https://qsike.com/ AI 시대의 기술 인프라, 반도체, 데이터센터, 클라우드, 업무 자동화를 쉽게 풀어 쓰는 해설 노트. ko-KR https://qsike.com/posts/llm-deployment-glm/ https://qsike.com/posts/llm-deployment-glm/ Fri, 31 Jul 2026 09:10:01 GMT GLM-5.2를 기준으로 구독형, API, GPUaaS·NPUaaS, 로컬 구동을 비용·통제권·보안·운영 난이도 관점에서 비교하고 배포 전환 기준을 정리합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/ax-context-graph-ontology/ https://qsike.com/posts/ax-context-graph-ontology/ Thu, 30 Jul 2026 13:50:03 GMT AX 에이전트가 운영 단계에서 멈추는 이유를 컨텍스트 엔지니어링, 암묵지, 지식 그래프, 온톨로지 관점으로 해설하고 작은 업무 단위의 시작 기준을 정리합니다. AX·업무 자동화 https://qsike.com/posts/ax-coe-fde/ https://qsike.com/posts/ax-coe-fde/ Wed, 29 Jul 2026 13:15:37 GMT AX가 실험에서 현장 성과로 넘어가려면 중앙 CoE와 현장 FDE형 실행조직을 함께 설계해야 합니다. 역할 경계, 운영 구조, AI 에이전트 실행 기준을 정리합니다. AX·업무 자동화 https://qsike.com/posts/ax-ai-ready-data-data-access/ https://qsike.com/posts/ax-ai-ready-data-data-access/ Tue, 28 Jul 2026 05:00:00 GMT AX의 성패를 AI Ready Data와 데이터 권한 설계 관점에서 해설합니다. 데이터 계약, RBAC·ABAC 결합, 검색 단계 권한 적용의 실무 기준을 정리합니다. AX·업무 자동화 https://qsike.com/posts/ax-e2e-workflow-pi/ https://qsike.com/posts/ax-e2e-workflow-pi/ Mon, 27 Jul 2026 21:22:33 GMT AX(AI Transformation)를 생성형 AI 도구 도입이 아니라 요청부터 실행·검증·학습까지 이어지는 E2E Workflow 재설계로 바라봅니다. Process Innovation을 AI 시대에 확장하는 전략 프레임과 실무 점검 기준을 정리합니다. AX·업무 자동화 https://qsike.com/posts/ai-agent-4way-comparison/ https://qsike.com/posts/ai-agent-4way-comparison/ Sun, 26 Jul 2026 02:00:00 GMT Hermes Agent, OpenClaw, ChatGPT Codex, Claude Code를 기능 목록 대신 일하는 자리로 비교합니다. 자동화 절차, 멀티채널 게이트웨이, 개발 실행, 코드베이스 워크플로의 차이를 정리합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/deepseek-liang-innovation/ https://qsike.com/posts/deepseek-liang-innovation/ Sat, 25 Jul 2026 15:00:00 GMT 량원펑 딥시크 창립자 인터뷰를 바탕으로, GPU 숫자와 예산 너머의 AI 경쟁력—독창성, 조직 능력, 오픈소스, 추론 효율—을 살펴봅니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/san-francisco-ai-summit-supply-chain/ https://qsike.com/posts/san-francisco-ai-summit-supply-chain/ Sat, 25 Jul 2026 15:00:00 GMT 2026년 7월 샌프란시스코 AI 서밋이 보여준 변화: AI 경쟁은 모델 성능을 넘어 반도체·데이터센터·피지컬 AI·기업 운영을 잇는 공급망 경쟁으로 이동하고 있습니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/text-voice-image-tokens/ https://qsike.com/posts/text-voice-image-tokens/ Fri, 24 Jul 2026 22:56:08 GMT 텍스트·음성·이미지 입력은 각각 토큰과 비용이 계산되는 방식이 다릅니다. 