생성형 AI의 속도 혁명을 이끄는 LPU의 등장 배경과 기술적 우위를 엔비디아 GPU와 비교하여 면밀히 파헤친다 구글 TPU 개발진이 만든 그록의 LPU는 외부 메모리를 제거하고 칩 내부 SRAM을 활용하여 데이터 전송 지연을 원천 차단했다 이 글은 라마2와 믹스트랄 모델 구동 시 보여준 초당 500토큰 이상의 압도적인 처리 속도와 에너지 효율 데이터를 근거로 LPU가 왜 차세대 AI 인프라의 필수 요소인지 설명한다 실시간 대화형 서비스와 초저지연 AI 기술이 필요한 개발자와 기업 관계자들에게 LPU 아키텍처의 혁신적인 작동 원리와 2026년 시장 전망을 명확하게 전달한다 1. GPU 병목 현상과 엔비디아 독점의 구조적 한계 데이터 이동의 병목 현상을 해결하지 못하는 기존 GPU 아키텍처는 비..

스마트폰 제조사들은 온디바이스 AI를 차세대 핵심 경쟁력으로 내세우며 음성 인식과 사진 보정과 요약 기능을 빠르게 확장하고 있다. 그러나 사용자 반응은 기대만큼 뜨겁지 않다. AI 기능은 늘어났지만 일상 사용에서 체감되는 변화는 제한적이라는 평가가 이어진다. 이 글은 스마트폰 온디바이스 AI 기능이 왜 체감 논쟁에 놓였는지 기술 구조와 사용 환경과 서비스 설계 관점에서 분석하며 제조사와 플랫폼 전략의 간극을 짚는다. 1. 온디바이스 AI 논쟁이 시작된 배경과 스마트폰 시장의 변화 온디바이스 AI는 기술 도입 속도에 비해 사용자 체감이 따라오지 못하며 논쟁의 중심에 섰다. 스마트폰 온디바이스 AI 논쟁은 기술 실패가 아니라 기대 관리 실패에서 출발한다. 2023년 이후 주요 스마트폰 제조사는 A..

최근 보안 사고의 상당수는 고도화된 해킹 기술이 아니라 관리되지 않은 시스템 환경에서 발생한다. 패치되지 않은 서버와 방치된 계정과 오래된 접근 권한은 공격자에게 가장 쉬운 진입로가 된다. 랜섬웨어는 더 조용해졌고 장기간 내부에 머물며 백업 구조와 로그를 우회한다. 이 글은 랜섬웨어 공격이 왜 탐지되지 않는지 그리고 왜 피해는 더 커졌는지를 구조적으로 분석하며 한국 기업 보안 환경이 안고 있는 근본적 문제를 짚는다. 1. 보안 사고의 출발점이 해킹이 아닌 관리 부재로 이동한 이유 최근 보안 사고는 기술 침투보다 관리되지 않은 시스템에서 시작된다. 최근 발생하는 다수의 보안 사고를 분석하면 공격자가 새로운 취약점을 만들어내는 경우보다 이미 존재하던 보안 공백을 이용하는 비중이 높다. 보안 패치가..

AI PC는 기존 연산 구조에 NPU를 별도 탑재하며 AI 연산을 위한 전용 경로를 만든다. CPU는 일반 연산을 담당하고 GPU는 병렬 연산을 처리하는 반면 NPU는 신경망 연산을 효율적으로 실행하도록 설계된다. 이 구조는 AI 기능을 PC 내부에서 빠르고 안정적으로 처리하게 하며 전력 효율을 개선하는 효과를 만든다. 제조사들은 NPU 성능을 제품 전략의 핵심 요소로 다루기 시작했고 마이크로소프트는 AI PC 인증 기준으로 일정 이상의 NPU 연산 성능을 요구하고 있다. 1. AI PC 시대의 출현이 의미하는 컴퓨팅 패러다임의 구조적 변화 AI PC는 기존 CPU GPU 중심 구조에서 NPU 기반 연산이 결합되며 컴퓨팅 방식의 근본적 전환을 만든다 AI PC라는 용어는 2023년 이후 본격적..

