키워드：물리 신경망, AI 훈련, GPU 대체, 네이처 리뷰, 에너지 효율 최적화, 동형 PNNs, 파괴된 동형 PNNs, 광학 계산 시스템, 기계 진동 신경망, 전자 물리 신경망, 노이즈 누적 문제, 상업적 타당성 분석
🔥 포커스
GPU 의존성 탈피, Nature에서 「물리 신경망」 개요 발표 : Nature는 빛, 전기, 진동 등 물리 시스템을 활용하여 계산하는 물리 신경망(PNNs)에 대한 개요를 발표했으며, 이는 기존 GPU 병목 현상을 극복하고 보다 효율적이고 에너지 절약적인 AI 훈련 및 추론을 실현할 잠재력을 가지고 있습니다. PNNs는 동형(homogeneous) 및 파괴된 동형(broken-homogeneous) 유형으로 나뉘며, 이미 광학, 기계, 전자 시스템에서 검증되었고 다양한 훈련 기술을 사용합니다. 미래에는 하드웨어-소프트웨어 협력 최적화가 필요하며, 상업적 실현 가능성을 위해서는 에너지 효율을 수천 배 향상시켜야 합니다. 도전 과제로는 노이즈 축적, 하드웨어 적응성, 그리고 뉴로모픽 형태와 물리적 형태 간의 균형이 포함됩니다.（출처：36氪）
Google, 전화위복 : Google은 세기의 반독점 소송에서 승소하여 Chrome 및 Android 사업 분할을 면했습니다. 이는 주로 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 부상으로 시장 경쟁 구도가 변화했기 때문입니다. AI 챗봇은 전통적인 검색 엔진의 강력한 대안으로 간주됩니다. 판결은 Google의 일부 배타적 계약을 제한했지만, 분할 위협을 해소하여 주가 급등을 이끌었습니다. 또한, Google TPU 사업의 가치가 재평가되어 NVIDIA의 강력한 대안으로 여겨지며 AI 컴퓨팅 시장 구도에 도전할 잠재력을 가지고 있습니다.（출처：36氪）
Apple, 온디바이스 AI 2연속 출시: 모델 크기 절반, 첫 글자 지연 85배 감소, iPhone 오프라인 즉시 사용 : Apple은 Hugging Face에 FastVLM과 MobileCLIP2 두 가지 온디바이스 멀티모달 모델을 발표했습니다. FastVLM은 자체 개발한 FastViTHD 인코더를 통해 고해상도 입력에서 낮은 지연 시간(첫 글자 지연 85배 감소)을 달성하며 실시간 자막을 지원합니다. MobileCLIP2는 높은 정확도를 유지하면서 크기를 절반으로 줄여 iPhone에서 오프라인으로 이미지 검색 및 설명을 완료할 수 있습니다. 이 모델들은 데모와 툴체인을 공개했으며, 이는 iPhone에서 대규모 모델 실행이 현실화되어 개인 정보 보호 및 응답 속도를 향상시킬 것임을 의미합니다.（출처：36氪）
테렌스 타오도 놀랐다: o3, 첫 「AI 올림피아드 수학」 압도적 우승, 오픈소스 진영 OpenAI 맹추격하며 단 5점 차 : OpenAI의 o3 모델이 제2회 인공지능 수학 올림피아드(AIMO2) 대회에서 최고 점수 47점(만점 50점)으로 우승하며, 올림피아드 수준의 수학적 추론 능력을 강력하게 보여주었습니다. 테스트 결과, 컴퓨팅 파워 투입과 모델 성능은 정비례하며, 동일한 컴퓨팅 자원 하에서 오픈소스 모델과 상업용 모델(o3) 간의 격차가 줄어들고 있음이 나타났습니다. 상위 5개 오픈소스 모델의 합산 점수는 o3와 단 5점 차이였습니다. 이는 AI가 고급 수학적 추론 분야에서 이정표적인 발전을 이루었음을 의미합니다.（출처：36氪）
🎯 동향
