{"@context":"https://neupai.io/schema/v0.2","@type":"StructuredNewsArticle","identity":{"article_id":"skhynix_20260817_ai-ecosystem-ep1","canonical_url":"https://news.skhynix.co.kr/ai-ecosystem-series-ep1/","ai_url":null,"publisher":{"name":"SK하이닉스 뉴스룸","domain":"news.skhynix.co.kr","type":"online"},"author":"신진우","published_at":"2026-08-17T23:59:57.000Z","updated_at":null,"language":"ko","article_type":"feature","originality":"self_produced"},"content":{"headline":"[AI Ecosystem] AI 연산의 패러다임 시프트","summary":"AI 산업이 학습 중심에서 추론(Reasoning)과 에이전틱 AI 중심으로 패러다임이 전환되고 있으며, 이는 데이터 저장과 이동 효율성이 성능과 비용을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있음을 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라마(Llama) 3 학습에 약 3천만 GPU 시간을 투입했다","as_of":"2023","as_of_explicit":false,"as_of_raw":"2023년","source_type":"media_report","comparison":null,"type":"fact","figures":{"value":30000000,"unit":"GPU_hours","approximate":true,"converted":null},"expiry_hint":null,"insight":null},{"id":"c2","statement":"일리야 수츠케버는 2024년 NeurIPS Test-of-Time Award 수상 강연에서 “우리가 알던 사전학습은 끝날 것”이라고 말했다","as_of":"2024","as_of_explicit":true,"as_of_raw":"2024년","source_type":"media_report","comparison":null,"type":"opinion","figures":null,"expiry_hint":null,"insight":{"analyst_name":"일리야 수츠케버","analyst_affiliation":"OpenAI","confidence":"high","forecast_horizon":"long_term","sentiment":"bearish","reasoning":"학습에 쓸 데이터는 하드웨어나 알고리즘 개선과 달리 같은 방식으로 늘릴 수 없기 때문에 기존 사전학습 방식의 한계가 도래할 것이라 전망함"}},{"id":"c3","statement":"학계에서는 2028년경 인터넷에서 추출 가능한 텍스트 데이터의 총량과 모델 학습에 쓰인 데이터의 양이 비슷해질 것으로 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