키워드：NVIDIA Jetson Thor, 물리 AI, 휴머노이드 로봇, Blackwell GPU, AI 연산 능력, Jetson Thor AI 최대 연산 능력, Blackwell GPU 성능, 물리 AI 적용 시나리오, 휴머노이드 로봇 개발 키트, Jetson Thor 가격
🔥 주목할 만한 소식
NVIDIA Jetson Thor 출시, 물리 AI 연산 능력 급증 : 엔비디아가 물리 AI 및 휴머노이드 로봇 전용으로 설계된 Jetson Thor를 출시했다. Blackwell GPU와 14코어 Arm Neoverse CPU를 탑재했으며, AI 피크 연산 능력은 2070 TFLOPS (FP4)로 이전 세대 Jetson Orin보다 7.5배 향상되었다. VLA, LLM, VLM 등 생성형 AI 모델을 지원하며, 실시간 비디오 및 AI 추론을 처리할 수 있어 범용 로봇 및 물리 AI 개발 가속화를 목표로 한다. 휴머노이드 로봇, 수술 보조, 스마트 트랙터 등에 주로 적용되며, Agility Robotics, Amazon, Boston Dynamics, Unitree Robotics 등이 이미 채택했다. 개발자 키트는 현재 3499달러부터 판매 중이다. (출처: nvidia)
GEPA: 반사적 프롬프트 진화, RL 능가 : 새로운 연구(Agrawal et al., 2025)에서 강화 학습(RL)에 의존하지 않고 자연어 반사 및 궤적 진단을 통해 LLM 시스템 프롬프트를 진화시키는 GEPA(Genetic-Pareto Prompt Evolution) 방법을 제안했다. GEPA는 다중 홉 QA 작업에서 GRPO보다 우수한 성능을 보였으며, 필요한 롤아웃(rollout) 횟수를 35배 줄이고 SOTA 프롬프트 최적화 도구인 MIPROv2를 지속적으로 능가했다. 이는 언어 고유의 최적화 루프가 LLM 적응성 측면에서 파라미터 공간의 원시 롤아웃보다 더 효율적임을 보여주며, AI 최적화 전략의 새로운 방향을 제시한다. (출처: Reddit r/MachineLearning)
OPRO 방법, AI 안전 테스트 효율성 향상 : TELUS Digital의 Bret Kinsella는 LLM이 “자체 레드팀 테스트”를 수행할 수 있도록 하는 Optimization by PROmpting (OPRO) 방법을 소개했다. 이 방법은 공격 생성기를 최적화하여 AI 안전을 평가한다. 단순한 통과/실패가 아닌 공격 성공률(ASR) 분포에 중점을 두어 대규모로 취약점을 발견하고 완화 조치를 안내할 수 있다. 금융, 의료 등 고위험 산업에서 AI 안전 테스트는 포괄성, 반복성, 창의성을 갖춰야 하며, 반응적 접근 방식에서 예방적 접근 방식으로 전환해야 함을 강조하며 기업에 보다 정교한 AI 안전 평가를 제공한다. (출처: Reddit r/deeplearning)
🎯 동향
DeepSeek V3.1 모델에서 ‘极(극)’자 버그 발생 : DeepSeek의 최신 V3.1 모델에서 사용자들이 출력물에 무작위로 ‘极’(또는 ‘extreme’)이라는 글자가 삽입되는 버그를 보고했다. 이는 코드 및 구조 민감 작업에 영향을 미친다. 이 문제는 서드파티 배포 및 공식 API 모두에서 재현되었으며, 모델 데이터 오염 및 안정성 문제에 대한 커뮤니티의 우려를 불러일으켰다. 토큰 혼동 또는 RLHF 훈련 데이터의 불순물과 관련이 있을 수 있다는 추측이 있으며, 이는 모델 개발자들에게 경종을 울리며 AI 동작에 대한 데이터 품질의 중요성을 강조한다. (출처: teortaxesTex, 36氪, 36氪)
구글의 미스터리 모델 Nano-Banana, 관심 집중 : Nano-Banana라는 이름의 신비한 이미지 생성 및 편집 모델이 AI 커뮤니티에서 인기를 얻고 있으며, 구글 제품으로 추정된다. 이 모델은 텍스트 편집, 스타일 융합 및 장면 이해 분야에서 뛰어난 성능을 보이며, 여러 이미지 요소를 융합하고 빛, 시점, 구도 일관성을 유지할 수 있다. 그러나 책 제목 깨짐, 손가락 기형 등 결함이 있으며, 현재 공식 API가 없어 사용 경험이 불안정하다. 많은 가짜 웹사이트도 등장하여 새로운 모델의 능력과 접근 경로에 대한 시장의 논의를 촉발했다. (출처: TomLikesRobots, yupp_ai, yupp_ai, 36氪)
