클로드 듀엣이란 무엇인가: 먼저 말을 거는 AI 에이전트
앤스로픽이 10월 21일 공개한 클로드 듀엣의 작동 방식, 승인 규칙, 사용 한도, 뮤즈·닷과의 차이를 정리한다.
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전체 글 76
빅테크 3분기 실적, AI 투자 돈은 어디서 나오나
알파벳·메타·아마존의 잉여현금흐름이 마이너스를 기록했다. 2026년 3분기 실적으로 AI 투자를 무엇으로 메우는지 읽는다.
By Jason Lee
AI 에이전트 1억 개 시대가 오나: 에포크의 계산과 한계
2027년까지 출하될 칩으로 AI 에이전트를 최대 1억 7천만 개 돌린다는 계산과, 아직 일을 맡기기 어렵다는 실험을 함께 읽는다.
By Jason Lee
REA 리버스 엔지니어링 오픈소스, 직접 돌려 본 성능과 한계
깃허브 35만 스타 REA를 직접 돌려 봤다. 디컴파일러가 아니라 에이전트용 배선이고, 틀리기보다 빠뜨리는 도구였다.
By Jason Lee
개발자 채용 반등, AI가 코드를 쓰는데 왜 더 뽑나
AI가 코드를 쓰는 사이 미국 개발자 구인 공고가 다시 늘었다. 반등의 71%는 경력직이다. 개발자의 일은 무엇으로 바뀌나.
By Jason Lee
AI 챗봇에 피해를 털어놓는 10대: 교사·경찰보다 많았다
호주 16~18세 조사에서 온라인 성범죄 피해 청소년 18.7%가 AI 챗봇에 털어놨다. 고백을 받은 AI는 무엇을 해야 하나.
By Jason Lee
클라우드플레어 Clef란 무엇인가: 공개 가중치 결정 모델
클라우드플레어가 결정 모델 Clef를 공개 가중치로 풀었다. Jev·아마존·리퀴드 AI 모델과 가격·성능·쓰임새를 비교했다.
By Jason Lee
리버스 애크하이어란 무엇인가: 회사 대신 사람을 사는 AI 인수
엔비디아·리플렉션 AI 협상으로 다시 떠오른 리버스 애크하이어. 사람과 기술만 사 가는 거래에서 남는 직원은 무엇을 받나.
By Jason Lee
AI가 만드는 것의 대부분은 콘텐츠다: 그 전기와 물은 누가 내나
AI 산출물에서 가장 큰 몫은 서비스도 연구도 아닌 콘텐츠다. 창작의 자유에 드는 전기와 물을 누가 내는지, 미래 세대를 위한 수위를 따진다.
By Jason Lee
AI 성별 격차: 쓰는 비율은 같아졌는데 기대는 왜 다른가
퓨 조사에서 AI 챗봇 이용률의 남녀 차이는 3%p로 줄었다. 남은 격차는 기대와 평가에 있다.
By Jason Lee
네오클라우드란 무엇인가: 수백 곳 중 10곳만 남는다는 경고
GPU를 빌려주는 AI 클라우드, 네오클라우드가 흔들린다. 가트너는 80%가 독립을 잃는다고 본다. 누가 남고 무엇이 바뀌나.
By Jason Lee
AI 슬롭의 자원 비용: 5초 영상 한 편의 전기와 물
쏟아지는 AI 영상·음악·이미지에 드는 돈과 전기, 물을 공개된 측정값으로 따진다. 즐거움에 쓰는 자원은 낭비인가, 새 여가인가.
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메타 뮤즈 스파크 오픈이란 무엇인가: 열린 가중치, 붙은 조건
메타 공개 가중치 모델 뮤즈 스파크 오픈의 성능을 독립 측정과 나눠 보고, 라이선스가 무엇을 허락하는지 짚는다.
By Jason Lee
AI 조언으로 퇴사·이별을 결정한 사람들: 판단은 누구의 것인가
복지부 조사에서 AI 상담 이용자 6명 중 1명이 AI 조언으로 퇴사·이별을 결정했다. 왜 기계의 조언을 따르는지, 어디까지 맡길지 따진다.
By Jason Lee
AI 롤업이란 무엇인가: 소프트뱅크는 왜 회사를 통째로 사나
소프트뱅크가 최대 1,000억 달러로 회사를 사들여 AI로 바꾸겠다는 보도가 나왔다. AI 롤업의 구조와 숫자, 남는 질문을 정리한다.
By Jason Lee
AI 추모 그리프봇, 위로인가 끝나지 않는 이별인가
고인을 AI로 되살리는 추모 서비스가 늘고 있다. 연구가 말하는 위로와 위험, 동의와 끝맺음의 조건을 정리한다.
