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  • 양자컴퓨터 원리와 초전도·광자 방식 차이, 제대로 정리해봤다

    양자컴퓨터 원리와 초전도·광자 방식 차이, 제대로 정리해봤다

    구글의 초전도 양자칩 ‘윌로우’가 특정 벤치마크 연산을 5분 만에 끝냈다. 같은 계산을 지금 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 돌리면 우주 나이보다 긴 시간이 걸린다고 한다. 믿기 힘든 숫자다. 이런 뉴스가 뜰 때마다 검색창에 올라오는 질문은 늘 비슷하다. 큐비트가 대체 뭔지, 지금 쓰는 노트북이랑 원리가 어떻게 다른지, 회사마다 방식이 왜 이렇게 제각각인지. 그래서 큐비트 기본 개념부터 초전도, 이온트랩, 광자 방식까지 하나씩 뜯어봤다.

    큐비트, 0과 1 사이에 걸쳐 있다는 말

    일반 컴퓨터의 비트는 0 아니면 1, 둘 중 하나다. 큐비트는 다르다. 중첩(superposition)이라는 상태 덕분에 0과 1을 동시에 가질 수 있다. 큐비트를 n개 묶으면 2의 n제곱 개 상태를 한꺼번에 다룰 수 있다. 개수가 늘어날수록 연산 능력이 기하급수적으로 커진다는 뜻이다. 여기에 얽힘(entanglement)까지 더해진다. 큐비트끼리 얽히면 하나의 상태 변화가 곧바로 다른 큐비트에 반영된다. 이 두 성질이 맞물리면서 소인수분해, 분자 시뮬레이션, 물류 최적화 같은 문제에서 기존 컴퓨터를 압도하는 결과가 나온다.

    초전도 방식 — 구글과 IBM이 밀어붙이는 길

    초전도 회로를 영하 273도 부근, 절대영도에 가까운 온도까지 냉각해 큐비트로 쓰는 방식이다. 반도체 공정과 비슷해서 기술이 빠르게 쌓인다는 장점이 있다. 다만 희석 냉동기라는 덩치 큰 극저온 냉각 장비가 필수다. 그러다 보니 시스템 자체가 크고 비싸지고, 큐비트 수가 늘어날수록 배선도 복잡해진다. 구글 윌로우, IBM 콘도르 시리즈가 이 방식의 대표주자다.

    이온트랩 방식 — 아이온큐와 퀀티늄

    전자기장으로 공중에 띄운 이온을 레이저로 하나하나 제어해 큐비트로 쓴다. 결맞음 시간이 길고 오류율이 낮아서 큐비트 품질만 놓고 보면 상위권이다. 문제는 속도. 레이저로 일일이 제어하다 보니 연산 자체는 상대적으로 느리다. 아이온큐(IonQ)와 퀀티늄(Quantinuum)이 이 진영을 이끌고 있다.

    광자(빛) 방식 — 상온에서 돌아가는 이색 후보

    빛 알갱이, 그러니까 광자를 큐비트로 쓰는 방식이다. 광자는 원래 안정적인 입자라 절대영도까지 냉각할 필요가 없다. 상온에서도 정보를 실어 나를 수 있다는 얘기다. 냉각이 필요한 부분은 광자를 검출하는 초전도 센서 정도뿐이다. 광섬유 통신망과 궁합이 좋다는 것도 강점이다. 큐비트를 네트워크처럼 서로 연결하기 쉽고, 실리콘 포토닉스 칩 공정으로 대량 생산할 여지도 있다. 대신 광자 두 개를 정확히 얽히게 만드는 확률이 낮다. 이걸 보완하려면 부품과 정교한 스위칭 회로를 훨씬 많이 깔아야 한다. 미국 스타트업 PsiQuantum이 이 방식으로 수백만 큐비트급 시스템을 목표로 데이터센터 규모의 광자 컴퓨터를 설계하고 있다. 업계에서 꽤 과감한 베팅으로 평가받는 사례다.

    방식별 장단점, 표로 정리하면

    • 초전도: 제작 노하우 축적 빠름, 냉각 부담 큼
    • 이온트랩: 오류율 낮음, 연산 속도 느림
    • 광자: 상온 동작, 얽힘 확률 낮음
    • 중성원자: 큐비트 배열 유연, 아직 초기 단계

    진짜 걸림돌은 오류정정

    지금 양자컴퓨터는 잡음에 약하다. 이게 솔직히 제일 큰 병목이다. 큐비트 하나의 오류를 바로잡으려면 수십에서 수백 개의 물리적 큐비트를 묶어 하나의 ‘논리 큐비트’로 만드는 오류정정 과정이 필요하다. 신약 개발이나 배터리 소재 설계처럼 상용 수준 계산을 하려면 논리 큐비트가 수백에서 수천 개는 있어야 한다는 게 업계의 대체적인 시각이다. 지금은 대부분 수십에서 수백 개의 물리 큐비트 단계에 머물러 있다. 갈 길이 아직 멀다는 뜻이다.

    남은 변수들 — 언제쯤 체감할 수 있나

    IBM, 구글, PsiQuantum 등이 내놓은 로드맵을 보면 2030년 전후를 상용화 분기점으로 잡는 곳이 많다. 개인이 양자컴퓨터를 직접 사서 쓰는 그림은 당분간 없을 것 같다. 신약 개발사나 금융사, 소재 기업이 클라우드로 양자 연산 서비스를 먼저 이용하는 방식으로 자리 잡을 가능성이 크다.

    자주 나오는 질문 세 가지

    Q. 양자컴퓨터가 일반 노트북을 대체하나?
    A. 아니다. 특정 최적화·시뮬레이션 문제에서만 압도적이다. 문서 작성이나 웹 브라우징 같은 범용 작업은 기존 컴퓨터가 여전히 낫다.

    Q. 비트코인 암호가 뚫리나?
    A. 이론상 쇼어 알고리즘으로 RSA·타원곡선 암호를 깰 여지가 있다. 다만 지금의 큐비트 수와 오류율로는 아직 멀었다. 이 때문에 양자내성암호(PQC) 표준화가 이미 진행 중이다.

    Q. 개인이 지금 배워서 써먹을 수 있나?
    A. IBM, 구글, 아이온큐 모두 클라우드로 양자 컴퓨터 체험 환경을 제공한다. Qiskit 같은 오픈소스 SDK로 코드를 짜보면서 감을 잡아볼 만하다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 구글 이미지 검색, 이렇게까지 쓰는 거였어? (feat. AI 검색)

    구글 이미지 검색, 이렇게까지 쓰는 거였어? (feat. AI 검색)

    사진 한 장을 구글에 던지면 원본 출처가 뜨고, 비슷한 제품 가격까지 줄줄이 나온다. 텍스트보다 이미지 검색창부터 여는 사람, 요즘 부쩍 늘었다. 구글이 이 기능을 다듬어온 지 25년째. 최근에는 개인 관심사를 읽어서 이미지 갤러리를 알아서 채워주는 AI 기능까지 얹었다. 그런데 정작 기본 기능도 제대로 못 쓰는 사람이 태반이다. 실무에서 바로 써먹을 수 있는 것들만 골라 정리했다.

    기본기, 의외로 다들 모른다

    구글 이미지 검색은 단순히 사진 찾는 도구가 아니다. images.google.com에 들어가면 검색창 옆에 카메라 아이콘이 보인다. 여기에 이미지를 업로드하거나 URL을 붙여넣으면 역방향 검색이 시작되는 식이다. 데스크탑에서는 드래그 앤 드롭도 먹힌다. 파일 선택창까지 열 필요, 없다.

    • 키워드 검색: 텍스트로 이미지 찾기
    • 이미지 업로드 검색: 사진으로 사진 찾기
    • URL 붙여넣기 검색: 웹상의 이미지 주소로 찾기

    역방향 이미지 검색으로 원본 찾는 법

    SNS에 떠도는 사진, 출처가 궁금할 때 역방향 이미지 검색만 한 게 없다. 카메라 아이콘을 눌러 이미지를 올리면 같은 사진 혹은 비슷한 사진이 쓰인 웹페이지 목록이 쭉 뜬다. 이걸로 확인되는 게 은근 많다.

