지금 AI가 이미 스스로 루프 돌면서 웹개발같은거 하는 단계에 진입 했는데, 모든 상황에서 메뉴얼대로 따라가면 항상 동일한 결과가 보장되는 분야는 좀 어려워질 것 같음.
그래서 AI가 못하는 하드웨어 분야가 뜰거라고 봄. 논리적으로만 접근해서 풀리지 않고 경험하고 감각이 중요한 분야들
대갤러1(180.64)2026-02-07 02:18:00
답글
AI가 바이오 분야를 얼마나 가속할 수 있을지 모르겠는데, 알파폴드 수준 말고 훨씬 더 유의미한 모델들이 나오면 바이오도 괜찮아보이고.
전자공학은 10년 뒤에도 국밥일거라고 생각함. SW에도 적당히 발 걸치고 HW에도 적당히 발 걸쳐서 좀 넓게 하다가 뜨는 분야로 튀기가 좋음.
나는 요즘 AI 쓰면서 엄청 많이 똑똑해진게, 정보를 찾는데 드는 시간이 수십배는 단축됨. 예전에는 별 같잖은 환경세팅 버그 고치느라 며칠씩 걸렸는데,
순수하게 공부할 수 있는 시간이 늘어나고, 공부 자료 찾기도 쉬워짐. 그래서 앞으로는 학위는 1개여도 실질적으로 2~3개 분야의 전문가가 될 수 있다고 생각함.
나는 칩 설계 + 컴퓨터 아키텍처 분야를 하는데, 졸업 전에 컴파일러까지도 어느정도 볼 생각임
소프트웨어는 싹 뒤질거같고 기계공학이 젤 핫할듯
지금 AI가 이미 스스로 루프 돌면서 웹개발같은거 하는 단계에 진입 했는데, 모든 상황에서 메뉴얼대로 따라가면 항상 동일한 결과가 보장되는 분야는 좀 어려워질 것 같음. 그래서 AI가 못하는 하드웨어 분야가 뜰거라고 봄. 논리적으로만 접근해서 풀리지 않고 경험하고 감각이 중요한 분야들
AI가 바이오 분야를 얼마나 가속할 수 있을지 모르겠는데, 알파폴드 수준 말고 훨씬 더 유의미한 모델들이 나오면 바이오도 괜찮아보이고. 전자공학은 10년 뒤에도 국밥일거라고 생각함. SW에도 적당히 발 걸치고 HW에도 적당히 발 걸쳐서 좀 넓게 하다가 뜨는 분야로 튀기가 좋음. 나는 요즘 AI 쓰면서 엄청 많이 똑똑해진게, 정보를 찾는데 드는 시간이 수십배는 단축됨. 예전에는 별 같잖은 환경세팅 버그 고치느라 며칠씩 걸렸는데, 순수하게 공부할 수 있는 시간이 늘어나고, 공부 자료 찾기도 쉬워짐. 그래서 앞으로는 학위는 1개여도 실질적으로 2~3개 분야의 전문가가 될 수 있다고 생각함. 나는 칩 설계 + 컴퓨터 아키텍처 분야를 하는데, 졸업 전에 컴파일러까지도 어느정도 볼 생각임