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GPU 인프라, AI, 데이터 센터에 대한 인사이트.
재귀 언어 모델: AI에게 자체 컨텍스트 관리 가르치기
MIT의 RLM 아키텍처로 모델이 하위 LLM과 Python 스크립트에 컨텍스트를 위임할 수 있습니다. 100배 컨텍스트 확장과 2-3배 토큰 효율성. Prime Intellect가 2026년 패러다임을 예측합니다.
MiroThinker: AI 에이전트를 위한 세 번째 스케일링 차원
MiroThinker가 상호작용 스케일링을 도입—작업당 600회 도구 호출을 처리하도록 에이전트를 훈련. GAIA 벤치마크에서 81.9%. 모델 크기와 컨텍스트를 넘어선 새로운 차원.
데이터센터를 위한 AIOps: LLM을 활용한 AI 인프라 관리
OpenAI의 70억 달러 호주 진출: 아시아 태평양 최초 OpenAI for Countries
OpenAI가 NEXTDC와 제휴해 시드니에 70억 호주달러 이상 규모의 AI 캠퍼스 건설. 정부, 국방, 금융을 위한 주권 컴퓨팅. Groq과 Google도 확장 중.
일본의 260억 달러 데이터센터 역설: 기록적 투자가 10년 대기에 직면
AWS, 마이크로소프트, 오라클이 일본에 260억 달러 투자 약속. 도쿄 전력 연결에 5-10년 소요. 수요는 2034년까지 66TWh로 3배 증가. 하이퍼스케일러들이 3개 지역 전략 배포.
일본의 280억 달러 AI 데이터센터 붐, 10년 전력 대기에 직면
AWS, Microsoft, Oracle이 일본에 280억 달러 투자. 도쿄 전력 연결에 5-10년 소요. 하이퍼스케일러들 수요 3배 증가에 대응해 3개 지역 전략 전개.
삼성과 SK하이닉스 Stargate 합류: 메모리가 전략적 무기가 되다
한국 메모리 거인들이 OpenAI Stargate에 월 90만 장 DRAM 웨이퍼 공급 약속. HBM4 2026년 2월 출시. 서버 DRAM 가격 60-70% 급등.
중국의 1,243마일 AI 슈퍼컴퓨터: 분산 컴퓨팅이 전략적 무기가 된 방법
중국이 40개 도시에 걸친 세계 최대 분산 AI 컴퓨팅 네트워크를 가동. FNTF는 단일 데이터센터 효율의 98% 달성. DeepSeek 효과가 700억 달러 투자를 앞두고 인프라 전략을 재편.
s1: 1,000개 훈련 예제가 OpenAI의 o1-preview를 27% 앞선 방법
스탠포드의 s1 모델은 '예산 강제'를 사용하여 1K 예제만으로 수학 벤치마크에서 o1-preview를 능가합니다. 테스트 시간 스케일링 돌파구 설명.
한국의 HBM4 모멘트: 삼성과 SK하이닉스가 AI의 문지기가 된 방법
삼성과 SK하이닉스가 전 세계 HBM 생산의 90%를 장악하고 있다. 2026년 2월 HBM4 양산 시작과 스타게이트에 90만 장 웨이퍼 공급 약속으로 메모리는 전략적 무기가 되었다. 서버 DRAM 가격 60-70% 급등.
싱가포르, 50% 녹색 에너지 의무화로 200MW 데이터센터 할당 개시
싱가포르 DC-CFA2가 50% 재생에너지 의무와 함께 200MW 할당. 신청 마감 2026년 3월 31일. AI 워크로드 우선. 토지 부족 도시국가가 DC 기준 재정의.