AI GPU 주문 폭증으로 TSMC CoWoS 생산량 최대치 도달 - AI GPU 수요 증가로 TSMC의 CoWoS(Chip on Wafer on Substrate) 패키징 생산능력이 한계에 도달했다. - 주요 반도체 테스트 업체들도 2026년까지 예약이 가득 찬 상태다. - AI 가속기 수요 증가로 인해 CoWoS 패키징 기술이 시장에서 더욱 중요해지고 있다. - 반도체 테스트 및 후공정 업체들은 추가 생산능력 확장을 검토 중이다. - AI 칩 시장 성장이 반도체 산업 전반에 걸쳐 공급망 압박을 가중시키고 있다. https://www.digitimes.com/news/a20250225PD216/ai-gpu-capacity-kyec-ase-packaging.html
1. QwQ-Max-Preview 모델 출시 - Alibaba가 Qwen AI 모델 시리즈의 새로운 추론 모델 QwQ-Max-Preview를 공개했다. - QwQ-Max-Preview는 Qwen 2.5 Max 기반으로 수학 및 코딩 관련 작업에 특화됐다. - Alibaba는 이 모델이 "깊은 추론과 다목적 문제 해결의 한계를 확장하기 위해 설계됐다"고 밝혔다.
2. Qwen Chat 앱 기능 추가 및 모바일 앱 출시 - Qwen Chat 애플리케이션에 QwQ-Max-Preview를 기반으로 한 ‘생각하기’ 기능이 추가됐다. - iOS 및 Android 전용 Qwen Chat 앱도 곧 출시될 예정이다.
3. 모델 오픈소스화 및 성능 평가 - QwQ-Max 및 기존 Qwen 2.5 Max 모델이 오픈 가중치 모델로 제공될 계획이다. - 더 작은 QwQ 모델 변형들이 오픈소스로 공개돼 로컬 기기에서 실행할 수 있도록 지원될 예정이다. - LiveCodeBench 평가에서 QwQ-Max-Preview는 65.6점을 기록하며 OpenAI의 o1 Medium(63.4) 및 o3 Mini Low(60.9)보다 높은 성능을 보였다.
4. 경쟁사 및 AI 투자 계획 - Alibaba의 발표와 비슷한 시기에 Anthropic이 새로운 하이브리드 추론 모델 Claude 3.7 Sonnet을 공개했다. - Alibaba는 향후 3년간 클라우드 및 AI 분야에 520억 달러 이상을 투자할 계획이다. - Eddie Wu CEO는 "AI는 한 세대에 한 번 올 산업 혁신 기회이며, AGI 실현과 모델 지능 향상이 우리의 핵심 목표"라고 밝혔다.
- 무디스가 닛산의 신용등급을 한 단계 하향해 정크 수준(Ba1)으로 조정했다. - 부진한 실적과 노후화된 제품군, 글로벌 무역 정책 변화로 인해 부정적 전망을 유지했다. - 닛산은 구조조정 계획에 따라 9,000명 감원 및 생산능력 20% 축소를 추진 중이다. - 자동차 사업의 현금 흐름이 적자를 지속할 것으로 예상되며, 미국의 멕시코산 차량 관세 부과 가능성이 위험 요인으로 지목됐다. - 지난주 혼다와의 합병 논의가 결렬되며 향후 경영 불확실성이 더욱 커졌다. https://finance.yahoo.com/news/moodys-cuts-nissan-rating-junk-050105005.html
화웨이, 2025년 전기차 100만 대 목표 설정 - 화웨이의 Harmony Intelligent Mobility Alliance(HIMA)가 2025년 전기차 판매 목표를 100만 대로 설정했다. - AITO(Seres Group), Luxeed(Chery), Stelato(BAIC BluePark), Maextro(JAC Group) 등 4개 브랜드가 판매 확대를 주도한다. - BMW, 메르세데스-벤츠, 아우디(BBA)의 총 판매량을 넘어서겠다는 목표를 세웠다. - 전기차 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 자체 기술과 브랜드 협력을 강화할 계획이다. - 화웨이의 소프트웨어 및 스마트 기술을 차량에 적용해 차별화를 시도하고 있다. https://www.digitimes.com/news/a20250221PD210/huawei-harmony-ev-brand-sales-2025.html
1. 하이브리드 구리 본딩 기술 도입 계획 - 삼성전자가 반도체 패키징 신뢰성을 높이기 위해 레이저 및 플라즈마 다이싱 기술 도입을 검토하고 있다. - 칩과 칩을 직접 연결하는 하이브리드 구리 본딩(HCB) 기술을 안정적으로 구현하는 것이 목표다. - 하이브리드 본딩 기술은 칩 간 배선 길이를 줄여 입출력단자(I/O) 밀도를 높이는 장점이 있다.
