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  • 오픈AI 아틀라스 브라우저, 결국 9개월 만에 문 닫는다

    오픈AI 아틀라스 브라우저, 결국 9개월 만에 문 닫는다

    오픈AI가 작년 10월 내놓은 AI 브라우저 ‘챗GPT 아틀라스’를 접는다. 출시 9개월 만이다. 더버지가 전한 바에 따르면, 오픈AI는 새 기업용 도구 ‘챗GPT 워크(ChatGPT Work)’를 발표하면서 아틀라스의 종료, 이른바 ‘선셋(sunset)’ 계획을 함께 공식화했다.

    아틀라스, 원래 뭐 하려던 물건이었나

    단순한 웹 브라우저가 아니었다. 예약, 검색, 양식 작성 같은 걸 사용자 대신 처리해주는 ‘에이전트 브라우저’. 이게 아틀라스의 정체였다. 크롬을 정조준하며 맥OS 버전부터 먼저 나왔고, 오픈AI는 이걸 챗GPT 생태계 확장의 핵심 카드로 밀었다.

    • 2025년 10월, 맥OS용으로 첫 출시
    • 브라우저 안에서 챗GPT 에이전트가 직접 클릭하고 입력하며 작업 수행
    • 구글 크롬 점유율을 정면으로 노린 제품

    왜 이렇게 빨리 접었을까

    결국은 사용률이었다. 브라우저는 습관의 영역이다. 크롬에서 갈아타게 만들려면 압도적인 편의가 있어야 하는데, 아틀라스는 그 정도 격차를 만들지 못했다는 평가가 나온다.

    퍼플렉시티 코멧(Comet), 마이크로소프트 엣지의 코파일럿 모드까지 경쟁 제품이 줄줄이 나오면서 차별화도 쉽지 않았다. 별도 앱 하나를 유지하고 마케팅하는 비용 대비 성과가 기대에 못 미쳤을 가능성이 크다. 이건 좀 예견된 결과였다는 생각도 든다.

    무게중심은 챗GPT 워크로

    사실 이번 발표에서 진짜 핵심은 아틀라스 종료가 아니라 ‘챗GPT 워크’ 쪽이다. 오픈AI는 개인용 에이전트 브라우저 대신 기업 업무용 AI 도구로 전략을 틀었다.

    브라우저라는 플랫폼 자체를 장악하려 애쓰기보다, 이미 수억 명이 쓰는 챗GPT 앱과 슬랙·구글 워크스페이스 같은 기존 업무 툴 사이 연결을 강화하는 쪽을 택한 셈이다. 자체 브라우저 없이도 확장 프로그램이나 API 연동만으로 비슷한 자동화 경험을 줄 수 있다는 판단으로 읽힌다.

    AI 브라우저 싸움, 다음은 뭐가 남았나

    그렇다고 AI 브라우저 경쟁 자체가 끝난 건 아니다. 구글은 크롬에 제미나이를 통합해 기본값을 바꾸는 중이고, 퍼플렉시티 코멧은 여전히 독자 노선을 걷고 있다.

    다만 아틀라스 사례는 ‘챗GPT면 다 된다’는 만능론에 제동을 건 첫 신호로 읽힌다. 모델이 아무리 강력해도 브라우저 습관을 바꾸는 건 완전히 다른 싸움이라는 걸, 오픈AI 스스로 증명한 셈이다.

    국내 팀들이 챙겨야 할 것

    아틀라스를 업무에 도입했거나 테스트 중이던 국내 팀이 있다면 대체 툴로 전환할 계획을 서둘러야 한다. 네이버웨일, 삼성 인터넷 같은 국산 브라우저 진영은 이번 사례를 참고할 만하다. 자체 브라우저를 고집하기보다 기존 앱 연동을 강화하는 쪽이 더 남는 장사일 수 있다는 힌트다.

    챗GPT 확장 프로그램이나 워크플로 자동화 서비스를 만드는 국내 스타트업 입장에서는 오히려 기회다. 오픈AI가 브라우저 대신 API·연동 중심으로 방향을 틀었으니, 협업할 여지가 늘어난 셈이다. 승부는 브라우저 자체가 아니라 기존 업무 툴에 AI를 얼마나 자연스럽게 얹느냐에서 갈릴 것 같다.

    출처: The Verge

  • 스팀머신 vs 콘솔 vs 미니PC, 거실 게임기 뭘 사야 할까

    스팀머신 vs 콘솔 vs 미니PC, 거실 게임기 뭘 사야 할까

    거실에 게임기 하나 놓으려고 알아보다가 오히려 머리만 더 아파진 사람, 꽤 많을 거다. 플레이스테이션, 엑스박스 같은 전통 콘솔에 스팀덱류 휴대용 PC, 여기에 최근 밸브가 내놓은 스팀머신까지 합류하면서 선택지가 확 늘었다. 외신 리뷰들을 보면 반응이 묘하다. “5년 전에 나왔으면 완벽했을 물건”이라는 평이 나올 정도로, 타이밍과 가격이 계속 발목을 잡는다는 얘기다. 스팀머신이 뭔지, 콘솔이나 미니 게이밍 PC와 비교하면 실제로 살 만한지 하나씩 뜯어본다.

    스팀머신, 정체가 뭐길래

    스팀머신은 밸브가 만든 거실용 게이밍 데스크탑이다. 스팀덱이 손에 들고 다니는 기기라면, 스팀머신은 TV 옆에 자리 잡고 앉는 고정형에 가깝다. 내부는 리눅스 기반 스팀OS. 컨트롤러는 스팀덱이나 스팀 컨트롤러와 그대로 호환된다. 겉으로 보면 콘솔인데, 뜯어보면 PC다. 스팀에 등록된 게임 대부분을 설치해서 돌릴 수 있고, 프로톤(Proton) 호환 레이어 덕분에 윈도우 전용 게임도 꽤 많이 굴러간다.

    스팀덱이랑은 뭐가 다른가

    둘 다 스팀OS 쓰고, 프로톤으로 윈도우 게임 돌리는 건 똑같다. 진짜 차이는 어디서 쓰느냐다. 스팀덱은 들고 다니는 물건, 스팀머신은 거치해두고 쓰는 물건. 성능 격차도 여기서 갈린다. 스팀머신은 배터리나 발열 걱정이 덜하니까 데스크탑급 GPU를 욱여넣을 수 있고, 4K 출력이나 더 높은 프레임레이트도 노려볼 만하다. 대신 이동성은 완전히 포기해야 한다.

    • 스팀덱: 휴대성, 배터리 구동, 낮은 해상도 타협
    • 스팀머신: 거치형, 콘센트 연결, 상대적으로 높은 성능

    플레이스테이션·엑스박스와 견줘보면

    전통 콘솔과 가장 크게 갈리는 지점은 라이브러리다. PS5나 엑스박스는 각자 스토어에 갇혀 있지만, 스팀머신은 스팀 라이브러리를 그대로 쓴다. PC로 게임을 이미 사 모은 사람이라면 거실에서도 같은 목록을 그대로 이어서 즐긴다는 뜻이다. 이게 꽤 크다. 다만 콘솔 독점작은 당연히 못 돌린다. 최적화도 콘솔 쪽이 유리하다. 하드웨어가 고정돼 있으니 개발사가 맞춤 최적화를 넣기 쉽지만, 스팀머신은 PC 특유의 호환성 문제에서 완전히 자유롭지는 않다.

    가격 대비 성능, 냉정하게

    콘솔 폼팩터에 PC 하드웨어를 욱여넣은 제품들, 대체로 가격이 발목을 잡는다. 비슷한 예산이면 미니 게이밍 PC를 직접 조립하거나 기존 콘솔을 사는 쪽이 성능당 가격에서 나을 때가 많다. 리뷰어들이 타이밍을 아쉬워하는 이유도 여기 있다. 몇 년 전이었다면 콘솔과 PC 사이 틈을 메워줄 물건이었을 텐데, 지금은 미니PC 시장도 커졌고 콘솔 가격도 내려가면서 상대적 매력이 줄었다. 솔직히 여기서 갈린다.

