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#AI
'AI' 태그가 달린 글 16편입니다. 최신순으로 정리했습니다.
소버린 AI 뜻: 국가 AI 경쟁에서 실제로 중요한 것
소버린 AI는 국산 모델만의 문제가 아니라 GPU, 데이터센터, 전력, 클라우드, 보안, 산업 적용까지 이어지는 통제력 이슈입니다.
AI 에이전트가 비싼 이유: 답변 한 번 뒤의 토큰·전력 비용
AI 에이전트가 일반 챗봇보다 비싸지는 이유를 토큰 반복, 도구 호출, 긴 컨텍스트, 데이터센터 전력 부담 관점에서 쉽게 정리했습니다.
AI 챗봇 답변을 그대로 믿으면 생기는 문제
AI 챗봇 답변은 빠르지만 틀린 출처, 오래된 정보, 과한 확신이 섞일 수 있습니다. 검색·업무·투자 전에 확인할 기준을 정리했습니다.
Claude Code 논란으로 보는 AI 코딩 도구 신뢰 문제
Claude Code 관련 성능·보안·비용 논란을 계기로 AI 코딩 도구를 어떻게 써야 하는지, 신뢰 기준과 확인 체크리스트를 정리했습니다.
AI 데이터센터가 전력 문제로 이어지는 이유
AI 데이터센터 전력 수요가 왜 전력망, 요금, 지역 인프라 문제로 이어지는지 IEA·DOE 자료와 국내 보도 흐름을 바탕으로 쉽게 정리했습니다.
AI 학습에 개인정보를 쓸 수 있게 되나: 규제 변화 쉽게 정리
AI 학습에 개인정보를 활용할 수 있는지, 개인정보위 안내서와 2026년 개정 논의를 바탕으로 동의·안전조치·옵트아웃 기준을 쉽게 정리했습니다.
네이버 AI탭과 다음 AI 요약, 검색은 어떻게 바뀌나
네이버 AI탭과 다음 AI 요약 출시 흐름을 바탕으로 검색 결과가 링크 나열에서 답변·요약·예약 연결 중심으로 바뀌는 이유를 정리했습니다.
Gemini 이미지 생성 무료 개방, 무엇이 달라졌을까
Gemini 이미지 생성 무료 개방 이슈를 계기로 개인화 이미지, 워터마크, 무료 사용의 한계, 콘텐츠 제작자가 확인할 점을 정리했습니다.
MCP 뜻과 보안 이슈: AI 도구에 데이터를 연결하기 전에
MCP는 AI 도구가 파일·업무 앱·데이터베이스에 연결되는 표준입니다. 연결 전 확인해야 할 권한, 토큰, 승인, 보안 체크리스트를 정리했습니다.
피지컬 AI 뜻: AI가 로봇과 제조업으로 가는 이유
피지컬 AI가 무엇인지, 왜 로봇·제조업·물류 현장과 연결되는지 정부 정책과 엔비디아·로봇 산업 자료를 바탕으로 쉽게 정리했습니다.
바이브코딩 뜻: AI로 앱을 만든다는 말은 어디까지 맞을까
바이브코딩은 AI와 대화하며 앱·자동화 도구를 만드는 방식입니다. 뜻, 가능한 일, 한계, 투자자가 볼 플랫폼 변화를 쉽게 정리했습니다.
AI 도구를 많이 써도 생산성이 오르지 않는 이유
ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 도구를 써도 일이 줄지 않는 이유를 업무 흐름, 검토 비용, 기준 부재, 조직 문화 관점에서 살펴봅니다.
n8n 처음 쓸 때 헷갈리는 것들: 자동화 전에 알아야 할 기본 개념
n8n을 처음 사용할 때 헷갈리기 쉬운 워크플로우, 트리거, 노드, 데이터 흐름, 인증, 실행 모드를 초보자 관점에서 정리했다.
이것이 멀티 에이전트다 리뷰
헤르메스 에이전트와 클로드 코드를 써보며 궁금했던 멀티 에이전트, MCP, A2A 구조를 책으로 정리해본 후기.
2026년 6월 4주차 AI 주요 이슈 정리: 에이전트, AI 코딩, 자동화, 보안
2026년 6월 22일부터 28일까지 나온 AI 주요 이슈를 공식 발표, 제품 변경 로그, 연구기관 발표, 보안 매체 보도 기준으로 정리했다.
인프런 n8n 챌린지 회고: 처음 시도해본 n8n 자동화
n8n을 거의 모르는 상태에서 인프런 챌린지를 따라가며 처음 자동화 워크플로우를 만들어본 경험과 배운 점을 정리했다.