2. 새로운 다이싱 기술 적용 - 기존 블레이드 다이싱 방식 대신 레이저 그루빙 및 플라즈마 다이싱 기술을 도입할 계획이다. - 기존 방식은 물리적 절단 과정에서 발생하는 이물질 관리가 어렵다는 단점이 있다. - 새로운 다이싱 기술을 통해 칩 표면을 더욱 정밀하게 가공하고 신뢰성을 높일 예정이다.
3. 첨단 패키징 및 반도체 공정 혁신 - 삼성전자는 2나노 공정에 후면전력공급장치(BSPDN)와 CFET 방식을 도입할 계획이다. - 3D 패터닝, 신소재 적용, 적층 기술 등을 지속 연구개발 중이다. - 반도체 결함을 줄이고 신뢰도를 높이기 위한 기술 혁신을 이어가고 있다.
1. 데이터센터 투자 증가 전망 - 글로벌 데이터센터 자본지출(CapEx)이 2024년 4300억 달러에서 2029년 1조 1000억 달러로 두 배 이상 증가할 전망이다. - AI 기술에 대한 수요 증가가 주요 원인으로 작용하고 있다. - 기업들은 데이터센터 예산의 35%를 AI 최적화 서버에 투자하고 있으며, 2029년까지 41%로 증가할 것으로 예상된다.
2. 하이퍼스케일러들의 AI 투자 확대 - 아마존, 구글, 메타, 마이크로소프트 등 4개 기업이 2025년 전 세계 데이터센터 투자액의 절반을 차지할 전망이다. - 하이퍼스케일러들은 이미 예산의 40%를 AI 가속 서버에 할당하고 있다. - AI 서버는 일반 서버(7000~8000달러)보다 훨씬 비싸며, 최신 NVIDIA CPU를 장착한 경우 10만~20만 달러에 달할 수 있다.
3. 데이터센터 인프라 변화 - AI 서버 도입이 증가하면서 네트워크, 전력, 냉각 인프라에 대한 투자도 확대되고 있다. - 데이터센터 물리적 인프라(DCPI) 지출은 연평균 14% 성장하여 2029년 610억 달러에 이를 것으로 예상된다. - AI 컴퓨팅 클러스터의 백엔드 네트워크를 지원하는 이더넷 네트워크 어댑터 시장은 2029년까지 연평균 40% 성장할 전망이다.
4. 전력 및 냉각 문제 - AI 서버는 높은 전력 소모로 인해 데이터센터 전력 밀도를 크게 증가시키고 있다. - 현재 랙당 평균 전력 밀도는 15kW 수준이지만, AI 워크로드의 경우 60~120kW까지 필요하다. - IDC에 따르면 AI 관련 데이터센터 에너지 소비는 연평균 45% 증가해 2027년 146테라와트시(TWh)에 이를 것으로 전망된다. - 기존 공랭식 냉각 시스템은 50kW를 넘기면 효과가 제한적이므로, 데이터센터 운영업체들은 액침 냉각(liquid cooling) 도입을 확대하고 있다. - 2024년 기준으로 데이터센터의 22%가 액침 냉각을 사용 중이며, 61%가 도입을 고려하고 있다.
5. 향후 전망 - AI의 발전과 함께 데이터센터 설계 및 운영 방식이 급격히 변화하고 있다. - 신규 데이터센터는 초기부터 액침 냉각을 고려해 설계하고 있으며, 향후 몇 년간 대규모 배치가 이루어질 전망이다. - AI 인프라의 확산과 함께 데이터센터 업계의 투자 및 기술 변화가 가속화될 것으로 예상된다.
1. 딥시크와 AI 경쟁 심화 - 딥시크가 주요 기업들 사이에서 패닉을 일으키며 투자자들에게 경각심을 주고 있다. - 딥시크는 2024년 12월 말, 600만 달러 미만 비용으로 2개월 만에 개발된 오픈소스 대규모 언어 모델을 공개했다. - NVIDIA H800과 같은 저성능 칩을 사용해 개발되었지만, 높은 성능을 보여주고 있다. - 딥시크가 NVIDIA H800 GPU 2,048개 구매와 훈련 비용 포함 최대 5,500만 달러를 지출했다. - 비교적 낮은 비용으로 OpenAI를 따라잡을 수 있는 가능성이 산업의 상품화를 가속화하고 있다.
