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EPE 오차, OPC·EDA가 이끄는 차세대 전산 리소그래피
SPIE 포토마스크·EUV 리소그래피 콘퍼런스 패널에서 IBM, 칼자이스 SMT, 마이크론, ASML, 텍센드, 어플라이드 머티리얼즈 전문가들이 엣지 배치 오차(EPE) 문제를 논의했다. 패널은 EPE가 더 이상 좁은 리소그래피 지표가 아니라 마스크, 스캐너, 레지스트, 식각, 계측, OPC가 모두 연결된 시스템 차원의 문제가 됐다고 평가했다. 설문에서 OPC는 EPE의 주요 원인이자 향후 개선을 이끌 핵심 수단으로 동시에 지목됐다. 패널은 EDA가 이상화된 마스크가 아닌 패턴 의존적 공정 변수를 반영해야 하며, 인공지능은 물리 모델과 검증을 동반한 설명 가능한 형태로 도입돼야 한다고 강조했다. 또한 EDA가 EPE를 전력·성능·면적·비용·수율과 연결해야 한다는 의견도 제시됐다.
Cellebrite, 에이전틱AI로 디지털 수사 플랫폼 확대
Cellebrite가 에이전틱 AI를 적용한 '2026년 가을 릴리즈'를 공개했다. 회사는 수사관들이 수동 검토 방식 대비 에이전틱 AI를 활용했을 때 더 많은 증거를 확보했다고 보고했다고 밝혔다. 이번 업데이트는 디지털 수사에서 지원하는 기기 및 운영체제 접근 범위를 넓혔다. 회사는 이를 통해 더 깊은 통찰과 더 넓은 접근성을 제공한다고 설명했다.
시스템반도체·팹리스마인스위퍼 AAA 패러디, 엔비디아·언리얼엔진 로고 등장
크리에이티브 디렉터 마이크 라커가 윈도우 고전 게임 마인스위퍼를 '빅버짓 트리플A' 게임처럼 패러디한 웹페이지를 공개했다. 실행 화면에서 언리얼 엔진, 엔비디아, 빙크 비디오, Wwise 로고가 차례로 뜬 뒤 마인스위퍼 타이틀이 등장한다. 이후 가상의 조력자 '노라'가 플레이어의 모든 동작에 과도하게 개입하며 지뢰 위치를 알려주는 등, 현대 게임의 과도한 손잡이식 안내를 풍자하는 구성으로 꾸며졌다. 이 작품이 AI로 제작됐는지는 명확하지 않다고 매체는 전했다.
시스템반도체·팹리스미스트랄 라지4, 엔비디아 GPU 학습 모델 중국 오픈모델에 밀려
미스트랄이 매개변수 1조 개 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델 '라지4'를 연구용 프리뷰로 공개했다. 엔비디아 그레이스 블랙웰 GPU로 학습된 이 모델은 독립 벤치마크 기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스에서 38점을 받아 미국·중국 외 지역 모델 중 최고 점수를 기록했다. 다만 DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3, Kimi K3, MiMo-V2.6-Pro 등 여러 중국 오픈모델에는 전체 점수에서 뒤처졌다. 보안 평가인 사이버 인덱스의 세부 항목 CyberGym-E2E-AA에서는 비교 대상 모델 중 가장 높은 점수를 받았다고 아티피셜 애널리시스는 밝혔다. 라지4의 가중치는 10월 말 공개될 예정이다.
젯슨 오린 나노 탑재, 스웨덴 자율타격 드론 시연
스웨덴 AI 스타트업 스케일아웃 시스템즈가 BAE 시스템즈 보포스의 ALMA 프로그램용 로이터링 뮤니션(소모성 유도무기)에 엔비디아 젯슨 오린 나노를 탑재해 표적을 자율 식별·타격하는 시연을 공개했다고 톰스하드웨어가 보도했다. 드론은 YOLOv8 나노 객체 인식 모델을 온보드에서 구동하며 외부 통신 없이 약 200초의 정찰 후 320초 이내에 임무를 완료했다. 스케일아웃은 이를 자사의 '택티컬 컴퓨터 비전 네트워크(TCVN)'와 연합학습 기술로 구현했다고 설명했다. 해당 프로젝트 'FEDAIR'는 나토 다이애나 액셀러레이터의 지원을 받고 있으며, 실제 조달 계약이나 실전 배치 이전 단계의 시연이라고 매체는 전했다.
톰스하드웨어 주간정리: D램 위기 심화, NOR·SLC낸드도 타격
Tom's Hardware Premium이 이번 주 게재한 기사들을 정리했다. 데이터센터용 AI 수요에 생산능력이 몰리면서 D램·낸드에 이어 NOR 플래시와 SLC 낸드까지 공급 부족 위기에 처했다고 보도했다. 대만 나야 계열사 PieceMakers는 증시 상장을 계기로, HBM이 아니라 하이브리드 본딩으로 D램을 프로세서에 직접 접합하는 방식을 엣지 AI 추론칩용 메모리로 제시했다. 이 밖에 수출 통제 대상인 엔비디아 AI 가속기가 유령회사를 거쳐 중국으로 유입되고 있다는 조사 보도 내용도 소개했다.
시스템반도체·팹리스OpenAI GPT-6 Astra, 141시간 마인크래프트 테스트서 역대 최고 기록
AI 벤치마크 업체 Vals AI가 진행한 141시간 분량의 마인크래프트 테스트에서 OpenAI의 최신 모델 GPT-6 Astra가 역대 어떤 AI 시스템보다 멀리 진행했다. 다만 크리퍼 폭발로 상자와 침대가 파괴돼 아이템과 스폰 지점을 모두 잃은 뒤에는 몇 시간 동안 감자 농사만 반복하는 등 의욕 저하로 보이는 모습을 보였다. Astra는 반자동 블레이즈 농장을 만들어 블레이즈 로드를 모았고 엔더맨을 처치해 진주를 획득하는 등 진행을 이어갔다. 이 모델은 컴퓨터 사용과 브라우징 기능을 갖춘 OpenAI의 최신 프런티어 모델로, 앞서 포털 게임을 24시간 만에 완료한 사례도 보도됐다.
설계·EDA·IPGPD 공정검출기, 링오실레이터 넘어 소자 특성별 원인 진단
반도체 업계는 첨단 실리콘을 들여다보기 위해 내장형 모니터 투자를 늘려왔지만, 저자들은 단순히 측정량을 늘리는 대신 처음부터 목적에 맞게 설계된 공정 특성화 IP와 분석 기법이 필요하다고 주장한다. 기존 링 오실레이터는 NMOS·PMOS 거동, 로딩, 전압 반응 등 여러 효과를 하나의 주파수 값으로 압축해 원인 구분이 어렵다. 이에 비해 목적에 맞게 설계된 GPD(Global Variation Process Detector)는 여러 검출기 구조의 동시 반응을 비교해 문턱전압, 구동전류, N/P 스큐 등 소자 수준 특성을 추론할 수 있다고 설명한다. 또한 모니터 데이터를 시뮬레이션 기반 기대치, 테스트 맥락, 설계 정보와 결합하는 '갭투타깃(gap-to-target)' 분석 등을 통해 사전 실리콘 예측과 실제 실리콘 거동의 차이를 파악할 수 있다고 밝혔다.
