"AI로 가는 길 01: 컴퓨터는 어떻게 태어났을까"을 읽고 나서 가장 먼저 취해야 할 행동은 무엇인가요?

요청 입력을 표준화해 목적, 대상 독자, 참고 자료, 출력 형식을 필수로 받는 입력 계약부터 도입하세요.

기존 AI 인프라/모델 최적화 워크플로우에 evolution-chronicle를 어떻게 통합할 수 있나요?

AI 인프라/모델 최적화처럼 반복 업무와 품질 편차가 큰 팀에서 효과가 빠르게 나타납니다.

evolution-chronicle와 함께 쓰면 효과적인 도구나 프레임워크는 무엇인가요?

프롬프트 문구보다 맥락 레이어 분리와 출력 검증 루프가 실제로 작동하는지 먼저 점검하세요.

AI로 가는 길 01: 컴퓨터는 어떻게 태어났을까

왜 이 연재를 시작하나

지금 AI를 이해하려면 모델 성능표만 보면 부족합니다.
컴퓨터가 왜 만들어졌고, 어떤 문제를 풀기 위해 발전했는지의 흐름을 함께 봐야 현재의 선택이 명확해집니다.

이 연재는 사람의 일대기처럼 컴퓨터의 일대기를 따라가며, 매주 하나의 전환점을 다룹니다.

먼저 결론부터: 컴퓨터의 "출생"은 1개의 사건이 아니다

컴퓨터는 어느 날 갑자기 태어나지 않았습니다.
수학적 아이디어, 전쟁/산업 현장의 계산 수요, 하드웨어 혁신이 겹쳐지며 탄생했습니다.

아이디어: 계산 가능한 것과 불가능한 것의 경계 정의
수요: 탄도표, 암호 해독, 과학 계산 자동화
구현: 진공관 기반 전자식 계산기, 저장 프로그램 구조

1편 핵심: 출생의 순간

컴퓨터의 출발점은 "빨리 계산하는 기계"가 아니라 복잡한 문제를 절차로 분해해 반복 실행하는 체계였습니다.

1930~40년대: 계산 자동화의 필요가 폭발
튜링: 계산 가능한 문제의 경계를 수학적으로 정의
폰 노이만: 저장 프로그램 구조로 현대 컴퓨터의 기본 틀 정착

오늘의 AI도 결국 이 위에 있습니다.
모델이 아무리 커져도, 실행은 여전히 컴퓨팅 구조와 메모리/입출력 제약 위에서 이뤄집니다.

핵심 연표: 탄생의 순간들

연도	사건	왜 중요한가
1936	튜링의 계산 모델 제시	알고리즘을 기계적 절차로 다루는 이론적 기반
1943~44	콜로서스(암호 해독 목적)	전자식 대규모 계산의 실전 가능성 입증
1945	ENIAC 공개	범용 전자식 계산기의 상징적 시작점
1945	폰 노이만 보고서 초안	프로그램 내장형 구조의 표준 방향 제시
1948~49	맨체스터 Baby / EDSAC	저장 프로그램 방식의 실제 구현 정착

튜링과 폰 노이만을 실무 관점으로 보면

튜링: "무엇을 계산할 수 있는가"

튜링은 컴퓨터를 만드는 방법보다 먼저, 계산 문제를 절차와 상태 전이로 표현하는 프레임을 만들었습니다.
이 관점은 지금도 LLM 파이프라인 설계에 그대로 남아 있습니다.

입력 정의
규칙(알고리즘) 정의
중간 상태 관리
종료 조건 정의

폰 노이만: "어떻게 실행할 것인가"

폰 노이만 구조의 핵심은 프로그램과 데이터를 같은 메모리 공간에서 다루는 방식입니다.
오늘날 AI 추론 서버도 결국 이 원리를 확장한 형태입니다.

CPU가 명령을 순차적으로 fetch/decode/execute
메모리 병목이 성능을 좌우
입출력 구조가 전체 처리량을 결정

왜 지금 AI 실무와 직접 연결되나

겉으로는 "모델 시대"지만, 실제 병목은 여전히 컴퓨팅 기본기에 있습니다.

메모리/대역폭 제약: 컨텍스트가 길어질수록 비용과 지연이 급증
입출력 설계: 검색, 캐시, 스트리밍 구조가 체감 품질을 좌우
실행 순서 관리: 에이전트/워크플로우는 결국 절차 실행 시스템

즉, "좋은 모델"만으로는 부족하고, "좋은 실행 구조"가 있어야 제품 품질이 올라갑니다.

12주 편성표 (운영 고정안)

주차	주제	현재 AI와의 연결 포인트
1주	컴퓨터의 탄생	계산 자동화의 시작, AI 인프라의 뿌리
2주	트랜지스터와 집적회로	성능/소형화가 AI 대중화의 전제
3주	운영체제와 소프트웨어 공학	대규모 AI 서비스 운영의 기본기
4주	인터넷의 확장	데이터 연결성과 분산 AI의 기반
5주	검색 엔진 시대	정보 검색 패러다임과 RAG의 전사
6주	모바일 컴퓨팅	AI UX가 개인 단말로 내려온 배경
7주	클라우드 컴퓨팅	모델 학습/배포 방식의 표준화
8주	빅데이터와 추천 시스템	학습 데이터 전략의 본격화
9주	딥러닝 부흥	GPU와 신경망의 실전 전환점
10주	트랜스포머와 LLM	현재 생성형 AI의 핵심 구조
11주	멀티모달과 에이전트	업무 자동화 단계로의 확장
12주	AI 네이티브 시대	제품/조직이 어떻게 재설계되는가

이번 주 실행 포인트 (실무용)

팀 내 AI 기능 기획 시 "모델 성능"과 함께 요청당 비용/지연시간 상한을 먼저 정의합니다.
데이터 흐름(수집 -> 저장 -> 검색 -> 응답) 다이어그램을 그려 병목을 표시합니다.
"프롬프트 수정으로 해결 가능한 문제"와 "인프라 설계가 필요한 문제"를 분리합니다.

요약

컴퓨터의 탄생은 과거 이야기가 아니라, 오늘 AI 서비스의 구조를 이해하는 출발점입니다.
다음 주제를 더 잘 다루기 위해 1편에서는 이론(튜링) + 구조(폰 노이만) + 실전 병목을 하나의 흐름으로 묶어봤습니다.

다음 편 예고

2편에서는 트랜지스터와 집적회로가 왜 AI 시대의 원가 구조까지 바꿨는지 다룹니다.

항목	실무 기준
핵심 주제	AI로 가는 길 01: 컴퓨터는 어떻게 태어났을까
적용 대상	AI 인프라/모델 최적화 업무에 우선 적용
우선 조치	수평 확장 전 GPU 활용률과 메모리 병목을 먼저 프로파일링
리스크 체크	목표 규모에서 콜드 스타트 지연, 페일오버 동작, 요청당 비용을 확인
다음 단계	자동 스케일링 임계값을 설정하고 용량 급증 대응 런북을 작성