~7/12 엔비디아

엔비디아

1. <빅테크들의 자체칩 개발. 쉽지 않다>

   마이크로소프트(MS)는 자체 AI 칩 'Braga'의 양산이 2025년에서 2026년으로 연기되었습니다.

   이로 인해 Braga-R, Clea 등 후속 칩들도 줄줄이 지연될 가능성이 제기되고 있습니다.

   대응책으로 MS는 2027년 ‘Maia 280’이라는 ‘임시 AI칩’을 투입할 계획이며 이는 Braga 칩 2개를 결합한 형태로 성능을 보완할 것으로 보입니다.

   MS는 해당 칩이 NVIDIA의 2027년 칩 대비 최대 30% 높은 성능을 목표로 한다고 밝혔습니다

2. 
   

   

   <AI 추론 비용, 비싸도 여전히 시장은 Nvidia를 선택하는 이유>

   반면 Google TPU, AWS Trainium, AMD MI300, Gaudi 3 등은 TCO가 훨씬 낮음에도 불구하고 아직 시장 내 채택률이 제한적입니다.

   예: TPU v5p는 24.8만 달러, AWS Trainium은 28.7만 달러 수준.

   TCO(총소유비용) = AI 시스템을 돌리기 위해 드는 총비용 = 칩 가격 + 전기요금

   Nvidia는 비용이 비싸지만 속도와 성능, 생태계 호환성 면에서 여전히 최강

   반면 저비용 대안(ASIC 기반)은 가격은 싸지만 소프트웨어·생태계 제약 존재

3. 
   

   

4. ISAAC SIM

   (23) 현업 로봇개발자가 말하는 Isaac Sim 제대로 활용하는 법 l 어디에, 어떻게, 왜 쓰는지 반드시 알고 사용해야 합니다 l 엔비디아, 로봇 시뮬레이션, Sim2Real - YouTube