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MS 코파일럿 스튜디오 완벽정리! 코딩 없이 우리 회사 전용 AI 에이전트 만드는 법 범용 AI를 넘어 우리 회사 전용 AI로: 코파일럿 스튜디오의 진화많은 기업이 챗GPT나 기본 코파일럿을 도입했지만, 정작 "우리 회사 내부 규정이나 특정 프로젝트 데이터는 잘 모른다"는 한계에 부딪히곤 합니다. 2026년 마이크로소프트(Microsoft)가 제시하는 해답은 명확합니다. 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)를 통해 기업이 직접 자사의 데이터를 학습시키고, 특정 업무 로직을 수행하는 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 것입니다. 이제 AI는 단순히 말을 잘하는 비서가 아니라, 사내 ERP와 연동되어 휴가 신청을 처리하고 재고 현황을 실시간으로 보고하는 실무형 대리인으로 거듭나고 있습니다. 개인적인 의견으로는 AI 도입의 성패는 모델의 지능보다 '데이터의 맥락'을 얼마나 잘 이식하느냐에.. 2026. 3. 25.

데이터브릭스(Databricks) Mosaic AI에 관하여, 데이터 레이크하우스로 기업 전용 고품질 AI 에이전트 구축하기 AI의 연료는 데이터다: 데이터 브릭스 Mosaic AI가 그리는 미래2026년의 생성형 AI 시장은 단순히 "어떤 모델이 더 똑똑한가"를 넘어 "누가 더 깨끗하고 정확한 데이터를 AI에게 먹이는가"의 싸움으로 변모했습니다. 데이터 브릭스(Databricks)는 자사의 강력한 레이크하우스 아키텍처 위에 Mosaic AI를 통합하며, 기업이 보유한 방대한 비정형 데이터를 AI가 즉각 이해할 수 있는 지식으로 전환하는 독보적인 환경을 제공합니다. 특히 데이터의 생성부터 AI 답변의 평가까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리함으로써, 기업은 AI의 고질적인 문제인 할루시네이션(환각)을 획기적으로 줄이고 답변의 신뢰성을 보장받을 수 있습니다. 개인적인 의견으로는 많은 기업이 AI 모델 자체에만 집착하다가 정작 .. 2026. 3. 25.

세일즈포스 에이전트포스(Agentforce)에 대해 알아보자. AI가 스스로 영업하고 고객을 응대하는 법 영업의 미래를 바꾸다: 세일즈포스 에이전트포스(Agentforce)의 부상지난 수십 년간 세일즈포스가 기업의 데이터를 기록하고 관리하는 데 집중했다면, 2026년 공개된 에이전트포스(Agentforce)는 그 데이터를 바탕으로 스스로 행동하는 '디지털 동료'의 시대를 열었습니다. 에이전트포스는 단순히 미리 설정된 질문에 답하는 수준을 넘어, 고객의 구매 이력과 선호도를 분석하여 최적의 오퍼를 제안하고 복잡한 서비스 요청을 직접 해결하는 자율성을 가집니다. 결과적으로 기업은 24시간 쉬지 않고 고객과 소통하며 수익을 창출하는 자율형 비즈니스 엔진을 보유하게 되는 셈입니다. 현업에서 CRM 시스템을 오래 다뤄본 제 개인적인 의견으로는, 그동안의 자동화는 '똑똑한 척하는 기계'에 가까웠다고 보여집니다. 생각해.. 2026. 3. 24.

