2025년 8월 13일 새벽 1시의 소식

이 문서는 AI 관련 주요 키워드로 검색된 최근 인기 YouTube 영상들을 요약한 것입니다.

챗GPT 에이전트에게 업무 위임

📺 원제: Delegate work to ChatGPT agent

📋 3줄 요약 • 챗GPT 에이전트는 사람 대신 온라인 자료 찾기, 표 만들기, 계산기 제작, 보고서 작성 등 복잡한 업무를 자동으로 처리해줘요. • 사용자는 원하는 작업을 지시하고, 필요할 때 언제든지 멈추거나 직접 개입할 수 있어요. • 덕분에 반복적이고 시간이 많이 드는 일을 빠르게 끝내고, 검토만 하면 되는 결과물을 받을 수 있어요.

📖 자세한 내용 챗GPT 에이전트는 사람이 직접 하지 않아도 되는 여러 가지 업무를 대신 처리해주는 똑똑한 인공지능 비서예요. 예를 들어, 전자상거래(온라인 쇼핑몰) 사업을 시작하려면 시장 조사, 데이터 정리, 사업계획서 작성, 각종 계산 등 복잡한 일이 많죠. 이 에이전트는 이런 일들을 몇 분 만에 자동으로 해줍니다.

먼저, 건강 산업과 전자상거래 시장에 대한 최신 보고서를 인터넷에서 찾아와요. 사람이 직접 구글링해서 자료를 찾는 것처럼, 에이전트가 온라인을 돌아다니며 필요한 정보를 수집하죠. 이렇게 모은 데이터를 표(스프레드시트)에 정리해서 보기 쉽게 만들어주고, 그래프나 차트도 자동으로 그려줘요.

또한, 사업에 필요한 맞춤형 계산기도 만들어줍니다. 예를 들어, 예상 매출이나 비용을 계산해주는 엑셀 도구를 자동으로 만들어주는 거예요. 그리고 이 모든 과정을 문서로 정리해서, 사업계획서나 연구 보고서까지 작성해줍니다.

이 에이전트는 웹사이트 가입, 뉴스레터 구독, 여러 단계의 자동화 작업도 할 수 있어요. 사용자는 "이런 자료를 찾아줘", "이 표를 만들어줘"처럼 간단하게 지시만 하면 되고, 필요할 때 언제든지 멈추거나 직접 수정할 수도 있어요. 에이전트는 각 업무에 맞는 도구(예: 인터넷 검색, 표 작성 프로그램, 계산기 등)를 스스로 골라서 사용합니다.

이렇게 하면 원래는 몇 시간, 며칠씩 걸리던 반복적이고 복잡한 일을 훨씬 빠르게 끝낼 수 있고, 사용자는 결과물만 검토해서 활용하면 돼요. 실제로 사업 준비, 리서치, 데이터 정리 등 다양한 분야에서 시간과 노력을 크게 줄일 수 있어요.

이런 인공지능 에이전트는 앞으로 점점 더 많은 사람들이 업무 효율을 높이는 데 활용할 수 있고, 누구나 쉽게 시작할 수 있도록 자세한 안내도 제공되고 있어요.

👤 OpenAI • 👁️ 365,893회

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산업계, OpenAI의 오픈 소스에 반응하다!

📺 원제: The Industry Reacts to OpenAI's Open Source!

📋 3줄 요약
• 오픈AI가 자사의 인공지능 기술 일부를 누구나 쓸 수 있도록 공개하면서, AI 개발자들이 더 쉽게 새로운 서비스를 만들 수 있게 됐어요. • GPT-OSS라는 오픈소스 코딩 모델을 Together AI라는 플랫폼에서 사용할 수 있게 되어, 실제 서비스에 바로 적용할 수 있는 환경이 마련됐어요. • 업계에서는 이 변화가 AI 기술 발전을 더 빠르게 하고, 다양한 기업과 개발자가 혁신적인 서비스를 만들 수 있는 계기가 될 거라고 기대하고 있어요.

📖 자세한 내용
오픈AI는 세계적으로 유명한 인공지능 연구 기업인데요, 최근 자사의 인공지능 기술 중 일부를 오픈소스(누구나 무료로 쓸 수 있게 공개하는 것)로 풀었어요. 그중에서도 GPT-OSS라는 모델이 주목받고 있는데, 이 모델은 컴퓨터 프로그래밍(코딩)을 도와주는 인공지능이에요. 예를 들어, 개발자가 코드를 짜다가 막힐 때, 이 모델이 자동으로 코드를 추천해주거나, 오류를 찾아주거나, 전체 코드를 만들어줄 수도 있죠.

이 GPT-OSS 모델은 Together AI라는 플랫폼에서 바로 사용할 수 있게 됐어요. Together AI는 쉽게 말해, 여러 사람이 인공지능 모델을 빌려 쓸 수 있도록 준비해둔 온라인 공간이에요. 예전에는 이런 인공지능 모델을 직접 설치하고 운영하려면 엄청난 컴퓨터 자원과 전문 지식이 필요했지만, 이제는 웹사이트에 접속해서 바로 쓸 수 있게 된 거죠. 특히 "인퍼런스"라고 하는데, 이건 인공지능이 실제로 답을 내놓는 과정을 말해요. 즉, 개발자들이 실제 서비스에 바로 적용할 수 있는 환경이 마련된 거예요.

이 소식은 트위터(X) 등에서 여러 유명 인물과 기업들이 링크를 공유하며 큰 관심을 받고 있어요. 업계에서는 "이제 누구나 강력한 AI 코딩 도구를 쉽게 써볼 수 있다", "AI 개발이 더 빨라지고, 혁신이 가속화될 것"이라는 기대감이 커지고 있어요. 예전에는 소수의 대기업만 이런 기술을 쓸 수 있었지만, 이제는 중소기업이나 개인 개발자도 최첨단 AI를 활용할 수 있게 된 거예요.

이 변화가 중요한 이유는, AI 기술이 더 널리 퍼지면서 다양한 분야에서 새로운 서비스와 제품이 빠르게 등장할 수 있기 때문이에요. 예를 들어, 소프트웨어 개발 속도가 빨라지고, 더 똑똑한 앱이나 웹사이트가 등장할 수 있겠죠. 또, 오픈소스이기 때문에 여러 개발자가 힘을 합쳐 더 좋은 AI를 만들 수도 있어요. 앞으로 AI를 활용한 일상 서비스가 훨씬 다양해지고, 우리 생활에 더 가까워질 것으로 기대할 수 있답니다.

