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  • If you can concentrate always on the present, you'll be a happy man.
  • Forget about failure. But we must never forget the lessons it has taught us.
  • A person who draws a dream for a long time finally resembles the dream.
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AI Agent에게 어디까지 권한을 줘도 될까｜프롬프트 인젝션·최소권한·승인 시스템의 새로운 보안 전쟁 IngressAI가 이메일을 읽는 것과 이메일을 보내는 것은 다릅니다.파일을 찾는 것과 파일을 삭제하는 것도 다릅니다.항공권 가격을 조사하는 것과 실제 결제를 하는 것은 더 큰 차이가 있습니다.그런데 AI Agent 시대가 시작되면서 이 경계가 빠르게 중요해지고 있습니다.앞선 글에서는 AI Agent가 몇 분짜리 질문을 넘어 몇 시간 동안 업무를 수행하고, 여러 Agent가 역할을 나눠 일하는 방향으로 발전하고 있다는 점을 살펴봤습니다.그렇다면 다음 질문은 자연스럽습니다.AI에게 일을 맡기려면 AI에게 권한도 줘야 하지 않을까?일정을 정리하려면 캘린더를 봐야 하고,메일 업무를 처리하려면 이메일에 접근해야 하며,문서를 수정하려면 파일을 열 수 있어야 하고,회사 업무를 처리하려면 내부 시스템에도 접근해야 합.. 2026. 9. 26.
AI Agent는 이제 몇 시간씩 일한다｜챗봇에서 디지털 노동자로 바뀌는 AI Ingress우리가 AI를 사용하는 방식이 다시 바뀌고 있습니다.처음에는 질문을 입력했습니다.AI가 답을 만들었습니다.그다음에는 문서를 작성하고, 이미지를 만들고, 코드를 생성하기 시작했습니다.그리고 AI Agent가 등장했습니다.이제 AI는 답을 만드는 데서 멈추지 않고 웹을 탐색하고, 파일을 읽고, 프로그램을 실행하고, 여러 도구를 사용하면서 실제 작업을 수행하기 시작했습니다.그런데 2026년 들어 또 하나의 변화가 빠르게 나타나고 있습니다.AI에게 한 가지 질문을 하는 것이 아니라 몇 시간짜리 ‘일’을 통째로 맡기는 방식입니다.“이 자료를 요약해줘”가 아니라,“자료를 찾아 비교하고 보고서를 작성해줘.”“이 코드가 왜 작동하지 않는지 알려줘”가 아니라,“프로젝트 전체를 확인하고 오류를 수정한 뒤 테스.. 2026. 9. 26.
World Model이란 무엇인가｜AI는 현실 세계의 물리법칙을 어떻게 배우나 IngressAI에게 컵이 떨어지는 영상을 보여주면 컵이 무엇인지는 알아볼 수 있습니다.하지만 여기서 한 단계 더 나아가,“1초 뒤에 이 컵은 어디에 있을까?”라고 물으면 이야기가 달라집니다.컵의 이동 방향과 속도, 중력, 바닥과의 충돌까지 어느 정도 이해해야 다음 장면을 예상할 수 있기 때문입니다.지난 L-01에서는 Physical AI를 살펴봤습니다.AI가 화면 속에서 글과 이미지만 만드는 것을 넘어 카메라와 센서로 현실을 보고 로봇의 몸을 움직이기 시작한다는 이야기였습니다.그렇다면 로봇이 현실에서 제대로 행동하려면 무엇이 필요할까요?단순히 지금 무엇이 보이는지를 알아보는 것만으로는 부족합니다.내가 이 행동을 하면 다음에 무슨 일이 일어날지 예상할 수 있어야 합니다.로봇이 컵을 밀면 컵이 어디로 움직.. 2026. 9. 26.
Physical AI 시대가 시작됐다｜AI는 어떻게 화면 밖으로 나와 로봇의 몸을 얻고 있나 Ingress지금까지 우리가 사용해온 AI는 대부분 화면 안에 있었습니다.질문을 입력하면 답을 만들고, 문서를 작성하고, 이미지를 생성하고, 프로그램 코드를 만들었습니다.AI Agent가 등장하면서 변화가 시작됐습니다.AI는 단순히 답을 생성하는 것을 넘어 여러 도구를 사용하고, 계획을 세우고, 작업을 이어서 수행하기 시작했습니다.그런데 다음 단계는 훨씬 더 큽니다.AI가 현실 세계에서 직접 움직이기 시작하고 있기 때문입니다.공장에서 부품을 옮기고,창고에서 물건을 분류하고,카메라로 주변 환경을 이해하고,사람의 말을 알아듣고,처음 보는 물체를 집고,여러 단계의 작업을 스스로 계획해 실행하는 AI 로봇이 개발되고 있습니다.이 흐름의 중심에 있는 개념이 바로 Physical AI입니다.Physical AI란 .. 2026. 9. 26.
