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에너지 기반 화폐(Energy-Backed Currency)의 개념과 미래 전망 오늘날의 금융 시스템은 불확실성과 인플레이션이라는 과제에 직면해 있습니다. 이에 대한 혁신적인 대안으로 주목받는 '에너지 기반 화폐(Energy-Backed Currency)' 는 가치의 근원을 인간의 주관적 신뢰가 아닌 물리적인 법칙에 두려는 시도입니다. 1. 에너지 기반 화폐란 무엇인가? 에너지 기반 화폐는 화폐의 가치를 특정 양의 에너지(예: kWh, Joule)와 연동하거나, 에너지를 직접 투입하여 발행하는 화폐 시스템을 의미합니다. 법정 화폐(Fiat Currency)의 한계: 정부의 신용에 기반하며, 통화량 증대에 따른 인플레이션 위험이 존재합니다. 에너지 화폐의 원리: 에너지는 물리적인 한계가 있고 파괴되지 않으며(에너지 보존 법칙), 생산에 실질적인 비용이 발생합니다. 이러한 '물리적 희소성' 을 화폐에 부여하는 것이 핵심입니다. 2. 역사적 배경: 테슬라에서 포드까지 에너지를 화폐의 기준으로 삼으려는 시도는 과거부터 꾸준히 제기되어 왔습니다. 니콜라 테슬라(Nikola Tesla): 전 세계적인 무선 에너지 공급망을 구상하며 에너지가 경제의 중심이 될 것을 예견했습니다. 헨리 포드(Henry Ford): 1921년, 금 대신 수력 발전량을 기준으로 하는 '에너지 화폐'를 제안하여 금융 독점을 타파하고자 했습니다. 버크민스터 풀러(B...

앤드루 응이 정의하는 AI 시대의 핵심: 프로덕트 엔지니어(Product Engineer) 인공지능(AI) 업계의 세계적인 석학 앤드루 응(Andrew Ng) 교수는 최근 AI 기술의 비약적인 발전 속에서 개발자의 정의가 근본적으로 바뀌어야 한다고 역설합니다. 그는 단순히 코드를 작성하는 '소프트웨어 엔지니어'를 넘어, 제품의 가치를 설계하고 사용자와 공감하는 '프로덕트 엔지니어(Product Engineer)' 의 시대를 예고하고 있습니다. 1. 앤드루 응(Andrew Ng)은 누구인가? 앤드루 응은 현대 AI의 발전을 이끈 가장 영향력 있는 인물 중 한 명입니다. 학문적 성취: 스탠퍼드 대학교 컴퓨터공학과 겸임 교수이며, 카네기멜런대, MIT, UC버클리를 거친 엘리트 연구자입니다. 산업계 공헌: 구글 브레인(Google Brain) 의 창립자이자 바이두(Baidu)의 수석 과학자를 역임했습니다. 10억 개의 파라미터를 가진 신경망으로 유튜브 영상에서 고양이를 식별해낸 '구글 캣' 프로젝트로 유명합니다. 교육 혁명: 전 세계 수백만 명이 수강한 코세라(Coursera) 의 공동 창립자이며, DeepLearning.AI를 통해 AI 교육의 대중화에 앞장서고 있습니다. 현재: AI 펀드(AI Fund)를 운영하며 스타트업 생태계를 지원하고 있으며, AI가 "새로운 전기(New Electricity)"가 될 것이라고 믿고 있습니다. 2. 프로덕트 엔지니어: AI 시대 개발자의 새로운 정의 ...

