언어모델 추론에서 입력을 한꺼번에 읽는 프리필과 답을 한 토큰씩 만드는 디코드를 서로 다른 GPU 풀로 나누는 구조를 설명합니다. 긴 문맥 요청이 전체 응답 지연을 밀어내는 이유와 KV 캐시 전송이 왜 핵심인지 짚습니다.
AI 서비스가 답을 만들어 내는 비용을 토큰당 가격이 아니라 처리량·응답성·메모리·운영 자원의 결합으로 읽는 관점을 설명합니다.
모델 가중치의 숫자 정밀도를 낮춰 메모리와 배포 비용을 줄이는 모델 양자화를 설명합니다. 파일 크기만 줄이는 기술이 아니라 품질·지연 시간·처리량·실행 환경을 함께 고르는 배포 설계라는 점을 짚습니다.
데이터센터와 전력회사가 변압기·차단기·개폐장치 생산 슬롯을 왜 몇 년 전부터 확보해야 하는지 설명합니다.
검색 증강 생성이 모델의 내부 기억과 외부 자료 저장소를 어떻게 나누는지 설명합니다. 환각 완화, 최신성, 저장장치 수요를 함께 볼 때 필요한 기본 구조입니다.
벡터 데이터베이스가 비정형 데이터를 임베딩으로 바꾸고 유사도 검색으로 필요한 자료를 찾는 구조를 설명합니다. RAG와 AI 인프라에서 저장·검색 경로가 왜 별도의 병목이 될 수 있는지도 짚습니다.
전자상거래 회사로 아는 Amazon이 왜 AI 인프라 이야기의 큰손으로 계속 등장하는지 짚습니다. NVIDIA의 최대 고객군이면서 동시에 자체 칩으로 경쟁하는 이중 역할, 그리고 번 현금 대부분을 데이터센터에 쏟는 지출 구조를 어떤 축으로 읽어야 하는지 살펴봅니다.
Cloudflare가 왜 웹 보안·콘텐츠 유통·AI 에이전트 트래픽 이야기에서 반복 등장하는지 짚습니다. CDN 회사를 넘어, 사람과 봇과 에이전트가 웹 자원에 접근하는 규칙을 정하는 길목으로 읽습니다.
전력 계약을 맺은 뒤에도 변압기·차단기·개폐장치가 데이터센터의 가동 시점을 늦출 수 있다는 가설과, 실제 병목과 수혜 조건을 가를 확인 지표를 짚습니다.
Gritt는 새 로봇만 투입하는 대신 기존 건설 장비에 로봇 팔과 AI를 붙여 태양광 발전소 같은 야외 현장의 반복 작업을 자동화하려고 합니다. 3,240만 달러의 투자와 실제 적용 사례에서 확인된 것, 아직 회사의 주장으로 남은 것을 나눠 짚습니다.
미국의 AI 데이터센터 수요가 커지는 가운데 전력망, 부지, 물, 지역사회 반발, 주 정부 규제가 개발 위험을 어떻게 바꾸는지 AFRY의 자료를 따라가며 정리해.
AI가 웹을 공짜로 긁어가던 시대를 끝내려는 Cloudflare의 실험을 짚습니다. 크롤러를 분류하고, 신원을 확인하고, 요청 하나에 돈을 매기는 흐름이 어떻게 작동하는지 살펴봅니다.
미국 전력회사가 AI 데이터센터 수요를 앞두고 변압기·차단기·개폐장치를 몇 년 전부터 확보하는 이유를 살펴봅니다.
광주 군공항 종전부지의 반도체 클러스터 전환이 왜 기존 도시계획을 흔드는지 짚습니다. 팹 부지, 협력기업 공간, 전력·용수 기반시설이 먼저 정해져야 숲과 주거·상업 기능도 다시 배치될 수 있습니다.
Telefónica와 Pontegadea가 Telxius 해저케이블 사업의 매각을 다시 추진한다는 보도를 지분 구조, 과거 거래 실패, 해저망의 규모로 읽습니다.
용인 반도체 국가산단에서 LH가 보상과 착공을 병행하겠다고 나선 이유를 짚습니다. 2028년 첫 팹 착공이라는 목표가 왜 토지·발주·행정 절차의 시간 싸움인지 살펴봅니다.