점프샷

🚨🚨 HBM4: 8hi + 12hi • 현재 HBM 공급 상황은 매우 불안정하다. 특히 멀티벤더 체제를 유지해야 하는 일부 고객사들은 상당히 곤란한 상황에 놓여 있다. • 한 메모리 업체는 현재 HBM4 8hi 샘플 출하를 중단한 상태인데, 이는 다른 메모리 업체에서 발생한 상황과 관련된 것으로 보인다. • 일부 고객사는 12hi만 단독으로 채택하고 있다. 반면 일부는 기존 12hi 채택에서 8hi까지 추가했고, 처음에는 8hi를 선택했던 고객사들 중 일부는 이후 12hi도 함께 추가했다. • HBM4는 구조적으로 메모리, 로직, 파운드리 제조 역량을 모두 강하게 보유한 메모리 업체에 유리한 제품이다. • 다만 HBM4E부터는 업체 간 경쟁 조건이 보다 평준화될 가능성이 있으며, 이에 따라 현재의 경쟁 구도가 다시 재편될 수도 있다. • 어쨌든 HBM은 여전히 극도로 희소한 자원이고, 공급업체가 사실상 원하는 가격을 부를 수 있는 시장이다. 그러나 동시에 제조 난이도 역시 믿기 어려울 정도로 높아 보인다. https://x.com/damnang2/status/2107420397666730323?s=46

Gemini 모델 정책 변경 - Plus는 Flash만 사용가능하고, Pro는 Pro와 Ultra 요금제에서 사용 가능 * 구글도 컴퓨팅이 부족한 것으로 보임 https://support.google.com/gemini/answer/17004136?hl=en&sjid=3885420599677516671-EU

Gemini 모델 정책 변경 - Plus는 Flash만 사용가능하고, Pro는 Pro와 Ultra 요금제에서 사용 가능 * 구글도 컴퓨팅이 부족한 것으로 보임 https://support.google.com/gemini/answer/17004136?hl=en&sjid=3885420599677516671-EU

Yun-Ta Tsai(테슬라 시니어 엔지니어) 초지능 시대가 열리기 전, 테슬라가 판매되는 모든 차량마다 자체 추론용 컴퓨터를 지속적으로 개선하고 대규모로 확장해 탑재해 온 행보는 돌이켜보면 전례가 없는 일이었습니다. 현재의 연산 능력(컴퓨트) 부족은 빙산의 일각에 불과합니다. 자율주행이 필수적인 기술로 자리 잡는 순간, 진정한 컴퓨트 부족 사태가 닥칠 것입니다. * 마이크론 4Q26 컨콜 중 ‘레벨 4 이상 자율주행차의 일반적인 탑재량은 메모리 200GB 이상, 스토리지 수 TB으로 이는 현재의 레벨 2+ 및 레벨 3 반자율주행차보다 각각 10배 이상 큰 수준입니다. 휴머노이드 로봇 역시 자율주행차와 비슷한 수준의 메모리 및 스토리지 수요를 보일 것으로 예상합니다.’ https://x.com/yunta_tsai/status/2106844936259956747?s=46

게빈 베이커 2027년의 초고빈도 트레이딩(HFT)과 사이버 전쟁은 Rubin과 결합된 분리형(disaggregated) 시스템에서, Groq 3 LPX든 CS-4든 초저지연 SRAM 칩을 통해 벌어질 가능성이 높다. Jane Street가 전력 1MW당 2억 달러, 즉 1GW당 2,000억 달러를 지불하고 있다는 보도가 사실이라면, 이는 아마 끝이 아니라 시작에 불과할 것이다. * SRAM에 대한 수요가 개인형 에이전트 보다 전쟁, 금융 목적으로 늘어날 것이라는 전망 https://x.com/gavinsbaker/status/2107114362833981692?s=46

본문 : 익명을 요구한 YMTC 직원 한 명은 『The Wire China』에 회사가 글로벌 메모리 공급 부족이 앞으로 최소 3년은 더 지속될 것으로 예상하고 있다고 밝혔다. 그는 이어 YMTC가 메모리 반도체 가격을 인상했고, 생산능력도 수익성이 더 높은 고마진 제품 쪽으로 전환하고 있다고 덧붙였다. Jukan : 여러분, 중국 NAND 업체인 YMTC조차 이번 호황이 앞으로 3년은 더 간다고 본다는 얘기임. 그런데도 아직 내년 말이면 NAND가 다시 공급과잉으로 돌아설 거라고 모델링하고 있는 건가? https://x.com/jukan05/status/2106940458761089227?s=46

