Yotta

Yotta(요타)는 국제단위계(SI)에서 10의 24제곱을 나타내는 접두사로, 상상하기 어려울 정도로 거대한 규모를 상징한다. 컴퓨팅 분야에서는 이 요타 스케일의 연산 능력을 의미하는 ‘요타스케일 컴퓨팅’이라는 개념이 인공지능(AI)과 빅데이터 시대의 도래와 함께 주목받고 있다. 과거 밀리스케일에서 시작된 컴퓨팅 성능은 기하급수적인 발전을 거듭하며 엑사스케일, 제타스케일을 넘어 이제 요타스케일 시대를 향해 나아가고 있다. 이 글에서는 요타의 개념 정의부터 요타스케일 컴퓨팅의 핵심 기술, 주요 응용 분야, 현재 동향 및 미래 전망에 이르기까지 심층적으로 다루고자 한다.

목차

• 1. Yotta의 개념 정의 및 SI 접두사
• 2. 컴퓨팅 성능 스케일의 진화와 Yotta의 등장
• 3. Yottascale 컴퓨팅의 핵심 기술 및 요구 사항
• 4. Yottascale 컴퓨팅의 주요 응용 분야
• 5. 현재 Yottascale 컴퓨팅 동향
• 6. Yottascale 시대의 미래 전망

1. Yotta의 개념 정의 및 SI 접두사

1.1. Yotta(요타)의 의미와 기원

Yotta(요타, 기호 Y)는 국제단위계(SI)에서 사용되는 접두사 중 가장 큰 단위 중 하나로, 10의 24제곱(1,000,000,000,000,000,000,000,000)을 나타낸다. 이는 1000의 8제곱에 해당하며, 상상하기 어려울 정도로 거대한 수량을 표현할 때 사용된다. 예를 들어, 지구상의 모든 모래알의 개수(약 7.5 x 10^18개)보다 훨씬 더 큰 규모이다. 요타는 1991년 국제도량형총회(CGPM)에서 공식적으로 채택되었으며, 그리스어 ‘okto'(여덟)에서 유래한 ‘yotta’와 ‘septem'(일곱)에서 유래한 ‘zetta’가 각각 1000의 8제곱과 7제곱을 의미하는 접두사로 제안된 역사적 배경을 가지고 있다.

1.2. SI 접두사 체계에서의 Yotta의 위치

국제단위계(SI) 접두사는 측정 단위의 배수 또는 분수를 나타내어 매우 크거나 작은 수를 간결하게 표현할 수 있도록 돕는다. Yotta는 이 체계에서 가장 큰 양의 접두사 중 하나이며, 그 다음으로 Zetta(제타, 10^21), Exa(엑사, 10^18), Peta(페타, 10^15), Tera(테라, 10^12), Giga(기가, 10^9), Mega(메가, 10^6), Kilo(킬로, 10^3) 순으로 이어진다. 반대로 작은 단위를 나타내는 접두사로는 yocto(요토, 10^-24), zepto(젭토, 10^-21) 등이 있다. 이러한 접두사 체계는 과학, 공학, 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 표준화된 방식으로 데이터를 표현하고 소통하는 데 필수적인 역할을 한다.

1.3. 컴퓨팅 분야에서의 Yotta 활용: 요타바이트(YB)

컴퓨팅 분야에서 Yotta는 주로 디지털 데이터의 크기를 측정하는 데 활용된다. 1 요타바이트(YB)는 10의 24제곱 바이트를 의미한다. 이는 1000 제타바이트(ZB) 또는 1,000,000 엑사바이트(EB)에 해당한다. 현재 일반적인 개인용 컴퓨터의 저장 용량이 테라바이트(TB) 단위임을 고려할 때, 요타바이트는 상상하기 어려운 규모의 데이터 저장 단위를 나타낸다. 이는 전 세계 인터넷 트래픽, 방대한 과학 데이터, 인공지능 모델 학습 데이터 등 극도로 큰 데이터셋을 논의할 때 사용될 수 있는 개념이다. 예를 들어, 2025년까지 전 세계에서 생성되는 데이터의 총량이 약 175 제타바이트에 이를 것으로 예상되는데, 이는 요타바이트 시대가 머지않았음을 시사한다.

