AI 길잡이

AI의 발전은 인간의 상상을 초월할 속도로 진행되고 있다.하지만 그 화려한 기술의 이면에는 보이지 않는 위기가 숨어 있다.AI 모델이 커질수록, 그것을 구동하는 데이터센터의 전력 소비량이 폭발적으로 증가하고 있는 것이다.2025년 현재, 전 세계 전력의 약 12%가 데이터센터에서 사용되고 있으며,그중 절반 이상이 AI 연산과 냉각에 쓰이고 있다.AI는 이제 단순히 전기를 쓰는 기술이 아니라,지구의 에너지 균형을 뒤흔드는 산업이 되어가고 있다.1. 데이터센터의 전력 구조 — 연산보다 냉각이 더 뜨겁다AI 연산의 핵심은 GPU다.엔비디아 H200, AMD MI300, 구글 TPU v5e 같은 고성능 칩들은초당 수천억 번의 계산을 수행하지만, 그만큼 어마어마한 열을 발생시킨다.데이터센터는 이를 식히기 위해 냉..

AI 시대의 패권은 알고리즘이 아니라 반도체가 결정한다.인공지능이 학습하고 판단하기 위해서는막대한 연산 능력과 고속 메모리가 필요하다.이 연산의 핵심에 있는 것이 GPU, 그리고 그 데이터를 지탱하는 HBM 메모리다.2025년, 엔비디아의 H200 GPU와 삼성전자의 HBM4 메모리가AI 반도체 경쟁의 양 축으로 부상하면서세계 반도체 산업의 주도권이 새롭게 재편되고 있다.1. 엔비디아 H200 — AI 연산의 제왕엔비디아는 2024년 H100을 잇는 신형 AI GPU H200을 발표했다.H200은 기존보다 1.6배 빠른 연산 성능과 1.8배 향상된 메모리 대역폭을 제공한다.핵심은 HBM3e(고대역폭 메모리) 의 탑재다.엔비디아는 H200에 SK하이닉스와 마이크론의 HBM3e를 채택해메모리 대역폭을 4.8..

AI와 반도체 냉각 혁신 — 열이 지능을 결정한다AI 반도체 산업의 진짜 경쟁은 성능이 아니라 ‘열’이다.AI 모델이 커질수록 반도체는 더 많은 연산을 처리하고, 그만큼 엄청난 발열을 낸다.2025년 현재, 엔비디아 H200, 구글 TPU v5e, 그리고 한국의 HBM4 기반 AI 칩들이인공지능 혁신의 핵심으로 주목받고 있지만,이들 모두 공통적으로 부딪히는 한계가 있다.바로 냉각이다.AI의 연산 속도는 전력 효율과 온도 안정성에 의해 결정된다.칩이 과열되면 연산 정확도가 떨어지고, 서버가 멈추거나 수명이 급격히 단축된다.이 때문에 글로벌 AI 산업은 지금 **‘냉각 기술 혁신’**을 다음 성장 축으로 삼고 있다.열 관리야말로 인공지능 시대의 숨은 인프라 경쟁이다.1. AI 반도체의 발열 구조AI 반도체는..