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중국, AI 공급망 구축 위해 3.5D 칩렛·3D DRAM 기술 개발

QM달려

8 1430 4 2026.07.16 08:44

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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="font-size: 18px; text-align: center;">중국, AI 공급망 구축 위해 3.5D 칩렛·3D DRAM 기술 개발</p><p style="font-size: 13px; text-align: center; color: #888;">China Develops Its First 3.5D “Infinity Chiplet” & 3D DRAM Tech As It Tackles External HBM Constraints Through Domestic AI Supply Chain</p></td></tr></tbody></table></div>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/f96e33acfab3c978c70dbe7e7a309674.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">중국의 DFSX가 차세대 3.5D 'Infinity Chiplet' 아키텍처와 3D DRAM 기술을 앞세워 자국 AI 반도체 공급망 구축에 나서고 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: 18px; color: rgb(255, 231, 156);">DFSX, 3D DRAM을 적용한 중국 최초의 DF1000 AI 가속기 공개… 3.5D+ 패키징 기술도 선보여</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">DFSX는 최근 개최한 발표회를 통해 중국의 순수 국내 공급망만으로 제작한 첫 번째 3D AI 칩을 공개했다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">이번 발표에서는 다양한 기술이 소개됐지만, 핵심 제품은 DF1000이다. DF1000은 소프트웨어 정의 근접 메모리 컴퓨팅(Software-Defined Near-Memory Computing) 기반의 AI 가속기로, 중국 내 AI 기업과 IT 기업을 주요 대상으로 공급될 예정이다.</p>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/d9157a0d2bb4ae8bc10f4481562e8e39.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p style="text-align: center; font-size: 14px; color: #9F9F9F; font-style: italic;">이미지 출처: EET-China</p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: 18px; color: rgb(255, 231, 156);">DF1000 - 중국 최초의 3D DRAM 기반 AI 가속기… 국내 공급망만으로 개발</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">세부 사양을 살펴보면, DF1000은 14nm 공정으로 제작됐으며, BF16 기준 최대 520TFLOPS의 AI 연산 성능을 제공한다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">이 칩의 가장 큰 특징은 인메모리 프로세싱(In-Memory Processing, IMP) 기능을 지원하는 3D DRAM을 채택했다는 점이다. 이를 통해 메모리 내부에서 연산을 수행해 데이터 이동을 줄이고, AI 연산 효율과 전력 효율을 높이는 것이 핵심이다.</p>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/54263d57a3ab95ac8b8b4e0af75d2114.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">3D DRAM은 하이브리드 본딩(Hybrid Bonding) 기술을 활용해 적층되며, 웨이퍼 단위 적층(Wafer-Level Stacking) 방식을 통해 메모리 용량과 대역폭, 집적도를 크게 향상시켰다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">공개된 사양에 따르면, 최대 6.4TB/s의 메모리 대역폭과 최대 900GB/s의 스케일업(Scale-up) 인터커넥트 대역폭을 제공한다.</p>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/1b1078ab2f7011dbc997f782789add7d.jpg" alt="퀘이사존"><span><br><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/4b676d800fc5f8491d6e521dca9a1859.jpg" alt="퀘이사존"></span><br></p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">DFSX에 따르면, 하이브리드 본딩 기술을 적용하면 기존 인터커넥트 대비 배선 간격(Interconnect Pitch)을 마이크로미터(μm) 수준에서 1μm 미만(Sub-micrometer)까지 줄일 수 있다. 이를 통해 인터커넥트 밀도와 대역폭 밀도를 높이는 동시에 전력 소모는 낮출 수 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">또한 3D 적층(3D Stacking) 기술은 TSV(Through-Silicon Via) 수를 기존 대비 10배 늘려, 동일한 메모리 용량에서도 대역폭을 최대 5배 향상시킬 수 있다고 설명했다. DFSX는 이러한 기술이 기존 HBM(High Bandwidth Memory) 제조 방식의 효과적인 대안이 될 수 있다고 강조했다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">DFSX는 3D DRAM을 통해 HBM의 대역폭 한계와 해외 HBM 공급망 의존도를 동시에 극복할 수 있다고 주장한다. 