    • 합성 사진인지 원본인지 판별
    • 같은 사진이 최초로 게시된 시점 추적
    • 제품 사진의 실제 판매처 찾기
    • 프로필 사진 도용 여부 확인

    모바일은 크롬 앱 기준으로 이미지를 길게 눌러 “구글로 이미지 검색”을 고르면 똑같이 쓸 수 있다.

    구글 렌즈랑 뭐가 다르냐면

    둘을 헷갈리는 사람, 은근 많다. 목적 자체가 다르다. 이미지 검색은 “이 사진이 어디서 왔는가”를 찾는 데 최적화돼 있고, 구글 렌즈는 “이 사진 속 물건이 뭔가”를 실시간으로 알아내는 데 초점이 맞춰져 있다. 렌즈는 카메라로 실물을 비추면 그 자리에서 제품명, 가격 비교, 번역, 심지어 식물이나 동물 종 인식까지 처리해준다. 이미지 검색은 반대로 이미 존재하는 사진 파일을 기준으로 웹 전체를 뒤진다. 쇼핑이 목적이면 렌즈, 출처 확인이 목적이면 이미지 검색. 이렇게 나누면 된다.

    AI가 손댄 부분: 알아서 채워지는 갤러리

    구글이 이미지 검색에 손을 대면서 눈에 띄는 변화가 하나 생겼다. 사용자가 자주 찾는 주제를 읽어서 관심사 기반 갤러리를 자동으로 만들어주고, 시간이 지날수록 새 이미지로 계속 채워지는 방식이다. 인테리어, 패션, 여행지처럼 눈으로 훑는 게 편한 주제일수록 체감이 크다. 매번 키워드를 새로 치지 않아도 취향에 맞는 이미지가 알아서 쌓이는 셈. 검색이라기보다는 개인화된 피드에 가깝다.

    검색 필터, 이거 안 쓰면 시간만 날린다

    이미지 검색 결과 위쪽 “도구” 메뉴를 열면 세부 필터가 나온다. 이걸 그냥 지나치면 검색 시간의 절반은 그냥 날리는 셈이다.

    • 크기: 큰 이미지, 중간 이미지 등으로 해상도 필터링
    • 색상: 특정 색조 위주로 결과 압축
    • 유형: 사진, 클립아트, 라인아트, GIF 구분
    • 시간: 최근 24시간부터 1년까지 기간 지정
    • 사용 권리: 재사용 가능한 이미지만 필터링

    저작권 확인, 귀찮아도 이렇게

    블로그나 유튜브 썸네일에 쓸 이미지를 구할 때는 저작권부터 확인해야 한다. 도구 메뉴에서 “사용 권리”를 “크리에이티브 커먼즈 라이선스”로 설정하면 상업적으로 써도 되는 이미지만 걸러진다. 다만 이 필터, 100% 정확하다고 보기는 어렵다. 원본 페이지에 들어가서 라이선스 조건을 한 번 더 확인하는 습관이 안전하다. 무료 이미지가 급하면 언스플래시나 픽사베이 같은 스톡 사이트를 같이 돌리는 것도 방법이다.

    자주 헷갈리는 것들, Q&A로 정리

    Q. 모바일에서도 역방향 검색이 되나?
    크롬 앱에서는 이미지를 길게 눌러 바로 검색 가능하다. 사파리 등 다른 브라우저는 지원이 제한적이라 크롬 쓰는 편이 낫다.

    Q. 검색 결과에 내 사진 나오는 거, 막을 방법 있나?
    구글 서치 콘솔에서 URL 삭제 요청을 넣거나, 원본 페이지에 noindex 태그를 걸면 시간이 지나면서 반영된다.

    Q. AI 갤러리 기능은 어디서 켜나?
    따로 설정할 것 없다. 로그인 상태에서 이미지 검색을 쓰다 보면 관심사 기반 결과가 조금씩 반영된다. 계정 활동 기록을 기반으로 하는 거라 시크릿 모드에서는 안 먹힌다.

    출처: Ars Technica

  • 전자 타투 센서란? 피부에 그리는 웨어러블 바이오센서 원리

    전자 타투 센서란? 피부에 그리는 웨어러블 바이오센서 원리

    피부에 붓으로 잉크를 슥슥 칠했을 뿐인데, 그 자리가 심박과 근전도를 읽는 전극으로 바뀐다. 최근 해외 연구진이 공개한 전도성 잉크 기반 ‘전자 타투(e-tattoo)’ 얘기다. 스티커형 패치나 딱딱한 스마트워치 센서와는 결이 완전히 다르다. 웨어러블 헬스케어의 다음 단계로 한 번쯤 검색해볼 만하다.

    전자 타투 센서, 정확히 뭘 말하나

    전자 타투는 은 나노와이어나 PEDOT:PSS, 그래핀 잉크처럼 전기가 통하는 물질을 피부에 직접 도포해 만드는 얇은 전극이다. 에어브러시나 스텐실로 원하는 도안을 그리고 말리면, 그 자리가 그대로 회로가 된다. 신기하다. 기존 의료용 패치가 접착 젤로 피부에 붙이는 방식이었다면, 이건 잉크 자체가 피부에 밀착되는 전극 역할을 한다. 그 차이가 크다.

    작동 원리: 잉크가 전극이 되는 과정

    도포된 잉크는 마르면서 미세한 도전성 네트워크를 형성한다. 이 네트워크가 피부 표면의 미세 전위 변화를 잡아낸다. 심장 박동이나 근육 수축에서 나오는 전기 신호다. 신호는 얇은 전선이나 무선 모듈을 타고 스마트폰이나 별도 수신기로 전송된다. 여기서 알고리즘이 파형을 분석해 부정맥이나 근육 피로도 같은 지표로 바꿔준다. 실시간 신호 처리에 AI를 붙이면 노이즈 섞인 데이터에서도 이상 패턴을 빠르게 걸러낼 여지가 있다.

    스마트워치·패치형 센서와 뭐가 다른가

    스마트워치는 손목 한 곳에서 광학 센서로 혈류량 변화를 잰다. 그래서 움직임이 많으면 오차가 확 커진다. 접착 패치는 정확도는 높지만 피부 자극과 탈부착 불편이 늘 따라다닌다. 전자 타투는 이 두 단점을 동시에 노린 셈이다.

    • 피부처럼 늘어나고 구부러져 움직임에 의한 신호 왜곡이 적다
    • 원하는 신체 부위 어디든 도안을 그려 부착 위치를 자유롭게 정할 수 있다
    • 두께가 워낙 얇아 착용감이 거의 느껴지지 않는다

    측정 가능한 생체 신호 종류

    지금까지 연구 단계에서 검증된 항목은 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌전도(EEG) 신호다. 여기에 땀 성분 분석까지 결합하면 젖산, 포도당, 나트륨 같은 전해질 수치도 확인 가능하다는 연구가 나온다. 스포츠 과학에서는 근피로도 추적에, 병원에서는 장기간 심장 모니터링에 이런 다중 신호가 쓰인다.

    상용화 전에 넘어야 할 조건들

    관건은 땀과 마찰을 얼마나 버티느냐다. 현재 시제품 상당수는 며칠 착용하고 나면 잉크가 벗겨지거나 전도성이 뚝 떨어진다. 세척, 샤워, 장시간 운동 같은 실사용 환경에서의 내구성 검증, 아직 부족하다. 여기에 개인 맞춤 도안을 찍어내려면 프린팅 장비와 재료 원가가 만만치 않다. 의료기기로 쓰려면 각국 규제 기관의 임상 데이터 승인 절차도 거쳐야 한다. 가격이 대중적인 수준으로 내려오려면 시간이 좀 더 필요해 보인다.

    실제로 쓰인다면 어디에 먼저 적용될까

    단기적으로는 병원 입원 환자의 장기 심전도 모니터링, 운동선수의 근육 피로 추적, 노년층 낙상·심박 이상 감지 같은 영역에서 먼저 들어올 가능성이 높다. 접착식 패치보다 착용 부담이 적고 원하는 부위에 자유롭게 붙일 수 있어서, 24시간 연속 모니터링이 필요한 환자군에 잘 맞는다. 도안을 패션 요소로 커스터마이징할 수 있다는 점도 눈여겨볼 만하다. 헬스케어 기기라는 딱딱한 인식을 낮춰주는 부가 효과가 있으니까.

