ChatGPT나 Claude를 쓰다 보면 가끔 이런 생각이 듭니다. '이게 왜 이렇게 갑자기 똑똑해졌지?' 저도 처음엔 그냥 코드 보조 도구 정도로 썼는데, 어느 순간부터 API 설계나 SQL 최적화까지 제법 쓸 만한 결과를 내놓더군요. 그때부터였습니다. AI 성능 뒤에 어떤 인프라가 받쳐주고 있는지, 그리고 그 인프라를 둘러싼 산업의 흐름이 지금 어디쯤 와 있는지 궁금해진 것이. 이 글은 GPU부터 광통신까지, AI 산업의 병목이 어떻게 이동하고 있는지를 개발자 시각으로 풀어본 기록입니다. GPU가 먼저 터진 이유 — AI 학습의 병목AI 모델을 처음 만들 때 가장 중요한 작업은 '학습'입니다. 방대한 데이터를 모델에 집어넣고 반복적으로 최적화하는 과정인데, 이 작업에는 복잡한 연산 하나를 깊게 파는 ..

Gemini를 "이거 알려줘" 용도로만 쓰고 있다면, 사실 그 기능의 10%도 못 쓰고 있는 겁니다. 저도 처음엔 그랬습니다. 개발 업무 중 막히는 부분을 물어보고, 블로그 초안 좀 부탁하는 게 전부였거든요. 그런데 직접 써보면서 생각이 완전히 바뀌었습니다. Gemini는 답변 도구가 아니라 결과물 생성 도구였습니다. 질문만 해서는 안 되는 이유 — 구글 연동이 핵심이다일반적으로 AI 툴은 "질문하면 답변해 주는 것"이라고 알려져 있습니다. 저도 그 믿음 그대로 한동안 Gemini를 써왔습니다. 그런데 실제로 부딪혀 보니 이건 절반도 맞지 않는 이야기였습니다.Gemini의 진짜 강점은 구글 워크스페이스(Google Workspace)와의 연동에 있습니다. 여기서 구글 워크스페이스란 Gmail, Goog..

ChatGPT 시장점유율이 1년 만에 86%에서 56%로 떨어졌습니다. 숫자로만 보면 꽤 큰 변화인데, 저도 실제로 이 흐름을 피부로 느끼고 있습니다. 예전엔 코드 오류 하나도 무조건 ChatGPT부터 켰는데, 요즘은 하루에도 두세 가지 AI를 번갈아 씁니다. 브랜드가 아니라 "이 작업에 뭐가 맞지?"를 먼저 묻게 된 거죠. 시장점유율로 읽는 AI 판도 변화여러분은 지금 어떤 AI를 주로 쓰고 계신가요? 1~2년 전만 해도 이 질문에 대부분 "ChatGPT요"라고 바로 답했을 겁니다. 저도 마찬가지였습니다. 개발 업무를 하면서 코드 오류를 물어보거나 보고서 초안을 잡을 때 거의 반사적으로 ChatGPT 탭을 먼저 열었으니까요.그런데 최근 수치를 보면 분위기가 확실히 달라졌습니다. 2026년 3월 기준 C..

솔직히 처음 박스를 받았을 때까지만 해도 "또 두껍고 무거운 장난감이겠지"라고 생각했습니다. AI 글라스를 몇 번 써본 경험이 있는데 매번 무게와 디자인에서 먼저 포기하게 됐거든요. 그런데 Even Realities G2는 달랐습니다. 진짜 안경이라고 해도 믿을 만한 외형에, 개발자로서 실제 업무에 쓸 수 있겠다는 확신이 들었습니다. 이 글에서는 제가 직접 착용하고 써보면서 느낀 것들을 솔직하게 정리했습니다. 착용감 — AI 글라스인데 왜 이렇게 가볍지?AI 글라스를 처음 착용했을 때 가장 많이 느끼는 불편함이 뭔지 아시나요? 바로 무게입니다. 저도 이전에 다른 스마트 글라스를 써보면서 한 시간도 안 돼서 벗어둔 적이 있습니다. 그런데 Even Realities G2를 처음 쓰는 순간, 예상 밖의 가벼..

ChatGPT가 AI 시대를 열었다고 생각하셨나요? 사실 AI 기술의 원조는 구글이었습니다. 알파고도 구글에서 나왔고, 수십 년간 쌓아온 검색·영상·이미지 데이터도 구글이 가장 많이 갖고 있습니다. 저도 처음에는 ChatGPT만 쓰면 된다고 생각했는데, 직접 여러 도구를 써보면서 생각이 완전히 바뀌었습니다. 어떤 AI를 골라야 할지 고민 중이시라면, 저와 같은 고민을 하셨던 분들이 꽤 많을 겁니다. 3년 만에 뒤집힌 AI 판도, 왜 지금 Gemini인가2022년 말 ChatGPT가 세상에 나왔을 때, 구글은 사내에서 '코드 레드(Code Red)'를 선언했습니다. 코드 레드란 조직 내부에서 최고 수준의 비상 대응 체계를 발동하는 것을 의미합니다. 그런데 불과 3년이 지난 2026년 초, 이번에는 Open..

