같은 AI인데 왜 결과가 다를까 같은 ChatGPT, 같은 Claude를 쓰는데 어떤 사람은 유용한 답변을 잘 받고, 어떤 사람은 “별로 도움이 안 되네"라고 합니다. 차이는 질문하는 방법에 있습니다. 이걸 요즘 프롬프트 엔지니어링이라고 부릅니다. 거창한 건 아니고, 몇 가지 원칙만 알면 답변 품질이 확 올라갑니다. 1. 구체적으로 질문하기 나쁜 예 파이썬 알려줘 좋은 예 파이썬으로 CSV 파일을 읽어서 특정 열의 평균값을 구하는 코드를 작성해줘. pandas 라이브러리를 사용하고, 파일 경로는 data.csv, 열 이름은 'score'야. 구체적일수록 AI가 추측하는 범위가 줄어들어서 정확한 답변이 나옵니다. ...
게임은 경쟁하는데 AI는 왜? 게임 GPU 시장에서 NVIDIA와 AMD는 치열하게 경쟁합니다. 세대에 따라 AMD가 앞서기도 하고, 가성비로는 AMD가 나을 때도 있습니다. 그런데 AI 분야에서는 NVIDIA가 압도적입니다. 시장 점유율이 80% 이상이라고 합니다. 왜 이런 차이가 날까요? 이유 1: CUDA 생태계 가장 큰 이유입니다. CUDA는 NVIDIA가 만든 GPU 프로그래밍 플랫폼입니다. AI/딥러닝의 핵심 프레임워크인 PyTorch, TensorFlow가 CUDA 기반으로 만들어졌습니다. 10년 넘게 CUDA 위에서 발전해온 거라, 최적화 수준이 다릅니다. AMD에도 ROCm이라는 대응 플랫폼이 있지만: ...
RAG란? RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다. 한국어로는 “검색 증강 생성” 정도로 번역됩니다. 쉽게 말하면, AI가 답변하기 전에 먼저 관련 자료를 검색해서 참고하는 방식입니다. 왜 필요한가 기본 AI(LLM)의 문제점이 있습니다: 학습 시점 이후의 정보를 모름 — “어제 발표된 신제품"을 물어보면 모름 할루시네이션 — 모르는 것도 그럴듯하게 지어냄 특정 도메인 지식 부족 — 우리 회사 내부 문서에 대해 모름 RAG는 이 문제들을 해결합니다. 비유로 이해하기 일반 AI = 오픈북 없는 시험 학생(AI)이 외운 것만으로 답을 씀. 기억이 안 나면 추측하거나 지어냄. ...
AI 모델은 범용이다 ChatGPT나 Llama 같은 AI 모델은 범용 모델입니다. 이것저것 다 할 수 있지만, 특정 분야에서는 전문가만큼 잘하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야의 전문적인 질문이나, 우리 회사만의 용어를 사용한 질문에는 정확도가 떨어질 수 있습니다. 파인튜닝 = 맞춤 교육 **파인튜닝(Fine-tuning)**은 이미 학습된 AI 모델에 추가로 특정 데이터를 학습시키는 것입니다. 비유하면: 기본 모델 = 대학교 졸업생 (기본 지식은 있음) 파인튜닝 = 회사에서 신입사원 교육 (우리 회사에 맞게 특화) 완전히 처음부터 학습시키는 게 아니라, 이미 알고 있는 것 위에 추가 지식을 쌓는 것이라 시간과 비용이 적게 듭니다. ...
결론부터 입문 단계에서는 윈도우도 괜찮습니다. 하지만 본격적으로 AI를 하게 되면 리눅스가 편해지는 시점이 옵니다. 왜 AI 쪽에서 리눅스를 많이 쓰나 1. 대부분의 AI 도구가 리눅스 우선 PyTorch, TensorFlow 등 주요 AI 프레임워크가 리눅스에서 먼저 개발되고 테스트됩니다. 윈도우 지원은 뒤따라오거나, 일부 기능이 빠지기도 합니다. 2. CUDA 설치가 더 쉬움 윈도우에서 CUDA 설치하다가 버전 충돌로 삽질하는 경우가 많습니다. 리눅스에서는 패키지 매니저로 깔끔하게 설치됩니다. 3. Docker가 네이티브 Docker가 리눅스 기반 기술이라, 리눅스에서 성능이 더 좋고 호환 문제도 적습니다. 윈도우에서 Docker는 WSL2를 거치기 때문에 약간의 오버헤드가 있습니다. ...
