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.
카르다노 시총 60억달러선 회복…온체인 지표는 경고음
카르다노 시가총액이 60억달러를 회복했지만 파생시장에선 약세 베팅이 늘었다. 다만 장기 보유 ADA 이동이 늘며 온체인에선 시장 변화 신호도 감지됐다.
[디지털투데이 이윤서 기자] 카르다노 시가총액이 다시 60억달러선을 회복한 가운데, 이와 상반되는 지표가 눈길을 끌고 있다.
11일(이하 현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 이번 반등은 미국 물가 지표 발표 이후 암호화폐 시장 전반이 소폭 되살아난 흐름과 맞물렸다. 미국 노동통계국(BLS)은 5월 소비자물가지수(CPI) 상승률이 전년 동기 대비 4.2%를 기록했다고 밝혔다. 이는 기존 시장 예상치와 유사한 수준이다.
시장은 이 수치를 두고 연방준비제도(Fed)가 오는 17일 회의에서 금리를 동결할 가능성에 무게를 두면서도, 연말까지는 추가 인상 가능성을 남겨두고 있다고 보고 있다.
다만 카르다노 강세론자들에게는 부담이 여전하다. 시장에서는 파생상품 포지션과 펀딩비를 근거로 약세 심리가 커지고 있고, 공매도 베팅도 늘고 있다. 주간 차트에서는 데드크로스가 임박했으며, ADA는 2020년 12월 이후 저점 부근에서 거래되고 있다. 가격 자체는 반등세지만, 중장기 흐름에서는 여전히 하방 압력이 우세하다는 해석이 가능한 대목이다.
온체인 지표에서는 다른 신호도 나왔다. 분석업체 샌티먼트(Santiment)는 최근 며칠 동안 카르다노의 온체인 연령 지표가 이례적인 움직임을 보였다고 짚었다. 소비 기간 지표가 꾸준히 상승하고 있으며, 오랫동안 움직이지 않던 지갑들이 대규모로 이동하기 시작했다는 것이다.
평균 보유 기간(MDIA)도 최근 며칠 사이 큰 폭으로 뛰었다. 이런 변화는 오랫동안 움직이지 않던 ADA가 다시 유통되기 시작했음을 보여준다.
다만 샌티먼트는 이런 변화만으로 즉각적인 반전이 확정되는 것은 아니라고 선을 그었다. 샌티먼트는 "추세 반전이 임박했음을 보여주는 건 아니다"라면서도, 시장 내부에서는 변화가 일어났다고 볼 수 있다고 평가했다. 역사적으로 평균 보유 기간 증가와 소비 기간 지표의 정체 및 하락은 주요 시장 변곡점 부근에서 자주 나타났던 바 있다.
거래량 둔화도 함께 관찰된다. 샌티먼트는 주요 암호화폐 자산들의 거래량이 2년래 최저 수준을 보이고 있다며, 이는 암호화폐 안도 랠리를 만들기 위해 필요한 투매 국면을 시사한다고 밝혔다.
결국 카르다노는 시가총액 60억달러를 되찾았지만, 가격 반등만으로 분위기가 바뀌었다고 단정하기는 어려운 상황이다. 파생시장과 기술적 지표는 여전히 부담 요인으로 남아 있고, 온체인 데이터는 장기 보유 물량 재배치를 보여주고 있다. 향후에는 이 온체인 변화가 실제 매수세 회복으로 이어질지, 아니면 약세 흐름 속 일시적 움직임에 그칠지가 관전 포인트다.
✍️ TL;DR: Large dormant Cardano wallets moving, signs of bounces arising Metrics Used: Mean Dollar Invested Age, Age Consumed Link to chart: https://t.co/CIT6gOeNQe
Cardano's on-chain age metrics have started showing unusual behavior the past several days. $ADA’s Mean… pic.twitter.com/ktUy3ncu5E
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키워드 #카르다노 #ADA #암호화폐 #찰스 호스킨슨
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Anthropic의 모델명, 외삽(extrapolation)해 보기 (samwilkinson.io)
Claude Fable 출시를 계기로, Anthropic이 시(poem)에서 기업용 내러티브 객체로 진화 중이라는 설정 위에 향후 모델 작명을 풍자적으로 확장해 봄 기존 모델들 사이와 앞에 더 짧거나 긴, 또는 다양한 확장이 가능할 것으로 예상 Haiku 보다 작은 Aphorism은 한 문장이지만 항상 맞는 느낌을 주고, Sonnet 보다 작은 Marginalia는 코드에 요청하지 않은 주석성 논평 을 제공 "Fable (xhigh)"은 '파산 스피드런' , Saga 는 '장황해진 Fable' 이라고 설명 가상의 상위 모델일수록 답변의 장황함·비용·부수 효과가 커지는 흐름으로 모델 명명 관행과 대형 모델의 비용·과잉 을 유머로 풍자 도입 — 작명 확장의 전제 Claude Fable 출시로 Anthropic이 시(poem)에서 기업용 서사 객체(enterprise-scale narrative objects)로 전환 중인게 확실함 경쟁사에 발맞추기 위해 전체 문학 스택(literary stack) 에 최적화된 폭넓은 모델 포트폴리오 구축 모델명과 설명 모델명 설명 Aphorism 한 문장이지만 항상 맞는 느낌을 줌 Haiku 작은 시, 작은 청구서 Marginalia 코드에 요청하지 않은 논평을 제공함 Abstract 수행하지 않은 추론을 요약함 Sonnet 중간 길이의 시, 중간 크기의 청구서 Diatribe 화난 Sonnet임 Opus 긴 시, 청구서 전체를 차지함 Treatise Opus와 같지만 인용 출처는 독자에게 숙제로 남김 Mythos 무서운 Opus임 Fable 질문이 중요해지기 전까지 Mythos로 작동함 Fable (xhigh) 파산 스피드런임 Saga 추가로 장황해진 Fable임 Saga (Unabridged) 관련 없는 질문에 대한 답변도 포함함 Lore 해석에 위키(Wiki)가 필요함 Cinematic Universe 여러 Saga를 Lore 디스패치 레이어 로 묶음 Cinematic Universe (Director's Cut) 같은 답변에 토큰이 42% 더 붙음 Terms of Service 답변이나 그 결과에 대한 책임이 없음 Overwhelmingly Large Narrative Unit 사용 전에 “지난 이야기” 구간을 봐야 함 Omnibus 사기(morale)가 개선될 때까지 파인튜닝이 계속됨
모델명 설명 Aphorism 한 문장이지만 항상 맞는 느낌을 줌 Haiku 작은 시, 작은 청구서 Marginalia 코드에 요청하지 않은 논평을 제공함 Abstract 수행하지 않은 추론을 요약함 Sonnet 중간 길이의 시, 중간 크기의 청구서 Diatribe 화난 Sonnet임 Opus 긴 시, 청구서 전체를 차지함 Treatise Opus와 같지만 인용 출처는 독자에게 숙제로 남김 Mythos 무서운 Opus임 Fable 질문이 중요해지기 전까지 Mythos로 작동함 Fable (xhigh) 파산 스피드런임 Saga 추가로 장황해진 Fable임 Saga (Unabridged) 관련 없는 질문에 대한 답변도 포함함 Lore 해석에 위키(Wiki)가 필요함 Cinematic Universe 여러 Saga를 Lore 디스패치 레이어 로 묶음 Cinematic Universe (Director's Cut) 같은 답변에 토큰이 42% 더 붙음 Terms of Service 답변이나 그 결과에 대한 책임이 없음 Overwhelmingly Large Narrative Unit 사용 전에 “지난 이야기” 구간을 봐야 함 Omnibus 사기(morale)가 개선될 때까지 파인튜닝이 계속됨
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▲ zapiana 3시간전 [-] 작명으로 장난치기는 만국공통 답변달기 ▲ GN⁺ 7시간전 [-] Hacker News 의견들 다른 후보로는 Serial , Prequel , Yarn , Head Canon , Overstory , Oeuvre 도 가능해 보임 Serial은 엄청 흥미진진한 답을 내놓다가 정답을 숨긴 채 절벽행어로 끝내고, Prequel은 답 대신 질문에 이르기까지의 전체 배경사를 제공함 Yarn은 정답까지 일부러 길고 구불구불한 길을 택해 출력 토큰을 최대화하고, Head Canon은 입력에 대해 자기만의 이상하지만 재미있는 이론으로 답함 Overstory는 내 답을 다른 여덟 사용자의 답과 엮어 더 크고 깊게 얽힌 메타 답변으로 만들고, Oeuvre는 모든 질문에 대해 여러 매체를 넘나드는 다양하지만 응집력 있는 작품군을 생성하며 각각이 가슴 아픈 걸작이 됨 Overwhelmingly Large Narrative Unit 라니, Iain M. Banks가 그립다. The Culture에 대한 이런 작은 오마주가 좋음 https://www.sciphijournal.org/index.php/2017/11/12/why-the-c... 미래가 The Culture 쪽으로 휘어 가기를 바랄 수밖에 없음 천문학자들의 망원경 작명 관행을 가리키는 참조이기도 함: https://xkcd.com/1294/ 훌륭함. saga 와 canon 은 확실히 미래 모델명 후보이고, 장난으로는 “Cinematic Universe”도 보고 싶음 Zack Snyder's Saga도 괜찮은 이름임 Dario Legendarium 은 이 시대의 기원을 따지는 역사가들이 파고들기에 꽤 재미있는 작업물이 될 듯함. 