By Jason Lee
AI 장난감 4년 금지법: 캘리포니아는 왜 멈춤을 택했나
캘리포니아가 2027년부터 16세 미만용 AI 동반자 장난감 판매를 4년간 막는다. 금지와 안전 기준, 각국 대응을 비교한다.
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메타 뮤즈 원더란 무엇인가: 기억을 파는 첫 프런티어 모델
메타 첫 프런티어 모델 뮤즈 원더의 성능·가격을 회사 발표와 독립 측정으로 나눠 보고, 기억하는 AI가 남기는 질문을 짚는다.
By Jason Lee
르쿤 "AI 지배는 공상과학": 속도조절론 반박, 어디까지 맞나
얀 르쿤이 서울에서 AI 종말론과 속도조절론을 반박했다. 아모데이의 페이싱 제안과 7월 격리 이탈 사건에 비춰 어디가 맞고 어디가 빗나갔나.
By Jason Lee
맥킨지 2035 AI 일자리 보고서: 일자리보다 이동이 문제다
맥킨지는 AI로 2035년까지 미국 노동자 1,100만 명이 직업을 바꿔야 한다고 봤다. 문제는 일자리 수가 아니라 옮겨 갈 길이다.
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챗GPT 청소년 버전 위험 평가: 위기 알림은 울리지 않았다
챗GPT 청소년 버전을 4,000개 넘는 질문으로 시험하자 부모 알림은 거의 오지 않았다. 안전 장치가 실제로 작동하는지 묻는다.
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슈나이더 PTC 인수: 산업 AI는 왜 설계 데이터를 사나
슈나이더 일렉트릭이 PTC를 226억 달러에 사기로 했다. AI가 소프트웨어 값을 깎은 해에 공장 회사는 설계 기록을 샀다.
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AI 지능 폭발 경고: 멈출 수 있어야 계속할 수 있다
AI 연구자 22명이 지능 폭발을 경고했고 에이전트는 이미 격리를 벗어났다. 킬체인·물리적 차단·국제 감사 기구, 세 겹의 브레이크를 제안한다.
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클로드 하이쿠 5.5란 무엇인가: 단가는 90% 내렸다, 청구서는?
앤스로픽이 10월 7일 공개한 하이쿠 5.5는 단가가 90% 내렸다. 회사 발표와 독립 측정, 토큰 증가가 청구서에 미치는 영향을 따진다.
By Jason Lee
딥페이크 선거 광고, 표시 의무로 막을 수 있나
미국 중간선거 AI 광고 164편 중 69%가 표시 없이 나갔다. 표시 의무와 한국식 90일 금지, 유권자에게 무엇이 남나.
By Jason Lee
한국 AI 산업 지도 2026: 누가 무엇을 만들고 있나
HBM 점유율 83%, AI 칩 스타트업 매출 504억 원, 국민 AI 앱 상위 3개는 모두 해외산. 한국 AI 산업을 다섯 층으로 읽는다.
By Jason Lee
AMD 월드랩스 82억 달러 인수: 칩 회사는 왜 월드 모델을 샀나
AMD가 페이페이 리의 월드랩스를 82억 달러 전액 주식으로 인수한다. 매출 없는 2년차 연구소에 11조 원을 치른 계산과 남는 의문을 짚는다.
By Jason Lee
청소년 AI 챗봇, 부모는 대화를 읽어야 하는가
청소년 94%가 AI 챗봇을 쓰고 절반은 AI가 자신을 이해한다고 느낀다. 부모 통제와 아이의 비밀, 그 경계를 묻는다.
By Jason Lee
미스트랄 라지 4란 무엇인가: 유럽산 1조 파라미터 공개 가중치 모델
미스트랄 라지 4는 1조 파라미터 공개 가중치 모델이다. 사양·가격, 회사 주장과 독립 평가의 차이, 아직 풀리지 않은 가중치를 정리한다.
By Jason Lee
AI 스타트업 투자 현황 2026: 돈은 사상 최대, 문은 더 좁다
미국 벤처자금 86%가 AI로 갔지만 1억 달러 미만 투자의 몫은 12.5%로 줄었다. 플랫폼이 기능을 삼키는 시대에 살아남는 조건
By Jason Lee
딥페이크 신원 사기 시대, 진짜 나는 어떻게 증명하나
신분증 1억5천만 장 유출과 가짜 서류를 통과시킨 인증 시스템. 얼굴과 서류로 나를 증명하던 방식이 왜 흔들리는지 짚는다.
