메타가 9월부터 자체 AI 칩을 양산한다: GPU 의존도를 낮추려는 전략
메타가 9월부터 Broadcom 설계·TSMC 제조로 자체 AI 칩 MTIA Iris 양산에 돌입합니다. NVIDIA GPU 의존도를 낮추고 AI 인프라 주도권을 확보하려는 전략과 경쟁사 동향을 정리했습니다.
OpenAI ChatGPT Work 공개, AI 에이전트가 목표를 완성하는 시대가 왔다
OpenAI가 2026년 7월 9일 ChatGPT Work와 GPT-5.6을 공개했습니다. 목표만 전달하면 AI가 여러 앱과 파일에 걸쳐 작업을 수행하고 완성된 결과물을 내놓는 에이전트입니다.
컨테이너(Container)란? AI 개발 환경을 어디서나 같은 방식으로 실행하는 방법
컨테이너는 AI 앱과 실행에 필요한 코드, 라이브러리, 설정을 함께 묶어 같은 방식으로 실행하게 하는 격리된 실행 환경입니다. 이미지, 가상 머신, 쿠버네티스와의 차이와 실무 주의점을 쉽게 정리합니다.
제미나이 Gems from Labs 사용법: 반복 업무를 AI 미니 앱으로 만드는 팁
제미나이 Gems from Google Labs 사용법을 공식 Google 도움말 기준으로 정리했습니다. 자연어로 AI 미니 앱을 만들고, 미리보기·수정·공유하기 전 확인할 조건과 주의점을 확인하세요.
클로드 대화 공유 사용법: 링크 스냅샷을 안전하게 보내고 회수하는 팁
클로드 대화 공유 링크를 만들고 해제하는 방법을 Anthropic 공식 도움말 기준으로 정리했습니다. 공유 스냅샷 범위, 첨부 파일과 MCP 데이터, 공유 전 검수와 회수 순서를 확인하세요.
제미나이 노트북 사용법: 자료와 지침을 한곳에 묶어 쓰는 팁
제미나이 노트북 사용법을 공식 Google 도움말 기준으로 정리했습니다. 소스, 지침, 기존 대화, NotebookLM 동기화, 삭제 주의점까지 확인하세요.
에폭(Epoch)이란? AI 모델이 학습 데이터를 한 바퀴 도는 횟수
에폭은 AI 모델이 전체 학습 데이터를 한 번 모두 훑는 학습 단위입니다. 배치, 스텝, 체크포인트와의 차이와 실무 주의점을 쉽게 정리합니다.
Anthropic AI 지식 오프 스위치, 위험한 모델 지식을 모듈로 끄는 이유
Anthropic이 공개한 GRAM 연구는 위험한 이중용도 지식을 모듈 단위로 분리해 AI 안전과 유용성을 함께 관리하려는 접근입니다. 모델 거버넌스와 AI 보안 관점에서 왜 중요한지 쉽게 정리합니다.
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이란? AI에게 필요한 맥락을 설계하는 방법
컨텍스트 엔지니어링은 AI가 답하기 전에 봐야 할 지시, 자료, 도구, 메모리, 출력 형식을 알맞게 구성하는 설계 방식입니다.
Microsoft 자체 AI 모델 전환, Copilot 비용 경쟁이 중요해지는 이유
Microsoft가 Word·Excel 일부 요청에 자체 MAI 모델을 쓰기 시작했습니다. Copilot 경쟁의 핵심이 성능에서 비용 효율로 이동하는 이유를 기업 AI 도입 관점에서 정리합니다.
