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쿠팡 공정별 하는 일 – 난이도 체험 후기

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쿠팡 물류 공정별 하는 일 : 입고 – 재고조사 – 출고 – 허브 – 배송, 반품

 

입고(IB/InBound)

물류센터로 들어오는 상품을 진열대로 이동, 정리하고 진열하는 업무입니다. 업무 강도가 낮은 편이다.

물류센터로 입고되어 파렛트에 놓여있는 상품을 진열대가 있는 층과 위치로 옮기고, 진열대로 이동하여 진열하는 업무이다. PDA로 위치와 수량을 확인하고 진열시키는 작업. 진열대의 빈곳에 정해진 물건들을 진열하고 PDA에 등록해서 물건의 수량과 위치를 전산에 기록하는 일이다. 출고 되는 물건들이 주문에 따라 제각각이므로 진열해야하는 빈 진열대도 제각각이다. 물건은 라지(라지선반) / 스몰(스몰선반), 깨지기 쉬운 물건(하단) / 의류(상단) 정도의 큰 구분을 기준으로 진열한다. 재키를 이용해서 토트 박스 파레트를 진열대 근처로 옮기는 작업자도 있다.

 

출고(OB/OutBound)

고객이 주문한 상품을 포장하여 배송 준비를 하는 업무입니다. 업무 강도가 입고 보다는 약간 센편이다.

1. 피킹 : 토트 2~4개 정도를 카트에 실어서 단말기에 나온 장소로 이동한 후 해당 물건을 토트에 담고, 토트가 다 차면 포장하는 곳으로 토트를 전달

2. 포장 : 포장(비닐, 박스 등 지정포장), 재포장, 운송장, 소팅

 

허브(HUB) 

포장이 완료된 상품을 분류하여 발송하는 업무로, 체력 소모가 많아 시급이 살짝 높습니다.

물건이 지역별로 몰려서 나오므로 쉴새없이 움직여야 한다.

1. 컨베이어에서 나오는 상품을 1차 대분류 – 빠른 처리 경력자(물량 소화)

2. 1차 분류된 상품들을 케이지 수레로 박스에 담는 곳까지 운반 – 초보자 + 경력자, 수레를 교환할 때도 컨베이어에서는 물건이 쉬지않고 나오므로 빠르고 요령있게 빈 케이지를 교체해야 컨베이어 작업자들이 원활하게 상품을 처리할 수 있다. 요령을 설명하자면 상품이 차서 옮겨야할 케이지 뒤에 빈 케이지를 세운 뒤, 문을 열듯이 상품이 찬 케이지를 제끼고 빈자리에 문을 닫듯이 케이지를 이동시키면 된다. 그렇게 하는 이유는 케이지가 상대적으로 무거워서 네 바퀴가 다 움직이는 것은 힘들지만 한 바퀴를 중심으로 회전하는 것은 별로 힘이 들지 않기 때문이다. 그리고 케이지가 상대적으로 크기 때문에 이런 식으로 작업하게 되면 공간도 덜 차지하고 케이지가 원하는 위치를 벗어나지 않아 본인 또는 누군가 부딪히는 일을 미연에 방지할 수 있다. 그리고 동시에 여러대의 케이지를 교환하지 말자. 케이지 내부의 사람들이 원활하게 제품을 분류할 수가 없다.

3. 운반된 상품을 2차 소분류 및 토트에 담는 작업 – 초보자 + 경력자(물량 소화)

4. 토트에 담긴상품을 쌓아서 적재랩핑 – 경력자

5. 최종운반

 

반품(AR)

반품된 물건을 분류하고 검수하는 업무입니다. 업무 강도가 높지 않다. 물건이 몰리면 쉴새없이 포장하지만 포장하고 나르는 작업이 있어 한 가지 작업만 하는 것 보다는 신체에 무리가 덜 가서 수월하다.

1. 반품 물건 분류 확인 및 운송장 출력

2. 반품 물건을 박스와 충진재로 재포장하고 운송장을 붙여 적재

3. 파레트에 적재량이 다 적재되면(2M정도) 랩핑 후 공급자에게 발송대기 장소로 이동

 

재고조사(ICQA)

PDA단말기를 이용해서 물건이 진열된 선반으로 가서 물건의 수량을 확인하고, 바코드 스캔, 수량입력 하는 작업이다. PDA가 알려주는 섹터의 선반으로 계속해서 이동하면서 작업한다. 관리자분들에 따르면 속도보다 정확도가 중요한 작업이어서 난이도는 쉬우나 약간의 꼼꼼함이 필요하다. 선반은 7칸 정도인데 아랫칸은 무릎을 구부리거나 허리를 구부리는 반복작업을 하므로 전체적으로 업무강도는 낮으나 관절이나 허리에 통증이 있는 분은 의외로 힘든 업무가 될 수도 있으니 주의하자. 그런 분은 개인적인 생각이지만 입고를 선택하는 편이 좋을 것 같다. 재고를 계속해서 조사하는 이유는 물건이 입고되거나 출고되면서 수량과 위치가 계속 변하기 때문이다. 재고조사를 하게되면 정확한 위치에 정확한 수량의 물건이 있게되어 고객이 주문시에 빠른 배송을 위한 집품을 할 수 있는 장점이 생긴다. 로켓 배송이 가능한 이유가 된다. 난이도는 쉽다. 가끔 수량이 수백개인 물건의 경우는 육체적으로 힘들기보다 틀리지 않아야하므로 살짝 정신적인 피로가 몰려온다.

