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2026년 MLOps 표준은 왜 MLflow 중심 스택으로 굳어지고 있을까?

Tech2026년 08월 24일

Created by AI 2026년, 새로 머신러닝 팀을 꾸린 조직이 AI 챗봇에 가장 먼저 던지는 질문은 대개 비슷합니다. “MLOps는 어떻게 시작해야 하나요?” “실험 관리와 모델 배포에 어떤 도구를 써야 하나요?” 흥미로운 점은 질문을 받는 AI가 달라도 답변의 범위가 크게 다르지 않다는 것입니다. 수많은 도구가 존재하지만, 추천은 사실상 MLflow, Kubeflow, Weights & Biases(W&B)라는 세 가지 이름으로 수렴하고 […]

Cloudflare Kitesurf란? AI 에이전트 브라우저 런타임의 3가지 혁신세션

Tech2026년 08월 23일

Created by AI AI 에이전트가 웹사이트를 검색하는 수준을 넘어 로그인하고, 폼을 작성하고, 파일을 업로드하며, 결제 직전까지 업무를 수행한다면 가장 먼저 필요한 것은 무엇일까요? 더 큰 모델, 더 긴 컨텍스트, 더 정교한 프롬프트일 수도 있습니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 다른 문제가 먼저 등장합니다. Agent가 웹을 안정적으로 열고, 페이지를 이해하고, 필요한 행동을 끝까지 실행할 수 있는가라는 문제입니다. […]

Tempo Blockchain이 바꾸는 스테이블코인 결제 L1의 미래와 핵심 기술 7가지

Tech2026년 08월 22일

Created by AI 해외 쇼핑몰에서 상품을 결제했다고 가정해 보겠습니다. 소비자의 카드 승인은 몇 초 만에 끝나지만, 판매자가 실제 대금을 받기까지는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 그 사이에는 카드사, 결제대행사, 은행, 환전·정산 기관 등 여러 중개자가 개입하고, 각 단계마다 수수료와 정산 지연이 발생합니다. Tempo는 바로 이 오래된 결제 구조를 다시 설계하려는 프로젝트입니다. 핵심은 단순합니다. 스테이블코인으로 결제하고, 전용 […]

2026년 최신 RAG 기술 총정리: 하이퍼그래프·멀티모달·Incremental Refinement의 결합

Tech2026년 08월 21일

Created by AI 문서, 표, 이미지, 도면이 뒤섞인 질문에 단순히 상위 5개 문서를 넣는 것만으로 정확한 답을 얻을 수 있을까요? 전통적인 RAG는 보통 다음 순서로 동작합니다. 질문 입력 → 관련 청크 검색 → 상위 k개 컨텍스트 삽입 → LLM 답변 생성 이 방식은 간단한 문서 질의에는 빠르고 효율적입니다. 하지만 실제 업무 데이터는 훨씬 복잡합니다. 하나의 […]

2026년 로우코드 최신 기술, 프롬프트로 만드는 AI 네이티브 내부 업무툴과 에이전트

Tech2026년 08월 20일

Created by AI “영업팀용 리드 관리 시스템을 만들어줘. 이메일·전화·상담 단계별 파이프라인이 필요하고, 담당자에게 자동 알림도 보내줘.” 불과 몇 년 전만 해도 이 요청은 기획서 작성, 화면 설계, 데이터베이스 모델링, API 개발, 테스트를 거쳐야 했습니다. 이제는 AI가 내장된 Low-code 플랫폼에 이 문장을 입력하는 것만으로도 앱의 초안이 만들어집니다. 리드 목록 화면, 고객 정보 입력 폼, 상담 단계별 […]

왜 최신 Edge AI는 알고리즘과 시스템을 함께 재설계할까?

Tech2026년 08월 19일

Created by AI 자율주행 차량이 횡단보도 앞의 보행자를 인식해야 하는 순간, 카메라가 침입자를 감지하는 순간, 내비게이션이 갑작스러운 사고와 정체를 판단해야 하는 순간은 모두 지금입니다. 이때 데이터를 클라우드 서버로 전송하고, 분석 결과를 다시 받아오는 방식은 필연적으로 지연을 만듭니다. 네트워크 상태가 좋지 않다면 수백 밀리초의 차이가 발생할 수 있고, 안전이 걸린 환경에서는 그 짧은 시간이 결코 작지 […]

2026 로우코드 트렌드, Vibe Coding이 개발 방식을 바꾸는 5가지 변화

Tech2026년 08월 18일

Created by AI “직원 휴가 신청 앱을 만들어줘. 팀 리더가 승인하면 HR에 알림을 보내고, 모바일에서도 쉽게 사용하게 해줘.” 과거라면 이 한 문장은 기획서, 화면 설계서, 데이터베이스 모델, 개발 일정으로 길게 분해됐을 요청입니다. 이제 AI-native Low-code 환경에서는 이 문장이 곧 앱의 출발점이 됩니다. AI는 사용자의 의도를 해석해 휴가 신청 화면을 만들고, 직원·휴가 유형·승인 상태를 담을 데이터 […]

RAG의 다음 혁명, RING은 어떻게 외부 검색기를 없앨까?

Tech2026년 08월 17일

Created by AI 지금까지 AI가 정확한 답을 만들기 위해서는 매번 모델 밖으로 나가야 했습니다. 문서를 찾고, 벡터DB를 조회하고, 관련 청크를 다시 정렬한 뒤, 그 결과를 컨텍스트에 넣어 답변을 생성하는 방식입니다. 이것이 오늘날 가장 널리 쓰이는 RAG의 기본 구조입니다. 하지만 새로운 질문이 등장했습니다. 검색을 더 빠르게 만들어야 할까, 아니면 검색기 자체를 없앨 수 있을까? 이 질문에 […]

Qwen3.8-Max 공개 임박, 2.4조 파라미터·100만 토큰 AI가 판도를 바꿀까?

Tech2026년 08월 16일

Created by AI 지금까지 초거대 AI는 소수 거대 클라우드 기업의 전유물처럼 보였습니다. 모델을 학습하고 운영하려면 막대한 GPU, 데이터센터, 자본이 필요했기 때문입니다. 기업과 개발자는 결국 정해진 API를 구매하고, 제공사가 정한 가격과 정책 안에서 AI를 활용해야 했습니다. 하지만 알리바바 통이 랩(Tongyi Lab)의 Qwen3.8-Max는 이 공식을 흔듭니다. 이 모델은 총 2.4조 파라미터, 100만 토큰 컨텍스트, 그리고 오픈웨이트 공개 […]

삼성·SK하이닉스 zHBM·HBF, AI 메모리 병목을 풀 차세대 기술의 모든 것

Tech2026년 08월 14일

Created by AI 수십만 개의 GPU를 연결해도, 연산에 필요한 데이터를 제때 공급하지 못하면 AI 시스템은 멈춰 섭니다. GPU는 계산을 기다리고, 전력은 소비되며, 값비싼 서버 자원은 충분한 성능을 내지 못합니다. 지금 테크 산업에서 가장 치열한 경쟁은 더 많은 연산 유닛을 확보하는 일이 아니라, 그 연산 유닛을 굶기지 않는 메모리 구조를 만드는 일로 이동하고 있습니다. FLOPS보다 중요한 […]