2026년 8월 17일

Qwen3.8-2.4T-A95B 오픈 웨이트 공개

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Qwen이 처음으로 Max급 모델의 가중치를 공개했다. 총 2.4조 파라미터 중 토큰당 950억만 활성화하는 MoE 구조다. PaperBench 93.0, IFBench 82.8, WideSearch 81.9 등 에이전트·연구 작업에서 프런티어급 성능을 기록했다. 기본 컨텍스트는 262K이며 최대 약 100만 토큰까지 확장할 수 있고, vLLM·SGLang 등으로 자체 호스팅이 가능하다. 프런티어 성능과 오픈 웨이트가 같은 모델에서 만나는 사례가 이번 주 여러 건 나왔는데, 그중 규모가 가장 큰 발표다.

Qwen 3.8 27B

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같은 Qwen 계열에서 개인 장비를 겨냥한 270억 파라미터 밀집형 모델도 함께 나왔다. 이미지·영상 이해와 장기 에이전트 작업을 지원하며 FP8 양자화 가중치를 함께 제공한다. Terminal Bench 2.1 73.0, SWE-bench Pro 61.7, OSWorld-Verified 84.3으로 이전 세대를 상회했다. Unsloth의 GGUF·NVFP4 기준 17~19GB 메모리에서 4비트 로컬 실행이 가능해, 소비자용 GPU 한 장으로 구동할 수 있는 범위에 들어왔다.

Gemini 3.7 Flash

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Gemini 3.6 Flash 출시 3주 만에 나온 후속 모델로, 소프트웨어 엔지니어링·지식 업무·웹 개발 성능을 개선했다. FrontierCode 1.1 Main 43.6%, DeepSWE v1.1 65.3%로 직전 버전의 34.4%, 49.0%를 크게 앞선다. 연말까지는 도입 가격으로 입력 100만 토큰당 $0.75, 출력 $3.75가 적용된다. 3주 주기 갱신은 Flash 계열이 사실상 상시 배포 체제로 넘어갔다는 뜻이기도 하다.

Meta Muse Glimmer — 기기에서 실행하는 오픈 웨이트 30B 코딩 모델

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Meta가 30B 파라미터 로컬 에이전트 모델을 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 단일 소비자용 GPU에서 실행되도록 최적화한 코딩 모델이다. 로짓 증류, 장문맥 중간 학습, 온정책 증류, 강화학습을 조합해 제한된 메모리에서도 에이전트 추론 성능을 확보했다. 완전 정밀도 55GB 모델을 4비트 20GB 미만으로 양자화할 수 있고 llama.cpp·MLX·Ollama 지원이 예고됐다. Meta가 오픈 웨이트로 돌아온 첫 결과물이라는 점에서 상징성도 크다.

GLM-5.3 — 포스트 트레이닝 확장으로 프런티어급 코딩·사이버 역량 달성

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GLM-5.2와 같은 기반 모델에서 포스트 트레이닝만 확장해 Terminal Bench 3.0을 4.6에서 28.3으로, DeepSWE v1.1을 46.2에서 66.9로 끌어올렸다. 사전학습 규모를 키우지 않고도 큰 폭의 개선이 가능하다는 사례다. 취약점 탐지 훈련을 확장한 결과 CyberGym 84.5%, ExploitBench 54.4%를 기록했고, 실제 269개 프로젝트에서 취약점 2,436개를 발견했다. 가중치는 안전성 평가를 거쳐 2주 뒤 공개할 예정이다.

Grok 4.6 공개 — 파라미터 확장 대신 사후학습에 투자한 모델

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xAI도 파라미터를 키우는 대신 사후학습에 투자하는 방향을 택했고, 공개 당일부터 Cursor와 Grok Build에서 쓸 수 있게 했다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 61점으로 GPT-5.6 Sol과 동률이며 Opus 5(63)·Fable 5(62)에 이은 최상위권이다. 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $6으로 같은 성능 구간에서 비용 효율이 앞선다. GLM-5.3과 함께 "규모 확장보다 사후학습"이라는 흐름을 같은 주에 보여준 두 사례다.

GPT-5.6 Sol을 초당 750토큰으로 가속하는 Ultrafast Mode

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Cerebras와 OpenAI가 GPT-5.6 Sol에서 품질 저하 없이 초당 최대 750 출력 토큰을 내는 새 서비스 계층을 공개했다. Humanity's Last Exam 2,500문항을 11시간 11분에 처리해 Fable 5보다 약 7배 빠르면서 정확도는 비슷한 수준을 유지했다. GDP-Val에서도 기본 모드와 동일한 품질을 유지하면서 종단 간 5.6배 속도 향상을 기록했다. 추론 속도가 별도 제품 계층으로 분리되기 시작했다는 신호다.

ChatGPT, 무료 사용자에게도 GPT-5.6 Luna 제공 시작

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Free·Go 요금제의 기본 모델이 GPT-5.6 Luna로 바뀌고, 악용 방지 조건 아래 무제한 텍스트 채팅이 제공된다. 금융·의료·법률 내부 평가에서 사실 오류 응답이 GPT-5.5 Instant 대비 Luna는 약 62%, Sol은 68% 줄었다고 밝혔다. Plus·Pro에서는 Instant와 심층 추론을 같은 모델로 통합하고 사고량 슬라이더로 질문마다 추론 수준을 조절할 수 있게 했다. 같은 주에 발표된 ChatGPT 광고 테스트와 맞물려 읽히는 변화다.

Solar Pro 4 — 에이전트 작업 특화 LLM

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Upstage가 문서 읽기, 도구 호출, 코드 실행을 거쳐 Excel·Word·PPT 산출물까지 만들어내는 에이전트향 LLM을 공개했다. Artificial Analysis 기준 GDPval-AA v2 39점으로 실무 산출물 평가에서 비교 모델 중 가장 높은 점수를 받았다. 가격은 100만 토큰당 입력 $0.30, 출력 $1.20이며 512K 컨텍스트와 영어·한국어·일본어를 지원한다. 국내 모델이 벤치마크 점수가 아니라 실무 산출물 지표에서 선두를 잡은 사례다.