 

​* 업무신청, 체크인/체크아웃, 버스, 공정별 하는 일, 난이도, 알바비, 필수 준비물 등 궁금한 사항들은 아래 목록을 참조하세요.

 

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쿠팡 쿠펀치 가입, 알바 업무 신청방법 – 업무확정, 취소, 필수 확인사항

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[가입하기] * 주의: 물류센터는 쿠펀치 설치, 물류캠프는 CLS쿠펀치 설치 앱종류가 달라요.

쿠펀치 앱설치 – 하단의 일용직 가입하기 누르기 – 본인 정보입력(이름, 핸드폰번호, 주민등록번호 앞 7자리, 비밀번호 입력) , 개인정보 및 채용 알림에 전체동의 표기 확인

  • 핸드폰 번호 변경으로 오류시 쿠펀치고객센터(1577-7011)에 전화 ‘전화번호가 바뀌었어요.’

처음 쿠펀치 앱을 깔고 업무 신청을 하면서 계속해서 궁금했던 점은 바로, 과연 이게 연락이 오고 확정이 될까하는 점이었다. 쿠팡 알바 경쟁이 심해서 원하는 근무가능성이 너무 낮은 것 아닌가 하는 생각. 하지만 연락은 꼭 온다. 주중 주간이 확정이 안 되면 주중 야간은 좀 더 수월한 편이다. 단지 재고조사(ICQA) 같은 경우는 티오가 적어서 주중에는 확정이 거의 안되는 것 같다. 너무 조급하게 생각하지 말고 넉넉히 삼일전에 신청하고 기다리면 연락은 꼭 온다. 오늘이 아니면 내일은 올 것이다.

쿠펀치 앱에서 업무신청하기

시간 – 공정 – 거주지역 – 센터선택 (추가 업무신청할 때에도 꼭 같은 순서로 확인하자)

[업무신청] 쿠펀치 앱을 실행하면 업무신청화면이 뜬다. 업무 신청 버튼을 누른다.

1. [시간선택] 오전 오후 표시를 누르면 주간 / 오후 / 심야 / 주간숏 / 야간숏 시간을 선택할 수 있다.

2. [공정선택] 입고/출고/허브/재고관리/반품 등 해당 공정을 선택한다. 예를 들어 재고관리를 선택한다면 아래와 같이 선택하면된다.

 

원하는 공정을 선택한다.

공정에 대한 상세한 내용을 모른다면 쿠팡 공정별 하는 일 – 난이도 체험 후기를 확인하자.

3. [거주지역선택] 주소를 입력해서 거주지역을 선택하고 원하는 센터를 선택한다.

4. [센터선택] 원하는 센터를 선택한다.

5. [신청완료] 신청한 내용이 화면에 뜨게 되고 업무확정이 안 된 신청상태라는 메시와 함께 신청이라고 표시된다. 확정이 되면 확정으로 변경된다. 미리 이틀 삼일 뒤의 업무를 연속해서 신청해 놓을 수 있다. 그렇게 신청해 놓으면 주말 근무같은 경우는 업무가 진행되는 낮시간에도 확정으로 변경되기도 한다.

[업무취소] 업무 신청이후 부득이하게 스케줄이 생겨 업무에 갈 수 없다면 잊지말고 꼭 확정되기 전 업무 취소 버튼을 눌러 취소하자. 신청 의사를 묻는 문자로 신청 의사를 밝히면 오전근무의 경우 대개 저녁8시 전후 신청이 확정으로 표시된다. 신청의사를 따로 묻지 않고 취소할 사람만 취소하라는 메시지가 오기도 한다. 확정 이후 쿠팡에서 오는 문자메시지를 잘 확인하자.

[필수 준비물] 신분증, 자물쇠, 핸드폰, 안전화 등

상세한 준비물과 현장관련 궁금한 사항은 아래 링크를 확인하세요.

쿠팡 알바 필수 준비물, 사소한 궁금증 바로가기

[카톡친구 – 쿠팡 물류센터 채용 채널 등록]

아래와 같이 근무확정 안내 및 차량 안내메시지를 받을 수 있다. 복장 규정과 급여 주휴수당 등에 대한 안내 메시지도 보인다.

[근무가능여부 재확인 – 쿠팡 채용 관리자]

근무가능여부를 문자로 답변요청하는 경우가 있으니 저녁 8경에는 문자를 확인하고 가능여부에 대한 답변이나 취소를 선택해서 채용절차가 원활히 진행될 수 있게 하자. 너무 늦은 시간에 취소를 하면 결원이 생길 수 있으므로 주의하자.

근무 확정메시지와 함께 근무일자/센터명/교대/공정/팀이 적혀있고 쿠펀치 출근 체크인 ‘근무정보’ 항목에 내용을 적으면 된다. 처음 근무 시에는 이 부분도 헷갈리므로 내용을 모르면 근무 확정 카톡 또는 근무 확정 문자내용을 보고 적자.

일당을 받기 위해 은행 등록은 쿠펀치에 미리 해 두자 – 간단

[은행등록] 급여 정산 정보를 클릭해서 본인의 계좌를 미리 등록해 놓자. 제일 중요한 정보다. 왼쪽상단의 세줄을 누르면 메뉴에 급여 정산 정보가 있다. 참고로 쿠펀치 메뉴는 세줄에 모두 있다.

