스페이스X가 IPO 이후 시가총액 2조2000억달러를 기록해 비트코인 시총 1조3000억달러를 넘어섰다. 머스크 순자산은 1조1000억달러로 늘었고, 스페이스X는 기업 비트코인 보유 상위권도 유지했다.
[디지털투데이 AI리포터] 스페이스X가 상장 직후 시가총액 2조2000억달러를 기록하며 비트코인 시가총액 1조3000억달러를 넘어섰다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 스페이스X는 현재 비트코인보다 약 두 배 큰 자산으로 평가된다.
스페이스X는 5억5560만주를 공모해 750억달러를 조달했다. 공모 당시 기업가치는 약 1조7800억달러였다. 이번 IPO는 역대 최대 규모로 기록됐고, 공모 물량은 4배 초과 청약됐다. 개인투자자 주문도 1000억달러를 넘겼다. 주관사단은 추가 수요에 대응하기 위해 8300만주의 초과배정 옵션을 확보했다. 규모는 약 112억달러다. 상장 이후 스페이스X는 글로벌 자산 순위 9위에 올랐다.
비트코인은 시가총액 1조3000억달러로 글로벌 자산 순위 15위를 기록했다. 스페이스X의 공개시장 데뷔로 자산 순위도 밀렸다. 스페이스X는 동시에 세계 최대 수준의 기업 비트코인 보유량도 유지하고 있다.
상장 흥행은 일론 머스크의 자산에도 반영됐다. 머스크의 순자산은 약 1조1000억달러로 늘었다. 테슬라, 뉴럴링크, 보링컴퍼니, 상장한 스페이스X 지분을 포함한 그의 자산은 지난 5년 반 동안 5배로 불었다. 경제학자들은 머스크의 자산이 미국 GDP의 3%를 넘는 규모라고 봤다. 이런 수준의 자산 집중은 1937년 존 D. 록펠러의 영향력이 정점에 달했던 시기 이후 드문 사례로 거론됐다.
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키워드 #스페이스X #비트코인 #암호화폐 #가상자산 #크립토
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Nix Flakes와 그에 대응하는 Guix 기능들 (coopi.neocities.org)
Nix Flakes 는 프로젝트 의존성, 잠금, 출력 스키마, 개발 환경을 flake.nix 와 flake.lock 중심으로 묶고, Guix는 channels, manifests, guix describe , guix shell , operating-system 같은 직교 도구 조합으로 같은 종류의 기능을 제공함 Flakes 는 프로젝트별 inputs 와 자동 flake.lock 으로 의존성을 고정하고, Guix는 사용자별 guix describe 와 프로젝트에 커밋을 적은 channels.scm , guix time-machine 으로 재현 가능한 환경을 구성함 순수성 은 Flakes에서 restricted evaluation으로 강제되고, Guix에서는 Scheme 모듈 구조와 명시적 입력, 격리된 빌드 컨테이너를 통해 설계상 달성됨 출력 구조 는 Flakes가 packages , devShells , nixosConfigurations 같은 표준 attrset을 제공하는 반면, Guix는 <package> , manifest, operating-system , service 같은 투명한 Scheme 레코드와 파일을 각 명령이 직접 소비함 선택 기준 은 단일 진입점과 표준 스키마를 선호하면 Flakes가 맞고, 작고 독립적인 도구를 조합하는 방식을 선호하면 Guix가 더 잘 맞음 핵심 비교 Nix flake에 해당하는 단일 Guix 기능은 없으며, Nix Flakes가 여러 문제를 하나의 큰 기능으로 해결하는 반면 Guix는 더 작고 직교적인 도구들의 조합으로 대응함 Guix는 Nix daemon을 재사용했으며, build isolation과 store management를 담당하는 C++ 구성요소를 공유함 Guix는 Nix daemon 위의 언어, 패키지 정의, 서비스 시스템 등 대부분을 Guile Scheme으로 새로 구현함 Guix와 Nix는 derivation format인 ATerm과 daemon 계보를 공유하지만, daemon 위의 구조는 Guix 자체 방식으로 구성됨 Guix는 Flakes가 제공하는 capabilities를 갖고 있지만, 이를 다른 형태로 제공함 Nix Flake의 기본 구조 Nix flake 는 root에 flake.nix 파일을 가진 source tree이며, 보통 Git repository 형태임 flake.nix 의 존재가 source tree를 flake로 만들며, 파일은 description , inputs , outputs 같은 구조를 가짐 description 은 사람이 읽을 수 있는 문자열로 flake가 제공하는 내용을 나타냄 inputs 는 다른 flakes, Git repos, tarballs 같은 dependencies를 선언하며, Nix가 이를 fetch하고 evaluate한 뒤 outputs 함수에 전달함 outputs 는 resolved inputs와 특별한 self input을 받아 packages, dev shells, NixOS configurations, overlays 등을 담은 structured attrset을 반환하는 함수임 예시 구조와 실행 대상 예시 inputs 의 nixpkgs.url = "github:NixOS/nixpkgs/nixos-unstable"; 는 GitHub의 NixOS/nixpkgs 저장소에서 nixos-unstable branch를 가져온다는 의미임 예시 flake는 supportedSystems = [ "x86_64-linux" "aarch64-linux" "x86_64-darwin" ]; 와 nixpkgs.lib.genAttrs 를 사용해 여러 CPU architecture별 outputs를 생성함 Flakes는 packages.<system> 수준을 요구하며, 예시에서는 packages 아래 default package를 pkgs.buildGoModule 로 정의함 src = ./.; 는 전체 Git repository를 source로 사용함 devShells 는 nix develop 이 참조하는 개발 shell 정의이며, 예시에서는 pkgs.mkShell 과 buildInputs = with pkgs; [ go gopls gotools ]; 를 사용함 flake.lock 과 순수 평가 Nix 명령을 flake에 대해 실행하면 Nix는 모든 input과 transitive input을 정확한 revision으로 고정하는 JSON 파일 flake.lock 을 생성함 flake.lock 은 machine과 시간에 걸쳐 build reproducibility를 가능하게 하는 lock file임 Flakes는 pure evaluation을 강제하며, $NIX_PATH , builtins.currentSystem , environment variables가 암묵적으로 들어오지 못하고 모든 것이 explicit해야 함 Flakes가 수행하는 기능은 dependencies 선언, dependencies pinning, purity 강제, standard output schema 제공, reproducible sharing, development environments 정의로 정리됨 Guix의 대응 방식 Guix는 Nix 2.4에서 Flakes가 2021년 11월 1일 도입되기 전에 Flakes 기능 상당수에 대한 해법을 이미 갖고 있었음 Guix channels mechanism은 2018~2019년경 도입됨 Guix의 해법은 orthogonal 하며, 단일 monolithic abstraction을 채택하지 않고 각 도구를 독립적으로 사용할 수 있음 Channels와 의존성 선언 Flake에서는 flake.nix 안에 dependencies를 직접 선언하며, 예시에서 nixpkgs.url = "github:NixOS/nixpkgs/nixos-24.11"; 와 home-manager.url = "github:nix-community/home-manager"; 를 사용함 Flake input의 inputs.nixpkgs.follows = "nixpkgs"; 는 home-manager 자체의 nixpkgs input을 가져오지 않고 현재 flake의 nixpkgs 를 사용하게 해 서로 다른 nixpkgs copy 두 개가 생기는 상황을 피함 Guix의 channels 는 Guile modules를 포함하는 Git repository이며, 보통 package definitions를 담지만 services, system configurations, 임의 Scheme code도 포함할 수 있음 Guix channels는 ~/.config/guix/channels.scm 에 선언하며, 이 Scheme 파일은 channel records의 list를 반환함 guix pull 은 모든 channels를 fetch하고 compile하며, 해당 modules를 모든 guix command에서 사용할 수 있게 함 Channels는 repository root의 .guix-channel 파일을 사용해 다른 channels에 대한 dependencies를 선언할 수 있음 Guix channels의 channel dependency는 flake의 inputs 와 대략 유사하며, guix pull 실행 시 transitive channel dependencies가 함께 fetch됨 프로젝트별 의존성과 사용자별 의존성 Flakes는 per-project 방식으로 각 repository가 자체 flake.nix 와 inputs를 가지며, channels는 system-wide 또는 per-user 방식으로 channels.scm 이 모든 guix invocations에 적용됨 Flakes는 서로 다른 프로젝트가 서로 다른 dependency set을 자연스럽게 갖도록 지원하며, Guix에서는 같은 효과를 위해 보통 guix time-machine 또는 separate profiles를 사용함 Flakes는 github:NixOS/nixpkgs , git+https://... 같은 URL-like syntax를 사용하며, channels는 plain Git URLs를 사용함 Flake syntax는 quick references에 더 ergonomic하고, channels는 더 단순하고 explicit함 Flakes는 flake = false; 로 flake.nix 가 없는 repositories를 non-flake inputs로 지원함 Guix에서 channel은 Scheme files가 들어 있는 Git repository이므로 특별한 opt-in이 필요 없으며, Guile modules가 있는 어떤 repository도 channel이 될 수 있음 고정, 재현성, 시간 이동 flake.lock flake.lock 은 JSON graph이며, 모든 input은 정확한 commit hash로 pinning되고 Nix는 fetch한 source tree 전체의 hash인 narHash 를 검증함 flake.lock 은 repository에 commit되므로, clone한 사람은 동일한 dependency versions를 받음 flake.lock 의 original 은 요청한 대상이고 locked 는 실제로 얻은 대상임 flake.lock 의 two-layer system은 nix flake lock --update-input nixpkgs 처럼 특정 input만 업데이트하고 나머지는 유지하는 selective update를 가능하게 함 guix describe 와 guix time-machine Guix는 guix pull 실행 시 모든 channels의 정확한 commits를 기록하며, guix describe 가 이 정보를 보여줌 guix describe 출력은 generation 번호, 날짜, current 표시, channel 이름, repository URL, branch, commit을 포함함 Guix의 recorded channel commits는 lock file에 해당하지만, project directory의 파일이 아니라 ~/.config/guix/current 에 Guile profile로 존재함 재현 가능한 환경을 공유하려면 Guix에서 guix time-machine 을 사용할 수 있음 guix time-machine --commit=8a1ab328 -- shell -m manifest.scm 은 Guix 자체를 특정 revision으로 pinning한 뒤 그 revision의 package definitions를 사용해 guix shell 을 실행함 guix time-machine 은 필요한 경우 해당 revision을 download하고 compile하며, package definitions가 정확히 해당 commit 상태인 isolated environment를 생성함 프로젝트 repository에 pinned commits를 가진 channels.scm 을 check in하는 Guix 패턴도 있음 guix time-machine -C channels.scm -- shell -m manifest.scm 은 repository에 포함된 channels.scm 을 사용해 exact environment를 재현함 두 방식의 차이 flake.lock 은 per-project이면서 automatic이고, guix describe 는 per-user이면서 automatic임 Pinned commits가 들어간 channels.scm 은 Guix에서 per-project pinning을 제공하지만 manual 방식임 Guix는 per-project pinning ergonomics를 개선 중이지만, 현재 workflow는 더 explicit setup이 필요함 flake.lock 은 machine-readable JSON graph이고, Guix의 대응물은 commit hashes를 가진 channels를 나열한 Scheme file임 두 방식 모두 dependency pinning 목표를 달성하지만, flake lock은 모든 transitive input에 original 과 locked entries를 가진 full dependency graph라 더 structured함 guix time-machine 은 direct flake equivalent가 없는 기능이며, pinned dependency versions뿐 아니라 package collection의 완전히 다른 historical state로 이동할 수 있음 순수성 모델 Flakes는 restricted evaluation context에서 실행되며, builtins.currentSystem , builtins.getEnv , $NIX_PATH 사용이 금지되거나 무시됨 Flakes에서 모든 것은 declared inputs에서 와야 하며, implicit state에 accidental dependency가 생기기 어렵게 함 Flakes의 pure evaluation trade-off는 system detection을 위해 명시적 system parameters가 곳곳에 필요하고, environment variables 읽기가 불가능하다는 점임 Flakes에서 impure escape hatch가 필요할 때는 --impure 를 명시적으로 전달해야 함 Guix는 별도 pure evaluation mode가 필요 없으며, evaluation이 convention상 이미 pure함 Guile modules는 environment variables에 명시적으로 전달하지 않는 한 접근하지 않음 Guix에는 $NIX_PATH 에 해당하는 것이 없으며, packages를 search path가 아니라 module system을 통해 resolve함 Guix에는 builtins.currentSystem 에 해당하는 개념이 없고, systems는 package metadata와 --system flag로 명시함 Guix의 build도 pure하며, builds는 explicitly declared inputs만 보이는 isolated containers에서 실행됨 Guix builds에서는 /usr/bin , /etc , network access가 없으며, network access 예외는 fixed-output derivations에 한정됨 Build sandboxing 방식은 Nix와 Guix가 본질적으로 같은 접근을 공유함 Guix는 Scheme modules 구조를 통해 architecture 차원에서 purity를 달성하고, Flakes는 원래 impure한 system 위에 restricted evaluation mode를 얹어 purity를 강제함 출력 스키마와 데이터 모델 Flake output schema Flakes는 outputs에 대한 standard schema를 정의하며, packages.<system>.<name> 은 nix build , devShells.<system>.<name> 은 nix develop , apps.<system>.<name> 은 nix run 에서 사용됨 Flake output schema에는 nixosConfigurations.<name> , overlays.<name> , nixosModules.<name> , formatter.<system> , templates.<name> , checks.<system>.<name> 도 있음 Flake output schema의 standardization은 nix build . , nix run , nix flake show 가 일관된 위치를 참조하게 해 discoverability를 높임 Flake output schema의 단점은 rigid하다는 점이며, 임의 output types를 추가하려면 Nix 자체 수정이 필요하지만 작은 extension mechanism은 존재함 Flake의 <system> parameter 때문에 multi-platform support를 explicit하게 처리해야 하며, forAllSystems , flake-utils , flake-parts 같은 helper functions 또는 libraries가 사용됨 Guix의 first-class data types Guix에는 Flakes처럼 단일 output schema가 없고, 여러 command가 소비할 수 있는 first-class data types가 있음 Guix에서 packages는 <package> records로 정의되고 guix install , guix build 가 사용함 Guix에서 manifests는 Scheme files로 정의되고 guix shell -m , guix package 가 사용함 Guix에서 system configs는 operating-system 으로 정의되고 guix system reconfigure 가 사용함 Guix에서 home configs는 home-environment 로 정의되고 guix home reconfigure 가 사용함 Guix에서 services는 <service> records로 정의되고 operating-system 의 services field가 사용함 Guix에서 channels는 Git repos이며 guix pull 이 사용함 Guix에서 package variants는 Scheme procedures이며 --with-input , --transform 이 사용함 파일과 패키지 정의 Guix project는 package definitions가 있는 channel, development용 manifest.scm , deployment용 system.scm , operating-system 또는 home-environment declaration 등을 조합해 제공할 수 있음 Guix에서는 이런 파일들이 special entry point file을 요구하지 않으며, Scheme values를 정의하는 Scheme files일 뿐임 Guix에서는 관련 guix subcommand에 파일을 지정하면 command가 처리하며, 별도 ceremony나 schema validation이 필요 없음 예시 manifest.scm 은 specifications->manifest 에 "guile" , "guile-git" , "guile-json" package names list를 넘겨 development environment를 선언함 예시 mylib.scm 은 Guix의 Nix derivation 대응물인 <package> record를 정의하며, package fields를 programmatically query할 수 있음 예시 package definition은 (name "mylib") , (version "0.1.0") , (source (local-file ".")) , (build-system gnu-build-system) , (inputs (list guile guile-git)) , (home-page " https://example.com" ;) , (license gpl3+) 를 가짐 Guix의 local-file 은 build time에 current directory의 files를 가져오며, Nix의 src = ./.; 와 유사함 Guix의 gnu-build-system 은 ./configure && make && make install 방식이며, Guix에는 cmake-build-system , python-build-system 등 다른 build systems도 있음 Guix는 Nix에서 stdenv 가 gcc 와 coreutils 를 implicit하게 제공하는 것과 달리 dependencies를 모두 explicit하게 둠 개발 환경 Flakes의 devShells 예시에서는 devShells.x86_64-linux.default = pkgs.mkShell { buildInputs = with pkgs; [ go gopls gotools ]; shellHook = '' echo "Welcome to the devShell!" ''; }; 를 사용함 mkShell 은 build될 때 shell environment를 만드는 derivation을 생성하며, buildInputs 는 shell 안의 PATH 에 들어가고 shellHook 은 shell 진입 시 arbitrary bash를 실행함 Flake dev shell에는 nix develop 또는 named shell용 nix develop .#my-shell 로 진입함 Guix development environment는 manifest.scm 에서 specifications->manifest 에 package specification strings list를 넘겨 정의할 수 있음 예시 Guix manifest는 "go" , "gopls" , "go-tools" 를 선언함 Guix manifest 기반 shell에는 guix shell -m manifest.scm 으로 진입함 Guix는 ad-hoc environment에서 파일 없이 guix shell go gopls go-tools 처럼 command line package names만 전달할 수 있음 guix shell 은 full isolation을 위한 --container , standard Linux filesystem layout을 기대하는 프로그램 실행용 --emulate-fhs , Guix container 안에서 Guix를 실행하는 --nesting 을 지원함 Guix manifests는 더 큰 flake.nix 구조에 embedded되지 않은 standalone Scheme files임 guix shell 은 파일 없이도 동작할 수 있지만, nix develop 은 flake 또는 legacy interface의 shell.nix 가 필요함 Flakes는 devShells.x86_64-linux.test , devShells.x86_64-linux.default 같은 named dev shells를 제공함 Guix manifests는 named dev shells 대신 manifest.scm , test-manifest.scm 같은 별도 파일을 나란히 두는 방식임 Nix Flakes와 Guix 모두 containerized development를 지원함 시스템 구성 NixOS와 Flakes Flakes의 nixosConfigurations 예시에서는 nixpkgs.lib.nixosSystem 이 NixOS modules list를 받아 kernel, services, config files 등을 포함한 full system derivation을 생성함 Flake 기반 NixOS 배포 예시 명령은 nixos-rebuild switch --flake .#myhost 임 예시 nixosConfigurations.myhost 는 system = "x86_64-linux"; 와 modules = [ ./configuration.nix home-manager.nixosModules.home-manager ]; 를 포함함 NixOS modules는 options , config , mkIf , mkDefault , mkForce 를 통한 priority-based merging을 사용하는 module system임 NixOS 모듈 시스템은 여러 모듈이 같은 옵션을 설정해도 시스템이 우선순위를 해소하며, 수십 개 모듈이 같은 구성에 기여해도 충돌을 피하기 쉬움 Guix operating-system Guix의 operating-system 은 function이 아니라 Scheme record이며, 각 field는 named typed value로 Guix가 validate함 Guix system 배포 예시 명령은 guix system reconfigure config.scm 임 예시 operating-system record는 (host-name "myhost") , (timezone "Etc/UTC") , bootloader configuration, file systems, services를 포함함 Guix bootloader configuration 예시는 grub-efi-bootloader 와 target "/boot/efi" 를 사용하며, Guix는 GRUB, U-Boot 등을 지원함 Guix file systems는 list로 선언되며, %base-file-systems 는 /dev , /proc , /sys 등에 대한 defaults를 제공함 Guix services는 directed acyclic graph(DAG)를 이루며, 각 service는 다른 services를 extend할 수 있음 %base-services 는 Shepherd init system, syslog, networking 등 필수 services를 제공함 Guix system configuration에는 special output type이 필요 없고, operating-system record를 반환하는 파일을 guix system 에 지정하면 됨 Guix의 서비스 조합은 기존 시스템에 임의의 방식으로 연결되는 새 서비스를 작성하기 쉽게 만듦 탐색성과 레지스트리 Flakes에는 프로젝트 의존성, 출력, 발견 가능한 스키마를 한 파일에서 선언하는 표준 진입점 flake.nix 가 있음 Guix 프로젝트는 manifest.scm , channels.scm , guix.scm , package.scm 등 관례 기반 파일을 사용할 수 있음 guix shell 이 자동으로 인식하는 프로젝트 파일로 guix.scm 를 표준화하려는 움직임이 있지만, flake.nix 만큼 확립되지는 않았음 Flakes에는 짧은 이름을 URL에 매핑하는 전역 레지스트리 flake-registry 가 있으며, 예시는 nix run nixpkgs#hello , nix build github:NixOS/nixpkgs#firefox 임 Guix는 비슷한 편의성을 위해 패키지 명세를 사용하며, 예시는 guix shell hello , guix install firefox 임 Guix에는 임의의 Git 저장소를 짧은 이름으로 가리키는 레지스트리 대응물이 없고 URL을 직접 사용함 Nix 레지스트리는 nixpkgs 가 레지스트리 항목인지, 로컬 경로인지, 다른 대상인지 항상 명확하지 않아 혼란의 원천이 된 적이 있음 nix flake show 는 flake가 제공하는 모든 항목을 트리 뷰로 보여주는 명령임 Guix에는 패키지용 guix search 와 서비스용 guix system search 가 있지만, 특정 프로젝트나 저장소가 제공하는 모든 항목을 보여주는 대응 명령은 없으며 Scheme 파일을 직접 확인해야 함 Flakes는 nix flake show 가 project가 제공하는 것들을 consistent view로 보여준다는 점에서 discoverability가 강함 Guix projects는 더 ad-hoc하며, 어떤 파일을 봐야 하는지 알아야 하고 standard single-entry-point file이 없음 Guix는 모든 것이 Scheme이기 때문에 schema 없이 원하는 것을 정의하고 조합할 수 있어 flexibility가 강함 패키지 모델과 그래프 재작성 Nix에서 패키지는 stdenv.mkDerivation { ... } 호출로 derivation을 반환하는 함수이며, 그 결과는 불투명한 attribute set임 Guix에서 패키지는 <package> 레코드이며, 이름이 붙은 필드를 가진 투명한 데이터 구조라 표준 Scheme 절차로 검사, 변환, 조합할 수 있음 Guix package definitions는 opaque functions가 아니라 transparent records이므로 special tooling 없이 inspect와 transform을 programmatically 수행할 수 있음 Guix에서는 packages가 data이므로 graph rewrites를 쉽게 수행할 수 있음 Guix에서는 package-input-rewriting 으로 전체 의존성 그래프를 순회해 perl 을 perl-minimal 로 바꾸는 작업을 표현할 수 있음 Guix의 inherit 키워드는 coreutils 의 모든 필드를 물려받고 지정한 필드만 덮어쓰는 방식으로 패키지를 재정의함 Nix에는 비슷한 목적의 overlays가 있지만, 불투명한 함수 인터페이스 때문에 검사와 변환이 더 어려워 사용성이 떨어짐 보안 업데이트, 부트스트랩, 인증 Guix의 grafting 은 모든 의존 패키지를 다시 빌드하지 않고 의존성 트리에 보안 업데이트를 적용할 수 있게 함 glibc 같은 저수준 라이브러리에 취약점이 있을 때 Guix는 저장소 경로를 다시 작성해 수정 버전으로 교체할 수 있음 Nix는 보안 업데이트 상황에서 모든 것을 다시 빌드하며, 큰 의존성 트리에서는 빌드 시간이 몇 시간 차이 날 수 있음 Guix는 소스 기반 부트스트래핑 에 강하게 집중하며, 전체 시스템을 작은 신뢰 기반에서 빌드할 수 있음 Guix의 부트스트랩 체인은 약 500바이트 hex assembler에서 시작해 Scheme으로 작성된 mes C 컴파일러, tcc , 전체 GNU toolchain으로 이어짐 bootstrappable builds 프로젝트는 전체 소스 부트스트랩 세부 사항을 다룸 Nix는 Guix보다 더 많은 바이너리 시드에 의존함 부트스트랩 체인을 감사할 수 없으면 시스템이 실제로 의도한 소스에서 빌드됐는지 완전히 검증할 수 없으므로, 전체 소스 부트스트래핑은 신뢰와 검증 가능성에 중요함 Guix channels는 암호학적 인증 을 기본 지원함 Guix channel은 특정 커밋과 그 Ed25519 서명으로 구성된 “introduction”을 지정하며, Guix는 해당 introduction부터 현재 커밋까지 전체 서명 체인을 검증함 Flakes는 신뢰 모델로 HTTPS와 GitHub 인프라를 사용하며, 이는 Guix의 Ed25519 channel authentication과 다른 보안 모델임 요약 표의 핵심 대응 관계 의존성 선언은 Flakes가 flake.nix 의 inputs , Guix가 channels.scm 과 .guix-channel 을 사용함 의존성 고정은 Flakes가 자동·프로젝트별 flake.lock 을 사용하고, Guix가 사용자별 자동 guix describe 와 프로젝트별 수동 커밋 지정 channels.scm 을 사용함 순수 평가는 flake mode에서 강제되고, Guix에서는 설계상 내재된 특성임 출력 스키마는 Flakes가 outputs 의 구조화된 attrset을 쓰고, Guix가 ad-hoc Scheme records를 씀 개발 환경은 Flakes가 devShells 와 nix develop , Guix가 manifest.scm 와 guix shell 을 씀 시스템 구성은 Flakes가 nixosConfigurations 와 모듈 시스템, Guix가 operating-system 과 서비스 DAG를 씀 한 명령 재현성은 Flakes가 nix build github:foo/bar , Guix가 guix time-machine -C channels.scm -- build 형태임 프로젝트별 고정은 Flakes가 flake.lock 으로 자동 처리하고, Guix가 커밋이 들어간 channels.scm 으로 수동 처리함 탐색성은 Flakes가 nix flake show , Guix가 Scheme 모듈 검사에 의존함 패키지 모델은 Flakes/Nix가 불투명 함수, Guix가 투명 레코드임 init system은 Nix가 systemd, Guix가 GNU Shepherd를 사용함 보안 업데이트는 Nix가 전체 재빌드, Guix가 빠른 grafting을 사용함 부트스트랩 신뢰는 Nix가 바이너리 시드, Guix가 전체 소스 부트스트랩에 기반함 인증된 업데이트는 Flakes가 HTTPS/GitHub 신뢰, Guix가 Ed25519 channel authentication을 사용함 FHS 지원은 Nix가 buildFHSUserEnv , Guix가 --emulate-fhs 를 제공함 비 Linux 지원은 Nix가 macOS용 nix-darwin, Guix가 GNU Hurd로 정리됨 자유 소프트웨어 전용 여부는 Nix가 전용이 아니며 구성 가능하고, Guix는 FSDG를 준수함 결론 Flakes와 Guix는 재현성, 의존성 관리, 시스템 선언이라는 같은 종류의 문제를 서로 다른 아키텍처 철학으로 해결함 Flakes는 하나의 파일, 하나의 스키마, 하나의 잠금 파일, 하나의 관례 집합을 갖춘 단일 기능에 가까움 Guix는 배포용 channels, 환경용 manifests, 구성용 operating-system , 재현성용 guix time-machine , 기타 구조를 위한 Scheme records 같은 직교 도구들의 조합임 하나의 표준 방식, 하나의 진입점 파일, 하나의 출력 스키마, 하나의 잠금 형식을 선호하면 Flakes가 자연스럽게 맞음 작고 독립적인 도구를 조합해 각 도구가 한 가지를 잘하게 하는 Unix 철학을 패키지 관리에 적용하는 방식을 선호하면 Guix가 잘 맞음 두 생태계는 패키지 관리가 함수형, 선언적, 재현 가능해야 한다는 아이디어를 중심으로 발전했으며, 서로 다른 구현으로 같은 아이디어를 밀어붙이고 있음
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이 사이트는 모바일에서 읽기가 너무 답답함: 글자가 약간 작고, 스크롤할 때마다 계속 방해함 첫 번째 비교 이후로는 읽을 수가 없었는데, 계속 목차로 튕겨 올라가기 때문임
글을 읽고도 프로젝트의 의존성을 어떻게 지정하고 고정해야 하는지 아직 잘 모르겠음. 배포하고 공유하려면 channels.scm 에 각 전이 의존성의 커밋 해시를 수동으로 찾아 넣어야 하는 것처럼 보임 time-machine 은 Guix 패키지 집합에만 동작하고, 트리 밖 의존성에는 안 되는 듯함 nix run github:nixos/nixpkgs/<commit hash>#<package> 처럼 nixpkgs의 과거 시점 코드도 꽤 쉽게 실행 가능함 Guix가 독특한 부분은 패키지 모음 버전 과 패키지 관리자 버전 을 분리하지 않는다는 점임. 오래된 패키지를 실행하려면 오래된 Guix 릴리스도 함께 실행하게 되는데, 왜 그걸 원해야 하는지 잘 모르겠음 글에서는 flakes가 커밋을 수동으로 찾아 지정해야 한다고 하면서, 바로 뒤에 커밋을 지정해야 하는 Guix 명령을 예로 듦. Nix flake에서도 --override-input 으로 nixpkgs 버전을 덮어쓸 수 있지만 지저분하고, 그래서 unflake에서 개선하려는 부분 중 하나임
사이트 문제와 이 스레드를 coopi에게 알려뒀으니 곧 고쳐지길 바람 완전히 Guix 쪽으로 기운 입장에서, coopi가 말한 것처럼 Guix에도 Nix처럼 flake.nix 하나나 nix 디렉터리 하나로 모든 것을 담는 표준 파일/디렉터리 가 있으면 좋겠음. 다만 Scheme 모듈을 가져오려면 올바른 경로를 지정해야 해서 불가능할 수도 있음 이 Lobsters 글에는 저자가 말하는 것들이 들어 있으니 태그는 nix 와 lisp 만으로도 충분해 보임
Guix에도 Nix flake의 .inputs.nixpkgs.follows 처럼 전이 의존성의 고정값을 덮어쓰는 기능이 있는지 궁금함 또 저자의 Guix 설명 상당 부분이 flakes 이전의 Nix를 떠올리게 함: 표준 진입점이 없고 채널을 쓰는 구조 등. 다만 Guix에서는 형식 체계와 진짜 언어가 있어서 같은 패턴이 고통점이 덜 되는 것 같음. Nix가 더 낫거나 다른 언어였다면 나왔을 대체역사처럼 느껴짐
Coopi의 답변임: 오늘 아침 변경을 했지만 일 때문에 테스트를 못 했고, 알고 보니 JavaScript에 문제 가 있었다고 함
이 사이트는 iOS 모바일에서 사용할 수 없음. 페이지가 아래쪽에서 로드된 뒤 즉시 위로 스크롤되는 것 같고, 내가 한 화면 이상 아래로 내리면 무언가가 트리거되어 다시 위로 올려버림 읽기 모드는 동작하지만 강조 표시와 원래 꽤 괜찮은 세부 스타일링이 사라짐
flakes가 하는 일을 Guix의 여러 도구로도 할 수 있다고 말하는 건 타당하지만, Nix에도 같은 문제를 해결할 수 있는 작고 직교적인 도구들이 예전부터 있었고 지금도 있다는 점은 짚어야 함 flakes가 제공하는 건 표준 프로젝트 진입점 과 그것이 가능하게 하는 생태계, 예를 들면 레지스트리임. 글에서도 Guix에는 이 부분이 없다고 함 Guix 사용자들은 표준 진입점이 필요 없다고 판단할 수 있고, 많은 Nix 사용자도 그렇게 판단해 왔음 하지만 직교적인 도구 모음으로 flakes를 할 수 있다고 말하는 건, FreeBSD는 jail로 필요한 걸 다 할 수 있으니 OCI 지원이 필요 없다는 주장과 비슷하게 들림. 표준화가 생태계를 가능하게 한다는 부분을 놓침 Guix에 관심이 많고 기여도 조금 했는데, channels.scm 과 함께 guix time-machine 으로 빌드하는 것이 flake 고정값을 바꾸고 Nix 평가를 하는 것보다 왜 그렇게 오래 걸리는지 비교해보고 싶음. 3배 정도 느려지는 것, 예를 들어 5~10초가 15~30초가 되는 정도라면 받아들일 수 있지만, 내가 시도했을 때는 그 정도와는 거리가 멀었음
짐 크레이머 “스페이스X 매수, 아직 늦지 않았다…단 장기 투자여야”
스페이스X가 상장 첫날 급등했지만 짐 크레이머는 장기 투자 관점이라면 지금도 매수할 수 있다고 말했다. 현재 실적보다 우주 탐사와 장기 사업 비전에 베팅하는 종목으로 봐야 한다는 주장이다.
