유능하고 숙련된 개발자가 LLM이 생성한 코드를 정리하고 리팩터링한다면 최악의 결과는 피하고 기술 부채를 줄일 수 있지만, 이 경우 직접 아키텍처를 설계하고 코드를 작성할 때보다 더 많은 시간이 걸린다. AI가 생성한 수준 낮은 결과물을 인간이 정리하는 방식은 프로그래머 생산성 저하로 이어진다. 애초에 LLM을 사용해 코드를 생성함으로써 달성하고자 했던 목적과 정반대의 결과다.
[HaruIDC] ‘감’만으로는 안 되는 바이브 코딩, 사양 주도 개발 4대 툴로 극복하기 더 읽기"
마이크로소프트 리서치가 공개한 메모라는 AI 에이전트가 수개월치 대화를 효율적으로 기억하도록 설계된 장기 메모리 시스템이다.
[HaruIDC] 토큰 소비 최대 98% 절감…마이크로소프트, AI 에이전트 메모리 한계 넘는 ‘메모라’ 공개 더 읽기"
해외 IDC 운영에서는 시간대 차이보다 연락 경로와 승인 권한이 더 중요합니다. 장애 대응 창구를 정리하는 방법입니다.
해외 IDC 이용 시 시간대와 장애 대응 창구를 정하는 방법 더 읽기"
구글 CEO 순다르 피차이는 이번 주 열린 I/O 키노트에서 구글이 월 3.2경 개 토큰을 처리한다고 밝혔다. 피차이는 “‘경’이라는 단위를 입에 올리게 될 줄은 몰랐지만, 이제 현실이 됐다”라고 덧붙였다.
[HaruIDC] AI 시대의 새 화폐, 토큰…AI 토큰 경제의 모든 것 더 읽기"
경고가 울릴 때까지 기다리는 방식은 이미 시대에 뒤처졌다. 예측 엔지니어링은 클라우드 시스템이 문제를 사전에 감지하고, 사용자 체감 이전에 자율적으로 수정 조치를 실행하는 구조다.
[HaruIDC] “반응형 IT의 종말” 10년 후 클라우드 성능을 재정의하는 예측 엔지니어링 더 읽기"
지난 몇 년간 엔터프라이즈 AI를 둘러싼 논의는 낙관론 일색이었다. 더 큰 모델, 더 많은 파일럿, 더 빠른 자동화. ‘올바른 AI 플랫폼을 선택하면 성과는 자연히 따라온다’는 전제가 지배적이었다.
[HaruIDC] “모델보다 아키텍처가 먼저” 실행 단계 AI가 드러내는 클라우드 설계의 허점 더 읽기"
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.
[HaruIDC] 코드는 AI가 짠다, 책임은 누가 지나 더 읽기"
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.
[HaruIDC] “온수로 냉각?” 데이터센터, 냉각기 없는 수랭 시대 열리나 더 읽기"
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.
[HaruIDC] 데이터브릭스, 팬서 인수로 보안팀 경고 조사 완전 자동화…수작업 중심 SOC 시대 종료 더 읽기"
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.
[HaruIDC] AI 사용량 경쟁 유도하다 비용 폭탄 맞은 기업들…”AI 너무 써도 안 돼” 더 읽기"
