정보부자

짙은 초록색 벼 잎사귀 끝이 누렇게 타들어 간 논바닥, 그 위로 쏟아지는 40도의 가마솥더위가 지면을 아지랑이처럼 흔듭니다. 흙먼지가 섞인 바람 소리 사이로 농부의 깊은 한숨이 섞여 들고, 스마트폰 화면 속 기상청 앱에는 연일 ‘폭염 경보’라는 붉은 글씨가 깜빡입니다. 전통적인 경험만으로는 도저히 예측할 수 없는 변덕스러운 날씨 앞에서, 이제 농촌은 데이터라는 새로운 무기를 들기 시작했습니다

단순한 환경 보호 캠페인이나 기업의 이미지 제고를 위한 홍보성 기사처럼 보였다. 하지만 1GW(기가와트)라는 숫자의 무게를 가늠해 보는 순간, 이것은 단순한 ‘착한 기업’ 놀이가 아니라 생존을 위한 처절한 자원 확보 전쟁임을 깨닫게 된다. 거대 언어 모델이 뱉어내는 문장 하나하나가 사실은 엄청난 양의 전기를 집어삼키는 과정이라는 점을 상기하면, 이번 메타의 결정은 매우 전략적인 움직임이다.

나는 최근 실리콘밸리의 투자 흐름을 살피다 Converge Bio라는 이름 앞에 멈춰 섰다. 단순한 자금 조달 소식을 넘어, 그 뒤에 포진한 투자자들의 면면이 심상치 않았기 때문이다. Bessemer Venture Partners 같은 전통의 강자는 물론, Meta와 OpenAI, 그리고 Wiz의 핵심 임원들이 개인적으로 움직였다는 점이 내 호기심을 자극했다. 자본의 흐름이 가리키는 새로운

“결국 LLM은 확률적인 텍스트 생성기일 뿐인데, 어떻게 복잡한 추론을 완벽하게 수행하겠어?” 어느 개발 커뮤니티에서 본 이 회의적인 시각은 오랫동안 AI 업계의 상식처럼 통했다. 하지만 최근 랭체인(LangChain)이 제시하는 딥 에이전트(Deep Agents)의 접근 방식은 그 한계를 정면으로 돌파하려 한다. 단순히 다음 단어를 예측하는 것이 아니라, 스스로 계획을 세우고 수정하며 목표

과연 기계가 ‘상상 속의 존재’를 논리적으로 분석할 수 있을까. 현실에 존재하지 않는 생명체의 증상을 정의하고 그 원인을 찾아내는 과정이 단순한 데이터 매칭을 넘어선 ‘추론’이 될 수 있을지 궁금했다. 논리가 지배하는 AI의 세계에 판타지라는 불확실성을 주입했을 때 어떤 균열과 발견이 일어날지 확인하고 싶었다. 가상의 질병과 논리의 체계 처음 시도한 것은 AI에게 가상의 생태계를 학습시키는

나는 얼마 전 유튜브 알고리즘에 이끌려 기안84의 일상 영상을 다시 찾아보게 됐다. 예전에는 그저 ‘특이한 사람’ 혹은 ‘예능 캐릭터’로만 생각했는데, 어느 순간부터 그가 보여주는 무심한 태도가 묘하게 내 마음을 건드리는 지점이 있었다. 정돈되지 않은 집안 풍경과 멍하니 창밖을 바라보는 그의 뒷모습을 보며, 나는 내가 그동안 얼마나 많은 ‘정답’의 틀에 나를 가두려 애썼는지 깨달았다. 계산되

나는 얼마 전 기후 테크 관련 뉴스레터를 읽다가 쌀 농사와 AI의 결합이라는 생소한 주제에 꽂혔다. 단순히 ‘스마트 팜’이라는 모호한 단어로 뭉뚱그려 생각했는데, 실제로는 메탄가스 배출 감소와 수확량 보존이라는 아주 구체적인 전쟁을 치르고 있다는 점이 흥미로웠다. 특히 데이터 기반의 정밀 농업이 어떻게 농민들의 실제 수익과 직결되는지 궁금해져 관련 기술 스택과 구현 방식을 깊게 파헤쳐 보기로

나는 최근 빅테크 기업들의 전력 확보 전쟁에 관한 기사를 읽다가 메타(Meta)가 이번 주에 무려 1GW(기가와트) 규모의 태양광 전력을 구매했다는 소식을 접했다. 단순히 ‘친환경 경영’이라는 구호 아래 이루어지는 CSR 활동이라고 생각하기엔 그 규모가 너무 압도적이었다. 1GW라는 숫자가 정확히 어느 정도의 파괴력을 가지는지, 그리고 왜 하필 지금 메타가 이런 선택을 했는지 궁금해져 관련

나는 얼마 전 실리콘밸리의 투자 동향을 살피던 중 Converge Bio라는 생소한 이름의 스타트업이 2,500만 달러 규모의 자금을 조달했다는 소식을 접했다. 단순히 금액이 커서 놀란 것이 아니라, 그 뒤에 붙은 투자자들의 명단이 예사롭지 않았기 때문이다. 베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners) 같은 전통의 강자는 물론, 메타(Meta)와 OpenAI, 그리고

나는 최근 LangGraph와 LangChain의 업데이트 내역을 훑어보다가 ‘Deep Agents’라는 개념에 꽂혔다. 그동안 내가 짰던 에이전트들은 대부분 단순한 루프 구조였고, 복잡한 작업이 들어가면 금세 길을 잃고 엉뚱한 답변을 내놓기 일쑤였다. 과연 구조적인 깊이를 더한다는 것이 단순한 마케팅 용어인지, 아니면 실제로 LLM의 추론 능력을 끌어올리는 돌파구가 될 수 있을지 궁금해져