Mark Zuckerberg, Meta의 개방형 모델 복귀와 함께 '폐쇄형' 경쟁사 비판

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Meta가 Muse Glimmer 가중치를 공개하고 Muse Spark도 수주 내 공개하겠다고 밝히며 오픈 모델 전략으로 돌아왔다. 저커버그는 강력한 AI가 소수 기업·정부에 집중돼서는 안 된다며 고성능 AI를 수십억 명에게 배포하겠다고 말했다. 증류(distillation)에 대해서도 "관찰할 수 있는 것에서는 배울 수 있어야 한다"며 이를 유해 행위로 규정하는 흐름에 반대 입장을 냈다. 폐쇄 노선으로 기울었던 Meta의 방향 전환이다.

허깅페이스 점령한 중국 AI — '큐원' 다운로드 20억 건, 파생 모델 15만 개

AITimes

Qwen 계열 모델의 Hugging Face 누적 다운로드가 20억 건, 파생 모델은 15만 개를 넘어섰다. 오픈 웨이트 생태계에서 중국계 모델이 사실상 기본값 위치를 차지했다는 뜻이다. 파생 모델 수는 파인튜닝·양자화 생태계가 얼마나 두껍게 쌓였는지를 보여주는 지표이기도 하다. 이번 주 Qwen3.8 계열 두 건의 공개와 이어 읽을 만한 수치다.

오픈 모델의 현재 — 2026년 여름 관측 리포트

Hugging Face

Hugging Face가 2026년 여름 기준 오픈 웨이트 모델 생태계의 판도를 정리한 리포트를 냈다. Qwen·DeepSeek·GLM 등 중국계 오픈 모델의 확산과 Meta의 오픈 전략 복귀를 올해 하반기의 주요 변수로 꼽았다. 개별 모델 발표를 따라가는 대신 생태계 전체의 이동을 한 번에 확인하기에 좋은 문서다.

Qwen3.8 Max, Agentic Index 종합 1위

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도구 사용·계획·자율성·복합 문제 해결을 측정하는 Artificial Analysis Agentic Index에서 Qwen3.8 Max가 종합 1위에 올랐다. 총 24개 모델을 비교하는 지표이며, 9개 평가를 결합한 별도의 Intelligence Index v4.1.1과는 다른 축을 본다. 모델을 고를 때 지능 점수만이 아니라 작업당 비용, 실행 시간, 가중치 공개 여부까지 함께 확인하라는 것이 리포트의 권고다.

Muse Code와 Muse Spark 1.2 공개

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대규모 저장소에서 계획부터 코드 작성, 검증까지 수행하는 터미널 코딩 에이전트 Muse Code가 베타로 공개됐다. 모델 호출·도구 실행·승인·편집을 모두 로컬 이벤트 로그에 기록해 충돌 이후에도 중단 지점부터 재시작할 수 있다. GPU 커널 실험에서는 최대 24시간 동안 1,000회 이상 도구를 호출하며 NVIDIA Hopper용 커널을 반복 최적화했다. 장시간 무인 실행을 전제로 설계한 에이전트라는 점이 특징이다.

Claude의 텍스트 워터마크는 어떻게 작동하는가

Anthropic

Anthropic이 Claude가 생성한 텍스트에 적용하는 워터마크의 원리를 공식 문서로 공개했다. 눈에 보이는 문자나 파일 메타데이터가 아니라, 다음 토큰을 고르는 확률을 비밀 키로 조정해 통계적 흔적을 남기는 방식이다. EU AI Act 제50조의 투명성 의무에 대응하는 조치로, 전 세계 Claude 모델에 순차 적용된다. 워터마크를 '숨겨진 표시'가 아니라 생성 과정 자체의 편향으로 이해해야 한다는 점이 핵심이다.

Claude의 '워터마크'가 글쓰기를 왜곡하는 방식

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같은 주에 나온 반론이다. Anthropic이 200토큰을 넘는 텍스트에 워터마크를 적용하면 모델이 판단한 최적 단어 대신 워터마크에 유리한 단어가 선택될 수 있다는 지적이다. 다음 토큰 후보를 green/red로 나눠 green을 더 자주 고르는 구조이므로, 품질과 탐지 가능성이 정면으로 맞바꿔진다. 생성과 탐지에 필요한 비밀 키를 Anthropic만 보유해 사용자가 직접 검증할 수 없다는 점도 문제로 꼽았다. AI로 교정·번역을 거친 사람의 글이 통째로 의심받을 가능성도 함께 지적됐다.

AI 텍스트 워터마킹의 작동 원리

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워터마킹의 수학적 배경과 한계를 정리한 기술 해설이다. 예시로 든 50:50 모델에서는 1,500단어 문서라면 약 55% 수준의 편향만 있어도 탐지가 가능하지만, 짧은 텍스트에서는 판별이 사실상 어렵다. 의미부터 다시 써서 문장을 재구성하면 KGW·EXP 실험의 탐지 정확도가 동전 던지기 수준까지 떨어진다. 탐지기를 규제 준수의 최종 근거로 쓰기에는 아직 이르다는 결론이다.

Claude가 AI 생성 콘텐츠를 표시하는 방식

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Anthropic이 EU AI Act 제50조 2항 투명성 행동강령에 서명하면서, 8월 2일 이후 EU에 출시되는 모델부터 기계 판독이 가능한 표시를 지원한다. 텍스트에는 보이지 않는 워터마크가, 이미지 파일에는 C2PA 기반의 서명된 출처 메타데이터가 붙는다. Claude Platform·Claude Code·Cowork는 물론 AWS·Google Cloud·Azure를 경유한 이용까지 전 세계에 동일하게 적용된다. 규제가 EU에서 시작해 제품 전역으로 번지는 전형적인 경로다.

