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#73. 이제 터치는 끝? 진짜 비서가 된 Siri! 2026 애플 AI 전략 7가지- Q. Apple WWDC 2026에서 발표될 소프트웨어 전략의 핵심은 무엇인가요? 애플은 이번 WWDC 2026을 통해 단순한 기능 업데이트를 넘어, 시스템 전체에 인공지능이 깊숙이 스며드는 AI First 시대로의 전환을 선언할 것으로 보입니다. 전문가들은 이번 행사가 애플 역사상 가장 중요한 소프트웨어 이벤트가 될 것으로 확신하고 있습니다. 특히 기존의 음성 비서를 넘어선 재설계된 Siri와 구글 제미나이(Gemini)와의 파트너십은 애플이 폐쇄적인 생태계를 넘어 외부의 강력한 AI 모델을 어떻게 자사 기기에 이식할 것인지를 보여주는 핵심 지표가 될 것입니다. 또한, 단순한 편의 기능을 넘어 건강, 일정 관리, 스마트 홈 등 사용자의 삶 전반을 능동적으로 보좌하는 개인화된 AI 컨텍스트(Personal Context) 구현이 이번 발표의 진정한 주인공이 될 전망입니다. Q. Apple의 차세대 AI 소프트웨어 및 서비스 로드맵(2026-2027)은? • Standalone Siri App (2026) : 기존의 호출 방식을 넘어 ChatGPT와 같은 대화형 인터페이스를 갖춘 독립형 챗봇 앱으로 진화합니다. • Siri + Google Gemini Partnership : 구글의 제미나이 모델을 도입하여 Siri의 지식 기반을 확장하고, 복잡한 추론 문제를 해결하는 하이브리드 전략을 취합니다. • iOS 27 AI Framework : 개발자들이 자신의 앱에 애플의 파운데이션 모델을 더 쉽게 통합할 수 있도록 기존 Core ML을 대체하는 새로운 AI 프레임워크를 제공합니다. • AI Health Coach : 애플 워치의 정밀 데이터를 분석하여 단순 수치 제공을 넘어 사용자의 습관을 교정하고 질병을 예방하는 지능형 코칭 서비스를 선보입니다. • Smart Home HUD : 새로운 Siri와 결합하여 집안의 모든 기기를 시각적으로 제어하고 관리하는 AI 기반의 스마트 홈 허브 디바이스와 전용 OS가 공개됩니다. • On-screen Awareness : 사용자가 현재 화면에서 무엇을 보고 있는지 이해하고, 앱 간 데이터를 자유롭게 이동시키며 명령을 수행하는 진화된 화면 인지 기능을 탑재합니다. 애플은 이를 통해 사용자 경험의 중심을 터치에서 지능형 제안으로 옮기겠다는 비전을 제시하고 있습니다. 1. Siri의 대대적인 재설계 : 비서에서 '독립형 챗봇'으로 (출처 : 셔터스톡, MacRumors) 그동안 성능 논란이 있었던 Siri가 마침내 완전한 변신을 꾀합니다. 이번 WWDC에서는 Siri가 단순한 음성 명령 수행자가 아닌, 사용자와 깊은 대화가 가능한 독립형 챗봇 형태로 공개될 예정입니다. 전문가들은 Siri가 iMessage와 유사한 대화형 인터페이스를 채택하여 사용자가 텍스트와 음성을 자유롭게 오가며 복잡한 업무를 맡길 수 있게 될 것으로 분석합니다. 또한 다이내믹 아일랜드와의 연동을 통해 AI가 백그라운드에서 작업하는 과정을 실시간으로 확인할 수 있는 혁신적인 UX를 선보입니다. • 인터페이스 혁신 : 챗봇 형태의 독립 앱 출시 및 iMessage 스타일의 대화창 도입 • 백그라운드 가시성 : 다이내믹 아일랜드를 활용한 AI 작업 진행 상황 모니터링 • 추론 능력 강화 : 단순 정보 검색을 넘어 사용자의 의도를 파악하고 복잡한 명령 수행 2. 구글 제미나이(Gemini)와의 파트너십 : 개방형 AI 모델의 수용 (출처 : AI넷, MacRumors) 애플은 모든 AI 모델을 자체 개발하는 대신, 구글의 제미나이(Gemini) 모델을 시스템에 통합하는 과감한 선택을 할 것으로 보입니다. 이는 전문적인 지식 검색이나 고도의 언어 추론이 필요한 영역에서 검증된 외부 모델을 활용하려는 전략입니다. 사용자의 개인적인 데이터는 애플의 강력한 프라이버시 보호 기술 내에서 처리하고, 일반적인 지식 검색은 제미나이를 통하는 이원화 구조를 통해 보안과 성능이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡겠다는 복안입니다. • 하이브리드 전략 : 자체 파운데이션 모델과 외부 LLM(제미나이 등)의 전략적 결합 • 개인정보 보호 : 민감한 개인 컨텍스트는 온디바이스 및 전용 보안 클라우드에서만 처리 • 검색의 진화 : 애플만의 고유한 검색 엔진과 AI 모델이 결합된 '답변 서비스' 구축 3. 삶의 질을 높이는 AI 적용 : 건강과 일정 관리의 자동화 (출처 : 애플, MacRumors) 이번 WWDC의 또 다른 관전 포인트는 AI가 사용자의 실제 생활 데이터를 어떻게 요리하느냐입니다. 특히 건강 앱에 도입될 AI 코치는 단순한 기록을 넘어, 사용자의 수면 패턴과 활동량을 분석해 구체적인 개선안을 제시합니다. 또한, 캘린더 앱은 사용자의 이메일, 메시지 내역을 이해하고 복잡한 일정을 스스로 조율하거나 누락된 준비물을 챙겨주는 등 에이전트 AI(Agentic AI)로서의 면모를 보여줄 것으로 기대됩니다. • 지능형 건강 관리 : 방대한 생체 데이터를 분석해 질병 징후를 사전 포착하는 AI 인사이트 • 스마트 스케줄링 : 자연어 대화를 통해 일정을 예약하고 변경하는 비서 기능 강화 • 앱 간 통합 : 메시지에서 나눈 약속을 자동으로 인식해 캘린더와 지도에 반영하는 심리스한 경험 4. 온스크린 인식(On-screen Awareness)과 앱 인텔리전스 (출처 : soydemac) 새로운 iOS 27은 사용자가 현재 화면에서 무엇을 하고 있는지 이해하는 온스크린 인식 능력을 갖춥니다. 예를 들어 친구가 메시지로 보낸 사진을 보고 있을 때, "이 사진을 블로그에 올려줘"라고 말하면 AI가 사진의 맥락을 파악해 즉시 실행합니다. 애플 앱뿐만 아니라 다양한 서드파티 앱 내에서도 Siri가 깊숙이 작동하여 사용자의 워크플로우를 가속화하며, 이는 모든 작업이 지능적으로 연결되는 진정한 스마트폰의 진화를 의미합니다. • 맥락 이해 : 현재 실행 중인 앱의 콘텐츠를 실시간으로 파악해 관련 동작 제안 • 딥 앱 인테그레이션 : 앱 내부의 세부 기능까지 AI가 직접 제어하고 실행하는 고도화된 연동 • 멀티태스킹 혁신 : 여러 앱을 오가는 복잡한 명령을 단 한 번의 요청으로 처리 5. 하드웨어와 소프트웨어의 결합 : 새로운 스마트 홈 비전 (출처 : 디지털투데이, MacRumors) 소프트웨어의 진화는 새로운 하드웨어로 이어집니다. 애플은 이번 행사에서 AI 기능을 극대화할 수 있는 차세대 HomePod 및 스마트 홈 디바이스에 대한 힌트를 제공할 예정입니다. 단순히 음악을 틀어주는 스피커를 넘어, 집안의 환경을 인식하고 가족 구성원 개개인의 목소리와 습관을 구별해 맞춤형 서비스를 제공하는 '집안의 두뇌' 역할을 강조할 것입니다. 이는 애플이 추구하는 공간 컴퓨팅의 영역을 거실 전체로 확장하는 계기가 될 것입니다. • 홈 허브 디바이스 : AI 비서가 상주하며 시각 정보를 제공하는 새로운 폼팩터의 등장 • 기기 간 연속성 : iPhone, Mac, Apple TV를 하나로 묶는 통합 AI 제어 센터 구현 • 보안 기반 스마트 홈 : 외부 클라우드 연결 없이 집안 기기들을 안전하게 제어하는 엣지 AI 기술 적용 6. 차세대 개발 패러다임: 모든 앱에 이식되는 애플 AI 엔진 (출처 : 애플, MacRumors) 애플은 전 세계 개발자들이 자신의 앱에 AI 기능을 손쉽게 넣을 수 있도록 Xcode의 AI 통합을 더욱 강화합니다. 코딩 어시스턴트 기능을 통해 개발 속도를 높이는 것은 물론, 기존 Core ML을 대체할 수 있는 더 강력한 AI 엔진을 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 어떤 앱을 쓰더라도 Siri에게 "이 앱에 있는 데이터를 분석해줘"라거나 "이 사진을 편집해서 메일로 보내줘"와 같은 복잡한 멀티 앱 워크플로우 명령을 내릴 수 있게 됩니다. • 개발 생산성 향상 : AI 기반 코드 자동 완성 및 버그 탐지 기능이 강화된 신규 Xcode • Ask Siri API : 서드파티 앱 내부에서도 Siri의 지능을 활용할 수 있는 심층 통합 통로 제공 • 에코시스템 확장 : 모든 앱이 AI 에이전트와 연동되는 거대한 '인텔리전스 네트워크' 구축 7. 폴더블 아이폰과 대화면 최적화 : iOS 27의 새로운 인터페이스 (출처 : 애플인사이더, MacRumors) 비록 WWDC는 소프트웨어 중심이지만, 하반기 출시될 것으로 예상되는 폴더블 아이폰(iPhone Fold)을 위한 새로운 인터페이스 최적화 소식도 기대를 모으고 있습니다. 화면이 접히고 펼쳐질 때 앱의 레이아웃이 자연스럽게 변하는 리퀴드 인터페이스의 개선과 대화면을 활용한 멀티태스킹 AI 기능들은 애플이 새로운 폼팩터 시대를 어떻게 준비하고 있는지 보여줄 것입니다. • 적응형 레이아웃 : 폴더블 및 가변형 디스플레이에 최적화된 새로운 시스템 UI • 멀티 앱 워크플로우 : 대화면에서 여러 AI 에이전트를 동시에 띄워 작업하는 효율성 증대 • 미래 준비 : 향후 출시될 신규 하드웨어를 위한 소프트웨어 파운데이션 구축
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#72. AI 솔로프리너, 혼자서도 기업이 되는 시대- 여러분! AI 솔로프리너라는 말 들어보셨나요? 요즘 SNS나 유튜브를 보면 혼자서 앱 만들어 수익을 낸다, 직원 없이 월 수천만 원을 번다는 이야기가 자주 등장하죠. (출처 : 중앙일보, 중소벤처기업부) 이처럼 직원 없이도 기업처럼 운영하고, 자는 동안에도 수익이 들어오게 구조를 만든 사람들을 바로 AI 솔로프리너라고 부르는데요. AI의 등장으로 일하는 방식 자체가 달라진 지금, 오늘은 AI 솔로프리너에 대해 함께 알아보도록 하겠습니다! # 솔로프리너, 단순한 1인 사업자가 아니다 솔로프리너는 Solo(솔로)와 Entrepreneur(기업가)를 합친 신조어로, 직원 없이 사업 전반을 운영하는 1인 기업가를 의미합니다. (출처 : 매일경제) 기획, 개발, 디자인, 마케팅, 고객 응대까지 기존에는 회사 조직이 수행하던 역할을 혼자 수행하는 구조인데요. 프리랜서와 비슷한 개념으로 생각하기 쉽지만 프리랜서가 시간과 노동을 제공하고 돈을 받는다면, 솔로프리너는 수익이 자동으로 흐르는구조를 설계하는 사람입니다. 앱, 디지털 상품, SaaS처럼 한 번 만들어두면 반복적으로 수익을 가져오는 구조를 만드는 것이죠. (출처 : 중앙일보, 카르타) 최근 스타트업 지원 플랫폼 카르타 조사에 따르면, 2015년 미국 1인 창업 비율은 17%에 불과했지만 10년 사이에 무려 35%로 두 배 이상 증가했다고 하는데요. 국내에서도 지난해 1인 창업 기업 수가 처음으로 100만 개를 돌파하며 전체 창업 기업의 약 20%를 차지하게 되었습니다. # AI는 도구가 아니라 팀이 되었다! 그럼 최근 이렇게 솔로프리너가 늘어난 이유가 뭘까요? (출처 : 중앙일보, 세계은행, 카르타, 구스토, 미국 소기업청) 이 변화의 중심에는 단연 AI가 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 앱 하나를 만들기 위해서는 개발자, 디자이너, 마케터가 필요했습니다. 그 과정에서 수천만 원의 비용과 수개월의 시간이 소요되는 것이 당연했는데요. 하지만 AI 하나로 기획, 개발, 디자인, 마케팅까지 대부분의 작업이 개인 단위에서 가능해진 것이죠. (출처 : Lovable) 대표적인 변화가 바로 바이브 코딩입니다. 특히 Lovable, Bolt.new, v0 같은 AI 기반 노코드 빌더의 등장으로 비개발자도 앱을 만들 수 있는 환경이 열렸는데요. "SNS 연동 일정 관리 앱 만들어줘"와 같이 문장만 입력해도 프론트엔드부터 백엔드, 데이터베이스까지 갖춘 완성된 앱을 만들어줄 수 있습니다. 코딩을 전혀 몰라도 앱을 완성할 수 있는 환경이 만들어진 것이죠. (출처 : Canva) 디자인 역시 마찬가지입니다. 이미지 생성 AI를 활용하면 로고, 배너, 광고 이미지까지 몇 분 안에 제작할 수 있게 되었죠. 이처럼 콘텐츠 제작, 마케팅, 고객 응대까지 자동화가 가능해지면서 과거 팀 단위로 움직이던 구조가 이제는 개인과 AI 조합으로 축소된 것인데요. 즉, AI는 솔로프리너에게 팀원을 준 것이나 다름없습니다. # AI 솔로프리너의 수익 구조는 어떻게 작동할까? 가장 궁금한 것이 바로 수익 구조일텐데요. AI 솔로프러너의 핵심은 단순히 판매가 아니라 자동으로 수익이 흐르는 구조를 설계하는 것입니다. 그럼 대표적인 수익 모델은 세가지를 살펴볼까요? # 마이크로 SaaS 가장 대표적인 방식은 마이크로 SaaS(Micro SaaS)입니다. (출처 : MailRush.io) 마이크로 SaaS는 말 그대로 거대한 플랫폼이 아니라, 특정한 문제 하나를 해결해주는 소프트웨어를 만들고 이를 월 구독 형태로 판매하는 모델입니다. 예를 들어 이메일 자동 생성, 가격 모니터링, 콘텐츠 생성 도구 같은 서비스들이 해당됩니다. 이 모델이 강한 이유는 바로 반복 수익에 있는데요. (출처 : Crayo.ai) 한 번 고객이 결제하고 끝나는 구조가 아니라, 매달 구독료가 들어오는 구조이기 때문입니다. 이때 중요한 건 거대한 서비스를 만들겠다는 발상보다 누가, 어떤 순간에, 어떤 불편을 겪는지를 아주 구체적으로 잡는 것입니다. 실제로 잘되는 마이크로 SaaS를 보면 대부분 모든 사람을 위한 앱이 아니라, 특정 직군이나 특정 상황을 겨냥합니다. # 디지털 자산 판매 두 번째는 디지털 자산 판매입니다. 솔로프러너의 대표 수익 방식 중 하나로, 제작은 한 번이지만 판매는 계속 반복할 수 있는 상품을 말합니다. (출처 : 오픈프롬프트) 노션 템플릿, 디자인 리소스, AI 프롬프트 모음집, 업무용 스프레드시트 같은 것들이 바로 여기에 해당하는데요. 이 방식이 매력적인 이유는 바로 재고가 없고, 배송이 없고, 제조 비용이 거의 들지 않는다는 점입니다. 즉 디지털 파일 형태로 무한 복제가 가능하기 때문에, 추가 비용이 거의 발생하지 않는 것이죠. 최근에는 여기에도 AI가 깊이 활용되고 있는데요. 그동안 템플릿이나 전자책 만드는데 시간이 많이 들었다면, 이제는 AI가 초안을 만들고 이미지 작업까지 보조하면서 제작 속도를 크게 높여주고 있습니다. # AI 에이전트 기반 자동화 서비스 최근 가장 빠르게 확산되고 있는 모델은 바로 AI 에이전트 기반 자동화 서비스입니다. 이 방식은 단순히 도구를 사용하는 수준을 넘어, AI를 하나의 업무 수행 주체로 설정하고 특정 작업을 자동으로 처리하도록 설계하는 구조입니다. (출처 : 댓글몽) 예를 들어 쇼핑몰 가격 모니터링 에이전트, SNS 댓글에 자동으로 응답 에이전트처럼 사람이 반복적으로 수행하던 업무를 AI가 대신 처리하는 형태입니다. 특히 이러한 서비스는 기업을 대상으로 한 B2B 구독 모델로 확장되는 경우가 많습니다. 이처럼 기업의 업무 일부를 대체하거나 보조하는 역할을 하기 때문에 단일 고객당 매출이 높고, 장기 구독으로 이어질 가능성도 큽니다. # 실제로 성공한 AI 솔로프리너는 누가 있을까요? 