AI·테크
AI 모델과 에이전트, 반도체, 로봇과 디지털 인프라의 변화를 근거와 사례로 해설합니다.
2026
딥시크 Super-agent는 R1이 될 수 있을까요
R1이 흔든 건 성능이 아니라 가격표였어요
AI·테크메타 AI가 틀리면, 법적으로는 고객 잘못이에요
11월 20일로 미뤄진 메타 상업 약관이 보여주는 것, 이제 변호사와 법률의 시간이에요
AI·테크우버는 코드 지우는 AI에게 무엇을 맡기지 않았을까
플래그 1만 6천 개를 정리한 AutoClean, 에이전트 곁에 붙여 둔 도구·권한·심판의 분업표
AI·테크🔒 글 한 줄 못 쓰는 AI에 개발자들이 몰렸어요
Jev가 매긴 '판단'의 가격, 그리고 제가 다섯 가지 행동만 하는 모델을 만드는 이유
AI·테크🔒 샤오미 1.22TB/s와 애플 1.2TB/s, 범위가 달라요
샤오미 1.22TB/s는 O100 칩의 근접 메모리 대역폭, 애플 1.2TB/s는 512GB 통합 메모리 전체에 걸린 대역폭이에요
AI·테크🔒 제 노트북이 생각만 하다 멈췄어요
Qwen 3.8 27B를 노트북에서 실행하다 답을 받지 못한 경험을 다뤘어요. 높은 추론 기본값과 실행 도구의 컨텍스트 한도가 결과에 어떤 영향을 주는지 살펴봤어요.
AI·테크🔒 AI 반도체 병목이 연산에서 메모리로 옮겨갔어요
엔비디아 서버값 15% 인상과 메모리 계층 분화, 국산 NPU의 기회를 정리했어요
AI·테크🔒 알리바바가 CPU 메모리에 둔 510억 파라미터 조회표
510억 파라미터 N-gram 조회표를 GPU가 아닌 서버 CPU 메모리에 둔 이유와, 9분의 1·8.6배 같은 발표 수치가 무엇을 잰 값인지 정리했어요
AI·테크🔒 에이전트 확산에 서버 CPU 시장 6배 전망
보조 역할로 여겨지던 서버 CPU 시장이 2030년 2,100억 달러로 6배 커진다는 BofA 전망을 풀어봐요
AI·테크🔒 같은 사람인데 이름을 바꾸니 거짓이 됐어요
성능이 같아져도 대체되지 않는 자리가 있어요. 결과물만 쓰는 자리와 누구 이름으로 나가는지가 효력을 좌우하는 자리를 구분해봤어요
AI·테크🔒 버너스리가 모범으로 든 URL은 넉 달 만에 사라졌어요
버너스리가 모범 사례로 든 URL은 넉 달 만에 사라졌지만, 그 글 자체는 28년째 같은 주소에서 열려요. 링크 로트의 원인과 AI 시대의 의미를 정리했어요
AI·테크🔒 회사 보고서가 챗봇 말투를 가르쳤다
ChatGPT는 이제 사람보다 줄표를 덜 써요. 이코노미스트가 120만 단어를 비교해 찾은 AI 글의 특징 네 가지와, 그 문체가 어디서 왔는지 정리했어요.
AI·테크🔒 OpenAI가 투자한 법률 AI 하비, 바탕은 중국 오픈웨이트
두 달과 GPU 150장이면 특화 모델을 다시 학습시킬 수 있어요. 하비가 중국 오픈웨이트를 고른 이유와, 1,750개 업무 환경이 자산이 된 이유를 정리했어요
AI·테크🔒 다른 사람이 실제로 써야 에이전트도 제품이에요
AI와 대화해 결과물을 만드는 사람은 많아요. 자신이 만든 에이전트·스킬을 다른 사람이 계속 쓰게 만드는 일에는 더 많은 준비가 필요해요.
AI·테크🔒 한국 근로자 51.8%가 업무에 AI를 쓰는 환경에서
높은 AI 활용률과 생각의 외주화를 함께 살피며, 측정된 결과와 우려를 구분해요
AI·테크🔒 폰을 끊겠다던 467명, 버틴 건 119명
2주간 폰 인터넷을 끊은 실험의 효과 크기와, 동의자 467명 중 119명만 끝까지 지킨 순응률을 함께 살펴봤어요
AI·테크🔒 마이크로소프트가 6,000명을 고객사에 상주시키는 이유
마이크로소프트 25억 달러·6,000명 조직과 AWS 10억 달러 투자, MIT NANDA 보고서가 지목한 도입 실패 원인을 정리해요
AI·테크🔒 난제 10개와 함께 나온 62쪽 실패 기록
오픈AI 아스트라가 수학·이론컴퓨터과학 난제 10개 결과를 발표하면서, 실패한 접근을 정리한 62쪽 문서도 함께 공개했어요. 네 가지 실패 유형과 결과의 실효 범위를 짚었어요.
AI·테크🔒 Claude는 텍스트에 워터마크를 어떻게 심을까
이미지는 사람이 못 느끼는 여백에 신호를 숨기지만 텍스트에는 그 여백이 없어요. 모델이 단어를 고르는 방식을 바꿔 표식을 심는 원리와, 짧은 글·다시 쓰기에서 무너지는 한계를 정리했어요.
AI·테크🔒 메타가 장애 조사 판단을 AI에 맡기지 않는 이유
AI에 일 맡기려면 그 일이 먼저 코드여야 한다는 메타의 5년치 결론
AI·테크🔒 봇에게 이름과 지갑을 준 클라우드플레어
지갑에 돈을 넣고 쓰는 기능은 아직 예고 단계이고, 지금 할 수 있는 건 cloudflare.pay 주소 선점이에요
AI·테크🔒 버그만 잡겠다는 팀장은 왜 없을까
GitClear 집계 기준 리팩토링 비중 3.8%, 중복 블록 81% 증가 — 고치는 일에 보상이 없는 구조를 짚어요
AI·테크🔒 가중치는 공개됐는데 개인은 못 돌리는 오픈 웨이트
Kimi K3는 가중치만 1.5TB가 넘어요. 연산에 일부 파라미터만 쓰는 MoE 모델도 자체 구동에는 큰 메모리가 필요한 이유를 살펴봐요.
AI·테크🔒 AI 결과를 검증할 때 나눠 봐야 할 두 가지 검사
AI가 만든 결과를 코드로 검사할 때와 모델에게 평가를 맡길 때는 확인할 수 있는 것이 달라요. 작업에 맞는 검증 기준을 살펴봤어요.
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