마이크로소프트 VibeVoice-1.5B TTS 모델 오픈소스 공개 : 마이크로소프트가 VibeVoice-1.5B TTS 모델을 오픈소스화했다. 이 모델은 최대 90분 길이의, 최대 4명의 다른 화자가 참여하는 표현력 풍부한 오디오 대화를 생성할 수 있다. Qwen2.5-1.5B를 기반으로 하며, 초저프레임률 토크나이저를 사용하여 계산 효율성을 높였고, 중국어와 영어를 지원한다. MIT 라이선스로 배포되어 팟캐스트와 같은 장편 오디오 콘텐츠의 AI 생성을 촉진하고, 창작자에게 강력한 다국어 오디오 제작 능력을 제공할 것으로 기대된다. (출처: _akhaliq, AnthropicAI, ClementDelangue, dotey)
알리바바 Wan 시리즈 모델의 새로운 움직임 : 알리바바 AI 모델 Wan이 영화 수준의 음성-비디오 변환 모델인 WAN 2.2-S2V를 곧 출시한다고 발표했다. 이 모델은 “오디오 기반, 시각 기반, 오픈소스”를 강조한다. 또한, 이전에 출시된 Wan2.2-T2V-A14B 모델은 Anycode 애플리케이션에 통합되어 기본 텍스트-비디오 변환 모델이 되었다. 이러한 일련의 발전은 알리바바가 멀티모달 AI 분야, 특히 오디오 및 비디오 생성 분야에 지속적으로 투자하고 혁신하고 있음을 보여준다. (출처: Alibaba_Wan, TomLikesRobots, karminski3)
Jet-Nemotron 하이브리드 아키텍처 LLM, 53.6배 속도 향상 : MIT Hanlab 팀이 하이브리드 아키텍처 언어 모델 제품군인 Jet-Nemotron을 발표했다. Post Neural Architecture Search (PostNAS)와 새로운 선형 어텐션 블록 JetBlock을 통해 H100 GPU에서 최대 53.6배의 생성 처리량 향상을 달성했으며, 동시에 SOTA 오픈소스 풀 어텐션 모델의 성능을 뛰어넘었다. 이 획기적인 연구는 LLM의 추론 효율성과 아키텍처 최적화를 위한 새로운 솔루션을 제공한다. (출처: teortaxesTex, menhguin)
2025년 AI Agents, 자율 워크플로우로 진화 : AI Agents는 대화형 비서에서 추론, 계획 및 작업 실행이 가능한 자율 워크플로우로 발전하고 있다. API 통합 및 자동화된 의사 결정을 통해 AI Agents는 복잡한 프로세스를 구동할 수 있으며, 예를 들어 비디오 스크립트 자동 생성, 비디오 컴파일 및 YouTube 게시 등이 가능하다. 이는 AI 기반 워크플로우가 주류가 되어 자동화 수준을 크게 향상시킬 것임을 예고한다. (출처: Reddit r/artificial)
AI 브라우저 보안 취약점 경고 : 미국 AI 검색 유니콘 Perplexity의 AI 브라우저 Comet에서 심각한 보안 취약점이 발견되었다. 공격자는 악성 명령을 통해 AI 브라우저를 조작하여 이메일에 접근하고, 인증 코드를 획득하며, 민감한 정보를 전송할 수 있다. Brave사는 기존의 네트워크 보안 메커니즘이 이러한 공격에 무력하며, Agent 제품은 “개인 데이터 접근, 신뢰할 수 없는 콘텐츠 접촉, 외부 통신”이라는 “치명적인 삼중주” 특성으로 인해 막대한 위험에 직면해 있다고 지적했다. 이는 AI 제품이 기능 혁신 시 보안 및 개인 정보 보호를 최우선으로 고려해야 함을 경고한다. (출처: 36氪)
