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국내 자생종인데 왜 눈에 안 띄는가
인텔과 AMD는 x86 생태계의 강화를 위해 지난해 "x86 Ecosystem Advisory Group(EAG)"을 통해 표준화된 기능을 제공하는 전략을 발표했다. 이에 따라 FRED, AVX10, ChkTag, ACE 등 4가지 주요 기능이 제시되었으며, 그 중 ACE(AI Compute Extensions)는 AI 분야에서의 성능 향상을 목표로 한다. 최근 AMD와 인텔은 ACE에 대한 백서를 발표하며, 이 기능이 x86 칩에 어떤 혜택을 줄 수 있는지 구체적으로 설명했다. ACE는 x86 ISA에 추가된 AI 전용 확장 명령어로, 행렬 곱셈 성능을 크게 향상시키며 확장성과 에너지 효율성을 제공한다. 행렬 곱셈은 신경망 및 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 연산으로, 기존의 SIMD(예: AVX10)는 성능 한계와 확장성 문제를 겪고 있다. ACE는 이러한 문제를 해결하기 위해 AVX10과 통합되어, 랩탑부터 슈퍼컴퓨터까지 다양한 플랫폼에서 사용 가능한 행렬 가속 프레임워크를 구축한다. ACE는 인텔과 AMD가 공동으로 설계한 ISA로, AVX10과의 호환성을 유지하면서도 외적 연산 기반의 행렬 가속 기능을 추가했다. 이는 동일한 입력 벡터 수를 사용하면서도 AVX10의 multiply-accumulate 연산 대비 16배 더 높은 계산 밀도를 제공한다. ACE는 인기 있는 AI 데이터 형식인 INT8, OCP FP8, OCP MXFP8, OCP MXINT8, BF16을 지원하며, 소프트웨어 측면에서도 딥러닝 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 라이브러리와의 통합이 진행 중이다. 인텔과 AMD는 ACE를 "x86의 표준 행렬 가속 아키텍처"로 정의하며, AI 및 기타 워크로드 분야에서의 새로운 기회를 모색하고 있다. 이는 x86의 널리 퍼진 채택과 높은 성능을 기반으로, 개발자들이 특수 하드웨어로 AI 계산을 이관하는 것보다 더 쉽게 작업할 수 있도록 지원한다. ACE의 도입은 x86 생태계의 미래를 강화하고, AI 시대에 맞춘 표준화된 기술 발전을 촉진할 것으로 기대된다. 🔗 원문 링크: https://wccftech.com/amd-intel-ace-partnership-boosts-ai-performance-standard-matrix-acceleration-architecture-for-x86/
따노스
2026.04.30
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엔비디아가 한국형 합성 데이터셋 ‘네모트론-페르소나-코리아(Nemotron-Personas-Korea)’가 글로벌 AI 개발 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에서 데이터셋 부문 1위를 기록했다고 밝혔다. 이는 한국어 특화 데이터셋이 글로벌 커뮤니티에서 높은 주목을 받으며 기술적 완성도와 실용성을 인정받은 사례로, 국내 AI 생태계의 경쟁력을 보여주는 주목할 만한 성과로 평가된다. 네모트론-페르소나-코리아는 대한민국의 인구통계학적, 지리적, 문화적 특성을 정밀하게 반영한 600만 건 규모의 합성 데이터셋이다. 국가통계포털(KOSIS), 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버 클라우드(NAVER Cloud) 등 신뢰도 높은 공공, 민간 데이터를 기반으로 구축돼 한국 사회의 실제 통계적 분포를 투영하고 있다. 특히 이름, 성별, 연령, 혼인 상태, 교육 수준, 직업, 거주 지역 등 주요 속성이 실제 통계 수치를 따를 뿐 아니라, 존댓말 체계와 지역별 직업 패턴 등 한국어와 문화적 맥락까지 고려해 데이터의 현실성을 높였다. 아울러 기존 데이터셋에서 상대적으로 반영이 적었던 고령층, 농촌 지역, 다양한 교육, 직업군까지 포괄해 개발자들이 한국 문화를 더 깊이 이해하는 정교한 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다. 또한 해당 데이터셋은 개인정보를 포함하지 않는 완전한 합성 데이터로 구성돼, 국내 개인정보보호법(PIPA)을 준수하도록 설계됐다. 이는 데이터 활용성과 규제 준수 사이의 균형을 확보하며, AI 개발 환경에서 요구되는 신뢰성과 확장성을 동시에 충족시킨다. 현재 네모트론-페르소나-코리아는 오픈소스 라이선스로 공개돼 국내외 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있다. 특히 한국형 소버린 AI 발전을 위한 핵심 자산으로서 데이터 다양성 확대, 모델 편향성 완화, 응답 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 한편 엔비디아는 최근 ‘네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026(Nemotron Developer Days Seoul 2026)’을 개최하는 등 한국 AI 생태계와의 접점을 지속적으로 확대하고 있다. 해당 행사를 통해 개발자, 연구자, 기업과의 협업을 강화하고, 오픈 모델과 데이터 기반 혁신을 중심으로 국내 AI 역량 강화를 지원하고 있다.
