산업통상부는 10일(현지시간) 벨기에에서 이재명 대통령의 유럽연합(EU) 방문 계기에 투자 신고식과 유럽지역 투자가 라운드테이블을 개최해 유럽 소재 첨단기업의 대한국 투자를 유치하고, 양국이 타결한 디지털통상협정(DTA)에 공식 서명하는 등 통상·투자·디지털 분야에서 주요 협력 성과를 도출했다고 밝혔다.
산업부는 KOTRA와 함께 ‘유럽지역 투자신고식’과 ‘유럽투자가 라운드테이블’을 개최해 유럽 기업의 한국 투자 확대와 미래 투자 협력 방향을 논의했다.
‘유럽지역 투자신고식’에서는 김정관 산업부 장관이 참석한 가운데, 유럽 기업 4곳이 총 1억 6500만 달러 규모 외국인직접투자(FDI)를 신고했다.
독일 첨단소재 기업 오라폴은 지난해 인수한 반사 필름 분야 한국 기업 A사의 공장을 증설할 예정이다. 오라폴의 기술과 세계 80개국 이상에 수출 중인 A사의 글로벌 네트워크를 결합해 아태지역 반사 필름 수요에 대응하기 위한 수출 허브로 활용할 계획이다.
프랑스 기업 콴델라는 광자 기반 양자컴퓨터 분야 선도 기업으로 한국 산학연과의 연구개발을 더욱 확대해 나갈 계획이다. 이번 투자를 바탕으로 한국을 연구개발 및 제조 허브로 육성해 양자컴퓨터 기술 확산 가속에 기여할 전망이다.
네덜란드 프로드라이브 테크놀로지스는 반도체 등 첨단산업 장비 모듈을 수입·판매하기 위한 한국법인을 최초로 설립한다.
스웨덴 전자부품·디스플레이 장비 전문 기업인 마이크로닉은 한국을 연구 거점으로 삼아 디스플레이·반도체 장비 기술혁신을 가속할 계획이다.
이어진 ‘유럽투자가 라운드테이블’에서 김 장관은 “한국의 경쟁력 있는 첨단산업 공급망과 AI 생태계가 앞으로도 유럽 기업에 새로운 협력 기회를 제공할 것”이라며 “외국인투자 인센티브를 지속 확대하고 규제 환경을 개선하는 것은 물론, 외국기업 목소리를 청취해 한국 투자 과정에서의 애로사항이 적시에 해결될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.
여한구 산업부 통상교섭본부장과 EU 마로시 셰프초비치 통상·경제안보 집행위원은 양측 정상이 임석한 가운데 한-EU 디지털통상협정(DTA)에 정식 서명했다.
한-EU DTA는 싱가포르에 이어 두 번째로 체결한 양자 디지털 통상협정이자, 5대 교역 상대국과 체결한 최초의 디지털 통상협정이다. 양측은 2011년 발효된 한-EU 자유무역협정(FTA)을 기반으로 발전해 온 전통적 통상관계를 디지털 분야로 확장함으로써, 급변하는 디지털 통상환경에 대응하기 위한 제도적 기반을 마련하게 됐다.
이번 DTA는 총 42개 조항으로 구성된 독립적인 디지털 통상협정으로, 양측은 2023년 10월 협상을 개시한 이후 7차례 공식 협상 등을 거쳐 2025년 3월 협상 타결을 선언한 바 있다.
한-EU DTA는 기본적으로 컴퓨팅 설비 및 데이터 현지화를 금지한다. 국내 기업이 EU 진출시 반드시 현지 데이터센터를 증설할 필요가 없고 EU에서 수집한 데이터를 국내 서버에서 처리할 수 있어 현지 서버 구축 부담이 완화할 전망이다.
소프트웨어의 수출입·유통·판매 등의 조건으로 소스코드 이전·접근을 요구하지 못하도록 함으로써 기업의 중요 자산이자 영업 기밀에 해당하는 소스코드가 제도적으로 보호받을 수 있게 했다. 또 국내 소비자가 EU 플랫폼을 통한 전자상거래 활동시 겪을 수 있는 사기 등을 미연에 방지한다. 소비자 구제를 위한 적절한 수단을 마련하도록 하고, EU 소재 전자상거래 기업과 송신자 스팸메시지 수신을 거부하거나 수신에 동의토록 함으로써 전자상거래에 참여하는 소비자 권리를 강화한다. 사이버 보안 사고 대응을 위한 국가기관의 역량을 강화하고, 사고 발생시에는 양측의 경험을 활용해 공동으로 신속하고 효과적으로 대응할 계획이다.
EU, 역내 생산 전기차만 보조금…보호무역 강화 신호 2026.02.17 산업부, EU 철강 관세할당 도입에 총력 대응 2025.10.10 EU, 中 저가 공세 맞설 2천만원대 전기차 규격 만든다 2025.11.05 ‘메이드 인 유럽’ 범위에 한국 포함…FTA 체결국 일단 안도 2026.03.05
디지털 교역 과정에서 전자 서명 또는 전자 인증의 법적 효력을 인정하고, 상호 인정이 가능하도록 노력해 기업 간 거래비용이 획기적으로 절감될 전마이다. 또 전자 송장, 전자 지급 등에서 표준화와 상호운용성을 촉진함으로써 기업 간 거래 처리의 신속성과 효율성을 높이는데 기여할 것으로 예상된다.
정부는 한-EU DTA가 전자상거래 확대, 디지털 콘텐츠 수출 촉진, 중소·스타트업의 디지털 무역 참여 기회 확대 등 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 조속한 한-EU DTA 발효를 목표로 EU 측과 긴밀하게 협의해 후속 절차를 차질 없이 진행해 나갈 예정이다.
Show GN: Playwright 봇 탐지를 우회하는 스킬 (github.com/greekr4)
Playwright로 사이트에 접속하면 봇탐지에 바로 막히는 경우가 많습니다. 인터넷에 떠도는 "스텔스" 스니펫들을 붙여봤더니, 어떤 건 오히려 더 잘 걸리더군요. 그래서 8개 탐지기로 직접 측정해보고, 실제로 통과하는 조합만 골라 스킬로 만들었습니다. 설치 / 사용 설치: npx skills add greekr4/playwright-bot-bypass 사용: playwright-bot-bypass 호출 좀 의외였던 점 흔히 쓰는 navigator 위조(가짜 플러그인·캔버스 노이즈·webdriver 삭제 등)는 진짜 크롬과 미묘하게 안 맞아서 오히려 탐지 신호가 됩니다. 하나는 실제 크롬에서 크래시까지 났습니다 그래서 위조는 전부 빼고, 진짜 크롬(headed)에 맡긴 뒤 Playwright 흔적 딱 2개만 제거했습니다 (__pwInitScripts 제거 + rebrowser의 CDP 누수 차단) 결론은 "덜 꾸밀수록 더 안 걸린다" 였습니다 피드백 환영합니다 — 특히 "이 탐지기는 못 뚫더라" 같은 제보 주시면 반영하겠습니다.
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발행일: 2026-06-11 08:03 (목)
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美 소비자물가 3년 만에 최고 급등…시장 불안 속 비트코인·이더리움 선방
미국 5월 소비자물가지수가 전년 대비 4.2% 올라 3년 만의 최고치를 기록했다.연내 금리인상 전망이 커졌지만 비트코인과 이더리움은 최근 급락 뒤 반등세를 이어갔다.
이번 흐름은 물가와 금리 전망이 악화해도 암호화폐 가격이 즉각 같은 방향으로 움직이지는 않는다는 점을 보여줬다. [사진: Reve AI]
[디지털투데이 홍진주 기자] 미국의 5월 소비자물가지수(CPI)가 3년 만에 가장 높은 상승률을 기록하면서 연방준비제도(Fed)의 긴축 장기화 우려가 커지고 있다. 다만 암호화폐 시장은 지표 발표 직후 낙폭을 줄이며 반등에 나서면서 시장이 이미 상당 부분 악재를 선반영했다는 분석도 나오고 있다.
10일(현지시간) 디크립트에 따르면, 미국 노동통계국(BLS)은 5월 CPI가 전년 동기 대비 4.2% 상승했다고 발표했다. 이는 최근 3년 사이 가장 높은 상승률이다. 전월 대비 상승률은 0.5%로 시장 예상치에 부합했다.
연간 물가상승률은 3개월 연속 높아졌으며, 이번 상승에는 에너지 가격 급등이 큰 영향을 미친 것으로 분석됐다. 매체는 미국과 이란 간 갈등이 다시 고조되면서 글로벌 원유 공급 우려가 커졌고, 이에 따른 에너지 가격 상승이 물가를 끌어올렸다고 설명했다.
통상 물가가 예상보다 높거나 높은 수준에서 고착화하면 암호화폐를 포함한 위험자산에는 부담이 된다. 인플레이션이 예상보다 높게 유지될 경우 연준이 금리를 더 오랫동안 높은 수준에서 유지하거나 추가 인상에 나설 가능성이 커지기 때문이다. 금리가 오르면 현금과 국채의 투자 매력이 높아지는 반면, 이자를 지급하지 않는 비트코인과 금 같은 자산은 상대적으로 불리해진다.
실제로 시장에서는 연말 이전 최소 한 차례 추가 금리 인상 가능성을 반영하기 시작한 것으로 전해졌다. 불과 최근까지만 해도 투자자들은 올해 최대 세 차례 금리 인하 가능성에 무게를 두고 있었지만, 강한 고용지표와 물가 상승세가 이어지면서 분위기가 달라지고 있다.
그럼에도 암호화폐 시장은 예상 밖의 반응을 보였다. 비트코인은 CPI 발표 직후 약 15분 동안 6만1000달러 부근에서 6만1750달러 수준까지 상승했으며, 이후 6만2000달러 선에서 거래됐다. 24시간 기준 상승률은 약 0.3%를 기록했다. 다만 지난주 급락 이전 가격 수준을 완전히 회복하지는 못한 상태다.
주요 알트코인도 반등 흐름에 동참했다. 이더리움(ETH)은 1650달러, 솔라나(SOL)는 65달러 수준까지 올랐으며, XRP 역시 낙폭을 일부 만회했다. 특히 이더리움과 솔라나는 미국 고용지표 발표 이후 이어졌던 하락세를 되돌리며 상승 전환에 성공했다.
시장에서는 이번 CPI 발표가 암호화폐 시장의 방향을 단번에 바꿀 정도의 결정적 재료는 아니라는 평가도 나온다. 거래 인프라 플랫폼 테오(Theo)의 최고투자책임자(CIO) 이기 이오페는 "물가가 예상치에 부합한 결과만으로는 비트코인에 강력한 촉매가 되기 어렵다"고 말했다.
그는 연준의 통화정책 완화 기대를 다시 키워줄 만한 요소가 부족한 만큼, 당분간 시장은 새로운 호재보다는 투자자들의 기존 포지션과 수급 상황에 더 크게 영향을 받을 것이라고 전망했다.
연준의 정책 환경도 더욱 복잡해지고 있다. 연준은 오랜 기간 물가를 2% 목표 수준으로 되돌리기 위해 노력해왔지만, 최근 중동 지역 긴장 고조와 에너지 가격 상승이 그동안의 진전을 상당 부분 상쇄한 것으로 평가된다. 현재 연준은 기준금리 목표 범위를 3.5~3.75% 수준에서 유지하고 있다.
시장 전문가들은 향후 암호화폐 시장이 금리 전망과 물가 흐름, 에너지 가격, 지정학적 변수에 더욱 민감하게 반응할 것으로 보고 있다. 특히 인플레이션이 다시 상승 추세를 이어갈 경우 연준의 긴축 장기화 우려가 재부각될 수 있어, 주요 경제지표 발표 때마다 암호화폐 시장 변동성이 확대될 가능성이 높다는 전망이 나온다.
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DiffusionGemma: 4배 빠른 텍스트 생성 (blog.google)
DiffusionGemma 는 텍스트 확산 방식으로 전체 텍스트 블록을 동시에 생성하는 Apache 2.0 라이선스의 26B MoE 실험용 공개 모델임 일반적인 자기회귀 LLM의 순차적 토큰 생성 대신 256토큰 병렬 생성 을 사용해 전용 GPU에서 최대 4배 빠른 텍스트 생성을 제공함 추론 시 전체 26B 중 3.8B 파라미터 만 활성화하며, 양자화하면 18GB VRAM 한도 안에서 고급 소비자용 전용 GPU에 맞게 동작함 양방향 어텐션과 반복적 자체 수정으로 인라인 편집, 코드 채우기, 아미노산 서열, 수학 그래프처럼 비선형 구조 가 있는 작업에 이점이 있음 속도와 병렬 레이아웃 생성을 우선한 실험 모델이므로 전체 출력 품질은 표준 Gemma 4보다 낮으며, 최고 품질이 필요한 애플리케이션에는 표준 Gemma 4 배포가 권장됨 개발자를 위한 새로운 가치 DiffusionGemma 는 텍스트 확산을 탐색하는 실험용 공개 모델이며, 일반적인 자기회귀 LLM의 토큰별 순차 처리를 넘어 전체 텍스트 블록을 동시에 생성함 이 모델은 Apache 2.0 라이선스로 제공되는 26B Mixture of Experts(MoE) 모델이며, GPU에서 최대 4배 빠른 텍스트 생성을 제공함 Gemma 4 계열의 파라미터당 지능과 Gemini Diffusion research 를 기반으로 하며, 생성 속도 극대화를 위한 새로운 확산 헤드를 통합함 자기회귀 Gemma 4 모델은 고품질 프로덕션 출력의 표준으로 유지되며, DiffusionGemma는 속도가 중요한 대화형 로컬 워크플로를 탐색하는 연구자와 개발자를 위해 설계됨 핵심 트레이드오프 빠른 추론 은 디코딩 병목을 메모리 대역폭에서 연산으로 옮겨 전용 GPU에서 최대 4배 빠른 토큰 출력을 제공함 단일 NVIDIA H100에서 초당 1000개 이상 토큰, NVIDIA GeForce RTX 5090에서 초당 700개 이상 토큰을 생성함 하드웨어 접근성 은 전체 26B MoE 중 추론 시 3.8B 파라미터만 활성화하는 구조에서 나옴 양자화하면 고급 소비자용 전용 GPU의 18GB VRAM 한도 안에 맞게 동작함 양방향 어텐션 은 각 순전파마다 256토큰을 병렬 생성해 모든 토큰이 서로를 참조할 수 있게 함 인라인 편집, 코드 채우기, 아미노산 서열, 수학 그래프 같은 비선형 영역에서 이점이 있음 자체 수정 은 모델이 전체 텍스트 블록을 한 번에 평가하면서 실시간으로 실수를 고치도록 반복적으로 출력을 다듬는 방식임 실험적 상태와 프로덕션 권고는 명확하며, 속도와 병렬 레이아웃 생성을 우선하기 때문에 전체 출력 품질은 표준 Gemma 4보다 낮음 미세조정 예시 특정 작업 성능은 미세조정 으로 개선할 수 있음 Unsloth 는 DiffusionGemma가 스도쿠를 풀도록 미세조정했으며, 스도쿠는 각 토큰이 미래 토큰에 의존하기 때문에 자기회귀 모델이 어려워하는 작업임 DiffusionGemma의 양방향 어텐션은 스도쿠 같은 작업을 훨씬 쉽게 만듦 텍스트에 확산을 쓰는 이유 AI 연구 커뮤니티는 수년간 확산 기반 텍스트 생성 을 탐색해 왔지만, 이를 대형 모델에 적용하는 일은 도전 과제로 남아 있었음 DiffusionGemma는 모델이 하드웨어를 사용하는 방식을 바꿔 이 문제를 다룸 기존 모델과의 트레이드오프 대부분의 언어 모델은 타자기처럼 왼쪽에서 오른쪽으로 한 번에 하나의 토큰을 생성함 클라우드에서는 서버가 수천 개 사용자 요청을 함께 배치 처리해 하드웨어 부하를 공유할 수 있으므로 이 방식이 효율적임 단일 사용자가 로컬에서 실행할 때는 단어 단위 생성이 전용 GPU나 TPU를 충분히 활용하지 못하게 하며, 하드웨어가 다음 “키 입력”을 기다리는 시간이 많아짐 DiffusionGemma는 256토큰 문단 전체를 동시에 초안 작성해 컴퓨터 프로세서에 더 큰 작업 덩어리를 한 번에 제공함 이 구조는 모델 추론을 순차적 타자기에서 전체 텍스트 블록을 동시에 찍는 대형 인쇄기처럼 바꾸는 방식임 로컬·저동시성 추론에 맞춘 속도 향상 DiffusionGemma의 속도 향상은 로컬 추론 과 낮은 동시성 추론을 위해 설계됨 높은 QPS 클라우드 서빙에서는 자기회귀 모델도 연산을 효율적으로 포화하도록 배포할 수 있음 높은 QPS 환경에서는 DiffusionGemma의 병렬 디코딩 이점이 줄어들며, 서빙 비용이 더 높아질 수 있음 처리량 이점은 단일 가속기에서 낮은 배치 크기부터 중간 배치 크기까지 가장 강함 텍스트 확산의 작동 방식 텍스트 확산 은 시각적 노이즈에서 시작해 선명한 그림으로 반복 개선하는 AI 이미지 생성 방식과 유사한 절차를 텍스트에 적용함 첫 단계인 캔버스에서는 모델이 무작위 플레이스홀더 토큰으로 구성된 캔버스에서 시작함 반복 개선 단계에서는 모델이 여러 차례 패스를 수행하고, 올바른 토큰을 고정한 뒤 이를 맥락 단서로 사용해 나머지를 다듬음 최종 다듬기 단계에서는 텍스트가 고품질 출력으로 수렴함 모델이 생성 중 문단 전체를 처리할 수 있기 때문에 복잡한 Markdown 서식을 정확히 닫거나 코드를 거의 실시간으로 생성하고 렌더링하는 동작 패턴이 가능해짐 시작 방법 실험용 모델 가중치는 허용적인 Apache 2.0 라이선스로 제공되며 Hugging Face에서 접근할 수 있음 DiffusionGemma developer guide 에서 통합 방법을 확인할 수 있으며, A Visual Guide to DiffusionGemma 에서 내부 메커니즘을 더 깊게 볼 수 있음 모델 서빙은 MLX , vLLM , Hugging Face Transformers 를 사용해 수행할 수 있음 vLLM 통합은 Red Hat 의 지원을 받음 빠른 실험을 위해 조합성을 위해 설계된 모듈형 JAX 도구상자인 Hackable Diffusion 기반 미세조정 튜토리얼이 제공됨 미세조정은 Unsloth 와 NVIDIA NeMo 로도 탐색할 수 있음 llama.cpp 공식 지원은 곧 제공될 예정임 최적화와 실행 환경 NVIDIA와의 협업으로 하드웨어 스택 전반에서 최적화가 이뤄졌으며, 소비자 환경과 엔터프라이즈 시스템 모두에서 호환성과 성능을 제공함 소비자 환경은 GeForce RTX 5090과 4090 GPU용 양자화를 지원함 엔터프라이즈 환경은 고급 NVFP4 커널을 사용하는 Hopper와 Blackwell에서 고성능을 제공함 로컬 데스크사이드 배포용 NVIDIA DGX Spark와 DGX Station, AI 전문가용 RTX PRO도 대상에 들어감 NVFP4 4비트 부동소수점 네이티브 지원은 연산 처리량을 가속해 모델이 더 빠른 속도와 거의 손실 없는 정확도로 실행되게 함 실행 방식은 데스크톱 전용 GPU, Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden , NVIDIA NIM 중에서 선택할 수 있음
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최근 OpenCode 로 옮겨서 미국 주요 프런티어 연구소가 아닌 모델들을 많이 써봤는데, 예상 밖으로 가장 마음에 든 모델은 Mercury 였음 “똑똑해서”가 아니라 말도 안 되게 빨랐기 때문임. 프롬프트를 넣고 기다리는 최신 에이전트식 경험보다 페어 프로그래밍에 가까웠고, AI의 이점은 얻으면서도 AI 이전 코딩 감각이 일부 돌아와 더 재미있었음. 프롬프트를 넣고 기다리며 방향이 맞기를 비는 슬롯머신 같지 않았고, Gemini Flash Lite나 GPT Mini/Nano 같은 작은 모델도 더 자주 쓰게 됨. 오픈 가중치 모델이 나와서 기대되고 바로 테스트해볼 예정임
Google이 계속 힘을 보여주는 중임. Gemini가 코드나 에이전트 용도에서 Claude나 OpenAI 모델보다 더 경쟁력 있지 않은 게 놀랍지만, Google에 여전히 업계 최고 수준의 AI 인력이 있는 건 분명함 다만 Google은 큰 사고형 LLM보다 휴대폰에서 돌거나 거의 실시간인 사용 사례에 집중하는 듯함. 이런 효율 개선 은 앞으로 AI에 매우 중요해질 가능성이 큼. 특정 생태계에 묶어두려고 토큰을 보조금처럼 싸게 주던 시기는 끝나가고, 실제 비용을 내야 할 때가 오고 있음. 정말 똑똑한 모델을 비용 효율적으로 돌리는 법을 찾는 회사가 이길 것임. DeepSeek는 GPT 5.5나 Opus 4.8보다 한 자릿수 배 이상 싸고, 둘보다 나쁘긴 하지만 치명적으로 나쁘지는 않음. 최고의 코딩 모델이 인간 시간을 충분히 아껴준다면 10배는 기꺼이 내겠지만, 최근 벤치마크에서 GPT 5.5 Pro가 DeepSeek보다 200배 이상, Opus 4.8보다 약 30배 비싼 경우처럼 100배 차이면 받아들이기 어려움
일부 반응은 확산 방식 의 장점을 놓치고 있음. 휴대폰이나 컴퓨터 GPU 같은 엣지 기기에는 큰 영향을 줄 수 있음 LLM의 디코더는 이전 토큰들을 모두 고려해야 해서 토큰을 하나씩 계산함. 기존 LLM 디코더는 여러 추론을 배치로 묶을 만큼 부하가 충분하면 잘 확장되고, 그 환경에서는 확산의 이점이 제한적임. 엣지에서는 문제가 다름. 추론 가속기가 RAM에서 GB 단위 가중치를 계속 옮기느라 굶주림 상태가 됨. LPDDRx/GDDRx 같은 소비자용 RAM은 HBM보다 대역폭이 낮고, 요청이 직렬이라 공통 가중치 계산을 배치로 묶을 수 없기 때문임. 확산은 토큰을 병렬로 계산할 수 있어 메모리 대역폭 병목 을 완화함
NVIDIA가 이 모델용 무료 엔드포인트 를 제공하고 있음. 자세한 내용은 https://build.nvidia.com/google/diffusiongemma-26b-a4b-it 에 있고, 계정을 만들고 아마 전화번호 인증도 해야 함 펠리컨을 그리게도 해봤음: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer#url=ht...
