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2024-11-22 (금)

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인간 뇌 1㎣, 150억개 연결까지⋯초고해상도 뇌지도 나왔다

과학자들이 고해상도 전자현미경을 사용해 인간 뇌조직을 이미지화해 나노 스케일의 3D 지도를 제작했다. 미국 하버드대학교와 구글 연구팀이 인간 뇌 1㎣(1입방밀리미터)의 세포 연결까지 보여주는 초고해상도 뇌지도를 제작했다고 하버드 매거진과 사이테크 데일리 등 다수 외신이 전했다. 이 지도는 뇌의 복잡성을 보여주고, 뇌 기능 이해를 위한 새로운 가능성을 제시한다. 미국 국립보건원(NIH)이 자금을 지원한 이 연구 결과는 '사이언스' 저널에 게재됐다. 하버드 대학교의 제프 리히트만 박사와 구글 리서치의 비렌 자인 박사가 이끄는 연구팀은 전자 현미경(EM)을 사용해 입방밀리미터(1㎣) 크기의 인간 뇌 조직 조각을 고해상도로 이미지화했다. 이 뇌 조직은 뇌전증 수술의 일환으로 환자의 대뇌 피질에서 제거한 것이다. 하버드 매거진에 따르면 리피트만 박사의 연구팀은 10년 동안 대뇌 피질 1㎣를 분석해 인간 뇌의 연결에 대한 최초의 정밀 지도를 제작했다. 뇌 조직 분석 결과 매우 아름답고 목적을 알 수 없는 수 많은 복잡한 구조가 밝혀졌다. 신경 섬유가 다른 세포와 연결되는 경로에 정착하기 전에 마치 제자리에서 맴돌고 있는 것처럼 소용돌이 모양으로 성장하는 모습, 정반대 방향이 두 개의 수용체(수상 돌기)만을 가리키고 연결되지 않은 백질 기저층의 신경 섬유와 연결된 새로운 종류의 뉴런, 신경 섬유가 단일 세포에 50개 이상 연결되는 드문 사례인 다중 시냅스 연결 등이 그것이다. 이들의 관찰은 뇌가 어떻게 연결 되었는지에 대한 가정을 뒤집었다. 리히트만은 "많은 사람들이 과학이 문제를 해결하고, 답을 찾고, 치료할 수 있기를 기대하지만 이 경우에는 단순히 자연을 설명하는 것만으로도 뇌가 '우리가 생각하는 것보다 더 복잡하다'는 것이 밝혀졌다"고 말했다. 연구팀은 먼저 조직을 다이아몬드 칼을 사용해 인간 머리카락의 1천분의 1보다 얇은 5000개 이상의 슬라이스 또는 섹션으로 자른 다음 각 섹션을 EM으로 이미지화했다. 그 결과 약 1.4페타바이트, 즉 1400테라바이트의 데이터가 생성됐다. 팀은 뇌 조직을 5000개 이상의 얇은 조각으로 나누어 각 조각을 전자현미경으로 촬영했다. 이렇게 얻은 1.4페타바이트(PB, 1400테라바이트)의 데이터를 기반으로 3차원 뇌지도를 만들었다. 뇌지도는 5만 7000개 이상의 세포와 약 1억 5000만 개의 시냅스(신경세포 연결 부위)를 포함하며, 이전에는 볼 수 없었던 뇌 구조 세부 정보를 제공한다. 바렌 제인이 이끄는 구굴의 연구팀은 각 슬라이스 내의 객체를 감지하고 일르 연결해 3차원 공간을 렌더링하는 새로운 신경망 기술을 개발했다. 리히트만은 '플러드 필링 신경망' 기술을 사용해 세포, 신경 섬유 및 혈관을 색칠했으며 "기본적으로 여러 섹션에 걸쳐 이러한 객체에 페인트를 붓는 격"이라고 설명했다. 가장 흔한 신경교세포는 신경교세포에 구조적인 지원과 전기적 절연을 제공하는 과립세포였다. 1㎣ 샘플에는 약 230mm의 혈관 세포도 포함되어 있었다. 특히, 연구팀은 재구성을 통해 뇌의 가장 깊은 층에 있는 삼각형 세포들이 서로 마주 보는 두 가지 방향으로 배열되어 있음을 발견했다. 이러한 배열의 의미는 아직 밝혀지지 않았지만, 뇌 기능 이해에 중요한 단서가 될 수 있다. 이번 연구 결과는 뇌 연결체학(뇌 세포 간 연결을 종합적으로 분석하는 학문)의 중요성을 보여주고, 뇌 기능 연구에 새로운 자원을 제공한다. 연구팀은 데이터셋과 분석 도구를 공개하여 다른 연구자들도 이를 활용할 수 있도록 했다. 미국 국립보건원(NIH) BRAIN Initiative 책임자인 존 응아이 박사는 "이번 연구는 신경과학자, 컴퓨터 과학자, 엔지니어 간의 협력이 뇌 기능 이해를 위한 완전한 지도 구축에 얼마나 중요한지를 보여준다"고 말했다.
