구글 알파칩(AlphaChip)을 공동 이끌었던 안나 골디와 아잘리아 미르호세이니가 2025년 말 스타트업 '리커시브 인텔리전스(Ricursive Intelligence)'를 창업했다. AI가 칩 설계를 자동화하고 설계 경험을 학습해 다음 설계를 개선하는 자기개선형 시스템을 목표로 하며, 출범 4개월 만에 4억 달러(약 5,500억 원) 기업가치로 3억 3,500만 달러를 투자받았고 엔비디아도 투자자 중 하나다. 이들은 테크크런치 디스럽트 2026에서 'AI가 자체 하드웨어를 설계하기 시작할 때'를 주제로 칩 설계에 걸리는 2~3년의 기간을 몇 주로 단축하는 기술을 소개할 예정이다.
AI 전용 기기 '래빗 R1'로 혹평을 받았던 래빗이 에이전트 운영체제 'OS3'를 발표하며 소프트웨어 중심으로 전환했습니다. OS3는 R1 없이도 데스크톱 브라우저, 텔레그램, iMessage에서 사용 가능하며, 회사는 하드웨어 10만 대 이상 판매와 낮은 반품률을 근거로 R1이 실패가 아니었다고 주장합니다.
구글이 AI 어시스턴트 제미나이(Gemini)를 통합한 신규 노트북 '구글북'을 899달러에 예약 판매 시작했습니다. 안드로이드 OS 기반에 AI 커서, 'Rambler' 받아쓰기 정리 기능 등을 탑재했으며, 기존 크롬북(교육 시장 약 5천만 대) 사용자를 제미나이 생태계로 전환하려는 장기 전략으로 분석됩니다.
보치(Vocci)가 반지 형태의 AI 회의 기록 기기를 출시했습니다. 더블탭으로 녹음을 시작·중지하며 6g 미만의 티타늄 몸체에 한 번 충전으로 8시간 녹음이 가능하고, 시끄러운 카페에서도 정확한 전사를 보여줬습니다. 다만 혼란스러운 앱 경험, 느린 기능 출시, 녹음 사실을 숨기기 쉬운 디자인으로 인한 프라이버시 우려, 249달러의 높은 가격이 단점으로 지적됩니다.
The Information 보도에 따르면 OpenAI와 경쟁 AI 연구소들이 수만 대의 맥 미니와 맥 스튜디오를 구매해 자율적으로 다단계 작업을 수행하는 컴퓨터 사용(computer-use) 에이전트를 훈련하고 있습니다. 메모리 칩 부족으로 최상위 모델은 수개월간 품절 상태이며, Anthropic도 AWS를 통해 맥 미니를 대여하고 있습니다. 애플의 강력한 칩과 통합 메모리 아키텍처가 장시간 AI 워크로드에 적합하면서 맥 매출도 29% 가까이 증가했습니다.
AI 음성 기록 전문 하드웨어 기업 플라우드(Plaud)가 'Plaud One' 이어폰을 출시했습니다. 이어폰 자체는 통화 녹음을, 케이스는 대면 대화 녹음 및 메모를 담당하며, 특히 케이스에 eSIM을 탑재해 휴대폰 없이도 원격으로 AI 에이전트에 지시할 수 있는 것이 차별점입니다. 가격은 249달러로 예약 판매 중이며, 2026년 4분기 출시 예정입니다.
보스(Bose)와 에실로럭소티카 출신 창업자들이 세운 청각 기술 스타트업 레가토(Legato)가 스텔스 모드를 벗고 1,200만 달러 투자와 함께 AI 청각 보조 안경 '레가토 프레임즈'를 공개했습니다. 이 안경은 AI로 배경 소음과 사람 목소리를 구분해 목소리만 증폭하며, 기존 보청기의 비용·편견·사용성 문제를 해결해 경도~중등도 난청인 약 5,000만 명의 미국 성인 시장을 겨냥합니다. 올가을 출시 예정입니다.