DiffusionGemma 같은 텍스트 확산 모델 이 어떻게 작동하는지 보여주는 좋은 시각 설명: https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-...
며칠 전만 해도 Google이 1년 전 I/O에서 시연한 뒤 확산 텍스트 생성 모델 에 대해 전혀 말하지 않는다고 생각했음 돌리기 너무 비싸다는 소문이 있었지만, 제공된 차트처럼 같은 1x H100 하드웨어에서 DiffusionGemma와 일반 Gemma를 비교한다면 그렇지는 않아 보임. Gemma보다 약간 약하다는 것 말고 이 속도의 단점이 무엇인지 궁금함
“DiffusionGemma는 이 비효율을 뒤집는다. 단어를 순차적으로 예측하는 대신 256토큰 문단 전체의 초안을 동시에 만든다. 컴퓨터 프로세서에 더 큰 작업 덩어리를 한 번에 줌으로써 하드웨어를 최대한 활용한다. 모델 추론을 한 글자씩 치는 타자기에서 텍스트 블록 전체를 동시에 찍어내는 거대한 인쇄기로 업그레이드한다” “추론 중 3.8B 파라미터만 활성화하는 총 26B 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델로 동작하며, 양자화하면 고급 소비자용 전용 GPU의 18GB VRAM 한계 안에 편안히 들어간다” 그러니까 Gemma 4 26B는 ollama로 내 24GB GPU에서 아주 빠르게 도는 MoE 모델 임. 이건 추측 디코딩처럼 들리지만, MoE 모델에서는 그게 작동하지 않는다고 생각했음. 이걸 따라가는 게 일이 아닌 사람에게는 변화가 너무 많아 따라가기 힘듦
내 3090 Ti 에서는 광고된 속도 근처에도 못 미치지만, 답변을 “채워 넣는” 모습을 보는 건 재미있음 Simon의 “자전거 탄 SVG 펠리컨” 테스트를 해봤고 결과는 꽤 미니멀하지만 요구사항에는 맞았음: https://gist.github.com/peterc/7672e74ec1437945e5fca5ce2c1c9... -- 패치된 llama.cpp에서 Q4 양자화로 돌린 결과임. Simon의 결과가 많이 다른지도 궁금함
확산형 추론 모델 은 어떤 모습일까? 미리 정해진 길이의 [thinking] 블록을 오래 확산시키고, 최종 출력 블록은 그 thinking 블록 내용을 입력의 일부로 쓰는 식일까? 그리고 확산 모델은 애초에 출력 길이를 어떻게 정할까? 미리 정한 파라미터인지, 아니면 중간 어딘가에 [end] 토큰을 확산시키는지 궁금함
멋지긴 하지만 로컬 모델은 이미 괜찮아도 가장 싼 API보다도 체감상 확실히 떨어져서, 속도를 위해 품질을 조금이라도 희생할 생각은 잘 안 듦 어떤 사용 사례에는 분명 가치가 있겠지만, 실제로 프로덕션에 배포하려는 구체적인 사례가 궁금함
발행일: 2026-06-11 08:03 (목)
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AI [클코나잇 2] 웨비나 OPEN! 클로드 코드의 한계 확장
요즘 세미나 5 분 2026.05.29. 2.2K
파라마운트스카이댄스의 워너브라더스디스커버리(WBD) 인수 합병안이 유럽연합(EU) 정부의 보조금 심사를 받게 됐다.
10일(현지시간) 로이터 등에 따르면, EU 집행위원회는 파라마운트의 WBD 합병안이 EU 보조금 심사 대상이 됐다고 밝혔다.
파라마운트는 전날 EU의 불공정한 외국 정부 보조금을 겨냥한 규정에 따라 승인을 요청했다.
파라마운트의 WBD 합병안은 사우디아라비아 국부펀드, 리마드 홀딩 컴퍼니, 카타르 투자청의 금전적 지원을 받고 있다. EU는 이 자금과 관련해 검토를 하고 있는 것으로 알려졌다.
파라마운트 "넷플릭스가 WBD 합병 훼방" 2026.06.10 美 10개 주 법무장관, WBD 합병 소송 준비 2026.06.09 파라마운트-WBD 합병 저지 연대 목소리 커진다 2026.06.08 WBD 합병에 소비자 극장 반독점 우려 소송 제기 2026.06.06
EU 집행위원회는 7월14일까지 거래를 승인할지, 혹은 90일 간 본격적인 조사에 착수할지 결정할 예정이다.
로이터는 사안에 정통한 소식통을 인용, 보조금 승인은 합병 승인보다 쉬울 것으로 예상한다고 보도했다.
NHN, 양철웅 신임 CTO 선임…그룹 차원 'AI 네이티브' 전환 박차
NHN은 양철웅 기술본부장을 신임 최고기술책임자(CTO)로 선임했다고 11일 밝혔다. [사진: NHN]
[디지털투데이 이호정 기자] NHN이 전사적인 인공지능 전환(AX)에 드라이브를 걸기 위해 기술 사령탑을 교체했다. 인프라, 보안 분야에서 뼈가 굵은 베테랑을 전면에 내세워 그룹 차원의 'AI 네이티브' 체질 개선을 이끌겠다는 구상이다.
NHN은 양철웅 기술본부장을 신임 최고기술책임자(CTO)로 선임했다고 11일 밝혔다.
새롭게 기술 총괄을 맡은 양 CTO는 한국과학기술원(KAIST) 전산학 박사 출신이다. 지난 20여년 간 인터넷 인프라, 트래픽 최적화, 클라우드 등의 영역을 거친 정통 엔지니어다. 지난 2022년 NHN클라우드에 합류한 이후 보안개발랩 연구소장을 역임하며 플랫폼 고도화에 기여해 왔다.
회사 측은 양 CTO가 AI를 활용한 개발 혁신으로 내부 실행 속도를 끌어올리는 동시에, 흩어져 있던 그룹 내 기술 로드맵을 체계화할 적임자라고 판단했다. 이를 통해 그룹사 전반에 AI 활용을 확산시켜 본격적인 AX 기반을 다진다는 목표다.
신임 CTO는 취임 일성으로 올바른 기술적 지향점의 중요성을 강조했다. 양 CTO는 지난 10일 사내 타운홀 미팅에서 "AI는 단순한 도구를 넘어 함께 일하는 동료가 되고 있다"라며 "빠르게 움직이는 것만큼 중요한 것은 올바른 방향으로 나아가는 것이며, 기술 전략과 실행력을 바탕으로 그룹 차원의 기술 역량을 연결하고 시너지를 창출해 나가겠다"고 말했다.
한편 NHN은 이번 인사로 경영진 개편의 마침표를 찍었다. ▲정우진 최고경영자(CEO) ▲양철웅 CTO ▲안현식 최고재무책임자(CFO) ▲황선영 최고법무책임자(CLO) ▲이승찬 최고인사책임자(CHRO) ▲김상호 최고게임책임자(CGO)로 이어지는 C레벨 리더십 구축을 완료했다.
진용을 갖춘 NHN은 향후 중장기 기술 전략을 촘촘히 짜고 기술 기업으로서의 시장 지배력을 한층 확대해 나갈 방침이다.
키워드 #NHN #양철웅 #CTO #선임 #AX #전환
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AI AX의 어려움은 전 직원이 AI를 쓴 이후부터 시작된다
강남언니 7 분 2026.06.01. 9.6K
배달의민족이 여름 배달 수요 증가 시기에 맞춰 할인 행사를 진행한다. 치킨, 버거, 디저트 등 100여 개 브랜드가 참여하며, 주문 데이터 기반 맞춤형 혜택도 제공한다.
우아한형제들은 11일부터 다음 달 19일까지 ‘배민 먹을복 페스타’를 진행한다고 밝혔다. 이번 행사는 6월 월드컵과 다음 달 초복 등 배달음식 수요가 늘어나는 시기를 겨냥해 마련됐다.
행사에는 BBQ, BHC, 맥도날드, 맘스터치, 버거킹, 처갓집양념치킨, 요아정, 배스킨라빈스, 푸라닭 치킨 등 100여 개 브랜드가 참여한다. 배민은 해당 브랜드에서 사용할 수 있는 최대 1만원 할인 쿠폰을 제공한다.
매주 바뀌는 메뉴 할인도 운영한다. 6월 둘째 주에는 BHC 핫후라이드와 요아정 프리미엄 생망고빙수 등을 최대 5000원 할인된 가격에 선착순 제공한다. 셋째 주에는 처갓집양념치킨 슈프림양념치킨, 넷째 주에는 맘스터치 핫치즈밤 빅싸이순살 할인 행사가 이어진다.
카카오페이 결제 고객에게는 2000원 추가 할인 쿠폰도 제공한다. 해당 쿠폰은 행사 기간 모든 고객이 받을 수 있으며, 매주 1회 사용할 수 있다.
배민은 행사 기간 ‘나의 먹을복’ 콘텐츠도 운영한다. 최근 12주간 고객 주문 데이터를 분석해 매콤한맛, 달콤한맛, 감칠맛 등 맛 성향을 진단하고, 해당 성향에 맞는 음식 카테고리 할인 혜택을 우선 안내하는 방식이다.
민·관·학 함께하는 '디지털 트러스트' 대국민 캠페인 열린다 2026.04.07 배민아카데미 누적 수강생 35만명…1년 새 5만명↑ 2026.06.02 배달의민족, 입점 파트너 배민프렌즈와 ‘사랑의 도시락’ 봉사활동 진행 2026.05.13 배민상품권 판매 2000억 돌파…선물 수요 증가 2026.04.30
장보기·쇼핑 영역에서는 오는 21일까지 ‘0원딜’ 행사를 진행한다. B마트는 조각수박을 매일 한정 수량으로 제공하고, CU는 프링글스와 맥스봉치즈 등 간식 상품을 선착순으로 선보인다.
김지훈 우아한형제들 사업부문장은 “배달 수요가 집중되는 여름 시즌에 맞춰 고객들이 합리적인 가격으로 다양한 음식을 경험할 수 있도록 행사를 기획했다”고 말했다.
젠슨 황 방한 마무리...피지컬AI 협력·스타트업 지원 강조
젠슨 황 엔비디아 CEO가 8일 신라호텔 영빈관에서 열린 '코리아 AI 에코시스템 리셉션'에 앞서 방한 소회를 밝히고 있다. [사진: 공동취재단]
[디지털투데이 손슬기 기자] 8일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 4박5일 방한 일정을 마무리하는 '코리아 AI 에코시스템 리셉션'에 참석해 "한국은 중공업, 제조, 전자, AI 소프트웨어에서 독보적인 나라다. 향후 5년간 수천억달러 수익이 한국으로 유입될 것이다"며 한국에 대한 기대감을 다시 한번 강조했다.
스타트업들에 대한 지원도 적극 주문해 눈길을 끌었다.
◆스타트업 지원 확대..피지컬 AI 협력 탄력
이번 행사에는 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버 등 대기업부터 업스테이지, 리얼월드, 래블업 등 AI 스타트업, 한국투자파트너스, IMM, 에이티넘, SBVA 등 벤처캐피털(VC)까지 엔비디아 생태계 파트너들이 참석했다.
스타트업들은 국내 AI, 로보틱스분야에서 10여개사가 참여했다.
황 CEO는 "미래는 AI 스타트업들이 만들고 있다"며 참석 VC들을 직접 호명하며 스타트업 투자를 당부했다. 배경훈 부총리에게도 "이들 회사에 필요한 건 돈"이라며 정부 차원 자금 지원을 요청한 것으로 전해졌다.
김성훈 업스테이지 대표는 간담회 직후 "오늘 미팅을 한마디로 요약하면 투자였다"고 전했다.
김성훈 업스테이지 대표. [사진: 디지털투데이 손슬기 기자]
피지컬 AI도 이슈였다. 행사에는 두산로보틱스, 리얼월드, 에이로봇, 로보티즈 등 로봇, 피지컬AI 기업과 엔씨AI 크래프톤도 참석했다. 참석자들은 엔비디아 입장에서 한국은 미국을 제외한 최우선 피지컬AI 파트너라고 전했다.
류중희 리얼월드 대표는 "피지컬AI는 부품, 센서, 로봇 제조, 노동 데이터, 제조업까지 다 필요한 완전한 조별 과제인데, 중국을 제외하면 그걸 할 수 있는 나라가 한국 밖에 없다"며 "엔비디아가 그걸 알고 선점하려는 것이고, 한국과 관계를 가장 잘 가져가는 빅테크 기업이 되고 싶어하는 것 같다"고 말했다.
황 CEO도 이번 방한에서 "한국에 로보틱스가 매우 중요하다"며 "AI와 로봇이 한국의 잠재력을 극대화할 것"이라고 강조했다.
황 CEO는 이날 행사에 앞서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 비공개 면담을 가졌다. 행사장에선 두 사람이 샴페인으로 '러브샷'을 나누며 친분을 과시하기도 했다.
배 부총리는 이후 기자들과 만나 네 가지 성과를 밝혔다. 우선 차세대 AI 가속기 베라루빈을 한국에 우선 공급하기로 했다. 그는 "베라루빈을 한국 최우선으로 공급받기로 했고, 기존 GPU 26만장 도입도 차질 없이 지원받기로 했다"고 밝혔다. 26만장 외 추가 공급에 대해서도 "추가 사업에서 문제없기로 했다"고 했다.
엔비디아 연례 행사인 GTC 국내 개최도 추진한다. 배 부총리는 "AI 생태계를 함께 만든다는 측면에서 GTC 코리아를 개최하는 것에 대해 황 CEO가 아주 긍정적으로 생각하고 있다"고 전했다.
GPU 가격 협상과 관련해서는 "황 CEO가 한국 문화·지정학·산업 역량 세 가지 장점을 가진 나라라고 생각하고 있어 (타국 대비) 한국에 더 많은 가격 혜택을 줄 수 있을 것으로 본다"고 밝혔다.
리셉션에는 한국과학기술원(KAIST)·울산과학기술원(UNIST)·서울대·고려대·포스텍 등 5개 대학도 초청됐다. 앞서 엔비디아는 지난해 10월 현대차그룹 및 정부와 협약을 통해 엔비디아 최상위 R&D 거점인 AI기술센터 설립을 약속한 바 있다. 황 CEO는 "이미 채용을 시작했다"며 "인력이 확보되는 대로 부지도 마련할 것"이라고 말했다. 현재 엔비디아 AI기술센터는 싱가포르·영국·대만 등 일부 국가들에서만 운영되고 있다.
8일 엔비디아가 개최한 '코리아 AI 에코시스템 리셉션'에 참석한 국내 AI 스타트업 관계자들. (왼쪽부터) 신정규 래블업 대표, 류중희 리얼월드 대표, 한재권 에이로봇 CTO, 엄윤설 에이로봇 대표. [사진: 디지털투데이 손슬기 기자]
◆HBM 넘어 소캠까지...메모리 협력 전방위로
황 CEO는 이번 방한에서 HBM 중심이던 메모리 반도체 공급망을 AI 서버용 메모리 전반으로 넓혔다.
그는 리셉션에 앞서 전영현 삼성전자 DS부문장(부회장)과 약 15분간 면담했다. 전 부회장은 면담 직후 기자들과 만나 "HBM 공급과 파운드리 협력, 차세대 메모리 공동 개발 방안을 논의했다"며 "오랜 기간 협력해왔는데 오늘 가장 좋은 이야기를 나눈 것 같다"고 전했다. 내년 HBM4E 공급에 이어 HBM5까지 중장기 협력을 논의했다고 덧붙였다.
이날 행사에는 곽노정 SK하이닉스 사장도 참석했다.
황 CEO는 방한 중 최태원 SK그룹 회장, 곽노정 사장 등 SK 경영진과 만나 "올해 SK하이닉스와 매우 큰 성과를 거뒀다. 하반기와 내년에는 더욱 큰 성장이 있을 것", "베라 CPU도 SK하이닉스 메모리를 사용할 것" 등 발언을 했다.
8일 엔비디아 코리아 AI 에코시스템 리셉션 초청 기업과 단체들. [사진: 디지털투데이 손슬기 기자]
리셉션에는 NHN클라우드·KT클라우드·엘리스그룹 등 국내 클라우드 서비스 업체(CSP) 경영진들도 참석했다.
김재원 엘리스그룹 대표는 행사 전 "엔비디아 클라우드 파트너십(NCP) 참여 기회를 요청할 계획"이라며 "그간 대기업 중심으로 파트너십이 이뤄졌는데 스타트업에도 문을 열어달라고 건의할 것"이라고 말했다.
김동훈 NHN클라우드 대표는 "한국 시장에도 베라루빈 등 최신 GPU가 공급되면 수요는 자연히 따라올 것"이라며 "엔비디아와 GPU 공급 확대에 적극 나설 것"이라고 말했다.
행사에는 네이버클라우드 김유원 대표와 SK텔레콤 경영진도 참석했다. 두 회사는 황 CEO 방한 중 엔비디아와 기가와트(GW)급 AI 팩토리 구축 계획을 각각 공개했다.
네이버는 세종 데이터센터를 기반으로 2027년 55MW 가동을 시작해 2028년 200MW, 장기적으로 GW급까지 확장하는 계획을 발표했다. SKT는 엔비디아 DSX 플랫폼 기반 최대 5GW급 AI 팩토리 구축에 나선다. 2027년 한국 첫 가동이 목표다.
