AI 인프라 경쟁의 다음 단계: 학습 칩보다 추론 칩이 더 중요해지는 이유
Google TPU 8t·8i 분화를 통해 AI 인프라 경쟁이 학습 칩 중심에서 추론 비용, latency, KV cache, 에이전트 실행 최적화로 이동하는 흐름을 분석합니다.
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AI 인프라 카테고리에서는 GPU, 추론 칩, 데이터센터, 클라우드, 모델 효율성, 전력 문제처럼 AI 서비스를 가능하게 만드는 기반 기술을 다룹니다. 단순한 기업 뉴스가 아니라 AI 산업의 구조가 어떻게 바뀌고 있는지 인프라 관점에서 해석합니다.
오픈웨이트 AI의 반격: 폐쇄형 모델 시대에도 self-hosted agent가 중요한 이유
Mistral Medium 3.5와 Vibe remote agents 발표를 통해 open-weight 모델과 self-hosted agent가 기업 AI 전략에서 중요한 이유를 비용·보안·데이터 통제 관점으로 정리합니다.
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중국 AI는 왜 모델보다 칩 독립에 집중하고 있나
DeepSeek V4와 Huawei Ascend, SenseNova U1 사례로 중국 AI 경쟁이 모델 성능을 넘어 칩·클라우드·배포 생태계 경쟁으로 이동하는 흐름을 분석합니다.
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AI 데이터센터 전쟁, 이제 전기와 전력망이 승부처가 된다
AI 데이터센터 경쟁이 GPU 확보를 넘어 전력망 연결, 유틸리티 투자, 프로젝트 금융, 지역 인프라 이슈로 확장되는 흐름을 분석합니다.
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