구글 제미나이(Gemini)에 관하여, 버텍스 AI로 완성하는 기업 전용 멀티모달 전략 멀티모달 시대의 개막: 왜 기업들은 구글 제미나이에 주목하는가2026년 현재 생성형 AI의 패러다임은 단순히 읽고 쓰는 단계를 넘어 이미지, 영상, 오디오를 동시에 처리하는 멀티모달(Multimodal)로 완전히 전환되었습니다. 구글 제미나이(Gemini)는 태생부터 멀티모달로 설계된 모델로서, 수천 페이지의 문서나 한 시간 분량의 영상을 단 몇 초 만에 분석하는 압도적인 성능을 자랑합니다. 특히 기업용 AI 관리 플랫폼인 버텍스 AI(Vertex AI)와 결합했을 때, 기업은 보안이 보장된 환경에서 자사 데이터를 학습시키고 실제 비즈니스 워크플로우에 즉시 투입할 수 있는 강력한 무기를 갖게 됩니다. 솔직히 제 개인적인 생각으로는, 여러 AI 모델 중에서도 구글의 생태계가 가진 가장 큰 무기는 방대한 '.. 2026. 3. 23.

C3 AI가 주도하는 제조 혁신에 대하여, 예지 정비(PdM)로 공장 가동 중단 사고를 0%로 만드는 법 멈추지 않는 공장의 비밀: C3 AI가 제안하는 예지 정비의 미래제조업이나 에너지 산업 종사자들에게 가장 무서운 단어는 아마 '언플랜드 다운타임(Unplanned Downtime)', 즉 예기치 못한 가동 중단일 것입니다. 단 몇 분의 멈춤으로도 수억 원의 손실이 발생하는 현장에서 C3 AI는 기계의 미세한 진동과 온도 변화를 감지하여 고장이 발생하기 수일 전 미리 경고를 보냅니다. 단순히 "고장 날 것 같다"는 추측을 넘어, AI 예지 정비(Predictive Maintenance)는 정확히 어떤 부품이 언제 문제가 생길지 데이터로 증명하며 기업의 운영 효율을 극한으로 끌어올립니다. 개인적인 의견으로는 많은 기업이 AI 도입을 주저하는 이유가 '보여주기식 기술'에 대한 거부감 때문이라고 생각합니다. 하.. 2026. 3. 22.

퓨리오사AI 레니게이드 4,000장 양산 성공, 엔비디아 대항마 '스토크'로 이어지는 K-NPU 로드맵 레니게이드 양산 1호 출하, 퓨리오사AI의 '실적 시대'가 열리다2026년 1월, 퓨리오사AI는 글로벌 파운드리 1위 기업인 TSMC로부터 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'의 초도 양산 물량 4,000장을 성공적으로 인도받았습니다. 결론부터 정리하자면, 이는 퓨리오사가 설계도를 넘어 실제 상용 제품을 시장에 대량 공급할 수 있는 체력을 갖췄음을 의미하며, 연내 총 2만 장 규모의 공급을 목표로 하고 있습니다. 특히 이번 양산 모델은 Llama-3 70B와 같은 거대 모델 추론에서 엔비디아 H100 대비 압도적인 전성비를 보여주고 있어, 국내외 대형 클라우드 데이터 센터(CSP)들의 실질적인 도입 문의가 쏟아지는 상황입니다. 반도체 업계에서 '양산'은 설계보다 수십 배는 어려운 과정입니다. 개인적인 .. 2026. 3. 20.

팔란티어 AIP가 기업 생산성을 300% 높이는 비결은? 실전 도입 사례와 데이터 통합 전략 분석 데이터 늪에서 벗어나는 유일한 길: 팔란티어 AIP의 실전적 가치수많은 기업이 AI 도입을 외치며 수십억 원을 투자하지만 정작 현장에서는 "쓸모 있는 결과가 나오지 않는다"는 불만이 터져 나옵니다. 원인은 명확합니다. 데이터가 사방으로 흩어져 있고 AI가 이를 비즈니스 맥락에서 이해하지 못하기 때문입니다. 팔란티어 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 흩어진 데이터를 '온톨로지(Ontology)'라는 개념으로 묶어 현실 세계의 비즈니스 로직과 연결함으로써, AI가 즉각적으로 실행 가능한 의사결정을 내리도록 지원합니다. 결과적으로 팔란티어는 단순한 소프트웨어를 넘어 기업의 뇌 역할을 수행하며 실질적인 매출 증대와 비용 절감을 이끌어냅니다. 개인적인 경험에 따르면 대부분의 기.. 2026. 3. 20.

