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[인공지능] 엔비디아, 그록 3 LPX 본격 양산 돌입

엔비디아가 인터랙티브 AI 추론 가속기인 엔비디아 그록 3 LPX(NVIDIA Groq 3 LPX)의 본격적인 양산에 들어갔다고 발표했다. 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼을 확장하는 그록 3 LPX는 반응성이 뛰어난 에이전틱 시스템의 초고속 토큰 생성을 지원해 AI 추론 성능을 크게 향상시킨다. 에이전틱 시스템은 수백, 수천 단계에 걸친 추론 과정에서 방대한 양의 토큰을 생성할 수 있다. 따라서 에이전트의 실시간 추론·행동과 복잡한 작업을 완료하기 위해서는 토큰 생성 속도를 높이는 것이 매우 중요하다. 베라 루빈 NVL72 시스템은 모든 AI 팩토리를 위한 가장 다재다능한 학습 및 추론 플랫폼을 제공한다. 엔비디아 그록 3 LPX는 토큰 생성 속도를 획기적으로 높여 베라 루빈 NVL72의 추론 성능을 확장하며, 대량의 컨텍스트를 처리하는 워크로드에 최상의 사용자 경험을 제공한다. 이를 통해 에이전트가 극한의 속도로 작동할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 그록 3 LPX는 AI 추론의 한계를 확장하고 있다. 그록 3 LPX는 오픈소스 에이전틱 모델 젬마 4 31B(Gemma 4 31B)를 대상으로 에이전틱 시스템에 필수적인 10만 토큰 컨텍스트를 적용한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis) 벤치마크에서 초당 3,400개의 출력 토큰이라는 기록적인 성능을 달성했다. 이는 해당 모델에서 지금까지 기록된 가장 빠른 성능이다. 그록 3 LPX는 코딩과 같은 에이전틱 작업을 몇 시간이 아닌 단 몇 분 만에 수행할 수 있도록 지원하며, 가장 유사한 대체 플랫폼 대비 에이전트와 지연 시간에 민감한 워크로드에서 4배 빠른 응답 속도를 제공한다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “추론은 AI 성장의 원동력이다. 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)과 NVL72는 전례 없는 성능과 효율성 향상을 통해 거대 언어 모델(large language model, LLM) 추론에 혁신을 가져왔다. 베라 루빈은 에이전틱 AI 시대를 위해 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 구성으로 이러한 비전을 확장하며, 초고속 토큰 생성을 위한 LPX로 성능의 한계를 한층 더 끌어올린다. 이는 지능이 생산되는 방식을 혁신하며, 전 세계적으로 AI 컴퓨팅 수요가 증가하는 가운데 AI 처리량, 효율성, 응답성 측면에서 또 한 번의 획기적인 도약을 가능하게 한다”고 말했다. 그록 3 LPX, 인터랙티브 AI 추론 가속기 에이전틱 AI는 두 가지 뚜렷한 컴퓨팅 과제를 제시한다. 하나는 방대한 양의 컨텍스트를 효율적으로 처리하는 것이고, 다른 하나는 매우 낮은 지연 시간으로 토큰을 생성하는 것이다. 엔비디아 그록 3 LPX는 베라 루빈의 상호작용성 향상을 위해 특별히 설계됐다. 이는 개별 사용자를 위한 토큰이 생성되는 속도를 의미하며, 에이전트가 각 작업 단계를 얼마나 빠르게 완료할 수 있는지를 결정한다. 생성 속도가 빨라지면 에이전트는 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 유지하면서 파일 검토, 코드 작성·테스트, 도구 호출, 결과 검증, 반복 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 그록 3 LPX로 가속화되는 AI 클라우드 AI 클라우드는 AI 경제의 원동력으로 자리 잡고 있으며, 기업과 개발자들이 대규모 학습, 추론(reasoning), 인퍼런스(inference)을 위한 첨단 인프라를 활용할 수 있도록 지원한다. 지연 시간에 민감한 대규모 추론 워크로드를 처리하는 서비스 제공업체에 엔비디아 그록 3 LPX는 검증된 랙 스케일 시스템에서 차별화된 컴퓨팅을 구축할 수 있는 기반을 제공한다. 선도적인 AI 클라우드 기업 네비우스(Nebius)는 자사의 생산용 추론 플랫폼인 네비우스 토큰 팩토리(Nebius Token Factory)에 엔비디아 그록 3 LPX를 도입할 계획이다. 이를 통해 개발자들은 뛰어난 응답성을 갖춘 에이전틱 AI 애플리케이션을 위해 초고속 토큰 생성 기능을 활용할 수 있다. 네비우스 최고기술책임자(CTO) 다닐라 슈탄(Danila Shtan)은 “생성은 AI 시스템의 실제 응답 속도를 결정하는 추론 단계이며, 엔비디아 그록 3 LPX는 바로 이 과정을 가속화하기 위해 설계됐다. 우리는 네비우스 토큰 팩토리를 통해 이를 실제 운영 환경에 도입하는 최초의 AI 클라우드 기업으로서, 개발자들이 새로운 스택으로 마이그레이션할 필요 없이 기존 API를 그대로 사용하면서 에이전트 루프의 모든 단계가 즉각적으로 이뤄지는 경험을 제공한다”고 말했다. 네비우스에 이어, AI 추론에 특화된 클라우드 기업 그록(Groq)도 해당 플랫폼을 가장 먼저 도입하는 기업 중 하나가 될 계획이다. AI 팩토리를 위한 극한의 공동 설계 엔비디아 베라 루빈은 7개의 칩과 5개의 특수 설계된 랙 전반에 걸친 극한의 공동 설계(extreme codesign)를 통해 가장 포괄적인 AI 팩토리 플랫폼을 제공한다. 엔비디아 베라 루빈 NVL72와 그록 3 LPX는 프론티어 모델 개발사와 오픈 모델 서비스 제공업체를 비롯한 AI 팩토리의 다양한 워크로드 요구사항을 충족한다. 이러한 랙 플랫폼에는 엔비디아 블루필드-4 DPU(BlueField-4 DPU)가 탑재되며, 엔비디아 베라 CPU(Vera CPU) 랙, 엔비디아 베라 블루필드-4 STX(Vera BlueField-4 STX) 스토리지, 엔비디아 스펙트럼TM-6 SPX 이더넷(SpectrumTM-6 SPX Ethernet)과 결합해 멀티 에이전트 시스템을 최적화함으로써 와트당 최고 처리량과 최저 지연 시간의 인퍼런스를 제공한다. @nvidia

브로홍 2026.08.25

[르포/기획] 애플 M5 기반 AI 서버 유출… M5 여러 개 묶어 'Private Cloud Compute' 구성

애플 AI 서버로 알려진 'Private Cloud Compute(PCC)' 내부 사진이 공개됐다. 유출된 사진에는 M5 칩 여러 개를 하나의 서버 섀시에 집적한 구조가 확인됐으며, 애플이 고성능 단일 프로세서보다 저전력 칩을 대규모로 묶어 AI 인프라를 구축한 것으로 보인다. 사진은 X(구 트위터) 사용자 'hsuchingpo'가 공개했다. 이미지에는 여러 개의 M5 모듈이 하나의 서버 내부에 촘촘하게 배치된 모습이 담겨 있다. 각 모듈 사이에는 대형 방열판이 설치돼 있으며, M5 전용으로 설계된 맞춤형 PCB도 확인된다. 기판에는 M5 SoC와 함께 통합 메모리(Unified Memory), NAND 플래시가 함께 실장된 것도 보인다. 애플은 그동안 PCC에 M2 Ultra와 M4 Ultra를 활용하고 있는 것으로 알려져 왔다. 최근에는 M5 Pro와 M5 Max가 서버용으로 사용될 것이라는 전망도 나왔지만, 유출된 사진을 보면 일반 M5 기반 시스템인 것으로 확인됐다. 이는 애플이 전력 효율을 우선 고려하고 있음을 암시한다. M5는 M5 Pro나 M5 Max보다 절대적인 연산 성능은 낮지만 소비전력이 훨씬 낮다. 여러 개의 칩을 하나의 섀시에 고밀도로 배치해도 발열과 전력 소비를 상대적으로 쉽게 관리할 수 있다는 장점이 있다. M5 자체의 성능도 서버용으로 부족하지 않다. 16코어 뉴럴 엔진(Neural Engine)과 153.6GB/s 메모리 대역폭을 갖추고 있으며, CPU와 GPU, AI 연산 성능도 이전 세대보다 크게 향상됐다. 여기에 여러 개의 M5를 병렬로 구성하면 AI 추론과 같은 클라우드 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있다. 무엇보다 애플의 접근 방식은 일반적인 AI 서버와는 차이가 있다. 엔비디아와 AMD가 GPU 여러 개를 연결해 하나의 AI 서버를 구성하는 반면, 애플은 저전력 SoC를 다수 배치하는 구조를 선택했다. 발열과 전력 밀도를 낮추면서도 서버 한 대당 높은 AI 처리량을 확보하려는 전략이다. Private Cloud Compute는 애플 인텔리전스의 핵심 인프라다. 사용자 기기에서 처리하기 어려운 AI 작업만 클라우드에서 수행하고, 개인정보 보호를 위해 별도로 설계된 서버에서 연산을 처리한다. 애플은 서버에도 아이폰과 맥에 사용하는 애플 실리콘을 적용해 하드웨어와 운영체제, 보안까지 동일한 아키텍처로 통합하는 전략을 추진하고 있다. 다만 사진만 보고 실제 서버 사양을 단정하기는 어렵다. 사진 속 제품이 개발용 시제품인지, 양산형 장비인지도 확인되지 않았다. 또한 애플은 Private Cloud Compute 서버 구성에 대해 공식적으로 세부 하드웨어 사양을 공개하지 않고 있어, M5 기반 서버의 실제 역할과 배치 규모는 향후 추가 정보가 공개되어야 명확한 확인이 가능하다.

