트랜스포머에서 생각하는 기계까지: 현대 인공지능(AI)을 만든 세 가지 돌파구
트랜스포머, 전문가 혼합(Mixture of Experts), 추론 모델(reasoning model)이 현대 인공지능(AI)을 어떻게 만들었고 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭 메모리(HBM), 메모리 대역폭, 데이터센터 인프라 수요를 왜 바꾸고 있는지 설명합니다.
트랜스포머, 전문가 혼합(Mixture of Experts), 추론 모델(reasoning model)이 현대 인공지능(AI)을 어떻게 만들었고 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭 메모리(HBM), 메모리 대역폭, 데이터센터 인프라 수요를 왜 바꾸고 있는지 설명합니다.
How Transformers, Mixture of Experts and reasoning models built modern AI, and why they are reshaping demand for GPUs, HBM, memory bandwidth and data-centre infrastructure.
2026년 오픈소스, 오픈웨이트, 경제적 AI API 모델을 세대, 벤치마크 방법론, 토큰 가격, 컨텍스트 윈도우, 온디바이스 적합성, 기업 배포, 반도체와 클라우드 인프라 투자 시사점으로 비교합니다.
A practical 2026 comparison of open-source, open-weight, and economical AI API models, covering model generations, benchmark methodology, token pricing, context windows, on-device suitability, enterprise deployment, and semiconductor and cloud infrastructure implications.
Meta Muse Spark 1.1 launches with aggressive pricing. We analyze benchmarks, Chinese low-cost AI competition, API economics, and investment implications.
Meta Muse Spark 1.1 출시와 메타의 공격적 가격 전략을 분석했다. DeepSeek, Kimi, Qwen 등 중국 저가 AI 모델과의 경쟁, 벤치마크, 투자 시사점을 정리한다.
HBM4 선도 기업, 삼성전자 HBM4 성능 우위 루머, SK하이닉스의 기존 우위, 마이크론의 진입, 그리고 삼성전자가 아직 SK하이닉스를 주가로 압도하지 못하는 이유.
A Finconsult analysis of HBM4 leaders, Samsung’s reported performance lead, SK hynix’s incumbent advantage, Micron’s entry and why Samsung has not yet outperformed SK hynix despite HBM4 optimism.
삼성전자와 SK하이닉스의 AI 반도체, HBM, 첨단 패키징, AI 팩토리 투자전략을 비교한 인뎁스 리포트.
An in-depth comparison of Samsung Electronics and SK hynix investment strategies for AI semiconductors, HBM, advanced packaging and AI factories.