deep gadget by ManyCoreSoft

건물형 AI 데이터센터는 2~3년이 걸리고, 컨테이너 한 통에 다 넣는 방식은 수백 kW가 한계다. 매니코어소프트는 대안으로 컨테이너를 이어 붙여 데이터센터를 만드는 조립식 모듈형 데이터센터(PFMDC)를 제시한다.

2026년 여름 한 달 남짓 사이에 오픈웨이트 AI 모델이 쏟아졌습니다. 수백 B 규모인데도 저렴하고 빠르게 서비스되는 이유, 그리고 직접 구축할 때 필요한 GPU 장수를 정리했습니다.

GPU 8장의 메모리는 어떻게 쓰느냐에 따라 한 모델의 가중치를 나눠 담기도, 같은 모델을 여러 벌 복제하기도 합니다. H100 8장 예제로 멀티 GPU 메모리와 병렬화를 설명합니다.

컴퓨터는 기록을 정확히 저장하는데 AI는 왜 오래된 기록을 현재 값처럼 사용할까요? AI 장기기억의 구조, RAG의 한계와 GPU 비용을 살펴봅니다.

지금까지는 산업단지가 데이터센터를 '유치'해 왔다. 우리는 이 관계가 곧 역전된다고 본다. 피지컬 AI와 저지연 AI 서비스가 산업의 기본 조건이 되면, AI 데이터센터가 클러스터의 중심이 되고 공장이 그 주위로 모인다.

GLM-5.2가 쏘아올린 AI 추론 마진 붕괴 논쟁을 정리하고, 오픈웨이트 모델 경쟁이 왜 온프레미스 AI 인프라 수요로 이어지는지 분석합니다.

모델을 섞고, 얹고, 지휘해서 일본에서 가장 빠른 유니콘이 된 3년

앤트로픽 페이블·미토스 모델의 전면 차단 사태는 클라우드 AI에 의존한 비즈니스가 지정학적 변수 하나로 멈출 수 있음을 보여줬다. 이 글에서는 온프레미스 AI 인프라가 왜 더 이상 선택이 아닌 생존 전략인지, 그리고 모델·연산 주권을 확보하는 구체적 방법을 분석한다.