- IT/바이오
2024-08-16
신경과학자, AI 활용해 학습·의사결정 과정 맵핑⋯뇌 작동 방식 밝혀내

신경과학자들이 인공지능(AI)을 활용해 강화학습과 의사결정 과정을 매핑해 뇌의 작동 방식을 밝히고 있다. 강아지는 "앉아"라는 명령을 듣고 시행착오와 반복, 칭찬을 통해 무엇을 해야 하는지 배우게 된다. 이것이 바로 '강화 학습(reinforcement learning)'이다. 플로리다 대학 허버트 워트헤임 스크립스 연구소(Herbert Wertheim UF Scripps Institute for Biomedical Innovation & Technology)의 신경과학자 료마 하토리(Ryoma Hattori) 박사는 강화학습에 매료돼 일관적인 연구를 하고 있다. 그는 강화 학습을 이해하고 맵핑하는 연구를 진행하고 있으며 뇌가 어떻게 정보를 통해 결정을 내리는지, 또 뇌가 어떻게 정보를 통합하는지 연구한다. 미국 건강 의학 매체 메디컬익스프레스(MedicalXpress)는 23일(현지시간) 인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 이 뉴런들은 100조 개 이상의 연결을 형성하고 있는 매우 복잡한 구조라고 전했다. 하토리 박사는 의사 결정 과정에는 많은 요소들이 영향을 미친다고 말했다. 간단한 식당 선택만 해도 기억과 판단의 복잡한 행렬을 통해 이루어지기 때문에 여러 뇌 영역이 동원된다. 어떤 식당은 음식과 서비스가 좋지만, 그렇지 않은 식당도 있다. 가격도 어떤 곳은 비싸고 어떤 곳은 저렴하다. 경험은 결정을 내리는 데 필요한 가치를 부여하고 고려해야 하는 입력 자료를 제공한다. 하토리 박사는 "이 모든 과정을 통합하는 것은 매우 어려운 일이지만, 우리 뇌는 어떻게든 그렇게 한다"며 이 과정의 기저 메커니즘을 이해하는 것이 정신질환 및 자폐 스펙트럼 장애 치료에 중요한 단서가 될 수 있다고 주장했다. 그는 "많은 정신질환과 신경계 질환은 의사결정 기능 일부가 손상되는 것을 특징으로 한다"고 설명했다. 여러 뇌 영역이 상호작용해 보상 경험을 처리하고 의사결정을 유도하는 방식을 모델링하는 것은 흥미로운 도전이다. 하토리 박사는 데이터 수집을 위해 대규모 2광자 이미징, 가상현실 기반 실험, 신경 활동 조작을 위한 빛을 사용하는 방법인 광유전학 등 다양한 연구 기법을 사용한다. 또 계산 모델링이 점점 더 복잡한 동물 행동과 뇌 동태를 이해하는 데 중요한 도구가 되고 있다고 말했다. 하토리 박사와 그의 연구팀은 연구를 돕기 위해 인공지능을 개발하고 있다. 인공지능은 신경과학 발견을 발전시키는 데 도움을 주고, 신경과학 발견은 또한 인공지능 개선에도 도움을 줄 수 있다. 그는 "뇌와 인공지능은 모두 신경 활동 역학과 시냅스 가소성을 이용하여 연산 및 학습을 수행하는 신경망으로 구성되어 있다"며 "이들은 외부 입력을 받고 정보를 처리하여 행동을 출력하고 이 행동의 결과는 네트워크 학습을 유도한다. 이러한 유사성은 특정 행동에 대한 신경망 모델로 인공지능을 사용할 수 있는 기회를 제공한다"고 밝혔다. 하토리 박사는 막스 플랑크(Max Planck)의 과학 감독인 료헤이 야수다(Ryohei Yasuda) 박사와 공동으로 최근 '자연 신경과학(Nature Neuroscience)' 저널에 일반화된 지식 획득에서 궤도전두피질이라는 뇌 영역의 역할에 대한 논문을 발표했다. 연구팀은 쥐가 새로운 환경에 적응하면서 다양한 시간 규모의 다중 레이어 학습이 작용하는 것을 발견했다. 쥐의 학습 메커니즘은 인공지능 연구자들이 개발한 강화 학습 컴퓨터 모델과 유사했다. 하토리 박사는 "우리는 인공지능으로부터 뇌 메커니즘에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며 또한 의사결정과 학습을 위한 뇌 메커니즘을 더 잘 이해함에 따라 이 지식을 인공지능 모델로 이전할 수 있다"라며 "내 연구 프로젝트가 뇌 이해에 기여하고 기계 학습 커뮤니티에서 더 나은 성능을 발휘하는 인공지능 개발에 기여하기를 바란다"고 말했다.
