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[HaruIDC] 코드는 AI가 짠다, 책임은 누가 지나

반발은 예정된 수순이었다. 지난 1년간 실리콘밸리는 소프트웨어 개발이 ‘프롬프트 입력 후 즉시 배포’하는 작업으로 변모하기 직전이라고 외쳐왔다. 원하는 것을 설명하면 AI 코딩 에이전트가 알아서 만들어 준다는 것이다.

액체 냉각의 ‘온도’를 올리는 실험이 본격화하고 있다. 초저온에 가깝게 차갑게 만든 물로 데이터센터를 식히는 대신, 뜨거운 물로도 슈퍼컴퓨터를 냉각하는 방식이 현실화되고 있다. 핵심은 액체 냉각에서 냉각수 냉각기를 빼는 것이다.

팬서 인수로 데이터브릭스의 보안 자동화 전략이 현실화된다. 에이전트 AI가 모든 보안 경고를 분류하고 맥락 정보를 수집한 뒤 대응 방안까지 제안하는 방식으로, 보안팀은 더 이상 반복적인 수작업에 시간을 빼앗기지 않는다.

AI 도입률을 토큰 사용량으로 측정하려는 기업의 시도가 잇따라 벽에 부딪히고 있다. 아마존이 개발자 AI 활용 순위 시스템을 전격 폐기하면서, 사용량 중심 성과 측정 방식의 한계가 다시 수면 위로 떠올랐다.

코드를 짜야 하는가? 아니면 시스템을 설계해야 하는가? AI 에이전트가 모든 것을 바꿔놓았고, 어떻게 생각해야 할지조차 불분명하다.

자동화 품질 시스템에 의존하다 결함 감지 한계에 부딪힌 포드가 숙련 엔지니어 복직에 나선 결과, 2026년 신차 품질 평가에서 16년 만에 정상을 탈환했다.

서버 호스팅과 코로케이션은 장비 소유, 초기 비용, 장애 대응, 확장 방식이 다릅니다. 선택 기준을 정리합니다.

생성형 AI가 주류로 떠오른 순간부터, 이런 사태가 올 것이라는 건 모두가 알고 있었다. 이제는 일주일이 멀다 하고 AI로 인한 감원을 발표하는 기술 기업 소식이 들려온다.