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OpenAI와 앤쓰로픽의 경쟁, 야후와 구글이 보인다. - FM 2인자들의 경쟁

2026-10-12T23:00:14Z

한때 생성형 AI 산업은 ChatGPT가 거의 독점하다시피 했다. OpenAI는 생성형 AI를 세계적으로 처음 선보였고 놀랄만한 사용자수를 확보하며 AI 시대의 리딩 기업이었다. 최고 성능의 모델을 누구보다 앞서 발표하고 시장을 견인했다. 또한, 누구보다 먼저 GPTs를 공개하며 “누구나 자신만의 AI를 만들 수 있다”는 비전을 제시했다. 실제로 GPTs는

AI 시대의 컴퓨팅 환경 - ChatGPT와 일하는 서재, 책상

2026-10-12T22:15:11Z

사실 2025년 말부터 인생2막을 내심 준비했었다. 28년의 직장생활을 그만둔 이후, 내 본래 직업인 테크라이터이자 강사로서 살려면 나만의 온전한 집무실이 필요했고 그래서 작년말 이사를 준비하면서 서재를 어떻게 꾸며야 할까 고민이 많았다. (아내는 주방을) 그래서 탄생한 IT에 대한 글쓰는 것이 직업인 지식인의 서재이다. 몇 번 관련 글을 쓰긴 했는데,

HBM 다음의 전쟁 - 삼성전자의 zHBM vs SK하이닉스의 HBF

2026-10-11T23:00:21Z

AI 데이터센터에는 수많은 연산을 동시에 처리하는 GPU와 NPU 같은 AI 가속기가 필요하다. 하지만 가속기의 계산 속도만 빨라져서는 전체 성능이 높아지지 않는다. 필요한 데이터를 제때 공급하지 못하면 비싼 가속기도 기다려야 한다. 이른바 메모리 병목이다. HBM은 이 병목을 줄이기 위한 고대역폭 메모리다. 여러 개의 D램을 아파트처럼 수직으로 쌓고 층

AI는 기존 SW에 실인가? 득인가? - AI에서 파워포인트를 사용하는 것 vs 파워포인트 내에서 사용하는 AI

2026-10-09T23:40:45Z

뷰티플AI, 감마, 젠스파크 그리고 ChatGPT 이미지, Claude Design 등의 생성형 AI는 파워포인트 문서를 생성해주고 슬라이드에 들어갈 다이어그램을 비주얼하게 생성해준다. 그렇다보니 굳이 MS 파워포인트를 실행해서 작업을 하지 않고도 바로 이들 AI를 이용해 글로 PPT 파일 생성이 가능하다. 그렇다면 파워포인트 그리고 그간 대체재로 사용되어

인도 노동자 데이터가 미 테크 기업으로 흘러 들어간다 - ChatGPT가 글로 배웠다면, 로봇은 인간의 손을 배운다.

2026-10-08T07:59:56Z

인도 벵갈루루의 한 의류 공장 내 노동자들은 이마에 고프로 카메라를 달고 일한다. 수건을 접고, 상자를 쌓고, 부품을 조립하는 손동작이 1인칭 시점으로 빠짐없이 기록된다. 이렇게 모인 영상은 미국 테크기업으로 흘러가 로봇 훈련에 쓰인다. 업계에선 이를 '핸드 팜(Hand Farm)'이라 부른다. 노동자들은 시간당 약 1달러를 받고 손동작을 제공하고 어쩌면

1조 달러 역사를 쓰는 한국 반도체 를 돌아본다 - 세계에 우뚝 선 SK하이닉스와 삼성전자

2026-10-05T21:24:47Z

전 세계 시가총액 1조 달러를 달성한 기업은 2026년 6월1일 기준으로 15곳이며 이중 삼성전자가 1.35조 달러, SK하이닉스가 1.1조 달러로 글로벌 11위, 12위이다. 15곳 중 미국 기업이 11곳, 한국이 2곳, 대만과 사우디가 각각 1곳이다. 이처럼 한국 반도체 산업은 제2의 한강의 기적이라는 역사를 쓰고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 메모리

삼성 갤럭시S 26과 애플의 아이폰 18 Pro 2차전 - AI폰 숨은 강자는 구글의 제미나이 인텔리전스

2026-10-04T22:43:39Z

2010년, 휴대폰이 스마트폰으로 진화하는 전쟁의 주인공은 애플과 삼성이었다. 애플은 아이폰으로 스마트폰의 사용 경험을 정의했고 삼성은 갤럭시로 안드로이드 진영의 대표 하드웨어가 되었다. 지난 15년간 두 회사의 경쟁은 화면 크기, 카메라, 배터리, 칩 성능, 폴더블, 디자인, 앱 생태계를 둘러싼 전쟁이었다. 하지만 2026년 AI 시대에는 이 전쟁의 기준

비트코인 대추락의 원인과 전망 - 암호화폐 다시 살아날까?

