▶ 키워드 : Advanced Packaging, Power Efficiency, Heterogeneous Integration, Quantum Computing, 800VDC, Power Efficiency, AI-HW Co-design, 2035 로드맵, AI Memory, Context Layer, NVIDIA Photonics, NVLink Fusion, 글로벌 산업 동향, 정책 대응, NPU/뉴로모픽, HBM, CXL, 산업 생태계, 소프트웨어 스택(SW Stack), Blackwell GPU, HBM3e, 광네트워킹 (Optical), DCI (데이터센터 연결), CXL (Compute Express Link), 메모리 풀링, Silicon Photonics, AI 기반 설계, IC 설계 자동화 (EDA), 머신러닝 최적화
※ Gemini를 활용하여 내용 요약하였습니다. (Perplexity AI는 유료 버전 사용 중인데도 요약을 거부하네요 ㅠㅠㅠ)
| NO | 분류 | 키워드 | 제목 / 내용 요약 | 등록일 | 출처 | URL |
| T1 | AI, AI 반도체 | Advanced Packaging, Power Efficiency | Advanced Packaging Substrate Technologies for Power Efficient AI Products > AI 데이터센터의 급격한 증가로 인한 전력 소비 문제를 해결하기 위한 AMD의 기술 전략을 다룹니다. 무어의 법칙 한계를 극복하기 위해 칩렛(Chiplet) 및 이종 집적(Heterogeneous Integration) 기술의 중요성을 강조합니다. HPC 및 AI 트레이닝 서버의 에너지 효율을 2025년까지 30배 향상시키려는 AMD의 목표와 공정 기술을 소개합니다. |
2025-05-09 | AMD | https://share.google/WUVLdrBlC7OGkjB8s |
| T2 | AI, AI 반도체 | Heterogeneous Integration, Quantum Computing | Advancements in Computer Hardware Technologies : Emerging Trends and Future Directions > 전통적인 CMOS 스케일링의 한계를 넘어서는 양자 컴퓨팅, 뉴로모픽 아키텍처 등 최첨단 하드웨어 기술을 조사합니다. 3nm 이하의 제조 공정, 메모리 지연 시간 단축, 데이터 집약적 작업을 위한 광 인터커넥트 기술을 분석합니다. 하드웨어 보안 취약점과 지속 가능한 설계 관행 등 미래 컴퓨팅 기술이 직면한 과제와 연구 방향을 제시합니다. |
2025-08-22 | IJEDR 2025 | https://rjwave.org/ijedr/papers/IJEDR2503135.pdf |
| T3 | AI, AI 반도체 | 800VDC, Power Efficiency | After AI 시리즈 6, AI DC, Rush to 800VDC > AI 데이터센터의 스케일업에 따른 아키텍처 전환과 그로 인해 발생하는 전력 반도체 및 설비 시장의 기회를 분석합니다. 고전압 저전류 시대로의 변화 속에서 직류(DC) 배전 방식과 연료전지 기술이 핵심 해답이 될 것임을 전망합니다. Vertiv, Eaton, Bloom Energy 및 국내 두산퓨얼셀, 비나텍 등 관련 수혜 기업들의 가치를 평가합니다 |
2026-01-27 | 메리츠증권 | https://share.google/uQSEY0Rtf8gK1NVkO |
| T4 | AI, AI 반도체 | AI-HW Co-design, 2035 로드맵 | AI & HW 2035 - Shaping the Next Decade > 향후 10년 동안 AI 소프트웨어의 급격한 발전 속도에 맞춘 하드웨어 개발의 정렬(Alignment) 문제를 다룹니다. 알고리즘과 하드웨어의 유기적인 공동 설계가 미래 컴퓨팅 성능 향상의 핵심임을 강조합니다. 학계와 산업계 전문가들이 참여하여 2035년까지의 기술적 도전 과제와 혁신 방향을 제시하는 연구 보고서입니다. |
