 DGX 스파크에 들어가는 GB 10은 TDP 140W로 너무 발열량이 많고 칩 자체가 비싸기 때문에 소비자용 노트북 시장을 노리는 N1이나 N1X는 클럭을 낮추거나 코어를 줄여 노트북에 맞출 것으로 추정됩니다. 그럼에도 이미 나와 있는 퀄컴의 WoA 제품이나 인텔/AMD 노트북 프로세서와 차별점을 두기 위해 이들보다 강력한 GPU/AI 성능을 목표로 할 것으로 보입니다. 예상되는 시장 목표는 고성능 AI 작업 및 게임용 노트북이 가장 가능성 높습니다. 다만 게임의 경우 프리즘 에뮬레이터가 아니라 ARM 네이티브 환경에서 게임이 구동될 수 있도록 할 수 있느냐가 핵심이 될 것으로 보입니다. 게임은 에뮬레이터를 거치면 성능이 크게 줄어들기 때문에 최근 내장 그래픽 성능을 대폭 강화한 인텔이나 AMD를 이기기 쉽지 않습니다. 엔비디아가 게임 업계에 미치는 영향력은 매우 크지만, 아직 시장 규모가 작을 수밖에 없는 WoA 시장에 게임 제조사들이 얼마나 뛰어들지는 아직 미지수입니다. AI 연산 부분은 생태계 자체가 쿠다 (CUDA) 중심이기 때문에 엔비디아에 매우 유리한 시장이 될 것입니다. 이미 윈도우, 리눅스, 맥 등 다양한 OS로 AI 제작 및 개발 도구들이 나와 있어 WoA라고 안될 게 없습니다. DGX 스파크도 나름 수요가 있는 점을 생각하면 AI 작업용 노트북 역시 수요가 있을 것이고 사실 이 목적으로는 꽤 비싼 가격에도 팔리는 만큼 엔비디아가 가장 기대할 수 있는 시장입니다. 루머에 따르면 이 제품들은 올해 상반기 출시를 목표로 하고 있습니다. 만약 사실이라면, 가장 이른 공개 시점으로는 3월에 열릴 GTC 2026이 거론됩니다. 아직까지는 루머만 무성한 가운데, 실제 이 제품이 PC 시장에 격변을 몰고 올 태풍이 눈이 될지 아니면 찻잔 속의 태풍이 될지 결과가 주목됩니다.

- SWM, CES 2026서 ‘글로벌 AI 동맹’ 기반의 자율주행 로드맵 발표- “서울 강남에서의 성공적 실증 완료” 기술적 난제 극복하고 안정성 입증- 2027년 서울(강남) 및 광주광역시 전역으로 Lv4 로보택시 상용 서비스 확대- 레노버·엔비디아와의 하드웨어/SW 초협력으로 상용화 가속 페달 자율주행 기술 분야의 글로벌 리더 에스더블유엠(SWM)은 레노버(Lenovo, HKSE: 0992), 엔비디아(NVIDIA, NASDAQ: NVDA)와 전략적 협력을 체결하고, 고성능 컴퓨팅 플랫폼 ‘AP-700’의 개발 및 양산에 본격 착수한다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 탄생할 ‘AP-700’은 엔비디아 DRIVE AGX Thor 차량용 컴퓨터를 통합한 하이페리온 아키텍처 기반의 엔비디아 DRIVE AGX Thor 플랫폼을 기반으로 구동되는 혁신적인 자율주행 시스템이다. SWM은 이 플랫폼을 오는 2026년 출시 예정인 자사의 레벨4(Lv4) 로보택시에 핵심 제어기로 탑재하여 글로벌 자율주행 생태계 진입을 가속화할 계획이다. 현존 최고 성능: 2,000 TOPS의 강력한 컴퓨팅 파워를 갖는 AP-700 플랫폼은 레노버의 ‘AD1 L4 자율주행 도메인 컨트롤러’ 기술과 듀얼(Dual) 구성의 엔비디아 ‘DRIVE AGX Thor’ 칩을 결합하여 설계되었다. 또한 엔비디아 Blackwell 아키텍처를 적용해 트랜스포머와 생성형 AI 워크로드에 최적화된 연산 처리를 지원한다. 이를 통해 안전 인증을 획득한 DriveOS 환경에서 최대 2,000 TOPS(초당 2,000조 번 연산)에 달하는 압도적인 AI 컴퓨팅 성능과 데이터센터급 CPU 성능을 동시에 제공한다. 이는 현존하는 레벨4 자율주행 지원 플랫폼 중 가장 강력한 성능으로 평가받는다 안전성과 효율성 동시 확보하여 비용·시간 획기적 단축: AP-700은 생성형 AI와 비전 언어 모델(vision language models, VLM)에 대한 최적화를 통해, 예측이 어려운 도심 교통 환경에서도 밀리초(ms) 단위의 초저지연 응답 성능을 구현함으로써 시스템 안정성과 안전성을 강화했다. 이러한 기술적 기반을 바탕으로 AP-700은 완전한 자동차 등급(Automotive Grade)의 신뢰성을 확보하기 위해 기능 안전 측면에서 ISO 26262 ASIL-D, 신뢰성 측면에서 AEC-Q100, 그리고 ISO 21448 SOTIF 가이드라인을 충족하는 등 엄격한 국제 안전 표준에 맞춰 설계·개발되고 있다. SWM은 이번 AP-700 도입을 통해 자율주행 산업의 난제였던 비용과 시간을 획기적으로 개선할 수 있게 되었다. 구체적으로는 ▲자율주행 소프트웨어 개발 비용 50% 절감 ▲Lv4 로보택시 상용화 준비기간 40% 단축을 목표로 한다. 특히, ▲로보택시(자율주행 시스템 포함) 양산 원가를 기존 대비 60%까지 절감할 수 있는 기반을 마련함으로써, 대규모 로보택시 서비스의 상용화를 앞당기는 결정적인 계기가 될 전망이다. SWM은 이번 레노버, 엔비디아를 잇는 3자 간 글로벌 협력 체결을 통해 강력한 ‘글로벌 AI 동맹’을 구축했다고 밝혔다. 이번 파트너십은 단순한 기술 제휴를 넘어, SWM이 글로벌 자율주행 시장의 핵심 플레이어로 진입하는 중요한 교두보가 될 전망이다. 특히 이번 협력은 SWM의 핵심 목표인 ‘2027년 레벨4(Lv4) 자율주행 상용화’를 달성하기 위한 기술적·하드웨어적 기반을 완벽히 마련했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 엔비디아의 고성능 AI 컴퓨팅 파워와 레노버의 안정적인 차량용 하드웨어 제조 역량, 그리고 SWM의 자율주행 소프트웨어 기술이 결합되어 최상의 시너지를 낼 것으로 기대된다. SWM은 “이번 전략적 협업은 한국의 독자적인 로보택시 기술이 세계 시장으로 진출하는 신호탄이 될 것”이라며, “미국과 중국에서 이미 상용화된 완전 무인 로보택시 서비스를 이제 한국의 일반 시민들도 체감할 수 있게 된다는 점에서, ‘피부로 와닿는 AI 시대’를 여는 계기가 될 것”이라고 강조했다. SWM은 지난 20여 년간 끊임없는 기술 혁신을 통해 성장해 온 기업이다. 2005년 삼성전자 피쳐폰 소프트웨어 공급을 시작으로 IT 분야에서 탄탄한 기반을 다졌으며, 2011년부터는 글로벌 완성차 업체에 전장 소프트웨어를 공급하며 차량 안전 및 설계에 대한 필수적인 노하우를 축적했다. 이러한 기술적 자산은 2018년 산업통상부(MOTIR)의 자율주행 연구개발(R＆D) 사업으로 이어져 단기간에 괄목할 만한 성과를 창출했다. 2020년 한국교통연구원(KOTI)과 함께 세종시 BRT 노선에서 국내 최초로 DRT(수요응답형) 자율주행 대중교통 실증에 성공했으며, 이듬해인 2021년에는 국내 최초로 ‘자율주행 한정운수면허’를 취득해 서울 상암에서 DRT(수요응답형) 서비스를 안정적으로 운영하고 있다. 2024년, 국내 최고 난이도의 도심인 서울 강남에서 로보택시 실증에 돌입하며 기술적 한계를 넘어선 SWM은, 이제 2026년 전국 단위 서비스 확대를 목표로 대한민국 자율주행 상용화의 새 역사를 쓸 준비를 마쳤다.

