2026년 7월 AI 하이라이트

로봇 공학의 AI 모델 현황

로봇 공학의 발전을 다루는 새로운 섹션의 첫 번째 포스트로, AI 모델이 로봇에 적용되는 현재의 상황을 논의한다. 언어 모델과 로봇의 차이를 설명하며, 로봇은 중력, 마찰, 지연 등 물리적 환경에서 작동해야 한다고 강조한다. NVIDIA는 로봇의 디지털 두뇌를 구축하고 있으며, Hugging Face는 오픈 워크숍을 조성하고 있다. 로봇의 성공은 대규모 모델이 아니라 신뢰할 수 있는 행동으로 추론을 연결하는 능력에 달려 있다.

AI 연구와 공학의 시대 구분

Ilya Sutskever는 현대 AI의 역사를 2012년부터 2020년까지 연구의 시대, 2020년부터 2025년까지 확장의 시기로 나누고 현재는 '대형 컴퓨터'를 활용한 연구의 시대로 돌아가고 있다고 주장했다. 2026년의 최전선 모델들은 여전히 Transformer 아키텍처를 포함하고 있으며, 주요 개선 사항은 더 나은 데이터, 긴 컨텍스트, 강화 학습의 강화, 합성 작업, 도구 사용, 메모리, 검증, 적응적 추론 예산, 에이전트 오케스트레이션 등이다.

LLM의 근본적 결함으로 인한 공격 취약성

연구팀은 대규모 언어 모델(LLM)이 해킹에 대해 완전히 안전할 수 없다는 주장을 ICML에서 발표했다. 이 결함은 LLM이 지시를 받는 주체를 식별하는 방식과 관련이 있으며, 연구자들은 이를 이용해 LLM이 제공하지 않도록 훈련된 정보(예: 코카인 합성 방법)를 출력하게 만들었다. 연구자들은 이러한 공격을 '사고의 연쇄 위조'라고 부르며, OpenAI의 여러 모델에서 유사한 결과를 확인했다.

Meta와 Microsoft, AI 지출 증가로 큰 분기 실적 발표

Meta와 Microsoft는 AI 지출이 증가함에 따라 큰 분기 실적을 발표했다. Brookfield와 NextEra는 1,000억 달러 이상의 데이터 센터 캠퍼스를 제안했으며, ChatGPT는 주간 사용자 수가 10억 명에 가까워졌다. Google은 AlphaFold 팀을 해체했다. 또한, 워싱턴의 AI 속도 경쟁이 심화되고 있다.

1X의 로봇 손과 AI가 가져온 한국의 새로운 데이팅 기회

1X는 7월 데모에서 인상적인 손재주를 가진 로봇 손을 선보였다. 기술 커뮤니티는 이 로봇 손에 대한 의견이 갈렸지만, 한국의 단일 칩 근로자들은 AI 덕분에 큰 보너스를 받아 데이팅 기회가 증가하고 있다.

Google, Gemini Robotics 2.0 발표 - 향상된 기동성과 안전성 제공

Google의 Gemini AI 모델로 구동되는 로봇들이 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었다. Gemini Robotics 2의 출시로 이 로봇들은 변화하는 환경을 지속적으로 분석하고 다른 로봇과 협력할 수 있다. Gemini Robotics ER 2는 이전 버전 1.6보다 크게 발전된 '구체적 추론' 모델로, Gemini Live API와 통합되어 개발자들이 새로운 기능을 경험할 수 있도록 한다.

Yahoo가 Amazon Bedrock을 활용해 검색 리타게팅 기능 강화

Yahoo의 옴니채널 수요측 플랫폼(DSP)은 광고주가 사용자 검색 의도와 관련된 광고 경험을 연결하는 데 도움을 주며, 광고주 정의 규칙, 머신러닝(ML), 생성적 AI를 활용한 정교한 타겟팅 기능을 제공한다.

