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I. 서론 (Introduction)현대 산업과 일상생활에서 인공지능(AI) 기술의 중요성은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이는 기술 패권 경쟁의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어 사회 전반의 혁신을 주도하는 동력으로 자리매김하였으며, 기업의 경쟁력은 물론 국가의 미래까지 좌우할 핵심 기술로 인식되고 있습니다. 이러한 배경 속에서 글로벌 빅테크 기업들은 AI 분야의 주도권을 확보하기 위해 막대한 자원과 역량을 투입하고 있으며, 그중에서도 Apple과 Google은 각기 다른 철학과 전략을 바탕으로 AI 시대를 준비하며 치열한 경쟁을 펼치고 있습니다. 이 두 기업의 AI 전략은 단순히 개별 기업의 성장을 넘어 전체 기술 생태계와 미래 사회의 변화 방향에 지대한 영향을 미치..

Brute Force 인덱스의 특징Vertex AI Matching Engine의 Brute Force 인덱스는 모든 벡터를 완전 탐색하여 정확한 최근접 이웃 결과를 반환합니다. 이 방식은 검색 정확도가 100%로 매우 높아 **정확한 검색 결과(100% 재현율)**를 보장하지만, 매 쿼리마다 데이터베이스의 모든 항목을 선형 검색하므로 검색 속도가 느리고 지연 시간이 큽니다cloud.google.comcloud.google.com. 특히 데이터셋 규모가 커질수록 검색 시간이 선형적으로 증가하여 대용량 데이터셋에서는 성능 저하가 현저하며, 대규모 실시간 서비스에서는 병목 현상으로 이어질 수 있습니다cloud.google.com. 공식 문서에서도 Brute Force 인덱스는 정확도는 높지만 지연 시간이 커..

Vertex AI Matching Engine(현재 명칭: Vertex AI 벡터 검색)은 대규모 벡터 유사도 검색을 위한 구글 클라우드의 완전 관리형 서비스입니다cloud.google.com. 이 엔진은 사용자가 사전 생성한 임베딩 벡터들을 색인(index)에 저장하고, 입력 쿼리 벡터와 가장 유사한 항목들을 매우 낮은 지연으로 찾아줍니다. ScaNN(Scalable Nearest Neighbor) 등 Google Research의 최첨단 알고리즘을 기반으로 구축되어 있어 수십억 개 벡터로 구성된 데이터베이스에서도 밀리초 수준의 검색 지연을 달성합니다cloud.google.com. 예를 들어 8백만 개에 달하는 임베딩이 있는 색인에서도 수십 밀리초 내에 의미적으로 유사한 결과를 찾아낼 수 있습니다yeo..

사용 가능한 텍스트 임베딩 모델Vertex AI에서 지원하는 주요 텍스트 임베딩 모델과 특성은 다음 표와 같습니다. 각 모델은 생성하는 벡터의 길이가 다르며, 주로 768차원 또는 3072차원을 사용합니다.모델 이름설명출력 임베딩 차원textembedding-gecko@001영어 텍스트 전용 Gecko 임베딩 모델(기본 버전)cloud.google.com768cloud.google.comtextembedding-gecko@002영어 텍스트 전용 Gecko 임베딩 모델(버전 2)cloud.google.com768cloud.google.comtextembedding-gecko@003영어 텍스트 전용 Gecko 임베딩 모델(버전 3)cloud.google.com768cloud.google.comtext-emb..

1. SMR의 기술 개요 및 작동 원리대형 원전 vs. 소형모듈원전: 소형모듈원자로(SMR)는 기존의 거대 원자력발전소와 달리 출력이 300MWe 이하로 작고, 모듈식으로 제작되는 원자로를 말합니다pwc.com. 대형 원전(보통 1000MWe 이상)은 모든 건설이 현장에서 이루어지지만, SMR은 주요 부품을 공장에서 표준화해 만든 후 현장에서 조립할 수 있어 공사 기간과 비용을 줄일 수 있습니다pwc.com. 이러한 모듈형 설계로 확장성이 높아 필요에 따라 여러 기기를 조합해 출력 증가도 가능합니다.SMR의 기본 작동 원리는 기존 원자로와 마찬가지로 핵분열 반응을 이용해 열을 발생시키고, 그 열로 물을 끓여 증기를 만들어 터빈을 돌려 전기를 생산하는 것입니다. 다만 SMR은 일체형 설계 등을 도입하여 냉..

인공지능(AI)의 비약적 발전은 막대한 전력 수요 증가를 야기하고 있습니다. 초거대 AI 모델의 **학습(Training)**부터 일상적인 추론(Inference) 서비스까지, AI 구현에는 방대한 전력이 필요합니다. 이러한 전력 수요 폭증은 데이터센터를 중심으로 이미 가시화되고 있으며, 탄소중립 시대에 맞춰 안정적으로 전력을 공급하기 위한 해법이 중요해졌습니다. 이에 따라 원자력 발전이 재조명되고 있습니다. 원자력은 탄소 배출 없이 24시간 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 에너지원으로, AI 인프라의 전력 수요를 충당하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다npr.org. 본 보고서에서는 AI 학습·추론 과정의 전력 소비 현황, 데이터센터 전력 수요 증가 추세, 원자력의 장점, 주요 국가와 기업들의..

1. Agent Builder 개요 및 배경Vertex AI Agent Builder는 Google Cloud Vertex AI 플랫폼의 최신 구성 요소로서, 기업이 AI 에이전트를 손쉽게 빌드하고 배포할 수 있게 해주는 도구 모음입니다cloud.google.com. 이는 AI 도입의 어느 단계에 있든지 기존 시스템과 워크플로를 교란시키지 않으면서 멀티 에이전트 환경을 구축하도록 지원하는 플랫폼입니다cloud.google.com. 즉, 새로운 기술 스택으로 전환하거나 업무 프로세스를 변경하지 않아도 현재의 비즈니스 프로세스 위에 지능형 에이전트들을 추가할 수 있게 해줍니다. Google은 2025년 Cloud Next 콘퍼런스에서 이 Agent Builder를 발표하며, **Agent Developmen..

애플리케이션을 직접 실행할 서버 환경을 구축하는 방법으로 GCP에서는 가상 머신부터 컨테이너 기반 무서버 서비스까지 다양한 옵션을 제공합니다. 초보자가 Python 기반 서비스를 운영할 때 많이 사용하는 Compute Engine VM과 Cloud Run을 중심으로 설명합니다.Compute Engine: 가상 머신(VM) 인스턴스 설정필요한 서비스: Compute Engine (컴퓨트 엔진).개념: Compute Engine은 GCP에서 제공하는 **IaaS(Infrastructure as a Service)**로, 원하는 사양의 **가상 머신 인스턴스(VM)**를 생성하여 사용할 수 있습니다. 즉, 물리적인 서버를 임대하는 것과 비슷하게, 사용자가 VM의 운영체제, 소프트웨어 스택, 런타임 등을 자유롭..