Private Cloud Compute로 충분할까, Siri AI 에이전트의 구조적 한계
Apple Siri AI의 프라이버시 보호 기술 PCC가 에이전트 환경에서 왜 충분하지 않은지, 암호학 교수의 시각으로 분석합니다.
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모두가 AI를 쓴다는 착각, 실제 미국인 AI 사용률은 3분의 1
미국인의 실제 AI 사용률은 미디어 서사와 다릅니다. 복수의 실사용 데이터를 종합한 분석으로, 적극 사용·가끔 사용·비사용이 각 1/3씩이라는 현실을 짚습니다.
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Kimi K2.7 Code 출시, 코딩 에이전트 비용 최대 12배 절감하는 오픈 모델
Moonshot AI의 코딩 특화 오픈 모델 Kimi K2.7 Code 분석. GPT-5.5·Claude 대비 최대 12배 저렴하면서 에이전트 벤치마크에서 경쟁력을 보입니다.
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AI 검색 3사가 같은 질문을 처리하는 방식, Google vs OpenAI vs Claude 비교
Google, OpenAI, Anthropic 세 AI 플랫폼이 같은 검색 쿼리를 처리하는 방식 비교. 수신 페이지 수, 인용 비율, 스니펫 구조가 플랫폼마다 어떻게 다른지 실험 데이터로 분석합니다.
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AI 코딩 시대, 소프트웨어 엔지니어 고용은 왜 줄지 않는가
AI가 코드의 80%를 써도 소프트웨어 엔지니어 고용이 줄지 않는 이유. Block·Snap 구조조정의 실체와 decide-execute-deliver 샌드위치 모델로 분석합니다.
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Ollama MLX 엔진 업데이트, Apple Silicon 로컬 모델 품질과 속도를 동시에 끌어올린 방법
Ollama MLX 엔진 업데이트로 Apple Silicon에서 품질 손실 절반 감소, 출력 속도 20% 향상, 에이전트 워크플로우 개선. NVFP4 양자화 지원과 스냅샷 시스템의 의미를 정리합니다.
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SkillOpt, 마크다운 파일 하나로 GPT-5.5를 23점 끌어올린 방법
Microsoft 연구팀이 AI 에이전트의 스킬 문서를 딥러닝처럼 학습시키는 SkillOpt를 발표했습니다. 마크다운 파일 하나로 GPT-5.5 성능을 평균 23점 향상시킨 방법을 소개합니다.
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AI 코딩 에이전트 자동화 수준, 4가지 기준으로 판단하는 법
AI 코딩 에이전트 자동화, 어디까지 해야 할까요? 작업량·마감·과제유형·비용 4가지 기준으로 나에게 맞는 수준을 판단하는 방법을 소개합니다.
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OpenAI·Anthropic·Google AI 가격 전쟁, 적자 내면서 왜 싸울까
구글 AI 구독료 인하와 OpenAI 토큰 가격 인하 검토로 시작된 AI 가격 전쟁의 구조적 배경. AI 모델의 상품화 현상과 적자 기업들의 딜레마를 분석합니다.
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에이전트 트래픽이 인간을 넘어섰다, Stripe가 인프라 자동화로 응답한 방법
에이전트 트래픽이 처음으로 인간을 추월한 시점에 Stripe가 발표한 Projects 업데이트. 에이전트가 코드 작성을 넘어 인프라 프로비저닝, 과금, 모니터링까지 처리하는 구조를 소개합니다.
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