트렌드 경제노트

몇 해 전, 서버 증설 작업을 진행하던 현장에서 예상치 못한 문제가 터졌습니다. 장비 자체는 멀쩡했는데, 건물 전력 용량이 부족해서 시스템 전체가 멈춰버린 겁니다. 그때 처음으로 실감했습니다. 기술보다 그 기술을 받쳐주는 '기반'이 먼저라는 것을. 최근 정부가 발표한 미래성장동력 7대 SEED 보고회를 접하면서, 그 경험이 다시 떠올랐습니다. AI 시대의 진짜 승부처는 알고리즘이나 모델 성능이 아니라, 전력망과 창업 생태계라는 두 축에 있다는 이야기입니다.전력망이 흔들리면 AI도 멈춘다AI 데이터센터 한 곳이 소비하는 전력량은 어마어마합니다. 소규모 도시 하나가 쓰는 전기를 단일 시설이 잡아먹는 구조인데, 문제는 이 수요가 앞으로 더 빠르게 늘어난다는 점입니다. 반도체 팹, 로봇 공장, AI 연산 클러스..

안녕하세요! 샤니 블로거입니다.KBS 채널을 통해 본 이건 예상 밖이었습니다. 제가 사업장에 AI 에이전트를 처음 붙였을 때, 범용 LLM(대규모 언어 모델)을 그냥 끌어다 쓰면 다 될 줄 알았습니다. 그런데 토큰 비용 청구서를 보고 나서야 '이게 전략 없이 쓰면 그냥 돈 먹는 기계구나'라는 걸 뼈저리게 깨달았습니다. 미국과 중국이 AI 패권을 두고 전혀 다른 방식으로 경쟁하는 지금, 한국이 어떤 틈새를 파고들어야 하는지 — 이론이 아니라 현장에서 직접 부딪히면서 얻은 생각을 정리해봤습니다.산업 지능 : 공장이 솔루션 공장으로 바뀌는 순간미국은 막대한 자본을 쏟아부어최고 품질의 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)을 개발하는 전략을 택하고 있습니다.여기서 LLM이란? 방대한 ..