AI 에이전트 일상화
AI 모델 성능보다 "그 모델을 얼마나 싸고 빠르게 굴리냐"가 이제 진짜 전쟁터야 — 그 안의 물리법칙과 가격표를 이번에 처음으로 제대로 풀어줘.
DeepSeek이 1년 4개월 만에 꺼낸 V4 — 크기는 2.5배 키우면서 연산비용은 3분의 1, 메모리는 10분의 1로 줄인 기술 충격파.
AI가 이미 수학·과학·보안의 "쉬운 과실"을 딸 수 있는 수준에 왔고, 우리에게 남은 도망 방향은 딱 두 갈래야.
Anthropic의 핵심 코드가 통째로 유출됐는데, 진짜 문제는 "이게 잘못이냐"가 아니라 "앞으로 이런 일이 아무렇지 않게 반복될 것"이라는 거야.
AI가 검증 가능한 목표만 주면 알아서 달리는 시대 — 근데 그 목표 자체를 세팅하는 능력이 이제 진짜 실력이야.
AI 시대엔 "도구를 잘 쓰는 법"보다 "목표를 명확히 정하고 루프를 돌리는 법"이 전부고, 그걸 못 하면 당신 자리를 AI가 아니라 AI 쓰는 다른 사람이 차지한다.
AlphaGo가 세상을 뒤흔든 2016년부터 AI가 스스로 연구하는 2026년까지 — 10년을 같이 살아온 사람들이 "그래서 지금 우리 뭐 해야 돼?"를 솔직하게 풀어놓은 회고록.
AI가 뚝딱 만들어주는 "딸깍"의 시대가 왔는데, 진짜 싸움은 AI도 막히는 "덜컹" 구간을 사람이 어떻게 뚫느냐에 있어.
비밀 레시피 같은 건 없어 — AI 모델 싸움은 결국 기본기(좋은 데이터·안정적 인프라·많은 연산)가 이기는 게임이야.
AI가 뭐든 딸깍 만들어주는 시대, 신나야 할 것 같은데 왜 다들 우울하냐는 얘기 — 그리고 그 우울에서 빠져나오는 방법.
AI가 코드 100만 줄을 40일에 짜주는 시대, 이제 중요한 건 "무엇을 만드냐"가 아니라 "AI한테 어떻게 일을 시키는 구조를 만드냐"야.
AI 에이전트가 "뭐든 할 수 있는" 시대가 딸깍 열렸고, 살아남으려면 코딩 실력 말고 **암묵지(남들이 모르는 내 도메인 감각)** 밖에 무기가 없어.
ChatGPT가 글 세상을 바꾼 것처럼, VLA라는 기술이 로봇 세상을 통째로 바꾸려 하고 있어 — 그 원리·현황·기회를 한 방에 정리한 입문편.
AI가 토큰 하나를 만드는 그 찰나의 여정을 이야기로 풀어보니, 프롬프트가 왜 중요한지가 한 방에 보인다.
AI한테 좋은 걸 뽑으려면 "전문가 말투 흉내"가 아니라 그 분야의 진짜 단어들을 앞에 깔아줘야 해 — 그 이유가 트랜스포머의 작동 원리에 있어.