1차는 18세기 증기기관을 통해 인간의 노동을 기계로 대체​2차는 19세기 전기/컨베이어로 공장에서 대량 생산하여 공산품​3차는 20세기 PC/인터넷 대중화로 인한 정보화 혁명​​1차에서 2차, 3차산업혁명으로 넘어오면서 육체노동에서 지식노동 산업으로 점차 전환 되었고, 4차산업으로 오면서 육체노동 산업의 점진적 종말을 예고하고 있다.(공장노동자는 기계로 단순 근로는 키오스크 등으로) 개인적으로 지금이 제4차 혁명기라고 볼 수 있을 것 같다.몇 년 전부터 4차 혁명이라며 떠들었지만 지금이야 말고 4차 혁명기의 초입이 아닐지 생각해 본다.chatGPT가 2023년에 나오면서 모든 패러다임이 바뀌고 있다. 물론 아직 chatGPT를 처음 듣는 사람들도 많을 것이다. 하지만 chatGPT 나온 이후로 정말 ..

오라클(ORCL) F3Q25 실적 요약오라클 FY3Q25 top line, bottom line은 모두 기대치 하회. 단, 오픈AI, 메타, 엔비디아와 클라우드 계약을 체결했고, 이는 다음 분기 매출이 +15% YoY 성장하는데 기여할 것이라 밝힘.■ F3Q25 실적: 매출 141.3억 달러(+6%, +8% cc) vs 컨센 143.8억 달러 및 가이던스 성장 +7~9%(+9~11% cc): Non GAAP EPS $1.47 vs 컨센 $1.49 및 가이던스 $1.5-1.54: 클라우드 서비스 & 라이센스 서포트 110억 달러 vs 컨센 112.1억 달러: 클라우드 라이센스 & 온 프레미스 라이센스 11.3억 달러 vs 컨센 11.9억 달러: 하드웨어 7억 달러 vs 컨센 7.2억 달러: 서비스 12...

미국 투자자들은 낸시 펠로시 전 하원의장의 주식 거래를 면밀히 주시하고 있으며, 그녀와 남편 폴 펠로시는 과거 예리한 투자 감각과 높은 수익률을 기록한 바 있습니다.이번에도 AI, 반도체, 클라우드 및 에너지 관련 주식에 집중 투자했습으며 최근 투자 주요 종목은 아래와 같습니다.🔹 낸시 펠로시의 최근 매수 종목 8개📱 Alphabet $GOOGL🛒 Amazon $AMZN🤖 Nvidia $NVDA🧬 Tempus AI $TEM⚡ Vistra $VST🛡️ Palo Alto Networks $PANW🔩 Broadcom $AVGO💻 Microsoft $MSFT여왕을 의심하지 마라종목별 상세 내용📱 Alphabet $GOOG $GOOGL• 구글과 유튜브의 모회사로 온라인 광고 시장의 절대 강자.• ..

IaaS(Infrastructure as a Service)는 클라우드 컴퓨팅의 핵심 서비스 모델 중 하나로, 가상화된 컴퓨팅 리소스를 인터넷을 통해 제공하는 서비스입니다. 주요 특징과 장점은 다음과 같습니다:IaaS의 정의와 특징IaaS는 서버, 스토리지, 네트워크 등의 IT 인프라를 가상화하여 사용자에게 제공합니다. 사용자는 물리적 인프라를 직접 구축하고 관리할 필요 없이, 필요한 컴퓨팅 리소스를 온디맨드로 활용할 수 있습니다.IaaS의 주요 장점1.비용 효율성: 초기 투자 비용을 줄이고 사용한 만큼만 비용을 지불하는 종량제 방식을 제공합니다.2. 확장성: 필요에 따라 리소스를 신속하게 확장하거나 축소할 수 있어 기업의 성장에 유연하게 대응할 수 있습니다.3. 유연성: 다양한 운영 체제, 언어, 프레..

하이퍼스케일러는 대규모 컴퓨팅 성능과 스토리지 용량을 제공하는 대형 데이터센터를 의미합니다.주요 특징은 다음과 같습니다:규모와 확장성- 수백만에서 수십억 명의 사용자 요구를 수용할 수 있도록 설계되었으며, 일반적으로 5,000대 이상의 서버와 최소 10,000ft²(약 929m²)의 운영 공간을 갖춤.- 필요에 따라 신속하게 확장 또는 축소 가능.인프라와 서비스- 전 세계에 분산된 수백만 대의 물리적 서버 보유하고 있으며, 고속의 네트워크 연결, 강력한 컴퓨팅 리소스, 대용량 스토리지 제공합니다.- 그리고, 클라우드 컴퓨팅, AI, 머신러닝, 데이터베이스 관리 등 다양한 서비스 제공합니다.하이퍼스케일(Hyperscale)서비스의 주요 기업은 아래와 같습니다 - Amazon, Google, Microsof..

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 ..