AI 시대 = 반도체 전쟁 AI 기술이 폭발적으로 성장하면서, AI를 돌리는 **반도체(칩)**가 가장 중요한 자원이 되었습니다. “AI 시대의 석유"라고 불릴 정도입니다. 이 시장을 누가 차지하느냐를 두고 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. NVIDIA — 현재의 절대 강자 AI 반도체 시장의 80% 이상을 차지하고 있습니다. 주요 제품 H100 — 현재 데이터센터 AI의 표준 H200 — H100의 메모리 강화 버전 B200 (Blackwell) — 차세대 AI 칩, 성능 대폭 향상 GB200 — GPU 2개 + Grace CPU를 하나로 강점 CUDA 생태계로 소프트웨어 록인 데이터센터부터 소비자 GPU까지 전 라인업 AI 학습과 추론 모두 강함 과제 물량 부족 — 수요를 감당 못 함 미국-중국 수출 규제로 시장 제한 독점에 대한 우려 AMD — 빠르게 추격 중 NVIDIA의 가장 강력한 도전자입니다. ...
요즘 AI 에이전트가 화제다 AI 뉴스를 보면 “AI 에이전트"라는 단어가 자주 나옵니다. 그런데 기존 ChatGPT 같은 챗봇이랑 뭐가 다른 걸까요? 챗봇 vs 에이전트 챗봇 내가 질문하면 답변함 한 번에 하나의 질문만 처리 대화가 끝나면 아무것도 안 함 수동적 — 시키는 것만 함 AI 에이전트 목표를 주면 스스로 계획을 세우고 실행 여러 도구를 사용할 수 있음 (검색, 코드 실행, 파일 관리 등) 중간에 판단하고 방향을 수정함 능동적 — 알아서 작업을 진행함 비유하면: ...
AI가 음악도 만든다 글쓰기, 이미지에 이어서 이제 음악까지 AI가 만드는 시대입니다. 호기심에 써봤는데 솔직히 놀랐습니다. 써본 서비스 Suno 가장 유명한 AI 음악 생성 서비스입니다. 텍스트로 설명하면 노래가 나옵니다. “밤에 혼자 걷는 느낌의 재즈 발라드"라고 입력하니까 진짜로 재즈 발라드가 나왔습니다. 보컬까지 포함해서요. Udio Suno의 경쟁 서비스입니다. 음질이 좋고, 장르 표현력이 좋습니다. 품질은 어느 정도? 솔직한 평가: 배경음악용 — 충분히 쓸 만함. 유튜브 BGM으로 바로 쓸 수 있는 수준 정식 음원 — 아직은 부족. 프로 뮤지션의 곡과 비교하면 차이가 남 보컬 — 놀라울 정도로 자연스러움. 다만 가사 전달력은 아직 부족 10점 만점에 7점 정도. “이게 AI가 만든 거야?“라는 놀라움은 있지만, “이거 매일 듣고 싶다"까지는 아닙니다. ...
AI가 영상까지 만든다 텍스트 → 이미지를 지나서, 이제 텍스트 → 영상 시대가 왔습니다. 프롬프트 하나로 몇 초짜리 영상이 만들어지는 걸 보면 기술 발전이 실감납니다. 주요 서비스들을 비교해봤습니다. OpenAI Sora 가장 화제가 된 서비스입니다. 공개 당시 데모 영상의 품질이 압도적이었습니다. 특징 최대 1분 길이 영상 생성 물리 법칙을 어느 정도 이해한 자연스러운 움직임 카메라 움직임, 조명 변화 표현 가능 현재 상태 사용 가능하지만 생성 속도가 느린 편 가끔 물리적으로 이상한 결과가 나옴 손가락, 복잡한 동작에서 여전히 부자연스러움 Runway Gen-3 영상 생성 분야의 선두주자 중 하나입니다. ...
Hugging Face? 이름이 좀 귀엽습니다. 🤗 이모지가 로고인 회사인데, AI 분야에서는 모르면 안 되는 플랫폼입니다. 한마디로 정의하면 AI 모델을 공유하고 다운받을 수 있는 플랫폼입니다. GitHub이 코드를 공유하는 곳이라면, Hugging Face는 AI 모델을 공유하는 곳입니다. 뭘 할 수 있나 1. AI 모델 다운로드 오픈소스 AI 모델을 다운받을 수 있습니다. Llama, Mistral, Stable Diffusion 등 유명한 모델들이 다 여기에 올라와 있습니다. 2. 데이터셋 공유 AI 학습에 필요한 데이터셋도 공유됩니다. 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터를 찾을 수 있습니다. ...