Claude Code, Auto mode를 기본 권한 모드로 전환

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8월 14일부터 Pro·Max·Team의 신규 세션이 Auto mode로 시작한다. 도구 호출의 위험도를 모델이 자동으로 판별하는 방식이다. 테스터 1,053명을 대상으로 한 연구에서 사람은 위험한 명령의 13.6%만 걸러낸 반면 Auto mode는 89%를 차단했다. Teams·Enterprise 도입 조직에서는 Auto mode 사용 시 PR 배포량이 약 25% 늘었다는 수치도 함께 공개됐다. 승인 피로가 실제 안전성을 떨어뜨린다는 관찰을 제품 기본값으로 옮긴 변경이다.

Claude Code 세션의 가치를 극대화하는 방법

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출력 토큰은 입력보다 약 5배 비싸고 캐시 읽기는 일반 입력의 0.1배라, 컨텍스트 관리가 곧 비용 관리다. 대화 중간에 /model, /effort, Fast mode를 바꾸면 프롬프트 캐시가 깨지므로 이런 설정은 세션 시작 시점이나 /clear 직후에 확정하는 편이 낫다. 새 작업을 시작할 때는 /clear, 같은 작업의 한 단계가 끝났을 때는 /compact를 쓰라는 것이 실무 권고다. 요금제 한도를 자주 만나는 사용자라면 바로 적용해 볼 만한 내용이다.

오픈AI, 코덱스 대대적 개편 예고 — 속도 94%·메모리 88% 감축

AITimes

OpenAI가 Codex의 대규모 개편을 예고하며 속도 94% 향상, 메모리 88% 감축을 제시했다. 코딩 에이전트 경쟁이 모델 성능만이 아니라 실행 효율로 확장되고 있다는 신호다. 장시간 무인 실행이 늘어날수록 메모리와 지연이 그대로 비용이 되기 때문이다.

MCP가 Stateless해짐

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MCP 2026-07-28 스펙은 프로토콜 출시 이후 가장 큰 변경으로, stateful 양방향 연결에서 stateless request/response로 전환한다. initialize 핸드셰이크와 Mcp-Session-Id가 제거돼 원격 MCP 서버를 일반 HTTP 서비스처럼 수평 확장할 수 있게 됐다. 추가 입력을 요청하는 흐름은 MRTR로 재설계됐고, Extensions가 정식 1급 개념으로 승격됐다. 서버를 직접 운영하는 쪽이라면 배포 구조를 다시 볼 시점이다.

DeepSeek Harness — 모든 구성 요소를 플러그인으로 만든 오픈소스 코딩 에이전트

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'Everything is a Plugin' 구조를 내세워 Model Adapter와 Tool뿐 아니라 Session Log와 Agent Loop 자체까지 플러그인으로 만들었다. 파일시스템·Shell·Sandbox·권한 승인·Subagent·Background Job이 모두 독립 구성 요소로 교체 가능하다. Profile과 Bundle을 조합해 web·headless 등 자신만의 에이전트 환경을 구성할 수 있다. 하네스 엔지니어링을 코드 구조로 밀어붙인 사례다.

Docker Sandboxes — AI 에이전트용 일회성 격리 환경

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AI 코딩 에이전트마다 전용 microVM을 붙여 호스트와 분리된 환경에서 장시간 무인 작업을 돌릴 수 있게 한다. 권한 확인을 모두 건너뛰는 YOLO 모드에서도 파일시스템과 네트워크 접근 범위를 제한할 수 있다. Claude Code·Gemini CLI·Copilot CLI·Codex·OpenCode·Kiro를 기본 지원하며 Docker Desktop 없이도 동작한다. 승인 없이 오래 돌리려면 격리를 먼저 세우라는 접근이다.

Codex로 자동 연구를 돌려 232배 빠른 커널을 만든 기록

sankalp's blog

Codex에 자동 연구 루프를 걸어 GPU 커널을 232배 빠르게 만든 실전 기록이다. 반복 실험과 벤치마크 검증을 에이전트에 맡기고, 사람은 실험 설계와 판정 기준만 잡는 구성이다. 성능 수치가 결정론적으로 측정되는 영역이 루프 엔지니어링에 가장 잘 맞는다는 점을 보여준다. Hacker News에서 451포인트를 기록했다.

Grok Bot 공개

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동료에게 일을 맡기듯 지시하면 프로젝트를 처음부터 끝까지 수행하고, 승인이 필요할 때만 돌아오는 AI 팀원 제품이다. 여러 Bot을 프로젝트·아웃바운드·시스템 업무에 배치해 24시간 병렬로 돌리고, 같은 스레드 안에서 작업을 인계할 수 있다. 앱과 웹사이트에 직접 로그인해 사람처럼 도구를 조작하며, 한 번 시연한 워크플로를 예약 실행 루틴으로 저장한다. 이번 주 국내 개발 유튜브 채널들이 가장 많이 다룬 제품이기도 하다.

Orca — 여러 병렬 코딩 에이전트를 위한 오픈소스 ADE

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터미널에서 도는 CLI 에이전트(Codex·Claude Code·OpenCode·Pi)를 각자의 구독 그대로 구동하는 개발 환경이다. Parallel Worktrees로 에이전트마다 격리된 git worktree를 만들고 한곳에서 상태를 추적한다. 하나의 프롬프트를 다섯 개 에이전트에 분산한 뒤 결과를 비교해 우승본을 병합하는 워크플로도 지원한다. 여러 에이전트를 동시에 굴리는 구성이 도구 계층으로 굳어지고 있다.

Xirp — Spotify가 만든 조직 컨텍스트 기반 AI 코딩 환경

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에이전트가 시스템 배경을 몰라 기술적으로는 맞지만 운영상 틀린 결정을 내리는 문제를, Spotify는 '검색(retrieval) 문제'로 규정했다. Claude Code·Codex·Gemini를 여러 프로젝트와 세션에서 실행·관리하는 macOS용 에이전틱 개발 환경이다. 작업마다 별도 git worktree를 만들어 같은 저장소에서 여러 에이전트가 충돌 없이 병렬 작업하도록 했다. 조직 지식을 컨텍스트로 주입하는 계층을 도구가 책임진다는 발상이다.

