무한대의 지능을 가로막는 ‘열역학 제2법칙’ 엔비디아 GTC 2026의 화려한 스포트라이트는 차세대 GPU 아키텍처에 쏟아졌습니다. 하지만 월스트리트의 펀드 매니저들과 실리콘밸리의 하드웨어 엔지니어들은 엔비디아 부스가 아닌, 그 옆에 자리 잡은 ‘SK하이닉스 협업 존(NVIDIA Collaboration Zone)’에서 눈을 떼지 못했습니다. 현재 AI 데이터센터의 가장 치명적인 병목 현상(Pain Point)은 연산 능력이 아니라 ‘전력과 발열’입니다. 칩이 아무리 똑똑해져도, 열을 식히지 못하면 … 더 읽기
무한대의 연산, 그리고 물리적 한계와의 충돌 현재의 AI 산업은 매년 모델 크기가 10배씩 커지고 있습니다. 조 단위의 파라미터를 가진 오픈 월드 파운데이션 모델(Cosmos 등)을 훈련하고 추론하기 위해, 빅테크 기업들은 데이터센터에 수만 개의 GPU를 때려 넣고 있습니다. 하지만 여기서 치명적인 병목 현상(Bottleneck)이 발생합니다. 칩을 아무리 많이 연결해도, 칩과 칩 사이의 ‘통신 속도’가 느리면 데이터가 길에서 버려지고(지연), … 더 읽기
로봇에게도 생로병사(生老病死)가 필요한 이유 2026년 3월, 실리콘밸리에서 열린 엔비디아(NVIDIA) GTC 2026의 핵심 화두는 단연 ‘로봇의 지능’이었습니다. 스스로 학습하고 판단하는 범용 인공지능(AGI)이 휴머노이드에 이식되면서, 인간을 닮은 기계들은 이제 영원히 죽지 않는 신(神)의 뇌를 가지게 되었습니다. 하지만 투자자로서 우리는 화려한 무대 뒤의 서늘한 현실을 직시해야 합니다. AI가 고도화될수록 로봇 하나에 수천 개의 정밀 센서와 희토류, 독성 배터리가 … 더 읽기