Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
The Next PlatformAI 번역헤드라인
HPE, 컨테이너와 VM 관리를 Cloud Stack에서 통합하며 VM 사용자들에게 구원책 제시
VMware에 대한 높은 라이선스 비용과 복잡성 증가로 어려움을 겪는 기업들을 위해 HPE가 통합 솔루션을 제시했습니다. HPE는 Morpheus 클라우드와 VM Essential을 결합하여 Private Cloud Business Edition을 출시했으며, 이를 통해 VM 및 컨테이너 관리를 단일화하고 라이선스 비용을 절감할 수 있게 했습니다. 이 플랫폼은 에지부터 데이터센터까지 확장되는 4세대 Private Cloud를 제공하며, AI 워크로드까지 지원하는 통합 운영 모델을 목표로 합니다.
5월 13일3
The Next PlatformAI 번역헤드라인
OpenAI, Microsoft 그리고 동료들이 더 나은, 더 확장 가능한 Ethernet을 구축하다
OpenAI, Microsoft 등 주요 기업들이 AI 클러스터의 확장성을 높이기 위해 새로운 네트워크 프로토콜인 Multipath Reliable Connection (MRC)을 개발했습니다. 이 프로토콜은 단순히 포트 대역폭 증가에 의존하는 대신, 주어진 총 대역폭 내에서 장치 간 링크 수를 늘리는 데 초점을 맞춥니다. MRC는 기존 RoCE Ethernet의 상위 집합 확장으로, 링크 장애 발생 시 트래픽 재라우팅을 통해 AI 학습 작업 중단을 최소화하며, 낮은 지연 시간과 적응형 부하 분산 기능을 제공합니다.
5월 13일5
The Next PlatformAI 번역헤드라인
연산 및 메모리 가격 상승으로 인해 IT 지출이 훨씬 더 높아짐
연산 및 메모리 부품의 수요 급증과 공급 부족으로 인해 IT 지출이 역대 최고치를 기록할 전망입니다. 특히 GenAI 열풍으로 인해 Anthropic, OpenAI와 같은 AI 모델 구축 기업들의 인프라 투자가 가속화되면서, 데이터센터 시스템 지출이 폭발적으로 성장하고 있습니다.
5월 13일5
The Next PlatformAI 번역헤드라인
컴퓨트 엔진을 만들 수 있다면 컴퓨트 엔진을 팔 수 있다
본 기사는 컴퓨팅 시장의 미래가 전통적인 서버 CPU와 GPU 중심에서 에이전트 AI 작업에 최적화된 새로운 '일반 목적 컴퓨팅(general purpose compute)'으로 이동하고 있음을 강조합니다. AMD CEO 리사 수(Lisa Su)는 데이터센터 CPU 총 시장 규모(TAM)가 2030년까지 연평균 18% 성장하여 600억 달러에 이를 것으로 예측했으며, 이는 기존의 서버 시스템과는 다른 추세입니다. 특히 에이전트 AI 작업은 많은 추가적인 CPU 작업을 생성하며, 이로 인해 과거 GPU 대비 CPU 비율(예: 1:4 또는 1:8)이 점차 1:1에 가까워지는 변화가 예상됩니다.
5월 7일13
The Next PlatformAI 번역헤드라인
Broadcom: CPU 및 XPU 제조사가 컴퓨팅을 통해 수직으로 확장하는 데 도움을 줌
컴퓨팅 성능 향상을 위해 칩 설계는 2차원 평면(2D)에서 수직적 적층 구조(3D/3.5D 스태킹)로 진화하고 있으며, Broadcom은 이 트렌드를 주도하고 있습니다. HBM 메모리부터 시작된 수직 확장은 이제 CPU와 XPU의 컴퓨팅 코어까지 포함하는 칩릿 스택 형태로 확장되고 있습니다. 이러한 3.5D 패키징 기술(예: Broadcom의 XDSiP)은 시스템 보드에 여러 개의 엔진을 연결할 때 발생하는 지연 시간과 전력을 획기적으로 줄여, 더 강력하고 고성능의 단일 소켓 아키텍처를 가능하게 합니다.