[쿠팡 단기알바 수당의 지급] 평일수당은 다음날 3~4시경 입금, 주말수당은 월요일 4~6시경 입금.

토일요일에 일한 수당은 월요일 오후 4시 20, 다른 날은 오후 5시 40분에 통장으로 입금되었다.

늦어도 쿠팡 본사 퇴근시간 6시 전에는 입금이 되는 것 같다.

월요일에 일한 수당은 화요일 오후 3시 05분에 통장으로 입금되었다.

[쿠팡 모빌리티지] 물류창고까지 가는 버스는 모빌리티지 앱의 승차권을 제시하고 이용한다. 모빌리티지 관련 궁금사항은 아래 목록 참조

* 업무신청, 체크인/체크아웃, 버스, 공정별 하는 일, 난이도, 알바비, 준비물 등 궁금한 사항들은 아래 목록을 참조하세요.

 

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쿠팡 알바 사전 준비물 확인

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1. 신분증

주민등록증이나 운전면허증. 신분증이 없으면 수입 없이 먼 길을 돌아가야 합니다. 꼭 챙겨야 합니다. 기존 출근자도 재확인합니다. 다른 사람이 대신 오는 경우도 있을 수 있잖아요.

2. 핸드폰

업무 신청, 버스 탑승, 체크인 체크아웃에 필수니 고장 나지 않게 각별히 조심. 고장 나면 번거로운 일이 너무 많이 생겨요. 버스 장부 작성, 체크인 체크아웃 현장 기기 이용. 서로 바쁜데 민폐가 될 수 있어요. 그리고 배터리 충전도 조심. 일 마치고 8시간 뒤 체크아웃에 필요해요.

3. 원바코드

재발급은 언제든지 가능하지만 한번 출력해서 테이프를 붙여서 신분증과 함께 지참.

4. 자물쇠

사물함은 있지만 자물쇠는 각자 준비. 자물쇠가 없으면 물건 분실 우려가 있습니다. 가끔 케이블 타이밴드로 묶어 놓으신 분도 있습니다.(관리자 분께 달라고 하면 되는데, 또 자르기 위해서 가위도 필요해서 불편합니다.)

사물함 고리 구멍이 생각보다 커서 위의 자물쇠도 여유 있게 들어갑니다. 그것 때문에 다이소 매장에서 한참을 망설인 기억이 있습니다. ^*^ 사물함에는 CCTV가 지켜보고 있음으로 대단한 자물쇠까지는 필요치 않아요. 체크인 시 주는 카드키의 번호가 사물함 번호입니다. 현장 자판기에 자물쇠가 있는 센터도 있지만 가격이 비싸니 다이소에서 구매하시기 바랍니다.(자물쇠 : 다이소 1000~2000원)

4. 안전화
(현장에도 있고 잘 말려져 있지만 다른 사람이 신던 거라 좀 찝찝하다. 8시간을 신고 있고 활동으로 땀도 많이 나기 때문에 필수다. 행여나 가렵기라도 한다면 약 값이 더 나올 텐데.) 안전화는 현장 일이 험하다기 보다 카트나 파레트 자키 등에 발이 부딪히는 경우 안전을 확보하기 위해 예방 차원에서 필요하다. 현장을 겪어보니 사실 아주 부주의하지만 않다면 그럴 일도 없겠지만.

안전화의 종류도 많지만 믿을 수 있고 가벼운 KCS인증(인증 기준에 맞는) 안전화를 추천드려요. 실제 현장에서 쉽사리 착용하고 계신 분들을 볼 수 있어요. 오래 일하신 분들이 신었으니 초보 입장에서 모양이 괜찮다는 것 외에는 달리 기준이 없어요. 저도 첫째 둘째 날은 현장에 있는 거 신다가 도저히 안될 것 같아서 빠른 배송으로 주문했습니다. 해당 제품의 아래 링크가 가장 저렴하기는 한데 사이즈가 없는 것이 있어서 가격이 조금 있지만 다이얼로 조이는 YAK-405D를 보셔도 될 것 같습니다. 245~285까지 크기가 있고 상당히 많은 분들이 구매를 하셨네요.

​5. 양말 두 겹
발 보호를 위해서 긴 양말+발목 양말. 본인의 안전화에 적응되면 긴 양말 한 겹도 괜찮아요. 안전화가 발을 잘 받쳐줘서 오래 착용해도 생각보다 피부가 쓸리거나 무리가 가지는 않더라고요.
6. 활동이 편한 옷
날씨가 춥거나 더운 날은 물류창고 냉난방이 체온을 유지시켜 주지 못해요. 많이 움직이면 금세 땀이 나지만 활동이 줄어드는 시간에는 추울 수 있어서 쉽게 벗었다 입었다 할 수 있는 옷도 좋아요. 바지는 체육복이나 유사한 바지들 많이 입으십니다.
7. 치약, 칫솔

식사 후 양치, 이가 아프면 알바비가 금세 사라져요.

8. 간편한 가방

사물함이 작지 않아서 본인이 원하는 가방을 가져가세요. 가방에 들어가는 작고 가벼운 우산도 챙기세요. 우산이 크다면 현장의 우산 거치대 사용. 사물함 기둥 옆에 몇 군데 있어요.