전 세계에 이미 AI를 활용해 혼자서 수십억 원의 수익을 만들어낸 솔로프리너들이 있는데요. # 피터 레벨스(Pieter Levels) 대표적인 사례로 피터 레벨스가 있습니다. (출처 : EDUCATION NEXT) 피터 레벨스는 네덜란드 출신의 1인 개발자로, 인디 해커 커뮤니티에서 솔로프리너의 상징적인 인물로 꼽히는데요. 그는 2014년 "12개월 안에 스타트업 12개 출시"라는 도전을 시작하였는데요. 그 과정에서 탄생한 Nomad List가 첫 번째 대표작이 됐습니다. (출처 : Nomad List) Nomad List는 디지털 노마드들이 도시별 인터넷 속도, 물가, 날씨, 안전 수준 등을 비교할 수 있는 플랫폼으로, 현재 연 매출 약 65억 원, 29,000명 이상의 유료 회원을 보유하고 있습니다. 이후 그는 원격 근무 채용 플랫폼 Remote OK, AI 사진 생성 서비스 Photo AI, AI 인테리어 디자인 서비스 Interior AI 등 여러 서비스를 연달아 출시했는데요. 2025년 기준 그의 전체 포트폴리오 월 매출은 약 3억 원 이상으로, Photo AI 혼자 월 1억 3천만 원 이상의 반복 수익을 올리고 있습니다. (출처 : 조쉬의 뉴스레터) 운영 방식은 아주 단순합니다. 팀도, 투자도, 복잡한 기술 스택도 없이 아이디어가 생기면 2~4주 안에 출시하고, 실제 사용자의 반응을 보며 빠르게 개선하는 방식입니다. # 대니 포스트마(Danny Postma) 대니 포스트마는 네덜란드 출신의 또 다른 솔로프리너로, 대표작이 바로 HeadshotPro입니다. (출처 : HeadshotPro) HeadshotPro는 셀카를 업로드하면 AI가 전문 스튜디오에서 찍은 것 같은 프로필 사진으로 변환해주는 서비스인데요. 출시 2주 만에 약 1억 5천만 원의 매출을 기록했고, 이후 최대 월 4억 원 이상의 반복 매출을 달성하기도 했습니다. 서비스 출시에 걸린 시간은 놀랍게도 단 30일이었는데요. (출처 : Headlime) HeadshotPro에 앞서 만든 AI 카피라이팅 툴 Headlime 또한 출시 8개월 만에 월 3,000만 원의 수익을 냈고, 15억 원에 매각을 하기도 했습니다. 이 두 사례가 보여주는 포인트는 명확합니다. 거창한 혁신이 아닌 익숙한 수요를 더 빠르고, 싸고, 편하게 해결하는 방식으로 충분히 글로벌 수준의 수익을 만들어낼 수 있다는 것이죠. 이렇게 AI 솔로프리너가 새로운 기회로 주목받고 있는 건 분명하지만, 주의해야 할 부분도 있습니다. 특히 최근에는 AI로 자동 수익 만들기 같은 콘텐츠가 빠르게 확산되면서 솔로프리너 = 쉽게 돈 버는 구조라는 인식이 퍼지고 있는데요. AI와 노코드 도구의 발전이 분명 창업의 문턱을 낮췄지만 비슷한 서비스가 빠르게 등장하면서 차별화는 점점 어려워 진 것이죠. 가장 많이 왜곡되는 부분은 바로 수익의 속도입니다. 겉으로 보이는 성공 사례는 짧은 시간에 큰 수익을 낸 것처럼 보이지만, 실제로는 그렇지 않은 경우가 훨씬 많습니다. Nomad List 첫 번째 버전 (출처 : 노마드컴퍼니) 피터 레벨스도 Nomad List가 제대로 된 수익을 내기까지 수년간의 꾸준한 개선과 콘텐츠 축적이 있었고, 대니 포스트마도 HeadshotPro 이전에 여러 번의 실패와 작은 성공들을 반복했습니다. 실제 중소벤처기업부 조사에 따르면 솔로프리너의 연간 평균 순이익은 약 3,500만 원이며 손익분기점에 도달하는 데 평균 28개월이 걸린다고 합니다. 이제 AI 솔로프리너는 단순한 창업 트렌드가 아닙니다. 일하는 방식의 패러다임이 바뀌고 있는 것이죠. (출처 : 매거진 한경) AI를 통해 개인이 기업 수준의 서비스를 만들어낼 수 있는 시대가 열렸습니다. 이제 어느 회사를 다닌다보다 어떤 걸 만들고 어떤 문제를 해결하는 사람이냐가 더 중요해지는 시대가 오고 있는 것인데요. (출처 : 매일경제) 물론 모두가 솔로프리너가 되어야 하는 건 아닙니다. 하지만 분명한 건 AI와 함께라면 아이디어 하나로 누구나 창업할 수 있는 환경이 갖춰지고 있다는 점이죠. 여러분의 아이디어는 무엇인가요? 어쩌면 그게 AI 솔로프러너의 시작일지도 모릅니다. ♥ 메카뎀 매거진을 만드는 사람들 ♥ - 아하, 동자, 달려라DH -
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#71. 1만 배 더 똑똑해진다! AMD가 주도하는 역대급 AI 반도체 라인업- Q. AMD CES 2026 키노트에서 리사 수 CEO가 발표한 주요 내용은 무엇인가요? 리사 수 CEO는 이번 CES 2026 기조연설에서 'AI Everywhere(모든 곳의 AI)'를 선포하며, AMD가 클라우드, PC, 임베디드 전 영역을 아우르는 세계 유일의 전체 AI 컴퓨팅 스택을 보유하고 있음을 강조했습니다. 특히 차세대 AI 가속기인 인스팅트(Instinct) MI455X와 Zen 6 기반 에픽(EPYC) Venice CPU를 공개하며, 폭증하는 AI 추론 수요를 감당하기 위한 요타급(Yotta-scale) 인프라 비전을 제시했습니다. 또한, 단순한 칩 공급을 넘어 스스로 사고하는 에이전트 AI(Agentic AI)와 실제 물리 세계에서 작동하는 물리적 AI(Physical AI)가 인류의 난제를 해결하는 핵심 동력이 될 것임을 설명했습니다. Q. AMD의 차세대 AI 인프라 및 반도체 로드맵(2026-2027)은? • Helios (2026) : 메타(Meta)와 협업한 OCP 표준 기반의 랙 스택입니다. 72개의 GPU를 단일 유닛으로 묶어 무려 2.9 엑사플롭스(Exaflops)라는 압도적 컴퓨팅 성능을 구현합니다. • Instinct MI455X (2026) : 최첨단 2nm/3nm 공정 기술과 차세대 HBM4 메모리를 탑재했습니다. 이를 통해 이전 세대 대비 AI 추론 성능을 최대 10배까지 끌어올렸습니다. • EPYC 'Venice' (2026) : 최대 256개의 Zen 6 코어를 탑재한 서버용 CPU로, AI 연산 효율과 대규모 데이터 처리 속도를 극대화하여 데이터센터의 병목 현상을 해결합니다. • Ryzen AI 400 Series : 업계 최고 수준인 60 TOPS 성능의 NPU를 탑재했습니다. 로컬 환경에서 사용자보다 앞서 업무를 처리하는 프로액티브 에이전트 구동에 최적화되었습니다. • Ryzen AI Halo : 2,000억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델(LLM)을 오프라인 로컬 환경에서 구동하는 세계 최소형 AI 개발 전용 시스템입니다. • Instinct MI500 (2027) : CDNA6 아키텍처를 기반으로 하며, 단 4년 만에 AI 성능을 1,000배 향상시키겠다는 AMD의 야심 찬 장기 로드맵의 정점입니다. 리사 수 박사는 이를 통해 AMD가 AI 시대의 컴퓨팅 파운데이션을 구축하고 있다고 정리했습니다. 1. 컴퓨팅 패러다임의 변화 : 요타급(Yotta-scale) 컴퓨팅 시대의 도래 (출처 : AMD) AMD는 현재의 AI 발전 속도를 고려할 때, 2022년 대비 컴퓨팅 수요가 약 10,000배 증가할 것으로 예측했습니다. 리사 수 CEO는 이를 요타 스케일(Yotta-scale)의 시대라고 정의하며, 이제 전 세계의 데이터센터가 파일을 검색하는 곳이 아닌 지능을 생산하는 공장으로 변모하고 있다고 설명했습니다. 단순한 성능 수치를 넘어, AI가 스스로 사고하고 추론하는 능력을 갖추게 됨에 따라 발생하는 엄청난 양의 연산량을 감당하기 위해 CPU, GPU, 네트워킹을 하나로 묶는 통합 시스템의 중요성을 역설했습니다. • 컴퓨팅 수요 폭발 : 2022년 대비 10,000배 증가한 10 요타플롭스 시대 전망 • 패러다임 전환 : 검색 중심 컴퓨팅에서 토큰 생성 중심의 AI 팩토리로 진화 • 통합 시스템 강조 : 개별 칩 성능보다 랙 전체의 시스템 아키텍처가 핵심 동력 2. 차세대 가속기 인스팅트 MI455X와 헬리오스(Helios) 랙의 혁신 (출처 : AMD) 이번 발표의 하이라이트인 인스팅트 MI455X는 3,200억 개의 트랜지스터를 탑재한 초거대 가속기입니다. 2nm와 3nm 공정 기술을 혼합하고 최신 HBM4 메모리를 적용하여, 이전 세대보다 추론 성능을 무려 10배나 끌어올렸습니다. 함께 공개된 헬리오스(Helios) 랙 시스템은 이 가속기 72개를 하나의 유닛으로 연결하여 마치 거대한 단일 프로세서처럼 작동하게 합니다. 이는 메타와 협력한 개방형 표준을 기반으로 제작되어 서비스 용이성과 신뢰성을 동시에 확보했습니다. • MI455X 특징 : 3,200억 개의 트랜지스터와 고대역폭 HBM4 메모리 탑재 • 헬리오스 시스템 : 72개의 GPU를 통합하여 2.9 엑사플롭스의 성능을 내는 초거대 인프라 • 압도적 효율성 : 이전 세대 대비 추론 모델에서 최대 10배의 처리량 기록 3. 미래 AI의 핵심 동력 : 추론 능력과 에이전트 AI(Agentic AI) (출처 : AMD) 리사 수 CEO와 OpenAI의 그레그 브로크만은 대담을 통해 AI가 이제 단순한 질문 답변 단계를 지나 추론과 실행의 단계로 진입했음을 선언했습니다. 사용자의 의도를 파악해 복잡한 문제를 스스로 분해하고, 여러 시나리오를 시뮬레이션한 뒤 최적의 결과값을 행동으로 옮기는 에이전트 AI가 미래 비즈니스의 핵심이 될 것이라는 전망입니다. 이러한 에이전트 업무는 인간의 개입 없이도 초당 수조 개의 토큰을 생성하며 복잡한 워크플로우를 처리해야 하기에, 이를 뒷받침할 AI 반도체의 연산 능력은 과거와 비교할 수 없을 만큼 강력해야 함을 재확인했습니다. • 지능의 진화 : 사고의 사슬(CoT, Chain of Thought) 기술로 문제 해결력 고도화 • 에이전트 시대 : 단순 비서를 넘어 업무를 기획하고 독립적으로 수행하는 AI의 등장 • 인프라 부하 : 에이전트 워크플로우 도입으로 인한 토큰 생성량 100배 이상 폭증 4. 온디바이스 AI PC의 대중화와 리퀴드 AI(Liquid AI)의 협력 (출처 : AMD) 클라우드뿐만 아니라 우리 손안의 PC에서도 AI의 혁신이 일어납니다. AMD는 Ryzen AI 400 시리즈를 통해 업계 최고의 60 TOPS NPU 성능을 제공하며, 리퀴드 AI와 협력하여 로컬 환경에 최적화된 초경량 모델 LFM 2.5를 선보였습니다. 사용자의 습관을 학습하여 회의에 대신 참여하거나 이메일을 선제적으로 정리하는 프로액티브 에이전트 기능이 탑재되며, 이는 모든 데이터가 기기 내부에서 처리되어 보안과 속도 면에서 클라우드 방식보다 뛰어난 사용자 경험을 제공합니다. • 하드웨어 리더십 : 60 TOPS 성능의 NPU가 탑재된 Ryzen AI 400 시리즈 출시 • 능동적 AI 비서 : 사용자의 의도를 먼저 읽고 행동하는 프로액티브 에이전트 구현 • 온디바이스 강점 : 네트워크 연결 없이도 안전하고 빠른 개인형 AI 환경 구축 5. 개발자를 위한 혁신 플랫폼, Ryzen AI Halo (출처 : AMD) AMD는 고가의 장비 없이도 누구나 AI를 개발할 수 있도록 세계 최소형 로컬 개발 시스템 Ryzen AI Halo를 공개했습니다. 손바닥만 한 폼팩터임에도 불구하고, 128GB의 통합 메모리를 공유하는 아키텍처 덕분에 무려 2,000억 개의 파라미터를 가진 초거대 모델을 오프라인 환경에서 직접 구동할 수 있습니다. CPU, GPU, NPU가 128GB의 메모리를 공유하는 통합 아키텍처를 통해, 개발자들은 고가의 클라우드 비용 없이도 자신의 데스크톱에서 직접 AI 에이전트를 개발하고 테스트할 수 있는 독립적인 환경을 갖게 됩니다. • 로컬 파워 : 초소형 시스템에서 2,000억 파라미터급 모델 구동 성공 • 아키텍처 혁신 : CPU-GPU-NPU가 128GB 통합 메모리를 공유하여 효율 극대화 • 비용 절감 : 클라우드 의존도를 낮춘 독립적인 고성능 AI 개발 환경 제공 6. 물리적 AI(Physical AI) : 로봇 공학과 지능의 결합 (출처 : AMD) 지능이 실제 몸체를 얻어 물리적 세계와 상호작용하는 물리적 AI가 AMD의 기술로 구체화되었습니다. AMD는 제너레이티브 바이오닉스(Generative Bionics)와 협력해 인간과 유사한 촉각 센서를 가진 휴머노이드 로봇 GENE.01을 선보였습니다. 이 로봇은 전신에 탑재된 인공 피부를 통해 압력과 접촉을 미세하게 감지하며, AMD의 임베디드 AI 칩을 통해 클라우드 연결 없이도 실시간으로 균형을 잡고 안전하게 인간과 협업할 수 있습니다. 이는 공장 자동화뿐만 아니라 의료 현장에서의 환자 케어 등 다양한 분야에 적용될 예정입니다. • 신체화된 지능 : 환경을 인지하고 물리적으로 반응하는 실시간 AI 모션 제어 • 촉각 센서 : 인공 피부 센서를 통해 인간의 의도를 파악하고 안전하게 상호작용 • 엣지 컴퓨팅 : 임베디드 AI 칩을 통한 지연 없는 로컬 자율 주행 구현 7. 가속 컴퓨팅의 실전 적용 : 의료 혁신과 우주 탐사 (출처 : AMD) 의료 분야에서는 AI가 신약 개발의 전 과정을 혁신하고 있습니다. 아스트라제네카는 AMD의 기술을 활용해 후보 물질 도출 속도를 50% 단축했으며, 일루미나는 유전체 분석 데이터를 실시간으로 처리하여 질병의 조기 진단과 예방을 돕고 있습니다. 우주 탐사 영역에서는 블루 오리진이 AMD의 적응형 컴퓨팅 기술을 달 착륙선에 적용하여, 지구와의 통신 지연 없이도 스스로 착륙 지점을 탐색하고 장애물을 회피하는 자율 비행 시스템을 구축하고 있습니다. • 의료 혁신 : 데이터 기반 신약 개발 가속화 및 유전체 기반 정밀 의료 실현 • 우주 자율성 : 달 탐사선의 실시간 지형 분석 및 자율 착륙을 돕는 엣지 AI 탑재 • 생명 연장 비전 : 질병의 사후 치료를 넘어 예방과 재생 의학으로의 전환 8. 지속 가능한 미래를 위한 AI 교육과 제네시스(Genesis) 미션 (출처 : AMD) AMD는 기술의 발전만큼이나 이를 다루는 사람의 성장이 중요함을 강조하며, 1억 5천만 달러 규모의 AI 교육 투자를 발표했습니다. 차세대 인재들이 AI를 직접 다루어보고 혁신적인 도구를 만들 수 있도록 돕는 AI 교육 Pledge에 참여하고 있습니다. 리사 수 CEO는 2027년까지 성능을 1,000배 향상시키겠다는 공격적인 로드맵과 함께, 정부와 민간이 협력하는 제네시스(Genesis) 미션을 통해 AI가 인류 전체의 지적 능력을 확장하고 안전하게 공존하는 미래를 만들겠다는 포부를 밝혔습니다. • 인재 육성 : 15만 명 이상의 학생에게 교육 리소스 제공 및 1.5억 달러 투자 • 성능 한계 돌파 : 2027년 MI500 출시로 AI 연산 성능 1,000배 도약 목표 • 글로벌 협력 : 국가적 AI 인프라 구축을 위한 제네시스 미션 추진 및 상생 도모
