인공지능
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인공일반지능(AGI) 벤치마크 'ARC-AGI'인공지능 2025. 4. 3. 20:23
인공일반지능(AGI)의 개발은 AI 분야에서 가장 도전적인 목표 중 하나입니다. 이러한 AGI의 발전을 측정하고 평가하기 위한 벤치마크로 ARC-AGI(Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence)가 주목받고 있습니다. ARC-AGI의 설계 원리와 목적ARC-AGI는 2019년 프랑수아 숄레(François Chollet)에 의해 개발되었으며, AI 시스템의 일반화 능력과 추론 능력을 평가하는 것을 목표로 합니다. 기존의 벤치마크들이 특정 분야나 사전 학습된 데이터에 의존하는 반면, ARC-AGI는 미지의 과제에 대한 적응력을 중점적으로 평가합니다. 이는 AI 시스템이 제한된 경험과 사전 지식으로 새로운 과제를 얼마나 효율적으..
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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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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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삼성, 레인보우로보틱스 지분 확대 휴머노이드 로봇 개발 본격화인공지능 2025. 1. 2. 19:48
최근 삼성전자가 국내 로봇 전문 기업 레인보우로보틱스의 최대주주 자리에 오르며 로봇 분야에 적극 뛰어들겠다는 의지를 내비쳤다. 반도체와 모바일 사업 등 기존 주력 사업이 예전만큼의 성장성을 담보하지 못하는 가운데, 삼성전자는 차세대 성장 동력으로 로봇, 그중에서도 휴머노이드(인간형 로봇) 분야를 지목했다. 특히 인공지능(AI)과 소프트웨어(SW) 역량을 결합해 새로운 미래 시장을 선점하겠다는 포부를 드러냈다. 본 글에서는 삼성의 이번 결정이 갖는 의미와 로봇 산업 전반의 동향, 그리고 향후 전망을 분석해 본다.1. 삼성전자의 대규모 투자와 ‘미래로봇추진단’ 설립1) 레인보우로보틱스 지분 확대삼성전자는 2023년에 약 868억 원을 투자해 레인보우로보틱스 지분 14.7%를 확보한 뒤, 콜옵션 행사로 지분을..
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NVIDIA와 TSMC, AI 데이터센터의 미래를 위한 실리콘 포토닉스 기술 공개인공지능 2024. 12. 23. 20:26
실리콘 포토닉스: 차세대 반도체 통신의 핵심 기술정의와 원리실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)는 전자 장치 내부 및 반도체 간의 데이터 전송을 빛을 이용해 수행하는 첨단 기술입니다. 이 기술은 기존의 전기 신호 기반 전송 방식과 달리, 광학 신호를 사용해 데이터를 송수신합니다. 실리콘 포토닉스는 전기적 손실을 최소화하고, 데이터 전송 속도와 에너지 효율성을 극대화하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.기존 기술 대비 주요 차별점기존 구리 기반 연결 방식은 데이터 전송 시 높은 저항과 발열로 인해 전력 소모가 크고, 전송 속도와 효율성에서 한계가 있었습니다. 반면, 실리콘 포토닉스는 다음과 같은 이점을 제공합니다.속도: 광 신호를 사용하여 기존 구리 연결 방식보다 데이터 전송 속도가 수백 배 이상 ..
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SK하이닉스, 브로드컴과 HBM 대규모 계약 체결인공지능 2024. 12. 23. 20:04
SK하이닉스가 미국 반도체 기업 브로드컴(Broadcom)과 대규모 고대역폭 메모리(HBM) 공급 계약을 체결하며 AI 컴퓨팅 시장에서 입지를 확장하고 있습니다. 이 계약은 브로드컴이 AI 컴퓨팅 칩을 제작하기 위해 SK하이닉스의 검증된 HBM 제품을 도입하는 것으로, 이는 세계 최대 HBM 공급업체인 SK하이닉스의 기술력을 다시 한번 입증하는 사례로 볼 수 있습니다.브로드컴, AI 시장에서 엔비디아에 도전브로드컴은 AI 칩 설계 및 생산 분야에서 엔비디아의 독점적 지위를 도전하는 행보를 보이고 있습니다. 이번 계약에 따라 SK하이닉스는 브로드컴의 AI 가속기 칩에 사용될 HBM을 2025년 하반기부터 공급할 예정입니다. 브로드컴은 자체적으로 GPU를 생산하는 엔비디아와 달리, 주요 클라우드 서비스 제공..
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마이크론, AI 시대를 준비하는 HBM4와 HBM4E 메모리 혁신인공지능 2024. 12. 23. 19:58
인공지능(AI)의 폭발적인 성장으로 인해 고성능 컴퓨팅(HPC)과 네트워크 기술에서 대역폭 집약적인 메모리 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이러한 상황에서 Micron Technology는 차세대 고대역폭 메모리(HBM) 기술 개발을 가속화하며, 2026년 HBM4의 양산 및 2027~2028년 맞춤형 HBM4E 출시 계획을 발표했습니다. Micron의 HBM 개발 전략과 기술적 차별화를 살펴보고, 경쟁사인 SK하이닉스와 삼성전자와의 시장 경쟁 구도를 분석합니다.Micron HBM4의 양산 계획과 주요 타겟Micron은 HBM4를 2026년에 양산할 계획이며, 이는 NVIDIA의 Vera Rubin GPU 및 AMD의 Instinct MI400 시리즈 GPU 출시와 시기가 맞물립니다. 이와 함께..
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엔비디아 CEO 젠슨 황 인터뷰 블랙웰 수요 폭발적 증가 예상인공지능 2024. 10. 4. 01:59
인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 이를 지원하는 하드웨어의 필요성은 AI 분야에서 기업들에게 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 특히 NVIDIA는 AI 혁신을 주도하는 주요 기업으로 자리매김하였으며, 최근 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)의 인터뷰에서 이 같은 트렌드를 다시 한 번 확인할 수 있었습니다. CNBC의 'Closing Bell Overtime'에서 황은 NVIDIA의 차세대 AI 칩 '블랙웰(Blackwell)'에 대한 수요가 "미친 듯이" 증가하고 있다고 언급했습니다.블랙웰 칩에 대한 압도적인 수요황은 인터뷰에서 "모두가 가장 먼저, 그리고 가장 많이 갖고 싶어 한다"라고 말하며, AI 혁신에 있어 최신 기술을 선도하는 것이 얼마나 중요한지를 강조했습니다. 블랙웰은 AI 중심 데..