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구글 노트북LM(NotebookLM) 활용법 | 분석 AI 업무 활용

매일 쏟아지는 수십 장의 보고서나 복잡한 문서, 논문 등을 검토하느라 늦게 퇴근하게 되신 경험은 누구나 한 번쯤 겪어보셨을 겁니다. 저 역시 최근 200페이지 분량의 분석 보고서와 제안서를 검토해야 하는 막막한 상황에 부딪혔었는데요. 기존 AI 챗봇에 파일을 넣고 요약해달라고 하면 그럴듯하게 거짓말을 섞는 할루시네이션 때문에 일일이 원문을 다시 확인해야 하는 번거로움이 컸는데요. 이러한 갈증을 완벽하게 해결해 준 게 바로 구글의 맞춤형 어시스턴트인 '노트북LM(NotebookLM)'이었습니다. 직접 업로드한 문서에만 기반하여 분석해주고, 심지어 이동 중에도 들을 수 있는 팟캐스트 형태의 음성 브리핑까지 완벽하게 지원하더군요!! 이 정도면 실무에 적용해도 될 정도라 생각이 들어서, 제가 이를 활용하는 방법..

오픈AI가 이번에 차세대 플래그십 인공지능 모델인 'GPT-6 아스트라(Astra)'를 공개하면서, 생성형 AI 생태계가 에이전트 중심으로 완전히 재편되고 있습니다. 기존 GPT가 사용자의 질문에 그럴듯한 답변을 그냥 텍스트로 생성해 주는 정도였다면, 이번 아스트라는 웹 브라우저와 PC 화면을 혼자서 직접 제어하고 복잡한 명령들을 내려도 끝까지 자율적으로 완결하는 능동형 AI 에이전트입니다!!저 역시 발표를 본 직후부터 지금까지 업무 환경에서 방대한 데이터 시각화와 다단계 웹 리서치 작업을 맡겨보면서 테스트해 보았는데, 중간 개입 없이도 오류나 수정점들을 스스로 디버깅해가면서 결과물을 도출하는 모습을 보고 이전 세대 모델과는 완전히 다른 새로운 AI가 하나 만들어진 것 같은 느낌을 받았습니다. 그래서 이..

구글이 이틀 전인 2026년 9월 2일, 제미나이 3.8 플래시 모델을 전격 공개했습니다. 전작인 3.7 플래시가 나온 지 불과 3주밖에 안 됐고, 최근 6주 동안 플래시 계열만 벌써 세 번째 업데이트인데요! 저는 평소에 지능과 토큰비용에 비해서 속도가 엄청 빠른 플래시 모델을 자주 쓰는데, 이번 업데이트를 통해서 한 단계 더 진화한 느낌이 분명히 느껴졌습니다. 구글은 이 모델을 가장 지능적인 워크호스 모델이라고 소개했고, 속도는 3.7과 비슷한 수준을 유지한다고 밝혔습니다. 가격도 변동이 없기 때문에 직접 바로 한 번 써 보고 판단하는 것이 가능합니다. 어제 출시한 것이다 보니 정보가 흩어져 있어서 제가 바뀐 점과 비용, 사이버 모델까지 직접 찾아서 한 번 정리해보았습니다. 출처: https://bl..

제가 오늘 뉴스를 보다가 정말 놀란 게 하나 있었습니다.바로 어제인 8월 25일 OpenAI에서 자사 첫 커스텀 추론 칩인 "할라피뇨(Jalapeño)"의 실제 벤치마크를 공개했습니다! 브로드컴과 함께 만든 이 칩이 SemiAnalysis InferenceX 기준에서 엔비디아 블랙웰 계열보다 와트당 작업량이 1.5~1.9배 높고, 지연시간도 1.7~3.6배 정도 낮다는 결과가 나왔습니다. 그래서 이제 AI 인프라의 판도가 진짜 바뀔 수도 있겠구나 싶었습니다. 엔비디아라는 기업의 의존도가 낮아질 수 있을 듯한 움직임이 구체화된 순간이라, 이번 글에서는 그 의미와 함께 실제로 체감될 부분들을 한 번 정리해보도록 하겠습니다. 할라피뇨 칩의 성능 및 테스트 방식 오픈AI가 공개한 자료에 따르면 할라피뇨는 GPT..

얼마 전, OpenAI가 GPT-5.6 시리즈의 'Luna'라는 이름의 모델을 무료 사용자에게 기본 모델로 풀고 텍스트 채팅을 무제한으로 열어줬습니다. 그래서 저도 일부러 루나 모델만 며칠 써봤었습니다. 그래서 이번 글에서는 사용 후 느낀 점, Sol/Terra/Luna의 각 차이점, 사용 방법 과 몇 가지 팁까지 정리해드리도록 하겠습니다. GPT-5.6 세 모델의 차이점 GPT-5.6은 태양(Sol), 지구(Terra), 달(Luna)로 나뉩니다. Sol은 플래그십으로 복잡한 코딩, 연구, 사이버보안, 장시간 에이전트 작업에 최적화 되어있는 모델이라고 합니다. 토큰 효율이 뛰어나고 멀티 에이전트(Ultra 모드)로 여러 작업을 병렬 처리할 수도 있죠!Terra는 중급 모델로 GPT-5.5급 성능을 절반..

