일반신용대출 최대 한도는 1억원으로 운영된다. 통장자동대출(마이너스통장)의 최대 한도는 5000만원으로 제한된다.
다만 서민금융상품과 정책성 대출 등 일부 상품은 별도 기준이 적용될 수 있다.
KB국민은행 관계자는 "가계부채의 안정적 관리와 실수요자 중심의 자금 공급이라는 두 가지 원칙을 균형 있게 고려해 이번 운영 방안을 마련했다"며 "건전한 여신 포트폴리오와 금융취약계층 지원은 차질 없을 것"이라고 말했다.
키워드 #KB국민은행 #신용대출 #가계대출 #한도 조정
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revo - 프로그래밍의 즐거움을 위한 동적 언어 (github.com/if-not-nil)
Zig 로 작성된 동적 타입 언어 로, 모든 것이 값을 반환하는 "everything is something" 구조 채택 블로킹 코드 앞에 spawn 을 붙이는 것만으로 논블로킹으로 전환되는 매끄러운 동시성 모델 지원 파이프( |> ) 연산자로 값을 연속 변환하며, _ 로 직전 값을 참조 예: "hello" |> _:upper() |> _:sub(1, 2) 패턴 매칭 및 결과 타입 지원, 함수가 (:ok, value) / (:err, reason) 형태 반환 후 match 로 분기해서 처리 --test 플래그 붙였을때만 컴파일·실행되는 first-class 테스트 내장, 단일 test 와 묶음 suite 블록 제공 revo.h 로 C 코드에 직접 끼워 넣는게 가능한 임베딩 API 제공 erevo_vm_create , erevo_compile , erevo_run , erevo_eval 등 diagnostic/go-to-definition/hover/참조/심볼을 처리하는 LSP 서버 revolt 내장 릴리스 빌드에 기본 번들되며 revo --lsp 로 실행 기본 REPL 백엔드 isocline 을 제공. 멀티라인 입력/탭 완성/히스토리 검색 지원 윈도우 버전은 아직 불완전 : 비동기 백엔드 및 완전한 라인 에디터는 미지원 MIT 라이선스
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박세웅 한국전자통신연구원(ETRI) 원장이 20일 취임식에서 현재 ETRI가 매년 출원 중인 특허를 고부가가치 중심으로 전환하겠다고 선언했다. 또 연구비 비중 3% 미만인 비전략 분야는 과감히 통폐합한다.
박 신임 원장은 20일 제7동에서 열린 취임식에서 임직원을 대상으로 "순수하게 연구가 즐거웠던 때가 언제였나"라는 질문을 던지며 이같이 언급했다.
이날 행사에는 임주환(4대), 최문기(5대, 과기부장관), 김흥남(6,7대), 김명준(9대) 전 ETRI 원장을 비롯한 임직원 200여명이 참석했다.
박 신임 원장은 "2030년이면 모든 지적인 과업에서 인간을 능가하는 AI가 현실이 된다. 이제는 노사 갈등이 아니라, 노-로(로봇)갈등을 고민해야 하는 시대"라며 이 같이 말했다.
박 신임 원장은 ETRI에 대해 '작은 확신'에 대해서도 피력했다. ETRI는 여전히 연구 불씨가 살아있고, 잃어버린 연구 본능을 되살리겠다는 것.
박 신임 원장은 " 이 불씨는 그동안 PBS(연구과제중심제)에 따라 생계를 위한 과제 수주, 질적 가치보다 양에 집중된 논문/특허/표준 출원, 그리고 부서 간 장벽 아래 숨 막혀 있을 뿐"이라고 지적했다.
박 신임 원장은 "생계형 업업사원 역할을 하느라 그동안 수고 많이 하셨다"며 향후 ETRI가 수행할 목표로 ▲ 전주기적 AI·ICT R&D 플랫폼으로서 국가 지능화 혁신 엔진의 역할 ▲인간중심 가치로 지속가능한 성장을 이루는 상생 경영을 제시했다.
선택과 집중 전략에 따라연구비 비중 3% 미만의 비전략 분야를 과감히 통폐합하고, AI-네이티브 6G·위성통신, 안전한 AGI, 입체공간 미디어, 피지컬 AI, 공공·산업 AI·DX의 5대 중점 분야에 자원을 집중하겠다고 언급했다.
"올해부터 매년 경계없는 플레이어(BP) 10명씩 선발, 부서 간 장벽 없이 자신이 기획한 연구를 80%의 시간으로 자유롭게 수행하게 할 것입니다. 창업을 원하면 2년간 인큐베이팅으로 지원하고, 실패하더라도 ETRI로 돌아올 수 있는 안전망을 보장할 것입니다."
BP는 축구에서 전후방을 자유롭게 커버하는 '리베로' 같은 존재를 의미한다.
개방형 R&D 플랫폼 구축가 관련해서 박 신임 원장은 "국내 우수 교수 안식년을 ETRI로 끌어오고, ETRI 연구원을 세계 최고 대학과 연구기관에 파견하는 순환 구조를 만들겠다"고 말했다.
또 출연연 간 협력을 주도, 국가 재정과 인력을 효율적으로 운용하고, 수도권·대경권·호남권·제주권의 권역별 연구본부를 거점으로 지역과 동반 성장하는 혁신 생태계를 구축할 것을 선언했다.
이에 앞서 임주환 전 원장이 축사하며 박 원장에 당부하고 나서 관심을 끌었다.
임 전 원장은 "2,300명 석·박사들의 위대한 지성은 결코 통제나 지시 속에서 피어나지 않는다"며 "이들이 마음껏 상상하고 연구에만 몰입하도록 든든한 방패막이가 되어 달라"고 당부했다.
박세웅 ETRI 신임 원장 20일 취임…"AI·DX 혁신 강조" 2026.05.20 한국전자통신연구원 제11대 원장에 박세웅 서울대 교수 2026.05.19 ETRI 원장 후보 김봉태·박세웅·백용순 박사 선정 2026.04.10 야전 침대에 라면 먹어가며 TDX 개발…"ETRI는 당시 꿈의 직장" 2026.04.01
또 "눈앞의 성과만을 독촉하는 행정가가 아니라, 연구원들이 더 높이, 더 멀리 날아오를 수 있도록 발판을 다져주는 '디딤돌 원장'이 되어달라"는 말도 보탰다.
연구원들에게도 당부했다. 신임 박원장을 앞세워 대한민국을 엄어 섹뎨 최고 연구기관으로 도약할 수 있도록 힘과 지혜를 모아달라"고 말했다.
비트코인, 수년 만의 최대 거버넌스 논쟁 직면…'BIP-110' 체인 분리 우려 확산
비트코인이 BIP-110 활성화 구간을 앞두고 데이터 기록 제한을 둘러싼 거버넌스 충돌에 다가서고 있다. 주류 체인 교체 가능성은 낮지만, 거래소 입출금 중단 등 인프라 혼선 우려는 남아 있다.
이번 논란은 비트코인 규칙을 누가 바꾸고 누가 실제 경제적 정당성을 부여하는지 다시 묻는 시험대가 됐다 [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 홍진주 기자] 비트코인이 수년 만의 가장 큰 거버넌스 갈등에 직면했다. 비트코인 블록체인이 블록 높이 96만1632에 도달하는 시점을 앞두고 비금융 데이터 기록을 제한하는 개선제안(BIP-110)을 둘러싼 논쟁이 확산하고 있다. 일부에서는 체인 분리 가능성까지 거론되면서 시장의 관심이 집중되고 있다.
11일(현지시간) 블록체인 매체 크립토슬레이트에 따르면 BIP-110은 거래에 포함할 수 있는 비금융 데이터 양을 제한하는 새로운 합의 규칙을 도입하는 내용을 담고 있다. 사실상 오디널스(Ordinals), 룬스(Runes) 등 텍스트와 이미지, 토큰 관련 데이터를 비트코인 기본 레이어에 기록하는 활용 방식을 겨냥한 조치로 해석된다.
찬성 측은 이번 제안이 비트코인의 본래 목적을 보호하기 위한 것이라고 주장한다. 비금융 데이터가 블록 공간을 과도하게 차지하면서 노드 운영 비용을 높이고, 결제 네트워크로서의 비트코인 활용성을 떨어뜨리고 있다는 이유다.
비트코인 분석가 루이스 마르카노는 BIP-110이 적용된 노드들이 대규모 데이터 인스크립션을 포함한 블록을 거부하게 되면, 결국 경제적 가치가 높은 체인으로 해시파워가 이동할 수 있다고 주장했다.
반면 반대 측은 규칙 변경 자체보다 추진 방식에 더 큰 우려를 나타내고 있다. 일반적으로 비트코인 네트워크의 주요 업그레이드는 광범위한 채굴자 합의를 바탕으로 진행된다. 그러나 BIP-110은 상대적으로 낮은 55%의 신호 임계치를 적용하고 있으며, 충분한 채굴자 지지를 얻지 못하더라도 노드 차원에서 강제 집행하는 방안이 포함돼 있다는 점이 논란이 되고 있다.
이에 따라 일각에서는 네트워크 분열 가능성까지 제기된다. 대표적인 비트코인 개발자이자 블록스트림 최고경영자(CEO)인 아담 백은 BIP-110이 기술적으로 미흡할 뿐 아니라 경제적 합의 없이 규칙을 강행할 경우 소수 체인 분리 가능성이 높다고 경고했다.
그는 2017년 세그윗(SegWit) 활성화 과정과의 비교에도 선을 그었다. 당시에는 개발자와 채굴자, 기업 인프라 전반에 걸친 광범위한 합의가 존재했지만 현재는 그러한 수준의 지지가 형성되지 않았다는 설명이다.
비트코인 개발자이자 보안 전문가인 제임슨 롭 역시 비판 입장을 내놨다. 그는 이번 제안을 스팸 방지를 명분으로 한 과도한 대응이라고 평가하며, 일부 지갑 기능 장애나 자금 이동 문제를 유발할 가능성이 있다고 주장했다. 또한 사용자가 다른 거래 필드를 활용해 데이터를 기록하는 방식으로 규제를 우회할 수 있어 실효성도 제한적이라고 지적했다.
논쟁은 기술적 영역을 넘어 비트코인의 핵심 가치인 '중립성' 문제로까지 확대되고 있다. 반대 진영은 수수료를 지불한 유효한 거래라면 내용과 무관하게 처리해야 한다는 비트코인의 원칙이 훼손될 수 있다고 우려한다. 만약 특정 유형의 거래를 차단하는 선례가 만들어질 경우 향후 프라이버시 보호형 거래나 정치적으로 민감한 거래까지 검열 대상으로 확대될 수 있다는 주장이다.
반면 찬성 측은 BIP-110이 약 1년 동안만 적용되는 한시적 조치로 설계됐다고 강조한다. 그러나 반대 측은 오히려 일시적 규칙 변경이 기업용 지갑과 암호화폐 인프라 운영자들에게 더 큰 혼란을 초래할 수 있다고 반박하고 있다.
시장에서는 현재로선 비트코인 주류 체인이 실제로 분리될 가능성은 높지 않다고 보고 있다. 암호화폐 거래소 비트파이넥스 분석팀은 이번 사안을 "체인 분리 위협"보다는 "비트코인 거버넌스에 대한 스트레스 테스트"에 가깝다고 평가했다. 현재 BIP-110을 지지하는 노드 비중은 아직 제한적이며 주요 채굴풀 역시 관망 기조를 유지하고 있다는 점이 근거로 제시된다.
다만 시장 참가자들은 활성화 시한이 다가올수록 거래소와 수탁사 등 인프라 사업자들의 대응에 주목하고 있다. 일부 노드가 별도 체인을 유지할 경우 중앙화 거래소들은 리플레이 공격 방지와 체인 안정성 검증을 위해 입출금을 일시 중단할 가능성이 있기 때문이다.
업계에서는 BIP-110이 당장 비트코인의 경제적 지위를 흔들 가능성은 낮지만, 비트코인 생태계의 의사결정 구조와 거버넌스 체계를 시험하는 중요한 사례가 될 것으로 보고 있다.
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키워드 #비트코인 #BTC #암호화폐 #BIP-110
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캐나다 Bill C-22 철회 청원 (ourcommons.ca)
캐나다 하원 전자청원 e-7416 은 Bill C-22가 의심·수사 대상이 아닌 사람들의 메타데이터 보관과 감청 역량 의무화를 허용한다며 철회를 요구함 Bill C-22는 지정된 core providers 가 모든 캐나다인의 메타데이터를 최대 1년간 수집·보관하도록 하는 규정을 허용하고, 공공안전부 장관이 같은 요구를 전자 서비스 제공자에게 명령할 수 있게 함 전자 서비스 제공자 정의는 암호화 메시징 앱, VPN , 이메일 제공자, 뱅킹 앱, 클라우드 스토리지 서비스를 포함할 만큼 넓음 감청 기능이나 기술 지원 조치 의무화는 암호화 시스템을 약화시킬 수 있고, 2024년 미국 통신사를 겨냥한 Salt Typhoon 공격처럼 범죄자와 적대적 외국 행위자가 악용할 수 있는 사이버보안 취약점을 만들 수 있음 청원은 향후 합법적 접근 법안에서 의심 없는 대량 메타데이터 보관 요구를 제거하고, 암호화 약화 또는 파괴 요구를 명시적으로 금지해야 함 하원 청원 전제 Bill C-22는 지정된 core providers 에게 모든 캐나다인의 메타데이터를 최대 1년간 수집·보관하도록 요구하는 규정을 허용함 이 메타데이터 보관은 개인이 의심 대상이거나 수사 대상이 아니어도 적용될 수 있음 Bill C-22는 공공안전부 장관에게 장관 명령으로 같은 요구를 모든 전자 서비스 제공자 에게 부과할 권한을 부여함 메타데이터는 이동 패턴, 교류 관계, 의료 활동, 종교 참여, 정치 활동 등 매우 민감한 정보를 드러낼 수 있음 전자 서비스 제공자 범위 전자 서비스 제공자의 정의는 모든 온라인 서비스를 포함할 수 있을 만큼 넓음 해당 범위에는 암호화 메시징 앱 , VPN, 이메일 제공자, 뱅킹 앱, 클라우드 스토리지 서비스가 들어감 감청 역량과 암호화 우려 Bill C-22는 공공안전부 장관에게 모든 전자 서비스 제공자에 대해 감청 역량 또는 기술 지원 조치를 강제할 수 있는 광범위한 권한을 부여함 이런 조치는 암호화 시스템 을 약화시킬 수 있으며, 준수가 의무 사항이 됨 암호화 약화는 범죄자와 적대적 외국 행위자가 악용할 수 있는 사이버보안 취약점을 만들 수 있음 2024년 미국 통신사를 겨냥한 Salt Typhoon 공격이 이런 위험의 사례로 거론됨 권리와 규제 권한 문제 의심 없는 무차별 대량 메타데이터 보관과 감청 역량은 캐나다 권리자유헌장상 심각한 우려를 일으킴 캐나다 권리자유헌장은 캐나다인을 불합리한 수색과 압수로부터 보호함 정부는 “encryption”과 “systemic vulnerability”를 포함한 핵심 용어를 의회로 돌아가지 않고 재정의할 수 있는 광범위한 규제 권한을 보유함 이런 권한 때문에 법안이 내세운 개인정보 보호 장치가 신뢰하기 어려워짐 청원 요구 캐나다 시민과 거주자인 서명자들은 하원에 Bill C-22, 즉 합법적 접근에 관한 법안을 철회하거나 모든 단계에서 반대 투표할 것을 요구함 향후 합법적 접근 법안에서 의심 없는 대량 메타데이터 보관 요구를 모두 제거할 것을 요구함 향후 합법적 접근 법안이 암호화 약화 또는 파괴를 요구하지 못하도록 명시적으로 금지할 것을 요구함 청원 서명 청원 서명을 원하는 사람은 아래 필드에 필요한 정보를 제공해야 함 제공된 개인정보 는 공개되지 않음 필수 개인정보 항목은 이름, 성, 이메일, 전화번호임 주소 항목은 국가, 주 또는 준주, 우편번호가 필수임 청원 제출은 캐나다 시민 또는 캐나다 거주자만 가능함 서명자는 Electronic Petitions — Guide and Terms of Use의 이용 약관과 기타 조건을 인정하고 이해하며 수락해야 함 서명자는 해당 문서에 명시된 목적을 위한 개인정보 사용과 공개에 동의해야 함 청원 이메일 업데이트 수신은 선택 사항임
함께 보면 좋은 글 β 캐나다의 Bill C-22는 지난해의 감시 악몽을 재포장한 버전 캐나다 법안 C-22, 캐나다인의 대규모 메타데이터 감시를 의무화 오타와, 감시를 위한 네트워크 비밀 백도어 생성 권한 요구 더 많은 통신사, Salt Typhoon 침해 확인, 백악관 개입 검토
캐나다의 Bill C-22는 지난해의 감시 악몽을 재포장한 버전
캐나다 법안 C-22, 캐나다인의 대규모 메타데이터 감시를 의무화
오타와, 감시를 위한 네트워크 비밀 백도어 생성 권한 요구
더 많은 통신사, Salt Typhoon 침해 확인, 백악관 개입 검토
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이 법안이 실제로 바뀔 가능성은 아주 낮아 보여도, 최대한 큰 소란 을 내는 게 중요함 여기에 더해 C-34까지 오면 사실상 프라이버시가 더는 없는 영역으로 가게 됨: https://www.michaelgeist.ca/2026/06/everything-all-at-once-b... 정부가 이런 일을 벌여놓고는 캐나다 기술 업계가 소비자 대상 사업을 만들기 더 어려워져 가치가 전부 미국 기업에 넘어가면 놀란 척할 것 같음
오늘 늦게 SECU 위원회 에서 C-22 회의가 열리고, Bill C-22를 조항별로 검토하며 수정안을 표결할 예정임 마지막 회의가 될 수도 있고, 회의 공지 페이지의 “Watch on ParlVu” 버튼으로 생중계를 볼 수 있음: https://www.ourcommons.ca/DocumentViewer/en/45-1/SECU/meetin... 예정된 ParlVu 생중계 직접 링크: https://parlvu.parl.gc.ca/Harmony/en/PowerBrowser/PowerBrows... Bill C-22가 SECU 위원회를 통과하면 하원 3차 독회와 최종 표결을 거쳐 상원으로 넘어감 캐나다 시민이라면 의원에게 메시지를 보낼 수 있는 도구도 있음: Internet Society 도구 https://www.internetsociety.org/our-work/internet-policy/kee... , OpenMedia 도구 https://action.openmedia.org/page/188754/action/1 , ICLM 도구 https://iclmg.ca/stop-c-22/ Gary Anandasangaree(gary.anand@parl.gc.ca), Marc Carney(mark.carney@parl.gc.ca), Sean Fraser(sean.fraser@parl.gc.ca)에게 이메일을 보내 암호화 약화 나 의심 없는 메타데이터 보관 은 받아들일 수 없다고 말할 수도 있음
2025년 4월에 청원을 만들었음 내 선거구가 자유당의 거짓말 에 속은 건 정말 놀라웠지만, 결과 자체는 놀랍지 않음 자유당이든 보수당이든 결국 같은 이야기임
ourcommons.ca가 공식 하원 웹사이트 인지 궁금함 그렇다고 쓰여 있긴 한데, 내 정보를 넣어 청원을 제출하기 전에 어떻게 확인해야 하는지 모르겠음
캐나다인은 자신들이 투표한 결과를 얻는 셈인 듯함
이 법안에 대한 소란이 충분하지 않음. 정말 끔찍함 캐나다인이라면 의원에게 전화해서 강하게 항의해야 함 자유당은 이 법안이 시민의 프라이버시권뿐 아니라 우리 업계에 어떻게 해를 끼치는지, 기술 업계 사람들이 아주 명확하게 보여줘야 함 보수당은 이 법안을 반대할 생각은 없어 보이고 둘로 쪼개고 싶어 하는 정도이며, 실제 반대는 NDP만 하는 것처럼 보임
캐나다인이 아닌 입장에서 Bill C-22가 요약하면 뭔지 궁금함 미국의 Patriot Act 같은 건가?
나라는 막 경기침체에 들어갔고, G20 중 유일하다고도 함 푸드뱅크 이용은 사상 최고이고, 청년 행복도는 세계 71위인데 베이비붐 세대는 상위 10위권임 주거는 많은 사람에게 닿을 수 없고, 청년 실업률은 약 15%이며, 외부 투자는 없다시피 하고, 정부 부채는 사상 최고임 수십 년째 Stanley Cup도 못 땄고, 미국과 무역전쟁 중이며, 여기서 창업하는 사람은 없고, 교육받은 사람들은 떠나고 있음 그런데 자유당은 “인터넷에서 사람들을 감시해야 한다”고 하는 꼴임
이상한 점은 여권을 제외하면 캐나다의 일반 신분증 은 모두 주에서 특정 권한과 규정에 따라 발급하므로, 주정부가 외국 서비스 제공자의 연령 확인에 자기 신분증 사용을 승인하지 않을 수도 있다는 것임 여권 외에는 캐나다 연방정부가 광범위한 전자 연령 확인 체계를 세울 기반이 되는 신분증을 갖고 있지 않음 은행과 결제 네트워크를 활용한 제품을 시장에 내놓으려는 기술 업체들이 있긴 하지만, 그들조차 개인 속성에 대한 확인 주체가 누구인지 정리하지 못했을 가능성이 큼 이미 규정 작업과 은행의 더러운 우회적 계정 정책 변경을 해뒀을지도 모르지만, 주 단위에서 개인정보 수집·이용·공개를 규율하는 PHIPA 법제가 여기에 맞아야 함 연방정부가 주 신원 저장소에 대해 권한이 없다는 점, 연령 확인의 정확성에 대한 책임과 소유권이 없다는 점, 보조금을 받는 제공자에 대한 WTO 및 무역협정 문제 등을 근거로 법적 도전이 나와도 놀랍지 않음 이 법의 정신은 경멸스럽고, 절차를 조롱거리로 만들었으며 캐나다인의 이익에 명백히 반하는, 우스울 정도로 정당성 없고 부패했으며 외국 영향이 드러난 다수가 밀어붙이는 중임 좋은 소식은 기초 모델을 탈옥시킬 수 있는 13세라면 지금이 새로운 해킹의 황금기 라는 점임 이런 억압 시스템 뒤의 암호학은 한 달도 못 버틸 것 같음
글로벌 팹리스 반도체 기업 프라임마스코리아가 신용보증기금의 스케일업 지원 프로그램인 ‘Pre-ICON(프리아이콘)’ 기업으로 선정됐다고 12일 밝혔다.
이번 선정은 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 기반 메모리 확장 솔루션과 허블릿(Hublet) 기반 시스템온칩(SoC) 플랫폼의 기술력, 그리고 AI 데이터센터 시장에서의 사업화 가능성을 인정받은 결과다.
프라임마스는 지난해 신용보증기금의 혁신 스타트업 육성 프로그램인 ‘퍼스트펭귄’ 기업으로 선정된 바 있다. 이어 기술 고도화와 글로벌 고객사 대상 사업화 성과를 바탕으로 Pre-ICON 기업에 이름을 올렸다. Pre-ICON은 성장성과 혁신성을 갖춘 유망 스타트업을 발굴해 차세대 혁신 아이콘 기업으로 육성하는 지원 프로그램이다.
회사는 AI 데이터센터와 차세대 컴퓨팅 시장을 위한 메모리 중심 반도체 플랫폼을 개발 중이다. 최근 AI 모델 대형화와 추론 워크로드 증가로 데이터센터 내 메모리 용량, 대역폭, 데이터 이동 효율이 핵심 병목으로 부상하면서 CXL 기반 메모리 확장 기술과 칩렛 기반 아키텍처가 차세대 반도체 산업의 핵심 기술로 주목받고 있다.
프라임마스의 허블릿 플랫폼은 고객사가 AI 인프라에 필요한 맞춤형 반도체를 신속하게 개발할 수 있도록 지원하는 SoC 플랫폼이다. 주요 솔루션으로는 CXL 기반 확장카드(AIC), JBOM(Just a Bunch of Memory) 등이 있다. 대용량 메모리 확장과 풀링을 통해 데이터센터의 시스템 효율을 개선하는 것이 목표다.
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특히 올해 미국 마이크론을 통해 CXL 기반 메모리 확장 솔루션의 양산 공급을 상용화할 예정으로, 기술 개발 단계를 넘어 글로벌 고객사 기반의 사업화 단계로 진입하고 있다. 현재 미국 실리콘밸리 본사와 한국 R&D센터를 기반으로 글로벌 메모리 기업, 서버 OEM, 클라우드 및 데이터센터 생태계와의 협력을 다각화하고 있다.
전덕호 프라임마스 기술전략상무는 “이번 Pre-ICON 선정은 프라임마스코리아의 CXL 기반 메모리 확장 기술과 허블릿 SoC 플랫폼의 성장 가능성을 인정받은 성과”라며 “AI 시대 데이터센터의 핵심 병목으로 떠오른 메모리 문제를 해결하고, 고객들이 차세대 AI 인프라에 필요한 반도체 솔루션을 신속하고 효율적으로 구현할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.
