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hot_img SemiAnalysis: Gemini는 최전선 경쟁에서 철수했으며, GCP는 제3자에게 TPU를 판매하여 수익을 올리는 속도를 높이고 있습니다

연구 기관 SemiAnalysis가 발표한 분석에 따르면, Google DeepMind는 더 이상 최전선 AI 실험실의 행렬에 속하지 않게 되었다. 이전 주, DeepMind 공동 창립자 Demis Hassabis가 일상 운영에서 물러났고, Google 수석 과학자 Jeff Dean 및 Gemini 공동 책임자 Oriol Vinyals 등 핵심 멤버들이 퇴사하여 새로운 실험실 Discovery Loop를 설립했다. 분석에 따르면, Google 내부에서 Gemini와 GCP 간의 계산력 배분에 대한 장기적인 게임이 GCP의 승리로 끝났다고 한다.SemiAnalysis는 Gemini 3.5 Pro가 취소되었으며, Gemini 3.6 Flash의 성능이 중국의 주요 오픈 소스 모델 및 Grok 4.5에 미치지 못한다고 밝혔다. 현재 Gemini는 대형 모델 순위에서 8위 또는 9위로 떨어졌다. 동시에, GCP는 Anthropic 등 경쟁자에게 TPU를 대량으로 판매하고 있으며, 지난 9개월 동안 수십만 개의 TPU에 대한 장기 임대 및 판매 계약을 체결했다. Tokenomics 모델에 따르면, Gemini의 ARR은 약 120억 달러이며, GCP는 2027년 말까지 제3자 AI 클라우드 서비스 수익이 730억 달러를 초과할 것으로 예상되며, TPU 시스템 판매는 추가로 1200억 달러를 기여할 것이다. GCP의 최신 분기 성장률은 82%이며, 2027년에는 TPU 시스템 판매로 인해 100% 이상으로 가속화될 것으로 예상되며, Google의 주당 수익에 약 3달러를 기여할 것이다.

웨스턴디지털 CPO: 플래시 메모리는 현재를 처리하고, HDD는 전체 생애 주기를 처리합니다

웨스턴 디지털의 최고 제품 책임자 Ahmed Shihab는 AI 스토리지 경쟁의 핵심은 단순히 가장 빠른 매체를 추구하는 것이 아니라, 감당할 수 있는 비용으로 지속적으로 용량을 확장할 수 있는지 여부라고 밝혔습니다. 그는 많은 아키텍처가 초기에는 정상적으로 작동하지만, 데이터 규모가 수 PB에서 수백 PB 또는 EB 수준으로 증가할 때 비용이 통제 불능 상태가 되어 문제를 드러낼 수 있다고 생각합니다.플래시는 모델 가중치, GPU 오버플로우, KV 캐시 및 세션 컨텍스트와 같은 고성능, 저지연 시나리오에 적합하며; HDD는 훈련 데이터, 로그, 체크포인트, 규정 기록, 합성 데이터 및 추론 출력과 같은 대규모, 장기 보존 및 비용 민감한 데이터에 더 적합합니다. 그는 요약하길, "플래시는 현재를 처리하고, HDD는 전체 생애 주기를 처리한다"고 말했습니다.AI 규모에서는 스토리지 비용 자체가 아키텍처 문제로 부각될 것입니다. 장기적으로 대량의 데이터를 고성능 매체에 저장하면 컴퓨팅, 네트워크, 전력 및 인력 등의 예산을 압박하게 됩니다. 많은 배치 스토리지 부하에 대해 문제는 플래시가 저장할 수 있는지가 아니라, 고객이 플래시 사용에 따른 모든 비용을 장기적으로 감당할 수 있는지 여부입니다.미래의 AI 스토리지는 단일 기술이 주도하지 않을 것이며, 성능, 비용, 전력 소비, 밀도, 신뢰성 및 데이터 생애 주기에 따라 계층화된 설계를 해야 합니다. 그는 이것이 플래시와 HDD 간의 경쟁이 아니라, 처음부터 다양한 작업 부하에 적합한 매체를 매칭해야 하며, 그렇지 않으면 아키텍처가 규모가 확대된 후 비즈니스 지속 가능성에 영향을 미칠 수 있다고 강조했습니다.

엔비디아가 공동 패키징 광학(CPO)의 양산을 발표했으며, 관련 개념주가 반등할 가능성이 있다

엔비디아의 수석 부사장 길라드 샤이너는 최근 열린 기술 포럼에서 CPO가 양산 단계에 접어들었다고 발표했습니다. 엔비디아는 공급망과 협력하여 개발한 스위치를 긴밀히 협력하는 고객에게 배송하기 시작했으며, 자사에 배포하고 있습니다. 올해부터 CPO 기술이 탑재된 스위치가 전 세계 AI 공장에서 대규모로 도입될 것으로 예상됩니다.샤이너는 미래의 광통신 시장에서 가장 큰 기회는 수직 확장(Scale-up)에 있으며, 그에 필요한 대역폭 효율성은 수평 확장(Scale-out)의 10배 이상이 될 것이라고 지적했습니다. 샤이너는 이전에 멜라녹스에서 연구 개발을 담당했으며, 회사가 엔비디아에 인수된 후 AI 플랫폼 네트워크 전송 부서를 이끌고, TSMC와 함께 COUPE 실리콘 포토닉스 패키징 플랫폼을 공동 개발했습니다. 이번 발표는 시장의 광통신 규격 업그레이드에 대한 우려를 해소하고 관련 업체의 운영 전망을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.전해진 바에 따르면, 엔비디아는 스펙트럼-X에 CPO를 먼저 도입했으며, 목표는 곧 대규모 배포될 베라 루빈 AI 플랫폼(연산 속도가 GB300보다 최소 3배 이상 향상됨)에 맞추는 것입니다. 트렌드포스는 CPO/NPO 시장 규모가 2030년까지 390억 달러를 돌파할 것으로 예상하며, 2028년부터 2029년까지 수직 확장이 광 상호 연결을 도입하면서 성장 동력이 크게 가속화될 것이라고 전망하고 있습니다.
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