뮤즈를 통해 운동용 신발 주문 추천을 받고 주문까지 요청했더니 위와 같이 카카오 결제 버튼만 누르면 가능. 물건 비교부터 결제까지 AI가 진행 김단테님 언급처럼 앞으로 특정 목적을 가진 인터넷 내 움직임은 에이전트가 대신 할 가능성이 높고, 정해진 절차가 없거나 의도가 낮은 트래픽이 돈이 될듯 물건을 비교하는 것도, 주문하는 것도 AI가 대신해줄 수 있기 때문에 사람은 점점 이해하고 판단하는 기능만 담당 https://m.blog.naver.com/mynameisdj/224422772856

뮤즈를 통해 운동용 신발 주문 추천을 받고 주문까지 요청했더니 위와 같이 카카오 결제 버튼만 누르면 가능. 물건 비교부터 결제까지 AI가 진행 김단테님 언급처럼 앞으로 특정 목적을 가진 인터넷 내 움직임은 에이전트가 대신 할 가능성이 높고, 정해진 절차가 없거나 의도가 낮은 트래픽이 돈이 될듯 물건을 비교하는 것도, 주문하는 것도 AI가 대신해줄 수 있기 때문에 사람은 점점 이해하고 판단하는 기능만 담당 https://m.blog.naver.com/mynameisdj/224422772856

뮤즈를 통해 운동용 신발 주문 추천을 받고 주문까지 요청했더니 위와 같이 카카오 결제 버튼만 누르면 가능. 물건 비교부터 결제까지 AI가 진행 김단테님 언급처럼 앞으로 특정 목적을 가진 인터넷 내 움직임은 에이전트가 대신 할 가능성이 높고, 정해진 절차가 없거나 의도가 낮은 트래픽이 돈이 될듯 물건을 비교하는 것도, 주문하는 것도 AI가 대신해줄 수 있기 때문에 사람은 점점 이해하고 판단하는 기능만 담당 https://m.blog.naver.com/mynameisdj/224422772856

로보택시의 운행 종료 시간이 기존 밤 10시에서 밤 11시로 연장됐다. 우리가 지금 가장 중점적으로 해결하려는 문제는 야간에 잘 보이지 않는 반려동물을 치지 않도록 하는 것이다. 말 그대로 어두운 밤, 회색 아스팔트 위의 회색 새끼 고양이처럼 식별하기 어려운 대상까지 확실히 감지해서 피하려는 것이다. https://x.com/elonmusk/status/2106239692866019479?s=46

Muse의 하드웨어 생태계 진출 Muse Gadgets는 Meta의 AI 에이전트 ‘Muse’를 실제 하드웨어와 연결하기 위한 오픈소스 프로젝트. 기존 Muse가 브라우저, 이메일, 캘린더, 웹서비스 안에서 행동하는 AI였다면, Gadgets를 통해 화면, 마이크, 스피커, 센서, TV, 조명 등 현실의 기기까지 제어 영역 확장. Raspberry Pi, ESP32 등에 Muse를 연결할 수 있는 SDK 공개, 개발자가 직접 AI 단말기 제작 가능 대표 제품은 Muse Home Link. 집의 Wi-Fi에 연결해 Muse와 Philips Hue, Sonos, Apple TV, Samsung TV 등 스마트 기기 사이를 이어주는 중계기 역할. 예를 들어 “거실 불 낮추고 TV 켜줘”라고 요청하면 Muse가 명령 이해 → Home Link 전달 → 실제 기기 실행 구조. 전자잉크 화면에 일정과 이메일 브리핑을 띄우거나, 마이크, 스피커를 붙여 탁상형 AI 비서로 만드는 것도 가능 핵심은 Home Link라는 단일 제품보다 Muse를 다양한 하드웨어 위에서 작동하는 AI 플랫폼으로 확장하려는 전략. 즉 AI → 브라우저/앱에서 AI → 인터넷/컴퓨터/스마트홈/센서/디스플레이로 활동 범위 확대. 한마디로 Muse라는 AI 두뇌에 개발자가 원하는 ‘눈, 귀, 입, 손’을 붙일 수 있게 만드는 프로젝트 https://gadgets.muse.ai/