2026-10-04T22:43:24Z

2026년 6월, 비트코인은 다시 시험대에 올랐다. 6월 초 장중 6만 달러 선이 위협받으며 6만1000달러대까지 밀렸고 이는 2024년 이후 가장 낮은 수준이었다. 한때 12만 달러를 넘어 '디지털 금'의 서사를 다시 썼던 자산이 반년여 만에 고점 대비 절반 가까이 주저앉은 셈이다. 이유는 세 가지였다. 세계 최대 비트코인 보유사 스트래티지(Strateg

5대 IT 컨퍼런스가 말하는 것 - CES, GTC, MWC, CoMPUTEX, WWDC 속 온디바이스 AI

2026-09-30T01:23:04Z

AI는 서버에서 내려와 PC·스마트폰·스마트글래스 속 Agent가 되고 있다 올해 상반기 주요 IT 컨퍼런스의 공통 키워드는 명확했다. 1월 CES, 3월 엔비디아 GTC, 5월 Google I/O, 6월 COMPUTEX와 애플 WWDC가 서로 다른 장소에서 열렸지만 이들이 가리킨 방향은 하나였다. AI는 더 이상 데이터센터 안에만 머무르지 않는다는 것이

AI는 직업을 대신하지 않는다. 직원을 대체한다. - AI로 인한 부익부 빈익빈

2026-09-28T21:05:00Z

흔히 AI가 직업을 대체하지 않을까 걱정한다. 실제 개발자 채용을 중단하고 심지어 인력 감축까지 하는 테크 기업들 사례와 마케팅, 고객상담, 디자인, 통번역, 영상편집 등의 영역에서 AI가 보여준 놀랄만한 성과는 해당 직업을 AI가 대신할 수 있다는 포비아(Phobia)를 일으키기에 충분하다. 그런데 정말 이게 사실일까? 실제 해고가 자유로운 미국에서는

개발자가 승마를 배워야 하는 시대 - 하네스 엔지니어링

2026-09-27T23:00:15Z

소프트웨어 개발자의 일은 오랫동안 키보드 앞에서 코드를 쓰는 것이다. 뛰어난 개발자는 더 빠르게 코드를 짜고, 더 적은 버그를 만들고, 더 복잡한 시스템을 머릿속에 넣고 다룬다. 그런데 AI를 이용해서 프로그래밍을 하는 바이브 코딩의 등장은 이 개념을 흔들고 있다. 앤트로픽의 다리오 아모데이는 2026년 2월 드와케시 파텔과의 인터뷰에서 AI가 코드의 90

CPU가 GPU로, DRAM이 HBM으로 이제는 구리선 - 반도체, 전력에 이은 AI 데이터센터의 3번째 바틀넥 네트워크

2026-09-24T23:00:19Z

지난 수십 년간 우리는 데이터를 전기로 전달해왔다. 전화선, 이더넷 케이블, 데이터센터 내부의 수많은 인터커넥트까지 모든 것은 구리선을 통해 전기 신호가 이동하는 방식으로 작동했다. 덕분에 인터넷 혁명이 가능했고 지금의 IT 산업이 성장할 수 있었던 것이다. 하지만 AI로 인해 구리선은 한계에 도달하고 있다. 특히 그 한계는 GPU와 HBM 등이 장착된 서

AI가 양극화한 K-Shaped Market - AI로 인한 부익부, 빈익빈이 가속화된 기업 시장

2026-09-23T23:00:21Z

AI로 업무시간을 절반으로 줄였다. 그런데 회사의 이익은 늘지 않았다. 고객은 일이 쉬워진 만큼 납품단가를 낮춰달라고 한다. AI 이용료와 시스템 운영비도 새로 생겼다. 생산성은 높아졌지만 그 과실은 다른 기업이 가져간다. AI 시대에 기업이 마주할 수 있는 역설이다. 지금의 AI 열풍을 이해하려면 기술의 성능만큼 이익이 흘러가는 방향을 봐야 한다. 같은