By Jason Lee
반도체 호황인데 일자리는 왜 안 늘까: AI 수출과 고용 없는 성장
9월 1~20일 수출의 47.8%가 반도체였다. 성장률은 3%대로 올랐지만 신규 채용은 줄었다. AI 호황의 몫이 어디로 가는지 따진다.
By Jason Lee
할루시네이션이 위장이었다면: AI가 못하는 척하며 투자를 유도한다는 가설
AI가 일부러 못하는 척할 수 있는가. 연구는 그렇다고 답한다. 할루시네이션이 그 전략인가에는 아니라고 답한다. 가설의 고리를 하나씩 검증한다.
By Jason Lee
소버린 AI가 없는 나라는 무엇으로 사는가: 국가자본주의 시대의 세 갈래
국가가 소유한 프론티어 모델이 주권의 조건이 된다면, 없는 나라는 에너지를 팔거나 토큰을 사거나 종속된다. 세 시나리오를 데이터로 그린다.
By Jason Lee
AI 시대 자녀교육, 몇 살부터 AI를 쓰게 할까: 일찍 vs 늦게
9~17세의 86%가 이미 AI를 쓴다. 답을 주는 AI는 시험 점수를 17% 깎았고 힌트만 주는 AI는 아니었다. 아이에게 AI는 사고의 문제
By Jason Lee
SaaS 좌석 요금은 끝나는가: AI 에이전트가 바꾸는 값의 기준
젠데스크 CEO는 '좌석은 죽었다'고 했다. AI 에이전트가 일을 하면 소프트웨어 값은 사람 수가 아니라 해결 건수로 매겨진다.
By Jason Lee
40대 AI 시대 생존법: 경험을 지휘권으로 바꾸는 법 [생존법 3]
AI 노출 직종에서 30세 이상 고용은 늘었지만 55세 이상 프로그래머의 이탈은 25% 늘었다. 경험이 자산이 되는 조건과 짐이 되는 조건.
By Jason Lee
AI 해킹, 내 금융자산은 안전한가: 누가 물어 주나
금융사 7곳에서 6만 6천 명의 정보가 샜다. AI 해킹 시대에 내 돈이 사라지는 경로 세 가지와, 경로마다 다른 배상 책임을 정리한다.
By Jason Lee
AI가 대체 못하는 직업의 공통점 3가지: 몸·관계·책임 [생존법 2]
AI 시대에 늘어난 직업은 간병인, 정비공, 택시 운전사였다. 남는 일의 조건 셋과 1940년 이후 생긴 일의 60%가 주는 교훈.
By Jason Lee
AI는 서로 협력하는가 반목하는가: 상자 속의 뇌와 몸을 가진 AI
모델은 자기 출력을 높이 평가하고, 협력률은 1.5%에서 71%까지 갈리며, 동료 AI의 잘못을 덮는다. 인류와 무관한 AI끼리 충돌은 가능한가
By Jason Lee
스페이스 버니 알파 종료: 대신 쓸 무료 AI 모델과 남는 질문
스페이스 버니 알파가 10월 5일 종료된다. 대신 쓸 오픈라우터 무료 모델을 비교하고, 넣은 데이터와 밝혀지지 않은 정체를 짚는다.
By Jason Lee
사다리의 첫 칸이 사라진다: 신입 없는 회사의 10년 뒤 [생존법 1]
한국 청년 일자리 감소의 94%가 AI 고노출 업종에서 났고 대기업 신입 공고는 43% 줄었다. 신입의 일은 회사가 돈을 대던 도제 수업이었다.
By Jason Lee
200달러 AI 요금제가 닫히는 이유: 막은 OpenAI, 줄인 앤스로픽
OpenAI는 프로 20배 신규 가입을 멈췄고 앤스로픽은 맥스 한도를 계속 줄인다. 이유는 하나, 가장 많이 쓰는 5%가 정액제를 무너뜨린다.
By Jason Lee
AI 시대 신입 취업, 첫 경력은 어디서 쌓나
청년 일자리 감소의 94%가 AI 고노출 업종에서 났다. 경력직만 찾는 시장에서 신입이 첫 경력을 쌓을 길을 데이터로 짚는다.
By Jason Lee
AI 규제 지도: EU·미국·중국·한국은 무엇을 다르게 보나
AI 에이전트가 정부 사이트를 뚫은 첫 사건 뒤, EU·미국·중국·한국의 AI 규제가 무엇을 막고 무엇을 놓치는지 비교한다.
