최근 전 세계는 생성형 AI의 폭발적인 성장과 함께 새로운 기술적 도약기를 맞이하고 있습니다. 거대언어모델(LLM)의 파라미터 수가 기하급적으로 늘어나고, 이를 처리하기 위한 연산 능력이 중요해지면서 소프트웨어의 발전 속도는 눈부시게 빨라졌습니다. 하지만 화려한 알고리즘 뒤에는 우리가 간과해서는 안 될 치명적인 물리적 제약이 숨어 있습니다. 바로 메모리 반도체인 DRAM의 공급 부족 문제입니
과거의 소프트웨어 개발 환경에서 AI는 주로 코드를 대신 작성해 주는 '보조 도구'에 머물러 있었습니다. 개발자가 프롬프트를 입력하면 그에 맞는 함수나 클래스를 생성하는 수준이었죠. 하지만 최근 우리는 단순한 코드 생성을 넘어, 에러를 추측하고 시스템의 로그를 분석하며 스스로 해결책을 찾아 실행하기까지 하는 'AI 에이전트'의 시대를 맞이하고 있습니다.
서비스를 운영하는 개발자라면 누구나 한 번쯤 '에러 대응의 늪'에 빠져본 경험이 있을 것입니다. Sentry 대시보드에 빨간색 에러 로그가 쌓여가는 것을 보면서도, 정작 이를 팀원들에게 공유하고 기록하기 위해 Notion 페이지를 열고 Slack 메시지를 복사해 붙여넣는 과정은 지극히 수동적이고 소모적입니다.
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