관련 조직들의 상대적 성격도 작명에서 어느 정도 드러남: {o1,4o,3.5,5.5} vs. {Haiku,Sonnet,Opus} vs. {3.1, 3.5-pro, 3.5-flash, 3.5-flash-lite} vs. {3.7, 3.7-plus, 3.7-max} Samsung이 여기에 끼어 있지 않은 건 아쉬움. Samsung Galaxy S10+ 5G Lite라는 모델을 써보고 싶었음 IBM이라면 CICS/370 Neural Transaction Facility : 대화형 배치 지향 추론 및 프롬프트 관리 스풀 생성을 위한 z/OS 상주 엔터프라이즈 자연어 트랜잭션 처리 시설 서브시스템 같은 이름을 붙였을 듯함 Sony도 마찬가지로 AI-LLM1000XM5 Mark II 같은 이름이 나왔을 듯함 Galaxy AI 3.8-Flash-Plus Max (xhigh) Samsung Galaxy Brain S26 중국 모델에서 “Good Fortune 27b”나 “Much Success MoE” 같은 이름을 못 보는 게 이상함 Anthropic이 의도적으로 응답을 열화시킨다는 건, 그들도 엉뚱한 것에 집중 하고 있음을 보여줌. 가능한 최고의 모델을 만들기보다 모델 성능을 너프하고 있음 사용자는 적이고, 고객은 도둑이라는 식임 신화와 우화를 사실로 믿는다면 어느 정도 실망할 각오는 해야 함 Anthropic은 작명 을 OpenAI보다 훨씬 잘 잡았다고 봄 예전에는 10억 명이 쓰는 소비자 제품의 드롭다운 메뉴가 o3, 4o, 4o-mini, o4-mini, gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.5 (Research Preview) 중 뭘 쓸지 묻던 시절이 그립다 작명에서 OpenAI보다 더 못하기는 어려움 원래 세 모델의 이니셜이 각자의 행동을 잘 나타내는 점이 좋음: Opus 는 OP, 즉 OverPowered 같고, Sonnet 은 SO, 즉 연인 같은 존재였음. 이건 Sonnet 3.7 시절에 더 의미가 컸음. Haiku는 HA, 즉 썰렁한 농담을 들었을 때의 반응 같음 최신 모델은 자연스럽게 세 글자가 필요했고, 그래서 FAB가 됨. 이제 ABS와 LO를 기대하는 중임 보라! Overclaude를 보여주겠노라! Tractatus : 자기 한계를 매우 잘 알고 너무 많은 주제에 대해 말하기를 거부함. 문장 번호 매기기를 정말 좋아함. 컨텍스트 창 버그 때문에 쓸 수 없고, 상당한 지연 끝에 패치됨 Prayer : Enter를 누르고 잘되길 기도함. Parable : 내가 물어봐야 하는지도 몰랐던 질문에 답함. Bible : 여러 시대의 수십 개 Parable 인스턴스가 보고해 오며, 토큰은 만료 시 구원받음 답변달기
▲ zapiana 3시간전 [-] 작명으로 장난치기는 만국공통 답변달기
▲ GN⁺ 7시간전 [-] Hacker News 의견들 다른 후보로는 Serial , Prequel , Yarn , Head Canon , Overstory , Oeuvre 도 가능해 보임 Serial은 엄청 흥미진진한 답을 내놓다가 정답을 숨긴 채 절벽행어로 끝내고, Prequel은 답 대신 질문에 이르기까지의 전체 배경사를 제공함 Yarn은 정답까지 일부러 길고 구불구불한 길을 택해 출력 토큰을 최대화하고, Head Canon은 입력에 대해 자기만의 이상하지만 재미있는 이론으로 답함 Overstory는 내 답을 다른 여덟 사용자의 답과 엮어 더 크고 깊게 얽힌 메타 답변으로 만들고, Oeuvre는 모든 질문에 대해 여러 매체를 넘나드는 다양하지만 응집력 있는 작품군을 생성하며 각각이 가슴 아픈 걸작이 됨 Overwhelmingly Large Narrative Unit 라니, Iain M. Banks가 그립다. The Culture에 대한 이런 작은 오마주가 좋음 https://www.sciphijournal.org/index.php/2017/11/12/why-the-c... 미래가 The Culture 쪽으로 휘어 가기를 바랄 수밖에 없음 천문학자들의 망원경 작명 관행을 가리키는 참조이기도 함: https://xkcd.com/1294/ 훌륭함. saga 와 canon 은 확실히 미래 모델명 후보이고, 장난으로는 “Cinematic Universe”도 보고 싶음 Zack Snyder's Saga도 괜찮은 이름임 Dario Legendarium 은 이 시대의 기원을 따지는 역사가들이 파고들기에 꽤 재미있는 작업물이 될 듯함. 관련 조직들의 상대적 성격도 작명에서 어느 정도 드러남: {o1,4o,3.5,5.5} vs. {Haiku,Sonnet,Opus} vs. {3.1, 3.5-pro, 3.5-flash, 3.5-flash-lite} vs. {3.7, 3.7-plus, 3.7-max} Samsung이 여기에 끼어 있지 않은 건 아쉬움. Samsung Galaxy S10+ 5G Lite라는 모델을 써보고 싶었음 IBM이라면 CICS/370 Neural Transaction Facility : 대화형 배치 지향 추론 및 프롬프트 관리 스풀 생성을 위한 z/OS 상주 엔터프라이즈 자연어 트랜잭션 처리 시설 서브시스템 같은 이름을 붙였을 듯함 Sony도 마찬가지로 AI-LLM1000XM5 Mark II 같은 이름이 나왔을 듯함 Galaxy AI 3.8-Flash-Plus Max (xhigh) Samsung Galaxy Brain S26 중국 모델에서 “Good Fortune 27b”나 “Much Success MoE” 같은 이름을 못 보는 게 이상함 Anthropic이 의도적으로 응답을 열화시킨다는 건, 그들도 엉뚱한 것에 집중 하고 있음을 보여줌. 가능한 최고의 모델을 만들기보다 모델 성능을 너프하고 있음 사용자는 적이고, 고객은 도둑이라는 식임 신화와 우화를 사실로 믿는다면 어느 정도 실망할 각오는 해야 함 Anthropic은 작명 을 OpenAI보다 훨씬 잘 잡았다고 봄 예전에는 10억 명이 쓰는 소비자 제품의 드롭다운 메뉴가 o3, 4o, 4o-mini, o4-mini, gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.5 (Research Preview) 중 뭘 쓸지 묻던 시절이 그립다 작명에서 OpenAI보다 더 못하기는 어려움 원래 세 모델의 이니셜이 각자의 행동을 잘 나타내는 점이 좋음: Opus 는 OP, 즉 OverPowered 같고, Sonnet 은 SO, 즉 연인 같은 존재였음. 이건 Sonnet 3.7 시절에 더 의미가 컸음. Haiku는 HA, 즉 썰렁한 농담을 들었을 때의 반응 같음 최신 모델은 자연스럽게 세 글자가 필요했고, 그래서 FAB가 됨. 이제 ABS와 LO를 기대하는 중임 보라! Overclaude를 보여주겠노라! Tractatus : 자기 한계를 매우 잘 알고 너무 많은 주제에 대해 말하기를 거부함. 문장 번호 매기기를 정말 좋아함. 컨텍스트 창 버그 때문에 쓸 수 없고, 상당한 지연 끝에 패치됨 Prayer : Enter를 누르고 잘되길 기도함. Parable : 내가 물어봐야 하는지도 몰랐던 질문에 답함. Bible : 여러 시대의 수십 개 Parable 인스턴스가 보고해 오며, 토큰은 만료 시 구원받음 답변달기
Hacker News 의견들 다른 후보로는 Serial , Prequel , Yarn , Head Canon , Overstory , Oeuvre 도 가능해 보임 Serial은 엄청 흥미진진한 답을 내놓다가 정답을 숨긴 채 절벽행어로 끝내고, Prequel은 답 대신 질문에 이르기까지의 전체 배경사를 제공함 Yarn은 정답까지 일부러 길고 구불구불한 길을 택해 출력 토큰을 최대화하고, Head Canon은 입력에 대해 자기만의 이상하지만 재미있는 이론으로 답함 Overstory는 내 답을 다른 여덟 사용자의 답과 엮어 더 크고 깊게 얽힌 메타 답변으로 만들고, Oeuvre는 모든 질문에 대해 여러 매체를 넘나드는 다양하지만 응집력 있는 작품군을 생성하며 각각이 가슴 아픈 걸작이 됨 Overwhelmingly Large Narrative Unit 라니, Iain M. Banks가 그립다. The Culture에 대한 이런 작은 오마주가 좋음 https://www.sciphijournal.org/index.php/2017/11/12/why-the-c... 미래가 The Culture 쪽으로 휘어 가기를 바랄 수밖에 없음 천문학자들의 망원경 작명 관행을 가리키는 참조이기도 함: https://xkcd.com/1294/ 훌륭함. saga 와 canon 은 확실히 미래 모델명 후보이고, 장난으로는 “Cinematic Universe”도 보고 싶음 Zack Snyder's Saga도 괜찮은 이름임 Dario Legendarium 은 이 시대의 기원을 따지는 역사가들이 파고들기에 꽤 재미있는 작업물이 될 듯함. 관련 조직들의 상대적 성격도 작명에서 어느 정도 드러남: {o1,4o,3.5,5.5} vs. {Haiku,Sonnet,Opus} vs. {3.1, 3.5-pro, 3.5-flash, 3.5-flash-lite} vs. {3.7, 3.7-plus, 3.7-max} Samsung이 여기에 끼어 있지 않은 건 아쉬움. Samsung Galaxy S10+ 5G Lite라는 모델을 써보고 싶었음 IBM이라면 CICS/370 Neural Transaction Facility : 대화형 배치 지향 추론 및 프롬프트 관리 스풀 생성을 위한 z/OS 상주 엔터프라이즈 자연어 트랜잭션 처리 시설 서브시스템 같은 이름을 붙였을 듯함 Sony도 마찬가지로 AI-LLM1000XM5 Mark II 같은 이름이 나왔을 듯함 Galaxy AI 3.8-Flash-Plus Max (xhigh) Samsung Galaxy Brain S26 중국 모델에서 “Good Fortune 27b”나 “Much Success MoE” 같은 이름을 못 보는 게 이상함 Anthropic이 의도적으로 응답을 열화시킨다는 건, 그들도 엉뚱한 것에 집중 하고 있음을 보여줌. 