대장 2026.08.25

[출판] [신간] “챗GPT, 아이에게 어디까지 허용할까” AI 시대, 부모로 살아가기 출간

한빛앤의 IT 출판 브랜드 한빛미디어(대표 임백준)는 생성형 AI가 아이들의 일상과 학습에 들어온 시대에 부모가 세워야 할 기준을 담은 『AI 시대, 부모로 살아가기』를 출간했다. AI공학과 교수 김덕진과 14년 차 정서지능 교육자 임한나가 한 아이를 키우며 부딪히고 합의해온 경험을 바탕으로, AI를 언제부터 어떻게 사용하도록 할지, 무엇을 AI에 맡기고 어떤 경험은 아이의 몫으로 남겨둘지 살핀다. AI가 숙제를 돕고 질문에 답하는 것을 넘어 고민 상담까지 맡으면서 자녀의 AI 활용을 둘러싼 불안과 판단 부담도 커지고 있다. 책은 AI를 막을지 허용할지 고민하기보다, 부모가 먼저 기술을 이해하고 아이와 함께 AI 활용 원칙을 정해야 한다고 말한다. AI 교육의 시작 시기와 숙제·공부에서의 활용, 대학과 진로의 변화, 가짜 정보와 AI 리터러시 등 실제 가정에서 마주하는 문제를 폭넓게 다룬다. 저자들의 전문성과 서로 다른 관점이 이 책의 주요 특징이다. 김덕진은 세종사이버대학교 컴퓨터·AI공학과 교수이자 IT커뮤니케이션연구소 소장으로, 주요 방송과 기업 현장에서 AI 기술과 산업 변화를 대중에게 설명해왔다. 임한나는 유치원 교사 출신의 14년 차 정서지능 교육자이자 감성지능스토리랩 패브릭토리 대표로, 아이들의 정서와 관계 형성을 위한 교육 콘텐츠를 연구·개발해왔다. 기술의 가능성을 먼저 보는 아빠와 아이의 마음을 먼저 살피는 엄마는 책에서 ‘아빠의 시선’과 ‘엄마의 시선’을 나란히 보여준 뒤, 두 사람이 합의한 기준을 제시한다. 책은 AI 시대에 아이가 길러야 할 역량으로 스스로 질문하는 ‘묻는 힘’, 자기 생각을 자신의 언어로 표현하는 ‘쓰는 힘’, 빠른 정답에 의존하지 않는 ‘견디는 힘’, 화면 밖 사람과 소통하는 ‘관계 맺는 힘’을 꼽는다. 이와 함께 저자 가족이 시행착오 끝에 세운 5가지 AI 원칙과 그림·동화·게임 앱 만들기 등 9가지 활용 사례, 이용 시작 시기와 유료 구독 범위 등 부모들이 자주 묻는 질문을 정리한 ‘18문 18답 부모 Q&A’를 담았다. 저자들은 “새로운 도구를 빨리 익히는 것보다 중요한 것은 어떤 도구든 ‘왜’, ‘어떻게’ 사용하는지 스스로 판단하는 힘을 길러주는 일이다”라고 밝혔다. 과학 커뮤니케이터 궤도와 인지심리학자 김경일은 추천사에서 AI 시대에도 부모가 아이의 성장과 교육에 필요한 기준을 세워야 한다고 강조했다. 『AI 시대, 부모로 살아가기』는 2026년 9월 1일부터 전국 주요 온·오프라인 서점에서 구매할 수 있으며, 가격은 19,800원이다.

대장 2026.08.25

[인공지능] AMD, IT 리더의 대규모 AI 도입 경제성 분석 지원 '토크노믹스 계산기' 출시

IT 의사결정권자(ITDM)는 대규모 AI 도입에 따른 경제적 현실 및 비용 문제에 직면해 있다. AMD는 이들이 AI 사용 비용을 보다 정확하게 파악하고 예산을 최적화할 수 있도록 지원하는 새로운 AMD 클라이언트 토크노믹스 계산기(AMD Client Tokenomics Calculator)를 출시했다. AMD 클라이언트 토크노믹스 계산기는 기업 IT 리더가 클라우드 전용, 로컬 및 하이브리드 환경에서 AI 워크로드를 실행하는 데 드는 비용을 직접 비교할 수 있도록 지원한다. 또한 AI 사용량과 인프라 전략에 따라 경제성이 어떻게 달라지는지 파악할 수 있는 인사이트를 제공한다. 사용자는 팀 규모, 토큰 사용량, 클라우드 AI 모델, 배포 방식 등 다양한 변수를 맞춤 설정해 다음 항목을 평가할 수 있다. - 예상 총소유비용(TCO) 및 향후 최대 5년간의 누적 지출 비교 - 클라우드 전용 환경과 비교한 로컬 및 하이브리드 환경의 손익분기점 도달 시점 - 예상 비용이 가장 낮은 권장 배포 방식 - 분석된 워크로드에 적합한 AMD 하드웨어 구성 제안 또한 AMD 클라이언트 토크노믹스 계산기는 AMD 공식 웹페이지에서 직접 사용해 볼 수 있다. @amd

브로홍 2026.08.24

[컴퓨터] 엔비디아 RTX 5090, AI 추론 성능 M5 Max 앞서 … 메모리가 변수

엔비디아 노트북용 지포스 RTX 5090이 다양한 대규모 언어모델(LLM) 테스트에서 애플 M5 Max를 앞서는 성능을 기록했다. 다만 AI 모델이 커지거나 컨텍스트(Context Length)가 길어질수록 M5 Max의 대용량 통합 메모리(Unified Memory)가 강점을 보이며 결과가 뒤집혔다. 유튜버 알렉스 지스킨드(Alex Ziskind)는 최신 레이저 블레이드 18(Razer Blade 18)과 16인치 맥북 프로(M5 Max)를 이용해 다양한 LLM 추론 성능을 비교했다. 테스트는 프롬프트 처리(Prompt Processing)와 토큰 생성(Token Generation)을 중심으로 진행됐다. 먼저 Qwen3 4B를 4비트 양자화 환경에서 컨텍스트 길이 26만2144로 실행한 결과, M5 Max가 크게 앞섰다. RTX 5090 노트북 GPU는 24GB VRAM 대부분이 사용되면서 초당 25.28토큰을 생성하는 데 그쳤다. 반면 128GB 통합 메모리를 탑재한 M5 Max는 초당 181.40토큰을 기록했다. 차이는 메모리로 인해 발생했다. 컨텍스트 길이가 길어질수록 KV 캐시와 모델 데이터가 VRAM을 빠르게 채우게 된다. 24GB VRAM을 사용하는 RTX 5090은 메모리 한계에 먼저 도달한 반면, M5 Max는 대용량 통합 메모리를 활용해 더 많은 데이터를 유지할 수 있다. 반대로 컨텍스트 길이를 약 6만8000 수준으로 줄이자 결과는 크게 달라졌다. VRAM 여유가 확보되면서 RTX 5090의 토큰 생성 속도는 초당 160.36토큰까지 크게 향상된 것 다만 윈도우 환경에서 LM Studio, 애플 실리콘에서는 MLX를 사용해 직접적인 성능 비교는 어렵다. 또한, 중소형 모델에서는 RTX 5090이 우세했다. Gemma 4 12B와 Qwen3.5 27B, Qwen3.6 35B A3B 등을 llama.cpp에서 실행한 결과 프롬프트 처리와 토큰 생성 모두 RTX 5090이 M5 Max보다 높은 성능을 발휘했다. GPU 연산 성능을 적극 활용할 수 있는 환경에서는 RTX 5090이 확실한 우위를 보인 것이다. 그러나 모델 규모를 키우면서 상황은 역전됐다. Qwen3.5 122B처럼 초대형 모델에서는 RTX 5090의 24GB VRAM만으로는 실행 자체가 어려웠다. 반면 M5 Max는 최대 128GB 통합 메모리를 활용해 약 94GB의 메모리를 사용하면서 프롬프트 처리 초당 139토큰, 토큰 생성 초당 47.4토큰을 기록했다. 즉, AI 추론에서 연산 성능만큼 메모리 용량이 중요해지고 있음을 시사한다. GPU 성능이 아무리 높더라도 VRAM이 부족하면 대형 모델이나 긴 컨텍스트 환경에서는 성능이 급격히 저하될 수 있다. 반대로 통합 메모리 구조는 메모리 용량에서는 강점을 갖지만, GPU 연산 성능이 충분히 활용되는 환경에서는 RTX 5090 같은 고성능 GPU가 더 높은 처리량을 제공할 수 있다. 현장에서는 AI PC 경쟁 구도의 핵심이 메모리로 올겨갈 것이라 내다봤다. 대형 LLM과 에이전트 AI가 보편화될수록 메모리 용량이 곧 성능을 좌우하는 핵심 요소가 될 전망이다. @nvidia @apple

