거대 AI 컨텍스트 경쟁: 클수록 좋을까?
토큰 용량 확장이 AI 추론 능력 향상으로 이어질까? 기술적, 경제적 trade-off, 벤치마킹 어려움, 기업 워크플로우 변화를 분석합니다.
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Gemini 2.5 Pro로 YouTube 잠재력 활용
Gemini 2.5 Pro는 YouTube 동영상 자막 및 번역을 통해 접근성을 높입니다. 정확한 정보를 제공하고, 콘텐츠 재활용을 가능하게 하며, 언어 학습을 지원합니다. 잠재력, 한계 및 활용 방법을 살펴봅니다.
에이전트 세계의 A2A 및 MCP 프로토콜 해독
A2A와 MCP는 AI 에이전트 간의 원활한 통신 및 협업을 위한 새로운 프로토콜입니다. 이들은 에이전트가 데이터를 공유하고 외부 도구에 액세스하는 방식을 표준화하여 AI 생태계를 발전시킵니다.
Google의 MCP 대안: Agent2Agent 프로토콜
Google이 AI 에이전트의 상호 운용성을 위한 Agent2Agent 프로토콜을 공개했습니다. 이 오픈 소스 이니셔티브는 다양한 플랫폼에서 안전하고 원활한 AI 에이전트 협업을 가능하게 합니다.
협업형 AI 시대 개막: Google A2A 프로토콜 분석
Google의 Agent2Agent (A2A) 프로토콜은 다양한 AI 에이전트 간의 협업과 상호 운용성을 가능하게 합니다. 이 프로토콜은 AI 에이전트가 복잡한 문제를 해결하기 위해 함께 작동하는 미래를 제시합니다.
Google Cloud Next: Gemini 2.5, AI 에이전트 집중 조명
Google Cloud Next에서 Gemini 2.5 Flash, 새로운 Workspace 도구, 에이전트 AI 발표. AI 혁신에 대한 Google의 의지를 보여주며 사용자 및 기업에 AI 역량 강화.
구글 제미니 2.5 프로, 안전 보고서 미비 논란
구글 제미니 2.5 프로 AI 모델의 안전 보고서 누락이 투명성 및 책임 있는 AI 개발 약속 위반 논란을 일으켰습니다. 전문가들은 구글을 포함한 주요 AI 연구소들이 AI 모델의 위험성에 대한 공개 약속을 철회하는 것인지 의문을 제기하고 있습니다.
Google Ironwood TPU: AI 컴퓨팅 도약
Google의 Ironwood TPU는 AI 추론 능력을 획기적으로 향상시키는 차세대 AI 가속기입니다. 대규모 배포에서 세계 최고 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 뛰어난 성능을 제공하며, AI 에이전트 협업을 위한 새로운 시대를 열 것입니다.
구글 Ironwood TPU: AI 컴퓨팅 도약
구글의 7세대 TPU Ironwood는 AI 추론에 최적화되어 놀라운 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 9,216개 칩으로 구성된 Ironwood 포드는 42.5 exaflops의 AI 컴퓨팅 능력을 자랑하며, 이는 현재 최고 슈퍼컴퓨터의 24배를 능가합니다.
다가오는 질문: Google의 활성화 구문 딜레마
Google이 Google Assistant를 Gemini로 대체하면서 활성화 구문('Hey, Google' 유지 또는 'Hey, Gemini' 변경)에 대한 명확한 지침 부재로 사용자 혼란이 가중되고 있습니다. 이 불확실성은 중요한 전환기에 불필요한 마찰을 일으키고 있습니다.