OPENSEED 사업계획서 & AI 연구소

NVIDIA 공급망 AI는 부품 배분을 데이터·모델·전문가가 함께 다듬습니다. 핵심은 자사 공급망을 첫 적용처로 공개한 점입니다.그렇다고 시스템이 사람 대신 모든 배분을 결정한다는 뜻은 아닙니다. Foundry·Ontology가 무엇을 연결하고, cuOpt와 Nemotron이 어디까지 돕고, 사람에게 어떤 판단이 남는지 나눠 보겠습니다.📌 30초 요약NVIDIA와 Palantir는 9월 10일 자사 공급망 운영을 시작점으로 한 협업을 발표했습니다.Foundry·Ontology는 자재·공급업체·생산능력·할당을 한 맥락으로 묶습니다.cuOpt는 제약을 고려해 자재 배분안과 시나리오를 계산합니다.Nemotron은 특정 업무의 추천을 돕지만 최종 결정은 전문가가 합니다.모델 성능 수치는 NVIDIA가 공개한 ..

AI 활용 2026. 10. 4. 08:56

모두의 창업 2기 지원금 200만원, 선발 뒤 먼저 해야 할 일모두의 창업 2기에서 현재 공식 플랫폼에 표시된 창업활동비는 200만 원이고, 1라운드 선발인원은 8,000명입니다. 다만 지원금을 받는 것 자체보다 중요한 것은 선발 뒤 무엇을 검증하고 그 결과를 어떻게 남길지 정하는 일입니다.이 글은 2026년 8월 28일 공식 플랫폼에 표시된 내용을 기준으로 정리했습니다. 세부 지급 조건과 일정은 공고 원문을 다시 확인해야 합니다.지원금 200만 원은 사업비 전체가 아니라 첫 실험비입니다아이디어 단계에서 받는 200만 원을 예창패나 초창패의 사업화 자금과 같은 방식으로 생각하면 안 됩니다. 예창패·초창패는 사업계획서와 협약, 집행·정산 절차가 연결된 사업이고, 모두의 창업 2기는 아이디어 신청과 단계별 ..

정부지원사업 2026. 10. 4. 08:55

RAG 답변에 정답 문장이 붙어 있으면 검증까지 끝났다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 표에서 숫자 하나를 찾았어도 열 제목이 빠지면 어느 제품의 값인지 알 수 없죠. 검색 결과의 답 일치와 답을 믿게 하는 근거 회수는 다른 문제입니다.그런데 실제로는 퍼플렉시티의 공식 자료도 이 둘을 나눠 평가합니다. 이 글은 문서 선택, 정답 회수, 근거 누락, 벡터 크기를 구분합니다. 공식 글의 본문·표·수식·그림 캡션을 읽고 문서 예시와 계산을 검산했으며, 모델을 실행한 실험은 아닙니다.📌 30초 요약맞는 답만 찾았다고 검증이 끝나지는 않습니다.Document·Answer·Evidence는 별도 지표입니다.표의 숫자는 헤더와 단위까지 회수해야 합니다.8:1은 두 설정의 벡터 바이트 비교입니다.한국어 효과와 API 가..

AI 활용 2026. 10. 3. 19:52

X에서 Replit 채팅 안에 대화형 차트가 들어왔다는 소식이 나왔습니다. 데이터를 넣고 질문하면 그림을 얻는 방식이지만, 보기 좋은 차트가 곧 정확한 분석이라는 뜻은 아닙니다. 업무 보고에 옮기기 전에 원자료와 결과가 맞는지부터 확인해야 합니다.그런데 실제로는 차트 생성과 데이터 검증이 별도 작업입니다. 공식 문서를 직접 읽고 공개된 6행 샘플을 따로 계산했습니다. 이 글은 채팅과 앱의 차이, 합계와 지역 변화, 단위·집계·축, 미확인 사용 조건을 나눠 봅니다.📌 30초 요약채팅 차트는 질문을 탐색하는 도구입니다.대시보드 게시는 별도 앱 제작 과정입니다.월 합계는 20,000·24,000·24,000달러입니다.합계가 같아도 지역별 변화는 다릅니다.실자료를 넣기 전 비용·개인정보 조건을 확인해야 합니다..