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#70. AI에게 몸이 생긴다면? 현대차 아틀라스가 여는 피지컬 AI 시대- 현대자동차그룹 Media Day at CES 2026 : 피지컬 AI 시대의 개막 현대자동차그룹은 이번 CES 2026에서 로봇이 실제 물리적 세계에서 지능적으로 행동하는 피지컬 AI(Physical AI) 시대를 선언했습니다. 보스턴 다이내믹스의 기술력과 현대차의 제조 역량이 결합되어, 이제 로봇은 단순한 기계를 넘어 인간의 능력을 확장하는 진정한 파트너로 진화하고 있습니다. 특히 구글 딥마인드와의 협업을 통해 탄생한 로봇 파운데이션 모델은 아틀라스가 사람처럼 배우고 판단하는 뇌를 갖게 했으며, 이를 통해 공장뿐만 아니라 우리 삶 전반을 혁신하는 로보틱스 생태계를 제시했습니다. 현대자동차그룹의 로보틱스 혁신 로드맵 • Physical AI : 로봇이 물리적 법칙을 학습하고 자율적으로 과업을 수행하는 지능형 시스템 • Production-Ready Atlas : 360도 전동 관절과 촉각 센서로 무장한 양산형 휴머노이드 공개 • Google DeepMind Partnership : 제미나이(Gemini) 모델을 이식해 자율 학습 기능을 극대화 • ALMAC (Robot Metaplant) : 로봇의 실제 훈련과 데이터 검증을 담당하는 핵심 거점 운영 • SDF (Software Defined Factory) : 소프트웨어가 공장 전체를 제어하는 차세대 제조 패러다임 • Group Value Network : 모비스, 글로비스 등 계열사 협업을 통한 완벽한 로봇 밸류체인 구축 • 2030 Vision : 연간 3만 대 생산 체제 구축 및 글로벌 산업 현장 전격 배치 현대차그룹은 이를 통해 '로보틱스 기반의 인류 진보'라는 비전을 구체화하며 기술적 리더십을 공고히 했습니다. 1. 현대차 로보틱스 전략 : 피지컬 AI가 정의하는 지능형 로봇의 미래 (출처 : Hyundai Motor Group) 현대차그룹은 피지컬 AI(Physical AI)를 단순한 기술이 아닌 그룹의 미래를 관통하는 핵심 엔진으로 정의했습니다. 그동안의 로봇이 수동적인 자동화 도구였다면, 이제는 보스턴 다이내믹스의 제어 기술을 바탕으로 물리적 환경을 스스로 추론하고 행동하는 에이전트로 진화하고 있습니다. 이제 제조, 물류, 건설 등 현대차그룹의 모든 사업 영역은 피지컬 AI 아키텍처를 중심으로 통합됩니다. 이는 단순한 하드웨어의 발전을 넘어, AI가 실제 세계의 물리 법칙을 이해하고 사람과 협업하는 신체적 지능을 갖추게 됨을 의미합니다. 현대차그룹은 로보틱스가 공장의 운영 방식을 근본적으로 바꿀 것이며, 향후 모든 산업 서비스의 기본 인터페이스가 AI 로봇으로 전환되는 중대한 분기점이 될 것이라고 강조합니다. • 통합 아키텍처 : 로보틱스를 그룹 전체 사업 스택을 연결하는 핵심 지능으로 활용합니다. • 물리적 추론 강화 : 시각과 촉각 데이터를 기반으로 환경을 이해하는 능력을 극대화했습니다. • AI-Native 전환 : 공장과 서비스 전반을 로봇 중심의 지능형 구조로 재편합니다. 2. 양산형 아틀라스(Atlas)의 등장과 하드웨어 혁신 (출처 : Hyundai Motor Group) 이번 발표의 주인공인 양산형 아틀라스는 전동식 구동 시스템을 통해 산업 현장에 즉시 투입 가능한 스펙을 갖췄습니다. 현대차는 이를 다양한 공정에 맞춰 배치하기 위해 설계 단계부터 양산을 고려했습니다. 특히 인간의 한계를 넘어서는 360도 회전 관절은 복잡한 공장 내부에서도 가장 효율적인 동선으로 움직입니다. 이전 세대보다 훨씬 슬림해진 디자인에도 불구하고 전신 제어 속도와 정밀도는 비약적으로 향상되었습니다. 손가락 끝에 탑재된 정밀 센서는 깨지기 쉬운 물체부터 무거운 부품까지 자유자재로 다룰 수 있는 능력을 제공합니다. • 전동식 구동 : 유압을 버리고 전동식 시스템을 채택해 정밀도와 유지보수성 향상 • 56자유도 조인트 : 전신 56개의 관절이 유기적으로 움직여 인간보다 유연한 동작 구현 • 산업용 스펙 : 110파운드의 고중량 리프팅과 자율 충전 시스템으로 연속 작업 가능 이 모델은 현대차의 글로벌 생산 표준에 맞춰 설계되어, 전 세계 어느 공장에 투입되더라도 즉각적인 성과를 낼 수 있도록 최적화되었습니다. 3. 구글 딥마인드 협업 : 로봇 파운데이션 모델의 탄생 (출처 : Hyundai Motor Group) 아틀라스가 가진 가장 강력한 무기는 구글 딥마인드와 공동 개발한 로봇 두뇌입니다. 현대차는 로봇이 시각 정보를 보고 언어를 이해하여 실제 행동으로 옮기는 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 도입했습니다. 이는 로봇이 스스로 문제를 분석하고 해결 계획을 세우는 '에이전트적 행동'을 가능케 합니다. 아틀라스는 제미나이(Gemini) 모델의 멀티모달 능력을 이어받아 사람이 하는 동작을 비디오로 보거나 설명만 들어도 새로운 공정을 학습합니다. 이는 수만 시간의 실제 제조 데이터를 기반으로 훈련되어 현장 적응력이 매우 뛰어납니다. 현대차는 아틀라스를 기반으로 스스로 개선되는 로봇 생태계를 구축하고 있으며, 사람이 일일이 코딩하지 않아도 로봇이 현장에서 배우며 성장하는 구조를 완성했습니다. • VLA 모델 도입 : 시각-언어-행동을 하나로 연결해 직관적인 작업 수행이 가능합니다. • 자가 학습 시스템 : 간단한 지시와 시연만으로 새로운 공정을 단시간에 습득합니다. • 추론 능력 강화 : 돌발 상황에서도 스스로 대안을 찾아 과업을 완수합니다. 4. 로봇 지능의 요람 : ALMAC과 데이터 팩토리 전략 (출처 : Hyundai Motor Group) 로봇의 지능을 대량으로 생산하기 위해 현대차는 미국에 ALMAC(Robot Metaplant Application Center)을 세웠습니다. 이곳은 로봇이 실제 제조 환경과 똑같은 조건에서 훈련받는 데이터 팩토리입니다. 현장에서 발생하는 모든 물리적 데이터는 로봇의 지능을 고도화하는 소중한 자산이 됩니다. 클라우드와 현장 로봇이 긴밀하게 연결된 이 구조는 로봇이 배운 데이터를 즉시 전 세계 공장으로 확산시킵니다. 이는 현대차그룹이 가진 거대한 제조 네트워크를 로봇 학습의 거대한 실험실로 활용하는 전략입니다. 현대차는 ALMAC을 통해 로봇 지능의 표준화를 이루고 있으며, 여기서 검증된 데이터는 전 세계 SDF(소프트웨어 중심 공장)로 전파되어 전체 네트워크의 효율을 동시에 끌어올립니다. • 실전 데이터 수집 : 실제 공장 환경에서의 훈련을 통해 로봇의 실용성을 검증합니다. • 지능 전파 : 한 대의 로봇이 배운 기술을 전 세계 아틀라스와 실시간으로 공유합니다. • 디지털 트윈 연동 : 가상 공장과 실제 공장을 연결해 로봇의 학습 속도를 가속화합니다. 5. 현대차 밸류체인 통합 : 계열사 역량이 집결된 로봇 생태계 (출처 : Hyundai Motor Group) 현대차그룹은 아틀라스를 단순한 외부 도입 장비가 아닌, 그룹 내부 역량으로 완성된 통합 제품으로 보고 있습니다. 현대모비스는 고성능 액추에이터를 개발하고, 현대글로비스는 로봇을 활용한 첨단 물류 시스템을 설계합니다. 이처럼 그룹사 전체가 로봇 밸류체인에 참여하고 있습니다. 이러한 수직 계열화는 로봇의 부품 조달부터 최종 서비스까지 완벽한 통제력을 갖게 합니다. 모빌리티에서 쌓아온 양산 노하우는 로봇의 가격 경쟁력과 품질을 동시에 확보하는 핵심 기반이 됩니다. 현대차그룹은 자동차 제조를 넘어 로보틱스 밸류체인 전체를 내재화함으로써, 하드웨어와 소프트웨어가 완벽히 통합된 독보적인 로봇 플랫폼을 구축하고 있습니다. • 핵심 부품 내재화 : 현대모비스 등과 협업해 로봇 전용 구동기와 센서를 개발합니다. • 물류 시스템 연계 : 글로비스의 인프라를 활용해 로봇 기반의 지능형 물류를 구현합니다. • 양산 기술 적용 : 자동차 생산 라인의 노하우를 로봇 대량 생산 체제에 이식합니다. 6. 비즈니스 모델의 혁신 : RaaS(Robot as a Service)의 등장 (출처 : Hyundai Motor Group) RaaS(Robot as a Service)는 현대차가 제시한 새로운 로봇 보급 전략입니다. 고가의 로봇을 한 번에 구매하는 부담을 없애고, 구독 형태로 로봇의 노동력과 관리 서비스를 제공받는 방식입니다. 이는 기업들이 로봇 도입을 결정하는 데 드는 비용과 리스크를 획기적으로 낮춰줍니다. 기업은 필요한 만큼 로봇을 구독하고, 현대차는 무선 업데이트(OTA)를 통해 로봇의 기능을 실시간으로 향상시킵니다. 하드웨어 유지보수부터 소프트웨어 최적화까지 현대차가 전담하는 구조입니다. • 구독형 비즈니스 : 초기 투자 비용 부담 없이 첨단 로봇을 현장에 도입 가능합니다. • 유연한 운영 : 공정 변화나 물량 변동에 따라 로봇 사용량을 탄력적으로 조절합니다. • 통합 케어 서비스 : 설치, 업데이트, 정비가 패키지로 제공되는 고객 중심 모델입니다. 현대차는 RaaS를 통해 로봇 대중화의 문턱을 낮추고, 제조뿐만 아니라 다양한 서비스 분야에서 아틀라스가 빠르게 확산될 수 있는 발판을 마련했습니다. 7. 인간 중심의 자동화 : 협업과 안전의 새로운 기준 (출처 : Hyundai Motor Group) 현대차는 로봇이 인간의 일자리를 대체하는 것이 아니라, 위험하고 반복적인 업무를 대신해 인간을 자유롭게 하는 것이 목적임을 분명히 했습니다. 이를 위해 인간과 로봇이 한 공간에서 일해도 안전한 지능형 협업 시스템을 구축했습니다. 아틀라스에 탑재된 수많은 센서와 AI 시각 지능은 작업자의 움직임을 실시간으로 감지하여 충돌을 방지합니다. 또한 로봇은 인간이 하기 힘든 고중량 작업이나 극한 환경의 업무를 전담하며, 사람은 전체 공정을 관리하고 의사결정을 내리는 고부가가치 역할에 집중하게 됩니다. 현대차그룹은 로봇을 단순한 기계가 아닌 신뢰할 수 있는 동료로 만들기 위해 기술적 안전과 윤리적 가이드라인을 동시에 강화하고 있습니다. • 안전한 협업 : 360도 센싱 기술로 사람과 로봇이 충돌 없이 공존하는 환경을 조성합니다. • 역할의 재정의 : 로봇은 물리적 노동을, 인간은 관리와 창의적 업무를 담당합니다. • 신뢰 구축 : 철저한 안전 검증 시스템을 통해 로봇 도입에 대한 심리적 장벽을 해소합니다. 8. 장기 비전 : 로보틱스 OS가 이끄는 인류의 진보 (출처 : Hyundai Motor Group) 현대차그룹의 최종 목표는 로보틱스가 모든 산업의 운영체제(OS)가 되는 세상을 만드는 것입니다. 자동차가 이동을 책임졌다면, 이제 로봇은 모든 공간에서의 노동과 서비스를 책임지는 인터페이스가 될 것입니다. 2028년 글로벌 공장 전면 배치와 2030년 대중화 시대를 향한 로드맵은 이미 시작되었습니다. 현대차는 전 세계 파트너들과 협력하여 로봇 지능의 표준을 만들고, 인류가 더 가치 있는 삶에 집중할 수 있도록 로보틱스 생태계를 확장할 계획입니다. • 지능형 로보틱스 OS : 로봇 지능이 산업과 생활 전반을 연결하는 기반 기술로 정착 • 범용성 확장 : 공장을 넘어 건설, 에너지, 가정용 서비스까지 아틀라스의 영역 확대 • 지속 가능한 성장 : 기술 혁신을 통해 인류의 삶의 질을 높이는 장기적 가치 실현 현대차그룹은 이러한 비전을 통해 로봇이 인류의 진보를 이끄는 핵심 파트너가 될 것이며, 아틀라스가 그 중심에서 가장 앞선 길을 개척할 것임을 명확히 했습니다.
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#69. 취준생이라면 반드시 체크! 2026 채용 트렌드- 어느덧 상반기 채용 시즌이 코앞으로 다가오고 있습니다. 이맘때가 되면 우리 취준생, 이직러들이 가~장 궁금해하는 것이 바로 채용 규모죠! (출처 : 사람인) 최근 사람인이 기업 327개를 조사한 결과, 올해 2026년 기업 10곳 중 7곳이 정규직 채용 계획이 있다고 답하였는데요. 아주 큰 폭은 아니지만 작년 대비 채용 규모가 소폭이나마 늘어난 것을 확인할 수 있습니다. 여기서 우리가 더 중요하게 봐야 할 포인트는 얼마나 많이 뽑느냐보다 어떤 기준으로 어떤 사람을 뽑느냐죠! (출처 : 퍼블리, 윤영돈) 그럼 지금부터 2026년 채용 트렌드에 대해 하나씩 알아보도록 하겠습니다! # 공채 기다리지 마세요! 수시 채용이 대세 이제는 정기 공채보다 수시 채용이 완전히 대세로 자리 잡았습니다. (출처 : 인크루트) 인크루트 2025 채용 결산에 따르면 작년 기업의 81.8%가 신입 사원 채용 시 수시 채용 방식을 이용했다고 답했는데요. 올해 또한 이러한 흐름이 이어져 수시 채용이 주를 이룰 것으로 보입니다. 사람인에 따르면 올해 신입의 63.3%, 경력직은 무려 78.9%가 수시 채용으로 계획되어 있는 것으로 나타났는데요. (출처 : 사람인) 기업 입장에서는 대규모 인원을 뽑아 교육하기보다, 특정 직무에 즉시 투입 가능한 인재를 필요한 시점에 뽑는 것이 효율적이기 때문이죠. 따라서 취업 준비 역시 공채에만 몰두하기보다, 원하는 기업의 공고를 상시로 확인하고 필요 요건을 미리 준비해두는 상시 대기 전략이 필요합니다. 언제든 공고가 뜨면 바로 제출할 수 있도록 희망 직무별 이력서를 최소 2개 버전 이상 미리 완성해 두는 방법도 추천하는데요. 예를 들어 마케팅 직무라면 퍼포먼스 중심 버전과 콘텐츠 중심 버전을 나눠서 준비해두는 식이죠. # 컬처핏을 넘어 팀핏, 진짜 케미를 본다! 최근 몇 년간 컬처핏이 화두였다면, 2026년 채용의 핵심은 바로 팀핏(Team-Fit)입니다. 재택근무와 대면 업무가 혼재된 하이브리드 환경에서 기업들은 다시 팀워크의 중요성에 주목하고 있는데요. (출처 : 원티드랩) 원티드랩에 따르면 인사 담당자의 37.9%가 인재상에서 직무 전문 역량 다음으로 팀워크 및 협업 능력을 중요하게 꼽았습니다. 이제 단순히 똑똑한 사람이 아니라 팀의 분위기를 살리고 동료와 정서적으로 연결될 수 있는 사람을 선호하는 것이죠. (출처 : 원티드랩) 과거에는 "우리 회사랑 잘 어울려?"를 물었다면, 이제는 "실제로 일하게 될 우리 팀원들과 궁합이 잘 맞아?"를 묻기 시작했습니다. 같은 회사라도 팀마다 업무 속도나 의사결정 방식 등이 완전히 다르기 때문에, 이를 아주 섬세하게 따지는 것인데요. 따라서 앞으로 면접에서는 갈등 관리, 협업 조율 경험을 더 깊게 검증할 가능성이 큽니다. 단순히 친하게 지냈다는 답변보다 구체적인 사례를 통해 목표 상황 → 충돌 지점 → 내 조정 행동 → 결과 개선과 같은 구조로 미리 정리해 두는 것이 좋습니다. # 화려한 이력 NO! 스킬이 합격을 결정한다 세 번째는 스킬 기반 채용의 본격화입니다. 이제 기업들은 학력이나 자격 등의 스펙 중심의 채용에서 벗어나, 현업에서 즉시 통하는 스킬셋(Skill Set)을 최우선으로 검증하는 문화가 자리 잡았는데요. (출처 : 원티드랩) 비즈니스 환경이 빠르게 변하면서 전공이나 연차만으로는 실무 대응력을 예측하기 어려워졌기 때문이죠. 실제로 HR 담당자의 80% 이상이 채용 시 직무 관련 경험 및 스킬을 가장 중점적으로 검토한다고 답했습니다. (출처 : 원티드랩) 이는 중고 신입 선호가 지속적으로 높아지는 것과도 같은 맥락인데요. 이제 화려한 이력서보다 증명 가능한 결과물이 더 강력한 경쟁력이 된 것이죠. 따라서 단순히 툴 활용보다는 데이터 분석 도구 등을 활용해 실제로 문제를 해결해 본 경험이나 프로젝트를 녹여보는 것도 좋은 방법일 것 같습니다. # AI 리터러시, 선택이 아닌 기본 스펙! 2026년 채용 시장에서 절대 빠지지 않는 키워드는 단연 AI인데요. 주요 그룹 신년사에서도 AI가 핵심 전략 키워드로 집중 언급될 정도로 기업 운영의 중심에 AI가 자리 잡고 있는데요. 