작업용장갑(현장비치)– 본인 장갑을 일부러 가져오시는 분도 있어요. 하지만 현장에 있으니 그걸 사용하시는 게 한 푼이라도 절약. 작업을 하시면 장갑을 끼고 하지만 목장갑이라 손이 건조하니 손 건강에 필요한 크림을 미리 바르시는 게 좋아요.

쿠팡복장규정(참고) – 쿠팡 카톡 채널에 안내된 복장 규정도 참고하세요.

시계, 반지는 가져가지 않는 게 좋아요. 검색대 오해 발생 사전 차단. 귀에 밀착된 귀걸이는 하신분이 더러 있어요. 하지만 규정에는 맞지 않아요. 챙 있는 모자 착용 금지, 모자 달린 후드티 착용 금지(공정에 따라 입고 계신 분도 있더라고요. 문제가 된다면 안으로 넣어서 입으시면 될 것 같은데요. 무엇보다 안전에 관련된 문제여서 알아서 조심해야 합니다.)

마치며, 가방에 꼭 필요한 물건만 가져가시고 알바 + 쉬는 시간 휴식에 집중하시면 좋을 것 같아요. 항상 건강과 안전에 유의하세요.

* 업무 신청, 체크인/체크아웃, 버스, 공정별 하는 일, 난이도, 알바비, 준비물 등 궁금한 사항들은 아래 목록을 참조하세요.

 

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NVIDIA의 AI 혁신: GTC 2025와 글로벌 확장 – 계속되는 컴퓨팅 능력의 혁신

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[NVDIA는 어떤 회사인가]

NVIDIA는 GTC 2025에서 AI 기술의 새로운 진전을 보여주는 AI 칩 로드맵을 발표했다. 이 로드맵에는 Blackwell Ultra와 Vera Rubin 칩이 포함되어 있다. 이는 AI의 진화를 이끄는 중요한 기술로 자리잡고 있다. NVIDIA의 CEO인 젠슨 황은 이번 발표에서 AI 기술의 발전으로 컴퓨팅 수요가 100배 증가할 것이라고 예측했다. NVIDIA는 AI 기술의 발전에 맞추어, xAI와 GM 등과 협력하여 AI 인프라와 응용 분야를 확장하고 있다. 이번 발표에서는 NVIDIA의 GPU 기술이 앞으로의 AI 시대에 어떻게 중요한 역할을 할 것인지에 대해 다뤄졌다.

https://www.nvidia.com/ 2025년에도 어김없이 NVIDIA GTC를 개최하고 칩로드맵을 발표한 엔비디아의 홈페이지 링크다. 이제는 전 세계가 인정하는 최강의 기업이 된 NVIDIA. 하지만 불과 몇 년 전까지만 해도 우리는 그저 암호 화폐 덕에 돈 많이 번 그래픽카드(GPU) 회사로 알고 있었다. 그러나 젠슨 황은 처음부터 ‘컴퓨팅 능력의 혁신’이라는 명제를 붙잡고 있었다. 젠슨 황은 엔지니어 출신 CEO다. 2시간 넘는 프레젠테이션의 모든 숫자와 스펙 그리고 방향성이 머리 속에 들어있다. 그와 그의 회사가 우리 시대에 있기에 지금 AI는 작동하고 있다고 믿는다.

NVIDIA GTC 2025에서 젠슨 황은 동영상의 블루를 무대로 불러, 블루에게 "물리 엔진이 마음에 드냐, 너는 매우 스마트한 로봇이야”라고 칭찬을 했다. 그러자 블루는 사람이 기뻐 엉덩이를 흔드는 모습을 재현하며 환호성으로 들리는 로봇 음성을 냈다. 그리고 젠슨 황이 “곧 점심 먹을 시간이니 집에 가자”고 말하자 블루는 갑자기 시무룩한 움직임을 보였다. 젠슨 황이 “옆으로 움직여 서라”고 말하자 블루는 실제로 그렇게 했다.
NVIDIA, GTC 2025에서 신형 AI 칩 로드맵 발표, 젠슨 황이 블루와 이야기하고 있다. 출처: NVIDIA 홈페이지

 

[GTC에서 나온 NVIDIA관련 내용 요약]
  • AI가 에이전트 AI라는 새로운 단계로 접어들었다.

NVIDIA는 연례 GPU 기술 컨퍼런스(GTC)에서 2028년까지 이어질 AI 칩 로드맵을 공개했습니다. CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 새로운 “Blackwell Ultra”와 “Vera Rubin” 칩을 소개하며, AI가 “에이전트 AI(agentic AI)”라는 새로운 단계로 접어들었다고 강조했습니다. 그는 이러한 발전으로 인해 컴퓨팅 수요가 100배 증가할 것으로 예측했다. 이를 충족하기 위해 NVIDIA가 지속적으로 혁신을 주도할 것이라고 밝혔습니다. ( Reuters, 2025-03-18)

  • NVIDIA, xAI 및 주요 기업들과 AI 인프라 확장 협력

NVIDIA는 일론 머스크의 xAI, 마이크로소프트, 블랙록 등과 협력하여 300억 달러 규모의 AI 펀드를 통해 미국 내 AI 인프라를 확장한다고 발표했습니다. 이 프로젝트는 데이터 센터와 에너지 프로젝트를 포함하며, AI 붐을 뒷받침하기 위한 대규모 투자의 일환입니다. ( Financial Times, 2025-03-19)

