특집 — 코어닷투데이 블로그

특집

172개의 포스트

2026.11.01

[특집] 본문에 없는 사실은 받지 않는다 — 앵커로 묶은 지식 그래프 추출 AEVS, 그리고 출처를 글자 단위로 다는 시대

LLM에게 문서에서 사실(주어·관계·목적어)을 뽑게 하면 '세상에서는 참이지만 본문에는 없는' 트리플이 섞입니다. 2026년 3월 MDPI Computers에 실린 AEVS는 본문에서 개체·관계구·값과 그 글자 위치를 먼저 찾아 '앵커'로 삼고, 트리플을 앵커로만 조합한 뒤, 원소마다 원문으로 되돌려 검증합니다. 세 데이터셋에서 학습 모델과 EDC를 넘었고, 남은 오류의 95% 이상은 개체가 아니라 관계였습니다. 다만 'EDC 대비 최대 +0.152'는 서로 다른 모델끼리의 비교였고(같은 모델이면 +0.007~+0.074), 공개 코드는 논문과 달리 셋 중 둘만 맞아도 통과시켜 논문 자신의 환각 예시를 모두 받아들였습니다. 코어닷투데이가 로컬 모델로 한국어 30문장과 WebNLG 20문장을 다시 돌려 보니, 스키마를 준 '그냥 묻기'에서는 환각이 나오지 않았고 AEVS는 한국어에서 오히려 재현율을 잃었습니다(F1 0.80 대 0.72). 그냥 묻기에서 스키마를 빼면 F1이 0.18로 무너져, 향상의 상당 부분이 스키마 몫일 수 있음을 보여 줍니다. 검증 LLM은 본문에 충실한 반사실 트리플을 '현실과 다르다'며 거부하기도 했습니다. 역사, 논문의 주요 그림과 표, 2026년의 '글자 단위 출처' 도구들까지 함께 읽습니다.

코어닷투데이126분

AI 심판을 심판하다 — 육하원칙 추출을 채점하는 LLM 판사 벤치마크, 원자료로 다시 읽기

LLM-as-a-judge평가

2026.11.01

AI 심판을 심판하다 — 육하원칙 추출을 채점하는 LLM 판사 벤치마크, 원자료로 다시 읽기

칠레 북부 가톨릭대 연구진이 2026년 2월 Electronics에 낸 논문은 GPT-4.1·Claude Sonnet 4.5·Gemini 2.5 Pro를 스페인어 뉴스의 육하원칙 추출을 채점하는 판사로 세우고, 기자 두 명에게 그 판결을 검수시켰습니다. 결론은 판사 셋 모두 98% 넘게 '수용'됐고 Claude가 99.79%로 1등이라는 것입니다. 이 글은 육하원칙이 2,000년 동안 어떻게 기사의 뼈대가 됐는지, 글자를 세던 BLEU·ROUGE가 왜 뜻을 못 보는지, LLM 판사가 어떤 구조로 채점하는지를 논문의 그림과 표로 차근차근 풀고, 이어서 논문 저장소의 검수 엑셀 5,736행을 직접 다시 셉니다. 기자는 판사가 1점을 줘도 5점을 줘도 거의 같은 비율(97~99%)로 동의했고, 같은 추출에 판사들 점수가 두 점 이상 갈린 358건 중 342건에서 세 판사 모두에게 동의했습니다. 카파 0.67은 4점과 5점 사이의 일치였고, ROUGE와의 상관 −0.53은 두 데이터셋을 섞어서 생긴 심슨의 역설이었습니다. 끝으로 한국어 기사 36건에 날짜·주체·숫자를 바꾸고 이유를 지어낸 함정 추출을 심어 판사가 실제로 오류를 잡는지 쟀습니다. Claude Sonnet은 함정 194쌍을 모두 깎았지만, 로컬 Qwen3.5 4B는 사실 함정 28건을 전부 5점으로 통과시키며 '출처와 완전히 일치한다'고 썼습니다. 자의 착시를 걷어 내면 이 논문이 남기는 교훈은 '판사는 쓸 만하다'가 아니라 '판사를 검증하는 방법을 바꿔야 한다'입니다. 위젯 6개와 삽화 10장.