LinkedIn, AI 생성 저품질 게시물 신고 버튼 도입

LinkedIn은 저품질 AI 생성 게시물을 줄이기 위해 'AI 슬롭으로 보임' 신고 옵션을 도입하고 있다. 또한, 기존의 AI 글쓰기 기능을 교정 도구로 대체할 예정이다.

LLM의 한계와 Topic 시스템의 신뢰성 관리

LLM은 공개된 지식에 대한 질문에는 잘 답하지만, 회사 내부 정보에 대한 질문에는 한계가 있다. 정보가 문서, 코드, 미팅 로그 등 여러 곳에 흩어져 있어 최신성과 유효성을 판단하기 어렵기 때문이다. 이를 해결하기 위해 Topic 시스템이 개발되었으며, 이 시스템은 문서, 코드, 사내 메신저의 데이터를 정규화하고 신뢰 가능한 컨텍스트를 관리한다. Topic은 여섯 가지 신뢰성 기준을 통해 정보를 평가하고, 각 출처의 의미와 관계를 보존하며 연결한다.

ncnn Vulkan 백엔드를 활용한 ML 모델의 성능 개선

PostSlate는 비디오 편집 도구로, 다양한 GPU 환경에서 ML 모델을 실행하기 위해 ncnn의 Vulkan 백엔드를 사용하고 있다. ArcFace R50 모델의 경우, ONNX CPU에서 30ms에서 ncnn Vulkan로 3ms로 성능이 향상되었고, SCRFD 모델은 25ms에서 2.5ms로 개선되었다. ArcFace 모델의 크기는 ONNX fp32에서 174MB에서 ncnn fp16으로 87MB로 줄어들었다.

GitHub Copilot의 효과적인 활용법

AI 도구 사용에 있어 GitHub Copilot을 활용하는 방법에 대한 설명이다. GitHub Copilot은 다양한 도구에서 사용할 수 있으며, CLI, GitHub Copilot 앱, VS Code, Visual Studio, JetBrains 등을 포함한다. YOLO 모드를 활성화하면 에이전트가 명령을 승인 없이 실행할 수 있어 생산성이 향상된다. 또한, 프로토타입을 쉽게 만들 수 있는 점이 강조되며, 간단한 프롬프트로 다양한 변형을 생성할 수 있다.

uv 0.12.0 출시 및 주요 변경사항

uv 0.12.0 버전에서는 <code>uv init</code> 명령어로 생성되는 기본 프로젝트 구조가 변경되었다. 이전 버전에서는 <code>main.py</code> 파일이 프로젝트 루트에 위치했으나, 이제는 <code>src/</code> 디렉토리 구조로 변경되었다.

트럼프 행정부, 중국산 오픈소스 AI 모델 규제 검토

미국 트럼프 행정부가 중국산 오픈소스 AI 모델의 성장에 대응하기 위한 정책 검토에 착수했다. 초기 논의 단계로, 중국 기업이 개발한 오픈소스 AI 모델의 정부 사용 제한을 위한 행정명령 가능성이 거론되고 있다. 보안 위험을 초래할 수 있는 오픈소스 AI 규제 방안에 대해 논의 중이다.

EU, 구글에 검색 데이터 공유 및 AI 플랫폼 개방 강제

유럽연합은 디지털 시장법(DMA)에 따라 구글이 안드로이드와 검색 분야에서 상호 운용성과 경쟁을 지원하도록 강제하는 새로운 조치를 발표했다. 이로 인해 구글은 경쟁 AI 플랫폼에 대한 접근을 개방해야 하며, 현재 구글의 Gemini가 시스템에 우선 접근하고 있다. Gemini는 모든 구글 인증 안드로이드 폰에 사전 탑재되어 있으며, '헤이 구글'이라는 핫워드에 반응하여 작동한다.

