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모건 스탠리 휴머노이드 100카테고리 없음 2025. 2. 19. 14:58
휴머노이드 100: 휴머노이드 로봇 가치 사슬 매핑AI의 물리적 구현은 60조 달러 규모의 전체시장(TAM), 글로벌 GDP, 그리고 노동의 의미를 변화시키고 있습니다. 모건스탠리는 "휴머노이드 100(Humanoid 100)"을 발표하며, 로봇을 연구실에서 가정으로 가져오는 데 중요한 역할을 할 수 있는 다양한 산업 및 지역의 주식을 전 세계적으로 매핑하였습니다.디지털에서 물리적 세계로 확장되는 AI 혁신생성형 AI가 디지털 세계(비트/바이트)에서 물리적 세계(원자/광자)로 확장됨에 따라, 투자자들은 이 거대한 혁신의 잠재력을 점차 인식하면서도, 이를 투자로 연결하는 방법을 고민하고 있습니다.초기 휴머노이드 블루페이퍼에서 발표된 '휴머노이드 66'은 AI와 로보틱스 분야에서 핵심 기업들을 선정한 최초의..
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스탠포드대학 HAI AI 인덱스(AI Index) 2024 보고서(제7판) 요약인공지능 2025. 2. 18. 17:58
AI 인덱스 2024 보고서(제7판) 개요AI Index 2024는 지금까지 가장 포괄적인 보고서로, AI가 사회에 미치는 영향이 그 어느 때보다도 중요한 시점에 발표되었습니다. 이번 보고서는 기존보다 더 넓은 범위를 다루며, 기술 발전, 대중의 인식, AI 개발을 둘러싼 지정학적 역학 관계 등의 주요 트렌드를 심층적으로 분석합니다.특히, 이번 보고서에서는 기존보다 더 많은 독창적인 데이터를 포함하며, 다음과 같은 새로운 분석을 추가했습니다.AI 훈련 비용에 대한 새로운 추정치책임 있는 AI(RAI, Responsible AI) 환경에 대한 상세 분석AI가 과학 및 의학에 미치는 영향을 다룬 새로운 장 추가 AI Index 보고서는 AI 관련 데이터를 추적, 수집, 요약, 시각화하여 제공합니다. 정책 결..
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SPRi, 2024년 글로벌 초거대 AI 모델 현황 분석 보고서카테고리 없음 2025. 2. 17. 20:27
1. 연구 개요(1) 초거대 AI 모델 정의초거대 AI 모델 : 대규모 컴퓨팅 인프라와 방대한 데이터 학습을 기반으로 인간과 유사한 인지·판단·추론 능력을 갖춘 AI 모델기존 AI는 특정 목적의 작업(task) 수행에 한정되었지만, 초거대 AI는 보다 복잡하고 광범위한 분야에서 활용 가능.AI 모델 성능은 모델 크기(model size), 학습 데이터(dataset), 학습 연산량(training compute)의 크기에 따라 향상(스케일링 법칙).(2) 연구 목적 및 방법2020~2024년 출시된 글로벌 초거대 AI 모델 현황을 조사하여 국가별, 분야별, 개발 형태별 동향 분석.EPOCH AI 데이터베이스 활용하여 주요 통계를 산출.2024년 기준 주요 기업 및 모델 분석 포함.2. 글로벌 초거대 AI..
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Bitcoin의 가격 정체와 글로벌 불확실성 속에서 부상하는 실물 자산(RWA) 토큰화카테고리 없음 2025. 2. 9. 02:24
1. 서론: 변화하는 투자 환경과 혁신적 자산 토큰화최근 글로벌 금융 시장에서는 Bitcoin과 같은 암호화폐의 가격 정체 및 큰 폭의 변동성이 지속되면서 투자자들 사이에서 새로운 투자 수단에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 전통적인 자산 투자에서는 높은 진입 장벽과 유동성 부족, 그리고 규제상의 한계 등 다양한 문제점이 존재했으나, 블록체인 기술의 발전과 함께 실물 자산(RWA) 토큰화가 이러한 문제들을 해결할 수 있는 혁신적 방법으로 부상하고 있습니다.실물 자산 토큰화란 부동산, 미술품, 고정 수입 상품 등 기존의 오프라인 자산을 디지털 토큰으로 전환하여 블록체인 상에서 거래할 수 있도록 만든 기술로, 이는 투자 접근성을 높이고 자산의 유동성을 획기적으로 개선하는 효과를 가지고 있습니다.본 글에서는 ..
