AI 길잡이

AI 시대의 패권은 알고리즘이 아니라 반도체가 결정한다.인공지능이 학습하고 판단하기 위해서는막대한 연산 능력과 고속 메모리가 필요하다.이 연산의 핵심에 있는 것이 GPU, 그리고 그 데이터를 지탱하는 HBM 메모리다.2025년, 엔비디아의 H200 GPU와 삼성전자의 HBM4 메모리가AI 반도체 경쟁의 양 축으로 부상하면서세계 반도체 산업의 주도권이 새롭게 재편되고 있다.1. 엔비디아 H200 — AI 연산의 제왕엔비디아는 2024년 H100을 잇는 신형 AI GPU H200을 발표했다.H200은 기존보다 1.6배 빠른 연산 성능과 1.8배 향상된 메모리 대역폭을 제공한다.핵심은 HBM3e(고대역폭 메모리) 의 탑재다.엔비디아는 H200에 SK하이닉스와 마이크론의 HBM3e를 채택해메모리 대역폭을 4.8..

2025년, 사이버 공격의 양상이 바뀌고 있다.이제 해커는 코드를 쓰지 않는다. 대신, AI를 이용해 인간을 속인다.음성, 영상, 문자까지 정교하게 조작된 가짜 정보가 현실을 위협하고 있다.이 새로운 공격 방식의 중심에는 AI 피싱(AI Phishing) 과 딥페이크(Deepfake) 기술이 있다.AI가 단순히 데이터를 훔치는 것이 아니라, 사람의 감정과 신뢰를 조작하는 것이다.1. AI 피싱 — 알고리즘이 인간의 심리를 흉내내다AI 피싱은 기존의 이메일 피싱보다 훨씬 정교하다.이전까지의 피싱 메일은 문법 오류나 부자연스러운 문체로 쉽게 구별할 수 있었다.그러나 생성형 AI가 등장하면서 상황은 완전히 달라졌다.공격자는 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 모델을 이용해실제 기업 문서나 고객 응..

AI 브라우저 보안 취약점 — CometJacking 사건으로 본 신개념 해킹AI는 이제 검색과 웹 브라우징의 핵심 도구가 되었다.ChatGPT, Perplexity, Arc, 그리고 최근 등장한 Comet 같은 AI 브라우저는웹 페이지를 단순히 보여주는 수준을 넘어,내용을 요약하고 분석하며 새로운 정보로 가공한다.그러나 2025년 9월, 이 혁신의 그림자가 드러났다.CometJacking이라 불리는 공격이 AI 브라우저를 통해사용자 정보를 탈취한 사건이 발생한 것이다.CometJacking은 AI 브라우저가 가진 ‘지능형 탐색’ 기능의 구조적 허점을 파고든 신종 해킹 방식이다.AI가 정보를 수집하고 재구성하는 과정에서,공격자는 URL 변조와 프롬프트 조작을 통해사용자 데이터나 로그인 토큰을 빼낼 수 있..

2025년, 인공지능이 만든 글과 이미지가 인터넷을 뒤덮고 있다.하지만 놀랍게도 그 중 상당수는 정확하지 않거나,중복되거나, 심지어 완전히 잘못된 정보로 구성되어 있다.이 현상은 단순한 기술적 부작용이 아니라,디지털 생태계 전체를 위협하는 새로운 사회적 문제로 부상했다.전문가들은 이런 현상을 ‘AI Slop’, 즉 ‘AI가 만든 저품질 콘텐츠의 범람’이라고 부른다.AI Slop은 인터넷의 신뢰 구조를 붕괴시키고 있다.검색엔진은 점점 더 많은 AI 생성 페이지를 색인하고,사용자는 진짜와 가짜를 구분하지 못한 채 피로감을 느낀다.정보의 홍수는 이제 정보의 부패로 바뀌었다.1. AI Slop의 탄생 배경AI Slop이라는 용어는 원래 오픈소스 커뮤니티에서 등장했다.“Slop”은 원래 동물의 사료 찌꺼기를 뜻하..

AI 데이터 빈곤국의 문제 — 기술 격차의 새로운 형태AI는 데이터를 먹고 자라는 존재다.인공지능이 얼마나 정확하고 똑똑하게 작동하느냐는얼마나 많은 양질의 데이터를 학습했는가에 달려 있다.그러나 이 단순한 원리가 전 세계적으로 새로운 불평등을 낳고 있다.데이터를 많이 가진 국가와 그렇지 못한 국가 간의 격차,즉 ‘데이터 빈곤국(Data-Poor Nations)’ 현상이 그것이다.2025년 현재, AI는 국가의 기술력뿐 아니라경제 성장률, 산업 혁신, 정책 효율성까지 결정하는 핵심 인프라가 되었다.문제는 전 세계 데이터의 80% 이상이소수의 선진국과 대형 기술 기업에 집중되어 있다는 점이다.AI 시대의 부는 더 이상 자본이나 석유가 아니라,데이터를 얼마나 확보했느냐로 나뉜다.1. 데이터가 권력이 된 시대데..