👤 Matthew Berman • 👁️ 77,974회

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챗GPT가 우리의 대화 방식을 바꾸는 비밀 방법

📺 원제: The Secret Way ChatGPT Is Changing How We Talk

📋 3줄 요약
• 챗GPT 같은 인공지능 챗봇이 등장한 이후, 사람들이 쓰는 단어나 말하는 방식이 빠르게 변하고 있어요. • 최근에는 "delve(깊이 파고들다)", "examine(자세히 살펴보다)" 같은 어려운 표현이 유튜브 영상과 팟캐스트에서 훨씬 더 자주 등장하고 있대요. • 이런 변화는 인터넷과 AI가 우리의 언어 습관을 바꾸면서, 일상 소통 방식까지 새롭게 만들고 있다는 의미예요.

📖 자세한 내용
챗GPT는 2022년에 처음 세상에 나왔는데, 출시 이후 역대 어떤 앱보다도 빠르게 사람들이 쓰기 시작했어요. 이 인공지능 챗봇은 질문을 하면 사람처럼 대답해 주는 프로그램이에요. 그래서 일상생활, 공부, 업무 등 여러 분야에서 널리 쓰이고 있죠.

최근 연구에 따르면, 챗GPT와 관련된 단어들이 유튜브 영상 36만 개, 팟캐스트 77만 개에서 분석될 만큼 폭넓게 사용되고 있어요. 예를 들어, "delve"나 "examine"처럼 평소엔 잘 안 쓰던, 조금 더 전문적이거나 학술적인 단어들이 갑자기 자주 등장하고 있다는 거예요. 이런 현상은 사람들이 인공지능과 대화하면서 자연스럽게 그 스타일을 따라가거나, 더 똑똑해 보이는 표현을 쓰게 된 결과예요.

언어학자인 Adam Aleksic는 이런 변화를 연구해 왔어요. 그는 『Algospeak』라는 책에서, 인터넷과 AI가 우리의 언어를 어떻게 바꾸고 있는지 설명해요. "Algospeak"란, 알고리즘(컴퓨터가 정보를 처리하는 규칙)에 맞추기 위해 사람들이 일부러 단어나 표현을 바꾸는 현상을 말해요. 예를 들어, 유튜브나 인스타그램에서 금지된 단어를 피해 우회적으로 말하는 것도 이런 현상 중 하나예요.

AI와 챗GPT의 등장은 단순히 새로운 기술이 등장한 것만이 아니라, 우리가 서로 소통하는 방식 자체를 바꾸고 있다는 점에서 중요해요. 예전에는 잘 안 쓰던 단어나 문장 구조가 인공지능과의 대화에서 자주 쓰이면서, 점점 일상 언어에도 스며들고 있죠. 이 변화는 앞으로 우리가 글을 쓰거나 말을 할 때, 더 다양하고 복잡한 표현을 자연스럽게 사용할 수 있게 만들 수도 있어요.

이런 흐름을 이해하면, 앞으로 새로운 기술이 나올 때마다 우리의 언어 습관이나 소통 방식이 어떻게 달라질지 예측하고, 더 효과적으로 대화하거나 정보를 얻는 데 도움이 될 수 있어요. AI가 바꿔놓은 언어의 변화는 단순한 유행이 아니라, 생활 속 깊은 변화를 이끌고 있다는 점이 핵심이에요.

👤 Taylor Lorenz • 👁️ 66,366회

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안티로픽 CEO 다리오 아모데이와의 유쾌한 맥주 한잔

📺 원제: A Cheeky Pint with Anthropic CEO Dario Amodei

📋 3줄 요약
• Anthropic은 신뢰와 가치 공유를 바탕으로 다양한 배경의 공동 창업자들이 회사를 이끌고, AI 기술을 코딩·의료 등 실제 산업에 빠르게 적용하며 성장하고 있어요. • AI는 점점 더 똑똑해지고 있지만 아직 허위 정보 생성 같은 한계가 있고, 이를 해결하기 위해 신뢰성과 보안, 해석 가능성을 높이는 기술 개발에 집중하고 있어요. • 앞으로 AI 시장은 소수의 대형 기업이 주도할 것으로 보이며, 안전한 AI 활용을 위한 규제와 정책 마련, 그리고 실제 업무에 도움이 되는 AI 서비스 개발이 중요해지고 있어요.

📖 자세한 내용
Anthropic은 AI 기술을 개발하는 회사로, 공동 창업자들이 서로 신뢰하고 각자의 역할을 분담해 회사를 운영해요. 이 회사는 다양한 배경을 가진 7명의 공동 창업자가 모여, 서로의 생각과 가치를 존중하면서 회사를 성장시켰다고 해요. 이런 신뢰와 다양성이 회사가 안정적으로 커가는 데 큰 힘이 되었죠.

현재 AI가 돈을 벌고 있는 분야는 크게 네 가지로, 코딩(컴퓨터 프로그램을 짜는 일), 고객 서비스(고객 문의에 답변하는 일), 생명과학, 그리고 제약(신약 개발 등)이에요. 이 중에서도 코딩 분야가 가장 빠르게 성장하고 있는데, 그 이유는 기업들이 이미 기술에 익숙해서 AI를 쉽게 도입할 수 있기 때문이에요. 예를 들어, Anthropic은 제약회사 Novo Nordisk와 협력해서, 원래 사람이 몇 시간씩 걸려 쓰던 임상 보고서를 AI가 5분 만에 써주는 시스템을 만들었어요. 이런 식으로 AI가 실제로 업무 효율을 크게 높이고 있죠.

AI 기술은 계속 발전하고 있는데, 규모가 커질수록(더 많은 데이터와 더 큰 컴퓨터 자원을 쓸수록) 성능이 좋아지는 특징이 있어요. Anthropic은 2023년부터 이미 수십억 달러(수조 원) 규모의 매출이 가능하다고 보고 있어요. 앞으로 35년 안에 AI 산업은 36개의 대형 기업이 시장을 이끌 것으로 예상하고, 이 경쟁에서 살아남으려면 빠르게 좋은 제품을 내놓고 시장에 적응하는 게 중요하다고 강조해요.

