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[What] 블랙홀 사건의 지평선 너머엔 무엇이 있나

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  블랙홀 지평선 너머엔 무엇이 있나 ▶ 유튜브 채널 구독하기 빛조차 빠져나오지 못하는 경계가 있습니다. 그 너머를 본 사람은 아무도 없습니다. 그래도 물리학은 놀라운 답을 내놓고 있습니다. 사건의 지평선은 탈출 불가능한 경계다 안쪽에서는 모든 길이 중심으로 향한다 중심의 특이점은 이론의 한계를 뜻한다 정보 역설은 아직 풀리지 않았다 사건의 지평선이란 무엇인가 1916년 카를 슈바르츠실트가 아인슈타인 방정식의 해를 찾았습니다. 그 해 속에 기묘한 경계가 숨어 있었습니다. 그 경계가 바로 사건의 지평선 입니다. 탈출 속도가 빛의 속도와 같아지는 지점입니다. 태양을 이 크기로 압축하면 반지름이 약 3km가 됩니다. 지구라면 약 9mm, 구슬 하나 크기입니다. 지평선은 단단한 벽이 아닙니다. 지나가는 순간에는 아무 느낌도 없을 수 있습니다. 다만 다시는 돌아올 수 없을 뿐입니다. 우리는 블랙홀을 정말 보았나 2019년 사건지평선망원경 연구진이 M87 은하 중심의 그림자를 공개했습니다. 인류가 처음 본 블랙홀의 모습이었습니다. 2022년에는 우리 은하 중심의 궁수자리 A*도 촬영됐습니다. 둘 다 빛나는 고리 안에 검은 그림자 가 있었습니다. 2015년 LIGO는 두 블랙홀이 합쳐지며 낸 중력파를 잡아냈습니다. 블랙홀은 이제 관측된 사실입니다. 연도 사건 1916 슈바르츠실트 해 2015 중력파 첫 검출 2019 M87 그림자 촬영 2022 궁수자리 A* 촬영 지평선 안쪽에서 일어나는 일 지평선 안에서는 공간과 시간의 역할이 뒤바뀐다고 해석됩니다. 중심을 향하는 것이 곧 미래가 됩니다. 그래서 어떤 방향으로 움직여도 결국 중심에 닿습니다. 내일을 피할 수 없듯 중심도 피할 수 없습니다. 작은 블랙홀이라면 조석력이 몸을 길게 늘입니다. 과학자들은 이를 스파게티화 라고 부릅니다. 반대로 초대질량 블랙홀은 지평선 부근이 비교적 평온합니다. 경계를 넘고 한참 뒤에야 변화를 느낍니다. "블랙홀은 털이 없다." 질량, 회전, 전하만 남는다는 비유다. 중심의 특이...

[How] 광자 컴퓨팅은 어떻게 AI 전력벽을 깨나

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  [How] 광자 컴퓨팅은 어떻게 AI 전력벽을 깨나 핵심은 더 빠른 칩이 아니라 덜 낭비하는 연산 이다. 생성형 AI는 토큰을 만들 때마다 행렬연산, 메모리 접근, 데이터 이동, 냉각 비용을 요구한다. GPU가 강해져도 데이터센터 전력과 냉각이 따라오지 못하면 AI 확장은 전력벽에 부딪힌다. 1. 왜 AI는 전기를 먹는 괴물이 됐나 대형 모델은 학습뿐 아니라 추론에서도 막대한 연산을 반복한다. 특히 사용자가 많아질수록 토큰 생성 비용이 누적된다. 문제는 연산 자체보다 데이터 이동 이다. 메모리와 칩 사이, 칩과 칩 사이를 오가는 전기 신호가 열과 전력비를 만든다. 모델 크기가 커질수록 메모리 대역폭 부담이 커진다. 데이터센터는 전력망, 냉각, 부지 제약을 동시에 받는다. 전력 효율은 AI 비용 구조의 핵심 지표가 된다. 2. 광자 컴퓨팅은 무엇을 바꾸나 광자 컴퓨팅 은 전자 대신 빛을 이용해 신호를 전달하거나 일부 연산을 수행한다. 빛은 여러 파장을 한 통로에 함께 실을 수 있고, 장거리 데이터 전송에서 에너지 손실을 줄일 잠재력이 있다. 행렬연산도 광학 간섭과 변조를 이용해 빠르게 처리할 수 있다. 영역 기존 병목 광자 접근 데이터 이동       전기 신호의 열과 지연       광인터커넥트와 파장 다중화 행렬연산       대규모 곱셈 누적 연산       광학 간섭 기반 병렬 처리 칩 연결       대역폭과 전력 소모       코패키지드 옵틱스 3. 어디서 먼저 상용화될 가능성이 크나 GPU를 한 번에 대체하는 장면은 멋지지만, 현실은 더 지루하다. 첫 시장은 광인터커넥트 , 칩 간 연결, 랙 간 데이터 이동, AI 추론 보조 가속기일 가능성이 크다. 즉 광자 기술은 GPU를 없애기보다 GPU 주변...

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