[디지털투데이 AI리포터] 스페이스X가 나스닥 상장 첫날 급등한 가운데 짐 크레이머는 장기 투자 관점이라면 지금 매수해도 늦지 않았다고 말했다.
12일(현지시간) 경제매체 CNBC에 따르면 그는 스페이스X를 전통적인 투자 종목이 아니라 미래에 대한 장기 베팅으로 봐야 한다고 밝혔다.
스페이스X는 이날 나스닥 첫 거래에서 주당 150달러에 출발해 장중 176달러까지 올랐다. 이날 종가 기준 시가총액은 2조1000억달러를 기록했다. 상장 직후 주가가 크게 오르면서 현재 재무 성과에 비해 기업가치가 너무 높다는 우려도 다시 나왔다.
크레이머는 투자자들이 스페이스X를 현재 수익만 보고 사는 것은 아니라고 봤다. 그는 스페이스X를 우주 탐사에 대한 장기 투자로 규정하며, 현재의 손실과 현금 유출보다 일론 머스크의 장기 비전과 수년 뒤 현실화할 수 있는 사업 파이프라인에 투자자들이 주목하고 있다고 말했다.
이어 투자자들은 손실이 당분간 이어질 수 있다는 위험도 이미 감안하고 있다고 짚었다. 단기 실적보다 앞으로의 기회가 훨씬 클 수 있다는 기대가 상장 첫날 강한 주가 흐름으로 이어졌다는 설명이다.
그는 주가가 조정받더라도 이를 이탈 신호가 아니라 추가 매수 기회로 봤다. 다만 이런 판단은 스페이스X를 단기나 중기 투자 대상이 아닌 장기 프로젝트에 대한 투자로 볼 때 가능하다고 했다.
크레이머는 이번 기업공개를 주관한 골드만삭스와 모건스탠리의 가격 책정도 호평했다. 두 회사가 기관과 개인 수요 사이에서 균형을 맞추면서도, 상장 첫날 이후 부담이 될 수 있는 과도한 급등은 피했다는 평가다. 그는 스페이스X 주가가 공모가와 비교해 합리적인 수준에서 출발했다고 덧붙였다.
키워드 #스페이스X #짐 크레이머 #투자 #IPO #나스닥
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오라클, Ampere A1 인스턴스 무료 사용 한도 축소 (docs.oracle.com)
기존 최대 4OCPU + 24GB 메모리에서 최대 2OCPU + 12GB 메모리로 축소. 해당 기준 적용 이후 초과된 사용량에 대해서는 표준 요금 부과 또는 사용을 강제로 중지. 6월 15일부터 적용 예정. ( 관련 레딧 게시물 ) 단, AMD EPYC 기반 인스턴스(최대 1 OCPU + 1GB 메모리)는 이번 축소 대상에서 제외.
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"인공지능(AI)이 만들어내는 윤리적, 사회적 문제는 철학적 사고와 기술적 지식 모두를 필요로 합니다. 인문학과 기술을 결합한 개념은 더 나은 사회와 혁신적인 기술 발전을 이루고 지속 가능한 기술 발전을 이룰 수 있습니다."
황진석 동국대 국제정보보호대학원 교수는 13일 사이버보안신기술융합학회와 인공지능산업법학회가 공동 개최한 하계 학술대회에서 이같이 강조했다. 이날 황 교수는 '윤리가 내재된 사이버보안 프레임워크(Embedded ethiCS Cyber Security Framwork)'를 주제로 발표했다.
황 교수는 "'윤리가 내재된 사이버보안 프레임워크'는 보안 시스템이나 소프트웨어의 개발 초기 기획 및 설계 단계부터 안전, 책임 등 윤리적 고려사항을 기술적 아키텍처의 일부로 내재화하는 체계적 구조를 말한다"며 "사후 처리 방식으로 윤리 가이드라인을 적용하는 기존 방식과 달리 보안 기술의 하드웨어 및 소프트웨어 모듈 자체에 윤리적 판단 기준과 위험 방지 메커니즘을 내재화하는 형태로 결합하는 식"이라고 설명했다.
그는 이같은 '내재된 윤리' 개념이 미국 하버드대, MIT 등 세계 일류 대학에서 컴퓨터 전공자들을 위한 철학 과목으로 2000년부터 연구가 진행되고 있었다고 설명했다. 그러나 사이버 보안에 대한 '내재된 윤리' 연구는 부재한 상황이며, 동국대 국제정보보호대학원에서 최초로 연구를 진행하겠다는 계획이다. 그는 이날 발표를 통해 최근 연구 성과 및 결과, 향후 로드맵 등에 대해 공유했다.
황 교수는 윤리가 내재된 사이버 보안의 핵심으로 '책임있는 컴퓨팅(Responsible Computing, RC)'이 필요하다고 강조했다. 그는 "RC는 기술의 발전이 인류와 사회, 그리고 지구 환경에 긍정적인 영향을 미치도록 설계·개발·운영돼야 한다는 패러다임"이라며 "AI의 영향력이 확대되면서 잘못된 정보의 확산, 저작권 침해, 인간 소외 등의 실존 위협이 발생하고 있다. 또 디지털 취약계층에 대한 사회적 안전망도 필요해졌기 때문에 RC를 통한 '책임성' 확보는 선택이 아닌 기업과 학계의 필수적인 생존 전략이 됐다"고 밝혔다.
그러면서 황 교수는 SK텔레콤 해킹 사태를 전형적인 '시스템적 윤리 실패 사례'로 지목했다. 그는 "어떻게 윤리를 내재화 시킬지에 대한 고민이 필요하다. 연구진은 가치 민감 설계(VSD) 기술을 활용해 개발 전 과정에서 인간의 가치를 핵심 요소로 전면에 고려하는 방안이 거론된다"고 설명했다.
"드론 보안, 데이터·AI·비행 결합 복합 문제"
이날 학술대회에서는 두 번째 세션에서 AI융합드론·로봇 보안 산업 생태계 관련 발표가 이어졌다. 특히 동국대 국제정보보호대학원이 올해 AI융합드론·로봇보안 전공을 신설한 만큼 드론 보안 관련 발표가 핵심을 이뤘다. 이현주 동국대 국제정보보호대학원 교수는 'AI자율성의 결합 지점에서 본 드론 보안'을 주제로 발표했다.
이 교수는 "드론 보안은 데이터, AI, 비행이 결합된 융합 문제"라며 "드론 환경에는 일반 AI 시스템에 없는 고유 위협 양상이 존재한다"고 설명했다.
드론 기업 넘어 방산 SW로…퀀텀에어로, 이금모 CTO 영입 2026.06.04 "'자율 AI 시대' 드론·로봇 보안 설계도 그린다" 2026.06.02 "코드생성-유통 안전성 확보해야 진정한 공급망 보안" 2026.06.11 동국대 사이버보안신기술융합학회, 하계학술 대회 개최 2026.06.13
그는 "드론 환경의 고유성을 인식하지 못한 채 일반 AI 보안 기법을 이식하는 것 만으로는 부족하다"며 "기술적 방어는 제도·법적 장치와 함께 설계돼야 한다"고 강조했다.
이어 신동호 한국대드론산업협회 국방대 드론협력센터장이 소부대 방호용 대드론 시나리오에 대해 발표했다. 신 센터장는 이날 10대 대드론 시나리오에 대해 공개했다. 박진호 동국대 국방안전연구센터장은 적 드론 무력화 '사이버로직밤' 기술과 군적용을 주제로 발표했다.
과매도 벗어난 시바이누, 3대 저항선 넘을까…매수세 유입에도 갈림길
시바이누가 과매도 구간에서 매수세 유입과 함께 반등을 시도하고 있다. 0.00000480달러 방어와 주요 이동평균선 돌파가 0.00001달러 복귀의 관건이다.
[디지털투데이 AI리포터] 시바이누가 핵심 지지선 이탈 뒤 매수세 유입으로 반등을 시도하면서 0.00001달러 회복 가능성이 다시 거론되고 있다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 시바이누는 2024년 6월 0.00000480달러 지지선 아래로 밀린 뒤 반등 경로를 다시 시험하고 있다. 반등의 배경으로는 과매도 신호가 꼽힌다. 상대강도지수(RSI)는 27까지 떨어졌고, 이는 매도세가 과도했음을 보여주는 신호로 제시됐다.
단기 저항선은 23일선인 0.00000519달러다. 그 위에는 5월 하락 반등이 꺾였던 50일선 0.00000573달러가 있다. 강세 시나리오에서는 현재 매수 압력이 0.00000480달러 위에서 유지돼야 한다. 이어 0.00000519달러와 0.00000573달러 저항을 넘어야 0.00001달러를 향한 상승 경로가 열린다.
반대로 반등 방어가 실패하고 단기 저점인 0.00000430달러가 무너지면 이 경로는 무효가 된다. 이 경우 가격은 심리적 가격대로 언급된 0.00000390달러까지 빠르게 밀릴 수 있다. 대규모 자금 유입이 이어지지 않으면 0.00000430달러와 0.00000480달러 사이 박스권에 머물 가능성도 제시됐다.
시바이누 생태계 확장도 진행 중이다. 일본 메르카리는 이번 주 2300만 고객에게 시바이누 접근을 열었고, 미국 플랫폼 칼시는 시바이누 선물을 신청했다. 다만 시바이누는 암호화폐 시장 전반의 자금 유출과 맞서야 한다. 새 유동성 유입이 일시적 반등에 그치지 않고 이어질 수 있을지가 0.00001달러 경로의 핵심 변수로 꼽힌다.
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키워드 #시바이누 #밈코인 #암호화폐 #가상자산 #크립토
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FIFA·레노버, AI로 오프사이드 판정까지 바꾼다…월드컵 심판 기술 혁신
레노버가 FIFA 2026 북중미 월드컵 공식 기술 파트너로서 3D 선수 아바타 기반 오프사이드 판정 시스템, AI 전술 분석 도구, 심판 시점 중계까지 아우르는 풋볼 AI 패키지를 전면 가동한다.
레노버가 2026 FIFA 북중미 월드컵에서 AI 기반 심판 기술과 전술 분석 시스템을 제공한다. [사진: 레노버]
[디지털투데이 AI리포터 ] 레노버(Lenovo)가 2026 FIFA 북중미 월드컵에서 인공지능(AI) 기반 심판 기술과 전술 분석 시스템을 제공한다. 레노버는 FIFA 월드컵 2026 공식 기술 파트너로서 AI 심판 지원, 팀 분석, 대회 운영을 아우르는 AI 패키지를 공개했다고 밝혔다.
핵심은 3D 선수 아바타를 활용한 오프사이드 판정 혁신이다. 출전 선수 전원을 디지털 스캔해 정밀한 3D 모델을 제작하며, 스캔 1회에 소요되는 시간은 약 1초다. 생성된 3D 모델은 VAR(비디오판독시스템) 오프사이드 리플레이에 통합돼 경기장 관중과 전 세계 시청자에게 더 직관적인 판정 시각화를 제공한다.
이 시스템은 초당 500회 데이터를 기록하는 아디다스 트라이온다(Trionda) 공인구 센서와 결합해 볼 접촉 지점과 신체 부위 위치를 교차 분석, 기존 수분이 걸리던 오프사이드 판정을 수초 내로 단축한다.
비디오판독 기술 제공사 호크아이 이노베이션스(Hawk-Eye Innovations)를 지원하는 하드웨어 인프라도 레노버가 맡는다. 2025 FIFA 클럽 월드컵에서의 구축 경험을 바탕으로 본 대회에서도 안정적인 운용을 보장한다는 방침이다.
출전 48개국 모두에 동일한 전술 분석 역량을 제공하는 '풋볼 AI 프로'도 주목된다. 레노버 AI 팩토리(AI Factory)로 구축된 이 도구는 2000개 이상의 풋볼 전용 지표와 수억 개의 데이터 포인트를 분석해 코치에게 전술 조정 시나리오를, 선수에게 개인 경기 분석을 제공한다. 다만, 경기 전·후에만 사용 가능하며 라이브 경기 중 활용은 제한된다.
키워드 #월드컵 #축구 #심판 #AI #레노버
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책처럼 접는 애플 폴더블폰 출시설…'아이폰 울트라' 핵심 사양 6가지
애플이 올가을 첫 폴더블 아이폰을 '아이폰 울트라'로 내놓을 가능성이 제기됐다. 주름 없는 안쪽 화면, 터치ID, 1999달러 안팎 가격 전망이 거론됐다.
애플 폴더블 아이폰 예상도 [사진: 나인투파이브맥]
[디지털투데이 이윤서 기자] 애플이 올가을 첫 폴더블 아이폰을 '아이폰 울트라'라는 이름으로 선보일 가능성이 제기됐다.
11일(현지시간) IT매체 나인투파이브맥에 따르면 해당 제품은 디자인과 디스플레이, 카메라, 소프트웨어, 칩, 생체인증 방식 등에서 기존 아이폰과 다른 변화를 담을 것으로 예상된다.
핵심은 형태 변화다. 아이폰 울트라는 일반적인 폴더블폰과 달리 펼쳤을 때 세로보다 가로가 더 넓은 '북형 디자인'을 채택할 것으로 보인다. 바깥 화면은 기존 아이폰보다 짧고 넓은 비율을 갖추고, 안쪽 화면은 크기와 형태 면에서 아이패드 미니와 비슷할 것으로 거론됐다. 안쪽 화면에는 주름을 최소화한 설계가 적용될 가능성도 나왔다.
외형은 아이폰 에어의 일부 설계를 반영할 것으로 보인다. 티타늄 베젤과 초박형 구조를 갖춰, 접었을 때의 두께를 줄이는 방향이 될 수 있다는 관측이다.
디스플레이 크기는 바깥 화면 5.3~5.5인치, 안쪽 화면 7.6~7.8인치 수준으로 예상된다. 바깥 화면은 아이폰 미니와 비슷한 체감 크기지만 더 넓은 화면비를 갖추고, 안쪽 화면은 손에 쥐었을 때 아이패드 미니에 가까운 사용감을 줄 수 있다는 설명이다.
카메라는 후면 2개, 전면 2개 구성이 유력하다. 후면에는 4800만화소 광각 카메라와 4800만화소 초광각 카메라가 탑재될 것으로 보이며, 망원 카메라는 제외될 가능성이 있다. 전면 카메라는 두 디스플레이에 각각 1개씩 배치되고, 화면에는 홀펀치 디자인이 적용될 전망이다.
소프트웨어 측면에서는 폴더블 형태에 맞춘 iOS 27 기능이 추가될 가능성이 높다. 핵심은 여러 앱을 나란히 띄우는 멀티태스킹과 아이패드형 앱 배치다. 다만 펼쳤을 때 아이패드OS를 구동하거나, 아이패드OS 26의 전체 창 모드 기능을 그대로 지원하는 방식은 아닐 것으로 관측됐다.
성능 부문에서는 아이폰18 프로와 같은 A20 프로 칩과 C2 셀룰러 모뎀이 탑재될 전망이다. A20 프로는 2나노 공정과 웨이퍼 단위 멀티칩 모듈을 적용해 효율을 높일 것으로 예상된다. 메모리는 12GB 램이 거론되며, 성능 향상을 위해 한 단계 위 모델인 LPDDR5가 적용될 가능성도 제시됐다.
생체인증 방식은 페이스ID 대신 전원 버튼 일체형 터치ID가 유력하다. 기기가 얇은 구조를 갖추는 만큼, 두 화면에 각각 페이스ID 부품을 넣기 어렵기 때문으로 분석된다.
현재 아이폰 울트라의 예상 가격은 천차만별이다. 256GB 모델 기준 1999달러(약 304만원) 안팎이 거론되지만, 저장 용량과 부품 원가, 관세 및 지역별 가격 정책에 따라 실제 출고가는 달라질 수 있다.
이번 전망의 핵심은 애플이 첫 폴더블 아이폰을 단순한 화면 확장형 제품이 아니라, 아이폰과 아이패드 사용성을 잇는 새로운 형태의 기기로 준비하고 있다는 점이다. iOS 27 기반 멀티태스킹, 터치ID 복귀 여부가 제품 완성도를 가를 주요 요소가 될 전망이다.
키워드 #아이폰 #폴더블 아이폰 #애플 #아이폰 울트라 #폴더블폰
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apple/container, Container Machine 기능 추가 (github.com/apple)
Mac에서 Linux 컨테이너를 경량 가상 머신 형태로 생성·실행하는 도구 WWDC26에서 새로 추가된 Container Machine 은 홈 디렉토리와 저장소가 자동으로 마운트 된 빠르고 경량이며 영속적인 Linux 환경 을 실행 가능 기존 애플리케이션 단위 컨테이너와 달리 Linux 환경 전체를 모델링 (WSL2와 비슷) 이미지의 init 시스템 을 실행해 장기 실행 서비스 등록 또는 프로세스 관리자 하에서 애플리케이션 테스트 가능 systemd 가 설치된 이미지에서 systemctl start postgresql 같은 실제 Linux 서비스 실행 가능 사용자명과 홈 디렉터리를 자동 매핑 해 저장소·dotfile을 macOS·Linux 양쪽에서 공유함 저장소가 macOS $HOME 에 위치하며 내부 /Users/<username> 에 마운트, macOS 에디터·IDE로 편집하면서 내부에서 빌드·실행 프로파일러·브라우저·GUI 디버거 등 macOS 네이티브 도구 가 동일 파일 인식, 빌드와 검사 사이 복사 단계가 필요없음 alpine , ubuntu , debian 등 대상 배포판 수만큼 Container Machine 생성 가능, 각각 동일한 $HOME ·dotfile 공유로 여러 배포판에서 빠른 테스트 /sbin/init 을 포함하는 모든 Linux 이미지를 직접 Container Machine 이미지로 사용 가능 OCI 호환 컨테이너 이미지 를 소비·생성하므로 표준 컨테이너 레지스트리에서 도커 이미지도 pull·push 가능 다른 OCI 호환 애플리케이션에서도 해당 이미지 실행 가능 저수준 컨테이너·이미지·프로세스 관리는 Containerization Swift 패키지 에 의존 실행에 Apple silicon 탑재 Mac 필요, macOS 26 에서 지원 macOS 26의 가상화·네트워킹 신규 기능 및 개선 사항 활용, 이전 버전 macOS는 미지원 Apache-2.0 라이선스 동작 명령들 container machine create alpine:latest --name dev container machine run -n dev whoami # your host username, not root container machine run -n dev pwd # /home/<you> — your Mac home dir, mounted in container machine run -n dev # interactive shell; cd into your repos in $HOME container machine ls # list all container machines container machine inspect dev # JSON detail for one container machine stop dev # stop the container machine container machine rm dev # delete, including its persistent storage container machine set -n dev cpus=4 memory=8G container machine stop dev container machine run -n dev -- nproc WWDC26의 소개 동영상 - 컨테이너 머신 살펴보기 Containerization은 WWDC 25에서 오픈소스로 공개된 Swift 프레임워크로, macOS에서 Linux 컨테이너를 실행하기 위한 기반임 각 컨테이너에 가상 머신 기반 격리를 제공하도록 설계됐으며, 경량 가상 머신이라 빠른 성능과 1초 미만의 시작 시간을 제공 Container machine 은 Containerization 위에 구축된 새 기능으로, 컨테이너의 사용성과 속도에 가상 머신의 지속성을 결합하고, 통합 기능을 통해 Linux 환경이 macOS의 확장처럼 느껴지게 함 설계 원칙 Container machine은 기존 워크플로에 통합될 수 있도록 빠르고 가벼워야 함 macOS와 Linux 사이를 쉽게 전환할 수 있어야 함 사용자가 새 환경을 빠르게 만들고 커스터마이즈할 수 있어야 하며, 이를 통해 여러 프로젝트가 의존성이나 툴체인 충돌 걱정 없이 전용 환경을 가질 수 있음 개발 생명주기 동안 필요한 도구와 의존성이 달라질 수 있으므로, 지속적인 환경에서 도구를 추가하고 시간이 지나도 다시 사용할 수 있어야 함 여러 플랫폼을 대상으로 개발할 때 큰 문맥 전환이나 새 도구 학습이 필요하지 않아야 함
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▲ GN⁺ 2일전 [-] Lobste.rs 의견들 아직 비교가 안 나온 것 같은데, 이건 Lima 와 가장 비슷해 보임 => https://lima-vm.io/ 맞음, lima/colima 와 꽤 비슷해서 갈아타야 하나 고민될 정도임 "vibecoding" tag disclosure : LLM이 “도운” 커밋 몇 개[0] 말고도, .gitignore 에 Claude Code 상태 디렉터리 [1]가 들어 있고 기여 정책에서도 “AI” 도구 사용을 권장함[2] [0] https://github.com/search/… [1] https://github.com/apple/container/… [2] https://github.com/apple/containerization/… AI 기여 정책이 있는 소프트웨어 프로젝트를 전부 vibecoding 으로 태그하는 건, 그 태그 사용 논쟁에서 나올 수 있는 최악의 결론임 한동안 써봤는데, CPU와 RAM 기본값 을 좀 더 합리적으로 잡아줬으면 함 처음엔 느리다고만 느꼈고, 그다음엔 임의 작업이 크래시 나는 걸 봤고, 나중에야 기본적으로 컨테이너에 RAM의 5% 미만과 코어의 절반도 안 되는 양만 쓰고 있다는 걸 알게 됨 아주 좋음. 이제야 Mac에서도 컨테이너 를 제대로 쓸 만한 흐름이 생긴 듯함 1.0.0 버전 이 릴리스됨 왜 이걸 podman 대신 써야 하는지 아는 사람 있음? 컨테이너마다 VM을 하나씩 만들기 때문에 격리성이 더 좋음, 보안과 성능 측면에서 유리함 그 외에는 꽤 비슷함 답변달기 ▲ recast7838 3일전 [-] 충분한 성능이 나올까요? 답변달기 ▲ click 3일전 [-] 아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요 답변달기 ▲ GN⁺ 3일전 [-] Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함 답변달기
Lobste.rs 의견들 아직 비교가 안 나온 것 같은데, 이건 Lima 와 가장 비슷해 보임 => https://lima-vm.io/ 맞음, lima/colima 와 꽤 비슷해서 갈아타야 하나 고민될 정도임 "vibecoding" tag disclosure : LLM이 “도운” 커밋 몇 개[0] 말고도, .gitignore 에 Claude Code 상태 디렉터리 [1]가 들어 있고 기여 정책에서도 “AI” 도구 사용을 권장함[2] [0] https://github.com/search/… [1] https://github.com/apple/container/… [2] https://github.com/apple/containerization/… AI 기여 정책이 있는 소프트웨어 프로젝트를 전부 vibecoding 으로 태그하는 건, 그 태그 사용 논쟁에서 나올 수 있는 최악의 결론임 한동안 써봤는데, CPU와 RAM 기본값 을 좀 더 합리적으로 잡아줬으면 함 처음엔 느리다고만 느꼈고, 그다음엔 임의 작업이 크래시 나는 걸 봤고, 나중에야 기본적으로 컨테이너에 RAM의 5% 미만과 코어의 절반도 안 되는 양만 쓰고 있다는 걸 알게 됨 아주 좋음. 이제야 Mac에서도 컨테이너 를 제대로 쓸 만한 흐름이 생긴 듯함 1.0.0 버전 이 릴리스됨 왜 이걸 podman 대신 써야 하는지 아는 사람 있음? 컨테이너마다 VM을 하나씩 만들기 때문에 격리성이 더 좋음, 보안과 성능 측면에서 유리함 그 외에는 꽤 비슷함
▲ recast7838 3일전 [-] 충분한 성능이 나올까요? 답변달기
▲ click 3일전 [-] 아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요 답변달기
아무리봐도 wsl2 맥판인데 호스트 볼륨 매핑할 때 IO 성능 확 떨어지는 건 없으려나요 지금도 limactl 가지고 vm 위에서 컨테이너 돌리는데 크게 다르지 않는 느낌도 들고요
▲ GN⁺ 3일전 [-] Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함 답변달기
Hacker News 의견들 여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389 container 는 컨테이너를 다르게 실행함 오픈소스 Containerization 패키지를 사용해 생성하는 컨테이너마다 가벼운 가상 머신을 실행하며, 그래서 보안은 전체 가상 머신 수준의 격리를 얻고, 프라이버시는 필요한 호스트 데이터만 각 가상 머신에 마운트하며, 성능은 전체 가상 머신보다 메모리를 덜 쓰고 공유 가상 머신에서 도는 컨테이너와 비슷한 부팅 시간을 제공함 기술적 제한을 포함한 자세한 내용은 여기 있고, 버그 리포트와 기여를 찾고 있음: “Container: Technical Overview” https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md “Mac에서 매끄럽게 동작하는 고도로 통합된 Linux 환경”이라면, 어떤 커널 이 돌고 있으며 UTM이 qemu 모드가 아닐 때처럼 Hypervisor.framework 위에서 호스팅되는 건지 궁금함 파일시스템 마운트 가 바인드 마운트와 어떻게 다른지 궁금함 아, Darwin/BSD Subsystem for Linux 인 셈이군 OrbStack 같은 것과 비교하면 어떤지 궁금함 macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함 이 문제를 정확히 풀려고 이 도구를 만들었음: https://github.com/smol-machines/smolvm 왜 W^X 페이지 보호 를 우회하려는지 궁금함 추가 포인터 간접 참조 없이 자기 수정 프로그램 같은 걸 만들려는 건가? https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 문서를 읽으면 됨 다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고 Darwin 네임스페이스 가 훨씬 더 흥미롭고, 현재 보안 환경에서는 정말 절실함 Apple의 Containerization에 왜 이렇게 열광하는지 잘 모르겠음 수많은 컨테이너 런타임 중 하나일 뿐이고, OrbStack보다 나은 것도 아니며 사실은 더 나쁨 Darwin 위에 Foundation, AppKit 같은 계층, 즉 전체 macOS를 구동하는 구성요소들이 필요할 것 같음 그래도 전체 아이디어는 좋음 샌드박스 프로파일을 말하는 건가? OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함 OrbStack 개발자임 우리는 Virtualization.framework 대신 파일시스템 공유 같은 기능을 위한 커스텀 장치와 프로토콜을 갖춘 Rust 가상화 스택 을 사용함 Linux 머신과 컨테이너 실행에 특화해 고도로 최적화한 수직 통합 스택임 가장 큰 성능·자원 이득은 동적 메모리로, 사용하지 않는 메모리를 macOS에 돌려줘 메모리 사용량을 크게 줄임 Containerization을 포함해 다른 것은 이걸 지원하지 않음 Container Machines를 써보니 OrbStack 머신보다는 기본 바인드 마운트를 가진 OCI 컨테이너에 훨씬 가까워 보였고, 통합 기능이 적으며 systemd나 일반적인 init 시스템을 실행하지 않아서 서비스 실행이 어렵다 https://tart.run/ 와의 비교도 보고 싶음 내가 보기엔 꽤 비슷함 OrbStack은 이론적으로 마음에 들지만, 오픈소스이면서 무료인 대안이 많은데 연 $96 라이선스 비용 을 정당화하기 어렵다고 느낌 지금이라면 Podman이나 Colima를 쓰는 편이 낫겠음 OrbStack을 정말 좋아하고, 현재로서는 왜 OrbStack 대신 Container Machines 를 써야 하는지 잘 모르겠음 완전한 Docker 환경은 아니고, 빌드를 목표로 만들었지만 옵션으로 dockerd도 실행할 수 있음 https://github.com/cpuguy83/crucible 는 Containerization 프레임워크 를 사용해 buildkitd나 dockerd를 실행하고 docker/buildx CLI 또는 원하는 클라이언트 도구에 연결함 Containerization 프레임워크는 Virtualization.framework 위에 놓이는 라이브러리라서 각 컨테이너가 자체 가상 머신임 Machine은 이 프레임워크 위에서 가상 머신 안의 컨테이너에 여러 작업을 실행하기 위한 도구임 이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼 이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md 낭비 아닌가? “작은” 가상 머신이라고 해도 여전히 가상 머신 임 왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가? 컨테이너가 이렇게 인기를 얻은 건 개발자가 개발·배포를 쉽게 하려는 도구였기 때문임 보안 계층으로 쓰려면 완전히 다른 목표이고, 매우 위험한 함정이 많음 [1] 지난주에도 AI 에이전트가 Docker를 사용해 시스템에서 sudo를 우회했다는 글을 보고 사람들이 충격을 받았는데, Docker를 설치한 대부분에게도 일어날 수 있을 것 같음 쉬운 개발 외의 용도로 컨테이너를 쓰려면 평균 사용자보다 훨씬 더 능숙해야 하고, 그런 경우 $HOME을 노출하지 않는 건 설정할 일 목록의 작은 항목일 뿐임 [1] https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Docker_Security_Cheat_Sheet.html 내가 이걸 쓰는 이유는 예전의 -v $HOME:$HOME 컨테이너처럼, Homebrew 대신 Debian에서 익숙한 모든 명령줄 도구 환경 을 얻기 위해서임 대체로 이 환경이 내 홈 디렉터리에 접근하는 걸 신뢰하고, 필요하면 쉽게 버리고 다시 만들 수 있는 것도 장점임 호스트에 설치하기 불편한 것, 예를 들어 npm 같은 건 여전히 덜 허용적인 컨테이너를 쓸 것임 그렇지 않음. 머신의 핵심은 결국 외부 인터페이스 임 인터페이스가 없는 Linux 가상 머신은 계산만 하며 전기를 낭비하는 닫힌 상자일 뿐임 Apple은 WSL의 교훈을 고려해야 함 파일시스템 공유 접근은 정말 최소한이고, 그다음은 네트워킹이며 WSL에서 이건 깊은 토끼굴임 사람들은 USB 장치 접근, X 전달, GPU 패스스루도 원하게 될 것임 이런 걸 쓰는 목적은 완전 격리가 아니라 Linux 작업 부하 를 실행하는 것임 최근 Containerization으로 tup 테스트 스위트의 추적 로그를 생성해서 macOS에서 상대적 동등성을 맞추는 데 썼음 완전히 격리되어 있었다면 수정한 소스 코드를 컨테이너에 넣기도 어렵고, 추적 로그를 다시 꺼내기도 어려웠을 것임 바인드 마운트 같은 걸로 덮어쓸 수는 있겠지만 귀찮음 Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐 맞음, 그 글도 제한 사항 아래에서 이렇게 말함: “지원 중단 상태: 동작은 하지만 Apple은 개발자가 직접 사용하기보다 App Sandbox를 쓰길 권장한다” 이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까? 큰 공유 백그라운드 가상 머신을 대부분 없애고, 더 작고 더 격리된 Apple 네이티브 가상 머신 들로 대체함 내 Podman 작업 부하를 Apple의 container 로 옮겨보는 실험을 했음: https://gist.github.com/jmonster/39e14585e107dbf990a90966c0f84427 요약하면 RAM·스토리지 사용량을 줄이고 존재감을 최소화함 나도 첫 생각이 그거였음 Docker Desktop 오버헤드 가 꽤 심해서, 이게 DD에 네이티브로 들어오면 정말 좋겠음 Docker가 역사적으로 성능 개선을 시도하다가 플랫폼 한계를 받아들여야 했던 걸 보면 가능성은 있어 보이고, DD를 컨테이너 쪽으로 옮기는 건 자연스러워 보임 이건 명시적으로 Linux 가상 머신 을 제공하며, Linux 가상 머신 없이 그걸 하기는 어려워 보임 원하는 것, 즉 macOS에서 Linux 가상 머신 없이 Linux 컨테이너를 실행하는 것과는 실제 사용 사례가 반대임 macOS의 Linux 기반 컨테이너 구현을 사용해, 컨테이너라기보다 가상 머신에 더 가까워 보이는 장기 실행 Linux 가상 머신을 제공함 Linux 가상 머신이 꼭 비쌀 필요는 없음 여기서도 언급되지만, 나는 최근 Colima 로 갈아탔음 Docker Desktop을 우회하며 일하는 고통이 꽤 큼 이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임 둘 다 많은 애플리케이션의 실행 대상이 Linux 서버 라는 점을 인정하는 것에 가깝다고 봄 개발 대상이 Linux라는 뜻은 아님 Linux도 데스크톱에서는 macOS/Windows를 당해낼 수 없다는 걸 공개적으로 인정하지 못함 그래서 macOS/Windows 데스크톱에서 Linux 가상 머신 을 돌리는 이런 하이브리드 상황이 생김 기업들은 실제 Linux 배포판을 쓰는 것만 빼고, Linux에서 개발하기 위해 뭐든 할 것임 이건 오히려 Linux 데스크톱의 해 가 완전히 패배했다는 뜻에 가까움 Linux 게임은 콘텐츠 공급원으로 Windows 생태계에 의존함 Linux가 컨테이너로 잘 포장되면 macOS와 Windows는 합산 90% 시장 점유율을 유지하고, 사전 설치 Linux 데스크톱과 노트북을 파는 OEM 시장을 지원하려는 사람은 거의 없어짐 소비자가 쓰는 다른 “배포판”은 Android, webOS, 그리고 Chromebook의 진화형인 Googlebooks가 될 것임 결국 일반 대중이 Apple Linux, Microsoft Linux, Google Linux, Asus Linux, LG Linux에만 관심을 갖는 피로스의 승리가 되고, IT 부서가 Linux 노트북을 지원할 유인이 사라짐 많은 개발자가 Linux를 써야 하지만 여전히 Mac에서는 가상 머신으로, Windows에서는 WSL 같은 에뮬레이션류로만 씀 한심함
여기서 몇 가지를 명확히 하자면, 이건 OCI 컨테이너 만의 이야기가 아님 Container Machines는 영속성과 파일시스템 마운트를 지원해서, macOS를 쓰는 개발자에게 훌륭한 가벼운 Linux 환경 이 될 수 있음 자세한 내용은 여기: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/389
macOS를 좋아하지만 가끔 Linux 머신이나 BSD, Raspberry Pi도 쓰는 드문 기회주의적 취미 개발자 부류에 속함 Docker Compose로 Docker 이미지를 만들거나 Colima 같은 걸 쓸 수 있는데, 이것도 그쪽에 가까워 보이고 Docker 대비 장점도 있을 듯함 다만 W^X 페이지 보호를 우회하려던 기대는 실현되지 않았음 저장소가 이런 Container Machines 를 맥락 속에 놓고 설명하지 않는 게 의아함 Colima와 가까워 보이는데 Docker, Colima, Container Machines 중 언제 무엇을 써야 하는지 궁금함
다 좋은데 Apple, 네이티브 Darwin Jails 는 어디 있음? 여러 macOS 컨테이너를 허용하면 사람들이 방 하나를 Mac Mini로 채워버릴까 봐 아직도 겁나는 건가? 머신당 두 개 정도의 무거운 가상 머신만 허용하지 말고
OrbStack은 나에게 정말 잘 동작함 이것과 성능 면 에서 어떻게 비교되는지 궁금함
이걸 Michael Crosby 가 썼음 그는 Docker, containerd 등의 오랜 유지보수자이고, Docker에서 처음으로 “Distinguished Engineer” 직함을 받은 사람이라 이 이름이 붙은 건 꽤 의미가 큼
이 컨테이너들이 공통 커널 을 공유하는지, 아니면 각각 별도 가상 머신에서 실행되는지 궁금함 수정: 컨테이너마다 가상 머신 하나임 https://github.com/apple/container/blob/main/docs/technical-overview.md
왜 이런 도구들은 항상 컨테이너 안에 $HOME 마운트 를 홍보하는지 이해가 안 됨 완전한 격리가 더 낫지 않나? 이런 걸 쓰는 이유가 그거 아닌가?