  • 주가 변동과 시장 반응

NVIDIA는 GTC에서 새로운 AI 칩을 발표했으나, 투자자들의 기대에 미치지 못하며 주가가 하락했습니다. 2025년 들어 주가가 13% 하락한 가운데, 시장은 이번 행사가 AI 주식 랠리를 다시 촉발할 긍정적 촉매제가 되기를 기대했지만, 다소 실망스러운 반응을 보였습니다. ( Yahoo Finance, 2025-03-19)

  • GM과의 협력으로 AI 기반 차량 및 공장 혁신

NVIDIA는 제너럴 모터스(GM)와 협력하여 차세대 차량, 자율주행 시스템, 공장 자동화를 위한 AI 서비스를 제공합니다. 이를 위해 NVIDIA의 “Omniverse” 플랫폼과 맞춤형 AI 시스템이 활용될 예정입니다.(CNBC, 2025-03-18)

  • 미국 내 칩 생산에 수천억 달러 투자 계획(NVIDIA GPU)

젠슨 황은 향후 4년간 미국산 칩 및 전자 제품 생산에 수천억 달러를 투자할 계획이라고 밝혔습니다. 이는 AI 기술의 지속적인 성장과 미국 내 제조 역량 강화를 목표로 합니다. (Financial Times, 2025-03-20)

 

[Grok3의 추론기능을 통한 데이타 센터용 NVIDIA GPU 컴퓨팅 능력에 대한 질문과 답변]
Grok3를 이용해 시장 조사된 기존 출하량 컴퓨팅 수요 100배 증가로 가정해 본 데이타센터용 GPU수요이다. 숫자가 부정확하고 얼마든지 오류가 있을 수 있다. 또한 경기상황과 급변하는 AI시장이라는 큰 변수가 있으므로 단순 참고용으로 보자.
컴퓨팅 수요가 100증가할 때, GPU 수요는 AI기술 발전에 따른 효율성 개선에 힘입어 10배 늘어날 것으로 추정하고 있다. 데이터 센터용 NVIDIA GPU 수요는 2024년 300만개(H100) 에서 2025년 이후 300만~600만개(블랙웰) 추정. 블랙웰의 가격은 1~1.85배. 시장은 1~3배 수요를 예측. 매출은 1~5배사이.
NVIDIA CEO 젠슨 황이 언급한 “AI에 필요한 연산량이 100배 더 늘어났다”는 발언을 기반으로 GPU 수요 증가를 추정해보았다. 단순히 컴퓨팅 수요가 100배 증가한다고 해서 GPU 수요가 반드시 동일한 비율로 증가한다고 단정할 수는 없다. GPU 수요는 여러 요인에 의해 결정되기 때문입니다. 이를 개략적으로 살펴 보자.
주제: NVIDIA의 AI 혁신과 GPU 수요 증가
전제 (최신 뉴스 기반)
  1. NVIDIA는 GTC 2025에서 새로운 AI 칩 로드맵(Blackwell Ultra, Vera Rubin)을 발표하며, AI가 “에이전트 AI” 단계로 진화했다고 밝혔다. (Reuters, 2025-03-18)
  2. CEO 젠슨 황은 AI로 인해 컴퓨팅 수요가 100배 증가할 것으로 예측했다. (Reuters, 2025-03-18)
  3. NVIDIA는 xAI, GM 등과 협력하며 AI 인프라와 응용 분야를 확장 중이다. (Financial Times, CNBC, 2025-03-19)
  4. 최신 GPU(Blackwell, Blackwell Ultra 와 Vera Rubin)는 효율성이 과거 대비 수천 배 개선되었다. (Network World, 2024-10)
추론: GPU 수요는 얼마나 증가할까?
  • 전제 1: 컴퓨팅 수요가 100배 증가하면, GPU와 같은 하드웨어 수요도 증가한다. AI 작업은 GPU에 크게 의존하므로, 이론적으로 GPU 수요도 비슷한 비율로 늘어날 가능성이 있다.
  • 전제 2: 그러나 AI기술 발전으로 효율성 개선(예: Blackwell GPU의 10~100배 효율 증가)을 고려하면, 동일한 연산량을 처리하는 데 필요한 GPU 수는 줄어든다.
  • 조건 분석:
    • 효율성 개선 없음 → GPU 수요 100배 증가 (예: 10,000개 → 1,000,000개).
    • 효율성 10배 개선 → GPU 수요 10배 증가 (예: 10,000개 → 100,000개).
    • 효율성 100배 개선 → GPU 수요 1배 증가 (예: 10,000개 → 10,000~20,000개).
  • 결론: 현실적으로 NVIDIA의 기술 발전을 반영하면, GPU 수요는 최소 1배에서 최대 10배 수준으로 증가할 가능성이 높다. 100배에 달하려면 효율성 개선이 전혀 없어야 하지만, 이는 현재 상황과 맞지 않다.
[종합]

NVIDIA는 AI 칩혁신과 글로벌 협력을 통해 컴퓨팅 수요 폭증(100배)을 대비하고 있다. GPU 수요는 효율성 개선 덕분에 연산량 증가폭(100배)보다 훨씬 적게 늘어난다. 약 1~10배 증가 추정이 가능하다. 이는 NVIDIA의 시장 지배력 강화와 기술 최적화가 동시에 진행됨을 보여준다. 이상으로 NVIDIA GTC를 통한 젠슨 황 CEO의 AI 100배 수요에 대한 데이터센터용 GPU 수량을 간략하게 예상해 보았다.