Muse의 하드웨어 생태계 진출 Muse Gadgets는 Meta의 AI 에이전트 ‘Muse’를 실제 하드웨어와 연결하기 위한 오픈소스 프로젝트. 기존 Muse가 브라우저, 이메일, 캘린더, 웹서비스 안에서 행동하는 AI였다면, Gadgets를 통해 화면, 마이크, 스피커, 센서, TV, 조명 등 현실의 기기까지 제어 영역 확장. Raspberry Pi, ESP32 등에 Muse를 연결할 수 있는 SDK 공개, 개발자가 직접 AI 단말기 제작 가능 대표 제품은 Muse Home Link. 집의 Wi-Fi에 연결해 Muse와 Philips Hue, Sonos, Apple TV, Samsung TV 등 스마트 기기 사이를 이어주는 중계기 역할. 예를 들어 “거실 불 낮추고 TV 켜줘”라고 요청하면 Muse가 명령 이해 → Home Link 전달 → 실제 기기 실행 구조. 전자잉크 화면에 일정과 이메일 브리핑을 띄우거나, 마이크, 스피커를 붙여 탁상형 AI 비서로 만드는 것도 가능 핵심은 Home Link라는 단일 제품보다 Muse를 다양한 하드웨어 위에서 작동하는 AI 플랫폼으로 확장하려는 전략. 즉 AI → 브라우저/앱에서 AI → 인터넷/컴퓨터/스마트홈/센서/디스플레이로 활동 범위 확대. 한마디로 Muse라는 AI 두뇌에 개발자가 원하는 ‘눈, 귀, 입, 손’을 붙일 수 있게 만드는 프로젝트 https://gadgets.muse.ai/

안드레 카파시 우리는 앞으로 언어 모델의 결과물을 이해하는 데 훨씬 더 많은 시간을 쓰게 될 것입니다. 이에 대한 몇 가지 생각과 팁을 공유합니다. 글 작성. 제가 효과를 본 방법 중 하나는 LLM에 ASD-STE100 규격으로 설명해 달라고 요청하는 것입니다. 이는 원래 항공우주 정비 문서를 위해 개발된 통제 언어 규격입니다. LLM은 이 언어에 매우 능숙하며, 군더더기 없는 문체에 대한 엄격한 제약 조건을 갖추고 있어 가독성이 훨씬 뛰어난 경우가 많습니다. 다만 규격이 상당히 엄격하기 때문에 때로는 "ASD-STE100 기준을 80% 정도만 적용해 줘"와 같이 강도를 완화해 요청하기도 합니다. 하지만 이보다 더 좋은 방법이 있습니다. 다이어그램 / 이미지. 줄글 대신 다이어그램을 생성해 달라고 요청해 보세요. 정보 처리, 분석, 이해가 훨씬 수월해집니다. 하지만 이보다 더 좋은 방법이 있습니다. 웹페이지. "HTML 형태로" 출력해 달라고 요청하여 미려하고 인터랙티브한 웹페이지를 얻는 것입니다. LLM은 프론트엔드 작업에 매우 능숙해지고 있으며, 수려한 사용자 경험과 애니메이션 등을 만들어낼 수 있습니다. 하지만 이보다 훨씬 더 강력한 방법이 있습니다. 설명 영상. 제가 가장 유망하게 보는 출력 포맷은 어떤 주제든 임의로 지정해 생성하는 완전 맞춤형 설명 영상입니다. 예를 들어 "X에 대해 3Blue1Brown 스타일의 설명 영상을 만들어 줘. 음성 내레이션에는 내 ElevenLabs API 키를 사용해"와 같이 시도해 보세요. (후자의 경우 API 키가 필요하지만, 로컬 컴퓨팅 파워를 활용하는 준수한 무료 대안을 찾아달라고 LLM에 요청할 수도 있습니다.) 이 방식은 실제로 효과를 내기 시작했습니다. 요약하자면: • LLM이 발전함에 따라 단순 실무 작업은 모델이 자율적으로 처리하는 비중이 점점 늘어날 것이며, 인간의 역할은 이를 감독하고 이해하는 상위 추상화 단계로 이동할 것입니다. • 다행히 이 과정에서도 LLM의 도움을 받을 수 있습니다. 지능과 코드가 점점 더 풍부해짐에 따라, 이전에는 제작할 엄두조차 내지 못했던 대규모 맞춤형 일회성 소프트웨어 아티팩트(예: 웹 앱, 설명 영상) 생성을 요청할 수 있기 때문입니다. 한계를 넓혀 실험해 보면 놀라운 결과를 얻게 될 것입니다. https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479?s=46

현재 한국 메모리 2개사의 영업이익 합산은 미국의 다른 빅테크들의 영업이익을 합친 것 보다 큰 수준 https://m.blog.naver.com/tosoha1/224429975534