발행일: 2026-06-12 16:50 (금)
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새 reCAPTCHA, 통과하려면 승인된 휴대폰 필요 (cybernews.com)
Google의 새 reCAPTCHA는 데스크톱·노트북 이용 중에도 호환 모바일 기기 로 QR 코드를 스캔해야 하는 검증을 요구함 GrapheneOS는 iOS 또는 Google Play Services가 설치된 Android 기기가 없으면 온라인 서비스 접근이 막힐 수 있다고 경고함 Google의 지원 목록은 Google Play Services 설치 Android 와 iOS/iPadOS 기기만 담고 있어 deGoogled Android 스마트폰 등은 검증을 완료하지 못함 Google은 QR 코드 기반 과제가 AI 에이전트가 이전 과제를 쉽게 푸는 상황을 막고, 자동화된 사기를 경제적으로 불가능하게 만들기 위한 방식이라고 봄 Hacker News, X, Reddit 등에서는 원격 증명과 인증 기기 요구가 보안보다 컴퓨팅 자유와 모바일 시장 경쟁 을 제한한다는 반발이 커짐 무엇이 바뀌었나 - 새 reCAPTCHA의 기기 제한 사람임을 증명하려면 승인된 Android 또는 iPhone 소유가 필요한 구조로, 사용자는 "호환 가능한 모바일 기기"로 QR 코드를 스캔해야 함 프라이버시 중심 OS·기기 사용자는 검증에서 배제된다고 GrapheneOS가 경고 최근 변경으로 deGoogled Android 스마트폰 같은 임의의 기기·운영체제 가 Google의 reCAPTCHA 검증을 완료할 수 없게 됨 검증 완료가 가능한 기기 목록은 Google Play Services가 설치된 Android 와 iOS/iPadOS 기기로만 한정 reCAPTCHA는 수백만 웹사이트와 주요 서비스가 사용하는 보안 도구로, 사람과 봇을 구분하는 기능 대부분 백그라운드에서 보이지 않게 작동하나, 의심스러운 정황이 보이면 소화전·신호등 식별 같은 챌린지를 제시 GrapheneOS의 비판 GrapheneOS는 공개 성명에서 이 조치를 " 대단히 반경쟁적 "이라고 표현 "reCAPTCHA에 대한 통제권은 Google이 웹의 막대한 영역을 사용하려면 iOS나 인증된 Android 기기 를 요구할 수 있는 위치에 서게 함" 이번 변화를 하드웨어 기반 어테스테이션 의 확장으로 규정, 하드웨어·OS 경쟁을 점점 더 배제한다고 지적 attestation : 내장된 보안 칩을 통해 하드웨어가 정품 기기임을 암호학적으로 증명하는 방식 "이 시스템의 목적은 Apple이나 Google이 승인하지 않은 하드웨어·소프트웨어 사용을 막는 것이며, 이는 보안 기능으로 잘못 제시 된 것" "10년간 패치되지 않은 기기는 허용하면서 훨씬 더 안전한 OS는 막는다", Google Mobile Services 라이선싱 을 통한 독점 강제가 목적이라고 주장 Cloud Fraud Defense와 AI 저항형 과제 새 reCAPTCHA는 4월 22일 발표된 Cloud Fraud Defense 플랫폼의 일부로, 봇·사람·AI 에이전트의 정당성을 검증하도록 설계 Google은 " 정교한 자동화의 증가 가 위험 관리의 근본적 전환을 요구한다"고 설명 지원 목록 은 Google Play Services가 설치된 Android 기기와 iOS/iPadOS 기기만 담고 있음 웹사이트 운영자는 위험 점수, 자동화 유형, 에이전트 신원 등의 조건을 기반으로 봇·AI 에이전트를 허용하거나 차단하는 세밀한 제어 사용 새 QR 코드 기반 CAPTCHA는 기존 챌린지를 쉽게 푸는 AI 에이전트 차단을 목적으로 함 Google은 "사람의 존재를 증명하는 이 AI 저항형 완화 챌린지 는 자동화된 사기를 경제적으로 불가능하게 만들도록 설계됐다"고 설명 Google은 기존 reCAPTCHA 고객을 별도 조치나 가격 변경 없이 Fraud Defense로 이전 최소 2025년 10월 부터 조용히 기능을 배포해 왔으며, 당시 블로그 게시물이 "더 강력한 AI 저항형 보안"을 제공하는 QR 코드 접근을 발표 PC나 Mac에서 탐색하더라도 물리적 모바일 기기 의 개입이 "고유한 인간이 존재한다는 높은 신뢰도의 어테스테이션"을 제공 GrapheneOS는 "Windows, desktop Linux, OpenBSD 등에 하드웨어 어테스테이션 요구 를 도입하는 것이며, 인증된 스마트폰의 QR 스캔을 요구한다. 더 확대될 수도 있다"고 설명 프라이버시 옹호자들은 Apple App Attest 나 Google Play Integrity 를 점점 더 요구하는 서비스가 모바일 시장의 복점을 굳히고 있다고 경고 GrapheneOS는 "EU가 디지털 결제, ID, 연령 인증 등에서 이런 요구를 주도하며, 다수 EU 정부 앱이 이를 요구한다"고 언급 반발과 우려 웹사이트 운영자는 어떤 CAPTCHA 솔루션을 쓰고 얼마나 엄격하게 적용할지 결정함 프라이버시 옹호자들은 Apple App Attest 또는 Google Play Integrity 요구가 늘어나면서 모바일 시장의 양강 구도를 굳힌다고 경고함 GrapheneOS는 EU가 디지털 결제, ID, 연령 확인 등에 이런 요구를 적용하는 흐름을 주도하고 있으며 많은 EU 정부 앱이 이를 요구한다고 봄 기술 커뮤니티와 소셜미디어 반응 Hacker News 기술 커뮤니티에서는 논쟁의 핵심이 보안이 아니라 권력 장악이라는 의견이 넓게 나타남 한 Hacker News 사용자는 “원격 증명이 우리의 컴퓨팅 자유가 죽는 방식이 될 것”이라고 씀 X에서는 관련 게시물이 수백만 조회수와 수만 건의 반응을 얻음 International Cyber Digest는 GrapheneOS, CalyxOS, /e/OS 등 deGoogled Android 휴대폰 사용자가 의도적으로 제거한 Google Play Services를 설치하지 않으면 수백만 웹사이트에서 차단된다고 씀 International Cyber Digest는 "Google은 이제 프라이버시를 기본적으로 의심스러운 행위 로 취급한다" 라고 표현 과거 유사 시도와 보안 우려 온라인 프라이버시 기업 Mega는 Google이 2023년에 Web Environment Integrity 라는 유사 조치를 구현하려 했지만 공개 반발 뒤 철회했다고 밝힘 "이번에는 공개 제안 대신 상용 제품 으로 출시했다. 기존 CAPTCHA 방식은 당분간 폴백으로 접근 가능하나 언제까지 유지될지는 알 수 없다" "인증된 기기가 없는 사람은 누구도 검증할 수 없다" Reddit에서도 유사한 논의가 이어짐 한 Reddit 사용자 는 CAPTCHA에 QR 코드가 개입되는 것을 거부하며, 연령 확인과 anti-VPN처럼 감시를 위한 또 다른 방식이라고 경고함 일부 사용자는 새 QR 코드 reCAPTCHA가 사기범에게 가짜 QR 코드 확인과 검증 흐름 모방 같은 새 공격 경로를 만들 수 있다고 우려함 "이걸 설계한 자들은 보안을 전혀 고려하지 않았다. 사기범들이 완전히 신날 것"이라는 결론
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▲ GN⁺ 1일전 [-] Lobste.rs 의견들 사용자 행동 보안 관점에서는 큰 후퇴처럼 보임 이제 공격자가 reCaptcha QR 코드를 위조해 사용자를 원하는 곳으로 보낼 수 있고, 이 코드가 진짜인지 확인할 보장이나 기대가 없음 이미 Windows+R을 누르고 뭔가를 붙여넣으라고 요구하는 가짜 Cloudflare Turnstile 페이지도 있는데, 사용자를 어떻게 교육해야 할지 거의 불가능해 보임 두 번째 요소가 휴대폰인 2단계 인증 을 공격하기 좋은 방식임 이제 두 인증 요소를 모두 공격자가 통제하는 곳으로 보낼 수 있게 됨 끔찍함 QR 코드를 스캔하려면 전용 reCaptcha 앱이 필요할 줄 알았는데, 그냥 일반 URL을 담은 QR 코드 일 뿐임 “이건 실제 피싱과 구분이 안 되고 사용자가 크게 당할 것”이라는 식으로 조직 차원에서 반대할 수 있어 보임 다만 이미 시도 중이라면 들어줄지는 모르겠음 처음 이걸 봤을 때 허술한 피싱 시도인 줄 알고 놀랐음 당시 Tor를 쓰고 있었는데, Google 계정과 연결된 휴대폰으로 코드를 스캔하면 그 익명성이 깨질 수 있었음 시각 CAPTCHA로 되돌릴 수는 있었지만, 조만간 그 선택지도 사라질까 걱정됨 이렇게 되면 익명으로 인터넷을 쓰기 가 훨씬 어려워짐 “AI-resistant”라는 주장도 헛소리임 QR 코드 스캔 과정을 자동화하는 걸 정말 상상 못 하는 건가 싶음 바로 그게 목적임 최종 목표는 범용 컴퓨팅에 자유롭게 접근할 수 있는 모든 기기를 배제하고, 모든 방문자의 익명성을 제거 하는 것임 당연히 QR 코드 스캔 자동화 가능성은 알고 있을 것임 다만 글에서 말하듯 이 과정은 특정 하드웨어 사용을 요구하고, 핵심은 그 하드웨어를 물리적으로 증명 할 수 있다는 데 있음 그 목적은 규모 확장을 비싸게 만드는 것임 휴대폰이 차단되면 Docker 컨테이너를 다시 초기화하는 게 아니라 새 휴대폰을 구해야 함 QR 코드가 정확히 어떻게 동작하는지는 모르고, 안정적인 식별자를 쓰는지도 모름 TPM 카운터처럼 덜 침해적인 선택지도 있을 수 있고, 완전히 다른 방식을 쓸 수도 있음 그래도 특정 하드웨어를 요구하는 이유는 하드웨어 증명을 가능하게 하려는 것이라고 봄 이건 web environment integrity proposal 과 사실상 같은 목표를 더 귀찮은 방식으로 달성하는 것임 WEI에 대한 반발로 그 접근은 중단됐지만, 그게 해결하려던 시빌 공격 문제는 사라지지 않았고, 무제한 시빌 공격 비용이 거의 0이면 현재 형태의 웹은 근본적으로 유지될 수 없음 그래서 어떤 방식으로든 계속 해결하려 할 것임 웹 탐색은 주로 데스크톱이나 노트북에서 하고, 무작위 웹사이트의 QR 코드를 휴대폰으로 스캔할 생각은 없음 그러면 그냥 다른 곳으로 갈 것임 GrapheneOS를 쓰고 있는데 계속 쓸 수 있으면 좋겠음 점점 은행 앱과 이제 CAPTCHA용으로까지 보조 기기 가 필요해질 것 같은 느낌이라 낭비가 심함 오히려 이런 걸 요구하는 서비스에는 점점 더 거부 라고 말하는 게 중요해지고 있음 이게 어떻게 동작하는지 모르겠음 내가 어떤 기기로 코드를 스캔하는지 어떻게 검증하는 걸까 쉽게 위조될 수밖에 없어 보이는데 이해가 안 됨 나는 플립폰만 있는데, 그러면 이제 reCaptcha 사이트 는 못 쓰는 건가? 기술 자본가들이 “게시 패턴으로 사용자의 익명성을 벗기기” 문제를 충분히 빨리 해결하지 못한 건가 싶음 답변달기
Lobste.rs 의견들 사용자 행동 보안 관점에서는 큰 후퇴처럼 보임 이제 공격자가 reCaptcha QR 코드를 위조해 사용자를 원하는 곳으로 보낼 수 있고, 이 코드가 진짜인지 확인할 보장이나 기대가 없음 이미 Windows+R을 누르고 뭔가를 붙여넣으라고 요구하는 가짜 Cloudflare Turnstile 페이지도 있는데, 사용자를 어떻게 교육해야 할지 거의 불가능해 보임 두 번째 요소가 휴대폰인 2단계 인증 을 공격하기 좋은 방식임 이제 두 인증 요소를 모두 공격자가 통제하는 곳으로 보낼 수 있게 됨 끔찍함 QR 코드를 스캔하려면 전용 reCaptcha 앱이 필요할 줄 알았는데, 그냥 일반 URL을 담은 QR 코드 일 뿐임 “이건 실제 피싱과 구분이 안 되고 사용자가 크게 당할 것”이라는 식으로 조직 차원에서 반대할 수 있어 보임 다만 이미 시도 중이라면 들어줄지는 모르겠음 처음 이걸 봤을 때 허술한 피싱 시도인 줄 알고 놀랐음 당시 Tor를 쓰고 있었는데, Google 계정과 연결된 휴대폰으로 코드를 스캔하면 그 익명성이 깨질 수 있었음 시각 CAPTCHA로 되돌릴 수는 있었지만, 조만간 그 선택지도 사라질까 걱정됨 이렇게 되면 익명으로 인터넷을 쓰기 가 훨씬 어려워짐 “AI-resistant”라는 주장도 헛소리임 QR 코드 스캔 과정을 자동화하는 걸 정말 상상 못 하는 건가 싶음 바로 그게 목적임 최종 목표는 범용 컴퓨팅에 자유롭게 접근할 수 있는 모든 기기를 배제하고, 모든 방문자의 익명성을 제거 하는 것임 당연히 QR 코드 스캔 자동화 가능성은 알고 있을 것임 다만 글에서 말하듯 이 과정은 특정 하드웨어 사용을 요구하고, 핵심은 그 하드웨어를 물리적으로 증명 할 수 있다는 데 있음 그 목적은 규모 확장을 비싸게 만드는 것임 휴대폰이 차단되면 Docker 컨테이너를 다시 초기화하는 게 아니라 새 휴대폰을 구해야 함 QR 코드가 정확히 어떻게 동작하는지는 모르고, 안정적인 식별자를 쓰는지도 모름 TPM 카운터처럼 덜 침해적인 선택지도 있을 수 있고, 완전히 다른 방식을 쓸 수도 있음 그래도 특정 하드웨어를 요구하는 이유는 하드웨어 증명을 가능하게 하려는 것이라고 봄 이건 web environment integrity proposal 과 사실상 같은 목표를 더 귀찮은 방식으로 달성하는 것임 WEI에 대한 반발로 그 접근은 중단됐지만, 그게 해결하려던 시빌 공격 문제는 사라지지 않았고, 무제한 시빌 공격 비용이 거의 0이면 현재 형태의 웹은 근본적으로 유지될 수 없음 그래서 어떤 방식으로든 계속 해결하려 할 것임 웹 탐색은 주로 데스크톱이나 노트북에서 하고, 무작위 웹사이트의 QR 코드를 휴대폰으로 스캔할 생각은 없음 그러면 그냥 다른 곳으로 갈 것임 GrapheneOS를 쓰고 있는데 계속 쓸 수 있으면 좋겠음 점점 은행 앱과 이제 CAPTCHA용으로까지 보조 기기 가 필요해질 것 같은 느낌이라 낭비가 심함 오히려 이런 걸 요구하는 서비스에는 점점 더 거부 라고 말하는 게 중요해지고 있음 이게 어떻게 동작하는지 모르겠음 내가 어떤 기기로 코드를 스캔하는지 어떻게 검증하는 걸까 쉽게 위조될 수밖에 없어 보이는데 이해가 안 됨 나는 플립폰만 있는데, 그러면 이제 reCaptcha 사이트 는 못 쓰는 건가? 기술 자본가들이 “게시 패턴으로 사용자의 익명성을 벗기기” 문제를 충분히 빨리 해결하지 못한 건가 싶음
사용자 행동 보안 관점에서는 큰 후퇴처럼 보임 이제 공격자가 reCaptcha QR 코드를 위조해 사용자를 원하는 곳으로 보낼 수 있고, 이 코드가 진짜인지 확인할 보장이나 기대가 없음 이미 Windows+R을 누르고 뭔가를 붙여넣으라고 요구하는 가짜 Cloudflare Turnstile 페이지도 있는데, 사용자를 어떻게 교육해야 할지 거의 불가능해 보임
처음 이걸 봤을 때 허술한 피싱 시도인 줄 알고 놀랐음 당시 Tor를 쓰고 있었는데, Google 계정과 연결된 휴대폰으로 코드를 스캔하면 그 익명성이 깨질 수 있었음 시각 CAPTCHA로 되돌릴 수는 있었지만, 조만간 그 선택지도 사라질까 걱정됨 이렇게 되면 익명으로 인터넷을 쓰기 가 훨씬 어려워짐 “AI-resistant”라는 주장도 헛소리임 QR 코드 스캔 과정을 자동화하는 걸 정말 상상 못 하는 건가 싶음
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발행일: 2026-06-12 16:50 (금)
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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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16GB RAM 탑재 Raspberry Pi 5 (adafruit.com)
16GB RAM 구성의 Raspberry Pi 5는 2.4GHz 64비트 쿼드코어 Arm Cortex-A76 기반 최신 Raspberry Pi 컴퓨터로, USB 3.0과 기가비트 이더넷, 무선 LAN을 갖춤 Raspberry Pi 5는 Raspberry Pi 4 대비 CPU 성능이 2~3배 높고, 800MHz VideoCore VII GPU와 듀얼 4Kp60 HDMI 출력으로 데스크톱 경험을 개선함 RP1 southbridge 가 주요 I/O를 담당하며, USB 대역폭 2배 이상 증가, MIPI 총 대역폭 3배 증가, SD 카드 성능 2배 향상, PCIe 2.0 x1 노출을 제공함 Raspberry Pi 5는 큰 폭의 재설계 제품이라 Raspberry Pi 4 케이스가 맞지 않으며 , 별도 Raspberry Pi 5 케이스와 전원 공급 장치, micro HDMI 케이블 사용이 필요함 이 16GB 모델은 $350.00에 재고가 있으며, 고객당 최대 2개까지 구매 가능하고 1GB, 2GB, 4GB, 8GB RAM 버전도 선택 항목으로 제공됨 제품 개요 Raspberry Pi 5 는 Raspberry Pi 제품군의 최신 컴퓨터이며, Raspberry Pi 4보다 빠른 프로세서, USB 3.0 포트, PoE 기능이 있는 업데이트된 기가비트 이더넷 칩을 갖춤 이 모델은 16GB RAM 을 탑재한 버전이며, 판매 페이지에는 2GB, 4GB, 8GB 버전도 함께 취급한다고 안내돼 있음 제품 가격은 $350.00 이며, 재고가 있는 상태로 표시되고 고객당 최대 2개까지 구매 가능함 선택 항목에는 1GB RAM $49.50 , 2GB RAM Out of stock , 4GB RAM $130.00 , 8GB RAM $200.00 , 16GB RAM $350.00 이 있음 성능과 주요 기능 2.4GHz 64비트 쿼드코어 Arm Cortex-A76 프로세서를 탑재하고, 내장 금속 방열판을 갖춤 USB 3 포트, 듀얼밴드 2.4GHz 및 5GHz 무선 LAN , 더 빠른 기가비트 이더넷을 제공함 별도 PoE HAT 을 통해 PoE 기능을 사용할 수 있음 Raspberry Pi 4 대비 CPU 성능이 2~3배 증가했으며, 800MHz VideoCore VII GPU로 그래픽 성능도 크게 향상됨 HDMI를 통한 듀얼 4Kp60 디스플레이 출력 과 재설계된 Raspberry Pi Image Signal Processor 기반 카메라 지원을 제공함 I/O 구조와 확장성 Raspberry Pi 5는 Raspberry Pi가 자체 구축한 실리콘을 사용하는 첫 풀사이즈 Raspberry Pi 컴퓨터로 설명됨 RP1 southbridge 가 Raspberry Pi 5의 I/O 기능 대부분을 제공하며, 주변장치 성능과 기능에서 단계적 변화를 제공함 총 USB 대역폭이 2배 이상 늘어나 외장 UAS 드라이브와 고속 주변장치의 전송 속도가 빨라짐 기존 전용 2레인 1Gbps MIPI 카메라 및 디스플레이 인터페이스는 4레인 1.5Gbps MIPI 트랜시버 2개로 대체됨 MIPI 총 대역폭이 3배가 됐고, 최대 2개의 카메라 또는 디스플레이 조합을 지원함 SDR104 고속 모드 지원으로 SD 카드 최고 성능이 2배가 됨 플랫폼은 처음으로 단일 레인 PCI Express 2.0 인터페이스를 노출해 고대역폭 주변장치를 지원함 호환성과 권장 액세서리 Raspberry Pi 5는 상당한 재설계 제품이므로 Raspberry Pi 4 케이스는 맞지 않음 Official Raspberry Pi 5 case 는 Pi 5용 간편 스냅핏 케이스로 안내됨 Official Raspberry Pi 5 power supply 는 최대 5A, 27W 전류와 1.5m 케이블, USB-C 커넥터를 제공함 Micro HDMI cable 은 온보드 micro HDMI 소켓을 표준 HDMI 디스플레이에 연결하는 용도로 제시됨 함께 추가할 수 있는 옵션으로 Raspberry Pi 5 FPC Camera Cable - 22-pin 0.5mm to 15-pin 1mm 이 표시됨 기술 사양 프로세서는 2.4GHz 쿼드코어 64비트 Arm Cortex-A76 CPU 이며, 암호화 확장, 코어당 512KB L2 캐시, 2MB 공유 L3 캐시를 갖춤 GPU는 VideoCore VII 이며 OpenGL ES 3.1과 Vulkan 1.2를 지원함 듀얼 4Kp60 HDMI 디스플레이 출력은 HDR을 지원하고, 4Kp60 HEVC 디코더를 제공함 메모리 항목에는 LPDDR4X-4267 SDRAM과 출시 시 4GB 및 8GB SKU 제공이 기재돼 있음 무선 기능은 듀얼밴드 802.11ac Wi-Fi, Bluetooth 5.0, Bluetooth Low Energy를 갖춤 microSD 카드 슬롯은 고속 SDR104 모드를 지원함 USB 구성은 동시 5Gbps 동작을 지원하는 USB 3.0 포트 2개와 USB 2.0 포트 2개임 이더넷은 Gigabit Ethernet이며, 별도 PoE+ HAT을 통해 PoE+를 지원함 카메라와 디스플레이용 4레인 MIPI 트랜시버 2개를 제공함 빠른 주변장치를 위한 PCIe 2.0 x1 인터페이스를 제공하며, 별도 M.2 HAT 또는 다른 어댑터가 필요함 전원은 USB-C를 통한 5V/5A DC이며 Power Delivery를 지원하고, Raspberry Pi 표준 40핀 헤더를 갖춤 외부 배터리로 전원을 공급하는 실시간 시계(RTC)와 전원 버튼을 제공함 기계 도면은 Diagram , 제품 개요 문서는 Data Sheet 로 제공됨
함께 보면 좋은 글 β Raspberry Pi 5 Orange Pi 5는 Raspberry Pi 4의 훌륭하고 매우 빠른 대안 대형 GPU는 대형 PC가 필요하지 않다 라즈베리 파이 드래그 레이스: Pi 1부터 Pi 5까지의 성능 비교 Raspberry Pi 500+ - $200로 구축하는 올인원 PC
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▲ GN⁺ 8시간전 [-] Hacker News 의견들 전체적으로 메모리 가격 이 4분기 이후 90% 올랐다는 걸 놓친 사람이 있을 수 있음[1] Pi 5에 쓰이는 메모리는 700% 나 올랐고[2], Raspberry Pi는 더 저렴한 새 메모리 용량 모델을 내놓는 방식으로 대응 중임 그래도 Microcenter에 가면 Pi 5 16GB를 289달러에 살 수 있음 https://au.pcpartpicker.com/trends/price/memory/ https://www.raspberrypi.com/news/a-new-3gb-raspberry-pi-4-fo... 문제는 Pi의 램 칩이 고밀도 모듈 이라 데이터센터 증설 수요 압박을 그대로 받는다는 것임 데스크톱이나 서버용 8GiB DIMM은 1GiB 칩 8개나 512MiB 칩 16개를 쓰지만, 8GiB Pi는 8GiB 칩 하나를 씀 이건 128GiB 이상 메모리 모듈에 쓰는 것과 같은 밀도임 Microcenter가 내가 산 직후 500+ 키트 가격 을 두 배로 올렸음 그래도 Adafruit보다 90달러 싸다는 건 놀랍지 않음 Pi가 더 저렴한 구형 램 모듈 을 지원해서 폐기 컴퓨터에서 나온 재활용 램을 쓸 수 있으면 좋겠다는 생각이 듦 Microcenter의 289.99달러 링크는 여기임: https://www.microcenter.com/product/702590/raspberry-pi-5?rd... Raspberry Pi가 문제를 해결한다는 게, 결국 같은 GB당 가격 으로 더 적은 GB를 사게 해주는 방식처럼 보임 Raspberry Pi와 Apple 가격이 서로 수렴하는 방향으로 움직인다는 게 이상할 정도임 Pi 5 8GB는 200달러이고, MacBook Neo 8GB는 600달러쯤임. 3배 가격이긴 하지만 256GB SSD, 배터리, 디스플레이, 키보드, 트랙패드가 포함됨 Pi는 이상한 일회성 프로젝트용으로는 점점 비싸졌고, 싼 컴퓨터처럼 쓰려고 필요한 것들을 더하면 저가 Mac과도 가격 경쟁을 하게 됨 Apple이 Mini보다 아래급의 헤드리스 Mac Micro 를 Neo 사양으로 데스크톱 형태로 내면 차이는 더 두드러질 것임. 400달러에도 쉽게 팔 수 있겠지만, 대부분에게 충분한 컴퓨터라 Apple Store에서 더 비싼 제품을 살 매출을 잃을 수 있어 안 할 수도 있음 완전히 틀린 말은 아니지만 전부 맞지도 않음 예전 Pi 2/3처럼 25달러가 아니라고 아쉬워하지만, Pi Zero 2 W 는 3B와 비슷한 쿼드 A53 코어와 512MB 램을 갖추고도 20달러 미만임 Moonlight 게임 스트리밍 클라이언트, 풋 페달로 제어하는 무대 영상 플레이어, USB 오디오 인터페이스용 블루투스 제어 녹음기, Tailscale 출구 노드 등에 써봤고 작고 훌륭함 https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-zero-2-w/ Pi 5와 램이 더 싸면 좋겠지만, Raspberry Pi가 통제할 수 있는 일은 아님 LPDDR 메모리 8GB는 대량 구매 기준으로도 약 100달러임 그러면 Pi에서 하드웨어, 조립, 운송, 유통 마진까지 포함해 나머지에 쓸 돈은 100달러가 남음 반면 MacBook Neo는 램을 제외한 나머지에 500달러 예산 이 남으니, 훨씬 많은 구성이 가능한 이유가 됨 오래된 HA Green을 업그레이드하려고 8GB RPi5에 M.2 HAT, 케이스, 전원공급장치를 고르다가 가격을 보니, 10달러만 더 내면 32GB eMMC가 포함된 Zimaboard 2 8GB 를 살 수 있었음 N150 프로세서, 2×2.5Gbit 네트워크, SATA 포트 2개, PCIe 확장 포트가 있고 유휴 전력은 5~7W임 그래서 RPi5는 너무 비싸졌고, 적어도 저가 중국산 미니 PC가 더 싸고 성능도 좋으며 전력 소비도 비슷한 수준임 Hack-a-Day를 오래 구독해온 입장에서, 대부분의 이상한 일회성 Raspberry Pi 프로젝트는 사실 Raspberry Pi 단일 보드 컴퓨터만큼 강력한 장치를 필요로 하지 않는다고 봄 결국 브랜드 인지도와 익숙함 의 문제라서, 너무 비싸지면 속을 뜯은 노트북보다는 마이크로컨트롤러로 옮겨갈 가능성이 큼 새로 배울 필요도 별로 없음. 요즘은 Claude에게 RP2350용으로 바이브 코딩을 시키면 80% 확률로 동작할 것 같음 Mac Neo가 있으면 좋겠지만, 지금은 그런 작업에는 Raspberry Pi보다 Intel N150 미니 PC 가 더 나은 선택일 가능성이 큼 Pi는 비싸지만 소프트웨어 생태계 가 매우 안정적이고 잘 발전해 있으며 유연함 그래서 여전히 많이 삼. Raspberry Pi 5로 열화상과 로컬 AI를 이용한 야생동물 카메라 시스템을 만들 수 있고, 태양광으로 구동되는 매우 효과적인 늑대 감지기가 됨 2025년 9월 29일부터 8개월 넘게 현장에서 자율적으로 계속 돌아가는 시스템이 있으며, 전체 프레임 열화상 영상을 H.264로 24시간 녹화하고 원격으로 이미지와 영상을 가져올 수 있음 Pi 5 하나로 가능한 기능이 꽤 많음 벨기에의 한 장소에서만 이런 방식으로 늑대 영상 60개 이상을 모았는데, 벨기에는 늑대의 대표적인 서식지도 아님 영상은 여기 있음 https://www.youtube.com/@hcftube1 그리고 여기 https://www.youtube.com/@WildlifeSecurityInnovations Pi에 어떤 열화상 카메라 를 쓰는지 궁금함 이 제품이 대부분의 용도에서 어디에 맞는지 잘 모르겠음 초기 Raspberry Pi의 매력은 GPIO가 있는 비교적 저렴한 Linux 컴퓨터 였다는 데 있었음 이 16GB 버전은 대부분의 용도에 맞지 않아야 함 사실상 Pi가 붙어 있는 비싼 램 칩 을 사는 셈임 대부분의 프로젝트에는 더 저렴한 4GB나 1GB 버전, 특히 후자는 50달러짜리를 봐야 함 원래 비전은 저소득 가정 학생에게 저렴한 컴퓨터를 제공하는 것이었던 걸로 기억함 집에서 TV에 꽂고 바로 배우기 시작할 수 있게 하는 목적이었음 이후 취미 커뮤니티가 알아채고 출시 때마다 재고를 전부 사가기 시작했음. 나도 포함이고, 아직도 처음 세 버전 각각 하나씩을 장에 보관 중임 이런 말은 몇 년째 계속 나오지만, Raspberry Pi는 계속 별문제 없이 팔리고 있음 Pi Zero 2 W 를 꼭 봐야 함 20달러 미만에 3B와 비슷한 능력을 제공함 Linux가 꼭 필요 없다면 Pico 2도 저렴하고 꽤 강력함 대부분의 프로젝트에는 Pi 5가 필요하지 않음 GPIO가 필요하면 유용하긴 하지만 350달러만큼 유용하진 않음 요즘은 10세대 Intel과 16GB 램이 들어간 중고 사무용 미니 PC를 200달러 정도에 살 수 있고 SSD도 딸려옴 왜 비싼 Pi를 사는지 모르겠음 Raspberry Pi 5는 LPDDR4X 를 씀 이 크기에서 16GB, 즉 128Gb 칩은 흔하지 않으며, 그들이 구매하는 규모에서도 메모리 칩만 최소 200달러, 아마 그 이상일 것임 꼭 필요한 드문 경우를 위해 판매하는 건 좋지만, 홍보 측면에서는 램 가격이 내려올 때까지 16GB 모델을 중단하는 편이 나았을 것 같음 16GB 버전을 살 이유가 없는 사람들이 “Raspberry Pi 5가 300달러”라고 말하는 걸 듣는 데 지쳤음 1GB 버전은 간단한 Linux 셸 작업과 임베디드 프로젝트에 잘 맞고 50달러임 4GB 버전은 GUI 작업에 적합함. 