    이런 사람이면 고민해볼 만하다

    • 이미 스팀 라이브러리에 게임을 잔뜩 쌓아둔 사람
    • 리눅스 기반 게이밍 환경에 거부감 없는 사람
    • 콘솔 독점작보다 PC 게임 위주로 즐기는 사람
    • 스팀덱을 써봤고 거실용 확장판을 원하는 사람

    반대로 콘솔 독점작이 목적이거나 예산이 최우선이라면 굳이 서두를 이유가 없다. 같은 돈으로 콘솔을 사거나 부품을 직접 골라 미니 PC를 조립하는 편이 성능 면에서 더 남는 장사일 가능성이 높다.

    다른 선택지도 있다

    거실 게임기를 고민 중이라면 스팀머신 말고도 몇 가지 대안이 있다.

    • 미니 게이밍 PC(NUC급, 도킹형 휴대 PC 등): 부품 교체와 업그레이드 가능
    • 기존 콘솔(PS5, 엑스박스 시리즈 X): 최적화된 독점작, 낮은 초기 진입 장벽
    • 클라우드 게이밍 스틱: 저사양 기기로 고사양 게임을 스트리밍
    • 스팀덱을 도킹해서 TV에 연결: 이미 스팀덱이 있다면 추가 지출 없이 거실용으로 전환

    스팀덱을 이미 갖고 있다면 도킹 스테이션 하나만 더해도 거실 게이밍 환경이 어느 정도 완성된다. 스팀머신을 따로 사는 것보다 훨씬 저렴한 길이다.

    그래서, 살 만한 물건인가

    스팀머신, 개념 자체는 나쁘지 않다. 스팀OS와 프로톤이 성숙하면서 리눅스 기반 게이밍의 완성도가 예전보다 훨씬 높아졌고, 콘솔처럼 켜자마자 바로 게임을 시작할 수 있다는 접근성도 매력이다. 문제는 가격과 시점. 콘솔과 미니PC 시장이 이미 자리를 잡은 지금, 비슷한 성능을 더 싸게 구할 방법이 있다면 스팀머신을 우선순위 맨 위에 둘 이유는 크지 않다. 스팀 생태계에 이미 발을 담그고 있고 거실용 기기가 딱 필요한 상황이라면 고려해볼 만하다. 하지만 첫 게이밍 기기를 찾는 사람에게는 콘솔이나 직접 조립한 미니 PC 쪽을 먼저 권하고 싶다.

    출처: Engadget

  • 피지컬 AI란 뭘까, 로봇은 대체 어떻게 배우는 걸까

    피지컬 AI란 뭘까, 로봇은 대체 어떻게 배우는 걸까

    로봇 팔 하나가 컵을 집어 올리는 법을 제대로 익히려면 수천 시간의 시행착오가 필요하다. 사람은 몇 번만 보여줘도 곧잘 따라 하는데 말이다. 이 격차를 메우려는 시도가 최근 로봇공학 업계에서 피지컬 AI(Physical AI)라는 이름으로 빠르게 번지고 있다. 검색해보면 정의가 제각각이라 헷갈리는 사람이 많아, 개념부터 실제 적용 사례까지 순서대로 짚어본다.

    피지컬 AI, 정확히 뭘 말하는 걸까

    피지컬 AI는 카메라, 센서, 로봇 팔처럼 물리적인 몸체를 가진 기계가 주변을 인식하고 스스로 판단해 움직이도록 만드는 AI 기술을 통칭한다. 챗GPT 같은 언어 모델이 텍스트를 이해하고 만들어내는 데 특화됐다면, 피지컬 AI는 공간, 중력, 물체의 무게와 마찰력 같은 물리 법칙을 학습해야 한다는 점이 다르다. 둘 다 ‘똑똑한 AI’라 불리지만, 다루는 데이터의 결이 완전히 다른 셈이다.

    로봇 학습이 유독 어려운 진짜 이유

    언어 모델은 인터넷에 널린 텍스트와 이미지를 긁어모으면 학습이 된다. 로봇이 물건을 집고 옮기는 동작 데이터는? 인터넷 어디에도 없다. 로봇 팔을 실제로 움직여가며 데이터를 쌓으려면 제약이 한둘이 아니다.

    • 로봇 하드웨어 구입과 유지 비용부터 만만치 않다
    • 사람이 옆에서 직접 조작하거나 시연해야 하는 경우가 많아 시간이 오래 걸린다
    • 넘어지거나 부딪히는 실패 사례를 모으다 보면 장비가 망가지기 십상이다
    • 같은 동작도 조명, 바닥 재질, 물체 형태를 바꿔가며 반복해야 겨우 일반화된다

    결국 로봇용 학습 데이터는 텍스트 데이터보다 수집 단가가 몇 배는 비싸다. 로봇공학이 오랫동안 ‘데이터 병목’을 못 풀었던 배경이다.

    게임 데이터와 시뮬레이션이 대안으로 뜬 배경

    여기서 나온 아이디어가 비디오 게임 플레이 영상이나 시뮬레이션 환경을 끌어다 쓰는 방식이다. 1인칭 슈팅 게임이나 오픈월드 게임 속 캐릭터가 물체를 집고, 문을 열고, 장애물을 피하는 장면에는 물리 엔진 기반 동작 데이터가 이미 방대하게 쌓여 있다. 이걸 그대로 로봇에 이식하기는 무리지만, 물체와 상호작용하는 패턴이나 공간 이동 규칙을 먼저 익히는 사전 학습 재료로는 쓸 만하다는 게 최근 스타트업들의 계산이다. 실제 로봇 데이터가 부족해도, 게임에서 뽑아낸 수백만 시간 분량의 상호작용 영상으로 기초 체력을 먼저 다지고, 모자란 부분만 소량의 실제 데이터로 미세 조정하는 전략이다. 좀 억지스럽게 들릴 수도 있는데, 실제로 성과를 내는 팀들이 나오고 있다.

    파운데이션 모델과 로봇공학이 만나는 지점

    파운데이션 모델은 방대한 데이터를 미리 학습해 범용 능력을 갖춘 뒤, 특정 작업에 맞춰 추가 학습(파인튜닝)하는 AI 모델을 뜻한다. 구글 딥마인드의 RT-2, 엔비디아의 GR00T가 대표적이다. 이런 모델은 사람이 일일이 ‘이럴 땐 이렇게 움직여라’고 코딩해주지 않아도, 언어 명령을 물리적 동작으로 바로 바꿔낸다. “빨간 컵을 왼쪽 선반에 올려줘” 같은 문장을 알아듣고 그에 맞는 팔 동작을 계산해내는 식이다. 엔비디아가 Isaac Sim 같은 시뮬레이션 플랫폼에 공들이는 이유도 여기 있다. 실제 로봇을 돌리지 않고도 가상 환경에서 안전하게 대량의 학습 데이터를 뽑아낼 수 있어서다.

    실제로 어디에 쓰이고 있나

    피지컬 AI는 이미 몇몇 영역에서 상용화 단계에 들어섰다.

    • 물류센터 피킹 로봇 — 크기 제각각인 박스를 인식하고 분류
    • 제조 공장 조립 라인 — 부품 정렬, 용접 위치 자동 보정
    • 가정용 청소 로봇과 서빙 로봇 — 장애물 회피, 경로 재계산
    • 자율주행차의 상황 판단 — 보행자, 신호, 돌발 장애물에 대한 물리적 반응

    자율주행과 산업용 로봇이 결국 같은 기술 뿌리를 공유한다는 점도 눈여겨볼 만하다. 도로 위 상황 판단이든 창고 안 물체 회피든, 본질은 ‘물리 세계를 이해하고 안전하게 반응하는’ 같은 문제이기 때문이다.

    남은 변수들 — sim-to-real 간극

    게임이나 시뮬레이션에서 배운 걸 실제 로봇에 그대로 옮기면 어긋나는 경우가 적지 않다. 가상 공간의 마찰력과 실제 바닥의 마찰력은 다르고, 카메라 노이즈나 조명 변화 같은 변수도 시뮬레이션에서는 완벽히 재현하기 어렵다. 이걸 ‘시뮬레이션-실제 간극(sim-to-real gap)’이라 부르는데, 이 간극을 얼마나 좁히느냐가 피지컬 AI 스타트업들의 경쟁력을 가르는 핵심 변수로 꼽힌다. 안전 인증, 제조 단가, 전력 소모 문제도 실제 배포 단계에서 계속 발목을 잡는다. 로봇공학 쪽 채용 공고나 스타트업 투자 소식을 눈여겨보는 사람이라면, ‘어떤 데이터로 학습시켰는가’와 ‘실제 환경 전이 성능을 어떻게 검증했는가’, 이 두 질문에 대한 답부터 확인해보길. 옥석을 가리는 데 도움이 될 거다.

