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"AI 응답속도 10배 빠르게"…삼전·하닉 AI 추론 메모리 경쟁 (2026년 9월 17일, 이데일리, 최오현 기자) 원문보기: https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=06294326645581104&mediaCodeNo=257&utm_source=naver&utm_medium=referral&utm_campaign=news_syndication&utm_content=original_article [핵심 요약] [1] AI 추론용 메모리 경쟁 본격화 AI 산업의 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 데이터를 빠르고 효율적으로 이동시키는 메모리 기술 경쟁이 본격화됨 [2] 삼성, zHBM·zNAND-O 공개 삼성전자는 메모리를 수직으로 쌓는 3D 구조의 zHBM과 zNAND-O를 차세대 전략으로 제시하며 데이터 이동거리와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞춤 [3] 추론 속도 10배 향상 목표 삼성전자는 현재 이용자당

삼성전자, 커스텀 HBM서 '핵심 칩' 공급망 변화…내부·TSMC '투트랙' 추진 (2026년 9월 15일, ZDNet Korea, 장경윤 기자) 원문보기: https://zdnet.co.kr/view/?no=20260915100431 [핵심 요약] [1] 삼성전자, 커스텀 HBM 베이스 다이 공급 이원화 삼성전자가 커스텀 HBM용 베이스 다이를 삼성 파운드리와 TSMC에서 모두 생산하는 투트랙 전략을 추진함 [2] HBM4부터 베이스 다이 중요성 확대 HBM4부터 베이스 다이가 기존 D램 공정이 아닌 파운드리 공정에서 제조되며 더 많은 기능을 집적하고 성능과 전력 효율을 높이는 역할이 커짐 [3] 커스텀 HBM, 고객 맞춤형 기능 탑재 커스텀 HBM은 고객사가 원하는 로직 기능을 베이스 다이에 탑재하는 방식으로 제품 설계부터 제조까지 메모리·파운드리 기업 간 협력이 중요해짐 [4] NVHBM이 대표적인 커스텀 HBM 사례 엔비디아의 NVHBM은

코닉오토메이션, LG AI연구원에 자율실험실 자동화 시스템 공급...국책과제용 (2026년 9월 14일, ZDNet Korea, 이기종 기자) 원문보기: https://zdnet.co.kr/view/?no=20260914192225 [핵심 요약] [1] LG AI연구원에 자율실험실 시스템 공급 코닉오토메이션이 LG AI연구원의 국책과제에 전처리 자동화와 분석기 연동, AI 연동 및 데이터 송수신 기능을 갖춘 자율실험실 시스템을 공급함 [2] 화학·소재 실험 전 과정 자동화 배터리 소재 분석 자동화 기술을 기반으로 화학반응과 소재 배합 실험의 전처리부터 분석 데이터 연동까지 통합 제어하는 시스템을 구축할 계획임 [3] 로봇 기반 실험 자동화 적용 실험용기의 자동 이송·고정·회수와 자동 캡 체결, 센서 연동 등을 적용하고 분석기별 구조에 맞춘 전용 설비를 통합 구축할 예정임 [4] AI와 자동화 설비 결합 LG AI연구원의 AI 모델과 자동화 설비를

AI 반도체 패키징 난이도↑...인텔 EMIB· TSMC CoWoS 경쟁 재점화 (2026년 9월 11일, ZDNet Korea, 권봉석 기자) 원문보기: https://zdnet.co.kr/view/?no=20260910211858 [핵심 요약] [1] AI 칩 대형화로 패키징 난이도 상승 AI 반도체가 칩렛 구조로 전환하면서 패키지 크기가 커지고 있어 비용·수율 관리가 새로운 경쟁 요소로 부상함 [2] 인텔 EMIB, 소형 브리지로 공정 부담 줄여 인텔 EMIB는 대형 실리콘 인터포저 대신 필요한 부분에만 소형 실리콘 브리지를 적용해 패키징 공정과 실리콘 사용량을 줄이는 방식임 [3] TSMC, CoWoS-L로 대형 패키지 대응 TSMC는 기존 CoWoS-S의 대형 인터포저 한계를 보완하기 위해 LSI 브리지와 RDL 인터포저를 활용하는 CoWoS-L을 개발해 엔비디아 B200·GB200 등에 적용하고 있음 [4] EMIB, 외부 고객 대상으

AMD 추격에 '쿠다' 더 세졌다…엔비디아, AI SW 주도권 강화 가속 (2026년 9월 10일, ZDNet Korea, 장유미 기자) 원문보기: https://zdnet.co.kr/view/?no=20260910184038 [핵심 요약] [1] 엔비디아, 쿠다 생태계 강화 엔비디아가 차세대 GPU 루빈 지원과 개발도구 개선을 포함한 쿠다 13.4를 공개하며 AI 가속기 시장에서 소프트웨어 경쟁력을 더욱 강화하고 있음 [2] GPU 자원 공유 관리 기능 확대 ‘MPS V3’를 통해 하나의 GPU를 여러 작업이 나눠 사용할 수 있도록 자원 배분과 메모리 한도, 작업 우선순위 설정 기능을 강화함 [3] AI 코딩 지원으로 개발 편의성 향상 쿠다 파이썬과 C++의 개발 환경을 개선하고 ‘쿠다 MCP 서버’를 통해 AI 코딩 에이전트가 쿠다 문서와 코드를 활용할 수 있도록 지원함 [4] AMD도 ROCm 기반 생태계 확대 AMD는 ROCm 10과 ROC