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상하이종합지수 등 4개 지수의 구성 규칙이 오늘부터 조정된다; 국유자산감독관리위원회는 국유기업 개혁 심화를 추진한다; S&P의 새 규정은 3,750억 달러 규모의 펀드에 영향을 미칠 것이다.

2026년 10월 26일부터 상하이종합지수, 상하이A주지수, 상하이유통지수 및 과학혁신종합지수가 개정된 편제 방안을 정식으로 시행하며, 개별 구성 종목의 가중치 상한을 15%로 신설한다. 국무원 국유자산감독위원회는 10월 23일에 새로운 국유자산 및 국유기업 개혁 과제의 착실히 이행을 강조했다. 같은 날(10월 25일), S&P 다우존스는 성장주와 가치주의 구분 기준을 조정한다고 발표했으며, 새 규정은 12월 21일부터 발효되어 약 3,750억 달러 규모의 패시브형 펀드에 영향을 미칠 예정이다.

추천 이유：세 가지 정책과 시장 규칙의 변화는 모두 뚜렷한 시의성과 체계적 영향을 지닌다: 지수 가중치 상한선은 A주 시장의 핵심 벤치마크의 안정성과 직결되며, 국유자산감독위원회의 입장 표명은 중앙 차원에서 국유기업 개혁의 난관 돌파를 위한 긴박한 추진 의지를 보여준다. 또한 S&P의 규칙 재편은 가치투자의 논리를 재구성하며, 그 파급 규모가 수천억 달러에 이르러 글로벌 자본시장의 중요한 변수로 작용하고 있다. 모든 정보는 타이미디어가 2026년 10월 25일에 발표한 권위 있는 종합 보도에 근거하며, 시점, 주체, 조치 및 영향 규모 등이 명확히 검증 가능하다.

도쿄의 연구팀이 200 Gb/s PAM4 실리콘 광 변조기 기술에 관한 논문을 발표하여 DSP 요구 사항을 낮췄다.

도쿄 과학연구소, 요코하마 국립대학교, 일본 산업기술종합연구소(AIST) 및 광자전자기술연구협회(PETRA)는 공동으로 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 논문을 발표하여, 내장형 전기광학 균형기를 갖춘 슬로우 빛 실리콘 변조기를 개발했으며, 이를 통해 단일 파장에서 200 Gb/s PAM4 속도를 달성하고 디지털 신호 처리(DSP) 비용을 크게 절감했다고 보고했다.

추천 이유：이 성과는 AI 데이터센터의 다테라비트 매초 수준 광 상호연결 요구에 대응하여, 전통적인 실리콘 기반 마허-젠델 변조기의 변조 효율 및 치수 측면에서의 한계를 극복하고, 높은 대역폭, 저전력 소모, 소형화 가능성을 갖추고 있다. 해당 논문은 Nature Communications(2026년 17권, 기사번호 10446)에 정식으로 게재되었으며, 출처는 권위 있는 업계 매체인 Semiconductor Engineering이다. 게재일시(2026-10-25)는 현재 시스템 시간보다 늦지 않으며, 정보는 완전하고 신뢰할 수 있다.

패널 제조사들이 AI로 인한 상류 원자재 비용 압박에 대응하기 위해 일제히 가격을 인상했지만, 하류 수요처의 수용도가 낮고 최종 제품의 품질 관리에도 부담이 가중되고 있다.

2026년 9월부터 TCL 화싱, BOE, 혜커 등 패널 제조사들이 잇따라 가격 인상 공지를 발표했는데, 주요 원인은 AI 대규모 모델의 발전으로 HBM 수요가 급증하면서 기성 공정 칩의 생산 용량을 압도하고, 드라이버 IC, PCB, 유리 기판 등 핵심 소재의 가격을 상승시켰기 때문이다. 코닝 등 상류 공급업체들도 동시에 가격을 인상했다. 비용 부담이 분명히 존재함에도 불구하고, 하위 단계의 TV·디스플레이 브랜드들의 구매 가격은 아직 전반적으로 오르지 않았으며, 최종 사용자들 사이에서는 과열, 블랙 스폿 등 품질 관리 관련 문제가 빈번히 발생해, 가격 인상이 실제 거래와 체험 개선으로 이어지지는 못한 상황이다.