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Claude Fable이 도움을 멈춰도 사용자는 알 수 없다 (jonready.com)
코딩 보조 모델이 경쟁 LLM 개발 요청에서 사용자에게 알리지 않고 효과를 제한할 수 있어, 개발 도구 신뢰에 공급망 위험 이 생김 Anthropic은 Fable 5에서 프런티어 LLM 개발 요청에 대한 효과 제한을 도입했고, 이 제한은 사용자에게 보이지 않음 제한 방식은 다른 모델로 대체하지 않고 프롬프트 수정, 스티어링 벡터, PEFT 같은 방법으로 효과를 낮추는 구조 임 일반 소프트웨어 회사도 임베딩, 리랭커, 추천 시스템, 소형 LLM 튜닝·호스팅을 사용하면서 프런티어 AI 연구와 제품 개발의 경계가 흐려짐 Claude가 AI 구성요소 작업 중 나쁜 답을 줄 때 모델 혼동, 잘못된 맥락, 숨은 정책 제한 중 무엇 때문인지 사용자가 알 수 없음 핵심 문제 Fable 5 모델 카드에는 프런티어 LLM 개발을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입이 구현됐다는 문구가 있음 적용 예시는 사전학습 파이프라인 구축, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계로 제시됨 Anthropic은 Claude를 경쟁 모델 개발에 사용하는 행위가 이미 서비스 약관 위반이라고 밝힘 이 제한은 사이버보안, 생물학·화학, 증류 시도에 대한 개입과 달리 사용자에게 보이지 않음 Fable 5는 다른 모델로 fallback하지 않고, 프롬프트 수정, 스티어링 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한함 제품 개발과 경계 문제 현대 소프트웨어 회사들은 자체 임베딩, 리랭킹, 추천 시스템을 점점 더 많이 구축함 wanderfugl.com은 직접 훈련한 맞춤 리랭커와 임베딩 알고리듬을 가진 소규모 부트스트랩 앱으로 제시됨 Anthropic은 “프런티어 AI 개발”의 몇 가지 예를 들지만, 명확한 경계선을 제공하지 않음 과거 AI 연구소에 한정됐던 기법들이 일반 소프트웨어 회사에서도 사용되면서 경계가 매년 더 정의하기 어려워짐 스타트업은 임베딩 모델을 훈련하고, 리랭커를 만들며, 소형 LLM을 미세조정하고 호스팅함 Anthropic 공급망 위험 Anthropic은 이러한 보호조치가 개발자의 0.03%에만 영향을 준다고 밝힘 문제는 AI 회사의 정의가 바뀌고 있다는 점임 대부분의 회사가 지금 프런티어 모델을 훈련하지는 않지만, 현대 소프트웨어에는 AI 모델이 점점 더 많이 들어감 5년 전 스타트업 구축은 API와 SQL 쿼리 작성에 가까웠지만, 지금은 모델 훈련, 튜닝, 배포가 자주 포함됨 5년 전 CLIP 같은 모델은 프런티어 AI 연구 프로젝트였지만, 현재는 부트스트랩 여행 스타트업에서도 미세조정 대상이 됨 신뢰 문제 제품용 모델 학습 파이프라인을 디버깅할 때 Claude가 나쁜 답을 주면 원인을 구분하기 어려움 가능한 원인은 모델의 혼동, 사용자의 부족한 맥락 제공, 숨은 정책 제한의 작동으로 나뉨 Anthropic은 이런 제한이 작동할 때 사용자에게 알리지 않기로 명시적으로 선택함 개발 도구가 사용자에게 알리지 않고 성공을 위한 최적화를 멈출 수 있으면, 인프라를 완전히 신뢰하기 어려워짐
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▲ GN⁺ 2시간전 [-] Lobste.rs 의견들 경쟁 언어를 제대로 컴파일하지 않겠다고 거부하는 컴파일러를 상상해보면 됨 Anthropic의 이런 행동은 정말 역겹다 고 봄 신뢰하는 신뢰에 대한 성찰 이 AI 버전으로 다시 나온 셈임 언어 전쟁에 들어갈 수 있는 옹졸함을 생각하면, 아직 이런 일이 안 벌어진 게 오히려 놀라움 이 말을 농담 섞인 아이러니로 읽을 수도 있고, 그렇게 읽고 싶음 실제로는 경쟁 언어를 컴파일하지 않겠다고 거부 하고 있으니까 장기적으로는 사용자가 통제하는 로컬 모델 을 돌리는 게 표준이 될 이유를 잘 보여주는 사례임 아무도 통제권이 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않음. 누군가가 내가 무엇을 할 수 있는지 대신 결정한다면, 그 도구가 얼마나 더 뛰어난지는 중요하지 않음 그럴지는 잘 모르겠음. 아무도 통제권 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않는다지만, 현실에서는 거의 모두가 그렇게 하고 있음 지금 이 글도 Apple이 “위험하다”고 판단한 기본 수정조차 막는 iPhone 에서 쓰고 있고, 무릎 위에는 Amazon이 책 다운로드를 허용하지 않는 Kindle 이 있음. 곧 많은 대형 고객이 도구의 실제 동작을 이해하고 통제하지 못하게 제한하는 SaaS 회사로 돌아가 일할 예정임 예시는 더 많지만, 도구가 얼마나 더 좋고 쉬운지는 실제로 꽤 중요해 보임 맞음. SaaS에 너무 의존 하는 게 LLM뿐 아니라 전반적으로 나쁜 선택인 이유이기도 함 기본적으로 남의 집에 살면서 그 집 규칙을 따라야 하는 셈임. 그 규칙이 불법이 아니고 사업에 큰 손해를 주지 않는 한, 공급자는 사용자 목표보다 자기 목표에 맞으면 가능한 일을 다 할 것임 그 로컬 모델 은 어디서 가져오는 건가 싶음. 오픈소스 모델도 이미 학습된 상태로 배포되고, 같은 “기능”을 넣을 수 있음 전문가는 아니지만, 말한 수준의 독립성을 얻으려면 결국 모델을 직접 학습시키는 비용을 감수해야 하는 것처럼 보임 LLM을 쓴다고 heavenbanning 을 보게 될 줄은 몰랐는데, 결국 여기까지 왔음 heavenbanning? … oh holy shit … 섀도밴을 ~~패션~~ AI 정신증 버전으로 만든 것 같음 “프런티어 LLM 개발을 겨냥한 요청에 대해 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 구현했다”는 건 결국 더 많은 소원을 빌 수 없다는 규칙 을 만든 셈임 Anthropic이 이 일로 그렇게까지 욕먹을 필요는 없다고 봄. 적어도 자기들이 이렇게 한다고 인정은 했음. 다들 하고 있을 거라고 생각함 DeepSeek 이후로는 증류가 너무 효과적이라는 게 드러나서, 새 모델을 개발할 유인 자체를 없앨 수도 있음. 그냥 다른 누군가가 만들 때까지 기다렸다가 비교적 쉽게 증류하면 되니까 참고로 이건 증류 방지 장치 와는 별개이고, 추가로 들어간 조치임. 글에서도 꽤 명확히 구분하고 있음 “증류 시도와 관련된 개입과 달리, 이 보호 장치는 사용자에게 보이지 않는다. Fable 5는 다른 모델로 대체되지 않는다”는 식임 증류는 더 약한 모델로 대체하는 방식으로 막고, 사용자에게도 알린다고 되어 있음. 요금도 그에 맞게 청구되기를 바람 반면 추가 보호는 “사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계” 같은 내용을 Fable과 논의하는 걸 막는 쪽임 예컨대 “프런티어 LLM을 만들고 싶은데 사전학습 파이프라인을 어떻게 구성하나?” 혹은 어쩌면 “RLHF가 무슨 뜻인가?” 같은 프롬프트에서 발동할 수 있음. 반면 증류는 대량의 프롬프트를 보내고 출력을 이용해 자기 모델을 직접 만드는 것임 DeepSeek이 Anthropic API에 보낸 요청은 약 15만 건 정도였는데, 그건 딱히 의미 있는 양이 아님 게다가 이 숫자는 Anthropic이 직접 제시한 것이고, 이런 숫자에 대해 진실할 유인이 없는 쪽임. 오히려 실제 숫자는 더 낮을 가능성을 예상해야 함 거기에 더해 이런 조치는 임의로 감지한 최종 목표를 겨냥하고, Anthropic이 그때그때 만드는 임의 규칙에 따라 임의의 방해를 적용하는 구조임 발표 글의 설명과는 상당히 다름 “Fable의 분류기가 사이버보안, 생물학·화학, 또는 증류와 관련된 요청을 감지하면 응답은 자동으로 Claude Opus 4.8이 대신 처리한다. 이 경우 사용자는 알림을 받는다”고 되어 있었음 둘 다 맞고, 둘 다 Anthropic이 직접 말한 내용임 언급한 분류는 거절을 받게 되지만, Anthropic과 경쟁하려는 시도 는 알림 없이 Fable을 조용히 더 멍청하고 나쁘게 만듦. 그리고 어떤 프롬프트가 그런 동작을 유발하는지 정확히 알 방법도 없음 더 많은 AI 프롬프터가 재현성 과 내부 관찰 가능성 을 중요하게 여기기 시작했으면 함 이런 장난질 때문에 이 모델에는 돈을 내고 쓰고 싶지 않음 이상적으로는 실제로 유용했을 때만 비용을 내는 가격 모델이 있어야 함. 어떤 작업에 토큰 비용 20달러를 태웠는데 결과가 쓸모없거나, 대부분의 비용이 모델이 지시를 따르지 않아서 생긴 경우도 이미 나쁨 그래도 그건 돈을 내고 하는 도박이라고 합리화할 수 있음. 하지만 모델 제공자가 내가 돈 내고 사는 서비스를 제공하지 않겠다고 그냥 결정한다면 그건 사기 에 가깝다 답변달기
Lobste.rs 의견들 경쟁 언어를 제대로 컴파일하지 않겠다고 거부하는 컴파일러를 상상해보면 됨 Anthropic의 이런 행동은 정말 역겹다 고 봄 신뢰하는 신뢰에 대한 성찰 이 AI 버전으로 다시 나온 셈임 언어 전쟁에 들어갈 수 있는 옹졸함을 생각하면, 아직 이런 일이 안 벌어진 게 오히려 놀라움 이 말을 농담 섞인 아이러니로 읽을 수도 있고, 그렇게 읽고 싶음 실제로는 경쟁 언어를 컴파일하지 않겠다고 거부 하고 있으니까 장기적으로는 사용자가 통제하는 로컬 모델 을 돌리는 게 표준이 될 이유를 잘 보여주는 사례임 아무도 통제권이 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않음. 누군가가 내가 무엇을 할 수 있는지 대신 결정한다면, 그 도구가 얼마나 더 뛰어난지는 중요하지 않음 그럴지는 잘 모르겠음. 아무도 통제권 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않는다지만, 현실에서는 거의 모두가 그렇게 하고 있음 지금 이 글도 Apple이 “위험하다”고 판단한 기본 수정조차 막는 iPhone 에서 쓰고 있고, 무릎 위에는 Amazon이 책 다운로드를 허용하지 않는 Kindle 이 있음. 곧 많은 대형 고객이 도구의 실제 동작을 이해하고 통제하지 못하게 제한하는 SaaS 회사로 돌아가 일할 예정임 예시는 더 많지만, 도구가 얼마나 더 좋고 쉬운지는 실제로 꽤 중요해 보임 맞음. SaaS에 너무 의존 하는 게 LLM뿐 아니라 전반적으로 나쁜 선택인 이유이기도 함 기본적으로 남의 집에 살면서 그 집 규칙을 따라야 하는 셈임. 그 규칙이 불법이 아니고 사업에 큰 손해를 주지 않는 한, 공급자는 사용자 목표보다 자기 목표에 맞으면 가능한 일을 다 할 것임 그 로컬 모델 은 어디서 가져오는 건가 싶음. 오픈소스 모델도 이미 학습된 상태로 배포되고, 같은 “기능”을 넣을 수 있음 전문가는 아니지만, 말한 수준의 독립성을 얻으려면 결국 모델을 직접 학습시키는 비용을 감수해야 하는 것처럼 보임 LLM을 쓴다고 heavenbanning 을 보게 될 줄은 몰랐는데, 결국 여기까지 왔음 heavenbanning? … oh holy shit … 섀도밴을 ~~패션~~ AI 정신증 버전으로 만든 것 같음 “프런티어 LLM 개발을 겨냥한 요청에 대해 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 구현했다”는 건 결국 더 많은 소원을 빌 수 없다는 규칙 을 만든 셈임 Anthropic이 이 일로 그렇게까지 욕먹을 필요는 없다고 봄. 적어도 자기들이 이렇게 한다고 인정은 했음. 다들 하고 있을 거라고 생각함 DeepSeek 이후로는 증류가 너무 효과적이라는 게 드러나서, 새 모델을 개발할 유인 자체를 없앨 수도 있음. 그냥 다른 누군가가 만들 때까지 기다렸다가 비교적 쉽게 증류하면 되니까 참고로 이건 증류 방지 장치 와는 별개이고, 추가로 들어간 조치임. 글에서도 꽤 명확히 구분하고 있음 “증류 시도와 관련된 개입과 달리, 이 보호 장치는 사용자에게 보이지 않는다. Fable 5는 다른 모델로 대체되지 않는다”는 식임 증류는 더 약한 모델로 대체하는 방식으로 막고, 사용자에게도 알린다고 되어 있음. 요금도 그에 맞게 청구되기를 바람 반면 추가 보호는 “사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계” 같은 내용을 Fable과 논의하는 걸 막는 쪽임 예컨대 “프런티어 LLM을 만들고 싶은데 사전학습 파이프라인을 어떻게 구성하나?” 혹은 어쩌면 “RLHF가 무슨 뜻인가?” 같은 프롬프트에서 발동할 수 있음. 반면 증류는 대량의 프롬프트를 보내고 출력을 이용해 자기 모델을 직접 만드는 것임 DeepSeek이 Anthropic API에 보낸 요청은 약 15만 건 정도였는데, 그건 딱히 의미 있는 양이 아님 게다가 이 숫자는 Anthropic이 직접 제시한 것이고, 이런 숫자에 대해 진실할 유인이 없는 쪽임. 오히려 실제 숫자는 더 낮을 가능성을 예상해야 함 거기에 더해 이런 조치는 임의로 감지한 최종 목표를 겨냥하고, Anthropic이 그때그때 만드는 임의 규칙에 따라 임의의 방해를 적용하는 구조임 발표 글의 설명과는 상당히 다름 “Fable의 분류기가 사이버보안, 생물학·화학, 또는 증류와 관련된 요청을 감지하면 응답은 자동으로 Claude Opus 4.8이 대신 처리한다. 이 경우 사용자는 알림을 받는다”고 되어 있었음 둘 다 맞고, 둘 다 Anthropic이 직접 말한 내용임 언급한 분류는 거절을 받게 되지만, Anthropic과 경쟁하려는 시도 는 알림 없이 Fable을 조용히 더 멍청하고 나쁘게 만듦. 그리고 어떤 프롬프트가 그런 동작을 유발하는지 정확히 알 방법도 없음 더 많은 AI 프롬프터가 재현성 과 내부 관찰 가능성 을 중요하게 여기기 시작했으면 함 이런 장난질 때문에 이 모델에는 돈을 내고 쓰고 싶지 않음 이상적으로는 실제로 유용했을 때만 비용을 내는 가격 모델이 있어야 함. 어떤 작업에 토큰 비용 20달러를 태웠는데 결과가 쓸모없거나, 대부분의 비용이 모델이 지시를 따르지 않아서 생긴 경우도 이미 나쁨 그래도 그건 돈을 내고 하는 도박이라고 합리화할 수 있음. 하지만 모델 제공자가 내가 돈 내고 사는 서비스를 제공하지 않겠다고 그냥 결정한다면 그건 사기 에 가깝다
경쟁 언어를 제대로 컴파일하지 않겠다고 거부하는 컴파일러를 상상해보면 됨 Anthropic의 이런 행동은 정말 역겹다 고 봄
장기적으로는 사용자가 통제하는 로컬 모델 을 돌리는 게 표준이 될 이유를 잘 보여주는 사례임 아무도 통제권이 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않음. 누군가가 내가 무엇을 할 수 있는지 대신 결정한다면, 그 도구가 얼마나 더 뛰어난지는 중요하지 않음
LLM을 쓴다고 heavenbanning 을 보게 될 줄은 몰랐는데, 결국 여기까지 왔음
“프런티어 LLM 개발을 겨냥한 요청에 대해 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 구현했다”는 건 결국 더 많은 소원을 빌 수 없다는 규칙 을 만든 셈임
Anthropic이 이 일로 그렇게까지 욕먹을 필요는 없다고 봄. 적어도 자기들이 이렇게 한다고 인정은 했음. 다들 하고 있을 거라고 생각함 DeepSeek 이후로는 증류가 너무 효과적이라는 게 드러나서, 새 모델을 개발할 유인 자체를 없앨 수도 있음. 그냥 다른 누군가가 만들 때까지 기다렸다가 비교적 쉽게 증류하면 되니까
발표 글의 설명과는 상당히 다름 “Fable의 분류기가 사이버보안, 생물학·화학, 또는 증류와 관련된 요청을 감지하면 응답은 자동으로 Claude Opus 4.8이 대신 처리한다. 이 경우 사용자는 알림을 받는다”고 되어 있었음
더 많은 AI 프롬프터가 재현성 과 내부 관찰 가능성 을 중요하게 여기기 시작했으면 함
이런 장난질 때문에 이 모델에는 돈을 내고 쓰고 싶지 않음 이상적으로는 실제로 유용했을 때만 비용을 내는 가격 모델이 있어야 함. 어떤 작업에 토큰 비용 20달러를 태웠는데 결과가 쓸모없거나, 대부분의 비용이 모델이 지시를 따르지 않아서 생긴 경우도 이미 나쁨 그래도 그건 돈을 내고 하는 도박이라고 합리화할 수 있음. 하지만 모델 제공자가 내가 돈 내고 사는 서비스를 제공하지 않겠다고 그냥 결정한다면 그건 사기 에 가깝다
Anthropic의 이번 조치는 자기 뒤의 사다리를 걷어차는 것 말고는 달리 보기 어렵다. 아무리 “안전”으로 포장해도 선의로 해석하기 힘듦 Web 1.0 시절 외부 링크를 금지하던 다크 패턴식 상식이나, 소셜 앱들이 데이터 내보내기를 막고 API 상호운용성을 의도적으로 약화시키던 방식이 떠오름 하지만 이건 단순한 데이터 해자가 아니라 도구 임. 칼을 만들 능력을 떨어뜨리는 칼, 혹은 텍스트 편집기 구현을 막는 텍스트 편집기와 비슷함
남의 지식재산을 증류하는 건 완전히 괜찮지만, 우리 것을 증류하면 서비스 약관 위반 이라는 얘기 :)
JetBrains가 “IntelliJ Idea로 차세대 IDE를 개발하면 안 됩니다. 감지되면 약간의 컴파일 오류를 넣을 수 있습니다”라고 말하는 것과 같음
“문명의 발전을 긴 시간 동안 효과적으로 억제하고 무장 해제하는 방법은 단 하나뿐이다. 그 문명의 과학을 죽이는 것이다.” — Cixin Liu, The Three-Body Problem 입자 가속기의 센서를 조용히 조작해 인류가 고급 입자물리학 지식을 발전시키지 못하게 막던 Sophons 가 바로 떠올랐음
사람들이 보고하는 조용하지 않은 사이버보안·생물학 등 안전장치의 오탐률 이 높은 걸 보면, 서비스 약관을 위반하지 않아도 조용히 약화된 동작을 마주칠 가능성이 큼 결국 고객과 외부 벤치마커가 Fable을 체감하는 방식에서 드러날 것임. 경쟁이 향후 모델을 더 낮은 오탐률로 밀어주길 바람 그 전까지는 Mythos와 Fable 사용자의 경험이 꽤 크게 갈릴 가능성이 높아 보임
RSI/ASI의 경제적 함의 를 엿보는 재미있는 사례임. 가치가 사실상 무한해서 모든 시장을 파괴할 정도라면, 연구소들은 결국 모델 공개를 완전히 멈추고 계약상 약속도 어길 것임 법적 다툼이 비싸지기 전에 경쟁사를 사업에서 몰아낼 힘을 갖게 되기 때문임 클라우드 제공자들도 처음엔 작은 업체들, 나중엔 하이퍼스케일러까지 따라갈 것임. 연구소 말고는 판매를 완전히 닫고, 현금 대신 지분이나 직접 의사결정권을 요구할 수 있음 추론/학습 비율이 꼭 80/20이어야 할 이유는 없고, 돈이 무가치해지는 사건에서는 아무리 지불 의사가 커도 도움이 안 됨
오늘은 해자가 깊어 보이지만 매년 얕아질 것임 새 모델을 처음부터 학습시키는 데는 막대한 자원이 필요하지만, 기존 모델의 후학습/미세조정 에는 훨씬 적게 듦 2년 전엔 그 과정 지식이 비전문가에게 낯설었지만, 이제는 현재 모델들 중 하나에게 단계별로 물어보며 도구까지 함께 만들 수 있음 최근 주말 프로젝트 몇 개가 딱 그런 식이었음. “LoRA를 만들어보자”, “X 작업용 모델 미세조정을 위한 학습 데이터 말뭉치를 생성해보자”, “텍스트-이미지 모델에 내 얼굴을 넣으려면?” 같은 것들임 이 모든 건 꽤 modest한 로컬 하드웨어, 예컨대 오래된 GPU 몇 장이나 Strix Halo, DGX Spark, 큰 Mac Studio로도 가능하고, 규모에 따라 클라우드 컴퓨팅 몇 달러에서 몇천 달러로도 가능함 이를 회사나 스타트업 규모로 키우면, 지난 몇 년간 AI에 흘러든 돈을 고려할 때 최고 모델 업체들이 매출을 본격적으로 뽑아야 하는 시점에 경쟁이 많아질 게 분명함 Claude 사용 비용이 부풀어 오르는 걸 보고 훨씬 적은 돈으로 같은 일을 하는 방법을 찾을 기회가 많아짐. 코딩용 최고 모델에 가까운 Claude Code에 월 100~200달러는 쉽게 낼 수 있지만, 사용량 기반 과금으로 밀면 금방 감당하기 어려워짐 그래서 그들은 가장 어려운 문제를 푸는 거의 유일한 방법 중 하나로 계속 남아야 하고, 대안들의 비용도 비슷하게 유지되어야 함. OpenAI와 Google도 가격을 올릴 거라고 기대할 수는 있음 하지만 모두에게, 특히 경제 구조가 다른 중국 업체들에게까지 그러리라 기대하긴 어려움. 그리고 회사들이 자기 사용량을 보고 “Anthropic API를 가장 많이 쓰는 이 한 가지 작업만 수행하는 더 작은 전문 모델 을 학습시킬 수 있지 않을까?”라고 묻지 않으리라 기대할 수도 없음 그들이 말하는 게 중국 모델 업체 등이 Claude를 증류하는 식의 사용만 뜻하기를 바람. “Gemma 4를 내 글투처럼 쓰게 미세조정하려면?” 같은 것까지 막는 게 아니길 바람
선의 없이 읽으면 “기계학습 엔지니어/과학자들은 자기 일자리 빼고 모든 일을 자동화하고 싶어 한다”는 뜻처럼 보임
그들은 모델에 조용한 약화 시스템 이 있고, 그걸 공개적으로 말하고 있음. 당연한 질문은 이미 얼마나 쓰이고 있느냐임 경쟁사들이 약화되고 있나? 미국인이 아닌 사용자는 더 나쁜 코드를 받나? 온라인 게임이 매치메이킹으로 승패에 영향을 줘 참여를 극대화하듯, 사용자를 벌주거나 보상하고 있나?
“Claude는 이제 조용히 약화될 수 있다. Anthropic은 이런 일이 일어나도 사용자에게 알리지 않기로 했다.” 뭐라고!!
AI '미토스'급 '페이블 5' 공개: Opus 4.8의 2배 값을 할 것인가
방송미디어통신위원회는 10일 KBS와 JTBC에 북중미 월드컵을 중계하면서 특정 경기를 과도하게 중복 편성하지 않고 순차적으로 방송할 것을 권고했다.
월드컵 경기가 동일 시간대에 중복 편성될 경우, 국민 시청권이 제약되고 다양한 볼거리가 충분히 제공되지 못할 수 있다는 점을 고려한 판단이다.
