본문 바로가기

전체 글18

빛이 바닥까지 닿지 않을 때 — 321단 낸드·2나노 GAA를 '재는' 법 2026년 7월 · 반도체 > 광학·계측 — AI·반도체·광학계측빛이 바닥까지 닿지 않을 때 — 321단 낸드·2나노 GAA를 '재는' 법채널홀은 6~10µm 깊이에 종횡비 100:1, 나노시트는 두께 수 나노에 게이트 속에 묻혀 있다. 파괴검사 없이 '깊은 곳·묻힌 곳'을 재는 세 갈래 — 스캐터로메트리·중적외선·X선(CD-SAXS).오늘의 한 줄 — 반도체가 위로 쌓이고(3D 낸드) 안으로 숨으면서(GAA), 계측의 문제는 '얼마나 작은가'에서 '바닥까지 어떻게 보나'로 바뀌었습니다. 빛 하나로는 부족해진 지점에서 중적외선과 X선이 합류하는 중입니다.① 반도체가 '위로·안으로' 숨는다 — 왜 계측이 어려워졌나메모리는 위로 쌓입니다. SK하이닉스는 CES 2026에서 321단 2Tb QLC 낸드(자체 .. 2026. 7. 21.
AI가 대신 클릭하는 시대 — 브라우저 에이전트 2026: Comet·Atlas·Claude Cowork 정리와 안전 수칙 2026년 7월 · AI 활용AI가 대신 클릭하는 시대 — 브라우저 에이전트 2026Comet·Atlas·Claude Cowork, 뭐가 다르고 어디까지 하나 · 원문 링크와 직접 만든 도표로, 과장 없이오늘의 한 줄 — 2026년의 AI는 '묻고 답하는 도구'에서 '대신 클릭하고 처리하는 도구'로 넘어왔습니다. 다만 벤치마크 기준으로도 약 4번 중 1번은 실패하니, 마지막 확인은 여전히 사람 몫입니다.① 챗봇과 에이전트, 뭐가 다른가 — 2년 만에 일어난 일지금까지의 AI 챗봇은 물으면 글로 답하는 도구였습니다. 브라우저 에이전트는 한 걸음 더 나가서, 화면을 보고 마우스와 키보드를 대신 조작합니다. "이 세 사이트에서 가격 비교해서 표로 정리해줘", "이 폼에 내용 채워줘" 같은 일을 사람처럼 클릭해.. 2026. 7. 20.
교정성적서가 종이를 벗는다 — 디지털 교정성적서(DCC) 2026: PTB 스키마부터 KRISS 2029 로드맵까지 2026년 7월 · 불확도·신뢰성 — AI·반도체·광학계측교정성적서가 종이를 벗는다 — 디지털 교정성적서(DCC) 2026PDF를 사람이 베껴 적던 교정 데이터가 기계가 읽는 XML로 — 독일 PTB의 표준 스키마부터 KRISS의 2029 로드맵까지오늘의 한 줄 — 측정의 신뢰를 지탱해 온 문서, 교정성적서가 기계가 직접 읽는 데이터(DCC)로 바뀌고 있습니다. 독일·미국이 국가 프로젝트로 앞서 달리고, 한국도 KRISS가 2029년까지 국가측정표준 보급체계의 디지털 전환을 시작했습니다.① 성적서 한 장의 무게 — 그리고 그것을 사람이 베껴 적는 현실공장의 온도계, 반도체 라인의 계측기, 병원의 저울 — 이 기기들의 숫자를 믿을 수 있는 근거는 교정성적서입니다. 성적서에는 측정값만 있는 게 아닙니다. 핵.. 2026. 7. 19.
내 컴퓨터에서 직접 돌리는 AI — 로컬 LLM 입문 2026: 그래픽카드 사양표와 Ollama 시작법 2026년 7월 · AI 활용 — AI·반도체·광학계측내 컴퓨터에서 직접 돌리는 AI — 로컬 LLM 입문 2026gpt-oss·Qwen·EXAONE… 무료 공개 모델의 시대 — 내 그래픽카드로 뭘 돌릴 수 있고, 어디까지 기대해야 하나오늘의 한 줄 — 최전선 AI를 평균 넉 달 뒤에서 따라오는 무료 공개 모델들이 있습니다. 구독료 없이, 자료를 밖으로 보내지 않고, 인터넷이 끊겨도 되는 '내 PC의 AI' — 시작은 그래픽카드 메모리 확인부터입니다.① 왜 지금 '로컬 AI'인가 — 무료 공개 모델의 물결로컬 LLM은 챗GPT처럼 클라우드에 접속하는 대신 모델 파일을 내려받아 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 AI를 말합니다. 이게 가능한 건 가중치(모델의 학습 결과물)를 통째로 공개하는 오픈웨이트 모델이 쏟.. 2026. 7. 18.
패키징이 반도체의 병목이 되었다 — CoWoS 10배 증설, HBM4 본딩 전쟁, 유리기판 '검증의 해' 2026년 7월 · 반도체 — AI·반도체·광학계측패키징이 반도체의 병목이 되었다CoWoS 3년 새 10배 증설 · HBM4 본딩 전쟁 · 유리기판 '검증의 해' — 트랜지스터가 아니라 '붙이는 기술'이 AI 칩의 속도를 정한다오늘의 한 줄 — 무어의 법칙이 느려진 자리를 패키징이 메우는 중입니다. 올해 반도체에서 가장 급하게 크는 생산능력은 노광이 아니라 CoWoS·하이브리드 본딩·유리기판, 즉 '붙이고 쌓는' 공정입니다.① CoWoS — 13K에서 130K로, 그래도 모자라다엔비디아·AMD의 AI 가속기는 GPU 다이와 HBM을 실리콘 인터포저 위에 나란히 올리는 TSMC의 CoWoS 공정 없이는 완성되지 않습니다. 그 CoWoS 생산능력이 2023년 말 월 1.3만 장에서 2024년 말 약 3.5만.. 2026. 7. 17.
AI 슈퍼사이클, 실적으로 확인되다 — ASML 가이던스 상향·TSMC 월매출 신기록·장비 시장 1,659억 달러 2026년 7월 · 테크 브리핑 — AI·반도체·광학계측AI 슈퍼사이클, 실적으로 확인되다ASML 가이던스 상향 · TSMC 월매출 신기록 · 장비 시장 1,659억 달러 — 이번 주 발표된 숫자들만 따라간다오늘의 한 줄 — 하이퍼스케일러의 돈이 파운드리(TSMC) → 장비(ASML) → 검증(테스트·계측)으로 차례로 흘러내려가는 것이, 이번 주 실적 발표로 숫자째 확인됐습니다.① 돈의 원천 — 하이퍼스케일러 AI 설비투자, 올해 7,000억 달러 안팎이 사이클의 출발점은 클라우드 4사(아마존·구글·메타·마이크로소프트)의 지갑입니다. 2026년 합산 AI 설비투자는 집계 기준에 따라 약 6,300억~7,250억 달러로 추정됩니다 — CNBC는 "7,000억 달러에 육박"으로, 한 공개 트래커는 아마존 ~.. 2026. 7. 16.

티스토리툴바