계산

머스크는 전력 공급 부족과 지상 시설 승인 어려움으로 인해 2029년경에 궤도 컴퓨팅(즉, 우주 컴퓨팅 플랫폼)이 AI를 대규모로 확장할 수 있는 유일한 방법이 될 수 있다고 밝혔습니다.

엔비디아 CEO 황인훈은 인공지능 연구소와 인공지능 스타트업이 컴퓨팅 파워가 필요하다고 밝혔습니다.

SK 하이닉스는 최신 기사에서 AI 경쟁이 단일 칩 성능에서 전체 인프라 아키텍처의 설계 및 운영으로 전환되고 있다고 밝혔습니다. AI 데이터 센터의 경쟁력은 더 이상 개별 구성 요소에 의존하지 않으며, 컴퓨팅, 메모리, 스토리지, 네트워크 및 전원 냉각의 다섯 가지 요소가 원활하게 통합될 수 있는지에 달려 있습니다.기사에서는 AI 모델 규모의 지속적인 확대가 계산 능력과 데이터 이동 수요의 급증을 가져온다고 지적했습니다. 훈련은 방대한 데이터 세트를 반복적으로 읽어야 하며, 추론은 사용자 요청 정보를 빠르게 검색하는 데 의존하므로 두 가지 모두 데이터 센터의 시스템 아키텍처에 더 높은 요구 사항을 제기합니다. 메모리 측면에서 HBM, 서버 DRAM 등은 이미 계층화된 시스템을 형성하여 각기 다른 대역폭 및 용량 작업을 수행하고 있습니다. 네트워크 측면에서는 대규모 모델 훈련과 추론이 다수의 서버 병렬 처리를 의존함에 따라 네트워크가 데이터 센터의 확장성을 결정하는 핵심 요소가 되었습니다. 시스템 설계는 단일 서버에서 전체 기계 선반 및 클러스터 수준으로 확장되고 있습니다.Omdia의 예측에 따르면, AI 데이터 센터 칩 시장은 2024년 1230억 달러에서 2025년 2070억 달러로 증가하고, 2030년에는 2860억 달러에 이를 것으로 보입니다. SK 하이닉스는 또한 마이크로소프트의 위스콘신주 페어워터 데이터 센터가 약 5개의 축구장 길이임을 언급하며 인프라가 더 큰 규모로 배치되고 있음을 나타냈습니다. SK 하이닉스는 메모리가 컴퓨팅과 데이터를 연결하는 핵심 계층이 되고 있다고 강조했습니다.

공식 소셜 미디어 소식에 따르면, 화폐 HTX는 오늘 20시에 "AI 인프라의 임계점: 컴퓨팅 파워 거품과 저장 슈퍼 사이클의 궁극적인 분기" 주제 라이브 토론회를 개최합니다. 그때, 쿵 형, 리듬 기사, 차 형, 장 재산이 긍정 측 대표로서 반대 측 대표인 희 유, 찬 형, 팔방, 문락과 대화하며 AI 물결 아래의 핵심 산업 변수를 집중적으로 논의하고, 컴퓨팅 파워 수요가 과대 평가되었는지, AI 인프라에 거품 위험이 존재하는지, 저장 산업이 새로운 슈퍼 사이클을 맞이할 수 있는지에 대해 심도 있게 탐구할 것입니다.

금십 보도에 따르면, 머스크는 SpaceX가 연말까지 계산 능력이 2 GW를 초과할 것으로 예상하며, 2027년 말까지 계산 능력이 5 GW가 아닌 10 GW에 더 가까워질 수 있다고 밝혔습니다.

SolanaFloor는 X 플랫폼에서 발행한 글에서 Solana가 24시간 이내에 메인넷 블록 계산 한도(Block Compute Limit)를 60,000,000 CU에서 100,000,000 CU로 약 66% 증가시킬 계획이라고 밝혔습니다.관련 업그레이드 SIMD-0286은 Epoch 1009 시작 시 활성화될 것으로 예상됩니다.

이더리움 스테이킹 프로토콜 Lido는 X 플랫폼에서 stETH Rebase가 예상대로 완료되었으며, 계산 부족으로 인해 누락된 ETH 수익을 보충했다고 밝혔습니다. 이에 따른 연간 수익률(APR)은 약 2.29%입니다. 동시에 프로토콜 오라클에 대한 업데이트가 완료되었고, 감사도 통과했습니다. 새로운 버전은 보고서 처리 속도를 향상시키고, 향후 유사한 문제가 발생할 때 원인을 더 빨리 파악하는 데 도움을 줄 것입니다.발생한 수익 계산 이상에 대해 Lido는 현재 기여자들이 근본 원인 분석을 진행 중이며, 이후 공식 포럼 및 소셜 플랫폼에서 더 많은 조사 세부 사항을 발표할 것이라고 전했습니다. 전체 사건 과정에서 사용자 자금은 항상 위험에 처하지 않았습니다. 현재 초기 판단으로는 문제가 특별한 엣지 케이스에서 발생했을 가능성이 있습니다: 수익 보고서에서 대기 중인 예치 상태(pending deposit)의 검증자(validator)가 누락되어 일부 스테이킹 수익이 계산에 포함되지 않았습니다. Lido는 전체 사건 복기 보고서(post-mortem)가 향후 며칠 내에 발표될 예정이며, 문제 원인, 수정 조치 및 향후 개선 방안에 대해 더 자세히 설명할 것이라고 밝혔습니다.