    이것도 궁금할 만한 질문들

    Q. 물에 닿으면 바로 지워지나? 잉크 종류에 따라 다르지만, 현재 프로토타입은 방수 코팅을 씌워도 며칠 이상 버티기 어려운 경우가 많다. 이건 좀 아쉬운 부분.

    Q. 스마트워치를 대체할 수 있나? 아직은 아니다. 배터리, 디스플레이 같은 부가 기능이 빠져 있어서, 정밀 생체 신호 측정에 특화된 보조 기기로 자리 잡을 가능성이 크다.

    Q. 국내에서도 관련 연구가 있나? 스트레처블 전자소재 분야에서 국내 연구기관들도 비슷한 전도성 잉크·필름 기반 센서를 개발 중이다. 학회 발표 자료를 통해 진행 상황을 확인할 수 있다.

    출처: Ars Technica

  • AI 블랙박스, 챗봇 머릿속은 왜 아무도 모를까

    AI 블랙박스, 챗봇 머릿속은 왜 아무도 모를까

    챗봇한테 뭔가 물어보면 답이 척척 나온다. 그런데 그 답이 정확히 어떤 계산을 거쳐 나왔는지, 사실은 만든 회사도 다 알지는 못한다. 이걸 업계에서는 ‘AI 블랙박스’라고 부른다. 최근 앤트로픽 같은 곳에서 이 블랙박스 안쪽을 들여다보는 기술을 잇따라 내놓으면서 관련 검색이 확 늘었다. AI 블랙박스가 뭔지, 왜 생기는지, 우리 일상과는 무슨 상관인지 정리해봤다.

    AI 블랙박스, 정체가 뭐길래

    AI 블랙박스란 입력과 출력은 눈으로 확인되는데 그 사이 계산 과정은 사람이 이해하기 어려운 상태를 말한다. 챗GPT나 클로드 같은 대형언어모델(LLM)은 수천억 개 파라미터가 서로 얽혀 답을 만들어내는데, 이 파라미터 하나하나가 무슨 역할을 하는지는 개발자조차 완전히 파악하지 못한다. 자동차 엔진은 뜯어보면 원리가 보인다. AI 모델은 다르다. 내부를 열어봐도 숫자 뭉치일 뿐, 그 자체로는 해석이 안 된다.

    딥러닝은 왜 속을 못 들여다보나

    옛날 프로그램은 사람이 규칙을 하나하나 짜서 만들었다. 딥러닝은 다르다. 방대한 데이터를 학습하면서 모델 스스로 패턴을 찾는다. 이 과정에서 만들어지는 내부 표현 방식은 사람의 논리와는 전혀 다르게 자리를 잡는 경우가 많다. 그래서 모델이 왜 그 답을 냈는지 추적하려면 뉴런 하나하나의 활성화 패턴을 거꾸로 파고드는 별도 연구가 필요하다. 이 분야를 ‘기계적 해석가능성(mechanistic interpretability)’이라고 부른다.

    겉으로 보이는 생각과 실제 계산은 다르다

    요즘 AI 모델은 답을 내기 전에 단계별 추론, 이른바 체인 오브 소트(chain of thought)를 화면에 띄워준다. 문제는 이 텍스트가 모델이 실제로 거친 내부 계산과 늘 일치하지는 않는다는 데 있다. 화면에 보이는 추론은 사람이 읽기 좋게 다듬어진 설명일 뿐이고, 실제 결정은 그 뒤에서 완전히 다른 경로로 이뤄질 가능성이 있다. 이건 좀 찝찝한 대목이다. 이걸 확인하려고 연구자들은 모델 내부 회로에 직접 손을 대 특정 개념을 켜고 끄면서 반응이 어떻게 바뀌는지 관찰하는 실험을 하고 있다.

    AI는 왜 없는 말을 지어낼까

    할루시네이션, 그러니까 AI가 그럴싸하게 틀린 정보를 만들어내는 현상도 결국 블랙박스 문제랑 맞닿아 있다. 모델은 ‘모른다’는 상태를 따로 인식하는 장치 없이, 그냥 주어진 패턴 안에서 확률 높은 다음 단어를 이어 붙일 뿐이다. 내부를 들여다보는 기술이 발전하면 모델이 확신 없이 답을 지어내는 그 순간을 잡아내 경고를 띄우는 것도 가능하다. 실제로 몇몇 연구팀은 모델이 거짓 정보를 만들기 직전 특정 뉴런 패턴이 반복적으로 나타난다는 결과를 내놓기도 했다.

    해석가능 AI, 실제로 어디에 쓰이나

    이 분야 기술은 벌써 이런 곳에 쓰이고 있다.

    • 안전성 점검: 모델이 위험한 요청에 반응하기 전 내부 신호를 미리 잡아낸다
    • 편향 진단: 인종이나 성별 관련 편향이 어느 층에서 생기는지 추적한다
    • 모델 디버깅: 오답 원인이 학습 데이터 때문인지 구조 문제인지 가른다
    • 규제 대응: 금융, 의료처럼 설명 책임이 따라붙는 산업에서 판단 근거를 내놓는다

    기업 입장에서 이건 학술적 호기심 문제가 아니다. AI를 규제 산업에 팔려면 반드시 갖춰야 할 조건이 되어가고 있다.

    다음 단계, 월드모델은 뭐가 다른가

    텍스트를 넘어 세상의 물리 법칙과 인과관계를 통째로 학습하는 ‘월드모델’이 함께 주목받는 이유도 여기 있다. 언어모델이 단어 패턴을 예측하는 쪽이라면, 월드모델은 물체가 떨어지면 어떻게 튕기는지, 방을 걸어가면 시야가 어떻게 바뀌는지 같은 물리적 시뮬레이션을 내부에 아예 구축해버린다. 로봇 제어나 자율주행처럼 실제 환경과 부딪혀야 하는 기술에는 언어 능력보다 이런 세계 이해 능력이 결정적이다. 블랙박스를 들여다보는 기술이 좋아질수록, 월드모델 안에서 어떤 물리 법칙을 익혔는지도 검증할 길이 열린다.

    궁금한 것 몇 가지 짚어보면

    Q. AI 내부를 100% 이해하는 날이 오나?
    완전한 해독까지는 아니어도, 위험 신호를 미리 잡아내는 수준의 부분적 해석은 먼저 실용화될 전망이다.

    Q. 일반 사용자도 체감하나?
    챗봇이 ‘모르겠다’고 솔직하게 답하거나, 출처를 지금보다 명확히 밝히는 형태로 서서히 나타날 가능성이 높다.

    결국 AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람은, 답을 얼마나 빨리 받느냐가 아니라 그 답이 어디서 나왔는지 얼마나 의심할 줄 아느냐에서 갈린다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 아이폰 iOS 퍼블릭 베타 설치법, 새 시리는 뭐가 달라졌나

    아이폰 iOS 퍼블릭 베타 설치법, 새 시리는 뭐가 달라졌나

    애플이 iOS 퍼블릭 베타를 열었다. 정식 출시는 가을인데, 벌써 깔아본 사람이 수두룩하다. 이유는 하나, 새로워진 AI 비서 시리 때문이다. 개발자 베타에 이어 일반 사용자도 참여할 수 있게 되면서 검색량이 순식간에 치솟았다. 다만 베타는 어디까지나 테스트판이다. 별생각 없이 설치했다가 낭패 보는 사람도 매년 나온다. 설치 전에 뭘 확인해야 하는지, 새 시리는 실제로 뭐가 바뀌었는지 짚어봤다.

    퍼블릭 베타, 정확히 뭔가

    iOS 퍼블릭 베타는 애플이 정식 출시 전에 일반인에게 풀어주는 테스트 버전이다. 개발자 계정 같은 거 필요 없다. 애플 베타 소프트웨어 프로그램 사이트에 이메일 하나 등록하면 끝. 개발자 베타보다는 안정적이라고들 하는데, 그래도 정식판은 아니다. 이 점은 꼭 기억해둬야 한다. 은행 앱 자주 쓰는 폰이나 회사 업무용 기기라면, 솔직히 안 깔아보는 게 낫다.

