Created by AI 여러분은 에이전트 기술이 단순 프롬프트 작성에서 벗어나 기업의 핵심 자동화 도구로 진화하고 있다는 사실을 알고 계셨나요? 하지만 그 이면에는 개발자들을 괴롭히는 인프라 복잡성이 숨겨져 있습니다. 요즘 Agent를 “데모가 되는 챗봇”에서 “실제로 일을 처리하는 자동화 워커”로 키우려는 순간, 문제의 중심은 프롬프트가 아니라 백엔드 배관공사(plumbing)로 이동합니다. Agent가 ‘프롬프트 몇 줄’로 끝나던 시대가 지나간 이유 […]
2026년 로우코드 혁신, AI 기반 Vibe coding으로 앱 개발 10배 빠르게 하는 법
Created by AI 2026년, AI가 한 줄 프롬프트만으로 앱 “전체”를 자동 생성한다면 어떨까요? 화면 몇 개를 뚝딱 만드는 수준이 아니라, 데이터 모델링 → UI 구성 → 기본 로직 → 배포 흐름까지 한 번에 끌어올리는 방식이 현실이 되고 있습니다. 이 흐름을 업계에서는 ‘Vibe coding(바이브 코딩)’, 또는 Prompt‑to‑App이라 부르며, 전통적인 Low-code와는 다른 축으로 빠르게 자리 잡는 중입니다. […]
2026년 고체 네온 큐비트의 잡음 혁명, 양자컴퓨팅 다크호스 될까?
Created by AI ‘잡음’은 양자 컴퓨팅이 실험실을 넘어 산업으로 가는 길목에서 가장 끈질긴 장애물입니다. 큐비트가 아무리 많아도, 주변 환경의 미세한 흔들림(전하 잡음, 스핀 잡음 등)이 양자 상태를 흐트러뜨리면 계산은 빠르게 무너집니다. 그런데 2026년 4월 Phys.org에서 소개된 연구는 이 난제를 정면으로 겨냥합니다. ‘고체 네온(solid neon)’ 위에 전자를 트랩해 큐비트로 쓰는 플랫폼이 기존 주류 방식보다 현저히 조용한(낮은 […]
2024년 핵심 기술 온디바이스 AI, 스마트폰과 PC의 AI 플랫폼 전쟁 전망은?
Created by AI 몇 달 전까지만 해도 생성형 AI는 “클라우드에 질문하고 답을 받는” 경험이 전부였습니다. 그런데 지금 테크 업계의 전장은 빠르게 스마트폰과 PC 내부로 이동하고 있습니다. 핵심은 간단합니다. 클라우드 AI의 지연, 비용, 프라이버시 한계를 넘기 위해, 기기 안에 들어간 NPU(Neural Processing Unit) 같은 전용 AI 칩이 생성형 AI를 “로컬에서” 돌리기 시작한 것입니다. 왜 지금 이 […]
프론티어 AI가 바꾸는 소프트웨어 보안, AI 기반 자율 취약점 탐색 7단계 전략
Created by AI 단순히 코드를 자동 완성하는 AI를 넘어, 스스로 취약점 가설을 세우고 공격 시나리오를 완성하는 AI 연구자가 등장했습니다. 이제 “이 함수 고쳐줘” 수준이 아니라, 목표(예: RCE 가능성 탐색)를 주면 AI가 분석 계획을 세우고, 실험을 반복하며, 결과를 바탕으로 다음 전략을 수정하는 단계로 진화하고 있습니다. 이 변화는 Software Security의 전장을 “개발 생산성”이 아니라 공격·방어 자동화 경쟁으로 […]
AWS DevOps Agent로 알아보는 자율형 SRE 도입 전략과 성공 포인트 5가지
Created by AI 우리는 이제 DevOps가 단순한 알람과 모니터링을 넘어서, 장애를 스스로 찾고 해결하는 ‘에이전트’의 시대에 살고 있습니다. 기존에는 사람이 대시보드와 알림을 보고 원인을 추론한 뒤 Runbook을 실행했다면, AWS가 공개한 LLM 기반 “AWS DevOps Agent”는 그 흐름을 뒤집습니다. 알람이 울리면 에이전트가 먼저 조사하고, 원인을 가설로 세우고, 가능한 조치까지 시도하는 방향으로 DevOps 운영 자체를 재정의합니다. DevOps […]
2026년 대규모 AI 학습을 좌우하는 분산 Workload Scheduling 핵심 전략
Created by AI 트릴리언 단위의 파라미터를 가진 AI 모델들이 수천 대의 GPU를 동시에 쓸 때, 어떻게 효율적으로 작업을 분배할 수 있을까요? 이 질문이 AI 인프라 혁신의 출발점입니다. 모델이 커질수록 “학습 알고리즘”만큼이나 중요한 것은 학습을 끝까지, 빠르게, 그리고 싸게 돌릴 수 있는 Software Infra—그중에서도 분산 워크로드 스케줄링 시스템입니다. Software Infra에서 분산 스케줄링이 ‘필수’가 된 이유 대규모 […]
2024년 클라우드 혁신, Google Vertex AI Gemini 1.5로 바뀌는 LLM 생태계 핵심 전략
Created by AI 기존 AI 모델은 “똑똑한데 기억이 짧다”는 한계를 자주 드러냈습니다. 긴 계약서, 방대한 코드베이스, 며칠치 장애 로그처럼 길고 복잡한 자료를 다루려면 문서를 잘게 쪼개고(chunking), 벡터DB에 넣고, 검색(RAG)으로 일부만 꺼내 프롬프트를 조립하는 등 파이프라인이 계속 길어졌죠. 그런데 이제는 질문이 달라집니다. 기존 AI 모델의 한계를 뛰어넘어 수십만 토큰을 한 번에 처리하는 구글 Cloud의 혁신 기술, […]
미 국방부의 Agent Designer 출시, 330만 사용자 AI 에이전트 혁명 실현
Created by AI 미 국방부가 혁신적인 AI 플랫폼 ‘Agent Designer’를 전 직원에게 개방했습니다. 코딩 한 줄 없이 나만의 AI 비서를 만들 수 있다면, 업무 환경은 어떻게 달라질까요? 핵심은 “일부 전문가의 자동화”가 아니라, 330만 명 전체가 Agent를 직접 만들고 배포하는 시대가 열렸다는 점입니다. Agent Designer란 무엇이며, 왜 ‘민주화’인가 Agent Designer는 Google Gemini 기반으로 구축된 No-Code AI […]
2026년 Edge AI 혁명: Physical AI와 On-Device LLMs가 만드는 산업별 혁신 사례 5선
Created by AI 클라우드가 아닌 기기 자체에서 사고하고 움직인다면 어떤 일이 벌어질까요? 2026년의 Edge AI는 더 이상 “센서 데이터를 받아서 추론만 하는 기술”이 아닙니다. 생성형 AI(LLM)까지 품은 엣지 디바이스가 현장에서 판단하고, 곧바로 행동까지 연결하는 ‘Physical AI’ 단계로 진화하면서 AI의 무게중심이 클라우드에서 현장으로 이동하고 있습니다. Edge AI가 ‘Physical AI’로 진화한 이유: 지연시간이 곧 안전과 비용이다 기존 […]