노트북 살 때 갑자기 NPU 이야기가 나오기 시작했다 요즘 노트북 스펙 보면 CPU, GPU, RAM 옆에 NPU라는 항목이 슬쩍 끼어 있습니다. 그리고 Copilot+라는 로고가 붙어 있는 제품들이 늘어났어요. 처음엔 그냥 마케팅 용어겠거니 했는데, 좀 파고들어 보니까 단순한 홍보 문구만은 아니더라고요. 오늘은 이 Copilot+ PC가 뭔지, NPU가 실제로 어떤 역할을 하는지 정리해봤습니다. NPU가 뭐냐면 NPU는 Neural Processing Unit의 약자입니다. AI 연산, 특히 신경망 추론에 특화된 칩이에요. CPU는 범용 연산, GPU는 병렬 처리에 강한데, NPU는 AI 추론 연산만 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 전력 효율도 좋아서 배터리 소모 없이 AI 기능을 백그라운드에서 계속 돌릴 수 있다는 게 핵심이에요. ...
검색하는 방식이 바뀌고 있다 예전에는 뭔가 궁금하면 구글에 키워드를 넣고, 나오는 링크 10개 중에서 괜찮은 걸 골라서 클릭하는 게 당연했잖아요. 근데 요즘은 AI한테 바로 물어보는 게 더 빠를 때가 많습니다. “RTX 4070 Super vs RTX 5070 차이가 뭐야?“라고 치면 블로그 5개를 돌아다닐 필요 없이 AI가 바로 정리해서 알려주거든요. 이런 흐름에서 나온 게 Google SGE(AI 개요)와 Perplexity입니다. 둘 다 써봤는데, 생각보다 느낌이 다르더라고요. Google SGE (AI 개요) — 검색 결과 위에 AI 답변이 뜬다 구글에서 뭔가 검색하면 요즘 검색 결과 맨 위에 AI가 정리한 답변이 뜨는 경우가 있습니다. 이게 SGE(Search Generative Experience), 지금은 “AI 개요"라고 부르는 기능이에요. ...
AI가 그림을 그려준다는 건 알겠는데 “고양이가 우주복 입고 달에 서 있는 그림” 같은 걸 텍스트로 입력하면 진짜 이미지가 나옵니다. 처음 보면 신기한데, 막상 써보려고 하면 뭘 써야 할지 모르겠더라고요. DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion. 이 세 개가 가장 유명한데, 성격이 꽤 다릅니다. 같은 프롬프트를 넣어도 결과물이 다르고, 사용 방식도 다르고, 돈 드는 방식도 다릅니다. 각각 어떤 느낌인지 DALL-E — 가장 쉬움 OpenAI가 만들었고, ChatGPT 안에 내장되어 있습니다. 별도 설치나 가입 없이 ChatGPT에서 바로 쓸 수 있다는 게 가장 큰 장점이에요. ...
다 비슷해 보이는데 뭐가 다른 건지 AI 챗봇이 하나둘 나올 때는 ChatGPT만 쓰면 됐습니다. 근데 이제 Claude도 있고, Gemini도 있고, 선택지가 많아지니까 오히려 뭘 써야 할지 모르겠다는 분들이 많더라고요. 세 개 다 써본 입장에서 말씀드리면, 용도에 따라 확실히 차이가 있습니다. 전부 잘하는 만능 AI는 아직 없고, 각자 잘하는 영역이 다릅니다. 각각 뭘 잘하나 ChatGPT (OpenAI) 가장 먼저 대중화된 AI라서 사용자가 압도적으로 많습니다. 생태계가 넓은 게 가장 큰 강점이에요. 잘하는 것: ...
영어 학원비가 아깝다면 영어 공부하려면 학원 다니거나, 전화영어 끊거나, 앱 결제하거나. 뭘 하든 돈이 들고, 시간 맞추는 것도 번거롭습니다. 그런데 ChatGPT나 Claude 같은 AI 챗봇을 쓰면 24시간 무료 영어 과외가 가능합니다. 물론 사람 선생님을 완전히 대체할 수는 없지만, 보조 도구로는 꽤 쓸 만합니다. AI 챗봇들을 비교해서 어느 게 더 대화에 강한지 정리해뒀으니 참고해보세요. 직접 써보면서 효과 있었던 방법들을 정리해봤습니다. 영어 회화 연습 이게 AI 영어 공부의 핵심입니다. 사람한테 말 걸기 부끄러운 것도 AI한테는 아무렇지 않거든요. ...
