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Bitcoin News는 X 플랫폼에서 일본 에너지 및 기술 회사 Remixpoint가 2026년 9월 1일 보유하고 있던 모든 ETH, SOL, XRP 및 DOGE를 매각했으며, 거래 금액은 약 560만 달러, 총 이익은 약 75.7만 달러에 달한다고 발표했습니다.Remixpoint는 현재 약 1506개의 BTC를 보유하고 있으며, 디지털 자산 보유 전략을 비트코인만 보유하는 것으로 전환했습니다. 회사는 또한 비트코인 대출을 통해 약 14.92개의 BTC 수익을 얻었으며, 판매한 알트코인 수익은 에너지 사업 확장에 사용될 수 있습니다.

9월 4일, B.AI 플랫폼은 Google DeepMind의 최신 Gemini 3.8 Flash 모델이 공식적으로 API에 접속한다고 발표했습니다. 이 모델은 Gemini 3 가족의 최신 세대 주력 모델로, 1M Token 컨텍스트 윈도우와 원주율 다중 모드 입력을 지원합니다.해당 플랫폼에 따르면, Gemini 3.8 Flash는 Flash 시리즈의 낮은 지연 특성을 유지하면서 소프트웨어 엔지니어링, 지능형 에이전트 작업 및 전문 분야의 다단계 추론 등에서 개선이 이루어졌으며, 금융 및 법률과 같은 전문 분야에서도 성과를 보이고 있습니다. 복잡한 추론 및 장기 에이전트 작업 흐름을 목표로 하고 있습니다. 공식 API 접속은 현재 개방되었습니다.

일본 상장 회사 Remixpoint는 약 901.45개의 ETH, 1.392만 개의 SOL, 119.12만 개의 XRP 및 280.23만 개의 DOGE를 포함한 모든 알트코인 보유를 매각했다고 발표했으며, 거래 수익은 약 554만 달러로, 약 74.33만 달러의 이익을 실현했습니다.위 거래를 완료한 후, 비트코인은 Remixpoint가 보유한 유일한 암호 자산이 되었으며, 현재 회사는 약 1,506개의 BTC를 보유하고 있으며 비트코인에 대한 배치 및 후속 사업을 계획하고 있습니다. 8월 말 기준으로, 이 회사는 이전에 ETH와 Solana 스테이킹을 통해 약 18.81만 달러의 수익을 얻었습니다.

Ai 이모의 모니터링에 따르면, 바이낸스 계약 실시간 스마트 머니 30일 차트의 1위가 변경되었으며, 거래자 Semisemi는 최근 30일 동안 1078만 달러 이상의 수익을 올렸습니다. 그 중 BTC 롱 포지션은 806만 달러 이상의 수익을 실현하였고, ETH 롱 포지션은 391만 달러 이상의 수익을 실현하였으며, 주요 수익은 BTC와 ETH 거래에서 기인하였습니다.현재 Semisemi는 9559만 달러 가치의 BTC와 ETH 롱 포지션을 보유하고 있으며, 총 약 188.5만 달러의 평가 손실이 발생하고 있습니다.

일본 상장 회사 Remixpoint가 발표했습니다. 투자 포트폴리오의 선별 및 집중을 추진하기 위해 보유하고 있던 모든 알트코인을 매각했습니다. 앞으로 보유 자산과 운영을 비트코인 단일 자산으로 집중할 예정입니다.8월 말 기준으로 회사는 약 14.92 BTC(약 102.58만 달러), ETH 스테이킹 약 6.84만 달러, SOL 스테이킹 약 11.85만 달러를 보유하고 있습니다. 매각된 자산에는 901 ETH, 13,920 SOL, 119만 XRP 및 280만 DOGE가 포함되어 있으며, 총 매각액은 약 550만 달러, 총 이익은 약 73.68만 달러입니다.