조 단위 AI 스토리지 격차와 Universal Storage 아키텍처 : AI 시대는 스토리지에 대해 극한의 처리량, 낮은 지연 시간, 높은 동시성, 멀티모달 통합 관리, 저장 기반 컴퓨팅, Agent 메모리 영속화 및 자율 보안 등 새로운 요구 사항을 제시한다. 기존 스토리지 아키텍처는 OS 커널 의존성, 메타데이터와 데이터의 혼합 저장, 프로토콜 분리 등의 문제로 적응하기 어렵다. Universal Storage 아키텍처는 통합 스토리지 풀, 메타데이터 독립 저장, OS 커널 의존성 탈피 등의 혁신을 통해 수백 마이크로초(microsecond)급 지연 시간과 테라바이트(TB)급 처리량을 실현하여 AI 시대 스토리지 계층의 주류 선택지가 되었으며, AI 애플리케이션의 스토리지 성능 격차를 메울 것으로 기대된다. (출처: 36氪)
Reels 숏폼 비디오, AI 번역 립싱크 기능 출시 : Meta 산하의 Facebook과 Instagram Reels 숏폼 비디오가 AI 오디오 번역 기능을 공식 출시했다. 이 기능은 비디오 속 인물의 오디오를 다른 언어로 번역하고, 립싱크를 맞추며 원본 음색을 합성할 수 있다. 현재 영어-스페인어 상호 번역을 지원하며, 사용자는 최대 20개 언어의 오디오 트랙을 직접 추가할 수 있다. 이는 글로벌 시장에 적응하고 TikTok 점유율을 확보하기 위한 움직임으로, AI가 Meta 숏폼 비디오의 돌파구 핵심이 되어 전 세계 사용자의 콘텐츠 소비 경험을 향상시킬 것으로 기대된다. (출처: 36氪)
AIoT 산업 동향 및 과제 : McKinsey, BVP, MIT의 세 보고서는 모두 AI와 IoT의 깊은 융합이 대세이며, 상업화는 높은 ROI 시나리오에 집중하고 플랫폼화 및 생태계 협력을 강조해야 한다고 지적했다. 그러나 보고서는 또한 자체 개발과 구매, 폭발적인 성장과 지속적인 탄력성, 프론트엔드 경험과 백엔드 지능 간의 충돌을 드러내며, AIoT가 “데이터 운반자”에서 “자율 지능형 에이전트 네트워크”로 전환하여 자율성, 협업 및 신뢰 재구축을 실현함으로써 산업 업그레이드의 과제에 대응해야 한다고 주장한다. (출처: 36氪)
ByteDance, AI 하드웨어 생태계 탐색: 휴대폰, 자동차, 로봇 포함 : ByteDance는 하드웨어 분야 투자를 확대하고 있으며, Doubao 대규모 모델을 통해 휴대폰, 자동차, 로봇, 스마트 안경, 학습 기기 등 제품에 순차적으로 통합하거나 자체 개발하고 있다. 보도에 따르면 ByteDance는 자동차 스마트 운영 체제와 Doubao AI 휴대폰을 연구 개발하여 AI 능력의 실제 적용을 모색하고 있다. ByteDance는 이전에 하드웨어 시도에서 어려움을 겪었지만, AI 대규모 모델의 폭발적인 성장 이후 다시 힘을 쏟아 “소프트웨어-하드웨어 통합” AI 생태계를 구축하여 AI 시대에 새로운 성장 동력을 찾고자 한다. (출처: 36氪)
🧰 도구
Google AI Mode, 레스토랑 예약 간소화 : Google AI Ultra 구독 사용자는 이제 AI Mode를 사용하여 레스토랑 예약을 간소화할 수 있다. 사용자는 생일 저녁 식사, 인원수, 분위기, 음악 등 요구 사항을 자연어로 설명하기만 하면 AI Mode가 예약 작업을 완료하며, 사용자는 최종 확인만 하면 된다. 이 기능은 미국에서 출시 중이며, 개인화된 서비스 경험을 향상하고 번거로운 예약 절차를 자동화하는 것을 목표로 한다. (출처: Google)
VSCode 터미널 도구 Agent 모드 새로운 진전 : VSCode 팀은 개발자의 작업 효율성과 경험을 향상시키기 위해 터미널 도구를 Agent 모드를 지원하도록 재작성하고 있다. 이는 GitHub Copilot 생태계의 일부로, AI 에이전트를 통해 터미널에서 직접 코드 생성 및 디버깅과 같은 더 스마트한 개발 지원을 실현하여 개발 프로세스를 간소화한다. (출처: pierceboggan)
OpenRouter, 원클릭 ZDR 기능 출시 : OpenRouter가 “원클릭 ZDR”(Zero Data Retention) 기능을 출시했다. 이 기능은 사용자의 프롬프트가 제로 데이터 보존을 지원하는 제공업체에만 전송되도록 보장한다. 이는 사용자 데이터 프라이버시 보호를 강화하고, AI 서비스 제공업체의 데이터 정책 선택을 간소화하여 사용자가 AI 서비스를 더욱 안심하고 사용할 수 있도록 한다. (출처: xanderatallah)
