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first_img 기업 지출 관리 플랫폼 Ramp가 전원 AI 작업 공간 Glass를 출시했습니다

기업 지출 관리 플랫폼 Ramp의 공동 창립자이자 공동 CEO인 Eric Glyman은 10월 13일에 글을 발표하고 전사적인 AI 작업 공간인 Glass를 출시한다고 발표했습니다. Glyman은 모든 직원에게 최고의 모델과 가장 많은 토큰을 제공하는 것이 AI 원주율 회사가 되는 것과 같지 않다고 말했습니다. 그는 2026년 5월의 어느 주에 Ramp가 150만 달러의 토큰을 소모했으며, 이후 소규모 팀이 AI를 가장 잘 사용하는 직원들이 스스로 구축한 환경을 모든 직원이 사용할 수 있는 작업 방식으로 만들었다고 밝혔습니다.Glass는 빈 대화에서 시작하는 것이 아니라 회사의 기존 지식에서 시작할 것을 주장합니다. 글이 발표된 시점에서 323명의 직원이 Glass의 내용에 대해 6,500회 이상의 편집을 했습니다. 기능 요청 측면에서, 과거에는 매달 약 300건이 Salesforce에 수동으로 입력되어야 했습니다. 5월에 한 고객 관리자가 Glass에 프롬프트를 저장한 후, 현재 매달 약 20,000건을 포착하고 있으며 고객이 요청한 기능이 출시되었다는 내용으로 5,000건 이상의 이메일을 발송했습니다. 제품은 Linear, Notion, Google, Slack, Gong 등의 회사 지식에 접속할 수 있도록 지원하며, 여러 사람이 동일한 대화에 협력할 수 있도록 허용합니다. Ramp는 자체 작업을 이전한 후 청구서가 30% 감소했으며, 현재 첫 번째 기업을 위해 서비스를 개시하고 있습니다.

first_img 삼성전자 고위 임원: 내년 HBM이 DRAM 웨이퍼 생산 능력의 거의 30%를 차지할 것으로 예상됨

재무연구소에 따르면, 현지 시간 9월 29일 보도에 따르면, 삼성전자 부사장 김태우는 내년 HBM이 DRAM 제조업체의 웨이퍼 총 생산능력의 거의 30%를 차지할 것으로 예상하며, 현재 이 비율은 약 20%라고 밝혔다. 그는 HBM과 전통적인 DRAM이 동일한 웨이퍼 생산능력을 두고 경쟁하고 있으며, HBM 생산 확대가 전통적인 DRAM 공급을 압박할 수 있다고 언급했다.트렌드포스는 이전에 2027년 말까지 세계 3대 HBM 공급업체의 HBM 웨이퍼 투입량이 DRAM 웨이퍼 총 투입량의 약 30%를 차지할 것으로 예상했지만, 저장 용량 기준으로는 약 13%의 DRAM 총 공급량에 기여할 수 있다고 밝혔다. 또 다른 보도에 따르면, 삼성은 올해 2월부터 HBM4의 양산 출하를 시작했으며, 5월에는 엔비디아를 포함한 고객에게 12층 HBM4E 샘플을 제공했다. 업계에서는 삼성 HBM의 월 평균 웨이퍼 투입량이 올해 약 18만 장에서 내년 약 25만 장으로 증가할 것으로 예상하고 있다.트렌드포스는 같은 날 AI 서버 수요가 지속되고 있으며, HBM과 범용 DRAM이 여전히 제한된 첨단 공정 생산능력을 공유할 것이라고 밝혔다. 2027년 저장 공급은 여전히 긴축 상태를 유지할 것이며, 2027년 HBM 가격 전망을 상향 조정하여 혼합 평균 판매가가 전년 대비 121% 상승할 것으로 예상하고 있다. 공급이 제한되고 시스템 비용 상승의 영향을 받아, 8층 HBM은 2027년 여러 제조업체가 우선 평가할 솔루션이 될 것으로 예상되며, 그 가격은 12층 제품보다 약 10%에서 20% 더 높을 것으로 보인다.

first_img 분석: 1b DRAM 단위 면적 가치가 TSMC 2 나노를 초과함

반도체 분석 기관 Kernel Insight: 인공지능 수요가 DRAM 가격을 역사적 고수준으로 유지하고 있으며, 최신 공정 DRAM의 단위 면적 판매 가치는 TSMC N2, N3 웨이퍼 가격을 초과했습니다. 이 기관은 TSMC 300mm N3 웨이퍼 가격을 2만 달러, N2는 3만 달러로 추정하며, 명목 가격은 각각 약 1제곱밀리미터당 0.283달러와 0.424달러로, 엣지 손실, 절단 손실 및 수율과 결함은 포함되지 않았습니다.Gb당 1.50달러 및 세대 비트 밀도를 기준으로 계산할 때, 1y DRAM은 제곱밀리미터당 0.329달러, 1z는 0.410달러, 1b는 0.654달러로 N2보다 50% 이상 높습니다. 10나노급 공정은 1y, 1z, 1a, 1b 순서로 점진적으로 미세화됩니다. 위의 각 Gb 가격은 현물에 근접할 것으로 가정하며, DRAMeXchange 데이터에 따르면 9월 21일 16Gb DDR5 eTT 칩의 평균 거래가는 24.80달러로, 약 Gb당 1.55달러에 해당합니다.비교 기준에 차이가 있습니다. TSMC의 숫자는 고객이 지불하는 웨이퍼 파운드리 가격이며, DRAM 숫자는 완제품 판매의 총 판매 잠재력으로, 고급 패키징 비용은 포함되지 않았습니다; TSMC의 실제 공급가는 주문량 및 계약에 따라 변동합니다. DRAM 지표는 소액 현물 가격을 기준으로 하며, 삼성전자, SK 하이닉스, 마이크론의 수익 주체의 장기 계약 가격과는 다릅니다. 비공식 고정 거래 가격이 최근 강세를 보이고 있으며, 아직 현물 가격에 완전히 반영되지 않았다면, 메모리 제조업체의 웨이퍼 단위 가격의 선행 폭이 더 클 수 있습니다.