제가 얼마 전 웹 서핑을 하던 도중, 문득 화면 하단에 새로운 문장 하나가 눈에 들어왔습니다. “이 대화는 AI 시스템과 진행되고 있습니다.” 라는 문구였는데요. 2026년 8월 2일부터 유럽연합의 AI Act 제50조 '투명성 의무'가 실제로 적용되기 시작한 것입니다. 챗봇이나 AI 합성 영상, AI 생성 텍스트 등에 관한 명확한 고지와 AI 판별을 위한 가능 워터마크를 의무화한 이 규정은, 단순히 유럽 내에만 영향을 미치는 규제가 아닌데요. EU 시장에 서비스를 직/간접적으로 제공하거나, 결과물이 유럽에서 사용되는 모든 사업이나 개인에게 영향을 미치는 것이 이에 해당하죠. 그래서 저도 생활이나 업무에 AI를 사용하는 입장이니만큼, 이러한 변화가 실제 개인의 경험과 사회적 분위기에 어떤 영향을 ..

최근 26년 7월 16일, 중국의 문샷 AI(Moonshot AI)에서 새로운 오픈소스 AI 모델인 Kimi K3를 공개했습니다. 이 모델은 파라미터 수가 무려 2.8조에 달하는 세계 최초 초거대 오픈소스 모델입니다. 그동안 AI 모델 시장에서는 미국이 가장 앞서 있고, 중국은 좀 뒤쳐지고 있었다는 평가가 있었는데, 그 공식이 깨질지도 모르겠습니다. 저는 공개 다음 날 바로 설치해서 코딩과 문서 작업 등을 테스트해봤는데, 생각보다 훨씬 안정적이고 똑똑해서 굉장히 놀랐었습니다. 그래서 이번 글에서는 이 모델이 왜 화제인지와 실제로 제가 써본 느낌, 그리고 앞으로 어떤 변화를 가져올지 한 번 정리해보겠습니다. Kimi K3가 도대체 뭐길래?Kimi K3 모델의 가장 큰 특징은 '규모'와 '공개 방식'에 있습..

최근 SK하이닉스가 나스닥에 상장하면서 AI 칩 시장이 다시 뜨거워졌죠!! 하지만 이 이슈 뒤에는 우리가 쉽게 놓치는 '보이지 않는 비용'이 있는데요. 현재 데이터센터 전력 수요가 미국 전체 피크 전력의 5.3%까지 치솟았고, AI 서버가 그 주범으로 떠오르고 있다고 합니다. 냉각을 위해 쓰이는 물만 연간 2640억 갤런에 달한다는 소식도 전해지더라구요! 상당히 충격적이네요.이번 글에서는 현재 AI의 전력이나 물의 소비 상황과, 개인/기업에서 실천할 수 있는 지속 가능한 방안들을 한 번 정리해봤습니다! AI 데이터센터 전력 소비 및 통계 현재 전 세계 데이터센터 전력 소비는 565TWh로 전년 대비 26% 증가할 전망이라고 합니다. 특히 AI 최적화 서버가 전체 데이터센터 전력의 31%를 차지하고 있어요..

요즘에는 AI가 화면 속에서 사용자와 채팅하거나 이미지 생성하는 것을 넘어서서 실제 물리 공간에서 보고 판단하고 움직이는 단계로 접어들고 있습니다. 이를 '피지컬 AI(Physical AI)' 또는 '엠바디드 AI(Embodied AI)'라고 부르는데요. 이 기술은 단순히 공장에 있는 자동화 로봇이 아니라, AI가 몸을 가진 채로 직접 현실 세계와 상호작용하는 형태의 새로운 로봇이라고 볼 수 있습니다. 최근 Figure AI가 OpenAI와 협력해, 로봇이 인간과 자연스러운 대화를 주고받고, 동시에 물건을 집어 나르는 영상을 보면서 "이제 진짜 로봇이 우리의 곁에서 일할 날이 머지않았구나" 싶었습니다.그래서 이번 글에서는 그런 피지컬 AI가 정확히 무엇인지와, 2026년 현재 어떤 모습으로 발전하고 있는..

안녕하세요! 요즘에는 AI랑 단순히 문답을 주고 받는 수준을 넘어서, 자기 혼자 목표를 이해하고 계획부터 직접 세워서 실행까지 하는 수준으로 진화하고 있는데요. 이를 에이전틱 AI 또는 자율 AI 에이전트라고 부른다고 합니다. 기존 생성형 AI가 글 쓰기나 코드 작성에 그쳤다면, 이 에이전틱 AI는 여러 도구를 연결해서 복잡하고 다중적인 업무를 혼자서 자율적으로 처리합니다. AI와 관련된 주요 기관들이 올 해를 "에이전틱 AI의 해"로 지목한 이유도 여기에서 나옵니다. 실제로 JP모건이나 월마트같은 글로벌 기업들이 파일럿을 넘어서 실무에 진짜로 투입해서 가시적인 성과를 내고 있다고 합니다. 국내에서도 삼성전자나 무신사, LG CNS 등에서 에이전트 도입을 적극적으로 검토 중이라고 하네요! 저 역시 최근 ..