3. 성능 및 경쟁력 - 딥시크 모델은 Meta의 Llama 3.1, OpenAI의 GPT-4o, Anthropic의 Claude Sonnet 3.5를 다양한 테스트에서 능가했다. - 딥시크는 최근 새로운 추론 모델 r1을 공개하며 OpenAI의 o1을 능가하는 성능을 입증했다. - 효율적인 추론 능력과 컴퓨팅 자원 활용이 주목받고 있다.
4. AI 하드웨어 비용 부담 - 미국 AI 기업들은 하드웨어 비용 충당을 위해 연간 약 6,000억 달러의 수익을 창출해야 한다. - Sequoia에 따르면 CAPEX와 R&D 비용은 경쟁력을 유지하기 위해 계속 증가할 것으로 예상된다.
5. 수익성 우려 - AI 분야에서 경쟁력을 유지하려는 리스크로 인해 기업들은 높은 비용을 감수하고 있다. - AI 산업은 날이 갈수록 수익성 있는 사업으로 보기 어려워지고 있다.
6. 소비자 혜택과 기업 부담 - AI 기술의 발전은 소비자에게 유리한 순간을 제공하고 있다. - 반면, 경쟁에 뛰어든 기업들에게는 매우 부정적인 소식으로 평가된다.
7. 글로벌 AI 경쟁 심화 - Microsoft CEO Satya Nadella는 딥시크의 발전을 매우 진지하게 받아들여야 한다고 언급했다. - 중국 AI 기업들이 효율성과 창의성을 기반으로 글로벌 AI 경쟁에서 두각을 나타내고 있다.
1. NVIDIA와 삼성전자의 관계 - NVIDIA의 CEO 젠슨 황이 삼성전자의 HBM 공정을 신뢰할 수 없다고 말했다. 이는 두 회사 간의 관계에 새로운 장애물을 만들었다. 삼성전자는 오랫동안 NVIDIA의 HBM 공급업체로 포함되기 위해 노력해왔다.
2. 삼성전자의 HBM 자격 획득 실패 - 이전에 삼성전자의 HBM3가 NVIDIA의 자격 테스트를 통과하지 못했다는 소문이 있었다. 젠슨 황은 이 소문을 반박했지만, 현재까지 삼성전자는 진전을 보이지 못했다.
3. 젠슨 황의 비판 - 젠슨 황은 HBM 자격 획득 상황에 대해 삼성전자의 경영진을 비난했다. 그는 삼성전자와 그 엔지니어들을 신뢰할 수 없다고 말했다. NVIDIA는 삼성전자의 고객이지 직원이 아니라고 강조했다. 삼성전자의 고위 임원들이 자주 바뀌어 신뢰하고 거래할 수 없다고 말했다.
4. NVIDIA의 대만 공급업체 선호 - NVIDIA가 삼성전자의 GDDR7 메모리 모듈 대신 Micron을 선택했다고 한다. NVIDIA가 삼성전자의 실적으로 인해 대만 공급업체를 더 선호하는 것으로 보인다.
5. 삼성전자의 입장 - 삼성전자 임원들은 HBM 자격 단계를 통과할 것이라고 투자자들에게 확신을 주고 있다. 지연에도 불구하고 낙관적인 태도를 보이고 있다.
6. 향후 전망 - 현재 상황으로 볼 때 삼성전자가 NVIDIA의 HBM 공급업체가 되기는 어려워 보인다. NVIDIA의 HBM 공급선 확보는 삼성전자의 지속 가능성에 중요한 요소이다. NVIDIA가 전 세계 공급업체들에게 중요한 고객이 되었다.
1) 청정 에너지 대출 프로그램 개편 검토 - 트럼프 행정부가 4000억 달러 규모의 청정 에너지 대출 프로그램 철회 법적 검토 진행 중이다. - 에너지부 대출 프로그램 국장 John Sneed가 핵발전과 액화천연가스(LNG) 등 정부가 선호하는 기술에 집중할 계획을 밝혔다. - 기존 대출 취소 여부도 검토 중이며, 법적 타당성이 확인되지 않아 결정되지 않았다.