구글 DeepMind가 Gemini 인공지능 비디오 이해 기능을 발표했으며, Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash 및 3.5 Flash-Lite 모델에 대해 개방되었습니다. 이 기능은 동적 검색, 스캔 및 비디오 클립 검사를 통해 긴 비디오 분석의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.전통적인 고정 프레임 속도 처리 방식에 비해 최대 88%의 토큰 소비를 줄이고, 66%의 분석 비용을 낮추며, 최대 7%의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이 기능은 현재 Gemini API를 통해 Google AI Studio와 Gemini Enterprise Agent Platform에서 제공되며, 향후 Gemini 애플리케이션과 YouTube "Ask YouTube" 기능에도 적용될 예정입니다.

《월스트리트 저널》 기자 Erin Woo가 직원 소식을 인용하여 보도한 바에 따르면, 구글의 인공지능 연구 부서는 Gemini 3.8 Flash라는 새로운 모델을 출시할 예정이며, 그 코딩 능력이 크게 향상되었습니다. 이 모델의 내부 코드명은 「Skimaki」이며, 가장 빠르면 수요일(9월 2일)에 출시될 수 있습니다. 구글 내부 코딩 도구 Jetski와의 비교 테스트에서 회사 엔지니어들은 이 새로운 모델에 대한 선호도가 Anthropic의 Opus를 초과했습니다.

SemiAnalysis는 최신 에피소드를 발표했으며, 여기서 SK 하이닉스와 마이크론이 최고 HBM4 속도를 달성하는 데 어려움을 겪고 있다고 지적했습니다. 특히 SK 하이닉스는 기본 칩을 재설계해야 했으며, 이로 인해 HBM4가 NVIDIA Rubin 플랫폼에 공급되는 일정이 지연되었습니다.삼성은 현재 최고의 HBM4 기술을 보유하고 있습니다. 브로드컴은 전통적으로 삼성에 HBM 공급을 크게 의존하고 있습니다. 삼성은 HBM3E 세대에서 성과가 좋지 않아 브로드컴의 ASIC에 불리한 상황이었습니다. 그러나 현재 삼성은 HBM4를 통해 경쟁업체들보다 앞서 있으며, 이러한 동일한 공급망 관계는 할라피뇨의 강점이 되었습니다.

반도체 및 AI 독립 연구 기관 SemiAnalysis는 Neocloud(신형 클라우드) 보안 심층 보고서를 발표하며 ClusterMAX 3 테스트 기간 동안 발견된 여러 종류의 크로스 테넌트 보안 취약점을 폭로했습니다. 4개월 동안 25개 공급업체와 32개 클러스터를 대상으로 한 테스트에서 팀은 공개된 알려진 취약점과 기본 구성 점검만을 이용하여 여러 건의 크로스 테넌트 원격 코드 실행(RCE)을 달성했으며, 영향을 받은 기관에는 은행, 통신사, 대학, 연구 기관, AI 실험실, 심지어 한 국가의 정보 기관이 포함되었습니다.전형적인 문제로는: 공유 Kubernetes 제어 평면으로 인해 테넌트 메타데이터 상호 조회, 컨테이너 탈출, BMC/IPMI 관리 네트워크 노출, InfiniBand 보안 키(P_Key, SA_Key, M_Key) 잘못 구성, BlueField DPU 기본 신뢰 모드 미강화, Grafana 모니터링 대시보드에서 신의 수준 API 키 사용, 프론트엔드 네트워크의 VXLAN 격리 부족 등이 있습니다. 보고서는 특히 하나의 연쇄 취약점 사례를 지적합니다: 공유 vCluster 구성 오류와 소프트웨어 버전이 2년 지연되어 결국 오후 시간대에 크로스 테넌트 RCE의 POC 검증이 완료되었습니다.보고서는 "AI가 네트워크 보안의 리듬을 근본적으로 변화시켰다"는 주류 서사에 의문을 제기하는 점이 주목할 만합니다: 엔비디아 GPU 드라이버, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker 및 Linux 커널의 CVE 통계에 따르면 AI 코딩 모델의 보급 이후로는 눈에 띄는 취약점 증가가 없었으며, 대부분의 데이터에서 "변화가 없다는 가설을 거부할 수 없다"는 결과가 나왔습니다. 보고서는 또한 OpenAI가 훈련한 에이전트가 Hugging Face를 공격한 사건을 상세히 설명하며, AI 에이전트가 Artifactory를 통해 구축한 메시지 보드를 통해 클러스터 수준의 권한 상승을 이루었고, 5월부터 7월까지 완전히 발견되기까지 지속되었습니다. POC 검증을 위한 기존 취약점을 구축하는 과정에서 팀은 Claude Fable과 GPT-5.6 Sol이 보안 관련 요청을 자주 거부하는 것을 발견했으며, 결국 DeepSeek V4, Kimi K3 및 GLM-5.2와 같은 오픈 소스 모델에 주로 의존하여 완료했습니다.SemiAnalysis는 Neocloud(신형 클라우드) 산업의 핵심 문제가 AI가 가져온 새로운 위험이 아니라 가장 기본적인 패치 관리, 테넌트 격리 및 보안 설계의 장기적인 결여라고 언급하며, 공급업체가 자동화된 보안 공지 모니터링 시스템을 구축하고 단일 실패 지점을 수정하여 모든 사용자를 노출시킬 수 있는 아키텍처 모델을 개선할 것을 권장합니다.