업무 자동화에서 입력 형식에 따라 비용·속도·정확도가 어떻게 달라지는지 정리합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/token-context-harness-loop-memory/ https://qsike.com/posts/token-context-harness-loop-memory/ Fri, 24 Jul 2026 13:59:35 GMT 프롬프트, 컨텍스트, 하네스, 에이전트 루프로 AI 호출 구조가 복잡해질수록 토큰과 추론 메모리 수요가 어떻게 늘어나는지 설명합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/google-tesla-earnings-memory-demand/ https://qsike.com/posts/google-tesla-earnings-memory-demand/ Thu, 23 Jul 2026 04:15:00 GMT 구글과 테슬라의 2분기 실적 발표를 메모리 수요 관점에서 읽습니다. 매출 숫자보다 AI 서비스가 반복 실행될수록 커지는 데이터센터·추론·메모리 계층의 부담을 짚습니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/gigawatt-ai-datacenter/ https://qsike.com/posts/gigawatt-ai-datacenter/ Wed, 22 Jul 2026 15:35:07 GMT OpenAI, Anthropic-AMD, SpaceXAI의 기가와트급 데이터센터 발표가 보여주듯, AI 경쟁은 GPU 확보에서 전력·냉각·메모리 계층 경쟁으로 이동하고 있습니다. 데이터센터·전력 https://qsike.com/posts/hyperscaler-inference-chip-memory/ https://qsike.com/posts/hyperscaler-inference-chip-memory/ Tue, 21 Jul 2026 14:16:17 GMT Google TPU 8i, AWS Trainium3, Microsoft Maia 200, AMD Helios, NVIDIA Vera Rubin까지 — 하이퍼스케일러 추론칩 경쟁이 왜 메모리 용량·대역폭·랙 단위 설계 중심으로 이동하는지 정리합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/seedance25-ai-memory/ https://qsike.com/posts/seedance25-ai-memory/ Mon, 20 Jul 2026 14:30:36 GMT Seedance 2.5의 30초 영상 생성을 24fps·1080p 시나리오로 환산하고, 공개 사양만으로 판단할 수 있는 병목과 아직 알 수 없는 HBM 수요를 구분합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/kioxia-patent-ai-memory/ https://qsike.com/posts/kioxia-patent-ai-memory/ Sun, 19 Jul 2026 14:36:16 GMT 키옥시아·Viasat 특허 사건의 제소부터 배심원 평결까지를 시간순으로 정리하고, 평결·항소·제품 조달 위험을 구분해 읽는 기준을 제시합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/kimi-k3-memory-outlook/ https://qsike.com/posts/kimi-k3-memory-outlook/ Thu, 16 Jul 2026 15:00:00 GMT Kimi K3의 2.8조 파라미터를 정밀도별 원시 가중치 용량으로 환산하고, 64개 이상 가속기 권장 구성에서 실제 배포 판단에 필요한 수치를 구분합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/cxmt-ymtc-memory-outlook-2026/ https://qsike.com/posts/cxmt-ymtc-memory-outlook-2026/ Wed, 15 Jul 2026 15:00:00 GMT CXMT의 상장 자금 조달과 YMTC의 IPO 절차 진입은 HBM의 즉시 충격보다 범용 DRAM·낸드 가격·공급 질서를 좌우할 가능성이 더 큽니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/codex-8m-memory-semiconductor/ https://qsike.com/posts/codex-8m-memory-semiconductor/ Wed, 15 Jul 2026 00:30:00 GMT Codex·ChatGPT Work 합산 WAU 800만 명을 평균 동시 작업으로 환산하는 세 가지 가정으로, 이용자 수만으로 서버·메모리 수요를 계산할 수 없는 이유를 설명합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/ai-training-inference-agent-memory-outlook/ https://qsike.com/posts/ai-training-inference-agent-memory-outlook/ Tue, 14 Jul 2026 15:00:00 GMT 학습 가중치와 추론 KV 캐시를 계산식으로 비교하고, 같은 40GB 캐시 예산에서도 컨텍스트 길이와 동시 사용자 조합이 달라지는 이유를 설명합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/postech-chip-stacking-hbm/ https://qsike.com/posts/postech-chip-stacking-hbm/ Mon, 13 Jul 2026 15:00:00 GMT POSTECH 연구팀이 14μm 초박형 칩을 10층 이상 쌓는 공정을 발표했습니다. 