대장 2026.08.22

[컴퓨터] 다나와, 그래픽카드 가격 상승에 수요도 ‘양극화’

커넥트웨이브의 가격비교 서비스 다나와는 엔비디아 RTX 50시리즈 그래픽카드의 가격 상승 영향 등으로 거래액이 크게 늘어난 가운데 수요 양극화 현상도 뚜렷하게 나타나고 있다고 21일 밝혔다. 다나와의 컴퓨터팀이 최근 한 달간(7월 17일~8월 16일) 그래픽카드(GPU) 카테고리를 분석한 결과 관련 거래액이 전년 동기 대비 55% 증가했다. 이는 AI발 메모리 공급 부족으로 그래픽카드 가격이 상승하자 구매를 미뤄왔던 소비자들이 최근 엔비디아 'RTX 50' 시리즈의 추가 가격 인상 소식에 구매를 서두른 영향으로 분석된다. 특히 메모리 이슈 발생 전인 전년 동기와 비교하면 가성비 위주의 그래픽카드 수요가 고성능 제품과 엔트리급(가격 부담이 낮은 입문용) 제품으로 나뉘는 새로운 양상도 보였다. 생성형 AI와 로컬 LLM(대형언어모델) 구동을 위해 고성능 그래픽카드를 찾는 수요와, 높은 가격에 부담을 느껴 상대적으로 저렴한 제품을 선택하는 수요가 함께 늘면서 관련 시장의 양극화 현상이 뚜렷해진 것으로 풀이된다. 같은 기간 다나와 판매 데이터를 살펴보면, 그래픽카드 거래액 상위권은 최상위 고성능 제품들이 차지했다. 거래액 1위를 기록한 ‘MSI 지포스 RTX 5090 슈프림 SOC D7 32GB 하이퍼프로져’는 판매가격이 크게 상승했음에도 전년보다 2배 이상 많은 판매량을 기록했다. 또 거래액 2위에 오른 'MSI 지포스 RTX 5080 뱅가드 SOC D7 16GB 하이퍼프로져'는 RTX 5060 대비 약 3배 높은 가격대임에도 판매량 6위에 오르며, 단순한 단가 상승이 아닌 실질적인 수요 증가가 거래액 성장을 이끌었다는 설명이다. 칩셋(모델)별 판매량에서는 저가형 제품의 강세가 돋보였다. 같은 기간 판매량은 1위 RTX 5060, 2위 RTX 5060 Ti 8GB, 3위 RTX 3050 6GB 순으로, 전년 동기 판매량(1위 RTX 5060, 2위 RTX 5070 Ti, 3위 RTX 5060 Ti 16GB)과 비교해 상위 제품군에 뚜렷한 변화가 나타났다. 조금이라도 저렴한 제품을 찾으려는 소비자가 늘면서 2024년 리뉴얼된 RTX 30 시리즈의 보급형 모델인 RTX 3050 6GB의 판매량이 급증하는 등 전년도 상위권이던 16GB 이상 메모리 제품의 자리를 8GB·6GB 모델이 대체했다. 이번 결과는 소비자의 그래픽카드 선택 기준과 사용 목적이 변화하고 있음을 보여준다. 지난해까지 QHD 게이밍용 가성비 제품이 주로 선호됐다면, 최근에는 로컬 AI 구동을 위한 고사양 GPU 수요와 예산을 아끼려는 엔트리급 제품 수요가 동시에 확대되는 모습이다. 박지훈 다나와 컴퓨터팀 팀장은 "로컬 AI 구동 환경이 과거보다 간편해지고 모델 성능도 개선되면서 '내장 그래픽은 사무용, 외장 그래픽은 게임용'이라는 기존 공식이 흔들리고 있다"며 "현재의 고사양·엔트리급 양극화가 새로운 표준으로 자리 잡을지, 다시 가성비 중심 시장으로 돌아갈지 지켜볼 필요가 있다"고 말했다.

브로홍 2026.08.21

[컴퓨터] 마이크로닉스 'WIZMAX AI AIRZEN 160' 출시

한미마이크로닉스는 대형 160mm 쿨링팬과 전면 풀 메쉬 구조를 적용해 냉각 성능을 강화한 PC 케이스 WIZMAX AI AIRZEN 160(이하 AI AIRZEN 160)을 출시했다. AI AIRZEN 160은 강력한 공기 흐름(AIR)과 정숙함(ZEN)을 콘셉트로 설계한 미들타워 PC 케이스다. 마이크로닉스의 AI-Airflow 설계를 기반으로 전면에 160mm HDB aRGB 대형 쿨링팬 2개를 배치하고, 공기 흐름을 고려한 전면 메쉬 구조를 조합해 냉각 효율과 정숙성의 균형을 높였다. 전면에 기본 장착된 160mm HDB aRGB 팬은 500~1,000RPM으로 작동하며 최대 72.07CFM의 풍량을 제공한다. 일반적인 120mm 팬보다 큰 직경을 활용해 낮은 회전 속도에서도 많은 양의 공기를 시스템 내부로 공급할 수 있도록 했다. 후면에는 120mm HDB aRGB 팬 1개가 기본 장착된다. 마이크로닉스 자체 테스트에서는 동일 조건에서 전면 120mm 팬 3개를 장착한 구성과 비교해 AI AIRZEN 160의 CPU 코어 온도는 76도에서 67.6도로 8.4도, GPU 코어 온도는 80도에서 75.6도로 4.4도 낮게 측정됐다. 테스트에는 AMD Ryzen 9600X 프로세서와 마이크로닉스 ICEROCK MA-410 CPU 쿨러, 지포스 RTX 4070 Ti 12GB 그래픽카드를 사용했다. 측정 결과는 시스템 구성과 사용 환경에 따라 달라질 수 있다. 전면에는 입체적인 웨이브 형상의 풀 메쉬 베젤과 촘촘한 1mm 에어홀을 적용했다. 외부 공기가 내부로 원활하게 유입될 수 있도록 흡기 면적을 확보해 전면 160mm 듀얼팬의 냉각 성능을 효과적으로 활용할 수 있도록 했다. 확장형 쿨링 구성도 지원한다. 기본 장착된 전면 160mm 팬 2개와 후면 120mm 팬 1개에 더해 상단에는 140mm 또는 120mm 팬 2개, 파워서플라이 커버 상단에는 120mm 팬 2개를 추가할 수 있어 최대 7개의 쿨링팬 구성이 가능하다. 상단에는 최대 240mm 수랭 라디에이터를 장착할 수 있으며, 공랭 CPU 쿨러는 최대 높이 160mm까지 지원한다. 내부 확장성도 확보했다. ATX, M-ATX, ITX 메인보드를 지원하며 그래픽카드는 최대 310mm, 파워서플라이는 최대 200mm 길이까지 장착할 수 있다. 저장장치는 2.5형 SSD 최대 3개와 3.5형 HDD 최대 1개를 구성할 수 있으며, 7개의 PCI 슬롯을 제공한다. 조립과 관리 편의성도 고려했다. 측면 강화유리 패널과 전면·상단 패널은 손쉽게 분리할 수 있는 구조를 적용했으며, 상단에는 외부 먼지와 이물질 유입을 줄이는 탈착식 먼지 필터를 배치했다. 내부는 파워서플라이와 스토리지 공간을 분리한 파워 커버 디자인을 적용해 깔끔한 시스템 구성을 돕는다. 기본 제공되는 aRGB 쿨링팬은 다양한 조명 효과를 지원한다. ASUS AURA SYNC, GIGABYTE RGB Fusion, MSI Mystic Light, ASRock Polychrome RGB 등 주요 메인보드 RGB 동기화 기술과 연동할 수 있으며, 5V 3핀 aRGB 헤더를 이용해 시스템 전체 조명을 통일할 수 있다. 전면 I/O에는 USB 3.2 Gen1 Type-C 단자를 비롯해 USB 3.0, USB 2.0, HD Audio 단자를 배치했다. USB Type-C 인터페이스는 최대 5Gbps 전송 속도를 지원해 다양한 주변기기를 편리하게 연결할 수 있다. 마이크로닉스 박정수 사장은 “WIZMAX AI AIRZEN 160은 대형 160mm 듀얼팬과 공기 흐름을 고려한 전면 풀 메쉬 구조를 통해 효과적인 냉각 환경을 구현한 제품”이라며 “고성능 게이밍 시스템을 구성하면서 냉각 성능과 확장성, 디자인까지 함께 고려하는 사용자에게 좋은 선택지가 될 것”이라고 말했다. 마이크로닉스는 AI AIRZEN 160 출시를 기념해 ‘WIZMAX AIRZEN 포토 상품평 이벤트’도 진행한다. 이벤트는 2026년 8월 20일부터 9월 20일까지 진행되며, 행사 기간 내 포토 상품평을 작성하고 이벤트에 참여한 고객 전원에게 네이버페이 5천원 교환권을 1:1 증정한다. 참여자 가운데 3명을 추첨해 Claude AI 1개월 구독권도 추가로 제공한다. @micronics

브로홍 2026.08.20

[일상/생활] 한국 AI, 이제 추격 중

한국 AI가 요즘 눈에 띄게 따라잡고 있네. 새로운 파란색 프론티어 모델 덕에 격차가 크게 줄어든 느낌이야.