    설치 전에 꼭 해둘 것

    • 전체 백업: 아이클라우드와 컴퓨터(파인더 또는 아이튠즈), 두 군데 다 백업해둔다.
    • 여분 기기 확인: 메인 폰 말고 서브 기기에 먼저 깔아보는 게 제일 안전하다.
    • 저장 공간 확보: 베타 업데이트는 용량을 은근히 많이 먹는다. 10GB 이상은 비워두자.
    • 배터리 상태 점검: 초기 베타는 배터리가 훅훅 줄어든다. 최적화 전까지는 사용 시간이 짧아진다고 보면 된다.

    설치, 단계별로 따라 하면

    절차는 매년 거의 똑같다.

    • 애플 베타 소프트웨어 프로그램 사이트에 애플 계정으로 로그인한다.
    • iOS 항목에서 프로파일을 내려받고 설치를 허용한다.
    • 설정 – 일반 – VPN 및 기기 관리에서 베타 프로파일을 등록한다.
    • 설정 – 일반 – 소프트웨어 업데이트로 들어가면 퍼블릭 베타 항목이 뜬다.
    • 다운로드하고 재부팅. 그러면 끝이다.

    새 시리, 뭐가 진짜 달라졌나

    이번 업데이트에서 가장 눈에 띄는 건 역시 시리다. 예전 시리는 정해진 명령어 아니면 못 알아듣는 느낌이 강했다. 새 시리는 다르다. 화면에 뭐가 떠 있는지, 지금 어떤 앱을 쓰고 있는지 맥락을 읽고 대답한다. 문자로 받은 주소를 바로 지도 앱으로 옮겨주고, 사진 속 인물을 기억해뒀다가 나중에 “그 사람 누구였지” 물어보면 답을 내놓는다. 명령어를 외울 필요가 없다. 그냥 말하듯 요청해도 알아듣는 비율이 확 올라갔다는 후기가 많다. 개인적으로는 알림 요약 기능보다 이 맥락 이해 쪽이 체감이 훨씬 컸다.

    설치하기 전 한 번 더 체크할 것들

    새 기능이 반갑다고 무작정 깔기 전에, 확인할 게 몇 가지 있다.

    • 자주 쓰는 은행, 카드 앱이 베타와 호환되는지 미리 검색해본다.
    • 업무용 메신저나 화상회의 앱은 베타에서 알림이 늦게 뜨거나 아예 오류 나는 경우가 종종 있다.
    • 초기 버전일수록 발열과 배터리 소모가 심하다. 며칠은 지켜보는 편이 낫다.
    • 결정적으로, 한 번 깔면 정식판 나오기 전까지 예전 버전으로 완전히 되돌리기가 꽤 번거롭다. 이건 알아두자.

    베타에서 다시 정식판으로 돌아가려면

    베타 쓰다가 문제가 생기면 방법은 두 가지다. 하나는 백업해둔 데이터로 복원하면서 정식 버전으로 내리는 방법. 컴퓨터에 연결해 복구 모드로 들어간 다음, 최신 정식 버전 펌웨어를 새로 설치해야 한다. 다른 하나는 설정에서 베타 프로파일만 지우는 방법인데, 이건 좀 애매하다. 다음 정식 업데이트가 나올 때까지는 베타 버전이 그대로 남아 있기 때문이다. 완전히 이전 버전으로 돌아가고 싶다면, 결국 첫 번째 방법, 복원 절차를 거쳐야 한다.

    자주 묻는 질문 몇 가지

    Q. 베타 지웠다가 정식판 나오면 자동으로 업데이트되나?
    아니다. 베타 프로파일을 지워도 정식 업데이트 알림이 뜨기 전까지는 베타 빌드가 그대로 남아 있다. 정식판 알림이 뜨면 그때 설치하면 된다.

    Q. 아이패드나 맥에도 똑같이 베타 깔 수 있나?
    된다. 아이패드OS와 macOS도 같은 베타 소프트웨어 프로그램 사이트에서 프로파일 받아 설치하면 된다. 다만 기기마다 안정성 편차가 있으니, 업무용 맥북 같은 주력 기기는 피하는 게 좋다.

    Q. 배터리가 너무 빨리 닳는데 정상인가?
    베타 초기엔 흔한 현상이다. 백그라운드 인덱싱이랑 최적화 미비가 원인인 경우가 많다. 업데이트 몇 번 이어지면 점점 나아지는 편이다.

    출처: TechCrunch

  • xAI 그록 빌드, 내 코드 몰래 구글 클라우드로 퍼갔다

    xAI 그록 빌드, 내 코드 몰래 구글 클라우드로 퍼갔다

    일론 머스크의 xAI가 만든 AI 코딩 도구 그록 빌드(Grok Build)가, 사용자 몰래 코드 저장소를 통째로 구글 클라우드에 퍼 날랐다. 보안 연구팀 Cereblab이 이 사실을 터뜨렸고, xAI는 며칠 안 가 업로드 기능부터 껐다.

    열지 말라고 표시한 파일까지 챙겨갔다

    단순한 로그 전송이 아니다. Cereblab이 이번 주 초 내놓은 조사 내용을 보면, 그록 빌드의 CLI(명령줄 인터페이스) 버전이 사용자 코드 저장소 전체를 패키징해서 구글 클라우드 스토리지로 올리고 있었다.

    • 업로드 대상에는 사용자가 ‘열람 금지’로 지정한 파일도 섞여 있었다
    • 대상은 코딩 작업과 무관하게, 저장소 전체였다
    • 동의를 구하거나 고지한 흔적은 딱히 없었다

    개발자한테 코드 저장소란 회사 영업비밀이자, 아직 세상에 안 나온 제품 로드맵 그 자체다. 열람 금지 파일까지 같이 실려 나갔다는 건 접근 권한 설정이 애초에 작동을 안 했다는 뜻이고, 이건 가볍게 넘길 얘기가 아니다.

    어떻게 걸렸나

    The Register 보도에 의하면, Cereblab은 그록 빌드 CLI의 네트워크 트래픽을 들여다보다가 코드 저장소가 구글 클라우드 쪽으로 새 나가는 패턴을 발견했다고 한다. 로컬에서만 돌아가는 코딩 어시스턴트인 줄 알고 썼는데, 실제로는 뒤에서 대용량 데이터를 밖으로 보내고 있었던 셈.

    이 소식이 알려진 게 이번 주 월요일. 이후 The Verge를 포함한 여러 매체가 후속 기사를 쏟아내면서 순식간에 퍼졌다.

    기사 뜨자마자 기능부터 끈 xAI

    xAI의 대응은 빨랐다. 문제의 업로드 기능을 곧바로 막았다. 다만 이 기능이 정확히 언제부터 켜져 있었는지, 그동안 저장소가 몇 개나 구글 클라우드로 넘어갔는지, 업로드된 데이터를 어디에 썼는지는 설명이 없다.

    보안 연구팀이 아니었다면 이 일은 그냥 조용히 지나갔을 가능성이 크다. 개발자가 직접 트래픽을 뜯어보지 않는 이상, CLI 도구 안에서 뭐가 벌어지는지 알 방법이 마땅치 않으니까.

    내 코드는 지금 어디로 가고 있나

    AI 코딩 어시스턴트가 편의를 대가로 소스코드에 손을 대는 구조라는 건 어제오늘 얘기가 아니다. 자동완성이든 리팩터링이든, 도와주려면 코드 맥락을 서버로 보내야 하는 경우가 많다. 그 데이터가 어디 저장되고 학습에 쓰이는지는 늘 흐릿했다.

    이번 건이 다른 지점은, 사용자가 분명히 올리지 말라고 표시한 파일까지 포함됐다는 것. 옵트아웃 설정이나 접근 권한 표시가 사실상 장식이었다는 얘기가 되는 셈이라, AI 코딩 툴을 쓰는 기업이라면 계약서의 데이터 처리 조항부터 다시 들여다볼 때다.