2) 정부 대출 프로그램 개요 - 해당 프로그램은 조지 W. 부시 대통령 시절 도입되어 온실가스 감축을 위한 혁신적 에너지 프로젝트에 자금 지원을 제공했다. - 현재까지 600억 달러 이상의 대출이 승인됐으며, PG&E Corp. 150억 달러, Ford 92억 달러, Ioneer Ltd. 10억 달러 지원 사례가 포함된다. - Tesla의 Model S 개발 초기에도 4억 6500만 달러의 대출이 제공됐다.
3) 대출 회수 가능성 - Rivian Automotive 66억 달러, Samsung SDI와 Stellantis JV 75억 4000만 달러 대출이 주목받고 있다. - 이미 집행된 대출은 회수하기 어려울 것으로 전망되며, 법적 문제로 인해 철회가 쉽지 않을 수 있다. - ClearView Energy Partners는 지급된 자금 회수가 어려울 것이라고 분석했으며, Capital Alpha Partners는 미집행 자금이 장기간 보류될 가능성이 크다고 전망했다.
1) 경제 및 금리 정책 - 미국의 금리가 지나치게 높다. 이를 낮추는 것이 필요하다. - 현재 미국의 인플레이션이 여전히 높고 지속되고 있다.
2) 에너지 및 환경 정책 - 바이든 행정부가 광범위한 지역에서 시행한 해양 석유 및 가스 시추 금지를 즉시 철회할 예정이다. - 알래스카 북극 야생동물 보호구역(ANWR)에서 시추를 재개할 예정이다. - 풍력발전소 건설을 금지하는 정책을 도입할 것이다.
3) 외교 및 무역 정책 - 캐나다와 멕시코 간 무역 문제를 해결하기 위해 조치를 취할 것이다. - 캐나다와 멕시코에 대해 매우 강력한 관세를 부과할 가능성이 있다. - NATO 회원국의 기여금을 5%로 늘려야 한다.
4) 지리적·전략적 통제 - 멕시코 만의 이름을 '미국 만'으로 변경할 계획이다. - 경제 안보를 위해 파나마와 그린란드가 필요하다. - 그린란드 통제 확보를 위해 군사적 또는 경제적 강압을 사용하지 않을 것을 보장할 수 없다. - 파나마 운하 통제를 위해 군사적 또는 경제적 강압을 사용하지 않을 것을 보장할 수 없다.
5) 가자지구 인질 협상 - 1월 20일 취임식 이전에 가자 인질 협상과 관련된 좋은 결과가 있기를 희망한다. - 인질들이 내가 취임하기 전에 돌아오지 않으면 심각한 사태가 벌어질 것이다.
6) 투자 관련 정책 - 미국에 새로운 데이터 센터를 건설하기 위해 200억 달러를 투자할 계획이다.
1. H20 칩 추가 규제 검토 - 트럼프 행정부가 Nvidia의 중국 판매 제한을 강화하는 방안을 논의했다. - H20 칩을 포함한 추가 규제 가능성이 검토되고 있다. - Nvidia는 기존 수출 제한을 충족하기 위해 성능을 낮춘 제품을 중국 시장에 출시했다.
2. 정책 방향과 관련 부처 동향 - 상무장관 지명자 Howard Lutnick은 반도체 규제에 강경한 입장을 밝혔다. - 트럼프 행정부는 정책 우선순위를 조율하는 초기 단계에 있다. - 규제 결정까지는 상당한 시간이 소요될 전망이다.
3. Nvidia의 대응과 시장 반응 - Nvidia 주가는 소식이 전해진 후 뉴욕에서 6.9% 하락했다. - Nvidia는 정부와 협력할 준비가 되어 있다고 밝혔다. - 추가 제한이 시행될 경우, Nvidia의 중국 매출 감소가 불가피하다.
4. 미중 갈등과 AI 경쟁 - 추가 규제는 미중 간 기술 경쟁 심화를 의미한다. - 미국 기업의 기술 우위를 유지하기 위한 대응이 논의되고 있다. - DeepSeek의 AI 모델 출시 이후 미국 기술주들의 시가총액이 1조 달러 감소했다.
5. 기존 규제와 H20 칩 개발 배경 - 바이든 행정부는 2023년 Nvidia의 H800 칩 성능을 제한하는 조치를 도입했다. - Nvidia는 이에 대응해 H20 칩을 개발했으며, 추가 규제 가능성이 거론되고 있다. - 이전 행정부에서도 H20 칩 제한이 논의됐으나 시행되지는 않았다.