AI가 어떻게 배우는지에 대해서는, 강화학습(실제로 해보면서 스스로 더 나은 방법을 찾는 방식)과 모방학습(사람이 하는 걸 따라하는 방식)을 함께 사용한다고 설명해요. 점점 AI가 스스로 새로운 사실을 발견하거나 추론하는 능력도 키우고 있지만, 아직은 가끔 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 'hallucination(헛소리)' 문제가 있어요. Anthropic은 이 문제를 줄이기 위해, AI가 정보를 어디서 가져왔는지 출처를 밝히고, 알고리즘(컴퓨터가 일하는 방법)을 개선하고 있어요.

Anthropic은 오픈소스(누구나 쓸 수 있는 공개된 프로그램) AI와 차별화하기 위해, 자사 모델의 강점과 실제 활용도를 강조해요. 특히, AI가 왜 그런 답을 내놨는지 설명할 수 있는 '해석 가능성'과, 해킹이나 정보 유출을 막는 '보안'에 신경을 많이 써요. 회사 내부 정보는 여러 팀으로 나눠서 관리하고, 직원들도 필요한 정보만 알 수 있게 해요. 또, 실력 있는 인재를 오래 붙잡아두고, 회사 문화도 일관되게 유지하려고 노력해요.

AI가 사회에 미치는 영향이 커지면서, 정부 규제와 정책도 중요해지고 있어요. Anthropic은 2025년까지 AI 안전 규제가 법으로 만들어져야 한다고 보고, 너무 심한 규제보다는 안전장치와 투명성을 강화하는 쪽을 지지해요. 캘리포니아에서 논의 중인 AI 규제 법안(SB53, SB1047)에도 협력적으로 참여하고 있어요.

마지막으로, Anthropic의 CEO Dario는 실제로 글을 쓰거나 아이디어를 낼 때 자사 AI(클로드)를 적극적으로 활용하고 있다고 해요. 아직 모든 작업을 AI가 완전히 대신하진 못하지만, 앞으로 1년 안에 더 똑똑해질 것으로 기대하고 있어요.

이런 흐름을 보면, 앞으로 AI가 우리 일상과 산업 곳곳에 더 깊이 들어올 것이고, 그 과정에서 신뢰할 수 있는 AI, 안전한 AI, 그리고 실제로 쓸모 있는 AI가 점점 더 중요해질 거라는 걸 알 수 있어요. Anthropic은 이런 변화에 맞춰 기술 개발과 사회적 책임을 모두 챙기려는 전략을 펼치고 있답니다.

👤 Stripe • 👁️ 59,713회

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전환할 시간… 클로드 코드 워크플로 20배 향상

📺 원제: Time to SWITCH… 20X your Claude Code Workflow

📋 3줄 요약
• 클로드 4.1 기반의 클로드 Code는 코딩을 도와주는 AI로, 더 똑똑해지고 사용하기 쉬워졌어요. • Pac-Man 게임과 웹사이트를 실제로 만들어보며, 이전 버전과 비교해 코드 품질, UI(화면), 애니메이션 등이 얼마나 좋아졌는지 보여줬어요. • 클로드 Code는 설치와 사용이 간편하고, VSCode(코딩 프로그램)나 Windows에서도 쉽게 쓸 수 있으며, 비슷한 AI 도구들과 장단점도 비교해줬어요.

📖 자세한 내용
클로드 4.1 기반의 클로드 Opus 4.1은 ‘클로드 Code’라는 새로운 코딩 보조 기능을 제공해요. 클로드 Code는 컴퓨터 프로그램을 만들 때 사람 대신 코드를 짜주거나, 복잡한 작업을 쉽게 도와주는 AI 도구예요. 예를 들어, “Pac-Man 게임을 만들어줘”라고 요청하면 게임의 핵심 기능과 화면까지 자동으로 만들어주죠.

이번 업그레이드에서 가장 달라진 점은 두 가지예요.
첫째, 클로드 Code가 더 똑똑해져서, 복잡한 코드도 논리적으로 잘 짜고, 게임이나 웹사이트 같은 실제 프로젝트도 자연스럽게 완성해줘요.
둘째, 설치와 설정 과정이 훨씬 간단해져서, 코딩을 잘 모르는 사람도 따라하기 쉬워졌어요. 예를 들어, VSCode라는 대표적인 코딩 프로그램이나 Windows(윈도우) 컴퓨터에서도 쉽게 쓸 수 있고, 버튼 몇 번만 누르면 바로 시작할 수 있어요.

영상에서는 실제로 클로드 Code를 이용해 Pac-Man 게임을 만들어보고, ShadCN UI(웹사이트를 예쁘게 꾸며주는 도구)와 framer-motion(화면에 움직임을 주는 도구)을 활용해 웹사이트도 만들어봤어요. 그 결과, 이전 버전(클로드 Opus 4)보다 화면이 더 부드럽고, 게임 플레이도 자연스러우며, 애니메이션 효과도 훨씬 좋아졌다는 점을 확인했어요.

또한, 클로드 Code의 다양한 활용법도 소개했어요. 예를 들어, 여러 개의 작은 AI(서브에이전트)를 동시에 활용하거나, 특정 상황에 자동으로 반응하는 ‘훅’ 기능을 통해 더 똑똑하게 프로젝트를 관리할 수 있어요. MCP 통합 기능을 사용하면 여러 작업을 한 번에 처리할 수도 있죠.

마지막으로, 비슷한 AI 도구들인 Cursor 클로드 Code, 제미니 CLI(명령어로 AI를 쓰는 도구), 그리고 클로드 Code를 비교했어요. 각각의 장점과 단점, 그리고 어떤 상황에서 어떤 도구가 더 좋은지 구체적으로 설명해줬어요.

이 내용을 알면, AI가 코딩을 얼마나 쉽게 만들어주는지, 그리고 실제로 어떤 프로젝트에 어떻게 활용할 수 있는지 감이 잡혀요. 앞으로 코딩이나 웹사이트 제작, 게임 개발에 관심 있는 분들에게 실질적으로 큰 도움이 될 수 있어요.

