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(AI) 2025년 10월 대화형 AI 검색 트렌드 분석, 챗GPT의 압도적 우위
1. 요약 - 2025년 10월 주요 대화형 AI 검색조회수 총합은 약 10,196,170회임(네이버 검색 키워드 조회수 기준) - 챗GPT가 8,021,400회로 압도적 1위(점유율 78.7%), 제미나이가 1,266,600회(12.4%)로 2위임 - 3위는 뤼튼 389,900회(3.8%)이며, 그 외 서비스는 각각 2% 이하의 한자릿수 점유율임 - 상위 2개 서비스가 전체의 91.1%를 차지하는 매우 높은 쏠림 구조임 2. 주요 내용 - 챗GPT의 독주: 챗GPT는 8,021,400회라는 압도적인 검색량을 기록하며, 총 검색량의 약 78% - 제미나이의 추격: 구글의 제미나이는 1,266,600회(점유율 약 12%)의 검색량으로 2위를 차지. 챗GPT와는 격차가 크지만, 3위 그룹과는 상당한 차이를 ..
쇼핑 에이전틱 AI(agentic AI)에 대한 요약
■ 쇼핑 에이전틱 AI 개념 - 에이전틱 AI(Agentic AI) 쇼핑은 인공지능이 사용자를 대신하여 자율적으로 쇼핑의 전 과정을 수행하는 새로운 커머스 패러다임을 의미 - 단순히 상품을 추천하거나 정보를 검색하는 수준을 넘어, 사용자의 의도와 목적을 파악해 복잡한 작업을 계획하고, 여러 단계를 거쳐 스스로 작업을 실행하는 지능형 에이전트가 쇼핑의 주체가 되는 것임 - 기존 전자상거래가 소비자가 직접 웹사이트를 방문해 검색, 비교, 결제하는 방식이었다면, 에이전틱 커머스에서는 AI 에이전트가 이러한 모든 과정을 대신 처리 (예) 사용자가 "다음 주에 있을 캠핑에 필요한 물품을 예산에 맞춰 구매해 줘"라고 지시하면, AI 에이전트는 필요한 상품 목록을 구성하고, 여러 쇼핑몰의 가격과 리뷰를 비교하며, 최..
(AI) 피지컬 AI(Physical AI) 개념 요약, 현황 및 시사점
■ 피지컬 AI 정의 - AI가 물리적 실체 안에 구현되어 센서와 액추에이터 등을 통해 현실 세계를 인식하고, 자율적으로 판단·행동함으로써 환경과 유기적으로 상호작용할 수 있는 시스템 ■ 피지컬 AI 유형구분 ■ 피지컬 AI 한계 - (기술적 한계) 실제 환경에서 인간 수준으로 자율적으로 작동할 수 있는 로봇 개발은 매우 어려운 일이며, 피지컬 AI가 완전히 실현되기까지는 여전히 상당한 기술적 장벽이 존재(Citi, 2025; Firoozi, et al., 2023) - (비용 문제) 피지컬 AI 시스템을 경제성 있게 구현하고 통합하는 것은 여전히 어려운 과제(Citi, 2025; Firoozi, et al., 2023) - (경제 및 노동시장 영향) 피지컬 AI는 전 산업 분야에서 노동생산성 향상을 ..
(동향) 국내 주요 IT 기업의 AI 개발 및 제휴 관련 현황
카카오와 KT는 오픈AI, MS 등 글로벌 리더와의 제휴를 통해 빠르게 AI 기술을 도입SK텔레콤은 퍼플렉시티와 같은 신흥 강자와 협력네이버와 LG는 자체 AI 기술 개발에 주력하며 독자 노선을 걷고 있음■ 자체 개발 1. 네이버 : 하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X) - 자체 개발한 초대규모 AI 모델인 하이퍼클로바 X를 중심으로 생태계 구축 중 - 이 모델은 방대한 데이터를 학습하여 다양한 서비스에 적용되고 있으며, 특히 대화형 AI 서비스인 '클로바 X'와 AI 검색 서비스 '큐(Cue:)' 등에 활용되고 있음 - 참고사이트 https://campaign.nbilly.naver.com/navergenerativeai?utm_source=chatgpt.com2. LG : 엑사원(EXAONE..
(AI) 인컨텍스트 러닝(In-Context Learning, ICL) 개념 요약
인컨텍스트 러닝(In-Context Learning, ICL)은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 별도의 추가 학습 없이 입력된 프롬프트(Context) 내에서 제공된 정보와 패턴을 학습하여 새로운 문제를 해결하는 방식임일반적인 기계 학습 모델은 사전에 학습된 가중치와 데이터를 기반으로 작동하지만, ICL은 실행 시점에서 제공되는 예시만을 참고하여 추론을 수행함■ 인컨텍스트 러닝(In-Context Learning)의 핵심 개념 1. 모델 자체를 변경하지 않음 - 기존의 AI 모델은 특정한 작업을 수행하기 위해 훈련 데이터를 활용하여 가중치를 조정하는 반면, ICL은 이미 학습된 모델을 그대로 사용하며, 입력된 프롬프트만을 기반으로 학습과 추론을 수행함 2. 맥락(Con..