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SK 하이닉스는 인텔을 차세대 HBM 기판 칩 공급업체로 고려하고 있습니다

Citrini 분석가 Jukan에 따르면, SK 하이닉스는 다중화된 고대역폭 메모리(HBM)에 사용되는 기판 칩의 위탁 생산업체 공급업체를 다각화하고 있다. 이러한 HBM은 여러 개의 메모리 칩을 수직으로 쌓아 구성된다. 보도에 따르면, 이 회사는 7세대 HBM인 HBM4E의 일부 기판 칩 생산을 인텔 위탁 생산업체에 아웃소싱하는 방안을 고려하고 있다. 현재까지 SK 하이닉스는 기판 칩 생산을 전적으로 TSMC에 의존해왔다.이 조치는 공급망의 TSMC 집중도를 줄이고 SK 하이닉스의 가격 협상력을 강화하기 위한 다중 공급업체 위탁 전략 구축 노력으로 간주된다. 업계 소식통에 따르면 8월 31일 SK 하이닉스는 HBM4E의 기판 칩이 TSMC와 인텔이 공동으로 제조할 가능성이 있으며, 가장 빠르면 HBM4E 세대부터 시작될 수 있는 계획을 추진하고 있다.시장에서는 HBM4E의 기판 칩 비용 부담이 더욱 증가할 것으로 예상하고 있다. HBM 제품은 주로 장기 공급 계약(LTA)에 의해 커버되기 때문에, SK 하이닉스는 즉시 제품 가격을 인상하여 더 높은 위탁 생산 비용을 고객에게 전가하기 어려운 상황이다. 따라서 업계 관찰자들은 인텔이 결국 SK 하이닉스의 기판 칩 공급망에 합류하게 된다면, 이 회사는 비용 경쟁력과 공급 안정성 측면에서 더 많은 선택권을 갖게 될 것이라고 보고 있다.

first_img 구글 직원들이 차세대 제미니 3.8 플래시 모델을 테스트했습니다

비즈니스 인사이더에 따르면, 구글은 이번 달 새로운 AI 모델을 발표한 후 일부 직원들이 내부 코딩 플랫폼인 Jetski에서 Gemini 3.8 Flash의 미리보기를 테스트하기 시작했다고 합니다. 한 테스트 직원은 이 모델이 3.7 Flash보다 확실히 우수하다고 언급했지만, 현재로서는 평가하기에는 이르다고 강조했습니다. 구글은 이에 대해 언급하지 않았습니다.3.5 Pro가 아직 출시되지 않은 상황에서 Anthropic과 OpenAI가 지속적으로 속도를 높이고 있는 가운데, 구글은 더 이상 최전선 모델을 보유하지 않고, 대신 더 빠르고 비용이 적게 드는 Flash 시리즈 "주력 모델"에 집중하고 있습니다. 이는 코딩과 스마트 에이전트를 운영하는 데 사용됩니다. Gemini 3.6 Flash는 7월에 출시되었고, 3.7 Flash는 단 3주 후에 뒤따랐습니다. CEO 순다르 피차이는 Q2 재무 보고서 회의에서 회사의 목표가 매달 한 번씩 출시하는 것에 가깝다고 밝혔습니다.직원 미리보기는 Gemini 3.8 Flash의 공개 출시가 멀지 않았음을 암시하지만, 보장은 아닙니다. 일부 AI 관찰자들은 Arena AI 벤치마크 웹사이트에서 이 모델의 흔적을 발견했다고 주장하며, 구글은 이전에 이 플랫폼을 사용하여 곧 출시될 버전을 테스트한 바 있습니다. 구글은 올해 초에도 Gemini Spark 스마트 에이전트를 출시했습니다.

비탈릭, "부분 혼합" 암호학 연구 발표: 차세대 혼란 기술 탐색, 새로운 암호학 기본 원리로 자리잡을 가능성

이더리움 공동 창립자 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)이 최신 기사 《Obfuscation(제3부):Local Mixing》을 발표하며 탐색 중인 암호학적 혼란 기술 경로인 "국소 혼합"(Local Mixing)에 대해 심도 있게 소개하였고, 이는 타원 곡선, RSA 및 격자 암호 이후의 새로운 암호학적 기본 도구가 될 가능성이 있다고 언급했습니다.비탈릭은 현재 주류 혼란 기술이 주로 복잡한 수학적 가정에 의존하고 있으며, 종종 매우 높은 계산 비용이 발생한다고 말했습니다. 반면, 국소 혼합은 전혀 다른 접근 방식을 채택하여 타원 곡선, 큰 정수 분해 또는 격자 암호에 의존하지 않고, 대칭 암호학 및 해시 함수 설계 경험을 참고하여 전기 회로 구조를 지속적으로 혼란시키고 재구성하며 숨김으로써 기능을 유지하면서 정보 유출을 제거합니다.국소 혼합 기술은 주로 가역성(reversibility), 강화 처리(hardening), 혼합(mixing), 분할(splitting), 교차 이동(crossing walk) 및 "구성 요소화"(gadgetization) 등의 단계를 포함하며, 회로에 무작위 구조를 추가하고 논리 게이트를 재배치하며 비선형 숨김 메커니즘을 통해 공격자가 원래의 계산 논리를 복원하기 어렵게 만듭니다.비탈릭은 이 기술이 아직 초기 단계에 있으며, 안전성이 장기적으로 검증되지 않았고 무작위 공격, 선형 분석 등의 도전에 직면해 있다고 지적했습니다. 그러나 그는 국소 혼합이 새로운 암호학적 탐색 경로를 대표하며, 목표는 더 효율적인 구별 불가능한 혼란(iO) 방안을 구축하는 것이라고 생각합니다.국소 혼합 기술이 돌파구를 찾는다면 새로운 양자 저항 공개 키 암호화 방안을 가져올 수 있으며, 일반 혼란 기술의 발전을 촉진할 수 있습니다. 현재 이 분야는 여전히 수년간의 암호 분석 및 최적화 검증이 필요하지만, AI 지원 연구가 이 성숙 과정을 상당히 가속화할 수 있다고 비탈릭은 말했습니다. 혼란 기술은 이론적으로 다른 모든 암호학적 원시가 혼란과 단방향 함수에 기반하여 구축될 수 있기 때문에 암호학의 "최후의 전선"으로 간주됩니다. 국소 혼합은 전통적인 혼란 방안의 비용을 낮출 수 있을 뿐만 아니라 미래의 암호학적 인프라의 중요한 방향이 될 수 있습니다.

