Thinking, Writing, and.

최근 공개된 넷플릭스 다큐멘터리 '더 싱킹 게임(The Thinking Game)'은 단순한 기술 다큐멘터리를 넘어, 인공지능(AI)의 역사를 쓰고 있는 한 천재의 삶과 철학을 깊숙이 조명합니다. 이 다큐멘터리는 딥마인드(DeepMind)의 공동 창업자이자 CEO인 데미스 하사비스(Demis Hassabis)의 눈부신 여정을 따라가며, 인류의 가장 복잡한 난제들을 해결하려는 궁극적인 목표, 즉 인공일반지능(AGI)을 향한 탐험을 생생하게 보여줍니다. 이 글을 통해, 우리가 왜 딥마인드와 '더 싱킹 게임'에 주목해야 하는지, 그들이 그려나갈 미래는 무엇인지를 함께 탐구해 봅시다. 체스 신동, AI의 꿈을 꾸다: 데미스 하사비스의 탄생호기심으로 시작된 위대한 여정데미스 하사비스는 여덟 살에 이미 체스 마스터..

MoE 모델의 화려한 성장 뒤에 숨겨진 '효율성'의 병목 현상최근 Mixtral, DeepSeek V3 등 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처는 모델의 크기를 키우면서도 연산 비용(FLOPs)을 억제할 수 있는 최적의 해법으로 자리 잡았습니다. 특히 최신 모델들은 전문가 단위를 더 작게 쪼개는 '세밀화(Granularity)'와 활성 전문가 비중을 줄이는 '희소화(Sparsity)'를 통해 연산당 품질을 극대화하는 추세입니다. 하지만 인프라 설계자의 관점에서 이러한 진화는 새로운 도전을 불러옵니다. 전문가가 세밀해질수록 전문가 간 데이터를 주고받는 입출력(IO) 빈도가 잦아지며 '산술 강도(Arithmetic Intensity)'가 급격히 떨어집니다. 결과적으로 GPU는 연산보다 데이터를..

​https://developers.openai.com/codex/guides/build-ai-native-engineering-team/ Building an AI-Native Engineering TeamHow coding agents speed up the software development lifecycledevelopers.openai.com 1. AI 코딩 에이전트, 개발 패러다임을 완전히 바꾸다 최근 몇 년 사이, 소프트웨어 개발 현장은 근본적인 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 AI 코딩 도구라고 하면, 그저 다음 줄의 코드를 제안하거나 함수 템플릿을 채워주는 '자동 완성' 수준에 머물렀죠. 하지만 이제는 다릅니다. 강력한 추론 능력을 갖춘 AI 모델들이 등장하면서, 이들은 단순한 보조 도..

​1. 구글 Gemini 3.0은 정말 역대급 AI 모델이 맞을까요?구글의 새로운 gemini 3.0 모델 체크포인트가 엄청난 성능을 보여주고 있어요 . 이 모델은 이전에 공개되었던 모든 데모보다 훨씬 뛰어난 결과를 내고 있다고 해요 . 많은 전문가들은 이 새로운 체크포인트를 현재까지 출시된 ai 모델 중 최고라고 평가하고 있죠 . 이 모델은 거의 모든 벤치마크 테스트에서 가장 높은 점수를 기록하고 있어요 . 특히 'ark agi 2 리더보드'에서는 다른 모든 모델을 뛰어넘는 인상적인 점수로 최상위에 올랐다고 해요 . 현재 구글은 두 가지 새로운 체크포인트, 즉 gemini 3.0 Pro를 대표하는 ECPT와 Flash 변형에 가까운 K0T를 포함해 총 13가지 변형을 테스트 중이라고 알려져 있어요 . ..

OpenAI Agent Builder: 코딩 없이 나만의 AI 비서를 만드는 마법의 도구!1. 코딩 없이 나만의 AI 비서를 만들 수 있다고요?OpenAI에서 만든 agent builder라는 도구를 들어보셨나요? 이 도구는 복잡한 AI 에이전트를 코딩 없이도 쉽게 만들 수 있게 도와주는 마법의 캔버스라고 생각하면 돼요. 마치 레고 블록을 조립하듯이, 여러 단계를 가진 에이전트워크플로우를 눈으로 보면서 설계하고 디버깅할 수 있답니다. 개발자나 기획자가 아이디어를 실제 작동하는 에이전트로 빠르게 만들고 싶을 때 정말 유용하겠죠? 이 가이드를 통해 여러분도 효율적인 에이전트 개발 경험을 얻을 수 있어요.agent builder는 다단계 에이전트워크플로우를 시각적으로 구축하는 도구예요. 여러분은 템플릿에서 시..

