석유화학 생존 공식 — 줄일 설비는 줄이고, 남길 설비엔 AI 심는다
📋핵심 요약 LG화학은 2035년까지 R&D에 15조 원을 투자하며 70%를 반도체·모빌리티·로봇소재와 항암 신약에 집중하고, 임직원 3,000명에게 AI 교육을 돌렸다. 롯데케미칼은 율촌 LEP 공장에 3,000억 원을 투자해 AI 품질검사·
AI 에이전트의 환각, 실제로 얼마나 심각한가
📋핵심 요약 RIKER 연구가 1720억 토큰 규모로 실측한 결과, 최적 조건(32K 컨텍스트)에서도 최고 모델(GLM 4.5)이 답의 1.19%를 지어냈고 탑티어 모델은 5~7%, 중간 모델은 약 25%였다.
GPU보다 직원 한 명이 더 어렵다 — AI 실패율 47%의 민낯
📋핵심 요약 직원 5,000명 이상 기업의 평균 AI 예산 2,340만 달러 중 인프라·컴퓨팅에 38%가 들어가는 반면, 교육·변화관리엔 9%만 배정된다. 기업의 47%는 AI 시스템을 기술적으로 완성해놓고도 조직이 채택·
SaaS 5개 쓰다가 ERP를 직접 만들었다 — 위에이알이 오픈소스로 푼 이유
📋핵심 요약 넷플릭스·삼성·디올의 AR 캠페인을 만드는 크리에이티브 에이전시 위에이알이 공지·견적·계약·매출·근태 등 12개 모듈의 ERP를 직접 개발해 오픈소스로 공개했다. 스타트업 10곳 중 7곳은 협업·회계·계약·지출·근태를 각각
AI 농업 보급률 5%, 정부가 2,546억 올인한 이유
스마트팜이라고 다 AI가 돌리는 게 아니다. 2024년 기준 국내 AI 기반 농업 고도화 보급률은 고작 5%. 시설 자동화로 온도·습도는 맞춰도, 언제 수확하고 얼마나 물을 줄지는 여전히 농부 감에 달렸다. 정부가 이 5% 벽을
딥시크 V4, 1.6조 매개변수 중 490억만 깨우는 이유
1.6조 개 매개변수. 토큰 하나 처리하는 데 실제로 일하는 건 490억 개뿐이다. 나머지 1조 5,510억 개는 그 순간 자고 있다. 딥시크 V4 논문을 열어보니, MoE가 단순한 아키텍처 선택이 아니었다. 벤치마크 점수가 아니라
스마트팜 20곳 중 AI 쓰는 곳은 단 1곳 — 정부가 2,546억을 베팅했다
스마트팜이다. 온도와 습도를 센서가 조절한다. 양액을 자동으로 공급한다. 그런데 AI가 작물의 상태를 진단하고 수확 시기를 예측하는 곳은 20곳 중 1곳뿐이다. 2024년 기준 AI 기반 농업 고도화 보급률 5%. 정부는 이 5%의 벽을 넘기
ERP 3강, AI 에이전트 가격 전쟁 — 청구서 찍히는 순간이 다르다
문서 한 장에 200원. 행동 한 번에 2.6원. 무료라더니 연간 청구서가 3천만 원이다. ERP 3강이 'AI 포함'을 외치며 내놓은 가격표를 뜯어봤다. 영림원·SAP·오라클, 셋 다 AI 에이전트를 무기로 내세웠지만
상수도가 내일 터질 관로를 오늘 알려준다 — 공공 AI의 사전 예측 전환
도시 인프라는 사고가 터진 뒤에야 움직였다. 관로가 파열되고, 범죄가 발생하고, 차가 막힌 다음에야 대응했다. 부산 상수도본부는 이 순서를 뒤집었다. AI가 내일 터질 관로를 오늘 알려주고, 서울은 CCTV 오탐 데이터를 학습시켜 판별 정확도를 36%에서
EU AI법이 서울 서버에도 적용되는 이유: 한국 기업이 챙겨야 할 4가지
2026년 8월 2일, EU AI법이 전면 발효됐다. 글로벌 연매출의 7%를 벌금으로 물릴 수 있는 규제가 작동하기 시작한 것이다. EU에 서비스를 팔지 않는 한국 기업이라고 안심할 수 있을까. 답은 "아니요"다. 이유는