코어닷투데이100분

[특집] 에이전트의 추론은 '미드필'이다 — 캐시 대 새 입력, 그리고 HBM 4단의 역습

SemiAnalysis미드필

2026.10.30

[특집] 에이전트의 추론은 '미드필'이다 — 캐시 대 새 입력, 그리고 HBM 4단의 역습

코딩 에이전트의 추론은 '프리필 다음 디코드'가 아니라, 이미 캐시된 긴 앞부분에 짧은 새 입력을 붙이는 '미드필'의 반복입니다. 코어닷투데이 Claude Code 로그 6만 1,931번 호출을 세어 보니 입력의 97.8%가 캐시에서 왔고, 새 입력은 중앙값 1,711개로 캐시된 앞부분(중앙값 20만 1,917개)의 119분의 1이었습니다. 이런 일감에서는 HBM의 용량보다 대역폭과 KV를 옮기는 능력이 값을 정한다는 것이 SemiAnalysis의 주장이고, 그래서 Rubin Ultra는 GPU당 HBM을 288GB에서 192GB로 줄였으며 프런티어 연구소들은 4단 HBM을 원합니다. 공개 설정 파일과 공식 자료로 계산한 토큰당 KV는 모델마다 0.9kB에서 389kB까지 400배 넘게 벌어졌고, A100에서 vLLM으로 KV 예산을 줄여 본 실험은 '동시 사용자가 일정 수를 넘기 전까지는 아무 일도 없다'는 모양을 재현했습니다. 메모리 회사 입장의 계산은 유료 구간이라 추정하지 않고, 산수와 열린 질문만 정리했습니다.

코어닷투데이81분

[특집] 에이전트가 CPU를 먹는다 — GPU 한 장에 CPU 몇 개? 코딩 에이전트로 재 본 대기 시간

SemiAnalysis데이터센터 CPU

2026.10.30

[특집] 에이전트가 CPU를 먹는다 — GPU 한 장에 CPU 몇 개? 코딩 에이전트로 재 본 대기 시간

2026년 프런티어 연구소들은 강화학습에 쓸 CPU가 바닥나 클라우드 회사와 범용 서버를 놓고 다투고 있고, Microsoft의 OpenAI용 Fairwater 데이터센터는 295MW GPU 클러스터 옆에 48MW CPU·스토리지 건물을 붙였습니다(전력 약 1:6). 코어닷투데이가 Claude Code 로그 26일치(모델 응답 6만 2,600번, 도구 호출 7만 7,197번)를 세어 보니 메인 세션 활성 시간의 42%가 도구를 기다리는 시간이었고, 10초 넘는 도구 호출 8.6%가 도구 시간의 83%를 만들었습니다. 맥 한 대에서 로컬 모델로 코딩 에이전트를 돌려 테스트 수를 50개에서 6,410개로 늘리자 모델 시간은 그대로인데 모델 1초당 CPU초가 0.09에서 8.37로 커졌고, 병렬 실행은 기다림을 줄였을 뿐 CPU초를 줄이지 못했습니다. 이 비율로 계산하면 GPU 한 장 옆에 필요한 CPU 코어는 일감에 따라 10개 안팎에서 수백 개까지 벌어지며, 그 식과 계산기, 2026년 CPU 열 종의 정리를 함께 실었습니다.

코어닷투데이66분

[특집] GPU 시간당 가격은 거짓말을 한다 — 고장·보안·숨은 비용으로 다시 잰 'GPU 빌리기'

SemiAnalysisClusterMAX

2026.10.30

[특집] GPU 시간당 가격은 거짓말을 한다 — 고장·보안·숨은 비용으로 다시 잰 'GPU 빌리기'

GPU를 빌릴 때 모두가 견주는 숫자는 'GPU 한 장 한 시간에 얼마'입니다. SemiAnalysis는 같은 시간당 가격에서도 총비용이 사전학습에서 1.00배·1.10배·1.15배로 갈리고, 그 차이의 대부분이 고장으로 날아가는 '굿풋' 손실(6.14%·10.53%·20.91%)이라고 계산했습니다. 반면 노드 하나짜리 추론은 수리에 8시간이 걸려도 손실이 0.5% 안팎이라, '추론은 싸게, 학습은 신뢰성을' 사야 합니다. 코어닷투데이는 SA의 공개 수식으로 계산기를 다시 만들어 세 시나리오 중 둘을 몇 달러 차이로 재현했고, 공개 수식 그대로면 실버 사전학습 손실이 48%까지 오른다는 점도 확인했습니다. 우리 A100 클러스터에서 기동 시간을 재다가, 엿새째 아무 알림 없이 꺼져 있던 GPU 한 장도 찾았습니다.

