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AI 데이터센터의 메모리 칩 수요 급증으로 DRAM 가격이 2026년 1분기 사상 최고치를 기록하며 스마트폰 시장의 역대 최대 침체가 예고되고 있다.

마이크로소프트의 Shader Execution Reordering(SER) 기술이 Intel Arc B 시리즈 GPU에서 최대 90%, NVIDIA Blackwell GPU에서 최대 80%의 성능 향상을 이끌어내는 것으로 나타났다.

글로벌 IT 리서치 기업 가트너가 500달러 이하 저가형 PC 시장이 2028년까지 사라질 것이라고 예측했다. 또한 2026년 전 세계 PC 출하량이 10.4% 감소할 것으로 전망했다.

AI 데이터센터의 메모리 칩 수요 급증으로 스마트폰 평균 판매가가 14% 올라 역대 최고치 523달러를 기록할 전망이다. 100달러 이하 저가 스마트폰 생산은 사실상 불가능해질 것으로 분석됐다.

DeepSeek R1 모멘트 이후 13개월 동안 로컬 AI 실행 환경이 얼마나 빠르게 발전했는지를 보여주는 놀라운 비교: $6,000짜리 서버에서 겨우 5 TPS로 실행되던 프론티어 모델이, 이제 $600 미니 PC에서 같은 속도로 훨씬 강력한 모델을 실행할 수 있다.

엔비디아가 차세대 AI 컴퓨팅 시스템 Vera Rubin NVL72의 상세 사양을 공개했다. GPU당 추론 성능이 Blackwell의 5배이며 토큰당 추론 비용은 10분의 1로 절감된다. 2026년 하반기 출하 예정.

AI 연구자 안드레이 카르파티가 LLM 시대의 핵심 기술 과제로 메모리와 연산 자원의 최적 조합을 제시했다. 온칩 SRAM과 외부 DRAM의 트레이드오프를 이해하고 추론·훈련 워크플로우에서 최고의 처리량·지연시간·비용 효율을 달성하는 것이 현재 가장 흥미로운 기술적 과제라고 강조했다.

LLmFit가 하드웨어별 실행 가능 모델을 추천하는 도구로 주목받았지만, Reddit 댓글에서는 호환성 가정과 추천 정확도 검증 필요성이 함께 제기됐다.

젠슨 황 NVIDIA CEO가 GTC 2026에서 역대급 신형 칩을 공개하겠다고 예고한 가운데, TSMC A16(1.6nm급) 공정 기반의 Feynman 아키텍처가 공개될 것으로 업계가 전망하고 있다.

연구팀이 열역학 원리 기반 컴퓨터를 사용해 현재 생성형 AI 모델보다 수십 배 적은 에너지로 이미지를 생성하는 데 성공했다. AI 연산의 에너지 문제를 해결할 새로운 접근법으로 주목받고 있다.

NVIDIA가 2월 23일 자체 Arm 기반 SoC N1·N1X를 공식 발표했다. Blackwell GPU를 통합한 AI PC 전용 칩으로 Dell·HP·Lenovo가 2026년 봄 노트북에 탑재할 예정이며, NVIDIA가 처음으로 소비자 PC 프로세서 시장에 진입한다.

스타트업 Taalas가 LLM의 가중치와 모델 아키텍처를 단일 실리콘 칩에 직접 구워, 초당 17,000 토큰 이상과 1밀리초 미만의 지연 시간을 달성했다고 주장합니다. Reddit r/singularity에서 814점을 받으며 AI 하드웨어 혁신 논의를 촉발했습니다.