IT, AI, 일상생활

Sping AI란 무엇인가요?Sping AI는 Spring Framework와 인공지능(AI)을 결합하여 AI 기반 웹 애플리케이션이나 서비스를 개발할 수 있게 해주는 구조 또는 접근 방식을 의미합니다. 정확히 말하면, "Sping AI"는 OpenAI, Hugging Face, Cohere 등의 LLM(대형 언어 모델)을 쉽게 Spring 애플리케이션에 통합할 수 있도록 도와주는 도구 모음입니다.Spring은 Java 기반의 가장 유명한 웹 프레임워크 중 하나로, 백엔드 개발에 주로 사용됩니다. Sping AI는 이 Spring의 생태계에 자연스럽게 인공지능 기능을 추가할 수 있도록 만들어졌습니다. 마치 Java로 웹 애플리케이션을 개발하듯, 이제는 같은 환경에서 AI를 다룰 수 있게 된 것입니다.📌..

'소버린 AI' 란 무엇인가?“소버린 AI”는 소버린(sovereign, 주권)과 AI를 합친 개념으로, 자국의 인프라, 데이터, 법·문화적 맥락을 기반으로 기술·문화 주권을 확보한 생성형 AI 시스템을 의미합니다.🔎 왜 주목받는가?미국 중심 데이터 편향 해소예: OpenAI 기반 GPT는 ‘다케시마’를 “영토분쟁 지역”이라 표현하는 등 맥락 인식에 한계문화·가치 정체성 보호프랑스, 중국, 인도 등 각국에서 자국 언어와 문화에 특화된 AI 개발에 투자 중안보·프라이버시 확보자국 데이터센터에서 AI 학습 처리해 민감 정보 유출 위험 축소기술 종속·비용 종속 방지특정 국가에 의존하지 않고, 장기적으로 기술력 확보와 경제 자립을 가능하게 함 🌏 글로벌 움직임프랑스 ‘미스트랄AI’: 자체 모델 ‘르 챗’ 개..

1. NPU와 GPU란 무엇인가?1.1 GPU란?GPU는 Graphics Processing Unit의 약자로, 본래 컴퓨터의 그래픽·영상 처리 및 게임 그래픽 렌더링을 위해 개발된 하드웨어입니다. 그러나 2010년대 이후 딥러닝 연산처럼 대량의 데이터를 동시에 처리해야 하는 분야에서도 많이 쓰이고 있습니다. 이유는 GPU가 수천 개의 작은 코어로 구성되어 있어, 병렬 연산(여러 계산을 한 번에 처리함)에 매우 뛰어나기 때문입니다.1.2 NPU란?NPU는 Neural Processing Unit의 약자인데, GPU보다 더 한정적으로, 바로 “인공신경망 연산”을 위해 특별히 고안된 칩입니다. 즉, 딥러닝처럼 신경망 구조의 AI 연산을 최적화하여 처리하도록 만들어졌습니다. 사람들이 스마트폰에서 얼굴 인식, ..

✅ 2025년 6월 H100 / A100 가격 (원화 기준)💰 1. 환율 기준 (2025년 6월 기준):1 USD ≈ 1,355 원🧠 NVIDIA H100 (80GB 기준)미국 시장가: $25,000 ~ $40,000원화 환산:$25,000 × 1,355 ≈ ₩33,875,000$40,000 × 1,355 ≈ ₩54,200,000▶️ ₩3,400만 ~ ₩5,400만 원🎯 NVIDIA A100A100 40GB$10,000 × 1,355 ≈ ₩13,550,000A100 80GB$15,000 × 1,355 ≈ ₩20,325,000$20,000 × 1,355 ≈ ₩27,100,000▶️ ₩1,300만 ~ ₩2,700만 원📊 요약 테이블GPU달러 가격원화 (₩) 환산 대략H100$25K ~ $40K₩3,4..

MCP와 AI 에이전트 생태계: 부상하는 패러다임의 융합디지털 혁신의 다음 물결전 세계적으로 디지털 혁신의 속도가 가속화되는 가운데, **AI 에이전트(AI Agents)**와 **MCP(Multi-Channel Platform)**는 각각 독립적인 흐름으로 성장해왔습니다. 하지만 최근 이 두 패러다임이 융합되며 전례 없는 시너지를 만들어내고 있습니다. MCP는 다양한 채널과 서비스를 통합하는 허브 역할을 수행하며, AI 에이전트는 이 허브 위에서 지능적 상호작용을 통해 사용자 경험을 재정의합니다.이 글에서는 AI 에이전트 생태계의 성장과 MCP의 진화가 어떻게 맞물리며 새로운 기술적 지형을 만들어가는지, 그리고 이 융합이 어떤 산업적, 사회적 변화를 유발할 수 있는지를 조망하고자 합니다.MCP: 연결을..