Claude 사용 불가, 국산 대체품이 그 자리를 채울 수 있을까? : Anthropic이 Claude Code의 대중국 서비스를 제한하면서, 중국산 대규모 모델(예: Moonshot AI의 Kimi-K2-0905, Alibaba의 Qwen3-Max-Preview)들이 코드 생성 분야에 집중적으로 뛰어들고 있습니다. Kimi-K2-0905는 256k의 컨텍스트 길이를 제공하며 프런트엔드 개발 및 도구 호출을 최적화했고, Anthropic과 API 호환성을 가집니다. 중국산 모델들은 성능과 가격 면에서 경쟁력을 보이며 시장 공백을 메우고 글로벌 AI 프로그래밍 경쟁 구도를 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다.（출처：36氪）
일반 인공지능(AGI)이 이미 도래했다 : 이 글은 AGI가 미래가 아닌 이미 우리 곁에 와 있다고 주장합니다. AI가 특정 역할(예: 프로그래밍)에서 모든 기능을 커버하는 것이 바로 AGI입니다. AGI의 발전은 “지능형 네이티브”와 “무인 회사”를 탄생시키고, AI가 가치 창출의 주체가 되며, 인간-기계 협업이 심화될 것입니다. AI의 빠른 진화 속도는 모든 것을 재구축하게 만들고, 기존 비즈니스 모델은 전복될 수 있습니다. 기술 자체보다는 가치 창출 패러다임을 주도하고, 의존성이 역전된 세상에 적응하기 위해 AI 사고방식을 길러야 합니다.（출처：36氪）
AI 전문가들이 말하다: 차세대 AI 스타트업 기회는 어디에? 가격 책정 트렌드는? : OpenAI 이사회 의장 Bret Taylor는 AI 스타트업의 주요 기회가 애플리케이션 시장에 있다고 보며, Agent의 자기 성찰의 중요성을 강조했습니다. OpenAI 최고 제품 책임자 Kevin Weil은 차세대 AI 제품의 네 가지 신호를 지적했습니다: 추론 돌파, 능동적 서비스 인터페이스(기억, 시각, 음성), 작업 완료도가 가치를 결정, 전 세계 보편적 접근성. AI 가격 책정 추세는 하이브리드 모델로 전환되고 있으며, 결과 기반 가격 책정은 단기적으로 적합하지 않고, 가격 투명성의 가치는 과대평가되었으며, 대부분의 기업은 빠르게 변화하는 AI 가격 책정에 대응할 준비가 되어 있지 않습니다.（출처：36氪）
IFA 소비자 AI 하드웨어 대폭발, AI는 더 이상 기능 플러그인이 아닌 홈 브레인 : IFA 2025에서는 AI가 개념에서 실용으로 나아가며 제품 경험을 개선하는 “숨은 두뇌”가 되었음을 보여주었습니다. AI는 냉장고, 세탁기, 에어컨 등 가전제품에 깊이 침투하여 시각적 이해와 능동적 서비스를 실현하고 “감성적 가치”를 강조합니다. 스마트 홈은 “모든 것을 제어”하는 것에서 “모든 것을 자율적으로” 운영하는 것으로 전환되며, AI가 삼성 SmartThings, LG ThinQ ON처럼 가정 기기를 중앙에서 조율합니다. AI는 또한 인형, 다리미와 같은 전통적인 하드웨어에도 “생명을 불어넣어” 이해하고 처리하는 능력을 부여합니다.（출처：36氪）
2026년 인공지능이 장악할 7대 산업 : 데이터 분석가들은 Fortune 500대 기업의 AI 적용 모델을 연구하여, AI가 3~5년 내에 금융, 의료 진단, 운송 물류, 법률 서비스, 콘텐츠 창작 마케팅, 고객 서비스 지원, 제조 품질 관리의 7대 산업을 완전히 변화시킬 것이라고 예측했습니다. AI는 일상적인 업무를 처리하고, 인간은 예외 사항과 전략적 결정에 집중할 것입니다. 전환 속도는 기하급수적으로 증가하며, 선도자들은 이점을 얻고, 늦게 적응하는 사람들은 직업 단절에 직면할 것입니다. 보고서는 직업 전략 프레임워크를 제공합니다.（출처：36氪）