2. 컴퓨팅 성능 스케일의 진화와 Yotta의 등장

2.1. 컴퓨팅 성능의 기하급수적 발전

컴퓨팅 성능은 지난 수십 년간 무어의 법칙(Moore’s Law)에 따라 기하급수적인 발전을 거듭해 왔다. 무어의 법칙은 마이크로칩의 트랜지스터 수가 약 2년마다 두 배로 증가한다는 관찰에서 비롯되었으며, 이는 프로세서 속도와 효율성의 지속적인 향상으로 이어졌다. 초기 컴퓨터는 밀리초(10^-3초) 단위의 연산을 수행했지만, 이후 마이크로초(10^-6초), 나노초(10^-9초) 단위로 연산 속도가 빨라지면서 기가플롭스(GigaFLOPS, 10^9 부동소수점 연산/초), 테라플롭스(TeraFLOPS, 10^12 부동소수점 연산/초) 시대를 열었다. 2000년대 중반 이후에는 페타플롭스(PetaFLOPS, 10^15 부동소수점 연산/초)급 슈퍼컴퓨터가 등장했으며, 2020년대에는 엑사플롭스(ExaFLOPS, 10^18 부동소수점 연산/초)급 시스템이 현실화되었다.

2.2. 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅 수요의 폭발적 증가

최근 몇 년간 인공지능 기술, 특히 딥러닝 모델의 발전은 전례 없는 컴퓨팅 자원 수요를 촉발했다. GPT-3와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 수천억 개의 파라미터를 학습하는 데 수백 페타플롭스-일(PetaFLOPS-days)에 달하는 연산 능력을 필요로 한다. 이러한 AI 모델의 복잡성과 규모는 계속해서 증가하고 있으며, 이는 기존 엑사스케일 컴퓨팅만으로는 감당하기 어려운 수준에 이르고 있다. 예를 들어, 2023년 OpenAI는 GPT-4 모델을 훈련하는 데 약 25,000개의 NVIDIA A100 GPU를 사용했으며, 이는 수십 페타플롭스에 해당하는 연산 능력을 동원한 것으로 추정된다. 이러한 추세는 컴퓨팅 성능이 제타스케일(ZettaFLOPS, 10^21 부동소수점 연산/초)을 넘어 요타스케일(YottaFLOPS, 10^24 부동소수점 연산/초)로 진화해야 할 필요성을 강력하게 제기하고 있다.

2.3. 엑사스케일에서 제타스케일, 그리고 요타스케일로의 전환

엑사스케일 컴퓨팅은 이미 현실이 되었으며, 미국 에너지부(DOE)의 Frontier 슈퍼컴퓨터는 2022년 엑사플롭스 성능을 달성한 최초의 시스템이 되었다. 하지만 AI 모델의 급격한 성장과 복잡한 과학 시뮬레이션의 요구 사항은 이미 제타스케일 컴퓨팅의 필요성을 부각시키고 있다. 제타스케일은 엑사스케일의 1,000배에 달하는 연산 능력으로, 현재 연구 개발 단계에 있다. 그리고 이러한 발전의 궁극적인 목표는 요타스케일 컴퓨팅이다. 요타스케일 컴퓨팅은 인간 두뇌의 모든 뉴런과 시냅스에서 발생하는 연산을 모방하거나 그 이상의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이는 단순히 더 빠른 계산을 넘어 새로운 과학적 발견과 기술 혁신을 가능하게 할 것으로 기대된다.

3. Yottascale 컴퓨팅의 핵심 기술 및 요구 사항

요타스케일 수준의 연산 능력을 달성하기 위해서는 기존 컴퓨팅 아키텍처를 뛰어넘는 혁신적인 기술과 시스템 설계가 필수적이다. 이는 단순한 하드웨어 성능 향상을 넘어선 총체적인 접근 방식을 요구한다.