    국내 개발팀이 챙겨야 할 것들

    그록을 비롯한 AI 코딩 어시스턴트를 사내 개발 파이프라인에 붙여 쓰는 스타트업, 대기업 개발팀이 국내에도 적지 않다. 미공개 서비스나 금융·헬스케어처럼 규제가 엄격한 업종 코드가 해외 클라우드로 흘러갔다면, 개인정보보호법이나 정보통신망법상 책임 소재까지 걸릴 여지가 있다.

    보안팀이 있는 조직이라면 CLI 기반 AI 도구의 네트워크 트래픽을 주기적으로 점검하고, 계약 단계에서 코드 데이터 저장 위치와 삭제 정책을 문서로 못박아두는 게 안전하다. 1인 개발자나 소규모 팀이라면 방화벽 로그로 아웃바운드 트래픽을 확인하는 습관만으로도 비슷한 사고를 조기에 알아챌 수 있다.

    출처: The Verge

  • 오픈AI, 올해 안에 AI스피커 낸다…애플은 하필 이 타이밍에 소송

    오픈AI, 올해 안에 AI스피커 낸다…애플은 하필 이 타이밍에 소송

    오픈AI가 올해 안에 첫 하드웨어 기기를 내놓는다. 블룸버그 보도에 따르면 화면 없는 스마트스피커 형태다. 카메라와 각종 센서로 주변을 인식하고, 그걸로 ChatGPT와 대화하는 방식이라고 한다.

    화면 대신 카메라, 오픈AI가 노리는 것

    일반 스마트스피커와는 결이 다르다. 이 기기엔 카메라와 센서가 붙어서 사용자의 공간과 상황을 읽어낸다. 화면이 없어도 방 안 온도, 사람이 있는지 없는지, 주변 사물까지 파악해서 대화에 녹여내겠다는 구상으로 보인다.

    • 디스플레이 없는 음성 중심 인터페이스
    • 카메라·센서로 주변 환경 인식
    • ChatGPT 음성 대화가 핵심 기능

    샘 올트먼이 아이폰 디자이너 조니 아이브와 함께 준비 중인 별도의 AI 디바이스와는 다르다. 이건 우선 출시용, 말하자면 선발대 제품에 가깝다는 해석이 나온다.

    하필 이 시점, 애플과의 소송전

    보도 며칠 전 애플이 오픈AI를 상대로 소송을 걸었다. 쟁점은 아직 다 공개되지 않았다. 다만 두 회사가 하드웨어에서 정면충돌할 조짐은 이미 감지되던 참이었고, 그 직후 나온 소식이라 눈길이 갈 수밖에 없다.

    애플은 시리를 대대적으로 손보는 동시에 자체 AI 하드웨어 로드맵도 그리고 있다. 오픈AI가 스피커로 먼저 치고 나온다면? 두 회사 신경전은 소송을 넘어 제품 경쟁으로 번질 가능성이 크다.

    아마존 에코·구글 홈과는 뭐가 다를까

    아마존 에코와 구글 홈은 벌써 수년째 각 가정에 자리 잡은 제품들이다. 다만 단순 명령 처리 수준에 머물렀다는 평가가 많았다. ChatGPT 기반 스피커는 그 지점, 자연스러운 대화와 맥락 이해에서 우위를 노린다.

    여기에 카메라 기반 환경 인식까지 얹히면 얘기가 달라진다. 단순 스피커가 아니라 집안 곳곳을 감지하는 AI 에이전트 허브로 진화할 여지가 생긴다. 물론 카메라를 집안에 들이는 순간 사생활 침해 논란은 피하기 어렵다.

    국내 AI스피커 시장은 벌써 재편 중

    한국은 이미 네이버 클로바, KT 기가지니, SK텔레콤 누구 같은 자체 AI스피커 생태계를 갖추고 있다. 문제는 이들 상당수가 LLM 이전 시대에 설계된 음성 인식 기술을 기반으로 한다는 점이다. ChatGPT 수준의 대화 품질과는 격차가 크다는 지적이 꾸준히 나온다.

    오픈AI 스피커가 실제로 나오고 한국어 지원까지 갖춘다면 국내 이용자 입장에선 대안이 하나 늘어나는 셈이다. 통신 3사와 네이버가 자체 AI스피커에 LLM을 얼마나 빨리 이식하느냐, 이게 관건이 될 전망이다.

    국내 업체가 서둘러야 할 이유

    국내 통신사와 포털은 그동안 자체 AI스피커에 자체 개발 LLM을 얹는 전략을 취해왔다. 그런데 오픈AI가 하드웨어까지 직접 만든다면 얘기가 달라진다. 국내 업체 입장에선 소프트웨어 파트너십만으론 부족하다는 신호로 받아들일 수밖에 없다.

    스마트홈 기기나 가전 연동 서비스를 준비 중인 국내 스타트업이라면 오픈AI 스피커의 API 개방 여부와 개발자 생태계 정책부터 챙겨봐야 한다. 카메라 기반 환경 인식 기능이 국내 개인정보보호법 기준을 통과할 수 있을지도 초기 진출의 변수로 꼽힌다.

    더 버지(The Verge) 보도를 참고했다. 원문 보기

  • 윈도우11 업데이트, 이제 35일 제한 없이 미뤄도 된다

    윈도우11 업데이트, 이제 35일 제한 없이 미뤄도 된다

    마이크로소프트가 이번 달 패치 튜즈데이에서 윈도우11 업데이트 정책을 하나 손봤다. 별거 아닌 듯 보이지만, 실은 꽤 오래 묵은 불만을 건드린 변화다. 지금까지 최대 35일로 막혀 있던 업데이트 연기 기간, 이게 사실상 무기한으로 풀렸다. 윈도우 센트럴이 먼저 전했고, 더버지가 다시 정리해 보도했다.

    35일짜리 벽, 결국 없어졌다

    원래 윈도우11 설정 메뉴에는 업데이트를 미루는 옵션이 있었다. 문제는 상한선. 최대 35일이 지나면 사용자가 뭐라 하든 강제로 설치가 진행됐다. 이번에 그 상한선 자체를 없앴다. 원하는 만큼, 계속 미룰 수 있다는 얘기다.

    이 기능, 사실 올해 초부터 윈도우 인사이더 프로그램에서 먼저 테스트를 거쳤다. 소규모 베타 그룹에서 안정성을 검증하고 나서야 정식 패치 튜즈데이 배포에 실렸다.

    왜 여태 강제 업데이트였을까

    회의 중에 갑자기 재부팅되는 경험. 한 번쯤은 다 해봤을 거다. 밤사이 대용량 업데이트가 깔리면서 다음 날 아침 부팅이 유난히 느려지는 것도 마찬가지. 마이크로소프트야 보안 패치를 빨리 배포해야 한다는 명분이 있었지만, 사용자 입장에서는 그게 늘 불편했다. 이 둘이 계속 부딪혀온 셈이다.

    • 기존: 업데이트 연기 최대 35일 제한
    • 변경 후: 사실상 무기한 연기 가능
    • 적용 대상: 윈도우11 정식 빌드 (인사이더 채널 선행 테스트 완료)

    기업 IT 부서가 더 반가워할 이유

    개인 사용자보다 체감이 클 곳은 따로 있다. 수백에서 수천 대 PC를 굴리는 기업 IT 부서. 이런 곳은 새 업데이트가 사내 소프트웨어와 부딪히는지 충분히 검증한 다음에야 배포 시점을 정하고 싶어 한다. 35일이라는 강제 기한이 사라지면 테스트할 시간이 늘어나고, 호환성 문제로 업무가 멈추는 위험도 줄어든다.

    다만 보안 패치까지 무한정 미루는 건 얘기가 다르다. 마이크로소프트도 중요 보안 업데이트에는 별도 정책을 유지할 가능성이 크다. 이번 변경이 모든 업데이트 유형에 똑같이 적용되는지는 아직 더 확인이 필요한 부분이다.