롤도사사칭 2026.08.20

[컴퓨터] 시소닉, 80 PLUS 루비 인증 1600W ATX 파워 출시… AI 워크스테이션 겨냥 최고 효율

시소닉(Seasonic)이 세계 최초로 80 PLUS Ruby 인증을 획득한 ATX 규격 파워서플라이를 공개했다. 최고 효율 등급인 Ruby 인증을 획득하면서 AI 워크스테이션과 고성능 데스크톱을 위한 초고효율 전원공급장치 시장을 선도하게 됐다. 시소닉은 'Prime Enterprise RX-1600'이 115V 환경에서 80 PLUS Ruby 인증을 획득한 최초의 ATX 파워서플라이라고 발표했다. 출력 용량은 1600W다. Prime Enterprise RX-1600은 고성능 데스크톱과 전문가용 워크스테이션, AI 시스템을 겨냥한 제품이다. AI 워크스테이션과 멀티 GPU 시스템은 장시간 높은 부하로 동작하는 경우가 많아 전력 효율이 전체 시스템 운영 비용과 발열을 결정하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. 80 PLUS Ruby는 현재 80 PLUS 프로그램에서 가장 높은 효율 등급이다. 기존 Titanium보다 더욱 엄격한 기준을 적용한다. 115V 입력 기준으로 ▲5% 부하에서 85% ▲10% 부하에서 91% ▲20% 부하에서 93% ▲50% 부하에서 95% ▲100% 부하에서도 91% 이상의 변환 효율을 만족해야 한다. 또한 20% 부하에서 역률(Power Factor) 0.95 이상도 충족해야 한다. 특히 Ruby 인증은 저부하 효율을 크게 강화한 것이 특징이다. 시소닉은 Ruby 인증을 획득하기 위해 파워서플라이 플랫폼 전반을 새롭게 최적화했다. 스위칭 제어 회로와 전력 변환 구조, 발열 설계(Thermal Design), 부품 선정, 검증 절차까지 모두 개선해 최고 효율을 달성했다는 것. 시소닉 월터 선(Walter Sun) CEO는 "80 PLUS 프로그램이 시작된 이후 시소닉은 지속적으로 최고 효율 제품을 개발해 왔다"며 "2005년 첫 인증 제품을 선보였고, 2008년에는 최초의 Gold 인증을 획득했다. 이번 Ruby 인증은 그 연장선에 있는 중요한 이정표"라고 밝혔다. 이어 "효율을 1% 높이는 일은 갈수록 어려워지고 있지만, 전 세계적으로는 막대한 전력 절감 효과를 가져온다"고 설명했다. 일반 소비자에게는 1600W급 Ruby 인증 제품이 다소 과한 선택일 수 있다. 하지만 AI 워크스테이션과 렌더링 시스템, 멀티 GPU 연산 서버처럼 수백 와트 이상의 전력을 장시간 사용하는 환경에서는 효율 차이가 전력 비용과 발열 감소로 직결된다. 예를 들어 95% 효율과 92% 효율의 차이는 수치상으로는 3%에 불과하지만, 수 kW 규모의 시스템이 연중무휴(24×7)로 동작하는 데이터센터나 AI 워크스테이션에서는 누적 전력 소비와 냉각 비용에서 상당한 차이를 만들 수 있다. 실제 현장에서는 AI 컴퓨팅 확산으로 GPU와 CPU의 소비전력이 계속 증가하면서, 파워서플라이 역시 출력 대비 변환 효율과 전력 품질(Power Quality)을 더욱 중요시 여기는 추세다. 시소닉 Prime Enterprise RX-1600 Ruby 인증은 이러한 흐름을 반영하는 대표적인 사례로, 향후 초고효율 전원공급장치 시장 확대의 기준이 될 것으로 전망된다. @maxelite

대장 2026.08.19

[인공지능] AMD, AI 에너지 효율 4배 향상 달성…2026년 목표치 상회

AMD는 2026년 중반 기준 AI 에너지 효율이 약 4배 향상됐다고 발표했다. 이는 현 시점에서 예상했던 3배 향상 목표를 앞선 성과이며, 같은 시점의 과거 추세와 비교해도 2배 이상 높은 수준이다. 이번 성과를 바탕으로 AMD는 2024년을 기준으로 2030년까지 AI 학습 및 추론을 위한 랙 스케일 에너지 효율을 20배 향상한다는 목표를 순조롭게 추진하고 있다. 특히 이번 성과는 컴퓨팅 반도체, 메모리, 인터커넥트, 소프트웨어 및 랙 스케일 시스템 설계에 이르기까지 시스템 차원에서 AI 효율성을 높여온 AMD의 접근 방식을 보여준다. AI 워크로드가 지속적으로 확대됨에 따라 에너지 효율 향상은 고객이 전력 1와트당 더 많은 유용한 컴퓨팅 성능을 확보할 수 있도록 지원하는 동시에 전력 사용량을 줄이고, 총소유비용을 개선하며, 전력, 냉각 및 인프라와 관련된 제약을 완화하는 데 도움을 줄 수 있다. AMD의 전망에 따르면 지속적인 효율성 향상이 가져올 잠재적 효과는 매우 큽니다. 2030년에는 약 2개의 AMD 랙이 2024년 기준 570개 랙과 동일한 수준의 컴퓨팅 성능을 제공할 것으로 예상된다. 이를 통해 대표적인 AI 학습 워크로드에서 사용 단계의 전력 소비량은 20분의 1로, 탄소 배출량은 28분의 1로 줄일 수 있을 것으로 전망된다. AMD는 또한 2025-26 기업 책임 보고서(Corporate Responsibility Report)를 발간하고 제품 효율성, 운영, 공급망 책임 및 지역사회 기여 전반에 걸친 성과를 공개했다. 주요 성과로는 2020년부터 2025년까지 운영 과정에서 발생하는 온실가스 배출량을 30% 감축했으며, AMD가 전 세계에서 사용하는 전력의 58%를 재생에너지원으로 조달했다. 또한 책임 있는 비즈니스 관행 준수 여부를 확인하기 위해 제조 공급업체 공장의 99%에 대해 감사를 실시했다. @amd

브로홍 2026.08.19

[인공지능] 엔비디아 RTX GPU, 로컬 AI에서 프론티어급 큐원3.8-27B 코딩 에이전트 구현

엔비디아가 엔비디아(NVIDIA) RTX GPU에서 큐원3.8-27B(Qwen3.8-27B)를 지원하며, 프론티어급 로컬 코딩 에이전트를 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 한다. 큐원3.8-27B는 큐원3.8-맥스(Qwen3.8-Max)의 로컬 동반 모델로, 270억 파라미터 규모의 오픈 모델이다. 단일 GPU에서 실행할 수 있으며, 로컬 파일과 도구, 프로젝트 컨텍스트를 활용하는 반응성 높은 코딩 워크플로우를 지원한다. 개발자는 민감한 코드와 독점 데이터, 프로젝트 컨텍스트를 자체 시스템에 유지하면서 개발 과정 전반에서 강력한 AI 지원을 활용할 수 있다. 이 모델은 현재 엔비디아 RTX PRO GPU와 엔비디아 지포스(GeForce) RTX 5090을 비롯한 엔비디아 RTX GPU에서 지원된다. 다중 토큰 예측(multi-token prediction, MTP)으로 최적화된 큐원3.8-27B는 MTP를 적용할 경우 단일 지포스 RTX 5090에서 초당 131토큰의 성능을 제공한다. 이에 따라 에이전틱 코딩, 도구 사용, 장시간 개발 작업 등에서도 빠른 로컬 추론을 구현할 수 있다. 개발자는 라마.cpp(llama.cpp), 올라마(Ollama), 언슬로스(Unsloth), LM 스튜디오 바이오닉(LM Studio Bionic)을 통해 즉시 활용할 수 있으며, 이들 모두 엔비디아 RTX GPU에서 큐원3.8-27B를 지원한다. 엔비디아 RTX의 성능과 쿠다(CUDA) 소프트웨어 생태계, 기존 오픈소스 도구를 결합해 새로운 모델을 폭넓게 지원하고, 빠른 반응성을 갖춘 로컬 에이전틱 코딩 워크플로우를 위한 기반을 제공한다. 한편 큐원3.8-27B는 DGX 스파크(DGX Spark)와 DGX 스테이션(DGX Station)에서도 지원된다. 모든 엔비디아 로컬 AI 디바이스의 NVFP4 지원을 비롯한 추가 최적화 기능도 곧 공개될 예정이다. 이를 통해 큐원3.8-27B는 엔비디아의 상시 구동 개인용 AI 시스템에서 프론티어급 로컬 코딩 에이전트를 구현할 수 있다. PC와 개인용 AI 시스템을 넘어, 엔비디아 젯슨(Jetson)에서도 큐원3.8-27B를 지원해 활용 범위를 엣지 환경으로 확장한다. 강력한 추론 역량과 에이전틱 역량을 갖춘 큐원3.8-27B는 MTP를 활용한 추측 디코딩(speculative decoding)을 통해 엣지 환경에서도 빠르고 반응성 높은 로컬 추론을 지원한다. @nvidia