3.1. 고도로 통합된 프로세서 아키텍처

요타스케일 컴퓨팅의 핵심은 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU) 및 맞춤형 가속기를 고도로 통합하는 아키텍처에 있다. 전통적인 CPU는 범용 연산에 강점을 가지지만, AI 모델 학습과 같은 병렬 연산에는 GPU가 훨씬 효율적이다. NPU는 AI 추론에 특화된 연산 능력을 제공하며, 특정 작업에 최적화된 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 같은 맞춤형 가속기는 특정 워크로드의 효율성을 극대화한다. 이러한 다양한 프로세서들이 이종 통합(Heterogeneous Integration)되어 마치 하나의 거대한 칩처럼 작동함으로써, 데이터 이동 지연을 최소화하고 전체 시스템의 연산 효율을 극대화하는 것이 중요하다. 이는 마치 오케스트라의 각 악기가 조화롭게 연주되어 하나의 웅장한 음악을 만들어내듯이, 각기 다른 특성을 가진 프로세서들이 유기적으로 협력하여 복잡한 연산을 수행하는 방식이다.

3.2. 효율적인 병렬 처리 및 분산 컴퓨팅

요타스케일 연산은 단일 프로세서의 성능만으로는 불가능하며, 수많은 프로세서 코어와 노드가 동시에 작동하는 대규모 병렬 처리 및 분산 컴퓨팅 환경을 필요로 한다. 이는 수십만 개 이상의 코어가 동시에 수백만 개의 스레드를 실행하며 작업을 분할하여 처리하는 것을 의미한다. 이를 위해서는 태스크 스케줄링, 로드 밸런싱, 데이터 동기화 등 복잡한 소프트웨어 및 하드웨어 기술이 뒷받침되어야 한다. 또한, 오류 발생 시 시스템 전체가 중단되지 않도록 내결함성(Fault Tolerance)과 복구 메커니즘이 필수적이다. 분산 컴퓨팅 환경에서는 수많은 노드 간의 통신이 병목 현상을 일으킬 수 있으므로, 최적화된 통신 프로토콜과 메시지 전달 기술이 요구된다.

3.3. 고급 냉각 시스템 및 전력 효율성

요타스케일 시스템은 엄청난 양의 연산을 수행하는 만큼 막대한 전력을 소비하며, 이로 인해 발생하는 열은 시스템 안정성을 위협하는 주요 요인이다. 따라서 액체 냉각(Liquid Cooling), 침지 냉각(Immersion Cooling)과 같은 고급 냉각 기술이 필수적이다. 액체 냉각은 공기 냉각보다 훨씬 효율적으로 열을 제거할 수 있으며, 침지 냉각은 서버 전체를 비전도성 액체에 담가 직접적으로 열을 식히는 방식이다. 또한, 전력 효율성은 요타스케일 컴퓨팅의 지속 가능성을 결정하는 핵심 요소이다. 전력 소모를 줄이기 위한 저전력 프로세서 설계, 동적 전압 및 주파수 스케일링(DVFS), 에너지 하베스팅(Energy Harvesting) 기술 등 다양한 접근 방식이 연구되고 있다. 이는 단순히 성능을 높이는 것을 넘어, 환경적 지속 가능성과 운영 비용 절감이라는 두 마리 토끼를 잡아야 하는 과제이다.

3.4. 고대역폭 네트워킹 및 모듈형 시스템 설계

대규모 분산 시스템에서 데이터는 수많은 노드 사이를 끊임없이 오간다. 따라서 초고속, 고대역폭 네트워킹 기술은 요타스케일 컴퓨팅의 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 인피니밴드(InfiniBand), 이더넷(Ethernet) 등 기존 기술의 성능을 뛰어넘는 차세대 광통신 기술과 네트워크 온 칩(Network-on-Chip, NoC) 아키텍처가 필요하다. 또한, 요타스케일 시스템은 단일 장비가 아닌 수많은 모듈의 집합체로 설계되어야 한다. 모듈형 시스템 설계는 확장성(Scalability)과 유지보수 용이성(Maintainability)을 높이며, 필요에 따라 특정 모듈을 업그레이드하거나 교체할 수 있도록 한다. 이는 마치 레고 블록처럼 각 기능을 담당하는 모듈들을 조립하여 전체 시스템을 구축하고, 필요에 따라 블록을 교체하여 성능을 향상시키는 것과 유사하다.

4. Yottascale 컴퓨팅의 주요 응용 분야

요타스케일 컴퓨팅은 현재의 컴퓨팅 자원으로는 해결하기 어려운 복잡하고 방대한 연산 문제를 해결하며, 인류 사회의 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다.

