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엔비디아 시대 끝?/김정호 교수
NWKCWzFgt14&si=dMoCc1_03TvNJndG 다음은 제미나이 분석 카이스트(KAIST) 김정호 교수의 강연 영상을 바탕으로, 핵심 주장 4가지를 선별하여 현재 반도체 및 AI "작년 여름(2023년)을 기점으로 AI가 '학습'에서 '추론' 시대로 넘어왔다" 영상 속 주장: 과거에는 모델 크기를 키우는 '사전 학습(Pre-training)'이 중심이었으나,
blog.naver.com · 2026.05.22
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OpenAI, ‘고블린 현상’이라는 AI 모델 이상 행동과 보상 학습 개선
signals in personality training, prompting fixes to prevent the behavior from spreading. 이 현상은 단순한 해프닝을 넘어, AI 모델의 행동 방식과 강화학습의 예상치 못한 부작용을 이해하는 중요한 사례로 평가받고 있습니다.
blog.naver.com · 2026.05.02
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NVIDIA GTC 2026, AI 팩토리와 인퍼런스 경제를 시장은 어떻게 읽어야 할까
NVIDIA GTC 2026의 핵심 질문: 누가 토큰을 싸게 만들 수 있나 이번 키노트의 핵심 질문은 "누가 가장 좋은 AI 모델을 만들 것인가"에만 머물지 않았습니다. 쉽게 말하면 학습(Training)은 모델을 만드는.......
blog.naver.com · 2026.05.10
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백영고2 1학기 기말영어 -3과 어법어휘
백영고2 : 미래엔 영어1 교과서 3과 (Can AI Think, Communicate, and See the World Like Us?) 안에서 알맞은 어법 고르기] Their goal was to make the network (act / to act) like a human brain and (train / training
blog.naver.com · 2026.06.01
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AI의 진화: 파운데이션 모델에서 에이전트까지, 거대한 흐름 읽기
왜 AI 흐름에 주목해야 하는가 요즘 AI 업계의 화두는 더 이상 '단순한 대화'가 아님. 이 흐름을 이해하지 못하면 앞으로 다가올 자율형 AI 시대의 비즈니스 기회를 놓칠 수 있음.
blog.naver.com · 2026.04.26
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800G 네트워크 환경으로 AI 구축
Why 800G Fits the Needs of AI-Scale Networking 1. Higher Throughput for Distributed AI Workloads AI models are larger, more distributed, and more communication-intensive
blog.naver.com · 2026.04.21
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구글이 이뤄낸 AI칩의 대변신, AI칩 판도가 바뀔 듯: 범용인 엔비디어의 GPU를 가성비/효율에서 압도하는 AI 전용의 획기적인 TPU 2종(8t·8i) 전격 공개
구글이 이뤄낸 AI칩의 대변신, AI칩 판도가 바뀔 듯: 범용인 엔비디어의 GPU를 가성비/효율에서 압도하는 AI 전용의 획기적인 TPU 2종(8t·8i) 전격 공개 TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 10여년 전에 최초로 실용화를 위한 개념을 정립하고(학회에 논문 제출) 독자적으로 개발한 AI 학습용 신경망 처리 장치다.
blog.naver.com · 2026.04.22
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2026년 4월 10일
[News] This National Robotics Week, NVIDIA is highlighting the breakthroughs that are bringing AI into With NVIDIA platforms for simulation, synthetic data and AI-powered robot learning, developers now have
blog.naver.com · 2026.04.10
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AI 에이전트의 확대로 인한 엔비디아 VS 커스텀칩/메모리업체
By Gemini AI 에이전트의 생태계가 확장되는 과정에서 엔비디아의 GPU와 대역폭을 확장한 커스텀 칩(NPU, ASIC, LPU 등) 중 어떤 것이 더 중요한지는 **'학습(Training 결론부터 말씀드리면, 현재 AI의 뼈대를 만드는 데는 엔비디아 GPU가 절대적이지만, AI 에이전트가 우리 일상과 산업 전반에 무한히 '확장(Scale-out)'되기 위해서는 대역폭을
blog.naver.com · 2026.04.03
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기업가치 3.4조 'K-엔비디아' 리벨리온 비상장주식 분석 & 26년 상장 전망
데이터센터 수요가 기존 CPU·GPU 인프라로는 도저히 감당이 안 되는 수준까지 폭증하면서, AI 연산에 특화된 새로운 칩 생태계가 강제로 소환됐다. 기존 AI 시장이 거대 언어 모델을 '학습(Training)'시키는 데 초점을 뒀다면, 지금 그리고 앞으로의 시장은 학습된 모델을 실제 서비스에서 실시간으로 굴리는 '추론(Inference
blog.naver.com · 2026.03.31
