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엔비디아가 OpenAI와 협력하여 새로운 AI 연구소에 투자하고 대규모 GPU 컴퓨팅 지원을 제공합니다

WSJ에 따르면, 엔비디아는 OpenAI의 전 수석 과학자 일리야 수츠케버가 설립한 AI 연구소 Safe Superintelligence(SSI)에 투자했으며, 양측은 SSI의 컴퓨팅 자원을 확장하고 엔비디아가 AI 분야의 중요한 고객을 확보하는 것을 목표로 하는 장기 협력 계약을 체결했습니다. 두 회사는 엔비디아가 SSI의 일부 연구 진행 상황을 이해한 후 "대규모" 투자를 진행했지만 구체적인 금액은 공개하지 않았습니다.협력의 일환으로, SSI는 대량의 엔비디아 플래그십 GPU 자원을 확보하게 되며, 그 컴퓨팅 능력은 한 자릿수 증가할 것으로 예상됩니다. 이전에 SSI는 주로 구글이 제공하는 TPU 칩을 이용해 AI 연구 개발을 진행했습니다. 이번 협력은 엔비디아가 AI 칩 생태계를 더욱 확장하고, 최고의 AI 연구소에 투자함으로써 미래의 컴퓨팅 수요를 결합하고 있음을 의미합니다.SSI는 2024년에 설립되었으며, 일리야 수츠케버가 창립하였고, "안전한 슈퍼 인텔리전스"(Safe Superintelligence)를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 회사는 이전에 약 20억 달러의 자금을 조달했으며, 투자자는 Andreessen Horowitz와 Sequoia Capital을 포함하고 있으며, 지난해에는 약 300억 달러의 가치를 평가받았습니다. 이는 엔비디아가 OpenAI의 핵심 구성원이 설립한 AI 회사에 투자한 것이 처음이 아닙니다. 올해 3월, 엔비디아는 OpenAI의 전 CTO 미라 무라티가 설립한 Thinking Machines Lab에 투자했으며, 이 회사의 첫 번째 AI 모델은 엔비디아 하드웨어를 기반으로 훈련되었습니다.일리야 수츠케버는 현대 인공지능 분야의 중요한 연구자 중 한 명으로, OpenAI를 공동 설립하였고 ChatGPT와 같은 대형 모델 기술 발전을 촉진했습니다. 그러나 OpenAI를 떠난 후, 그는 단순히 데이터와 컴퓨팅 규모를 확장하여 AI 발전을 추진하는 경로에 의문을 제기하고 새로운 슈퍼 인텔리전스 연구 방향을 탐색하기 시작했습니다.

버른스타인: 영구 계약 구조가 AI 컴퓨팅 시장에 침투하며, CME와 ICE 관련 선물이 연말에 출시될 것으로 예상됨

The Block에 따르면, Bernstein은 최신 연구 보고서에서 암호화 시장에서 기원한 영구 계약 구조가 AI 컴퓨팅 파워 시장에 먼저 진입했다고 지적했습니다. 버뮤다에 등록되어 CFTC의 규제를 받지 않는 Architect AX 거래소는 GPU 컴퓨팅 파워 영구 계약을 출시했으며, 이 계약은 자금 비용률과 현물 가격에 의해 고정됩니다. 이 메커니즘은 암호화 시장에서 직접 유래한 것입니다. CME와 ICE의 현금 결제 컴퓨팅 파워 선물은 여전히 CFTC의 검토를 기다리고 있으며, 2026년 말에 출시될 것으로 예상됩니다.또한, CFTC의 규제를 받는 예측 시장 플랫폼 Kalshi는 이전에 GPU 임대 가격에 연동된 예측 계약을 출시했으며, 7월 14일에 B200, H200 및 A100 칩의 컴퓨팅 가격 곡선을 출시했습니다. 이 중 B200의 가격은 5.41달러이며, 역사적 최고치는 7.39달러입니다.Bernstein은 사용되지 않는 GPU 컴퓨팅 파워는 저장할 수 없으며, 헤지(위험 회피)는 가격 위험을 감수하는 유일한 방법이라고 지적했습니다. 그러나 현재 시장 유동성은 여전히 투기성 자금이 주를 이루고 있으며, 컴퓨팅 파워 기준 지수 구축의 어려움 또한 시장 발전의 주요 병목 현상입니다.

