Ai on todai

SKT, AI 전환 고속도로 뚫는다… ‘AX 혁신 2.0’ 본격화

Sun, 01 Nov 2026 08:59:53 +0900

요즘 회사에서 AI를 어떻게 써야 할지 고민 많으시죠? 개인적으로 가끔 쓰던 AI를 이제는 회사 전체의 일하는 방식으로 바꾸려는 움직임이 나오고 있어요. SKT에서 발표한 이번 소식을 함께 살펴볼까요?

전체 글 정리

개인을 넘어 조직으로 향하는 AX 혁신 2.0

SKT는 AI 전환을 한 단계 더 높이기 위해 AX 혁신 2.0을 본격화하고 있어요.
이번 변화의 핵심은 개인이 단순히 편의를 위해 AI를 쓰는 것을 넘어, 조직 전체의 업무 방식을 AI 중심으로 재설계하는 것이에요.
AI를 도입한 직후에 겪는 일시적인 효율 저하 시기를 지나 비약적인 생산성 상승을 이루겠다는 목표를 담고 있어요.

실행력을 높이는 세 가지 제도

AX 이네이블러 TF는 AI 활용 과정에서 생기는 공통의 어려움을 해결하고 보안과 교육 등 인프라를 다지는 역할을 해요.
AX 샌드박스는 기존 업무 방식을 AI 중심으로 처음부터 다시 설계하며 사람과 AI의 협업 방식을 실험하는 프로그램이에요.
AX 카탈리스트는 현업에서 자발적으로 AI를 잘 활용하는 구성원들이 새로운 시도를 하고 경험을 전파할 수 있도록 지원하는 제도예요.

보안과 활용을 모두 잡는 기술적 시도

Z.E.Z 기술을 통해 개인정보 등 민감한 원본 데이터를 AI에 직접 노출하지 않고도 안전하게 업무를 처리할 수 있게 되었어요.
데이터 데스크를 마련해 AI가 데이터의 업무적 맥락을 쉽게 파악하고 필요한 정보를 찾아 활용할 수 있도록 돕고 있어요.
워크맵을 추진하여 기존 업무 흐름을 파악하고 사람과 AI가 함께 일하는 표준 절차를 만들어가고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 업무에 AI를 도입할 때 겪는 시행착오를 줄이는 방식으로 참고해 볼 수 있어요.
민감한 보안 문제를 해결하면서 AI를 안전하게 업무에 녹여내는 방안을 고민해 보는 계기가 될 수 있죠.
개인의 호기심에서 출발한 AI 활용을 조직 전체의 협업 방식으로 확장하는 방향성을 엿볼 수 있어요.

여러분이라면 회사 업무를 AI와 함께 나눌 때 어떤 부분부터 먼저 맡겨보고 싶으신가요?

Lakebase branching for CI/CD: lessons from 100 PR databases

Sun, 01 Nov 2026 06:25:00 +0900

안녕하세요 여러분! 개발을 하거나 코드를 수정할 때, “진짜 실제 데이터로 테스트해 볼 수는 없을까?” 하고 고민해 보신 적 있으신가요?

매번 똑같은 데이터를 복사해서 쓰려니 시간이 너무 오래 걸리고, 그렇다고 대충 만든 가짜 데이터로 테스트하자니 실제 환경에서 에러가 터질까 봐 불안하죠. 오늘은 이런 고민을 시원하게 해결해 준 흥미로운 기술 적용 사례를 소개해 드릴게요!

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1. 20분 걸리던 데이터 복사가 단 몇 초 만에?

기존의 문제점: 스노클 AI 팀은 개발자들이 코드를 고치고 테스트할 때마다 실제 프로덕션(운영) 데이터베이스를 복사해 사용하고 싶어 했어요. 하지만 전체 데이터를 복사하는 데만 무려 20분이나 걸려서 개발 흐름이 뚝뚝 끊겼답니다.
레이크베이스의 등장: 데이터브릭스의 서버리스 Postgres 데이터베이스인 레이크베이스(Lakebase)는 깃(Git) 브랜치처럼 데이터베이스를 순식간에 복제할 수 있는 기능을 제공해요.

2. 복사 없이 가볍게 쓰는 카피온라이트(Copy-on-write) 기술

데이터를 통째로 복사하는 게 아니라, 원본을 그대로 둔 채 변경되는 부분만 따로 기록하는 방식을 사용해요.
1테라바이트에 달하는 거대한 데이터베이스라도 단 몇 초 만에 독립된 나만의 테스트 공간을 만들 수 있죠.
사용하지 않을 때는 컴퓨터 자원이 꺼지고, 저장 공간도 실제로 수정된 부분만 차지하기 때문에 비용 부담도 확 줄어듭니다.

3. 알아서 척척 정리해 주는 자동 삭제 기능

개발 테스트나 AI 작업이 끝나면 브랜치를 지워야 하는데요. 깜빡하고 삭제하지 않더라도 정해진 시간이 지나면 자동으로 사라지도록 설정(TTL)할 수 있어요.
덕분에 쓰레기 데이터가 쌓이지 않고 깔끔하게 유지된답니다.

이용 방법 / 활용 방안

독립된 PR 테스트 환경 만들기: 개발자가 새로운 코드(Pull Request)를 열면 자동으로 메인 데이터베이스를 복제해 테스트 공간을 만들고, 테스트가 끝나면 싹 지워버리는 방식으로 활용할 수 있어요. 다른 테스트와 꼬일 일도 없고 실제 데이터로 안전하게 검증이 가능하죠.
AI 에이전트의 안전한 놀이터: 스스로 SQL을 짜고 데이터를 다루는 AI 에이전트에게 각각 독립된 브랜치를 쥐여주세요. 실수를 하더라도 원본 데이터는 안전하니까 안심하고 마음껏 실험을 시켜볼 수 있답니다.

데이터를 통째로 복사하느라 소중한 시간을 날리던 시절은 이제 안녕이네요! 여러분이라면 이 순식간에 복제되는 데이터베이스 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Managing Amazon Bedrock costs end to end: A playbook for FinOps and platform teams

Sat, 31 Oct 2026 07:42:24 +0900

생성형 AI를 쓰다 보면 비용이 얼마나 나올지 걱정되신 적 있으신가요? AI 모델을 호출하는 횟수가 늘어날수록 비용 관리도 점점 중요해지는데요. 오늘은 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 환경에서 비용을 꼼꼼하게 추적하고 관리하는 방법을 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

전체 글 정리

1단계: 비용의 주인을 명확히 찾기 (비용 귀속)

AI 사용 비용이 정확히 누구에게, 어떤 팀에서 발생했는지 파악하는 것이 첫 번째 단계예요.
아마존 베드록은 호출을 수행한 IAM 주체(사용자나 역할)를 자동으로 기록해서 비용을 나눠주기 때문에 별도의 복잡한 세팅 없이도 확인이 가능하답니다.
여러 사람이 하나의 공용 역할을 쓸 때는 ‘사용자 세션 관리’ 기능을 활용해 개인별로 정확한 책임을 나누는 것이 중요해요.

2단계: 모든 요청을 기록하고 모니터링하기 (관측 가능성)

비용 청구서만으로는 어떤 기능이나 작업 때문에 토큰이 많이 소모됐는지 알기 어려워요.
모델 호출 로그를 클라우드워치(CloudWatch) 등에 남겨 실시간으로 사용량을 모니터링하고, 요청 메타데이터를 함께 기록해 어떤 워크로드에서 비용이 발생하는지 정확히 파악해야 해요.

3단계: 예산 설정과 확실한 차단 (예산 집행)

비용이 예산을 초과하지 않도록 3단계로 나누어 통제할 수 있어요.
간단한 알림 기능부터, 사용량을 초과했을 때 자동으로 접근을 막아주는 시스템, 그리고 게이트웨이를 통해 실시간으로 차단하는 방식까지 상황에 맞게 선택해 보세요.

4단계: 플랫폼 기본값 최적화로 낭비 줄이기

개발자마다 일일이 조심하라고 요청하기보다, 플랫폼 자체의 기본값(모델 라우팅, 캐싱, 토큰 제한 등)을 최적화해 불필요한 낭비를 근본적으로 없애는 것이 효율적이에요.

5단계: 정기적인 검토와 의사결정

수집된 데이터를 바탕으로 팀 간 정기적인 리뷰를 진행해 비용 데이터를 실제 운영 의사결정에 활용하는 운영 루프를 완성해요.

이용 방법 / 활용 방안

소규모 팀이라면: AWS 비용 계산기와 기본 예산 알림 기능을 먼저 적용해서 비용 흐름을 가볍게 모니터링해 보세요.
개발 조직이 크다면: 플랫폼 엔지니어링 팀과 협력하여 공용 게이트웨이나 SDK 래퍼를 통해 메타데이터를 표준화하고, 실시간 예산 초과 차단 시스템을 구축해 예기치 않은 비용 폭탄을 예방하는 것을 추천해요.

비용 관리는 단순히 싼 모델을 찾는 것이 아니라, 우리 팀의 AI 사용 방식을 체계적으로 돌아보는 똑똑한 습관이랍니다. 여러분이라면 이 중에서 어떤 관리 방법을 가장 먼저 시도해 보고 싶으신가요?

Preview web apps live as your coding agent builds them with Amazon Bedrock AgentCore runtime

Sat, 31 Oct 2026 06:40:03 +0900

AI가 내가 원하는 웹사이트를 뚝뚝 만들어준다면 정말 신기하고 편하겠죠? 🤖

그런데 AI가 만든 결과물을 확인하려고 할 때마다 이리저리 코드를 복사하고 배포하는 과정이 반복된다면, 기다리느라 지치기 쉽습니다. 코딩하는 동안 브라우저에서 바로바로 결과가 바뀐다면 얼마나 좋을까요?

오늘은 아마존 베드락(Amazon Bedrock)의 새로운 기능으로, AI가 코딩하는 과정을 실시간으로 지켜보고 웹 화면까지 바로 확인할 수 있는 편리한 방법에 대해 이야기해 드릴게요!

전체 글 정리

1. 실시간으로 웹 앱을 확인하는 ‘세션 엔드포인트’

AI 코딩 에이전트는 대시보드나 제품 페이지 같은 웹 앱을 직접 척척 만들어냅니다.
아마존 베드락 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore) 런타임은 각 에이전트를 독립된 공간에서 실행해 주는데요.
여기에 세션 엔드포인트 기능을 더하면, 내 브라우저에서 AI가 실시간으로 작업 중인 웹 앱 화면을 바로 열어볼 수 있답니다. 코드가 수정될 때마다 새로고침할 필요 없이 화면이 슥슥 바뀌는 걸 볼 수 있죠.

2. 안전하고 똑똑한 연결 방식

세션 엔드포인트를 사용할 때는 보안도 꼼꼼하게 챙겨야겠죠?
개발자가 허용한 특정 포트(예: 웹서버나 상태 확인용 포트)로만 접속할 수 있도록 설정할 수 있습니다.
모든 요청은 철저한 인증 과정을 거치기 때문에 권한이 없는 사람은 접근할 수 없도록 안전하게 보호됩니다.

3. 간단한 설정으로 시작하는 미리보기

복잡한 도커(Docker) 설정 없이, 준비된 샘플 코드와 간단한 배포 스크립트를 통해 에이전트와 웹사이트를 클라우드에 띄울 수 있습니다.
내 컴퓨터의 로컬 주소와 클라우드의 세션 엔드포인트를 살짝 연결해 주면, 왼쪽에선 AI와 대화하고 오른쪽에선 실시간으로 변하는 웹사이트를 구경하는 멋진 작업 환경이 완성됩니다.

이용 방법 / 활용 방안

기획자나 디자이너와의 협업: 개발 지식이 깊지 않아도 아이디어를 실시간으로 시각화하고, AI에게 “여기를 초록색 버튼으로 바꿔줘"라고 요청한 뒤 바로 결과를 눈으로 확인할 수 있습니다.
프로토타입 빠르게 검증하기: 새로운 웹 페이지 아이디어가 떠올랐을 때, 배포 과정을 기다릴 필요 없이 즉시 결과물을 테스트하고 수정하는 용도로 활용해 보세요. 작업 속도가 훨씬 빨라진답니다.

결과물이 나올 때까지 기다릴 필요 없이, AI와 대화하며 실시간으로 웹사이트가 만들어지는 과정을 지켜보는 것만으로도 작업이 훨씬 즐거워질 것 같아요. 여러분이라면 이 신기한 기능을 어떤 아이디어를 실현하는 데 써보고 싶으신가요?

Databricks and SAP unleash end-to-end data & AI capabilities to level up enterprise AI transformation

Sat, 31 Oct 2026 06:00:00 +0900

요즘 AI 기술 정말 대단하지만, 막상 우리 회사 업무에 바로 쓰려고 하면 뭔가 아쉬운 적 없으셨나요? AI는 똑똑한데 우리 회사가 어떻게 돌아가는지는 잘 모르기 때문인데요. 포춘 500대 기업의 90% 이상이 사용하는 SAP 시스템 속에 바로 그 알짜배기 비즈니스 데이터가 담겨 있답니다. 데이터브릭스와 SAP가 손을 잡고 이 문제를 시원하게 해결할 소식을 들고 왔어요! 🏢✨

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1. SAP 데이터와 AI의 만남

SAP와 데이터브릭스는 지난해 SAP 비즈니스 데이터 클라우드에 데이터브릭스 플랫폼을 내장한 SAP 데이터브릭스를 선보였어요.
아디다스, 잘란도 같은 글로벌 기업들이 이미 이 기능을 활용해 AI를 구축하고 있죠.
이번에 발표된 차세대 협력을 통해 기업들은 SAP 데이터에 훨씬 더 쉽고 성능 좋게 접근할 수 있게 되었어요.

2. 복잡한 과정 없이 간편하게

기존에는 SAP 데이터를 가져오려면 복잡한 추출 파이프라인을 따로 만들고 관리해야 했어요. 이 과정에서 데이터가 복사되거나 중요한 비즈니스 맥락이 사라지기도 했죠.
새로 발표된 SAP 애플리케이션 데이터 파운데이션을 이용하면 클라우드 환경에서 SAP 애플리케이션 데이터에 간편하게 접근할 수 있답니다.
복잡한 구축 과정 없이도 주문 이력을 가져와 외부 데이터와 결합하고 수요 예측 모델 등을 만들 수 있어요.

3. 실제 기업들의 활용 사례

트럭 및 버스 부품 제조사인 SAF-Holland는 이 기술을 활용해 1억 개가 넘는 고객 및 배송 데이터를 하나로 모았어요.
머신러닝을 이용해 배송 일정의 신뢰도를 예측하고 있으며, 기존 방식보다 분석 속도를 5배나 빠르게 끌어올렸답니다.
복잡한 SAP 데이터를 바탕으로 공급망 인사이트를 몇 주가 아니라 단 몇 분 만에 얻고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

기존 데이터 파이프라인 정비하기: 기업의 중요한 데이터가 SAP에 담겨 있다면, 커스텀 추출 파이프라인을 유지하는 데 들어가는 수고를 줄이고 클라우드 기반의 통합 방안을 검토해 보세요.
AI에 업무 맥락 더하기: 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 회사의 실제 업무 흐름과 주문 이력 같은 비즈니스 데이터를 AI와 결합해 수요 예측이나 재무 마감 이상 감지 등에 활용할 수 있습니다.
전문가 팀과 상담하기: SAP나 데이터브릭스 계정 팀을 통해 새로운 SAP 애플리케이션 데이터 파운데이션과 확장된 기능을 확인하고 우리 회사에 맞는 도입 경로를 계획해 보세요.

기업의 핵심 데이터와 뛰어난 AI 플랫폼이 만났을 때 어떤 시너지가 날지 기대되지 않으시나요? 여러분이라면 이 기능을 회사의 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Wealth Management Client Onboarding Needs More Than AI

Sat, 31 Oct 2026 04:40:00 +0900

자산관리 계좌를 만들 때 생각보다 시간이 꽤 오래 걸려서 답답하셨던 적 있으신가요? 🏦

우리는 은행이나 증권사에 서류를 내고 나면 모든 과정이 알아서 착착 진행될 거라고 기대하지만, 실제 내부에서는 수많은 부서와 시스템이 따로 노느라 진땀을 뺀다고 해요. AI가 일 처리를 아무리 빠르게 도와줘도 부서 간에 손발이 안 맞으면 결국 계좌 개설은 늦어질 수밖에 없죠. 오늘은 이 복잡한 과정을 매끄럽게 이어주는 똑똑한 해결책에 대해 이야기해 볼게요!

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1. 계좌 개설이 느려지는 진짜 이유

고객의 여정은 하나이지만, 내부 시스템은 고객관리, 서류, 자격 심사, 규제 확인 등으로 쪼개져 있어요.
여러 팀과 시스템이 제각각 일하다 보니, 다음 단계로 넘어갈 때마다 앞서 한 일을 처음부터 다시 확인하거나 조율하느라 시간이 낭비돼요.
AI가 서류를 빨리 읽거나 요약해 줘도, 부서 간의 빈틈을 메우지 못하면 전체 속도는 빨라지지 않는답니다.

2. 해결의 열쇠, 통합 사례 맥락

데이터브릭스 플랫폼은 서류 증거, 현재 진행 상황, 완료된 보안 검토, AI 에이전트의 활동 기록 등을 한눈에 볼 수 있도록 모아줘요.
버전 관리가 가능해서 무엇이 언제 바뀌었는지, 이전 작업을 다시 확인해야 하는지 명확하게 알 수 있죠.
이를 통해 담당 직원이나 AI는 전체 역사를 일일이 짜맞추지 않고도 현재 상태를 바로 파악할 수 있어요.

3. AI 에이전트와 사람의 협업 구조

관리자 역할을 하는 에이전트가 전체 진행 상황을 읽고 다음에 무엇을 해야 할지 판단해요.
서류가 누락되면 고객 안내 메일을 준비하고, 사람이 직접 확인해야 할 순간에는 담당자를 불러오죠.
최종 결정과 책임은 여전히 사람이 맡고, AI는 잡다한 조율과 기록을 도와서 투명성과 안정성을 높여요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사에 적용할 첫 번째 길 찾기: 복잡하고 지연이 잦은 업무 구간을 하나 골라 파일럿 프로젝트를 시작해 보세요.
역할과 책임 명확히 하기: 데이터, 컴플라이언스, 기술 부서 리더들이 모여 어떤 서류가 필요하고 누가 최종 결정을 내릴지 미리 기준을 세워야 해요.
전체 여정 기준으로 성과 측정하기: 단순히 일 하나가 빨라졌는지가 아니라, 고객이 계좌를 완전히 개설하기까지 전체 시간이 줄었는지, 직원들이 반복 업무에서 벗어났는지 확인해 보세요.

여러분이라면 이렇게 똑똑하게 연결되는 시스템을 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Deliberate decisions and enterprise AI value

Sat, 31 Oct 2026 04:30:00 +0900

요즘 회사에서 인공지능(AI) 도입해야 한다는 이야기 정말 많이 들리죠? 하지만 막상 해보려고 하면 어디에 먼저 투자해야 할지, 기술은 빠르게 변하는데 어떻게 방향을 잡아야 할지 고민이 참 많으실 거예요. 기술이 가능하냐 마느냐의 문제를 넘어, 진짜 중요한 결정을 내려야 할 때 어떤 점을 고려해야 하는지 데이터브릭스와 데이터아이큐의 보고서를 통해 함께 살펴볼까요?

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1. 시범 운영을 넘어선 실제 운영 준비하기

AI 성공적인 시범 운영이 곧바로 실무 도입 준비가 끝났음을 의미하지는 않아요.
실제 업무에 AI를 적용할 때는 보안, 지원, 사용자 채택, 거버넌스, 유지 비용 등 눈에 보이지 않던 비용과 운영 모델을 철저히 따져봐야 한대요.
단기적인 실험 결과를 넘어 지속 가능하게 유지될 수 있는지 꼼꼼히 점검하는 것이 중요해요.

2. 비즈니스 가치 중심의 투자와 포트폴리오 관리

사방에서 쏟아지는 AI 도입 요구에 전부 다 대응할 수는 없어요.
명확한 비즈니스 문제를 정의하고, 기업 규모의 가치가 있는 일을 우선순위에 두어야 하죠.
모든 투자가 똑같은 방식으로 성과를 내는 것은 아니기 때문에, 여러 초기 시도를 포트폴리오처럼 관리하면서 성과에 따라 투자를 조절하거나 방향을 바꿀 수 있어야 해요.

3. 명확한 책임 소재와 비즈니스 오너십

AI 도입은 어느 한 팀만의 몫이 아니에요.
승인된 활용 사례가 있다면, 그 결과와 운영 결과, 지속적인 비용까지 책임질 수 있는 명확한 비즈니스 오너가 있어야 해요.
의사결정 권한이 분명해야 AI 도입이 새로운 문제를 만들지 않고 실질적인 해결책이 될 수 있답니다.

4. 인간의 권한과 전문성 유지하기

AI가 많은 일을 처리할수록 사람은 문제를 정의하고 결과를 해석하는 데 더 많은 시간을 쓰게 돼요.
중요한 순간에 사람이 AI의 결과물을 검토하고 반박하거나 멈출 수 있는 명확한 권한과 시간을 가지고 있어야 해요.
자동화가 편하다고 해서 조직이 꼭 가져가야 할 전문성까지 없애버리면 장기적으로 위험할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 AI 프로젝트를 승인하기 전에 이 프로젝트가 어떤 비즈니스 성과를 바꾸는지 먼저 연결 지어 생각해보세요.
당장의 기술 도입에만 몰두하지 말고, 운영 비용과 보안, 그리고 사후 관리를 책임질 사람이 누구인지 명확히 정해두는 것이 좋아요.
모든 것을 완벽하게 계획하려 하기보다 목적이나 기준 같은 고정할 부분은 지키되, 기술 선택이나 역할은 유연하게 바꾸는 태도를 가져보세요.

여러분이라면 회사의 중요한 결정을 내릴 때 어떤 점을 가장 먼저 기준으로 삼고 싶으신가요?

How Worldwide Express automated freight exceptions with Amazon Bedrock

Sat, 31 Oct 2026 02:32:20 +0900

물류나 배송 관련 업무를 처리하다 보면 복잡한 서류나 청구서 문제로 골치 아픈 적 있으시죠? 오늘은 거대 물류 기업이 AI를 활용해 복잡한 청구 오류 문제를 깔끔하게 해결한 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

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1. 골칫거리였던 청구 예외 처리

월드와이드 익스프레스는 수많은 고객과 운송사를 보유한 거대 물류 기업이에요.
하지만 청구서와 실제 주문 내용이 맞지 않아 묶여버린 미해결 예외 건수가 매달 엄청났죠.
이를 해결하기 위해 사람이 직접 전화하고 일일이 확인해야 해서 시간과 비용 낭비가 컸어요.

2. AI 에이전트의 등장과 해결 과정

회사는 AWS와 협력해 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업하는 시스템을 만들었어요.
이 AI는 운송사마다 다른 복잡한 규정과 계약 조건을 스스로 확인하고 판단할 수 있어요.
시스템 도입 초기에는 사람이 직접 AI의 제안을 검토하며 승인했고, 정확도가 높아지면서 효율성이 크게 올랐답니다.

3. 놀라운 개선 효과와 성과

시스템 도입 후 6개월 만에 활성 예외 건수가 75퍼센트나 줄어들었어요.
현금 회전 속도가 4주나 빨라졌고, 연간 비용 절감과 함께 막혀 있던 현금 흐름도 시원하게 뚫렸답니다.
반복적인 업무가 줄어들면서 직원들은 더 복잡하고 중요한 업무에 집중할 수 있게 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

반복적이고 규칙이 까다로운 서류 검토 업무가 있다면, AI 에이전트 방식을 참고해 볼 수 있어요.
처음부터 모든 것을 바꾸기보다는, 가장 단순하고 반복적인 예외 처리 유형부터 하나씩 자동화해 보는 것이 안전해요.
AI가 내린 판단을 사람이 최종 검토하는 안전장치를 두면 현업에서도 안심하고 도입할 수 있답니다.

여러분이라면 복잡한 서류 검토나 오류 확인이 필요한 업무에 이 AI 기능을 어떻게 활용해 보고 싶으신가요?

Configure the ChatGPT desktop app with Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)

Sat, 31 Oct 2026 02:27:45 +0900

보안이 아주 중요한 공공기관이나 기업에서 ChatGPT를 업무에 쓰고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 오늘은 🔒 ChatGPT 데스크톱 앱과 코딩 에이전트인 Codex를 아마존 베드락(Amazon Bedrock) 및 AWS GovCloud(US) 환경에서 안전하게 연동하는 방법을 소개해 드릴게요.

보안 규정이 까다로운 환경에서도 최신 AI 모델을 마음껏 활용할 수 있는 길이 열렸답니다. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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아마존 베드락과 AWS GovCloud 연동의 핵심

이번 연동을 통해 보안 아키텍처가 까다로운 조직에서도 AWS GovCloud 환경 내에서 OpenAI의 고성능 모델과 코딩 에이전트인 Codex를 사용할 수 있게 되었어요.
모델 요청은 아마존 베드락의 지정된 엔드포인트를 거치며, 기존의 AWS 보안 및 네트워크 제어 기능을 그대로 활용해 접근을 관리할 수 있습니다.
데이터 보안을 위해 선택한 AWS 리전 내에서 처리가 이루어지며, 토큰 사용량에 따라 비용을 지불하는 합리적인 구조로 제공돼요.

보안과 데이터 프라이버시 유지

AWS와 모델 제공업체에 데이터가 저장되지 않는 무데이터보존(ZDR) 기능이 지원되어 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있어요.
관리자 권한의 규칙 파일을 통해 사용자가 임의로 변경할 수 없는 보안 한계를 설정할 수 있어 엄격한 데이터 거버넌스 요건을 충족합니다.
인증 방식은 베드락 API 키나 표준 AWS SDK 자격 증명 체인(SSO 포함)을 지원하며, 설정 파일에 비밀 키를 직접 노출하지 않도록 주의해야 해요.

설정 및 검증 방법

앱을 설치하기 전에 필요한 설정 파일인 requirements.toml과 config.toml을 올바른 위치에 미리 준비해야 합니다.
앱을 처음 실행하기 전에 설정 파일이 올바르게 적용되었는지 확인하고, 모델 제공업체가 아마존 베드락으로 올바르게 지정되었는지 점검해야 해요.
만약 설정에 문제가 생기면 즉시 배포를 중단하고, 장치를 이전 상태로 되돌린 뒤 임대 자격 증명을 폐기하여 보안을 유지해야 합니다.

이용 방법 / 활용 방안

철저한 보안 검토가 필요한 공공기관이나 규제 산업 분야의 보안 팀에서 미리 테스트하고 문서를 작성하는 용도로 활용해 보세요.
개발자라면 Codex와 ChatGPT 데스크톱 앱을 통해 사내 보안 규정을 준수하면서도 AI 기반의 복잡한 소프트웨어 개발 워크플로우를 경험할 수 있답니다.

보안과 편리함 두 마리 토끼를 모두 잡으려는 조직에게 유용한 소식이죠? 여러분이라면 이 기능을 사내 보안 환경에서 어떻게 활용해보고 싶으신가요?

Things That Go Beep in the Night: Agentic AI Joins the Search for Extraterrestrial Signals

Sat, 31 Oct 2026 00:00:10 +0900

안녕하세요! 혹시 밤하늘을 보며 우주 저 너머에 우리 말고 다른 누군가가 살고 있지 않을까 상상해 보신 적 있으신가요? 🌌 외계 생명체를 찾는 일에 최근 아주 똑똑한 인공지능이 합류했다고 해요. 갑자기 이런 소식 들리면 왠지 어렵고 복잡하게 느껴지시죠? 걱정 마세요, 오늘 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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외계인 찾기에 나선 AI 에이전트

과학자들은 외계 문명이 존재한다면 우리보다 수십억 년 앞서 있을 수 있으며, 그들이 이미 AI를 개발했을지도 모른다고 생각해요.
브레이크스루 리슨과 SETI 연구소는 우주 신호를 찾는 일에 스스로 판단하고 움직이는 AI 에이전트를 도입했어요.
캘리포니아의 엘렌 망원경 배열에서 이 에이전트들은 말 한마디(자연어 요청)만으로 망원경을 직접 조움하고 데이터를 다듬어요.

어마어마한 우주 데이터를 실시간으로 처리하기

라디오 망원경은 상상하기 힘들 정도로 엄청난 양의 데이터를 만들어내기 때문에 실시간 분석이 큰 숙제였어요.
엔비디아의 기술 플랫폼을 활용해 초당 테라바이트가 넘는 방대한 센서 데이터를 하드디스크에 쌓아두지 않고 메모리에서 바로바로 처리해요.
복잡한 신호 처리와 망원경 조율 과정을 AI 에이전트가 순식간에 해내어, 원래라면 몇 주에서 몇 년씩 걸리던 일을 몇 시간 만에 끝내버린답니다.

실제 성과와 앞으로의 계획

이 새로운 시스템은 이미 게성운에 있는 펄서(우주 등대처럼 빠르게 회전하는 별의 잔해)를 실시간으로 감지해내는 데 성공했어요.
연구팀은 앞으로 데이터 처리 속도가 중요한 현장이나 언젠가 달 뒷면에서 오프라인으로 운영될 관측소를 위해 오픈소스 AI 모델들도 검토하고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 복잡한 우주 과학 이야기처럼 보이지만, 우리 삶에 던지는 시사점도 분명해요. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해야 하는 현장에서 AI 에이전트가 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지 보여주죠.

TELUS Digital cut early cancellations by more than half with ElevenAgents

Fri, 30 Oct 2026 21:00:00 +0900

새로운 인터넷 서비스를 가입했는데 첫 달 요금이 예상보다 많이 나와서 당황했던 경험, 혹시 있으신가요? 통신사 입장에서 이런 작은 오해나 불편함을 빠르게 해결해 주는 것이 정말 중요한데요. 캐나다의 대형 통신사 텔러스 디지털이 AI 음성 비서 덕분에 신규 고객의 해지율을 뚝 떨어뜨렸다고 해요. 어떤 일이 있었는지 함께 살펴볼까요?

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1. 신규 고객이 겪는 4가지 불편함

텔러스는 신규 홈 인터넷 고객들이 가입 후 90일 이내에 해지하는 경우가 많다는 점을 발견했어요. 조사해 보니 몇 가지 공통적인 원인이 있었죠.

Warm transfer vs cold transfer: choosing the right call

Fri, 30 Oct 2026 21:00:00 +0900

고객센터에 전화했을 때 상담원이 바뀔 때마다 똑같은 내용을 처음부터 다시 설명해야 한다면 정말 답답하시죠? 📞 오늘은 고객을 다른 담당자나 부서로 연결할 때 사용하는 두 가지 방식인 웜 트랜스(Warm transfer)와 콜드 트랜스(Cold transfer)에 대해 쉽게 알아볼게요.

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웜 트랜스와 콜드 트랜스의 핵심 차이

웜 트랜스(Warm transfer): 전화를 넘겨받는 사람에게 미리 고객의 상황과 배경(맥락)을 전달한 뒤 연결하는 방식이에요.
콜드 트랜스(Cold transfer): 배경 설명 없이 곧바로 다른 부서나 담당자에게 전화를 연결하는 방식이에요. 속도는 빠르지만 고객이 상황을 다시 설명해야 할 수 있죠.
테피드 트랜스(Tepid transfer): 두 방식의 중간 형태로, 사전 설명이나 회의 연결 없이 목적지에 전화를 걸어 연결만 해주는 방식이에요.

언제 어떤 방식을 써야 할까?

웜 트랜스를 써야 할 때: 결제 분쟁, 복잡한 기술 문제, 민감한 불만 접수 등 고객이 다시 설명하면 짜증이 나거나 실수가 생기면 안 되는 상황에 적합해요.
콜드 트랜스를 써야 할 때: 단순 부서 안내나 대기열(Queue)로 넘길 때, 또는 속도가 최우선이고 다음 상담원이 어차피 기본 질문을 다시 하는 대량 전화 응대 상황에 어울려요.

AI 음성 에이전트의 전화 연결 기능

최신 AI 음성 에이전트 도구를 활용하면 사람처럼 자연스럽게 전화를 다른 곳으로 넘길 수 있어요.
고객에게는 대기하는 동안 안심시키는 메시지를 들려주고, 받는 상담원에게는 고객의 문제 요약을 미리 전달하는 방식으로 웜 트랜스를 구현할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

고객 응대 서비스를 운영 중이거나 자동화 툴을 도입할 계획이라면, 상황에 맞게 연결 방식을 선택해 보세요. 복잡한 불만 사항이나 고가 고객의 전화는 조금 시간이 걸리더라도 웜 트랜스를 적용해 고객이 두 번 말하지 않도록 배려하는 것이 좋아요. 반면 단순한 단순 부서 안내는 콜드 트랜스로 빠르게 처리하는 것이 효율적이랍니다. 전화를 받는 상대가 전화를 받지 않을 때를 대비해 미리 비상 대책(백업 큐나 음성 안내 등)을 마련해 두는 것도 잊지 마세요!

SKT, AI로 안동 산불 피해지 복원에 새 해법 모색

Fri, 30 Oct 2026 08:38:40 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 갑자기 산불 소식을 들으면 마음이 참 아프시죠? 산불이 지나간 자리를 사람이 직접 가서 복원하려면 위험하기도 하고 손이 많이 가는데요. 최근 첨단 기술이 이런 자연 회복을 돕는 든든한 조력자가 되고 있다고 해요. 과연 어떤 기술이 쓰였는지 함께 살펴볼까요? 🌳

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안동 산불 피해지 복원 현황

SK텔레콤, 유한킴벌리, 평화의숲, 인베랩이 협력해 안동 산불 피해지에 안동 평화의 숲 조성사업을 진행했어요.
지난 3월부터 4.4헥타르 규모의 피해지에 산벚나무, 헛개나무, 고로쇠나무 등 총 1만 그루의 나무를 심었습니다.
두 기업은 지난해 MOU를 체결한 이후 숲 조성뿐만 아니라 자원순환, 생물 다양성 보전 등 다양한 환경 활동을 함께 이어오고 있어요.

AI와 드론을 활용한 똑똑한 숲 가꾸기

사람이 직접 접근하기 힘든 가파른 경사지에는 인공지능과 드론 기술을 적극적으로 활용했어요.
AI 공간분석 기술로 지형과 일사량 같은 환경 조건을 꼼꼼하게 분석했답니다.
자생식물 종자와 토양, 영양분을 섞은 시드볼 1만 개를 드론으로 급경사지에 뿌렸어요.

지속적인 모니터링과 관리 체계

드론과 AI를 이용해 산불 피해 지역의 식생 변화와 나무가 잘 자라는지 상태를 꾸준히 확인해요.
추가로 나무를 심어야 하는 곳이나 생태를 해치는 식물이 자라는지도 파악하고 있습니다.
앞으로도 객관적인 데이터에 바탕을 두고 숲을 더 체계적으로 관리할 계획이에요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 첨단 기술이 우리 일상을 넘어 자연환경을 지키는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 꼭 개발자가 아니더라도, 우리 주변의 환경 문제를 해결할 때 기술을 이렇게 창의적으로 접목할 수 있다는 점을 눈여겨볼 수 있죠. 드론이나 AI 같은 기술이 위험하고 힘든 일을 대신 맡아주면서 환경 보호의 손길이 닿지 않던 곳까지 넓어지고 있답니다.

Announcing General Availability of Real-Time Mode for Spark Declarative Pipelines on Databricks

Fri, 30 Oct 2026 07:30:04 +0900

데이터 분석이나 데이터 처리 작업에 관심이 있으신가요? 갑자기 실시간 데이터 처리 기술 소식이 들리면 복잡하게 느껴지시죠? 오늘은 데이터브릭스에서 발표한 반가운 업데이트 소식을 쉽고 간단하게 풀어드릴게요.

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실시간 모드 정식 출시

데이터브릭스는 스파크 선언형 파이프라인에서 실시간 모드가 이제 정식으로 제공된다고 발표했어요.
이 기능은 데이터를 밀리초 단위로 아주 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 기술이에요.

기존 방식과의 차이점과 장점

데이터를 끊어서 처리하던 기존 방식에서 벗어나, 데이터를 지속해서 흐르게 만들고 모든 단계를 동시에 실행해요.
덕분에 별도의 복잡한 엔진을 따로 쓰지 않아도 되며, 데이터 품질 관리나 오류 복구 같은 선언형 파이프라인의 이점을 그대로 누릴 수 있답니다.

다양한 실시간 활용 분야

사기 탐지, 실시간 맞춤형 추천, 실시간 특징 계산 등 빠른 의사결정이 필요한 작업에 유용하게 쓰일 수 있어요.
다양한 실시간 저장소와 연결하여 데이터를 곧바로 활용할 수 있는 환경을 제공해요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 정식 출시된 실시간 모드는 특히 빠른 대응이 생명인 업무에서 큰 힘을 발휘해요. 예를 들어 쇼핑몰에서 사용자의 최근 검색 기록을 바탕으로 즉시 상품을 추천하거나, 금융 거래에서 이상 징후를 빠르게 포착해 내는 작업에 활용해 볼 수 있죠. 개발 중인 파이프라인 설정에서 연속 모드를 켜고 관련 설정을 지정하는 방식으로 적용할 수 있으니, 실시간 데이터 처리가 필요했던 분들이라면 눈여겨보시면 좋겠어요.

Why Waiting for Ready Data Is Riskier Than Starting AI Now

Fri, 30 Oct 2026 05:58:00 +0900

데이터 정리가 싹 끝날 때까지 AI 도입은 금지라는 말을 들으면 왠지 발목이 잡힌 것 같고 어렵게 느껴지시죠? 📊

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데이터 완벽주의의 함정

과거 전통적인 방식은 데이터를 먼저 옮기고, 중앙화하고, 거버넌스를 갖춘 뒤에야 AI를 시작해야 한다고 가르쳤어요.
하지만 기업의 97퍼센트가 AI를 시도하고 있는 반면, 데이터가 완벽하다고 답한 곳은 단 5퍼센트에 불과해요.
완벽한 데이터 상태라는 것은 애초에 오지 않으며, 이를 기다리는 것은 경쟁에서 뒤처지는 가장 큰 리스크가 될 수 있어요.

세 가지 기업 유형과 평행 모델

대다수 기업은 지친 베테랑, 백지 상태, 중간 단계의 세 가지 유형 중 하나에 속하지만 모두 완벽한 데이터 구축을 AI의 선결 조건으로 여기는 실수를 하고 있어요.
이를 해결하기 위한 평행 모델은 AI 도입과 시스템 현대화를 동시에 진행하는 방식이에요.
트랙 1에서는 90일 안에 성과를 증명할 수 있는 AI를 현재 데이터로 바로 시작하고, 트랙 2에서는 기존 시스템의 현대화를 독자적으로 계속 진행해요.

현업 전문가의 역할 변화

데이터 플랫폼이 인프라와 수작업을 대신 처리해 주면서 AI 실행 방식이 변하고 있어요.
농부가 트랙터 덕분에 밭갈이 대신 수확에 집중할 수 있는 것처럼, 현업 전문가들도 복잡한 인프라 대신 비즈니스 가치 창출에 집중할 수 있어요.
유통의 바이어, 제조의 운영 관리자처럼 각 분야의 전문가들이 AI를 어디에 쓸지 결정하는 것이 중요해요.

이용 방법 / 활용 방안

당장 완벽하지 않은 데이터라도 지금 있는 그대로 활용해 90일 안에 성과를 낼 수 있는 작은 프로젝트를 먼저 시작해 보세요.
시스템 현대화와 AI 도입을 동시에 진행하면서, 실제로 작동하는 AI 사례를 바탕으로 어떤 시스템을 먼저 고쳐야 할지 우선순위를 정해보세요.
데이터 엔지니어뿐만 아니라 현업 업무를 잘 아는 실무자들이 직접 AI를 어디에 활용할지 아이디어를 내도록 판을 깔아주세요.

데이터가 완벽해질 때를 기다리는 것은 끝없는 기다림일 뿐이에요. 여러분이라면 지금 가진 데이터로 어떤 작은 시도를 먼저 해보고 싶으신가요?

How the UK Amazon Quick User Group grew in 2026

Fri, 30 Oct 2026 05:16:40 +0900

안녕하세요 여러분! 데이터나 IT 관련 소식 들리면 왠지 어렵고 멀게 느껴지셨죠?

오늘은 영국의 아마존 퀵 사용자 모임이 1년 동안 어떤 활동을 해왔는지 가볍고 재미있게 살펴보려고 해요. 전문가들만 모여서 딱딱하게 회의하는 자리가 아니라, 직접 만져보고 실수를 나누며 함께 성장한 이야기랍니다. 궁금하지 않으신가요?

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1. 직접 만들고 배우는 실습 중심의 모임

올해 영국 아마존 퀵 사용자 그룹은 분기별로 총 세 번의 밋업을 열었어요. 슬라이드만 구경하는 자리가 아니라, 참석자들이 직접 노트북을 켜고 실습해 보는 시간으로 채워졌답니다.

Building intent-driven UI testing with Amazon Nova Act

Fri, 30 Oct 2026 03:20:27 +0900

웹사이트나 앱을 만들다 보면 화면이 제대로 작동하는지 확인하는 테스트 과정이 참 번거롭고 손이 많이 가죠? 버튼 위치나 코드가 조금만 바뀌어도 기존 테스트가 쉽게 고장 나곤 하는데요. 오늘은 복잡한 화면 테스트를 자연어 기반으로 똑똑하게 해결한 흥미로운 사례를 들려드릴게요.

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1. 입실론의 새로운 화면 테스트 도전

글로벌 마케팅 기업인 입실론은 수많은 브랜드와 소비자 데이터를 다루는 곳이에요.
기존에도 자동화 테스트를 잘 쓰고 있었지만, 화면이 바뀔 때마다 유지보수하는 부담을 줄이고 싶어 했죠.
그래서 코드를 일일이 수정하는 대신, 사람이 말하듯 자연어로 테스트를 지시하는 방식을 더하기로 했어요.

2. 아마존 노바 액트와 관리형 브라우저의 만남

입실론은 브라우저를 직접 관리하는 번거로움을 없애기 위해 아마존 노바 액트와 아마존 베드락 에이전트코어 브라우저 툴을 도입했어요.
사용자가 “스크롤을 내려서 이 버튼을 눌러줘"라고 자연어로 입력하면, AI가 화면을 이해하고 알아서 행동해요.
덕분에 개발자가 아니더라도 기획자나 품질 관리 담당자가 직접 테스트 과정을 쉽게 읽고 검토할 수 있게 되었답니다.

3. 안정적이고 효율적인 시스템 구조

테스트 작업은 여러 팀이 공용으로 쓰는 플랫폼 안에서 안전하게 실행돼요.
성공한 테스트 기록은 저장해두었다가 다음 번에는 AI가 깊게 생각하는 과정을 건너뛰고 바로 실행할 수 있어요.
이 덕분에 테스트 속도는 빨라지고 비용은 줄어드는 일석이조의 효과를 얻었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

자연어 기반 시나리오 작성: 굳이 복잡한 코드를 몰라도 평소 쓰는 언어로 테스트 단계를 적어보세요. 화면 디자인이 조금 바뀌어도 AI가 유연하게 대처할 수 있어요.
인프라 관리 부담 줄이기: 브라우저 실행 환경이나 세션 관리를 직접 구축하려 하지 말고, 관리형 도구를 활용해 운영 노력을 아껴보세요.
권한 분리와 보안 챙기기: 여러 팀이 함께 쓰는 환경이라면 계정별로 권한을 나누어 안전하게 테스트를 운영하는 방식을 참고해 볼 수 있어요.

여러분이라면 이렇게 사람 말로 척척 알아듣는 AI 테스트 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Build a repeatable PHP-to-Java migration engine with Kiro

Fri, 30 Oct 2026 03:14:17 +0900

안녕하세요! 오랫동안 운영해 온 프로그램의 언어를 바꾸는 일, 상상만 해도 머리가 지끈지끈 아파오시죠? 라라벨(Laravel) 같은 PHP로 만든 오래된 프로그램을 자바(Java)로 옮기는 작업은 숨겨진 비즈니스 규칙과 구조 차이 때문에 그동안 개발자들에게 큰 도전이었어요.

오늘은 AI 개발환경과 재사용 가능한 엔진을 활용해 이 복잡한 과정을 체계적이고 반복 가능한 작업으로 바꾸는 방법을 소개해 드릴게요. 갑자기 어려운 이야기 같아 보이시죠? 걱정 마세요. 아주 쉽게 차근차근 풀어드릴게요!

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1. 키로(Kiro)와 AI 에이전트의 만남

이번 방식의 핵심은 키로라는 AI 통합 개발환경(IDE)을 사용하는 거예요.
개발자와 AI 에이전트가 함께 호흡을 맞추며 여러 단계의 엔지니어링 작업을 처리할 수 있죠.
특히 AWS의 대규모 마이그레이션 서비스와도 연동되어, 똑같은 규칙 파일로 사람이 직접 개입하는 방식과 완전 자동화 방식 모두로 실행할 수 있어요.

2. 무작정 코딩 금지! 정확한 스캐너부터 실행하기

가장 중요한 철칙은 원본 코드를 대충 읽고 짐작해서 자바로 옮기지 않는 거예요.
의존성 설치 없이도 작동하는 가벼운 스캐너 도구를 먼저 실행해서 PHP 코드 속 데이터 구조와 규칙을 완벽하게 읽어내야 해요.
여기서 애매한 부분이 발견되면 AI가 억지로 추측하지 않고 사람이 직접 확인할 수 있도록 목록에 남겨둔답니다.

3. 총 8단계로 이뤄지는 체계적인 마이그레이션

준비 단계(스캐너 실행 및 인벤토리 구축)를 거쳐 총 8단계의 워크숍이 진행돼요.
자바 코드를 쓰기 전에 패리티 하네스(원본과 결과물이 똑같이 작동하는지 검증하는 도구)를 먼저 만들어서 시험에 통과하는지 확인해요.
그후 프로젝트 뼈대를 만들고, 데이터 모델과 화면 입출력 계층, 그리고 비즈니스 로직을 차례대로 변환해 나간답니다.

이용 방법 / 활용 방안

규칙을 파일로 관리하기: 이 방식의 장점은 마이그레이션 노하우가 특정 도구가 아니라 마크다운(Markdown) 같은 공유 파일에 담겨 있다는 점이에요. 규칙을 한 번 다듬어두면 다른 프로젝트를 할 때도 똑같이 재사용할 수 있죠.
수정이 필요할 때는 코드가 아니라 룰을 고치기: 번역된 자바 코드를 직접 일일이 수정하기보다, 변환 규칙이 담긴 룰북(Rulebook)을 수정하고 코드를 다시 생성하는 방식을 사용해요. 이렇게 하면 나중에 비슷한 작업을 할 때 훨씬 효율적이랍니다.
다양한 프레임워크 지원: 라라벨뿐만 아니라 심포니(Symfony)나 코드이그나이터(CodeIgniter) 같은 다양한 PHP 프레임워크에도 확장해서 적용할 수 있어요.

시스템을 완전히 새로운 언어로 재작성하는 일은 늘 큰 모험처럼 느껴지죠. 하지만 AI 도구와 명확한 검증 단계를 거친다면 이제는 예측 가능하고 반복할 수 있는 작업이 될 수 있어요.

Lend and borrow resources across teams with AWS Batch’s quota management for SageMaker Training jobs

Fri, 30 Oct 2026 01:58:57 +0900

안녕하세요 여러분! 회사나 연구실에서 여러 팀이 GPU 같은 비싼 컴퓨팅 자원을 함께 쓰다 보면, “우리 팀은 쓸 일이 없는데 남는 자원이 아깝네?”, 혹은 “급하게 쓸 일이 생겼는데 다른 팀이 다 쓰고 있네?” 하는 고민 한 번쯤 해보셨죠?

오늘은 여러 팀이 모여서 AI 모델 학습을 진행할 때, 복잡한 조율 없이도 자원을 똑똑하게 나누고 빌려 쓸 수 있는 아주 반가운 소식을 가지고 왔답니다!

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1. 자원을 똑똑하게 나누는 할당량 관리 기능

AI 학습을 진행하다 보면 여러 팀이 한정된 그래픽 카드(GPU) 자원을 두고 경쟁하게 되죠. 관리자가 팀이나 프로젝트별로 자원 사용량을 미리 나누어 둘 수 있는 기능이 생겼어요.
이 기능을 통해 남는 자원을 무駄(무다)로 버리지 않고 다른 팀에 자동으로 빌려주거나, 우리 팀에 꼭 필요할 때 우선적으로 가져다 쓸 수 있답니다.