AI 활용 2026. 10. 3. 10:53

OpenAI는 작은 팀이 AI로 고객을 찾고 제품을 만들며 재무 업무까지 넓히는 사례를 공개했습니다. OpenAI의 새 보고서에 등장하는 400만 명과 3분의 2를 보면, 소기업의 업무 대부분이 이미 자동화됐다고 받아들이기 쉽습니다.그런데 실제로는 사용자 수, 출력 토큰 비중, 업무별 대화 비중이 서로 다른 지표입니다. 공식 기사와 11쪽짜리 원문을 대조해 숫자의 분모, 실제 사례의 확인 범위, 한국 독자가 적용할 조건을 나눠 보겠습니다. 이 글은 제품 사용 후기가 아니라 보고서 검증입니다.30초 요약400만 명은 전 세계 소기업 직원 중 해당 기간 OpenAI 도구를 쓴 사용자입니다.보고서의 소기업 범위는 직원 1~499명으로, 한국 소상공인 통계와 같지 않습니다.3분의 2는 에이전트형 출력 토큰 비중..

AI 활용 2026. 10. 2. 10:05

OpenAI가 2026년 9월 29일 DevDay에서 20개 이상의 업데이트를 발표했다.새 모델과 요금제도 나왔지만, 내 눈에 들어온 것은 AI에게 일을 맡기는 방식의 변화였다. 대화가 끝나도 작업을 이어가고, 회의와 문서, 팀 채팅과 코딩을 연결하는 기능들이 함께 발표됐다.먼저 주요 발표를 정리하고, 이번에 특히 관심 있게 읽은 dots의 신분과 권한 설계를 살펴보려 한다.1. 일반 사용자에게 먼저 닿는 발표부터관련 발표를 묶으면 다음 19개 항목으로 정리할 수 있다.1. dotsGPT-6 Astra 기반의 상시 AI 비서. 전용 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 갖고, 연결된 앱에서 작업을 이어간다. 대상 지역의 Pro·Business Premium·Enterprise부터 순차적으로 제공된다.2. GPT-..

AI 활용 2026. 9. 30. 23:18

Claude Opus 5를 쓰던 API 요청을 Opus 5.5로 바꿀 때, 모델 ID만 교체하면 모든 코드가 그대로 동작한다고 생각하기 쉽습니다. 그러나 thinking 옵션이나 tool 호출 방식이 이전 설정에 남아 있으면 API가 400 오류를 반환할 수 있습니다. X에서 darkzodchi(@zodchiii) 님The Claude Opus 5.5 Setup Guide: How to Get Maximum Quality for Minimum Cost (Exact Config Inside)x.com 이번 글은 X 설정 팁을 Anthropic 공식 문서와 대조합니다. 요청 파라미터, 응답 블록, 자체 평가를 먼저 확인하세요.📌 30초 요약모델 ID는 claude-opus-5-5입니다.thinking은 항..

AI 활용 2026. 9. 30. 00:11

AI effortClaude CodeOpus 5.5Fable 5.1GPT-6 Astra추론 강도토큰 절약AI 코딩X에 올라온 한 정리 글이 "Claude Fable 5.1도, Opus 5.5도, GPT-6 Astra도 effort(추론 강도)를 Max로 올린다고 항상 좋아지지는 않는다"고 주장했습니다. 이걸 이해하면 토큰도 제대로 아낄 수 있다는 이야기까지 붙어 있습니다.그런데 공식 문서와 근거로 인용된 Claude 글을 대조해 보면 맞는 부분과 조건이 붙는 부분이 갈립니다. Max가 손해인 작업도 있고, 오히려 Max가 결과를 가르는 작업도 있습니다. 이 글은 어떤 작업에서 effort가 효과를 내는지, 어떤 실패는 effort로 못 고치는지, 시간과 비용이 얼마나 차이 나는지, 상황별로 무엇을 고를지..

AI 활용 2026. 9. 29. 12:09