[더구루=김도담 기자] 독일 BMW가 전기차용 배터리 공급단가를 더 낮춰야 한다는 뜻을 밝혔다. 당장 얼마를 더 낮추겠다는 구체적인 내용은 아니지만 중장기적으론 삼성SDI나 LG화학 등 배터리 공급사의 부담이 더 커질 수 있을 전망이다. 독일 현지매체 한델스블라트(Handelsblatt) 최근 보도에 따르면 안드레아스 벤트(Andreas Wendt) BMW 구매·협력네트워크 총괄은 지난 10일(현지시간) 독일 현지 언론과의 전화 인터뷰에서 "전기차용 배터리 가격은 여전히 우리 생각보다 높다"며 "더 내려야 할 것"이라고 말했다. BMW가 배터리 공급업체에 추가 단가 인하를 계속 요청하겠다는 의지를 내비친 것이다. 전기차가 대중화하려면 가격이 더 낮아져야 하고 전기차 가격을 낮추려면 가장 큰 비용 요인인 배터리 셀 가격이 낮아져야 한다. BMW는 현재 삼성SDI와 LG화학을 비롯해 스웨덴 노스볼트(Northvolt), 중국 CATL 등으로부터 전기차용 배터리를 공급받고 있다. 안드레아스는 배터리 공급업체를 비롯한 협력사의 이산화탄소(CO2) 배출량 추가 감축도 요구할 계획이라고 덧붙였다. 유럽연합(EU)은 2050년 탄소제로를 목표로 강력한 CO2 배출규제 강
[더구루=김도담 오소영 기자] 삼성전자가 4년 남짓 이어온 카이스트IP와의 특허침해 소송을 합의 종결했다. 11일 업계와 과학계에 따르면 삼성전자와 카이스트IP는 이달 초 특허침해 소송을 합의 종결하고 특허권 계약을 맺었다. 자세한 합의 및 계약 조건은 비공개이지만 이전 판결을 고려하면 삼성전자가 카이스트IP에 2000억원대 수준의 특허 사용료를 겸한 배상금을 전달했을 것으로 분석된다. 카이스트 지식재산 관리 자회사인 카이스트IP는 지난 2016년 11월 삼성전자와 삼성전자 기술을 활용하고 있는 퀄컴, 글로벌파운드리가 자사 핀펫(FinFET) 특허기술을 침해해 수십억 달러(수조원)의 이윤을 남겼다며 미국 텍사스 동부지방법원에 이들 3개사를 상대로 소송을 제기했다. 핀펫은 반도체의 성능과 전력 소비효율을 높여주는 3차원 반도체 공정 기술이다. 이종호 서울대 전기공학과 교수가 2001년 원광대 교수 시절 카이스트와 함께 개발해 2003년 미국에 특허출원했다. 인텔과 애플도 사용하는 기술이다. 이 특허권은 현재 카이스트IP가 갖고 있다. 삼성전자도 2015년부터 이 기술을 활용해 왔으나 지금까지는 이를 자체 개발했다고 주장해 왔다. 그러나 텍사스 지방법원은 삼성전
[더구루=홍성일 기자] 엘살바도르가 전 세계 국가 중 처음으로 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 칩을 주문했다. 엘살바도르 정부는 차세대 엔비디아 AI칩을 기반으로 국가 AI 개발 역량을 끌어올린다는 목표다. [유료기사코드] 5일 업계에 따르면 엘살바도르 정부는 미국 AI 서버임대 기업 '하이드라 호스트'에 엔비디아 B300 칩이 장착된 서버를 주문했다. 하이드라 호스트는 50개 이상의 데이터센터에 그래픽처리장치(GPU) 수만 장을 공급한 경험이 있는 AI 인프라 기업이다. 하이드라 호스트는 최근 엘살바도르에서 처음으로 정규직 직원을 채용하기도 했다. 이번 주문은 나이브 부켈레 엘살바도르 대통령과 에런 진 하이드라 호스트 최고경영자(CEO)가 직접 만나 진행됐다. 에런 진 CEO는 부켈레 대통령에게 관련 프리젠테이션도 진행했다. 엘살바도르 정부가 도입하려는 B300은 블랙웰 울트라 시리즈에 포함되는 차기 고성능 AI 반도체로, 당초 B200 울트라로 불렸던 제품이다. B300은 TSMC 4나노미터(nm) 공정, 첨단 패키징 기술인 '칩 온 웨이퍼 온 서브스트레이트(CoWoS)'를 기반으로 제작됐으며, 현행 B200보다 AI 연산 성능이 50% 향상됐다. AI
[더구루=정예린 기자] 일본 키옥시아가 생성형 인공지능(AI)에 활용되는 벡터 검색 소프트웨어를 새롭게 업데이트했다. 솔리드스테이트드라이브(SSD) 기반 AI 시스템의 성능과 저장 용량 균형을 조절할 수 있어 대규모 AI 서비스 확장에 속도가 붙을 전망이다. [유료기사코드] 5일 키옥시아에 따르면 회사는 최근 자사 벡터 검색 소프트웨어 'AiSAQ'의 최신 버전을 공개했다. 고정된 SSD 용량 내에서 쿼리 처리 속도와 저장 가능한 벡터 수 사이의 균형을 사용자가 직접 설정, 다양한 업무 환경에 맞는 최적의 성능 조정이 가능해진 것이 특징이다. AiSAQ는 키옥시아가 지난 1월 오픈소스로 공개한 소프트웨어로, D램을 사용하지 않고 SSD에서 벡터 검색을 수행하는 근사 최근접 탐색(ANNS) 알고리즘을 구현했다. 이는 대규모 벡터 데이터를 다루는 AI 시스템에서 빠른 검색 성능과 확장성을 동시에 확보하는 핵심 기술이다. 일반적인 AI 벡터 검색 시스템은 인덱스 데이터를 D램에 적재해 쿼리 응답 속도를 높이지만, D램 용량의 한계와 비용 부담이 크다. 반면 AiSAQ는 SSD 내 데이터를 직접 탐색해 D램 사용량을 획기적으로 줄이면서도 SSD의 고용량 특성을 활용