US STUDY ON LNG EXPORTS EXPECTED TO STOP SHORT OF SAYING EXPORTS ARE NOT IN PUBLIC INTEREST -TWO INDUSTRY SOURCES ...

조용히 드론도 날아오르는중

숙취 끝판왕 레드와인, 두통 원인 찾았다

- (중략)
연구진은 레드와인에만 있는 특정 물질이 ALDH를 억제해 알코올 대사의 두 번째 단계를 지연시킴으로서 아세트알데히드 수치가 상승하고 두통이 생길 수 있다고 보고 관련 물질을 찾았다. 그러다 퀘르세틴이 ALDH의 강력한 억제제라는 연구 논문을 발견했다.

https://www.donga.com/news/It/article/all/20241217/130661110/2

“비즈니스는 속도다… 스피드 20% 높이면 비용 20% 줄어들어” - 사와다 히데오 HIS 창업주

- 사람의 야루키(やる氣·하고자 하는 의욕)가 가장 중요합니다.
- 비즈니스는 속도입니다. 빨리 결단하고 빨리 움직이면 경비는 20% 정도 내려갑니다.

https://economychosun.com/site/data/html_dir/2016/09/03/2016090300052.html

천연가스 존재감 커지자…GE버노바 담은 ETF '뭉칫돈'
https://www.hankyung.com/article/2024121730211

"제조업의 시대에, 개인 1이 만들 수 있는 한계는 명확하게 물리적 시간과 노동력에 수렴한다. 1로써 10정도를 만들어내면 대단한 산출의 시대였다. 인터넷 시대에는, 천재 한명이 1로 1,000내지 10,000을 만들어냈다. 개인의 역량이 네트워크 효과와 맞물리며 폭발적인 연쇄작용을 만들어 내는 시대인 것이다. 반면 AI 시대에는 1이 100,000 내지 10,000,000 을 만들어 내는 시대일지도 모른다. 그리고 이 부가가치의 창출능력은 개인의 역량적 한계와 밀접하게 관련이 있을 것이다. 이 역량은 기존에 사회에서 요구하던 역량과는 조금 결이 다를것이다."

https://blog.naver.com/tmdejr1267/223696610467

** 트럼프2.0에서 탄소포집은 원유/가스 생산량 확대와 에너지 수출 관점에서도 중요합니다. 탄소포집 다음은 블루수소/암모니아가 될 겁니다.


https://n.news.naver.com/article/014/0005283608?sid=101

EU COMMISSION ON GAS TRANSIT, IN EMAIL: EU HAS NO INTEREST IN FURTHER RUSSIAN GAS TRANSIT VIA UKRAINE ...

[유안타증권 건설/기계 장윤석]

안녕하세요 유안타증권 장윤석입니다

금일 유안타증권에서 진행한 전진건설로봇(079900) IR 그룹 컨퍼런스콜 주요 내용 공유드립니다. 감사합니다

- link: https://t.ly/HlZH_


유안타증권 건설/기계 장윤석 텔레그램 채널
https://t.iss.one/yuantaenc


(컴플라이언스 승인을 득함)

받) 사이먼리서치 CIO

●다가오는 ASIC의 시대 – AI 반도체 뉴노멀
(feat. 브로드컴과 애플 그리고 하이브리드 본딩)

2025년부터 ASIC 시장이 GPU 못지 않은 성장을 보여줄 것이란 기대에 관심이 커지고 있습니다. ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)은 특정 용도나 어플리케이션에 맞게 설계된 집적 회로(IC)를 말합니다. 즉, 범용적으로 사용할 수 있는 회로가 아닌 특정 기능이나 작업을 수행하기 위해 맞춤 설계된 회로입니다. AI 데이터 센터에서는 고성능, 전력 효율, 대규모 병렬 처리가 필수적인데 기존의 범용 CPU나 GPU로는 AI 모델 학습 및 추론의 북잡성과 데이터 처리량을 감당하기 어려워지고, 비용과 전력 효율성 측면에서 빅테크들의 맞춤형 반도체로 ASIC 개발이 트렌드가 되었습니다.

