앤트로픽의 ‘Claude Sonnet 5’ 출시는 AI 경쟁의 기준이 ‘모델의 지식적 성능’에서 ‘업무 수행의 완결성과 효율성’으로 이동했음을 의미한다. 앤트로픽은 최고가·최고성능 모델에만 의존하던 기존의 방식을 깨고, 기업이 실무 자동화에 부담 없이 활용할 수 있는 ‘에이전트급 성능’의 중가 모델을 전면에 내세웠다. 이는 AI가 단순한 질의응답 도구에서 다단계 업무를 직접 처리하는 에이전트로 진화함에 따라, 기업들이 모델의 단일 성능보다 ‘비용 대비 업무 완결 능력’을 더 중요한 전략적 자산으로 판단하고 있음을 시사한다.
강팀은 T1 말고도 많지만, 우승 여부나 시드 순위와 무관하게 사람들이 가장 보고 싶어 하는 팀은 언제나 T1이다. 그 비밀은 '서커스단'이라는 별명에 있다. 다 이긴 경기마저 위태롭게 흔들다가 끝내 살아남는 이 팀의 플레이는, 스포츠 심리학이 규명해온 '재미의 조건'을 정확히 충족하고, 커뮤니티의 농담이던 별명은 어느새 팀의 정체성이자 브랜드가 되었다. T1은 승부의 결과가 아니라 그 과정의 경험을 파는 팀이며, 이는 e스포츠라는 산업 전체가 향하는 방향을 가장 선명하게 보여준다.
생성형 AI 시대의 창작 노동 문제를 동의·크레딧·보상이라는 3C 원칙으로만 해결할 수 없다고 본다. 창작자 인터뷰를 통해 AI 학습 데이터, 권력 관계, 플랫폼 정책, 인간 작업과 AI 산출물의 구분 문제가 어떻게 얽혀 있는지 분석한다.
구글은 AI 기반 서비스로 2025년 약 4,100만tCO₂e의 탄소 감축을 지원했다고 발표했다. 에너지 효율, 교통 최적화, 기후 재난 예측 등 AI의 환경 편익은 분명 상당하다. 그러나 이러한 ‘잠재적 감축량’이 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 막대한 전력·물·자원 소비를 정당화하는 수단으로 변질되어서는 안 된다. AI의 진정한 가치는 ‘얼마나 똑똑한가’가 아니라 ‘얼마나 적은 자원으로 얼마나 큰 사회적 변화를 만드는가’에 있다. 기업은 이제 AI의 편익뿐만 아니라, 그를 운영하기 위한 비용(배출량)을 투명하게 공개하고 엄격
AI 데이터센터의 폭발적 성장은 전력뿐만 아니라 방대한 양의 ‘물’ 소비를 동반한다. 구글의 2025년 물 사용량은 전년 대비 34% 증가한 410억 리터에 달했다. 데이터센터의 수냉식 냉각은 전력 효율을 높여 탄소 배출을 줄이는 이점이 있으나, 특정 지역 내 수자원을 고갈시킬 위험을 안고 있다. 구글은 사용량의 120%를 지역사회에 돌려주는 ‘물 보충’ 전략을 통해 대응하고 있으나, 효율성 제고만으로는 한계가 명확하다. 결국 AI의 지속가능성은 데이터센터의 기술적 효율성을 넘어, 지역사회와의 물 관리 공생 모델과 데이터센터 입지
미국·일본·중국은 생성형 AI 예술을 서로 다른 기준으로 받아들인다. 중국은 결과물의 품질을, 미국은 인간 창작자의 역할과 진실성을, 일본은 저작권과 제도적 안정성을 중시한다. 이 논문은 AI 예술의 미래가 기술 성능보다 문화적 신뢰와 수용 조건에 달려 있음을 보여준다.
아마존이 2025년 기준 5만 2,700대의 전기 배송차를 운영하며 물류 탄소 감축에 속도를 내고 있다. 아마존은 전기차 전환, 포장재 최적화, 재고 지역화를 통해 배송 효율을 극대화하고 있으나, 근본적인 과제는 남아있다. 효율적인 물류 시스템으로 탄소 발자국을 줄이는 것과, 소비 규모 자체가 지속적으로 팽창하는 현실 사이의 간극이다. 아마존의 지속가능성은 단순히 내연기관을 전기차로 바꾸는 기술적 개선을 넘어, ‘빠른 배송’과 ‘더 적은 자원 소비’ 사이의 본질적인 균형을 어떻게 찾아갈지에 달려 있다.
AI 시대의 핵심 인프라인 아마존 데이터센터가 2025년 94억 리터의 물을 사용할 예정이며, 이 중 22%가 물 스트레스 지역에서 소비될 전망이다. 고성능 AI 칩 냉각에 필요한 막대한 물 소비는 지역사회에 심각한 물 부족 문제를 야기하며, 아마존의 지속가능성 목표에도 불구하고 해결해야 할 과제로 떠오르고 있다.
구글은 ‘연간 100% 재생에너지 매칭’이라는 기존의 탄소중립 기준이 데이터센터의 24시간 상시 가동과 시공간적 불일치를 해결하지 못함을 인정하고, ‘24/7 무탄소전력(CFE)’ 전략으로 전환했다. 이제 구글의 핵심은 데이터센터가 전력을 사용하는 바로 그 시간과 장소에서 무탄소전력이 공급되도록 하는 것이다. 이를 위해 단순한 재생에너지 구매자를 넘어 원전, 지열, 차세대 저장장치 등 전력 인프라 투자자로 변모하고 있다. 이는 AI 성장에 따른 전력 수요 급증과 기존 전력망의 제약 사이에서 발생하는 ‘시간차’를 극복하려는 기술기업의
생성형 AI 저작권 소송의 전선이 미드저니의 역공으로 바뀌고 있습니다. 미드저니는 디즈니와 워너브러더스에게 자신들이 AI를 사용했다면 공개하라고 요구하며, AI 학습 데이터 이용 기준을 원고들에게도 동일하게 적용해야 한다고 주장해 논쟁의 방향을 돌렸습니다.