브로홍
2026.04.29
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DeepSeek은 지난주 58페이지에 달하는 V4 기술 보고서를 발표했으며, 약 300명에 달하는 ‘연구 및 엔지니어링’ 저자 명단이 주목을 받았다. 창업자 량원펑(梁文鋒)은 모든 연구원, 엔지니어와 함께 공동 저자로 이름을 올렸다. 명단 중 10명은 ‘퇴사’로 표기되어 있으며, 그중에는 왕빙쉔(王炳宣), 웨이하오란(魏浩然), 궈다야(郭達雅) 등 핵심 간부 멤버들도 포함되어 있다. 보도에 따르면, 2025년 하반기부터 현재까지 DeepSeek의 핵심 연구개발 멤버 최소 5명의 퇴사가 확인되었다. 보도에 따르면, DeepSeek 1세대 대규모 언어 모델의 핵심 저자인 왕빙쉔은 텐센트로, V2의 핵심 기여자인 루오푸리는 샤오미로, R1의 핵심 연구원인 궈다야는 바이트댄트(ByteDance)의 Seed 팀에 합류했으며, 다중 모달 기술 핵심 연구원인 룽촨도 퇴사 후 자율주행 기술 기업 원롱치행(Yuanrong Qixing)에 합류했다. OCR 시리즈의 핵심 저자인 웨이 하오란의 퇴사 후 행방은 아직 공개되지 않았으며, 이들 핵심 연구개발 인력은 기반 모델, 추론, OCR, 다중 모달 등 4대 핵심 기술 분야를 아우르고 있다. 양적 사모펀드 거물인 환방량화(幻方量化)가 2023년에 설립한 인공지능 기업인 DeepSeek은 DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1 등의 모델 오픈소스화와 뛰어난 성능을 바탕으로 2025년 한때 전 세계 AI 분야의 기술적 벤치마크가 되었다. IT홈(IT之家)의 4월 24일 보도에 따르면, DeepSeek-V4 모델 프리뷰 버전이 정식 출시되었으며 동시에 오픈소스로 공개되었다. DeepSeek-V4는 백만 단어 규모의 초대형 컨텍스트를 갖추고 있으며, 에이전트(Agent) 능력, 세계 지식 및 추론 성능 면에서 모두 국내 및 오픈소스 분야를 선도하고 있다. 광고 고지: 본문 내에 포함된 외부 연결 링크(하이퍼링크, QR 코드, 비밀번호 등 형태를 포함하되 이에 국한되지 않음)는 더 많은 정보를 전달하고 검색 시간을 절약하기 위한 것이며, 결과는 참고용일 뿐입니다. IT지아의 모든 기사에는 본 고지가 포함되어 있습니다. 🔗 원문 링크: https://www.ithome.com/0/944/264.htm
따노스
2026.04.29
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구글과 엔비디아는 최근 출시된 A5X 인스턴스의 성능을 강화하기 위해 최대 100만 대의 엔비디아 GPU를 사용자에게 제공하기로 협력했습니다. 이번 발표는 추론 비용을 절감하고 토큰 처리량을 향상시키기 위한 양사의 최신 협력의 일환입니다. A5X 시스템은 AI 워크로드를 위한 단일 및 다중 클러스터 컴퓨팅 인프라 구축을 가능하게 하는 엔비디아의 네트워크 가속기를 기반으로 합니다. A5X 인스턴스는 에이전트형 인공지능 워크로드를 실행하도록 특별히 설계된 구글의 최신 제품입니다. 이는 구글의 AI 하이퍼컴퓨터 포트폴리오의 일부로, 이 포트폴리오는 구글의 제미니(Gemini) 플랫폼과 소비자 및 기업용 AI 서비스에도 활용되고 있습니다. 최근 발표에서 구글은 맞춤형 Arm 기반 CPU, 8세대 텐서 프로세서, 네이티브 PyTorch TPU 지원 및 A5X 인스턴스를 탑재한 새로운 가상 머신을 포함하여 하이퍼컴퓨터에 대한 대대적인 업그레이드를 발표했습니다. 이러한 새로운 기능들은 문제나 과제를 단계적으로 해결하는 데 중점을 두는 AI 에이전트 그룹에 의존하는 에이전트형 AI 워크로드를 특별히 겨냥하여 설계되었습니다. A5X 인스턴스는 NVIDIA의 최신 Vera Rubin AI GPU에서 작동하도록 설계된 구글 최초의 인스턴스입니다. 세부 사항에 따르면, A5X는 이더넷 기반 클라우드 인프라에서 AI 워크로드를 가속화하도록 설계된 NVIDIA의 ConnectX-9 NIC를 사용할 예정입니다. 이 NIC는 구글의 버고(Virgo) 플랫폼과 결합되어 사용자가 단일 클러스터에서 최대 80,000개의 루빈 GPU에, 멀티사이트 클러스터에서는 960,000개의 GPU에 접근할 수 있게 해줍니다. 구글의 버고 플랫폼은 단일 데이터 센터 내에서 여러 AI 칩을 연결할 수 있게 해줍니다. NVIDIA의 루빈(Rubin) GPU와 연동되는 것은 물론, 구글의 텐서 처리 장치(TPU)도 지원한다. 버고는 단일 데이터 센터 내에서 최대 134,000개의 TPU를, 여러 사이트에 걸쳐 100만 개 이상의 칩을 연결할 수 있다. NVIDIA에 따르면, A5X 인스턴스는 이전 세대에 비해 토큰당 추론 비용을 10분의 1로 낮추고 메가와트당 처리량을 10배 높일 수 있다. NVIDIA는 또한 Cadence 및 Siemens와 같은 기업의 제품들이 자사의 인프라를 통해 구동되며 Google Cloud에서 이용 가능하다고 언급하며, 물리적 및 산업용 AI에 대해서도 간략히 다루었습니다. 또한 Google의 Gemini 플랫폼은 사이버 보안과 같은 다양한 산업 분야에 에이전트 기반 모델과 워크플로를 배포할 수 있다고 덧붙였습니다. 🔗 원문 링크: https://wccftech.com/nvidias-rubin-lands-inside-googles-virtual-machine-stretching-multi-site-clusters-to-nearly-1-million-gpus/
따노스
2026.04.28
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쿠아이테크(快科技) 4월 27일 보도에 따르면, 오늘 열린 샤오미 투자자의 날 행사에서 샤오미 창업자 레이쥔은 자체 개발 기술의 최신 성과를 공개했다. 바로 샤오미 ‘쉐안자이(玄戒) O1’ 칩의 출하량이 공식적으로 100만 개를 돌파했다는 것이다. 이는 샤오미가 자체 칩 개발의 길에서 연구 개발 단계에서 대규모 상용화로 넘어가는 중요한 도약을 이뤘음을 의미한다. 레이쥔은 행사에서 쉐안제 칩이 조만간 샤오미 자동차에 정식 탑재될 것이라고 분명히 밝혔다. 이는 샤오미가 핵심 하드웨어 분야에서 중요한 한 걸음을 내디뎠음을 의미할 뿐만 아니라, 향후 자동차 제품이 더 높은 수준의 기반 기술 자립성을 갖추게 되어 차량 내 시스템과의 심도 있는 연동을 위한 강력한 동력을 제공할 것임을 예고한다. 업계 블로거들의 추가 보도에 따르면, 쉔자이 칩의 비전은 여기서 그치지 않는다. 이 칩 시리즈는 향후 스마트폰, 태블릿, 자동차에서 웨어러블 기기에 이르는 전체 생태계 구축을 완료할 예정이며, 통일된 자체 개발 기반 하드웨어를 통해 샤오미의 '사람-차량-가정' 전체 생태계 내의 각종 데이터와 운영 단계를 완전히 연결하는 것을 목표로 한다. 