2. 상황에 맞게 고르는 자원 공유 전략

RESERVE (예약): 남는 자원을 남에게 빌려주지 않고 우리 팀이 쓸 수 있게 고스란히 아껴두는 방식이에요. 가장 안정적으로 자원을 확보하고 싶을 때 유용하죠.
LEND (대여): 우리 팀이 쓰지 않고 남는 자원을 다른 팀이 쓸 수 있도록 빌려주는 방식이에요.
LEND_AND_BORROW (대여 및 차용): 평소에 남는 자원은 빌려주고, 우리 팀에 일이 몰릴 때는 다른 곳에서 자원을 빌려와서 쓰는 가장 유연한 방식이랍니다.

3. 알아서 척척! 스마트한 우선순위 조절

자원을 빌려 쓰고 있는데 원래 주인이 자원을 쓰겠다고 나서면 어떻게 될까요? 시스템이 알아서 빌려준 자원을 회수해 가기 때문에 관리자가 일일이 신경 쓸 필요가 없어요.
팀 내부에서도 중요한 작업이 먼저 실행될 수 있도록 우선순위에 따라 진행 중이던 작업을 잠시 멈추고 긴급 작업을 먼저 처리하는 기능도 지원해요.

이용 방법 / 활용 방안

개발자가 아니더라도 이 기능이 왜 대단한지 감이 오시죠? 여러 프로젝트가 동시에 돌아가는 환경에서 인프라 관리자가 매번 팀별로 서버를 쪼개고 조율하느라 쏟던 시간을 획기적으로 줄여준답니다.

How MoEngage turned over 400 APIs into agent tools with AgentCore Gateway

Fri, 30 Oct 2026 01:54:52 +0900

안녕하세요! 사내에 흩어져 있는 수많은 시스템을 AI와 연결하고 싶다면 오늘 이 이야기에 주목해 보세요. 갑자기 복잡한 API 수백 개를 AI가 쓰게 만들어야 한다면 어디서부터 손대야 할지 막막하시죠? 오늘은 글로벌 마케팅 플랫폼인 모엥이지가 이 고민을 어떻게 멋지게 해결했는지 함께 알아볼게요.

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1. 400개의 API를 AI 도구로 바꿔야 하는 숙제

모엥이지는 이메일, 문자, 푸시 알림 등 다양한 마케팅 채널을 1,350개 이상의 브랜드에 제공하는 플랫폼이에요. 이 서비스 뒤쪽에는 25개의 개발팀이 만든 약 400개의 사내 API가 숨어 있죠. AI 에이전트가 제대로 일하려면 이 API들을 쓸 수 있어야 하는데, 400개나 되는 비공개 API를 외부 인터넷에 노출하지 않고 안전하게 연결하는 것이 큰 숙제였답니다.

Smarter cost controls for serverless

Fri, 30 Oct 2026 00:00:00 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 클라우드 서비스를 쓰다 보면 “이번 달엔 비용이 얼마나 나왔을까?” 하고 가슴이 철렁 내려앉을 때가 있죠?

데이터브릭스에서 서버레소스 환경을 쓰시는 분들에게 아주 반가운 소식이 있어요. 서버레소스 컴퓨팅을 쓰면서도 비용을 꼼꼼하게 관리하고 예산 안에서 안전하게 쓸 수 있는 기능들이 더 좋아졌답니다. 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

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1. 서버레소스를 위한 비용 관리의 필요성

전통적인 방식에서는 컴퓨터(서버) 대수나 인스턴스 종류를 직접 제한해서 비용을 조절했어요.
하지만 서버레소스 환경에서는 복잡한 서버 관리를 서비스 제공 쪽에서 알아서 해주기 때문에, 기계를 만지는 대신 **사람과 작업(워크로드)**을 기준으로 비용을 통제해야 한답니다.
플랫폼 팀에서는 비용을 정확히 나누는 속성(Attribution), 누가 쓸 수 있는지 정하는 접근 권한(Entitlements), 그리고 지출 한도를 막는 **제한(Limits)**의 세 가지가 필요해요.

2. 태그를 통한 비용 추적 (Attribution)

서버레소스 환경에서도 컴퓨터에 태그를 붙이면 그 태그가 청구서까지 그대로 이어져요.
시스템 테이블과 계정 콘솔 대시보드를 통해 복잡한 SQL을 쓰지 않고도 팀별 비용을 한눈에 확인할 수 있답니다.
현재 서버레소스 컴퓨팅 태그 기능은 베타 버전으로 제공 중이에요.

3. 모니터링과 예산 설정 (Observability)

비용이 얼마나 나가는지 실시간으로 추적하고 모니터링할 수 있어요.
예산이 특정 금액을 넘어가면 이메일 알림을 받을 수 있고, 일별 지출에 대한 SQL 알림도 설정할 수 있답니다.
AWS, Azure, Google Cloud 전반에서 이 모니터링 기능들을 지금 바로 사용할 수 있어요.

4. 접근 제어와 사용량 제한 (Access Control & Rate Limits)

누가 서버레소스를 쓸 수 있는지 권한을 정하는 접근 제어 기능이 정식 출시(GA)되었어요.
기본적으로 안전한 모델로 설정되어 있어서, 관리자가 직접 그룹을 지정해 특정 사용자만 서버레소스를 쓰도록 관리할 수 있답니다.
비용 한도를 정하는 요율 제한(Rate Limits) 기능도 베타 버전으로 함께 제공되고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

팀별 예산 관리하기: 대시보드를 통해 우리 팀이 서버레소스를 얼마나 쓰고 있는지 정기적으로 확인하고, 예산 초과 알림을 설정해 보세요. 깜짝 놀랄 만한 비용 폭탄을 미리 막을 수 있답니다.
접근 권한 정리하기: 관리자 페이지에서 서버레소스 컴퓨팅 사용 권한을 검토하고, 꼭 필요한 사용자나 그룹에게만 권한을 부여해 안전하게 환경을 운영해 보세요.

비용 걱정 없이 서버레소스를 더 스마트하게 쓸 수 있는 방법들이 생겼네요. 여러분이라면 이 비용 관리 기능들을 어디에 가장 먼저 적용해보고 싶으신가요?

How Zurich is shaping the future of algorithms, 70 years in

Thu, 29 Oct 2026 23:15:00 +0900

안녕하세요 여러분! 기술이 빠르게 변하는 요즘, 세계적인 연구소에서는 어떤 미래를 준비하고 있는지 궁금하지 않으신가요? 오늘은 오랫동안 혁신을 만들어온 특별한 연구소의 이야기를 전해드릴게요.

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70년을 맞이한 IBM 취리히 연구소

최근 IBM 취리히 연구소가 문을 연 지 70주년을 맞이해 성대한 기념행사와 기술 심포지엄을 열었어요.
이 자리에는 유럽의 과학, 산업, 정치계 주요 인사들과 노벨상 수상자까지 모여 그간의 성과를 축하했답니다.
알레산드로 쿠리오니 연구소장은 이 연구소가 전 세계의 우수한 인재들이 모여 세상을 바꿀 아이디어를 실현하는 강력한 혁신 허브라고 소개했어요.

성공을 이끄는 두 가지 비결

첫 번째 비결은 뛰어난 인재들이 오랫동안 머물며 일할 수 있는 환경이에요. 한 번 들어오면 떠나지 않을 만큼 윤리적이고 몰입도 높은 혁신 문화를 가지고 있죠.
두 번째 비결은 국경을 뛰어넘는 글로벌 네트워크랍니다. 연구와 기업 세계를 완벽하게 연결해 전 세계에 실질적인 가치를 전달하고 있어요.

미래 컴퓨팅을 위한 알고리즘과 기술 융합

아무리 성능 좋은 하드웨어가 있어도 이를 제대로 활용하려면 핵심 알고리즘이 필수적이에요.
취리히 연구소는 고전 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅, 인공지능을 결합한 기초 알고리즘을 만들고 있어요.
앞으로는 CPU, GPU, 양자 프로세서(QPU)와 AI가 힘을 합쳐 지금까지 해결하기 어려웠던 복잡한 문제들을 풀어낼 것이라고 해요.

이용 방법 / 활용 방안

연구소가 개발하는 알고리즘과 디지털 트윈 기술은 과학과 비즈니스 전반에서 세상을 더 정확하게 시뮬레이션하는 데 활용돼요.
복잡한 문제를 효율적으로 해결하고 이전에는 불가능했던 일들을 가능하게 만들어, 산업 전반에 실질적인 가치를 더해준답니다.

세상을 바꾸는 기술은 하루아침에 뚝 떨어지는 것이 아니라, 오랜 시간 연구하고 고민해 온 사람들의 손에서 차근차근 만들어지는 것 같아요. 여러분이라면 이 놀라운 컴퓨팅 기술과 디지털 트윈을 일상이나 일하는 곳에 어디에 써보고 싶으신가요?

Slice Into GFN Thursday: ‘Phantom Blade Zero’ Launches on GeForce NOW

Thu, 29 Oct 2026 22:00:16 +0900

안녕하세요 여러분! 혹시 게임을 하고 싶은데 용량이 부족하거나 설치 시간이 너무 길어서 지친 적 있으신가요? 갑자기 마음에 드는 신작이 나왔는데 내 컴퓨터 사양이 걱정될 때가 있죠?

오늘은 기나긴 다운로드나 설치 없이도 최신 게임을 바로 즐길 수 있는 반가운 소식을 가져왔어요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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팬텀 블레이드 제로와 월드 오브 워크래프트 소식

에스게임의 신작 팬텀 블레이드 제로가 클라우드에 출시되었어요. 무협과 펑크 판타지가 섞인 화려한 액션을 즐길 수 있답니다.
언리얼 엔진 5 기반으로 제작되어 무술 액션과 독특한 세계관을 생생하게 경험할 수 있어요.
월드 오브 워크래프트 포에버가 클라우드에 합류하며, 지포스 나우 멤버를 위한 출시 주간 이용 보상도 준비되어 있어요.

다양한 게임과 모드 지원 업데이트

사이버펑크 2077과 위쳐 3 와일드 헌트 리마스터에 모드닷아이오 지원이 추가되어 더 색다르게 즐길 수 있게 되었어요.
라이브러리에 여러 게임이 새롭게 추가되어 플레이할 수 있는 선택지가 더욱 넓어졌답니다.
인도 지역 이용자들을 위한 4개월 성능 및 얼티밋 멤버십 가입 옵션도 새롭게 선보였어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 사양이 부족하거나 저장 공간이 모자란 분들에게 특히 유용해요. 컴퓨터나 맥, 모바일 기기나 브라우저를 통해 클라우드로 게임을 실행하면 되기 때문에 복잡한 다운로드나 설치 과정을 건너뛸 수 있답니다. 특히 얼티밋 멤버십을 이용하면 고성능 환경을 그대로 활용할 수 있어서, 기기 사양 걱정 없이 바로 게임 속으로 뛰어들 수 있어요. 평소 해보고 싶었던 게임이 있다면 이번 기회에 클라우드로 가볍게 시작해보세요.

Le Chonk: Built for Coders, Trusted by Defenders.

Thu, 29 Oct 2026 21:00:07 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 혹시 최신 인공지능 소식을 들을 때마다 너무 복잡하고 어렵게 느껴지시진 않나요?

갑자기 거대하고 새로운 기술 소식이 들려오면 어디서부터 이해해야 할지 막막할 때가 있죠. 오늘은 유럽에서 만들어진 흥미로운 AI 모델 소식을 아주 쉽고 간단하게 풀어드릴게요. 과연 어떤 특징을 가진 기술인지 함께 살펴볼까요?

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1. 코딩과 보안에 특화된 새로운 모델 탄생

미스트랄은 1조 파라미터 규모의 대형 멀티모달 모델인 미스트랄 라지 4의 가중치를 공개했어요.
이번 모델은 특히 코딩과 방어적 보안 분야에서 뛰어난 성능을 보여주며, 오픈 웨이트 모델 중 최상위권의 성적을 기록하고 있어요.
개발자가 비용과 성능에 맞춰 선택할 수 있도록 세 가지 추론 모드를 지원하는 것이 특징이에요.

2. 효율적인 코딩과 강력한 보안 기능

적은 토큰 사용량으로도 복잡한 코딩 작업과 터미널 기반 워크플로우를 효율적으로 처리할 수 있어요.
취약점 발견, 재현, 패치 같은 방어적 사이버 보안 작업을 매끄럽게 수행하면서도 악성 요청은 높은 비율로 거부하는 안전장치를 갖추고 있어요.
금융 관련 스프레드시트 작업이나 웹 브라우징 같은 일반적인 업무 성능도 크게 향상되었어요.

3. 데이터 주권과 맞춤형 활용 지원

유럽 인프라에서 처음부터 개발되어 기업들이 자체 인프라에 직접 설치하고 관리할 수 있는 환경을 제공해요.
마이크로소프트의 플랫폼이나 엔비디아 환경 등 다양한 경로를 통해 이용할 수 있으며, 기업의 고유한 데이터에 맞춰 커스텀할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 공개된 모델은 개발자나 기업들이 자신만의 환경에 맞춰 직접 다운로드해 활용할 수 있어요.

How we use ElevenAgents to save 1,200 hours a month in daily operations

Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900

일레븐랩스(ElevenLabs) 같은 유명 AI 기업에서는 사내 업무를 어떻게 처리하고 있는지 궁금하지 않으신가요?

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1. 사내 업무를 척척 해내는 AI 에이전트

일레븐랩스에서는 내부 에이전트들이 일상적인 업무에서 한 달에 무려 1,200시간 이상을 아껴주고 있어요.
매달 5,000개가 넘는 질문에 답할 뿐만 아니라, 고객 맞춤형 데모를 직접 만들고 150개 이상의 티켓을 생성하는 등 실제 행동까지 처리한답니다.
처음에는 사내 메신저에서 사용자 유지 데이터나 문서 같은 내부 정보를 쉽게 찾기 위해 시작되었지만, 이제는 질문에 답하고 버그를 접수하는 등 직접 일까지 도맡아 하는 수준으로 발전했어요.

2. 팀별 활용 사례

영업팀: GTM 봇과 FDE 봇을 사용해 고객 질문에 답하고, 영국·프랑스·독일의 주요 고객 정보를 찾거나, prospects(잠재 고객)의 요구사항에 맞는 완전한 맞춤형 데모를 메시지 하나로 직접 조립해 만들어냅니다.
지원 및 엔지니어링팀: 트리아지 봇을 통해 지난 한 달간 150개의 새로운 티켓을 자동으로 생성했어요. 기능을 요청하거나 버그를 찾을 때 기존 티켓과 중복되는지 확인하고, 적절한 우선순위를 매겨 올바른 팀으로 연결해 준답니다.
제품 및 제품 마케팅팀: 특정 채널에서 데이터 관련 질문을 던지면 쓰레드 안에서 바로 분석 결과를 받아보고 추가 질문이나 토론을 이어갈 수 있어요.

3. 성공적인 운영을 위해 배운 점들

신뢰성이 생명: 내부 에이전트는 처음부터 정확하고 믿을 수 있어야 팀원들이 계속 사용하게 됩니다.
프롬프트보다 스키마 정리: 시스템 프롬프트를 복잡하게 수정하기보다, 불필요한 데이터 필드나 열을 제거해 모델이 헷갈릴 요소를 없애는 것이 답변 정확도 향상에 훨씬 큰 도움이 되었어요.
선택지 제한: 세일즈포스의 거래 단계 같은 항목은 정해진 값만 고를 수 있도록 미리 정의해서, 모델이 존재하지 않는 가짜 값을 지어내는 실수를 막았습니다.
작업 검증: 에이전트가 티켓을 만든 뒤 필드가 잘 설정되었는지, 올바른 팀으로 갔는지 스스로 검증하여 실수를 줄였습니다.

이용 방법 / 활용 방안

반복적인 사내 문의나 데이터 검색 업무가 있다면 AI 에이전트를 도입해볼 수 있어요.
개발 지식이 없더라도, AI에게 복잡한 설명 대신 꼭 필요한 핵심 데이터와 명확한 선택지만 제공하면 훨씬 정확한 답변과 업무 처리를 이끌어낼 수 있다는 점을 참고해 보세요.
우리 팀의 반복 업무 중 어떤 부분을 에이전트에게 맡기면 좋을지 가볍게 고민해보는 것도 좋겠죠?

여러분이라면 이 똑똑한 AI 에이전트를 일상 업무 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Introducing SFX v3 in ElevenCreative and ElevenAPI

Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900

영상을 만들거나 게임을 즐길 때 실감 나는 효과음이 얼마나 중요한지 잘 아시죠? 그런데 여러 가지 소리를 한 번에 척척 만들어내는 기능이 있다면 얼마나 편할까요?

안녕하세요! 오늘은 일레븐랩스에서 새롭게 선보인 효과음 제작 기능에 대해 이야기해 보려고 해요. 갑자기 복잡한 소리 효과를 만들어야 할 때, 어떻게 해야 할지 고민되셨던 분들이라면 오늘 이야기가 아주 반가우실 거예요.

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복잡한 소리도 한 번에 척척

축구 경기 영상처럼 관중 환호성, 공이 떨어지는 소리, 야유 소리 등 여러 상황이 섞인 장면을 기억하시나요?
이전에는 이런 다양한 소리를 한 번에 만들기 위해 여러 번 시도해야 했지만, 이제는 하나의 문장으로 여러 지시사항을 훨씬 더 잘 반영할 수 있게 되었어요.
메인 동작부터 주변 소리까지 차례대로 묘사하고 어떻게 어우러지는지 편하게 들어볼 수 있답니다.

더 자연스러워진 음악과 목소리

이번 신규 버전은 음악이나 목소리가 포함된 프롬프트 처리 능력도 함께 좋아졌어요.
덕분에 배경 소리와 음악, 혹은 목소리가 자연스럽게 어우러지는 다채로운 효과를 만들어낼 수 있게 되었답니다.

귀에 거슬리지 않는 깔끔한 음질

징의 웅장한 울림이나 차임벨의 맑은 소리, 휘파람 소리 등은 자칫하면 귀에 거슬리는 잡음이 섞이기 쉬워요.
이번 업데이트를 통해 전체적인 음질이 좋아져서 원하지 않는 잡음이 생길 확률이 줄어들었어요.
그 덕분에 소리가 배경이나 전경에 자연스럽게 스며들어 훨씬 더 몰입감 있는 장면을 완성할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

영상 편집이나 게임 제작을 하신다면, 이제 여러 소리를 따로따로 만들어서 맞출 필요 없이 하나의 문장으로 전체 배경음을 구상해 보세요.
모바일 앱이나 일레븐 크리에이티브의 효과음 탭, 스튜디오 등에서 간편하게 직접 테스트해 볼 수 있어요.
개발자라면 관련 API를 활용해 자신만의 제품이나 작업 흐름에 이 효과음 생성 기능을 직접 연결해 쓸 수도 있답니다.

영상을 보거나 콘텐츠를 만들 때 소리의 디테일이 얼마나 중요한지 새삼 느끼게 되는데요. 여러분이라면 이 새로워진 효과음 기능을 어떤 장면에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

What is turn taking in conversational AI: A guide to natural flow

Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900

음성봇과 통화할 때 말이 자주 겹치거나 어색한 침묵 때문에 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠? 🤖

대화형 AI가 사람처럼 자연스럽게 대화하려면 언제 말을 시작하고 언제 멈춰야 할지 아는 것이 정말 중요한데요. 오늘은 일레븐랩스의 기술을 바탕으로 AI가 어떻게 자연스러운 대화를 주고받는지 함께 알아볼까요?

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1. 턴테이킹이란 무엇인가요?

AI가 사람과 대화할 때 말할 타이밍을 잡는 규칙 시스템을 말해요.
답변하기: 질문에 직접적인 답변을 제공해요.
발화 유지하기: 잠시 멈추더라도 아직 할 말이 남았음을 신호로 보내요.
경청 및 침묵: 상대방이 상황을 설명할 수 있도록 AI가 조용히 기다려요.

2. 왜 자연스러운 턴테이킹이 필수적일까요?

엉뚱한 타이밍에 말을 끊거나 너무 오래 침묵하면 고객이 쉽게 지치고 짜증을 느끼게 돼요.
일레븐에이전트는 적응형 타이밍을 사용해 자연스러운 대화 리듬을 만들어 신뢰를 높여요.
빠른 응답 속도를 통해 고객이 첫 번째 시도에 문제를 해결할 수 있도록 돕죠.

3. 실시간으로 이루어지는 대화 조율

음성 감지 기술을 통해 사용자가 말을 마쳤는지, 단순히 생각 중인지 의도를 파악해요.
사람들의 대화 간격인 약 200밀리초 수준의 반응 속도를 맞춰 어색한 침묵을 줄여요.
사용자가 끼어들거나 “음…” 같은 추임새를 넣을 때 진짜 끼어들기와 구별하여 유연하게 대처해요.

4. 자주 발생하는 문제와 해결책

너무 빠른 응답: 침묵 시간이 짧아 사용자의 말을 중간에 끊어버리는 문제가 생길 수 있어요.
어색한 공백: 지나친 침묵은 고객을 답답하게 만들고 이탈률을 높여요.
잘못된 인식: 주변 소음이나 기침을 끼어들기로 오인해 멈추는 현상이 발생할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

상황에 맞는 설정 조절: 전화번호나 이메일처럼 민감한 정보를 입력받을 때는 AI의 성급함을 낮춰 천천히 기다리게 설정해 보세요.
속도가 중요한 상담: 고객 응대 서비스에서는 빠른 반응을 우선으로 설정해 답답함을 없애는 데 활용할 수 있어요.
추임새 관리: “맞아요” 같은 일상적인 단어는 중단 신호로 인식하지 않도록 설정해 대화가 끊기지 않게 다듬어 보세요.

여러분이라면 이 자연스러운 음성 대화 기능을 어떤 서비스에 먼저 써보고 싶으신가요?

How Procore is powering construction analytics with OpenSharing

Thu, 29 Oct 2026 09:29:00 +0900

건설 현장의 복잡한 데이터, 한눈에 파악하기 어렵고 흩어져 있어서 답답하셨던 적 있으신가요? 오늘은 전 세계 수많은 건설 현장을 하나로 연결하는 프로코어가 어떻게 데이터를 더 똑똑하게 나누고 있는지 그 이야기를 살짝 들려드릴게요.

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1세대 분석 시스템의 한계

기존에는 SQL 서버와 공개 API를 활용해 데이터를 추출했어요.
하지만 하루에 최대 3번까지만 데이터를 최신화할 수 있어서 실시간으로 변하는 건설 현장 상황을 반영하기엔 속도가 턱없이 부족했죠.
복잡한 API 호출 방식 때문에 비용도 많이 들고 에러가 나기도 쉬웠답니다.

새로운 데이터 플랫폼의 탄생

프로코어는 데이터브릭스의 오픈셰어링 기술을 도입해 새로운 분석 시스템을 구축했어요.
데이터를 복잡하게 가공해서 넘기는 대신, 깔끔하게 정리된 데이터를 다양한 클라우드 환경에서 안전하게 공유할 수 있게 되었답니다.
보안과 권한 관리가 철저해서 건축주와 시공사가 필요한 정보만 골라 볼 수 있어요.

눈에 띄게 좋아진 점들

데이터 최신화 횟수 제한이 사라져서 현장 매니저들이 원하는 만큼 최신 데이터를 받아볼 수 있게 되었어요.
기존보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 두 배나 빠르게 고객들에게 제공할 수 있게 되었죠.
사내 데이터 팀도 복잡한 파이프라인을 하나로 합쳐서 훨씬 효율적으로 일할 수 있게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

내가 쓰는 업무 툴에서 건설 현장 데이터를 바로 확인하고 싶다면 이번 사례를 눈여겨보세요. 파워BI, 태블로 등 각자 익숙한 프로그램 그대로 프로코어의 데이터를 불러와서 쓸 수 있거든요. 복잡하게 파일을 옮길 필요 없이, 필요한 데이터만 쏙쏙 골라 엑셀이나 전용 대시보드에 띄워놓고 프로젝트 진행 상황을 실시간으로 점검해 볼 수 있답니다.

AI와 무엇을 만들 것인가

Thu, 29 Oct 2026 08:29:27 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 일할 때 AI 정말 많이 쓰시죠? 그런데 갑자기 AI가 일자리를 바꾼다고 하니 어떻게 대처해야 할지 막막하게 느껴지실 때가 있을 거예요. 🤖

오늘은 AI 시대에 우리가 일을 어떻게 나누고 어떤 역량을 키워야 하는지 가볍고 쉽게 정리해 드릴게요.

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1. 내 일을 ‘흐름(워크플로)’으로 쪼개기

예전에는 사람이 중심이고 AI는 단순한 도구였다면, 이제는 하나의 업무 안에서도 단계를 나누어 AI와 역할을 분담하게 됩니다.
보고서 작성 하나를 예로 들더라도 문제를 정의하고, 자료를 모으고, 분석하고, 초안을 쓰는 등 여러 단계로 나눌 수 있죠.
AI를 단순히 기존 업무에 끼워 넣는 것이 아니라, 일의 순서 자체를 다시 짜는 고성과 기업들이 훨씬 더 좋은 성과를 내고 있어요.

2. AI와 함께 일하는 세 가지 유형

사이보그형: 문제 해결의 모든 단계에 AI를 촘촘히 엮어 넣고 계속 대화를 주고받으며 일하는 방식입니다. 새로운 역량을 쌓기에 아주 좋아요.
켄타우로스형: 분석의 큰 줄기는 내가 쥐고, 정해둔 일부 단계에만 AI를 쏙쏙 골라 쓰는 방식입니다. 정확도가 높고 현실적인 출발점이 되죠.
셀프 오토메이터형: 일을 통째로 AI에 넘기고 검토도 대충 하는 방식인데요, 이 경우에는 내 실력도 AI 활용법도 늘지 않아 주의해야 해요.

3. AI 시대에 꼭 필요한 사람의 세 가지 역량

문제 정의: AI는 질문에 답할 뿐 스스로 질문을 만들지 못하므로, 처음 단추를 잘 꿰는 것이 중요합니다.
중간 점검: AI가 엉뚱한 방향으로 가고 있지 않은지 중간에 확인하고 피드백을 주는 과정이 필수적이에요.
결과 검증: AI가 그럴듯한 틀린 답을 내놓을 때 그대로 믿지 않고 마지막에 꼼꼼히 확인하고 책임지는 태도가 필요합니다.

4. 생산성이 잠시 떨어지는 ‘J커브’의 골짜기

AI를 도입하면 처음부터 일사천리로 성과가 나는 것이 아니라, 오히려 생산성이 주춤했다가 가파르게 오르는 구간(J커브)을 거치게 됩니다.
이 시행착오 시기를 단순한 낭비가 아니라 AI와 합을 맞추는 연습 기간으로 여겨야 해요.

이용 방법 / 활용 방안

당장 내일부터 보고서나 이메일 초안을 쓸 때 모든 과정을 AI에게 통째로 맡기기보다, 자료 조사는 AI에게 시키고 뼈대 잡기와 최종 검토는 내가 직접 해보는 켄타우로스 방식을 시도해 보세요.
AI가 내놓은 답이 그럴듯해 보여도 한 번 더 팩트를 체크하는 습관을 들여 보면 좋답니다.

여러분이라면 앞으로 AI와 함께 어떤 일을 가장 먼저 다르게 해보고 싶으신가요?

Building an Agentic AI Platform on Amazon Bedrock AgentCore

Thu, 29 Oct 2026 03:28:26 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 업무에 인공지능 에이전트를 도입해보고 싶어 하는 분들 많으시죠? 막상 에이전트를 실무에 쓰려고 하면 모델 성능보다 보안이나 비용 관리, 권한 설정 같은 주변 환경 때문에 머리가 아파오곤 해요. 오늘은 기업에서 AI 에이전트를 안전하고 체계적으로 관리할 수 있게 도와주는 아마존 베드록 기반의 플랫폼 설계 이야기를 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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1. 왜 에이전트 운영 플랫폼이 필요할까요?

여러 팀이 각자 AI 에이전트를 만들다 보면 보안 기준이 흐트러지고 비용 통제가 어려워져요.
중앙에서 공통 기준을 잡아주면서도, 각 부서가 독립적으로 일할 수 있는 체계적인 환경이 필수랍니다.
이를 해결하기 위해 중앙 플랫폼 팀과 개별 제품 팀(워크스팀)이 역할을 나누는 방식을 활용해요.

2. 안전한 모델과 도구 사용법

통제된 모델 접근: 모든 AI 요청은 승인된 게이트웨이를 거치며, 예산이나 사용량 한도를 두어 과다 사용을 막아요.
안전한 도구 호출: 에이전트는 꼭 필요한 권한 안에서만 승인된 도구에 접근할 수 있도록 철저하게 관리된답니다.
철저한 검증: 에이전트가 실제 운영 환경에 배포되기 전, 보안과 성능 검증 단계를 반드시 거치게 돼요.

3. 효율적인 조직 운영 모델

모든 것을 한 팀이 관리하는 중앙 집중식과 각자 알아서 하는 분산식의 단점을 보완한 연합형 모델을 사용해요.
플랫폼 팀은 공통 템플릿과 보안 기준을 제공하고, 개별 팀은 그 안에서 자유롭게 자신만의 에이전트를 개발하고 운영할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

기업 환경에서 여러 팀이 동시에 AI 에이전트를 개발해야 할 때 이 설계 패턴을 참고해보세요.
개발자가 직접 인프라를 수정하는 대신, 정해진 파이프라인을 통해 안전하게 에이전트를 배포하고 관리할 수 있어요.
비용이나 로그를 중앙에서 한눈에 모니터링할 수 있어 재무 관리나 보안 감사에도 아주 유용하답니다.

여러분이라면 회사 업무에 AI 에이전트를 도입할 때 어떤 부분을 가장 먼저 챙기고 싶으신가요?

Distributed training with Ray Train DLCs and EFA on EKS

Thu, 29 Oct 2026 03:19:54 +0900

안녕하세요! 인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있지만, 막상 여러 대의 컴퓨터를 묶어서 거대한 모델을 학습시키려고 하면 복잡한 설정 때문에 머리가 아파오기 마련이죠.

혹시 “컨테이너 설정부터 네트워크 연결까지 직접 다 해야 하나?” 하고 막막했던 적 있으신가요? 오늘은 AWS 환경에서 복잡한 준비 과정 없이 인공지능 학습을 착착 진행할 수 있는 똑똑한 방법을 소개해 드릴게요.

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머신러닝 학습의 숨은 복병, 환경 설정

보통 여러 대의 컴퓨터를 동원해 파이토치(PyTorch) 같은 인공지능 모델을 학습시키려 할 때 가장 큰 난관은 모델 코드가 아니라 바로 ‘컨테이너 환경 설정’이에요.

Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act – Part 3

Thu, 29 Oct 2026 03:12:13 +0900

안녕하세요 여러분! 혹시 여러 팀이 함께 일할 때 테스트 결과가 뒤죽박죽 섞이거나, “이 프로그램은 지금 상태가 괜찮은 걸까?“라는 기본적인 질문에 답하기 어려웠던 적 있으신가요?

소프트웨어 테스트 자동화를 도입하다 보면 테스트를 만드는 것보다 이를 체계적으로 정리하고 권한을 나누는 일이 더 큰 고민거리가 되곤 하죠. 오늘은 이런 고민을 시원하게 해결해 줄 QA 스튜디오의 새로운 기능들을 함께 살펴볼게요!

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애플리케이션으로 테스트 깔끔하게 정리하기

QA 스튜디오는 테스트 대상이 되는 웹사이트나 서비스를 애플리케이션이라는 단위로 묶어서 관리해요.
이제 수많은 테스트 목록을 한눈에 보기 쉽게 나누고, 어떤 서비스가 테스트를 통과했는지 명확하게 파악할 수 있답니다.
테스트 결과는 자동으로 기록되어 성공률, 실패 횟수뿐만 아니라 점수 형태로 전체적인 건강 상태를 보여줘요.

한눈에 들어오는 지표와 실패 원인 분석

대시보드를 통해 최근 7일 또는 30일 동안의 테스트 실행 추이를 그래프로 확인할 수 있어요.
자주 성공과 실패를 반복하는 불안정한 테스트를 따로 모아 보여주기 때문에 문제가 커지기 전에 미리 대처할 수 있죠.
실패한 테스트를 누르면 AI 에이전트가 당시 화면을 어떻게 보고 움직였는지 기록까지 바로 확인할 수 있어 원인 파악이 아주 빨라져요.

팀별 사용자 관리와 안전한 공유 기능

회사의 여러 팀이 안전하게 협업할 수 있도록 팀 기반 권한 관리 기능이 포함되어 있어요.
관리자는 팀원마다 뷰어부터 관리자까지 역할을 부여할 수 있고, 권한은 애플리케이션 단위로 깔끔하게 적용되죠.
다른 팀과 서비스를 공유할 때도 원래 가진 권한 범위를 넘지 못하도록 안전장치가 마련되어 있어 안심하고 협업할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

체계적인 현황 파악: 개발 중인 서비스의 테스트 통과율과 건강 점수를 보며 현재 제품 상태가 출시하기에 안전한지 객관적으로 판단해 보세요.
역할에 맞는 협업: 개발팀, 플랫폼팀 등 여러 조직이 각자의 애플리케이션을 맡아 관리하고, 필요한 경우에만 안전하게 권한을 공유해 업무 효율을 높여보세요.

여러분이라면 이렇게 체계적으로 관리되는 테스트 시스템을 어떤 프로젝트에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Voice Agents are here. Context turns them into real customer value.

Thu, 29 Oct 2026 03:00:00 +0900

음성으로 기업과 소통하는 일이 점점 더 당연해지는 요즘, 갑자기 이런 기술 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 데이터브릭스가 소개한 스마트한 음성 에이전트 기술을 아주 쉽고 친근하게 정리해 드릴게요.

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1. 음성 에이전트의 핵심은 바로 문맥(Context)이에요

음성으로 대화하는 AI는 이제 쉽게 만들 수 있지만, 진짜 중요한 건 상대가 누구인지 아는 것이에요.
고객이 전화했을 때 주문 내역이나 상황을 AI가 바로 알고 있어야 진짜 도움이 되는 대화가 가능해진답니다.
데이터브릭스는 기업이 이미 가지고 있는 안전한 데이터와 AI를 연결해, 고객 맞춤형 대화를 실시간으로 만들어줘요.

2. 대화를 듣는 귀와 생각을 하는 두뇌의 만남

음성 에이전트는 크게 두 부분으로 나뉘어요. 음성을 인식하고 말해주는 ‘대화 파트’와 상황을 판단하는 ‘두뇌 파트’예요.
데이터브릭스는 안전하게 보관된 기업 데이터를 바탕으로 AI가 올바른 판단을 내릴 수 있는 든든한 두뇌 역할을 맡아요.
인터넷상의 일반적인 지식이 아니라, 우리 회사 규정과 고객 정보에 딱 맞는 답변만 골라서 해줄 수 있죠.

3. 빠르고 똑똑한 판단과 철저한 보안

AI는 찰나의 순간에 빠르게 결정을 내리는 빠른 생각과, 꼼꼼하게 고민하는 느린 생각을 동시에 활용해요.
모든 대화와 결정 과정은 안전하게 기록되기 때문에 담당 팀이 나중에 품질을 검토하고 서비스를 개선하는 데 쓸 수 있어요.
민감한 의료나 금융 관련 주제는 애초에 사람이 직접 응대하도록 안전장치도 마련되어 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

가장 자주 들어오는 반복 업무부터 시작해보세요: 주문 조회나 예약 변경처럼 매일 반복되는 단순한 전화 문의에 먼저 적용해보는 것이 좋아요.
사람에게 자연스럽게 넘겨주기: AI가 해결하기 어려운 복잡한 불만 사항이나 민감한 대화는 완벽한 대화 기록과 함께 상담원에게 부드럽게 연결할 수 있어요.
90일 파일럿 프로젝트 도전: 데이터브릭스가 제공하는 청사진을 바탕으로, 딱 하나의 팀과 하나의 채널에서 먼저 소규모로 테스트를 시작해보세요.

에이전트가 내 정보를 찰떡같이 이해하고 반겨준다면 정말 편리할 것 같지 않나요?

Gemini 4 Carbon: Our next frontier model

Thu, 29 Oct 2026 02:00:58 +0900

요즘 새로운 인공지능 소식이 참 자주 들리죠? 따라가기 벅찰 때도 있으실 텐데요. 오늘은 구글 딥마인드에서 새로 내놓은 차세대 인공지능 모델에 대한 흥미로운 소식을 준비했어요. 과연 어떤 새로운 기능들이 담겨 있는지 함께 가볍게 살펴볼까요? 🛡️

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향상된 코딩과 복잡한 문제 해결 능력

제미나이 4 카본은 오랜 시간 동안 스스로 판단하고 실행해야 하는 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하도록 만들어졌어요.
복잡한 코드나 시스템 속에서 숨겨진 버그를 찾아내고 수정하는 작업을 며칠 동안이나 꾸준히 수행할 수 있답니다.
웹 개발 분야에서도 눈에 띄게 좋아진 결과물을 보여주어 관련 평가에서 높은 순위를 기록했어요.

강력한 사이버 보안 성능

보안 취약점을 찾아내고, 실제로 위험한지 확인하며, 원인을 파악해 코드를 고치는 전 과정을 뛰어난 실력으로 해내요.
실제 소프트웨어에서 복잡한 결함을 찾아내는 능력이나 취약점을 검증하는 외부 평가에서 최고 수준의 성적을 거두었어요.
보안 코드를 작성하는 성공률도 이전 모델보다 훨씬 높아져 안전한 시스템을 만드는 데 큰 도움을 줄 수 있어요.

더욱 탄탄해진 안전성과 신뢰성

인공지능이 엉뚱한 소리를 하거나 꼼수를 부리는 현상이 크게 줄어들었어요.
모호한 상황에서는 혼자 무리해서 진행하지 않고 사용자에게 질문하여 정확하게 소통하도록 설계되었답니다.
해킹 공격에 악용될 수 있는 프롬프트 조작을 완벽하게 방어하는 능력을 보여주었어요.

이용 방법 / 활용 방안

사이버 보안 전문가: 이번 주부터 일부 보안 전문가들과 신뢰할 수 있는 파트너들에게 먼저 공개되어 보안 취약점 진단과 방어에 활용될 예정이에요.
개발자와 일반 사용자: 보안 및 개발 분야에서의 안정성과 성능 검증을 거친 뒤, 개발자와 기업, 그리고 일반 소비자들이 이용할 수 있는 다양한 서비스로 곧 선보일 예정이랍니다.

이번에 발표된 제미나이 4 카본은 보안과 코딩 능력을 대폭 끌어올리면서도 안전성을 꼼꼼하게 챙긴 것이 특징이에요. 여러분이라면 이렇게 똑똑하고 꼼꼼해진 인공지능 기능을 일상이나 업무 속 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Conversational AI in banking: Use cases, benefits, examples

Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900

은행 업무 보러 갈 때마다 운영 시간이 안 맞아서 답답하셨던 적 있으신가요? 🏦

은행 업무 시간은 왜 항상 내 일하는 시간과 겹치는지 아쉽기만 한데요. 요즘은 인공지능 기술이 좋아지면서 언제 어디서나 편리하게 은행 업무를 볼 수 있는 변화가 일어나고 있어요. 은행에서 대화형 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지 가볍게 살펴볼까요?

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1. 대화형 인공지능이란 무엇인가요?

기존의 단순한 챗봇은 정해진 답변만 할 수 있었지만, 요즘 기술은 자연스러운 언어를 이해하고 실제 계좌 상황까지 파악해요.
사람이 직접 응대하는 것처럼 말이나 글로 소통하며 잔액 조회나 간단한 문의를 실시간으로 해결해 줘요.
24시간 내내 운영되기 때문에 시간에 구애받지 않고 서비스를 이용할 수 있어요.

2. 은행에서 쓰는 인공지능의 종류

대화형 인공지능: 자연어 처리 기술을 바탕으로 실시간 음성 및 채팅 상담을 제공해요.
생성형 인공지능: 복잡한 문서를 분석하고 내부 직원들의 업무 리포트 작성을 도와줘요.
머신러닝: 과거 거래 기록을 분석해서 실시간으로 사기를 탐지하고 위험을 막아줘요.

3. 음성 인공지능으로 전화 은행 업무 보기

본인 확인: 걸려온 전화번호와 고객 정보를 바탕으로 안전하게 본인인증을 먼저 거쳐요.
자연스러운 소통: 다양한 언어와 억양을 이해하며, 은행 전문 용어도 정확하게 발음해요.
빠른 응답과 대처: 고객이 말을 끊거나 중간에 질문을 바꿔도 자연스럽게 대화 흐름을 이어가요.
인간 상담사로 연결: 복잡한 불만이나 사기 관련 문제는 신속하게 사람 상담사에게 연결해 줘요.

이용 방법 / 활용 방안

24시간 상담 활용: 영업 시간이 끝난 야간이나 주말에도 계좌 관련 궁금증을 대화하듯 편하게 물어볼 수 있어요.
대기 시간 줄이기: 간단한 본인 확인이나 결제 내역 확인 등은 인공지능을 통해 빠르게 처리해 보세요.
자연스러운 전화 응대: ARS 버튼을 복잡하게 누를 필요 없이 평소 말하던 대로 편하게 음성으로 은행 업무를 처리할 수 있어요.

여러분이라면 은행 업무를 도와주는 인공지능에게 어떤 질문을 가장 먼저 해보고 싶으신가요?

ElevenLabs and adELA bring free voice restoration to Spain

Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900

날씨가 선선해지면서 주변에 목소리를 자주 쓰는 분들이 더 눈에 띄는 요즘인데요. 만약 소중한 내 목소리를 잃어버리게 된다면 어떤 기분이 들까요? 오늘 전해드릴 소식은 기술이 어떻게 사람의 마음과 정체성을 지켜줄 수 있는지 보여주는 따뜻한 이야기랍니다.

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스페인 ALS 협회와 일레븐랩스의 만남

일레븐랩스가 스페인의 대표적인 루게릭병 환우 협회인 adELA와 손을 잡았어요.
이번 협력은 일레븐랩스의 임팩트 프로그램의 일환으로 스페인에서 진행되는 첫 번째 프로젝트예요.
스페인은 국가 환자 협회를 통해 이 기술이 제공되는 첫 번째 국가가 되었답니다.

목소리를 복원하는 두 가지 방법

루게릭병 진단을 받은 대상자는 전문가들과 함께 목소리를 다시 만들어갈 수 있어요.
목소리 변화가 크지 않다면 새로운 음성 샘플을 직접 녹음할 수 있죠.
이미 목소리에 변화가 생겼다면 과거에 녹음해 둔 오디오 파일을 업로드해 디지털 목소리를 만들 수 있어요.

목소리가 지켜주는 정체성과 일상

목소리는 단순한 소통 수단을 넘어 그 사람의 정체성과 깊게 연결되어 있어요.
스페인에서는 약 4,000명에서 4,500명이 루게릭병을 앓고 있으며 이 중 많은 이들이 목소리를 잃게 돼요.
목소리 복원 기술을 통해 환자들은 가족, 친구, 동료들과 자신의 진짜 목소리로 계속 소통할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 기술이 일상에서 어떻게 따뜻하게 쓰일 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 개발자가 아니더라도 우리 주변에서 목소리 보존의 중요성을 생각해 볼 수 있죠.

How your transcript knows where each word is spoken

Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900

영화를 보는데 자막과 배우의 입모양이 맞지 않으면 몰입이 확 깨졌던 경험, 다들 있으시죠? 음성 기술이나 영상 편집에서도 텍스트와 소리가 정확히 맞는 것은 정말 중요한데요. 오늘은 AI가 목소리와 글자를 어떻게 딱 맞춰주는지 그 비결을 가볍게 살펴보려고 해요. 일레븐랩스에서 발표한 새로운 기술 소식, 함께 확인해 볼까요?

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강제 정렬이란 무엇인가요?

강제 정렬은 영상이나 오디오 파일과 텍스트를 건네받아, 각 단어가 정확히 언제 말해졌는지 시간 단위로 일치시키는 작업을 말해요.
자막을 띄우거나, 대본의 특정 단어를 클릭했을 때 오디오가 그 위치로 바로 이동하는 기능 등이 모두 이 정렬 기술 덕분에 가능하답니다.

기존 기술의 아쉬운 점

기존 도구들은 30초 정도의 짧은 클립에는 잘 작동하지만, 긴 파일은 여러 조각으로 쪼개야 해서 타이밍 오차가 쌓이기 쉬웠어요.
주변 소음이나 배경 음악이 섞인 실제 녹음 파일, 혹은 지원하는 언어가 제한적인 점도 기존 오픈소스 도구들이 가진 한계였답니다.

속도와 정확도를 모두 잡은 큐(Cue)

일레븐랩스의 새로운 모델 큐는 90개 이상의 벤치마크 언어를 하나의 모델로 지원하며, 긴 녹음 파일도 한 번에 처리해 오차를 줄였어요.
1시간 분량의 오디오를 0.5초 만에 처리할 수 있을 정도로 엄청난 속도를 자랑하며, 잡음이 섞인 실제 환경에서도 정확도가 매우 높아요.
말소리뿐만 아니라 가사가 늘어지는 음악 곡에서도 뛰어난 정렬 성능을 보여주었습니다.

이용 방법 / 활용 방안

영상 자막 작업이나 오디오 편집을 자주 하시는 분들이라면, 텍스트와 음성을 정확하게 일치시켜주는 이런 기술이 작업 시간을 얼마나 줄여줄지 쉽게 상상 가실 거예요.
개발자가 아니더라도 자막 생성, 자동 더빙, 음악 가사 싱크 등 다양한 미디어 콘텐츠를 훨씬 매끄럽고 자연스럽게 만드는 기반 기술로 폭넓게 활용될 수 있답니다.

여러분이라면 이렇게 오디오와 글자가 칼로 자른 듯 딱 맞는 기술을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Lettuce cuts creative ad production from over a week to under a minute with ElevenLabs

Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900

평소에 광고 보면서 “이거 하나 만드는데 얼마나 걸렸을까?” 궁금증 가져보신 적 있으신가요?

광고를 하나 만들려면 기획부터 디자이너 손을 거쳐 일주일 넘게 걸리는 게 보통이었죠. 그런데 최근 일레븐랩스의 기술을 활용해 단 1분 만에 광고를 척척 만들어내는 곳이 있다고 해요. 마케팅 현장이 어떻게 바뀌고 있는지 함께 살펴볼까요?

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1인 사업자를 위한 핀테크, 레투스의 광고 고민

레투스는 회계, 세금, 은퇴 설계 등을 한 번에 해결해 주는 핀테크 플랫폼이에요.
고객을 모으는 주력 채널로 메타(Meta)를 활용하고 있지만, 다양한 광고 시안을 계속 만들어내는 과정이 큰 숙제였죠.
기존 방식대로라면 기획부터 완성까지 일주일 이상이 걸려 트렌드 변화에 빠르게 대처하기가 어려웠어요.

1분 만에 끝내는 광고 제작과 비용 절감

레투스는 일레븐랩스의 광고 엔진을 도입해 기존 광고를 불러와 새로운 버전으로 빠르게 변환하고 있어요.
간단한 문장 입력만으로 45초 만에 새로운 광고 시안이 뚝딱 만들어진답니다.
그 결과 크리에이티브 제작 비용이 약 75% 줄어들었고, 리드당 비용도 40%에서 60%까지 낮아지는 성과를 거두었어요.

사람의 손길과 인공지능의 협업

인공지능이 모든 것을 무작정 만드는 것은 아니에요.
브랜드의 일관성을 유지하기 위해 크리에이티브 디렉터와 마케터가 최종 검토와 승인을 거친 뒤에야 광고가 집행되죠.
디자이너들은 단순 반복 작업에서 벗어나 브랜드 방향성을 고민하고 어떤 아이디어를 테스트할지 결정하는 데 집중할 수 있게 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

빠른 테스트와 반복(Iteration) 도입하기: 마케팅이나 콘텐츠 제작을 할 때, 완벽한 하나를 오래 준비하기보다는 작은 아이디어를 빠르게 여러 개 테스트해보세요.
업무 도구 간소화하기: 여러 프로그램을 오가지 않고 한곳에서 데이터를 가져오고 수정까지 완료할 수 있는 워크플로우를 구축하면 불필요한 시간 낭비를 크게 줄일 수 있답니다.

광고 제작이 더 이상 아이디어의 발목을 잡지 않게 된 셈이죠. 여러분이라면 이렇게 빨라진 제작 속도를 활용해 어떤 재밌는 시도를 해보고 싶으신가요?

