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…
인공지능 모델의 크기가 매개변수 조 단위를 넘어선 2026년 하반기, 전 세계 반도체 시장의 주도권은 이제 ‘얼마나 많은 데이터를 처리하느냐’에서 ‘얼마나 적은 에너지로 똑똑하게 연산하느냐’로 이동했습니다. 초기 AI 시장을 독점했던 엔비디아의 범용 GPU(GPGPU) 시대는 서서히 저물고 있으며, 그 자리를 특정 AI 알고리즘에 최적화된 NPU(신경망 처리 장치)와 LPU(언어 처리 장치)가 빠르게 대체하고 있습니다. 2026년 현재 AI 반도체는…
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…
스마트폰이 탄생한 이래 가장 파괴적인 변화가 2026년 현재 우리 손안에서 일어나고 있습니다. 단순히 생성형 AI 기능을 탑재한 단계를 넘어, 이제 스마트폰은 사용자의 습관을 학습하고 스스로 판단하여 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 기기로 진화했습니다. 2026년 하반기 현재, 온디바이스 AI 관련주 및 모바일 부품 대장주들은 이러한 고난도 AI 연산을 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 처리하기 위한 초고성능·저전력 부품…
