로보틱스와 AI 기술이 발전하면서, 인간과 자연스럽게 대화하는 로봇이 현실로 다가오고 있다.특히 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술이 로봇과 융합되면서, 인간과 소통하는 로봇의 성능이 크게 향상되고 있다.그렇다면, NLP 기반 AI 로봇은 어디까지 발전했을까?이 글에서는 ① NLP 기술과 로보틱스의 융합 ② 음성 인식 및 대화형 AI의 발전 ③ 인간과 소통하는 AI 로봇의 미래 전망에 대해 분석해 본다.1. NLP와 로보틱스의 융합, 왜 중요한가?1) NLP(자연어 처리)란?NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술을 의미합니다. 과거에는 단순한 문장 분석 수준이었지만, 최근에는 딥러닝 기반 NLP 모델이 등장하면서 인간 수준의 대화 능력을 갖춘 A..

AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 특정 작업에 최적화된 기존 AI(Narrow AI)와 달리 인간처럼 다양한 문제를 해결할 수 있는 지능을 목표로 한다. 하지만 AGI 개발에서 가장 큰 난제 중 하나는 자율성(Autonomy)이다.AI가 스스로 사고하고 판단하는 자율성을 가지려면,인간 수준의 학습 능력을 갖춰야 하고,의사결정 과정에서의 윤리적 판단이 필요하며,통제 불가능한 AI 행동을 방지하는 안전 메커니즘이 마련되어야 한다.그렇다면, AGI의 자율성 문제는 어떻게 해결될 수 있을까?이 글에서는 AGI의 자율성 개념, 기술적 난제, 해결 방안 및 미래 전망을 심층 분석해 본다.1. AGI에서 자율성이란 무엇인가?1) 자율성(Autonomy)의 정의자율성이..

AI 기반 자율주행 기술, 테슬라와 엔비디아의 경쟁자율주행 기술이 빠르게 발전하면서, 테슬라(Tesla)와 엔비디아(NVIDIA)는 이 분야에서 가장 주목받는 기업으로 자리 잡고 있다. 두 기업은 각기 다른 방식으로 완전 자율주행(Full Self-Driving, FSD) 기술을 개발하고 있으며, 이를 구현하기 위해 고성능 AI 반도체와 뉴럴 네트워크 기반 소프트웨어를 활용하고 있다.테슬라는 FSD(Full Self-Driving) 시스템을 통해 자체 AI 칩과 뉴럴 네트워크를 활용하여 차량 내부에서 AI 연산을 수행하는 방식을 채택하고 있다. 반면, 엔비디아는 DRIVE Orin 및 DRIVE Thor와 같은 자율주행 AI 플랫폼을 개발하여, 다양한 자동차 제조사들이 이를 활용할 수 있도록 하는 방식을..

AI와 슈퍼컴퓨터 경쟁, 테슬라와 엔비디아의 대결인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전하면서, 고성능 컴퓨팅 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 자율주행과 AI 모델 학습을 위해서는 엄청난 연산 능력을 갖춘 슈퍼컴퓨터가 필수적이다.현재 AI 기반 컴퓨팅 시장에서 가장 강력한 기업은 엔비디아(NVIDIA)입니다. 엔비디아는 고성능 GPU(Graphics Processing Unit)와 AI 서버를 통해 AI 연구소, 자율주행 기술 기업, 데이터센터 등에서 폭넓게 활용되고 있다.반면, 테슬라(Tesla)는 자체적인 AI 학습을 최적화하기 위해 독자적인 슈퍼컴퓨터 ‘도조(Dojo)’를 개발하고 있다. 테슬라는 기존에 엔비디아 GPU를 사용했지만, AI 학습 속도를 높이고 비용 효율성을 개선하기 위해 ..

팔란티어(Palantir)는 빅데이터 분석과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 정부 및 기업이 대규모 데이터를 효과적으로 관리하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기업이다. 팔란티어의 Gotham과 Foundry 플랫폼은 데이터 통합, 분석, 시각화 기능을 제공하며, 특히 온톨로지(Ontology) 기술을 적용하여 데이터 간의 관계를 의미적으로 연결하고 정교한 분석을 가능하게 한다. 온톨로지는 데이터를 체계적으로 구조화하는 기술로, 단순한 데이터 저장 방식에서 벗어나 데이터의 의미적 관계를 정의하고 자동화하는 개념이다. 팔란티어는 이 기술을 활용하여 방대한 데이터를 연결하고, 숨겨진 패턴을 탐색하며, 조직이 보다 정확하고 신속한 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 이 글에서는 팔란티..

최근 AI 업계에서 딥시크(DeepSeek) 논란이 뜨거운 이슈로 떠올랐다. 딥시크는 중국이 개발한 대형 언어 모델(LLM)로, 오픈 AI의 GPT 계열 모델과 비교할 만한 성능을 갖춘 AI로 평가받고 있다. 하지만 이 모델의 등장과 함께 기술 유출 우려와 AI 패권 경쟁 심화라는 새로운 변수가 등장하면서, 글로벌 빅테크 기업들은 AI 연구 개발(R&D) 및 데이터센터 인프라 투자를 더욱 확대하는 방향으로 대응하고 있다.그렇다면 구글, 마이크로소프트, 아마존, 메타와 같은 하이퍼스케일러(Big Tech)들은 왜 딥시크 논란 속에서도 AI 투자를 확대하고 있을까? 이를 ① 글로벌 AI 패권 경쟁 ② AI 비즈니스 확장 전략 ③ 반도체·데이터센터 인프라 경쟁에 대해 살펴본다.1. 글로벌 AI 패권 경쟁 : ..