가능한 최고의 모델을 만들기보다 모델 성능을 너프하고 있음 사용자는 적이고, 고객은 도둑이라는 식임 신화와 우화를 사실로 믿는다면 어느 정도 실망할 각오는 해야 함 Anthropic은 작명 을 OpenAI보다 훨씬 잘 잡았다고 봄 예전에는 10억 명이 쓰는 소비자 제품의 드롭다운 메뉴가 o3, 4o, 4o-mini, o4-mini, gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.5 (Research Preview) 중 뭘 쓸지 묻던 시절이 그립다 작명에서 OpenAI보다 더 못하기는 어려움 원래 세 모델의 이니셜이 각자의 행동을 잘 나타내는 점이 좋음: Opus 는 OP, 즉 OverPowered 같고, Sonnet 은 SO, 즉 연인 같은 존재였음. 이건 Sonnet 3.7 시절에 더 의미가 컸음. Haiku는 HA, 즉 썰렁한 농담을 들었을 때의 반응 같음 최신 모델은 자연스럽게 세 글자가 필요했고, 그래서 FAB가 됨. 이제 ABS와 LO를 기대하는 중임 보라! Overclaude를 보여주겠노라! Tractatus : 자기 한계를 매우 잘 알고 너무 많은 주제에 대해 말하기를 거부함. 문장 번호 매기기를 정말 좋아함. 컨텍스트 창 버그 때문에 쓸 수 없고, 상당한 지연 끝에 패치됨 Prayer : Enter를 누르고 잘되길 기도함. Parable : 내가 물어봐야 하는지도 몰랐던 질문에 답함. Bible : 여러 시대의 수십 개 Parable 인스턴스가 보고해 오며, 토큰은 만료 시 구원받음
다른 후보로는 Serial , Prequel , Yarn , Head Canon , Overstory , Oeuvre 도 가능해 보임 Serial은 엄청 흥미진진한 답을 내놓다가 정답을 숨긴 채 절벽행어로 끝내고, Prequel은 답 대신 질문에 이르기까지의 전체 배경사를 제공함 Yarn은 정답까지 일부러 길고 구불구불한 길을 택해 출력 토큰을 최대화하고, Head Canon은 입력에 대해 자기만의 이상하지만 재미있는 이론으로 답함 Overstory는 내 답을 다른 여덟 사용자의 답과 엮어 더 크고 깊게 얽힌 메타 답변으로 만들고, Oeuvre는 모든 질문에 대해 여러 매체를 넘나드는 다양하지만 응집력 있는 작품군을 생성하며 각각이 가슴 아픈 걸작이 됨
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Dario Legendarium 은 이 시대의 기원을 따지는 역사가들이 파고들기에 꽤 재미있는 작업물이 될 듯함. 관련 조직들의 상대적 성격도 작명에서 어느 정도 드러남: {o1,4o,3.5,5.5} vs. {Haiku,Sonnet,Opus} vs. {3.1, 3.5-pro, 3.5-flash, 3.5-flash-lite} vs. {3.7, 3.7-plus, 3.7-max} Samsung이 여기에 끼어 있지 않은 건 아쉬움. Samsung Galaxy S10+ 5G Lite라는 모델을 써보고 싶었음
Anthropic이 의도적으로 응답을 열화시킨다는 건, 그들도 엉뚱한 것에 집중 하고 있음을 보여줌. 가능한 최고의 모델을 만들기보다 모델 성능을 너프하고 있음
Anthropic은 작명 을 OpenAI보다 훨씬 잘 잡았다고 봄
원래 세 모델의 이니셜이 각자의 행동을 잘 나타내는 점이 좋음: Opus 는 OP, 즉 OverPowered 같고, Sonnet 은 SO, 즉 연인 같은 존재였음. 이건 Sonnet 3.7 시절에 더 의미가 컸음. Haiku는 HA, 즉 썰렁한 농담을 들었을 때의 반응 같음 최신 모델은 자연스럽게 세 글자가 필요했고, 그래서 FAB가 됨. 이제 ABS와 LO를 기대하는 중임
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발행일: 2026-06-12 14:52 (금)
한국어 KR 영어 EN 일본어 JP 중국어 CH
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인공지능(AI) 시대 복잡해지는 소프트웨어(SW) 분쟁에 대응하기 위한 전문 포렌식·감정 인프라 센터가 마련됐다.
한국소프트웨어저작권협회는 한국소프트웨어감정평가학회 손잡고 '소프트웨어포렌식센터'를 개소했다고 12일 밝혔다. 해당 센터는 AI 시대 증가하는 SW 분쟁 대응을 위한 전문 포렌식·감정 서비스를 제공한다.
두 기관은 이날 현판식을 열고 본격적인 운영에 돌입했다. 초대 센터장에는 이동규 협회 대외협력실장과 김시열 학회장이 공동 선임됐다.
현재 SW 분쟁은 기술적 전문성과 법적 판단이 동시에 요구되는 분야다. 특히 저작권 침해와 영업비밀 유출, SW 계약 분쟁, SW 유사도 분쟁 등은 사실관계 규명이 중요해 전문 감정과 포렌식 수요가 꾸준히 증가해 왔다.
센터는 SW 계약 분쟁에 따른 기성고·완성도 분석과 저작권·영업비밀·특허 분쟁 관련 SW 유사도 분석을 수행한다. 또 SW 개발비·가치 분석과 기타 SW 정보 분석 업무를 맡는다.
센터는 민·형사소송법에 따른 법원의 감정 촉탁 업무를 중점 수행할 계획이다. 이를 통해 SW 분쟁 분야 전문 감정기관으로서 역할을 강화한다는 방침이다.
운영은 학회 전문가를 중심으로 구성한 포렌식 전문가단이 직접 수행한다. 협회와 학회가 공동 운영하는 구조를 통해 특정 이해관계에 치우치지 않는 공정성과 신뢰성을 확보한다는 계획이다.
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이번 센터 개소는 협회가 올해 초 발표한 '협회 3.0' 비전 핵심 사업 가운데 하나다. 협회는 기존 SW 저작권 보호를 넘어 AI 시대 지능형 지식재산(IP) 보호 전문기관으로 역할을 확대하고 있으며 센터는 이를 뒷받침하는 핵심 인프라 역할을 맡게 된다.
유병한 한국소프트웨어저작권협회 회장은 "AI 발전은 산업 혁신을 가속화하는 동시에 SW 둘러싼 권리 분쟁을 더욱 복잡하게 만들고 있다"며 "포렌식센터는 기술과 법률을 융합한 전문성을 바탕으로 AI 시대 지능형 IP 보호와 공정한 소프트웨어 생태계 조성에 기여하는 핵심 전문기관으로 자리매김할 것"이라고 밝혔다.
中 원전 굴기 가속…2030년 美·EU 제치고 세계 원전 패권 쥔다
중국이 대형 원전 건설을 공격적으로 확대하며 2030년 설치 용량 기준 미국과 EU를 추월할 가능성이 커지고 있다. 건설 속도와 표준화에서 앞선 중국은 대형 원전과 소형모듈원자로를 동시에 육성하며 원전 경쟁력을 강화하고 있다.
중국이 대형 원전 건설을 공격적으로 확대하며 2030년 설치 용량 기준 미국과 EU를 추월할 가능성이 커지고 있다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 중국이 대형 원자로를 중심으로 원전 설비를 빠르게 확대하면서 2030년에는 설치 용량 기준으로 미국과 유럽연합(EU)을 추월할 가능성이 커지고 있다.
11일(이하 현지시간) MIT 테크놀로지 리뷰에 따르면, 중국의 원전 설비는 2016년 이후 거의 두 배로 증가해 총 발전용량 약 60기가와트(GW)에 도달했다.
최근 중국이 확충한 설비 대부분은 기가와트급 가압경수로다. 중국은 2025년 원자로 6기 건설에 착수했으며, 2026년 들어서도 5월까지 2기를 추가로 착공했다.
반면 미국은 같은 기간 조지아주 보글 원전 3·4호기 2기만 신규 건설했다. 프랑스 역시 2024년 12월에야 20여 년 만에 신규 원자로를 전력망에 연결했다.
중국의 가장 큰 강점은 속도와 표준화다. 2024년 기준 중국 신규 원자로의 평균 건설 기간은 5~7년으로 집계됐다. 세계 평균인 약 9년보다 짧고, 미국의 최근 원자로 2기가 완공까지 약 15년이 걸린 것과도 대조적이다.
중국은 설계와 인허가, 건설 전반에 걸쳐 표준화된 관리 체계를 구축했으며, 원자로를 6기 이상 묶어 건설하는 방식으로 규모의 경제도 확보했다. 여기에 대규모 정부 투자까지 더해지며 건설 속도를 끌어올렸다.
미국과 프랑스는 여전히 세계 원전 산업의 핵심 국가지만 신규 건설 속도는 더딘 편이다. 대형 원전은 초기 투자비가 수십억달러에 달하고 손익분기점 도달까지 수십 년이 걸린다. 또한 복잡한 설계와 규제 심사 과정에서 설계 변경이 반복되면서 비용과 공사 기간이 함께 늘어나는 문제가 있다.
이 때문에 미국에서는 소형 원자로와 마이크로 원자로가 대안으로 주목받고 있다. 부지 규모를 줄여 초기 투자 부담을 낮출 수 있고, 현장 시공 대신 공장 생산 방식을 활용해 장기적으로 비용 절감이 가능하다는 기대가 반영된 결과다.
미국 에너지부는 2026년 7월 4일까지 시험용 원자로 3기를 임계 상태에 도달시키겠다는 목표를 세웠다.
지난주에는 캘리포니아 소재 안타레스가 마크-0 원자로를 임계 상태에 올렸다. 다만 해당 원자로에는 아직 전력 변환 장치와 열 제거 시스템이 설치되지 않은 상태다. 안타레스는 2027년 말 전력 생산을 시작하고 2028년 현장 배치에 나설 계획이다.
그럼에도 대규모 전력을 낮은 비용으로 공급하는 측면에서는 여전히 대형 원전이 경쟁력을 갖고 있다는 평가가 나온다. 전력 수요가 빠르게 증가하는 중국에는 이러한 장점이 특히 중요하다.
소형 원자로는 초기 투자비가 적지만 생산 전력 단가가 더 높을 수 있다. 중국 역시 대형 원전에만 의존하지 않고 있다. 중국이 개발한 소형모듈원자로(SMR) '링룽-1'(ACP100)은 올해 처음으로 전력망에 전기를 공급할 것으로 예상된다.
중국이 대형 원전과 소형모듈원자로를 동시에 확대하는 가운데, 글로벌 원전 경쟁의 주도권이 점차 중국으로 이동하고 있다는 분석도 나온다.
