아마존 AI 데이터센터가 미국 최대 배출원이 될 수 있어요 — 텍사스 GW Ranch 7.65기가와트 전말
아마존이 텍사스 페코스 카운티에 짓는 AI 데이터센터 전용 발전소가 연 3,300만 톤의 이산화탄소 배출 허가를 받았어요. 지금 미국에서 가장 많이 뿜는 석탄 발전소의 두 배가 넘습니다. 가스터빈 35기, 7.65기가와트, 그리드에도 안 붙습니다. 숫자와 맥락을 정리했어요.
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클라우드플레어가 탭 없는 브라우저를 만들었어요 — AI 에이전트 전용 Kitesurf 완전 정리
클라우드플레어가 8월 7일 Kitesurf를 내놨어요. 사람이 아니라 AI 에이전트만 쓰라고 만든 브라우저입니다. 크로미움보다 CPU는 3.1~3.8배, 메모리는 4.7~7배 덜 쓰지만 작업 시간은 오히려 1.7~1.8배 느립니다. 그런데도 이득인 이유를 숫자와 구조로 풀어봤어요.
클로드 코드 /fast 와 ultracode 완전 정리 — 「/ultra」라는 명령어는 없습니다
「/ultra」라는 슬래시 명령어는 존재하지 않습니다. 실제로 있는 것은 /effort ultracode, 프롬프트 키워드 ultracode, 그리고 이름만 비슷한 /code-review ultra입니다. /fast 의 요금 구조와 동적 워크플로우의 상한·재개 규칙까지 공식 문서 기준으로 정리했습니다.
AI 기초 및 활용 30회: AI의 미래 — 그리고 30회를 마치며
AGI 논쟁의 양쪽 논리를 어느 편도 들지 않고 정리하고, 정렬 문제가 이미 관측되는 현상임을 짚습니다. 그리고 우리가 확실히 아는 것과 모르는 것을 나눈 뒤, 1회차의 질문으로 돌아가 30회를 마무리합니다.
AI 기초 및 활용 29회: AI와 사회 — 직업이 아니라 과업이 바뀝니다
일자리 변화에서 지금까지 실제로 관측된 것과 아직 모르는 것을 나누고, 교육의 평가가 먼저 무너진 이유를 짚습니다. 그리고 유럽·미국·한국의 규제가 서로 다른 방향으로 가는 것이 '무엇을 우선하느냐'의 차이임을 2026년 8월 기준으로 정리합니다.
AI 기초 및 활용 28회: AI 윤리 — 편향은 버그가 아니라 선택의 축적입니다
모델이 정확하게 배울수록 과거의 불공정을 정확하게 재현합니다. 편향이 생기는 세 지점과, 공정성 정의들을 동시에 만족할 수 없다는 수학적 사실, 그리고 자동화가 만드는 책임의 공백까지.
AI 기초 및 활용 27회: AI를 안전하게 쓰는 법 — 금지 목록이 아니라 신뢰의 눈금
무엇을 넣으면 안 되고 무엇을 확인해야 하며 어디까지 맡겨도 되는지, 개인정보 세 층과 검증 습관과 실행 기준으로 구체적인 선을 긋습니다. 그리고 의존이 개인의 자제력 문제만이 아닌 이유까지.
AI 기초 및 활용 26회: 업무와 창작의 AI — 검증되는 일이 먼저 바뀐다
왜 코딩이 가장 먼저 바뀌었는지를 '검증 가능성'으로 설명하고, 창작에서 AI가 잘하는 자리와 못하는 자리를 가릅니다. 그리고 로컬 AI와 클라우드 AI를 민감도와 반복성 두 축으로 나눠 쓰는 실전 구성까지.
AI 기초 및 활용 25회: 시각 접근성과 AI — 없앤 장벽과 새로 만든 장벽
AI는 침묵하던 이미지를 말하게 했지만 그것이 맞는지 확인할 수단은 주지 않았습니다. 화면 낭독기의 순차 접근이라는 근본 제약부터 저시력 작업 환경 구축 실전, 그리고 가장 도움이 필요한 사람이 가장 큰 위험을 지는 구조까지.
AI 기초 및 활용 24회: 일상 속 AI 활용 — 능력이 줄어드는 쓰임과 느는 쓰임
어디에 쓰면 확실히 이득이고 어디에 쓰면 손해인지를 원리로 판단하는 기준을 세웁니다. 초안·요약·번역·학습의 실전 루틴과, 능력이 줄어드느냐 느느냐를 가르는 '순서'의 문제까지.
AI 기초 및 활용 23회: AI 에이전트 — 말하는 존재에서 행동하는 존재로
도구를 쓰고 여러 단계를 스스로 밟는 AI의 구조를 설명하고, 성공률이 곱해져 급격히 떨어지는 이유와 프롬프트 주입이 실제 행동이 되는 위험, 그리고 권한·확인·기록이라는 세 겹 방어까지. 제4부의 마지막 회입니다.
AI 기초 및 활용 22회: 멀티모달 AI — 서로 다른 감각을 같은 좌표에 놓기
글과 이미지와 소리를 하나의 모델이 다루게 된 원리를 이미지 타일과 공통 표현 공간으로 설명하고, 카메라가 눈이 되는 일이 실제로 무엇을 바꿨는지, 그리고 볼 수 없는 사람이 그 답을 어떻게 검증할 수 있는지를 정직하게 다룹니다.