    출처: TechCrunch

  • 지구공학, 기후변화를 막을 마지막 카드일까

    지구공학, 기후변화를 막을 마지막 카드일까

    구름에 화학물질 뿌려서 햇빛 반사시키기. 바다에 철가루 뿌려 플랑크톤 키우기. 심지어 지렁이랑 미생물 동원해서 축산 분뇨에서 나오는 온실가스까지 잡아낸다. 영화 소재로 딱인데, 실제로 논문이랑 실증 실험이 하나둘 쌓이고 있는 얘기다. 이런 식의 인위적 기후 개입을 통틀어 지구공학(geoengineering)이라고 부른다. 말은 많이 들어봤는데 정작 뭘 뜻하는지, 종류가 몇 가지인지는 헷갈리는 사람이 많길래 한번 정리해봤다.

    지구공학, 정확히 뭘 말하는 걸까

    지구공학은 지구 기후 시스템을 인위적으로 건드려서 온난화 속도를 늦추거나 아예 되돌리려는 대규모 개입을 뜻한다. 나무 심고 재생에너지로 갈아타는 것과는 결이 다르다. 이미 대기에 쌓인 열이나 탄소를 직접 손대는 방식이라, 기후변화 대응책 중에서도 ‘최후의 카드’로 불릴 때가 많다.

    두 갈래로 나뉜다: 햇빛 반사 vs 탄소 제거

    크게 두 방향이다.

    • 태양복사관리(SRM): 햇빛을 우주로 튕겨내서 지구를 식히는 방식. 효과는 빠른데, 정작 원인인 이산화탄소 농도는 그대로다.
    • 이산화탄소 제거(CDR): 대기 중 탄소를 뽑아내거나 가둬버리는 방식. 느리지만 원인 자체를 줄인다.

    목표도 다르고 리스크도 완전히 다르다. 그래서 뉴스에서 ‘지구공학’이라는 단어만 보고 뭉뚱그려 이해하면 십중팔구 오해하게 된다.

    성층권에 에어로졸 뿌린다는 아이디어, 실체는

    SRM 중에서 가장 시끄러운 방식이 성층권 에어로졸 주입(SAI)이다. 화산 터지고 나면 기온이 뚝 떨어지는 현상에서 힌트를 얻어, 비행기나 기구로 황산염 입자를 성층권에 뿌려서 햇빛을 반사시키자는 구상이다. 이론상으로는 몇 년 안에 지구 평균기온을 낮출 여지가 있다. 문제는 부작용이다. 강수 패턴이 흐트러지고, 오존층이 손상되고, 특정 지역은 가뭄이 더 심해질 수 있다는 우려가 만만치 않다. 실제로 하버드대 SCoPEx 프로젝트는 지역 주민 반발에 부딪혀 실증 실험 자체가 엎어진 적이 있다.

    요즘 뜨는 탄소 제거 기술 – 미생물과 지렁이

    CDR 쪽은 오히려 거창한 장비 없이 접근 가능한 방법이 늘어나는 추세다. 대표적인 게 축산 농가 분뇨 처리다. 소똥에서 나오는 메탄, 이산화탄소보다 온실효과가 훨씬 강하다. 여기에 특정 미생물과 지렁이를 투입해서 분뇨를 분해하면 메탄 배출은 줄고 퇴비까지 얻는다. 일석이조인 셈이다. 이 밖에 직접공기포집(DAC) 설비, 바다에 철분 뿌려서 플랑크톤 광합성을 촉진하는 해양 비옥화도 CDR 계열로 묶인다.

    왜 이렇게 논란이 많을까

    지구공학 논쟁은 기술 자체보다 누가 결정하고 누가 책임지느냐에서 시작된다.

    • 한 나라가 마음대로 SRM을 실행하면 이웃 나라 기후에 부작용이 생길 수 있는데, 이걸 막을 국제법이 사실상 없다.
    • ‘기술이 해결해줄 거다’라는 인식이 퍼지면, 정작 필요한 탄소 배출 감축 노력은 느슨해질 위험이 있다.
    • 생태계 개입의 장기 부작용을 실험실이 아니라 지구 전체를 무대로 검증할 방법이 마땅치 않다.

    실제로 돌아가고 있는 프로젝트들

    이론에만 머물러 있는 건 아니다. 아이슬란드의 클라임웍스는 DAC 설비로 대기 중 이산화탄소를 뽑아 지하에 암석으로 굳혀버리는 사업을 이미 상업화했다. 미국 서부의 여러 낙농가는 미생물 기반 분뇨 처리 시스템을 시범 도입해서 메탄 저감 효과를 재고 있는 중이다. 반면 SAI처럼 지구 전체에 영향을 주는 기술은 아직 소규모 모델링과 시뮬레이션 단계에 머물러 있다. 이 격차, 생각보다 크다.

    남은 변수들 – 규제, 돈, 그리고 신뢰

    지구공학이 실제 정책으로 굴러가려면 국제 규제 체계, 막대한 비용을 감당할 자금 구조, 대중의 신뢰라는 세 가지 벽을 넘어야 한다. 당장 하늘에 뭔가를 뿌리는 방식보다는 DAC나 미생물 기반 탄소 저감처럼 지역 단위에서 검증 가능한 기술부터 자리 잡는 흐름이다. 용어만 정확히 구분해 둬도 앞으로 나오는 관련 뉴스가 훨씬 쉽게 읽힌다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • AI 플랫폼이 뭐길래 다들 여기에 사활을 거나

    AI 플랫폼이 뭐길래 다들 여기에 사활을 거나

    오픈AI, 구글, 마이크로소프트. 요즘 이 세 곳이 입을 모아 외치는 단어가 하나 있다. AI 플랫폼이다. 챗봇 하나, 이미지 생성 모델 하나 던져놓고 끝나던 시절은 저물었다. 지금은 모델과 에이전트, 개발 도구, 마켓플레이스까지 한데 묶은 생태계 싸움이 본격적으로 시작됐다. 검색창에 ‘AI 플랫폼’이라고 쳐본 적 있다면 알 것이다. 정확히 뭘 말하는 건지 애매하다. 그래서 개념부터 대표 서비스, 고르는 기준까지 한번 정리해봤다.

    AI 플랫폼, 정확히 뭘 가리키는 말일까

    AI 플랫폼은 모델 하나가 아니다. 그 모델을 중심으로 여러 기능이 얹힌 종합 인프라에 가깝다. 텍스트를 뽑아내는 언어모델 자체는 엔진이고, 플랫폼은 그 엔진에 API, 개발자 도구, 데이터 연동, 에이전트 빌더, 결제 시스템까지 붙인 완성차랄까. 오픈AI의 GPT 시리즈를 예로 들면 이해가 빠르다. GPT 자체는 모델이다. 여기에 GPTs 스토어와 API, 파인튜닝 도구가 얹히는 순간 ‘오픈AI 플랫폼’이 된다.

    모델과 플랫폼, 뭐가 다를까

    모델은 질문에 답하는 두뇌 하나다. 플랫폼은 그 두뇌를 실제 업무에 붙일 수 있게 만든 배관, 인터페이스 전체를 말한다. 실무자 입장에서 체감 차이는 이렇다.

    • 모델 단독: 채팅창 열고 질문 하나 던져서 답 받는 수준
    • 플랫폼: 사내 데이터베이스, 이메일, 슬랙까지 연동해 업무를 알아서 처리하는 에이전트 구축 가능
    • 플랫폼: 여러 개발자와 기업이 앱을 만들어 올리는 마켓플레이스 존재

    결국 무게중심이 모델 성능에서 플랫폼 쪽으로 넘어가는 셈이다. 모델 하나 잘 만든다고 사용자가 붙어있지 않는다는 계산이 깔려 있다.

    지금 판 벌인 곳들, 어디까지 왔나

    시장을 이끄는 축은 대략 넷으로 나뉜다.