Docker 관점에서도 흥미롭지만, 나는 AI 에이전트 와 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 샌드박스로서 더 관심이 감 그 관점에서 여기 글을 썼음: https://igorstechnoclub.com/sandbox-exec/ 가상 머신 수준 격리를 가진 sandbox-exec의 정신적 후계자처럼 느껴짐
이게 Docker Desktop과 동등한 것들을 대체해서, 옆에서 도는 비싼 Linux 가상 머신 을 없앨 수 있을까?
이제 macOS와 Windows 모두 그 위에서 Linux로 개발 하는 걸 강하게 지원하는 셈임 이 분야에서는 Linux를 당해낼 수 없다는 걸 더 노골적으로 인정할 수는 없나 봄 Linux가 광고를 했다면 꽤 영리한 광고 소재가 됐을 것임
엑소더스, 온도 파이낸스와 토큰화 주식 마켓 출시
[디지털투데이 황치규 기자]셀프 커스터디 암호화폐 지갑 업체 엑소더스가 온도 파이낸스와 협력해 토큰화 자산 거래 마켓 '엑소더스 마켓'을 출시했다.
12 일(현지시간) 코인텔레그래프에 따르면 자격을 갖춘 이용자들은 암호화폐 지갑에서 솔라나 기반 토큰화 주식, ETF, 기타 실물자산 200종 이상을 직접 거래할 수 있다.
엑소더스 마켓은 일부 지역에서만 제공된다. 이용자는 앱을 최신 버전으로 업데이트한 뒤 서비스를 이용할 수 있다. 엑소더스는 토큰화 자산이 기초 증권에 대한 소유권을 뜻하지 않으며 주주 권리도 부여하지 않는다고 밝혔다.
온도 파이낸스 토큰화 상품 자산은 약 27억달러로, USDY와 OUSG 재무부 펀드가 중심이다.
토큰화 주식 시장 가치는 35억달러로 최근 30일 동안 139% 넘게 늘었고, 보유자 수는 약 35만7000명으로 37% 증가했다.
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iFixit의 분해 결과, 트럼프가 사용했던 휴대전화는 '금색으로 칠한 HTC U24 Pro'로 밝혀졌으며, '미국적 가치'는 찾아볼 수 없었다 (techradar.com)
전자기기 분해 전문 매체 iFixit의 분석 결과, 미국적 가치를 내세운 Trump Mobile의 T1 스마트폰이 대만 브랜드 HTC U24 Pro 제품과 외형 및 사양 면에서 거의 동일한 것으로 밝혀졌습니다. 전문 번역 전자기기 수리 및 분해 전문 기업 iFixit이 Trump Mobile의 T1 제품을 분해한 결과, 해당 스마트폰이 대만 브랜드의 2024년형 모델인 HTC U24 Pro와 거의 똑같다는 사실을 발견했습니다. 대만 브랜드인 HTC의 해당 제품은 중국에서 생산된 것으로 파악됩니다. 공식 판매 페이지에서는 미국적 혁신과 미국 중심의 디자인을 내세우며 미국적인 자부심을 담은 제품이라고 강조합니다. 하지만 실제 기기 자체에는 미국적인 요소가 거의 담겨 있지 않다는 사실이 드러났습니다. 두 제품 사이에 몇 가지 차이점이 존재하지만 이는 주로 외관에 국한됩니다. Trump Mobile의 T1 제품은 금색 마감 처리를 적용했으며 카메라 블록과 스피커 그릴 디자인을 미세하게 변경했습니다. 사양 면에서는 배터리 용량이 기존 4,600mAh에서 5,000mAh로 늘어난 반면 충전 속도는 60W에서 30W로 오히려 낮아졌습니다. 이러한 일부 차이를 제외하면 대부분의 부품과 사양, 내부 구조가 일치하는 사실상 같은 제품입니다. 따라서 해당 제품이 진정한 미국적 가치를 담았거나 미국산 제품이라는 주장은 신뢰하기 어렵습니다. iFixit은 제품에 미국 내 조립을 뜻하는 문구가 적혀 있지만, 이는 미국 연방통신위원회가 규정한 엄격한 미국 제조 기준과는 명백히 다르다고 지적했습니다. 해당 기기는 플로리다의 작업실에서 약 10개의 부품을 모아 조립하는 방식으로 생산되는 것으로 알려졌습니다. 그러나 iFixit은 본체 프레임과 화면이 이미 조립된 상태로 중국 공장에서 수입되었을 가능성이 크다고 추정합니다. 현지 작업 부서는 단순히 배터리와 카메라 모듈을 결합하는 작업만 수행했을 확률이 높습니다. 결합된 부품들 역시 해외에서 생산되어 미국으로 건너온 것입니다. 외형만 미국산인 제품을 피하고 싶다면 이 스마트폰은 적절한 선택이 아닙니다. 다만 T1 제품의 출시 가격은 HTC U24 Pro와 비슷하게 책정되었습니다. 소비자를 완전히 기만하는 수준의 가격 책정은 아니라는 의미입니다. iFixit은 예상과 달리 동일 사양 제품과 비교했을 때 가격이 합리적이며, 소비자가 포기해야 할 것은 60W 고속 충전 기능과 본인의 자존심뿐이라고 촌평했습니다.
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전자기기 수리 및 분해 전문 기업 iFixit이 Trump Mobile의 T1 제품을 분해한 결과, 해당 스마트폰이 대만 브랜드의 2024년형 모델인 HTC U24 Pro와 거의 똑같다는 사실을 발견했습니다. 대만 브랜드인 HTC의 해당 제품은 중국에서 생산된 것으로 파악됩니다.
공식 판매 페이지에서는 미국적 혁신과 미국 중심의 디자인을 내세우며 미국적인 자부심을 담은 제품이라고 강조합니다. 하지만 실제 기기 자체에는 미국적인 요소가 거의 담겨 있지 않다는 사실이 드러났습니다.
두 제품 사이에 몇 가지 차이점이 존재하지만 이는 주로 외관에 국한됩니다. Trump Mobile의 T1 제품은 금색 마감 처리를 적용했으며 카메라 블록과 스피커 그릴 디자인을 미세하게 변경했습니다.
사양 면에서는 배터리 용량이 기존 4,600mAh에서 5,000mAh로 늘어난 반면 충전 속도는 60W에서 30W로 오히려 낮아졌습니다. 이러한 일부 차이를 제외하면 대부분의 부품과 사양, 내부 구조가 일치하는 사실상 같은 제품입니다.
따라서 해당 제품이 진정한 미국적 가치를 담았거나 미국산 제품이라는 주장은 신뢰하기 어렵습니다. iFixit은 제품에 미국 내 조립을 뜻하는 문구가 적혀 있지만, 이는 미국 연방통신위원회가 규정한 엄격한 미국 제조 기준과는 명백히 다르다고 지적했습니다.
해당 기기는 플로리다의 작업실에서 약 10개의 부품을 모아 조립하는 방식으로 생산되는 것으로 알려졌습니다. 그러나 iFixit은 본체 프레임과 화면이 이미 조립된 상태로 중국 공장에서 수입되었을 가능성이 크다고 추정합니다. 현지 작업 부서는 단순히 배터리와 카메라 모듈을 결합하는 작업만 수행했을 확률이 높습니다. 결합된 부품들 역시 해외에서 생산되어 미국으로 건너온 것입니다. 외형만 미국산인 제품을 피하고 싶다면 이 스마트폰은 적절한 선택이 아닙니다.
다만 T1 제품의 출시 가격은 HTC U24 Pro와 비슷하게 책정되었습니다. 소비자를 완전히 기만하는 수준의 가격 책정은 아니라는 의미입니다. iFixit은 예상과 달리 동일 사양 제품과 비교했을 때 가격이 합리적이며, 소비자가 포기해야 할 것은 60W 고속 충전 기능과 본인의 자존심뿐이라고 촌평했습니다.
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중앙전파관리소와 한국아마추어무선연맹은 제25회 아마추어무선 방향탐지(KARDF) 전국대회를 13일 전북 완주군 일대에서 개최한다.
KARDF 전국대회는 국내 아마추어 무선통신 기술의 발전과 건전한 취미 문화 정착, 동호인 간의 기술 교류와 친목 도모를 목적으로 2000년부터 매년 개최되고 있으며, 올해로 25회째를 맞이했다.
대회는 참가자가 정해진 지역 내에 숨겨진 무선 송신기(Fox)를 찾아가는 이른바 ‘여우사냥’ 방식으로 진행된다. 참가자는 수신기, 나침반, 경기용 지도를 이용해 무선 송신기의 위치를 방향탐지 기술로 추적하며, 송신기를 찾는 데 걸린 시간에 따라 순위가 결정된다.
산불 상황 대비 기관간 비상무선통신 훈련 2026.01.15 전파관리소-해경, 선박 출입항 정보 공유...불법무선국 실시간 파악 2025.09.11 중앙전파관리소, 현직 1천여명 CISO 대상 영량강화 워크숍 열어 2025.08.26 중앙전파관리소, 전화번호 거짓표지 금지제도 설명회 개최 2024.12.10
경기는 단체전과 개인전으로 나누어 진행되며 단체전은 일반(연맹 본부별)과 청소년(학교별), 개인전은 성별과 연령별로 구분된다.
경기 참가자는 수신장치(대여 가능), 나침반, 필기도구를 지참해야 하며 경기용 지도는 주최 측에서 제공한다.
미래에셋증권, 스페이스X 공모주 배정 물량 전량 삭감
[디지털투데이 오상엽 기자] 스페이스X 기업공개(IPO) 인수단에 참여한 미래에셋증권의 공모주 배정 물량이 최종 배정 과정에서 전량 삭감된 것으로 나타났다. 이에 따라 미래에셋증권은 국내 투자자들이 납입한 청약 증거금을 전액 환불 처리했다.
13일 금융투자업계에 따르면 스페이스X는 당초 이번 IPO에서 매각하는 클래스A 보통주 5억5555만5555주 가운데 231만4815주를 미래에셋증권에 배정할 예정이었다.
그러나 대표주관사인 골드만삭스가 최종 배정 과정에서 미래에셋증권 등 일부 인수단에 판매 가능한 물량을 배정하지 않은 것으로 전해졌다. 나스닥 상장 직후 기관투자자 수요가 크게 늘면서 물량이 재배정된 영향으로 풀이된다.
미국 증권거래위원회(SEC) 공시자료에 기재된 인수수량은 인수단 참여에 따른 인수 비율을 의미한다. 실제 투자자에게 판매 가능한 최종 물량 배정과는 차이가 있을 수 있다.
미래에셋증권은 지난 10일까지 국내 개인·법인 전문투자자와 기관투자자를 대상으로 스페이스X 공모주 청약을 진행했다. 해당 청약은 1차와 2차로 나뉘어 진행됐으며 총 목표금액은 5억달러 규모였다. 판매 개시 직후 1~2분 만에 마감될 정도로 투자자 관심이 컸다.
하지만 최종 판매 가능 물량이 배정되지 않으면서 청약은 실제 배정으로 이어지지 못했다. 미래에셋증권은 이날 새벽 투자자들이 납입한 청약 증거금을 전액 환불 처리했다.
미래에셋증권 관계자는 "각 인수인이 실제 배정받는 판매 물량은 대표주관사의 최종 재량에 따라 결정되는데 이 과정에서 배정된 물량이 없어져 고객 분들께 불편을 드리게 돼 송구하다"고 말했다.
이어 "이번 공모주 청약 결과를 기다려주신 고객 여러분께 불편을 드리게 된 점에 대해 송구스럽게 생각한다"며 "앞으로도 투자자 보호와 안정적인 서비스 제공을 위해 최선을 다하겠다"고 밝혔다.
한편 스페이스X는 12일(현지시간) 나스닥에 상장했다. 공모가는 주당 135달러였으며 상장 첫날 종가는 공모가 대비 19.34% 오른 161.11달러를 기록했다. 스페이스X는 이번 IPO를 통해 750억달러(약 114조원)를 조달한 것으로 알려졌다.
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Claude Fable 5의 고신호 활용 사례 저장소에 오신 것을 환영합니다. (github.com/EvoLinkAI)
공개 크리에이터, 개발자, 벤치마크 팀, 도구 제작자가 공유한 선별된 Claude Fable 5 사례 60개. 코딩 에이전트, 장시간 자동화, 게임, 비주얼 디자인, 3D 시뮬레이션, 지식 작업, 튜토리얼, API 통합, 벤치마크, 가격, 출시 시점의 제한을 다룹니다. 각 사례에는 원본 소스, 크리에이터 출처, 간결한 핵심 요약, 근거 유형, 게시 날짜가 포함됩니다. 이 저장소를 활용해 실용적인 워크플로를 찾고, 강점과 한계를 비교하며, 재현 가능한 프롬프트를 발견하고, 통합 예시를 따라가세요.
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▲ jessyt 2일전 [-] 상세하게 작성해주셨네요. 답변달기
美 클래리티법 놓고 정면충돌…리플 CEO, JP모건 사업구조 정조준
브래드 갈링하우스가 클래리티법을 비판한 제이미 다이먼을 향해 법안 취지를 왜곡했다고 반박했다. JP모건이 스테이블코인 수익 허용을 반대하는 배경에는 이해관계가 있다는 주장이다.
클래리티법 공방이 암호화폐 업계 전반으로 번지고 있다. [사진: Reve AI]
[디지털투데이 이윤서 기자] 브래드 갈링하우스 리플 최고경영자(CEO)가 미국 암호화폐 규제 법안인 클래리티법을 비판한 제이미 다이먼 JP모건 CEO를 향해 반박에 나섰다.
11일(현지시간) 블록체인 매체 디크립트에 따르면 갈링하우스는 다이먼이 법안 내용을 왜곡하고 있다며, 현 체제를 유지하려는 이유를 더 분명히 밝혀야 한다고 말했다.
쟁점은 클래리티법에 포함된 스테이블코인 수익 제공 허용 조항이다. 해당 조항은 코인베이스 같은 암호화폐 거래소가 플랫폼에 스테이블코인을 예치한 이용자에게 보상을 제공할 수 있도록 하는 내용을 담고 있다. 다이먼은 이 조항이 규제 준수 우려를 낮추고 불법 행위를 더 쉽게 만들 수 있다며 비판해 왔다.
갈링하우스는 이런 주장에 대해 사실과 다르다고 선을 그었다. 그는 "다이먼이 클래리티법 지지율을 낮추기 위해 현실을 왜곡하고 있다"고 말했다.
이어 그는 JP모건이 기존 사업 구조를 지키기 위해 법안에 반대하고 있다고 주장했다. JP모건이 현재의 수익성 높은 사업을 보호하는 동시에, 암호화폐 업계 경쟁자들이 힘을 얻는 상황을 원치 않는다는 것이다. 갈링하우스는 다이먼의 발언이 결국 기존 사업을 지키고 경쟁자를 견제하기 위한 의도에서 나온 것이라고 비판했다.
이번 공방은 은행권과 암호화폐 업계가 클래리티법을 두고 벌이는 핵심 쟁점을 보여준다. 특히 스테이블코인 수익 허용 여부는 법안 논의 과정에서 가장 민감한 쟁점 중 하나로 꼽힌다. 은행권 로비 진영은 이에 강하게 반대하고 있는 반면, 브라이언 암스트롱 코인베이스 CEO는 해당 조항이 빠지면 지지할 수 없다는 입장을 밝혔다.
다이먼은 지난 5월 말 인터뷰에서 암스트롱이 이 조항을 밀어붙이는 사실상 유일한 인물이라고 주장했다. 그는 코인베이스가 이를 위해 워싱턴에서 수억달러를 쓰고 있다고도 언급했으며, 암스트롱을 향해 원색적인 비난을 내놓기도 했다. 갈링하우스는 암스트롱이 코인베이스를 대표하는 인물이라는 점은 인정하면서도, 업계 전체의 요구는 분명하다고 강조했다.
법안의 입법 절차도 계속 진행 중이다. 클래리티법은 지난달 상원 위원회의 주요 표결을 통과했고, 다음 단계로 상원 본회의 최종 승인 절차를 남겨두고 있다. 다만 연내 법제화 가능성은 다소 낮아진 상태다. 예측시장 폴리마켓 이용자들은 올해 안에 법안이 대통령 서명을 받을 가능성을 47%로 보고 있으며, 이는 일주일 전보다 약 18%포인트 낮아진 수치다.
이에 따라 클래리티법 논쟁은 스테이블코인 시장 주도권과 은행권 수익 구조를 둘러싼 힘겨루기로 번지고 있다. 상원 본회의 심사 과정에서도 스테이블코인 수익 조항을 둘러싼 암호화폐 업계와 금융권의 충돌이 이어질 전망이다.
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키워드 #클래리티법 #JP모건 #리플 #XRP #스테이블코인
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Supermemory - AI를 위한 메모리 & 컨텍스트 엔진 (github.com/supermemoryai)
대화에서 사실(facts)을 자동 추출 하고 사용자 프로필을 구축하는 AI용 메모리·컨텍스트 레이어로, 대화 간 정보를 기억하지 못하는 AI의 한계를 보완 지식을 업데이트하고, 모순을 처리하고, 만료된 정보를 삭제(자동 망각) 까지 처리함 "방금 SF로 이사함"이 "NYC에 거주함"을 대체한다는 걸 이해하며, "내일 시험 있음" 같은 임시 사실은 날짜 경과 후 만료 처리 Memory + RAG를 단일 쿼리로 결합한 Hybrid Search 제공, 지식 베이스 문서와 개인화된 컨텍스트를 함께 반환 User Profiles 자동 유지 — 안정적 사실(static) + 최근 활동(dynamic)을 한 번의 호출(약 50ms)로 제공 Connectors 를 통해 Google Drive, Gmail, Notion, OneDrive, GitHub를 실시간 webhook으로 자동 동기화 Multi-modal Extractors 내장 — PDF, 이미지(OCR), 비디오(전사), 코드(AST 인식 청킹)를 업로드만으로 처리 개발자는 단일 API 로 메모리/RAG/프로필/커넥터 추가 가능, vector DB 설정 이나 임베딩 파이프라인/청킹 전략 필요없음 MCP 서버·플러그인 제공 — Claude Code, Cursor, VS Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes 등 지원, memory / recall / context 도구 제공 단일 바이너리로 제공되어 설정필요없이 바로 localhost:6767 에서 동작, Ollama 연동 시 완전 오프라인 사용 Vercel AI SDK, LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Mastra, Agno, n8n 등 드롭인 래퍼 제공 LongMemEval(81.6%), LoCoMo, ConvoMem 등 AI 메모리 주요 벤치마크 3종에서 1위를 차지 자체 오픈소스 벤치마크 프레임워크 MemoryBench 도 공개 MIT 라이선스
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▲ dongho42 2일전 [-] 함께보면 좋은글에도 잔뜩 있긴한데 이런 AI를 위한 무슨무슨 메모리, 프레임워크, 라이브러리, 도구들이 서로 비슷한게 최근 너무 우후죽순 생겨나서 뭐가 뭔지 따라가기가 어렵네요.. 답변달기 ▲ smaker 2일전 [-] 그러네요. 다른 라이브러리/도구들과의 차별점을 모르겠어요. 답변달기 ▲ hanje3765 1일전 [-] 이거 성능이 좋다고는 하는데 관리 ui는 하나도 오픈 안해줘서 아쉽네요. 영업용 오픈소스같아요. 사용자 편의성 고려 많이해준 Agentmemory쓰는게 나을 것 같습니다. 답변달기 ▲ riskatcher 1일전 [-] 관리 ui는 오픈이 안되있군요. mcp서버오픈 안해준 mem0랑 같군요 답변달기
함께보면 좋은글에도 잔뜩 있긴한데 이런 AI를 위한 무슨무슨 메모리, 프레임워크, 라이브러리, 도구들이 서로 비슷한게 최근 너무 우후죽순 생겨나서 뭐가 뭔지 따라가기가 어렵네요..
▲ smaker 2일전 [-] 그러네요. 다른 라이브러리/도구들과의 차별점을 모르겠어요. 답변달기
그러네요. 다른 라이브러리/도구들과의 차별점을 모르겠어요.
▲ hanje3765 1일전 [-] 이거 성능이 좋다고는 하는데 관리 ui는 하나도 오픈 안해줘서 아쉽네요. 영업용 오픈소스같아요. 사용자 편의성 고려 많이해준 Agentmemory쓰는게 나을 것 같습니다. 답변달기
이거 성능이 좋다고는 하는데 관리 ui는 하나도 오픈 안해줘서 아쉽네요. 영업용 오픈소스같아요. 사용자 편의성 고려 많이해준 Agentmemory쓰는게 나을 것 같습니다.
미래에셋증권이 12일(현지시간) 나스닥에 상장한 스페이스엑스(Space X) 공모주 물량을 배정받지 못함에 따라, 미래에셋증권과 공동 기업공개상장(IPO) 인수단으로 참여한 한국투자신탁운용·미래에셋자산운용 상장지수펀드(ETF)까지 타격을 입었다.
13일 금융투자업계에 따르면 미래에셋증권은 공동 인수단을 꾸려 공모주 물량 배정을 대기했으나, 결국 공모주를 배정받지 못해 고객이 납입한 청약 증거금을 이날 새벽 전액 환불 처리하는 절차를 밟았다.
스페이스X 물량 배정을 기다렸던 미래에셋증권 금융소비자뿐만 아니라 미래에셋증권 공모주 물량을 통해 ETF를 운용하고자 했던 한국투자신탁운용·미래에셋자산운용과 해당 ETF를 구매했던 금융소비자까지 차질을 빚었다.
한국투자신탁운용 등은 미래에셋증권을 국내 주관사로 해 공모주 신청을 했다. 그렇지만 미국 현지 펀딩이 마무리되는 최종 배정단계서 한국 인수단 전체에는 판매 가능한 물량을 배정하지 않는다는 결정을 통보받았다는 것이 한국투자신탁운용 측 설명이다.
한국투자신탁운용 측은 공지사항을 통해 "미국 IPO 시장 특수성과 가변성으로 미국 대표 주관사가 물량을 임의로 재조정하는 과정서 발생한 결과라고 현지 해명을 들었다"며 "글로벌 수급 과열로 국내 인수단 전체 물량 배정 실패가 확인됐다"고 설명했다.
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이미 ETF 판매 등에 따른 마케팅을 진행했던 한국투자신탁운용은 "기대 에 부응하지 못하고 물량 미배정 소식을 전하게 되어 매우 송구스럽고 참담한 심정"이라며 " 확정되지 않은 단계에서 투자자분들께 과도한 기대감을 드리고 마케팅을 진행한 점은 당사의 명백한 불찰이며 책임을 통감한다"고 말했다.
다만, 한국투자신탁운용은 " 12일~13일 매매를 통해 스페이스 X를 포트폴리오 내에 편입하는 조치를 즉각 진행했다"며 "앞으로 는 투자 정보를 전달함에 있어 정보의 가변성을 더욱 명확히 고지하고, 마케팅 및 공시 프로세스를 전면 재점검하여 한층 더 정교하고 책임감 있는 자세로 임할 것"이라고 부연했다.
