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헤드비온 편집부
테크 블로그 에디터 · HEDVION Blog
실제 운영 환경에서 마주친 백엔드·DB·인프라 이슈와 자동화 사례를 글로 남깁니다. Spring · Node · Python · Docker · Cloudflare 등을 매일 씁니다.
작성한 글 (30편+)
- AI 기피 워크숍이 흥행할 때 에이전트를 실제로 붙이는 법
- AI가 루틴 업무를 먼저 먹는다 — 작은 팀의 역량 재편
- AMD Helios가 바꾸는 제품 기능의 생사
- IBM 쇼크가 드러낸 벤더 리스크, 작은 팀의 맹점
- 메타도 하나만 골랐다 — 작은 팀의 포기 전략
- GPU 대확장이 소수 개발팀 워크플로를 흔드는 방식
- GPU 공급이 늘어도 우리 API 비용은 왜 그대로인가
- 초저가 AI 시대, 결제 데이터는 어디까지 보낼 수 있나
- AI 에이전트, 940만 원 주고 살 것인가 직접 만들 것인가
- AI 아바타 시대, 작은 팀의 역량을 다시 짜야 할 이유
- 공급사가 내 제품의 AI를 흔들 때
- AI 안경 시대, 작은 팀이 놓치는 세 가지 리스크
- OpenAI도 전담을 선택했다: 작은 팀의 선택과 포기
- OpenAI 2인자 공백이 소규모 개발팀에 묻는 것
- OpenAI 2인자 교체, 소규모 팀 비용 구조가 흔들린다
- OpenAI 2인자 공백이 쏘는 API 벤더 리스크
- 챗GPT 탭을 닫고 AI 에이전트를 직접 돌린 기록
- Lovable 밸류 두 배, 우리가 다시 써야 할 채용 기준
- Muse가 바꾸는 제품 결정과 사용자 기대
- AI 랜섬웨어, 작은 팀이 놓친 진짜 신호
- 저커버그가 실망했을 때, 작은 팀의 선택법
- AI 에이전트가 느린 시대, 소규모 팀 자동화 재설계
- AI 에이전트가 느릴수록 청구서는 먼저 불어난다
- AI 에이전트 지연이 결제 파이프라인에 보내는 신호
- SpaceX AI 기기가 드러낸 에이전트 설계의 진짜 문제
- 에이전트가 폰에 내려온 날, 다시 짜야 할 팀 역량 지도
- 개인화를 무료로 푼 구글의 진짜 제품 결정
- AI 벤더 의존이 작은 팀에 남기는 청구서
- 화려한 기술에 No 치는 것이 작은 팀의 실력이다
- GPT 5.6이 막히면, 우리 봇은 내일도 돌아가나