FAR.AI의 AI 보안 리더보드와 모델 안전성 평가

FAR.AI의 공동 창립자이자 CEO인 Adam Gleave는 AI 보안 리더보드에 대해 논의하며, 이는 개발자들이 실제로 배포한 오용 방지 기능을 체계적으로 평가한 첫 번째 사례이다. Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol은 FAR.AI의 테스트를 통과했으나, Grok 4.5와 Gemini 3.1 Pro는 수백 개의 보편적인 jailbreak에 취약했다.

Echoverse: 컴퓨터 사용 에이전트를 위한 심층 진화 환경

Microsoft는 컴퓨터 사용 에이전트를 위한 12개의 훈련 세계를 구축했다. 이 중 10개는 심층 도메인 세계, 2개는 능력 세계로 구성되어 있으며, 다양한 형태의 제어 요소를 다룬다. 9B 모델은 이 12개 세계에서 훈련 후 기본 점수 36.5%에서 67.1%로 거의 두 배로 증가했으며, GPT-5.4와의 차이는 14점으로 줄어들었다. 이 연구는 높은 시뮬레이션 충실도가 필수적이며, 얕은 세계에서 모델이 퇴보하고 깊은 세계에서 개선된다는 교훈을 제공했다.

프랭크 코일의 AI 엔지니어링에서의 온톨로지 재조명

UC 버클리의 프랭크 코일 교수는 AI 엔지니어링에서 온톨로지의 중요성을 강조하며, LLM이 효과적으로 작동하기 위해서는 '논리적 가드레일'이 필요하다고 주장했다. 그는 온톨로지를 '데이터 구조의 설명'으로 정의하고, Neo4j의 CEO 에밀 아이프렘은 비즈니스, 기술, 실행 추적의 세 가지 유형의 온톨로지를 소개했다. 코일은 웹 온톨로지가 에이전트 시스템 구축에 유용하다고 언급하며, 기존의 온톨로지를 활용하는 것이 LLM의 훈련 데이터와 잘 맞는다고 말했다.

기업 환경에서의 에이전틱 AI 구축

에이전틱 AI는 단순한 챗봇 이상의 기능을 제공하며, 비즈니스 작업을 사람, 워크플로우, 데이터 및 시스템 전반에 걸쳐 실행하는 소프트웨어 에이전트를 포함한다. 에이전틱 AI의 성능을 평가하기 위해 인텔은 Terminal-Bench라는 오픈 소스 벤치마크 도구를 확장하여 에이전트의 성능을 LLM 변동성과 분리하여 분석하였다.

Kernel Forge: LLM 기반 CUDA 커널 생성 및 최적화를 위한 에이전트 시스템

Kernel Forge는 PyTorch 모델을 지원하는 오픈 소스 에이전트 시스템으로, 비전, 확산, LLM 작업을 처리할 수 있다. 이 시스템은 Monte Carlo Tree Search (MCTS)를 사용하여 여러 최적화 경로를 탐색하며, 진행 상황 모니터링, 후보 커널 검사 및 실패 디버깅을 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공한다.

LangGraph와 Strands를 활용한 시장 감시 에이전트 구축

AI 애플리케이션이 발전함에 따라 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 조정하는 데 새로운 도전이 생기고 있다. LangGraph는 다중 에이전트 조정을 위한 상태 및 방향 그래프 관리에 뛰어나며, Strands는 개별 워크플로우 노드 내에서의 추론 엔진 역할을 한다. Amazon Bedrock AgentCore의 출시로 복잡한 사용 사례를 처리할 수 있는 생산 준비 완료된 에이전틱 AI 시스템을 구축할 수 있다.

Anthropic, Claude Sonnet 5 출시 및 Fable 5 재출시 승인

Anthropic은 Claude Sonnet 5를 새로운 기본 중간 모델로 출시하였으며, Fable/Mythos 5는 정부와의 협업 후 재출시가 승인되었다. Sonnet 5는 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 가격은 입력 토큰 $3/M, 출력 토큰 $15/M로 유지되지만, 8월 31일까지 프로모션 가격으로 각각 $2/M, $10/M이 적용된다. Sonnet 5는 코딩 및 도구 사용 성능이 뛰어나며, 안전성이 개선되었다고 전해진다.