first_img 삼성전자 다음 세대 DRAM 로드맵을 조정하여 B1b를 D0a로 명명하다

ZDNet Korea에 따르면, 삼성전자는 차세대 DRAM 전략을 조정하여 이전에 프로젝트 형태로 개발된 B1b를 공식 로드맵에 포함시키고, 이를 첫 번째 10nm 이하 DRAM D0a로 명명했습니다. 이전에 D0a는 수직 트랜지스터 DRAM을 지칭했으나, 현재 이 제품은 D0a-V로 별도로 분류됩니다. 이번 이름 변경은 범용 DRAM에서 고급 패키지를 도입하는 속도를 높이기 위한 것입니다.B1b는 저장 셀과 주변 구동 회로를 각각 다른 웨이퍼에서 제조한 후 결합하며, 웨이퍼 대 웨이퍼 혼합 결합을 사용하여 구리 상호 연결을 통해 직접 연결합니다. 현재 상용화된 DRAM은 1c로, 6세대 10nm급, 선폭 약 11~12nm입니다; 차세대 1d는 7세대 10nm급, 선폭 약 10~11nm로, 사실상 마지막 10nm급 제품으로 간주됩니다. 관련 선폭은 마케팅 용어일 뿐 실제 물리적 크기는 아닙니다. 수직 트랜지스터는 셀 내 트랜지스터를 수직으로 배치하여 셀 면적을 6F²에서 4F²로 줄일 수 있지만, 높은 깊이 폭 비율 에칭과 누설 전류에 대응해야 하므로 개발 난이도가 높습니다. 웨이퍼 대 웨이퍼 혼합 결합은 CMOS 이미지 센서와 고적층 NAND에서 양산 적용되고 있습니다.삼성전자는 B1b를 8세대 고대역폭 메모리 HBM5에 사용할 가능성을 평가하고 있습니다. HBM5는 약 2029년에 양산될 것으로 예상되며, HBM4E보다 50% 이상의 속도 향상을 목표로 하고 있습니다. 업계에서는 B1b 기반의 D0a DRAM이 가장 빠르면 약 2년 후 상용화될 것으로 추정하고 있으며, 구체적인 양산 투자 일정은 내년 중반에 확정될 예정입니다.

first_img SK 하이닉스는 3D DRAM 개발에 위탁 생산 공정을 활용할 수 있다고 밝혔습니다

SK 하이닉스는 9일 차세대 메모리 3D DRAM 반도체 개발에 위탁 생산 공정을 활용할 수 있다고 발표했다. 전날, 이 회사는 이천 공원 Supex 센터에서 열린 2026 SK 하이닉스 미래 포럼에서 부사장 김경훈과 손호영이 3D DRAM의 주요 기술 방향을 제시했으며, 여기에는 DRAM 주변 회로의 로직 위탁 공정 채택, 데이터 버스 대역폭 최대화, 초단거리 전송 등이 포함된다.3D DRAM은 원래 평면으로 배치된 저장 셀을 수직으로 쌓아 집적도를 높이는 차세대 DRAM이다. 두 사람은 이 기술을 실현하기 위해서는 설계 및 발열 문제 외에도 미세 상호 연결, 본딩, 공정 통합 등 패키징 분야의 난제를 함께 해결해야 한다고 밝혔다. 전공정과 후공정 패키징, 위탁 생산과 메모리 기술의 경계가 가까워짐에 따라 기존 분야를 초월한 공동 최적화가 더욱 중요해질 것이다. 손호영은 3D 기술이 웨이퍼 팹과 패키징의 기술 경계를 변화시키고 있으며, 선진 패키징 기술 혁신과 함께 기존 분야를 초월한 최적화 및 새로운 협력 체계를 구축해야 한다고 말했다.같은 주제로 발표한 고려대학교 교수 신창환은 3D DRAM이 단순히 칩의 수직 쌓기가 아니라 메모리와 로직의 경계를 허무는 기술이라고 말했다. 장치 미세화가 한계에 가까워지고 시스템과 메모리 간 데이터 이동으로 인한 시간과 전력 소모가 증가함에 따라 3D 기술로의 전환은 불가피하며, 인공지능을 활용하여 재료, 장치, 패키징, 아키텍처의 3D 통합 설계 프레임워크를 제안했다. SK 하이닉스 회장 곽루는 기조연설에서 과거 메모리 시장이 누가 더 빨리 달리는 직선 도로 같았다면, 지금은 언제나 변화하는 커브 도로와 같으며, 내부 능력 외에도 외부 환경 변화의 속도와 방향을 파악하고 유연하게 적응하는 것이 중요하다고 말했다.
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