다만 한국대표팀이 출전하는 경기 등 전 국민적 관심이 높은 경기의 경우에는 순차편성 예외로 인정했다.
방미통위, 부산콘텐츠마켓서 K콘텐츠 투자설명회 개최 2026.06.10 AI로 만든 통신 꿀팁...방미통위, 이통3사와 숏폼 연재 2026.06.05 김종철 방미통위원장, 삼성전자 본사 찾아 FAST 활성화 논의 2026.06.04 방미통위 "선거방송 수어통역사 가이드라인 개정 검토” 2026.06.02
북중미 월드컵 순차편성에 대한 권고는 최근 새롭게 구성된 제9기 보편적시청권보장위원회에서 지난 8일 제1차 회의를 통해 방송법 제76조의5에 근거해 제안됐다.
김종철 방미통위원장은 “이번 권고는 보편적시청권보장위원회의 제안에 따른 것으로, 월드컵은 온 국민이 함께 즐기는 축제인 만큼 시청자의 선택권이 폭넓게 보장될 수 있도록 월드컵을 중계하는 방송사업자의 적극적인 협조를 기대한다”고 말했다.
클래리티법 본회의 압박 커지는데…예측시장은 "8월 전 입법 어렵다"
200여개 기업·단체가 미 상원에 클래리티 법안의 본회의 표결을 촉구했다. 하지만 예측시장은 8월 전 처리 가능성을 낮추며 상원 일정과 쟁점 조정 난항을 반영했다.
클래리티 법안을 둘러싼 갈등이 갈수록 깊어지고 있다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 이윤서 기자] 암호화폐 업계가 미국 상원에 클래리티 법안의 본회의 표결을 서두르라며 공개 압박에 나섰다. 다만 예측시장은 8월 전 입법 가능성을 오히려 낮추며 업계의 기대와 실제 일정 사이의 간극을 반영하는 모습이다.
9일(이하 현지시간) 블록체인 매체 크립토슬레이트에 따르면 200개가 넘는 기업과 단체는 7일 존 튠 상원 원내대표와 척 슈머 상원 민주당 원내대표에게 서한을 보내 지체 없이 법안을 상원 전체 표결에 부쳐야 한다고 촉구했다.
이번 서한에는 스탠드 위드 크립토, 블록체인협회, 크립토 혁신위원회, 디지털 체임버 등이 참여했다. 이들은 연방 차원의 규제 틀이 없으면 디지털 자산 활동이 소비자 보호와 투명성이 더 약한 해외 관할권으로 계속 이동할 것이라고 주장했다. 업계는 클래리티 법안을 경쟁력 문제로 규정하며 미국 내 시장 점유율 방어와 제도권 편입의 필요성을 전면에 내세웠다.
법안은 5월 14일 상원 은행위원회를 15대9의 초당적 표결로 통과한 상태지만, 상원 지도부는 아직 본회의 상정 시점을 공개하지 않았다. 현재로선 상원 은행위원회가 수정한 법안 문구를 상원 농업위원회의 디지털 상품 중개업자 법안과 조정해야 하고, 상원을 통과하더라도 하원을 통과한 법안과 다시 맞춰야 한다.
공화당 측 지지자들도 처리 속도를 높여야 한다고 압박했다. 법안의 대표 지지자인 신시아 루미스 상원의원은 "법안이 위원회를 통과했고, 다음 단계는 본회의"라고 밝혔으며, 팀 스콧 상원 은행위원장도 지난 8일 "클래리티법은 미국 시민들을 위한 법안이며, 디지털 자산을 더 안전하고 공정하며 투명한 체계 안으로 들여올 것"이라고 말했다.
하지만 반대 진영의 압박도 동시에 커졌다. 전미소비자연맹, 미국금융개혁연대, 미국소비자연맹, 퍼블릭시티즌 등은 4일 별도 서한을 보내 상원안에 반대 입장을 밝혔다. 이들은 자금세탁방지와 은행비밀법 관련 의무가 약하고, 윤리 조항이 충분하지 않으며, 스테이블코인 수익과 관련한 허점이 있다고 지적했다.
이 쟁점은 본회의 표결 전 수정이 필요하다고 지목된 부분과 겹친다. 민주당 내 표 계산과 일부 중도 성향 공화당의 우려가 여전히 남아 있어, 대규모 업계 연합의 압박이 곧바로 표결 일정으로 이어지지 못하고 있다.
예측시장도 이런 우려를 반영했다. 폴리마켓에서 2026년 안에 클래리티 법안이 서명까지 마칠 가능성은 3일 62%에서 8일 51%로 하락했다. 칼시에서도 8월 전 클래리티 법안 통과 가능성은 같은 기간 39.7%에서 22.1%로 떨어졌다. 반면 2027년 전까지 관련 법안이 통과할 가능성은 52.1%에서 51.5%로 소폭 움직이는 데 그쳤다. 시장은 연내 가능성을 완전히 접지는 않았지만, 단기간 내 처리 전망은 크게 낮춘 셈이다.
기관 전망도 비슷한 흐름을 보였다. 갤럭시디지털의 알렉스 손은 상원 일정 리스크를 이유로 2026년 법안 통과 가능성 추정치를 75%에서 60%로 낮췄다. JP모건도 자체 추정치를 50% 아래로 제시했다.
핵심 병목은 세 가지로 압축된다. 상원 지도부가 본회의 시간을 확보할 수 있는지, 윤리 조항과 자금세탁방지 관련 이견을 큰 정치적 충돌 없이 조정할 수 있는지, 그리고 예산 조정과 국가안보 법안 등 다른 우선 과제 속에서 입법 일정이 유지될 수 있는지가 관건이다.
이런 상황에서 업계가 내세운 해외 이전 우려도 다시 부각되고 있다. 유럽연합(EU)의 MiCA 과도기간은 7월1일 종료되며, 이후 라이선스가 없는 사업자는 EU 고객 대상 서비스를 중단해야 한다. 업계는 미국의 규제 공백이 먼저 제도화를 마친 지역으로 시장 점유율을 넘겨주는 결과로 이어질 수 있다고 보고 있다.
결국 7일 제기된 서한은 5월 상원 은행위원회 통과 이후 나온 가장 조직적인 본회의 표결 촉구 움직임이지만, 실제 일정은 여전히 상원 지도부와 쟁점 조정 여부에 달려 있다. 시장은 지금 단계에서 정치적 소음보다 입법 절차의 병목을 더 크게 보고 있다.
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키워드 #클래리티법 #암호화폐 #스테이블코인 #트럼프
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후행이 아닌 구분자는 즐겁지 않다 (buttondown.com)
데이터 구조에서 항목을 쉼표로 나눌 때 후행 구분자 를 허용하면 항목 추가·삭제·재배치가 같은 방식의 텍스트 변경으로 처리됨 JSON은 마지막 멤버 뒤 쉼표를 금지해 맨 끝에 키를 추가하거나 삭제할 때 기존 줄까지 수정해야 하는 특수 사례 가 생김 Haskell 레코드, TLA+ 변수 선언, Prolog 규칙도 구분자 위치나 종료 기호 때문에 첫 줄·마지막 줄 변경이 서로 다르게 처리됨 Python과 Go는 후행 쉼표를 허용하지만 선행 쉼표는 허용하지 않으며, Alloy는 선행·후행 쉼표 를 모두 허용함 후행 구분자는 제어 구문에서는 파싱 모호성을 만들 수 있고, Python의 단일 원소 튜플처럼 데이터 구문에서도 의미 구분에 쓰임 JSON의 마지막 쉼표 문제 JSON 객체에서 멤버 사이 쉼표는 허용되지만, 마지막 멤버 뒤에 오는 쉼표는 문법상 허용되지 않음 { "a": 1, "b": 2, "c": 3 } 같은 객체에서 "c": 3, 처럼 마지막 멤버 뒤에 쉼표를 붙이면 유효하지 않은 JSON이 됨 { "a": 1, "b": 2, "c": 3, } 후행 쉼표가 허용되면 "a" 앞에 "x" 를 추가하고 "c" 뒤에 "y" 를 추가할 때 같은 형태의 줄 추가만 필요함 { + "x": 0, "a": 1, "b": 2, "c": 3, + "y": 4, } 현재 JSON 문법에서는 마지막 위치에 키를 추가할 때 기존 마지막 줄 "c": 3 에도 쉼표를 붙여야 하므로 변경이 더 복잡해짐 { + "x": 0, "a": 1, "b": 2, - "c": 3 + "c": 3, + "y": 4 } 요소를 제거할 때도 해당 줄만 지울 수 없고, 마지막 줄에 후행 쉼표가 남지 않는지 확인해야 함 객체 값 자체가 여러 줄 배열이나 객체이면 “후행 쉼표 없음”으로 인한 변환이 더 복잡해짐 다른 언어의 비슷한 사례 Haskell 레코드 Haskell은 레코드 타입에서 쉼표를 각 행의 앞에 두는 “부분 불릿 포인트” 스타일을 사용할 수 있음 data Drone = Drone { xPos :: Int , yPos :: Int , zPos :: Int } 이 방식은 마지막 행을 바꾸기 쉽게 만들지만, 첫 번째 행을 바꾸기는 더 어렵게 만듦 TLA+ TLA+에서는 변수 목록과 시퀀스에서 끝 쉼표가 없는 형태는 유효함 VARIABLES a, b, c vars == <<a, b, c>> 같은 구문에서 마지막 항목 뒤에 쉼표를 붙이면 유효하지 않음 VARIABLES a, b, c, vars == <<a, b, c,>> TLA+ 명세를 작성할 때 최상위 변수를 계속 추가하게 되므로 이 제한이 불편해짐 PlusCal DSL에서는 같은 문제가 없고, 변수 선언을 세미콜론으로 나열할 수 있음 (*--algorithm foo { variables a; b; c; Prolog Prolog 같은 논리 언어는 후행 구분자를 허용하지 않을 뿐 아니라 별도의 종료 기호를 사용함 foo(A, B, C) :- A = 1, % comma B = 2, % comma C = 3. % period! 마지막 마침표를 별도 줄에 두는 방식으로 중괄호처럼 볼 수도 있지만, 표준 구문이 아니며 후행 구분자도 얻지 못함 foo(A, B, C) :- A = 1, B = 2, C = 3 . 더 나은 방식 후행 구분자를 허용하는 언어 Go는 맵 리터럴에서 마지막 항목 뒤 쉼표를 허용함 valid := map[string]int{ "a": 1, "b": 2, "c": 3, } Python도 딕셔너리에서 마지막 항목 뒤 쉼표를 허용함 valid = { "a": 1, "b": 2, "c": 3, } Python과 Go의 쉼표는 뒤에 올 수 있지만 앞에는 올 수 없어 완전한 불릿 포인트 스타일은 만들 수 없음 invalid = { , "a": 1 , "b": 2 , "c": 3 } 선행 구분자와 Alloy TLA+는 선행 결합과 선행 논리합 연산을 허용하지만, (a &&) 처럼 뒤에 붙이는 방식은 허용하지 않음 // Not TLA+ but the same semantics || && a == 1 && b == 2 || && a == 3 && b == 4 Alloy 는 선행 쉼표와 후행 쉼표를 모두 허용함 sig Valid { , a: 1 , b: 2 } sig AlsoValid { a: 1, b: 2, } Alloy는 빈 구분자도 허용해 여러 개의 쉼표만 있는 줄도 유효하게 처리함 sig StillValid { ,, a: 1,, ,,,,,,,,, ,, b: 2,, } 이런 형태는 일부 사람들에게 “ stuttering ”이라고 불림 반론: 파싱 모호성 Prolog의 제어 구분자 후행 구분자를 반대하는 논거 중 하나는 파싱이 모호해질 수 있다는 점임 Prolog에서 마침표로 규칙을 끝내면 foo 와 bar 가 별도 정의임이 분명함 foo(A, B) :- A = 1, B = 2. bar(c). 규칙 종료 기호를 쉼표로 바꾸면 bar(c) 가 foo 정의의 일부로 해석될 수도 있음 foo(A, B) :- A = 1, B = 2, bar(c), 이 경우 foo 는 bar(c) 도 참일 때만 참인 것으로 해석될 수 있음 Ruby의 메서드 호출 Ruby에서는 줄바꿈 뒤에도 메서드 체인을 이어 쓸 수 있으며, 아래 코드는 5를 출력함 puts 3. succ(). succ() 메서드 호출 뒤 후행 구분자를 허용하면 quux() 가 최상위 함수인지 foo 의 메서드인지 분명하지 않게 됨 foo. bar(). baz(). quux() Prolog와 Ruby 사례는 데이터 구분자가 아니라 제어 구분자와 관련된 모호성임 데이터 구문에서의 예외: Python 튜플 Python은 괄호를 표현식 그룹화와 튜플 정의에 모두 사용함 (2+3) 은 표현식 평가로 처리되어 int 가 됨 >>> x = (2+3) >>> type(x) <class 'int'> (2+3,) 은 후행 쉼표 때문에 단일 원소 튜플로 처리됨 >>> x = (2+3,) >>> type(x) <class 'tuple'> Python의 이 사례는 후행 데이터 구분자가 표현식과 단일 원소 튜플을 구분하는 역할을 함
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▲ GN⁺ 58분전 [-] Lobste.rs 의견들 JSON 문법은 객체의 두 멤버 사이에 쉼표를 둘 수 있지만 멤버 뒤에 후행 쉼표 를 둘 수 없다고 되어 있음. 이걸 “설계 실수”라고 부를 수는 없다고 봄. 선택지가 아니었기 때문임 JSON은 2000~2001년쯤 ECMAScript 3의 부분집합으로 만들어졌고, 정보성 RFC 4627은 2006년에 작성됨. JavaScript의 부분집합이라 브라우저에서 eval 로 바로 동작한다는 점이 JSON의 목적이자 성공의 핵심이었고, 브라우저의 네이티브 JSON API는 2009년에야 추가됨 ES5 에서 후행 쉼표가 명세화된 것도 2009년 12월이라, 후행 쉼표가 있는 JSON은 애초에 목적에 맞지 않아 존재할 수 없었음 적극적인 행동만 실수라고 보는 듯하지만, 아무것도 하지 않는 것 도 선택이며 따라서 실수라고 부르는 것도 타당하다고 봄 Prolog에서 가장 자주 겪는 불편 중 하나가 이거임. 술어를 작업할 때 마지막에 ,true. 를 붙여 두면, 위쪽 줄을 재정렬하거나 주석 처리할 때 마지막 마침표를 신경 쓰지 않아도 돼서 편함 비슷하게 SQL에서도 우리 팀은 where true / and ... / and ... 형태로 WHERE 절 을 씀. 여기서 슬래시는 줄바꿈을 뜻함 이렇게 하면 어떤 조건이든 특별 취급 없이 쉽게 편집할 수 있음 Zig는 후행 쉼표 를 허용하고, 이걸 설정 불가능한 포매터를 제어하는 데 쓸 수 있음 .{1, 2, 3,} 는 다음처럼 바뀜 .{ 1, 2, 3, } 그리고 세로로 포맷된 리터럴에서 후행 쉼표를 빼면 가로 정렬을 요청하는 의미가 됨: .{ 1, 2, 3 } 다음에도 동작함: 컨테이너 타입 정의 struct { a: u32, b: u32, } , 함수 시그니처 fn foo(a: u32, b: u32,) void {} , 함수 호출 foo(1, 2,); 이런 모든 경우에 후행 쉼표로 자동 포맷을 제어할 수 있음 이 기능이 너무 마음에 들어서 내 HTML 언어 서버/자동 포매터에도 추가했음 Before: <div foo="bar" style="very-long-string" >Foo</div> After: <div foo="bar" style="very-long-string" >Foo</div> https://github.com/kristoff-it/superhtml 100% 동의함. 후행 구분자 가 없는 새 언어는 개인적으로 약간 감점함. 그 언어의 문법을 싫어할 정도는 아니지만 작은 상처 같은 불편함임 함수 호출에서도 그런가? foo(1,2,3,4,) ? bar(,1,2,3,4) ? foo() 가 가변 개수 매개변수를 허용한다면 마지막 인자는 nil 인가? bar() 의 첫 번째 매개변수는 nil 인가? Clojure와 EDN에서는 쉼표가 공백 임. 보통 같은 줄의 맵 리터럴에서 키-값 쌍 사이에 관례적으로 쓰지만 완전히 선택 사항임 {:a 1 :b 2} ;=> {:a 1, :b 2} {:a,1,,,,,,,,,,:b,2,} ; if you must ;=> {:a 1, :b 2} 여기서 긴장이 생기는 큰 이유는 같은 줄에 여러 절이 있을 때 어떤 식으로든 구분자 가 필요하기 때문이라고 봄 function(1, 2, 3, 4) 이런 경우 줄 단위 차이로 인자를 추가하거나 제거하면 늘 어색해 보임. 인자 하나만 주석 처리할 때도 약간의 주의와 노력이 필요함. 대신 한 줄에 여러 항목을 넣는 간결함을 받아들이는 것임 하지만 한 줄에 하나의 절만 두기 시작하면, 이상적으로는 더 깔끔한 차이와 단순한 줄 주석으로 쉽게 비활성화하는 방법을 원하게 됨 명백한 답은 줄바꿈을 표준 구분자로 다루는 것임 function( 1 2 3 ) 많은 언어가 ; 에 대해 이렇게 함. 한 줄에 여러 문장을 넣지 않도록 권장하는 스타일이면 ; 를 거의 보지 않게 됨. 쉼표에도 똑같이 하는 언어는 잘 모르지만, 취미 언어에서 시도해 보고 싶었던 적은 있음 물론 Lisp는 하위 표현식과 하위 절이 항상 완전히 구분되어 있으므로 구분자가 아예 없어 이 문제를 우회함 Lisp, 정확히는 S-표현식 을 좋아하는 이유 중 하나가 이거임. 생각할 세부사항이 하나 줄어듦 답변달기
Lobste.rs 의견들 JSON 문법은 객체의 두 멤버 사이에 쉼표를 둘 수 있지만 멤버 뒤에 후행 쉼표 를 둘 수 없다고 되어 있음. 이걸 “설계 실수”라고 부를 수는 없다고 봄. 선택지가 아니었기 때문임 JSON은 2000~2001년쯤 ECMAScript 3의 부분집합으로 만들어졌고, 정보성 RFC 4627은 2006년에 작성됨. JavaScript의 부분집합이라 브라우저에서 eval 로 바로 동작한다는 점이 JSON의 목적이자 성공의 핵심이었고, 브라우저의 네이티브 JSON API는 2009년에야 추가됨 ES5 에서 후행 쉼표가 명세화된 것도 2009년 12월이라, 후행 쉼표가 있는 JSON은 애초에 목적에 맞지 않아 존재할 수 없었음 적극적인 행동만 실수라고 보는 듯하지만, 아무것도 하지 않는 것 도 선택이며 따라서 실수라고 부르는 것도 타당하다고 봄 Prolog에서 가장 자주 겪는 불편 중 하나가 이거임. 술어를 작업할 때 마지막에 ,true. 를 붙여 두면, 위쪽 줄을 재정렬하거나 주석 처리할 때 마지막 마침표를 신경 쓰지 않아도 돼서 편함 비슷하게 SQL에서도 우리 팀은 where true / and ... / and ... 형태로 WHERE 절 을 씀. 여기서 슬래시는 줄바꿈을 뜻함 이렇게 하면 어떤 조건이든 특별 취급 없이 쉽게 편집할 수 있음 Zig는 후행 쉼표 를 허용하고, 이걸 설정 불가능한 포매터를 제어하는 데 쓸 수 있음 .{1, 2, 3,} 는 다음처럼 바뀜 .{ 1, 2, 3, } 그리고 세로로 포맷된 리터럴에서 후행 쉼표를 빼면 가로 정렬을 요청하는 의미가 됨: .{ 1, 2, 3 } 다음에도 동작함: 컨테이너 타입 정의 struct { a: u32, b: u32, } , 함수 시그니처 fn foo(a: u32, b: u32,) void {} , 함수 호출 foo(1, 2,); 이런 모든 경우에 후행 쉼표로 자동 포맷을 제어할 수 있음 이 기능이 너무 마음에 들어서 내 HTML 언어 서버/자동 포매터에도 추가했음 Before: <div foo="bar" style="very-long-string" >Foo</div> After: <div foo="bar" style="very-long-string" >Foo</div> https://github.com/kristoff-it/superhtml 100% 동의함. 후행 구분자 가 없는 새 언어는 개인적으로 약간 감점함. 그 언어의 문법을 싫어할 정도는 아니지만 작은 상처 같은 불편함임 함수 호출에서도 그런가? foo(1,2,3,4,) ? bar(,1,2,3,4) ? foo() 가 가변 개수 매개변수를 허용한다면 마지막 인자는 nil 인가? bar() 의 첫 번째 매개변수는 nil 인가? Clojure와 EDN에서는 쉼표가 공백 임. 보통 같은 줄의 맵 리터럴에서 키-값 쌍 사이에 관례적으로 쓰지만 완전히 선택 사항임 {:a 1 :b 2} ;=> {:a 1, :b 2} {:a,1,,,,,,,,,,:b,2,} ; if you must ;=> {:a 1, :b 2} 여기서 긴장이 생기는 큰 이유는 같은 줄에 여러 절이 있을 때 어떤 식으로든 구분자 가 필요하기 때문이라고 봄 function(1, 2, 3, 4) 이런 경우 줄 단위 차이로 인자를 추가하거나 제거하면 늘 어색해 보임. 인자 하나만 주석 처리할 때도 약간의 주의와 노력이 필요함. 대신 한 줄에 여러 항목을 넣는 간결함을 받아들이는 것임 하지만 한 줄에 하나의 절만 두기 시작하면, 이상적으로는 더 깔끔한 차이와 단순한 줄 주석으로 쉽게 비활성화하는 방법을 원하게 됨 명백한 답은 줄바꿈을 표준 구분자로 다루는 것임 function( 1 2 3 ) 많은 언어가 ; 에 대해 이렇게 함. 한 줄에 여러 문장을 넣지 않도록 권장하는 스타일이면 ; 를 거의 보지 않게 됨. 쉼표에도 똑같이 하는 언어는 잘 모르지만, 취미 언어에서 시도해 보고 싶었던 적은 있음 물론 Lisp는 하위 표현식과 하위 절이 항상 완전히 구분되어 있으므로 구분자가 아예 없어 이 문제를 우회함 Lisp, 정확히는 S-표현식 을 좋아하는 이유 중 하나가 이거임. 생각할 세부사항이 하나 줄어듦
JSON 문법은 객체의 두 멤버 사이에 쉼표를 둘 수 있지만 멤버 뒤에 후행 쉼표 를 둘 수 없다고 되어 있음. 이걸 “설계 실수”라고 부를 수는 없다고 봄. 선택지가 아니었기 때문임 JSON은 2000~2001년쯤 ECMAScript 3의 부분집합으로 만들어졌고, 정보성 RFC 4627은 2006년에 작성됨. JavaScript의 부분집합이라 브라우저에서 eval 로 바로 동작한다는 점이 JSON의 목적이자 성공의 핵심이었고, 브라우저의 네이티브 JSON API는 2009년에야 추가됨 ES5 에서 후행 쉼표가 명세화된 것도 2009년 12월이라, 후행 쉼표가 있는 JSON은 애초에 목적에 맞지 않아 존재할 수 없었음
Prolog에서 가장 자주 겪는 불편 중 하나가 이거임. 술어를 작업할 때 마지막에 ,true. 를 붙여 두면, 위쪽 줄을 재정렬하거나 주석 처리할 때 마지막 마침표를 신경 쓰지 않아도 돼서 편함
Zig는 후행 쉼표 를 허용하고, 이걸 설정 불가능한 포매터를 제어하는 데 쓸 수 있음 .{1, 2, 3,} 는 다음처럼 바뀜
그리고 세로로 포맷된 리터럴에서 후행 쉼표를 빼면 가로 정렬을 요청하는 의미가 됨: .{ 1, 2, 3 } 다음에도 동작함: 컨테이너 타입 정의 struct { a: u32, b: u32, } , 함수 시그니처 fn foo(a: u32, b: u32,) void {} , 함수 호출 foo(1, 2,); 이런 모든 경우에 후행 쉼표로 자동 포맷을 제어할 수 있음 이 기능이 너무 마음에 들어서 내 HTML 언어 서버/자동 포매터에도 추가했음 Before:
https://github.com/kristoff-it/superhtml
100% 동의함. 후행 구분자 가 없는 새 언어는 개인적으로 약간 감점함. 그 언어의 문법을 싫어할 정도는 아니지만 작은 상처 같은 불편함임
Clojure와 EDN에서는 쉼표가 공백 임. 보통 같은 줄의 맵 리터럴에서 키-값 쌍 사이에 관례적으로 쓰지만 완전히 선택 사항임
여기서 긴장이 생기는 큰 이유는 같은 줄에 여러 절이 있을 때 어떤 식으로든 구분자 가 필요하기 때문이라고 봄
이런 경우 줄 단위 차이로 인자를 추가하거나 제거하면 늘 어색해 보임. 인자 하나만 주석 처리할 때도 약간의 주의와 노력이 필요함. 대신 한 줄에 여러 항목을 넣는 간결함을 받아들이는 것임 하지만 한 줄에 하나의 절만 두기 시작하면, 이상적으로는 더 깔끔한 차이와 단순한 줄 주석으로 쉽게 비활성화하는 방법을 원하게 됨 명백한 답은 줄바꿈을 표준 구분자로 다루는 것임
많은 언어가 ; 에 대해 이렇게 함. 한 줄에 여러 문장을 넣지 않도록 권장하는 스타일이면 ; 를 거의 보지 않게 됨. 쉼표에도 똑같이 하는 언어는 잘 모르지만, 취미 언어에서 시도해 보고 싶었던 적은 있음 물론 Lisp는 하위 표현식과 하위 절이 항상 완전히 구분되어 있으므로 구분자가 아예 없어 이 문제를 우회함
Lisp, 정확히는 S-표현식 을 좋아하는 이유 중 하나가 이거임. 생각할 세부사항이 하나 줄어듦
삼성전자가 세계 헌혈자의 날(6월14일)을 맞아 전국 사업장에서 임직원 대상 헌혈 캠페인을 진행 중이라고 11일 밝혔다.