코어닷투데이73분

OpenRouter오픈 웨이트

2026.10.30

[특집] 같은 가중치, 10배 가격 — 오픈 모델을 사는 법

OpenRouter에 올라온 오픈 웨이트 모델 28개의 엔드포인트 518개를 내려받아 같은 모델의 가격을 나란히 놓았습니다. 출력 단가의 폭은 중앙값으로 2.8배, 입력 단가는 5배였고, GLM-5.3은 49개 엔드포인트 사이에서 채팅형 섞인 가격이 10.7배 벌어졌습니다. 가장 싼 공급자는 캐시 적중률과 입력:출력 비율에 따라 바뀌었고(DeepSeek V4.1 Flash는 채팅·RAG·에이전트에서 1등이 모두 달랐습니다), 가장 싼 가격 상당수에는 할인 표시와 미공개 양자화가 붙어 있었습니다. InferenceX 원가로 보면 모든 공급자 가격이 최신 칩에서는 남지만 H100·H200급에서는 DeepSeek V4.1 Flash를 파는 42곳 모두가 손해였고, 연구소 자체 가격은 최적 칩 원가의 1.4~9.2배였습니다. 같은 가중치는 같은 상품이 아니며, 오픈 모델은 출력 단가가 아니라 '내 작업 모양의 섞인 가격'과 라벨로 사야 합니다.

코어닷투데이87분

[특집] 입력 토큰 경제 — OpenRouter 1년치 기록으로 본 AI 시장의 체질 변화

OpenRouter토큰 경제학

2026.10.30

[특집] 입력 토큰 경제 — OpenRouter 1년치 기록으로 본 AI 시장의 체질 변화

OpenRouter가 공개한 53주치 순위 기록을 내려받아 다시 계산했습니다. 1년 사이 처리 토큰은 32배, 요청 수는 9.5배 늘었고, 요청 한 건의 평균 길이는 5,930토큰에서 20,037토큰으로 3.4배가 됐습니다. 지난주 시장 전체의 입력:출력 비율은 39:1이었습니다. Anthropic의 토큰 점유율은 16.2%에서 8.6%로 반 토막 났지만 요청 점유율은 4.4%에서 4.2%로 거의 그대로였고, 지출 점유율은 36.5%로 토큰 점유율의 네 배가 넘었습니다. 토큰 점유율, 요청 점유율, 매출은 서로 다른 세 개의 자이며, 지금 AI 시장은 '얼마나 쓰나'보다 '얼마나 읽나'로 움직이는 입력 토큰 경제가 됐습니다.

코어닷투데이84분

[특집] 로봇의 뇌는 어디에 두나 — 7대의 교차점, 그리고 와이파이 지터

로봇피지컬 AI

2026.10.30

[특집] 로봇의 뇌는 어디에 두나 — 7대의 교차점, 그리고 와이파이 지터

SemiAnalysis는 로봇 96대를 놓고 '로봇마다 Jetson Thor를 다는 길'과 'B300 한 장을 여러 대가 나눠 쓰는 길'을 비교해, GPU 한 장에 5~7대가 넘으면 비용·실리콘·DRAM 모두 공유 쪽이 이긴다고 계산했습니다. 그러나 가동률 반영 전 시간당 비용은 오히려 온보드가 쌌고($14.97 대 $18.63), 판을 뒤집은 것은 '서버 90%·로봇 칩 40%'라는 가동률 가정이었습니다. 코어닷투데이가 같은 표를 '일한 로봇 한 시간'으로 다시 재면 46%가 아니라 55%였습니다. 사무실에서 20ms 간격으로 잰 왕복 시간은 유선이 p99 1ms 안팎으로 늘 같았지만, 와이파이는 첫 2분에 p99.9 1.25초를 찍었다가 30분 뒤에는 93ms, 이어진 10분 동안은 27ms로 조용했습니다. 로봇의 뇌를 어디에 둘지는 평균 지연이 아니라 언제 올지 모르는 이 꼬리가 정합니다.

