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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
안될공학요약
SSD가 잘 팔리는데 왜 메모리가 부족할까 … 저장장치가 부른 뜻밖의 품귀
SSD 판매 증가로 인해 낸드 플래시 수요가 늘어나지만, 이 과정에서 DDR4 D램 가격까지 상승하는 현상이 발생하고 있습니다. 이는 SSD의 데이터 수정 및 관리 과정(LBA와 실제 위치 불일치)에서 발생하는 복잡한 '삭제-쓰기' 메커니즘과 관련이 깊습니다.
7월 15일0
안될공학요약
클로드 잠깐 썼는데 251억원? GPT5.6 갈아타는 개발자들 | 이제 가격을 다시 계산하기 시작한다
앤트로픽의 결제 오류 사례와 OpenAI GPT 5.6 출시가 개발자 커뮤니티에 큰 화제가 되고 있습니다. 이로 인해 개발자들이 기존 사용하던 Claude나 Codex 등 코딩 AI 도구들의 가격 및 성능을 재평가하고 있습니다. 특히, 프로젝트 전체를 수정하는 '코딩 에이전트' 능력과 터미널 벤치 같은 실제 명령 실행 능력이 중요해지면서 GPT 5.6의 강세가 부각되고 있습니다.
7월 14일0
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장마 속에 숨은 기술 이야기 | 우산·자동차·통신·도시를 움직이는 공학 비가 오면 인터넷이 느려진다? | 당신이 몰랐던 장마철 공학 이야기
장마철을 공학적 관점에서 분석하며, 물과 관련된 다양한 기술 원리를 탐구합니다. 우산의 설계는 압력차를 줄여 힘이 생기지 않게 하는 것이 중요하며, 자동차가 미끄러지는 수막 현상은 유체 윤활 원리가 외부에서 발생한 사례입니다.
7월 13일0
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AI 시대, 데이터를 왜 비행기로 이동할까? | 대역폭과 지연시간의 역설
본 기사는 데이터 전송의 속도를 논하며, 단순히 인터넷의 '빠름'만을 기준으로 삼는 것이 오류일 수 있음을 지적합니다. 특히 대용량 데이터를 이동할 때는 지연 시간(Latency)보다 전체 데이터가 도착하는 마지막 비트까지 걸리는 총전송시간(Throughput)이 더 중요합니다.
7월 11일0
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토네이도는 왜 강물까지 들어 올렸을까? | 중국 폭우와 강남역 침수의 공학
본 기사는 토네이도의 발생 원리와 강물 흡입 메커니즘을 공학적으로 분석합니다. 중국 후베이성에서 발생한 실제 사례를 통해, 태풍의 습한 공기와 윈드시어, 그리고 중심부의 급격한 저기압 현상이 결합하여 강력한 회전 기둥(토네이도)이 형성됨을 설명합니다. 또한, 도시 침수 문제에 대해서는 강남역의 지형적 특성 등 여러 요인이 복합적으로 작용함을 제시하며 재난 공학적 관점을 다룹니다.
7월 11일0
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이제 영어, 외국어 공부가 끝납니다... 구글 Gemini 3.5 기반 Translate 본격 출시 | 이제 통역이 화상회의, 앱 모두로
구글이 Gemini 3.5 기반의 실시간 통역 기능인 'Live Translate'를 발표했습니다. 이 기술은 실시간 언어 감지, 코드 스위칭(언어 혼합), 문장 구조 차이에 따른 지연 시간 제어 등을 통해 자연스러운 통역 경험을 제공합니다.
6월 14일0
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AI에 뒤쳐져 구글과 손잡았다? 애플 AI의 진짜 목적... 시리가 아니라 운영체제였다 | WWDC26 총정리
WWDC26에서 애플이 발표한 AI의 핵심은 단순히 똑똑해진 Siri가 아니라, 사용자의 일상생활 전반에 걸쳐 운영체제(OS) 레벨로 깊숙이 통합되는 것입니다. 이는 앱 간의 정보 이해와 복합적인 작업 처리 능력을 통해 사용자 경험을 혁신하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 애플은 AI를 별도의 앱이나 챗봇 형태로 제공하기보다, 사용자가 기기 내에서 앱을 사용하는 방식 자체에 녹여내어 독보적인 위치를 차지하려 합니다.