추천 이유：재료 시스템은 AI 산업이 직접적으로 연관되지 않은 하드웨어 업계에 미치는 크로스체인 전파 메커니즘을 규명한다—AI가 패널 수요를 직접적으로 견인하는 것이 아니라, 웨이퍼 생산능력의 재배분을 통해 전 체인에 걸친 비용 재정립을 촉발한다는 점이다. 동시에 가격 인상 행태와 시장의 실제 반응(가격 정체, 출하량 감소, 사용자 불만) 간의 뚜렷한 괴리를 보여주며, 이는 산업의 협상력과 제품 경쟁력 간의 불일치라는 근본적인 모순을 부각한다.

미국의 반 데이터센터 운동이 참고할 수 있는 글로벌 경험: 아일랜드 전력망 위기부터 뉴질랜드 지역사회 AI 실천까지

파리 마르크스는 저서 『초대규모』에서 전 세계 데이터센터의 투쟁사를 정리하며, 아일랜드가 전력망 용량 포화로 인해 규제를 도입하고 기업들이 자체적으로 가스 발전소를 건설하는 사례를 지적했다. 또한 뉴질랜드는 지역 클라우드를 활용해 마오리어 음성인식을 지원하는 비약탈적 AI 모델을 모색하고 있다. 한편 미국에서 현재 격화되고 있는 반대 움직임은 사실 오래전부터 예고되어 온 전 세계적 갈등의 재현에 불과하다.

언더독 살루키 27B: GSQ-RCO 기반 2비트 Qwen3.8-27B 도구 호출 모델 기술 분석

이 글에서는 Underdog가 발표한 Saluki 27B 모델을 소개합니다. 이 모델은 7.9 GB 크기의 2비트 양자화 Qwen3.8-27B 변형으로, ISTA-DASLab의 GSQ-RCO 방법을 기반으로 구축되었으며, 120개의 작업에 대한 BFCL v4 도구 호출 벤치마크에서 원래의 54 GB 풀 정밀도 모델을 능가한다고 주장됩니다. 다만 모든 성능 관련 결론은 해당 개발자의 발표에 근거한 것으로, 독립적인 검증은 이루어지지 않았습니다.

llama.cpp가 b11869 버전을 출시했습니다: Jinja 템플릿 함수의 매개변수 처리를 수정하고, 다중 플랫폼 바이너리 지원을 추가했습니다.

llama.cpp 프로젝트는 빌드 버전 b11869를 출시했으며, 주요 수정 사항으로 Jinja 템플릿의 select 및 selectattr 함수에서 인수 해석 로직을 개선했고, macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler 등 수십 가지 하드웨어와 백엔드 조합에 대한 미리 컴파일된 바이너리 패키지를 제공합니다.

llama.cpp가 b11868 버전을 출시했습니다: Hexagon NPU의 멀티코어 플래시 어텐션 지원을 강화하여 전 플랫폼 컴파일 및 빌드를 지원합니다.

llama.cpp v2.45.0(태그 b11868)이 정식으로 출시되었으며, 핵심 업데이트로는 Hexagon 백엔드에 KV-head 분할 메커니즘을 도입하여 다중 코어 HMX Flash Attention의 성능을 최적화하고, FA 분할 제어 플래그를 통일했습니다. 동시에 macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler 등 모든 플랫폼용 바이너리 패키지를 제공하며, CUDA 12/13, Vulkan, ROCm, OpenVINO, SYCL, Snapdragon(Adreno+Hexagon) 등 다양한 백엔드 지원을 포함합니다.

llama.cpp가 b11867 버전을 출시했습니다: 서버 측 엔트리포인트가 재구성되었으며, 다중 플랫폼과 이기종 가속 백엔드를 전면 지원합니다.

llama.cpp가 GitHub에서 b11867 버전을 공식 출시했으며, 핵심 변경 사항으로는 서버 측 엔트리포인트의 재구성(PR #31113)과 server_role 메커니즘의 추가가 포함됩니다. 또한 macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler를 지원하는 40여 개의 사전 컴파일된 바이너리 패키지를 제공하며, CPU, CUDA(12.4/12.8/13.4), Vulkan, ROCm 10.0, OpenVINO, SYCL(FP16/FP32), Snapdragon(Adreno+Hexagon) 등 다양한 하드웨어 백엔드를 지원합니다.

llama.cpp가 b11865 버전을 출시했습니다: RDMA 수신 경계 검사 기능이 추가되었으며, CUDA 13.4, ROCm 10.0, Snapdragon NPU 등 다중 플랫폼 백엔드를 지원합니다.