- IT/바이오
2024-02-24
알츠하이머, 미세아교세포 염증 유발 메커니즘 규명

알츠하이머병은 치매의 가장 흔한 원인으로, 뇌의 퇴행적인 질환 중 하나다. 이 질환은 독일의 정신과 의사 알로이스 알츠하이머(Alois Alzheimer) 박사에 의해 1907년에 처음으로 보고되었으며, 서서히 발병하여 기억력을 비롯한 인지 능력의 저하가 점진적으로 진행되는 특징을 갖고 있다. 아직까지 알츠하이머병에 대한 정확한 치료법은 없지만, 이 병에 대항할 수 있는 새로운 치료법이 곧 나타날 것으로 기대된다. 과학 전문매체 '사이언스얼럿(ScienceAlert)'은 워싱턴 대학교 연구팀이 인간 뇌 조직을 분석한 결과, 알츠하이머병 환자의 뇌에서 면역 세포의 행동이 건강한 뇌와 비교해 다른 방식으로 작용함을 발견했다고 최근 보도했다. 이러한 발견은 새로운 치료 대상을 제시하는 중요한 징조로 간주된다. 2023년 8월 발표된 워싱턴 대학교 주도의 연구에서는 알츠하이머병 환자의 뇌 조직에서 소교세포가 염증 초기 단계에 더 빈번하게 나타나며 이로 인해 보호 기능이 감소하는 것으로 나타났다. 소교세포는 노폐물을 청소하고 정상적인 뇌 기능을 유지하는 데 도움을 주는 면역 세포다. 이 특별한 소교세포는 감염에 대응하거나 죽은 세포를 제거하기 위해 더 민첩하게 움직여 침입자와 불필요한 물질을 소멸시킨다. 또한 발달 과정에서는 시냅스를 '가지치기'하여 뇌가 원활한 회로를 형성하는 데 도움을 준다. 알츠하이머병과 소교세포의 관련성은 여전히 확실하지 않지만, 이 신경퇴행성 질환을 앓고 있는 일부 개인들에서는 소교세포가 지나치게 활성화되어 뇌 세포의 염증과 죽음을 유발할 수 있다는 연구 결과가 있다. 안타깝게도, 알츠하이머병에 대한 항염증 치료에 대한 임상 시험에서는 유의미한 효과가 나타나지 않았다. 알츠하이머병에서 소교세포의 역할을 연구하기 위해 워싱턴 대학의 신경과학자 캐서린 프라터(Katherine Prater)와 케빈 그린(Kevin Green)은 여러 미국 기관의 협력 연구자들과 함께 연구 기증자(알츠하이머 환자 12명과 건강한 대조군 10명)의 뇌 부검 샘플을 분석했다. 연구팀은 새로운 단일핵 RNA 시퀀싱 기술을 활용하여, 세포에서 어떤 활동을 수행하는지에 대한 고유한 유전자 발현 패턴을 기반으로 뇌 조직에서 10개의 서로 다른 미세아교세포 클러스터를 깊게 식별할 수 있었다. 이 중 3개의 클러스터는 이전에 발견되지 않은 것이었으며, 그 중 하나는 알츠하이머병 환자에서 보다 더 빈번하게 나타났다. 이러한 유형의 소교세포는 염증 및 세포 사멸과 관련된 유전자가 활성화되어 있음이 확인됐다. 전체적으로, 연구자들은 알츠하이머병 환자의 뇌에 있는 미세아교세포 클러스터가 염증 초기 단계에 더 높다는 것으로 발견했다. 이는 뇌세포를 손상시키고 알츠하이머병의 진행에 기여할 수 있는 염증 분자를 생성할 가능성이 더 높다는 것을 시사한다. 알츠하이머병 환자의 뇌에 있는 소교세포 유형은 보호 기능이 더 적어 죽은 세포와 노폐물을 제거하며 건강한 뇌 노화를 촉진하는 역할을 손상시킬 수 있다. 과학자들은 또한 시간이 지남에 따라 소교세포의 형태가 변할 수 있다고 추정했다. 개별 개인의 뇌에서 어떤 종류의 소교세포가 존재하는지 정확히 알기 어렵다. 다만 미세아교세포의 변화를 추적함으로써, 알츠하이머병에 기여하는 방식을 이해하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 이 연구는 아직 초기 단계이지만 알츠하이머병에서 이들 세포의 역할에 대한 이해를 높이고 특정 소교세포 클러스터가 새로운 치료법의 표적이 될 수 있는 가능성이 있음을 시사한다. 연구팀은 이러한 연구 결과가 알츠하이머병 환자의 삶을 개선할 수 있는 새로운 치료법의 개발로 이어질 것으로 기대하고 있다. 