AI 이후의 세상을 읽다
학습이 끝난 AI 모델을 실제 서비스나 장치에서 실행하기 위해서는 모델 파일만 가지고는 부족하다. 모델의 연산을 실제 CPU, GPU, NPU 등의 하드웨어에서 수행하도록 연결해 주는 추론 런타임이 반드시 필요하다. 구조는 단순하다. AI 모델에서 시작해 AI 추론 라이브러리를 거쳐 CPU, GPU, NPU 같은 하드웨어로 전달되어 결과가 나온다. 이 중간 다리 역할을 하는 런타임이 무엇이냐에 따라 실제 구동 … 더 읽기
인공지능은 고가의 GPU가 없어도 CPU와 RAM만으로 추론할 수 있다. CPU 멀티코어와 메모리 대역폭, 양자화 기술을 활용하면 경량 AI 모델을 저비용으로 실행할 수 있으며, 이는 GPU와 CPU의 역할을 분산해 AI 인프라 비용을 낮추는 방법이 될 수 있다. 나아가 CPU 기반 추론은 Edge AI와 Physical AI로 확장하기 위한 중요한 기반이 된다. CPU AI 추론 기본 원리 인공지능 … 더 읽기
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
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
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
AI의 성능은 프롬프트만으로 결정되지 않는다. 실제 서비스 수준을 좌우하는 것은 컨텍스트의 품질이다. 이러한 컨텍스트를 설계하고 관리하는 기술이 바로 Context Engineering(컨텍스트 엔지니어링)이다. 질문만으로 답을 찾지 못하는 이유 흔히 사용자가 질문을 던지면 AI가 곧바로 정답을 꺼내온다고 생각한다. 실제 개발 환경에서는 완전히 다른 방식으로 작동한다. 사용자의 질문은 가공되지 않은 원석에 불과하다. 여기에 인공지능이 참고해야 할 주변 정보가 더해져야 … 더 읽기
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 Token 비용 줄이는 방법은 생성형 AI를 업무에 활용하는 기업과 개발자라면 반드시 알아야 할 최적화 전략이다. ChatGPT나 Claude 같은 AI는 글자 수가 아니라 토큰(Token) 수를 기준으로 비용을 계산한다. 같은 의미라도 한글과 영어의 토큰 수는 크게 달라질 수 있으며, 프롬프트 구조를 조금만 개선해도 API 비용과 응답 속도를 함께 줄일 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현업에서는 … 더 읽기
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
AI 서비스를 만들 때 가장 먼저 해야 할 일은 어떤 Base Model을 선택할 것인지 결정하는 일이다. Base Model은 AI의 기초 체력을 결정하는 두뇌이며, 이후의 파인튜닝과 RAG, AI Agent의 성능까지 좌우하는 출발점이다. 같은 데이터를 학습시키더라도 어떤 Base Model을 선택했느냐에 따라 AI의 사고방식과 성능은 크게 달라진다. 결국 좋은 전문가 AI는 좋은 데이터뿐 아니라, 좋은 Base Model 선택에서부터 … 더 읽기