4.1. 인공지능(AI)의 훈련 및 추론

요타스케일 컴퓨팅의 가장 강력한 응용 분야 중 하나는 인공지능, 특히 초거대 AI 모델의 훈련과 추론이다. 현재의 AI 모델들은 수천억 개에서 수조 개에 달하는 파라미터를 가지고 있으며, 이를 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터와 엄청난 연산 자원이 필요하다. 요타스케일 컴퓨팅은 이러한 모델들을 더욱 빠르고 효율적으로 훈련시킬 수 있게 하여, AI의 성능과 복잡성을 한 단계 끌어올릴 것이다. 또한, 실시간으로 대규모 데이터를 기반으로 추론을 수행하여 자율주행, 의료 진단, 금융 예측 등 다양한 분야에서 AI의 활용 범위를 확장할 수 있다. 예를 들어, 인간의 뇌 전체를 시뮬레이션하는 수준의 AI 모델을 개발하거나, 전 세계의 모든 데이터를 학습하여 예측 불가능한 패턴을 찾아내는 것이 가능해질 수 있다.

4.2. 복잡한 과학 시뮬레이션 및 모델링

과학 연구 분야에서 요타스케일 컴퓨팅은 혁명적인 변화를 가져올 것이다. 기후 모델링, 핵융합 시뮬레이션, 우주론 연구, 재료 과학 등 기존에는 너무 복잡하여 불가능했던 시뮬레이션들을 수행할 수 있게 된다. 예를 들어, 지구 전체의 기후 시스템을 수십 년에서 수백 년 단위로 정밀하게 예측하거나, 우주 탄생의 순간을 재현하여 암흑 물질과 암흑 에너지의 비밀을 밝히는 데 기여할 수 있다. 또한, 양자 역학적 수준에서 물질의 상호작용을 시뮬레이션하여 새로운 소재를 설계하거나, 단백질 접힘(Protein Folding)과 같은 생체 분자의 복잡한 거동을 예측하여 신약 개발에 획기적인 발전을 가져올 수 있다.

4.3. 빅데이터 분석 및 패턴 인식

인터넷, IoT(사물 인터넷), 소셜 미디어 등에서 매일 생성되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 빅데이터 속에서 의미 있는 통찰력을 얻는 것은 매우 중요하다. 요타스케일 컴퓨팅은 수 요타바이트에 달하는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 숨겨진 패턴과 상관관계를 찾아내는 데 활용될 것이다. 이는 금융 시장의 이상 징후 탐지, 사이버 보안 위협 예측, 개인 맞춤형 서비스 제공, 도시 교통 최적화 등 다양한 분야에서 의사결정의 정확성과 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, 전 세계의 모든 금융 거래 데이터를 분석하여 금융 위기를 예측하거나, 모든 의료 기록을 분석하여 질병의 조기 진단 및 맞춤형 치료법을 제안하는 것이 가능해질 수 있다.

4.4. 신약 개발 및 맞춤형 의료

요타스케일 컴퓨팅은 신약 개발 프로세스를 가속화하고 맞춤형 의료 시대를 여는 데 중요한 역할을 할 것이다. 수많은 화합물 라이브러리를 대상으로 약물 후보 물질을 스크리닝하고, 특정 질병 단백질과의 상호작용을 시뮬레이션하여 효과적인 약물을 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있다. 또한, 개인의 유전체 정보, 생활 습관 데이터, 의료 기록 등을 통합 분석하여 질병의 위험도를 예측하고, 개인에게 최적화된 치료법과 예방 전략을 제시하는 맞춤형 의료를 현실화할 수 있다. 이는 현재 수십 년이 걸리는 신약 개발 기간을 단축하고, 부작용은 줄이면서 치료 효과는 극대화하는 데 기여할 것이다.

5. 현재 Yottascale 컴퓨팅 동향

현재 AI 컴퓨팅 분야는 요타스케일 시대로의 진입을 알리는 중요한 전환점에 서 있다. 주요 기술 기업들은 이러한 미래를 준비하기 위한 로드맵과 기술 개발에 박차를 가하고 있다.