    • 오픈AI: GPT 모델과 API, GPT 스토어, 어시스턴트 API로 개발자 생태계 확장
    • 구글: 제미나이와 버텍스 AI로 클라우드 인프라와 AI를 한 몸으로 묶어 제공
    • 마이크로소프트: 코파일럿 스튜디오로 오피스, 애저와 AI를 엮어 기업용 자동화 강조
    • 앤트로픽: 클로드를 앞세워 개발자용 API, 엔터프라이즈 연동에 집중

    네 곳 방향은 결이 비슷하다. 모델 하나 팔던 데서 벗어나, 기업이 업무 전체를 맡길 수 있는 발판을 깔고 있다.

    기업들이 굳이 플랫폼으로 옮겨가는 이유

    모델 갈아타는 비용이 만만치 않다는 걸 다들 안다. 한 번 특정 플랫폼에 데이터 연동, 워크플로, 에이전트를 심어두면 나중에 옮기기가 여간 번거롭지 않다. 플랫폼 사업자들이 노리는 지점이 딱 여기다. 사내 챗봇 하나만 도입하려던 기업도 결국 문서 검색, 고객 응대, 코드 리뷰까지 한 플랫폼 안에서 처리하는 쪽으로 넓혀가는 경우가 많다. 도구 하나 골랐다가 나중에 업무 체계 통째로 갈아엎는 것보다야, 처음부터 확장 가능한 플랫폼 골라두는 게 마음 편하다.

    고를 때 이 5가지는 짚고 넘어가자

    당장 어떤 플랫폼을 써야 할지 고민이라면 이 항목부터 따져보자.

    • 기존 시스템과의 연동성: 이미 쓰는 클라우드, 오피스 도구와 궁합이 맞는지
    • 데이터 보안 정책: 입력한 데이터가 학습에 재사용되는지, 엔터프라이즈 계약에서 별도로 보호받는지
    • 확장성: 단순 챗봇에서 에이전트, 자동화까지 단계적으로 키울 수 있는 구조인지
    • 비용 구조: 토큰 단가만 볼 게 아니라 호출량이 늘었을 때 총비용이 어떻게 뛰는지
    • 개발자 생태계: 플러그인, 커넥터, 커뮤니티가 얼마나 살아있는지

    팀 규모가 작으면 연동성과 비용 먼저. 조직이 크다면 보안과 확장성을 앞에 두는 편이 현실적이다.

    개인 개발자도 이런 개념을 알아둬야 하나

    개인이나 작은 프로젝트라면 거창한 플랫폼 전체를 다 쓸 필요는 없다. API 하나만 붙여도 충분한 경우가 대부분이다. 다만 서비스가 나중에 커졌을 때 어떤 플랫폼으로 갈아탈지 미리 감을 잡아두면, 초기 설계 단계에서 불필요한 재작업이 줄어든다. 특정 벤더에 지나치게 종속되는 구조는 피하고, API 표준을 지키는 도구를 먼저 고르는 습관. 이게 장기적으로 유리하다.

    결국 승부는 어디로 가나

    업계는 이제 ‘누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐’에서 ‘누가 더 많은 업무를 자기 플랫폼 안에 가둬두느냐’로 경쟁 축을 옮기는 중이다. 검색, 오피스, 클라우드 인프라를 이미 쥔 빅테크들이 유리한 고지를 점한 구도. 신생 AI 기업들도 결국 특정 분야에 특화된 미니 플랫폼으로 틈새를 파고드는 전략을 택하는 추세다. 이 플랫폼 싸움이 앞으로 몇 년간 AI 업계 지형을 가르는 핵심 변수가 될 듯하다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 드론이 택배를 배달한다고? 원리부터 국내 상황까지 정리해봤다

    드론이 택배를 배달한다고? 원리부터 국내 상황까지 정리해봤다

    치킨 주문하고 30분 기다리는 대신, 드론이 아파트 베란다 위에서 상자를 툭 떨어뜨리고 날아간다. 공상과학이 아니다. 아일랜드와 미국 일부 지역에서는 이미 일상이다. 아일랜드 스타트업 만나(Manna)는 최근 미국 오클라호마 털사에 대규모 제조·운영 거점을 세우기로 했다. 향후 고용 규모만 1,000명. 드론 배송이 실험을 지나 진짜 산업으로 넘어가고 있다는 신호로 읽힌다. 그래서 정리했다. 드론 배송이 정확히 뭔지, 어떻게 굴러가는지, 한국엔 언제쯤 들어올지.

    드론 배송, 정확히 뭘 말하는 걸까

    사람 대신 무인 비행체가 물건을 목적지까지 실어 나르는 서비스다. 대부분 편도 15분 이내, 반경 3~10km 안에서 소형 상품을 배달하는 데 초점을 맞춘다. 커피, 약, 아이스크림처럼 가볍고 빨리 상하는 물건이 주력이다. 트럭이 골목마다 서는 기존 배송과는 다르다. 드론은 직선 항로로 날아가 지정 지점에 물건을 내려놓고 곧장 돌아온다.

    작동 원리 — 주문부터 착지까지

    구조는 의외로 단순하다.

    • 앱으로 주문이 들어오면 물류 허브에서 드론에 상품을 싣는다
    • 드론은 GPS와 사전 입력된 항로를 따라 자율 비행한다
    • 목적지 상공에서 고도를 낮추고 케이블이나 낙하 장치로 상자를 내려놓는다
    • 착지 후에는 다시 허브로 돌아와 배터리를 충전하고 다음 배송을 기다린다

    사람이 일일이 조종하지 않는다. 관제 센터 한 곳에서 여러 대를 동시에 지켜보는 방식이라, 드론 한 대당 들어가는 인건비가 확 줄어든다.

    해외에서는 이미 일상 — 대표 사례들

    가장 앞서가는 곳은 아일랜드다. 만나는 더블린 인근에서 이미 수만 건의 배송을 마쳤고, 이번 털사 진출로 미국 시장을 본격 공략할 계획이다. 미국에서는 아마존 프라임 에어와 구글 모회사 알파벳 산하 윙(Wing)이 텍사스, 애리조나 일부 지역에서 서비스 중이다. 르완다와 가나에서는 집라인(Zipline)이 혈액과 의약품을 병원까지 실어 나른다. 의료용 드론 배송의 표준을 사실상 만들어가는 셈이다. 공통점 하나. 전부 저밀도 주거지나 넓은 부지를 낀 지역에서 먼저 자리 잡았다는 것.

    한국은 왜 아직 늘까 — 규제와 인프라 문제

    국내에서도 우체국과 일부 지자체가 도서 산간 지역 대상으로 시범 서비스를 돌리고 있다. 하지만 도심 상용화는 아직 멀었다. 가장 큰 걸림돌은 항공안전법상 비가시권 비행 규제다. 조종자가 드론을 눈으로 볼 수 있는 범위 안에서만 비행을 허용하는 원칙이 남아 있어서, 도심 곳곳을 자율 비행하는 서비스는 법적으로 풀어야 할 게 많다. 고층 아파트 밀집한 주거 형태, 좁은 착륙 공간, 소음 민원까지 겹치니 속도가 더딜 수밖에.

    드론 배송의 장점

    • 교통 체증과 무관하게 직선 경로로 이동해 배달 시간이 크게 줄어든다
    • 전기 배터리로 움직여서 트럭 배송보다 탄소 배출이 적다
    • 산간·도서 지역처럼 배달원이 가기 힘든 곳까지 닿는다
    • 단순 반복 구간의 인건비를 줄여 배달비 인하 여지를 만든다

    단점과 안전 이슈

    배터리 용량 한계 탓에 편도 몇 km 넘어가면 아직 비효율적이다. 비 오는 날이나 강풍엔 아예 운항이 멈춘다. 낙하 방식으로 물건을 전달하다 보니 파손 위험도 무시 못 한다. 다수의 드론이 동시에 뜨는 도심 상공에서 충돌·추락 우려도 풀어야 할 숙제다. 개인정보 쪽도 걸린다. 드론 카메라가 찍는 영상이 사생활 침해 소지가 있다는 지적, 꾸준히 나온다.

    남은 변수들 — 다음 수순은

    결국 관건은 규제 완화 속도와 배터리 기술이다. 비가시권 비행이 단계적으로 풀리고 배터리 효율이 지금보다 오르면, 도심 드론 배송은 시범 단계를 벗어나 일상 서비스로 넘어갈 여지가 크다. 만나처럼 제조 거점을 아예 미국 내륙에 세우는 사례가 늘어난다는 건 의미심장하다. 드론 제작 단가를 낮추고 지역 일자리까지 만드는 산업으로 커지고 있다는 뜻이니까. 국내 유통·물류 기업들이 이 흐름을 얼마나 빨리 따라잡을지, 다음 관전 포인트다.

