ai에이전트3 AI를 만드는 사람들이 두려워하기 시작했다 AI를 만드는 사람들이 두려워하기 시작했다AI 안전성, 기술 경쟁 그리고 우리가 준비해야 할 것최근 전자신문은 파이낸셜타임스(FT) 보도를 인용해, 영국 AI Security Institute(AISI)와 OpenAI·Anthropic·Google DeepMind 등 최첨단 AI 연구 현장에서 일부 연구자들이 강한 심리적 부담과 소진을 호소하고 있다고 전했습니다.이 기사는 단순히 “AI 개발자가 힘들다”는 직장문화 이야기가 아닙니다. 오히려 인류가 새로운 기술을 얼마나 빠르게 만들 수 있는가와, 그 기술을 얼마나 안전하게 통제할 수 있는가 사이의 간격이 커지고 있다는 신호로 볼 필요가 있습니다.1. 왜 AI 안전 연구자들이 지치고 있는가기사에서 언급된 첫 번째 원인은 속도입니다. 아직 공개되지 않은 차세.. 2026. 9. 27. AI 에이전트가 슈퍼컴퓨터를 직접 움직인다 — 과학 컴퓨팅의 새로운 운영 방식 AI 에이전트가 슈퍼컴퓨터를 직접 움직인다 — 과학 컴퓨팅의 새로운 운영 방식과학 컴퓨팅의 작업 방식은 오랫동안 사람이 배치 스크립트를 작성하고 자원을 선택하는 형태였습니다. 최근에는 LLM 기반 AI 에이전트가 목표를 이해하고 도구를 선택해 워크플로우 자체를 조립하는 방향으로 변하고 있습니다.그리드에서 컴퓨팅 연속체로그리드 컴퓨팅은 여러 지역의 슈퍼컴퓨터를 묶었고, 클라우드는 자원의 탄력성을, 엣지는 데이터 발생 지점 가까이의 연산을 가능하게 했습니다. 최근의 흐름은 이들을 따로 보지 않고 하나의 ‘Computing Continuum’으로 연결하는 것입니다. 데이터가 어디에서 생기고, 어디에서 처리하는 것이 가장 합리적인지에 따라 실행 위치가 바뀝니다.에이전트는 무엇을 하는가AI 에이전트는 단순한 챗봇.. 2026. 9. 16. AI 시대, 왜 다시 HPC인가 — GPU만 빠르면 되는 시대는 끝났다 AI 시대, 왜 다시 HPC인가 — GPU만 빠르면 되는 시대는 끝났다생성형 AI와 초거대 모델의 확산은 HPC의 의미를 바꾸고 있습니다. 예전의 HPC가 ‘어려운 계산을 빨리 끝내는 슈퍼컴퓨터’에 가까웠다면, 이제는 GPU·네트워크·스토리지·메모리·운영 소프트웨어가 하나의 시스템처럼 맞물려 움직이는 AI 인프라에 가깝습니다.HPC의 역할이 바뀌고 있다대규모 언어모델과 과학 AI는 단순한 연산량만 요구하지 않습니다. 방대한 학습 데이터를 안정적으로 공급해야 하고, 수천 개 GPU 사이의 통신을 조정해야 하며, 모델 파라미터와 KV Cache를 메모리에 효율적으로 배치해야 합니다. 여기에 장애 대응과 보안, 데이터 주권까지 포함되면서 HPC는 ‘계산 장비’가 아니라 ‘AI 운영 기반’으로 진화하고 있습니다.. 2026. 9. 16. 이전 1 다음