히스기야(지혜,일상,신뢰)

AI 투자에서 진짜 돈이 움직이는 구간은 기술이 ‘대중화’되는 순간입니다.지금 시장은 바로 그 변곡점에 서 있습니다.1️⃣ 테슬라 : “AI는 자동차 안에서 바로 판단해야 한다”🔹 테슬라 FSD의 본질테슬라는 클라우드 의존 최소화차량 내부에서 실시간 판단(On-device AI) 구조카메라 → AI 연산 → 즉각적 제어👉 핵심은 지연(latency)이 거의 없는 추론 연산🔹 왜 이게 중요한가?자율주행은 0.1초 지연 = 사고데이터센터 GPU보다 차량·로봇·기기 내부에서 동작하는 AI 칩이 중요해짐📌 여기서 NPU 개념이 등장2️⃣ 엔비디아 : “AI 인프라의 절대 강자, 하지만 방향은 바뀐다”🔹 엔비디아의 현재 위치AI 학습(Training) → GPU 독점데이터센터·클라우드 중심자율주행 플랫폼..

엔비디아 GPU vs NPU실제 성능 비교 사례로 보는 차이점 (추론 속도·전력 효율)AI 반도체 이야기를 하면 항상 등장하는 질문이 있다.“GPU가 있는데, 왜 굳이 NPU가 필요한가?”이 질문에 답하려면, ‘학습(Training)’과 ‘추론(Inference)’의 차이부터 이해해야 한다.👉 이 글에서는 엔비디아 GPU vs NPU 실제 성능 비교 사례를 통해 '왜 NPU가 빠르게 확산되고 있는지 정리'해본다.1. GPU와 NPU의 역할 차이 (초보자 핵심) 구분 엔비디아 A100 GPU NPU 주 역할AI 학습 + 추론AI 추론 특화설계 목적범용 병렬 연산신경망 연산 최적화사용 환경데이터센터, 슈퍼컴엣지·서버 추론쉽게 말해,GPU = “AI를 똑똑하게 키우는 도구”NPU = “이미 배운 AI를 ..

최근 언론과 글로벌 펀드매니저들 사이에서 '엔비디아의 진짜 경쟁자는 세라브라스AI'라는 말이 자주 등장하고 있습니다. 과연, 세라브라스AI는 무엇이고, 왜 엔비디아와 비교 대상이 되는 걸까요?초보자도 바로 이해할 수 있게 정리해 보겠습니다.세라브라스AI(Cerebras AI)란?세라브라스AI(Cerebras Systems)는 AI 학습과 추론을 위한 차세대 반도체 시스템을 만드는 미국 기업입니다.가장 큰 특징은 바로 이것입니다. GPU 여러 개를 연결하지 않고,웨이퍼 전체를 하나의 초대형 AI 칩으로 사용 이 구조 덕분에 기존 엔비디아 GPU 방식과 완전히 다른 길을 걷고 있습니다.왜 엔비디아와 경쟁 관계로 불릴까?언론과 투자자들이 두 회사를 비교하는 이유는 명확합니다.1️⃣ 목적이 같다엔비디아 : AI..