시장 소식에 따르면, 골드만삭스는 7월 18일 보고서에서 월의 어두운 면이 Kimi K3 모델을 발표했으며, 28조 개의 파라미터를 가지고 Arena.ai 프로그래밍 순위에서 Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol을 초월하여 정상에 올랐다고 전했습니다. API 가격은 2.3달러/백만 토큰으로 중국 모델의 새로운 최고치를 기록했습니다. 발표 이틀 후, 지푸는 28% 하락하고, MiniMax는 16% 하락했으며, 나스닥 100 지수 선물은 1.8% 이상 하락했습니다. 필라델피아 반도체 지수는 고점에서 18% 이상 하락했습니다.골드만삭스는 Kimi K3가 전환점을 나타낸다고 생각합니다: 서방의 최대 규모의 사전 훈련 컴퓨팅 파워에 맞출 수 없는 중국 실험실이 구조 혁신과 강화 학습을 통해 미국의 최상위 모델과의 격차를 빠르게 줄였으며, "확장"이 더 이상 유일한 승리 경로가 아님을 증명했습니다. 골드만삭스는 "컴퓨팅 파워 확장 시대"가 끝날 수 있다고 경고하며, "컴퓨팅 파워가 많을수록 좋다"는 논리에 기반한 AI 인프라 투자 논리를 재작성해야 한다고 강조했습니다. 골드만삭스는 MiniMax에 대해 매수 등급을 유지하고, 지푸에 대해서는 중립적입니다. 이후 지푸 GLM, 알리 Qwen, MiniMax M3 Pro 등 2-5조 개의 파라미터 모델의 집중 출시를 주목할 예정입니다.

"AI 기술 리뷰"에 따르면, 중국 대형 모델 선두 기업인 지푸는 AI 이종 계산력 소프트웨어 인프라 회사 중과가화를 인수하기 위해 수억 위안을 투자했다. 이 조치는 지푸가 대형 모델의 기본 엔지니어링 및 컴파일러 능력에서의 단점을 완전히 보완하여 사용자 수의 폭발적인 증가로 인한 계산력 구조적 부족과 고동시 추론 문제에 대응하기 위한 것이다.중과가화 기술은 중국 과학원 컴퓨터 연구소의 컴파일 실험실에서 유래되었으며, 최혜민 박사가 설립하였다. 그 핵심 팀은 롱신, 신위, 한무기 및 화웨이 승텅 등 여러 국내 칩의 컴파일러 개발에 깊이 참여한 바 있다. 중과가화의 핵심 강점은 가상 명령어 집합 기술로, 중간 소프트웨어를 통해 다양한 브랜드와 모델의 칩 생태계를 통합하여 분산된 국내 칩을 통합된 초대형 클러스터로 조립함으로써 전체 계산력 활용률을 크게 향상시킬 수 있다; 그 산하의 SigInfer 추론 엔진은 공식적으로 대형 모델 추론 시 지연 시간을 최대 74배 줄일 수 있다고 주장하고 있다.최근 지푸 산하의 Coding Agent 사업은 폭발적인 성장을 맞이하였으며, 최신 발표된 GLM-5.2 대형 모델은 집계 플랫폼에서 첫 주에 일일 평균 Token 호출량이 27배 폭증하여, 고동시 및 긴 맥락 상황에서 추론 인프라에 시스템적 엔지니어링 병목 현상이 드러났다. 미국 실체 목록에 포함된 후, 지푸는 적극적으로 국내 대체를 추진하고 있으며, 현재 화웨이 승텅, 평두거, 모어 스레드 등 8대 국내 계산력 플랫폼에 대한 추론 적응을 완료하였다. 이번에 중과가화를 인수함으로써, 지푸의 단위 Token 추론 비용과 출력 품질을 직접 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 이전에 전해진 자체 개발 맞춤형 AI 추론 칩 계획에 핵심적인 기본 컴파일러 기술 지원을 제공할 것이다.

