AI 에이전트 - 인생은 여울여울

AI 인프라 경쟁의 다음 단계: 학습 칩보다 추론 칩이 더 중요해지는 이유

Google TPU 8t·8i 분화를 통해 AI 인프라 경쟁이 학습 칩 중심에서 추론 비용, latency, KV cache, 에이전트 실행 최적화로 이동하는 흐름을 분석합니다.

Claude Managed Agents의 dreaming을 계기로 AI 에이전트 경쟁이 프롬프트 작성에서 메모리 정리, 작업 회고, 검증 구조 설계로 이동하는 흐름을 분석합니다.

GPT-5.5 Instant, B2B Signals, ChatGPT 광고 확장을 통해 OpenAI가 개인 AI, 기업 업무 플랫폼, 광고 매체로 진화하는 흐름을 분석합니다.

Mistral Medium 3.5와 Vibe remote agents 발표를 통해 open-weight 모델과 self-hosted agent가 기업 AI 전략에서 중요한 이유를 비용·보안·데이터 통제 관점으로 정리합니다.

프롬프트 작성 중심에서 컨텍스트 설계, Agent Skills, MCP, 메모리, 검증 루프를 포함한 실행 하네스 설계로 이동하는 AI 에이전트 개발 흐름을 정리합니다.

MCP가 엔터프라이즈 환경에서 왜 토큰 비용과 지연 시간 문제로 확장되는지 Anthropic과 Cloudflare의 Code Mode 사례로 분석합니다

AWS·Google Cloud·Adobe의 2026년 발표를 통해 엔터프라이즈 AI 경쟁이 모델 API에서 Agent Runtime·Governance·Tooling 중심 플랫폼 경쟁으로 이동한 이유를 정리합니다