스페이스X의 10년 내 달 도시 건설: 인류의 새로운 도약 스페이스X의 야심 찬 계획, '10년 내 달 도시 건설' 은 단순한 공상과학 소설의 소재가 아닙니다. 일론 머스크의 비전과 스타쉽(Starship)의 기술적 진보는 인류를 '다행성 종'으로 만들기 위한 구체적인 발걸음을 내딛고 있습니다. 1. 스페이스X의 비전: 왜 '달'인가? 일론 머스크는 화성 이주를 최종 목표로 삼고 있지만, 달(Moon) 은 그 여정의 필수적인 전초기지입니다. 지구에서 불과 3일 거리인 달은 새로운 우주 기술을 시험하고 리허설하기에 최적의 장소입니다. 심우주 탐사의 허브: 화성으로 가기 위한 연료 보급 및 정비소 역할. 자원 채굴: 달 표면의 '헬륨-3'와 얼음 형태의 '물'은 미래 에너지와 생존의 핵심입니다. 경제적 가치: 우주 관광 및 저중력 제조 산업의 시발점. 2. 달 도시 건설의 핵심 병기: 스타쉽(Starship) 스페이스X가 10년이라는 짧은 기간을 제시할 수 있는 이유는 바로 스타쉽 덕분입니다. 완벽한 재사용성 기존 로켓은 일회용이었으나, 스타쉽은 발사체와 우주선 모두 재사용이 가능하도록 설계되었습니다. 이는 우주 운송 비용을 기존의 1% 수준으로 절감하는 혁신을 가져옵니다. 압도적인 수송량 스타쉽은 한 번에 100톤 이상의 화물 또는 100명의 인원을 달 표면으로 보낼 수 있습니다. 이는 달 기지 건설에 필요한 굴착기, 거주 모듈, 태양광 패널 등을 대량으로 운송할 수 있음을 의미합니다. 궤도 내 ...

2026년 메이저리그(MLB) 스토브리그에서 가장 뜨거운 팀을 꼽으라면 단연 디트로이트 타이거즈 입니다. 아메리칸리그(AL)를 지배하고 있는 '현역 최강' 타릭 스쿠발(Tarik Skubal) 과 새롭게 합류한 '지옥의 싱커볼러' 프람버 발데스(Framber Valdez) 가 결성한 좌완 원투펀치는 벌써부터 리그 전체를 공포에 떨게 하고 있습니다. 1. 타릭 스쿠발(Tarik Skubal): 연봉 조정 완승과 3년 연속 사이영상 도전 디트로이트의 '심장' 타릭 스쿠발은 최근 구단과의 연봉 조정 위원회에서 기념비적인 승리를 거두며 2026시즌 준비를 마쳤습니다. 💰 연봉 조정 역대 최고액 경신 2026년 연봉: 3,200만 달러(약 470억 원) 주요 기록: 과거 후안 소토가 세운 연봉 조정 역대 최고액(3,100만 달러)을 갈아치웠습니다. 위원회는 디트로이트의 제시액 대신 스쿠발의 손을 들어주었습니다. 의미: 2년 연속 사이영상을 수상한 에이스의 가치를 시장이 공식적으로 인정한 결과입니다. 📊 2025시즌 압도적 성적 요약 스쿠발은 2025년에도 '외계인'급 투구 내용을 선보였습니다. 성적: 31경기 선발, 13승 6패, 평균자책점 2.21 탈삼진: 195.1이닝 동안 241개 (K/9 11.10) 세부 지표: WHIP 0.89, fWAR 6.6으로 메이저리그 전체 1위를 기록했습니다. ⚾ 2026년 관전 포인트 2026시즌 종료 후 FA(자유계약선수) 자격을 얻는 스쿠발은 현재 LA 다저스 등 빅마켓 팀들의 트레이드 타깃 으로 끊임없이 거론되고 있습니다. 과연 디트로이트가 그를 포스트시즌의 선봉장으로 쓸지, 아니면 '역대급 매물'로 시장에 내놓을지...

AI 혁신의 두 기둥: 워크플로우(Workflow)와 에이전트(Agent) 기법 완벽 가이드 인공지능(AI) 기술이 단순한 '채팅'을 넘어 '업무 자동화'의 영역으로 진입하면서, 이를 구현하는 두 가지 핵심 패러다임인 워크플로우(Workflow) 방식 과 에이전트(Agent) 방식 에 대한 관심이 뜨겁습니다. 효율적인 시스템 구축을 고민하는 개발자와 기획자를 위해 두 기법을 상세히 분석해 드립니다. 1. 워크플로우 기법 (Workflow Engineering) 정의: 정해진 경로를 따르는 설계된 지능 워크플로우 기법은 AI가 수행해야 할 단계를 사람이 미리 결정적(Deterministic) 으로 설계해 놓은 구조를 말합니다. 쉽게 말해 "A를 하고, 그 결과가 성공이면 B를, 실패하면 C를 하라"는 식의 흐름도(Flowchart)를 AI에게 부여하는 것입니다. 핵심 특징 예측 가능성: 실행 경로가 정해져 있어 결과물의 품질이 일정하고 안정적입니다. 제어 가능성: 개발자가 각 단계의 프롬프트와 매개변수를 세밀하게 조정할 수 있습니다. 비용 효율성: 불필요한 연산을 줄이고 최적화된 경로로만 이동하므로 토큰 소모가 적습니다. 2. 에이전트 기법 (Agentic Reasoning) 정의: 목표를 위해 스스로 경로를 결정하는 자율성 에이전트 기법은 AI에게 구체적인 단계 대신 최종 목표(Goal) 와 도구(T...

