기술혁신칼럼

미국 반도체 전략의 큰 변화! TSMC의 1,650억 달러 투자는 칩 시장을 어떻게 바꿀까?

미국 반도체 전략의 큰 변화! TSMC의 1,650억 달러 투자는 칩 시장을 어떻게 바꿀까?

대만 반도체 제조회사(TSMC)는 최근 미국에 세 번째 웨이퍼 공장을 설립하고, 애리조나에 첨단 패키징 공장과 R&D 센터를 건설하는 데 1,650억 달러를 투자할 계획이라고 발표했습니다. 이 대규모 투자는 TSMC의 사업 확장 전략의 일부일 뿐만 아니라, 국제 정책 및 경제 개발과도 밀접한 관련이 있습니다.
이번 투자는 글로벌 칩 시장에 어떤 영향을 미칠까? TSMC가 미국에 대한 투자를 늘리는 데에는 어떤 장단점이 있습니까? 이는 대만의 경제와 지역 안보에 어떤 영향을 미칠 것인가? 오늘은 이 중요한 결정을 심층적으로 분석하고, 이 전략이 기술 산업에 어떤 변화를 가져올지 이야기해보겠습니다!

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기술혁신칼럼
DeepSeek 대 OpenAI 대 Anthropic: 누구의 AI 훈련이 더 효율적일까요?

DeepSeek 대 OpenAI 대 Anthropic: 누구의 AI 훈련이 더 효율적일까요?

인공 지능(AI)은 우리의 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 챗봇, 음성 지원, 자율주행차 등 모든 것이 강력한 AI 훈련 및 추론 기술에 의존합니다. 하지만 모든 AI 모델이 동일하게 훈련되는 것은 아닙니다. 일부 회사는 최첨단 하드웨어를 사용하기로 선택하고, 다른 회사는 더 적은 리소스로 비슷한 결과를 얻으려고 합니다.
DeepSeek, OpenAI, Anthropic은 AI 분야의 3대 경쟁사이며, 각 회사마다 학습 전략이 다릅니다. DeepSeek은 오래되었지만 가격이 저렴한 A100 GPU를 사용하기로 했고, OpenAI는 최신 NVIDIA H100을 사용했으며, Anthropic은 Google TPU를 사용하여 AI 학습을 최적화했습니다. 이 글에서는 이 세 회사의 AI 훈련 및 추론 전략을 자세히 살펴보고, AI 산업에 미치는 영향을 분석합니다. 계속 읽어보세요!

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NVIDIA-딥시크

하루 만에 주가가 폭락할까? ! NVIDIA가 DeepSeek AI 위협에 맞서 싸우는 방법

DeepSeek는 누구인가요?
DeepSeek은 최근 매우 낮은 비용으로 OpenAI GPT-4와 경쟁하는 AI 모델을 개발한 중국의 스타트업입니다. DeepSeek의 성공은 주로 혁신적인 AI 학습 방법에 기인하는데, 이는 오래된 NVIDIA A100 GPU와 저렴한 칩을 결합하여 AI 학습의 높은 비용을 돌파했습니다.
NVIDIA의 역할
NVIDIA는 글로벌 AI 하드웨어 시장의 선두주자이며, 이 회사의 고성능 GPU는 AI 훈련과 추론에 널리 사용됩니다. 과거에는 NVIDIA가 거의 모든 대규모 AI 프로젝트의 핵심 공급업체였으며, 기업들은 값비싼 GPU에 의존해 AI 모델을 훈련해야 했습니다.
DeepSeek 및 NVIDIA
DeepSeek은 현재도 NVIDIA 하드웨어를 사용하여 AI 모델을 실행하고 있지만, DeepSeek은 AI 학습에 반드시 NVIDIA의 최신 H100 또는 Blackwell 아키텍처 GPU를 사용할 필요는 없다는 것을 증명했으며, 이로 인해 시장에서는 NVIDIA의 고성능 하드웨어의 필요성에 대해 다시 생각하게 되었습니다.

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딥시크

DeepSeek: 새로운 AI 세력이 산업 환경을 어떻게 파괴하고 있는가

최근 들어 인공지능(AI) 분야의 경쟁이 점점 더 치열해지고 있으며, 전 세계의 기술 기업들은 시장 기회를 잡기 위해 자원을 투자해 왔습니다. 이러한 AI 경쟁에서 DeepSeek은 저비용 고효율 기술 솔루션을 선보이며 빠르게 부상했으며 시장의 주목을 받게 되었습니다. OpenAI와 Anthropic 등 미국의 기술 기업과 비교했을 때 DeepSeek은 강력한 기술 혁신 역량을 보여줄 뿐만 아니라, AI 훈련 비용에 대한 사람들의 기존 인식을 뒤집습니다.
이 글에서는 DeepSeek의 부상에 대해 깊이 파고들어 다양한 관점에서 그 기술적 이점, 핵심 경쟁력, AI 산업에 대한 영감을 분석합니다. 계속 읽어보세요!

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Slack_startup_story

Slack 해독: 전 세계 수천만 명의 사용자가 있는 Slack은 어떻게 게임 회사에서 Salesforce에 200억 달러에 인수될 정도로 변모했나요?

