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
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AI 기술
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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
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
무인 매장은 줄고 AI 투자는 늘었다 — 유통 AI의 진짜 승부처
무인 편의점이 사라지고 있다. 2025년 말 기준 편의점 4사의 무인·하이브리드 점포는 3,481개로, 1년 만에 10.9% 줄었다. 아이러니하게도 같은 기간 유통사들의 AI 투자는 더 커졌다. 계산대를 없애는 무인화가 아니라 발주와 진열, 추천과
SI 빅4 2분기 실적 — AI·클라우드가 체질을 바꾸고 있다
2026년 2분기 실적 시즌이 끝났다. 삼성SDS, LG CNS, 현대오토에버, CJ올리브네트웍스, 포스코DX — 국내 대표 IT서비스 기업들의 성적표가 하나둘 공개됐다. 머니투데이, ZDNet Korea, 연합뉴스의 7월 말~8월 초 보도를 종합하면 공통점은 분명하다. 클라우드와 AI가 실적을 떠받치고
스마트공장 3만 개 중 90%가 멈췄다 — 왜 성공률 10%인가
정부가 3만 개 스마트공장을 보급했다. 10조 원 넘는 예산이 투입됐다. 그런데 현장에 가보면 10곳 중 9곳이 기초 수준에서 멈춰 있다. 시스템은 돌아가는데 데이터는 쌓이지 않고, 화면만 반짝이는 공장이 태반이다. 하림은 2,600억 원을 쓰고도
후보물질 2개월, 임상 1상 90% — 제약사가 AI 직접 짜기 시작한 이유
신약 하나에 3조 원, 12년, 임상 통과 확률 10%. AI가 이 판을 뒤집는다고 모두가 말한다. 하지만 실제로 유효물질을 찾아내 임상까지 진입시킨 제약사는 손에 꼽는다. 대웅제약은 8억 종 화합물에서 후보물질을 2개월 만에 찾아냈다. 한미약품은 근육까지
T4 한 장으로 GPT를 대체한 기업들 — 소형 언어모델의 조용한 반란
올리브영은 T4 GPU 한 장으로 상용 AI 모델 성능의 95%를 냈다. 신한카드는 챗봇 비용을 18분의 1로 줄이면서 정확도는 오히려 2.3%p 올렸다. 둘 다 GPT-4o도 Claude도 아닌, 40억~320억 파라미터짜리 소형 언어모델(
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