  • 2024년에 약 2억~2억 4천만 개의 GPU가 사용됐다고 추정했다. 이 중 AI 데이터센터용(H100 등)은 약 300만 개 수준입니다.
  • AI 수요가 100배 늘면 데이터센터 GPU는 3,000만개 정도로 억제될 가능성이 큽니다. Blackwell Ultra와 Vera Rubin이라면 300만 ~600만개 수준으로 예상. 시장이 폭발적이라면 1,000만개.

 

다음 글 : AI관련 최신기사 AI가 당신의 다음 행동을 예측한다. 상상이 현실이 되다.

맥북 M3, M4, Nvidia노트북 AI성능비교와 선택, 맥북에어 M4 사전예약 할인

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맥북 M4 출시

드디어 맥북 M4 출시가 되었습니다. M4 덕분에 M3 가격도 많이 떨어져서 좋은 구매기회인 것 같아 사양을 알아보는 중인데요. 지금 노트북을 구매하면 제일 신경 쓰이는 부분이 도대체 AI성능은 어느 정도인 것을 구매해야 노트북이 조금이라도 더 시대를 버텨줄까 하는 궁금증이 생깁니다.

[AI 성능비교] 18 TOPS, 38 TOPS Neural Engine이라는 말이 숫자가 높으면 좋은 건 알겠는데 체감이 되지 않는다. IT분야에 강점이 있는 AI를 통해 궁금증을 조금이라도 줄이면 노트북 사양 선택이 좀 더 쉬울 수 있겠다. 18조, 38조 정말 대단한 수치인데 예를 살펴보자.

 

“애플 AI칩 초당 18조 연산(M3), 38조 연산(M4) 체감 성능 – 차이가 크다(Grok3 도움)”

M3 (18 TOPS): “내일 오전 10시 미팅 잡아줘” 같은 간단한 명령은 잘 처리하지만, “지난주 받은 이메일에서 PDF 첨부파일 찾아서 요약해 줘” 같은 복잡한 요청은 느리거나 실패할 확률 높음.

​M4 (38 TOPS): 같은 복잡한 요청을 더 빠르고 정확하게 처리. 예를 들어, “어제 찍은 사진 중에서 강아지가 나온 거 찾아서 친구한테 보내줘”라고 하면 사진 분석하고 메시지까지 2~3초 안에 완료.

체감: M4는 마치 똑똑한 비서가 바로 옆에서 대답해주는 느낌, M3는 조금 느린 동료 수준.

* TOPS는 “Tera Operations Per Second”의 약자입니다. 이는 초당 1조(테라) 연산 횟수를 의미하며, 주로 인공지능(AI) 프로세서의 성능을 측정하는 단위로 사용됩니다.

 

내용을 보면 M3에서 AI를 사용하면 답답하다는 이야기이다. AI를 사용하는 노트북을 선택한다면 무조건 M4칩으로 가야 한다는 말이다.

그리고 자세히 살펴보면 M4에어와 프로의 AI칩이 CPU, GPU, Neural Engine이 통합된 SoC(System on Chip) 형태로 AI 자체 칩 성능은 동일하다. 그렇지만 메모리대역폭 GPU성능으로 인한 차이가 발생된다.

그러면 그 차이가 어느 정도일지 Grok3에게 질문해 보았다.

 

“M4 AIR AI 체감 성능 – 참을 만하다. (Grok3 도움)”

에어의 AI칩이 프로 Max의 AI칩과 두 배의 시간이 걸릴 수도 있지만 10분 영상 요약에 10초와 20초 차이면 상당히 매력적이다. 참고로 10분 영상을 Grok3는 1.125G로 산정하고 칩의 속도를 계산했다고 합니다.  1.125G 영상은 우리가 AI작업을 하면서 편집하는 영상 범위에서는 상당히 큰 경우에 속한다. 또한 대규모 영상 및 AI작업은 NVIDIA 그래픽 카드를 장착한 PC에서 해야 효율성이 있을 것 같다. 물론 앞으로 AI가 어떻게 변하고 작업하는 영상의 품질과 시간이 어떻게 변할지는 알 수 없지만, 그건 그때 가서 결정.

맥북의 성능은 비쌀수록 뛰어나지만 AI 성능 차이를 고려해 보면 맥북 에어 M4도 지금 시점에서 상당히 매력적인 선택 포인트인 것 같다.