12-Hi HBM 대비 같은 높이에서 약 4배의 적층 집적도를 제시한 결과가 성능 4배를 뜻하지 않는 이유와 양산 검증 과제를 설명합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/apple-m7-ultra-ai-agent-memory/ https://qsike.com/posts/apple-m7-ultra-ai-agent-memory/ Sun, 12 Jul 2026 15:00:00 GMT 애플 M7 Ultra의 1.5TB 통합 메모리 루머를 출발점으로, 개인 AI 에이전트 시대에 메모리 반도체가 왜 핵심 병목인지 짚어봅니다. 루머와 공식 발표 구분을 분명히 했습니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/cerebras-vs-nvidia/ https://qsike.com/posts/cerebras-vs-nvidia/ Sun, 12 Jul 2026 15:00:00 GMT 세레브라스는 웨이퍼 스케일 칩 내부 통합으로 통신 병목을 줄이고, 엔비디아는 GPU 클러스터·인터커넥트·소프트웨어 생태계로 확장 성능을 확보하는 방식입니다. 두 설계 철학의 차이를 구조적으로 비교합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/xpu-ai-memory-role-and-memory-wall/ https://qsike.com/posts/xpu-ai-memory-role-and-memory-wall/ Sun, 12 Jul 2026 10:20:00 GMT XPU가 GPU의 단순 대체재가 아니라 워크로드별 맞춤형 AI 가속기라는 점, 그리고 이 확산이 HBM·LPDDR·SRAM 기반 메모리 경쟁을 어떻게 바꾸는지 정리합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/glass-interposer-substrate-samsung/ https://qsike.com/posts/glass-interposer-substrate-samsung/ Sat, 11 Jul 2026 15:00:00 GMT 단순한 소재 교체가 아닙니다. 인터포저와 기판의 계층 구조를 이해하고, 삼성전기·디스플레이·전자로 이어지는 수직 통합 시너지가 어떻게 TSMC와 인텔의 장벽을 넘으려 하는지 심층 분석합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/meta-micron-ai-memory-infrastructure/ https://qsike.com/posts/meta-micron-ai-memory-infrastructure/ Fri, 10 Jul 2026 22:50:21 GMT 메타의 2026년 CAPEX와 마이크론의 2035년까지 누적 투자를 기간·환율·지출 성격이 같은 표로 정규화해 AI 인프라 수요와 메모리 공급 계획을 구분합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/silicon-photonics-memory-outlook/ https://qsike.com/posts/silicon-photonics-memory-outlook/ Thu, 09 Jul 2026 15:02:22 GMT 실리콘 포토닉스와 CPO(Co-Packaged Optics)가 AI 데이터센터의 네트워크 병목을 어떻게 줄이는지, 그리고 HBM과 경쟁이 아닌 보완 관계라는 점을 기술 관점에서 설명합니다. 데이터센터·전력 https://qsike.com/posts/intel-xbm-zam-hbm4-memory/ https://qsike.com/posts/intel-xbm-zam-hbm4-memory/ Thu, 09 Jul 2026 03:13:23 GMT 인텔 XBM 특허와 ZAM 협력 보도를 HBM4 즉시 대체가 아니라 AI 메모리의 패키징·인터커넥트·3D 적층 경쟁으로 해석합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/samsung-q2-2026-memory-margin/ https://qsike.com/posts/samsung-q2-2026-memory-margin/ Tue, 07 Jul 2026 23:48:44 GMT 삼성전자 2026년 2분기 잠정실적 기준 매출 약 171조원, 영업이익 약 89.4조원. 