중요한 변화는 AI 역량이 이제 개발 직군만의 이야기가 아니라는 점이죠. (출처 : 잡코리아) 마케팅, 기획, 운영, 교육, HR 직무까지 AI를 업무 도구로 활용하는 능력이 기본 역량이 되고 있습니다. 채용 과정 자체에서도 지원자 추적 시스템(ATS)이나 생성형 AI 기반 채용 솔루션이 이미 보편적으로 사용되고 있는데요. (출처 : 매일경제) 따라서 이제 단순히 AI를 써봤다는 수준을 넘어, 자신의 직무에서 AI를 활용해 어떻게 성과를 냈는지 혹은 낼지를 어필하는 것이 중요합니다. 삼성, LG, SK 등 주요 기업이 찾는 인재는 단순한 AI 사용자가 아니라 AI와 협업하는 설계자라는 점을 잊지 마세요! # 대기업이 돌아왔다, 5만 명 대규모 채용 불확실한 글로벌 경제 환경 속에서도 주요 대기업들은 미래 사업 중심 채용을 지속 확대하는 분위기입니다. (출처 : 한겨례) 최근 청년일자리 간담회에서 삼성, 현대차, SK, LG 등 10개 대기업이 올해 총 5만 1천600명을 신규 채용하기로 발표하였는데요. 이는 지난해보다 2천500명 늘어난 채용 규모입니다. 특히 전체 채용 인원의 약 66%인 3만 4,200명이 신입 사원으로 채용될 예정이라는 점이 우리 신입 취준생들에게는 매우 반가운 소식이죠. (출처 : 한겨례) 특히 반도체, AI, 바이오, 전동화, SDV 등 미래 산업 분야 중심으로 채용 수요가 집중될 전망입니다. 따라서 대기업 취업을 목표로 한다면 본인의 직무가 이러한 미래산업과 어떻게 연결되는지 파악하고, 그에 맞는 역량을 강조하는 것이 중요하겠죠? # 8년 만에 최대, 활짝 열린 공공기관 문 안정적인 진로를 고민 중이라면 올해 공공기관 채용 확대도 눈여겨볼 만한데요. (출처 : 재정경제부, 뉴시스) 정부가 올해 공공기관에서 정규직 약 2만 8000명, 청년인턴 약 2만 4000명 규모로 채용 계획이 발표하면서 전년 대비 문이 넓어졌습니다. 특히 정규직 규모는 지난해보다 4,000명 늘어난 수치로, 이는 2019년 이후 가장 많은 수준입니다. (출처 : 대한민국정책브리핑, 뉴시스) 올해는 특히 보건의료, 에너지, 철도 분야의 채용 규모가 두드러지면서 한국철도공사, 국민건강보험공단 등이 1,000명 이상의 대규모 채용을 예고했는데요. 공공기관 취업을 준비한다면 각 기관의 핵심 사업 방향과 연계된 직무 능력을 어떻게 녹여낼지 설계해 보면 좋을 것 같습니다. # K-뷰티 기업들의 경력직 모시기 전쟁 경력 채용 시장에서는 K-뷰티 기업들의 적극적인 인재 확보가 눈에 띄는데요. (출처 : 리멤버, 뉴시스) 리멤버가 최근 발표한 보고서에 따르면 지난해 상위 10% 인재들에게 온 스카우트 제안 중 16%가 뷰티 관련 기업인 것으로 나타났는데요. 세부 직무로는 영업(30%), 마케팅(27%), 유통·MD(13%) 순으로 제의가 많았습니다. 특히 실무에서 핵심을 담당하는 5~8년 차에게 전체 제안의 절반 이상인 52%가 몰렸다는 점인데요. (출처 : 코공고, 커피챗) 글로벌 시장 확장을 위해 현장에 즉시 투입할 수 있는 실무 중심 인재를 찾고 있는 것이죠. K-뷰티 기업들이 성장을 위해 검증된 경력직 영입에 사활을 걸고 있는 만큼, 글로벌 시장에 대한 이해도나 실무 성과를 중심으로 취업 전략을 짜보는 것을 추천합니다. # 신년사 속 합격 힌트, 놓치지 마세요! 기업의 신년사는 단순한 연간 계획이 아니라, 그해 채용에서 무엇을 평가할 것인지를 미리 공개하는 합격 가이드라인을 의미하기도 하는데요. (출처 : 이코노미스트) 주요 기업의 신년사를 살펴보면 삼성전자는 AI 기술을 모든 프로세스에 능숙하게 적용하는 전문가를, CJ그룹은 글로벌 시장 주도권을 잡을 도전적 실행가를 원하고 있습니다. 현대차는 고객의 시각에서 로보틱스와 AI 기술 경쟁력을 확보할 인재를, SK하이닉스는 One Team 정신을 바탕으로 고객 가치를 실현할 인재를 찾고 있죠. 이처럼 CEO가 직접 발표하는 신년사에는 기업의 방향성과 인재상 기준이 고스란히 담겨 있습니다. (출처 : CEO스코어, KMJ) 이러한 신년사를 자기소개서 지원 동기와 연결해 기업의 지향점을 정확히 이해하고 있음을 강조한다면 직무 적합성을 극대화할 수 있습니다. 매년 바뀌는 채용 트렌드 때문에 어렵게 느껴지기도 하지만 변하지 않는 사실이 하나 있죠! 바로 준비된 사람에게는 반드시 기회가 온다는 것이 아닐까요? (출처 : KRRC 한국바른채용인증원) 트렌드를 읽는 것도 매우 중요하지만, 그 트렌드에 나를 억지로 맞추기보다 어떤 팀에서 어떤 가치를 더할 수 있는 사람인가를 먼저 고민해 보면 좋을 것 같습니다. 여러분의 커리어 주도권은 바로 여러분의 손안에 있으니까요! 2026년이라는 새로운 트랙 위에서 오늘도 열심히 나아가고 있는 취준생, 이직 준비생 여러분들을 응원합니다! ♥ 메카뎀 매거진을 만드는 사람들 ♥ - 아하, 동자, 달려라DH -
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#68. 홀스 파워가 온다! 트렌드 코리아 2026 요약- 2026년 핵심 트렌드! 홀스 파워(HORSE POWER)가 온다! 여러분, 2026년은 어떤 변화가 우리를 기다리고 있을지 궁금하지 않으신가요? 서울대 김난도 교수가 이끄는 트렌드 코리아 팀이 2026년을 관통할 10대 키워드를 발표했습니다. 바로 '홀스 파워(HORSE POWER)'입니다! (출처 : 트렌드코리아TV) 2026년은 붉은 말의 해, 병오년인데요. 말처럼 힘 있게 달려나가자는 취지를 담았다고 해요. 특히 이 트렌드는 AI 기술의 작용과 이에 대한 인간의 반작용이 상호작용하며 조화를 이루는 데 초점을 맞추고 있답니다. 그럼 2026년 우리의 삶과 시장을 뒤흔들 10가지 키워드를 빠르게 한번 파헤쳐 볼까요? 1. Human-in-the-Loop (휴먼 인더 루프) AI 시대에 인간이 어디까지 개입해야 할까요? 바로 '루프(업무 순환 과정)' 속에 인간이 있어야 한다는 뜻입니다. (출처 : 트렌드코리아TV) 이는 AI를 아예 사용하지 않거나(휴먼 아웃 오브 더 루프), 인간이 거의 주도하는 AI 활용(AI 인 더 루프)의 중간 지점에서 가장 이상적인 관계를 찾자는 의미예요. AI에 대한 맹목적인 과신은 미국 언론에서 AI가 지어낸 존재하지 않는 책 리스트를 기사화했던 것처럼 어이없는 참사를 부를 수 있습니다. 따라서 인간은 AI가 만든 결과에 명령을 주고, 팩트 체크를 하며, 최종 활용을 위해 재가공하는 역할을 해야 합니다. 중요한 점은, AI를 잘 활용하는 역량만큼이나 내 업무에 대한 인간의 전문성이 여전히 중요하다는 사실입니다. 전문성이 높은 사람이 AI를 활용하면 시너지가 나지만, 그렇지 못한 사람은 지나치게 AI에 기대어 오히려 성과가 떨어질 수 있답니다. 2. Oh, my feelings! The Feelconomy (기분 경제, 필코노미) 감성과 효율이 만나는 시대, 가장 인간적인 감정인 '기분(Feelings)'이 경제의 핵심 요소로 부상합니다. (출처 : 트렌드코리아TV) 과거에는 구매 의사 결정이 합리성이나 과시욕에 의해 결정되었다면, 이제는 단순히 기분 전환을 위해 지갑을 여는 경향이 강해졌어요. 기분은 명확하거나 효율적인 개념은 아니지만, 인공지능의 대척점에 있는 가장 인간적인 요소이죠. 필코노미는 크게 세 가지 국면으로 나타납니다. ① 이해하기 어려운 내 기분을 디바이스로 읽어내기, ② 좋지 않은 부정적인 기분을 떨쳐낼 수 있도록 지원받기, ③ 더 좋은 기분을 얻으려고 지출하는 행위입니다. 합리적인 현대 사회에서 역설적으로 가장 비합리적인 감정이 경제의 중요한 키를 쥐게 된 것이랍니다! 3. Results on Demand : Zero-click (제로 클릭) AI가 발달하면서 '클릭'이라는 인간의 행위가 극도로 줄어드는 현상입니다. (출처 : 트렌드코리아TV) 예전처럼 검색창에 질문하고 여러 링크를 클릭하며 답을 찾아가는 구조 대신, 이제는 AI가 질문 한 번에 바로 답을 제공합니다. 쇼핑 분야에서도 AI가 과거 구매 이력을 분석해 수많은 상품 중 내가 좋아할 만한 것을 상단에 즉시 제안하죠. 이처럼 고객의 선택 과정이 극도로 압축되면서 마케팅 패러다임이 크게 바뀝니다. 과거에는 검색 상단 노출을 위한 브랜딩이 중요했지만, 제로 클릭 시대에는 클릭 과정이 생략되므로 상품력 자체가 훨씬 중요해지는 맥락이 됩니다. 단순히 편리함을 넘어, 유통 및 마케팅 환경 전체에 엄청난 변화를 가져올 트렌드예요. 4. Self-directed Preparation : Ready-core (레디 코어) 준비(Ready)하는 것 자체가 삶의 본질(Core)이 되는 트렌드예요. (출처 : 트렌드코리아TV) 과거와 달리 젊은 세대는 삶의 불확실성이 크다고 느끼기 때문에 치열하게 계획을 짭니다. 노션, 엑셀 등을 활용해 체크리스트를 만들고 공유하며, 결혼, 주택 마련, 경력 개발 등 미래의 일들을 연도별로 쪼개 철저히 대비하죠. 심지어 결혼식 준비 시 '스드메'처럼 예약을 또 예행하는 수준까지 이르렀다고 해요. 또한, 정년 후가 아닌 현 직업을 오래 하지 못할 것이라는 가정 하에 다음 진로에 도움이 될 자격증이나 공부를 미리 갖추는 선행 학습도 전 세대의 전유물이 되고 있습니다. '계획이 있구나'라는 말은 이 시대 젊은이들의 본질을 꿰뚫는 표현입니다. 5. Efficient Organizations through AI Transformation (AX 조직) 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어, AI 기술을 적극적으로 활용해 조직 구조 자체를 변화시키는 AI 혁신(AX, AI Transformation)을 의미합니다. (출처 : 트렌드코리아TV) AI를 활용하게 되면 조직의 효율성 이상으로 실행 속도가 매우 빨라집니다. 이를 뒷받침하기 위해 조직은 구조적, 문화적 변화를 겪습니다. 구조적 변화로는 ① 부서 간의 경계(Silo)가 무너지고, ② 대리-과장-차장으로 이어지던 직급이 압축되어 부장이나 임원들이 AI를 활용해 직접 실무를 하는 경우가 늘어납니다. 문화적 변화로는 ③ 한 부서에만 속하지 않고 여러 분야에서 업무를 나누어 하는 '세션(Session)' 같은 업무 추진 방식이 나타나며, ④ 'Learn(학습), Unlearn(기존 업무 방식 버리기), Relearn(새로운 기술 익히기)'의 3단계 학습 역량이 중요해집니다. 6. Pixelated Life (픽셀 라이프) 요즘 트렌드는 마치 모니터 속 작은 화소(pixel) 같아요! 작고, 많고, 그리고 빠르다는 특징을 보입니다. (출처 : 트렌드코리아TV) 트렌드가 너무나도 세분화되고 빨리 변해서 '트렌드가 없는 것이 트렌드'라는 말이 나올 정도입니다. ① '작게' 소비합니다. (큰 병 대신 작은 용량의 화장품/향수) ② '많이' 경험합니다. (다양한 경험들을 동시에 해보는 다층적인 경험) ③ '빠르게' 다음으로 넘어갑니다. (제철 음식이나 축제처럼 지금 아니면 할 수 없는 것에 집중하고, 끝나면 바로 다른 것으로 전환) 과거처럼 큰 흐름 하나만 잘 타면 되던 시대가 아니라, 이 작은 픽셀 같은 기회들을 끊임없이 포착해야 해서 피곤하지만 그만큼 기회도 많은 시대가 되었음을 시사합니다. 7. Observant Consumers : Price Decoding (프라이스 디코딩) 소비자들이 가격에 숨겨진 암호(원가, 브랜드 값, 유통값)를 해독하여 소비하는 트렌드입니다. (출처 : 트렌드코리아TV) 소비자들이 가격을 해체하여 '상품력의 값'과 '브랜드력의 값'을 구분하는 초합리적인 소비를 합니다. 물론 브랜드를 믿지 않는 것은 아니지만, 나를 더 멋지게 만들어 줄 수 있는 브랜드에만 기꺼이 프리미엄을 지불하죠. 실용적인 소비자들은 브랜드는 없지만 비슷한 성능을 내는 '듀프(Dupe)'를 적극적으로 사용합니다. 또한, 단순한 '가성비' 개념에서 벗어나 제대로 된 가격을 합리적으로 책정했으면서도 품질이 탁월한 '프리미엄 가성비(가성비 2.0)'를 추구하는 경향이 강해집니다. 8. Widen your Health Intelligence (건강지능, HQ) 건강하게 살 수 있는 지능(HQ)이 중요해지는 시대입니다. (출처 : 트렌드코리아TV) 과거의 지능이 IQ(지능지수)나 EQ(감성지수)였다면 이제는 건강하게 살 수 있는 HQ(Health Quotient)가 핵심 역량으로 떠오릅니다. 요즘 건강 관리는 ① 매우 과학적입니다. (단순히 '몸에 좋다'를 넘어, 성분, 함량, 섭취 시간에 따른 혈당 피크치 변화 등 구체적 근거를 찾음) ② 선제적 관리가 강화됩니다. (빨간 글씨가 나오기 전, 젊을 때부터 혈당 등 여러 지표를 미리 체크) ③ 몸과 마음을 다 아우르는 총체적인 관리를 지향합니다. 각종 디지털 기기와 매체를 통해 정보를 얻는 소비자의 건강 지능이 폭발적으로 높아진 결과입니다. 9. Everyone Is an Island : the 1.5 Households (1.5가구) 혼자만의 자율성과 독립성(1.0)은 지키면서도, 외로움과 경제적 부담을 연대와 공유(0.5)로 보완하려는 새로운 가구 형태입니다. (출처 : 트렌드코리아TV) 1인 가구가 늘어나면서 오는 고독함과 경제적 어려움을 극복하려는 시도입니다. 여기에는 세 가지 유형이 있습니다. ① 지원 의존형 (혼자 살지만 외부 지원으로 외로움 극복), ② 독립 지향형 (다인 가구지만 각자의 독립성을 철저히 지킴, 예: 각자 먹을 것만 있는 냉장고 칸), ③ 시설 활용형 (개인 공간은 작지만 문을 열면 공유 주방이나 커뮤니티 시설 등 공유 서비스를 이용) 나노 사회를 살아가는 현대인들이 독립을 유지하면서 연대를 통해 부작용을 극복하려는 가장 합리적인 라이프스타일 방안입니다. 10. Returning to the Fundamentals (근본니즘) AI가 창조해 낼 수 없는, 역사를 견뎌낸 '진짜 근본'과 '원조'의 힘을 추구하는 열망입니다. (출처 : 트렌드코리아TV) 국립중앙 박물관의 굿즈 열풍처럼, 인공지능이 판치는 시대에 '진짜는 무엇인가'에 대한 관심이 커진 결과입니다. 이는 ① 전통 (한국 고유 무형을 승화시킨 공연), ② 원조 (재해석이 아닌 과거 모습 그대로 복각한 LG전자의 금성사 라디오/선풍기), ③ 클래식 (도스토옙스키 소설, 조성진 공연) 등에서 나타납니다. 특히, '아네모이아(Anemoia)'라는, 경험해 보지 않은 시대에 대한 향수까지 느끼는 현상이 나타납니다. 이는 디지털에 과도하게 의존하는 현대인이 그 부작용으로 인해 AI가 위조할 수 없는 본원적인 가치를 열망하게 되었음을 보여주는 마지막이자 가장 심오한 키워드입니다. 2026년을 위한 우리의 필살기는? 김난도 교수는 2026년이 알파고와 이세돌 9단의 대국 10주년이 되는 해라는 점을 강조하며, 우리에게 중요한 질문을 던집니다. 인공지능이 예상하지 못했던 이세돌 9단의 '신의 한 수'였던 78번째 수처럼, AI 시대에는 나만의 제78수, 즉 가장 인간적인 필살기가 무엇인지 고민해야 할 때입니다. (출처 : 트렌드코리아TV) '홀스 파워'라는 거대한 흐름 속에서 여러분의 필살기를 찾아 2026년을 힘차게 달려나가시길 응원합니다!