또한 복잡하고 비용이 높은 HBM 제조 공정을 피하면서도 높은 메모리 대역폭과 용량을 확보하고, 비용 경쟁력까지 확보할 수 있다는 것이 회사 측의 설명이다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p></td></tr></tbody></table></div>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/a75f829252bfa024ed26791065b25500.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">DF1000의 주요 특징은 다음과 같다.</p><ul><li style="text-align: justify;">소프트웨어 정의 초고성능 근접 메모리 컴퓨팅(Software-Defined Ultra-High-Performance Near-Memory Computing) 3D <br>칩소프트웨어 정의 칩(Software-Defined Chip)'과 근접 메모리 컴퓨팅(Near-Memory Computing) 기술을 기반으로 설계됐으며, 성숙한 국내 공정을 활용해 높은 성능과 전력 효율, 뛰어난 유연성을 제공한다.</li><li style="text-align: justify;">기본 소프트웨어 및 애플리케이션 생태계<br>독자적이면서도 개방형인 소프트웨어 스택과 개발 툴체인을 구축했으며, 주요 대규모 AI 모델의 분산 학습과 추론을 위한 원스톱 솔루션을 제공한다.</li><li style="text-align: justify;">고성능 서버<br>완전한 소프트웨어 스택이 사전 설치된 고성능 서버를 제공하며, 주요 딥러닝 프레임워크와 다양한 대규모 AI 애플리케이션을 지원해 빠른 구축이 가능하다.</li></ul>
<p style="text-align: justify;">DFSX는 아직 DF1000의 구체적인 성능 데이터를 공개하지 않았지만, 자체 평가에서는 NVIDIA Hopper H200 GPU와 동등하거나 그 이상의 성능을 제공한다고 주장했다. 공교롭게도 H200의 첫 중국 출하 물량도 이미 배송이 시작된 상태다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">공개된 자료에 따르면 DF1000은 Hopper H100 대비 2배의 메모리 대역폭, Hopper H200 대비 약 33% 더 높은 대역폭을 제공한다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">AI 추론 성능의 경우 Llama 3 70B 모델에서 초당 500토큰(Token/s)을 처리할 수 있으며, DeepSeek-3.2 모델에서는 TPOT(Time Per Output Token)이 20ms를 기록했다고 밝혔다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: 18px; color: rgb(255, 231, 156);">차세대 칩을 위한 'Infinity Chiplet' 3.5D 아키텍처</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">중국은 첨단 패키징과 최신 반도체 공정에 대한 제재를 받고 있는 가운데, 자국 반도체 기업들은 14nm 공정(DF1000 적용 공정)과 같은 성숙 공정을 최대한 활용해 AI 성능을 끌어올릴 수 있는 새로운 기술 개발에 나서고 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">그 대표적인 사례가 DFSX가 공개한 'Infinity Chiplet' 기반의 3.5D 패키징 아키텍처다. 이는 첨단 공정 의존도를 낮추면서도 차세대 AI 반도체 성능을 확보하기 위한 새로운 접근 방식으로 평가된다.</p>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/8777df199e8c2162ea8c1a18eeb7883c.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p style="text-align: center; font-size: 14px; color: #9F9F9F; font-style: italic;">이미지 출처: EET-China</p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;"><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">Infinity Chiplet은 DFSX가 제시한 해법으로, 3.5D+(멀티칩 3.5D 적층 패키지) 아키텍처를 기반으로 한다. 이 기술은 크게 세 가지 핵심 요소로 구성된다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">첫 번째는 3.5D 적층 기술이다. 기존 데이터 저장 구조를 대체해 칩 면적을 절약하는 동시에, 동일한 면적에서 더 높은 메모리 대역폭을 구현할 수 있도록 설계됐다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">두 번째는 3D DRAM을 활용해 HBM을 대체하는 것이다. 이를 통해 해외 HBM 공급망과 고비용 제조 공정에 대한 의존도를 낮추는 것이 목표다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">세 번째는 HBM을 사용하지 않는 구조를 적극 활용해 I/O 전력 효율을 향상시키는 것이다. DFSX는 이를 통해 AI 가속기의 전력 효율과 전체 시스템 효율을 더욱 높일 수 있다고 설명했다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: 18px; color: rgb(255, 231, 156);">향후 로드맵 - 2026년 4분기 DF2000 양산, 2027년 4분기 DF3000 출시</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">현재 출하가 시작된 DF1000에 이어 DFSX는 2026년 4분기 DF2000 양산을 시작해 2027년 초 시장에 공급할 계획이다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">DF2000은 다음과 같은 성능을 제공할 예정이다.