AI 스타트업 투자·M&A ‘3월 러시’: 인프라(merge) vs 크리에이티브(인수) vs Vector DB(대형 라운드)
· News / AI
2026년 3월은 AI 스타트업의 “돈이 몰리는 곳”과 “사라지는(흡수되는) 곳”이 또렷하게 갈린 달이었습니다. 대형 투자 라운드가 이어지는 한편, 콘텐츠·클라우드 인프라 영역에서는 인수합병(M&A/merge)로 역량을 빠르게 내재화하는 흐름도 강화됐습니다.
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벡터DB 4대장(Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma) 성능/운영 심층 비교: “내 RAG는 무엇을 선택해야 하나?”
· AI / RAG
RAG/semantic search가 “데모는 쉽고 운영은 어렵다”로 바뀌는 지점은 대개 벡터DB 선택에서 시작합니다.
GPT·Claude·Gemini, ‘LLM 신모델’ 러시 — 무엇이 바뀌었나?
· News / AI
2026년 3월은 OpenAI·Anthropic·Google이 각각 신규 LLM(또는 핵심 기능 확장)을 공개하며 “성능”뿐 아니라 제품 UX(대화 톤), 개발자 비용(토큰 단가), 에이전트 권한 위임(자동 실행) 경쟁을 한 단계 끌어올린 달이었습니다.
실시간 음성 에이전트 2026: STT/TTS가 아니라 ‘Audio-to-Audio’ 아키텍처 전쟁이 시작됐다
· AI / Multimodal
2026년 3월 기준으로 “전화처럼 자연스럽게 끼어들고(barge-in), 끊김 없이 말하고, 짧게라도 바로 대답을 시작하는” 음성 AI가 제품 경쟁력의 핵심이 됐습니다.
AI 규제, “원칙”에서 “집행/벌금/책임”으로: 각국 정책·윤리 이슈 총정리
· News / AI
2026년 3월 AI 규제 뉴스의 공통 키워드는 집행(enforcement)과 책임(accountability)입니다.
AI가 UI를 “복붙 가능한 코드”로 뽑아주는 시대: v0 + bolt.new로 프론트엔드 자동화 워크플로우
· AI / Coding
2026년 3월의 프론트엔드 현장은 “UI를 얼마나 빨리 만들 수 있나”보다 “UI를 얼마나 일관된 설계(Design System)로, 안전하게 유지보수 가능한 코드로 만들 수 있나”가 병목입니다.
3월 한 달, OpenAI·Anthropic·Google AI가 동시에 ‘제품+정책+API’ 판을 흔들었다
· News / AI
2026년 3월, OpenAI는 제품/엔터프라이즈 통합과 함께 API에 새 모델을 올렸고, Anthropic은 안전 정책 프레임워크(Responsible Scaling Policy, RSP)를 재정비했으며, Google은 Gemini API에 멀티모달 embedding을 공개 프리뷰로…
상태 머신으로 멀티 에이전트를 “운영”하라: 2026년 LangGraph·AutoGen(=MS Agent Framework)·CrewAI 심층 비교와 구현 패턴
· AI / Agent
2026년 3월 기준, AI Agent 개발의 병목은 “프롬프트 잘 쓰기”가 아니라 오케스트레이션(orchestration) 입니다.
에이전트 전쟁, 인프라 자본, 그리고 ‘조용한 인수’: AI 스타트업 투자·M&A 3가지 신호
· News / AI
2026년 3월 AI 스타트업 투자·인수합병 뉴스의 공통점은 “모델 성능 경쟁”을 넘어 Agentic workflow(계획→실행)와 대규모 compute 확보로 무게중심이 옮겨갔다는 점입니다.
MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 되는 이유: LLM 평가 벤치마크 심층 해부
· AI / LLM
2026년 3월에도 여전히 많은 모델 릴리스 노트가 MMLU(지식/이해), HumanEval(코드 생성) 점수를 “성능”의 대표 지표처럼 내세웁니다.