세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’을 통해 최신 제품이 대거 공개되고 있다. 매년 있는 행사이지만, 인텔에게는 특별한 행사가 될 수밖에 없다. 오랜 세월 칼을 갈고 만든 ‘팬서 레이크’를 정식 공개하는 날이기 때문이다. 인텔은 코어 울트라 200 시리즈를 2024년 공개하면서 20A 공정을 도입하고 인텔 CPU의 일부 타일을 TSMC에 외주를 줘서 만든다는 발표를 했다. 따라서 18A 공정으로 제조한다고 공언한 팬서 레이크는 인텔의 미래를 결정지을 제품으로 생각되어 왔다. 이번에도 18A 공정 양산에 실패하면 사실상 반도체 파운드리 사업은 접게 될 것이라는 시각이 지배적이었다. 다행히 인텔은 팬서 레이크 전 제품에 18A 공정을 적용했다고 자랑스럽게 발표했다. 인텔의 최신 18A 공정은 신호층과 전력층을 분리하는 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)와 인텔 최초의 GAA 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)을 적용해 성능은 높이고 전력 소모를 대폭 줄인 것이 특징이다. 이러한 특징은 팬서 레이크에서 잘 구현됐다. 인텔에 따르면 ‘코어 울트라 9 285H’(애로우 레이크)와 ‘코어 울트라 X9 388H’(팬서 레이크)를 비교하면 시네벤치 기준 싱글과 멀티에서 대략 10% 정도 성능이 올라갔다. 성능 향상 폭이 크지 않은 것 같지만, 같은 전력 소모를 기준으로 하면 싱글과 멀티에서 팬서 레이크가 최대 40%와 60% 효율이 더 높다. 노트북 환경에서는 성능 이상으로 발열과 전력 소모가 중요하기 때문에 전력 효율이 높은 팬서 레이크의 체감 성능이 클 수밖에 없다. 이처럼 효율이 높아진 것은 18A 공정 도입과 아키텍처 개선 덕분으로 생각된다. 참고로 인텔 팬서 레이크는 8코어와 16코어 두 가지 모델로 나뉜다. 8코어는 루나 레이크와 비슷한 4P+4E 구성으로 고성능 쿠거 코브(Cougar Cove) P 코어와 고효율 다크몬트(Darkmont) 코어 4개를 사용한다. 애로우 레이크 H와 비슷한 16코어를 지니고 있지만, 구성은 다소 바뀌어 4P+8E+4LPE 코어다. 코어 울트라 100 시리즈인 메테오 레이크(6+8+2)나 코어 울트라 200 시리즈인 모바일 애로우 레이크 H(6+8+2)와 비교해 P코어가 두 개 줄고 LP(low power) E 코어가 추가됐다. 이러한 구성의 변화도 멀티스레드 환경에서 전성비가 좋아진 이유를 설명하고 있다. 하지만 CPU의 저전력 성능보다 놀라운 부분은 내장 그래픽인 Xe3(배틀메이지)다. Xe3는 8코어 및 16코어 제품에 기본으로 4코어가 들어간다. 루나 레이크의 7/8코어 구성보다 줄어들어 성능도 다소 낮아졌을 것으로 생각되나 대신 코어 한 개의 성능을 높이고 새로운 프레임 생성 기술을 도입해 체감 성능을 높였다. 코어 울트라 X9 388H 같은 최상위 모델에는 12코어 Xe 내장 그래픽이 들어가는데, 전 세대 대비 77%나 높아진 그래픽 성능과 53% 높아진 AI 성능을 지니고 있다. 따라서 경쟁사인 AMD의 라데온 890M 내장 그래픽을 멀리 따돌렸을 뿐 아니라 보급형 독립 그래픽 카드인 RTX 4050을 위협하는 수준까지 성능이 올라갔다. 더 놀라운 부분은 최신 AI 프레임 생성 기술인 XeSS3를 적용해 내장 그래픽 최초로 멀티프레임 생성(Multi-Frame Generation, MFG) x4 기능을 도입했다는 점이다. XeSS 3는 AI 알고리즘을 통해 실제 렌더링 된 프레임 사이에 최대 3개의 가상 프레임을 끼워 넣어 프레임 숫자를 4배로 늘릴 수 있다. RTX 4050은 x2밖에 할 수 없기 때문에 x4 옵션을 선택할 경우 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서 팬서 레이크 내장 그래픽은 RTX 4050보다 3배 빠를 수 있다. 이 정도면 내장 그래픽의 게임 체인저라고 불러도 손색이 없을 정도다. 마지막으로 인텔은 갈수록 중요해지는 AI 성능도 한 단계 높였다. 팬서 레이크는 CPU+GPU+NPU를 합친 플랫폼 AI 성능이 최대 180TOPS에 달한다. 이는 윈도우 코파일럿+ PC 기준(40 TOPS)을 가볍게 뛰어넘는 수준이고 루나 레이크의 120TOPS의 1.5배다. 하지만 그렇다고 해서 팬서 레이크의 앞날이 밝기만 한 것은 아니다. 2025년 말부터 급격히 오른 메모리 가격은 올해에도 쉽게 떨어지지 않을 것으로 생각된다. 앞서 소개한 높은 성능을 제대로 사용하기 위해서는 32GB 이상의 LPDDR5 9600 같은 비싼 메모리가 필요한데, 그렇게 되면 메모리 가격이 CPU만큼이나 비싸지는 상황이 올 수 있다. 이는 메모리 통합 패키지를 사용하는 팬서 레이크의 가격이 매우 비쌀 수밖에 없는 이유다. 물론 메모리 가격 상승은 경쟁자들도 함께 겪는 고통이지만, 소비자 입장에서는 확 오른 가격에 노트북을 구매하기보다 차라리 1~2년 참고 기다리는 선택이 더 나을 수 있다. 따라서 간만에 잘 만든 제품임에도 불구하고 팬서 레이크의 판매는 영 신통치 않을 가능성도 있다. 인텔에게는 불행한 상황인데, 일단 18A 공정과 그래픽 기술에 대한 신뢰를 확보한 만큼 미래에 대한 희망은 보여줬다고 할 수 있다.

