Technology/AI19 LLM의 핵심은 MCP이다. 요즘 AI 개발자 커뮤니티에서 가장 많이 회자되는 키워드 중 하나가 MCP(Model Context Protocol)다. 하지만 이름만 떠돌고 있을 뿐, 실제로 MCP가 무엇이고 왜 중요한지에 대해선 혼란이 많은 상황이다. 이 콘텐츠에서는 MCP가 왜 등장했는지, 어떤 문제를 해결하며, 앞으로 어떤 기회를 만들어낼 수 있는지를 직관적으로 설명한다. LLM의 한계는 '행동'의 부재다LLM은 아무리 뛰어나도 스스로 무언가를 '실행'하지는 못한다. 이메일을 보내거나 인터넷 검색을 하거나, 캘린더에 일정을 추가하는 등의 실질적인 작업은 기본적으로 불가능하다. 결국 LLM은 '다음 단어를 예측하는 모델'일 뿐, 세상과 직접 연결되어 있지 않다. 도구를 붙이기 시작하면서 LLM이 실용화됐다이 한계를 보완하기 위해 .. 2025. 3. 29. AI 에이전트의 게임 체인저, MCP AI 에이전트를 제대로 활용하고 싶은데, 복잡한 툴 연동과 통합 때문에 막막했던 적이 있다면, MCP(Model Context Protocol)는 그 고민을 단번에 해결해줄 수 있는 핵심 솔루션이다. 이 글에서는 MCP가 무엇인지부터, 왜 중요한지, 그리고 이를 실제로 적용해 AI 워크플로우를 어떻게 극대화할 수 있는지 구체적으로 정리했다. AI 에이전트의 공통 언어, MCP란?AI 에이전트는 다양한 툴을 사용할 때 비로소 진가를 발휘한다. 데이터베이스 검색, 웹 크롤링, 외부 API 호출 등 모든 기능은 외부 툴과의 연결을 통해 가능해진다. 하지만 지금까지는 이 툴들이 각기 다른 방식으로 통신해야 했기 때문에, 매번 별도의 커스텀 통합 작업이 필요했다. 이 복잡성을 근본적으로 해결하는 게 바로 MCP다.. 2025. 3. 29. AI와의 대화 방식이 결과를 바꾼다 AI와의 상호작용 방식이 결과에 큰 영향을 미친다는 사실을 아는가? Junaid Khalid는 최근 DeepSeek을 활용한 개발자들의 경험을 분석하며, 단순한 입력 방식의 변화가 AI 활용 효율성을 크게 향상시킨다는 점을 강조했다. 타이핑보다 말하기가 더 효과적이었다한 개발자가 React 컴포넌트의 버그를 해결하기 위해 DeepSeek과 3시간 동안 씨름했다. 완벽한 프롬프트를 입력하고 수정했지만, 원하는 답을 얻지 못했다. 결국, 키보드를 내려놓고 스마트폰을 집어 들어 AI에게 직접 말했다.놀랍게도, 문제 해결까지 걸린 시간은 단 2분이었다.이 현상을 이해하기 위해 Khalid는 타이핑과 말하기 방식의 차이를 연구했다.타이핑할 때, 우리는 AI를 상사에게 보고하듯이 지나치게 형식을 갖춰 입력한다.반면.. 2025. 3. 9. 위기에 빠진 구글의 돌파구는 Snapchat? 검색의 대명사 "였던" 구글구글은 명실상부 검색의 대명사였습니다. 지난 20여년 동안 검색을 독점했다고 볼 수도 있죠. 하지만 이 기세를 LLM 시장으로 이어가지는 못했습니다. Gemini를 발표했지만, OpenAI나 Microsoft에 비해 뒤처진 모습이죠. 구글이 검색만 한건 아니다. 구글은 이 위기를 탈출하기 위해 새로운 접근을 하고 있습니다. 구글 렌즈와 언어 모델의 결합인데요. 구글 렌즈는 구글의 이미지 인식 기술입니다. 카메라로 장소나 물건 등을 찍으면, 정보를 주는 기능이죠. 특히 외국에서 아주 큰 역할을 합니다. 이미지 기술과 언어모델이 합쳐진다면(멀티 모달), 사용자에게 기존 Chat GPT와는 다른 경험을 제공할 수 있죠. 거기어 얹어진 소셜미디어 Snapchat의 카메라에는 구글렌즈와.. 2024. 10. 15. 노벨 물리학 상에 침투한 AI Source : 노벨 물리학상에 AI 전문가 수상 2024년 노벨 물리학상에 존 홉필드(John J. Hopfield)와 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)가 수상하였습니다. AI 발전에 대한 기여 때문인데요. 이 때문에 현재 학계는 굉장히 뜨겁습니다. 