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스마트폰을 꺼내 사진을 찍고, 앱을 열고, AI에게 다시 묻는 과정이 조금씩 번거롭게 느껴질 때가 있어요. 길에서 외국어 표지판을 봤거나, 식탁 위 음식을 보며 대략적인 칼로리가 궁금할 때도 마찬가지죠

요즘 AI 이야기를 들으면 대부분 챗봇이나 검색, 이미지 생성부터 떠올리게 되죠. 그런데 개발자 입장에서 더 흥미로운 쪽은 화면 밖에서 움직이는 AI예요. 실제 공장, 조선소, 물류 현장에서 로봇이 보고 판단하고 움직이는 영역 말입니다

AI 서비스를 쓰다 보면 한 번쯤 이런 생각이 들어요. “왜 이렇게 빠른데도 가끔은 느리지?”, “회사에서 쓰려면 비용이 감당될까?”, “민감한 데이터를 외부 GPU 클라우드에 맡겨도 괜찮을까?” 모델 성능만큼이나 중요한 질문이 바로 AI를 어디서, 어떤 칩으로 돌릴 것인가

요즘 스마트워치를 고를 때 예전처럼 “알림 잘 오나, 운동 기록 되나”만 보지는 않게 됐어요. 수면 점수, 심박, 혈중 산소, 스트레스까지 이미 손목 위에서 보는 데이터가 꽤 많아졌죠

요즘 보안팀이 가장 무서워하는 건 더 이상 “해커가 얼마나 똑똑한가”만은 아니에요. 이제는 AI가 공격자와 방어자 양쪽의 속도를 동시에 끌어올리는 상황 이 더 큰 변수죠

AMD와 인텔이 컴퓨텍스 2026에서 AI PC와 게이밍 칩 경쟁을 본격화했다. AMD는 AM5 소켓 장기 지원으로 소비자 부담을 낮춘다 인텔은 아크 G3와 피지컬 AI 전략으로 미래 시장을 겨냥한다 AI PC 경쟁, 이제 단순 성능보다 플랫폼 지속성과 사용 경험이 중요해진다

네이버 국방 AI, 왜 갑자기 주목받을까 AI가 사무실 업무를 돕고, 검색 결과를 정리하고, 콘텐츠를 만드는 단계는 이제 꽤 익숙해졌습니다. 그런데 최근 흐름을 보면 AI의 무대가 조금 더 민감한 영역으로 넓어지고 있습니다. 바로 국방과 안보입니다

요즘 IT 업계에서 가장 뜨거운 키워드를 하나만 꼽으라면, 단연 AI 에이전트 입니다. 단순히 질문에 답하거나 문서를 작성해주는 수준을 넘어, 스스로 판단하고 실행하는 AI가 점점 현실이 되고 있죠

통신사 요금제만큼 복잡한 게 또 있을까요. SK텔레콤을 이용하다 보면 수십 종의 요금제 사이에서 내게 맞는 상품을 찾느라 시간이 꽤 걸리곤 했습니다. 특히 5G와 LTE 요금제가 따로 운영되면서 같은 데이터 용량인데도 네트워크에 따라 요금이 달라지는 구조는 많은 이용자에게

정부가 국산 AI를 행정과 연구개발 전반에 본격적으로 투입하기 시작했습니다. 단순한 민원 응대를 넘어 국가 R&D 예산 심의, 공공 안전, 지방 행정, 돌봄 서비스까지 그 활용 범위가 급속도로 확대되고 있는데요