2026년의 AI 하드웨어 연구 흐름을 논문 단위로 훑어봅니다. 웨이퍼스케일과 포토닉스, 인메모리 컴퓨팅, FP4 저정밀 학습, 희소성과 MoE 하드웨어, 광 인터커넥트, 차세대 메모리, 뉴로모픽, 하드웨어-소프트웨어 공동설계까지 핵심 아이디어와 의의, 한계를 정리합니다.
전기 인터커넥트가 메모리 월과 데이터 이동 에너지의 벽에 부딪힌 2026년, 실리콘 포토닉스와 광 인터커넥트가 어떻게 그 한계를 넘으려 하는지 정리합니다. Lightmatter Passage, DARPA 포토닉 프로젝트, 광 텐서코어 연구, 그리고 co-packaged optics의 상용화 과제까지 살펴봅니다.