AI 가속기가 GPU의 중심에서 AI ASIC으로 확산되는 것은 AI 인프라 모멘텀에서 학습(훈련, training) 수요에서 추론(inference) 수요로 확산되는 것과 흐름을 같이 합니다. 추론 수요의 확대로 AI ASIC의 개발이 확대되고 여기에 맞춤형 메모리(HBM)의 수요도 확대됩니다. 네트워크 장비도 갈수록 고속 스위치, 광 트랜시버, 광 케이블 영역으로 고도화되며, 전력 인프라도 분산 전원을 통한 효율화 트렌드를 보여줍니다. AI 챗봇 및 파운데이션 모델의 흐름이 AI 에이전트 등으로 서비스가 확산되는 흐름을 본격적으로 경험하게 될 2025년에는 인프라 투자에서도 효율화가 매우 중요해질 것입니다.

향후 AI 추론 수요는 On-device AI와 연결됩니다. On-device AI의 핵심은 AI의 확산을 의미하며 디바이스와 서비스가 연결된다는 의미가 있습니다. AI 가속기 컴퓨팅의 매출은 Gatner에서 전망하길 2023년은 학습 영역에서 60억달러, 추론 영역에서 20억달러로 차이가 크게 났지만 2027년이 되면 추론 영역이 학습 영역의 매출을 추월할 것으로 보고 있습니다. 현재와 같은 AI 산업이 본격적으로 확산되는 초기의 상황에서는 범용의 GPGPU가 학습을 하는데 유리한 측면이 있습니다. AI서버의 클라우드 기능의 활용을 특정한 산업이나 분야에 한정짓지 않고 모두 수용할 수 있기 때문입니다. 하지만, 추론 영역에서는 저전력-고성능의 Trade-off 관계에서 최적점을 찾을 수 있는 가속기가 필요한데 이때 소위 XPU(eXtended Processing Unit)가 유리한 시점이 오게 됩니다. 브로드컴의 주가 급등과 CEO의 시장 전망은 AI 칩 시장이 GPU 중심에서 XPU와 같은 맞춤형 칩으로 이동하고 있다는 것을 보여줍니다.

XPU는 범용 및 특정 목적의 계산을 모두 지원하는 확장형 프로세서 아키텍처를 의미하며, CPU, GPU, FPGA, ASIC 등 다양한 프로세싱 유닛의 기능을 통합한 개념입니다. 하지만, XPU가 NPU의 개념으로 혼용되어 사용되기도 합니다. XPU는 다양한 연산 작업(CPU 제어 + GPU 병렬 처리 + AI 가속)에 최적화된 하이브리드 플랫폼으로 사용됩니다. 이에 반해, NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산을 전담하는 특화된 프로세서로서, AI 추론 및 학습에 필요한 행렬 연산과 텐서 연산을 가속화하도록 설계되었습니다. NPU가 특정한 분야에서는 CPU와 GPU를 대체하기도 합니다. 즉, XPU 안에 NPU가 포함되는 개념으로 볼 수도 있고 별개의 개념으로 볼 수도 있습니다. 예를 들어, 구글이 AI 연산을 위해 자체 개발한 TPU(Tensor Processing Unit)도 XPU에 포함되지만, NPU는 아닙니다. 구글의 TPU는 대규모 AI 학습과 추론을 지원하며, 데이터센터 및 클라우드 환경에서 사용되는데, 구글의 스마트폰 중에 2025년에 나오는 픽셀10부터는 텐서5 칩이 들어가게 되고, 여기에는 구글의 자체 NPU가 탑재됩니다. 궁극적으로는 구글의 TPU가 텐서 칩에 들어가서 스마트폰에 탑재되는 시대가 올 것입니다. 대표적인 NPU에는 애플 Neural Engine, 퀄컴 Snapdragon, 삼성의 Exynos 등이 있습니다. NPU는 모바일 및 엣지 디바이스용으로 설계되었기 때문에 전력 소모가 적고 효율성이 뛰어나며, 스마트폰, IoT 장치, 자율주행차 등 엣지 컴퓨팅 환경에서 실시간 AI 연산을 수행합니다.