스타트업 샌드바(Sandbar)는 3천600만 달러를 유치하며 음성 인식 반지 '스트림(Stream)'을 개발 중입니다. 이 회사는 기존 AI 기기들이 항상 켜져 있는(Always-on) 방식에서 오는 사회적 거부감과 침해 논란으로 실패했다고 분석합니다. 이를 극복하기 위해 사용자가 직접 버튼을 눌러 작동시키는(Push-to-talk) 방식과 자체 하드웨어를 구축하여 웨어러블 시장의 주류로 진입하겠다는 전략입니다.
마이크로소프트가 유럽과 영국 지역의 엑스박스 가격을 최대 43% 인상했습니다. AI 산업의 폭발적인 수요로 인해 전 세계적인 RAM(메모리) 및 저장장치 부족 현상이 발생했고, 이는 필연적으로 콘솔 제조 원가 상승으로 이어진 결과입니다. 기업들은 AI 붐에 따른 하드웨어 비용 급증이 소비자용 전자기기 가격에도 직접적인 타격을 주고 있다는 점을 인지해야 합니다.
데이터브릭스(DataBricks) 출신의 나빈 라오(Naveen Rao)가 이끄는 스타트업 언컨벤셔널 AI(Unconventional AI)가 발진자 기반의 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 제안하며, AI 추론(Inference) 시의 전력 소비를 기존 대비 최대 1/1000 수준으로 줄일 수 있다고 주장했습니다. 회사는 이 혁신적인 아키텍처를 적용해 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 기존 최고 수준 이미지 생성 모델들과 동등한 성능을 내는 첫 모델 'Un0'를 공개했습니다. AI 확장의 가장 큰 걸림돌로 꼽히는 막대한 전력 소모와 인프라 비용 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 파괴적 기술로 평가받습니다.
화면 없는 AI 회의록 작성 기기를 만드는 스타트업 플로드(Plaud)가 기기 판매 200만 대를 돌파하며 연간 반복 매출(ARR) 1억 달러를 달성했습니다. 플로드의 매출 성장은 기기를 구매한 사용자의 약 50%가 유료 구독으로 업그레이드하는 성공적인 하드웨어와 소프트웨어 결합 모델에서 비롯됩니다. 이는 화면 기반 AI 중심의 시장에서 하드웨어 기반의 실생활 음성 기록이 가진 비즈니스 잠재력을 증명한다는 점에서 의미가 큽니다.
메타가 오픈소스 도구 기반의 사용자 친화적 유료 AI 에이전트인 '해치(Hatch)'를 개발하여 7월 미국 내 정식 출시를 준비 중입니다. 이 서비스는 무료 및 월 200달러 수준의 유료 구독 플랜을 제공하며, 기존 오픈AI와 앤스로픽의 최상위 구독 모델들과 직접적인 경쟁을 예고합니다. 또한 향후 스마트 글래스 및 AI 목걸이 등 하드웨어 제품군을 구동할 핵심 소프트웨어로 활용되어, 막대한 AI 인프라 투자를 회수할 새로운 수익 모델로 기능할 전망입니다.
웹캠 제조사로 유명했던 오팔 카메라가 오팔 일렉트로닉스로 사명을 변경하며 AI 하드웨어 기업으로 전환합니다. 오픈AI로부터 4천만 달러(시리즈 B)를 투자받아 약 2억 7,500만 달러의 기업가치를 인정받았으며, 향후 3~4개월 내에 주요 AI 모델을 탑재한 오디오 기기를 출시할 예정입니다. 해당 기기는 샘 알트만을 비롯한 주요 AI 연구소 경영진들이 이미 테스트 중인 것으로 알려졌습니다.
AI 모델 학습 시 흔히 발생하는 메모리 병목 현상을 해결하기 위해, 개별적으로 처리되던 연산들을 하나의 GPU 커널(GEMM Epilogue)로 통합하여 성능을 극대화하는 새로운 추상화 기법인 CODA를 제안합니다. 이 방식은 데이터 이동을 최소화하면서도 프레임워크 수준의 생산성과 하드웨어 수준의 극적인 효율성을 동시에 달성할 수 있도록 돕습니다.
AI 개인 비서를 위한 모델과 하드웨어를 개발하는 스타트업 하크(Hark)가 시리즈 A에서 7억 달러(약 9,300억 원)를 유치하며 기업가치 60억 달러를 인정받았습니다. 창업자 브렛 애드콕이 이끄는 이 회사는 디지털 세계와 연결되는 '범용 인터페이스'를 목표로 오는 여름 멀티모달 모델을 공개할 예정입니다. 전례 없는 대규모 자금 유치에도 불구하고 제품의 구체적인 형태는 철저히 비밀에 부쳐져 있어 업계의 높은 관심을 끌고 있습니다.