AI와 반도체 냉각 혁신 — 열이 지능을 결정한다AI 반도체 산업의 진짜 경쟁은 성능이 아니라 ‘열’이다.AI 모델이 커질수록 반도체는 더 많은 연산을 처리하고, 그만큼 엄청난 발열을 낸다.2025년 현재, 엔비디아 H200, 구글 TPU v5e, 그리고 한국의 HBM4 기반 AI 칩들이인공지능 혁신의 핵심으로 주목받고 있지만,이들 모두 공통적으로 부딪히는 한계가 있다.바로 냉각이다.AI의 연산 속도는 전력 효율과 온도 안정성에 의해 결정된다.칩이 과열되면 연산 정확도가 떨어지고, 서버가 멈추거나 수명이 급격히 단축된다.이 때문에 글로벌 AI 산업은 지금 **‘냉각 기술 혁신’**을 다음 성장 축으로 삼고 있다.열 관리야말로 인공지능 시대의 숨은 인프라 경쟁이다.1. AI 반도체의 발열 구조AI 반도체는..

1. AI 창작물의 법적 공백AI가 생성한 콘텐츠는 분명 창의적 결과를 만들어낸다.그러나 법적으로 그것을 ‘저작물’로 인정할 것인지는 여전히 논란이다.기존 저작권법은 인간의 창작 행위를 전제로 설계되어 있기 때문에,AI가 만든 이미지나 글에는 기본적으로 저작권 주체가 존재하지 않는다.AI는 학습 데이터로 과거의 인간 창작물을 이용하고,그 학습 결과로 새로운 조합을 만들어낸다.이 과정은 통계적 확률에 기반한 계산 행위이기 때문에‘창의성(Creativity)’을 인정할 수 있느냐가 핵심 쟁점이다.AI가 만든 결과물에 대한 소유권이 누구에게 귀속되는지 —AI 제작자, 사용자, 혹은 아무도 아닌지 —이 문제를 명확히 규정하지 못한 채, 각국은 판례로 해석을 이어가고 있다.2. 미국의 판례 — “AI는 저작자가 ..

AI 기술은 사이버보안의 최전선에서 혁신을 주도하고 있다.기업들은 인공지능을 이용해 악성코드 탐지, 침입 방지, 데이터 유출 차단 등수많은 보안 문제를 자동화하고 있다.하지만 아이러니하게도, AI를 이용한 방어 기술이 발전할수록AI를 악용한 공격 기술 또한 정교해지고 있다.이제 사이버 공간의 위협은 인간이 아닌 AI와 AI의 전쟁으로 변하고 있다. 1. AI 보안의 발전 — 공격보다 빠른 방어AI 보안 시스템은 방대한 네트워크 로그, 이메일 패턴, 사용자 행동 데이터를 학습해정상과 비정상을 실시간으로 구분한다.과거의 보안 시스템은 정해진 규칙에 따라 탐지했지만,AI는 새로운 유형의 공격을 스스로 인식하고 대응한다.대표적인 기술로는 행동 기반 탐지(Behavior-based Detection),딥러닝 ..

AI Doom Index — 인공지능 공포를 데이터로 읽다AI 기술이 인간의 능력을 빠르게 대체하면서이제 사회의 가장 큰 논쟁은 “AI가 인류의 위협인가, 도구인가”로 옮겨가고 있다.이 논쟁의 열기를 객관적으로 측정하기 위한 시도가 바로 AI Doom Index,즉 인공지능 공포 지수다.AI Doom Index는 단순한 여론조사가 아니라트위터(X), 뉴스, 논문, 투자 보고서, 구글 검색 데이터를 기반으로“AI와 공포(Doom)”라는 단어가 얼마나 함께 언급되는지를 추적해 만든 데이터 지표다.이 수치는 단순히 감정을 보여주는 것이 아니라,AI 기술 발전에 대한 사회적 수용도와 투자 심리를 간접적으로 드러낸다.1. AI Doom Index의 등장 배경AI Doom이라는 개념은 2023년 말부터OpenAI와..

AI 에너지 소비 문제 — 전력 인프라의 숨겨진 비용이건 2025~2026년 들어 가장 주목받는 산업 리스크 이슈 중 하나입니다.AI가 폭발적으로 발전할수록, 그 이면에는 엄청난 전력 소비와 탄소 배출이 따라오고 있습니다.AI를 움직이는 건 알고리즘이 아니라 전기라는 사실,이제 인공지능은 기술이 아닌 에너지 산업의 문제로 확장되고 있습니다. 1. AI가 전기를 집어삼키는 시대AI 모델의 학습에는 막대한 연산이 필요하다.ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral 같은 대형 언어모델(LLM)은수십억 개의 파라미터를 학습하기 위해 수천 대의 GPU 서버를 동시에 가동한다.이 과정에서 GPU 한 장이 소비하는 전력은 평균 700와트 이상,대형 데이터센터 단위로 환산하면 소형 도시 하나가 쓰는 ..