중국 내수용 iPhone AI, 드디어 출시 예정 : Apple은 연말까지 Apple Intelligence를 중국 시장에 출시할 계획이며, Alibaba와 협력하여 온디바이스 시스템을 구축하고 Baidu는 Siri 및 시각 지능을 지원할 예정입니다. Siri는 또한 Google이 지원할 수 있는 “답변 엔진” AI 검색 도구를 도입할 것이며, 타사 대규모 모델과의 연동도 고려하고 있습니다. 이러한 조치들은 Siri의 중국어 이해 및 현지 콘텐츠 검색 능력을 향상시키고, 중국 프리미엄 시장에서 Apple의 경쟁력을 강화하는 것을 목표로 합니다.（출처：36氪）
의료계에 AI 의사가 등장했다 : AI 보조 진단은 “취미”에서 임상 도구로 발전하고 있으며, 의사들의 태도는 엇갈리고 있습니다. AI는 의료 영상 인식, 스마트 분류 및 보조 예비 진단, 대규모 모델 기반의 맞춤형 진단이라는 세 가지 주요 단계로 진화했습니다. Baidu Health AI Smart Outpatient, iFlytek Smart Medical Assistant, Tencent Miying과 같은 풍부한 중국 현지 사례가 있습니다. 그러나 실제 적용에는 여전히 신뢰, 데이터 폐쇄 루프, 책임 귀속 등의 과제가 남아 있습니다. 미래 추세는 “대규모 모델 + 소규모 모델”의 융합을 통해 전문 분야별 강화된 진료를 실현하는 것입니다.（출처：36氪）
AIDC 고속 상호 연결 수요 지속, OCS가 다음 해답이 될까? : AI 데이터 센터의 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, OCS(광 경로 스위치)는 올옵티컬(all-optical) 스위칭 솔루션으로서 기존 전기 스위치가 야기하는 지연 및 에너지 소비 문제를 해결할 잠재력을 가지고 있습니다. OCS는 광 신호의 물리적 경로를 재구성하여 광전 변환 단계를 제거하고, 낮은 지연 시간과 낮은 전력 소비를 달성합니다. Google은 이미 데이터 센터에 OCS를 대량 도입하여 상당한 이점을 얻었습니다. NVIDIA는 Spectrum-XGS 이더넷을 출시하여 OCS 애플리케이션에 광범위한 전망을 제공합니다. 거대 기업들이 속속 진입하면서 OCS 시장 규모는 2029년까지 16억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.（출처：36氪）
🧰 도구
안 쓰면 손해, Karpathy GPT-5 극찬: 10분 코딩으로 Claude 1시간 압도, Altman 즉시 감사 답장 : AI 전문가 Karpathy는 GPT-5 Pro의 강력한 코딩 능력을 극찬하며, Claude Code가 한 시간 동안 해결하지 못한 문제를 10분 만에 해결했다고 말했습니다. OpenAI 사장 Greg Brockman도 GPT-5 Pro가 코딩의 차세대 제품이라고 밝혔습니다. OpenAI의 AI 프로그래밍 에이전트인 Codex는 GPT-5 통합 후 성능이 급증하여 2주 만에 사용량이 10배 증가했으며, Devin, GitHub Copilot 등의 제품을 능가하는 강력한 도구로 평가받고 있습니다.（출처：36氪）
NVIDIA, 모든 LLM 연결 가능하고 개인 맞춤형 지원하는 범용 심층 연구 시스템 출시 : NVIDIA는 개인 맞춤형을 지원하고 모든 대규모 언어 모델(LLM)에 연결할 수 있는 범용 심층 연구(UDR) 시스템을 출시했습니다. UDR은 사용자가 자연어로 연구 전략을 정의하고 이를 실행 가능한 코드로 컴파일하여 연구 프로세스를 자동화할 수 있도록 합니다. 모델에 구애받지 않는 아키텍처와 사용자 제어 가능한 인터페이스는 연구 효율성과 유연성을 향상시키며, CPU 스케줄링을 통해 LLM 추론 비용을 절감합니다.（출처：36氪）