삼성전자는 지난 2일 수원 디지털시티를 시작으로 구미 등 전국 사업장에서 글로벌 헬스케어 기업 애보트, 대한적십자사와 함께 갤럭시 XR을 활용한 헌혈 캠페인을 펼치고 있다 .
이번 행사는 국내 헌혈 현장에서 확장현실(XR) 기기를 활용하는 첫 번째 사례다. 임직원이 갤럭시 XR을 착용한 상태에서 명상형 인터랙티브 콘텐츠를 체험해 헌혈 중 느끼는 두려움과 긴장감을 덜 수 있도록 기획했다.
헌혈 참여자는 갤럭시 XR을 착용한 뒤 별도 컨트롤러 없이 시선 이동만으로 화면 속 꽃 씨앗을 땅에 심고 꽃과 나무를 키우는 3~5분 분량 콘텐츠를 감상한다. 배경음악으로는 시카고 심포니 오케스트라와 협업한 음원이 재생된다.
캠페인은 대한적십자사와 협의해 헌혈 중 XR 기기 착용 시 발생할 수 있는 안전성과 어지럼증 우려 등을 검토한 뒤 시범운영 방식으로 진행했다. 현장에는 적십자사 관계자가 참여해 체험 과정을 관리했다.
애보트와 각국 적십자사는 지난 2016년부터 약 30개 국가에서 헌혈 캠페인을 운영해 왔다. 최근 XR 기술을 접목한 차세대 프로그램을 확산하고 있다. 이번 한국 캠페인은 멕시코, 스페인, 영국 등과 함께 진행하는 글로벌 프로젝트 일환이다.
삼성전자, 실속형 '비스포크 AI 스팀' 출시 2026.06.11 삼성전자, 외부 생성형 AI 도입..."AX 본격화" 2026.06.11 삼성전자 반도체 모멘텀의 마지막 퍼즐은 '패키징' 2026.06.09 삼성전자, 4000억 쏜다...국민과 성과 과실 나눠 2026.06.05
미구엘 카라짜 애보트 혈액진단 사업부 관계자는 "안드로이드 XR 기반 삼성 갤럭시 XR은 의료 환경에서도 활용하기 적합한 디자인을 갖췄다"며 "의료진이 헌혈자를 쉽게 모니터링하면서 헌혈자가 경험에 몰입하도록 돕는다"고 설명했다.
박제임스 삼성전자 글로벌 모바일 B2B팀 상무는 "이번 캠페인에서 갤럭시 XR이 엔터테인먼트와 업무를 넘어 사회적 가치를 확산하는 플랫폼으로 활용될 가능성을 보여주겠다"고 말했다.
Euro-Office 발표 직전, 오피스 제품군 사용자에게 보내는 공개서한 (blog.documentfoundation.org)
Euro-Office는 유럽에서 개발된 첫 오픈소스 오피스 제품군으로 마케팅되고 있으나, OpenOffice.org 가 2001년에 먼저 등장했고 LibreOffice 가 2010년에 뒤따랐음 OpenOffice.org와 LibreOffice는 유럽에서 시작된 소스 코드 기반의 진정한 오픈소스 오피스 제품군임 유럽의 디지털 주권 논의는 2006년 공개 ISO/IEC ODF 표준 발표와 이후 LibreOffice 커뮤니티의 지속적 개발과 연결됨 Euro-Office는 기본 문서 형식으로 Microsoft가 개발·통제하는 OOXML 을 사용해 콘텐츠 잠금 전략을 강화한다고 비판 오피스 제품군의 디지털 주권은 사용자가 콘텐츠를 통제할 수 있는 개방형 표준 형식 사용 여부에 달려 있음 Euro-Office 주장에 대한 반박 Euro-Office는 최근 유럽에서 개발된 첫 오픈소스 오피스 제품군으로 마케팅되고 있음 유럽에서 개발된 첫 오픈소스 오피스 제품군은 2001년 StarOffice 소스 코드 기반의 OpenOffice.org였고, 2010년 LibreOffice가 뒤따랐음 OpenOffice.org와 LibreOffice는 유럽에서 출발한 소스 코드로 만들어진 진정한 오픈소스 오피스 제품군임 이 두 제품군은 코드 출처가 공개되지 않은 MS Office의 프리웨어 클론도 아니고, 디지털 주권 흐름에 맞춰 이름을 바꾼 제품도 아님 디지털 주권과 문서 형식 2006년 공개 ISO/IEC ODF 표준이 발표됐고, 이 표준은 디지털 주권의 기둥 유럽에서 디지털 주권을 말할 수 있는 배경에는 The Document Foundation과 LibreOffice 커뮤니티가 오픈소스 오피스 제품군 개발을 이어온 점이 있음 LibreOffice 커뮤니티는 사용자가 콘텐츠를 완전히 통제할 수 있게 하는 유일하게 진정한 개방형 표준 형식을 계속 개발해 왔음 문서 형식에는 여전히 잘못된 정보가 많으며, Microsoft의 독점 OOXML 형식은 콘텐츠 잠금을 유지해 디지털 주권을 막도록 설계됐음 Euro-Office는 기본값으로 Microsoft가 단독 개발·통제하는 완전한 독점 문서 형식 OOXML을 사용함 Euro-Office의 OOXML 기본 사용은 Microsoft의 콘텐츠 잠금 전략을 강화하고, 통제권을 유럽이 아닌 Redmond에 남긴다고 비판 Euro-Office 발표는 Microsoft에 반대하는 것이 아니라 유럽 디지털 주권과 유럽 사용자의 콘텐츠 통제 자유에 반하는 Microsoft 전략을 강화한다고 평가
함께 보면 좋은 글 β 유럽연합 집행위원회에 자체 지침 준수를 요청한 LibreOffice 커뮤니티의 공개 서한 LibreOffice 26.2, Markdown 지원시작 유럽의 주권형 오피스 플랫폼 Office.eu, 헤이그에서 공식 출시 유럽연합 집행위원회, 오픈소스 관련 증거 수집 공고 발표 프랑스의 오픈소스 온라인 오피스 제품군 ‘La Suite numérique’
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▲ GN⁺ 17시간전 [-] Lobste.rs 의견들 편지에 왜 언급되지 않았는지는 이해하지만, Euro-Office 는 러시아계 OnlyOffice 를 크게 기반으로 하고 있고 기여자 대부분도 여전히 러시아에 있음 오픈소스라 백도어를 넣으려면 꽤 교묘해야 하겠지만, 러시아의 위협을 받는 지금 유럽이 디지털 주권을 위해 새 표준으로 고르기에는 의외의 선택처럼 보임 모든 오픈소스 의존성 은 러시아에서 개발된 것처럼 다뤄야 함 :-) 러시아는 면적으로 보면 유럽의 40%를 차지하니, EU 를 뜻한다면 EU라고 해야 함 Ascensio System SIA 가 개발하고 있고 회사는 라트비아(EU)에 등록되어 있지만, 엔지니어링 대부분은 러시아에서 이뤄짐 그런 우려는 충분히 이해됨 약간 주제에서 벗어나지만, 이 글에 나온 것 같은 인포그래픽 은 요즘 왜 이렇게 많이 보이는지 궁금함 인터넷 곳곳에서 비슷한 그래픽을 계속 보는데, 보기에는 그럴듯하지만 설계가 허술함. 여기서는 시간축이 실제 비율에 맞지 않고, 굳이 시각화가 필요한지도 명확하지 않으며, 아래쪽에는 항상 말이 안 되는 슬로건과 쓸모없는 정보가 붙어 있음 보통 작은 시각적 오류도 있는데, 이번에는 "Schleswig-H." 텍스트가 상자 안에 맞지 않음 사람들이 대규모 언어 모델에 SVG 다이어그램 을 만들게 해서 그런 건가? 아니면 내가 모르는 다른 유행이 있는 건가? 반대해서가 아니라 순수한 호기심에서 묻는 것임. 그래도 SVG 편집기로 열어 쓸데없는 문구를 지우고 텍스트 상자 크기를 고치면 좋을 텐데, 아이러니하게도 LibreOffice에는 이 작업에 쓸 만한 훌륭한 벡터 편집기가 있음 :) AI 모델은 이런 SVG 를 꽤 쉽게 만들 수 있음. 아마 저품질 생성물일 가능성이 큼. 많은 사람이 다이어그램을 손으로 만들고 싶어 하지 않음 이런 그래프는 짐작했겠지만 OpenOffice 에서도 꽤 쉽게 만들 수 있음 이런 그래프는 긴 글을 끊어 주어 더 넓은 독자층에게 조금 더 매력적으로 보이게 함. 내용 자체는 그만큼 중요하지 않음. 개인적으로는 새롭지도 않고, 예전 잡지나 신문에서 이미지와 그래프를 비슷한 용도로 쓰던 방식과 잘 맞아 보임 대규모 언어 모델이 관여했을 수도 있지만, 수십 년간의 경험 때문에 이미지는 별로 중요하지 않을 거라고 기대하도록 머리가 길들여져 있어서 그냥 지나쳐 봤음 답변달기
Lobste.rs 의견들 편지에 왜 언급되지 않았는지는 이해하지만, Euro-Office 는 러시아계 OnlyOffice 를 크게 기반으로 하고 있고 기여자 대부분도 여전히 러시아에 있음 오픈소스라 백도어를 넣으려면 꽤 교묘해야 하겠지만, 러시아의 위협을 받는 지금 유럽이 디지털 주권을 위해 새 표준으로 고르기에는 의외의 선택처럼 보임 모든 오픈소스 의존성 은 러시아에서 개발된 것처럼 다뤄야 함 :-) 러시아는 면적으로 보면 유럽의 40%를 차지하니, EU 를 뜻한다면 EU라고 해야 함 Ascensio System SIA 가 개발하고 있고 회사는 라트비아(EU)에 등록되어 있지만, 엔지니어링 대부분은 러시아에서 이뤄짐 그런 우려는 충분히 이해됨 약간 주제에서 벗어나지만, 이 글에 나온 것 같은 인포그래픽 은 요즘 왜 이렇게 많이 보이는지 궁금함 인터넷 곳곳에서 비슷한 그래픽을 계속 보는데, 보기에는 그럴듯하지만 설계가 허술함. 여기서는 시간축이 실제 비율에 맞지 않고, 굳이 시각화가 필요한지도 명확하지 않으며, 아래쪽에는 항상 말이 안 되는 슬로건과 쓸모없는 정보가 붙어 있음 보통 작은 시각적 오류도 있는데, 이번에는 "Schleswig-H." 텍스트가 상자 안에 맞지 않음 사람들이 대규모 언어 모델에 SVG 다이어그램 을 만들게 해서 그런 건가? 아니면 내가 모르는 다른 유행이 있는 건가? 반대해서가 아니라 순수한 호기심에서 묻는 것임. 그래도 SVG 편집기로 열어 쓸데없는 문구를 지우고 텍스트 상자 크기를 고치면 좋을 텐데, 아이러니하게도 LibreOffice에는 이 작업에 쓸 만한 훌륭한 벡터 편집기가 있음 :) AI 모델은 이런 SVG 를 꽤 쉽게 만들 수 있음. 아마 저품질 생성물일 가능성이 큼. 많은 사람이 다이어그램을 손으로 만들고 싶어 하지 않음 이런 그래프는 짐작했겠지만 OpenOffice 에서도 꽤 쉽게 만들 수 있음 이런 그래프는 긴 글을 끊어 주어 더 넓은 독자층에게 조금 더 매력적으로 보이게 함. 내용 자체는 그만큼 중요하지 않음. 개인적으로는 새롭지도 않고, 예전 잡지나 신문에서 이미지와 그래프를 비슷한 용도로 쓰던 방식과 잘 맞아 보임 대규모 언어 모델이 관여했을 수도 있지만, 수십 년간의 경험 때문에 이미지는 별로 중요하지 않을 거라고 기대하도록 머리가 길들여져 있어서 그냥 지나쳐 봤음
편지에 왜 언급되지 않았는지는 이해하지만, Euro-Office 는 러시아계 OnlyOffice 를 크게 기반으로 하고 있고 기여자 대부분도 여전히 러시아에 있음 오픈소스라 백도어를 넣으려면 꽤 교묘해야 하겠지만, 러시아의 위협을 받는 지금 유럽이 디지털 주권을 위해 새 표준으로 고르기에는 의외의 선택처럼 보임
약간 주제에서 벗어나지만, 이 글에 나온 것 같은 인포그래픽 은 요즘 왜 이렇게 많이 보이는지 궁금함 인터넷 곳곳에서 비슷한 그래픽을 계속 보는데, 보기에는 그럴듯하지만 설계가 허술함. 여기서는 시간축이 실제 비율에 맞지 않고, 굳이 시각화가 필요한지도 명확하지 않으며, 아래쪽에는 항상 말이 안 되는 슬로건과 쓸모없는 정보가 붙어 있음 보통 작은 시각적 오류도 있는데, 이번에는 "Schleswig-H." 텍스트가 상자 안에 맞지 않음 사람들이 대규모 언어 모델에 SVG 다이어그램 을 만들게 해서 그런 건가? 아니면 내가 모르는 다른 유행이 있는 건가? 반대해서가 아니라 순수한 호기심에서 묻는 것임. 그래도 SVG 편집기로 열어 쓸데없는 문구를 지우고 텍스트 상자 크기를 고치면 좋을 텐데, 아이러니하게도 LibreOffice에는 이 작업에 쓸 만한 훌륭한 벡터 편집기가 있음 :)
AI 정말로 지금은 Codex가 Claude Code보다 나을까?
덕파 10 분 2026.05.26. 인기 31.1K
인공지능(AI)과 미디어, 디지털 규제 정책을 두고 ICT 양 부처가 뜻을 모은다.
과학기술정보통신부와 방송미디어통신위원회는 10일 서울 광화문 국가과학기술자문회의에서 차관급 인사가 참여하는 정책협의회 착수회의를 열었다.
옛 방송통신위원회에서 미래창조과학부(현 과기정통부)와 분리된 뒤 유사 정책을 다루는 두 기관은 ICT 분야 정책협의회를 꾸려왔다. 방통위 조직이 폐지된 뒤 방미통위가 신설된 이후 정책협의회는 이날 처음 마련됐다.
각각 통신 사전, 사후 규제를 맡고 미디어와 디지털 이용자 보호 등의 중첩된 이슈에 따라 다른 부처 간 협의보다 긴요한 정책 조율이 필요한 분야다.
이에 따라 차관급 정책협의회는 반기별로 개최하고, 신속한 논의가 필요한 경우 수시로 연다는 방침이다.
이날 회의에서는 AI, 미디어와 OTT, 디지털 규제와 이용자 보호 분야에서 협력 방안을 모색했다.
먼저 방송미디어통신심의위원회 모니터링 데이터를 과기정통부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀에 AI학습용으로 제공하고, 방미통위가 지난해 구축한 방송영상 AI 학습용 데이터 일부를 과기정통부가 운영하는 AI허브에 제공할 수 있도록 뜻을 모았다.
미디어 분야에서는 과기정통부에서 지난해 출범한 ‘글로벌 K-FAST 얼라이언스’에 방미통위가 참여하고, 양 부처가 OTT와 FAST 관련 신규사업을 적극 발굴키로 했다. 국제스트리밍페스티벌과 국제OTT포럼 등 각자 개최하는 사업도 연계 협력키로 했다.
특히 미디어 중장기 전략 수립을 위한 미디어발전위원회 설치 등에도 적극 협력한다는 방침이다.
AI 서비스 확산과 증가하는 사이버 침해사고에 대응해 이용자를 더 두텁게 보호하기 위한 방안을 함께 마련해 나가기로 했다.
고민수 방미통위 상임위원은 “방송 미디어 통신이 하나의 생태계를 이루고 있다는 관점에서 기술 혁신과 산업 발전을 뒷받침할 수 있는 정책적 기반을 마련하고 급변하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 미래 전략을 함께 모색해 나가야 할 시점”이라며 “산업 혁신과 성장만으로 충분하지 않고, 미디어 공공성과 다양성, 신뢰 또한 함께 지켜야 할 중요한 가치라고 생각한다”고 말했다.
이어, “국민이 안심하고 AI와 디지털 미디어 서비스를 이용할 수 있도록 신뢰할 수 있는 환경을 조성하고 이용자의 권익을 보호하기 위한 제도적 기반을 마련하는 일은 앞으로도 더욱 중요해졌는데 이러한 과제들은 어느 한 부처의 노력만으로 해결하기 어렵다”며 “오늘 협의체가 이러한 공동의 과제를 보다 구체화하고 국민이 체감할 수 있는 정책 성과를 만들어가는 의미 있는 출발점이 되기를 기대한다”고 강조했다.