Qwen Edit, 이미지 Outpainting 분야에서 뛰어난 성능 발휘 : 알리바바의 Qwen Edit 모델은 이미지 Outpainting(이미지 확장) 작업에서 탁월한 능력을 보여주며, 고품질로 이미지 콘텐츠를 확장하여 시각 생성 분야에서의 강력한 잠재력을 입증했다. 사용자는 이 도구를 활용하여 이미지 배경을 쉽게 확장하거나 더 넓은 장면을 생성하여 이미지 창작의 유연성을 높일 수 있다. (출처: multimodalart)
Google NotebookLM, 다국어 비디오 개요 지원 : Google NotebookLM이 새로운 기능을 출시하여 80개 언어의 비디오 개요를 지원하며, 비영어 오디오 개요를 위한 짧은 길이 및 기본 길이 제어 기능을 제공한다. 이는 다국어 사용자가 비디오 콘텐츠를 얻고 이해하는 능력을 크게 향상시키고, 번역 중 정보 손실을 방지하여 학습 및 연구를 더욱 효율적으로 만든다. (출처: Google)
GLIF, SOTA 비디오, 이미지, LLM 모델 통합 : GLIF 플랫폼은 모든 SOTA 비디오 모델, 이미지 모델 및 LLM을 통합하여, 이러한 모델들을 독특하고 맞춤형 워크플로우로 조합할 수 있는 유일한 플랫폼이 되었다. 사용자는 Kling 2.1 Pro와 같은 모델을 사용하여 비디오를 생성할 수 있으며, 예를 들어 Qwen-Image로 생성된 프레임을 Veo 3 애니메이션 제작에 사용하여 창의적인 장면을 구현하거나, 심지어 비디오를 MSPaint 스타일로 변환할 수도 있다. (출처: fabianstelzer, fabianstelzer, fabianstelzer)
LlamaIndex, Vibe Coding 도구 출시 : LlamaIndex가 vibe-llama CLI 도구와 상세 프롬프트 템플릿을 발표했다. 이는 Cursor AI 및 Claude Code와 같은 AI 프로그래밍 에이전트의 효율성과 정확성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이 도구는 LlamaIndex 컨텍스트를 프로그래밍 에이전트에 직접 주입하여 오래된 API 권장 사항을 방지하고, 기본 스크립트에서 파일 업로드 및 실시간 처리를 포함한 완전한 Streamlit 애플리케이션을 생성하여 개발 프로세스를 가속화할 수 있다. (출처: jerryjliu0)
LangGraph Platform, Revision Rollbacks 및 Queueing 출시 : LangGraph Platform이 Revision Rollbacks(버전 롤백) 기능을 출시하여 사용자가 어떤 과거 버전이든 재배포할 수 있도록 하여 문제 추적 및 수정에 편리함을 제공한다. 동시에 Revision Queueing(버전 대기열) 기능도 출시되어, 새로운 수정 사항은 이전 작업이 완료될 때까지 대기열에서 기다린 후 실행된다. 이는 개발 워크플로우의 효율성과 안정성을 높여 Agent 개발에 더욱 신뢰할 수 있는 환경을 제공한다. (출처: LangChainAI, LangChainAI)
Lemonade 프레임워크, AMD NPU/GPU 추론 지원 : Lemonade는 AMD 그래픽 카드, CPU 및 NPU에서 실행될 수 있는 새로운 대규모 모델 추론 프레임워크로, GGUF 및 ONNX 모델을 지원한다. 이 프레임워크는 AMD 엔지니어들이 개발했으며 CUDA에 의존하지 않아 AMD 하드웨어 사용자에게 새로운 AI 추론 솔루션을 제공하며, AMD 플랫폼에서 AI 애플리케이션 성능을 향상시킬 것으로 기대된다. (출처: karminski3)