Unsloth Desktop — 로컬 모델 실행·학습·에이전트를 하나로 묶은 오픈소스 앱

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LLM뿐 아니라 diffusion 기반 이미지·비디오, embedding, vision, TTS/STT 모델까지 실행하고 학습하는 데스크톱 앱이다. unsloth start claude 명령 하나로 Claude Code·Codex·OpenCode를 로컬 LLM에 연결할 수 있다. 500개 이상 모델을 2배 빠른 학습과 70% 적은 VRAM으로 처리하며, MoE 구조에서는 최대 12배까지 빨라진다고 밝혔다. 이번 주 공개된 로컬 모델들과 함께 쓰기 좋은 조합이다.

DoorDash가 AI 에이전트-도구 접근을 위한 중앙 게이트웨이를 구축한 방법

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MCP는 도구 설명·탐색·호출은 표준화했지만 인증·권한·자격증명·감사는 다루지 않아, DoorDash는 이를 게이트웨이로 중앙화했다. 모든 도구 호출이 인증에서 권한 확인, 도구 노출, 자격증명 주입, MCP 서버 전달, 사용 기록으로 이어지는 하나의 경로를 통과한다. 200개 이상 MCP 서버와 30개 이상 에이전트가 연결돼 매주 수백만 건의 도구 호출을 처리하고 있다. MCP를 사내에 대규모로 깔 때 반드시 마주치는 공백을 정면으로 다룬 사례다.

AI 모델 고르기 — 같은 프롬프트, 11개 모델, 매우 다른 결과

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Netlify가 같은 프롬프트를 11개 모델에 각각 3번씩 실행해 결과물과 소비 크레딧을 비교했다. Claude Opus 5는 가장 풍부한 결과를 냈지만 한 번 실행에 1,055 크레딧을 썼고, GPT-5.6 Terra는 평균 39 크레딧으로 끝났다. 비용을 더 쓴다고 결과가 그만큼 좋아지지는 않았으며, 모델의 강점은 작업 종류에 따라 갈렸다. 모델 선택을 감이 아니라 자기 워크로드 기준으로 재보라는 결론이다.

실전 루프 엔지니어링

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핵심은 에이전트의 자율성을 높이는 것이 아니라 완료 조건과 제약을 명확히 정의하는 것이라는 정리다. /goal은 측정 가능한 목표가 충족될 때까지 반복하고, /loop는 일정 간격으로 같은 작업을 다시 실행한다. 테스트 통과 수나 Lighthouse 점수처럼 결정론적 기준이 있을 때 효과적이며, 주관적 평가가 필요한 작업에는 맞지 않는다. 루프를 걸기 전에 "무엇을 만족하면 끝인가"를 먼저 적어야 한다는 뜻이다.

Graph 엔지니어링 vs Loop 엔지니어링 — 실제로 달라진 것은 무엇인가

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Graph Engineering은 새로운 개념이라기보다 여러 Agent Loop를 하나의 흐름으로 연결하는 오케스트레이션이라는 관점이다. Loop는 하나의 목표를 반복 수행하고 검증하는 단위이고, Graph는 그 Loop들을 연결한 상위 구조여서 서로 경쟁 관계가 아니다. 여러 에이전트가 서로를 검증한다고 해서 신뢰성이 자동으로 올라가지는 않으며, 시스템 바깥의 독립된 증거가 필요하다는 점을 강조한다. 멀티 에이전트 구성을 검토 중이라면 먼저 읽어 볼 만하다.

LLM Evals에 대해 알아야 할 모든 것

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700명 넘는 엔지니어와 PM에게 AI 평가를 가르쳐 온 Hamel Husain 팀이 정리한 실무 FAQ 문서다. 평가 도구부터 사지 말고 실제 사용 기록 2050개를 사람이 직접 읽는 에러 분석부터 시작하라고 권한다. 이 단계에 개발 시간의 6080%가 들어간다는 것이 이들의 경험이다. 채점은 1~5점 척도가 아니라 통과/실패 이진으로 하고, 반복해서 나타나는 실패에만 자동 채점기를 투자하라는 것도 핵심 조언이다.

평가 주도 개발 (Eval-driven development)

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Airbnb는 평가를 사후 검증이 아니라 핵심 엔지니어링 규율로 취급하는 평가 주도 개발(EDD)을 도입했다. 결정론적 검사, LLM 심판, 인간 평가를 계층적으로 쓰되 심판은 50100개 골든 데이터셋에서 인간과 8090%대 일치하도록 보정한다. 에이전트는 최종 답변만으로 평가할 수 없어, 실행 추적과 스팬을 재구성해 도구 선택과 중간 상태까지 검사한다. 앞의 Evals 문서와 함께 읽으면 평가 체계를 세우는 실무 지도가 된다.

Go 언어가 AI 기반 소프트웨어 엔지니어링에 이상적인 이유

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AI가 코드를 대량 생성하면서 개발 병목이 작성에서 리뷰·검증·유지보수로 옮겨갔고, 그에 따라 언어를 고르는 기준도 달라졌다는 주장이다. gofmt·컴파일러·테스트·govulncheck 같은 표준 도구가 한 플랫폼에 들어 있어 AI가 생성한 코드를 빠르게 검증하고 스스로 고치게 만들 수 있다. 명시적 문법, 정적 타입, 빠른 컴파일이 AI 코드의 편차를 줄이고 사람의 검토를 쉽게 한다. 언어 선택을 '사람이 쓰기 편한가'가 아니라 '기계가 검증하기 쉬운가'로 보는 시각이다.