5월 5일6
The Next PlatformAI 번역헤드라인
Ayar Labs, $5 억 시리즈 E 투자 및 광자학 기반 AI 시스템 2028 년 출시
Ayar Labs가 $5억 규모의 시리즈 E 투자를 유치하며 총 자금 규모를 8.7억 달러로 늘리고 평가액은 37.5억 달러에 달했습니다. 이 자금은 Ayar Labs가 대만 신주(Hsinchu)에 사무실을 열고 실리콘 광자학 기반의 AI 시스템 개발 및 상용화에 집중하는 데 사용될 것입니다. 특히, Ayar Labs는 파트너사인 Alchip Technologies와 협력하여 TeraPHY 광학 엔진을 통해 구리 배선 문제를 해결하고 고대역폭 I/O를 제공하는 혁신적인 컴퓨팅 솔루션을 선보였습니다.
5월 5일9
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TPU 8 의 도입으로 구글이 생성형 AI 시스템을 더 잘 만들었으며, 단순히 더 커진 것이 아닙니다.
구글은 TPU 8 도입을 통해 생성형 AI(GenAI) 학습과 추론 워크로드의 근본적인 차이를 인식하고, 이를 분리하여 최적화한 새로운 아키텍처를 선보였습니다. 기존에는 단일 설계가 두 가지 목적을 모두 처리하려 했지만, 구글은 'Sunfish' (학습용)와 'Zebrafish' (추론/추론용)이라는 서로 다른 전문 칩을 개발했습니다. 이러한 분리는 각 워크로드의 고유한 요구사항(메모리 용량, 대역폭, 네트워크 특성 등)에 맞춰 하드웨어 설계를 최적화하여 성능과 효율성을 극대화했음을 의미합니다.
5월 5일10
The Next PlatformAI 번역헤드라인
AI 기반 CPU 부족이 인텔의 재무적 고난을 구원하다
GenAI 붐으로 인해 데이터센터 CPU 시장에서 AI 학습 중심 수요가 생산용 AI 추론 중심으로 전환되면서 인텔에게 유리한 변화가 발생하고 있습니다. 과거와 달리 GPU/XPU 대비 CPU의 비율이 높아지고 있으며, 이는 인텔의 Xeon 제품군에 대한 지속적인 수요를 유지시키고 있습니다. 또한, 2026년에도 데이터센터 CPU 공급 부족 현상이 예상되며, 이로 인해 인텔은 상당한 매출 증가 기회를 맞이할 것으로 보입니다.
5월 4일13
The Next PlatformAI 번역헤드라인
새로운 구글 네트워크가 GenAI 추론 및 훈련을 위한 최적화 완료
구글은 GenAI 추론 및 훈련 워크로드에 최적화된 새로운 네트워크 인프라를 개발했습니다. 이 인프라는 분산형, 컴포지블(composable) 데이터센터 아키텍처의 핵심을 이루며, 다양한 컴퓨팅/메모리/I/O 구성 요소를 하나의 랙에 배치할 수 있게 합니다. 구글은 Snap, Pony Express, Aquila 프로토콜, TiN 칩, 그리고 TPU 클러스터링을 위한 Virgo와 같은 자체 개발 기술들을 통해 데이터센터 규모의 고성능 네트워킹 역량을 입증하고 있습니다.
5월 4일7
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마벨의 커스텀 컴퓨팅 엔진 사업이 마벨이 상상했던 것보다 더 크게 성장
마벨(Marvell)은 AI 워크로드에 대응하기 위해 커스텀 컴퓨팅 엔진 및 네트워킹 분야에서 세 가지 주요 인수합병을 성공적으로 수행하며 데이터센터 플레이어로 거듭나고 있습니다. 이 중 특히 2020년 Avere 인수는 마벨의 전략적 우위를 확보하는 핵심 동력이 되었으며, 이는 단순한 자산 구매를 넘어 회사를 최첨단 기술 영역으로 끌어올리는 계기가 되었습니다. 마벨은 지속적인 제품 로드맵(TeraLynx 시리즈)과 강력한 시장 성장 예측을 바탕으로 GenAI 붐에 힘입어 견고한 성장을 이어가고 있습니다.