보통 이 노벨 물리학상은 우주의 법칙이나 물질의 근본 원리를 연구한 과학자들에게 주어졌는데요. 이번에는 AI 연구자들이 수상하면서, 응용 과학이 인정받았기 때문입니다. AI 개발에 빼놓을 수 없는 "역전파(backpropagation)"를 개발한 사람이 바로 존 홉필드입니다. 아마 모든 AI 개발자들이 직/간접적으로 이들의 영향을 받아 현재의 AI가 이루어졌다고 해도 과언이 아니죠. 하지만 제프리 힌튼은 AI에 대한 우려를 가지고 있습니다. AI가.. 2024. 10. 15. 800조 짜리 AI의 질문 위 글은 SEQUOIA의 "AI's $600B Question"을 번역 및 정리한 글입니다. AI 거품이 정점에 다다르고 있다. 다음 단계로 나아가는 데 있어 신중한 접근이 필요하다.2023년 9월에 저는 'AI의 2000억 달러 질문'이라는 글을 썼습니다. 그 글의 목적은 "모든 수익은 어디에 있는가?"라는 질문을 던지는 것이었습니다.그 당시에, 저는 AI 인프라 구축에서 기대되는 수익과 실제 AI 생태계의 수익 성장 간에 큰 차이가 있음을 발견했습니다. 이는 연간 1250억 달러의 자본 지출을 채우기 위한 '구멍'으로 표현했습니다.이번 주에 Nvidia는 세계에서 가장 가치 있는 회사로 올라섰습니다. 이와 관련하여 많은 사람들이 제 분석의 최신 수치를 요청했습니다. 'AI의 2000억 달러 질문'이 .. 2024. 7. 25. AI의 과도한 경쟁 이 글은 SEQUIA의 "AI Optimism vs. AI Arms Race"를 번역한 글입니다.상상해 보세요. 만약 당신이 인공지능(AI)이 인터넷만큼 변혁적일 것이며, 당신이 세상에서 유일한 AI 회사를 운영하고 있다는 사실을 알고 있다고 가정해 봅시다. 당신은 얼마나 빠르게 자본 지출*을 구축하겠습니까?자본 지출(Capital Expenditure, CapEx)기업이 장기적인 자산을 구매하거나 유지보수하기 위해 사용하는 비용을 의미. 이러한 자산은 기업의 미래 수익 창출에 기여할 수 있는 자산으로, 건물, 기계, 장비, 차량, 또는 물리적 인프라 등이 포함된다.1. 확장성 자본 지출새로운 자산을 구입하거나 기존 자산의 능력을 확장하는 데 사용되는 비용. 예를 들어, 회사가 새로운 공장을 건설하거나 .. 2024. 7. 24. AI 에이전트와 Langchain 위 글은 SEQUOIA의 "LangChain’s Harrison Chase on Building the Orchestration Layer for AI Agents"를 번역 및 정리한 글입니다.LangChain해리슨은 Agent 생태계에서 전설적인 인물로, LLM(대형 언어 모델)을 도구와 행동에 연결하는 제품 비전을 제시한 첫 번째 사람입니다. LangChain은 AI 공간에서 가장 인기 있는 에이전트 구축 프레임워크입니다. Agent의 상태, 미래 가능성, 앞으로의 경로에 대해 이야기 해보겠습니다. Agent란 무엇인가?Agent를 정의하는 것은 까다롭습니다. 아직 LLM과 Agent 모두 초기 단계이기 때문이죠. 에이전트는 LLM(Large Language Model)이 애플리케이션의 제어 흐름을 .. 2024. 7. 23. AI는 버블인가? 이 글은 No Mercy, No Malice의 "Bubble.ai"를 번역 및 정리한 글입니다.5년 전, 엔비디아(Nvidia)는 콜오브 듀티에 더 나은 해상도를 제공하는 것으로 알려진 2차 반도체 회사였습니다. 오늘날 이 회사는 역사상 가장 크고 가장 빠른 가치(8조 달러)를 뒷받침하는 프로세서인 AI 칩 부문에서 80% 점유율을 차지하는 회사입니다. 회사의 가치는 지구상에서 세 번째로 높습니다. AI 씬에서 가장 뜨거운 OpenAI가 2022년 10월 ChatGPT를 출시한 이후 Nvidia의 가치는 Amazon 가치와 맞먹는 2조 달러 증가했습니다. 이번 주 Nvidia는 엄청난 분기별 수익을 보고했습니다 . 핵심 사업인 데이터 센터에 칩을 판매하는 것은 전년 대비 427% 증가했습니다.AI 시장의.. 2024. 6. 5. 이전 1 2 3 다음