주식투자 팁 공유합니다. 국가대표AI가 분석한 AI 보조지표와 퀀트 알고리즘 활용법 정보의 홍수 속에서 승리하는 법: 국가대표AI의 주식 투자 인사이트개미 투자자들이 주식 시장에서 고전하는 가장 큰 이유는 정보의 양이 부족해서가 아니라, 쏟아지는 정보 중 수익으로 직결될 '진짜 신호'를 가려내지 못하기 때문입니다. 2026년 현재, 시장은 이미 초단위로 데이터를 분석하는 알고리즘들에 의해 움직이고 있으며, 이에 대응하기 위해 국가대표AI는 단순한 차트 분석을 넘어 뉴스 심리 지수와 거시 경제 지표를 통합한 AI 기반 퀀트 전략을 대안으로 제시합니다. 감정에 휘둘리는 매매가 아닌 데이터에 근거한 객관적 지표를 확보하는 것이야말로 자산을 지키는 최우선 과제입니다. 제가 시장을 오래 지켜보며 느낀 점은, 아무리 차트를 잘 보는 고수라도 급작스러운 뉴스 발(發) 변동성에는 대응하기 어렵다는 사.. 2026. 3. 18.

국가대표AI가 제안하는 AI 에이전트 도입 전략 소개. 단순 챗봇을 넘어 업무 자동화의 핵심이 되는 법 단순한 대화를 넘어 실행의 시대로: 왜 지금 AI 에이전트인가지난 몇 년간 우리가 경험한 생성형 AI가 단순히 질문에 답하는 '똑똑한 백과사전'이었다면, 2026년 국가대표AI가 주목하는 지점은 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 과업을 완수하는 AI 에이전트(AI Agents)입니다. AI 에이전트는 사용자의 막연한 명령을 구체적인 실행 계획으로 분해하고, 필요한 소프트웨어나 API를 호출하여 최종 결과물을 만들어내는 자율성을 가집니다. 결과적으로 기업은 단순 반복 업무를 넘어 복잡한 의사결정이 포함된 워크플로우 전체를 자동화할 수 있는 변곡점에 서 있습니다. 실무에서 다양한 자동화 툴을 다뤄본 제 개인적인 의견으로는, 이제 'AI에게 무엇을 물어볼까'보다 'AI에게 어떤 권한을 줄 것인가'가 더 중요.. 2026. 3. 17.

국가대표AI가 분석한 기업용 LLM 도입 가이드, RAG와 파인튜닝 중 무엇이 수익률(ROI)을 높일까? 기업 AI 도입의 갈림길: 왜 지금 RAG와 파인튜닝을 비교해야 하는가많은 기업 결정권자들이 우리 회사만의 특화된 국가대표AI를 구축하고 싶어 하지만, 정작 기술적 방법론인 RAG(검색 증강 생성)와 파인튜닝(미세 조정) 사이에서 갈피를 잡지 못하는 경우가 많습니다. 결론부터 말씀드리면, 실시간 데이터 업데이트가 중요하고 할루시네이션(환각 현상)을 최소화해야 하는 비즈니스 환경에서는 RAG가 압도적으로 유리하며, 모델의 어조나 특정 도메인의 복잡한 언어 구조 자체를 학습시켜야 할 때는 파인튜닝이 필수적입니다. 단순히 유행을 따르기보다 데이터의 성격과 예산 규모에 맞춘 전략적 선택이 생성형 AI 시대의 성패를 가릅니다. 현장에서 수많은 프로젝트를 지켜본 제 개인적인 생각으로는, 초기 비용을 줄이면서도 즉각.. 2026. 3. 16.