현실적으로 2026년에 데스크톱이나 노트북 대체품이 될 만큼 빠른 장치는 아니므로, 기본 GUI 작업 용도라면 4GB도 충분함 Adafruit가 아닌 곳에서 사면 4GB 모델은 110달러 임 수정: Adafruit 가격은 이유는 모르겠지만 더 높음. 다른 사이트에서는 16GB Pi 5가 305달러임 내 4GB Pi 5를 3년 전 산 가격보다 40%쯤 더 받고 팔 수 있을 것 같다는 게 정말 이상함 컴퓨터는 원래 이렇게 움직이면 안 되고, Pi는 더더욱 그럼 무슨 일이 벌어지는지는 이해하지만 실제로 보니 이상함 새 제품보다 10% 정도 낮게 팔 수 있을까? 중고 Pi 시장 이 있나? 30% 낮춰야 할지도 모르겠음 어쨌든 산 가격 그대로라도 팔 수 있다는 게 놀라움 이상하긴 하지만, 상대적 희소성이 있을 때마다 벌어지는 일보다 특별히 더 이상하지는 않음 수요를 따라갈 만큼 충분히 만들지 못하고 있을 뿐임 과거에도 이런 일은 있었음 1993년에 반도체 패키징용 에폭시를 약 60% 공급하던 공장이 불타서 광범위한 문제가 생겼고, 90년대 중반에는 Windows 보급으로 수요가 늘며 램 부족이 있었음 태국 홍수는 하드디스크 생산을 망쳤고, 2016~2022년쯤에는 암호화폐 붐이 GPU에 큰 영향을 줬음 코로나 시기의 반도체 부족도 있었고, 그 시기에 Chia 암호화폐 거품이 저장장치까지 먹어치웠음 소비자, 즉 구매자에게는 나쁜 일이지만 꽤 오랫동안 흔한 일이었음 현재 부족은 데이터센터 수요 급증 때문이라는 점에서 새로운 문제지만, 드러났을 당시에는 늘 새로웠던 문제들의 긴 목록 중 하나임 가격이 높을 때는 쌓아둔 하드웨어를 뒤져서 일부를 팔 때가 됨 암호화폐가 GPU 시장을 망가뜨린 게 진짜 공급망 부족 의 예열에 불과했다는 게 아직도 놀라움 자유시장 원리의 수요와 공급 임 무어의 법칙보다 분명히 더 강한 힘으로 보임 Home Assistant를 Pi 5에서 돌리고 있는데, 이제 팔 때가 된 것 같음 요즘은 컴퓨터 부품 상당수를 높은 이익으로 팔 수 있음 이건 정확히 새 소식은 아니고, 그 모델은 한동안 350달러였음 RPi가 갑자기 저가 제품 철학을 잊고 터무니없는 가격의 16GB 모델을 내놓은 게 아님 16GB 모델은 원래 85달러였던 걸로 기억하고, 이후 메모리 부족이 터졌음 16GB 모델을 철수해서 꼭 필요한 사람들을 곤란하게 만들 수도 있었고, 급한 요구가 있는 사람을 위해 가격을 올릴 수도 있었는데 후자를 택한 것임 개인적으로는 RP2350이나 ESP32보다 조금 큰 수준의 대형 마이크로컨트롤러 가 몇 MB 메모리와 메모리 보호 기능을 갖추면 좋겠음 예전 VAX처럼 그 정도 메모리로도 프로세스가 서로 쉽게 망가뜨리지 않는 다중 프로세스 운영체제를 돌릴 수 있음 많은 프로그램은 GB 단위 램이 필요하지 않음 모델을 쉽게 철수할 수는 없을 것 같음 산업용 시장에도 Pi를 공급하고 있고, 일정 기간 공급을 보장하는 계약 이 있을 가능성이 큼 16GB는 출시가가 120달러였음 그 가격에서도 무리였고 일부 틈새 용도에나 유용했음 4GB나 8GB 모델이 항상 가성비가 가장 좋았지만, 지금은 그것들도 구성 대비 조금 비싸짐 그래도 4GB 미만 Pi 5에는 좋은 활용처가 있다고 보지만, 많은 프로젝트에서는 그냥 Pi 4나 CM4 를 계속 쓰게 됨 내 홈 클러스터는 BYU Surplus에서 구한 잉여 Dell Optiplex 데스크톱 들에 램과 SSD를 추가해서 만들었음 램 가격이 완전히 미치기 전에 한 일이고, 이 Pi 하나 값보다 적은 돈으로 전부 구했음 나중에는 예전에 Linux 데스크톱으로 쓰던 GPU와 64GB 램이 있는 큰 머신도 추가했고, OpenStreetMap 타일 생성에 쓰고 있음 나도 예전에 그렇게 했고, 전기를 싸게 구할 수 있다면 괜찮음 하지만 영국은 전기요금이 미쳐 있어서 이제 이런 구성을 돌릴 여유가 없음 램 가격이 미치기 전에는 Pi 4가 8GB 75달러, 16GB 125달러였음 또 다른 고려사항은 발열과 전력 소비임 나도 잉여 OptiPlex micro가 있는데 전력 소비가 8W~90W, 즉 대기와 최대 부하 기준으로 Pi 4의 5~10배 정도임 비슷한 경우가 있었음 영국의 자선단체 Bernados가 eBay 계정을 운영하는데, 새 Dell Optiplex 3050 Micro 약 200대 묶음을 올렸음 i7 6700T, 16GB DDR4, 1TB SSD 사양이었고, 나는 4대를 대당 50파운드에 샀음 도착해보니 아직 밀봉 상태였고 전원공급장치, 키보드, 마우스, Windows 11 라이선스까지 포함돼 있었음 Pi는 전원공급장치도 사야 하고, 이해하기 어려운 mini HDMI 채택 때문에 HDMI 어댑터도 사야 하니 정말 나쁜 거래처럼 보임 그 클러스터는 전력을 얼마나 쓰는지 궁금함 Pi의 매력은 저렴한 취미용 컴퓨터 라는 점이었음 그 돈이면 노트북 한 대를 살 수 있음 지금 램 가격이 미친 건 알지만, 방금 IdeaPad 수리용으로 16GB Ryzen 7 메인보드를 70유로에 샀음 하지만 이더넷 포트도 없고, GPIO도 없고, 팬리스도 아님 완전히 다른 사용 사례 둘을 비교하는 셈임 최근 몇 달 동안 가격이 정말 미쳤음 2025-12-18에 Amazon의 CanaKit에서 RPi 5 키트를 샀는데, 8GB Pi 5에 공식 RPi 5 256GB SSD, 케이스, 팬, 45W 전원공급장치, 케이블이 포함됐고 완전 조립 상태였음 가격은 209.99달러였고, 오늘은 339.97달러임 2025-09-02에는 RPi 4용으로 Samsung 1TB EVO Plus M.2 SSD와 Sabrent USB-C M.2/SATA 인클로저를 샀음 SSD는 64.99달러, 인클로저는 22.75달러였음 오늘 SSD는 255달러이고, 지난달 261.08달러까지 올랐다가 조금 내려온 상태임. 인클로저는 29.95달러임 RPi를 찾고 있다면 rpilocator.com에 표시되는 가격을 믿기 어려워 보임 지금도 예를 들어 미국 재고 RPi 5 8GB를 Digi-Key 80달러, Pishop 175달러, Adafruit 200달러로 표시함 4GB도 같은 순서로 60달러, 110달러, 130달러이고, RPi 4도 비슷함 링크를 눌러보면 Digi-Key 항목 이 전부 틀렸고 실제 가격은 Pishop과 같음. Pishop의 rpilocator.com 항목은 맞아 보임 2025년 8월에 Welectron에서 Pi 5 4GB 공식 블랙 키트를 92유로에 샀음 지금은 그래도 “겨우” 143유로라서, 더 올랐을 줄 알았음 앞으로는 공급 과잉이 오면 좋겠음 답변달기
Hacker News 의견들 전체적으로 메모리 가격 이 4분기 이후 90% 올랐다는 걸 놓친 사람이 있을 수 있음[1] Pi 5에 쓰이는 메모리는 700% 나 올랐고[2], Raspberry Pi는 더 저렴한 새 메모리 용량 모델을 내놓는 방식으로 대응 중임 그래도 Microcenter에 가면 Pi 5 16GB를 289달러에 살 수 있음 https://au.pcpartpicker.com/trends/price/memory/ https://www.raspberrypi.com/news/a-new-3gb-raspberry-pi-4-fo... 문제는 Pi의 램 칩이 고밀도 모듈 이라 데이터센터 증설 수요 압박을 그대로 받는다는 것임 데스크톱이나 서버용 8GiB DIMM은 1GiB 칩 8개나 512MiB 칩 16개를 쓰지만, 8GiB Pi는 8GiB 칩 하나를 씀 이건 128GiB 이상 메모리 모듈에 쓰는 것과 같은 밀도임 Microcenter가 내가 산 직후 500+ 키트 가격 을 두 배로 올렸음 그래도 Adafruit보다 90달러 싸다는 건 놀랍지 않음 Pi가 더 저렴한 구형 램 모듈 을 지원해서 폐기 컴퓨터에서 나온 재활용 램을 쓸 수 있으면 좋겠다는 생각이 듦 Microcenter의 289.99달러 링크는 여기임: https://www.microcenter.com/product/702590/raspberry-pi-5?rd... Raspberry Pi가 문제를 해결한다는 게, 결국 같은 GB당 가격 으로 더 적은 GB를 사게 해주는 방식처럼 보임 Raspberry Pi와 Apple 가격이 서로 수렴하는 방향으로 움직인다는 게 이상할 정도임 Pi 5 8GB는 200달러이고, MacBook Neo 8GB는 600달러쯤임. 3배 가격이긴 하지만 256GB SSD, 배터리, 디스플레이, 키보드, 트랙패드가 포함됨 Pi는 이상한 일회성 프로젝트용으로는 점점 비싸졌고, 싼 컴퓨터처럼 쓰려고 필요한 것들을 더하면 저가 Mac과도 가격 경쟁을 하게 됨 Apple이 Mini보다 아래급의 헤드리스 Mac Micro 를 Neo 사양으로 데스크톱 형태로 내면 차이는 더 두드러질 것임. 400달러에도 쉽게 팔 수 있겠지만, 대부분에게 충분한 컴퓨터라 Apple Store에서 더 비싼 제품을 살 매출을 잃을 수 있어 안 할 수도 있음 완전히 틀린 말은 아니지만 전부 맞지도 않음 예전 Pi 2/3처럼 25달러가 아니라고 아쉬워하지만, Pi Zero 2 W 는 3B와 비슷한 쿼드 A53 코어와 512MB 램을 갖추고도 20달러 미만임 Moonlight 게임 스트리밍 클라이언트, 풋 페달로 제어하는 무대 영상 플레이어, USB 오디오 인터페이스용 블루투스 제어 녹음기, Tailscale 출구 노드 등에 써봤고 작고 훌륭함 https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-zero-2-w/ Pi 5와 램이 더 싸면 좋겠지만, Raspberry Pi가 통제할 수 있는 일은 아님 LPDDR 메모리 8GB는 대량 구매 기준으로도 약 100달러임 그러면 Pi에서 하드웨어, 조립, 운송, 유통 마진까지 포함해 나머지에 쓸 돈은 100달러가 남음 반면 MacBook Neo는 램을 제외한 나머지에 500달러 예산 이 남으니, 훨씬 많은 구성이 가능한 이유가 됨 오래된 HA Green을 업그레이드하려고 8GB RPi5에 M.2 HAT, 케이스, 전원공급장치를 고르다가 가격을 보니, 10달러만 더 내면 32GB eMMC가 포함된 Zimaboard 2 8GB 를 살 수 있었음 N150 프로세서, 2×2.5Gbit 네트워크, SATA 포트 2개, PCIe 확장 포트가 있고 유휴 전력은 5~7W임 그래서 RPi5는 너무 비싸졌고, 적어도 저가 중국산 미니 PC가 더 싸고 성능도 좋으며 전력 소비도 비슷한 수준임 Hack-a-Day를 오래 구독해온 입장에서, 대부분의 이상한 일회성 Raspberry Pi 프로젝트는 사실 Raspberry Pi 단일 보드 컴퓨터만큼 강력한 장치를 필요로 하지 않는다고 봄 결국 브랜드 인지도와 익숙함 의 문제라서, 너무 비싸지면 속을 뜯은 노트북보다는 마이크로컨트롤러로 옮겨갈 가능성이 큼 새로 배울 필요도 별로 없음. 요즘은 Claude에게 RP2350용으로 바이브 코딩을 시키면 80% 확률로 동작할 것 같음 Mac Neo가 있으면 좋겠지만, 지금은 그런 작업에는 Raspberry Pi보다 Intel N150 미니 PC 가 더 나은 선택일 가능성이 큼 Pi는 비싸지만 소프트웨어 생태계 가 매우 안정적이고 잘 발전해 있으며 유연함 그래서 여전히 많이 삼. Raspberry Pi 5로 열화상과 로컬 AI를 이용한 야생동물 카메라 시스템을 만들 수 있고, 태양광으로 구동되는 매우 효과적인 늑대 감지기가 됨 2025년 9월 29일부터 8개월 넘게 현장에서 자율적으로 계속 돌아가는 시스템이 있으며, 전체 프레임 열화상 영상을 H.264로 24시간 녹화하고 원격으로 이미지와 영상을 가져올 수 있음 Pi 5 하나로 가능한 기능이 꽤 많음 벨기에의 한 장소에서만 이런 방식으로 늑대 영상 60개 이상을 모았는데, 벨기에는 늑대의 대표적인 서식지도 아님 영상은 여기 있음 https://www.youtube.com/@hcftube1 그리고 여기 https://www.youtube.com/@WildlifeSecurityInnovations Pi에 어떤 열화상 카메라 를 쓰는지 궁금함 이 제품이 대부분의 용도에서 어디에 맞는지 잘 모르겠음 초기 Raspberry Pi의 매력은 GPIO가 있는 비교적 저렴한 Linux 컴퓨터 였다는 데 있었음 이 16GB 버전은 대부분의 용도에 맞지 않아야 함 사실상 Pi가 붙어 있는 비싼 램 칩 을 사는 셈임 대부분의 프로젝트에는 더 저렴한 4GB나 1GB 버전, 특히 후자는 50달러짜리를 봐야 함 원래 비전은 저소득 가정 학생에게 저렴한 컴퓨터를 제공하는 것이었던 걸로 기억함 집에서 TV에 꽂고 바로 배우기 시작할 수 있게 하는 목적이었음 이후 취미 커뮤니티가 알아채고 출시 때마다 재고를 전부 사가기 시작했음. 나도 포함이고, 아직도 처음 세 버전 각각 하나씩을 장에 보관 중임 이런 말은 몇 년째 계속 나오지만, Raspberry Pi는 계속 별문제 없이 팔리고 있음 Pi Zero 2 W 를 꼭 봐야 함 20달러 미만에 3B와 비슷한 능력을 제공함 Linux가 꼭 필요 없다면 Pico 2도 저렴하고 꽤 강력함 대부분의 프로젝트에는 Pi 5가 필요하지 않음 GPIO가 필요하면 유용하긴 하지만 350달러만큼 유용하진 않음 요즘은 10세대 Intel과 16GB 램이 들어간 중고 사무용 미니 PC를 200달러 정도에 살 수 있고 SSD도 딸려옴 왜 비싼 Pi를 사는지 모르겠음 Raspberry Pi 5는 LPDDR4X 를 씀 이 크기에서 16GB, 즉 128Gb 칩은 흔하지 않으며, 그들이 구매하는 규모에서도 메모리 칩만 최소 200달러, 아마 그 이상일 것임 꼭 필요한 드문 경우를 위해 판매하는 건 좋지만, 홍보 측면에서는 램 가격이 내려올 때까지 16GB 모델을 중단하는 편이 나았을 것 같음 16GB 버전을 살 이유가 없는 사람들이 “Raspberry Pi 5가 300달러”라고 말하는 걸 듣는 데 지쳤음 1GB 버전은 간단한 Linux 셸 작업과 임베디드 프로젝트에 잘 맞고 50달러임 4GB 버전은 GUI 작업에 적합함. 현실적으로 2026년에 데스크톱이나 노트북 대체품이 될 만큼 빠른 장치는 아니므로, 기본 GUI 작업 용도라면 4GB도 충분함 Adafruit가 아닌 곳에서 사면 4GB 모델은 110달러 임 수정: Adafruit 가격은 이유는 모르겠지만 더 높음. 다른 사이트에서는 16GB Pi 5가 305달러임 내 4GB Pi 5를 3년 전 산 가격보다 40%쯤 더 받고 팔 수 있을 것 같다는 게 정말 이상함 컴퓨터는 원래 이렇게 움직이면 안 되고, Pi는 더더욱 그럼 무슨 일이 벌어지는지는 이해하지만 실제로 보니 이상함 새 제품보다 10% 정도 낮게 팔 수 있을까? 중고 Pi 시장 이 있나? 30% 낮춰야 할지도 모르겠음 어쨌든 산 가격 그대로라도 팔 수 있다는 게 놀라움 이상하긴 하지만, 상대적 희소성이 있을 때마다 벌어지는 일보다 특별히 더 이상하지는 않음 수요를 따라갈 만큼 충분히 만들지 못하고 있을 뿐임 과거에도 이런 일은 있었음 1993년에 반도체 패키징용 에폭시를 약 60% 공급하던 공장이 불타서 광범위한 문제가 생겼고, 90년대 중반에는 Windows 보급으로 수요가 늘며 램 부족이 있었음 태국 홍수는 하드디스크 생산을 망쳤고, 2016~2022년쯤에는 암호화폐 붐이 GPU에 큰 영향을 줬음 코로나 시기의 반도체 부족도 있었고, 그 시기에 Chia 암호화폐 거품이 저장장치까지 먹어치웠음 소비자, 즉 구매자에게는 나쁜 일이지만 꽤 오랫동안 흔한 일이었음 현재 부족은 데이터센터 수요 급증 때문이라는 점에서 새로운 문제지만, 드러났을 당시에는 늘 새로웠던 문제들의 긴 목록 중 하나임 가격이 높을 때는 쌓아둔 하드웨어를 뒤져서 일부를 팔 때가 됨 암호화폐가 GPU 시장을 망가뜨린 게 진짜 공급망 부족 의 예열에 불과했다는 게 아직도 놀라움 자유시장 원리의 수요와 공급 임 무어의 법칙보다 분명히 더 강한 힘으로 보임 Home Assistant를 Pi 5에서 돌리고 있는데, 이제 팔 때가 된 것 같음 요즘은 컴퓨터 부품 상당수를 높은 이익으로 팔 수 있음 이건 정확히 새 소식은 아니고, 그 모델은 한동안 350달러였음 RPi가 갑자기 저가 제품 철학을 잊고 터무니없는 가격의 16GB 모델을 내놓은 게 아님 16GB 모델은 원래 85달러였던 걸로 기억하고, 이후 메모리 부족이 터졌음 16GB 모델을 철수해서 꼭 필요한 사람들을 곤란하게 만들 수도 있었고, 급한 요구가 있는 사람을 위해 가격을 올릴 수도 있었는데 후자를 택한 것임 개인적으로는 RP2350이나 ESP32보다 조금 큰 수준의 대형 마이크로컨트롤러 가 몇 MB 메모리와 메모리 보호 기능을 갖추면 좋겠음 예전 VAX처럼 그 정도 메모리로도 프로세스가 서로 쉽게 망가뜨리지 않는 다중 프로세스 운영체제를 돌릴 수 있음 많은 프로그램은 GB 단위 램이 필요하지 않음 모델을 쉽게 철수할 수는 없을 것 같음 산업용 시장에도 Pi를 공급하고 있고, 일정 기간 공급을 보장하는 계약 이 있을 가능성이 큼 16GB는 출시가가 120달러였음 그 가격에서도 무리였고 일부 틈새 용도에나 유용했음 4GB나 8GB 모델이 항상 가성비가 가장 좋았지만, 지금은 그것들도 구성 대비 조금 비싸짐 그래도 4GB 미만 Pi 5에는 좋은 활용처가 있다고 보지만, 많은 프로젝트에서는 그냥 Pi 4나 CM4 를 계속 쓰게 됨 내 홈 클러스터는 BYU Surplus에서 구한 잉여 Dell Optiplex 데스크톱 들에 램과 SSD를 추가해서 만들었음 램 가격이 완전히 미치기 전에 한 일이고, 이 Pi 하나 값보다 적은 돈으로 전부 구했음 나중에는 예전에 Linux 데스크톱으로 쓰던 GPU와 64GB 램이 있는 큰 머신도 추가했고, OpenStreetMap 타일 생성에 쓰고 있음 나도 예전에 그렇게 했고, 전기를 싸게 구할 수 있다면 괜찮음 하지만 영국은 전기요금이 미쳐 있어서 이제 이런 구성을 돌릴 여유가 없음 램 가격이 미치기 전에는 Pi 4가 8GB 75달러, 16GB 125달러였음 또 다른 고려사항은 발열과 전력 소비임 나도 잉여 OptiPlex micro가 있는데 전력 소비가 8W~90W, 즉 대기와 최대 부하 기준으로 Pi 4의 5~10배 정도임 비슷한 경우가 있었음 영국의 자선단체 Bernados가 eBay 계정을 운영하는데, 새 Dell Optiplex 3050 Micro 약 200대 묶음을 올렸음 i7 6700T, 16GB DDR4, 1TB SSD 사양이었고, 나는 4대를 대당 50파운드에 샀음 도착해보니 아직 밀봉 상태였고 전원공급장치, 키보드, 마우스, Windows 11 라이선스까지 포함돼 있었음 Pi는 전원공급장치도 사야 하고, 이해하기 어려운 mini HDMI 채택 때문에 HDMI 어댑터도 사야 하니 정말 나쁜 거래처럼 보임 그 클러스터는 전력을 얼마나 쓰는지 궁금함 Pi의 매력은 저렴한 취미용 컴퓨터 라는 점이었음 그 돈이면 노트북 한 대를 살 수 있음 지금 램 가격이 미친 건 알지만, 방금 IdeaPad 수리용으로 16GB Ryzen 7 메인보드를 70유로에 샀음 하지만 이더넷 포트도 없고, GPIO도 없고, 팬리스도 아님 완전히 다른 사용 사례 둘을 비교하는 셈임 최근 몇 달 동안 가격이 정말 미쳤음 2025-12-18에 Amazon의 CanaKit에서 RPi 5 키트를 샀는데, 8GB Pi 5에 공식 RPi 5 256GB SSD, 케이스, 팬, 45W 전원공급장치, 케이블이 포함됐고 완전 조립 상태였음 가격은 209.99달러였고, 오늘은 339.97달러임 2025-09-02에는 RPi 4용으로 Samsung 1TB EVO Plus M.2 SSD와 Sabrent USB-C M.2/SATA 인클로저를 샀음 SSD는 64.99달러, 인클로저는 22.75달러였음 오늘 SSD는 255달러이고, 지난달 261.08달러까지 올랐다가 조금 내려온 상태임. 인클로저는 29.95달러임 RPi를 찾고 있다면 rpilocator.com에 표시되는 가격을 믿기 어려워 보임 지금도 예를 들어 미국 재고 RPi 5 8GB를 Digi-Key 80달러, Pishop 175달러, Adafruit 200달러로 표시함 4GB도 같은 순서로 60달러, 110달러, 130달러이고, RPi 4도 비슷함 링크를 눌러보면 Digi-Key 항목 이 전부 틀렸고 실제 가격은 Pishop과 같음. Pishop의 rpilocator.com 항목은 맞아 보임 2025년 8월에 Welectron에서 Pi 5 4GB 공식 블랙 키트를 92유로에 샀음 지금은 그래도 “겨우” 143유로라서, 더 올랐을 줄 알았음 앞으로는 공급 과잉이 오면 좋겠음
전체적으로 메모리 가격 이 4분기 이후 90% 올랐다는 걸 놓친 사람이 있을 수 있음[1] Pi 5에 쓰이는 메모리는 700% 나 올랐고[2], Raspberry Pi는 더 저렴한 새 메모리 용량 모델을 내놓는 방식으로 대응 중임 그래도 Microcenter에 가면 Pi 5 16GB를 289달러에 살 수 있음
Raspberry Pi와 Apple 가격이 서로 수렴하는 방향으로 움직인다는 게 이상할 정도임 Pi 5 8GB는 200달러이고, MacBook Neo 8GB는 600달러쯤임. 3배 가격이긴 하지만 256GB SSD, 배터리, 디스플레이, 키보드, 트랙패드가 포함됨 Pi는 이상한 일회성 프로젝트용으로는 점점 비싸졌고, 싼 컴퓨터처럼 쓰려고 필요한 것들을 더하면 저가 Mac과도 가격 경쟁을 하게 됨 Apple이 Mini보다 아래급의 헤드리스 Mac Micro 를 Neo 사양으로 데스크톱 형태로 내면 차이는 더 두드러질 것임. 400달러에도 쉽게 팔 수 있겠지만, 대부분에게 충분한 컴퓨터라 Apple Store에서 더 비싼 제품을 살 매출을 잃을 수 있어 안 할 수도 있음
Pi는 비싸지만 소프트웨어 생태계 가 매우 안정적이고 잘 발전해 있으며 유연함 그래서 여전히 많이 삼. Raspberry Pi 5로 열화상과 로컬 AI를 이용한 야생동물 카메라 시스템을 만들 수 있고, 태양광으로 구동되는 매우 효과적인 늑대 감지기가 됨 2025년 9월 29일부터 8개월 넘게 현장에서 자율적으로 계속 돌아가는 시스템이 있으며, 전체 프레임 열화상 영상을 H.264로 24시간 녹화하고 원격으로 이미지와 영상을 가져올 수 있음 Pi 5 하나로 가능한 기능이 꽤 많음 벨기에의 한 장소에서만 이런 방식으로 늑대 영상 60개 이상을 모았는데, 벨기에는 늑대의 대표적인 서식지도 아님 영상은 여기 있음 https://www.youtube.com/@hcftube1 그리고 여기 https://www.youtube.com/@WildlifeSecurityInnovations
이 제품이 대부분의 용도에서 어디에 맞는지 잘 모르겠음 초기 Raspberry Pi의 매력은 GPIO가 있는 비교적 저렴한 Linux 컴퓨터 였다는 데 있었음
Raspberry Pi 5는 LPDDR4X 를 씀 이 크기에서 16GB, 즉 128Gb 칩은 흔하지 않으며, 그들이 구매하는 규모에서도 메모리 칩만 최소 200달러, 아마 그 이상일 것임 꼭 필요한 드문 경우를 위해 판매하는 건 좋지만, 홍보 측면에서는 램 가격이 내려올 때까지 16GB 모델을 중단하는 편이 나았을 것 같음 16GB 버전을 살 이유가 없는 사람들이 “Raspberry Pi 5가 300달러”라고 말하는 걸 듣는 데 지쳤음 1GB 버전은 간단한 Linux 셸 작업과 임베디드 프로젝트에 잘 맞고 50달러임 4GB 버전은 GUI 작업에 적합함. 현실적으로 2026년에 데스크톱이나 노트북 대체품이 될 만큼 빠른 장치는 아니므로, 기본 GUI 작업 용도라면 4GB도 충분함 Adafruit가 아닌 곳에서 사면 4GB 모델은 110달러 임 수정: Adafruit 가격은 이유는 모르겠지만 더 높음. 다른 사이트에서는 16GB Pi 5가 305달러임
내 4GB Pi 5를 3년 전 산 가격보다 40%쯤 더 받고 팔 수 있을 것 같다는 게 정말 이상함 컴퓨터는 원래 이렇게 움직이면 안 되고, Pi는 더더욱 그럼 무슨 일이 벌어지는지는 이해하지만 실제로 보니 이상함 새 제품보다 10% 정도 낮게 팔 수 있을까? 중고 Pi 시장 이 있나? 30% 낮춰야 할지도 모르겠음 어쨌든 산 가격 그대로라도 팔 수 있다는 게 놀라움
이건 정확히 새 소식은 아니고, 그 모델은 한동안 350달러였음 RPi가 갑자기 저가 제품 철학을 잊고 터무니없는 가격의 16GB 모델을 내놓은 게 아님 16GB 모델은 원래 85달러였던 걸로 기억하고, 이후 메모리 부족이 터졌음 16GB 모델을 철수해서 꼭 필요한 사람들을 곤란하게 만들 수도 있었고, 급한 요구가 있는 사람을 위해 가격을 올릴 수도 있었는데 후자를 택한 것임 개인적으로는 RP2350이나 ESP32보다 조금 큰 수준의 대형 마이크로컨트롤러 가 몇 MB 메모리와 메모리 보호 기능을 갖추면 좋겠음 예전 VAX처럼 그 정도 메모리로도 프로세스가 서로 쉽게 망가뜨리지 않는 다중 프로세스 운영체제를 돌릴 수 있음 많은 프로그램은 GB 단위 램이 필요하지 않음
내 홈 클러스터는 BYU Surplus에서 구한 잉여 Dell Optiplex 데스크톱 들에 램과 SSD를 추가해서 만들었음 램 가격이 완전히 미치기 전에 한 일이고, 이 Pi 하나 값보다 적은 돈으로 전부 구했음 나중에는 예전에 Linux 데스크톱으로 쓰던 GPU와 64GB 램이 있는 큰 머신도 추가했고, OpenStreetMap 타일 생성에 쓰고 있음
Pi의 매력은 저렴한 취미용 컴퓨터 라는 점이었음 그 돈이면 노트북 한 대를 살 수 있음 지금 램 가격이 미친 건 알지만, 방금 IdeaPad 수리용으로 16GB Ryzen 7 메인보드를 70유로에 샀음
최근 몇 달 동안 가격이 정말 미쳤음 2025-12-18에 Amazon의 CanaKit에서 RPi 5 키트를 샀는데, 8GB Pi 5에 공식 RPi 5 256GB SSD, 케이스, 팬, 45W 전원공급장치, 케이블이 포함됐고 완전 조립 상태였음 가격은 209.99달러였고, 오늘은 339.97달러임 2025-09-02에는 RPi 4용으로 Samsung 1TB EVO Plus M.2 SSD와 Sabrent USB-C M.2/SATA 인클로저를 샀음 SSD는 64.99달러, 인클로저는 22.75달러였음 오늘 SSD는 255달러이고, 지난달 261.08달러까지 올랐다가 조금 내려온 상태임. 인클로저는 29.95달러임 RPi를 찾고 있다면 rpilocator.com에 표시되는 가격을 믿기 어려워 보임 지금도 예를 들어 미국 재고 RPi 5 8GB를 Digi-Key 80달러, Pishop 175달러, Adafruit 200달러로 표시함 4GB도 같은 순서로 60달러, 110달러, 130달러이고, RPi 4도 비슷함 링크를 눌러보면 Digi-Key 항목 이 전부 틀렸고 실제 가격은 Pishop과 같음. Pishop의 rpilocator.com 항목은 맞아 보임
스튜디오드래곤이 '취사병 전설이 되다' OST 합본 앨범 예약판매를 시작됐다. 스튜디오드래곤은 드라마 ‘취사병 전설이 되다’ OST 합본 앨범의 예약판매를 12일 개시했다.
스튜디오드래곤, 상반기 미쓰홍·취사병 등 인기작 선봬 2026.06.02 스튜디오드래곤, 1분기 영업이익 64억원...전년비 50.1%↑ 2026.05.07 스튜디오드래곤, 백상예술대상 후보에 15개 부문 노미네이트 2026.04.14 '폭군의셰프'·'스터디그룹', 밴프 록키 어워즈 후보작 선정 2026.03.25
주인공 강성재(박지훈 분)가 만든 ‘아란치니 주먹밥’을 먹은 중대장 황석호의 상상 속 뮤직비디오 장면에 등장해 폭소를 자아냈던 ‘미각 보이즈’의 ‘My flavor’가 포함됐다. 이 외에 극 몰입도를 높인 다양한 스코어(연주곡) 트랙들이 함께 담긴다.
이밖에 OST 합본 오프라인 앨범에는 드라마 속 명장면을 담은 스틸컷이 포함됐다.
김정훈 대표이사, 온코닉테라퓨틱스 주식 매도 보고
김정훈 대표이사는 6월 5일 온코닉테라퓨틱스 주식 2만8577주를 장내 매도했다. 이번 매도로 인해 보유 주식 수는 52만1423주로 감소했다.