브로드컴은 지난 4분기 실적발표에서 긍정적인 실적과 전망을 발표하며 주가가 급등했습니다. 지난 1년간 생성형 AI 인프라 수요 급증으로 AI 관련 매출이 220% 증가했습니다. Hook Tan CEO는 맞춤형 AI 칩이 새로운 시장 흐름을 주도할 것이라고 전망했습니다. 브로드컴은 구글의 TPU의 디자인을 도와주는 역할을 합니다. 이번 실적 발표에서 다른 빅테크 3개 업체와 맞춤형 AI 칩을 개발 중이라고 언급하면서 놀라게 했습니다. AWS, 마이크로소프트, 구글, 메타 등 빅테크 업체들은 AI 반도체 칩의 디자인 역량이 부족하여 설계 능력이 있는 업체들에게 디자인을 맡기게 되고, 디자인을 담당하는 업체들에는 대표적으로 브로드컴과 마벨이 있습니다. 퀄컴, 미디어텍과 같은 업체들도 외주 디자인을 하긴 하지만 AP의 영역이었고 브로드컴과 마벨은 데이터 센터의 영역에서 강점이 있습니다. 브로드컴, 마벨이 빅테크 기업들의 자체 ASIC 개발에서 중요한 역할을 할 수 있었던 이유는 반도체 설계 능력, 네트워크 최적화 기술, 맞춤형 ASIC 경험에 기인합니다. 이 중 네트워크 최적화 기술이 갈수록 핵심이 되고 있습니다. 브로드컴은 네트워크 스위칭 칩, 고속 데이터 인터커넥트 솔루션에서 독보적인 기술력을 보유하고 있습니다. AI 데이터 센터는 막대한 양의 데이터 전송을 필요로 하므로, 네트워크 병목 현상을 최소화하기 위해 최적화된 ASIC이 필수입니다. 대표적으로 브로드컴의 Tomahowk 및 Jericho 시리즈 스위치 칩은 대규모 데이터 센터의 고속 네트워크에 최적화되어 있습니다. 마벨 역시도 데이터 센터용 인프라 프로세서와 스토리지 솔루션에서 강점을 보입니다. 특히, DPU(Data Processing Unit)와 같은 네트워크 가속기 설계에서 두각을 나타내며, 클라우드와 AI 워크로드에 적합한 맞춤형 ASIC 설계를 지원합니다. 이처럼 브로드컴과 마벨은 과거부터 빅테크 기업들과 협업하며 다양한 네트워크, 스토리지, 맞춤형 칩을 공급해왔습니다. 기존의 협업 경험과 신뢰를 바탕으로 빅테크 기업들의 자체 ASIC 프로젝트에서도 중요한 역할을 맡을 수 있으며, 세미 커스텀 설계와 완전 맞춤형 ASIC 솔루션 모두를 제공할 수 있습니다. 빅테크 기업들이 자체적으로 ASIC의 소프트웨어를 디자인하더라도 ASIC 칩의 디자인은 EDA 툴, IP 블록 및 제조 파트너십 측면에서 이들 기업에 의존할 수밖에 없습니다. 결국 핵심은 빅테크 기업들의 성능과 비용 최적화 목표를 달성하는 것에 있기 때문입니다.

