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[인사이트] AI는 버블인가? — Capex·Cash Flow로 분석한 AI 인프라 투자 사이클과 데이터센터 사업자 전략
AI 버블 논쟁을 기술 문제가 아닌 인프라 투자 사이클과 현금흐름의 시간차로 분석했습니다.데이터센터 사업자는 전력 확보와 일정 준수 같은 실행 확실성으로 경쟁해야 한다고 제시했습니다.
#클라우드 인프라#데이터센터
59005분
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비개발자의 AI 협업 도전기 — 생산성 측정하려다 서버까지 띄운 9일
비개발자의 AI 협업 도전기 — 생산성 측정하려다 서버까지 띄운 9일
비개발자가 AI와 사내 가이드를 활용해 생산성 측정 대시보드를 만든 과정을 공유했습니다. 리드타임 계산부터 서버 구축, 데이터 검증까지의 시행착오와 배운 점을 정리했습니다.
#Jira#GitHub
102005분
한국어 파인튜닝된 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 Amazon OpenSearch 하이브리드 검색 벤치마크
한국어 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 OpenSearch 하이브리드 검색을 MIRACL-ko로 벤치마크했습니다. BM25, Dense, Sparse, RRF 조합의 성능과 구현 방법을 정량적으로 정리했습니다.
#OpenSearch#SPLADE
46005분
만든건 직접 써보기: AI 시대의 개밥 먹기
만든건 직접 써보기: AI 시대의 개밥 먹기
개밥먹기는 만든 사람이 직접 써보며 사용자 불편을 찾는 방법이라고 설명했습니다. 이제는 AI에게 고객처럼 사용해 보게 하여 빠르게 점검할 수 있다고 제안했습니다.
#Claude#UI/UX
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EfficientDet-Lite0 모델을 활용한 실시간 객체 탐지 (Raspberry Pi 5)
Raspberry Pi 5에서 EfficientDet-Lite0와 TensorFlow Lite로 실시간 객체 탐지하는 샘플 코드를 소개했습니다. 입력 타입 분기, XNNPACK 가속, FPS 측정까지 포함한 엣지 AI 구현 흐름을 정리했습니다.
#TensorFlow Lite#Raspberry Pi
45005분
AI Native 제품의 GTM 을 위한 과금 모델 통합 전략
AWS Marketplace의 AI 제품 과금 모델을 정리하고 GTM 통합 방법을 소개했습니다. 정기 결제, 사용량 기반, 하이브리드 모델과 API 연동 방식을 설명했습니다.
#AWS Marketplace#API
32005분
[클로바 시선 #50] HyperCLOVA X 8B Omni Serving DeepDive : 구조 설계부터 성능 최적화까지
[클로바 시선 #50] HyperCLOVA X 8B Omni Serving DeepDive : 구조 설계부터 성능 최적화까지
텍스트뿐 아니라 이미지와 음성까지 처리하는 옴니모달 서빙 구조를 다뤘습니다. 실제 서비스 환경에서 안정성과 성능을 높이기 위한 설계와 최적화 과정을 정리했습니다.
#LLM#server
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보안 검수, 이제 AWS Security Agent로 자동화 하자!
AWS Security Agent로 설계 검토, 코드 리뷰, 침투 테스트를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 개발팀과 보안팀의 병목을 줄이고 SDLC 전반에 보안을 통합하는 방향을 제시했습니다.
#AWS#보안
53005분
에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
AWS의 7개 전문 도메인을 본뜬 멀티 에이전트 AI 시뮬레이션을 소개했습니다. AgentCore와 Strands Agents로 초기 리서치와 초안 작성을 가속화하는 구조를 설명했습니다.
#LLM#Amazon Bedrock
36005분
150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍에서 GenAI 해커톤과 전략 아이디어톤을 진행했습니다. AI 생산성뿐 아니라 협업 구조와 검증의 중요성도 함께 확인했습니다.
#GenAI#Kubernetes
67005분
ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화
에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화한 워크숍 사례를 소개했습니다. Jira·Confluence 연계와 단계별 명령어로 실무 적용성을 높인 점이 핵심입니다.
#GitHub Copilot#Claude
80005분
기억에 대해서
기억에 대해서
AI 세션이 많아지면서 무엇을 저장할지가 아니라 어떻게 다시 꺼낼지가 중요한 병목으로 다뤄졌습니다. 회상용 레퍼런스를 여섯 축으로 남기면 검색보다 재인식이 쉬워진다는 관점을 제시했습니다.
#LLM#RAG
17005분