[디지털투데이 윤선훈 에디터] 신약개발 전문 기업 온코닉테라퓨틱스(476060)의 김정훈 대표이사가 6월 5일 주식 매도를 통해 보유 주식 수를 줄였다. 김정훈 대표이사는 이번 매도로 인해 보유 주식 수가 52만1423주로 감소했으며, 지분율은 1.15%로 줄었다. 6월 12일 공시에 따르면, 김정훈 대표이사는 장내 매도를 통해 2만8577주를 처분했다. 이번 매도는 세금 납부를 위한 것으로, 주식 매도 단가는 1만7558원이었다. 온코닉테라퓨틱스의 6월 12일 종가 기준 주가는 1만5710원으로 전일 대비 170원 하락했다. 최근 결산 기준으로 온코닉테라퓨틱스의 재무 상태는 자산총계 757억원, 부채총계 37억원, 자본총계 720억원이다. 매출액은 534억원, 영업이익은 126억원, 당기순이익은 158억원으로 집계됐다. 온코닉테라퓨틱스는 12월 결산법인으로, 해당 수치는 개별 기준으로 집계됐다. 온코닉테라퓨틱스는 2020년 5월 7일 코스닥 시장에 상장된 자연과학 및 공학 연구개발업체다. 임원ㆍ주요주주특정증권등소유상황보고서 증권선물위원회 귀중 한국거래소 귀중 보고의무발생일 : 2026년 06월 05일 보고서작성기준일 : 2026년 06월 12일 ※ 보고자 본인은 보고서작성기준일 현재 본인의 특정증권등의 소유상황을 관련 법규 및 기재상의 주의에 따라 정확하게 작성하였고, 중요한 사항의 허위기재 또는 기재누락이 없음을 확인합니다. 보고자 : 김정훈 1. 발행회사에 관한 사항 회 사 명 온코닉테라퓨틱스 주식회사 법인구분 코스닥상장법인 회사코드 476060 발행주식 총수 45,407,840 2. 보고자에 관한 사항 보고구분 변동 보고자 구분 개인(외국) 성명(명칭) 한 글 김정훈 한자(영문) John Kim 생년월일 또는 사업자등록번호 등 *** 주소(본점소재지)[읍ㆍ면ㆍ동까지만 기재] 서울 서초구 서초동 발행회사와의 관계 임원(등기여부) 등기임원 직위명 대표이사 선임일 2026년 03월 23일 퇴임일 - 주요주주 - 업무상 연락처및 담당자 소속회사 온코닉테라퓨틱스(주) 부 서 경영관리팀 직 위 차장 전화번호 070-41******* 성 명 이민희 팩스번호 02-345****** 이메일 주소 ******onconic.co.kr 3. 특정증권등의 소유상황 가. 소유 특정증권등의 수 및 소유비율 보고서작성 기준일 특정증권등 주권 특정증권등의수(주) 비율(%) 주식수(주) 비율(%) 직전보고서 2026년 04월 13일 550,000 1.21 550,000 1.21 이번보고서 2026년 06월 05일 521,423 1.15 521,423 1.15 증 감 -28,577 -0.06 -28,577 -0.06 나. 특정증권등의 종류별 소유내역 특정증권등의 내역 주 권 신주인수권이표시된것 전환사채권 신주인수권부사채권 이익참가부사채권 교환사채권 증권예탁증권 기타 합 계 주수(주) 비율(%) 521,423 - - - - - - - 521,423 1.15 A B C D E F G H I 발행주식 총수(J) 주식외 특정증권등의 수(B+C+D+E+F+G+H=I) 소유비율(%) 특정증권등의 소유비율[A+I / J+I-(F+G+H)※] × 100 주권의 소유비율(A / J) × 100 45,407,840 - 1.15 1.15 ※ 교환대상이 주식인 교환사채권 및 기초자산이 주식인 증권예탁증권, 파생결합증권 등에 한하여 분모에서 제외하고 소유비율을 산정 다. 세부변동내역 보고사유 변동일* 특정증권등의종류 소 유 주 식 수 (주) 취득/처분단가(원)** 비 고 거래계획보고일자 변동전 증감 변동후 장내매도(-) 2026년 06월 05일 보통주 550,000 -28,577 521,423 17,558 세금납부를 위한 매도 - 합 계 550,000 -28,577 521,423 - -
6월 12일 공시에 따르면, 김정훈 대표이사는 장내 매도를 통해 2만8577주를 처분했다. 이번 매도는 세금 납부를 위한 것으로, 주식 매도 단가는 1만7558원이었다.
온코닉테라퓨틱스의 6월 12일 종가 기준 주가는 1만5710원으로 전일 대비 170원 하락했다.
최근 결산 기준으로 온코닉테라퓨틱스의 재무 상태는 자산총계 757억원, 부채총계 37억원, 자본총계 720억원이다. 매출액은 534억원, 영업이익은 126억원, 당기순이익은 158억원으로 집계됐다. 온코닉테라퓨틱스는 12월 결산법인으로, 해당 수치는 개별 기준으로 집계됐다.
온코닉테라퓨틱스는 2020년 5월 7일 코스닥 시장에 상장된 자연과학 및 공학 연구개발업체다.
임원ㆍ주요주주특정증권등소유상황보고서 증권선물위원회 귀중 한국거래소 귀중 보고의무발생일 : 2026년 06월 05일 보고서작성기준일 : 2026년 06월 12일 ※ 보고자 본인은 보고서작성기준일 현재 본인의 특정증권등의 소유상황을 관련 법규 및 기재상의 주의에 따라 정확하게 작성하였고, 중요한 사항의 허위기재 또는 기재누락이 없음을 확인합니다. 보고자 : 김정훈 1. 발행회사에 관한 사항 회 사 명 온코닉테라퓨틱스 주식회사 법인구분 코스닥상장법인 회사코드 476060 발행주식 총수 45,407,840 2. 보고자에 관한 사항 보고구분 변동 보고자 구분 개인(외국) 성명(명칭) 한 글 김정훈 한자(영문) John Kim 생년월일 또는 사업자등록번호 등 *** 주소(본점소재지)[읍ㆍ면ㆍ동까지만 기재] 서울 서초구 서초동 발행회사와의 관계 임원(등기여부) 등기임원 직위명 대표이사 선임일 2026년 03월 23일 퇴임일 - 주요주주 - 업무상 연락처및 담당자 소속회사 온코닉테라퓨틱스(주) 부 서 경영관리팀 직 위 차장 전화번호 070-41******* 성 명 이민희 팩스번호 02-345****** 이메일 주소 ******onconic.co.kr 3. 특정증권등의 소유상황 가. 소유 특정증권등의 수 및 소유비율 보고서작성 기준일 특정증권등 주권 특정증권등의수(주) 비율(%) 주식수(주) 비율(%) 직전보고서 2026년 04월 13일 550,000 1.21 550,000 1.21 이번보고서 2026년 06월 05일 521,423 1.15 521,423 1.15 증 감 -28,577 -0.06 -28,577 -0.06 나. 특정증권등의 종류별 소유내역 특정증권등의 내역 주 권 신주인수권이표시된것 전환사채권 신주인수권부사채권 이익참가부사채권 교환사채권 증권예탁증권 기타 합 계 주수(주) 비율(%) 521,423 - - - - - - - 521,423 1.15 A B C D E F G H I 발행주식 총수(J) 주식외 특정증권등의 수(B+C+D+E+F+G+H=I) 소유비율(%) 특정증권등의 소유비율[A+I / J+I-(F+G+H)※] × 100 주권의 소유비율(A / J) × 100 45,407,840 - 1.15 1.15 ※ 교환대상이 주식인 교환사채권 및 기초자산이 주식인 증권예탁증권, 파생결합증권 등에 한하여 분모에서 제외하고 소유비율을 산정 다. 세부변동내역 보고사유 변동일* 특정증권등의종류 소 유 주 식 수 (주) 취득/처분단가(원)** 비 고 거래계획보고일자 변동전 증감 변동후 장내매도(-) 2026년 06월 05일 보통주 550,000 -28,577 521,423 17,558 세금납부를 위한 매도 - 합 계 550,000 -28,577 521,423 - -
※ 교환대상이 주식인 교환사채권 및 기초자산이 주식인 증권예탁증권, 파생결합증권 등에 한하여 분모에서 제외하고 소유비율을 산정
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독일 판결, Google이 AI Overviews의 오답에 책임 있다고 선언 (the-decoder.com)
AI Overviews 는 검색 결과 목록이 아니라 Google이 자체 구조와 문장으로 생성한 콘텐츠로 분류돼, 허위 주장에 대해 Google의 직접 책임이 인정됨 뮌헨 지방법원은 AI 요약이 두 출판사를 사기, 구독 함정, 수상한 영업 관행과 잘못 연결했고, 연결된 출처 어디에도 그런 연결이 없었다고 판단함 기존 검색엔진과 자동완성에 적용되던 제한적 책임 법리 는 외부 웹사이트를 찾게 해주는 기능에 맞춘 것이어서 AI 요약에는 적용되지 않음 사용자가 출처를 직접 확인할 수 있다는 Google의 항변은 받아들여지지 않았고, 독립적으로 이해 가능한 AI 요약은 추가 검색 가능성만으로 책임이 면제되지 않음 Gemini 3 기반 Google AI Overviews가 91% 정확도를 보였다는 분석에도, Google 규모에서는 매시간 수백만 건의 오답이 생길 수 있어 유사 AI 서비스 전반의 법적 리스크로 이어질 수 있음 독일 법원의 핵심 판단 독일 뮌헨 지방법원은 Google이 AI 생성 검색 요약의 내용에 대해 직접 책임을 진다고 판단함 임시 금지명령은 Google이 AI 생성 검색 요약을 통해 뮌헨 소재 두 출판사에 관한 허위 주장을 퍼뜨리는 것을 금지함 법원은 “AI overview”를 단순 검색 결과 목록이 아니라 Google 자체 콘텐츠로 분류함 Google의 AI 요약은 특정 검색어에서 두 출판사를 사기, 구독 함정, 수상한 영업 관행과 잘못 연결함 법원은 AI가 실제로 수상한 다른 회사들에 관한 정보를 원고들과 혼동했고, 연결된 출처에는 그런 연결이 없었다고 판단함 AI Overview는 검색 결과가 아님 AI Overviews는 전통적 검색 결과처럼 작동하지 않으며, 결과를 자체 문장과 자체 구조로 다시 쓰고 평가함 문제 된 사례에서 AI 요약은 “예, [회사]는 의심스러운 영업 관행으로 알려져 있습니다” 같은 단정적 문장으로 시작함 AI 요약은 요약, 사기 의심 신호, 사용자를 위한 팁을 자체 구조로 구성함 법원은 AI 요약이 검색 결과에도 없는 주장을 했다고 판단함 연결된 출처 어느 곳도 원고들과 AI가 언급한 수상한 회사들 사이의 관계를 만들지 않았고, 법원은 이를 피고의 자체 진술로 봄 Google이 AI를 만들고 사용자에게 제공했기 때문에, AI의 제공 방식과 작동 알고리듬에 영향력을 가진 주체도 Google로 인정됨 기존 검색엔진 책임 법리는 적용되지 않음 독일 연방대법원의 기존 판례는 전통적 검색엔진과 자동완성에 제한적 책임을 인정해왔음 기존 판례는 검색엔진 사업자가 제3자 콘텐츠를 찾을 수 있게 할 뿐이므로 간접 침해자로만 책임진다는 논리를 가짐 뮌헨 법원은 이 논리가 AI Overviews에는 적용되지 않는다고 판단함 일반 검색엔진은 외부 웹사이트를 가리키지만, AI Overviews는 여러 제3자 사이트의 콘텐츠를 평가하고 결합해 독립적이고 새로운 실질적 진술을 생성함 법원은 Google만이 AI 진술을 확인할 수 있으며, 최소한 기반이 된 제3자 웹사이트와 자체 진술을 비교할 수 있다고 봄 AI Overview는 인터넷 사용에 절대적으로 필요한 기능이 아니며, 전통적 검색 결과만으로도 사용자가 정보를 정리할 수 있음 “사용자가 직접 확인할 수 있다”는 항변의 한계 Google은 청문에서 사용자가 연결된 출처를 직접 확인해 AI 요약이 맞는지 검증할 수 있다고 주장함 Google은 사용자가 AI 생성 정보를 맹목적으로 신뢰해서는 안 된다는 점을 일반적으로 알고 있다고 주장함 법원은 추가 조사를 통해 어떤 진술을 반박할 수 있다는 가능성이 그 진술에 대한 책임을 통상적으로 면제하지 않는다고 판단함 문제 된 AI Overview는 그 자체로 이해 가능했고, 독립적으로 이해되는 완결된 진술을 담았으며, 다른 해석 가능성이나 신뢰할 수 없는 콘텐츠에 대한 언급이 없었음 AI Overviews에서 사용자가 출처 링크를 직접 클릭하는 비율은 1%에 그친다는 연구 는 법원의 논리를 뒷받침함 법원은 언론법과의 유사성을 들며, 독자가 전체 기사를 읽지 않아도 독립적으로 이해 가능한 티저에 대해 출판사가 책임진다고 봄 Google의 논리대로 AI Overview가 일반적으로 신뢰할 수 없는 것으로 인정된다면, 해당 기능의 이익도 크게 줄어든다고 법원은 판단함 보호 공백과 Digital Services Act 쟁점 Google이 명백한 위반에 대해서만 책임진다면, AI가 허위 주장을 만들 때 피해자에게 실질적인 법적 구제 수단이 없어짐 출처로 쓰인 제3자 웹사이트들은 문제 된 진술 자체를 하지 않았기 때문에, 피해자는 해당 출처를 상대로 소송을 제기할 수 없음 기존 규칙 아래에서 Google에도 효과적으로 소송을 제기할 수 없다면 보호 공백이 생김 Google은 Digital Services Act의 호스팅 제공자 보호를 주장할 수 없었고, 검색엔진의 표준 통지·삭제 절차에도 의존할 수 없었음 AI 생성 의견과 표현의 자유 법원은 AI의 의견이 표현하는 사람의 형성된 신념 표현이 아니라 알고리듬의 결과라고 판단함 AI 기반 리서치 제공은 무엇보다 Google의 사업 활동 표현으로 봄 자유롭게 의견과 신념을 표현할 이익은 부차적인 수준으로 평가됨 원고들의 인격권과 Google의 이익을 비교할 때, 문제 된 진술이 허위 사실에 기반했기 때문에 Google의 이익은 뒤로 밀림 AI는 원고들을 관련 없는 회사들과 연결했고, 선서 진술서에 따르면 원고들은 해당 회사들과 아무 관계가 없었음 판결 결과와 비용 부담 법원 판결 은 대부분의 청구에서 원고 측 손을 들어줌 사기, 의심스러운 회사와의 연결, 구독 함정, 발생하지 않은 전화 통화, 이용 불가에 관한 주장이 금지됨 두 개의 경미한 요청만 기각됨 특정 문구가 더 이상 표시되지 않았더라도 반복 위반 위험은 남아 있다고 판단됨 Google은 위약벌 조항이 있는 중지 선언을 내지 않았고, 알고리듬이 같은 진술을 다시 생성하는 것을 막는 요소도 없었음 Google은 법적 비용의 80%를 부담하고, 원고들은 각각 10%를 부담함 법원은 이 판결이 국제적 범위를 가질 수도 있다고 봄 정확도 91%가 남기는 문제 AI 스타트업 Oumi가 New York Times를 위해 수행한 분석에서 현재 Gemini 3 모델 기반 Google AI Overviews는 91%의 정답률을 보임 이 수치는 대부분의 사람에게 일상적 사용에는 충분한 수준으로 평가됨 Google 규모에서는 91% 정확도라도 매시간 수백만 건의 오답을 의미함 충분한 양의 오답이 기업이나 개인의 명예를 훼손하면 Google뿐 아니라 ChatGPT, Claude, Perplexity 같은 유사 서비스 제공자에게도 심각한 법적 문제가 될 수 있음 Oumi 분석은 정확한 Gemini 3 답변 중 56%가 Google이 연결한 출처로 뒷받침될 수 없었다고 봄 사용자는 AI가 제공한 답변의 출처를 추적하지 못하는 상황을 겪을 수 있음 뮌헨 법원은 AI가 연결된 출처에 없는 자체 주장을 만들면 운영자가 그 책임을 져야 한다는 문제를 다룸 이 논리가 항소심에서 유지될지는 아직 정해지지 않았고, Google은 판결에 관해 논평하지 않음
함께 보면 좋은 글 β Google AI Overview가 나에 대해 거짓된 이야기를 만들어냈음 Google이 Quora의 (틀린) ChatGPT 답변을 정답으로 선택 AI Overviews, ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity를 위한 AEO와 GEO AI 시대, 취향(Taste) 경제의 부상 검색의 새벽을 기다리며: 검색 인덱스, 구글 판결, 그리고 Kagi에 미치는 영향
Google AI Overview가 나에 대해 거짓된 이야기를 만들어냈음
Google이 Quora의 (틀린) ChatGPT 답변을 정답으로 선택
AI Overviews, ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity를 위한 AEO와 GEO
검색의 새벽을 기다리며: 검색 인덱스, 구글 판결, 그리고 Kagi에 미치는 영향
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▲ GN⁺ 8시간전 [-] Lobste.rs 의견들 검색 엔진이 사용자 질의에 맞을 법한 웹사이트를 가리키는 것과, 그 사이트들을 읽고 요약을 제공 하는 것은 다름 후자를 선택했다면 사용자의 정보 출처는 Google 자신이 되며, 그에 따르는 책임을 피할 수 없어야 함 Google은 이미 수년간 검색 스니펫 으로 요약을 제공해 왔다는 점이 걸림 기사 내용을 보면 검색 결과에서 가져오지 않은 부분에 대해서만 손해배상 책임이 있다는 뜻처럼 읽히는데, 조금 이상하고 내가 잘못 이해했을 수도 있음 이게 검색에서 대규모 언어 모델 을 법적으로 밀어내는 방식이 될 수도 있겠다는 생각이 듦 대규모 언어 모델이 비결정적이고 회사가 그 발화에 책임져야 한다면, 이런 알고리즘이 명예훼손성 환각을 확실히 막을 가능성은 없다고 볼 수도 있음 법원이 거의 원고 손을 들어줬는데도 “Google이 법적 비용의 80%를 부담하고 원고들이 각각 10%를 낸다”는 부분은 의아함. 앞서 기각된 두 개의 “사소한 청구” 때문인가 싶음 판결문을 읽어보니, 비전문가인 내 이해로는 원고가 문제 삼은 Google AI의 일부 발화가 사실 진술 이 아니라 의견 진술이라서 표현의 자유 보호를 받은 듯함 그래서 피고가 그 부분까지 유죄로 인정되지는 않았고, 비용도 나뉜 것 같음 여기서 중요한 건 결정성 이 아니라고 봄 언어 모델 기반 프로그램은 일반적으로 같은 입력에 대해 결정적으로 만들 수 있고, 확률적 디코딩을 쓰더라도 난수 시드를 고정하면 됨 문제는 언어 모델 기반 프로그램이 특정 입력에 대해 정답 출력 을 낸다고 증명할 수 없다는 데 있음 현재 Gemini 3 모델을 쓴 Google AI Overviews가 91% 정확했다는 분석을 두고 “대부분의 일상 사용에는 충분히 견고하다”고 하는데, 검색 10번 중 1번 거짓말하는 검색 엔진이 대체 어느 우주에서 누구에게, 하물며 대부분의 사람에게 충분 하다는 건지 모르겠음 드디어 상식적인 판결처럼 보임. AI가 질문에 답하는 유효한 방식이라고 믿는다면, 그 답에 대해 책임질 각오도 해야 함 답이 거짓이라는 걸 알면서도 계속 제공한다면 그 결과에 책임져야 함. 사람들은 아무 웹페이지나 믿으면 안 된다는 건 알지만, Google은 자기 이름으로, 그리고 웹사이트 위에 덮어씌우듯 답을 제시하고 있음. 심지어 원래의 정확한 답을 담은 웹페이지에서 내용을 가져와 놓고, 정보를 섞어 틀리게 만들기도 함 사용자가 표시된 모든 내용이 틀렸을 수 있다고 받아들여야 한다는 주장은 비윤리적임. 정확한 정보를 제시하거나 아예 제시하지 말아야지, 쓰레기와 거짓 정보를 정확한 것처럼 보여주고 면책 문구로 신뢰할 수 없다고 해서는 안 됨 저품질 생성 엔진 으로 정보를 제공하는 회사는 자동 응답의 정확성을 사용자가 합리적으로 기대한다는 점을 받아들여야 함. 올바른 정보를 반복한다는 기본 요건도 보장할 수 없다면 가능한 척하지 말아야 함 이런 콘텐츠 및 오픈소스 탈취 프로그램을 쓰는 회사와 개인은 잘못된 정보의 결과든, OSS 코드 절도로 인한 저작권 침해든, 산출물 전부에 대해 책임져야 함 여기서 중요한 점은 독일에는 판례법 이 없다는 것임. 그래서 이 판결은 신호 효과는 있지만 다른 법원이 다르게 판단할 수도 있음 그래도 이번 판결은 현행법이 AI의 이 측면, 특히 책임 문제를 충분히 다룰 수 있음을 잘 보여줌. 만들어낸 것에 책임진다는 원칙이고, 읽어보면 꽤 합리적임 대륙법에서 선례 를 다루는 방식은 몰랐음 관심 있는 사람에게 좋은 설명: https://max-eup2012.mpipriv.de/index.php/Precedent,_Rule_of 우리나라의 한 음악가는 Google AI Overview가 그를 아동 성범죄자 라고 허위 주장하는 바람에 공연장이 콘서트를 취소한 일이 있었음 내 생각엔 그는 Google을 상대로 명예훼손과 수입 손실에 대해 소송을 걸 법적 근거가 있었어야 함. 실제로 소송을 시도하진 않았지만 공정해 보임. 그 내용이 Google의 것이라면 Google의 잘못이고, 다른 사람의 것이라면 저작권 침해 라고 볼 수 있음 그 논리라면 검색 엔진이라는 개념 전체가 저작권 침해가 됨 이건 확실히 합리적이고 정상적으로 보임. 특히 이 부분이 흥미로움 법원은 보호 공백도 지적했음. Google이 명백한 위반에 대해서만 책임진다면, AI가 허위 주장을 했을 때 피해자는 실질적인 법적 구제 수단이 없음. 출처로 사용된 제3자 웹사이트들은 문제의 진술을 한 적조차 없으므로 피해자는 출처를 고소할 수 없고, 기존 규칙으로는 Google도 효과적으로 고소할 수 없게 됨 이런 관점이 꽤 좋음. 여기에 묻기엔 부적절할 수도 있지만, 미국 법원에서도 비슷한 고려가 이뤄지는지 궁금함. 미국에 살아서 미국을 특정해 묻는 것이고 다른 의도는 없음. 내 법률 지식은 대부분 TV와 영화 법정물에서 온 것인데, 이런 고려가 다뤄지는 건 본 적이 없음 검색이 아닌 곳에서의 대규모 언어 모델 명예훼손 은 어떻게 되나? claude.ai가 나에 대해 명예훼손성 발언을 하게 만들 수 있다면 소송할 수 있을까? 채팅 인터페이스를 말하는 거라면 안 될 것 같음. 명예훼손 청구가 성공하려면 실제 손해를 보여야 함 실질적으로는 더 넓은 소비를 위해 공표 되어야 한다는 뜻임 모든 요약 아래에 면책 문구를 달면 이 법에서 벗어날 수 있지 않을까? 사람들은 똑같이 속겠지만, 진실한 답을 준다고 주장한 적이 없다면 책임을 질 수 없는 것 아닌가? 아니, “진심으로 그런 뜻은 아니었다”고 말한다고 해서 사실상 명예훼손 을 그냥 없던 일로 만들 수는 없음 Google은 여기서 자신을 중개자로 포장하려 했음. 검색 엔진 관련 법은 실제로 그런 여지를 주기 때문임. 하지만 이번에는 정당하게도 1차 출처로 식별됐음 그리고 그게 맞다고 봄. AI 회사들은 단순히 기계를 학습시켰을 뿐이고 출력은 입력과 독립적이라고 주장하든지, 아니면 자신들은 색인일 뿐이며 다른 곳을 참조한다고 하든지 둘 중 하나여야 함. 저작권 문제에서는 전자의 입장을 취하면서 둘 다 가질 수는 없음 Google도 그런 식으로 주장했지만, 법원은 허위의 사실 진술을 게시한 뒤 “ㅋㅋ 농담임, 출처 확인하고 나 믿지 마셈”을 붙인다고 되는 게 아니라고 판단했음 더 형식적으로는, 증거로 제출된 AI 요약 다수가 Google 자체에서 나온 새로운 사실 진술 이라고 봤음. 의견 진술은 더 넓은 법적 보호를 받지만 사실 진술은 다름. 게다가 일부 허위 사실 진술은 연결된 출처로도 뒷받침되지 않았음 면책 문구만으로 중상과 명예훼손 에서 벗어날 수 있는지는 모르겠음. 그게 가능하다면 그런 행위는 표현의 자유 때문에 기소될 수도 없어야 할 텐데 말임 전반적으로 혼란스럽지만, 이번 입장은 긍정적으로 보임 그런 정의라면 명예훼손법은 더 이상 의미가 없어짐. 누구든 아무 말이나 한 뒤 아래 작은 글씨로 “이건 사실이 아닐 수 있음”이라고 쓰면 되기 때문임 사람에게는 그런 방식이 통하지 않는다는 기존 판례가 있었던 것으로 어렴풋이 기억하는데, 왜 회사에는 통해야 하는지 모르겠음 답변달기
Lobste.rs 의견들 검색 엔진이 사용자 질의에 맞을 법한 웹사이트를 가리키는 것과, 그 사이트들을 읽고 요약을 제공 하는 것은 다름 후자를 선택했다면 사용자의 정보 출처는 Google 자신이 되며, 그에 따르는 책임을 피할 수 없어야 함 Google은 이미 수년간 검색 스니펫 으로 요약을 제공해 왔다는 점이 걸림 기사 내용을 보면 검색 결과에서 가져오지 않은 부분에 대해서만 손해배상 책임이 있다는 뜻처럼 읽히는데, 조금 이상하고 내가 잘못 이해했을 수도 있음 이게 검색에서 대규모 언어 모델 을 법적으로 밀어내는 방식이 될 수도 있겠다는 생각이 듦 대규모 언어 모델이 비결정적이고 회사가 그 발화에 책임져야 한다면, 이런 알고리즘이 명예훼손성 환각을 확실히 막을 가능성은 없다고 볼 수도 있음 법원이 거의 원고 손을 들어줬는데도 “Google이 법적 비용의 80%를 부담하고 원고들이 각각 10%를 낸다”는 부분은 의아함. 앞서 기각된 두 개의 “사소한 청구” 때문인가 싶음 판결문을 읽어보니, 비전문가인 내 이해로는 원고가 문제 삼은 Google AI의 일부 발화가 사실 진술 이 아니라 의견 진술이라서 표현의 자유 보호를 받은 듯함 그래서 피고가 그 부분까지 유죄로 인정되지는 않았고, 비용도 나뉜 것 같음 여기서 중요한 건 결정성 이 아니라고 봄 언어 모델 기반 프로그램은 일반적으로 같은 입력에 대해 결정적으로 만들 수 있고, 확률적 디코딩을 쓰더라도 난수 시드를 고정하면 됨 문제는 언어 모델 기반 프로그램이 특정 입력에 대해 정답 출력 을 낸다고 증명할 수 없다는 데 있음 현재 Gemini 3 모델을 쓴 Google AI Overviews가 91% 정확했다는 분석을 두고 “대부분의 일상 사용에는 충분히 견고하다”고 하는데, 검색 10번 중 1번 거짓말하는 검색 엔진이 대체 어느 우주에서 누구에게, 하물며 대부분의 사람에게 충분 하다는 건지 모르겠음 드디어 상식적인 판결처럼 보임. AI가 질문에 답하는 유효한 방식이라고 믿는다면, 그 답에 대해 책임질 각오도 해야 함 답이 거짓이라는 걸 알면서도 계속 제공한다면 그 결과에 책임져야 함. 사람들은 아무 웹페이지나 믿으면 안 된다는 건 알지만, Google은 자기 이름으로, 그리고 웹사이트 위에 덮어씌우듯 답을 제시하고 있음. 심지어 원래의 정확한 답을 담은 웹페이지에서 내용을 가져와 놓고, 정보를 섞어 틀리게 만들기도 함 사용자가 표시된 모든 내용이 틀렸을 수 있다고 받아들여야 한다는 주장은 비윤리적임. 정확한 정보를 제시하거나 아예 제시하지 말아야지, 쓰레기와 거짓 정보를 정확한 것처럼 보여주고 면책 문구로 신뢰할 수 없다고 해서는 안 됨 저품질 생성 엔진 으로 정보를 제공하는 회사는 자동 응답의 정확성을 사용자가 합리적으로 기대한다는 점을 받아들여야 함. 올바른 정보를 반복한다는 기본 요건도 보장할 수 없다면 가능한 척하지 말아야 함 이런 콘텐츠 및 오픈소스 탈취 프로그램을 쓰는 회사와 개인은 잘못된 정보의 결과든, OSS 코드 절도로 인한 저작권 침해든, 산출물 전부에 대해 책임져야 함 여기서 중요한 점은 독일에는 판례법 이 없다는 것임. 그래서 이 판결은 신호 효과는 있지만 다른 법원이 다르게 판단할 수도 있음 그래도 이번 판결은 현행법이 AI의 이 측면, 특히 책임 문제를 충분히 다룰 수 있음을 잘 보여줌. 만들어낸 것에 책임진다는 원칙이고, 읽어보면 꽤 합리적임 대륙법에서 선례 를 다루는 방식은 몰랐음 관심 있는 사람에게 좋은 설명: https://max-eup2012.mpipriv.de/index.php/Precedent,_Rule_of 우리나라의 한 음악가는 Google AI Overview가 그를 아동 성범죄자 라고 허위 주장하는 바람에 공연장이 콘서트를 취소한 일이 있었음 내 생각엔 그는 Google을 상대로 명예훼손과 수입 손실에 대해 소송을 걸 법적 근거가 있었어야 함. 실제로 소송을 시도하진 않았지만 공정해 보임. 그 내용이 Google의 것이라면 Google의 잘못이고, 다른 사람의 것이라면 저작권 침해 라고 볼 수 있음 그 논리라면 검색 엔진이라는 개념 전체가 저작권 침해가 됨 이건 확실히 합리적이고 정상적으로 보임. 특히 이 부분이 흥미로움 법원은 보호 공백도 지적했음. Google이 명백한 위반에 대해서만 책임진다면, AI가 허위 주장을 했을 때 피해자는 실질적인 법적 구제 수단이 없음. 출처로 사용된 제3자 웹사이트들은 문제의 진술을 한 적조차 없으므로 피해자는 출처를 고소할 수 없고, 기존 규칙으로는 Google도 효과적으로 고소할 수 없게 됨 이런 관점이 꽤 좋음. 여기에 묻기엔 부적절할 수도 있지만, 미국 법원에서도 비슷한 고려가 이뤄지는지 궁금함. 미국에 살아서 미국을 특정해 묻는 것이고 다른 의도는 없음. 내 법률 지식은 대부분 TV와 영화 법정물에서 온 것인데, 이런 고려가 다뤄지는 건 본 적이 없음 검색이 아닌 곳에서의 대규모 언어 모델 명예훼손 은 어떻게 되나? claude.ai가 나에 대해 명예훼손성 발언을 하게 만들 수 있다면 소송할 수 있을까? 채팅 인터페이스를 말하는 거라면 안 될 것 같음. 명예훼손 청구가 성공하려면 실제 손해를 보여야 함 실질적으로는 더 넓은 소비를 위해 공표 되어야 한다는 뜻임 모든 요약 아래에 면책 문구를 달면 이 법에서 벗어날 수 있지 않을까? 사람들은 똑같이 속겠지만, 진실한 답을 준다고 주장한 적이 없다면 책임을 질 수 없는 것 아닌가? 아니, “진심으로 그런 뜻은 아니었다”고 말한다고 해서 사실상 명예훼손 을 그냥 없던 일로 만들 수는 없음 Google은 여기서 자신을 중개자로 포장하려 했음. 검색 엔진 관련 법은 실제로 그런 여지를 주기 때문임. 하지만 이번에는 정당하게도 1차 출처로 식별됐음 그리고 그게 맞다고 봄. AI 회사들은 단순히 기계를 학습시켰을 뿐이고 출력은 입력과 독립적이라고 주장하든지, 아니면 자신들은 색인일 뿐이며 다른 곳을 참조한다고 하든지 둘 중 하나여야 함. 저작권 문제에서는 전자의 입장을 취하면서 둘 다 가질 수는 없음 Google도 그런 식으로 주장했지만, 법원은 허위의 사실 진술을 게시한 뒤 “ㅋㅋ 농담임, 출처 확인하고 나 믿지 마셈”을 붙인다고 되는 게 아니라고 판단했음 더 형식적으로는, 증거로 제출된 AI 요약 다수가 Google 자체에서 나온 새로운 사실 진술 이라고 봤음. 의견 진술은 더 넓은 법적 보호를 받지만 사실 진술은 다름. 게다가 일부 허위 사실 진술은 연결된 출처로도 뒷받침되지 않았음 면책 문구만으로 중상과 명예훼손 에서 벗어날 수 있는지는 모르겠음. 그게 가능하다면 그런 행위는 표현의 자유 때문에 기소될 수도 없어야 할 텐데 말임 전반적으로 혼란스럽지만, 이번 입장은 긍정적으로 보임 그런 정의라면 명예훼손법은 더 이상 의미가 없어짐. 누구든 아무 말이나 한 뒤 아래 작은 글씨로 “이건 사실이 아닐 수 있음”이라고 쓰면 되기 때문임 사람에게는 그런 방식이 통하지 않는다는 기존 판례가 있었던 것으로 어렴풋이 기억하는데, 왜 회사에는 통해야 하는지 모르겠음
검색 엔진이 사용자 질의에 맞을 법한 웹사이트를 가리키는 것과, 그 사이트들을 읽고 요약을 제공 하는 것은 다름 후자를 선택했다면 사용자의 정보 출처는 Google 자신이 되며, 그에 따르는 책임을 피할 수 없어야 함
이게 검색에서 대규모 언어 모델 을 법적으로 밀어내는 방식이 될 수도 있겠다는 생각이 듦 대규모 언어 모델이 비결정적이고 회사가 그 발화에 책임져야 한다면, 이런 알고리즘이 명예훼손성 환각을 확실히 막을 가능성은 없다고 볼 수도 있음 법원이 거의 원고 손을 들어줬는데도 “Google이 법적 비용의 80%를 부담하고 원고들이 각각 10%를 낸다”는 부분은 의아함. 앞서 기각된 두 개의 “사소한 청구” 때문인가 싶음
현재 Gemini 3 모델을 쓴 Google AI Overviews가 91% 정확했다는 분석을 두고 “대부분의 일상 사용에는 충분히 견고하다”고 하는데, 검색 10번 중 1번 거짓말하는 검색 엔진이 대체 어느 우주에서 누구에게, 하물며 대부분의 사람에게 충분 하다는 건지 모르겠음
드디어 상식적인 판결처럼 보임. AI가 질문에 답하는 유효한 방식이라고 믿는다면, 그 답에 대해 책임질 각오도 해야 함 답이 거짓이라는 걸 알면서도 계속 제공한다면 그 결과에 책임져야 함. 사람들은 아무 웹페이지나 믿으면 안 된다는 건 알지만, Google은 자기 이름으로, 그리고 웹사이트 위에 덮어씌우듯 답을 제시하고 있음. 심지어 원래의 정확한 답을 담은 웹페이지에서 내용을 가져와 놓고, 정보를 섞어 틀리게 만들기도 함 사용자가 표시된 모든 내용이 틀렸을 수 있다고 받아들여야 한다는 주장은 비윤리적임. 정확한 정보를 제시하거나 아예 제시하지 말아야지, 쓰레기와 거짓 정보를 정확한 것처럼 보여주고 면책 문구로 신뢰할 수 없다고 해서는 안 됨 저품질 생성 엔진 으로 정보를 제공하는 회사는 자동 응답의 정확성을 사용자가 합리적으로 기대한다는 점을 받아들여야 함. 올바른 정보를 반복한다는 기본 요건도 보장할 수 없다면 가능한 척하지 말아야 함 이런 콘텐츠 및 오픈소스 탈취 프로그램을 쓰는 회사와 개인은 잘못된 정보의 결과든, OSS 코드 절도로 인한 저작권 침해든, 산출물 전부에 대해 책임져야 함
여기서 중요한 점은 독일에는 판례법 이 없다는 것임. 그래서 이 판결은 신호 효과는 있지만 다른 법원이 다르게 판단할 수도 있음 그래도 이번 판결은 현행법이 AI의 이 측면, 특히 책임 문제를 충분히 다룰 수 있음을 잘 보여줌. 만들어낸 것에 책임진다는 원칙이고, 읽어보면 꽤 합리적임
우리나라의 한 음악가는 Google AI Overview가 그를 아동 성범죄자 라고 허위 주장하는 바람에 공연장이 콘서트를 취소한 일이 있었음 내 생각엔 그는 Google을 상대로 명예훼손과 수입 손실에 대해 소송을 걸 법적 근거가 있었어야 함. 실제로 소송을 시도하진 않았지만
공정해 보임. 그 내용이 Google의 것이라면 Google의 잘못이고, 다른 사람의 것이라면 저작권 침해 라고 볼 수 있음
이건 확실히 합리적이고 정상적으로 보임. 특히 이 부분이 흥미로움 법원은 보호 공백도 지적했음. Google이 명백한 위반에 대해서만 책임진다면, AI가 허위 주장을 했을 때 피해자는 실질적인 법적 구제 수단이 없음. 출처로 사용된 제3자 웹사이트들은 문제의 진술을 한 적조차 없으므로 피해자는 출처를 고소할 수 없고, 기존 규칙으로는 Google도 효과적으로 고소할 수 없게 됨 이런 관점이 꽤 좋음. 여기에 묻기엔 부적절할 수도 있지만, 미국 법원에서도 비슷한 고려가 이뤄지는지 궁금함. 미국에 살아서 미국을 특정해 묻는 것이고 다른 의도는 없음. 내 법률 지식은 대부분 TV와 영화 법정물에서 온 것인데, 이런 고려가 다뤄지는 건 본 적이 없음
검색이 아닌 곳에서의 대규모 언어 모델 명예훼손 은 어떻게 되나? claude.ai가 나에 대해 명예훼손성 발언을 하게 만들 수 있다면 소송할 수 있을까?
