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건설현장에서 만나는 AI 혁신: 로봇·드론·언어모델이 바꾸는 미래최근 건설 현장에서도 AI 기술이 본격적으로 적용되고 있습니다. 언론 보도에 따르면, 로봇과 드론은 하자 점검을 수행하고, AI CCTV는 위험 상황을 실시간으로 알려주며, 언어모델은 건설 현장의 특수한 은어를 번역하는 등 다양한 시도가 이어지고 있습니다.이는 건설 산업의 안전·품질·커뮤니케이션 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 흐름으로 볼 수 있습니다. 1. 로봇과 드론을 활용한 하자 점검건설 현장은 협소하고 고위험인 구역이 많아 사람이 직접 접근하기 어렵습니다. 사족보행 로봇이 좁은 공간을 이동하며 QR코드를 스캔해 공사 진행률과 하자 여부를 확인하고, 드론이 외벽의 미세 균열을 탐지하는 장면은 이러한 제약을 해소하는 좋은 사례입니다...

최근 알리바바 AI팀이 공개한 Ovis 2.5는 멀티모달 AI 모델 분야에서 의미 있는 발전을 보여주고 있습니다. 이번 공개는 단순한 모델 업데이트가 아니라, 오픈소스 생태계 전반에 중요한 시그널을 던지고 있습니다. 1. Ovis 2.5의 주요 특징네이티브 해상도 비전 트랜스포머이미지를 원본 해상도로 처리하여, 문서 내 작은 글씨나 차트의 세부 수치까지 보존 가능.OCR, 문서 이해, 수학·과학(STEM) 문제 해결에서 정확도를 높임.Thinking Mode (사고 모드)단계별 추론(Chain-of-Thought)과 자기 교정(Self-correction)을 켜고 끌 수 있음.복잡한 질문에서 정답률 향상과 설명 가능성 개선.다양한 크기와 환경 지원9B 버전은 고성능 환경에서, 2B 버전은 모바일·엣지 환..

Cursor 요금제 논란을 보며 — 우리가 준비해야 할 것들최근 개발자들 사이에서 꽤 시끄러운 일이 하나 있었습니다.코드 보조 도구로 잘 나가던 Cursor가 요금제를 바꾸면서 사용자들이 대거 불만을 터뜨린 겁니다.“이렇게까지 비싸질 줄은 몰랐다”Cursor는 출시 초반만 해도 “GitHub Copilot보다 똑똑하다”는 평을 받으면서 빠르게 자리 잡았습니다.깔끔한 UI, 체크포인트, 대화형 코드 수정 기능이 정말 편했고, 특히 팀 단위로 도입하는 곳도 많았습니다.그런데 지난 6월, 갑자기 요금제가 바뀌었습니다. 예전에는 연간 수천 달러를 내면 무제한에 가까운 사용이 가능했는데, 이제는 하루 이틀 작업하면 할당량이 바닥나는 수준으로 토큰을 묶어버렸습니다. 어떤 사용자는 3,600달러짜리 플랜을 결제했는데..

"먼저 알아차리는 AI"가 바꾸어 놓을 내일의 일상1. 우산을 챙기라는, 뜻밖의 인사출근 준비로 허둥대던 어느 아침이었다. 휴대폰을 열자마자 메시지가 떴다.“30분 뒤 소나기, 우산을 챙기세요. 회의 주제와 관련한 기사 세 편은 90초 분량으로 묶어 두었습니다.”분명 어젯밤 잠들기 전에 링크만 저장해 두었을 뿐인데, 누군가 내 대신 읽고, 골라서, 정리까지 끝냈다. 그 ‘누군가’는 사람도, 평범한 챗봇도 아니었다. 나보다 내 하루를 먼저 움직인 AI였다.2. 질문을 던질 새도 없이 정보가 쏟아지는 시대우리는 지금껏 AI에게 “질문→답변” 방식으로 다가갔다. 더 똑똑한 답을 더 빨리 얻기 위해 대화를 고도화했고, 검색 창보다 챗봇 창을 더 자주 두드렸다. 하지만 늘 한 발 늦었다. 어떤 기사를 읽어야 할지..