​목차[필독] OpenAI 데브데이 2025, 개발자가 아니어도 꼭 알아야 할 4가지 혁신!1. AI 개발 속도가 얼마나 빨라졌을까요?2. ChatGPT 안에서 나만의 앱을 만들 수 있다고요? (Apps SDK)3. 에이전트 개발이 왜 이렇게 쉬워졌을까요? (AgentKit)4. 코딩을 AI가 대신 해준다고요? (GPT-5 Codex)5. 더 똑똑하고 저렴한 새로운 AI 모델은 무엇인가요?6. 아이디어만 있다면 누구나 개발자가 될 수 있을까요?[필독] OpenAI 데브데이 2025, 개발자가 아니어도 꼭 알아야 할 4가지 혁신! 1. AI 개발 속도가 얼마나 빨라졌을까요?OpenAI의 데브데이 2025는 정말 놀라운 성과를 발표했어요 . 샘 알트먼은 AI의 미래를 만드는 데 전념하고 있다고 강조했죠 . ..

지난 세 편의 글을 통해 우리는 화웨이 '클라우드매트릭스 384'의 등장 배경과 그 심장부인 하드웨어 아키텍처, 그리고 실제 성능과 소프트웨어 생태계라는 거대한 도전에 이르기까지, 하나의 시스템을 입체적으로 분석해 왔습니다. 1부에서 던졌던 '경쟁의 규칙을 바꾸려는 시도'가 2부의 '시스템 아키텍처'라는 구체적인 형태로 나타났고, 3부에서는 '하드웨어의 약진과 소프트웨어의 고전'이라는 명확한 현실과 마주했습니다. 이제 현미경을 내려놓고 망원경을 들어야 할 시간입니다. 클라우드매트릭스 384의 등장은 단순히 한 기업의 신제품 출시를 넘어, 21세기 기술 패권과 글로벌 공급망, 나아가 AI의 미래 발전 방향 자체를 뒤흔드는 거대한 '지각변동'의 신호탄이기 때문입니다. 이번 4부에서는 이 기술 경쟁이 촉발한 ..

지난 1부와 2부를 통해 우리는 화웨이 '클라우드매트릭스 384'의 탄생 배경과 그 내부를 구성하는 하드웨어의 경이로움에 대해 살펴보았습니다. 지정학적 압박 속에서 '시스템 아키텍처'라는 새로운 카드를 꺼내든 화웨이의 전략적 선택, 그리고 '어센드 910C' 칩과 이를 묶는 '슈퍼노드'라는 강력한 하드웨어의 조합까지 확인했죠. 이제 시장이 가장 궁금해하는 질문에 답할 차례입니다. "그래서, 실제로 얼마나 빠른가?" 그리고 "이 강력한 하드웨어를 누구나 쉽게 사용할 수 있는가?" 이번 3부에서는 클라우드매트릭스 384의 성능을 경쟁 제품과 직접 비교하는 '벤치마크' 결과를 통해 그 강력함을 숫자로 증명하고, 동시에 화웨이가 넘어야 할 가장 거대하고 험준한 산, 바로 '소프트웨어 생태계'의 현실을 냉정하게 ..

1부에서 우리는 화웨이가 '클라우드매트릭스 384'라는 거대한 시스템을 통해 AI 칩 전쟁의 규칙을 어떻게 바꾸려 하는지, 그 전략적 배경과 지정학적 맥락을 살펴보았습니다. 단일 칩의 성능 경쟁이라는 정면 대결을 피하고, 시스템 전체의 아키텍처적 우위를 통해 경쟁의 장을 옮기려는 화웨이의 담대한 시도였죠. 그렇다면 이제 그 '시스템'이라는 블랙박스를 열어볼 차례입니다. 과연 무엇이 이 거대한 클러스터를 살아 움직이게 만드는 걸까요? 이번 2부에서는 클라우드매트릭스 384의 '엔진'과 '신경망'을 담당하는 두 핵심 기술, 즉 AI 연산의 심장인 '어센드(Ascend) 910C' 프로세서와 384개의 칩을 하나로 묶는 경이로운 연결 기술인 '슈퍼노드(Supernode) 아키텍처'를 분석해 보겠습니다. 연산의..

인공지능(AI) 혁명의 시대, 그 중심에는 항상 엔비디아(NVIDIA)라는 이름이 있었습니다. GPU라는 하드웨어를 넘어, 쿠다(CUDA)라는 강력한 소프트웨어 생태계를 구축하며 엔비디아는 AI 개발의 표준이자 사실상의 '운영체제'로 군림해 왔습니다. 이 거대한 기술의 성벽 앞에서 수많은 경쟁자들은 '더 나은 칩'을 만드는 정공법으로 도전을 거듭했지만, 그 아성을 넘기란 요원 해 보였습니다. 그런데 지금, 이 경쟁의 규칙 자체를 바꾸려는 거대한 파도가 일고 있습니다. 바로 미국의 강력한 제재 속에서 탄생한 화웨이(Huawei)의 AI 컴퓨팅 클러스터, '클라우드매트릭스 384(CloudMatrix 384)'입니다. 이 시스템은 단순히 엔비디아의 신제품에 대응하는 수준을 넘어, AI 하드웨어 경쟁의 패러다..