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오픈AI 독주 시대는 끝? 구글 제미나이 3.0이 가져온 충격 Why: 오픈AI 독주 시대는 끝? 구글 제미나이 3.0이 가져온 충격AI 시장은 지금까지 사실상 오픈AI 중심으로 돌아가고 있었습니다. ChatGPT가 생성형 AI의 표준을 만들었고, 기업과 개인은 그 생태계 위에서 움직여왔죠. 그러나 구글이 드디어 판을 흔들 강력한 무기를 공개했습니다. 바로 제미나이(Gemini) 3.0.샘 알트만조차 “인상적이다”고 평가한 이 모델의 핵심은 단순히 성능 향상이 아닙니다.- 코딩을 모르는 사람도 앱을 만들 수 있고- 영상·음성·이미지·문서·코드 리포지토리를 동시에 이해하며- 여러 단계를 스스로 계획하고 실행하는 에이전트형 AI라는 점입니다.ㄸ즉, 제미나이 3.0은 “답변하는 AI”를 넘어서인간 대신 복합 작업을 수행하는 실행 주체로 진화한 모델입니다. AI가 도구가 ..
AI가 만들어낼 ‘낙원 사회’ : 한국·기업·개인의 대책은 무엇인가 Why: 왜 지금 ‘낙원주의’가 논의되는가?AI와 로봇 기술이 노동을 대신하는 시대가 빠르게 다가오고 있다. 일론 머스크는 “AI와 로봇이 빈곤을 제거할 것”이라고 말했고, 국제 라엘리안 무브먼트는 이를 ‘낙원주의’ 혁명으로 표현한다.그들이 그리는 미래는 단순하다. 노동 없는 사회, 돈이 필요 없는 경제, 인간은 창조·명상·여가를 즐기는 삶.즉, 인간이 일하지 않아도 풍요롭게 살 수 있는 문명 체제다. 그러나 문제는 기술이 아니라 권력과 가치 기반이다. AI가 아무리 발전해도 그것을 통제하는 집단이 사이코패스적 권력·군사·정치 목적을 가진다면낙원은 오히려 디스토피아가 될 수 있다.What: 낙원주의 논리가 의미하는 변화낙원주의는 다음의 전제를 가진다.1) 생산의 완전 자동화– AGI + 로봇이 모든 경제..
AI·로봇 시대, 화폐가 사라진다는 의미는 무엇인가? 왜 화폐가 무의미해질 수 있는가?일론 머스크는 최근 인터뷰에서“AI와 휴머노이드 로봇이 빈곤을 제거하고, 결국 화폐의 역할이 사라질 것”이라고 말했다.이 말은 단순한 기술 낙관론이 아니다.지금까지 인류는 노동 → 생산 → 화폐 → 소비라는 경제 구조로 살아왔다.즉, 사람이 일해서 생산하고 그 대가로 돈을 받고그 돈으로 필요한 것을 소비하는 구조, 그러나 AI와 로봇이 인간 대신 노동을 맡게 되면 생산 과정에서 인간의 역할이 사라지고, 생산 비용이 “거의 0에 가까워질 가능성”이 생긴다. 생산 비용이 0에 가까워지면 물건과 서비스의 가격도 무의미해진다.이 점에서 머스크는“화폐 중심 경제가 붕괴할 수 있다”고 보는 것이다.화폐가 무의미해진다는 논리머스크의 주장은 다음과 같은 흐름을 갖는다.1) AI·로봇이 ..
지능·신뢰·학습의 복리 시대 : 지금 당신이 바꿔야 할 단 하나의 전략 왜 지금 ‘돈의 복리’에서 ‘지능·신뢰·학습의 복리’로 이동해야 하는가?4차 산업혁명과 AI의 폭발적 확산은 인간의 경쟁 구조를 바꾸고 있다. 예전에는 자본이 많을수록 유리했고, 돈이 돈을 버는 ‘자본의 복리’가 인생의 성패를 갈랐다.그러나 생성형 AI 시대에는 자본 그 자체도 지능화되고 자동화된다. 주식 분석, 제품 기획, 코드 작성, 보고서 작성 등 대부분의 ‘돈 버는 노동’이 AI로 대체되며, 돈의 복리는 더 이상 차별화 요소가 아니다.지금 중요한 것은 AI가 대신할 수 없는 복리다. 그것이 바로 ‘지능(Insight)·신뢰(Trust)·학습(Learning)의 복리’다.이 세 가지는 시간이 지날수록 기하급수적으로 쌓인다. AI가 아무리 고도화되어도 다음 세 가지는 복제 불가능하다.1) 지능의 깊이..
AI 시대에 ‘일 잘하는 사람’과 ‘못 하는 사람’의 격차는 좁혀질까, 더 벌어질까? 업종별·업무특성별 분석 + 산업공학 관점 실행전략WHY — 왜 지금 ‘격차’의 문제가 중요한가?AI는 “평균값을 올리는 기술”처럼 보이지만 실제 기업 현장에서는 정반대 현상이 나타난다.도구의 민주화는 분명히 격차를 줄일 수 있지만, 실제 성과는 격차를 더 빠르게 벌린다.그 이유는 단순하다.잘하는 사람은 AI를 확장기로 쓰고못하는 사람은 AI를 보조기로 쓰기 때문이다.잘하는 사람은 문제 정의, 맥락 구성, 시스템 사고, 의사결정 구조를 알고 있다.반면 못하는 사람은 ‘질문조차 못 만드는 상태’에서 AI를 붙잡아도 품질이 올라가지 않는다.AI가 자동화를 돕는 순간, 사람은 고유한 ‘해석력·추론력·통찰력’을 기준으로 재평가된다.즉, AI는 격차를 줄이는 기술이 아니라,능력의 차이를 ‘100배 속도’로 드러내는..