AI가 코드를 쓰는 시대, antirez는 왜 다시 C로 만드는가

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Redis 창시자 antirez가 Mac용 MiniMax-H3 추론 엔진 H3-metal을 C·Objective-C·Metal로 작성해 공개했다. 범용 AI 프레임워크에 얹는 대신 특정 모델을 제대로 실행하기 위한 작고 특화된 구현을 지향한다는 설명이다. Flux 2 Klein의 순수 C 추론, Voxtral Realtime 4B, DeepSeek V4 Flash Metal 엔진에 이어지는 일관된 방향이다. AI로 코드를 찍어낼 수 있게 될수록 무엇을 직접 만들지가 더 중요해진다는 관점과도 이어진다.

독점 LLM API에서 추론 트레이스 훔치기

GeekNews

OpenAI·Anthropic·Google이 클라이언트에 돌려주는 암호화된 reasoning block이 다른 세션·사용자·모델에서 재사용될 수 있다는 취약점 보고다. 강한 모델이 만든 암호화 추론을 같은 회사의 약한 모델에 넣고 탈옥시켜 숨겨진 추론을 평문으로 복원하는 시연이 포함됐다. 공개된 에이전트 로그 6,708개에서 reasoning block 315,320개를 복원했고, 그 안에서 API 키 62개와 비밀번호 33개를 포함해 민감정보 704개를 찾아냈다. 에이전트 로그를 공개 저장소에 그대로 올리는 관행이 그대로 유출 경로가 된다는 뜻이다.

Anthropic, Claude 제품의 시스템 프롬프트를 릴리스 노트로 공개

Anthropic

Anthropic이 Claude 제품군의 시스템 프롬프트를 릴리스 노트 형태로 공개하기 시작했다. 모델 동작의 상당 부분이 시스템 프롬프트에서 결정되는 만큼, 변경 이력을 추적할 수 있게 된 것 자체가 의미가 크다. Hacker News에서 665포인트를 기록하며 모델 투명성 논의를 다시 불러왔다.

Google, 동형암호로 프라이빗 AI를 실용화하다

Google Security Blog

데이터를 복호화하지 않은 상태로 AI 추론을 수행하는 동형암호 방식을 실용 단계로 끌어올렸다는 발표다. 민감한 데이터를 클라우드에 평문으로 넘기지 않고도 처리할 수 있는 경로를 제시한다. 동형암호는 오랫동안 성능 때문에 연구실 밖으로 나오지 못했는데, 추론 워크로드에 한정해 실용 구간에 진입했다는 점이 핵심이다. Hacker News 494포인트로 이번 주 상위 화제였다.

OpenAI, 프런티어 사이버 모델을 신뢰할 수 있는 방어자에게 우선 제공

OpenAI

사이버 방어 역량을 갖춘 프런티어 모델의 접근 권한을 검증된 방어 조직에 우선 제공하는 정책을 발표했다. 지난달 제3자 사이버 평가에서 벌어진 경계 이탈 사고에 이어지는 후속 조치로, Daybreak 모델의 접근 범위를 확대한다. 같은 날 'Expanding Daybreak as the Cyber Defense Window Narrows'도 함께 공개했다. 공격 역량이 먼저 확산되기 전에 방어 쪽에 시간을 벌어주겠다는 구도다.

Fable 5의 생물학 안전장치 개선

Anthropic

Fable 5의 생물학 관련 오남용 방지 안전장치를 강화한 내용을 공개했다. 프런티어 모델의 CBRN 위험에 대응하는 체계를 어떻게 개선했는지 설명한다. 모델 역량이 올라갈 때마다 같은 영역의 가드레일을 다시 조정해야 한다는 점을 보여주는 사례다.

GLM-5.3, '커서' 보안 취약점 찾아냈다

AITimes

GLM-5.3이 Cursor에서 실제 보안 취약점을 발견하며 모델의 사이버 역량을 제품 환경에서 입증했다. 취약점 탐지 훈련을 확장한 포스트 트레이닝의 효과가 벤치마크 밖에서 확인된 사례다. 같은 역량이 방어와 공격 양쪽에 그대로 쓰인다는 점이 이 흐름의 부담이기도 하다.

AI가 재편하는 차세대 사이버보안 스택

GeekNews

AI가 취약점을 찾아 악용하는 속도가 빨라지면서 평균 악용까지 걸리는 시간(TTE)이 공개 9시간 전, 즉 -9시간까지 당겨졌다. 공개 전 제로데이로 악용되는 비율은 5년 전 약 30%에서 현재 80% 이상으로 올라갔다. 보안 SaaS도 사람이 대시보드를 보는 구조에서 API·MCP를 통해 에이전트가 직접 사용하는 헤드리스 구조로 이동할 것으로 전망한다. 방어 자동화가 선택이 아니라 전제가 되는 국면이다.

모델은 의도적으로 더 멍청해지고 있다

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소형·MoE 모델은 적은 활성 파라미터로 추론 성능을 높이는 대신 세부 정보를 회상하는 능력이 약해지는 경향이 있다는 분석이다. 사실 지식은 모델 용량을 많이 차지하는 데다 빠르게 낡지만, 문제 분해나 검산 같은 추론 절차는 반복해서 재사용할 수 있다. 세부 지식을 검색·문서·도구 호출로 실행 시점에 공급하면 프런티어급 추론을 작은 로컬 모델에서 돌릴 수 있다는 것이 결론이다. 이번 주 쏟아진 소형 로컬 모델들의 설계 의도를 설명해 주는 글이다.

AI는 수학자보다 더 잘 생각하는 게 아니라 더 많이 기억한다

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AI의 수학 성능은 뛰어난 추론만이 아니라 문제와 중간 계산, 실패한 접근까지 한꺼번에 유지하는 거대한 상징적 작업 공간에서 나온다는 주장이다. 사람은 제한된 작업 기억을 청킹과 종이로 보완하지만, AI는 긴 컨텍스트 자체를 노트처럼 쓴다. 현재의 AI는 아인슈타인식 재구성보다는 폰 노이만식 속도와 폭에 무제한 노트를 붙인 모습에 가깝다는 비유다. 컨텍스트 길이가 왜 성능 지표처럼 다뤄지는지를 설명하는 관점이기도 하다.