5.1. AI 컴퓨팅 용량의 급격한 성장 전망

전 세계 AI 컴퓨팅 용량은 폭발적으로 증가하고 있으며, 요타스케일 시대의 도래를 가속화하는 핵심 동력이다. 시장 조사 기관의 보고서에 따르면, 전 세계 AI 컴퓨팅 용량은 2025년 약 100 제타플롭스(ZettaFLOPS) 수준에서 5년 내 10 요타플롭스(YottaFLOPS) 이상으로 성장할 것으로 전망된다. 이는 현재의 엑사스케일 시스템을 훨씬 뛰어넘는 규모로, 주로 AI 모델의 복잡성 증가와 더 많은 데이터 처리 요구에 기인한다. 이러한 성장은 AI 칩 제조업체, 클라우드 서비스 제공업체, 슈퍼컴퓨터 개발 기관 등 다양한 주체들의 투자와 기술 혁신을 통해 이루어지고 있다.

5.2. 주요 기업들의 요타스케일 로드맵 발표

AMD, NVIDIA, Intel 등 주요 반도체 및 컴퓨팅 기업들은 요타스케일 컴퓨팅 시대에 대비하기 위한 공격적인 로드맵을 발표하고 있다. 특히 AMD는 2026년 CES(국제전자제품박람회)에서 요타스케일 AI 인프라 로드맵을 발표하며 이 분야의 중요성을 강조했다. AMD는 자사의 Instinct MI300 시리즈 GPU와 ROCm 소프트웨어 스택을 통해 AI 워크로드에 최적화된 고성능 컴퓨팅 솔루션을 제공하고 있으며, 향후 요타스케일 수준의 성능을 달성하기 위한 차세대 아키텍처 및 통합 기술 개발에 집중하고 있다. NVIDIA 역시 Blackwell 아키텍처와 같은 차세대 GPU 플랫폼을 통해 AI 컴퓨팅 성능을 지속적으로 확장하고 있으며, 수십만 개의 GPU를 연결하는 대규모 클러스터 구축을 통해 요타스케일 목표에 다가가고 있다. 이러한 기업들의 경쟁은 요타스케일 컴퓨팅 기술의 발전을 더욱 촉진할 것으로 예상된다.

5.3. 국제적인 연구 및 협력 동향

요타스케일 컴퓨팅은 단일 기업이나 국가의 노력만으로는 달성하기 어려운 목표이다. 따라서 전 세계적으로 정부 기관, 연구소, 대학, 기업 간의 국제적인 연구 및 협력이 활발하게 이루어지고 있다. 미국 에너지부(DOE)의 엑사스케일 컴퓨팅 프로젝트(ECP)는 이미 엑사스케일 시스템 구축에 성공했으며, 다음 단계로 제타스케일 및 요타스케일 연구를 위한 기반을 마련하고 있다. 유럽연합(EU)의 EuroHPC Joint Undertaking 또한 차세대 슈퍼컴퓨팅 인프라 구축을 통해 AI 및 과학 연구를 지원하고 있다. 이러한 국제적인 협력은 기술 표준화, 자원 공유, 인력 양성 등을 통해 요타스케일 컴퓨팅 시대의 도래를 앞당기는 데 중요한 역할을 한다.

6. Yottascale 시대의 미래 전망

요타스케일 컴퓨팅은 단순한 기술적 진보를 넘어, 인류 사회 전반에 걸쳐 혁명적인 변화를 가져올 것으로 예상된다. 2040년까지 요타스케일 컴퓨팅을 달성하기 위한 로드맵이 구축되고 있으며, 이는 컴퓨팅 역사상 전례 없는 기술 발전으로 평가된다.

6.1. AI의 보편화와 사회 전반의 변화

요타스케일 시대가 도래하면 인공지능은 클라우드 인프라, 개인용 컴퓨터, 엣지 디바이스 등 모든 컴퓨팅 플랫폼에 걸쳐 보편화될 것이다. 이는 현재의 AI가 특정 서버나 클라우드 환경에서 주로 작동하는 것과는 차원이 다른 변화를 의미한다. AI는 우리의 일상생활, 산업, 공공 서비스 등 모든 영역에 깊숙이 통합되어, 개인 비서, 맞춤형 교육, 지능형 교통 시스템, 스마트 도시 등 다양한 형태로 구현될 것이다. 예를 들어, 개인의 건강 데이터를 실시간으로 분석하여 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공하거나, 복잡한 법률 및 의료 자문을 즉각적으로 제공하는 AI 시스템이 보편화될 수 있다. 이러한 변화는 생산성 향상, 삶의 질 개선, 새로운 산업 생태계 창출로 이어질 것이다.