브로홍 2026.08.18

[컴퓨터] H3C 코리아, 세계 최초 엔터프라이즈급 Wi-Fi 8 AP 공식 출시

디지털 인프라 솔루션 기업 H3C 코리아는 H3C가 네이티브 Wi-Fi 8 기술과 자체 개발한 Native AI 알고리즘을 결합한 세계 최초 엔터프라이즈급 Wi-Fi 8 액세스 포인트(AP)를 공식 출시했다고 밝혔다. H3C 플래그십 5밴드 Wi-Fi 8 AP는 차세대 무선 표준의 고속 성능을 기반으로, 복잡한 산업 및 기업 무선 환경에서 발생하는 연결 품질 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 제품이다. 혼잡한 무선 환경, AP 간 간섭, 이동 중 로밍, 커버리지 경계 구간에서도 안정적인 연결 경험을 유지하도록 설계했다. AI 기반 엣지 애플리케이션이 확산되면서 기업 무선 네트워크에는 높은 처리 성능뿐 아니라 초고신뢰·저지연 연결도 함께 요구되고 있다. 산업 제어, 원격 의료, 고밀도 오피스, 스마트 캠퍼스와 같은 환경에서는 순간적인 지연이나 패킷 손실도 업무 연속성에 영향을 줄 수 있다. H3C는 Wi-Fi 8 AP를 통해 고속 무선 성능과 연결 신뢰성을 함께 확보하는 엔터프라이즈 무선 인프라를 제시했다. H3C Wi-Fi 8 AP는 내장 AI 엔진을 기반으로 Wi-Fi 8의 Coordinated Spatial Reuse와 동적 스펙트럼 스케줄링을 결합했다. 밀리초 단위의 다중 AP 협업을 통해 스펙트럼 효율을 30% 향상시키고, 커버리지 경계 구간의 처리량을 25% 이상 높인다. 지연에 민감한 업무 환경에서는 지연 시간을 25% 낮추며, 로밍 전환 시 패킷 손실을 25% 줄여 이동 중에도 안정적인 서비스 이용을 지원한다. 운영 관리 기능도 강화했다. H3C는 Agentic AI 기반 유지보수 기능을 적용해 실시간 환경 인식, 주파수 대역 자동 최적화, 장애 원인 분석을 지원한다. 네트워크 관리자는 복잡한 무선 환경에서 수동 개입 부담을 줄이고, 장애 발생 시 원인을 더 빠르게 파악해 대응할 수 있다. H3C는 Broadcom과의 전략적 협력을 기반으로 Wi-Fi 8 생태계 확장에도 속도를 내고 있다. Broadcom의 핵심 칩 기술을 기반으로 다중 주파수 스케줄링과 고밀도 동시 접속 환경에서 요구되는 성능과 안정성을 확보했으며, H3C는 이를 바탕으로 엔터프라이즈 환경에 적합한 Wi-Fi 8 AP를 구현했다. Broadcom WBC Enterprise WLAN 제품 마케팅 디렉터 Mike Powell은 Wi-Fi 8을 차세대 엔터프라이즈 무선 네트워크 시대를 여는 중요한 전환점으로 평가했다. 그는 H3C와의 협력을 기반으로 Wi-Fi 8의 주요 기능을 더 많은 기업 고객에게 제공하겠다는 계획도 밝혔다. H3C는 Wi-Fi 7+ 제품에도 주요 Wi-Fi 8 기능을 선제적으로 적용하고 있다. 이를 통해 기업 고객은 현재 필요한 무선 성능을 확보하면서 향후 Wi-Fi 8 전환까지 고려한 단계적 업그레이드 경로를 선택할 수 있다. @h3c

브로홍 2026.08.18

[인공지능] 엔비디아, LG와 피지컬 AI 협력 확대… 아이작 GR00T 기반 차세대 휴머노이드 개발

엔비디아(www.nvidia.co.kr)와 LG가 개방형 추론 휴머노이드 파운데이션 모델인 엔비디아 아이작 GR00T(NVIDIA Isaac GR00T)를 기반으로 차세대 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발한다고 발표했다. 해당 로봇은 내년 1분기에 공개될 예정이다. 엔비디아와 LG는 8월 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)과 구광모 LG 대표가 참석한 가운데 양해각서(MOU)를 체결했다. 이를 통해 양사는 로보틱스, AI 팩토리, 모빌리티 분야에서 전략적 협력 구상을 넘어 본격적인 실행 단계에 돌입한다. 이번 협약에 따라 LG는 LG전자(LG Electronics) 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에서 LG 클로이드(LG CLOiD) 휠 베이스 로봇을 실증하고, 엔비디아 DSX와 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin)을 활용한 AI 팩토리 레퍼런스 사이트를 구축할 계획이다. 또한 엔비디아 드라이브 하이페리온(DRIVE Hyperion)을 기반으로 차세대 AI 정의 차량(AI-Defined Vehicle, AIDV) 플랫폼도 개발할 예정이다. 구광모 LG 대표는 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리와 피지컬 AI 분야에서 함께할 목표가 분명해졌다. 업계를 선도하는 레퍼런스 구축을 통해 AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 “피지컬 AI가 제공하는 가장 중요한 기회는 모든 기계가 현실 세계를 이해하고 추론하며, 사람과 함께 안전하게 행동할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 데 있다. 이는 가정과 공장 현장, 도로에 이르기까지 우리의 일상을 새롭게 바꿔놓을 것”이라고 말했다. 이어 “LG와 엔비디아는 수년간 이어온 협력을 바탕으로 LG의 제품 엔지니어링 및 제조 분야 리더십과 엔비디아의 기술을 결합해 로봇, AI 팩토리, 자율주행차의 새로운 시대를 앞당기고 있다”고 말했다. 1. 로보틱스 엔비디아, LG 테네시 공장 세탁기 생산라인서 휠 베이스 로봇 실증 지원 LG와 엔비디아는 휴머노이드와 휠 베이스 로봇, 그리고 이를 학습·고도화하는 데 필요한 데이터 시스템에 이르기까지 피지컬 AI의 개발부터 실제 현장 배포까지 전 과정에서 협력을 확대하고 있다. LG는 내년 1분기 공개를 목표로 차세대 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발하고 있다. 해당 로봇에는 온보드 컴퓨팅과 고도화된 추론·제어를 위한 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor)가 탑재되며, 엔비디아의 개방형 휴머노이드 파운데이션 모델인 아이작 GR00T와 업계 최초의 로보틱스용 풀스택 통합 안전 시스템인 엔비디아 헤일로스 포 로보틱스(Halos for Robotics)를 기반으로 개발되고 있다. LG는 LG전자, LG이노텍(LG Innotek), LG에너지솔루션(LG Energy Solution)의 액추에이터, 센서, 배터리 등 ‘원 LG(One LG)’ 역량을 결합할 계획이다. 또한 LG는 연내 휠 베이스 로봇인 LG 클로이드를 LG전자의 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 실제 생산 환경에서 실증할 예정이다. LG는 실증 결과를 바탕으로 로봇의 성능과 활용성을 개선하는 동시에 글로벌 생산시설, 가정, 상업 공간으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에는 LG의 로봇 데이터 플랫폼인 LG CNS의 피지컬웍스(PhysicalWorks) 기반의 로봇 데이터 팩토리 구축을 위한 기술 협력도 포함된다. 피지컬웍스는 로보틱스를 위한 지속적인 데이터 수집, 합성 데이터 생성, 학습, 검증을 지원하는 현장형 피지컬 AI 데이터 팩토리 구축을 목표로 개발될 예정이다. 이번 협력을 통해 확보되는 로봇 데이터와 제조 현장 실증 경험은 LG가 자체 개발 중인 로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model, RFM)의 경쟁력 강화에도 활용된다. LG는 자체 AI 모델 역량을 지속적으로 고도화하는 동시에 엔비디아 아이작 GR00T를 적극 활용해 로보틱스 분야의 기술 경쟁력을 강화할 계획이다. 양사는 협력 실행력을 높이기 위해 기술 및 비즈니스 전문가로 구성된 공동 TF(Task Force)를 운영한다. TF는 연구개발, 현장 실증, 상용화 전반에 걸쳐 긴밀하게 협력할 예정이다. 2. AI 팩토리 엔비디아 DSX™ 플랫폼, LG AI 팩토리 레퍼런스 사이트 구축에 활용 LG는 엔비디아 DSX AI 팩토리 아키텍처를 기반으로 열 관리, 전력, 설계, 운영 등 AI 인프라 전반을 아우르는 ‘원 LG’ 역량을 결합하고 있다. LG는 2027년 상반기 엔비디아 베라 루빈을 기반으로 AI 팩토리 레퍼런스 사이트를 구축한다. 이후 해당 성과를 바탕으로 2028년 상반기까지 충청남도 천안에 80MW 규모의 LG AI 팩토리를 구축할 계획이다. 이 AI 팩토리는 피지컬 AI, 특히 로봇 파운데이션 모델 고도화에 활용될 예정이다. 이를 통해 LG는 설계, 구축, 운영까지 전 과정을 아우르는 엔비디아 DSX 플랫폼 기반의 ‘원 LG’ 엔드 투 엔드 AI 팩토리 솔루션을 검증할 계획이다. 향후 이를 기반으로 글로벌 빅테크 고객에게 턴키 방식의 ‘원 LG’ 패키지 솔루션을 제공함으로써 글로벌 AI 인프라 시장에서 사업 기회를 확대할 것으로 기대된다. 3. 미래 모빌리티 엔비디아 드라이브 플랫폼, LG 차세대 AI 정의 차량 개발 지원 LG는 엔비디아 드라이브 하이페리온을 기반으로 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI)와 자동차 소프트웨어 역량을 통합한 차세대 AI 정의 차량용 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 엔비디아는 AI 기반 자율주행 기술과 차량 컴퓨팅 플랫폼을 바탕으로 LG의 IVI 중심의 차량 부품 역량이 자율주행 분야로 확장될 수 있도록 지원한다. 이를 통해 LG는 자율주행 기능과 차량 내 AI 서비스를 통합한 차세대 자동차 솔루션을 글로벌 완성차 업체(OEM)에 제공하고, 미래 모빌리티 시장에서 새로운 성장 기회를 창출할 계획이다. @nvidia

