NVIDIA가 TSMC 첨단 패키징의 60%를 점유하는 2026년 — AI 반도체의 병목 현상은 'fab'만이 아니다

2026년 AI 반도체 시장의 핵심 병목 현상은 파운드리(fab)를 넘어 TSMC의 첨단 패키징(CoWoS) 용량 확보로 이동할 전망입니다. NVIDIA가 TSMC CoWoS 용량의 약 60%를 점유하며 시장 주도권을 쥐는 구조가 예상됩니다.

AMD Radeon RX9060XT 16G 그래픽카드를 활용하여 Windows 네이티브 환경에서 AI 모델을 구동하는 실전 경험을 공유합니다. ROCm과 개발 버전 소프트웨어를 활용해 Ollama, ComfyUI 등을 설정하는 구체적인 방법을 다룹니다.

Coral NPU란──Google이 NPU 설계도 자체를 Apache 2.0으로 공개한 RISC-V 오픈소스 기반

Google과 DeepMind가 설계한 Coral NPU의 RTL 설계도가 Apache 2.0 라이선스로 공개되었습니다. RISC-V 기반의 오픈소스 NPU IP로, 초저전력 환경에서 온디바이스 AI 추론을 지원하며 상업적 이용이 자유롭습니다.

RoCEv2를 이용한 로스리스(Lossless) 네트워크 구축 실기 검증 시리즈의 최종회입니다. Keysight의 AI Data Center Builder를 활용하여 GPU 간 대량의 RDMA 트래픽을 모의 재현하고, QoS 및 부하 분산 설정의 동작을 확인하는 과정을 다룹니다.

RoCEv2 환경에서 패킷 로스를 방지하고 로스리스(Lossless) 네트워크를 구축하기 위한 핵심 기술을 설명합니다. PFC를 통한 패킷 드롭 방지와 ECN/DCQCN을 이용한 혼잡 제어 메커니즘의 역할을 다룹니다.

NVIDIA Ising: 며칠에서 몇 시간으로──22개 기관이 동시에 채택한 양자 계산 AI 모델

NVIDIA가 양자 컴퓨터의 교정(Calibration)과 오류 정정(QEC) 문제를 해결하기 위한 AI 모델군인 'NVIDIA Ising'을 발표했습니다. Ising은 VLM 기반의 중량급 교정 모델과 초경량 실시간 디코딩 모델로 구성되어 양자 하드웨어의 운영 효율을 극대화합니다.

macOS Claude Desktop에서 filesystem MCP를 이용한 로컬 파일 직접 조작 설정 방법

본 기사는 macOS 환경의 Claude Desktop 앱에서 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 로컬 파일 시스템에 접근하고 조작하는 방법을 안내합니다. 특히 `@modelcontextprotocol/server-filesystem` 패키지를 도입하여, LLM이 사용자의 로컬 디렉토리(예: Desktop)를 '도구'처럼 안전하게 이용할 수 있도록 설정하는 구체적인 절차와 주의사항을 다룹니다.

AI 시대 사라지는 직업이 아닌 직업 내 업무의 변화에 주목하라: Microsoft Suleyman의 18개월 예측 분석

Microsoft AI CEO Suleyman은 향후 12~18개월 내에 AI가 대부분의 전문직 업무에서 인간 수준의 성능을 달성할 것이라고 예측했습니다. 따라서 직업 자체가 사라지기보다는, 각 직종 내에서 '정보를 수집-정리-요약-분류'하는 정보 처리 태스크(Information Processing Task)가 AI로 대체될 것입니다. 앞으로 가치가 높아지는 영역은 최종 판단, 책임 인수, 협상, 그리고 현장 이해와 구현 능력을 연결하여 조직을 움직이는 '연결 능력'을 가진 인재입니다.

【초보자용】 로컬 LLM 환경 「OpenMythos」 × Ollama로 초고속 코드 생성 도구 만들기

본 글은 로컬 LLM 환경인 'OpenMythos'와 Ollama를 활용하여, 기밀 코드 유출 없이 안전하고 초고속으로 코드를 생성하는 방법을 안내합니다. 기존 방식의 느린 구동 시간과 복잡한 의존성 문제를 해결하기 위해 Ollama를 백엔드 서버로 도입함으로써, 모델 로딩 과정 없이 즉시 추론이 가능한 완전 로컬 환경을 구축했습니다. 나아가 단순히 콘솔에 출력하던 코드를 파일 시스템 경로 지정 및 자동 디렉토리 생성 기능을 추가하여 사용 편의성을 극대화했습니다.

