AI Computer Use 뜻, 정의 그리고 AI Agent가 컴퓨터를 직접 조작하는 시대

AI Computer Use 정의뜻

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

AI Agent 시대, 대한민국의 디지털 생태계는 살아남을 수 있을까

AI Agent 시대 대한민국의 디지털 생태계

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 성능 비교

2026 중국 AI 모델 성능비교

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

AI Engineering의 시작은 모델 선택이다.

AI Engineering 의 시작은 모델 선택이다

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

중국 AI 반도체 기술은 어디까지 왔을까? 화웨이 어센드가 보여준 현실

중국 AI 반도체 어디까지 왔나

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

일상화되어 버린 중국 AI 기술, 그리고 중국 AI 제품 시장

중국 AI 기술 일상화 중국 AI 제품 시장의 현실

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

AI 추론은 어떻게 이루어질까? GPU와 AI 서버가 답을 만드는 과정

ChatGpt는-어디에서-답을-만들까

AI 추론(Inference)은 우리가 스마트폰이나 PC에서 사용하는 ChatGPT가 답을 만들어내는 핵심 과정이다. 사용자가 던진 질문 한 줄은 인터넷 선을 타고 수만 개의 AI 반도체가 얽혀 있는 거대 데이터센터로 전송되어 초고속 연산을 거친다. AI 서비스는 소프트웨어와 하드웨어가 결합된 산업이지만, 오늘날 경쟁력을 결정하는 핵심은 수만 개의 AI 반도체와 데이터센터 인프라다. ChatGPT는 내 PC에서 돌아가지 않는다 스마트폰 화면 속 … 더 읽기

화웨이 어센드(Huawei Ascend)의 반격, 엔비디아 독주에 브레이크가 걸리기 시작했다

화웨이 어센드(Huawei Ascend) 엔비디아-독주-브레이크

화웨이 어센드(Huawei Ascend)는 일반 PC용 그래픽카드가 아니라 AI 서버에 장착되는 AI 반도체다.데이터센터에서 수백~수천 개를 연결해 ChatGPT 같은 AI를 학습하고 서비스를 제공하는 데 사용된다.즉, 우리가 AI에게 질문하면 뒤에서 답을 계산해 주는 ‘AI 전용 엔진’이라고 생각하면 된다. 화웨이 어센드는 단순한 AI 반도체가 아니라, 미국의 수출 규제에 맞서 중국이 구축한 독자적인 AI 생태계의 중심 축이다. 핵심 경쟁력은 단일 … 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

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

0%