Surrogate Model: 혼다·요코하마고무가 CAE 해석 결과로 AI를 학습시켜 설계안을 빠르게 거른다
혼다 4륜개발센터는 S자 프레임 충돌 해석 30건으로 AI surrogate model을 학습시켜 처음 보는 형상 10건의 변형과 배리어 반력 파형을 예측했습니다(R² 0.9987). 요코하마고무는 FEM 약 100건으로 타이어 단면을 최적화했습니다. 두 회사 모두 최종 판단은 CAE에 맡기고, 해석이 크고 평가할 안이 많을수록 효과가 크다고 정리했습니다.
The Four Questions of AI: AI 4층의 돈 문제, 그리고 하네스가 마진을 가르는 이유
Tomasz Tunguz는 AI를 앱·하네스·모델·데이터센터 4층으로 나누고 층마다 풀리지 않은 돈 문제를 짚습니다. 입력 맥락이 토큰의 최대 98%라 하네스가 비용을 좌우합니다. 같은 모델에서 하네스만 바꾸자 해결 과제당 비용이 71% 줄었습니다. 과제별 비용 기록 JSON과 6주 하네스 점검 계획을 붙였습니다.
Financial Engineering for AI: 비싸진 GPU 때문에 AI 랩이 기업 고객을 다년 최소약정으로 옮기는 이유
Theory Ventures의 Tomasz Tunguz는 Anthropic S-1/A에서 3분기 컴퓨트 지출 98억 6천만 달러의 51%가 단기 burst였고 GPU 시간당 blended 단가가 3.10달러에서 5.65달러로 올랐다고 짚었습니다. 그는 2027년 랩들이 기업 고객에게 GPU 임차 기간에 맞춘 고정 단가 다년 최소약정을 팔 것이라고 봅니다. 사는 쪽이 약정 수준을 정하고 조건을 협상하는 방법을 붙였습니다.
Free Cash Flow Negative: GPU는 창고에 쌓이고 전력이 모자란 AWS AI 투자의 구조
Business Insider가 입수한 AWS 내부 녹음과 이메일을 다룬 보도를 2차 소스로 확인해 정리했습니다. AI 인프라 책임자는 AI 사업이 앞으로 2년쯤 크게 현금 적자일 것이라 말했고, GB300 랙은 전력이 없는 창고에서 설치를 기다립니다. 병목이 GPU에서 전력으로 옮겨 간 구조를 풀고, 우리 회사의 클라우드 GPU 의존도를 재는 인벤토리와 6주 점검 일정을 붙였습니다.