AI를 『사용하는 것』에서 『AI에게 비서를 붙여주는 것』으로 — 가정용 PC에서 동작하는 참견쟁이 AI 프레임워크 llive 개발 일기

본 글은 기존 AI 서비스가 클라우드 의존성, 개인 정보 유출 위험, 비용 문제 등 근본적인 한계를 가지고 있음을 지적하며, 이를 해결하기 위한 연구 개발 프레임워크 'llive'를 소개합니다. llive는 단순히 AI 모델 자체를 개선하는 것이 아니라, AI 주변에 작동하여 인간의 업무 프로세스(지시서 전달, 작업 기록 관리)와 사고 습관을 보완하고 위험 요소를 통제하는 '비서 메커니즘' 역할을 수행합니다. 특히 계산 오류 방지를 위해 결정론적 수식 엔진과 단위 차원 체크 기능을 도입하여 AI의 취약점을 극복했습니다.

AI 에이전트의 발전으로 인해 작업 흐름의 병목 현상이 'AI의 능력'에서 '사용자가 PC 앞에 상주하는 여부'로 이동하고 있으며, 이에 따라 사용자는 언제 어디서든 AI와 연결되어 지시 및 승인(Approval)을 내릴 수 있는 환경을 필요로 한다. 본 글은 Rokid Glasses를 활용하여 Claude Code 세션에 대한 원격 제어 및 알림 기능을 구현한 사례를 제시하며, 스마트폰과 연동된 플러그인형 SDK (CXR-L)를 통해 AI 에이전트의 상태와 응답을 안경(HUD)으로 받아보는 방법을 설명한다.

본 기사는 AI 에이전트에 외부 전문 지식이나 기능을 안전하고 효율적으로 통합하는 방법을 다루며, 이를 위한 표준 프로토콜인 Model Context Protocol (MCP)과 그 구현체 FastMCP를 소개합니다. FastMCP는 Python의 타입 힌트와 데코레이터를 활용하여 개발자가 복잡한 프로토콜 정의 없이도 자작 도구를 쉽게 만들 수 있게 합니다. 핵심은 함수의 docstring이나 명명 규칙 등 코드의 가독성이 LLM의 추론 정밀도로 직결된다는 'AI 퍼스트' 설계 원칙을 따르는 것입니다.

AI 컴패니언의 구현은 단순 LLM 활용을 넘어, 인격 설계, 단기/장기 기억 관리, 안전성 규칙 등이 통합된 시스템적 접근이 필수적입니다. 캐릭터 일관성을 유지하면서도 대화가 템플릿화되는 것을 방지하기 위해 프로필과 이력을 분리하여 다루는 것이 중요합니다. 또한, 안전성은 모델의 답변 필터링에만 의존할 것이 아니라 온보딩 과정, UI 설계, 로그 관리 등 제품 전반에 걸쳐 고려되어야 합니다.

로컬 언어 모델을 사용해 보기: 2 Gemma 4 사용해 보기

본 글은 로컬 환경에서 Gemma 4와 같은 언어 모델을 직접 테스트하고 비교 분석한 내용을 담고 있습니다. 특히 스마트폰이나 저사양 기기에서도 구동하기 쉽도록 최적화된 E2B/E4B 경량 모델의 성능과 사용성을 중점적으로 다룹니다. Gemma 4는 Apache 2.0 라이선스 공개, Google LLM 아키텍처 테스트 용이성, 그리고 경량 모델 제공 등의 장점을 바탕으로 주목받고 있으며, 높은 성능을 보여주면서도 실제 연산량을 효율적으로 제어하는 구조적 특징(PLE 기술)을 가지고 있습니다. 결론적으로, 특정 모델의 우열보다는 사용 목적과 환경에 맞춰 적절한 모델을 선택하고 활용하는 것이 중요함을 강조합니다.

Sakana AI가 발표한 KAME(Knowledge-Access Model Extension)는 기존 음성 AI의 근본적인 문제인 '지식 부족'과 '높은 지연 시간(Latency)'을 동시에 해결하는 탠덤 아키텍처입니다. 이 시스템은 프런트엔드 S2S 모델이 즉시 응답을 시작하여 near-zero 레이턴시를 유지하는 동안, 백엔드의 강력한 LLM(예: GPT-4.1, Claude Opus)이 비동기적으로 깊은 지식을 주입하는 '오라클 스트림' 방식을 사용합니다. KAME는 Moshi 계열 S2S 모델을 프런트엔드로, 최신 LLM을 백엔드로 결합하여, 기존 단독 사용 대비 MT-Bench 점수를 크게 향상시키면서도 실시간 대화에 필수적인 near-zero 레이턴시를 유지하는 것이 핵심 강점입니다.