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AI

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AI 전용 메모리 – PIM(Processing In Memory) 기술 메모리와 연산을 하나로 묶는 차세대 AI 컴퓨팅 패러다임 PIM?2025년 현재 전 세계 IT 업계의 화두는 단연 AI 반도체입니다. GPT-5와 같은 초거대 언어 모델은 수천억~수십조 개의 파라미터를 학습·추론하며, 이를 위해서는 막대한 연산 성능과 메모리 대역폭이 필요합니다. 그러나 기존 폰 노이만 아키텍처(von Neumann architecture)에서는 메모리와 프로세서 간 데이터 이동 병목(Bottleneck)이 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 특히 AI 연산은 데이터 이동량이 크고, 행렬·벡터 곱셈이 반복되며, 병렬성이 높기 때문에 기존 CPU·GPU·NPU 구조만으로는 전력 소모와 처리 속도 한계를 극복하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 PIM(Processing I..
AI 시대의 테마형 ETF – 단순 기술주와 무엇이 다를까? 4차 산업혁명과 함께 성장하는 인공지능 테마 투자 가이드 왜 지금, AI 테마형 ETF인가?2023년 OpenAI의 ChatGPT 등장 이후, 인공지능(AI)은 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업과 경제 구조를 바꾸는 메가트렌드로 자리 잡았습니다. 2025년 현재, 글로벌 기업들의 AI 투자 규모는 매년 수백억 달러에 달하며, 금융, 의료, 제조, 콘텐츠 산업까지 AI가 침투하지 않는 분야가 없을 정도입니다. 이런 흐름 속에서 주식 시장에서도 AI 관련 종목에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 엔비디아, 마이크로소프트, 구글, 아마존 같은 빅테크 기업뿐 아니라, 반도체, 데이터센터, 클라우드, 로보틱스 기업까지 AI 생태계 전반이 주목받고 있습니다. 그러나 개인 투자자 입장에서 AI 산업 전체를 커버하..
뉴로모픽 반도체 – 인간 뇌를 닮은 차세대 AI 칩 초지능 시대를 향한 반도체 혁명의 새로운 지평 인간의 뇌를 닮은 컴퓨터를 만들 수 있을까?2025년 현재 인공지능(AI)은 이미 인간의 언어를 이해하고, 복잡한 문제를 풀며, 새로운 콘텐츠를 창작하는 수준까지 도달했습니다. 그러나 아무리 GPT-5와 같은 초거대 모델이 놀라운 성능을 보여도, 그것이 구동되는 방식은 여전히 전통적인 폰 노이만(John von Neumann) 아키텍처를 기반으로 하고 있습니다. 폰 노이만 구조의 컴퓨터는 메모리와 연산 장치가 분리되어 있어, 데이터를 불러오고 처리하는 과정에서 메모리 병목(Von Neumann Bottleneck)이라는 근본적 한계를 갖습니다. 이 때문에 초거대 AI 모델을 학습하려면 수천 개의 GPU와 막대한 전력이 필요합니다. 그렇다면 인간의 뇌처럼 효..
AI 반도체(NPU)와 GPU·TPU 비교 인공지능 시대를 지탱하는 칩 전쟁의 모든 것 왜 지금 ‘AI 반도체’인가?2025년 현재 인공지능은 단순한 유행을 넘어, 인류의 산업 구조와 사회 전반을 바꾸는 핵심 기술이 되었습니다. GPT-5와 같은 초거대 언어 모델은 수천억 개 이상의 파라미터를 학습해야 하며, 이를 가능하게 하는 기반은 다름 아닌 AI 반도체입니다. 과거에는 CPU만으로도 대부분의 계산을 처리할 수 있었지만, AI의 특성상 방대한 행렬 연산과 병렬 연산을 고속으로 수행할 필요가 있습니다. 이 한계를 뛰어넘기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 주목받기 시작했고, 이어 구글은 자체적인 TPU(Tensor Processing Unit)를 개발했습니다. 최근에는 스마트폰·엣지 디바이스를 중심으로 NPU(Neu..
