테크칩스

"구독했는데 또 한도에 걸렸네요. 5시간 뒤에 풀린대요." AI 이야기가 오가는 대화방에서 자주 보이는 말입니다. 매달 돈을 내는데도 쓰다가 막힌다니 이상하게 느껴질 수 있습니다. 오늘은 AI 구독에 사용량 한도가 있는 이유를, 그 뒤에서 일하는 GPU와 데이터센터 비용과 함께 정리해 드리겠습니다.AI 구독에는 왜 사용량 한도가 있을까요?AI 사용량 한도는 정해진 시간 동안 AI를 쓸 수 있는 양에 그어 둔 선입니다. 한도가 있는 가장 큰 이유는 AI의 답 하나하나가 데이터센터 GPU의 계산으로 만들어지고, 그 GPU의 수와 비용이 정해져 있기 때문입니다. 정액 요금에 사용량을 끝없이 열어 두면, 소수의 사용자가 GPU를 오래 붙잡을 수 있습니다.지난 글에서 본 것처럼 AI는 글을 토큰이라는 조각 단위로..

"이번 주 토큰이 벌써 다 닳았네요." AI 이야기가 오가는 대화방에서 이런 말을 한 번쯤 보셨을 것입니다. 토큰이라고 하니 게임 코인이나 가상화폐가 먼저 떠오르기도 합니다. 하지만 AI에서 말하는 토큰은 전혀 다른 뜻입니다. 오늘은 AI 토큰의 뜻과, 왜 AI 사용량을 토큰으로 세는지 정리해 드리겠습니다.AI에서 말하는 토큰은 무엇일까요?토큰(token)은 AI가 글을 읽고 쓸 때 사용하는 기본 글 조각입니다. AI는 문장을 통째로 읽지 않고, 먼저 토큰으로 잘라서 처리합니다. 그래서 AI 회사들은 개발자용 서비스의 요금을 글자 수가 아니라 토큰 수로 계산합니다.토큰 하나는 단어 하나일 수도 있고, 단어의 일부나 문장부호 하나일 수도 있습니다. 엔비디아의 설명에 따르면 영어 단어 "darkness"는 ..

세계반도체무역통계기구(WSTS)는 2025년 가을 발표에서 2026년 반도체 시장 규모를 약 9,750억 달러, 전년 대비 25% 성장으로 전망했습니다. 그런데 2026년 5월 전망에서는 이 숫자를 1조 5,100억 달러, 무려 90% 성장으로 크게 올려 잡았고, 그중 메모리 시장은 약 250% 성장해 8,000억 달러를 넘어설 것으로 봤습니다. 반년 만에 전망치가 이렇게 크게 바뀐 이유는 무엇일까요. 결론부터 말하면, AI 반도체 수요 증가가 예상보다 훨씬 빠른 속도로 산업 전체의 중심축을 옮겨 놓고 있기 때문입니다.AI는 왜 이렇게 많은 반도체를 필요로 할까AI 모델이 학습하고 답을 내놓는 과정은 결국 엄청난 양의 행렬 계산입니다. 행렬 계산이란 숫자들을 표 형태로 정리해 한꺼번에 곱하고 더하는 연산..

지난 글에서는 GPU가 왜 데이터를 빠르게 처리하는지 알아보았습니다. 이번에는 그 GPU가 우리가 매일 쓰는 AI 서비스에서 실제로 어떤 일을 하는지 따라가 보겠습니다. ChatGPT에 질문을 보내면 몇 초 만에 답이 한 글자씩 올라오기 시작합니다. 그 짧은 시간 동안 화면 뒤에서는 생각보다 많은 일이 벌어집니다. 오늘은 질문 하나가 답이 되어 돌아오기까지의 과정을 단계별로 정리해 드리겠습니다.질문은 데이터센터에서 처리됩니다ChatGPT의 답은 내 스마트폰이나 노트북이 만드는 것이 아닙니다. 입력한 질문은 인터넷을 통해 멀리 떨어진 데이터센터로 전달되고, 답도 그곳에서 만들어집니다. 데이터센터는 수많은 서버 컴퓨터를 한곳에 모아 둔 대형 시설입니다. 그 규모를 짐작할 수 있는 사례가 있습니다. 2025년..