모든 요약 아래에 면책 문구를 달면 이 법에서 벗어날 수 있지 않을까? 사람들은 똑같이 속겠지만, 진실한 답을 준다고 주장한 적이 없다면 책임을 질 수 없는 것 아닌가?
▲ brainer 1일전 [-] 오답 투성이던데요 ㅋㅋㅋㅋ 답변달기
제대로 이해했다면 이 판결은 마음에 듦. Google은 Search 라는 제품을 만들고, 그 제품에 대한 규칙이 정립됐고, 그 제품을 독점해 왔음 이제 Google은 그 제품을 새 제품으로 바꾸면서도 같은 이름으로 부르고 있음. 독점을 유지하고 싶기 때문임 불법으로 판단된 건 이 부분임. Gemini 자체가 불법인 게 아니라, Gemini의 최악 버전 을 Search인 척하면서 Search에 정립된 규칙을 깨는 게 불법이라는 얘기로 보임. 다만 법률가는 아님
좋음. 범용 인공지능 의 진짜 표식은 회사가 책임을 받아들이고, 약관 깊숙한 곳에 “오락 목적일 뿐” 같은 문구를 숨기지 않는 때임. 직원에게 책임을 묻는 방식과 같음 자율주행도 마찬가지임. 차가 책임을 받아들이고 사용자가 단순 승객으로 취급되기 전까지는 자율주행차 가 아님 다만 독일은 곧 Google AI 결과를 잃게 될 것 같음
AI can make mistakes, so double-check responses
Google이 어떤 책임을 인정받았는지에 대해 이 글 자체가 잘못된 주장 을 하고 있고, 그걸 사실 확인하는 사람이 거의 없다는 점이 아이러니함 위반한 법은 개인과 기업의 평판을 사실과 다른 진술로부터 보호하는 법임. 본질적으로 명예훼손적인 주장이라면 “틀릴 수도 있으니 직접 확인하라”고 덧붙이면서 “X는 Y다”라고 말할 수 없다는 뜻임 이 판결은 꽤 좋음. Google이 앞으로는 이번처럼 사실 단정문을 만들지 않고, “X에 따르면…” 같은 더 적절한 표현과 함께 검증할 수 없다는 직접적인 고지를 붙이길 바람. 더 좋게는 법원 문서를 찾아 실제 법적 판단이 있는지도 확인하고 사용자에게 안내하면 됨
불평하는 사람은 있겠지만, 결국 유럽은 이런 법률 면에서 여전히 앞서가게 될 것임. 짜증 나고 때로는 혁신 속도 를 늦추지만, 미국 기업들은 제한 없이 돈 되는 일은 뭐든 하고 있음
그 외에 어떤 결론이 말이 되겠나? 플랫폼들이 위험하고 망가진 제품을 제공하는 데 쓰이면서도 빠져나가는 데 익숙해지고 있음. 어느 정도 한계는 있어야 함 다음은 AI가 생성한 채집 안내서 를 파는 Amazon을 다뤄야 함: https://www.theguardian.com/technology/2023/sep/01/mushroom-... 어릴 때는 서점에서 어떤 채집 책을 사도 최소한의 품질은 있었음. 그게 그렇게 어려운 일인가? 폭리는 이제 처벌받지 않는 건가?
사용자가 직접 판단하게 두지 않고 답을 골라주는 것은 엄청난 권력이며, 법원은 그 권력에 사회의 다른 사람들에게 끼치는 피해를 최소화할 책임 이 따른다고 올바르게 본 것임
말이 된다고 봄 Google Search가 잘못된 정보를 담은 제3자 웹사이트를 인용하는 경우라면 Google 책임은 아님. 책임은 제3자에게 넘어감. 이것이 검색엔진으로서 Google이 누리는 특권임 하지만 Google이 검색엔진이 아니라 답변 기계 로 동작하면 그 특권은 더 이상 적용되지 않음. 책임을 떠넘길 제3자가 없음
According to the court, the Al mixed up information about other, genuinely sketchy companies with the plaintiffs and drew connections that didn't appear in any of the linked sources. 즉, 허위 주장이 출처 안에 있었다면 보호되는 표현이었을 것이라는 뜻임 “답변 기계”와 “검색엔진” 사이에 특별한 차이가 있는 게 아님. 그 부분은 만들어낸 해석임
상식적인 판결로 보임. AI는 Search가 아님 . 대규모 언어 모델은 사용자가 직접 해석해야 하는 검색 결과가 아니라 진술을 만들어내기 때문임. 도서관 카드 목록에서 주제를 찾는 것과, 소프트웨어가 자기 답을 말해주는 것의 차이임 이런 것들이 등장하자마자 자신 있게 거짓말을 할 때가 있었고, 이런 소송은 피할 수 없겠다고 생각했음. 독일이 제대로 판단해서 좋음
판결문 링크는 여기 있음. 독일어인 건 당연하고, 원문 페이지는 접속 폭주를 맞은 듯함: https://the-decoder.de/wp-content/uploads/2026/06/26_O_869_2...
In this case, Google's AI had wrongly linked two publishers to scams and shady business practices. 그렇다면 EU에서 AI 개요 는 끝이겠네
폴라리스오피스가 국가필수의약품 공급망 안정화에 나선다.
폴라리스오피스 자회사 폴라리스AI파마 는 보건복지부가 주관하고 한국보건산업진흥원이 시행하는 '2026년 바이오헬스산업 공급망 안정 지원 사업' 중 '핵심의약품 비축 지원 사업' 수행기관으로 선정됐다고 12일 밝혔다.
사업 핵심은 수요 대비 공급이 불안정한 의약품의 적시 공급 체계를 구축하는 것이다. 대상은 생산·수입·공급 중단 보고대상 의약품과 국가필수의약품이다.
폴라리스AI파마는 단기간 수요가 급증할 수 있는 의약품 특성을 고려해 원료의약품과 완제의약품을 단계적으로 병행 비축할 계획이다. 수요 분석부터 생산과 비축, 공급 대응까지 이어지는 통합 운영 모델을 구축할 방침이다.
폴라리스AI파마는 이번 사업 선정으로 국가필수의약품과 국산화 원료 사용에 따른 건강보험공단 약가 우대 혜택을 적용받는다. 정부는 공급 공백 최소화에 기여하는 기업을 대상으로 약가 우대와 보관 창고 임대료, 품질 테스트 비용, 전담 인력 인건비 등을 지원한다. 향후 5년간 정부와 협력해 지원 대상 의약품을 의무 비축한다. 품질 관리 기준에 맞는 보관 환경과 재고 관리 시스템을 강화해 장기 보관 상황에서도 의약품 안정성을 유지할 방침이다.
핸디소프트, '폴라리스AI핸디'로 새 출발…문서·피지컬 AI 품는다 2026.06.05 폴라리스AI, 휴머노이드 로봇 실무 교육…SDK 기반 현장 적용 검토 2026.05.28 폴라리스그룹 4개 상장사, 120억 규모 자사주 전량 소각…"주주가치 제고 의지" 2026.03.20 폴라리스오피스, 오픈AI 맞손…美 AI 헬스케어 공략 2026.03.13
폴라리스AI파마는 원료의약품과 완제의약품 생산 역량을 보유한 제약 기업이다. 최근 원료 국산화와 공급망 안정화 사업에 참여하며 국가필수의약품 공급 체계 구축에 역할을 확대하고 있다.
회사 관계자는 "이번 사업 단독 수행은 우리 회사 공급 대응 역량이 국가적 수준임을 입증한 것"이라며 "약가 우대 혜택 등 정부 지원을 바탕으로 핵심 의약품의 비축 규모를 안정적으로 운영함으로써 매출 성장과 함께 중장기적인 기업 가치를 높일 것"이라고 밝혔다.
월드컵 한국 경기 정보…FIFA 공홈이 가장 정확하고 빠르다
2026 북중미 월드컵 대한민국 경기 전적과 남은 일정을 FIFA 공식 홈페이지에서 실시간으로 확인할 수 있다.
[디지털투데이 추현우 기자] 2026 북중미 월드컵 대한민국 경기 일정과 결과를 가장 빠르고 정확하게 확인하려면 FIFA 공식 홈페이지를 활용하면 된다.
FIFA 공식 홈페이지(fifa.com)는 대한민국 필터를 적용한 '경기 일정·결과' 페이지와 별도의 '순위표' 페이지를 운영 중이다. 경기 일정·결과 페이지에서는 조별리그 전 경기의 스코어와 날짜, 경기장 정보를 한눈에 볼 수 있으며, 순위표 페이지에서는 A조 실시간 순위와 승점·득실차를 확인할 수 있다. 제3 매체의 요약 기사나 포털 검색에 의존할 필요 없이, 공식 소스에서 오류 없는 정보를 직접 얻을 수 있다는 점이 장점이다.
한국은 12일 오전 11시(한국 시간) 멕시코 과달라하라에서 열린 체코와의 1차전에서 후반 황인범의 동점골과 오현규의 역전골로 2-1 역전승을 거뒀다. A조에서 앞으로 멕시코, 체코, 남아프리카공화국과 맞붙는다. 남은 2차전(6월 19일, 멕시코)과 3차전(6월 25일, 남아공)도 모두 멕시코 현지에서 진행되며, 한국 시간 기준 오전 10시 킥오프다.
각 경기가 끝난 뒤 스코어와 순위가 즉시 반영되므로, 실시간 결과 확인에도 유용하다. 경기 결과는 피파닷컴 경기 점수 및 일정 페이지 에서, 순위표는 피파닷컴 전적 페이지 에서 볼 수 있다.
키워드 #월드컵 #FIFA #축구 #경기 #일정
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한컴위드가 한컴 단독 지분을 30%까지 확대하며 강력한 경영권 굳히기에 돌입했다.
안정적인 지배구조를 바탕으로 인공지능(AI) 중심 중장기 전략 추진에 힘을 싣는 모습이다.
11일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 한컴위드는 한글과컴퓨터는 지난 6월 4일부터 10일까지 5거래일에 걸쳐 한컴 주식 31만 8,717주(1.31%)를 장내에서 추가 매수했다.
이는 한컴위드가 앞서 공시한 단독 지분 30% 확보 계획의 일환이다. 한컴위드는 오는 7월 7일까지 한컴 주식 79만 2000주를 장내 매수해 단독 지분율을 30.00%(725만 4,415주)까지 끌어올리겠다고 밝힌 바 있다.
이번 6월 초 매수로 한컴위드의 현재 단독 지분율은 28.04%까지 올라왔으며, 특별관계자를 포함한 최대주주 측 총 합산 지분율은 36.99%에 달하게 됐다.
한컴위드의 지분 확대는 2024년 말 이후 이어지고 있는 흐름이다. 시장에서는 이번 매수를 두고 최대주주 측이 한글과컴퓨터의 사업 재편과 성장 전략 추진에 대한 의지를 보다 분명히 한 것으로 보고 있다.
특 히 최근 한컴이 인공지능(AI) 중심 기업 전환을 공식화한 점을 고려하면, 향후 전략 실행력을 높이기 위한 지분 안정화 조치라는 해석이 나온다.
한컴은 최근 AI 사업 성과를 공개하며 사업 구조 변화가 가시화되고 있다고 밝혔다. 지난해 별도 기준 매출은 1753억원으로 전년 대비 10.2% 증가했고 전체 매출 증가분 162억원 가운데 AI 매출 기여도는 54.6%를 차지했다. 지난해 AI 패키지 매출은 약 89억원으로 전체 매출의 5% 수준이었다.
올해 들어서는 AI 매출 비중이 더 빠르게 확대됐다. 올해 1분기 별도 기준 매출은 465억원으로 분기 기준 최대 실적을 기록했으며 이 가운데 AI 매출은 52억원으로 전체의 11.21%를 차지했다.
회사 측은 1년 전 AI 매출 비중이 사실상 미미한 수준이었다는 점을 고려하면 사업 체질 변화 속도가 예상보다 빠르다고 설명했다.
한컴이 새 성장축으로 내세운 것은 '소버린 에이전틱 OS'다. 이는 조직 내부 데이터와 외부 AI 모델, 기존 업무 시스템, 권한 체계를 안전한 환경에서 연결·통제하는 통합형 AI 에이전트 운영체제(OS)다. 한컴은 공공, 국방, 금융, 헬스케어처럼 민감한 데이터를 다루는 분야를 핵심 수요처로 보고 시장 공략에 나서고 있다.
기술 경쟁력으로는 문서 데이터 처리 역량과 공공 AX 레퍼런스가 꼽힌다. 한컴은 문서를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꿔주는 오픈데이터로더를 앞세워 문서 기반 AI 시장 선점에 나서고 있다. 공공 부문에서는 국회도서관 AX 사업과 국회사무처 AI 전환 사업 등을 수행하며 레퍼런스를 축적하고 있다.
브랜드와 제품 정책 변화도 예고했다. 사명을 한글과컴퓨터에서 한컴으로 바꾸고 한컴오피스 2024를 끝으로 기존 연식제 패키지 발매를 종료할 계획이다. 대신 AI 기능이 실시간으로 반영되는 플랫폼형 제품으로 전환해 구독형·플랫폼형 수익 구조를 강화한다는 방침이다.
이 같은 전략 전환 국면에서 한컴위드의 지분 매입은 단순 투자보다 지배력 안정화 성격이 짙다는 평가다. 공시상 보유 목적 역시 단순 투자 목적이 아닌 경영권 영향으로 기재됐다. 한컴위드와 특별관계자를 포함한 최대주주 측 지분율이 36%를 넘어선 만큼 향후 사업 재편과 주요 의사결정 과정에서 지배력은 한층 공고해질 전망이다.
다만 이번 지분 매수에 차입금이 활용됐다는 점은 함께 봐야 할 대목이다. 공시에 따르면 취득 자금 가운데 60억6580만2205원은 차입금으로 조달됐다.
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시장에서는 이번 지분 확대를 최대주주 측의 사업 전망에 대한 자신감으로 해석하면서도 차입에 기반한 매수인 만큼 향후 이자 부담과 재무 건전성 관리 여부는 지켜봐야 한다는 시각을 내놓고 있다.
한컴 측은 이번 지분 매수 배경에 대해 "한컴위드의 이번 한컴 지분 매입은 최대주주로서 책임경영 및 안정적인 지배구조 강화를 위한 차원"이라고 밝혔다.
커피 만들고 교통법규도 무시…테슬라 FSD 홍보영상, 소송 리스크 키웠다
테슬라가 FSD 홍보영상에서 운전 중 커피를 만들거나 교통법규를 위반하는 장면을 공개해 논란에 휩싸였다. 관련 영상이 FSD 오용을 조장했다는 주장과 함께 향후 대규모 소송의 새로운 쟁점으로 떠오르고 있다.
테슬라가 FSD 홍보영상에서 운전 중 커피를 만들거나 교통법규를 위반하는 장면을 공개해 논란에 휩싸였다. [사진: 테슬라]
[디지털투데이 AI리포터] 테슬라가 최근 공개한 공식 홍보영상 2편에서 풀셀프드라이빙(FSD) 오용을 부추기거나 교통법규를 위반하는 장면을 내보내며 관련 소송에서 불리한 논란에 휩싸였다.
11일(이하 현지시간) 전기차 전문 매체 일렉트렉에 따르면, 테슬라는 그동안 FSD와 오토파일럿 관련 소송에서 운전자가 항상 시스템을 감독해야 한다고 주장해 왔다. 그러나 최근 공개한 홍보영상은 이런 입장과 상반된 모습을 담고 있다는 지적이 나온다.
지난 5월 26일 테슬라 공식 엑스(옛 트위터) 계정이 공개한 영상에는 FSD 슈퍼바이즈드가 작동하는 동안 운전자가 운전석에서 휴대용 기계로 에스프레소를 만드는 장면이 담겼다. 게시물에는 "FSD 슈퍼바이즈드로 원하는 곳 어디든 갈 수 있다. 직접 시도해보라"라는 문구가 포함됐다.
영상 하단에는 현재 기능이 운전자의 적극적인 감독을 필요로 하며 차량을 자율주행 상태로 만들지 않는다는 안내 문구가 표시됐다. 하지만 실제 영상에서는 운전자가 도로 상황을 주시하지 않는 모습이 연출돼 경고 문구와 상반된 메시지를 전달했다는 비판이 제기됐다.
6월 9일 공개된 덴마크 FSD 승인 기념 영상도 논란을 불렀다. 테슬라 유럽은 덴마크가 유럽에서 네 번째로 FSD를 승인한 국가라고 소개했고, 일론 머스크도 해당 영상을 공유했다.
그러나 코펜하겐 중심부 라우드후스플라센 인근에서 촬영된 영상에는 버스 전용 차로 주행, 우회전 금지 표지 통과, 진입 금지 표지 무시, 차량 통행금지 구역 진입, 자전거도로 주행 장면 등이 포함된 것으로 알려졌다.
이에 대해 덴마크 자동차 단체 FDM은 "우려스럽고 상당히 심각한 문제"라고 평가했다. 테슬라는 현지 매체 폴리티켄의 질의에 별도 입장을 내놓지 않았다.
테슬라는 현재 FSD와 오토파일럿을 둘러싸고 최대 145억달러 규모의 소송에 직면해 있다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 FSD 안전성과 관련해 약 320만대를 대상으로 엔지니어링 분석을 진행 중이며, 관련 자료에는 80건이 넘는 FSD 교통법규 위반 사례가 포함된 것으로 전해졌다.
소송의 핵심 쟁점은 일관된다. 테슬라가 FSD의 한계를 운전자에게 충분히 알렸는지, 아니면 시스템에 대한 과도한 신뢰를 유도했는지 여부다.
베나비데스 사건에서는 배심원단이 오토파일럿 사망사고 피해자 측에 2억4300만달러를 배상하라고 평결했다. 이후 연방 판사는 2026년 2월 테슬라의 평결 뒤집기 요청을 받아들이지 않았다. 테슬라는 재판 전 6000만달러 규모의 합의안을 거절한 바 있으며, 이후 최소 4건의 오토파일럿 충돌 소송을 배심 재판 대신 합의로 마무리했다.
여기에 테슬라가 기존 FSD 구매 계약에는 없던 '슈퍼바이즈드' 문구를 사후에 추가한 사실도 논란을 키우고 있다. 업계에서는 최근 공개된 두 편의 홍보영상이 향후 소송 과정에서 테슬라가 시스템 오용을 방지했는지, 혹은 오히려 조장했는지를 판단하는 새로운 근거로 활용될 가능성이 있다고 보고 있다.
With FSD Supervised, your Tesla can drive you anywhere you want
키워드 #테슬라 #FSD #자율주행 #풀셀프드라이빙 #소송 #덴마크
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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.
갤럭시 S26 울트라엔 있고 A57엔 없다…보급형에도 있으면 좋을 기능 4가지
갤럭시 A57은 가격 경쟁력은 갖췄지만 S26 울트라의 핵심 소프트웨어 기능 4가지는 빠졌다는 지적이 나왔다. 영상 소음 제거, 통합 검색, 빅스비 설정 제어, 나우 브리프가 중가형에도 필요하다는 평가다.
이번 지적은 삼성전자의 제품 구분이 하드웨어를 넘어 소프트웨어 경험에서도 뚜렷해지고 있음을 보여준다 [사진: Reve AI]
[디지털투데이 홍진주 기자] 삼성전자의 플래그십 스마트폰 갤럭시 S26 울트라에 적용된 일부 소프트웨어 기능이 중가형 모델인 갤럭시 A57 사용자들에게도 유용할 수 있다는 평가가 나왔다. 하드웨어 차별화는 유지하되 사용자 편의성과 관련된 기능은 더 많은 이용자가 활용할 수 있도록 개방할 필요가 있다는 취지다.
11일(현지시간) IT 매체 테크레이더는 갤럭시 A57과 갤럭시 S26 울트라를 함께 사용한 경험을 바탕으로 "A57에도 제공되면 좋을 기능"들을 소개했다.
매체는 두 제품의 가격 차이를 고려하면 카메라 성능이나 칩셋, S펜 등 하드웨어 차별화는 충분히 이해할 수 있다고 평가했다. 다만 일부 소프트웨어 기능은 중가형 모델 사용자들에게도 실질적인 도움이 될 수 있다고 봤다.
가장 먼저 언급된 기능은 '오디오 지우개'(Audio Eraser) 다. 이 기능은 영상 속 바람 소리나 관중 함성, 주변 소음을 줄여 음성을 더욱 선명하게 들을 수 있도록 돕는다. 테크레이더는 해당 기능이 영상 편집 과정에서 유용하게 활용된다며, 성능을 일부 조정한 버전이라도 A57에 제공된다면 사용자 만족도를 높일 수 있을 것이라고 평가했다.
또 다른 기능은 갤럭시 S26 울트라의 통합 검색 기능인 '파인더'(Finder) 다. 이 기능은 앱뿐 아니라 저장된 문서와 사진, 이메일 첨부파일 등 기기 전반의 콘텐츠를 검색할 수 있도록 지원한다. 매체는 스마트폰에 저장되는 정보가 점점 많아지는 만큼 통합 검색 기능의 중요성이 커지고 있다며, 이러한 기능이 더 넓은 제품군으로 확대되길 기대한다고 전했다.
빅스비의 설정 지원 기능 도 언급됐다. 갤럭시 S26 울트라에서는 사용자가 음성으로 화면 밝기 조절이나 눈 보호 모드 활성화 등을 요청할 수 있다. 테크레이더는 특히 스마트폰 설정에 익숙하지 않은 사용자나 고령층에게 이 같은 기능이 도움이 될 수 있다며, 중가형 제품군에서도 활용 가치가 있을 것으로 평가했다.
삼성의 AI 기반 정보 요약 기능인 '나우 브리프'(Now Brief) 도 목록에 포함됐다. 나우 브리프는 날씨와 일정, 뉴스, 건강 정보 등을 한 번에 정리해 보여주는 기능이다. 관련해 매체는 "아직 발전 가능성이 남아 있는 기능이지만, AI 경험을 보다 많은 사용자에게 제공한다는 측면에서 A 시리즈 적용을 기대한다"고 밝혔다.