연결 기준 숫자를 출발점으로 DS·메모리 수익성 추정과 HBM·DRAM·NAND의 구조 변화를 기술 관점에서 정리했습니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/intel-nvidia-x86-rtx-soc-memory/ https://qsike.com/posts/intel-nvidia-x86-rtx-soc-memory/ Mon, 06 Jul 2026 21:44:23 GMT Intel과 NVIDIA의 x86 RTX SoC 협력과 Serpent Canyon 유출이 AI PC 메모리 시장에 던지는 질문을 고성능 LPDDR, 공유 메모리, GDDR 수요 재편, 칩렛 패키징 관점에서 정리했습니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/qualcomm-hbc-dragonfly-memory/ https://qsike.com/posts/qualcomm-hbc-dragonfly-memory/ Mon, 06 Jul 2026 00:40:00 GMT 퀄컴의 HBC와 Dragonfly 로드맵은 HBM 중심의 AI 메모리 시장에 어떤 질문을 던질까요. AI 추론, LPDDR, 근접 메모리 컴퓨팅, 3D 패키징 관점에서 메모리 반도체 경쟁축 변화를 정리했습니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/ai-infra-more-important-than-chip/ https://qsike.com/posts/ai-infra-more-important-than-chip/ Sun, 05 Jul 2026 03:15:00 GMT AI 경쟁은 GPU와 HBM 확보만으로 끝나지 않습니다. 전력, 데이터센터, 냉각, 네트워크, 클라우드 운영비가 새로운 병목이 되는 이유를 기술 구조 관점에서 살펴봅니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/ondevice-ai-memory-upgrade/ https://qsike.com/posts/ondevice-ai-memory-upgrade/ Sat, 04 Jul 2026 10:25:00 GMT AI 스마트폰과 AI PC가 기기 안에서 AI를 돌리려면 더 많은 D램과 저장공간이 필요합니다. 서버 AI와 온디바이스 AI의 메모리 압박이 겹치면서 기기 가격에도 영향을 줄 수 있습니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/hbm-hbf-hbs-memory/ https://qsike.com/posts/hbm-hbf-hbs-memory/ Fri, 03 Jul 2026 22:20:00 GMT AI 서버의 핵심인 HBM, 낸드 기반 고대역폭 메모리 HBF, 그리고 D램과 낸드를 한 패키지에 적층하는 고대역폭 스토리지 HBS까지. 세 기술의 역할과 도입 흐름을 정리했습니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/meta-vistara-cxl-memory/ https://qsike.com/posts/meta-vistara-cxl-memory/ Thu, 02 Jul 2026 23:50:00 GMT 메타가 ISCA 2026에서 공개한 Vistara는 구형 DDR4를 CXL로 재활용해 서버 메모리 용량을 늘리는 기술입니다. HBM을 대체하는 것이 아니라, CPU 메모리 계층을 보완하는 역할을 기술 관점에서 정리합니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/meta-ai-cloud-entry/ https://qsike.com/posts/meta-ai-cloud-entry/ Thu, 02 Jul 2026 13:25:23 GMT 메타가 AI 연산 자원을 외부에 제공하는 클라우드 사업을 검토 중이다. AI 에이전트 시대의 추론 처리 용량 부족을 일부 완화할 수 있을지, GPU와 HBM 메모리 병목은 별개 문제로 남을 가능성을 기술 관점에서 분석한다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/ai-power-bottleneck/ https://qsike.com/posts/ai-power-bottleneck/ Wed, 01 Jul 2026 15:00:00 GMT AI 경쟁은 GPU와 HBM 확보만으로 설명할 수 없는 단계에 들어왔다. 데이터센터 전력 소비 급증, 전력망 병목, 냉각 비용이 AI 인프라 비용 구조를 어떻게 바꾸는지 기술 관점에서 정리한다. 데이터센터·전력 https://qsike.com/posts/ai-agent-permission-bottleneck/ https://qsike.com/posts/ai-agent-permission-bottleneck/ Tue, 30 Jun 2026 15:00:00 GMT AI 에이전트를 사내에 도입할 때 모델 성능보다 먼저 풀어야 할 권한, 감사 로그, 승인 구조의 설계 원칙을 다룬다. AX·업무 자동화 https://qsike.com/posts/ai-datacenter-power-grid-bottleneck-korea/ https://qsike.com/posts/ai-datacenter-power-grid-bottleneck-korea/ Mon, 29 Jun 2026 15:00:00 GMT AI 데이터센터와 반도체 팹 경쟁은 GPU·HBM 확보에서 전력 확보·송전망·냉각·용수 설계로 확장되고 있다. 