코우즈 스페이스, 몰래 AI Office를 완성하다 : ByteDance 산하의 “코우즈 스페이스”가 AI 글쓰기, PPT, 디자인, Excel, 웹페이지, 팟캐스트 등 기능을 포함하는 “원스톱 AI 오피스 공간”으로 업그레이드되었습니다. 이 플랫폼은 일반 사용자가 AI를 사용하여 학습과 업무를 쉽게 완료할 수 있도록 하며, 오픈소스 “코우즈 개발 플랫폼”과 “코우즈 나침반”을 통해 개발자에게 AI 도구 플랫폼을 제공합니다. 코우즈 스페이스는 “두바오 대규모 모델”에 올인하여 전체 링크 성능 최적화를 달성하고, “보모형” 제품 경험과 풍부한 MCP 생태계를 제공한다고 강조합니다.（출처：36氪）
Reddit r/LocalLLaMA: AI Agent를 위한 Beelzebub Canary Tools : Beelzebub은 AI Agent를 위한 “카나리아 도구”(honeypot tools)를 제공하는 오픈소스 Go 프레임워크로, 프롬프트 인젝션, 도구 하이재킹 등 보안 문제를 탐지하는 데 사용됩니다. 겉으로는 실제 같지만 실제로는 무해한 이 도구들을 배포함으로써, 호출될 경우 고신뢰도 경보를 발생시켜 AI Agent의 보안을 보장하는 데 도움을 줍니다.（출처：Reddit r/LocalLLaMA）
Reddit r/MachineLearning: TerraCode CLI : TerraCode CLI는 사용자 도메인 및 조직 수준 지식을 학습할 수 있는 AI 코딩 어시스턴트입니다. 이는 의미론적 코드 인덱싱을 통해 전체 코드베이스 구조를 이해하고, 문서 및 사양 업로드를 지원하며, 대화형 지식 전송을 수행하고, 컨텍스트 인식 지능형 코드 분석 및 구현을 제공합니다.（출처：Reddit r/MachineLearning）
The Machine Ethics podcast: Adir Ben-Yehuda와 함께하는 Autonomy AI : Adir Ben-Yehuda는 프런트엔드 웹 개발을 위한 AI 자동화 플랫폼인 Autonomy.ai에 대해 논의했습니다. 이 플랫폼은 기업이 프로덕션 수준의 코드를 통해 소프트웨어를 더 빠르게 제공할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 논의는 또한 LLM의 자체 최적화, 일자리 대체, Vibe Coding, 그리고 LLM의 윤리 및 가드레일에 대해서도 다루었습니다.（출처：aihub.org）
dotey: Nano Banana Browser : Pietro Schirano는 Nano Banana를 기반으로 “AI 브라우저”를 구축하여 URL에 따라 각 웹사이트의 AI 이미지를 즉시 생성할 수 있습니다. 사용자는 다른 링크로 이동할 수도 있어, 완전히 새롭고 즉시 생성되는 인터넷 경험을 제공합니다.（출처：dotey, osanseviero）
Windsurf, Devin 때문에 망할 위기: 버그 속출, 공식 “모르쇠”, 백만 사용자 “탈출”하나? : Windsurf는 최근 성능 저하, 끊임없는 버그, 그리고 부족한 공식 지원으로 어려움을 겪으며 사용자 불만과 이탈을 초래했습니다. Google이 일부 팀을 인수한 후 Devin 기능이 Windsurf에 도입되었지만, 통합 문제로 인해 사용자 경험이 악화되었습니다. 개발자들은 버그 수정을 요구하고 있으며, 일부 사용자들은 다른 코딩 도구로 전환하고 있어 Windsurf 제품의 미래에 대한 우려를 낳고 있습니다.（출처：36氪）