1. Qwen 2.5-Max 출시 - 알리바바가 새로운 AI 모델 Qwen 2.5-Max를 공개했다. - DeepSeek-V3뿐만 아니라 GPT-4o, Llama-3.1-405B보다 성능이 우수하다고 주장했다. - 춘절 첫날 공개된 점에서 DeepSeek의 급성장이 중국 내 경쟁을 촉진했음을 시사한다.
2. DeepSeek의 성장과 글로벌 영향 - DeepSeek-V3 기반 AI 어시스턴트와 R1 모델이 실리콘밸리에 충격을 주었다. - 개발 및 사용 비용이 낮아 미국 AI 기업들의 대규모 투자 계획에 대한 의문이 제기됐다. - DeepSeek-R1 발표 직후 ByteDance도 새로운 AI 모델을 공개했다.
3. 중국 내 AI 가격 경쟁 심화 - DeepSeek-V2가 출시된 이후 중국 내 AI 모델 가격 경쟁이 심화됐다. - 알리바바는 AI 모델 가격을 최대 97% 인하했다. - Baidu, Tencent 등 주요 기업들도 경쟁적으로 AI 모델을 출시했다.
4. DeepSeek의 운영 방식과 목표 - DeepSeek은 소규모 연구소처럼 운영되며 젊은 연구원들로 구성돼 있다. - 창립자 Liang Wenfeng은 기존 대형 IT 기업들이 AI 산업에 적합하지 않다고 밝혔다. - 목표는 AGI 실현이며, 가격 경쟁에는 관심이 없다고 말했다.
5. 대형 기술 기업의 한계 - AI 대형 모델은 지속적인 혁신이 필요하다고 Liang Wenfeng이 주장했다. - 대형 기술 기업들은 높은 운영비와 경직된 구조로 인해 한계가 있다고 평가했다.
1. 연구 및 개발 현황 - Meta가 AI와 증강현실에 이어 인간형 로봇을 차세대 핵심 사업으로 선정했다. - Reality Labs 하드웨어 부서 내 새로운 팀을 구성해 로봇 개발을 진행할 예정이다. - 로봇 하드웨어를 자체 개발하면서도, 주력 목표는 로봇 AI, 센서, 소프트웨어 기술을 제공하는 것이다. - Unitree Robotics 및 Figure AI 등과 협력 논의를 시작했다. - 초기에는 Meta 브랜드의 로봇을 직접 생산할 계획이 없지만, 향후 가능성을 열어두고 있다.
2. 핵심 기술 및 전략 - Meta가 개발한 손 추적 기술, 저대역폭 컴퓨팅, 상시 작동 센서 등이 로봇 개발에 활용될 예정이다. - 기존 인간형 로봇은 실생활에서 유용성이 부족해, 가정 내 가사 지원 기능을 우선적으로 개발할 계획이다. - 목표는 Google의 Android 운영체제와 Qualcomm의 칩처럼, 전체 로봇 시장을 위한 기반 기술을 제공하는 것이다. - 로봇의 소프트웨어, 센서, 컴퓨팅 패키지를 기존 Reality Labs 제품 기술과 연계할 예정이다.
3. 인력 및 투자 규모 - Marc Whitten이 프로젝트를 이끌며, 100명의 엔지니어를 신규 채용할 계획이다. - 2025년 관련 인프라 및 제품 개발에 650억 달러를 투자할 예정이다.
4. 시장 전망 및 경쟁 상황 - Tesla의 Optimus 로봇은 3만 달러 수준으로 출시될 예정이며, Boston Dynamics 등 기업도 로봇 상용화에 박차를 가하고 있다. - Meta는 기업 시장보다는 가정용 로봇 시장을 주요 타겟으로 설정했다. - 자율주행차 기술과 유사한 데이터 및 AI 기술이 필요하지만, 가정 환경이 도로보다 변수가 많아 개발 난도가 높다고 판단했다.
