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반도체, 소.부.장.267

온디바이스 AI 구현을 위한 프로세서 업체들의 방향성 CPU 업체들은 본격적인 제품 다변화를 추진 스마트폰 온디바이스 AI 기능 구현에 시장의 관심이 집중돼 있으나 시스템의 구조적인 면에서 PC 업종이 한 발 앞서 있다. S/W와 플랫폼이 확장성을 증명하며 AI의 보편화 기대감을 높일 수 있을 것으로 판단한다 . CES에서 파악된 기술 트렌드는 프로세서 업체들이 AI로 모든 역량을 집중하고 있는 것이다. 엔비디아, AMD, 인텔을 비롯한 주요 프로세서 업체들은 서버 뿐만 아니라 PC에서도 AI 기능이 강화된 제품 라인업을 확대하고 있다. 기존 프로세서 브랜드의 개편을 통해 AMD와 인텔은 NPU(ASIC)가 탑재된 AI PC용 제품을 세분화하기 시작했으며, 내장 GPU의 성능도 대폭 강화하고 있다. Co-processor 성능의 중요도 증가할 전망 AI 반.. 2024. 2. 17.
오픈엣지테크놀로지 - 2023 Q4 update 4Q23 Re : 비용 통제 속 라이선스 수주 확대로 분기 BEP 달성 4Q23 매출액 131억원(+821.5% YoY), 영업이익 42억원(흑자전환)을 달성했다. 엔지니어 인건비를 포함한 비용 통제 및 대규모 라이선스 수주의 영향이다. 고객사의 개발과정에 따라 추가 라이선스 체결이 가능하며 IP의 락인효과를 고려하면 일회성으로 끝나지 않을 것이다. LPDDR5X/5, DDR5 및 CXL까지 차세대 메모리 관련 IP 수주가 증가하고 있다. 2023년말 기준 누적 라이선스 계약은 52건으로 연초 대비 12건이 증가했다. 수주잔고 역시 15.5백만달러 규모로 전년비 2배 가량 성장했다. 어플리케이션별 매출 비중은 PC/서버/저장장치 72%, 자율주행/얼굴인식 19%, IoT/모바일 7%다. 1) TSMC O.. 2024. 2. 14.
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.

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