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#67. 앞으로의 AI는 이렇게 달라진다! 구글을 통째로 바꾼 제미나이 3의 등장- Google Gemini 3는 무엇이며, Sundar Pichai는 AI 시대를 어떻게 전망하고 있나요? Sundar Pichai CEO는 이번 인터뷰·프레젠테이션에서 Google이 'AI-First 회사'에서 'AI-Native 회사'로 이동하고 있으며, Gemini 3는 그 전환의 핵심 엔진이라고 강조했습니다. 특히 멀티모달 추론, 코드 자동화(Vibe Coding), Workspace 전면 통합, 그리고 Search의 재설계라는 네 가지 축을 통해 AI가 단순한 텍스트 생성 도구가 아니라 실제 업무를 수행하는 에이전트로 진화하는 과정을 설명했습니다. 또한 그는 Google이 세계에서 거의 유일하게 AI 전체 스택(연구–모델–인프라–제품)을 모두 자체적으로 구축하는 기업이라는 점을 강조하며, 제미나이 3(Gemini 3)는 이 스택 전체를 하나로 묶는 차세대 AI 시스템임을 명확히 밝혔습니다. Google의 AI 로드맵은 어떻게 구성되나요? • Gemini 3.0 : 멀티모달 추론·계획·도구사용·웹 액션 등 '에이전트 AI' 기능 전면 업그레이드 • Vibe Coding : 말로 앱을 설명하면 UI·코드·파일 구조까지 자동 생성하는 새 개발 방식 • Gemini in Workspace : Gmail·Docs·Sheets·Meet 등에 AI 기반 자동화 도입 • Search Reimagined : AI 기반 종합적 답변·웹 액션·자동 계획 기능 • Chrome & Android Native AI : OS 수준에서 AI를 탑재하는 장기 전략 • Google Cloud & TPU v6e : 초대규모 AI 모델 학습·추론을 위한 차세대 인프라 • Safety & Responsible AI Framework : DeepMind와 통합한 안전성 검증 체계 강화 Sundar는 이를 통해 Google이 'AI 시대의 운영체제(AI Operating System)'를 만들고 있다고 정리했습니다. 1. Google의 AI 전략 개요 : Gemini 3가 의미하는 전환점 (출처 : Google for Developers) Google은 Gemini 3를 통해 회사 전체를 AI 중심 구조로 재편하고 있으며, 단일 제품이 아니라 Google 생태계 전체를 관통하는 핵심 엔진으로 활용하고 있습니다. 그동안 검색·클라우드·안드로이드·크롬·유튜브 등이 각기 다른 기술 기반으로 운영되었다면, 이제는 Gemini 모델을 중심으로 한 통합된 AI 아키텍처로 전환되고 있습니다. Gemini 3는 텍스트·이미지·오디오·영상뿐 아니라 코드·문서 구조·웹 컨텍스트까지 이해하는 멀티모달 성능을 기반으로 설계되었으며, Google이 강조해온 'AI-first' 비전을 구체화하는 모델로 소개됩니다. Google은 Gemini가 단순한 챗봇이 아니라, 결과 생성·작업 수행·도구 호출까지 가능한 에이전트 형태로 진화하고 있다고 설명합니다. Sundar Pichai는 Gemini 3가 Google 제품의 작동 방식 자체를 근본적으로 바꿀 것이며, 향후 Google 서비스의 기본 인터페이스가 AI로 전환되는 전환점이 될 것이라고 말합니다. • Gemini는 Google 전체 스택을 하나의 AI 기반 구조로 통합하는 핵심 엔진입니다. • 멀티모달·추론·도구 사용 능력 강화로 기존 모델보다 폭넓은 활용이 가능합니다. • Google은 Gemini 중심의 제품 재설계를 통해 AI-first 전략을 가속하고 있습니다. 2. Gemini 3 모델 라인업과 기술적 특징 (출처 : Google for Developers) Gemini 3는 Ultra·Pro·Nano의 세 가지 주요 모델 라인업으로 구성되어 있으며, Google은 이를 각각 다른 환경과 요구사항에 맞게 배치하고 있습니다. Ultra는 복잡한 reasoning과 고난도 작업 수행을 위해 설계되었으며, Pro는 제품 전반에 안정적으로 적용되는 범용 모델, Nano는 온디바이스 실행을 위한 경량 모델로 자리잡았습니다. Google에 따르면 Gemini 3는 이전 세대 대비 멀티모달 처리 속도, 장기 문맥 유지력, 구조화된 데이터 해석 능력 등이 크게 개선되었습니다. 특히 장문 분석·추론·계획 기능이 강화되면서 일상적 질문에서 복잡한 프로젝트 설계까지 보다 정교한 사고 과정을 수행할 수 있습니다. • Ultra : 고난도 reasoning·대규모 생성 작업을 위한 최고 사양 모델 • Pro : Workspace·Search 등 Google 서비스 전반에 적용되는 범용 모델 • Nano : 스마트폰·브라우저 등 로컬 환경에서 실행되는 초경량 모델 모델 전체는 동일한 아키텍처 내부에서 상호 호환되도록 설계되어, 사용자의 디바이스·네트워크·서비스 상황에 따라 적절한 모델 버전이 자동으로 선택되며 일관된 경험을 제공합니다. 3. 추론 기능 강화와 AI 에이전트 기반 변화 (출처 : Google for Developers) Gemini 3의 가장 큰 변화는 고급 reasoning 기능 강화입니다. Google은 AI가 단순 응답 생성 단계를 넘어서, 문제를 분해하고 해결 방법을 계획하며 필요 시 도구를 호출하는 '에이전트적 행동'이 가능해져야 한다고 강조합니다. Gemini 3는 이러한 흐름을 반영해 더 깊이 있는 단계별 사고를 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 모델은 Chain of Thought·Best-of-N Sampling·Consistency Checking 등 다양한 추론 기법을 활용하여 높은 정확도의 답변을 도출하며, 복잡한 프로젝트 작업을 실제로 실행하는 능력을 갖추도록 훈련되었습니다. 이는 강화학습과 검증 가능한 결과 기반의 데이터셋을 활용해 구축되었다고 Google은 설명합니다. Google은 Gemini 3를 기반으로 향후 'Action-based AI'를 본격적으로 강화할 계획이며, 사용자의 요청에 따라 문서 요약·검색·정리뿐 아니라 실제 행동 수행까지 확장할 수 있도록 구조를 재정비하고 있습니다. • 다양한 reasoning 기술 적용으로 복잡한 문제 해결 능력이 향상되었습니다. • 단계적 사고와 검증 과정이 모델 내부에 반영되어 정확도가 높아졌습니다. • AI가 사고를 넘어 행동을 수행하는 '에이전트 AI'로 발전하고 있습니다. 4. Gemini 3의 확산 : 클라우드, 모바일, 웹, 엔터프라이즈 (출처 : Google for Developers) Gemini 3는 대규모 연산이 가능한 클라우드에서 먼저 발전했지만, Google의 AI 전략 확장에 따라 이제 클라우드에만 머무르지 않고 모바일·브라우저·엔터프라이즈 전반으로 빠르게 확산되고 있습니다. Google은 단일 모델이 아니라, 디바이스·웹·앱 전체에 AI를 자연스럽게 통합하는 구조를 추구하고 있으며, 이를 통해 어느 환경에서도 일관된 AI 경험을 제공하려 합니다. Google의 전체 스택이 AI 중심으로 재구성되면서, TPU 기반의 대형 모델과 온디바이스에서 동작하는 Nano 모델이 서로 역할을 나누는 구조가 정착되고 있습니다. 클라우드 모델은 복잡한 추론과 멀티모달 처리를 담당하고, Nano 모델은 오프라인 음성 처리·이미지 분석 등 개인 기기에서 즉시 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 구조는 AI 스택이 점점 복잡해지는 환경에서 안정성과 확장성을 확보하기 위한 Google의 전략입니다. Gemini 3는 기업 환경에서도 빠르게 채택되고 있습니다. Vertex AI를 통한 검색 자동화·데이터 분석·업무 처리 가속화가 본격화되었고, Workspace에서는 문서 생성·요약·이메일 정리가 Gemini 기반으로 재구성되고 있습니다. 모바일과 브라우저에서도 Gemini 기반 기능이 기본 탑재되기 시작하며, Chrome은 웹 페이지 실시간 분석·요약·번역 같은 기능을 AI 중심으로 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다. • 확산 범위 확대 : 클라우드·모바일·브라우저·엔터프라이즈 전체에 모델이 통합됩니다. • 기업 업무 혁신 : Vertex AI·Workspace 중심으로 자동화·요약·검색 기능이 강화됩니다. • 온디바이스 AI 가속 : Gemini Nano가 스마트폰에서 오프라인 AI 기능을 제공합니다. 5. Google 제품군과 Gemini 통합 : Search·Workspace·Android·Chrome (출처 : Google for Developers) Google은 Gemini 3를 Google 제품 전반에 깊게 통합하면서 사용자 경험 자체를 완전히 재설계하고 있습니다. Search에서는 AI가 먼저 종합 정답을 구성해 제시하는 새로운 검색 인터페이스가 구축되고 있으며, 복잡한 질문·비교·계획 기반 요청도 단계적으로 처리할 수 있게 되었습니다. Workspace에서는 Gmail의 이메일 정리·Docs의 문서 자동 생성·Sheets 분석 등 대부분의 기능이 Gemini 기반으로 확장되고 있습니다. 사용자가 문서를 생성하거나 요약하는 시간을 대폭 줄이고, 여러 문서를 크로스로 분석하는 작업까지 AI가 자동 처리하도록 설계되어 있습니다. Android에서는 기기 내부에서 직접 실행되는 온디바이스 Gemini 모델이 탑재되어, 네트워크 없이도 음성 명령 처리·요약·이미지 이해가 가능한 구조가 도입되었습니다. Chrome 역시 브라우저 자체에 AI가 포함되며 웹 페이지 자동 요약, 번역, 양식 작성 지원 등 다양한 기능이 추가되고 있습니다. • Search : 종합적인 'AI 기반 답변 생성' 중심의 새로운 검색 경험 제공 • Workspace : 문서·메일·데이터 자동화 기능 전반이 Gemini 기반으로 재편 • Android·Chrome : 온디바이스 및 브라우저 자체에 AI 기능이 기본 내장 6. 개발자 생태계와 Vibe Coding의 등장 (출처 : Google for Developers) Vibe Coding은 Gemini 3가 기존 개발 방식을 근본적으로 바꿀 중요한 기능으로 소개됩니다. 사용자가 만들고 싶은 앱이나 서비스의 분위기·기능·레퍼런스를 말로 설명하면, AI가 코드·파일 구조·UI까지 자동으로 생성하는 방식입니다. Google은 Vibe Coding을 'AI가 개발 파트너가 되는 구조'라고 설명합니다. 개발자는 자연어로 기능 수정·디자인 변경·추가 기능 요청을 할 수 있으며, AI는 이를 코드 전체에 반영해 즉시 실행 가능한 형태로 다시 구성합니다. 이를 통해 개발 초기 설계, 프로토타입 제작, 코드 리팩토링까지 거의 모든 단계가 자동화됩니다. • 음성·자연어 기반으로 앱 전체를 생성하는 신개념 개발 방식 • 코드·UI·파일 구조까지 자동 생성 및 실시간 반영 • 개발자와 AI가 함께 작업하는 공동 개발 생태계를 지향 Google은 Vibe Coding을 통해 코딩의 문턱을 낮추고, 전문 개발자뿐 아니라 비전문가도 앱·웹 서비스를 빠르게 만들 수 있는 환경을 제공하겠다는 목표를 밝히고 있습니다. 7. Google의 AI 안전성·책임 전략 (출처 : 구글코리아 블로그) Google은 Gemini 3를 소개하며 AI 안전성에 대한 투자를 확대하고 있다고 강조했습니다. Google은 수년간 Responsible AI 원칙을 기반으로 안전 검토를 진행해왔으며, Gemini 3에서도 데이터 필터링·편향 제거·오답 감소를 위한 시스템이 강화되었습니다. 모델 훈련 단계에서는 과도한 환각(hallucination)을 줄이기 위해 검증 가능한 문제 기반의 강화 학습을 활용하고, 민감 주제에 대해 더 엄격한 제어를 추가했습니다. 또한 DeepMind의 안전성 연구가 Gemini 3에 직접 반영되며, 모델이 높은 신뢰성을 유지할 수 있는 구조를 마련하고 있습니다. Google은 기업과 정부 기관이 Gemini를 도입할 때 필요한 정책·보안 가이드를 제공하며, 모델이 안전하게 운용될 수 있도록 모니터링 도구와 평가 프레임워크도 제공합니다. • Responsible AI 원칙 기반의 안전성 시스템 강화 • 민감 주제에 대한 편향·오류를 줄이는 데이터 검증 체계 도입 • 기업·기관 사용자를 위한 AI 보안·정책 가이드 제공 8. Google의 장기 비전 : AI OS와 에이전트 시대 (출처 : Google for Developers) Google은 Gemini 3를 시작점으로, 장기적으로는 AI가 운영체제(OS)처럼 기기와 소프트웨어 전반을 관통하는 구조가 될 것이라고 설명합니다. 검색·브라우저·모바일·문서 도구가 아니라, AI가 곧 인터페이스이며 작업의 출발점이 되는 시대를 목표로 합니다. Google은 Gemini 3 이후 출시될 차세대 모델에서 더 정교한 reasoning과 planning 기능을 강화할 것이라고 발표했으며, AI가 스스로 판단하고 행동을 수행하는 완전한 에이전트 형태로 발전할 것이라 전망합니다. 또한 다양한 파트너사, 디바이스 제조사, 정부 기관과 협력해 AI 기반 서비스의 국제 표준을 확립하는 데 집중할 계획입니다. • AI가 운영체제처럼 모든 디바이스·서비스를 관통하는 미래 지향 • 향후 모델에서 reasoning·planning·action 기능이 대폭 강화 • 글로벌 파트너십 기반으로 Gemini 생태계를 장기 확장할 전략 제시 Google은 이러한 장기 비전을 통해 AI가 일상과 산업 전반을 이끄는 핵심 기술이 되며, Gemini가 그 중심에 자리잡을 것이라는 메시지를 분명히 전달했습니다.
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#66. 크롬의 시대는 이제 끝? AI 브라우저의 등장- 여러분은 평소 어떤 브라우저를 사용하고 있나요? 크롬, 사파리, 혹은 웨일? (출처 : 스탯카운터, 국민일보) 전 세계 약 70%가 크롬을 사용할 만큼 브라우저 시장은 오랫동안 크롬 중심으로 굳건히 유지되어 왔는데요. 그런데 최근 이 견고하던 브라우저 시장에 새로운 바람이 불고 있습니다. (출처 : 서울경제) 바로 ChatGPT를 기반으로 한 AI 브라우저 챗GPT 아틀라스가 출시된 것인데요. 이제 AI가 브라우저까지 주도하는 시대가 열린 것이죠! 그럼 오늘은 AI와 만나 빠르게 진화 중인 AI 브라우저에 대해 함께 알아보도록 하겠습니다. # 왜 기업들은 AI 브라우저에 몰릴까? AI 브라우저는 대화형 AI가 탑재된 브라우저로, 단순히 웹 페이지를 보여주는 것을 넘어 사용자의 요청을 이해하고 직접 실행하는 똑똑한 브라우저를 의미합니다. (출처 : 중앙일보) 최근에는 오픈AI뿐만 아니라 마이크로소프트, 퍼플렉시티 등 글로벌 빅테크 기업들도 이런 AI 브라우저 경쟁에 뛰어들고 있는데요. 그 이유는 바로 데이터와 주도권에 있습니다. AI가 고도화되기 위해서는 사용자의 행동, 관심사, 패턴을 파악할 수 있는 방대한 데이터가 필요한데요. (출처 : 구글) 브라우저는 검색, 클릭, 구매, 콘텐츠 소비 등 사용자의 대부분 온라인 활동이 이루어지는 공간입니다. 즉, 자체 브라우저를 보유한다는 것은 이런 모든 데이터를 외부에 의존하지 않고 직접 확보하고 분석할 수 있다는 뜻이죠. 데이터 확보가 핵심이라면 다음 이유는 주도권입니다. 브라우저는 이메일, 캘린더, 메신저 등 우리가 하루의 대~부분을 보내는 곳이죠. (출처 : 마케닷어스, 중앙일보) 따라서 브라우저를 확보한 기업은 사용자의 온라인 활동 전반과 맞닿게 되고, 서비스 전반에서 더 큰 영향력을 행사할 수 있는데요. 결국 브라우저를 선점한 기업이 데이터도 사용자 접점도 장악하며 미래 시장의 우위를 갖게 되는 것을 의미하죠. 그럼 이제 AI와 만나 변화 중인 주요 AI 브라우저들을 만나볼까요? # 오픈AI의 새로운 도전, 챗GPT 아틀라스 오픈AI가 이번엔 AI 서비스를 넘어 브라우저 시장까지 진출하였는데요. (출처 : OpenAI) 바로 새로운 AI브라우저, 챗GPT 아틀라스(ChatGPT Atlas)입니다. 챗GPT 아틀라스는 단순히 AI 기능이 추가된 브라우저가 아니라, 챗GPT가 중심이 된 브라우저를 의미하는데요. (출처 : OpenAI, 투데이코리아19) 사용자는 검색창 대신 AI에게 직접 질문하거나 필요한 정보를 바로 요청할 수 있습니다. 예를 들어 글을 읽다 모르는 단어를 클릭하면 AI가 바로 설명을 보여주거나 레시피를 읽으면 필요한 재료를 장바구니에 담아 주문까지 도와줍니다. (출처 : OpenAI) 또한 브라우저 메모리 기능을 통해 사용자가 방문한 사이트나 대화 내용을 기억해 개인화된 답변을 제공해 주는데요. "어제 봤던 신발 정보 다시 찾아줘."처럼 사용자의 이전 활동을 기억해 이어서 도와주는 것이죠. (출처 : OpenAI) 여기에 일정 예약, 쇼핑, 결제 등을 대신 처리하는 에이전트 모드 기능도 탑재되어 있습니다. 이처럼 챗GPT 아틀라스는 검색창에 키워드를 입력하던 브라우저를 넘어, AI와 대화하며 정보를 탐색하는 새로운 웹 경험을 열고 있습니다. # 구글의 반격, 크롬과 제미나이 브라우저의 절대 강자 구글도 본격적으로 AI 브라우저 시장에 뛰어들고 있는데요. 최근 구글은 자사 브라우저인 크롬에 AI 모델 제미나이(Gemini)를 탑재하였습니다. (출처 : 구글) 이제 크롬 안에서 웹페이지 요약, 여러 탭 정보 정리 등 다양한 작업을 AI로 쉽게 처리할 수 있는데요. 심지어 주소창에도 질문을 입력하면 AI가 대화하듯 답변해 주는 것이 가능합니다. (출처 : 구글) 특히 크롬의 제미나이는 캘린더, 유튜브, 지도 등 구글의 다양한 서비스와 자연스럽게 연결되는 점이 강점인데요. 유튜브 영상을 보면 AI가 내용을 자동으로 요약을 해주거나 이메일에서 받은 일정 정보를 클릭하면 AI가 자동으로 일정에 등록해 주는 식입니다. (출처 : 구글) 또한 AI를 활용해 피싱, 스팸, 악성 사이트를 탐지하고 차단해 주는 브라우징 모드가 추가되면서 보안 기능도 한층 강화되었습니다. 이처럼 구글은 수십억 명이 매일 사용하는 크롬에 AI를 자연스럽게 녹여 넣음으로써 누구나 진입 장벽 없이 사용할 수 있게 만들고 있습니다. # 퍼플렉시티의 실험, 코멧 AI 검색엔진으로 빠르게 성장 중인 퍼플렉시티도 자체 AI 브라우저인 코멧(Comet)을 선보이며 최근 AI 브라우저 경쟁에 합류했는데요. (출처 : AI매터스) 코멧은 출시 당시 월 200달러(약 28만 원)의 유료 서비스였음에도 불구하고 수많은 사용자가 몰릴 만큼 큰 화제를 모았습니다. (현재는 전 세계 사용자에게 무료로 개방되어 있습니다.) 코멧은 아예 검색 구조 자체를 AI 중심으로 다시 만든 브라우저인데요. (출처 : 코멧) 다른 AI 브라우저의 경우 검색 결과 위에 AI가 요약을 보여주는 방식이지만, 코멧은 핵심 내용을 정리해 한눈에 볼 수 있는 최종 답변만을 제공해 주는데요. AI가 여러 웹사이트를 직접 탐색하고 가장 신뢰할 만한 정보들을 모아 최종 요약 답변 형태로 바로 제시하는 것이죠. (출처 : 코멧) 또한 코멧 어시스턴트(Comet Assistant)를 통해 이메일 작성, 예약, 결제와 같은 작업도 대화하듯 요청할 수 있습니다. 유료 사용자에게는 백그라운드 어시스턴트 기능이 제공되어 AI가 자리를 비운 동안에도 다양한 작업도 처리해 주죠. 이처럼 코멧은 단순히 AI가 도와주는 브라우저가 아니라, AI가 직접 웹을 탐색하고 결론을 내리는 차세대 검색형 브라우저로 주목받고 있습니다. # 일 잘하는 브라우저, 엣지 코파일럿 마이크로소프트는 새로운 AI 브라우저를 만드는 대신 기존의 엣지에 코파일럿(Copilot)을 탑재하며 브라우저 자체를 업그레이드했습니다. (출처 : Microsoft) 엣지를 열면 오른쪽에 코파일럿 버튼이 바로 보이는데요. 