6월 10일0
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NVIDIA Nemotron은 그냥 AI 모델이 아니네요... Nemotron DevDay Seoul | 네모트론이 보여준 AI의 진짜 방향, 모델보다 중요한 데이터와 학습 구조
NVIDIA Nemotron은 단순한 AI 모델을 넘어, 데이터의 중요성과 학습 구조 전반에 걸친 새로운 패러다임을 제시했습니다. 이번 DevDay에서는 합성 데이터의 검증 및 반복적 활용 구조와 에이전트 확장성 등 전체적인 AI 개발 공정(AI pipeline)에 초점을 맞추었습니다. 특히 Nemotron-Personas-Korea 사례를 통해 로컬 데이터를 이해하고 반영하는 것이 AI 성능 향상에 결정적임을 강조했습니다.
4월 28일9
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대만 메모리 난야, tsmc 기술 지원에 엔비디아 공급망 포함 | LPDDR SOCAMM 규격 맞출 수 있는 원인 분석 | 삼성, 하이닉스, 마이크론 SOCAMM2 전쟁과 와피지
AI 서버 메모리 시장의 주류가 HBM을 넘어 LPDDR/SOCAMM 같은 CPU 옆 메모리로 확장되고 있으며, 이는 전력, 대역폭, 패키징 등 시스템 전체의 통합 경쟁으로 변화하고 있습니다. 최근 대만 DRAM 업체 난야(Nanya)가 엔비디아 공급망에 포함될 수 있다는 보도는 이러한 시스템 생태계 구축 과정에서 특정 기업이 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 따라서 메모리 경쟁은 단순한 칩 성능을 넘어, 플랫폼 전체의 물리적 품질 관리와 검증 능력이 핵심 요소로 부상하고 있습니다.
4월 28일9
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크기만으로 판단할 수 없다... USB 충전기, 노트북 충전 어댑터 | 벽돌 어댑터가 사라지지 않는 이유
본 기사는 노트북 본체는 얇아지고 가벼워지는 추세와 달리, 충전 어댑터(벽돌)가 여전히 크고 무거운 이유를 전력전자 기술적 관점에서 분석합니다. 어댑터가 단순히 전압을 낮추는 장치가 아니라, 전기를 변환하고 안정화하며 열까지 관리하는 복잡한 전력변환 장치임을 설명합니다. 또한 GaN 기반의 발전으로 작아지는 추세와 함께, 소비자가 충전기 선택 시 총 출력뿐만 아니라 포트별 분배, 발열, 그리고 실제 기기에 충분한 성능을 공급할 수 있는지를 종합적으로 고려해야 함을 강조합니다.
4월 27일10
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AMD CPU 차력쇼! tsmc 하이브리드 본딩 묻고 더블로... AMD 9950X3D2 역대급 CPU 의미 분석 | 캐시 2배인데 성능은?
AMD의 새로운 CPU인 Ryzen 9 9950X3D2는 두 개의 CCD 모두에 3D V-Cache를 적용한 구조가 핵심입니다. 이는 단순히 캐시 용량이 증가하는 것을 넘어, 데이터 접근 속도와 효율성을 극대화하여 성능 향상을 가져옵니다. 본 분석은 이 새로운 아키텍처의 의미를 파헤치며, 게임 및 작업 워크로드에서의 실제 성능 변화와 더불어 최신 3D 패키징 기술(TSMC SoIC 등)이 CPU 경쟁의 핵심 동력으로 작용하고 있음을 설명합니다.
4월 27일9
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구글 TPU 8세대 공개, NVIDIA Rubin 비교 분석 | 학습과 추론을 나누다, AI 칩 전쟁이 인프라 전쟁으로 바뀌는 이유
구글이 TPU 8세대를 학습(TPU 8t)과 추론(TPU 8i)용으로 분리하여 공개하며, AI 인프라 경쟁의 패러다임 변화를 보여주었습니다. 이는 단순히 칩 성능을 높이는 것을 넘어, 학습 워크로드와 실제 서비스 운영에 필요한 아키텍처 최적화가 핵심이 되고 있음을 의미합니다. 이러한 추세는 NVIDIA가 제시하는 통합적인 'AI Factory' 구상과 맥락을 같이하며, AI 반도체 경쟁의 초점이 칩 자체를 넘어 메모리, 네트워크, 스토리지를 포함한 전체 시스템 아키텍처로 이동하고 있습니다.