프라터 박사는 "이제 우리는 이러한 소교세포의 유전적 특성을 파악했기 때문에 그들의 정확한 기능과 알츠하이머병에 기여할 수 있는 행동을 식별하려고 노력할 수 있다"며 "이들의 작용 방식을 이해한다면 이 질병을 예방하거나 진행을 늦출 수 있는 치료법으로 그들의 작용을 조절하는 데 기여할 수 있을 것이다"라고 설명했다. 한편, 서울대학교병원 의학 정보에 따르면, 알츠하이머병의 근본적인 치료법은 아직 개발되지 않았다. 그러나 증상을 완화시키고 진행을 지연시킬 수 있는 약물이 임상 현장에서 사용되고 있다. 대표적인 약물 중 하나로 아세틸콜린 분해 효소 억제제가 있다. 이 약물 계열은 질병의 진행을 완전히 막을 수는 없지만, 약 6개월에서 2년 정도 진행을 늦추는 효과가 있다. 이러한 약물은 알츠하이머병 환자의 뇌에서 감소한 아세틸콜린이라는 신경전달물질의 양을 증가시킴으로써 작용하며, 뇌 손상이 심하지 않은 경도 및 중등도 환자에게 특히 효과적이다.
- IT/바이오
2023-12-29
불면증 겪는 사람들이 피해야 할 행동들

수면이 우리의 신체와 정신을 재충전하는데 필수적임에도 불구하고 많은 사람들이 밤에 잠드는 데 어려움을 겪고 있다. 불면증 해결을 위해 멜라토닌 복용, 오후 2시 이후 카페인 섭취 중단, 잠자리 전 스크린 사용 금지 등 다양한 전략을 시도하는 경우가 많다. 야후 라이프에 따르면 수면 전문가들은 쉽게 잠들지 못하는 수면 문제의 원인이 종종 일상 생활 습관에 있다고 지적했다. 어떤 사람들은 빠르게 잠에 드는 반면, 다른 이들은 몇 시간 동안 침대에 누워 있어도 잠이 드는데 힘들어하기도 한다. 일반적인 수면 시간은? 웨스퍼의 수면 전문가이자 신경과학자인 첼시 로어샤이브(Chelsie Rohrcheib) 박사는 이상적으로 잠들기까지 5분에서 15분 정도 소요되는 것이 바람직하다고 말한다. 그는 "일주일에 적어도 3회 이상 잠들기까지 지속적으로 30분 이상 걸리는 경우, 이는 초기 불면증의 신호일 수 있다"고 언급했다. 덴버의 내셔널 주이시 헬스(National Jewish Health)의 수면 및 행동 과학 책임자이자 의학 부교수인 마크 알로이아(Mark S. Aloia) 박사는 잠들기까지 30분 이상 걸리는 이유가 다양하다고 설명했다. 그는 "일부 사람들은 잠들기 위해 침대에 눕지 않고, 책을 읽거나 TV를 보거나 일을 하는 등 다른 활동을 한다. 잠들기에 문제가 없다면 괜찮지만, 수면에 어려움이 있다면 이런 활동들은 수면에 방해가 될 수 있다"고 지적했다. 이 때문에 많은 수면 전문가들은 침대에서 TV를 시청하거나 이메일을 보내지 말고 오직 수면을 위한 공간으로 사용하라고 권장했다. 잠들기 전 스트레스 유발 금지 로어샤이브 박사에 따르면, 잠들기 어려운 또 다른 흔한 원인은 잠자리에 들기 2시간 이내에 스트레스를 유발하거나 자극적인 활동에 참여하는 것이다. 여기에는 업무 수행, 집안일, 너무 자극적인 TV 프로그램 시청 등이 포함된다. 또한 잠자리에 들기 전 1시간 동안 과도한 빛을 피하는 것과 낮 시간 동안 충분한 자연광을 쬐는 것이 중요하다고 강조했다. 그는 "뇌는 빛 자극을 활용해 우리가 언제 깨어 있고 언제 잠들어야 하는지를 결정하기 때문에, 이는 생물리듬을 조절하는 데 중요하다"고 설명했다. 생활 습관을 개선하면 불면증을 완화하는 데 도움이 될 수 있다. 불면증이 심각하거나 지속되는 경우에는 전문의의 진료를 받는 것이 바람직하다.
- 생활경제
2023-11-14
반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로

인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.
- IT/바이오
2023-09-04