“이번 달 API 비용이 왜 이렇게 나왔지?” 결제 내역을 확인한 순간 눈을 의심했다. Claude Code를 도입하고 나서 개발 생산성은 비약적으로 올랐지만, 정작 내 지갑은 생각보다 훨씬 빠르게 털리고 있었다. 범인은 바로 우리가 인식하지 못하는 사이에 쏟아지는 ‘출력 토큰’의 낭비였다. 보이지 않는 비용, Extended Thinking의 함정 Claude Code를 사용하다 보면 모델
나는 최근 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 넘어 분자 구조와 단백질 서열이라는 ‘생명의 언어’를 어떻게 해석하는지에 깊이 매료되어 있다. 단순히 챗봇과 대화하는 수준을 넘어, 실제 질병을 치료하는 약물을 설계하는 과정에 AI가 개입한다는 사실은 전율마저 느끼게 한다. 특히 최근 컨버지바이오(Converge Bio)가 거둔 성과와 그들이 주장하는 ‘시스템적 접근’은 AI 엔지니어로서 매우 흥미
단순한 친환경 캠페인 뉴스라고 생각했다. 하지만 1GW(기가와트)라는 숫자를 데이터센터의 전력 소모량과 연결해 보니, 이것은 환경 보호가 아니라 생존을 위한 처절한 ‘에너지 확보 전쟁’에 가까웠다. AI라는 거대한 괴물을 먹여 살리는 법 최근 메타(Meta)가 일주일 만에 약 1GW 규모의 태양광 에너지를 확보했다는 소식이 들려왔다. 텍사스주 러벅(Lubbock) 인근의 대규모 태양광 발전소
끝없이 펼쳐진 초록빛 논 위로 짙은 회색빛 연기가 피어오르는 풍경이 머릿속에 그려진다. 매년 반복되는 논 그루터기 소각의 매캐한 냄새와 85배나 강력한 온실가스라는 메탄의 보이지 않는 위협이 교차하는 지점이다. 데이터 시트 속 12%라는 숫자, 즉 전 세계 인위적 메탄 배출량의 상당 부분이 우리가 매일 먹는 쌀에서 나온다는 사실을 마주했을 때의 당혹감은 생각보다 컸다. 논바닥의 보이지 않는
며칠 전 낡은 지도 한 장을 펼쳐 들고 동해의 끝자락을 가만히 짚어보았습니다. 육지에서 직선거리로 130.3km, 죽변곶에서 가장 가깝다고는 하지만 여전히 아득하게 느껴지는 그곳에는 거대한 화산의 숨결이 그대로 남아 있었습니다. 단순히 관광지로만 알았던 울릉도가 사실은 바다 밑 2,200m의 심해에서부터 3,000m 넘게 솟아오른 거대한 성층 화산의 꼭대기라는 사실을 깨달았을 때, 섬을 바라
화려한 조명이 쏟아지는 무대 위, 스피커를 뚫고 나오는 날카로우면서도 단단한 고음이 공연장을 가득 채운다. 음향 조건이 완벽하지 않은 장소에서도 주저함 없이 뻗어 나가는 그 목소리는 듣는 이의 가슴을 단숨에 뻥 뚫어주는 쾌감을 선사한다. 에스파의 윈터가 보여주는 무대 위 장악력은 단순한 기술적 숙련도를 넘어, 그녀가 가진 시원시원한 성격과 정면 돌파하는 에너지가 결합된 결과물처럼 느껴진다.
단 한 명의 결정이 전 세계 금융 시장을 흔들고 국경의 경계를 바꾸는 일은 정말 가능한 일일까. 단순히 한 국가의 수장을 넘어 지구촌의 질서를 재편하는 ‘미국 대통령’이라는 직책이 가진 무게감은 때로는 경외심을, 때로는 공포를 불러일으킨다. 우리는 뉴스 속의 단편적인 모습만 보지만, 그 이면에는 헌법과 행정명령이라는 정교한 시스템이 작동하고 있다. 권력의 정점, 대통령이 움직이는 방식 미국
요즘 개발자들의 커뮤니티와 테크 뉴스레터에서는 AI가 디버깅 시간을 절반으로 줄였다는 찬사가 끊이지 않고 있다. GPT-5.1이나 Cursor 같은 도구들이 코드베이스 전체를 읽고 버그의 근본 원인을 짚어내는 모습은 마치 마법처럼 보인다. 하지만 속도가 빨라진 만큼, 정작 개발자가 머리를 싸매고 로직을 추적하며 얻었던 ‘깊은 이해’의 시간은 빠르게 사라지고 있다. 마법처럼 빨라진 디버깅의 시
“결국 AI 경쟁의 승패는 누가 더 많은 GPU를 가졌느냐가 아니라, 그 GPU를 돌릴 전기를 누가 더 안정적으로 확보하느냐에 달렸다.” 업계 관계자들 사이에서 심심치 않게 들려오는 이 말은 이제 단순한 예측을 넘어 현실이 되고 있다. 최근 메타(Meta)가 일주일 만에 1GW에 달하는 태양광 전력을 확보했다는 소식은 AI 모델의 크기가 커질수록 전력 인프라가 곧 경쟁력이 된다는 사실을 극명
단순히 LLM이 도구를 호출하고 그 결과를 다시 입력받는 루프만으로 복잡한 업무를 완결 지을 수 있다고 믿는 것이 과연 가능할까. 많은 이들이 에이전트를 구축하며 겪는 좌절은 모델이 계획을 세우지 못하고 길을 잃거나, 작업이 길어질수록 맥락을 놓쳐버리는 이른바 ‘얕은(shallow)’ 에이전트의 한계에서 온다. 과연 LangChain이 제시한 ‘딥 에이전트(Deep Agents)’라는 개념이