한국은행의 통화·유동성 통계를 볼 때 통화량과 금융여건을 나누고, 월간 변화율을 어떤 순서로 읽어야 하는지 설명합니다.
KT가 국가정보자원관리원 혁신 정보화전략계획에서 맡은 공공 정보시스템 재배치 기준과 데이터센터·민간 클라우드 검토 범위를 살펴봅니다.
SK텔레콤이 AI 데이터센터에서 맡겠다고 밝힌 운영 역할과, 15GW 계획을 읽을 때 확인할 전력·가동·수요의 조건을 정리합니다.
생성형 AI 표시, 고영향 AI 관리, 공공조달 우대가 시행되면서 한국 AI 기업이 마주할 현장 변화와 아직 모호한 기준을 살펴봅니다.
안동시가 안동·임하댐 물을 AI 데이터센터 냉각 자산으로 내세운 이유를 전력·냉각·입지 경쟁의 관점에서 살펴봅니다.
비아코어 컨소시엄의 유리기판 직접도금 특허 출원을 통해, AI 가속기 패키징에서 장비비·수율·신뢰성 병목이 왜 중요해지는지 짚습니다.
경북도가 발표한 구미·포항 AX 실증 산단 사업을 데이터 저장·활용과 AI 해법 검증이라는 계획의 언어로 나눠 봅니다. 선정 발표와 향후 구축 계획을 구분해 읽습니다.
구미 반도체 소재·부품 기업들이 정부에 테스트베드 인프라를 요구한 이유를 짚습니다. 공장 수보다 기술개발, 시제품, 시험·평가, 양산 검증을 이어 주는 검증 시설이 왜 중요한지 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.
한화에어로스페이스와 한-NATO 방산 협력 논의를 유럽의 장기 계약, 현지 생산, 기술이전 요구로 나눠 봅니다. 방위비 증가가 한국 방산업체의 매출로 내려오려면 무엇이 확인돼야 하는지 짚습니다.
KAIST IT-AI 융합연구소가 리벨리온·모빌린트·파네시아·페블스퀘어와 함께 AI 반도체의 설계 자산을 실제 시스템 수준에서 검증하는 협력 구조를 만들었습니다. 에뮬레이터를 중심으로 연구와 사업화 사이에 놓인 단계를 살펴봅니다.
과기정통부의 경남·전북 Physical AI R&D 공모를 제조공정 데이터, 물리법칙 내재화, 자율공장 플랫폼이라는 세 층으로 나눠 봅니다. 로봇 시연보다 실제 공장 데이터와 통합 운영 기술이 왜 더 어려운 질문인지 짚습니다.
KT가 국가정보자원관리원 대전 본원의 693개 정보시스템을 어떤 기준으로 재배치할지 설계하는 사업의 범위를 정리해.
리벨리온이 코스피 상장과 미국 ADR 가능성을 말했습니다. 추론용 NPU 회사의 기술보다 먼저 공개시장, 정부 AI 인프라, 매출 검증이라는 세 질문이 드러납니다.
SK가 내놓은 15GW AI 데이터센터 계획을 2029년 첫 5GW, 울산의 6만 GPU, 전력 조달이라는 세 가지 조건으로 나눠 살펴봅니다.
NVIDIA의 차세대 AI 플랫폼 Vera Rubin 공급이 시작된 직후 삼성·SK·현대차·네이버 경영진이 미국에서 젠슨 황과 만날 가능성이 제기됐습니다. 기사에서 확인된 회동 계획과 각 기업이 공개한 메모리·데이터센터·피지컬 AI 협력 구상을 나눠 봅니다.
용인 반도체 국가산단에서 LH가 보상과 착공을 병행하겠다고 나선 이유를 짚습니다. 2028년 첫 팹 착공이라는 목표가 왜 토지·발주·행정 절차의 시간 싸움인지 살펴봅니다.
경북도가 구미를 중심으로 반도체 소재·부품·장비의 전주기 테스트베드와 국방 반도체 실증 인프라를 함께 추진한다고 밝혔다. 발표에서 확인된 사업 구상과 아직 계획에 머문 부분을 나눠 본다.
배경훈 부총리와 이동통신 3사 대표가 논의할 AI 데이터센터 확충, 차세대 통신망 투자, 5G 단독모드 도입 과제를 정리합니다.
AI 반도체 경쟁이 학습 칩에서 실제 서비스를 돌리는 추론 칩으로 옮겨가는 가운데, 공공 CCTV와 실시간 검색 요약이 국산 NPU의 첫 사용처로 제시됐어. 무엇이 확인됐고, 아직 어떤 조건이 남았는지 짚어봐.
농협·신협·새마을금고의 집단대출 잔액이 상반기에 다시 늘어난 배경을 살펴본다. 이미 승인된 대출의 분할 실행과 대출 수요 이동이 가계대출 관리에 어떤 제약을 만들었는지 짚는다.
전북도가 현대차그룹의 새만금 투자와 연결해 피지컬AI 연구·교육·실증·인증을 지역별 산업 현장에 배치하는 구상을 내놨습니다. 실증공장과 로봇 클러스터 계획에서 지금 확인된 것과 아직 계획에 머문 것을 나눠 봅니다.
AI 서비스가 모델 학습에서 추론으로 무게중심을 옮기면서 국산 NPU가 어떤 현장과 소프트웨어를 함께 확보해야 하는지 살펴봐. 실시간 검색부터 피지컬 AI 네트워크까지, 발표로 확인된 범위와 아직 검증할 조건을 나눠 짚어.