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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

유튜브 프리미엄에 AI 구독까지, 매달 나가는 돈이 부담이었다면 요즘 스마트폰을 쓰다 보면 매달 빠져나가는 구독료가 은근히 쌓입니다. 광고 없이 영상을 보려고 유튜브 프리미엄을 결제하고, 일이나 공부에 쓰려고 생성형 AI 서비스까지 따로 구독하다 보면 "이게 다 합치면

전기차를 망설이게 하는 진짜 이유, 결국은 배터리 전기차를 진지하게 알아본 분이라면 십중팔구 같은 지점에서 멈칫하게 됩니다. 바로 충전 시간과 주행거리 예요. 디자인이 마음에 들어도, 가격이 합리적이어도, "장거리 갈 때 중간에 충전하느라 30분씩 서 있어야 한다"는 생각이

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