Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
The Next PlatformAI 번역헤드라인
AI 스택의 중심에 있는 데이터와 스토리지
Dell Technologies World 2026에서 Dell 경영진은 AI 스택의 핵심 요소로서 데이터와 스토리지의 중요성을 강조했습니다. GPU의 성능을 극대화하기 위해서는 데이터 공급 속도와 정제된 데이터 관리가 필수적임을 설명합니다.
6월 1일1
The Next PlatformAI 번역헤드라인
GPU와 RAM이 부족하지만, AI의 진짜 병목 현상은 전기 기술자이다
TeraWulf의 Lake Mariner 사이트 사례를 통해 AI 및 HPC 인프라 확장의 핵심 병목 현상이 GPU나 RAM이 아닌 전력 및 전기 인프라임을 설명합니다. 비트코인 채굴 시설에서 AI 데이터센터로 전환하는 과정과 액체 냉각 기술의 중요성을 다룹니다.
5월 27일1
The Next PlatformAI 번역헤드라인
800V 데이터센터 전력 도입, 생각만큼 빠르지 않을 수도
Nvidia의 고전력 랙 아키텍처 요구에도 불구하고, Schneider Electric은 데이터센터의 800V 전력 도입이 예상보다 느릴 것으로 전망합니다. 현재의 저전압 방식은 고밀도 AI 랙의 전력 공급 문제를 야기하며, 향후 중앙 집중식 DC 배전 솔루션으로의 전환이 필요할 것으로 보입니다.
5월 27일2
The Next PlatformAI 번역헤드라인
Oak Ridge, 양자, 클래식 HPC 및 AI 시스템 스택의 통합을 시작하다
Oak Ridge 국립연구소는 양자 컴퓨팅, 클래식 HPC, 그리고 AI 시스템 스택의 통합을 차세대 컴퓨팅의 핵심 과제로 삼고 있습니다. IBM과 Nvidia 등 주요 기업들은 양자 중심 슈퍼컴퓨팅을 위해 하드웨어와 소프트웨어 아키텍처를 결합하는 기술 개발에 박차를 가하고 있습니다.
5월 21일2
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AI 인프라가 온프레미스(On-Premises)로 전환됨에 따라 하드웨어 역량을 강화하는 Dell
Dell Technologies World 2026에서 Michael Dell CEO는 AI 워크로드가 개념 증명 단계를 넘어 실제 생산 단계로 진입함에 따라 인프라의 중요성이 커지고 있다고 강조했습니다. 기업들이 비용, 보안, 데이터 통제권을 확보하기 위해 퍼블릭 클라우드 대신 온프레미스, 엣지, 하이브리드 AI 환경으로 전환하는 추세를 보이고 있습니다.
5월 19일2
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Cisco, 머천트 실리콘(Merchant Silicon)과 광학 기술로 AI 고객 확보
Cisco는 하이퍼스케일러뿐만 아니라 방대한 UCS 시스템 고객층을 대상으로 AI 인프라 제품을 판매하며 시장을 공략하고 있습니다. 특히 자체 시스템 구축 고객에게는 머천트 실리콘(Merchant Silicon) 칩과 Acacia 광 트랜시버를, 규모가 작은 고객에게는 완제품 시스템을 제공하는 이원화 전략을 취하고 있습니다.
5월 19일1
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IPO를 마친 Cerebras, 이제 다시 AI의 한계를 밀어붙일 수 있다
생성형 AI(GenAI) 열풍과 하이퍼스케일러들의 막대한 자본 지출 배경 속에서 Cerebras Systems가 성공적으로 IPO를 마쳤습니다. 이번 IPO를 통해 55억 5,000만 달러를 조달하며 회사의 시가총액은 약 950억 달러에 달하는 거대한 규모로 자리매김했습니다. Cerebras는 자체 개발한 컴퓨팅 시스템을 활용하여 OpenAI, AWS 등 주요 고객사들의 AI 인프라 구축 수요를 충족시키며 시장의 주목을 받고 있습니다.
5월 15일3
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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 13일5
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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 13일6
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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 13일6
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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 7일14
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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 5일7
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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 5일10
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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 5일11
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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
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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 4일8
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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 4일9
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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 1일9
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 24일9