현재 차세대 자체 개발 칩과 AI 대형 모델, 자체 개발 운영체제의 심층 통합 작업에 대한 세부 일정이 확정되었다. 관련 단말기 제품의 출시 시기가 시장 예상보다 다소 늦어질 것이라는 소문이 있지만, 이는 핵심 기술의 통합을 추구하는 샤오미의 철저함과 신중함을 반영한 것이다. 레이쥔은 이전에 2026년이 샤오미 기술 혁신의 이정표가 될 것이라고 밝힌 바 있다. 당시 샤오미는 특정 핵심 단말기에서 자체 개발 칩, 자체 개발 운영체제, 자체 개발 AI 대형 모델의 대규모 집결을 실현함으로써, 향후 10년 경쟁에서 브랜드의 핵심 기술적 경쟁 우위를 확고히 다질 것으로 예상된다. 이 외에도 이러한 기반 기술의 돌파구는 샤오미의 로봇 등 첨단 사업 분야에도 긍정적인 동력을 제공할 것이다. 자체 개발한 소프트웨어와 하드웨어의 심층적 결합 및 혁신을 통해, 샤오미는 미래의 스마트 시대에 전 생태계의 기술적 폐쇄 루프를 구축함으로써, 기반 아키텍처부터 단말기 애플리케이션 경험에 이르기까지 전 분야에서 선두를 달릴 계획이다. 이러한 핵심 기술 분야에 대한 장기적인 투자는 샤오미가 외부 핵심 공급망에 대한 의존에서 벗어나는 속도를 높이고 있음을 보여준다. 백만 대 출하량 달성과 함께, 샤오미의 자체 개발 칩은 점차 배후에서 전면에 나서며, 전 시나리오 스마트 전략을 뒷받침하는 견고한 기반이 되고 있다. 🔗 원문 링크: https://news.mydrivers.com/1/1118/1118675.htm
따노스
2026.04.28
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TeamGroup은 새로운 PCIe 5.0 NVMe 솔리드 스테이트 드라이브를 출시했으며, T-Create Classic H514라는 이름으로 AI 콘텐츠 생성 등의 응용 프로그램을 위해 설계되었으며, 6nm 공정 컨트롤러와 3D 플래시 메모리를 사용하여 순차적 접근 속도가 읽기 14,200MB/s, 쓰기 13,300MB/s에 이를 수 있다고 강조하며, 생성자에게 즉각적이고 안정적인 생성 경험을 제공할 수 있다. T-Create Classic H514는 1TB, 2TB, 4TB 용량 옵션을 제공하며, 또한 초박형 그래핀 히트싱크와 알루미늄 합금 히트싱크 두 가지 버전을 선택할 수 있다. 두 버전의 두께는 각각 3.7mm와 11.7mm이며, 알루미늄 합금 히트싱크 버전은 粘著 방식으로 고정되는 것으로 보이며, 제품의 총 중량은 28g 더 높다. TeamGroup은 컨트롤러 정보를 언급하지 않았지만, 공식 웹사이트의 소개 정보에 SMI 로고가 나타나 SM2508임을 암시한다. 2TB와 4TB 용량 버전은 최고의 성능을 제공하며, 1TB 버전은 읽기 14,000MB/s, 쓰기 11,000MB/s로 약간 낮은 성능을 제공한다. 또한 TeamGroup은 IOPS 참조 정보를 공개하지 않았다. 🔗 원문 링크: https://benchlife.info/catering-to-the-ai-driven-creative-market-teamgroup-launches-the-t-create-classic-h514-pcie-5-0-ssd/
따노스
2026.04.27
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메인보드, 그래픽카드, 미니 PC, 게이밍 모니터, 전원공급장치, AIO 분야의 글로벌 선도 제조사 ASRock®은 자사의 플래그십 ASRock X870E Taichi OCF 메인보드와 강력한 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition 프로세서를 조합해 뛰어난 오버클러킹 성과를 달성했다고 발표했다. ASRock X870E Taichi OCF, AMD Ryzen 9 9950X3D2 Dual Edition 프로세서로 다수의 오버클러킹 기록 달성 전문 오버클러커 AKM과 l0ud_sil3nc3는 여러 벤치마크 플랫폼에서 시스템 성능을 새로운 수준으로 끌어올리는 데 성공했으며, 다수의 글로벌 1위 기록과 세계 상위권 순위를 확보했다. 이러한 결과는 X870E Taichi OCF의 극한 오버클러킹 성능과 견고한 안정성을 다시 한번 입증한다. 벤치마크 성과: 벤치마크 점수 기록 유형 CPU 메인보드 오버클러커 PCMark10 Express 14475 marks 글로벌 1위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF l0ud_sil3nc3 GPUPI v3.3 for CPU – 100M 1초 133밀리초 글로벌 1위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF AKM GPUPI v3.3 for CPU – 1B 18초 251밀리초 글로벌 1위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF AKM 7-Zip (16코어) 345,292 MIPS 글로벌 2위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF AKM HWBOT x265 Benchmark – 1080p (16코어) 329.534 fps 글로벌 2위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF AKM Cinebench - R24 3160 cb 글로벌 2위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF l0ud_sil3nc3 7-Zip (16코어) 344116 MIPS 글로벌 3위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF l0ud_sil3nc3 HWBOT x265 Benchmark – 1080p (16코어) 328.938 fps 글로벌 3위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF l0ud_sil3nc3 HWBOT x265 Benchmark – 4K (16코어) 81.529 fps 글로벌 4위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF AKM Cinebench - R11.5 98.18 cb 글로벌 6위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF l0ud_sil3nc3 HWBOT x265 Benchmark – 4K (16코어) 80.677 fps 글로벌 7위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF l0ud_sil3nc3 Cinebench - R15 8747 cb 글로벌 8위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF l0ud_sil3nc3 Cinebench - R20 23016 cb 글로벌 9위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF l0ud_sil3nc3 y-cruncher – Pi-2.5b (16코어) 25초 932밀리초 글로벌 9위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF AKM y-cruncher – Pi-1b (16코어) 9초 302밀리초 글로벌 10위 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 Dual Edition ASRock X870E Taichi OCF AKM 모든 점수는 2026년 4월 22일 HWBOT.org에서 검증됐다. 