📚 학습
스탠퍼드: 옵티마이저 「신들의 전쟁」? AdamW, 「안정성」으로 승리 / 충격적 증거, 칭화 야오반 동문 「1.4배 가속」 함정 폭로: AI 옵티마이저가 왜 이름값을 못할까? : 스탠퍼드 대학교 Percy Liang 팀과 칭화 야오반 동문 Kaiyue Wen의 연구에 따르면, 많은 새로운 옵티마이저들이 AdamW보다 현저한 가속을 주장하지만, 실제 가속 효과는 종종 주장된 값보다 낮고 모델 규모가 커질수록 약해진다고 지적했습니다. 연구는 엄격한 하이퍼파라미터 튜닝과 훈련 종료 시 평가가 매우 중요하다고 강조하며, 행렬형 옵티마이저가 작은 모델에서 우수한 성능을 보이지만 최적의 선택은 “데이터-모델 비율”과 관련이 있음을 발견했습니다.（출처：36氪, 36氪）
TheTuringPost: Agentic RL에 대한 종합 연구 : TheTuringPost는 Agentic RL(강화 학습)에 대한 포괄적인 조사를 공유했으며, 수동적인 LLM에서 능동적인 의사 결정자로의 전환, 핵심 기술(계획, 도구, 기억, 추론, 반성, 지각), 적용 시나리오, 벤치마크, 환경 및 프레임워크, 그리고 직면한 도전 과제와 미래 방향을 다룹니다.（출처：TheTuringPost, TheTuringPost）
NandoDF: Agentic Design Patterns Book : 한 Google 엔지니어가 고급 프롬프트 엔지니어링, 다중 에이전트 프레임워크, RAG, 에이전트 도구 사용 및 MCP 등을 포함하는 424페이지 분량의 무료 서적 「Agentic Design Patterns」을 발표했으며, 실용적인 코드 예제를 제공합니다.（출처：NandoDF）
dair_ai: 금주의 Top AI 논문 : DAIR.AI는 이번 주(9월 1-7일)의 최고 AI 논문 목록을 발표했으며, rStar2-Agent, 자기 진화 에이전트, 적응형 LLM 라우팅, 범용 심층 연구, LLM 내 암묵적 추론, 언어 모델 환각 원인, 그리고 임베딩 검색 기반의 한계를 다룹니다.（출처：dair_ai）
karminski3: ML 엔지니어 성능 최적화 가이드 : 블로거 “karminski-치과의사”는 머신러닝 엔지니어 성능 최적화 가이드를 공유하며, 현재 대규모 모델이 왜 계산 능력보다는 메모리 대역폭에 의해 제한되는지를 심층적으로 설명하고, 엔지니어에게 실용적인 성능 최적화 지식을 제공했습니다.（출처：karminski3, dotey）
💼 비즈니스
OpenAI, 올해 ChatGPT 매출 약 100억 달러 예상, 2029년까지 1,150억 달러 소진 전망 : OpenAI는 올해 ChatGPT 매출이 약 100억 달러에 이를 것으로 예상하지만, 향후 5년(2025-2029) 동안 AI 모델 훈련, 데이터 센터 운영 및 자체 서버 구축 계획에 주로 사용될 1,150억 달러를 소진할 것으로 전망됩니다. 막대한 자금 소모에도 불구하고 OpenAI는 높은 가치 평가 투자를 유치했으며, IPO를 준비하기 위해 영리 사업을 전통적인 지분 구조로 전환할 계획입니다. 회사는 막대한 지출과 인재 경쟁 압력에 직면해 있지만, 수익 전망은 개선되고 있으며 무료 사용자 수익화를 통해 Facebook 수준의 이익률을 달성하기를 기대하고 있습니다.（출처：36氪）
