TSMC가 중국 기업에 대한 출하를 중단하면서 미-중 AI 칩 전쟁이 뜨거워지고 있습니다.

이번 주 미국 상무부(USDOC)는 대만반도체제조회사(TSMC)(나스닥: TSM)에 서한을 보내 중국 기업에 대한 첨단 인공지능(AI) 칩 출하를 중단해 줄 것을 요청했습니다.

The United States Department of Commerce (USDOC) has ordered Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) (NASDAQ: TSM) to halt shipments of advanced artificial intelligence (AI) chips to Chinese companies, according to a letter obtained by Reuters on Monday.

월요일 로이터 통신이 입수한 서한에 따르면 미국 상무부(USDOC)는 대만 반도체 제조회사(TSMC)(나스닥: TSM)에 중국 기업에 대한 첨단 인공지능(AI) 칩 출하를 중단하라고 명령했다고 합니다.

The USDOC issued this directive after discovering a TSMC chip in a Huawei AI processor, sparking concerns over international entities breaching U.S. trade restrictions. Huawei has been on the U.S. restricted trade list for several years, and any company engaging in business with Huawei must obtain a U.S. license, particularly if the technology could enhance Huawei's capabilities. If the U.S. identifies the trade or business activity as posing a threat to the United States or bolstering China's innovation or development, the license application will likely be denied.

USDOC는 화웨이 AI 프로세서에서 TSMC 칩을 발견한 후 이 명령을 발표했으며, 이는 미국 무역 제한을 위반하는 국제 단체에 대한 우려를 불러일으켰습니다. Huawei는 수년 동안 미국의 제한된 무역 목록에 올라 있었으며, Huawei와 사업을 하는 모든 회사는 특히 해당 기술이 Huawei의 역량을 향상시킬 수 있는 경우 미국 라이센스를 취득해야 합니다. 미국이 해당 무역이나 사업 활동이 미국에 위협이 되거나 중국의 혁신이나 발전을 강화한다고 판단할 경우 라이선스 신청이 거부될 가능성이 높습니다.

Following the USDOC's order, TSMC notified its Chinese customers that it would suspend semiconductor shipments to them. This incident underscores the escalating tensions between the U.S. and China over technological advancements in AI.

USDOC의 명령에 따라 TSMC는 중국 고객들에게 반도체 출하를 중단하겠다고 통보했습니다. 이번 사건은 AI 기술 발전을 둘러싸고 미국과 중국 사이의 긴장이 고조되고 있음을 강조합니다.

As the world leader in AI, the U.S. is determined to protect its position and aims to restrict access to technology that could catalyze or support innovation outside its borders. The U.S. fears that advanced AI capabilities in countries like China could pose a security threat, prompting the U.S. to impose increasingly stringent controls on tech exports. As evident in the TSMC case, the U.S. governs domestic exports and exerts its influence to regulate international companies interacting with entities it deems a potential threat.

AI 분야의 세계적 리더로서 미국은 자신의 지위를 보호하기로 결심하고 국경 밖에서 혁신을 촉진하거나 지원할 수 있는 기술에 대한 접근을 제한하는 것을 목표로 하고 있습니다. 미국은 중국과 같은 국가의 첨단 AI 역량이 안보 위협을 가할 수 있다는 점을 우려해 미국이 기술 수출에 대해 점점 더 엄격한 통제를 가하도록 촉발했습니다. TSMC 사건에서 명백히 알 수 있듯이, 미국은 국내 수출을 통제하고 잠재적인 위협으로 간주되는 기업과 상호 작용하는 국제 기업을 규제하기 위해 영향력을 행사합니다.

Amazon continues its foray into the AI chip market with Trainium 2, a new addition to its growing lineup of in-house AI chips, according to TechCrunch. Amazon Web Services (AWS) has stated that the company will not abandon its use of NVIDIA's (NASDAQ: NVDA) chips. However, it aims to provide its customers with a cost-efficient alternative, which Amazon hopes will entice businesses seeking to optimize their AI infrastructure with Amazon's own chips.

TechCrunch에 따르면 Amazon은 점점 늘어나는 사내 AI 칩 라인업에 새로 추가된 Trainium 2를 통해 AI 칩 시장에 계속해서 진출하고 있습니다. Amazon Web Services(AWS)는 NVIDIA(NASDAQ: NVDA) 칩 사용을 포기하지 않을 것이라고 밝혔습니다. 그러나 아마존은 고객에게 비용 효율적인 대안을 제공하는 것을 목표로 하며, 아마존은 이를 통해 아마존 자체 칩으로 AI 인프라를 최적화하려는 기업을 유인할 수 있기를 바랍니다.

Amazon's focus on in-house chip production is not a recent development. In recent years, Amazon has introduced chips like Inferentia, which reportedly reduces costs by up to 40% when powering AI model responses. These potential cost savings are appealing to companies running large-scale operations where AI costs can reach millions, if not billions, annually.

자체 칩 생산에 대한 아마존의 초점은 최근의 발전이 아닙니다. 최근 몇 년 동안 Amazon은 AI 모델 응답을 강화할 때 비용을 최대 40% 절감하는 것으로 알려진 Inferentia와 같은 칩을 출시했습니다. 이러한 잠재적인 비용 절감은 AI 비용이 연간 수십억은 아니더라도 수백만 달러에 이를 수 있는 대규모 운영을 운영하는 기업에 매력적입니다.

Building chips internally is a strategy being adopted by several tech giants. Apple (NASDAQ: AAPL) was an early adopter of this approach, creating proprietary chips for better and cheaper integration across its devices. Recently, OpenAI announced it would follow suit when the company shared its plans to produce in-house chips.