Wintermute는 X 플랫폼에서 첫 번째 계산력 선물 거래를 실행했다고 발표했으며, 이는 엔비디아 H100 가격을 기준으로 합니다.이 시장 조성자는 계산력이 독립적인 시장이 되고 있으며, 이를 위한 가격 책정 및 헤지 도구가 이제 나타나기 시작했다고 밝혔습니다.

Tether 최고경영자 Paolo Ardoino가 X 플랫폼에 글을 올리며, AI 대형 기술 회사들이 보조금을 통해 사용자 확보에 나서고 있으며, 지속적으로 높은 비용의 인프라와 자본 지출에 투자하고 있지만, 관련 자산은 약 3년에서 5년의 빠른 감가상각 압박에 직면해 있다고 밝혔습니다.그는 현재 업계에 여러 가지 불일치가 존재한다고 지적했습니다. 여기에는 토큰 가격, 수익 일정 및 자본 비용 성숙도 간의 불일치가 포함됩니다. 동시에 오픈 소스 AI도 업계의 지속적으로 증가하는 수익 점유율을 침식하고 있습니다.

금십에 따르면 영국 금융时报의 보도에 의하면, 구글은 메타가 자사의 제미니 AI 모델을 사용하는 데 제한을 두었다고 합니다. 메타의 계산 능력이 구글이 제공할 수 있는 범위를 초과했기 때문입니다.보도에 따르면, 구글은 3월경 메타에 전체 제미니 계산 능력을 구매할 수 없다고 알렸으며, 이 격차가 메타의 일부 내부 AI 프로젝트를 방해하고 지연시켰다고 덧붙였습니다. 보도는 또한 구글의 다른 몇몇 고객들도 영향을 받았지만 그 정도는 덜하다고 전했습니다. 금융时报에 따르면, 메타는 구글 모델에 대한 수요가 비정상적으로 높아 특히 심각한 영향을 받았다고 합니다.

The Information에 따르면, OpenAI가 제출한 기밀 IPO 등록 신청 초안은 2026년 3월 말 기준으로 OpenAI의 자산 부채표가 "경량 자산" 특성을 보이며, 장부상 부채가 없고, 1분기 자본 지출이 단 4600만 달러에 불과하다고 합니다. 그러나 실제로 회사는 막대한 인프라 지출을 표 밖에 두고 있으며, 향후 칩, 에너지 및 데이터 센터 등에서의 구매 약속은 6650억 달러에 달합니다. 재무 데이터에 따르면, OpenAI는 1분기 실제 순손실이 약 85억 달러이며, 수익 비용은 35억 달러에 이릅니다.또한, OpenAI는 매우 높은 관계자 자금 순환 특성을 보이고 있습니다. 1분기 동안 72%의 수익 비용과 45%의 총 지출이 관계자에게 흘러갔으며(주로 Microsoft로 예상됨), 4.88억 달러의 주식으로 일부 컴퓨팅 청구서를 직접 결제했습니다. 그들의 연결 재무제표의 데이터 센터 합작 프로젝트에서는 거의 50억 달러의 장부 손실이 회계상 외부 파트너에게 귀속되었습니다. 문서에는 주요 경쟁자인 Anthropic도 45억 달러의 데이터 센터 서비스 약속 및 350억 달러의 칩 임대 주문을 포함한 대규모 비공식 확장을 진행하고 있다고 밝혀졌습니다.

이스탄불 블록체인 주간(IBW2026)을 맞이하여 B.AI가 AINFT 및 Bank of AI와 협력하여 트위터 9칸 빙고 인터랙티브 이벤트를 발표했습니다.이 이벤트는 6월 1일부터 6월 5일까지 진행될 예정입니다. 사용자는 공식 트윗에서 스크린샷 작업을 완료하고 지정된 댓글을 남기며 친구를 태그하면 총 500 USDT 및 50만 AI 크레딧(연산력)의 상금 풀을 나눌 수 있습니다. 또한, 이벤트에는 단계별 보상 메커니즘이 설정되어 있으며, 시스템은 최종 유효 댓글 수(300개 기준)에 따라 20명 또는 50명의 적격 사용자를 추첨하여 각 10 USDT 보상을 지급합니다.

Axe Compute（NASDAQ: AGPU）는 2.6억 달러 규모의 기업 계약의 기본 인프라 제공자가 글로벌 분산 GPU 인프라 Aethir임을 발표했습니다. Axe Compute는 계약에 따라 첫 번째 4,300만 달러의 지급을 확인했으며, Aethir는 2,304개의 NVIDIA B300 GPU 클러스터에 대한 컴퓨팅 파워 제공 프로세스를 공식적으로 시작했습니다. 목표 가동 시간은 2026년 3분기입니다. 이 계약은 36개월 동안 변동 없는 구조로, 가동 후 매 분기 약 2,100만 달러의 수익을 발생시킬 것으로 예상됩니다.