테슬라 FSD의 한국 적용은 자율주행 기술 확산과 자동차 시장 구조 변화가 동시에 일어나는 중요한 시점이다. 한국 도로 환경은 복잡한 신호 체계와 다양한 차선 구조를 갖추고 있어 자율주행 시스템의 성능 검증에 적합한 조건으로 평가된다. 이러한 환경에서 테슬라의 감독형 FSD가 실제로 작동했다는 사실은 기술 성숙도와 알고리즘 안정성을 평가하는 기준이 되며 완성차 기업들은 소프트웨어 중심 구조로 이동하는 변화를 가속하고 있다. 이 글은 FSD 한국 적용이 자동차 산업과 자율주행 생태계에 미치는 영향을 근거 기반으로 분석한다. 1. 테슬라 FSD 한국 적용이 촉발한 기술적 전환점 한국 도로 환경에서 FSD가 실제 작동하며 자율주행 기술 경쟁 구도가 재편된다. 테슬라의 감독형 FSD가 한국 도로에서 ..

한국 기업의 탄소관리 시스템 도입은 설비 에너지 사용량 공급망 이동경로 건물 운영데이터를 디지털로 수집하고 자동 연산하는 구조로 변화하고 있다. 글로벌 공급망 요구와 ESG 공시 기준 확대로 기업은 연간 보고 중심 관리에서 실시간 데이터 기반 관리로 전환하고 있으며 산업 전반에서 DCM 시스템 활용이 확산되고 있다. 제조 유통 금융 공공 등 각 산업은 배출데이터 정확성과 공시 대응력을 높이기 위해 DCM을 핵심 시스템으로 도입하며 국제 기준에 맞춘 탄소데이터 품질 관리체계를 구축하고 있다. 1. 한국 기업의 DCM 확산 배경과 데이터 구조 변화 한국 기업은 최근 몇 년 사이 디지털 탄소배출 관리 시스템 DCM 도입을 빠르게 확대하고 있다. 과거에는 온실가스 배출량을 연간 단위로 수집하는 방식이..

글로벌 산업 전반에서 X AI 흐름이 빠르게 확산되며 금융 제조 의료 공공 등 데이터 기반 산업에서 도입 속도가 높게 나타나고 있다. 기업의 AI 도입률은 약 칠십 퍼센트 이상으로 집계되며 운영 자동화 위험 관리 서비스 품질 향상 등 실제 성과가 보고되는 중이다. 글은 산업별 적용 사례와 도입 수준을 체계적으로 정리해 한국 기업이 구축해야 할 X AI 전략의 구조를 설명한다. 1. X AI 확산을 보여주는 상위 지표 AI 기술은 다양한 산업에서 운영 모델을 전환하는 핵심 기반으로 작동하고 있다. 기업 조사에서는 AI를 하나 이상의 핵심 기능에 적용한다고 답한 비율이 지속적으로 증가하고 있으며 이는 단일 기술 도입 단계를 넘어 데이터 기반 운영 구조로 전환되는 흐름을 의미한다. 산업 환경을 보..

2025년 글로벌 반도체 매출은 AI 수요와 HBM 확산으로 전년 대비 두 자릿수 성장을 기록 중이다. 동시에 ITU IMT2030과 WRC23 이후 6G 상용화 준비가 구체화되며, 통신과 반도체의 기술 지형이 빠르게 수렴하고 있다. 본 글은 HBM, 2나노, 칩릿, 6G 표준화가 한국 기업 전략에 미치는 영향을 실증 데이터로 분석한다. 1. 글로벌 기술지형의 수렴, 반도체와 6G의 교차점 2025년의 산업 지도는 반도체와 통신이 분리된 축으로 존재하지 않는다. AI 연산 수요의 폭증이 메모리 구조를 바꾸고 통신망의 데이터 흐름을 재정의한다. 세계반도체시장통계기구(WSTS)에 따르면 2025년 전세계 반도체 시장 규모는 7천억 달러를 돌파할 것으로 전망된다. 2024년 대비 약 13.4퍼센트 ..