키워드 #중국 #원전 #원자로 #유럽연합 #EU #SMR #링룽-1
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▲ GN⁺ 4시간전 [-] Hacker News 의견들 좋은 글이지만, 결국 또 인센티브 가 문제로 드러남 사고를 일찍 막거나 완화하면 큰돈을 아낄 수 있다는 말은 맞지만, 여러 회사에서 반복해서 본 건 문제 예방은 인정받지 못하고, 불쏘시개를 잔뜩 쌓아놓은 뒤 필연적인 화재를 끄면 두 번 인정받는다는 점임. “좋은” 조직에서도 그랬음 의도적으로 쓰레기 코드를 빨리 내보내고 그 공을 챙기는 게임 이론식 정치에는 끝내 몰입하지 못했음. 내 작업에 자부심이 너무 컸기 때문임 지난 제품 버전을 괴롭히던 문제군을 없애기 위한 프레임워크를 5년 넘게 관리하고 키웠지만, 쓰레기 코드를 배포해 장애를 만들고 고친 파트너 팀은 공개적으로 칭찬받고, 우리 팀은 그런 장애가 없었다는 이유로 아무 공도 못 받았음. 측정할 수 없는 예방 이기 때문임 게임 이론상으로는 반복적으로 문제를 일으켜 고객을 잃는 팀이 그에 맞게 처벌받아야 함. 그렇지 않다면 빠른 배포로 생기는 문제가 생각만큼 고객 유지율 에 영향을 주지 않는 것일 수도 있음 여기저기 Thread.sleep(100000) 을 넣어두고 깨질 때까지 기다리면 됨. 그러면 릴리스 후 금요일 자정까지 길고 용감하게 화재 진압 을 한 사람이 됨 왜 보상받는지는 묻지 말아야 하고, 물론 가끔은 조직이 보상 기준을 다른 것으로 바꾸기도 함 “그런 장애가 없었다는 공은 측정할 수 없어서 못 받는다”는 말에 대해, 철학적으로는 무의 무게 도 측정할 수 있다고 봄 안타깝게도 완전히 맞는 말이지만, 유일한 방법은 아님 정직한 접근으로는 복잡하지만 필수적인 도구를 몇 개 만들어서 다른 엔지니어들이 계속 나를 찾아오게 만드는 방법이 있음. 특정 도구의 오용을 잘 찾아내게 되고, 남의 코드 버그를 몇 초 만에 짚어내면 실제보다 훨씬 똑똑해 보임 이상적으로는 도구가 신뢰 가능하고 유용하지만 복잡해야 함. 다른 개발자들이 도구를 쓰다 버그를 만나면 계속 찾아오고, 나는 그들의 실수를 짚어줄 수 있음. 이 전략이 작동하려면 실수는 거의 항상 상대 쪽에 있어야 하고, 내 코드는 견고 해야 함 내 코드에서 진짜 버그, 가능하면 작은 경계 사례가 발견되면 매우 겸손하고 미안해해야 하며, 팀 회의에서 그 복잡한 버그를 찾아낸 개발자를 칭찬해야 함 자기 버그 코드를 고쳐서 공을 얻는 방식보다 낫다. 그건 관리자나 주니어에게는 통할 수 있지만 다른 시니어 엔지니어들은 싫어하게 됨 복잡하지만 안정적인 도구를 만드는 방식은 반복해서, 종종 두 번보다 훨씬 많이 인정받게 해주고, 다른 개발자들의 인정은 결국 관리자 귀에도 들어감. 똑똑한 리더는 화려한 데모보다 이 신호가 더 낫다는 걸 앎 특정 개발자가 빠르게 프로토타입을 만든다는 이유만으로 칭찬을 퍼주는 리더들은 결국 실수를 배우게 됨. 젊은 창업자들은 피상적인 것을 칭찬하는 이 단계를 자주 거치는 듯함 그렇게 대립 구도를 잡는다면 동의하지만, 약간의 뉘앙스는 필요함 제품이나 기능 묶음을 만드는 일의 일부는 훌륭한 엔지니어링보다 탐색 에 가까움. 때로는 단단한 기능 하나를 만드는 것보다, 사용자에게 가치 있는 것이 무엇인지 알아내기 위해 충분히 괜찮은 기능 두 개를 만드는 편이 나음 나는 늘 “일단 해보고 알아보자” 쪽이었음. 다만 나와 다른 태도의 누군가가 git을 만들어준 건 고맙게 생각함 여기에는 균형이 있고, 지금 다루는 문제가 얼마나 탐색 문제인지에 따라 달라짐. 여기서 “단단함”은 순수 엔지니어링 관점의 가용성, 유지보수성, 사용자의 민감한 사진 유출 가능성 같은 뜻임 “보상 없는 일을 뽑아먹으려는 사람들”에 대한 부분은 액자에 넣어둘 만함 특히 다른 조직의 제품 관리자가 “데이터 쿼리를 잘하시니 X에 대한 통계 좀 뽑아주실 수 있나요?”라고 하거나, 다른 팀 엔지니어가 “페어”를 요청해놓고 결국 내가 코드를 다 쓰고 자기 이름으로 조용히 변경을 제출하는 상황 같은 것임 내가 일하는 곳에서 Principal Engineer 는 모두가 원하고 보상도 좋지만 드물게 도달하는 직함임. 함께 일해본 사람들은 모두 매우 유능하고 인간적으로도 좋았는데, 그중 한 명에게 이전 회사에서 어떻게 그 직함을 얻었는지 물어본 적이 있음 그의 전략은 사람들을 돕고 공을 적극적으로 넘겨주는 것이었음. 1:1이나 여러 단계의 관리자가 있는 회의에서 팀원들의 작업 가치를 꾸준히 강조했고, 그 덕분에 팀의 호감을 얻었음 몇 년 뒤 큰돈이 걸린 프로젝트가 일정에서 밀리고 핵심 엔지니어 여럿이 퇴사했을 때, 그는 야근을 해가며 프로젝트를 성공으로 이끌었고 다음 평가에서 직함과 연봉 인상을 받았음 그 프로젝트가 마지막 밀어붙임이 되긴 했지만, 야근한 엔지니어가 그 혼자였던 건 아님. 그는 자신의 승진을 재직 기간 동안 타인에게 공을 돌리며 쌓은 호의 덕분으로 봄 이건 상사가 얼마나 관여하는지에 따라 다르다고 봄. 같이 일하고 싶지 않은 유형 중 하나가 “그건 제 일이 아닌데요” 하는 사람임 직무 기술서에 있든 없든 문제를 보고 해결책을 제안하는 사람들과 일하고 싶음 내 일이 인정받지 못한다면 그건 리더십 문제 임. 일을 딱 잘라 거절하는 방식은 굳어버린 느린 조직 문화로 가는 길처럼 느껴짐 액자에 넣어둘 말은 “ 티켓으로 만들어주세요 ”임 맞는 말이지만 그렇게 흑백으로만 보이지는 않음. 내 보상을 직접 챙기는 것 이상으로, 회사 자체가 성공하도록 돕는 데도 인센티브가 있으니, 퍼레이드까지는 못 받아도 작은 요청을 도와주는 게 합리적일 수 있음 마찬가지로 언젠가 나도 동료에게 뭔가 필요할 수 있고, 그때 “정식 채널로 오세요”라며 쫓겨나는 것보다 적극적으로 도와주면 고마울 것임. 정식 채널은 훨씬 오래 걸릴 수도 있음 좋은 회사에는 문화가 있고, 사람들은 서로 돕는다 점심자리 대화가 사람들이 무언가를 이해하는 데 도움을 주는 식임 다만 누군가를 위해 몇 시간짜리 일을 해주는 건 또 다른 문제일 수 있음 비꼬려는 건 아니고 관찰에 가깝지만, 충분히 크거나 관료적인 조직에서는 사고를 미리 막아도 공이나 가시성을 얻기 어렵다. 그런 성과는 “원래 해야 하는 일”로 들어감 그래서 회사 정치에 능한 사람들은 차라리 사고가 나게 두고, 후속 조치 항목에서 요란하게 움직이는 쪽을 택함. 요령은 사고를 재앙 으로 키우지 않는 것이고, 꽤 섬세한 작업임 보수적인 조직에서 일찍 배웠음. 예방은 위험함. 일이 잘못됐을 때 쓸 해결책을 준비해두는 편이 낫고, 그때가 되어야 승인을 받을 수 있음 큰 영향을 준다는 예시들이 전부 인정받기 어려운 일처럼 보임 영업 계약을 살리면 박수는 영업팀이 받고, 수수료도 그들이 받음. 나는 그 일부도 받지 못함 재난은 상부에 조직에 문제가 있다는 좋은 신호가 되기도 함. 모든 불을 영웅적으로 꺼버리면 상사는 알 수도 있지만, 상사의 상사의 상사는 조직이 아주 잘 돌아가고 모두 녹색 상태라고 봄 몇 가지가 타버리게 두면 상사의 상사의 상사가 그 불을 보게 되고, 개선될 수도 있음. 어쩌면 그들과 소통하는 가장 쉬운 방법임 사람들이 알아차리는지가 핵심임. 지방정부에서는 인기 있는 프로그램을 잘라서 반발을 유도한 뒤, 다시 복원한 공을 가져가기도 한다고 들었음. 그 사이 필요하지만 인기 없는 다른 조치를 끼워 넣을 수도 있음 영웅놀이 로 경력이 만들어지고 보너스가 지급되는 경우가 많음 예전부터 이 방향의 글을 반쯤 써둔 적이 있는데, 판타지 RPG 비유를 썼음. 이런 게임에서 마나를 쓰는 캐릭터를 하면, 사소한 전투마다 마나를 다 써버리고 빈 상태로 돌아다니다가 진짜 필요할 때 아무것도 남지 않는다는 걸 금방 배우게 됨 일에서 쓰는 정신적 에너지도 크게 다르지 않음. 탱크에 조금 남겨두면 예상치 못한 일이 생겼을 때 건강, 즉 번아웃 을 위험에 빠뜨리지 않고 전략적으로 쓸 수 있음 이런 게임에서 마나 관리를 못 하는 플레이어와 파티를 맺어보면, 그 사람이 그다지 좋은 팀원이 아니라는 것도 알게 됨 한동안 충분히 도전받지 못하면 다음 도전을 넘어서기가 극도로 어려워질 수 있다는 걸 느꼈음 어떤 분야든 내 능력이 정점이던 때는 앞에 충분한 일이 있어서 기계처럼 꾸준히 처리할 수 있고, 목표를 향해 방해받지 않고 일할 만큼 신뢰받아 계속 설명하느라 멈추지 않아도 됐을 때였음. 기술은 들불처럼 늘고 작업은 예상보다 빨리 끝났음 안타깝게도 그런 구조를 활용하는 직장은 아주 드묾. 실제 깊은 작업 에 들어가지 못하게 하는 차단 요소와 방해가 너무 많음 나 같은 경우라면 RPG를 끝낼 때 에테르 29개 가 남아 있고, 초반에 썼다면 훨씬 덜 노가다였을 것임 시스템을 무너뜨리고 싶다면 기준 운용을 100% 로 돌리면 됨. 