2026-03-05 | arXiv | https://arxiv.org/pdf/2603.05225 |
| T5 | AI, AI 반도체 | AI Memory, Context Layer | AI Memory : Comprehensive Review > LLM의 동작 원리를 데이터베이스 관점에서 해석하며, AI 메모리 기술의 기술적 아키텍처와 설계 원칙을 설명합니다. RAG(검색 증강 생성)부터 롱컨텍스트(Long-context) 기술까지 AI 메모리 솔루션의 진화 과정을 분석합니다. 개인화된 AI 시대를 맞아 사용자 컨텍스트를 소유하려는 플랫폼 간의 경쟁과 시장의 미래 전망을 담고 있습니다. |
2025-12-31 | Jean | https://share.google/NcKsD965IBOTdIGq1 |
| T6 | AI, AI 반도체 | NVIDIA Photonics, NVLink Fusion | AI 데이터센터의 미래, Semiconductor Tech Report > 데이터 이동의 병목 현상을 해결하기 위한 NVIDIA의 차세대 네트워크 전략인 광학 기술(Photonics)과 퓨전 기술을 분석합니다. 서버 랙 외부를 연결하는 CPO(Co-Packaged Optics) 기술과 랙 내부 아키텍처 표준을 재편하려는 NVIDIA의 로드맵을 소개합니다. 실리콘 포토닉스 분야의 파운드리(Intel, GF)와 국내 SK하이닉스 등 관련 생태계 기업들의 투자 기회를 조명합니다. |
2025-07-23 | 신영증권 | https://share.google/QsdC2aQ2irmETqFfk |
| T7 | AI, AI 반도체 | 글로벌 산업 동향, 정책 대응 | AI 반도체 글로벌 첨단 기술·산업 동향 조사 및 대응방향 연구 (A Study on Global Technology and Industry Trends and Directions for Responses in the Field of Advanced AI Semiconductors) > 주요 국가들의 AI 반도체 수출 통제 및 지원 정책을 조사하고 국내 생태계 강화를 위한 전략적 방향을 제언합니다. 생성형 AI 확산에 따른 인프라 비용 문제와 이를 해결하기 위한 NPU, 아날로그 컴퓨팅 등 기술적 대안을 검토합니다. 팹리스, 디자인하우스, 파운드리로 이어지는 반도체 밸류체인 전반의 협력 모델과 규모의 경제 확보 방안을 다룹니다 |
2024-02-28 | 정보통신정책연구원 | https://share.google/sbTqYTzekh70jNxGc |
| T8 | AI, AI 반도체 | NPU/뉴로모픽, HBM/CXL | AI 반도체 기술 및 산업 동향 > AI 반도체 시장이 데이터센터에서 온디바이스(차량, PC 등) 영역으로 확장되는 추세와 향후 5년간의 성장 전망을 분석합니다. 프로세서(GPU, NPU), 메모리(HBM, PIM), 인터페이스(CXL) 등 핵심 기술 분야별 최신 개발 현황을 정리합니다. 국내외 주요 기업들의 투자 현황과 민관 협력을 통한 생태계 구축 및 인력 양성의 필요성을 강조합니다. |
2024-07-31 | KDB 미래전략연구소 | https://share.google/IwkQRMLrbEww7Szjl |
| T9 | AI, AI 반도체 | 산업 생태계, 소프트웨어 스택 (SW Stack) | AI 반도체 기술동향과 산업생태계 > 초기 단계인 AI 반도체 시장에서 국가적 대응과 국내 팹리스 스타트업 육성의 중요성을 역설합니다. 하드웨어 설계뿐만 아니라 컴파일러, SDK 등 소프트웨어 역량이 비즈니스 모델 경쟁력의 핵심임을 분석합니다. 국내 기업들이 글로벌 주도권을 확보하기 위해 오픈소스 활용 및 다양한 솔루션 역량 강화가 필요함을 제안합니다. |
2023-03-27 | 한국정보통신기술협회, TTA | https://share.google/YsuuydMq0KgLllfMH |