    출처: TechCrunch

  • 美 최저가 전기차, 최고속도가 겨우 19마일이라니

    美 최저가 전기차, 최고속도가 겨우 19마일이라니

    피아트가 미국에 내놓은 신형 전기차 ‘토폴리노’가 요즘 커뮤니티에서 계속 언급된다. 전장 2.53m. 탁구대 규격(2.74m)보다 짧다. 근데 최고속도는 시속 19마일, 그러니까 약 30km/h. 고속도로는 꿈도 못 꾸고, 동네 골목에서도 뒤차한테 밀릴 속도다.

    탁구대보다 작은데, 이게 차 맞나

    토폴리노는 2023년부터 유럽에서 팔리던 초소형 전기차다. 시트로엥 ‘아미’와 플랫폼을 공유하는 자매 모델이다. 2인승인데 성인 둘이 타면 어깨가 닿을 정도로 좁다. 트렁크라 부르기도 민망하다. 장바구니 몇 개 넣으면 그걸로 끝. 도어 구조도 특이한데 운전석은 앞으로, 조수석은 뒤로 열리는 비대칭 설계라 처음 보는 사람은 다들 신기해한다.

    • 전장 2.53m, 전폭 1.63m — 국산 경차보다도 짧다
    • 정원 2명, 도어는 좌우 비대칭 구조
    • 최고속도 19mph(약 30km/h)로 제한

    가격 하나는 진짜 착하다

    대신 가격은 파격적이다. 미국 출시가 1만 달러 안팎. 요즘 스마트폰 풀옵션 두어 대 값이다. 테슬라 모델3나 쉐보레 볼트 같은 ‘저렴한’ 전기차도 3만 달러는 넘기는 걸 생각하면, 자릿수 자체가 다르다.

    배터리 용량도 크지 않아서 1회 충전 주행거리는 40마일(약 65km) 안팎이라고 한다. 출퇴근이나 동네 마트 왕복 정도지, 장거리는 애초에 설계에 없다. 급속충전 규격도 빠져 있다. 완속 충전기로 몇 시간을 기다려야 배터리가 찬다.

    도로가 아니라 ‘동네’를 달리는 차

    더버지 보도에 따르면, 이 정도 속도와 크기라면 미국 대부분 주에서 일반 승용차가 아니라 저속전기차(NEV, Neighborhood Electric Vehicle)로 분류될 가능성이 크다. NEV는 고속도로 진입 자체가 막히고, 제한속도 35mph 이하 도로에서만 다닐 수 있는 경우가 많다. 일부 주에서는 일반 운전면허 없이도 몰 수 있어서, 골프장 카트 취급을 받기도 한다.

    결국 이 차의 타깃은 세컨드카나 근거리 이동 수단이다. 미국 교외 주택가나 은퇴자 커뮤니티에서 흔히 보는 골프카트형 이동수단 시장을 정면으로 노린 셈이다. 벌써 캠퍼스 안에서만 굴리는 통학용으로 쓰겠다는 학부모 후기도 올라오고 있다.

    유럽에서는 이미 검증된 인기

    사실 이 초소형 전기차 카테고리는 유럽에서 먼저 자리 잡았다. 시트로엥 아미는 프랑스에서 만 14세부터 면허 없이 몰 수 있는 조건 덕에 10대와 노년층 양쪽에서 팔렸고, 누적 판매가 수만 대에 이른다. 피아트는 같은 플랫폼에 이탈리아 감성 디자인을 입혀 토폴리노라는 이름으로 다시 내놨다.

    미국은 사정이 다르다. 도시 구조 자체가 자동차 중심이고 이동 거리가 길어서, 이런 초소형차가 주류가 되긴 어렵다. 다만 캠퍼스, 리조트, 은퇴자 마을처럼 폐쇄적이고 이동 거리가 짧은 공간에서는 수요가 분명 있다.

    국내에도 던지는 질문 하나

    한국에도 초소형 전기차 카테고리는 이미 있다. 쎄미시스코 ‘마스터봇’이나 르노 ‘트위지’가 대표적인데, 판매량은 크지 않았다. 토폴리노 같은 차가 미국에서 흥행한다면 국내 저속전기차 규제 완화 논의에도 다시 불이 붙을 여지가 있다.

    배달·택배 업계나 관광지 렌터카 시장에서는 이런 초소형 전기차의 활용도가 특히 높다. 국내 완성차 업체 입장에서도 경차 아래 등급의 새 세그먼트가 열릴지 지켜볼 대목이다. 저속전기차 통행 구역을 규제 당국이 어디까지 넓히느냐에 따라 시장 판도가 달라질 여지도 있다.

    더버지 보도에 의하면 The Verge

  • 엑스박스 3200명 감원 칼바람 속, 옵시디언이 고른 건 폴아웃이었다

    엑스박스 3200명 감원 칼바람 속, 옵시디언이 고른 건 폴아웃이었다

    마이크로소프트가 엑스박스 사업부를 크게 손봤다. 이번 개편으로 3200명이 회사를 떠났고, 스튜디오 몇 곳은 아예 문을 닫거나 매각 수순을 밟는다. 더버지가 전한 바에 따르면 옵시디언 엔터테인먼트도 이 칼바람을 피하지 못했다.

    3200명 감원, 엑스박스 내부는 지금

    마이크로소프트는 이번 조치를 ‘리셋’이라 부른다. 우선순위 낮은 프로젝트부터 정리한다는 명분이다. 게임 스튜디오를 잇달아 인수하며 덩치를 키워온 엑스박스 게임 스튜디오 부문이, 이제는 수익이 애매한 타이틀 대신 흥행 가능성이 확실한 IP 쪽으로 자원을 몰아주는 쪽으로 방향을 틀었다는 뜻이다.

    정리 대상에는 아직 시작도 안 한 신규 프로젝트만 있는 게 아니다. 한창 개발 중이던 타이틀들도 포함됐다. 옵시디언은 여러 프로젝트를 접었다. 대신 손을 댄 건 새로운 폴아웃 타이틀.

    옵시디언이 폴아웃으로 돌아온 이유

    옵시디언 하면 The Outer WorldsGrounded를 떠올리기 쉽다. 하지만 원래 뿌리는 폴아웃이다. 2010년 Fallout: New Vegas를 만든 팀이 바로 이 스튜디오의 전신 인력이었다.

    아마존 프라임비디오 폴아웃 드라마가 예상 밖으로 흥행하면서, 베데스다 소프트웍스가 쥔 폴아웃 IP의 몸값이 다시 뛰었다. 새 IP에 베팅하는 것보다야, 이미 실력이 검증된 옵시디언에 폴아웃 신작을 맡기는 쪽이 리스크가 훨씬 작다. 마이크로소프트 내부에서도 그런 계산이 섰을 법하다.

    • 옵시디언, Fallout: New Vegas(2010) 개발 이력 보유
    • 폴아웃 드라마 흥행으로 IP 인지도 급상승
    • 베데스다 게임 스튜디오 대신 옵시디언으로 개발 이관

    취소된 프로젝트들, 어보우드 후속작은

    더버지 기사를 보면 옵시디언은 이번에 여러 프로젝트를 정리했다. 구체적인 타이틀명은 아직 다 공개되지 않았는데, 지난해 나와 호평받은 Avowed의 후속작이나 확장판 계획이 그 안에 포함됐을 거란 얘기가 나온다.

    Avowed는 필라스 오브 이터니티 세계관을 바탕으로 만든 신규 IP였다. 엑스박스가 자체 IP를 늘리려던 대표적 시도였던 셈. 이 프로젝트가 뒷전으로 밀린다면, 엑스박스의 신규 IP 전략 자체가 흔들린다는 신호로 읽어도 무리는 없다.

    게임패스 셈법과 맞물린 결정

    마이크로소프트의 이번 선택은 게임패스 구독 사업과도 떼어놓고 보기 어렵다. 신규 IP는 초기 마케팅 비용이 크고, 구독자가 얼마나 유입될지도 가늠하기 힘들다. 반면 폴아웃처럼 이미 검증된 프랜차이즈는 구독 갱신율을 끌어올리기에 유리하다.

