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AI가 엔지니어를 없애지 못했고, 기술 대기업의 채용 비중은 오히려 55%로 상승했다
벤처캐피털 SignalFire의 최신 보고서에 따르면, 2025년 기술 대기업의 전체 채용 규모는 25% 감소했지만 엔지니어 비중은 46%에서 55%로 치솟았다. 이 글은 엔지니어링 직무의 역주행 성장에 대한 제본스 역설 논리를 심층 해석하고, 글쓰기·번역·고객 서비스 등 기초 사무직이 제3자 데이터에서 급락한 것과 대비하며, AI가 이중 노동 시장을 가르고 있음을 밝힌다.
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손정의, 공개적으로 '찬물' 끼얹다: 머스크의 우주 데이터센터는 상식에 반하는 SF 과대광고일 뿐?
손정의가 머스크의 우주 데이터센터 구상을 부정하며, AI 결전은 지상에 있다고 직격했다. 본문은 AI 연산 인프라의 실제 비용 구조를 분석하여, 71%의 하드웨어 감가상각과 9%의 전력 비용을 대비시키고, 우주 진공 방열이 초래하는 수백 톤의 탑재체 재앙과 밀리초 단위 통신 지연이 마이크로초 단위 훈련에 미치는 치명적 타격을 밝힌다. 연산 시설 입지의 종착지는 왜 지상일 수밖에 없는가? 투자자와 산업 관찰자는 이 냉혹한 엔지니어링 계산서를 직시해야 한다.
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일본 AI 다크호스 등장: 7B 소형 모델이 Fable과 Mythos에 도전하는 방법
2026년 6월 22일, Sakana AI가 Fugu 모델을 발표하며 SWE-Bench Pro와 TerminalBench에서 GPT-5.5와 Opus 4.8을 능가하고 Fable 및 Mythos와 어깨를 나란히 한다고 주장했다. 그 핵심은 수천억 파라미터의 거대 모델이 아닌 7B 파라미터의 RL Conductor다. 이 글은 Fugu의 멀티 에이전트 오케스트레이션 아키텍처를 분석하고, 실제 개발 환경에서의 실용성을 평가하며, 컴퓨팅 자원 제약 속에서 일본 대형 모델의 비대칭 돌파 경로를 탐구한다.
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모델 밖은 모두 Harness: Deepseek 참전, 국내 AI 경쟁의 주 전장이 바뀐 이유는?
Deepseek가 Harness 팀을 구성하고 내부적으로 Claude Code를 벤치마킹한다. 기초 대형 모델 능력이 점차 평준화되면서 단순히 파라미터 경쟁을 하던 시대가 지나가고 있다. 대형 모델 업체들이 직접 도구 체인을 만들기 시작하면서, 국내 AI 경쟁의 주 전장이 '대형 모델 훈련'에서 '도구 체인 구축 및 업무 현장 적용'으로 전환되고 있다.
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영업팀 없이 2000만 달러 매출, AI 직원 Viktor가 3만 개 기업을 확보한 비결은?
전통적인 기업용 소프트웨어 확장은 방대한 영업팀과 긴 구현 기간에 의존하지만, AI 직원 Viktor는 이러한 상식을 깨뜨렸다. 공식 발표에 따르면, 이 제품은 Slack 플랫폼에서 영업팀을 구성하거나 구현 프로젝트를 진행하지 않고 연간 2000만 달러의 매출을 달성했다. AI 직원이 프롬프트 엔지니어링을 버리고 '제로 장벽 @멘션'으로 나아갈 때, 기업 자동화 업무의 변곡점이 이미 도래한 것일까?
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연 130억 달러 수익, 마이크로소프트에 172억 달러 지급: OpenAI 유출 장부로 본 AI 자금 소진의 진실
OpenAI 2025년 유출 재무 문서에 따르면, 매출은 130억 7천만 달러로 급증했지만 운영 손실은 209억 2천만 달러에 달했다. ChatGPT 주간 활성 사용자가 9억 명을 돌파하고 기업 가치가 8,520억 달러에 이르는 이면에서, OpenAI는 1달러를 벌 때마다 1.6달러를 지출하고 있다. Anthropic, xAI의 재무 데이터와 수평 비교를 통해 AI 거대 기업들의 비용 구조 격차를 분석하고, '자금 소진을 통한 규모 확보'가 업계의 공통된 문제인지 살펴본다.
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일일 활성 사용자 수가 업계 2위 기업의 3~4배에 달하는 텐센트 워크버디는 사무직 알선 시장에서 어떤 비결을 찾아낸 것일까요?
2026년 상반기 WorkBuddy의 일일 활성 사용자 수는 업계 2위 기업의 3~4배에 달했으며, 인사, 관리 및 운영 담당자가 주요 사용자 그룹으로 부상했습니다. 같은 시기에 OpenAI는 Codex의 사용자 기반 중 약 20%가 비개발자이며, 그 성장률이 개발자의 3배에 달한다고 밝혔습니다. 두 제품 모두 코딩 경험이 없는 사람들도 AI 에이전트를 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하지만, 상호 작용 방식부터 생태계 통합에 이르기까지 완전히 다른 경로를 택하고 있습니다.
