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구글 TabFM 공개, 학습 없이 표 데이터를 예측하는 파운데이션 모델의 등장

정형 데이터를 다루는 실무자라면 매번 반복되는 피처 엔지니어링과 하이퍼파라미터 튜닝에 지쳐본 경험이 있을 것이다. 구글 리서치는 2026년 6월 30일, 이 과정을 생략하고 곧바로 예측값을 뽑아내는 파운데이션 모델 TabFM 을 공개했다. 이번 포스팅에서는 TabFM의 작동 원리와 벤치마크 성적, 그리고 실무 통합 계획까지 살펴본다.

마이크로소프트 Maia 200, 첫 외부 고객은 Anthropic? 커스텀 실리콘 경쟁 본격화

Anthropic, 마이크로소프트 Maia 200 칩 임대 협상 — 커스텀 실리콘 시장의 판도 변화 마이크로소프트가 직접 설계한 AI 칩에 외부 고객이 붙을 수 있을까요? Anthropic이 그 첫 주자가 될 가능성이 제기되고 있습니다. The Information의 보도에 따르면 Anthropic은 현재 마이크로소프트의 Maia 200 탑재 서버 임대를 협의 중이며, 이번 협상이 타결될 경우 AI 인프라 경쟁 구도에 상당한 변화가 예상됩니다. 이번 포스팅에서는 이 협상의 배경, Maia 200의 기술 사양, 그리고 커스텀 실리콘 시장에 주는 시사점을 정리합니다. Maia 200, 내부용 칩에서 외부 판매로 2026년 1월 공개된 Maia 200은 원래 OpenAI의 모델 서빙, Microsoft 365 Copilot, Azure AI 서비스 등 마이크로소프트 자체 워크로드를 처리하기 위해 설계된 칩이다. 마이크로소프트는 이 칩을 자사 역사상 가장 효율적인 추론 시스템으로 소개하며, 기존 보유 하드웨어 대비 달러당 성능이 30% 향상됐다고 밝혔다. Anthropic이 이 칩에 주목하는 이유는 단순하다. 특정 추론 워크로드에서 엔비디아 칩보다 비용 효율이 높다는 판단 때문이다. AI 기업 입장에서 추론 비용은 운영 비용의 핵심 변수이며, 칩 선택은 곧 수익성과 직결된다.   기술 스펙: Maia 200은 얼마나 강한가 Maia 200은 TSMC 3나노미터 공정으로 제조되었으며, 1,400억 개 이상의 트랜지스터와 216GB HBM3e 메모리를 탑재했다. 마이크로소프트는 FP4 성능 기준 아마존 트레이니엄 3 대비 3배, FP8 성능에서는 구글 7세대 TPU를 능가한다고 주장한다. 물론 이는 마이크로소프트 측 발표 수치이며, 독립 벤치마크로 검증된 데이터는 아직 공개되지 않았다. 그러나 Anthropic과 같은 외부 기업이 실제 워크로드에 적용해 성능을 확인한다면, 이 수치의 신뢰도가 시장에서 자연스럽게 검증될 것이다.   ...

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