구리의 시대가 저물고, 빛의 시대가 열리다 2026년 현재, 엔비디아(Nvidia)의 최신 AI 가속기와 초거대 AI 모델의 발전 속도는 경이롭습니다. 그러나 완벽해 보이는 이 AI 데이터센터에도 치명적인 아킬레스건이 존재합니다. 바로 칩과 칩 사이를 연결하는 ‘구리선(Copper Wire)’입니다. 연산 속도가 기하급수적으로 빨라지면서, 데이터를 전기 신호로 변환하여 구리선으로 밀어내는 과정에서 막대한 ‘지연(Latency)’과 ‘발열(Heat)’이 발생하고 있습니다. 전기를 더 많이 쏟아부어 속도를 … 더 읽기
무어의 법칙은 끝났다, 이제는 ‘패키징의 법칙’이다 2026년 현재, 우리는 ‘무어의 법칙(Moore’s Law)’이 물리적 한계에 봉착했음을 인정해야 합니다. 엔비디아와 AMD가 내놓는 최신 AI 가속기는 더 이상 나노 공정 미세화만으로 성능을 높일 수 없습니다. 트랜지스터를 아무리 작게 만들어도, 칩과 칩 사이를 연결하는 ‘길’이 막히면 데이터 처리는 병목 현상(Bottleneck)을 겪습니다. 지금까지 반도체 칩을 받치고 있던 ‘플라스틱 기판(FC-BGA)’은 마치 … 더 읽기
2026년 2월, 삼성전자(005930)가 반도체 시장의 판을 흔들고 있습니다. 그동안 엔비디아(Nvidia)의 GPU와 HBM(고대역폭메모리) 조합이 AI ‘학습’ 시장을 지배했다면, 이제 폭발적으로 성장하는 ‘AI 서비스(추론)’ 시장에서는 삼성전자의 ‘마하-1(Mach-1)’이 침투하고 있습니다. “비싼 HBM 없이도 거대언어모델(LLM)을 돌릴 수 있다”는 삼성의 도발적인 선언. 오늘은 메모리 반도체 1위 기업이 내놓은 야심작, AI 가속기 ‘마하-1’의 기술적 비밀을 비교 분석 표와 함께 팩트 기반으로 … 더 읽기