종합해보면, ASIC의 시대는 AI 데이터 센터와 On-device AI의 양쪽 모두의 환경에서 변화가 나타나고 있습니다. 연결 고리는 생성형 AI의 추론 영역에 있습니다. ASIC의 시대는 AI 산업의 2.0의 트렌드로 넘어가고 있다는 것을 의미하며, 반도체 뉴노멀 시대를 알리고 있습니다. ASIC은 단순히 브로드컴과 마벨의 수혜만은 아니며, 메모리, 파운드리, 디바이스 모든 영역에서의 변화를 알리고 있습니다. ASIC에는 맞춤형 메모리가 필요하며 이는 앞으로 메모리의 기술 트렌드가 본격적으로 상향될 트렌드에 있다는 것을 의미합니다. 맞춤형 메모리의 수요 증가는 메모리의 공급 과잉을 해소해줄 것이며 이는 반도체 뉴노멀이면서 메모리 반도체의 뉴노멀로 자리잡게 될 것입니다. ASIC 칩 제조 분야는 3D 패키징의 중요성이 높아질 것이며, 메모리와 시스템 반도체 모두 하이브리드 본딩 공정의 중요성이 높아질 것입니다.

[ASIC의 시대와 메모리 산업]

ASIC 시대에는 특정 작업에 최적화된 연산 성능뿐만 아니라 메모리의 혁신과 최적화가 매우 중요해졌습니다. 특히 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC), 그리고 ASIC 기반 가속기에서는 데이터 접근 속도, 대역폭, 전력 효율이 필수적으로 개선되어야 합니다. HBM 외에도 메모리 전반에 걸쳐 기술적 변화와 혁신이 진행되고 있습니다. ASIC은 연산 속도가 매우 빠르지만, 데이터를 가져오거나 쓰는 속도가 이를 따라가지 못하면 성능이 저하됩니다. AI 모델이 커질수록 요구되는 메모리 대역폭과 용량이 급증하는데, 데이터 이동은 큰 전력을 소모하기 때문에, ASIC의 전력 효율을 유지하려면 메모리 기술 혁신이 필수적입니다.

삼성전자는 2025년 말에 생산을 목표로 하는 HBM4에서 SK하이닉스에 뒤처진 기술력을 따라잡기 위해 사활을 걸고 있습니다. 16단의 HBM4는 SK하이닉스보다 더욱 빠른 로드맵을 진행 중이며, 이에 코어 다이의 기능을 하는 DRAM을 노드를 과감하게 1c로 앞당겨 진행 중입니다. SK하이닉스는 HBM4까지는 기존 1b DRAM 노드를 진행하며 대부분 기존 장비와 공정을 따라가겠다고 발표했지만, 삼성전자의 이러한 시도는 새로운 기술 공정과 장비의 적용을 예상하게 합니다. 대표적으로 하이브리드 본딩이 핵심이 될 것입니다. 삼성전자의 HBM4를 적극적으로 요구하는 곳은 엔비디아 보다는 반엔비디아 진영입니다. GPU를 만드는 AMD, ASIC 반도체를 만드는 브로드컴, 마벨, 그리고 이들에 ASIC을 요청하는 구글, MS, AWS, 메타 등과 그리고 이제 3D 패키징으로 칩을 만들어야 하는 AP 진영의 애플, 퀄컴, 미디어텍 등이 있습니다. 이들 모두가 HBM4를 원하고 있고 하이브리드 본딩을 요구하고 있습니다.

ASIC 시대에 다른 또 하나의 핵심은 On-device AI입니다. 과거 스마트폰 침투율이 30%에 도달하는데 5년이 걸렸지만, AI 스마트폰은 4년 만에 침투율 30%에 도달할 것으로 전망하고 있습니다. 메모리 반도체 산업의 전방 산업을 B2B와 B2C로 구분해보면, B2C에서 대표적인 스마트폰과 PC 시장이 역성장하던 상황에서 B2B에서 대표적인 서버 시장이 성장하면서 전체 성장을 견인해오던 모습이었습니다. 이제 AI 스마트폰에 개선된 소프트웨어 성능을 제공하기 위해 NPU를 40% 상향하고, GPU와 CPU도 각각 30%, 20% 상향할 전망입니다. 기기 내 AI 탑재로 인해 연산량이 증가할 수밖에 없기 때문에 DRAM 탑재량 증가도 나타날 것입니다.