퓨리오사 NPU 레니게이드, 의료 AI 판독 비용 60% 절감, 딥노이드 협력과 RNGD 도입 효과 분석 고비용 GPU를 넘어서는 의료 AI의 새로운 대안, 퓨리오사 레니게이드그동안 의료 현장에서 생성형 AI를 도입할 때 가장 큰 걸림돌은 성능이 아니라 감당하기 힘든 서버 운영 비용이었습니다. 핵심 결론부터 말씀드리면, 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드(RNGD)는 딥노이드의 흉부 X-레이 판독 소견서 생성 솔루션인 'M4CXR'에 도입되어, 기존 GPU 기반 인프라 대비 운영 비용을 약 60% 이상 절감하면서도 상용 수준의 추론 속도를 구현하는 데 성공했습니다. 이는 정보통신산업진흥원(NIPA)의 실증 사업을 통해 검증된 결과로, 고성능 연산이 필요한 의료 영상 분석 분야에서 국산 NPU가 엔비디아의 독점적 지위를 충분히 대체할 수 있음을 증명한 사례입니다. 실제 의료 AI 솔루션을 개발하는 기업들의.. 2026. 3. 15.

2026년 퓨리오사 NPU 도입 현황, LGU+ 소버린 AI부터 TSMC 양산 4,000장 확보까지 실험실을 넘어 현장으로, 퓨리오사 NPU가 써 내려가는 2026년의 기록불과 1년 전까지만 해도 국산 NPU는 '가능성'의 영역에 머물러 있었습니다. 결론부터 말씀드리면, 2026년 3월 현재 퓨리오사AI는 TSMC로부터 레니게이드(RNGD) 4,000장을 인도받아 양산 체제에 돌입했으며, LG유플러스와 협력하여 보안에 특화된 '소버린 AI 어플라이언스'를 공식 출시했습니다. 이는 기업이 데이터 유출 걱정 없이 사내 폐쇄망에서 엑사원(EXAONE) 4.0과 같은 초거대 모델을 엔비디아 GPU 대비 절반 이하의 전력으로 구동할 수 있게 되었음을 의미합니다. 기술 도입을 고민하는 기업들에게 가장 큰 확신을 주는 것은 역시 '양산 실적'입니다. 개인적인 의견으로는 TSMC의 5나노 공정 물량을 대규모로 확보했.. 2026. 3. 14.

LGU+와 퓨리오사AI가 만든 소버린 AI 어플라이언스, 기업전용 폐쇄형 AI의 게임 체인저 클라우드를 떠나 사내로 들어온 AI, '소버린 AI 어플라이언스'의 등장기업의 핵심 기밀이 외부 클라우드로 유출될까 봐 AI 도입을 망설이던 시대는 이제 끝났습니다. 결론부터 말씀드리면, LG유플러스와 퓨리오사AI가 공동 개발한 '소버린 AI 어플라이언스'는 전원과 네트워크만 연결하면 즉시 사용 가능한 일체형 AI 시스템으로, 퓨리오사의 2세대 NPU 레니게이드와 LG의 초거대 언어모델 엑사원(EXAONE) 4.0이 결합된 폐쇄망 최적화 솔루션입니다. 이는 데이터가 외부로 한 발짝도 나가지 않는 완벽한 온프레미스 환경을 제공하면서도, 기존 GPU 서버 대비 전력 소모를 획기적으로 줄여 유지비 부담까지 해결한 것이 특징입니다. 실제 현장에서 보안 담당자들을 만나보면 '성능'보다는 '통제 가능성'에 더 큰 .. 2026. 3. 12.

국가 AI 인프라의 핵심인 퓨리오사 NPU 레니게이드 기반 '소버린 AI' 구축 사례와 도입 혜택 분석 2026년 AI 주권 시대, 퓨리오사 NPU가 소버린 AI의 심장이 되는 이유글로벌 빅테크의 AI 독점이 심화되면서 데이터 주권과 기술 자립을 강조하는 '소버린 AI(Sovereign AI)'가 국가적 과제로 떠올랐습니다. 핵심 답변을 먼저 드리자면, 퓨리오사AI의 레니게이드(RNGD) NPU는 정부가 추진하는 국가 AI 컴퓨팅 센터의 핵심 연산 장치로 검토되며 하드웨어-소프트웨어-모델이 모두 국산화된 'K-AI 풀스택' 인프라의 중추 역할을 수행하고 있습니다. 특히 최근 LG CNS와의 업무협약을 통해 에이전틱 AI(Agentic AI) 플랫폼에 레니게이드를 적용하기 시작했으며, 이는 외산 GPU 대비 운영 비용을 획기적으로 낮추면서도 보안성이 강화된 폐쇄형 AI 환경 구축이 가능함을 시사합니다. 현장.. 2026. 3. 11.