세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’을 통해 최신 제품이 대거 공개되고 있다. 매년 있는 행사이지만, 인텔에게는 특별한 행사가 될 수밖에 없다. 오랜 세월 칼을 갈고 만든 ‘팬서 레이크’를 정식 공개하는 날이기 때문이다. 인텔은 코어 울트라 200 시리즈를 2024년 공개하면서 20A 공정을 도입하고 인텔 CPU의 일부 타일을 TSMC에 외주를 줘서 만든다는 발표를 했다. 따라서 18A 공정으로 제조한다고 공언한 팬서 레이크는 인텔의 미래를 결정지을 제품으로 생각되어 왔다. 이번에도 18A 공정 양산에 실패하면 사실상 반도체 파운드리 사업은 접게 될 것이라는 시각이 지배적이었다. 다행히 인텔은 팬서 레이크 전 제품에 18A 공정을 적용했다고 자랑스럽게 발표했다. 인텔의 최신 18A 공정은 신호층과 전력층을 분리하는 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)와 인텔 최초의 GAA 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)을 적용해 성능은 높이고 전력 소모를 대폭 줄인 것이 특징이다. 이러한 특징은 팬서 레이크에서 잘 구현됐다. 인텔에 따르면 ‘코어 울트라 9 285H’(애로우 레이크)와 ‘코어 울트라 X9 388H’(팬서 레이크)를 비교하면 시네벤치 기준 싱글과 멀티에서 대략 10% 정도 성능이 올라갔다. 성능 향상 폭이 크지 않은 것 같지만, 같은 전력 소모를 기준으로 하면 싱글과 멀티에서 팬서 레이크가 최대 40%와 60% 효율이 더 높다. 노트북 환경에서는 성능 이상으로 발열과 전력 소모가 중요하기 때문에 전력 효율이 높은 팬서 레이크의 체감 성능이 클 수밖에 없다. 이처럼 효율이 높아진 것은 18A 공정 도입과 아키텍처 개선 덕분으로 생각된다. 참고로 인텔 팬서 레이크는 8코어와 16코어 두 가지 모델로 나뉜다. 8코어는 루나 레이크와 비슷한 4P+4E 구성으로 고성능 쿠거 코브(Cougar Cove) P 코어와 고효율 다크몬트(Darkmont) 코어 4개를 사용한다. 애로우 레이크 H와 비슷한 16코어를 지니고 있지만, 구성은 다소 바뀌어 4P+8E+4LPE 코어다. 코어 울트라 100 시리즈인 메테오 레이크(6+8+2)나 코어 울트라 200 시리즈인 모바일 애로우 레이크 H(6+8+2)와 비교해 P코어가 두 개 줄고 LP(low power) E 코어가 추가됐다. 이러한 구성의 변화도 멀티스레드 환경에서 전성비가 좋아진 이유를 설명하고 있다. 하지만 CPU의 저전력 성능보다 놀라운 부분은 내장 그래픽인 Xe3(배틀메이지)다. Xe3는 8코어 및 16코어 제품에 기본으로 4코어가 들어간다. 루나 레이크의 7/8코어 구성보다 줄어들어 성능도 다소 낮아졌을 것으로 생각되나 대신 코어 한 개의 성능을 높이고 새로운 프레임 생성 기술을 도입해 체감 성능을 높였다. 코어 울트라 X9 388H 같은 최상위 모델에는 12코어 Xe 내장 그래픽이 들어가는데, 전 세대 대비 77%나 높아진 그래픽 성능과 53% 높아진 AI 성능을 지니고 있다. 따라서 경쟁사인 AMD의 라데온 890M 내장 그래픽을 멀리 따돌렸을 뿐 아니라 보급형 독립 그래픽 카드인 RTX 4050을 위협하는 수준까지 성능이 올라갔다. 더 놀라운 부분은 최신 AI 프레임 생성 기술인 XeSS3를 적용해 내장 그래픽 최초로 멀티프레임 생성(Multi-Frame Generation, MFG) x4 기능을 도입했다는 점이다. XeSS 3는 AI 알고리즘을 통해 실제 렌더링 된 프레임 사이에 최대 3개의 가상 프레임을 끼워 넣어 프레임 숫자를 4배로 늘릴 수 있다. RTX 4050은 x2밖에 할 수 없기 때문에 x4 옵션을 선택할 경우 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서 팬서 레이크 내장 그래픽은 RTX 4050보다 3배 빠를 수 있다. 이 정도면 내장 그래픽의 게임 체인저라고 불러도 손색이 없을 정도다. 마지막으로 인텔은 갈수록 중요해지는 AI 성능도 한 단계 높였다. 팬서 레이크는 CPU+GPU+NPU를 합친 플랫폼 AI 성능이 최대 180TOPS에 달한다. 이는 윈도우 코파일럿+ PC 기준(40 TOPS)을 가볍게 뛰어넘는 수준이고 루나 레이크의 120TOPS의 1.5배다. 하지만 그렇다고 해서 팬서 레이크의 앞날이 밝기만 한 것은 아니다. 2025년 말부터 급격히 오른 메모리 가격은 올해에도 쉽게 떨어지지 않을 것으로 생각된다. 앞서 소개한 높은 성능을 제대로 사용하기 위해서는 32GB 이상의 LPDDR5 9600 같은 비싼 메모리가 필요한데, 그렇게 되면 메모리 가격이 CPU만큼이나 비싸지는 상황이 올 수 있다. 이는 메모리 통합 패키지를 사용하는 팬서 레이크의 가격이 매우 비쌀 수밖에 없는 이유다. 물론 메모리 가격 상승은 경쟁자들도 함께 겪는 고통이지만, 소비자 입장에서는 확 오른 가격에 노트북을 구매하기보다 차라리 1~2년 참고 기다리는 선택이 더 나을 수 있다. 따라서 간만에 잘 만든 제품임에도 불구하고 팬서 레이크의 판매는 영 신통치 않을 가능성도 있다. 인텔에게는 불행한 상황인데, 일단 18A 공정과 그래픽 기술에 대한 신뢰를 확보한 만큼 미래에 대한 희망은 보여줬다고 할 수 있다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

