구글

·AI/ML·

Ray, Ray Serve, TPU, Ray Data, Ray Train

구글에서 Ray의 고수준 라이브러리인 Serve, Data, Train이 TPU 슬라이스에서 AI 워크로드를 다루는 복잡성을 어떻게 줄이는지 다룹니다. Serve는 간단한 토폴로지 구성으로 대규모 다호스트 모델의 게인 스케줄링을 돕고, Data는 JAX 배치를 가속기에 직접 공급해 데이터 로딩 병목을 완화합니다. 마지막으로 JaxTrainer는 TPU 간 분산 학습의 크로스-슬라이스 조정, 체크포인트 관리, 장애 허용을 자동으로 안정적으로 수행합니다.

농심 NDS

·Architecture·

AWS, Git

농심 NDS는 AWS Kiro와 Notion을 활용한 바이브코딩 협업 및 관리 환경을 구축해 다수 개발자와 AI 에이전트가 공통 지침으로 협업합니다. Spec, Steering, Hooks로 구성된 AWS Kiro의 작동 원리와 Git의 재현성, Notion의 실시간 협업이 결합되어 일관된 기획 버전으로 작업이 진행됩니다. 자동 게이트와 승인이 필수이며, Notion과 Git의 조합으로 변경 이력 관리, 도메인 점유 및 진척 측정이 더욱 정확하게 가능해집니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

NVIDIA Isaac Sim, Gaussian Splatting, SMPL, AgiBot

슈퍼브에이아이의 로봇 학습 데이터 구축 프로젝트가 한국의 주거 현장 50곳에서 진행되며, 3D 공간 50개소와 5,000건의 행동, 10,000장의 객체 이미지를 확보했습니다. 주요 기술로 3D Gaussian Splatting과 SMPL 모델 기반 인간 모션, 4D 동작 캡처, NVIDIA Isaac Sim 시뮬레이션을 활용한 데이터 수집과 설계 전략이 포함됩니다. 이 데이터와 파생 기술은 로봇 학습의 현장 적용과 시뮬레이션 기반 개발 가속에 기여하며, 차후 상용화 로드맵에 발판이 될 것으로 보입니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Strategy, Hiring, Career, Industry Trends, Vision

에이아이트릭스의 바이탈케어(AITRICS-VC) 개발 사례를 통해 PO와 PM의 구체적 역할과 의료 AI 제품의 개발 프로세스를 체계적으로 살펴봅니다. VOC 수집과 분석, 백로그 관리, 일정·자원 배분 등 협업 흐름과 의사결정의 구조를 중심으로 유연한 소통의 중요성을 구체적으로 설명합니다. 향후 단기적으로 임상 의사결정 지원 강화와 환자 주기 데이터를 아우르는 플랫폼 확장을 모색하는 방향도 함께 다룹니다.

에이아이트릭스

·Else·

Event, Company Culture, Team Building, Experience

에이아트릭스의 나노트릭데이가 직원 간 협업과 창의적 참여를 촉진하는 문화 행사로서의 효과를 소개합니다. 다양한 활동과 자유로운 소통을 통해 팀워크와 직무 만족도 향상이라는 긍정적 흐름을 만든 사례로, 에이아트릭스의 나노트릭데이에 대한 경험을 공유합니다.

월급쟁이부자들

·Architecture·

Kotlin, GitHub, Slack, Spec Driven Development, FigJam

월급쟁이부자들이 한 달 만에 사내 태스크 매니저 Grayboard를 AI 에이전트와 스펙 드리븐 방식으로 대체한 경험을 공유합니다. 스펙을 단일 진실 소스로 삼아, 정책과 히스토리의 의도까지 문서에서 바로 읽고 테스트-코드 체인으로 구현하는 개발 프로세스를 설명합니다. 개발 속도와 품질을 함께 끌어올리려는 애자일 팀에 유용하며, AI 의존성 속에서도 사람의 검토가 남는 구조를 제시합니다.

AWS

·Architecture·

AWS, OpenAPI, DynamoDB, AWS Lambda, Amazon Connect

AWS가 제공하는 AICC Builder를 이용해 1시간 인터뷰로 Amazon Connect Customer AI Agent를 구성하고, 코드 작성 없이 PoC를 완성하는 방법을 소개합니다. AICC Builder는 Lambda, OpenAPI, AgentCore Gateway, AI Prompt, Contact Flow, FAQ/지식 베이스의 6개 에셋을 자동으로 생성하고, 9개 AI 에이전트의 협업으로 운영 가능한 AI 상담원을 구성합니다. 또한 디플로이 모드와 비즈니스 규칙 정의, 웹 검색 연동 등 PoC에서 바로 검증 가능한 흐름을 제공해 IT 조직의 도입 진입장벽을 낮춘다.

AWS

·DevOps·

Kubernetes, Docker, EKS, AWS Graviton, Multi Architecture

AWS가 EKS 비용 최적화를 위해 ARM64 Graviton 기반을 도입하는 방법과 멀티 아키텍처 이미지 활용 전략을 제시합니다. 멀티 아키텍처 이미지는 에뮬레이션(QEMU), 네이티브 빌드, 크로스 컴파일의 세 가지 방식으로 구성되어 비용 효율과 호환성을 확보합니다. 또한 Graviton 노드로의 점진적 전환과 카나리 트래픽 분배, 성능 지표 모니터링으로 안정적 전환과 롤백 전략을 지원합니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

Strategy

삼쩜삼 뉴스룸이 연 매출 1억 이하 사업자의 7월 부가세 신고 여부를 중심으로, 월간/연간 신고 주기 선택과 관련한 실무 가이드를 제시합니다. 본문은 매출 규모에 따른 신고 주기 판단, 매입세액 공제 계산 방식, 그리고 7월 신고 시 유의해야 할 구체적 절차와 확인 항목을 다룹니다. 독자들이 실무에 바로 적용할 수 있는 판단 기준과 체크리스트를 통해, 신고 시점과 필요 서류 준비 같은 실무적 포인트를 확인할 수 있습니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

AI, Cloud, Data, ML, DL

슈퍼브에이아이의 이번 글은 엔비디아의 '컴퓨트가 곧 데이터' 선언과 함께 데이터 중심 AI 패러다임의 현황과 향후 방향을 정리합니다. Cosmos Curator, Cosmos Transfer, Cosmos Reason Evaluator 등 데이터 준비와 검증 도구와 Physical AI Data Factory Blueprint를 중심으로 아키텍처 설계와 워크플로우를 설명합니다. 이 구성은 2025년에서 2026년 사이 GPU 중심 AI 시스템 구현에 실무적 가이드를 제공하고, 데이터 준비의 체계화와 성능·신뢰성 향상을 기대하게 합니다.