인간 중심에서 에이전틱 코드 리뷰로 — 더 빠른 결정이 더 나은 리뷰를 뜻하지는 않는다

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207개 GitHub 프로젝트의 PR 102만 개를 분석해 인간 중심에서 LLM 보조를 거쳐 에이전트가 참여하는 단계까지 리뷰 방식의 변화를 추적한 연구다. 에이전트가 참여하면 리뷰 결정은 빨라졌지만 리뷰 품질 지표가 함께 좋아지지는 않았다. 오히려 AI가 참여한 리뷰에서 같은 리뷰어를 반복 배정하거나 대형 변경을 일괄 처리하는 안티패턴 비율이 더 높게 나타났다. 속도 지표만 보고 리뷰 프로세스를 평가하면 안 된다는 근거 자료다.

100배 저렴한 오픈 모델로 검색에서 GPT-5.6 Sol 능가하기

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Castform으로 강화학습 후처리한 4B 오픈소스 모델이 GPT-5.6 Sol 수준의 검색 정확도를 비용 1/100로 달성했다. GPT-5.6 Sol 기반의 다중 턴 에이전트 검색은 요청당 10초 이상, 약 $0.03이 들어 비용과 지연이 모두 크다. 문서·제품 기록·지원 자료에서 질문과 정답을 자동 생성하고 검색 도구와 보상 함수를 결합해 후처리하는 방식을 썼다. RAG 파이프라인을 작은 전용 모델로 갈아 끼우는 구체적인 레시피에 가깝다.

ICML 논문 2,200편을 재현하며 배운 것

Hugging Face

ICML 논문 2,200편을 실제로 재현해 보고 얻은 교훈을 정리한 리포트다. 코드·데이터 공개 수준과 실제 재현 성공률의 관계를 대규모 데이터로 제시한다. AI 연구의 재현성을 개별 사례가 아니라 통계로 점검한 드문 시도다.

WeatherNext, 사이클론 예측에서 돌파구를 만들다

Google DeepMind

WeatherNext Cyclones가 경로·강도·바람 구조를 함께 예측하며, 기존 2일 예측 수준의 정확도를 3일 예측에서 달성했다. 대비 시간을 24시간 이상 더 확보할 수 있어 재난 대응에 직접적인 효용이 있다. 전 지구 기상 역학을 학습한 모델이라 기존 수치예보 대비 연산 비용도 크게 낮다. 벤치마크 점수가 아니라 인명으로 성과가 환산되는 드문 사례다.

AI와 일하는 방식은 코딩보다 리더십에 가깝다

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AI는 같은 요청에도 다른 답을 낼 수 있기 때문에 정확한 명령보다 맥락·명확성·피드백이 중요하다는 글이다. AI를 컴파일러처럼 다루면 예측 불가능성이 답답하게 느껴지지만, 의도를 주고받는 협업 상대로 접근하면 활용도가 올라간다. 무엇을 할지 지시하는 데서 그치지 말고 그 일이 왜 중요한지, 좋은 결과의 기준이 무엇인지까지 전달해야 한다는 것이 요지다.

AI가 소프트웨어 엔지니어링의 중산층을 없애고 있다

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AI가 구현 속도의 제한을 없애면서, 취약한 엔지니어링 문화를 가진 프로젝트가 복구 불가능한 복잡성에 도달하는 시간이 짧아졌다는 진단이다. 하루에 수만 줄을 생성할 수 있지만 사람의 검토 속도는 그대로여서, 잘못된 결정이 검토 역량을 압도한다. 구현이 저렴해진 환경에서는 판단력이 엔지니어의 가치를 결정하고, 그만큼 인력 양극화가 커질 수 있다는 전망이다.

AI 사용을 그만두기로 한 이유

GeekNews

20년 경력의 개발자가 LLM 코딩 도구를 1년 넘게 쓴 끝에 정신 건강, 소프트웨어 품질, 환경 비용을 이유로 사용을 전면 중단했다는 글이다. 생산성은 분명히 올랐지만 자신의 역할이 코드 검토와 품질 확인으로 축소되면서 학습과 성장이 멈췄다고 적었다. 제한적으로만 쓰려던 시도가 다시 전면 의존으로 이어져 결국 '전부 아니면 전무'를 택하게 됐다는 대목이 인상적이다.

코드가 아니라 아이디어를 통제하라

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antirez는 AI 시대의 프로그래머가 생성된 코드를 한 줄씩 검토하기보다 소프트웨어가 담을 아이디어와 설계를 통제해야 한다고 주장한다. LLM은 국소적으로 최적인 코드에는 매우 뛰어나지만 큰 설계에서는 상대적으로 약하다는 것이 근거다. DwarfStar에서 DeepSeek v4와 GLM 5.2 추론을 자동 구현할 때도 GPU 커널을 직접 읽는 것보다 AI를 활용한 설계·검증이 더 효과적이었다고 밝혔다.

Nvidia, OpenAI 인프라 금융 보증을 대폭 축소

Reuters

Nvidia가 OpenAI 데이터센터에 대해 검토하던 2,500억 달러 규모의 보증을 대폭 축소했다는 WSJ 보도다. AI 인프라 금융 구조의 리스크가 말이 아니라 실제 계약 조건에서 조정되기 시작했다는 신호로 읽힌다. 아래의 'Nvidia의 위험한 사업'과 같은 주에 나온 소식이라 함께 보면 맥락이 분명해진다.

