정보부자

복잡한 미로 앞에 선 팩맨이 유령을 피해 모든 점을 먹기 위해 어떤 생각을 할까. 단순히 무작위로 움직이는 것이 아니라, 현재 위치에서 가능한 모든 선택지를 계산하고 가장 효율적인 경로를 찾아내는 과정이 과연 단순한 ‘운’에 불과할까. 우리가 직관적으로 수행하는 문제 해결 과정을 수학적 구조로 옮겨놓은 것이 바로 인공지능의 상태 공간 탐색이다. 세상을 상태와 행동으로 정의하는 문제 정식화 인

요즘 개발자 커뮤니티와 테크 피드에서는 터미널에서 직접 구동되는 에이전트형 AI 도구에 대한 논의가 뜨겁다. 특히 Anthropic이 선보인 Claude Code는 단순한 코드 완성을 넘어 스스로 계획을 세우고 파일을 수정하는 ‘에이전틱(Agentic)’한 특성 덕분에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 강력한 성능만큼이나 빠르게 소모되는 토큰 비용과 그로 인한 세션 종료 문제는 실무자들 사이에

“챗GPT처럼 프롬프트 하나 던진다고 바로 신약 후보 물질이 툭 튀어나올 것 같나요?” Converge Bio의 CEO 도브 거츠(Dov Gertz)가 던진 이 질문은 현재 AI 신약 개발 업계가 마주한 가장 뼈아픈 지점을 찌릅니다. 벤치마크 점수가 높은 모델과 실제 생물학자가 실험실에서 사용할 수 있는 시스템 사이에는 거대한 간극이 존재하기 때문입니다. 단순히 ‘똑똑한 모델’을 만드는 단계

나는 최근 AI 모델들의 파라미터 수가 기하급수적으로 늘어나는 것을 보며, 이 거대한 지능을 유지하기 위해 얼마나 많은 전기가 소모될지 문득 궁금해졌다. 단순히 GPU 몇 장을 더 꽂는 수준이 아니라, 도시 하나를 먹여 살릴 법한 전력망이 필요하다는 사실이 피부로 느껴지는 요즘이다. 마침 메타가 이번 주에 1GW 규모의 태양광 전력을 확보했다는 소식을 접하고, AI 경쟁의 본질이 결국 ‘에너

그저 평화로운 논 풍경이라고 생각했다. 하지만 그 고요한 물결 아래에서는 지구 온난화를 가속하는 강력한 메탄가스가 쉼 없이 뿜어져 나오고 있었다. 우리가 매일 먹는 쌀 한 톨 뒤에 숨겨진 이 거대한 기후 위기를 해결하기 위해, 뉴욕의 한 AI 스타트업이 아주 정교한 디지털 도구를 들고 인도 농촌으로 향했다. 논바닥의 보이지 않는 적, 메탄가스를 추적하다 벼농사는 전 세계적으로 매우 중요한 식

짙은 코발트색 바다 위로 깎아지른 듯한 잿빛 절벽이 솟아 있고, 코끝에는 짭조름한 해풍과 진한 흙 내음이 섞여 들어온다. 성인봉의 984m 높이에서 내려다보는 나리분지의 초록빛 물결은 마치 거대한 초록색 융단을 깔아놓은 듯 눈이 시리다. 파도가 바위에 부딪혀 하얗게 부서지는 소리가 귓가를 때릴 때면, 이곳이 육지에서 130km나 떨어진 고립된 낙원임을 실감하게 된다. 잠들지 않은 거대한 화산