1. 미국 관세 조치 - 트럼프가 캐나다와 멕시코에 25%, 중국에 10%의 일반 관세 부과하는 명령 서명했다 - 관세는 화요일 오전 12시 1분부터 발효되며 협상 가능성은 불확실하다 - 캐나다, 멕시코, 중국에서 수입되는 다양한 제품에 적용된다 - 보복 조항 포함돼 있으며, 캐나다는 이미 보복 관세 계획을 밝혔다 - 기존 관세 외 추가 조치로 무역 비용 증가 예상된다
2. 관세 조치 배경 - 트럼프는 불법 이민과 마약 유입 문제를 이유로 관세 부과 결정했다 - 캐나다산 에너지 수입품은 10% 관세 적용돼 가격 상승 부담 일부 완화했다 - 미국 내 휘발유와 난방유 가격 상승을 최소화하려는 조치 포함됐다 - 국제 비상 경제 권한법(IEEPA)과 국가 비상법을 근거로 관세 발동했다 - 일부 공화당 의원들이 반대 의사 밝혔지만 당 차원의 강한 저항은 없는 상황이다
3. 경제 및 산업 영향 - 캐나다, 멕시코, 중국은 미국 수입의 거의 절반을 차지하는 주요 교역국이다 - 식료품, 주택, 휘발유 등 주요 품목 가격 상승으로 소비자 부담 증가 전망된다 - 자동차 업계는 미·캐나다 통합 공급망에 타격을 받을 것이라 경고했다 - 에너지 업계는 원유 및 정제유 가격 상승으로 미국 내 정유 시설 운영 부담 증가 예상했다 - 소규모 수입품에 대한 면세 혜택 철회로 전자상거래와 온라인 소매업계 영향 받을 전망이다
4. 국제 사회 반응 및 대응 - 캐나다 총리 트뤼도가 조만간 공식 입장 발표할 예정이다 - 캐나다는 보복 관세를 준비 중이며 미국산 주요 제품에 타격을 줄 계획이다 - 캐나다 제조업 단체는 관세로 인해 투자 감소와 고용 축소가 우려된다고 밝혔다 - 멕시코 및 중국의 대응 조치 여부가 향후 무역 전쟁의 추가 확산 여부를 결정할 것으로 보인다 - 트럼프 행정부는 캐나다의 협력 조치에 따라 관세 철회 가능성을 언급했지만 실현 가능성은 낮다
1. 고성능 컴퓨팅을 위한 메모리 혁신 - AI, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션의 확산으로 고효율, 대용량, 저지연 메모리 수요가 증가하고 있다. - NVIDIA는 GB 시리즈 GPU에서 다양한 메모리 모듈 설계를 도입해 이러한 요구를 충족시키고 있다.
2. NVIDIA GB300, LPCAMM 채택 - 기존 GB200에서는 512GB LPDDR5X를 메인 메모리로 사용했으나, GB300에서는 LPCAMM 모듈을 채택했다. - LPCAMM은 표준화된 인터페이스를 제공해 공급망의 다양성을 확보하고 유연한 메모리 확장이 가능하다. - 독립형 모듈 구조로 설계돼 필요 시 교체 및 업그레이드가 용이하다. - 기존 온보드 메모리 대비 효율적인 냉각이 가능하며, 제조 비용 절감 효과도 기대된다.
3. 주요 반도체 기업들의 LPCAMM 개발 현황 - 삼성전자: LPCAMM2 출시, JEDEC 표준 준수, SODIMM 대비 60% 작은 설치 면적으로 공간 활용성 극대화 - FORESEE(江波龙): LPDDR5/5X 기반 LPCAMM2 공개, AI 단말 및 초슬림 노트북 시장 겨냥 - micron: 최대 7500MT/s 속도를 제공하는 LPCAMM2 개발, 대기 전력 80% 절감
4. NVIDIA의 SOCAMM 개념 도입 - SOCAMM(Space-Optimized CAMM)은 데이터센터 및 엣지 컴퓨팅 환경에서 높은 저장 밀도를 제공하는 새로운 메모리 모듈 구조다. - 3D 패키징 기술을 활용해 공간 효율성을 극대화하고, 고성능 및 저전력 동작을 지원한다. - 새로운 냉각 솔루션과 전력 관리 기술이 적용돼 안정적인 운영이 가능하다.