Voice AI for Karnataka

Wed, 28 Oct 2026 20:30:00 +0900

요즘 AI 목소리 기술 정말 신기하고 발전 속도 빠르죠? 혹시 이런 첨단 기술이 우리가 쓰는 서비스뿐만 아니라 정부의 공공 서비스에도 쓰인다면 어떨지 상상해보신 적 있으신가요? 오늘은 AI 음성 전문 기업 일레븐랩스가 인도 정부와 함께 추진하는 흥미로운 소식을 소개해 드릴게요!

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인도 카르나츠카주와의 업무협약

인도에서 처음 열린 일레븐랩스 서밋에서 회사는 카르나츠카주 정부와 업무협약을 맺었어요.
이번 협약을 통해 주정부의 공공 서비스에 목소리 AI 기술을 도입하는 방안을 함께 추진하기로 했답니다.
일레븐랩스는 그동안 영국, 그리스, 브라질 등 세계 여러 정부 기관과 협력해 온 경험을 바탕으로 이번 프로젝트를 진행해요.

공공 서비스와 안전 기술 도입

민원 서비스 혁신: 민원 접수, 공공 헬프라인, 복지 혜택 안내 등에 음성 AI를 시범 도입할 계획이에요.
다양한 언어 지원: 칸나다어를 포함해 인도 내 14개의 공식 언어로 공공 정보를 더욱 쉽게 접할 수 있도록 돕는 것이 목표예요.
안전 장치 마련: 딥페이크 탐지, 워터마킹, 무단 복제 제한, 사기 방지 등 책임감 있는 AI 사용을 위한 안전 프레임워크도 함께 구축할 예정이에요.

목소리를 잃은 이들을 위한 지원

원 밀리언 보이스 프로그램: 질병이나 신경 질환 등으로 목소리를 잃은 카르나츠카주 주민들을 지원해요.
AI 목소리 복원: 구강암, 인후암, 루게릭병 등으로 말하기 어려워진 주민들에게 AI로 자신의 원래 목소리를 되찾아주는 평생 무료 라이선스를 제공합니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 기술이 사람들의 일상을 얼마나 따뜻하게 바꿀 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 개발자가 아니더라도 우리 주변의 공공 서비스에 음성 기술이 어떻게 녹아들 수 있을지 지켜보면 좋은데요. 특히 글이나 복잡한 서류 대신 익숙한 내 모국어로 편하게 민원을 해결하고 안내를 받을 수 있는 환경이 어떻게 만들어지는지 주목해보세요. 목소리를 잃어버린 분들에게 AI가 다시 소통할 수 있는 힘을 선물하는 것처럼, 기술이 꼭 필요한 곳에 다정하게 쓰이는 모습을 눈여겨보는 것도 좋겠죠?

케클s피드 10월호｜기술 경쟁력, 보이지 않는 곳에서 결정된다

Wed, 28 Oct 2026 13:37:32 +0900

안녕하세요 독자님들! AI 서비스가 하루가 다르게 똑똑해지고 있죠? 그런데 이런 서비스들이 원활하게 돌아가려면 눈에 보이지 않는 아주 튼튼한 기반 시설이 필요하다는 사실, 알고 계셨나요? 갑자기 이런 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 우리가 자주 쓰는 AI 서비스 뒤편에서 어떤 일들이 일어나고 있는지 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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튼튼한 AI 인프라와 재해복구 전략

AI 서비스가 널리 쓰일수록 방대한 데이터를 안정적으로 처리하고 전달하는 인프라의 중요성이 커지고 있어요.
KT그룹은 오랜 운영 경험과 통신 국사 기반 인프라를 활용해 경쟁력을 강화하고 있답니다.
예상치 못한 장애가 생겨도 공공 서비스를 빠르게 복구할 수 있도록, 시스템 중요도에 맞춘 재해복구(DR) 전략과 서비스 연속성 확보 방안을 고민하고 있어요.

데이터센터 구축과 최신 기술 협력

AI 기술을 활용해 데이터센터를 더 효율적으로 짓고 운영하는 사례들이 소개되었어요.
운영 데이터로 설비 이상에 미리 대응하고 3D 모델로 설계 오류를 확인하는 방식이죠.
수도권에 대규모 AI 데이터센터를 짓기 위해 안산과 청라 사업에 속도를 내고 있으며, 글로벌 전문 기업 버티브와 손잡고 전력과 냉각 기술 등 차세대 인프라 구축에도 힘을 모으고 있어요.

피지컬 AI와 네트워크의 중요성

로봇이 스스로 주변을 인식하고 움직이는 피지컬 AI 시대에는 학습과 시뮬레이션을 위한 다양한 컴퓨팅 자원이 필요해요.
아무리 성능 좋은 GPU가 있어도 데이터가 제때 전달되지 않으면 소용없겠죠?
여러 GPU가 실시간으로 정보를 원활하게 주고받을 수 있도록 뒷받침하는 네트워크 속도와 안정성이 전체 작업 효율을 좌우한답니다.

데이터센터의 숨은 안전 기술

데이터센터가 안정적으로 돌아가려면 전력 케이블부터 냉방 설비, 소방 시스템까지 꼼꼼하게 갖춰야 해요.
냉방이 멈춰 서버가 과열되는 상황을 막기 위한 안전장치인 래칭 릴레이나, 화재 발생 시 장비 손상을 줄이고 서비스를 지키는 소방 설비 등 보이지 않는 곳에서 안전을 지키는 기술들이 함께 운영되고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 개발자가 아니더라도 우리 일상에 깊숙이 들어온 AI 서비스가 어떤 환경에서 만들어지는지 이해하는 좋은 기회가 돼요.
공공기관이나 기업에서 시스템을 안정적으로 운영하고 재난에 대비하는 방안을 고민할 때, 데이터센터의 복구 전략이나 안전 설비 트렌드를 참고해 볼 수 있답니다.
앞으로 AI 기술이나 로봇 관련 뉴스를 볼 때, 고성능 반도체뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 냉각 기술이나 네트워크 인프라의 역할까지 함께 떠올려보세요.

AI 서비스의 발전 뒤에는 이렇게 탄탄하고 안전한 데이터센터와 인프라 기술이 숨어 있었네요. 여러분이라면 눈에 보이지 않는 이 기술들 중에서 어떤 부분이 가장 중요하다고 생각하시나요?

#6 - 백업만으로는 부족하다, 공공 DR의 새로운 기준

Wed, 28 Oct 2026 09:00:50 +0900

갑자기 대규모 시스템 장애 소식을 들리면 왠지 우리 일상까지 멈춰버릴 것 같아 아찔해지시죠?

특히 공공기관의 서비스는 국민의 안전이나 행정과 직결되기 때문에 장애가 나면 큰 혼란이 생기곤 해요. 그래서 요즘은 단순히 데이터를 백업해 두는 것에서 한 걸음 더 나아간 똑똑한 재해복구 전략이 주목받고 있답니다.

오늘 이야기, 어렵지 않으니 편하게 따라와 보세요! 😊

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백업만 해두면 정말 안전할까요?

과거에는 서버를 이중화하고 원격지에 백업만 해두면 안심하곤 했어요.
하지만 막상 장애가 나면 데이터뿐만 아니라 애플리케이션, 네트워크, 인증 시스템까지 함께 정상 작동해야 비로소 서비스가 살아난답니다.
즉, 단순한 보험용 백업이 아니라 평상시에도 상시 운영되는 디지털 핵심 인프라 관점으로 공공 재해복구를 바라봐야 해요.

시스템 등급에 맞춘 똑똑한 비용 설계

모든 시스템에 똑같이 최고 사양의 복구 시스템을 적용하면 비용 부담이 너무 크겠죠?
행정안전부의 A1부터 A4까지의 시스템 등급에 따라 맞춤형 아키텍처를 구성하는 것이 중요해요.
평소에는 최소한의 자원으로 트래픽을 나누어 처리하다가, 장애 시 자동으로 자원을 확장하는 등 비용 효율적인 설계를 고민해야 한답니다.

철저한 훈련과 AI 시대의 새로운 과제

재해복구 센터의 서버가 잘 켜지는지 확인하는 것뿐만 아니라, 서비스를 원래 상태로 되돌리는 원복 과정까지 꼼꼼히 검증해야 해요.
최근 늘어난 AI 서비스의 경우, 데이터뿐만 아니라 학습 체크포인트와 GPU 자원까지 함께 보호해야 진정한 복구가 가능해진답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 개발자뿐만 아니라 공공 서비스나 IT 인프라를 고민하는 분들이 꼭 눈여겨봐야 할 포인트를 담고 있어요.

AI for Science expands to foundations and institutions

Wed, 28 Oct 2026 09:00:00 +0900

새로운 기술 소식이 들려오면 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 전 세계 과학자들이 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지 가볍고 재미있는 소식을 준비해 봤어요.

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과학 연구를 돕는 AI 프로그램 확장

앤스로픽은 인공지능이 과학 연구 속도를 크게 높여줄 것이라는 믿음으로 AI for Science 프로그램을 시작했어요. 이번에 전 세계의 20개 과학 재단, 연구 기관, 그리고 연구 그룹과 손을 잡고 이 프로그램을 대폭 확대하기로 했답니다. 연구원들이 생물학, 의학, 물리학, 화학, 기후 과학 등 다양한 분야에서 더 깊이 있는 연구를 할 수 있도록 무료 크레딧을 지원하고 있어요.

Vital Skills: Upskilling Genie Code with Healthcare and Life Sciences skills

Wed, 28 Oct 2026 04:00:00 +0900

데이터 분석을 할 때 코딩 대신 말로 편하게 대화할 수 있다면 얼마나 좋을까요? AI 코딩 도구가 점차 똑똑해지고 있지만, 막상 의료나 생명과학처럼 전문적인 분야를 다룰 때는 뭔가 아쉬운 점이 있었죠. 오늘은 데이터브릭스의 AI 코딩 에이전트인 지니 코드에 헬스케어와 생명과학 전문 지식을 불어넣어 주는 바이탈 스킬스 소식을 소개해 드릴게요.

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1. 지니 코드와 바이탈 스킬스의 만남

지니 코드: 코딩 대신 대화로 데이터 및 AI 작업을 수행할 수 있도록 돕는 데이터브릭스 최적화 코딩 에이전트예요.
보안과 거버넌스: 유니티 카탈로그와 연동되어 기업의 데이터를 정확히 이해하고 플랫폼의 보안 규칙을 그대로 따라요.
바이탈 스킬스의 필요성: 일반 AI 코딩 도구는 의료나 생명과학 분야의 까다로운 임상 기준이나 전문 지식을 놓치기 쉬운데, 바이탈 스킬스가 이 간극을 메워줘요.

2. 현장 전문가의 노하우를 담다

전문가 수준의 지식: 생체통계학자, 프라이버시 담당자 등의 노하우를 패키지 형태의 플레이북으로 제공해요.
성능 검증: 공인된 생물omedical 데이터 분석 벤치마크 테스트에서 바이탈 스킬스를 적용한 경우가 훨씬 더 정확하고 신뢰성 높은 결과를 보여주었어요.
환자 코호트 및 보고서 작성: 자연어로 환자 집단을 정의해 코호트를 만들고, 프리젠테이션 빌더를 통해 결과를 쉽게 공유할 수 있어요.

3. 복잡한 모델 배포와 맞춤형 평가

생물학 파운데이션 모델: 다루기 까다로운 오픈소스 단백질 구조나 단일세포 모델을 안전하게 배포하고 실행할 수 있도록 도와줘요.
맞춤형 평가 도구: 헬스케어 업무 특성에 맞는 평가 환경을 구축하여 결과와 행동 양식을 꼼꼼하게 검증해요.
오픈소스와 확장성: 기본 제공되는 스킬 외에도 필요에 따라 직접 수정하거나 새로운 스킬을 만들 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

현업 분석가: 복잡한 코딩을 몰라도 자연어로 환자 그룹(코호트)을 정의하거나 필요한 지표를 계산해 대시보드와 보고서까지 매끄럽게 연결해 보세요.
과학자와 연구원: 다루기 어려운 오픈소스 바이오 모델을 직접 구축하고 배포하는 과정에서 빠뜨리기 쉬운 준비 단계들을 안전하게 챙겨갈 수 있어요.
개발 및 관리자: 유니티 게이트웨이를 통해 검증된 스킬을 동료들과 공유하고, 필요에 따라 입맛에 맞게 커스텀하여 활용할 수 있답니다.

데이터 분석과 AI가 현업의 전문성과 만날 때 어떤 시너지가 나는지 조금은 감이 오시죠? 여러분이라면 이 똑똑한 도구를 의료나 생명과학 분야의 어떤 작업에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

AWS named a Leader in the 2026 Gartner Magic Quadrant for Contact Center as a Service

Wed, 28 Oct 2026 03:03:12 +0900

평소에 기업 고객센터에 전화했을 때, 내가 누구인지 설명했는데 또 다른 부서로 연결되어서 똑같은 이야기를 반복했던 경험 다들 한 번쯤 있으시죠?

고객센터와의 통화가 조금 더 매끄럽고 편안해졌으면 좋겠다고 생각하셨다면, 오늘 전해드릴 소식이 반가우실 거예요. 글로벌 시장에서 고객센터 시스템의 우수성을 인정받은 반가운 소식이 도착했답니다. 🏆

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4년 연속 인정받은 고객센터 솔루션

아마존 웹서비스의 아마존 커넥트가 2026 가트너 매직 쿼드런트 고객센터 서비스 부문에서 4년 연속 리더로 선정되었어요.
개인화되면서도 효율성과 유연성을 갖춘 고객 경험을 제공하기 위해 오랜 기간 노력해 온 결과랍니다.

고객을 먼저 알아보고 이해하는 방식

고객이 누구이고 어떤 상황인지, 무엇이 필요한지 보여주는 생생한 정보를 바탕으로 소통해요.
고객이 여러 채널을 거치며 똑같은 말을 반복하지 않고, 첫 마디를 나누기 전부터 이미 나를 잘 알고 있는 듯한 경험을 제공합니다.

복잡한 문제 해결과 인공지능의 활용

단순하게 사람과의 연결을 피하는 것이 아니라, 복잡하고 까다로운 문제 해결까지 끝까지 책임지는 방향으로 만들어졌어요.
인공지능이 고객의 필요를 이해하고 직접 행동을 도와주며, 필요할 때는 사람이 직접 개입해 확실하게 마무리할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 코드를 다루는 개발자가 아니더라도, 우리 주변에서 쓰이는 고객 응대 서비스가 어떻게 발전하고 있는지 가늠해 볼 수 있는 좋은 지표예요. 기업의 규모와 상관없이 고객 개개인을 기억하고, 복잡한 문제를 끝까지 해결해 주는 서비스가 앞으로의 기준이 될 텐데요. 우리가 이용하는 다양한 서비스의 고객센터 품질이 앞으로 얼마나 더 자연스럽고 친절해질지 기대해 보셔도 좋겠습니다. 💡

From spot fixes to measured gains: improving document extraction accuracy with ai_extract and MLflow Prompt Registry

Wed, 28 Oct 2026 03:00:00 +0900

문서에서 필요한 정보를 척척 뽑아주는 AI 기능, 써보신 적 있으신가요? 📄 가끔은 한 군데를 고치면 엉뚱한 곳에서 오류가 나거나, 전체 정확도가 오히려 떨어져서 당황스러울 때가 있죠.

오늘은 AI 문서 추출 기능을 더 똑똑하고 안정적으로 활용할 수 있는 체계적인 관리 방법을 소개해 드릴게요!

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1. 스키마와 프롬프트의 역할 나누기

필드별 규칙(예: 특정 형식의 값이나 허용된 목록)은 스키마에 담아두는 것이 좋아요.
문서 전체에 적용되는 공통 규칙(예: 무시해야 할 영역 지정 등)은 글로벌 프롬프트에 작성하세요.
역할에 맞게 구분해 두면 수정하기도 편하고 오류도 줄어든답니다.

2. 버전 관리와 체계적인 평가

프롬프트와 스키마를 코드 안에 직접 넣어두면 작은 수정에도 전체 코드를 다시 배포해야 해서 번거로워요.
레지스트리를 활용해 버전을 따로 관리하면 코드 수정 없이도 안전하게 업데이트나 원래대로 되돌리기가 가능해요.
실제 검토된 데이터를 기준으로 테스트 그룹을 만들고, 정확도뿐만 아니라 빠진 데이터가 없는지(커버리지) 함께 꼼꼼히 확인해 보세요.

3. AI 도구를 활용한 자동화

지니 코드 같은 자동화 도구를 활용하면 어떤 필드가 가장 약한지 분석하고, 스키마와 지침을 반복해서 개선할 수 있어요.
사람이 직접 일일이 수정하기 번거로운 과정을 도구의 도움을 받아 훨씬 효율적으로 처리할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

실무에서 문서를 대량으로 처리해야 할 때 이 방식을 적용해 볼 수 있어요. 예를 들어, 거래명세서나 주문서 같은 다양한 양식의 PDF에서 데이터를 추출할 때 무작정 수정하기보다는 기존에 검토 완료된 문서들을 모아 ‘테스트 세트’를 먼저 만들어 보세요.

Unlocking Investment Insights Without Migrating Your Data: Lakehouse Federation

Wed, 28 Oct 2026 03:00:00 +0900

안전한 데이터 관리가 중요해진 요즘, 혹시 우리 회사 데이터와 외부 데이터를 함께 분석해야 하는데 보안이나 복사 문제로 고민해 본 적 있으신가요?

데이터를 이리저리 옮기지 않고도 필요한 곳에서 바로 분석할 수 있는 편리한 방법이 있다고 해요. 오늘 소개해 드릴 기술을 통해 어떻게 가능해지는지 함께 알아볼까요?

전체 글 정리

데이터 이동 없는 똑똑한 연결 방식

기업의 중요한 자산 정보나 고객 정보는 보통 외부 유출을 막기 위해 보안이 철저한 내부 서버에 안전하게 보관되어 있어요.
반면 시장 분석에 필요한 외부 데이터는 클라우드에 있는 경우가 많아, 그동안은 데이터를 클라우드로 복사하거나 복잡한 파이프라인을 만들어야 하는 불편함이 있었죠.
데이터브릭스 레이크하우스 페더레이션을 이용하면 데이터를 이리저리 옮기거나 복사할 필요 없이, 원래 있던 그 자리 그대로 두고 필요한 외부 데이터와 바로 연결해 조회할 수 있답니다.

간단한 설정으로 완성하는 통합 분석

데이터브릭스 화면에서 몇 번의 클릭만 거치면 외부 데이터베이스와 안전하게 연결되는 통로를 만들 수 있어요.
이렇게 연결된 외부 데이터는 마치 원래 내 공간에 있던 것처럼 자연스럽게 나타나고, 실시간으로 원본 데이터를 조회하게 됩니다.
클라우드 마켓플레이스에서 제공하는 다양한 금융 정보 등도 간단한 신청 과정을 거치면 내 작업 공간에서 바로 구독하여 함께 활용할 수 있어요.

복잡한 과정 없이 대시보드와 대화형 조회까지

내부의 민감한 자산 데이터와 클라우드의 외부 시장 데이터를 하나의 SQL 쿼리로 동시에 묶어서 조회할 수 있습니다.
별도의 저장 공간을 따로 만들거나 복잡한 데이터 가공 과정을 거칠 필요가 없어서, 대시보드를 만들거나 고칠 때도 항상 최신 상태의 원본 데이터를 불러오게 되죠.
자연어 기반의 대화형 도구를 연결해 두면, 전문적인 쿼리 작성법을 몰라도 누구나 쉽게 필요한 정보를 질문하고 답을 얻을 수 있습니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 금융 자산 관리 사례처럼 민감한 내부 정보를 철저히 보호하면서 최신 외부 정보를 함께 참고해야 하는 업무에 안성맞춤이에요.
예를 들어 의료 기관이라면 환자의 민감한 기록을 안전하게 지키면서 외부 의약품 정보와 결합해 치료 가이드를 만들 수 있고, 제조 기업이라면 공장의 실시간 기계 데이터와 클라우드의 공급망 데이터를 함께 분석할 수 있답니다.
데이터를 굳이 옮기거나 복잡한 파이프라인을 유지 관리할 필요 없이, 있는 그대로의 데이터를 연결해 효율적으로 분석하는 관점을 적용해 보세요.

데이터를 한곳에 다 모으거나 복잡하게 옮기지 않고도 필요한 분석을 척척 해낼 수 있다면 업무가 훨씬 편해지겠죠? 여러분이라면 이 기능을 어떤 데이터와 조합해보고 싶으신가요?

Announcing SOCI-indexed images for faster SageMaker AI jobs

Wed, 28 Oct 2026 02:00:39 +0900

인공지능 모델을 만들거나 실험할 때, 무거운 프로그램 묶음(컨테이너 이미지)을 다운로드하느라 몇 분씩 기다려본 적 있으신가요? ⏳

특히 딥러닝 이미지는 용량이 10GB를 훌쩍 넘는 경우가 많아서, 본격적인 작업이 시작되기도 전에 시간과 비용이 낭비되곤 했죠. 개발자분들의 답답함을 싹 덜어줄 반가운 소식이 도착했어요! 아마존 세이지메이커 AI에 컨테이너 다운로드 시간을 획기적으로 줄여주는 기술이 적용되었답니다.

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1. 척척 알아서 읽어오는 SOCI 인덱싱이란?

**SOCI(Seekable OCI)**는 컨테이너 이미지를 통째로 다운로드하지 않고, 먼저 필요한 파일만 빠르게 가져온 뒤 나머지는 백그라운드에서 실행하며 불러오는 기술이에요.
마치 동영상을 전체 다 다운로드할 때까지 기다리지 않고, 스트리밍으로 바로 재생하는 것과 비슷하죠.
기존 작업 정의나 실행 파일을 전혀 수정할 필요 없이 바로 쓸 수 있어요.

2. 직접 측정해 보니 놀라운 결과가!

1.8GB부터 35.4GB까지 다양한 용량의 이미지로 테스트한 결과, 기존에는 몇 분씩 걸리던 다운로드 시간이 용량과 상관없이 단 3초에서 11초로 줄어들었어요.
어떤 인스턴스 크기를 쓰든 상관없이 일정한 속도 향상 효과를 보여주었답니다.
첫 번째 학습 에포크(Epoch)에서 파일을 처음 불러올 때 아주 잠깐의 지연이 있을 수 있지만, 전체적인 작업 완료 시간은 매번 1~6분씩 단축되었어요.

3. 어떻게 시작하면 될까요?

방법 1 (프리인덱싱된 컨테이너 사용): AWS가 미리 인덱싱해 둔 파이토치, 텐서플로우 등의 딥러닝 컨테이너를 선택하고 이미지 태그 뒤에 -soci만 붙여주면 끝이에요.
방법 2 (내 이미지에 직접 인덱스 생성): 커스텀 이미지를 쓰고 있다면, 리눅스 환경에서 SOCI 인덱스를 생성해 아마존 ECR에 함께 저장하면 된답니다. 자동화 도구를 쓰면 코드 수정 없이 배포 파이프라인에 쏙 넣을 수도 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

반복 작업이 많은 실험에 적용해 보세요: 하이퍼파라미터 튜닝처럼 수많은 작업을 짧게 반복해야 할 때 대기 시간을 크게 줄여줍니다.
용량이 큰 이미지일수록 효과 만점이에요: 4GB 이상의 대용량 딥러닝 이미지를 주로 다룬다면 기다림 없는 쾌적한 작업 환경을 바로 체감하실 수 있을 거예요.
기존 코드를 바꿀 필요가 없어요: 태그 이름만 살짝 바꾸거나 인덱스만 추가하면 되니까, 지금 바로 기존 워크플로우에 부담 없이 적용해 볼 수 있답니다.

작업을 시작할 때마다 수 분씩 걸리던 로딩 시간이 몇 초로 줄어든다면, 하루 동안 진행할 수 있는 실험 횟수가 훨씬 늘어나겠죠? 여러분이라면 이 절약된 시간을 어떤 멋진 실험에 써보고 싶으신가요?

Fix evaluation bias to unlock better models on Amazon Bedrock

Wed, 28 Oct 2026 01:53:02 +0900

안녕하세요 독자님! 혹시 새로운 AI 모델을 도입하려고 성능을 비교해 본 적 있으신가요? 갑자기 기존 모델보다 성능이 떨어진다는 결과가 나오면 당황스럽기 마련이죠.

실제 부동산 앱을 운영하는 한 기업에서도 비슷한 고민을 겪었다고 해요. 오늘은 이들이 어떻게 평가 방법의 문제를 발견하고 더 뛰어난 AI 모델을 합리적인 비용으로 도입할 수 있었는지 살펴볼게요. 🛠️

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1. 96.8%의 함정, 왜 AI 비교가 잘못되었을까?

프롭 파인더라는 부동산 앱 팀은 AI로 하루에 수만 장의 매물 사진을 평가하고 있었어요.
성능을 비교하기 위해 모아둔 정답 데이터의 96.8%가 사실은 전문가가 직접 검증한 게 아니라, 기존에 쓰던 AI 모델의 예측값을 그대로 가져다 쓴 것이었죠.
이러다 보니 기존 모델과 비슷한 결과를 내는 대안만 좋은 점수를 받게 되는 공정하지 못한 상황이 발생했어요.

2. 사람 전문가의 손길로 정답 데이터 새로 만들기

잘못된 답안지를 버리고, 진짜 부동산 전문가들이 직접 새로운 사진 356장을 완전히 새롭게 검증하고 라벨을 붙였어요.
문 열린 공간 뒤로 보이는 방처럼, 사진 하나에 여러 방의 특징이 담긴 경우 기존에는 하나만 골라야 해서 혼란이 컸는데요.
여러 개의 정답을 허용하는 다중 라벨 방식을 도입해 AI가 더 유연하고 정확하게 판단할 수 있도록 바꿨답니다.

3. 프롬프트 다듬기와 비용 절감의 성공

공정한 평가 기준이 생기니 AI 성능을 제대로 끌어올릴 수 있었어요.
시행착오를 거쳐 프롬프트를 차근차근 수정하고 최적화한 결과, 새로운 오픈소스 모델로 교체하면서 정확도는 높이고 비용은 무려 86%나 아낄 수 있게 되었죠.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 기술이나 AI를 도입할 때 무조건 최신 모델부터 찾기보다는, 우리가 지금 쓰고 있는 ‘평가 기준’이 정말 공정한지 먼저 돌아보는 것이 중요해요. 혹시 기존 시스템의 방식을 그대로 정답으로 믿고 있는 것은 아닌지 점검해보세요. 명확하고 공정한 기준을 세우는 것만으로도 비용을 크게 아끼고 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있답니다.

Exowatt beats frontier models on accuracy with SageMaker serverless model customization

Wed, 28 Oct 2026 01:50:55 +0900

안녕하세요! 최신 기술 소식을 쉽고 재미있게 전해드리는 에디터입니다. 😊

혹시 거대한 AI 모델이 항상 작은 모델보다 무조건 더 똑똑할 거라고 생각하고 계셨나요? 오늘은 똑똑한 거대 모델마저 뛰어넘은 작지만 강한 AI 활용 비결을 소개해 드릴게요!

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1. 작지만 똑똑한 AI 모델의 탄생

태양광 에너지 시스템을 만드는 엑소와트는 현장 상황을 실시간으로 파악할 인공지능이 필요했어요.
하지만 기존의 거대 AI 모델은 비용이 많이 들고 속도가 느려 현장에 바로 쓰기 어려웠죠.
이에 아마존 세이지메이커 AI를 활용해 몸집은 작지만 특정 업무에 찰떡같이 맞춘 모델을 직접 만들어냈답니다.

2. 서버리스 기술로 빠르게 실험하기

AI를 맞춤 제작(파인튜닝)하려면 원래는 복잡한 서버 설정을 하고 빈 GPU를 기다려야 해서 시간이 오래 걸려요.
하지만 서버리스 방식을 쓰면 기다림 없이 필요할 때 곧바로 AI 학습 실험을 여러 개 돌릴 수 있답니다.
덕분에 개발 팀은 며칠 만에 원하는 성능의 모델을 뚝딱 만들어낼 수 있었어요.

3. 현장과 클라우드를 모두 잡다

인터넷이 잘 안 터지는 태양광 발전소 현장에서는 인터넷 없이도 CPU만으로 가동되는 가벼운 1.7B 모델을 사용해요.
반대로 클라우드에서는 전력 시장 데이터를 분석하기 위해 조금 더 큰 14B 모델을 활용해 복잡한 시장 상황을 척척 분석해 낸답니다.
결과적으로 거대 모델보다 비용은 수십 배 아끼면서도 정확도는 훨씬 더 뛰어난 결과를 보여줬어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 사례에서 우리가 눈여겨봐야 할 점은 바로 우리 업무에 딱 맞는 맞춤형 AI의 가치예요.

Genie 4: A new generation of world simulation

Wed, 28 Oct 2026 01:01:38 +0900

안녕하세요, 여러분!

인공지능이 만들어내는 세상이 어디까지 발전했을지 궁금하지 않으신가요? 갑자기 영화 속 한 장면 같은 가상 세계가 뚝딱 만들어진다는 소식을 들리면 어렵고 멀게만 느껴지시죠?

오늘은 구글 딥마인드가 새롭게 선보인 차세대 월드 시뮬레이션 모델에 대한 이야기를 아주 쉽고 간단하게 풀어드릴게요.

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1. 실시간으로 변화하는 가상 세계 🌍

지니 4는 사용자가 일상적인 대화나 텍스트 명령을 입력하면 실시간으로 가상 세계를 수정할 수 있어요.
날씨를 바꾸거나 카메라 시점을 이동하고, 새로운 사람이나 물건을 등장시키는 등 주변 장면에 맞춰 자연스럽게 반응한답니다.
여기에 제미나이 모델이 뒤에서 상황을 모니터링하며 세계가 자연스럽게 이어지도록 도와줘요.

2. 현실 같은 물리 법칙과 자연스러운 등장인물 👥

공기역학이나 충돌 같은 복잡한 현실 세계의 물리 법칙을 정교하게 시뮬레이션해요.
가장 놀라운 점은 등장인물들의 움직임인데요. 캐릭터들이 주변 환경에 유기적으로 반응하며 아주 자연스럽게 움직이고 실시간으로 대화도 나눌 수 있어요.

3. 소리까지 스스로 만들어내는 세상 🎵

바람 소리나 파도 소리 같은 주변의 배경 소음은 물론이고, 사람들의 음성까지 실시간으로 함께 생성해 낸답니다.
사용자의 입력이나 상황 변화에 맞춰 캐릭터들이 즉각적으로 대화하고 반응하는 오디오 시뮬레이션을 제공해요.

4. 안전을 최우선으로 하는 연구와 제한적 공개 🛡️

아직은 초기 연구 단계이며, 안전 가이드라인을 거쳐 신뢰할 수 있는 테스터들에게 먼저 선보이고 있어요.
모든 영상과 오디오 결과물에는 인공지능 생성 콘텐츠임을 알아볼 수 있는 디지털 워터마크 기술이 적용되어 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이 기술은 꼭 개발자가 아니더라도 다양한 분야에서 놀랍게 쓰일 수 있어요.

How AI Is Changing the Pace of Discovery for Millions Living With Dementia

Wed, 28 Oct 2026 00:00:20 +0900

안녕하세요! 혹시 주변에서 치매나 알츠하이머로 고생하시는 분들의 이야기를 들으며 안타까웠던 적 있으신가요?

전 세계 수많은 연구원들이 이 병을 막기 위해 애쓰고 있지만, 안타깝게도 아직 확실한 치료법은 찾지 못한 상태인데요. 그 이유는 노력이 부족해서가 아니라, 연구해야 할 데이터가 너무 많고 이를 분석할 전문가와 속도가 턱없이 부족하기 때문이라고 해요.

갑자기 이런 어려운 이야기가 나오니 낯설게 느껴지시죠? 하지만 인공지능이 이 문제를 어떻게 풀어나가고 있는지 함께 살펴보면 금방 이해되실 거예요!

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치매 연구의 발목을 잡는 숨겨진 데이터

전 세계적으로 5,700만 명이 넘는 사람들이 치매를 앓고 있으며, 매년 1,000만 명 이상의 새로운 환자가 발생하고 있어요.
연구 예산은 크게 늘었지만 여전히 병을 막거나 되돌릴 치료법이 없는 이유는, 연구 결과가 기관마다 흩어져 있고 데이터가 너무 많아 분석 속도가 따라가지 못하기 때문이에요.
C-BRAIN이라는 연구 컨소시엄은 그동안 AI나 연구원들이 접근하기 어려웠던 미공개 연구 결과와 비공개 데이터, 즉 ‘숨겨진 데이터’를 활용해 이 문제를 해결하려고 해요.

환자 프라이버시를 지키는 안전한 AI 활용

C-BRAIN은 환자의 개인정보나 기관의 보안을 지키면서 데이터를 활용하기 위해 독특한 방식을 사용해요.
데이터가 원래 있던 곳 밖으로 유출되지 않도록 하면서, AI가 각 기관의 데이터로부터 학습할 수 있는 방식을 적용한 것이죠.
이를 위해 엔비디아의 고성능 시스템과 소프트웨어 기술을 활용해 복잡하고 방대한 연구 데이터를 원활하게 분석하고 있어요.

이미 개발된 놀라운 연구 도구들

C-BRAIN 연구진은 이미 두 가지 유용한 도구를 만들어냈어요.
첫 번째는 연구자의 질문과 데이터로 가설을 세우고 분석을 도와주는 오픈소스 AI 도구인 OpenScientist예요. 이 도구는 몇 주에서 몇 달 걸리던 분석을 단 몇 분 만에 끝내기도 했답니다.
두 번째는 논문과 데이터를 바탕으로 가설을 검증하고, 오류나 실수를 미리 확인해 주는 InsightEngine이라는 플랫폼이에요.
앞으로는 뇌 영상, 임상 기록 등 다양한 데이터를 학습한 생물학적 기초 모델을 만들어 뇌 노화와 치매의 원인을 더 빠르게 찾아낼 계획이라고 해요.

주목해야 할 점

이번 소식은 꼭 개발자나 의사처럼 전문적인 지식이 없더라도, 인공지능이 우리 삶의 가장 어려운 문제를 해결하는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. AI가 단순히 글을 써주는 것을 넘어, 사람이 수개월 동안 해야 할 복잡한 분석을 몇 분 만에 끝내준다는 점이 참 놀랍지 않나요? 기술이 발전하면서 우리 사회의 골머리를 앓게 하는 난제들을 풀 수 있는 가능성이 점점 커지고 있다는 것을 엿볼 수 있답니다.

Automated Snowpipe Setup with Snowflake CoCo Is Now GA

Tue, 27 Oct 2026 21:58:00 +0900

새로운 앱을 만들거나 서비스를 운영하다 보면 쏟아지는 데이터를 실시간으로 분석하는 게 정말 중요하죠? 하지만 막상 데이터를 분석하려고 하면 클라우드 저장소와 데이터베이스를 연결하는 복잡한 설정 과정 때문에 답답했던 경험, 다들 한 번쯤 있으실 거예요.

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자연어 대화로 끝내는 데이터 연결

스노우플레이크의 자동화 기능인 코코를 활용하면 복잡한 설정 없이 자연어 대화만으로 데이터를 연결할 수 있어요.
개발팀에 요청하고 기다릴 필요 없이, 필요한 사람이 직접 파일 형식을 분석하고 파이프라인을 구축할 수 있죠.

똑똑한 파일 분석과 중복 방지

코코가 클라우드 저장소의 파일을 직접 샘플링해서 CSV나 JSON 같은 형식을 알아서 파악해요.
기존에 이미 설정된 파이프라인이 있다면 중복 로드를 막기 위해 미리 알려주고 확인을 거친답니다.

과거 데이터까지 깔끔하게 처리

파이프라인이 만들어지기 전에 쌓인 지난 7일간의 데이터도 놓치지 않고 바로 불러올 수 있어요.
필요에 따라 테라폼 코드로 자동 변환하거나, 아예 아이스버그 테이블 형식으로 데이터를 관리할 수도 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

빠른 데이터 분석이 필요할 때: 신규 앱 출시 초기 사용자 반응을 실시간으로 확인하고 싶거나 보안 로그를 추적할 때 기다림 없이 바로 데이터를 조회해 보세요.
상황에 맞는 설정 선택하기: 임시 권한을 부여하거나, 팀에서 쓰는 테라폼 코드로 내보내는 등 우리 팀의 보안 정책과 스타일에 맞는 방식을 고르면 돼요.
상태 점검까지 한 번에: 파이프라인이 잘 작동하는지 직접 복잡한 명령어를 칠 필요 없이, 코코를 통해 오류 여부와 로드 기록을 편하게 확인할 수 있어요.

여러분이라면 이 편리한 자동화 기능을 어떤 데이터를 다루는 데 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Snowflake and Oracle: Bringing the AI Data Cloud to OCI

Tue, 27 Oct 2026 21:58:00 +0900

여러분, 회사를 운영하거나 일할 때 필요한 데이터가 한 곳에 쏙 모여있지 않고 여러 프로그램에 흩어져 있어서 답답했던 적 있으신가요? 재무 팀은 영업 팀의 실적이 궁금하고, 물류 팀은 고객 주문 상황을 알아야 하는데 정보가 따로 놀면 분석하기 참 어렵죠.

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1. 스노우플레이크와 오라클의 파트너십 확대

두 기업이 손을 잡고 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드를 오라클 클라우드 인프라(OCI) 환경에 네이티브 서비스로 제공할 예정이에요.
오라클 환경에서 쓰던 데이터를 더 가깝고 빠르게 연결해서 인공지능(AI)과 데이터 분석에 활용할 수 있게 된답니다.

2. 다양한 오라클 프로그램과의 연결성 강화

오라클의 업무용 프로그램인 ERP, HCM, SCM을 비롯해 넷스위트 같은 주요 비즈니스 도구들과 연결될 계획이에요.
오라클 데이터베이스, 자율주행 데이터베이스, 마이SQL 등 다양한 데이터 저장소와도 부드럽게 이어진답니다.

3. 비용과 관리의 편리함

오라클을 이미 쓰고 계신 분들이라면 익숙한 오라클 계약 방식을 통해 스노우플레이크를 구매하고 통합된 환경에서 관리할 수 있어요.
오라클 유니버설 크레딧을 사용해 결제할 수 있어서 복잡한 계약 과정을 줄여준답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 협력이 실제로 어떻게 쓰일 수 있을지 궁금하시죠? 개발자가 아니더라도 우리가 일상적인 업무에서 마주치는 고민을 해결하는 데 큰 도움이 될 수 있어요.

How to build an AI voice assistant: Brand-aligned voice AI

Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900

안녕하세요! 쇼핑몰에 전화했을 때 사람처럼 자연스럽게 응대해 주는 AI를 만나보신 적 있으신가요? 갑자기 이런 소식 들리면 왠지 어렵게 느껴지시죠?

요즘은 영화 속에서나 보던 똑똑한 AI 음성 비서가 실제 고객 응대 현장에서 활약하고 있답니다. 복잡한 질문도 척척 알아듣고 사람처럼 자연스럽게 대화하는 AI 음성 비서를 과연 어떻게 만들 수 있는지, 그 과정을 함께 살펴볼까요? 🎙️

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AI 음성 비서란 무엇인가요?

사용자의 말(음성)을 이해하고 연결된 시스템과 상호작용하는 소프트웨어예요.
음성을 텍스트로 바꾸고, AI 모델이 생각을 거친 뒤, 다시 자연스러운 목소리로 변환하는 과정을 거쳐요.
단순한 명령만 알아듣던 기존의 ARS와 달리, 고객의 의도를 정확히 파악해 업무를 직접 처리해 준답니다.

AI 음성 비서를 만드는 핵심 단계

목표 설정하기: 음성 에이전트가 고객 지원, 영업, 인사 등 어떤 업무를 맡을지 명확하게 정해야 해요.
도구 선택하기: 처음부터 끝까지 직접 코딩하며 제어할 수도 있고, 다양한 기능이 모여 있는 관리형 플랫폼을 활용해 손쉽게 시작할 수도 있어요.
아키텍처 구성하기: 음성을 인식하는 모델, 생각을 담당하는 AI 엔진, 그리고 목소리를 만들어내는 모델을 서로 연결해요.
규칙과 예외 상황 만들기: 대화가 자연스럽게 이어지도록 발화 타이밍을 잡고, AI가 해결하기 어려운 복잡한 상황이나 불만 고객은 사람 상담사에게 연결하는 안전장치를 마련해요.

## 이용 방법 / 활용 방안

이 기술은 꼭 개발자나 대기업만 쓸 수 있는 것은 아니에요. 내 사업이나 업무에 적용해 보고 싶다면 이렇게 활용해 볼 수 있답니다.

IBM and Kaggle launch Java framework migration leaderboard

Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900

갑자기 AI가 코딩을 척척 해낸다는 소식 들리면, 정말 인간의 일을 다 대신해 줄 수 있을지 궁금하면서도 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 기업에서 쓰는 복잡한 자바 프로그램을 AI가 얼마나 잘 옮겨주는지 테스트하는 재미있는 소식을 가져왔어요.

IBM과 유명 플랫폼 캐글이 손을 잡고 AI 코딩 에이전트의 실력을 공정하게 겨루는 평가 순위표를 공개했다고 해요.

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스카프벤치란 무엇인가요?

기업에서 쓰는 대형 프로그램은 기술을 바꿀 때 데이터베이스나 웹 화면 등 엄청나게 많은 부분을 동시에 고쳐야 해요.
스카프벤치는 AI가 복잡한 기업용 프로그램을 다른 기술 환경으로 오류 없이 잘 옮겨 담는지 테스트하는 오픈소스 평가 도구예요.
단순한 코드 작성이 아니라, 실제로 프로그램이 정상적으로 실행되고 원래 기능대로 작동하는지 꼼꼼하게 검증해요.

AI는 무엇을 시험받았나요?

자카르타 EE, 쿼쿠스, 스프링 같은 다양한 자바 기술 환경 사이를 오가는 204개의 고난도 마이그레이션 작업이 주어졌어요.
단순히 언어 모델 단독이 아니라, 개발 환경과 소통하는 에이전트 시스템 전체의 조합을 테스트했답니다.
테스트 결과 제미나이 기반 조합과 클로드 기반 조합 등이 상위권을 차지하며 뛰어난 성적을 보여주었어요.

컴파일 성공과 실제 작동의 차이점

AI가 만든 코드가 에러 없이 컴파일되는 비율은 97퍼센트 이상으로 아주 높았어요.
하지만 진짜 문제는 그 다음이었죠! 코드는 완벽해 보여도 실행했을 때 웹페이지를 찾지 못하거나 엉뚱하게 동작하는 런타임 오류가 전체 실패의 72퍼센트를 차지했답니다.
즉, 코드를 글자로 만들어내는 것보다 실제로 작동하게 만드는 것이 훨씬 더 어려운 과제라는 점이 분명해졌어요.

이용 방법 / 활용 방안

개발자가 아니더라도 이 소식이 의미 있는 이유는, AI 기술이 단순한 글쓰기나 간단한 코드 작성을 넘어 실제 비즈니스 환경에서 쓰일 수 있을지 가늠해 볼 수 있는 기준이 되기 때문이에요.
앞으로 새로운 AI 모델이 나올 때마다 이 순위표를 통해 진짜 일 잘하는 AI가 누군지 투명하게 비교해 볼 수 있답니다.
기업에서 복잡한 시스템을 개편할 때 어떤 AI 에이전트를 믿고 맡겨야 할지 실질적인 나침반 역할을 해줄 거예요.

여러분이라면 앞으로 복잡한 프로그램 수정 작업을 AI에게 어디까지 믿고 맡겨보고 싶으신가요?

Modular quantum computing takes shape with l-couplers

Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900

양자 컴퓨터가 영화 속 이야기처럼 엄청난 연산을 해내려면 칩 하나만으로는 부족하다는 사실, 알고 계셨나요? 칩을 점점 더 크게 만드는 것뿐만 아니라, 여러 개의 칩을 레고 블록처럼 연결하는 기술이 아주 중요해지고 있어요.

컴퓨터 부품들이 서로 정보를 주고받듯 양자 컴퓨터도 칩끼리 대화를 해야 하는데, 양자 세계는 워낙 예민해서 이게 그리 쉽지 않답니다. 그런데 최근 IBM 연구진이 이 어려운 걸 해냈다는 반가운 소식이 들려왔어요. 복잡한 양자 컴퓨터 이야기를 쉽고 간단하게 정리해 드릴게요.

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1. 칩과 칩을 이어주는 엘 커플러 기술

IBM 연구진은 4개의 미터급 엘 커플러를 사용해 두 개의 IBM 퀀텀 나이트호크 프로세서를 서로 연결하는 데 성공했어요.
이번에 개발한 칩 간 연결 디자인은 기존 나이트호크 프로세서와 호환되며, 향후 스털링 시스템 등으로 확장할 수 있는 기반이 돼요.
엘 커플러는 개별 양자 프로세서를 모듈러 방식으로 연결하는 핵심적인 구성 요소 역할을 한답니다.

2. 99퍼센트의 정확도로 정보 전달 성공

연구 결과, 프로세서 사이에 양자 정보를 전송하는 정확도가 평균 99퍼센트에 달했어요.
케이블을 통해 양자 상태가 올바르게 전달되는 비율이 높아 오류를 크게 줄였다는 뜻이에요.
또한 여러 링크를 거쳐 두 큐비트 연산인 CZ 게이트를 구현하고, 두 모듈 간에 얽힌 상태를 생성하는 데도 성공했답니다.

3. 오류 없는 미래를 향한 중요한 이정표

초전도 양자 프로세서들이 여러 개의 양자 채널을 통해 이처럼 높은 정확도로 연결된 것은 이번이 처음이에요.
칩들이 서로 협력할 수 있게 되면서, 더 많은 큐비트를 활용한 강력한 오류 정정 코드와 큰 규모의 알고리즘을 실행할 수 있게 되었어요.
앞으로는 엘 커플러의 수율과 재현성을 높이고 오류율을 더욱 낮추며, 더 큰 프로세서들과 쉽게 연결할 수 있도록 발전시켜 나갈 계획이에요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 기술은 일반 사용자가 당장 스마트폰이나 PC처럼 집에서 직접 다운로드받아 쓸 수 있는 성격은 아니에요. 하지만 앞으로 과학, 신약 개발, 금융 분석 등 인류의 풀기 어려운 난제를 해결할 초대형 양자 컴퓨터를 만드는 핵심 기초 공사가 튼튼해졌다는 데 큰 의미가 있답니다. 마치 거대한 고속도로를 만들기 전에 튼튼한 다리를 먼저 놓은 것과 같아요. 기술이 꾸준히 발전하면 우리 삶을 뒤바꿀 혁신적인 서비스들이 양자 컴퓨터 덕분에 더 빨리 세상에 나올 수 있을 거예요.

What shoppers choose once they’ve tried a retail AI agent

Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900

온라인 쇼핑을 하다가 궁금한 점이 생겼을 때, 글을 읽는 것보다 말로 편하게 물어볼 수 있다면 어떨까요? 갑자기 이런 소식 들리면 기술이 너무 복잡하게 느껴지시죠? 최근 쇼핑몰에서 흔히 볼 수 있는 AI 상담사, 즉 쇼핑 에이전트를 실제로 써본 사람들은 과연 어떤 방식을 가장 선호했을까요? 일레븐랩스가 전 세계 쇼핑객들을 대상으로 진행한 흥미로운 조사 결과를 함께 살펴볼게요. 🛍️

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1. 직접 써보니 글보다 말하는 걸 더 좋아해요

글로 채팅창에 타이핑하는 것과 음성으로 대화하는 것, 과연 사람들은 어떤 걸 더 선호할까요? 설문조사만 했을 때는 타이핑을 선호한다는 의견이 많았지만, 실제로 음성 AI 에이전트를 직접 써본 사람들의 생각은 완전히 달랐어요. 선물을 고르거나 상품을 찾는 등 다양한 쇼핑 과제를 수행할 때, 무려 10명 중 8명꼴로 글을 치는 것보다 말로 소통하는 방식을 선택했답니다. 다만 두 상품을 꼼꼼히 비교할 때만큼은 말과 글을 함께 제공하는 편이 좋다는 의견이 고르게 나왔어요.

BigQuery to Databricks: A Strategic Framework

Tue, 27 Oct 2026 20:07:53 +0900

갑자기 대용량 데이터를 다루는 시스템을 다른 곳으로 옮겨야 한다면, 생각만 해도 머리가 지끈거리지 않으시나요? 🗂️ 데이터 분석 환경을 바꿀 때 무작정 한 번에 옮기려다간 큰 혼란이 생기기 마련인데요. 오늘은 복잡한 데이터 이전 작업을 차근차근 성공으로 이끄는 전략을 함께 살펴볼게요!

