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인공지능 산업 전문 뉴스

AI 산업의 중요한 변화를 정확하고 분명하게 전합니다.

모델과 반도체, 기업, 투자, 정책을 취재하고 독자가 판단하는 데 필요한 맥락을 짚습니다.

뉴스해설

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도구·제품

AWS, 세이지메이커 서버리스 모델 커스터마이징으로 구축한 AI 상품 태깅 시스템 공개

AWS published a technical walkthrough describing how to build a product tagging system by customizing the Qwen3-8B open-weight model with SageMaker serverless model customization, using supervised fine-tuning and reinforcement learning with verifiable rewards, then deploying the result to SageMaker Asynchronous Inference for catalog enrichment.

  • AWS published a walkthrough for building an AI-powered product tagging system using Amazon SageMaker serverless model customization.
  • 이 실습 가이드는 오픈 웨이트 모델인 Qwen3-8B를 커스터마이징하는 과정을 다룬다. 먼저 감독 미세조정(SFT)을 거친 뒤, 그룹 상대 정책 최적화(GRPO)를 활용한 검증 가능한 보상 기반 강화학습(RLVR)을 적용한다.
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도구·제품

데이터브릭스, 내부 마케팅팀이 Genie 기반 어시스턴트 '마지(Marge)'로 데이터 활용도 3배 늘었다고 발표

Databricks says its internal marketing team uses data three times more often in decisions after adopting Marge, a Genie Agents-based assistant built on a governed Marketing Lakehouse. The company reports over 85% adoption among marketers, 800-plus monthly questions answered, and a 25% drop in flagged incorrect responses.

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도구·제품

데이터브릭스, 사내 AI 어시스턴트로 마케터의 데이터 활용도 3배 증가

데이터브릭스는 자사 마케팅팀이 거버넌스가 적용된 '마케팅 레이크하우스' 위에 지니 에이전트 기반의 대화형 분석 어시스턴트 '마지'를 구축했다고 밝혔다. 이 회사에 따르면 마케터들이 의사결정에서 데이터를 활용하는 빈도가 3배 늘었고, 도입률은 마케팅 조직의 85%를 넘어섰으며, 오답으로 신고된 응답 비율은 25% 감소했다.

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도구·제품

데이터브릭스, 사내 AI 어시스턴트로 마케터의 데이터 활용도 3배 증가

데이터브릭스는 지니 에이전트(Genie Agents)를 기반으로 하고 거버넌스가 적용된 마케팅 레이크하우스(Marketing Lakehouse)에 뿌리를 둔 AI 분석 어시스턴트 마지(Marge)를 구축해, 마케터들이 자연어로 질문할 수 있게 했다고 밝혔다. 이 회사에 따르면 마케터들이 의사결정에 데이터를 활용하는 빈도가 3배 늘었으며, 도입률은 마케팅 조직의 85%를 넘어섰다.

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도구·제품

퍼플렉시티의 휴대용 컴퓨터, NVIDIA RTX PC용 윈도우 버전 출시

NVIDIA는 2026년 9월 14일, 퍼플렉시티의 '포터블 컴퓨터' 에이전트가 이제 24GB 이상의 VRAM을 갖춘 NVIDIA 지포스 RTX 또는 RTX PRO 워크스테이션 GPU 탑재 윈도우 PC에서 사용 가능해졌다고 발표했다. 이 로컬 에이전트는 기기 내에서 다단계 작업을 수행해 민감한 데이터를 클라우드 밖에 유지하며, 퍼플렉시티 컴퓨터 크레딧을 소모하지 않고, 사용자 허가 시 클라우드 모델로 작업을 넘길 수도 있다.

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도구·제품

데이터브릭스, 스파크 구조화 스트리밍에 온디맨드 상태 리파티셔닝 기능 추가

Databricks가 스테이트풀(stateful) 구조적 스트리밍(Structured Streaming) 쿼리의 파티션 수를 체크포인트 상태를 잃거나 재구축하지 않고도 새로운 설정으로 재시작해 변경할 수 있는 기능인 온디맨드 상태 리파티셔닝(on-demand state repartitioning)을 발표했다. 이 기능은 Databricks Runtime 18 이상에서 퍼블릭 프리뷰(Public Preview)로 제공된다.

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AI 뉴스 브리핑

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분석과 해설

기술과 산업의 흐름을 배경부터 차근차근 짚습니다.

