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반도체, 소.부.장.235

AI가 돈이 되는 시대 미국 AI S/W, 수익화(Monetize) 국면 S/W 분야에서 AI가 실적으로(Monetize) 이어지는 것은 생각보다 빨리 목격되고 있다. 미국 S/W 기업들 중 대표적으로 Intuit, Shopify, Palantir는 지난 3분기 컨 퍼런스콜에서 AI를 이미 서비스에 통합해 고객들의 좋은 반응을 얻었고, 비용은 통제된 가운데 외형 성장을 유지하면서 높은 어닝서프라이즈와 가이던스 상향을 이뤄냈다. 미국 S/W기업들의 2023년 3분기 실적발표 이후 EPS 추정치 상향폭은 평균 13%로, 하이퍼스케일러와 H/W를 크게 앞선다. 한국 AI S/W, 2024년 Monetize 돌입 한국 AI S/W 종목은 H/W와 동반 주목을 받았으나 상대적으로 높은 변동성을 보였다. AI기술이 궁극적으로 혁신을 가져.. 2024. 2. 8.
만물 AI 시대로 진입 1. 낙수효과, AI 빈집이 없어진다. 1.1. 그 어떤 사이클보다 빠른 AI 속도전 챗GPT 출현 이후 AI H/W가 2023년 성장주를 이끌었다. AI 반도체와 클라우드, 무선인터넷과 같은 AI 인프라가 빠르게 준비되면서 시장 투자심리를 자극했다. AI인프라 주요 종목들은 국내외를 막론하고 높은 주가 수익률을 기록했다. 챗 GPT, Bard 같은 대규모 인공지능 서비스의 대중화가 진행된 지금부터는 AI 밸류 체인 확산에 주목한다. AI가 다양한 사업에 침투하기 위한 S/W가 대표적이다. AI의 낙수효과는 2022년 시장을 관통했던 웹3.0과 블롯체인 열풍을 능가할 것이다. 웹3.0은 기술이 현실에 침투하기 전에 코인 버블이 병행되면서 기세의 연속력이 유지되지 못했다. 웹3.0은 여전히 현재 진행형이다.. 2024. 2. 8.
학습형 AI 반도체와 추론형 AI 반도체의 차이 1. 개략적 특징 1.1. 학습형 AI반도체 학습형 AI 반도체는 인공지능 모델을 학습시키기 위해 방대한 데이터와 복잡한 수학적 연산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 성능이 필요하다. 따라서, 학습형 AI 반도체는 GPU, TPU와 같은 가속기를 사용하여 병렬 처리와 분산 처리를 통해 높은 처리율 (throughput)과 전력 효율성 (performance per watt)을 추구한다. 하지만, 학습형 AI 반도체는 대게 범용성이 높은 형태로 설계되어 다양한 AI 모델에 적용할 수 있도록 하기 때문에, 학습 모델에 따라 사용하지 않는 회로의 구성도 범용성을 위해 추가되어야 한다. 이러한 범용성을 확보기위한 부분이 불필요한 전력 소모를 만들어서 제조 비용을 높이고 전력 소모를 증가시키는 요인이 된다. .. 2024. 2. 4.
AI에 있어서 클라우드 시스템의 중요성 AI 클라우드 시스템과 일반 클라우드 시스템의 차이 일반적으로 클라우드 시스템은 애플리케이션과 서비스를 클라우드 환경에서 제공하고 실행하는 시스템이다. 클라우드 시스템은 기본적인 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 소프트웨어, 플랫폼, 인프라 등을 클라우드 서비스로 제공한다. 클라우드 시스템을 사용하면 애플리케이션과 서비스를 저렴하고 유연하게 이용할 수 있다. AI클라우드 시스템도 일반적인 클라우드 시스템과 유사하지만, 인공지능(AI) 애플리케이션과 서비스를 클라우드 환경에서 제공하고 실행하는 시스템이라는 것이 특징적이다. 따라서, AI클라우드 시스템은 AI 모델을 학습하고 추론하기 위한 고성능 컴퓨팅, 대용량 스토리지, 고속 네트워킹, AI 프레임워크와 라이브러리, AI 개발 및 운영 도구 등을 클라우드 서.. 2024. 2. 4.
AI반도체와 AI클라우드 AI 반도체 시장에서 클라우드 기업의 역할과 과제 AI 반도체가 개발된다고 해서 바로 클라우드 기업이 AI 반도체를 이용한 서비스를 제공할 수 있는 것은 아니다. AI 모델을 실제 하드웨어에서 연산할 수 있도록 하는 소프트웨어부터, 초거대 모델 학습을 위한 클러스터 구축, 그리고 온디맨드로 컴퓨팅 자원을 제공하기 위한 클라우드 컴퓨팅 기술과의 융합까지 이뤄져야 비로소 그 위에서 서비스를 개발할 수 있다. AI 반도체 데이터센터 구축부터 AI 플랫폼까지 AI 반도체에서부터 고객에게 제공되는 서비스까지의 전 과정을 아우르는 기술, 서비스, 제품을 'AI 풀스택'이라고 한다. AI 반도체-클라우드-AI 서비스로 구성된 AI 풀스택에서 클라우드 기업이 담당하는 범위는 AI 반도체를 기반으로 하는 인프라를 구축하.. 2024. 2. 4.
2024년 산업별 투자 전략 - 반도체 2023년 반도체 산업은 AI 서버 수요 증가가 성장을 견인했다. 프로세서 업체들의 매출에서 데이터센터가 차지하는 비중은 50%를 넘어섰다. 2024년은 컨슈머 디바이스에 AI 침투가 시작되는 원년이 될 전망이다. 이종 산업의 AI 융합이 본 격화도 주목할 포인트다. AI 개인화를 위한 세트 단의 프로세서 성능 강화와 유효 시장의 확장, 고부가 메모리 솔루션의 적용 가속화에 다시 집중할 시점이다. 프로세서 3사는 AI 구동에 최적화된 전략 제품을 연이어 발표 AMD: 2023년 CES에서 모바일 디바이스에 특화된 솔루션을 발표했던 AMD는 가장 먼저 데스크탑용 신형 프로세서를 공개하며 온디바이스 AI 경쟁의 포문을 열었다. 신형 CPU인 ‘라이젠 8000G’ 시리즈에는 AI 기능 강화를 위한 NPU가 최.. 2024. 1. 27.

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