지난 한국 웹 30주년 기념 세미나에서 지난 10년간 클라우드와 생성형 AI가 웹 서비스 기술 변화에 미치는 영향에 대해 발표하였습니다. 클라우드 환경에서 프론트엔드와 백엔드의 진화를 통해 변화하는 웹 개발 환경을 살펴보면서, 클라우드와 오픈 소스 생태계의 변화, 기계 학습의 눈부신 발전 덕분에 생성형 AI가 어떻게 웹의 미래를 더욱 흥미롭게 만드는지 살펴보았습니다. 발표 녹화 영상과 함께 Lilys AI의 도움을 받은 요약문도 살펴 보시죠. 웹 프론트엔드 기술 변화 최근 10년 동안 웹 프론트엔드는 주로 자바스크립트 생태계로 발전하였고, 리액트와 타입스크립트의 도입으로 생산성이 높아지면서, 백엔드와 비슷하게 웹 개발 방식이 변화하고 있으며, 백엔드와 프론트엔드의 경계가 모호해졌습니다. 패키징 기술이 발전하면서 웹팩과 파..

올해 생성형 AI 기술 및 시장을 조망하기 위해 2024년말에 나온 몇 가지 좋은 자료를 요약해 보고자 합니다. 우선 허진호 대표님이 작성해 주신 State of AI Opportunities — 2025년을 맞으며 (2024년 12월)를 비롯해서, Menlo Ventures의 2024: The State of Generative AI in the Enterprise (2024년 11월), 그리고 LangChain의 State of AI 2024 Report (2024년 12월)를 기반으로 몇 가지 생성형 AI 문서 요약 서비스를 활용했습니다. 생성형 AI 시장의 변화와 트렌드 최신 대규모 언어 모델(The state of art, SOTA LLM)의 발전이 정체되고 있으며, 올해 GPT-5와 같은 성능을 가진 모델이 발표될 가능성은 낮아 보입니다. 대신, 데이터 학습 규모에 대한 제약으로 인해, 대규모 모놀리식 모델보다는 상대적으로 작은 규모의 모델에 더 많은 학습 데이터를 투입하고, 전체 시스템 구조를 확장하는 방식이 다음 단..

제가 연말에 늘 기대하는 것은 Amazon의 CTO인 Werner Vogels 박사님이 AWS re:Invent 2024에서 하는 마지막 기조 연설입니다. 여기서는 그의 가장 통찰력 있는 멋진 스토리를 들을 수 있는데요. 올해도 예외는 아니었고, “아키텍처 단순함”, 즉 Simplexity를 위한 6가지 배운점을 AWS 서비스를 예로 들어 공유해주셨습니다. 1. 요구 사항으로서 진화 가능성 아마 오늘 설계하는 아키텍처는 내년에도 똑같지 않을 것입니다. 아키텍처의 진화 및 유지 관리 가능성은 서로 혼동해서는 안 됩니다. 하나는 시간이 지남에 따라 복잡성을 처리하기 위한 장기 전략이고 다른 하나는 단기적으로 시스템이 제대로 작동하도록 하는 것입니다. 예를 들어, Amazon S3는 네트워크(Nitro)와 스토리지가 서로 고정되지 않고 시간이 지남에 따라 진화할 수 있을 만큼 모듈식으로 만들어..

올해는 기념해야 할 것들이 많은 해인 것 같네요. AWS 입사 및 AWS Lambda 출시 10주년 우선 지난 11월 1일이 AWS 입사 10주년이었습니다. 마침 AWS CommunityDay 행사 뒷풀이에서 AWS 강의실 상운님을 비롯해 AWSKRUG 리더분들에게 깜짝 축하를 받았습니다. 축하해 주신 모든 분들께 감사드리고, 늘 첫날(Day 1)의 초심으로 앞으로도 함께 성장해 나갔으면 합니다. 마찬가지로, 올해는 서버리스 컴퓨팅의 개척자, AWS Lambda 출시 10주년이 되었네요! 제가 입사해서 처음 AWS re:Invent를 참여했을 때, 출시된 서비스로 매우 놀라웠던 기억이 있습니다. Amazon CTO이신 Werner Vogels 박사님은 AWS Lambda의 PRFAQ 문서를 공유해주셨습니다. Amazon의 PRFAQ 문화는 유명하지만, 이렇게 전문이 공개되기는 처음입니다. 관심 있는 분들은 꼭 읽어보시길! Mozilla Firefox 출시 20주년 11월..

