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

용어뜻
A20 ProCPU·GPU 성능 향상과 함께 뉴럴 엔진, GPU 뉴럴 액셀러레이터, 50% 넓어진 메모리 대역폭을 내세운 아이폰용 칩이다.
AFM3 코드시드WWDC26에서 공개된 200억 파라미터 규모의 3세대 애플 파운데이션 모델 가운데 하나다.
IFP인스트럭션 팔로잉 프루닝으로, 지시에 맞는 가중치만 낸드에서 D램으로 가져와 여러 토큰 생성에 재사용하는 방식이다.
MoE작업마다 일부 엑스퍼트만 골라 활성화해 AFM3 코드시드에서는 약 10억~40억 파라미터를 사용하도록 한 구조다.
프라이빗 클라우드 컴퓨터온디바이스의 작은 모델로 처리하기 어려운 더 깊은 추론 작업을 넘길 수 있는 애플의 클라우드 처리 경로다.
안될공학 - IT 테크 신기술 · 2026-09-13
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