AI 반도체의 병목, AI 모델로 답 찾는다 | HBM, 반도체 미세공정화의 한계 | RAG와 Graph Indexing 통한 AI 서비스 경쟁 [솔트룩스 이경일 대표 3부]

AI 발전에서 반도체의 컴퓨팅 성능과 효율성은 핵심적인 역할을 하는데요. 현재 반도체는 폰 노이만 구조의 한계로 인해 메모리병목 현상을 겪고 있죠. HBM이 현실적인 답으로 선택되어 조명받고 있지만 여전히 요구되는 컴퓨팅 성능에 못미치는 상황, 이를 해결하기 위한 뉴로모픽 칩과 양자 컴퓨터 같은 혁신적 기술들이 여전히 제안되고 있는 상황입니다. 하드웨어적 발전이 한계가 도달한 상황에서 한편으로는 AI 스타트업들이 시도하는 것이 바로 RAG와 그래프 인덱싱을 통해 AI 모델의 정보 검색 정확성을 높이는 기술인데요. 대규모 AI 모델 개발에 높은 비용이 소요되는 상황에서, 경제적 효율성 확보가 중요해지고 있는 상황에서, 전 세계 수많은 AI 스타트업이 시도하고 있는 방향성에 대해 정리합니다.
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Edited by 이진이

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