본문 바로가기
  • 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.
반응형

전체 글392

AI 코딩 시대, 개발자가 아니어도 앱을 만들 수 있을까｜Vibe Coding에서 Coding Agent까지 바뀌는 소프트웨어 개발 Ingress예전에는 프로그램을 만들려면 먼저 프로그래밍 언어를 배워야 했습니다.HTML과 CSS를 배우고,JavaScript나 Python을 익히고,데이터베이스를 공부하고,서버를 구축하고,오류가 발생하면 코드를 한 줄씩 찾아 수정해야 했습니다.그래서 좋은 아이디어가 있어도 프로그램을 직접 만드는 사람은 대부분 개발자였습니다.그런데 생성형 AI가 이 구조를 바꾸기 시작했습니다.처음에는 AI가 코드 몇 줄을 작성해주는 수준이었습니다.이후에는 사용자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 만들었습니다.그리고 2026년에는 한 단계 더 나아가고 있습니다.AI가 프로젝트 전체를 읽고, 계획을 세우고, 코드를 작성하고, 테스트하고, 오류를 수정하며 실제 소프트웨어 개발과정을 수행하는 Coding Agen.. 2026. 9. 28.
AI가 나를 기억하기 시작했다｜Personal AI·AI Memory가 만드는 개인비서 경쟁 IngressAI에게 매번 나를 다시 설명해야 한다면 진짜 개인비서라고 부를 수 있을까요?내가 어떤 일을 하는지,어떤 방식의 답변을 좋아하는지,지금 어떤 프로젝트를 진행하고 있는지,지난달에 어떤 결정을 했는지,다음 주에 무엇을 해야 하는지까지 AI가 기억한다면 이야기는 달라집니다.생성형 AI의 초기 경쟁은 누가 더 많은 지식을 가지고 있는가에 가까웠습니다.그다음에는 누가 더 어려운 문제를 추론하는가를 경쟁했습니다.AI Agent가 등장하면서는 누가 실제 일을 더 잘 수행하는가가 중요해졌습니다.그리고 2026년에는 또 하나의 경쟁이 본격화되고 있습니다.누가 사용자를 더 잘 이해하는가.OpenAI는 2026년 6월 ChatGPT의 메모리 시스템을 개선하면서 사용자의 선호·목표·진행 중인 프로젝트와 중요한 조.. 2026. 9. 28.
온디바이스 AI 시대가 온다｜왜 AI는 클라우드를 떠나 스마트폰과 PC 안으로 들어오나 Ingress지금까지 우리가 사용한 생성형 AI의 대부분은 멀리 떨어진 데이터센터에서 작동했습니다.사용자가 스마트폰이나 PC에서 질문을 입력하면 인터넷을 통해 서버로 전송되고, 데이터센터의 GPU가 AI 모델을 실행한 뒤 결과를 다시 사용자에게 보내주는 방식입니다.그래서 AI 산업의 중심에는 자연스럽게 거대한 데이터센터가 있었습니다.GPU가 필요했고,HBM이 필요했고,초고속 네트워크와 냉각시스템이 필요했으며,무엇보다 막대한 전력이 필요했습니다.그런데 최근 또 하나의 흐름이 빠르게 커지고 있습니다.AI를 데이터센터에서만 실행하지 않고 사용자의 스마트폰과 노트북, PC에서 직접 실행하는 것입니다.이것이 On-Device AI, 온디바이스 AI입니다.2026년 9월 Qualcomm은 Snapdragon 기반 .. 2026. 9. 28.
AI가 싸져도 비용은 왜 더 커질까｜토큰·추론비용·AI Agent가 만드는 새로운 AI 경제학 IngressAI는 계속 싸지고 있습니다.같은 수준의 작업을 수행하는 모델의 가격은 내려가고, 더 작은 모델도 과거 대형 모델에 가까운 성능을 보여주기 시작했습니다.그렇다면 자연스럽게 이런 생각이 듭니다.“AI가 싸지면 기업이 쓰는 AI 비용도 계속 줄어드는 것 아닐까?”그런데 2026년 AI 산업에서는 반대 방향의 이야기도 나오고 있습니다.AI 한 번을 사용하는 비용은 낮아질 수 있지만 기업과 사람들이 AI에게 맡기는 일의 양과 복잡성이 훨씬 빠르게 증가하고 있기 때문입니다.예전에는 AI에게 질문 하나를 던졌습니다.지금은 AI Agent가 검색하고,문서를 읽고,여러 모델을 호출하고,코드를 실행하고,결과를 다시 검증하며,몇 시간 동안 하나의 업무를 수행하기 시작했습니다.한 번의 답변에 1,000개의 토큰.. 2026. 9. 28.
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.
반응형

티스토리툴바