    결국 이번 리셋은 여러 색깔의 콘텐츠보다 확실한 흥행 카드 하나에 자원을 몰아주는 결정이다. 스타필드, 레드폴 같은 최근 자체 IP 신작들의 성적이 기대에 못 미쳤던 점도 이런 선택을 거들었을 것이다.

    이런 구조조정, 사실 처음이 아니다. 2024년에도 마이크로소프트는 탱고 게임웍스와 아케인 오스틴을 닫은 전례가 있다. 엑스박스 퍼스트파티 라인업 전체가 흔들리는 게 아니냐는 우려가 게임 업계에서 계속 나오는 이유다.

    국내 게임 팬이라면 눈여겨볼 대목

    국내 콘솔 시장에서 엑스박스 점유율은 플레이스테이션에 비해 낮다. 그래도 게임패스 구독자층은 꾸준히 늘고 있다. 폴아웃 신작이 나온다면 국내에서도 게임패스 신규 가입을 끌어들이는 핵심 카드가 될 공산이 크다.

    아마존 프라임비디오로 폴아웃 드라마를 접한 국내 시청자도 적지 않다. IP 인지도만 놓고 보면 국내 반응도 나쁘지 않을 것이다. 다만 Avowed 후속작이나 다른 신규 프로젝트가 취소되면서, 국내 배급·현지화를 맡던 협력사들의 일감이 줄어들 여지도 있다. 엑스박스와 협업하는 국내 QA·로컬라이제이션 업체 입장에서는 프로젝트 라인업 변화를 계속 주시해야 할 시점이다.

    출처: The Verge

  • 삼성 신형 폴더블 예약, 30달러 크레딧 던졌다

    삼성 신형 폴더블 예약, 30달러 크레딧 던졌다

    삼성이 아직 얼굴도 안 보여준 신형 갤럭시 폴더블에 벌써 돈을 걸게 만들었다. 정식 발표는커녕 스펙 한 줄도 안 나온 상태에서, 예약만 걸어두면 30달러(약 4만 원) 상당 크레딧을 얹어주는 프로그램을 시작한 것이다.

    예약만 해도 30달러, 조건은 이렇다

    제품 스펙도, 가격도 하나 없는 상태에서 진행되는 게 이번 프로그램의 특징이다. 이메일 남기고 관심 등록만 하면 끝. 나중에 실제로 구매할 때 30달러 크레딧을 삼성닷컴에서 쓸 수 있게 해주는 방식이다.

    • 제품 공개 전 사전 등록 단계
    • 구매 확정 시 30달러 크레딧 적립
    • 삼성닷컴 공식 구매처에서만 사용 가능

    실물도 모르고 가격도 모른 채 리스트에 이름부터 올리라는 셈이다. 그런데도 해마다 반복되는 이 방식에 이미 익숙해진 사용자, 적지 않다.

    7월 22일 언팩, “새로운 형태”라는 힌트

    다음 갤럭시 언팩은 2026년 7월 22일로 잡혔다. 이번 행사 태그라인은 “A new shape unfolds”. 옮기면 “새로운 형태가 펼쳐진다” 정도 되겠다.

    더버지가 전한 바에 따르면, 이 문구가 단순 슬로건이 아니라 실제 폼팩터 변화를 암시한다는 해석이 나온다. 예약 페이지 URL에 fold, flip과 함께 처음 보는 단어 wide가 등장한 것도 이런 추측에 힘을 싣는다.

    Z 폴드7, Z 플립7, 그리고 정체불명의 와이드

    업계 쪽에서는 이번 라인업이 기존 Z 폴드·Z 플립 후속작 외에 새 폼팩터 하나를 더 추가할 가능성을 점친다. 트라이폴드 형태의 3단 폴더블이든, 화면 비율을 넓힌 별도 라인이든 — 이름부터 궁금증을 자아낸다.

    • Z 폴드 라인 후속 모델
    • Z 플립 라인 후속 모델
    • 이름조차 낯선 신규 폼팩터 후보

    삼성이 최근 몇 년간 폴더블 시장에서 화웨이, 아너 같은 중국 업체에 점유율을 조금씩 내주고 있던 참이다. 신규 폼팩터 카드를 꺼내 반전을 노리는 모습으로 읽힌다.

    공짜 미끼 아니라 계산된 선점 전략

    발표 전 예약을 유도하는 방식, 애플의 아이폰 대기 이벤트와는 결이 다르다. 애플은 보통 발표 후에 예약을 받는데, 삼성은 스펙 공개 전부터 잠재 구매자 명단부터 확보하고 본다.

    이렇게 모은 이메일 리스트는 언팩 당일 트래픽 몰이와 초기 판매량 확보에 그대로 쓰인다. 30달러 자체는 큰 금액이 아니다. 다만 예약 문턱을 낮춰서 명단을 최대한 불려놓겠다는 계산, 여기서 읽힌다.

    국내 구매 계획 있다면 체크할 것

    한국은 삼성 폴더블의 최대 격전지 중 하나다. 다만 이번 30달러 크레딧 프로그램은 삼성닷컴 미국 사이트 기준으로 운영 중이라, 국내 소비자가 똑같은 혜택을 받을 수 있을지는 아직 확인 안 됐다.

    국내에서는 보통 언팩 이후 별도의 예약 판매와 사전 구매 혜택 — 스토리지 업그레이드, 카드 할인 같은 것들 — 이 공지되는 패턴이 반복돼 왔다. 새 폼팩터가 실제로 나온다면 이통 3사와 삼성닷컴 코리아의 사전 예약 조건도 예년보다 빠르게, 더 공격적으로 나올 가능성 높다. 폴더블 종주국이라는 타이틀을 지키려는 삼성 입장에서 한국 시장 반응은 늘 글로벌 마케팅의 시금석이었으니까.

    출처: The Verge

  • 스마트 글래스 카메라 가리개, 이거 진짜 필요할까

    스마트 글래스 카메라 가리개, 이거 진짜 필요할까

    안경 하나에 카메라와 마이크가 달려 있다. 옆에 앉은 사람은 그 사실을 전혀 모른다. 스마트 글래스가 이제 일상 아이템으로 자리잡으면서 벌어지는 풍경이다. 최근 솔로스(Solos)가 카메라 렌즈를 물리적으로 덮는 클립형 커버를 새로 내놨다. 스마트 글래스의 프라이버시 문제, 다시 도마 위에 올랐다. 이참에 스마트 글래스를 살 때 프라이버시 관점에서 뭘 따져봐야 하는지 정리해봤다.

    안경 쓴 사람, 지금 나를 찍고 있는 걸까

    레이밴 메타, 솔로스, 삼성 같은 브랜드들이 내놓은 스마트 글래스는 대부분 프레임 안쪽이나 힌지 부분에 초소형 카메라를 심어놓는다. 스마트폰처럼 카메라 앱부터 켜야 하는 게 아니다. 안경 쓴 채로 버튼 하나만 누르면 녹화 끝. 문제는 이 과정이 상대방 눈엔 거의 안 보인다는 거다. 스마트폰을 들어 촬영할 때랑 다르다. 안경 쓴 사람이 지금 나를 찍는 건지, 그냥 얘기 중인 건지 구분할 방법이 없다.

    논란은 어제오늘 일이 아니다

    이 문제, 이미 여러 차례 불거졌다. 레스토랑, 헬스장, 탈의실 같은 사적 공간에서 스마트 글래스 착용자가 몰래 찍는다는 신고가 이어졌다. 일부 매장은 아예 스마트 글래스 쓴 손님 출입을 막기도 했다. 제조사들은 촬영 중임을 알리는 작은 LED 표시등으로 대응해왔지만, 그게 정말 효과가 있냐는 의문은 가시지 않았다.

    LED 하나로는 역부족인 이유

    제조사가 내세우는 대표 안전장치, 촬영 중 켜지는 작은 LED다. 다만 한계가 뚜렷하다.

    • 밝은 야외나 조명 강한 실내에서는 LED가 잘 안 보인다
    • 테이프나 매니큐어로 LED를 아예 가려버리는 사용자도 실제로 있다
    • 안경 쓴 사람과 정면으로 마주 보는 각도가 아니면 LED 자체가 시야에 안 들어온다
    • 상대방이 LED가 뭘 뜻하는지 모르는 경우도 많다

    결국 소프트웨어적 알림만으로는 신뢰를 담보하기 어렵다는 지적이 이어졌다. 그 대안으로 나온 게 렌즈를 물리적으로 막아버리는 방식이다.