👤 AI LABS • 👁️ 26,429회

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구글 제미니의 모든 기능을 하나의 영상으로 설명

📺 원제: Every Google Gemini Feature Explained in One Video

📋 3줄 요약 • 구글 제미니는 무료로도 강력한 AI 채팅, 파일 요약, 이미지 분석 등 다양한 기능을 쓸 수 있어요 • 유료 플랜(제미니 Advanced)은 더 똑똑한 AI, 코드 작업, 영상 생성, 구글 서비스와의 깊은 연동 등 전문가용 기능이 추가돼요 • 무료와 유료의 차이는 주로 기능의 범위와 AI의 똑똑함, 그리고 한 번에 다룰 수 있는 정보의 양에서 나타나요

📖 자세한 내용

1. 구글 제미니란?
구글 제미니는 채팅으로 질문을 하거나 글을 쓸 때 도움을 주는 인공지능(AI) 챗봇이에요. 단순히 대화만 하는 게 아니라, 파일을 읽어 요약해주거나 이미지를 분석해주는 등 다양한 일을 할 수 있죠. 스마트폰이나 컴퓨터에서 웹사이트, 앱, 그리고 구글 서비스(Gmail, Docs 등)와 연동해서 쓸 수 있어요.

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2. 무료 플랜에서 할 수 있는 일
무료로도 꽤 많은 기능을 쓸 수 있어요.

• 채팅 Q&A 및 글쓰기 도우미: 궁금한 점을 물어보거나, 글쓰기(이메일, 보고서, 요약 등)를 부탁할 수 있어요.
• 파일 업로드와 요약: PDF, 문서 파일을 올리면 내용을 읽고 중요한 부분만 요약해줘요.
• 이미지 분석 및 생성: 사진을 올리면 그 안에 뭐가 있는지 설명해주고, 원하는 이미지를 AI가 만들어주기도 해요.
• 구글 Drive 연동: 내 구글 Drive에 있는 파일을 바로 불러와서 분석하거나 요약할 수 있어요.
• 오디오 개요: 음성 파일을 올리면 주요 내용을 정리해줘요.
• Canvas 모드: 여러 아이디어를 시각적으로 정리하거나, 생각을 그림처럼 정리할 수 있어요.
• 깊이 있는 연구 지원: 여러 주제에 대해 자세히 조사하고 정리해줘요.
• 제미니 앱과 Gems: 스마트폰 앱으로도 쓸 수 있고, 자주 쓰는 명령어(‘Gems’)를 만들어서 바로 실행할 수 있어요.
• 사실 확인(Fact-Checking): 답변이 신뢰할 만한지 구글 검색을 통해 바로 확인해줘요.
• 공유 및 내보내기: 대화 결과나 요약본을 다른 사람에게 보내거나 파일로 저장할 수 있어요.

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3. 유료 플랜(제미니 Advanced, 제미니 2.5 Pro 모델)에서 더 할 수 있는 일
월정액을 내면 훨씬 더 강력한 기능을 쓸 수 있어요.

• 더 똑똑한 AI(제미니 2.5 Pro): 더 많은 정보와 복잡한 질문도 이해하고, 더 자연스럽고 깊이 있는 답변을 해줘요.
• 방대한 컨텍스트 윈도우: 한 번에 훨씬 더 많은 글, 자료, 데이터를 다룰 수 있어요. 예를 들어, 긴 논문이나 많은 파일도 한 번에 분석 가능해요.
• 코드 임포트 및 GitHub 연동: 프로그래밍 코드를 읽고 분석하거나, GitHub(코드 저장소)와 연결해서 개발 작업을 도와줘요.
• 예약된 작업 수행: 반복적으로 해야 하는 작업을 예약해두면, 자동으로 처리해줘요.
• 일일 사용량 증가: 무료보다 훨씬 많이, 자주 쓸 수 있어요.
• 영상 생성: AI가 직접 동영상을 만들어줘요.
• NotebookLM Pro: 여러 자료를 한꺼번에 분석하고, 연구 노트처럼 정리해주는 도구를 쓸 수 있어요.
• AI 모드 업그레이드: AI의 성능을 상황에 맞게 더 높일 수 있어요.
• Whisk, 사진-동영상 애니메이션, Flow 등 다양한 도구: 요리 레시피 정리, 사진을 움직이는 영상으로 만들기, 작업 흐름 자동화 등 다양한 도구가 추가돼요.
• 구글 Docs와 Gmail 내 제미니 활용: 문서 작성이나 이메일 작성 중에도 바로 AI의 도움을 받을 수 있어요.

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4. 무료와 유료의 차이점, 그리고 의미
무료는 일상적인 질문, 간단한 글쓰기, 파일 요약 등 대부분의 기본 기능을 충분히 쓸 수 있어요. 하지만, 더 복잡한 작업(예: 긴 논문 분석, 프로그래밍 코드 작업, 영상 제작 등)이나 전문가 수준의 연구에는 유료 플랜이 필요해요.
유료 플랜은 특히 업무, 연구, 개발 등에서 AI의 도움을 극대화하고 싶은 분들에게 적합해요.
덕분에 일반인은 무료로도 충분히 AI의 편리함을 누릴 수 있고, 더 전문적인 작업이 필요할 때는 유료로 확장할 수 있어요.

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5. 실제 활용 예시와 효과

• 학생: 리포트 요약, 논문 분석, 영어 에세이 첨삭 등에 활용
• 직장인: 회의록 정리, 이메일 작성, 업무 자동화
• 개발자/연구자: 코드 분석, 대량 데이터 정리, 영상 자료 제작
• 일상생활: 사진 설명, 요리 레시피 정리, 여행 계획 등

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6. 왜 중요한가?
구글 제미니는 AI를 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 해주고, 기존 구글 서비스와 자연스럽게 연결돼서 생산성과 편의성이 크게 높아져요.
무료와 유료의 차이가 명확해서, 자신의 필요에 따라 적절히 선택할 수 있는 점도 큰 장점이에요.
AI 기술이 일상에 더 가까워지고, 누구나 쉽게 쓸 수 있는 시대를 보여주는 대표적인 사례라고 할 수 있어요.

👤 Skill Leap AI • 👁️ 25,043회

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n8n 초보자용 튜토리얼: 시간 절약하는 AI 에이전트 설정 방법

📺 원제: n8n Tutorial For Beginners: How To Set Up AI Agents That Save You Hours

📋 3줄 요약
• n8n이라는 무료 자동화 도구를 직접 설치해서, AI와 연동해 반복적인 업무를 자동으로 처리할 수 있어요. • 기존의 Zapier, Make 같은 유료 서비스와 달리 내 서버에 직접 설치하면 내 데이터와 제어권을 지킬 수 있고, AI 기능도 자유롭게 쓸 수 있어요. • 실제로 유튜브 영상 작업을 자동화해 매주 몇 시간씩 시간을 아꼈고, 필요한 도구와 단계별 방법, 실습 자료도 함께 소개돼요.

