NeonAIX 구축: 혹은 내가 우연히 AI가 실제로 어떻게 작동하는지 배운 이야기

발행: 5일 전 (2026년 1월 15일 오후 01:26 GMT+9)

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원문: Dev.to

Source: Dev.to

How This Started (aka Mild Annoyance)

나는 오랫동안 웹에서 서버, 도구, 대시보드, 스크립트, 그리고 뭔가가 불편해서 직접 고친 시스템들을 만들어 왔다.

NeonAIX는 바로 그 범주에 들어간다.

큰 계획으로 시작된 것이 아니다. 여러 AI 도구들을 동시에 쓰느라 지쳤다. 각각은 유용하지만, 5분마다 내 생각 흐름을 끊어버렸다. 그래서 생산성을 높이기보다는 합리적인 선택을 해서 직접 만들기로 했다.

AI와 관련된 무언가를 만들기 시작하면, 환상이 금방 사라진다.

처음엔 인상적이다. 하지만 곧 그것이 정답이든 완전한 허구든 자신감 있게 말한다는 것을 깨닫게 된다. 그때 비로소 컨텍스트 제한, 메모리, 검색, 그리고 같은 질문이 한 번은 좋은 답을 주고 다음엔 완전한 헛소리를 내는 이유를 알게 된다.

AI는 천재라기보다 뛰어난 문법을 가진 초고속 인턴과 같다.

좋은 결과는 영리한 프롬프트에서 나오는 것이 아니다. 구조와 가드레일, 그리고 시스템이 알아야 할 것과 알면 안 될 것을 결정하는 데서 나온다.

AI가 학습한다는 아이디어는 모두가 좋아한다. 그런데 직접 만들려고 하면…

학습이란 무엇을 저장하고, 무엇을 무시하고, 무엇을 검증하고, 무엇을 버릴지 결정하는 것이다. 이를 하지 않으면 시스템은 자신감 넘치는 혼란 상태가 되며, 중요한 것들을 제외한 모든 것을 기억하게 된다.

이것은 로그, 메트릭, 보안 알림, 데이터 파이프라인에서 겪는 문제와 똑같다—소음은 많고 신호는 부족하다.

AI가 그 문제를 해결해 주는 것이 아니라, 그대로 물려받을 뿐이다.

NeonAIX는 나에게 하드웨어, 모델, 시간, 예산, 인내심 등 수많은 제한을 알려주었다.

GPU가 자신의 인생 선택을 의심하는 소리를 낼 때까지 로컬에서 AI를 실행하는 것은 좋다. 클라우드에서 실행할 때는 계산을 해봐야 한다.

모든 설정은 타협이다. 빠를수록 비용이 많이 들고, 저렴할수록 느리다. 모든 것이 완벽히 작동하고 절대 깨지지 않는 마법 같은 설정은 존재하지 않는다.

누군가 그런 설정을 찾았다며 말한다면, 그 사람은 거짓말을 하거나 아직 충분히 사용해 보지 않은 것이다.

NeonAIX는 다듬어지지 않았다. 완성되지도 않았다. 그리고 “그냥 작동한다”는 기대를 하는 사람에게는 전혀 준비가 되지 않았다.

하지만 이 프로젝트가 하는 일은 이러한 시스템이 실제로 어떻게 구축되는지를 가르쳐 준다—표면적인 내용이 아니라 그 밑에 숨은 결정들, 무언가가 깨졌을 때 왜 그런지 파악하게 만드는 트레이드오프들이다.

그 자체만으로도 프로젝트는 충분히 가치가 있다.

NeonAIX가 최종적으로 어떤 형태가 될지는 아직 모른다—공개 도구가 될지, 개인 시스템이 될지, 혹은 전혀 다른 무언가가 될지. 하지만 만들면서 AI가 훨씬 덜 신비롭고 더 관리하기 쉬워졌다는 점은 확실히 가장 건강한 결과다.

앞으로도 진행 상황을 계속 기록할 것이다: 성공, 실수, 그리고 모든 것이 완벽히 작동하다가 갑자기 안 되는 순간들.

AI가 개입하더라도, 무언가를 만드는 과정은 언제나 똑같다. 뭔가를 시도해 보고, 부수고, 왜 그런지 배우고, 반복한다.

호기심, 카페인, 그리고 Neon Arc Studio에서의 의심스러운 수많은 늦은 밤이 힘이 된다.

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