모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 이해하기1. MCP의 기본 개념모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 인공지능 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 정보를 처리하고 컨텍스트를 관리하는 방식을 정의하는 프로토콜입니다. 이는 AI 시스템이 대화나 정보 처리 과정에서 관련 컨텍스트를 어떻게 유지하고, 해석하며, 활용할지 결정하는 규칙과 메커니즘의 집합입니다.핵심 구성 요소컨텍스트 윈도우: 모델이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양을 정의합니다. 예를 들어, GPT 모델의 컨텍스트 윈도우는 토큰 수로 측정됩니다.토큰화 방식: 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 단위(토큰)로 나누는 방법을 결정합니다.컨텍스트 관리 규칙: 새로운 정보가 들어올 때 기존 컨텍스트를 어떻게 유지하..

가장 많이 사용하는 AI 코딩 툴 TOP 5 (25년 기준)1. GitHub Copilot개발사: GitHub & OpenAI특징:코드 자동 완성 및 제안 기능주석이나 함수명만으로 전체 코드 블록 생성다양한 프로그래밍 언어 지원VS Code, Visual Studio, JetBrains IDE 등과 통합장점: 실시간으로 코드를 제안하며 개발자의 의도를 잘 파악합니다. GitHub의 방대한 코드베이스를 학습했기 때문에 품질이 높은 코드를 생성합니다.단점: 유료 서비스이며, 가끔 저작권 문제가 있는 코드를 제안할 수 있습니다.2. ChatGPT (with Code Interpreter)개발사: OpenAI특징:자연어로 코드 작성 요청 가능코드 설명 및 디버깅 지원다양한 프로그래밍 언어 지원Code Inter..

물리 AI 모델과 월드 모델 이해하기1. 물리 AI 모델이란?물리 AI 모델은 실제 세계의 물리적 법칙을 컴퓨터가 이해하고 시뮬레이션할 수 있도록 설계된 인공지능 시스템입니다. 이 모델들은 물체의 움직임, 충돌, 중력 등 물리적 현상을 예측하고 모방합니다.쉬운 예시로 이해하기축구 게임을 생각해보세요. 게임 속 공이 어떻게 움직이고, 선수와 부딪히면 어떻게 튕겨나가는지를 결정하는 것이 물리 AI 모델입니다. 실제 축구공처럼 자연스럽게 움직이도록 만드는 것이죠.물리 AI 모델의 주요 구성요소물리 법칙: 뉴턴의 운동법칙 같은 기본 물리 법칙을 수학적으로 표현물체 속성: 질량, 크기, 탄성 등 물체의 특성 정의상호작용 규칙: 물체 간 충돌이나 접촉 시 어떻게 반응할지 정의2. 월드 모델(World Model)이..

BERT와 GPT의 차이점: 초보자를 위한 설명간단한 비유로 이해하기BERT와 GPT는 모두 인공지능 언어 모델이지만, 작동 방식이 다릅니다. 이를 쉽게 이해하기 위해 독서 방식에 비유해 보겠습니다:GPT는 책을 처음부터 순서대로 읽는 사람과 같습니다. 이전 내용을 바탕으로 다음에 올 내용을 예측합니다.BERT는 책의 일부 단어가 지워진 상태에서 앞뒤 문맥을 모두 살펴보며 빈칸을 채우는 사람과 같습니다.주요 차이점1. 정보를 보는 방향GPT (일방향):왼쪽에서 오른쪽으로만 텍스트를 읽습니다예: "나는 학교에 ___" → GPT는 이전 단어들만 보고 "간다"라고 예측BERT (양방향):문장의 앞뒤를 모두 살펴봅니다예: "나는 ___ 에 간다" → BERT는 "나는"과 "에 간다"를 모두 보고 "학교"라고 ..

LLM 모델 양자화(Quantization) 쉽게 설명하기LLM(대규모 언어 모델) 양자화는 큰 모델을 더 작고 효율적으로 만드는 과정입니다.기본 개념원래 LLM 모델은:수십억 개의 매개변수(파라미터)를 가짐각 숫자가 32비트 또는 16비트의 정밀도로 저장됨많은 메모리와 계산 능력 필요양자화란?양자화는 숫자의 정밀도를 낮추는 과정입니다:32비트나 16비트 숫자를 → 8비트, 4비트, 심지어 1비트로 변환마치 고해상도 사진을 압축해서 용량을 줄이는 것과 비슷한 원리쉬운 예시생각해보세요:원래 모델: 3.14159265359... (많은 소수점)양자화 후: 3.14 (적은 소수점)정확도는 약간 떨어지지만, 훨씬 적은 공간을 차지합니다.양자화의 장점메모리 사용량 감소: 8비트로 양자화하면 메모리 사용량이 약 4..