- AI·바이오 융합 기술로 글로벌 헬스케어 혁신 이끄는 스텔라큐브, 뉴저지서 기술력 입증 AI·데이터 기반 헬스케어 기업 스텔라큐브는 미국 뉴저지주 저지시티에서 개최된 ‘프라이빗 바이오테크 서밋(Private Biotech Summit)’에 참가해 자사의 AI·바이오 융합 기술력과 글로벌 사업 역량을 선보였다. 이번 서밋을 기점으로 스텔라큐브는 미국 헬스케어 시장을 중심으로 한 글로벌 진출 전략을 본격화할 계획이다. 스텔라큐브 노진섭 대표는 “이번 뉴저지 서밋은 스텔라큐브의 AI·바이오 융합 기술력을 국제 무대에서 검증받는 중요한 계기였다”며 “미국의 연구기관·병원·산업 파트너들과의 협력을 통해 글로벌 헬스케어 혁신을 가속화하겠다”고 말했다. 행사를 주관한 뉴저지 허드슨 카운티 상공회의소는 서밋 직후 공식 보도자료를 배포했으며, 그 전문은 아래와 같다. 한국 바이오 혁신기업, 뉴저지 프라이빗 바이오테크 서밋 통해 미국 동부 진출 가속화 한국의 대표 바이오테크 혁신기업 젠바디(GenBody)와 스텔라큐브(StellarCube)가 뉴저지에서 열린 제1회 ‘프라이빗 바이오테크 서밋(Private Biotech Summit)’에 참여했다. 행사는 한미문화경제개발원(KCED)과 허드슨 카운티 상공회의소 한인지부가 공동 주최하고, Choose New Jersey, 뉴저지 경제개발청(NJEDA), BioNJ의 협력으로 마련되었다. 이번 서밋은 초청을 받은 기관과 혁신 기업의 리더들이 한데 모인 자리로, 한·미 양국의 바이오테크 협력과 미국 시장 진출을 한 단계 끌어올리는 상징적인 행사로 평가받았다. 글로벌 리더들이 한자리에 서밋은 저지시티 리버티 사이언스 센터(Liberty Science Center)에서 개막했다. 센터의 회장이자 CEO인 폴 호프만(Paul Hoffman)은 개회사에서 뉴저지가 과학, 혁신, 경제 협력의 글로벌 허브로 성장하고 있음을 강조했다. 행사에는 Choose New Jersey의 알렉스 리히터(Alex Richter), 뉴저지 경제개발청(NJEDA)의 존 코엘로(John Coehlo), 그리고 미국 상원 의원 앤디 김(Andy Kim, 민주당·뉴저지) 사무실의 대표들이 참석했다. 또한 BioNJ의 회장 데비 하트(Debbie Hart)는 뉴저지 주가 한국과 미국의 바이오 산업 협력 확대와 지속 가능한 혁신 생태계 조성에 적극 나서고 있다고 강조했다. 이번 주 동안 한국 대표단은 Hackensack Meridial Health 산하 Center for Discovery and Innovation, Rutgers Health 및 Rutgers University, Rowan University, CMIC-CSOPS 등 미국 주요 연구기관을 방문했다. 각 세션은 임상시험과 AI·바이오 융합, 규제 협력, 미국 시장 진출 전략 등을 주제로 한 맞춤형 매칭 프로그램으로 구성되었으며, 이를 통해 한·미 양국의 참가자들은 기관 및 정부 관계자들과 직접 소통하며 실질적인 협력과 바이오·디지털 헬스 혁신 분야의 장기적 협력 기반을 마련하는 계기가 되었다. 젠바디: 미국 동·서부 임상 인프라 확장 한국의 체외진단 전문기업 젠바디(GenBody)의 정점규 대표와 미국 캘리포니아 주에 기반한 미국 임상시험 매니저 데릭 권(Derick Kwon)은 이번 서밋에 참석해 미국 내 연구 협력 및 임상시험 네트워크 강화를 모색했다. 젠바디는 이미 미국 서부에 대규모 생산 시설을 운영 중이며, 이번 행사를 계기로 뉴저지를 동부 지역의 임상 및 파트너십 허브로 삼을 계획이다. 젠바디 팀은 Hackensack Meridian Health, Rutgers Health, BioNJ 네트워크와 함께 임상 검증, FDA 협력, 지역 생산 확대 등 다양한 협력 모델을 모색했다. “이번 서밋은 젠바디가 미국 내 동·서해안 거점을 구축하기 위한 중요한 이정표”라며 “뉴저지진출을 통해 젠바디는 미국 내 혁신 거점 지역의 주요 병원 및 연구기관과 직접 협력할 수 있을 것으로 기대된다.”라고 허드슨 카운티 상공회의소 한인지부 의장이자 KCED 창립자인 실비아 김(Sylvia Kim)은 전했다. 스텔라큐브: AI와 디지털 플랫폼, 생명과학을 잇는 혁신의 다리 스텔라큐브(StellarCube)는 노진섭 대표와 R&D 팀의 주도로, 헬스케어 ·게임·스마트 의료기기를 아우르는 독자적인 AI 기반 바이오인포매틱스(bioinformatics) 및 예측 분석 플랫폼을 공개했다. 스텔라큐브는 현재 차세대 분자진단용 인공지능(AI) 플랫폼을 적극적으로 개발하고 있으며, 이번 서밋에서 미국 라스베이거스에 본사를 둔 AI 및 LLM(대규모 언어모델) 전문 기업과 LOI(업무협약서)를 체결했다고 발표했다. 이는 미국 시장 내 AI·바이오 융합 기술을 공동으로 추진하기 위한 전략적 협업의 일환이다. 이번 협약은 스텔라큐브의 미국 시장 진출 전략에서 중요한 이정표로 평가되며, 2026년까지 AI 연산과 제약·의료 데이터 생태계를 결합하려는 글로벌 비전을 더욱 공고히 하는 계기가 되었다. 한국-뉴저지 바이오 협력의 새로운 이정표 Choose New Jersey, NJEDA, BioNJ 및 뉴저지 주요 대학 및 병원 관계자들이 참여한 이번 서밋은 한국 바이오테크 혁신 기업들과 미국 생명과학 산업 간의 긴밀 협력 모델로서 자리매김했다. 대형 공개 전시회와는 달리 성과 중심의 비공개 형식 프로그램으로 진행된 이번 행사는 임상 협력·투자 논의·기술 이전을 위한 구체적이고 실질적인 추진 경로를 마련했다. “이번 행사는 단순한 전시가 아니라, 결과로 증명된 협력의 자리였습니다.”며 “젠바디와 스텔라큐브는 한국의 기술력과 뉴저지의 혁신 인프라를 연결하는 실질적인 협력 프레임워크를 구축했습니다. 이것이 바로 글로벌 파트너십이 나아가야 할 방향입니다.”라고 실비아 김(Sylvia Kim)은 전했다. 향후 계획: 2026년 3월 제2회 프라이빗 바이오테크 매칭 서밋 이번 제1회 서밋 성공을 바탕으로 KCED는 2026년 3월 제2회 Private Biotech Matching Summit을 개최할 예정이다. 다음 서밋에는 한국의 바이오테크, AI 헬스, 디지털 헬스케어 기업들이 대거 참여하며, 지속적인 협력과 투자를 지원하기 위한 바이오 매칭 플랫폼이 새롭게 도입된다.