K-방산 수출 50조 시대의 주역, 폴란드 2차 계약부터 AI 무인 전투 체계까지 총정리 수주 잭팟을 넘어 실적 수확으로: 2026년 K-방산의 퀀텀점프대한민국 방위산업이 2026년을 기점으로 '수주 강국'에서 '실적 강국'으로의 완전한 변모를 선언했습니다. 한화에어로스페이스, 현대로템, KAI, LIG넥스원 등 방산 4사의 합산 수주 잔고가 130조 원을 돌파하며, 이제는 확보한 일감을 실제 매출과 영업이익으로 전환하는 '이익 성장의 원년'에 진입한 것입니다. 특히 폴란드향 K2 전차와 K9 자주포의 2차 실행 계약 물량이 본격적으로 인도되기 시작하고, 중동향 천궁-II의 매출 인식이 가시화되면서 2026년 방산 4사의 합산 영업이익은 사상 처음으로 6조 원 시대를 열 것으로 전망됩니다. 방산 시장의 지각변동을 지켜본 제 개인적인 의견으로는, 지금의 성과가 단순히 운이 좋아서가 아니라 '빠.. 2026. 3. 11.

폴란드산 K9 자주포 시대 개막과 현지 생산 K9PL이 유럽 방산 시장을 지배하는 이유 한국의 기술과 폴란드의 제조가 만나다: K9PL 현지 생산의 서막대한민국 방위산업의 상징인 K9 자주포가 이제 'Made in Korea'를 넘어 'Made in Poland'의 시대를 열었습니다. 2026년 상반기, 폴란드 현지 방산 그룹인 PGZ와의 협력을 통해 K9PL(폴란드형 개량 모델)의 첫 번째 현지 생산 라인이 본격 가동되었습니다. 이는 단순히 완제품을 배에 실어 보내는 수출 방식에서 벗어나, 수입국의 산업 생태계에 직접 녹아들어 유럽 전역의 수요에 즉각 대응할 수 있는 '유럽 전진 기지'를 구축했음을 의미합니다. 결과적으로 K9 자주포는 이제 한국의 무기가 아닌, 나토(NATO) 표준의 핵심 화력 자산으로 확고히 자리 잡았습니다. 기계공학적 관점에서 이번 현지 생산 라인을 지켜본 제 개인적.. 2026. 3. 11.

이라크·사우디가 천궁-II 조기 도입에 사활을 건 이유는? 중동의 방패가 된 K-방산: 이라크와 사우디가 천궁-II에 열광하는 이유2026년 3월, 중동의 안보 지형이 요동치면서 한국형 미사일 방어체계인 천궁-II(M-SAM)의 몸값이 천정부지로 치솟고 있습니다. 최근 UAE 실전에서 증명된 96%의 요격률은 이라크와 사우디아라비아의 도입 의지에 불을 지폈으며, 특히 이라크는 2026년 상반기로 예정된 첫 포대 인도를 앞당기기 위해 총력을 기울이고 있습니다. 결과적으로 UAE, 사우디, 이라크를 잇는 이른바 'K-방산 중동 벨트'는 단순한 무기 수출을 넘어 중동 전체의 하늘을 한국의 기술력으로 방어하는 거대한 안보 동맹의 서막을 알리고 있습니다. 방산 수출 현장을 분석해온 제 개인적인 의견으로는, 이번 이라크 수출은 과거 러시아제 무기에 의존하던 국가들이 한국산.. 2026. 3. 10.