이 코파일럿 버튼을 활용해 지금 보고 있는 웹 페이지를 요약하거나 관련 정보를 찾을 수 있습니다. 웹페이지를 벗어나지 않고도 옆 패널에서 작업을 바로 처리할 수 있어 작업 흐름이 끊기지 않는다는 점이 큰 장점이죠. (출처 : Microsoft) 최근에는 코파일럿 액션(Copilot Action)과 코파일럿 저니(Copilot Journey) 기능도 추가가 되었는데요. 코파일럿 액션은 AI가 직접 커서를 움직이며 필요한 작업을 대신 수행하는 기능이며, 코파일럿 저니는 과거 검색과 작업 기록을 기억해 이전에 하던 일을 AI가 이어가는 기능입니다. 며칠 전에 중단한 작업도 "이어서 해줘." 한마디면 바로 이어갈 수 있죠. (출처 : Cloocus) 특히 코파일럿은 오피스 365와의 연동도 강력한데요. 엣지 안에서 Word, Excel, Outlook, Teams 같은 오피스 프로그램을 열면 코파일럿이 함께 작동해 필요한 업무를 바로 도와줍니다. 예를 들어 Word에서는 "이 내용으로 보고서 초안 만들어줘." Excel에서 "이번 달 매출 요약해 줘."처럼 명령 한 줄로 문서 작업을 마칠 수 있습니다. 정말 편리하죠? 이런 기능 덕분에 엣지 코파일럿은 함께 일하는 AI 업무 파트너로 자리 잡고 있습니다. # AI 브라우저, 문제점은 없을까? AI 브라우저가 웹 경험을 혁신하는 건 분명하지만, 그만큼 해결해야 할 과제들도 있는데요. 가장 먼저 개인정보 보호 문제입니다. AI 브라우저는 사용자의 웹 활동을 실시간으로 분석하고, 그 데이터를 바탕으로 맞춤형 답변을 제공하는데요. (출처 : 서프샤크) 하지만 어떤 정보가 수집되고 어떻게 활용되는지에 대한 명확한 기준은 아직 부족하다는 지적이 나오고 있습니다. 또한 보안 리스크 문제도 함께 커지고 있는데요. 자동으로 실행되는 에이전트 모드의 경우, 로그인된 계정에서 사용자의 의도와 다르게 작업이 수행될 가능성이 존재하기 때문입니다. 이러한 AI의 대행 권한을 두고 기업 간의 갈등도 종종 벌어지고 있는데요. (출처 : 매일경제) 최근엔 아마존이 퍼플렉시티에게 AI가 대신 상품을 구매하는 AI 에이전트 기능을 중단하라고 요구한 사례도 있었죠. 이처럼 AI 브라우저의 발전은 단순한 기술 경쟁을 넘어 개인정보 보호, 데이터 활용, 보안 등 다양한 과제를 안고 있습니다. (출처 : 한경글로벌마켓) 챗GPT 아틀라스가 공개된 직후, 구글의 모회사인 알파벳의 주가가 4% 넘게 하락할 만큼 큰 파장이 있었는데요. 업계에서는 벌써 세 번째 브라우저 전쟁이 시작됐다는 이야기도 나오고 있죠. 불과 몇 년 전까지만 해도 우리는 검색창에 키워드를 입력하고 수많은 탭을 오가며 정보를 찾아야 했습니다. (출처 : 구글) 하지만 이제는 AI 브라우저가 필요한 작업까지 처리해주는 시대가 되었는데요. 10년 뒤 우리는 또 어떤 브라우저를 쓰고 있을까요? 앞으로 더 똑똑하고 더 편리해질 AI 브라우저의 미래를 함께 기대해 봅니다! ♥ 메카뎀 매거진을 만드는 사람들 ♥ - 아하, 동자 -
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#65. 블랙웰부터 로봇까지, 반도체 1위 엔비디아가 그리는 AI의 미래- NVIDIA GTC 2025 키노트에서 젠슨 황 CEO가 발표한 주요 내용은 무엇인가요? 젠슨 황 CEO는 GTC 2025키노트에서 블랙웰(Blackwell)의 본격적인 생산과 AI 인프라의 성장, 그리고 에이전트 AI(Agentic AI)와 물리적 AI(Physical AI)의 중요성을 강조했습니다. NVIDIA의 AI 인프라 로드맵은 어떻게 되나요? • 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) : 2025년 하반기 출시 예정이며, 기존 블랙웰 대비 1.5배 더 많은 성능을 제공합니다. • 베라 루빈(Vera Rubin) : 2026년 하반기 출시 예정으로, 새로운 CPU, GPU, 네트워킹 스마트 NIC, NVLink, HBM4 메모리 등 모든 것이 새롭게 구성됩니다. • 루빈 울트라(Rubin Ultra) : 2027년 하반기 출시 예정으로, NVLink 576을 통해 15 엑사플롭스(ExaFLOPS)의 극단적인 스케일업 성능을 제공합니다. 엔비디아 젠슨 황CEO의 GTC 2025기조연설은 AI의 미래와 엔비디아의 혁신적인 역할을 명확히 제시합니다. 특히 AI모델의 추론(Inference) 과정에서 발생하는 연산량 문제를 해결하기 위한 블랙웰(Blackwell) 아키텍처의 압도적인 성능과 이를 뒷받침하는 MVLink 72, Dynamo 같은 혁신적인 기술 스택을 통해 미래 AI인프라 구축의 핵심 원리를 이해하고, 자신의 비즈니스에 어떻게 적용할지 구체적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 1. GTC 2025 기조연설 요약 : AI 발전의 흐름 (출처 : NVIDIA) AI의 빌딩 블록인 토큰은 지능을 만드는 새로운 종류의 공장과 같으며, 무한한 가능성을 열어줍니다. 토큰은 물리학 법칙 해독, 질병 조기 발견, 생명의 언어 해독에 기여하며 로봇에게 움직임과 도움을 주어 삶을 더 가깝게 만듭니다. AI는 지난 10년간 비약적인 발전을 이루었습니다. • 초기 AI(지각 AI) : 약 10년 전 컴퓨터 비전, 음성 인식 분야에서 발전했습니다. • 생성 AI(Generative AI) : 지난 5년간 AI가 한 양식에서 다른 양식으로 번역하는 방법을 학습시켜 컴퓨팅 패러다임을 근본적으로 변화시켰습니다. • 에이전트 AI(Agentic AI) : 지난 2~3년간 등장하여 상황을 인지하고 이해하며, 문제를 해결하는 방법을 추론하고, 행동을 계획하고 실행할 수 있게 되었습니다. • 물리 AI(Physical AI) 및 로봇 공학 : 물리 세계를 이해하는 AI를 통해 로봇 공학이 가능해집니다. 2. AI 발전의 핵심 과제와 추론 능력 (출처 : NVIDIA) AI 발전에는 세 가지 근본적인 문제가 있습니다. • 데이터 문제 해결 : 학습에 필요한 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. • 인간 개입 없는 훈련 문제 해결 : AI가 인간의 속도를 초월하여 대규모로 학습할 수 있도록, 인간 개입 없이 모델을 훈련하는 방법을 찾아야 합니다. • 확장성 문제 해결 : 더 많은 자원을 제공할수록 AI가 더 똑똑해지는 스케일링 법칙(scaling law)을 만드는 것이 중요합니다. 에이전트 AI와 추론능력의 등장으로 필요한 연산량은 작년 예상치보다 최소 100배 이상 증가했습니다. AI는 이제 문제를 단계별로 분해하고, 다양한 접근 방식으로 최적의 답을 선택하며, 답변을 도출한 후 다시 검증하는 과정을 거칩니다. • 새로운 추론 기술 : AI는 사고의 사슬(chain of thought), 최고의 N(best of N), 일관성 확인(consistency checking) 등 다양한 기술을 사용합니다. • 토큰 생성량의 폭증 : AI의 기본 기술은 다음 토큰을 예측하는 것이지만, 이제 다음 토큰이 추론의 단계를 구성하며 생성되는 토큰의 양이 100배 이상 증가합니다. 모델이 10배 더 많은 토큰을 생성하고 10배 더 빠르게 연산해야 하므로, 필요한 총 연산량은 100배 이상 증가합니다. AI에게 추론하는 방법을 가르치기 위해 검증 가능한 결과에 대한 강화 학습(reinforcement learning verifiable results)이 큰 돌파구가 되었습니다. 인류가 이미 답을 알고 있는 수많은 문제(예: 이차 방정식, 피타고라스 정리, 스도쿠 등)를 활용합니다. 수백 가지 주제에 대해 수백만 개의 다양한 예시를 생성하고, AI에게 수백 번의 시도를 통해 단계별로 문제를 해결하도록 합니다. 이 과정을 통해 모델 훈련에 수조 개의 토큰이 필요합니다. 강화 학습과 합성 데이터 생성(synthetic data generation)은 로봇 공학적 접근 방식을 사용하여 AI를 가르치는 것과 같습니다. 상위 4개 CSP(Amazon, Azure, GCP, OCI)의 Hopper 출하량 최고치와 Blackwell출하량 첫 해를 비교하면 AI인프라의 엄청난 성장을 알 수 있습니다. AI는 더 똑똑해지고(추론가능), 더 많이 사용되면서 변곡점을 맞이하고 있습니다. 컴퓨터는 이제 파일을 검색하는 것이 아니라 토큰을 생성하는 생성 기반 컴퓨팅(generative-based computing)의 역할을 하며, 이러한 새로운 인프라를 AI 팩토리(AI factories)라고 부릅니다. 3. 엔비디아 CUDAx 라이브러리와 가속 컴퓨팅 생태계 (출처 : NVIDIA) 데이터센터의 모든 것이 가속화될 것이며, 그 전부가 AI는 아닙니다. GTC의 핵심은 CUDAx 라이브러리라고 불리는 가속 프레임워크입니다. AI 프레임워크 외에도 물리학, 생물학, 다중 물리학, 양자 물리학 등 다양한 과학 분야를 위한 프레임워크가 필요합니다. 주요 CUDAx 라이브러리는 다음과 같습니다. • CUPai Numeric (CU-Numerica) : 전 세계에서 가장 많이 다운로드되는 Python 라이브러리인 numpy를 위한 제로 변경 드롭인 가속(zero change drop in acceleration) 라이브러리입니다. • koolitho (CU-Litho) : 계산 리소그래피 라이브러리로, TSMC, 삼성, ASML 등과 협력하여 개발되었으며, 5년 안에 모든 마스크와 리소그래피가 엔비디아 CUDA에서 처리될 전환점에 도달했습니다. • Arial (CU-Arial) : GPU를 5G 라디오로 전환하는 5G 라이브러리입니다. AI를 RAN(Radio Access Network)에 통합하는 AI ran을 통해 차세대 라디오 네트워크를 혁신할 것입니다. • Co-opt (CU-Opt) : 좌석 및 항공편 계획, 재고 및 고객 관리 등 여러 제약 조건과 변수를 최적화하는 데 사용되는 최적화 라이브러리입니다. 몇 시간이 걸리던 작업을 몇 초로 단축하며, 오픈 소스로 공개될 예정입니다 . • MONai : 세계 최고의 의료 영상 라이브러리입니다. • Earth-2 : 고해상도 지역 날씨 예측을 위한 다중 물리학 라이브러리입니다. • cu-dss (Sparse Solvers) : CAE(Computer- aided Engineering)에 매우 중요한 희소 솔버 라이브러리입니다. CUDA의 광범위한 설치 기반 덕분에 이러한 라이브러리들이 개발자들에게 유용합니다. 개발자들은 CUDA 라이브러리를 통해 놀라운 속도 향상과 확장성을 얻고, 그들의 소프트웨어가 모든 사람에게 도달할 수 있게 됩니다. NVIDIA Blackwell은 최초의 CUDAGPU보다 50,000배 더 빠릅니다. 4. AI의 확산 : 클라우드, 엣지, 자율주행차, 엔터프라이즈 (출처 : NVIDIA) AI는 인프라가 필요했기 때문에 클라우드에서 시작되었지만, 클라우드에만 국한되지 않고 모든 곳으로 확산될 것입니다. 가속 컴퓨팅은 칩, 프로그래밍 모델, 그리고 그 위에 구축된 수많은 소프트웨어 스택 전체에 관한 것입니다. 각 레이어와 라이브러리는 SQL처럼 복잡하며, AI의 경우 훨씬 더 많은 라이브러리가 존재하여 스택이 매우 복잡합니다. AI가 전 세계로 확산되면서 다양한 시스템 구성, 운영 환경, 도메인별 라이브러리, 사용 방식의 차이가 발생합니다. AI는 엔터프라이즈 IT, 제조, 로봇 공학, 자율주행차, GPU 클라우드 등으로 전환되고 있습니다. 젠슨 황은 엣지(Edge) 분야에 큰 기대를 걸고 있으며, 엔비디아는 Cisco, T-Mobile, Cerberus ODC와 협력하여 미국 내 라디오 네트워크를 위한 풀 스택을 구축할 것이라고 발표했습니다. 미래에는 AI가 접목된 가속 컴퓨팅이 될 것입니다. 엔비디아는 AlexNet을 본 순간 자율주행차 개발에 전념하기로 결정했으며, 10년 이상 자율주행차 기술을 개발해왔습니다. • 다양한 협력 모델 : 엔비디아는 거의 모든 자율주행차 회사에서 사용하는 기술을 구축하며, 데이터센터 또는 데이터센터와 차량 모두에 엔비디아컴퓨터를 사용합니다. • GM과의 파트너십 : GM은 미래 자율주행차 개발을 위해 엔비디아를 파트너로 선정했습니다. GM과의 AI 협력 분야는 제조 AI, 엔터프라이즈 AI, 차량 내 AI입니다. • Omniverse 및 Cosmos 활용 : 엔비디아는 Omniverse와 Cosmos를 활용하여 AV(자율주행차)를 위한 AI개발을 가속화합니다. Cosmos의 예측 및 추론기능은 모델 증류(model distillation), 폐쇄 루프 훈련(closed-loop training), 합성 데이터 생성(synthetic data generation)과 같은 새로운 개발 방법을 통해 종단 간 훈련가능한 AI 우선 AV 시스템을 지원합니다. 5. Blackwell 아키텍처와 AI 팩토리의 혁신 (출처 : NVIDIA) Blackwell은 현재 완전 생산 중이며, 엔비디아는 컴퓨터 아키텍처에서 근본적인 전환을 이루었습니다. 3년 전 Grace Hopper 기반의 Ranger 시스템은 세계 최초의 NVLink 32를 선보이며 스케일 업(scale up) 문제를 해결하려는 올바른 아이디어였습니다. 분산 컴퓨팅은 많은 컴퓨터가 함께 작동하여 큰 문제를 해결하는 것이지만, 스케일 아웃(scale out) 전에 스케일 업이 필수적입니다. 이전 세대 시스템 아키텍처인 HGX는 8개의 GPU로 구성되어 AI를 혁신했습니다. Blackwell은 하나의 패키지에 두 개의 BlackwellGPU를 포함하며, HGX 시스템에는 이러한 패키지가 8개 들어갑니다. • NVLink 시스템의 분리 (Disaggregation) : NVLink 스위치를 마더보드에서 분리하여 섀시 중앙에 배치했습니다. 이 NVLink 스위치는 세계 최고 성능의 스위치로, 모든 GPU가 동시에 최대 대역폭으로 통신할 수 있게 합니다. • Grace Blackwell NVLink 72 랙 : 130조 개의 트랜지스터를 가진 칩을 단일 칩으로 만들 수 없었기 때문에, Grace BlackwellNVLink 72 랙으로 분리하여 궁극의 스케일 업을 달성했습니다. 570테라바이트/초의 메모리 대역폭과 1 엑사플롭스(초당 100경 회의 부동 소수점 연산)의 성능을 제공합니다. (출처 : NVIDIA) 추론은 AI 팩토리에서 토큰을 생성하는 과정이며, 이는 곧 수익과 직결됩니다. AI 팩토리는 극도의 효율성과 성능으로 구축되어야 하며, 이는 서비스 품질, 수익, 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다. AI 팩토리의 목표는 고객 서비스 품질(빠르고 똑똑한 AI)과 데이터센터의 최대 수익(가능한 한 많은 사람에게 토큰 생산)이라는 두 가지 목표 사이에서 균형을 찾는 것입니다. 엔비디아는 슈퍼컴퓨터 시뮬레이션을 통해 Hopper와 Blackwell의 성능을 비교합니다. • Blackwell NVLink 8 (FP8) : Blackwell은 NVLink 8과 FP8(8비트 부동 소수점)을 사용하여 Hopper보다 본질적으로 더 빠르고, 크고, 더 많은 트랜지스터를 가집니다. • 새로운 정밀도 (FP4) : 4비트 부동 소수점(FP4)과 같은 새로운 정밀도를 도입하여 모델을 양자화하고, 동일한 작업을 더 적은 에너지로 수행할 수 있게 합니다. • Dynamo의 역할 : Dynamo는 Hopper에도 도움이 되지만, Blackwell의 성능을 엄청나게 확장시킵니다. • Blackwell 의 압도적인 효율성 : 동일한 전력(ISO power) 기준으로 blackwell은 Hopper보다 25배 더 높은 성능을 제공하며, 추론모델에서 Blackwell은 Hopper보다 40배 더 높은 성능을 제공합니다. 6. Blackwell 아키텍처와 AI 팩토리의 혁신 (출처 : NVIDIA) 엔비디아는 클라우드, 엔터프라이즈, 로봇 공학 세 가지 축을 중심으로 장기적인 AI 인프라 비전을 제시했습니다. 연간 로드맵 공개와 네트워크 기술 혁신, 오픈소스 기반 엔터프라이즈 도입, 물리 AI를 활용한 로봇 공학까지 앞으로의 AI 확산 방향을 명확히 보여주었습니다. 이전 세대 시스템 아키텍처인 HGX는 8개의 GPU로 구성되어 AI를 혁신했습니다. Blackwell은 하나의 패키지에 두 개의 BlackwellGPU를 포함하며, HGX 시스템에는 이러한 패키지가 8개 들어갑니다. • 연간 로드맵 : Blackwell Ultra(2025), Vera Rubin(2026), Rubin Ultra(2027) • 스케일 아웃 기술 : InfiniBand·SpectrumX·실리콘 포토닉스로 초대형 데이터센터 확장 • 엔터프라이즈 혁신 : NIMS 오픈소스 공개, DGX Station, 의미 기반 검색 스토리지 • 로봇 공학 시대 : Omniverse·Cosmos 활용 합성 데이터, 휴머노이드 Groot N1 공개