    커버 달린 제품, 어디 있나

    솔로스가 이번에 선보인 신형 스마트 글래스는 카메라 부위에 클립형 커버를 씌우게 설계됐다. 커버를 씌우면 촬영 자체가 물리적으로 막힌다. LED보다 훨씬 확실한 신호다. 노트북 웹캠 커버랑 비슷한 발상이라 보면 된다. 다만 이런 방식을 쓴 제품, 아직 소수다. 레이밴 메타나 삼성 계열은 여전히 LED 표시에 의존하는 경우가 많고, 물리적 셔터나 커버가 기본 제공되는 모델은 상대적으로 드물다. 스마트 글래스 고를 때 이 부분, 스펙표에서 따로 확인해야 한다.

    가리개의 딜레마 — 보호이자 약점

    물리적 커버가 만능은 아니다. 커버를 씌우면 카메라 기능 자체가 죽어버린다. 필요할 때 다시 떼야 하는 번거로움, 이게 은근히 크다. 급하게 순간을 기록하고 싶은 상황에서는 오히려 걸림돌이다. 커버가 작은 액세서리라 분실 위험도 있고. 솔직히 여기서 갈린다. 커버는 프라이버시를 지키는 확실한 물리적 장치이면서, 동시에 사용성을 깎아먹는 요소이기도 하다. 이 트레이드오프를 이해하고 고르는 게 맞다.

    사기 전에 체크할 프라이버시 포인트

    • 물리적 커버 또는 셔터 유무 — 확실하지만 매번 탈부착해야 한다
    • LED 표시등의 밝기와 위치 — 정면에서 잘 보이는지 직접 확인해볼 것
    • 녹화 시작 시 소리 알림 여부 — 촬영 시작 사운드가 나는 모델도 있다
    • 클라우드 저장 정책 — 영상이 자동 업로드되는지, 로컬에만 저장되는지
    • 얼굴 인식 관련 기능 — AI 기반 인물 인식 기능이 탑재됐는지

    디자인이나 배터리 시간만 보고 고르기보다, 이런 항목을 매장에서 직접 써보며 체크하는 편이 낫다.

    공공장소에서 스마트 글래스 쓸 때 지킬 매너

    스펙과 별개로 사용자 매너도 중요하다. 탈의실, 화장실, 병원처럼 사생활 민감한 공간에서는 착용 자체를 자제하는 게 상식이다. 사람 많은 카페나 회의실에서는 촬영 의도가 없어도 상대에게 미리 안경 기능을 알려주는 습관, 그거 하나로 불필요한 오해를 꽤 줄일 수 있다. 기술이 아무리 좋아져도 결국 신뢰는 쓰는 사람 태도에서 나온다.

    결국 살 때 기준은 이거다

    스마트 글래스 살 때 카메라 화질이나 AI 비서 기능만 비교하는 사람 많은데, 매일 부딪히는 문제는 사실 주변 사람과의 관계다. 커버가 있으면 상대에게 확실한 신호를 줄 수 있지만 사용성은 떨어진다. LED 방식은 편한 대신 신뢰도가 낮다. 자신이 주로 혼자 있는 공간에서 쓰는지, 사람 많은 곳에서 쓰는지를 기준으로 이 두 방식 중 뭐가 더 맞는지 판단하는 게 현실적이다.

    출처: Wired

  • AI 아키텍처 설계, 기업들이 자주 놓치는 5가지 구멍

    AI 아키텍처 설계, 기업들이 자주 놓치는 5가지 구멍

    AI 파일럿 프로젝트를 진행한 기업 중에서 실제 서비스로 이어지는 곳은 아직 소수다. 모델 성능 문제가 아니다. 그 모델을 얹을 바닥 자체가 부실해서 무너지는 경우가 훨씬 많다. 데이터 파이프라인이 엉성하거나, 보안 정책을 서비스 오픈 직전에야 급조하거나, GPU 자원 계획도 없이 프로젝트부터 벌이는 곳들. 딱 이런 패턴이다. 에이전트형 AI로 무게중심이 옮겨가면서 이 기초 공사는 더 중요해졌다. 챗봇 하나 붙이는 수준이 아니라 여러 AI가 서로 도구를 호출하고 데이터를 주고받는 구조라서, 아키텍처가 부실하면 장애 지점이 곱절로 늘어난다. IT 조직이 AI 도입 전에 점검해야 할 기초 요소를 정리해봤다.

    데이터 파이프라인부터 다시 봐야 하는 이유

    모델은 결국 데이터가 흐르는 대로 결과를 낸다. 사일로화된 데이터베이스, 정제 안 된 로그, 버전 관리도 안 되는 스프레드시트가 뒤섞인 환경. 여기에 아무리 좋은 LLM을 붙여봐야 헛돌 뿐이다. 실무에서 우선순위로 삼아야 할 항목은 이 정도다.

    • 데이터 출처와 최신성을 추적하는 메타데이터 관리 체계
    • 실시간 추론이 필요한 경우를 대비한 스트리밍 파이프라인
    • 부서 간 데이터를 통합할 공통 스키마

    이 세 가지가 없는 상태에서 에이전트를 붙이면 어떻게 될까. 잘못된 데이터로 잘못된 판단을 내리는 자동화가 그대로 서비스에 노출된다.

    MLOps는 이제 선택지가 아니다

    모델 하나 배포하고 끝나는 시대는 지났다. 모델 버전 관리, 성능 드리프트 모니터링, 롤백 절차. 이 셋이 없으면 시간이 지날수록 정확도가 슬금슬금 떨어지는 걸 아무도 눈치채지 못한다. CI/CD 파이프라인에 모델 평가 단계를 끼워 넣고 재학습 트리거를 자동화해둔 조직과, 이걸 수동으로 관리하는 조직. 반년만 지나도 격차가 확연히 벌어진다.

    에이전트형 AI는 인프라 요구사항부터 다르다

    단일 프롬프트-응답 구조와는 다르다. 에이전트는 여러 단계를 거쳐 도구를 호출하고 상태를 유지한다. 이 과정에서 지연 시간, 컨텍스트 저장, 오류 시 재시도 로직이 전부 새로운 변수로 튀어나온다. 기존 REST API 위주로 짜인 시스템에 에이전트를 그냥 얹으면? 호출량이 폭증하거나 무한 루프에 빠지는 문제가 생기기 쉽다. 오케스트레이션 레이어를 따로 두고, 각 에이전트가 어떤 도구까지 접근할 수 있는지 권한을 명확히 나눠두는 설계가 필요하다.

    보안과 거버넌스, 나중에 챙기면 이미 늦다

    프롬프트 인젝션, 민감 데이터 유출, 모델이 엉뚱한 근거로 내린 결정에 대한 책임 소재까지. 챙길 항목이 한둘이 아니다. 보안팀을 프로젝트 초기부터 끼워 넣는 조직과, 서비스 오픈 직전에야 검토를 요청하는 조직. 결과물은 완전히 다르다. 최소한 다음 항목은 설계 단계에 넣어야 한다.

    • 모델 입출력에 대한 로깅과 감사 추적
    • 외부 API 호출 전 데이터 마스킹 정책
    • 사고 발생 시 즉시 차단하는 킬스위치

    규제 대응 문서만 갖추고 실제 기술적 통제는 빠진 경우, 의외로 흔하다. 문서와 코드가 실제로 일치하는지 주기적으로 확인하는 절차를 만들어두는 편이 낫다.

    GPU·컴퓨팅 자원, 전략 없이 덤비면 청구서에서 운다

    엔비디아 GPU 확보 경쟁이 이어지면서 컴퓨팅 자원 자체가 병목이 되는 일이 흔해졌다. 온프레미스로 다 구축하기엔 비용이 부담스럽고, 클라우드만 쓰자니 트래픽이 늘어날수록 청구서가 무섭게 불어난다. 현실적인 접근은 워크로드를 나눠서 판단하는 것.

    • 실시간 응답이 필요한 추론은 전용 인스턴스로
    • 배치성 재학습은 스팟 인스턴스나 예약 자원으로
    • 피크 시간대 트래픽은 오토스케일링으로 흡수

    자원 계획 없이 프로젝트 규모부터 키우면 서비스가 뜨는 순간 비용 구조가 감당 안 되는 상황을 맞을 수 있다. 이건 흔한 실수다.

