Month: 5월 2026

앤트로픽, 딥시크의 AI 가격 인하가 한국 기업의 비용 절감으로 직결되지 않는 이유를 분석합니다. 한국어 토큰 팽창

Merck와 Remote 사례로 본 AI 에이전트 도입의 실질적 성과와 데이터 보안 리스크 분석. 인프라 우선 전략과 서드파티 리

AI 벤치마크 점수와 실무 성능의 괴리를 분석합니다. 지표 왜곡 현상인 ‘게이밍’ 리스크와 사용자 거부감, 보안 위협

AI 에이전트를 통한 인건비 절감이 실질적으로는 인프라 비용과 기술 부채로 전이되는 과정을 분석합니다. TCO 관점에

AI 에이전트의 자율성 증대로 인한 시스템 연쇄 실패와 보안 리스크를 경고합니다. 기존 보안 체계를 위협하는 AI의

AI 고도화가 직면한 에너지 인프라의 물리적 한계와 시각 데이터를 통한 보안 역공학 리스크를 분석합니다. xAI의 전

구글 I/O 2026에서 공개된 제미나이 스파크와 3.5 플래시의 자율형 에이전트가 가져올 보안 리스크를 분석합니다. 데이

AI 개발 도구화로 CAPEX는 줄었으나 보안 및 거버넌스 비용인 OPEX가 급증하고 있습니다. Anthropic의 Stainless 인수와 AI 공

AI 하드웨어 시장의 팽창과 IQ 지표 상승 뒤에 숨겨진 에이전트 통제 불능 및 보안 리스크를 분석합니다. 실무 조직을

Anthropic이 기업용 AI 시장에서 OpenAI를 추월했습니다. 에이전트 SDK 중심의 개방성과 비용 관리 전략, 그리고 LLM의 ‘조용

AI 에이전트의 직접 코드 실행으로 발생하는 ‘혼동된 대리인’ 리스크와 악성 패키지를 통한 공급망 오염 등 새로운 보

에이전트 중심 AI 도입 시 모델 성능보다 비인간 신원(NHI) 폭증에 따른 IAM 병목 현상과 거버넌스 비용 상승이 기업의