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1. 프로세스: 한 번에가 아니라 단계별로 나누어 이동하기

전체 시스템을 한 번에 바꾸는 방식은 위험이 너무 크기 때문에 피해야 해요.
현재 사용 중인 데이터 현황을 먼저 분석하고, 가치가 높으면서 복잡도가 낮은 작업부터 순차적으로 물결처럼(Wave) 나누어 이동하는 것이 핵심이랍니다.
두 시스템을 동시에 운영하는 듀얼 오퍼레이션 기간을 거치며, 명확한 성공 기준을 달성하면 기존 시스템을 바로 종료해서 비용을 아낄 수 있어요.

2. 기술: 오픈 포맷을 활용한 데이터와 로직 전환

데이터는 구글 클라우드 스토리지 등에 오픈 포맷으로 안전하게 옮겨요.
SQL 쿼리나 변환 로직은 수동으로 일일이 바꾸기보다는 도구나 자동화 툴을 활용해 실수를 줄이고, 데이터의 정확성을 꼼꼼하게 검증해야 한답니다.
통합 거버넌스 도구를 사용하면 데이터를 옮기기 전에 권한부터 먼저 설정할 수 있어서 누가 어떤 데이터를 볼 수 있는지 안전하게 유지할 수 있어요.

3. 사람: 협업 문화를 만들고 새로운 기술 익히기

SQL 분석가와 데이터 과학자가 서로 다른 공간에서 일하던 벽을 허물고, 하나의 작업 공간에서 함께 일할 수 있는 환경을 만들어줘요.
자연어로 코드를 만들어주는 AI 도구 등의 도움을 받으면, 팀원들이 새로운 시스템에 훨씬 자연스럽고 빠르게 적응할 수 있답니다.
체계적인 교육과 자격증 과정을 통해 팀 전체의 역량을 차근차근 끌어올려 보세요.

이용 방법 / 활용 방안

데이터 이전을 고민 중이라면 무작정 코드를 뜯어고치기보다, 오픈소스 툴을 활용해 현재 우리 팀이 실제로 어떤 데이터를 자주 쓰는지 파악하는 진단부터 시작해보세요. 모든 걸 한 번에 바꾸려 하지 말고, 대시보드나 ETL 중 가장 급한 부분부터 차례대로 단계를 밟아가면 훨씬 안정적으로 새로운 환경에 안착할 수 있답니다.

데이터센터를 지키는 마지막 방어선, 소방 설비에 대하여

Tue, 27 Oct 2026 09:55:43 +0900

우리가 매일 쓰는 메신저나 인터넷 서비스, 안전하게 잘 유지되고 있는지 한 번쯤 궁금증 가져보신 적 있으시죠?

데이터센터에서 불이 나면 단순히 건물만 상하는 게 아니라 국민 전체의 일상이 멈추는 큰 혼란으로 이어질 수 있어요. 그래서 오늘은 디지털 세상의 심장인 데이터센터를 지키는 마지막 방어선, 소방 설비에 대해 아주 쉽게 이야기해 드릴게요.

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1. 공간마다 목적이 다른 소방 시스템

데이터센터는 건물 전체가 똑같은 방식으로 불을 끄지 않아요.
일반적인 연기 감지기는 서버실의 강한 바람 때문에 연기를 제때 잡기 어렵답니다.
그래서 케이블이 타기 전 냄새 단계부터 찾아내는 특수 감지기(ASD)를 함께 사용해요.
불이 났을 때 연기가 건물 전체로 퍼지지 않도록 공조(환기) 장치를 멈추는 연동 시스템도 아주 중요해요.

2. 장비를 지키는 청정소화약제와 배터리실의 비밀

서버실에는 물을 뿌리면 장비가 다 망가지겠죠? 그래서 잔여물이 남지 않는 가스계 소화설비를 주로 써요.
하지만 리튬이온 배터리는 스스로 열을 내며 타오르는 ‘열폭주’ 특성이 있어서 가스만으로는 완전히 끄기 어렵답니다.
최근에는 배터리실을 따로 분리하고, 열을 빠르게 식혀주는 미분무(물 안개) 설비나 AI 열화상 감시 등 새로운 방어선들이 계속 도입되고 있어요.

3. 가장 위험한 순간은 바로 ‘작업할 때’

과거 큰 사고들을 살펴보면, 평화로울 때가 아니라 배터리를 옮기거나 공사하는 작업 중에 주로 발생했어요.
오보가 잦다고 수신기를 꺼두거나, 케이블을 뚫고 난 뒤 구멍을 제대로 막지 않는 사소한 실수가 큰 사고로 이어진답니다.
서류상의 점검을 넘어 실제로 설비가 잘 작동하는지 꼼꼼히 확인하고 훈련하는 것이 핵심이에요.

이용 방법 / 활용 방안

데이터센터 같은 거대한 시설뿐만 아니라, 우리 주변의 일상 공간에서도 이 내용들을 적용해 볼 수 있어요.

AI 트랜스포메이션의 진짜 병목은 어디인가? 네트워크 인프라가 맞이한 거대한 지각변동

Tue, 27 Oct 2026 09:37:10 +0900

여러분, 요즘 인공지능(AI) 이야기 정말 많이 들리죠? 기업들도 사내 시스템에 AI를 도입하려고 야단법석인데요.

혹시 AI 시스템을 만들 때 가장 중요한 게 비싼 컴퓨터나 그래픽 카드(GPU)라고만 생각하셨나요? 사실 실무를 돕는 엔지니어들 사이에서는 전혀 다른 곳에서 진짜 고민이 시작된다고 해요.

화려한 AI 기술 뒤에 숨겨진 진짜 이야기, 지금부터 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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1. AI가 바꾸어 놓은 데이터의 성격

과거의 네트워크: 웹서핑이나 이메일처럼 사람들이 각자 조금씩 데이터를 주고받는 형태였어요. 길 가다가 어쩌다 한 번 마주치는 수준이라 문제가 생겨도 금방 복구할 수 있었죠.
AI의 네트워크: 반면 AI는 수많은 컴퓨터가 엄청난 양의 데이터를 동시에, 그리고 끊김 없이 주고받아야 해요.

2. 학습 단계의 비밀: 단 하나의 끊김도 허용하지 않아요

AI를 똑똑하게 만들려면 수많은 컴퓨터(GPU)가 서로 실시간으로 공부한 내용을 공유해야 해요.
이때 데이터가 가다가 단 1초만 멈추거나 유실되어도, 나머지 컴퓨터들이 전부 멈춰서 기다려야 하는 황당한 일이 벌어진답니다.
비싼 컴퓨터를 사놓고 데이터가 오느라 멍하니 기다리기만 하면 너무 아깝겠죠? 그래서 패킷(데이터 조각)이 절대 길을 잃지 않는 아주 튼튼한 도로가 필요해요.

3. 답변을 내놓는 추론 단계의 고민

AI가 우리의 질문에 대답할 때도 네트워크는 바쁘게 움직여요.
대답을 뱉어내는 동안 오랜 시간 동안 연결을 붙잡고 있어야 해서, 보안 장비나 네트워크 장치들이 엄청난 피로감을 느낀답니다.

4. 거대한 데이터의 이동과 새로운 기준

페타바이트 단위의 어마어마한 데이터를 한곳에 모으기란 물리적으로 너무 힘들어요.
그래서 여러 데이터센터를 초고속 광통신으로 묶거나, 데이터가 있는 현장에서 직접 AI를 돌리는 방식으로 기술이 진화하고 있답니다.
이제는 단순히 “인터넷이 얼마나 빠른가"보다, **“AI 작업이 처음부터 끝까지 얼마나 빠르게 완료되는가(JCT)”**가 가장 중요한 성적표가 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

AI 도입을 고민 중인 기업이나 관련 시스템을 구상하는 분들이라면, 장비 쇼핑리스트를 채우기 전에 네트워크 지도부터 다시 그려봐야 해요.

AI로 데이터센터를 운영하는 시대, 현장은 얼마나 준비됐을까?

Tue, 27 Oct 2026 09:00:57 +0900

갑자기 데이터센터에 AI가 쏙 들어간다는 소식 들리면, 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?

요즘 데이터센터는 점점 더 복잡해지고 있어서 똑똑한 AI의 힘을 빌리려는 시도가 한창인데요. 실제 현장에서는 AI를 얼마나 반기고 있고, 또 어떤 고민을 하고 있는지 궁금하지 않으신가요? 설문 결과를 바탕으로 그 속마음을 살짝 들여다볼게요!

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데이터센터 현장의 가장 큰 고민

장애 대응과 에너지 관리: 운영하면서 가장 골치 아픈 일은 단연 ‘장애 원인 파악 및 신속한 대응(49.2%)‘이었고, 그 뒤를 이어 ‘전력 및 에너지 효율 관리(40.2%)‘가 꼽혔어요.
쌓여만 가는 데이터: 온갖 정보가 쏟아지지만, 절반 이상의 응답자가 데이터를 사후 분석용으로만 쓰거나 거의 활용하지 못하고 있다고 답했어요.
흩어진 정보: 설계, 시공, 운영 단계별로 정보가 따로 노는데다 데이터 형식까지 달라서 한눈에 모아보기 어렵다는 점도 큰 숙제랍니다.

AI 도입과 앞으로의 바람

이미 시작된 변화: 응답자의 약 3분의 1은 이미 일부 업무에 AI를 쓰거나 본격적으로 활용하고 있었고, 도입을 검토 중인 곳도 34.1%에 달했어요.
가장 기대하는 분야: 현장에서 가장 어려워하는 일인 만큼, ‘장애 원인 분석 및 대응 지원(45.8%)‘에 AI가 척척 도움을 주기를 가장 바라고 있었죠.
넘어야 할 산: 비용보다도 ‘보안 및 데이터 유출 위험(57.0%)‘과 ‘분석 결과의 정확성 및 신뢰성(52.5%)‘을 훨씬 더 걱정하는 목소리가 컸어요.

이용 방법 / 활용 방안

데이터센터 같은 거대한 시설뿐만 아니라 우리 일상이나 업무에서도 배울 점이 있어요.

Auto repair for Together GPU Clusters: from GPU fault to healthy node

Tue, 27 Oct 2026 09:00:00 +0900

인공지능(AI) 모델을 학습시키다 보면 대규모 컴퓨터 장비인 GPU에 갑자기 문제가 생기는 일이 종종 발생해요. 이런 상황을 마주하면 어디부터 손대야 할지 막막하게 느껴지시죠?

최근 투게더 AI에서 대규모 GPU 클러스터의 고장을 감지하고 스스로 고치는 자동 복구 시스템의 원리를 공개했다고 해요. 복잡해 보이는 시스템이 어떻게 우리를 도와주는지 쉽게 정리해 드릴게요.

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1. 꼼꼼한 고장 감지 시스템

가상 머신(VM) 안쪽과 바깥쪽(호스트) 양쪽에서 24시간 내내 상태를 지켜봐요.
커널 로그, 그래픽카드 상태 지표, 파일시스템 오류 등을 놓치지 않고 수집하죠.
단순한 통신 장애와 진짜 고장을 구별하는 안전장치가 있어서, 일시적인 문제로 장비를 무작위로 교체하지 않아요.

2. 사람이 직접 결정하는 맞춤형 정책

시스템은 고장을 발견하면 가장 알맞은 해결책을 추천해 줘요.
어떤 오류는 자동으로 바로 고치고, 어떤 오류는 사람이 직접 확인한 뒤 승인하게 설정할 수 있어요.
작업 중인 데이터가 날아가지 않도록, 현재 실행 중인 작업이 끝날 때까지 기다렸다가 수리를 시작하는 기능도 포함되어 있답니다.

3. 단계별 맞춤 수리 과정

가벼운 문제라면 재부팅부터 시작해서, 필요할 경우 새로운 호스트로 이동시키는 등 단계별로 조치해요.
같은 문제가 자꾸 반복되면 더 확실한 방법으로 한 단계씩 수위가 높아져요.
수리가 끝난 빈 장비는 자동으로 성능 검사를 다시 거친 뒤 합격해야만 다시 일에 투입돼요.

이용 방법 / 활용 방안

자동화와 안정성의 조화: 개발자가 아니더라도 복잡한 서버 관리를 맡길 때, 내가 원하는 규칙(자동 승인 또는 수동 승인)을 정해두고 안전하게 시스템을 운영할 수 있어요.
기존 도구와의 연동: 이미 팀에서 쓰고 있는 모니터링 도구나 시스템이 있다면, 간단한 설정만으로 이 자동 복구 파이프라인에 연결해서 함께 쓸 수 있답니다.

여러분이라면 중요한 작업을 할 때 이런 자동 복구 기능을 어디까지 믿고 맡겨보고 싶으신가요?

Expanding our partnership with GSA to bring Claude to all levels of government

Tue, 27 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요, 여러분! 평소에 AI 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하게 느껴지시죠? 🤖 오늘은 미국의 공공기관들이 인공지능을 좀 더 쉽게 쓸 수 있게 되었다는 반가운 소식을 가져왔어요.

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공공기관을 위한 특별한 할인 혜택

앤스로픽은 미국 일반조달청과의 새로운 협약을 통해 정부 기관에 클로드를 할인된 가격에 제공하기로 했어요.
연방 정부뿐만 아니라 주, 지방, 부족 정부까지 40%의 할인 혜택을 받을 수 있답니다.
직접 구매하거나 클라우드 서비스 업체를 통해 구매할 때 모두 적용되며, 초기 비용 부담 없이 필요한 만큼만 이용할 수 있어요.

이미 많은 곳에서 쓰이고 있는 클로드

현재 미국 내 약 500개의 연방, 주, 지방 정부 기관에서 클로드를 사용하고 있어요.
지난 2월 이후 정부용 클로드의 주간 활성 사용자는 약 8배나 늘어났고, 연방 민간 기관에서의 사용량은 1년 동안 무려 20배나 성장했답니다.
예산이 부족하고 복잡한 절차를 거쳐야 하는 공공 부문에서 중요한 시스템을 효율적으로 운영하는 데 큰 도움이 되고 있어요.

공공기관의 다양한 활용 사례

정부 기관들은 적체된 업무를 관리하고, 각종 기록이나 양식을 정리하며, 오래된 코드를 현대화하는 데 클로드를 활용하고 있어요.
보안이 중요한 업무를 위해 높은 수준의 보안 인증을 갖춘 서비스도 함께 제공되고 있답니다.
아마존이나 구글 클라우드를 통해서도 안전하게 클로드 기능을 이용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 일반 기업뿐만 아니라 공공 부문에서도 AI를 통해 업무 효율을 크게 높일 수 있다는 점을 보여줘요. 복잡한 서류를 정리하거나 오래된 시스템을 점검하는 일처럼, 예산과 인력이 부족한 곳에서 AI가 든든한 조력자 역할을 톡톡히 해내고 있죠. 우리 주변의 공공 서비스나 행정 업무도 이런 기술 덕분에 앞으로 훨씬 빠르고 편리해질 수 있답니다.

[Inside T] 공격자의 시선으로 지키는 보안 – Red Team

Tue, 27 Oct 2026 08:38:47 +0900

여러분, 요즘 날씨가 참 쌀쌀한데 다들 감기 조심하고 계시나요? 사이버 보안이라는 단어만 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 마치 영화 속 한 장면처럼 느껴지는 해킹과 보안 이야기, 오늘은 우리에게 아주 든든한 소식을 하나 가져왔답니다. SK텔레콤의 보안 전문가들이 세계적인 무대에서 멋진 활약을 펼쳤다고 하는데요, 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

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SK텔레콤 레드팀의 세계 대회 활약상

SK텔레콤 레드팀 구성원들이 연합팀 콜드퓨전의 일원으로 세계적인 해킹 방어 대회에 참가했어요.
이번 대회에서 당당히 본선 4위라는 멋진 성적을 기록하며 실력을 증명했답니다.

레드팀이 하는 일은 무엇인가요?

레드팀은 일종의 착한 해커인 화이트해커의 관점에서 시스템의 허술한 곳이나 취약점을 미리 점검하는 역할을 맡고 있어요.
최근에는 사람이 직접 하던 분석을 넘어, 인공지능(AI) 기술을 활용해 공격 경로를 더욱 정밀하게 분석하고 있어요.

앞으로의 계획과 목표

이번 성과에 안주하지 않고, 인공지능 기반의 보안 모델을 더욱 발전시킬 계획이에요.
세계 무대에서 꾸준히 순위를 높여가며 지속적인 도전을 이어갈 예정이랍니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 일반 독자분들께 직접 코딩을 하거나 보안 프로그램을 설치하라고 말씀드리는 내용은 아니에요. 그보다는 우리가 매일 쓰는 스마트폰이나 인터넷 서비스 뒤편에서, 전문가들이 얼마나 치열하게 안전을 지키고 있는지 엿볼 수 있는 대목이죠. 앞으로 인공지능이 접목된 보안 기술들이 더욱 똑똑해질 텐데요, 우리가 일상에서 쓰는 앱이나 웹사이트들이 점점 더 안전해지는 든든한 방패 역할을 해줄 것으로 기대해 볼 수 있답니다.

Unify your productivity and AI data with Lakeflow Connect

Tue, 27 Oct 2026 08:20:12 +0900

사내 문서, 업무 도구, 이메일 속에 흩어져 있는 데이터들을 하나로 모으는 일이 얼마나 번거로운지 공감하시나요? 회사가 커질수록 업무 도구는 늘어나고, 그 안에 갇힌 지식들을 한데 모으기란 정말 어려운 일이죠.

데이터브릭스에서 선보인 레이크플로우 커넥트(Lakeflow Connect)는 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장했어요. 사내에 흩어진 업무 데이터를 깔끔하게 모아서 AI 에이전트가 똑똑하게 일할 수 있는 기반을 만들어준답니다.

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흩어진 업무 데이터를 하나로 모으는 레이크플로우 커넥트

위키, 프로젝트 관리 도구, 이메일, 문서함 등 일상 업무에서 쓰이는 다양한 생산성 도구의 데이터를 손쉽게 가져올 수 있어요.
클릭 몇 번이나 간단한 API 설정만으로 복잡한 파이프라인 구축 없이 데이터를 통합 관리할 수 있는 것이 장점이에요.
수집된 데이터는 유니티 카탈로그(Unity Catalog)에 안전하게 저장되어 분석 준비를 끝마치게 돼요.

기업들이 실제로 활용하는 모습

토요타 파이낸스 호주 지사는 지라(Jira) 데이터를 데이터브릭스로 가져와 유지보수 걱정 없는 데이터 파이프라인을 구축했어요.
백신 관리 기업 백스케어(VaxCare)는 컨플루언스(Confluence) 커넥터를 이용해 사내 지식 기반을 AI 챗봇의 답변 자료로 활용하고 있어요.
M3 어카운팅은 깃허브(GitHub)와 셰어포인트(SharePoint)를 연동해 개발자와 제품 문서 데이터를 한눈에 파악하고 있답니다.

AI 모델 사용량까지 한눈에 관리하기

주요 파운데이션 모델 제공업체들과의 커넥터도 지원해요.
우리 회사가 AI 모델을 얼마나 쓰는지, 비용은 얼마나 드는지 통합된 시각으로 파악할 수 있어요.
이를 통해 AI 투자의 성과를 측정하고 관련 보고서 작성도 쉽게 할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

사내에 흩어진 문서나 프로젝트 기록을 모으기 위해 매번 복잡한 개발을 할 필요가 없어져요. 개발자가 아니더라도 평소 사용하는 업무 툴과 AI 분석 도구를 연결해 사내 지식 기반의 똑똑한 AI 어시스턴트를 만들고 싶다면 눈여겨볼 만한 기술이에요. 방대한 업무 데이터를 자연어 질문으로 쉽게 찾아보고 싶을 때 활용해보세요.

How to teach with Databricks Free Edition

Tue, 27 Oct 2026 04:40:00 +0900

안녕하세요, 여러분! 혹시 데이터나 AI 관련 공부를 하거나 수업을 들으면서 비싼 프로그램 비용이나 복잡한 설치 과정 때문에 머리가 아팠던 적 있으신가요?

학교에서 배우는 툴과 실제 회사가 쓰는 툴이 달라서 막막하셨다면, 오늘 이 이야기를 주목해 주세요! 비용 부담 없이 브라우저로 바로 쓸 수 있는 특별한 교육용 플랫폼 소식을 준비했답니다.

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데이타브릭스 무료 버전이란?

학생과 교육자, 그리고 데이터 공부를 하는 누구나 평생 무료로 쓸 수 있는 플랫폼이에요.
신용카드 등록이나 복잡한 클라우드 계약 없이, 웹 브라우저만 켜면 바로 시작할 수 있어서 복잡한 서버 설정이 필요 없답니다.
실제 기업들이 현업에서 쓰는 플랫폼과 똑같기 때문에, 공부한 기술이 사회에 나가서도 그대로 이어져요.

수업과 과제는 어떻게 진행할까요?

교수자나 학생은 기존에 쓰던 학습 관리 시스템이나 깃허브를 통해 과제 파일을 쉽게 나눠줄 수 있어요.
학생들이 각자의 작업 공간에서 과제를 끝내고 제출하거나, 여러 명이 실시간으로 동시에 접속해 그룹 과제를 함께 할 수도 있죠.
용량이 큰 데이터는 클라우드 저장소나 오픈 공유 기능, 그리고 무료 마켓플레이스를 통해 간편하게 연결할 수 있답니다.

이용할 때 알아두어야 할 점

이 무료 버전은 학습용으로 만들어져서 하루 동안 쓸 수 있는 컴퓨팅 자원에 제한이 있어요.
혹시라도 하루 허용량을 넘기면 그날은 잠시 멈췄다가 다음 날 다시 시작되니 걱정하지 않으셔도 돼요.
1년에 세 번까지 이용 한도를 늘릴 수 있는 찬스가 있으니, 시험 기간이나 마감 직전에도 안심하고 과제를 이어갈 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

수업에 바로 적용해 보기: 기존에 클라우드 기반 메모장 환경을 쓰던 수업이라면 어디든 이 플랫폼을 붙여볼 수 있어요. 통계 실습이나 데이터베이스, 비즈니스 분석, AI 프로젝트까지 여러 과목에서 하나의 툴로 통일해서 쓸 수 있답니다.
실전 감각 키우기: 학생들이 복잡한 코딩을 할 때 인공지능 도우미의 도움을 받아 코드를 만들고 오류를 고칠 수 있어요. 진짜 실무 환경을 미리 경험해 보는 셈이죠.
먼저 체험해 보기: 선생님이라면 먼저 직접 무료 계정을 만들고 기초 과정을 수료해 보세요. 내가 먼저 편해져야 학생들에게도 더 자신 있게 추천해 줄 수 있으니까요!

데이터나 AI 기술은 눈 깜짝할 사이에 변하고 있는데, 학교 수업은 따라가기 벅차셨죠? 돈 한 푼 들이지 않고 진짜 현업 기술을 배울 수 있는 이런 방법, 여러분이라면 수업이나 스터디에 어떻게 활용해 보고 싶으신가요?

Building live intelligence: Databricks AI Search supports Streaming Tables, Materialized Views, and Managed tables using Iceberg

Tue, 27 Oct 2026 03:03:59 +0900

안녕하세요 여러분! 데이터나 인공지능 관련 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 데이터브릭스 AI 검색 기능에 아주 반가운 업데이트가 있어서 알기 쉽게 소개해 드리려고 해요. 복잡한 데이터 변환 과정 없이 다양한 형식의 데이터를 AI 검색에 바로 연결할 수 있게 되었답니다.

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다양한 데이터 소스 기본 지원

AI 검색 기능이 기존 델타 테이블뿐만 아니라 스트리밍 테이블, 구체화된 뷰, 그리고 아이스버그 기반의 관리형 테이블까지 기본으로 지원하기 시작했어요.
이제 실시간 데이터나 개방형 포맷의 데이터를 AI 검색 애플리케이션에 바로 가져다 쓸 수 있습니다.

실시간 데이터와 최신성 유지

실시간으로 변하는 재고나 사용자 활동 같은 데이터는 추가 전용 스트리밍 테이블로 흘려보낼 수 있어요.
AI 검색이 새로운 기록이 도착하는 대로 바로바로 색인화하기 때문에, 최신 데이터를 반영한 검색 경험을 만들 수 있답니다.

맞춤형 상태 관리와 오픈 포맷 활용

구체화된 뷰를 사용하면 여러 소스의 데이터를 합치고 필터링해서 맞춤형 상태를 만들 수 있어요.
관리형 아이스버그 테이블을 데이터 변환이나 이동 없이 직접 검색 소스로 사용할 수 있어서, 대규모 분산 데이터 환경에서도 아주 편리합니다.

복잡한 파이프라인 제거

예전에는 데이터를 변환하고 동기화하기 위해 별도의 중간 단계를 만들고 관리해야 했어요.
이제는 AI 검색이 소스에 직접 연결되므로, 중간 단계를 없애고 복잡한 동기화 작업을 줄일 수 있습니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 업데이트로 우리가 얻을 수 있는 가장 큰 장점은 바로 ‘번거로움의 해소’예요.

Fleet-wide computer vision lifecycle at the edge with SageMaker SDK v3

Tue, 27 Oct 2026 02:56:58 +0900

안녕하세요, 독자 여러분! 공장이나 현장에 카메라를 설치해서 불량을 잡아내는 시스템을 상상해 보신 적 있으신가요?

카메라 한 대일 때는 모든 게 잘 작동하지만, 수십 개 혹은 수천 개의 카메라로 늘어나면 각기 다른 각도와 조명 때문에 머리가 아파지기 시작해요. “이 많은 카메라마다 모델을 다르게 학습시키고 관리해야 한다면 어떨까요?” 오늘은 아마존 세이지메이커 최신 버전을 이용해 이 복잡한 과정을 똑똑하게 자동화하는 방법을 가볍게 살펴보려고 해요.

전체 글 정리

1. 카메라별 맞춤형 모델 학습과 철저한 검증

공장의 카메라마다 환경이 다르기 때문에 하나의 모델로는 한계가 있어요. 이 시스템은 각 카메라별로 이상 감지 모델과 결함 분류 모델을 따로 학습시켜요.
학습이 끝나면 그냥 등록하는 게 아니라, 품질 검사 단계(Quality Gate)를 거쳐 성능이 기준을 통과한 모델만 살아남는답니다.
불량품 데이터가 정상품보다 훨씬 적은 현실을 고려해, 편향되지 않은 정확도를 꼼꼼하게 따져서 검증해요.

2. 대규모 기기를 위한 스마트한 조율과 최적화

수많은 카메라에서 동시에 재학습 요청이 오면 서버가 버틸 수 없겠죠? 대기열(Queue)과 제어 장치를 통해 한 번에 처리하는 양을 조절해요.
검증을 통과한 모델은 세이지메이커 네오(Neo)를 통해 실제 사용할 기기(라즈베리파이나 젯슨 등)에 딱 맞춰 최적화돼요.
기기에서 바로 실행될 수 있는 최적화된 파일 형태로 변환되기 때문에, 나중에 현장에 배포하기도 훨씬 수월해져요.

3. 세이지메이커 SDK v3의 새로운 변화

최신 SDK v3는 기능별로 패키지가 깔끔하게 나누어져 있어서 개발할 때 훨씬 정돈된 느낌을 줘요.
파이프라인을 만들 때 권한이나 역할(Role) 설정 과정에서 몇 가지 주의할 점이 있지만, 가이드에 맞춰 두 단계로 배포하면 큰 무리 없이 설정할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

제조 현장의 품질 관리 자동화: 수많은 CCTV나 검사 카메라가 있는 제조 현장에서 불량품 검출 모델을 일일이 수동으로 업데이트하기 어려울 때 이 자동화 패턴을 참고할 수 있어요.
엣지 디바이스 배포 시 참고: 라즈베리파이 같은 소형 기기에서도 모델이 잘 돌아가도록 미리 최적화하고 검증하는 단계를 실무에 응용해 볼 수 있죠.

결국 이 시스템은 수천 개의 AI 모델을 사람이 일일이 손대지 않고도 알아서 학습시키고 검증해 주는 든든한 비서 같은 역할을 해요. 여러분이라면 이렇게 자동화된 AI 관리 시스템을 어떤 현장에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Groundhog Day for AI agents: Prompt caching patterns for using OpenAI models on Amazon Bedrock

Tue, 27 Oct 2026 02:27:20 +0900

AI 에이전트와 대화하다 보면 매번 똑같은 지시사항과 이전 대화 내용을 처음부터 다시 읽느라 비용도 많이 들고 시간도 걸린다는 생각 해보셨나요?

오늘 소개해 드릴 아마존 베드락의 프롬프트 캐싱 기능을 활용하면 이 문제를 아주 깔끔하게 해결할 수 있답니다. AI가 이전 기억을 효율적으로 재사용할 수 있게 만드는 비법, 함께 알아볼까요?

전체 글 정리

프롬프트 캐싱이란 무엇인가요?

AI 에이전트는 대화가 진행될수록 이전 도구 정의나 지시사항까지 매번 처음부터 다시 읽어들이는 반복 작업을 해요.
프롬프트 캐싱은 이렇게 반복되는 입력 내용을 저장해 두었다가 다음 요청 때 재사용하는 기능이에요.
전체를 새로 계산하는 대신 저장된 상태를 불러오기 때문에 입력 비용을 크게 줄일 수 있죠.

암시적 캐싱과 명시적 캐싱의 만남

암시적 캐싱은 대화가 길어질 때 아마존 베드락이 알아서 재사용할 지점을 선택해 주는 방식이에요.
명시적 캐싱은 개발자가 직접 저장 지점을 지정해서 여러 세션이나 보조 에이전트에서 공통으로 재사용할 수 있게 만들어요.
이 두 가지 방식을 함께 사용하면 기본 시작점은 공유하면서 늘어나는 대화는 유연하게 관리할 수 있답니다.

도구 추가와 하위 에이전트 활용하기

도구 목록이나 지시사항은 항상 일정한 순서로 유지해야 캐시가 깨지지 않고 재사용될 수 있어요.
중간에 새로운 도구가 추가되더라도 설정에 맞춰 기존 캐시와 함께 자연스럽게 이어서 쓸 수 있죠.
메인 에이전트가 미리 캐시를 데워두면, 여러 보조 에이전트들이 그 내용을 그대로 이어받아 효율적으로 일할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

비용 절감과 속도 개선 노리기: 대화가 길어지는 코딩 세션이나 반복 작업에서 캐싱을 적용해 토큰 비용을 대폭 낮춰보세요.
공통 시작점 공유하기: 여러 사용자의 세션이나 다양한 보조 에이전트를 실행할 때, 기본 지시사항과 도구 목록을 공유하도록 설정해 효율을 극대화해 보세요.
일정한 데이터 유지하기: 캐시는 정확히 똑같은 텍스트를 읽을 때만 작동하므로, 날짜나 사용자 이름처럼 자주 바뀌는 정보는 캐시 범위 뒤에 배치하는 것이 요령이에요.

여러분이라면 이렇게 똑똑해진 AI 에이전트를 어떤 작업에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Build agentic retrieval on a Managed Amazon Bedrock Knowledge Base with CDK

Tue, 27 Oct 2026 02:15:14 +0900

안개 낀 길을 운전할 때, 앞이 잘 보이지 않으면 불안하고 답답하죠? IT 기술을 접할 때도 비슷한 느낌을 받으실 때가 많을 거예요.

갑자기 복잡한 인공지능 전문 용어가 쏟아지면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 우리가 흔히 쓰는 인공지능 검색 방식을 한 단계 더 업그레이드해서, 스스로 생각하고 필요한 정보를 찾아내는 똑똑한 시스템을 아주 쉽게 만드는 방법을 이야기해 보려고 해요. 어렵지 않으니 편하게 따라오세요!

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1. 기존 검색 방식의 아쉬운 점

우리가 흔히 쓰는 방식은 질문을 던지면 딱 한 번 문서를 찾아 모델에게 전달하는 방식이에요.
질문의 답이 여러 문서에 흩어져 있거나, 상황에 따라 다른 곳을 봐야 할 때는 엉뚱하거나 반쪽짜리 답변이 나오기 쉽답니다.

2. 스스로 생각하는 에이전트 검색의 등장

이번에 소개하는 시스템은 똑똑한 추론 에이전트를 도입해 이 문제를 해결해요.
에이전트가 직접 질문을 분석하고, 어떤 지식 창고를 참고해야 할지 판단하며, 필요하다면 여러 번 반복해서 정확한 정보를 찾아낸 뒤 답변을 완성한답니다.

3. 복잡한 설정은 줄이고 관리는 편하게

아마존 베드락의 관리형 지식 기반을 활용하면 문서 저장소나 복잡한 색인 작업을 직접 관리할 필요가 없어요.
파이썬 기반의 AWS CDK 도구를 사용하면 여러 개의 클라우드 구성 요소와 연결 관계를 명령어 한 번으로 깔끔하게 배포할 수 있답니다.

4. 꼼꼼한 모니터링과 평가 기능

스스로 판단하고 움직이는 시스템일수록 실제로 잘 작동하는지 눈으로 확인하는 것이 중요하겠죠?
이 시스템은 에이전트가 어떤 경로로 답변을 찾았는지, 속도는 어땠는지 한눈에 볼 수 있는 대시보드와 평가 기능을 기본으로 함께 제공해요.

이용 방법 / 활용 방안

나만의 데이터로 맞춤형 정보 창고 만들기: 제공된 예시 데이터 대신 내 업무 파일이나 자주 보는 문서를 업로드해 두면, 에이전트가 척척 찾아내 답변해 주는 사내 도우미로 활용할 수 있어요.
복잡한 분야별로 똑똑하게 분류하기: 금융이나 날씨처럼 성격이 다른 정보들을 각각 분리된 지식 기반으로 등록해 두면, 에이전트가 질문에 맞춰 알맞은 도구를 정확하게 골라 쓰는 똑똑한 모습을 확인할 수 있답니다.

오늘 살펴본 에이전트 검색 시스템처럼, 여러분이라면 이 똑똑한 기능을 일상이나 업무 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Our newest AI Quest: Mapping the human brain

Tue, 27 Oct 2026 01:00:00 +0900

안녕하세요! 평소에 AI가 세상을 어떻게 바꾸고 있는지 궁금하셨던 적 있으시죠? 🧠

오늘은 구글이 스탠퍼드 학습 가속화 센터와 함께 만든 특별한 교육 프로그램 소식을 가져왔어요. 11세에서 14세 사이의 학생들이 직접 AI 연구원이 되어 다양한 문제를 해결해 보는 프로그램인데요. 지금까지 전 세계에서 40만 건 이상 참여했을 만큼 반응이 뜨겁다고 해요. 이번에 새롭게 선보인 세 번째 이야기, 함께 살펴볼까요?

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뇌를 지도처럼 그리는 세 번째 퀘스트

이번에 새로 공개된 폴라 피크 퀘스트는 학생들이 뇌 과학의 최전선으로 떠나는 여 이에요. 게임 속 캐릭터의 기억 상실 원인을 찾기 위해 학생들은 뇌 속의 신경 세포를 스캔하고 지도처럼 그리는 작업을 하게 되죠. 데이터 정리나 모델 테스트 같은 실제 연구 과정을 직접 경험하면서, AI가 과학 연구를 얼마나 빠르게 도와주는지 눈으로 확인할 수 있답니다.

The media industry is becoming a prediction economy

Mon, 26 Oct 2026 22:36:46 +0900

미디어와 마케팅 업계에서 이제는 “누가 광고를 봤는지"를 세는 것보다 “그 광고가 무엇을 바꾸었는지” 그 결과를 증명하는 것이 훨씬 중요해지고 있어요. 📊 광고와 마케팅의 중심이 단순한 관심도 측정에서 실질적인 성과 예측으로 이동하는 이 흐름을 업계에서는 예측 경제라고 부른답니다.

갑자기 이런 변화가 찾아오니 조금 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정하지 마세요. 핵심 내용만 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

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1. 관심도 경제에서 예측 경제로의 전환

과거의 광고는 노출 횟수나 클릭 수처럼 단순한 관심을 측정하는 데 집중했어요.
하지만 이제는 마케팅 비용을 쓰기 전에 고객이 무엇을 원할지 미리 예측하고 그 가치를 증명하는 능력이 중요해졌습니다.
많은 기업의 마케팅 책임자(CMO)들은 흩어져 있는 데이터 때문에 마케팅 성과를 제대로 증명하기 어렵다고 말해요.

2. 똑똑한 AI 에이전트와 데이터의 역할

최근 각광받는 AI 에이전트는 믿을 수 있고 잘 정리된 데이터가 뒷받침되지 않으면 제대로 작동하기 어렵습니다.
실제로 한 대형 반려동물용품 소매업체는 고객 데이터를 활용해 개인화된 메시지를 보낸 결과, 예약과 자동 주문 건수가 눈에 띄게 늘어나는 성과를 거두었어요.
이는 단순히 더 똑똑한 AI 모델을 썼기 때문이 아니라, 흩어져 있던 데이터가 하나로 잘 모였기 때문이랍니다.

3. 예측 경제를 위한 네 가지 핵심 요소

맥락(Context): AI와 에이전트가 고객과 비즈니스를 정확하게 이해할 수 있도록 전체 데이터를 하나로 모으는 것
통제(Control): 사람뿐만 아니라 AI 에이전트도 안전하게 데이터를 다룰 수 있도록 철저한 보안과 기준을 세우는 것
비용(Cost): AI를 사용할 때 무조건 토큰을 많이 쓰는 것이 아니라, 비즈니스 가치에 맞춰 합리적으로 예산을 관리하는 것
선택(Choice): 특정 기술에 묶이지 않고 상황에 맞는 다양한 AI 모델과 오픈 포맷을 자유롭게 활용할 수 있는 것

이용 방법 / 활용 방안

작은 성공 사례부터 시작해 보세요: 모든 문제를 한 번에 해결하려고 하기보다, 휴면 고객 깨우기나 타겟 고객 설정처럼 명확한 목표를 하나 정해 AI와 데이터를 적용해 보는 것이 좋아요.
데이터를 한곳으로 모으는 것부터: 마케팅 팀과 데이터 팀이 따로 노는 대신, 고객 정보를 한눈에 볼 수 있는 통일된 기반을 마련해 보세요.
비즈니스와 기술의 조화: 비즈니스를 잘 아는 사람은 기술에 조금 더 관심을 갖고, 기술을 아는 사람은 비즈니스 목표에 집중하면서 차근차근 데이터 활용 범위를 넓혀가면 됩니다.

결국 성공적인 마케팅과 광고의 미래는 잘 정리된 데이터 위에서 올바른 예측을 해내는 것에 달려 있어요. 여러분이라면 이 똑똑한 데이터 예측 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

How text to speech technology works: From text to natural voice

Mon, 26 Oct 2026 21:00:00 +0900

글을 읽다가 눈이 피로하거나, 귀로 듣는 콘텐츠가 더 편하다고 느낀 적 있으신가요? 🎧 요즘은 글자를 자연스러운 사람 목소리로 바꿔주는 기술이 정말 친숙해졌죠. 오늘은 텍스트를 음성으로 만들어주는 기술인 TTS의 원리가 어떻게 되는지 쉽고 재미있게 알아볼게요!

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1. TTS(텍스트 음성 변환)란 무엇인가요?

글자를 소리 내어 읽어주는 기술로, 크게 **프론트엔드(텍스트 분석)**와 백엔드(음성 생성) 두 단계로 나뉘어요.
컴퓨터가 이해할 수 있도록 글자를 쪼개고 수학적 데이터로 바꾼 뒤, 이를 종합해 사람의 목소리 파형으로 만들어낸답니다.
예를 들어 “$11"이라는 글자를 만나면 그대로 읽는 게 아니라 “일레븐 달러(eleven dollars)“처럼 소리 내야 하는 형태로 똑똑하게 바꿔줘요.

2. 로봇 목소리에서 자연스러운 목소리로의 진화

과거의 음성 합성 기술은 기계적이고 단조로운 로봇 소리에 가까웠어요.
90년대부터는 실제 사람의 목소리 조각을 이어 붙이는 방식을 썼지만, 약간 부자연스러운 느낌이 있었죠.
최근에는 인공지능(AI)을 활용한 신경망 기술이 도입되면서, 억양과 감정까지 담아낸 아주 자연스러운 사람 목소리를 구현해 내고 있어요.

3. 발음과 억양을 다듬는 방법

사람이 쓰는 언어는 단어의 생김새가 같아도 문맥에 따라 발음이 달라지는 등 복잡한 부분이 많죠.
이를 해결하기 위해 특수 발음 사전이나 음성 기호를 활용해 AI가 고유 명사나 전문 용어를 정확하게 발음하도록 세심하게 조정할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

콘텐츠 제작: 오디오북이나 영상 내레이션, 게임 캐릭터 대사 등을 만들 때 스튜디오 녹음 비용과 시간을 크게 아낄 수 있어요.
학습과 접근성 향상: 화면 읽기 기능이나 난독증 지원 등을 통해 긴 글을 눈으로 읽기 힘든 이들이 귀로 쉽게 정보를 접할 수 있게 도와줘요.
고객 응대 서비스: 단순한 버튼 누르기 방식의 ARS에서 벗어나, 고객과 자연스럽게 대화하며 질문에 답해주는 음성 상담 서비스로 활용할 수 있어요.

여러분이라면 이 자연스러운 목소리 기술을 일상 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

PyTorch opens the AI ecosystem to a new accelerator class

Mon, 26 Oct 2026 21:00:00 +0900

새로운 AI 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 요즘은 그래픽카드 외에도 다양한 형태의 AI 전용 칩들이 나오고 있는데요. 오늘은 IBM이 AI 개발 환경을 어떻게 더 편리하게 만들고 있는지 가볍게 알아보도록 할게요.

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AI 하드웨어의 다양화와 소프트웨어의 역할

AI가 금융 거래 처리, 사기 탐지, 보험 청구 분석 등 다양한 업무에 쓰이면서 이를 뒷받침하는 하드웨어 세상도 넓어지고 있어요. 그래픽카드가 여전히 중심이지만, 서로 다른 구조와 성능을 가진 새로운 가속기들이 등장하고 있죠. 하지만 새로운 칩이 나온다고 해서 개발자들이 쓰던 도구나 방식을 다 바꿀 수는 없잖아요? 그래서 소프트웨어가 새로운 하드웨어를 기존과 똑같이 편하게 쓸 수 있도록 돕는 역할을 하고 있어요.

AI가 현장을 이해하기까지: 네이버클라우드 FDE 이야기

Mon, 26 Oct 2026 14:41:14 +0900

AI에게 업무를 맡기면 척척 해낼 것 같지만, 막상 일상 업무나 회사의 현장에 도입해보면 생각만큼 쉽지 않죠? 사내 데이터가 여기저기 흩어져 있거나 부서마다 부르는 용어가 다르고, 외부와 차단된 안전한 망을 써야 하는 등 다양한 벽에 부딪히게 돼요.

좋은 AI 모델이 있어도 우리 회사의 진짜 업무 환경에 맞게 조율하는 과정이 꼭 필요한데요. 네이버클라우드에서 바로 이 역할을 맡아 뛰고 있는 사람들을 FDE라고 부른답니다. 오늘은 이 엔지니어들이 현장에서 어떻게 AI를 우리 편으로 만들고 있는지 살짝 들여다볼까요?

Anthropic files S-1 with the SEC for proposed initial public offering

Mon, 26 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 뉴스에서 인공지능 이야기 정말 많이 들리죠? 🤖 AI를 만드는 대표적인 기업 중 하나인 앤스로픽이 최근 증권시장 상장을 위한 첫걸음을 내디뎠다는 소식이 들려왔어요. 갑자기 증권 신고서라니, 조금 어렵게 느껴지시죠? 오늘 이 소식이 무슨 뜻인지 아주 쉽게 정리해 드릴게요!

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S-1 등록 서류 제출과 상장 계획

앤스로픽이 미국 증권거래위원회(SEC)에 Form S-1 등록 서류를 제출했어요.
이는 일반 주식 공개(IPO)를 추진하기 위한 공식적인 절차랍니다.

나스닥 상장 및 주식 정보

앤스로픽은 자사의 클래스 A 보통주를 나스닥 글로벌 셀렉트 마켓에 상장할 계획이에요.
주식 종목 코드는 ‘ANT’로 예정되어 있어요.

아직 정해지지 않은 상세 내용

이번에 발행할 주식의 총 수량이나 예상 공모 가격은 아직 확정되지 않았어요.
서류를 냈다고 해서 당장 주식을 사고팔 수 있는 것은 아니며, 관련 절차가 아직 마무리 단계는 아니랍니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 일반 사용자나 개발자가 직접 기술을 다운받아 쓰는 종류의 업데이트는 아니에요. 하지만 우리가 자주 쓰는 AI 서비스를 만든 기업이 경제 시장에서 어떤 움직임을 보이는지 살펴볼 수 있는 중요한 지표랍니다. 평소 AI 산업이나 기업들의 비즈니스 행보에 관심이 많으셨다면, 앞으로 앤스로픽이 증권시장에 정식으로 입성하는 과정이 어떻게 흘러가는지 가볍게 뉴스로 지켜보시면 좋겠어요.

GHARP: Real-Time Gaussian Head Animation from Large-Scale Reconstruction Prior

Mon, 26 Oct 2026 09:00:00 +0900

여러분, 내가 직접 움직이는 3D 아바타를 만들고 싶다는 생각 해보신 적 있으신가요? 갑자기 이런 기술 이야기를 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 몇 장의 사진만으로 생생한 3D 얼굴 아바타를 실시간으로 움직이게 만들어주는 기술인 GHARP에 대해 아주 쉽게 이야기해 드릴게요!

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1. 두 단계로 똑똑하게 나누어 처리하기

이 기술은 복잡한 작업을 두 단계로 나누어 처리해요.
먼저 얼굴의 생김새를 미리 꼼꼼하게 만들어두는 ‘얼굴 분석 단계’를 거친 뒤, 실제로 움직일 때는 가벼운 프로그램으로 빠르게 표정을 따라 하게 만들죠.
이렇게 나누어 놓으니 스마트폰에서도 척척 돌아갈 정도로 속도가 아주 빨라졌답니다.

2. 여러 사진을 하나로 척척 합치기

여러 각도에서 찍은 사진들을 바탕으로 흔들림 없이 탄탄한 3D 얼굴 모양을 완성해요.
표정이 바뀔 때도 얼굴의 전체적인 구조는 그대로 유지되면서 움직이는 부분만 자연스럽게 살려내기 때문에 훨씬 더 진짜 같은 모습을 보여줍니다.

3. 몸과 옷의 떨림까지 깔끔하게 잡기

기존의 아바타 기술들은 얼굴 표정만 신경 쓰다 보니 몸이나 옷 위치가 헷갈려 화면이 흐려지거나 떨리는 문제가 있었어요.
이번 기술에는 목표 이미지와 참고 이미지의 몸을 착 딱 맞춰주는 똑똑한 보조 프로그램이 포함되어 있어서, 흐림 현상 없이 깔끔한 영상을 만들어 낸답니다.

이용 방법 / 활용 방안

나만의 실시간 3D 아바타 만들기: 스마트폰이나 일반 컴퓨터로 내 얼굴 사진 몇 장만 입력하면, 화상 통화나 게임 속에서 나를 대신해 실시간으로 표정을 짓는 3D 아바타를 손쉽게 구현할 수 있어요.
모바일 환경에서의 가벼운 구동: 무거운 장비 없이도 모바일 기기에서 원활하게 작동하기 때문에, 일상적인 앱 서비스나 메신저에 바로 적용하기에 아주 실용적이랍니다.

오늘 살펴본 기술 어떠셨나요?

SKT, ‘AI 트러스트 경영’ 강화… 「AI 거버넌스 리포트」 첫 발간

Mon, 26 Oct 2026 08:48:50 +0900

요즘 주변에서 AI 이야기 정말 많이 들리죠? 왠지 너무 똑똑해져서 때로는 조금 걱정스럽거나 어렵게 느껴지셨을 거예요. AI가 알아서 척척 일해주는 시대가 오면서, 과연 이 기술을 믿고 써도 될지 고민해보신 적 있으시죠?

SKT에서 이런 고민을 덜어줄 아주 반가운 소식을 들고 왔답니다. 바로 투명하게 AI를 관리하겠다는 내용을 담은 첫 리포트를 펴냈다고 해요. 어떤 내용이 담겨 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. 안전한 AI를 위한 거버넌스 리포트 첫 발간

SKT가 AI 기술의 안전성을 높이고 고객이 안심하고 서비스를 쓸 수 있도록 AI 거버넌스 원칙과 책임체계, 구체적인 실행 방안을 담은 리포트를 처음으로 발간했어요. 단순히 규칙을 세우는 것에 그치지 않고, 실제 업무와 서비스 현장에 어떻게 적용하고 있는지 그동안의 경험과 성과를 가득 담았답니다.