UAE 실전 투입 천궁-II 명중률 96% 대기록에 관하여, 이란 탄도탄 요격 성공의 기술적 비결 전 세계가 경악한 96%의 명중률, UAE 하늘을 지킨 천궁-II방위산업에서 '실전 경험(Combat Proven)'은 그 어떤 카탈로그의 수치보다 강력한 보증수표가 됩니다. 2026년 3월 초, 이란의 대규모 미사일 및 드론 공습 상황에서 UAE에 배치된 천궁-II(M-SAM)는 약 60여 발의 요격 미사일을 발사하여 무려 96%에 달하는 경이적인 명중률을 기록했습니다. 이는 동급 최강으로 불리는 미국의 패트리엇조차 달성하기 어려운 수치로, 한국형 미사일 방어체계(KAMD)의 핵심 기술력이 실전 환경에서 완벽히 증명된 역사적인 순간입니다. 군사 전문지들의 분석을 종합해보면 이번 교전은 단순한 요격을 넘어 수많은 드론과 변칙 기동 탄도미사일이 섞여 날아오는 '복합 공격' 상황이었다는 점에 주목해야 합니다.. 2026. 3. 10.

엔비디아 NIM(NVIDIA Inference Microservices)에 대하여, 기업용 AI 배포 속도를 10배 높이는 법 하드웨어를 넘어 소프트웨어의 제왕으로: NVIDIA NIM의 파괴력2026년 현재, 기업들이 AI 도입에서 겪는 가장 큰 병목 현상은 '모델의 선택'이 아니라 '모델의 배포와 최적화'에 있습니다. 아무리 뛰어난 오픈 소스 모델이라도 실제 서비스 환경에 맞게 최적화하지 않으면 막대한 GPU 비용과 느린 응답 속도라는 벽에 부딪히게 됩니다. 엔비디아(NVIDIA)가 내놓은 NIM(NVIDIA Inference Microservices)은 이러한 고민을 단번에 해결합니다. NIM은 특정 하드웨어에 최적화된 AI 모델을 컨테이너 형태로 제공하여, 개발자가 복잡한 인프라 설정 없이도 즉시 클라우드나 로컬 환경에서 엔터프라이즈급 AI 성능을 뽑아낼 수 있게 돕습니다. 개인적인 의견으로는 그동안 많은 기업이 GPU .. 2026. 3. 10.

K-방산의 새로운 심장인 L-SAM에 관하여. 천궁-II를 넘어 글로벌 미사일 방어 시장을 선점할 이유 하늘의 끝에서 적을 막다: L-SAM이 완성하는 대한민국 방패대한민국 방위산업이 천궁-II의 중동 석권에 만족하지 않고, 이제 더 높은 하늘을 겨냥하고 있습니다. 2026년 본격적인 양산 궤도에 진입한 L-SAM(장거리 지대공 유도무기)은 고도 40~60km 상공에서 적의 탄도미사일을 직접 요격하는 '한국형 사드(K-THAAD)'의 핵심 자산입니다. L-SAM의 등장은 단순히 요격 고도가 높아졌음을 의미하는 것이 아니라, 적 미사일을 상층에서 한 번(L-SAM), 하층에서 또 한 번(천궁-II) 요격하는 다층 방어 체계(KAMD)를 우리 독자 기술로 완성했음을 선언하는 것입니다. 무기 개발 현장의 목소리를 들어보면 L-SAM에 적용된 '직격요격(Hit-to-Kill)' 기술은 1,000km 밖에서 던진 .. 2026. 3. 10.

