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71개의 포스트
EU AI Act 완전 가이드: 세계 최초 AI 규제, 한국 기업이 알아야 할 모든 것
2026년 8월, EU AI Act가 전면 시행된다. 한국 기업도 EU에 AI 제품을 판매하면 적용 대상이다. 리스크 기반 4단계 분류, 금지 관행 8가지, 최대 매출의 7% 벌금 — 그리고 한국 AI 기본법과의 비교까지.
RAG 생태계 완전 가이드: Naive RAG에서 Agentic RAG까지, 언제 무엇을 선택할 것인가
RAG는 이제 하나의 기술이 아니라 하나의 생태계다. 지식 그래프를 활용하는 GraphRAG, 스스로 판단하는 Self-RAG, 에이전트로 진화한 Agentic RAG까지 — 각 접근법이 해결하는 문제와 선택 기준을 논문 기반으로 정리한다.
교육 AI 특집: 블룸의 꿈에서 AI 튜터까지, 모든 학생에게 최고의 선생님을
1984년 벤자민 블룸이 던진 질문 — '1:1 과외만큼 효과적인 교육을 모두에게 줄 수 있는가' — 에 40년 만에 AI가 답하고 있다. 교육 기술 100년의 역사부터 2026년 AI 튜터의 현재까지.
에이전트 AI 특집: 민스키의 상상에서 AAIF까지, 70년의 여정
1950년대 튜링의 사고하는 기계에서 2026년 에이전트 간 프로토콜 표준화까지. AI 에이전트 70년의 궤적을 추적하고, 지금 일어나고 있는 구조적 전환의 본질을 파악한다.
추론 모델 삼국지: Gemini Deep Think, OpenAI o3, Claude Opus — 누가 이기고 있나
GPT-4 시대의 '크기 경쟁'은 끝났다. 2025년부터 AI는 '생각하는 시간'으로 경쟁한다. Gemini Deep Think의 IMO 금메달, o3의 ARC-AGI 인간 초과, Claude의 SWE-bench 지배 — 추론 모델 전쟁의 전황을 분석한다.
CES 2026 완전 정리: '물리적 AI' 시대가 열리다 — 로봇, 자율주행, 그리고 일상의 혁명
14만 8천 명이 몰린 CES 2026의 핵심 키워드는 '물리적 AI'였다. NVIDIA의 로봇 두뇌부터 보스턴 다이내믹스의 양산형 아틀라스, 삼성·LG의 AI 가전 혁명까지 — 화면 속에 갇혀 있던 AI가 드디어 현실 세계로 걸어 나왔다.
기업 AI 스케일링: 95%가 파일럿에서 멈추는 이유, 그리고 5%의 비밀
90%의 기업이 AI를 도입했지만, 95%가 파일럿에서 멈춘다. CEO의 56%는 AI에서 '아무것도' 얻지 못했다고 말한다. 무엇이 잘못된 것인가 — 실패 패턴, 성공 공식, 그리고 2026년에 달라져야 할 것들.
현실을 복제한다 — 디지털 트윈이 바꾸는 산업의 미래
NASA의 아폴로 13호 구출에서 시작된 디지털 트윈이, 발전소·공장·도시·인체까지 복제하며 산업의 패러다임을 바꾸고 있다. 개념의 기원부터 PINN/FNO 기반 실시간 디지털 트윈까지, 이 기술의 과거·현재·미래를 총정리한다.
养龙虾(양룽샤) 전국시대: 7일간 7개 제품, 중국 AI 에이전트 대전의 현장
2026년 3월 9일부터 18일까지, 바이트댄스·지푸·바이두·텐센트·미니맥스가 일주일 간격으로 AI 에이전트 제품을 쏟아냈다. 정부 보조금과 보안 경고가 동시에 나오는 현장, 그리고 ClawHub에서 발견된 1,184개 악성 스킬의 전말.
AI 영상 생성 전쟁 — Sora 앱 종료, Veo 3 부상, 그리고 월드 시뮬레이터의 시대
2026년 3월 24일, OpenAI가 Sora 앱을 종료하고 디즈니 10억 달러 투자가 무산되었다. 같은 시기 Google Veo 3.1은 네이티브 4K+오디오로 시장을 장악하고, Runway는 '월드 모델'을 선보였다. 30일 잔존율 1%의 Sora부터 연 33.5억 달러 시장의 미래까지, AI 영상 생성 전쟁의 모든 것.
추측 디코딩 완전 정복 — EAGLE-3, SSD, 그리고 LLM 추론 가속의 최전선
LLM은 왜 느린가? 98%의 시간을 메모리 전송에 낭비하기 때문이다. 추측 디코딩은 '작은 모델이 초안을 쓰고 큰 모델이 한꺼번에 검증'하여 출력 품질 손실 없이 2~6배 속도를 달성한다. EAGLE-3, Mirror-SD, Saguaro까지 — 2026년 LLM 추론 가속의 모든 것.
LoRA / QLoRA 특집: 1,750억 개 파라미터를 35MB로 길들이는 마법
GPT-3 175B를 파인튜닝하려면 1.2TB GPU 메모리가 필요하다. LoRA는 학습 파라미터를 1만 배 줄이고, QLoRA는 65B 모델을 단일 48GB GPU에서 학습 가능하게 만들었다. 저랭크 분해의 수학부터 2026년 모든 오픈소스 모델의 표준이 된 여정까지, 두 논문을 낱낱이 해부한다.