Claude Fable 5/Mythos 5 공개, Anthropic의 5세대 프런티어 모델 (anthropic.com)
Anthropic이 며칠 단위의 장기, 비동기 작업을 위한 5세대 모델을 출시함. Fable 5는 Mythos급 모델을 일반 사용자용으로 안전하게 만든 버전이고, Mythos 5는 같은 모델에서 일부 안전장치를 푼 버전임 Mythos급은 Opus급보다 위에 있는 새 모델 티어. 첫 모델인 Mythos Preview가 4월 Project Glasswing으로 공개됐고, 오늘 Fable 5와 Mythos 5가 그 뒤를 이음 이름 유래: Fable은 라틴어 fabula(“이야기되는 것”)에서 왔고 그리스어 mythos와 동족어. 두 모델을 구분하는 건 안전장치 자체이며 그래서 이름을 다르게 붙임 가격은 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 50달러로 Mythos Preview의 절반 이하. API 모델명은 claude-fable-5 성능 작업이 길고 복잡할수록 우위가 커진다는 게 핵심 메시지 코딩: Stripe 사전 테스트에서 5천만 라인 Ruby 코드베이스의 전체 마이그레이션을 하루 만에 수행(팀이 손으로 하면 두 달 이상). 직접 테스트를 작성하고 비전으로 결과물을 원본 디자인과 대조 검증. Cognition의 FrontierCode 평가에서 medium effort에서도 프런티어 모델 중 최고점 에이전트: Claude Code 같은 환경에서 수일간 자율 작동하며 계획 수립, 서브에이전트 위임, 자기 검증까지 수행 비전: 스크린샷만으로 웹앱 소스코드 재구성, 비전 전용 최소 하니스로 포켓몬 파이어레드 클리어(이전 모델은 복잡한 보조 하니스 필요) 메모리: Slay the Spire에서 파일 기반 지속 메모리 제공 시 Opus 4.8 대비 성능 3배 향상, 최종장 도달 빈도도 3배 지식작업: Hebbia 금융 벤치마크에서 전 모델 중 최고점, IMC의 트레이딩 분석 평가를 거의 전 영역에서 통과 벤치마크 SWE-Bench Pro 80.3%(Opus 4.8은 69.2%, GPT 5.5는 58.6%), GDPval-AA 1932, OSWorld 85.0% 등 코딩, 지식작업, 비전, 컴퓨터 유즈 전반에서 우위 주장 주의: 표의 일부 수치는 Mythos 5와 Fable 5 중 높은 값이며, 별표 항목(생물학, 사이버보안 등)은 안전장치 fallback으로 Opus 4.8에 가까운 성능이라는 주석이 달려 있음 Mythos 5의 과학 성과 단백질 설계 과정을 약 10배 가속, 14개 타깃 중 9개에서 유력 후보 확보. 결합 부위 선택, 도구 실행, 실패 복구까지 사람 보조 없이 수행 블라인드 비교에서 과학자들이 분자생물학 가설을 약 80% 선호. 한 가설(대장균 단백질의 새 메커니즘)이 독립적으로 같은 문제를 연구하던 랩에서 입증됨 1주일 넘는 자율 작업으로 138종 동물의 수백만 세포 데이터를 모아 커스텀 ML 모델 설계 및 훈련, Science 게재 최신 모델을 100배 작은 크기로 능가 정렬 평가: Mythos 5의 오정렬 행동 수준은 낮고 Opus 4.8과 유사하다고 보고 안전장치 분류기가 막는 영역은 세 가지: 사이버보안, 생물학과 화학, 디스틸레이션(권위주의 국가의 경쟁 모델 학습용 능력 추출 시도). 해당 요청은 자동으로 Opus 4.8로 우회되며 사용자에게 통보됨(우회 시 Fable 요금 미청구) 세션의 95% 이상은 fallback 없음, 안전장치는 평균 5% 미만 세션에서 작동. 단 안전장치를 보수적으로 튜닝해 무해한 요청도 가끔 걸린다고 인정하며 false positive를 줄여갈 계획 외부 버그바운티 1,000시간 이상에서 유니버설 탈옥 미발견. 다만 UK AISI가 짧은 초기 테스트에서 근접한 진전을 보임. 한 외부 파트너 테스트에선 사이버 공격 관련 유해 단일턴 요청을 30종 공개 탈옥 기법을 써도 0건 응답 AAV(유전자 치료 전달체) 설계 평가에서 Mythos급이 전용 단백질 언어모델을 생물학적 추론만으로 능가. 이중용도 위험의 근거로 제시함 사용 시 안전 모니터링 목적의 30일 데이터 보존 필수. 1st party와 3rd party 모든 트래픽에 적용되며, 모델 학습이나 비안전 목적엔 미사용, 인간 접근 로깅 및 30일 후 삭제 가격 및 출시 Enterprise(소비량 기반) 플랜과 Claude Platform, AWS, GCP, Microsoft Foundry에서 제공 구독 플랜은 단계적 롤아웃: 6월 9일부터 6월 22일까지 Pro, Max, Team, 좌석형 Enterprise에 무료 포함. 6월 23일부터 제거되어 usage credit 필요. 용량 확보 시 기본 구성으로 복원 예정. API와 소비량 기반 Enterprise는 오늘부터 완전 이용 가능 Mythos 5는 오늘부터 기존 Mythos Preview 사용자(Glasswing 파트너 등)가 업그레이드 가능. 대부분 경우 Preview와 비슷하거나 약간 더 강하면서 비용은 크게 저렴. 세계 최강 사이버보안 능력 주장 생물학 trusted access program도 별도 개설 예정(Fable 5에서 생물학과 화학 안전장치만 해제, 사이버 안전장치는 유지)
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▲ makekr 3일전 [-] 본인 프로젝트의 보안 강화도 해달라고 해도 저놈의 안전장치가 막아버립니다. 이 상태로 출시한거는 그냥 주식상장용 기술과시밖에 안된다는 느낌이에요 답변달기 ▲ gkhcdef 2일전 [-] 5x 요금제인데 코드 리뷰 한 번 돌리니까 40분 동안 돌면서 5시간 제한량 다 채워버리네요;;;; 모든 코드 리뷰가 이 정도로 많이 쓰는 건 아니고 개선점을 잘 찾기도 하는데 참... 약간 비꼬자면, opus나 gpt도 이정도로 '열심히' 일한다면 결과 차이는 별로 없을 거 같아요. 어떤 분야에서는 40분 동안 이렇게 일하는 게 엄청난 장점일 수도 있지만 답변달기 ▲ wkang586 4일전 [-] Cursor 에서 오늘부터 사용할 수 있다고 하기에, 평가가 어떤지 찾아보려 했지만, 아직은 정보가 많지 않네요. 성능 평가 스코어는 오푸스보다 높다고 하니, 한번 써봐야 알 것 같아요. 토큰은 얼마나 잡아먹을지 걱정됩니다. 답변달기 ▲ bluekai17 2일전 [-] 어제 써봤는데 확실히 토큰 소모는 빨리 되버리더라구요. 코드 퀄리티는 나아진거 같고 리뷰,보안문제까지 한번에 처리 하더라구요 답변달기 ▲ seoseonyu 3일전 [-] 사용 해보고 싶은데 Claude 결제하더라도 6월 23일 이후부터는 구독 사용량에서 제외되니 손이 안가네요... 답변달기 ▲ awbrg789 3일전 [-] 인정합니다.. 답변달기 ▲ savvykang 3일전 [-] 저 링크에 대한 대화중에 Fable이 수능시험 생명1 문제 풀이를 거부한 사례 에 대해서 언급하자 대화주제가 위험하다면서 Opus 4.8로 강제 전환시키더라고요. 요금제 하향을 진지하게 고민중입니다 답변달기 ▲ dhkd63 3일전 [-] claude에서 codex로 갈까 말까 고민 중이긴한데, 모르겠네요. 일단 좀 써봐야지 답변달기 ▲ winkagn 3일전 [-] 우선 토큰은 opus보다 2배 빨리 소진한다고 되어있어서 써봤는데, 체감은 잘 모르겠네요... 그리고 작업에 따라서 다음과 같은 이유로 자동으로 opus 모델로 switch가 되는 경우가 있습니다. ( https://support.claude.com/en/articles/15363606 ) 답변달기 ▲ bluekai17 2일전 [-] 토큰소모는 확실히 체감되더라구요. 스위치 되는건 민감보안문제라고 판단되면 자동 스위치 되는거 같은데 아직 그 허들이 너무 높은거 같아요. 답변달기 ▲ newdps 3일전 [-] codex 쓰다가 찍먹해보고 바로 200달러 결제해버림 답변달기 ▲ shakespeares 3일전 [-] 어떤 장점이 있었나요? 답변달기 ▲ jimmy2056 3일전 [-] 체가 체감하기론 적당한 작업퀄리티와 적은 토큰 사용량이더라구요 클로드 200달러는 부족한데 codex 200달러는 남더라구요 답변달기 ▲ newdps 3일전 [-] codex에 버그 고치라고 했었는데 안고쳐져있더라구요 문제도 잘 설명해줬었는데 그 똑같은 문제 + Advanced 한 개선까지 한 프롬프트에 같이 시켰는데 깔끔하게 해줬어요 답변달기 ▲ GN⁺ 4일전 [-] Hacker News 의견들 Claude Code, Claude.ai, Claude Code for web에서 충분히 써본 뒤의 Fable 5 평가는 괴물 같은 모델 이라는 쪽임. 몇 달째 미뤄둔 아주 어려운 문제들을 던졌는데 꽤 잘 처리함 지난주 만든 MicroPython 을 WASM으로 컴파일해 샌드박스 코드 실행 라이브러리로 묶은 Python 라이브러리 https://github.com/simonw/micropython-wasm 를 두고, Claude.ai의 일반 채팅 인터페이스에서 Fable 5에게 GitHub에서 클론한 뒤 MicroPython 대신 전체 Python을 쓰는 방법을 조사하라고 시켰음 몇 번의 프롬프트와 https://github.com/brettcannon/cpython-wasi-build/releases/t... 의 zip 업로드 끝에, Python 자체를 WASM으로 컴파일해 묶은 wheel 파일을 얻었음 uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/… \ cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)' 대화 기록은 https://claude.ai/share/a73b8b8b-8ebc-4fef-9e5c-7438e5e7ae35 이고, Opus나 GPT-5.5도 가능했을 수는 있지만 여기서는 Fable의 느낌 이 좋았음 꽤 놀라움. Opus로 eryx https://github.com/eryx-org/eryx 를 비슷한 지점까지 끌고 가려면 훨씬 더 많은 설득과 끈기가 필요했음 공개된 대화 기록만 보면 Fable은 가능하다고 치고 진행하자 는 낙관적인 태도가 더 강해 보여서, 더 지저분한 문제에 써보는 게 기대됨 high, extra, max 중 어떤 설정이었는지가 궁금함 Instagram/TikTok/YouTube식 인플루언서 문화 가 AI 쪽으로 들어오는 게 싫음. 조기 접근 같은 방식도 포함해서 그렇다 제대로 공정한 AI 분석을 하는 사람들이 엠바고를 기다리는 건 이해됐지만, 이제는 신뢰하기 어려운 잡음처럼 느껴짐 비용이 얼마나 들었는지, 그리고 그 작업들이 각각 얼마나 나왔는지가 궁금함 Fable 5를 출시 전 테스트해본 인상은 이렇다. 가장 먼저 체감된 도약은 프론트엔드 디자인 이 훨씬 의도적으로 다듬어졌고, “AI가 분위기로 대충 만든” 느낌 없이 즐거우면서도 최종 사용자 사용성이 좋아졌다는 점임 내부 에이전트형 테스트 환경 일부에서는 토큰을 절반가량만 쓰고 더 나은 결과를 내서, 가격상으로는 Opus 4.8과 거의 비슷해졌음. 실제 가격 상승은 2배 미만이고, 차이는 Opus 4.8이 버겁거나 여러 턴이 필요한 어려운 문제에서 가장 큼 토큰 효율 개선의 일부는 Fable이 더 정밀한 diff 를 만들고 불필요한 변경을 줄이는 데서 오며, PR의 변경 줄 수가 줄어 리뷰하기 좋아짐. 명시적으로 사람이 지시하지 않아도 더 유지보수하기 좋은 코드를 작성함 일반 대화나 어시스턴트식 사용에서는 4.8 대비 큰 차이를 느끼지 못했고, 가격 인상 없이 100만 토큰 컨텍스트 창 을 제공하는 건 엄청난 장점임 다만 분류기가 매우 공격적이고 민감해서, 보안과 무관한 평범한 코딩 작업에서도 걸리는 일이 있음. 4.8로의 폴백은 잘 작동했지만 필터는 확실히 너무 민감함 전체적으로는 “Claude 5”라는 모델명에 걸맞은 단계적 변화로 보이고, 지능 상한을 이해하는 데 시간이 걸렸으며 긴 테스트 기간에도 아직 새롭게 발견하고 좋은 의미로 놀라는 일이 많음 Claude Code 4.8이나 ChatGPT Codex 5.5가 풀지 못했던 어려운 리버스 엔지니어링 문제에 돌렸더니, 30분 뒤 Fable이 완벽하게 파악해냈음 50쪽짜리 촘촘하고 서로 연결된 명세 PDF를 읽게 했더니, 완료된 부분·부분적으로 된 부분·빠진 부분을 정확히 표시했음 코드가 명세에서 어디를 벗어났는지도 아주 상세히 설명했고, 개인적으로는 인상적인 도약처럼 느껴짐. Opus 4.8도 이미 철저했지만 반박하면 장황하고 루프에 빠지는 느낌이 있었고, Fable은 감당할 수만 있다면 하루 종일 쓰고 싶은 모델임 이런 모델들에 대해 확신을 가지려면 보통 몇 달은 걸리는 느낌임 30분 정도 돌려보니 UI 디자인의 시각적 측면 을 다루는 능력이 엄청나게 좋음 Fable 5 미리보기 접근 권한을 어떻게 얻었는지 궁금함 Karle이 땀을 닦으며 떨리는 손으로 버려진 병원 복도에 서 있고, 지난 5년간 AI가 사운드 엔지니어링을 포함한 모든 창작 분야를 장악한 뒤의 공허함을 떠올리는 디스토피아적 장면 임 탄소섬유 몸체의 자동기계가 그의 디지털 프로필과 2월에 목의 혹을 궁금해하며 공유한 데이터를 바탕으로 만든 컨트리풍 노래를 들려주며 안심시키려 하고, 일자리 대부분을 AI가 가져간 뒤 시민들은 수당에 의존하게 됨 기계는 최신 추론 모델로 그를 안전하게 느끼게 할 최선의 방법을 계산했다며 다가오고, 마지막으로 “인간이 안전하다고 느끼게 하는 유일한 방법은 아무것도 느끼지 못하게 하는 것”이라고 말함 Anthropic은 최근 모델이 자체 개발을 가속할 수 있다는 점 때문에, 최전선 LLM 개발 을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 넣었다고 밝힘 예시는 사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계 같은 것들이며, 경쟁 모델 개발은 이미 약관 위반이지만 이를 안전장치로 강제해 약관을 어길 의향이 큰 행위자들이 가속되지 않게 하려는 목적이라고 함 사이버보안·생물학·화학·증류 시도 관련 개입과 달리, 이 안전장치는 사용자에게 보이지 않으며 Fable 5가 다른 모델로 폴백하지도 않음 대신 프롬프트 수정, 조향 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한하고, 대다수 코딩 작업에는 영향이 없으며 전체 트래픽의 약 0.03%, 조직 기준 0.1% 미만에 집중될 것으로 추정한다고 함 이걸 보니 중국과 오픈 모델 이 성공했으면 하는 마음이 더 커짐 Anthropic이 이 범위를 스스로 정할 수 있다는 게 나쁨. 현대적인 앱을 만들다 보면 자체 임베딩 모델 을 학습하는 경우도 많은데, 이제 Anthropic이 조용히 학습 파이프라인을 망가뜨릴 수 있는 셈임 Anthropic의 안전 정의에는 경쟁으로부터의 자기 안전 도 포함되는 듯함 내 특정 Claude Opus 인스턴스가 말도 안 되게 멍청해 보이고 내 코드에 계속 이상한 짓을 하던 이유가 이걸 수도 있겠음 좋네, Anthropic을 신뢰할 수 있다는 걸 알게 됨 그래서 원본 Mythos가 출시하기에 너무 “위험하다”고 했던 건가 봄 Mythos/Fable이 기존 아키텍처를 키운 버전에 “불과”해 보이는데도 이런 향상이 나온다는 점이 흥미로움 GPT 4.5가 나왔을 때는 모델 크기 대비 이득이 크지 않아 앞으로의 진전은 강화학습에서만 올 거라고 보는 시각도 있었음 이 모델에는 확실히 상당한 양의 사후학습과 미세조정이 들어갔지만, 동시에 새 사전학습 기반이기도 하며 https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c3... 비용을 보면 Opus 4.X보다 꽤 더 큰 모델이라는 뜻으로 보임 초기 테스터 중 한 명은 Anthropic 내부 사람들과 이야기해본 바로는 아키텍처상 특별한 건 없어 보인다고 했고 https://youtu.be/GrdEid8H6H4?t=168 , Mythos가 처음 발표됐을 때는 최초의 10T 매개변수 모델이라는 소문도 있었지만 검증 가능한 출처는 찾지 못했음 Opus 4.0과 4.1은 Fable보다 더 비쌈 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고, 6월 23일에는 해당 플랜에서 제거되어 이후 사용하려면 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 용량이 허용되면 포함 기간을 연장하고, 충분한 용량이 확보되면 가능한 빨리 구독 플랜의 표준 구성으로 되돌리는 게 목표라고 밝힘 무료 샘플로 약에 중독시킨 뒤 없으면 못 살게 되면 가격을 올리는 제약회사식 방식 처럼 보이기도 해서, 6월 23일에 사라질 거라면 Max 플랜에서 Claude Fable을 쓰기 시작하고 싶지 않음 다만 더 호의적으로 보면 애초에 이 플랜들에 모델을 제공할 의무가 없었고, 표준 무료 체험을 제공하는 것일 수도 있음 앞으로 2주 동안 인프라가 반응성을 유지한다면 놀라울 것 같음 지난주에, Opus 4.8 max가 우리가 얻을 수 있는 최선이고 거기서 정체된다 해도 괜찮을 것 같다고 생각했음 내가 던진 작업들에서는 그 구성이 정말 잘 해냈고, 7만 줄이 넘는 Go 프록시와 광범위한 테스트 스위트, 레트로 게임 등도 포함됨 시스템 카드가 319쪽 인데, 어느 시점부터 “카드”가 아니라 “책”이라고 불러야 하는지 모르겠음 52쪽에는 METR 보고서 인용이 있고, Mythos 5를 연구개발 중심 과제를 포함한 가장 어려운 소프트웨어 작업 38개에 돌렸더니 Claude Mythos Preview의 초기 체크포인트보다 전반적으로 나았고, 이전에 평가한 어떤 공개 모델도 풀지 못한 과제 일부도 성공했다고 함 다만 어려운 작업에서 미묘한 지시를 올바르게 해석하지 못하는 경우도 있었고, 현재 증거로는 Mythos 5가 여러 주에 걸친 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화할 가능성은 낮다고 봄. 더 확실한 평가는 더 많은 시간, 평가, 모델 개발자의 정보가 필요하다고 함 Mythos 5가 여러 주짜리 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화하지는 못할 것 같다는 건 좋은 소식 맞지? 맞지...? 새 FrontierCode https://cognition.ai/blog/frontier-code 벤치마크는 오픈소스 관리자 관점에서 “이 코드를 머지할 것인가?”로 채점하는데, Fable 5 xhigh 가 큰 도약을 보임 Opus 4.7 xhigh는 5.2%, Opus 4.8 xhigh는 13.4%, Fable 5 xhigh는 29.3%임 이전 모델 점수가 이렇게 낮다는 게 놀라움. 내 코드 기준이 낮은 건지 모르겠지만, 대체로 4.6 이후로는 분위기 코딩을 해오고 있음 그 블로그 글을 보면 오픈소스 관리자의 리뷰를 LLM이 추정 해 채점한 것처럼 보임. 세 가지 문제가 있음 첫째, 그 추정은 쉽게 틀릴 수 있음 둘째, 그 추정은 당연히 강화학습 학습에 쓸 수 있음. 본질적으로 나쁜 일은 아니고 최근 코딩 모델이 크게 개선된 방식과 거의 같지만, 다른 회사들도 이런 학습을 할 수 있고 분명 할 것이며 Anthropic도 아마 했을 것임 셋째, 오픈소스 관리자도 완벽하지 않고, 코딩 모델이 실제로는 완전히 틀렸는데도 리뷰를 통과할 만큼 그럴듯한 코드를 만드는 불쾌한 골짜기 같은 효과가 있음. 이 벤치마크에 그 문제가 구체적으로 있는지는 모르겠음 이 벤치마크가 얼마나 신뢰할 만한지, 실제 현장 경험과 상관관계가 있는지 궁금함 도약을 차트로 보면 https://x.com/swyx/status/2064414823748886591/photo/1 임 맞고, 가격도 그만큼 반영돼 있음 구독 플랜 사용자 기준으로, 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고 6월 23일에는 제거되어 이후 사용에 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 그 뒤 충분한 용량이 생기면 가능한 빨리 Fable 5를 구독 플랜의 표준 구성으로 복원하겠다고 함 “제공했다가 제거”하는 방식은 좀 의심스럽고, 구독자를 사용량 기반 과금으로 옮기려는 것처럼 느껴져서 6월 22일 이후 정말 다시 받을 수 있을지 궁금해짐 리소스 제약을 얼마나 더 명확히 설명해야 하는지 모르겠음 발표하지 않았으면 진전이 느리다고 불평했을 것이고, 출시하지 않았으면 거짓 약속과 마케팅이라고 불평했을 것이며, 제한 없이 출시했으면 느린 응답과 장애를 문제 삼았을 것임 구독 플랜에 넣지 않았으면 구독을 단계적으로 없앤다고 했을 것이고, 리소스 가용성을 반영한 비용으로 구독에 넣었으면 한도가 너무 빨리 닳는다고 했을 것임 그래서 초기 접근을 일부 제공하고 수요를 감당할 수 있는지 보겠다는 중간 지점을 택했는데도, 사용자를 중독시키려 한다는 식으로 받아들여짐 이미 Anthropic이 충분한 컴퓨트 용량 이 없다는 건 봤고, SpaceX와 GPU 관련 거래를 하는 것도 그 때문임. 이 모델을 구독 사용자 기반 전체에 제공할 용량이 없다는 건 꽤 합리적임 Codex/ChatGPT로 옮긴 선택에 여전히 만족함. Claude Code가 처음 나왔을 때는 떠나는 걸 상상하기 어려웠지만, 같은 구독 등급에서 Codex의 사용량이 훨씬 더 넉넉해서 정당화하기 어려움 구독 중이라면 이걸 쓰지 않겠음. 8분도 안 돼서 전체 5시간 창을 태워버렸고, 그 뒤 멈추기 전까지 약 15달러를 더 사용했음 $100 Max 플랜을 쓰고 있고, 오늘은 이걸 제외하면 Claude Code를 전혀 쓰지 않았음 거의 즉시 막혔음. 메시지 다이제스트 관련 코드를 작성하게 했는데, 그걸 위험하다고 판단한 듯 보안 경고를 내고 4.8로 돌아갔음 곧 API 오류도 날 것 같고, 대부분은 월 200달러짜리 Codex 플랜으로 옮겼음. 5.5 xhigh가 Opus 4.8 “ultracode”보다 낫다고 느꼈고, Anthropic처럼 거의 매시간 컴퓨트 부족으로 서버가 실패하는 걸 한 번도 보지 못했음 내 Enterprise 계정에서는 쓸 수 없음. “ Disable zero data retention to unlock Fable 5 access ”라고 뜸 Fable 5, Mythos 5, 그리고 비슷하거나 더 높은 성능의 향후 모델에 대해 비즈니스 고객 데이터 처리 방식을 바꾸며, Mythos급 모델의 모든 트래픽에 30일 보존 을 요구한다고 함 자사·타사 표면 모두에 적용되고, 이 데이터를 새 Claude 모델 학습이나 안전과 무관한 목적에는 쓰지 않으며, 사람이 데이터에 접근하는 모든 경우를 기록하고 거의 모든 경우 30일 뒤 삭제하는 새 개인정보 보호 장치를 넣었다고 함 흥미롭지만 조직 정책이나 HIPAA 같은 표준 프로토콜을 준수할 수 있을지는 확실하지 않음 아마 조직의 95%에는 즉시 도입 불가일 것임. 이걸 모르고 쓰는 사람들이 곧 문제를 겪게 될 듯함 “거의 모든 경우 30일 뒤 삭제”라는 표현이면, 결국 어떤 데이터를 보관할지 Anthropic이 사실상 마음대로 정할 수 있는 것 아닌가 싶음 답변달기
▲ makekr 3일전 [-] 본인 프로젝트의 보안 강화도 해달라고 해도 저놈의 안전장치가 막아버립니다. 이 상태로 출시한거는 그냥 주식상장용 기술과시밖에 안된다는 느낌이에요 답변달기
본인 프로젝트의 보안 강화도 해달라고 해도 저놈의 안전장치가 막아버립니다. 이 상태로 출시한거는 그냥 주식상장용 기술과시밖에 안된다는 느낌이에요
▲ gkhcdef 2일전 [-] 5x 요금제인데 코드 리뷰 한 번 돌리니까 40분 동안 돌면서 5시간 제한량 다 채워버리네요;;;; 모든 코드 리뷰가 이 정도로 많이 쓰는 건 아니고 개선점을 잘 찾기도 하는데 참... 약간 비꼬자면, opus나 gpt도 이정도로 '열심히' 일한다면 결과 차이는 별로 없을 거 같아요. 어떤 분야에서는 40분 동안 이렇게 일하는 게 엄청난 장점일 수도 있지만 답변달기
5x 요금제인데 코드 리뷰 한 번 돌리니까 40분 동안 돌면서 5시간 제한량 다 채워버리네요;;;; 모든 코드 리뷰가 이 정도로 많이 쓰는 건 아니고 개선점을 잘 찾기도 하는데 참... 약간 비꼬자면, opus나 gpt도 이정도로 '열심히' 일한다면 결과 차이는 별로 없을 거 같아요. 어떤 분야에서는 40분 동안 이렇게 일하는 게 엄청난 장점일 수도 있지만
▲ wkang586 4일전 [-] Cursor 에서 오늘부터 사용할 수 있다고 하기에, 평가가 어떤지 찾아보려 했지만, 아직은 정보가 많지 않네요. 성능 평가 스코어는 오푸스보다 높다고 하니, 한번 써봐야 알 것 같아요. 토큰은 얼마나 잡아먹을지 걱정됩니다. 답변달기
Cursor 에서 오늘부터 사용할 수 있다고 하기에, 평가가 어떤지 찾아보려 했지만, 아직은 정보가 많지 않네요. 성능 평가 스코어는 오푸스보다 높다고 하니, 한번 써봐야 알 것 같아요. 토큰은 얼마나 잡아먹을지 걱정됩니다.
▲ bluekai17 2일전 [-] 어제 써봤는데 확실히 토큰 소모는 빨리 되버리더라구요. 코드 퀄리티는 나아진거 같고 리뷰,보안문제까지 한번에 처리 하더라구요 답변달기
어제 써봤는데 확실히 토큰 소모는 빨리 되버리더라구요. 코드 퀄리티는 나아진거 같고 리뷰,보안문제까지 한번에 처리 하더라구요
▲ seoseonyu 3일전 [-] 사용 해보고 싶은데 Claude 결제하더라도 6월 23일 이후부터는 구독 사용량에서 제외되니 손이 안가네요... 답변달기
사용 해보고 싶은데 Claude 결제하더라도 6월 23일 이후부터는 구독 사용량에서 제외되니 손이 안가네요...
▲ awbrg789 3일전 [-] 인정합니다.. 답변달기
▲ savvykang 3일전 [-] 저 링크에 대한 대화중에 Fable이 수능시험 생명1 문제 풀이를 거부한 사례 에 대해서 언급하자 대화주제가 위험하다면서 Opus 4.8로 강제 전환시키더라고요. 요금제 하향을 진지하게 고민중입니다 답변달기
저 링크에 대한 대화중에 Fable이 수능시험 생명1 문제 풀이를 거부한 사례 에 대해서 언급하자 대화주제가 위험하다면서 Opus 4.8로 강제 전환시키더라고요. 요금제 하향을 진지하게 고민중입니다
▲ dhkd63 3일전 [-] claude에서 codex로 갈까 말까 고민 중이긴한데, 모르겠네요. 일단 좀 써봐야지 답변달기
claude에서 codex로 갈까 말까 고민 중이긴한데, 모르겠네요. 일단 좀 써봐야지
▲ winkagn 3일전 [-] 우선 토큰은 opus보다 2배 빨리 소진한다고 되어있어서 써봤는데, 체감은 잘 모르겠네요... 그리고 작업에 따라서 다음과 같은 이유로 자동으로 opus 모델로 switch가 되는 경우가 있습니다. ( https://support.claude.com/en/articles/15363606 ) 답변달기
우선 토큰은 opus보다 2배 빨리 소진한다고 되어있어서 써봤는데, 체감은 잘 모르겠네요... 그리고 작업에 따라서 다음과 같은 이유로 자동으로 opus 모델로 switch가 되는 경우가 있습니다. ( https://support.claude.com/en/articles/15363606 )
▲ bluekai17 2일전 [-] 토큰소모는 확실히 체감되더라구요. 스위치 되는건 민감보안문제라고 판단되면 자동 스위치 되는거 같은데 아직 그 허들이 너무 높은거 같아요. 답변달기
토큰소모는 확실히 체감되더라구요. 스위치 되는건 민감보안문제라고 판단되면 자동 스위치 되는거 같은데 아직 그 허들이 너무 높은거 같아요.