브로홍 2026.08.17

[컴퓨터] 대원씨티에스, Corsair 제품 구매 고객 대상 경품 이벤트 2종 진행

대원씨티에스가 8월 1일부터 31일까지 자사가 유통하는 Corsair 제품 구매 및 사용 고객을 대상으로 여름 특별 이벤트 2종을 진행한다고 밝혔다. 행사는 Show your Corsair와 포토리뷰 & 베스트 후기왕으로 구성되며, 스트림덱 LCD 기계식 키보드, 무선 게이밍 헤드셋, 포터블 모니터, 무선 게이밍 마우스 등 Corsair 인기 제품을 경품으로 제공한다. Daewon CTS is holding two summer events for customers using or purchasing Corsair products, offering prizes including a Stream Deck LCD mechanical keyboard, gaming headset, portable monitor and wireless gaming mouse. IT 기기 수입·유통 전문 기업 대원씨티에스가 8월 1일부터 31일까지 자사가 유통하는 Corsair 제품을 대상으로 여름 특별 이벤트 2종을 진행한다고 밝혔다. 행사는 Corsair 메모리, 케이스, 파워서플라이, 쿨러 등 대원씨티에스 유통 제품을 사용하는 고객과 신규 구매 고객을 대상으로 운영된다. 대원씨티에스는 Corsair 제품 사용 경험을 공유하고, 구매 고객에게 추가 혜택을 제공하기 위해 이벤트를 마련했다. 첫 번째 이벤트는 Show your Corsair다. 참여자는 대원씨티에스가 유통하는 Corsair 부품으로 구성한 자신의 PC 사진과 리뷰를 커뮤니티 빌런 등 테크 커뮤니티에 게시한 뒤 QR코드를 통해 응모하면 된다. 추첨을 통해 선정된 참여자에게는 Corsair 갤리온 100 SD 스트림덱 LCD 기계식 키보드와 Corsair VOID V2 RGB 무선 게이밍 헤드셋이 경품으로 제공된다. 두 번째 이벤트는 포토리뷰 & 베스트 후기왕이다. 대원씨티에스 유통 Corsair 제품을 구매한 고객이 대상이며, 제품 사진 1장 이상과 20자 내외의 간단한 리뷰를 작성한 뒤 QR코드를 통해 응모할 수 있다. 포토리뷰 & 베스트 후기왕 참여 고객에게는 추첨을 통해 Corsair XENEON 엣지 보조 포터블 모니터와 Corsair 세이버 V2 Pro CF 무선 게이밍 마우스가 제공된다. 별도로 제출 유형을 준수한 선착순 100명에게는 참가상으로 네이버페이 포인트 1만원이 지급된다. 대원씨티에스 남혁민 본부장은 "이번 이벤트를 통해 Corsair 제품을 사용하는 고객들과 더욱 가깝게 소통하고, 실제 사용 후기를 통해 제품을 알릴 수 있는 기회가 되길 바란다"고 전했다. 대원씨티에스가 공급하는 제품은 박스에 부착된 대원씨티에스 정품 스티커를 통해 확인할 수 있다. 대원씨티에스는 자체 운영하는 직영 서비스 센터를 통해 기술지원과 A/S 서비스를 제공한다. @dwtcs @corsair

대장 2026.08.13

[인공지능] 다나와, 생성형 AI 시대 새로운 쇼핑 관문으로 부상…가격비교·구매 연결 확대

이커머스 전문기업 커넥트웨이브가 운영하는 가격비교 서비스 다나와는 최근 1년간(2025년 8월~2026년 7월) 주요 생성형 AI 플랫폼을 통한 방문자 수를 분석한 결과, 전년 동기 대비 119% 증가했다. 이번 조사는 웹사이트 트래픽 분석 도구인 구글 애널리틱스(Google Analytics)의 유입 데이터를 기반으로 진행됐다. 기기별로는 PC 웹사이트 방문자가 115%, 모바일 웹사이트 방문자가 127% 증가하며 생성형 AI가 새로운 쇼핑 유입 채널로 빠르게 자리 잡고 있는 것으로 나타났다. AI 플랫폼별 증가율은 제미나이(Gemini)가 910%로 가장 높은 증가세를 기록했다. 이어 챗GPT(ChatGPT)가 92.5%, 퍼플렉시티(Perplexity)가 91.8% 증가했다. 실제 유입 규모는 챗GPT가 가장 컸다. 최근 1년간 생성형 AI를 통한 전체 방문자 가운데 챗GPT 비중은 62.1%로 가장 높았으며, 퍼플렉시티, 제미나이, 클로드(Claude)가 뒤를 이었다. 생성형 AI를 통한 유입 이용자는 가격 비교와 구매 탐색 과정으로 자연스럽게 연결되고 있다. 커넥트웨이브의 자체 분석 결과, 최근 1년간 생성형 AI를 통해 다나와와 에누리를 방문한 이용자 중 다나와는 33%, 에누리는 27%가 제휴 쇼핑몰로 이동했다. 다나와는 이러한 변화에 맞춰 국내 가격비교 플랫폼 최초로 'AI 쇼핑 MCP(Model Context Protocol)'를 선보였다. 이를 통해 AI가 다나와의 실시간 가격 및 상품 데이터를 활용해 이용자에게 적합한 상품과 구매처를 추천할 수 있도록 지원한다. 현재는 클로드와 연동해 서비스를 제공하고 있으며, 향후 챗GPT, 제미나이 등 주요 생성형 AI 플랫폼으로 연동을 순차적으로 확대해 생성형 AI 기반 가격비교 서비스 시장의 주도권을 확고히 확보해 나갈 계획이다. 다나와는 20년 이상 축적한 14억 건 이상의 상품 데이터를 기반으로 쿠팡, 네이버, 11번가, G마켓, SSG닷컴 등 국내 주요 쇼핑몰과 실시간 연동해 가격, 재고, 할인 혜택 정보를 제공하고 있다. 특히 다양한 쇼핑몰에 분산된 상품 정보를 표준화하고 카탈로그화한 데이터 경쟁력이 생성형 AI 시대 핵심 자산으로 평가받고 있다.