인텍플러스 - 메리츠증권에서 27년 순이익 추정치를 600억원으로 올리고, 3분기말 예상 수주잔고를 1,700억원으로 상향 - 삼성전기도 9월말 총 6.8조원 투자 공시를 했고, 메리츠 언급으로는 26년 연말연초 일본 고객사 대상 파일럿 장비 검토가 진행된다고 함 - 전방 호황에 맞춰서 매출액 캐파는 선제적으로 2천억원에서 3,500억원으로 올려둔 상황 - 다만, 26년 8월 주가 3만원에서 6만원(시총 7,700억원)으로 단기 2배 상승했으므로 보유자의 영역으로 봄 https://home.imeritz.com/include/resource/research/WorkFlow/20261001165530012K_02.pdf

1) 앤스로픽의 승인 코드의 80% 이상 AI 작성(25년초만 해도 한자릿대) 2) 높은 수준의 인간 감독만으로 자율 완료되는 R&D 업무 비중도 2026년 8월 26%까지 올라옴 * 제프리 힌턴의 코멘트 ‘재귀적 자기 개선으로 인한 지능 폭발의 아이디어는 오랫동안 존재해 왔지만, 아주 최근까지는 임박한 것처럼 보이지 않았습니다. 이제 많은 선도적인 연구자들이 그것이 꽤 곧 일어날 수 있다고 생각합니다.’ https://x.com/geoffreyhinton/status/2106122709285368061?s=46

트렌드포스가 2027년 HBM blended ASP 전망을 전년 대비 +121%로 상향. 이유는 HBM과 일반 DRAM이 제한된 웨이퍼 CAPA를 경쟁하는 가운데 공급 확대가 충분하지 않고, 고가 HBM4 비중 증가 + 2H27 HBM4E ramp가 동시에 발생하기 때문 여기서 +121%를 “HBM3E 한 개 가격이 내년에 2배 이상 오른다”로 해석하면 안됨. 제품 mix 효과가 상당 부분 포함된 blended ASP이기 때문 흥미로운 부분은 GPU/ASIC 업체들이 높은 가격과 부족한 공급 때문에 기존 12-Hi 대신 8-Hi HBM 배치까지 검토하기 시작했다는 점. 같은 bit supply로 더 많은 가속기를 만들 수 있기 때문. 다만 베이스 다이 비용은 스택당 하나씩 들어가므로 트렌드포스는 8-Hi가 12-Hi보다 Gb당 10~20% 비쌀 수 있다고 봄 HBM 업체에는 상당히 강한 가격 신호. 반대로 GPU 업체 입장에서는 이미 HBM 가격/공급이 가속기 아키텍초 자체를 변경할 정도의 제약 요건이 됐다는 뜻 https://www.trendforce.com/presscenter/news/20260929-13255.html

a16z가 인용한 PNC(총자산 6,030억달러 금융그룹)의 보고서에 따르면, 26년 4월 기준 미국 가구의 98%는 아직 AI를 유료로 사용하고 있지 않음 https://www.a16z.news/p/state-of-markets-ii

회계 업무 4종을 비교한 결과, AI 없이 일한 회계사의 평균 점수는 37점, Claude Opus 5는 거의 100점 기록. 작업 시간도 회계사는 약 30분~3시간, Claude는 수 분 수준. 이번 실험에서는 AI가 사람보다 훨씬 빠르면서도 빠뜨리는 항목이 적었다는 의미 AI 성능은 2024년에는 회계사보다 크게 낮았지만, 2025년 일부 모델이 회계사 평균을 넘어서고 2026년 최상위 모델은 거의 만점에 도달. 짧은 기간에 회계 실무 처리 능력이 급격히 발전한 모습 * 앤스로픽의 경제 시나리오에서는 지식 노동자의 실업률 급증 & 경제 성장률 급증이 동반하는 관점 제시 https://x.com/aden_barton/status/2105766679481553157?s=46

로이터: 브로드컴이 앤스로픽에게 최대 420억달러 규모 금융 지원 예정. 앤스로픽은 향후 5년간 TPU/브로드컴 컴퓨팅 임대료를 1,250억달러 지출 예정이기 때문에, 브로드컴의 지원으로 대략 1/3을 조달할 수 있는 규모 * 앤스로픽은 원래 Trainium 중심으로 시작해서 26년 4월 TPU 5GW 사용에 대한 계약 체결. 이후 IPO 과정에서 TPU 계약 규모가 총 1,250억달러이고 그중 브로드컴이 1/3을 지원할 수 있다는 것이 포인트 https://www.reuters.com/business/broadcom-lend-anthropic-up-42-billion-lease-its-chips-filing-says-2026-10-01/