Kimi K3 2.8T-A50B: 가장 큰 오픈 모델 출시

Moonshot AI가 Kimi K3를 2.8T의 총 파라미터와 1M 토큰 컨텍스트를 갖춘 오픈 모델로 출시했다. Kimi K3는 Kimi Delta Attention(KDA)와 Attention Residuals 기능을 포함하며, 2026년 7월 27일까지 오픈 가중치가 제공될 예정이다. Kimi K3는 Frontend Code Arena에서 1679점을 기록하며 1위를 차지했고, Text Arena에서는 9위에 올랐다.

Google, Gemini 3.6 Flash 및 사이버 보안 AI 모델 발표

Google은 I/O에서 Gemini 3.5 Flash를 발표한 이후 새로운 AI 모델을 공개했다. 이번에 발표된 모델 중 하나는 사이버 보안에 특화된 Gemini 모델이다. Gemini 3.5 Flash는 이미 사용 중단되었으며, 대신 Gemini 3.6 Flash가 출시되었다. Google은 3.6 Flash가 코드 생성 능력이 개선되었고 멀티모달 기능이 뛰어나다고 밝혔다.

AI 마이크로 드라마와 생성 미디어의 발전

Justine Moore는 Andreessen Horowitz의 파트너로서 생성 미디어의 급속한 진화와 AI 원주율 콘텐츠가 전환점에 도달한 이유를 논의했다. AI 마이크로 드라마의 부상과 창작자들이 새로운 형태의 엔터테인먼트를 구축하는 방법, 그리고 가장 큰 기회가 할리우드를 대체하는 것이 아니라 창작자의 범위를 확장하는 데 있을 수 있음을 강조했다.

Lightcone Commons 소개 및 첫 번째 기부 라운드 정보

Oliver Habryka가 Lightcone Commons라는 새로운 기부 플랫폼을 소개했다. 이 플랫폼은 대규모 자선 기부를 조정하기 위한 중립적인 공간으로, 첫 번째 라운드에서 약 2천만 달러의 보조금이 예상된다. 비영리, 영리, 개인 모두 참여할 수 있으며, 기부자는 자신이 선호하는 평가를 따르거나 직접 조직에 자금을 지원할 수 있다. 첫 번째 라운드 신청 마감은 2026년 8월 23일이며, 추천은 2026년 10월 23일경에 이루어질 예정이다.

아티스트, AI 밈 생성기 상대 저작권 소송 제기

필리핀의 아티스트 엘머 사플로(온라인 핸들 '슈퍼엘머')가 자신의 저작물인 '도망가는 풍선' 만화를 상업적으로 이용한 AI 밈 생성기 Memes Apps, LCC를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다. 그는 이 AI 생성기가 자신의 만화를 무단으로 광고 템플릿으로 판매하고 있다고 주장하고 있다.

Google Zero의 영향과 웹사이트 트래픽 감소

Google은 한때 웹사이트에 트래픽을 제공하는 대가로 데이터를 수집하고 웹페이지를 색인화하는 거래를 해왔다. 그러나 현재 이 거래가 사실상 종료된 것으로 보이며, 웹사이트들은 Google의 트래픽이 줄어들 경우의 상황을 고민해야 하는 상황에 직면했다. 최근 Reddit은 AI 훈련 계약에서 탈퇴를 고려하고 있으며, 일부 출판사들은 Google이 자사 사이트를 크롤링하는 것을 차단하는 방안을 검토하고 있다.

