무선칩은 아직도 숙련된 엔지니어가 모양을 조금씩 바꿔가며 수백 번 시뮬레이션하는 ‘수제(handmade) 영역’에 가깝습니다. 그런데 프린스턴대 연구진은 사람이 애초에 그리지 않았을 QR코드 같은 금속 구조를 AI에게 찾게 했고, 몇 주 걸리던 탐색을 몇 분까지 줄였습니다. 더 놀라운 건 이 기괴한 회로를 실제 반도체로 만들어보니 정말 작동했다는 겁니다. AI가 맥스웰 방정식을 6분 만에…
애플은 20B 규모의 온디바이스 AI 모델 전체를 NAND Flash에 저장하고, 질문에 필요한 1~4B의 가중치만 DRAM으로 불러오는 신기술을 공개했습니다. 책 20권을 비싼 책상 위에 모두 펼쳐두는 대신, 책장에 보관하다가 지금 필요한 1~4권만 꺼내 쓰는 방식입니다. 애플 입장에서는 비싸고 용량이 제한된 DRAM을 덜 사용하면서 더 큰 AI 모델을 기기에 넣을 수 있으니 유리합니다.…
LLM은 이제 코딩을 넘어 디자인까지 침투했다. 실제 실험 결과, Claude Design은 UI 프로토타입을 Figma보다 6배 빠르게 만들었고, 완성도도 더 높았다. 그런데 이 결과만 보고 "Figma가 대체되겠구나"라고 볼 수는 없다. LLM은 '초안'을 압도적으로 잘 만들지만, '맥락'은 아직 만들지 못한다. Figma는 협업과 반복 수정의 도구이고, Claude Design은…
힌국 반도체 업계에서 “엔비디아 대항마 나온다”는 얘기, 한 번쯤 들어보셨을 겁니다. 그 중심에 있는 회사가 딥엑스인데, AI를 클라우드가 아니라 기기 안에서 바로 돌리게 해주는 ‘NPU 칩’을 만드는 스타트업입니다. 스펙만 보면 엔비디아 대비 전력 효율이 10배 이상, 가격은 수십 분의 1 수준이라 꽤 매력적으로 보입니다. 결론부터 말씀드리면 실제 엔지니어 입장에선 중요한 건 성능만큼…
XR의 최대 약점은 ‘무겁고 눈에 띈다’는 점이다. 그런데 카메라의 포토다이오드 신호를 PWM으로 바꾸고, 전파를 만들지 않고 반사만 하는 백스캐터로 스마트폰에 보내면 XR의 최대 약점을 극복할 수 있다. 그 결과 1080p 60fps도 µW급 전력으로 가능해졌다. 무거운 연산은 스마트폰이 맡고, HMD는 가벼워집니다. 시장에선 메타가 Airlink로 시스템적 우위를 선보였고, 애플과…
애플 비전 프로는 망했습니다. 대중들은 그런 실패를 보며 재밌어할 뿐입니다. 그런데 잠깐, 정말 ‘애플’만의 실패였을까요? 곰곰이 생각해 보면 구글부터 메타, 마이크로소프트까지 처참했습니다. 좀 이상합니다. 가장 뛰어난 석박사들이 가는 회사들인데, 좀 더 근본적인 원인이 있던 건 아닐까요? 사실 이는 '전력 소모' 때문입니다. 다행히도 과학자들은 사람의 뇌가 아주 적은 에너지로 복잡한 일을…
현재 AI 산업은 심각한 에너지 위기에 직면해 있다. GPT-4 한 번의 학습에 필요한 전력은 상당하여 웬만한 소도시의 하루 전력 사용량과 비슷하며[7] GPT-3 한 번의 학습에 필요한 전력은 1,287MWh로 평균적인 미국 가정의 120년간 전력 소비량에 해당하며, 전 세계 데이터센터의 전력 소모(240-340 TWh)는 아르헨티나 전체 국가 소비량(117 TWh)을 훨씬 초과한다.…