Anthropic, 15억 달러로 저작권 소송 합의 배경: 왜 책이 AI 훈련의 핵심이 되었나 : Anthropic은 불법 복제된 서적을 사용하여 Claude를 훈련했다는 집단 소송을 해결하기 위해 최소 15억 달러를 지불할 예정입니다. 이 사건은 AI 기업의 저작권 분쟁에서 이정표가 되었으며, 대규모 모델의 “심층 코퍼스”로서 서적의 중요성을 드러냅니다. 합의금은 Anthropic의 기업 가치에 비해 통제 가능한 수준이며, 다른 AI 기업들도 “합의 모델”을 모방하여 저작권 침해 위험을 비즈니스 전략에 포함시킬 수 있지만, 창작자와 출판업계에는 장기적인 도전 과제를 안겨줍니다.（출처：36氪）
Google nano banana 성공 후, OpenAI 11억 달러로 회사 인수 : OpenAI는 제품 실험 플랫폼 Statsig를 11억 달러에 인수하고, 창립자 Vijaye Raji를 애플리케이션 부문 CTO로 임명했습니다. 이번 인수는 OpenAI의 제품화 능력을 강화하고 AI 모델을 사용자가 좋아하고 유용한 제품으로 빠르게 전환하는 것을 목표로 합니다. 이는 Google의 “nano banana” 프로젝트 성공에 대한 응답으로, AI 경쟁의 초점이 모델의 “하드웨어 역량”에서 “제품 경험 경쟁”으로 이동하고 있음을 보여주며, OpenAI는 인수를 통해 제품 반복 및 최적화의 약점을 보완하려 합니다.（출처：36氪）
🌟 커뮤니티
AI가 노동 시장과 직업 발전에 미치는 영향 : AI는 노동 시장을 심각하게 변화시키고 있으며, 초급 일자리를 감소시키고 전통적인 직업 계층을 무너뜨릴 수 있습니다. 전문가들은 AI가 3~5년 내에 금융, 의료 등 7대 산업을 완전히 변화시킬 것이라고 예측하며, AI 인재 경쟁이 치열해지고 고액 연봉 직무 수요가 급증하고 있지만, 동시에 기존 직원들에게는 전환 압력을 가하고 있습니다. 30세 이상 숙련된 제품 관리자는 비즈니스 및 기술 아키텍처에 대한 깊은 이해로 인해 AI 시대에 더 인기가 많으며, AI 도구의 보급은 개인의 직업 발전에서 “유료 승리”를 가능하게 합니다.（출처：36氪, 36氪, 36氪, 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon）
AI 환각과 모델 신뢰성 논의 : OpenAI 연구는 AI 환각이 불확실성을 인정하기보다는 추측에 보상하는 평가 메커니즘에서 비롯되어 모델이 “시험 응시자”가 되도록 강요한다는 것을 밝혀냈습니다. 사용자들은 GPT-5 Pro가 코딩에는 강력하지만 창의적 글쓰기에는 부족하며, 의료 조언과 같은 중요한 영역에서 상반된 의견을 제시한다고 보고했습니다. 커뮤니티는 AI의 비결정성과 Claude Code CLI가 “간단한 해결책”을 선호하는 문제에 대해 논의하며, 이는 AI 모델의 신뢰성, 정확성 및 행동 패턴에 대한 사용자들의 지속적인 관심과 도전을 반영합니다.（출처：36氪, 36氪, mbusigin, JimDMiller, eliebakouch, ZeyuanAllenZhu, Reddit r/artificial, Reddit r/ClaudeAI）
AI의 사회 윤리 및 인간-기계 관계 : 조사에 따르면 젊은이의 25%가 AI와 연애하는 것을 받아들이며, 남성이 여성보다 의향이 높아 인간-기계 간 친밀한 관계의 세계가 도래하고 있음을 시사합니다. 그러나 AI는 또한 인간 진화에 대한 우려와 AI가 가짜 현실을 만들어 “인지적 표류”를 초래하고 공유된 현실을 침식할 수 있다는 우려를 불러일으킵니다. Geoffrey Hinton은 AI에 “모성 본능”을 부여할 것을 제안하여 AI 윤리 및 가치에 대한 논의를 촉발했습니다. 동시에 AI 예술의 등장은 예술의 정의와 인간 창작의 가치에 대한 성찰을 이끌어냈습니다.（출처：36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence）
