데모를 넘어서: 기업 AI 에이전트 ROI를 위한 '휴먼 스로틀' 문제 해결하기
AI 에이전트가 데모에서는 마법처럼 작동하지만 실제 비즈니스에서 효과를 발휘하지 못하는 이유와, 이를 해결하기 위한 5가지 핵심 원칙을 알아봅니다.
수학의 미래: 테렌스 타오가 말하는 형식화, AI, 그리고 협업적 발견
필즈상 수상자 테렌스 타오가 형식화와 AI가 수학 연구를 어떻게 변화시키고 있는지 이야기합니다. 증명 수정의 '아하' 모먼트부터 수학의 '원자화'까지.
사람에게 좋은 것이 AI에게도 좋다
AI 활용도를 극대화하는 가장 중요한 멘탈 모델. 진척이 둔화된 지금, 우리가 가진 것을 점검하고 무엇이 효과적인지 알아봅니다.
100개 넘는 회사와 상담하며 발견한 AX 성공 공식
AI 도입이 실패하는 진짜 이유는 기술이 아닙니다. 명확성의 부재입니다. 100개 기업 컨설팅에서 발견한 성공 패턴을 공유합니다.
제번스 역설이 지식 노동에 찾아온다
효율성이 높아지면 수요가 줄어들 것 같지만, 실제로는 더 많은 사용 사례가 생겨 수요가 폭발적으로 증가한다. AI 에이전트가 가져올 지식 노동의 민주화.
AGI는 오지 않는다
AI2 연구 과학자 Tim Dettmers가 물리적 계산 한계와 에너지 제약을 근거로 AGI가 실현되지 않을 것이라고 주장합니다. GPU 스케일링의 벽과 초지능에 대한 환상을 분석합니다.
민중에게 권력을: LLM이 기술 확산의 공식을 뒤집다
안드레이 카파시가 분석하는 LLM의 독특한 확산 패턴 - 역사상 처음으로 개인이 조직보다 먼저 혜택을 누리는 기술
2025년 AI: 아홉 가지 놀라운 돌파구 분석
2025년은 SF적 AI가 아닌 '명확성'을 제공한 해였습니다. 코드를 도구로 활용하는 LLM, 이미지 장벽 극복, 시스템 설계자의 부상, 검증 루프, 메시 미들의 가치, 에이전트의 현실, AI 콘텐츠 전략, 새로운 인재 패러다임, 그리고 품질 향상으로의 전략적 전환까지 - 올해를 정의한 9가지 놀라운 발전을 분석합니다.
Spotify 백업하기
Anna's Archive가 Spotify의 메타데이터와 음악 파일을 백업했습니다. 약 300TB 규모의 토렌트로 배포되며, 2억 5천 6백만 트랙의 메타데이터와 8천 6백만 개의 음악 파일을 포함합니다.
2026년에 앞서 돌아보는 나의 LLM 코딩 워크플로우
Addy Osmani가 공유하는 AI 코딩 도구 활용법 - 스펙 먼저, 작은 단위로 나누기, 컨텍스트 제공, 항상 검증하기