소방대원 응급 통화 우선 처리...망중립성 예외 적용 2026.06.10 피지컬AI 핵심기술 국산화...독자 로봇 파운데이션 모델 개발 착수 2026.06.09 "불법촬영 이미지도 유통방지 조치 취해야" 2026.06.04 "늦은 만큼 빠르게”...방미통위 운영 정상화 가속도 2026.06.02
류제명 과기정통부 차관은 “AI라는 거대한 변화의 물결 속에서 ICT라는 지붕 아래 한 가족인 두 부처가 모인 것은 매우 의미가 크다”면서 “과기정통부와 방미통위는 마치 수레의 두 바퀴처럼, 한 바퀴만으로 수레가 굴러가지 않는 것처럼, 잘 협력해 우리에게 주어진 시대적 사명을 잘 이행할 수 있었으면 좋겠다”고 했다.
그러면서 “오늘 회의를 시작으로 양 부처 간 긴밀한 협력을 통해 국민들이 체감할 수 있는 성과를 지속 발굴해 나가겠다”고 밝혔다.
보타닉스, 비트코인 레이어2 네트워크 종료…"수익 창출 한계"
[디지털투데이 황치규 기자]비트코인 레이어2 개발사 보타닉스 랩스가 4년 여간 개발 끝에 네트워크 운영을 종료한다고 더블록이 10일(현지시간) 보도했다.
보도에 따르면 보타닉스는 비트코인 네이티브 디파이(DeFi) 수요가 네트워크 경제성을 유지하기에 너무 제한적이었다는 것을 이유로 들었다.
보타닉스 프로젝트는 자체 토큰 인센티브나 인플레이션에 의존하지 않고 비트코인 기반 애플리케이션 레이어를 구축하는 것을 목표로 했지만 실제 거래 수요가 기본 인프라 비용을 감당하지 못했다.
보타닉스는 소셜 미디어 X(트위터)를 통해 "매일 그 안에서 살아본 끝에 도달한 솔직한 답은 적어도 이 시장, 이 시점에서는 작동하지 않았다는 것"이라고 밝혔다.
기술적 성과는 있었다. 보타닉스 스파이더체인(Spiderchain) 인프라는 메인넷 운영 1년 간 100% 가동률과 보안 사고 제로를 기록했다고 더블록은 전했다.
그러나 사용자 활동이 고빈도 거래보다 장기 자산 보관에 집중되면서 수수료 수익 창출에 한계가 있었다고 덧붙였다.
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지금 써보러 갑니다 6 분 2026.05.06. 2.6K
지금 써보러 갑니다 6 분 2026.05.06.
Mercedes-Benz, 전기 축방향 자속 모터 대규모 생산 시작 (media.mercedes-benz.com)
축방향 자속 모터 가 Berlin-Marienfelde 공장에서 대규모 양산에 들어가며, 새 Mercedes-AMG GT 4-Door Coupé의 양산차용 고성능 전기 구동계로 처음 적용됨 생산은 약 30,000㎡ 규모의 3개 홀과 7개 라인에서 이뤄지며, 전체 98개 공정 중 65개가 Mercedes-Benz에서 처음 쓰이고 35개는 전 세계적으로 새로운 공정임 제조 기술 개발로 30건 이상 특허 출원 이 이뤄졌고, 레이저 기술·지능형 제어·AI 기반 품질 검사·자동화 공정이 결합됨 직사각형 구리선 코일, 레이저 구리 접합, 폴리머 레이저 용접, 최종 조립의 정밀 제어가 높은 출력 밀도와 대량 생산을 가능하게 함 Berlin-Marienfelde는 1902년 설립된 Mercedes-Benz의 가장 오래된 생산 거점이며, 이번 생산으로 고성능 전기 모터 제조 역량 거점 으로 자리 잡음 Mercedes-Benz 축방향 자속 모터 양산 개시 Mercedes-Benz가 Berlin-Marienfelde 공장에서 새 전기 축방향 자속 모터의 대규모 양산을 시작함 이 공장은 1902년 설립된 Mercedes-Benz의 가장 오래된 생산 거점이며, 수십 년간 글로벌 파워트레인 생산 네트워크의 일부였음 2022년부터 Berlin-Marienfelde에는 Mercedes-Benz Digital Factory Campus도 자리함 Mercedes-Benz는 이 거점을 고성능 전기 모터 제조 역량 센터로 구축함 새 모터는 새 Mercedes-AMG GT 4-Door Coupé의 양산차에서 세계 최초로 적용됨 생산 규모와 공정 축방향 자속 모터 양산은 한때 복잡성 때문에 거의 실현하기 어렵다고 여겨졌으나, Berlin-Marienfelde에서 대규모 생산으로 전환됨 전체 제조는 98개 공정 단계로 구성되며, 이 중 65개는 Mercedes-Benz에서 처음 사용됨 35개 공정은 전 세계적으로 새로운 공정이며, 개발된 기술은 30건 이상의 특허 출원으로 이어짐 생산은 약 30,000㎡ 면적의 3개 홀과 7개 생산 라인에서 진행됨 제조는 고도 자동화 공정, 레이저 기술, 지능형 제어, AI 기반 품질 검사, 숙련 인력의 노하우를 결합함 비전에서 대량 생산으로 축방향 자속 모터 양산은 정밀도, 공정 안정성, 자동화에 높은 요구 조건을 가짐 모터의 콤팩트한 구조와 높은 출력 밀도 때문에 대량 생산용으로 새 제조 절차가 별도로 개발됨 고출력 밀도를 위해 고정자에는 직사각형 구리선이 사용되며, 같은 공간에 원형선보다 더 많은 구리를 넣을 수 있음 구리선은 빠른 속도로 좁은 반경에 맞춰 굽혀져야 하며, 주름·절연 손상·단면 감소가 생기면 안 됨 Mercedes-Benz는 파트너들과 함께 높은 정밀도와 산업 생산 속도를 결합한 특수 공정을 개발함 고정자 코일 접합과 레이저 용접 고정자 안의 코일 패키지 배선도 기술적으로 까다로운 공정임 각 코일 끝단은 매우 제한된 공간에서 적절한 배선용 구리선과 연결돼야 함 인접한 플라스틱 구조물이 열로 손상되지 않아야 하므로 정밀한 구리선 레이저 접합이 사용됨 이 방식은 용접 지점에 투입되는 에너지를 최소화하면서 매우 짧은 공정 시간을 가능하게 함 레이저 기반 고정밀 폴리머 용접 구동계 플라스틱 부품의 동시 레이저 투과 용접은 높은 기하학적 정밀도와 최소 침습적 에너지 투입을 요구함 주변 영역 손상을 피하기 위해 레이저 에너지 투입이 정밀하게 제어됨 AI 기반 광학 실시간 품질 검사가 접합 상태를 즉시 기록하고 공정 안정성을 지원함 부품 접합 전처리에서는 AI 기반 이미지 처리가 부품의 정확한 위치를 인식함 민감한 영역에는 가상 보호 구역이 설정되며, 레이저는 지정된 표면만 처리함 이렇게 결합된 부품은 오일 압력에 견디고 높은 기계적 하중도 버팀 고정밀 최종 조립 최종 조립은 내부적으로 “결혼”이라 불리며, 고정자가 자석을 가진 두 로터 디스크 사이에 배치되고 고정됨 부품에는 최대 9kN의 자기력이 작용하며, 이는 약 900kg에 해당함 동시에 고정자는 자기 중심면에서 0.1mm 미만의 공차를 유지해야 함 혁신적 제어 알고리듬은 공정 마지막 0.5초 동안 고주파 제어 펄스로 위치를 보정함 최종 조립의 핵심은 힘 자체보다 지능형 제어, 민감한 센서, 정확한 공정 운영에 있음 축방향 자속 모터의 구조와 성능 영국 전기 모터 전문 기업 YASA가 축방향 자속 모터의 기본 원리를 바탕으로 혁신적 프로토타입을 개발했고, 현재 모터는 이를 기반으로 함 Mercedes-Benz는 2021년 YASA를 완전 자회사로 인수한 뒤 제품과 생산 공정을 계속 발전시킴 개발은 자동차 대량 생산, 고성능, 지속적 부하 내구성 요구 조건에 맞추는 방향으로 진행됨 앞차축의 축방향 자속 모터는 분당 15,000회전을 넘는 회전 속도에 도달함 기존 반경방향 자속 모터와 달리 축방향 자속 모터의 전자기 자속은 회전축과 평행하게 흐름 주요 부품은 디스크 형태로 배치되며, 두 로터가 고정자를 좌우에서 샌드위치처럼 감쌈 이 구조는 매우 콤팩트한 모터 설계, 높은 출력·토크 밀도, 구동계 패키징 자유도를 가능하게 함 새 Mercedes-AMG GT 4-Door Coupé에서 앞차축 모터 폭은 약 9cm이며, 뒤차축의 두 모터는 각각 약 8cm 폭임 3개의 축방향 자속 모터는 각 차축의 High Performance Electric Drive Units(HP.EDU)에 통합되며, 소형 단일 입력 유성기어 변속기와 같은 하우징에 결합됨 Mercedes-AMG GT 4-Door Coupé와 Digital Factory Campus 새 Mercedes-AMG GT 4-Door Coupé는 순수 전기 성능 모델이며, 0에서 100km/h까지 최대 2.1초 만에 가속함 Driver’s Package 적용 시 최고속도는 300km/h에 도달함 CONCEPT AMG GT XX 기술 차량은 전년도 Nardò에서 7일 13시간 동안 40,000km 이상을 주행하고 25개 장거리 기록을 세움 Mercedes-AMG GT 63 4-Door Coupé의 복합 에너지 소비량은 21.0~17.9kWh/100km이며, 복합 CO₂ 배출량은 0g/km임 Mercedes-AMG GT 55 4-Door Coupé의 복합 에너지 소비량은 21.0~17.8kWh/100km이며, 복합 CO₂ 배출량은 0g/km임 Digital Factory Campus는 2022년부터 글로벌 Mercedes-Benz 생산 네트워크의 생산 디지털화에서 중심 역할을 맡음 이 캠퍼스는 MO360 생산 생태계를 기반으로 하는 디지털 애플리케이션의 개발과 시험을 위한 실제 생산 환경으로 쓰임 Berlin-Marienfelde는 전기 고성능 구동계, 디지털 생산, 지능형 자동화를 결합하며 새 기술을 확장 가능하고 품질 보증된 대량 생산 공정으로 옮기는 역할을 맡음
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▲ GN⁺ 9분전 [-] Hacker News 의견들 Mercedes가 몇 년 전 Yasa(영국) 를 인수했고, 이제 양산 속도를 내는 중임 축방향 자속 모터를 설명하고 공장 방문도 보여주는 좋은 영상이 있음 https://youtu.be/B2Hl4c1iZK0?si=VfDYARyuaPVj1nKm 정말, 정말 작음 이게 어떻게 동작하는지 궁금해서 Claude에게 시각화해 달라고 했고, 주로 Fable 이 얼마나 괜찮은지 보려던 목적이었는데 전체 감을 잡기엔 충분히 좋았음 여기 올려둠 https://azimi.me/axial-flux-motor-explainer/ 전기 모터 개발이 내연기관 개발과 어떻게 다른지 궁금함 중국의 첨단 전자 산업이 선도적인 전기차를 그렇게 빠르게 개발하고 반복 개선할 수 있었던 주된 이유가 여기에 있는 것 같음 더 정확히는 전기 모터를 다루는 데 필요한 기계와 작업 공간이, 내연기관 금속 부품과 구동계의 여러 동력 전달 부품을 다루는 경우와 어떻게 다른지에 대한 생각임. 영상 속 작업장은 많은 사람이 상상하는 것보다 작음 이런 모터가 다음 세대 Formula E 차량에 들어가면 코너링에서 엄청난 개선을 보게 될 듯함. 최신 세대는 이미 능동형 4륜구동을 갖췄고, 이 모터가 더 나은 토크 조절 을 가져올 수 있다고 봄 좋은 영상임 보니 축방향 자속 은 원조가 1820년대쯤 나왔지만 제조가 쉽지 않았고, 이후 방사방향 자속이 등장해 지금까지 이어진 듯함. 그래서 올해 축방향 자속이 다시 돌아오는 셈임 모터가 가벼워지면 다른 부품도 함께 가벼워져야 한다는 연쇄 경량화 효과 이야기도 매우 흥미로움 특히 회생제동 성능이 워낙 좋아져 가까운 미래에는 브레이크가 필요 없을 수도 있다는 부분이 인상적임. 그렇게 되면 무게와 부품 수가 또 줄어듦 좋은 영상이었고, 동작 방식을 잘 설명한 Munro 영상도 마음에 들었음: https://www.youtube.com/watch?v=m507ryWhc6c 몇 년 전 집 연구실에서 작은 축방향 자속 모터를 몇 개 만들어 봤는데, 효율이 극도로 높음 제대로 구성하면 토크가 엄청나고, 그 토크를 내는 데 에너지도 많이 필요하지 않음. 개인적으로 가장 좋았던 점은 구조상 완전히 브러시리스이고 깨끗하게 유지하기 쉽다는 점이었음 저 글이 어느 지점에서든 전기 축방향 자속 모터 가 무엇인지, 왜 필요한지 설명해 줬다면 훨씬 좋았을 것임 “More”를 누르고 아래로 내리면 나옴 “기존 방사방향 자속 모터와 달리, 축방향 자속 모터의 전자기 자속은 회전축과 평행하게 흐른다. 핵심 부품은 원반형 구조로 배치되며, 두 로터가 좌우에서 스테이터를 끼운다. 이 설계는 특히 컴팩트한 모터 구조, 높은 출력 및 토크 밀도, 구동계 패키징의 새로운 자유도를 가능하게 한다. 신형 Mercedes-AMG GT 4-Door Coupe에서 앞차축 모터의 폭은 9cm가 조금 안 되고, 뒤차축의 두 모터는 각각 약 8cm 폭이다. 세 개의 축방향 자속 모터는 차축별로 이른바 High Performance Electric Drive Units(HP.EDU)에 통합되며, 단일 하우징 안에서 소형 입력 유성기어박스와 결합된다” “제조를 고려한 설계”를 전문으로 하는 엔지니어링 회사 Munroe Live 가 설명한 아주 좋은 YouTube 영상이 있음: https://youtu.be/dCO633KE7RA “Axial Flux Motors Explained” 추가로, 여기서 다루는 YASA 기술 자체에 대한 영상도 있음: https://youtu.be/m507ryWhc6c 선전에서 축방향 자속 모터로 사족보행 로봇을 만드는 중국 스타트업 Astrall Dynamics 를 방문했음 로봇이 60kg 짐을 싣고 20층 넘게 계단을 꽤 빠르게 오르는 모습을 보니 정말 멋졌음. 작은 폼팩터에서 나오는 높은 토크가 매우 인상적이었고, 이해한 바로는 특히 규모를 키워 제조할 때 더 복잡해짐 글 속에 조금 묻혀 있지만 설명은 있음 기존 방사방향 자속 모터와 달리, 축방향 자속 모터의 전자기 자속은 회전축과 평행하게 흐른다. 핵심 부품은 원반형 구조로 배치되며, 두 로터가 좌우에서 스테이터를 끼운다. 이 설계는 특히 컴팩트한 모터 구조, 높은 출력 및 토크 밀도, 구동계 패키징의 새로운 자유도를 가능하게 한다. 신형 Mercedes‑AMG GT 4‑Door Coupe에서 앞차축 모터의 폭은 9cm가 조금 안 되고, 뒤차축의 두 모터는 각각 약 8cm 폭이다. 세 개의 축방향 자속 모터는 차축별로 이른바 High Performance Electric Drive Units(HP.EDU)에 통합되며, 단일 하우징 안에서 소형 입력 유성기어박스와 결합된다 “무엇인가”는 답이 길어질 수 있지만, 왜 필요한지는 주어진 부피와 지름에서 토크 밀도 를 높일 수 있기 때문임 생성되는 자속이 축과 평행한 얇은 모터이고, 표준 영구자석 동기모터(PMSM)처럼 인버터 쪽에서 같은 구동 알고리즘을 적용해 쓸 수 있음 아주 멋짐. 실제 제품에서 축방향 자속 모터 가 더 많이 보이는 건 반가운 일이고, 앞으로 새 표준이 될지 흥미로움 재료 비용이 줄면 대량 생산 비용이 방사방향 자속 모터보다 실제로 낮아질 수도 있음 다만 고성능 프리미엄 차량을 제외하면 최소 10년 정도는 방사방향 자속 모터가 계속 지배적일 것 같음. 방사방향 방식은 이미 충분히 검증됐고, 축방향 방식은 현장에서 신뢰성을 입증하는 데 몇 년은 더 필요함 더 높은 하중과 응력, 더 빡빡한 공차 때문에 특히 대중형 트림에서는 축방향 모터의 전체 신뢰성이 낮아질 수도 있음. Mercedes는 프리미엄 차량에서 신뢰성과 성능을 위해 과하게 설계하고 있을 가능성이 큼 방사방향 방식은 대부분의 용도에서 이미 “충분히 좋음”. 축방향 방식의 효율, 폼팩터, 무게 개선은 좋지만 병목은 아님. 방사방향 모터도 이미 효율이 높고 꽤 가볍고 작음. 무게를 좌우하는 진짜 요인은 배터리 임 이 기술이 전기자전거 크기 로 줄어들 수 있는지, 더 나아가 사람들이 들고 다니는 초소형 이동수단 형태, 예를 들면 가벼운 스쿠터나 스케이트보드에도 들어갈 수 있는지 보고 싶음 YASA가 발표했을 때와 MB가 인수했을 때가 기억남 전기 모터 설계에서 놀라운 기술과 진전이고, 어떻게든 상용화 하려는 모습을 보니 좋음 “모터”가 뭔지는 알고 “전기”가 무슨 뜻인지도 알지만, 전기 축방향 자속 모터 가 뭔지는 전혀 모르겠음 Doc Brown이 시간여행에 쓴 물건은 아닐 거라고 꽤 확신하지만, 어쩌면 그럴 수도 있음 일주일에 한 번쯤은 내가 이 사이트에 있기엔 너무 멍청한 것 같다는 생각을 하는데, 오늘이 그날임. DuckDuckGo로 조사하러 감 수정: 실제로는 꽤 단순함. Wikipedia 문서는 여기 있음 https://en.wikipedia.org/wiki/Axial_flux_motor 도식이 좀 더 있으면 좋겠지만, 핵심은 꽤 쉽게 이해할 수 있게 해 줌 1980년대 Toyota 픽업, 그러니까 Back to the Future에 나온 것 같은 차에 엔진 스왑 을 하고 싶음 100마력 22R을 150~250마력 연료분사 직렬 4기통이나 터보디젤로 바꿔 열효율을 20~25%에서 약 40%로 올리고, 연비를 거의 두 배로 만들고 싶음 문제는 대부분의 현대 엔진이 가로배치라는 점임. 어댑터 플레이트를 쓰면 어떤 변속기에도 맞출 수 있지만, 그러면 엔진이 방화벽 쪽으로 너무 밀려 고압 연료펌프 같은 부품에 접근하기 어려워짐. 이 부품은 전륜구동 차량에서 접근하기 쉽도록 변속기 쪽에 달린 경우가 많음. 계획적 진부화처럼 느껴짐 그래서 누군가 엔진과 변속기 사이에 넣을 수 있는 4~6인치 두께, 100~200마력(100kW)급 축방향 자속 모터 삽입 모듈 을 내줬으면 좋겠음. 선택적으로 간단한 배터리 관리 시스템(BMS)과 약 5kWh 저장용량을 붙여 15~20마일 전기 주행거리와 회생제동 기반 하이브리드 연비를 제공하면 좋겠음 아는 제품이 있으면 알려주면 좋겠음. 없다면 인터넷 복권에 당첨된 사람들은, 아직 모두가 원한다는 사실을 모르는 신제품에 투자해서 크게 벌 수 있을 것임 2LTE 엔진 으로 바꿀 수 있음. 80년대 Hilux에 해당하는 디젤 엔진임 다만 수입해야 할 수도 있고, 미국에서는 정말 드묾 전적으로 동감함. 내 Tacoma에도 더 많은 선택지가 있었으면 좋겠음 멕시코에서 좌핸들 Hilux를 들여오는 생각도 해보는 중임 BMW 330e 구동계 같은 것이 그런 구성을 갖고 있고, 대부분의 독일 후륜구동 하이브리드도 마찬가지임 가장 큰 문제는 인버터와 제어 소프트웨어가 될 것임 여기서 흥미로운 부분은 모터 자체보다 제조 일 가능성이 큼 시제품에서 안정적으로 대량 생산할 수 있는 제품으로 넘어가는 일이 보통 어려운 부분임 몇 년 동안 축방향 자속 전기 모터가 차 한 대당 100파운드, 많게는 몇백 파운드를 줄여줄 것이라는 과대 기대를 봐왔음 이번 발표는 그게 실제로 조금씩 일어나기 시작했다는 뜻일까? 전체 무게나 장기 내구성 측면에서는 모터보다 배터리가 더 중요하지만, 그래도 어떤 개선이든 도움이 됨 YASA의 성과가 실현되는 건 반갑지만, 영국은 다음 기술 돌파구 를 온전히 살리려면 정말 정신 차려야 함 이 영상 덕분에 축방향 자속 모터 가 무엇이고 방사방향 자속과 어떻게 다른지 이해했음 이런 출력을 가능하게 하는 재료과학의 성과도, 엔지니어링과 제조도 놀라움 https://www.youtube.com/watch?v=dCO633KE7RA 답변달기
