AI는 자동화 도구가 아니다: 당신이 놓치고 있는 모델 능력의 진짜 정체
단순한 반복 업무의 자동화를 넘어 AI 모델의 추론 능력과 제품 설계의 상관관계를 분석하고, 실무자가 취해야 할 전략적 접근법을 제시합니다.
LLM추론
AI가 두 번 태어난 해: 모델 성능의 함정과 ‘망각’의 비용
단순한 파라미터 경쟁을 넘어 추론 능력의 진화와 데이터 오염이라는 딜레마 속에서, 기업이 실무에 AI를 도입할 때 반드시 고려해야 할 기술적 실체와 전략적 방향을 분석합니다.
2026년 AI의 ‘아폴로 11호’ 모먼트: 혁신인가, 통제 불능의 시작인가?
단순한 성능 향상을 넘어 자율적 추론 단계로 진입하는 2026년의 AI 모델들이 가져올 파괴적 변화와 실무자가 대비해야 할 기술적 리스크를 분석합니다.
AI 모델 성능의 함정: ‘이해’하는 AI와 ‘흉내’내는 AI의 결정적 차이
단순한 패턴 매칭을 넘어 실제 추론 능력을 갖춘 AI 모델을 선별하고, 이를 실제 제품 서비스에 성공적으로 이식하기 위한 기술적 분석과 전략적 접근법을 다룹니다.
AI 학습보다 추론이 더 어렵다? ‘추론 경제’가 바꾸는 인프라의 미래
거대 모델 학습의 시대를 넘어 실제 서비스 단계의 효율성을 결정짓는 ‘추론 아키텍처’가 AI 비즈니스의 생존을 결정하는 핵심 병목 지점으로 부상하고 있습니다.
유출된 ‘클로드 미토스’의 경고: AI가 사이버 보안의 판도를 바꾼다
앤스로픽의 미공개 모델 ‘클로드 미토스’ 유출 사건을 통해 본 AI의 초월적 추론 능력과 그로 인해 직면하게 될 치명적인 보안 위협 및 대응 전략을 분석합니다.