GPUS 재무가 1000개의 BTC를 돌파했으며, Metaplanet이 1억 3700만 달러의 신주를 발행하여 연말 목표를 향해 돌진하고 있습니다

BBX 데이터에 따르면, 어제 전 세계 미국 주식과 도쿄 증시에 상장된 기업들이 디지털 자산 재고 축적에 다시 한 번 중대한 움직임을 보였습니다. 두 개의 핵심 기업의 최신 동향은 다음과 같습니다:GPUS 핵심 재고가 천 개를 돌파했습니다: 인공지능 데이터 센터 회사 Hyperscale Data, Inc. (NYSE American: $GPUS)가 공식 발표했습니다. 회사 금고에 보유하고 있는 비트코인 수량이 공식적으로 1,000개를 초과했습니다. 경영진은 회사가 시장 상황 및 기존 자본 배치 기회를 긴밀히 결합하여 데이터 센터 주업을 지원으로 삼고, 비트코인 저장 규모를 지속적으로 관리하고 확대할 것이라고 밝혔습니다.Metaplanet가 1.37억 달러를 모금하여 비트코인을 구매합니다: Metaplanet Inc. (TSE: $3350)는 일본 증권법에 따른 제3자 배정(Third-Party Allotment) 메커니즘을 통해 특정 기관 투자자에게 신규 주식을 발행하여 약 1.37억 달러(약 214억 엔)를 모금할 계획이라고 발표했습니다. 이 자금은 모두 비트코인 구매에 사용될 것입니다. 회사는 올해 Q2에 2,823개의 BTC를 누적 구매했으며, 6월 30일 기준 총 보유량은 43,000개의 BTC(약 26.7억 달러 가치)에 달합니다. 현재 약 $62,000/개 시가를 기준으로 할 때, 이번 신속한 증자는 이후 약 2,210개의 BTC 저장을 추가할 것으로 예상되며, 연말 10만 개 BTC의 궁극적인 목표를 향한 전력을 다하는 데 도움이 될 것입니다.

금산 클라우드 가속 GPU 연산력 구축, 샤오미 100억 예산 및 알리바바 수십억 장기 계약 확보

界面 뉴스에 따르면, 금산 클라우드는 하반기에 GPU 연산력 클러스터 구축을 가속화하여 주요 고객의 폭발적인 연산력 수요를 충족할 계획이다. 그중, 샤오미는 금산 클라우드의 GPU 연산력 수요를 만카 클러스터에서 업그레이드하였으며, 관련 예산은 처음의 약 400억 위안에서 1000억 위안 이상으로 대폭 증가하였다. 또한, 알리 대모델 팀은 금산 클라우드와 5년 기간의 연산력 임대 계약을 체결하였으며, 3000대 이상의 8카 GPU 서버가 포함되어 있다. 계약 가격에 따라 계산할 때, 모든 납품 후 연간 수익은 400억 위안을 초과할 것이다.급증하는 고객 수요를 충족하기 위해 금산 클라우드는 2026년 자본 지출 계획을 150억 위안으로 상향 조정하였으며, 연간 목표 수익은 125억에서 135억 위안이다. 보도에 따르면, 상류 공급 긴장으로 인해 금산 클라우드는 현재 GPU 연산력 계약을 3년에서 5년 장기 계약 고객만 수용하고 있으며, 일부 주문은 납품 지연에 직면해 있다. 고위험 카드 자산의 가치 하락 위험을 고려하여 금산 클라우드는 현재 공격적인 하드웨어 확장을 일시 중단하였으며, 올해 3분기 연산력 하드웨어 가격이 하락 전환점을迎할 것으로 예상하고 있다.

탈중앙화 GPU 컴퓨팅 인프라 Aethir가 공식적으로 Kubernetes 호스팅 서비스를 출시했습니다

탈중앙화 GPU 컴퓨팅 인프라 Aethir가 오늘 공식적으로 관리형 Kubernetes 서비스를 출시하며 기업급 AI 인프라 시장으로의 전략적 확장을 시작했습니다.Kubernetes (K8s)는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 분야의 "금 표준"으로, 대규모 서버 클러스터를 자동으로 관리할 수 있습니다. Aethir의 이번 조치는 전 세계 AI 팀에 하드웨어를 다룰 필요 없이 즉시 사용할 수 있는 고성능 개발 환경을 제공하기 위한 것입니다.Aethir의 관리형 Kubernetes 서비스의 핵심 요소는 다음과 같습니다: 분 단위 클러스터 배포: 셀프 서비스 API를 통해 기업은 몇 분 안에 GPU 지원 Kubernetes 클러스터를 시작할 수 있습니다; 고급 GPU 지원: NVIDIA H100, H200, B200 등 최신 세대 GPU를 제공합니다; 투명한 가격 책정: 시작 가격은 시간당 $1.45이며, 출구 트래픽 비용이 없습니다; 기업급 보안: 제로 트러스트 접근 제어, RBAC, 완전 감사 로그.Aethir는 전통적인 중앙 집중식 클라우드 공급자보다 낮은 가격 체계를 제공합니다. 불필요한 중간 프리미엄과 높은 가상화 세금을 제거함으로써 Aethir는 종합 컴퓨팅 비용을 60%에서 80%까지 낮췄습니다. Aethir의 탈중앙화 인프라는 전 세계 95개 국가와 지역에 걸쳐 있으며, 43.5만 개의 GPU 컨테이너가 200개 이상의 물리적 노드에서 매우 낮은 지연 시간으로 컴퓨팅 접근을 제공하고 150개 이상의 기업 고객에게 서비스를 제공합니다.
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