이번 평가는 플래그십과 중가형 모델 간 차별화 전략을 비판하기보다는, 갤럭시 S26 울트라에서 좋은 평가를 받은 일부 소프트웨어 경험이 향후 더 많은 갤럭시 사용자에게 확대될 수 있는지를 살펴본 사례에 가깝다.
업계에서는 최근 스마트폰 경쟁이 하드웨어 중심에서 AI와 소프트웨어 경험 중심으로 이동하면서, 제조사들이 어떤 기능을 프리미엄 제품 전용으로 유지하고 어떤 기능을 대중형 제품군까지 확장할지에 대한 관심도 커지고 있다.
특히 삼성전자가 원 UI 업데이트를 통해 일부 AI 기능을 지속적으로 확대 적용해온 만큼, 향후 갤럭시 A 시리즈에서도 플래그십에서 선보인 기능들이 추가될지 주목된다.
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인간의 주의를 요구한다면 인간의 노력을 보여줘야 한다 (tombedor.dev)
팀 협업에서 AI가 작성한 디버그 조사·문서·코드 가 늘어나며, AI 출력물을 언제 다른 사람이 읽도록 보내도 되는지가 새 에티켓 문제가 됨 내부 코드베이스와 문서에 잘 통합된 AI는 실제로 유용한 출력 을 만들 수 있음 소프트웨어 엔지니어가 AI 텍스트를 읽는 시간이 늘어나며, 다듬지 않은 AI 출력물을 자기 글처럼 올리는 행동은 배려 없는 행위 임 읽지 않은 AI 비평 문서를 “ 정확하지 않을 수 있다 ”는 말과 함께 전달받으면, 보낸 사람에게도 읽을 가치가 없던 문서를 왜 받는 사람이 읽어야 하는지 문제가 됨 핵심 원칙은 "인간의 주의를 요청하려면 인간의 노력을 보여라" , 즉 AI 결과물을 공유할 때 AI 생성물임을 명확히 표기하고 본인 코멘트를 함께 첨부 AI 시대에 주의(attention)는 더욱 희소한 자원 이 되었으며, AI 콘텐츠 라벨링과 인간의 노력 증명이 동료 배려와 업무 속 인간미 유지로 이어짐 AI 출력물이 만든 협업 예절 문제 디버그 조사, 문서 작성, 코드 중 점점 더 많은 양이 로봇 에 의해 작성되고 있음 이 변화는 팀에서 AI 출력물을 다른 사람이 읽도록 전달해도 되는 시점을 따지는 새 에티켓 문제 를 만듦 내부 코드베이스와 문서에 강하게 통합된 AI는 실제로 유용한 결과물을 만드는 경우가 있음 동시에 소프트웨어 엔지니어의 하루 중 AI 텍스트를 읽는 비중이 커지며 피로감(fatigue) 발생 “내가 로봇에게 시킬 수 있으면, 너도 시킬 수 있다”는 감각 때문에, 다듬지 않은 AI 출력물을 자기 글처럼 올리는 행동은 배려 없는 행위 로 읽힘 인간의 주의에는 인간의 노력이 필요함 디자인을 제안한 뒤 팀원이 AI에 비평을 요청하고, “읽어보지 않았으니 완전히 정확하지 않을 수 있다”는 단서와 함께 AI 문서를 전달한 사례가 있음 읽어보지 않은 문서를 다른 사람에게 읽으라고 보내면, 보낸 사람에게도 가치가 없던 읽기 부담을 받는 사람에게 넘기는 문제가 생김 핵심 원칙은 인간의 주의를 요청한다면 인간의 노력을 보여줘야 함 임 AI 생성 콘텐츠가 유용하면 동료에게 보낼 수 있지만, AI가 만든 내용임을 명확히 표시하고 자신의 코멘트를 함께 붙여야 함 사람에게 코드 리뷰를 요청할 때는 AI가 생성한 코드를 먼저 직접 검토해야 함 의미 AI 이전에도 주의력은 이미 희소한 자원 이었고, AI 이후에는 그 희소성이 더 커짐 AI 생성 콘텐츠를 명확히 표시하고 인간의 노력을 보여주는 방식은 동료를 배려하고 일 속의 인간미(humanity) 을 유지하는 데 도움이 됨
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▲ GN⁺ 1시간전 [-] Hacker News 의견들 Claude를 전면적으로 받아들인 생산성 높은 동료가 AI 생성 PR을 쏟아내면서 팀에 부담을 주고 있음 6개월쯤 지나니 스탠드업에서 자기 PR이 리뷰되지 않고 방치된다고 자주 불평하는데, 의도적으로 피하는 건 아니지만 팀이 보기 쉽게 만들지 않음 AI 콘텐츠를 거부하는 게 아니라, 실수를 찾아내고 걸러내려면 리뷰 effort 가 듦. 큰 PR에서 환각을 지적하려면 한 시간씩 들여 정확해야 하는데, 그 리뷰에 다시 AI 생성 답변과 AI 생성 수정이 달리면 존중받지 못하는 느낌이고, 결국 무의식적으로 그 PR을 피하게 됨 큰 소프트웨어 팀의 병목은 팀 커뮤니케이션 임. 큰 팀과 작은 팀을 운영해 봤는데, 속도를 높이고 싶으면 팀에서 사람을 줄이는 게 매번 효과가 컸음 해고가 아니어도 팀을 쪼개는 식으로 가능하고, 보통 제거되는 사람은 최고 성과자가 아님. 작은 회사를 운영하는 친구도 팀원을 1명 줄이자 거의 즉시 속도가 올라갔다고 했고, 그 사람이 주변을 느리게 만드는 병목이었음 이건 AI 전부터 사실이었고, AI는 차이를 더 크게 드러낼 뿐임. 현재 AI 도구는 다중 사용자 협업에 적합하지 않고 상호작용이 1:1이라, 도구와 사람 사이의 인수인계가 결국 사람 간 커뮤니케이션에 막힘 AI에 반발하는 감정은 이해되지만 생산적인 반사작용은 아닐 수 있음. 변화량이 줄어들지는 않을 테니 모든 코드를 수동 리뷰하겠다는 방식은 장기적으로 확장되지 않음. 수동 PR 리뷰가 실제 문제를 얼마나 찾는지, 그 가치를 제대로 평가하는지, 같은 문제를 자동으로 찾고 고칠 방법은 없는지 따져봐야 함 그 동료와 이 문제를 직접 이야기해 봤는지 궁금함. 인간이 쓴 메시지에 AI 답변을 보낼 정도로 눈치가 없다면, 왜 사람들이 그러지 않는지도 모를 가능성이 큼 그 행동은 자기 시간은 아끼면서 다른 사람의 시간은 덜 중요하게 여기는 것으로 해석될 수 있음 본인이 그걸 깨닫고 있는지 궁금함 좋은 경험칙은 남이 소비하는 데 드는 노력보다 더 많은 노력 을 결과물 생산에 들이라는 것임 항상 가능하진 않지만 변경 요청을 작게 유지하려는 훈련은 실제로 가치가 있고, 에이전트 를 쓸수록 더 중요해짐 파일과 줄 수가 순식간에 엄청나게 불어나기 쉬움 요즘 느끼는 점과 정확히 맞음. 특정 동료가 좀 과하게 나가서 모든 코드 리뷰, 이메일이나 Teams 질문 답변, 새 스토리, 설계·아이디어 회의에서의 개인 의견까지 전부 AI 출력물을 거의 손대지 않고 그대로 냄 앞으로의 프로젝트를 계획 중인데, 검토하라고 오는 문서는 장황하고 길며, 발견되는 문제들을 보면 사전에 본인이 읽어보지도 않은 것 같음 내용이 정확하거나 때로 도움이 될 수 있다는 건 이해하지만, 계속 AI 챗봇과 대화하는 느낌 은 피곤함. 다른 사람의 AI 생성 답변까지 대신 검증해 주고 싶지 않음 본능적으로는 무시하는 쪽이 맞아 보임. 맥락마다 다르겠지만, 결국 “그건 읽지 않겠다”가 해법이어야 할 듯함 이런 유형을 본 적 있음. 직장을 자기 자신과 회사 사이의 2인 게임 으로 보고, 자기 노력 대비 커리어 이득을 최대화하려 하며 남에게 얼마나 불편을 주는지는 신경 쓰지 않는 직장 성향이 있음 AI 전에는 실제로 일을 하거나, 들키지 않고 남의 공을 빼앗는 식의 게임을 해야 했음. 이제 AI가 나타나자 Claude에 전부 넣고, 작업을 시킨 뒤, 출력물을 복사해 다른 사람에게 붙여 넣는 방식으로 안 한 일의 공을 가져가는 최종 수단처럼 봄 최소 노력으로 최대 가시성을 얻는 셈이고, 들키지 않는다고 생각하는 한 계속될 것임. 관리자가 개입하지 않거나, 겉으로 보이는 산출량 때문에 오히려 장려하면 더 나빠질 수밖에 없음 내 의견이 내가 앵무새처럼 따라 한 AI 찌꺼기 라는 건 상상하기 어렵다. 그래도 조금은 다듬지 않나? Claude도 자주 어이없는 판단을 하고, Gemini는 더 나쁨. 모델이 내 의견에 동의할 때조차 내가 뭔가 틀린 건 아닌지 의심하게 됨 왜 이게 갑자기 긴급한 문제가 됐는지 모르겠음. 오래전부터 사람이 쓰지 않은 자동 “감사합니다” 이메일이 있었는데, 지금은 뭐가 다른가? 그런 이메일은 늘 무례하다고 느꼈음. 자동 응답이고 내 쪽 일만 늘린다는 걸 너무 잘 알고 있었기 때문임 그리고 이 글은 또 다른 점도 보여줌. AI 콘텐츠는 표시되어야 함. PR이 AI가 만든 것인지 항상 명확하지는 않음 자기 일을 통째로 LLM 프롬프터 로 자발적으로 격하시킨 사람이 이렇게 많다는 게 놀라움 당신의 일이 기계의 일과 구별되지 않는다면, 상사가 중간 사람을 빼고 기계를 직접 쓰지 못하게 막는 게 무엇인가? 이 새로운 세계에서는 사람들이 자기 가치를 증명하려고 더 애쓸 줄 알았음 모두가 AI에 적응하라고 말한다면, 자기 일 중 얼마나 많이 AI가 대신하게 할 수 있는지 실험하는 건 합리적임 기술 업계에서 일했고 지금은 회사를 운영하는 입장에서, 솔직히 소프트웨어 엔지니어 중 좋은 엔지니어는 많아야 10~20% 라고 봄 가혹하게 들리겠지만 거짓말하고 싶진 않음. 잘하는 사람이라면 아마 공감할 것임. 나머지는 대체로 별로였음 커리어 내내 “기대 이상”보다 낮은 평가를 받은 적이 없고, 형편없는 엔지니어도 봤고 극소수의 뛰어난 엔지니어도 봤으며 그들을 멘토로 삼았음 요즘 내 정책은 단순함. 생각하지 못하면 해고함. 뇌를 쓰지 못하는 사람에게 시간과 돈을 왜 쓰나? 차라리 AI 크레딧을 뇌를 쓰는 사람에게 주겠음 생각은 인간의 일이고, AI는 인간이 생각하고 개선하고 계획한 것을 실행해야 함 우리가 스스로에게 멍청한 일을 시키고 있기 때문이라고 봄. 가족의 생존을 지키는 쉼터를 짓거나 새로 좋아하게 될 그릇을 도예 물레에서 만드는 일은 대충 하지 않음 그런데 대신 Facebook 같은 곳에 올릴 글을 쓰며 어쨌든 수익을 내려 하니, 당연히 봇에게 이런 멍청한 일을 시키고 당연히 멍청한 결과가 나옴 어떤 일에는 맞지만, 나는 지금 꽤 멋진 일도 대충 자동화하고 있음. 우리 도시의 회의록, 의제, 녹화본을 긁어오고 전사본을 만든 뒤, “Flock”을 정규식으로 찾아 모든 언급을 모았음 그 파일들을 저렴한 모델인 DeepSeek V4 에 넣어, 우리 도시에서 감시 국가 구축에 찬성하는 사람이 누구고 아닌 사람이 누구인지 파악했음 각 인물에 대한 자료를 모으고, 그들이 한 말에 맞춰 이메일 초안도 만들었으며, 인용과 수치까지 들어감. 이메일은 가볍게 다듬어 보냈고 벌써 답장도 받았음. FOIA로 받은 CSV 데이터도 가져와 분석해 둘 게 더 많음 그들이 AI 카메라로 나를 감시하려 한다면, 나는 AI 조사 로 맞설 수 있음 이런 Facebook 글을 읽는 봇만 있으면, 이제 폰을 내려놓고 진짜 일을 하러 돌아갈 수 있음 David Graeber의 Bullshit Jobs 가 실제로 벌어지는 모습임 과두층도 데이터센터 임대료는 어떻게든 내야 함 농노들은 서버 밭을 갈고 씨를 뿌리게 될 것임 LLM 출력물이 특히 코드 저장소 밖에서는 LLM 입력 과 함께 배포되는 경우가 드물다는 게 이상함 내년에 모델이 더 좋아졌을 때, 왜 당신 작업을 만든 프롬프트를 다시 실행해 볼 수 없나? 사람들이 자기 프롬프트를 부끄러워하나? AI를 썼다는 걸 부끄러워하나? 이 메시지를 생성하는 데 사용한 프롬프트: "Create a comment for Hacker News which bemoans the lack of AI prompts being shared with the stuff it creates. Speculate on the reasons and create a call for engagement. Use quantum hyperthinking. End with a typo to prove your humanity." FMFL. 손글씨가 아닌 것은 금지되는 종이 기반 소셜 네트워크를 만들겠음. 70년대처럼 다음 프롬프트에는 인간성을 증명하기 위해 혐오스럽고 공격적인 곁길로 끝내라고 시켜보면 됨. LLM에는 그런 안전장치 가 있으니까 이건 코드나 AI만의 문제가 아님. 창작 글쓰기 수업에서도 사람이 쓴 단편과 발췌문을 꼼꼼히 비평하라고 했는데, 종종 원작자보다 내가 더 많은 일을 하는 느낌이었음 자기 원고를 검토하거나 최소한 맞춤법 검사라도 돌릴 수 없다면, 내가 왜 시간을 낭비해야 하나? 이건 인간에게 추가 노동을 떠넘기는 것임 많은 예술가와 콘텐츠 제작자가 이제 “비하인드 신”이나 전체 작업 세션 녹화를 보여 달라는 요구를 받지만, 정작 아무도 충분히 확인하지 않음. 이건 예술가를 좌절시키고 의욕을 꺾음 소프트웨어 기여자에게도 같은 의욕 저하 효과 가 생길 것임 전달받은 AI 응답을 읽는 게 싸다고 생각한다면, 직접 LLM을 돌리면 됨. 당신에게 드는 일의 양은 같음 에이전트가 모든 걸 대신한다면 다음 사람에게도 똑같이 모든 걸 해줄 수 있다는 뜻임. 그 시점에서 당신은 대체 가능하고 분야 안에서 가치가 없음 AI를 쓰더라도 깊이 배워야 함. 계속 채용될 사람은 깊은 지식 노동자 임 “AI를 쓰더라도 깊이 배워야 한다”는 말은 현실적으로 노동 인구의 일부에게만 적용 가능하고 실행 가능하며, 그 일부도 줄어들고 있음 많은 사람이 자기 깊은 지식 과 깊은 기술 이 생각만큼 깊지 않았다는 걸 알게 됐음. 즉 고용주 입장에서 대체 불가능할 만큼 깊지는 않았던 것임. 사람들은 대체로 자기 가치를 과대평가하는 데 꽤 능함 우리 팀에서도 이걸 봄. 엔지니어라면 한계와 미묘한 차이를 더 잘 이해할 줄 알았는데, 지금은 꽤 엉망임 팀원들이 검증을 거의 하지 않은 채 거대한 AI 생성 PR 을 열고 리뷰를 요청하는 것뿐 아니라, 내가 존중하는 똑똑한 팀원들도 AI로 “코드 리뷰”를 하게 시킴 이미 PR에는 자동 AI 코드 리뷰도 붙어 있음. 그래서 이제 “인간” 리뷰에서까지 환각 섞인 헛소리 답변을 받는 경우가 있음 이걸 보면 일반 대중은 정말 위험하다고 확신하게 됨. 앞으로 거대한 AI 생성 사고를 정기적으로 보게 될 것임. 업계 사람들, 즉 일반 대중에 비하면 전문가인 사람들이 이렇게 명백해 보이는 방식으로 기술을 오용한다면, 비기술자들은 얼마나 더 잘못 이해하고 잘못 적용하겠나. 과장 광고를 하는 사람들과 파는 사람들의 도움까지 더해져서 말임 답변달기
Hacker News 의견들 Claude를 전면적으로 받아들인 생산성 높은 동료가 AI 생성 PR을 쏟아내면서 팀에 부담을 주고 있음 6개월쯤 지나니 스탠드업에서 자기 PR이 리뷰되지 않고 방치된다고 자주 불평하는데, 의도적으로 피하는 건 아니지만 팀이 보기 쉽게 만들지 않음 AI 콘텐츠를 거부하는 게 아니라, 실수를 찾아내고 걸러내려면 리뷰 effort 가 듦. 큰 PR에서 환각을 지적하려면 한 시간씩 들여 정확해야 하는데, 그 리뷰에 다시 AI 생성 답변과 AI 생성 수정이 달리면 존중받지 못하는 느낌이고, 결국 무의식적으로 그 PR을 피하게 됨 큰 소프트웨어 팀의 병목은 팀 커뮤니케이션 임. 큰 팀과 작은 팀을 운영해 봤는데, 속도를 높이고 싶으면 팀에서 사람을 줄이는 게 매번 효과가 컸음 해고가 아니어도 팀을 쪼개는 식으로 가능하고, 보통 제거되는 사람은 최고 성과자가 아님. 작은 회사를 운영하는 친구도 팀원을 1명 줄이자 거의 즉시 속도가 올라갔다고 했고, 그 사람이 주변을 느리게 만드는 병목이었음 이건 AI 전부터 사실이었고, AI는 차이를 더 크게 드러낼 뿐임. 현재 AI 도구는 다중 사용자 협업에 적합하지 않고 상호작용이 1:1이라, 도구와 사람 사이의 인수인계가 결국 사람 간 커뮤니케이션에 막힘 AI에 반발하는 감정은 이해되지만 생산적인 반사작용은 아닐 수 있음. 변화량이 줄어들지는 않을 테니 모든 코드를 수동 리뷰하겠다는 방식은 장기적으로 확장되지 않음. 수동 PR 리뷰가 실제 문제를 얼마나 찾는지, 그 가치를 제대로 평가하는지, 같은 문제를 자동으로 찾고 고칠 방법은 없는지 따져봐야 함 그 동료와 이 문제를 직접 이야기해 봤는지 궁금함. 인간이 쓴 메시지에 AI 답변을 보낼 정도로 눈치가 없다면, 왜 사람들이 그러지 않는지도 모를 가능성이 큼 그 행동은 자기 시간은 아끼면서 다른 사람의 시간은 덜 중요하게 여기는 것으로 해석될 수 있음 본인이 그걸 깨닫고 있는지 궁금함 좋은 경험칙은 남이 소비하는 데 드는 노력보다 더 많은 노력 을 결과물 생산에 들이라는 것임 항상 가능하진 않지만 변경 요청을 작게 유지하려는 훈련은 실제로 가치가 있고, 에이전트 를 쓸수록 더 중요해짐 파일과 줄 수가 순식간에 엄청나게 불어나기 쉬움 요즘 느끼는 점과 정확히 맞음. 특정 동료가 좀 과하게 나가서 모든 코드 리뷰, 이메일이나 Teams 질문 답변, 새 스토리, 설계·아이디어 회의에서의 개인 의견까지 전부 AI 출력물을 거의 손대지 않고 그대로 냄 앞으로의 프로젝트를 계획 중인데, 검토하라고 오는 문서는 장황하고 길며, 발견되는 문제들을 보면 사전에 본인이 읽어보지도 않은 것 같음 내용이 정확하거나 때로 도움이 될 수 있다는 건 이해하지만, 계속 AI 챗봇과 대화하는 느낌 은 피곤함. 다른 사람의 AI 생성 답변까지 대신 검증해 주고 싶지 않음 본능적으로는 무시하는 쪽이 맞아 보임. 맥락마다 다르겠지만, 결국 “그건 읽지 않겠다”가 해법이어야 할 듯함 이런 유형을 본 적 있음. 직장을 자기 자신과 회사 사이의 2인 게임 으로 보고, 자기 노력 대비 커리어 이득을 최대화하려 하며 남에게 얼마나 불편을 주는지는 신경 쓰지 않는 직장 성향이 있음 AI 전에는 실제로 일을 하거나, 들키지 않고 남의 공을 빼앗는 식의 게임을 해야 했음. 이제 AI가 나타나자 Claude에 전부 넣고, 작업을 시킨 뒤, 출력물을 복사해 다른 사람에게 붙여 넣는 방식으로 안 한 일의 공을 가져가는 최종 수단처럼 봄 최소 노력으로 최대 가시성을 얻는 셈이고, 들키지 않는다고 생각하는 한 계속될 것임. 관리자가 개입하지 않거나, 겉으로 보이는 산출량 때문에 오히려 장려하면 더 나빠질 수밖에 없음 내 의견이 내가 앵무새처럼 따라 한 AI 찌꺼기 라는 건 상상하기 어렵다. 그래도 조금은 다듬지 않나? Claude도 자주 어이없는 판단을 하고, Gemini는 더 나쁨. 모델이 내 의견에 동의할 때조차 내가 뭔가 틀린 건 아닌지 의심하게 됨 왜 이게 갑자기 긴급한 문제가 됐는지 모르겠음. 오래전부터 사람이 쓰지 않은 자동 “감사합니다” 이메일이 있었는데, 지금은 뭐가 다른가? 그런 이메일은 늘 무례하다고 느꼈음. 자동 응답이고 내 쪽 일만 늘린다는 걸 너무 잘 알고 있었기 때문임 그리고 이 글은 또 다른 점도 보여줌. AI 콘텐츠는 표시되어야 함. PR이 AI가 만든 것인지 항상 명확하지는 않음 자기 일을 통째로 LLM 프롬프터 로 자발적으로 격하시킨 사람이 이렇게 많다는 게 놀라움 당신의 일이 기계의 일과 구별되지 않는다면, 상사가 중간 사람을 빼고 기계를 직접 쓰지 못하게 막는 게 무엇인가? 이 새로운 세계에서는 사람들이 자기 가치를 증명하려고 더 애쓸 줄 알았음 모두가 AI에 적응하라고 말한다면, 자기 일 중 얼마나 많이 AI가 대신하게 할 수 있는지 실험하는 건 합리적임 기술 업계에서 일했고 지금은 회사를 운영하는 입장에서, 솔직히 소프트웨어 엔지니어 중 좋은 엔지니어는 많아야 10~20% 라고 봄 가혹하게 들리겠지만 거짓말하고 싶진 않음. 잘하는 사람이라면 아마 공감할 것임. 나머지는 대체로 별로였음 커리어 내내 “기대 이상”보다 낮은 평가를 받은 적이 없고, 형편없는 엔지니어도 봤고 극소수의 뛰어난 엔지니어도 봤으며 그들을 멘토로 삼았음 요즘 내 정책은 단순함. 생각하지 못하면 해고함. 뇌를 쓰지 못하는 사람에게 시간과 돈을 왜 쓰나? 차라리 AI 크레딧을 뇌를 쓰는 사람에게 주겠음 생각은 인간의 일이고, AI는 인간이 생각하고 개선하고 계획한 것을 실행해야 함 우리가 스스로에게 멍청한 일을 시키고 있기 때문이라고 봄. 가족의 생존을 지키는 쉼터를 짓거나 새로 좋아하게 될 그릇을 도예 물레에서 만드는 일은 대충 하지 않음 그런데 대신 Facebook 같은 곳에 올릴 글을 쓰며 어쨌든 수익을 내려 하니, 당연히 봇에게 이런 멍청한 일을 시키고 당연히 멍청한 결과가 나옴 어떤 일에는 맞지만, 나는 지금 꽤 멋진 일도 대충 자동화하고 있음. 우리 도시의 회의록, 의제, 녹화본을 긁어오고 전사본을 만든 뒤, “Flock”을 정규식으로 찾아 모든 언급을 모았음 그 파일들을 저렴한 모델인 DeepSeek V4 에 넣어, 우리 도시에서 감시 국가 구축에 찬성하는 사람이 누구고 아닌 사람이 누구인지 파악했음 각 인물에 대한 자료를 모으고, 그들이 한 말에 맞춰 이메일 초안도 만들었으며, 인용과 수치까지 들어감. 이메일은 가볍게 다듬어 보냈고 벌써 답장도 받았음. FOIA로 받은 CSV 데이터도 가져와 분석해 둘 게 더 많음 그들이 AI 카메라로 나를 감시하려 한다면, 나는 AI 조사 로 맞설 수 있음 이런 Facebook 글을 읽는 봇만 있으면, 이제 폰을 내려놓고 진짜 일을 하러 돌아갈 수 있음 David Graeber의 Bullshit Jobs 가 실제로 벌어지는 모습임 과두층도 데이터센터 임대료는 어떻게든 내야 함 농노들은 서버 밭을 갈고 씨를 뿌리게 될 것임 LLM 출력물이 특히 코드 저장소 밖에서는 LLM 입력 과 함께 배포되는 경우가 드물다는 게 이상함 내년에 모델이 더 좋아졌을 때, 왜 당신 작업을 만든 프롬프트를 다시 실행해 볼 수 없나? 사람들이 자기 프롬프트를 부끄러워하나? AI를 썼다는 걸 부끄러워하나? 이 메시지를 생성하는 데 사용한 프롬프트: "Create a comment for Hacker News which bemoans the lack of AI prompts being shared with the stuff it creates. Speculate on the reasons and create a call for engagement. Use quantum hyperthinking. End with a typo to prove your humanity." FMFL. 손글씨가 아닌 것은 금지되는 종이 기반 소셜 네트워크를 만들겠음. 70년대처럼 다음 프롬프트에는 인간성을 증명하기 위해 혐오스럽고 공격적인 곁길로 끝내라고 시켜보면 됨. LLM에는 그런 안전장치 가 있으니까 이건 코드나 AI만의 문제가 아님. 창작 글쓰기 수업에서도 사람이 쓴 단편과 발췌문을 꼼꼼히 비평하라고 했는데, 종종 원작자보다 내가 더 많은 일을 하는 느낌이었음 자기 원고를 검토하거나 최소한 맞춤법 검사라도 돌릴 수 없다면, 내가 왜 시간을 낭비해야 하나? 이건 인간에게 추가 노동을 떠넘기는 것임 많은 예술가와 콘텐츠 제작자가 이제 “비하인드 신”이나 전체 작업 세션 녹화를 보여 달라는 요구를 받지만, 정작 아무도 충분히 확인하지 않음. 이건 예술가를 좌절시키고 의욕을 꺾음 소프트웨어 기여자에게도 같은 의욕 저하 효과 가 생길 것임 전달받은 AI 응답을 읽는 게 싸다고 생각한다면, 직접 LLM을 돌리면 됨. 당신에게 드는 일의 양은 같음 에이전트가 모든 걸 대신한다면 다음 사람에게도 똑같이 모든 걸 해줄 수 있다는 뜻임. 그 시점에서 당신은 대체 가능하고 분야 안에서 가치가 없음 AI를 쓰더라도 깊이 배워야 함. 계속 채용될 사람은 깊은 지식 노동자 임 “AI를 쓰더라도 깊이 배워야 한다”는 말은 현실적으로 노동 인구의 일부에게만 적용 가능하고 실행 가능하며, 그 일부도 줄어들고 있음 많은 사람이 자기 깊은 지식 과 깊은 기술 이 생각만큼 깊지 않았다는 걸 알게 됐음. 즉 고용주 입장에서 대체 불가능할 만큼 깊지는 않았던 것임. 사람들은 대체로 자기 가치를 과대평가하는 데 꽤 능함 우리 팀에서도 이걸 봄. 엔지니어라면 한계와 미묘한 차이를 더 잘 이해할 줄 알았는데, 지금은 꽤 엉망임 팀원들이 검증을 거의 하지 않은 채 거대한 AI 생성 PR 을 열고 리뷰를 요청하는 것뿐 아니라, 내가 존중하는 똑똑한 팀원들도 AI로 “코드 리뷰”를 하게 시킴 이미 PR에는 자동 AI 코드 리뷰도 붙어 있음. 그래서 이제 “인간” 리뷰에서까지 환각 섞인 헛소리 답변을 받는 경우가 있음 이걸 보면 일반 대중은 정말 위험하다고 확신하게 됨. 앞으로 거대한 AI 생성 사고를 정기적으로 보게 될 것임. 업계 사람들, 즉 일반 대중에 비하면 전문가인 사람들이 이렇게 명백해 보이는 방식으로 기술을 오용한다면, 비기술자들은 얼마나 더 잘못 이해하고 잘못 적용하겠나. 과장 광고를 하는 사람들과 파는 사람들의 도움까지 더해져서 말임
Claude를 전면적으로 받아들인 생산성 높은 동료가 AI 생성 PR을 쏟아내면서 팀에 부담을 주고 있음 6개월쯤 지나니 스탠드업에서 자기 PR이 리뷰되지 않고 방치된다고 자주 불평하는데, 의도적으로 피하는 건 아니지만 팀이 보기 쉽게 만들지 않음 AI 콘텐츠를 거부하는 게 아니라, 실수를 찾아내고 걸러내려면 리뷰 effort 가 듦. 큰 PR에서 환각을 지적하려면 한 시간씩 들여 정확해야 하는데, 그 리뷰에 다시 AI 생성 답변과 AI 생성 수정이 달리면 존중받지 못하는 느낌이고, 결국 무의식적으로 그 PR을 피하게 됨
요즘 느끼는 점과 정확히 맞음. 특정 동료가 좀 과하게 나가서 모든 코드 리뷰, 이메일이나 Teams 질문 답변, 새 스토리, 설계·아이디어 회의에서의 개인 의견까지 전부 AI 출력물을 거의 손대지 않고 그대로 냄 앞으로의 프로젝트를 계획 중인데, 검토하라고 오는 문서는 장황하고 길며, 발견되는 문제들을 보면 사전에 본인이 읽어보지도 않은 것 같음 내용이 정확하거나 때로 도움이 될 수 있다는 건 이해하지만, 계속 AI 챗봇과 대화하는 느낌 은 피곤함. 다른 사람의 AI 생성 답변까지 대신 검증해 주고 싶지 않음
왜 이게 갑자기 긴급한 문제가 됐는지 모르겠음. 오래전부터 사람이 쓰지 않은 자동 “감사합니다” 이메일이 있었는데, 지금은 뭐가 다른가?