브로홍 2026.08.13

[일상/생활] 1억8천짜리 1인승 개인 드론.mp4

Oncebebe 2026.08.12

[컴퓨터] 서린씨앤아이, AGI 고성능 M.2 NVMe SSD AI818 모델

대장 2026.08.11

[인공지능] 엔비디아, 로보택시·자율주행차용 프론티어급 개방형 모델 ‘알파마요 2 슈퍼’ 상업적 이용 가능

브로홍 2026.08.09

[모바일] DJI, 최신 미니 무선 마이크 ‘DJI Mic Mini 2S’ 출시…최대 28시간 내장 녹음·AI 노이즈 캔슬링 강화

민간용 드론 및 창의적인 카메라 기술 분야의 글로벌 리더 DJI가 내장 녹음을 지원하는 DJI 최초의 미니 무선 마이크 ‘DJI Mic Mini 2S’를 출시한다고 밝혔다. 지난 4월 출시된 DJI Mic Mini 2를 기반으로 제품 시리즈를 한 단계 확장한 DJI Mic Mini 2S는 작고 유연한 형태로 모든 디테일을 안정적으로 담아야 하는 크리에이터를 위해 설계됐다. DJI Mic Mini 2S는 32-bit Float 내장 녹음과 최대 28시간 분량의 오디오 저장을 지원하며, 최대 4대의 송신기(TX)와 1대의 수신기(RX)를 연결할 수 있는 세대 간 호환 연결, 2단계 AI 노이즈 캔슬링을 제공한다. 이를 통해 1인 촬영부터 거리 인터뷰, 팟캐스트, 다인 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 녹음 시나리오를 지원할 수 있다. 보다 안정적인 오디오 녹음을 지원해 테이크 손실 위험을 줄이고, 예측하기 어려운 녹음 환경에서도 중요한 순간을 놓치지 않도록 돕는다. 32-bit Float 내장 녹음을 지원해 후반 작업에서 큰 음량 변화도 보다 유연하게 조정할 수 있다. 이를 통해 미세한 속삭임부터 갑작스럽게 커지는 소리까지 폭넓은 다이내믹 레인지를 클리핑 없이 생생하게 담아낼 수 있다. 또한 각 송신기에는 약 14.5GB의 내장 저장 공간이 탑재되어 있으며, 기본 24-bit 모드 기준 최대 28시간의 오디오를 녹음할 수 있다. 크리에이터가 원하는 사운드를 보다 정밀하게 제어할 수 있도록 다양한 오디오 조정 기능을 제공한다. 2단계 AI 노이즈 캔슬링은 촬영 환경에 맞춰 최적화된 성능을 제공한다. 기본(Basic) 모드는 선풍기, 에어컨, 잔향 등 실내 배경 소음을 줄여주며, 강함(Strong) 모드는 야외의 강한 소음을 억제해 음성을 더욱 또렷하게 전달한다. 또한 클리핑 제어(Clipping Control) 기능은 음량 변화가 큰 환경에서 갑작스러운 음량 피크를 자동으로 낮춰 왜곡을 줄여주며, 음량 균형(Loudness Balance) 기능은 인터뷰나 라이브 스트리밍 환경에서도 일관된 출력 레벨을 유지한다. 아울러 사용자는 일반(Regular), 브라이트(Bright), 리치(Rich) 등 세 가지 음성 톤 프리셋을 선택할 수 있다. 일반 모드는 균형 잡힌 자연스러운 사운드, 브라이트 모드는 더 선명하고 존재감 있는 음성, 리치 모드는 한층 풍부하고 따뜻한 톤을 제공한다. 이를 통해 복잡한 후반 작업 없이도 완성도 높은 오디오 결과물을 얻을 수 있다. 수신기(RX) 1대는 동시에 최대 4대의 송신기(TX)와 연결할 수 있어 원탁 토론, 팟캐스트, 인터뷰, 소규모 그룹 콘텐츠 제작에 적합하다. 또한 Mic Mini 및 Mic Mini 2 송신기를 비롯한 이전 세대 DJI 마이크는 물론 DJI Mic 시리즈 모바일 수신기와도 호환이 가능해 기존 DJI 마이크 사용자는 다인 콘텐츠 제작으로 확장하는 과정에서 장비를 보다 경제적으로 업그레이드하고 확장할 수 있다. 송신기의 무게는 약 12g이며, 클립과 마그네틱 부착 방식을 모두 지원해 편안하게 착용하거나 음원 가까이에 손쉽게 배치할 수 있다. 마그네틱 전면 커버는 분리할 수 있어 크리에이터가 의상에 맞춰 마이크를 개성 있게 연출할 수 있다. Mic Mini 2와 함께 처음 선보인 8가지 컬러의 마그네틱 전면 커버는 별도로 구매할 수 있다. 또한 세계적인 일러스트레이션 아티스트 Victo Ngai와 협업한 ‘DJI Mic Mini 2S 타임 시리즈(Time Series)’ 마그네틱 전면 커버는 삶의 다양한 단계를 담은 디자인으로, 오디오 작업 여정에 창의적인 영감을 더한다. 크리에이터가 일상적으로 촬영하거나, 가볍게 여행을 떠나거나, 여러 장소를 빠르게 이동하며 작업하는 상황에서도 DJI Mic Mini 2S는 일상 속에서 더욱 편리하게 사용할 수 있도록 설계됐다. 송신기는 Osmo Pocket 4P, Osmo Pocket 4, Osmo 360, Osmo Nano, Osmo Action 6를 포함한 일부 오즈모(Osmo) 카메라 제품과 기본 연결을 지원하며, 별도의 수신기 없이 48kHz 24-bit 고품질 오디오를 해당 기기로 직접 전송할 수 있다. 이 같은 OsmoAudio 직접 연결(OsmoAudio Direct Connection) 기능은 이미 DJI 생태계에서 작업하는 크리에이터의 설정 과정을 간소화해 DJI 이미징 제품군과 자연스럽게 연동되는 간편한 무선 워크플로를 구현할 수 있다. DJI Mic Mini 2S는 오늘부터 DJI 스토어(store.dji.com) 및 공인 판매처를 통해 주문할 수 있으며, 가격 및 구성은 다음과 같다. DJI Mic Mini 2S (2 TX + 1 RX + 충전 케이스): 229,000원 DJI Mic Mini 2S (1 TX + 1 RX): 130,000원 DJI Mic Mini 2S (1 TX + 1 모바일 RX + 충전 케이스): 130,000원 DJI Mic Mini 2S 송신기: 85,100원 DJI Mic Mini 2S 충전 케이스: 51,000원 DJI Mic Mini 2S 멀티 컬러 마그네틱 전면 커버 세트: 20,200원 DJI Mic Mini 2S 타임 시리즈 마그네틱 전면 커버 세트: 42,100원

