다음 파동을 기다리며

1. 기술의 진보, 자유의 후퇴?  우리는 누구보다도 편리한 시대를 살고 있습니다. 버튼 하나로 음식을 주문하고, 위치 기반으로 목적지까지의 최단 경로를 추천받으며, 웨어러블을 통해 심박수를 실시간으로 확인하죠.하지만 그 편리함의 반대편에는 조용한 불편함이 존재합니다. “지금 이 순간, 누가 나를 보고 있을까?” CCTV는 거리와 건물 안을 끊임없이 기록하고, 앱은 우리의 위치, 구매 기록, 검색 패턴을 추적하며, 브라우저는 쿠키를 통해 어디서 왔고, 얼마나 머물렀는지를 기억합니다. 기술은 분명 우리의 삶을 더 효율적이고, 안전하게 만들어줍니다. 그러나 동시에 누군가의 감시 아래 있다는 사실을 너무 자연스럽게 받아들이게 만든 장치이기도 합니다.이 글에서는 다음과 같은 질문에 대해 함께 생각해보고자 합니다..

1. NFT 이후, Web3는 사라진 걸까? 2021년과 2022년을 강타한 NFT 열풍은 분명 Web3 대중화의 첫 번째 파도였습니다. 그 당시에는 누구나 ‘탈중앙화’, ‘P2E’, ‘DAO’ 같은 용어를 들먹이며 미래를 이야기했죠.하지만 2023년 이후 NFT 시장은 급격히 식었고, Web3는 어느새 기술 커뮤니티 외부에서는 언급조차 잘 되지 않는 단어가 되어버렸습니다.그렇다면 정말 Web3는 끝난 걸까요? 아니면 투기 열풍이 지나간 후에야 비로소 ‘진짜 Web3’가 시작될 수 있는 걸까요?Web3는 하나의 ‘이벤트’가 아니라, 장기적인 기술의 흐름이다지금 우리가 주목해야 할 질문은 이것입니다.“NFT가 사라진 자리에, Web3의 본질은 무엇으로 남아 있는가?”이 글에서는 Web3의 핵심 구성요소 ..

1. 기술이 거주지를 지우는 시대, 우리는 어디에 사는가?  ‘디지털 노마드(Digital Nomad)’라는 말은 더 이상 새롭지 않습니다. 하지만 우리는 과연 이 개념의 ‘진짜 의미’를 충분히 이해하고 있을까요? 한때 디지털 노마드는 노트북 하나만 들고 전 세계를 떠돌며 일하는 ‘자유로운 프리랜서’의 이미지로 소비됐습니다. 그러나 지금 이 개념은 훨씬 더 깊은 수준의 변화로 진화하고 있습니다. 바로 ‘삶의 기반이 물리적 장소에서 디지털 공간으로 옮겨가는 흐름’입니다. 단순히 해외에서 원격 근무하는 수준을 넘어, 사람들의 정체성, 소득, 연결, 활동 기반이 완전히 온라인으로 이동하고 있다는 것이 핵심이죠. 예를 들어, 우리는 이제 SNS에서의 활동, 클라우드 기반 협업, 디지털 지갑 속 NFT나 암호화폐..

법과 기술은 원래 ‘속도’가 다르다  법은 신중하고 보수적인 영역입니다. 반면, 기술은 빠르고 도전적이죠. 특히 인공지능(AI)의 발전은 이제 ‘빠르다’는 말로는 부족할 정도로 폭발적입니다. 하지만 문제는 여기서 시작됩니다. AI가 상상 이상의 속도로 인간의 역할을 대체하거나 보조하게 되면서, 기존의 법과 제도는 이 새로운 존재를 어떻게 다뤄야 할지 당황하고 있습니다. 미국, AI 작곡물에 ‘저작권 없다’고 판결 2023년, 미국 법원은 AI가 생성한 이미지에 대해 “창작성이 인간에 의해 기여되지 않았다”는 이유로 저작권을 인정하지 않았습니다. 이는 명백히 선언한 겁니다. “AI는 작가도, 작곡가도, 화가도 아니다.”하지만 반대로 묻는다면, 그렇다면 그 창작물은 누구의 것인가요? 프롬프트를 작성한 사람인..

프롬프트 엔지니어링의 부상  최근 생성형 AI의 발전으로, 자연어로 AI에게 명령을 내리고 원하는 결과물을 얻는 기술인 프롬프트 엔지니어링이 주목받고 있습니다. 이는 기존의 코딩 중심 개발 방식에서 벗어나, 자연어를 통해 AI와 효과적으로 소통하는 새로운 접근법입니다. 프롬프트 엔지니어링이란?프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에게 원하는 결과를 얻기 위해 입력 문장을 설계하고 최적화하는 과정입니다. 이는 AI의 성능을 극대화하고, 사용자의 의도를 정확히 반영하는 결과물을 생성하는 데 필수적인 기술로 자리잡고 있습니다. 프롬프트 엔지니어링의 중요성프롬프트 엔지니어링은 단순한 기술을 넘어, AI와의 상호작용을 통해 다양한 분야에서 혁신을 이끌어내고 있습니다. 이는 개발자뿐만 아니라, 비전공자에게도 중요한 역량으..