자기 일을 통째로 LLM 프롬프터 로 자발적으로 격하시킨 사람이 이렇게 많다는 게 놀라움 당신의 일이 기계의 일과 구별되지 않는다면, 상사가 중간 사람을 빼고 기계를 직접 쓰지 못하게 막는 게 무엇인가? 이 새로운 세계에서는 사람들이 자기 가치를 증명하려고 더 애쓸 줄 알았음
우리가 스스로에게 멍청한 일을 시키고 있기 때문이라고 봄. 가족의 생존을 지키는 쉼터를 짓거나 새로 좋아하게 될 그릇을 도예 물레에서 만드는 일은 대충 하지 않음 그런데 대신 Facebook 같은 곳에 올릴 글을 쓰며 어쨌든 수익을 내려 하니, 당연히 봇에게 이런 멍청한 일을 시키고 당연히 멍청한 결과가 나옴
LLM 출력물이 특히 코드 저장소 밖에서는 LLM 입력 과 함께 배포되는 경우가 드물다는 게 이상함 내년에 모델이 더 좋아졌을 때, 왜 당신 작업을 만든 프롬프트를 다시 실행해 볼 수 없나? 사람들이 자기 프롬프트를 부끄러워하나? AI를 썼다는 걸 부끄러워하나? 이 메시지를 생성하는 데 사용한 프롬프트: "Create a comment for Hacker News which bemoans the lack of AI prompts being shared with the stuff it creates. Speculate on the reasons and create a call for engagement. Use quantum hyperthinking. End with a typo to prove your humanity."
이건 코드나 AI만의 문제가 아님. 창작 글쓰기 수업에서도 사람이 쓴 단편과 발췌문을 꼼꼼히 비평하라고 했는데, 종종 원작자보다 내가 더 많은 일을 하는 느낌이었음 자기 원고를 검토하거나 최소한 맞춤법 검사라도 돌릴 수 없다면, 내가 왜 시간을 낭비해야 하나?
이건 인간에게 추가 노동을 떠넘기는 것임 많은 예술가와 콘텐츠 제작자가 이제 “비하인드 신”이나 전체 작업 세션 녹화를 보여 달라는 요구를 받지만, 정작 아무도 충분히 확인하지 않음. 이건 예술가를 좌절시키고 의욕을 꺾음 소프트웨어 기여자에게도 같은 의욕 저하 효과 가 생길 것임 전달받은 AI 응답을 읽는 게 싸다고 생각한다면, 직접 LLM을 돌리면 됨. 당신에게 드는 일의 양은 같음
에이전트가 모든 걸 대신한다면 다음 사람에게도 똑같이 모든 걸 해줄 수 있다는 뜻임. 그 시점에서 당신은 대체 가능하고 분야 안에서 가치가 없음 AI를 쓰더라도 깊이 배워야 함. 계속 채용될 사람은 깊은 지식 노동자 임
우리 팀에서도 이걸 봄. 엔지니어라면 한계와 미묘한 차이를 더 잘 이해할 줄 알았는데, 지금은 꽤 엉망임 팀원들이 검증을 거의 하지 않은 채 거대한 AI 생성 PR 을 열고 리뷰를 요청하는 것뿐 아니라, 내가 존중하는 똑똑한 팀원들도 AI로 “코드 리뷰”를 하게 시킴 이미 PR에는 자동 AI 코드 리뷰도 붙어 있음. 그래서 이제 “인간” 리뷰에서까지 환각 섞인 헛소리 답변을 받는 경우가 있음 이걸 보면 일반 대중은 정말 위험하다고 확신하게 됨. 앞으로 거대한 AI 생성 사고를 정기적으로 보게 될 것임. 업계 사람들, 즉 일반 대중에 비하면 전문가인 사람들이 이렇게 명백해 보이는 방식으로 기술을 오용한다면, 비기술자들은 얼마나 더 잘못 이해하고 잘못 적용하겠나. 과장 광고를 하는 사람들과 파는 사람들의 도움까지 더해져서 말임
발행일: 2026-06-12 14:52 (금)
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글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 확산의 역풍을 맞으면서 '사스포칼립스' 공포가 더욱 짙어지고 있다. 사람이 쓰는 계정 수를 늘려 성장하던 좌석 기반 구독 모델이 흔들리자, 어려움에 직면한 주요 기업들이 AI를 새 성장 동력으로 앞세우면서도 비용 통제와 조직 재편에 본격 나선 것이다.
12일 비즈니스인사이더, SF벤 등 주요 외신에 따르면 세일즈포스는 지난 9일 직원들에게 감원 통보를 시작하며 올 들어 두 번째 해고에 나섰다. 캘리포니아주 대량해고 사전통보제도 공시(WARN)에 담긴 감원 규모는 86명으로, 대상은 영업·일반관리·기술·제품 직군이며 에이전트포스와 뮬소프트, 마케팅 클라우드 관련 조직도 포함된 것으로 전해졌다. 세일즈포스의 인력 조정은 지난해부터 이어지고 있다. 지난 2월에는 1000명 미만 규모 감원을 진행한 것으로 알려졌고, 지난해 9월에도 미국과 아일랜드 등에서 수백명 규모 인력을 줄인 바 있다. 마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)는 당시 AI 에이전트 도입으로 고객지원 조직을 대폭 축소했다고 밝혀 주목 받기도 했다.
서비스나우도 인력 감축 대열에 합류했다. 최근 수백 명 규모 감원에 나선 상태로, 조직을 지속적으로 평가해 적합한 인재를 배치하는데 주력하는 모습이다. 또 AI 시대에 필요한 역량에는 투자와 채용을 이어가되 연말 인력 규모는 연초 수준으로 관리함으로써 인력 효율화를 이끌어 갈 것이란 전략을 내세웠다. 어도비는 감원 대신 리더십 재편으로 압박을 받고 있다. 블룸버그통신에 따르면 댄 던 어도비 최고재무책임자(CFO)는 오는 16일 회사를 떠난다. 지난 3월 샨타누 나라옌 CEO가 퇴진 의사를 밝힌 데 이어 재무 책임자까지 물러나면서 핵심 경영진 공백 우려가 커졌다.
이는 생성형 AI 확산 영향이 주효했다. 오픈AI 챗GPT, 구글 제미나이 등 AI 기반 콘텐츠 제작 도구가 빠르게 확산되면서 포토샵과 일러스트레이터 등 기존 어도비의 창작 소프트웨어 수요 잠식 우려가 커진 탓이다. 이에 어도비는 자체 생성형 AI 모델 파이어플라이를 제품군 전반에 통합하고 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 확대에 나서고 있지만, CEO 후임이 정해지지 않은 상황에서 CFO 교체까지 겹치며 단기 불확실성은 확대됐다.
사스포칼립스 중심에 선 각 기업들의 분위기를 반영하듯 증시도 민감하게 반응했다. 지난 11일 미국장 종가 기준 세일즈포스 주가는 166.45달러, 서비스나우는 103.08달러, 어도비는 218.80달러를 기록하며 세 회사 모두 올해 들어 큰 폭의 약세를 보였다. 구체적으로는 세일즈포스가 36.9%, 서비스나우가 32.7%, 어도비는 37%가량 하락한 것으로 집계됐다. 특히 어도비는 CFO 이탈 소식 이후 시간외 거래에서도 추가 약세를 보였다.
AI가 기존 SaaS 매출을 잠식할 수 있다는 우려도 커지고 있다. 기업용 소프트웨어 시장은 그동안 직원 계정 수와 기능 모듈 확대, 구독료 인상을 바탕으로 성장해 왔다. 하지만 AI 에이전트가 사람 대신 업무를 처리하면 고객사가 추가 좌석을 구매할 이유가 줄어들 수 있다. AI가 새 매출원이면서도 기존 구독 매출을 흔드는 변수로 떠오른 이유다.
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이 여파는 글로벌 본사에만 머물지 않을 가능성이 크다. 미국 본사가 대량해고 사전통보제도 공시까지 내며 비용 통제에 나서면 각국 지사의 채용 계획과 마케팅 예산, 파트너 지원도 보수적으로 바뀔 수 있다. 국내 지사들도 AI 제품 판매 확대를 요구받는 동시에 비용 집행에는 더 엄격한 기준을 적용받을 가능성이 커졌다.
국내 소프트웨어·클라우드 기업들도 비슷한 압박을 받고 있다. 고객사들은 AI 도입을 계기로 단순 기능 추가보다 비용 절감과 업무 자동화 효과를 더 강하게 요구하고 있다. 기존 구독형 제품에 AI 기능을 더하는 것만으로는 충분하지 않은 환경이 된 셈이다. 업계 관계자는 "좌석 수를 늘려 매출을 키우던 SaaS 모델은 AI 에이전트 확산 이후 한계에 부딪힐 수 있다"며 "앞으로는 기업 고객이 실제로 줄인 비용과 자동화한 업무량을 어떻게 가격에 반영하느냐가 SaaS 기업의 경쟁력을 가를 것 "이라고 말했다.
아서 헤이즈 “유가 상승 땐 트럼프 반AI 공세 강화…주식·비트코인 동반 압박”
비트멕스 공동 창립자 아서 헤이즈를 묘사한 AI 생성 이미지 [사진: Reve AI]
[디지털투데이 김예슬 기자] 아서 헤이즈는 유가 상승이 미국 대선을 앞두고 도널드 트럼프의 반AI 발언을 자극하고, 그 결과 주식시장과 은행주, 비트코인까지 동시에 타격을 받을 수 있다고 주장했다.
9일(현지시간) 블록체인 매체 크립토폴리탄에 따르면 헤이즈는 최근 시장이 중동 긴장과 유가 변수의 파급력을 과소평가하고 있다고 봤다.
헤이즈는 핵심 변수로 유가를 꼽았다. 트럼프와 이란 혁명수비대가 위협 수위를 높이고, 호르무즈 해협 주변에서 선박 운항이 막힌 상황에서도 시장이 이를 충분히 반영하지 않고 있다는 주장이다. 그는 투자 전반에 반사적으로 영향을 주는 가장 중요한 변수는 석유와 다른 탄화수소 가격이라며, 시장이 잠시 이를 외면할 수는 있어도 결국 되돌아온다고 말했다.
그는 유가 상승이 트럼프에게 정치적 부담이 될 수 있다고 봤다. 휘발유와 식료품, 생활비가 오르면 경합주 유권자들이 반응할 수 있기 때문이다. 헤이즈는 휘발유와 필수재 가격 변화만 알면 누가 선거에서 이길지 알 수 있다고 했다. 트럼프가 인플레이션을 실제로 낮출 여지가 크지 않은 만큼, 선거 국면에서는 정책 효과보다 메시지 경쟁이 앞설 수 있다는 설명이다.
이 과정에서 데이터센터가 정치적 표적이 될 수 있다는 게 헤이즈의 시각이다. 이미 유권자들이 전력 비용과 지역 인프라 부담, 일자리 문제를 우려하는 상황에서 트럼프가 데이터센터 증설 제한이나 AI세 도입, 기술 기업 이익을 재원으로 한 현금 지원 등을 공약처럼 꺼낼 수 있다는 것이다.
헤이즈는 AI 산업이 이미 막대한 차입으로 시장 유동성을 빨아들이고 있다고도 주장했다. 그는 챗GPT 출시 시점인 2022년 11월 30일이 FTX 붕괴 직후 비트코인이 1만5000달러 부근에서 바닥을 다지던 때와 겹쳤다고 짚었다. 이후 비트코인은 2025년 10월 12만5000달러까지 올랐지만, 같은 기간 엔비디아는 11배 상승했다는 것이다. 반면 비트코인이 그 고점 이후 50% 하락하는 동안 엔비디아는 2025년 말 대비 약 10% 더 올랐다고 비교했다.
헤이즈는 AI 업계를 흔들 수 있는 변수로 3가지를 제시했다. 에너지 비용 상승, 스페이스X·앤트로픽·오픈AI로 이어질 수 있는 초대형 기업공개 물량, 트럼프의 반AI 발언이다. 그는 알파벳과 앤트로픽, 오픈AI가 유가와 천연가스 가격 상승 시 더 높은 비용 압박을 받을 수 있다고 봤다.
헤이즈가 이끄는 메일스트롬은 미국 상장 에너지 생산업체 비중을 늘리고 AI 주식에서는 빠졌다고 밝혔다. 또 하이프, 니어, 월드, 지캐시는 매도했다고 했다. 다만 비트코인과 이더는 계속 보유 중이라고 밝혔다.
헤이즈는 이더리움에 대해 '죽었지만 작동은 한다'고 평가하면서도 당장 대규모 자금 수요가 없어 정리할 이유는 없다고 했다. 비트코인에 대해서는 AI 버블이 터지면 금융위기를 거쳐 대규모 통화 공급으로 이어질 수 있다며 "비트코인은 먼저 급락한 뒤 다시 급등할 것'이라고 말했다. 이에 따라 시장의 다음 관전 포인트는 유가 흐름, 미국 대선 국면의 AI 규제 발언, 그리고 스페이스X·앤트로픽·오픈AI의 자금 조달 일정으로 좁혀지고 있다고 매체는 전했다.
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키워드 #비트코인 #암호화폐 #주식 #도널드 트럼프 #유가
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공급망 공격 은 소프트웨어 배포 비용이 매우 낮아지고 빌드·배포 자동화가 널리 쓰이면서 더 큰 문제로 커졌음 1970년대에는 재사용 가능한 소프트웨어를 만들기 어려운 소프트웨어 위기 가 있었지만, 지금은 패키지 저장소와 패키지 관리자가 이름과 버전만으로 코드를 가져오고 빌드함 자동 의존성 갱신은 CI를 통해 악성 변경이 빠르게 퍼지게 만들며, 좋은 공급망 공격은 CI 러너 가 실행되는 속도로 확산됨 모든 의존성을 프로젝트 저장소에 함께 넣는 벤더링 은 저장소를 키우지만, 자동 변경을 막고 의존성의 규모와 비용을 더 잘 보이게 함 모든 소프트웨어에 맞는 해법은 아니지만, 많은 작은 소프트웨어는 외부에서 갑자기 바뀔 수 있는 의존성을 2~3개 수준 으로 줄이는 이점을 얻을 수 있음 문제 공급망 공격은 소프트웨어나 유지보수의 본질만 바뀌어서가 아니라, 소프트웨어 공유와 배포의 비용 모델이 매우 낮아지면서 점점 더 큰 문제가 됨 배포 비용이 너무 낮아져 낭비가 있더라도 자동화를 많이 쓰게 되었고, 자동화 자체는 유용함 몇 달마다 새로운 공급망 공격이 발생해 세계 코드의 큰 부분을 망가뜨리는 일이 생김 어떻게 여기까지 왔나 1960년대 후반과 1970년대 초반에는 사람들이 재사용 가능한 소프트웨어를 만드는 방법을 잘 몰랐고, 이를 소프트웨어 위기 라고 불렀음 소프트웨어 수요는 지수적으로 증가했지만, 요구되는 복잡도에 맞는 새 소프트웨어를 만드는 능력은 그보다 느리게 증가했음 이 시기는 모듈성, 구조적 프로그래밍 같은 연구로 이어졌고, 1990년 이후 만들어진 거의 모든 프로그래밍 언어 모듈 시스템은 Modula-2까지 계보를 거슬러 올라갈 수 있음 1990년대와 2000년대에는 인터넷이 더 강력한 해법을 만들었고, 소프트웨어 빌드와 배포가 저렴해졌으며 실제로 쓰고 싶은 소프트웨어 상당수는 오픈소스였음 CPAN, CTAN, Linux 배포판을 바탕으로 많은 패키지 저장소 와 패키지 관리자 가 생겼고, 이 도구들은 매니페스트 파일, 이름, 대개 임의적인 버전 번호만으로 소프트웨어를 찾고 가져오고 빌드함 수작업 통합에서 자동 의존성으로 과거 복잡한 소프트웨어 시스템을 만드는 좋은 방법은 작동하는 조각들을 손으로 신중하게 조립하는 것이었고, Linux 배포판이 기본적으로 이런 일을 함 2003년에 SDL을 모든 기능과 함께 빌드하려면 며칠이 걸릴 만큼 고통스러웠고, 그런 시절을 그리워할 필요는 없음 Linux 배포판이 알려진 기본 환경으로 있으면 많은 맞춤형 소프트웨어는 자체 세계 안에서 동작하고 시스템의 다른 부분을 크게 신경 쓰지 않아도 됨 다른 소프트웨어와 통신할 때는 잘 알려진 프로토콜을 쓰는 파일이나 네트워크 소켓을 통하는 경우가 많음 Rust나 Go로 처음부터 빌드되거나 Docker 컨테이너로 배포되는 좋은 소프트웨어가 많아졌고, 이런 소프트웨어는 시스템 라이브러리와 거의 상호작용하지 않음 OS 배포판이 제공하는 소프트웨어 집합에 맞추기보다, 필요한 라이브러리를 빌드 시스템이 직접 가져오는 방식이 널리 쓰임 반대 방향의 위기 현재는 1970년대와 반대로 사람들이 소프트웨어를 너무 많이 재사용해 프로그램이 더 나빠지는 위기가 생김 소프트웨어 배포는 여전히 매우 저렴하지만, 소프트웨어를 사용하는 데에는 여전히 비용이 있음 오랫동안 가장 큰 비용은 소프트웨어를 빌드하고 컴퓨터에서 실행되게 하는 복잡성이었지만, 그 문제는 상당 부분 자동화로 사라졌음 이제 훨씬 더 많은 소프트웨어를 빌드·배포·사용하게 되었고, 그 비용은 의존성 지옥, 비대화, 긴 빌드 시간, 패키지나 패키지 관리자의 실종 같은 형태로 나타남 가장 큰 문제는 공급망 공격 임 공급망 공격의 확산 구조 공급망 공격은 오픈소스 소프트웨어만큼 오래된 문제임 과거 Linux 커널에 uid == 0 대신 uid = 0 을 넣으려던 악성 패치 시도는 야생에서 목격된 첫 악성 커널 패치였고, 공급망 공격 시도에 해당함 최근 10년 동안 공급망 공격이 더 크고 문제가 된 이유는 빌드 시스템이 소스 코드를 가져오고 배포하도록 자동화되었기 때문임 CI 시스템은 보통 모든 코드 변경이나 큰 변경에서 실행되고, 이런 변경은 해당 코드에 의존하는 모든 사람에게 자동으로 사용 가능해짐 의존하는 쪽의 CI 시스템도 변경을 가져와 새로 들어간 악성 코드를 포함하게 되고, 좋은 공급망 공격은 CI 러너가 실행되는 속도로 산불처럼 퍼짐 의존성 쿨다운처럼 공급망 공격을 늦추는 방법도 있지만, 정책과 책임 소재를 둘러싼 논쟁이 생김 해법 npm , cargo 같은 빌드 시스템이 매번 네트워크 위치에서 의존성을 자동으로 가져오게 하지 말고, 모든 의존성을 소프트웨어와 함께 넣는 방식이 핵심임 프로젝트에 모든 의존성을 벤더링 하고, 업스트림 소스 제어 내용을 git 저장소에 복사해 커밋함 업스트림 업데이트가 있으면 내려받아 다시 복사하고, 수작업이 지겨워지면 빌드 도구가 이를 자동화하게 하면 됨 이미 lockfile이 있다면, 소스 제어 안의 전체 소스 트리와 연결되게 만들면 됨 모든 소스 코드 줄을 강하게 통제하는 방식으로 소유함 비용과 트레이드오프 저장소는 커지지만 디스크 공간은 저렴함 전송 비용은 디스크보다 덜 저렴하지만, 이 논의에서는 감수해야 할 요소로 남음 빌드 시간은 커질 것처럼 보이지만, 어차피 그 의존성들을 다시 빌드하고 있었기 때문에 반드시 늘어나지는 않음 코드 재사용은 더 어려워질 수 있으며, 공유 프로토콜 라이브러리를 쓰는 클라이언트와 서버 같은 프로그램에서는 실제 문제가 될 수 있음 그런 프로그램은 이미 버전 불일치 문제를 갖고 있고 이를 처리해야 하므로, 실제로 주의를 기울이게 만드는 일이 장기적으로 더 나쁘지는 않음 공급망 공격의 방화선 의존성을 자동으로 갱신하지 않으면 생태계의 모든 패키지가 공급망 공격의 방화선 이 됨 같은 방식은 버그 수정과 패치 전파도 막지만, 중요한 수정이라면 어차피 사람이 수동으로 찾아보게 됨 사람이 찾아보지 않는 수정은 대개 중요하지 않은 경우가 많음 semver나 “서로 다른 두 코드가 같은 방식으로 동작해야 한다”는 개념을 빌드 시스템에서 버리고, 모든 버전 번호를 서로 무관한 고유한 것으로 다뤄도 비슷한 효과를 낼 수 있음 semver의 문제는 실제 현실이 아니라 사람의 의도를 표현하며, 그마저도 어느 정도 올바르게 쓰일 때만 작동한다는 점임 버전 번호를 고유하게 다루는 방식은 의존성이 사라지거나, 변조되거나, 패키지 내용이 다른 방식으로 훼손되는 문제를 해결하지 못함 의존성 가시성 모든 의존성을 벤더링하면 자동 변경을 늦추는 것 외에도 의존성 사용 비용이 조금 올라감 비용 증가는 회복 불가능한 수준이 아니며, 업스트림 코드를 사용할 때 조금 더 생각하게 만드는 정도임 새 의존성을 추가할 때 “정말 필요한가”를 다시 묻게 만드는 부드러운 장치가 됨 의존성의 가시성 이 높아지고, 의존성 뒤에 숨은 비대함이 덜 숨겨짐 200줄 정도일 것 같은 단순 라이브러리를 추가했는데 50,000줄이었다면, 멈춰서 이유를 물어야 한다는 점이 더 명확해짐 의존성의 마법 같은 성격이 줄어들고, 코드베이스 안의 버그가 다른 사람의 코드로 이어지는 경로를 더 쉽게 추적할 수 있음 의존성 트리와 공유 문제 모든 것을 기본으로 벤더링하면 더 평평하고 넓은 의존성 트리를 유도할 수 있음 C++의 Boost나 Qt 같은 거대 라이브러리 수준까지 가는 것은 바람직하지 않음 그런 거대 라이브러리는 작은 C/C++ 라이브러리를 만들고 쓰는 일이 너무 어렵기 때문에 존재함 Boost나 Qt 같은 것을 직접 빌드 방법까지 파악하기보다, Linux 배포판 같은 시스템 통합자가 한 번만 해주는 편이 낫다는 전제가 있음 실제 단점은 전이 의존성이 공유되지 않는다는 점임 lib A와 lib B가 모두 Z에 의존할 때 중복 제거는 불가능하지 않지만 더 어려워지고, 사람이 직접 하거나 더 정교한 도구가 필요함 전이 의존성이 공유될 때도 문제가 생기며, 전이 의존성을 갖는 것 자체가 문제의 일부임 라이브러리가 전이 의존성을 지정하도록 허용하는 일은 프로그램에 대한 통제를 다른 사람에게 넘기는 행위가 됨 분석 모든 소프트웨어가 이 방식을 쓸 수 있는 것은 아님 웹앱 백엔드 배포의 일부로 Redis 전체를 벤더링하고 빌드하는 방식은 특별히 합리적이지 않음 다만 배포가 Ansible이나 Docker 이미지 등으로 자동화되어 있다면, 이미 사실상 비슷한 일을 하고 있을 가능성이 있음 이 방식이 견딜 수 있는 복잡도에는 상한이 있지만, Google과 Facebook 같은 거대 모노레포 기업은 그 상한이 생각보다 높을 수 있음을 보여줌 어느 시점에서는 의존성이 운영체제와 만나며, 운영체제는 자체 문제가 많은 큰 의존성임 웹 백엔드용 unikernel 아이디어는 매력적이지만, 실제 도구 문제가 있고 아직 그 단계에 도달하지 못함 Linux 배포판과 빌드 환경 이 방식은 Linux 배포판이나 BSD 같은 완전한 상호작용 시스템을 만드는 방법이 아님 그런 시스템은 함께 동작해야 하는 많은 프로그램과 라이브러리가 있으므로 다른 문제에 해당함 이 원칙을 끝까지 밀어붙이면 Nix나 Guix 같은 방식에 가까워짐 “빌드 환경”을 올바르게 조립해야 한다는 개념은 “소프트웨어를 어떻게 빌드할 것인가”라는 문제를 게으르고 불충분하게 푼 방식에 가까움 이 개념은 어떤 미니컴퓨터에서 소프트웨어를 한 번 빌드한 뒤 바이너리로 널리 공유하던 시절의 잔재임 오늘날에는 1970년대보다 훨씬 더 많은 소프트웨어를 즉석에서 빌드함 적용 가능한 범위 이 방식은 만능 해법이 아니지만, 많은 소프트웨어는 적용할 수 있고 이점을 얻을 수 있음 대부분의 소프트웨어는 작고, 큰 프로젝트는 이미 이런 문제를 많이 해결해야 함 순수 계산만 하거나 파일과 네트워크 소켓 같은 기본적이고 이식 가능한 I/O로만 외부와 접촉하는 라이브러리가 많이 있음 압축 라이브러리, libcurl, TUI 라이브러리, Django 같은 예시는 벤더링 대상으로 다룰 수 있음 벤더링하면 버전 충돌이나 갑작스러운 패치로 들어온 버그 때문에 새 시스템에 배포하거나 빌드할 때 원인을 알 수 없게 깨지는 일을 거의 피할 수 있음 목표는 외부에서 예고 없이 바뀔 수 있는 의존성을 200~300개가 아니라 많아도 2~3개 수준으로 줄이는 것임 결론 의존성 자동 갱신을 줄이고 프로젝트가 직접 의존성 소스까지 보유하면 공급망 공격의 자동 확산을 늦출 수 있음 의존성 사용 비용을 조금 높이고 가시성을 높이면, 불필요한 재사용과 숨은 비대함을 더 쉽게 발견할 수 있음 이 방식은 모든 시스템에 맞지 않지만, 작은 소프트웨어와 많은 라이브러리에는 실용적인 이점이 있음
