Ⅰ. 서론

Ⅱ. AI 인프라 SW-HW 5계층 구조

1. AI 인프라의 개념과 분석 범위

2. 프레임워크 ­ 인프라 종속의 출발점

3. 컴파일러와 최적화 도구 ­ 성능 격차를 만드는 핵심

4. 가속 라이브러리 ­ 칩의 잠재력을 현실화하는 소프트웨어

5. 드라이버 및 런타임 ­ HW 제어와 생태계 종속의 완성점

6. 하드웨어 - 소프트웨어가 성능을 실현하는 대상

7. 계층 간 상호작용: HW-SW 공동설계가 경쟁력을 결정

III. 주요국·주요 기업의 AI 소프트웨어 생태계 전략

1. NVIDIA: 수직통합 생태계의 완성

2. Google: 프레임워크-컴파일러-칩 일체화 전략

3. 중국: 자립화와 생태계 구축의 이중 과제

4. AMD·Intel: 후발 주자의 추격 전략

5. 한국: 현황과 과제

IV. 결론 및 정책적 시사점

1. 연구 결과 요약

2. K-NPU 포지션 진단

3. 정책적 시사점

참고문헌 

[원문보기]