여유가 없고 새 수요를 받아낼 용량도 없으니, 시스템에 작은 교란만 생겨도 상시 실패 모드로 돌아가는 셈임 효율성 은 회복탄력성의 적임 다만 붕괴는 일어나지 않음. 엔지니어들이 번아웃되거나 나이가 들면 그냥 새 인력을 뽑고, 사이클은 반복됨 이런 글이나 Peopleware / Slack 같은 책의 문제는, 회계 담당자들이 다른 접근을 시도해볼 만큼 설득력 있는 실제 지표 를 제시하지 않는다는 데 있음 관점을 바꿔준 비유는 “The Power of Full Engagement”에서 나온 말이었음. 대략 “너는 비시즌이 없는 세계 정상급 지구력 선수 처럼 행동하고 있다. 그만둬라”라는 내용임 여기에 많은 지혜가 있음. 진짜 가치가 큰 일이 왔을 때를 위해 일부 용량을 남겨두는 것에 더해, 소프트웨어 엔지니어링은 계속 바쁘기만 해서는 잘할 수 있는 일이 아니라고 봄 최대한 빨리 코드를 쓰려 하면 좋은 설계가 나오는 경우가 드묾. 이 글은 또 다른 중요한 측면, 즉 관리자에게 혼나지 않고 80% 용량 으로 일하는 방법은 다루지 않음 여기에는 커뮤니케이션과 작업 추정에 약간의 주의가 필요함. 첫 진짜 프로그래밍 직장에서 나이 많은 숙련 개발자들에게 들은 좋은 조언 중 하나가 지금까지 남아 있음. 어떤 일이 얼마나 걸릴지 추정한 뒤, 관리자나 사용자에게 말하기 전에는 두 배로 늘리라는 것임 경험이 쌓이면 그 비율은 2배가 아니라 1.5배쯤으로 내려올 수 있지만, 원칙은 여전히 적용됨 Kent Beck이 Good News Factory였는지 강연이었는지에서, 자기 팀은 할 수 있다고 생각하는 양의 절반 이상은 절대 약속하지 않았다고 했음. 지속 가능성에 좋은 방식임 최적화하고 선례로 삼아야 할 것은 장기적으로 꾸준히, 지속 가능한 속도 로 전달한다는 점임. 긴 게임이고, 과도한 약속은 신뢰를 깎아먹을 뿐임. 그 신뢰야말로 개발자가 필요한 공간을 얻는 가장 큰 수단임 적게 약속하고, 말한 것은 해낸다는 신뢰를 만들고, 번아웃되지 않을 공간을 얻어야 함 시니어가 될수록, 특히 리드가 될수록 경계 설정 과 주의력 보존, 번아웃 방지가 일이 됨. 스스로를 망가뜨리는 방법이 너무 많기 때문임 “걸릴 시간 추정치에 두 배를 더해 관리자나 사용자에게 말하라”는 말은 맞지만, 호프스태터의 법칙 은 고려했는지 궁금함 호프스태터의 법칙을 고려하더라도, 일은 항상 예상보다 오래 걸림 https://en.wikipedia.org/wiki/Hofstadter%27s_law 고객 접점 업무를 많이 해본 입장에서, 여러 번 마주친 최악의 함정은 돈을 내는 고객과 친해지는 일이었음. 전문가로 고용되어 도와주는 입장에서, 고객이 정말 괜찮은 사람일 때는 거절이 미친 듯이 어려워짐 더 나쁜 건 그 사람이 의사결정자가 아니라, 나에게 무언가를 밀어붙이도록 강요받는 입장일 때임. 신뢰받는 전문가로서 고객 본인이 나쁜 아이디어를 낼 때는 거절하기 쉽지만, 한 번도 직접 상대하지 않는 그들의 상사가 지시를 내리면 나는 쓸모없는 비용처럼 보이거나, 괴물을 남기고 가는 예스맨 이 되는 위치에 놓임 주로 내부 업무를 해온 사람들이 가끔 부러움. 적어도 위쪽 어딘가의 누군가를 설득해볼 수는 있었을 테니까 글루 작업 에 대한 부분이 흥미로운데, 대기업에서 일할 때 이것은 연간 성과 평가의 명시적 일부였음. Google은 이를 “citizenship”이라고 불렀고, 본질을 잘 잡은 표현이라고 봄. 즉 “회사 나머지 사람들을 위해 무엇을 더 낫게 만들었는가”였음 한편으로는 좀 이상하긴 했음. 내 직무 기술서에 없었으니 기술적으로는 무보수 작업이었지만, 동시에 공식 기대사항의 일부였음. 다른 한편으로는 모두가 시간과 노력을 조금씩 써서 모두를 위해 환경을 개선하는 곳에서 일하는 게 좋았음 모두에게 명시적 요구사항으로 만들면 “나는 록스타 엔지니어라 중요한 일을 하느라 바쁘니 글루 작업은 다른 사람이 하라”는 독성 문화를 우회하려는 시도도 됨. 게다가 그 “다른 사람”은 보통 여성이었고, 거의 확실히 그 록스타 엔지니어보다 적게 받고 있었음 원글은 회사가 글루 작업을 할 사람을 정식으로 고용해야 한다는 함의를 주지만, 실제로는 너무 다양한 조각으로 이루어져 있어서 한 사람을 뽑아 맡기기 거의 불가능함. 예를 들어 “문서 작성, 소프트웨어 엔지니어 면접, 팀 오프사이트 행사 조직”을 모두 포괄하는 직함이 무엇이겠음 하지만 그런 작업은 모두 필요했고, citizenship 요구사항은 부담을 더 공정하게 나눌 수 있게 해줬음 더 나은 표현은 “글루 작업을 하지 말라”가 아니라 “보상 없는 글루 작업을 하는 유일한 호구가 되지 말라”라고 봄. 즉 모두가 일부를 맡고, 그것이 공식적으로 일로 인정되는 문화 를 밀어야 함 80% 활용률 로 운영하는 건 좋은 습관이고, 매일 하루 종일 100%를 요구하는 감독관식 관리자가 없을 때 도움이 됨. 그런 사람들은 소프트웨어 엔지니어가 조용하고 편안하게 생각하는 모습을 게으른 무위로 오해함 그래서 원격근무는 일부 활용률을 예비로 남기고 정신 건강을 지키는 데 가장 좋은 방식임 약간의 글루 작업은 모두의 업무 생활을 훨씬 낫게 만들고 아무도 그 방법을 모른다면, 팀에서 나를 필수 인력이나 영웅으로 만들어줄 수 있음 80%도 높다고 봄. 그리고 개발자마다 다름 내가 배우고 생각하고 시작하는 데 애를 먹는 방식을 감안하면, 내 80%는 기술적으로 더 강한 동료의 80%와 전혀 같지 않음 신경다양성 성향까지 조금이라도 고려하면, 한 사람의 80은 다른 사람의 120 일 수 있음 답변달기
Hacker News 의견들 좋은 글이지만, 결국 또 인센티브 가 문제로 드러남 사고를 일찍 막거나 완화하면 큰돈을 아낄 수 있다는 말은 맞지만, 여러 회사에서 반복해서 본 건 문제 예방은 인정받지 못하고, 불쏘시개를 잔뜩 쌓아놓은 뒤 필연적인 화재를 끄면 두 번 인정받는다는 점임. “좋은” 조직에서도 그랬음 의도적으로 쓰레기 코드를 빨리 내보내고 그 공을 챙기는 게임 이론식 정치에는 끝내 몰입하지 못했음. 내 작업에 자부심이 너무 컸기 때문임 지난 제품 버전을 괴롭히던 문제군을 없애기 위한 프레임워크를 5년 넘게 관리하고 키웠지만, 쓰레기 코드를 배포해 장애를 만들고 고친 파트너 팀은 공개적으로 칭찬받고, 우리 팀은 그런 장애가 없었다는 이유로 아무 공도 못 받았음. 측정할 수 없는 예방 이기 때문임 게임 이론상으로는 반복적으로 문제를 일으켜 고객을 잃는 팀이 그에 맞게 처벌받아야 함. 그렇지 않다면 빠른 배포로 생기는 문제가 생각만큼 고객 유지율 에 영향을 주지 않는 것일 수도 있음 여기저기 Thread.sleep(100000) 을 넣어두고 깨질 때까지 기다리면 됨. 그러면 릴리스 후 금요일 자정까지 길고 용감하게 화재 진압 을 한 사람이 됨 왜 보상받는지는 묻지 말아야 하고, 물론 가끔은 조직이 보상 기준을 다른 것으로 바꾸기도 함 “그런 장애가 없었다는 공은 측정할 수 없어서 못 받는다”는 말에 대해, 철학적으로는 무의 무게 도 측정할 수 있다고 봄 안타깝게도 완전히 맞는 말이지만, 유일한 방법은 아님 정직한 접근으로는 복잡하지만 필수적인 도구를 몇 개 만들어서 다른 엔지니어들이 계속 나를 찾아오게 만드는 방법이 있음. 특정 도구의 오용을 잘 찾아내게 되고, 남의 코드 버그를 몇 초 만에 짚어내면 실제보다 훨씬 똑똑해 보임 이상적으로는 도구가 신뢰 가능하고 유용하지만 복잡해야 함. 다른 개발자들이 도구를 쓰다 버그를 만나면 계속 찾아오고, 나는 그들의 실수를 짚어줄 수 있음. 이 전략이 작동하려면 실수는 거의 항상 상대 쪽에 있어야 하고, 내 코드는 견고 해야 함 내 코드에서 진짜 버그, 가능하면 작은 경계 사례가 발견되면 매우 겸손하고 미안해해야 하며, 팀 회의에서 그 복잡한 버그를 찾아낸 개발자를 칭찬해야 함 자기 버그 코드를 고쳐서 공을 얻는 방식보다 낫다. 그건 관리자나 주니어에게는 통할 수 있지만 다른 시니어 엔지니어들은 싫어하게 됨 복잡하지만 안정적인 도구를 만드는 방식은 반복해서, 종종 두 번보다 훨씬 많이 인정받게 해주고, 다른 개발자들의 인정은 결국 관리자 귀에도 들어감. 똑똑한 리더는 화려한 데모보다 이 신호가 더 낫다는 걸 앎 특정 개발자가 빠르게 프로토타입을 만든다는 이유만으로 칭찬을 퍼주는 리더들은 결국 실수를 배우게 됨. 젊은 창업자들은 피상적인 것을 칭찬하는 이 단계를 자주 거치는 듯함 그렇게 대립 구도를 잡는다면 동의하지만, 약간의 뉘앙스는 필요함 제품이나 기능 묶음을 만드는 일의 일부는 훌륭한 엔지니어링보다 탐색 에 가까움. 때로는 단단한 기능 하나를 만드는 것보다, 사용자에게 가치 있는 것이 무엇인지 알아내기 위해 충분히 괜찮은 기능 두 개를 만드는 편이 나음 나는 늘 “일단 해보고 알아보자” 쪽이었음. 