와사비카드가 웹엑스 2026 공식 후원사로 도쿄에 등장하여 차세대 스테이블코인 결제 인프라를 전면적으로 선보입니다

글로벌 스테이블코인 결제 인프라 서비스 제공업체 WasabiCard가 오늘 공식 후원사로서 7월 13일부터 14일까지 도쿄 프린스 파크 타워 호텔에서 열리는 아시아 최고의 Web3 행사 WebX 2026에 참가한다고 발표했습니다. 일본 최대 암호화 미디어 CoinPost가 주최하는 이 산업 플래그십 정상 회담인 WebX는 1.5만 명 이상의 참가자를 끌어모을 것으로 예상되며, Web3와 전통 금융의 깊은 융합에 대해 논의할 예정입니다.스테이블코인이 글로벌 비즈니스에서 폭발적인 성장을 맞이함에 따라, WasabiCard는 스테이블코인 유동성과 전통 금융 시스템을 연결하여 글로벌 기업에 효율적이고 규정 준수하는 크로스 보더 결제 경로를 제공하는 데 전념하고 있습니다. S26번 부스에서 WasabiCard는 기업급 시나리오를 위한 핵심 B2B 솔루션을 집중적으로 선보일 예정이며, 글로벌 기업 카드 발급, 스테이블코인과 법정 화폐의 실시간 정산, 200개 이상의 국가 및 지역을 아우르며 30종 이상의 법정 화폐를 지원하는 크로스 보더 발급 능력을 포함합니다.전시 기간 동안 WasabiCard의 핵심 경영진 팀은 부스에 상주하며 글로벌 파트너와 맞춤형 화이트 라벨 카드 발급 및 글로벌 확장 계획에 대해 논의할 것입니다.

OpenAI는 차세대 GPT-5.6 시리즈 모델을 출시했으며, 현재는 Codex와 API 신뢰할 수 있는 파트너만 사용할 수 있습니다

공식 소식에 따르면, OpenAI는 차세대 GPT-5.6 시리즈 모델 미리보기 버전을 공식 출시했습니다. 여기에는 플래그십 모델 Sol, 균형 모델 Terra, 그리고 빠르고 저렴한 모델 Luna가 포함됩니다. GPT-5.6은 새로운 최대 추론 노력을 도입하며, 복잡한 작업을 가속화할 수 있는 초강력 모드를 갖추고 있습니다.플래그십 모델 Sol은 최대 추론 강도와 자율 에이전트 협업의 Ultra 모드를 도입했습니다. Terminal-Bench 2.1 명령줄 작업 흐름 테스트에서 Sol은 88.8%의 성적을 기록했으며, Ultra 모드에서는 점수가 91.9%로 상승하여 GPT-5.5의 83.4%와 Claude Fable 5의 88.0%를 초월했습니다. 중간급 모델 Terra는 GPT-5.5에 근접한 성능을 보이며 가격은 절반으로 줄어들었고, 가장 경량 모델 Luna는 일상 자동화 작업을 위해 설계되었습니다. Sol의 가격은 백만 입력 토큰당 5달러, 출력은 30달러이며, 프롬프트 캐시를 활용하여 재호출 비용을 줄이는 것을 지원합니다.안전 측면에서, 안전 평가 결과 Sol은 Preparedness Framework 네트워크 보안 핵심 임계값을 초과하지 않았습니다. OpenAI는 70만 개 이상의 A100 동등 GPU 시간을 투입하여 자동화된 레드 팀 훈련을 진행했으며, 모든 모델에 거부 메커니즘, 실시간 남용 분류기 및 계정 수준 감사가 포함된 방어 스택을 장착했습니다. 현재 한정 출시가 미국 정부의 안전 프레임워크를 따르고 있지만, OpenAI는 정부 주도의 접근 방식이 장기적인 기본 모드가 되기를 원하지 않으며, 그렇지 않으면 방어 인력이 최전선 도구를 얻는 데 제한이 있을 것이라고 강조했습니다.
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