📖 자세한 내용
n8n은 여러 프로그램이나 웹사이트(예: 이메일, 유튜브, AI 챗봇 등)를 서로 연결해서, 사람이 일일이 하지 않아도 반복적인 일을 자동으로 처리해주는 무료 도구예요. 예를 들어, 유튜브 영상을 올리면 자동으로 자막을 만들고, AI가 요약문을 작성해서, 이메일로 보내주는 식이죠.

이런 자동화 서비스로 유명한 것들이 Zapier, Make처럼 월정액을 내고 쓰는 유료 웹사이트인데요, n8n은 내 컴퓨터나 서버에 직접 설치해서 쓸 수 있어서, 내 데이터가 외부에 새지 않고, 내가 원하는 대로 마음껏 기능을 추가할 수 있어요. 영상에서는 Hostinger라는 저렴한 서버에 n8n을 설치하는 과정을 차근차근 보여주고, 챗GPT API(챗GPT의 뇌를 빌려오는 방법), YouTube Transcriptor AI(유튜브 영상 자막을 자동으로 만드는 도구) 등 실제로 쓸 수 있는 도구들도 소개해줘요.

특히, 유튜브 영상 제작 과정을 예로 들어, 영상 올리기→자막 만들기→AI 요약문 작성→업로드까지 전 과정을 자동화해서 매주 몇 시간씩 아낄 수 있었다고 해요. 이처럼 n8n을 직접 설치하면,

• 내 데이터와 자동화 과정을 내 마음대로 관리할 수 있고
• AI 기능도 자유롭게 연결해서 쓸 수 있으며
• 매달 돈 내지 않아도 되고
• 반복 작업에 쓰는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있어요.

초보자도 따라할 수 있도록 설치 방법, 필요한 준비물, 실제로 활용한 예시, 그리고 따라할 수 있는 프롬프트(명령문)와 자료 링크까지 모두 소개해주기 때문에, 업무 효율을 높이고 싶은 분들에게 실질적으로 도움이 될 만한 내용이에요.
이런 자동화는 단순히 시간을 줄이는 것뿐 아니라, 사람이 실수할 수 있는 부분도 줄여주고, 더 중요한 일에 집중할 수 있게 도와준다는 점에서 의미가 커요.

👤 Aurelius Tjin • 👁️ 20,100회

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OpenAI 챗GPT OSS 120b 전체 로컬 AI 재검토 (좋음...???)

📺 원제: OpenAI Chat GPT OSS 120b FULL Local Ai Re-Review (GOOD...???)

📋 3줄 요약
• 오픈AI의 최신 대형 인공지능 모델(120b)을 직접 집에서 쓸 수 있는 고성능 컴퓨터(쿼드 RTX 3090 GPU 서버)에서 테스트했어요. • 120b 모델은 이전에 리뷰한 20b 모델보다 훨씬 더 크고 똑똑해서, 복잡한 질문도 더 자연스럽고 정확하게 답할 수 있어요. • 이런 초대형 AI를 집이나 소규모 연구실에서도 직접 돌릴 수 있다는 점이 인공지능 활용의 문턱을 크게 낮춰줘요.

📖 자세한 내용
오픈AI에서 공개한 120b 모델은, 숫자에서 알 수 있듯이 약 1,200억 개의 뇌세포(파라미터)를 가진 초대형 인공지능이에요. 이 모델은 예전의 20b 모델(200억 개 파라미터)보다 똑똑함의 수준이 훨씬 높아요. 예를 들어, 더 긴 글을 이해하고, 복잡한 질문에도 더 자연스럽고 정확하게 답할 수 있죠.

이 AI를 테스트하기 위해 사용한 컴퓨터는 아주 강력한 사양이에요.

• 그래픽카드(GPU)는 RTX 3090 24GB짜리 4개를 묶어서 사용했고,
• 중앙처리장치(CPU)는 AMD EPYC 7V13라는 서버용 고성능 제품이에요.
• 메모리(작업공간)는 256GB로, 일반 PC의 8~16GB보다 훨씬 많아요.
• 컴퓨터의 뼈대 역할을 하는 마더보드는 Supermicro H12SSL-i나 Gigabyte MZ32-AR0 같은 서버용 제품을 썼어요.
• 저장장치, 냉각장치, 전원공급장치 등도 모두 고성능 부품을 사용했죠.

이렇게 강력한 컴퓨터 덕분에, 원래는 대기업이나 연구소에서만 쓸 수 있던 초대형 인공지능을 집이나 소규모 연구실에서도 직접 돌릴 수 있게 되었어요.
이전 영상에서 20b 모델을 120b로 착각해 리뷰한 점을 바로잡고, 이번에는 진짜 120b 모델을 제대로 테스트한 결과를 공유했어요.
이런 변화 덕분에, 인공지능을 활용한 연구나 실험, 또는 새로운 서비스 개발이 훨씬 더 쉬워지고, 더 많은 사람들이 최신 AI 기술을 직접 경험할 수 있게 되었어요.

추가로, 영상에서는 고급/중급 AI 서버 만들기, 500달러로 꾸민 저렴한 서버 사례 등 다양한 실전 정보와 참고 링크도 소개했어요.
이런 정보는 인공지능에 관심 있는 분들이 직접 서버를 만들거나, AI 모델을 실험해보고 싶을 때 큰 도움이 될 거예요.
즉, 이제는 대기업이나 연구소가 아니어도, 누구나 초대형 AI를 직접 다뤄볼 수 있는 시대가 온 거죠!

👤 Digital Spaceport • 👁️ 19,776회

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이 새 AI 개발 에이전트는 너무 좋아서 속임수 같은 느낌: EMERGENT

📺 원제: This New AI Dev Agent Is So Good It Feels Like Cheating: EMERGENT

📋 3줄 요약
• Emergent는 사용자가 원하는 앱이나 웹사이트를 한 문장으로 설명하면, 알아서 전체 제품을 만들어주는 인공지능이에요. • 기존의 AI가 코드 조각만 추천해주던 것과 달리, Emergent는 디자인, 기능, 사용자 인증, 배포까지 모두 자동으로 처리해요. • 실제 사용자 피드백을 흉내내서 제품을 테스트하고, 개발자나 디자이너 없이도 누구나 빠르게 서비스를 만들 수 있게 도와줘요.