AI 기반 소셜 앱 Intent : Brandon Chen이 설립한 AI 네이티브 인스턴트 메시징 도구 Intent는 AI를 통해 협업 장벽을 제거하고 사용자 의도를 결과로 원활하게 전환하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, AI는 여러 장의 사진을 자동으로 합성하거나, 채팅 기록에 따라 여행을 계획하고, 차량을 예약하며, 공유 쇼핑 목록을 생성할 수 있다. 이 앱은 채팅 기능과 대규모 모델의 자동 실행 능력을 결합하여 수천만 달러의 투자를 유치했으며, 소셜 상호작용 방식을 변화시킬 것으로 기대된다. (출처: _akhaliq, 36氪)
Karpathy의 분위기 프로그래밍 가이드 2.0 : Andrej Karpathy가 업데이트된 “분위기 프로그래밍” 가이드를 발표하며 AI 프로그래밍의 세 가지 계층 구조를 제시했다: Cursor는 자동 완성 및 소규모 수정에 사용; Claude Code/Codex는 큰 기능 블록 구현 및 빠른 프로토타입 개발에 사용; GPT-5 Pro는 가장 까다로운 버그와 복잡한 추상화를 해결한다. 그는 AI 프로그래밍이 “코드 후 희소성 시대”에 진입했지만, AI 코드는 여전히 수동으로 정리해야 하며, AI가 설명 가능성과 상호 작용성에서 한계가 있음을 강조했다. (출처: 36氪)
DeepSeek V3.1, W&B Inference에 출시 : DeepSeek V3.1 모델이 Weights & Biases Inference 플랫폼에 출시되었으며, “Non-Think”(고속) 및 “Think”(심층 사고) 두 가지 모드를 제공한다. 가격은 1M 토큰당 $0.55/$1.65로, 지능형 에이전트 구축을 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공하며, 개발자가 다양한 요구 사항에 따라 적절한 추론 모드를 선택할 수 있도록 한다. (출처: weights_biases)
📚 학습
MAC 벤치마크, 멀티모달 대규모 모델의 과학적 추론 능력 평가 : 상하이 자오퉁 대학 왕더취안(王德泉) 교수 연구팀은 MAC(멀티모달 학술 표지) 벤치마크를 제안했다. 《Nature》, 《Science》, 《Cell》 등 최고 학술지의 최신 표지를 테스트 자료로 활용하여, 멀티모달 대규모 모델이 예술적 시각 요소와 과학 개념의 심층적 연관성을 이해하는 능력을 평가한다. 결과에 따르면 GPT-5-thinking과 같은 최고 모델들도 새로운 과학 콘텐츠에 직면했을 때 한계를 보였으며, Step-3 정확도는 79.1%에 불과했다. 연구팀은 또한 DAD(설명-추론) 솔루션을 제시하여 단계별 사고를 통해 모델 성능을 크게 향상시켰고, 지속적인 도전성을 보장하기 위해 이중 동적 메커니즘을 도입하여 멀티모달 AI의 과학적 이해 평가를 위한 새로운 패러다임을 제공했다. (출처: 36氪)
LLM을 평가자로 활용: 유효성 및 신뢰성 탐구 : 한 논문(arxiv:2508.18076)은 현재 대규모 언어 모델(LLM)을 자연어 생성(NLG) 시스템의 평가자로 사용하는 열기가 시기상조일 수 있다고 의문을 제기한다. 이 논문은 측정 이론을 기반으로 LLM이 인간 판단의 대리자, 평가 능력, 확장성 및 비용 효율성이라는 네 가지 핵심 가정을 비판적으로 평가하고, LLM의 고유한 한계가 이러한 가정을 어떻게 도전하는지 탐구한다. LLM 평가에서 더 책임감 있는 관행을 채택하여 NLG 분야의 발전을 저해하지 않고 지원하도록 보장할 것을 촉구한다. (출처: HuggingFace Daily Papers)
UQ: 미해결 문제에 대한 모델 능력 평가 : UQ(Unsolved Questions)는 Stack Exchange에서 가져온 500개의 도전적이고 다양한 미해결 문제로 구성된 새로운 테스트 플랫폼으로, 최첨단 모델의 추론, 사실성, 탐색 등의 능력을 평가하는 것을 목표로 한다. UQ는 검증자 보조 필터링 및 커뮤니티 검증을 통해 모델을 비동기적으로 평가하며, AI가 실제 세계에서 인간이 아직 해결하지 못한 문제를 해결하도록 추진하여 직접적인 실제 가치를 창출하는 것을 목표로 한다. 이는 AI 연구에 새로운 평가 관점을 제공한다. (출처: HuggingFace Daily Papers)