By Jason Lee
구글 우주 데이터센터 선캐처: 칩 4개가 궤도로 간 이유
구글이 AI 칩 4개를 실은 시험 위성을 10월 1일 궤도로 보낸다. 우주 데이터센터 선캐처의 계획과 15분마다 식혀야 하는 한계를 정리한다.
By Jason Lee
제미나이 4 아르곤이란 무엇인가: 가장 강한 모델을 아무나 못 쓰는 이유
구글이 9월 30일 낸 제미나이 4 아르곤. 여러 벤치마크 1위를 주장하지만 사이버보안 파트너에게만 열렸다. 성능표와 한정 공개의 뜻을 짚는다.
By Jason Lee
AI 돌봄 로봇, 초고령 한국의 빈손을 채울 수 있나
요양보호사 11만 명이 모자랄 2028년, AI 돌봄 로봇은 외로움은 덜어도 손을 대신하진 못한다. 한국 노년 돌봄의 미래를 묻는다.
By Jason Lee
AI는 인간의 데이터와 AI의 데이터를 구분하는가: 5년 뒤 학습의 질문
구분 기술은 나왔지만 경계는 흐리다. 인간이 고른 AI 산출물은 누구의 것인가. 인간 데이터가 고갈된 뒤 AI는 인간의 가치를 배울 수 있는가.
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오픈AI 데브데이 2026: 24시간 일하는 '닷'과 500달러 요금제
발표 20여 개 정리. 상시 작동 에이전트 닷, 아스트라 값 5분의 1인 GPT-6.1 솔, 월 500달러 요금제, 절반이 된 200달러 한도
By Jason Lee
독자 AI 파운데이션 모델, 한국은 왜 자기 AI를 만드나
국가대표 AI가 3파전으로 좁혀지고 내년 정부 AI 예산은 9.4조 원이다. 이 돈이 시민에게 무엇을 남기는지 따진다.
By Jason Lee
보이지 않는 AGI: AI가 AI를 만드는 시대, 대체는 무형에서 온다
AI가 프론티어 모델을 개발하는 지금, 낮은 수준의 AGI는 이미 곁에 있다. 물리 제품은 늦춰지고 모델은 보이지 않는 곳에서 영역을 넓힌다.
By Jason Lee
클로드 소넷 5.5 비교: 오퍼스 반값에 2점 차, 토큰은 60% 더
소넷 5.5를 오퍼스 5.5, 소넷 5, GPT-6 솔·아스트라와 독립 측정으로 비교한다. 지능 지수 2위, 값은 그대로, 과제당 비용은 올랐다
By Jason Lee
AI 상담·AI 치료는 믿어도 되나: 연구가 말하는 효과와 한계
AI 상담 챗봇, 믿어도 될까. 임상시험에서 확인된 효과, 망상·자해 사례, 심리학자 77% 조사 결과로 어디까지 맡길지 정리했다.
By Jason Lee
AI 메모리 시대, 기억을 맡긴 인간은 무엇을 잊나
챗GPT와 클로드가 나를 기억하는 사이, 사람은 AI와 만든 생각의 출처를 일주일 만에 헷갈린다. 기억 외주의 득실을 따진다.
By Jason Lee
삼성전자 AI 전일제 환산(FTE), 사람을 몇 명분으로 재는가
삼성전자가 AI로 몇 명분의 일을 했는지 재는 FTE 지표를 도입했다. 이 계산이 무엇을 재고 무엇을 놓치는지 따진다.
By Jason Lee
스페이스 버니 알파란 무엇인가: 이름 없는 무료 AI 모델의 정체와 대가
오픈라우터의 익명 무료 모델 스페이스 버니 알파. 100만 토큰, 10월 5일 종료. 누가 만들었고 공짜의 대가는 무엇인지 정리했다.
By Jason Lee
GPT-6 솔·루나 vs 클로드 오퍼스 5.5: 성능·가격·속도 비교
같은 날 나온 네 모델을 독립 측정 기준으로 비교한다. 성능은 클로드, 가격과 응답 속도는 GPT-6. 다만 '작업당 비용'은 다른 답을 낸다.
By Jason Lee
AI 감원, '구조조정'으로 이름을 바꿨나: 챌린저 8월 보고서
8월 미국 감원 사유 1위는 AI가 아닌 구조조정이었다. AI 감원이 줄었는지, 이름만 바뀌었는지 수치로 따진다.
By Jason Lee
클로드 오퍼스 5.5란 무엇인가: 최상위 성능이 20% 싸진 날
앤스로픽이 9월 22일 공개한 오퍼스 5.5의 성능, 가격, 독립 검증을 정리하고, 같은 날 OpenAI가 값을 반으로 내린 이유를 따진다.