차세대 AI 테스트 솔루션으로 글로벌 시장 ‘정조준’ 소프트웨어 QA(품질보증) 및 테스트 전문기업인 컴즈㈜(대표이사 김지형)는 12월 3일부터 5일까지 코엑스에서 열린 ‘대한민국 소프트웨어 대전(AI x Softwave 2025)’에 참가해, 자사의 최신 AI 테스트 기술을 성공적으로 선보였다고 밝혔다. 컴즈는 이번 전시에서 2023년부터 자체 R&D를 통해 개발한 AI 테스트 케이스 생성 솔루션인 ‘GENQ(COMES+AI)’와 일본 오티파이(Autify)사의 테스트 자동화 플랫폼 ‘Autify Nexus’를 핵심 솔루션으로 제시하며 참관객들의 이목을 집중시켰다. 컴즈에 따르면, 행사 기간 동안 부스에는 500명 이상의 업계 관계자가 방문했으며, 이 중 20%를 넘는 100여 명의 고객이 구체적인 솔루션 도입 상담을 요청했다. 이는 단순 관람을 넘어 실질적인 비즈니스 니즈를 확인한 성과로, 급변하는 QA 시장에서 컴즈의 기술력이 높은 주목을 받고 있음을 입증한 결과로 풀이된다. 컴즈가 이번에 공개한 ‘GENQ’는 요구사항 정의서와 기획 문서를 기반으로 테스트 케이스(TC)를 자동 생성하는 혁신적인 솔루션이다. GENQ는 별도의 LLM 평가 시스템을 탑재해 TC 생성과 동시에 품질 지수와 신뢰도를 검증할 수 있는 것이 특징이다. 특히 자동 생성된 TC 중 수정이 필요한 항목만 선별하여 편집이 가능하고 파일 입출력이 유연해, 테스트 공수 중 가장 큰 비중을 차지하는 설계 시간을 획기적으로 단축시켰다는 평가를 받았다. 컴즈가 함께 소개한 Autify사의 ‘Autify Nexus’는 최근 업계의 화두인 ‘Playwright’와 AI 기술을 결합한 노코드(No-Code) 테스트 자동화 플랫폼이다. 이 플랫폼은 기획서나 화면 설계서 등 개발 산출물을 입력하면 AI가 자동으로 테스트 시나리오를 생성하고 수행까지 완료한다. Autify Nexus는 데이터 패턴 테스트 및 어서션(Assertion) 기능을 지원하면서도 데브옵스(DevOps) 환경과의 통합이 용이해, 개발 생산성을 고민하는 방문객들로부터 큰 호응을 얻었다. 특히 이번 전시에서는 국내 기업뿐만 아니라 일본, 대만, 베트남 등 아시아권 기업 관계자들의 부스 방문이 이어지며 글로벌 협력 방안에 대한 심도 있는 논의가 진행되기도 했다. 컴즈 관계자는 “이번 ‘Softwave 2025’는 테스트 기술에 AI를 접목하여 효율성과 효과성을 극대화하는 ‘QA의 새로운 패러다임’을 제시한 자리”라며, “예상보다 뜨거웠던 현장 반응에 힘입어, 앞으로도 국내 테스트 업계를 선도하는 최적의 서비스와 솔루션을 제공하겠다”고 전했다. 한편, 올해로 창립 11주년을 맞이한 컴즈㈜는 ‘Human with AI’라는 비전 아래, 지속적인 기술 연구개발과 고도화된 테스트 아웃소싱 서비스를 통해 시장 지배력을 강화해 나갈 계획이다.

