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생성형 AI4

[Why] 왜 메타는 라마에 수조 원을 붓나 [Why] 왜 메타는 라마에 수조 원을 붓나핵심은 무료가 아니라 통제권이다. Meta가 Llama에 막대한 돈을 쓰는 이유는 착한 개발자 후원회가 되기 위해서만이 아니다. 오픈 모델을 확산시키면 개발자, 연구자, 스타트업, 기업이 Meta식 AI 생태계에 익숙해진다. 공짜처럼 보이는 모델은 때로 가장 비싼 플랫폼 전략이다.1. 왜 공개 모델이 무기가 되나오픈소스처럼 보이는 전략은 폐쇄형 AI 기업을 견제한다. Llama는 공개 가중치 기반으로 널리 배포되지만, 라이선스 조건이 있으므로 완전한 OSI식 오픈소스와는 구분해야 한다. 그래도 개발자는 직접 실험하고, 튜닝하고, 제품에 붙일 수 있다.개발자가 모델 구조와 배포 방식에 익숙해진다.폐쇄형 API 비용과 의존도를 낮출 수 있다.커뮤니티가 튜토리얼, 파.. 2026. 7. 20.
[Why] 왜 AI 에이전트가 뜨나 👉https://www.youtube.com/@Koreaallinfo👉https://www.youtube.com/@USAallinfo왜 AI 에이전트가 뜨나AI 에이전트가 뜨는 이유는 단순하다. 사람들은 이제 “답을 잘하는 AI”보다 업무를 실제로 진행하는 AI를 원하기 때문이다. 과거의 생성형 AI는 질문을 받으면 문장, 이미지, 코드 초안을 돌려주는 데 강했다. 그러나 실제 업무는 답변 하나로 끝나지 않는다. 자료를 찾고, 기준을 확인하고, 파일을 정리하고, 담당자에게 전달하고, 결과를 다시 점검해야 한다. AI 에이전트는 이 여러 단계를 목표 중심으로 연결하려는 접근이다.여기서 중요한 구분이 있다. AI 에이전트는 마법의 직원이 아니다. 보통은 언어 모델에 검색, 데이터베이스, 문서, 일정, 내.. 2026. 7. 16.
[How] 광자 컴퓨팅은 어떻게 AI 전력벽을 깨나 [How] 광자 컴퓨팅은 어떻게 AI 전력벽을 깨나핵심은 더 빠른 칩이 아니라 덜 낭비하는 연산이다. 생성형 AI는 토큰을 만들 때마다 행렬연산, 메모리 접근, 데이터 이동, 냉각 비용을 요구한다. GPU가 강해져도 데이터센터 전력과 냉각이 따라오지 못하면 AI 확장은 전력벽에 부딪힌다.1. 왜 AI는 전기를 먹는 괴물이 됐나대형 모델은 학습뿐 아니라 추론에서도 막대한 연산을 반복한다. 특히 사용자가 많아질수록 토큰 생성 비용이 누적된다. 문제는 연산 자체보다 데이터 이동이다. 메모리와 칩 사이, 칩과 칩 사이를 오가는 전기 신호가 열과 전력비를 만든다.모델 크기가 커질수록 메모리 대역폭 부담이 커진다.데이터센터는 전력망, 냉각, 부지 제약을 동시에 받는다.전력 효율은 AI 비용 구조의 핵심 지표가 된다.. 2026. 7. 7.
[What] AI 에이전트가 검색을 바꾼다 [What] AI 에이전트가 검색을 바꾼다검색은 사라지지 않는다. 다만 우리가 알던 검색은 조용히 낡아가고 있다. 키워드를 입력하고, 링크를 고르고, 여러 페이지를 비교하던 방식은 AI 에이전트 앞에서 느려 보이기 시작했다.AI 에이전트는 단순히 답을 보여주는 도구가 아니다. 사용자의 의도를 해석하고, 정보를 비교하고, 다음 행동까지 제안하는 검색의 대리자에 가깝다. 편해지는 만큼 위험한 질문도 생긴다. 누가 답을 고르고, 누가 보이지 않게 되는가.검색은 링크 중심에서 답변과 실행 중심으로 이동할 수 있다.SEO는 죽는 것이 아니라 AI가 읽는 방식으로 바뀔 가능성이 크다.콘텐츠 생산자는 클릭보다 신뢰 신호를 더 고민해야 한다.1. 검색창은 명령창으로 바뀐다기존 검색은 사람이 직접 고르는 구조였다. 여러.. 2026. 6. 22.
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