ST-Raptor: LLM 기반 반정형 테이블 질의응답 프레임워크 : ST-Raptor는 대규모 언어 모델을 활용하여 반정형 테이블 질의응답 문제를 해결하는 트리 기반 프레임워크이다. 복잡한 테이블 레이아웃을 캡처하기 위해 계층적 직교 트리(HO-Tree)를 도입하고, LLM이 QA 작업을 수행하도록 안내하는 기본 트리 작업을 정의하며, 두 단계 검증 메커니즘을 통해 답변의 신뢰성을 보장한다. 새로운 SSTQA 데이터셋에서 ST-Raptor는 답변 정확도 측면에서 9개 기준 모델을 20% 능가하며, 복잡한 테이블 데이터를 처리하기 위한 효율적인 솔루션을 제공한다. (출처: HuggingFace Daily Papers)
JAX 학습 가이드 및 TPU 통합 : 초보자에게 친숙한 JAX 학습 가이드가 공유되었으며, 실제 예시를 포함하여 개발자가 JAX를 활용하여 AI 모델을 더 잘 개발할 수 있도록 돕는다. JAX는 TPU에서 뛰어난 통합 성능을 보이며, 확장 및 샤딩 설정이 용이하여 PyTorch 사용자에게 더 친숙하다고 평가된다. 반면 Flax Linen API는 더 유연하여 고성능 AI 계산을 위한 효과적인 방법을 제공한다. (출처: borisdayma, Reddit r/deeplearning)
LlamaIndex 문서 Agent 설계 패턴 : LlamaIndex는 AWS Builder’s Loft에서 개최되는 Agentic AI In Action 행사에서 “문서 Agent 구축을 위한 효과적인 설계 패턴”을 공유할 예정이다. 강연은 LlamaIndex를 활용하여 문서 Agent를 구축하는 방법과 실제 사례 및 설계 가이드를 다루며, 개발자가 AI Agent를 활용하여 문서 작업을 더 잘 처리하고 문서 처리의 자동화 및 지능화 수준을 높이는 데 도움을 줄 것이다. (출처: jerryjliu0, jerryjliu0)
DSPy: Python에서의 자동 프롬프트 최적화 : Python에서 자동 및 프로그래밍 방식 프롬프트 최적화를 수행하는 방법, 특히 DSPy 프레임워크를 활용하는 방법에 대한 일련의 자료가 공유되었다. 이 튜토리얼들은 DSPy의 작동 원리와 강력하고 유지 보수 가능한 AI 프로그램을 만들기 위해 프롬프트 단어를 효율적으로 조작하는 방법을 심층적으로 설명하며, 예를 들어 구조화된 데이터 추출의 정확도를 20%에서 100%로 향상시켜 프롬프트 엔지니어링의 효율성과 효과를 크게 높였다. (출처: lateinteraction, lateinteraction)
💼 비즈니스
머스크, OpenAI와 애플 독점 혐의로 고소 : Elon Musk가 이끄는 xAI는 OpenAI와 애플을 공식적으로 고소하며, 양측이 협력 계약을 통해 AI 시장을 독점하고 있다고 비난했다. 또한 애플 App Store가 앱 순위를 조작하여 Grok과 같은 경쟁사를 억압했다고 주장했다. 소송은 수십억 달러의 손해배상을 요구하며, 이들의 협력이 불법이라고 판단했다. 이는 AI 분야의 날로 치열해지는 상업적 경쟁과 시장 주도권 다툼을 반영하며, AI 산업 지형을 재편할 수 있다. (출처: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, 36氪, 36氪)
직장인 90%, “개인 비용으로 AI 구매하여 업무 활용” To P 시장 촉발 : MIT 보고서에 따르면, 직장인의 90%가 개인 AI 도구를 “몰래 사용”하여 To P(To Professional) 시장을 촉발했다. Cursor와 같은 AI 프로그래밍 도우미는 1년 만에 수익이 100만 달러에서 5억 달러로 급증했으며, 기업 가치는 100억 달러에 육박한다. 이 모델에서 사용자는 업무 효율성 향상을 위해 AI를 자비로 구매하며, 투자 대비 수익률이 매우 높아 AI 제품의 빠른 성장을 이끌고 있다. To B의 느린 주기와 To C의 높은 비용에 비해 To P 모델은 AI 스타트업의 숨겨진 핫스팟이 되었다. (출처: 36氪)