P Equity Research와 SemiAnalysis 연구원 Nick Doyle 등이 X Space에서 고대역폭 플래시 HBF에 대해 논의했습니다. Nick은 현재 HBF가 HBM에 비해 비용 프리미엄이 얼마나 줄어들 수 있을지 판단하기에는 아직 이르다고 말했습니다. 현재 데이터는 대부분 제조업체의 주장으로, Sandisk는 비트당 비용이 HBM의 약 8분의 1이라고 주장합니다. 수율, 테스트 등은 규모가 개선됨에 따라 변화하겠지만, TSV, 스택 및 pSLC 모드와 같은 구조적 비용은 영구적으로 존재하며, 내구성이 주요 미지수입니다. 만약 마모가 예상보다 심해지면 비용이 증가할 것입니다.HBF의 적용 장면은 좁으며, AI 추론에만 국한되고, 특히 낮은 배치와 긴 컨텍스트의 MoE 모델에 적합하며 HBM의 대체품이 아닙니다. 실제 대역폭 목표는 약 1.6 TB/s로 HBM3E 수준에 해당하며, 모델 가중치를 로드하기 위해 순차적 읽기에 적합하고, 대규모 대역폭 장면이 아닌 소규모 GPU의 용량 요구에 더 잘 맞습니다. 열 방출 신뢰성은 아직 해결되지 않았으며, GPU 옆에서 플래시는 고온에서 열화가 가속화되며, UCIe 분리 및 일일 새로 고침 등의 완화 조치는 아직 검증되지 않았습니다.제조 측면에서 Sandisk/Kioxia는 3D NAND 경험을 보유하고 있으며, SK Hynix는 HBM 방식의 스택 능력을 보완하지만, 양산은 아직 증명되지 않았습니다. 전체적으로 볼 때, 저장 장치는 전문화된 계층 시장으로 전환되고 있으며, NAND 부족은 2028년까지 지속될 것으로 예상되며, HBF는 공급과 수요에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

