NPU 탑재 노트북, 지금 사야 할까? 실무자 5가지 판단 기준
2026년 NPU 탑재 노트북, 정말 지금 사야 할까? 실무자가 알아야 할 판단 기준 5가지를 기술 원리부터 현실적 활용까지 짚어봅니다.
테슬라 옵티머스, 공장 투입 미루는 이유…IT 전문가가 본 현실
테슬라 옵티머스의 공장 투입이 계속 연기되고 있어요. 기술 통합, 공급망, 인력 이탈이 원인인데, 현실적 대량 배치 타임라인은 2027년 이후가 될 것으로 보입니다.
노코드로 앱 만들겠다던 개발자들, 6개월 후 현실을 마주쳤다
2025년 올해의 단어 '바이브코딩'으로 개발자 없이 앱을 만들 수 있다고 했는데, 실제로 해본 사람들은 뭘 느꼈을까? 현실의 벽을 직면해보자.
사무실 PC에서 바로 도는 로컬 LLM, 2026년 지금 현실이 됐다
2026년 사무용 PC에서 로컬 LLM을 직접 돌리는 게 현실이 됐습니다. Qwen 3.5, DeepSeek 등 추천 모델과 실무 활용 사례를 정리했어요.
스마트폰서도 AI 추론 가능? 구글 Gemma 4가 바꿔놓은 것들
구글 Gemma 4는 스마트폰에서 직접 돌아가는 오픈소스 AI 모델이에요. 클라우드 없이도 복잡한 추론이 가능해졌다는 게 핵심인데, 우리 생활과 비즈니스를 어떻게 바꿀지 정리했어요.
출근하자마자 업무 끝내는 AI 에이전트, 정말 가능할까?
AI 에이전트가 출근 직후 업무를 끝내는 게 가능할까? 호텔 백오피스 자동화 사례와 함정, 2026년 현실을 정리했습니다.
AI 법률 상담이 변호사를 못 쓰는 이유, 신뢰도의 벽
AI 법률 상담 서비스는 판례를 잘 찾지만, 당신의 구체적인 상황을 100% 파악하지 못한다. LawBot 종료 사례와 신뢰도 한계를 분석했다.
중소기업 AI 마케팅 자동화, 159% ROI를 현실로 만드는 법
B2B AI 배포 200개 사례에서 평균 159.8% ROI를 달성했어요. 중소기업도 AI 마케팅 자동화로 이 수준의 효과를 볼 수 있을까? 실제 작동 원리부터 도입 전략까지 정리해봤습니다.
AI가 개발자 채용을 바꿨다, 기술 스택 매칭 플랫폼의 현재
개발자 채용이 AI 기술 스택 매칭 플랫폼으로 바뀌고 있습니다. 점핏, 미니인턴 같은 플랫폼과 OpenAI의 협력으로 스펙 중심에서 실제 역량 중심으로 변화하는 현실을 파헤쳐봅니다.
미드저니 vs 스태빌리티 AI, 2026년 지금 뭘 써야 할까?
2026년 미드저니와 스태빌리티 AI, 뭐가 다를까? 품질, 가격, 자유도를 비교 분석하고, 각각 어떤 상황에서 써야 하는지 실무 관점에서 정리했습니다.