What's New in AI
AI 제품과 흐름을 출처, 조건, 한계 중심으로 정리합니다.
결제하거나 도입하기 전에 확인할 이야기.
무료 웹 도구
전체 보기최근 업데이트
25개의 글더 많은 글
CES 2026 온디바이스 AI: NPU 숫자보다 중요한 제품 선택 기준
CES 2026에서 실제 발표된 Intel·AMD·Qualcomm AI PC 칩을 확인하고, NPU TOPS와 로컬 AI 기능을 과장 없이 비교하는 방법을 정리합니다.
ChatGPT Go와 광고: 2026년 요금제·광고 정책 팩트체크
ChatGPT Go의 현재 기능과 가격 기준, 미국에서 진행 중인 ChatGPT 광고 테스트의 범위·개인정보 설정을 OpenAI 공식 자료로 정리합니다.
코딩은 AI가, 인간은 설계를: 2026년 에이전틱 개발 워크플로
Cursor와 Windsurf·Devin Desktop의 현재 에이전트 기능, MCP의 실제 역할과 위험을 짚고 테스트와 diff로 재현 가능한 AI 개발 워크플로를 설계합니다.
2026 AI TTS 가이드: 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 방법
ElevenLabs, OpenAI, Google Cloud, Azure의 최신 TTS 모델과 API, 가격 단위, 음성 복제·AI 음성 고지 기준을 한국어 제작 관점에서 비교합니다.
Claude Code가 구글의 1년 작업을 1시간에 재현했나? 분산 에이전트 사례 팩트체크
구글 엔지니어 Jaana Dogan의 원문과 Anthropic·Google 공식 문서를 바탕으로 Claude Code 분산 에이전트 사례의 확인된 사실, 과장된 해석, 실무 도입 기준을 구분한다.
DeepSeek R1 vs OpenAI o3: 추론 모델 비교와 벤치마크 함정
DeepSeek R1과 OpenAI o3의 학습 방식, 공개 범위, 공식 벤치마크 조건을 다시 검증하고 실제 도입 기준을 정리한다.
Gemini 3 Flash Dynamic Thinking: 현재 모델명·수명 주기·벤치마크 정리
Gemini 3 Flash의 Dynamic Thinking, 공식 벤치마크와 가격을 다시 확인하고, 현재 안정판 Gemini 3.6 Flash로 옮길지 판단하는 실전 가이드입니다.
Gemini 실무 활용 가이드: 구글 AI 활용법 (2026년판)
Gemini의 채팅, 파일 분석, Deep Research, Canvas, Gems를 업무에 맞게 고르고 결과를 검증하는 실전 워크플로를 정리합니다.
GPT-5.2와 OpenAI의 Code Red 대응: AI 경쟁 구도 분석
OpenAI Code Red 보도와 GPT-5.2 출시의 관계를 검증하고, 공식 사양·가격·벤치마크와 현재 모델 상태를 바탕으로 도입 판단 기준을 정리한다
Claude Cowork 사용법: 지원 플랜·기기·권한과 실전 업무 위임 가이드
Claude Cowork의 2026년 7월 기준 지원 플랜과 기기, 로컬 파일·브라우저·computer use의 차이, 안전한 첫 작업 방법과 실전 프롬프트를 정리합니다.
GPT-5.6 출시: Sol·Terra·Luna와 ultra, 무엇이 달라졌나
OpenAI GPT-5.6의 Sol·Terra·Luna 모델 구분, ChatGPT·Codex·API 제공 범위, 토큰 가격, max·ultra 차이와 공개 직후 보안 사고까지 공식 자료로 확인했습니다.
Kling AI 3.0 사용 가이드: 모델 선택, 크레딧, 한국어 프롬프트
Kuaishou와 Kling 공식 자료로 Video 3.0·3.0 Omni·네이티브 4K의 차이, 크레딧 비용, 한국어 영상 제작 순서와 상업 이용 주의점을 정리합니다.
Nano Banana Pro 가이드: 구글 AI 이미지 생성기 활용법 (2026년판)
Nano Banana Pro와 Nano Banana 2의 최신 모델명, 선택 기준, 공식 프롬프트 작성법, Gemini 앱과 API 사용법 및 비용을 정리한 2026년 실전 가이드입니다.
챗봇 이후의 에이전틱 워크플로우 구현 가이드: LangGraph·AutoGen·평가
에이전트의 상태, 도구 권한, 종료 조건, 사람 승인, 평가 데이터셋을 먼저 설계하고 LangGraph와 AutoGen 중 알맞은 구현 방식을 고르는 실전 가이드입니다.
모바일 온디바이스 AI 최적화: Android·iOS에서 7B 모델을 다루는 현실적인 기준
스마트폰에서 7B LLM을 실행할 때 필요한 메모리 계산, 4비트 양자화, Android LiteRT와 Apple Core AI·Core ML, Qualcomm 실기기 프로파일링 기준을 정리합니다.
Perplexity AI 활용 가이드: 검색보다 중요한 출처 검증법 (2026년판)
Perplexity의 Search, Pro Search, Research, Projects와 최신 요금제를 비교하고, 인용 링크가 실제 주장을 뒷받침하는지 검증하는 방법을 정리합니다.
피지컬 AI 동향: 2026년, 코드가 현실 시스템으로 확장되다
2026년 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 현주소를 Google DeepMind, BMW·Figure, Boston Dynamics, Tesla, NVIDIA의 1차 자료로 점검하고 데모와 생산 증거를 구분한다.
AI로 유튜브 숏츠 자동화하는 법: 2026년 도구·수익화 정책 가이드
Veo 3.1, Runway Gen-4.5와 YouTube AI 도구로 숏츠 제작을 보조하는 방법을 정리하고, Sora 종료와 최신 수익화·AI 공개 정책, 사람 중심 품질 게이트를 설명합니다.
OpenClaw(구 Moltbot) 가이드: 설치 전 알아야 할 프라이버시와 보안
OpenClaw의 공식 저장소와 문서를 기준으로 프로젝트 정체성, Node.js 설치법, 데이터가 이동하는 경로, 샌드박스와 메신저 보안 설정을 검증했습니다.
n8n + AI 업무 자동화 가이드: 안전하게 만드는 첫 워크플로
n8n에 AI 모델을 연결해 이메일 분류 워크플로를 재현하는 방법과 API 키, 실행 기록, 사람 승인까지 다루는 2026 실전 가이드.
프롬프트 엔지니어링은 끝났나? 결정론적·에이전틱·HITL 워크플로 설계
프롬프트만 다듬는 단계를 넘어, 결정론적 자동화와 AI 에이전트, 휴먼 인 더 루프를 언제 선택하고 어떻게 조합할지 공식 자료를 바탕으로 설명합니다.
Google Antigravity 2.0 활용 가이드: 검증 가능한 5가지 엔지니어링 전략
Google Antigravity 2.0의 Project, Rules, Planning, 권한, 서브에이전트와 Artifacts를 조합해 안전하고 검증 가능한 AI 코딩 워크플로를 만드는 방법을 설명합니다.