글로벌 스마트폰 시장에서 RAM 용량별 시장점유율에서 최근 들어 12GB 이상의 RAM 점유율이 가파르게 상승 중입니다. 2023년부터 8GB 용량의 RAM의 점유율이 가파르게 상승한 것은 삼성전자와 중국 스마트폰의 채택 용량이 증가했기 때문입니다. 애플은 아이폰 17 Pro Max에서 12GB RAM을 적용시킬 전망입니다. 따라서 On-device AI 기능은 아이폰 17 Pro Max의 주요 판매 포인트가 될 것입니다. 아이폰 17은 2025년에 출시될 모델로 애플과 삼성전자는 2024년형 모델을 통해 On-device AI의 시작을 알리고, 본격적인 On-device AI의 트렌드 전환은 2025년부터가 될 전망입니다. 삼성전자 역시 첫 AI 스마트폰인 갤럭시 S24에서 8GB RAM을 탑재했으나, 기능 고도화에 따라 S25에서는 12GB RAM을 탑재할 것이 유력합니다.

메모리 사용량을 최대로 줄인 4 Bit 양자화 기준으로 100억개 파라미터 모델을 실행하려면 약 5 GB의 DRAM이 추가로 필요할 것으로 추정합니다. 현재 sLM별 파라미터를 비교해보면, MS의 Phi-3와 구글의 Gemma가 70억개, META의 Llama4가 80억개인데, 애플의 OpenELM이 30억개입니다. 따라서 애플이 파라미터 모델을 더 늘린다면 추가적인 DRAM이 필요할 것입니다.

On-device AI를 위한 다양한 차세대 메모리 반도체가 논의되고 있습니다. 모바일 HBM이라고 불리는 LLW DRAM 대표적입니다. 기존에 스마트폰에는 전력 소모를 줄이기 위해 LPDDR(Low Power DDR)이 사용되었습니다. LPDDR은 모바일 어플리케이션(AP)을 위한 최적화된 대역폭을 제공하지만, AI 모델의 높은 데이터 대역폭 요구를 완전히 충족시키기에는 한계가 있습니다. LPDDR 메모리는 성능과 전력 소비 간의 균형을 맞추기 위해 설계되었으므로, AI 작업에서 필요한 초저지연 성능에 한계가 있어 실시간 처리 성능에 영향을 줄 수 있습니다. LPDDR은 기본적으로 저전력으로 동작하게 되어 있지만 On-device AI는 지속적으로 높은 연산을 요구하기 때문에 장시간 사용시 전력 소모가 증가할 수 있습니다. 결국, LPDDR은 AI 연산처리에 불리함, 메모리 대역폭 한계, 지연 시간 한계, 전력 효율성 문제로 최근 새로운 메모리 반도체가 논의되고 있습니다.

LLW(Low Latency Wireless)는 LPDDR 대비 입출력단자(I/O) 수를 늘리고 대역폭을 높이고 데이터 지연성(Latency)을 절반 수준으로 줄인 제품입니다. HBM이 DRAM을 적층해서 만드는 것이라면, LLW를 LPDDR을 적층해서 만들고자 하는 시도가 있습니다. HBM은 DRAM에 비아 홀을 뚫어 상층과 하층을 전극으로 연결하는 방식인데, LLW는 계단으로 쌓은 후 기판과 수직 와이어로 연결하는 방식이 추진되고 있습니다. LPDDR의 저전력 장점을 활용하면서 단점인 대역폭의 한계를 극복하기 위한 방법입니다. 기존 HBM처럼 AI 프로세서와 2.5D 패키징으로 연결할 수도 있는데, 현재 논의는 AI 프로세서 위에 메모리를 쌓는 방식인 3D 패키징이 논의되고 있습니다. 3D 패키징은 메모리 용량을 늘리면서도 전반적인 시스템 성능을 향상시키고, 더 작은 폼팩터 내에서 더 많은 기능을 구현할 수 있게 합니다. 3D 패키징 기술을 사용하여 LLW 모듈과 프로세서(AP)에 가깝게 배치하면 일반 DRAM 대비 전력 효율성을 70% 이상 높일 수 있습니다.