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#64. AI부터 UGC까지, 지금 게임 산업을 뒤흔드는 트렌드!- 여러분, 평소에 게임을 즐겨 하시나요? (출처 : 와이게임) PC, 모바일, 콘솔을 넘나들며 게임은 이제 언제 어디서나 즐길 수 있는 대표 콘텐츠가 되었죠. 최근 국내 게임사들은 동남아, 북미, 중동 등 새로운 시장으로 발 빠르게 진출하며 글로벌 무대를 넓혀가고 있는데요. (출처 : 삼정KPMG) 동시에 AI 같은 기술이 게임 제작 방식을 바꾸고, 인디게임이 주목받으면서 게임 산업 전반에 새로운 변화의 바람이 불고 있습니다. 지금은 그야말로 게임 산업의 새로운 전환점을 맞이한 시기라고 할 수 있는데요. 그렇다면 앞으로 게임 산업은 어떤 트렌드로 흘러갈까요? 지금부터 함께 하나씩 알아보도록 하겠습니다! # K-게임, 글로벌 판을 넓히다! K-POP 만큼이나 최근 K-게임의 위상도 정말 대단한데요. (출처 : 한국콘텐츠진흥원) 2023년 세계 게임 시장에서 한국은 미국, 중국, 일본에 이어 당당히 4위를 차지하며 저력을 보여주었습니다. 2023년 한국 게임산업 수출액은 전년 대비 소폭 감소했지만, 여전히 83억 9,400만 달러(약 10조 9,576억 원)라는 어마어마한 규모를 자랑하고 있는데요. (출처 : 한국콘텐츠진흥원, 삼정KPMG) 수출국가 비중의 경우 중국(25.5%)이 1위이지만, 동남아시아가 전년 대비 5%나 상승하며 제2의 수출 시장으로 급부상했습니다. 국내 게임사들이 중국 시장의 불확실성에 대응하기 위해 높은 스마트폰 보급률을 갖춘 동남아 시장 공략에 적극적으로 나선 결과인데요. (출처 : 엠게임, 디지털투데이) 동남아 유저들의 경우 한국과 비슷한 MMORPG, MOBA 장르를 선호한다는 점 또한 국내 게임사에게는 매력적인 포인트입니다. (*MMORPG : 대규모의 이용자가 온라인상에서 함께 게임을 플레이하며 역할을 수행하는 게임 장르, *MOBA : 두 팀의 이용자가 독특한 능력을 가진 캐릭터를 조종해 경쟁하는 게임 장르) (출처 : CEOSCOREDAILY) 실제로 엔씨소프트는 베트남 IT 기업 VNG와 합작법인 NCV 게임즈를 세우고, 넥슨은 베트남 현지 개발 법인을 확장하는 등 현지화 전략에 공을 들이고 있는데요. 이 밖에도 넥슨은 '던전앤파이터' IP 기반의 '퍼스트 버서커: 카잔'을 독일 게임스컴과 도쿄게임쇼에 출품했고, '퍼스트 디센던트'로 북미 시장 공략에 나서기도 했습니다. (출처 : 시사저널e) 크래프톤의 경우 '배틀그라운드' IP를 인도와 중동에 선보이거나 데브시스터즈의 '쿠키런: 인도'가 현지 인기 TOP10에 오르는 등 새로운 시장 개척에도 성공하고 있는데요. 최근에는 넷플릭스 오리지널 애니메이션 '케이팝 데몬 헌터스(케데헌)'의 글로벌 흥행처럼, 한국적 정체성을 담은 게임들이 세계 시장에서 새로운 경쟁력이 될 것이라는 기대감도 커지고 있습니다. (출처 : 넥슨게임즈) 넥슨게임즈는 조선시대 도사 전우치를 소재로 한 게임 '우치 더 웨이페어러'를, 펄어비스는 한국적 요괴 도깨비를 활용한 게임을 개발 중인데요. 우리 고유의 문화를 활용한 콘텐츠가 글로벌 시장에서 얼마나 또 멋진 파급력을 보여줄지 기대가 됩니다. # AI, 게임 제작 방식을 바꾸다! 최근 게임 산업에서는 AI 기술의 활약이 눈부신데요! (출처 : 한국콘텐츠진흥원) 한국콘텐츠진흥원이 발표한 글로벌 게임산업 트렌드에 따르면, 올해 글로벌 게임사의 64%가 AI를 활용하고 있거나 관심을 가지고 있는 것으로 나타났습니다. 향후 5~10년 내에 AI가 게임 개발의 주요 부분을 담당할 것이라는 전망도 나오고 있는데요. (출처 : 엔디비아, 인공지능신문) 생성형 AI는 캐릭터 외형, 배경, 텍스처 같은 시각적인 요소뿐만 아니라 오디오, 게임 줄거리 작성, 심지어 게임 코드까지 정말 다양한 분야에서 활약을 하고 있습니다. 덕분에 게임 개발 시간은 짧아지고 예산은 절감되면서 전체적인 효율성이 크게 높아지고 있죠. 실제로 크래프톤 산하의 렐루게임즈는 단 3명의 인원이 AI를 활용해 한 달 간격으로 두 종의 게임을 출시하며 그 잠재력을 입증하기도 하였는데요. (출처 : 크래프톤, 조선일보) '마법소녀 루루핑'은 음성 인식 AI를, '언커버 더 스모킹 건'은 GPT-4o 기반의 자유로운 채팅으로 용의자를 심문하는 등 AI가 단순 보조 도구를 넘어 게임 플레이 자체를 변화시키고 있는데요. (출처 : 아시아경제) 넷마블, 엔씨소프트 등 국내 주요 게임사들의 경우 아예 AI 전담 조직을 강화하며 활발하게 기술을 도입을 하고 있습니다. 넷마블은 '콜럼버스실'과 '마젤란실'로 구성된 AI 센터를 운영하고 있으며, 엔씨소프트는 자체 개발 언어모델 바르코(VARCO)를 통해 게임 개발 생산성을 높이고 있죠. (출처 : 삼정KPMG, 한국콘텐츠진흥원) 물론 AI 활용 과정에서의 저작권 문제나 몰입감 저하에 대한 우려도 있지만, 콘텐츠 품질이 지속적으로 개선되면서 AI는 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. # 멀티 스튜디오, 창의성과 효율을 동시에! 게임 업계는 최근 독립 스튜디오 체제, 즉 멀티 스튜디오 전략이 확산되고 있습니다. (출처 : 크래프톤) 본사 집중 개발에서 벗어나 복수의 제작 스튜디오를 구축하고 각 스튜디오의 창의성을 극대화하는 방식인데요. 이를 통해 개발 독립성을 확보하고, 다양한 장르의 게임을 동시에 개발하며 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있게 됩니다. 이러한 체제 전환은 게임에 따라 추구하는 재미와 이용자층이 다르다는 점을 고려해 변화가 빠른 게임업계에 적합한데요. (출처 : 넥슨) 넥슨의 경우 네오플, 넥슨게임즈, 민트로켓 등 여러 스튜디오를 운영하며 '퍼스트 버서커: 카잔'으로 콘솔 시장에 도전하기도 하였습니다. (출처 : 삼정KPMG, 한국콘텐츠진흥원) 크래프톤도 펍지, 블루홀 등 총 14개에 달하는 스튜디오를 보유하며, 인조이스튜디오를 신규 설립해 '인조이'의 개발 속도와 완성도를 높이고 있죠. (출처 : CEOSCOREDAILY) 엔씨소프트 역시 그동안 본사 집중 체제였던 방식을 벗어나 퍼스트스파크 게임즈, 빅파이어 게임즈 등 4개의 비상장 자회사를 올해 신설하였습니다. 이러한 멀티 스튜디오 체제는 개발자들의 창의성과 전문성을 높이고, 대작 한두 개의 흥행에만 의존하는 리스크를 분산하며 여러 IP를 동시에 개발하는 효과가 있습니다. # 광고, 게임 속에 자연스럽게 스며들다! 이제 게임 속에서도 광고를 만나는 시대가 되었죠! 인게임 광고(IGA)는 게임 내에 광고 제품을 배치하여, 유저들이 플레이 중 자연스럽게 브랜드나 제품을 경험할 수 있도록 하는 방식인데요. (출처 : 크래프톤, 이마트24) 이 수익 모델은 특히 캐주얼 게임에서 시너지를 내며 새로운 수익 모델로 떠오르고 있습니다. (*캐주얼 게임 : 간단한 조작으로 짧은 시간 동안 누구나 부담 없이 즐길 수 있는 게임) 넷마블의 '세븐나이츠 키우기'가 그 대표적인 성공 사례인데요. (출처 : 세븐나이츠, 게임톡) '세븐나이츠 키우기'의 경우 출시 후 한 달 만에 글로벌 시장에서 약 4천만 달러 (약 538억 원)의 매출을 올렸습니다. 특히 월정액 형태로 제공되는 광고 제거 아이템이 게임의 지속적인 수익 창출에 큰 역할을 했다는 분석이 나오고 있는데요. 이 모델은 게임에 큰돈을 쓰지 않는 일반 유저들도 광고 시청을 통해 게임사 매출에 기여할 수 있게 해주며 새로운 가능성을 제시했습니다. (출처 : Roblox Creator Dashboard) 물론, 모든 IGA가 환영받는 건 아니죠. 실제 스팀의 경우 게임의 몰입감을 방해하는 광고를 금지하고 게임 세계관에 자연스럽게 녹아드는 네이티브 광고만 허용한다고 하였는데요. 예를 들어, 게임 속 가상 도시에 실제 브랜드 매장이나 광고판을 구현하는 식입니다. (출처 : 삼정KPMG, 한국콘텐츠진흥원) 단순히 수익만을 쫓기보다 게임의 품질과 사용자 경험을 강화하는 방향으로 다양한 광고 수익 모델을 고민해야 할 것 같습니다. # 게임 IP, 게임을 넘어 문화로! (출처 : 마이크로소프트) 마이크로소프트가 690억 달러, 한화 약 99조 원을 들여 게임사 액티비전 블리자드를 인수한 이유는 뭘까요? 바로 IP 확보 때문인데요! 이처럼 게임 산업에서 IP(지식재산권) 확장 전략은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. (출처 : 이코리아, 크래프톤) 크래프톤 역시 핵심 IP인 '배틀그라운드'를 인도·중동 지역에 성공적으로 선보이며 지난해 영업이익 1조 원 돌파에 기여하는 등 변화를 꾀하고 있는데요. (출처 : 지디넷코리아) 넷마블의 경우 인기 웹소설·웹툰 '나 혼자만 레벨업'을 게임으로 성공시킨 데 이어, 인기 미드 '왕좌의 게임' IP를 활용한 '왕좌의 게임: 킹스로드'도 국내 출시할 계획입니다. 이처럼 다른 미디어 IP를 게임으로 제작하거나, 게임 IP를 다시 영화, 웹툰, 굿즈 등 다양한 콘텐츠로 확장하는 전략이 활발하게 펼쳐지고 있는데요. (출처 : VISLA Magazine) 넷플릭스의 경우 '오징어게임', '기묘한 이야기' 등 자사 인기 드라마 IP를 게임으로 전환하고 있죠. 특히 '오징어게임' 게임은 출시 한 달 만에 이용자 600만 명을 돌파하기도 하며 IP 전환의 파급력을 입증하였습니다. 무궁무진하게 확장될 게임 IP의 다양한 활용 모습들을 지켜보는 것도 재미있지 않을까요? # 게임 장르, MMORPG를 넘을 수 있을까? 최근 엔씨소프트, 크래프톤, 펄어비스 등 국내 주요 게임사들은 MMORPG에 편중된 의존도에서 벗어나기 위해 장르 다변화를 하겠다고 하였는데요. (출처 : 엔씨소프트, 경향게임스) 엔씨소프트의 경우 대표 MMORPG '리니지' 외에 서브컬처, 슈팅 장르 등 신규 투자와 판권 확보에 적극적으로 나서겠다고 밝혔습니다. 크래프톤은 AI를 활용한 인생 시뮬레이션 게임 '인조이'로 장르를 넓히고 있는데요. (출처 : 펄어비스) 펄어비스도 '검은사막'에 집중했던 것에서 벗어나 올해 오픈월드 액션 어드벤처 '붉은사막'을 출시하며 장르를 확장할 계획입니다. (출처 : 디지털투데이) 이처럼 국내 주요 게임사들이 MMORPG 중심 체제 개선을 시도하고 있지만, MMORPG의 강세는 여전한데요. 퍼즐, 캐주얼, 서브컬처 등 장르 다양화를 외치면서도, MMORPG라는 안전한 선택지에서 벗어나지 못하고 있다는 지적이 함께 나오고 있죠. (출처 : 넷마블) 그러한 이유에 'RF 온라인 넥스트', '레전드 오브 이미르', '마비노기 모바일' 등 대형 MMORPG 신작들이 연이어 매출 상위권에 진입하며 흥행에 성공했기 때문입니다. 이처럼 MMORPG가 여전히 게임사들에게 가장 안정적인 선택지로 남아있는데요. 장르 다양화를 추구하는 게임사들 사이에서 MMORPG가 어떤 식으로 변화할지 지켜보면 좋을 것 같습니다. # UGC, 이제 유저가 만드는 게임! 그동안 게임사들은 게임 유저들이 콘텐츠를 너무 빨리 소비해버리는 바람에, 업데이트 속도가 이를 따라가지 못하는 고민이 있었습니다. 이러한 문제를 해결해 줄 수 있는 것이 유저들이 직접 콘텐츠를 만들고 공유하는 UGC(사용자 제작 콘텐츠) 게임입니다. (출처 : 머니투데이) UGC 게임은 User Generated Content로, 게임사가 제공하는 틀 안에서 이용자들이 직접 레벨, 아이템, 맵, 캐릭터 등을 제작하고 공유하며 게임의 재미를 확장할 수 있는 형태인데요. (출처 : CS2) 이러한 UGC의 힘은 이미 많은 성공 사례로 입증되었습니다. 마이크로소프트의 '마인크래프트 마켓플레이스'나 로블록스 코퍼레이션의 '로블록스'가 대표적인데요. (출처 : 크래프톤, 글로벌이코노믹) 국내에서는 크래프톤의 생활 시뮬레이션 게임 '인조이'가 공식 모드 킷(툴) '인조이 모드 킷'을 통해 유저들이 의상, 가구 등을 직접 만들어 공유하고 해커톤까지 진행하며 게임 세계를 확장하고 있습니다. 이는 개발사 중심의 일방향적인 콘텐츠에서 벗어나, 사용자와 함께 콘텐츠를 만들어가는 개방형 콘텐츠로 진화하고 있는 것인데요. 게임 속 즐길 거리가 끊이지 않게 해주고, 유저들에게 새로운 재미를 주고 있는 것이죠. (출처 : Statista, Roblox, 삼정KPMG) 유저들이 얼마나 더 쉽고 재미있게 UGC를 만들 수 있도록 지원하는 것이 앞으로 게임 산업의 성공을 좌우할 중요한 요소가 될 것 같습니다. # Z세대, 인디게임에 열광하는 이유는? 요즘 게임 시장의 판도를 바꾸고 있는 건 바로 Z세대(10대~20대 위주)입니다. 모바일 게임의 주류 유저로 떠오르는 Z세대들은 쇼츠와 릴스 등 짧고 간결한 콘텐츠에 익숙한데요. 따라서 게임의 국적이나 품질보다는 즉각적인 재미와 각인 효과에 집중하는 경향이 큽니다. (출처 : 한국콘텐츠진흥원, 삼정KPMG) 이 흐름에 가장 잘 맞는 게임은 다름 아닌 바로 인디게임라는 사실! 기존 대형 게임들이 획일적인 재미를 추구했다면, 인디게임은 풍부한 세계관, 독창적인 스토리텔링 덕분에 Z세대의 개성을 충족시키며 새로운 대안으로 떠오르고 있는데요. (출처 : 스팀) '안녕서울: 이태원편'이 대표적입니다. 도트 그래픽과 독창적인 서사를 갖춘 '안녕서울: 이태원편'은 퍼즐 플랫포머 장르 게임으로, 대형 퍼블리셔의 투자를 받으며 잠재력을 인정받고 있습니다. 그러면서 네오위즈, 카카오게임즈, 스마일게이트, 컴투스홀딩스 등 국내 주요 게임사들도 현재 인디게임 발굴에 적극적인데요. 인디게임의 경우 대작 타이틀이 가지는 높은 비용 리스크에 비해 비교적 적은 비용으로도 높은 성과를 올릴 수 있습니다. (출처 : 네오위즈, 비즈워치) 또한 기존 상업적 게임들과 달리 인디게임은 독창적인 게임 개발을 자유롭게 시도할 수 있다는 점도 기존 게임사들에게 매력적으로 다가오죠. 이를 통해 새로운 시장을 개척하거나, 다양한 장르의 차별화된 포트폴리오를 구축할 수도 있기 때문인데요. 인디게임은 이제 단순 Z세대 문화가 아니라, 게임 산업의 핵심 트렌드로 거듭나고 있습니다. # 게임 영상, 보는 게임이 대세! 여러분은 게임 영상을 즐겨 보시나요? 이제 게임은 직접 하는 것을 넘어 눈으로도 즐기는 콘텐츠가 되었는데요. (출처 : 스태티스타, 한국경제) 유튜브, 치지직, 아프리카TV 같은 게임 스트리밍 플랫폼을 통해 게임을 간접 체험하는 이용자들이 최근 크게 늘고 있습니다. 과거 친구 추천이나 광고가 새 게임 정보를 얻는 주된 경로였다면, 이제는 게임 플레이 및 리뷰 콘텐츠가 새로운 게임 선택의 중요한 기준으로 떠올랐는데요. (출처 : 삼정KPMG, 한국콘텐츠진흥원) 실제로 국내 이용자의 31.6%가 온라인 동영상 플랫폼에서 게임 정보를 참고한다고 합니다. 이렇게 보는 게임 트렌드가 확산되면서, 게임을 직접 구매하지 않고도 즐기는 비게이머들까지 늘어났고 게임 콘텐츠의 영향력은 훨씬 커지고 있습니다. (출처 : 넷마블) 게임 영상이 새로운 유저들을 끌어들이는 데 중요한 역할을 하고 있는 것이죠. 게임사들 역시 신작 홍보에 스트리머나 유튜버를 적극 활용하며, 새로운 유저 유입에 총력을 기울이고 있습니다. 2025년 게임 산업은 그 어느 때보다 다채로운데요. K-게임의 글로벌 확장, AI와 멀티 스튜디오 변화, 인디게임과 UGC까지 새로운 흐름이 계속 이어지고 있죠. (출처 : 삼정KPMG) 이제 게임은 단순한 재미를 넘어, 문화와 기술이 만나는 큰 무대가 되었습니다. 앞으로 게임이 다양한 기술과 만나 어떤 놀라운 시너지를 만들어낼지, 또 어떤 새로운 재미를 줄지 다음 챕터를 기대해 봐도 좋을 것 같습니다. ♥ 메카뎀 매거진을 만드는 사람들 ♥ - 아하, 동자, 찐빵 -
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#63. 섀도우 AI (Shadow AI), 우리 회사에 숨어있는 AI를 찾아라!- 섀도우 AI (Shadow AI)를 찾아라! 우리 회사나 학교에도 우리가 모르는 AI가 숨어있을 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 많은 사람들이 AI의 놀라운 능력에 주목하고, 그걸 조직 안에서 어떻게 활용할지 고민하고 있어요. 그런데 이 과정에서 회사 몰래 진행되는 AI 프로젝트들이 생겨나곤 한답니다. 이런 것들을 바로 섀도우 AI라고 불러요. 이 섀도우 AI는 생각보다 위험할 수 있어요. 만약 잘 관리하지 않으면, 회사 기밀 정보가 외부로 새어 나갈 수도 있거든요. 예상치 못한 방식으로 회사에 피해를 줄 수도 있고요. 그래서 우리는 우리 주변에 있는 모든 AI를 찾아내고, 특히 모르는 AI들을 잘 파악해야 해요. 숨어있는 AI가 데이터를 유출하거나 다른 위험을 만들지 않도록 안전하게 관리해야 한답니다. 1. 섀도우 AI, 대체 뭘까요? 우리 회사에도 숨어 있을까요? (출처 : 메가스터디아카데미 / openAI DALL·E 생성 이미지) 여러분, '섀도우 AI'는 말 그대로 어둠 속에 숨어있는 AI를 뜻해요. 쉽게 말해, 회사나 조직의 공식적인 승인 없이 직원들이 개별적으로 사용하거나 개발하는 AI 시스템을 말하죠. 많은 사람들이 생성형 AI의 강력한 기능을 보고, 회사 업무에 활용하고 싶어 하거든요. 그래서 승인받지 않은 여러 AI 프로젝트들이 조용히 진행되곤 해요. 하지만 이렇게 사용되는 AI는 예상치 못한 큰 위협이 될 수 있어요. 예를 들어, 중요한 회사 정보나 고객 정보가 AI를 통해 외부로 유출될 위험이 있죠. 우리가 어떤 AI가 어디에 있는지 정확히 모르면, 그걸 안전하게 관리하기도 어렵겠죠? 그래서 섀도우 AI를 찾아내고 제대로 관리하는 것이 아주 중요하답니다. 우리는 보이지 않는 AI들이 데이터를 유출하거나 다른 위험을 만들지 않도록 막아야 해요. 2. 왜 섀도우 AI가 위험한 존재일까요? 데이터 유출부터 시스템 마비까지! (출처 : 메가스터디아카데미 / openAI DALL·E 생성 이미지) 섀도우 AI가 왜 그렇게 위험할까요? 그 이유는 바로 심각한 보안 위협을 불러올 수 있기 때문이에요. 만약 승인받지 않은 AI 시스템이 제대로 보호되지 않는다면, 데이터 유출이라는 큰 문제가 발생할 수 있어요. 나쁜 의도를 가진 사람이 이 AI 시스템에 접근해서 고객 데이터베이스 같은 민감한 정보를 빼낼 수도 있거든요. 이렇게 되면 회사는 물론, 고객들에게도 큰 피해가 갈 수 있죠. 또한, 접근 제어 문제도 심각해요. 예를 들어, 회계 부서의 직원이 특정 앱에 접근하는 건 괜찮지만, ai 모델자체나 학습 데이터에 접근하는 건 위험할 수 있어요. 만약 실수로라도 시스템에 문제를 일으킨다면 큰일이겠죠. 게다가 데이터 오염(Poisoning) 공격도 조심해야 해요. 공격자가 AI 학습 데이터에 일부러 잘못된 정보를 심어 넣으면, AI가 엉뚱한 결과를 내놓게 될 수 있어요. 이는 AI 시스템의 신뢰성을 완전히 무너뜨릴 수 있는 아주 위험한 공격이랍니다. 3. 숨바꼭질은 이제 그만! 섀도우 AI, 어떻게 찾아내고 관리해야 할까요? (출처 : IBM Technology) 이제 숨어있는 섀도우 AI를 찾아내고 관리하는 방법을 알아볼까요? 가장 먼저 해야 할 일은 AI가 어디에 배포되어 있는지 탐색하는 것이에요. ai 모델들은 엄청난 계산 능력과 저장 공간이 필요하기 때문에, 주로 클라우드 환경에 많이 배포되어 있어요. 그래서 클라우드 환경부터 살펴보는 것이 합리적이죠. 우리 조직에서 어떤 클라우드 환경을 사용하고 있는지 목록을 만들고, 그곳에서 ai 플랫폼이나 모델들을 찾아야 해요. ai 배포는 크게 세 가지 구성 요소로 이루어져 있어요. 바로 ai 모델, 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터, 그리고 이 모델을 활용하는 앱이죠. 예를 들어, hugging face같은 오픈소스 플랫폼에서 다운로드한 순수 모델도 있을 수 있고, watsonx처럼 여러 구성 요소를 포함하는 완전한 ai 플랫폼도 있을 수 있어요. 이러한 구성 요소들을 스캔하고, 특히 모델과 관련된 튜닝 데이터나 RAG 데이터를 찾아내야 합니다. 이렇게 모든 AI 관련 요소를 찾아내고 나면, 우리는 섀도우 AI에 빛을 비추는 것과 같아요. 이제 어떤 AI가 어디에 있는지 정확히 알게 되는 거죠. 4. AI를 안전하게 사용하는 방법, '안돼!' 대신 '어떻게?'라고 말해요. (출처 : IBM Technology) 섀도우 AI를 발견했다고 해서 무조건 "안돼!"라고만 말하는 건 좋은 방법이 아니에요. 왜냐하면 사람들이 그래도 개별적으로 AI를 사용할 수 있기 때문이죠. 대신 "어떻게 하면 더 안전하게 사용할 수 있을까?"라고 묻고, 올바른 대안이나 방법을 제시해 주는 것이 훨씬 중요해요. 즉, 무조건적인 금지보다는 가시성과 통제력을 확보하는 것이 핵심이에요. 우리는 눈에 보이지 않는 것을 안전하게 지킬 수 없으니까요. 그래서 우리는 ai 배포환경을 파악하고, 모델, 데이터, 애플리케이션 등 모든 관련 요소를 찾아내야 해요. 그리고 나서 보안을 강화할 방법을 찾아야 하죠. 어떤 경우에는 현재 사용 중인 AI가 정보 보호에 적합하지 않으니, 더 안전하고 성능 좋은 다른 AI 대안을 제시할 수도 있어요. 이렇게 해야 AI가 우리에게 해가 되는 것이 아니라, 진정으로 도움이 되는 AI가 될 수 있답니다. 5. 우리 회사를 위한 AI 보안, 이제는 선택이 아닌 필수! (출처 : 메가스터디아카데미 / openAI DALL·E 생성 이미지) 이제 AI 보안은 선택이 아니라 필수가 되었어요. 섀도우 AI를 관리하는 궁극적인 목표는 AI가 우리에게 해를 끼치지 않고, 오직 이점을 줄 수 있도록 만드는 것이에요. 이를 위해 우리는 모든 ai 배포를 찾아내고, 보안 취약점을 해결하며, 제대로 설정되었는지 확인해야 하죠. 섀도우 AI에 빛을 비춰서 숨겨진 위험을 드러내고, 이를 유용한 AI로 전환하는 것이 중요합니다. 결국 가시성과 통제력을 확보하는 것이 핵심이에요. 우리가 무엇을 보고 있는지 알아야만 그것을 보호할 수 있으니까요. 이렇게 철저하게 관리함으로써, AI는 우리 조직에 긍정적인 영향을 주고, 비즈니스 성장에 기여할 수 있을 거예요!