AI 기반 CXO 플랫폼: 기업 의사결정을 위한 혁신적인 도구기업의 의사결정은 조직의 성장과 지속 가능성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 빠르게 변화하는 경영 환경에서, CXO(CEO, CFO, CMO 등)들은 정확한 데이터 분석과 전략적 통찰력을 필요로 합니다. AI 기반 CXO 플랫폼은 이러한 요구를 충족시키기 위해 설계된 차세대 의사결정 지원 도구로, 인공지능 언어모델을 활용하여 기업 경영진이 보다 신속하고 효과적인 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.CXO 플랫폼의 주요 기능실시간 데이터 분석 및 보고내부 운영 데이터, 시장 동향, 경쟁사 분석 등의 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하여 경영진이 필요한 인사이트를 제공합니다.맞춤형 대시보드를 통해 복잡한 데이터를 직관적으로 시각화합니다.전략적 의사결정 지..

기업 평판 분석 및 예측 서비스 사업 계획서📌 ReputationAI (가칭)1. 사업 개요1.1 사업명ReputationAI – AI 기반 기업 평판 분석 및 시뮬레이션 서비스1.2 사업 개념ReputationAI는 기업 및 공인의 온라인 평판 데이터를 산업별 주요 요소를 기준으로 점수화하고, 이를 기반으로 예측 및 시뮬레이션 기능을 제공하는 서비스입니다. 기업의 산업군별 주요 요소(예: 가격, 품질, 서비스, 혁신성 등)를 설정하고, 뉴스, 소셜미디어, 리뷰 데이터를 분석하여 각 요소별 감성 점수를 정량화합니다. 이를 기반으로 기업 실적(매출, 주가 등)과의 연관성을 분석하고, 특정 전략을 실행할 경우 예상되는 변화를 시뮬레이션하여 경영진, 마케터, 투자자에게 최적의 의사결정 지원을 제공합니다.1...

1. H200 GPU 1000개 구입 비용DeepSeek V3 학습을 위해 H200 GPU 1000개를 이미 구입했다고 가정합니다.DGX H200 서버 (8개 GPU) 가격: 약 7억 원1000개 GPU 필요 서버 수: 1000 ÷ 8 = 125대총 GPU 구입 비용: 7억 × 125대 = 875억 원👉 즉, GPU 구입을 위한 초기 투자 비용은 약 875억 원입니다.👉 이후 학습 과정에서 추가적인 전력, 냉각, 유지보수 비용이 발생할 수 있음.2. DeepSeek V3 학습 비용 (H200 1000개 기준, 운영비 포함)총 필요 GPU 시간: 1.394M GPU 시간 (H200 기준)사용 GPU 수: 1000개예상 학습 기간:1,394,000 ÷ 1000 = 약 58일 (약 1.9개월)추가적인 연구..

1. DeepSeek-V3 개요DeepSeek-V3는 효율적인 추론과 비용 절감형 훈련을 위해 Multi-head Latent Attention (MLA) 및 DeepSeekMoE 아키텍처를 채택했습니다. 또한, 기존 MoE 모델의 균형 문제를 해결하기 위해 보조 손실(auxiliary-loss)을 제거한 로드 밸런싱 전략을 최초로 적용하였으며, 다중 토큰 예측(Multi-token Prediction, MTP) 훈련 목표를 도입하여 성능을 향상시켰습니다.훈련 데이터: 14.8조 개의 고품질 토큰을 사용하여 사전 훈련 수행.후처리 과정: 지도학습(SFT)과 강화학습(RL)을 통해 모델 성능을 최적화.훈련 비용: 총 2.788M(278만 8000) GPU 시간(H800 기준)으로 경제적 훈련 가능.비교 성..