5월 4일7
The Next PlatformAI 번역헤드라인
AWS 가 OEM 이 될 것, 구글과 마이크로소프트와 마찬가지로
주요 클라우드 서비스 제공업체(AWS, Azure, Google Cloud 등)는 사실상 원본 설계 제조사(OEM)의 역할을 수행하며, 고객에게 통합된 소프트웨어 스택을 제공하면서도 수평적 옵션성을 유지하고 있습니다. 그러나 AI 모델 제작사와 대기업들은 비용 효율성과 통제권을 위해 자체 데이터센터에 하드웨어를 직접 소유하고 운영하는 방식을 선호할 것으로 예상됩니다. 실제로 구글은 안토프니크(Anthropic)에게 TPU 랙을 자체 데이터센터에 설치하도록 허용했으며, 이는 클라우드 제공업체들이 점차 '임대' 모델에서 '판매/공동 구축' 모델로 전환하고 있음을 보여줍니다.
5월 1일8
The Next PlatformAI 번역헤드라인
GenAI 경쟁이 프론티어 모델에서 에이전트 플랫폼으로 전환
생성형 AI 시장의 경쟁 구도가 단순한 '최첨단 모델(Frontier Model)' 개발 경쟁에서, 실제 비즈니스 가치를 창출하는 '에이전트 플랫폼' 구축 경쟁으로 전환되고 있습니다. 기업들은 에이전트 도입을 통해 생산성 향상과 예산 증액 계획을 밝히고 있으며, 구글 같은 하이퍼스케일러들은 통합된 에이전트 스택(칩-모델-데이터-애플리케이션)의 필요성을 강조하며 막대한 인프라 투자를 진행하고 있습니다. 이는 AI가 실험 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서 광범위하게 적용되는 '변화'의 시대를 의미합니다.
4월 29일7
The Next PlatformAI 번역중요헤드라인
AMD, 분기별로 GPU 매출이 CPU 매출을 초과 달성하다
최근 분기 실적 발표에 따르면 AMD의 데이터센터 부문에서 Instinct GPU 판매액이 Epyc CPU 판매액을 처음으로 능가했습니다. 이는 MI308 등 고성능 AI 가속기가 시장 수요와 공급망 문제를 극복하며 강력한 성장 동력으로 작용하고 있음을 보여줍니다. 특히 차세대 Altair MI400 시리즈의 도입과 OpenAI 같은 주요 고객들의 대규모 투자 계획(2026년 하반기~2030년)에 힘입어, AMD는 데이터센터 사업을 통해 연간 수백억 달러 규모로 성장할 잠재력을 입증했습니다.
4월 24일8
The Next PlatformAI 번역헤드라인
The Greatest AI Show On Earth
NVIDIA GTC 2026(3월 16일~19일, 산호세)은 AI 산업의 로드맵을 재정립하는 가장 중요한 컨퍼런스입니다. 특히 CEO Jensen Huang의 기조연설은 업계의 필수 관람 코스로 자리매김했습니다. 이번 행사는 단순한 발표를 넘어, 실제 현업에 적용 가능한 '물리적 AI 및 로봇 공학', 복잡한 워크플로우를 다루는 '에이전트 AI(Agentic AI)', 그리고 대규모 인프라 구축을 위한 'AI 팩토리' 등 실질적인 주제에 초점을 맞춥니다. 개발자들은 핸즈온 워크숍, 해커톤, 스타트업 쇼케이스 등을 통해 이론 학습과실
4월 24일9
The Next Platform중요헤드라인
TACC의 Horizon 시스템: 혼합 정밀도와 FP64 에뮬레이션을 통한 HPC 혁신
텍사스 고급 컴퓨팅 센터(TACC)는 차세대 슈퍼컴퓨터 'Horizon'을 통해 HPC 시뮬레이션 및 모델링의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이 시스템은 Blackwell GPU를 핵심으로 하며, 기존 FP64 기반 워크로드에 대해 혼합 정밀도(Mixed Precision)와 Ozaki Scheme 같은 기술을 활용한 에뮬레이션 FP64 기능을 제공합니다. 이를 통해 TACC는 네이티브 FP64 대비 2배에서 최대 3배의 성능 향상을 기대하고 있습니다. 또한, CPU 전용 파티션과 GPU 기반 하이브리드 파티션을 모두 갖추어 다양한
