삼정 KPMG의 보고서 입니다.반도체 산업에 대한 이해와 깊이를 더할 수 있을 겁니다.

AI 가속기와 ASIC 반도체는 모두 인공지능 작업을 가속화하기 위해 설계된 특수 목적 하드웨어이지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 두 기술을 비교 검토해보겠습니다.설계 및 용도AI 가속기일반적으로 다양한 AI 및 머신러닝 작업에 사용할 수 있도록 설계됨GPU, TPU 등이 대표적인 예시다양한 AI 모델과 알고리즘을 실행할 수 있는 유연성 제공ASIC 반도체특정 AI 애플리케이션이나 알고리즘에 최적화되어 설계됨용도에 맞게 개별적인 집적회로 설계 및 제작이 이루어짐공급 이후 회로 및 레이아웃 수정이 불가능성능 및 효율성AI 가속기다양한 AI 작업에 대해 우수한 성능 제공범용성으로 인해 특정 작업에 대해서는 ASIC보다 효율이 떨어질 수 있음ASIC 반도체특정 AI 작업에 대해 최고의 성능과 효율성 ..

스마트폰이 나와서 컴퓨터 시대에서 스마트폰의 시대로 넘어 온 것처럼 앞으로 모든 device는 AI로 연결 될 것이다.   그리고, AI의 가장 빠른 수혜는 자율주행이 될 수 있을 것이다.중국이 먼저 Level3로 진입한다면 미국은 자율주행에서 뒤쳐지는 것을 용납하진 않을 것이므로 미국 정부는 적극적인 지원과 규제를 완화를 통하여 자율주행  level4에 먼저 도달하기 위해 노력 할 것이다.미국의 자율주행과 관련된 기업들이 중국의 자율주행 level 3에 의한 수혜를 받을 수 있다고 생각된다. 왜 자율주행이냐? 현재 자율주행이 소비자에게 가장 가까이 있는 기술이기 때문이며, 자동차 산업이야 말로 첨단산업의 결정체이기 때문이다..미국으로서는 자율주행에 대한 우선 순위를 중국에 넘겨주게 되면 AI기술의 응용..

1차는 18세기 증기기관을 통해 인간의 노동을 기계로 대체 하였고 ​2차는 19세기 전기/컨베이어로 공장에서 대량 생산하여 공산품을 만들어 냈으며3차는 20세기 PC/인터넷 대중화로 인한 정보를 실시간 공유하였으며4차는 21세기 AI, 빅데이터 등으로 디지털 혁명으로 아직 현재 진행 중이며 산업의 패러다임이 변화하고 있음.​2차에서 3차산업혁명으로 넘어오면서 육체노동에서 지식노동 산업으로 점차 전환 되었고, 4차산업으로 오면서 육체노동 산업의 점진적 종말을 예고​(공장노동자는 로봇으로 단순 근로는 키오스크 지식노동자는 chatGPT와 같은 AI로 대체될 가능성이 있음)​정리하면 아래와 같은 변화됨​1-2차: 육체노동/Product(제품) 중심3-4차: 지식노동/Service(상품) 중심​​4차산업의 핵심..