AI 제품 분석
AI 시스템을 만드는 엔지니어와 연구자를 위한 자료
실제 AI 제품이 내부에서 어떻게 작동하는지 살펴봅니다. 아키텍처 결정, 기술 스택, 핵심 엔지니어링 인사이트.
GitHub Copilot
기술 스택
작동 방식
GitHub Copilot의 AI 활용 방식과 제품 아키텍처를 요약한 분석입니다.
핵심 인사이트
핵심 차별점은 모델 성능뿐 아니라 지연 시간, 맥락 구성, 제품 워크플로를 함께 설계하는 데 있습니다.
ChatGPT
기술 스택
작동 방식
ChatGPT의 AI 활용 방식과 제품 아키텍처를 요약한 분석입니다.
핵심 인사이트
핵심 차별점은 모델 성능뿐 아니라 지연 시간, 맥락 구성, 제품 워크플로를 함께 설계하는 데 있습니다.
Midjourney
기술 스택
작동 방식
Midjourney의 AI 활용 방식과 제품 아키텍처를 요약한 분석입니다.
핵심 인사이트
핵심 차별점은 모델 성능뿐 아니라 지연 시간, 맥락 구성, 제품 워크플로를 함께 설계하는 데 있습니다.
Cursor
기술 스택
작동 방식
Cursor의 AI 활용 방식과 제품 아키텍처를 요약한 분석입니다.
핵심 인사이트
핵심 차별점은 모델 성능뿐 아니라 지연 시간, 맥락 구성, 제품 워크플로를 함께 설계하는 데 있습니다.
Perplexity
기술 스택
작동 방식
Perplexity의 AI 활용 방식과 제품 아키텍처를 요약한 분석입니다.
핵심 인사이트
핵심 차별점은 모델 성능뿐 아니라 지연 시간, 맥락 구성, 제품 워크플로를 함께 설계하는 데 있습니다.
HyperCLOVA X
기술 스택
작동 방식
HyperCLOVA X의 AI 활용 방식과 제품 아키텍처를 요약한 분석입니다.
핵심 인사이트
핵심 차별점은 모델 성능뿐 아니라 지연 시간, 맥락 구성, 제품 워크플로를 함께 설계하는 데 있습니다.
Claude Code
기술 스택
작동 방식
터미널 우선 코딩 에이전트: 모델을 도구(bash, 파일 읽기/편집, 검색) 하네스로 감싸고, 저장소에 커밋되는 CLAUDE.md로 프로젝트 기억을, SKILL.md 폴더로 온디맨드 지침을, 훅으로 도구 호출 가로채기를, 서브에이전트로 작업 분산을 구현합니다. 같은 하네스가 Agent SDK로 제공되고 CI에서 헤드리스로 돌아갑니다.
핵심 인사이트
제품은 모델이 아니라 하네스입니다. 축적되는 층위 — CLAUDE.md, 스킬, 훅 — 가 코드와 함께 git에 살기 때문에 에이전트는 저장소 단위로 점점 좋아집니다. 채팅창은 그걸 축적할 수 없습니다.
DeepSeek
기술 스택
작동 방식
GPU 수출 규제 아래서 만들어진 비용 우선 프론티어 아키텍처: 토큰당 일부 파라미터만 활성화하는 고희소 MoE, KV 캐시를 압축하는 MLA, FP8 학습. R1은 대규모 강화학습으로 추론 능력을 만들고 이를 소형 오픈 모델로 증류할 수 있음을 보였습니다 — 전부 MIT로 공개.
핵심 인사이트
DeepSeek는 비용 자체를 제품으로 삼았습니다. 아키텍처의 목적이 프론티어급 토큰을 급진적으로 싸게 만드는 것이고, 오픈웨이트와 공격적 API 가격이 업계 전체의 경제성을 재설정했습니다 — 이제 모든 폐쇄형 랩이 DeepSeek을 기준으로 가격을 매깁니다.
Solar LLM
기술 스택
작동 방식
한국 스타트업의 프론티어 모델 경로: Solar는 검증된 소형 모델의 레이어를 쌓고 사전학습을 이어가는 뎁스 업스케일링에서 출발해, Artificial Analysis가 프론티어급으로 인정한 첫 한국 패밀리인 Solar Pro 라인으로 성장했습니다. 업스테이지는 이를 Document AI(파싱·OCR)와 한 스택으로 팔고, 과기정통부 소버린 AI 5대 컨소시엄의 한 축을 맡고 있습니다.
핵심 인사이트
Solar는 하이퍼스케일 컴퓨트 없이도 유의미할 수 있음을 증명합니다 — 실용적 아키텍처에 기업이 실제로 돈을 내는 쐐기를 더한 것. 벤치마크는 챗 모델이 따고, 계약은 문서 스택이 땁니다.
Kling
기술 스택
작동 방식
독립 데모가 아니라 콰이쇼우 숏폼 생태계 안에 탑재된 디퓨전 트랜스포머 비디오 모델. 수억 명의 시청자를 가진 크리에이터 퍼널 안의 기능으로서, 세대를 거듭하며 모션·물리 일관성을 개선했고 크리에이터 구독과 API로 수익화합니다.
핵심 인사이트
해자는 디퓨전 트랜스포머가 아니라 유통입니다. 경쟁자들이 인상적인 데모를 낼 때, Kling은 곧바로 게시하고 수익화하고 참여 데이터를 돌려주는 시청자에게 배포됩니다 — 비슷한 모델을 가진 경쟁자보다 더 버는 이유입니다.
Groq LPU
기술 스택
작동 방식
GPU 공식을 버린 추론 실리콘: HBM도, 동적 스케줄링도 없습니다. 모델 가중치를 여러 칩의 온칩 SRAM에 분산하고 컴파일러가 모든 사이클을 정적으로 스케줄링해, 지연 시간이 결정적이고 단일 요청 토큰 속도가 극단적으로 빠릅니다. 보드가 아니라 GroqCloud API로 판매합니다.
핵심 인사이트
Groq는 추론이 메모리 대역폭 문제가 아니라 컴파일러 문제라는 데 베팅했습니다. 결정성이 하드웨어를 예측 가능한 파이프라인으로 바꿉니다 — 카탈로그의 하드웨어 증거 기준을 넘긴 것도 칩 스펙이 아니라 GroqCloud의 300만+ 개발자입니다.
Tesla FSD
기술 스택
작동 방식
v12부터 FSD는 수십만 줄의 수작업 제어 휴리스틱을 카메라 픽셀에서 조향·페달까지 이어지는 단일 엔드투엔드 신경망으로 교체했습니다. 데이터 엔진이 선별한 차량 영상으로 학습하고, 섀도 모드에서 인간 운전자와 조용히 비교 검증한 뒤, OTA로 수백만 대에 배포합니다.
핵심 인사이트
차량 플릿이 곧 실험실입니다. 모든 주행이 학습 데이터를 만들고 모든 OTA가 배포입니다. 논쟁적인 베팅은 비전 온리 — 센서 중복성을 포기하는 대신 어떤 라이다 플릿도 규모로 못 따라올 데이터 플라이휠을 얻는 것. 임보디먼트 웨이브의 가장 선명한 산업 예고편입니다.
제품 분석은 계속 추가됩니다
데이터베이스의 모든 제품이 AI를 어떻게 활용하는지 분석하고 있습니다