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AI 뉴스

삼성전자, 전력 96% 절감 낸드 기술 개발

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.27 16:04
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삼성전자 가 기존 낸드플래시 대비 전력 소모를 최대 96% 절감할 수 있는 차세대 메모리 기술을 개발해 세계적 학술지 네이처(Nature)에 27일 게재했다. 인공지능(AI) 데이터센터의 전력 소비가 급증하는 가운데, 이번 기술은 고용량과 저전력을 동시에 구현할 수 있는 해법을 제시했다는 평가다.​


강유전체와 산화물 반도체 융합으로 난제 해결

삼성전자 SAIT(옛 삼성종합기술원)와 반도체연구소 소속 연구진 34명은 '저전력 낸드플래시 메모리용 강유전체 트랜지스터'(Ferroelectric transistors for low-power NAND flash memory) 논문을 통해 이 기술의 핵심 메커니즘을 세계 최초로 규명했다고 밝혔다.​

기존 낸드플래시는 저장 용량을 늘리려면 읽기·쓰기 전력 소모가 함께 증가하는 구조적 한계가 있었다. 연구진은 산화물 반도체의 고유 특성을 강유전체 기반 낸드플래시와 융합해 이 문제를 해결했다. 일반적으로 고성능 소자에서는 약점으로 여겨졌던 산화물 반도체의 문턱 전압 특성이 강유전체 구조에서는 오히려 전력 절감에 유리하게 작용한다는 점을 발견한 것이다.​

그 결과 셀 스트링 동작에서 전력 소모를 최대 96% 절감하면서도 현존 최고 수준인 셀당 5비트(bit)의 고용량을 확보할 수 있는 가능성을 제시했다. 네이처에 게재된 논문에 따르면, 새로운 강유전체 트랜지스터는 패스 전압을 거의 0에 가깝게 낮춘 상태에서도 현재 상용화된 낸드 기술과 동등하거나 그 이상의 성능을 보였다.​


AI 시대 전력 효율 경쟁 본격화

이번 기술은 AI 서버와 데이터센터의 전력 효율성이 중요해지는 시점에 나왔다는 점에서 주목받고 있다. 해당 기술이 상용화되면 대규모 AI 데이터센터부터 모바일·엣지 AI 시스템까지 다양한 분야에서 전력 효율을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.​

시장조사업체 옴디아에 따르면 글로벌 낸드 시장 매출은 2024년 656억 달러에서 2029년 937억 달러 규모로 성장하고, 같은 기간 비트 출하량은 연평균 17.7% 증가할 전망이다. 삼성전자는 2025년 3분기 낸드플래시 시장에서 53억6600만 달러 매출과 29.1% 시장 점유율로 1위를 유지하고 있다.​

이번 연구의 제1저자인 유시정 삼성전자 SAIT 연구원은 "초저전력 낸드플래시의 구현 가능성을 확인하게 되어 뿌듯하다"라며 "AI 생태계에서 스토리지의 역할이 더욱 커지고 있는데, 향후 제품 상용화를 목표로 후속 연구를 추진할 것"이라고 밝혔다.

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• Google의 Gemini [GOOG -0.51%] AI 어시스턴트는 이번 주에 새로운 자동 화면 컨텍스트 기능의 출시를 시작했으며, 이 기능은 사용자가 관련 질문을 할 때 화면의 콘텐츠를 자동으로 캡처하고 분석하여 “화면에 대해 물어보기” 버튼을 수동으로 탭할 필요를 없애줍니다• 이 기능은 언어 단서를 사용하여 “이 오류는 무엇을 의미하나요?” 또는 “이 글을 요약해 주세요”와 같은 화면 관련 프롬프트를 감지하며, 앱, 이미지 및 동영상 전반에서 작동합니다. 다만 초기 테스트 결과 이러한 쿼리를 약 50%의 정확도로 식별하는 것으로 나타났습니다.• 사용자는 Gemini 설정을 통해 자동 스크린샷 기능을 비활성화할 수 있으며, Android의 FLAG_SECURE 보호 기능은 뱅킹 앱, 스트리밍 서비스 및 비공개 브라우징 모드가 캡처에서 제외되도록 보장합니다.
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2025.12.17 등록
• Google [GOOG -0.51%]은 12월 16일 Opal 워크플로우 빌더를 Gemini 웹 앱에 통합하여, 사용자들이 Super Gems라는 새로운 기능을 통해 코딩 없이 AI 기반 미니 애플리케이션을 만들 수 있도록 했습니다.• 이 통합은 Opal을 Gemini의 Gems Manager에 통합하며, 자연어 설명을 자동 생성된 단계와 인터페이스 요소가 포함된 시각적 워크플로우로 변환하는 Workflow Builder를 제공하고, 이는 공유 가능한 링크를 통해 게시될 수 있습니다.• 현재 출시는 미국 사용자로 제한되어 있으며, 이는 Google이 Gemini를 맞춤형 AI 도구 구축을 위한 중앙 플랫폼으로 포지셔닝하면서 다른 Labs 통합과 동일한 단계적 접근 방식을 따르고 있습니다.
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• Jeff Li는 Super Data Science 팟캐스트에서 Netflix, Spotify, DoorDash에서 데이터 과학자로 근무한 경험을 바탕으로, 워크플로우에 대한 사전 인간 숙달 없이는 AI 자동화가 실패한다고 주장합니다 (https://www.youtube.com/watch?v=T7zG5-9-zIw).• Li가 AI 이미지 생성을 사용하여 광고 제작을 자동화하려던 시도는 크리에이티브 디자인에 대한 전문 지식이 부족하여 실패했으며, 그의 기술적 역량과 광고 업계 배경에도 불구하고 고객들은 제작된 광고를 “형편없다”고 평가했습니다[big-agile +1].• 여러 산업 분야의 연구는 AI 시스템이 새로운 실패와 예외 상황을 처리하기 위해 인간의 판단과 도메인 전문 지식을 필요로 한다는 것을 확인하며, 운영자가 효과적으로 개입할 수 있는 조직적 지식이 부족할 때 자동화가 불충분하다는 것을 입증합니다[big-agile +1].
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