AI, HBF 기술 동향
2025-12-17 : 뉴스 6건, 기술자료 6건 아래 링크 참고하시기 바랍니다. 다른 자료는 Search에서 키워드 입력하여 검색 가능합니다.
| ♥ 반도체 뉴스 (6건) | ||||
| NO | 키워드 | 제목 | 등록일 | 출처 |
| N1 | 뉴스 모음 | 한국 반도체 산업협회 - 데일리 뉴스 모음 | 2025-12-17 6:30 | KSIA |
| https://www.ksia.or.kr/infomationKSIA.php?data_tab=1 | ||||
| N2 | 뉴스 모음 | 정보통신기획평가원 > 지식정보 > 디지털 동향정보 | 2025-12-16 | 정보통신기획 평가원 |
| https://www.iitp.kr/web/lay1/program/S1T14C60/itfind/list.do?cpage=1&rows=10&searchTarget=all | ||||
| N3 | 뉴스 모음 | [제20251215-TT-01호] 2025년 12월 15일 반도체 기술 관련 주요 뉴스 요약 | 2025-12-16 9:00 | SPTA Times |
| https://www.sptatimeskorea.com/post/제20251215-tt-01호-2025년-12월-15일-반도체-기술-관련-주요-뉴스-요약 | ||||
| N4 | 뉴스 모음 | [제20251215-TI-01호] 2025년 12월 15일 글로벌 반도체 산업 관련 주요 뉴스 요약 | 2025-12-16 9:00 | SPTA Times |
| https://www.sptatimeskorea.com/post/제20251215-ti-01호-2025년-12월-15일-글로벌-반도체-산업-관련-주요-뉴스-요약 | ||||
| N5 | D램 | 삼성전자, 10nm 미만 D램 구현 기술 확보...0a·0b D램 적용 전망 | 2025-12-16 15:17 | THEELEC |
| https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=45410 | ||||
| N6 | 삼성, 전략 | 삼성, 경영진 회의 일정 돌입…내년도 전략 수립 속도 | 2025-12-16 12:16 | THE FACT |
| https://news.tf.co.kr/read/economy/2272899.htm | ||||
| ♥ 반도체 기술 자료 (6건) | ||||
| NO | 키워드 | 제목 | 등록일 | 출처 |
| T1 | AI Agent | 투자정보 > 리서치리포트 > 디지털리서치 . AI Hot Issue #1_에이전트의 디지털 기억상실증은 메모리가 해결한다 > AI 에이전트의 '기억상실증' 문제 해결: 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 AI 에이전트가 현실 세계에서 지속적인 협업을 하려면 단기 기억(DRAM)과 장기 기억(SSD)을 효율적으로 활용하는 계층형 메모리 아키텍처가 필수라고 강조했습니다. . 계층형 메모리 역할 분담: HBM(작업 기억), DRAM(단기 기억 및 작업 공간), NAND eSSD(장기 기억 및 영구 저장소)가 각각 실시간 응답, 문맥 처리, 대용량 데이터 저장이라는 고유한 역할을 맡아 상호보완적으로 작동해야 합니다. . 메모리 시장의 질적/양적 성장: 이러한 AI 패러다임 전환은 HBM은 물론 DRAM과 NAND eSSD의 폭발적인 수요 증가를 이끌 것이며, 특히 HBM4 등 차세대 최고 사양 메모리 제품에 대한 수요를 강화할 기술적 필연성을 제시합니다. |
2025-10-24 | 미래에셋증권 |
| https://securities.miraeasset.com/ | ||||
| T2 | COWOS Capa | AI산업 COWOS Capa Data > TSMC의 CoWoS CAPA는 2025년 연말 월 60K 규모로 2024년 대비 두 배가량 증대될 것으로 예상되지만, 수요(월 70K)가 여전히 견조하여 공급 부족이 지속되고 있습니다. . NVIDIA가 CoWoS 수요의 65%를 차지하며 시장 지배력을 강화하고 있으며, Blackwell 시리즈 주력화에 따라 CoWoS-S 대신 CoWoS-L 패키징 비중이 56%로 가장 높아졌습니다. . 이러한 NVIDIA GPU 수요 호조는 HBM 시장의 성장을 견인하고 있으며, SK하이닉스의 HBM 증설(2025년 연말 170K 목표)에 따라 국내 HBM 관련 장비 및 소부장 밸류체인의 수혜가 예상됩니다. |