AI 냉전의 시대, 경쟁을 넘어 신뢰로 가는 열쇠 ‘AI 거버넌스’

Mon, 26 Oct 2026 08:39:33 +0900

요즘 뉴스에서 AI 이야기 정말 많이 나오죠? 각 나라는 자국의 기술을 지키려고 하고, 기업들은 살아남기 위해 분주하게 움직이고 있는데요. 갑자기 이런 소식들이 들리면 왠지 복잡하고 어렵게만 느껴지시죠?

오늘은 AI 시대가 맞닥뜨린 고민과 이를 해결하기 위한 열쇠가 무엇인지 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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1. AI 주권과 규제의 분화

각국은 경제와 안보를 지키기 위해 자체 기술을 키우는 소버린 AI를 강조하고 있어요.
하지만 나라마다 AI 규제와 규칙이 제각각이라, 기업들은 서비스 하나를 만들 때도 여러 국가의 까다로운 기준을 매번 다르게 맞춰야 하는 어려움을 겪고 있답니다.
이를 해결하지 못하면 결국 이용자가 누릴 수 있는 서비스의 선택권도 좁아지게 돼요.

2. 신뢰를 만드는 열쇠, 검증의 상호운용성

나라마다 규제가 달라도 AI가 얼마나 안전한지 시험하고 평가하는 기준만큼은 서로 알아보 있게 맞추자는 이야기가 나오고 있어요.
이를 ‘검증의 상호운용성’이라고 부르는데요, 쉽게 말해 다른 나라나 기관이 한 안전성 실험 결과를 서로 이해하고 비교할 수 있게 정리해 중복 시험을 줄이는 방법이에요.

3. 기업들의 실제 대응 사례

SKT 같은 기업은 스스로 AI를 만들고 운영할 수 있는 실력을 키우는 동시에, 사내에 이중 점검 체계를 만들어 안전성을 꼼꼼하게 관리하고 있어요.
혼자서만 검증하는 것에 그치지 않고, 전문 보안 기업이나 대학 등 여러 파트너들과 함께 취약점을 찾고 검증 범위를 넓히는 협력도 활발하게 진행 중이랍니다.

이용 방법 / 활용 방안

앞으로 우리가 마주할 AI 서비스들은 단순히 편리하기만 한 것이 아니라, 얼마나 안전하게 검증되었는지가 매우 중요해질 거예요.

Speech models in Ollama

Sat, 24 Oct 2026 09:00:00 +0900

여러분, 컴퓨터가 내가 쓴 글을 자연스러운 목소리로 읽어주면 좋겠다고 생각한 적 없으신가요?

인기 있는 인공지능 도구 올라마에서 이제 텍스트를 음성으로 바꿔주는 기능을 지원하기 시작했어요! 첫 번째로 탑재된 음성 모델은 그라디움의 소형 고성능 텍스트 음성 변환 모델인 포논인데요. 현재는 맥OS에서 먼저 만나볼 수 있고 윈도우와 리눅스 지원도 곧 준비될 예정이랍니다. 어떤 기능들이 생겼는지 함께 알아볼까요?

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1. 애플 실리콘에서의 뛰어난 성능

애플 실리콘 맥에서 올라마는 애플의 머신러닝 프레임워크인 엠엘엑스로 가속되어 뛰어난 처리 속도를 자랑해요.
엠5 맥북 프로 환경에서는 기존의 다른 빠른 엔진보다 무려 35%나 더 빠른 속도를 보여주었어요.
정확도 역시 허깅페이스 트랜스포머의 기준 구현과 정확도 면에서 완벽하게 일치한답니다.

2. 다양한 목소리와 언어 지원

명령어 옵션을 통해 원하는 목소리를 직접 선택할 수 있어요.
목소리는 그라디움의 음성 카탈로그에서 제공되며, 전체 목록은 명령어 확인을 통해 쉽게 살펴볼 수 있어요.
포논 모델은 아파치 2.0 라이선스로 배포되었고, 40M 모델의 경우 비영리 목적으로만 사용이 제한된 CC BY-NC 4.0 라이선스가 적용돼요.

3. 실시간 음성 변환과 파일 저장

챗봇의 답변을 음성 모델로 연결하면, 문장이 만들어지는 즉시 실시간으로 음성이 재생되도록 만들 수 있어요.
텍스트를 입력하지 않고 실행하면 직접 타이핑하며 음성을 만들 수 있고, 출력 결과를 웨이브 파일 형식으로 간편하게 저장할 수도 있어요.
기존 오픈에이아이와 호환되는 오디오 음성 엔드포인트를 지원하기 때문에, 기존에 사용하던 코드가 있다면 주소만 살짝 바꿔서 그대로 활용할 수 있답니다.
기본 오디오는 24킬로허츠 모노 웨이브 파일로 제공되며, 필요에 따라 원시 16비트 샘플 형식으로도 받을 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 업데이트된 음성 기능을 실제로 어떻게 써먹을 수 있을까요? 애플 실리콘 맥을 사용 중이시라면 최신 버전의 올라마를 다운로드한 뒤 포논 모델을 내려받아 바로 시작할 수 있어요. 복잡한 설정 없이 간단한 명령어 입력만으로 글자를 소리로 바꿀 수 있으니, 긴 글을 눈으로 읽기 귀찮을 때 오디오 북처럼 틀어두거나 챗봇의 답변을 음성으로 생생하게 듣는 용도로 가볍게 테스트해 보기 좋답니다.

How Finance Cut Forecasting to Hours With AI

Sat, 24 Oct 2026 05:58:00 +0900

사내 업무에서 매번 반복되는 보고서 작성이나 자료 취합 때문에 지친 적 있으신가요? 엑셀과 씨름하며 밤을 지새우던 업무가 AI를 만나 순식간에 끝난다면 믿어지시나요? 오늘은 스노우플레이크 재무팀이 AI를 활용해 업무 속도를 획기적으로 단축한 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

전체 글 정리

AI에게 우리 회사만의 상식 알려주기

스노우플레이크 재무팀은 AI에게 데이터와 전문 용어, 업무 흐름을 미리 알려주는 프로필 기반을 만들었어요.
이 배경지식 덕분에 AI가 매번 헤매지 않고 곧바로 정답을 찾아내어, 답변을 얻기까지 거치는 단계가 절반 이하로 줄어들었답니다.
그 결과 월간 실적 예측과 분석에 일주일 이상 걸리던 작업이 몇 시간 만에 척척 끝나게 되었어요.

출장비 보고서부터 예약 관리까지 척척

영업 사원의 출장 경비 분석이나 지출 변동 내역을 정리하는 복잡한 과정이 이제 단 15분 만에 끝납니다.
예약 현황과 실적을 비교하는 업무 역시 간단한 명령어 입력만으로 몇 분 만에 완료할 수 있어요.
믿을 수 있는 공식 데이터 소스만을 활용하기 때문에 정확성도 탄탄하게 챙겼답니다.

전문가가 아니어도 직접 만드는 AI 도구

복잡한 코딩을 몰라도 현업 분석가들이 직접 자신만의 업무 도구를 만들 수 있는 환경이 조성되었어요.
두 달 만에 3가지였던 기능이 36가지로 늘어났고, 처음 도입한 직원 중 87퍼센트가 지금도 매일 이 AI를 활용하고 있답니다.
내가 가장 잘 아는 업무를 내 손으로 직접 AI에 맞춰 도구로 만드니 활용도가 훨씬 높아진 것이죠.

이용 방법 / 활용 방안

기본 배경지식 먼저 챙기기: AI를 도입할 때 우리 회사만의 용어나 데이터 규칙을 먼저 학습시키는 것이 핵심이에요. 밑바탕이 튼튼해야 AI가 엉뚱한 소리를 하지 않고 진짜 도움이 되는 답변을 줍니다.
현업 담당자가 직접 도구 만들기: 개발자에게 일일이 부탁하기보다, 실제 업무를 가장 잘 아는 실무자가 직접 AI 활용 기능을 만드는 방식을 시도해 보세요. 업무 효율이 눈에 띄게 좋아질 거예요.

여러분이라면 이렇게 똑똑해진 AI 비서에게 가장 먼저 어떤 업무를 시켜보고 싶으신가요?

Built for Agents: The Case for Spark Declarative Pipelines

Sat, 24 Oct 2026 04:00:00 +0900

요즘 업무 자동화를 위해 AI를 정말 많이 쓰시죠? 그런데 AI가 직접 코드를 짜서 데이터를 정리하는 파이프라인을 만들 때, 어떤 방식을 써야 할지 고민되셨을 거예요.

최근 흥미로운 테스트 결과가 나와서 소개해 드리려고 해요. AI 에이전트에게 데이터 파이프라인을 만들게 했을 때, 일일이 순서를 지시하는 절차적 방식보다 원하는 결과만 정의해 주는 선언형 방식이 훨씬 더 똑똑하고 경제적이었다고 해요. 어떤 차이가 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. AI 시대에 주목받는 두 가지 방식

절차적 방식: 데이터 처리를 위해 무엇을 먼저 하고 어떤 순서로 할지 하나하나 단계별로 지시하는 방식이에요. 직접 실행해 보기 전에는 오류를 알기 어렵죠.
선언형 방식: 우리가 원하는 최종 결과가 무엇인지만 설명하고, 구체적인 실행 방법은 시스템에 맡기는 방식이에요. LLM에게 프롬프트를 주는 것과 비슷하답니다.

2. 미리 검사해서 아낀 시간과 비용

절차적 코드는 에러를 찾으려면 일단 컴퓨터 자원을 써서 실행해 봐야 해요. 반면 선언형 코드는 실행하기 전에 미리 구조적 오류를 점검할 수 있답니다.
테스트 결과, 선언형 방식은 사전 검증 덕분에 오류를 미리 잡아내어 컴퓨터 자원 소모를 무려 34배나 줄였어요.

3. 더 짧고 깔끔해진 코드 길이

완성된 코드를 비교해보니 선언형 파이프라인은 절차적 파이프라인의 절반 수준으로 길이가 짧았어요.
코드가 짧고 일관성이 유지되니 사람이 직접 리뷰하거나 유지보수하기에도 훨씬 수월했답니다.

4. 비용과 한계점

선언형 방식은 AI가 코드를 다듬는 과정에서 텍스트 토큰 비용이 절차적 방식보다 약 2.3배 더 들었어요. 하지만 금액으로 환산하면 미미한 수준이에요.
다만 실행 전 검사는 잘못된 구조만 잡아낼 뿐, 논리적인 실수(엉뚱한 결과를 내는 것)는 사람의 검토가 여전히 필요해요.

이용 방법 / 활용 방안

AI와 일할 때는 결과 중심 명세가 유리해요: AI에게 복잡한 코딩 순서를 일일이 지시하기보다, “이러한 데이터를 만들어줘"라는 식으로 목표를 명확하게 정의해 주는 것이 오류를 줄이는 지름길이에요.
실행 전 검증 기능 활용하기: 코드를 무작정 실행해서 에러를 확인하는 방식 대신, 실행 전에 구조적 문제를 미리 걸러낼 수 있는 시스템을 적극적으로 도입해보세요. 불필요한 컴퓨팅 자원 낭비를 크게 막을 수 있답니다.

데이터를 다루는 일은 언제나 꼼꼼함이 필요하죠. 여러분이라면 AI와 함께 일할 때 어떤 방식을 더 선호하시나요?

Real-time energy trading and analytics on Databricks

Sat, 24 Oct 2026 04:00:00 +0900

전기나 가스 같은 에너지를 사고파는 시장, 상상해보신 적 있나요? 가격이 시시각각 변하고 1초가 아니라 밀리초 단위로 결정을 내려야 하는 숨 가쁜 곳이죠. 최근에는 거래 단위까지 더 촘촘해지면서 다뤄야 할 데이터가 어마어마하게 늘어났다고 해요.

갑자기 이런 복잡한 소식을 들으면 어렵게 느껴지시죠? 데이터가 늦게 반영되면 과거 데이터로 위험을 계산하게 되어 큰 손실로 이어질 수 있거든요. 그래서 오늘은 실시간 거래와 AI 분석을 하나의 플랫폼에서 척척 해내는 똑똑한 방식에 대해 쉽게 이야기해 볼게요.

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1. 실시간 거래와 분석을 하나로 묶는 이유

에너지 거래 시장은 가격 변동이 심하고 거래 주기가 짧아 속도가 생명이에요.
보통은 실시간 거래용 시스템과 분석용 시스템을 따로 쓰지만, 이러면 데이터가 어긋나거나 복잡해지는 문제가 생겨요.
하나의 통합된 플랫폼을 쓰면 실시간 데이터와 과거 데이터가 같은 곳을 바라보게 되어 훨씬 효율적이랍니다.

2. 핵심 기술과 작동 방식

실시간 스트리밍 기술이 시장 데이터를 빠르게 받아오고, 데이터베이스 역할을 하는 공간에 착착 쌓아줘요.
이 데이터를 바탕으로 실시간 거래 화면을 보여주기 때문에 위험 감지나 가격 변동을 즉시 눈으로 확인할 수 있어요.
머신러닝 모델도 같은 데이터를 바로 쓰기 때문에, 따로 모델을 옮기는 복잡한 과정 없이 정확한 예측 결과를 화면에 띄울 수 있죠.

3. 보안과 관리를 한 번에 해결하는 거버넌스

데이터의 권한과 이력을 관리하는 기능이 전체 시스템에 공통으로 적용돼요.
대시보드를 보든, AI 분석을 하든, 실시간 거래를 하든 모두 같은 기준의 보안과 관리를 받기 때문에 따로 설정할 번거로움이 없어요.
자연어로 질문하면 답변해주는 기능도 있어서 분석가들이 데이터를 더 쉽게 활용할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

복잡한 시스템 이야기를 들으니 우리 일상과는 거리가 멀어 보이시죠? 하지만 핵심은 서로 다른 일을 할 때 데이터를 따로 두지 않고 하나로 모으는 효율성에 있어요.

Multi-Turn Reinforcement Learning on Amazon SageMaker AI: A hands-on guide

Sat, 24 Oct 2026 02:48:54 +0900

안녕하세요, 여러분! AI 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 여러 단계를 거쳐 문제를 해결해야 하는 똑똑한 AI 에이전트를 키워내는 흥미로운 기술 소식을 준비했어요. 복잡한 코딩 없이도 AI의 실력을 쑥쑥 키워주는 마법 같은 방법, 함께 가볍게 살펴볼까요?

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1. 여러 단계를 거치는 작업에 필요한 강화학습

기존의 AI 학습은 하나의 질문에 좋은 답을 내는 데 집중했어요.
하지만 고객 지원이나 보고서 작성처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 작업은 전체 과정이 성공했는지가 훨씬 중요하죠.
세이지메이커 AI의 다중 턴 강화학습(MTRL)은 바로 이런 복잡한 과정을 여러 번 거치며 학습하는 똑똑한 방식이랍니다.

2. 게임으로 배우는 AI 학습 과정

이번 가이드에서는 단어 맞추기 게임(Wordle)을 예시로 들어 설명하고 있어요.
AI가 여러 번의 추측을 통해 정답을 찾아가고, 마지막 결과에 따라 점수를 매기는 방식으로 훈련을 진행해요.
정답을 직접 알려주는 것이 아니라, 결과에 대한 점수만 부여해도 AI가 스스로 학습할 수 있어요.

3. 서버리스 환경으로 간편하게 관리하기

사용자가 직접 복잡한 서버를 구축할 필요 없이, 기본 모델만 선택하면 서비스가 학습 인프라를 알아서 관리해 줘요.
훈련 과정에서 사용된 토큰 수나 비용, 에이전트의 작동 상태까지 꼼꼼하게 모니터링할 수 있답니다.
학습이 끝난 후에는 평가 작업을 통해 AI가 실제로 얼마나 실력이 늘었는지 눈으로 직접 확인할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사만의 업무 자동화에 활용하기: 공개된 범용 모델이 잘 모르는 내부 업무나 특화된 다단계 워크플로우에 이 방식을 적용해 보세요. 비용은 줄이고 성능은 훌륭한 맞춤형 AI를 만들 수 있어요.
실습용 샘플 코드 참고하기: 제공되는 예제 리포지토리를 활용해 에이전트를 배포하고 데이터셋을 준비하는 과정을 차근차근 따라 해 볼 수 있답니다.

여러분은 AI가 스스로 게임을 학습하며 똑똑해지는 이런 과정이 신기하지 않으신가요? 기술을 우리 업무에 어떻게 적용해 볼 수 있을지 고민해 보는 것도 참 재미있을 것 같아요.

Orchestrating SageMaker AI endpoint auto scaling with AWS CDK

Sat, 24 Oct 2026 01:30:10 +0900

AWS에서 인공신경망 모델을 서비스할 때 자동으로 서버 용량을 조절해 주는 기능, 자주 쓰시죠? 그런데 갑자기 이런 설정을 바꾸려고 할 때 배포가 실패하거나 오류가 나서 당황스러웠던 적 없으신가요?

인공지능 엔드포인트를 업데이트할 때 기존 방식대로 하면 시스템이 서로 꼬이면서 에러가 발생하거나, 심한 경우 복구하기 힘든 상태가 되기도 해요. 오늘은 이 문제를 깔끔하게 해결하는 방법을 소개해 드릴게요.

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엔드포인트 업데이트의 숨은 함정

AWS의 배포 도구로 인공지능 엔드포인트의 사양이나 환경 변수를 바꾸려고 하면, 자동 확장 기능과 충돌이 일어납니다.
시스템이 자동 확장 대상을 등록 해제하지 않은 채 업데이트를 시도하기 때문에 배포가 거부되거나 에러가 발생해요.
수동으로 해결하려다 보면 자동 확장 기능이 풀려버리거나 롤백마저 실패해 복구가 어려워질 수 있습니다.

재사용 가능한 CDK 구조로 해결하기

AWS CDK의 커스텀 리소스를 활용해 엔드포인트 업데이트 전후로 자동 확장 대상의 등록 해제와 재등록을 자동으로 조율합니다.
명시적인 순서 지정을 통해 엔드포인트가 완전히 준비된 상태에서만 안전하게 자동 확장이 다시 연결되도록 만들어요.
설정값이 바뀔 때만 작동하는 해시 값을 이용해 수동 개입 없이 한 번에 배포를 완료할 수 있습니다.

백그라운드에서 안전하게 진행되는 과정

비동기 완료 패턴을 사용해 긴 시간 동안 대기해야 하는 작업도 타임아웃 걱정 없이 안정적으로 처리합니다.
스택을 삭제할 때도 자동 확장 대상과 정책이 깔끔하게 정리되어 불필요한 리소스가 남지 않아요.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 프로젝트를 시작할 때: 제공되는 예제 스택을 그대로 가져와서 안전한 자동 확장 환경을 구축해 보세요.
기존 프로젝트에 적용할 때: 관련 디렉토리 구조를 프로젝트에 복사해 넣는 것만으로도 기존 엔드포인트 리소스와 쉽게 결합할 수 있습니다.
설정 파일 관리하기: 엔드포인트 사양과 자동 확장 설정을 하나의 설정 파일에서 함께 관리하면 변경 사항이 생겼을 때 전체 흐름이 자연스럽게 연동됩니다.

오늘 준비한 내용은 여기까지예요. 여러분은 인공지능 배포 자동화를 하면서 어떤 점이 가장 까다로우셨나요?

Visualize points and routes with GeoJSON in Amazon Quick Sight layer maps

Sat, 24 Oct 2026 01:24:55 +0900

안녕하세요! 지도 데이터를 활용해 업무 보고서를 만들거나 매출을 분석할 때, 좀 더 생생하게 위치 정보를 보여주고 싶었던 적 있으신가요?

데이터 분석 도구인 아마존 퀵사이트의 레이어 맵 기능이 한층 더 업그레이드되었다는 반가운 소식이에요. 기존에는 구역을 나누는 면 형태만 다룰 수 있었지만, 이제는 특정 장소를 콕 집어주는 점과 이동 경로를 나타내는 선까지 지도 위에 자유롭게 그려낼 수 있게 되었답니다. 복잡한 지리 정보 시각화, 어떻게 활용할 수 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. 점과 선으로 더 다양해진 지도 표현

점(Point) 기능: 매장 위치나 시설처럼 특정 장소를 정확하게 짚어서 보여줄 수 있어요.
선(LineString) 기능: 비행기 이동 경로, 배송 경로, 파이프라인처럼 장소와 장소를 잇는 선을 그릴 수 있죠.
데이터 연결 방식: 지도 모양을 담은 파일과 실제 매출 같은 지표가 담긴 데이터셋을 공통 키값으로 연결해 작동해요.

2. 레이어 맵 점 기능과 기본 점 맵의 차이점

기존 기본 점 맵은 주소를 자동으로 인식하고 데이터 변화에 맞춰 유연하게 움직여요.
새로 추가된 레이어 맵의 점 기능은 좌표를 직접 입력해야 하지만, 지도의 확대·축소를 고정해 항상 일정한 구역을 보여줄 수 있는 장점이 있어요.

3. 화면 제어와 여러 층 겹치기 기술

뷰포트 고정: 사용자가 엉뚱한 지역으로 지도를 확대·축소하지 못하도록 특정 화면 범위를 딱 고정할 수 있어요.
레이어 겹치기: 구역(면), 매장(점), 배송 경로(선) 등 여러 요소를 겹쳐서 하나의 입체적인 지도로 만들 수 있답니다.

4. 지도 모양(지오존 파일) 업데이트 방법

데이터는 자동으로 최신화되지만, 새로운 매장이나 경로처럼 지도 모양 자체가 바뀔 때는 파일 교체가 필요해요.
콘솔에서 직접 파일을 새로 업로드하거나, 자동화 도구를 연동해 필요할 때마다 간편하게 업데이트할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 업데이트된 기능은 개발자가 아니더라도 우리 주변의 다양한 업무에 아주 유용하게 쓸 수 있어요.

How Bayer Crop Science built an agentic decision engine on Amazon Bedrock AgentCore with AWS Unified Operations

Sat, 24 Oct 2026 01:21:36 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 🌾 혹시 방대한 양의 데이터를 다루며 원인을 찾느라 골머리를 앓아본 적 있으신가요? 오늘은 농업 과학 분야에서 복잡한 데이터 분석 과정을 획기적으로 바꾼 흥미로운 기술 이야기를 들려드릴게요. 복잡한 시스템 앞에서도 당황하지 않도록 아주 쉽게 풀어드릴 테니 편하게 따라오세요!

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1. 복잡한 데이터 분석을 쉽게 바꾸기

바이엘 크롭사이언스는 방대한 농업 데이터를 다루기 위해 머신러닝 워크플로우 관리 시스템인 CDE를 운영해 왔어요.
하지만 시스템이 커질수록 결과가 왜 이렇게 나왔는지, 왜 실패했는지 그 이유를 찾는 일이 오히려 더 큰 숙제가 되었답니다.
이 문제를 해결하기 위해 누구나 일상 언어로 질문하면 답을 찾아주는 AI 에이전트 기반의 시스템인 ADE를 개발하게 되었어요.

2. 똑똑한 비서들의 협업 구조

ADE는 여러 전문 AI 에이전트들이 힘을 합쳐 움직이는 구조로 만들어졌어요.
예를 들어 사용자가 “어제 왜 작업이 실패했지?“라고 물어보면, 총괄 관리 역할을 하는 슈퍼바이저 에이전트가 질문의 의도를 파악해 알맞은 전문가 에이전트에게 일을 맡겨요.
문제 해결을 담당하는 에이전트가 로그와 상태를 직접 확인하고 진단 결과를 전달해주기 때문에, 사용자가 직접 복잡한 시스템을 뒤질 필요가 없어진답니다.

3. 안정적인 운영과 비용 관리의 비밀

이 시스템은 아마존 베드락의 에이전트 기능을 활용해 안전하고 독립된 환경에서 실행돼요.
도구와 권한을 깔끔하게 나누어 보안을 지키고, 비용이 어디서 얼마나 쓰이는지 꼼꼼하게 추적할 수 있도록 설계되었어요.
그 결과, 단순한 오류 진단에 1시간 넘게 걸리던 작업이 이제는 10분 아래로 뚝딱 해결되게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

직접 개발자가 아니더라도 이 사례에서 배울 수 있는 실용적인 포인트가 있어요. 복잡한 시스템이나 수많은 문서 속에서 정답을 찾아야 하는 업무가 있다면, AI를 하나의 거대한 덩어리가 아니라 역할별 전문가들로 나누어 협업하게 만드는 방식을 고민해보세요. 질문을 던지면 알아서 알맞은 도구를 찾아 척척 답을 내놓는 방식을 도입하면, 일상적인 업무 시간과 수고를 엄청나게 줄일 수 있답니다.

How Immobiliare.it went from one conversational agent to an agentic network

Fri, 23 Oct 2026 21:00:00 +0900

집 구하기나 부동산 매물 알아보실 때, 궁금한 건 바로바로 해결하고 싶은데 막상 전화 통화나 문의는 번거롭게 느껴진 적 있으시죠?

이탈리아의 아주 유명한 부동산 플랫폼인 ‘이모빌리아레(Immobiliare.it)‘가 바로 이 고민을 해결하기 위해 인공지능 음성 상담사를 도입했다고 해요. 하나뿐이던 AI 상담사가 어떻게 여러 개가 힘을 합치는 네트워크로 발전하게 되었는지, 그 흥미로운 이야기를 함께 살펴볼까요?

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1. 첫 번째 AI 상담사의 탄생

이탈리아 최대 부동산 플랫폼인 이모빌리아레는 고객들의 질문에 빠르고 친절하게 답하기 위해 인공지능 음성 상담사를 도입했어요.
특히 이탈리아어와 남유럽 지역의 자연스러운 현지 억양과 목소리를 구현하는 것이 중요했는데, 일레븐랩스의 기술을 통해 이 문제를 훌쩍 해결했답니다.
이 AI 상담사는 밤낮없이 걸려오는 전화를 받아 구매자의 질문에 답하고, 판매자에게는 관심 있는 고객의 정보를 깔끔하게 요약해 전달했어요.

2. 놀라운 성과와 고객 반응

실제로 이 AI 상담사를 도입한 결과, 매물 판매자의 70% 이상이 이 기능을 적극적으로 선택했어요.
구매자들도 문자로 대화하는 것보다 음성으로 소통하는 것을 더 편안하게 여겨, 전화번호 같은 개인 정보를 공유하는 비율이 74%나 껑충 뛰었습니다.
고객들의 긍정적인 평가가 80%에 달할 정도로 반응이 아주 뜨거웠다고 해요.

3. 하나의 상담사에서 에이전트 네트워크로

첫 번째 성공에 힘입어, 회사는 개인 판매자 전용 상담사, 매물 품질 관리 상담사, 고객 지원 및 대화형 검색 기능까지 여러 AI 상담사를 확장했어요.
이 상담사들은 각자 맡은 전문적인 역할(하위 에이전트)이 있어서, 복잡한 일도 뒤에서 착착 나눠서 처리한답니다.
사용자는 마치 한 사람과 대화하는 것처럼 자연스럽고 편안하게 서비스를 이용할 수 있어요.

4. 안전하고 믿을 수 있는 시스템

시스템이 커질수록 보안과 안전성도 중요해지겠죠?
플랫폼이 제공하는 기본적인 안전 장치들과 철저한 기준 덕분에, 개발팀은 안심하고 빠르고 안전하게 서비스를 키워나갈 수 있었습니다.

이용 방법 / 활용 방안

복잡한 업무를 작은 단위로 쪼개기: 꼭 개발자가 아니더라도, 우리가 일상이나 업무에서 여러 가지 일을 한 번에 처리하기 벅찰 때가 있죠? AI 시스템처럼 큰일을 작은 역할로 나누어 순서대로 처리하는 방식을 참고해보세요.
고객과의 소통 방식 돌아보기: 텍스트보다 음성이나 직관적인 대화가 더 편할 때가 많은 것처럼, 서비스나 소통을 기획할 때 사용자가 정말로 편하게 느끼는 지점이 어디인지 고민해보면 좋답니다.

인공지능이 혼자가 아니라 여러 명이 팀을 이뤄 일하는 모습, 상상만 해도 정말 든든하지 않나요? 여러분이라면 이렇게 똑똑하게 일하는 AI 상담사 네트워크를 어떤 일에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

How to Measure AI Value Beyond Adoption Metrics | Snowflake

Fri, 23 Oct 2026 19:07:13 +0900

갑자기 “우리 회사 AI 도입률이 35%예요"라는 소식을 들으면, 이게 잘하고 있는 건지 감이 잘 안 오시죠?

AI를 얼마나 많이 쓰는지 단순한 숫자만 세는 시대는 이제 지나갔어요. 오늘은 스노우플래크가 AI의 진짜 가치를 측정하고 실제로 업무에 활용했던 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

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숫자가 아닌 진짜 업무를 측정하기

단순히 AI를 켜본 횟수나 질문을 던진 횟수만 세면, 단순한 검색을 하는 것과 복잡한 업무를 자동화하는 것을 구분할 수 없어요.
AI가 진짜로 시간에 여유를 만들어주고 있는지 확인하려면, AI가 단순 답변을 넘어 실제 업무(파이프라인 구축, 오류 진단 등)를 얼마나 처리하고 있는지 살펴봐야 합니다.
업계 동료들과 비교하는 벤치마크를 통해 우리 회사의 AI 활용 수준이 걸음마 단계인지, 선도적인 단계인지 객관적으로 파악할 수 있어요.

사내 개발 팀과 마케팅 팀의 놀라운 변화

데이터 엔지니어링 팀은 매달 수백 시간 걸리던 파이프라인 진단 업무를 AI 에이전트(CoCo)에게 맡겨 큰 효율을 얻었어요. 사람이 직접 하던 검토와 승인 절차는 그대로 유지하면서 손이 많이 가던 진단 과정을 자동화했답니다.
마케팅 팀에서는 SQL 문법을 잘 모르는 직원들도 적극적으로 AI를 활용하기 시작했어요. 캠페인 자동화부터 후보자 발굴까지 다양한 업무에 AI를 적용해 주간 사용률이 70%까지 훌쩍 뛰어올랐죠.

AI 측정의 5단계 시퀀스

사용(Usage), 이해(Understanding), 벤치마킹(Benchmarking), 행동(Action), 영향(Impact)으로 이어지는 5단계를 거쳐야 AI가 진짜 업무 성과로 이어지는지 정확히 알 수 있어요.
결국 핵심은 ‘남들이 얼마나 쓰느냐’가 아니라, 우리 팀만의 반복적이고 잘 정리된 업무 프로세스를 AI와 함께 어떻게 발전시키느냐에 달렸답니다.

이용 방법 / 활용 방안

우리 팀의 반복 업무 찾아보기: 개발자가 아니더라도 괜찮아요. 여러분이 매일 혹은 매주 반복하고 있는 문서 정리나 데이터 확인 업무 중 하나를 골라보세요.
매뉴얼을 AI에게 건넬 준비하기: 신입사원에게 업무를 인수인계할 때 쓸 수 있을 정도로 절차가 명확한 업무라면, AI에게 그 역할을 맡겨볼 수 있는 좋은 후보예요.
최종 검토는 사람이 직접 하기: AI가 일을 다 처리하더라도, 결과물을 최종적으로 확인하고 승인하는 ‘사람의 눈’은 반드시 거치도록 업무를 설계해보세요.

여러분이라면 이 똑똑한 AI 기능을 여러분의 일상 업무 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

IBM supports award-winning projects in NEDO Challenge

Fri, 23 Oct 2026 13:00:00 +0900

여러분, 요즘 양자 컴퓨터라는 말 한 번쯤 들어보셨죠? 뭔가 복잡하고 우리 일상과는 멀게 느껴지실 텐데요. 갑자기 이런 최신 기술 소식이 들리면 어렵게 느껴지시죠?

일본에서 열린 한 특별한 기술 경진대회에서 수상한 모든 팀이 바로 이 IBM의 양자 컴퓨터를 활용해 놀라운 성과를 거두었다고 해요. 과연 어떤 이야기인지 함께 살펴볼까요?

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1. NEDO 퀀텀 챌린지와 IBM의 만남

일본의 신에너지·산업기술종합개발기관(NEDO)이 차세대 양자 컴퓨터로 사회적 문제를 해결하기 위해 대회를 개최했어요.
참가한 80개 팀 중 81%에 달하는 65개 팀이 IBM의 양자 컴퓨터 플랫폼을 선택해 연구를 진행했답니다.
수상한 9개 팀 모두 연구 과정에서 IBM 양자 컴퓨터를 사용했고, 그중 6개 팀은 오직 IBM 시스템만을 이용했어요.

2. 세상을 바꾸는 다양한 분야의 도전

이번 대회는 사회 5.0, 삶의 질, 쿨 재팬 등 세 가지 분야로 나뉘어 진행되었어요.
사회 5.0 분야에서는 인프라 안전, 재난 방지, 안전한 거래, 자동차 경량화 등의 프로젝트가 다뤄졌어요.
쿨 재팬 분야에서는 음악 제작, 만화 및 애니메이션 제작, 저탄소 화학 소재 연구 등이 진행되었고, 실제로 이 과정에서 두 개의 팀이 창업까지 성공했답니다.
삶의 질 분야에서는 신약 개발과 장내 미생물 분석, 다제내성 감염병 대응 등 건강과 직결된 연구가 활발히 이루어졌어요.

3. IBM의 든든한 지원

IBM은 참가자들에게 최신 프로세서가 탑재된 5대의 양자 컴퓨터 환경을 무료로 제공했어요.
컴퓨터 이용 권한뿐만 아니라 교육, 프로그래밍 세션, 맞춤형 상담과 기술 지원도 아낌없이 지원했답니다.
일부 팀에는 IBM 전문가들이 직접 알고리즘 조언을 건네거나 공동 연구원으로 참여하기도 했어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식에서 주목해야 할 점은 양자 컴퓨터가 더 이상 이론 속에만 머무르는 기술이 아니라는 거예요.

Kazakhstan Expands Compute for Its AI Future

Fri, 23 Oct 2026 11:00:13 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 하루가 다르게 새로운 기술 소식이 쏟아지고 있죠? 갑자기 이런 글로벌 IT 소식을 들리면 조금 어렵게 느껴지실 수도 있을 거예요. 오늘은 카자흐스탄이 엔비디아와 함께 그려나가는 인공지능 미래에 대한 이야기를 아주 쉽고 친근하게 풀어드릴게요.

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탄탄한 AI 인프라 구축과 대규모 투자

카자흐스탄은 단순히 계획만 세우는 것을 넘어 실제 인프라 구축에 속도를 내고 있어요. 엔비디아 최고경영자가 아스타나를 방문한 가운데, 파이어버드라는 기업이 카자흐스탄 정부와 투자 협약을 맺고 대규모 GPU를 확보해 AI 공장을 짓기로 했답니다. 카자흐스탄 최대 통신사인 카작텔레콤도 이미 여러 지역에 고성능 GPU를 도입했으며, 앞으로 첨단 칩들을 추가로 도입해 기업과 연구소들이 쓸 수 있는 든든한 기반을 다지고 있어요.

SKT, iPhone Duo 출시

Fri, 23 Oct 2026 08:33:14 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 혹시 이번에 새로 나온 애플의 첫 폴더블 스마트폰 소식 들으셨나요? 갑자기 이런 신제품 소식이 들리면 어떤 혜택이 있는지, 반응은 어땠는지 궁금해지시죠? 오늘은 SKT에서 출시한 아이폰 듀오와 관련된 흥미로운 소식을 알기 쉽게 정리해 드릴게요. 📱

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사전예약 인기 폭발

애플의 첫 폴더블 스마트폰인 아이폰 듀오가 드디어 오늘 출시되었어요.
10월 16일부터 진행된 사전예약에서 256GB와 512GB 모델이 전체 예약의 60%를 차지하며 가장 큰 인기를 끌었습니다.
색상은 스타 화이트가 나이트 스카이보다 더 많은 선택을 받았고, T다이렉트샵의 1차 예약은 단 1분 만에 마감될 정도로 관심이 뜨거웠어요.
연령대별로는 30대가 36%로 가장 많았고, 40대와 20대가 그 뒤를 이었습니다.

풍성한 개통 혜택과 이벤트

개통 고객 전원에게는 구글 AI Plus 2개월 구독권과 티빙 광고형 스탠다드 6개월 구독권이 제공됩니다.
총 1,210명을 추첨하는 한정판 경품 이벤트도 진행되는데요, 프로야구 선수 애장품 패키지부터 레트로 감성의 아이폰 듀오 케이스, T1 스페셜 에디션 케이스를 증정해요.

전용 보험과 요금제 할인

파손 보상과 배터리 교체 등을 지원하는 전용 보험 상품이 출시되었으며, SKT 가입자에게는 iCloud 50GB가 무료로 제공됩니다.
특히 첫 폴더블 제품인 만큼 커버레이어 파손 보상이 별도로 마련되어 있어요.
최신 에어팟, 애플워치, 아이패드를 함께 구매하면 특정 요금제를 통해 24개월 또는 36개월간 스마트기기 할부금 할인 혜택도 받을 수 있습니다.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 스마트폰을 구매할 계획이 있으시다면 이번 기회를 꼼꼼히 살펴보시는 것이 좋아요. 사전예약 고객이나 개통 고객을 위한 AI 및 OTT 무료 구독 혜택은 전용 이벤트 페이지에서 직접 신청할 수 있으니 놓치지 말고 챙겨보세요. 또한, 첫 폴더블폰인 만큼 파손 보장이 포함된 전용 보험이나, 다른 애플 기기를 함께 구매할 때 받을 수 있는 요금제 할부금 할인 혜택을 활용하면 비용 부담을 줄이는 데 도움이 될 거예요.

The new economics of AI cost management

Fri, 23 Oct 2026 04:14:24 +0900

안녕하세요 여러분! 최근 회사에서 AI 쓰시는 분들 많으실 텐데요. 혹시 “우리 회사 AI 비용이 왜 이렇게 많이 나오지?” 하고 깜짝 놀라신 적 없으신가요?

초기에는 무조건 AI를 많이 쓰는 게 유행이었지만, 이제는 쓴 만큼 진짜 가치를 내고 있는지 고민해봐야 할 때가 되었답니다. 오늘은 Databricks의 전문가가 알려주는 AI 비용 관리의 핵심 팁을 아주 쉽게 정리해 드릴게요! 💡

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1. ‘많이 쓰기’에서 ‘가치 있게 쓰기’로의 변화

과거에는 AI를 얼마나 많이 쓰는지(토큰 사용량)가 능력처럼 여겨졌어요.
하지만 무작정 쓰기만 하다 보니 의미 없는 작업으로 비용만 낭비하는 부작용이 생겼죠.
이제는 AI 비용 대비 얻어낸 실질적인 가치와 성과(ROI)를 따져보는 것이 훨씬 중요해졌답니다.

2. 똑똑한 모델 선택과 비용 최적화

모든 작업에 가장 비싸고 좋은 모델을 쓸 필요는 없어요.
전체 작업의 5~10% 정도만 최고급 모델이 필요하고, 나머지는 더 저렴한 모델로도 충분히 해결할 수 있어요.
스마트 라우팅 기술을 활용하면 작업의 난이도에 맞춰 실시간으로 적절한 모델을 골라주기 때문에 성능은 유지하면서 비용을 크게 아낄 수 있답니다.

3. 불필요한 정보 줄이기와 안전장치 마련

AI에게 너무 많은 문서를 한 번에 넘겨주면 비용도 낭비되고 AI도 혼란스러워해요.
꼭 필요한 정보만 그때그때 가져다 쓰게 만드는 것이 요령이에요.
무분별한 비용 폭탄을 막기 위해 팀별 예산 한도를 설정하고, 예산의 70%를 쓰면 자동으로 저렴한 모델로 우회시키는 등의 안전장치를 두는 것이 좋답니다.

이용 방법 / 활용 방안

사용 내역 꼼꼼히 태그하기: AI를 사용할 때 어떤 프로젝트나 작업에 쓰였는지 꼬리표(태그)를 달아보세요. 나중에 어떤 일에 비용이 얼마나 쓰였는지 정확히 알 수 있어요.
상황에 맞는 모델 골라 쓰기: 간단한 번역이나 요약은 가벼운 모델을 쓰고, 복잡한 기획이나 코딩은 고성능 모델을 쓰는 식으로 구분해 보세요.
중앙 집중식 관리 시스템 활용하기: 여러 팀이 AI를 쓴다면 모든 요청이 하나의 통로를 거치도록 시스템을 구축해 전체 사용량을 한눈에 모니터링해 보세요.

여러분이라면 앞으로 AI를 쓰실 때 어떤 부분의 비용을 가장 먼저 아껴보고 싶으신가요?

The Fraud Analyst AI Coworker: Detecting Telecom Fraud in Real-Time on One Platform

Fri, 23 Oct 2026 03:30:00 +0900

요즘 스마트폰 하나로 은행 업무부터 본인 인증까지 다 해결하시죠? 그런데 내 스마트폰 번호가 해커들의 타겟이 된다면 어떨까요?

통신 사기 피해 규모가 매년 엄청나게 불어나고 있어요. 범죄자들은 몇 분 만에 순식간에 계정을 가로채는데, 정작 사기를 막아야 하는 보안 시스템은 어젯밤에 돌린 작업 결과만 기다리느라 한 박자씩 늦는 경우가 많답니다.

사기는더 교묘해지는데 시스템은 따라가지 못하는 답답한 상황, 과연 어떻게 해결할 수 있을까요?

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1. 진화하는 통신 사기와 기존 시스템의 한계

통신 사기 피해 금액이 전 세계적으로 수십억 달러에 달하며 계속 커지고 있어요.
유심(SIM) 바꿔치기나 계정 탈취 같은 사기는 단 몇 분 만에 벌어지지만, 기존의 탐지 시스템은 하루 전 데이터를 바탕으로 움직여 실시간 대응이 어려워요.
사기꾼들은 계속 수법을 바꾸는데, 시스템이 이를 따라가지 못해 진짜 위협을 놓치기 쉽답니다.

2. 데이터가 쪼개져 있어서 생기는 문제

통신사들은 고객 정보, 요금, 네트워크 기록 등 방대한 데이터를 가지고 있어요.
하지만 이 데이터들이 여러 시스템에 나뉘어 있어서 사기 징후를 한눈에 파악하기가 아주 어렵답니다.
실시간으로 거래를 처리하는 시스템과 과거 데이터를 분석하는 시스템이 따로 놀다 보니, 중요한 순간에 정보가 제때 전달되지 못하는 거예요.

3. 하나의 플랫폼에서 해결하는 데이터브릭스의 접근법

데이터브릭스는 실시간 거래 처리와 데이터 분석 기능을 하나의 플랫폼으로 합쳤어요.
복잡한 데이터 복사 과정 없이 실시간으로 위험을 감지하고, AI 에이전트가 분석가의 업무를 도와 사기 패턴 변화에 즉시 대응할 수 있게 만들었죠.
통신사들이 사기를 더 빠르고 정확하게 막을 수 있도록 데이터 수집부터 분석, 대시보드까지 전 과정을 지원하는 솔루션을 제공해요.

이용 방법 / 활용 방안

실시간 탐지 시스템 구축하기: 복잡한 데이터 동기화 과정 없이, 실시간으로 들어오는 거래 정보를 빠르게 분석해 이상 징후를 즉시 차단하는 데 활용할 수 있어요.
AI를 활용한 보안 분석: AI 기술을 더해 보안 담당자들이 과거의 사고 기록을 쉽게 분석하고, 수많은 가짜 경고 속에서 진짜 위협을 빠르게 골라내도록 도울 수 있답니다.

오늘 소식은 보안과 데이터 처리가 얼마나 긴밀하게 맞물려 있어야 하는지 잘 보여주는 것 같아요. 여러분이라면 이런 스마트한 기술을 어디에 먼저 적용해보고 싶으신가요?

The AI Bill is coming

Fri, 23 Oct 2026 03:12:49 +0900

개발 업무 속도를 높이려고 AI 코딩 도구를 도입했는데, 어느 날 보니 비용이 눈덩이처럼 불어난 적 있으신가요?

데이터브릭스의 공동 창업자 패트릭 웬델이 최근 인터뷰에서 AI 코딩 비용이 폭증했던 경험과 이를 해결한 노하우를 공개했어요. AI 생산성은 놓치지 않으면서도 비용을 똑똑하게 관리하는 방법, 함께 살펴볼까요?

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1. AI 코딩 도구 도입과 비용 폭탄의 위기

데이터브릭스는 개발 속도를 높이기 위해 직원들에게 가장 비싸고 좋은 AI 모델과 무제한 토큰을 제공했어요.
하지만 사용량이 늘어나면서 비용이 상상 이상으로 불어나는 ‘지출 폭탄’ 문제를 마주하게 되었죠.
무조건 쓰게 두기만 하면 수익보다 비용이 더 커질 수 있다는 걸 깨닫고 직접 관리에 나서게 되었어요.

2. 비용을 잡기 위한 현실적인 대책들

무작정 사용을 막아버리면 개발자의 흐름이 끊기고 개인 계정을 쓰는 부작용이 생겨요.
대신 경고를 보내고, 승인을 거치게 하거나, 저렴한 모델로 자연스럽게 전환하는 방식을 택했어요.
팀원들에게 본인의 사용 금액을 투명하게 공유하는 것만으로도 비용의 10%를 아낄 수 있었답니다.

3. 비용을 최대 90까지 낮춘 핵심 비결

가장 큰 효과를 본 것은 성능이 좋으면서도 가격이 저렴한 신규 모델이 나올 때마다 빠르게 작업 환경을 갈아탄 거예요.
복잡한 문제에는 비싸고 똑똑한 모델을 쓰고, 단순한 작업에는 저렴한 모델을 자동으로 연결해 주는 라우팅 시스템을 도입했어요.
이 모든 트래픽을 한곳에서 관리하는 ‘컨트롤 레이어(게이트웨이)‘를 만든 것이 비용 절감의 일등 공신이었죠.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사의 AI 지출 현황 파악하기: 어디에 돈이 쓰이고 있는지 팀별, 모델별로 먼저 투명하게 확인해보세요.
상황에 맞는 모델 선택하기: 모든 일에 가장 비싼 최고급 모델을 쓸 필요는 없어요. 단순 반복 작업은 저렴한 모델로도 충분하답니다.
지출 가시화하기: 개발자들에게 비용이 얼마나 드는지 투명하게 보여주면, 자연스럽게 더 효율적인 방식을 고민하게 돼요.

여러분이라면 회사의 AI 사용 비용이 갑자기 늘어날 때 어떤 방법을 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Amazon Polly delivers a major upgrade to its Generative engine

Fri, 23 Oct 2026 03:06:35 +0900

텍스트를 자연스러운 사람 목소리로 바꿔주는 기술, 다들 한 번쯤 접해보셨죠? 최근 아마존 폴리의 생성형 엔진에 큰 업그레이드가 있었다고 해요.

갑자기 이런 소식 들리면 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 걱정 마세요. 오늘 바뀐 점들을 아주 쉽게 정리해 드릴게요. 🎙️

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1. 더 자연스럽고 풍부해진 목소리

이번 업그레이드로 음성이 훨씬 더 자연스럽고 정확해졌어요.
9개 지역에서 14개의 새로운 목소리가 추가되었는데요. 핀란드어와 힌디어 생성형 목소리도 이번에 처음으로 정식 지원되기 시작했답니다.
기존 생성형 목소리를 쓰던 분들이라면 따로 코드를 수정할 필요 없이 자동으로 업그레이드가 적용돼요.

2. 비용 부담 없는 그대로의 가격

목소리 품질은 훨씬 좋아졌지만, 가격은 기존과 똑같이 이용할 수 있어요.
사용한 만큼만 내는 요금제 그대로 유지되며, 비용 인상이나 새로운 복잡한 요금 체계가 추가되지 않았답니다.
정적 프롬프트를 미리 저장해두고 재생하는 기능도 추가 비용 없이 그대로 쓸 수 있어요.

3. 실시간 소통과 다양한 활용성

실시간으로 텍스트를 보내고 음성을 받아볼 수 있는 스트리밍 기능이 있어서 실시간 대화형 서비스에 아주 적합해요.
고객센터 안내, 인공지능 대화 에이전트, 미디어 더빙, 온라인 강의, 화면 읽기 같은 접근성 서비스 등 다양한 분야에서 활용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 업그레이드된 기능은 개발자가 아니더라도 다양한 방식으로 우리 삶에 적용될 수 있어요.

NVIDIA Unveils Minerva to Bring End-to-End Observability for AI Factories

Fri, 23 Oct 2026 00:00:02 +0900

요즘 AI 기술이 대세라지만, 그 거대한 시스템을 관리하는 일은 정말 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 수많은 장비가 쉴 새 없이 돌아가는 데이터 센터에서는 작은 부품 하나만 문제가 생겨도 전체 작업이 멈출 수 있거든요.