단순 AI 경쟁은 끝났다: 2026년을 관통할 ICT 10대 이슈와 미래 투자·역량 전략 2026년 ICT 패러다임 전환을 먼저 읽는 사람만이 이긴다WHY — 왜 2026년 ICT 판이 완전히 달라지나?2026년은 ‘AI 경쟁의 종식’이 아니라 AI의 산업 내재화가 본격 시작되는 원년이다.지금까지는 모델 성능 경쟁, GPU 스펙 경쟁, 벤치마크 싸움이었다면 앞으로는 AI가 산업에 녹아 ‘인프라’가 되는 시대로 넘어간다.2025년까지의 논쟁은 “누가 가장 똑똑한 AI를 만드나?”였다. 하지만 2026년의 질문은 완전히 다르다.“어떤 산업이 AI를 가장 빠르게 흡수하며 폭발적 변화를 만들 것인가?”“AI가 생산, 물류, 금융, 의학, 국방을 어떻게 재편하는가?”따라서 2026년 ICT 산업은 기술 중심 → 산업 중심 → 생태계 중심으로 이동한다.이 변화는 투자, 기업 전략, 개인 역량까지 모두 ..
DBSE 시대의 지혜로운 의사결정: 철학·과학·시스템엔지니어링·디지털트윈·AI가 만나는 지점 피지컬 AI와 에이전트 AI까지 포함한 ‘지혜의 공장(Factory of Wisdom)’을 만드는 법 Why — 왜 지금 ‘지혜로운 의사결정’인가?산업은 더 빠르게 변하고, 시스템은 더 복잡해지고, 데이터는 넘쳐난다.문제는 데이터의 양이 늘어났다고 해서 의사결정의 질이 자동으로 높아지는 것이 아니라는 점이다.많은 공장과 기업이 이렇게 말한다.“데이터는 많지만, 뭘 해야 할지 모르겠습니다.”이는 ‘지식’은 쌓였지만 ‘지혜’가 부족한 상태다.지혜로운 의사결정은 데이터 분석만으로 나오지 않는다.그 배경에 있는 원리를 이해하고, 현상을 해석하고, 미래를 가상 실험할 수 있는 사고 체계가 있어야 한다.오늘날 DBSE(Digital twin-Based Systems Engineering) 접근이 주목받는 이유가 바..
없어지는 것에 집착할 필요가 없다: 교육·투자 패러다임 대전환과 부의 축적 전략 1. 왜 우리는 ‘사라지는 것’에 집착하는가세상은 매일 새롭게 변하고 있다.챗GPT를 비롯한 AI 기술이 국·영·수 중심의 시험 구조를 무너뜨리면서 암기력 중심 평가의 가치가 급격히 떨어지고 있다.그런데도 많은 사람들은 여전히 점수, 시험, 학원비에 인생을 건다. 마치 사라질 구조를 붙잡고 있어야 안정이 온다고 믿는 듯하다.투자도 똑같다.“환율 오르면 주식하지 마라”“지금은 불안하니 현금이 최고다”“위기가 끝날 때까지 기다리자”이런 말들은 과거의 패러다임에 갇힌 조언이다.하지만 미래는 이런 방식으로 부를 만들어주지 않는다.존리는 말한다.“기업이 돈을 벌면 국민도 부자가 된다. 주인이 되어라.”결국 핵심은 단순하다.사라지는 것에 집착하면 미래를 잃고, 생겨나는 것에 올라타야 부를 만든다.2. 교육과 투자의..
마이크로 LED 기반 광통신이 왜 AI 메모리 병목 문제의 해결책인가? WHY — 왜 ‘메모리 병목’이 AI 혁신의 최대 걸림돌인가?현재 AI 모델은 파라미터 수가 수백억 → 수천억 → 조 단위로 급격히 증가하고 있다.GPU의 연산 속도는 매년 향상되지만, 메모리에서 GPU까지 데이터를 전달하는 속도(대역폭)은 그만큼 따라오지 못한다.이 문제를 메모리 월(Memory Wall) 또는 병목(Bottleneck)이라고 한다.GPU 내부 연산은 초당 수백 TFLOPS그러나 메모리에서 데이터를 가져오는 속도는 상대적으로 느림특히 AI 훈련 시 필요한 텐서 데이터는 수십~수백 GB/s 단위로 움직임HBM(HBM3E, HBM4)이 빨라져도 GPU 주변 배선·전기 신호 지연은 피할 수 없음결국 GPU가 계산보다 기다리는 시간이 더 길어지는 상황이 발생한다. 이 병목을 해결하지 못하면 A..
AI의 두 번째 도약 — 양자컴퓨팅이 여는 초지능의 시대” WHY – 왜 양자컴퓨팅이 AI의 다음 진화인가오늘날 인공지능(AI)은 GPT, 생성형 모델, 자율공장 등 놀라운 발전을 이뤘지만,여전히 **‘연산 자원의 한계’**라는 벽 앞에 서 있습니다.AI는 수천억 개의 파라미터를 학습하기 위해 방대한 데이터를 순차적으로 계산해야 하며,이는 막대한 에너지와 시간, 자원을 요구합니다.즉, AI의 지능은 컴퓨팅 파워가 허락하는 만큼만 성장할 수 있습니다.여기서 등장한 것이 **양자컴퓨팅(Quantum Computing)**입니다.양자컴퓨팅은 양자역학의 법칙—즉 **중첩(superposition)**과 얽힘(entanglement)—을 이용해기존 컴퓨터가 한 번에 하나씩 처리하던 계산을 동시에 수백만 개 상태로 연산합니다. AI가 ‘정보’를 처리하는 존재라면, 양자컴퓨..

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