아마존이 재생에너지 목표를 달성했음에도 2025년 탄소배출량은 16% 급증했습니다. AI와 클라우드, 전자상거래 성장이 빅테크의 기후 서약을 위협하는 역설적인 상황을 보여줍니다.
구글의 2025년 환경보고서는 AI 시대의 불편한 진실을 담고 있다. AI 성능 개선과 데이터센터 효율화에도 불구하고, 전력 수요는 37%, 탄소배출량은 18% 급증했다. 기술 효율이 높아져도 사용량이 폭발적으로 증가하는 '반동 효과'와 전력망 탈탄소화 속도가 AI 인프라 구축 속도를 따라가지 못하는 불균형이 주원인이다. 구글은 넷제로 달성을 위해 '연간 재생에너지 매칭'을 넘어 '24시간 무탄소전력' 공급으로 전략을 수정하고 있으나, AI의 절대적 팽창 규모는 2030 탄소중립 목표를 위협하는 가장 높은 산이 되고 있다.
1776년 미국 독립선언서 작성 현장에 구글 독스, 지메일, AI 비서가 있었다면? 이 상상은 실시간 협업, 문서 공유, AI 보안 조언이 오가는 현대 업무 환경을 유쾌하게 그립니다. Google Workspace의 새로운 광고는 역사적 문서를 통해 미래의 협업 방식을 제시합니다.
어릴 적부터 나만의 온라인 공간과 포털을 꿈꿨던 저자는, 스무 살에 컴퓨터공학을 공부하며 첫 이메일 주소 'sdjinny'를 만들었습니다. HTML로 한땀 한땀 쌓아 올린 온라인 세계와 정체성을 찾아가는 그때 그 시절의 이야기를 만나보세요.
퀀텀 코리아 2026은 양자기술을 연구실의 가능성에서 산업과 사회의 언어로 옮겨놓으려는 행사다. 전시, 컨퍼런스, 대중 강연을 함께 배치한 구성은 양자기술을 기업, 정책, 투자, 대중이 함께 논의할 수 있는 생태계로 확장하려는 흐름을 보여준다. 정부 마스터플랜 역시 R&D를 넘어 인력, 기업, 시장 창출로 무게중심을 넓히며 같은 방향을 가리킨다. 이 행사의 의미는 양자산업의 완성 선언이 아니라, 그 산업을 만들어가기 위한 한국의 준비와 방향을 보여준다는 데 있다.
미국에서 발생한 테슬라 모델 3의 주택 충돌 사고로 70대 여성이 사망하며 큰 충격을 주고 있습니다. NTSB는 사고 당시 차량의 자율주행 보조 시스템 사용 여부에 주목하며, 운전자와 시스템 중 누구에게 책임이 있는지 철저히 조사하고 있습니다. 과연 이 비극적인 사고의 진짜 원인은 무엇일까요?
사우디 국부펀드 PIF의 일부 스포츠 투자 조정은 e스포츠 투자 축소설로 이어졌지만, 현재 흐름은 전면 철회보다 선별적 재배치에 가깝다. LIV 골프 지원 중단은 무제한 자본 투입의 한계를 보여준 반면, EWC와 Savvy Games Group은 여전히 사우디 게임·e스포츠 전략의 핵심 축으로 남아 있다. 결국 사우디는 e스포츠를 포기하는 것이 아니라, 산업 지배력과 국가 브랜드에 남을 수 있는 대회, IP, 클럽, 플랫폼을 더 계산적으로 선택하고 있다.
이 논문은 커뮤니케이션·PR 전공 학생들의 AI 리터러시가 AI 신뢰, 자기효능감, 사용 의도, 구전 의향에 어떤 영향을 주는지 분석한다. 연구는 AI를 잘 이해할수록 더 쉽게 쓰고, 더 신뢰하며, 주변에 추천할 가능성이 높아진다는 흐름을 보여준다.
아마존이 인도에 480억달러를 투자한다. 단순한 전자상거래 투자도, 단순한 데이터센터 증설도 아니다.
AI 코딩 도구 경쟁은 코드 한 줄을 잘 쓰는 싸움에서, 이슈부터 배포까지 개발 흐름 전체를 누가 장악하느냐의 싸움으로 옮겨갔다. 흐름이 모이는 자리를 쥔 GitHub이 유리할 것이라는 예측은 자연스러웠지만, Copilot의 성장 정체, GitHub이 Agent HQ에 경쟁 모델을 들인 결정, 개발자들이 한 도구 대신 여러 도구를 함께 쓰는 변화가 이를 흔든다. 과금·모델 선택권·검수라는 변수는 아직 미정이고, 승부는 코드 생성이 아니라 흐름 위에서 갈릴 것이다.
생성형 AI의 지속사용의도를 분석한 논문 리뷰. 연구는 개인화, 상호작용성, 맥락 인지, AI 리터러시가 사용자의 유용성·용이성 인식에 어떤 영향을 주는지 살핀다. 핵심은 사용자가 AI를 계속 쓰는 이유가 ‘쉬움’보다 ‘쓸모’에 있으며, AI 리터러시가 그 쓸모를 느끼게 만드는 중요한 조건이라는 점이다.