</p><ul><li style="text-align: justify;"><span style="font-weight: 400; background-color: transparent;">BF16 연산 성능: 1,000TFLOPS</span></li><li style="text-align: justify;">FP8 연산 성능: 2,000TFLOPS</li><li style="text-align: justify;">FP4 연산 성능: 4,000TFLOPS</li><li style="text-align: justify;">3D DRAM 기반 메모리 대역폭: 최대 15TB/s</li><li style="text-align: justify;">스케일업 인터커넥트 대역폭: 최대 1,600GB/s</li></ul><p style="text-align: justify;">DF2000 역시 14nm 공정으로 제조될 예정이며, 더욱 발전된 3D DRAM 설계를 적용해 DF1000보다 대폭 향상된 메모리 성능과 AI 연산 능력을 제공할 것으로 기대된다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/618d1557849016d8a431f3141f62658e.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p style="text-align: center; font-size: 14px; color: #9F9F9F; font-style: italic;">이미지 출처: EET-China</p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">회사는 DF3000에 대한 계획도 공개했다. DF3000은 2028년 시장 출시를 목표로 하며, DF2000 대비 2배 향상된 연산 성능을 제공할 예정이다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">예정된 주요 사양은 다음과 같다.</p><ul><li style="text-align: justify;"><span style="font-weight: 400; background-color: transparent;">BF16 연산 성능: 2,000TFLOPS</span></li><li style="text-align: justify;">FP8 연산 성능: 4,000TFLOPS</li><li style="text-align: justify;">FP4 연산 성능: 8,000TFLOPS</li><li style="text-align: justify;">메모리 대역폭: 20TB/s</li><li style="text-align: justify;">인터커넥트 대역폭: 3,200GB/s</li></ul><p style="text-align: justify;">DF3000은 더욱 높은 AI 연산 성능과 메모리 처리 능력을 목표로 하며, DFSX의 Infinity Chiplet 기반 3.5D+ 패키징 및 3D DRAM 기술 로드맵의 차세대 제품으로 자리 잡을 전망이다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/e6fb07bbb4cff72d3bda010f054dbd10.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p style="text-align: center; font-size: 14px; color: #9F9F9F; font-style: italic;">이미지 출처: EET-China</p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">DF2000 AI 가속기는 NVIDIA Hopper GPU의 성능 수준을 넘어설 것으로 예상되며, NVIDIA Blackwell급 성능에도 도달할 수 있을 것으로 전망된다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">또한 DF3000은 NVIDIA의 차세대 Blackwell GPU와 본격적으로 경쟁할 수 있는 수준의 성능을 목표로 하는 것으로 알려졌다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">DFSX는 3D DRAM, Infinity Chiplet 기반 3.5D+ 패키징 기술을 통해 기존 HBM 중심의 AI 가속기 구조와 차별화를 시도하고 있으며, 성숙 공정 기반에서도 높은 메모리 대역폭과 연산 성능을 확보해 글로벌 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 확보한다는 전략이다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/60f5b7693c9676655b37d24a6032d1d0.jpg" alt="퀘이사존" width="33%">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/f10ad05b88a60743248cf4cbf0a03411.jpg" alt="퀘이사존" width="33%">
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/16/457d08d011407dee23a604e19e19db0c.jpg" alt="퀘이사존" width="33%">
</p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">DF1000은 이미 표준 OAM 2.0 인터페이스를 활용한 대규모 랙(Rack) 및 POD 환경에 적용되고 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">하나의 트레이(Tray)에는 최대 8개의 DF1000 AI 가속기가 탑재되며, 중국 CPU 업체인 자오신(Zhaoxin) 역시 DFSX와 협력해 자사의 서버 프로세서를 해당 플랫폼에 최적화하고 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">기본 노드(Node) 구성은 다음과 같은 사양을 제공한다.