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[How] 어떻게 프롬프트로 연봉을 올리나 어떻게 프롬프트로 연봉을 올리나비전공자가 AI 프롬프트 기술로 연봉을 올린다는 말은 마법 주문을 외우면 월급이 뛰는 이야기가 아니다. 핵심은 업무 성과를 더 빠르고 선명하게 만드는 것이다. 회사는 “AI를 쓸 줄 압니다”보다 “AI로 시간을 줄이고 품질을 높였습니다”에 돈을 낸다. 프롬프트는 문장이 아니라 성과를 설계하는 작업 지시서다.1. 프롬프트는 질문이 아니라 업무 설계다초보자는 AI에게 “보고서 써줘”라고 말한다. 숙련자는 목적, 대상, 자료, 형식, 제약, 검증 기준을 함께 준다. 그래서 프롬프트 기술은 문장 꾸미기가 아니라 문제 정의 능력에 가깝다.목표: 무엇을 끝낼 것인가맥락: 누구를 위한 결과인가형식: 표, 요약, 이메일, 보고서 중 무엇인가검증: 어떤 기준으로 틀림을 잡을 것인가2. 비전.. 2026. 7. 12.
[Why] 왜 빅테크는 데이터센터에 붓나 왜 빅테크는 데이터센터에 붓나글로벌 빅테크가 데이터센터에 쓰는 돈은 단순한 서버 구매가 아니다. 생성형 AI 시대의 자본 지출은 미래 소프트웨어 유통권, 클라우드 고객, 전력 접근권, 모델 실행 능력을 한꺼번에 사는 행위에 가깝다. 겉으로는 건물과 서버랙이지만, 실제로는 AI 경제의 공장 부지를 선점하는 전쟁이다.1. 데이터센터는 왜 AI 공장인가AI 모델은 마법처럼 떠다니지 않는다. 학습에는 GPU와 네트워크가 필요하고, 서비스에는 추론 서버와 냉각, 전력, 보안이 필요하다. 그래서 데이터센터는 AI 공장이 된다. 질문 하나를 처리하는 뒤편에는 칩, 전기, 광섬유, 냉각수, 운영 인력이 붙어 있다.모델 학습: 대규모 GPU 클러스터 필요추론 서비스: 사용자가 늘수록 서버 수요 증가기업 고객: 보안, 지.. 2026. 7. 10.
[How] 어떻게 행동AI가 SaaS를 흔드나 어떻게 행동AI가 SaaS를 흔드나생성형 AI의 다음 국면은 더 긴 답변을 쓰는 기술이 아니다. 핵심은 행동 모델이다. 사용자의 목표를 이해하고, 필요한 도구를 호출하고, 데이터를 읽고, 양식을 채우고, 결과를 보고하는 AI가 기업 소프트웨어의 기본 전제를 흔들고 있다. 지금까지 앱은 사람이 로그인하고 클릭할 때만 가치가 생겼다. 앞으로는 사람이 앱을 직접 쓰지 않아도, AI가 여러 시스템을 오가며 일을 끝내는 장면이 늘어날 수 있다.1. 행동 모델은 무엇이 다른가일반 챗봇은 설명한다. 행동형 AI는 실행한다. 예를 들어 사용자가 “지난달 미납 고객을 정리하고 후속 메일 초안을 만들어줘”라고 말하면, AI는 CRM, 결제 기록, 이메일 도구, 문서 시스템을 순서대로 연결한다. 이 변화는 소프트웨어의 중심.. 2026. 7. 10.
[What] 무엇이 오리온칩인가 [What] 무엇이 오리온칩인가오리온칩은 현재 공식 상용 제품명으로 확정됐다고 단정하기 어렵다. 더 안전한 설명은 “OpenAI가 자체 AI 가속기 개발을 추진한다는 보도와 함께 시장에서 쓰이는 가칭 또는 별칭”이다. 즉 핵심은 이름보다 구조다. OpenAI가 남의 GPU만 빌려 쓰는 회사에서, 자신에게 맞춘 연산 장치를 갖고 싶은 회사로 바뀌려 한다는 점이다.1. AI 가속기는 무엇인가AI 가속기는 거대 모델의 행렬 연산, 메모리 이동, 토큰 생성 같은 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 칩이다. GPU가 범용 고속도로라면, 맞춤형 AI 가속기는 특정 화물을 반복 운송하는 전용 선로에 가깝다. 멋은 덜하지만 청구서에는 꽤 예민하게 반응한다.구분역할핵심 변수GPU범용 학습·추론생태계와 공급ASIC특정 연산.. 2026. 7. 9.
[Why] 왜 오픈AI는 오리온을 품나 [Why] 왜 오픈AI는 칩을 품나오픈AI가 자체 AI 가속기, 가칭 오리온에 집착하는 이유는 멋진 반도체 배지를 달고 싶어서가 아니다. 생성형 AI의 진짜 비용은 모델 발표장이 아니라 데이터센터 청구서에서 나온다. 결국 질문은 간단하다. 남의 GPU 고속도로를 계속 탈 것인가, 아니면 자기 전용 차선을 만들 것인가.1. AI의 병목은 이제 모델만이 아니다초기 생성형 AI 경쟁은 누가 더 똑똑한 모델을 내놓는가에 집중됐다. 그러나 사용자가 늘고 추론 요청이 폭증하면 이야기는 바뀐다. 학습보다 더 무서운 것은 매일 반복되는 추론비용이다. 답변 하나, 이미지 하나, 코드 제안 하나가 모두 전력과 칩 시간을 먹는다. 말하자면 AI는 똑똑한 직원이지만, 급여명세서가 서버랙 단위로 온다.병목무엇을 압박하나자체칩의.. 2026. 7. 9.
[Why] 왜 오픈AI는 돈에 흔들리나 [Why] 왜 오픈AI는 돈에 흔들리나오픈AI 갈등의 핵심은 돈이 없어서가 아니다. 오히려 너무 큰돈이 들어오려 할 때, 그 돈을 어떤 그릇에 담을지가 문제다. 비영리 미션, 영리 자회사, 전략적 파트너, 규제 검토, 투자자 권리가 한 테이블에 앉으면 회의실 온도는 AI 서버보다 빨리 오른다.1. 출발은 비영리였고, 비용은 영리처럼 커졌다오픈AI는 인공지능이 인류에 이롭게 쓰여야 한다는 목표로 출발했다. 그러나 거대 모델 개발에는 데이터센터, GPU, 연구 인력, 전력 계약이 필요하다. 그래서 2019년 캡드 프로핏 구조가 등장했다. 비영리 조직이 통제권을 유지하면서도 외부 자본을 받을 수 있게 만든 절충안이었다.구조목적갈등비영리 지배공익 미션 보호투자자 통제권 제한영리 자회사자본 조달수익 배분과 지분 .. 2026. 7. 8.
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