한국의 기회와 제약을 전력 인프라 관점에서 기술적으로 분석한다. 데이터센터·전력 https://qsike.com/posts/apple-cxmt-memoryflation-ai-memory-supply-chain/ https://qsike.com/posts/apple-cxmt-memoryflation-ai-memory-supply-chain/ Sun, 28 Jun 2026 15:00:00 GMT 애플이 중국 메모리 업체 CXMT의 칩 구매를 위해 미국 정부 승인을 요청했다는 보도는, AI가 만든 메모리 수요 폭증이 소비자 기기 가격과 공급망 선택까지 어떻게 흔들고 있는지 보여준다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/korea-3-megaprojects-ai-semiconductor-datacenter/ https://qsike.com/posts/korea-3-megaprojects-ai-semiconductor-datacenter/ Sun, 28 Jun 2026 15:00:00 GMT 정부가 발표한 3대 메가프로젝트는 단순한 지역 투자 계획이 아니라 AI 시대의 반도체 생산능력, 물리 지능, 데이터센터 인프라를 한 번에 묶으려는 산업 지도 재편안이다. 관건은 발표 규모보다 전력, 용수, 인재, 실제 수요가 맞물리는 속도다. 데이터센터·전력 https://qsike.com/posts/us-frontier-ai-access-control-memory-outlook/ https://qsike.com/posts/us-frontier-ai-access-control-memory-outlook/ Sun, 28 Jun 2026 15:00:00 GMT 미국 정부가 최첨단 AI 모델의 접근을 선별하기 시작했다. 이 변화는 모델을 소프트웨어 상품에서 전략 인프라로 바꾸고, HBM과 고용량 서버 메모리의 수요 구조도 다시 쓰고 있다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/ai-inference-chips-beyond-nvidia-korea-npu/ https://qsike.com/posts/ai-inference-chips-beyond-nvidia-korea-npu/ Sat, 27 Jun 2026 15:00:00 GMT NVIDIA가 AI 반도체의 중심이지만, 추론 비용이 핵심 경쟁 요소가 되면서 시장이 분화하고 있습니다. OpenAI·Broadcom의 Jalapeño부터 Google TPU, AWS Inferentia, 그리고 한국의 Rebellions, FuriosaAI까지 추론 칩 경쟁의 구조를 정리합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/deepseek-dspark-inference-acceleration/ https://qsike.com/posts/deepseek-dspark-inference-acceleration/ Sat, 27 Jun 2026 15:00:00 GMT DeepSeek이 공개한 DSpark는 새 모델이 아니라 speculative decoding 기반 추론 가속 프레임워크입니다. 반자기회귀 후보 생성과 신뢰도 기반 검증 스케줄링으로 실제 서비스 환경에서 생성 속도를 개선하는 방식을 설명합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/hbm-ai-server-memory-bandwidth-bottleneck/ https://qsike.com/posts/hbm-ai-server-memory-bandwidth-bottleneck/ Sat, 27 Jun 2026 06:07:15 GMT AI 서버에서 GPU와 HBM이 각각 어떤 역할을 하는지, 메모리 대역폭이 왜 병목이 되는지 비전공자도 이해할 수 있게 설명합니다. HBM이 데이터센터 비용과 클라우드 인프라에 미치는 영향까지 정리했습니다. 반도체·HBM https://qsike.com/posts/ai-infrastructure-cost-structure-2026-06-25/ https://qsike.com/posts/ai-infrastructure-cost-structure-2026-06-25/ Thu, 25 Jun 2026 10:15:00 GMT AI 인프라 비용이 GPU, HBM, 서버 랙, 네트워크, 전력, 냉각, 클라우드 운영으로 어떻게 나뉘는지 일반 독자도 이해할 수 있게 설명합니다. AI 인프라 https://qsike.com/posts/hbm-packaging-bottleneck-ai-semiconductor/ https://qsike.com/posts/hbm-packaging-bottleneck-ai-semiconductor/ Sat, 20 Jun 2026 15:10:35 GMT AI 가속기에서 HBM 스택 제작과 GPU-HBM 통합 패키징이 어떻게 다른지, CoWoS·FOPLP·인터포저·기판·전력·냉각 병목을 일반 독자도 이해할 수 있게 설명합니다. 반도체·HBM