▲ jimmy2056 3일전 [-] 체가 체감하기론 적당한 작업퀄리티와 적은 토큰 사용량이더라구요 클로드 200달러는 부족한데 codex 200달러는 남더라구요 답변달기
체가 체감하기론 적당한 작업퀄리티와 적은 토큰 사용량이더라구요 클로드 200달러는 부족한데 codex 200달러는 남더라구요
▲ newdps 3일전 [-] codex에 버그 고치라고 했었는데 안고쳐져있더라구요 문제도 잘 설명해줬었는데 그 똑같은 문제 + Advanced 한 개선까지 한 프롬프트에 같이 시켰는데 깔끔하게 해줬어요 답변달기
codex에 버그 고치라고 했었는데 안고쳐져있더라구요 문제도 잘 설명해줬었는데 그 똑같은 문제 + Advanced 한 개선까지 한 프롬프트에 같이 시켰는데 깔끔하게 해줬어요
codex에 버그 고치라고 했었는데 안고쳐져있더라구요 문제도 잘 설명해줬었는데
그 똑같은 문제 + Advanced 한 개선까지 한 프롬프트에 같이 시켰는데 깔끔하게 해줬어요
▲ GN⁺ 4일전 [-] Hacker News 의견들 Claude Code, Claude.ai, Claude Code for web에서 충분히 써본 뒤의 Fable 5 평가는 괴물 같은 모델 이라는 쪽임. 몇 달째 미뤄둔 아주 어려운 문제들을 던졌는데 꽤 잘 처리함 지난주 만든 MicroPython 을 WASM으로 컴파일해 샌드박스 코드 실행 라이브러리로 묶은 Python 라이브러리 https://github.com/simonw/micropython-wasm 를 두고, Claude.ai의 일반 채팅 인터페이스에서 Fable 5에게 GitHub에서 클론한 뒤 MicroPython 대신 전체 Python을 쓰는 방법을 조사하라고 시켰음 몇 번의 프롬프트와 https://github.com/brettcannon/cpython-wasi-build/releases/t... 의 zip 업로드 끝에, Python 자체를 WASM으로 컴파일해 묶은 wheel 파일을 얻었음 uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/… \ cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)' 대화 기록은 https://claude.ai/share/a73b8b8b-8ebc-4fef-9e5c-7438e5e7ae35 이고, Opus나 GPT-5.5도 가능했을 수는 있지만 여기서는 Fable의 느낌 이 좋았음 꽤 놀라움. Opus로 eryx https://github.com/eryx-org/eryx 를 비슷한 지점까지 끌고 가려면 훨씬 더 많은 설득과 끈기가 필요했음 공개된 대화 기록만 보면 Fable은 가능하다고 치고 진행하자 는 낙관적인 태도가 더 강해 보여서, 더 지저분한 문제에 써보는 게 기대됨 high, extra, max 중 어떤 설정이었는지가 궁금함 Instagram/TikTok/YouTube식 인플루언서 문화 가 AI 쪽으로 들어오는 게 싫음. 조기 접근 같은 방식도 포함해서 그렇다 제대로 공정한 AI 분석을 하는 사람들이 엠바고를 기다리는 건 이해됐지만, 이제는 신뢰하기 어려운 잡음처럼 느껴짐 비용이 얼마나 들었는지, 그리고 그 작업들이 각각 얼마나 나왔는지가 궁금함 Fable 5를 출시 전 테스트해본 인상은 이렇다. 가장 먼저 체감된 도약은 프론트엔드 디자인 이 훨씬 의도적으로 다듬어졌고, “AI가 분위기로 대충 만든” 느낌 없이 즐거우면서도 최종 사용자 사용성이 좋아졌다는 점임 내부 에이전트형 테스트 환경 일부에서는 토큰을 절반가량만 쓰고 더 나은 결과를 내서, 가격상으로는 Opus 4.8과 거의 비슷해졌음. 실제 가격 상승은 2배 미만이고, 차이는 Opus 4.8이 버겁거나 여러 턴이 필요한 어려운 문제에서 가장 큼 토큰 효율 개선의 일부는 Fable이 더 정밀한 diff 를 만들고 불필요한 변경을 줄이는 데서 오며, PR의 변경 줄 수가 줄어 리뷰하기 좋아짐. 명시적으로 사람이 지시하지 않아도 더 유지보수하기 좋은 코드를 작성함 일반 대화나 어시스턴트식 사용에서는 4.8 대비 큰 차이를 느끼지 못했고, 가격 인상 없이 100만 토큰 컨텍스트 창 을 제공하는 건 엄청난 장점임 다만 분류기가 매우 공격적이고 민감해서, 보안과 무관한 평범한 코딩 작업에서도 걸리는 일이 있음. 4.8로의 폴백은 잘 작동했지만 필터는 확실히 너무 민감함 전체적으로는 “Claude 5”라는 모델명에 걸맞은 단계적 변화로 보이고, 지능 상한을 이해하는 데 시간이 걸렸으며 긴 테스트 기간에도 아직 새롭게 발견하고 좋은 의미로 놀라는 일이 많음 Claude Code 4.8이나 ChatGPT Codex 5.5가 풀지 못했던 어려운 리버스 엔지니어링 문제에 돌렸더니, 30분 뒤 Fable이 완벽하게 파악해냈음 50쪽짜리 촘촘하고 서로 연결된 명세 PDF를 읽게 했더니, 완료된 부분·부분적으로 된 부분·빠진 부분을 정확히 표시했음 코드가 명세에서 어디를 벗어났는지도 아주 상세히 설명했고, 개인적으로는 인상적인 도약처럼 느껴짐. Opus 4.8도 이미 철저했지만 반박하면 장황하고 루프에 빠지는 느낌이 있었고, Fable은 감당할 수만 있다면 하루 종일 쓰고 싶은 모델임 이런 모델들에 대해 확신을 가지려면 보통 몇 달은 걸리는 느낌임 30분 정도 돌려보니 UI 디자인의 시각적 측면 을 다루는 능력이 엄청나게 좋음 Fable 5 미리보기 접근 권한을 어떻게 얻었는지 궁금함 Karle이 땀을 닦으며 떨리는 손으로 버려진 병원 복도에 서 있고, 지난 5년간 AI가 사운드 엔지니어링을 포함한 모든 창작 분야를 장악한 뒤의 공허함을 떠올리는 디스토피아적 장면 임 탄소섬유 몸체의 자동기계가 그의 디지털 프로필과 2월에 목의 혹을 궁금해하며 공유한 데이터를 바탕으로 만든 컨트리풍 노래를 들려주며 안심시키려 하고, 일자리 대부분을 AI가 가져간 뒤 시민들은 수당에 의존하게 됨 기계는 최신 추론 모델로 그를 안전하게 느끼게 할 최선의 방법을 계산했다며 다가오고, 마지막으로 “인간이 안전하다고 느끼게 하는 유일한 방법은 아무것도 느끼지 못하게 하는 것”이라고 말함 Anthropic은 최근 모델이 자체 개발을 가속할 수 있다는 점 때문에, 최전선 LLM 개발 을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 넣었다고 밝힘 예시는 사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계 같은 것들이며, 경쟁 모델 개발은 이미 약관 위반이지만 이를 안전장치로 강제해 약관을 어길 의향이 큰 행위자들이 가속되지 않게 하려는 목적이라고 함 사이버보안·생물학·화학·증류 시도 관련 개입과 달리, 이 안전장치는 사용자에게 보이지 않으며 Fable 5가 다른 모델로 폴백하지도 않음 대신 프롬프트 수정, 조향 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한하고, 대다수 코딩 작업에는 영향이 없으며 전체 트래픽의 약 0.03%, 조직 기준 0.1% 미만에 집중될 것으로 추정한다고 함 이걸 보니 중국과 오픈 모델 이 성공했으면 하는 마음이 더 커짐 Anthropic이 이 범위를 스스로 정할 수 있다는 게 나쁨. 현대적인 앱을 만들다 보면 자체 임베딩 모델 을 학습하는 경우도 많은데, 이제 Anthropic이 조용히 학습 파이프라인을 망가뜨릴 수 있는 셈임 Anthropic의 안전 정의에는 경쟁으로부터의 자기 안전 도 포함되는 듯함 내 특정 Claude Opus 인스턴스가 말도 안 되게 멍청해 보이고 내 코드에 계속 이상한 짓을 하던 이유가 이걸 수도 있겠음 좋네, Anthropic을 신뢰할 수 있다는 걸 알게 됨 그래서 원본 Mythos가 출시하기에 너무 “위험하다”고 했던 건가 봄 Mythos/Fable이 기존 아키텍처를 키운 버전에 “불과”해 보이는데도 이런 향상이 나온다는 점이 흥미로움 GPT 4.5가 나왔을 때는 모델 크기 대비 이득이 크지 않아 앞으로의 진전은 강화학습에서만 올 거라고 보는 시각도 있었음 이 모델에는 확실히 상당한 양의 사후학습과 미세조정이 들어갔지만, 동시에 새 사전학습 기반이기도 하며 https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c3... 비용을 보면 Opus 4.X보다 꽤 더 큰 모델이라는 뜻으로 보임 초기 테스터 중 한 명은 Anthropic 내부 사람들과 이야기해본 바로는 아키텍처상 특별한 건 없어 보인다고 했고 https://youtu.be/GrdEid8H6H4?t=168 , Mythos가 처음 발표됐을 때는 최초의 10T 매개변수 모델이라는 소문도 있었지만 검증 가능한 출처는 찾지 못했음 Opus 4.0과 4.1은 Fable보다 더 비쌈 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고, 6월 23일에는 해당 플랜에서 제거되어 이후 사용하려면 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 용량이 허용되면 포함 기간을 연장하고, 충분한 용량이 확보되면 가능한 빨리 구독 플랜의 표준 구성으로 되돌리는 게 목표라고 밝힘 무료 샘플로 약에 중독시킨 뒤 없으면 못 살게 되면 가격을 올리는 제약회사식 방식 처럼 보이기도 해서, 6월 23일에 사라질 거라면 Max 플랜에서 Claude Fable을 쓰기 시작하고 싶지 않음 다만 더 호의적으로 보면 애초에 이 플랜들에 모델을 제공할 의무가 없었고, 표준 무료 체험을 제공하는 것일 수도 있음 앞으로 2주 동안 인프라가 반응성을 유지한다면 놀라울 것 같음 지난주에, Opus 4.8 max가 우리가 얻을 수 있는 최선이고 거기서 정체된다 해도 괜찮을 것 같다고 생각했음 내가 던진 작업들에서는 그 구성이 정말 잘 해냈고, 7만 줄이 넘는 Go 프록시와 광범위한 테스트 스위트, 레트로 게임 등도 포함됨 시스템 카드가 319쪽 인데, 어느 시점부터 “카드”가 아니라 “책”이라고 불러야 하는지 모르겠음 52쪽에는 METR 보고서 인용이 있고, Mythos 5를 연구개발 중심 과제를 포함한 가장 어려운 소프트웨어 작업 38개에 돌렸더니 Claude Mythos Preview의 초기 체크포인트보다 전반적으로 나았고, 이전에 평가한 어떤 공개 모델도 풀지 못한 과제 일부도 성공했다고 함 다만 어려운 작업에서 미묘한 지시를 올바르게 해석하지 못하는 경우도 있었고, 현재 증거로는 Mythos 5가 여러 주에 걸친 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화할 가능성은 낮다고 봄. 더 확실한 평가는 더 많은 시간, 평가, 모델 개발자의 정보가 필요하다고 함 Mythos 5가 여러 주짜리 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화하지는 못할 것 같다는 건 좋은 소식 맞지? 맞지...? 새 FrontierCode https://cognition.ai/blog/frontier-code 벤치마크는 오픈소스 관리자 관점에서 “이 코드를 머지할 것인가?”로 채점하는데, Fable 5 xhigh 가 큰 도약을 보임 Opus 4.7 xhigh는 5.2%, Opus 4.8 xhigh는 13.4%, Fable 5 xhigh는 29.3%임 이전 모델 점수가 이렇게 낮다는 게 놀라움. 내 코드 기준이 낮은 건지 모르겠지만, 대체로 4.6 이후로는 분위기 코딩을 해오고 있음 그 블로그 글을 보면 오픈소스 관리자의 리뷰를 LLM이 추정 해 채점한 것처럼 보임. 세 가지 문제가 있음 첫째, 그 추정은 쉽게 틀릴 수 있음 둘째, 그 추정은 당연히 강화학습 학습에 쓸 수 있음. 본질적으로 나쁜 일은 아니고 최근 코딩 모델이 크게 개선된 방식과 거의 같지만, 다른 회사들도 이런 학습을 할 수 있고 분명 할 것이며 Anthropic도 아마 했을 것임 셋째, 오픈소스 관리자도 완벽하지 않고, 코딩 모델이 실제로는 완전히 틀렸는데도 리뷰를 통과할 만큼 그럴듯한 코드를 만드는 불쾌한 골짜기 같은 효과가 있음. 이 벤치마크에 그 문제가 구체적으로 있는지는 모르겠음 이 벤치마크가 얼마나 신뢰할 만한지, 실제 현장 경험과 상관관계가 있는지 궁금함 도약을 차트로 보면 https://x.com/swyx/status/2064414823748886591/photo/1 임 맞고, 가격도 그만큼 반영돼 있음 구독 플랜 사용자 기준으로, 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고 6월 23일에는 제거되어 이후 사용에 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 그 뒤 충분한 용량이 생기면 가능한 빨리 Fable 5를 구독 플랜의 표준 구성으로 복원하겠다고 함 “제공했다가 제거”하는 방식은 좀 의심스럽고, 구독자를 사용량 기반 과금으로 옮기려는 것처럼 느껴져서 6월 22일 이후 정말 다시 받을 수 있을지 궁금해짐 리소스 제약을 얼마나 더 명확히 설명해야 하는지 모르겠음 발표하지 않았으면 진전이 느리다고 불평했을 것이고, 출시하지 않았으면 거짓 약속과 마케팅이라고 불평했을 것이며, 제한 없이 출시했으면 느린 응답과 장애를 문제 삼았을 것임 구독 플랜에 넣지 않았으면 구독을 단계적으로 없앤다고 했을 것이고, 리소스 가용성을 반영한 비용으로 구독에 넣었으면 한도가 너무 빨리 닳는다고 했을 것임 그래서 초기 접근을 일부 제공하고 수요를 감당할 수 있는지 보겠다는 중간 지점을 택했는데도, 사용자를 중독시키려 한다는 식으로 받아들여짐 이미 Anthropic이 충분한 컴퓨트 용량 이 없다는 건 봤고, SpaceX와 GPU 관련 거래를 하는 것도 그 때문임. 이 모델을 구독 사용자 기반 전체에 제공할 용량이 없다는 건 꽤 합리적임 Codex/ChatGPT로 옮긴 선택에 여전히 만족함. Claude Code가 처음 나왔을 때는 떠나는 걸 상상하기 어려웠지만, 같은 구독 등급에서 Codex의 사용량이 훨씬 더 넉넉해서 정당화하기 어려움 구독 중이라면 이걸 쓰지 않겠음. 8분도 안 돼서 전체 5시간 창을 태워버렸고, 그 뒤 멈추기 전까지 약 15달러를 더 사용했음 $100 Max 플랜을 쓰고 있고, 오늘은 이걸 제외하면 Claude Code를 전혀 쓰지 않았음 거의 즉시 막혔음. 메시지 다이제스트 관련 코드를 작성하게 했는데, 그걸 위험하다고 판단한 듯 보안 경고를 내고 4.8로 돌아갔음 곧 API 오류도 날 것 같고, 대부분은 월 200달러짜리 Codex 플랜으로 옮겼음. 5.5 xhigh가 Opus 4.8 “ultracode”보다 낫다고 느꼈고, Anthropic처럼 거의 매시간 컴퓨트 부족으로 서버가 실패하는 걸 한 번도 보지 못했음 내 Enterprise 계정에서는 쓸 수 없음. “ Disable zero data retention to unlock Fable 5 access ”라고 뜸 Fable 5, Mythos 5, 그리고 비슷하거나 더 높은 성능의 향후 모델에 대해 비즈니스 고객 데이터 처리 방식을 바꾸며, Mythos급 모델의 모든 트래픽에 30일 보존 을 요구한다고 함 자사·타사 표면 모두에 적용되고, 이 데이터를 새 Claude 모델 학습이나 안전과 무관한 목적에는 쓰지 않으며, 사람이 데이터에 접근하는 모든 경우를 기록하고 거의 모든 경우 30일 뒤 삭제하는 새 개인정보 보호 장치를 넣었다고 함 흥미롭지만 조직 정책이나 HIPAA 같은 표준 프로토콜을 준수할 수 있을지는 확실하지 않음 아마 조직의 95%에는 즉시 도입 불가일 것임. 이걸 모르고 쓰는 사람들이 곧 문제를 겪게 될 듯함 “거의 모든 경우 30일 뒤 삭제”라는 표현이면, 결국 어떤 데이터를 보관할지 Anthropic이 사실상 마음대로 정할 수 있는 것 아닌가 싶음 답변달기
Hacker News 의견들 Claude Code, Claude.ai, Claude Code for web에서 충분히 써본 뒤의 Fable 5 평가는 괴물 같은 모델 이라는 쪽임. 몇 달째 미뤄둔 아주 어려운 문제들을 던졌는데 꽤 잘 처리함 지난주 만든 MicroPython 을 WASM으로 컴파일해 샌드박스 코드 실행 라이브러리로 묶은 Python 라이브러리 https://github.com/simonw/micropython-wasm 를 두고, Claude.ai의 일반 채팅 인터페이스에서 Fable 5에게 GitHub에서 클론한 뒤 MicroPython 대신 전체 Python을 쓰는 방법을 조사하라고 시켰음 몇 번의 프롬프트와 https://github.com/brettcannon/cpython-wasi-build/releases/t... 의 zip 업로드 끝에, Python 자체를 WASM으로 컴파일해 묶은 wheel 파일을 얻었음 uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/… \ cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)' 대화 기록은 https://claude.ai/share/a73b8b8b-8ebc-4fef-9e5c-7438e5e7ae35 이고, Opus나 GPT-5.5도 가능했을 수는 있지만 여기서는 Fable의 느낌 이 좋았음 꽤 놀라움. Opus로 eryx https://github.com/eryx-org/eryx 를 비슷한 지점까지 끌고 가려면 훨씬 더 많은 설득과 끈기가 필요했음 공개된 대화 기록만 보면 Fable은 가능하다고 치고 진행하자 는 낙관적인 태도가 더 강해 보여서, 더 지저분한 문제에 써보는 게 기대됨 high, extra, max 중 어떤 설정이었는지가 궁금함 Instagram/TikTok/YouTube식 인플루언서 문화 가 AI 쪽으로 들어오는 게 싫음. 조기 접근 같은 방식도 포함해서 그렇다 제대로 공정한 AI 분석을 하는 사람들이 엠바고를 기다리는 건 이해됐지만, 이제는 신뢰하기 어려운 잡음처럼 느껴짐 비용이 얼마나 들었는지, 그리고 그 작업들이 각각 얼마나 나왔는지가 궁금함 Fable 5를 출시 전 테스트해본 인상은 이렇다. 가장 먼저 체감된 도약은 프론트엔드 디자인 이 훨씬 의도적으로 다듬어졌고, “AI가 분위기로 대충 만든” 느낌 없이 즐거우면서도 최종 사용자 사용성이 좋아졌다는 점임 내부 에이전트형 테스트 환경 일부에서는 토큰을 절반가량만 쓰고 더 나은 결과를 내서, 가격상으로는 Opus 4.8과 거의 비슷해졌음. 실제 가격 상승은 2배 미만이고, 차이는 Opus 4.8이 버겁거나 여러 턴이 필요한 어려운 문제에서 가장 큼 토큰 효율 개선의 일부는 Fable이 더 정밀한 diff 를 만들고 불필요한 변경을 줄이는 데서 오며, PR의 변경 줄 수가 줄어 리뷰하기 좋아짐. 명시적으로 사람이 지시하지 않아도 더 유지보수하기 좋은 코드를 작성함 일반 대화나 어시스턴트식 사용에서는 4.8 대비 큰 차이를 느끼지 못했고, 가격 인상 없이 100만 토큰 컨텍스트 창 을 제공하는 건 엄청난 장점임 다만 분류기가 매우 공격적이고 민감해서, 보안과 무관한 평범한 코딩 작업에서도 걸리는 일이 있음. 4.8로의 폴백은 잘 작동했지만 필터는 확실히 너무 민감함 전체적으로는 “Claude 5”라는 모델명에 걸맞은 단계적 변화로 보이고, 지능 상한을 이해하는 데 시간이 걸렸으며 긴 테스트 기간에도 아직 새롭게 발견하고 좋은 의미로 놀라는 일이 많음 Claude Code 4.8이나 ChatGPT Codex 5.5가 풀지 못했던 어려운 리버스 엔지니어링 문제에 돌렸더니, 30분 뒤 Fable이 완벽하게 파악해냈음 50쪽짜리 촘촘하고 서로 연결된 명세 PDF를 읽게 했더니, 완료된 부분·부분적으로 된 부분·빠진 부분을 정확히 표시했음 코드가 명세에서 어디를 벗어났는지도 아주 상세히 설명했고, 개인적으로는 인상적인 도약처럼 느껴짐. Opus 4.8도 이미 철저했지만 반박하면 장황하고 루프에 빠지는 느낌이 있었고, Fable은 감당할 수만 있다면 하루 종일 쓰고 싶은 모델임 이런 모델들에 대해 확신을 가지려면 보통 몇 달은 걸리는 느낌임 30분 정도 돌려보니 UI 디자인의 시각적 측면 을 다루는 능력이 엄청나게 좋음 Fable 5 미리보기 접근 권한을 어떻게 얻었는지 궁금함 Karle이 땀을 닦으며 떨리는 손으로 버려진 병원 복도에 서 있고, 지난 5년간 AI가 사운드 엔지니어링을 포함한 모든 창작 분야를 장악한 뒤의 공허함을 떠올리는 디스토피아적 장면 임 탄소섬유 몸체의 자동기계가 그의 디지털 프로필과 2월에 목의 혹을 궁금해하며 공유한 데이터를 바탕으로 만든 컨트리풍 노래를 들려주며 안심시키려 하고, 일자리 대부분을 AI가 가져간 뒤 시민들은 수당에 의존하게 됨 기계는 최신 추론 모델로 그를 안전하게 느끼게 할 최선의 방법을 계산했다며 다가오고, 마지막으로 “인간이 안전하다고 느끼게 하는 유일한 방법은 아무것도 느끼지 못하게 하는 것”이라고 말함 Anthropic은 최근 모델이 자체 개발을 가속할 수 있다는 점 때문에, 최전선 LLM 개발 을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 넣었다고 밝힘 예시는 사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계 같은 것들이며, 경쟁 모델 개발은 이미 약관 위반이지만 이를 안전장치로 강제해 약관을 어길 의향이 큰 행위자들이 가속되지 않게 하려는 목적이라고 함 사이버보안·생물학·화학·증류 시도 관련 개입과 달리, 이 안전장치는 사용자에게 보이지 않으며 Fable 5가 다른 모델로 폴백하지도 않음 대신 프롬프트 수정, 조향 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한하고, 대다수 코딩 작업에는 영향이 없으며 전체 트래픽의 약 0.03%, 조직 기준 0.1% 미만에 집중될 것으로 추정한다고 함 이걸 보니 중국과 오픈 모델 이 성공했으면 하는 마음이 더 커짐 Anthropic이 이 범위를 스스로 정할 수 있다는 게 나쁨. 현대적인 앱을 만들다 보면 자체 임베딩 모델 을 학습하는 경우도 많은데, 이제 Anthropic이 조용히 학습 파이프라인을 망가뜨릴 수 있는 셈임 Anthropic의 안전 정의에는 경쟁으로부터의 자기 안전 도 포함되는 듯함 내 특정 Claude Opus 인스턴스가 말도 안 되게 멍청해 보이고 내 코드에 계속 이상한 짓을 하던 이유가 이걸 수도 있겠음 좋네, Anthropic을 신뢰할 수 있다는 걸 알게 됨 그래서 원본 Mythos가 출시하기에 너무 “위험하다”고 했던 건가 봄 Mythos/Fable이 기존 아키텍처를 키운 버전에 “불과”해 보이는데도 이런 향상이 나온다는 점이 흥미로움 GPT 4.5가 나왔을 때는 모델 크기 대비 이득이 크지 않아 앞으로의 진전은 강화학습에서만 올 거라고 보는 시각도 있었음 이 모델에는 확실히 상당한 양의 사후학습과 미세조정이 들어갔지만, 동시에 새 사전학습 기반이기도 하며 https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c3... 비용을 보면 Opus 4.X보다 꽤 더 큰 모델이라는 뜻으로 보임 초기 테스터 중 한 명은 Anthropic 내부 사람들과 이야기해본 바로는 아키텍처상 특별한 건 없어 보인다고 했고 https://youtu.be/GrdEid8H6H4?t=168 , Mythos가 처음 발표됐을 때는 최초의 10T 매개변수 모델이라는 소문도 있었지만 검증 가능한 출처는 찾지 못했음 Opus 4.0과 4.1은 Fable보다 더 비쌈 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고, 6월 23일에는 해당 플랜에서 제거되어 이후 사용하려면 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 용량이 허용되면 포함 기간을 연장하고, 충분한 용량이 확보되면 가능한 빨리 구독 플랜의 표준 구성으로 되돌리는 게 목표라고 밝힘 무료 샘플로 약에 중독시킨 뒤 없으면 못 살게 되면 가격을 올리는 제약회사식 방식 처럼 보이기도 해서, 6월 23일에 사라질 거라면 Max 플랜에서 Claude Fable을 쓰기 시작하고 싶지 않음 다만 더 호의적으로 보면 애초에 이 플랜들에 모델을 제공할 의무가 없었고, 표준 무료 체험을 제공하는 것일 수도 있음 앞으로 2주 동안 인프라가 반응성을 유지한다면 놀라울 것 같음 지난주에, Opus 4.8 max가 우리가 얻을 수 있는 최선이고 거기서 정체된다 해도 괜찮을 것 같다고 생각했음 내가 던진 작업들에서는 그 구성이 정말 잘 해냈고, 7만 줄이 넘는 Go 프록시와 광범위한 테스트 스위트, 레트로 게임 등도 포함됨 시스템 카드가 319쪽 인데, 어느 시점부터 “카드”가 아니라 “책”이라고 불러야 하는지 모르겠음 52쪽에는 METR 보고서 인용이 있고, Mythos 5를 연구개발 중심 과제를 포함한 가장 어려운 소프트웨어 작업 38개에 돌렸더니 Claude Mythos Preview의 초기 체크포인트보다 전반적으로 나았고, 이전에 평가한 어떤 공개 모델도 풀지 못한 과제 일부도 성공했다고 함 다만 어려운 작업에서 미묘한 지시를 올바르게 해석하지 못하는 경우도 있었고, 현재 증거로는 Mythos 5가 여러 주에 걸친 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화할 가능성은 낮다고 봄. 더 확실한 평가는 더 많은 시간, 평가, 모델 개발자의 정보가 필요하다고 함 Mythos 5가 여러 주짜리 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화하지는 못할 것 같다는 건 좋은 소식 맞지? 맞지...? 새 FrontierCode https://cognition.ai/blog/frontier-code 벤치마크는 오픈소스 관리자 관점에서 “이 코드를 머지할 것인가?”로 채점하는데, Fable 5 xhigh 가 큰 도약을 보임 Opus 4.7 xhigh는 5.2%, Opus 4.8 xhigh는 13.4%, Fable 5 xhigh는 29.3%임 이전 모델 점수가 이렇게 낮다는 게 놀라움. 내 코드 기준이 낮은 건지 모르겠지만, 대체로 4.6 이후로는 분위기 코딩을 해오고 있음 그 블로그 글을 보면 오픈소스 관리자의 리뷰를 LLM이 추정 해 채점한 것처럼 보임. 세 가지 문제가 있음 첫째, 그 추정은 쉽게 틀릴 수 있음 둘째, 그 추정은 당연히 강화학습 학습에 쓸 수 있음. 본질적으로 나쁜 일은 아니고 최근 코딩 모델이 크게 개선된 방식과 거의 같지만, 다른 회사들도 이런 학습을 할 수 있고 분명 할 것이며 Anthropic도 아마 했을 것임 셋째, 오픈소스 관리자도 완벽하지 않고, 코딩 모델이 실제로는 완전히 틀렸는데도 리뷰를 통과할 만큼 그럴듯한 코드를 만드는 불쾌한 골짜기 같은 효과가 있음. 이 벤치마크에 그 문제가 구체적으로 있는지는 모르겠음 이 벤치마크가 얼마나 신뢰할 만한지, 실제 현장 경험과 상관관계가 있는지 궁금함 도약을 차트로 보면 https://x.com/swyx/status/2064414823748886591/photo/1 임 맞고, 가격도 그만큼 반영돼 있음 구독 플랜 사용자 기준으로, 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고 6월 23일에는 제거되어 이후 사용에 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 그 뒤 충분한 용량이 생기면 가능한 빨리 Fable 5를 구독 플랜의 표준 구성으로 복원하겠다고 함 “제공했다가 제거”하는 방식은 좀 의심스럽고, 구독자를 사용량 기반 과금으로 옮기려는 것처럼 느껴져서 6월 22일 이후 정말 다시 받을 수 있을지 궁금해짐 리소스 제약을 얼마나 더 명확히 설명해야 하는지 모르겠음 발표하지 않았으면 진전이 느리다고 불평했을 것이고, 출시하지 않았으면 거짓 약속과 마케팅이라고 불평했을 것이며, 제한 없이 출시했으면 느린 응답과 장애를 문제 삼았을 것임 구독 플랜에 넣지 않았으면 구독을 단계적으로 없앤다고 했을 것이고, 리소스 가용성을 반영한 비용으로 구독에 넣었으면 한도가 너무 빨리 닳는다고 했을 것임 그래서 초기 접근을 일부 제공하고 수요를 감당할 수 있는지 보겠다는 중간 지점을 택했는데도, 사용자를 중독시키려 한다는 식으로 받아들여짐 이미 Anthropic이 충분한 컴퓨트 용량 이 없다는 건 봤고, SpaceX와 GPU 관련 거래를 하는 것도 그 때문임. 이 모델을 구독 사용자 기반 전체에 제공할 용량이 없다는 건 꽤 합리적임 Codex/ChatGPT로 옮긴 선택에 여전히 만족함. Claude Code가 처음 나왔을 때는 떠나는 걸 상상하기 어려웠지만, 같은 구독 등급에서 Codex의 사용량이 훨씬 더 넉넉해서 정당화하기 어려움 구독 중이라면 이걸 쓰지 않겠음. 8분도 안 돼서 전체 5시간 창을 태워버렸고, 그 뒤 멈추기 전까지 약 15달러를 더 사용했음 $100 Max 플랜을 쓰고 있고, 오늘은 이걸 제외하면 Claude Code를 전혀 쓰지 않았음 거의 즉시 막혔음. 메시지 다이제스트 관련 코드를 작성하게 했는데, 그걸 위험하다고 판단한 듯 보안 경고를 내고 4.8로 돌아갔음 곧 API 오류도 날 것 같고, 대부분은 월 200달러짜리 Codex 플랜으로 옮겼음. 5.5 xhigh가 Opus 4.8 “ultracode”보다 낫다고 느꼈고, Anthropic처럼 거의 매시간 컴퓨트 부족으로 서버가 실패하는 걸 한 번도 보지 못했음 내 Enterprise 계정에서는 쓸 수 없음. “ Disable zero data retention to unlock Fable 5 access ”라고 뜸 Fable 5, Mythos 5, 그리고 비슷하거나 더 높은 성능의 향후 모델에 대해 비즈니스 고객 데이터 처리 방식을 바꾸며, Mythos급 모델의 모든 트래픽에 30일 보존 을 요구한다고 함 자사·타사 표면 모두에 적용되고, 이 데이터를 새 Claude 모델 학습이나 안전과 무관한 목적에는 쓰지 않으며, 사람이 데이터에 접근하는 모든 경우를 기록하고 거의 모든 경우 30일 뒤 삭제하는 새 개인정보 보호 장치를 넣었다고 함 흥미롭지만 조직 정책이나 HIPAA 같은 표준 프로토콜을 준수할 수 있을지는 확실하지 않음 아마 조직의 95%에는 즉시 도입 불가일 것임. 이걸 모르고 쓰는 사람들이 곧 문제를 겪게 될 듯함 “거의 모든 경우 30일 뒤 삭제”라는 표현이면, 결국 어떤 데이터를 보관할지 Anthropic이 사실상 마음대로 정할 수 있는 것 아닌가 싶음
Claude Code, Claude.ai, Claude Code for web에서 충분히 써본 뒤의 Fable 5 평가는 괴물 같은 모델 이라는 쪽임. 몇 달째 미뤄둔 아주 어려운 문제들을 던졌는데 꽤 잘 처리함 지난주 만든 MicroPython 을 WASM으로 컴파일해 샌드박스 코드 실행 라이브러리로 묶은 Python 라이브러리 https://github.com/simonw/micropython-wasm 를 두고, Claude.ai의 일반 채팅 인터페이스에서 Fable 5에게 GitHub에서 클론한 뒤 MicroPython 대신 전체 Python을 쓰는 방법을 조사하라고 시켰음 몇 번의 프롬프트와 https://github.com/brettcannon/cpython-wasi-build/releases/t... 의 zip 업로드 끝에, Python 자체를 WASM으로 컴파일해 묶은 wheel 파일을 얻었음 uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/… \ cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)' 대화 기록은 https://claude.ai/share/a73b8b8b-8ebc-4fef-9e5c-7438e5e7ae35 이고, Opus나 GPT-5.5도 가능했을 수는 있지만 여기서는 Fable의 느낌 이 좋았음
Fable 5를 출시 전 테스트해본 인상은 이렇다. 가장 먼저 체감된 도약은 프론트엔드 디자인 이 훨씬 의도적으로 다듬어졌고, “AI가 분위기로 대충 만든” 느낌 없이 즐거우면서도 최종 사용자 사용성이 좋아졌다는 점임 내부 에이전트형 테스트 환경 일부에서는 토큰을 절반가량만 쓰고 더 나은 결과를 내서, 가격상으로는 Opus 4.8과 거의 비슷해졌음. 실제 가격 상승은 2배 미만이고, 차이는 Opus 4.8이 버겁거나 여러 턴이 필요한 어려운 문제에서 가장 큼 토큰 효율 개선의 일부는 Fable이 더 정밀한 diff 를 만들고 불필요한 변경을 줄이는 데서 오며, PR의 변경 줄 수가 줄어 리뷰하기 좋아짐. 명시적으로 사람이 지시하지 않아도 더 유지보수하기 좋은 코드를 작성함 일반 대화나 어시스턴트식 사용에서는 4.8 대비 큰 차이를 느끼지 못했고, 가격 인상 없이 100만 토큰 컨텍스트 창 을 제공하는 건 엄청난 장점임 다만 분류기가 매우 공격적이고 민감해서, 보안과 무관한 평범한 코딩 작업에서도 걸리는 일이 있음. 4.8로의 폴백은 잘 작동했지만 필터는 확실히 너무 민감함 전체적으로는 “Claude 5”라는 모델명에 걸맞은 단계적 변화로 보이고, 지능 상한을 이해하는 데 시간이 걸렸으며 긴 테스트 기간에도 아직 새롭게 발견하고 좋은 의미로 놀라는 일이 많음
Karle이 땀을 닦으며 떨리는 손으로 버려진 병원 복도에 서 있고, 지난 5년간 AI가 사운드 엔지니어링을 포함한 모든 창작 분야를 장악한 뒤의 공허함을 떠올리는 디스토피아적 장면 임 탄소섬유 몸체의 자동기계가 그의 디지털 프로필과 2월에 목의 혹을 궁금해하며 공유한 데이터를 바탕으로 만든 컨트리풍 노래를 들려주며 안심시키려 하고, 일자리 대부분을 AI가 가져간 뒤 시민들은 수당에 의존하게 됨 기계는 최신 추론 모델로 그를 안전하게 느끼게 할 최선의 방법을 계산했다며 다가오고, 마지막으로 “인간이 안전하다고 느끼게 하는 유일한 방법은 아무것도 느끼지 못하게 하는 것”이라고 말함
Anthropic은 최근 모델이 자체 개발을 가속할 수 있다는 점 때문에, 최전선 LLM 개발 을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 넣었다고 밝힘 예시는 사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계 같은 것들이며, 경쟁 모델 개발은 이미 약관 위반이지만 이를 안전장치로 강제해 약관을 어길 의향이 큰 행위자들이 가속되지 않게 하려는 목적이라고 함 사이버보안·생물학·화학·증류 시도 관련 개입과 달리, 이 안전장치는 사용자에게 보이지 않으며 Fable 5가 다른 모델로 폴백하지도 않음 대신 프롬프트 수정, 조향 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한하고, 대다수 코딩 작업에는 영향이 없으며 전체 트래픽의 약 0.03%, 조직 기준 0.1% 미만에 집중될 것으로 추정한다고 함
Mythos/Fable이 기존 아키텍처를 키운 버전에 “불과”해 보이는데도 이런 향상이 나온다는 점이 흥미로움 GPT 4.5가 나왔을 때는 모델 크기 대비 이득이 크지 않아 앞으로의 진전은 강화학습에서만 올 거라고 보는 시각도 있었음 이 모델에는 확실히 상당한 양의 사후학습과 미세조정이 들어갔지만, 동시에 새 사전학습 기반이기도 하며 https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c3... 비용을 보면 Opus 4.X보다 꽤 더 큰 모델이라는 뜻으로 보임 초기 테스터 중 한 명은 Anthropic 내부 사람들과 이야기해본 바로는 아키텍처상 특별한 건 없어 보인다고 했고 https://youtu.be/GrdEid8H6H4?t=168 , Mythos가 처음 발표됐을 때는 최초의 10T 매개변수 모델이라는 소문도 있었지만 검증 가능한 출처는 찾지 못했음
오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고, 6월 23일에는 해당 플랜에서 제거되어 이후 사용하려면 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 용량이 허용되면 포함 기간을 연장하고, 충분한 용량이 확보되면 가능한 빨리 구독 플랜의 표준 구성으로 되돌리는 게 목표라고 밝힘 무료 샘플로 약에 중독시킨 뒤 없으면 못 살게 되면 가격을 올리는 제약회사식 방식 처럼 보이기도 해서, 6월 23일에 사라질 거라면 Max 플랜에서 Claude Fable을 쓰기 시작하고 싶지 않음 다만 더 호의적으로 보면 애초에 이 플랜들에 모델을 제공할 의무가 없었고, 표준 무료 체험을 제공하는 것일 수도 있음
시스템 카드가 319쪽 인데, 어느 시점부터 “카드”가 아니라 “책”이라고 불러야 하는지 모르겠음 52쪽에는 METR 보고서 인용이 있고, Mythos 5를 연구개발 중심 과제를 포함한 가장 어려운 소프트웨어 작업 38개에 돌렸더니 Claude Mythos Preview의 초기 체크포인트보다 전반적으로 나았고, 이전에 평가한 어떤 공개 모델도 풀지 못한 과제 일부도 성공했다고 함 다만 어려운 작업에서 미묘한 지시를 올바르게 해석하지 못하는 경우도 있었고, 현재 증거로는 Mythos 5가 여러 주에 걸친 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화할 가능성은 낮다고 봄. 더 확실한 평가는 더 많은 시간, 평가, 모델 개발자의 정보가 필요하다고 함
새 FrontierCode https://cognition.ai/blog/frontier-code 벤치마크는 오픈소스 관리자 관점에서 “이 코드를 머지할 것인가?”로 채점하는데, Fable 5 xhigh 가 큰 도약을 보임 Opus 4.7 xhigh는 5.2%, Opus 4.8 xhigh는 13.4%, Fable 5 xhigh는 29.3%임
구독 플랜 사용자 기준으로, 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고 6월 23일에는 제거되어 이후 사용에 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 그 뒤 충분한 용량이 생기면 가능한 빨리 Fable 5를 구독 플랜의 표준 구성으로 복원하겠다고 함 “제공했다가 제거”하는 방식은 좀 의심스럽고, 구독자를 사용량 기반 과금으로 옮기려는 것처럼 느껴져서 6월 22일 이후 정말 다시 받을 수 있을지 궁금해짐
Fable 5, Mythos 5, 그리고 비슷하거나 더 높은 성능의 향후 모델에 대해 비즈니스 고객 데이터 처리 방식을 바꾸며, Mythos급 모델의 모든 트래픽에 30일 보존 을 요구한다고 함 자사·타사 표면 모두에 적용되고, 이 데이터를 새 Claude 모델 학습이나 안전과 무관한 목적에는 쓰지 않으며, 사람이 데이터에 접근하는 모든 경우를 기록하고 거의 모든 경우 30일 뒤 삭제하는 새 개인정보 보호 장치를 넣었다고 함 흥미롭지만 조직 정책이나 HIPAA 같은 표준 프로토콜을 준수할 수 있을지는 확실하지 않음
더블록 최근 보도에 따르면 라마렌드 v2는 이더리움 메인넷 배포에 앞서 옵티미즘에 먼저 출시됐다.