컴퓨터 부품을 살펴보다 보면 상세 페이지에서 DDR4 혹은 DDR5라는 용어를 흔히 발견하게 됩니다. 이전 글에서 D램이 무엇인지 상세히 다룬 바 있는데, 이번에 언급하는 DDR은 그 D램을 실제로 제조하고 활용할 때 사용하는 기술 규격의 명칭입니다. 컴퓨터 부품 구매를 앞두고 메모리 규격 때문에 고민하는 분들을 위해 DDR의 개념과 왜 세대가 거듭될수록 변화하는지 구체적으로 정리해 드리겠습니다. 컴퓨터 부품을 살펴보다 보면 상세 페이지에서 DDR4 혹은 DDR5라는 용어를 흔히 발견하게 됩니다. 이전 글에서 D램이 무엇인지 상세히 다룬 바 있는데, 이번에 언급하는 DDR은 그 D램을 실제로 제조하고 활용할 때 사용하는 기술 규격의 명칭입니다. 컴퓨터 부품 구매를 앞두고 메모리 규격 때문에 고민하는 ..

삼성전자와 TSMC 그리고 인텔은 무엇이 다를까 지난 시간 반도체 산업의 큰 틀인 팹리스와 파운드리 그리고 종합반도체기업인 IDM에 대해 알아보았습니다. 하지만 막상 뉴스에서 삼성전자와 TSMC, 인텔이라는 이름을 접하면 각 회사가 구체적으로 어떤 역할을 하는지 헷갈리는 경우가 많습니다. 모두 반도체라는 큰 범주 안에 있지만, 세 회사가 걷고 있는 전략과 사업 모델은 확연한 차이를 보이기 때문입니다. 오늘은 이 세 거대 기업이 반도체 생태계에서 각각 어떤 위치를 차지하고 있는지 차근차근 살펴보겠습니다. 삼성전자는 메모리와 파운드리를 병행하는 독특한 지위를 가집니다. 우선 우리가 흔히 사용하는 스마트폰이나 PC에 들어가는 D램과 낸드플래시 같은 메모리 반도체 분야에서는 스스로 설계하고 생산까지 도맡아 하..

AI 반도체 시대의 필수 부품 HBM, 왜 그렇게 뜨거울까? 지난 시간 우리는 데이터를 잠시 보관하는 빠른 작업대인 D램과 전원이 꺼져도 정보를 유지하는 창고인 낸드플래시의 차이를 확인했습니다. 오늘 살펴볼 HBM은 바로 D램의 식구입니다. 다만 일반적인 D램과는 달리 아주 특별한 공정을 거쳐 탄생한 존재입니다. 이름부터 살펴보면 HBM은 High Bandwidth Memory의 약자로 고대역폭 메모리를 의미합니다. 여기서 대역폭이 넓다는 것은 데이터가 지나다니는 도로가 넓어 한 번에 더 많은 데이터를 실어 나를 수 있다는 뜻입니다. 일반적인 D램은 칩 하나를 기판 위에 넓게 펼쳐서 배치합니다. 하지만 HBM은 전혀 다른 접근 방식을 취합니다. 여러 개의 D램 칩을 수직으로 층층이 쌓아 올려 하나의 거..

메모리 반도체 양대 산맥인 D램과 낸드플래시, 도대체 무슨 차이일까요 지난 시간 삼성전자와 TSMC, 인텔의 역할을 살펴보며 삼성전자가 메모리를 직접 제조하는 회사라는 점을 짚어보았습니다. 그 메모리라는 분야의 대표적인 제품이 바로 D램과 낸드플래시입니다. 뉴스를 접하다 보면 이 둘을 묶어서 단순히 메모리 반도체라고 부르는 경우가 많습니다. 하지만 실제 반도체 생태계에서 이 둘이 수행하는 역할은 완전히 다릅니다. 오늘 글을 통해 두 부품이 왜 서로 다른 위치에서 사용되는지 그 근본적인 이유를 자세히 설명해 드리겠습니다. 전기가 끊겼을 때 데이터가 사라지는지, 아니면 그대로 남아있는지는 두 메모리를 구분하는 가장 핵심적인 기준입니다. D램은 전력 공급이 차단되는 순간 저장하고 있던 내용이 전부 사라집니..