AI가 만든 생산성의 돈은 누구에게 갈까｜노동자·기업·빅테크 사이에서 시작된 부의 이동 IngressAI가 일을 더 빠르게 해준다는 이야기는 이제 낯설지 않습니다.보고서를 작성하는 시간이 줄어듭니다.프로그램 개발 속도가 빨라집니다.고객 문의를 더 많이 처리할 수 있습니다.시장조사와 자료분석에 필요한 시간도 줄어듭니다.AI Agent가 발전하면 사람이 하나씩 지시하지 않아도 여러 단계의 업무를 이어서 수행할 수 있습니다.그런데 여기서 한 가지 중요한 질문이 빠져 있습니다.절약된 시간과 높아진 생산성의 경제적 가치는 결국 누구의 돈이 될까요?AI를 사용하는 노동자의 임금으로 돌아갈까요?AI를 도입한 기업의 이익이 될까요?AI 서비스를 제공하는 플랫폼 기업이 가져갈까요?GPU와 데이터센터를 공급하는 기업으로 이동할까요?아니면 AI와 자본을 이미 가지고 있는 사람들에게 더 많은 부가 집중될까요?직.. 2026. 9. 26.
AI 시대 1인 기업의 부상｜한 사람이 AI 팀을 거느리는 시대가 올까 Ingress회사를 만들려면 사람이 필요했습니다.사업계획을 세우는 사람이 필요했습니다.시장조사를 하는 사람이 필요했습니다.마케팅을 하고, 고객을 관리하고, 데이터를 분석하고, 홈페이지를 만들고, 회계자료를 정리하는 사람도 필요했습니다.그래서 기업의 규모가 커진다는 것은 대부분 사람의 숫자가 늘어난다는 것을 의미했습니다.그런데 AI가 이 오래된 공식을 조금씩 흔들고 있습니다.직전 I-03에서는 AI가 단순히 질문에 답하는 챗봇에서 실제 작업을 수행하는 AI Agent로 이동하는 흐름을 살펴봤습니다.J-03에서는 그 변화가 사람의 일자리 전체를 한꺼번에 없애기보다 먼저 직업 안의 업무를 재편할 가능성을 살펴봤습니다.그렇다면 그 다음 질문은 자연스럽습니다.한 사람이 여러 AI Agent와 일할 수 있다면 기업.. 2026. 9. 25.
AI가 일자리를 없앨까｜AI Agent 시대, 사라지는 일과 더 중요해지는 사람의 능력 IngressAI가 빠르게 발전할 때마다 가장 먼저 등장하는 질문이 있습니다.“결국 내 일자리도 AI가 가져가는 것 아닐까?”이 질문은 이제 막연한 미래 이야기가 아닙니다.AI는 글을 쓰고, 이미지를 만들고, 프로그램을 개발하는 수준을 넘어 자료를 조사하고 파일을 읽으며 여러 도구를 사용하는 AI Agent 단계로 이동하고 있습니다.직전 I-03에서 살펴봤듯 AI 산업의 중심도 단순히 좋은 답을 만드는 모델에서 실제 일을 수행하는 시스템으로 확대되고 있습니다.그렇다면 다음 변화는 어디에서 나타날까요?바로 사람이 하는 일입니다.하지만 여기에서 “AI가 발전하면 일자리가 사라진다”라는 한 문장으로 결론을 내려버리면 지금 일어나고 있는 변화를 제대로 볼 수 없습니다.2026년 6월 국제노동기구(ILO)가 공개.. 2026. 9. 25.
AI 에이전트 시대가 시작됐다｜챗봇 다음은 스스로 일하는 AI인가 Ingress우리는 불과 몇 년 전까지만 해도 AI에게 질문했습니다.“이 문서를 요약해줘.”“이메일을 작성해줘.”“이 코드를 고쳐줘.”“여행 일정을 만들어줘.”사람이 질문하면 AI가 답하는 구조였습니다.하지만 2026년 AI 산업에서 중요한 변화가 나타나고 있습니다.AI가 단순히 답을 만드는 단계에서 실제 일을 수행하는 단계로 이동하고 있기 때문입니다.사용자가 목표를 주면 AI가 필요한 정보를 찾고, 웹을 탐색하고, 파일을 읽고, 코드를 실행하고, 여러 도구를 사용하며 작업을 여러 단계에 걸쳐 수행하는 AI Agent·Agentic AI가 빠르게 확대되고 있습니다.OpenAI는 2026년 9월 장시간 실행되는 클라우드 에이전트를 구축하기 위한 Agents API를 공개했습니다.Google은 Gemini의.. 2026. 9. 25.
액체냉각·Direct-to-Chip·Immersion Cooling 기술 전쟁｜AI 데이터센터는 왜 공랭식 냉각을 넘어 물로 GPU를 식히나 Ingress실리콘 포토닉스·CPO 광통신 기술 전쟁｜AI 데이터센터는 왜 전기 대신 빛으로 데이터를 보내려 하나에서는 Silicon Photonics와 CPO를 따라가며 AI 데이터센터에서 데이터가 이동하는 방식이 전기에서 빛으로 확장되는 과정을 살펴봤습니다.그런데 네트워크의 전력효율을 높여도 사라지지 않는 문제가 하나 있습니다.바로 열입니다.GPU가 계산하면 열이 발생합니다.CPU와 HBM도 열을 발생시킵니다.전원공급장치와 네트워크 장비에서도 열이 나옵니다.그리고 AI 서버 한 대에 더 많은 GPU를 집적하고 랙 하나에 더 많은 연산성능을 넣을수록 단위 면적에서 발생하는 열은 더욱 커집니다.과거 데이터센터는 차가운 공기를 서버에 공급하고 뜨거워진 공기를 다시 냉각하는 방식으로 대부분의 열을 처리했습니.. 2026. 9. 25.
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