안될공학 - IT 테크 신기술YOUTUBE SUMMARIES · 2026-09-13 · 안될공학 - IT 테크 신기술🎬 영상
애플은 A20 Pro와 AFM3를 통해 온디바이스 AI용 하드웨어·소프트웨어를 함께 정렬하고 있다.
A20 Pro와 AFM3는 메모리·냉각·가중치 이동을 함께 겨냥한 애플의 AI 준비 전략이다.
01핵심 개요
- A20 Pro는 2나노 공정 기반으로 CPU 최대 20%, 7코어 GPU 최대 40%, 메모리 대역폭 50% 향상을 제시했다.
- GPU 뉴럴 액셀러레이터와 듀얼 16코어·총 32코어 뉴럴 엔진으로 A19 대비 온디바이스 AI 컴퓨팅 성능은 두 배다.
- AP와 메모리를 나란히 배치한 패키징으로 열 배출 경로를 바꾸고, 베이퍼 챔버 면적도 전작보다 세 배 키웠다.
- AFM3 코드시드는 200억 파라미터 모델이지만 작업별로 약 10억~40억 파라미터만 활성화해 모바일 메모리 부담을 낮춘다.
- 애플은 25억 대 이상의 활성 기기와 누적 4억5천만 대 이상 AI 지원 아이폰을 AI의 최종 사용자 접점으로 제시한다.
02핵심 주장 / 논점 구조
- 기존 스마트폰 작업은 이미 충분히 빨라졌지만, 온디바이스 AI는 연산·메모리·발열에 새 성능 과제를 만들었다.
- A20 Pro는 CPU·GPU 수치 향상보다 뉴럴 엔진, GPU AI 연산, 메모리 대역폭, 냉각 구조 변화가 핵심으로 제시됐다.
- AFM3는 필요한 모델 가중치만 낸드에서 D램으로 옮겨 재사용하고, A20 Pro는 데이터 이동 경로와 열 설계를 강화한다.
- 애플의 목표는 최대 모델 경쟁보다 온디바이스·프라이빗 클라우드·외부 모델을 기기 안에서 자연스럽게 연결하는 데 있다.
03A20 Pro의 AI 연산과 메모리 강화
- A20 Pro는 2나노 공정으로 제조됐으며, CPU는 A19 Pro보다 최대 20%, 7코어 GPU는 최대 40% 빨라졌다.
- GPU에는 뉴럴 액셀러레이터가 추가됐고, 별도로 듀얼 16코어 구성의 총 32코어 뉴럴 엔진을 탑재했다.
- 애플이 제시한 온디바이스 AI 컴퓨팅 성능은 A19 대비 두 배이며, 메모리 대역폭은 50% 증가했다.
- 영상은 AI 연산기 성능뿐 아니라 연산기에 데이터를 공급하는 메모리 대역폭 확대가 중요하다고 설명한다.
04패키징 전환과 베이퍼 챔버 냉각
- 아이폰은 오랫동안 AP 위에 D램을 올리는 POP 구조를 사용했으나, A20에서는 실리콘 다이와 메모리를 옆으로 나란히 배치했다.
- 이전에는 64비트에서 96비트 메모리 인터페이스 확대 가능성이 거론됐으며, 애플의 공식 메모리 대역폭 증가는 50%다.
- 애플이 버스 폭을 공개하지 않아 96비트 구성이 확인된 것은 아니지만, 패키징 변화 자체는 확인됐다고 설명했다.
- 메모리가 프로세서 위에서 빠지며 A20 Pro를 베이퍼 챔버에 직접 연결할 수 있게 됐고, 챔버 면적은 전작의 세 배다.
05AFM3 코드시드의 가중치 이동 방식
- WWDC26에서 공개된 3세대 애플 파운데이션 모델 AFM3의 코드시드는 전체 200억 파라미터 규모다.
- 이 모델은 항상 전체를 계산하지 않고 작업에 따라 약 10억~40억 파라미터만 활성화하는 MoE 방식을 사용한다.
- 전체 모델을 D램에 계속 올리면 메모리 사용량이 커지고, 낸드에 둔 가중치를 토큰마다 교체하면 D램보다 느려진다.
- IFP는 사용자의 지시를 먼저 보고 필요한 부분만 낸드에서 D램으로 가져와 여러 토큰 생성 동안 재사용하는 구조다.
- 애플은 토큰마다 엑스퍼트를 교체하기에는 낸드에서 D램으로의 대역폭이 부족해 이 구조를 쓴다고 밝혔다.
06온디바이스·클라우드 모델 연결 전략
- WWDC26에서 애플은 파운데이션 모델 프레임워크를 확장해 온디바이스 모델, 클로드·제미나이 등 클라우드 모델, 다른 모델 연결을 지원했다.
- 다이나믹 프로파일은 같은 세션에서도 작업에 따라 모델·도구·지침을 바꿀 수 있도록 한다.
- 빠른 작업은 작은 모델로 처리하고, 깊은 추론이 필요하면 프라이빗 클라우드 컴퓨터로 넘기는 방식이 소개됐다.
- 애플은 자체 데이터 센터와 프라이빗 클라우드 컴퓨터에 투자하지만, 다른 하이퍼스케일러처럼 모델 1등 경쟁에 집중하지는 않는다고 영상은 평가했다.
07활성 기기 기반의 애플 AI 경쟁력
- 구글·아마존·마이크로소프트·메타 4개사는 2026년 자본 지출로 약 7,450억 달러를 계획했으며, 상당 부분은 데이터 센터·AI 칩·전력 인프라용이다.
- 애플의 활성 기기는 올해 초 기준 25억 대를 넘었고, 애플 인텔리전스 구동 가능 아이폰은 2026년 1분기까지 누적 4억5천만 대 이상이다.
- 뱅크 오브 아메리카의 암시 모한은 애플을 AI 후발 주자로 평가하면서도 큰 승자가 될 가능성을 분석했다.
- 모닝스타는 애플 기기를 사용자가 AI와 만나는 자연스러운 플랫폼으로 평가하며 애플의 AI 경쟁력 개선을 언급했다.
- 영상은 아이폰 듀오 등장으로 폴더블과 생성형 AI라는 애플 생태계의 두 공백이 올해 함께 줄기 시작했다고 본다.
08용어 사전
| 용어 | 뜻 |
|---|
| A20 Pro | CPU·GPU 성능 향상과 함께 뉴럴 엔진, GPU 뉴럴 액셀러레이터, 50% 넓어진 메모리 대역폭을 내세운 아이폰용 칩이다. |
| AFM3 코드시드 | WWDC26에서 공개된 200억 파라미터 규모의 3세대 애플 파운데이션 모델 가운데 하나다. |
| IFP | 인스트럭션 팔로잉 프루닝으로, 지시에 맞는 가중치만 낸드에서 D램으로 가져와 여러 토큰 생성에 재사용하는 방식이다. |
| MoE | 작업마다 일부 엑스퍼트만 골라 활성화해 AFM3 코드시드에서는 약 10억~40억 파라미터를 사용하도록 한 구조다. |
| 프라이빗 클라우드 컴퓨터 | 온디바이스의 작은 모델로 처리하기 어려운 더 깊은 추론 작업을 넘길 수 있는 애플의 클라우드 처리 경로다. |