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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...

[What] 무엇이 빅테크칩 핵심주인가

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  [What] 무엇이 빅테크칩 핵심주인가 빅테크 기업들이 자체 반도체를 만든다는 말은 공장을 직접 짓겠다는 뜻이 아니다. 대부분은 AI 학습과 추론, 클라우드 비용, 전력 효율, 서비스 최적화를 위해 칩 설계 를 안으로 끌어오는 전략이다. 문제는 여기서 진짜 돈을 버는 주체가 꼭 칩을 발표한 빅테크가 아니라는 점이다. 투자자가 봐야 할 것은 “누가 발표했나”가 아니라 “누가 병목을 잡았나”다. 1. 자체 칩의 목적은 비용과 통제다 AI 서비스가 커질수록 GPU와 가속기 비용은 클라우드 마진을 압박한다. 빅테크는 특정 워크로드에 맞춘 칩으로 전력, 지연시간, 공급망, 소프트웨어 최적화를 통제하려 한다. 하지만 설계를 내재화해도 파운드리 , 장비 , 패키징 , 메모리 는 여전히 외부 생태계에 의존한다.         빅테크가 원하는 것 외부 의존 병목        AI 추론 비용 절감        선단 공정과 첨단 패키징        서비스별 칩 최적화        EDA, IP, ASIC 설계 파트너        데이터센터 효율 개선        HBM, 인터포저, 기판, 전력 관리 2. 진짜 핵심은 병목 통행료다 자체 칩이 많아질수록 설계는 분산되지만, 제조와 검증의 난도는 더 올라간다. 이때 수혜는 모든 칩이 지나가야 하는 길목 에서 생긴다. 대표적으로 선단 파운드리, EUV 장비, 설계 자동화 소프트웨어, 반도체 IP, 맞춤형 ASIC 설계, HBM...

[What] 무엇이 오리온칩인가

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  [What] 무엇이 오리온칩인가 오리온칩 은 현재 공식 상용 제품명으로 확정됐다고 단정하기 어렵다. 더 안전한 설명은 “OpenAI가 자체 AI 가속기 개발을 추진한다는 보도와 함께 시장에서 쓰이는 가칭 또는 별칭”이다. 즉 핵심은 이름보다 구조다. OpenAI가 남의 GPU만 빌려 쓰는 회사에서, 자신에게 맞춘 연산 장치를 갖고 싶은 회사로 바뀌려 한다는 점이다. 1. AI 가속기는 무엇인가 AI 가속기 는 거대 모델의 행렬 연산, 메모리 이동, 토큰 생성 같은 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 칩이다. GPU가 범용 고속도로라면, 맞춤형 AI 가속기는 특정 화물을 반복 운송하는 전용 선로에 가깝다. 멋은 덜하지만 청구서에는 꽤 예민하게 반응한다. 구분 역할 핵심 변수 GPU       범용 학습·추론       생태계와 공급 ASIC       특정 연산 최적화       효율과 유연성 AI 가속기       모델 실행 가속       메모리, 전력, 지연시간 2. 왜 OpenAI가 관심을 갖나 생성형 AI는 사용자가 늘수록 추론비용 이 반복적으로 쌓인다. 답변 하나, 이미지 하나, 코드 제안 하나가 전력과 칩 시간을 먹는다. 자체칩이 성공하면 OpenAI는 특정 모델 구조와 서비스 패턴에 맞춰 비용, 지연시간, 공급 안정성을 개선할 수 있다. 결국 오리온칩의 본질은 반도체 자랑이 아니라 원가표를 되찾으려는 시도다. 모델별 자주 쓰는 연산을 칩에 맞춰 최적화할 수 있다. 외부 GPU 공급망에 대한 의존도를 일부 낮출 수 있다. 추론 단가가 내려가면 제품 가격 전략이 달라질 수 있다. 3. 오리온칩을 구성하는 요소 요소 의미 리스크 HBM       ...

[Why] 왜 오픈AI는 오리온을 품나

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  [Why] 왜 오픈AI는 칩을 품나 오픈AI가 자체 AI 가속기, 가칭 오리온 에 집착하는 이유는 멋진 반도체 배지를 달고 싶어서가 아니다. 생성형 AI의 진짜 비용은 모델 발표장이 아니라 데이터센터 청구서에서 나온다. 결국 질문은 간단하다. 남의 GPU 고속도로를 계속 탈 것인가, 아니면 자기 전용 차선을 만들 것인가. 1. AI의 병목은 이제 모델만이 아니다 초기 생성형 AI 경쟁은 누가 더 똑똑한 모델을 내놓는가에 집중됐다. 그러나 사용자가 늘고 추론 요청이 폭증하면 이야기는 바뀐다. 학습보다 더 무서운 것은 매일 반복되는 추론비용 이다. 답변 하나, 이미지 하나, 코드 제안 하나가 모두 전력과 칩 시간을 먹는다. 말하자면 AI는 똑똑한 직원이지만, 급여명세서가 서버랙 단위로 온다. 병목 무엇을 압박하나 자체칩의 의미 GPU 공급       학습과 배포 속도       공급망 선택지 확대 추론 비용       서비스 마진       모델별 최적화 가능 전력 효율       데이터센터 운영비       와트당 성능 개선 기대 2. 왜 GPU 의존이 전략 리스크인가 고성능 GPU 생태계는 강력하다. 문제는 너무 강력하다는 점이다. 수요가 몰리면 가격, 공급, 납기, 우선순위가 모두 외부 변수에 흔들린다. 오픈AI처럼 초대형 모델을 운영하는 회사에게 공급망 은 기술 문제가 아니라 주권 문제다. 자체 AI 가속기 가 성공하면 특정 범용 GPU에 대한 협상 의존도를 낮추고, 추론 워크로드를 더 싸고 안정적으로 처리할 여지가 생긴다. 학습용 칩과 추론용 칩의 최적 조건은 다를 수 있다. 모델 구조를 칩 설계에 맞추면 비용 효율이 개선될 수 있다. 자체칩은 공급 협상에서 심리적 지렛대가 된다. 3. 오리온이 노...

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