Practical AI

CoreWeave의 Corey Sanders와 함께 AI 학습 및 추론 워크로드에 최적화된 인프라 설계와 GPU 성능 최적화 전략을 알아본다.

AI 에이전트 시스템을 안정적으로 운영하기 위한 MLOps 원칙과 ZenML의 신규 프로젝트 Kitaru를 통한 배포 및 관측 전략을 다룬다.

Black Forest Labs의 Dustin Podell이 FLUX 모델에 적용된 Flow Matching 기술과 시각적 지능의 실무적 활용 방안을 설명한다.

AIUC의 Emil Lassen이 기업 환경에서 AI 에이전트의 신뢰성을 보장하기 위해 표준, 감사, 보험을 결합한 AIUC-1 프레임워크와 엔터프라이즈 도입 전략을 제시했다.

Anthropic이 공개한 AI 에이전트용 제로 트러스트 프레임워크를 바탕으로, 자율 에이전트의 보안 위협과 대응 전략을 논의한다.

스탠퍼드 AI 인덱스 보고서를 통해 AI 기술의 가속화, 오픈소스 모델의 현황, 미·중 간의 AI 경쟁 구도를 살펴본다.

기업용 AI 시스템의 복잡성을 해결하기 위해 MCP와 Kubernetes를 결합하여 AI 에이전트와 기존 시스템을 연결하는 새로운 아키텍처를 논의한다.

Nous Research의 공동 창업자가 오픈소스 AI 모델 'Hermes'의 탄생 배경과 재귀적 자기 개선을 수행하는 'Hermes Agent'의 개발 철학을 공유한다.

AI 전문가이자 국회의원인 Don Beyer가 AI 규제, 사이버 보안, 일자리 변화 및 실존적 위험에 대한 정치적·기술적 관점을 공유한다.

오픈 소스와 폐쇄형 AI 모델 간의 성능 격차 변화와 물리적 환경에 내장되는 임베디드 AI의 부상을 통해 향후 2년 내 AI 생태계의 변화를 전망합니다.

신발 브랜드 올버즈의 AI 컴퓨팅 인프라 기업 전환 사례를 통해 GPU 중심의 특화 클라우드인 네오클라우드 시장의 급성장과 업계 변화를 분석합니다.

Comma AI의 CTO Harold Schafer가 오픈소스 자율 주행 스택인 OpenPilot의 작동 원리와 엔드투엔드 학습 모델을 통한 로보틱스 혁신을 공유합니다.

AI 에이전트가 코드를 생성하는 '바이브 코딩'의 확산이 오픈소스 생태계의 인센티브 구조와 인간의 주의력 배분에 미치는 경제적 영향을 분석합니다.

엣지 AI 전문가 브랜든 시블리가 클라우드 외부 환경에서의 AI 구현 제약 사항, 실시간 성능 요구치, 그리고 소형 언어 모델(SLM)의 부상을 심도 있게 분석한다.

러스트 전문가 스티브 클라브닉이 AI 회의론을 극복하고 코딩 에이전트를 수용한 과정과 개발자가 가져야 할 새로운 태도를 이야기한다.

백악관 AI 특별 고문을 지낸 벤 뷰캐넌이 데이터 중심에서 컴퓨팅 파워 중심으로 변화한 AI 전략과 그에 따른 지정학적 함의를 설명합니다.

저널리스트 에반 래틀리프가 자신의 목소리를 복제한 AI와 자율 에이전트들로 구성된 스타트업을 운영하며 겪은 실험적 경험과 사회적 파장을 공유합니다.

하버드대 브루스 슈나이어 교수가 AI가 선거, 입법, 행정, 사법, 시민 참여라는 민주주의의 5대 핵심 영역을 어떻게 변화시키고 개선할 수 있는지 논의한다.

AI 모델의 입출력 필터링을 넘어 모델 내부의 메커니즘을 이해하고 실시간으로 제어하는 보안 및 안전 기술의 미래를 논의합니다.

2025년 AI 에이전트의 급격한 성장을 돌아보고 코딩 에이전트와 자율형 시스템이 바꿀 2026년의 기술 생태계를 예측합니다.

RoboSource의 CEO 제이슨 버틀러와 함께 AI 에이전트가 단순 반복 업무를 넘어 기업의 표준 운영 절차(SOP)를 어떻게 혁신하고 인간의 업무 가치를 재정의하는지 논의합니다.

AI 엔지니어링 시장이 단순 모델 개발에서 배포와 운영 중심의 MLOps 및 생성형 AI 활용 능력으로 급격히 재편되고 있음을 분석합니다.

고전적인 OCR 파이프라인부터 최신 DeepSeek-OCR과 같은 언어-비전 모델까지, 문서 처리 기술의 구조적 변화와 실무적 가치를 심도 있게 다룹니다.

Practical AI의 공동 호스트 크리스 벤슨이 AI의 역사적 흐름, 하드웨어의 중요성, 그리고 오픈 모델과 AI 에이전트가 주도할 미래를 전망합니다.