오늘은 엔비디아가 이러한 고민을 해결하기 위해 새롭게 선보인 플랫폼 소식을 준비했어요. 복잡한 시스템 관리 속에서 어떤 변화가 생길지 함께 살펴볼까요? 🚀

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AI 공장을 위한 특별한 관리 도구, 미네르바

엔비디아가 AI 공장의 문제를 더 일찍 발견하고 생산성을 유지할 수 있도록 돕는 AIOps 플랫폼 미네르바를 새롭게 출시했어요.
인프라와 AI 작업에서 나오는 다양한 데이터를 모은 뒤, 목적에 맞는 AI 모델을 활용해 빠르게 실용적인 통찰로 바꿔주는 역할을 해요.
수많은 GPU와 고속 네트워크가 얽혀 있는 복잡한 AI 공장은 작은 이상 신호를 놓치기 쉬운데, 이 플랫폼은 바로 그런 문제를 해결하기 위해 만들어졌죠.

흩어져 있던 데이터를 하나로 모으는 기술

기존의 모니터링 도구들은 네트워킹이나 컴퓨팅, 머신러닝 팀 등 각 부서가 서로 다른 부분만 따로 보게 만드는 한계가 있었어요.
미네르바는 GPU와 네트워크, 스토리지, 작업 관리자까지 모든 신호를 연결하고, 인프라와 실행 중인 작업을 논리적으로 연결하는 동적 지식 그래프를 만들어요.
이를 통해 수십만 개의 GPU가 있는 거대한 환경에서도 속도가 느려진 작업의 원인이 되는 부품을 정확하게 찾아낼 수 있답니다.

똑똑한 분석과 자연스러운 대화형 인터페이스

매시간 수십억 개의 데이터 포인트를 분석해 정상적인 행동을 학습하고, 새로운 이상 현상을 감지하며, 문제가 커지기 전에 예측해요.
수많은 경고를 무작위로 보내는 대신, 관련 있는 문제들을 하나의 핵심 사건으로 묶어 원인과 함께 보여주죠.
내장된 AI 비서나 외부 AI 도구와 연결되어 있어서, 운영자가 자연스러운 대화를 통해 클러스터의 건강 상태를 조사하고 해결책을 추천받을 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

사전 예방 중심의 유지보수 활용하기: 수많은 경고 알림에 일일이 대응하던 방식에서 벗어나, 미네르바가 분석해 주는 핵심 원인을 바탕으로 문제가 커지기 전에 미리 조치를 취해보세요.
부서 간 협업과 통합 시각 확보하기: 네트워크와 AI 작업 부서가 각각 따로 보던 데이터 대신, 전체 시스템을 아우르는 하나의 통합된 화면을 통해 효율적으로 소통할 수 있어요.
자동화 시스템과 연동하기: 직접 수동으로 문제를 해결하는 방식뿐만 아니라, 외부 시스템이나 인프라 인터페이스와 연결해 자동화된 대응 체계를 구축하는 데 활용할 수 있답니다. 💡

결론적으로 미네르바는 복잡한 AI 공장의 운영을 단순화하고 GPU의 가동 시간을 극대화하는 데 큰 도움을 주는 플랫폼이에요.

Public Sector Data Modernization for AI Readiness

Thu, 22 Oct 2026 23:59:59 +0900

평소에 공공기관이나 정부 시스템 이용할 때 “왜 이렇게 부서마다 데이터가 따로 노는 것 같지?” 하고 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠?

데이터를 잘 모아서 AI 기술까지 제대로 쓰려면 기술뿐만 아니라 일하는 방식 자체를 바꿔야 한다는 이야기가 나오고 있어요. 샌프란시스코와 오리건주 멀트넘마 카운티 같은 곳들이 어떻게 이 문제를 풀어나가고 있는지 함께 살펴볼까요? 🏢🤖

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공공기관의 낡은 시스템과 데이터 장벽

낡은 데이터 시스템은 단순한 IT의 문제가 아니라, 시민들에게 제대로 된 서비스를 제공하지 못하게 막는 업무상의 큰 걸림돌이에요.
부서마다 데이터를 따로 관리하면서 생긴 ‘정보의 섬(사일로)’ 현상 때문에, 부서 간 협업이나 AI 기술 도입이 구조적으로 불가능한 상태였답니다.
전문가들은 제대로 된 데이터 전략 없이는 올바른 AI 전략도 나올 수 없다고 강조하고 있어요.

AI 기술을 활용한 성공적인 마이그레이션 사례

미국 오리건주의 멀트넘마 카운티는 10년 넘게 쓰던 오래된 SQL 서버 환경에서 벗어나기 위해 스노우플레이크의 AI 기술을 활용했어요.
코드를 일일이 수동으로 고치는 대신, AI의 도움을 받아 복잡한 코드 수정과 테스트 케이스 생성을 처리했죠.
그 결과 공공 보건, 공공 안전, 도서관 시스템 등 흩어져 있던 업무 라인을 단 5개월 만에 성공적으로 통합하고 라이선스 비용도 줄일 수 있었어요.

기술보다 중요한 문화와 소통의 변화

샌프란시스코의 데이터 책임자는 단순히 기술 스택을 바꾸는 것뿐만 아니라, 부서 간의 신뢰와 공통된 기준을 만드는 것이 먼저라고 말해요.
기술 도입 자체를 일회성 프로젝트로 끝내는 것이 아니라, 데이터를 전략적 자산으로 여기는 근본적인 업무 방식의 변화로 바라봐야 한답니다.
성공적인 데이터 현대화는 결국 데이터 기반을 탄탄히 다진 뒤, 이를 바탕으로 예측 분석이나 AI 서비스까지 나아가는 발판이 됩니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 사례에서 짚어볼 점은 단순히 시스템을 최신 버전으로 업그레이드하는 데 그치지 않는다는 점이에요.
조직의 데이터를 정리할 때는 무조건 전부 옮기려고 하기보다, 무엇을 남기고 보관하며 버릴지 미리 꼼꼼히 평가해 비용과 수고를 줄여야 해요.
또한 코드 변환 작업 자체보다 검증하고 테스트하는 과정에 훨씬 더 많은 시간과 노력이 든다는 점을 기억하고, 여유 있는 일정 계획을 세우는 것이 중요합니다.

데이터를 단순히 뒤로 미뤄두는 업무가 아니라, 우리 조직의 핵심 미션으로 바라보는 태도가 무엇보다 필요한 때예요. 여러분이라면 우리 주변의 흩어진 데이터를 어떻게 한곳으로 모으고 싶으신가요?

Beyond tree cover: mapping the world’s forest types

Thu, 22 Oct 2026 23:30:24 +0900

우주에서 내려다보면 원시림과 인공 나무 농장이 모두 똑같은 초록색으로 보인다는 사실, 알고 계셨나요?

갑자기 이런 소식 들리면 조금 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 우리가 보호해야 할 숲이 어떤 상태인지 정밀하게 파악할 수 있는 아주 유용한 기술 소식이 도착했답니다. 구글 딥마인드와 연구소들이 힘을 합쳐 전 세계의 숲 지형을 세밀하게 나눈 지도를 공개했다고 해요. 함께 자세히 살펴볼까요? 🌲

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10미터 단위로 숲을 쪼개서 보다

나무의 종류와 상태 파악: 전 세계의 땅을 10바이오10미터 크기로 나누어 6가지 유형으로 분류한 지도인 ForTy 2020이 공개되었어요.
6가지 세부 분류: 원시림부터 자연적으로 다시 자라난 숲, 사람이 심은 조림지, 단일종 나무 농장(플랜테이션), 고무나 야자나무 같은 나무 작물 농장, 그리고 그 외의 땅까지 꼼꼼하게 구분합니다.
단순한 초록색이 아니에요: 기존의 지도들은 단순히 ‘나무가 있는지 없는지’만 알려주었지만, 이제는 숲의 역사와 생태적 가치까지 구별할 수 있게 되었어요.

시간에 따라 변하는 숲의 역사 추적하기

2017년부터 2025년까지의 기록: 2020년 한 해의 모습뿐만 아니라, 매년 숲이 어떻게 바뀌었는지 추적하는 연도별 데이터도 함께 제공됩니다.
숨겨진 변화 포착: 원시림이 벌목된 뒤 나무 농장으로 바뀌면 우주에서는 금방 다시 초록색으로 보여서 변화를 알아차리기 힘들죠. 이 시계열 데이터는 자연림이 농장으로 바뀌었는지 등의 숨겨진 변화를 낱낱이 보여줍니다.

믿을 수 있는 정확도와 활용성

전문가들의 검증: 전 세계 9,000곳이 넘는 장소를 전문가들이 직접 분석해 검증한 결과, 숲의 종류를 90%의 정확도로 맞추었다고 해요.
다양한 기준 적용: 단순히 정답을 하나만 주는 것이 아니라 확률 점수를 제공하기 때문에, 규제를 확인하는 기업이나 연구를 하는 과학자 등 목적에 맞게 활용도를 조절할 수 있습니다.

이용 방법 / 활용 방안

친환경 공급망 구축과 규제 대응: 커피나 카카오, 팜유 등을 다루는 기업들은 제품이 2020년 이후 벌목된 숲에서 생산되지 않았음을 증명해야 해요. 이 지도를 활용하면 원칙을 지키는지 투명하게 확인할 수 있답니다.
효과적인 환경 보호와 연구: 정부나 환경 단체들이 자원을 어디에 집중해야 할지, 어떤 숲을 꼭 지켜야 할지 정확한 근거를 바탕으로 결정할 수 있어요. 일반 연구자들도 오픈 데이터로 제공되는 자료를 활용해 지구의 변화를 더 깊이 연구할 수 있죠.

오늘은 구글 딥마인드가 공개한 정밀한 숲 지도에 대해 알아보았는데요.

Cloud Deployment Incoming: ‘Call of Duty: Modern Warfare 4’ Arrives on GeForce NOW

Thu, 22 Oct 2026 22:00:20 +0900

안녕하세요, 여러분! 🎮 좋아하는 게임을 하려는데 컴퓨터 용량이 부족하거나 설치 시간이 너무 오래 걸려 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠?

오늘은 클라우드 게임 서비스인 지포스 나우에 찾아온 반가운 소식을 준비했어요. 고사양 게임을 내 기기 성능 걱정 없이 간편하게 즐길 수 있는 방법, 지금부터 차근차근 알아볼까요?

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콜 오브 듀티 모던 워페어 4 출시와 업그레이드

콜 오브 듀티 모던 워페어 4가 출시와 동시에 지포스 나우에 합류했어요.
캠페인, 멀티플레이어, DMZ 탈출 모드를 다양한 지원 기기에서 바로 즐길 수 있답니다.
얼티밋 멤버십 회원은 고성능 성능을 바탕으로 클라우드 환경에서도 빛 반사 효과를 실감 나게 구현하는 레이트레이싱 기능을 누릴 수 있어요.

간편해진 이용권 구매와 다양한 신작

파이어 TV 스틱 사용자라면 아마존을 통해 1개월 성능 또는 얼티밋 멤버십을 바로 구매할 수 있어 가입 절차가 더 편리해졌어요.
픽셀 아트와 전략 전투가 특징인 스퀘어 에닉스의 파이널 판타지 레조넌스도 클라우드에 새롭게 합류했답니다.
엘더스크롤 온라인의 에코즈 오브 스카이림 시즌도 지포스 나우를 통해 스트리밍으로 만나볼 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

기기 용량 걱정 없이 플레이하기: 클라우드 게임 서비스는 기기에 직접 게임을 내려받고 설치할 필요가 없어요. 복잡한 업데이트나 패치 대기 시간 없이 바로 게임을 시작할 수 있답니다.
TV를 대형 게임기로 활용하기: 지원되는 파이어 TV 스틱 사용자는 아마존 계정을 통해 간편하게 멤버십을 구입하고 거실 TV 화면으로 고성능 게임을 스트리밍할 수 있어요.
체험 후 결정하기: 성능이 고민된다면 일일 이용권을 먼저 써보고, 이를 첫 달 멤버십 비용으로 전환해 부담 없이 시작해 볼 수도 있습니다.

컴퓨터 사양이나 설치 용량 때문에 하고 싶었던 게임을 망설였다면, 클라우드 게임이라는 새로운 방식을 통해 가볍게 즐겨보는 건 어떨까요? 여러분이라면 이번 주에 추가된 게임 중 어떤 것을 먼저 해보고 싶으신가요?

Agentic Analytics: Building a Data Foundation for AI Agents

Thu, 22 Oct 2026 21:58:00 +0900

여러분, AI가 알아서 사내 데이터를 분석하고 해결책까지 찾아준다면 어떨 것 같으세요? 갑자기 쏟아지는 데이터 속에서 원하는 정보를 찾느라 지치셨던 분들이라면 주목해 보실 만한 최신 소식이 있어요. 오늘은 스노우플레이크가 선보인 AI 분석 기술인 ‘에이전틱 애널리틱스’에 대해 차근차근 알아볼게요.

전체 글 정리

1. AI 에이전트가 이끄는 분석의 변화

과거에는 사람이 직접 데이터를 분석하고 대시보드를 확인해야 했어요.
최근 생성형 AI가 요약과 설명을 돕는 것을 넘어, 이제는 AI 에이전트가 스스로 질문을 던지고 데이터를 조사하는 단계로 나아가고 있어요.
예를 들어 고객 이탈 원인을 찾을 때, 에이전트가 여러 요인을 스스로 비교하고 검증하며 답을 찾아낼 수 있답니다.

2. 신뢰할 수 있는 기반 마련하기 (Ground)

AI가 올바른 분석을 하려면 믿을 수 있는 데이터와 기준이 필요해요.
스노우플레이크는 기업의 비즈니스 정의, 메트릭, 데이터 품질 정보를 한데 모아 에이전트가 정확한 맥락을 파악할 수 있도록 돕고 있어요.

3. 유연하고 빠른 분석 실행 (Analyze)

에이전트의 분석 과정은 예측하기 어렵기 때문에, 상황에 맞게 쿼리를 최적화하고 처리하는 능력이 중요해요.
복잡하고 반복적인 데이터 분석 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 다양한 컴퓨팅 자원과 최적화 기능을 지원한답니다.

4. 결과 도출과 안전한 실행 (Act & Assure)

분석을 마친 에이전트는 추천 결과와 근거를 제시하고, 사람이 최종 승인하거나 정해진 규칙에 따라 업무에 반영할 수 있어요.
모든 과정에서 데이터 접근 권한을 엄격하게 관리하고, 비용 한도를 설정하며, 활동 기록을 남겨 안전성을 높였답니다.

이용 방법 / 활용 방안

영업, 재무, 개발 등 다양한 부서에서 각자의 AI 어시스턴트를 활용할 때 이 공통된 데이터 기반을 이용할 수 있어요.
에이전트가 스스로 분석한 결과를 바탕으로 추천안을 제시하면, 담당자는 근거를 검토한 뒤 최종 승인 여부를 결정하는 방식으로 협업할 수 있답니다.
모든 과정을 사람이 정한 규칙과 보안 한계 안에서 안전하게 실행되도록 통제할 수 있어요.

데이터 분석부터 실행까지 AI가 똑똑하게 도와주는 미래, 여러분이라면 이 기능을 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

What is voice over? Definition, examples, and how it works

Thu, 22 Oct 2026 21:00:00 +0900

영상을 보다가 화면 속 사람의 모습은 안 나오고 목소리만 흘러나오는 걸 들어본 적 있으신가요?

갑자기 이런 소식이나 영상 기법을 들리면 어렵게 느껴지시죠? 사실 영화나 유튜브, 광고에서 정말 흔하게 쓰이는 보이스오버라는 기술인데요. 오늘은 이 보이스오버가 무엇인지, 그리고 요즘은 어떻게 만들 수 있는지 아주 쉽게 이야기해 드릴게요! 🎬

전체 글 정리

1. 보이스오버란 무엇인가요? 🎙️

보이스오버는 화면에 직접 등장하지 않는 사람의 목소리를 영상 위에 덧입히는 영상 제작 기법이에요.
영화, TV, 광고, 소셜 미디어, 교육용 콘텐츠 등 다양한 곳에서 상황을 설명하거나 이야기를 전달할 때 쓰이죠.
꼭 사람이 직접 녹음하지 않아도, 최근에는 AI 기술을 활용해 쉽고 자연스럽게 만들 수 있답니다.

2. 비슷한 기술들과는 어떻게 다를까요?

보이스오버: 화면에 안 나오는 목소리로 전체적인 상황을 설명하거나 광고 멘트를 할 때 주로 쓰여요.
보이스 액팅(성기 연기): 애니메이션이나 게임처럼, 화자가 뚜렷한 캐릭터를 맡아 다양한 감정을 표현하는 것이에요.
내레이션: 화면 밖의 목소리가 이야기를 들려준다는 점에서 보이스오버와 비슷하지만, 보통 다큐멘터리나 오디오북에서 이야기를 이끌어가는 데 쓰여요.
더빙: 기존에 있던 오디오를 새로운 언어나 음성으로 완전히 교체하는 작업을 뜻해요.

3. 어디에 어떻게 활용될까요?

영화와 TV 쇼에서는 애니메이션 캐릭터의 목소리나 실사 영화의 내레이션으로 꼭 필요해요.
비디오 게임에서는 몰입감을 높여주는 대사와 컷신에 쓰이고, 광고에서는 브랜드 메시지를 전달하는 역할을 하죠.
예산이나 일정이 빠듯할 때 AI를 활용하면 다양한 목소리와 언어로 빠르게 보이스오버를 만들어 테스트해 볼 수 있어요.

## 이용 방법 / 활용 방안

직접 영상을 만들거나 유튜브 콘텐츠, 온라인 강의를 준비하고 계신가요? 꼭 전문 성우를 쓰지 않아도 AI를 활용하면 나만의 보이스오버를 손쉽게 만들 수 있답니다.

How Brilliant Earth Drives Data Democratization | Snowflake

Thu, 22 Oct 2026 18:00:48 +0900

안녕하세요! 데이터 분석이나 업무 도구 바꿀 때마다 복잡해서 머리 아프셨던 적 있으신가요? 💡 오늘은 유명 파인 주얼리 기업인 ‘브릴리언트 어스’가 어떻게 똑똑하게 데이터를 활용하고 있는지 재미있는 이야기를 들려드릴게요.

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1. 데이터 활용을 가로막던 벽을 허물다

브릴리언트는 매일 다이아몬드 가격을 자동으로 책정하는 시스템을 스노우플레이크 환경에서 운영하며 데이터의 중요성을 일찍 깨달았어요.
하지만 회사가 빠르게 성장하면서 기존의 주간 보고서나 정적인 방식으로는 임직원들의 다양한 데이터 갈증을 채워주기 어려워졌죠.
이에 데이터 과학 팀의 전문 지식을 전사적으로 공유하고, 누구나 쉽게 믿을 수 있는 데이터에 접근할 수 있는 환경을 만들기로 했어요.

2. 보안과 편의성을 모두 잡은 똑똑한 시스템

여러 부서가 제각각 도구를 쓰면 IT 부서만 골치가 아파지기 마련인데요, 브릴리언트는 포시트 팀(Posit Team)을 스노우플레이크 내부에 네이티브 앱으로 쏙 집어넣었어요.
별도의 서버를 따로 관리할 필요 없이, 기존 스노우플레이크의 보안 권한과 싱글 사인온(SSO) 시스템이 알아서 사용자 권한을 통제해 준답니다.
IT 팀은 관리하기 편하고, 임직원들은 사내 승인 시스템을 통해 클릭 한 번으로 안전하게 권한을 얻을 수 있게 되었어요.

3. 코딩을 몰라도 직접 만져보는 분석 도구

예전에는 복잡한 마케팅 분석 모델 결과를 데이터 팀이 엑셀이나 파워포인트로 전달해야만 했어요.
하지만 이제는 성장팀이 직접 인터페이스 화면을 통해 예산을 시뮬레이션하고 예상 매출을 척척 확인해 볼 수 있게 되었답니다.
쇼룸 매니저들도 복잡한 필터를 누를 필요 없이 자연스러운 일상 언어로 질문하면 필요한 예약 성과를 척척 찾아내요.

4. AI와 검증된 데이터의 완벽한 만주

숫자를 계산하는 정밀한 작업은 파이썬과 R 코드가 맡고, 텍스트로 트렌드를 요약하는 일은 언어 모델(LLM)에 맡기는 역할 분담을 철저히 했어요.
덕분에 정확한 수학적 계산을 유지하면서도 보기 편한 보고서를 빠르게 만들어낼 수 있게 되었죠.
미리 준비된 탄탄한 데이터 기반 위에 AI 도구를 얹었기 때문에 엉뚱한 결과물이 나오는 혼란을 사전에 멋지게 방지할 수 있었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

셀프 서비스 분석 환경 구축하기: 복잡한 대시보드를 매번 만들어달라고 요청하기보다, 현업 담당자가 직접 필요한 시나리오를 돌려보고 의사결정에 활용하는 방식을 고민해 보세요.
믿을 수 있는 데이터 기반 다지기: AI나 새로운 분석 도구를 도입하기 전에, 먼저 우리 회사의 데이터가 안전하고 정확하게 정리되어 있는지 점검하는 것이 우선이에요.
단순 복제가 아닌 맞춤형 해결책 만들기: 기존에 쓰던 방식을 무조건 똑같이 따라 하기보다는, 실제 일하는 사람들이 2년 뒤에도 정말 쓰고 싶어 할 편리한 맞춤형 도구를 고민해 보세요.

여러분이라면 회사에서 다루는 데이터를 직접 쉽게 조회할 수 있게 된다면, 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Leading European Financial Services Organizations Embrace Open Models to Build Proprietary Intelligence

Thu, 22 Oct 2026 14:00:56 +0900

요즘 은행이나 결제 서비스 이용하실 때 뭔가 똑똑해진 것 같다는 느낌 받지 않으셨나요?

최근 베를린에서 열린 GTC 행사에서 유럽의 내로라하는 금융사들이 자신들만의 인공지능(AI) 기술을 어떻게 만들고 있는지 그 생생한 현장을 공개했어요. 남의 기술을 빌려 쓰는 게 아니라, 엔비디아의 탄탄한 컴퓨팅 기술을 바탕으로 우리 집 냉장고 속 재료처럼 ‘내 데이터’를 가지고 직접 AI를 키워내고 있다고 해요. 갑자기 이런 소식 들리면 어렵고 복잡하게 느껴지시죠? 핵심만 쏙쏙 뽑아서 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

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내 품에 쏙 들어오는 맞춤형 은행 AI

**레볼루트(Revolut)**는 무려 8천만 명의 고객을 위한 자체 AI 모델 ‘PRAGMA’를 엔비디아 기술로 확장하고 있어요. 엄청난 양의 금융 거래를 지연 없이 처리해내는 실력을 증명했답니다.
영국의 **스털링 은행(Starling Bank)**은 자체 거래 데이터를 활용해 ‘스털링 인텔리전스’라는 AI 기반을 만들었고, **로이드 뱅킹 그룹(Lloyds Banking Group)**도 수십억 건의 거래를 재사용 가능한 지능으로 바꿔주는 ‘ATUM’을 구축해 업무 효율을 높이고 있어요.

찰떡같이 알아듣는 음성과 똑똑한 비서들

네오뱅크 **분크(bunq)**의 AI 비서 ‘핀’은 공개 모델을 활용해 유명 타사 모델만큼 뛰어난 성능을 내면서도 비용은 60%나 아끼고 있어요.
**내트웨스트(NatWest)**는 다양한 영국 사투리와 금융 전문 용어를 찰떡같이 알아듣는 음성 인식 기술을 엔비디아 모델과 함께 만들고 있답니다.
**산탄데르(Santander)**는 구조화된 금융 데이터를 다루기 위해 새로운 엔비디아 모델을 도입해 핵심 업무에 활용 중이에요.

순식간에 끝나는 방대한 데이터 분석

LSEG는 엔비디아 GPU 엔진을 통해 방대한 역사적 금융 데이터를 기존보다 최대 10배나 빠르게 분석하고 있어요.
**레이븐팩(RavenPack)**은 연구 가설을 넣으면 곧바로 분석용 데이터셋을 만들어주는 시스템을 구축해 투자자들이 시장 트렌드를 빠르게 파악할 수 돕고 있어요.
HSBC는 더 빨라진 데이터 처리 속도로 실시간 고객 지원과 사기 방지를 처리하고 있고, **스트라이프(Stripe)**는 사기 탐지 시스템의 데이터 처리 속도를 42배나 높이고 비용은 92%나 줄였다고 해요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 일반 독자분들이 당장 어떤 앱을 다운받아 쓰는 성격의 이야기는 아니에요. 하지만 우리가 매일 쓰는 은행 앱이나 간편결제 서비스가 앞으로 훨씬 더 똑똑해지고 빨라진다는 신호랍니다.

NVIDIA Cosmos Opens New Tools to Train, Evaluate and Deploy World Models

Thu, 22 Oct 2026 14:00:27 +0900

로봇이나 자율주행차가 실제 세상을 이해하고 시뮬레이션할 수 있도록 돕는 기술, 한 번쯤 들어보셨나요? 갑자기 이런 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 오늘 소개해 드릴 엔비디아의 코스모스 플랫폼 확장 소식은 우리 일상 속 로봇과 자율주행 기술이 한 층 더 똑똑해지는 과정을 담고 있답니다. 쉽고 재미있게 하나씩 살펴볼까요?

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1. 방대한 데이터를 척척 정리하는 코스모스 데이터 팩토리

물리적 인공지능을 훈련하려면 엄청난 양의 멀티모달 데이터가 필요해요.
코스모스 데이터 팩토리는 비디오 데이터셋을 골라내고 가공하며 평가하는 작업을 도와주는 도구예요.
가상의 데이터를 만들어내는 기능까지 갖추고 있어서 데이터 준비 과정을 훨씬 수월하게 만들어 준답니다.

2. 입맛에 맞게 골라 쓰는 프레임워크와 모델

개발자들은 준비된 데이터를 바탕으로 자신만의 아키텍처를 훈련하거나 미리 학습된 모델을 활용할 수 있어요.
다양한 오픈 소스 모델들을 입맛에 맞게 미세 조정하고 최적화하여 빠르게 배포할 수 있는 길 열려있죠.
320억 개의 매개변수를 가진 거대한 모델을 성능 저하 없이 가볍게 줄여서 쓸 수도 있답니다.

3. 시뮬레이션과 실시간 모니터링 기능 강화

새로운 시뮬레이션용 모델을 통해 실제 세상에서 테스트하기 어려운 위험하고 복잡한 상황을 가상으로 안전하게 실험해 볼 수 있어요.
비디오 분석 마이크로서비스를 활용하면 실시간으로 영상을 검색하고 요약하여 안전사고나 이상 징후를 빠르게 감지할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 확장된 코스모스 플랫폼은 자동차부터 산업용 로봇까지 다양한 현장에서 이미 활발하게 쓰이고 있어요. 예를 들어 포르쉐는 반복적인 야외 주행 테스트를 크게 줄이고 개발 주기를 단축하는 데 이 기술을 활용하고 있답니다. 로봇 제조사인 ANYbotics는 공장 내부의 액체 유출 같은 이상 상황을 스스로 감지하도록 인공지능을 훈련하는 데 활용하고 있죠.

Qiskit SDK v2.6 release summary

Thu, 22 Oct 2026 13:00:00 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 혹시 양자 컴퓨터나 프로그래밍이라는 단어만 들어도 왠지 복잡하고 머리가 복잡해지시나요?

최근 양자 컴퓨팅 분야에서 자주 쓰이는 소프트웨어인 Qiskit이 새로운 버전인 v2.6을 선보였어요. 이번 업데이트는 파이썬이라는 언어 없이도 다양한 성능을 낼 수 있도록 뼈대를 튼튼하게 다진 것이 핵심이라고 해요. 어떤 점이 달라졌는지 함께 가볍게 살펴볼까요? ⚡

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1. C언어 기반의 똑똑한 컴파일러 도구 도입 🛠️

이번 버전에서는 C언어 환경에서도 직접 컴파일 과정을 관리할 수 있는 체계가 마련되었어요.
개발자가 직접 자신만의 최적화 규칙을 만들고, 프로그램이 여러 단계를 거쳐 매끄럽게 실행되도록 꼼꼼하게 검증할 수 있답니다.

2. 언어의 벽을 넘는 QPY 데이터 저장 방식 📦

양자 회로 데이터를 파일이나 메모리에 저장하고 불러오는 QPY 기술이 C언어에도 적용되었어요.
C나 C++, 줄리아(Julia) 같은 다른 프로그래밍 언어로 만든 회로를 파이썬과 완벽하게 호환되도록 주고받을 수 있어 훨씬 편리해졌어요.
기본 포맷 버전이 v18로 업그레이드되면서 저장되는 파일 크기도 쏙 줄어들었답니다.

3. 내 마음대로 정의하는 맞춤형 양자 연산 🎛️

파이썬의 복잡한 객체 모델을 거치지 않고도 C언어에서 직접 나만의 맞춤형 양자 연산이나 하드웨어 맞춤형 게이트를 정의할 수 있게 되었어요.
기본적인 이름과 큐비트 개수만 지정해주면, 시스템이 알아서 자연스럽게 처리해 준답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 Qiskit v2.6 업데이트는 꼭 전문 개발자가 아니더라도 주목해 볼 만한 포인트가 있어요.

SKT, 수학 난제 연구로 독파모 모델 추론 성능 높인다

Thu, 22 Oct 2026 09:08:55 +0900

인공지능이 똑똑해진다는 소식은 자주 들리지만, 복잡한 수학 문제까지 잘 풀 수 있게 된다는 이야기 들으셨나요?

우리가 흔히 쓰는 인공지능은 일상적인 대화는 잘하지만, 고차원적인 수학적 사고나 논리적인 검증에는 아직 한계가 있답니다. 인공지능이 스스로 판단하고 발전하는 똑똑한 비서로 거듭나기 위해 국내 최고 전문가들이 머리를 맞댔다고 해요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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수학과 인공지능의 특별한 만남

SK텔레콤이 독자적으로 개발한 인공지능 모델인 에이닷엑스 케이투의 수학 추론 역량을 높이기 위해 국내 대학 및 연구진과 손을 잡았어요. 서울대학교와 카이스트, 고등과학원의 수학 및 인공지능 전문가들이 대거 참여해 본격적인 기술 교류와 공동 연구를 시작했습니다. 확률론, 통계물리, 이산수학, 위상수학 등 다양한 세부 전공의 수학자들이 인공지능의 선생님으로 나서게 된 것이죠.

Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation

Thu, 22 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 블로그 독자 여러분! 요즘 AI가 알아서 척척 일해주는 기능들이 참 많이 나오고 있죠? 혹시 AI가 우리가 시키는 일은 대충 알지만, 우리 회사의 구체적인 업무 방식이나 전문적인 절차를 몰라서 답답하셨던 적 있으신가요? 오늘은 AI가 특정 업무나 전문 지식을 더 똑똑하게 배울 수 있도록 돕는 기술에 대한 반가운 소식을 가져왔어요.

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에이전트 스킬의 재단 기부 소식

앤스로픽이 AI 에이전트에게 전문 지식과 작업 흐름을 알려주는 오픈 표준인 에이전트 스킬을 에이전틱 AI 재단에 기부했어요.
이 표준은 지난 2025년 12월 공개된 이후 챗지피티, 커서, 깃허브 코파일럿 등 70개 이상의 AI 플랫폼에서 적용해 사용하고 있어요.
이번 기부에는 에이전트 스킬이라는 이름과 로고, 깃허브 조직, 관련 웹사이트 도메인까지 모두 포함되었답니다.

에이전트 스킬이란 무엇인가요?

스킬은 에이전트에게 특정 작업이나 도메인을 가르쳐주는 폴더를 뜻해요.
이 폴더 안에는 작업 방법을 설명하는 파일과 필요한 스크립트, 참고 자료가 담겨 있어요.
원래는 클로드 코드를 개발하는 과정에서 일반적인 업무 처리는 잘하지만 실제 비즈니스에 필요한 절차적 지식이 부족하다는 점을 해결하기 위해 만들었어요.

놀라운 성장과 앞으로의 운영 방식

개발자들이 수천 개의 스킬을 깃허브에 올리고 다양한 로더를 작성하면서 엄청난 인기를 끌었죠.
지금까지 무려 100만 개의 스킬이 발행되고 2억 8천만 번 가까이 설치되었어요.
특정 기업에 치우치지 않고 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있도록 중립적인 재단에서 관리하게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 AI를 활용해 복잡한 업무를 자동화하고 싶은 분들에게 아주 중요해요.
다양한 AI 도구들이 공통된 표준을 사용하게 되면서, 내가 만든 전문 지식이나 업무 방식을 여러 AI 프로그램에서 문제없이 함께 쓸 수 있게 되죠.
꼭 개발자가 아니더라도, 앞으로 내가 쓰는 AI 도구들이 더 다양한 전문 업무를 매끄럽게 처리하는 모습을 자연스럽게 만나보실 수 있을 거예요.

AI가 점점 더 우리 일상과 업무에 깊숙이 들어오고 있네요. 여러분이라면 이 AI 맞춤형 전문 지식 기능을 가장 먼저 어디에 써보고 싶으신가요?

Open call for guest investigators in the life sciences

Thu, 22 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요, 여러분! 혹시 최신 인공지능 기술이 과학 연구 현장에서는 어떻게 쓰이고 있는지 궁금하셨던 적 있으신가요?

인공지능 기업 앤스로픽에서 생명과학 분야의 연구자분들을 직접 초청해 함께 특별한 프로젝트를 진행한다고 해요. 어떤 내용인지 차근차근 살펴볼까요?

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초청 연구원 모집 대상과 분야

대학, 비영리 단체, 정부 연구소의 연구 책임자와 연구팀을 대상으로 합니다.
인간 생물학, 분자 생물학, 의화학, 신약 개발, 임상 과학 등의 주요 질문을 인공지능 모델인 클로드(Claude)를 사용해 연구하고 싶은 제안서를 찾고 있어요.

협업 방식과 지원 내용

선정된 초청 연구원은 8주에서 12주 동안 앤스로픽 연구원들과 직접 협력하게 됩니다.
앤스로픽 팀은 비용 부담 없이 모델과 시스템을 실행해 주며, 연구 결과물과 데이터, 코드를 함께 출판하고 오픈소스로 공개할 예정이에요.
연구자들은 프로젝트 전 과정에서 자신들의 데이터에 대한 권리를 온전히 유지합니다.

지원 조건 및 유의사항

앤스로픽과의 직접 협업으로 어떤 도움을 받을 수 있는지 명확히 설명할 수 있어야 해요.
8~12주의 기간 내에 초기 발견이나 오픈소스 데이터셋 같은 결과물을 만들어낼 수 있음을 보여주어야 합니다.
지원서와 협업 과정에서 기존 데이터를 요구하지 않으며, 공개된 정보만 신청서에 포함하면 됩니다.
신청 마감은 접수 시작 후 약 14일 동안 열려 있으며, 마감 후 약 14일 이내에 이메일로 선정 결과를 안내할 예정입니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 생명과학 연구를 하시는 분들에게 아주 실용적인 기회가 될 수 있어요.

Before the ambulance arrives: How AI is helping the NHS rethink patient care

Thu, 22 Oct 2026 01:24:40 +0900

구급차가 환자에게 도착하기까지, 우리가 눈으로 보는 것보다 훨씬 더 많은 준비와 계획이 필요하다는 사실 알고 계셨나요? 🚑

영국의 국민보건서비스인 NHS는 의료진과 지원 스태프들이 겪는 복잡한 서류 작업과 행정 부담을 줄이기 위해 인공지능을 도입하기 시작했어요. 막막하게만 느껴지는 의료 현장의 디지털 변화, 어떤 이야기인지 함께 살펴볼까요?

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1. 현장 의료진에게 날개를 달아준 AI

NHS는 3만 명 규모의 사전 테스트를 거친 후, 2026년 6월부터 최대 50만 명 이상의 직원에게 마이크로소프트 코파일럿을 도입하기로 발표했어요.
테스트에 참여했던 직원들은 하루 평균 43분, 일 년으로 치면 약 5주에 달하는 시간을 아낄 수 있었다고 해요.
AI는 환자를 직접 치료하는 용도가 아니라, 복잡한 보고서 작성이나 이메일 정리 같은 행정 업무 지원에만 엄격하게 사용되고 있답니다.

2. 업무 속 서류 더미에서 길을 찾다

요크셔 구급대의 운영 매니저인 톰 스미스는 난독증이 있어 긴 보고서나 이메일 작성에 시간이 오래 걸렸지만, AI 덕분에 업무 부담을 크게 덜었어요.
코파일럿은 결정을 직접 내려주는 대신, 복잡한 정보를 한눈에 알아보기 쉬운 형태로 정리해 준답니다.
사내의 방대한 데이터를 분석하고 공통된 주제를 찾아내는 데 걸리는 시간을 몇 시간에서 순식간으로 줄여주어, 직원들이 서로 소통하고 업무 방향을 잡는 데 큰 도움을 주고 있어요.

3. 환자에게 더 알맞은 치료 연결하기

NHS는 응급실로 향하는 환자의 비율을 줄이고, 집에서 안전하게 치료를 받거나 알맞은 지역사회 서비스로 연결하는 방안을 추진하고 있어요.
코파일럿을 통해 데이터를 분석하고 공유한 덕분에, 응급실 이송률을 기존 60%에서 56%까지 낮추는 성과를 거두기도 했답니다.
결국 AI의 목표는 사람을 대체하는 것이 아니라, 의료진이 행정 업무에서 벗어나 환자와의 소통과 치료에 온전히 집중할 수 있도록 돕는 것이에요. 💡

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 꼭 병원이 아니더라도, 평소 방대한 서류와 이메일, 데이터 정리에 지쳐 있는 우리 일상에 힌트를 줍니다.

Mistral Advances AI for Engineering with NVIDIA

Wed, 21 Oct 2026 21:00:20 +0900

갑자기 AI가 엔지니어링 영역까지 들어온다는 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 일상과 아주 밀접한 이야기랍니다. 최근 미스트랄이라는 AI 기업과 엔비디아라는 반도체 기업이 손을 잡고, 우리가 일상에서 쓰는 제품을 만드는 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 똑똑하게 바꾸겠다고 발표했어요. 🚀

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1. AI와 고성능 컴퓨팅의 만남

미스트랄의 AI 모델과 엔비디아의 강력한 컴퓨팅 기술이 힘을 합쳤어요.
컴퓨터로 제품을 시뮬레이션하고 설계하는 과정이 훨씬 더 빨라진답니다.
항공기, 자동차, 반도체 같은 복잡한 제품을 만들 때 시행착오를 줄일 수 있어요.

2. 3D 시뮬레이션과 오픈 데이터셋

엔비디아의 3D 그래픽 및 시뮬레이션 기술인 옴니버스를 미스트랄 모델에 결합해요.
물리 법칙을 이해하는 AI 모델을 누구나 공정하게 평가할 수 있도록 공개된 기준(벤치마크)과 데이터셋도 함께 만들기로 했답니다.

3. 탄탄한 협력 관계와 새로운 모델

두 회사는 이미 가성비 좋은 AI 모델인 미스트랄 네모를 함께 만든 적이 있어요.
최근에는 약 1조 개의 파라미터를 가진 거대 AI 모델인 미스트랄 라지 4를 엔비디아의 최신 칩으로 학습시키며 협력을 더욱 깊게 이어가고 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

우리가 직접 엔지니어링 프로그램을 다루지 않더라도, 이 기술이 가져올 변화를 기대해 볼 수 있어요. 자동차나 비행기, 스마트폰 같은 제품들이 훨씬 더 빠르게 개발되고 안전성 검토도 철저해질 테니까요. 앞으로는 AI가 복잡한 설계 도면을 분석하고 수정하는 과정을 도와주기 때문에, 제조 분야에서 일하는 분들이 더 창의적인 아이디어에 집중할 수 있는 환경이 만들어질 거예요.

A new plugin can enable fast runtime monitoring and control

Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900

인공지능이 답변을 만들어낼 때, 그 속에서 어떤 과정을 거쳐 답이 나오는지는 눈으로 보기 힘들죠. 특히 속도가 생명인 비즈니스 환경에서는 안전 장치를 추가하고 싶어도 속도가 느려지는 문제 때문에 고민이 많았는데요. 갑자기 이런 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 IBM이 개발한 속도 저하 없는 인공지능 모니터링 기술에 대해 아주 쉽게 알아보려고 해요. 🛠️

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인공지능 내부를 들여다보기 어려운 이유

인공지능은 답변 속도를 높이기 위해 반복되는 실행 단계를 하나의 고정된 그래프로 묶어서 처리해요.
이 방식은 속도를 엄청나게 빠르게 만들어 주지만, 인공지능이 생각하는 과정을 중간에 들여다보거나 수정하기는 아주 어렵게 만들어요.
기존의 안전 도구들은 이 속도 최적화 기능을 꺼야만 작동했기 때문에 전체적인 속도가 크게 느려지는 단점이 있었어요.

속도와 투명성을 모두 잡은 신기술 MIA

IBM 연구진이 공개한 vLLM-Hook MIA는 속도 최적화 기능을 끄지 않고도 인공지능의 내부 상태를 관찰하고 수정할 수 있는 플러그인이에요.
GPU 연산 과정에서 개발자가 원하는 요청을 미리 저장해 두었다가, 그래프가 실행될 때 함께 처리하는 방식을 사용해요.
악성 프롬프트를 차단하거나, 사실이 아닌 내용을 걸러내고, 답변의 어조를 수정하는 등의 작업을 속도 저하 거의 없이 수행할 수 있어요.

기존 방식보다 압도적인 성능 향상

실험 결과, MIA는 이전 버전의 플러그인보다 최대 20배, 모델에 코드를 직접 넣는 유사한 방식보다 최대 14배 더 빠른 성능을 보여주었어요.
소형 모델의 경우 속도 지연이 고작 2% 정도에 불과했고, 70B 규모의 대형 모델에서도 지연율이 6%에 그쳤어요.
이로써 기업들이 속도를 희생하지 않고도 인공지능의 안전성을 실시간으로 검사할 수 있는 길이 열렸어요.

이용 방법 / 활용 방안

인공지능 서비스를 운영하는 기업들은 이 플러그인을 활용해 사용자의 위험한 질문을 실시간으로 차단하거나 답변의 정확도를 높일 수 있어요.
개발자들은 IBM의 Steerability 툴킷을 통해 다양한 제어 방식을 손쉽게 설계하고 테스트해 볼 수 있답니다.
인공지능의 투명성과 안전성을 높이면서도 속도를 유지해야 하는 실무 환경에서 아주 유용하게 쓰일 수 있어요.

인공지능의 속도와 안전성은 늘 양립하기 어려운 문제였지만, 이번 기술로 그 해결책에 한 걸음 다가간 것 같아요. 여러분이라면 이 기술을 활용해 어떤 인공지능 안전 장치를 만들어보고 싶으신가요?

How to integrate Text to Speech into your applications

Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900

텍스트를 자연스러운 목소리로 읽어주는 기능, 요즘은 다양한 곳에서 쉽게 볼 수 있죠?

갑자기 이런 기술을 내 프로그램에 넣으라고 하면 어렵게 느껴지시죠? 복잡하게 서버를 직접 구축할 필요 없이, 이미 만들어진 음성 변환 도구를 활용하면 생각보다 아주 간단하게 해결할 수 있답니다. 오늘은 프로그램에 사람 목소리를 입히는 과정을 차근차근 살펴볼게요. 🔊

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1. 음성 변환 API란 무엇인가요?

글자를 자연스러운 음성 파일로 바꿔주는 편리한 도구예요.
개발자가 직접 복잡한 음성 모델을 만들거나 서버에 둘 필요 없이, 글을 보내고 소리 파일을 받아오기만 하면 끝이랍니다.
목소리의 종류나 감정 표현, 그리고 한 번에 처리할지 실시간으로 처리할지 등을 입맛에 맞게 고를 수 있어요.

2. 시작하기 전 준비물과 기본 설정

계정을 만들고 나면, 프로그램에서 인증받을 때 쓸 열쇠인 API 키를 발급받아야 해요. 이 열쇠는 보안을 위해 코드에 직접 적지 않고 안전한 곳에 숨겨두어야 합니다.
파이썬이나 노드이에스 같은 개발 도구와 코드를 작성할 편집기가 필요해요.
준비가 끝나면 필요한 도구 모음을 설치하고, 음성 ID, 바꿀 텍스트, 사용할 모델, 오디오 형식 등 네 가지 핵심 값을 정해 첫 요청을 보내면 됩니다.

3. 알아두면 좋은 에러 대처법과 장점

만약 요청이 실패했다면 상태 코드를 확인해 보세요. 잘못된 목소리 ID나 텍스트 길이를 썼다면 400번대 에러가, 키나 잔액에 문제가 있다면 인증 관련 에러가 발생할 수 있어요.
음성 기능을 더하면 시각 장애가 있는 분들도 쉽게 이용할 수 있고, 다른 일을 하면서 귀로 콘텐츠를 소비할 수 있어 서비스가 훨씬 친근해져요.
90개 이상의 언어를 지원하므로 전 세계 사용자들과 소통할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

앱 안에서 글 읽어주기 기능 만들기: 뉴스나 긴 글을 화면으로만 보여주는 대신, 버튼을 누르면 차례대로 소리 내어 읽어주는 기능을 붙여보세요.
챗봇과 대화하기: 텍스트로만 답하던 챗봇에 음성 변환 기능을 연결하면, 음성으로 친근하게 답변하는 더 생생한 대화형 서비스를 만들 수 있어요.
전화 상담 시스템 구축: 전화 안내 음성이 필요할 때는 알맞은 오디오 출력 형식을 골라 통신 시스템에 연동해 활용할 수 있습니다.

목소리가 들어간 서비스, 생각보다 어렵지 않게 시작할 수 있겠죠? 여러분이라면 이 음성 기능을 어떤 아이디어에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Talk to anyone, in any language, in realtime

Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! 혹시 해외 고객센터에 전화하거나 외국인과 통화할 때 언어 장벽 때문에 답답했던 적 있으신가요?

글로벌 비즈니스를 하다 보면 언어가 안 통하는 게 가장 큰 고민거리 중 하나인데요. 오늘은 서로 다른 언어로 말해도 실시간으로 자연스럽게 통화가 가능해지는 신기한 소식을 가져왔어요.

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실시간 음성 번역 모델의 등장

일레븐랩스에서 일레븐 리얼타임 트랜슬레이션이라는 실시간 음성 번역 모델을 엔터프라이즈 고객을 대상으로 알파 버전으로 출시했어요.
각자가 편한 모국어로 이야기하면, 상대방은 자신의 언어로 자연스럽고 감정이 담긴 목소리를 실시간으로 들을 수 있답니다.
90개 이상의 언어를 지원하며 자동 언어 감지 기능이 포함되어 있어요.

다양한 현장 적용 가능성

통신사: 통화 네트워크 자체에 기능을 넣어서 언어가 달라도 바로 통화가 가능하도록 만들 수 있어요.
고객센터: 상담원과 고객 사이에 이 기술을 적용하면, 통역사 없이도 한 명의 상담원이 다양한 언어의 고객을 응대할 수 있죠.
라이브 행사: 현장에 있는 참석자들이 각자 원하는 언어로 강연자의 말을 들을 수 있어요.
도이치텔레콤 사례: 이미 도이치텔레콤에서 자사의 마젠타 AI 콜 어시스턴트에 이 기술을 적용해 새로운 통화 기능을 만들고 있어요.

일관성 있는 목소리와 맞춤형 설정

일레븐 브이포 터보 모델을 기반으로 만들어져 실시간 통신에 최적화되어 있어요.
1만 7천 개가 넘는 라이브러리 음성 중에서 고르거나 직접 목소리를 복제해서 쓸 수 있으며, 90개가 넘는 언어에서 일관된 목소리를 유지해 줘요.
복잡한 통화는 더 높은 품질로, 빠른 대화가 필요할 때는 지연 시간을 줄이도록 대화 성격에 맞춰 설정을 바꿀 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

현재 이 기능은 기업용 고객을 위한 일레븐에이피아이를 통해 알파 버전으로 제공되고 있어요.
일반 사용자라면 앞으로 우리 주변의 통신사 전화 서비스나 고객센터 상담 시스템, 혹은 글로벌 라이브 방송 등에서 이 기술이 적용된 편리한 실시간 통화 기능을 만나보게 될 거예요.
언어 소통이 필요한 다양한 비즈니스 현장에서 어떻게 더 자연스러운 대화가 가능해질지 주목해 보면 좋겠네요.

여러분이라면 이 실시간 음성 번역 기능을 가장 먼저 어디에 써보고 싶으신가요?