Hacker News 의견들 Mercedes가 몇 년 전 Yasa(영국) 를 인수했고, 이제 양산 속도를 내는 중임 축방향 자속 모터를 설명하고 공장 방문도 보여주는 좋은 영상이 있음 https://youtu.be/B2Hl4c1iZK0?si=VfDYARyuaPVj1nKm 정말, 정말 작음 이게 어떻게 동작하는지 궁금해서 Claude에게 시각화해 달라고 했고, 주로 Fable 이 얼마나 괜찮은지 보려던 목적이었는데 전체 감을 잡기엔 충분히 좋았음 여기 올려둠 https://azimi.me/axial-flux-motor-explainer/ 전기 모터 개발이 내연기관 개발과 어떻게 다른지 궁금함 중국의 첨단 전자 산업이 선도적인 전기차를 그렇게 빠르게 개발하고 반복 개선할 수 있었던 주된 이유가 여기에 있는 것 같음 더 정확히는 전기 모터를 다루는 데 필요한 기계와 작업 공간이, 내연기관 금속 부품과 구동계의 여러 동력 전달 부품을 다루는 경우와 어떻게 다른지에 대한 생각임. 영상 속 작업장은 많은 사람이 상상하는 것보다 작음 이런 모터가 다음 세대 Formula E 차량에 들어가면 코너링에서 엄청난 개선을 보게 될 듯함. 최신 세대는 이미 능동형 4륜구동을 갖췄고, 이 모터가 더 나은 토크 조절 을 가져올 수 있다고 봄 좋은 영상임 보니 축방향 자속 은 원조가 1820년대쯤 나왔지만 제조가 쉽지 않았고, 이후 방사방향 자속이 등장해 지금까지 이어진 듯함. 그래서 올해 축방향 자속이 다시 돌아오는 셈임 모터가 가벼워지면 다른 부품도 함께 가벼워져야 한다는 연쇄 경량화 효과 이야기도 매우 흥미로움 특히 회생제동 성능이 워낙 좋아져 가까운 미래에는 브레이크가 필요 없을 수도 있다는 부분이 인상적임. 그렇게 되면 무게와 부품 수가 또 줄어듦 좋은 영상이었고, 동작 방식을 잘 설명한 Munro 영상도 마음에 들었음: https://www.youtube.com/watch?v=m507ryWhc6c 몇 년 전 집 연구실에서 작은 축방향 자속 모터를 몇 개 만들어 봤는데, 효율이 극도로 높음 제대로 구성하면 토크가 엄청나고, 그 토크를 내는 데 에너지도 많이 필요하지 않음. 개인적으로 가장 좋았던 점은 구조상 완전히 브러시리스이고 깨끗하게 유지하기 쉽다는 점이었음 저 글이 어느 지점에서든 전기 축방향 자속 모터 가 무엇인지, 왜 필요한지 설명해 줬다면 훨씬 좋았을 것임 “More”를 누르고 아래로 내리면 나옴 “기존 방사방향 자속 모터와 달리, 축방향 자속 모터의 전자기 자속은 회전축과 평행하게 흐른다. 핵심 부품은 원반형 구조로 배치되며, 두 로터가 좌우에서 스테이터를 끼운다. 이 설계는 특히 컴팩트한 모터 구조, 높은 출력 및 토크 밀도, 구동계 패키징의 새로운 자유도를 가능하게 한다. 신형 Mercedes-AMG GT 4-Door Coupe에서 앞차축 모터의 폭은 9cm가 조금 안 되고, 뒤차축의 두 모터는 각각 약 8cm 폭이다. 세 개의 축방향 자속 모터는 차축별로 이른바 High Performance Electric Drive Units(HP.EDU)에 통합되며, 단일 하우징 안에서 소형 입력 유성기어박스와 결합된다” “제조를 고려한 설계”를 전문으로 하는 엔지니어링 회사 Munroe Live 가 설명한 아주 좋은 YouTube 영상이 있음: https://youtu.be/dCO633KE7RA “Axial Flux Motors Explained” 추가로, 여기서 다루는 YASA 기술 자체에 대한 영상도 있음: https://youtu.be/m507ryWhc6c 선전에서 축방향 자속 모터로 사족보행 로봇을 만드는 중국 스타트업 Astrall Dynamics 를 방문했음 로봇이 60kg 짐을 싣고 20층 넘게 계단을 꽤 빠르게 오르는 모습을 보니 정말 멋졌음. 작은 폼팩터에서 나오는 높은 토크가 매우 인상적이었고, 이해한 바로는 특히 규모를 키워 제조할 때 더 복잡해짐 글 속에 조금 묻혀 있지만 설명은 있음 기존 방사방향 자속 모터와 달리, 축방향 자속 모터의 전자기 자속은 회전축과 평행하게 흐른다. 핵심 부품은 원반형 구조로 배치되며, 두 로터가 좌우에서 스테이터를 끼운다. 이 설계는 특히 컴팩트한 모터 구조, 높은 출력 및 토크 밀도, 구동계 패키징의 새로운 자유도를 가능하게 한다. 신형 Mercedes‑AMG GT 4‑Door Coupe에서 앞차축 모터의 폭은 9cm가 조금 안 되고, 뒤차축의 두 모터는 각각 약 8cm 폭이다. 세 개의 축방향 자속 모터는 차축별로 이른바 High Performance Electric Drive Units(HP.EDU)에 통합되며, 단일 하우징 안에서 소형 입력 유성기어박스와 결합된다 “무엇인가”는 답이 길어질 수 있지만, 왜 필요한지는 주어진 부피와 지름에서 토크 밀도 를 높일 수 있기 때문임 생성되는 자속이 축과 평행한 얇은 모터이고, 표준 영구자석 동기모터(PMSM)처럼 인버터 쪽에서 같은 구동 알고리즘을 적용해 쓸 수 있음 아주 멋짐. 실제 제품에서 축방향 자속 모터 가 더 많이 보이는 건 반가운 일이고, 앞으로 새 표준이 될지 흥미로움 재료 비용이 줄면 대량 생산 비용이 방사방향 자속 모터보다 실제로 낮아질 수도 있음 다만 고성능 프리미엄 차량을 제외하면 최소 10년 정도는 방사방향 자속 모터가 계속 지배적일 것 같음. 방사방향 방식은 이미 충분히 검증됐고, 축방향 방식은 현장에서 신뢰성을 입증하는 데 몇 년은 더 필요함 더 높은 하중과 응력, 더 빡빡한 공차 때문에 특히 대중형 트림에서는 축방향 모터의 전체 신뢰성이 낮아질 수도 있음. Mercedes는 프리미엄 차량에서 신뢰성과 성능을 위해 과하게 설계하고 있을 가능성이 큼 방사방향 방식은 대부분의 용도에서 이미 “충분히 좋음”. 축방향 방식의 효율, 폼팩터, 무게 개선은 좋지만 병목은 아님. 방사방향 모터도 이미 효율이 높고 꽤 가볍고 작음. 무게를 좌우하는 진짜 요인은 배터리 임 이 기술이 전기자전거 크기 로 줄어들 수 있는지, 더 나아가 사람들이 들고 다니는 초소형 이동수단 형태, 예를 들면 가벼운 스쿠터나 스케이트보드에도 들어갈 수 있는지 보고 싶음 YASA가 발표했을 때와 MB가 인수했을 때가 기억남 전기 모터 설계에서 놀라운 기술과 진전이고, 어떻게든 상용화 하려는 모습을 보니 좋음 “모터”가 뭔지는 알고 “전기”가 무슨 뜻인지도 알지만, 전기 축방향 자속 모터 가 뭔지는 전혀 모르겠음 Doc Brown이 시간여행에 쓴 물건은 아닐 거라고 꽤 확신하지만, 어쩌면 그럴 수도 있음 일주일에 한 번쯤은 내가 이 사이트에 있기엔 너무 멍청한 것 같다는 생각을 하는데, 오늘이 그날임. DuckDuckGo로 조사하러 감 수정: 실제로는 꽤 단순함. Wikipedia 문서는 여기 있음 https://en.wikipedia.org/wiki/Axial_flux_motor 도식이 좀 더 있으면 좋겠지만, 핵심은 꽤 쉽게 이해할 수 있게 해 줌 1980년대 Toyota 픽업, 그러니까 Back to the Future에 나온 것 같은 차에 엔진 스왑 을 하고 싶음 100마력 22R을 150~250마력 연료분사 직렬 4기통이나 터보디젤로 바꿔 열효율을 20~25%에서 약 40%로 올리고, 연비를 거의 두 배로 만들고 싶음 문제는 대부분의 현대 엔진이 가로배치라는 점임. 어댑터 플레이트를 쓰면 어떤 변속기에도 맞출 수 있지만, 그러면 엔진이 방화벽 쪽으로 너무 밀려 고압 연료펌프 같은 부품에 접근하기 어려워짐. 이 부품은 전륜구동 차량에서 접근하기 쉽도록 변속기 쪽에 달린 경우가 많음. 계획적 진부화처럼 느껴짐 그래서 누군가 엔진과 변속기 사이에 넣을 수 있는 4~6인치 두께, 100~200마력(100kW)급 축방향 자속 모터 삽입 모듈 을 내줬으면 좋겠음. 선택적으로 간단한 배터리 관리 시스템(BMS)과 약 5kWh 저장용량을 붙여 15~20마일 전기 주행거리와 회생제동 기반 하이브리드 연비를 제공하면 좋겠음 아는 제품이 있으면 알려주면 좋겠음. 없다면 인터넷 복권에 당첨된 사람들은, 아직 모두가 원한다는 사실을 모르는 신제품에 투자해서 크게 벌 수 있을 것임 2LTE 엔진 으로 바꿀 수 있음. 80년대 Hilux에 해당하는 디젤 엔진임 다만 수입해야 할 수도 있고, 미국에서는 정말 드묾 전적으로 동감함. 내 Tacoma에도 더 많은 선택지가 있었으면 좋겠음 멕시코에서 좌핸들 Hilux를 들여오는 생각도 해보는 중임 BMW 330e 구동계 같은 것이 그런 구성을 갖고 있고, 대부분의 독일 후륜구동 하이브리드도 마찬가지임 가장 큰 문제는 인버터와 제어 소프트웨어가 될 것임 여기서 흥미로운 부분은 모터 자체보다 제조 일 가능성이 큼 시제품에서 안정적으로 대량 생산할 수 있는 제품으로 넘어가는 일이 보통 어려운 부분임 몇 년 동안 축방향 자속 전기 모터가 차 한 대당 100파운드, 많게는 몇백 파운드를 줄여줄 것이라는 과대 기대를 봐왔음 이번 발표는 그게 실제로 조금씩 일어나기 시작했다는 뜻일까? 전체 무게나 장기 내구성 측면에서는 모터보다 배터리가 더 중요하지만, 그래도 어떤 개선이든 도움이 됨 YASA의 성과가 실현되는 건 반갑지만, 영국은 다음 기술 돌파구 를 온전히 살리려면 정말 정신 차려야 함 이 영상 덕분에 축방향 자속 모터 가 무엇이고 방사방향 자속과 어떻게 다른지 이해했음 이런 출력을 가능하게 하는 재료과학의 성과도, 엔지니어링과 제조도 놀라움 https://www.youtube.com/watch?v=dCO633KE7RA
Mercedes가 몇 년 전 Yasa(영국) 를 인수했고, 이제 양산 속도를 내는 중임 축방향 자속 모터를 설명하고 공장 방문도 보여주는 좋은 영상이 있음 https://youtu.be/B2Hl4c1iZK0?si=VfDYARyuaPVj1nKm 정말, 정말 작음
저 글이 어느 지점에서든 전기 축방향 자속 모터 가 무엇인지, 왜 필요한지 설명해 줬다면 훨씬 좋았을 것임
기존 방사방향 자속 모터와 달리, 축방향 자속 모터의 전자기 자속은 회전축과 평행하게 흐른다. 핵심 부품은 원반형 구조로 배치되며, 두 로터가 좌우에서 스테이터를 끼운다. 이 설계는 특히 컴팩트한 모터 구조, 높은 출력 및 토크 밀도, 구동계 패키징의 새로운 자유도를 가능하게 한다. 신형 Mercedes‑AMG GT 4‑Door Coupe에서 앞차축 모터의 폭은 9cm가 조금 안 되고, 뒤차축의 두 모터는 각각 약 8cm 폭이다. 세 개의 축방향 자속 모터는 차축별로 이른바 High Performance Electric Drive Units(HP.EDU)에 통합되며, 단일 하우징 안에서 소형 입력 유성기어박스와 결합된다
아주 멋짐. 실제 제품에서 축방향 자속 모터 가 더 많이 보이는 건 반가운 일이고, 앞으로 새 표준이 될지 흥미로움 재료 비용이 줄면 대량 생산 비용이 방사방향 자속 모터보다 실제로 낮아질 수도 있음 다만 고성능 프리미엄 차량을 제외하면 최소 10년 정도는 방사방향 자속 모터가 계속 지배적일 것 같음. 방사방향 방식은 이미 충분히 검증됐고, 축방향 방식은 현장에서 신뢰성을 입증하는 데 몇 년은 더 필요함 더 높은 하중과 응력, 더 빡빡한 공차 때문에 특히 대중형 트림에서는 축방향 모터의 전체 신뢰성이 낮아질 수도 있음. Mercedes는 프리미엄 차량에서 신뢰성과 성능을 위해 과하게 설계하고 있을 가능성이 큼 방사방향 방식은 대부분의 용도에서 이미 “충분히 좋음”. 축방향 방식의 효율, 폼팩터, 무게 개선은 좋지만 병목은 아님. 방사방향 모터도 이미 효율이 높고 꽤 가볍고 작음. 무게를 좌우하는 진짜 요인은 배터리 임
YASA가 발표했을 때와 MB가 인수했을 때가 기억남 전기 모터 설계에서 놀라운 기술과 진전이고, 어떻게든 상용화 하려는 모습을 보니 좋음
“모터”가 뭔지는 알고 “전기”가 무슨 뜻인지도 알지만, 전기 축방향 자속 모터 가 뭔지는 전혀 모르겠음 Doc Brown이 시간여행에 쓴 물건은 아닐 거라고 꽤 확신하지만, 어쩌면 그럴 수도 있음 일주일에 한 번쯤은 내가 이 사이트에 있기엔 너무 멍청한 것 같다는 생각을 하는데, 오늘이 그날임. DuckDuckGo로 조사하러 감 수정: 실제로는 꽤 단순함. Wikipedia 문서는 여기 있음 https://en.wikipedia.org/wiki/Axial_flux_motor 도식이 좀 더 있으면 좋겠지만, 핵심은 꽤 쉽게 이해할 수 있게 해 줌
1980년대 Toyota 픽업, 그러니까 Back to the Future에 나온 것 같은 차에 엔진 스왑 을 하고 싶음 100마력 22R을 150~250마력 연료분사 직렬 4기통이나 터보디젤로 바꿔 열효율을 20~25%에서 약 40%로 올리고, 연비를 거의 두 배로 만들고 싶음 문제는 대부분의 현대 엔진이 가로배치라는 점임. 어댑터 플레이트를 쓰면 어떤 변속기에도 맞출 수 있지만, 그러면 엔진이 방화벽 쪽으로 너무 밀려 고압 연료펌프 같은 부품에 접근하기 어려워짐. 이 부품은 전륜구동 차량에서 접근하기 쉽도록 변속기 쪽에 달린 경우가 많음. 계획적 진부화처럼 느껴짐 그래서 누군가 엔진과 변속기 사이에 넣을 수 있는 4~6인치 두께, 100~200마력(100kW)급 축방향 자속 모터 삽입 모듈 을 내줬으면 좋겠음. 선택적으로 간단한 배터리 관리 시스템(BMS)과 약 5kWh 저장용량을 붙여 15~20마일 전기 주행거리와 회생제동 기반 하이브리드 연비를 제공하면 좋겠음 아는 제품이 있으면 알려주면 좋겠음. 없다면 인터넷 복권에 당첨된 사람들은, 아직 모두가 원한다는 사실을 모르는 신제품에 투자해서 크게 벌 수 있을 것임
여기서 흥미로운 부분은 모터 자체보다 제조 일 가능성이 큼 시제품에서 안정적으로 대량 생산할 수 있는 제품으로 넘어가는 일이 보통 어려운 부분임
몇 년 동안 축방향 자속 전기 모터가 차 한 대당 100파운드, 많게는 몇백 파운드를 줄여줄 것이라는 과대 기대를 봐왔음 이번 발표는 그게 실제로 조금씩 일어나기 시작했다는 뜻일까? 전체 무게나 장기 내구성 측면에서는 모터보다 배터리가 더 중요하지만, 그래도 어떤 개선이든 도움이 됨
YASA의 성과가 실현되는 건 반갑지만, 영국은 다음 기술 돌파구 를 온전히 살리려면 정말 정신 차려야 함
이 영상 덕분에 축방향 자속 모터 가 무엇이고 방사방향 자속과 어떻게 다른지 이해했음 이런 출력을 가능하게 하는 재료과학의 성과도, 엔지니어링과 제조도 놀라움 https://www.youtube.com/watch?v=dCO633KE7RA
올해 1~4월 글로벌 전기차용 배터리 분리막 시장이 성장세를 이어갔지만, 공급 구조는 중국 업체 중심으로 더 기울어진 것으로 나타났다.
11일 SNE리서치에 따르면 2026년 1~4월 세계 각국에 등록된 전기차(EV·PHEV·HEV)에 탑재된 배터리용 분리막 적재량은 55억 5200만㎡로, 전년 동기 대비 17.7% 증가했다.
같은 기간 중국을 제외한 글로벌 시장의 분리막 적재량은 20억 800만㎡로 38.4% 늘었다. 전체 시장 성장률을 웃도는 수준이다. 유럽과 신흥 시장의 전기차 판매 회복, 주요 완성차 업체의 신규 모델 출시, 배터리 대당 용량 증가 등이 분리막 수요 확대에 영향을 준 것으로 풀이된다.
분리막은 리튬이온 배터리 내부에서 양극과 음극을 분리해 단락을 방지하고, 리튬이온 이동을 가능하게 하는 소재다. 배터리 안전성과 출력 성능, 수명에 영향을 미치는 핵심 소재로 꼽힌다. 전기차 시장 확대와 고에너지밀도 배터리 적용 증가에 따라 수요가 늘고 있다.
업체별로는 중국 셈코가 16억 5600만㎡를 기록해 시장 1위를 유지했다. 전년 동기 대비 성장률은 15%였다. 시니어는 11%, 시노마는 10% 증가하며 성장세를 이어갔다. 겔렉은 58%, 랑투는 66%, 푸타이라이는 44% 늘며 높은 성장률을 기록했다.
반면 ZIMT는 전년 동기 대비 1% 감소하며 비슷한 수준에 머물렀다. SK아이이테크놀로지는 13% 줄어 비중국 업체 가운데 수요 둔화 영향을 받은 것으로 나타났다.
국적별로는 중국계 업체의 비중이 더 커졌다. 2026년 1분기 기준 중국계 분리막 업체의 글로벌 점유율은 89.6%로 집계됐다. 이는 지난해 1분기 86.6%보다 3.0%포인트 오른 수치다.
같은 기간 일본계 업체 점유율은 8.3%에서 6.7%로 낮아졌고, 한국계 업체 점유율도 5.1%에서 3.7%로 하락했다. 글로벌 분리막 시장에서 중국계 업체 공급 우위가 강화되는 반면, 일본과 한국 업체의 입지는 축소되는 모습이다.
중국 시장에서는 배터리 셀 생산 확대와 리튬인산철(LFP) 배터리 중심 제품 구성이 분리막 수요를 뒷받침하고 있다. 중국 제외 시장에서는 전기차 판매 회복과 신규 모델 출시, 배터리 용량 확대가 수요 증가로 이어지고 있다. 다만 북미와 일부 유럽 완성차 업체들이 전기차 생산 속도를 조정하면서 비중국계 분리막 업체들의 단기 성장에는 부담으로 작용하고 있다.
SKIET, '매출 절반' 증평 분리막 공장 반 년 뒤 접는다 2026.05.27 1Q 전기차용 분리막 시장 전년비 11.5% ↑…비중국 시장은 33.2% ↑ 2026.05.15 1~2월 전기차 분리막 적재량 전년비 5.9% ↑ 2026.04.15 中 기업 강세 속 1월 분리막 적재량 증가…ESS가 새 변수 2026.03.13
SNE리서치는 현재 분리막 시장이 물량 확대와 기술 경쟁이 동시에 진행되는 구조로 바뀌고 있다고 진단했다. 중국 내 증설 경쟁으로 범용 분리막 가격 압박이 커지는 가운데, 주요 업체들은 세라믹 코팅, 고내열, 초박막, 고속충전 대응 제품 등 고부가 분리막으로 경쟁 축을 옮기고 있다.
SNE리서치 관계자는 "ESS 시장 확대와 데이터센터 전력 수요 증가도 변수로 꼽힌다"며 "전기차 외 배터리 적용처가 넓어지면서 향후 분리막 업체 경쟁력은 전기차 고객사 확보뿐 아니라 ESS용 제품 대응력, 북미·유럽 현지 공급망 구축, 중국 의존도 완화 여부에 따라 달라질 것"이라고 전망했다.
오픈AI, 6월 새 AI 모델 '코드명 '5.6' 공개...앤트로픽 페이블5에 맞불
[디지털투데이 황치규 기자]오픈AI가 현재 플래그십 모델 GPT-5.5를 능가하는 신형 AI 모델을 6월 출시한다는 소식이다.