📖 자세한 내용
Emergent는 인공지능(AI) 기술을 활용해, 사용자가 만들고 싶은 앱이나 웹사이트에 대해 한 문장으로만 설명하면, 나머지는 AI가 알아서 처리해주는 신개념 도구예요. 예를 들어 "친구들과 일정 공유하는 앱을 만들고 싶어요"라고 입력하면, Emergent가 필요한 추가 질문을 몇 가지 한 뒤, 실제로 작동하는 앱을 처음부터 끝까지 만들어줍니다.

여기서 '프론트엔드', '백엔드', '인증', 'UI', '로직', '배포' 같은 용어가 나오는데요,

• 프론트엔드는 사용자가 직접 보는 화면(예: 버튼, 메뉴 등)을 의미하고,
• 백엔드는 앱의 내부에서 데이터를 저장하거나 계산하는 부분,
• 인증은 사용자가 로그인하거나 본인임을 확인하는 절차,
• UI는 사용자 인터페이스, 즉 디자인과 사용법,
• 로직은 앱이 실제로 어떤 방식으로 작동하는지에 대한 규칙,
• 배포는 만든 앱을 인터넷에 올려서 실제로 사용할 수 있게 하는 과정을 뜻해요.

Emergent의 가장 큰 특징은, 기존에 AI가 "이런 코드를 써보세요"라고 코드 한 줄씩 추천해주던 것과 달리, 아예 완성된 앱 전체를 만들어준다는 점이에요. 사용자는 복잡한 프로그래밍이나 디자인을 몰라도 되고, 템플릿(미리 만들어진 틀)도 쓰지 않아요. 처음부터 모든 것을 Emergent가 직접 만들어냅니다.

또한, Emergent는 실제 고객이 쓸 때 어떤 문제가 생길지 '가상 피드백'을 만들어내서, 미리 제품을 테스트해볼 수 있어요. 예를 들어, "이 버튼이 너무 작아요" 같은 피드백을 AI가 대신 해주어서, 사용자가 미리 문제를 고칠 수 있죠.

실시간으로 결과를 미리 볼 수 있는 '실시간 미리보기', 전문가를 위한 '프로 모드', 그리고 이전에 했던 대화나 작업을 기억해서 더 똑똑하게 도와주는 '메모리 시스템' 등 다양한 기능도 갖추고 있어요.

이런 이유로 Emergent는 개발자, 디자이너, 창업자 등 여러 역할을 혼자서 대신할 수 있고, 누구나 아이디어만 있으면 빠르게 앱이나 서비스를 만들 수 있게 해줘요. 실제로 이미 서비스가 시작되어, 직접 써볼 수도 있습니다.

이런 기술이 중요한 이유는,

• 소프트웨어를 만들고 싶은 사람 누구나 전문가 없이도 쉽게 시작할 수 있고,
• 개발에 드는 시간과 비용이 크게 줄어들며,
• 앞으로 한 사람이 여러 역할을 동시에 할 수 있는 '자율적 스타트업' 시대가 열릴 수 있기 때문이에요.

Emergent 같은 도구를 알면, 앞으로 새로운 아이디어를 빠르게 현실로 만들 수 있고, 기술에 대한 진입장벽이 크게 낮아진다는 점에서 큰 도움이 됩니다.

👤 AI Revolution • 👁️ 17,915회

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일단, 오픈AI GPT OSS가 오픈소스 1등이다! LM Studio & Ollama로 설치하기

📋 3줄 요약 • 인공지능(AI) 모델은 인터넷이 꼭 필요한 유료형(클로즈드)과, 내 컴퓨터에서 무료로 쓸 수 있는 오픈 소스형으로 나뉘어요. • 오픈AI가 공개한 GPTOS 같은 오픈 소스 AI 모델은 무료로 내려받아 설치할 수 있고, 컴퓨터 성능에 따라 속도와 답변 품질이 달라져요. • 오픈 소스 AI는 누구나 자유롭게 활용·배포할 수 있어, 앞으로 개인·기업·연구기관 모두가 더 쉽게 AI를 쓸 수 있게 될 전망이에요.

📖 자세한 내용

인공지능(AI) 모델은 크게 두 가지로 나뉩니다.
첫째, 클로즈드 AI(폐쇄형)는 인터넷에 연결해서 서버에서만 쓸 수 있는 방식이에요. 예를 들어, 챗GPT처럼 인터넷에 접속해서 질문을 보내면, 거대한 서버가 답을 만들어 다시 보내주는 식이죠. 이런 방식은 사용량에 따라 돈을 내야 하고, 인터넷이 꼭 필요해요.

둘째, 오픈 소스 AI는 마치 프로그램을 내려받아 내 컴퓨터에 설치하듯, AI 모델 자체를 무료로 받아서 쓸 수 있는 방식이에요. 인터넷 없이도 쓸 수 있고, 사용료도 없어요. 다만, 내 컴퓨터의 성능(특히 그래픽카드와 메모리)이 좋아야 빠르고 똑똑하게 답해줄 수 있어요.

최근 오픈AI가 "GPTOS"라는 새로운 오픈 소스 AI 모델을 공개했어요. 이 모델은 두 가지 버전이 있는데, 하나는 120억 파라미터(파라미터는 AI의 뇌세포 개수 같은 거예요), 다른 하나는 20억 파라미터 버전이에요. 파라미터가 많을수록 더 똑똑하지만, 더 좋은 컴퓨터가 필요해요.

20억 파라미터 버전은 16GB 메모리만 있으면 쓸 수 있고, 120억 버전은 훨씬 더 강력한 그래픽카드(GPU, 약 4,600만~5,100만 원대)와 메모리가 필요해요. 여기서 파라미터 수가 많을수록 답변이 자연스럽고 정확해지지만, 내 컴퓨터가 힘들어져서 느려질 수 있어요.

이런 오픈 소스 AI는 "LM 스튜디오" 같은 프로그램을 써서 쉽게 설치할 수 있어요. 설치 후에는 채팅하듯 질문을 입력하면 AI가 바로 답해줘요. 인터넷이 안 되는 곳에서도 쓸 수 있고, 내 데이터가 외부로 나가지 않아 보안에도 좋아요. 다만, 검색 기능 등 일부는 제한적일 수 있어요.

오픈 소스 AI 모델은 누구나 자유롭게 쓸 수 있고, 상업적으로도 활용하거나 다른 사람에게 배포해도 돼요. 대표적으로 GPT-2, GPT-3.5, GPT-4, 곧 나올 GPT-5 같은 모델이 있고, 딥시크, 라마 4, QN3 같은 다른 오픈 소스 AI도 계속 나오고 있어요. 중국 기업들도 강력한 AI 모델을 내놓고 있죠.

