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  • 개방형 AI, 성능 넘어 배포 편의성으로 승부 건다(Open AI Shifts the Battleground: Winning Through Ease of Deployment, Not Just Performance)

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  • AI 모델보다 중요한 AI 준비 데이터, 왜 정리된 데이터가 핵심일까?(AI-Ready Data Matters More Than AI Models: Why Well-Organized Data Is the Real Key)

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  • 웹이 AI 런타임 시대: 브라우저가 앱 대신 모델을 품는 혁신(The Web as an AI Runtime: A Revolution in Which the Browser Hosts Models Instead of Apps)

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    웹이 단순한 정보 전달을 넘어 AI 모델을 직접 실행하는 ‘AI 런타임’으로 진화하고 있습니다. 앱 설치 없이 브라우저에서 바로 AI를 활용하는 미래, 그 가능성과 전망을 살펴봅니다.

  • 멀티모달 AI, 데이터 병목 현상과 합성 확장: 차세대 AI 경쟁의 핵심(Multimodal AI, Data Bottlenecks, and Synthetic Expansion: The Core of Next-Generation AI Competition)

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  • 인코더-디코더 모델: 생성형 AI 시대, 재조명되는 AI 핵심 구조(Encoder-Decoder Models: A Core AI Architecture Reappraised in the Era of Generative AI)

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  • 안전 보조 모델 확대: 생성보다 필터링이 중요해지는 이유(The Expansion of Safety Auxiliary Models: Why Filtering Is Becoming More Important Than Generation)

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  • 의료 특화 오픈모델: 범용 AI 넘어 도메인형 AI 시대 열다(Medical Specialized Open Models: Ushering in the Era of Domain-Specific AI Beyond General-Purpose AI)

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  • 클라우드 없이 AI? 온디바이스 AI, 어디까지 왔나?(AI Without the Cloud? How Far Has On-Device AI Come?)

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  • 대형 모델보다 작은 모델이 강한 순간: SLM의 실무적 이점소형 언어 모델(When Smaller Models Beat Bigger Ones: The Practical Advantages of SLMs)

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  • A2A 프로토콜: 차세대 API? 에이전트 대화 시대의 서막(A2A Protocol: Next-Generation API? The Dawn of the Agent Conversation Era)

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  • MCP 이후 AI 생태계: 연결 규격이 모델보다 중요한 이유(Before MCP: The Era of the Model-Centric AI Ecosystem)

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