GPT의 독주, 그리고 균열의 시작  2022년 말, OpenAI의 ChatGPT가 등장하면서 생성형 AI 시장은 급격한 변화를 맞이했습니다. GPT 시리즈는 뛰어난 성능으로 시장을 선도하며, 많은 기업과 개발자들이 이를 활용한 서비스와 제품을 출시했습니다. 그러나 이러한 폐쇄형 모델의 독점 구조는 여러 문제점을 내포하고 있었습니다. 오픈소스 LLM의 등장 이러한 상황에서 오픈소스 LLM들이 등장하기 시작했습니다. 대표적으로 Meta의 LLaMA 시리즈, Mistral AI의 Mistral 7B와 Mixtral 8x7B, Hugging Face의 Zephyr 등이 있습니다. 이들은 성능 면에서 GPT-3.5나 LLaMA 2 70B와 견줄 수 있을 정도로 발전하였으며, 오픈소스로 공개되어 누구나 자유롭게 ..

Sora 영상이 1억 뷰? 왜 전 세계가 주목하는가  OpenAI의 텍스트-투-비디오 AI 모델인 Sora는 최근 트위터에 공개된 영상 하나로 전 세계에 충격을 주었다. 고작 몇 문장의 설명만으로 영화처럼 완성된 영상이 등장했고, 게시 후 일주일도 되지 않아 1억 조회수를 넘겼다. Sora는 사용자가 입력한 텍스트 프롬프트를 기반으로 수초~수십 초 길이의 영상을 자동 생성하는 인공지능이다. ‘눈 오는 도심에서 개가 뛰어노는 장면’이라고 입력하면 실제 눈발과 그림자까지 표현된 영상을 만들어낸다. 이러한 기술은 콘텐츠 제작의 패러다임을 바꾸고 있다. 기존에는 고성능 장비와 전문 제작 인력이 필요했던 영상 제작이, 이제 누구나 몇 줄의 텍스트만으로 가능해졌다. 이는 개인 창작자의 진입장벽을 낮추고, 기업의 콘..

인공지능은 분명 똑똑하다. 글을 쓰고, 그림을 그리고, 사람 말을 이해하며 답한다. 하지만 그 이면에는 상상 이상의 전력이 들어간다. 실제로 "AI는 전기를 먹는 괴물이다"라는 표현이 나올 정도로, 현대의 인공지능 시스템은 어마어마한 전력을 소모한다. 도대체 왜 그럴까? 우리가 사용하는 AI의 ‘똑똑함’은 어떻게 ‘전기’와 연결되어 있는 걸까?1. AI는 전력을 왜 그렇게 많이 사용할까? AI는 학습(Training)과 추론(Inference)이라는 과정을 거친다. 이 중 학습은 특히 연산량이 막대하다. GPT-4 같은 초거대 모델은 수천억 개의 파라미터를 조정하며 수백 테라바이트(TB)의 데이터를 수없이 반복해 학습한다. 이런 작업은 고성능 GPU 수천 개를 동원해야 하고, 하나의 학습 과정만으로도 수..

AI 기술이 급속히 발전하면서, 그 근간이 되는 연산 인프라인 AI 반도체는 기술 경쟁의 핵심으로 떠올랐다. 최근 몇 년간 미국과 중국은 이 분야를 두고 첨예하게 대립하고 있으며, 반도체 수출 제한, 기술 자립, 공급망 재편 같은 전쟁이 조용히—but 치열하게—진행 중이다.이 싸움의 중심에서 한국은 기술력은 있으나 전략적 위치는 애매한 상황이다. 우리는 어떤 입장에 있고, 어떤 기술을 준비해야 할까?1. AI 반도체란 무엇이며 왜 중요한가?AI 반도체는 인공지능 연산에 특화된 칩을 말한다. 대표적으로 GPU(Graphics Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), TPU(Tens..

1. 2024년 삼성의 위기, 하이닉스의 성장2024년 반도체 시장의 핵심 키워드는 'AI 수요 폭발'과 'HBM(고대역폭 메모리)의 급부상'이다. 이 변화 속에서 삼성전자는 예상치 못한 어려움을 겪었고, 반대로 SK하이닉스는 새로운 기회를 빠르게 선점하며 격차를 벌리는 데 성공했다.삼성전자의 위기는 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째, HBM 기술력의 시장 적용에서의 지연이다. 삼성은 HBM3 제품을 이미 개발한 상태였지만, 엔비디아가 요구하는 수준의 품질과 수율(양품률)을 초기에 확보하지 못해 주요 공급 파트너에서 제외되었다. 엔비디아의 H100, H200, B100 등 최신 AI GPU에 탑재된 HBM은 대부분 SK하이닉스 제품이었으며, 하이닉스는 발열 억제, 에너지 효율, 대역폭 등 핵심 성능 항목에서..