인텔의 차세대 AI 추론 가속기인 '크레센트 아일랜드(Crescent Island)'의 기판(PCB) 이미지가 최초로 유출되었습니다. 이 장치는 HBM 공급 부족 및 고가 문제를 우회하기 위해 160GB 용량의 LPDDR5X 메모리를 채택했으며, 이는 비용과 전력 효율을 크게 높이는 전략입니다. 새로운 Xe3P 아키텍처를 기반으로 하는 이 가속기는 AI 토큰 서비스 및 공냉식 데이터센터 추론 워크로드에 최적화된 경쟁력 있는 솔루션을 제공할 전망입니다.
국내 스타트업 레틴아르(LetinAR)는 AI 스마트 글래스스의 핵심인 초소형, 저전력 광학 모듈 'PinTILT' 기술을 개발하여 업계의 주목을 받고 있습니다. 이 기술은 기존 방식의 단점을 극복해 일반 안경처럼 얇고 가벼우면서도 선명한 화면을 구현할 수 있게 해줍니다. 2027년 국내 상장을 준비하며 대규모 자금을 유치한 이 회사는 글로벌 빅테크들이 주도하는 차세대 AI 기기 플랫폼 경쟁에서 핵심 부품 공급자로 자리매김할 계획입니다.
AI 및 고속 네트워킹 시대의 핵심 기술인 공장광학(Co-Packaged Optics, CPO)의 기술 개념과 공급망 병목 현상을 분석한 글입니다. 기존 플러그형 광 트랜시버의 한계를 극복하고 전력 소모를 절반으로 줄이며 대역폭 밀도를 극대화하는 CPO 기술이 필수적인 이유를 설명합니다. 더불어 소재부터 최첨단 패키징까지 전 세계 CPO 공급망을 장악하고 있는 핵심 기업들을 상세히 짚어줍니다.
오픈AI가 전통적인 앱 없이 AI 에이전트가 사용자의 작업을 처리하는 자체 스마트폰을 개발하고 있습니다. 애널리스트 밍치궈에 따르면 미디어텍과 퀄컴 칩을 탑재하며, 2027년 상반기 양산이 가능할 것으로 보입니다. 기존 혁신적인 AI 하드웨어의 한계를 인정하고 대중적인 스마트폰 형태를 선택했으나, 과거 '페이스북 폰'을 연상시키는 우려도 존재합니다.
오픈AI가 아이폰을 직접 겨냥한 자체 'AI 에이전트 폰'을 개발 중이며, 2027년 상반기 양산 및 연내 출시를 목표로 일정을 앞당기고 있습니다. 애플의 전 디자인 총괄 존스 아이브가 참여한 이 프로젝트는 미디어테크 커스텀 칩셋과 듀얼 NPU 아키텍처를 탑재할 것으로 알려졌습니다. 이는 AI 기업의 하드웨어 시장 본격 진입과 기존 모바일 생태계의 판도 변화를 예고하는 중요한 움직임입니다.
애플의 팀 쿡 CEO는 실적 발표 통화에서 맥 미니의 폭발적인 수요를 충족하는 데 '몇 달'이 걸릴 수 있다고 밝혔습니다. 이는 개발자들이 오픈소스 AI 도구인 OpenClaw 등을 활용한 에이전틱 AI(Agentic AI) 작업에 맥 미니가 최적의 기기로 평가하면서 수요가 예상을 웃돌았기 때문입니다. 맥 제품군의 공급 부족은 생성형 AI의 빠른 도입과 합리적인 가격의 새로운 노트북인 맥북 네오(Meo)의 뜻밖의 인기로 인해 심화되고 있습니다.
애플의 최근 분기 실적에서 아이폰과 서비스 매출이 돋보인 가운데, AI 워크로드 처리를 위한 맥(Mac)의 수요가 급증하며 조용히 호실적을 기록했습니다. 특히 팀 쿡 애플 CEO는 맥 미니와 맥 스튜디오가 AI 및 에이전트 도구 플랫폼으로서 예상보다 빠르게 소비자들의 인정을 받았으며, 기업과 교육 시장에서도 맥을 도입하는 사례가 늘고 있다고 밝혔습니다.
