AI-양자 하이브리드 플랫폼 구축...엔비디아 전용 모델 ‘아이징’ 출시 (2026년 4월 15일, 서울경제, 이완기 기자) 원문보기: https://www.sedaily.com/article/20033025?ref=naver [핵심 요약] [1] 엔비디아 양자 AI 모델 ‘아이징’ 공개 엔비디아가 양자컴퓨팅 상용화를 가속하기 위해 전용 AI 모델 ‘아이징’을 공개하며 AI와 양자 기술을 결합한 플랫폼 전략 제시 [2] 양자컴퓨터 최대 난제 ‘오류 수정’ 해결 접근 큐비트 불안정으로 발생하는 오류를 AI가 자동으로 분석하고 보정하는 구조를 적용해 상용화의 핵심 제약 요인 개선 시도 [3] GPU-AI와 QPU 결합 구조 구현 양자 프로세서(QPU)에서 발생한 오류 데이터를 GPU 기반 AI가 처리한 뒤 다시 반영하는 방식으로 처리 속도와 정확도를 동시에 향상 [4] 하이브리드 컴퓨팅 본격화 신호 AI와 양자컴퓨팅을 결합한 하이브리드 접근이 본격화되

TSMC, 첨단 패키징 확대…CoPoS 도입·AP7 신설로 2028년 양산 체계 (2026년 4월 14일, 아이뉴스24, 권서아 기자) 원문보기: https://www.inews24.com/view/1959829 [핵심 요약] [1] CoPoS 기반 패키징 전환 추진 TSMC가 기존 CoWoS 중심에서 패널 기반 CoPoS 기술로 확장하며 첨단 패키징 생산 체계 전환을 본격화 [2] AI 칩 대형화 대응 생산 방식 변화 AI 칩 크기가 급격히 커지면서 기존 웨이퍼 기반 생산 효율이 떨어지고 패널 공정을 통한 생산성 개선 필요성 확대 [3] 2028년 양산 목표 파일럿 진행 CoPoS 파일럿 라인을 구축해 6월 완공을 목표로 하고 있으며 본격 양산은 2028~2029년 추진 계획 [4] AP7 중심 첨단 패키징 거점 구축 대만 자이 지역에 AP7 공장을 중심으로 SoIC·WMCM 등 첨단 패키징 통합 생산 체계 구축 추진 [5] 글로벌 패키징 투자

엔비디아 뚫은 ‘삼성 HBM4’…비결은 ‘불량 제로’ (2026년 4월 12일, 디지털타임스, 장우진 기자) 원문보기: https://www.dt.co.kr/article/12056848?ref=naver [핵심 요약] [1] 삼성전자 HBM4 양산으로 반전 성공 삼성전자가 6세대 고대역폭메모리(HBM4)를 세계 최초로 양산하며 뒤처졌던 HBM 시장에서 반등 계기 마련. [2] 엔비디아 공급 확보 핵심 요인 ‘품질’ AI 최대 수요처인 엔비디아 공급망 진입의 핵심 배경으로 ‘불량 제로’ 수준의 품질 확보가 결정적 역할. [3] 계측 기술 혁신으로 불량률 개선 제조 공정에서 오차와 결함을 줄이는 계측 기술을 고도화하며 수율과 성능을 동시에 개선하는 성과 확보. [4] 레드광 기반 모니터링 기술 개발 적외선에 가까운 레드광을 활용한 새로운 검사 기술을 도입해 기존에 확인 어려웠던 미세 불량까지 검출 가능. [5] 차세대 HBM 경쟁력 확대 기반 마련

'HBM4 탑재' 엔비디아 루빈, 출시 지연 전망 (2026년 4월 10일, 조선일보, 박지민 기자) 원문보기: https://www.chosun.com/economy/tech_it/2026/04/10/RHLLTGULRRFLNNFE3OFJHYAR2I/?utm_source=naver&utm_medium=referral&utm_campaign=naver-news [핵심 요약] [1] 엔비디아 ‘루빈’ 출시 지연 전망 엔비디아 차세대 AI 가속기 ‘루빈’의 출시가 당초 계획보다 늦어질 것이라는 전망이 확산. [2] HBM4 기술 검증 지연 영향 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 검증에 시간이 소요되고 전력 효율·네트워크 설계 등 기술 과제가 남아 있어 일정 지연 요인으로 작용. [3] 생산·출하 계획 하향 조정 시장조사업체는 루빈 출하 비중 전망을 낮추고, 기존 AI 가속기 비중은 상향 조정하며 생산 계획 변화 반영. [4] HBM3E 수요 지속 가능성

국산 클라우드, 토종 NPU 사용 대폭 늘려 (2026년 4월 9일, 매일경제, 정호준 기자) 원문보기: https://www.mk.co.kr/news/it/12012789 [핵심 요약] [1] 국산 NPU 기반 클라우드 확산 삼성SDS, 가비아, 메가존클라우드 등 국내 클라우드 기업들이 토종 AI 반도체(NPU) 기반 서비스 상용화를 본격 추진. [2] GPU 대체 수요 대응 전략 AI 추론 수요 증가와 GPU 공급 불안 및 비용 부담으로 인해 NPU 기반 인프라가 대안으로 부각. [3] NPUaaS 서비스 모델 등장 가비아는 리벨리온 NPU 기반 구독형 서비스(NPUaaS)를 출시하며 기업이 필요한 만큼 AI 반도체를 활용할 수 있는 구조 도입. [4] 주요 기업 협업 확대 삼성SDS는 퓨리오사AI ‘레니게이드’ 기반 서비스 출시를 준비하고, KT클라우드·메가존도 토종 NPU 도입 확대 추진. [5] AI 반도체 생태계 형성 본격화 클라우드 기

누운 HBM 세웠더니 대역폭 4배…'수직 다이' 개발 박차 (2026년 4월 8일, 전자신문, 이형두 기자) 원문보기: https://www.etnews.com/20260408000313 [핵심 요약] [1] 수직 다이 기반 차세대 HBM 기술 개발 삼성전자 미래기술육성사업으로 추진된 ‘수직 다이(Vertical Die)’ 기술이 성과를 내며 기존 HBM 구조 한계를 극복할 대안으로 부각. [2] 기존 HBM 구조 한계 극복 시도 현재 HBM은 TSV 기반 적층 구조로 I/O 확장과 발열 관리에 한계 존재. 수직 다이는 칩을 세워 배치해 구조적 제약을 해결하는 접근. [3] I/O 10배·대역폭 4배 향상 수직 다이 구조 적용 시 동일 면적 기준 I/O 수를 기존 대비 약 10배 확대하고 대역폭은 4배 향상되는 성능 개선 확인. [4] 실증 단계 기술 검증 진행 유리 기판 기반 배선 형성과 신호 무결성 검증을 완료했으며, 향후 실제 칩 접합 공정까