노엄 브라운과 OpenAI o1: AI 추론의 패러다임을 바꾸다 지금까지의 거대언어모델(LLM)이 '다음에 올 단어를 통계적으로 예측'하는 데 집중했다면, 이제 AI는 '스스로 논리적 단계를 밟아 사고하고 검증' 하는 단계에 접어들었습니다. 그 중심에는 포커와 전략 게임 AI의 세계적 권위자, 노엄 브라운(Noam Brown) 과 OpenAI의 새로운 모델 o1 이 있습니다. 1. 노엄 브라운은 누구인가? (추론 AI의 설계자) 노엄 브라운은 OpenAI에 합류하기 전부터 '게임 이론'과 '전략적 추론' 분야에서 독보적인 업적을 남긴 인물입니다. 그의 연구 철학은 o1 모델의 뿌리가 되었습니다. 리브라투스(Libratus) & 플루리부스(Pluribus): 메타(구 페이스북) 재직 시절, 세계 최고의 포커 플레이어들을 꺾은 AI를 개발했습니다. 포커는 상대의 패를 알 수 없는 '불완전 정보 게임'이기에 단순 계산을 넘어선 고도의 심리적, 논리적 추론이 필요합니다. 시세로(Cicero): 인간과의 협상과 외교가 필요한 전략 게임 '디플로머시'에서 상위 1%의 성적을 거둔 AI를 구축했습니다. 추론의 확장 법칙: 그는 AI가 학습(Training) 단계뿐만 아니라 실제 답을 내놓는 실행(Inference) 단계 에서 더 많은 계산 자원을 투입할 때 성능이 비약적으로 향상된다는 점을 증명했습니다. 2. OpenAI o1의 핵심: 생각의 사슬(Chain of Thought) o1 모델(코드네임 스트로베리)이 기존 GPT-4o와 결정적으로 다른 점은 사용자에게 최종 답변을 내놓기 전, 내...

테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute) 가이드: AI 추론의 미래 최근 AI 업계의 가장 뜨거운 화두는 단순히 ‘더 큰 모델’을 만드는 것이 아니라, 모델이 ‘더 깊게 생각하게’ 만드는 것입니다. 그 중심에 바로 테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute, TTC) 가 있습니다. OpenAI의 o1 모델 출시 이후 검색량이 급증한 이 기술은 AI의 패러다임을 사전 학습(Training) 중심에서 추론(Inference) 중심의 효율성으로 옮겨놓고 있습니다. 본 글에서는 테스트 타임 컴퓨트의 정의, 핵심 원리, 그리고 2026년 AI 시장에 미치는 영향까지 상세히 정리해 드립니다. 1. 테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute)란? 테스트 타임 컴퓨트(TTC) 는 인공지능 모델이 사용자로부터 질문(Prompt)을 받았을 때, 즉시 답변을 내놓는 대신 추론 단계에서 더 많은 연산 자원과 시간을 할당하여 답변의 정확도를 높이는 기술 을 말합니다. 심리학자 다니엘 카네만(Daniel Kahneman)의 '생각에 관한 생각'에 비유하자면 다음과 같습니다. 시스템 1 (직관적 사고): 기존 LLM처럼 질문을 받자마자 다음 단어를 예측해 빠르게 답변하는 방식. 시스템 2 (논리적 사고): 테스트 타임 컴퓨트가 적용된 모델처럼 문제를 분석하고, 여러 경로를 탐색하며, 스스로 오류를 수정하는 느리지만 정확한 방식. 2. 왜 지금 테스트 타임 컴퓨트가 중요한가? 과거에는 모델의 성능을 높이기 위해 파라미터(Parameter) 수를 늘리는 '스케일링 법칙(Scaling Laws)'에 의존했...