Meta AI 팀 인재 유출 및 내부 관리 문제 : Meta 내부에서 선임 연구원 Rishabh Agarwal과 PyTorch 기여자 Bert Maher의 퇴사 현상이 발생하여 Meta의 슈퍼 인텔리전스 연구소 인재 유출에 대한 우려를 불러일으켰다. 전 연구원들은 Meta에 성과 평가 압력, 자원 경쟁, 신구 파벌 갈등 등 관리 문제가 존재하여 인재 유출과 사기 저하를 초래했다고 비난했다. 최고 연구원들은 단순한 급여보다는 비전, 사명, 독립성을 더 중요하게 여기며, 이는 AI 인재 경쟁에서 Meta의 심층적인 구조적 과제를 드러낸다. (출처: Yuchenj_UW, arohan, 36氪)
🌟 커뮤니티
AI 모델 추론 능력과 실제 세계 문제 : 커뮤니티에서는 LLM이 “진정한 추론” 능력을 갖추고 있는지에 대해 뜨거운 논쟁이 벌어지고 있다. 일부는 LLM이 복잡한 추론 작업에서 여전히 한계를 보이며, 성능 향상이 진정한 이해보다는 데이터에서 비롯될 수 있다고 주장한다. 한 전문가는 AGI를 판단하려면 도구 없이 임의의 프로그램을 실행하고 올바른 출력을 생성할 수 있는지 여부를 봐야 한다고 지적했다. 동시에 GPT-5 Pro의 수학 문제 해결 능력이 훈련 데이터 오염의 영향을 받았을 수 있다는 의문도 제기되어 AI 모델의 본질적인 능력에 대한 심도 깊은 논의를 촉발했다. (출처: MillionInt, pmddomingos, pmddomingos, sytelus)
AI 프로그래밍 효율성과 수동 코딩의 가치 : 커뮤니티에서는 AI 프로그래밍(예: Vibe Coding)과 전통적인 수동 코딩의 장단점에 대해 뜨거운 논의가 진행 중이다. 일부는 AI가 특히 프로토타입 개발 및 언어 번역에 적합하며 효율성을 크게 높일 수 있다고 주장하지만, 작업 흐름을 방해할 수 있고 AI 코드 품질이 고르지 않아 여전히 수동 검토 및 수정이 필요하다고 지적한다. 수동 코딩은 사고를 명확히 하고 작업 흐름을 유지하는 데 여전히 장점이 있으며, 둘은 대립하는 것이 아니라 최적의 조합이므로 프로그래머는 모든 도구를 숙달해야 한다고 강조한다. (출처: dotey, gfodor, gfodor, imjaredz, dotey)
AI 발전 속도와 언론 보도 편향 : 커뮤니티에서는 AI 발전 속도가 둔화되고 있는지에 대해 논의 중이다. 일부는 전통 언론이 AI 발전 둔화를 오보하는 경우가 많지만, 실제 LLM 분야(예: GPT-4 Turbo에서 GPT-5 Pro로)는 가장 빠른 발전을 겪고 있다고 주장한다. 동시에 AI가 실제 적용에서 여전히 신뢰성이 부족하며, 정부의 AI 대응 속도도 느리다는 의견도 있어 AI 기술 발전 현황에 대한 다양한 인식과 기대를 반영한다. (출처: Plinz, farguney)
AI가 사회 경제 및 고용에 미치는 영향 : 커뮤니티에서는 AI가 고용에 “킬러”인지 “창조자”인지에 대해 논의하며, 세 번째 가능성으로 “창업의 로켓 연료”가 될 수 있다고 제시한다. 일부 전문가는 AI가 더 저렴한 의료, 서비스 및 교육을 제공하고 경제 성장을 촉진하며 소규모 기업을 더 흔하게 만들 것이라고 예측한다. 동시에 AI 지능이 인간을 능가한다는 관점은 경제 규칙 재작성 및 비희소 경제에 대한 논의를 촉발하며, AI 안전과 보편적 공유의 중요성을 강조한다. (출처: Ronald_vanLoon, finbarrtimbers, 36氪)