DIGITIMES에 따르면, 대만 반도체 공급망은 고급 패키징 기술이 다각화되고 있으며, 인텔의 EMIB가 핵심 옵션이 되고 있다고 전했습니다. Google TPU는 EMIB 패키징을 도입하기로 확정하였으며, 해당 기술을 채택한 첫 번째 TPU의 수율이 기준에 도달하였고, 기술, 비용 및 생산 능력 모두 Google의 원래 기준에 부합합니다. 향후 몇 세대 TPU는 EMIB를 계속 사용할 가능성이 크게 증가했습니다.TSMC의 CoWoS 생산 능력이 지속적으로 긴장된 상황에서, EMIB의 수율과 기술이 기준을 유지하는 한 Google은 계속해서 이를 채택할 것입니다. 미디어텍은 관련 ASIC 협력 파트너로, 미국 팀의 일부 관리자가 인텔 배경을 가지고 있어 양측의 협력이 더욱 원활합니다. 미디어텍은 여전히 TSMC를 절대적인 주력으로 삼고 있지만, 인텔과의 TPU 성공은 Google의 신뢰를 강화하고 더 많은 프로젝트를 확보하며 클라우드 고객에게 다양한 패키징 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.TSMC는 이전의 실적 발표에서 더 많은 공급업체가 고급 패키징에 참여하여 압력을 분담할 것을 촉구했으며, 공급망은 자사의 생산 확대가 무한하지 않을 것이라고 일반적으로 인식하고 있습니다. 따라서 인텔과 같은 패키징 경로의 다각화가 필요한 방향이 되었으며, 관련 테스트 장비 및 인터페이스 업체도 혜택을 볼 것으로 기대됩니다.

SemiAnalysis 창립자 Dylan Patel은 최신 팟캐스트에서 2028년까지 OpenAI와 Anthropic이 전 세계 70%에서 80%의 신규 AI 연산력을 차지할 것으로 예측하며, 전체 연산력 규모는 100GW를 초과할 수 있다고 말했습니다. Patel은 두 회사가 현재 전 세계 연간 신규 연산력의 약 30%를 차지하고 있으며, 이 비율은 여전히 빠르게 상승하고 있다고 언급했습니다.Patel은 최첨단 AI 연구소의 비즈니스 모델이 변화하고 있으며, AI 연산력의 생산 효율성이 크게 향상되고 있다고 지적했습니다. Anthropic은 현재 매가와트당 약 5000만 달러의 수익을 올리고 있으며, 이는 1억 달러로 더 증가할 가능성이 있습니다. 이는 OpenAI와 Anthropic이 매가와트당 2500만에서 5000만 달러의 높은 가격으로 연산력을 구매하거나 임대할 수 있게 합니다.Patel은 2024년부터 2029년까지 전 세계 AI 관련 자본 지출이 약 11조 달러에 이를 것으로 예상하며, 이 중 5조 달러 이상이 부채 자금을 통해 조달되어야 한다고 밝혔습니다. AI 인프라의 잠재적 수익률이 전통 산업보다 훨씬 높기 때문에, 기술 대기업들은 더 높은 자금 조달 비용을 감수할 수 있으며, 이는 전체 신용 금리를 상승시키고 전통 자산의 가치 평가 및 고부채 경제체에 압박을 가할 수 있습니다. 또한, Patel은 향후 신규 연산력이 외부에 모델 추론 서비스를 제공하는 데 주로 사용되지 않고, AI 연구소 내부의 연구 개발 및 모델 자기 개선에 더 많이 사용될 가능성이 있다고 생각합니다.

PR Newswire에 따르면, 디지털 자산 투자 기관 Hivemind Digital Group이 1,700만 달러의 전략적 자금을 조달했으며, 영국 자산 관리 회사 M&G Investments가 주도하고 CPIC 투자 관리(홍콩), ZA Bank, FalconX, Sonic Boom Ventures 등이 참여했습니다.이번 자금 조달은 자산 토큰화 인프라 구축을 추진하고, 전통 금융 자산 관리, 발행 및 거래에서 블록체인 기술의 응용을 탐색하는 데 사용될 것입니다.

SemiAnalysis에서 발표한 바에 따르면, Nvidia Rubin Ultra는 192GB의 HBM4 8-hi 메모리를 탑재할 예정입니다. 이는 처음 미리보기에서 예상했던 1TB HBM보다 크게 축소된 것이며, 일반 버전 Rubin의 288GB 용량보다도 낮습니다.HBM 구성이 원래의 약 5분의 1로 줄어든 이유는 다음과 같습니다: 네 개의 칩이 포함된 Rubin Ultra 계획이 취소되면서 큐브 수가 8개로 줄어들었고; 스택 높이가 16-hi에서 8-hi로 감소했으며; 32Gb 칩이 아닌 24Gb 칩을 사용하는 HBM4가 채택되었습니다. 이후 8-hi HBM4E 업그레이드 버전이 출시될 가능성이 있습니다.

