현직 엔지니어의 기술 해설과 산업 데이터 분석
관심 토픽을 고르면 관련 글을 먼저 보여드리고, 저장한 글과 읽던 위치를 이 기기에서 이어갑니다.
읽기 기록은 이 브라우저에만 저장됩니다.
pillar
엣지 AI의 방어력은 peak TOPS가 아니라 특정 센서 workload의 데이터 이동을 줄이는 구조, 새 모델을 현장에 넣는 SDK, 고객 장비에 맞는 form factor, 장기 qualification과 반복 주문이 순서대로 겹칠 때 생긴다. Hailo·SiMa.ai·Axelera AI는 실리콘, SDK, 구매 경로와 named integration이 함께 보이는 선두군이다. DEEPX는 그 경계에 있고, Mobilint·Innatera·SynSense는 working silicon 이후 volume reo
pillar
광이 GPU 연산을 곧 대체한다는 뜻은 아니다. 2026년에는 연산보다 데이터 이동에서 광이 먼저 채택될 가능성이 높고, 승부는 광소자 하나가 아니라 EIC·PIC 공동설계, 패키징 수율, 파이버 교체성, 표준 PHY와 고객 qualification을 함께 잠그는 능력에서 갈린다. 조사한 28개사 중 A급 상업 증거는 4개사뿐이며, 포토닉 I/O 핵심군은 대부분 파트너 검증 B 또는 평가 C 단계다.
pillar
2026년 데이터센터 AI 칩의 승부는 peak FLOPS가 아니라 latency, memory movement, compiler, rack economics와 고객 전환비용을 한꺼번에 낮추는 데 있다. 조사한 본문 20개사 가운데 규제 공시 매출까지 확인되는 A는 Cerebras 한 곳이고, B는 9곳이다. Groq의 NVIDIA 거래는 인수가 아니라 비독점 라이선스이며, Positron의 현재 제품은 HBM 기반 Atlas이고 LPDDR5x 기반 Asimov는 2027년 계획이다. Taalas는 실제 HC1 s
pillar
93개 기업·결과 사례를 같은 기준으로 놓으면 가장 붐비는 해자는 데이터 이동과 패키지이고, 가장 희소한 증거는 반복 매출이다. 검토 표본에서 A급은 13곳, B급은 29곳인 반면 C·D는 39곳이다. 따라서 좋은 아키텍처를 찾는 것보다 working silicon, 판매 가능한 제품, named customer, 인식 매출, 반복 주문을 구분하는 일이 먼저다.
industry-research
2026년 AI EDA 투자는 빠르게 늘었지만 아직 하나의 승자 시장은 아니다. 공개 자료로 확인한 34곳 중 자금·조직 확장이 가장 선명한 곳은 ChipAgents, Ricursive, Cognichip, Normal Computing이고, 외부 독자가 실제 산출물까지 검사할 수 있는 증거는 PCB의 Quilter가 가장 강하다. CaretEDA는 흥미로운 신규 진입자지만 2026년 7월 현재 비공개 평가 단계다.
pillar
Framework 핵심 답변: Framework Package Margin Stack Package Margin Stack은 AI 가속기 마진을 GPU 다이 하나가 아니라 HBM, 인터포저, 패키지 기판, OSAT, 테스트, 수율 손실의 합으로 본다. 핵심은 가장 비싼 부품이 아니라 가장 늦게 풀리는 병목이 가격 결정권을 가져간다는 점이다. AI 가속기 병목은 더 이상 GPU 다이 하나로 설명되지 않는다.
EDA
AI가 RTL과 테스트벤치를 만드는 시대입니다. 현직자가 실제 프로젝트와 포트폴리오에서 반드시 확인할 다섯 검증 게이트를 정리했습니다.