테슬라가 2026년 1분기 실적 발표와 관련된 어떤 언급도 없이, SEC 10-Q 보고서 말미에 최대 20억 달러 규모의 무명 AI 하드웨어 기업 인수 사실을 단 한 문장으로 조용히 공개했습니다. 18억 달러는 기술의 성공적인 상용화 등 성과 달성 조건이 걸려 있어 기술력이 검증되지 않은 스타트업을 주식으로 인수하며 핵심 인력을 유지하려는 의도로 풀이됩니다. 이는 테슬라가 막대한 현금을 보유하고도 주식 희석을 감수하면서까지 AI 반도체 및 하드웨어 자체 구축 역량을 강화하려는 전략적 행보로 보입니다.
온디바이스 AI 모델 구동에 최적화된 애플의 M4 맥 미니 기본 모델이 전 세계적으로 품절되면서 이베이 등 중고 시장에서 웃돈이 붙어 거래되고 있습니다. 낮은 소음과 안정성, 뛰어난 전력 효율성 덕분에 AI 개발자들의 테스트용 기기로 각광받은 것이 주된 원인입니다. 수요가 Mac Studio로까지 번지며 공급망 전체에 악영향을 미치고 있어, 애플의 추가 공급이 이루어지기 전까지는 높은 가격이 유지될 전망입니다.
AI 기업들이 무한정 자금을 태워 서비스를 저렴하게 제공하던 시대가 저물며 'AI 컴퓨팅 대란(Compute Crunch)'이 본격화되고 있습니다. 이로 인해 깃허브와 오픈AI 등은 서비스 제한과 가격 인상을 단행했으며, 메모리와 SSD 등 관련 부품 가격 폭등, 전력 수급 문제 등으로 전방위적인 경제적 타격이 발생하고 있습니다. 과거 우버의 파괴적 할인 정책이 견디지 못하고 가격을 대폭 올렸듯, AI 산업 역시 적자 운영의 한계에 부딪혀 기업과 투자자들에게 막대한 자본 부담으로 작용할 전망입니다.
하드웨어 제조사들이 AI 기기와 에이전트를 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 플랫폼을 개발하는 스타트업 '에라(Era)'가 1,100만 달러(약 150억 원)의 시드 펀딩을 유치했습니다. 이 회사는 앱 기반 모델을 대체할 '지능 레이어(intelligence layer)'를 제공하여 다양한 형태의 AI 기기(안경, 쥬얼리, 스피커 등) 제작을 지원하며, 멀티모달 입력 및 추론 처리를 통해 차세대 AI 하드웨어 생태계의 기반을 다지는 것을 목표로 합니다.
구글이 대규모 AI 모델 학습용 'TPU 8t'와 고속 추론용 'TPU 8i' 두 가지 목적에 특화된 8세대 TPU를 발표했습니다. 복잡한 추론과 다단계 워크플로우를 수행하는 '에이전트(Agent)' 시대의 인프라 요구를 충족하기 위해 설계되었으며, 기존 대비 극대화된 전력 효율과 성능을 자랑합니다. 이 칩들은 올해 하반기 일반 공급될 예정이며, AI 실무자들의 대규모 워크로드 확장을 강력히 지원할 전망입니다.
NVIDIA가 연구진과 기업이 실질적인 애플리케이션을 구동할 수 있는 양자 프로세서를 구축하도록 돕기 위해 세계 최초의 오픈소스 양자 AI 모델 패밀리인 'NVIDIA Ising'을 출시했습니다. 이 모델은 AI를 활용해 양자 컴퓨팅의 핵심 병목 현상인 하드웨어 교정과 실시간 오류 정정을 자동화하여, 기존 대비 처리 속도는 최대 2.5배, 정확도는 3배 향상시켰습니다. 이미 아이비리그, 국책 연구소, 연세대학교 등을 포함한 수많은 글로벌 기관이 이 기술을 실제 도입하며 양자 컴퓨팅의 실용화를 크게 앞당기고 있습니다.