AI 요약관련 정보

• 한국 클라우드 기술력에 대한 공식 보고서(미국 대비 89.5점)와 실제 체감(8.95점 또는 그 이하) 간의 심각한 괴리를 지적하며, 한국 IT의 자기 객관화 부족을 비판합니다. 🌶️
• 국내 클라우드 기업들이 가격 경쟁력을 내세우지만, 성능, 기능 다양성, 안정성 등 핵심적인 면에서 AWS, Azure, GCP 같은 글로벌 선두 주자들에 비해 현저히 뒤떨어진다고 분석합니다. 📉
• 국내 클라우드 기술의 상당수가 외산 오픈소스에 기반하고 있으며, 사용자들이 더 비싼 외산 클라우드를 선택하는 이유는 압도적인 성능과 기능 차이 때문임을 강조합니다. ⚙️
• 기술을 깊이 이해하지 못하는 리더들이 자신의 능력을 과대평가하는 '더닝 크루거 효과'가 이러한 현실 왜곡의 원인일 수 있다고 진단하며, '우매함의 봉우리'에 대한 성찰을 촉구합니다. ⛰️
• 국내 대형 SI 기업 임원의 해외 SaaS 트래픽 감당 불가 발언과 달리, 스몰 로직(3.5 엑사바이트/일)이나 넷플릭스(AWS 기반) 같은 글로벌 서비스의 압도적인 규모를 비교하며 '4차원의 벽'이 존재함을 보여줍니다. 🚀
• AWS나 Azure 같은 거대 플랫폼을 무작정 따라잡으려는 시도는 비현실적이며, 필리핀에 삼성전자를 만들려는 것과 같다고 비유하며 기술 격차의 심각성을 강조합니다. 🚧
• 현실적인 전략으로 글로벌 최고 수준의 플랫폼들을 잘 활용하는 전문가를 양성하고, 클라우드 경쟁보다는 AI와 같은 다음 시대를 위한 준비에 집중해야 한다고 제안합니다. 💡
• 결론적으로, 냉정한 자기 객관화를 통해 현재 위치를 정확히 파악하고, 불가능한 목표 대신 가장 효과적이고 현실적인 전략을 선택하여 성장의 동력으로 삼아야 함을 역설합니다. 🤔