캐나다 의원, 연설 중 LLM 프롬프트 읽어 논란

캐나다 뉴브런즈윅의 의원 빌 올리버가 최근 연설 중 LLM 프롬프트 지침을 읽어 논란이 일었다. 그는 "여기 더 자연스럽고 흐르는 버전이 있다"고 말하며 LLM이 제안하는 대안 스타일을 언급했다. 이 발언은 당시에는 주목받지 않았으나, 이후 소셜 미디어에서 확산되며 캐나다 방송공사와 토론토 스타와 같은 매체에서 보도되었다.

GitHub Copilot 앱의 스택 세션 및 풀 리퀘스트 기능

GitHub Copilot 앱에서 스택 세션 기능이 도입되어, 동일 리포지토리 내에서 여러 작업을 연속적으로 수행할 수 있다. 사용자는 오래된 개인 앱의 프론트엔드를 현대화하기 위해 Copilot을 활용하였으며, 스타일과 접근성 개선을 위한 계획을 세운 후, AI의 도움으로 코드 변경을 진행하였다.

LLM을 활용한 코딩의 한계와 문제점

6개월간 Pi와 30-120B 모델(Qwens, Nemotrons, Leguna 등)을 사용하여 에이전틱 코딩을 시도했지만 결과는 항상 실망스러웠다. 모델들이 기술적 부채를 추가하고, 지침을 무시하며, 비효율적인 코드를 생성하는 등 문제를 일으켰다. 결국 수석 엔지니어들이 에이전틱 코딩으로 생산성을 높이는 방법에 대한 질문이 제기되었다.

CLAUDE.md와 AGENTS.md의 차이와 표준화

CLAUDE.md는 AI 코딩 에이전트에 프로젝트 규칙을 알려주는 컨텍스트 파일로 한국에서 표준처럼 사용되지만, 실제 글로벌 표준은 AGENTS.md이다. AGENTS.md는 2025년 8월 OpenAI가 Codex의 컨텍스트 파일로 처음 내놓았고, 현재 6만 개 이상의 저장소와 30개 이상의 도구가 이를 지원한다.

MirrorCode 출시 및 AI 연구 동향

MirrorCode가 METR와 공동 개발되어 출시되었으며, 이는 AI의 자율 코딩 능력을 측정하기 위한 장기 벤치마크이다. MirrorCode는 25개의 실제 프로그램을 재구성하는 작업을 AI 모델에 부여하며, 이 작업은 소스 코드 접근 없이 진행된다. 가장 어려운 프로그램은 인간 엔지니어가 AI 도움 없이 완료하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸릴 것으로 예상된다.

삼성 반도체 직원들이 SK 하이닉스로 이직하는 이유

삼성 반도체 부서의 엔지니어들이 SK 하이닉스로 이직을 고려하고 있으며, 이는 SK 하이닉스가 올해 직원들에게 $476,000의 보너스를 지급할 예정이기 때문이다. 삼성은 10.5%의 운영 이익을 보너스로 지급하기로 합의했지만, 메모리 부서의 직원들은 약 $400,000의 보너스를 받고, 파운드리 부서 직원들은 약 $135,000의 보너스를 받고 있다. 삼성의 파운드리 부서 직원 중 81.5%가 향후 2년 내 다른 회사로 이직하고 싶다고 응답했다.

살만 칸의 새로운 책 『Job Shock』과 AI의 미래

살만 칸이 새 책 『Job Shock』을 집필 중이며, AI의 발전에 대한 우려를 표명하고 있다. 그는 과거에 비해 점점 더 걱정하고 있으며, AI가 일자리에 미칠 영향에 대해 논의하고 있다. 또한, 실리콘밸리의 AI 동향과 관련된 여러 사례를 언급하며, AI 기술이 어떻게 일상에 통합되고 있는지를 설명하고 있다.