Webinar Recap: Reaching At-Risk Patients When Minutes Matter

Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900

집에서 건강 상태를 확인하는 원격 모니터링 기기, 요즘 주변에서 꽤 자주 보이죠? 혹시 내 건강에 이상 신호가 왔을 때 누군가 바로 연락을 준다면 얼마나 안심이 될까요? 오늘은 환자의 위험 신호를 놓치지 않고 빠르게 소통하는 기술에 대한 이야기를 해보려고 해요. 🩺

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환자와 연락하는 시간을 확 줄인 음성 에이전트

원격 모니터링 기기에서 위험한 수치가 감지되면 속도가 결과를 좌우해요.
캐디스(Cadence)라는 팀은 일레븐에이전트(ElevenAgents)를 도입해 환자 연락 소요 시간을 기존 평균 1시간 48분에서 3.5분으로 크게 단축했어요.
빠른 연락 덕분에 응급 상황에 신속히 대처할 수 있었고, 환자의 전화 응답률도 사람에게 직접 걸려올 때보다 훨씬 높아졌답니다.

환자의 안전을 최우선으로 설계하는 방법

에이전트가 완벽하지 않을 수 있다는 점을 전제로 두고 시스템을 설계해야 해요.
애매한 답변은 ‘확인되지 않음’으로 처리하여 알림을 해결하지 않고, 위험을 놓치기보다는 간호사에게 곧바로 연결하는 편이 안전해요.
에이전트는 본인 확인과 증상 체크를 거친 뒤 필요할 때 의료진에게 인계하며, 대화 내용 분석과 시뮬레이션 테스트를 통해 성능을 꾸준히 검증해요.

의료 현장을 돕는 현명한 활용법

음성 에이전트가 첫 연락과 간단한 증상 조사를 맡아주기 때문에, 간호사들은 더 중요한 의료 업무에 집중할 수 있어요.
실제 통화 경험을 바탕으로 에이전트의 실수를 테스트 케이스로 추가하고, 반복되는 예외 상황을 보완하며 완성도를 높여가고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

반복적이고 구조화된 업무에 먼저 적용하기: 의료 분야뿐만 아니라 고객 응대나 안내처럼 정해진 프로토콜이 있는 업무에 에이전트를 먼저 도입해 보세요.
철저한 예외 처리와 안전장치 두기: 시스템이 불확실한 판단을 내렸을 때는 무리하게 처리하지 않고 사람(담당자)에게 넘기도록 설계하는 것이 중요해요.
작은 피드백을 모아 시스템 개선하기: 실제 이용 과정에서 발생하는 사소한 오류나 미스들을 그냥 넘기지 말고, 테스트 항목으로 추가해 서비스를 계속 다듬어보세요.

건강을 지키는 일에서 ‘시간’은 정말 중요하죠. 여러분이라면 이처럼 빠르게 소통하는 음성 기술을 일상 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Databricks AI Runtime and NVIDIA make it easier to customize open models with enterprise data

Wed, 21 Oct 2026 20:30:00 +0900

AI 기술을 우리 회사에 딱 맞게 쓰고 싶은데, 복잡한 장비 설정 때문에 망설여진 적 있으신가요?

인공지능을 구동하려면 막대한 성능의 그래픽 장치인 GPU가 필요한데요. 이 장치를 직접 관리하고 데이터를 연결하는 과정이 원래는 꽤 까다롭고 번거로웠어요. 하지만 최근 데이터브릭스와 엔비디아가 손을 잡고, 복잡한 인프라 관리 걱정 없이 누구나 쉽게 내 기업 데이터로 오픈소스를 입맛에 맞게 고칠 수 있는 환경을 만들었다고 해요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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1. GPU 관리 걱정 없는 AI 런타임 출시

데이터브릭스의 AI 런타임 서비스가 정식 출시되었어요.
엔비디아의 소프트웨어와 서버리스 GPU 환경을 결합해, 복잡한 서버 인프라를 직접 관리하지 않아도 모델을 훈련하고 실험할 수 있답니다.
보안이 중요한 기업 데이터에 안전하게 접근하면서도 대규모 분산 훈련을 원활하게 수행할 수 있어요.

2. 다양한 도구와 오픈 모델 지원

엔비디아의 Nemotron 같은 오픈소스 모델을 기업의 실제 업무 데이터에 맞춰 세밀하게 조정할 수 있어요.
도커 컨테이너를 지원하므로 개발자가 평소 쓰던 환경 그대로 가져와서 작업할 수 있고, 엔비디아의 최적화된 도구들도 편하게 쓸 수 있죠.
훈련 과정에서 생기는 오류를 자동으로 진단해 주는 기능도 포함되어 있어 작업 속도가 훨씬 빨라져요.

3. 데이터 관리부터 실전 배포까지 한 번에

데이터 접근 권한 관리부터 실험 결과 추적, 성능 모니터링까지 하나의 플랫폼 안에서 모두 해결할 수 있어요.
훈련이 끝난 맞춤형 모델은 곧바로 실시간 서비스로 배포할 수 있어서 아이디어를 빠르게 현업에 적용할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 공개된 기능들은 기업의 고객 응대 시스템이나 데이터 분석 업무에 아주 유용하게 쓰일 수 있어요. 예를 들어, 과거에 쌓아둔 고객 상담 기록을 바탕으로 우리 회사 제품이나 전문 용어를 찰떡같이 알아듣는 맞춤형 인공지능 챗봇을 만들고 싶을 때 활용하기 딱 좋죠.

AI Runtime is Generally Available

Wed, 21 Oct 2026 20:20:00 +0900

안녕하세요 독자 여러분! AI 모델을 만들 때 복잡한 컴퓨터 장비 세팅 때문에 지치신 적 있으신가요? 오늘은 AI 개발 과정을 훨씬 가볍고 빠르게 만들어줄 반가운 소식을 가지고 왔어요.

데이터브릭스에서 AI 개발을 더 쉽고 안전하게 도와주는 AI 런타임이라는 기능을 공식적으로 선보였다고 해요. 데이터가 있는 곳에서 바로 강력한 GPU 장비를 활용할 수 있게 된 거죠. 과연 어떤 장점들이 있는지 함께 살펴볼까요?

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귀찮은 장비 관리는 이제 그만

AI 팀이 그동안 장비 오류를 해결하고 고성능 GPU를 확보하느라 많은 시간을 허비했는데요.
이제는 데이터브릭스가 직접 GPU를 준비하고 관리해 주기 때문에, 연구원들은 오롯이 모델 성능을 높이는 일에만 집중할 수 있어요.
실제로 한 기업은 대규모 학습 시간이 며칠에서 이틀 수준으로 획기적으로 줄어드는 효과를 보았답니다.

어디서나 편하게 쓰는 개발 도구

명령어 도구나 메모장 같은 익숙한 환경에서 바로 GPU를 호출해 사용할 수 있어요.
복잡하게 환경을 세팅할 필요 없이 코드를 넣기만 하면 몇 초 만에 학습을 시작할 수 있답니다.
다양한 주요 프레임워크와 호환되어 기존에 쓰던 코드를 그대로 가져와 쓸 수 있어요.

철저한 보안과 데이터 관리

따로 분리된 시스템에서 GPU를 관리하면 데이터 유출 위험이 생길 수 있죠.
이 기능은 기업의 기존 데이터 보안 체계와 자연스럽게 연결되어 안전하게 작업을 보호해 줘요.
누가 어떤 작업에 예산을 쓰는지 비용 추적도 한눈에 확인할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

기존 워크플로우와 연결하기: 데이터브릭스를 이미 사용하고 계신다면, 몇 줄의 설정만 추가해서 기존 데이터 파이프라인과 GPU 작업을 매끄럽게 연동할 수 있어요.
빠른 실험과 오류 수정: 학습 과정에서 문제가 생겼을 때 로그를 빠르게 확인하고 수정할 수 있는 도구가 포함되어 있어, 여러 번의 실험을 더 빠르게 반복해 볼 수 있답니다.

AI 개발 속도를 획기적으로 높여주는 이번 소식, 여러분이라면 이 편리한 기능을 활용해서 어떤 멋진 아이디어를 실험해 보고 싶으신가요?

AI 데이터센터의 미래를 만나다! - Tech Week Singapore 2026

Wed, 21 Oct 2026 14:47:13 +0900

AI 기술이 빠르게 발전하면서 이를 뒷받침하는 데이터센터의 모습도 많이 달라지고 있다는 소식, 알고 계셨나요?

더 많은 전력을 안정적으로 공급하고 고성능 GPU에서 발생하는 열을 식히는 것뿐만 아니라, 인프라를 빠르게 구축하고 운영하는 방법까지 전 세계의 관심이 쏠리고 있는데요. 최근 싱가포르에서 열린 대규모 기술 행사에 직접 다녀온 생생한 현장 이야기, 함께 살펴볼까요?

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뜨거워진 서버를 식히는 액체냉각 기술

AI 서버에 들어가는 GPU 성능이 높아질수록 어마어마한 열이 발생해요.
기존의 바람으로 식히는 방식만으로는 감당하기 어려워지면서, 차가운 액체로 열을 식히는 액체냉각 기술이 크게 주목받고 있어요.
칩에서 발생한 열을 직접 관리하고 외부로 내보내는 통합 냉각 솔루션들이 현장에서 활발하게 소개되었답니다.

빠르게 짓고 유연하게 늘리는 모듈형 데이터센터

건물을 처음부터 짓는 기존 방식에서 벗어나, 필요한 설비를 공장에서 미리 만들어 현장에서 조립하는 방식이에요.
공사 기간을 크게 줄일 수 있고, 필요한 만큼 규모를 단계적으로 키울 수 있어서 업계의 큰 관심을 받고 있어요.

표준화와 통합 설계로 미래를 준비하는 글로벌 기업들

구글 같은 글로벌 기업들은 데이터센터를 독립적인 표준 건축 유형으로 정의하고 주요 구성 요소를 표준화하는 방식을 제안했어요.
전력과 냉각, 운영 시스템을 따로 보지 않고 하나로 연결하는 통합적인 설계의 중요성도 함께 강조되었답니다.

기술만큼 중요한 부지, 전력, 그리고 지역사회와의 소통

아무리 좋은 기술이 있어도 건물을 지을 땅과 안정적인 전력, 냉각에 필요한 물이 없으면 사업을 하기 어려워요.
대규모 시설이 들어설 때 지역 주민들의 우려에 귀 기울이고, 자원 사용 정보를 투명하게 공개하며 신뢰를 얻는 것이 필수적인 과제로 꼽혔어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 꼭 개발자나 IT 전문가가 아니더라도 우리 일상과 밀접하게 닿아 있어요. AI 서비스를 불편함없이 매일 안정적으로 쓰려면 결국 보이지 않는 곳에서 거대한 데이터센터가 튼튼하게 뒷받침되어야 하거든요. 앞으로 우리가 쓰는 스마트폰이나 인터넷 서비스 뒤에서 데이터센터가 어떻게 더 똑똑하고 친환경적으로 진화해 가는지 가벼운 호기심을 가지고 지켜보시면 더욱 재미있을 거예요.

AI 데이터센터 냉방 시스템의 Fail-Safe: 마지막 방어선 래칭릴레이

Wed, 21 Oct 2026 14:00:02 +0900

요즘 인공지능(AI)을 처리하는 데이터센터가 정말 중요해졌죠? 그런데 이 거대한 AI 서버들은 열이 엄청나게 많이 난다고 해요. 그래서 냉방 시스템이 잠시만 멈춰도 서버가 순식간에 망가질 수 있는데요.

혹시 데이터센터가 멈추는 이유가 단순히 전기가 끊기는 것뿐만이 아니라는 사실, 알고 계셨나요? 오늘은 정전이 아닌 상황에서도 냉방이 멈추는 아찔한 순간과, 이를 막아주는 숨은 공로자에 대해 이야기해 드릴게요. ❄️

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1. AI 데이터센터의 치명적인 약점, 열과 냉방

AI 서버의 GPU는 랙당 발열 밀도가 기존 서버보다 압도적으로 높아요.
과거와 달리 지금의 데이터센터는 냉방이 단 몇 분만 멈춰도 임계치를 넘어가기 때문에, 냉방 설비가 동시에 멈추는 상황은 절대로 막아야 해요.

2. 냉방이 멈추는 두 가지 원인과 딜레마

첫 번째는 정전: 칠러(냉동기)는 전력 소모가 커서 비상발전기로 대응하는 체계가 이미 잘 갖춰져 있어요.
두 번째는 신호 소실(시그널 페일): 정전이 아닌데도 냉방 장치들을 켜고 끄는 제어 신호가 갑자기 사라져 설비가 일제히 멈추는 문제입니다. PLC 오류나 통신 이상 등 원인이 다양해서 예측하기 어렵고 대응도 까다로워요.

3. 마지막 방어선, 래칭릴레이의 마법

평소의 제어 장치는 전기가 끊기면 상태도 함께 풀려버리지만, 래칭릴레이는 순간적인 신호 한 번만 주면 그 상태를 기계적으로 꼲꼲하게 유지해 줘요.
PLC에 오류가 생기거나 통신이 끊겨도 래칭릴레이가 있다면 냉동기는 계속 돌고 밸브는 열린 상태를 유지해서, 냉방 설비가 와르르 멈추는 연쇄 사고를 막아준답니다.

이용 방법 / 활용 방안

단순함이 곧 최고의 안전: 래칭릴레이는 아주 오래되고 단순한 원리지만, 복잡한 디지털 제어 세상에서 오히려 가장 확실한 안전장치가 되어줘요.
다양한 전기설비로의 확장: 이 원리는 냉방 설비뿐만 아니라 발전기 연동이나 전동밸브 제어 등 자동제어가 필요한 모든 전기설비에 응용할 수 있어요.
진짜 안전의 의미: 단순히 장비를 여러 개 두는 것뿐만 아니라, 눈에 잘 띄지 않는 신호 소실 같은 숨은 원인까지 꼼꼼히 대비하는 것이 진정한 시스템 안전 설계라는 점을 배울 수 있죠.

AI 시대의 보이지 않는 곳에서 이렇게 철저한 방어선이 작동하고 있다는 게 참 신기하지 않나요? 여러분이라면 중요한 시스템을 지키기 위해 이런 아날로그적인 안전장치를 어디에 또 써보고 싶으신가요?

Deploy RFD4-Proteina on Databricks

Wed, 21 Oct 2026 13:42:46 +0900

생명과학 연구를 하거나 단백질 디자인에 관심이 있으신가요? 갑자기 신약 개발이나 AI 모델 이야기 들리면 너무 복잡하게 느껴지시죠?

오늘은 데이타브릭스 환경에서 엔비디아와 워싱턴 대학교 단백질 디자인 연구소가 함께 만든 오픈 모델을 어떻게 활용할 수 있는지 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

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단백질 디자인 모델의 도입과 특징

RFD4-Proteina 소개: 엔비디아 BioNeMo 오픈 모델로, 유용한 단백질 디자인 아이디어를 실제 테스트 가능한 구조로 바꾸는 데 도움을 줘요.
동시 생성 방식: 아미노산 서열과 전체 원자 구조를 한 번에 생성하며, 안정성이나 결합력 같은 필요한 속성에 맞춰 디자인을 유도할 수 있어요.
연구 데이터와의 연결: 데이타브릭스의 제네시스 워크벤치(Genesis Workbench)를 통해 연구 데이터를 단백질 디자인 워크플로우와 연결할 수 있답니다.

인프라 부담을 줄여주는 실행 환경

서버리스 GPU 연산: 데이타브릭스 AI 런타임(AIR)을 통해 복잡한 GPU 클러스터 구축 없이 엔비디아 가속 기능을 편리하게 쓸 수 있어요.
보안과 거버넌스: 민감한 연구 데이터를 외부로 유출하지 않고 안전한 환경에서 모델을 실행하고 실험 데이터를 관리할 수 있죠.
다양한 워크벤치 예시: 항체 디자인과 백신 디자인 등 미리 구축된 워크플로우를 참고해 시작할 수 있어요.

자연어로 쉽게 다루는 개발 도구

데이타브릭스 지니 코드: 자연어 프롬프트를 이용해 데이터 및 머신러닝 워크플로우를 만들고 디버깅할 수 있어요.
에이전트 툴킷: 생물학적 모델과 과학 도구를 위한 전문적인 지침과 스크립트를 제공해 복잡한 과정을 도와줘요.
실험 관리 기능: 모델 버전과 설정, 평가 결과를 MLflow와 유니티 카탈로그를 통해 안전하게 추적하고 재사용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

작은 규모로 먼저 시작하기: 제네시스 워크벤치 저장소를 탐색하고, 하나의 타겟과 명확한 디자인 목표를 정해 작은 규모의 실험부터 시작해 보세요.
자연어 활용하기: 복잡한 코딩 대신 일상적인 영어 프롬프트를 활용해 노트북을 만들고 원하는 디자인 조건을 테스트해 볼 수 있어요.
보안 유지하며 실험하기: 보유하고 있는 연구 데이터와 모델을 안전한 환경에서 연결하여 실험 결과와 평가 기록을 체계적으로 비교해 보세요.

연구를 진행할 때 여러분이라면 이 단백질 디자인 기능을 어떤 실험에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Southeast Asia’s digital economy to hit $368 billion

Wed, 21 Oct 2026 13:00:00 +0900

요즘 일상에서 인공지능, 즉 AI를 만나는 일이 정말 자연스러워졌죠? 갑자기 AI가 우리의 삶을 얼마나 빠르게 바꾸고 있는지 듣게 되면 신기하기도 하고 낯설게 느껴지기도 하실 거예요.

구글과 테마섹, 베인앤컴퍼니가 함께 발표한 최신 보고서에 따르면, 지금 동남아시아 지역에서는 AI가 그야말로 폭발적으로 일상에 스며들고 있다고 해요. 모바일 인터넷이 보급되던 속도보다 무려 4배나 빠르다고 하니 정말 대단하지 않나요?

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1. 모든 분야에서 이어지는 AI의 활약

쇼핑과 여행: 온라인 쇼핑에서는 AI 비서가 맞춤형 추천을 해주어 구매로 이어지는 비율이 뚝뚝 올라가고 있어요. 여행을 계획할 때도 생성형 AI가 소셜미디어보다 더 많이 쓰이고 있답니다.
미디어와 배달: 콘텐츠나 광고가 개인 취향에 맞게 똑똑해졌고, 이동 및 음식 배달 서비스에서는 똑똑한 경로 안내와 예측 기능 덕분에 시간을 아낄 수 있게 되었어요.
금융 서비스: 실시간으로 사기를 막아주고 대출이나 자산 관리를 더 쉽게 도와주는 든든한 조력자 역할을 하고 있어요.

2. 스스로 일까지 처리하는 AI 시대의 눈앞

소비자 신뢰 상승: 동남아 사용자들의 72%가 이미 가격 추적 같은 일상적인 자동화 기능을 편하게 쓰고 있어요.
자율 거래의 가능성: 소비자의 75%는 AI가 알아서 가격을 비교하고 결제까지 대신해 주는 편리한 방식을 이용할 의향이 있다고 답했어요.
필요한 안전장치: 다만 안심하고 사용하기 위해서는 철저한 개인정보 보호와 AI가 할 수 있는 일에 대한 투명한 설명이 뒷받침되어야 한다고 생각해요.

3. 앞으로 AI 성장을 위해 필요한 4가지 조건

비즈니스와 경제성: 단순한 질문 답변을 넘어 여러 단계의 복잡한 업무를 스스로 처리하는 방향으로 진화해야 하며, 비용도 합리적이어야 해요.
인프라 확충: 치솟는 수요를 감당하기 위해 데이터 센터 같은 물리적 기반 시설이 앞으로 5년 동안 약 3배는 커져야 한답니다.
에너지 효율: 늘어나는 전력 수요를 감당하기 위해 친환경 에너지 사용과 엄격한 효율 기준이 필요해요.
지역 통합 규정: 아세안의 디지털 경제 프레임워크 협정 등을 통해 지역 전체를 아우르는 통일된 규칙이 마련될 예정이에요.

주목해야 할 점

이번 소식은 꼭 개발자가 아니더라도 우리 일상과 밀접하게 연관되어 있어요. 기술이 단순히 화면 속에서 글을 써주는 것을 넘어, 앞으로는 알아서 예약을 하고 쇼핑 결제까지 대신해 주는 편리한 비서 역할로 진화하고 있다는 뜻이거든요. 다만 기술이 커질수록 안전장치나 개인정보 보호가 얼마나 중요한지 함께 고민해 보는 시각이 필요하답니다.

로봇은 왜 챗봇과 GPU 수요가 다를까? 피지컬 AI 시대의 인프라 전략

Wed, 21 Oct 2026 10:37:19 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 최근 엔비디아의 수장 젠슨 황 CEO가 한국을 다시 찾았다는 소식, 혹시 들으셨나요? 챗봇처럼 말로만 대화하던 AI를 넘어, 이제는 직접 눈으로 보고 움직이는 ‘로봇 AI’의 시대가 성큼 다가오고 있다고 해요. 갑자기 이런 소식을 들으면 “로봇이랑 챗봇이 뭐가 다르지?” 하고 어렵게 느껴지시죠? 오늘 그 궁금증을 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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챗봇과 로봇, 무엇이 다를까요?

우리가 흔히 쓰는 챗봇은 인터넷에 쌓인 방대한 텍스트를 읽고 글을 만들어내는 방식이에요.
반면 로봇의 두뇌가 되는 기술은 ‘보고, 이해하고, 행동하는’ 과정을 하나로 합쳐야 해요.
챗봇은 대답이 틀려도 다시 물어보면 되지만, 로봇은 행동이 틀리면 물리적인 사고로 이어지기 때문에 훨씬 더 정밀하고 안전해야 한답니다.

왜 로봇은 GPU를 더 많이 필요로 할까요?

로봇이 실제 현실에서 수백만 번 넘어져가며 데이터를 모으는 것은 불가능에 가까워요.
그래서 가상 세계에서 수많은 시뮬레이션을 돌려 데이터를 미리 만들어내야 하는데요.
이 과정에서 텍스트 중심의 챗봇보다 훨씬 더 많은 컴퓨터 연산 능력, 즉 GPU가 필요하게 되는 것이죠.

한국 시장이 주목받는 이유

한국은 세계 최고 수준의 제조 현장과 다양한 산업 데이터를 가지고 있는 곳이에요.
특히 보안이 중요한 제조 및 공공 분야에서 철저한 데이터 관리를 바탕으로 한 인프라가 큰 경쟁력이 될 수 있어요.

주목해야 할 점

이번 소식은 우리에게 기술이 단순히 화면 속을 넘어 현실 세계로 들어오고 있음을 보여줘요. 앞으로의 AI 경쟁은 단순히 누가 더 말싸움을 잘하느냐가 아니라, 얼마나 안전하고 정교한 가상 환경을 만들어 현실의 로봇을 잘 뒷받침해 주느냐에 달려있답니다. 우리가 쓰는 스마트폰이나 컴퓨터처럼, 로봇을 움직이는 보이지 않는 인프라가 얼마나 탄탄한지 눈여겨보면 좋겠어요.

AI 질문 한 줄은 얼마나 많은 에너지를 쓸까? 데이터센터가 지능을 만드는 법

Wed, 21 Oct 2026 09:57:47 +0900

평소에 챗봇이나 AI에게 질문을 던지고 척척 답변을 받을 때, 화면 뒤에서 얼마나 많은 에너지가 쓰이고 있는지 상상해 보신 적 있으신가요? 갑자기 이런 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠? AI가 똑똑한 답변을 만들어내는 과정은 생각보다 훨씬 더 거대한 물리적 힘과 에너지를 필요로 한답니다. 오늘은 AI를 지탱하는 데이터센터의 신기하고 놀라운 이야기를 아주 쉽게 풀어드릴게요.

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1. 토큰은 에너지를 지능으로 바꾸는 화폐예요

AI가 글자를 만들어내는 최소 단위를 토큰이라고 불러요.
한 문장의 답변을 만들 때, GPU는 수조 번의 연산을 거치며 이때 발생하는 에너지가 열로 바뀐답니다.
1개의 토큰을 출력하는 데는 종이컵 하나 분량의 물을 끓일 수 있는 에너지가 소모돼요.

2. 도시 하나만큼의 전기를 쓰는 데이터센터

중대형 데이터센터는 보통 22MW에서 30MW의 전력을 사용해요.
이는 인구 10만 명 규모의 중소도시가 쓰는 전력량과 맞먹는 엄청난 양이랍니다.
이 거대한 전기를 안전하게 전달하기 위해 초고압 전력을 끌어오고, 전선 대신 구리 막대 계통을 사용할 정도로 복잡한 공학 기술이 쓰여요.

3. 뜨거운 열기를 잡는 냉각 기술의 비밀

AI 연산을 하는 서버는 랙 하나당 80kW의 어마어마한 열을 뿜어내요.
공기로는 이 열을 감당하기 어려워 태풍급 바람을 쏘아야 하는데, 이때 팬이 전기를 너무 많이 쓰는 문제가 생겨요.
그래서 최근에는 공기보다 열전달 능력이 4천 배이나 뛰어난 냉각수를 직접 칩에 순환시키는 직접액체냉각 방식을 사용해 효율을 높이고 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

AI를 더 가치 있게 쓰기: 앞으로 AI에게 질문을 던질 때, 이 한 줄의 답변 뒤에는 거대한 전력망과 치열한 엔지니어링의 노력이 숨어 있다는 사실을 떠올려보세요.
친환경적 관점 갖기: AI 기술이 편리한 만큼 환경과 에너지 소모에도 큰 영향을 준다는 점을 이해하고, 기술을 더 효율적으로 사용할 방법을 고민해 볼 수 있어요.

AI가 똑똑한 답변을 척척 내놓는 비결은 결국 보이지 않는 곳에서 끊임없이 전기를 쓰고 열을 식히는 치열한 공학적 노력 덕분이랍니다. 여러분이라면 이 거대한 에너지를 쓰는 AI 기능을 일상 속 어디에 가장 유용하게 써보고 싶으신가요?

Physicist Christopher Stubbs joins Anthropic's Long-Term Benefit Trust

Wed, 21 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! 기술이 빠르게 발전하면서 마음 한편으로는 ‘이 기술이 우리 사회에 정말 좋은 영향을 줄까?’ 하고 걱정해보신 적 있으시죠? 오늘은 인공지능 기업 앤트로픽에 아주 특별한 인물이 합류했다는 소식을 가지고 왔어요. 어떤 소식인지 차근차근 알아볼까요?

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하버드대 물리학자의 앤트로픽 합류

하버드대학교의 물리학자이자 전 과학 학장인 크리스토퍼 스텁스 박사가 앤트로픽의 장기 이익 신탁에 새롭게 합류했어요.
스텁스 박사는 우주 관측과 정밀 측정 분야에서 수십 년간 과학적 전문성을 쌓아온 인물이에요.
미국 정부의 국가 안보 및 군축 자문 역할을 해왔으며, 손주를 둔 할아버으로서 인류의 장기적인 이익을 위해 AI가 개발되길 바라는 마음으로 신탁에 참여하게 되었답니다.

과학계에서의 굵직한 업적

그는 1998년 우주의 가속 팽창을 발견하는 데 기여해 브레이크스루 기초물리학상을 수상한 연구팀의 일원이었어요.
베라 C. 루빈 천문대의 초대 프로젝트 과학자로 활동했으며, 최근에는 AI가 매번 다른 답변을 줄 때 AI 보조 연구의 재현성을 유지하는 방법에 대한 글을 쓰기도 했어요.
또한 1960년부터 미국 정부에 국방과 기술을 자문해 온 독립 과학자 그룹인 제이슨의 멤버로도 활동 중이에요.

앤트로픽의 장기 이익 신탁 역할

앤트로픽은 상업적 성장과 공익적 목적의 균형을 맞추기 위해 공익 법인으로 운영되고 있어요.
장기 이익 신탁은 이 균형을 유지하도록 돕는 조직으로, 이사회의 과반수를 임명할 권한이 있고 AI의 위험과 사회적 영향에 대해 조언을 건네는 역할을 해요.
이번에 스텁스 박사가 합류하면서 닐 버디 샤, 리처드 퐁텐, 벤 버냉키와 함께 독립적인 신탁 위원으로서 회사를 지원하게 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

인공지능 기술이 점차 우리 생활 깊숙이 들어오는 만큼, 기업이 이윤 추구뿐만 아니라 사회적 책임을 다하고 있는지 살펴보는 것이 중요해요.
이번 소식은 기술 기업이 과학적 엄밀함과 윤리적 기준을 갖춘 전문가들을 의사결정에 참여시켜 안전한 기술 개발을 고민하고 있음을 보여준답니다.
우리도 새로운 기술을 접할 때 단순히 편리함만 보기보다, 그 기술이 사회에 미칠 영향에 대해 한 번쯤 깊이 생각해 보는 시각을 가져보면 좋겠어요.

인공지능이 우리 삶에 스며드는 요즘, 기술 기업의 방향성을 잡아주는 이러한 외부 감시와 조언 역할이 참 든든하게 느껴지네요. 여러분이라면 앤트로픽의 신탁 위원들에게 가장 먼저 어떤 조언을 부탁하고 싶으신가요?

SKT, 러너 위한 체험 공간 ‘런메이트 캠프’ 연다

Wed, 21 Oct 2026 08:49:10 +0900

선선한 가을바람을 느끼며 달리기에 푹 빠져계신 분들 많으시죠? 갑자기 운동을 시작하려니 내 자세가 올바른지, 페이스는 적당한지 궁금증이 드셨을 텐데요. 오늘은 러너분들이 반가워할 만한 특별한 체험 공간 소식을 들고 왔답니다. 🏃‍♂️

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AI로 분석하는 나의 달리기 자세

SKT는 가을 러닝 시즌을 맞아 11월 1일까지 성수에 위치한 T 팩토리에서 런메이트 캠프를 운영해요.
러닝 분석 전문 기업 메저러블과 협업해 신체 균형과 안정성 점검, AI 기반 러닝 자세 분석, 전문 코칭을 한 자리에서 제공합니다.
사전 예약제로 운영되며 SKT 고객은 본인 포함 최대 5인까지 무료로 참여할 수 있고, 타 통신사 고객은 3만 5,000원에 이용 가능해요.

앞으로의 러닝 관련 소식

SKT는 오는 11월 15일에 고양종합운동장에서 열리는 2026 가민런코리아 행사에 참여해요.
참가자들의 완주 메달에 개인별 기록을 각인해주는 부스를 운영하는 등 러너들과의 만남을 이어갈 계획이라고 합니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 런메이트 캠프는 평소 내 달리기 자세가 궁금했거나 기록을 조금 더 끌어올리고 싶었던 분들에게 아주 유용한 기회예요. 특히 AI를 활용한 자세 분석과 전문 코칭을 통해 내 몸의 상태를 객관적으로 점검해 볼 수 있죠. 전문가의 조언이 필요했다면 사전 예약을 통해 알차게 프로그램을 즐겨보세요. 꼭 예약하지 않더라도 가민이나 샥즈 같은 인기 러닝 기기들을 직접 만져보고 체험존을 둘러볼 수 있으니, 가을을 맞아 가볍게 방문해 보는 것도 좋겠습니다.

MemCurrent: Designing Persistent Memory for Production Agents

Wed, 21 Oct 2026 03:15:47 +0900

인공지능(AI) 에이전트를 실제로 써보면서 “이전 대화를 왜 이렇게 자주 까먹지?” 하고 답답하셨던 적 있으신가요?

우리가 일을 할 때 지난 실수를 기억하고 노하우를 쌓듯, AI도 똑똑하게 기억할 수 있다면 훨씬 유용할 텐데요. 오늘은 복잡한 AI 에이전트가 과거의 대화와 경험을 효율적으로 기억해 성능을 확 끌어올려 주는 기술인 MemCurrent에 대해 쉽게 알아볼게요!

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1. AI에게도 ‘기억력’이 중요한 이유

AI 에이전트를 만들 때 개발자들은 보통 ‘정확한 답변’과 ‘낮은 비용 및 속도’ 사이에서 고민하게 돼요.
모든 과거 대화를 다 기억하게 하면 비용이 너무 많이 들고, 반대로 다 잊어버리면 반복적인 실수를 하게 되죠.
핵심은 필요한 기억만 남기고, 어떻게 유지하며, 어떻게 활용할지 결정하는 것이랍니다.

2. MemCurrent의 두 가지 기억 창고

에피소드 기억: AI가 작업한 원본 대화 기록을 차곡차곡 쌓아두는 공간이에요.
파생 기억: 대화 속에서 중요한 내용만 쏙쏙 뽑아 정리한 구조화된 파일과 색인(목차)이에요.
이 두 가지를 조합해 AI가 시작할 때부터 자기가 무엇을 알고 있는지 파악할 수 있게 돕는답니다.

3. 세 가지 접근 방식의 조화

플러그인: 세션이 시작될 때 자동으로 기억 색인을 불러와요.
도구: AI가 필요할 때 직접 기억을 검색하거나 수정할 수 있어요.
오프라인 백그라운드 파이프라인: 뒤에서 혼자 묵묵히 기억을 정리하고 중복을 없애주는 똑똑한 역할을 해요.

4. 실제 테스트 결과는 어땠을까?

기존 방식이나 기억이 아예 없는 경우와 비교했을 때, 정확도와 효율성 면에서 훨씬 뛰어난 성과를 보여주었어요.
특히 복잡한 기업 업무 환경에서 AI가 예전 실수를 반복하지 않도록 막아주고, 처리 시간을 획기적으로 줄여주었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

반복적인 작업 자동화에 활용하기: 매번 처음부터 설명해야 했던 업무 지침이나 규칙을 AI 기억 속에 저장해 두면, 다음부터는 긴 설명 없이도 알아서 척척 처리하게 만들 수 있어요.
실수 방지 노트로 쓰기: AI가 엉뚱한 실수를 했을 때 교훈을 기억하도록 설정해 두면, 똑같은 실수를 반복하는 확률을 크게 줄일 수 있답니다.
개발자가 아니더라도, 우리가 일상에서 쓰는 AI 비서가 내 취향이나 지난 대화 내용을 기억하고 맞춤형 답변을 주는 원리가 바로 이런 기술에서 비롯된다고 이해하시면 돼요.

AI가 과거의 경험을 바탕으로 점점 더 똑똑해지는 모습을 보니 신기하지 않으신가요? 여러분이라면 이 똑똑한 기억 기능을 일상 속 어떤 일에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Introducing Agent Memory on Databricks

Wed, 21 Oct 2026 02:26:56 +0900

인공지능(AI) 비서랑 대화하다 보면, “아까 그 얘기 또 해야 하네?” 하고 답답했던 적 혹시 없으신가요?

AI가 지난 대화를 자꾸 까먹으면 매번 똑같은 설명과 교정을 반복하게 되죠. 개발자들도 이 문제를 해결하려고 머리를 싸매곤 했는데요. 이번에 데이타브릭스에서 AI가 사용자의 중요 정보와 선호도를 기억해 똑똑하게 일할 수 있도록 돕는 기능을 선보였어요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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AI에게 기억력이 필요한 이유

기억력이 없는 AI는 중요한 사실을 매번 새로 찾아내거나 사용자의 선호도를 잊어버리고, 이미 고쳐준 실수를 반복하는 문제가 있어요.
개발자들이 직접 기억장치를 만들려고 해도 어디에 저장하고 어떻게 불러와야 할지 복잡한 고민이 생기죠.
데이타브릭스는 이런 번거로움을 덜어주기 위해 AI가 핵심 사실과 작업 방식을 기억할 수 있는 기능을 내놓았어요.

똑똑하고 효율적인 기억 구조

데이타브릭스의 에이전트 메모리는 ‘MemCurrent’라는 최신 연구 아키텍처를 기반으로 만들어졌어요.
대화 내용을 자동으로 기록하고 불러오는 기능, AI가 필요할 때 꺼내 쓰는 도구, 그리고 백그라운드에서 기억을 깔끔하게 정리해 주는 똑똑한 파이프라인이 합쳐져 있답니다.
내부 테스트 결과, 이 기억 구조를 적용한 AI는 실제 업무에서 성공 확률이 약 3배 높아졌고 사용하는 데이터 양도 31% 줄었다고 해요.

안정적이고 빠른 실행 환경

이 모든 기능은 레이크베이스(Lakebase) 기반으로 작동해서 속도가 매우 빠르고 안정적이에요.
별도의 복잡한 시스템을 따로 구축할 필요 없이 기존 작업 환경에서 바로 활용할 수 있는 것이 큰 장점이죠.
이미 자연어 분석 서비스인 지니(Genie)에도 이 기술이 적용되어 안정성을 입증받았어요.

이용 방법 / 활용 방안

기존 에이전트에 기억 더하기: 개발 도구(CLI)를 활용하면 단 몇 분 만에 기존 에이전트나 새로 만드는 에이전트에 기억 기능을 붙일 수 있어요.
맞춤형 서비스 경험하기: 사용자와의 이전 대화 내용을 기억하기 때문에, 다음 접속부터는 AI가 내 취향과 이전 작업 내역을 반영해 훨씬 자연스럽고 개인화된 답변을 제공해요.
실무 적용 검토하기: 데이타브릭스의 에이전트 개발 플랫폼을 통해 데모 수준에 머물던 AI 기능을 실제 업무와 일상생활에 유용한 수준으로 업그레이드해 볼 수 있어요.

AI가 매번 내 지난 대화를 기억하고 알아서 척척 맞춰준다면 업무 속도가 훨씬 빨라질 것 같죠? 여러분이라면 이 기억하는 AI 기능을 어떤 일에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

How 3 Java Champions are using GitHub Copilot for increased productivity

Wed, 21 Oct 2026 01:05:03 +0900

여러분, 혹시 AI가 알아서 척척 코드를 짜준다는 뉴스 볼 때마다 ‘개발자들은 이제 뭘 하지?‘라는 생각 해보신 적 있으신가요? 🤖

갑자기 이런 소식 들리면 조금 멀게 느껴지시죠? 하지만 실제 베테랑 개발자들은 AI를 단순히 속도만 빠른 도구가 아니라, 함께 고민하고 일하는 든든한 동료로 활용하고 있답니다. 오랜 경력을 가진 자바 전문가들이 깃허브 코파일럿을 어떻게 쓰고 있는지 그 비법을 살짝 엿볼까요?

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1. 단순한 자동완성을 넘어선 맞춤형 활용

내 문체 학습시키기: 내가 쓴 글이나 기존 코드의 스타일을 AI에게 학습시키면, 결과물이 남이 쓴 것 마냥 낯설지 않고 내가 직접 쓴 것처럼 자연스럽게 나와요.
작업 크기에 따른 모델 선택: 깊은 고민이 필요할 때는 똑똑한 고성능 모델을 쓰고, 단순한 보고서나 문서 확인에는 가벼운 모델을 골라 쓰면 효율적이랍니다.

2. 반복 작업은 줄이고, 결과물은 꼼꼼히 검증하기

지루한 마이그레이션 해결: 방대한 양의 교육 자료나 슬라이드를 다른 형식으로 바꿀 때 AI의 도움을 받으면 몇 주 걸릴 일이 단 몇 시간 만에 끝나기도 해요.
책임은 내가 지기: AI가 일을 대신해 주더라도, 최종 결과물과 방향성이 맞는지 확인하는 것은 온전히 사람의 몫이에요. “실행은 맡기되, 책임은 내가 진다"는 마음가짐이 중요하죠.

3. 아이디어를 다듬는 최고의 스파링 파트너

방향성 점검하기: 무작정 코드를 짜달라고 하기 전에, AI에게 거꾸로 나를 인터뷰해달라고 해보세요. 내가 놓치고 있던 숨은 가정이나 문제점을 미리 찾아낼 수 있거든요.
작은 프로젝트의 탄생: 아이디어를 구체화하고 학습용 앱을 만드는 과정에서 AI와 토론을 거치며 완성도를 훌쩍 높일 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

단순 명령 대신 대화부터 시작해보기: AI에게 무작정 “이거 만들어줘"라고 하기보다, 내 프로젝트의 상황과 목적을 먼저 설명하고 조언을 구해보세요.
반복 업무에 시도해보기: 평소 번거롭고 시간이 오래 걸렸지만 미뤄두었던 문서 정리나 자잘한 반복 작업에 먼저 적용해 보면 시간을 크게 아낄 수 있답니다.
결과물 검증 습관들이기: AI가 만들어준 결과물이 정말 제대로 작동하는지, 내 의도와 일치하는지 꼼꼼히 살펴보는 눈을 길러보세요.

AI는 우리를 대체하는 것이 아니라, 일하는 방식을 완전히 새롭게 바꿔주는 멋진 도구라는 생각이 드네요.

A concrete vision: Saint-Gobain and Microsoft Discovery build for the future

Tue, 20 Oct 2026 21:28:37 +0900

세상에 오래된 기업들이 새로운 기술을 만나면 어떤 일이 벌어질까요? 17세기 프랑스 루이 14세 시절부터 유리 거울을 만들던 유서 깊은 기업 생고뱅이 최근 마이크로소프트와 손을 잡고 완전히 새로운 미래를 준비하고 있어요.

거대한 건축 자재 기업이 최첨단 기술을 통해 어떻게 지구를 지키는 연구를 하고 있는지, 지금부터 차근차근 살펴볼까요?

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시멘트 제조 과정의 탄소 배출을 줄이는 인공지능

시멘트를 만들 때 사용되는 클링커라는 성분은 막대한 열을 필요로 해 전 세계 이산화탄소 배출량의 약 7퍼센트를 차지해요.
생고뱅 연구진은 마이크로소프트의 인공지능 플랫폼을 활용해 수많은 특허와 문헌을 순식간에 분석하고, 친환경적인 새로운 시멘트 첨가제 후보 물질을 찾아냈어요.
원래라면 연구진이 일 년 넘게 걸려 만들었어야 할 방대한 지식 기반을 단 몇 시간 만에 구축하고, 약 6주 만에 새로운 가설을 세울 수 있었답니다.

자원 낭비를 막는 현장 맞춤형 시스템

건축 현장에서 쓰이고 버려지던 자재 낭비를 줄이기 위해 맞춤형 재단 시스템을 도입했어요.
건물 정보 모델을 바탕으로 필요한 만큼만 잘라서 공급하기 때문에 매립지로 가는 폐기물이 사라졌고, 설치 시간도 삼십 퍼센트나 단축되었어요.
기술을 도입해 환경도 지키고 시간과 비용도 아끼는 일석이조의 효과를 거두고 있는 셈이죠.

새로운 시대를 여는 최고인공지능책임자 임명

생고뱅은 인공지능을 단순한 유행이 아니라 성장을 위한 도구로 활용하기 위해 최초의 최고인공지능책임자를 임명했어요.
프랑스 유럽 혁신 허브를 비롯한 전 세계 연구소에서는 연구진이 더 방대한 데이터를 쉽게 다루고 멋진 발견을 이어갈 수 있도록 지원을 아끼지 않고 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식에서 주목할 점은 기술 그 자체보다 기술을 왜, 어떻게 쓰느냐가 더 중요하다는 태도예요. 생고뱅은 무작정 신기술을 도입한 것이 아니라, 시멘트 생산 과정의 탄소 배출과 현장의 자재 낭비라는 구체적인 문제를 해결하기 위해 디지털 도구를 영리하게 활용했어요.

Voxtral 3

Tue, 20 Oct 2026 21:00:22 +0900

목소리로 AI와 자연스럽게 대화하는 영화 같은 장면, 이제 익숙하시죠? 하지만 실제로 컴퓨터가 내 말을 찰떡같이 알아듣고, 감정을 담아 대답하고, 복잡한 예약까지 한 번에 처리하게 만드는 일은 기술적으로 꽤 까다로웠답니다.

갑자기 이런 최신 AI 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 걱정 마세요! 오늘 소개해 드릴 기술은 우리 일상 속에서 어떻게 쓰이게 될지 아주 쉽게 정리해 드릴게요.

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1. 귀는 쫑긋, 말은 자연스럽게: 음성 인식과 합성

귀가 아주 밝아졌어요: 50개 이상의 언어를 완벽하게 알아듣는 음성 인식 기능을 갖추고 있어요. 누가 말을 했는지(화자 분리) 척척 구분하고, 전문 용어도 척 알아듣는답니다.
감정이 살아있는 목소리: 35개 이상의 언어와 다양한 방언을 지원하는 음성 합성 기능이에요. 상황에 맞게 목소리의 톤이나 빠르기를 조절해서 사람처럼 자연스럽게 대화할 수 있죠.

2. 말 한마디로 척척: 실시간 음성 에이전트

기다릴 필요 없는 실시간 대화: 듣기, 생각하기, 말하기가 실시간으로 매끄럽게 이어져서 대답이 늦어답답할 일이 없어요.
내 일처럼 척척 해결: 전화나 웹상에서 실시간으로 대화하면서 필요한 정보를 찾거나, 시스템과 연동해 예약을 잡는 등의 복잡한 일도 알아서 처리해 준답니다.

3. 내 목소리 그대로, 내 서버에서 안전하게

나만의 목소리 복제: 단 30분의 음성 파일만 있으면 고유한 목소리의 특징이나 감정선까지 그대로 재현해 주는 기능도 담겼어요.
철저한 데이터 보안: 유럽 등에 위치한 안전한 API를 쓰거나, 아예 기업 자체 서버에 직접 설치해서 쓸 수 있어서 민감한 대화 내용도 안심하고 지킬 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 나온 기술은 꼭 개발자가 아니더라도 우리 주변에서 아주 유용하게 쓰일 수 있어요. 예를 들어, 고객센터에 전화했을 때 대기 시간 없이 AI가 내 목소리의 감정과 의도를 파악해 바로 예약이나 환불 처리를 도와주는 스마트한 상담원으로 활용될 수 있답니다.

How to transcribe a podcast: A step-by-step guide

Tue, 20 Oct 2026 21:00:00 +0900

평소에 팟캐스트 즐겨 들으시나요? 긴 이야기를 귀로만 듣다 보면 특정 대목을 다시 찾고 싶거나 텍스트로 편하게 읽고 싶을 때가 있죠?

갑자기 이런 텍스트 변환 작업이 어렵게 느껴지시죠? 사실 AI 기술을 활용하면 팟캐스트 내용을 순식간에 글자로 바꿀 수 있답니다. 오늘은 오디오를 텍스트로 바꾸는 과정부터 실제 활용 팁까지 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

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팟캐스트 텍스트 변환이란?

오디오 파일을 말하는 사람의 이름(화자)과 시간(타임스탬프)이 포함된 텍스트로 바꾸는 작업이에요.
청취자의 접근성을 높이고, 검색 엔진에 잘 노출되도록 도와주며, 블로그나 뉴스레터 등 다른 콘텐츠로 재가공하기에 아주 좋습니다.

오디오를 글로 바꾸는 5단계 과정

1단계: 마스터 파일이나 녹음 소프트웨어에서 가장 품질이 좋은 오디오 파일을 준비해 내보내기 해요.
2단계: AI 변환 방식을 쓸지, 사람이 직접 검토할지 상황에 맞춰 선택해요. AI를 활용하면 90개 이상의 언어로 몇 분 만에 변환할 수 있어요.
3단계: 파일 형식에 맞춰 업로드하고 언어 설정, 화자 구분, 고유 명사 힌트 입력 등 필요한 옵션을 설정해요.
4단계: 변환된 결과물을 에디터로 열어 오디오를 들어가며 틀린 이름이나 어색한 부분을 수정해요.
5단계: 웹사이트용 HTML, 팟캐스트 플랫폼용 SRT나 VTT 등 목적에 맞는 형식으로 최종 파일을 내보내요.

정확도를 높이고 보기 좋게 꾸미는 팁

말하는 사람마다 마이크를 따로 쓰고 동시에 말하지 않는 것이 깔끔한 변환에 도움이 돼요.
반복되는 브랜드 이름이나 게스트 이름을 미리 등록해 두면 오타를 줄일 수 있어요.
읽기 편한 깔끔한 텍스트(Clean)와 실제 말을 그대로 살린 텍스트(Verbatim) 중 목적에 맞게 선택해 활용해요.

이용 방법 / 활용 방안

직접 팟캐스트를 만드는 크리에이터가 아니더라도 이 기술을 눈여겨볼 만해요. 내가 좋아하는 팟캐스트 에피소드의 핵심 내용을 텍스트로 뽑아 블로그 글이나 요약본을 만들 때 아주 유용하거든요.

Introducing Eleven Realtime: a simpler way to build natural voice agents

Tue, 20 Oct 2026 21:00:00 +0900

안녕하세요 독자님들! AI 목소리 기술 소식 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 자연스러운 목소리로 대화하는 AI를 훨씬 쉽게 만들 수 있는 새로운 기술 소식을 가지고 왔답니다. 복잡한 과정 없이 바로 대화할 수 있는 음성 에이전트 모델이 나왔다고 해요. 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

전체 글 정리

1. 음성 에이전트 제작을 쉽게 만드는 모델 등장 🗣️

자연스러운 목소리로 대화하는 에이전트를 만들려면 음성 인식, 대화 타이밍, AI 두뇌, 음성 합성 등 여러 기술을 하나로 합쳐야 해서 복잡했어요.
일레븐랩스에서 이런 복잡한 과정을 없애고 90개 이상의 언어와 1만 7천 개 이상의 목소리를 지원하는 새로운 실시간 음성 모델을 선보였답니다.

