[더구루=오소영 기자] 미국 제너럴모터스(GM)가 캐나다 폐배터리 재활용 업체 리시온(Lithion)에 투자했다. 재활용으로 얻은 원재료를 LG에너지솔루션과의 합작사 '얼티엄셀즈'에 보내 배터리 생산에 쓰겠다는 구상이다. GM이 신규 투자자로 가세하며 아이에스동서의 투자가 대박 조짐을 보이고 있다. GM과 리시온은 투자 계열사인 GM벤처스가 리시온의 시리즈A 투자에 참여했다고 22일(현지시간) 밝혔다. 2018년 설립된 리시온은 폐배터리에서 고순도의 배터리 원료를 효율적으로 추출하는 기술을 보유하고 있다. 최대 95%까지 재활용이 가능하다. 재활용 공정에서 신재생에너지를 사용해 광산에서 원재료를 추출할 때보다 온실가스 배출량을 75% 이상, 물 사용량을 90% 이상 절감할 수 있다. GM은 향후 리시온의 기술을 활용해 폐배터리를 재활용해 원재료를 얻고 새 배터리에 재사용할 가능성을 검토한다. 차세대 폐배터리의 재활용 프로세스 설계를 연구하고자 합작 투자를 모색한다. GM은 이번 협력을 토대로 원재료를 안정적으로 확보하고 배터리 수요에 대응할 계획이다. GM은 2025년까지 북미에서 연간 전기차 100만대를 판매하겠다고 선언하며 배터리 생산시설을 증설하고 있다
[더구루=오소영 기자] 캐나다 리씨온 리사이클링(Lithion Recycling·이하 리씨온)이 퀘벡 정부의 지원을 받아 설비 투자에 속도를 낸다. 배터리 재활용 공장과 연구 거점을 구축하고 폐배터리 재활용 밸류체인을 완성한다. [유료기사코드] 리씨온은 지난 1일(현지시간) "퀘벡 정부로부터 2250만 달러(약 274억원)의 자금 지원을 받게 됐다"고 밝혔다. 1500만 달러(약 183억원)는 지분 투자, 750만 달러(약 91억원)는 보조금 형태로 제공된다. 리씨온은 조달 자금을 퀘벡 최초 상업용 스포크 건설에 쓴다. 스포크는 폐배터리를 해체하고 플라스틱과 구리, 알루미늄 등을 분류하는 시설이다. 리씨온은 2023년 가동을 목표로 연간 최대 7500t의 폐배터리를 처리할 수 있는 공장을 짓고 있다. 이는 전기차 2만5000대에 사용된 배터리를 처리할 수 있는 규모다. 아울러 배터리 연구를 주도할 첨단 기술개발 센터를 설립하고 습식제련 시설(허브) 건설을 위한 엔지니어링 연구도 수행한다. 습식제련은 용매를 이용해 광석 속에 들어 있는 목적 금속만을 선택적으로 녹여내는 기술이다. 전기로에 폐배터리를 투입해 유가금속을 추출하는 건식제련에 비해 시설비가 많이 들지
[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