이처럼 AI 경쟁이 치열해지면서, 앞으로는 개인, 기업, 연구기관 모두가 자기만의 AI를 쉽게 만들어 쓸 수 있는 시대가 오고 있어요. 내 컴퓨터만 있으면 무료로, 원하는 만큼 AI를 활용할 수 있다는 점이 가장 큰 변화예요. AI가 우리 일상에 훨씬 가까워진 셈이죠!

👤 감자나라ai • 👁️ 12,401회

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클로드 오퍼스 4.1 + 대규모 클로드 코드 업그레이드! 최고의 AI 코딩 LLM! 강력하지만 비싸다!

📺 원제: Claude Opus 4.1 + HUGE Claude Code Upgrade! BEST AI Coding LLM Ever! Powerful But Expensive!

📋 3줄 요약
• 클로드 Opus 4.1은 복잡한 코딩 문제 해결과 여러 단계로 이루어진 업무 처리 능력이 크게 좋아졌어요. • 새롭게 추가된 '클로드 Code' 기능은 AI가 자동으로 보안 문제(예: 해킹 위험, 데이터 유출 가능성 등)를 찾아내고 바로잡아줘요. • 실제 소프트웨어 개발 현장에서 더 똑똑하게 일할 수 있게 되었고, 어려운 문제도 더 정확하게 해결할 수 있어요.

📖 자세한 내용
클로드 Opus 4.1은 Anthropic이라는 회사에서 만든 최신 인공지능(AI) 챗봇이에요. 이 버전은 이전보다 훨씬 똑똑해져서, 특히 실무에서 쓰는 복잡한 코딩 문제나 여러 단계로 이루어진 어려운 업무도 잘 처리할 수 있게 되었어요. 예를 들어, 여러 단계로 나눠서 생각해야 하는 문제(예: "먼저 데이터를 모으고, 그걸 분석해서, 결과를 정리하는" 식의 일)도 척척 해낼 수 있죠.

특히 이번에 '클로드 Code'라는 새로운 기능이 추가됐는데, 이건 AI가 자동으로 소프트웨어의 보안 문제를 검사해주는 도구예요.

• 예를 들어, 해커가 웹사이트를 공격할 때 자주 쓰는 방법인 SQL 인젝션(데이터베이스에 몰래 명령을 넣는 공격), XSS(웹사이트에 악성 코드를 심는 공격), 데이터가 쉽게 새어나가는 취약점 같은 걸 AI가 스스로 찾아내고, 어떻게 고쳐야 할지까지 알려줘요.
• 이 기능은 터미널(컴퓨터에 명령어를 입력하는 창)이나 GitHub PR(개발자들이 코드를 올리고 검토하는 공간)에서 바로 쓸 수 있어서, 개발자들이 실시간으로 보안 문제를 점검하고 수정할 수 있어요.

또한, 클로드 Opus 4.1은 SWE-bench라는 테스트에서 성능이 크게 올랐어요. SWE-bench는 실제 소프트웨어 개발 현장에서 일어나는 다양한 문제(버그 수정, 기능 추가 등)를 얼마나 잘 해결하는지 평가하는 기준이에요. 이 점수에서 높게 나왔다는 건, 실제로 개발자들이 겪는 복잡한 문제도 AI가 더 잘 이해하고 해결할 수 있게 됐다는 뜻이에요.

이런 발전 덕분에, 이제 AI가 단순히 코드를 짜주는 수준을 넘어서,

• 복잡한 업무를 단계별로 논리적으로 해결하고
• 보안 문제까지 자동으로 점검하며
• 실제 현업에서 바로 쓸 수 있을 만큼 똑똑해졌어요.

즉, 개발자뿐만 아니라 일반 회사에서도 AI를 이용해 더 안전하고 효율적으로 일할 수 있는 길이 열렸어요. 앞으로는 AI가 단순한 도우미를 넘어서, 실제 업무의 중요한 파트너가 될 수 있다는 점에서 큰 의미가 있어요.

👤 WorldofAI • 👁️ 10,501회

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챗GPT 5가 당신을 구하지 않는다: 당신의 AI 전략이 실패하는 10가지 이유

📺 원제: ChatGPT 5 Won't Save You: 10 Reasons Why Your AI Strategy is Failing

📋 3줄 요약 • 인공지능이 아무리 똑똑해도, 제대로 정리된 데이터와 명확한 목표, 그리고 안전장치가 없으면 실제 업무에선 실패하기 쉽습니다. • 기업들은 모델 성능만 믿고 투자하다가, 데이터 품질·관리, 현장 적용, 보안·비용 등 현실적인 문제를 간과해 큰 손해를 봅니다. • 결국 AI의 성공은 모델 자체가 아니라, 좋은 데이터, 명확한 목표, 안전한 운영, 그리고 사람과의 협업에 달려 있습니다.

📖 자세한 내용

많은 기업들이 최신 인공지능, 예를 들어 챗GPT-5 같은 대형 언어모델(LLM, 쉽게 말해 ‘엄청나게 똑똑한 챗봇’)을 도입하면 모든 문제가 해결될 거라고 기대해요. 하지만 실제로는 많은 AI 프로젝트가 실패하고 있고, 그 이유는 대부분 기술 자체가 아니라 준비와 운영 과정에서 발생합니다.

1. 데이터 문제:

   • AI가 잘 작동하려면, 깨끗하고 잘 정리된 데이터가 필수예요.
   • 실제로 AI 프로젝트 실패 사례의 78%가 데이터가 엉망이거나, 데이터에 ‘라벨링’(예를 들어 사진에 ‘이건 고양이’라고 표시하는 것)이 제대로 안 되어 있어서 생깁니다.
   • 아무리 좋은 엔진(모델)이 있어도, 연료(데이터)가 나쁘면 제대로 달릴 수 없어요.

2. 모델 과신 비용:

   • 많은 팀이 최신 AI 모델을 쓰면 다 해결될 거라고 믿고, 비싼 비용을 들여 도입해요.
   • 하지만 정말 중요한 건 ‘우리 회사에 맞는 데이터와 모델의 조합’을 찾는 거예요.
   • 예를 들어, 포뮬러 원 자동차 엔진을 옛날 자동차에 넣으면 바퀴가 빠지는 것처럼, 모델만 좋아도 시스템 전체가 맞지 않으면 문제만 생깁니다.