내부적으로 칩을 구축하는 것은 여러 거대 기술 기업이 채택하고 있는 전략입니다. Apple(NASDAQ: AAPL)은 이러한 접근 방식을 조기에 채택하여 장치 전체에 걸쳐 더 우수하고 저렴한 통합을 위한 독점 칩을 만들었습니다. 최근 OpenAI는 자체 칩 생산 계획을 공유하면서 이를 따를 것이라고 발표했습니다.

There are numerous benefits to having a vertically integrated operation. Companies can reduce long-term costs and improve efficiency by designing chips tailored to specific operations. Customized chips can often execute tasks faster and more efficiently than general-purpose ones made by third parties, providing an advantage for companies looking to maintain a competitive edge in their specific niche.

수직 통합 운영에는 수많은 이점이 있습니다. 기업은 특정 작업에 맞춰 칩을 설계함으로써 장기적인 비용을 절감하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 맞춤형 칩은 종종 타사에서 만든 범용 칩보다 더 빠르고 효율적으로 작업을 실행할 수 있어 특정 틈새 시장에서 경쟁 우위를 유지하려는 기업에 이점을 제공합니다.

Elon Musk's X (formerly Twitter) is rolling out a free-to-use version of its AI chatbot, Grok, making it accessible to a broader audience, reports The Verge. Grok was initially launched exclusively for Premium users, who pay a monthly fee for various perks on the social media platform, but Grok's free version is currently being tested in select countries.

Elon Musk의 X(이전 Twitter)는 AI 챗봇인 Grok의 무료 버전을 출시하여 더 많은 청중이 액세스할 수 있게 되었다고 The Verge가 보도했습니다. Grok은 처음에 소셜 미디어 플랫폼에서 다양한 혜택을 받기 위해 월 요금을 지불하는 프리미엄 사용자만을 위해 독점적으로 출시되었지만 Grok의 무료 버전은 현재 일부 국가에서 테스트되고 있습니다.

However, the free version of Grok comes with limitations. Users can only make up to 10 queries every two hours with the Grok-2 model, 20 queries every two hours with the Grok-2 mini model, and ask three image analysis questions daily.

그러나 Grok의 무료 버전에는 제한 사항이 있습니다. 사용자는 Grok-2 모델의 경우 2시간마다 최대 10개의 쿼리, Grok-2 미니 모델의 경우 2시간마다 최대 20개의 쿼리만 만들 수 있으며 매일 3개의 이미지 분석 질문을 할 수 있습니다.

For tech giants, having a proprietary chatbot is almost an expectation—if competitors have one, they must, too. This proliferation of chatbots raises an important question: How many do we really need? While more chatbot options seem like a positive development, some users—including myself—begin to wonder why the world needs so many AI chatbots that effectively do the same thing.

기술 대기업의 경우 독점적인 챗봇을 보유하는 것은 거의 기대되는 일입니다. 경쟁업체가 보유하고 있다면 그들도 그래야 합니다. 이러한 챗봇의 확산은 중요한 질문을 제기합니다. 실제로 얼마나 많은 챗봇이 필요한가? 더 많은 챗봇 옵션이 긍정적인 발전처럼 보이지만, 저를 포함한 일부 사용자는 동일한 작업을 효과적으로 수행하는 AI 챗봇이 세상에 왜 그렇게 많이 필요한지 궁금해하기 시작합니다.

Each new chatbot claims unique features, but the functionality remains largely the same for most users. Some do have specialized capabilities, but most users seem to engage with chatbots for similar tasks, which makes these slight advantages from chatbot to chatbot inconsequential.

각각의 새로운 챗봇은 고유한 기능을 주장하지만 대부분의 사용자에게는 기능이 거의 동일하게 유지됩니다. 일부는 전문적인 기능을 가지고 있지만 대부분의 사용자는 유사한 작업을 위해 챗봇을 사용하는 것으로 보이며 이는 챗봇에서 챗봇으로의 이러한 약간의 이점을 중요하지 않게 만듭니다.

At the moment, OpenAI's ChatGPT stands as the frontrunner in this field, and it doesn't look like it will change anytime soon, especially with the company recently raising billions of dollars at a historic valuation. However, it is only a matter of time before the other chatbots on the market either carve out their section of the legaltech market, get acquired, or cease to exist.

현재 OpenAI의 ChatGPT는 이 분야의 선두주자로 자리 잡고 있으며, 특히 최근 회사가 역사적인 가치로 수십억 달러를 모금한 상황에서 이는 곧 바뀔 것 같지 않습니다. 그러나 시장의 다른 챗봇이 리갈테크 시장에서 자신의 영역을 개척하거나, 인수되거나, 존재하지 않게 되는 것은 시간 문제일 뿐입니다.

In order for artificial intelligence (AI) to work right within the law and thrive in the face of growing challenges, it needs to integrate an enterprise blockchain system that ensures data input quality and ownership—allowing it to keep data safe while also guaranteeing the immutability of data. Check out CoinGeek’s coverage on this

인공 지능(AI)이 법률 내에서 올바르게 작동하고 점점 커지는 과제에 직면하여 성공하려면 데이터 입력 품질과 소유권을 보장하는 엔터프라이즈 블록체인 시스템을 통합해야 합니다. 이를 통해 데이터를 안전하게 유지하는 동시에 불변성을 보장할 수 있습니다. 데이터. 이에 대한 CoinGeek의 보도를 확인하세요