팹리스 보스반도체가 9월 29일 Arm의 피지컬AI 글로벌 생태계 '토탈 디자인 포 피지컬AI'에 합류했다고 밝혔다. 이 프로그램은 AI 모델, 소프트웨어, 센서, 컴퓨팅 하드웨어, 디지털 트윈 분야를 아우르는 80개 이상의 파트너를 연결해 피지컬 AI 솔루션 개발과 상용화를 지원한다. 보스반도체는 Arm 기반 CPU에 자체 AI 가속기와 칩렛 기술을 결합해 자동차·로보틱스 분야 고객 맞춤형 ASIC을 아키텍처 정의부터 RTL 설계, 검증, 양산 지원까지 통합 제공한다는 전략이다. 회사는 한국 본사 외에 미국, 유럽, 중국, 일본에 현지 사업개발 조직을 두고 글로벌 자동차 OEM 및 로보틱스 기업과의 프로젝트 논의를 진행하고 있다.

ZDNet Korea2026-09-29↗시스템반도체·팹리스

OpenAI 잘라피뇨 ASIC, 자사 추론 인프라용으로 우선 투입

OpenAI 하드웨어 총괄 리처드 호는 톰스하드웨어 인터뷰에서 커스텀 추론 ASIC '잘라피뇨'가 우선적으로 OpenAI 자체 컴퓨팅 수요를 충족하기 위한 칩이라고 밝혔다. 다만 그는 이 칩이 특정 모델에 하드코딩되지 않은 프로그래머블한 범용 설계이며, 외부 활용 가능성도 열려 있다고 말했다. 호는 잘라피뇨 설계의 핵심 목표가 경쟁 성능보다 전력 제약 환경에서의 효율성이었다고 설명했다. Hot Chips 2026에서 공개한 벤치마크는 엔비디아 GB200·GB300과 비교한 것이며, 내부적으로는 차세대 베라 루빈 플랫폼과도 별도 테스트를 진행했다고 밝혔다. 그는 서드파티 파운드리와의 코디자인은 모델 관련 연구 지식재산 유출 우려 때문에 어렵다고 덧붙였다.

Tom's Hardware2026-09-28영문 원문

시스템반도체·팹리스

OpenAI 젤라피뇨 인터뷰, 추론 ASIC 자체 개발 배경 공개

OpenAI는 8월 Hot Chips에서 공개한 추론 전용 ASIC '젤라피뇨' 관련 인터뷰에서 하드웨어 부문 VP 리처드 호가 개발 배경을 밝혔다. 그는 전력 제약 속에서 연산 효율을 극대화하는 것이 핵심 목표였으며, 모델과 하드웨어를 함께 설계할 수 있다는 점이 자체 칩 개발의 이유라고 설명했다. 외부 파운드리·설계사와 협업할 경우 연구 IP 유출 우려가 있어 내부 팀이 전 스택을 보고 소프트웨어·모델·하드웨어 중 어디서 최적화할지 판단했다고 밝혔다. SemiAnalysis의 InferenceX 벤치마크로 오픈소스 모델들을 테스트해 이 칩이 OpenAI 전용이 아니라 범용 트랜스포머 기반 LLM에서도 성능을 낸다는 점을 보였다고 덧붙였다. 그는 외부 고객 제공 가능성을 배제하지 않았지만 당분간은 OpenAI 자체 컴퓨팅 수요 충족이 우선이라고 말했다.

Tom's Hardware2026-09-28영문 원문

설계·EDA·IP

GUC, 2나노 HBM4E IP 고객 채택 — AI ASIC 설계 자산으로 상용화

대만 GUC(Global Unichip Corp)가 2026년 9월 22일 HBM4E PHY 및 컨트롤러 IP가 설계 준비 완료(design-ready) 상태이며 고객사의 AI ASIC에 채택되었다고 밝혔다. 해당 IP는 16Gbps 속도를 지원한다. GUC는 스스로를 'Advanced ASIC Leader'로 소개하며 이번 발표를 진행했다.

EE Times2026-09-22영문 원문

시스템반도체·팹리스

스타클라우드, 위성서 비트코인 채굴 ASIC 실험 — 우주 컴퓨팅 수익모델

우주 데이터센터 스타트업 스타클라우드가 올해 안에 발사 예정인 두 번째 위성 '스타클라우드-2'에 비트코인 채굴용 ASIC 칩을 탑재해 우주 최초로 비트코인을 채굴하겠다고 밝혔다. 필립 존스턴 CEO는 다큐멘팅 비트코인과의 인터뷰에서 이 계획을 공개했다. 스타클라우드-2는 원래 우주에서 AI를 훈련시키기 위한 GPU 클러스터를 탑재하는 상업용 위성으로, 공식 프로젝트 페이지에는 비트코인 채굴 관련 언급이 없었다. 존스턴은 채굴용 ASIC가 동일 전력당 GPU보다 훨씬 저렴하다는 점을 채굴 추진 배경으로 들었다.

Tom's Hardware2026-09-22영문 원문

시스템반도체·팹리스

물리적 AI 로봇, 데모 넘어 현장 배포가 과제

EE Times는 로봇 파운데이션 모델을 실제 현장에 배포하는 일이 모델을 학습시키는 것만큼 어렵다고 보도했다. 지난 2년간 로봇공학 관련 영상들이 과거에는 공상과학처럼 보였을 수준으로 쏟아져 나왔다고 전했다. 기사는 데모 단계를 넘어 실제 배포로 확장하는 과정의 과제를 다루고 있다.

EE Times2026-09-21영문 원문

장비·소재·부품

델프트공대 촉각 드론, 100g 이하 초경량에 34KB로 암흑·연막 항법

네덜란드 델프트공과대학교 연구팀이 무게 100그램 이하 소형 드론에 장착할 수 있는 수염 형태의 촉각 센서를 개발했다. 드론 앞쪽에 위로 향한 수염 두 개를 달고 각 밑동에 소형 압력 센서 3개를 연결해 표면 접촉 시 상대적 깊이와 위치를 추정한다. 연구팀은 기류로 인한 흔들림과 실제 표면 접촉을 구분하는 실시간 처리 프로그램을 개발했으며, 이 소프트웨어는 34킬로바이트 메모리만으로 작동한다. 카메라나 GPS, 라이다가 제 기능을 하기 어려운 어둡거나 먼지·연기가 가득한 환경에서의 탐색을 목표로 한다.

Tom's Hardware2026-09-20영문 원문

시스템반도체·팹리스

FutureBit, 초파리 뇌 시뮬레이션 비트코인 채굴 개념증명 공개

ASIC 채굴기 제조사 FutureBit이 구글이 공개한 초파리 뇌 커넥텀 데이터를 활용한 'HashFly'라는 개념증명을 공개했다. 초파리 눈의 광수용체를 모사해 블록 헤더를 읽고, PPL101 뉴런이 더블 SHA-256 타깃을 계산하면 반응하는 방식이다. FutureBit은 실제 유기 뉴런 전체를 활용할 경우 테라해시당 약 1와트로, 최고 수준의 실리콘 3nm ASIC보다 10배 효율적일 수 있다는 추정치를 제시했다. 다만 이는 초파리 전체 소비 전력과 모든 뉴런이 해싱에 쓰인다는 가정에 기반한 것이며, 현재 웹 데모 성능은 약 100kH/s에 그친다. FutureBit은 데이터셋 내 전체 뉴런을 SHA-256 해시 함수로 시뮬레이션하는 후속 작업을 진행 중이라고 밝혔다.

Tom's Hardware2026-09-20영문 원문↗