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엔비디아 GTC 2026, 칩 7개를 한꺼번에 꺼내든 진짜 이유

GTC 2026이 끝났다. 매년 봐도 이번엔 분위기가 달랐다. 젠슨 황 이 무대에서 꺼낸 게 칩 하나가 아니라 풀스택 플랫폼 전체 였기 때문이다. 칩 7개, 랙스케일 시스템 5개, 거기에 슈퍼컴퓨터까지. 키노트를 보면서 "이건 제품 런칭이 아니라 생태계 선언이구나" 싶었다. 한 번에 이만큼 쏟아낸 건 엔비디아 역사에서도 처음이다. Vera Rubin, 에이전틱 AI를 위한 수직 통합 이번 GTC의 중심축은 단연 Vera Rubin 플랫폼 이다. 단순히 새 GPU 하나 내놓은 게 아니다. 엔비디아 공식 블로그 에 따르면 7개 칩과 5개 랙스케일 시스템, 그리고 슈퍼컴퓨터급 연산력을 하나의 플랫폼으로 묶은 풀스택 컴퓨팅 아키텍처다. 출하 시점은 2026년 하반기. 핵심 타깃은 에이전틱 AI 다. 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트를 대규모로 운용하려면 GPU 하나만 빨라서는 안 된다. 네트워크 대역폭, 메모리 일관성, 소프트웨어 최적화가 전부 맞물려야 한다. Vera Rubin은 이 전체를 엔비디아 자체 기술로 채운 완전 수직 통합 플랫폼이다. 솔직히 이 정도면 경쟁사가 따라잡을 틈이 있나 싶다. 칩 설계부터 시스템 아키텍처, CUDA 생태계까지 전부 자기네 것이니까. 에이전틱 AI가 다음 전장이라는 걸 엔비디아가 가장 먼저, 가장 크게 베팅한 셈이다. DGX Station GB300: 책상 위에 올라온 슈퍼컴퓨터 개인적으로 가장 눈이 갔던 건 DGX Station GB300 이다. "데스크탑 슈퍼컴퓨터"라는 표현이 마케팅 문구처럼 들리겠지만, 스펙을 보면 농담이 아니다. 748GB 코히어런트 메모리 — GPU와 CPU가 하나의 메모리 풀을 공유 FP4 기준 20 페타플롭스 — 불과 몇 년 전 국가급 슈퍼컴퓨터 수준 1조 파라미터 모델 로컬 구동 가능 — GPT-4급 모델을 클라우드 없이 돌린다는 뜻 엔비디아 뉴스룸 에 따르면 ASUS, Dell, MSI 같은 OEM 파트너들이 ...

운전은 AI에게 맡기고 나는 휴식! 자율주행차, 어디까지 왔나?

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[데이터 분석 차트] 운전은 AI에게 맡기고 나는 휴식! 자율주행차, 어디까지 왔나? 운전대에서 손을 떼고도 편안히 이동할 수 있는 세상, 상상해 보셨나요? 자율주행차는 이미 우리 곁으로 성큼 다가왔습니다. 안녕하세요! 최근 출장길에 고속도로에서 자동 주행 기능을 직접 체험했는데, 솔직히 처음엔 긴장되다가도 이내 두 손이 자유로워지니 ‘이게 미래구나’ 하는 생각이 들더라고요. 아직 100% 완전 자율주행은 아니지만, 점점 발전하는 기능 덕분에 장거리 운전의 피로가 크게 줄었습니다. 오늘은 자율주행차 기술이 현재 어디까지 와 있는지 , 그리고 우리가 앞으로 경험하게 될 변화들을 하나씩 짚어보려 합니다. 저처럼 ‘언젠가 내 차도 스스로 달릴까?’ 궁금하셨던 분들께 도움이 되길 바라요! 목차 자율주행 단계(Level)의 이해 현재 상용화된 기술과 서비스 글로벌 자율주행차 시장 동향 자율주행차가 가져올 장점 해결해야 할 과제와 한계 앞으로의 전망과 내 생활의 변화 자율주행 단계(Level)의 이해 자율주행차는 미국자동차공학회(SAE)에서 정의한 0단계부터 5단계까지로 구분됩니다. 0단계는 전혀 자동화되지 않은 일반 차량이고, 2단계는 차선 유지와 속도 제어를 동시에 수행하는 수준입니다. 현재 상용화된 대부분의 차량은 2단계 또는 일부 고급 모델에서 3단계까지 지원합니다. 4단계는 특정 조건에서 완전 자율주행이 가능하며, 5단계는 사람이 아예 개입하지 않는 완전 무인 주행 단계입니다. 즉, 아직은 운전자가 필요하지만 기술은 점점 더 높은 단계로 향하고 있습니다. 현재 상용화된 기술과 서비스 자율주행은 이미 다양한 형태로 우리의 일상에 스며들고 있습니다. 대표적인 서비스와 기술을 정리해보면 다음과 같습니다. 기술/서비스 특징 적용 예시 ADAS (첨단 운전자...

코딩 1도 몰라도 OK! AI로 나만의 웹사이트 만들기

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[데이터 분석 차트] 코딩 1도 몰라도 OK! AI로 나만의 웹사이트 만들기 HTML? CSS? 모르면 어때요—AI가 템플릿부터 카피, 이미지까지 싹 다 챙겨줍니다. 오늘 저녁, 당신의 첫 웹사이트가 탄생할 수도! 안녕하세요! 저는 요즘 카페에서 노트북만 열면 웹사이트 한 개가 뚝딱 탄생하는 신세계를 경험하고 있어요. 예전엔 버튼 하나만 바꿔도 개발자 친구에게 SOS 치곤 했는데, 이젠 AI 웹사이트 빌더 와 대화 몇 줄이면 레이아웃, 색상, 문구, 심지어 로고 시안까지 자동으로 뽑아주더라구요. 코딩을 몰라도 괜찮을까요? 네. 진짜로요. 오늘은 제가 해본 방식 그대로, 시간을 절약하면서도 브랜드 감성은 살리는 “노코드+AI” 웹 제작 루트를 공유해 보려고 합니다. 커피 한 잔 준비되셨죠? 출발! 목차 AI 웹사이트 제작의 기본 개념 도구 선택: 노코드 & AI 빌더 비교 구조 만들기: 섹션·메뉴·페이지 설계 디자인 & 브랜딩: 색·폰트·이미지 출시 체크리스트 & SEO 기본 운영/성장 팁: 분석, 업데이트, 확장 AI 웹사이트 제작의 기본 개념 코딩을 몰라도 웹사이트를 만들 수 있는 이유는 노코드 빌더 와 생성형 AI 가 결합되었기 때문입니다. 노코드 빌더는 드래그&드롭으로 섹션을 배치하고, AI는 페이지 카피와 이미지, 심지어 메뉴 구조까지 제안합니다. 한마디로 “뼈대=빌더, 살=AI” 조합이죠. 작업 흐름은 간단합니다. 목적을 정의하고(랜딩/블로그/포트폴리오), 레이아웃 템플릿을 고른 다음, AI에게 브랜드 톤과 핵심 메시지를 설명해 초안을 받습니다. 이후 색상, 폰트, 버튼 카피를 미세 조정하면 초보자도 1~2시간 안에 공개 가능한 페이지를 만들 수 있습니다. 유지보수 역시 설정 메뉴에서 텍스트만 바꾸면 즉시 반영되어, 배포와 업데이트가 무척 가볍습니다. 디자인 일관성은 테마 프리셋으로 관리하면 되고, 이미지는 ...