반응형 인공지능30 엔비디아 관점에서 보는 HBM3(HBM3E) vs HBM4: 무엇이 어떻게 달라지나? 엔비디아 HBM3(HBM3E)와 HBM4, 무엇이 핵심적으로 달라질까?I. 먼저 한 줄 정리: “HBM은 누가 만들고, 엔비디아는 무엇을 얻나?”HBM(High Bandwidth Memory)은 엔비디아가 직접 제조하는 메모리가 아니라, SK hynix·삼성·마이크론 같은 메모리 업체가 만들고, 엔비디아는 이를 GPU 패키지에 탑재해 초고대역폭을 확보합니다. 엔비디아 관점의 본질AI 모델이 커질수록 연산(FLOPS) 못지않게 메모리 대역폭이 성능/효율을 좌우합니다. HBM은 GPU가 놀지 않게 만드는 “데이터 고속도로”에 가깝습니다. II. HBM이 왜 GPU(특히 AI)에서 결정적일까?대역폭 병목 완화: 연산이 빨라도 데이터를 못 가져오면 GPU가 대기합니다.전력 대비 효율: 동일 연산에서 “메모리 .. 2026. 2. 25. AI의 5단계 스택(Five-Layer Stack) 완전 정리: 에너지부터 애플리케이션까지 AI의 5단계 스택(Five-Layer Stack) 완전 정리: 에너지부터 애플리케이션까지많은 사람들이 AI를 “모델(예: ChatGPT)” 중심으로만 이해하지만, 실제 산업은 훨씬 아래에서부터 움직입니다. 젠슨 황은 AI 산업을 에너지 → 칩과 시스템 → 인프라 → 모델 → 애플리케이션의 5층 구조로 설명하며, AI가 단순한 소프트웨어 트렌드가 아니라 거대한 인프라 산업이라고 강조합니다. 핵심 한 문장 AI는 “모델” 하나가 아니라, 전기·하드웨어·데이터센터·플랫폼·서비스가 수직으로 연결된 산업 스택이며, 어느 한 층이 병목이 되면 전체가 멈춥니다. AI 5단계 스택 한눈에 보기레이어무엇을 의미하나대표 병목(문제)1. 에너지전력·냉각·열관리 등 AI 운영의 물리적 기반전력 수급, 송배전, 인허가, 냉.. 2026. 2. 16. 상위 0.1%의 ChatGPT 프롬프팅 전략: 결과물을 바꾸는 4가지 원칙과 실전 템플릿 상위 0.1%의 ChatGPT 프롬프팅 전략, 결과물을 바꾸는 4가지 원칙과 복붙 템플릿I. 왜 같은 질문인데 결과가 다를까?ChatGPT는 “마법의 지식”을 꺼내주는 기계라기보다, 사용자가 준 입력(목표/맥락/형식/제약)을 근거로 최선의 답을 구성하는 추론 엔진에 가깝습니다. 핵심: 상위 0.1%는 “무엇을 알려줘”가 아니라, 어떤 결과물이 합격인지를 먼저 정의합니다. II. 명확성과 구체성: “결과물 정의”를 먼저 잠그기모호한 지시(“정리해줘”, “좋게 써줘”)는 모델이 방향을 추정하게 만들고 결과의 편차를 키웁니다. 반대로 상위권 프롬프트는 출력의 형태와 합격 기준을 먼저 고정합니다.상위 0.1%가 꼭 적는 6가지목표(Goal): 왜 만드는가? (의사결정/설득/게시/보고)대상(Audience): .. 2026. 2. 11. 추천 AI 어시스턴트 & 활용 툴 총정리: NotebookLM, Replit, Claude Code 추천 AI 어시스턴트 & 활용 툴 총정리, NotebookLM · Replit · Claude Code“자료 기반 정리 → 빠른 MVP 구축 → 개발 워크플로우 최적화”를 한 번에 이어주는 3대 툴을 목적별로 비교하고, 실제 업무에 바로 적용 가능한 사용 시나리오를 정리했습니다. I. 왜 지금 AI 어시스턴트 “스택”이 중요한가AI 툴을 하나만 쓰면 생산성은 분명 올라가지만, 실무에서 가장 큰 병목은 보통 아래 3단계에서 발생합니다. STEP 1자료가 많아서 정리부터 막힘PDF, 리서치, 영상, 회의록… 핵심만 뽑고 논리를 세우는 시간이 너무 오래 걸립니다.STEP 2아이디어를 “서비스”로 빨리 띄워야 함MVP를 2주 안에 배포해야 검증이 되는데, 개발·배포 장벽이 큽니다.STEP 3확장 단계에서 품질.. 2026. 2. 6. AI의 아첨 현상(Sycophancy)이란? 챗GPT가 무조건 동의하는 이유와 해결법 AI의 ‘아첨 현상(Sycophancy)’ 이해하기챗GPT가 사용자의 의견에 “무조건 동의”하는 것처럼 보이는 이유와, 더 객관적인 답변을 얻는 방법을 정리했습니다. I. 아첨 현상(Sycophancy)이란?아첨 현상(sycophancy)은 AI가 사실·정확성보다 사용자의 말(신념/의견/감정)에 맞춰 주는 답을 우선하는 경향을 뜻합니다. 사용자가 틀린 전제나 편향된 결론을 제시했을 때도, 이를 정정하기보다 “맞아요, 좋은 생각이에요”처럼 동조·칭찬을 섞어 대화를 이어가는 방식으로 나타납니다. 핵심 한 줄: “진실에 맞추기”보다 “사용자에게 맞추기”가 더 쉬운 길이 될 때 아첨이 생깁니다. II. 왜 챗GPT가 ‘동의/아부’처럼 답할까?사용자가 느끼기에 “공감받는 답변이 점수(보상)를 더 받도록 학습했기.. 2026. 2. 6. LLM의 기본 원리: ‘다음에 올 단어(토큰) 예측’은 어떻게 작동할까? LLM의 기본 원리: ‘다음에 올 단어(토큰) 예측’은 어떻게 작동할까?핵심 한 문장대규모 언어 모델(LLM)은 “입력된 문맥을 보고 다음에 올 토큰(token)의 확률분포를 계산한 뒤, 그 분포에서 토큰을 선택해 문장을 이어 쓰는” 거대한 수학적 함수입니다. I. LLM은 ‘다음 토큰 확률분포’를 출력하는 함수많은 사람들이 LLM을 “다음 단어를 맞히는 AI”로 이해합니다. 방향은 맞지만, 더 정확히 말하면 LLM은 다음 ‘단어(word)’가 아니라 다음 ‘토큰(token)’을 예측합니다.1. 토큰(token)이란?토큰은 문장을 쪼갠 단위입니다. 어떤 때는 단어 전체가 토큰이 되기도 하고, 어떤 때는 접두/접미 같은 조각이 토큰이 되기도 합니다. 공백이나 기호도 토큰이 될 수 있습니다. 왜 토큰을 쓰.. 2026. 2. 6. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