LG전자는 지난 12일 서울대와 인공지능(AI) 보안 기술 고도화를 위한 산학 연구센터인 ‘씨큐어드(Secured) AI 연구센터’ 설립을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 14일 밝혔다. 신설 센터는 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트 보안 강화와 데이터 유출 방지 등을 연구하며, 머신러닝 전 과정에 보안을 적용하는 머신러닝 특화 보안 운영 체계(MLSecOps) 모델 구축을 목표로 한다. LG전자는 이를 통해 산업 현장에 적용 가능한 AI 보안 플랫폼을 개발할 계획이다. 초대 센터장은 홍용택 서울대 전기정보공학부 교수다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물 케찹이 지금 가장 핫한 AI 생성 사진 트렌드와 실제로 사용할 수 있는 프롬프트를 모아왔습니다! 유료 플랫폼인 캡컷 등에서 쉽게 제작할 수 있지만, 구글 Gemini(제미나이) 무료 버전에서 바로 복사해서 사용할 수 있는 프롬프트로 준비했습니다. 우리 지갑은 소중하니까...♡ ✔ 이미지 생성 방법1. 구글 Gemini에서 사용할 사진을 업로드하세요.2. 프롬프트 입력3. 메시지 전송 → 이미지 생성4. 생성한 결과가 마음에 들지 않으면, 추가 요청을 보내 수정해보세요! ✅ AI 생성 이미지 트렌드 TOP 5 1️⃣ 비 오는 날비 오는 날 밖에서 비를 그대로 맞고 있는 얼굴 클로즈업 모습. 감성적인 분위기를 연출하는 생성 이미지입니다.▫프롬프트:A close-up portrait of a person standing under heavy rain at night. The person stands slightly to the side, eyes closed, head tilted gently toward the sky, with a faint smile on their face. Water droplets run down the face and neck, and wet hair clings to the skin. Soft, dramatic lighting with blue and cool tones in the background creates a cinematic mood. The expression is sensual yet serene. High-resolution, photo-realistic style. Do not change the clothing. 2️⃣ 언젠가 다시 만나자먼저 떠나보낸 사랑하는 사람을 석양이 지는 드넓은 들판에서 만나는 컨셉이죠.▫프롬프트:Make the two people appear to be meeting in an open field during golden hour. Show them from a side view, both visible from the side and facing each other. Keep some distance between them, as they look into each other’s eyes. One person’s gaze should be slightly upward, meeting the other’s. Maintain their original faces and hairstyles without any changes. 3️⃣ 최애와 엘리베이터 샷최애와 닫힌 엘리베이터에서 나란히 서 있는 하이앵글 사진.▫프롬프트:An extreme high-angle shot of two people standing close together in an elevator with the doors closed. Both are looking directly at the camera with serious expressions. The camera is positioned slightly their head. Show both people in full body, from head to toe. Shot from directly above them, showing their full bodies. The elevator interior is minimalist. The frame completely with only a small margin on top, bottom, and sides. The image is extremely detailed, cinematic style and in 8K resolution, with no retouching on their faces or features. 4️⃣ Y2K 감성침대에 앉아 전화하는 감성 Y2K 사진▫프롬프트:Dremy Y2K retro-style editorial photo of a young woman lying diagonally on a shiny satin bed in electric blue or neon green, looking up at the camera from an overhead angle. She holds a retro flip phone against her cheek, one leg bent, socks visible. Wearing a holographic corset top, low-rise denim micro mini skirt, glittery knee-high socks, and platform sneakers. Hair styled in double space buns with colorful barrettes. Accessories include pearl earrings, layered beaded choker, and a holographic clutch on the bed. Room decorated with posters, CDs, neon props. Cinematic lighting, soft film grain, 4:3 aspect ratio, ultra-detailed, high-resolution, vibrant colors. 5️⃣ 겨울 분위기겨울 느낌 3분할 이미지▫프롬프트Create a vertical frame - size 2160x3840 pixels (4K quality) - divided into three equally sized horizontal images placed together. The main character is based on the reference face, hairstyle, and body: a young figure with an expression of sadness and nostalgia, deep eyes radiating loneliness. The outfit is a loose winter puffer set with wide-leg pants and a black scarf. The overall atmosphere is covered in white snow, with a cold color palette that evokes melancholy and solitude. Image 1 (portrait):The character holds a transparent umbrella, turning their head slightly back while looking directly at the frame. The expression is sorrowful, with soulful eyes. The background is blurred with snowy whiteness. Image 2 (full body):The character, with the umbrella, stands alone in a vast snowy field, walking while gazing at the sky. The camera angle looks downward from above, as if the character is raising a hand to catch falling snowflakes. In the distance, a few bare, leafless trees stand. The scene conveys smallness and isolation against the vastness of nature. Image 3 (close-up):A zoomed-in shot of the character‘s eyes, with a distant, sorrowful gaze that evokes feelings of loneliness and yearning.

매년 핼러윈 시즌마다 새로운 바이럴 트렌드가 등장하는데, 올해는 ‘AI 고스트페이스’가 화제입니다. AI를 활용해 공포 영화 속 고스트페이스가 방문 앞에 서 있는 장면을 연출하는 건데요. 이때, 여러분은 침대에 엎드려 누워 아무것도 모른 채 팝콘을 먹고 있죠. 그뿐만 아니라, 침대에 엎드려 있다가 고스트페이스에게 끌려가는 짧은 AI 영상도 SNS에서 큰 반응을 얻고 있는데요. 케찹이 이 트렌드를 직접 체험할 수 있는 사진·영상 프롬프트를 준비했으니, 지금 바로 생성해 보세요! ✅ 이미지 생성 방법1. 구글 Gemini를 열고 자신의 사진을 업로드하세요.2. 아래 프롬프트를 정확히 입력하세요.Create a photo of me in a dreamy y2k style portrait of me laying on a shiny pink satin bedding as i hold a large 90s style corded phone and in a thoughtful daydreaming pose her long black hair falls freely in loose curls with pink clips on each side.She wears delicate jewellery including dainty gold necklaces and accessories and gold chunky rings.The room behind her is girly and daydreamy with 90s posters. her makeup is simple yet glamorous with brown lipgloss and brown lip liner. The photo should have a grainy 90s style to it with a light source like a lamp in a dimly lit room at night.The Ghostface killer from Scream should be behind her staring at her, his body should be dimly lit, and he should be standing in the doorway of a dimly hallway. The background behind he should be 150 slightly dark and ominous.3. 