다만 나와 다른 태도의 누군가가 git을 만들어준 건 고맙게 생각함 여기에는 균형이 있고, 지금 다루는 문제가 얼마나 탐색 문제인지에 따라 달라짐. 여기서 “단단함”은 순수 엔지니어링 관점의 가용성, 유지보수성, 사용자의 민감한 사진 유출 가능성 같은 뜻임 “보상 없는 일을 뽑아먹으려는 사람들”에 대한 부분은 액자에 넣어둘 만함 특히 다른 조직의 제품 관리자가 “데이터 쿼리를 잘하시니 X에 대한 통계 좀 뽑아주실 수 있나요?”라고 하거나, 다른 팀 엔지니어가 “페어”를 요청해놓고 결국 내가 코드를 다 쓰고 자기 이름으로 조용히 변경을 제출하는 상황 같은 것임 내가 일하는 곳에서 Principal Engineer 는 모두가 원하고 보상도 좋지만 드물게 도달하는 직함임. 함께 일해본 사람들은 모두 매우 유능하고 인간적으로도 좋았는데, 그중 한 명에게 이전 회사에서 어떻게 그 직함을 얻었는지 물어본 적이 있음 그의 전략은 사람들을 돕고 공을 적극적으로 넘겨주는 것이었음. 1:1이나 여러 단계의 관리자가 있는 회의에서 팀원들의 작업 가치를 꾸준히 강조했고, 그 덕분에 팀의 호감을 얻었음 몇 년 뒤 큰돈이 걸린 프로젝트가 일정에서 밀리고 핵심 엔지니어 여럿이 퇴사했을 때, 그는 야근을 해가며 프로젝트를 성공으로 이끌었고 다음 평가에서 직함과 연봉 인상을 받았음 그 프로젝트가 마지막 밀어붙임이 되긴 했지만, 야근한 엔지니어가 그 혼자였던 건 아님. 그는 자신의 승진을 재직 기간 동안 타인에게 공을 돌리며 쌓은 호의 덕분으로 봄 이건 상사가 얼마나 관여하는지에 따라 다르다고 봄. 같이 일하고 싶지 않은 유형 중 하나가 “그건 제 일이 아닌데요” 하는 사람임 직무 기술서에 있든 없든 문제를 보고 해결책을 제안하는 사람들과 일하고 싶음 내 일이 인정받지 못한다면 그건 리더십 문제 임. 일을 딱 잘라 거절하는 방식은 굳어버린 느린 조직 문화로 가는 길처럼 느껴짐 액자에 넣어둘 말은 “ 티켓으로 만들어주세요 ”임 맞는 말이지만 그렇게 흑백으로만 보이지는 않음. 내 보상을 직접 챙기는 것 이상으로, 회사 자체가 성공하도록 돕는 데도 인센티브가 있으니, 퍼레이드까지는 못 받아도 작은 요청을 도와주는 게 합리적일 수 있음 마찬가지로 언젠가 나도 동료에게 뭔가 필요할 수 있고, 그때 “정식 채널로 오세요”라며 쫓겨나는 것보다 적극적으로 도와주면 고마울 것임. 정식 채널은 훨씬 오래 걸릴 수도 있음 좋은 회사에는 문화가 있고, 사람들은 서로 돕는다 점심자리 대화가 사람들이 무언가를 이해하는 데 도움을 주는 식임 다만 누군가를 위해 몇 시간짜리 일을 해주는 건 또 다른 문제일 수 있음 비꼬려는 건 아니고 관찰에 가깝지만, 충분히 크거나 관료적인 조직에서는 사고를 미리 막아도 공이나 가시성을 얻기 어렵다. 그런 성과는 “원래 해야 하는 일”로 들어감 그래서 회사 정치에 능한 사람들은 차라리 사고가 나게 두고, 후속 조치 항목에서 요란하게 움직이는 쪽을 택함. 요령은 사고를 재앙 으로 키우지 않는 것이고, 꽤 섬세한 작업임 보수적인 조직에서 일찍 배웠음. 예방은 위험함. 일이 잘못됐을 때 쓸 해결책을 준비해두는 편이 낫고, 그때가 되어야 승인을 받을 수 있음 큰 영향을 준다는 예시들이 전부 인정받기 어려운 일처럼 보임 영업 계약을 살리면 박수는 영업팀이 받고, 수수료도 그들이 받음. 나는 그 일부도 받지 못함 재난은 상부에 조직에 문제가 있다는 좋은 신호가 되기도 함. 모든 불을 영웅적으로 꺼버리면 상사는 알 수도 있지만, 상사의 상사의 상사는 조직이 아주 잘 돌아가고 모두 녹색 상태라고 봄 몇 가지가 타버리게 두면 상사의 상사의 상사가 그 불을 보게 되고, 개선될 수도 있음. 어쩌면 그들과 소통하는 가장 쉬운 방법임 사람들이 알아차리는지가 핵심임. 지방정부에서는 인기 있는 프로그램을 잘라서 반발을 유도한 뒤, 다시 복원한 공을 가져가기도 한다고 들었음. 그 사이 필요하지만 인기 없는 다른 조치를 끼워 넣을 수도 있음 영웅놀이 로 경력이 만들어지고 보너스가 지급되는 경우가 많음 예전부터 이 방향의 글을 반쯤 써둔 적이 있는데, 판타지 RPG 비유를 썼음. 이런 게임에서 마나를 쓰는 캐릭터를 하면, 사소한 전투마다 마나를 다 써버리고 빈 상태로 돌아다니다가 진짜 필요할 때 아무것도 남지 않는다는 걸 금방 배우게 됨 일에서 쓰는 정신적 에너지도 크게 다르지 않음. 탱크에 조금 남겨두면 예상치 못한 일이 생겼을 때 건강, 즉 번아웃 을 위험에 빠뜨리지 않고 전략적으로 쓸 수 있음 이런 게임에서 마나 관리를 못 하는 플레이어와 파티를 맺어보면, 그 사람이 그다지 좋은 팀원이 아니라는 것도 알게 됨 한동안 충분히 도전받지 못하면 다음 도전을 넘어서기가 극도로 어려워질 수 있다는 걸 느꼈음 어떤 분야든 내 능력이 정점이던 때는 앞에 충분한 일이 있어서 기계처럼 꾸준히 처리할 수 있고, 목표를 향해 방해받지 않고 일할 만큼 신뢰받아 계속 설명하느라 멈추지 않아도 됐을 때였음. 기술은 들불처럼 늘고 작업은 예상보다 빨리 끝났음 안타깝게도 그런 구조를 활용하는 직장은 아주 드묾. 실제 깊은 작업 에 들어가지 못하게 하는 차단 요소와 방해가 너무 많음 나 같은 경우라면 RPG를 끝낼 때 에테르 29개 가 남아 있고, 초반에 썼다면 훨씬 덜 노가다였을 것임 시스템을 무너뜨리고 싶다면 기준 운용을 100% 로 돌리면 됨. 여유가 없고 새 수요를 받아낼 용량도 없으니, 시스템에 작은 교란만 생겨도 상시 실패 모드로 돌아가는 셈임 효율성 은 회복탄력성의 적임 다만 붕괴는 일어나지 않음. 엔지니어들이 번아웃되거나 나이가 들면 그냥 새 인력을 뽑고, 사이클은 반복됨 이런 글이나 Peopleware / Slack 같은 책의 문제는, 회계 담당자들이 다른 접근을 시도해볼 만큼 설득력 있는 실제 지표 를 제시하지 않는다는 데 있음 관점을 바꿔준 비유는 “The Power of Full Engagement”에서 나온 말이었음. 대략 “너는 비시즌이 없는 세계 정상급 지구력 선수 처럼 행동하고 있다. 그만둬라”라는 내용임 여기에 많은 지혜가 있음. 진짜 가치가 큰 일이 왔을 때를 위해 일부 용량을 남겨두는 것에 더해, 소프트웨어 엔지니어링은 계속 바쁘기만 해서는 잘할 수 있는 일이 아니라고 봄 최대한 빨리 코드를 쓰려 하면 좋은 설계가 나오는 경우가 드묾. 이 글은 또 다른 중요한 측면, 즉 관리자에게 혼나지 않고 80% 용량 으로 일하는 방법은 다루지 않음 여기에는 커뮤니케이션과 작업 추정에 약간의 주의가 필요함. 첫 진짜 프로그래밍 직장에서 나이 많은 숙련 개발자들에게 들은 좋은 조언 중 하나가 지금까지 남아 있음. 어떤 일이 얼마나 걸릴지 추정한 뒤, 관리자나 사용자에게 말하기 전에는 두 배로 늘리라는 것임 경험이 쌓이면 그 비율은 2배가 아니라 1.5배쯤으로 내려올 수 있지만, 원칙은 여전히 적용됨 Kent Beck이 Good News Factory였는지 강연이었는지에서, 자기 팀은 할 수 있다고 생각하는 양의 절반 이상은 절대 약속하지 않았다고 했음. 지속 가능성에 좋은 방식임 최적화하고 선례로 삼아야 할 것은 장기적으로 꾸준히, 지속 가능한 속도 로 전달한다는 점임. 긴 게임이고, 과도한 약속은 신뢰를 깎아먹을 뿐임. 그 신뢰야말로 개발자가 필요한 공간을 얻는 가장 큰 수단임 적게 약속하고, 말한 것은 해낸다는 신뢰를 만들고, 번아웃되지 않을 공간을 얻어야 함 시니어가 될수록, 특히 리드가 될수록 경계 설정 과 주의력 보존, 번아웃 방지가 일이 됨. 스스로를 망가뜨리는 방법이 너무 많기 때문임 “걸릴 시간 추정치에 두 배를 더해 관리자나 사용자에게 말하라”는 말은 맞지만, 호프스태터의 법칙 은 고려했는지 궁금함 호프스태터의 법칙을 고려하더라도, 일은 항상 예상보다 오래 걸림 https://en.wikipedia.org/wiki/Hofstadter%27s_law 고객 접점 업무를 많이 해본 입장에서, 여러 번 마주친 최악의 함정은 돈을 내는 고객과 친해지는 일이었음. 전문가로 고용되어 도와주는 입장에서, 고객이 정말 괜찮은 사람일 때는 거절이 미친 듯이 어려워짐 더 나쁜 건 그 사람이 의사결정자가 아니라, 나에게 무언가를 밀어붙이도록 강요받는 입장일 때임. 신뢰받는 전문가로서 고객 본인이 나쁜 아이디어를 낼 때는 거절하기 쉽지만, 한 번도 직접 상대하지 않는 그들의 상사가 지시를 내리면 나는 쓸모없는 비용처럼 보이거나, 괴물을 남기고 가는 예스맨 이 되는 위치에 놓임 주로 내부 업무를 해온 사람들이 가끔 부러움. 적어도 위쪽 어딘가의 누군가를 설득해볼 수는 있었을 테니까 글루 작업 에 대한 부분이 흥미로운데, 대기업에서 일할 때 이것은 연간 성과 평가의 명시적 일부였음. Google은 이를 “citizenship”이라고 불렀고, 본질을 잘 잡은 표현이라고 봄. 