K-방산 수출 2막에 대하여, 무기 판매를 넘어 100조 원 MRO 시장과 현지 생산 거점 확보 전략 무기 판매는 시작일 뿐: 2026년 K-방산이 MRO에 사활을 거는 이유대한민국 방위산업이 2026년을 기점으로 '무기 판매업'에서 '안보 서비스업'으로의 거대한 패러다임 전환을 맞이하고 있습니다. K-방산 수출 2막으로 불리는 이번 변화의 핵심은 단순한 완제품 인도를 넘어, 수입국의 현지에 생산 기지를 건설하고 향후 30년 이상의 유지·보수를 책임지는 MRO(유지·보수·정비) 시장을 선점하는 것입니다. 실제로 2026년 2월, 한화에어로스페이스가 루마니아에 축구장 25개 규모의 '유럽 장갑차 차량 센터(H-ACE Europe)'를 착공한 것은 한국이 유럽의 병기창 역할을 넘어 현지 군수 생태계의 중심부로 진입했음을 상징합니다. 글로벌 방산 시장의 흐름을 분석해온 제 개인적인 의견으로는, 무기 체계의 전.. 2026. 3. 10.

UAE가 선택한 K-방산의 자존심, 천궁-II 수출 모델 성능 분석, 패트리엇 대비 강점 3가지 중동의 하늘을 지키는 한국의 눈: UAE 천궁-II 수출의 실질적 의미최근 아랍에미리트(UAE)가 한국의 중거리 지대공 미사일 체계인 천궁-II(M-SAM)를 실전 배치하며 중동의 방공망 지도가 새롭게 그려지고 있습니다. 결론부터 말씀드리면, UAE가 천궁-II를 선택한 결정적인 이유는 미국의 패트리엇 대비 압도적인 가성비와 더불어 탄도탄 요격 시 발생하는 콜드 론칭(Cold Launch) 방식의 운용 효율성 때문입니다. 천궁-II는 약 4조 원 규모의 수출 계약을 통해 성능이 검증되었으며, 고도 40km 이하에서 적의 탄도미사일을 직접 충돌하여 파괴하는 히트 투 킬(Hit-to-Kill) 기술을 완벽히 구현해냈습니다. 방산 업계의 흐름을 지켜본 제 개인적인 의견으로는, UAE 수출 성공은 단순히 무기 .. 2026. 3. 10.

서비스나우(ServiceNow) 에이전트형 AI에 대하여, 복잡한 IT 워크플로우를 자율 주행으로 바꾸는 법 멈추지 않는 비즈니스의 뇌: 서비스나우 에이전트형 AI의 부상과거의 기업용 소프트웨어가 사용자의 명령을 기다리는 '수동적 도구'였다면, 2026년 서비스나우(ServiceNow)가 선보인 에이전트형 AI(Agentic AI)는 스스로 상황을 인지하고 목표를 달성하기 위해 행동하는 '자율적 동료'에 가깝습니다. 기존 자동화가 "A가 발생하면 B를 하라"는 단순한 규칙 기반(RPA)이었다면, 에이전트형 AI는 "서버 장애를 해결하라"는 모호한 목표를 주어도 로그 분석, 티켓 생성, 패치 적용, 담당자 보고까지의 복잡한 과정을 스스로 계획하고 실행합니다. 결과적으로 기업은 인적 오류를 최소화하고 서비스 복구 시간(MTTR)을 기존 대비 60% 이상 단축하는 혁신적인 경험을 하게 됩니다. 생각해보니 예전에는 부.. 2026. 3. 10.

퓨리오사 NPU의 파이토치(PyTorch) 모델을 코드 수정 없이 이식하는 방법과 호환성 검증 퓨리오사 NPU로의 전환, 소프트웨어 호환성이 성패를 결정합니다성능이 아무리 좋은 하드웨어라도 기존에 공들여 만든 AI 모델을 이식하는 데 수개월이 걸린다면 비즈니스적으로는 실패한 선택입니다. 결론부터 정리해 드리자면 퓨리오사 NPU는 PyTorch 및 ONNX 표준을 네이티브하게 지원하므로 기존 코드를 대대적으로 수정할 필요 없이 컴파일러 처리만으로 즉시 구동이 가능합니다. 이는 퓨리오사AI가 하드웨어 설계 단계부터 소프트웨어 스택인 'Furiosa SDK' 개발에 막대한 자원을 투입했기에 가능한 결과이며 실제 현업에서의 마이그레이션 시간은 기존 GPU 환경 대비 차이가 거의 없는 수준까지 올라왔습니다. 실무에서 엔지니어들과 대화하다 보면 가장 걱정하는 부분이 바로 '우리 모델이 퓨리오사에서 돌아갈까?.. 2026. 3. 10.