메시지 전송 → 이미지 생성4. 생성한 결과가 마음에 들지 않으면, 추가 요청을 보내 수정해보세요! ✅️ 영상 생성 방법1. 구글 Veo3, OpenAI Sora 등 AI 영상 생성 툴에서 앞서 생성한 이미지를 업로드하세요.2. 아래 프롬프트를 정확히 입력하세요.▷ Video Prompt:A cinematic 4K horror short filmed in a warm retro bedroom with soft amber lamp light and pink satin bedding.A gorgeous Latina woman with long wavy black hair, bronzed skin, glossy nude lips, and dark glam makeup (winged eyeliner, full lashes, contoured cheeks) lies comfortably on her stomach on a pink bed.She‘s talking on a beige vintage landline phone, twirling the cord, calm and unaware.There‘s a big bowl of popcorn and colorful magazines beside her.▷ Action Sequence:From the dark hallway behind her, Ghostface slowly steps forward - emerging fully into view.He pauses for a second, tilting his head creepily, then continues walking directly up to the edge of the bed.She‘s still on the phone, unaware.He suddenly grabs both of her ankles and violently drags her off the bed, pulling her across the silky sheets toward the doorway.The phone drops, the popcorn bowl flips, magazines scatter.She screams and tries to grab the sheets as she‘s pulled backward toward the hallway in one continuous, fluid motion.The camera tracks the drag - smooth cinematic movement, warm light in foreground fading into cold shadow near the doorway.Final moment: the empty bed and swinging phone cord.▷ Camera & Style Notes:* 4K RAW, cinematic lighting contrast (warm vs. cold), shallow depth of field* 85mm lens for close-up depth and realism* Smooth tracking camera movement following Ghostface‘s motion* Maintain perfect realism: natural skin tones, detailed fabric textures, realistic lighting flicker▷ Negative Prompts:no distorted limbs, no extra fingers, no missing fingers, no warped proportions, no blood, no gore, no blur, no floating objects, no unnatural lighting artifacts.3. 메시지 전송 → 영상 생성4. 생성한 결과가 마음에 들지 않으면, 추가 요청을 보내 수정해보세요! +tip. 캡컷 템플릿을 사용해 더 쉽게 제작할 수 있습니다! Instagram에서 이 게시물 보기 이슈&트렌드 | 케찹(@ccatch_upp)님의 공유 게시물

퀄컴은 통신 및 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) 시장의 강자로 오랜 세월 명성을 떨쳐 왔지만, 오래전부터 PC 시장에 눈독을 들여왔습니다. 2023년 등장한 스냅드래곤 X 엘리트는 그런 노력의 결정판으로 태블릿 및 스마트폰 AP을 좀 개량한 수준이 아니라 완전히 노트북 시장을 노리고 근본적으로 다시 설계한 고성능 프로세서였습니다. 스냅드래곤 X 엘리트는 자체 개발한 고성능 ARM 코어인 오라이언(Oryon) 코어 12개와 최대 4.6TFLOPS의 연산 능력을 지닌 아드레노(Adreno) 내장 GPU, 46TOPS(INT4 기준)의 연산 능력을 지닌 헥사곤 NPU 등을 지니고 있었습니다. 스펙으로 보면 인텔의 모바일 코어 시리즈나 AMD의 라이젠 모바일, 애플의 M 시리즈에 크게 뒤지지 않을 성능이지만, 노트북에 사용하기에는 운영체제(OS)가 최대 걸림돌이었습니다. 윈도우 OS는 x86에 최적화되어 있어 x86이 아닌 ARM CPU로 구동할 경우 많은 애플리케이션을 직접 돌리지 못하고 에뮬레이션이라는 단계를 통해 구동해야 했습니다. 그러다 보니 안되는 것도 많고 되더라도 속도가 느린 문제점이 있었습니다. 스냅드래곤 X 엘리트는 성능만 대폭 높인 게 아니라 이런 문제를 극복하기 위해 마이크로소프트와 긴밀한 협력을 통해 호환성을 대폭 끌어 올렸습니다. 스냅드래곤 X 엘리트를 탑재한 마이크로소프트의 서피스 프로와 랩탑은 이전과는 다른 성능을 보여주면서 호평을 받았습니다. 퀄컴은 올해 2세대 제품인 스냅드래곤 X2 엘리트를 선보이면서 노트북 시장에 대한 공략을 강화하고 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트는 코어 숫자를 18개까지 늘리면서 CPU 성능을 상당히 강화했습니다. 다만 동일한 코어 12개를 넣었던 전작과 달리 12개의 프라임 코어(고성능)와 6개의 퍼포먼스 코어(저전력)를 탑재해 상황에 맞춰 고성능과 저전력으로 사용할 수 있게 했습니다. 프라임 코어의 경우 부스트 클럭을 5.0GHz까지 높이고 기본 클럭도 4.4GHz로 높여 전작보다 각각 0.7GHz, 0.6GHz 높아졌습니다. CPU 성능에 중요한 캐시 메모리도 43MB에서 53MB로 더 늘렸습니다. 덕분에 스냅드레곤 X2 엘리트는 X 엘리트와 비교해 싱글과 멀티 코어 성능이 각각 39%와 50% 정도 크게 높아졌습니다. 이렇게 늘어난 코어를 뒷받침하기 위해서인지 스냅드래곤 X2 엘리트는 메모리 대역폭도 크게 높였습니다. X2 엘리트는 128비트 인터페이스에서 LPDDR5X-9523를 사용해 152GB/s의 대역폭을 제공하고 X2 엘리트 익스트림은 192비트 인터페이스도 지원해 228GB/s까지 대역폭을 높일 수 있습니다. 이는 모바일 CPU로는 최고 수준이라고 할 수 있습니다. 물론 이렇게 늘어난 대역폭은 고성능 GPU가 제 성능을 뽑아내는 데도 중요합니다. GPU는 아드레노 X2-90과 X2-85를 사용하는데, 구체적인 스펙에 대한 언급은 클럭(1.85GHz와 1.7GHz) 정도 외에는 없습니다. 다만 GPU 성능은 전작 대비 50% 높아지고 같은 성능에서 전력 소모는 43%나 줄였다는 게 퀄컴의 설명입니다. 하지만 문제는 역시 호환성입니다. ARM 윈도우 버전에서 네이티브로 구동하는 경우 스냅드래곤 X 엘리트도 인텔 아크 내장 그래픽과 견줄 만한 성능을 보여줬지만, 상당수 게임은 에뮬레이션을 통해 구동해야 합니다. 이 경우 성능이 1/10 수준에 불과하거나 아예 안되는 경우도 있습니다. 윈도우는 기본적으로 x86 아키텍처 CPU를 기반으로 개발되었기 때문에 애플리케이션이나 게임 역시 x86 기반입니다. ARM 윈도우는 애플의 맥 OS보다도 훨씬 기기 숫자가 적기 때문에 게임 개발사 입장에서 이를 지원하기 위해 추가적인 비용을 투자해 ARM 윈도우 버전을 개발한다는 것은 아직은 흔치 않은 일입니다. 그런 만큼 게임이나 다른 그래픽 도구를 사용해야 하는 경우라면 스냅드래곤 탑재 노트북 구매는 신중히 결정해야 합니다. 다만 ARM 윈도우에도 장점은 있습니다. 모바일 기술에 특화되어 있다 보니 전력 효율과 배터리 수명이 뛰어난 편입니다. 배터리 성능은 사실 최근 나오는 x86 모바일 CPU도 크게 개선되긴 했지만, 모바일 통신 부분에서는 여전히 퀄컴만의 장점이 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트 제품들은 모두 Wi-Fi 7과 블루투스 5.4를 지원하고 스냅드래곤 X75 5G 모뎀을 탑재해 5G 통신망을 좀 더 쉽게 이용할 수 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트의 또 다른 장점은 새로운 헥사곤 NPU가 현재 모바일 CPU 가운데서 최고 수준인 80TOPS의 AI 연산 성능을 제공한다는 것입니다. 따라서 마이크로소프트의 코파일럿 AI 기능을 자주 사용하는 경우 더 빠르고 원활한 작동을 기대할 수 있습니다. 종합하면 스냅드래곤 X2 엘리트는 이전보다 강력해진 성능으로 현재 있는 x86 기반 모바일 CPU나 애플 M3, M4와 경쟁이 가능한 것은 물론 앞으로 등장할 경쟁자의 신제품에도 충분히 대응할 수 있는 모바일 CPU로 보입니다. 윈도우 ARM을 어느 정도 안착시켰다는 평가를 받는 스냅드래곤 X 엘리트에 이어 후속작인 스냅드래곤 X2 엘리트가 윈도우 ARM를 더 널리 보급할 수 있을지 시장에서의 반응이 주목됩니다.