수능 수학 문제 30문제를 AI 글라스 하나로 18분 만에 풀었더니 96점이 나왔습니다. 처음 이 결과를 접했을 때 저는 솔직히 좀 멍했습니다. 개발 업무를 하면서 AI 도구를 매일 쓰는 입장이라 기술 발전에 어느 정도 익숙하다고 생각했는데, 이건 예상보다 훨씬 빠르게 현실로 들어온 이야기였습니다. 실제 테스트 결과: AI 글라스는 이미 1등급 수준현재 시중에 나와 있는 AI 글라스 중 시험 부정행위에 실질적으로 활용될 수 있는 제품은 크게 세 가지로 압축됩니다. 메타 레이벤 디스플레이, 이븐 리얼리티, 그리고 로키드 AI 글라스입니다. 이 중 이븐 리얼리티는 카메라가 없어 문제 스캔이 불가능하고, 메타 제품은 현재 한글 지원이 되지 않아 사실상 한국 시험에서 쓰기 어렵습니다. 결국 현 시점에서 가장 위..

갤럭시 스마트폰 사용자의 상당수가 AI 기능을 거의 활용하지 못하고 있다는 조사 결과가 있습니다. 저도 솔직히 그랬습니다. 수백만 원짜리 폰을 쓰면서 전화, 카카오톡, 유튜브가 전부였으니까요. 그러다 업무에서 긴 자료를 매일 검토해야 하는 상황이 생기면서 처음으로 갤럭시 AI를 제대로 들여다봤습니다. 써보고 나서 솔직히 조금 허탈했습니다. 이걸 왜 이제야 알았나 싶어서요. 웹페이지 요약: 5분짜리 기사를 20초로 줄이는 방법삼성 인터넷 브라우저에는 온디바이스 AI(On-Device AI) 기반의 요약 기능이 내장되어 있습니다. 여기서 온디바이스 AI란 서버를 거치지 않고 스마트폰 칩셋 안에서 직접 연산을 처리하는 방식을 의미합니다. 쉽게 말해 인터넷이 불안정한 환경에서도 AI 기능이 작동할 수 있다는 ..

솔직히 저는 성경이나 불경을 제대로 읽어본 적이 없습니다. 종교에 딱히 관심이 없었던 것도 있지만, 2,000년 전 텍스트를 처음부터 끝까지 완독할 자신이 없었던 것도 사실입니다. 그런데 AI가 성경 66권과 초기불경 170여 권을 동시에 분석해 공통 메시지를 한 문장으로 뽑아냈다는 이야기를 접하고 나서, 잠깐 멈추게 됐습니다. 두 경전이 표현은 달라도 결국 같은 방향을 가리킨다면, 그 방향이 제 일상과 얼마나 닿아 있는지 한번 따져보고 싶었습니다. AI가 두 경전에서 찾아낸 공통 메시지AI가 성경과 불경을 분석했다고 하면 "그냥 키워드 검색 아니야?"라고 생각하는 분들도 있는데, 실제로 작동 방식은 조금 다릅니다. 대형 언어 모델(LLM)은 수백억 개의 단어를 학습하는 과정에서 문장 사이의 의미 관계를..

솔직히 저는 건설 현장에 로봇이 들어간다는 말을 처음 들었을 때 반쯤 믿었습니다. 공장에서 자동차를 찍어내듯 집을 만든다는 개념 자체가 어딘가 과장된 마케팅처럼 느껴졌거든요. IT 개발 일을 하면서 자동화 시스템이 실제로 어느 수준까지 가능한지 눈으로 꽤 많이 봐왔는데, 건설만큼은 여전히 사람 손이 압도적으로 많이 필요한 분야라고 막연히 생각하고 있었습니다. 그런데 실제 영상을 보고 나서 그 생각이 꽤 많이 바뀌었습니다. 스마트 팩토리에서 집이 만들어지는 방식공간제작소가 운영하는 이 공장은 축구장 세 개 크기의 실내 공간에 150억 원 상당의 산업용 로봇이 가동 중입니다. 8시간에 두 채. 이 숫자를 처음 들었을 때는 솔직히 단위가 잘못된 줄 알았습니다.이곳에서 사용하는 공법은 OSC(오프사이트 컨스트..

2,000년 동안 아무도 몰랐던 문양이 단 6개월 만에 300개 넘게 발견됐다면, 그게 가능한 일이라고 생각하시겠습니까? 저는 처음 이 수치를 접했을 때 솔직히 반신반의했습니다. 100년 치 연구 성과를 AI가 6개월 만에 따라잡았다는 건, 기술이 발전했다는 말 한마디로 넘기기엔 너무 묵직한 숫자였기 때문입니다. 페루 나스카 사막에 새겨진 거대한 지상화, 나스카 라인. 이 오래된 수수께끼를 푸는 방식이 2024년을 기점으로 완전히 달라졌습니다. AI 분석이 바꾼 고고학의 속도일본 야마가타 대학의 마사토 사카이 박사 연구팀은 2018년부터 나스카 라인 연구에 딥러닝 기반의 이미지 인식 모델을 도입했습니다. 여기서 딥러닝이란 인간의 신경망 구조를 모방해 대량의 데이터에서 스스로 패턴을 학습하는 AI 기술을 ..