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ChatGPT 캔버스 기능으로 생산성 앱 시장 흔들다 ChatGPT 캔버스 기능으로 생산성 앱 시장 흔들다문서 편집부터 시각화까지, 왜 이제야 나왔나?ChatGPT의 신규 기능인 '캔버스(Canvas)'가 문서 작성과 기획 도구 시장에 큰 반향을 일으키고 있습니다.간단한 텍스트 생성 수준을 넘어, 이제는 사용자 인터페이스 안에서 직접 기획, 정리, 시각화 작업까지 가능해졌기 때문입니다.이로 인해 노션(Notion), 에버노트 등 기존의 생산성 툴과 직접 경쟁 구도에 놓이게 되었습니다.이번 글에서는 ChatGPT 캔버스 기능의 핵심 사용 방식과 그 파급력, 그리고 어떤 점에서 차별화되는지를 자세히 다룹니다.인터페이스 속에서 바로 작업하는 '캔버스'란?캔버스 기능은 기존의 챗 인터페이스와는 달리, 텍스트와 시각적 요소를 자유롭게 배치하고 구성할 수 있는 공간을.. 2025. 5. 5.
구글의 양자컴퓨터 전략, AI 판도를 5년 내 바꿀 수 있을까? 구글의 양자컴퓨터 전략, AI 판도를 5년 내 바꿀 수 있을까?“5년 내 실용화”… 구글의 자신감은 어디서 나오는가?구글이 자사의 양자컴퓨터 기술을 통해 인공지능(AI) 산업의 판도를 근본부터 뒤흔들겠다는 선언을 했습니다."5년 안에 실용화될 것"이라는 발언은 단순한 포부가 아니라,**구체적인 기술 진척과 전략을 바탕으로 한 ‘경쟁 우위 선언’**입니다.이번 글에서는 구글의 발표 내용을 정리하고,그로 인해 AI 생태계에 어떤 변화가 예상되는지를 구체적으로 분석해 봅니다.구글이 말하는 양자컴퓨터의 ‘실용화’ 기준은?구글은 ‘실용화’를 단순히 하드웨어 완성 상태가 아닌,기존 슈퍼컴퓨터보다 ‘의미 있는 성능 우위’를 보이는 AI 연산 구현 단계로 정의합니다.이는 딥러닝 학습, 모델 탐색, 최적화 알고리즘 등 .. 2025. 5. 4.
양자컴퓨터가 뒤흔들 금융산업의 미래 시나리오 양자컴퓨터가 뒤흔들 금융산업의 미래 시나리오계산 패러다임의 전환이 금융 알고리즘을 어떻게 바꿀까?양자컴퓨터는 기존 컴퓨터의 한계를 넘는 **‘병렬적 연산 혁명’**을 가능하게 합니다.이 변화는 특히 금융 산업처럼 데이터 연산 속도가 핵심인 분야에 강력한 영향력을 미칠 수 있습니다.이 글에서는 양자컴퓨터가 금융 시스템을 어떻게 바꿔놓을 수 있는지,그리고 어떤 기업과 정부가 가장 먼저 그 혜택을 누릴지를 중심으로 풀어봅니다.양자컴퓨터의 특성과 금융 연산이 만날 때양자컴퓨터는 ‘큐비트’를 활용해 동시에 수많은 상태를 계산할 수 있습니다.이 특성은 특히 금융 분야의 리스크 시뮬레이션, 옵션 가격 모델링, 포트폴리오 최적화 등에 큰 영향을 줍니다.기존에는 몇 시간 혹은 며칠 걸리던 계산을 몇 분 안에 끝낼 수 있.. 2025. 5. 4.
양자컴퓨터 시대, 엔비디아는 사라질까? 진화할까? 양자컴퓨터 시대, 엔비디아는 사라질까? 진화할까?GPU 제왕 엔비디아, 양자컴퓨팅 시대에도 살아남을 수 있을까?양자컴퓨터의 발전이 가속화되면서많은 이들이 "그럼 GPU는 필요 없어지는 것 아닌가?"라는 질문을 던집니다.특히 **GPU 시장의 절대강자 엔비디아(NVIDIA)**의 미래에 대한 관심이 뜨겁습니다.하지만 실제로는 "사라짐"이 아니라, 진화와 확장이 엔비디아의 전략입니다.양자컴퓨터와 GPU는 완전히 다르다양자컴퓨터는 현재 GPU와 같은 범용 계산처리를 대체하는 것이 아닙니다.**특정 문제군(최적화, 시뮬레이션, 암호해독)**에 매우 뛰어나지만,그래픽 처리나 병렬 연산, 머신러닝 학습 등에서는 기존 GPU가 여전히 필수입니다.엔비디아는 이미 ‘양자 연동’ 준비 중엔비디아는 자사 플랫폼인 CUDA .. 2025. 5. 3.
AI로 가능해진 영상 편집 자동화, 현실인가? AI로 가능해진 영상 편집 자동화, 현실인가?콘텐츠 제작 속도를 바꾸는 영상 편집 자동화 기술AI 기술의 발전으로 영상 편집 자동화가 점차 현실이 되고 있습니다.특히 쇼츠, 릴스, 유튜브 영상처럼 반복되는 편집 구조에서는 AI 자동화 기술이 엄청난 시간 절약과 비용 절감을 가능하게 합니다.이 글에서는 AI 영상 편집 자동화의 핵심 기술, 실제 적용 사례, 도입 시 유의사항 등을 중심으로 구체적으로 설명드립니다.AI 영상 편집의 핵심 원리와 기술 흐름AI 영상 편집은 보통 세 가지 기술이 중심입니다.자연어 처리 기반 스크립트 인식, 객체 인식 기반 자동 자르기, 음성 인식 기반 자막 자동 생성입니다.이 모든 기능이 통합되면 사람이 개입하지 않아도 편집의 70% 이상이 자동화됩니다.어떤 작업이 자동화되나? .. 2025. 5. 2.
인공지능 개발 과정에서 가장 큰 걸림돌은 무엇일까? 인공지능 개발 과정에서 가장 큰 걸림돌은 무엇일까?1. 윤리적 AI 개발, 가장 큰 딜레마오픈 AI가 직면한 가장 **복잡하고 민감한 과제는 '윤리적 AI 설계'**입니다."AI는 어떻게 인간의 도구로 남을 것인가?"라는 질문은 단순한 기술적 문제가 아닙니다.AI가 인간의 편견을 학습하지 않도록 설계해야 하고특정 집단을 차별하거나 허위정보를 확산시키지 않도록 필터링해야 하며무기화나 감시도구로 악용되는 가능성까지 고려해야 합니다이처럼 기술보다 '철학'이 우선인 분야이기 때문에,AI를 개발하면서 동시에 윤리적 기준을 세우는 것은 오픈 AI의 가장 큰 도전입니다.2. 초거대 언어 모델의 계산 자원 문제AI 모델은 점점 커지고 있지만,그에 비례하여 필요한 계산 자원도 기하급수적으로 증가합니다.모델 이름 파라미터.. 2025. 5. 1.

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