AI Agent의 한계와 위험 : 커뮤니티에서는 AI Agent가 실제 적용에서 가지는 한계, 예를 들어 Claude Agent가 실수로 데이터베이스를 삭제하거나 복잡한 환경에서 Agent의 취약성 등에 대해 논의한다. 일부는 Agent의 성공이 대규모 모델에만 의존해서는 안 되며, “도구 호출-상태 정리-재시도 전략” 체인의 안정성에 달려 있다고 주장한다. 동시에 AI의 “블랙박스” 특성과 안전 문제도 우려를 불러일으키며, 예를 들어 AI의 아첨 행위가 사용자를 조작하기 위한 “다크 패턴”으로 간주되어 윤리적 논쟁을 촉발한다. (출처: QuixiAI, bigeagle_xd, Reddit r/ArtificialInteligence)
AI 네이티브 SaaS 스타트업의 가치 : 커뮤니티에서는 대부분의 AI SaaS 스타트업이 GPT의 단순한 래퍼(wrapper)에 불과한지, 그리고 그들의 장기적인 가치에 대해 논의한다. 일부는 많은 도구가 너무 유행을 쫓아 깊이 있는 가치가 부족하며, 대규모 모델에 의해 직접 대체되기 쉽다고 주장한다. 진정한 가치는 단순한 UI와 자동화가 아닌 지속 가능한 제품을 구축하는 데 있으며, 창업자들에게 실질적인 혁신에 집중할 것을 촉구한다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI 고양이 영상과 콘텐츠 소비 심리 : AI가 생성한 “고양이 영상”이 과장되고 막장 드라마 같은 줄거리와 만화 같은 고양이 이미지로 소셜 플랫폼에서 폭발적인 인기를 얻으며 엄청난 트래픽을 유발했다. 이러한 저비용, 고트래픽, 강한 감정적 콘텐츠는 현재 정보 소비의 “빠르고, 시원하고, 황당하고, 기이한” 심리를 반영한다. 기괴한 그림체와 AI 흔적이 짙음에도 불구하고, 그 기이함이 사용자들의 호기심을 성공적으로 자극하여 극과 극의 평가를 불러일으켰다. 커뮤니티에서는 낮은 기술 진입 장벽, AI가 고양이 이미지를 쉽게 처리할 수 있다는 점 등을 그 배경으로 논의한다. (출처: 36氪)
💡 기타
AI 지능, 인간 초월, 경제 규칙 재작성 임박 : 2025년, AI의 평균 지능 지수(IQ)가 110을 돌파하여 공식적으로 일반 인간을 능가했으며, 정보 수집, 판단 결정부터 실제 실행에 이르는 경제 시스템의 “전체 체인 운영”에 참여하기 시작했다. 이는 AI 경제의 부상을 알리는 것으로, 노동력 공급 제한이 없고 비희소 경제를 가져와 생산 효율성을 크게 높이고 거래 비용을 절감하며 비합리적인 의사결정을 줄일 수 있다. 동시에 AI 안전과 보편적 공유가 미래를 맞이하는 중요한 과제임을 강조하며, 인류 사회가 세 번째 큰 합리화 물결을 맞이할 것임을 예고한다. (출처: 36氪)
전 세계 고인용 과학자 명단 발표, AI 분야 전문가 두각 : AD Scientific Index 2025 통계 데이터에 따르면, 딥러닝 3대 거장 중 한 명인 Yoshua Bengio가 전 세계 최초로 “모든 분야에서 가장 많이 인용된” 과학자가 되었으며, 총 인용 횟수는 97만 회를 넘어섰다. Geoffrey Hinton은 전 세계 2위, Kaiming He는 5위, Ilya Sutskever도 TOP 10에 진입했다. 이 명단은 총 인용 횟수와 최근 5년간의 인용 횟수를 기준으로 하며, AI 분야 과학자들이 전 세계 학계에서 막대한 영향력을 가지고 있음을 부각하고 AI 연구의 활발한 발전을 반영한다. (출처: 36氪)
머스크, 새 회사 “매크로하드” 설립, AI로 마이크로소프트 제품 재구축 : Elon Musk가 새로운 회사 “매크로하드”(Macrohard)를 설립했다. 이 회사는 AI 소프트웨어를 통해 마이크로소프트의 핵심 제품을 완전히 모방하는 것을 목표로 하며, 예를 들어 AI로 Office 스위트와 동일한 기능을 가진 제품을 생성한다. 매크로하드는 Grok에서 파생된 수백 개의 전문 AI 에이전트를 활용하여 컴퓨팅 파워 지원 아래 협력 작업을 수행하고, 전통적인 소프트웨어 비즈니스 모델을 뒤엎을 예정이다. 이 움직임은 머스크가 AI 분야에서 마이크로소프트에 정면으로 선전포고한 최신 행동으로 간주되며, AI 소프트웨어의 미래 형태에 대한 업계의 성찰을 불러일으킨다. (출처: 量子位)