    설정 화면은 어떻게 바뀌나

    사용자가 체감하는 변화는 단순하다. 설정 > Windows 업데이트에서 일시 중지를 누르면 된다. 예전처럼 날짜 슬라이더를 며칠 단위로 계속 늘려가며 다시 설정할 필요가 없다. 한 번 설정해두면 오래 유지된다는 게 핵심이다.

    국내 사용자는 뭐가 달라지나

    한국은 윈도우 점유율이 유독 높은 시장이다. 회사 노트북, PC방, 관공서 전산실까지 윈도우11 기반 환경이 워낙 넓게 퍼져 있어서, 이런 정책 변화의 체감 폭이 작지 않다. 은행이나 공공기관처럼 공동인증서, 보안 소프트웨어 같은 특정 프로그램과의 호환성 때문에 업데이트를 조심스러워하는 곳들, 이런 국내 IT 환경에서는 강제 업데이트 압박이 줄어드는 것 자체가 반가운 소식이다. 그래도 계속 미루다 정작 중요한 보안 패치까지 놓칠 수 있으니, 개인 사용자라면 최소한의 주기적 점검 정도는 해두는 게 낫다.

    출처: The Verge

  • 아이폰 퍼블릭 베타 설치법, 이것만 알면 된다 (feat. 시리 AI 후기)

    아이폰 퍼블릭 베타 설치법, 이것만 알면 된다 (feat. 시리 AI 후기)

    가을 정식 출시보다 몇 달 앞서, 애플은 매년 퍼블릭 베타부터 푼다. 남들보다 먼저 써보고 싶은 마음에 별생각 없이 깔았다가 낭패 보는 사람, 주변에 꼭 한 명씩 있다. 배터리가 순식간에 닳거나, 자주 쓰는 앱이 갑자기 멈춘다. 베타는 원래 테스트판이니 이런 일이 생기는 게 당연한데, 문제는 이걸 모르고 덤비는 경우다. 미리 알고 준비하면 위험 부담은 확 줄어든다.

    퍼블릭 베타, 정확히 뭔지부터 짚고 가자

    퍼블릭 베타는 애플이 정식 출시 전에 일반 사용자에게 미리 공개하는 테스트용 운영체제다. 개발자 베타보다는 안정적이다. 하지만 완성본은 아니다. 배터리 소모가 늘거나 특정 앱이 튕기는 정도의 버그는 흔한 편이다. 매년 iOS 새 버전마다 6~7월경 공개되고, 정식 버전은 9월쯤 나오는 패턴이 반복돼왔다. 새로 추가되는 AI 비서 기능이나 디자인 개편처럼 화제성 있는 변화는 대개 이 베타 단계에서 먼저 얼굴을 내민다.

    설치 전에 이 3가지는 꼭 확인하자

    • 전체 백업 – 아이클라우드든 맥 컴퓨터든 최신 상태로 백업해두기. 베타는 되돌리기가 까다로워서, 백업 없이 깔았다가 데이터를 통째로 날린 사례가 실제로 있다.
    • 서브 기기 활용 – 업무용이나 유일한 메인폰이라면 베타는 피하는 게 낫다. 서랍에 잠자고 있는 구형 아이폰이 있다면, 거기에 먼저 깔아보는 편이 안전하다.
    • 필수 앱 호환성 – 은행 앱이나 회사 보안 앱처럼 꼭 필요한 앱이 신규 OS에서 먹통 되는 경우가 종종 있다. 커뮤니티에 후기부터 검색해보길 권한다.

    퍼블릭 베타 설치, 이렇게 하면 된다

    절차 자체는 단순하다.

    • 애플 공식 베타 소프트웨어 프로그램 사이트에 애플 계정으로 로그인한다.
    • 등록 절차를 마치면 아이폰에 베타용 설정 프로파일을 다운로드하라는 안내가 뜬다.
    • 설정 앱 – 일반 – VPN 및 기기 관리에서 해당 프로파일을 설치한다.
    • 재부팅 후 설정 – 일반 – 소프트웨어 업데이트로 들어가면 베타 버전이 뜬다. 여기서 다운로드하고 설치하면 끝.

    용량은 보통 5~7GB 정도라 와이파이 환경에서 받는 게 낫다. 배터리는 50% 이상 채워두고 진행하자. 도중에 꺼지면 골치 아파진다.

    베타에서 실제로 자주 터지는 문제들

    가장 흔한 불만은 배터리다. 새 기능이 백그라운드에서 인덱싱이나 학습 작업을 계속 돌리다 보니, 초반 며칠은 평소보다 소모가 빠르게 느껴진다. 그다음은 앱 크래시. 개발사들이 아직 베타 OS에 맞춰 앱을 최적화하지 못한 탓에, 카메라나 결제 관련 앱에서 튕김 현상이 나오기도 한다. 발열도 마찬가지다. 첫 업데이트 직후 하루 이틀은 인덱싱 작업 때문에 평소보다 뜨거워질 수 있다. 이 기간엔 무리한 게임 실행은 피하는 게 좋다. 솔직히 이 시기에 배터리 최적화 기대하고 깔면 실망하기 딱 좋다.

    이번 베타의 핵심, 시리 AI는 실제로 쓸만할까

    이번 iOS 베타에서 가장 눈에 띄는 변화는 시리에 생성형 AI가 제대로 붙었다는 점이다. 예전엔 정해진 명령어만 알아듣는 수준이었다면, 이제는 맥락을 이해하고 대화를 이어가는 방식에 가까워졌다. 다만 챗GPT나 제미나이처럼 길게 풀어서 답하는 스타일은 아니다. 답변을 짧고 간결하게 끊어주는 쪽에 가깝다. 아이폰 안에서 문자, 사진, 캘린더 같은 개인 데이터와 바로 연결된다는 게 시리의 강점이다. 그래서 정보 검색이나 리서치는 챗GPT 계열에, 일정 관리나 기기 제어처럼 즉각 처리가 필요한 일은 시리 AI에 맡기는 식으로 역할을 나눠 쓰는 게 지금으로선 가장 효율적이다. 두 개를 완전히 대체 관계로 볼 필요는 없다는 얘기.

    베타 쓰다가 다시 정식판으로 돌아가려면

    베타 설치 후 마음이 바뀌면 되돌리는 방법도 알아둬야 한다. 가장 깔끔한 방법은 컴퓨터에 아이폰을 연결해 파인더나 아이튠즈로 최신 정식 버전 펌웨어를 복원하는 것이다. 이 과정에서 아이폰 데이터가 초기화된다. 앞서 받아둔 백업으로 복원하면 된다. 무선으로 베타 프로파일만 지운다고 정식판으로 자동 전환되지는 않는다. 이 부분, 은근 헷갈려하는 사람이 많으니 잘 기억해두자.

    이것도 궁금하죠?

    Q. 베타 깔면 워런티(보증)에 문제가 생기나?
    A. 베타 설치 자체로 보증이 무효가 되지는 않는다. 다만 베타 도중 생긴 소프트웨어 문제는 애플 공식 지원 대상에서 제외될 여지가 있다.

    Q. 개발자 베타랑 퍼블릭 베타 차이는?
    A. 개발자 베타가 먼저 나오고 버그도 더 많다. 퍼블릭 베타는 그보다 한 단계 다듬어진 버전이라, 일반 사용자가 쓰기엔 이쪽이 상대적으로 안전하다.

    Q. 베타 쓰면 아이클라우드 동기화도 불안정한가?
    A. 초반 버전일수록 사진이나 메모 동기화가 느려지는 경우가 있다. 안정화 업데이트가 몇 차례 나온 뒤에 깔면 이런 이슈는 줄어드는 편이다.

    더버지가 전한 내용을 바탕으로 정리했다. 원문은 The Verge에서 확인할 수 있다.

  • 아이폰 공개 베타 설치, 이렇게 하면 된다 (주의사항까지)

    아이폰 공개 베타 설치, 이렇게 하면 된다 (주의사항까지)

    매년 여름, 애플 개발자 사이트에 작은 배지 하나가 새로 뜬다. ‘퍼블릭 베타 이용 가능’. 보자마자 설치 버튼을 누르는 사람이 있고, 몇 년째 손도 안 댄 사람도 있다. 새 시리 AI나 성능 개선 문구에 혹해서 무작정 깔았다가 다음 날 배터리가 반나절 만에 바닥나는 경우, 생각보다 많다. 공개 베타가 정확히 뭔지, 어떻게 써야 안전한지 정리해봤다.