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도구·제품

실제 제품에 쓸 AI 모델 고르는 법

리더보드가 아니라 «제약»에서 출발한다. 지연 예산, 요청당 비용 상한, 필요한 컨텍스트 길이, 도구 호출·구조화 출력이 필요한지, 그리고 데이터가 어디까지 갈 수 있는지를 적는다. 이 다섯이 대개 후보 대부분을 지운다. 남은 둘셋을 우리 트래픽에서 뽑은 실제 사례 50건으로 시험하고, 평균이 아니라 «사례별»로 비교한 뒤, 통과한 것 중 «가장 싼 것»을 고른다.

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모델·연구

파인튜닝·검색(RAG)·프롬프트 — 무엇을 고를 것인가

먼저 «무엇이 실패했는가»를 진단한다. 모델이 «모르는 것»이면 지식 결손이고 검색이 고친다. 알고는 있는데 «모양·어조·형식»이 틀린 것이면 동작 결손이고 프롬프트가 먼저, 파인튜닝이 나중이다. 둘을 다 하고도 «특수한 기술»에서 실패하면 그때 남는 선택지가 파인튜닝이다. 프롬프트가 가장 싸고 되돌리기 쉽고, 검색이 사실에 대한 기본값이며, 파인튜닝이 셋 중 가장 비싸고 가장 되돌리기 어렵다.

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반도체·인프라

AI 는 왜 전기를 그렇게 많이 쓰는가

AI 가속기는 랙당 전력이 기존 서버보다 훨씬 크고, 그 전력을 계속 공급하고 식히고 지불해야 한다. 대형 모델 학습은 한 번의 스파이크지만 수백만 사용자에게 서비스하는 일은 영구적인 부하이며, 배포된 모델의 생애 에너지는 추론이 지배한다.

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AI 활용 가이드

공식 문서와 실제 사용 사례를 바탕으로 정리한 실용적인 안내입니다.

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도구·제품

클로드 프로젝트·챗지피티 프로젝트, 언제 «본전»을 뽑나 — 두 회사 공식 도움말로 확인

두 회사 모두 프로젝트를 같은 방식으로 규정한다 — 자기만의 대화 기록·업로드한 참조 파일·고정 지침을 가진 작업공간이라, 매 세션 맥락을 다시 설명할 필요가 없어진다는 것. 클로드는 무료 계정을 프로젝트 5개로 제한하고 유료 플랜에서 지식 용량을 최대 10배까지 늘려주며, 챗지피티는 프로젝트의 기억 범위를 «그 프로젝트 안의 대화»로만 한정하고 계정 전체로 넓히지 않는다.

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에이전트·자동화

에이전트의 컨텍스트 창은 일기장이 아니라 «예산» 이다 — 앤트로픽이 쓰는 법

앤트로픽 지침은 프롬프트 엔지니어링을 «컨텍스트 엔지니어링»으로 다시 정의한다 — 매 턴마다 전부 쌓지 말고 신호 밀도가 가장 높은 최소 토큰 집합만 남기라는 것. 자체 평가에서 낡은 도구 결과를 자동으로 지우는 것 + 외부 메모리 파일 조합이 검색 과제를 39% 개선했고, 100턴짜리 평가에서는 토큰 사용량을 84% 줄였다.

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에이전트·자동화

클로드 스킬(Skill)이 실제로 «먹히게» 만드는 것 — 앤트로픽 자체 가이드로 확인

스킬의 생사는 필드 하나에 달렸다 — description. 3인칭으로, «무엇을 하는지»와 «언제 쓰는지»를 함께 적어야 한다. SKILL.md 는 500줄 아래로, 참조 파일은 한 단계 깊이로 유지하고, 쓸 모든 모델에서 테스트하고, 믿을 수 없는 출처의 스킬은 설치하지 않는다.

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모델·연구새 프런티어 모델, 벤치마크, 학습 기법과 그 뒤의 연구.에이전트·자동화도구를 쓰는 AI 시스템과 자율 워크플로 — 실제로 무엇을 자동화하는가.반도체·인프라가속기, 데이터센터, 메모리 수급, 그리고 AI 의 전기요금.비즈니스·투자투자 라운드, 매출, 가격 정책 — AI 제품의 경제학.정책·규제법, 집행, 저작권 — AI 가 지켜야 하는 규칙.안전·윤리평가, 오남용, 편향, 정렬 연구, 사고 보고.오픈소스 AI오픈 웨이트 모델, 허용적 라이선스, 그 주변의 커뮤니티 스택.도구·제품오늘 당장 쓸 수 있는 제품 — 한계와 비용까지 솔직하게.

AI 용어사전

헤드라인에 계속 나오는 그 단어들의 짧고 정확한 정의.

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모델 디렉터리

실제로 쓰이는 프런티어 모델을 한 표에서 비교합니다.

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5분 AI 브리핑

주 1회 메일. 무엇이 나왔고, 얼마이고, 무슨 뜻인지 — 과장 없이.

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