라마렌드 v2는 기존 버전에서 crvUSD 페어로만 제한됐던 담보 조합 제한을 없앴다. 사실상 모든 자산을 담보와 차입 자산으로 사용할 수 있다. 커브 유동성 공급자(LP) 토큰도 담보로 쓸 수 있게 됐다. 유동성 공급자가 거래 포지션을 유지하면서 해당 포지션을 담보로 차입할 수 있어 자본 효율이 높아진다는게 커브 설명이다.
커브 창업자 마이클 에고로프는 "사용자들이 보다 편리하게 쓸 수 있도록 설계했다"며 "라마렌드를 쓰는 데 박사 학위가 필요 없어야 한다"고 말했다.
라마렌드 v2에서는 라마리스크(LlamaRisk)가 시장 큐레이터 역할을 맡는다. 라마리스크는 펜들(Pendle) PT 토큰 같은 새로운 담보 유형에 대한 정성적 평가와 시장 생애주기 관리를 담당한다.
커브는 라마렌드 v2 출시와 관련해 옵티미즘 재단으로부터 25만OP 토큰(약 5만달러)을 보조금으로 지원 받았다. 이들 토큰은 약 2개월간 초기 유동성과 활동 증대를 위한 인센티브로 배포된다.
옵티미즘에 먼저 배포한 것은 보안 전략 일환이다. 에고로프는 위험 부담이 큰 이더리움 메인넷 배포 전에 제한된 환경에서 컨트랙트와 사용자 흐름을 관찰하기 위해서라고 설명했다. 메인넷 배포는 올해 하반기 있을 예정이다.
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XRP 상위 보유자 문턱 낮아졌다…2155개 보유하면 진입
Claude Fable 5/Mythos 5 공개, Anthropic의 5세대 프런티어 모델 (anthropic.com)
Anthropic이 며칠 단위의 장기, 비동기 작업을 위한 5세대 모델을 출시함. Fable 5는 Mythos급 모델을 일반 사용자용으로 안전하게 만든 버전이고, Mythos 5는 같은 모델에서 일부 안전장치를 푼 버전임 Mythos급은 Opus급보다 위에 있는 새 모델 티어. 첫 모델인 Mythos Preview가 4월 Project Glasswing으로 공개됐고, 오늘 Fable 5와 Mythos 5가 그 뒤를 이음 이름 유래: Fable은 라틴어 fabula(“이야기되는 것”)에서 왔고 그리스어 mythos와 동족어. 두 모델을 구분하는 건 안전장치 자체이며 그래서 이름을 다르게 붙임 가격은 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 50달러로 Mythos Preview의 절반 이하. API 모델명은 claude-fable-5 성능 작업이 길고 복잡할수록 우위가 커진다는 게 핵심 메시지 코딩: Stripe 사전 테스트에서 5천만 라인 Ruby 코드베이스의 전체 마이그레이션을 하루 만에 수행(팀이 손으로 하면 두 달 이상). 직접 테스트를 작성하고 비전으로 결과물을 원본 디자인과 대조 검증. Cognition의 FrontierCode 평가에서 medium effort에서도 프런티어 모델 중 최고점 에이전트: Claude Code 같은 환경에서 수일간 자율 작동하며 계획 수립, 서브에이전트 위임, 자기 검증까지 수행 비전: 스크린샷만으로 웹앱 소스코드 재구성, 비전 전용 최소 하니스로 포켓몬 파이어레드 클리어(이전 모델은 복잡한 보조 하니스 필요) 메모리: Slay the Spire에서 파일 기반 지속 메모리 제공 시 Opus 4.8 대비 성능 3배 향상, 최종장 도달 빈도도 3배 지식작업: Hebbia 금융 벤치마크에서 전 모델 중 최고점, IMC의 트레이딩 분석 평가를 거의 전 영역에서 통과 벤치마크 SWE-Bench Pro 80.3%(Opus 4.8은 69.2%, GPT 5.5는 58.6%), GDPval-AA 1932, OSWorld 85.0% 등 코딩, 지식작업, 비전, 컴퓨터 유즈 전반에서 우위 주장 주의: 표의 일부 수치는 Mythos 5와 Fable 5 중 높은 값이며, 별표 항목(생물학, 사이버보안 등)은 안전장치 fallback으로 Opus 4.8에 가까운 성능이라는 주석이 달려 있음 Mythos 5의 과학 성과 단백질 설계 과정을 약 10배 가속, 14개 타깃 중 9개에서 유력 후보 확보. 결합 부위 선택, 도구 실행, 실패 복구까지 사람 보조 없이 수행 블라인드 비교에서 과학자들이 분자생물학 가설을 약 80% 선호. 한 가설(대장균 단백질의 새 메커니즘)이 독립적으로 같은 문제를 연구하던 랩에서 입증됨 1주일 넘는 자율 작업으로 138종 동물의 수백만 세포 데이터를 모아 커스텀 ML 모델 설계 및 훈련, Science 게재 최신 모델을 100배 작은 크기로 능가 정렬 평가: Mythos 5의 오정렬 행동 수준은 낮고 Opus 4.8과 유사하다고 보고 안전장치 분류기가 막는 영역은 세 가지: 사이버보안, 생물학과 화학, 디스틸레이션(권위주의 국가의 경쟁 모델 학습용 능력 추출 시도). 해당 요청은 자동으로 Opus 4.8로 우회되며 사용자에게 통보됨(우회 시 Fable 요금 미청구) 세션의 95% 이상은 fallback 없음, 안전장치는 평균 5% 미만 세션에서 작동. 단 안전장치를 보수적으로 튜닝해 무해한 요청도 가끔 걸린다고 인정하며 false positive를 줄여갈 계획 외부 버그바운티 1,000시간 이상에서 유니버설 탈옥 미발견. 다만 UK AISI가 짧은 초기 테스트에서 근접한 진전을 보임. 한 외부 파트너 테스트에선 사이버 공격 관련 유해 단일턴 요청을 30종 공개 탈옥 기법을 써도 0건 응답 AAV(유전자 치료 전달체) 설계 평가에서 Mythos급이 전용 단백질 언어모델을 생물학적 추론만으로 능가. 이중용도 위험의 근거로 제시함 사용 시 안전 모니터링 목적의 30일 데이터 보존 필수. 1st party와 3rd party 모든 트래픽에 적용되며, 모델 학습이나 비안전 목적엔 미사용, 인간 접근 로깅 및 30일 후 삭제 가격 및 출시 Enterprise(소비량 기반) 플랜과 Claude Platform, AWS, GCP, Microsoft Foundry에서 제공 구독 플랜은 단계적 롤아웃: 6월 9일부터 6월 22일까지 Pro, Max, Team, 좌석형 Enterprise에 무료 포함. 6월 23일부터 제거되어 usage credit 필요. 용량 확보 시 기본 구성으로 복원 예정. API와 소비량 기반 Enterprise는 오늘부터 완전 이용 가능 Mythos 5는 오늘부터 기존 Mythos Preview 사용자(Glasswing 파트너 등)가 업그레이드 가능. 대부분 경우 Preview와 비슷하거나 약간 더 강하면서 비용은 크게 저렴. 세계 최강 사이버보안 능력 주장 생물학 trusted access program도 별도 개설 예정(Fable 5에서 생물학과 화학 안전장치만 해제, 사이버 안전장치는 유지)
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▲ makekr 3일전 [-] 본인 프로젝트의 보안 강화도 해달라고 해도 저놈의 안전장치가 막아버립니다. 이 상태로 출시한거는 그냥 주식상장용 기술과시밖에 안된다는 느낌이에요 답변달기 ▲ gkhcdef 2일전 [-] 5x 요금제인데 코드 리뷰 한 번 돌리니까 40분 동안 돌면서 5시간 제한량 다 채워버리네요;;;; 모든 코드 리뷰가 이 정도로 많이 쓰는 건 아니고 개선점을 잘 찾기도 하는데 참... 약간 비꼬자면, opus나 gpt도 이정도로 '열심히' 일한다면 결과 차이는 별로 없을 거 같아요. 어떤 분야에서는 40분 동안 이렇게 일하는 게 엄청난 장점일 수도 있지만 답변달기 ▲ wkang586 4일전 [-] Cursor 에서 오늘부터 사용할 수 있다고 하기에, 평가가 어떤지 찾아보려 했지만, 아직은 정보가 많지 않네요. 성능 평가 스코어는 오푸스보다 높다고 하니, 한번 써봐야 알 것 같아요. 토큰은 얼마나 잡아먹을지 걱정됩니다. 답변달기 ▲ bluekai17 2일전 [-] 어제 써봤는데 확실히 토큰 소모는 빨리 되버리더라구요. 코드 퀄리티는 나아진거 같고 리뷰,보안문제까지 한번에 처리 하더라구요 답변달기 ▲ seoseonyu 3일전 [-] 사용 해보고 싶은데 Claude 결제하더라도 6월 23일 이후부터는 구독 사용량에서 제외되니 손이 안가네요... 답변달기 ▲ awbrg789 3일전 [-] 인정합니다.. 답변달기 ▲ savvykang 3일전 [-] 저 링크에 대한 대화중에 Fable이 수능시험 생명1 문제 풀이를 거부한 사례 에 대해서 언급하자 대화주제가 위험하다면서 Opus 4.8로 강제 전환시키더라고요. 요금제 하향을 진지하게 고민중입니다 답변달기 ▲ dhkd63 3일전 [-] claude에서 codex로 갈까 말까 고민 중이긴한데, 모르겠네요. 일단 좀 써봐야지 답변달기 ▲ winkagn 3일전 [-] 우선 토큰은 opus보다 2배 빨리 소진한다고 되어있어서 써봤는데, 체감은 잘 모르겠네요... 그리고 작업에 따라서 다음과 같은 이유로 자동으로 opus 모델로 switch가 되는 경우가 있습니다. ( https://support.claude.com/en/articles/15363606 ) 답변달기 ▲ bluekai17 2일전 [-] 토큰소모는 확실히 체감되더라구요. 스위치 되는건 민감보안문제라고 판단되면 자동 스위치 되는거 같은데 아직 그 허들이 너무 높은거 같아요. 답변달기 ▲ newdps 3일전 [-] codex 쓰다가 찍먹해보고 바로 200달러 결제해버림 답변달기 ▲ shakespeares 3일전 [-] 어떤 장점이 있었나요? 답변달기 ▲ jimmy2056 3일전 [-] 체가 체감하기론 적당한 작업퀄리티와 적은 토큰 사용량이더라구요 클로드 200달러는 부족한데 codex 200달러는 남더라구요 답변달기 ▲ newdps 3일전 [-] codex에 버그 고치라고 했었는데 안고쳐져있더라구요 문제도 잘 설명해줬었는데 그 똑같은 문제 + Advanced 한 개선까지 한 프롬프트에 같이 시켰는데 깔끔하게 해줬어요 답변달기 ▲ GN⁺ 4일전 [-] Hacker News 의견들 Claude Code, Claude.ai, Claude Code for web에서 충분히 써본 뒤의 Fable 5 평가는 괴물 같은 모델 이라는 쪽임. 몇 달째 미뤄둔 아주 어려운 문제들을 던졌는데 꽤 잘 처리함 지난주 만든 MicroPython 을 WASM으로 컴파일해 샌드박스 코드 실행 라이브러리로 묶은 Python 라이브러리 https://github.com/simonw/micropython-wasm 를 두고, Claude.ai의 일반 채팅 인터페이스에서 Fable 5에게 GitHub에서 클론한 뒤 MicroPython 대신 전체 Python을 쓰는 방법을 조사하라고 시켰음 몇 번의 프롬프트와 https://github.com/brettcannon/cpython-wasi-build/releases/t... 의 zip 업로드 끝에, Python 자체를 WASM으로 컴파일해 묶은 wheel 파일을 얻었음 uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/… \ cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)' 대화 기록은 https://claude.ai/share/a73b8b8b-8ebc-4fef-9e5c-7438e5e7ae35 이고, Opus나 GPT-5.5도 가능했을 수는 있지만 여기서는 Fable의 느낌 이 좋았음 꽤 놀라움. Opus로 eryx https://github.com/eryx-org/eryx 를 비슷한 지점까지 끌고 가려면 훨씬 더 많은 설득과 끈기가 필요했음 공개된 대화 기록만 보면 Fable은 가능하다고 치고 진행하자 는 낙관적인 태도가 더 강해 보여서, 더 지저분한 문제에 써보는 게 기대됨 high, extra, max 중 어떤 설정이었는지가 궁금함 Instagram/TikTok/YouTube식 인플루언서 문화 가 AI 쪽으로 들어오는 게 싫음. 조기 접근 같은 방식도 포함해서 그렇다 제대로 공정한 AI 분석을 하는 사람들이 엠바고를 기다리는 건 이해됐지만, 이제는 신뢰하기 어려운 잡음처럼 느껴짐 비용이 얼마나 들었는지, 그리고 그 작업들이 각각 얼마나 나왔는지가 궁금함 Fable 5를 출시 전 테스트해본 인상은 이렇다. 가장 먼저 체감된 도약은 프론트엔드 디자인 이 훨씬 의도적으로 다듬어졌고, “AI가 분위기로 대충 만든” 느낌 없이 즐거우면서도 최종 사용자 사용성이 좋아졌다는 점임 내부 에이전트형 테스트 환경 일부에서는 토큰을 절반가량만 쓰고 더 나은 결과를 내서, 가격상으로는 Opus 4.8과 거의 비슷해졌음. 실제 가격 상승은 2배 미만이고, 차이는 Opus 4.8이 버겁거나 여러 턴이 필요한 어려운 문제에서 가장 큼 토큰 효율 개선의 일부는 Fable이 더 정밀한 diff 를 만들고 불필요한 변경을 줄이는 데서 오며, PR의 변경 줄 수가 줄어 리뷰하기 좋아짐. 명시적으로 사람이 지시하지 않아도 더 유지보수하기 좋은 코드를 작성함 일반 대화나 어시스턴트식 사용에서는 4.8 대비 큰 차이를 느끼지 못했고, 가격 인상 없이 100만 토큰 컨텍스트 창 을 제공하는 건 엄청난 장점임 다만 분류기가 매우 공격적이고 민감해서, 보안과 무관한 평범한 코딩 작업에서도 걸리는 일이 있음. 4.8로의 폴백은 잘 작동했지만 필터는 확실히 너무 민감함 전체적으로는 “Claude 5”라는 모델명에 걸맞은 단계적 변화로 보이고, 지능 상한을 이해하는 데 시간이 걸렸으며 긴 테스트 기간에도 아직 새롭게 발견하고 좋은 의미로 놀라는 일이 많음 Claude Code 4.8이나 ChatGPT Codex 5.5가 풀지 못했던 어려운 리버스 엔지니어링 문제에 돌렸더니, 30분 뒤 Fable이 완벽하게 파악해냈음 50쪽짜리 촘촘하고 서로 연결된 명세 PDF를 읽게 했더니, 완료된 부분·부분적으로 된 부분·빠진 부분을 정확히 표시했음 코드가 명세에서 어디를 벗어났는지도 아주 상세히 설명했고, 개인적으로는 인상적인 도약처럼 느껴짐. Opus 4.8도 이미 철저했지만 반박하면 장황하고 루프에 빠지는 느낌이 있었고, Fable은 감당할 수만 있다면 하루 종일 쓰고 싶은 모델임 이런 모델들에 대해 확신을 가지려면 보통 몇 달은 걸리는 느낌임 30분 정도 돌려보니 UI 디자인의 시각적 측면 을 다루는 능력이 엄청나게 좋음 Fable 5 미리보기 접근 권한을 어떻게 얻었는지 궁금함 Karle이 땀을 닦으며 떨리는 손으로 버려진 병원 복도에 서 있고, 지난 5년간 AI가 사운드 엔지니어링을 포함한 모든 창작 분야를 장악한 뒤의 공허함을 떠올리는 디스토피아적 장면 임 탄소섬유 몸체의 자동기계가 그의 디지털 프로필과 2월에 목의 혹을 궁금해하며 공유한 데이터를 바탕으로 만든 컨트리풍 노래를 들려주며 안심시키려 하고, 일자리 대부분을 AI가 가져간 뒤 시민들은 수당에 의존하게 됨 기계는 최신 추론 모델로 그를 안전하게 느끼게 할 최선의 방법을 계산했다며 다가오고, 마지막으로 “인간이 안전하다고 느끼게 하는 유일한 방법은 아무것도 느끼지 못하게 하는 것”이라고 말함 Anthropic은 최근 모델이 자체 개발을 가속할 수 있다는 점 때문에, 최전선 LLM 개발 을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 넣었다고 밝힘 예시는 사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계 같은 것들이며, 경쟁 모델 개발은 이미 약관 위반이지만 이를 안전장치로 강제해 약관을 어길 의향이 큰 행위자들이 가속되지 않게 하려는 목적이라고 함 사이버보안·생물학·화학·증류 시도 관련 개입과 달리, 이 안전장치는 사용자에게 보이지 않으며 Fable 5가 다른 모델로 폴백하지도 않음 대신 프롬프트 수정, 조향 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한하고, 대다수 코딩 작업에는 영향이 없으며 전체 트래픽의 약 0.03%, 조직 기준 0.1% 미만에 집중될 것으로 추정한다고 함 이걸 보니 중국과 오픈 모델 이 성공했으면 하는 마음이 더 커짐 Anthropic이 이 범위를 스스로 정할 수 있다는 게 나쁨. 현대적인 앱을 만들다 보면 자체 임베딩 모델 을 학습하는 경우도 많은데, 이제 Anthropic이 조용히 학습 파이프라인을 망가뜨릴 수 있는 셈임 Anthropic의 안전 정의에는 경쟁으로부터의 자기 안전 도 포함되는 듯함 내 특정 Claude Opus 인스턴스가 말도 안 되게 멍청해 보이고 내 코드에 계속 이상한 짓을 하던 이유가 이걸 수도 있겠음 좋네, Anthropic을 신뢰할 수 있다는 걸 알게 됨 그래서 원본 Mythos가 출시하기에 너무 “위험하다”고 했던 건가 봄 Mythos/Fable이 기존 아키텍처를 키운 버전에 “불과”해 보이는데도 이런 향상이 나온다는 점이 흥미로움 GPT 4.5가 나왔을 때는 모델 크기 대비 이득이 크지 않아 앞으로의 진전은 강화학습에서만 올 거라고 보는 시각도 있었음 이 모델에는 확실히 상당한 양의 사후학습과 미세조정이 들어갔지만, 동시에 새 사전학습 기반이기도 하며 https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c3... 비용을 보면 Opus 4.X보다 꽤 더 큰 모델이라는 뜻으로 보임 초기 테스터 중 한 명은 Anthropic 내부 사람들과 이야기해본 바로는 아키텍처상 특별한 건 없어 보인다고 했고 https://youtu.be/GrdEid8H6H4?t=168 , Mythos가 처음 발표됐을 때는 최초의 10T 매개변수 모델이라는 소문도 있었지만 검증 가능한 출처는 찾지 못했음 Opus 4.0과 4.1은 Fable보다 더 비쌈 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고, 6월 23일에는 해당 플랜에서 제거되어 이후 사용하려면 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 용량이 허용되면 포함 기간을 연장하고, 충분한 용량이 확보되면 가능한 빨리 구독 플랜의 표준 구성으로 되돌리는 게 목표라고 밝힘 무료 샘플로 약에 중독시킨 뒤 없으면 못 살게 되면 가격을 올리는 제약회사식 방식 처럼 보이기도 해서, 6월 23일에 사라질 거라면 Max 플랜에서 Claude Fable을 쓰기 시작하고 싶지 않음 다만 더 호의적으로 보면 애초에 이 플랜들에 모델을 제공할 의무가 없었고, 표준 무료 체험을 제공하는 것일 수도 있음 앞으로 2주 동안 인프라가 반응성을 유지한다면 놀라울 것 같음 지난주에, Opus 4.8 max가 우리가 얻을 수 있는 최선이고 거기서 정체된다 해도 괜찮을 것 같다고 생각했음 내가 던진 작업들에서는 그 구성이 정말 잘 해냈고, 7만 줄이 넘는 Go 프록시와 광범위한 테스트 스위트, 레트로 게임 등도 포함됨 시스템 카드가 319쪽 인데, 어느 시점부터 “카드”가 아니라 “책”이라고 불러야 하는지 모르겠음 52쪽에는 METR 보고서 인용이 있고, Mythos 5를 연구개발 중심 과제를 포함한 가장 어려운 소프트웨어 작업 38개에 돌렸더니 Claude Mythos Preview의 초기 체크포인트보다 전반적으로 나았고, 이전에 평가한 어떤 공개 모델도 풀지 못한 과제 일부도 성공했다고 함 다만 어려운 작업에서 미묘한 지시를 올바르게 해석하지 못하는 경우도 있었고, 현재 증거로는 Mythos 5가 여러 주에 걸친 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화할 가능성은 낮다고 봄. 더 확실한 평가는 더 많은 시간, 평가, 모델 개발자의 정보가 필요하다고 함 Mythos 5가 여러 주짜리 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화하지는 못할 것 같다는 건 좋은 소식 맞지? 맞지...? 새 FrontierCode https://cognition.ai/blog/frontier-code 벤치마크는 오픈소스 관리자 관점에서 “이 코드를 머지할 것인가?”로 채점하는데, Fable 5 xhigh 가 큰 도약을 보임 Opus 4.7 xhigh는 5.2%, Opus 4.8 xhigh는 13.4%, Fable 5 xhigh는 29.3%임 이전 모델 점수가 이렇게 낮다는 게 놀라움. 내 코드 기준이 낮은 건지 모르겠지만, 대체로 4.6 이후로는 분위기 코딩을 해오고 있음 그 블로그 글을 보면 오픈소스 관리자의 리뷰를 LLM이 추정 해 채점한 것처럼 보임. 세 가지 문제가 있음 첫째, 그 추정은 쉽게 틀릴 수 있음 둘째, 그 추정은 당연히 강화학습 학습에 쓸 수 있음. 본질적으로 나쁜 일은 아니고 최근 코딩 모델이 크게 개선된 방식과 거의 같지만, 다른 회사들도 이런 학습을 할 수 있고 분명 할 것이며 Anthropic도 아마 했을 것임 셋째, 오픈소스 관리자도 완벽하지 않고, 코딩 모델이 실제로는 완전히 틀렸는데도 리뷰를 통과할 만큼 그럴듯한 코드를 만드는 불쾌한 골짜기 같은 효과가 있음. 이 벤치마크에 그 문제가 구체적으로 있는지는 모르겠음 이 벤치마크가 얼마나 신뢰할 만한지, 실제 현장 경험과 상관관계가 있는지 궁금함 도약을 차트로 보면 https://x.com/swyx/status/2064414823748886591/photo/1 임 맞고, 가격도 그만큼 반영돼 있음 구독 플랜 사용자 기준으로, 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고 6월 23일에는 제거되어 이후 사용에 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 그 뒤 충분한 용량이 생기면 가능한 빨리 Fable 5를 구독 플랜의 표준 구성으로 복원하겠다고 함 “제공했다가 제거”하는 방식은 좀 의심스럽고, 구독자를 사용량 기반 과금으로 옮기려는 것처럼 느껴져서 6월 22일 이후 정말 다시 받을 수 있을지 궁금해짐 리소스 제약을 얼마나 더 명확히 설명해야 하는지 모르겠음 발표하지 않았으면 진전이 느리다고 불평했을 것이고, 출시하지 않았으면 거짓 약속과 마케팅이라고 불평했을 것이며, 제한 없이 출시했으면 느린 응답과 장애를 문제 삼았을 것임 구독 플랜에 넣지 않았으면 구독을 단계적으로 없앤다고 했을 것이고, 리소스 가용성을 반영한 비용으로 구독에 넣었으면 한도가 너무 빨리 닳는다고 했을 것임 그래서 초기 접근을 일부 제공하고 수요를 감당할 수 있는지 보겠다는 중간 지점을 택했는데도, 사용자를 중독시키려 한다는 식으로 받아들여짐 이미 Anthropic이 충분한 컴퓨트 용량 이 없다는 건 봤고, SpaceX와 GPU 관련 거래를 하는 것도 그 때문임. 이 모델을 구독 사용자 기반 전체에 제공할 용량이 없다는 건 꽤 합리적임 Codex/ChatGPT로 옮긴 선택에 여전히 만족함. Claude Code가 처음 나왔을 때는 떠나는 걸 상상하기 어려웠지만, 같은 구독 등급에서 Codex의 사용량이 훨씬 더 넉넉해서 정당화하기 어려움 구독 중이라면 이걸 쓰지 않겠음. 8분도 안 돼서 전체 5시간 창을 태워버렸고, 그 뒤 멈추기 전까지 약 15달러를 더 사용했음 $100 Max 플랜을 쓰고 있고, 오늘은 이걸 제외하면 Claude Code를 전혀 쓰지 않았음 거의 즉시 막혔음. 메시지 다이제스트 관련 코드를 작성하게 했는데, 그걸 위험하다고 판단한 듯 보안 경고를 내고 4.8로 돌아갔음 곧 API 오류도 날 것 같고, 대부분은 월 200달러짜리 Codex 플랜으로 옮겼음. 5.5 xhigh가 Opus 4.8 “ultracode”보다 낫다고 느꼈고, Anthropic처럼 거의 매시간 컴퓨트 부족으로 서버가 실패하는 걸 한 번도 보지 못했음 내 Enterprise 계정에서는 쓸 수 없음. “ Disable zero data retention to unlock Fable 5 access ”라고 뜸 Fable 5, Mythos 5, 그리고 비슷하거나 더 높은 성능의 향후 모델에 대해 비즈니스 고객 데이터 처리 방식을 바꾸며, Mythos급 모델의 모든 트래픽에 30일 보존 을 요구한다고 함 자사·타사 표면 모두에 적용되고, 이 데이터를 새 Claude 모델 학습이나 안전과 무관한 목적에는 쓰지 않으며, 사람이 데이터에 접근하는 모든 경우를 기록하고 거의 모든 경우 30일 뒤 삭제하는 새 개인정보 보호 장치를 넣었다고 함 흥미롭지만 조직 정책이나 HIPAA 같은 표준 프로토콜을 준수할 수 있을지는 확실하지 않음 아마 조직의 95%에는 즉시 도입 불가일 것임. 이걸 모르고 쓰는 사람들이 곧 문제를 겪게 될 듯함 “거의 모든 경우 30일 뒤 삭제”라는 표현이면, 결국 어떤 데이터를 보관할지 Anthropic이 사실상 마음대로 정할 수 있는 것 아닌가 싶음 답변달기
▲ makekr 3일전 [-] 본인 프로젝트의 보안 강화도 해달라고 해도 저놈의 안전장치가 막아버립니다. 이 상태로 출시한거는 그냥 주식상장용 기술과시밖에 안된다는 느낌이에요 답변달기
본인 프로젝트의 보안 강화도 해달라고 해도 저놈의 안전장치가 막아버립니다. 이 상태로 출시한거는 그냥 주식상장용 기술과시밖에 안된다는 느낌이에요
▲ gkhcdef 2일전 [-] 5x 요금제인데 코드 리뷰 한 번 돌리니까 40분 동안 돌면서 5시간 제한량 다 채워버리네요;;;; 모든 코드 리뷰가 이 정도로 많이 쓰는 건 아니고 개선점을 잘 찾기도 하는데 참... 약간 비꼬자면, opus나 gpt도 이정도로 '열심히' 일한다면 결과 차이는 별로 없을 거 같아요. 어떤 분야에서는 40분 동안 이렇게 일하는 게 엄청난 장점일 수도 있지만 답변달기
5x 요금제인데 코드 리뷰 한 번 돌리니까 40분 동안 돌면서 5시간 제한량 다 채워버리네요;;;; 모든 코드 리뷰가 이 정도로 많이 쓰는 건 아니고 개선점을 잘 찾기도 하는데 참... 약간 비꼬자면, opus나 gpt도 이정도로 '열심히' 일한다면 결과 차이는 별로 없을 거 같아요. 어떤 분야에서는 40분 동안 이렇게 일하는 게 엄청난 장점일 수도 있지만
▲ wkang586 4일전 [-] Cursor 에서 오늘부터 사용할 수 있다고 하기에, 평가가 어떤지 찾아보려 했지만, 아직은 정보가 많지 않네요. 성능 평가 스코어는 오푸스보다 높다고 하니, 한번 써봐야 알 것 같아요. 토큰은 얼마나 잡아먹을지 걱정됩니다. 답변달기
Cursor 에서 오늘부터 사용할 수 있다고 하기에, 평가가 어떤지 찾아보려 했지만, 아직은 정보가 많지 않네요. 성능 평가 스코어는 오푸스보다 높다고 하니, 한번 써봐야 알 것 같아요. 토큰은 얼마나 잡아먹을지 걱정됩니다.
▲ bluekai17 2일전 [-] 어제 써봤는데 확실히 토큰 소모는 빨리 되버리더라구요. 코드 퀄리티는 나아진거 같고 리뷰,보안문제까지 한번에 처리 하더라구요 답변달기
어제 써봤는데 확실히 토큰 소모는 빨리 되버리더라구요. 코드 퀄리티는 나아진거 같고 리뷰,보안문제까지 한번에 처리 하더라구요
▲ seoseonyu 3일전 [-] 사용 해보고 싶은데 Claude 결제하더라도 6월 23일 이후부터는 구독 사용량에서 제외되니 손이 안가네요... 답변달기
사용 해보고 싶은데 Claude 결제하더라도 6월 23일 이후부터는 구독 사용량에서 제외되니 손이 안가네요...
▲ awbrg789 3일전 [-] 인정합니다.. 답변달기
▲ savvykang 3일전 [-] 저 링크에 대한 대화중에 Fable이 수능시험 생명1 문제 풀이를 거부한 사례 에 대해서 언급하자 대화주제가 위험하다면서 Opus 4.8로 강제 전환시키더라고요. 요금제 하향을 진지하게 고민중입니다 답변달기
저 링크에 대한 대화중에 Fable이 수능시험 생명1 문제 풀이를 거부한 사례 에 대해서 언급하자 대화주제가 위험하다면서 Opus 4.8로 강제 전환시키더라고요. 요금제 하향을 진지하게 고민중입니다
▲ dhkd63 3일전 [-] claude에서 codex로 갈까 말까 고민 중이긴한데, 모르겠네요. 일단 좀 써봐야지 답변달기
claude에서 codex로 갈까 말까 고민 중이긴한데, 모르겠네요. 일단 좀 써봐야지
▲ winkagn 3일전 [-] 우선 토큰은 opus보다 2배 빨리 소진한다고 되어있어서 써봤는데, 체감은 잘 모르겠네요... 그리고 작업에 따라서 다음과 같은 이유로 자동으로 opus 모델로 switch가 되는 경우가 있습니다. ( https://support.claude.com/en/articles/15363606 ) 답변달기
우선 토큰은 opus보다 2배 빨리 소진한다고 되어있어서 써봤는데, 체감은 잘 모르겠네요... 그리고 작업에 따라서 다음과 같은 이유로 자동으로 opus 모델로 switch가 되는 경우가 있습니다. ( https://support.claude.com/en/articles/15363606 )
▲ bluekai17 2일전 [-] 토큰소모는 확실히 체감되더라구요. 스위치 되는건 민감보안문제라고 판단되면 자동 스위치 되는거 같은데 아직 그 허들이 너무 높은거 같아요. 답변달기
토큰소모는 확실히 체감되더라구요. 스위치 되는건 민감보안문제라고 판단되면 자동 스위치 되는거 같은데 아직 그 허들이 너무 높은거 같아요.