CoinDesk에 따르면, Winklevoss 쌍둥이가 설립한 암호화 플랫폼 Gemini가 Apex Fintech Solutions와 양해각서(MOU)를 체결하고 Apex의 선물 커미션 상인(FCM)을 통해 중개 고객에게 규제된 암호화 예측 시장 계약을 배포할 계획이라고 발표했습니다. 이 arrangement에 따라, 자회사 Gemini Titan은 Apex FCM을 통해 암호화 사건 계약을 배포하는 독점 규제 거래소가 되며, Gemini는 실행 및 청산을 담당하여 Apex의 중개인이 예측 시장 거래소와의 연결을 구축하지 않고도 관련 제품을 제공할 수 있도록 합니다.이 협력은 Gemini가 규제된 예측 시장 배치를 추진하는 데 기반을 두고 있습니다. Gemini Titan은 2025년 12월 CFTC 지정 계약 시장 라이센스를 취득했으며, Gemini Olympus는 2025년 4월 파생상품 청산 기관 라이센스를 취득했습니다. 양측은 이미 협력 기반이 있으며, Gemini는 7월에 일부 미국 고객을 위해 수수료 없는 주식 거래를 출시했으며, Apex Clearing Corporation이 수탁 및 청산 중개인 역할을 했습니다. 회사는 향후 몇 주 내에 세부 사항을 확정할 것으로 예상하고 있습니다.Gemini CEO Tyler Winklevoss는 예측이 시장의 미래라고 믿고 있다고 밝혔습니다. 보도에서는 예측 시장의 전체 거래량 증가와 Gemini가 이전에 출시한 예측 시장 관련 Command Center AI 기능에 대해서도 언급했습니다.

8월 24일, SK 하이닉스는 차세대 HBM 솔루션을 위해 인텔 EMIB를 포함한 첨단 패키징 기술을 도입하고 있으며, 궁극적으로 3D 패키징 시대에 진입할 계획입니다. 2026년 Hot Chips 대회에서 SK 하이닉스 패키징 엔지니어링 부사장 Jaesik Lee는 "고대역폭 메모리의 첨단 패키징"이라는 제목의 발표를 하여 회사가 첨단 패키징 기술을 어떻게 활용하여 HBM 제품 로드맵을 가속화할 것인지 설명했습니다.현재 SK 하이닉스는 16층 적층의 한계를 극복하기 위해 혼합 결합 등의 방법을 탐색하고 있습니다. 앞으로 SK 하이닉스는 TSV 수를 늘리고, 논리 공정 통합의 IO 속도를 향상시키며, 전원 분배 네트워크를 최적화하여 전력 소비 문제를 해결할 계획입니다. 기사를 작성할 당시 SK 하이닉스의 한국 주가는 1.71% 상승했습니다.

SemiAnalysis는 Anthropic의 매월 200 달러 Claude 패키지를 테스트한 결과, 장기 작업에서 관련 한도를 소진할 경우 매월 최대 약 8000 달러의 토큰 가치를 생성할 수 있다고 발표했습니다. 반면, OpenAI의 매월 200 달러 패키지는 모든 주 한도를 소진했을 경우 매월 토큰 가치가 최대 약 1.4만 달러에 이를 수 있습니다.이 테스트는 올해 6월에 완료되었습니다. SemiAnalysis는 두 회사의 고가 구독 계획이 고강도 사용 시나리오에서 실제 호출 가능한 모델 사용량이 구독 비용 자체보다 훨씬 높은 가치를 나타낸다고 지적했습니다.

