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91. 엔비디아 주가 급락: 일시적인 타격? 00. 서론 1) AI 주도 주식 랠리에서의 엔비디아 엔비디아는 인공지능(AI) 기술을 선도하는 주요 기업 중 하나로, 그들의 그래픽 처리 장치(GPU)는 AI 연구와 애플리케이션 개발에 필수적인 도구가 되었습니다. 이러한 기술적 우위는 엔비디아를 AI 주도의 주식 랠리에서 중심적인 역할로 부상시켰습니다. 회사의 혁신은 클라우드 컴퓨팅, 자동차, 헬스케어 등 다양한 산업에 걸쳐 AI 솔루션을 제공함으로써 시장에서의 경쟁력을 높이고, 투자자들에게 강력한 성장 잠재력을 제시했습니다. 이러한 배경은 엔비디아의 주가가 기술주 랠리를 이끄는 데 결정적인 역할을 했습니다. 2) 최근 엔비디아 주가의 급격한 하락 2024년 4월, 엔비디아의 주가는 예상치 못한 급락을 경험했습니다. 한 거래일 만에 주가가 10% 넘게.. 2024. 4. 24.

90. AI 사용 시 안전을 지키는 보안 수칙 00. 서론 1) AI 기술의 급속한 발전과 산업 전반 활용 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년 동안 눈부신 발전을 이루어 왔으며, 이제는 우리 생활과 산업의 다양한 분야에서 필수적인 역할을 수행하고 있습니다. 의료, 금융, 제조, 교육 등 거의 모든 분야에서 AI는 데이터 분석, 의사결정 지원, 자동화 및 최적화 과정을 혁신하고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 AI가 질병 진단의 정확도를 높이고, 금융 분야에서는 신용 평가와 리스크 관리를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 이처럼 AI는 산업의 효율성을 높이고, 새로운 기회를 창출하며, 전반적인 경쟁력을 강화하는 중요한 도구로 자리잡았습니다. 2) AI 보안의 중요성 AI 기술의 폭넓은 활용과 더불어, 이 기술들이 직면하고 있는 보안 문제의 중요성.. 2024. 4. 23.

89. SK하이닉스와 TSMC의 파트너십을 통해 개발되는 차세대 HBM4 00. 서론 1) HBM 기술의 진화 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM) 기술은 고성능 컴퓨팅과 인공지능(AI) 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. HBM은 전통적인 DRAM보다 훨씬 높은 대역폭과 낮은 전력 소모로 데이터를 처리할 수 있으며, 이는 복잡한 계산이 필수적인 현대의 컴퓨팅 요구를 충족시키는 데 있어 큰 장점을 제공합니다. 특히, AI 알고리즘과 머신 러닝 모델은 거대한 양의 데이터를 실시간으로 처리해야 하기 때문에, 빠르고 효율적인 메모리 솔루션이 필수적입니다. HBM 기술의 진화는 이러한 고성능 컴퓨팅 환경에서 더욱 중요해지고 있습니다. 2) SK하이닉스와 TSMC의 협력 SK하이닉스와 대만의 반도체 회사 TSMC는 HBM4, 즉 6세대 고대역폭 메모리의 .. 2024. 4. 22.

88. 노코드 혁명: 프로그래밍 없는 미래로의 진입 00. 서론: 노코드의 등장 배경 1) 기술 발전에 따른 코딩 기술 접근성 필요 증가 기술의 급속한 발전과 디지털 혁신은 많은 산업 분야에서 전문 지식을 요구하게 되었습니다. 그러나 모든 사람이 복잡한 프로그래밍 언어를 배울 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 상황에서 기술의 민주화, 즉 더 많은 사람들이 쉽게 기술을 접하고 사용할 수 있게 하는 것이 중요해졌습니다. 노코드(No-Code) 플랫폼은 바로 이러한 필요에 응답하여 등장했습니다. 노코드 플랫폼은 복잡한 코딩 없이도 사용자가 직접 애플리케이션을 개발할 수 있게 함으로써, 비전문가도 소프트웨어 개발에 참여할 수 있는 길을 열어주었습니다. 2) 노코드 도구의 등장 노코드 도구의 등장은 비즈니스, 교육, 창작 등 다양한 분야에서 혁신을 가능하게 했습니다.. 2024. 4. 21.

87. 미국이 삼성전자에 반도체 투자 보조금 지원 00. 서론 1) 삼성전자가 받은 역대 세 번째로 큰 규모의 반도체 보조금 삼성전자가 미국 정부로부터 받은 반도체 보조금은 약 9조 원에 달하는 거액입니다. 이 보조금은 미국 내에서 발표된 보조금 중 역대 세 번째로 큰 규모로, 삼성전자의 텍사스주 테일러에 위치한 반도체 공장 확장 및 새로운 생산 라인 설립을 위해 사용될 예정입니다. 이러한 투자는 미국 내 첨단 반도체 생산 능력을 대폭 확장하고, 글로벌 반도체 시장에서의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 하게 됩니다. 2) 미국 정부의 반도체법 미국 정부는 2022년에 반도체법을 제정하여, 첨단 반도체의 국내 생산을 촉진하고 기술 자립을 강화하기 위한 광범위한 계획을 발표했습니다. 이 법안은 글로벌 공급망의 불안정성과 지정학적 리스크에 대응하여 미국의.. 2024. 4. 20.

86. 제파(JEPA): 새로운 AI 학습 방법 00. 서론 인공지능 기술은 지난 수십 년 동안 눈부신 발전을 거듭해 왔습니다. 이러한 발전의 초석은 데이터 처리 능력의 향상과 더불어 알고리즘의 진화에서 비롯되었습니다. 특히, 머신러닝과 딥러닝의 발전은 AI가 인간의 언어를 이해하고, 복잡한 문제를 해결하며, 심지어 창의적인 작업을 수행할 수 있게 만들었습니다. 최근에는 트랜스포머 모델이 등장하면서 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁명적인 변화를 이끌었고, 이는 GPT 시리즈와 같은 대형언어모델(LLM)의 개발로 이어졌습니다. 하지만 기존의 모델들도 여전히 한계를 지니고 있었습니다. 이러한 모델들은 대규모의 데이터에 의존하여 특정 작업에 매우 효과적일 수 있지만, 일반적인 상황에서 인간처럼 유연하게 사고하고 추론하는 능력은 부족했습니다. 이에 대한 해답.. 2024. 4. 19.

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