AI 하드웨어와 사용자 경험에 대한 성찰 : AI Key와 같은 외부 AI 하드웨어는 휴대폰의 AI 기능을 강화하려 하지만, 이 글은 그 필요성에 의문을 제기하며 휴대폰 자체가 이미 강력한 AI 플랫폼이라고 주장합니다. 또한 Humane Ai Pin과 Rabbit R1과 같은 독립형 AI 하드웨어는 공급망과 사용자 경험에서 실패를 겪었습니다. AI 반려동물 시장은 뜨겁지만, 사용자들은 감성적 가치는 충분하나 동반자적 느낌은 부족하며, 구매 동기는 주로 “장난감” 자체에서 비롯된다고 피드백했습니다. 이러한 논의는 AI 하드웨어 제품의 포지셔닝, 실용성, 그리고 사용자 실제 요구에 대한 시장의 깊은 성찰을 반영합니다.（출처：36氪, 36氪, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA）
AI 모델 평가 방법론 논쟁 : 커뮤니티는 AI 모델 평가(Evals)의 유효성을 둘러싸고 격렬한 논의를 벌였습니다. 일부는 Evals가 죽은 것이 아니라 시스템 기능을 검증하는 데 필수적이지만, 사용자 문제와 일치해야 하며 일반적인 논의를 피해야 한다고 주장합니다. 또한 A/B 테스트가 Evals의 일부이며, 더 명확한 사고를 위해 “eval”을 “experiment”로 대체해야 한다고 강조하는 의견도 있습니다. 동시에 ML 실험에서 LLM에 과도하게 의존하여 버그가 발생하면서 코드 신뢰성과 실험 구조 간의 균형에 대한 성찰을 불러일으켰습니다.（출처：HamelHusain, sarahcat21, Reddit r/MachineLearning）
OpenAI와 Claude 사용자 경험 및 선호도 : OpenAI와 Claude 모델에 대한 사용자 경험 및 선호도는 엇갈립니다. Karpathy와 같은 전문가들은 GPT-5 Pro가 코딩에서 탁월한 성능을 보인다고 말했지만, 일부 사용자들은 GPT-5 라우터 모드가 논문 읽기에서 좋지 않은 성능을 보인다고 불평했습니다. 동시에 많은 Claude Code 사용자들은 성능 저하로 인해 구독을 취소하거나 다운그레이드하고 GPT-5 Codex로 전환했습니다. 이러한 논의는 특정 작업에서 다양한 AI 도구의 성능, 신뢰성 및 사용자 경험에 대한 사용자들의 세밀한 비교를 반영합니다.（출처：aidan_mclau, imjaredz, Reddit r/ClaudeAI）
AI 컴퓨팅 파워 및 인프라 병목 현상 : 하드웨어 메모리는 생성형 AI의 병목 현상으로 간주되며, Transformer 모델 규모의 성장이 가속기 메모리 성장을 훨씬 초과하여 “메모리 제한”의 세계로 진입하게 되었습니다. 동시에 이미지 생성에 필요한 계산/메모리 자원은 텍스트 모델보다 훨씬 적은 것으로 보여 자원 할당 효율성에 대한 의문을 제기합니다. 실제 배포에서 24명의 학생을 위한 LLM 추론 서버 구축에 5,000유로의 예산이 필요하다는 점은 AI 컴퓨팅 파워 비용과 인프라의 도전을 부각시킵니다.（출처：mbusigin, EERandomness, Reddit r/LocalLLaMA）