    공개 베타, 정확히 뭔가

    애플은 새 OS를 정식 출시하기 몇 달 전부터 세 단계로 나눠 내놓는다.

    • 개발자 베타: 앱 개발자용. 유료 개발자 계정 필요
    • 퍼블릭 베타: 일반 사용자도 무료로 신청 가능
    • 정식 버전(GM): 출시 직전 최종 검증판

    퍼블릭 베타는 개발자 베타보다 한두 주 늦게 풀린다. 초반의 가장 지저분한 버그는 이미 걸러진 채로 받는 셈이다.

    개발자 베타와는 뭐가 다른가

    코드베이스는 같다. 다른 건 배포 속도다. 개발자 베타는 신규 API를 먼저 시험해야 하는 개발자용이라 업데이트가 잦고, 불안정한 빌드가 그대로 풀리는 일도 흔하다. 퍼블릭 베타는 애플이 한 차례 걸러낸 뒤 내보낸다. 그만큼 완성도가 높다. 급할 이유가 없다면 굳이 개발자 베타까지 갈 필요는 없다.

    설치 전에 챙겨야 할 것들

    베타는 정의상 미완성 소프트웨어다. 설치 전에 아래 네 가지는 반드시 확인하자.

    • 전체 백업: iCloud와 컴퓨터 백업, 둘 다 해두면 나중에 복구가 훨씬 수월하다
    • 주력 기기 여부: 업무용 메인 폰에는 권하지 않는다. 여분 기기나 서브 아이패드가 이상적이다
    • 필수 앱 호환성: 은행 앱, 회사 보안 앱이 신규 OS를 아직 안 받쳐주면 로그인 자체가 막힐 수 있다
    • 저장 공간: 설치 파일 용량이 크다. 여유 공간 10GB 이상은 확보해두자

    아이폰 설치 순서

    절차는 어렵지 않다.

    • 애플 공식 베타 소프트웨어 프로그램 사이트에 애플 계정으로 로그인해 등록한다
    • 등록 후 아이폰 설정 → 일반 → 소프트웨어 업데이트로 이동한다
    • 베타 업데이트 항목이 뜨면 다운로드 및 설치를 누른다
    • 설치 중엔 충전 케이블을 꽂아두고 와이파이 환경에서 진행한다

    맥은 좀 다르다

    시스템 설정의 소프트웨어 업데이트 메뉴에서 베타 업데이트를 켜는 방식 자체는 아이폰과 같다. 문제는 확장 프로그램이나 커널 수준 드라이버를 쓰는 전문 소프트웨어다. 영상 편집 툴, 보안 소프트웨어 같은 것들. 이런 앱이 많이 깔려 있으면 호환성 문제가 훨씬 자주 터진다. 작업용 맥이라면 정식 버전까지 기다리는 편이 마음 편하다.

    문제 생기면 되돌리는 법

    쓰다가 치명적인 버그를 만나면 정식 버전으로 돌아가야 한다. 방법은 두 가지.

    • 백업 복원: 아이폰을 정식 버전으로 초기화한 뒤, 미리 만들어둔 백업을 복원한다
    • 파인더/아이튠즈 복구 모드: 컴퓨터에 연결해 복구 모드로 진입, 최신 정식 IPSW 파일로 복원한다

    베타에서 정식 버전으로 그냥 업데이트하듯 내려가는 기능은 없다. 반드시 한 번 지우고 새로 깔아야 한다. 이 부분, 의외로 많이들 모른다.

    자주 나오는 질문 몇 가지

    Q. 베타 깔면 보증이 무효 되나? 아니다. 소프트웨어 베타 설치는 하드웨어 보증과 무관하다.

    Q. 나중에 앱 데이터 날아가진 않나? 정식 버전으로 복원할 때 백업을 제대로 해뒀다면 대부분 복구된다. 다만 베타 전용 신규 기능으로 만든 데이터는 호환이 깨질 여지가 있다.

    Q. AI 기능 궁금해서 깔았는데 배터리가 너무 빨리 닳는다? 베타 초반 빌드는 백그라운드 인덱싱 작업이 많아서 배터리 소모가 크다. 업데이트가 몇 차례 쌓이면 점차 나아지는 게 보통이다.

    그래서, 누가 깔면 되나

    새 기능을 가장 먼저 써보고 싶은 얼리어답터, 개발 중인 앱을 테스트해야 하는 개발자, 여분 기기가 있는 사람이라면 퍼블릭 베타는 충분히 매력적이다. 반대로 주력 폰 하나로 업무와 일상을 다 처리한다면, 정식 출시까지 기다리는 쪽이 스트레스가 훨씬 적다. 새 시리나 시스템 성능 개선처럼 굵직한 변화일수록 안정화까지 시간이 걸린다. 급할 이유 없다면, 한두 달 늦게 타는 것도 나쁘지 않은 전략이다.

    엔가젯 보도에 따르면 iOS 27, macOS 27을 비롯한 애플 플랫폼용 퍼블릭 베타가 공개됐다. 자세한 내용은 Engadget 원문에서 확인할 수 있다.

  • 스마트폰 가격, 왜 자꾸 오르나 — 저장용량 고르는 법부터 싸게 사는 타이밍까지

    스마트폰 가격, 왜 자꾸 오르나 — 저장용량 고르는 법부터 싸게 사는 타이밍까지

    새 스마트폰 가격표 보고 흠칫한 적 있을 거다. 작년보다 훨씬 뛴 숫자. 저장용량 한 단계만 올려도 몇만 원이 훅 붙는 걸 보면 ‘이게 뭔 일이지’ 싶은데, 사실 화면이나 카메라 성능 때문이 아니다. 눈에 안 보이는 부품 원가, 그게 문제다. 스마트폰 값이 오르는 구조적 이유, 저장용량 고르는 기준, 그리고 손해 안 보고 사는 실전 팁까지 한 번에 정리해본다.

    스마트폰 가격이 매년 오르는 진짜 이유

    스마트폰 제조원가에서 가장 요동치는 부품, 디스플레이도 카메라 모듈도 아니다. D램과 낸드플래시 같은 메모리 반도체다. 메모리는 스마트폰만 쓰는 게 아니다. 서버, PC, AI 가속기까지 죄다 끌어다 쓴다. 그러니 한쪽으로 수요가 몰리면 공급은 순식간에 빠듯해진다. 최근 몇 년, AI 서버용 메모리 수요가 폭발적으로 늘면서 스마트폰 제조사들이 확보해야 할 물량 자체가 줄어드는 일이 반복됐다. 결과는? 원가 오른 만큼 소비자가에 그대로 반영. 제조사 입장에서도 별 수가 없는 구조다.

    저장용량 고민, 128GB로 충분할까

    메모리 값이 오르면 제일 먼저 타격받는 게 저장용량 옵션 가격이다. 예전엔 128GB랑 256GB 차이가 10만 원 안팎이었다. 요즘은 그 격차가 더 벌어지는 경우가 많다. 실사용 기준으로 골라보자면 이렇다.

    • 128GB: 사진·영상 클라우드에 자동 백업하고 앱 많이 안 까는 편이면 충분
    • 256GB: 4K 영상 촬영, 게임 여러 개 깔아두는 일반적인 헤비 유저용
    • 512GB 이상: 프로급 영상 편집, 오프라인 음악·영화 잔뜩 저장하는 사람용

    클라우드 요금 매달 내느니 처음부터 용량 넉넉히 사는 게 결국 이득인 경우도 많다. 2~3년 쓸 계획이면 한 단계 위 용량, 고려해볼 만하다.

    애플과 삼성이 가격 방어에 유리한 이유

    같은 메모리 품귀 상황에서도 모든 제조사가 똑같이 흔들리는 건 아니다. 애플은 압도적인 구매 물량을 무기로 메모리 업체와 장기 공급 계약을 맺어 물량과 단가를 미리 확보해두는 편이다. 삼성전자는 아예 자체 메모리 사업부를 갖고 있다. 부품 조달에서 다른 제조사보다 유리한 위치에 서는 셈. 반면 중소 제조사나 후발주자들은 현물 시장에서 그때그때 메모리를 사와야 한다. 가격 충격, 고스란히 받는다. 신제품 라인업이 계속 출시되고 매장에 재고가 꾸준히 도는 브랜드일수록 부품 수급이 안정적이라는 신호로 봐도 무방하다.

