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ChatGPT는 거들 뿐 — AI는 이미 차·공장·창고 안에 박혀 있습니다 (2026 현장 르포)

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ChatGPT는 거들 뿐 — AI는 이미 차·공장·창고 안에 박혀 있습니다 AI 얘기를 들으면 우리 머릿속에는 보통 ChatGPT 화면이 떠오릅니다. 그런데 정작 가장 먼저, 가장 깊게 자리 잡은 AI는 클라우드가 아니라 자동차 운전석, 공장 천장, 창고 선반 안에 박혀 있어요. 테슬라가 외부 자극을 0.3초 만에 처리하고, 아마존 창고에선 로봇 75만 대가 배송 4건 중 3건을 만집니다. 같은 시점에 아우디 도장 라인은 사람보다 먼저 결함을 잡아내고 있어요. 이 글에서는 2026년 현재 '진짜 현장에 들어간 AI'의 모습을 사례별로 정리해 보겠습니다. 0.3초, 테슬라 FSD v14.3이 보여주는 차량 안 AI 2026년 4월 테슬라가 공개한 자율주행 소프트웨어 FSD v14.3 의 핵심 숫자는 두 개예요. 차량이 주변 상황을 인지·판단·반응하는 속도가 이전 버전보다 약 20% 빨라졌고 , 인지에서 행동까지 걸리는 시간이 0.3초 수준에 들어왔습니다. 사람의 평균 반응 시간(0.5~0.7초)보다 분명히 빠릅니다. 중요한 건 이 모든 처리가 차량 안 AI 컴퓨터에서 직접 이뤄진다 는 점이에요. 데이터를 클라우드로 보내고 답을 기다릴 시간이 없으니까요. 테슬라는 이번 버전에서 모델 컴파일 방식을 MLIR로 전면 바꾼 것으로 알려졌고, 그게 속도 향상의 큰 축입니다. 다만 구형 하드웨어(HW3) 차량은 v14.3 본체를 못 받고 별도 'FSD V14 Lite'를 2026년 2분기에 받게 됩니다. 같은 브랜드 안에서도 하드웨어가 능력을 가르는 시대가 됐다는 뜻이에요. 아우디·현대 공장은 사람보다 먼저 결함을 잡습니다 자동차를 '만드는' 쪽으로 가도 그림이 비슷해요. 아우디는 독일 넥카르술름 공장에 'ProcessGuardAI' 라는 플랫폼을 깔고, 도장 공정을 실시간으로 모니터링합니다. 전처리 약품 투입량 최적화와 전착도장 이상...

AI API 쓰려는데 모델이 너무 많다? — T2I, I2I, TTS, T2V까지 한 번에 정리

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도입 허깅페이스에 올라온 텍스트-이미지 모델 수가 9만 개를 넘었습니다. TTS 모델, 영상 생성 모델까지 합치면 그야말로 모델의 바다죠. 그런데 막상 "AI 기능 하나 붙여보자" 하면 무엇부터 봐야 할지 막막해지실 거예요. 텍스트로 그림 그리기, 사진 한 장 주고 다른 그림 만들기, 같은 캐릭터 유지하기, 글을 음성으로 바꾸기, 짧은 영상 만들기. 이게 다 다른 모델이거든요. 그래서 오늘은 한 발짝 떨어져서 정리해 봅니다. 모델은 도대체 몇 가지 카테고리로 나뉘고, 각 카테고리에서 무엇을 골라야 하는지요. 핵심 내용 요약 생성 AI 모델은 크게 입력과 출력의 조합으로 분류합니다. 텍스트→이미지(T2I), 이미지→이미지(I2I), 참조 이미지+텍스트(in-context), 텍스트→음성(TTS), 텍스트→영상(T2V), 이미지→영상(I2V) 같은 식이죠. 같은 "이미지 생성"이라도 처음부터 그리는 것과 기존 그림을 수정하는 것, 그리고 캐릭터를 유지하면서 새 장면을 만드는 것은 전혀 다른 모델 카테고리입니다. 그리고 각 카테고리 안에서도 GPT Image, FLUX, Gemini, Imagen, Ideogram, Stable Diffusion 등 특기가 다른 모델이 경쟁합니다. API를 쓸 때는 "어떤 입출력이 필요한지"를 먼저 정해야 모델 선택이 쉬워져요. 쉽게 풀어 설명 예를 들어볼까요. 유튜브 채널에 캐릭터를 등장시킨다고 해보겠습니다. 작업은 보통 이렇게 흘러갑니다. 1) 캐릭터 첫 컷 만들기 — Text-to-Image (T2I). "분홍색 후드 입은 20대 여성, 카페 창가, 일러스트 스타일" 같은 텍스트만으로 처음부터 이미지를 만드는 모델입니다. OpenAI의 GPT Image 2, Black Forest Labs의 FLUX 2 Pro, 구글 Imagen 4, Ideogram v3 같은 모델이 여기에 속하죠. 텍스트가 많이 들어가는...