Slack은 출시된 지 10년이 넘은 사무용 커뮤니케이션 소프트웨어입니다. 게시물과 공지사항을 게시하기 위한 내부 커뮤니케이션 플랫폼일 뿐만 아니라, 사용자가 다양한 테마의 채널을 생성하여 다양한 프로젝트의 전환을 촉진할 수 있으며, Dropbox, Google 등 다양한 심층 애플리케이션과의 통합도 가능합니다. 문서 등..
예를 들어 사용자가 연결된 애플리케이션에 파일이나 정보를 업로드하면 Slack은 자동으로 채널을 업데이트하고 채널 회원에게 알리므로 직장에서의 통신 비용이 크게 단순화됩니다.
직관적이고 빠른 이력 검색 기능 등도 있다. 사용자의 페인포인트를 충족하는 사용자 친화적인 디자인으로 슬랙은 2013년 출시 이후 빠르게 기업계에 큰 파장을 일으켰다.

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당혹감5

Perplexity AI: 미화 10억 달러가 넘는 가치를 지닌 Huang Renxun은 AI 도구 사용을 좋아합니다! '답변' 엔진이라고 주장하면서 AI를 사용하여 Google 검색의 위상에 도전할 수 있는 방법은 무엇일까요?

이전 기사에서 소개한 LLM Cluade의 모회사인 Anthropic, 데이터 처리를 위한 Scale AI, MarTech의 대만 유니콘인 Appier 외에도 AI를 주제로 하는 새로운 스타트업이 생겨났습니다. 또한 검색 엔진과 결합하여 전 세계 수백만 명의 사용자를 빠르게 돌파하여 점차 Google의 리더십 위치를 위협합니다!
Perplexity는 이 어려운 길에서 두각을 나타내며 최대 7,400만 달러의 자금을 조달하여 Nvidia, Amazon 창립자 Jeff Bezos 등 기술 업계 대표 기업 및 인사들의 투자 대상이 되었습니다! 퍼플렉시티 AI는 어떤 회사인가요? 구글과 무엇이 다른가? 검색의 미래를 어떻게 방해할 것인가?

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0710 인류학

Anthropic: GPT-4의 가장 강력한 라이벌인 Claude 3.5의 원동력, 보다 "규정을 준수하는" AI 대규모 언어 모델을 만드는 방법은 무엇입니까?

AI 분야에 막대한 기술산업 자금이 유입되는 가운데 다양한 AI 스타트업의 자금조달 현황과 개념을 이해함으로써 미래 인공지능 트렌드에 대해서도 보다 명확하게 이해할 수 있다.
생성 AI 및 대규모 언어 모델 생성을 예로 들면, OpenAI만이 뛰어난 기술을 자랑하는 Amazon과 Google의 막대한 투자를 바탕으로 올해 가장 주목받는 유니콘이 되었습니다. OpenAI 이후.

앤트로픽은 어떤 회사인가요? 창업자들이 OpenAI에서 분리된 이유는 무엇입니까? 두 회사의 전략적 위치의 차이점은 무엇입니까?

오늘은 인류학 이야기를 여러분과 공유하겠습니다!

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재피어 5

Zapier: 가치 50억 달러의 자동화 왕이 어떻게 3년 만에 60만 명 이상의 사용자를 확보하게 되었나요?

모든 사람이 강력한 도구를 손쉽게 사용할 수 있는 시대에 다양한 AI 및 생산성 도구가 더 많은 시간을 절약하는 데 도움을 주고 있습니다. 그러나 각 도구에는 서로 다른 사용 시나리오와 장점이 있으며, 서로 다른 속성을 가진 이러한 소프트웨어를 워크플로에 통합하는 데 많은 시간이 걸리는 경우가 많습니다. 재피어의 등장은 노동분업이 점점 더 세분화되고, 도구의 종류가 점점 다양해지면서 필연적으로 발생하게 되는 이러한 문제를 해결하기 위한 것입니다.

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규모AI

Scale AI 해독: 인공 지능 뒤에 숨은 "작업자"의 지혜? 데이터 태그: 유니콘 가치 8년 만에 73억 달러로 오른 비결

그는 19세에 Scale AI를 설립하기 위해 학교를 중퇴했습니다. Alexandr는 Scale AI가 생성적 AI 골드러시에서 삽을 파는 것과 같은 데이터 라벨링 서비스를 제공한다고 말했습니다(이 설명이 친숙하게 들리나요😆).

많은 AI 스타트업이 아직 한 푼도 벌지 못한 반면, Scale AI의 지난해 매출은 2억 5천만 달러에 이르렀고, 그 가치는 73억 달러에 달했습니다. 고객은 OpenAI와 Tesla부터 미 공군, 육군, CIA 등에 이르기까지 다양합니다.

그렇다면 데이터 태그란 정확히 무엇입니까? 왜 그렇게 수익성이 좋을 수 있습니까? Scale AI는 어떻게 경쟁이 치열한 AI 분야에서 틈새시장을 찾아 성공적으로 유니콘으로 성장할 수 있었나요?

오늘은 Scale AI에 대한 이야기를 여러분께 전해드리려고 합니다!

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엔비디아-스토리-2

엔비디아 복호화 : 이해를 돕는 6가지 핵심, AI 왕의 주가 상승 비결 240% (2부)

지난주 기사에서는 NVIDIA의 창립 배경, 비즈니스 모델 및 주요 고객에 대해 언급했습니다. 오늘 기사에서는 계속해서 NVIDIA의 경쟁사, 잠재적 위험 및 향후 위험을 공유하고 CEO Jensen Huang의 6/2 기조 연설도 반영합니다. 언급된 세 가지 미래 동향을 살펴보겠습니다. 연설로!

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