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[Why] 왜 빅테크는 TSMC 파운드리에 목매는가

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  왜 빅테크는 TSMC에 목매는가 ▶ 유튜브 채널 구독하기 애플, 엔비디아, AMD는 칩을 직접 만들지 않습니다. 모두 대만의 한 회사에 생산을 맡깁니다. 그 회사가 TSMC입니다. 핵심 요약 파운드리 점유율 약 70%(2025년 집계) 고객과 경쟁하지 않는 순수 파운드리 미세공정 격차는 좁히기 어렵다 AI 칩의 병목은 첨단 패키징 대만 집중은 최대 리스크 TSMC는 무엇을 하는 회사인가 TSMC는 남이 설계한 칩을 대신 만드는 파운드리 기업입니다. 자기 이름을 단 칩은 팔지 않습니다. 1987년 모리스 창이 대만 신주에서 회사를 세웠습니다. 그는 미국 텍사스 인스트루먼트에서 25년 넘게 일한 베테랑이었습니다. 당시엔 설계와 생산을 함께 하는 방식이 표준이었습니다. 인텔이 대표적인 예입니다. 창의 해법은 고객과 경쟁하지 않는 것 이었습니다. 내 설계를 경쟁사에 보여 줄 걱정이 사라졌습니다. 이 신뢰 위에서 팹리스 산업이 자랐습니다. 엔비디아, 퀄컴, 브로드컴은 공장 없이 성장했습니다. 2009년 AMD도 공장을 떼어 글로벌파운드리스로 분리했습니다. 설계와 생산의 분업이 표준이 된 것입니다. 애플 역시 2020년부터 맥에 자체 설계 칩을 넣었습니다. 그 칩도 TSMC가 생산합니다. 덕분에 TSMC는 수백 곳의 고객을 동시에 상대할 수 있습니다. 고객이 늘수록 공정 경험도 빠르게 쌓입니다. TSMC는 대만 증시와 미국 시장에 동시에 상장돼 있습니다. 2025년에는 시가총액 1조 달러를 넘었다는 보도가 나왔습니다. 왜 경쟁자는 따라잡지 못하나 미세공정은 한 세대만 뒤처져도 고객이 떠나는 경쟁입니다. 판돈도 세대마다 커집니다. 최첨단 공장 하나에 200억 달러 이상이 든다는 분석이 많습니다. 핵심 노광장비는 ASML이 사실상 홀로 만듭니다. 장비보다 중요한 것은 수율 입니다. 수율은 수천 단계 공정을 반복한 경험에서 나옵니다. 2018년 글로벌파운드리스는 7나노 개발을 포기했습니다. 인텔은 10나노 공정에서 수년간 지연을 겪었습니다. 그 사이 TSMC는 7나...

[Why] 왜 아마존은 행동AI를 AWS에 묶나

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  [Why] 왜 아마존은 행동AI를 AWS에 묶나 아마존의 생성형 AI 전략은 챗봇 하나를 더 만드는 이야기가 아니다. 핵심은 쇼핑, 광고, 물류, 음성비서, 기업 클라우드에서 생기는 행동 신호를 AWS 위의 연산 수요로 바꾸는 것이다. 말하자면 클릭은 장바구니에만 들어가지 않는다. 잘 포장되면 클라우드 매출로도 배송된다. 1. 아마존은 왜 모델보다 인프라를 본다 생성형 AI 경쟁은 모델 성능처럼 보이지만, 실제 계산서는 데이터센터에서 나온다. 학습, 추론, 보안, 저장, 배포, 모니터링이 모두 필요하다. 아마존은 여기에 강점이 있다. AWS는 이미 수많은 기업 고객을 품고 있고, Bedrock, SageMaker, Trainium, Inferentia 같은 도구와 칩을 통해 AI 워크로드를 붙잡으려 한다. 자산 역할 전략 의미 커머스       검색, 구매, 장바구니 신호       의도 이해 광고       전환과 타기팅 데이터       수익화 물류       재고, 배송, 수요 흐름       운영 자동화 클라우드       AI 학습과 추론       반복 매출 2. 행동 모델은 무엇을 노리나 여기서 말하는 행동 모델 은 공식 제품명이라기보다 전략 프레임이다. 사용자가 무엇을 검색하고, 어디서 이탈하고, 어떤 설명에 반응하고, 어떤 배송 조건에서 구매하는지 이해하는 AI다. 이 모델이 강해지면 추천, 검색, 광고, 고객지원, 물류 배치가 연결된다. 장점은 효율이고, 단점은 개인정보와 신뢰 리스크다. 쇼핑 검색은 구매 의도 추정으로 바뀐다. 광고는 노출보다 전환 가능성을 더 정교하게 본다. 물류는 주문 이후가 아니라 주문 이전의...

[How] 어떻게 행동AI가 SaaS를 흔드나

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  어떻게 행동AI가 SaaS를 흔드나 생성형 AI의 다음 국면은 더 긴 답변을 쓰는 기술이 아니다. 핵심은 행동 모델 이다. 사용자의 목표를 이해하고, 필요한 도구를 호출하고, 데이터를 읽고, 양식을 채우고, 결과를 보고하는 AI가 기업 소프트웨어의 기본 전제를 흔들고 있다. 지금까지 앱은 사람이 로그인하고 클릭할 때만 가치가 생겼다. 앞으로는 사람이 앱을 직접 쓰지 않아도, AI가 여러 시스템을 오가며 일을 끝내는 장면이 늘어날 수 있다. 1. 행동 모델은 무엇이 다른가 일반 챗봇은 설명한다. 행동형 AI는 실행한다. 예를 들어 사용자가 “지난달 미납 고객을 정리하고 후속 메일 초안을 만들어줘”라고 말하면, AI는 CRM, 결제 기록, 이메일 도구, 문서 시스템을 순서대로 연결한다. 이 변화는 소프트웨어의 중심을 화면에서 업무 결과 로 옮긴다. 목표를 이해한다. 도구를 호출한다. 데이터를 비교한다. 업무 흐름을 이어 붙인다. 2. 왜 SaaS 가격표가 압박받나 기존 SaaS의 황금 공식은 단순했다. 사용자가 늘면 좌석이 늘고, 좌석이 늘면 매출이 늘었다. 그러나 AI 에이전트가 한 명의 직원을 대신해 여러 앱에서 반복 업무를 처리하면, 기업은 좌석 기반 가격 을 다시 묻기 시작한다. “몇 명이 쓰는가”보다 “몇 건의 업무가 끝났는가”가 더 중요한 질문이 되기 때문이다. 기존 SaaS 행동 AI 시대 사용자 좌석 과금       사용량 또는 성과 과금 앱 화면 중심       워크플로 중심 사람이 클릭       AI가 실행 보조 Old Rule: More seats, more revenue. New Rule: More completed work, more value. 3. 먼저 흔들릴 업무는 어디인가 가장 먼저 바뀌는 곳은 화려한 전략 회의가 아니라 반복 업무가 많은 부서다. 고객지원, 영업 운영, 개발...

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