가혹한 토큰 경제학

그동안 대다수 기업들은 AI를 무료 혹은 비교적 저렴한 비용으로 이용해왔다. (구독 모델을 허용한 기업이라면 지금도 저렴한 편이다.) 현재 시점에서는 AI 기업들이 감당하던 재정적 출혈이 임계점에 다다르고 있는 실정이다. 데이터 센터를 ...

Read more

AI 기술 도입은 착각일 뿐, 기업 AI 혁신의 본질

EO채널을 보던 중 꽤 괜찮은 콘텐츠를 발견했고, 여기에 내용을 정리해본다. 최근 기업 경영의 가장 큰 화두는 단연 AI이다. 하지만 대다수 기업이 AI 기술을 도입하고도 정작 "무엇이 바뀌었는지 모르겠다"며 난항을 겪곤 한다. ...

Read more

토큰 맥싱(tokenmaxxing)의 문제점

토큰 활용 극대화(tokenmaxxing)가 팀 내에서 흔히하는 농담이었는데, 이젠 현실이 되고 있다. 간단히 말해, 토큰맥싱(tokenmaxxing)이란 모델 사용량을 최대한 늘리거나 혹은 생산적인 것처럼 보이도록 사용량을 눈에 띄게 ...

Read more

가장 비싼 코드

가장 비싼 코드는 아무도 원하지 않는 코드이다. 사람이든 AI든 코드를 작성하는데는 비용이 든다. 그런데 그 결과물을 아무도 원하지 않는다면, 가장 비싼 코드라 부를 수 있다. 코드는 제품을 구성하는 작은 단위다. 제품을 만들려면 Nee...

Read more

거대 모델의 시대를 넘어

최근 몇 년간 AI의 발전 공식은 명확했다. 더 많은 데이터, 더 큰 컴퓨팅 파워 그리고 더 거대한 모델을 만드는 것이었다. 하지만 모델이 커질수록 천문학적인 비용이 발생하고 효율성이 떨어지는 문제에 직면하게 되었다. 시장의 시선은 단순...

Read more

끝까지 만드는 태도

요즘 AI 스타트업 이야기를 보다 보면 비슷한 단어들이 나온다. 예를 들어 에이전트, 자동화, 노코드, 워크플로우, 생산성, AI 네이티브 등... 결국 “AI로 일을 자동화한다”는 말이다. 그런데 Gumloop 의 Max Brodeur-Urbas의...

Read more

SkillClaw - 에이전트의 '스킬'을 집단 지식으로 진화 시키는 시도

AI 에이전트를 사용하다 보면 비슷한 문제가 반복된다. 어제는 괜찮았는데, 에러를 만나고, 몇 번 실패를 반복하고 그러다가 결국 해결했다. 새롭게 에이전트를 켜면 다시 처음부터 시작한다. 마치 어제의 경험이 없었던 것처럼... Clau...

Read more