5. 내장 메모리 기술의 미래 - GB200의 LPDDR5X에서 GB300의 LPCAMM, 그리고 향후 SOCAMM으로의 전환을 통해 NVIDIA는 유연성과 성능을 동시에 확보하고 있다. - 고성능 컴퓨팅 및 AI 워크로드 증가에 따라 저전력, 고효율 메모리 솔루션의 도입이 가속화될 전망이다. - 향후 더욱 혁신적인 메모리 설계가 등장하며 업계 전반의 변화를 이끌 것으로 예상된다. https://blog.csdn.net/zhuzongpeng/article/details/144925884
17.02.202515:20
NVIDIA, 삼성과 차세대 AI 메모리 칩 개발 비밀 협상 중
1. SOCAMM 개발 및 협력 배경 - NVIDIA가 AI 가속기 시장을 장악하면서 대량의 고대역폭 메모리(HBM)가 필요해지고 있다. - 현재 SK하이닉스가 HBM 공급을 주도하고 있으며, 삼성은 HBM3E 승인을 추진 중이다. - 삼성과 NVIDIA는 새로운 AI 메모리 칩 SOCAMM(System on Chip Advanced Memory Module) 상용화를 위한 비밀 협상을 진행 중이다. - SK하이닉스도 NVIDIA와 SOCAMM 관련 논의를 진행 중인 것으로 알려졌다.
2. SOCAMM의 기술적 장점 - 기존 HBM보다 성능이 향상된 차세대 메모리 기술로 평가받고 있다. - 데이터 병목 현상을 줄이기 위해 더 많은 포트를 제공하며, AI 슈퍼컴퓨터의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. - 탈착식 모듈 설계를 적용해 데이터센터 운영자가 손쉽게 메모리 모듈을 교체·업그레이드할 수 있다. - 크기가 작아 동일한 공간에 더 많은 모듈을 배치할 수 있어 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 유리하다.
홍콩 상장 로봇 및 기술주 상승 - Medbot-B 16% 상승 - Horizon Robotic 11% 상승 - Xpeng 7% 상승 - Robosense 6.5% 상승 - Xiaomi 4% 상승
- 중국 Boton Technology 주가 16% 급등 - Unitree Robotics와 협력 소식 이후 상승
19.02.202502:04
삼성전자, 새로운 장비로 반도체 패키징 혁신 추진
1. 하이브리드 구리 본딩 기술 도입 계획 - 삼성전자가 반도체 패키징 신뢰성을 높이기 위해 레이저 및 플라즈마 다이싱 기술 도입을 검토하고 있다. - 칩과 칩을 직접 연결하는 하이브리드 구리 본딩(HCB) 기술을 안정적으로 구현하는 것이 목표다. - 하이브리드 본딩 기술은 칩 간 배선 길이를 줄여 입출력단자(I/O) 밀도를 높이는 장점이 있다.
2. 새로운 다이싱 기술 적용 - 기존 블레이드 다이싱 방식 대신 레이저 그루빙 및 플라즈마 다이싱 기술을 도입할 계획이다. - 기존 방식은 물리적 절단 과정에서 발생하는 이물질 관리가 어렵다는 단점이 있다. - 새로운 다이싱 기술을 통해 칩 표면을 더욱 정밀하게 가공하고 신뢰성을 높일 예정이다.
3. 첨단 패키징 및 반도체 공정 혁신 - 삼성전자는 2나노 공정에 후면전력공급장치(BSPDN)와 CFET 방식을 도입할 계획이다. - 3D 패터닝, 신소재 적용, 적층 기술 등을 지속 연구개발 중이다. - 반도체 결함을 줄이고 신뢰도를 높이기 위한 기술 혁신을 이어가고 있다.
초록 - 우리는 첫 번째 세대의 추론 모델인 DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1을 소개한다. - DeepSeek-R1-Zero는 대규모 강화 학습(RL)을 통해 학습된 모델로, 사전 학습(SFT)을 초기 단계로 수행하지 않았음에도 불구하고 뛰어난 추론 능력을 보여준다. - 강화 학습을 통해 DeepSeek-R1-Zero는 자연스럽게 강력하고 흥미로운 추론 행동을 나타내지만, 가독성이 떨어지고 언어 혼합과 같은 문제를 겪는다. - 이러한 문제를 해결하고 추론 성능을 더욱 향상시키기 위해 다단계 훈련과 RL 이전의 Cold-start 데이터를 포함한 DeepSeek-R1을 도입했다. - DeepSeek-R1은 OpenAI의 o1-1217 모델과 비교 가능한 추론 성능을 보여준다. - 연구 커뮤니티를 지원하기 위해 우리는 DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1을 오픈 소스로 제공하며, DeepSeek-R1에서 Qwen 및 Llama를 기반으로 증류(distillation)된 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B 모델을 공개한다.