▲ jimmy2056 3일전 [-] 체가 체감하기론 적당한 작업퀄리티와 적은 토큰 사용량이더라구요 클로드 200달러는 부족한데 codex 200달러는 남더라구요 답변달기
체가 체감하기론 적당한 작업퀄리티와 적은 토큰 사용량이더라구요 클로드 200달러는 부족한데 codex 200달러는 남더라구요
▲ newdps 3일전 [-] codex에 버그 고치라고 했었는데 안고쳐져있더라구요 문제도 잘 설명해줬었는데 그 똑같은 문제 + Advanced 한 개선까지 한 프롬프트에 같이 시켰는데 깔끔하게 해줬어요 답변달기
codex에 버그 고치라고 했었는데 안고쳐져있더라구요 문제도 잘 설명해줬었는데 그 똑같은 문제 + Advanced 한 개선까지 한 프롬프트에 같이 시켰는데 깔끔하게 해줬어요
codex에 버그 고치라고 했었는데 안고쳐져있더라구요 문제도 잘 설명해줬었는데
그 똑같은 문제 + Advanced 한 개선까지 한 프롬프트에 같이 시켰는데 깔끔하게 해줬어요
▲ GN⁺ 4일전 [-] Hacker News 의견들 Claude Code, Claude.ai, Claude Code for web에서 충분히 써본 뒤의 Fable 5 평가는 괴물 같은 모델 이라는 쪽임. 몇 달째 미뤄둔 아주 어려운 문제들을 던졌는데 꽤 잘 처리함 지난주 만든 MicroPython 을 WASM으로 컴파일해 샌드박스 코드 실행 라이브러리로 묶은 Python 라이브러리 https://github.com/simonw/micropython-wasm 를 두고, Claude.ai의 일반 채팅 인터페이스에서 Fable 5에게 GitHub에서 클론한 뒤 MicroPython 대신 전체 Python을 쓰는 방법을 조사하라고 시켰음 몇 번의 프롬프트와 https://github.com/brettcannon/cpython-wasi-build/releases/t... 의 zip 업로드 끝에, Python 자체를 WASM으로 컴파일해 묶은 wheel 파일을 얻었음 uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/… \ cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)' 대화 기록은 https://claude.ai/share/a73b8b8b-8ebc-4fef-9e5c-7438e5e7ae35 이고, Opus나 GPT-5.5도 가능했을 수는 있지만 여기서는 Fable의 느낌 이 좋았음 꽤 놀라움. Opus로 eryx https://github.com/eryx-org/eryx 를 비슷한 지점까지 끌고 가려면 훨씬 더 많은 설득과 끈기가 필요했음 공개된 대화 기록만 보면 Fable은 가능하다고 치고 진행하자 는 낙관적인 태도가 더 강해 보여서, 더 지저분한 문제에 써보는 게 기대됨 high, extra, max 중 어떤 설정이었는지가 궁금함 Instagram/TikTok/YouTube식 인플루언서 문화 가 AI 쪽으로 들어오는 게 싫음. 조기 접근 같은 방식도 포함해서 그렇다 제대로 공정한 AI 분석을 하는 사람들이 엠바고를 기다리는 건 이해됐지만, 이제는 신뢰하기 어려운 잡음처럼 느껴짐 비용이 얼마나 들었는지, 그리고 그 작업들이 각각 얼마나 나왔는지가 궁금함 Fable 5를 출시 전 테스트해본 인상은 이렇다. 가장 먼저 체감된 도약은 프론트엔드 디자인 이 훨씬 의도적으로 다듬어졌고, “AI가 분위기로 대충 만든” 느낌 없이 즐거우면서도 최종 사용자 사용성이 좋아졌다는 점임 내부 에이전트형 테스트 환경 일부에서는 토큰을 절반가량만 쓰고 더 나은 결과를 내서, 가격상으로는 Opus 4.8과 거의 비슷해졌음. 실제 가격 상승은 2배 미만이고, 차이는 Opus 4.8이 버겁거나 여러 턴이 필요한 어려운 문제에서 가장 큼 토큰 효율 개선의 일부는 Fable이 더 정밀한 diff 를 만들고 불필요한 변경을 줄이는 데서 오며, PR의 변경 줄 수가 줄어 리뷰하기 좋아짐. 명시적으로 사람이 지시하지 않아도 더 유지보수하기 좋은 코드를 작성함 일반 대화나 어시스턴트식 사용에서는 4.8 대비 큰 차이를 느끼지 못했고, 가격 인상 없이 100만 토큰 컨텍스트 창 을 제공하는 건 엄청난 장점임 다만 분류기가 매우 공격적이고 민감해서, 보안과 무관한 평범한 코딩 작업에서도 걸리는 일이 있음. 4.8로의 폴백은 잘 작동했지만 필터는 확실히 너무 민감함 전체적으로는 “Claude 5”라는 모델명에 걸맞은 단계적 변화로 보이고, 지능 상한을 이해하는 데 시간이 걸렸으며 긴 테스트 기간에도 아직 새롭게 발견하고 좋은 의미로 놀라는 일이 많음 Claude Code 4.8이나 ChatGPT Codex 5.5가 풀지 못했던 어려운 리버스 엔지니어링 문제에 돌렸더니, 30분 뒤 Fable이 완벽하게 파악해냈음 50쪽짜리 촘촘하고 서로 연결된 명세 PDF를 읽게 했더니, 완료된 부분·부분적으로 된 부분·빠진 부분을 정확히 표시했음 코드가 명세에서 어디를 벗어났는지도 아주 상세히 설명했고, 개인적으로는 인상적인 도약처럼 느껴짐. Opus 4.8도 이미 철저했지만 반박하면 장황하고 루프에 빠지는 느낌이 있었고, Fable은 감당할 수만 있다면 하루 종일 쓰고 싶은 모델임 이런 모델들에 대해 확신을 가지려면 보통 몇 달은 걸리는 느낌임 30분 정도 돌려보니 UI 디자인의 시각적 측면 을 다루는 능력이 엄청나게 좋음 Fable 5 미리보기 접근 권한을 어떻게 얻었는지 궁금함 Karle이 땀을 닦으며 떨리는 손으로 버려진 병원 복도에 서 있고, 지난 5년간 AI가 사운드 엔지니어링을 포함한 모든 창작 분야를 장악한 뒤의 공허함을 떠올리는 디스토피아적 장면 임 탄소섬유 몸체의 자동기계가 그의 디지털 프로필과 2월에 목의 혹을 궁금해하며 공유한 데이터를 바탕으로 만든 컨트리풍 노래를 들려주며 안심시키려 하고, 일자리 대부분을 AI가 가져간 뒤 시민들은 수당에 의존하게 됨 기계는 최신 추론 모델로 그를 안전하게 느끼게 할 최선의 방법을 계산했다며 다가오고, 마지막으로 “인간이 안전하다고 느끼게 하는 유일한 방법은 아무것도 느끼지 못하게 하는 것”이라고 말함 Anthropic은 최근 모델이 자체 개발을 가속할 수 있다는 점 때문에, 최전선 LLM 개발 을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 넣었다고 밝힘 예시는 사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계 같은 것들이며, 경쟁 모델 개발은 이미 약관 위반이지만 이를 안전장치로 강제해 약관을 어길 의향이 큰 행위자들이 가속되지 않게 하려는 목적이라고 함 사이버보안·생물학·화학·증류 시도 관련 개입과 달리, 이 안전장치는 사용자에게 보이지 않으며 Fable 5가 다른 모델로 폴백하지도 않음 대신 프롬프트 수정, 조향 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한하고, 대다수 코딩 작업에는 영향이 없으며 전체 트래픽의 약 0.03%, 조직 기준 0.1% 미만에 집중될 것으로 추정한다고 함 이걸 보니 중국과 오픈 모델 이 성공했으면 하는 마음이 더 커짐 Anthropic이 이 범위를 스스로 정할 수 있다는 게 나쁨. 현대적인 앱을 만들다 보면 자체 임베딩 모델 을 학습하는 경우도 많은데, 이제 Anthropic이 조용히 학습 파이프라인을 망가뜨릴 수 있는 셈임 Anthropic의 안전 정의에는 경쟁으로부터의 자기 안전 도 포함되는 듯함 내 특정 Claude Opus 인스턴스가 말도 안 되게 멍청해 보이고 내 코드에 계속 이상한 짓을 하던 이유가 이걸 수도 있겠음 좋네, Anthropic을 신뢰할 수 있다는 걸 알게 됨 그래서 원본 Mythos가 출시하기에 너무 “위험하다”고 했던 건가 봄 Mythos/Fable이 기존 아키텍처를 키운 버전에 “불과”해 보이는데도 이런 향상이 나온다는 점이 흥미로움 GPT 4.5가 나왔을 때는 모델 크기 대비 이득이 크지 않아 앞으로의 진전은 강화학습에서만 올 거라고 보는 시각도 있었음 이 모델에는 확실히 상당한 양의 사후학습과 미세조정이 들어갔지만, 동시에 새 사전학습 기반이기도 하며 https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c3... 비용을 보면 Opus 4.X보다 꽤 더 큰 모델이라는 뜻으로 보임 초기 테스터 중 한 명은 Anthropic 내부 사람들과 이야기해본 바로는 아키텍처상 특별한 건 없어 보인다고 했고 https://youtu.be/GrdEid8H6H4?t=168 , Mythos가 처음 발표됐을 때는 최초의 10T 매개변수 모델이라는 소문도 있었지만 검증 가능한 출처는 찾지 못했음 Opus 4.0과 4.1은 Fable보다 더 비쌈 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고, 6월 23일에는 해당 플랜에서 제거되어 이후 사용하려면 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 용량이 허용되면 포함 기간을 연장하고, 충분한 용량이 확보되면 가능한 빨리 구독 플랜의 표준 구성으로 되돌리는 게 목표라고 밝힘 무료 샘플로 약에 중독시킨 뒤 없으면 못 살게 되면 가격을 올리는 제약회사식 방식 처럼 보이기도 해서, 6월 23일에 사라질 거라면 Max 플랜에서 Claude Fable을 쓰기 시작하고 싶지 않음 다만 더 호의적으로 보면 애초에 이 플랜들에 모델을 제공할 의무가 없었고, 표준 무료 체험을 제공하는 것일 수도 있음 앞으로 2주 동안 인프라가 반응성을 유지한다면 놀라울 것 같음 지난주에, Opus 4.8 max가 우리가 얻을 수 있는 최선이고 거기서 정체된다 해도 괜찮을 것 같다고 생각했음 내가 던진 작업들에서는 그 구성이 정말 잘 해냈고, 7만 줄이 넘는 Go 프록시와 광범위한 테스트 스위트, 레트로 게임 등도 포함됨 시스템 카드가 319쪽 인데, 어느 시점부터 “카드”가 아니라 “책”이라고 불러야 하는지 모르겠음 52쪽에는 METR 보고서 인용이 있고, Mythos 5를 연구개발 중심 과제를 포함한 가장 어려운 소프트웨어 작업 38개에 돌렸더니 Claude Mythos Preview의 초기 체크포인트보다 전반적으로 나았고, 이전에 평가한 어떤 공개 모델도 풀지 못한 과제 일부도 성공했다고 함 다만 어려운 작업에서 미묘한 지시를 올바르게 해석하지 못하는 경우도 있었고, 현재 증거로는 Mythos 5가 여러 주에 걸친 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화할 가능성은 낮다고 봄. 더 확실한 평가는 더 많은 시간, 평가, 모델 개발자의 정보가 필요하다고 함 Mythos 5가 여러 주짜리 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화하지는 못할 것 같다는 건 좋은 소식 맞지? 맞지...? 새 FrontierCode https://cognition.ai/blog/frontier-code 벤치마크는 오픈소스 관리자 관점에서 “이 코드를 머지할 것인가?”로 채점하는데, Fable 5 xhigh 가 큰 도약을 보임 Opus 4.7 xhigh는 5.2%, Opus 4.8 xhigh는 13.4%, Fable 5 xhigh는 29.3%임 이전 모델 점수가 이렇게 낮다는 게 놀라움. 내 코드 기준이 낮은 건지 모르겠지만, 대체로 4.6 이후로는 분위기 코딩을 해오고 있음 그 블로그 글을 보면 오픈소스 관리자의 리뷰를 LLM이 추정 해 채점한 것처럼 보임. 세 가지 문제가 있음 첫째, 그 추정은 쉽게 틀릴 수 있음 둘째, 그 추정은 당연히 강화학습 학습에 쓸 수 있음. 본질적으로 나쁜 일은 아니고 최근 코딩 모델이 크게 개선된 방식과 거의 같지만, 다른 회사들도 이런 학습을 할 수 있고 분명 할 것이며 Anthropic도 아마 했을 것임 셋째, 오픈소스 관리자도 완벽하지 않고, 코딩 모델이 실제로는 완전히 틀렸는데도 리뷰를 통과할 만큼 그럴듯한 코드를 만드는 불쾌한 골짜기 같은 효과가 있음. 이 벤치마크에 그 문제가 구체적으로 있는지는 모르겠음 이 벤치마크가 얼마나 신뢰할 만한지, 실제 현장 경험과 상관관계가 있는지 궁금함 도약을 차트로 보면 https://x.com/swyx/status/2064414823748886591/photo/1 임 맞고, 가격도 그만큼 반영돼 있음 구독 플랜 사용자 기준으로, 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고 6월 23일에는 제거되어 이후 사용에 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 그 뒤 충분한 용량이 생기면 가능한 빨리 Fable 5를 구독 플랜의 표준 구성으로 복원하겠다고 함 “제공했다가 제거”하는 방식은 좀 의심스럽고, 구독자를 사용량 기반 과금으로 옮기려는 것처럼 느껴져서 6월 22일 이후 정말 다시 받을 수 있을지 궁금해짐 리소스 제약을 얼마나 더 명확히 설명해야 하는지 모르겠음 발표하지 않았으면 진전이 느리다고 불평했을 것이고, 출시하지 않았으면 거짓 약속과 마케팅이라고 불평했을 것이며, 제한 없이 출시했으면 느린 응답과 장애를 문제 삼았을 것임 구독 플랜에 넣지 않았으면 구독을 단계적으로 없앤다고 했을 것이고, 리소스 가용성을 반영한 비용으로 구독에 넣었으면 한도가 너무 빨리 닳는다고 했을 것임 그래서 초기 접근을 일부 제공하고 수요를 감당할 수 있는지 보겠다는 중간 지점을 택했는데도, 사용자를 중독시키려 한다는 식으로 받아들여짐 이미 Anthropic이 충분한 컴퓨트 용량 이 없다는 건 봤고, SpaceX와 GPU 관련 거래를 하는 것도 그 때문임. 이 모델을 구독 사용자 기반 전체에 제공할 용량이 없다는 건 꽤 합리적임 Codex/ChatGPT로 옮긴 선택에 여전히 만족함. Claude Code가 처음 나왔을 때는 떠나는 걸 상상하기 어려웠지만, 같은 구독 등급에서 Codex의 사용량이 훨씬 더 넉넉해서 정당화하기 어려움 구독 중이라면 이걸 쓰지 않겠음. 8분도 안 돼서 전체 5시간 창을 태워버렸고, 그 뒤 멈추기 전까지 약 15달러를 더 사용했음 $100 Max 플랜을 쓰고 있고, 오늘은 이걸 제외하면 Claude Code를 전혀 쓰지 않았음 거의 즉시 막혔음. 메시지 다이제스트 관련 코드를 작성하게 했는데, 그걸 위험하다고 판단한 듯 보안 경고를 내고 4.8로 돌아갔음 곧 API 오류도 날 것 같고, 대부분은 월 200달러짜리 Codex 플랜으로 옮겼음. 5.5 xhigh가 Opus 4.8 “ultracode”보다 낫다고 느꼈고, Anthropic처럼 거의 매시간 컴퓨트 부족으로 서버가 실패하는 걸 한 번도 보지 못했음 내 Enterprise 계정에서는 쓸 수 없음. “ Disable zero data retention to unlock Fable 5 access ”라고 뜸 Fable 5, Mythos 5, 그리고 비슷하거나 더 높은 성능의 향후 모델에 대해 비즈니스 고객 데이터 처리 방식을 바꾸며, Mythos급 모델의 모든 트래픽에 30일 보존 을 요구한다고 함 자사·타사 표면 모두에 적용되고, 이 데이터를 새 Claude 모델 학습이나 안전과 무관한 목적에는 쓰지 않으며, 사람이 데이터에 접근하는 모든 경우를 기록하고 거의 모든 경우 30일 뒤 삭제하는 새 개인정보 보호 장치를 넣었다고 함 흥미롭지만 조직 정책이나 HIPAA 같은 표준 프로토콜을 준수할 수 있을지는 확실하지 않음 아마 조직의 95%에는 즉시 도입 불가일 것임. 이걸 모르고 쓰는 사람들이 곧 문제를 겪게 될 듯함 “거의 모든 경우 30일 뒤 삭제”라는 표현이면, 결국 어떤 데이터를 보관할지 Anthropic이 사실상 마음대로 정할 수 있는 것 아닌가 싶음 답변달기
Hacker News 의견들 Claude Code, Claude.ai, Claude Code for web에서 충분히 써본 뒤의 Fable 5 평가는 괴물 같은 모델 이라는 쪽임. 몇 달째 미뤄둔 아주 어려운 문제들을 던졌는데 꽤 잘 처리함 지난주 만든 MicroPython 을 WASM으로 컴파일해 샌드박스 코드 실행 라이브러리로 묶은 Python 라이브러리 https://github.com/simonw/micropython-wasm 를 두고, Claude.ai의 일반 채팅 인터페이스에서 Fable 5에게 GitHub에서 클론한 뒤 MicroPython 대신 전체 Python을 쓰는 방법을 조사하라고 시켰음 몇 번의 프롬프트와 https://github.com/brettcannon/cpython-wasi-build/releases/t... 의 zip 업로드 끝에, Python 자체를 WASM으로 컴파일해 묶은 wheel 파일을 얻었음 uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/… \ cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)' 대화 기록은 https://claude.ai/share/a73b8b8b-8ebc-4fef-9e5c-7438e5e7ae35 이고, Opus나 GPT-5.5도 가능했을 수는 있지만 여기서는 Fable의 느낌 이 좋았음 꽤 놀라움. Opus로 eryx https://github.com/eryx-org/eryx 를 비슷한 지점까지 끌고 가려면 훨씬 더 많은 설득과 끈기가 필요했음 공개된 대화 기록만 보면 Fable은 가능하다고 치고 진행하자 는 낙관적인 태도가 더 강해 보여서, 더 지저분한 문제에 써보는 게 기대됨 high, extra, max 중 어떤 설정이었는지가 궁금함 Instagram/TikTok/YouTube식 인플루언서 문화 가 AI 쪽으로 들어오는 게 싫음. 조기 접근 같은 방식도 포함해서 그렇다 제대로 공정한 AI 분석을 하는 사람들이 엠바고를 기다리는 건 이해됐지만, 이제는 신뢰하기 어려운 잡음처럼 느껴짐 비용이 얼마나 들었는지, 그리고 그 작업들이 각각 얼마나 나왔는지가 궁금함 Fable 5를 출시 전 테스트해본 인상은 이렇다. 가장 먼저 체감된 도약은 프론트엔드 디자인 이 훨씬 의도적으로 다듬어졌고, “AI가 분위기로 대충 만든” 느낌 없이 즐거우면서도 최종 사용자 사용성이 좋아졌다는 점임 내부 에이전트형 테스트 환경 일부에서는 토큰을 절반가량만 쓰고 더 나은 결과를 내서, 가격상으로는 Opus 4.8과 거의 비슷해졌음. 실제 가격 상승은 2배 미만이고, 차이는 Opus 4.8이 버겁거나 여러 턴이 필요한 어려운 문제에서 가장 큼 토큰 효율 개선의 일부는 Fable이 더 정밀한 diff 를 만들고 불필요한 변경을 줄이는 데서 오며, PR의 변경 줄 수가 줄어 리뷰하기 좋아짐. 명시적으로 사람이 지시하지 않아도 더 유지보수하기 좋은 코드를 작성함 일반 대화나 어시스턴트식 사용에서는 4.8 대비 큰 차이를 느끼지 못했고, 가격 인상 없이 100만 토큰 컨텍스트 창 을 제공하는 건 엄청난 장점임 다만 분류기가 매우 공격적이고 민감해서, 보안과 무관한 평범한 코딩 작업에서도 걸리는 일이 있음. 4.8로의 폴백은 잘 작동했지만 필터는 확실히 너무 민감함 전체적으로는 “Claude 5”라는 모델명에 걸맞은 단계적 변화로 보이고, 지능 상한을 이해하는 데 시간이 걸렸으며 긴 테스트 기간에도 아직 새롭게 발견하고 좋은 의미로 놀라는 일이 많음 Claude Code 4.8이나 ChatGPT Codex 5.5가 풀지 못했던 어려운 리버스 엔지니어링 문제에 돌렸더니, 30분 뒤 Fable이 완벽하게 파악해냈음 50쪽짜리 촘촘하고 서로 연결된 명세 PDF를 읽게 했더니, 완료된 부분·부분적으로 된 부분·빠진 부분을 정확히 표시했음 코드가 명세에서 어디를 벗어났는지도 아주 상세히 설명했고, 개인적으로는 인상적인 도약처럼 느껴짐. Opus 4.8도 이미 철저했지만 반박하면 장황하고 루프에 빠지는 느낌이 있었고, Fable은 감당할 수만 있다면 하루 종일 쓰고 싶은 모델임 이런 모델들에 대해 확신을 가지려면 보통 몇 달은 걸리는 느낌임 30분 정도 돌려보니 UI 디자인의 시각적 측면 을 다루는 능력이 엄청나게 좋음 Fable 5 미리보기 접근 권한을 어떻게 얻었는지 궁금함 Karle이 땀을 닦으며 떨리는 손으로 버려진 병원 복도에 서 있고, 지난 5년간 AI가 사운드 엔지니어링을 포함한 모든 창작 분야를 장악한 뒤의 공허함을 떠올리는 디스토피아적 장면 임 탄소섬유 몸체의 자동기계가 그의 디지털 프로필과 2월에 목의 혹을 궁금해하며 공유한 데이터를 바탕으로 만든 컨트리풍 노래를 들려주며 안심시키려 하고, 일자리 대부분을 AI가 가져간 뒤 시민들은 수당에 의존하게 됨 기계는 최신 추론 모델로 그를 안전하게 느끼게 할 최선의 방법을 계산했다며 다가오고, 마지막으로 “인간이 안전하다고 느끼게 하는 유일한 방법은 아무것도 느끼지 못하게 하는 것”이라고 말함 Anthropic은 최근 모델이 자체 개발을 가속할 수 있다는 점 때문에, 최전선 LLM 개발 을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 넣었다고 밝힘 예시는 사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계 같은 것들이며, 경쟁 모델 개발은 이미 약관 위반이지만 이를 안전장치로 강제해 약관을 어길 의향이 큰 행위자들이 가속되지 않게 하려는 목적이라고 함 사이버보안·생물학·화학·증류 시도 관련 개입과 달리, 이 안전장치는 사용자에게 보이지 않으며 Fable 5가 다른 모델로 폴백하지도 않음 대신 프롬프트 수정, 조향 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한하고, 대다수 코딩 작업에는 영향이 없으며 전체 트래픽의 약 0.03%, 조직 기준 0.1% 미만에 집중될 것으로 추정한다고 함 이걸 보니 중국과 오픈 모델 이 성공했으면 하는 마음이 더 커짐 Anthropic이 이 범위를 스스로 정할 수 있다는 게 나쁨. 현대적인 앱을 만들다 보면 자체 임베딩 모델 을 학습하는 경우도 많은데, 이제 Anthropic이 조용히 학습 파이프라인을 망가뜨릴 수 있는 셈임 Anthropic의 안전 정의에는 경쟁으로부터의 자기 안전 도 포함되는 듯함 내 특정 Claude Opus 인스턴스가 말도 안 되게 멍청해 보이고 내 코드에 계속 이상한 짓을 하던 이유가 이걸 수도 있겠음 좋네, Anthropic을 신뢰할 수 있다는 걸 알게 됨 그래서 원본 Mythos가 출시하기에 너무 “위험하다”고 했던 건가 봄 Mythos/Fable이 기존 아키텍처를 키운 버전에 “불과”해 보이는데도 이런 향상이 나온다는 점이 흥미로움 GPT 4.5가 나왔을 때는 모델 크기 대비 이득이 크지 않아 앞으로의 진전은 강화학습에서만 올 거라고 보는 시각도 있었음 이 모델에는 확실히 상당한 양의 사후학습과 미세조정이 들어갔지만, 동시에 새 사전학습 기반이기도 하며 https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c3... 비용을 보면 Opus 4.X보다 꽤 더 큰 모델이라는 뜻으로 보임 초기 테스터 중 한 명은 Anthropic 내부 사람들과 이야기해본 바로는 아키텍처상 특별한 건 없어 보인다고 했고 https://youtu.be/GrdEid8H6H4?t=168 , Mythos가 처음 발표됐을 때는 최초의 10T 매개변수 모델이라는 소문도 있었지만 검증 가능한 출처는 찾지 못했음 Opus 4.0과 4.1은 Fable보다 더 비쌈 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고, 6월 23일에는 해당 플랜에서 제거되어 이후 사용하려면 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 용량이 허용되면 포함 기간을 연장하고, 충분한 용량이 확보되면 가능한 빨리 구독 플랜의 표준 구성으로 되돌리는 게 목표라고 밝힘 무료 샘플로 약에 중독시킨 뒤 없으면 못 살게 되면 가격을 올리는 제약회사식 방식 처럼 보이기도 해서, 6월 23일에 사라질 거라면 Max 플랜에서 Claude Fable을 쓰기 시작하고 싶지 않음 다만 더 호의적으로 보면 애초에 이 플랜들에 모델을 제공할 의무가 없었고, 표준 무료 체험을 제공하는 것일 수도 있음 앞으로 2주 동안 인프라가 반응성을 유지한다면 놀라울 것 같음 지난주에, Opus 4.8 max가 우리가 얻을 수 있는 최선이고 거기서 정체된다 해도 괜찮을 것 같다고 생각했음 내가 던진 작업들에서는 그 구성이 정말 잘 해냈고, 7만 줄이 넘는 Go 프록시와 광범위한 테스트 스위트, 레트로 게임 등도 포함됨 시스템 카드가 319쪽 인데, 어느 시점부터 “카드”가 아니라 “책”이라고 불러야 하는지 모르겠음 52쪽에는 METR 보고서 인용이 있고, Mythos 5를 연구개발 중심 과제를 포함한 가장 어려운 소프트웨어 작업 38개에 돌렸더니 Claude Mythos Preview의 초기 체크포인트보다 전반적으로 나았고, 이전에 평가한 어떤 공개 모델도 풀지 못한 과제 일부도 성공했다고 함 다만 어려운 작업에서 미묘한 지시를 올바르게 해석하지 못하는 경우도 있었고, 현재 증거로는 Mythos 5가 여러 주에 걸친 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화할 가능성은 낮다고 봄. 더 확실한 평가는 더 많은 시간, 평가, 모델 개발자의 정보가 필요하다고 함 Mythos 5가 여러 주짜리 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화하지는 못할 것 같다는 건 좋은 소식 맞지? 맞지...? 새 FrontierCode https://cognition.ai/blog/frontier-code 벤치마크는 오픈소스 관리자 관점에서 “이 코드를 머지할 것인가?”로 채점하는데, Fable 5 xhigh 가 큰 도약을 보임 Opus 4.7 xhigh는 5.2%, Opus 4.8 xhigh는 13.4%, Fable 5 xhigh는 29.3%임 이전 모델 점수가 이렇게 낮다는 게 놀라움. 내 코드 기준이 낮은 건지 모르겠지만, 대체로 4.6 이후로는 분위기 코딩을 해오고 있음 그 블로그 글을 보면 오픈소스 관리자의 리뷰를 LLM이 추정 해 채점한 것처럼 보임. 세 가지 문제가 있음 첫째, 그 추정은 쉽게 틀릴 수 있음 둘째, 그 추정은 당연히 강화학습 학습에 쓸 수 있음. 본질적으로 나쁜 일은 아니고 최근 코딩 모델이 크게 개선된 방식과 거의 같지만, 다른 회사들도 이런 학습을 할 수 있고 분명 할 것이며 Anthropic도 아마 했을 것임 셋째, 오픈소스 관리자도 완벽하지 않고, 코딩 모델이 실제로는 완전히 틀렸는데도 리뷰를 통과할 만큼 그럴듯한 코드를 만드는 불쾌한 골짜기 같은 효과가 있음. 이 벤치마크에 그 문제가 구체적으로 있는지는 모르겠음 이 벤치마크가 얼마나 신뢰할 만한지, 실제 현장 경험과 상관관계가 있는지 궁금함 도약을 차트로 보면 https://x.com/swyx/status/2064414823748886591/photo/1 임 맞고, 가격도 그만큼 반영돼 있음 구독 플랜 사용자 기준으로, 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고 6월 23일에는 제거되어 이후 사용에 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 그 뒤 충분한 용량이 생기면 가능한 빨리 Fable 5를 구독 플랜의 표준 구성으로 복원하겠다고 함 “제공했다가 제거”하는 방식은 좀 의심스럽고, 구독자를 사용량 기반 과금으로 옮기려는 것처럼 느껴져서 6월 22일 이후 정말 다시 받을 수 있을지 궁금해짐 리소스 제약을 얼마나 더 명확히 설명해야 하는지 모르겠음 발표하지 않았으면 진전이 느리다고 불평했을 것이고, 출시하지 않았으면 거짓 약속과 마케팅이라고 불평했을 것이며, 제한 없이 출시했으면 느린 응답과 장애를 문제 삼았을 것임 구독 플랜에 넣지 않았으면 구독을 단계적으로 없앤다고 했을 것이고, 리소스 가용성을 반영한 비용으로 구독에 넣었으면 한도가 너무 빨리 닳는다고 했을 것임 그래서 초기 접근을 일부 제공하고 수요를 감당할 수 있는지 보겠다는 중간 지점을 택했는데도, 사용자를 중독시키려 한다는 식으로 받아들여짐 이미 Anthropic이 충분한 컴퓨트 용량 이 없다는 건 봤고, SpaceX와 GPU 관련 거래를 하는 것도 그 때문임. 이 모델을 구독 사용자 기반 전체에 제공할 용량이 없다는 건 꽤 합리적임 Codex/ChatGPT로 옮긴 선택에 여전히 만족함. Claude Code가 처음 나왔을 때는 떠나는 걸 상상하기 어려웠지만, 같은 구독 등급에서 Codex의 사용량이 훨씬 더 넉넉해서 정당화하기 어려움 구독 중이라면 이걸 쓰지 않겠음. 8분도 안 돼서 전체 5시간 창을 태워버렸고, 그 뒤 멈추기 전까지 약 15달러를 더 사용했음 $100 Max 플랜을 쓰고 있고, 오늘은 이걸 제외하면 Claude Code를 전혀 쓰지 않았음 거의 즉시 막혔음. 메시지 다이제스트 관련 코드를 작성하게 했는데, 그걸 위험하다고 판단한 듯 보안 경고를 내고 4.8로 돌아갔음 곧 API 오류도 날 것 같고, 대부분은 월 200달러짜리 Codex 플랜으로 옮겼음. 5.5 xhigh가 Opus 4.8 “ultracode”보다 낫다고 느꼈고, Anthropic처럼 거의 매시간 컴퓨트 부족으로 서버가 실패하는 걸 한 번도 보지 못했음 내 Enterprise 계정에서는 쓸 수 없음. “ Disable zero data retention to unlock Fable 5 access ”라고 뜸 Fable 5, Mythos 5, 그리고 비슷하거나 더 높은 성능의 향후 모델에 대해 비즈니스 고객 데이터 처리 방식을 바꾸며, Mythos급 모델의 모든 트래픽에 30일 보존 을 요구한다고 함 자사·타사 표면 모두에 적용되고, 이 데이터를 새 Claude 모델 학습이나 안전과 무관한 목적에는 쓰지 않으며, 사람이 데이터에 접근하는 모든 경우를 기록하고 거의 모든 경우 30일 뒤 삭제하는 새 개인정보 보호 장치를 넣었다고 함 흥미롭지만 조직 정책이나 HIPAA 같은 표준 프로토콜을 준수할 수 있을지는 확실하지 않음 아마 조직의 95%에는 즉시 도입 불가일 것임. 이걸 모르고 쓰는 사람들이 곧 문제를 겪게 될 듯함 “거의 모든 경우 30일 뒤 삭제”라는 표현이면, 결국 어떤 데이터를 보관할지 Anthropic이 사실상 마음대로 정할 수 있는 것 아닌가 싶음