인상적인 결과는 전문 오버클러커와 하드웨어 마니아를 위해 특별히 설계된 메인보드인 ASRock X870E Taichi OCF의 뛰어난 튜닝 유연성과 성능 여유폭을 잘 보여준다. 극한 오버클러킹을 염두에 두고 설계된 X870E Taichi OCF는 고급 전원부 설계, 프리미엄 부품, 최적화된 PCB 레이아웃을 갖춰 극한의 작업 부하에서도 안정적인 작동을 가능하게 한다. 이를 통해 사용자는 AMD Ryzen™ 프로세서의 성능 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있다. ASRock은 전 세계 오버클러킹 커뮤니티와 긴밀히 협력하며 하드웨어 성능의 한계를 계속해서 밀어붙이고, 전 세계 마니아들을 위한 업계 선도 제품을 제공하고 있다. X870E Taichi OCF와 AMD Ryzen 9 9950X3D2 Dual Edition 프로세서의 강력한 조합을 통해 ASRock은 다시 한번 극한 성능의 기준을 새롭게 정의했다. @asrock
대장
2026.04.26
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OpenAI는 오늘(4월 24일) 최신 AI 모델 GPT-5.5를 공개했다. 이는 현재까지 가장 지능적이고 직관적인 모델로, 에이전트 기반 코딩(Agentic Coding), 컴퓨터 활용, 과학 연구 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 이전 모델인 GPT-5.4와 비교해 동일한 작업을 수행할 때 필요한 토큰(Token) 사용량도 줄어든 것이 특징이다. OpenAI의 사장 Greg Brockman은 GPT-5.5의 핵심 혁신으로 “더 적은 지시로 더 많은 작업을 수행할 수 있는 능력”을 강조했다. 특히 모호한 문제를 처리할 때 높은 자율성을 발휘하며, 사용자 의도를 빠르게 이해하고 복잡한 다단계 작업을 스스로 계획하고 실행할 수 있다는 점이 주요 강점이다. 코드 작성 및 디버깅, 온라인 리서치, 데이터 분석, 다양한 도구 간 연동 작업에서 특히 뛰어난 성과를 보인다. GPT-5.5의 가장 큰 특징은 ‘에이전트(Agent) 능력’이다. 사용자가 세부 단계를 일일이 지정할 필요 없이, 다소 추상적인 복합 작업만 제시하면 모델이 스스로 계획을 세우고, 도구를 호출하며, 결과를 검증하고, 완료될 때까지 작업을 지속적으로 수행한다. 성능 측면에서도 GPT-5.5는 지능과 속도의 균형을 한층 강화했다. 모델 규모와 성능이 향상되었음에도 불구하고 실제 서비스 환경에서 토큰당 지연 시간은 GPT-5.4와 동일한 수준을 유지했으며, 동일 작업 수행 시 필요한 토큰 수는 크게 감소했다. Artificial Analysis의 Coding Index에서는 경쟁 모델 대비 절반 비용으로 최첨단(SOTA) 수준의 성능을 달성했다. Terminal-Bench 2.0 테스트에서는 82.7%의 정확도를 기록했다. GitHub 문제 해결을 평가하는 SWE-Bench Pro에서는 58.6%를 달성했으며, Expert-SWE 등 장기 과제에서도 이전 모델을 능가했다. 기업 활용 사례에서도 성과가 두드러진다. OpenAI 내부에서는 85% 이상의 직원이 매주 Codex를 사용하고 있으며, 재무팀은 이를 활용해 7만 페이지 이상의 세무 문서를 검토하며 업무 효율을 크게 향상시켰다. NVIDIA등 파트너 기업 역시 디버깅 시간을 수일에서 수시간으로 단축했다고 밝혔다. 현재 GPT-5.5는 Plus 및 Pro 사용자에게 제공되고 있으며, API 버전도 곧 출시될 예정이다. 가격은 입력 기준으로 100만 토큰당 5달러, Pro 버전은 30달러로 책정됐다.
따노스
2026.04.24
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SpaceX가 비공개로 제출한 1조 7,500억 달러 규모의 S-1 신고서 유출 내용에 따르면, 자사 GPU를 직접 생산할 계획이 포함된 것으로 나타났습니다. 해당 문서는 장기적인 반도체 공급 계약이 부족한 상황에서, 필요한 프로세서 일부를 자체적으로 생산하기 위해 수십억 달러를 투자할 의도를 밝히고 있습니다. 특히 Reuters에 따르면, 사내에서 생산할 반도체는 AI 가속용 ASIC이 아니라 GPU로 언급된 점이 주목됩니다. 다만 명칭에 대해서는 여전히 해석의 여지가 있습니다. 이번 소식은 머스크가 새로운 TeraFab 반도체 제조 프로젝트에서 Intel의 14A 공정을 활용하고, SpaceX가 생산 시설을 운영할 것이라고 발표한 직후 전해졌습니다. Reuters가 확인한 S-1 문서에는 향후 대규모 자본 지출의 이유 중 하나로 ‘자체 GPU 생산(manufacturing our own GPUs)’이 명시되어 있습니다. 이는 SpaceX가 주요 칩 공급업체들과 장기 계약을 충분히 확보하지 못한 상황과도 관련이 있는 것으로 보입니다. 일론 머스크는 전날, Tesla에서 개발한 반도체를 생산하기 위해 SpaceX가 대규모 반도체 제조 시설을 건설 및 운영할 것이라고 확인했지만, ‘자체 GPU’ 개발 계획은 이번에 새롭게 드러난 내용입니다. Reuters는 기업마다 AI 가속기를 부르는 명칭이 다르다는 점도 지적합니다. AMD와 NVIDIA는 이를 ‘GPU’라고 부르는 반면, Google은 ‘TPU’, Microsoft는 ‘가속기(Accelerator)’, SambaNova는 ‘RDU’라는 용어를 사용합니다. 대부분의 하이퍼스케일 클라우드 기업과 하드웨어 업체들은 이러한 칩을 ASIC(특정 용도 집적회로)으로 분류합니다. SpaceX가 Tesla의 AI 칩과 별도로 ASIC을 명시하지 않은 점을 고려할 때, Reuters는 SpaceX가 ‘자체 GPU’라는 이름으로 기존 Tesla AI 프로세서와는 다른 개념의 칩을 설계 및 생산하려는 것으로 보고 있습니다.