4월 24일8
The Next Platform중요헤드라인
NVIDIA와 다쏘 시스템즈, 산업용 월드 모델로 물리 AI 구현 가속화
AI의 다음 단계는 물리적 세계(Physical AI)에 적용되는 것입니다. NVIDIA는 이 비전을 실현하기 위해 45년간 디지털 트윈 기술을 선도해 온 다쏘 시스템즈(Dassault Systèmes)와의 파트너십을 대폭 강화했습니다. 양사는 NVIDIA의 강력한 AI 인프라와 오픈 모델, 그리고 다쏘의 산업 지식 기반 디지털 트윈 기술을 결합하여 '산업용 월드 모델(Industry World Models)'이라는 공유 플랫폼을 구축합니다. 이 모델은 물리 법칙과 수십 년간 축적된 산업 노하우를 내재화하여, 신약 개발부터 대규모
4월 24일8
The Next Platform중요헤드라인
AI 네트워크 확장을 위한 아리스타 모듈형 스위치와 초고밀도 연결 기술
본 글은 AI 클러스터가 수십만 개 이상의 가속기(accelerator)를 요구하는 시대적 흐름 속에서, 기존의 Leaf/Spine 아키텍처로는 한계에 도달했음을 지적합니다. 이에 대한 해결책으로 Arista Networks는 Jericho 3+ ASIC 기반의 모듈형 스위치(예: 7800R4)를 제시합니다. 핵심은 '포트 레딕스(port radix)'를 극대화하여 네트워크 케이블 사용을 최소화하고, 다중 계층 구조(multi-tier leaf/spine/super-spine)의 복잡성을 줄이는 것입니다. 특히 HyperPort와
4월 24일7
The Next Platform중요헤드라인
오라클, AMD Altair MI450 GPU 및 Helios 랙 기반 AI 인프라 구축 선도
본 기사는 오라클(Oracle)이 AMD의 차세대 AI 가속기인 Altair MI450 GPU와 Helios 랙을 활용하여 클라우드 인프라를 구축하는 계획을 다룹니다. Oracle은 이번 발표에서 대규모 투자를 공개하며, 경쟁사인 Nvidia의 Oberon 시스템에 맞설 수 있는 강력한 성능을 갖춘 AMD 기반 AI 클러스터를 오라클 클라우드 인프라(OCI)에 배치할 것임을 시사합니다. MI450 GPU는 2nm 공정으로 제작되어 FP4 정밀도에서 최대 40 Petaflops의 피크 컴퓨팅 성능을 제공하며, Helios 랙은 64개
4월 24일8
The Next Platform중요헤드라인
고대 공룡 발자국 연구가 HPC를 통해 로봇공학까지 혁신하는 방법
본 기사는 고성능 컴퓨팅(HPC)이 어떻게 화석 공룡 발자국 연구에 적용되어 생체역학적 메커니즘을 재구성하는지 다룹니다. 리버풀 존 무어스 대학의 과학자들은 고대 테로포드(theropod)가 진흙에 발을 디딘 순간을 수백만 개의 모래 알갱이 수준에서 시뮬레이션합니다. 이 과정은 표준 데스크톱으로는 불가능하며, 대규모 병렬 계산 능력을 갖춘 HPC 시스템이 필수적입니다. 나아가 이러한 연구 결과는 로봇공학 분야로 확장되어, 로봇이 모래나 진흙 같은 변형 가능한(deformable) 자연 지형을 이동할 때의 상호작용 원리를 이해하는 데
4월 24일7
The Next Platform중요헤드라인
NextSilicon의 Maverick-2: 데이터플로우 엔진으로 HPC 혁신
NextSilicon이 8년간 개발한 차세대 데이터플로우 엔진 'Maverick-2'를 공개하며, 기존 CPU와 GPU의 한계를 뛰어넘는 새로운 컴퓨팅 패러다임을 제시합니다. Maverick-2는 RISC-V 기반 호스트 프로세서와 재구성 가능한 데이터플로우 엔진을 결합하여 '슈퍼칩(superchip)' 형태의 아키텍처를 구현했습니다. 이 시스템은 HPC(High Performance Computing) 환경에 최적화되어 있으며, 기존 Von Neumann 아키텍처가 가진 복잡성, 전력 소모, 실리콘 오버헤드 문제를 근본적으로 해결
4월 24일6