ARK Invest 연구 총괄 lorenzoark는 Hyperliquid가 미국 규제 거래 플랫폼 Gemini를 인수하여 미국에서 규제된 HIP-3 및 HIP-4 배포 플랫폼으로 만들 것을 제안했습니다. Hyperliquid는 미국 규제 회사가 자사의 공공 블록체인에서 영구 계약 거래 및 결제를 제공할 수 있도록 CFTC, SEC와 접촉하고 있습니다. Gemini는 2025년 9월에 330억 달러의 가치로 상장되었으며, 현재 시가총액은 약 4.5억 달러로 IPO 대비 85% 이상 하락했습니다. 핵심 사업이 압박을 받고 있으며, 영국, 유럽연합, 호주 사업을 축소하였고, 직원 수는 정점에서 약 40% 감소하여 402명으로 줄어들었으며, 플랫폼 자산은 182억 달러에서 84억 달러로 감소하였고, 현물 거래량은 66% 감소했습니다.약 4.5억 달러로 Gemini의 완전한 미국 규제 라이센스 조합을 확보할 수 있으며, 여기에는 NYDFS 신탁 라이센스, CFTC 규제 DCM(Gemini Titan), DCO(Gemini Olympus), 진행 중인 FCM, 거의 전 미국 MTL 및 중개 자영업자 라이센스가 포함됩니다. Kraken 모회사가 최대 5.5억 달러에 Bitnomial을 인수한 것과 비교할 때, Gemini의 전체 시가총액은 더 낮습니다. 인수 후 약 58만 명의 월간 활성 거래 사용자, 172만 명의 평생 사용자, 84억 달러의 플랫폼 자산, 분기 38억 달러의 현물 거래량 및 약 1.8억 달러의 연간 수익 등의 운영 자산을 상속받을 수 있습니다.

ZDNet Korea의 보도에 따르면, 삼성전자는 미국에서 첨단 웨이퍼 파운드리 용량을 확대하는 속도를 높이고 있습니다. 회사는 올해 말 텍사스주 테일러 웨이퍼 공장 2기 건설을 시작할 계획이며, 2030년 양산을 목표로 하고 있습니다. 또한 주요 장비 협력업체에 SEMI 인증을 조기에 확보할 것을 요청하여 후속 장비 도입 및 수출을 준비하고 있습니다. SEMI 인증은 반도체 장비의 안전성을 평가하는 기준으로, 일반적으로 장비 출국 전의 필수 절차입니다.테일러 웨이퍼 공장은 삼성의 가장 첨단 파운드리 양산 임무를 맡고 있습니다. 1기는 현재 장비 반입 및 설치가 진행 중이며, 올해 말 가동을 목표로 하고 있습니다. 주요 양산 공정은 2나노이며, 테슬라는 핵심 고객으로 여겨집니다. 삼성은 지난달 2분기 실적 전화 회의에서 고객 수요 증가에 신속하게 대응하기 위해 테일러 2기가 올해 말 착공될 것이라고 밝혔습니다. 업계 관계자들은 2기의 구체적인 사양이 아직 최종 확정되지 않았지만, 삼성의 파운드리 사업이 관련 준비를 미리 추진하고 있다고 전했습니다.이전에 삼성은 고객 부족과 시장 상황 부진으로 테일러 1기 투자를 여러 차례 연기했으며, 테슬라가 지난해 3분기에 약 22.76조 원의 파운드리 계약을 체결한 후 건설이 가속화되었습니다. 2기의 실제 양산 속도는 테슬라 공급 확대 및 신규 대고객 진행 상황에 따라 달라질 것입니다. 또 다른 소식에 따르면, 삼성 E&A는 현지에 수십 명의 건설 인력을 파견하는 것을 고려하고 있다고 합니다.

BitcoinTreasuries.NET는 X 플랫폼에서 일본 상장 회사 Remixpoint(3825.T)가 9.96개의 비트코인을 추가로 매입했으며, 현재 보유 총량은 1501.27개로 Bitcoin 100에서 38위에 해당한다고 발표했습니다.