코어닷투데이82분

OpenRouterInferenceX

2026.10.30

[특집] 반감기 3주 — 모델의 전성기도, 추론 원가도 3주면 반으로

OpenRouter 53주치 순위와 InferenceX 원가 이력을 다시 계산해 '시간'을 쟀습니다. 주간 상위 9에 든 모델 70개 가운데 들어왔다 나간 52개의 체류 중앙값은 3주였고, 모델 점유율은 정점에서 중앙값 2주 만에 반으로 줄었으며, 1위는 51주 동안 25번 바뀌었습니다. 원가도 비슷하게 빨랐습니다. 출시 첫 주부터 측정된 12칸에서 가장 싼 칩의 100만 토큰 원가가 반이 되기까지 중앙값 21일이 걸렸고, 칩을 바꾸지 않고 소프트웨어만으로도 B200 위의 Kimi K3는 95%, B300 위의 DeepSeek V4 Pro는 97% 내려갔습니다. AMD MI355X는 B200 대비 원가 배수가 중앙값 1.88배에서 1.16배로 따라왔지만, H100·H200 위의 원가는 중앙값으로 거의 움직이지 않았습니다. 출시 주에 벤치마크와 단가를 굳히지 말고, 달마다 다시 재고, 모델을 갈아 끼울 수 있게 만드는 것이 이 시장의 기본기입니다.

코어닷투데이80분

[특집] 토큰의 값어치 — SemiAnalysis 스물한 편으로 그린 2026년 10월 AI 모델 가치 지도

SemiAnalysis토크노믹스

2026.10.29

[특집] 토큰의 값어치 — SemiAnalysis 스물한 편으로 그린 2026년 10월 AI 모델 가치 지도

반도체·AI 인프라 분석사 SemiAnalysis가 2025년 7월부터 2026년 10월까지 낸 글 스물한 편의 공개 구간을 모두 읽고, 지금 어떤 모델이 어떤 값을 하는지를 다섯 개의 자로 다시 쟀습니다. 표값 $5/$25짜리 모델의 실제 단가는 100만 토큰당 1달러 안팎이었고, 월 200달러 요금제 하나에 API로 사면 1만 달러가 넘는 토큰이 들어 있었으며, 같은 공개 모델의 원가는 소프트웨어만 바꿔도 14분의 1이 됐습니다. 가치는 칩·전력·메모리를 거쳐 2026년에 모델 회사로 흘러들었고, 최상위 모델은 가격을 오히려 올릴 힘을 얻었습니다. 오픈 모델은 프론티어의 값을 깎는 대신 '가격의 바닥'과 '하드웨어 경쟁의 무대'라는 다른 값을 갖게 됐습니다. 숫자마다 출처와 측정 조건을 달고, 위젯 다섯 개로 직접 계산해 볼 수 있게 했습니다.

코어닷투데이83분

‘비슷하다’는 네 가지 질문이다 — 알프스 꽃밭의 자카드에서 2026년 한국어 사실탐색기까지, 유사도 125년

유사도자카드

2026.10.27

‘비슷하다’는 네 가지 질문이다 — 알프스 꽃밭의 자카드에서 2026년 한국어 사실탐색기까지, 유사도 125년

2026년 10월, 코어닷투데이 사실탐색기는 부산 조례 부칙의 '1981년 1월 1일부터 시행'과 '1984년 1월 1일부터 시행'을 같은 값으로 묶었습니다. 두 문장이 71% 비슷하다는 계산 때문이었습니다. 이 글은 '비슷하다'를 재는 기술이 왜 생겨났는지부터 시작합니다. 1901년 알프스 식물 목록을 비교한 자카드, 인구조사 이름을 소리로 묶은 사운덱스, 단어를 벡터로 바꾼 설턴과 IDF의 스파크 존스, 뜻을 좌표로 만든 임베딩까지요. 그리고 같은 기술이 한국어 공적 기록 앞에서 어디서 미끄러지는지, 2026년 임베딩 14종 실측과 최신 논문으로 따라갑니다. 결론은 하나입니다. '비슷하다'는 같은 대상·같은 값·같은 사건·비슷한 사안이라는 네 가지 다른 질문이고, 질문마다 도구가 다릅니다.

코어닷투데이96분

특집엠바고

2026.10.24

[특집] 엠바고는 누구의 것인가 — 조율된 공개 30년의 논쟁, 그리고 PHP2Shell의 일곱 시간

취약점을 고치기 전에 알리지 않는다는 약속, 엠바고는 누구를 위한 것일까요? PHP2Shell은 공개 이틀 전에 번호가 새고, 여섯 시간 전에 수정이 든 빌드 이미지가 공개되면서 이 질문을 다시 던졌습니다. 이 글은 자물쇠 논쟁에서 RFPolicy, Project Zero의 90일, Heartbleed·Spectre·Log4Shell, 그리고 AI 시대를 겨냥한 OpenAI의 5단계 제안까지 30년의 공개 논쟁을 연표와 논문으로 따라가며, 엠바고가 흔들리는 네 가지 신호를 정리합니다.

코어닷투데이23분