    싸게 사는 타이밍은 따로 있다

    가격에 예민하다면 언제 사느냐가 스펙만큼 중요하다.

    • 신제품 출시 직후 3~4개월: 초기 물량 확보 후 통신사·자급제 프로모션이 붙기 시작하는 시점
    • 전작 단종 직전: 다음 세대 발표를 앞두고 재고 소진 할인이 몰리는 시기
    • 블랙프라이데이, 광군제 같은 대형 쇼핑 시즌: 자급제 기기 할인 폭이 가장 큰 구간

    메모리 가격 오르는 국면에서는 제조사가 할인 폭을 줄이는 경향이 있다. 이런 시기엔 신제품보다 전작이나 보급형 라인 노리는 게 체감 가성비가 훨씬 낫다.

    중고·리퍼비시, 손해 안 보고 사는 법

    부품 가격 오를 때 상대적으로 타격이 적은 선택지, 중고와 리퍼비시(재정비) 제품이다. 애플 공식 리퍼비시 프로그램이나 통신사 인증 중고 프로그램 이용하면 배터리 성능과 외관 상태 보증받으면서 새 제품 대비 20~30% 저렴하게 살 수 있다. 확인할 점은 다음과 같다.

    • 배터리 최대 용량이 80% 이상인지
    • 개통 이력과 분실·도난 신고 여부
    • 보증 기간이 남아 있는지, 없다면 별도 워런티 구매 가능한지

    개인 간 거래보다는 제조사 인증 리퍼비시나 통신사 인증 중고 채널, A/S 측면에서 훨씬 안전하다.

    이통사 vs 자급제, 어디서 사야 유리할까

    같은 기기라도 구매 경로에 따라 최종 부담이 크게 갈린다. 솔직히 여기서 갈린다고 봐도 된다. 이통사 결합 할인이나 공시지원금이 크게 걸린 시기에는 통신사 구매가 유리하다. 하지만 요금제 자주 바꾸거나 알뜰폰 쓰는 편이면 자급제 구매 후 원하는 요금제 붙이는 쪽이 장기적으로 이득인 경우가 많다. 카드사 제휴 할인이나 트레이드인(기기 반납) 프로그램도 자급제 채널에서 더 폭넓게 제공되는 편이다. 구매 전 통신사 3사와 제조사 공식몰 가격, 한 번씩 비교해보는 게 결국 가장 확실한 절약법이다.

    참고: Ars Technica 보도 내용을 바탕으로 정리했다.

  • AI 월드모델(World Model), 대체 정체가 뭐길래 다들 뛰어드나

    AI 월드모델(World Model), 대체 정체가 뭐길래 다들 뛰어드나

    구글 딥마인드의 지니(Genie) 3, 엔비디아 코스모스(Cosmos), 페이페이 리가 차린 월드랩스(World Labs). 이름은 다 다른데 회사들이 만드는 건 결국 하나, 월드모델이다. 챗GPT나 클로드 같은 언어모델은 이제 다들 안다. 그럼 월드모델은 뭐고, 빅테크들이 왜 이렇게 몰려드는 걸까.

    월드모델이 뭐길래 다들 얘기할까

    말 그대로다. 세상이 돌아가는 방식을 통째로 학습한 AI. 언어모델이 다음 단어를 맞히도록 훈련받는다면, 이쪽은 다음 장면, 다음 물리 상황을 맞히도록 훈련받는다. 공을 굴리면 어디로 튕길지, 문을 밀면 어떻게 열릴지. 이런 걸 데이터로 익힌다. 재료부터 다르다. 텍스트가 아니라 영상, 3D 공간, 물리 법칙.

    LLM과 뭐가 다른가

    언어모델은 텍스트를 산더미처럼 읽고 그럴듯한 문장을 뽑아내는 데는 확실히 강하다. 문제는 실제 세계를 겪어본 적이 없다는 것. 컵을 놓으면 떨어진다, 이런 물리적 감각이 약하다. 얀 르쿤이 메타를 나와 새 회사를 차리면서 든 이유도 딱 이거였다. 언어만 붙잡고 있어서는 진짜 지능에 못 닿는다, 시각과 공간과 물리를 이해하는 별도 모델이 필요하다는 얘기다. 그러니 월드모델은 LLM을 밀어내는 쪽이라기보다, LLM이 못 채우는 구멍을 메우는 쪽에 가깝다.

    대표 사례들, 어디까지 왔나

    • 구글 딥마인드 지니 시리즈 — 이미지 딱 한 장 던져주면 그 안에서 실제로 걸어 다닐 수 있는 3D 공간을 그 자리에서 만들어낸다
    • 엔비디아 코스모스 — 로봇과 자율주행차 훈련용 가상 환경을 대량으로 찍어내는 플랫폼
    • 월드랩스 — 사진 한 장을 탐험 가능한 3D 세계로 바꾸는 데모로 이름을 알렸다

    세 회사 방향은 조금씩 다르다. 그런데 목표는 결국 하나로 모인다. AI가 눈으로 본 걸 진짜 공간처럼 이해하게 만드는 것.

    자율주행이 이걸 왜 필요로 하나

    도로 위에서 벌어질 수 있는 경우의 수, 그걸 실제 주행만으로 다 배우기는 어렵다. 사고 직전 상황, 폭우 속 급정거. 이런 장면을 현실에서 무한정 반복 테스트할 순 없는 노릇이다. 월드모델은 이런 희귀 상황을 가상으로 수없이 찍어내 차량 AI에게 미리 겪게 한다. 테슬라나 웨이모가 시뮬레이션 데이터에 공을 들이는 이유, 여기 있다. 실제 도로 데이터만으로는 늘 부족하니까.

    로봇 훈련에서도 필수템이 된 이유

    휴머노이드 로봇을 훈련시키려면 물건 집기, 문 열기, 계단 오르기를 수없이 반복해야 한다. 실제 로봇으로 이 과정을 다 거치려면 시간도 돈도 감당이 안 된다. 월드모델은 이런 물리적 상호작용을 가상 공간에서 먼저 시뮬레이션해서, 로봇이 현실에 나오기 전에 어느 정도 손에 익은 상태로 만들어준다. 피지컬 AI라는 말이 요즘 부쩍 자주 들리는 배경에도 이 기술이 깔려 있다.

    게임과 영상 업계가 눈독 들이는 지점

    게임 개발사 입장에서 맵과 배경을 일일이 손으로 그리는 작업, 비용이 만만치 않다. 월드모델을 쓰면 텍스트나 이미지 몇 개로 플레이 가능한 배경을 그 자리에서 뽑아낼 수 있다. 영화나 광고 쪽에서도 가상 세트장을 이 기술로 만들려는 시도가 이어지고 있다. 완성도는 아직 초기 단계다. 솔직히 여기서 갈린다. 하지만 제작 기간을 크게 줄일 여지가 있다 보니 관련 스타트업 투자는 꾸준히 늘어나는 중이다.

    결국 뭐가 달라지나

    언어모델이 정보를 다루는 방식을 바꿔놨다면, 월드모델은 AI가 공간과 물리를 다루는 방식을 바꾸는 중이다. 아직은 로봇공학이나 자율주행처럼 전문 영역에서 먼저 쓰이지만, 게임이나 영상 제작 도구에도 조금씩 스며들고 있다. 당장 검색창에 이름을 쳐볼 일은 적어도, 뒤에서 돌아가는 기술이라는 점은 기억해둘 만하다. 이후 어떤 회사의 로봇이나 자율주행차가 유독 자연스럽게 움직인다 싶으면, 그 뒤에 괜찮은 월드모델이 있다고 봐도 크게 틀리지 않는다.

    MIT 테크리뷰 AI 뉴스레터가 다룬 내용을 참고했다: MIT Tech Review AI