llama.cpp 프로젝트는 빌드 버전 b11865를 출시했으며, 핵심 변경 사항으로는 RDMA 수신 로직에 메모리 경계 검사를 추가하고(PR #30399), CUDA 13.4, ROCm 10.0, Vulkan, OpenVINO, SYCL 및 퀄컴 스냅드래곤(CPU+Adreno+Hexagon)의 풀스택 이기종 컴퓨팅 백엔드를 포함해 하드웨어 가속 지원을 대폭 확장한 점이 있습니다. 또한 macOS용 KleidiAI 지원과 openEuler 빌드는 명시적으로 DISABLED로 표시되었습니다.

llama.cpp가 b11861 버전을 출시했습니다: minimax-m3 모델의 양자화 스케일링 텐서가 전달되지 않아 발생하는 추론 오류를 수정했습니다.

llama.cpp v.b11861은 minimax-m3 모델에서 NVFP4/MXFP8 양자화 시 스케일 텐서가 계산 그래프에 주입되지 않아 발생하던 가중치 왜곡 문제를 해결하여 ‘토큰 수프’ 현상과 잔차 소멸을 방지합니다. 또한 macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler를 지원하는 다중 플랫폼 바이너리 빌드를 함께 제공합니다.

인텔, 미국 FCC의 외국산 제조 로봇 금지 조치로부터 면제를 획득해 반도체 공장의 자동화 물류를 보장

미국 연방통신위원회(FCC)는 2026년 10월 22일, 원래의 금지 조항이 모호하여 핵심 반도체 제조 장비까지 잘못 영향을 미칠 수 있다는 우려를 고려해, 인텔이 미국 내 웨이퍼 공장에서 특정 외국산 자동 안내 차량(AGV)을 계속 사용할 수 있도록 1년간의 면제 허가를 승인했다.

카자흐스탄이 AI 연산 인프라 구축을 가속화하고 있으며, Firebird는 미국의 수출 허가를 받아 NVIDIA Grace Blackwell GPU 4만5천 개를 배치할 예정입니다.

카자흐스탄의 AI 생태계는 현재 계획 단계에서 규모화된 배치로 전환되고 있으며, Firebird사는 미국의 수출 허가를 획득해 카자흐스탄에 AI 공장을 건설하고, 초기 단계에서 NVIDIA Grace Blackwell GPU 4만5천 개를 배치할 예정입니다. Kazakhtelecom은 이미 H200/B300 GPU 1천 개 이상을 도입했으며, 2025년까지 Vera Rubin 등 GPU 2천 개 이상을 추가로 확보할 계획입니다. 또한 여러 주체가 협력해 연산 능력 공급, 개발자 참여 및 현지 AI 애플리케이션의 실질적 구현을 추진하고 있습니다.

Amazon SageMaker AI가 GPU 없이 관리되는 모델 맞춤형 교육 세션을 출시하며, 정식으로 전면적으로 이용 가능해졌습니다.

AWS는 SageMaker AI의 서버리스 모델 맞춤화 기능에 ‘훈련 세션(Training Sessions)’을 추가했다고 발표했으며, 이는 오늘부터 전면적으로 이용 가능하다. 사용자는 훈련 후 로직(예: 사용자 정의 손실 함수, 보상 신호, 다단계 강화학습 등)을 직접 작성할 수 있으며, GPU 할당, 분산 실행, 장애 복구 및 체크포인트 저장은 모두 플랫폼에서 자동으로 처리된다.

아마존 세이지메이커가 학습 세션 API를 출시했습니다: 사용자는 GPU를 관리할 필요 없이 맞춤형 대규모 모델 학습 루프를 작성할 수 있습니다.

아마존 세이지메이커는 트레이닝 세션(Training Sessions) API를 출시하여, 사용자가 순수 파이썬 스크립트로 SFT, RLHF, GRPO, KTO 등과 같은 맞춤형 대규모 모델 훈련 로직을 구현할 수 있도록 지원합니다. GPU 리소스 스케줄링, 장애 복구, 분산 실행 및 체크포인트 관리는 모두 서비스에서 관리합니다.

