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안될공학요약
NVIDIA 젠슨 황 공개 도발… 추론 전쟁에서 NVIDIA가 압도적 | 구글과 AWS에 대해 자신 있는 이유 | InferenceX
본 기사는 젠슨 황의 발언을 중심으로 AI 추론(Inference) 시장의 패러다임 변화를 분석합니다. 과거 하드웨어 성능 비교 중심에서 벗어나, 이제는 소프트웨어 스택, TCO(총 소유 비용), 그리고 처리량(throughput)과 상호작용성(interactivity) 같은 운영 효율성이 핵심 경쟁 지표가 되고 있습니다. 엔비디아가 강조하는 풀스택 전략의 구조적 우위를 분석하고, 구글 TPU 및 AWS Trainium과의 비교를 통해 AI 경쟁이 성능을 넘어 비용 및 구조 최적화 싸움으로 이동했음을 설명합니다.
4월 27일11
안될공학요약
NVIDIA 부사장 Bryan Catanzaro 단독 인터뷰: 왜 AI 모델을 직접 만들까?
NVIDIA Nemotron Developer Days Seoul 2026 현장에서 NVIDIA 부사장 Bryan Catanzaro 와의 단독 인터뷰를 정리했습니다. 인프라 기업인 NVIDIA 가 왜 지금 직접 AI 모델을 개발하는지, 기존 모델 기업과의 차별점, 그리고 '오픈'의 진정한 의미 (데이터와 도구 확장) 를 파악할 수 있습니다. 데이터 파이프라인, 합성 데이터, 스토리지 병목 등 시스템 전체 경쟁 구도와 한국 AI 생태계의 변화 방향에 대한 통찰을 제공합니다.
4월 27일12
안될공학요약
구글 무료 AI 'Gemma 4', M5 Pro 맥북프로와 M4 Pro 맥미니로 실전 테스트
TL;DR 구글이 공개한 무료 AI 모델 'Gemma 4'를 애플 실리콘(M5 Pro 맥북프로, M4 Pro 맥미니)에서 직접 실행해봤습니다. 단순 가동 여부를 넘어 긴 문맥 처리 속도와 Unified Memory의 성능 차이를 비교 분석했습니다. MLX 프레임워크를 통한 로컬 추론 효율성도 확인했으며, Dense 및 MoE 모델의 특징과 실제 사용감을 상세히 소개합니다.
4월 26일11
안될공학요약
메타, Muse Spark로 플랫폼 경쟁 개시… 성능보다 SNS 통합이 핵심
TL;DR 메타 AI 드림팀의 첫 모델인 'Muse Spark'가 공개되었습니다. 이번 발표의 핵심은 모델 성능 (Benchmark) 과의 단순한 경쟁이 아니라, Instagram, Facebook, Threads 등 기존 플랫폼과의 심층 통합입니다. 멀티모달 및 카메라 기반 AI를 통해 추천 시스템과 탐색의 중심에 서고 있으며, 메신저(Messenger, WhatsApp) 내 실제 작업 처리 구조로 진화하고 있습니다. 이는 메타의 비즈니스 모델을 재정의하는 '플랫폼 경쟁'의 시작점입니다.
4월 26일11
안될공학요약
AI 경쟁, 모델보다 중요해지는 컴퓨트 경쟁 [2026 스탠포드 AI 인덱스 리포트]
TL;DR: 2026 스탠포드 AI 인덱스 리포트를 통해 AI 경쟁의 본질이 모델 성능 비교에서 '컴퓨트' 확보 경쟁으로 이동했음을 분석합니다. 학계 중심 연구가 소수 기업 주도의 대규모 설비 투자(CAPEX)로 진화했으며, 파라미터 수보다 컴퓨팅 효율과 HBM, 패키징, 네트워크 등 공급망 생태계가 패권을 결정짓는 핵심 요소임을 설명합니다.
4월 26일11
안될공학요약
OpenAI, GPT-5.5와 Codex 속도 개선으로 '황제' 복귀
TL;DR: OpenAI가 GPT-5.5 출시를 통해 단순 모델 성능 향상을 넘어, 실제 컴퓨터 작업 수행 구조로 진화하고 있습니다. WebSocket API 도입으로 인한 병목 현상 해소와 Codex의 속도 개선을 통해 코드 수정, 테스트, 결과 확인 사이클이 획기적으로 빨라졌습니다. 또한 개인용 챗봇을 넘어 Slack, 문서 등 업무 도구와 연동된 'Workspace Agent'가 등장하며 팀 협업 AI로 확장되고 있습니다. gpt-image-2 역시 예쁜 그림 생성에서 텍스트 기반 인포그래픽과 레이아웃 제작 등 실무 산출물 중심으로 패러다임이 전환되었습니다. 결국 이번 발표의 핵심은 더 똑똑한 챗봇이 아니라, 더 오래 일하고 적게 헤매는 'AI 작업 시스템'으로의 진화입니다.
4월 26일13
안될공학요약
인텔 주가 급등, CPU가 AI 인프라의 핵심이 된 진짜 이유
AI 시대가 GPU 중심에서 Host CPU와 메모리, I/O 관리로 구조적으로 변화하고 있습니다. NVIDIA DGX Rubin 시스템 분석을 통해 데이터 이동 병목 해결과 CXL 메모리 계층 구조의 중요성을 살펴봅니다. 인텔 Xeon 6의 성능 회복이 단순 칩 경쟁을 넘어 전체 AI 서버 설계 패러다임을 바꾸고 있으며, AMD와 퀄컴과의 관계도 재정의되고 있습니다.
4월 26일10
안될공학요약
맥북 Pro M5 GPU 완전 재설계와 애플 AI 생태계의 전환점
최신 맥북 Pro의 핵심은 단순 성능 향상이 아닌 M5 GPU 내 Neural Accelerator 통합이라는 구조적 변화입니다. 엔비디아의 Tensor Core 방식과 비교되며, Metal 4, MPP, MLX 기술이 어떻게 협업하여 애플 인텔리전스를 주도하는지 분석합니다. 이는 AI 반도체 설계 패러다임의 전환이자 애플 생태계의 새로운 시작을 알리는 신호탄입니다.
4월 26일10
안될공학요약
Claude Opus 4.7, Design: 단순 모델이 아닌 '믿고 맡길' 에이전트의 진화
안될공학 채널의 이번 영상은 Anthropic 의 Claude Opus 4.7 과 Claude Design 을 심층 분석합니다. 단순한 성능 향상이 아니라 instruction following, self-verification, long-horizon autonomy 등 실무적 자율성이 강화된 '신뢰할 수 있는 에이전트'로의 전환을 다룹니다. 또한 디자인과 개발의 마찰을 줄이는 워크플로우 도구로서의 Claude Design 의 역할, 그리고 시장 기준 변화에 따른 Anthropic 의 경쟁력 재평가까지 핵심 포인트를 정리했습니다.
4월 26일11