“The 9th K-pop song to conquer the charts”... The ‘Golden Challenge’ craze in the music industry “The song‘s own strength is powerful despite the movie’s box office success... Popular despite the absence of a hit summer song” The original soundtrack “Golden” from the Netflix animated film “K-Pop Demon Hunters” topped the US Billboard Hot 100 singles chart. Billboard announced in a chart preview article on the 11th (local time) that ‘Golden’ rose one spot from the previous week, overtaking Alex Warren‘s ‘Ordinary’ to reach the top of the chart. Billboard noted, “‘Golden’ is the ninth song associated with Korean pop to conquer the ‘Hot 100’ chart, and it is also the first (No. 1) song performed by female vocalists.” The Hot 100 chart is calculated based on a combination of U.S. streaming data, radio airplay scores, and sales data. “Golden” recorded 31.7 million streams during the charting period, a 9% increase from the previous week. Radio airplay scores increased by 71% to 8.4 million, and sales increased by 35% to 7,000. “Golden” is a song by Huntrix, a fictional K-pop girl group from “K-pop Demon Hunters.” It was composed by Lee Jae, a former SM Entertainment trainee, and performed by singers Audrey Nuna and Ray Ami. All three are Korean Americans. Billboard introduced them as follows: “Lee Jae and Ray Ami, the actual singers of Huntrix, were born in Seoul, South Korea, while Audrey Nuna is from New Jersey.”The song debuted at No. 81 on the Hot 100 chart early last month and, riding on the success of the film, climbed the charts, reaching No. 23, No. 6, No. 4, No. 2, and No. 2 before finally reaching No. 1 in its seventh week. The ‘Hot 100’ is the top chart among Billboard‘s many detailed charts. To date, the only K-pop artists to have reached No. 1 on this chart are the group BTS (six songs) and its members Jimin (one song) and Jungkook (one song). “Golden” is the first K-pop song sung by a female artist to reach No. 1 on the Hot 100. Notably, “Golden” also reached number one on the UK Official Singles Chart Top 100, one of the world‘s two major charts alongside the US Billboard Hot 100, setting a record by topping both charts. “Golden” has become the top hit song of the summer in the K-pop market, which has been lacking in notable summer songs, thanks to its catchy melody and refreshing high notes. The high-pitched sections of the song have been seen as a benchmark for assessing a singer‘s skills, leading to a series of “Golden Challenges” by numerous K-pop stars, including Bae Da-hae of S.E.S., Lee Ha-ri of Davichi, Solar of Mamamoo, Lily of ENMIX, An Yu-jin of IVE, So Hyang, Ailee, and Kwon Jin-ah. Repoter Jeremy Suh 서주열 통신원 케데헌 ‘골든’, 빌보드 ‘핫 100’ 1위…英美 싱글차트 석권넷플릭스 애니메이션 영화 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 오리지널 사운드 트랙 ‘골든’(Golden)이 미국 빌보드 메인 싱글 차트 ‘핫 100’ 1위를 기록했다. 빌보드는 11일(이하 현지시간) 차트 예고 기사에서 ‘골든’이 전주보다 순위를 한 단계 끌어올려 알렉스 워렌의 ‘오디너리’(Ordinary)를 제치고 차트 정상에 올랐다고 밝혔다. 빌보드는 “‘골든’은 ‘핫 100’ 차트를 정복한 K팝과 관련된(associated with Korean pop) 아홉 번째 노래로, 여성 보컬리스트들이 부른 첫 번째 (1위) 곡이기도 하다”고 전했다. ‘핫 100’은 미국 스트리밍 데이터, 라디오 방송 점수(에어플레이), 판매량 데이터를 종합해 순위가 산출된다. ‘골든’은 이번 차트 집계 기간 전주 대비 9% 증가한 3천170만 스트리밍을 기록했다. 라디오 방송 점수는 71% 증가한 840만, 판매량은 35% 증가한 7천으로 각각 집계됐다. ‘골든’은 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 속 가상 K팝 걸그룹 헌트릭스의 곡이다. SM엔터테인먼트 연습생 출신 작곡가 이재, 가수 오드리 누나, 레이 아미가 불렀다. 이 세 명은 모두 한국계 미국인이다. 빌보드는 “헌트릭스의 실제 가수인 이재와 레이 아미는 대한민국 서울에서 태어났고, 오드리 누나는 뉴저지 출신”이라고 소개했다. 이 곡은 지난달 초 81위로 ‘핫 100’에 데뷔한 이래 작품의 흥행을 등에 업고 23위, 6위, 4위, 2위, 2위로 ‘차트 역주행’을 하더니 7주 차에 결국 1위 고지를 밟는 데 성공했다. ‘핫 100’은 빌보드의 많은 세부 차트 가운데 으뜸 격인 차트다. 지금까지 이 차트에서 1위를 차지한 K팝 가수는 그룹 방탄소년단(BTS·6곡)과 팀 멤버 지민(1곡)·정국(1곡)뿐이다. 여성 가수가 부른 K팝 노래로 ‘핫 100’ 1위를 기록한 사례는 ‘골든’이 최초다. 특히 ‘골든’이 앞서 지난 1일 미국 빌보드와 더불어 세계 양대 차트로 꼽히는 영국 오피셜 싱글 차트 ‘톱 100’에서 1위를 기록하면서, 이 노래는 두 차트를 모두 석권하는 진기록을 세웠다. ‘골든’은 귀에 맴도는 멜로디와 시원시원한 고음이 화제를 모으며 눈에 띄는 서머송이 부재한 올여름 K팝 시장에서 일찌감치 최고 히트곡으로 등극했다. 이 곡의 고음 구간이 가수의 실력을 가늠하는 바로미터처럼 받아들여지면서 S.E.S. 출신 바다를 비롯해 다비치의 이해리, 마마무의 솔라, 엔믹스의 릴리, 아이브의 안유진, 소향, 에일리, 권진아 등 숱한 K팝 스타들의 ‘골든 챌린지’가 줄을 잇기도 했다.