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[HaruIDC] ‘감’만으로는 안 되는 바이브 코딩, 사양 주도 개발 4대 툴로 극복하기

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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.

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[HaruIDC] “반응형 IT의 종말” 10년 후 클라우드 성능을 재정의하는 예측 엔지니어링

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경고가 울릴 때까지 기다리는 방식은 이미 시대에 뒤처졌다. 예측 엔지니어링은 클라우드 시스템이 문제를 사전에 감지하고, 사용자 체감 이전에 자율적으로 수정 조치를 실행하는 구조다.

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[HaruIDC] “모델보다 아키텍처가 먼저” 실행 단계 AI가 드러내는 클라우드 설계의 허점

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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.

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[HaruIDC] “온수로 냉각?” 데이터센터, 냉각기 없는 수랭 시대 열리나

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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.

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[HaruIDC] AI 사용량 경쟁 유도하다 비용 폭탄 맞은 기업들…”AI 너무 써도 안 돼”

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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.

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[HaruIDC] 마이크로소프트, 오픈클로 기반 자율 AI 에이전트 ‘스카우트’ 공개

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마이크로소프트 스카우트(마이크로소프트 Scout)는 화요일 마이크로소프트 빌드 컨퍼런스에서 공개됐다. 오픈클로 에이전트 프레임워크를 기반으로 하며, 마이크로소프트가 ‘오토파일럿(Autopilot)’이라고 명명한 새로운 유형의 상시 가동형 에이전트다.

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