즉 “회사 나머지 사람들을 위해 무엇을 더 낫게 만들었는가”였음 한편으로는 좀 이상하긴 했음. 내 직무 기술서에 없었으니 기술적으로는 무보수 작업이었지만, 동시에 공식 기대사항의 일부였음. 다른 한편으로는 모두가 시간과 노력을 조금씩 써서 모두를 위해 환경을 개선하는 곳에서 일하는 게 좋았음 모두에게 명시적 요구사항으로 만들면 “나는 록스타 엔지니어라 중요한 일을 하느라 바쁘니 글루 작업은 다른 사람이 하라”는 독성 문화를 우회하려는 시도도 됨. 게다가 그 “다른 사람”은 보통 여성이었고, 거의 확실히 그 록스타 엔지니어보다 적게 받고 있었음 원글은 회사가 글루 작업을 할 사람을 정식으로 고용해야 한다는 함의를 주지만, 실제로는 너무 다양한 조각으로 이루어져 있어서 한 사람을 뽑아 맡기기 거의 불가능함. 예를 들어 “문서 작성, 소프트웨어 엔지니어 면접, 팀 오프사이트 행사 조직”을 모두 포괄하는 직함이 무엇이겠음 하지만 그런 작업은 모두 필요했고, citizenship 요구사항은 부담을 더 공정하게 나눌 수 있게 해줬음 더 나은 표현은 “글루 작업을 하지 말라”가 아니라 “보상 없는 글루 작업을 하는 유일한 호구가 되지 말라”라고 봄. 즉 모두가 일부를 맡고, 그것이 공식적으로 일로 인정되는 문화 를 밀어야 함 80% 활용률 로 운영하는 건 좋은 습관이고, 매일 하루 종일 100%를 요구하는 감독관식 관리자가 없을 때 도움이 됨. 그런 사람들은 소프트웨어 엔지니어가 조용하고 편안하게 생각하는 모습을 게으른 무위로 오해함 그래서 원격근무는 일부 활용률을 예비로 남기고 정신 건강을 지키는 데 가장 좋은 방식임 약간의 글루 작업은 모두의 업무 생활을 훨씬 낫게 만들고 아무도 그 방법을 모른다면, 팀에서 나를 필수 인력이나 영웅으로 만들어줄 수 있음 80%도 높다고 봄. 그리고 개발자마다 다름 내가 배우고 생각하고 시작하는 데 애를 먹는 방식을 감안하면, 내 80%는 기술적으로 더 강한 동료의 80%와 전혀 같지 않음 신경다양성 성향까지 조금이라도 고려하면, 한 사람의 80은 다른 사람의 120 일 수 있음
좋은 글이지만, 결국 또 인센티브 가 문제로 드러남 사고를 일찍 막거나 완화하면 큰돈을 아낄 수 있다는 말은 맞지만, 여러 회사에서 반복해서 본 건 문제 예방은 인정받지 못하고, 불쏘시개를 잔뜩 쌓아놓은 뒤 필연적인 화재를 끄면 두 번 인정받는다는 점임. “좋은” 조직에서도 그랬음 의도적으로 쓰레기 코드를 빨리 내보내고 그 공을 챙기는 게임 이론식 정치에는 끝내 몰입하지 못했음. 내 작업에 자부심이 너무 컸기 때문임 지난 제품 버전을 괴롭히던 문제군을 없애기 위한 프레임워크를 5년 넘게 관리하고 키웠지만, 쓰레기 코드를 배포해 장애를 만들고 고친 파트너 팀은 공개적으로 칭찬받고, 우리 팀은 그런 장애가 없었다는 이유로 아무 공도 못 받았음. 측정할 수 없는 예방 이기 때문임
“보상 없는 일을 뽑아먹으려는 사람들”에 대한 부분은 액자에 넣어둘 만함 특히 다른 조직의 제품 관리자가 “데이터 쿼리를 잘하시니 X에 대한 통계 좀 뽑아주실 수 있나요?”라고 하거나, 다른 팀 엔지니어가 “페어”를 요청해놓고 결국 내가 코드를 다 쓰고 자기 이름으로 조용히 변경을 제출하는 상황 같은 것임
비꼬려는 건 아니고 관찰에 가깝지만, 충분히 크거나 관료적인 조직에서는 사고를 미리 막아도 공이나 가시성을 얻기 어렵다. 그런 성과는 “원래 해야 하는 일”로 들어감 그래서 회사 정치에 능한 사람들은 차라리 사고가 나게 두고, 후속 조치 항목에서 요란하게 움직이는 쪽을 택함. 요령은 사고를 재앙 으로 키우지 않는 것이고, 꽤 섬세한 작업임
예전부터 이 방향의 글을 반쯤 써둔 적이 있는데, 판타지 RPG 비유를 썼음. 이런 게임에서 마나를 쓰는 캐릭터를 하면, 사소한 전투마다 마나를 다 써버리고 빈 상태로 돌아다니다가 진짜 필요할 때 아무것도 남지 않는다는 걸 금방 배우게 됨 일에서 쓰는 정신적 에너지도 크게 다르지 않음. 탱크에 조금 남겨두면 예상치 못한 일이 생겼을 때 건강, 즉 번아웃 을 위험에 빠뜨리지 않고 전략적으로 쓸 수 있음 이런 게임에서 마나 관리를 못 하는 플레이어와 파티를 맺어보면, 그 사람이 그다지 좋은 팀원이 아니라는 것도 알게 됨
시스템을 무너뜨리고 싶다면 기준 운용을 100% 로 돌리면 됨. 여유가 없고 새 수요를 받아낼 용량도 없으니, 시스템에 작은 교란만 생겨도 상시 실패 모드로 돌아가는 셈임
관점을 바꿔준 비유는 “The Power of Full Engagement”에서 나온 말이었음. 대략 “너는 비시즌이 없는 세계 정상급 지구력 선수 처럼 행동하고 있다. 그만둬라”라는 내용임
여기에 많은 지혜가 있음. 진짜 가치가 큰 일이 왔을 때를 위해 일부 용량을 남겨두는 것에 더해, 소프트웨어 엔지니어링은 계속 바쁘기만 해서는 잘할 수 있는 일이 아니라고 봄 최대한 빨리 코드를 쓰려 하면 좋은 설계가 나오는 경우가 드묾. 이 글은 또 다른 중요한 측면, 즉 관리자에게 혼나지 않고 80% 용량 으로 일하는 방법은 다루지 않음 여기에는 커뮤니케이션과 작업 추정에 약간의 주의가 필요함. 첫 진짜 프로그래밍 직장에서 나이 많은 숙련 개발자들에게 들은 좋은 조언 중 하나가 지금까지 남아 있음. 어떤 일이 얼마나 걸릴지 추정한 뒤, 관리자나 사용자에게 말하기 전에는 두 배로 늘리라는 것임 경험이 쌓이면 그 비율은 2배가 아니라 1.5배쯤으로 내려올 수 있지만, 원칙은 여전히 적용됨
고객 접점 업무를 많이 해본 입장에서, 여러 번 마주친 최악의 함정은 돈을 내는 고객과 친해지는 일이었음. 전문가로 고용되어 도와주는 입장에서, 고객이 정말 괜찮은 사람일 때는 거절이 미친 듯이 어려워짐 더 나쁜 건 그 사람이 의사결정자가 아니라, 나에게 무언가를 밀어붙이도록 강요받는 입장일 때임. 신뢰받는 전문가로서 고객 본인이 나쁜 아이디어를 낼 때는 거절하기 쉽지만, 한 번도 직접 상대하지 않는 그들의 상사가 지시를 내리면 나는 쓸모없는 비용처럼 보이거나, 괴물을 남기고 가는 예스맨 이 되는 위치에 놓임 주로 내부 업무를 해온 사람들이 가끔 부러움. 적어도 위쪽 어딘가의 누군가를 설득해볼 수는 있었을 테니까
글루 작업 에 대한 부분이 흥미로운데, 대기업에서 일할 때 이것은 연간 성과 평가의 명시적 일부였음. Google은 이를 “citizenship”이라고 불렀고, 본질을 잘 잡은 표현이라고 봄. 즉 “회사 나머지 사람들을 위해 무엇을 더 낫게 만들었는가”였음 한편으로는 좀 이상하긴 했음. 내 직무 기술서에 없었으니 기술적으로는 무보수 작업이었지만, 동시에 공식 기대사항의 일부였음. 다른 한편으로는 모두가 시간과 노력을 조금씩 써서 모두를 위해 환경을 개선하는 곳에서 일하는 게 좋았음 모두에게 명시적 요구사항으로 만들면 “나는 록스타 엔지니어라 중요한 일을 하느라 바쁘니 글루 작업은 다른 사람이 하라”는 독성 문화를 우회하려는 시도도 됨. 게다가 그 “다른 사람”은 보통 여성이었고, 거의 확실히 그 록스타 엔지니어보다 적게 받고 있었음 원글은 회사가 글루 작업을 할 사람을 정식으로 고용해야 한다는 함의를 주지만, 실제로는 너무 다양한 조각으로 이루어져 있어서 한 사람을 뽑아 맡기기 거의 불가능함. 예를 들어 “문서 작성, 소프트웨어 엔지니어 면접, 팀 오프사이트 행사 조직”을 모두 포괄하는 직함이 무엇이겠음 하지만 그런 작업은 모두 필요했고, citizenship 요구사항은 부담을 더 공정하게 나눌 수 있게 해줬음 더 나은 표현은 “글루 작업을 하지 말라”가 아니라 “보상 없는 글루 작업을 하는 유일한 호구가 되지 말라”라고 봄. 즉 모두가 일부를 맡고, 그것이 공식적으로 일로 인정되는 문화 를 밀어야 함
80% 활용률 로 운영하는 건 좋은 습관이고, 매일 하루 종일 100%를 요구하는 감독관식 관리자가 없을 때 도움이 됨. 그런 사람들은 소프트웨어 엔지니어가 조용하고 편안하게 생각하는 모습을 게으른 무위로 오해함 그래서 원격근무는 일부 활용률을 예비로 남기고 정신 건강을 지키는 데 가장 좋은 방식임 약간의 글루 작업은 모두의 업무 생활을 훨씬 낫게 만들고 아무도 그 방법을 모른다면, 팀에서 나를 필수 인력이나 영웅으로 만들어줄 수 있음
발행일: 2026-06-12 14:52 (금)
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미국 마이크로소프트(MS)가 앤트로픽의 미토스(Mythos)를 능가하는 다중 모델 기반 에이전트형 AI시스템 ‘MDASH’를 공개했다. 특히 'MDASH'는 대구 과학고와 KAIST 출신 김태수 조지아텍 컴퓨터공학과 교수이자 MS 보안 담당 부사장이 주도해 개발했다.