따노스
2026.04.24
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델 테크놀로지스가 아시아태평양 지역 기업들이 AI 도입을 실험하는 단계를 넘어 본격적인 실행 단계에 진입하고 있다고 분석하며, 국내 응답 기업의 69%가 PC 구매 시 AI 기능을 필수 기준으로 꼽고, 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수 증가를 예상한다고 밝혔다. 엔터프라이즈 AI가 클라이언트 디바이스, 엣지 환경, 데이터센터 전반으로 확장되는 가운데, 기업들이 업무 특성에 맞는 컴퓨팅 자원을 적재적소에 배치하는 전략을 채택하는 추세라는 진단이다. AI PC와 워크스테이션은 이 전략의 핵심 축으로, 일상적인 업무 생산성부터 고성능 AI 개발과 전문 워크로드까지 엔터프라이즈 AI의 전 영역을 상호 보완적으로 지원한다. 델 테크놀로지스가 인텔 및 글로벌 시장조사기관 IDC와 공동 발간한 AI PC 및 워크스테이션에 대한 두 건의 보고서는 아시아태평양 지역 기업들의 AI PC와 워크스테이션 도입 현황과 향후 인프라 전략 방향에 대한 분석 결과를 담고 있다. AI PC 보고서(미래 대응형 인력: AI PC 도입의 전략적 타당성)와 워크스테이션 보고서(워크스테이션으로 구현하는 미래 지향적 컴퓨팅)는 2025년 10월, 아시아태평양 지역의 IT∙비즈니스 의사결정자를 대상으로 한 설문조사 결과를 분석했으며, 각각 720명과 960명이 참여했다. ◆ 한국 기업, 강력한 AI PC 도입 의지 피력 AI PC는 AI 워크로드를 로컬에서 처리함으로써 클라우드 의존도를 낮추고 응답 속도를 높이는 것이 특징이다. 이를 통해 데이터 프라이버시와 보안을 강화할 수 있을 뿐 아니라, IT 부서가 전사 디바이스의 배포·관리를 체계적으로 통제할 수 있고, AI 역량을 전 직원에게 일관되게 제공할 수 있다. 이번 조사에 따르면 현재 국내 기업의 AI PC 실제 도입률은 37%로 아태지역 평균(48%)에 다소 못 미치나, AI PC 도입 지연이 비즈니스에 미칠 부정적 영향에 대한 경각심이 높은 것으로 나타났다. 응답 기업의 33%가 AI PC 도입 지연으로 인한 핵심 인재의 경쟁사 유출 가능성에 대해 우려를 표했으며, 운영 비효율성 증가 및 비용 상승(33%), 시장 주도권 상실(32%)에 대한 우려 역시 아태지역 평균을 상회했다. 이러한 인식을 바탕으로 응답자의 69%가 PC 구매 시 AI 기능을 가장 중요하거나 필수적인 기준으로 꼽았다. 이는 아태 지역 평균인 56%보다 약 13%p 높은 역내 최고 수준으로, 향후 국내 기업의 AI PC 도입 가속화를 시사한다. 또한, 국내 응답자는 AI PC 파트너 선정 시 ▲보안(64%) ▲생태계 및 ISV 인증(59%) ▲총 소유 비용(53%) 등을 핵심 고려 요소로 꼽았다. ◆ AI PC를 통한 IT 운영, R&D 및 고객 서비스 혁신 기대 ‘AI PC의 영향을 가장 크게 받을 것으로 예상되는 주요 비즈니스 기능’을 묻는 질문에 국내 기업은 IT 운영(42.7%)을 가장 먼저 꼽았다. 특히 주목할 점은, 국내 기업들은 엔지니어링∙연구 개발(32%)과 같은 핵심 영역과 함께 고객 서비스(32%)를 그 다음 순위로 꼽았는데, 이는 아태지역 평균(20.1%)보다 11.9%p 높은 수치다. 이는 국내 기업들이 AI PC를 활용해 백엔드와 고객 접점의 프론트엔드 모두에서 혁신을 추구하는 점을 보여준다. 한편, AI PC 도입률이 50%를 넘어선 아태지역 기업들은 일반 PC 사용 시 대비 생산성이 30% 향상돼 직원 한 명당 하루 평균 2.17시간의 업무 시간을 절감하는 효과를 거둔 것으로 집계됐다. 구체적으로는 영업 팀의 제안서 작성 단축, 재무 및 운영 팀의 분석 주기 가속화, 엔지니어링 팀의 문서 검토 효율화 등 실질적인 업무 성과로 나타나고 있다. 최근 에이전틱 AI가 차세대 업무 혁신 기술로 주목받으면서, 이를 안전하게 구동할 인프라로서 AI PC의 역할이 더욱 부각되고 있다. 실제로 아태지역 응답자의 80%는 AI PC가 제공하는 안전하고 일관된 업무 환경이 에이전틱 AI의 전사적 도입을 촉진할 것이라고 답했다. ◆ 워크스테이션, AI 개발 및 고성능 업무의 핵심 인프라로 부상 AI PC가 업무 현장 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다면, 워크스테이션은 고성능 AI 작업을 위한 핵심 인프라로 자리잡고 있다. 아태지역 응답자의 97%는 AI 및 ML 모델 활용에 필요한 고성능 솔루션으로 워크스테이션을 꼽았고, 국내 기업 응답자의 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수가 증가할 것으로 전망했다. 또한, 현재 국내 기업의 절반 이상이 AI 워크로드에서 워크스테이션을 폭넓게 활용하고 있는 것으로 나타났다. 구체적으로는 데이터 준비(57%), 모델 미세 조정(52%) 등 고난도 작업에서 워크스테이션의 성능을 활용하고 있다. 이는 워크스테이션이 단순한 고성능 장비를 넘어, AI 개발과 운영을 위한 핵심 플랫폼으로 자리잡고 있음을 잘 보여준다. 특히, 국내 시장에서는 워크스테이션 선택의 주요 기준 중 하나로 ‘장기적인 비용 효율성’을 꼽았다는 점이 눈에 띈다. 이는 AI 도입 논의의 초점이 단편적인 초기 도입 가격에서 수명주기, 확장성, 신뢰할 수 있는 성능 등을 포괄하는 총소유비용(TCO)으로 진화하고 있음을 나타낸다. ◆ 엔터프라이즈 AI의 핵심, AI 컴퓨팅 연속체 이번 보고서는 엔터프라이즈 AI의 전 영역을 아우르는 AI 컴퓨팅 연속체(AI Compute Continuum)에서 AI PC와 워크스테이션이 일상적인 업무 생산성부터 고난도 AI 개발과 전문 워크로드까지 처리하는 중심 축을 형성한다고 평가했다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “AI PC와 워크스테이션은 엔터프라이즈 AI의 다음 단계를 열어가는 핵심 플랫폼”이라고 강조하며 “업무 현장에 밀착된 AI PC와 고성능 연산을 담당하는 워크스테이션의 상호 보완적인 결합을 통해 기업은 워크로드에 따라 분산된 AI 환경을 효과적으로 구축하고, 보안과 개인정보 보호를 강화하는 동시에 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