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#62. AI 시대, 바이브 코딩이 이끄는 소프트웨어 개발의 패러다임 변화- 바이브 코딩(Vibe Coding)이란 무엇이며, 소프트웨어 엔지니어링의 미래에 어떤 영향을 미칠까요? 바이브 코딩은 Andrej Karpathy의 게시물에서 유래한 새로운 코딩 방식입니다. 코드의 존재를 잊고 직관에 따라 코딩하며, AI 도구를 활용하여 개발 속도를 획기적으로 높이는 것을 의미합니다. 이는 소프트웨어 엔지니어의 역할을 '제품 엔지니어'로 변화시키고, 인간의 '취향'과 '시스템 사고' 능력을 더욱 중요하게 만들 것입니다. 바이브 코딩 시대에 소프트웨어 엔지니어에게 요구되는 핵심 역량은 무엇인가요? • 제품 엔지니어링 능력 : 사용자의 니즈를 파악하고 제품을 기획하는 능력 • 시스템 사고 능력 : 전체 시스템을 이해하고 아키텍처를 설계하는 능력 • 코드 리뷰 및 디버깅 능력 : AI가 생성한 코드의 품질을 판단하고 오류를 수정하는 능력 • 코드 품질 판단 능력 : 좋은 코드와 나쁜 코드를 구별하는 안목을 기르는 능력 AI 코딩 도구의 등장으로 소프트웨어 개발의 패러다임이 '바이브 코딩(Vibe Coding)'으로 빠르게 전환되고 있습니다. 이 콘텐츠는 Y Combinator 파트너들의 설문조사 결과를 바탕으로, AI가 코드 작성의 95% 이상을 담당하는 시대에 소프트웨어 엔지니어의 역할 변화와 새로운 역량의 중요성을 심층 분석합니다. 단순히 코드를 빠르게 생성하는 것을 넘어, 제품에 대한 깊은 이해(Taste), 시스템 아키텍처 설계 능력, 그리고 AI가 생성한 코드의 품질을 판단하고 디버깅하는 능력이 핵심 경쟁력이 될 것임을 강조하며, 미래 개발자에게 필요한 통찰을 제공합니다. 1. '바이브 코딩'의 등장과 소프트웨어 엔지니어 역할 변화 (출처 : Y Combinator) '바이브 코딩'은 Andrej Karpathy의 게시물에서 유래한 개념입니다. AI 코딩 도구에 전적으로 의존하여 코드가 존재한다는 사실조차 잊고 개발하는 방식을 의미합니다. Y Combinator 파트너들은 현재 YC 배치 창업자들을 대상으로 설문조사를 진행하여 '바이브 코딩'에 대한 의견을 수렴했습니다. 이 설문조사를 통해 AI 코딩 도구가 개발 워크플로우와 소프트웨어 엔지니어의 역할에 어떤 변화를 가져오고 있는지 파악할 수 있었습니다. 설문조사 결과, 창업자들은 엔지니어 역할 변화에 대해 다음과 같은 견해를 밝혔습니다. • Outlet 창업자 : 소프트웨어 엔지니어의 역할이 제품 엔지니어로 전환될 것이며, AI 코딩 도구로 모두가 10배 생산적인 엔지니어가 되면서 인간의 '취향(Taste)'이 그 어느 때보다 중요해질 것이라고 언급했습니다. • Asra의 Obby : 코드를 직접 작성하기보다는 생각하고 검토하는 역할에 집중한다고 밝혔습니다. • Copycat의 RB : 코드에 대한 애착이 줄어들어 코드 폐기나 리팩토링 결정에 편향이 적어졌으며, 3배 빠르게 코딩할 수 있어 필요시 쉽게 코드를 폐기하고 다시 작성한다고 언급했습니다. • CIX의 Yoav : Cursor와 같은 AI 도구를 활용하여 두 개의 창을 동시에 열고 다른 기능을 프롬프트하여 병렬적으로 작업한다고 설명했습니다. • Train Loop 창업자 : 코딩 속도가 6~1개월 전에는 10배 빨라졌고, 1개월 전부터 현재까지는 100배 빨라지는 기하급수적인 가속화를 경험했으며, 자신을 더 이상 엔지니어가 아닌 제품 담당자라고 생각한다고 밝혔습니다. 2. 미래 엔지니어의 두 가지 역할과 AI 코딩의 한계 (출처 : Y Combinator) 미래 엔지니어는 크게 두 가지 주요 역할을 수행하게 될 것입니다. 이는 현재 엔지니어들이 프론트엔드와 백엔드로 나뉘는 방식과 유사하며, AI의 발전이 이러한 역할 분담을 더욱 명확하게 만들고 있습니다. • 프론트엔드 엔지니어 (제품 문제 해결) : PM(Product Manager) 역할에 가까워지며, 사용자와 소통하고 피드백을 받아 제품을 반복 개선하는 제품 엔지니어의 역할을 수행합니다. Triplebyte 운영 당시, 기술적 능력 외에 사용자와 소통하려는 의지가 특정 회사에 적합한 엔지니어를 판단하는 중요한 기준이었습니다. • 백엔드 엔지니어 (시스템 문제 해결) : 사용자 대면을 꺼리고 어려운 기술 문제 해결 및 리팩토링에 집중하는 역할을 수행합니다. LLM(대규모 언어 모델)의 발전으로 코드 작성 자체의 중요성은 줄어들고, 제품 문제 해결을 위한 '취향' 또는 시스템 문제 해결을 위한 '아키텍트' 능력이 중요해질 것으로 보입니다. AI 코딩 도구는 많은 발전을 이루었지만, 여전히 디버깅 능력에는 한계를 보입니다. 설문조사 결과, AI 코딩 도구는 디버깅에 매우 취약하며, 인간이 직접 디버깅을 수행해야 합니다. 코드의 실제 동작을 파악하고 버그를 찾아 수정하는 역할은 여전히 인간의 몫입니다. AI에게 디버깅을 지시할 때는 초보 엔지니어에게 지시하듯 매우 명시적이고 상세한 지침을 제공해야 합니다. Andrej Karpathy 스타일의 '바이브 코딩'에서는 버그를 무시하고 처음부터 다시 코드를 생성하도록 지시하는 방식도 사용됩니다. 이는 LLM이 수천 줄의 코드를 몇 초 만에 다시 작성할 수 있기 때문에 가능한 방식입니다. 현재 AI 코딩 도구는 기존 코드 위에 새로운 기능을 구축하기보다는 처음부터 다시 생성하는 방식에 가깝습니다. 하지만 GPT-4는 GPT-3.5보다 디버깅능력이 훨씬 뛰어나며, 6개월 내에 이러한 한계가 개선될 가능성이 있습니다. 3. AI 코딩 도구 및 모델 사용 현황과 코드 생성 비율 (출처 : Y Combinator) 현재 소프트웨어 개발 현장에서는 다양한 AI 코딩 도구와 모델이 활용되고 있으며, 그 사용 현황은 빠르게 변화하고 있습니다. 특히 특정 도구들은 개발자들의 워크플로우를 혁신하며 생산성을 크게 향상시키고 있습니다. 주요 AI 코딩 도구사용 현황은 다음과 같습니다. • Cursor : 2024년 여름부터 사용이 급증하여 현재 가장 많이 사용되는 도구입니다. • Windsurf : Cursor의 뒤를 잇는 빠른 추격자로, Cursor보다 개선된 기능을 제공합니다. Cursor가 코드베이스내에서 특정 파일을 지정해 주어야 하는 반면, Windsurf는 전체 코드베이스를 인덱싱하여 스스로 관련 파일을 찾아내는 능력이 뛰어납니다. • Devin : 언급되기는 하지만, 코드베이스를 제대로 이해하지 못하여 주요 기능 개발에는 거의 사용되지 않고 주로 작은 기능에만 활용됩니다. • ChatGPT : 여전히 사용되며, 주로 추론 모델을 활용하여 디버깅질문을 해결하는 데 사용됩니다. Cursor나 Windsurf는 아직 추론 모델을 효과적으로 활용하지 못하는 '구식' 방식에 머물러 있습니다. • 자체 호스팅 모델 : 일부 창업자들은 민감한 IP 보호를 위해 자체적으로 모델을 호스팅하여 사용합니다. 주요 AI 모델 사용 현황은 다음과 같습니다. • Claude Sonnet 3.5 : 6개월 전부터 주요 모델이었으며, 여전히 가장 많이 사용되는 모델 중 하나입니다. • GPT-4o Pro 및 GPT-4 : Sonnet 3.5와 거의 동등한 수준으로 사용이 증가하고 있습니다. • GPT-4 : 코딩에는 거의 사용되지 않습니다. • DeepSeek R1 : 유력한 경쟁자로 언급되며 사용되고 있습니다. • Gemini : 코딩에 거의 언급되지 않지만, 가장 긴 컨텍스트 윈도우를 활용하여 전체 코드베이스를 입력하고 버그를 한 번에 수정하는 시도가 일부 창업자들 사이에서 이루어지고 있습니다. • Flashback 2.0 : 긴 컨텍스트 윈도우와 추론 능력을 결합한 새로운 모델로, 향후 유력한 경쟁자가 될 가능성이 있습니다. LLM이 생성하는 코드의 추정 비율은 놀라운 수준입니다. 설문조사 결과, 창업자들의 25%가 코드베이스의 95% 이상이 AI에 의해 생성되었다고 응답했습니다. 이는 YC가 비기술적 창업자들에게 투자한 것이 아니라, 고도로 기술적인 창업자들이 AI를 활용하여 제품을 개발하고 있음을 의미합니다. 일부 젊은 창업자들은 AI 코딩 도구가 없는 세상을 경험해 본 적이 없으며, 컴퓨터 과학 및 프로그래밍에 대한 고전적인 훈련 없이도 매우 생산적으로 놀라운 제품을 만들어내고 있습니다. 이들은 수학 및 물리학 학위를 가진 기술적 사고방식을 가지고 있으며, 시스템적 사고 능력을 갖추고 있습니다. 4. AI 시대의 엔지니어 채용 변화와 미래 역량 (출처 : Y Combinator) AI 시대에는 엔지니어에게 요구되는 역량이 변화하며, 이는 채용 방식에도 큰 영향을 미칩니다. '바이브 코딩'은 수학이나 물리학 등 다른 기술 분야 출신자들이 더 빠르게 프로그래머로서 생산성을 높일 수 있도록 돕습니다. 엔지니어 채용 방식은 역사적으로 변화해왔습니다. 2015년경부터 기업들은 고전적인 컴퓨터 과학 교육을 받은 인재보다 생산성이 높고 코드를 빠르게 작성하는 인재를 선호하기 시작했습니다. Stripe, Gusto와 같은 성공적인 기업들은 도구를 활용하여 생산성을 높이는 인재를 적극적으로 채용했습니다. 이들은 면접 방식을 "어떻게 생각하는지 가르쳐달라"에서 "3시간 안에 To-Do 리스트 앱을 최대한 빨리 만들어라"로 변경했습니다. 현재 엔지니어 채용 방식은 여전히 AI 시대의 변화를 따라잡지 못하고 있으며, 많은 기업이 화이트보드 코딩 테스트를 진행하고 있습니다. Stripe와 같은 기업들은 이러한 변화에 앞서 나갔으며, 이제는 모든 기업이 이러한 방식으로 엔지니어를 채용해야 할 시점입니다. Triplebyte의 경험을 통한 채용 평가의 변화도 주목할 만합니다. Triplebyte는 2015년에 설립된 엔지니어 기술 평가회사로, LLM모델 이전에 자체 소프트웨어와 인간 인터뷰를 통해 엔지니어를 평가했습니다. 핵심 교훈은 기업은 무엇을 평가할지 명확히 알고 그에 맞춰 기술 평가를 설계해야 한다는 것입니다. Stripe나 Gusto는 CS 지식보다 실제 업무 생산성을 평가하는 데 집중했습니다. 현재 Triplebyte를 다시 시작한다면, AI 도구 활용 능력을 명시적으로 평가할 것이며, 기존 Triplebyte 평가 질문들은 ChatGPT에 복사-붙여넣기만 해도 완벽한 답변이 나올 수 있으므로, 질문의 난이도를 100배 높여야 할 것입니다. 틱택토(Tic Tac Toe)와 같은 고전적인 코딩 질문은 AI 도구 없이 코딩하도록 강제할 것인지, 아니면 AI 도구 사용을 허용하고 새로운 질문을 개발할 것인지에 대한 고민이 필요합니다. 5. 기술적 리더십의 중요성과 AI 시대의 변화 가속화 (출처 : Y Combinator) 기술적 리더십은 성공적인 기업을 이끄는 데 매우 중요합니다. Max Levchin (PayPal 공동 창업자)이나 Tobi Lütke (Shopify CEO)와 같이 세계적인 시스템 수준의 엔지니어들이 성공적인 기업의 CEO가 된 사례가 많습니다. 기술적 깊이가 있는 창업자는 직원들의 거짓말이나 비효율성을 간파할 수 있는 '초능력'을 갖게 됩니다. 이는 인간 직원뿐만 아니라 AI 에이전트에게도 동일하게 적용되며, 기술적 지식이 없으면 AI 에이전트가 제대로 작동하지 않아도 이를 파악하기 어렵습니다. 따라서 고전적인 훈련을 통해 기술적 깊이를 갖는 것은 여전히 매우 중요합니다. AI 코딩 도구의 영향과 미래 전망은 다음과 같습니다. • AI 코딩 도구는 최고의 엔지니어에게는 '초능력'을 부여하고, 능력 없는 엔지니어는 더욱 무능하게 만들 수 있습니다. • Train Loop 창업자의 말처럼, 코딩 속도는 6~1개월 전 10배에서 현재 100배로 기하급수적으로 가속화되고 있습니다. • '바이브 코딩'은 일시적인 유행이 아니라 코딩의 지배적인 방식이 될 것이며, 이를 받아들이지 않으면 뒤처질 수 있습니다. • '바이브 코딩'은 지속될 것이며, 이제는 가속화할 때입니다.
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