Meta·BlackRock 140억 달러 엘패소 AI 데이터센터, 1GW 인프라의 의미
Meta와 BlackRock이 엘패소 1GW AI 데이터센터 합작 투자를 발표했습니다. 약 140억 달러 개발비, 80대20 지분 구조, 2028년 순차 가동 계획이 AI 인프라 경쟁에 미치는 의미를 공식 자료로 정리합니다.
NVIDIA·SK그룹 5,000억 달러 AI 동맹, 2GW 데이터센터·HBM4가 핵심인 이유
NVIDIA와 SK그룹이 5,000억 달러 넘는 AI 이니셔티브를 공개했습니다. SK텔레콤의 2GW 데이터센터, Vera Rubin, SK하이닉스 HBM4 협력이 한국 AI 인프라에 미칠 영향을 정리합니다.
AMD Helios 양산 돌입, NVIDIA와 맞붙는 AI 랙 경쟁의 핵심
AMD Helios가 생산 단계에 들어갔습니다. MI455X GPU 72개와 EPYC Venice CPU 18개를 묶은 AI 랙이 NVIDIA 중심 시장에 미칠 영향을 공식 발표 기준으로 정리합니다.
데이터 리니지(Data Lineage)란? AI 데이터가 어디서 와서 어떻게 바뀌었는지 보는 기록
데이터 리니지는 데이터가 어디서 시작해 어떤 시스템과 변환을 거쳐 최종 AI 답변이나 리포트에 쓰였는지 추적하는 기록입니다. AI 데이터 파이프라인, RAG, 자동화 품질 검수에서 왜 중요한지 쉽게 정리합니다.
옵트아웃(Opt-out)이란? AI 학습에 내 데이터를 쓰지 않게 하는 선택권
옵트아웃은 AI 제품에서 내 대화나 작업 내용이 모델 개선과 학습에 쓰이는지 제외해 달라고 선택하는 데이터 통제 방식입니다.
합성 데이터(Synthetic Data)란? AI 학습과 테스트에 쓰는 인공 데이터
합성 데이터는 실제 데이터를 그대로 복사하지 않고 알고리즘, 시뮬레이션, 생성형 AI로 만든 인공 데이터입니다. AI 학습, 테스트, 개인정보 보호에 쓰이지만 품질과 재식별 위험 검증이 필요합니다.
OpenAI가 밝힌 중국계 AI 여론전, 데이터센터 논쟁이 표적이 된 이유
OpenAI가 공개한 중국계 영향작전 사례를 바탕으로 AI 데이터센터 논쟁이 왜 여론전의 표적이 됐는지, ChatGPT 악용과 허위정보 대응을 기업·정책 관점에서 쉽게 정리합니다.
AI 데이터센터 전력·물 사용량이 2030년 두 배가 되는 이유
AI 데이터센터의 전력과 물 사용량이 2030년까지 두 배로 늘 수 있다는 Reuters 보도를 바탕으로, AI 인프라 확장과 지속가능성 과제를 정리합니다.
