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  • 챗GPT 티 나는 문장, 이것만 고쳐도 안 걸린다

    챗GPT 티 나는 문장, 이것만 고쳐도 안 걸린다

    회의 자료에 챗GPT 답변을 통째로 복사해서 썼다가, “더 자연스럽게 다듬은 버전은 다음과 같습니다” 같은 AI 특유의 안내 문구까지 그대로 남아 망신당한 사례, 실제로 있다. 정치인 발언에서도, 회사 보고서에서도 똑같은 일이 반복된다. 문제는 이게 단순 복사 실수로 안 끝난다는 거다. 안내 문구를 지워도 AI 특유의 말투와 구조는 고스란히 남는다. 조금만 읽어봐도 금방 티가 난다. 그래서 오늘은 챗GPT가 쓴 글에서 실제로 자주 나오는 표현들, 그리고 이걸 자연스럽게 고치는 방법을 정리해봤다.

    챗GPT 글이 티 나는 이유

    LLM은 학습 데이터에서 가장 안전하고 무난한 패턴을 골라 쓰도록 설계됐다. 그래서 주제가 뭐든 비슷한 틀로 답을 내놓는다. 도입부는 항상 정중하게, 본문은 장단점을 균형 있게, 결론은 요약으로 깔끔하게. 사람이 쓴 글은 이렇게 반듯하지 않다. 좋아하는 부분은 길게 늘어놓고, 싫은 부분은 한 줄로 툭 넘기고, 딴 얘기로 샜다가 다시 돌아오기도 한다. 이 불균형이 없다는 것, 그 자체가 AI 티가 나는 첫 번째 신호다.

    자주 등장하는 AI 상투 표현들

    챗GPT나 다른 생성형 AI가 자주 쓰는 표현을 모아보면 패턴이 뚜렷하게 보인다.

    • “결론적으로”, “종합해보면” 같은 기계적 마무리 어구
    • “다양한 방법이 있습니다”, “여러 요인이 작용합니다” 같은 두루뭉술한 표현
    • “이는 -를 시사한다”, “-라는 점에서 의미가 크다” 식의 평론투
    • “장점과 단점을 모두 가지고 있습니다” 류의 기계적 균형 잡기
    • 글머리마다 “먼저”, “다음으로”, “마지막으로”를 순서대로 붙이는 습관

    이런 표현이 한 편에 세 번 넘게 나온다면, 직접 쓴 게 아니라 AI 초안을 거의 그대로 옮겼을 가능성이 크다.

    문장 구조에서 드러나는 특징

    단어보다 더 잘 잡히는 건 사실 문장 구조 쪽이다. 문단마다 길이가 거의 똑같고, 어미가 “-습니다”로 계속 반복되고, 항목을 나열할 때마다 꼭 3개씩 묶는 버릇. 이건 사람보다 AI 쪽에서 훨씬 자주 보인다. 원고 검수하다 보면 문단 길이가 자로 잰 듯 일정하거나, 접속사도 없이 논리가 너무 매끈하게 이어지는 글을 만나면 일단 의심부터 하게 된다. 실제 사람은 말이 앞뒤로 조금씩 어긋나고, 강조하고 싶은 대목에서 문장이 갑자기 짧아지거나 길어진다. 그게 사람 글이다.

    복붙하다가 사고 나는 이유

    AI에게 “이 문단을 더 자연스럽게 고쳐줘”라고 요청하면, 답변 맨 앞에 “여기 더 자연스럽게 다듬은 버전입니다” 같은 안내 문구를 붙이는 경우가 많다. 급하게 복사해서 붙여 넣다 보면 이 문구까지 통째로 딸려 들어간다. 발표 현장이나 최종 문서에 그대로 노출되는 사고, 이렇게 생긴다. 공식 발언이나 보고서에 AI의 메타 발언이 섞여 들어간 사례가 종종 회자되는 이유도 여기 있다. 복사한 텍스트를 그대로 쓰기 전에, 처음 두세 줄과 마지막 문장만이라도 다시 읽어보는 습관. 이게 생각보다 큰 차이를 만든다.

    자연스럽게 고치는 실전 방법

    AI 초안을 쓰더라도 몇 가지만 손보면 확 달라진다.

    • 소리 내어 읽어보고 어색하게 끊기는 부분 찾아 고치기
    • 상투적인 연결어 지우고 접속사 없이 바로 다음 문장으로 넘어가기
    • 추상적인 표현 대신 구체적인 숫자나 사례로 바꾸기 (예: “다양한 방법” → “3가지 방법”)
    • 본인 경험이나 의견 한두 줄 섞어서 일부러 균형 깨기
    • 문장 길이를 의도적으로 들쭉날쭉하게 만들기
    • 결론을 요약형이 아니라 구체적인 다음 행동으로 바꾸기

    이렇게 손보는 데 5분도 안 걸린다. 그런데 티가 나느냐 안 나느냐, 결국 이 디테일 하나로 갈린다.