애플은 2025년 말에 NPU 성능을 더욱 강화한 M5 칩을 출시하고 Mac과 AI 서버에 사용할 계획으로 알려져 있습니다. M5는 현재 TSMC의 SoIC 기술을 적용해 시험 생산 중이며, 2나노 공정을 적용할 전망입니다. SoIC는 서로 다른 크기, 기능, 공정 노드를 가진 칩들을 쌓아 인터커넥트로 연결하는 TSMC의 3D 패키징 기술을 말합니다. 애플의 온디바이스 AI를 통해 3D 패키징 트렌드가 본격적으로 확대될 시점이 도래했으며, 이에 따른 공정의 변화에 주목해야합니다. 가장 대표적인게 하이브리드 본딩입니다.

[3D 패키징과 하이브리드 본딩]

하이브리드 본딩은 범프 없이 칩과 웨이퍼의 구리 배선을 직접 붙이는 기술을 말합니다. 하이브리드 본딩은 기존 패키지 대비 1/10 이하인 10마이크로 수준의 전극을 형성할 수 있는 기술입니다. 하이브리드 본딩을 활용하면 메모리 대역폭을 높이면서 칩 크기를 작게 만드는 것이 가능해집니다. 범프가 없기 때문에 칩 사이즈도 감소하고 훨씬 많은 배선을 만들 수 있어 I/O 수도 증가하는 것입니다.

하이브리드 본딩은 크게 Preparation, Bonding, Annealing 세 단계로 구분됩니다. Preparation은 서로 접착시킬 웨이퍼와 다이에 절연체와 구리배선을 증착시킵니다. 각층의 표면을 매끄럽게 만드는 CMP 과정을 진행합니다. 이후 절연체 층끼리 본딩을 시키기 위해 플라즈마 활성화 처리를 하게 됩니다. 저온에서 접합하기 위해서는 플라즈마 활성화가 필요하며 분자와 분자 간 접합을 위한 청결도와 표면의 평탄화 과정도 매우 중요합니다. 다음으로 Bonding에서는 웨이퍼와 다이끼리 정렬을 시키고 온도를 올려서 플라즈마 활성화된 절연층끼리 본딩이 형성되도록 합니다. 이 과정에서 하이브리드 본더가 필요하고, 나노미터 단위의 정밀한 계측이 필요하여 전공정에 활용되는 계측 장비가 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 나노 단위의 파티클을 계측하거나, 나노 단위의 웨이퍼 정렬도를 계측하거나, 특히 하이브리드 본딩에서는 웨이퍼의 두께가 극단적으로 얇아지기 때문에 Warpage를 측정하는 장비의 중요성이 높아집니다. 다음으로 Annealing에서는 접합 이후 빈틈을 메꿔주고 강한 결합을 형성하기 위해 수소 어닐링이 요구될 수 있습니다.

정리를 해보면, 하이브리드 본딩에서 중요해지는 장비는 하이브리드 본더, 레이저 다이싱, CMP 및 세정 장비, 어닐링 장비, 그리고 계측 장비가 있습니다.

