테크구닝을 시작하며: 속도의 시대에 이해의 자리를 만들기

AI에 대한 정보가 부족해서 어려운 시대는 아닙니다. 오히려 반대입니다. 새 모델 소식, 시연 영상, 전망과 경고가 매일 쏟아지고, 하나를 따라잡기 전에 다음 것이 도착합니다. 저도 이 소식들을 매일 쫓아 보던 시기가 있었는데, 그때 몸으로 느낀 것이 있습니다. 정보가 늘어날수록 '그래서 이게 나한테 무슨 의미인지'는 오히려 더 흐릿해진다는 것. 속도는 넘치는데 이해가 부족한 상태 — 요즘 AI를 둘러싼 정보 환경을 한 줄로 줄이면 그렇습니다.

그 시기를 지나며 알게 된 것은, 저에게 실제로 남은 지식은 속보가 아니라 속보를 읽게 해 준 배경지식이었다는 점입니다. 테크구닝은 그 경험에서 출발한 시도입니다. 속보 경쟁에는 뛰어들지 않습니다. 대신 뉴스가 당연히 안다고 전제하는 개념들 — LLM이 뭔지, 반도체가 왜 나오는지, 규제가 무엇을 문제 삼는지를 차분히 쌓는 쪽을 맡습니다. 빠르게 낡는 스펙과 순위보다, 오래 유효한 구조와 판단 기준을 다룹니다. 그런 배경지식이 갖춰지면 쏟아지는 속보는 알아서 자리를 찾아 들어갑니다.

이름은 기술을 뜻하는 Tech에 아침 인사 Good morning을 붙여 지었습니다. 아침 인사처럼 하루를 여는 기술 정보를 건네고 싶었습니다. 속보처럼 급하게 읽고 잊는 글이 아니라, 커피 한 잔을 마시는 동안 읽고 나면 그날의 AI 뉴스가 조금 더 또렷해지는 글을 쓰고 싶다는 바람을 담았습니다.

운영하며 지키려는 원칙은 세 가지입니다. 첫째, 특정 제품·기업·모델의 우열을 단정하지 않습니다. 글을 쓰다 보면 그 판단이 얼마나 빨리 낡는지 계속 확인하게 되고, 이 사이트의 역할도 아닙니다. 둘째, 투자 조언을 하지 않습니다. AI 산업 이야기를 다루더라도 뉴스를 이해하는 데 필요한 구조 설명까지만 갑니다. 셋째, 모르는 것은 모른다고 씁니다. 글을 정리하다 확인되지 않는 수치와 전망을 만나면, 단정하는 대신 확인하는 방법을 안내하는 쪽을 택합니다.

다섯 개 카테고리(AI 기초 개념, AI 도구 활용, 일과 생산성, AI와 사회, AI 산업 읽기)로 시작합니다. 거창한 목표보다는 하나의 상태를 지향합니다 — 제가 배경지식을 쌓으며 도달하고 싶었던 상태이기도 한, AI 이야기 앞에서 주눅 들지도 휩쓸리지도 않는 독자. 그 상태에 이르는 길에 이 사이트가 쓸 만한 디딤돌이 되기를 바랍니다.