#인공지능

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컨텍스트 엔지니어링은 AI가 작업 중 참고하는 정보 전체를 설계하는 작업이다. 프롬프트 엔지니어링과 무엇이 다른지, 여러 단계를 거치는 AI 에이전트 시대에 왜 이 기술이 중요해졌는지 표와 실제 사례를 통해 정리해본다.

앤트로픽은 클로드가 자사 연구개발의 26%를 주도한다고 밝혔다. 재귀적 자기개선이 이론에서 현실 지표로 넘어온 배경과 앤트로픽의 투명성 전략, 통제 우려까지 함께 짚어보며 AI 기업을 평가하는 기준이 어떻게 달라지고 있는지 살펴본다.

딥시크 V4.1 플래시가 초저가 API 가격 정책을 내걸며 AI 가격 전쟁을 한층 격화시켰다. 오픈AI와 앤트로픽의 프리미엄 방어 전략, 그리고 국내 AI 기업들이 참고할 만한 비용 구조 재편의 흐름까지 함께 짚어본다.

그래프 RAG는 문서 조각 대신 지식그래프로 개념 간 관계를 검색하는 기술이다. 기존 RAG와 무엇이 다른지 살펴본다.

카카오 카나나는 1550억 파라미터 자체 모델로 외부 AI 의존도를 낮추고 서빙 비용을 통제하려는 승부수다. 그 전략의 의미를 분석한다.

실제 데이터가 고갈되는 시대, AI가 스스로 만든 합성 데이터가 새로운 대안으로 떠오르고 있다. 엔비디아 코스모스와 MS 파이 사례로 합성 데이터의 정의와 등장 배경, 모델 붕괴 리스크, 기업들의 전략을 심층 분석한다.

지난주 앤트로픽·메타·구글·오픈AI가 나흘 새 신모델을 연달아 내놓으며 AI 모델 피로감이라는 말이 나올 정도가 됐다. 왜 기업들이 이런 속도 경쟁을 멈추지 못하는지, 실무자는 어떤 기준으로 모델을 골라야 하는지 짚어본다.

구글 제미나이를 품은 시리가 9월 9일 공개를 앞둔 가운데, 애플이 자체 대형언어모델 대신 제미나이 시리를 택한 배경을 살펴보고 마이크로소프트의 자체 개발 전략과 비교해 애플의 AI 조달 전략이 지닌 의미를 짚어봤다.

오픈AI의 신형 모델 아스트라가 사이버보안 최고 등급인 ‘크리티컬’을 통과하며 AI 자율 해킹 시대가 사실상 열렸다는 평가가 나온다. 구글과 앤트로픽도 유사한 방어 프로그램을 내놓으며 대응에 나선 배경과 그 전략적 의미를 짚어본다.

AI 코딩 도구 점유율에서 클로드 코드는 개발자 사이 1위를 차지했지만, 대기업은 여전히 깃허브 코파일럿을 압도적으로 선호한다. 속도와 성능이 아니라 보안과 거버넌스가 갈라놓은 이 격차를, 최신 설문 데이터를 근거로 분석했다.

기술의 흐름을 따라가며, 다가올 미래를 조금 더 선명하게.