QSike Tech Notes 편집자

AI 인프라와 메모리 반도체, 데이터센터, 기업 AI 실행 구조를 공개 자료에 근거해 설명하는 QSike Tech Notes의 작성·검토 주체입니다. 개인의 실명·학위·직함을 전문성의 근거로 내세우기보다, 독자가 다시 계산하고 확인할 수 있는 출처·가정·정정 기록을 공개합니다.

다루는 분야

• GPU·가속기, HBM·서버 D램·낸드가 연결되는 AI 메모리 계층
• 첨단 패키징, 데이터센터 전력·냉각·네트워크 병목
• 클라우드 비용과 기업의 AI 에이전트·업무 자동화 실행 구조

독자가 확인할 수 있는 작업 기록

전문성은 소개 문구보다 공개된 작업으로 검증되어야 한다고 봅니다. 다음 글에서는 원문 요약에 그치지 않고 계산 과정과 판단 한계를 함께 공개했습니다.

• Seedance 2.5 분석: 30초 영상을 24fps·1080p 가정으로 환산하고, 출력 데이터와 HBM 사용량을 구분했습니다.
• Kimi K3 분석: 2.8조 파라미터의 정밀도별 원시 가중치 용량과 64개 분할 하한을 계산했습니다.
• Codex·ChatGPT Work 분석: WAU 800만 명을 서로 다른 주간 사용시간 가정으로 환산해 이용자 수와 동시 부하가 같지 않음을 보였습니다.
• 키옥시아 특허 분석: 제소·평결·항소 가능성을 시간순으로 나누고 경쟁사 수혜 추정을 사실과 분리했습니다.
• 메타·마이크론 투자 비교: 1년 CAPEX와 2035년까지 누적 투자의 기간·환율·지출 성격을 같은 표에서 비교했습니다.

글을 만드는 방법

1. 기업 발표, 제품 문서, 논문, 특허, 정부 자료 등 직접 원문을 먼저 확인합니다.
2. 중요 수치와 일정은 복수 보도 또는 별도의 공개 자료로 교차 확인합니다.
3. 확인된 사실, 기업이 제시한 목표, QSike의 해석과 전망을 구분합니다.
4. 통화·기간·단위를 맞춰 비교하고, 독자가 다시 계산할 수 있도록 식과 가정을 함께 밝힙니다.
5. 공개 후 오류가 확인되면 수정일과 필요한 정정 설명을 남깁니다.

작성 도구와 책임

자료 정리, 초안 구조화, 문장 교정, 계산 검산과 시각 자료 제작에 소프트웨어와 AI 도구를 활용할 수 있습니다. 도구가 제안한 문장이나 수치를 그대로 사실로 취급하지 않으며, 같은 결론을 반복하는 자동 생성 형식보다 기사마다 다른 질문·계산·반례를 제시하는 것을 편집 기준으로 삼습니다. 공개 출처 확인과 최종 문장, 오류 수정에 대한 책임은 QSike Tech Notes 편집자에게 있습니다.

문의와 정정

기사의 사실 오류, 오래된 수치, 출처 누락을 발견했다면 [email protected] 또는 문의·정정 요청 페이지로 알려주세요.