4월 27일8
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갤럭시S26 ‘울트라’가 인기 있는 이유, 써보니 알겠네요 | 성능부터 AI 편집까지 PC급 컴퓨팅분석 | 모바일 컴퓨팅의 현주소, 스마트폰 성능의 기준이 바뀌었다
본 영상은 갤럭시 S26 울트라에 탑재된 갤럭시용 스냅드래곤 8 엘리트 5세대의 성능을 심층 분석합니다. 단순한 벤치마크 점수 비교를 넘어, 실제 사용 환경에서의 즉각적인 반응성, 멀티태스킹 능력, 그리고 장시간 구동 시의 전력 효율성을 중점적으로 다룹니다. 특히 온디바이스 AI 기능(실시간 통역 등)과 APV 코덱을 활용한 고사양 영상 편집 능력을 통해, 갤럭시 S26 울트라가 단순 스마트폰을 넘어선 '저전력 엣지 컴퓨터'로 진화하고 있음을 보여줍니다.
4월 27일9
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[국내 최초] 알파고는 바둑이 끝이 아니었다! 신약개발부터 수학까지....구글 딥마인드 2인자 푸시미트 콜리 부사장 인터뷰 | 바둑을 넘어 신약개발, 알고리즘까지
본 영상은 구글 딥마인드의 푸시미트 콜리 부사장 인터뷰를 통해, 알파고가 바둑 게임을 넘어 AI 기술이 어떻게 다양한 과학 분야로 확장되었는지 심층적으로 다룹니다. 특히 생물학 및 의학 분야에서 혁신적인 변화를 가져온 AlphaFold와 그 후속 연구들(AlphaMissense, AlphaGenome)에 초점을 맞추어 설명합니다. 또한, 예측 단계를 넘어 설계 단계로 나아가는 AI의 발전 방향과, 기초과학 및 신뢰 가능한 AI(Provenance)의 중요성까지 폭넓게 조명하고 있습니다.
4월 27일9
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맥북에서 초거대 4000억 AI 돌려봤습니다... 속도도 빠르다? Flash-MoE 분석 || 메모리는 더욱 중요해질겁니다
본 영상은 맥북과 같은 일반 기기에서 4,000억 개(397B) 규모의 초거대 AI 모델을 구동하는 사례를 분석하며, 단순한 데모 이상의 의미를 담고 있음을 설명합니다. 핵심 내용은 Flash-MoE 구조와 Dense/MoE 모델의 차이점부터 시작하여, GPU 성능뿐만 아니라 HBM, DRAM, SSD 등 다양한 메모리 계층을 효율적으로 활용하는 '메모리 티어링' 기술의 중요성을 강조합니다. 궁극적으로 AI 인프라 경쟁이 연산 능력 중심에서 메모리 관리 및 구조 최적화 중심으로 이동하고 있음을 제시합니다.
4월 27일13
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수학은 금메달, 시계 달력은 못 본다 - [2026 스탠포드 AI Index 리포트 2부]
본 영상은 스탠퍼드 AI 인덱스 리포트를 기반으로 현재 AI의 실제 성능을 분석하며, 프런티어 모델들이 고난도 추론(특히 수학)에서는 인간 전문가 수준에 도달하거나 능가하는 모습을 보여줍니다. 하지만 시계 읽기 같은 직관적이고 일상적인 과제에서는 여전히 불안정성을 드러내는 등 '불균일한 지능'의 양상을 띱니다. 또한 AI가 단순 답변을 넘어 웹 작업이나 OS 조작이 가능한 에이전트 형태로 진화하고 있으며, 궁극적으로는 평균 성능보다 특정 작업에서의 안정성과 신뢰성이 중요함을 강조합니다.
4월 27일10
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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
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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
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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