    기술 못지않게 조직 구조와 사람이 문제다

    아키텍처를 아무리 잘 짜도 이걸 운영할 사람이 없으면 무용지물이다. 데이터 엔지니어, MLOps 담당자, 보안 담당자가 각자 다른 팀 소속으로 흩어져 있으면 의사결정이 느려지고 책임 소재도 애매해진다. 최근에는 이 세 역할을 하나의 AI 플랫폼 팀으로 묶어 운영하는 조직이 늘고 있다. 초기 투자 비용은 크다. 다만 장기적으로는 프로젝트마다 처음부터 다시 설계하는 낭비를 줄여준다.

    결국 살아남는 프로젝트는 이 3가지가 있다

    데이터 기반, 운영 자동화, 보안 통제. 이 세 가지가 튼튼해야 그 위에 어떤 모델을 올려도 버틴다. 유행하는 프레임워크나 최신 모델을 좇기 전에, 이 기초 공사가 되어 있는지부터 점검하는 게 순서다. 반년 뒤, 1년 뒤에도 살아남는 AI 프로젝트와 조용히 사라지는 프로젝트. 차이는 결국 여기서 갈린다.

    이것도 궁금하죠

    Q. 스타트업도 이런 아키텍처를 다 갖춰야 하나?
    규모에 맞게 단계적으로 가면 된다. 처음부터 완벽한 MLOps 파이프라인을 만들 필요는 없다. 데이터 정합성과 최소한의 로깅부터 시작해도 충분하다.

    Q. 클라우드 AI 서비스만 써도 아키텍처 고민이 필요한가?
    필요하다. 관리형 서비스를 쓰더라도 데이터 흐름 설계, 접근 권한 관리, 비용 모니터링은 여전히 자체 몫이다.

    Q. 에이전트형 AI 도입 시 가장 먼저 손봐야 할 부분은?
    권한 관리다. 어떤 에이전트가 어떤 도구와 데이터에 접근할 수 있는지부터 명확히 정의해두지 않으면, 사고가 터졌을 때 원인 추적조차 어렵다.

    MIT Tech Review AI가 지난 7일 전한 내용을 바탕으로 정리했다.

  • 오픈AI 지분 받는다고? AI 기본소득이라는 이상한 이야기

    오픈AI 지분 받는다고? AI 기본소득이라는 이상한 이야기

    매달 통장에 오픈AI 배당금이 꽂힌다. 상상하면 웃음부터 나오는데, 샘 알트만은 이 얘기를 몇 번이나 진지하게 꺼냈다. 최근 이 구상이 다시 도마에 올랐고, 하필 같은 시기에 미국 재무부는 AI가 금융 시스템에 새 위험이 될 수 있다는 경고를 내놨다. 타이밍이 묘하다. ‘AI 기본소득’, 기사마다 자주 나오는 말인데 정작 정확한 뜻이 뭔지는 다들 대충 넘어간다. 오늘은 그 실체와 실현 가능성을 좀 뜯어본다.

    이 아이디어, 원래 어디서 나왔나

    뿌리를 따라가면 2021년 샘 알트만이 쓴 에세이 ‘Moore’s Law for Everything’이 나온다. 주장은 의외로 단순하다. AI가 인간 노동을 대체하면서 생산성이 폭발적으로 오르면, 그 수익 대부분은 결국 몇몇 기업과 주주 손에 들어간다는 것. 알트만은 이 불균형을 풀 방법으로 국민 전체가 AI 기업 성장의 과실을 나눠 갖는 구조를 제안했다. 그가 공동 창업한 홍채 인식 프로젝트 월드코인도 사실 비슷한 발상에서 출발했다. 전 세계인의 신원을 확인하고 디지털 화폐를 나눠주겠다는, 지금 봐도 꽤 대담한 그림이었다.

    알래스카 배당금과 비교해보면 감이 온다

    사실 완전히 새로운 발상은 아니다. 미국 알래스카주는 1976년부터 석유 수익 일부를 기금으로 쌓아 매년 주민들에게 배당금을 지급해왔다. 2023년 기준 1인당 지급액은 1300달러 정도. 자원에서 나온 수익을 국가나 기업이 독차지하지 않고 시민에게 돌려준다는 발상이다. AI 기본소득 구상도 뼈대는 똑같다. 다만 석유 대신 AI 모델과 데이터센터가 만드는 수익이 재원이라는 점만 다르다. 국부펀드가 국영 자산 배당을 만들어내듯, AI 기업 지분을 국가나 공공기금이 쥐고 그 배당을 국민에게 나눠주는 그림. 말은 그럴듯하다.

    그런데 지분을 나눠준다는 게 기술적으로 되는 얘기인가

    이론과 실행 사이 거리, 생각보다 훨씬 멀다. 거론되는 방식은 대략 세 갈래다.

    • 정부가 세제 혜택이나 규제 승인 대가로 AI 기업 지분 일부를 확보해 국민에게 분배하는 방식
    • AI 기업이 자발적으로 이익 일부를 신탁 기금에 출연하고, 거기서 배당을 지급하는 방식
    • 법인세를 강화해 걷은 세금을 현금성 배당으로 국민에게 되돌려주는 방식

    세 방식 모두 의회 입법이나 국제 조율이 필요하다. 기업 지분 가치를 어떻게 매길지, 배당 대상을 국민으로 한정할지 거주자까지 포함할지도 정해야 한다. 실무적으로 쌓인 난제가 한둘이 아니다. 오픈AI처럼 비상장인 기업은 지분 가치 평가 자체가 이미 논쟁거리다. 숫자 하나 합의하는 데만도 시간이 꽤 걸릴 얘기.

    정부는 왜 이렇게 AI에 예민해졌나

    재무부나 중앙은행이 AI를 경계하는 이유는 지분 배분 논쟁과는 좀 결이 다르다. 첫째, 소수 빅테크가 데이터센터와 반도체에 쏟아붓는 투자 규모가 이제 국가 경제 지표를 흔들 만큼 커졌다. 둘째, 은행과 금융사들이 대출 심사나 리스크 관리에 비슷비슷한 소수 AI 모델을 동시에 쓰면서, 시스템 전체가 같은 방향으로 오작동할 위험이 커졌다. 이른바 모노컬처 리스크다. 셋째, AI로 대체되는 일자리가 늘면 소득세 기반이 흔들리고 사회 안전망 재원 확보도 어려워진다. 규제 기관은 이런 시나리오를 염두에 두고 스트레스 테스트와 공시 강화를 검토하는 단계에 와 있다.

    다른 빅테크와 각국 정부 반응은 어떤가

    메타나 구글, 마이크로소프트는 국민 배당 같은 구상을 공식화한 적이 아직 없다. 대신 로봇세나 AI세처럼 세금을 통한 재분배 논의가 더 활발하다. 빌 게이츠는 예전부터 로봇이 인간 일자리를 대체하면 그만큼 세금을 물려야 한다고 주장해왔다. 유럽연합은 AI 법으로 위험 등급별 규제에 무게를 싣는 쪽이고, 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 산업 진흥과 안전 규율을 함께 다루는 방향을 잡고 있다. 핀란드나 미국 스톡턴시가 실험한 보편적 기본소득 파일럿은 재원을 세금에서 끌어왔다는 점에서, AI 기업 지분 배분과는 성격 자체가 다르다.

    결국 내 계좌에 돈이 들어올 확률은

    단기간에 실현될 가능성, 솔직히 낮다고 보는 게 현실적이다. 입법 절차, 기업 반발, 국제 조세 협약까지 얽혀 있어서 논의가 실제 정책으로 이어지기까지는 수년이 걸릴 사안이다. 지금으로선 AI가 만드는 부의 재분배를 기다리기보다, AI 도구를 활용해 개인 생산성을 끌어올리는 쪽이 훨씬 현실적인 대응이다. AI 관련 기업 주식이나 ETF에 투자해 성장 과실을 간접적으로 누리는 방법도 대안으로 거론된다. 정책 발표를 하염없이 기다리기보다, 지금 손에 쥔 도구를 얼마나 쓰느냐가 실질적인 차이를 만드는 셈이다.

    MIT Tech Review AI가 전한 내용을 바탕으로 정리했다. 원문은 여기서 확인할 수 있다.