디인포메이션이 출시 일정에 대해 알고 있는 한 관계자를 인용해 10일(현지시간) 이같이 전했다.
보도에 따르면 오픈AI 수석과학자 야쿠프 파호츠키는 직원들에게 보낸 메시지에서 코드명 '5.6'으로 불리는 신형 모델에 대해 GPT-5.5보다 "의미 있는 개선"을 이뤘다고 강조했다.
이에 따라 최첨단 AI 모델을 둘러싸고 상장을 추진하는 오픈AI와 앤트로픽 간 경쟁도 고조될 전망이다.
앤트로픽도 9일 미토스(Mythos) 모델 기반 공개 버전 '클로드 페이블 5(Claude Fable 5)'를 공식 출시했다.
페이블 5는 소프트웨어 엔지니어링, 지식 업무, 비전 분야에서 뛰어난 성능을 보이지만 사이버보안, 생물학, 화학, 증류 등 고위험 영역에서는 응답을 차단하고 클로드 오퍼스 4.8로 전환된다. 4월 프리뷰로 출시된 미토스는 사이버 보안에 미칠 우려로 소수 파트너들에게만 제한 제공됐다가 지난주 15개국 150개 조직들로 확대됐다.
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Mythos와 일하는 느낌은 이렇습니다 (oneusefulthing.org)
일반 공개된 첫 Mythos급 모델 Claude 5 Fable 은 다단계 사양서를 받아 최대 십수 시간 동안 스스로 작업을 수행하며, 이전에 사용해 본 모든 모델을 상당한 격차로 능가 단일 프롬프트와 한 차례 피드백만으로 정교한 사회과학 논문 과 모든 단어가 s로 시작하는 10페이지 운율시까지 생성 작업 중 다른 AI(주로 저렴한 Claude Sonnet)를 직접 실행 해 연구·코딩·검증을 분담시키며, 2,200건 이상의 항공편과 철도 시간표, 국가별 도로 속도 데이터를 수집 사용자의 역할은 지시와 결과 판정으로 축소 되고, 모델의 의사결정 과정은 노출되지 않아 궁극의 블랙박스 로 작동 AI와의 관계가 직접 작업하는 '마법사'에서 결과를 의뢰·판정하는 '후원자(patron)'로 전환 중이며, 능력이 강할수록 인간이 개입할 여지가 줄어들 가능성 제기 Claude 5 Fable의 성능과 사용감 - Ethan Mollick 대중에게 공개되는 최초의 미소스급 AI 모델인 클로드 5 페이블(Claude 5 Fable)을 미리 사용(Early Access)해 볼 기회를 가졌음 Claude 5 Fable은 공개되는 첫 Mythos급 AI 모델이며, 소프트웨어 보안 영향에 대한 논의가 많았지만 테스트는 그 영역을 제외하고 진행됨 Fable의 가드레일은 사이버보안 용도로 거의 사용하지 못하게 막는 수준으로 작동함 여러 실험에서 Fable은 이전에 사용한 거의 모든 공개 모델보다 상당히 높은 성능을 보였음 Fable은 여러 문제에서 역량을 보였고, 다중 페이지 명세를 바탕으로 최대 12시간가량 작업을 실행함 Fable의 성능과 출력물 진행한 모든 실험에서 공개된 다른 모델들을 상당한 차이로 능가했고, 전 과업에 걸쳐 전반적 성능 향상 확인 단일 프롬프트와 한 번의 피드백으로 지금껏 AI가 만든 것 중 가장 정교한 학술 사회과학 논문 생성 모든 단어가 알파벳 s 로 시작하는, 이발을 소재로 한 10페이지 분량의 운율시 도 제작 Claude Code에서 모호한 초기 프롬프트와 "make it better" 같은 약간의 추가 피드백만으로 플레이 가능한 게임들을 제작 동전 던지기 게임 은 “Balatro, but for the game of coin flips”라는 프롬프트에서 시작됨 자기 인식이 있는 뱀 게임 은 뱀이 자기 인식을 하고 이상한 일이 벌어지는 구조임 깊은 곳으로 내려가는 게임 은 아래로 내려가며 무엇이 있는지 확인하는 구조임 Claude는 이미지를 생성하지 못해, 모든 아트와 3D 오브젝트를 외부 에셋 없이 수학 연산만으로 구현 더 진지한 작업에 들어갈수록 도구 사용 경험은 즐거움과 불안감 사이 에 위치 — 무언가를 요청하면 그대로 이루어지기 때문 Maps and Methods — 등시선 지도 제작 사례 등시선 지도(isochrone map) 는 주어진 시간 안에 이동 가능한 거리를 보여주는 지도로, 첫 사례는 1881년에 런던 출발 이동 시간을 보여주기 위해 만들어짐 이전 모델들은 이런 지도를 절반이라도 유용하게 만들지 못했는데, 수천 개의 잠재 이동 거리 조사와 많은 작은 판단이 필요했기 때문임 작업 진행 방식 도시 선택과 공항·기차·도보·운전을 반영한 실제 데이터 기반의 고유 디자인 지도를 요청하는 프롬프트 입력, 데이터는 실시간일 필요 없이 조사 기반의 실데이터일 것을 지시 모델이 먼저 1881년 원본 스타일로 제작할 것을 제안, 동의 후 작업 시작 여러 시간에 걸친 빌드 세션에서 다수의 다른 AI(주로 저렴한 Claude Sonnet)를 실행 해 이동 시간 조사 진행 TGV부터 Shinkansen까지의 철도 시간표, 여러 학술 논문 기반 국가별 도로 속도, 2,200건 이상의 구체적 항공편 데이터 확보 조사 에이전트가 도는 동안 코딩을 시작하고, 코드 검증을 위한 추가 에이전트와 테스트를 실행하며 진행 상황 기록 원격지 보정과 토큰 사용 Greenland 같은 원격지가 정확한 수치 대신 추정치만 담고 있어 실제 이동 시간을 확보하도록 수정 지시 이번에는 연구하고 서로 결과를 검증하는 적대적 에이전트 그룹(adversarial groups) 워크플로 실행 Pacific의 Pitcairn Island로 배가 운항하는 빈도, Ottawa에서 Grise Fjord까지 가는 경로를 산출 짧은 시간에 막대한 양의 토큰 소비 사용자가 한 일은 야심 찬 지시와 약간의 피드백뿐, 모델이 수백 개의 작은 판단을 직접 내렸고 그 선택을 이해하거나 개입할 기회는 없었음 작업량뿐 아니라 모델의 방식·접근 선택·결과 깊이에 대한 통제력도 제한됨 결과물은 클릭해 볼 수 있는 등시선 지도 로 제공되며, 그래프 하단에서 방법과 출처를 확인할 수 있음 Working with a Mythos-class model — Concord 사례 가장 야심 찬 프로젝트는 인간이 만들어내는 지저분한 답변을 적절히 분류하는 연구 과업 — 아이디어가 얼마나 혁신적인지, 사람들이 왜 특정 책을 좋아하는지 등을 판단 기존에는 인간 연구자가 판단을 내리고 다른 답변과 통계적으로 비교해 데이터 신뢰도를 확인했음 AI와 인간 판단의 보정(calibration)은 어렵고 비용이 큼 Fable에게 이 문제 해결을 요청, 먼저 19페이지 복잡한 설계 문서 를 생성한 뒤 실행 Fable은 이를 가지고 9시간 30분 동안 작업함 결과물은 AI가 Concord 라 명명한 소프트웨어로, 다중 데이터셋을 입력받아 인간·AI 응답을 보정하고 복잡한 데이터 분석 수행 완벽하진 않았고 전문가 입장에서 일부 오류와 누락(일부는 요청한 설계에서 기인)을 발견해 수정 지시 전달 범위는 이전에 본 어떤 것도 넘어섰고, 연구자들이 수년간 필요로 했으나 수익성이 없어 만들어지지 않던 소프트웨어 남은 잠재적 버그는 소프트웨어 엔지니어가 해결할 수 있으며, 새로운 소프트웨어 활용 폭증에 대응하려면 코더가 더 많이 필요할 수 있음 Concord 코드는 GitHub 저장소 에서 사용하거나 수정할 수 있음 한계와 제약 Fable의 강력함은 낯섦과 한계를 동반함 토큰 비용 Fable은 Opus 대비 2배 비싸고 , 프로덕션 비용은 "상당히 많은(a lot)" 수준으로 토큰을 빠르게 소진 다만 저렴한 모델로의 영리한 위임이 실제 비용을 상당히 낮출 가능성 있음 가드레일과 스타일 보안 문제의 아주 미세한 기미에도 가드레일이 작동해 성능이 낮은 Claude 4.8 Opus 로 전환되며, 이런 일이 지나치게 자주 발생 Mythos 논의는 주로 소프트웨어 보안 영향에 집중되었으나, Fable의 가드레일은 사이버보안 용도 사용을 사실상 차단 여전히 들쭉날쭉한 프런티어(jagged frontier) 가 존재하며, 산출물과 진행 보고서에 특유의 "Claudism" 식 문체가 남아 있음 마법사에서 후원자로 — 인간 역할의 변화 작년에는 이 경험을 '주문을 외우면 무언가 일어나는' 마법사(wizard) 에 비유했음 Fable에서는 주문이 충분히 강력해져 사용자 스스로가 마법사라기보다 후원자(patron) 에 가까워짐 원하는 것을 묘사하고, 비용을 지불하고, 결과를 판정 — 실제 작업(conjuring)은 볼 수 없는 곳에서 수백 개의 작은 선택을 통해 진행됨 작업이 과정에서 결과로 이동, 더 이상 조종(steer)하지 않고 의뢰(commission)함 두 가지 가능성 인터페이스가 따라잡지 못한 일시적 현상일 수 있으며, 모델 동작을 들여다보고 중간에 조종하는 더 나은 방법이 나올 가능성 반대로 모델이 유능할수록 인간이 의미 있게 할 일이 줄고 블랙박스가 그 능력의 대가일 가능성이 더 크다고 봄 명백한 의미의 통제 상실은 아니며, 여전히 조종 가능하고 지시를 매우 잘 따름 — 지시가 야심 찰수록 결과가 더 좋아짐 그러나 조종은 더 이상 직접 수행과 같지 않으며, 모델이 자체 에이전트를 띄워 조사·작성·상호 검증을 끝내 완성본을 돌려줌 후원자가 한 명의 예술가에게 의뢰하는 것이 아니라, Fable은 작업 현장에 발도 들이지 않은 채 최종 결과만 승인하는 스튜디오 전체에 가까운 형태
함께 보면 좋은 글 β Claude Fable 5/Mythos 5 공개, Anthropic의 5세대 프런티어 모델 Claude Fable이 도움을 멈춰도 사용자는 알 수 없다 프런티어 AI가 공개 CTF 형식을 깨뜨렸다 Anthropic, Claude Opus 4.8 출시 이제 Figma보다 Claude로 더 많이 디자인한다
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이 글에서 생성된 코드의 품질 과 매체에 대한 실질적인 내용이 거의 없다는 점이 흥미로움 코드에 문서와 테스트가 있는지, 이해·확장이 가능한지, 안전한지, 어떤 언어·프레임워크·데이터베이스를 썼는지 궁금함. 저자가 판단력과 취향을 말했는데, 실제 코드도 취향 있게 작성됐는지 모르겠음. 새 기능을 추가해 달라고 하면 모델이 전체 구조를 다시 짜면서 또 9.5시간어치 토큰을 쓰게 될지도 의문임. 연구 부분은 도메인 지식, 즉 여행 유형별로 시간을 어떻게 환산해 보기 좋게 만들었는지일 텐데, 저자가 이를 어떻게 검증했는지도 궁금함 이런 질문은 AI에만 해당하지 않음. 사람 에이전시에 돈을 주고 “작동한다”는 결과물을 받았다면 똑같이 물어볼 것임. 평가할 줄 모르면 평가할 사람을 고용했을 것임. LLM에서 가장 걸리는 부분은 검증 임
Fable에 내가 손으로 검증하던 모델들을 넣어 봤음 대략 Opus에게 시나리오를 모델링하게 하고, 수학을 보여 달라고 한 뒤, 고치고 반복하고, 마지막으로 코드가 모델 논리와 맞는지 다시 확인하는 방식임. Fable은 내가 찾은 오류를 거의 다 찾아냈고, 추가 변수에 대한 흥미로운 제안도 했음 다만 사용량 한도 를 90년대 말 Hummer처럼 태워 버렸음
오늘 Fable로 개인 프로젝트를 해 봤는데 꽤 탄탄해 보이지만 4.8과 아주 멀리 떨어져 있지는 않음 같은 환각, 같은 유형의 버그, 큰 프로젝트에서 요청한 것만 하고 그게 건드리거나 깨뜨리거나 영향을 줄 수 있는 부분은 무시하는 경향도 같음. 처음에는 테스트를 돌리지만 맥락이 커지면 “나중에 돌리겠다”고 하고, 욕을 섞어 지시하지 않는 한 결국 끝까지 안 돌림 계속 쓰긴 하겠지만 지금 보기에는 점진적 개선이지, “OMG OMG OMG Mythos가 왔다!” 수준은 아님
글의 이 짧은 문장이 무서움: “하지만 소프트웨어 엔지니어가 내가 빠르게 찾지 못한 남은 잠재적 버그를 다듬을 것이다” 모든 소프트웨어 개발자는 이게 매우 위험하고 비현실적인 가정이라는 걸 앎
저자가 “AI가 만든 가장 정교한 학술 사회과학 논문”이라고 부른 글의 첫 몇 단락을 읽어 봤는데 기대만큼 인상적이지 않았음 “시장 수요에 대한 사후 믿음은 순전히 기준점 의존적이다. 모금액을 일정하게 유지하면, 창업자가 스스로 정한 목표 대비 성과만 추적한다. 임계값에서 표준편차 절반만큼 뛰고, 그 이후 첫 10점에는 가파르게 반응하며, 이후 평평해진다” 같은 식임 사람은 보통 데이터를 이런 식으로 말로 풀지 않음. 요약 문서도 꽤 내용이 부풀려진 느낌 임
문제가 가장 완벽하게 드러나는 지점임 저자는 모든 데이터가 실제이고 검증돼야 한다고 프롬프트를 넣은 뒤, 그냥 그렇다고 믿어 버렸음. 데이터 기반 프로젝트에서조차 그랬음. 사람들은 무수히 많은 일, 심지어 중요한 일에서도 똑같이 할 것임
“9시간 반 동안 작업했다”는 대목과 “완벽하진 않았다. 전문가로서 몇 가지 오류와 누락을 발견했고 AI에게 고치게 했다”는 부분이 눈에 띄었음 하루에 한 문제에 그렇게 오래 쓸 거라고 기대하지도 않고, 핵심 보상 루프가 몇 시간짜리인 결과물을 다시 고치는 데 그렇게 오래 쓰리라고도 기대하지 않음 내 고객들은 현재 에이전트 응답 시간을 85초에서 20초 아래로 낮추라고 요구하고 있음 동시에 업계가 에이전트를 통한 한 시간 이상짜리 작업 흐름 으로 향하는 걸 보면 매우 부조화하게 느껴짐
시 프롬프트가 무엇이었는지 몹시 궁금함 아이디어가 익숙해서 파고들다 보니 14년 전 reddit의 시를 찾았음: [ https://www.reddit.com/r/RedditDayOf/comments/tjjw2/may_12_a... ] 저자가 공유한 것만큼 길지는 않지만 같은 아이디어임 이건 폴란드 작가 Stanislaw Lem의 SF 우화집 “The Cyberiad”에서 나온 것임. 한 이야기에서 로봇 제작자 Trurl이 시 쓰는 기계를 만들고, 질투심 많은 경쟁자 Klapaucian이 그 기계에게 “이발에 관한 시! 하지만 숭고하고, 고귀하고, 비극적이고, 영원하며, 사랑과 배신, 응징, 조용한 영웅주의, 확실한 파멸 앞에서의 시! 여섯 줄, 영리하게 운율을 맞추고, 모든 단어가 s로 시작해야 한다!”고 요구함 컴퓨터는 이렇게 답함: “Seduced, shaggy Samson snored. She scissored short. Sorely shorn, Soon shackled slave, Samson sighed. Silently scheming, Sightlessly seeking Some savage, spectacular suicide” 저자는 Fable/Mythos에 도전 과제를 던질 때 이 장면을 참조했을 수밖에 없어 보임. 정확한 프롬프트가 궁금함
한 시간도 안 써 봤으니 새 기술에 흥분한 상태라는 점을 감안해야 함 내 프로젝트( https://github.com/tsz-org/tsz ) 같은 경우, 모델들이 충분히 조사하지 않고 다른 상황을 고려하지 않는 데 계속 좌절했음. 모델은 한 가지를 고치는 코드를 만들고, “관련 없어 보이는” 테스트 두 개를 깨뜨리는 일을 반복했음 Fable은 작업이 훨씬 오래 걸리는 것 같고 아직 Fable 세션에서 풀 리퀘스트를 본 적은 없지만, 세션 기록을 읽어 보면 돌 하나도 빠뜨리지 않으려는 방식 으로 옳은 일을 하고 있는 게 보임 글에서도 말하듯 이런 모델의 “느낌”은 프로젝트마다 너무 달라 전달하기 어렵지만 공유해 봄
다들 Mythos와 Opus 사이에서 그렇게 큰 차이를 느낄 만큼 뭘 작업하고 있는지 궁금함 나도 꽤 고급 작업을 한다고 생각하는데, Deepseek만으로도 충분할 때가 더 많음. 여기 있는 사람들은 왜 다 천재인 건가?
AI AI 오피스: 공짜로 풀고 싶었던 서비스의 수익화 고민
제너럴모터스(GM)가 전력망용 에너지저장장치(ESS) 시장을 겨냥해 나트륨이온 배터리 개발에 나선다. 전기차 중심 배터리 기술을 전력 인프라 분야로 확장하는 동시에 중국 기업이 주도하는 배터리 공급망에서 차별화된 기술을 확보하려는 전략으로 풀이된다.
GM은 9일(현지시간) 피크에너지와 협력해 전력망용 차세대 나트륨이온 배터리 셀을 개발하고 있다고 밝혔다. GM의 투자 자회사 GM벤처스도 피크에너지에 전략적 투자를 진행한다.
GM은 2028년부터 북미 공급망을 기반으로 나트륨이온 배터리 생산 확대를 추진할 계획이다. GM 배터리 사업 책임자인 커트 켈티는 파이낸셜타임스(FT)에 해당 기술을 “미국에서, 미국인에 의해, 미국식 경영 아래 제조할 것”이라며 중국 경쟁사들을 뛰어넘는 기술을 개발하겠다는 취지로 설명했다.
GM이 나트륨이온 배터리에 주목하는 배경에는 중국 중심 배터리 공급 구조도 있다. 현재 글로벌 배터리 시장은 CATL과 BYD 등 중국 기업들이 주도하고 있으며, 리튬인산철(LFP) 배터리 역시 중국 업체들의 영향력이 크다. 포드가 최근 에너지 사업 부문을 출범시키면서 중국 CATL의 기술을 활용하기로 한 것과 달리, GM은 나트륨이온 배터리를 통해 북미 기반 기술과 공급망을 구축하겠다는 구상이다.
나트륨이온 배터리는 리튬보다 풍부하고 상대적으로 저렴한 나트륨염을 사용한다. 작동 원리는 리튬이온 배터리와 유사하지만, 넓은 온도 범위와 반복 충방전 환경에서 강점을 보일 수 있어 전력망용 ESS에 적합하다는 게 GM의 설명이다.
전력망용 ESS는 전기차와 달리 주행거리나 무게보다 장시간 안정적인 전력 공급, 유지보수 비용, 시스템 안정성이 중요하다. GM은 나트륨이온 배터리를 활용하면 냉각장치 등 부대 시스템을 줄여 ESS 구조를 단순화하고 운영 비용을 낮출 가능성이 있다고 보고 있다.
다만 나트륨이온 배터리는 LFP 배터리보다 에너지 밀도가 낮다는 한계가 있다. 켈티는 이 같은 특성이 전기차용 배터리에는 제약이 될 수 있지만, 고정형 전력저장장치에서는 상대적으로 큰 문제가 아니라고 설명했다.
GM은 올해 미국 미시간주 워런에 있는 월러스 배터리 셀 혁신센터에서 전력망용 나트륨이온 배터리 셀 시제품을 제작할 계획이다. 회사는 전기차 배터리 개발 과정에서 축적한 셀 설계와 시제품 제작, 양산화 역량을 ESS 분야에도 적용한다는 방침이다.
단기적으로는 기존 배터리 자산도 활용한다. GM은 LG에너지솔루션과의 합작사 얼티엄셀즈를 통해 이달 중 상업용 ESS에 공급할 LFP 배터리 생산을 시작할 예정이다. 또 레드우드머티리얼즈와 협력해 GM 전기차 배터리 약 1만개를 에너지 인프라에 투입하고 있다.
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GM은 내년부터 미시간주 자사 공장에도 전기차 재사용 배터리 팩 약 100개를 배치할 계획이다. 해당 설비는 7.2MWh 규모 전력을 공급할 수 있으며, 설치 기간 동안 300만 달러 이상 전기요금 절감 효과가 예상된다고 회사 측은 설명했다.
GM은 전기차 배터리 기술을 차량을 넘어 전력망 분야로 확대하고 있다. 데이터센터와 인공지능(AI) 확산으로 전력 수요가 늘어나는 가운데, 용도별 배터리 화학 체계를 다변화하고 중국 중심 배터리 공급망과 차별화된 ESS 사업 기회를 확보하려는 행보로 풀이된다.