대장
2026.04.23
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엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 4월 21일(화)부터 22일(수)까지 양일간 서울 디캠프 마포(d·camp)에서 개최한 ‘엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026(NVIDIA Nemotron Developer Days Seoul 2026)’이 국내 AI 개발자들의 뜨거운 관심 속에 마무리됐다고 밝혔다. 이번 행사는 엔비디아 최신 오픈 모델인 ‘네모트론’을 중심으로 한국 AI 산업 성장을 지원하고 글로벌 소버린 AI 생태계 구축을 가속화하기 위해 마련됐다. 현장에는 국내 AI 개발자, 연구자, 산업 리더 약 500명이 참석해 엔비디아 네모트론 팀과 직접 소통하며 모델·데이터·AI 에이전트 개발에 대한 최신 기술 트렌드와 인사이트를 공유했다. 행사 첫날 기조연설자로 나선 브라이언 카탄자로(Bryan Catanzaro) 엔비디아 응용 딥러닝 연구 부문 부사장은 AI가 단순한 대화형 시스템을 넘어 스스로 사고하고 행동하는 자율형 에이전트로 진화하고 있다고 설명했다. 그는 이러한 변화 속에서 개인이 AI 에이전트를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 시대가 도래하고 있다고 강조했다. 이어 카탄자로 부사장은 한국을 높은 AI 성장 잠재력을 가진 국가로 평가하며 엔비디아 최신 오픈 모델인 ‘네모트론 3’를 중심으로 한 생태계 협력 의지를 밝혔다. 그는 네모트론이 개별 모델을 넘어 데이터와 개발 전반을 아우르는 전략임을 설명하며, 한국의 다양한 산업과 연구 조직들이 AI를 보다 주도적으로 구축하고 활용할 수 있도록 생태계 확장을 지원하겠다고 강조했다. 또한 이날 한국 개발자들을 위한 ‘네모트론-페르소나-코리아(Nemotron-Personas-Korea)’를 공개했다. 이는 국가통계포털(KOSIS), 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버 클라우드 등 다양한 출처의 공식 인구조사와 노동 데이터를 기반으로 한 600만 건 규모의 합성 데이터셋이다. 이를 통해 한국의 인구통계학적, 지리적, 문화적 다양성을 반영해 개발자들이 지역적 맥락을 더 잘 이해하는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다. 이후 진행된 토크 세션에서는 AI 훈련 데이터 합성 전략, 네모트론 파운데이션 모델 사전 훈련 기법, 사후 훈련, 추론 효율화 등 실무적인 기술 논의가 심도 있게 다뤄졌다. 특히 과학기술정보통신부(MSIT)와 정보통신산업진흥원(NIPA) 지원으로 마련된 ‘테크니컬 패널: K-AI 빌더 연결’ 세션에서는 한국형 AI 생태계 방향에 대한 논의가 이어졌다. 1층 라운지에서 운영된 ‘빌드 어 클로(Build-a-Claw)’ 팝업 세션은 GTC 2026에서 화제를 모은 AI 에이전트 체험 프로그램을 세계 최초로 한국에서 공개한 자리였다. 참가자들은 빠르게 확산되고 있는 오픈소스 프로젝트인 ‘오픈클로(OpenClaw)’를 활용해 장시간 실행 가능한 AI 에이전트를 직접 구축해보는 실습 기회를 가졌다. 현장에서는 엔비디아 전문가 가이드에 따라 나만의 AI 에이전트를 직접 구축하는 실시간 데모가 활발히 진행됐다. 한국 개발자 커뮤니티의 높은 기술 수용성을 반영하듯 참가자들은 실제 활용 가능한 에이전트 설계 방식에 높은 관심을 보였다. 또한 현장에서는 차세대 AI 인프라인 엔비디아 DGX 스파크(DGX Spark) 구매 상담도 함께 진행돼 기술 구현부터 인프라 구축까지 아우르는 통합적인 경험을 제공했다. 행사 둘째 날 카탄자로 부사장은 서울대학교를 방문해 400여 명 이상의 공학도와 엔지니어를 대상으로 특별 강연을 진행했다. 현장에는 사전 등록 규모를 크게 상회하는 인원이 몰리며 글로벌 AI 기술 트렌드와 산업 변화를 향한 학계의 높은 관심을 증명했다. 카탄자로 부사장은 에너지, 칩, 인프라, 모델, 애플리케이션으로 이어지는 AI 산업 전 계층을 설명하는 ‘AI 5단 케이크’ 개념을 화두로 던지며 강연을 시작했다. 이어 최신 네모트론 3 모델의 기술적 구조를 심도 있게 분석했다. 특히 오픈 모델과 고성능 인프라의 결합이 AI 연구의 진화 속도를 가속화하고 있다고 강조하며, 연구자들이 이러한 기술적 자산을 전략적으로 활용할 수 있는 환경 조성의 중요성을 언급했다. 강연 종료 후 진행된 Q&A 세션에서는 자율형 에이전트의 기술적 구현과 향후 연구 방향에 대한 질문이 이어졌다. 카탄자로 부사장은 학생들의 질문에 전문적인 식견을 바탕으로 상세히 답변하며 실무적인 인사이트를 공유했다. 이어 진행된 럭키드로우를 끝으로 행사는 활기 속에 마무리됐다. 엔비디아는 ‘네모트론 해커톤(Nemotron Hackathon)’도 함께 진행했다. 해커톤 참가자들은 차세대 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 직접 구축하는 고도화된 기술 과제를 수행하며 치열한 경쟁을 펼쳤다. 참가자들은 네모트론 설계 아키텍트들과 협업하며 실제 문제 해결을 위한 지능형 에이전트 구축, 산업 특화 모델 파인튜닝과 강화학습, 합성 데이터 파이프라인 설계 등 다양한 트랙에서 실전형 솔루션을 선보였다. 22일 오후 진행된 최종 쇼케이스 발표 결과, 독창적인 솔루션을 제시한 노타 AI(Nota AI)팀이 최종 우승을 차지했다. 심사위원단은 우승팀 결과물이 실무 현장에서 즉시 배포 가능한 수준의 높은 완성도를 갖췄다고 평가했다. 엔비디아는 이번 ‘네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026’을 통해 한국이 칩부터 애플리케이션까지 AI 전 계층을 자국 내에서 구현할 수 있는 독보적인 역량을 갖췄음을 재확인했다. 엔비디아는 앞으로도 국내 파트너들과 개발자들이 각 산업군에 최적화된 독자적인 AI 생태계를 구축할 수 있도록 기술 지원과 협력을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.
