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IT 기술 블로그6

IBM, 세계 최초 내결함성 양자컴퓨터 '스타링' 2029년 출시 2만 배 성능 향상·오류 없는 연산으로 약물발견·반도체설계 혁신…뉴욕 업스테이트 양자 데이터센터 구축 IBM이 세계 최초의 대규모 내결함성(fault-tolerant) 양자컴퓨터 '스타링(Starling)'을 2029년 출시할 계획을 발표했다. 이는 양자컴퓨팅 기술 발전의 새로운 이정표로, 현재 양자기계보다 2만 배 많은 연산을 수행할 수 있는 혁신적인 시스템이다.IBM 양자컴퓨팅 부문 총괄 아르반드 크리슈나는 "스타링은 양자컴퓨팅의 성능과 안정성을 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 것"이라며 "실용적인 양자컴퓨팅 시대의 시작을 알리는 중요한 기술"이라고 강조했다. 스타링의 가장 큰 특징은 '내결함성(fault-tolerant)'이다. 기존 양자컴퓨터는 양자비트(큐비트)의 불안정성으로 인해 오류가 자주 발.. 2025. 8. 11.
한국 정부, H200 GPU 1만장 확보·AI 인프라 투자 확대…소버린 AI 파운데이션 모델 국가전략 집중 H200 GPU 1만장 확보·민간 AIDC 구축 위한 세제혜택 검토 한국 정부가 소버린 AI 파운데이션 모델을 '핵무기에 버금가는 국가전략자산'으로 규정하며 AI G3(미국·중국·한국) 도약을 위한 본격적인 투자에 나선다고 발표했다. 김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관은 서울 여의도 국회도서관에서 열린 'K-AI 커뮤니티 서밋 2025'에서 "소버린 파운데이션 모델을 확보한 나라는 핵무기처럼 국가 전략자산을 가진 나라와 가지지 않은 나라로 나뉘게 될 것"이라고 강조했다. 소버린 AI 파운데이션 모델의 전략적 중요성이 부각된 배경에는 중국 딥시크(DeepSeek)의 충격이 있다. 김 정책관은 "딥시크의 출시는 AI 학계·업계뿐만 아니라 정부에게도 상당히 충격적이었다. 적은 GPU로도 AI를 개발할 .. 2025. 7. 23.
UV: 파이썬 개발 생산성을 혁신하는 초고속 패키지 관리자 목차파이썬 개발의 새로운 패러다임파이썬 개발에서 다음과 같은 경험이 있으신가요? 프로젝트 세팅에 오래 걸리고, 의존성 충돌로 머리 아프고, 가상환경 설정이 당황스럽고... Astral에서 개발한 UV(Ultra-fast Python package manager)가 이 모든 문제를 해결해줍니다.UV가 무엇인가요?UV는 Rust로 작성된 초고속 파이썬 패키지 관리자로, 기존의 pip, virtualenv, pyenv, poetry 등의 기능을 하나로 통합한 도구입니다. 가장 큰 특징은 속도인데, 기존 pip보다 10-100배 빠른 성능을 자랑합니다.기존 도구들의 한계pip: 느린 설치 속도, 의존성 해결 문제virtualenv: 별도 도구 필요, 관리 복잡성poetry: 상대적으로 느린 속도, 무거운 설정c.. 2025. 7. 8.
Cursor IDE 완벽 가이드: AI 기반 코딩 자동화와 생산성 향상 방법 총정리 목차Cursor는 AI 기술을 코딩 워크플로우에 완전히 통합한 혁신적인 IDE입니다. VS Code를 기반으로 구축되어 익숙한 환경을 제공하면서도, AI의 힘을 활용해 개발 생산성을 극대화할 수 있습니다.💡 Cursor의 핵심 기능1. 🤖 AI Chat (Ctrl/Cmd + L)Cursor의 AI Chat은 코딩 과정에서 실시간으로 AI 어시스턴트와 대화할 수 있는 핵심 기능입니다.코드 설명 요청: 복잡한 함수나 알고리즘의 동작 원리 이해버그 디버깅: 오류 메시지와 함께 해결책 제안코드 최적화: 성능 개선 방안 제안테스트 코드 생성: 함수에 대한 단위 테스트 자동 생성// AI Chat 활용 예시: 함수 최적화 요청// "이 함수를 더 효율적으로 만들어줘"function findDuplicates(a.. 2025. 7. 3.
LLM들은 얼마나 클까? (2025년 현황) 대형 언어모델(LLM)의 세계는 2025년 들어 전례 없는 성장과 혁신을 보여주고 있습니다. 시장 규모가 2024년 65억 달러에서 2033년 1,408억 달러로 급성장할 것으로 예상되는 가운데, 각 AI 기업들이 선보이는 모델들의 크기와 성능은 어떻게 달라졌을까요?오늘은 2025년 주요 LLM들의 실제 크기와 성능을 종합적으로 비교해보겠습니다.📊 2025년 주요 LLM 모델 비교🔢 파라미터 수와 모델 크기가장 눈에 띄는 변화는 대부분의 주요 기업들이 파라미터 수를 공개하지 않는다는 점입니다. OpenAI, Anthropic, Google 모두 모델의 정확한 크기를 비공개로 유지하여 경쟁 우위를 보호하고 있습니다.모델명파라미터 수컨텍스트 길이출시일개발사DeepSeek R1671B (37B 활성화)12.. 2025. 7. 3.
컨텍스트 엔지니어링: AI 개발의 새로운 패러다임 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 단순히 좋은 프롬프트를 작성하는 것을 넘어서 더 심층적인 역량이 요구되고 있습니다. 바로 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)입니다.💡 컨텍스트 엔지니어링이란 AI 모델이 더 정확하고 유용한 결과를 생성할 수 있도록 적절한 컨텍스트를 설계하고 제공하는 기술입니다.🎆 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로기존의 프롬프트 엔지니어링이 '어떻게 물어봐야 할지'에 초점을 맞췄다면, 컨텍스트 엔지니어링은 '어떤 정보를 제공해야 할지'에 초점을 맞춥니다.🔍 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 요소정보 수집과 처리: 관련성 높은 데이터를 효율적으로 수집하고 전처리하는 능력컨텍스트 선별: 주어진 작업에 가장 유용한 정보를 식별하고 선별하는 능력컨텍스트 구조화: 선.. 2025. 7. 2.
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