  • 에어 M4: 기본 AI 작업(사진 편집, 텍스트 생성)에서 충분히 빠름. 예: 사진 배경 제거 1~2초.
  • 프로 M4: 동일 작업에서 속도 차이 미미.
  • 프로 M4 Pro/Max: 대규모 AI 모델(예: 2000억 매개변수 LLM)이나 4K 영상에서 오디오/비디오 동시 분석 같은 고급 작업 가능. 예: 10분 영상 요약 10초 vs 에어의 15~20초.
  • 차이 체감: 일반 사용자는 거의 차이 못 느끼지만, 전문가 작업(머신 러닝, 데이터 과학)에서는 프로가 월등.
목록 맥북에어 M3(13/15인치) 맥북에어 M4(13/15인치) 맥북프로 M3(14인치) 맥북프로 M4(14/16인치)
출시 시기 2024년 3월 2025년 3월 2023년 10월 2025년 3월
CPU M3 8코어 M4 10코어 M3 8코어 M4 Pro: 14코어 M4 Max: 16코어
GPU M3 10코어 M4 8/10코어 M3 10코어 M4 Pro: 20코어 M4 Max: 40코어
GPU 성능 Metal 점수: 약 30,000 (10코어 기준) 1080p 게임: 25-30fps (중간 설정) M3 대비 약 30% 향상 1080p 게임: 35-40fps (중간 설정) Metal 점수: 약 35,000 1080p 게임: 약 30fps (중간 설정) M4 Pro: 최대 2배 향상 M4 Max: 최대 4배 향상 1440p 게임: 60fps 이상 (Max, 고사양)
AI 성능 M3 18TOPS Neural Engine M4 38TOPS Neural Engine M3 18TOPS Neural Engine M4 38TOPS Neural Engine
디스플레이 Liquid Retina 500니트 Liquid Retina 500니트 Liquid Retina XDR 600니트 Mini-LED XDR 1000니트, 120Hz
저장장치 2TB 2TB 최대 8TB 최대8TB
주요 특징 듀얼 디스플레이 지원 (M2 대비 GPU 15% 향상) M3 대비 GPU 약 30% 향상 Neural Engine 2배 향상 향상된 밝기 (600니트) GPU 성능 대폭 향상 고성능 작업에 최적화
가격(만원) 127 ~ 159 ~ 234~ 254 ~

* 가격은 3월20일 쿠팡 최저가 기준입니다.  변동 가격은 쿠팡 홈페이지에서 확인 부탁드립니다. 기다리는 에어는 공식출시 물건이 오려면 한달은 기다려야 하는 것 같네요. 

  • “M4의 Neural Engine은 AI 연산 처리에서 RTX 3050 수준의 성능을 제공하며, M4 Max는 RTX 4080 수준의 성능에 근접합니다. 다만, 이는 AI 연산 처리 성능이며, 딥러닝과 같은 특정 작업에서는 차이가 있을 수 있습니다.”
  • “M4의 Neural Engine은 일상적인 AI 작업에 충분한 성능을 제공하며, RTX 3050 수준의 AI 연산 처리가 가능합니다.”
  • “M4 Pro의 Neural Engine은 RTX 3060 Ti~3070 수준의 AI 연산 처리 성능을 제공하며, 뛰어난 전력 효율성을 자랑합니다. 다만, 딥러닝과 같은 전문적인 작업에서는 NVIDIA GPU의 CUDA와 같은 기술에 비해 성능이 다소 떨어질 수 있습니다.”

 

“맥북과 NVIDIA AI성능과 PC의 전력 비교 – 소비전력 차이가 생각보다 크다.(Grok3, Gemini 도움)”

항목 맥북 에어 M4 맥북 프로 M4 Pro 맥북 프로 M4 Max NVIDIA RTX 3060 (노트북) NVIDIA RTX 4060 (노트북) NVIDIA RTX 4080 (노트북)
AI 성능 (TOPS) 38 TOPS (Neural Engine) 38 TOPS (Neural Engine) 38 TOPS (Neural Engine) 80~100 TOPS (Tensor 코어) 100~120 TOPS (Tensor 코어) 200~250 TOPS (Tensor 코어)
GPU 성능 (Metal 점수) 약 45,000 약 113,590 약 192,743 약 85,000~95,000 약 100,000~120,000 약 200,000~220,000
메모리 대역폭 120GB/s 273GB/s 546GB/s 192GB/s 256GB/s 504GB/s
RAM 용량 최대 32GB (통합 메모리) 최대 64GB (통합 메모리) 최대 128GB (통합 메모리) 6GB GDDR6 8GB GDDR6 12GB GDDR6
TDP (소비 전력) 약 20~25W 약 30~35W 약 40~46W 80~115W 80~115W 120~175W
영상 처리 속도 (4K 영상 요약) 약15~20초 약12~15초 약8~10초 약12~15초 약10초 약6~8초
실사용 비교 팬리스로 저소음, 효율적이나 장시간 작업 한계 중급 AI 작업 가능, 전력 대비 효율성 높음 고급 AI 작업 가능, RTX 4080에 근접한 성능 딥러닝에 강하지만 맥북 대비 전력 소모 큼 중급 AI 작업 최적화, CUDA 기반 작업에 강함 고성능 AI 작업 최적, 맥북 대비 높은 전력 소모

외장 NVIDIA사용 노트북과 M4칩의 전력 차이가 생각보다 너무 크네요. 맥북에서 M4는 거의 LED전구 수준이네요. 확실한 것은 Hardware Monitor로 실제 대기/사용/최대 사용을 검증해야 할 것 같네요.

 

맥북프로 M4 출처: 애플 홈

 

REVIEW

이번 비교 글을 작성하면서 저는 앞으로 어떤 맥북을 선택할 것인지 결정했는데요. 이 글을 읽으시는 분에게도 결정 장애에 조금이라도 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 사양이 복잡하고 AI기능까지 추가되어 비교에 어려움이 크네요. 또한 검토용으로 사용한 ChatGpt, Grok3, Gemini가 각자 다른 답변을 출력해서, 적절한 수준에서 내용을 통합했습니다. 일부 오류가 있을 수 있지만, M4칩 노트북의 가격대 및 AI성능을 고려한 선택에 도움이 되면 좋겠습니다.

