“스마트폰은 안 팔리는데 왜 MLCC는 없어서 못 산다는 거죠?” 상식적인 의문인데, 저도 처음엔 단순히 “AI 서버 때문"이라고만 답했습니다. 그런데 알아보면서 이건 수량의 문제가 아니라 캐파(생산능력)의 문제라는 걸 알게 됐습니다. 통계를 보면 AI 서버는 전 세계 MLCC 출하량의 겨우 2~3%밖에 안 씁니다. 그런데 캐파는 약 10%를 잡아먹습니다. 이 격차가 이번 쇼티지의 진짜 이유라고 생각합니다. AI 서버 2%가 캐파 10%를 삼키는 산수 MLCC(Multi-Layer Ceramic Capacitor)는 쌀알보다 작은 부품입니다. 스마트폰 한 대에 8001,000개, 일반 서버에 약 2,000개가 들어갑니다. 그런데 AI 서버 한 대는 15,00028,000개를 잡아먹습니다. NVIDIA GB200 보드 하나에만 약 6,500개, 차세대 Rubin은 12,000개까지 늘어난다는 게 업계 추정입니다. ...
숏츠나 릴스를 넘기다 보면 “이 노래 또 나오네?” 싶은 곡들이 있죠. 분명 처음 듣는 것 같은데 어느새 입에 붙고, 며칠 뒤엔 내 피드 전체가 그 음악으로 도배되어 있습니다. 짧은 영상 시대의 음악은 차트가 아니라 숏츠·릴스의 알고리즘이 먼저 띄우는 경우가 많아요. 그래서 이번엔 2025~2026년 유튜브 숏츠·틱톡·인스타 릴스를 가리지 않고 가장 많이 쓰인 바이럴 사운드 TOP 10을 정리했습니다. 이 글에서 알 수 있는 것: ✅ 2025~2026 숏츠·릴스·틱톡 공통 바이럴 음악 TOP 10 ...
오늘은 분석 글 대신 가벼운 갤러리입니다. 로컬 이미지 파이프라인으로 한 번에 50장을 생성한 뒤, 그중 잘 나온 18장을 골라 모았습니다. 단순히 무작위로 뽑은 게 아니라, 사용자가 :star:로 누른 좋아요와 👎로 누른 싫어요를 모두 점수로 학습해 다음 생성 때 반영하는 피드백 루프를 거친 결과입니다. 이 글에서 볼 수 있는 것: ✅ 애니메이션 스타일 9컷 (SDXL Ri-mix) ✅ 사진 스타일 9컷 (z-image) ✅ 피드백 루프가 결과 품질에 어떻게 작동하는지 짧은 정리 어떻게 만들었나 — 좋아요 + 싫어요 피드백 루프 기존에는 마음에 드는 그림에 :star:를 눌러 “다음에 비슷하게” 학습시켰습니다. 여기에 한 가지를 더했습니다. 마음에 안 드는 그림에는 👎를 눌러 음수 점수를 주고, 그 프롬프트를 다음 생성 풀에서 아예 제외하도록 한 것입니다. ...
스트림덱에 어떤 기능을 넣을지 항상 망설였는데, 문득 이런 생각이 들었어요. “이거 그냥 AI한테 만들어 달라고 하면 안 되나?” 그래서 한 줄 던졌습니다. “그냥 해줘.” 그 한마디로 시작된 하루의 기록을, 같은 고민을 하는 분들께 나눠보려 합니다. 이 글에서 알 수 있는 것: ✅ 비개발자가 AI에게 “그냥 해줘” 한마디로 어디까지 가능한지 ✅ 내가 매일 반복하던 일들이 버튼 하나로 줄어드는 경험 ✅ 거창한 준비 없이 첫 자동화를 시작하는 가장 쉬운 방법 스트림덱이 뭔지도 몰랐던 나의 출발선 ...
“사과만 하면 끝나는 줄 알았는데…” 스타벅스코리아가 5·18 민주화운동 기념일에 출시한 ‘탱크데이’ 프로모션 이후 주간 매출이 26.3% 폭락했습니다. 정용진 회장이 직접 대국민 사과까지 했는데도 왜 소비자의 분노는 가라앉지 않을까요? 이 글에서 알 수 있는 것: ✅ ‘탱크데이’ 논란이 단순 실수가 아닌 이유 ✅ AI 핑계가 오히려 역효과를 낸 배경 ✅ 정부·지자체·소비자 3중 보이콧의 파급력 ✅ 향후 신세계 그룹이 마주할 리스크 ‘탱크데이’ 사태, 도대체 무엇이 문제였나 스타벅스코리아는 2026년 5월 18일, 하필 5·18 민주화운동 기념일에 ‘탱크데이(Tank Day)’ 프로모션을 론칭했습니다. 문제는 캠페인 문구였습니다. 캠페인에 등장한 표현 중 “책상에 탁"이라는 문구는 1987년 박종철 고문치사 사건의 “탁 치니 억 하고 죽었다"를 연상시킨다는 지적이 즉시 제기됐습니다. 5·18 기념일 + 탱크 + 책상에 탁이라는 세 요소가 동시에 결합되면서 폭발적인 분노를 불렀죠. 논란이 된 핵심 포인트는 다음과 같습니다. ...