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딥시크(DeepSeek) AI, CUDA를 넘어서 PTX 최적화로 가는 길인공지능 2025. 2. 9. 02:01
최근 AI 모델 훈련의 효율성을 극적으로 높인 DeepSeek AI의 혁신이 업계를 놀라게 하고 있습니다. DeepSeek는 기존 GPU 프로그래밍 패러다임을 벗어나 PTX(Parallel Thread Execution)라는 로우레벨 프로그래밍 방식을 활용하여 최적화를 극대화했습니다. 이를 통해 NVIDIA의 CUDA를 부분적으로 우회하면서도 성능을 대폭 향상시킨 것이죠.1. DeepSeek AI의 혁신적인 모델 훈련 방식DeepSeek는 6,710억 개의 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델을 2,048개의 NVIDIA H800 GPU 클러스터에서 단 2개월 만에 훈련하는 데 성공했습니다. 이는 메타(Meta)와 같은 글로벌 선도 기업들의 모델 훈련 대비 10배 이상 빠..
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ASAP: 시뮬레이션과 현실 세계 물리학 정렬을 통한 민첩한 인간형 로봇 전신 기술 학습카테고리 없음 2025. 2. 6. 19:51
1. 인간형 로봇의 도전 과제: 시뮬레이션과 현실의 차이인간형 로봇은 사람과 비슷한 방식으로 움직이며 복잡한 동작을 수행할 수 있도록 설계됩니다. 하지만, 시뮬레이션에서 완벽하게 동작하는 로봇이 현실에서는 엉성하게 움직이거나 넘어지는 경우가 많습니다.이러한 문제의 핵심은 시뮬레이션과 현실 세계의 물리 법칙 차이(dynamics mismatch)입니다. 기존에는 이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법이 사용되었습니다:시스템 식별(System Identification, SysID): 실제 로봇의 물리적 특성을 반영한 매개변수를 찾아 시뮬레이션을 조정하는 방식.도메인 랜덤화(Domain Randomization, DR): 다양한 시뮬레이션 환경을 만들어 정책을 일반화하는 방식.딥러닝 기반 동역학 모델 학..
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비야디(BYD), 2024년 기록적 판매 실적 테슬라의 리더십에 도전카테고리 없음 2025. 1. 2. 20:22
비야디, 2024년 NEV 판매 427만 대 기록중국 자동차 시장의 선두주자 비야디(BYD)는 2024년 신에너지 차량(NEV) 판매량이 427만 2,145대로 전년 대비 41% 증가하며 새로운 역사를 썼습니다. 이는 주로 플러그인 하이브리드 차량(PHEV) 판매량이 급증한 덕분입니다.비야디는 PHEV 부문에서 2024년에만 248만 5,378대를 판매하여 전년 대비 72.83% 증가라는 놀라운 성과를 보였습니다. 반면, 배터리 전기차(BEV) 판매량은 176만 4,992대로, 상대적으로 낮은 12.08% 성장률을 기록했습니다.12월 월간 실적2024년 12월 비야디는 51만 4,809대의 NEV를 판매하며 전년 동월 대비 50.95% 증가를 달성했습니다. 이는 전달 대비 1.58% 증가한 수치로, 비야..
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창신메모리 CXMT, DDR5 생산 수율 80% 달성: 2025년까지 90% 목표카테고리 없음 2025. 1. 2. 20:14
중국 DRAM 제조사 CXMT(ChangXin Memory Technologies)가 DDR5 DRAM 생산 수율에서 80%를 달성하며 주목받고 있다. 이는 초기 생산 시작 당시 50%에 머물렀던 수율에서 크게 개선된 성과로, 2025년 말까지 90% 수율 목표를 설정했다. 이는 중국 내 DRAM 산업 발전과 글로벌 DRAM 시장 경쟁력 강화의 중요한 전환점으로 평가된다.CXMT의 생산 현황: DDR4 및 DDR5CXMT는 현재 중국 허페이(Hefei)에 두 개의 반도체 제조 공장을 운영 중이다.Fab 1: DDR4 생산월간 생산 용량: 10만 장 웨이퍼제조 공정: 19nm수율: 90% 달성Fab 2: DDR5 생산월간 생산 용량: 5만 장 웨이퍼제조 공정: 17nm수율: 80% (2025년 90% 목표..