대장 2026.08.08

[인공지능] 픽스AI, 통합형 창작 도구 ‘PixAI Studio’ 정식 출시

전 세계 1500만 명 이상의 등록 사용자를 보유한 글로벌 AI 2D 창작 플랫폼 픽스AI(PixAI)를 운영하는 메타노멀리 K.K.는 이미지 생성과 영상 제작, 편집, 에셋 관리를 하나의 시각적 제작 흐름으로 연결하는 통합형 AI 창작 도구 ‘PixAI Studio’를 정식 출시했다고 밝혔다. PixAI Studio는 프롬프트를 입력해 개별 이미지를 생성하는 기존 방식에서 나아가 캐릭터 제작과 장면 편집, 영상 변환, 음성 합성, 후속 에셋 제작 등 여러 창작 단계를 하나의 캔버스에서 설계하고 관리할 수 있도록 만든 노드 기반 워크스페이스다. 이용자는 이미지, 영상, 텍스트, 오디오 등의 에셋과 생성·편집 단계를 노드 형태로 자유롭게 배치하고 연결할 수 있다. 각 노드의 출력은 다음 제작 단계의 입력으로 이어지며, 기존에 여러 도구와 작업 화면을 오가며 진행하던 복잡한 제작 과정을 하나의 시각적 워크플로로 구성할 수 있다. 예를 들어 캐릭터 이미지를 생성한 뒤 표정과 의상, 배경을 수정하고 여러 장면에 배치해 연속된 스토리 이미지를 만들 수 있다. 완성된 장면은 영상 변환과 음성 합성 단계로 연결해 짧은 애니메이션이나 뮤직비디오, 게임 프로모션 영상으로 확장할 수 있다. 제작 도중 특정 장면이나 결과물을 변경해야 할 경우에도 해당 노드의 입력이나 설정만 조정해 후속 작업에 반영할 수 있다. 전체 제작 과정을 처음부터 반복하지 않고 필요한 단계에 집중할 수 있어 시안 비교와 반복 수정에 필요한 시간과 작업 부담을 줄인다. 픽스AI는 이번 출시를 통해 AI 창작의 중심을 ‘한 번의 결과물 생성’에서 ‘반복 가능하고 확장 가능한 콘텐츠 제작 파이프라인’으로 넓힌다는 계획이다. 한 장의 이미지 생성에서 전체 콘텐츠 제작 파이프라인으로 기존 AI 창작 환경에서는 이미지를 생성한 뒤 결과물을 내려받고, 편집이나 영상 제작을 위해 별도의 도구에 다시 업로드하는 방식이 일반적이었다. 캐릭터와 장면이 늘어날수록 파일과 버전을 개별적으로 관리해야 했으며, 수정이 발생할 때마다 참고 이미지와 설정을 다시 입력하거나 여러 제작 단계를 반복해야 했다. 특히 연재 만화, 애니메이션, 비주얼 노벨, 게임 콘텐츠처럼 동일한 캐릭터와 세계관이 여러 장면에 걸쳐 이어지는 프로젝트에서는 작업 흐름이 쉽게 단절될 수 있었다. PixAI Studio는 캐릭터 생성, 장면 구성, 이미지 편집, 영상 변환, 음성 합성, 텍스트 배치, 에셋 관리 등 분산돼 있던 제작 단계를 하나의 캔버스 안에 통합한다. 이용자는 프로젝트 목적에 맞게 필요한 노드를 배치하고, 각 결과물이 다음 작업으로 이어지는 구조를 직접 설계할 수 있다. 여러 도구를 오가며 파일을 이동하거나 동일한 설정을 반복하는 과정을 줄여 초기 아이디어를 실제 결과물로 발전시키는 데 필요한 시간을 단축한 것이 특징이다. 이를 통해 AI 생성 결과물은 한 번 사용하고 끝나는 이미지가 아니라 새로운 장면과 이야기, 영상 콘텐츠에 반복적으로 활용할 수 있는 프로젝트 자산으로 기능한다. PixAI는 최종 결과물뿐 아니라 결과물이 만들어지는 과정까지 구조화함으로써 개인 크리에이터도 전문 제작 환경에서 사용하는 콘텐츠 파이프라인을 보다 직관적으로 운영할 수 있도록 했다고 설명했다. 생성·편집·영상·음성 흐름을 한 캔버스에서 PixAI Studio의 핵심은 다양한 제작 단계와 에셋의 관계를 시각적으로 보여주는 노드 기반 캔버스다. 각 노드는 이미지, 영상, 텍스트, 오디오 등의 에셋이나 생성·편집 작업을 나타낸다. 이용자는 필요한 노드를 캔버스 위에 배치하고 선으로 연결해 하나의 아이디어가 어떤 과정을 거쳐 최종 콘텐츠로 발전하는지를 한눈에 확인할 수 있다. 작업 구조가 화면에 표시되기 때문에 여러 장면과 버전이 동시에 만들어지는 프로젝트에서도 각 에셋이 어디에서 생성됐고, 어떤 후속 작업에 활용되는지 쉽게 파악할 수 있다. 시네마틱 영상 제작에서는 이미지 생성부터 영상 변환, 음성 합성까지 이어지는 과정을 하나의 워크플로로 구성할 수 있다. 캐릭터와 배경을 이미지로 제작한 뒤 움직임을 추가하고, 음성과 오디오를 결합해 하나의 영상 콘텐츠로 완성하는 방식이다. 연재 만화 제작에서는 캐릭터 설정을 기준으로 페이지별 구도를 생성하고, 장면 이미지와 대사·텍스트를 같은 캔버스에서 관리할 수 있다. 캐릭터 설정과 각 페이지의 제작 관계를 하나의 흐름으로 연결해 장기 연재나 스토리 기반 프로젝트의 구조를 체계적으로 관리할 수 있다. 픽스AI는 노드 기반 제작 방식을 전문 기술자만을 위한 복잡한 도구가 아니라 개인 일러스트레이터와 만화 창작자, 영상 크리에이터도 활용할 수 있는 시각적 창작 환경으로 제공한다는 방침이다. 160만 개 이상 커뮤니티 LoRA와 기존 작품 자산 직접 연결 PixAI Studio는 픽스AI가 자체 개발한 애니메이션 특화 이미지 모델을 비롯해 160만 개 이상의 커뮤니티 LoRA를 포함한 플랫폼의 모델 생태계에 직접 접근할 수 있도록 설계됐다. 이용자는 프로젝트에 필요한 모델과 LoRA를 선택하고 이미지 생성, 편집, 영상 제작 단계와 조합해 자신만의 제작 워크플로를 구성할 수 있다. 여러 LoRA를 함께 활용해 프로젝트 고유의 화풍과 시각적 특징을 설정하고, 동일한 구성을 연재 만화와 애니메이션, 게임 비주얼, 시리즈 콘텐츠 전반에 적용하는 것도 가능하다. 이는 개별 장면에서 같은 캐릭터를 유지하는 것을 넘어 프로젝트 전체의 색감과 표현 방식, 화면 분위기를 일관되게 관리하는 데 도움이 된다. 기존에 픽스AI에서 제작한 작품도 Studio 안으로 불러와 새로운 프로젝트의 에셋으로 활용할 수 있다. 이미 완성한 캐릭터나 장면에 새로운 의상과 배경을 적용하거나 다른 구도와 후속 장면을 제작한 뒤 영상 콘텐츠로 확장할 수 있다. 외부 도구를 오가며 작품을 내려받고 다시 업로드하는 과정을 줄이고, 픽스AI 안에서 생성과 편집, 에셋 활용, 후속 제작이 자연스럽게 이어지도록 한 점도 주요 특징이다. 픽스AI는 애니메이션·2D 창작에 특화된 자체 모델과 대규모 커뮤니티 LoRA 생태계, 이용자가 축적한 기존 작품을 하나의 제작 환경에서 연결할 수 있다는 점이 범용 노드 도구와 구별되는 PixAI Studio의 핵심 경쟁력이라고 설명했다. 영상·연재 만화·캐릭터 디자인으로 활용 영역 확대 PixAI Studio는 단일 이미지 제작을 넘어 여러 단계와 형식을 결합해야 하는 복합 콘텐츠 프로젝트에 활용할 수 있다. 시네마틱 영상 제작에서는 이미지 생성, 영상 변환, 음성 합성 과정을 하나의 제작 구조로 연결할 수 있다. 캐릭터와 배경 이미지를 영상화하고 오디오를 결합해 짧은 애니메이션과 뮤직비디오, 게임 프로모션 영상 등을 제작할 수 있다. 연재 만화 제작에서는 캐릭터 설정, 페이지별 구도 생성, 장면 이미지 제작, 대사와 텍스트 관리를 한곳에서 진행할 수 있다. 동일한 인물과 세계관이 반복해서 등장하는 프로젝트에서도 캐릭터 설정과 페이지별 제작 흐름을 연결해 관리할 수 있다. 캐릭터 디자인 과정에서는 하나의 기본 설정을 바탕으로 표정과 의상, 포즈, 배경이 다른 여러 버전을 효율적으로 제작할 수 있다. 캐릭터 설정 자료와 감정별 표정, 의상 시안, 홍보용 비주얼 등 시리즈 제작에 필요한 에셋을 하나의 워크플로에서 확장할 수 있다. 여러 LoRA를 조합하면 프로젝트 고유의 화풍을 설정하고 이를 전체 시리즈에 적용할 수 있어 캐릭터의 외형뿐 아니라 색감과 표현 방식까지 통일된 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 픽스AI는 이를 통해 개인 창작자도 여러 전문 도구를 별도로 구축하지 않고, 캐릭터 디자인에서 연재 콘텐츠와 영상 제작까지 이어지는 복합 프로젝트를 한곳에서 진행할 수 있도록 지원한다. 템플릿과 캐릭터 일관성으로 전문 워크플로 진입장벽 낮춰 노드 기반 도구는 높은 자유도를 제공하지만, 처음 접하는 이용자에게는 복잡하게 느껴질 수 있다. PixAI Studio는 이용자가 모든 제작 구조를 처음부터 직접 설계해야 하는 부담을 줄이기 위해 이미지와 영상 제작용 사전 템플릿을 제공한다. 이용자는 목적에 맞는 템플릿을 선택해 바로 작업을 시작한 뒤 필요한 노드와 모델, 에셋을 추가해 자신만의 워크플로로 발전시킬 수 있다. 초보 이용자는 미리 구성된 제작 흐름을 따라가며 각 노드의 역할과 연결 방식을 익힐 수 있다. 숙련된 크리에이터는 템플릿을 출발점으로 여러 모델과 LoRA, 편집 단계를 결합한 복잡한 제작 파이프라인을 구축할 수 있다. 여러 장면을 제작하는 과정에서도 캐릭터의 외형과 핵심 특징을 유지하기 쉽도록 설계한 점도 주요 특징이다. 동일한 캐릭터가 반복해서 등장하는 애니메이션과 연재 만화, 비주얼 노벨, 게임 콘텐츠에서는 얼굴과 의상, 색상, 시각적 특징의 일관성이 전체 완성도를 좌우한다. PixAI Studio에서는 하나의 캐릭터 에셋을 중심으로 표정과 포즈, 의상, 배경, 장면 연출을 확장해 프로젝트 전체의 통일감을 높일 수 있다. 이용자는 한 명의 오리지널 캐릭터를 기반으로 일상 장면과 전투 장면, 표정 차이, 의상 시안, 홍보 포스터와 짧은 영상까지 하나의 프로젝트 안에서 발전시킬 수 있다. 생성 도구를 넘어 ‘AI 콘텐츠 제작 환경’으로 픽스AI는 그동안 애니메이션풍·2D 이미지 생성에 특화된 플래그십 모델 ‘Tsubaki.2’, 프롬프트 없이 대화로 이미지를 생성하는 AI 창작 에이전트 ‘Mio.2’, 자연어 기반 이미지 편집 모델 ‘PixAI Edit Pro(v1.0)’ 등을 선보이며 창작 기능을 확대해 왔다. PixAI Studio는 이러한 개별 기능과 모델 생태계, 이용자가 축적한 작품을 실제 콘텐츠 제작 단계에 맞춰 연결하는 상위 작업 환경이다. 이번 출시는 새로운 생성 모델 하나를 추가한 업데이트가 아니라 픽스AI가 보유한 이미지·영상·편집·에셋 기능을 하나의 제작 시스템으로 재구성한 대규모 제품 확장이라는 점에서 의미가 있다. 픽스AI는 이를 통해 생성형 AI 서비스의 역할을 결과물을 빠르게 만드는 도구에서 창작자가 아이디어와 에셋, 여러 제작 단계를 직접 설계하고 관리하는 콘텐츠 제작 환경으로 확장한다는 전략이다. 픽스AI는 생성형 AI를 실제 콘텐츠 제작에 활용하기 위해서는 개별 모델의 성능뿐 아니라 여러 작업 단계를 안정적으로 연결하고, 만들어진 에셋을 반복적으로 활용할 수 있는 환경이 필요하다며, PixAI Studio는 이용자가 아이디어부터 최종 결과물까지의 과정을 하나의 시각적 제작 파이프라인으로 설계할 수 있도록 만든 통합형 AI 창작 워크스페이스라고 설명했다. 이어 픽스AI의 애니메이션 특화 모델과 커뮤니티 LoRA, 이용자의 기존 작품을 하나의 제작 환경에서 연결해 전문 콘텐츠 제작 방식의 진입장벽을 낮추는 것이 목표라며, 개인 크리에이터도 이미지와 영상, 연재형 콘텐츠를 보다 효율적으로 제작할 수 있도록 Studio의 모델과 템플릿, 워크플로 기능을 지속적으로 고도화해 나가겠다고 밝혔다.

브로홍 2026.08.07

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