AI 모델의 규모가 거대해지는 학습(Training)의 시대를 지나, 실제 서비스에 적용하는 추론(Inference)의 시대가 본격화된 2026년 3월, 기업들의 고민은 성능에서 가성비(Cost-Efficiency)로 옮겨갔습니다. 지난 3년간 시장을 독점했던 고가의 GPU(그래픽 처리 장치) 체제에 맞서, 특정 AI 연산에만 최적화되어 전력 소모를 획기적으로 줄인 NPU(신경망 처리 장치)가 무서운 속도로 점유율을 확대하고 있습니다. 2026년 하반기 현재, 엔비디아의 최신 GPU는 여전히 압도적인 범용성과…
NPU는 2026년 하반기 현재 전 세계 반도체 설계 시장에서 가장 강력한 성장 동력이자, 인공지능 기술의 대중화를 이끄는 핵심 동력입니다. 불과 몇 년 전만 하더라도 AI 연산은 특정 그래픽 처리 장치가 독점하다시피 했습니다. 하지만 거대 언어 모델(LLM)이 우리의 일상적인 스마트폰, 노트북, 심지어 가전제품 속으로 들어오기 시작하면서, 무겁고 전력을 많이 소비하는 범용 칩 대신 ‘AI 연산만을 위해…
커스텀 실리콘은 2026년 하반기 현재 글로벌 테크 시장에서 가장 강력한 권력 이동의 상징이 되었습니다. 과거 ‘인텔 인사이드(Intel Inside)’로 대변되던 범용 프로세서의 시대는 저물고, 이제는 애플의 M/A 시리즈, 아마존의 그래비톤(Graviton), 구글의 TPU와 액시온(Axion)처럼 서비스 제공자가 직접 칩을 만드는 ‘자체 설계의 시대’가 정점에 달했습니다. 이번 글에서는 빅테크 기업들이 천문학적인 자본과 인력을 투입하며 반도체 독립을 선언한 본질적인 이유와,…
