AI 이후의 세상을 읽다
인공지능은 고가의 GPU가 없어도 CPU와 RAM만으로 추론할 수 있다. CPU 멀티코어와 메모리 대역폭, 양자화 기술을 활용하면 경량 AI 모델을 저비용으로 실행할 수 있으며, 이는 GPU와 CPU의 역할을 분산해 AI 인프라 비용을 낮추는 방법이 될 수 있다. 나아가 CPU 기반 추론은 Edge AI와 Physical AI로 확장하기 위한 중요한 기반이 된다. CPU AI 추론 기본 원리 인공지능 … 더 읽기
AI가 텍스트로 답하는 것을 넘어 화면을 직접 보고 마우스와 키보드를 조작하는 시대가 열렸다. AI Computer Use는 화면을 이해하고 필요한 작업을 스스로 수행하는 기술이다.이제 AI Agent는 API가 없는 웹사이트와 프로그램까지 직접 조작하며 인간의 컴퓨터 사용 방식을 대신하기 시작했다. AI Agent와 API·Tool 현대적인 디지털 서비스들은 개발자를 위해 API라는 정돈된 통로를 열어둔다. 애플리케이션끼리 서로 데이터를 주고받으며 매끄럽게 맞물리도록 … 더 읽기
인공지능의 경쟁력은 더 똑똑한 모델을 만드는 데 있지 않다. 사용자의 말을 알아듣고 직접 일을 처리하는 에이전트와, 그 뒤에 촘촘하게 엮인 생태계 싸움에서 판도가 갈린다. AI Agent란 무엇인가? 챗봇에서 실행형 AI로의 진화 지금까지 생성형 AI의 역할은 대개 질문에 답을 해주는 선에 머물러 있었다. 사용자가 무언가를 물어보면 AI는 방대한 데이터를 뒤져 정보를 찾아내고 글을 요약하거나 코드를 짜주었다. … 더 읽기
2026년 중국 AI 모델 성능은 더 이상 미국 AI를 뒤쫓는 추격자라는 말만으로 설명하기 어렵다. 일부 모델은 미국 최상위 모델과 직접 비교할 수 있는 수준까지 올라왔고, 낮은 비용과 오픈웨이트 전략, 빠른 서비스 적용을 앞세워 실제 개발 시장에서도 영향력을 확대하고 있다. DeepSeek를 비롯해 Tencent, Xiaomi, Z.ai, MiniMax, Moonshot AI 등 여러 기업이 동시에 글로벌 시장에서 경쟁하고 있다. … 더 읽기
서비스 목적에 맞는 모델을 고르는 일은 AI 개발의 성패를 가르는 첫 단추다. 비용과 속도부터 프롬프트 준수 능력까지 실제 현업에서 부딪히는 기준들을 짚어본다. AI 서비스를 처음 만들 때 개발자들이 가장 먼저 마주하는 고민은 모델 선택이다. 무조건 성능이 뛰어난 모델을 쓰면 감당하기 힘들 정도로 운영비가 불어난다. 반대로 비용만 아끼려다 보면 사용자 이탈이 생겨 곤란해진다. 현업에서 서비스를 굴려보면 … 더 읽기
제미나이 로보틱스 ER 2(Gemini Robotics ER 2)는 로봇이 단순히 움직이는 단계를 넘어, 현실 공간을 이해하고 스스로 계획하며 판단하는 체화 추론(Embodied Reasoning) 모델이다. 물리적 세계에서 장기 작업을 수행하기 위한 로봇의 두뇌 역할을 담당한다. 기존 로봇은 계획을 모두 끝낸 뒤 움직였다. 반면 Gemini Robotics ER 2는 작업을 수행하는 동안에도 다음 행동을 계속 계산한다. 즉, 움직이면서 동시에 생각하는 … 더 읽기
구글 딥마인드가 내놓은 제미나이 로보틱스 2(Gemini Robotics 2)는 단순한 제어 기술의 업데이트를 넘어, AI가 가상 세계를 벗어나 물리적 현실에서 실제로 일하는 실행 계층으로 진화했음을 보여주는 결정적 분기점이다. 제미나이 로보틱스 2(Gemini Robotics 2), 1세대 차이점 분석 왜 2세대가 나왔을까 1세대 로보틱스 모델은 언어와 시각 정보를 바탕으로 로봇의 행동을 지시하는 가능성을 보여주었다. 하지만 복잡하고 긴 호흡의 작업을 … 더 읽기
AI의 성능은 프롬프트만으로 결정되지 않는다. 실제 서비스 수준을 좌우하는 것은 컨텍스트의 품질이다. 이러한 컨텍스트를 설계하고 관리하는 기술이 바로 Context Engineering(컨텍스트 엔지니어링)이다. 질문만으로 답을 찾지 못하는 이유 흔히 사용자가 질문을 던지면 AI가 곧바로 정답을 꺼내온다고 생각한다. 실제 개발 환경에서는 완전히 다른 방식으로 작동한다. 사용자의 질문은 가공되지 않은 원석에 불과하다. 여기에 인공지능이 참고해야 할 주변 정보가 더해져야 … 더 읽기
중국 AI 반도체 기술은 미국에 뒤처져 있다는 평가를 받는다. 그러나 이들은 미세 공정 경쟁 대신 설계부터 생산, 패키징까지 이어지는 독자적인 AI 생태계를 통째로 구축하는 다른 길을 선택했다. 미래 AI 시장은 성능 경쟁과 함께 자립된 공급망 경쟁이 동시에 진행되며, 미국과 중국을 중심으로 한 두 개의 AI 생태계가 형성될 가능성이 커지고 있다. 미국이 중국 반도체의 손발을 묶은 … 더 읽기
최근 중국은 기술 연구실에 머물던 인공지능을 일반 소비자가 구매하는 중국 AI 제품으로 빠르게 전환시키고 있다. 국내에서는 연구개발이나 시범 사업의 형태로 접하는 경우가 많은 AI 기능들이, 중국에서는 이미 10만 원대 하드웨어에 탑재되어 판매되는 사례를 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 결국 미래 AI 경쟁은 모델의 지능 순위가 아니라, 누가 더 저렴하고 빠르게 물리적 제품에 AI를 이식하느냐의 싸움으로 … 더 읽기