지난 주에 어떤 분께서 제 개인 소셜 미디어 채널에 올리는 내용이 재직하고 있는 회사와 관련하여 상업 광고와 구별이 가지 않는다는 조언을 주셨습니다. 20여년간 개인 블로그나 소셜 미디어 채널에서 제 나름대로 원칙에 따라 제가 직접 만든 오리지널 콘텐츠를 정보 공유나 기술 교육의 목적으로 게시하고 있지만, 어떤 분들에게는 그렇게 느껴지셨을 수도 있을 것 같습니다. 그래서, 앞으로는 지속 가능한 소셜 미디어 사용법에 따라 회사와 관련된 정보를 공유할 때는 그 목적을 분명히 하고 올리도록 노력하겠습니다. 또한, 정보 채널(링크드인, 트위터, 페이스북 페이지)과 개인 채널(개인 페북 계정, 인스타그램)을 목적에 따라 분리해서 사용해 왔는데, 정보 채널이 너무 심각하지 않도록 가끔 개인 사진이나 이야기도 정보 채널에 함께 올리도..

얼마 전 자바 언어 창시자인 제임스 고슬링이 생성형 AI에 대한 의견을 올리신 것을 보았습니다. 완전 동의합니다! 세 줄 요약 기술적 측면 GenAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 기술 통계적 기법과 수학적 계산을 활용하지만, 진정한 의미의 “이해”나 “추론”은 하지 못함 학습 데이터의 품질이 결과물의 품질을 좌우함 복잡한 문제 해결에는 한계가 있으나, 기본적인 지원 업무에는 유용 과대 광고 영화나 책의 영향으로 AI의 능력이 과대 평가되는 경향 벤처 캐피털이 유행을 쫓아 과도한 투자를 하는 현상 최근 들어 과대 선전이 다소 수그러들고 있음 우려되는 점들 AI가 인류를 위협할 것이라는 공포는 과장된 것 실제 우려되는 점은: GenAI 거품이 터졌을 때 유용한 기술마저 버려질 수 있다는 점 다른..

최근에 AWS에서 선보이는 생성형 AI 서비스를 5분만에 간단히 알아보는 시리즈 영상을 만들어 보았습니다. Amazon Bedrock Studio Amazon Bedrock Studio는 개발자 환경을 설정하고 사용할 필요 없이 Amazon Bedrock 모델과 기능을 사용하는 앱을 쉽게 프로토타입화할 수 있는 웹 앱입니다. 예를 들어, Amazon Bedrock을 사용하여 코드를 작성하지 않고도 Anthropic Claude 모델로 프롬프트를 시도할 수 있습니다. 나중에 Bedrock Studio를 사용하여 코드를 작성하지 않고도 Knowledge Base나 Guardrail과 같은 Amazon Bedrock 모델과 기능을 사용하는 프로토타입 앱을 만들 수 있습니다. Amazon Q App 서비스 Amazon Q Apps는 모든 직원이 아이디어를 신속하게 생성형 AI 기반 앱으로 전환하여 작업을 간소화하고 개인 및 팀 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다. 이러한 안전하고 사용자 정의된 ..

AWS Summit도 잘 마무리되었고, 개인 유튜브 채널 업데이트도 할 겸 짧은 개념 동영상을 하나씩 올려보려고 합니다. 먼저 생성형 AI 분야에서 화두가 되고 있는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)과 Amazon Bedrock, Amazon Q 서비스에 대해 간략히 소개합니다. 우선 생성형 AI가 제공하는 파운데이션 모델을 이용하여, 업무 및 개발 생산성을 높일 수 있는 다양한 AWS 서비스를 이용할 수 있습니다. 누구나 접근하기 쉬운 노코드 도구인 PartyRock 부터, 기업 내부 업무 생산성을 높여 줄 Amazon Q Business, 그리고 손쉽게 생성형 AI를 구현할 수 있는 Amazon Bedrock Studio와 Amazon Q를 이용한 개발 사이클 전체의 변화를 살펴봅니다. 지난 AWS Summit 2024 기조 연설 중 일부를 요약했습니다. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 최적화..