임프로바이즈

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 ..

최근들어 많은 개발자들과 커뮤니티 유저들 사이에서 AI로 인한 새로운 형태의 "피로감"이 퍼지고 있다고 합니다.AI가 대신 코드를 작성하고, 검토하고, 심지어 다음 방향성을 제안하기까지 하는데, 도대체 왜 우리는 더 피곤해지는 걸까요?? 저는 몇 년동안 거의 모든 작업에 AI를 활용해 작업했습니다. 그러면서 업무가 한결 편해졌다고 생각했죠.그러다 최근, AI에 너무 과의존했던 여파인지, 코드를 검토할 때마다 머릿속이 하얘지고 결정 하나를 내리는 데 평소보다 에너지가 더 드는 느낌이 들더라구요. 밤에 잠들기 전에도 "AI한테 어떤 일을 어떻게 시켜야 잘 할까" 하는 생각이 계속 들었습니다.이러한 현상을 최근 학계에서는 'AI Brain Fry'라고 부르기 시작했습니다. AI가 시간을 벌어주는 대신 그 결과..

최근 들어서 AI 도구들이 엄청나게 많아졌습니다. Cursor, 클로드, 코파일럿 등등.. 계속해서 새로운 에이전트 도구들이 나오고 있고 그와 관련된 마케팅이 쏟아지고 있죠. 저는 작년 한 해 동안 거의 8개 정도 되는 AI 툴들을 써봤었습니다. Cursor로 빠르게 작성하고, 클로드에게 리팩토링을 맡기고 또 다른 ai로 테스트를 돌리고 하면서 생산성 향상이 엄청 크게 되겠거니 생각했었죠. 그런데 계속 사용해 보니 정 반대였습니다. 컨텍스트를 계속 옮겨 다니느라 복잡해지고, 생성한 코드를 수정 검토하는 데 더 많은 시간이 들었으며 그 과정에서 생각도 많아졌습니다.최근 학계에서는 이런 현상을 AI 생산성 역설이라고 부르고 있다더군요. 분명히 빨라지는 것 같은데, 전체적인 성과나 퀄리티는 오히려 떨어지는 상..

안녕하세요!전 원래 클라우드 AI를 사용해왔었는데요, 자료 검색이나 코드 디버깅, 시장 조사, 심지어 프로젝트 아이디어 정리까지 거의 모든 걸 클라우드 AI에 의존했죠. 그런데 어느 날 문득, 제 작업 환경에 딱 맞는 개인화된 AI가 필요하다고 생각했습니다. 구독료도 매달 부담이었고, 가끔 속도도 느려지고, 오프라인에서는 아예 사용할 수 없다는 점이 점점 불편했습니다. 그래서 올해 초부터, 로컬 LLM으로의 전환을 시도해 봤습니다. 그 결과 생산성도 올라갔고, 응답 속도도 더 빠르면서, 무엇보다 내 데이터가 절대 밖으로 나가지 않는다는 점이 가장 좋았습니다!!그래서 오늘은 제가 실제로 매일 쓰고 있는 로컬 LLM 시스템 전체를 공개해보도록 하겠습니다. 컴퓨터의 그래픽카드(GPU)가 보통 한 지포스 RTX..

안녕하세요!올해 2월, 갤럭시 S26이 출시되었는데요. 그 안에 내장된 갤럭시 AI를 통해서 앱테크를 할 수 있다는 사실 알고 계셨나요?현재도 앱테크 시장은 여전히 뜨겁지만, 이제 예전 방식으로는 한계가 분명해졌습니다. 대신에 갤럭시 AI 에이전트와 삼성 금융 통합앱 '모니모', 토스의 AI 기능이 결합되면서 간편하게 관리하고 자동으로 수익까지 챙기는 단계로 진화했더라고요!! 그래서 오늘은 제가 S26을 실제로 사용하면서 경험한 내용을 바탕으로 AI를 활용한 앱테크 효율 극대화하는 방법을 정리해 보았습니다! 따라해 보신다면 초보자 분들도 충분히 수익을 만들 수 있는 방법들이니 꼭 한번 시도해보세요!(광고가 아닌 실제 경험을 바탕으로 정리한 글입니다.) 1. 앱테크, 왜 AI가 필수일까? 2026년 현재,..

안녕하세요!저는 2023년부터 챗지피티 하나만 사용해 왔었는데, 올해 초부터는 다른 모델들을 병행해서 사용하기 시작하면서 한 모델만 사용하는 건 엄청난 손해라는 걸 제가 뼈저리게 깨달았습니다.그래서 오늘은 AI를 잘 갈아타야 하는 이유와 함께 제 사용 및 테스트 경험을 더해서 AI 모델을 선택하는 기준과 갈아타기 전략 등을 정리해 보려고 합니다! 1. 2026년, AI 업계는 춘추전국시대 2022년 11월쯤 ChatGPT가 등장한 이후로 한동안은 지피티의 점유율이 가장 높았었죠.하지만 지금은 이제 상황이 완전히 달라졌습니다! 기사에서 언급된 최신 벤치마크만 봐도 명확한데요.제미나이 3.1 Pro: GPQA 다이아몬드 94.3% 정도로 추론/연구 분야에서 최상위(2026년 5월 공식 벤치마크 기준)그록 4..

안녕하세요! 요즘 AI 활용 방법이 정말 정말 많아졌죠!!그런데 2026년 6월 현재 중요한 변화가 하나가 있어요.바로, 스마트폰 속에 온디바이스 AI가 본격적으로 내장되어 실생활에 사용되기 시작했다는 점입니다. 지난 2월 갤럭시 S26 언팩 행사에서는 삼성이 AI를 활용한 "신뢰 인프라"를 강조한 데 이어서, 지난주 WWDC26에서는 애플이 차세대 애플 인텔리전스까지 구체적으로 발표했습니다...!!AI 사용에 있어서는 항상 내 데이터가 클라우드로 전송되는 것이 불안하다는 우려가 수반되는데요,그래서 오늘은 클라우드가 아닌, 내 폰 안에서 처리되는 온디바이스 AI를 어떻게 설정하고, 실제로 좋은 점은 어떤 것이 있는 지 등등을 제 경험을 바탕으로 솔직하게 정리해봤습니다.특히, AI가 일 처리를 대신 ..