2025-06-05 | 현대차증권 |
| https://share.google/QmIMIKZJ47jmd2iLV | ||||
| T3 | DRAM | DRAM Trend Monthly > AI가 DRAM 수요를 HBM 너머로 확장, 구조적 공급 부족 국면 진입 > AI 확산(대규모 LLM 추론 및 Agent AI 등장)이 DRAM 수요를 HBM뿐만 아니라 대용량 DDR5 등 컨벤셔널 DRAM 전반으로 구조적으로 확장시키고 있으며, 2026년까지 강한 수요 사이클을 형성할 전망입니다. . 주요 제조사의 신규 팹이 HBM 생산에 주로 배정되면서 컨벤셔널 DRAM 증설 여력이 구조적으로 제한되고 있으며, 이로 인해 수요 증가 속도가 공급을 앞지르는 수급의 빠듯함이 2026년까지 이어질 것으로 예상됩니다. . 공급이 빠듯한 상황으로 인해 가격 상승 모멘텀이 강화되어 초기 전망을 상회하고 있으며, DRAM 공급업체들은 2026년까지 높은 가격과 수익성을 지속적으로 유지할 가능성이 높습니다. |
2025-11-04 | IBK 투자 증권 |
| https://share.google/Y9atFUOwmXZfobJPm | ||||
| T4 | AI | From Minutes to Seconds : Redefining the Five-Minute Rule for AI-Era Memory Hierarchies > AI 시대의 5분 규칙 재정의: 1987년의 '5분 규칙(데이터 캐싱 경제성 원칙)'을 AI 시대에 맞게 재검토하여, 호스트 비용, DRAM 대역폭/용량, SSD 성능 등을 통합한 새로운 제약 조건 및 워크로드 인식 프레임워크를 제시했습니다. . DRAM-Flash 캐싱 임계점 붕괴: GPU 중심의 AI 플랫폼과 초고성능 SSD 환경에서 DRAM ↔ 플래시 캐싱 임계값이 **'수 분'에서 '단 몇 초'**로 극적으로 단축되었음을 분석했습니다. . 낸드 플래시의 위상 변화: 이 변화는 NAND 플래시 메모리를 수동적인 저장소에서 능동적인 데이터 계층으로 재정의하며, 하드웨어-소프트웨어 스택 전반에 걸친 광범위한 연구 공간을 열어주고, MQSim-Next라는 SSD 시뮬레이터를 도입했습니다. |
2025-11-06 | arXiv |
| https://arxiv.org/abs/2511.03944 | ||||
| T5 | 일본 AI | 일본 국회도서관, Scientific Research and AI - How Will Science Change - 일본어 원본 자료 > 이 보고서는 과학 연구의 각 단계(가설 수립, 실험, 데이터 분석 등)에서 AI 활용 현황, 이점 및 과제를 정리하고, AI 기반 과학 연구의 미래를 조망하고 있습니다. . AI는 연구 효율성을 크게 높이고 있지만, AI의 연구 침투로 인해 인간의 이해를 목적으로 하지 않는 과학이 주류가 되거나 연구 주체가 모호해지는 등 과학 자체의 근본적인 변화가 발생할 수 있습니다. . 주요 과제로는 AI를 악용한 위험 물질 개발 등의 리스크, 연구 과정 자동화에 따른 연구 성과에 대한 권리 및 책임 귀속 문제, 그리고 이에 대한 사회적 논의의 필요성 등이 지적됩니다. |
2025-11-14 | 일본국회 도서관 |
| https://dl.ndl.go.jp/view/prepareDownload?itemId=info:ndljp/pid/14494126 | ||||
| T6 | 일본 AI | 일본 국회도서관, 과학 연구에서의 AI 활용에 관한 보고서 발표 > 일본 국회도서관은 과학 연구의 5단계 과정(가설 수립, 실험/시뮬레이션, 데이터 분석, 논문 작성, 연구 평가)별로 AI 활용 현황 및 앞으로 해결해야 할 과제들을 분석했습니다. . AI는 단백질 구조 예측(AlphaFold 2)과 같은 플랫폼 기술로 활용되거나 복잡한 현상을 예측하는 가설 수립, 논문 작성 보조 도구(57% 연구자 사용)로 쓰이는 등 연구 효율을 높이고 있습니다. . 주요 과제로는 AI 모델 고유의 편향으로 인한 다른 가설 간과 위험, 시뮬레이션 결과 도출 과정의 신뢰성 문제, 생성형 AI를 악용한 가짜 논문 양산, 그리고 연구 평가 오류에 대한 책임 소재 등 윤리적·기술적 문제가 제시되었습니다. |
2025-10-20 | 한국과학기술기획평가원 S&T GPS |
| https://www.kistep.re.kr/board.es?mid=a30501000000&bid=0067&act=view&list_no=94416 | ||||