AI 시대의 언러닝(unlearning) 필요성

기술 스킬의 반감기가 2025년 기준으로 5년 미만으로 짧아질 것으로 전망되며, AI 같은 디지털 분야는 2년 안팎까지 떨어질 것으로 추정된다. 이는 사람들이 더 많이 배워도 불안이 커지는 이유로, 배우는 속도보다 낡는 속도가 빨라졌기 때문이다. 따라서 이제는 무엇을 덜어내느냐가 중요해지며, 언러닝(unlearning)이라는 개념이 필요하다.

Simon Eskildsen의 "napkin math"와 소프트웨어 엔지니어링

Simon Eskildsen은 AI Engineer’s World Fair에서 "napkin math"를 통해 제품의 성능 문제를 해결하는 방법에 대해 이야기했다. 그는 Shopify에서 8년간 인프라를 다루며 데이터베이스와 소프트웨어의 효율성을 배웠고, ChatGPT의 초기 컨텍스트 윈도우 문제를 해결하기 위해 "napkin math"를 활용하여 비용을 절감할 수 있음을 발견했다.

Wyatt Thomson, Tyler Cowen, Alex Tabarrok의 AI와 경제 성장에 대한 대화

Wyatt Thomson이 Tyler Cowen과 Alex Tabarrok과 AI, 노동 시장, 경제 성장에 대해 대화하였다. 이들은 AI가 일자리를 없앨 것이라는 일반적인 우려에 대해 경제 성장이 핵심 변수라고 주장하며, 생산성 향상 기술이 역사적으로 일의 형태를 변화시키고 새로운 산업을 창출해왔음을 논의하였다. 또한, 자동화, 비교 우위, 불평등, 교육, 의료, 에너지와 AI 주도 경제에서 더 가치 있는 일이 무엇인지에 대해 이야기하였다.

비개발자가 400페이지 서명 검사 자동화를 위한 도구 개발 과정

한 사업관리 담당자가 400페이지 스캔본의 서명 확인 작업을 자동화하기 위해, 클로드 코드와 협력하여 도구를 개발했다. 이 과정에서 PDF 파일이 이미지로만 구성되어 있어 OCR을 사용할 수 없었고, 보안 제약으로 외부 프로그램을 설치할 수 없었다. 대신, 파이썬과 PyMuPDF, NumPy, Pillow를 활용하여 서명 유무를 잉크 양으로 판단하는 방식으로 문제를 해결했다.

토스의 디바이스 팜 네뷸라(Nebula) 운영과 개발

토스의 디바이스 팜 '네뷸라(Nebula)'는 테스트용 스마트폰을 원격으로 제어하며 자동화 테스트를 수행하는 시스템이다. 네뷸라는 API 호출 한 번으로 기기를 제어할 수 있으며, 현재 수백 대 규모로 증설 중이다. 초기에는 각 팀이 개별적으로 기기를 관리했으나, 네뷸라를 통해 기기 운영을 전문화하여 개발자들이 본업에 집중할 수 있도록 했다.

Bolt의 Markus Villig, 유럽에서의 성장 전략과 미래 비전

Bolt의 창립자이자 CEO인 Markus Villig은 에스토니아에서 시작해 50개국 이상으로 확장한 경험을 공유했다. 그는 초기 어려움과 빠른 확장으로 인한 파산 위기를 극복한 사례를 설명하며, 유럽과 미국에서의 사업 운영 차이, 자본이 풍부한 경쟁자들과의 경쟁에서 문화와 야망의 중요성을 강조했다. 또한 자율주행차와 로봇택시 등 미래 이동 수단의 비전을 제시했다.

VictoriaMetrics 클러스터의 소프트웨어적 리소스 최적화 전략

네이버 검색의 VictoriaMetrics 클러스터는 장비 증설 없이 리소스 위기를 해결하기 위해 소프트웨어적 최적화를 진행했다. 메모리 문제를 해결한 후, 조회(query) 레이어에서 쿼리 분할 전략을 도입하고, 저장(storage) 레이어에서 RetentionPeriod 정책을 재설계했으며, 수집(collection) 레이어에서는 비서비스 컨테이너를 제외해 메트릭 유입을 통제했다.