MLOps란 무엇인가? AI 모델 운영의 핵심 AI 시대, 모델은 만들었는데 어떻게 운영할까?2025년 현재 인공지능은 이미 연구실을 벗어나 기업 현장의 중요한 경쟁력이 되었습니다. GPT-5 같은 초거대 언어 모델부터, 제조업의 품질 예측 모델, 금융의 이상 거래 탐지 모델까지. 기업들은 앞다투어 AI를 도입하고 있지만, 정작 많은 기업이 공통적으로 부딪히는 문제가 있습니다. “모델은 만들었는데 운영이 어렵다.” 데이터 과학자가 수개월 동안 공들여 만든 모델도 실제 서비스에 적용하지 못하거나, 적용하더라도 시간이 지나면서 성능이 떨어져 무용지물이 되는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 MLOps(Machine Learning Operations)입니다. 이번 글에서는 MLOps의 정의와 필요성, 핵심 구성 요소, 실제 ..
AI·로봇 시대에 투자해야 할 미래 산업 ETF 5가지 인공지능(AI)과 로봇 기술은 이미 우리의 일상과 산업 구조를 크게 바꾸고 있으며, 앞으로의 경제 성장을 이끄는 핵심 축이 될 것으로 전망됩니다. 투자자 입장에서는 이러한 흐름을 단순히 지켜보기보다는, 미래 산업의 과실을 공유할 수 있는 방법을 고민해야 합니다. 그중 가장 실질적이고 접근하기 좋은 방법이 바로 ETF(상장지수펀드)입니다. 이번 글에서는 AI·로봇 시대에 주목할 만한 ETF 다섯 가지를 선정하여 특징과 투자 포인트를 정리했습니다.AI와 로봇, 미래 산업의 두 축2025년 현재, 글로벌 주식시장에서 가장 주목받는 키워드 중 하나는 단연 인공지능(AI)과 로보틱스(Robotics)입니다. 자율주행차, 반도체, 스마트팩토리, 의료 로봇, 서비스 로봇, 생성형 AI 플랫폼 등 다양한 분야에서 혁신..
GPT-5 활용 실전 가이드 – 업무, 학습, 창작에 바로 적용하는 방법 GPT-5, 더 이상 먼 미래가 아닌 지금의 도구2025년 현재, 인공지능(AI)은 단순히 기술적 유행을 넘어 생활과 업무 전반에 깊숙이 들어온 필수 도구가 되었습니다. 특히 GPT-5는 이전 세대인 GPT-4와 비교했을 때 장기 맥락 이해, 추론 능력, 멀티모달(텍스트·이미지·음성·영상) 처리 능력에서 비약적인 발전을 이루며, 사람들의 일하는 방식 자체를 바꾸고 있습니다. 많은 사람들이 “GPT-5가 대단하다”는 것은 알지만, 정작 어떻게 실제 업무와 학습, 창작 활동에 적용할 수 있는지는 구체적으로 체감하지 못하는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 GPT-5를 활용할 수 있는 대표적인 3가지 영역, 즉 업무, 학습, 창작에 초점을 맞춰 실전 가이드를 제시합니다. 1. GPT-5를 업무에 활용하는 방..
GPT-5.0 완벽 정리 – GPT-4와 뭐가 다를까? 인공지능의 진화, GPT-5.0의 등장2023년 GPT-4가 공개되었을 때, 많은 사람들은 인공지능(AI)의 가능성에 놀라움을 감추지 못했습니다. 이전 세대보다 월등히 발전한 언어 이해력, 코딩 능력, 멀티모달 기능 덕분에 GPT-4는 교육, 비즈니스, 창작 분야에서 폭넓게 활용되며 새로운 AI 시대를 열었습니다. 그러나 2025년 현재, 우리는 또 한 번의 전환점을 맞이하고 있습니다. 바로 GPT-5.0의 시대입니다. GPT-5.0은 단순한 업그레이드가 아니라, 인공지능의 새로운 차원을 제시합니다. 더 깊이 있는 대화, 복잡한 문제 해결 능력, 그리고 인간과의 상호작용에서 거의 구분하기 힘든 자연스러움까지. 그렇다면 GPT-4와 GPT-5는 정확히 무엇이 다를까요? 이번 글에서는 GPT-5.0의 특징과..