빅테크 AI 업데이트가 ‘기능’보다 ‘운영·정책·비용’으로 넘어간 이유
· News / AI
2026년 4월 초(4/1~4/3)를 전후해 Anthropic과 Google은 정책·거버넌스·과금/마이그레이션 성격의 업데이트를 공개적으로 정리했고, OpenAI 생태계는 API/모델 단종(Deprecation) 이슈가 계속해서 개발자 일정에 영향을 주는 흐름이 이어졌습니다.
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Cursor·Copilot·Windsurf로 “AI와 함께 코딩”을 설계하는 법: 실전 워크플로우
· AI / Coding
2026년의 AI 코딩 도구는 더 이상 “autocomplete를 조금 더 잘해주는 플러그인”이 아닙니다. Agentic workflow(에이전트가 스스로 컨텍스트를 수집하고, 여러 파일을 수정하고, 필요하면 terminal task까지 실행)로 진화하면서, 개발자가 얻는 생산성은 모델…
OpenAI의 ‘미디어 인수’부터 Rebellions의 6,400억 프리IPO까지: AI 스타트업 투자·M&A 신호 읽기
· News / AI
2026년 4월(현 시점: 2026-04-03) AI 스타트업 시장은 “대형 투자 라운드의 선별적 지속”과 “M&A의 목적 다변화(제품/팀뿐 아니라 채널·여론까지)”가 동시에 관측됩니다.
FastAPI로 LLM API 서버 “진짜 스트리밍” 만들기: SSE, Cancel, 프록시 버퍼링까지 한 번에 정리
· Backend / API
LLM API 서버를 운영해보면 병목은 대개 “모델이 느리다”가 아니라 유저가 느리게 느낀다입니다. 800~1500 tokens짜리 답변은 생성 자체가 수 초 걸리는데, 전통적인 JSON 응답은 완료될 때까지 클라이언트가 아무것도 못 보고 기다립니다.
LLM 3강의 전초전: GPT‑5.4·Claude 4.6·Gemini 3.1이 만든 “개발자 체감” 경쟁
· News / AI
2026년 4월(현재 시점 기준) LLM 신규 모델 경쟁은 “4월에 갑자기 뭔가가 하나 나왔다”기보다, 2~3월에 공개된 최신 모델 라인업이 실제 개발 워크플로우를 어디까지 바꿔놓는지로 초점이 이동했습니다.
Chain-of-Thought(CoT) 프롬프트, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 시키는” 대신 “생각이 잘 나오게” 설계하는 고급 프롬프트 최적화
· AI / LLM
2022~2023년의 CoT 유행은 “Let’s think step by step” 한 줄로 요약됐습니다. 그런데 2026년 4월 시점의 현장은 다릅니다. 이유는 두 가지입니다.
AI 규제 ‘적용 카운트다운’ 2026년 4월: EU AI Act 이행, 미국의 ‘연방 선점’ 기조, 그리고 투명성·저작권 전선
· News / AI
2026년 4월 현재 AI 규제는 “법 제정”보다 “실제 적용(Enforcement)과 컴플라이언스 설계” 국면으로 빠르게 이동하고 있습니다.
AI Agent의 “Tool Use + Function Calling”을 제대로 구현하는 법: 스키마·오케스트레이션·관측성까지
· AI / Agent
2026년 들어 “Agentic workflow”가 실서비스로 더 많이 들어오면서, 단순 챗봇을 넘어 모델이 외부 시스템을 호출해 실제 일을 끝내는 구조가 표준이 됐습니다. 문제는 여기서부터입니다.
OpenAI·Anthropic·Google, ‘API/정책/모델’이 동시에 흔들렸다: 개발자가 체크해야 할 업데이트 지도
· News / AI
2026년 3월은 빅테크 AI 3사(OpenAI, Anthropic, Google)가 모델 라인업 교체·API 사용성 강화·정책 프레임워크 수정을 거의 같은 타이밍에 쏟아낸 달이었습니다.
LLM 서빙 3대장(vLLM·TGI·Ollama) 2026년 3월 배포 레시피: 로컬 인프라 최적화까지 한 번에
· AI / MLOps
2026년 현재 LLM을 “써보는” 단계는 끝났고, 어떻게 안정적으로 서빙할지가 실력 차이를 만듭니다. 특히 사내/온프렘/개인 워크스테이션 환경에서는 (1) GPU VRAM이 넉넉하지 않고, (2) 동시 요청이 조금만 늘어도 latency가 흔들리며, (3) 모델/버전이 자주 바뀌기 때…