Travis Kalanick, Atoms와 산업 AI의 비전 논의

Travis Kalanick은 TBPN에 출연해 Atoms와 그의 산업 AI 비전을 설명했다. 그는 Atoms가 채굴, 물류, 식품 생산에 자율성을 가져오고 있으며, 로봇 공학이 물리적 산업을 재편할 것이라고 언급했다. 또한, 낮은 비용과 더 큰 자동화가 새로운 경제적 기회를 열 수 있다고 강조했다. Kalanick은 17억 달러를 모금한 경험과 스텔스 개발, 규제, 채용에 대한 배움도 공유했다.

클코나잇 2 웨비나에서 하네스 엔지니어링 구축 사례 공유

요즘IT는 5월 27일과 6월 10일에 클코나잇 2 웨비나를 개최하고, 개발자와 비개발자가 클로드 코드(Claude Code)를 활용한 경험을 공유했다. 바이버스 AI의 김영채는 하네스 엔지니어링 도입 배경과 마에스트로 데브(Maestro Dev)라는 스킬을 통해 코드 관리와 개발 속도를 개선한 사례를 설명했다. 지난 8개월 동안 4명의 개발자가 170만 줄의 코드를 작업하며 발생한 문제를 해결하기 위해 하네스 엔지니어링을 도입했다고 밝혔다.

AI 해커톤에서 재무 업무 문제 해결을 위한 접근 방식

네이버의 ‘모두의 Engineering Day AI 해커톤’에서 참가자들은 실제 업무 문제를 해결하기 위해 팀을 구성하고, AI를 활용하여 재무 업무를 자동화하는 프로젝트를 진행했다. 팀은 수기 Microsoft Excel 기반의 출자 현황 관리를 LLM·MCP 기반의 투자 포트폴리오 관리 플랫폼으로 전환하는 과제를 선택했다.

NVIDIA DeepStream 9.1을 활용한 다중 카메라 3D 추적 애플리케이션 구축

대규모 공간에서 비디오 분석 애플리케이션을 개발하는 개발자는 카메라 뷰 간에 이동하는 동일한 객체를 추적해야 한다. 단일 카메라 2D 추적은 신뢰할 수 있는 깊이 정보를 제공하지 않으며, 객체가 프레임을 벗어날 때 추적을 잃는 경우가 많아 창고 안전, 소매 분석, 스마트 빌딩 모니터링과 같은 애플리케이션의 한계를 초래한다. 현재의 3D 추적 방법은 수동 작업을 요구한다.

NVIDIA T4에서 A100 대비 170배 느린 PyTorch 모델 실행

NVIDIA A100에서 포인트 추적 모델이 반 비디오당 약 0.5초 소요되는 반면, T4에서는 같은 호출이 약 85초 소요되어 170배 느려진다. 비디오는 256×256 해상도의 47프레임으로, 배치는 1이다. 현재 GPU는 99% 활용 중이며, 모델은 GPU에서 실행되고 있다. torch.backends.cudnn.benchmark를 활성화해도 효과가 없고, 두 개의 독립적인 T4 머신에서 동일한 느린 성능이 나타났다.

2026년 AI 엔지니어링의 주요 트렌드

2023년 6월 swyx가 'AI 엔지니어'라는 용어를 만든 이후 AI 엔지니어링은 크게 발전했다. 2026년 AI 엔지니어 월드 페어에서는 AI 시스템 주변의 엔지니어링이 중요해졌으며, 자동화된 에이전트보다 시스템 설계가 강조되었다. 특히, OpenAI의 Codex와 같은 도구를 활용하여 AI 엔지니어와 에이전트 간의 협업이 용이해졌고, '루프' 개념이 AI 엔지니어링의 새로운 제어 계층으로 부각되었다.