대장
2026.04.23
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엠에스아이코리아는 강력한 온디바이스 AI성능과 고성능 게이밍 퍼포먼스를 결합한 프리미엄 데스크탑 ‘코덱스’ 시리즈의 신규 라인업을 출시했다. MSI의 대표 데스크탑 라인업인 ‘코덱스’ 시리즈는 그동안 게이머들에게 신뢰받는 브랜드로 자리매김해 왔다. 그러나 이번 신모델은 단순히 ‘게임이 잘 돌아가는 PC’의 정의를 넘어선다. 최근 생성형 AI, 딥러닝, 거대 언어 모델(LLM)이 비즈니스와 창작 활동의 필수 도구로 급부상함에 따라, MSI는 개인용 PC에서도 AI 연산 처리가 가능하도록 데스크탑 구성을 설계했다. 이번 코덱스 시리즈는 고사양 게이밍 환경을 원하는 사용자나 영상 편집 및 콘텐츠 제작을 병행하는 크리에이터, 로컬 기반 AI 작업 환경을 구축하려는 사용자를 주요 타겟으로 한다. 또한, 복잡한 클라우드 서버를 거치지 않고 사용자 근처에서 즉각적으로 AI 데이터를 처리하는 ‘온디바이스 AI’ 환경에 최적화되었다. 보안이 중요한 기업 내부 자료의 AI 분석이나, 저지연성이 필수적인 생성형 이미지 워크플로우를 필요로 하는 전문가들에게 ‘개인용 AI 연구소’ 수준의 컴퓨팅 파워를 제공하는 것이 이번 신제품의 핵심 목표다. 핵심 프로세서인 ‘AMD 라이젠 7 9800X3D’는 혁신적인 3D V-캐시 기술을 통해 데이터 처리 병목 현상을 최소화했다. 이는 실시간 게임 연산은 물론, 복잡한 알고리즘이 적용된 AI 추론 시 비약적인 속도 향상을 제공한다. 함께 장착된 ‘MSI 지포스 RTX 5070 Ti 게이밍 트리오 OC’는 AI 시대를 정의하는 엔비디아의 차세대 아키텍처를 기반으로 설계되었다. 더욱 강력해진 AI 전용 텐서 코어를 통해 스테이블 디퓨전 기반의 이미지 생성 속도를 극대화하며, 로컬 환경에서의 LLM 구동 시 빠른 반응 속도와 강력한 보안성을 동시에 제공한다. 특히 4K 해상도 환경에서도 끊김 없는 게이밍과 고해상도 영상 업스케일링 작업을 완벽하게 수행한다. 데이터 전송 속도 또한 파격적이다. ‘MSI SPATIUM M450 NVMe M.2 1TB’ SSD를 채택하여 대용량 AI 학습용 데이터셋이나 고화질 영상 소스를 로딩하는 시간을 획기적으로 단축했다. 여기에 고대역폭 DDR5-5600 32GB 메모리를 결합하여 멀티태스킹 환경에서도 지연 없는 쾌적한 작업 흐름을 보장한다. 지속적인 고부하 연산 시 발생하는 열을 제어하기 위해 ‘MSI MAG 코어리퀴드 A13 360’ 수랭 쿨러를 탑재했다. 이는 장시간의 렌더링이나 AI 모델 학습 중에도 프로세서의 온도를 안정적으로 유지하여 성능 저하를 원천 차단한다. 또한, 80PLUS 골드 인증을 받은 ‘MSI MAG A850GN’ 파워 서플라이는 고성능 부품에 정밀한 전력을 공급하며, 외관은 효율적인 공기 흐름에 최적화된 ‘MSI MAG 포지 320R 에어플로우’ 케이스를 사용해 세련된 디자인과 실용성을 모두 잡았다. 이번 신형 코덱스 시리즈는 하드웨어 사양에 민감한 게이머는 물론, 나만의 안전한 로컬 AI 환경을 구축하고자 하는 개발자와 크리에이터에게 최고의 선택지가 될 것으로 보인다.
브로홍
2026.04.21
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AI 기반 웹 탐색부터 이메일 작성, 정보 비교, 이미지 변환까지 ‘제미나이 인 크롬’ 포함한 신규 기능 선보여 구글은 AI를 활용해 웹에서의 정보 탐색과 활용을 한층 더 편리하게 만드는 크롬(Chrome)의 최신 기능을 한국에 확대 출시한다고 밝혔다. 이번 업데이트를 통해 구글은 크롬 브라우저에 AI를 통합한 ‘제미나이 인 크롬(Gemini in Chrome)’을 선보이며, 웹페이지 요약, 탭 간 정보 비교, 이메일 작성 지원, 이미지 변환 등 이용자들이 웹에서 정보를 더 쉽게 찾고 이해하며 활용할 수 있도록 지원한다. 브라우저는 업무, 학습, 검색, 쇼핑 등 일상 대부분이 이뤄지는 공간이지만, 긴 글을 읽고 이해하거나 여러 정보를 비교·정리하는 과정은 여전히 번거롭고 반복적인 경우가 많다. 이번 업데이트는 이러한 불편을 줄이기 위해 마련됐으며, 최신 AI 모델인 제미나이 3.1(Gemini 3.1)을 기반으로 한다. 데스크톱과 iOS 환경에서 우선 제공되며, 안드로이드에서는 전원 버튼을 길게 눌러 크롬을 비롯한 다양한 앱을 사용하는 중에도 제미나이를 호출할 수 있다. 새롭게 추가된 기능을 통해 이용자는 브라우저 측면 패널에 내장된 제미나이를 활용해 탭을 전환하지 않고도 현재 보고 있는 웹페이지를 요약하거나 필요한 정보를 바로 정리할 수 있다. 시험 공부를 위한 예상 문제를 만들거나, 특정 레시피를 비건 버전으로 바꾸는 방법을 묻는 등 맥락에 맞는 도움도 받을 수 있다. 이전에 방문했던 페이지를 기억해 여러 탭을 계속 열어두지 않아도 되도록 돕는 점도 특징이다. 지메일, 지도, 캘린더, 유튜브 등 구글 서비스와의 연동도 강화됐다. 현재 보고 있는 페이지를 벗어나지 않고도 이메일 초안을 작성하고, 캘린더에 일정을 추가하거나, 지도에서 위치를 확인하고, 유튜브 영상에 대해 질문하는 작업을 브라우저 안에서 이어갈 수 있다. 여러 개의 열린 탭에 흩어진 정보를 교차 확인해 한 화면에서 비교·정리하는 기능도 지원한다. 이를 통해 여러 쇼핑 사이트의 제품 정보를 표로 정리하거나, 팀 활동을 준비하며 여러 자료를 모아 아이스브레이킹 아이디어를 정리하는 등의 작업을 더욱 빠르게 처리할 수 있다. 또한 크롬에는 나노 바나나 2(Nano Banana 2)가 탑재돼, 별도의 파일 업로드나 탭 이동 없이도 브라우저 안에서 이미지를 바로 변환할 수 있다. 측면 패널에 원하는 작업을 프롬프트로 입력하는 것만으로, 가구를 구매하기 전 빈 공간 이미지를 바탕으로 배치를 미리 시뮬레이션해보는 등 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 구글은 이번 기능들을 초기 설계 단계부터 보안을 고려해 구축했다고 밝혔다. 프롬프트 인젝션(prompt injection)과 같은 위협을 식별하도록 모델을 훈련했으며, 이메일 전송이나 캘린더 일정 추가처럼 민감한 작업을 수행하기 전에는 반드시 이용자 확인 절차를 거치도록 했다. 또한 자동화된 레드팀 훈련과 자동 업데이트를 통해 다층적인 보호 체계를 지속적으로 강화하고 있다.