출근길 지하 40m를 달릴 GTX, 그리고 매일 그 위를 지나는 고가도로. 둘 다 “안전"을 전제로 우리가 매일 발을 디디는 공간입니다. 그런데 2026년 5월, 단 한 주 사이에 그 전제가 통째로 흔들렸습니다. 이 글에서 알 수 있는 것: ✅ GTX 삼성역 철근 누락 사태의 정확한 규모와 책임 구조 ✅ 서소문 고가도로 붕괴가 ‘안전점검 중’에 발생한 역설의 이유 ✅ 두 사건이 같은 주에 터진 구조적 배경 ✅ 내가 탈 GTX, 내가 지나는 고가도로의 실질적 안전 체크포인트 ...
지난 1년간 대한민국 유튜브계를 뒤흔든 사건이 마침내 결말을 향해 가고 있습니다. 가로세로연구소(가세연) 김세의 대표의 구속이 확정되면서, 한 연예인의 죽음에서 시작된 비극이 어떻게 디지털 시대의 가장 어두운 단면을 보여주는지가 드러났습니다. ‘장사의 신’ 은현장이 라이브 방송에서 5분간 말을 잇지 못한 그 순간, 우리는 사이버렉카 산업의 종말을 목격했는지도 모릅니다. 이 글에서 알 수 있는 것: ✅ 김세의 구속 사유와 적용 혐의 총정리 ✅ AI 음성·카톡 조작이 어떻게 들통났는지 결정적 증거 ✅ 은현장이 오열한 진짜 이유와 두 사람의 악연 ✅ 사이버렉카 시대 종말이 의미하는 것 ...
“또 아이유야?” 2026년 5월 16일, 생일 당일에 3억 원을 기부했다는 소식을 보고 많은 분들이 놀라움과 함께 한 가지 의문을 떠올렸을 거예요. 연예계에는 누가 진짜 ‘기부천사’일까? 누적 금액만 보면 의외의 인물이 1위인데, 사람들은 왜 아이유를 떠올릴까요? 이 글에서 알 수 있는 것: ✅ 2026년 아이유 생일 3억 기부의 기부처와 의미 ✅ 누적 액수 기준 연예계 기부왕 TOP 5의 진짜 순위 ✅ ‘액수’가 아닌 ‘선한 영향력’의 새로운 판단 기준 3가지 ✅ 팬덤이 함께 움직이는 기부 문화의 변화 ...
“The race flipped in just two weeks.” That’s the line people keep repeating ahead of the Seoul mayoral race in the June 3 local elections. As recently as early May, one side held a clear lead — but that gap has since narrowed into a dead heat within the margin of error, and now no one can say with confidence who will win. For anyone left more confused than informed by the daily flood of polling headlines, we’ve pulled all the scattered pieces together in one place. What you’ll learn from this post: ✅ How the polling trends have shifted from early May until now ✅ A side-by-side comparison of the two candidates’ profiles and signature pledges — Jung Won-oh and Oh Se-hoon ✅ Where the real battleground lies as voter sentiment splits by generation and region ✅ The last-minute variables that could swing the result over the remaining 12 days ...
2026년 5월, 커피 한 잔으로 시작된 일이 대기업 회장의 대국민 사과로 번졌습니다. 단순한 마케팅 실수라기엔 너무 무거운 사안이었고, 사과 이후에도 후폭풍은 가라앉지 않고 있습니다. 이 글에서 알 수 있는 것: ✅ ‘탱크데이’ 논란이 왜 5·18 폄훼로 번졌는지 그 구조 ✅ 5월 15일부터 26일까지 8일간의 전체 타임라인 ✅ 정용진 회장 사과의 핵심 발언과 시장·정치권 반응 ✅ 신세계그룹·스타벅스 1강 체제에 미칠 후폭풍 ‘탱크데이’는 도대체 무엇이었나 사건의 발단은 2026년 5월 15일 시작된 스타벅스코리아(SCK컴퍼니)의 한정판 굿즈 행사였습니다. 문제는 그 구성이 5·18 민주화운동 기념일을 사흘 앞두고 등장했다는 점입니다. 논란이 된 요소는 단순한 우연이 아니라 세 겹의 폄훼 구조로 읽혔습니다. ...