Q>1이 언제 될 지 궁금하네요, 두 회사 모두 핵융합에서 주목받고 있는 만큼 유의미한 성과가 나오길 빕니다

빌 게이츠의 CFS vs 샘 올트먼의 Helion, 핵융합 패권 전쟁

글을 읽으면 읽을수록 HBM이 되게 복잡하고 어려운 기술이라는 생각이 드네요, 이걸 삼전닉스가 해내고 있다는게 대단하다고 생각합니다

HBM5 발열 전쟁, 삼성전자가 SK하이닉스를 역전할 기회

어떤 글은 일반인도 쉽게 읽을 수 있고, 어떤 글은 관련 기술자가 아니면 옆에 GPT를 켜놔야 할 정도로 어려운 글이 있습니다. 요즘은 글이 제법 많아졌으니 이 글은 난이도가 있으니 이해하려면 다른 이 글을 읽고 오라는 가이드도 있었으면 좋겠습니다. 글을 읽어보니 아직 회사 대표에게 회사가 의존하는 경향이 짙은 것 같네요, 실적이 나름 있지만 그래도 스타트업이니 어쩔 수 없는 것 같습니다. 이 문제는 개선되길 희망합니다!

[오피니언] 하이젠버그는 지금이 가장 위험하다

한국 배터리 기업들이 ESS에도 진입하면서 시장성을 개선하고 있지만, 미래에는 전고체 배터리가 큰 영향력을 발휘할거라고 생각합니다. CATL이 어마무시한 속도와 규모로 치고 나가고 있는데, 전고체에서도 그럴지 걱정되네요

줄파산 하는 유럽 배터리, 한국의 미래인가?

DLM이 속도면에서는 압도적이긴 하나 현재의 프론티어급 모델과 경쟁할 수 있는지는 저도 잘 모르겠네요, 그래서 성능이 계속 발전한다면 일반적인 소비자들의 모델로 자리잡을 수 있을거라고 생각합니다.

LLM의 시대는 끝나는가? ICML 2026에서 본 AI의 미래

나트륨 이온 배터리가 상용화된다면 더 저렴한 시내용 전기차가 나타날 수 있겠네요, 400km이상 간다면 한국에서는 고속도로용도 가능할수도 있겠네요. 중국이 공급망을 다 가져갈 수 있다는게 불안하지만, 소비자로써 저렴하고 안정적인건 환영입니다.

나트륨 이온 배터리, 네이처의 주장대로 세상을 바꿀까?

일반적으로 한국에서는 사람들이 자는 야간에 전기가 남는다고 알고 있는데, 이걸 활용해서 수소로 만들면 효율성이 나오지 않을까 합니다 그리고 대형차에서 수소가 더 좋을거라는 이야기는 여기서 처음보네요, 좋은 글 감사합니다

현대차는 왜 안 팔리는 수소차를 포기하지 않을까

이 기술이 상용화된다면 출산 산모의 나이가 많아져도 어느정도 괜찮아질 수 있겠네요

버려진 난자에서 아이가 태어났다

라이다나 레이더를 탑재하면 테슬라의 가격 경쟁력에 의문이 들어서 앞으로 몇년동안 탑재하게 될 지는 모르겠네요. 현재의 자율주행은 이미 사람보다는 훨씬 낫지만, 일반적인 소비자들은 완벽함을 기대하니 테슬라는 어떠한 방식이든 좀 더 좋은 자율주행을 내줬으면 좋겠습니다.

테슬라 FSD를 완성시키기 위한 마지막 조각

디스플레이 전문가의 유튜브를 보니 단순 스펙만 보면 중국이 앞서는 경우가 많은데, 눈으로 보고 마음에 드는 경우는 의외로 한국 디스플레이가 앞서더라구요. 현재 OLED의 차별적인 기능이나 미래의 메타표면처럼 중국이 높은 스펙을 위해 구현만 잘했지 시각적으로 마음에 드는건 한국 디스플레이이길 바랍니다.

삼성·LG가 중국 디스플레이를 이길 유일한 방법

AlphaGenome은 바이오 분야에서의 온톨로지 같네요, 앞으로 어떤 성과를 낼지 기대됩니다.

지금 구글에 투자하고 싶은 이유, AlphaGenome

Gemma 4 12B은 요즘의 플래그십 스마트폰에도 충분히 탑재될 수 있겠네요, 아주 흥미롭습니다

클로드보다 무서운, 구글의 '메모리 1GB' AI에이전트

유리기판은 아직 갈 길이 많이 멀어보이네요, 그래도 성공했으면 좋겠습니다!

유리기판 최대 수혜기업은 어디인가?

OpenAI가 괜히 아틀라스까지 만든게 아니군요, 결국 진짜 시장을 먹으려면 기업이나 전문가가 아닌 일반인에게 널리 퍼져야 하는데 구글만한 기업이 더 있나 싶네요

구글은 '최고의 모델' 없이도 AI 전쟁에서 이길 수 있다

전문적인 작업이 필요한 곳에는 기존과 같은 트랜스포머 방식을 쓰고, 실시간 음성대화같은 빠른 반응이 필요한 곳에는 Mamba를 쓰는군요 아직 AI 모델에 완벽한 정답이 없다보니 흥미롭네요

삼성·하이닉스 위협한다는 ‘메모리 없는 AI’의 진실

엣지 디바이스에 지금보다 훨씬 더 고성능의 모델을 넣을 수 있다는 것은 되게 좋은 것 같습니다. 하지만 프론티어급의 모델이 들어가지는 않을 것 같네요. 프론티어급의 모델이라 하면 압도적으로 크고 성능이 좋은 모델을 말하는데, 먼 과거의 슈퍼컴퓨터보다 지금 스마트폰의 성능이 더 좋음에도 불구하고 스마트폰을 슈퍼컴퓨터라 부르지 않는 것처럼, 근시일 내에 현재의 프론티어급 모델이 엣지 디바이스에 탑재될 수 있겠지만, 이 시기에 프론티어급 모델은 훨씬 더 크고 성능이 좋아질 것 같습니다. 마치 터보퀀트 기술이 부각되었을 때 메모리 기업들의 주가는 떨어졌지만 전문가들은 메모리 절약이 아닌 같은 공간에 더 큰 모델을 넣을 것이라고 말한 것과 비슷해 보입니다. 아무튼 Looped transformer 자체는 매우 훌륭한 기술이네요, 좋은 글 감사합니다. 나중에 Diffusion같은 알고리즘과 결합시키고 LPU같은 압도적인 캐시메모리에서 모델을 돌리면 어떤 어마어마한 결과가 나올지 기대되네요.

앤트로픽 미소스(Mythos), 한국 기업들에 호재인 이유

굴절 광학이 대체되는 역사적인 순간을 살아가고 있다는게 신기하네요, 그런데 굴절 광학이 천 년 동안이나 유지되고 그동안 변하지 않은 것을 보면 빛이라는 건 꽤나 다루기 어려운가 보군요

국내 최초 nature 동시 게재, 삼성 '메타표면'의 한계와 가능성