LLM부터 환각까지, 흔히 사용되는 AI 용어에 대한 쉬운 안내
(techcrunch.com)TechCrunchLLM/모델
이 기사는 AI 산업의 복잡한 기술적 용어를 명확히 이해하기 위한 핵심 용어 사전(AGI, AI 에이전트, Chain of Thought, Compute, Deep Learning)을 제공합니다. 급변하는 AI 기술 트렌드 속에서 전문가들이 사용하는 주요 개념의 정의와 차이점을 정리하고 있습니다.
핵심 포인트
- 1AGI(인공 일반 지능)는 인간의 경제적 가치를 능가하거나 인지적 작업을 인간 수준으로 수행하는 모호하지만 궁극적인 목표임
- 2AI 에이전트는 단순 챗봇을 넘어 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 도구로 진화 중
- 3Chain of Thought(CoT)는 문제를 단계별로 분해하여 논리적 추론과 결과의 정확도를 높이는 핵심 기술임
- 4Compute는 AI 모델의 학습과 배포를 위한 GPU, TPU 등 필수적인 연산 자원을 의미함
- 5Deep Learning은 다층 신경망을 통해 데이터에서 스스로 특징을 학습하는 기술로, 방대한 데이터와 연산력을 요구함
공공지능 분석
왜 중요한가
AI 기술이 단순한 유행을 넘어 실질적인 비즈니스 모델로 전환되는 시점에서, 기술적 용어의 정확한 이해는 제품 전략 수기 및 투자 유치를 위한 필수 역량입니다. 용어의 미묘한 차이를 아는 것이 기술적 실체를 파악하는 첫걸음입니다.
배경과 맥락
현재 AI 산업은 단순한 텍러 생성(LLM)을 넘어, 스스로 사고하는 추론(Chain of Thought)과 자율적으로 행동하는 에이전트(AI Agent)로 진화하고 있습니다. 이러한 진화는 막대한 연산 자원(Compute)과 고도화된 딥러닝 기술을 기반으로 이루어지고 있습니다.
업계 영향
AI 에이전트의 등장은 기존의 '채팅형 UI'를 '자율 실행형 워크플로우'로 변화시키며, 이는 소프트웨어 산업의 패러다임을 바꿀 것입니다. 또한, 모델의 추론 능력을 높이는 기술은 코딩, 법률, 금융 등 고도의 논리력이 필요한 산업의 자동화 속도를 가속화할 것입니다.
한국 시장 시사점
글로벌 빅테크가 인프라(Compute)와 거대 모델(AGI) 경쟁을 벌이는 상황에서, 한국 스타트업은 특정 도메인에 특화된 'AI 에이전트'와 '추론 최적화' 전략에 집중해야 합니다. 모델 자체를 만들기보다, Chain of Thought를 활용해 복잡한 업무를 수행하는 버티컬 솔루션을 구축하는 것이 승산이 있습니다.
큐레이터 의견
AI 에이전트와 Chain of Thought(CoT)의 부상은 스타트업 창업자들에게 거대한 기회의 창을 열어주고 있습니다. 과거의 AI 서비스가 단순히 질문에 답하는 '정보 제공자'였다면, 이제는 사용자를 대신해 예약을 하고 코드를 수정하는 '대리인'으로 진화하고 있습니다. 이는 단순한 기능 추가가 아니라, 기존의 SaaS(Software as a Service) 모델을 AAS(Agent as a Service) 모델로 재정의할 수 있는 강력한 동력입니다.
하지만 주의해야 할 점은 'Compute'와 'Deep Learning'에 필요한 막대한 자원 격차입니다. 인프라 경쟁은 빅테크의 영역임을 인정하고, 창업자들은 모델의 크기보다는 '어떻게 논리적 단계(CoT)를 설계하여 특정 산업의 문제를 해결할 것인가'에 집중해야 합니다. 즉, 모델의 성능을 활용해 복잡한 워크플로우를 자동화하는 '에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)' 설계 능력이 미래 스타트업의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.
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