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CXL 가성비·추론 효율 모두 HBM 넘어서…“2년뒤 시장 7배 급성장” (2026년 7월 19일, 서울경제, 김윤수 기자) 원문보기: https://www.sedaily.com/article/20069173?ref=naver [핵심 요약] [1] CXL이 HBM·DDR 사이의 새 메모리 계층으로 부상 삼성전자와 SK하이닉스는 CXL 메모리 개발을 통해 HBM과 DDR 사이에 새로운 메모리 계층을 만들고, AI 데이터 처리 효율과 비용 구조를 함께 개선하는 방향을 노리고 있음. [2] AI 추론 효율 35.7% 향상 기사에 따르면 HBM·DDR과 SSD 사이에 CXL 하이브리드 메모리를 더해 시너지를 내는 방식으로 설계할 경우 AI 추론 효율을 기존보다 35.7% 높일 수 있는 것으로 제시됨. [3] 토큰 사용량 급증이 CXL 수요를 키움 AI 서비스 확대에 따라 토큰 사용량이 2030년까지 24배 늘어날 것으로 전망되면서, 메모리 용량 확장과 효

AI 추론 확산에…삼성전자·SK하이닉스, 'CXL' 주도권 경쟁 (2026년 7월 13일, 이투데이, 손희정 기자) 원문보기: https://www.etoday.co.kr/news/view/2603136 [핵심 요약] [1] AI 추론 시대 맞아 CXL 메모리 중요성 부각 생성형 AI가 학습 중심에서 추론 중심으로 전환되면서 CPU와 GPU, 메모리를 효율적으로 연결하는 CXL(Compute Express Link)이 차세대 AI 데이터센터 핵심 기술로 주목받는 상황. [2] 삼성전자, CXL 메모리 풀 성능 검증 완료 삼성전자는 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰 GPU와 CXL 스위치, CMM-D를 활용해 1TB 규모의 CXL 메모리 풀을 구성했으며, 단일 GPU에서는 D램과 유사한 성능을, 8개 GPU 환경에서도 D램 대비 약 92% 수준의 성능을 구현. [3] SK하이닉스, 차세대 CXL 제품 생태계 확대 SK하이닉스는 'HPE 디스커버

실리콘포토닉스보다 10배 빠른 반도체 기술 '플라즈모닉' 부상 (2026년 7월 9일, 전자신문, 이형두 기자) 원문보기: https://www.etnews.com/20260709000276 [핵심 요약] [1] 플라즈모닉스, 차세대 광반도체 기술로 주목 AI 데이터센터에서 GPU 간 초고속·초저지연 데이터 전송 수요가 증가하면서 기존 실리콘포토닉스의 한계를 극복할 차세대 기술로 플라즈모닉스가 주목받는 모습 [2] 기존 기술보다 10배 빠른 광변조 성능 구현 마벨테크놀로지가 공개한 플라즈모닉 기반 광변조기 프로토타입은 최대 1테라헤르츠(THz)의 동작 속도를 구현해 기존 실리콘포토닉스보다 약 10배 빠른 성능을 기록했으며, 소자 크기도 300~500배 수준으로 줄인 것이 특징 [3] 빛과 전자의 결합으로 회절 한계 극복 플라즈모닉스는 금속과 유전체 경계면에서 발생하는 표면 플라즈몬 폴라리톤(SPP) 현상을 활용해 빛을 나노미터 수준에서 제어하는 기

삼성전자, AI용 eSSD 'PM1763' 본격 양산 "엔비디아 베라루빈에 탑재" (2026년 7월 8일, 뉴시스, 홍세희 기자) 원문보기: https://www.newsis.com/view/NISX20260708_0003700103 [핵심 요약] [1] 삼성전자, AI 서버용 eSSD 'PM1763' 양산 시작 삼성전자가 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD 'PM1763' 양산을 시작했으며, AI 데이터센터와 서버 환경에서 대용량 데이터를 안정적으로 처리하는 핵심 스토리지 솔루션으로 공급 확대 [2] 엔비디아 차세대 '베라루빈' 플랫폼에 탑재 PM1763은 엔비디아 차세대 AI 플랫폼인 '베라루빈(Vera Rubin)'에 탑재되는 제품으로, 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2에 이어 AI 메모리 솔루션 포트폴리오를 더욱 확대 [3] 9세대 V낸드와 4나노 컨트롤러 적용 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 적용해 성

中딥시크, AI칩 개발 착수 … 엔비디아·화웨이 등 타격 (2026년 7월 7일, 매일경제, 김유신 기자) 원문보기: https://www.mk.co.kr/news/world/12092851 [핵심 요약] [1] 딥시크, 자체 AI 칩 개발 프로젝트 착수 중국 AI 기업 딥시크가 추론(Inference)에 특화된 자체 AI 칩 개발에 착수했으며 약 1년 전부터 프로젝트를 시작하고 최근 반도체 전문 인력 채용도 확대하며 개발에 속도 [2] 엔비디아·화웨이 의존도 낮추기 위한 전략 현재 AI 모델 학습에는 엔비디아와 화웨이 칩을 함께 활용하고 있지만 자체 AI 칩 개발을 통해 외부 반도체 의존도를 줄이고 기술 자립을 강화하는 전략 추진 [3] 추론 전용 칩으로 비용과 전력 효율 개선 딥시크가 개발하는 칩은 AI 모델 학습이 아닌 추론 작업에 최적화된 제품으로 범용 GPU보다 가격 경쟁력과 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞춘 것이 특징 [4] 미국 수출