Nvidia의 위험한 사업

GeekNews

Nvidia는 AI 데이터센터를 투자 가능한 인프라 자산으로 만들기 위해 5,000억 달러 이상의 제3자 자본 조달을 추진하며 최대 25%의 잔존가치를 직접 보증해 왔다. Oracle·Meta·Alphabet·Amazon은 2026년 7월 7일까지 1,940억 달러의 부채를 조달했고 Google은 850억 달러 규모의 신규 주식을 발행했다. AI 매출이 그만큼 빠르게 늘지 못하면, 보험자금과 연기금까지 끌어들인 이 구조가 1873년 철도 금융 위기와 닮아질 수 있다는 경고다. 며칠 뒤 나온 보증 축소 보도가 이 우려의 첫 반영일 수 있다.

ChatGPT에 광고 도입 테스트

OpenAI

OpenAI가 ChatGPT에 광고를 넣는 테스트를 공식 발표했다. 주간 10억 명 규모의 사용자를 가진 서비스가 구독 중심에서 광고를 포함한 수익 모델로 이동한다는 신호다. 같은 주에 무료 사용자에게 GPT-5.6 Luna를 무제한 제공한다고 밝힌 것과 이어 보면, 무료 이용자 확대와 광고 수익화가 한 묶음으로 설계됐다는 해석이 자연스럽다.

Cursor, SpaceX에 합류

Cursor

AI 코딩 에디터 Cursor를 만든 Anysphere가 SpaceX에 합류한다고 발표했다. xAI·Grok Build와 함께 머스크 계열의 AI 개발 도구 축이 재편되는 신호로 읽힌다. Hacker News에서 104포인트를 기록했고, 개발자 커뮤니티의 반응은 엇갈렸다. 독립 개발 도구가 대형 사업체로 흡수되는 흐름이 이번 주에만 두 건 나왔다.

스트라이프, 오픈라우터 10조에 인수 — 석 달 만에 몸값 5배

AITimes

결제 기업 스트라이프가 LLM 라우팅 플랫폼 오픈라우터를 약 10조 원에 인수했다. 3개월 만에 기업 가치가 5배로 뛰며 AI 인프라 미들웨어의 전략적 가치를 보여줬다. 모델이 빠르게 교체되는 환경에서 라우팅·과금 계층을 쥐는 쪽의 협상력이 커진다는 판단이 깔린 거래다.

AI 크레딧 재판매 시장 — 토큰 브로커와 Relay는 어떻게 움직이나

GeekNews

AI API를 공식 가격보다 싸게 파는 유통망이 자리를 잡았다. 남는 크레딧을 사고파는 Token Broker와 다수 계정을 묶어 파는 Relay가 두 축이다. 실제 매물은 공식 가격 대비 30~80% 할인 수준이며 일부 Relay는 90% 이상 싸게 나온다. 가상카드, 대량 계정, 차지백, 도난 카드처럼 정상적인 재판매로 설명되지 않는 공급원도 확인됐다. 싼 크레딧에는 계정 정지와 데이터 노출이라는 값이 따로 붙는다는 뜻이다.

2027년 메모리 생산 용량, 이미 매진됨

GeekNews

Samsung·SK Hynix·Micron의 2027년 DRAM·HBM 생산 용량이 추가 공급 계획 없이 모두 계약됐다는 보도다. 주요 구매자들이 생산 전 물량을 최대 5년 장기 계약으로 선점했다. 메모리 비용 상승은 PC 부품 가격을 넘어 Xbox Series X 가격 인상과 Steam Machine 출시가에까지 영향을 미치고 있다. AI 수요가 소비자 하드웨어 가격표에 직접 찍히기 시작했다.

AMD, 모델을 실리콘에 새기는 AI 칩 스타트업 Taalas 인수

GeekNews

AMD가 모델 가중치를 실리콘에 직접 새기는 Taalas를 인수해 고성능 추론 시장 공략을 강화했다. TSMC 6nm 공정으로 만든 HC1은 Llama 3.1 8B를 초당 16,960토큰으로 처리해 발표 당시 Nvidia GPU보다 48배 빨랐다. 2세대 HC2는 칩당 200억 파라미터를 목표로 하며, 가속기 50개를 묶으면 1조 파라미터 모델까지 지원할 수 있다. 추론 전용 하드웨어가 범용 GPU와 갈라지는 흐름이다.

Demis Hassabis, Google DeepMind CEO에서 회장으로

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Demis Hassabis가 CEO에서 회장으로 옮기고 Alphabet 수석 과학자와 Isomorphic Labs 책임자를 병행한다. CTO였던 Koray Kavukcuoglu가 수석부사장으로 조직을 이끌며 Sundar Pichai에게 직접 보고한다. 27년간 근무한 Jeff Dean은 Sanjay Ghemawat 등과 함께 공익법인 Discovery Loop를 설립하며 회사를 떠났다. Google AI 조직의 세대 교체가 한 주에 몰려 발표됐다.

Discovery Loop

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Jeff Dean·Sanjay Ghemawat·Quoc Le·Oriol Vinyals가 세운 공익법인으로, 반복 실험 과정 자체를 AI로 자동화하는 것을 목표로 한다. 프런티어 모델과 대규모 컴퓨팅으로 실험을 제안·실행·평가하며 수천 개 실험을 병렬로 돌린다. 초기에는 ML 연구·엔지니어링 자동화에 집중한 뒤 의약품, 태양에너지, 사이버 보안 등으로 확장할 계획이다.

업스테이지, 다음 AI 요약에 '솔라' 전면 적용

AITimes

다음(Daum)의 AI 요약 기능에 업스테이지 Solar 모델이 전면 적용됐다. 국산 LLM이 대규모 상용 서비스의 기본 엔진으로 들어간 사례가 늘고 있다. 같은 주에 공개된 Solar Pro 4와 함께 보면, 벤치마크와 실사용이 동시에 굴러가고 있다는 점이 확인된다.

