AI Wave 속 인사이트
-
에이전트 추론 인프라를 고를 때 GPU 이름보다 먼저 봐야 할 두 구간
NVIDIA Groq 3 LPX의 양산 발표는 에이전트용 추론이 하나의 속도 지표로 끝나지 않는다는 점을 보여 준다. 긴 맥락을 읽는 구간과 다음 토큰을 만드는 구간을 나눠 측정해야 하는 이유를 정리했다.
-
AI 에이전트가 읽을 수 있는 웹사이트는 어떻게 점검할까: is-agentic을 체크리스트로 쓰는 법
AI 에이전트가 웹사이트를 찾고, 읽고, 실제 작업에 쓸 수 있는지는 별도의 품질 문제다. is-agentic과 Ora의 공개 방법론을 바탕으로 점수 자체보다 발견성, 접근성, 구조, 검증 경로를 점검하는 방법을 정리했다.
-
AI 에이전트에 민감한 데이터를 맡기기 전, ‘학습 안 함’보다 먼저 확인할 보존 경로
OpenAI가 2026년 8월 19일 Zero Data Retention과 Private Safety Processing을 발표했다. 이 변화는 AI 도입의 데이터 질문을 ‘학습에 쓰는가’에서 ‘어떤 기능이 어디에 얼마나 남기는가’로 옮겨 놓는다.