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LG전자, 퀄컴 손잡고 '車 두뇌' 될 AI칩 만든다 (2025년 12월 11일, 한국경제, 김채연 기자) 원문보기:  https://www.hankyung.com/article/2025121186561 [핵심 요약] [1]   CES 2026서 AI 캐빈 플랫폼 첫 공개 LG전자 퀄컴 공동 개발 생성형 AI 기반 차량용 HPC 장치 CES 2026(1월 6~9일 라스베이거스) 완성차 고객사 최초 선보임, 차량 두뇌 역할 인포테인먼트 시스템 적용.​ [2]   카메라 분석 합류차량·운전자 시선 가이드 차량 내외부 카메라 주변 환경·탑승자 상태 AI 분석, 합류 구간 차량 인지·운전자 시선 분석 후 '합류 구간 차 진입 중' 음성·디스플레이 안내 제공.​ [3]   겨울밤 노래 추천 등 상황맞춤 서비스 눈길 주행 중 음악 청취 시 '겨울밤 어울리는 노래 추천' 메시지 전달 등 환경·상황 맞춤 가이드 기능 탑재.​ [4]   퀄컴 스냅드래곤 콕핏 엘리

전력 90% 덜 쓰고 첨단 반도체 만든다 (2025년 12월 10일, 서울경제, 송주희 기자) 원문보기:  https://www.sedaily.com/NewsView/2H1OD1D5EW [핵심 요약] [1]   DNP, 캐논 나노임프린트 1.4나노 템플릿 개발 대일본인쇄(DNP) 캐논 나노임프린트 장비 탑재 1.4나노급 미세 회로 원판(템플릿) 개발 성공, 2027년 상용화 목표.​ [2]   EUV 대비 소비전력 10분의 1·비용 절감 ASML EUV 노광장비(대당 2800억원·고전력) 대신 도장찍기 방식 나노임프린트 적용, 삼성전자·TSMC 1.4나노 양산 관심.​ [3]   템플릿-웨이퍼 직접접촉 결함·속도 과제 불순물 결함 발생 쉬운 템플릿 직접 접촉 방식, 처리 속도 향상 기술 개발 필요성 대두.​ [4]   공장 신설 시 경제성·실용성 입증 필수 기존 EUV 전제 공장 설계 속 나노임프린트 채택 위해 신규 공장 경제성·실용성 검증 요구.

반도체 선단공정에 EDA 중요성 커져…호환성 강화 나선 삼성 (2025년 12월 9일, 이데일리, 박원주 기자) 원문보기:  https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=04483766642396880&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y [핵심 요약] [1]   선단공정 수율 확보 위해 EDA 호환성 강화 삼성전자 선단 공정 안정적 수율 확보 위해 반도체 설계자동화(EDA) 호환성 강화 자체 SW 개발 가속화, AI 반도체 수요 증가 속 설계 검증 중요성 증대.​ [2]   EDA, 칩 제작 전 회로 시뮬레이션 핵심 EDA 반도체 집적회로 디자인·검증 SW로 칩 제작 전 회로 시뮬레이션 통해 성능 예측, 초미세 공정 GAA 구조·트랜지스터 수백억개 적용 시 필수 기술.​ [3]   EDA 툴 비용 증가 자체 SW 개발 전략 5나노 미만 공정 맞춤형 EDA 비용 최대 25만달러, 시놉시스·케이던스 등 글로

시지트로닉스, GaN 기반 S밴드 RF 전력반도체 상용화 성공 (2025년 12월 8일, 뉴시스, 김경택 기자) 원문보기:  https://www.newsis.com/view/NISX20251208_0003431808 [핵심 요약] [1]   ETRI 기술 이전 기반 전 공정 국산화 시지트로닉스 질화갈륨(GaN) 기반 S밴드(2~4GHz) RF 전력반도체 라인업 상용화, ETRI 원천기술 이전 받아 설계·제조·측정까지 100% 국내 기술로 구현해 화합물 반도체 기술 자립 이정표 확보.​ [2]   10~150W급 라인업·프론트엔드 솔루션 확보 10W·30W·50W·150W급 제품 구성으로 군용 S밴드 레이더·전자전·재밍·항공·지상 통신·시험장비 등 고출력 RF 시스템 적용, 150W 출력 트랜지스터와 10~50W 드라이버를 동시에 공급하는 일관 설계 프론트엔드 솔루션 제공.​ [3]   글로벌 드라이버 공급난 해소 기대 광대역·고출력·고선형성 핵심

AI 시대, 저장장치 병목 심화… 파두, 차세대 SSD로 해법 제시 (2025년 12월 4일, 조선비즈, 최효정 기자) 원문보기:  https://biz.chosun.com/it-science/ict/2025/12/04/VDQJREIFMBHPRH6IY4BBG6KTCA/ [핵심 요약] [1]   AI 데이터 폭증으로 SSD 병목 심화 AI 모델 복잡화로 GPU·HBM 속도 충분하나 SSD·네트워크 따라가지 못해 시스템 전체 병목 발생, 검색 생성 AI·벡터DB 서비스에서 SSD 랜덤 데이터 읽기 속도(QoS·IOPS)가 AI 품질 좌우.​ [2]   하드웨어 특화 SSD로 전력·성능 최적화 파두 소프트웨어 중심에서 핵심 연산 하드웨어 구현으로 전환, 제한 전력(23~24W) 내 최대 IOPS·QoS 끌어올리는 구조 개발, Gen6 SSD 성능 2배 향상·전력 절감 달성.​ [3]   Gen7 SSD 1억 IOPS·D2D 기술 준비 차세대 Gen7 S