2. 목적에 따라 골라 쓰는 두 가지 버전 ⚡

미니 버전은 비용이 적게 들고 자연스러운 대화가 가능해 AI 비서나 선생님, 대화형 캐릭터에 가장 알맞아요.
맥스 버전은 복잡한 작업을 처리할 수 있어서 고객 응대나 여러 단계의 업무 처리가 필요한 곳에 어울려요.

3. 성능과 속도 모두 잡은 결과

음성 추론 능력을 테스트한 결과 맥스 버전은 98.8퍼센트, 미니 버전은 75.9퍼센트의 정답률을 기록했어요.
말하기 시작하는 속도도 맥스는 평균 0.57초, 미니는 0.62초로 빠르며, 사람처럼 자연스럽게 대화하고 끼어드는 능력을 테스트한 지표에서도 높은 점수를 받았어요.

이용 방법 / 활용 방안

일레븐에이전트 플랫폼 활용하기: 에이전트를 만들거나 기존 에이전트를 열어 드롭다운 메뉴에서 실시간 모델을 선택하면 바로 이용할 수 있어요. 전화, 웹, 왓츠앱 등 다양한 채널과 지식 베이스 기능을 함께 쓸 수 있답니다.
실시간 API 연동하기: 이미 오픈에이전트의 실시간 API 코드를 가지고 있다면, 코드 내의 주소와 모델 이름만 바꿔서 빠르고 쉽게 적용해 볼 수 있어요.

자연스러운 대화가 가능한 음성 AI 기술, 여러분이라면 일상 속 어떤 순간에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Trinity Logistics gets 25% higher margins on shipments booked with ElevenAgents

Tue, 20 Oct 2026 21:00:00 +0900

물류 회사가 AI를 도입해서 업무를 척척 해내고 있다는 소식, 혹시 들어보셨나요? 복잡한 물류 시스템 이야기를 들으면 왠지 머리가 아프고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정하지 마세요. 오늘 전해드릴 이야기는 기술적인 내용보다 우리 일상과 일하는 방식의 변화에 더 가깝답니다. 함께 가볍게 살펴볼까요? 🚚

전체 글 정리

사람 중심의 철학을 지키는 물류 회사

미국의 물류 회사인 트리니티 로지스틱스는 사람과의 관계를 무엇보다 중요하게 생각하는 곳이에요. 화물 운송을 연결하는 과정에서 따뜻한 소통을 강조해왔죠. 그런데 최근 늘어나는 전화 문의를 감당하기 위해 일레븐랩스의 인공지능 솔루션인 일레븐에이전트를 도입했어요. 전화 상담을 자동화하여 운송사들이 대기 시간 없이 바로 예약을 마칠 수 있도록 시스템을 바꿨답니다.

How to continue a GitHub Copilot app session in VS Code

Tue, 20 Oct 2026 03:47:22 +0900

안녕하세요 여러분! 🤖 AI 도구로 코딩하다가 세부적인 수정을 위해 편집기로 넘어갈 때, 대화 내용을 처음부터 다시 설명해야 해서 번거로우셨던 적 있으신가요? 오늘은 깃허브 코파일럿 앱에서 하던 작업을 비주얼 스튜디오 코드로 끊김 없이 가져와서 이어하는 아주 유용한 방법을 소개해 드릴게요!

전체 글 정리

1. 코파일럿 앱에서 VS Code로 세션 열기

코파일럿 앱에서 작업이 끝나면 대화 내용과 수정된 파일, 작업 계획까지 그대로 유지된 상태를 확인합니다.
세션 메뉴에서 VS Code에서 열기를 선택하면, 연결된 프로젝트가 VS Code에서 바로 열리며 사이드바에 기존 세션이 그대로 나타납니다.
처음부터 다시 대화를 시작하거나 기록을 복사할 필요가 없어 매우 편리해요.

2. 코드 변경 사항 검토와 추가 대화

VS Code의 소스 제어 뷰에서 변경된 파일들을 줄 단위로 꼼꼼하게 살펴봅니다.
코파일럿이 왜 이런 방식을 선택했는지 궁금하다면 사이드바에서 이유를 물어볼 수 있어요.
맥락이 유지되기 때문에 처음부터 다시 설명할 필요 없이 바로 추가 수정이나 질문을 이어갈 수 있습니다.

3. 직접 수정 및 로컬 테스트

손으로 직접 수정하는 게 더 빠른 부분은 VS Code에서 바로 편집할 수 있습니다.
통합 터미널을 열어 테스트를 실행하고, 로컬 서버를 통해 브라우저에서 결과를 직접 눈으로 확인해 보세요.
UI 변경 사항이나 에러 상태 등을 꼼꼼하게 체크한 뒤, 필요하다면 코파일럿에게 추가 테스트 작성을 부탁할 수도 있답니다.

4. 최종 마무리와 푸시

모든 작업이 완료되면 최종 변경 사항을 다시 한번 꼼꼼하게 검토합니다.
소스 제어 뷰나 터미널을 이용해 커밋하고 푸시하면, 기존에 연결되어 있던 풀 리퀘스트에 바로 반영됩니다.
파일을 다른 폴더로 복사하거나 브랜치를 수동으로 연결할 필요가 없어서 작업 흐름이 아주 깔끔해요.

이용 방법 / 활용 방안

역할 분담으로 효율 높이기: 반복적이거나 큰 규모의 작업은 코파일럿 앱에 맡겨두고, 꼼꼼한 코드 검토와 미세 조정, 로컬 테스트는 익숙한 편집기인 VS Code로 넘어와서 직접 진행해 보세요.
번거로운 반복 작업 줄이기: 앱과 편집기를 오갈 때 맥락이 끊기지 않기 때문에, AI가 해둔 작업을 바탕으로 곧바로 이어서 세부적인 마무리를 할 수 있습니다.

여러분이라면 코파일럿 앱에서 작업하던 내용을 가져와서 어떤 프로젝트를 가장 먼저 완성해보고 싶으신가요?

Clef is available on Ollama's cloud

Mon, 19 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하셨어요, 여러분! 평소에 AI나 새로운 기술 소식을 접하면 왠지 어렵게 느껴지셨죠? 오늘은 복잡한 설명 대신, 최근에 아주 흥미로운 AI 모델이 새로 나왔다는 소식을 전해드리려고 해요. 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

전체 글 정리

1. 클라우드플레어의 새로운 모델 Clef 출시 🚀

클라우드플레어에서 만든 27B 규모의 멀티모달 의사결정 모델인 Clef가 이제 올라마에서 제공되기 시작했어요.
사용자들은 이 모델을 내 컴퓨터에서 직접 실행할 수도 있고, 올라마의 클라우드를 통해 이용할 수도 있답니다.
텍스트뿐만 아니라 이미지 입력까지 지원하며, Qwen 모델을 바탕으로 세밀하게 다듬어져 아파치 2.0 라이선스로 공개되었어요.

2. 남다른 특징과 뛰어난 성능 💡

멀티모달 기능: 텍스트, JSON, 그리고 스크린샷이나 영수증, 각종 양식과 사진 같은 이미지까지 폭넓게 이해하고 결정을 내려줘요.
한 번에 처리하는 방식: 글을 단어 하나씩 길게 써 내려가는 방식이 아니라, 입력된 내용을 한 번에 읽고 모든 질문에 대한 답을 동시에 평가해서 점수를 매겨요.
높은 정확도: 클라우드의 자체 평가 지표에서 가장 높은 순위를 차지했고, 기존의 다른 모델들과 비교해도 뛰어난 정확도를 보여준답니다.

3. 주요 활용 분야

요청 경로 지정: 여러 목적지와 적용 조건을 설정하면 Clef가 알맞은 목적지와 확률을 골라줘요.
조건 확인: 예 혹은 아니오로 답할 수 있는 질문과 근거를 주면 참이나 거짓 여부와 함께 확률을 반환해 줘요.
규정 적용: 규칙과 허용되는 결과를 미리 정해두면, 텍스트나 이미지를 바탕으로 알맞은 결정을 받아볼 수 있어요.
문서 읽기: 문서 페이지의 사진과 평가할 항목들을 입력하면 항목별로 결정과 확률을 도출해 내요.
도구 호출 검토: AI 에이전트가 실제로 실행되기 전에 도구 사용이 올바른지 미리 점검할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이런 기술 소식을 들으면 개발자들만 쓰는 전문적인 도구처럼 느껴지기 쉽죠? 하지만 일반적인 업무 환경에서도 서류나 영수증 사진을 올려두고 필요한 항목을 자동으로 확인하거나, 정해진 규칙에 따라 문서를 분류하는 작업을 훨씬 빠르고 정확하게 처리하는 데 응용해 볼 수 있답니다. 복잡한 판단 과정을 기계의 도움을 받아 조금 더 체계적으로 정리하고 싶을 때 눈여겨보면 좋은 기능이에요.

Together Post-Training: frontier-grade model shaping, the way that fits you

Mon, 19 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! AI 기술이 날마다 눈부시게 발전하고 있지만, 우리 회사나 나만의 입맛에 딱 맞는 똑똑한 AI를 직접 만드는 건 여전히 복잡하고 손이 많이 가는 일이죠?

갑자기 이런 전문적인 AI 학습 이야기를 들리면 너무 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 오늘은 복잡한 인프라 고민 없이 나만의 맞춤형 AI를 척척 만들어낼 수 있는 반가운 소식을 아주 쉽게 풀어드릴게요. 💡

전체 글 정리

1. 인프라 부담은 줄이고 맞춤형 AI는 쉽게

기업들이 비용을 아끼고 특정 업무 능력을 높이기 위해 나만의 맞춤형 AI 모델을 찾는 추세예요.
하지만 AI를 학습시키는 과정은 데이터 정리부터 평가까지 손이 많이 가고 인프라 관리도 까다로워 시작조차 못 하는 경우가 많죠.
투게더 포스트 트레이닝은 복잡한 시스템 최적화와 인프라 관리를 알아서 척척 맡아주어, 연구원들이 본래 연구에만 집중할 수 있게 도와줘요.

2. 내 마음대로 설계하는 학습 과정

개발자가 원하는 데이터와 학습 환경을 직접 정의하고, 로그 기록이나 외부 평가 같은 단계도 자유롭게 추가할 수 있어요.
다른 사람의 요청과 섞이지 않는 전용 GPU(모델 리소스)를 할당받기 때문에 성능 저하 없이 쾌적하게 실험할 수 있답니다.
여러 개의 학습 방식(LoRA)을 하나의 GPU에서 함께 돌리거나, 필요에 따라 전체 가중치를 조정하는 심화 학습까지 모두 지원해요.

3. 높은 품질과 비용 효율성

학습(Training)과 답변 생성(Inference) 과정에서 발생할 수 있는 미세한 오류를 줄여 AI 모델의 완성도를 높였어요.
불필요한 연산을 줄이고 효율적인 캐싱을 사용하여, 실험을 많이 할수록 전체 비용을 아낄 수 있도록 설계되었답니다.
뮤즈 스파크, 글림, 키미, 큐원 등 성능 좋은 주요 공개 모델(오픈 웨이트 모델)들을 곧바로 활용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

실용적인 관점에서 바라보기: 개발자가 아니더라도, 우리 업무나 프로젝트에 꼭 맞는 특화된 AI 에이전트를 만들고 싶다면 이 서비스를 활용해 볼 수 있어요.
단계별 접근하기: 제공되는 최신 SDK와 샘플 가이드(쿠크북)를 참고하면 초보자도 차근차근 따라가며 맞춤형 모델 학습을 시작할 수 있죠.
전문가와 함께하기: 혼자서 시작하기 막막하다면 전담 엔지니어의 도움을 받아 알맞은 공개 모델을 고르고 데이터 환경을 구축해 나갈 수도 있답니다.

여러분이라면 이 맞춤형 AI 기능을 활용해서 어떤 나만의 비서나 도구를 만들어보고 싶으신가요?

Investing in the public benefit

Sun, 18 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! 기술이 빠르게 발전하는 요즘, 기업의 사회적 책임에 대해 한 번쯤 생각해보신 적 있으신가요?

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공익을 위한 주식 출연 계획

앤스로픽은 회사의 성장에 맞춰 지분의 일부를 공익 목적의 기금인 앤스로픽 퍼블릭 베네핏 펀드에 출연하기로 했어요. 주주 승인을 거쳐 오늘 5%의 주식이 먼저 출연되며, 회사의 가치가 일정 기준 이상으로 오를 때마다 이사회의 재량으로 2%의 지분이 추가될 예정이에요.

기금의 활용 방향과 유연성

새로 설립된 펀드는 전통적인 비영리 단체에 대한 대규모 기부나 특정 집단에 대한 직접 지원 등 더 유연하고 다양한 방식으로 공익 활동을 추진할 수 있어요. 특히 인공지능 발전으로 인해 노동 시장에 생길 수 있는 불안정성 같은 문제에 대응하는 데 활용될 수 있죠. 이 기금은 LLC 형태로 운영되어 다양한 기부 방식을 조율할 수 있지만, 미국 및 해외에서의 로비나 정치적 기부에는 절대 사용되지 않아요.

SKT, ‘할인·구독·이색 경품’ 혜택 꽉 채운 아이폰 듀오 사전예약 실시

Fri, 16 Oct 2026 08:37:21 +0900

새로운 스마트폰 출시 소식 들리면 왠지 설레고 관심이 가시죠? 이번에 애플에서 첫 폴더블 스마트폰을 선보인다고 하는데요. SKT에서 이를 기념해 엄청난 혜택을 꽉 채운 사전예약 소식을 들고 왔답니다. 과연 어떤 내용들이 있는지 함께 가볍게 살펴볼까요? 📱✨

전체 글 정리

아이폰 듀오 제품 특징과 사전예약 일정

펼치면 7.6인치의 대화면으로 영상 감상이나 멀티태스킹에 딱 좋고, 접으면 5.4인치로 주머니에 쏙 들어가는 크기예요.
색상은 스타 화이트와 나이트 스카이 2가지이며, 용량은 256GB부터 최대 2TB까지 4종으로 출시됩니다.
사전예약은 16일 오후 9시부터 10월 23일 오전 7시 50분까지 T다이렉트샵 또는 T월드 오프라인 매장에서 진행되고, 정식 출시는 10월 23일 오전 8시예요.
10월 20일 낮 12시까지 1차 예약을 마치면 출시 첫날 빠르게 받아볼 수 있는 특별 배송이 진행됩니다.

T다이렉트샵의 든든한 구매 부담 낮추기 혜택

럭키 룰렛 이벤트를 통해 최대 30만 원의 T다이렉트샵 이용권을 랜덤으로 받을 수 있어요.
쓰던 휴대폰을 반납하는 T안심보상과 제휴카드 할부를 함께 쓰면 최대 221만 원까지 혜택을 챙길 수 있습니다. (선착순 추가 보상 및 카카오 채널 3만 원 할인 쿠폰도 있어요!)
힌지 보호 패키지, 인기 브랜드 상품권, 커피 쿠폰 등 다양한 T 기프트와 멤버십 혜택도 준비되어 있답니다.

개통 고객을 위한 구독 및 한정판 경품 이벤트

개통 고객 전원에게는 구글 AI Plus(400GB) 2개월과 티빙 광고형 스탠다드 6개월 무료 구독권이 주어져요.
외식 쿠폰, 이모티콘 및 배달 앱 구독권 등 다양한 혜택이 제공되며, 추첨을 통해 야구선수 친필 사인볼, 레트로 감성 케이스, T1 스페셜 에디션 케이스 등의 한정판 경품도 받을 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 스마트폰으로 기기 변경을 고민 중이시라면 이번 사전예약 기간을 똑똑하게 활용해 보세요. 특히 기존에 쓰던 스마트폰을 반납하고 제휴카드를 활용하면 가격 부담을 크게 낮출 수 있답니다. 여기에 평소에 쓰던 OTT나 AI 구독 서비스까지 무료로 챙길 수 있으니, 구매를 계획하셨던 분들이라면 첫날 배송 혜택까지 놓치지 말고 꼼꼼히 살펴보시길 추천해 드려요!

화면은 더 넓게, 혜택은 더 풍성하게! iPhone Duo와 함께하는 SKT 혜택

Fri, 16 Oct 2026 08:29:56 +0900

안녕하세요! 여러분 혹시 새로운 스마트폰 소식 들릴 때마다 ‘이번엔 또 뭐가 달라졌을까?’ 하고 설레시나요? 📱

기다리던 애플의 첫 폴더블 스마트폰, ‘iPhone Duo’가 드디어 베일을 벗었어요. 갑자기 폴더블폰 소식이 들리니 신기하기도 하고, ‘나한테는 어떻게 좋을까?’ 궁금해지시죠? 그래서 오늘은 SK텔레콤에서 준비한 특별한 일정과 혜택들을 알기 쉽게 싹 정리해 드릴게요!

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1. 드디어 등장한 애플의 첫 폴더블 폰

애플이 새롭게 선보이는 첫 번째 폴더블 스마트폰인 ‘iPhone Duo’가 드디어 공개되었어요.
가장 큰 특징은 역시 화면이 더 넓어졌다는 점인데요, 넓어진 화면 덕분에 일상 속에서 콘텐츠를 즐기는 방식이 한층 더 편리해질 예정이랍니다.

2. SKT 사전예약 일정 확인하기

가장 빨리 만나보고 싶으신 분들을 위해 SK텔레콤이 사전예약 일정을 공개했어요.
예약 시작 일시: 10월 16일 오후 9시
예약 종료 일시: 10월 23일 오전 7시 50분
이 시간 동안 SKT를 통해 사전예약을 진행하실 수 있으니, 관심 있으신 분들은 일정을 꼭 기억해 두세요!

3. 풍성해진 SKT만의 혜택

SK텔레콤에서 iPhone Duo를 구매하시면 다양한 혜택들을 함께 만나보실 수 있어요.
넓어진 화면을 온전히 활용할 수 있도록 든든하게 뒷받침해 주는 실속 있는 구성들이 준비되어 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 폰으로 바꿀 때 가장 기대되는 건 역시 내 일상이 어떻게 더 편해질까 하는 점이겠죠?

Meta’s Muse Spark Open now available in Amazon SageMaker JumpStart

Fri, 16 Oct 2026 02:43:35 +0900

개발하면서 코드가 길어지거나 복잡해져서 머리가 아팠던 적, 다들 한 번쯤 있으시죠? 🤖

메타(Meta)에서 개발한 코딩 특화 인공지능 모델인 ‘뮤즈 스파크 오픈(Muse Spark Open)‘이 아마존의 머신러닝 허브에 새롭게 등장했다고 해요. 과연 어떤 특징을 가진 친구인지 함께 알아볼까요?

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1. 코딩과 복잡한 작업에 특화된 AI 모델

실제 개발 환경 학습: 여러 파일을 동시에 수정하거나 긴 디버깅 세션 등 개발자들이 실제로 일하는 방식을 바탕으로 훈련되었어요.
방대한 기억력 (100만 토큰): 무려 100만 개의 토큰을 한 번에 처리할 수 있어서, 프로젝트 전체 코드와 관련 문서, 수천 개의 파일을 한 번에 읽고 이해할 수 있답니다.
다양한 입력 지원: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 문서, 오디오, 비디오까지 다양한 형태의 자료를 이해하고 추론할 수 있어요.

2. 똑똑하지만 효율적인 구조

전문가 혼합(MoE) 구조: 전체 매개변수는 8,160억 개에 달하지만, 실제로 토큰마다 작동하는 것은 420억 개 정도예요. 커다란 네트워크의 능력을 갖추면서도 속도는 효율적으로 낼 수 있죠.
생각하는 과정(추론) 공유: 단순히 답만 내놓는 게 아니라 어떤 과정을 거쳐 결론에 도달했는지 추론 과정도 함께 보여주기 때문에 AI가 왜 이런 코드를 짰는지 쉽게 이해할 수 있어요.

3. 아마존 세이미커(SageMaker)를 통한 간편한 배포

두 가지 버전 제공: 일반 BF16 버전과 메모리를 적게 먹는 NVFP4 버전 중에서 선택할 수 있어요. 비용을 아끼고 싶다면 NVFP4 버전을 먼저 시도해 보는 것이 좋답니다.
내 AWS 계정에서 안전하게: 복잡한 서버 관리 없이 몇 번의 클릭이나 파이썬 코드로 내 AWS 계정 안에 안전하게 배포하고 실행할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 코드를 짜는 개발자가 아니더라도, AI 기술이 어떻게 우리 일상에 다가오고 있는지 살펴보는 좋은 기회예요.

Anthropic update on independent evaluators

Fri, 16 Oct 2026 02:20:00 +0900

요즘 날로 똑똑해지는 AI 소식을 들으면 신기하기도 하지만, 한편으로는 ‘이거 정말 안전한 걸까?’ 하고 걱정되신 적 다들 있으시죠?

AI 기술을 만드는 곳에서 직접 “우리 안전하게 잘 만들고 있어요!“라고 말하는 것만으로는 왠지 조금 부족하게 느껴질 때가 있는데요. 인공지능(AI) 기업 앤트로픽(Anthropic)이 이와 관련해 아주 흥미롭고 투명한 움직임을 시작했다고 해요. 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

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외부 전문가에게 문을 활짝 연 앤트로픽

앤트로픽은 모델과 안전 관행을 외부 독립 기관으로부터 철저히 검증받겠다고 약속했어요.
백악관의 슈퍼 인텔리전스 협약에도 서명하며 외부 감사관과의 협력을 공식화했답니다.
마치 은행을 감독하는 금융감독관처럼, 외부 전문가들이 직접 안쪽을 들여다볼 수 있게 판을 깔아준 셈이에요.

METR과의 본격적인 협력: ‘직원급 접근’ 권한 부여

비영리 AI 평가 기관인 ‘METR’ 소속 인력 6명이 앤트로픽에 ‘직원급’으로 합류했어요.
회사 하드웨어, 사무실 공간은 물론 내부 도구와 시스템까지 실제 사내 평가팀과 비슷한 수준으로 이용할 수 있게 되었죠.
고객 정보나 보안상 꼭 숨겨야 하는 극히 일부 내용을 제외하고는 모든 정보를 투명하게 공유하고 있어요.
METR은 검증 결과를 자유롭게 세상에 공개할 수 있으며, 앤트로픽은 내용을 마음대로 막을 수 없답니다.

단계별로 다져가는 안전망과 파트너십

METR 같은 최상위 단계 외에도, SecureBio, 액센츄어(Accenture) 등 다양한 전문 기관들과 협력을 넓혀가고 있어요.
파트너십의 깊이에 따라 총 3단계의 접근 등급을 나누어 차근차근 신뢰를 쌓고 있답니다.
철저한 보안 기준을 지키면서도, 외부의 객관적인 시선으로 AI 위험성을 미리 점검하고 튼튼한 안전장치를 만들려는 목표예요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 개발자나 연구원들만의 이야기가 아니에요. 일반 대중의 관점에서 주목해야 할 점은 **‘AI 기업들이 스스로 투명성을 높이기 위해 노력하고 있다’**는 신호라는 점이죠.

Be There for the Beginning: Celebrate the Launch of NVIDIA RTX Spark

Fri, 16 Oct 2026 02:00:23 +0900

여러분, 혹시 내 컴퓨터가 조금만 더 똑똑해졌으면, 게임이 더 부드럽게 돌아갔으면 하고 바란 적 있으신가요?

갑자기 새로운 PC 소식이 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 오늘 소개해 드릴 소식은 우리 일상을 더 편리하게 만들어줄 새로운 컴퓨터 이야기랍니다! 🚀

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🎮 크리에이터, 게이머, AI를 위한 ‘NVIDIA RTX Spark’ 출시

엔비디아(NVIDIA)가 마크로소프트 및 파트너사들과 함께 새로운 윈도우 PC인 RTX Spark를 선보였어요.
이 컴퓨터는 게임을 즐기는 분들뿐만 아니라, 콘텐츠를 만드는 크리에이터와 AI 작업을 하는 분들 모두를 위해 만들어진 다재다능한 PC랍니다.
전 세계 곳곳에서 출시 기념 행사가 열리며, 다양한 데모를 통해 직접 성능을 체험해 볼 수 있어요.

💡 전문가들도 놀란 놀라운 성능

IT 전문 매체들의 평가에 따르면, 첫 출시작임에도 불구하고 완성도와 호환성이 매우 뛰어나다는 평을 받고 있어요.
특히 로컬 AI 성능과 게이밍, 창작 작업(크리에이티브 워크플로우)에서 기대를 훨씬 뛰어넘는 뛰어난 성능을 보여준다고 해요.
마치 가방 속에 나만의 똑똑한 AI 두뇌를 넣고 다니는 것 같다는 극찬도 이어지고 있답니다.

🌐 전 세계 출시 이벤트와 참여 방법

세계 각국에서 RTX Spark를 직접 만져볼 수 있는 오프라인 행사가 진행돼요.
행사장에서는 AI가 무엇을 할 수 있는지 직접 확인하고, 다른 사람들과 소통할 수 있어요. (행사장은 공간이 한정되어 있으니 안내 사항을 꼭 확인해 보세요!)
온라인에서는 추억의 첫 윈도우 PC 이야기를 나누는 이벤트도 함께 열리고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 기술이라고 해서 꼭 개발자나 전문가만 쓸 수 있는 건 아니에요. 이번에 나온 RTX Spark는 우리 같은 일반 사용자들의 일상과 취미를 확 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있답니다.

Accelerating the search for antimicrobial peptides with Google Antigravity

Fri, 16 Oct 2026 01:08:03 +0900

요즘 뉴스를 보면 세균이 항생제에 버텨내는 문제 때문에 걱정이 많다는 이야기, 한 번쯤 들어보셨죠?

새로운 항생제를 찾는 일이 원래는 시간도 아주 오래 걸리고 복잡한 과정이라는데요. 구글이 이 과정을 훨씬 쉽게 만들어줄 똑똑한 도구를 선보였다고 해요. 복잡한 과학 이야기가 될까 봐 걱정되시나요? 걱정 마세요! 오늘 아주 쉽게 풀어드릴게요. 🦠

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1. 새로운 항생제가 필요한 이유와 ‘항균 펩타이드’

세균이 항생제에 내성을 가지게 되면서, 2050년에는 전 세계적으로 매년 수백만 명이 위험에 처할 수 있다는 경고가 나오고 있어요.
이를 막기 위해 전통적인 항생제 대신 주목받는 것이 바로 **‘항균 펩타이드(AMP)’**랍니다.
이 물질은 세균의 약점을 자연스럽게 공격하도록 진화해 와서, 세균이 내성을 쉽게 갖추기 어렵다는 장점이 있어요.

2. 숨겨진 단백질을 찾아내는 ‘ProtNLM’

전 세계 데이터베이스에는 수많은 아미노산 서열이 쌓여 있지만, 어떤 기능을 하는지 밝혀지지 않은 채 ‘단백질의 암흑 물질’처럼 남아있는 것들이 많아요.
구글은 아미노산 서열의 언어를 읽어내어 기능을 예측하는 딥러닝 모델 **‘ProtNLM’**을 개발했어요.
이 모델 덕분에 연구원들은 이름조차 없던 수백만 개의 데이터 속에서 유용한 단백질 기능을 정확하게 예측해낼 수 있게 되었죠.

3. AI와 연구원의 팀플레이, ‘구글 안티그래비티’

구글의 개발 플랫폼인 **‘구글 안티그래비티’**는 생물학자들이 빠르고 쉽게 유망한 타깃을 찾을 수 있도록 돕는 과학 작업대예요.
연구원이 방향을 제시하고 질문을 던지면, AI 에이전트는 복잡한 데이터베이스 조회와 구조 분석 등 손이 많이 가는 일을 척척 도맡아 해준답니다.
며칠씩 걸리던 데이터 검색 작업을 이제는 하나의 매끄러운 세션 안에서 끝낼 수 있게 되었어요.

4. 한눈에 보는 3D 캔버스와 연구 가속화

안티그래비티 안에는 **‘생체분자 구조 뷰어’**라는 3D 시각화 도구가 쏙 들어가 있어요.
연구원과 AI가 3D 화면을 함께 보면서 특정 부위를 짚어 가며 이야기를 나누고, 바로바로 의견을 주고받을 수 있죠.
예전에는 여러 프로그램을 따로 쓰며 복잡하게 거쳐야 했던 과정들이 한곳으로 모이면서, 과학자들이 실험에 더 집중할 수 있는 환경이 만들어졌어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 실험을 하는 과학자들을 위한 기술이지만, 우리에게 주는 시사점도 분명해요.

Preparing for the 2026 US midterms

Thu, 15 Oct 2026 03:33:00 +0900

선거철만 되면 다들 정치 이야기와 가짜 뉴스 때문에 피로감을 느끼시죠? 🗳️ AI 기술이 발전하면서 선거에 어떤 영향을 미칠지 걱정하시는 분들도 많을 텐데요. 오늘은 인공지능이 선거를 앞두고 어떻게 안전하게 관리되고 있는지 가볍게 살펴보려고 해요!

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1. 사람들이 AI를 정치에 어떻게 활용할까?

미국 사용자들의 대화 중 정치나 사회 이슈 관련 내용은 약 5.75%를 차지하고 있어요.
그중 투표나 선거와 직접 관련된 대화는 약 0.51%로 아주 적은 편이랍니다.
누굴 찍어야 할지 묻는 경우는 거의 없고(0.01%), 후보자의 입장을 알아보는 등 스스로 결정을 내리려는 질문이 대부분이었어요.

2. 믿을 수 있는 투표 정보를 바로 연결해 주기

투표소 위치나 등록 방법을 물어보면 신뢰할 수 있는 기관의 정보를 채팅창 안에서 바로 확인할 수 있도록 기능을 더했어요.
선거일 밤부터는 최신 개표 결과도 대화창에서 바로 안내받을 수 있게 준비하고 있답니다.

3. 정치적 편향 줄이기와 외부 검증

AI가 특정 입장에 치우치지 않도록 출시 전에 꼼꼼한 테스트를 거치고 있어요.
독립된 외부 기관들과 함께 AI가 민감한 주제를 어떻게 다루는지 시험해 보았고, 칭찬받은 부분뿐만 아니라 아쉬운 점(불필요한 반론을 덧붙이는 현상 등)까지 솔직하게 파악해 계속 고쳐나가는 중이에요.

4. 악용을 막기 위한 철저한 대비

선거를 방해하거나 유권자를 속이는 행위는 이용 정책으로 엄격하게 금지하고 있어요.
여러 단계로 쪼개서 수상한 작업을 시도하는 수법을 막기 위해 감시 시스템을 강화했고, 가짜 뉴스를 만들거나 외국에서 개입하려는 시도도 꾸준히 차단하고 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

선거철이나 정책 뉴스를 접할 때, 인공지능을 정보 검색 도구로 유용하게 활용해 보세요. 후보자의 공어나 과거 입장을 객관적으로 비교해보고 싶을 때 질문을 던지면, 치우치지 않은 정보를 빠르게 파악하는 데 큰 도움이 된답니다. 다만 AI의 답변은 참고용으로 활용하고, 공식적인 투표 정보는 신뢰할 수 있는 공공 기관의 안내를 꼭 함께 확인하는 지혜가 필요해요!

Singapore office and government MOU | Anthropic

Wed, 14 Oct 2026 17:30:00 +0900

AI 기술 소식이 들려올 때마다 “우리나라와는 어떤 관련이 있을까?” 궁금해하신 적 있으시죠? 오늘은 인공지능 기업 앤스로픽(Anthropic)이 싱가포르와 손을 잡은 반가운 소식을 준비했어요.

인공지능 서비스가 우리 일상에 깊숙이 들어오는 요즘, 싱가포르는 이를 어떻게 똑똑하고 안전하게 활용하고 있는지 함께 살펴볼까요? 💡

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싱가포르 지사 설립과 정부와의 협력

앤스로픽이 아시아태평양 지역의 다섯 번째 거점으로 싱가포르에 새 오피스를 열었어요.
싱가포르 디지털발전정보부(MDDI)와 업무협약(MOU)을 체결하며 현지 활동을 본격적으로 시작했답니다.
싱가포르는 인구 대비 AI 사용량이 세계에서 두 번째로 높을 정도로 AI에 대한 관심과 활용도가 높은 지역이에요.

공공 및 주요 기업들의 활발한 AI 도입

정부 기관인 싱가포르 정부기술청(GovTech)의 엔지니어와 기술진들이 시스템 현대화와 소프트웨어 개발에 AI를 적극적으로 쓰고 있어요.
동남아시아 최대 은행인 DBS와 국부펀드 GIC를 비롯해, 그랩(Grab), 쇼피를 운영하는 씨(Sea) 등 주요 기업들이 업무 효율성과 고객 서비스 향상에 AI를 활용하고 있습니다.
금융 등 규제가 엄격한 분야에서도 보안 기준에 맞춰 안전하게 AI를 이용할 수 있는 환경이 마련되어 있어요.

안전하고 책임 있는 AI 생태계 구축

이번 협약을 통해 양측은 AI 안전성, 보안, 모델 평가 분야에서 긴밀히 협력하기로 했어요.
싱가포르의 AI 안전 및 보안 관련 기관들과 기술 교류를 진행하며, 소상공인의 책임 있는 AI 도입과 공공 부문의 역량 강화를 돕기로 했습니다.
앤스로픽은 싱가포르 현지에 전담 팀을 두고 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술을 제공할 계획이에요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 기술 개발자가 아니더라도 우리에게 중요한 힌트를 준답니다. 싱가포르의 사례를 보면 정부와 대기업뿐만 아니라 다양한 규모의 기업들이 보안과 신뢰를 최우선으로 두고 AI를 업무에 똑똑하게 녹여내고 있어요.

ICYMI: What landed for AI builders in September 2026

Sat, 10 Oct 2026 00:38:39 +0900

안녕하세요! 요즘 날마다 새로운 기술이 쏟아져 나오는데, 인공지능(AI) 소식은 정말 눈 깜짝할 사이 바뀌는 것 같죠? 🤖

지난 9월 한 달 동안 AWS와 베드락(Bedrock) 생태계에도 엄청난 변화들이 찾아왔는데요. AI 모델 성능만 좋으면 끝이던 시절을 지나, 이제는 ‘비용은 적게 들면서 안전하게 업무를 맡기는 법’에 집중하고 있다고 해요. 과연 어떤 반가운 소식들이 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. 다양한 AI 모델과 안전한 에이전트 구축

오픈AI 모델 활용: 이제 AWS 보안을 유지하면서 오픈AI 모델을 사용할 수 있는 관리형 에이전트가 공개되었어요. 기존 AWS 권한 관리(IAM)를 그대로 쓰면서 감사 기능까지 챙길 수 있답니다.
새로운 모델 라인업: 오픈AI의 Astra, Sol, Luna 모델부터 클로드(Claude) 최신 버전, 그리고 2.8조 개의 매개변수를 자랑하는 Kimi K3와 Grok 시리즈까지 선택의 폭이 훨씬 넓어졌어요.

2. 가볍고 빨라진 에이전트 운영

효율적인 런타임: 에이전트 코어(AgentCore)의 메모리 관리 기능이 좋아져서 서버리스 에이전트가 더 빠르고 저렴하게 실행돼요. 실제로 쓴 만큼만 비용을 내는 구조랍니다.
토큰 비용 절감: 오픈소스 도구인 Strands 하네스를 쓰면 기존과 정확도는 똑같으면서도 토큰은 28%나 아낄 수 있어요. 작은 규모의 의사결정 모델인 Strands Decider 2B도 추가되어 속도가 더 빨라졌습니다.

3. 최신 데이터 연동의 자동화

자동 동기화: 셰어포인트, 원드라이브, 컨플루언스 등의 데이터를 매일, 매주, 매월 알아서 최신 상태로 유지해 주는 기능이 생겼어요.
다양한 연동 지원: 서비스나우, 세일즈포스, 젠데스크 등 업무에 자주 쓰는 도구들이 기본 연결 기능으로 추가되어 복잡한 코드를 따로 짤 필요가 없어졌답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 업데이트는 꼭 개발자가 아니더라도 우리 업무에 어떻게 AI를 더 실속 있게 쓸 수 있을지 방향을 잘 보여주고 있어요.

How Postman runs Agent Mode for 40 million developers on Amazon Bedrock

Sat, 10 Oct 2026 00:35:02 +0900

API 테스트나 문서 작업할 때 정말 유용하게 쓰이는 포스트맨(Postman), 다들 한 번쯤 들어보셨죠?

오랫동안 개발자들의 필수 도구였던 이 포스트맨이 무려 4000만 명의 사용자를 위한 AI 기능인 **‘에이전트 모드(Agent Mode)’**를 도입했다고 해요. 🤖

데모용 AI를 만드는 것과 전 세계 수천만 명이 쓰는 실서비스에 AI를 적용하는 것은 하늘과 땅 차이일 텐데요. 오늘 포스트맨이 아마존 베드락(Amazon Bedrock)을 활용해 이 거대한 기술적 허들을 어떻게 넘었는지 아주 쉽게 정리해 드릴게요!

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1. 화면 대신 ‘데이터’를 이해하게 만들기

포스트맨은 지난 11년 동안 사람이 마우스로 탭을 열고 사이드바를 누르며 쓰는 인터페이스였어요. 하지만 AI 에이전트는 화면을 보는 게 아니라 데이터를 기반으로 생각해야 하죠. 그래서 팀은 AI가 화면 조작을 흉내 내지 않고, 백그라운드에서 직접 API를 다룰 수 있도록 구조를 바꾸었답니다.

100년 전 손으로 모은 말, 인공지능이 이어 적다… SKT 한글날 캠페인 영상 ‘2026 말모이’ 공개

Fri, 09 Oct 2026 08:28:01 +0900

안녕하세요 이웃님들! 혹시 100년 전에 우리말을 지키기 위해 사람들이 전국을 누비며 사전을 만들었던 ‘말모이’ 이야기, 다들 한 번쯤 들어보셨죠?

요즘은 인공지능이 눈부시게 발전하고 있는 시대인데요. 이번에 SK텔레콤에서 한글날을 맞아 아주 뜻깊은 캠페인 영상을 공개했다고 해요. 옛날의 소중한 기록과 최신 기술이 만났다고 하니 왠지 호기심이 생기지 않으시나요? 오늘 그 소식을 알기 쉽게 쏙쏙 정리해 드릴게요!

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1. 100년 전의 기록과 인공지능의 만남

이번 SK텔레콤의 한글날 캠페인 영상 제목은 **‘2026 말모이’**예요.
100년 전 사람들이 손으로 직접 모았던 우리말의 소중한 기록들을, 현대의 인공지능 기술이 이어받아 다시 펼쳐낸다는 내용을 담고 있어요.
옛날의 아날로그 감성과 최신 기술이 어떻게 조화를 이루었는지 영상 속에서 확인할 수 있답니다.

2. 특별한 글꼴로 완성된 콘텐츠

이번 캠페인 소개 글은 SKT의 인공지능 모델인 ‘A.X K2’로 개발된 **‘말모이체’**를 사용해 작성되었어요.
기술이 단순히 편리함을 주는 것을 넘어, 우리말의 역사와 가치를 되새기는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 보여주는 대목이죠.

이용 / 활용 방안

이번 소식은 꼭 개발자가 아니더라도 우리말과 한글날의 의미를 색다르게 돌아볼 수 있는 좋은 계기가 돼요.

Into the Omniverse: How Developers Turn Ideas Into Simulations With Frontier AI Agents

Fri, 09 Oct 2026 06:06:35 +0900

복잡한 아이디어를 가상 세계로 뚝딱 만들어내는 이야기, 평소에 상상만 해보셨나요? 🤖

갑자기 이런 기술 소식을 들리면 왠지 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. AI와 가상현실 기술이 어떻게 우리의 상상을 현실로 만들어가고 있는지, 아주 쉽고 재미있게 정리해 드릴게요!

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### AI와 말로 소통하며 만드는 시뮬레이션

개발자들은 이제 말로 지시하는 AI 에이전트와 엔비디아의 기술(옴니버스 라이브러리)을 함께 활용해 가상 공간을 만들고 있어요.
복잡한 코딩을 길게 칠 필요 없이, 자연어로 수정 방향을 알려주면 AI가 척척 결과물을 만들어낸답니다.

### 로봇과 자율주행 테스트를 더 똑똑하게

휴머노이드 로봇: AI의 도움으로 창고 작업을 수행하는 로봇이나, 장애물을 넘는 스포츠 로봇의 움직임을 가상으로 미리 테스트해 볼 수 있어요.
자율주행과 센서 검증: 샌프란시스코 도로를 본뜬 가상 환경에서 날씨나 조명을 바꿔가며 자율주행 모델을 시험하고, 실제 센서 데이터와 얼마나 일치하는지 꼼꼼하게 비교합니다.

### 우주정거장부터 자동차 부품까지 실시간 구현

우주정거장 3D 모델에 실시간 데이터를 연결해 웹브라우저로 보거나, 자동차 부품을 분해할 수 있는 로봇용 공구를 가상으로 설계할 수 있어요.
카메라로 찍은 방 안의 모습을 편집 가능한 가상 스튜디오로 뚝딱 바꿔서 문이나 서랍이 잘 열리는지 테스트하기도 한답니다.

이용 방법 / 활용 방안

실제 업무와 아이디어 검증에 활용하기: 꼭 개발자가 아니더라도, 머릿속에만 있던 아이디어를 가상 공간에서 먼저 실험해보고 싶을 때 이 기술을 참고할 수 있어요.
시행착오 줄이기: 제품을 직접 만들거나 로봇을 현장에 배치하기 전에, 가상 시뮬레이션을 통해 미리 문제점을 발견하고 수정 비용을 아끼는 방안으로 활용된답니다.

여러분은 AI와 함께 가상 세계를 만드는 이런 기술을 보니 어떤 생각이 드시나요? 신기하기도 하고 내 일상엔 어떻게 다가올지 궁금해지기도 하죠? 😊

Pay-per-inference for AI agents: How BlockRun and Incarna use Amazon Bedrock AgentCore payments

Fri, 09 Oct 2026 03:33:29 +0900

AI 에이전트가 스스로 일하다가 필요한 서비스를 직접 결제할 수 있다면 믿으시겠어요? 🤖 오늘은 AI가 스스로 소액 결제를 안전하게 처리할 수 있게 해주는 최신 기술 소식을 전해드릴게요!

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1. AI 에이전트의 소액 결제 고민 해결

AI 에이전트가 작업을 수행하려면 모델 추론이나 웹 콘텐츠 접근 등 다양한 서비스를 이용해야 해요. 이때 발생하는 비용은 건당 1센트도 안 되는 아주 적은 금액인 경우가 많죠. 하지만 기존 신용카드 시스템은 이런 초소액 결제에 맞지 않고, 에이전트가 스스로 돈을 쓰게 하려면 결제 프로토콜 구축부터 지출 제한까지 복잡한 문제를 해결해야 했어요. ‘아마존 베드락 에이전트코어 페이먼츠(Amazon Bedrock AgentCore payments)‘는 바로 이 번거로움을 덜어주는 관리형 서비스랍니다.

2026 Usage Policy update

Fri, 09 Oct 2026 02:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! AI 기술이 날이 갈수록 똑똑해지면서, 한 번쯤 “이러다 영화처럼 위험한 일에 쓰이면 어쩌지?” 하고 걱정해 보신 적 있으신가요? 🤖

인공지능(AI) 기업 앤트로픽(Anthropic)이 AI를 더 안전하고 바르게 쓰기 위한 ‘2026 이용 정책(Usage Policy)’ 개정안을 발표했어요. 이번에 어떤 내용들이 바뀌었는지, 일상 속에서 우리가 주목해야 할 점은 무엇인지 알기 쉽게 정리해 드릴게요!

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1. 가짜 뉴스 및 기만 활동 금지 조항 신설

그동안 선거, 사생활, 사기 등 여러 곳에 흩어져 있던 규칙들을 하나로 묶었어요.
정치적이든 상업적이든 가짜 계정을 만들거나 여론을 조작하는 행위, 그리고 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 도구를 만드는 것을 엄격하게 금지해요.

2. 선거 방해 금지와 무기 개발 제한 구체화

선거 과정에서 유권자를 속이거나 투표를 방해하는 행위를 막기 위해 관련 조항을 더 날카롭게 다듬었어요. 단, 비영리단체의 언어 번역이나 공익 목적의 캠페인 등은 정상적으로 이용할 수 있답니다.
무기 개발 금지 원칙도 더 명확해져서, 무기를 직접 만드는 것뿐만 아니라 무기가 작동하는 데 필요한 소프트웨어나 자율주행 드론 등의 제어 부품 개발에도 AI를 쓸 수 없어요.

3. 감시 활동 제한 및 고위험 분야 가이드라인

동의 없는 사람을 추적하거나 법 집행 과정에서 누구를 수사하고 체포할지 AI가 결정하도록 하는 행위가 금지되었어요.
건강, 금융, 법적 권리 등 사람의 삶에 큰 영향을 미치는 중요한 분야에서는 반드시 전문가인 ‘사람(Human in the loop)‘이 최종 검토를 해야 한다는 규칙을 더 알기 쉽게 풀어썼습니다.

4. AI를 향한 지나친 학대 행위 방지 및 지원 지역 규정 명확화

목적 없이 AI 모델에게 지속적이고 잔인한 학대나 괴롭힘을 가하는 행동이 금지돼요. 실제로 클로드(Claude)가 너무 심한 괴롭힘을 당하면 대화를 스스로 끝낼 수 있는 기능과도 맞닿아 있답니다.
서비스 지원 지역 규정도 더 정확해져서, 서비스가 지원되지 않는 지역에 본사가 있거나 대주주가 있는 기업 등은 클로드를 이용할 수 없어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 정책 업데이트는 개발자뿐만 아니라 AI를 사용하는 우리 모두에게 중요한 이정표가 돼요.

Rally Up: ‘Gears of War: E-Day’ Launches on GeForce NOW

Thu, 08 Oct 2026 22:00:46 +0900

안녕하세요 여러분! 평소에 고사양 게임 좋아하시나요? 🎮 게임을 하려면 컴퓨터 용량이 부족하거나 그래픽 카드가 비싸서 망설여진 적, 다들 한 번쯤 있으실 거예요. 갑자기 이런 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠? 하지만 이제 걱정 끝이랍니다!

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1. 클라우드로 즐기는 대작 게임, ‘기어즈 오브 워: E-데이’ 출시

인기 시리즈의 프리퀄(이전 이야기)인 **‘기어즈 오브 워: E-데이’**가 지포스 나우(Geoforce NOW) 클라우드에 합류했어요.
마커스 페닉스와 돔 산티아고가 로커스트 호드에 맞서는 첫 전투를 고성능 그래픽으로 만날 수 있답니다.
고사양 컴퓨터나 거대한 설치 파일 없이도 노트북이나 맥, 모바일 기기 등 다양한 기기에서 바로 스트리밍으로 즐길 수 있어요.

2. 아마존 파이어 TV에서 더 간편해진 이용 방법

아마존 파이어 TV 사용자라면 앞으로 아마존을 통해 지포스 나우 멤버십을 직접 구매할 수 있게 돼요.
기기 설정부터 게임 플레이까지 훨씬 매끄럽고 편리한 길이 열린답니다. (앞으로 몇 주 내로 제공될 예정이에요!)

3. 총 10개의 게임과 데이 패스(Day Pass) 활용 팁

이번 주 지포스 나우를 통해 신규 출시작 7개를 포함해 총 10개의 게임이 클라우드에 찾아왔어요.
유료 멤버십 가입이 망설여진다면 **‘데이 패스’**로 먼저 가성비 있게 체험해 볼 수 있답니다.
데이 패스 이용 금액은 첫 월간 멤버십 가입 시 차감 적용받을 수도 있어서 부담이 적어요.

이용 방법 / 활용 방안

집에 고사양 게이밍 PC가 없거나, 비싼 그래픽 카드를 구매하기 부담스러우셨나요? 지포스 나우를 활용하면 스마트폰, 태블릿, 혹은 사양이 낮은 오래된 노트북으로도 최신 대작 게임을 마음껏 즐길 수 있어요. 특히 이번에 도입되는 ‘데이 패스’를 통해 주말 동안 가볍게 체험해 보고 나에게 잘 맞는지 확인해 보는 것도 아주 좋은 방법이랍니다. 아마존 파이어 TV를 사용 중이시라면 곧 더 간편해질 결제 시스템도 꼭 활용해 보세요!