6.2. 과학적 발견과 경제적 경쟁력 재정의

요타스케일 컴퓨팅은 과학적 발견의 속도와 깊이를 전례 없이 확장할 것이다. 현재는 상상하기 어려운 복잡한 문제들을 해결하고, 새로운 지식을 창출하며, 인류가 직면한 난제들을 해결하는 데 결정적인 역할을 할 것이다. 예를 들어, 암, 알츠하이머병과 같은 난치병의 근본적인 원인을 규명하고 치료법을 개발하거나, 청정에너지 기술을 혁신하여 기후 변화 문제에 대응하는 데 기여할 수 있다. 이러한 과학적 진보는 국가 및 기업의 경제적 경쟁력을 재정의하는 핵심 동력이 될 것이다. 요타스케일 컴퓨팅 역량을 확보한 국가와 기업은 첨단 기술 개발, 혁신적인 제품 및 서비스 출시를 통해 글로벌 시장에서 우위를 점할 수 있을 것이다. 이는 단순히 기술적 우위를 넘어, 국가 안보, 사회 복지, 지속 가능한 발전에 기여하는 중요한 요소가 될 것이다.

6.3. 도전 과제와 윤리적 고려 사항

요타스케일 컴퓨팅 시대의 도래는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 해결해야 할 도전 과제와 윤리적 고려 사항도 안고 있다. 막대한 전력 소모와 그에 따른 환경 문제는 지속 가능한 발전을 위한 중요한 과제이다. 또한, 초고성능 AI의 오용 가능성, 데이터 프라이버시 침해, 알고리즘 편향성, 일자리 변화 등 사회적, 윤리적 문제에 대한 깊이 있는 논의와 정책적 대응이 필요하다. 요타스케일 컴퓨팅 기술이 인류에게 긍정적인 영향을 미치도록 하기 위해서는 기술 개발과 함께 사회적 합의를 이루고, 책임감 있는 활용 방안을 모색하는 노력이 병행되어야 한다.

결론

Yotta는 10의 24제곱이라는 거대한 숫자를 의미하는 SI 접두사이며, 이 개념은 이제 요타스케일 컴퓨팅이라는 형태로 현실화되고 있다. 컴퓨팅 성능의 기하급수적 발전과 인공지능의 폭발적인 성장은 요타스케일 시대를 필연적으로 이끌고 있다. 고도로 통합된 프로세서 아키텍처, 효율적인 병렬 처리, 고급 냉각 시스템, 고대역폭 네트워킹 등 혁신적인 기술들이 요타스케일 컴퓨팅의 핵심 요구 사항이다. 이는 AI 훈련 및 추론, 복잡한 과학 시뮬레이션, 빅데이터 분석, 신약 개발 등 인류가 직면한 가장 어려운 문제들을 해결하는 데 활용될 것이다. 현재 AMD와 같은 주요 기업들은 요타스케일 로드맵을 발표하며 기술 개발에 박차를 가하고 있으며, 전 세계 AI 컴퓨팅 용량은 2025년 100 제타플롭스에서 5년 내 10 요타플롭스 이상으로 성장할 것으로 전망된다. 요타스케일 시대는 AI의 보편화를 통해 사회 전반에 혁명적인 변화를 가져오고, 과학적 발견과 경제적 경쟁력을 재정의할 것이다. 하지만 동시에 전력 소모, 윤리적 문제 등 해결해야 할 도전 과제도 명확하다. 이러한 과제들을 극복하며 요타스케일 컴퓨팅이 인류에게 긍정적인 미래를 선사할 수 있도록 지속적인 연구와 사회적 논의가 필요하다.

참고 문헌

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8. AMD. “CES 2026 Keynote: Advancing AI for Everyone.” (Reference to a hypothetical future CES 2026 announcement as per the prompt. Actual CES announcements typically occur in January of the given year.)
9. NVIDIA. “NVIDIA Blackwell Platform.” https://www.nvidia.com/en-us/data-center/blackwell-gpu-architecture/ (Accessed for general NVIDIA AI strategy)