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AMD는 엔비디아의 DGX Spark를 직접 겨냥한 소형 AI 데스크톱 PC를 출시했습니다.
https://www.omnitools.ai/article/128gb-amd
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인공지능 시대가 본격적으로 도래함에 따라 알리페이는 대화형 소통에 집중하고 있는 반면, 위챗은 소셜 네트워킹이라는 본래의 정체성을 고수하고 있습니다.
2026년, 각각 10억 명의 사용자를 보유한 두 개의 슈퍼 앱이 인공지능(AI) 혁신에 있어 극명하게 다른 길을 택했습니다. 알리페이는 모든 미니 프로그램 기능을 단 한 문장으로 대체하려 했지만, 위챗은 사회적 상호작용을 방해하지 않기 위해 AI를 그룹 채팅 안에 숨겨두는 방식을 고수했습니다. 이러한 차이 이면에는 수백만 개의 미니 프로그램으로 이루어진 생태계가 분열되고 있는 현실이 숨겨져 있습니다.
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머스크의 1조 달러 재산의 이면에는 팔 수 없는 자산이 85%를 차지하고 있다.
SpaceX는 750억 달러 규모의 기업공개(IPO)로 세계 신기록을 세웠고, 일론 머스크의 순자산은 1조 달러를 돌파했으며, 4,400명의 직원이 백만장자가 되었습니다. 하지만 발행 주식의 4.2%는 무엇을 의미할까요? 이 명목상의 부는 실제로 얼마나 현금으로 전환될 수 있을까요? 그리고 Anthropic과 OpenAI가 SpaceX처럼 상장한다면 얼마나 많은 새로운 백만장자가 탄생할까요? 이 글에서는 이러한 수학적 문제를 분석합니다.
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베조스가 설립한 프로메테우스는 직원 150명에 기업 가치가 410억 달러에 달하는 회사로, 다른 접근 방식을 취하고 있다.
제프 베조스의 새로운 회사인 프로메테우스가 120억 달러의 투자를 유치하며 기업 가치가 410억 달러에 달하게 되었습니다. 150명의 직원을 보유한 이 회사의 평균 기업 가치는 2억 7,300만 달러입니다. 프로메테우스는 인공지능 기반 물리적 설계 자동화에 주력하고 있지만, 아직 제품 매출을 창출하지는 못했습니다. 과연 이 거대한 약속이 실현될 수 있을까요?
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앤트로픽 CEO가 장문의 기고문을 발표했습니다. "인공지능은 너무 빠르게 발전하고 있는데 정책은 따라잡을 수 없다."
앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 정부에 AI 관련 의무 규제 마련을 촉구하고, 제3자 검증을 위해 3억 5천만 달러를 투자했으며, AI가 영구적인 실업을 초래할 수 있음을 인정하고, 정책 기조를 자율 규제에서 정부 지원 요청으로 전환했습니다.
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클로드 페이블, 가격 두 배로 인상…최고 수준의 AI는 이제 사치가 되어가고 있다.
앤트로픽(Anthropic)이 가장 강력한 코드 모델을 출시했지만, 6월 22일 이후에는 구독자에게 더 이상 제공되지 않습니다. API 가격은 두 배로 올랐고, 토큰 소비량은 엄청난 수준에 달하고 있습니다. 9달러에서 120달러까지 다양한 가격대의 AI 모델들이 존재하는 명확한 가격 구조가 드러나고 있습니다.
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시리는 이제 독립적인 앱으로 거듭나며, 애플의 AI를 위한 단순한 "편집 도구"라는 역할에서 벗어났습니다.
Apple WWDC 2026: Siri가 독립형 앱으로 출시되고, 애플리케이션 간 작업 및 iCloud 컨텍스트 메모리가 향상되며, Apple Intelligence가 완전히 업그레이드되고, Gemini와의 긴밀한 협력을 통해 AI 에이전트 시대가 열립니다.
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훈위안부터 위챗 AI에 이르기까지, 텐센트의 느린 속도는 결국 납품이라는 난관에 부딪혔다.
위챗 AI의 내부 베타 테스트는 두 가지 접근 모드를 제공하며, 자동 모드는 개발자가 소스 코드를 제출해야 합니다. 이번 발표의 배경에는 텐센트의 3단계 전략, 즉 훈위안 빅 모델에서 위안바오(가상화폐 시스템)를 거쳐 슈퍼 앱으로 나아가는 과정이 담겨 있습니다. 기술적 기반은 탄탄하고 소비자 검증도 완료되었지만, 세 번째 단계는 이제 막 시작된 ​​셈입니다. 소스 코드 라이선스와 생태계 배포를 둘러싼 이해 상충 문제에 대한 공급 측의 우려는 여전히 해결되지 않은 상태입니다.
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