 

맥북에서 M4 사전예약할인 행사

드디어 기다리던 사전예약 시작, 아래 링크나 이미지 클릭하시면 확인하실 수 있어요.

https://link.coupang.com/a/cl3sYZ

“이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.”

 

 

 

AI가 당신의 다음 행동을 예측한다. 상상이 현실이 되다.

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2002년 마이너리티 리포트 영화 포스터 출처: 나무위키

1. AI가 인간의 행동을 예측하는 영화적 상상

스티븐 스필버그 감독의 영화 마이너리티 리포트. 인간(범죄자)의 행동을 미리 예측해 처벌하는 내용을 보고 흥미있지만 말도 안되는 일이라고 생각한 적이 있었다. 하지만 그 영화로 부터 23년이 지난 2025년 지금의 AI발전 속도는 그런 생각을 무색케한다. 원작자는 Philip K. Dick입니다. 그는 미국의 저명한 SF 작가로, 1956년 단편 소설 “The Minority Report”의 작가이며 이 분도 대단하다는 생각이 드네요.

 

2. 최근 중국의 레드아이 AI가 공중전에서 인간 조종사를 압도하는 이야기

AI기술과 관련한 최근의 기사다. 제목도 자극적이다. 중국의 ‘레드아이 AI’, 공중전에서 인간 조종사의 마지막 희망을 없애다.

요약하면 공중전에서 AI는 인간 조종사의 예측 불가능성이 더 이상 우위가 되지 않는 다는 점이다. 마치 바둑에서 더 이상 인간의 수가 통하지 않는 느낌과 동일한 것 같다. 이세돌과 알파고의 대국을 보면서 떨리던 이세돌의 손을 잊을 수가 없다. 그런데 어쩌면 지금 현재 그의 떨림이 촉각을 곤두 세우면 이제 누구에게나 온몸으로 전해지는 그런 시대가 되었다.

이세돌 알파고 2국 이세돌은 이날 돌을 던졌다. 대국기간 – 2016.03.09~15일. 불계패. 출처: 구글 딥마인드

3. 그록3 AI를 통해 요약해 본 레드아이 AI 연구에 대한 기사들

그록3 AI를 통해 요약한 중국의 레드아이 AI 연구에 대한 내용이다.

기사의 마지막에 보면 민간 분야에서도 예측 모델링의 발전으로 이어질 수 있다는 내용이 있다. (예: 자율주행, 로봇공학 등).

사용자가 언급한 내용은 *South China Morning Post (SCMP)*의 2025년 3월 11일 기사 “China’s red-eye AI just killed human pilots’ last hope to win in air combat: researchers”를 기반으로 한 것입니다. 아래에 원문의 주요 내용을 바탕으로 더 자세히 요약하고 확장된 정보를 제공하겠습니다.

기사 요약 및 내용 확장

  • 제목: 중국의 ‘레드아이 AI’, 공중전에서 인간 조종사의 마지막 희망을 없애다: 연구자들

  • 주요 내용:

  • 연구에 따르면, 중국의 노스웨스트 기계전기공학연구소(Northwest Institute of Mechanical & Electrical Engineering) 과학자들이 개발한 새로운 AI 시스템이 인간 조종사의 예측 불가능한 기동(manoeuvres)을 예측할 수 있는 수준에 도달했다. 이 시스템은 적외선 이미징(infrared imaging)과 AI 기반 예측 모델링(predictive modeling)을 결합해 상대 항공기의 미세한 날개와 꼬리 움직임을 분석한다.

  • 기존 AI 공중전 시스템은 궤적 기반 예측(trajectory-based prediction)에 의존했기 때문에, 인간 조종사가 갑작스럽고 비선형적인 기동을 할 때 이를 제대로 파악하지 못하는 단점이 있었다. 하지만 이번 연구는 항공기의 물리적 메커니즘에 초점을 맞춰 이러한 한계를 극복했다.

  • 연구를 이끈 선임 엔지니어 린 즈웨이(Lin Zhiwei)는 이 기술이 미국의 F-15 같은 민첩한 전투기를 무력화할 가능성을 언급했다.

  • 발표: 이 연구는 2024년 12월 Journal of Gun Launch & Control에 게재되었으며, 2025년 3월 11일 SCMP를 통해 대중적으로 보도되었다.

  • 영향:

  • 군사 분야에서 이 기술은 공중전의 판도를 바꿀 수 있는 잠재력을 지녔다. 인간 조종사의 예측 불가능성이 더 이상 AI에 대한 우위로 작용하지 않을 수 있다는 점에서 주목받고 있다.

  • 과학적으로는 AI의 실시간 데이터 분석 및 적응 능력이 한 단계 진화했음을 보여준다.

추가적인 맥락

  • 이 기술은 중국의 ‘Made in China 2025’ 계획과 연계될 가능성이 있으며, AI를 통해 군사 및 산업 경쟁력을 높이려는 중국의 전략을 반영한다.

  • SCMP 기사에 따르면, 이 AI는 단순히 군사적 용도에 국한되지 않고, 민간 분야에서도 예측 모델링의 발전으로 이어질 수 있다(예: 자율주행, 로봇공학 등).

AI기술 발전으로 AI가 인간의 다음 행동을 예측할 수도 있다고 생각하니 대단하다는 생각이 드는 한편, 왠지 무섭다는 생각도 드네요. 

 

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