3. 핵심 성과지표(KPI) 설정:

   • ‘무엇을 위해 이 AI를 쓰는지’ 명확한 목표(비즈니스 KPI)가 없으면, 프로젝트가 방향을 잃고 흐지부지 끝나요.
   • KPI는 쉽게 말해 ‘이걸로 매출을 얼마나 늘릴 건지’, ‘고객 문의를 얼마나 줄일 건지’ 같은 구체적인 목표예요.

4. AI와 비즈니스 전략 분리:

   • AI를 별도의 부서나 프로젝트로만 다루면, 실제 업무와 연결이 안 돼서 효율이 떨어지고, 경쟁사에 뒤처질 수 있어요.
   • AI는 회사 전체 전략과 연결되어야 효과가 큽니다.

5. MLOps와 안전망 부재:

   • MLOps(엠엘옵스)는 AI를 실제로 운영하면서, 문제가 생기면 바로잡고, 이상한 결과가 나오면 되돌릴 수 있게 관리하는 체계예요.
   • 이런 안전장치가 없으면, AI가 엉뚱한 답을 하거나(‘환각’), 법을 어기거나, 회사 이미지에 큰 타격을 줄 수 있어요.

6. 변화 관리 부족:

   • AI를 도입해도, 직원 교육이나 업무 방식 변화가 제대로 준비되지 않으면, 아무도 안 쓰게 되고, 챗봇이 쓸모없어집니다.
   • 변화에 맞는 교육과 도입 계획이 꼭 필요해요.

7. 숨겨진 비용:

   • AI를 실제로 돌릴 때 드는 비용(예: 서버 비용, 평가·유지 비용, 보안·개인정보 보호 등)을 무시하면, 나중에 수익성이 떨어지고, 법적 문제까지 생길 수 있어요.

핵심 메시지와 실용적 가치

• 챗GPT-5 같은 최신 AI가 있어도, 회사 내부의 데이터·목표·관리 문제가 해결되지 않으면 아무 소용이 없어요.
• AI는 전체 시스템의 일부일 뿐, 진짜 중요한 건 ‘좋은 데이터’, ‘명확한 목표’, ‘안전한 운영’, ‘사람과의 협업’입니다.
• 이걸 알면, AI 도입에 쓸데없는 돈을 쓰지 않고, 실제로 우리 회사에 맞는 효과적인 AI 활용법을 찾을 수 있어요.
• 예를 들어, 87% 정확한 AI라도, 사람이 쉽게 이어받아 처리할 수 있게 설계하면, 실제 업무에 큰 도움이 됩니다.

정리하자면, AI의 성공은 모델 하나에 달린 게 아니라, 데이터, 목표, 운영, 사람, 그리고 전체적인 전략이 맞아떨어질 때 비로소 가능해진다는 점을 꼭 기억해야 해요.

👤 AI News & Strategy Daily | Nate B Jones • 👁️ 10,467회

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GPT OSS 무료로 풀려버렸습니다

📋 3줄 요약 • 무료로 공개된 오픈소스 GPT 인공지능 모델을 집이나 회사 컴퓨터에 쉽게 설치해서 쓸 수 있어요. • 성능도 유료 서비스 못지않고, 직접 설치하면 비용이 훨씬 저렴해져요. • 특히 많은 글을 생성하거나 코딩을 할 때, 기존 유료 API보다 돈을 크게 아낄 수 있다는 점이 강점이에요.

📖 자세한 내용

최근 인공지능 챗봇이나 글쓰기 도구에서 많이 쓰이는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)라는 기술이 있는데요, 이건 쉽게 말해 ‘컴퓨터가 사람처럼 글을 읽고 쓰게 해주는 똑똑한 프로그램’이에요. 지금까지는 이런 인공지능을 쓰려면 오픈AI 같은 회사의 유료 서비스를 이용해야 했고, 그때마다 인터넷을 통해 서버에 접속해서 사용해야 했죠.

그런데 이제는 ‘오픈소스 GPT 모델’이라고 해서, 누구나 무료로 내려받아 쓸 수 있는 인공지능 모델이 공개되고 있어요. 여기서 ‘오픈소스’란, 소스코드와 데이터가 모두 공개되어 있어서 누구나 자유롭게 사용할 수 있다는 뜻이에요. 이번에 소개된 ‘빌리언이’, ‘120 빌리언’ 같은 모델은 이름에 숫자가 붙어 있는데, 이 숫자는 인공지능이 얼마나 많은 정보를 학습했는지(즉, 얼마나 똑똑한지)를 나타내요. 숫자가 클수록 더 많은 데이터를 학습해서 더 복잡한 질문에도 잘 답할 수 있죠.

이 오픈소스 GPT 모델은 ‘오라모(Orca)’라는 설치 도구를 이용하면 윈도우, 맥, 리눅스 등 대부분의 컴퓨터에서 쉽게 설치할 수 있어요. 예를 들어, 애플의 M1 맥스(메모리 64GB) 컴퓨터에서 20 빌리언 모델을 설치하려면, 약 12GB 정도의 저장 공간이 필요하고, 설치 후에는 ‘테트리스 게임 코드를 만들어줘’ 같은 명령도 바로 실행할 수 있답니다.

성능도 상당히 좋아요. 20 빌리언 모델은 오픈AI의 ‘오4 미니’(GPT-4 mini)와 비슷하거나 더 뛰어난 결과를 보여줬고, 실제 벤치마크(성능 비교 테스트)에서도 좋은 평가를 받았어요.

비용 면에서는 훨씬 유리해요. 오라모로 설치한 오픈소스 GPT 모델은 인풋(질문 입력) 비용이 0.1달러, 아웃풋(답변 생성) 비용이 0.5달러 정도로 매우 저렴해요. 반면, 오픈AI의 API를 쓰면 토큰(글자 단위)당 1.1달러가 들어가니까, 같은 양의 글을 만들 때 오픈소스 모델이 훨씬 경제적이에요.

정리하면, 이제는 누구나 무료로 강력한 인공지능 모델을 직접 설치해서 쓸 수 있고, 성능도 유료 서비스 못지않으며, 특히 많은 양의 글이나 코드를 생성할 때 비용을 크게 아낄 수 있다는 점이 가장 큰 장점이에요. 앞으로 인공지능을 활용한 다양한 작업(예: 자동 글쓰기, 코드 생성, 번역 등)을 더 저렴하게 할 수 있는 길이 열린 셈이죠.

👤 코드팩토리 • 👁️ 10,331회

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