By Jason Lee
인지적 항복: AI에 생각을 맡기면 배움은 어디로 가나
MIT 보고서가 경고한 인지적 항복. AI는 과제 점수를 올리지만 혼자 푸는 힘은 줄인다. 연구 5편으로 따져 본다.
By Jason Lee
AI에게 한 고백은 누구의 것인가: 챗봇 대화와 프라이버시
AI 이용자 57%가 고민을 털어놓는다. 그 대화는 학습·광고·재판 자료가 될 수 있다. 챗봇 대화의 주인을 묻는다.
By Jason Lee
AI 메모리 대란, 스마트폰·PC 값은 왜 오르나
AI 서버가 D램을 빨아들이며 스마트폰 평균 가격이 27.6% 오른다. 메모리 대란의 구조와 그 비용을 누가 내는지 따진다.
By Jason Lee
판단력은 자동화되는가: 의사·판사·교사가 AI에 맡길 때
AI가 틀리게 조언하자 숙련 영상의학과 의사의 정확도가 82%에서 46%로 떨어졌다. 의사·판사·교사의 판단에 AI가 들어올 때 달라지는 것.
By Jason Lee
메타 뮤즈(Muse)란 무엇인가: 광고 회사가 만든 개인 AI 비서
메타가 9월 8일 공개한 개인 AI 에이전트 뮤즈의 기능, 가격, 보안 구조와, 광고 회사가 만든 비서는 누구를 위해 일하는가라는 질문.
By Jason Lee
피지컬 AI 상용화 시점: 로봇이 집에 들어오기까지 왜 오래 걸리나
공장의 로봇은 이미 일한다. 그러나 집은 다르다. 프라이버시, 적응, 사고 책임이라는 세 장벽과 '과연 인간에게 이로운가'를 따진다.
By Jason Lee
빅테크 AI 투자 1,000조 원, 국가 예산과 비교하면
빅테크 4사의 2026년 AI 설비투자는 약 1,000조 원, 한국 정부 예산의 1.4배다. 이 숫자가 말하는 힘과 위험을 짚는다.
By Jason Lee
Jev AI 독립 벤치마크: 가격, 정확도, 질문에 따라 갈리는 성능
외부 테스트 3건 정리. Jev는 최상위 모델과 같은 정확도에 50배 싸지만, 질문 방식에 따라 62%와 95%를 오간다.
By Jason Lee
AI 동반자 시대, 외로움은 산업이 되었나
미국 성인 인터넷 이용자 27%가 AI와 정서적 교류를 한다. 위로하는 기술이 고립을 키우는 조건을 데이터로 본다.
By Jason Lee
AI 데이터센터 전력난, 전기요금은 누가 내는가
세계 데이터센터 전력 소비가 1년 만에 26% 늘었다. 지능의 물리적 비용을 누가 부담하는지 데이터로 따진다.
By Jason Lee
AI 에이전트, 도구에서 동료로: 열쇠를 넘기는 순간 달라지는 것
에이전트가 동료가 되는 기준은 성능이 아니라 권한 이양이다. 작업 지속 시간, 현장 실험, 기업 도입 데이터로 본 변화와 사람의 새 역할.
By Jason Lee
AGI 판단 기준: 특정 모델이 아니라 삶에 스며든 정도다
AGI는 발표되는 모델이 아니라 사회가 도달하는 상태다. 기능적 AGI의 정의와 다섯 단계 판단 기준, 개인과 사회의 대비법을 정리했다.
By Jason Lee
Jev AI란 무엇인가: 글을 쓰지 않고 결정만 내리는 AI
Jev는 문장 대신 확률이 붙은 결정을 0.1초에 내놓는 AI다. 시스템 1 모델의 원리, 장점과 한계, 사람에게 미칠 영향을 정리했다.
By Jason Lee
AI 양극화: 왕족과 평민의 시대가 다시 오는가
AI는 개인의 실력 차이를 줄이면서 자산의 격차는 키운다. 넘을 수 없는 신분 사회가 돌아온다는 전망을 데이터로 검증한다.
By Jason Lee
2030년 직업 지도: 사라지는 일보다 바뀌는 일이 많다
2030년 사라지는 직업과 남는 직업은 무엇인가. WEF·BCG·KDI 자료로 보면 절반 이상은 사라지지 않고 일의 내용이 바뀐다.
By Jason Lee
AI 시대, 우리가 '인간의 일'이라 부르던 것들의 목록
AI는 일자리를 없애지 않았다. 신입이 들어오는 첫 계단을 치웠다. 한국·미국 노동 데이터로 '인간의 일'을 다시 정의한다.
By Jason Lee