AI는 글자를 읽지 않는다. AI Token(토큰)이란 무엇인가?

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AI Token(토큰)은 생성형 AI가 문장을 이해하고 계산하는 최소 정보 단위다. ChatGPT나 Claude 같은 AI는 사람이 보는 글자를 그대로 읽는 것이 아니라 문장을 토큰(Token)으로 분해한 뒤 숫자와 벡터로 변환해 계산한다. 토큰을 이해하면 AI의 작동 원리와 API 비용, 컨텍스트 윈도우가 왜 토큰 기준으로 결정되는지 자연스럽게 이해할 수 있다. AI는 왜 Token(토큰)으로 문장을 이해할까? 사람은 어릴 때부터 언어를 … 더 읽기

MCP(Model Context Protocol), 피지컬 AI가 세상과 연결되는 방법

AI가-세상과-연겨되는-인터페이스-MCP

생각만 하던 인공지능이 마침내 현실 세계의 기계를 움직이기 시작했다.그동안 디지털 화면에 갇혀 있던 AI 두뇌에 현실과 연결되는 강력한 손발이 생겼다.그 핵심 열쇠인 MCP(Model Context Protocol)가 바꾸어 놓을 피지컬 AI의 미래와 그 이면을 알아본다. AI가 똑똑해도 공장 설비를 못 멈춘 이유 인공지능은 그동안 방대한 지식을 뽐냈지만 정작 현실의 기계 하나 제대로 움직이지 못했다. 챗GPT에게 공장 온도가 … 더 읽기

파인튜닝과 RAG, 무엇이 다를까?

파인튜닝 vs RAG 차이점

챗GPT가 모든 것을 외우지 못한다는 한계에서 출발한 RAG 기술은 AI에게 실시간으로 책을 찾아주는 오픈북 시스템이다. 기존의 파인튜닝이 AI의 말투와 전문성을 훈련한다면, RAG는 최신 정보와 내부 문서를 실시간으로 공급하는 역할을 맡는다. 두 기술은 대립하는 것이 아니라 상호 보완하며 발전하고 있으며, 앞으로는 문서 검색을 넘어 인간의 행동과 감각을 검색하는 단계로 진화할 준비를 하고 있다. 챗GPT가 모든 것을 … 더 읽기

AI가 답변을 만드는 데 드는 AI 전력 소비 비용

AI가 답변 한줄 만드는데 드는 비용 AI 전력 소비는 얼마나 될까

인공지능이 내뱉는 단어 한 조각에 숨겨진 물리적 비용 AI 전력 소비 비용은 생성형 AI 시대의 핵심 경쟁력이다. ChatGPT 같은 AI는 질문 한 줄에 답하기 위해 수천억 번의 행렬 연산을 수행하며 GPU와 데이터센터에서 막대한 전력을 사용한다. 토큰(Token) 생성 과정부터 FLOPs, 메모리 대역폭, 데이터센터의 냉각 시스템까지 AI가 답변 한 줄을 만드는 데 필요한 물리적 에너지의 원리를 살펴본다. … 더 읽기

AI는 왜 데이터센터를 필요로 하는가? GPU와 전력, 데이터센터의 관계

AI는 왜 데이터센터를 필요로 하는가

대부분 사람들은 AI가 인터넷 어딘가에 떠다니는 소프트웨어라고 생각한다. 하지만 AI는 클라우드라는 추상적인 공간에 사는 것이 아니라, 현실 세계의 데이터센터에서 막대한 전기를 소비하며 살아가는 물리적인 존재다. AI는 왜 데이터센터를 필요로 하는가를 자세히 살펴보자. AI는 컴퓨터 안에 사는 것이 아니다 사람들은 AI가 인터넷 어딘가에 유령처럼 떠다닌다고 생각한다. 스마트폰 앱을 누르면 화면 위로 뚝딱 답변이 나타나기 때문이다. 하지만 … 더 읽기

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