<인사이트> 대규모 언어 모델(LLM)의 현재와 미래

안녕하세요. 카카오클라우드 입니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나로, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 놀라운 성과를 이루어내고 있으며, 이런 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. LLM의 부상은 주로 두 가지 핵심 요소에 의해 촉진되었는데, 인터넷과 디지털화의 발전으로 많은 양의 텍스트 데이터가 생성되면서 LLM이 학습할 수 있는 충분한 데이터셋이 확보되었고, GPU와 TPU와 같은 고성능 컴퓨팅 자원의 발전으로 이러한 모델의 학습시간이 단축되고, 더욱 복잡한 구조를 가진 모델들이 현실화될 수 있었습니다. 이러한 발전은 다양한 산업의 혁신을 견인했고, 덕분에 LLM의 활용 가능성..

<인사이트> 에이전틱 AI의 등장과 IT 및 클라우드 산업에 미치는 영향

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 21세기 기술 혁신의 중심에 있는 AI 중에서도 최근 스스로 학습하고 결정하며, 인간의 개입 없이 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'라는 개념이 주목받고 있습니다. 비즈니스 프로세스와 워크플로우에 통합될 수 있는 AI 에이전트의 필요성이 강조되면서, AI를 일반적인 애플리케이션 소프트웨어 도구로써 바라보는 경향이 더욱 뚜렷해지고 있습니다. 이는 챗봇이나 코파일럿 모델과는 대비되는 접근방식인데요, 에이전틱 AI가 IT 및 클라우드 산업에 미치는 다양한 영향과 관련 사례를 살펴보겠습니다.🌏 1) '에이전틱 AI'의 정의와 특징에이전틱 AI의 주요 특징은 다음과 같습니다 :자율성: 특정 목표를 달성하기 위해 주어진 맥락에서..

<인사이트> 피지컬 AI(Physical AI)의 미래와 가능성

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 피지컬 AI(Physical AI)라는 새로운 개념이 주목받고 있습니다. 피지컬 AI는 로봇과 물리적인 시스템에 AI 기술을 적용한 것으로, 인간의 작업을 보완하고 더욱 효율적으로 만드는 데 큰 역할을 하고 있고, 앞으로도 큰 기여가 있을 것으로 기대됩니다. 이번 콘텐츠에서는 피지컬 AI의 정의, 다양한 응용 분야, 그리고 앞으로의 전망에 대해 알아보겠습니다. 1. 피지컬 AI의 정의피지컬 AI는 AI 알고리즘과 물리적 환경이 결합된 형태로, 적용가능 분야는 주로 로봇공학, 자율주행차, 스마트 제조 시스템 등에서 활발히 활용됩니다. 이런 시스템은 데이터를 수집하고 분석하며, 의사결정을 내리면서 인간과 함께 상호작용할 수 있습니다. 피지..

<인사이트> 광속으로 진화하는 AI - 2025년 성공을 위한 10가지 AI 핵심 트렌드

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 AI 기술은 전례 없는 속도로 발전하며 기업과 사회 전반에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 오늘은 2025년 AI 산업이 나아갈 방향과 이에 기업들이 어떻게 대응해야 할지에 대해 살펴보고자 합니다. 이 글은 TechLibrary의 "전례 없는 속도, 한계 없는 잠재력 - 2025 AI 10대 전망 보고서"를 바탕으로 작성되었습니다. 지난 3년간 생성형 AI는 기업 IT뿐 아니라 전 산업과 사회를 휩쓴 광풍과도 같았습니다. 업종과 규모를 막론하고 많은 기업이 생성형 AI의 가능성에 큰 기대를 걸고 활용을 모색하고 있습니다. 최근 조사에 따르면 비즈니스 및 기술 책임자의 80%가 가정에서 이미 생성형 AI를 사용해본 경험이 있으며, 63%가 직장에서도 생성형 AI를..

<인사이트> AI 시대, 개발자는 정말 사라질까? - 기술 리더들의 대립된 시각

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 오늘은 최근 테크크런치(TechCrunch)에 게재된 기사를 바탕으로, AI와 개발자의 관계에 대한 기술 업계 리더들의 대립된 시각을 살펴보려고 합니다. “AI가 코드의 90%를 작성하게 될 것”이라는 전망에 반박최근 Anthropic의 CEO 다리오 아모데이가 "향후 3-6개월 내에 코드의 90%가 AI에 의해 작성될 것"이라고 예측한 것에 대해, IBM의 크리슈나 CEO는 다른 견해를 밝혔습니다. 그는 "AI에 의해 작성될 코드의 비율은 90%가 아닌 20-30% 정도가 될 것"이라고 예상했습니다. 크리슈나는 “AI가 도움이 되는 단순한 개발 영역도 있지만 전혀 도움이 되지 않는 복잡한 사례들도 동일하게 많이 존재한다”고 설명했습니다. AI는 개발자를 대체하기보다 생..

<인사이트> “AGI” AI 시대의 특이점이 코앞에 - 우리는 준비되었는가?

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 오늘은 최근 뉴욕타임즈에 실린 "Powerful AI Is Coming. We're Not Ready"라는 기사를 바탕으로 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)의 도래와 이에 대한 준비에 관해 이야기해보려 합니다. AGI, 그 시간이 다가오고 있다AI 기술은 지난 몇 년간 수학, 코딩, 의학 진단 등 여러 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있습니다. 뉴욕 타임즈에 따르면 2026년이나 2027년 혹은 빠르면 올해 안에 하나 이상의 AI 기업이 AGI를 만들었다고 발표할 가능성이 높습니다. AGI는 일반적으로 "특정 분야에 국한되지 않고 인간이 할 수 있는 거의 모든 인지 작업을 수행할 수 있는 범용 AI 시스템"..