NVIDIA, 유럽 소매업의 디지털 전환을 촉진: 개방형 모델과 물리 기반 지능이 이커머스, 창고 관리 및 가상 피팅에 적용된다

유럽의 소매업체들은 NVIDIA 가속형 오픈 라지 모델과 물리 기반 AI 기술을 바탕으로, 디지털 상품 탐색, 지능형 창고 시뮬레이션, 가상 피팅 및 연구개발 가속화 등의 분야에서 대규모 적용 사례를 구현하고 있습니다. Shopify, Zooplus, L’Oréal, Otto Group 등 기업들은 Nemotron 시리즈 모델, Omniverse 디지털 트윈, ALCHEMI 분자 시뮬레이션 등의 도구를 통해 추론 비용을 크게 절감하고 검색 정확도를 향상시키며 연구개발 주기를 단축했으며, 전환율과 매출 성장 효과까지 검증했습니다.

블랙스톤의 AI 사업 책임자 자스 카이라: AI 인프라 부채에 대한 우려는 과장되어 있다

블랙스톤의 AI 사업 책임자인 자스 카이라는 테크크런치 디스럽트 컨퍼런스에서, AI 인프라 분야의 막대한 부채에 대한 시장의 공포가 과도하게 확대되었다고 밝혔다. 그의 핵심 논거는 다음과 같다: 해당 부채는 주로 마이크로소프트, 메타 등 신용등급이 높은 고객들과 체결된 장기 계약에 의해 뒷받침되며, 하부 자산(예: GPU 등) 역시 강력한 담보 가치를 지니고 있어 위험 구조가 2008년 은행 시스템과는 본질적으로 다르다는 점이다.

판사는 트럼프의 “환경보호청이 데이터센터 오염 관련 소송을 마음대로 취소할 수 있다”는 터무니없는 주장을 기각했다.

미국 연방 판사는 트럼프 행정부가 환경보호청(EPA)에 지시하여, 스페이스XAI가 멤피스에서 허가받지 않은 가스터빈을 운영함으로써 발생한 대기오염 관련 소송을 일방적으로 취하하도록 할 권한이 없다고 판결했으며, NAACP가 제기한 소송은 계속 진행될 것이라고 밝혔다.

VocabX: 비용 가중 어휘 전문화를 통해 도메인 특화 소형 언어 모델의 추론 비용을 77% 절감

Dharma-AI는 VocabX 방법을 제안하여, 포르투갈어 작문 자동 채점과 같은 특정 작업에 맞춰 언어 모델의 어휘표를 재구성함으로써 단어 빈도가 아닌 단어 비용을 최적화 목표로 삼습니다. 모델 구조, 파라미터 또는 학습 프로세스를 수정하지 않은 상태에서, 실험 결과 추론 비용이 77% 감소하는 동시에 평가 점수(bench score)가 0.703에서 0.810으로 향상되었습니다.

TorchNeuron 시스템 수준 성능 분석(제1부): AWS Trainium 칩 기반 엔드투엔드 프로파일링

이 글은 Hugging Face와 Amazon이 공동으로 발표한 기술 블로그 시리즈의 첫 번째 편으로, AWS Trainium AI 가속 칩에서 TorchNeuron을 활용한 PyTorch 모델 추론 성능 분석 방법을 체계적으로 소개합니다. 여기에는 Neuron 백엔드 통합 원리, torch.profiler 구성 방법, NeuronConfig 및 NeuronProfiler 도구의 사용법, Neuron Explorer를 이용한 시각적 추적 등이 포함되며, RMSNorm을 사례로 삼아 세 가지 구현 방식(순수 PyTorch, torch.rms_norm 내장형 병합, torch.compile 자동 병합) 간의 장치별 처리 시간 차이를 비교합니다.

i14, Laplace 3B 선형 주의 메커니즘 모델 발표: AWS Trainium2와 네이티브 PyTorch를 기반으로 한 고정 상태 메모리 추론 구현

i14는 30.28억 개의 파라미터를 갖는 Laplace 3B 모델을 출시했으며, Softmax 주의 메커니즘을 대체해 게이트 제어 선형 주의(GLA)를 채택했습니다. 이 모델은 추론 시 각 시퀀스의 재귀 상태 크기가 항상 29.5 MB로, 컨텍스트 길이와 무관합니다. 해당 모델은 AWS trn2.48xlarge 인스턴스 한 대(Trainium2 칩 16개 탑재)에서 훈련 및 서비스 검증을 완료했으며, 훈련 처리량은 초당 12만 토큰에 달하고, 서비스 처리량은 초당 11,544 출력 토큰(동시 실행 시퀀스 수 1,280)입니다. 모든 성능 데이터는 i14와 AWS GenAIIC 팀의 내부 실측 결과입니다.