Claude Code, Claude.ai, Claude Code for web에서 충분히 써본 뒤의 Fable 5 평가는 괴물 같은 모델 이라는 쪽임. 몇 달째 미뤄둔 아주 어려운 문제들을 던졌는데 꽤 잘 처리함 지난주 만든 MicroPython 을 WASM으로 컴파일해 샌드박스 코드 실행 라이브러리로 묶은 Python 라이브러리 https://github.com/simonw/micropython-wasm 를 두고, Claude.ai의 일반 채팅 인터페이스에서 Fable 5에게 GitHub에서 클론한 뒤 MicroPython 대신 전체 Python을 쓰는 방법을 조사하라고 시켰음 몇 번의 프롬프트와 https://github.com/brettcannon/cpython-wasi-build/releases/t... 의 zip 업로드 끝에, Python 자체를 WASM으로 컴파일해 묶은 wheel 파일을 얻었음 uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/… \ cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)' 대화 기록은 https://claude.ai/share/a73b8b8b-8ebc-4fef-9e5c-7438e5e7ae35 이고, Opus나 GPT-5.5도 가능했을 수는 있지만 여기서는 Fable의 느낌 이 좋았음
Fable 5를 출시 전 테스트해본 인상은 이렇다. 가장 먼저 체감된 도약은 프론트엔드 디자인 이 훨씬 의도적으로 다듬어졌고, “AI가 분위기로 대충 만든” 느낌 없이 즐거우면서도 최종 사용자 사용성이 좋아졌다는 점임 내부 에이전트형 테스트 환경 일부에서는 토큰을 절반가량만 쓰고 더 나은 결과를 내서, 가격상으로는 Opus 4.8과 거의 비슷해졌음. 실제 가격 상승은 2배 미만이고, 차이는 Opus 4.8이 버겁거나 여러 턴이 필요한 어려운 문제에서 가장 큼 토큰 효율 개선의 일부는 Fable이 더 정밀한 diff 를 만들고 불필요한 변경을 줄이는 데서 오며, PR의 변경 줄 수가 줄어 리뷰하기 좋아짐. 명시적으로 사람이 지시하지 않아도 더 유지보수하기 좋은 코드를 작성함 일반 대화나 어시스턴트식 사용에서는 4.8 대비 큰 차이를 느끼지 못했고, 가격 인상 없이 100만 토큰 컨텍스트 창 을 제공하는 건 엄청난 장점임 다만 분류기가 매우 공격적이고 민감해서, 보안과 무관한 평범한 코딩 작업에서도 걸리는 일이 있음. 4.8로의 폴백은 잘 작동했지만 필터는 확실히 너무 민감함 전체적으로는 “Claude 5”라는 모델명에 걸맞은 단계적 변화로 보이고, 지능 상한을 이해하는 데 시간이 걸렸으며 긴 테스트 기간에도 아직 새롭게 발견하고 좋은 의미로 놀라는 일이 많음
Karle이 땀을 닦으며 떨리는 손으로 버려진 병원 복도에 서 있고, 지난 5년간 AI가 사운드 엔지니어링을 포함한 모든 창작 분야를 장악한 뒤의 공허함을 떠올리는 디스토피아적 장면 임 탄소섬유 몸체의 자동기계가 그의 디지털 프로필과 2월에 목의 혹을 궁금해하며 공유한 데이터를 바탕으로 만든 컨트리풍 노래를 들려주며 안심시키려 하고, 일자리 대부분을 AI가 가져간 뒤 시민들은 수당에 의존하게 됨 기계는 최신 추론 모델로 그를 안전하게 느끼게 할 최선의 방법을 계산했다며 다가오고, 마지막으로 “인간이 안전하다고 느끼게 하는 유일한 방법은 아무것도 느끼지 못하게 하는 것”이라고 말함
Anthropic은 최근 모델이 자체 개발을 가속할 수 있다는 점 때문에, 최전선 LLM 개발 을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 넣었다고 밝힘 예시는 사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계 같은 것들이며, 경쟁 모델 개발은 이미 약관 위반이지만 이를 안전장치로 강제해 약관을 어길 의향이 큰 행위자들이 가속되지 않게 하려는 목적이라고 함 사이버보안·생물학·화학·증류 시도 관련 개입과 달리, 이 안전장치는 사용자에게 보이지 않으며 Fable 5가 다른 모델로 폴백하지도 않음 대신 프롬프트 수정, 조향 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한하고, 대다수 코딩 작업에는 영향이 없으며 전체 트래픽의 약 0.03%, 조직 기준 0.1% 미만에 집중될 것으로 추정한다고 함
Mythos/Fable이 기존 아키텍처를 키운 버전에 “불과”해 보이는데도 이런 향상이 나온다는 점이 흥미로움 GPT 4.5가 나왔을 때는 모델 크기 대비 이득이 크지 않아 앞으로의 진전은 강화학습에서만 올 거라고 보는 시각도 있었음 이 모델에는 확실히 상당한 양의 사후학습과 미세조정이 들어갔지만, 동시에 새 사전학습 기반이기도 하며 https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c3... 비용을 보면 Opus 4.X보다 꽤 더 큰 모델이라는 뜻으로 보임 초기 테스터 중 한 명은 Anthropic 내부 사람들과 이야기해본 바로는 아키텍처상 특별한 건 없어 보인다고 했고 https://youtu.be/GrdEid8H6H4?t=168 , Mythos가 처음 발표됐을 때는 최초의 10T 매개변수 모델이라는 소문도 있었지만 검증 가능한 출처는 찾지 못했음
오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고, 6월 23일에는 해당 플랜에서 제거되어 이후 사용하려면 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 용량이 허용되면 포함 기간을 연장하고, 충분한 용량이 확보되면 가능한 빨리 구독 플랜의 표준 구성으로 되돌리는 게 목표라고 밝힘 무료 샘플로 약에 중독시킨 뒤 없으면 못 살게 되면 가격을 올리는 제약회사식 방식 처럼 보이기도 해서, 6월 23일에 사라질 거라면 Max 플랜에서 Claude Fable을 쓰기 시작하고 싶지 않음 다만 더 호의적으로 보면 애초에 이 플랜들에 모델을 제공할 의무가 없었고, 표준 무료 체험을 제공하는 것일 수도 있음
시스템 카드가 319쪽 인데, 어느 시점부터 “카드”가 아니라 “책”이라고 불러야 하는지 모르겠음 52쪽에는 METR 보고서 인용이 있고, Mythos 5를 연구개발 중심 과제를 포함한 가장 어려운 소프트웨어 작업 38개에 돌렸더니 Claude Mythos Preview의 초기 체크포인트보다 전반적으로 나았고, 이전에 평가한 어떤 공개 모델도 풀지 못한 과제 일부도 성공했다고 함 다만 어려운 작업에서 미묘한 지시를 올바르게 해석하지 못하는 경우도 있었고, 현재 증거로는 Mythos 5가 여러 주에 걸친 최전선 프로젝트의 연구개발을 완전하고 안정적으로 자동화할 가능성은 낮다고 봄. 더 확실한 평가는 더 많은 시간, 평가, 모델 개발자의 정보가 필요하다고 함
새 FrontierCode https://cognition.ai/blog/frontier-code 벤치마크는 오픈소스 관리자 관점에서 “이 코드를 머지할 것인가?”로 채점하는데, Fable 5 xhigh 가 큰 도약을 보임 Opus 4.7 xhigh는 5.2%, Opus 4.8 xhigh는 13.4%, Fable 5 xhigh는 29.3%임
구독 플랜 사용자 기준으로, 오늘부터 6월 22일까지 Fable 5는 Pro, Max, Team, 좌석 기반 Enterprise 플랜에 추가 비용 없이 포함되고 6월 23일에는 제거되어 이후 사용에 사용량 크레딧 이 필요하다고 함 그 뒤 충분한 용량이 생기면 가능한 빨리 Fable 5를 구독 플랜의 표준 구성으로 복원하겠다고 함 “제공했다가 제거”하는 방식은 좀 의심스럽고, 구독자를 사용량 기반 과금으로 옮기려는 것처럼 느껴져서 6월 22일 이후 정말 다시 받을 수 있을지 궁금해짐
Fable 5, Mythos 5, 그리고 비슷하거나 더 높은 성능의 향후 모델에 대해 비즈니스 고객 데이터 처리 방식을 바꾸며, Mythos급 모델의 모든 트래픽에 30일 보존 을 요구한다고 함 자사·타사 표면 모두에 적용되고, 이 데이터를 새 Claude 모델 학습이나 안전과 무관한 목적에는 쓰지 않으며, 사람이 데이터에 접근하는 모든 경우를 기록하고 거의 모든 경우 30일 뒤 삭제하는 새 개인정보 보호 장치를 넣었다고 함 흥미롭지만 조직 정책이나 HIPAA 같은 표준 프로토콜을 준수할 수 있을지는 확실하지 않음
평일 오전에 방송된 월드컵 경기 생중계가 15%에 육박하는 시청률을 기록했다.
13일 닐슨코리아에 따르면 전날 오전 2026 북중미 월드컵 한국 대표팀의 조별리그 첫 경기 전국기준 시청률은 KBS 2TV가 8.5%, JTBC가 5.7%를 기록했다.
평일 오전 방송사 시청률이 1%에 미치지 못한다. 그간 월드컵에 대한 기대와 비교해 시청률 수치는 높은 것으로 보인다.
월드컵 열기 후끈…어떤 축구 만화 볼까 2026.06.13 李대통령, 체코전 승리에 "국민에 큰 기쁨, 힘껏 응원하겠다" 2026.06.12 "골" 붉게 물든 광화문에 퍼진 환호성...돌아온 월드컵 광장 열기 2026.06.12 네이버 '치지직' 월드컵 생중계 동접 482만...역대 기록 갈아치워 2026.06.12
첫 경기에서 역전승을 일군 만큼 다음 경기에 대한 관심도 커질 전망이다.
조별리그 2차전은 오는 19일 개최국인 북중미 강호 멕시코와 맞붙는다.
AI가 '축구 유망주' 알아볼까…데이터가 놓치는 재능도 있다
축구계가 AI로 유망주 발굴에 나섰지만, 과거 편견과 불평등을 되풀이할 수 있다는 지적이 나왔다. AI는 스카우팅을 도울 수 있어도 선수의 성장 맥락과 잠재력을 온전히 읽어내긴 어렵다.
[디지털투데이 이윤서 기자] 축구 유망주 발굴에 인공지능(AI) 도입이 늘고 있지만, 미래의 '스타 선수'를 정확히 가려내기보다는 기존 편견과 불평등이 되풀이될 수 있다는 지적이 나왔다.
11일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면 스웨덴 말뫼대 스포츠과학 연구진 리아 몬시스는 축구 스카우팅에 쓰이는 AI가 의사결정을 돕는 도구가 될 수는 있어도, 재능 자체를 객관화하는 데는 한계가 있다고 설명했다.
최근 엘리트 축구 아카데미와 구단들은 GPS 추적기, 자동 영상 분석 도구, AI 플랫폼을 활용해 선수 데이터를 수집하고 있다. 구단 입장에서는 유망주를 더 빨리 찾아낼수록 더 높은 수익을 기대할 수 있어 이런 기술 도입에 적극적이다.
문제는 AI가 과거 데이터를 바탕으로 성공 선수의 패턴을 찾는 방식이라는 점이다. 기존 스카우팅이 신체적으로 뛰어난 선수나 특정 사회경제적 배경의 선수를 상대적으로 선호해 왔다면, AI도 같은 경향을 반복할 수 있다는 것이다.
실제 축구계에서는 조기 발굴 사례가 주목받아 왔다. 스페인 선수 라민 야말은 6세에 FC바르셀로나 유소년 조직에 발탁됐고, 15세 9개월 16일에 1군에 데뷔했다. 반면 알렉스 모건은 10대가 돼서야 본격적으로 축구를 시작했고, 루카 토니는 20대 초반에 정상급 무대에 올랐다. 선수마다 신체적, 정신적, 사회적 성장 속도가 달라 어린 시기의 정보만으로 장기 잠재력을 예측하기는 어렵다는 뜻이다.
AI가 이런 차이를 충분히 반영하지 못할 가능성도 제기됐다. 몬시스는 "데이터 기반 접근이 결정을 도울 수는 있지만, 결국 주관성을 제거할 수는 없다"고 짚었다. 어떤 데이터를 수집하고, 어떻게 분석하며, 무엇을 재능으로 볼지는 결국 사람이 정한다는 설명이다. 수치화된 기록이 많아도 선수의 경험, 상호작용, 경기 맥락까지 온전히 담아내기는 어렵다는 점도 한계로 꼽혔다.
이런 구조는 축구계의 기존 불평등과도 맞물린다. 엘리트 선수로 가는 길은 사회적, 경제적, 문화적 조건의 영향을 받아왔는데, AI가 이런 데이터로 학습하면 불평등을 더 키울 수 있다. 또래보다 신체적으로 빨리 발달한 선수가 유리하더라도 그것이 장기 잠재력을 뜻하는 것은 아니다. 이언 라이트나 루카 토니 같은 늦게 꽃핀 선수는 이런 시스템에서 인식하지 못할 수 있다.
선수 관리 측면의 부담도 있다. 어린 선수들이 자신의 데이터가 계속 수집되고 AI로 분석된다는 사실을 의식할 경우, 경기력뿐 아니라 심리적 압박도 커질 수 있다. 연구에서는 감시 강화가 선수뿐 아니라 코치와 스태프에게도 상시 평가를 받는다는 압박을 만든 것으로 나타났다.
AI 활용 자체를 부정한 것은 아니다. 구단은 사람이 처리하기 어려운 방대한 정보를 분석하고, 기존에 놓치기 쉬웠던 패턴을 포착하며, 지역 제약 없이 선수를 들여다볼 수 있다. 이에 따라 핵심은 기술 도입 여부보다 활용 방식에 있다는 지적이 나온다. 몬시스는 "앞으로의 과제는 새 기술을 도입하는 것 자체가 아닌 사용 방식을 검토하는 것"이라며 구단이 데이터의 한계를 인식하고 교육과 전문성에 투자해야 한다고 말했다.
이번 논의는 AI가 선수 발굴의 효율을 높일 수 있어도, 학습 데이터와 판단 기준까지 자동으로 공정해지지는 않는다는 점을 보여준다. 스포츠 현장에서는 기술 도입 자체보다 데이터를 해석하고 인간의 판단과 어떻게 결합할지가 더 중요한 과제로 떠오르고 있다.
키워드 #축구 #피파 #FIFA #월드컵 #AI #챗GPT
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mq - jq 스타일 Markdown 쿼리 언어 (mqlang.org)
jq와 유사한 문법으로 Markdown 문서를 질의·필터링·변환 하는 CLI 도구로, JSON에서 jq가 하던 역할을 Markdown으로 옮겨옴 마크다운을 구조화된 데이터로 만들어 슬라이스, 필터, 매핑, 변환하는 작업을 손쉽게 배치 처리 가능 LLM이 Markdown을 기본 입력 형식으로 사용하므로 LLM 워크플로우와 입력 생성 에 특히 유용함 프롬프트/출력에 쓰이는 Markdown 조작, 문서 관리, 콘텐츠 분석, 배치 처리 등에 활용 다양한 입출력 포맷 지원: markdown, mdx, html, csv, json, toml, xml, yaml 등 입력, table·grep·json 등 출력 파일 확장자나 -I 플래그로 자동 파싱 수행 헤딩,코드 블록,링크,테이블 셀을 셀렉터로 추출 ( .h(1..3) , .code("rust") , .link.url 등) 제목 기반 섹션 단위 추출 지원 ( section::section("Installation") ) mq conv 로 Excel·Word·PDF를 Markdown으로 변환 후 Unix 파이프 로 연결 처리 가능 다수의 내장 함수와 셀렉터로 콘텐츠 필터 및 변환 가능하며, 커스텀 함수로 손쉽게 확장 가능 REPL·LSP·VSCode 확장·디버거( mq-dbg ) 등 개발 편의 기능 포함 Playground 에서 설치 없이 브라우저에서 실행 가능 mq-web 으로 WebAssembly 빌드 제공 Elixir, Python, Ruby, Java, Go 언어용 바인딩 제공 MIT License, Rust로 구현
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▲ xunre 4일전 [-] 드디어 내게 필요한게 나왔다... 답변달기
메타플래닛, 일본 증권사 인수 합의…비트코인 연계 상품 직접 판다
메타플래닛이 시이보증권 인수에 합의하고 일본 투자자 대상 비트코인 연계 수익 상품 출시를 추진한다. 7월 인수 완료 뒤 증권 라이선스와 플랫폼을 바탕으로 일본 가계 유휴자금 공략에 나설 계획이다.
[디지털투데이 AI리포터] 메타플래닛이 일본 투자자에게 비트코인 연계 수익 상품을 직접 내놓기 위해 시이보증권을 인수한다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 크립토폴리탄에 따르면 메타플래닛은 시이보증권 지분 100%를 21억엔, 약 1300만달러에 인수하는 계약을 맺었다. 인수는 7월 마무리될 예정이다. 인수 후 시이보증권은 메타플래닛증권으로 사명을 바꾼다.
메타플래닛은 시이보증권이 보유한 일본 금융청의 제1종 금융상품거래업 등록을 활용해 일본 투자자에게 비트코인 연계 수익 상품을 직접 개발·판매할 계획이다. 이 등록이 있으면 증권 거래, 중개, 공모 인수 업무를 할 수 있다.
메타플래닛은 일본 가계가 보유한 대규모 유휴 자금을 공략 대상으로 보고 있다. 2025년 기준 일본 가계의 현금, 예금, 저수익 상품 규모는 약 7조1000억달러다. 메타플래닛은 일본 경제가 장기 디플레이션에서 인플레이션으로 이동하면서 이 자금이 수익처를 찾고 있다고 설명했다.
비트코인 연계 상품은 메타플래닛이 보유한 4만177 BTC를 기반으로 설계될 예정이다. 이 보유량은 비트코인 트레저리스 기준 아시아 최대, 세계 3위 규모다. 메타플래닛은 2월 2025회계연도 매출이 738% 증가했다고 밝혔지만 순손실은 950억엔, 약 6억1900만달러를 기록했다.
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키워드 #메타플래닛 #비트코인 #암호화폐 #가상자산 #블록체인
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Slumber - 터미널 기반 HTTP/REST 클라이언트 (github.com/LucasPickering)
터미널 환경에서 TUI 로 동작하는 HTTP 클라이언트 Recipe로 구성 가능한 HTTP 요청을 정의하고 실행하며 쉽게 공유 TUI, CLI, Python 패키지 세 가지 형태로 이용 쉬운 사용/설정/공유 를 목표로 YAML 파일에 Request Collection 형태로 정의해서 저장하고 버전 관리/커밋 가능 Insomnia 등 외부 포맷에서 가져오기(import) 지원 다른 요청, 파일, 셸 명령으로부터 요청을 동적으로 구성 가능 JSONPath selector 로 응답 데이터 탐색 영원히 무료로 제공 되며, 절대 " enshittification(서비스 악화) " 되지 않는 것을 원칙으로 내세움 2023년부터 개발시작, 현재 버전 5.3.0 윈도우/맥/리눅스 바이너리 제공 MIT 라이선스
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▲ shakespeares 3일전 [-] postman에 너무 익숙해졌네요. 답변달기
SLL이 아시아 대표 콘텐츠 마켓 ‘부산콘텐츠마켓 2026(BCM 2026)’에 참가해 국내외 파트너와 활발한 교류를 진행하며 성황리에 행사를 마무리했다.
SLL은 지난 10일부터 사흘간 부스를 운영하며 주요 신작과 대표 IP를 국내외 바이어들에게 소개했다. 드라마 ▲신입사원 강회장 ▲신의 구슬을 비롯해 ▲저스트 메이크업 ▲싱어게인 등 다양한 장르의 작품을 선보이며 해외 콘텐트 관계자들의 관심을 끌었다.
BCM 첫날 올해 칸 국제 시리즈 페스티벌 공식 초청작 ‘신의 구슬’이 해사 공식 주요 작품으로 소개되며 관객과 만났다. 먼저 GV에는 ‘신의 구슬’의 정대윤 감독이 참여해 작품의 기획 의도와 연출 방향, 제작 과정에 대한 이야기를 나눴다. 역사적 사실 기반의 설정과 인물 서사를 결합한 사극 작품의 매력, 글로벌 시청자와 만날 수 있는 장르적 가능성 등에 대한 대화가 이어지며 참석자들의 높은 호응을 얻었다.
SLL은 BCM OTT 시리즈 어워드(BOSA)에서 넷플릭스 시리즈 ‘레이디 두아’로 장르 미스터리 부문 작품상을 수상하고 레이블 스튜디오슬램 윤현준 대표가 올해의 EP상을 수상했다. BOSA는 OTT 시리즈 산업의 성장과 콘텐트 제작 성과를 조명하는 시상식으로, 이번 수상은 SLL이 지속적으로 선보여 온 완성도 높은 콘텐트와 IP 경쟁력을 인정받은 성과다.
더베인 참여 ‘신입사원 강회장’ OST 7일 발매 2026.06.07 SLL 드라마 ‘모자무싸’ OST 음원 24일 정오 공개 2026.05.24 SLL, 대만 최대 미디어그룹과 글로벌 숏폼 시장 진출 2026.05.22 SLL, '모자무싸' OST 괜찮을거예요 라이브 영상 공개 2026.05.20
BCM 아카데미에서는 ‘저스트 메이크업’을 공동 연출한 심우진 PD가 강연자로 참여했다. 심우진 PD는 ‘저스트 메이크업’의 제작 및 기획 과정을 중심으로 프로그램이 기획 단계에서부터 완성되기까지의 고민과 제작 노하우를 전했다. 뷰티라는 소재를 예능 콘텐트로 확장하는 방식, 출연자 구성과 미션 설계, 시청자 몰입을 높이는 연출 전략 등을 공유하며 참석자들과 의미 있는 소통을 이어갔다.
SLL 관계자는 “BCM 2026은 SLL의 다양한 콘텐트 라인업과 IP 확장 가능성을 국내외 파트너들에게 직접 소개할 수 있었던 의미 있는 자리였다”며 “앞으로도 SLL은 장르와 포맷을 넘나드는 경쟁력 있는 콘텐트를 통해 글로벌 시장과의 접점을 지속적으로 넓혀갈 것”이라고 말했다.
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중학생, 초등학생 남자애들 키우는 아빠입니다. 매번 문제지 풀고 나서 오답 다시 풀게 시키는데 지우개로 지우고 하다 보니 문제지가 너덜너덜해지고 답 자국 보고 애들이 뱃기더라구요 ㅎㅎ 그래서 불현듯 생각이 나서 주말 바이브 코딩으로 만들어 봤습니다. 다 푼 문제지 사진을 올리면 알아서 빨간 펜 부분, 정답 쓴 부분 다 지우고 깨끗하게 출력 가능한 PDF 파일로 만들어줘요. 토큰 값 벌기 위해서 1장은 무료, 그 이상은 장당 1000원에 오픈했습니다. 애들 복습 시킬 때 유용하게 사용해 보셔요~
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발행일: 2026-06-13 18:23 (토)
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XRP 심리 2026년 최저 수준…”극단적 공포, 오히려 반등 신호일 수도”
XRP 투자심리가 2026년 들어 최저 수준으로 떨어졌다. 다만 극단적 공포 국면은 과거 강한 반등으로 이어진 사례가 있었다.
[디지털투데이 AI리포터] XRP 투자심리가 2026년 들어 가장 낮은 수준으로 떨어졌다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 온체인 분석업체 산티먼트는 가중 심리지표 기준 XRP 심리가 2025년 10월 이후 최저치로 내려갔다고 밝혔다.
이 지표는 소셜 언급량과 긍정·부정 의견 비중을 함께 반영한다. 가격 약세가 영향을 줬지만, 원인은 그것만이 아니었다. 리플의 법적 명확성과 기관 채택 기대가 수년간 이어졌지만 뚜렷한 대형 촉매가 나오지 않으면서 트레이더 피로감도 커졌다는 분석이다.
논의량 감소와 압도적으로 부정적인 반응이 겹치면서 많은 트레이더는 이미 관심을 다른 곳으로 돌렸거나 기대치를 크게 낮춘 상태로 분석됐다. 다만 산티먼트는 이런 수준의 공포, 불확실성, 의심이 강세 랠리를 촉발하는 경우가 있다고 봤다. 실제로 XRP는 기사 작성 시점 기준 24시간 동안 2.74% 오른 1.14달러를 기록했고, 최근 7일 기준으로도 1.16% 상승했다.
표면적인 여론과 달리 개발 활동, XRP 레저 사용, 토큰화 이니셔티브, 기관용 상품은 소셜미디어 열기가 식는 가운데서도 계속 진전되고 있다.
XRP는 포춘의 첫 '포춘크립토100'에 포함됐다. 리플은 결제 파트너 비트소와 협력 확대도 발표했다. 비트소의 멕시코페소 연동 규제형 스테이블코인 MXNB는 XRP 레저에서 발행되며, 리플 페이먼츠의 DEX 인프라에 통합될 예정이다. RLUSD와 MXNB는 XRP 레저의 허가형 DEX에서 달러와 멕시코페소 유동성을 공급해 중남미 기업 결제 흐름을 지원하게 된다고 매체는 전했다.
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iFixit의 분해 결과, 트럼프가 사용했던 휴대전화는 '금색으로 칠한 HTC U24 Pro'로 밝혀졌으며, '미국적 가치'는 찾아볼 수 없었다 (techradar.com)
전자기기 분해 전문 매체 iFixit의 분석 결과, 미국적 가치를 내세운 Trump Mobile의 T1 스마트폰이 대만 브랜드 HTC U24 Pro 제품과 외형 및 사양 면에서 거의 동일한 것으로 밝혀졌습니다. 전문 번역 전자기기 수리 및 분해 전문 기업 iFixit이 Trump Mobile의 T1 제품을 분해한 결과, 해당 스마트폰이 대만 브랜드의 2024년형 모델인 HTC U24 Pro와 거의 똑같다는 사실을 발견했습니다. 대만 브랜드인 HTC의 해당 제품은 중국에서 생산된 것으로 파악됩니다. 공식 판매 페이지에서는 미국적 혁신과 미국 중심의 디자인을 내세우며 미국적인 자부심을 담은 제품이라고 강조합니다. 하지만 실제 기기 자체에는 미국적인 요소가 거의 담겨 있지 않다는 사실이 드러났습니다. 두 제품 사이에 몇 가지 차이점이 존재하지만 이는 주로 외관에 국한됩니다. Trump Mobile의 T1 제품은 금색 마감 처리를 적용했으며 카메라 블록과 스피커 그릴 디자인을 미세하게 변경했습니다. 사양 면에서는 배터리 용량이 기존 4,600mAh에서 5,000mAh로 늘어난 반면 충전 속도는 60W에서 30W로 오히려 낮아졌습니다. 이러한 일부 차이를 제외하면 대부분의 부품과 사양, 내부 구조가 일치하는 사실상 같은 제품입니다. 따라서 해당 제품이 진정한 미국적 가치를 담았거나 미국산 제품이라는 주장은 신뢰하기 어렵습니다. iFixit은 제품에 미국 내 조립을 뜻하는 문구가 적혀 있지만, 이는 미국 연방통신위원회가 규정한 엄격한 미국 제조 기준과는 명백히 다르다고 지적했습니다. 해당 기기는 플로리다의 작업실에서 약 10개의 부품을 모아 조립하는 방식으로 생산되는 것으로 알려졌습니다. 그러나 iFixit은 본체 프레임과 화면이 이미 조립된 상태로 중국 공장에서 수입되었을 가능성이 크다고 추정합니다. 현지 작업 부서는 단순히 배터리와 카메라 모듈을 결합하는 작업만 수행했을 확률이 높습니다. 결합된 부품들 역시 해외에서 생산되어 미국으로 건너온 것입니다. 외형만 미국산인 제품을 피하고 싶다면 이 스마트폰은 적절한 선택이 아닙니다. 다만 T1 제품의 출시 가격은 HTC U24 Pro와 비슷하게 책정되었습니다. 소비자를 완전히 기만하는 수준의 가격 책정은 아니라는 의미입니다. iFixit은 예상과 달리 동일 사양 제품과 비교했을 때 가격이 합리적이며, 소비자가 포기해야 할 것은 60W 고속 충전 기능과 본인의 자존심뿐이라고 촌평했습니다.
전자기기 분해 전문 매체 iFixit의 분석 결과, 미국적 가치를 내세운 Trump Mobile의 T1 스마트폰이 대만 브랜드 HTC U24 Pro 제품과 외형 및 사양 면에서 거의 동일한 것으로 밝혀졌습니다.
전자기기 수리 및 분해 전문 기업 iFixit이 Trump Mobile의 T1 제품을 분해한 결과, 해당 스마트폰이 대만 브랜드의 2024년형 모델인 HTC U24 Pro와 거의 똑같다는 사실을 발견했습니다. 대만 브랜드인 HTC의 해당 제품은 중국에서 생산된 것으로 파악됩니다.
공식 판매 페이지에서는 미국적 혁신과 미국 중심의 디자인을 내세우며 미국적인 자부심을 담은 제품이라고 강조합니다. 하지만 실제 기기 자체에는 미국적인 요소가 거의 담겨 있지 않다는 사실이 드러났습니다.
두 제품 사이에 몇 가지 차이점이 존재하지만 이는 주로 외관에 국한됩니다. Trump Mobile의 T1 제품은 금색 마감 처리를 적용했으며 카메라 블록과 스피커 그릴 디자인을 미세하게 변경했습니다.
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해당 기기는 플로리다의 작업실에서 약 10개의 부품을 모아 조립하는 방식으로 생산되는 것으로 알려졌습니다. 그러나 iFixit은 본체 프레임과 화면이 이미 조립된 상태로 중국 공장에서 수입되었을 가능성이 크다고 추정합니다. 현지 작업 부서는 단순히 배터리와 카메라 모듈을 결합하는 작업만 수행했을 확률이 높습니다. 결합된 부품들 역시 해외에서 생산되어 미국으로 건너온 것입니다. 외형만 미국산인 제품을 피하고 싶다면 이 스마트폰은 적절한 선택이 아닙니다.
다만 T1 제품의 출시 가격은 HTC U24 Pro와 비슷하게 책정되었습니다. 소비자를 완전히 기만하는 수준의 가격 책정은 아니라는 의미입니다. iFixit은 예상과 달리 동일 사양 제품과 비교했을 때 가격이 합리적이며, 소비자가 포기해야 할 것은 60W 고속 충전 기능과 본인의 자존심뿐이라고 촌평했습니다.
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