하이브리드 본딩은 HBM 16단과 3D NAND 320 이상에서도 적용되는 것으로 확정되었습니다. 삼성전자는 HBM4부터 하이브리드 본딩 도입을 확정하고 V10 NAND에서도 도입을 확정했습니다. HBM과 3D NAND 이외에도 코어 다이인 1c DRAM을 적층하는 제품에는 모두 하이브리드 본딩이 적용될 가능성이 높습니다. 또한, 시스템 반도체는 앞으로 3D 패키징, 나아가 3.3D 패키징, 3.5D 패키징으로 계속 고도화되기 때문에 하이브리드 본딩의 적용은 반도체의 업황과 관계없이 계속 확대될 수밖에 없습니다.

HONDA AND NISSAN TO BEGIN MERGER TALKS AMID EV COMPETITION - NIKKEI ...

에어컨·냉장고 냉매, 온실효과 덜 일으키는 물질로 바꾼다
https://v.daum.net/v/20241218080023676

나눠줄 전기 없다

에바 부시 스웨덴 에너지부 장관(사진)은 17일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT)에 "독일과 스웨덴 남부의 전력망을 연결하는 한사 파워브리지(Hansa PowerBridge) 프로젝트를 보류하겠다"고 말했다. 한사 파워브리지는 독일과 스웨덴이 700메가와트(MW) 용량의 전기를 거래하기 위해 양국의 전력망을 연결하는 프로젝트다.

그는 "해당 프로젝트는 독일이 자국 전력 시장을 개편해 해외에서 값싼 전기를 과도하게 수입하는 것을 멈춰야만 승인될 것"이라고 강조했다. 이어 "독일이 국내 전력 시장을 입찰 구역으로 나누어 전기 네트워크의 효율성을 높이고 가격을 낮춘다면 스웨덴 정부는 이 프로젝트를 추진할 준비가 되어 있다"고 덧붙였다.

스웨덴 정부가 독일 정부에 칼을 빼든 것은 자국의 날뛰는 전력 가격을 보호하기 위해서다. 독일이 스웨덴의 저렴한 전력(특히 북부에서 생산된 수력 발전 전력)을 계속 대규모로 수입하면 스웨덴 내 전기 가격의 지역 간 격차가 더 심화될 것이란 우려에서다.

스웨덴은 북부에 대부분의 수력 발전소가 위치해 있는 반면 송전망이 열악해 전기료가 지역별로 엄청난 차이를 보이고 있다. 지난주 볼보 자동차 본사 등이 위치한 남부 최대 도시 예테보리에서는 전기 소비자들이 북부 도시 룰레오의 190배에 달하는 전력 요금을 지불해야 했다.

https://n.news.naver.com/article/015/0005071618

-> 제목처럼 원전을 지으라고 구체적으로 요구한건 없는 것 같고요, 어쨌든 자체 발전 용량 늘려서 수입하는 관행을 고치던지, 전력 시장을 개편해서 제 값 주고 사가라는 것.

기사 내용처럼 그 원인을 탈원전에서 찾기는 해서 간접적으로 요구했다고 볼 여지는 있음. 다만 표면적 요구는 독일 국내 전력 시장 개편.

"독일의 전력 가격이 높은 원인에는 2011년 일본 후쿠시마 원전 사고 이후 독일이 원전 폐쇄를 결정하고 유럽연합(EU) 차원의 원자력발전 지원을 반대해온 데 있다"고 지적했다.

헨리허브가격 어쩌고 이제 신경 써야되는?

(지난뉴스)
키움인베스트, 현직 중기부 관료에 펀드레이징 맡긴다
https://www.newstof.com/news/articleView.html?idxno=25491

회계사를 위한 AI 에이전트를 만드는 스타트업 Basis가 코슬라벤처스 등으로부터 $34m 투자 유치.

- Agents > chatbots: Basis agents do real work. We made a bet from day one on agents over chatbots, and have built the most capable accounting agents - that are doers, not just talkers.

- Understanding + learning > memorization. Most software is built by teams that play a game of telephone from the business stakeholder to the PM to the engineer. This leads to software that is far too narrow and brittle.

https://www.getbasis.ai/about