AGI 비전과 AI 본질 탐구 : 커뮤니티는 AGI(일반 인공지능)의 정의와 AI의 본질이 특히 복잡한 메커니즘을 이해할 때 “끔찍하고 불경한” 것인지에 대해 논의했습니다. 일부는 OpenAI가 최고의 CS 학과와 AGI 신념의 결합이라고 생각하지만, AI 위험에 대한 우려도 있으며 현재 가장 큰 위험은 지정학적 요인이고 미래에는 AI 자체에서 비롯될 수 있다고 봅니다. 동시에 AI 코딩 시대의 소스 코드 정의는 인간과 LLM 모두 이해할 수 있는 “기억 관련” 내용이어야 한다고 재고되었습니다.（출처：menhguin, Teknium1, jam3scampbell, scaling01, bigeagle_xd）
nptacek: AI를 통한 경력의 Pay to Win : Nathan Lambert와 nptacek은 현재 더 나은 AI 도구(예: GPT-5 Pro)를 유료로 사용함으로써 경력에서 “Pay to Win”을 달성할 수 있다고 논의했습니다. 이러한 역학은 비디오 게임과 유사하며, AI 도구가 개인 생산성에 미치는 엄청난 향상을 강조합니다.（출처：nptacek）
teortaxesTex: OpenAI 사용자 채팅 보존 : OpenAI가 현재 법원 명령에 따라 모든 사용자 채팅 기록을 무기한 보존해야 하는 상황과, AI 연구소가 방대한 양의 인간 개인 사상 데이터를 저장함으로써 발생할 수 있는 정부 규제 문제에 대해 논의했습니다.（출처：teortaxesTex）
💡 기타
타오바오, 「나 대신 골라줘」 테스트 시작, 이제 AI가 정말로 돈 쓰도록 도울 것 : 타오바오는 AI 전자상거래 가이드 기능인 “나 대신 골라줘”를 테스트 중이며, AI를 통해 사용자 구매 경험을 최적화하고 판매자 지원에서 소비자 구매 프로세스 개입으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 이는 사용자 행동이 AI 검색으로 전환되고 정확한 요구 사항 설명 능력이 저하되는 도전에 대응하기 위한 Alibaba AI 전자상거래 전략의 확장입니다. Amazon의 “나를 위해 구매”, OpenAI Operator와 같은 AI 쇼핑 앱의 등장은 AI에 대한 사용자들의 맹목적인 신뢰를 활용하여 AI를 “쇼핑 멘토”로 만들고 거래 경로를 단축시킵니다.（출처：36氪）
IFA 스마트 안경 열풍: AR 인터랙션 기본 탑재, 제품 「덜어내기」로 질적 변화 맞이 : IFA 2025 전시회에서 스마트 안경 카테고리는 “질적 변화의 순간”을 맞이했습니다. BleeqUp Ranger와 같은 제품들은 “덜어내기”를 통해 특정 시장(예: 사이클링)에 집중하여 배터리 수명과 전문 기능을 최적화했습니다. AR 디스플레이와 다양한 인터랙션은 Rokid Glasses의 광도파관 디스플레이와 INMO의 터치패드/링 인터랙션처럼 일반 제품 라인의 표준이 되었습니다. 업계는 “제조사가 제공하는 것”에서 “사용자가 함께 구축하는” 애플리케이션 생태계로 전환하고 있습니다.（출처：36氪）
후용: AI 시대, 「인문학은 유용하다」 : 후용 교수는 AI 시대가 “인지적 부담 경감”의 위험을 가져오지만, 인문학이 전례 없이 중요해졌다고 지적했습니다. 그는 “인간의 것은 인간에게, 기계의 것은 기계에게”라고 강조하며, AI는 인간의 신체화된 인지, 감정, 학습 동기 및 행성 수준의 창의력을 대체할 수 없다고 말했습니다. 교육은 의사소통 및 협업, 비판적 사고, 창의력과 같은 소프트 스킬을 함양하고 “점수 없는 학습”을 상상해야 합니다. 인문사회과학은 인간이 자신을 이해하고 AI가 가져올 사회적 충격에 대응하는 데 도움을 줍니다.（출처：36氪）