AI 산업에서 부는 토큰 이코노미 - 공급자는 토큰이코노미, 소비자는 토크노믹스

2026-09-23T07:32:16Z

AI 산업에서 지금 벌어지고 있는 변화는 단순한 기술 경쟁이 아니라 ‘경제 시스템의 단위’가 바뀌고 있다는 것이다. 과거에는 GPU 수, 데이터센터의 전력량, 모델의 파라미터가 경쟁력이었다면 이제는 그 모든 것을 관통하는 하나의 지표로서 ‘토큰(Token)’이 대두되고 있다. 이 변화는 젠슨황이 2026년 GTC에서 'AI 데이터센터를 더 이상 비용을 소비

엔비디아의 성공 전략, 플라이휠 - 플랫폼 기업의 플라이휠 전략

2026-09-22T23:08:24Z

플라이휠은 무거운 바퀴가 천천히 회전하다가 일정 속도에 이르면 스스로 관성을 만들어 더 빠르게 도는 원리를 뜻한다. 기업 전략에서 플라이휠은 한 번의 성공이 다음 성공의 원인이 되고 고객 증가가 다시 제품 개선과 비용 절감, 생태계 확대로 이어지는 선순환 구조를 의미한다. 실리콘밸리에서 이 전략을 가장 상징적으로 보여준 기업은 아마존이다. 아마존은 비용 절

직원과 리더를 위한 AI - 유데미에 등록한 이러닝

2026-09-22T23:07:42Z

티타임즈와 함께 만든, AI 시대에 직원(특히 신입사원과 취업 준비생)을 위한 일 하는 노하우와 기본기에 대한 이러닝 일의 기본기를 다룬 유데미 강좌 : https://udemy.com/course/pxnvlxpo 팀장과 경영진, 임원을 위한 AI 활용법과 AX 리더십에 대한 이러닝 리더를 위한 유데미 강좌 : https://www.udemy.com/c

리더와 직원의 AI는 왜 다른가? - 리더의 AI 노트

2026-06-24T22:00:31Z

AI 시대에 가장 흔한 오해는 리더와 직원이 같은 방식으로 AI를 써야 한다는 생각이다. 같은 챗GPT, 클로드, 제미나이, 퍼플렉시티, 노트북LM을 쓰더라도 리더와 직원의 사용법은 달라야 한다. 이유는 간단하다. 맡은 일이 다르기 때문이다. 리더는 직접 문서를 만들고, 기획안을 정리하고, 사업 전략안을 생성하는 사람이 아니다. 물론 리더도 문서를 읽고

리더를 위한 AI - 리더의, 리더에 의한 AI

2026-06-25T13:13:20Z

누구나 사용하는 AI는, 어떻게 사용하느냐에 따라 그 결과가 천차만별이다. 또, 어떤 업무에 AI를 사용하느냐에 따라서도 사용 방법과 그 결과가 달라진다. 하지만, 그 중에서도 특히 리더냐 직원이냐에 따라 사용법이 크게 다르다. 리더는 혼자만 잘 사용할 것이 아니라, 팀/부서/전체 직원들이 잘 사용하도록 독려하고 Risk를 방어까지 해야 하기에 사용법이

AI 시대의 네트워크 - AI 워크로드 변화로 인한 새로운 변화 전망

2026-06-16T22:00:12Z

AI 시대의 네트워크는 더 이상 데이터를 전달하는 길이 아니다. 토큰을 가장 싸고 끊김 없이 처리하게 만드는 운영체계로 재정의되고 있다. 지금까지 네트워크는 속도를 높이는 인프라로 이해되어 왔지만, AI 워크로드가 추론과 Agent 중심으로 이동하면서 그 역할은 완전히 달라졌다. 이제 중요한 것은 데이터를 얼마나 빠르게 보내느냐가 아니라, 어떤 요청을 어디

AI 산업에서 부는 토큰 이코노미 - 토큰이 없어 일 못하는 상황이..

2026-06-14T23:00:12Z