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한국 AI 5인방 완전 해부 — HyperCLOVA X Think, K-EXAONE, Kanana, Gauss, A.X K1
LG의 K-EXAONE은 AIME 2025에서 92.8%로 GPT를 넘었고, SKT의 A.X K1은 519B 파라미터로 국내 최대 규모를 자랑한다. 네이버, 카카오, 삼성까지 — 2026년 한국 AI 5인방의 기술, 벤치마크, 전략을 낱낱이 해부한다.
교과서가 답이다: 작은 AI가 거대한 AI를 이긴 날
1.3B 파라미터 모델이 175B GPT-3.5를 이겼다. 비결은 '교과서 품질' 데이터. 'Textbooks Are All You Need' 논문이 열어젖힌 소형 언어 모델 혁명과, 3년이 지난 2026년 지금 그 논문이 어떻게 현실이 되었는지를 추적한다.
제조업 AI 완전정복: 공장이 스스로 생각하는 시대가 왔다
포드의 조립 라인부터 자율 공장까지 — 제조업 AI의 역사, 핵심 기술 6가지, 글로벌·한국 사례, 그리고 2026년 '공장이 스스로 생각하는 시대'의 실무 가이드를 총정리한다.
NVIDIA GTC 2026 완전 해부: 젠슨 황이 그린 AI의 다음 10년
7개의 칩, 5개의 랙, 1대의 슈퍼컴퓨터. 2026년 3월, 젠슨 황은 '1조 달러의 수주'를 선언하며 AI 컴퓨팅의 새 시대를 열었다. Vera Rubin부터 우주 컴퓨팅까지 — GTC 2026 키노트의 모든 것을 해부한다.
GTC 2026 AI 에이전트 특집: NemoClaw, OpenShell, 그리고 에이전트 보안의 새 기준
2026년 3월 16일, NVIDIA GTC에서 AI 에이전트 생태계의 판도를 바꿀 발표가 쏟아졌다. NemoClaw와 OpenShell로 보안 문제를 정면 돌파하고, Vera Rubin으로 추론 컴퓨팅의 미래를 제시하며, Adobe·Salesforce·SAP 등 17개 기업이 에이전트 도입을 선언했다.
Yann LeCun의 1조원짜리 반란: World Model, JEPA, 그리고 AMI Labs — LLM 시대의 종말을 선언한 남자
튜링상 수상자 얀 르쿤이 12년간 이끌던 Meta FAIR을 떠나 10억 달러를 모아 AMI Labs를 세웠다. 그의 주장: 'LLM으로는 절대 인간 수준 AI에 도달할 수 없다.' 그가 내놓은 대안 — 세계 모델과 JEPA 아키텍처의 원리를, 케이크 비유부터 로봇 제어까지 깊이 있게 풀어본다.
Scaling Laws 특집: AI에 돈을 쏟으면 얼마나 똑똑해질까 — 예측 가능해진 AI의 성장 법칙
AI 모델에 10배의 자원을 투입하면 성능이 얼마나 오를까? 2020년 Kaplan의 법칙은 '모델을 키워라'고 답했고, 2022년 Chinchilla는 '데이터를 키워라'로 뒤집었다. 수십억 달러 투자를 좌우하는 두 법칙의 탄생, 충돌, 그리고 2026년의 새로운 스케일링까지를 추적한다.
2026 AI 트렌드: 더 크게가 아니라 더 똑똑하게
모델은 작아지고, 에이전트는 협업하고, 추론은 현장으로 내려온다. 2026년 AI 산업의 핵심 변화를 관통하는 하나의 키워드 — 실용주의.
AI 정렬(Alignment)과 안전: 우리가 원하는 것을 기계에게 어떻게 전달하는가
1960년 위너의 경고에서 2025년 정렬 위장(alignment faking) 발견까지. AI가 인간의 의도대로 작동하게 만드는 정렬 문제의 역사, 기술, 사건, 그리고 실전적 의미를 추적한다.
Claude Cowork 완전 해부: AI 동료가 출근하자, 400조 원이 증발했다
2026년 1월, Anthropic이 Claude Cowork를 출시하자 소프트웨어 업계에서 약 285조 달러의 시가총액이 증발했다. 개발자가 아닌 일반 지식 노동자를 위한 AI 에이전트가 왜 이토록 큰 충격을 주었는가 — 탄생 배경부터 기술 원리, SaaSpocalypse, 실사용 사례, 센토어 모델까지.
AI 에이전트 생태계 지도 2026: 프로토콜, 프레임워크, 그리고 새로운 전쟁
2026년 3월, AI 에이전트 생태계는 단일 프로젝트가 아니라 산업 전체의 전환이다. 프로토콜(MCP, A2A)에서 프레임워크(OpenClaw, LangGraph, CrewAI), 엔터프라이즈(NemoClaw, Bedrock), 중국 생태계까지 — 전체 지형도를 그린다.
A2A 프로토콜: AI 에이전트의 HTTP가 탄생했다 — Google이 만들고 Linux Foundation이 품은 표준
LangGraph 에이전트와 CrewAI 에이전트가 서로 대화할 수 있다면? A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜은 AI 에이전트 간의 발견·통신·협업을 표준화한다. Google이 설계하고, 50개 이상의 기업이 지지하며, Linux Foundation에 기증된 이 프로토콜의 핵심을 풀어본다.