퓨리오사AI 상장 일정과 기업 가치 전망! 2조 몸값의 레니게이드 NPU, 제2의 엔비디아 될까? 퓨리오사AI 2027년 상장 공식화, 7,000억 프리IPO의 의미국내 AI 반도체 스타트업의 자존심이라 불리는 퓨리오사AI가 본격적인 기업공개(IPO) 카운트다운에 들어갔습니다. 결론부터 말씀드리면 퓨리오사AI는 최근 미래에셋증권과 모건스탠리를 주관사로 선정하고 최대 7,000억 원 규모의 프리IPO(상장 전 투자유치)를 진행 중이며, 상장 시점은 2027년으로 계획하고 있습니다. 이번 투자 유치 과정에서 거론되는 기업 가치는 2조 원을 상회하며, 이는 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'의 양산과 글로벌 빅테크와의 협업 가능성이 시장에서 높게 평가받고 있음을 시사합니다. 투자 업계의 시각에서 이번 딜을 바라보면 상당히 공격적인 행보임을 알 수 있습니다. 제 생각에는 작년 메타(Meta)의 8억 달러.. 2026. 3. 9.

퓨리오사 NPU 레니게이드 vs 엔비디아 H100, 추론 비용 70% 절감의 실체와 Llama-3 벤치마크 분석 퓨리오사 NPU 레니게이드, 엔비디아 독점 시대의 실질적 대안이 될 수 있을까?기업들이 거대언어모델(LLM)을 실 서비스에 도입할 때 직면하는 가장 큰 벽은 성능이 아니라 바로 막대한 추론 비용과 전력 수급 문제입니다. 결론부터 말씀드리면, 퓨리오사AI의 2세대 NPU인 레니게이드(RNGD)는 Llama-3와 같은 최신 모델 구동 시 엔비디아 H100 대비 약 50% 이상의 전성비 우위와 70% 수준의 비용 절감 효과를 제공합니다. 이는 고대역폭 메모리인 HBM3를 탑재하여 데이터 병목 현상을 해결했기 때문이며, 실제 벤치마크 결과에서도 고성능 추론 환경에서의 경쟁력이 입증되었습니다. 현장에서 AI 인프라를 구축하다 보면 단순히 GPU의 개수를 늘리는 것이 능사가 아님을 뼈저리게 느끼게 됩니다. 개인적인.. 2026. 3. 9.

감속기만 보다가 노다지 놓칠 뻔? 로봇 베어링 관련주 TOP 2, 국산화 실체 공개 보통 요즘은 로봇주 만진다고 하면 다들 감속기나 센서만 쳐다보고 있죠. 근데 진짜 고수들은 벌써 '베어링' 쪽으로 눈을 돌리고 있다는 거 알고 계셨나요? 로봇 관절 하나에 감속기만 들어가는 게 아니라 그걸 지탱하고 부드럽게 돌려주는 초정밀 베어링이 무조건 세트로 들어가야 하거든요.특히 2026년 휴머노이드 로봇 상용화가 시작되면서, 좁은 공간에서 엄청난 하중을 견뎌야 하는 '크로스 롤러 베어링' 수요가 미쳐버린 수준입니다. 이게 워낙 만들기 까다로워서 일본 기업들이 꿀을 빨던 시장인데, 이제 우리 기업들이 그 밥그릇을 뺏어오고 있구요. 오늘은 진짜 돈 냄새 나는 로봇 베어링 관련주들 핵심을 정리해드릴게요. 왜 '크로스 롤러 베어링'에 주목해야 할까요?일반 베어링이랑은 차원이 다릅니다. 원통형 롤러를 직교.. 2026. 3. 6.

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