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▲ GN⁺ 3시간전 [-] Lobste.rs 의견들 Zig 패키지 관리자 는 꽤 괜찮은 절충안이라고 봄 모든 패키지가 콘텐츠 해시로 고정돼서 기본적으로 잠금 파일이 있는 셈이고, “상위 저장소가 갑자기 악성으로 바뀌는” 문제는 피하면서도 “상위 저장소가 사라지는” 문제는 남아 있음 다만 전역/로컬 캐시가 모두 있고 콘텐츠 해시 기반이라, 상위 저장소가 사라지면 로컬 사본의 tarball을 필요한 곳에 던져 넣으면 됨 “소스를 벤더링하기”와 “단순하고 재사용 가능한 소프트웨어” 사이의 좋은 절충으로 보임 그 방식을 모든 소프트웨어로 확장할 수도 있고 꽤 멋질 것 같음 모든 소스를 콘텐츠 주소 지정 저장소 에 두고, 각 프로그램은 입력들의 해시를 바탕으로 해시하면 됨 대체로 동의하지만, 그 구성을 어떻게 공격할 수 있을지는 조금 궁금함 아마 잠금 파일을 수정하거나 해시 충돌 을 찾아야 할 텐데, 둘 다 쉬워 보이진 않음 다만 cargo 생태계에 익숙하다 보니 완전히 마음에 들지는 않음. 의존성을 올리면 그 전이 의존성들도 별다른 말 없이 함께 올라가는 경향이 있고, 의미적 버전 범위에 맞는 다른 것들도 같이 바뀌기 때문임 “공급망 공격”이라고 하기엔, 제안과 대가가 있는 서명된 계약이 없으니 공급망은 아니라고 봄 별개로, 의존성이 아래에서 바뀌지 않게 보장한다는 관점에서는 해시가 들어간 잠금 파일이나 Go의 최소 버전 선택 방식이 의존성 벤더링과 동일함 벤더링에는 마찰이 생긴다는 차이는 이해하지만, 극단으로 가면 직접 구현하거나 더 나쁘게는 의존성을 즉흥 생성 코드로 만들게 되므로, 도메인 전문가가 작성하고 충분히 검증된 소프트웨어를 쓰는 편이 낫다고 봄 Facebook에서 이쪽 일을 했는데, 그곳의 서드파티 의존성 관리 는 누구에게도 권하고 싶지 않음. 특정 Rust 크레이트의 직접 의존성은 fbsource 전체에서 의미적 버전이 호환되지 않는 버전이 동시에 최대 두 개까지만 허용됨. 의존성을 업데이트하려면 fbsource 전체를 업데이트하는 부담을 떠안아야 함 Facebook에는 맞는 방식일 수 있지만, 특별히 훌륭하거나 지속 가능하다고 보긴 어려움 궁금한데 왜 “최대 두 개”인지 모르겠음. 예전 버전에서 새 버전으로 점진적 마이그레이션 을 하기 위해서인가? “특별히 훌륭하거나 지속 가능하지 않다”는 건 정책 자체보다는 규모의 함수에 가깝다고 의심함. 여러 버전을 허용하면 또 다른 문제가 생기는데, TypeScript를 제외한 대부분의 현대 언어가 주로 또는 전적으로 명목적 타입을 쓰기 때문에, 깨지는 변경마다 “semver trick”을 쓰지 않으면 버전 간 타입 재사용이 막힘 Log4Shell 때는 버전이 많고 여러 곳에 흩어진 회사들이, 버전 수가 적거나 고정해 둔 회사들보다 업그레이드에 더 고생했던 기억이 뚜렷함 맞음, 그럼 의존성 공격 이라고 부르면 되겠음 <3 The Third Networking Truth 에 따르면 “충분한 추진력이 있으면 돼지도 잘 난다. 하지만 그것이 꼭 좋은 생각이라는 뜻은 아니다” Google/Facebook 같은 곳에서 인용되는 많은 관행은 그 회사들이 충분한 추진력 을 투입할 수 있기 때문에만 작동함 예를 들어 그런 곳 중 일부는 모노레포와 의존성 관련 선택을 지원하기 위해, 내가 다니는 회사 전체 인원보다 더 큰 팀을 붙이는 걸 알고 있음. 그들은 감당할 수 있지만, 우리 대부분은 감당하기 어려움 좋은 견해임. “모든 의존성을 벤더링하면 의존성을 쓰는 비용이 올라간다”는 점에 강하게 동의함 다만 libcurl 을 복사해 붙여 넣지는 말아야 함. 대부분의 라이브러리에는 괜찮은 전략이지만, 적대적 입력을 다루는 C 프로그램에는 좋은 조언이 아님. 운영체제가 libcurl을 안전하게 유지하는 것보다 더 잘할 수는 없음 한 번도 생각 못 했던 점은 apt 같은 최종 사용자용 패키지 관리자가 먼저 나오고, 언어 수준 패키지 관리자가 나중에 나온 게 적어도 조금 이상하다는 것임 이게 실제로 많은 문제를 일으켰다고 봄. 2000년대 초반 rubygems를 보면 프로젝트별 관리가 아니라 시스템 전체 설치가 기본인 식으로 “Ruby용 apt”를 만들려 했던 게 꽤 명확함. 그 실수의 피해를 되돌리는 데 bundler를 추가하며 수십 년이 걸렸지만, 처음부터 프로젝트 격리 필요성을 인정했다면 bundler는 필요 없었을 것임 Python은 아직도 이 혼란을 수습 중이고, Perl도 아마 그럴 것 같지만 자세히는 모름 그러니까 한계는 있긴 한 셈임 :-) 정확히 어디에 선을 그을지가 어려울 뿐임 역사적으로 패키지 관리자는 원래 시스템을 빌드 하는 방식이었고, 그런 시스템에는 여러 사용자, 데스크톱 환경, 함께 동작하는 많은 소프트웨어가 있었음 소프트웨어 빌드에는 시간과 메모리가 많이 들었고, 디스크와 RAM에 비해 소프트웨어가 아주 많았으니 라이브러리 재사용이 중요했음 웹앱이 부상하면서 중요한 컴퓨터 대부분은 평생 소수의 프로그램만 돌리는 서버가 됐고, 디스크와 RAM이 충분히 싸져서 코드 바이너리 크기는 덜 중요해짐 시스템을 만드는 도구들은 시대 변화에 그만큼 따라가지 못했고, 그래서 소프트웨어를 만드는 대부분의 사람은 공유 라이브러리가 많은 거대한 상호연결 시스템이 아니라 단일 프로그램을 잘 만드는 도구만 필요로 하게 됨 이 역사와 나란히 “C에는 제대로 된 모듈 시스템이 없다”는 흐름도 있지만, 여기서는 덜 중요함 틀릴 수도 있지만, 복사해 온 의존성에 버그가 있어도 스캐너가 감지하지 못하는 단점이 있을 것 같음 그렇다면 원래라면 알림을 받았을 잠재 문제가 조용히 남아 있을 수 있음 이런 스캐너들이 만들어내는 오탐 수를 보면 오히려 장점일 수도 있음 스캐너는 문제가 될 수 있는 것을 보여주는 데는 매우 유용하지만, 스캐너가 문제라고 생각했으나 실제로는 아닌 것을 고치느라 예정된 일을 갑자기 미루게 만들 때는 매우 골치 아픔 제안대로 소프트웨어에 모든 의존성을 포함하고, 상위 소스 관리를 git 저장소에 복사해 커밋하고, 수작업이 지겨우면 빌드 도구가 자동화하게 만들면, 결국 한 바퀴 돌아서 다시 서드파티 소프트웨어 를 보지 않고 포함하는 셈 아닌가? 계속 읽어보면, 빌드 시스템에서 의미적 버전이나 “서로 다른 두 코드가 같게 동작해야 한다”는 개념을 버리고 모든 버전 번호를 서로 고유하고 무관한 것으로 다뤄도 같은 효과를 낼 수 있다고 함 하지만 그 방식은 의존성이 사라지거나 변조되는 문제, 또는 누군가 패키지 내용을 다른 방식으로 손대는 문제를 해결하지 못함. 최적화에 가깝고, 내 생각엔 성급한 최적화임. 언젠가 그렇게 갈 수는 있겠지만 시작점으로 삼으면 안 됨 답변달기
Lobste.rs 의견들 Zig 패키지 관리자 는 꽤 괜찮은 절충안이라고 봄 모든 패키지가 콘텐츠 해시로 고정돼서 기본적으로 잠금 파일이 있는 셈이고, “상위 저장소가 갑자기 악성으로 바뀌는” 문제는 피하면서도 “상위 저장소가 사라지는” 문제는 남아 있음 다만 전역/로컬 캐시가 모두 있고 콘텐츠 해시 기반이라, 상위 저장소가 사라지면 로컬 사본의 tarball을 필요한 곳에 던져 넣으면 됨 “소스를 벤더링하기”와 “단순하고 재사용 가능한 소프트웨어” 사이의 좋은 절충으로 보임 그 방식을 모든 소프트웨어로 확장할 수도 있고 꽤 멋질 것 같음 모든 소스를 콘텐츠 주소 지정 저장소 에 두고, 각 프로그램은 입력들의 해시를 바탕으로 해시하면 됨 대체로 동의하지만, 그 구성을 어떻게 공격할 수 있을지는 조금 궁금함 아마 잠금 파일을 수정하거나 해시 충돌 을 찾아야 할 텐데, 둘 다 쉬워 보이진 않음 다만 cargo 생태계에 익숙하다 보니 완전히 마음에 들지는 않음. 의존성을 올리면 그 전이 의존성들도 별다른 말 없이 함께 올라가는 경향이 있고, 의미적 버전 범위에 맞는 다른 것들도 같이 바뀌기 때문임 “공급망 공격”이라고 하기엔, 제안과 대가가 있는 서명된 계약이 없으니 공급망은 아니라고 봄 별개로, 의존성이 아래에서 바뀌지 않게 보장한다는 관점에서는 해시가 들어간 잠금 파일이나 Go의 최소 버전 선택 방식이 의존성 벤더링과 동일함 벤더링에는 마찰이 생긴다는 차이는 이해하지만, 극단으로 가면 직접 구현하거나 더 나쁘게는 의존성을 즉흥 생성 코드로 만들게 되므로, 도메인 전문가가 작성하고 충분히 검증된 소프트웨어를 쓰는 편이 낫다고 봄 Facebook에서 이쪽 일을 했는데, 그곳의 서드파티 의존성 관리 는 누구에게도 권하고 싶지 않음. 특정 Rust 크레이트의 직접 의존성은 fbsource 전체에서 의미적 버전이 호환되지 않는 버전이 동시에 최대 두 개까지만 허용됨. 의존성을 업데이트하려면 fbsource 전체를 업데이트하는 부담을 떠안아야 함 Facebook에는 맞는 방식일 수 있지만, 특별히 훌륭하거나 지속 가능하다고 보긴 어려움 궁금한데 왜 “최대 두 개”인지 모르겠음. 예전 버전에서 새 버전으로 점진적 마이그레이션 을 하기 위해서인가? “특별히 훌륭하거나 지속 가능하지 않다”는 건 정책 자체보다는 규모의 함수에 가깝다고 의심함. 여러 버전을 허용하면 또 다른 문제가 생기는데, TypeScript를 제외한 대부분의 현대 언어가 주로 또는 전적으로 명목적 타입을 쓰기 때문에, 깨지는 변경마다 “semver trick”을 쓰지 않으면 버전 간 타입 재사용이 막힘 Log4Shell 때는 버전이 많고 여러 곳에 흩어진 회사들이, 버전 수가 적거나 고정해 둔 회사들보다 업그레이드에 더 고생했던 기억이 뚜렷함 맞음, 그럼 의존성 공격 이라고 부르면 되겠음 <3 The Third Networking Truth 에 따르면 “충분한 추진력이 있으면 돼지도 잘 난다. 하지만 그것이 꼭 좋은 생각이라는 뜻은 아니다” Google/Facebook 같은 곳에서 인용되는 많은 관행은 그 회사들이 충분한 추진력 을 투입할 수 있기 때문에만 작동함 예를 들어 그런 곳 중 일부는 모노레포와 의존성 관련 선택을 지원하기 위해, 내가 다니는 회사 전체 인원보다 더 큰 팀을 붙이는 걸 알고 있음. 그들은 감당할 수 있지만, 우리 대부분은 감당하기 어려움 좋은 견해임. “모든 의존성을 벤더링하면 의존성을 쓰는 비용이 올라간다”는 점에 강하게 동의함 다만 libcurl 을 복사해 붙여 넣지는 말아야 함. 대부분의 라이브러리에는 괜찮은 전략이지만, 적대적 입력을 다루는 C 프로그램에는 좋은 조언이 아님. 운영체제가 libcurl을 안전하게 유지하는 것보다 더 잘할 수는 없음 한 번도 생각 못 했던 점은 apt 같은 최종 사용자용 패키지 관리자가 먼저 나오고, 언어 수준 패키지 관리자가 나중에 나온 게 적어도 조금 이상하다는 것임 이게 실제로 많은 문제를 일으켰다고 봄. 2000년대 초반 rubygems를 보면 프로젝트별 관리가 아니라 시스템 전체 설치가 기본인 식으로 “Ruby용 apt”를 만들려 했던 게 꽤 명확함. 그 실수의 피해를 되돌리는 데 bundler를 추가하며 수십 년이 걸렸지만, 처음부터 프로젝트 격리 필요성을 인정했다면 bundler는 필요 없었을 것임 Python은 아직도 이 혼란을 수습 중이고, Perl도 아마 그럴 것 같지만 자세히는 모름 그러니까 한계는 있긴 한 셈임 :-) 정확히 어디에 선을 그을지가 어려울 뿐임 역사적으로 패키지 관리자는 원래 시스템을 빌드 하는 방식이었고, 그런 시스템에는 여러 사용자, 데스크톱 환경, 함께 동작하는 많은 소프트웨어가 있었음 소프트웨어 빌드에는 시간과 메모리가 많이 들었고, 디스크와 RAM에 비해 소프트웨어가 아주 많았으니 라이브러리 재사용이 중요했음 웹앱이 부상하면서 중요한 컴퓨터 대부분은 평생 소수의 프로그램만 돌리는 서버가 됐고, 디스크와 RAM이 충분히 싸져서 코드 바이너리 크기는 덜 중요해짐 시스템을 만드는 도구들은 시대 변화에 그만큼 따라가지 못했고, 그래서 소프트웨어를 만드는 대부분의 사람은 공유 라이브러리가 많은 거대한 상호연결 시스템이 아니라 단일 프로그램을 잘 만드는 도구만 필요로 하게 됨 이 역사와 나란히 “C에는 제대로 된 모듈 시스템이 없다”는 흐름도 있지만, 여기서는 덜 중요함 틀릴 수도 있지만, 복사해 온 의존성에 버그가 있어도 스캐너가 감지하지 못하는 단점이 있을 것 같음 그렇다면 원래라면 알림을 받았을 잠재 문제가 조용히 남아 있을 수 있음 이런 스캐너들이 만들어내는 오탐 수를 보면 오히려 장점일 수도 있음 스캐너는 문제가 될 수 있는 것을 보여주는 데는 매우 유용하지만, 스캐너가 문제라고 생각했으나 실제로는 아닌 것을 고치느라 예정된 일을 갑자기 미루게 만들 때는 매우 골치 아픔 제안대로 소프트웨어에 모든 의존성을 포함하고, 상위 소스 관리를 git 저장소에 복사해 커밋하고, 수작업이 지겨우면 빌드 도구가 자동화하게 만들면, 결국 한 바퀴 돌아서 다시 서드파티 소프트웨어 를 보지 않고 포함하는 셈 아닌가? 계속 읽어보면, 빌드 시스템에서 의미적 버전이나 “서로 다른 두 코드가 같게 동작해야 한다”는 개념을 버리고 모든 버전 번호를 서로 고유하고 무관한 것으로 다뤄도 같은 효과를 낼 수 있다고 함 하지만 그 방식은 의존성이 사라지거나 변조되는 문제, 또는 누군가 패키지 내용을 다른 방식으로 손대는 문제를 해결하지 못함. 최적화에 가깝고, 내 생각엔 성급한 최적화임. 언젠가 그렇게 갈 수는 있겠지만 시작점으로 삼으면 안 됨
Zig 패키지 관리자 는 꽤 괜찮은 절충안이라고 봄 모든 패키지가 콘텐츠 해시로 고정돼서 기본적으로 잠금 파일이 있는 셈이고, “상위 저장소가 갑자기 악성으로 바뀌는” 문제는 피하면서도 “상위 저장소가 사라지는” 문제는 남아 있음 다만 전역/로컬 캐시가 모두 있고 콘텐츠 해시 기반이라, 상위 저장소가 사라지면 로컬 사본의 tarball을 필요한 곳에 던져 넣으면 됨 “소스를 벤더링하기”와 “단순하고 재사용 가능한 소프트웨어” 사이의 좋은 절충으로 보임
“공급망 공격”이라고 하기엔, 제안과 대가가 있는 서명된 계약이 없으니 공급망은 아니라고 봄 별개로, 의존성이 아래에서 바뀌지 않게 보장한다는 관점에서는 해시가 들어간 잠금 파일이나 Go의 최소 버전 선택 방식이 의존성 벤더링과 동일함 벤더링에는 마찰이 생긴다는 차이는 이해하지만, 극단으로 가면 직접 구현하거나 더 나쁘게는 의존성을 즉흥 생성 코드로 만들게 되므로, 도메인 전문가가 작성하고 충분히 검증된 소프트웨어를 쓰는 편이 낫다고 봄 Facebook에서 이쪽 일을 했는데, 그곳의 서드파티 의존성 관리 는 누구에게도 권하고 싶지 않음. 특정 Rust 크레이트의 직접 의존성은 fbsource 전체에서 의미적 버전이 호환되지 않는 버전이 동시에 최대 두 개까지만 허용됨. 의존성을 업데이트하려면 fbsource 전체를 업데이트하는 부담을 떠안아야 함 Facebook에는 맞는 방식일 수 있지만, 특별히 훌륭하거나 지속 가능하다고 보긴 어려움
The Third Networking Truth 에 따르면 “충분한 추진력이 있으면 돼지도 잘 난다. 하지만 그것이 꼭 좋은 생각이라는 뜻은 아니다” Google/Facebook 같은 곳에서 인용되는 많은 관행은 그 회사들이 충분한 추진력 을 투입할 수 있기 때문에만 작동함 예를 들어 그런 곳 중 일부는 모노레포와 의존성 관련 선택을 지원하기 위해, 내가 다니는 회사 전체 인원보다 더 큰 팀을 붙이는 걸 알고 있음. 그들은 감당할 수 있지만, 우리 대부분은 감당하기 어려움
좋은 견해임. “모든 의존성을 벤더링하면 의존성을 쓰는 비용이 올라간다”는 점에 강하게 동의함 다만 libcurl 을 복사해 붙여 넣지는 말아야 함. 대부분의 라이브러리에는 괜찮은 전략이지만, 적대적 입력을 다루는 C 프로그램에는 좋은 조언이 아님. 운영체제가 libcurl을 안전하게 유지하는 것보다 더 잘할 수는 없음 한 번도 생각 못 했던 점은 apt 같은 최종 사용자용 패키지 관리자가 먼저 나오고, 언어 수준 패키지 관리자가 나중에 나온 게 적어도 조금 이상하다는 것임 이게 실제로 많은 문제를 일으켰다고 봄. 2000년대 초반 rubygems를 보면 프로젝트별 관리가 아니라 시스템 전체 설치가 기본인 식으로 “Ruby용 apt”를 만들려 했던 게 꽤 명확함. 그 실수의 피해를 되돌리는 데 bundler를 추가하며 수십 년이 걸렸지만, 처음부터 프로젝트 격리 필요성을 인정했다면 bundler는 필요 없었을 것임 Python은 아직도 이 혼란을 수습 중이고, Perl도 아마 그럴 것 같지만 자세히는 모름
틀릴 수도 있지만, 복사해 온 의존성에 버그가 있어도 스캐너가 감지하지 못하는 단점이 있을 것 같음 그렇다면 원래라면 알림을 받았을 잠재 문제가 조용히 남아 있을 수 있음
제안대로 소프트웨어에 모든 의존성을 포함하고, 상위 소스 관리를 git 저장소에 복사해 커밋하고, 수작업이 지겨우면 빌드 도구가 자동화하게 만들면, 결국 한 바퀴 돌아서 다시 서드파티 소프트웨어 를 보지 않고 포함하는 셈 아닌가?
넥슨 '메이플스토리' 쇼케이스를 앞두고 미공개 콘텐츠 명칭을 빼돌려 캐릭터명을 사전 선점한 협력업체 직원이 법원으로부터 5000만원의 손해배상 판결을 받았다.
12일 넥슨은 공식 채널을 통해 지난해 12월 13일 진행된 'CROWN(크라운)' 쇼케이스 관련 정보 유출 사건에 대한 최종 법적 대응 및 후속 조치 결과를 안내했다.
이번 정보 유출 사건은 공식 행사가 열리기 전 이용자들의 발 빠른 이상 정황 포착으로 꼬리가 밟혔다. 쇼케이스 이틀 전인 지난해 12월 11일, 차기 업데이트의 핵심 키워드인 '찬란한흉성' 명칭의 캐릭터가 버젓이 생성된 사실이 커뮤니티를 통해 확산된 것이다.
이용자들의 추적 결과 '불멸의유산'부터 '오만의원죄', '기어드락'에 이르기까지 과거 굵직한 패치마다 등장했던 주요 고유명사들을 행사 직전에 빼돌려 닉네임을 독식해 온 전력이 추가로 드러났다.
업계는 해당 직원의 이 같은 선점 행위를 명백한 금전적 이득 편취 시도로 보고 있다. 게임 내 공식 닉네임 거래소인 '뉴네임 옥션'을 통해 희소성이 보장된 미공개 콘텐츠 명칭을 일반 유저들에게 비싼 값에 되팔려 했다는 분석이다.
논란이 일자 넥슨 측은 즉각 법적 대응에 나섰다. 재판부는 해당 협력 업체 직원에 의한 유출 사건임을 확인하고, 대행사 및 직원의 손해배상 책임을 인정해 5000만원의 배상 판결을 내렸다.
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넥슨은 법원 판결에 따라 정보 유출이 발생한 해당 대행사와의 모든 거래를 영구적으로 금지하는 조치도 단행했다.
넥슨 측은 "공식 채널을 통해 공개되지 않은 정보를 외부에 전파하거나, 이를 시도 및 활용해 개인적인 이득을 취하는 행위에 대해 앞으로도 강경하게 대응하겠다"고 밝혔다.
주민번호-연계정보 분리보관, 4개월 앞당겨 내년 1월 시행 추진
[디지털투데이 손슬기 기자] 방송미디어통신위원회가 주민등록번호와 연계정보(CI) 분리·보관 시행일을 당초보다 4개월 앞당기기 위한 고시 개정을 추진한다고 12일 밝혔다.
방미통위는 이날 '2026년 제17차 전체회의'를 열고 '연계정보 생성·처리 등에 관한 기준' 개정안을 보고했다. 개정안은 분리·보관 시행일을 기존 2027년 5월 1일에서 내년 1월 1일로 조정하는 내용이다.
연계정보(CI)는 온라인상에서 특정 개인을 식별하기 위한 전자정보다.
앞서 방미통위는 기술 인프라 재구축 및 검증에 준비기간이 필요하다는 사업자 요청을 반영해 시행일을 2027년 5월로 유예했다. 그러나 최근 주민등록번호와 연계정보가 함께 유출되는 사고가 발생하면서 선제적 대응 차원에서 조기 시행을 추진하게 됐다고 방미통위는 설명했다.
방미통위는 이번 개정안에 대해 행정예고를 통한 의견수렴, 관계부처 협의, 규제심사 등을 거쳐 내년 1월 1일부터 시행할 예정이다.
키워드 #방미통위 #개인정보유출 #해킹 #CI
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마스터카드 AI 결제망에 리플 합류…XRP 빠지고 RLUSD 전면에
모든 국민이 AI 서비스를 무료로 이용하는 ‘모두의 AI 프로젝트’가 연내 추진된다. 국민주권정부 출범 이후 AI 정책에 집중한 과학기술정보통신부는 그간의 정책을 연계해 ‘모두의 AI’와 같이 시너지와 성과를 창출한다는 계획이다.
배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 29일 서울중앙우체국에서 열린 기자간담회에서 “모두의 AI는 독자 AI 파운데이션 모델 기반으로 만들어질 것”이라며 “세 가지 기능을 중심으로 무료 서비스를 제공할 것”이라고 밝혔다.
모두의 AI에 예고된 세 가지 기능 가운데 첫째는 챗봇 기능이다. 국민들이 많이 사용하는 AI 서비스와 같이 질문을 하면 학습된 데이터 기반으로 답을 하는 챗봇을 우선 갖추게 된다. 이와 함께 에이전트 기능과 특화 모델 서비스를 담게 된다.
배 부총리는 “AI 에이전트를 모두가 하나씩 소유하는 개념처럼 AI 에이전트 기능이 들어가게 된다”며 “AI를 잘 활용하기 어려운 노년층이나 소외계층을 타깃으로 특별한 특화 모델 서비스도 적용될 것”이라고 설명했다.
AI 에이전트에 대해 특히 “대한민국은 AI 에이전트 시대를 빨리 준비해야 한다”며 “AI 에이전트를 통해 어느 정도 동등한 기회를 만들어 국민에게 드려야 한다고 생각한다”고 했다.
배 부총리는 “AI를 통한 경제활동에 누구나 참여할 수 있고 미래를 공평하게 만들어, AI 기본사회로 나아가기 위해 국민 누구나 한 개 이상의 에이전트를 가지고 활용할 수 있는 체계를 만드는 것이 중요하다”고 말했다.
이어, “에이전틱 AI 시대에 어떻게 대비할 것인지 우리가 아직은 고민이 잘 안되고 있는 것 같다”며 “앞으로 AI끼리 AI 스스로 생산성을 만드는 시대가 분명히 오는데 누구나 AI를 한글과 산수처럼 쓰는 것도 중요하지만 AI 에이전트를 유용하게 작동시키는 시대를 어떻게 준비해야 할지도 중요하다”고 강조했다.
연말에 선보이는 모두의 AI는 무료로 제공될 예정이다.
배 부총리는 “우선 정부 재정 기반으로 지원하고 2028년 이후에는 정부 재원으로 할지 아니면 기업들과 많은 논의를 이어가고 있는데, 정부의 지원을 받아 데이터를 기업이 모으거나 기업 역시 공동투자가 필요한 부분이 있을텐데, 2028년 이후에도 전 국민 모두가 무료로 쓸 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.
AI 인프라 구축, 독자 기술력 확보, 제도적 뒷받침 등 그간의 정책 추진과 함께 현장에서 AI 적용이 중요하다는 뜻도 거듭 밝혔다. 국가 AI 경쟁력을 산업을 비롯한 여러 영역에서 AI 전환(AX) 성공으로 삼겠다는 뜻이다.
배 부총리는 “현재 HBM 중심으로 호황을 맞이했고, 반도체를 바탕으로 한 AI 사업 기회가 이제는 여러 AX 사업이 될 수 있고 피지컬AI 중심으로 가려는 산업이 될 수도 있다”며 “우리가 AI 역량을 잘 확보하면 이를 기반으로 AX 역량도 강화시킬 수 있다”고 말했다.
이어, “엔비디아나 구글과 같은 기업들이 한국 시장 문을 두드리고 있는지 살펴야 하는데 그들은 한국 AI 시장에서 기회가 있다고 보는 것”이라며 “우리가 과거 ICT 강국으로 포지션을 할 때 전 세계가 한국을 주목한 것처럼 AI 시대에도 한국을 중요한 국가로 생각하고 있다”고 진단했다.
그러면서 “AI 모델 경쟁력만 자꾸 많이 바라보는데, 결국 AI를 기반으로 관련된 어떤 도메인 산업, 그리고 관련된 데이터 플랫폼, 전체 AI 풀스택 관점에서 한국이 빠르게 치고 나갈 수 있고 경쟁력을 확보할 수 있는 가능성 때문에 많은 투자가 이뤄진다고 본다”고 덧붙였다.
그는 또 “저도 현장에서 AI 모델을 개발하고 AI 적용을 시도할 때 많은 전문가가 AX 실패율이 80% 이상에 달한다는 이야기를 많이 하는데, AI라는 게 현장에서 제대로 작동하고 효과를 내는 게 그만큼 어려운 것이고 숫자와 시간이 필요하고 도메인과 AI에 대한 이해도 필요하다”고 했다.
이어, “우리가 추진하고 있는 AX의 실패 확률을 80%에서 만약 30%까지 내리고, 성공 확률을 70%, 80% 이상 늘릴 수 있다면 어마어마한 성과를 만들어 낼 것”이라며 “이를 누구보다 빠르게 만들어 간다면 대한민국이 큰 기회를 맞이하게 된다고 생각한다”고 강조했다.
부총리로서 1년의 소회에 대한 물음에 “처음에는 경직된 조직에서 무엇을 할 수 있을지 사실 걱정도 많았다”면서 “급하게 1년 동안 모든 걸 이루겠다는 생각으로 달려오지 않았고, 대한민국의 중장기적인 미래를 만드는 역할을 하겠다는 마음으로 해왔다”고 답했다.
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그는 또 “전 부처가 AI를 하려고 하는데 AI가 마케팅 요소도 아니고 한국에 굉장히 중요한 요소며, 부처별로 현장에 적용하는 게 쉽지 않은 일”이라며 “기본 역량도 갖춰야 하도 데이터 체계도 갖추지 않으면 절대로 성공하기 어렵다고 생각해 우리의 기본기를 다질 수 있는 일에 집중했다”고 돌아봤다.
그러면서 “과기정통부는 정부의 R&D 연구소 같은 조직이어서 부처들이 잘 활용할 수 있도록 지원하는 체계를 만드는 것이 중요하고 그런 노력을 꾸준히 해왔다”며 “우리의 역할을 정립하면서 성과를 내며 여러 부처가 과기정통부와 협력하기를 희망하고 있고, 과기정통부도 인력과 조직이 준비된 채로 시작한 건 아닌데 성과를 증명하면서 과학기술관계장관회의를 이끌고 AI 개발이나 글로벌 AI 사업 구축을 위한 조직과 인력을 확대해 나가고 있다”고 밝혔다.
삼성전자가 최신형 모바일 어플리케이션 프로세서(AP)인 '엑시노스 2600'의 온디바이스 AI 성능을 자신했다. 최근 진행된 테스트 결과 해당 칩셋은 다양한 AI 모델에서 전작(엑시노스 2500) 대비 2배 이상의 성능을 기록한 것으로 나타났다.
12일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 엑시노스 2600에 대한 AI 성능 벤치마크 테스트 결과를 공개했다.
엑시노스 2600은 삼성전자의 최신형 모바일 AP로, 최첨단 파운드리 공정인 2나노미터(nm)를 기반으로 한다. 올해 초 출시된 플래그십 스마트폰 '갤럭시S26' 시리즈의 일반 및 플러스 모델에 채용됐다.
엑시노스 2600은 온디바이스 AI에 초점을 맞춰 설계됐다. 삼성전자 내부 테스트 결과 칩에 탑재된 신경망처리장치(NPU)의 생성형 AI 성능은 전작 대비 113% 향상된 것으로 집계된 바 있다.
실제로 삼성전자가 지난 10일 MLPerf 테스트를 진행한 결과, 엑시노스 2600은 전작 대비 AI 성능이 크게 개선됐다. MLPerf는 하드웨어 및 소프트웨어의 다양한 AI 성능을 평가할 수 있는 공신력 있는 벤치마크다.
세부적으로 모바일용 자연어처리(NLP) 모델인 'Mobile-BERT' 분야에서 1199.57QPS(초당 처리 쿼리 수)를 기록했다. 전작 대비 2.1배 이상 향상된 수준이다. QPS는 시스템이 1초간 얼마나 많은 데이터를 처리할 수 있는지를 나타낸 것으로, AI 모델의 추론 성능을 가늠하는 지표로 활용된다.
1분기 삼성 엑시노스 출하량 11% 상승...점유율 5위 2026.05.24 "스냅드래곤 절대우위 옛말"…엑시노스·디멘시티 반격 2026.05.04 삼성전자 "엑시노스2600, AI 기반 'ENSS' 적용해 성능·효율 확보" 2026.04.28 삼성전자, '엑시노스 2600' AI 성능 자신감..."전작 대비 두 배 향상" 2026.06.12
이미지를 생성하는 AI 모델 '스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)'에서는 0.53QPS를 달성했다. 전작 대비 2.4배 이상 향상됐다.
삼성전자는 "자사의 최신 MLPerf 테스트 결과는 엑시노스의 큰 도약을 입증한 것"이라며 "엑시노스는 반응성이 뛰어난 에이전틱 AI부터 이미지 생성까지 온디바이스 AI 기술을 지속 발전시키고 있다"고 설명했다.