AI.IT323 중국산 테슬라 Model Y 주니퍼, 한국에서 FSD 될까? CAN Mod 리서치 해봤다 중국산 테슬라 Model Y 주니퍼, 한국에서 FSD 될까? CAN Mod 리서치 해봤다중국산 테슬라 Model Y 주니퍼에 FSD(Full Self-Driving) 활성화가 가능한지, 커뮤니티 자료랑 규정 조사를 해봤다. 한국은 공식 FSD 미지원이라 현실적으로 어떻게 되는 건지 궁금했거든. 기대 반 걱정 반으로 파고들었는데, 생각보다 복잡하더라.한국에서 FSD가 공식적으로 안 되는 이유결론부터 말하면, 한국 국토부 규제 때문이다. 자율주행 레벨 3 이상의 기능은 국내 도로교통법·자동차관리법 기준에서 허가받지 않으면 사용이 불가하다. 테슬라가 미국에선 FSD를 활발히 배포하는데 한국에선 묶인 이유가 이거다.HW4 기반 2026 Model Y 주니퍼 사양 조사를 해보니, EAP($APPB 옵션)가 있는 .. 2026. 4. 9. AI 정리: 쓸 만한 것 vs 아직 이른 것 결론부터 말하면, 2026년의 AI는 다 잘하는 게 아니다. 오히려 쓸 만한 영역과 아직 이른 영역이 꽤 선명하게 갈린다. 이걸 구분 못 하면 기대만 커지고, 시간은 더 허무하게 날아간다.나도 한동안은 새 모델이 나올 때마다 이것저것 붙여봤는데, 해봤더니 결국 남는 건 비슷했다. 반복적이고 형식이 있는 일에는 AI가 진짜 잘 붙는다. 반대로 맥락이 길고, 판단 책임이 크고, 결과 일관성이 중요한 일은 아직 사람이 중심을 잡아야 한다.최근엔 월드 모델, 물리 AI 같은 얘기가 계속 나오는데, 그 흐름 자체보다 더 중요한 건 지금 당장 내 일에 어디까지 써먹을 수 있느냐다. 그래서 이번 글은 뉴스 요약이 아니라, 지금 기준으로 실무에 바로 적용할 수 있는 AI 활용 기준을 정리해보려 한다.지금 바로 써도 되.. 2026. 4. 9. 멀티모달 AI 붙일 때 OCR부터 따로 짜지 않게 된 이유 예전엔 이미지 처리 파이프라인을 따로 짰다문서 이미지나 스크린샷을 다루는 기능을 만들 때 예전 습관이 있었다. 일단 OCR로 글자를 뽑고, 그다음 정규식으로 정리하고, 마지막에 텍스트 모델에 넣는 방식이다. 나도 그 흐름이 익숙해서 계속 그렇게 했다. 근데 최근 멀티모달 모델들을 써보니까, 그 중간 단계가 꼭 필요한 건 아니더라. 특히 표나 UI 캡처, 영수증처럼 문맥이 중요한 이미지는 텍스트만 뽑아서는 손실이 컸다.한 번은 설정 화면 스크린샷을 분석하는 기능을 붙였는데, OCR 결과만 넘겼을 때보다 이미지 자체를 함께 보는 모델이 훨씬 덜 헷갈렸다. 버튼 위치, 강조 색, 섹션 구조 같은 게 같이 들어오니까 해석이 자연스러웠다. 이건 해보지 않으면 잘 안 와닿는다.OCR은 여전히 필요하지만, 기본값은 .. 2026. 4. 9. 작은 모델 먼저 붙여봤더니, 큰 모델이 꼭 답은 아니었다 처음엔 큰 모델부터 써야 한다고 생각했다한동안은 나도 그랬다. 새 기능 붙일 때마다 가장 성능 좋은 모델부터 넣어보고, 속도가 느리면 그제서야 줄이는 식이었다. 근데 몇 번 반복해보니 이상하더라. 사용자가 매번 깊은 추론을 원하는 것도 아니고, 간단한 분류나 초안 생성, 제목 추천 같은 작업은 작은 모델이 훨씬 편했다. 써봤는데 비용보다 더 체감된 건 반응 속도였다. 기다림이 줄어드니까 기능 자체를 더 자주 쓰게 됐다.2026년엔 이 차이가 더 또렷하다. OpenAI 쪽도 작은 모델 라인업이 정리됐고, Anthropic이나 Google도 가벼운 모델을 꽤 공격적으로 밀고 있다. 그래서 이제는 “성능 최고”보다 “이 작업에 과한가”를 먼저 보게 된다. 이게 별거 아닌 것 같아도 운영 단계에 들어가면 차이가.. 2026. 4. 9. 딥시크, 엔비디아 없이 간다 — 개발자한테 실제로 뭐가 달라지나 "AI 쓰려면 엔비디아 필요하다"는 공식이 흔들리고 있다.딥시크 V4가 화웨이 Ascend 950 PR 칩 기반으로 출시 준비 중이라는 소식이 나왔다. 로이터와 트렌드포스가 연달아 보도했고, 이르면 수 주 안에 공개될 것으로 보인다. 처음엔 "중국 AI 뉴스네" 하고 넘겼는데, 생각해보니 이게 은근히 개발자한테 영향 있는 얘기더라.단순히 어떤 칩 쓴다는 하드웨어 이야기가 아니다. AI 모델을 쓰는 방식, 비용, 선택지가 달라질 수 있는 구조적인 변화다.지금까지는 엔비디아 없으면 불가능에 가까웠다LLM 훈련과 추론에서 CUDA 생태계 의존도는 엄청나다. 개발자 입장에서 보면, 클라우드 API 쓸 때도 결국 백엔드는 NVIDIA GPU 서버다. AWS, Azure, GCP 모두 H100 대기 줄이 있을 정도.. 2026. 4. 8. GPT-5.4 vs Gemini 3.1 vs Claude 4.6, 4월에 셋 다 써보고 정리했다 GPT-5.4 vs Gemini 3.1 vs Claude 4.6, 4월에 셋 다 써보고 정리했다AI 모델 비교글은 쓰면서도 좀 조심스럽다. 벤치마크 수치로 줄 세우는 건 쉬운데, 실제로 쓰는 사람 입장에선 다른 게 중요할 때가 많으니까. 이번엔 수치보다는 실제로 써보면서 느낀 차이를 정리해봤다.4월 기준으로 주요 AI 모델 현황은 이렇다. OpenAI의 GPT-5.4, Google의 Gemini 3.1 Pro, Anthropic의 Claude 4.6이 각각 업데이트됐다. 벤치마크에서는 Gemini 3.1 Pro가 ARC-AGI-2에서 77.1%로 앞서 있고, GPT-5.4는 native computer use가 추가됐다.코딩 작업에서 느낀 차이주로 코드 작성하고 디버깅하는 데 쓰는 나한테는 Claude가.. 2026. 4. 8. 이전 1 2 3 4 ··· 54 다음