| T10 | AI, AI 반도체 | Blackwell GPU, HBM3e | AI 반도체 산업 전망, AI 적용 사례 분석 > NVIDIA의 Blackwell GPU 스펙 분석을 통해 연산 성능 향상과 추론 시장에서의 경쟁력을 평가합니다. SK하이닉스의 독점에서 삼성전자의 진입으로 변화하는 HBM 시장의 수급 전망과 투자 전략을 제시합니다. 제약, 바이오, 금융, 자율주행 등 다양한 산업 분야에 AI 반도체가 적용되어 혁신을 일으키는 구체적인 사례들을 분석합니다. |
2024-03-26 | 키움증권 | https://share.google/uZgU1gxt5S2QsxJSW |
| T11 | AI, AI 반도체 | 광네트워킹 (Optical), DCI (데이터센터 연결) | AI 병목을 넘어서, 바뀐 네트워크의 중심, Everything Goes Optical > AI 투자의 중심이 연산 성능 향상에서 '데이터 이동의 효율성'을 극대화하는 네트워크 구조 혁신으로 이동하고 있음을 분석합니다. 데이터센터 간 연결(DCI)과 내부 네트워크의 완전 광화(Everything Goes Optical) 추세를 설명합니다. CPO(Co-Packaged Optics) 등 광 통신 기술이 폭발적으로 성장함에 따라 주목해야 할 네트워킹 부품 산업을 조명합니다. |
2026-03-03 | 대신증권 | https://share.google/kMD1irMX7ZqhlsbMw |
| T12 | AI, AI 반도체 | CXL (Compute Express Link), 메모리 풀링 | AI 인프라 혁신의 중심, 메모리·링크 중심의 연결 반도체와 데이터센터 연결 솔루션 > 트랜스포머 모델의 거대화로 발생하는 메모리 용량 부족 및 대역폭 문제를 해결하기 위한 차세대 인터페이스 기술을 다룹니다. 여러 가속기가 메모리 자원을 공유하는 '메모리 풀링' 기술과 파네시아의 XLink 솔루션의 특징을 설명합니다. 하이브리드 인터커넥트 패브릭 방식을 통해 대규모 AI 데이터센터의 지연 시간을 줄이고 전송 효율을 높이는 방안을 제시합니다. |
2025-07-22 | 파네시아 | https://share.google/RtINdE2lK9KsXQmP0 |
| T13 | AI, AI 반도체 | Silicon Photonics, AI 기반 설계 | AI-Driven Design and Optimization of Silicon Photonic Integrated Circuits for High-Speed Optical Interconnects > 사람이 직접 설계하기 까다로운 미세 광학 레이아웃을 AI(강화학습, 확산 모델)를 활용해 수 시간 내에 자동 생성하는 프레임워크를 소개합니다. 기존 수작업 대비 면적을 35% 줄이고 에너지 효율을 50% 향상시킨 800Gbps 광 트랜시버 설계 결과를 공개합니다. NVIDIA, AMD 등 하이퍼스케일 데이터센터의 광 인터커넥트 로드맵에 맞춘 'AI-native' 설계 방식의 중요성을 강조합니다. |
20205-06-16 | ResearchGate | https://share.google/pJybakqwfe6kaRkQU |
| T14 | AI, AI 반도체 | IC 설계 자동화 (EDA), 머신러닝 최적화 | AI-Driven Integrated Circuit Design : A Survey of Techniques Challenges and Opportunities > 전통적인 아날로그 및 RF 회로 설계 방식이 AI와 머신러닝 기법을 통해 어떻게 자동화되고 혁신되고 있는지 종합적으로 검토합니다. 진화 알고리즘, 베이지안 최적화, 강화학습 등 다양한 AI 기법이 IC 설계의 복잡성을 해결하는 사례를 분석합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 설계 코드 생성 등 최신 트렌드와 함께 데이터 부족 및 일반화 성능과 같은 도전 과제를 제시합니다. |
2025-09-30 | IEEE | https://ieeexplore.ieee.org/iel8/6287639/6514899/11153923.pdf |