</p><ul><li style="text-align: justify;"><span style="font-weight: 400; background-color: transparent;">FP16 연산 성능: 4.16PFLOPS</span></li><li style="text-align: justify;">메모리 대역폭: 51.2TB/s</li><li style="text-align: justify;">Scale-Up 인터커넥트 대역폭: 7,200GB/s</li><li style="text-align: justify;">Scale-Out 인터커넥트 대역폭: 3.2Tbps</li><li style="text-align: justify;">소비 전력: 12kW</li><li style="text-align: justify;">CPU: 120코어 프로세서 탑재</li></ul><p style="text-align: justify;">DFSX의 랙 시스템은 기본적으로 64개 규모의 구성에서 시작하며, 대규모 AI 데이터센터를 위한 최대 512개 가속기 기반 하이퍼스케일러(Hyperscaler) 설계까지 확장할 수 있도록 설계됐다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">뉴스 출처: <a href="https://www.eet-china.com/mp/a509598.html" target="_blank">EET-China</a></p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p>출처: <a href="https://wccftech.com/china-develops-first-3-5d-infinity-chiplet-3d-dram-tech-as-it-tackles-external-constraints/" target="_blank">WCCFTech</a></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><i style="color: rgb(255, 156, 0);">※ 해당 기사는 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 기사입니다.<br>퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></p>
<p><br></p>

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추천	제목
21	Phanteks Enthoo Pro 2 서버 V2, Elite 서버 케이스 출시 22 케이스 QM오즈 1.5k 07-17
4	MSI, 더 큰 GB205 Blackwell 다이 탑재 'V1' RTX 5060 출시 5 그래픽카드 QM오즈 2.6k 07-17
26	中, 뇌-컴퓨터 연결장치 이식 성공…"세계 첫 상용화" 31 업계동향 빌보 2.8k 07-16
31	MIT와 삼성이 QD-LED의 수명을 5000배 늘리는 제조 비법을 발견했습니다 46 디스플레이 심심해❤️ 4.3k 07-16
2	규제당국, AI 정책 수립에서 시행·집행으로 초점 전환해야 4 업계동향 QM두파 517 07-16
19	대규모 자금 확보한 CXMT, '메모리 빅3' 진입 정조준 26 CPU/MB/RAM QM두파 2.8k 07-16
21	ASUS ROG, RGB 스트라이프 OLED 게이밍 모니터 2종 공개 28 디스플레이 QM모브 2.3k 07-16
14	'한국서 치맥·삼소 회동' 젠슨황, 일본선 꼬치에 맥주 회식 29 업계동향 QM포시포시 4.8k 07-16
7	TSMC, 2026년 2분기 실적 발표 10 업계동향 QM포시포시 1.9k 07-16
6	소니의 신형 히트파이프 특허 출원, PS6에 적용될까? 9 기타/주변기기 QM카재 2.6k 07-16
19	일론 머스크, 가스터빈 기업 인수 16 업계동향 QM건빵 8.3k 07-16
6	AOC, 13.3인치 컬러 전자잉크 휴대용 모니터 출시…3K 30Hz 터치 지원 10 디스플레이 QM두파 1.2k 07-16
8	4K 160Hz·FHD 320Hz 듀얼 모드 지원, AOC GU27B36 출시 10 디스플레이 QM두파 704 07-16
3	대형 OLED 출하량, 경기 불확실성과 부품 가격 상승에도 2026년 18.8% 증가 전망 5 디스플레이 QM두파 801 07-16
6	사테치 맥북 네오 색상에 맞 액세서리 3종 출시 6 기타/주변기기 QM쥬쥬 940 07-16
10	ASRock Phantom Gaming 및 Steel Legend 360 LCD 리뷰: 인상적인 쿨링 데뷔 13 쿨링솔루션 QM깜냥 964 07-16
5	OpenAI 첫 브랜드 하드웨어는 조명이 들어오는 키보드인가? 6 키보드/마우스 QM깜냥 2.2k 07-16
41	윈도우 XP의 명작 바탕화면 촬영지, 세월 변천사 38 기타/주변기기 QM센스 33.8k 07-16
5	반도체 소재 공급 부족 심화… AI 열풍에 불산 가격 상승 9 업계동향 QM달려 1.7k 07-16
18	레이저, 피카츄 & 이브이 게이밍 주변기기 컬렉션 공개 19 키보드/마우스 QM센스 4.2k 07-16
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7	Palit, RTX 3060 Infinity 2 OC 출시: AI 메모리 부족 시대의 임시 해법 11 그래픽카드 QM달려 2.1k 07-16
4	중국, AI 공급망 구축 위해 3.5D 칩렛·3D DRAM 기술 개발 8 업계동향 QM달려 1.4k 07-16
2	마이크로소프트 서피스 랩탑 8, 완성도 높지만 1,599달러 가격은 부담 5 노트북 QM달려 793 07-16
8	AMD 라이젠 7 7800X3D CPU가 7700X3D 출시 하루 전 299달러로 가격이 인하되어, 3D V-캐시의 장점을 일반 게이머들에게 제공합니다 14 CPU/MB/RAM 크로노 2.2k 07-16
4	엔비디아와 세가, RTX Spark 게임 구동을 위해 30년 파트너십 갱신 5 업계동향 심심해❤️ 1.3k 07-16
25	[단독]네이버, 직계약 물류 'FBN' 본격 시동…쿠팡 대항마 승부수 던진다 36 업계동향 빌보 3.5k 07-16
27	ASUS에 따르면 CXMT DDR5 메모리는 동일 속도에서 Hynix 제품에 비해 성능이 떨어지며, 실리콘 배치별 편차로 인해 오버클럭은 위험 부담이 크다 40 CPU/MB/RAM 크로노 6.9k 07-15
15	AMD 라이젠 7 5800X3D가 성능은 더 떨어지지만 아마존에서 동일 가격에 라이젠 7 7800X3D보다 더 많이 팔리고 있습니다 29 CPU/MB/RAM 크로노 4.5k 07-15
7	MSI는 핀이 휘어진 메인보드를 수리해준 고객에게 수리비를 청구한 후, 다른 핀이 여전히 휘어진 상태로 메인보드를 돌려보냈다가 나중에 사과했습니다 10 CPU/MB/RAM 크로노 2.7k 07-15