AI 심층분석 - Alignsdot

AI 심층분석 August 12, 2026

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.

AI 심층분석 August 11, 2026

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

AI 기술 August 7, 2026

AI 코딩 벤치마크의 30%는 부서져 있었다

프론티어 모델이 SWE-Bench Pro에서 23.3%에서 80.3%로 8개월 만에 3배 이상 뛰었다. 평가자들은 "AI 코딩의 변곡점"이라 썼다. 그런데 OpenAI가 2026년 7월 이 벤치마크를 직접 감사한 결과, 공개 태스크의

산업별 AI August 4, 2026

1.5만 병상 482억 595% 폭증 — 제약사가 병원 AI를 플랫폼으로 바꾸는 법

작년 한 해만 482억. 전년 대비 595% 뛰었다. 대웅제약이 병원 AI로 벌어들인 매출이다. 162개 병원, 1만 5천 병상에 플랫폼을 깔았고, 2026년 2월엔 빅5 중 서울대·삼성서울·아산 3곳까지 뚫었다. 세브란스·서울성모는 진행 중이다. 제약사가

산업별 AI August 3, 2026

세종·부산이 증명한 공공 AI — 관제·교통·민원이 바뀌는 속도

동두천에서 차량 절도 신고가 접수됐다. AI가 809대 CCTV를 뒤져 유사 차량을 찾고 이동 경로를 그렸다. 검거까지 30분. 같은 시간 서울 강남대로 14개 교차로에서는 AI가 신호를 최적화해 차량 지체를 44% 줄이고 있었다. 공공기관 AI는 더

GitHub July 17, 2026

force push 한 줄에 14만 달러가 증발했다

📋핵심 요약 force push 한 줄로 3개월 치 커밋 127개가 사라진 사고는 복구에 6명이 이틀을 투입해 5만 달러, 14명이 3주간 작업한 feature가 사라진 사고는 14만 달러의 손실로 이어졌다. reflog를 아는 시니어 엔지니어는 10분 만에

AI 심층분석 July 9, 2026

EU AI Act 8월 2일 고위험 규제 발효…서울 기업도 예외 없다

📋핵심 요약 EU AI Act의 고위험 AI 조항이 2026년 8월 2일 발효되며, 위반 시 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 연매출 7%의 과징금이 부과된다. 이 법은 역외 적용되어 서울에 본사를 둔 기업도

산업별 AI July 8, 2026

한전, 연 1,100억 아낀 AI 전력망 — 9만 5천 개 데이터가 바꾼 전력 산업의 판

📋핵심 요약 한국전력은 전력망 모니터링 포인트를 159개에서 9만 5천 개로 600배 확대해 연간 1,100억 원(저비용 발전기 조정 600억 원 + STATCOM 최적화 500억 원)을 절감했다. 전국 935개 변전소 중 273개(29%)가

AI 심층분석 July 8, 2026

LLM, 그래서 어떻게 써먹을 것인가?

📋핵심 요약 Particula의 2026년 TCO 분석에 따르면 LLM 자체호스팅의 숨은 운영비는 월 $2,300~5,900이며, 순수 자체호스팅은 월 API 지출이 $50,000~80,000을 넘어야 손익분기점을 넘는다. DeepSeek V4 Pro는 입력 100만 토큰당

AI 심층분석 July 8, 2026

LLM 선택의 빠른 경로 — 나는 3개월 걸렸다

📋핵심 요약 Hacker News "How long did it take you to pick an LLM?" 스레드(280여 댓글)에 나타난 공통 방황 패턴은 로컬 LLM 설치 → VRAM OOM → GPU 증설 욕심 → 동시성 한계