김 부사장은 작년 DARPA가 세계 처음으로 시행한 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'에서 1위를 차지한 팀 애틀랜타를 이끌기도 했다. NSF CAREER 상(2018), 페이스북 인터넷 방어상(2015), SOSP'21, USENIX Security'18, EuroSys'17 등 주요 기관에서 여러 우수 논문 상을 받았다.
김 부사장은 삼성리서치 보안팀에서 2021년 4월부터 4년여간 근무하기도 했다. 당시 그는 삼성전자 최연소 임원이라는 타이틀로 입사했다. 올 1월부터 조지아주 소재 MS에서 근무하고 있다.
외신과 MS 블로그에 따르면, MS는 AI 보안 경쟁이 치열해지는 가운데 새로운 다중 모델 기반 에이전트형 보안 시스템인 MDASH(Multi-Model Agentic Scanning Harness)를 공개했다. 이 시스템은 단일 AI 모델에 의존하지 않고 100개가 넘는 특화 AI 에이전트를 조합해 취약점을 탐지하는 구조로 설계됐다.
앞서 OpenAI는 ‘데이버브레이크(Daybreak)’라는 사이버보안 프로젝트를 발표했다. 이 프로젝트는 자사의 AI 모델과 코드 생성 도구인 코덱스(Codex)를 결합해 안전한 코드 리뷰, 위협 모델링, 패치 검증, 의존성 위험 분석, 보안 수정 가이드 등을 지원하는 것이 핵심이다. 또 앤트로픽 역시 '미토스'를 공개하며 코드베이스 스캔, 취약점 검증, 패치 제안 기능을 제공하는 등 AI 기반 보안 시장 경쟁에 뛰어들었다. MS 최고경영자(CEO) 사티야 나델라도 이번 성과를 본인 트위트에 올렸다.
이번에 MS는 자사의 새로운 AI 보안 시스템 'MDASH'를 공개하며 존재감을 드러냈다고 외신은 전했다. MS에 따르면, 이 시스템은 실제 윈도(Windows)의 네트워크 및 인증(Authentication) 구성 요소에서 총 16개의 새로운 취약점을 발견했으며, 이 가운데 4개는 원격 코드 실행(Remote Code execution)이 가능한 심각한 수준의 취약점이었다.
MS는 새 시스템이 "기존의 단일 모델 기반 보안 시스템보다 더 뛰어난 성능을 보였다"고 강조했다. 의도적으로 21개의 취약점을 심어놓은 비공개 테스트 드라이버 환경에서 MDASH는 21개 취약점을 모두 찾아냈고, 오탐(False Positive)은 단 한 건도 발생하지 않았다. 또 과거 사례를 기반으로 한 회고 테스트에서는 윈도 커널 구성요소인 clfs.sys 관련 지난 5년간의 확인된 MSRC 사례에 대해 96%의 재현율(Recall)을 기록했고, tcpip.sys 사례에서는 100% 재현율을 달성했다.
아울러 실제 취약점 재현 과제 1507개로 구성한 공개 벤치마크인 사이버짐(CyberGym) 평가에서는 MDASH가 88.4%의 점수를 기록하며 리더보드 1위에 올랐다. 이는 앤트로픽의 미토스 모델(83.1%)과 오픈AI의 GPT-5.5(81.8%를 앞서는 성과라고 MS는 설명했다.
'사이버짐(Cyber Gym)' 테스트는 실제 해킹·사이버 공격 상황을 가상 환경에서 재현해 조직의 보안 대응 능력을 훈련·검증하는 모의훈련 체계를 말한다. 일종의 '사이버 전쟁 훈련장' 같은 개념이다.
특히 복잡한 추론이 필요한 작업에는 고성능 대형 모델(frontier models)을 사용하고, 대량의 검증·토론·반복 분석 작업에는 경량화된 증류 모델(distilled models)을 투입하는 방식으로 효율성과 정확도를 동시에 높였다.
[현장] "미토스 쇼크, 한국이 구조적으로 더 취약" 2026.05.13 미 전쟁부, 겉으론 "앤트로픽 퇴출"…실제론 "미토스 활용" 2026.05.13 배 부총리, 보안기업 만나 미토스 대응 논의 2026.05.10 삼성전자, '엑시노스 2600' AI 성능 자신감..."전작 대비 두 배 향상" 2026.06.12
시스템 내부에서는 코드 준비(code preparation), 취약점 스캔(scanning), 결과 검증(validation), 중복 제거(deduplication), 공격 증명 생성(proof generation), 패치 검증(patch validation) 같은 단계별 작업이 분리돼 수행했다. 외신은 "무거운 AI는 깊게 생각하고, 가벼운 AI는 대량 검증을 수행하는 협업 구조를 구현했다"고 평했다.
MS는 AI 취약점 발견이 연구 호기심에서 기업 규모의 방어로 넘어갔다면서 "지속적인 이점은 단일 모델 자체가 아니라 모델 주변의 에이전트 시스템에 있다"고 설명했다. 새 MDASH 시스템은 이미 MS 내부 엔지니어링 팀에서 여러 제품과 서비스의 보안 수준을 강화하는 데 활용하고 있다. 또 일부 고객사를 대상으로 제한된 비공개 프리뷰 형태의 테스트도 진행 중이다. 마이크로소프트는 MDASH 비공개 프리뷰에 관심 있는 고객들이 별도 신청을 통해 참여할 수 있다고 밝혔다.
구글, AI 플러스 월 구독료 4.99달러로 인하…미국서도 AI 구독 가격 전쟁
[디지털투데이 황치규 기자]구글이 AI 구독 서비스 'AI 플러스' 월 구독료를 7.99달러에서 4.99달러로 인하하고 저장 공간을 200GB에서 400GB로 두 배 늘렸다고 테크크런치가 10일(현지시간) 보도했다.
보도에 따르면 구글 AI 플러스는 비디오 생성 도구 옴니 플래시(Omni Flash), 크리에이티브 스튜디오 구글 플로(Google Flow), AI 리서치 어시스턴트 노트북LM(NotebookLM) 등을 포함하고 있다.
굿워터 캐피털(Goodwater Capital) 공동 창업자 치화 치엔은 구글 행보에 대해 AI 인프라 범용화 시대를 향한 신호탄으로 봤다. 그는 "웹 시대에 마이크로소프트, 시스코, 오라클 같은 인프라 기업들이 한때 가치 있었지만 결국 범용화됐다"며 "오픈AI나 앤트로픽 같은 AI 인프라 기업들도 같은 흐름을 피하기 어렵다"고 말했다.
구글은 인도 등 신흥 시장에서 먼저 저가 전략을 펼쳐왔다. 오픈AI는 지난해 8월 인도에서 월 4.60달러대 챗GPT 고(ChatGPT Go)를 출시했고 구글도 12월 인도에서 5달러 미만 AI 플러스 플랜을 선보였다.
앤트로픽은 아직 인도 현지화 요금제나 저가 플랜을 내놓지 않았다. 하지만 경쟁사들이 잇따라 가격을 인하하면서 압박이 커질 전망이다. 오픈AI와 앤트로픽은 모두 IPO를 준비 중으로 프리미엄 기업가치를 유지하는 데 가격 경쟁이 변수로 떠오르고 있다고 테크크런치는 전했다.
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