2025년, 생성형 AI의 판도가 빠르게 변화하고 있습니다. 최근 발표된 연구 결과들은 언어모델 개발의 비용과 시간을 획기적으로 줄이며, 더 이상 엔비디아의 고가 GPU나 오픈AI의 독점적인 언어모델에 의존하지 않아도 되는 시대가 도래했음을 보여줍니다. 이로 인해 두 기업의 미래에도 불안 요소가 감지되고 있습니다. 누구나 쉽게 언어모델을 만들 수 있는 시대 미국 스탠퍼드대와 워싱턴대의 AI 연구진은 불과 50달러 미만의…
MCP 파일 시스템 서버는 AI 모델이 로컬 및 클라우드 스토리지에 있는 파일에 접근하고 관리할 수 있게 해주는 서버입니다. 이를 통해 AI는 사용자의 파일을 읽고, 쓰고, 검색하고, 분석할 수 있습니다. 주요 기능 주요 구현체 로컬 파일 시스템 클라우드 스토리지 특수 목적 서버 활용 사례 보안 고려사항 대부분의 MCP 파일 시스템 서버는 보안에 중점을 두고 설계되었습니다: MCP…
2025년, 콘텐츠 시장은 그 어느 때보다 다양한 기회와 도전으로 가득 차 있습니다. 콘텐츠 제작자들은 전통적인 수익 모델을 넘어 새로운 수익 창출 전략을 찾아야 하는 상황에 직면해 있습니다. 바로 이때, AI 수익화 도구가 중요한 역할을 하게 됩니다. AI 수익화 도구는 콘텐츠 제작자의 수익성을 극대화하고, 숨겨진 기회를 발굴하며, 보다 효율적인 수익 관리를 지원하는 혁신적인 기술입니다. 이번 글에서는…
생성 AI 기반의 광고 자동 제작 서비스는 광고 캠페인을 더 빠르게, 효과적으로, 그리고 맞춤화된 방식으로 제작하고자 하는 기업이나 광고주를 대상으로 합니다.
“자동매매, 관심은 있는데… 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요.” 많은 분들이 이런 고민을 하십니다.특히 개발을 잘 모르는 일반 투자자라면 더더욱 그렇죠. 그래서 이번 글에서는 개발자도 아니고 퀀트도 아닌 내가어떻게 자동매매를 현실적으로 시작할 수 있을까?단계별로 안내해드릴게요. 🚶 자동매매 시작을 위한 3단계 가이드 ✅ 1단계. 투자 스타일과 목표 정하기 자동매매는 “무작정 돌리는 프로그램”이 아닙니다.내가 어떤 스타일의 투자자인지 먼저 생각해봐야…
AI로 운영하는 1인 SaaS 비즈니스 실전 가이드 “직원이 없어도 회사를 운영할 수 있다면?”이제는 상상이 아닌 현실입니다.실제로 한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업이 단 4명의 인력만으로 총매출 100만 달러, 약 13억 원을 달성했고, **수익률은 무려 90%**에 달했습니다. 비결은 사람 대신 AI 도구를 적극 활용한 것이었습니다. 이 글에서는 해당 기업이 실제로 사용한 10가지 핵심 AI 도구를 소개하고, 각 도구가…
중소기업도 이제 AI 개발 도구를 써야 할까? 그동안 AI 개발 도구나 자동화 솔루션은 대기업 전용처럼 느껴졌습니다.그러나 최근 Anthropic(엔트로픽)이라는 회사가 만든 Claude Code는 그런 인식을 바꾸고 있습니다. ❝ 비개발자도 업무 자동화를 할 수 있게 해주는 도구 ❞라는 평가를 받고 있죠. Claude Code란 무엇인가요? Claude Code는 간단히 말해 AI 개발 도우미입니다.하지만 기존 AI 코딩 도구들과 다르게: 예를…
프롬프트 엔지니어링은 개발자가 응용 프로그램을 구축하는 새로운 방법으로, 여러 가지 기술을 활용하여 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 최적화할 수 있습니다. LangChain 같은 라이브러리를 이용하면, 개발자들은 이러한 모델을 활용하여 사용자 친화적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그러나 프롬프트 엔지니어링에는 LLM에 의존적이라는 제한점이 있고, 이로 인해 발생하는 컴퓨팅 및 재정 비용을 고려해야 합니다.
인공지능(AI)을 활용하여 더 많은 가치를 창출하기 위해서는 단순히 도구로 사용하는 것을 넘어, AI가 인간과 조직에 더 큰 이익을 제공하도록 전략적으로 접근하는 것이 중요합니다. 다음은 AI를 통해 더 많은 가치를 창출할 수 있는 방법들입니다. 1. 업무 자동화 및 효율성 개선 • 반복적 작업 자동화: 단순하고 반복적인 업무를 자동화하여 직원들이 더 창의적이고 고부가가치 활동에 집중할 수 있도록…
대용량 언어 모델은 빠른 결과 생성과 개발 속도 향상을 가능하게 합니다. 이 모델은 감정 분석, 이름 추출 등 복잡한 작업을 처리하며, 각각의 작업에 대해 별도의 모델 학습과 배포를 필요로 하지 않습니다. 이는 프롬프트를 사용하여 시간과 노력을 크게 줄여 주어진 텍스트의 감정, 주제 등을 빠르게 추론하는 데 유용합니다.