대장
2026.04.21
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X 사용자 Steveibe가 대형 AI 모델을 가정 환경에서 실행할 수 있는지 확인하기 위한 테스트 벤치마크를 공유했습니다. 시연에는 230B 규모의 AI 추론 모델인 MiniMax M2.7이 사용되었으며, NVIDIA GPU 기반의 네 가지 서로 다른 테스트 환경에서 실행되었습니다. 평가에는 컨텍스트 크기 32k와 최대 토큰 길이 4096이 적용되었습니다. 사용자는 IQ3_XXS라는 GGUF 양자화 방식을 사용했으며, 이는 낮은 VRAM 환경에서도 동작하면서 RTX PRO 6000의 96GB VRAM에 맞출 수 있는 최대 수준의 양자화입니다. 동일한 설정이 모든 테스트 환경에 적용되었으며 결과는 다음과 같습니다: 4x RTX 4090 (96GB): 71.52 tok/s, TTFT 1045ms 4x RTX 5090 (128GB): 120.54 tok/s, TTFT 725ms 1x RTX PRO 6000 (96GB): 118.74 tok/s, TTFT 765ms DGX Spark (128GB): 24.41 tok/s, TTFT 741ms 토큰 생성 속도 기준으로 단일 RTX PRO 6000 Blackwell GPU는 118.74 tok/s를 기록했습니다. 비교하면 RTX 5090 4개(총 128GB VRAM)는 120.54 tok/s, 이전 세대 RTX 4090 4개는 71.52 tok/s를 기록했습니다. DGX Spark Mini AI PC는 128GB 메모리를 탑재하고도 24.41 tok/s를 기록했습니다. 그러나 단순 토큰 생성 속도만으로 성능을 판단하기는 어렵고, 전력 소비와 가격도 중요한 요소입니다. 전력 소비를 보면 차이는 더욱 두드러집니다. RTX 4090 및 RTX 5090 기반 4-GPU 구성은 각각 1800W와 2300W를 소비하는 반면, 단일 RTX PRO 6000 Blackwell GPU는 600W 수준에 그칩니다. 4x4090 → 최대 1,800W (450W × 4) 4x5090 → 최대 2,300W (575W × 4) RTX PRO 6000 → 최대 600W DGX Spark → 최대 240W (전체 시스템) 이는 RTX 5090 4개 대비 약 1/4, RTX 4090 4개 대비 약 1/3 수준의 전력 소비입니다. DGX Spark는 전체 시스템 기준 240W를 소비하며, 비교적 낮은 전력으로 구동되는 일체형 AI 시스템이라는 점이 특징입니다. 가격 측면에서는 RTX PRO 6000 Blackwell 단일 GPU가 약 9,500달러, RTX 5090은 개당 약 3,500달러로 4개 구성 시 총 14,000달러 수준입니다. DGX Spark는 가격 인상 이후 약 4,699달러에 판매되고 있습니다. RTX 4090 평균 가격: 약 3,000달러 (GPU당) RTX 5090 평균 가격: 약 3,500달러 (GPU당) RTX PRO 6000 평균 가격: 약 9,500달러 (GPU당) DGX Spark AI PC 평균 가격: 약 4,699달러 AI 모델은 멀티 GPU 구성을 통해 메모리 용량을 확장할 수 있지만, 구성에 따른 오버헤드가 존재합니다. 이러한 점에서 단일 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB는 더 높은 효율성과 우수한 성능, 그리고 비용 대비 경쟁력을 제공하는 대안으로 평가됩니다.
따노스
2026.04.20
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- 쿠팡 예약 판매… 스위프트 엣지 14 AI 약 18% 할인 혜택 제공 - 인텔 코어 울트라 시리즈 3(팬서레이크) 프로세서 탑재 - 0.99kg 초경량 · 2.8K OLED 디스플레이 · 최대 26시간 배터리 지원 PC 제조사 에이서(Acer)는 초경량 설계와 온디바이스 AI 성능을 갖춘 프리미엄 라이프스타일 노트북 ‘스위프트 엣지 14 AI’의 출시를 기념해 예약 판매를 진행한다고 밝혔다. 쿠팡에서 진행되는 예약 판매는 4월 15일부터 4월 24일까지 이어지며, 한정 수량으로 기존가 대비 약 18% 할인된 139만원대에 구매할 수 있다. 스위프트 엣지 14 AI는 인텔 코어 울트라 시리즈 3(코드명 Panther Lake, 팬서레이크) 프로세서를 탑재해 AI 작업과 일반 생산성 작업을 동시에 지원한다. CPU·GPU·NPU가 통합된 차세대 아키텍처를 기반으로 온디바이스 AI 연산 성능과 전력 효율을 동시에 강화한 것이 특징이다. 이를 통해 이미지 생성, 문서 요약, 콘텐츠 제작 등 다양한 AI 작업을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있으며, 전력 효율 기반 설계를 통해 장시간 작업 환경에서도 안정적인 퍼포먼스를 제공한다. 약 0.99kg의 초경량 설계를 적용해 이동이 잦은 사용자도 부담 없이 휴대할 수 있도록 했으며, 스테인리스 스틸-마그네슘 합금 소재를 적용해 가벼우면서도 높은 강성을 확보했다. 또한 180도 힌지 구조를 적용해 다양한 각도에서 유연하게 사용할 수 있으며, 작업 환경에 따라 자유로운 화면 공유와 협업이 가능하다. 여기에 멀티 컨트롤 터치패드를 적용해 미디어 제어 및 다양한 기능을 직관적으로 사용할 수 있도록 사용자 편의성을 높였다. 최대 26시간 사용 가능한 배터리를 지원해 외부 환경에서도 충전 부담 없이 작업을 이어갈 수 있도록 했다. 디스플레이는 2.8K(2880×1800) 해상도의 OLED 패널을 적용해 선명하고 몰입감 있는 화면을 제공한다. 100% DCI-P3 색 영역과 VESA DisplayHDR True Black 500 인증을 통해 깊은 블랙 표현과 높은 명암비를 구현했으며, 정밀한 색 정확도를 바탕으로 콘텐츠 제작 및 감상 환경 모두에서 높은 완성도를 제공한다. 또한 고해상도 기반의 디테일 표현과 함께 슬림 베젤 설계를 적용해 화면 몰입도를 한층 강화했으며, 아이세이프 2.0(Eyesafe® 2.0) 인증을 적용해 장시간 사용 시 눈의 피로를 최소화하도록 설계됐다. 이와 함께 코파일럿(Copilot) 키를 통해 AI 기능에 빠르게 접근할 수 있으며, 에이서센스(AcerSense™)를 통해 시스템 상태와 성능을 직관적으로 관리할 수 있다. 또한 퓨리파이드보이스(PurifiedVoice™)와 퓨리파이드뷰(PurifiedView™)를 통해 화상회의 및 온라인 협업 환경에서도 선명한 음성과 영상 품질을 제공한다. 스위프트 엣지 14 AI는 0.99kg 초경량 설계와 온디바이스 AI 성능을 결합한 프리미엄 노트북으로, 이동성과 생산성을 동시에 원하는 사용자들에게 적합하다. 이번 예약 판매를 통해 보다 합리적인 가격에 만나볼 수 있다. 에이서 관계자는 “이동성과 생산성을 모두 고려하는 사용자들에게 적합한 선택지가 될 것”이라고 말했다. @acer
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2026.04.20
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