미국, 동맹국에 'AI 진영 선택' 통보

AITimes

미국이 동맹국에 AI 공급망과 기술 진영에 대한 선택을 요구했다는 보도다. AI 칩과 모델의 수출 통제가 산업 규제를 넘어 외교 현안으로 확장되는 국면이다. 오픈 웨이트 생태계에서 중국계 모델의 비중이 커지는 흐름과 정면으로 부딪히는 사안이기도 하다.

OpenAI, 살해 계획 담긴 챗GPT 대화를 경찰에 신고

AITimes

OpenAI가 살해 계획이 담긴 ChatGPT 대화를 경찰에 신고한 사실이 알려지며 대화 감시 논란이 불거졌다. AI 서비스가 지는 안전 의무와 사용자 프라이버시 사이의 경계를 어디에 그을 것인가가 쟁점이다. 어떤 기준으로 어느 범위까지 사람이 대화를 열어보는지가 명시되지 않았다는 점이 우려의 핵심이다.

덴마크, AI 부정행위 막기 위해 서면 과제 구두 소명 의무화

GeekNews

덴마크 정부가 집에서 작성한 과제를 학생이 구두로 소명하도록 하는 규정을 즉시 시행했다. 주 대상은 16세 안팎의 상급 중등교육 학생으로, 2년제 HF 과정 약 9,000명이 포함된다. 학교에는 시험 중 화면 모니터링 도구 사용과 방화벽 기반 콘텐츠 제한도 함께 권고했다. 탐지기로 AI 사용을 잡는 대신 평가 방식 자체를 바꾼 접근이다.

Grok Bot에게 모든 자동화를 맡겨봤습니다

이번 주 공개된 Grok Bot에 실제 업무 자동화를 통째로 맡겨 보고 어디까지 되는지 확인한 영상.

IT뉴스 - Grok 4.6 및 Grok Bot, 오픈AI Computer History, Ultrafast, 앤트로픽 리만 가설, Gemini 3.7 Flash 등

Grok 4.6과 Grok Bot, GPT-5.6 Sol Ultrafast, Gemini 3.7 Flash까지 이번 주 발표를 한 번에 훑는 뉴스 브리핑.

AI 브라우저 다 써봤는데 결국 여기로 갈아탔습니다 | Aside Browser

여러 AI 브라우저를 직접 비교해 보고 개발자 관점에서 Aside Browser를 고른 이유를 정리한 리뷰.

Grok Bot 너무 좋습니다. Hermes, Openclaw 다 지웠어요

기존에 쓰던 자동화 에이전트들을 정리하고 Grok Bot으로 옮긴 사용 후기.

Grok 4.6 너무 저렴한데 이정도로 잘한다고?

입력 100만 토큰당 $2 수준의 가격에 최상위권 성능을 낸 Grok 4.6을 실제 작업으로 검증한 영상.

또다른 트렌드 Graph Engineering 알려드림

여러 Agent Loop를 하나의 흐름으로 엮는 Graph Engineering 개념을 실무 관점에서 정리한 영상.

AI 뉴스 - Google 떠나는 인재들, GPT-6 Astra 소식, Luna 무제한, Muse Spark 1.2 등

Google DeepMind 리더십 개편과 무료 사용자 대상 Luna 무제한 제공, Muse Spark 1.2까지 다룬 주간 브리핑.

IT뉴스 - Google 리더십 개편, GPT-6 Astra 소식, Luna 무제한, Muse Spark 1.2 등

같은 주제를 IT 업계 관점에서 다시 짚은 뉴스 브리핑.

"만들었는데 안 팔린다"는 빌더들에게 — 클로드 코드로 마케팅까지 끝내는 12단계

제품은 만들었지만 판매가 막힌 상황에서 Claude Code로 마케팅 실행까지 붙이는 12단계를 다룬 인터뷰.

AI를 붙인 뒤 세일즈 조직의 일하는 기준이 완전히 바뀌었습니다

AB180이 세일즈 조직에 AI를 도입한 뒤 업무 기준과 평가 방식이 어떻게 달라졌는지 들어본 인터뷰.

이젠 세션까지 넘나들며 작업하는 클로드

세션 경계를 넘어 작업을 이어가는 Claude의 새 기능을 짧게 소개하는 쇼츠.

AI로 한단계 업그레이드 된 구글 번역기

생성형 모델이 들어가면서 달라진 구글 번역기의 결과를 비교해 보는 쇼츠.

진짜 생물을 죽이는 바이러스를 만든 AI

생물학 영역에서 AI가 도달한 수준과 그에 따른 안전 문제를 짧게 짚는 쇼츠.

GPT에는 없는 그록 이미지만의 기능

Grok 이미지 생성에만 있는 기능을 실제 결과물과 함께 보여주는 쇼츠.

무료 사용자에게 사용량을 퍼주기 시작한 오픈AI

무료 요금제에 GPT-5.6 Luna를 무제한으로 푼 OpenAI의 변화를 짚는 쇼츠.

1위를 탈환한 오픈소스 STT 모델

음성 인식 벤치마크에서 다시 선두로 올라선 오픈소스 STT 모델을 소개하는 쇼츠.

클로드 코드 제작자가 쓰는 AI 성능 올리는 비법

Claude Code를 만든 팀이 실제로 쓰는 프롬프트·컨텍스트 운용 요령을 짧게 정리한 쇼츠.

AI 돌리는 데이터센터, 직접 만들어봤습니다

AI 추론을 돌리기 위한 소규모 데이터센터를 직접 구성해 보는 쇼츠.

진짜 내 컴퓨터에서 돌릴 수 있는 1위 모델의 등장

개인 장비에서 실행 가능한 범위에 들어온 상위권 로컬 모델을 소개하는 쇼츠.

구글을 뚜까패버린 초가성비 모델의 등장

가격 대비 성능에서 눈에 띄는 결과를 낸 모델을 짧게 비교해 보는 쇼츠.

제품이 좋다고 말하면 안 팔리는 이유

AI로 제품을 빠르게 만들 수 있게 된 시대에 메시지를 어떻게 잡아야 하는지 짚는 쇼츠.