AI 돌리려면 PC가 필요하긴 한데 로컬에서 AI 모델을 돌려보고 싶거나, 이미지 생성을 해보고 싶거나, 파인튜닝을 해보고 싶으면 결국 GPU 달린 데스크탑이 필요해집니다. 노트북으로도 가능은 하지만 한계가 금방 오거든요. 그러면 PC를 새로 장만해야 하는데, 여기서 고민이 시작됩니다. 직접 부품 골라서 조립할까, 아니면 완제품을 살까. 조립 PC 부품을 하나하나 골라서 직접 조립하는 방식입니다. 용산이나 온라인 견적 맞추는 그거요. 이게 좋은 점 GPU에 돈을 몰빵할 수 있습니다. AI 작업은 GPU가 거의 전부입니다. 조립이면 CPU는 적당한 거 쓰고, 케이스도 저렴한 걸로 하고, 아낀 돈을 GPU에 몰아넣을 수 있어요. 같은 예산이면 완제품보다 더 좋은 GPU를 끼울 수 있습니다. ...
챗봇이랑 뭐가 다르다는 건지 ChatGPT 같은 AI 챗봇, 다들 써보셨을 겁니다. 질문하면 답해주고, 또 질문하면 또 답해주고. 근데 이게 좀 답답할 때가 있습니다. “이 코드 고쳐줘” → 고쳐진 코드를 보여줌 → 복사해서 붙여넣기 → 에러남 → 다시 물어봄 → 또 복사 붙여넣기… 이 과정이 반복되면서 “그냥 니가 직접 고쳐주면 안 되냐"는 생각이 들기 시작하죠. AI 에이전트가 바로 그겁니다. 목표를 던져주면 직접 파일을 열고, 코드를 수정하고, 테스트까지 돌려보는 AI. 답만 알려주는 게 아니라 직접 행동하는 AI입니다. 에이전트 이전 단계인 기본적인 AI 챗봇 비교도 참고해보세요. ...
멀티모달이 뭔데? 예전 AI는 텍스트만 이해했습니다. 글을 읽고 글로 답하는 게 전부였죠. 멀티모달(Multimodal) AI는 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 AI입니다. 쉽게 말하면, AI가 **눈(이미지)과 귀(음성)**를 얻은 겁니다. 뭘 할 수 있나 이미지를 이해한다 사진을 보여주면서 “이게 뭐야?“라고 물어볼 수 있습니다. 에러 화면 스크린샷 → “이 에러 어떻게 해결해?” 음식 사진 → “이 요리의 칼로리가 어느 정도야?” 수학 문제 사진 → “이 문제 풀어줘” 그래프/차트 → “이 데이터를 분석해줘” 직접 써보면 진짜 편합니다. 특히 에러 화면 캡처해서 그대로 보여주면 텍스트로 설명하는 것보다 훨씬 빠르게 답을 얻을 수 있습니다. ...
시작하며 솔직히 말하면, AI가 대단하다는 건 알겠는데 “내 생활이랑 무슨 상관이지?” 하는 생각이 있었습니다. 그런데 올해 들어서 직접 이것저것 써보니까, 진짜 생활이 달라지더라고요. 오늘은 제가 직접 경험한 것들 위주로 정리해보려고 합니다. 1. 글쓰기가 편해졌다 블로그 글을 쓸 때 초안 잡는 게 제일 귀찮았는데, AI한테 “이런 주제로 뼈대 좀 잡아줘"라고 하면 5분 만에 나옵니다. 물론 그대로 쓰면 안 되고 제 경험이랑 생각을 넣어서 다시 써야 하지만, 백지에서 시작하는 것보다 훨씬 낫습니다. ...
들어가며 “AI 공부하려면 노트북 스펙이 어느 정도 되어야 해요?” 라는 질문을 주변에서 많이 받습니다. 저도 처음에 뭘 기준으로 봐야 할지 몰라서 한참 찾아봤는데, 그때 정리해둔 내용을 공유합니다. 가장 중요한 건 GPU AI 작업에서 CPU보다 GPU가 훨씬 중요합니다. 특히 NVIDIA GPU가 거의 필수입니다. AMD나 Intel GPU도 발전하고 있지만, 대부분의 AI 프레임워크가 NVIDIA CUDA에 최적화되어 있어서 호환성 면에서 NVIDIA가 압도적입니다. VRAM이 핵심 GPU에서도 가장 중요한 건 VRAM 용량입니다. 8GB — AI 입문, 간단한 모델 학습 가능 12GB — 중급 작업까지 무난 16GB 이상 — 큰 모델도 돌릴 수 있음 VRAM이 부족하면 아예 실행이 안 되는 경우가 많아서, 나중에 후회하지 않으려면 넉넉한 게 좋습니다. VRAM 개념이 생소하다면 VRAM이 뭔지, 왜 중요한지 쉽게 정리를 먼저 읽어보세요. ...