    AI 탐지 툴, 믿을 만할까

    GPTZero나 Turnitin, Copyleaks 같은 탐지 툴이 많이 쓰이는데, 정확도는 솔직히 아직 완벽과 거리가 멀다. 사람이 쓴 글을 AI로 오탐지하는 경우도 있고, 반대로 AI 초안을 살짝만 손보면 탐지를 피해가는 경우도 흔하다. 탐지 툴 점수 하나만 믿기보다는, 위에서 짚은 표현 패턴과 문장 구조를 직접 눈으로 확인하는 편이 훨씬 정확하다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. AI로 쓴 글이라고 무조건 나쁜 건가?
    아니다. 초안 작성 속도를 높이는 도구로는 훌륭하다. 문제는 검수 없이 그대로 쓰는 습관, 그거 하나다.

    Q. 자연스럽게 고치는 데 시간이 얼마나 걸리나?
    짧은 글이면 5~10분 정도. 상투 표현과 안내 문구 정리하고 개인 의견 섞어 넣기엔 충분한 시간이다.

    Q. 탐지 툴 점수가 낮으면 안전한가?
    참고 지표일 뿐이다. 실제 독자가 읽었을 때 자연스러운지가 훨씬 중요한 기준이다.

    출처: Ars Technica

  • 2026년 폴더블폰 고르는 법, 폴드냐 플립이냐

    2026년 폴더블폰 고르는 법, 폴드냐 플립이냐

    지하철 옆자리에서 누가 갤럭시Z플립을 반으로 착 접어 파우치에 쑤셔 넣는 거, 아직도 한 번씩 눈이 간다. 신기해서다. 몇 년 전만 해도 폴더블폰은 힌지 자국 선명하고 두껍고 무거운, 얼리어답터들이나 만지는 실험작 취급이었다. 지금은 다르다. 삼성, 화웨이, 모토로라, 아너 같은 브랜드가 해마다 세대를 갈아치우면서 두께와 무게, 내구성 문제를 하나씩 잡아냈고, 폴더블은 이제 일상에서 굴려도 되는 물건이 됐다. 구매를 고민 중이라면 폴드형과 플립형이 뭐가 다른지, 힌지는 얼마나 튼튼한지, 가격대별로 뭘 사야 하는지부터 짚고 가는 게 순서다.

    폴드형이랑 플립형, 뭐가 다르냐면

    접히는 방향과 화면 크기 기준으로 크게 둘로 나뉜다.

    • 폴드형: 책처럼 세로로 펼쳐지고, 펼치면 태블릿에 가까운 대화면이 나온다. 갤럭시Z폴드, 화웨이 메이트X 시리즈가 여기 속한다.
    • 플립형: 조개껍데기마냥 위아래로 접힌다. 펼치면 그냥 평범한 바형 스마트폰 크기다. 갤럭시Z플립, 모토로라 레이저 시리즈가 대표주자.

    폴드형은 멀티태스킹, 영상 감상, 문서 작업 쪽에서 확실히 유리하다. 플립형은 휴대성이랑 패션 소품으로서의 매력이 강점이다. 뭘 하려고 사는지부터 정하는 게 먼저다.

    힌지 내구성, 여기부터 봐야 한다

    폴더블폰 고장 원인, 화면보다 힌지 쪽이 훨씬 많다. 사기 전에 제조사가 밝히는 개폐 내구성 테스트 횟수부터 확인해두자.

    • 제조사 공식 개폐 테스트 횟수 (보통 20만 회 이상이면 기준 충족)
    • 힌지 틈으로 먼지나 이물질이 안 들어가게 막는 방진 설계 여부
    • IP 등급(방수 방진) 표기 유무

    최근 나온 모델들은 물방울 모양 힌지를 써서 접었을 때 완전히 밀착되게 만든다. 틈이 없으면 이물질도 덜 들어가고, 접었을 때 두께도 얇아 보인다. 일석이조인 셈.

    화면 주름, 진짜 신경 써야 하나

    접히는 부분에 생기는 주름, 이른바 크리즈는 폴더블폰의 오래된 약점이다. 최근 세대는 초박막 강화유리(UTG)와 힌지 설계를 손봐서 주름이 눈에 띄게 옅어졌다. 정면에서 볼 땐 거의 안 보인다. 근데 빛이 비스듬히 들어오거나 각도를 낮춰서 보면? 흔적이 남는 모델, 아직 많다. 직접 매장 가서 만져보고 각도 바꿔가며 확인하는 게 온라인 리뷰 열 개 보는 것보다 낫다.

    배터리와 두께, 써보면 바로 체감된다

    접히는 구조 때문에 폴더블폰은 같은 가격대 바형 스마트폰보다 배터리 용량이 작은 경우가 많다. 폴드형은 배터리 셀을 둘로 나눠 넣는 구조라 공간 효율이 떨어지고, 플립형은 힌지가 부피를 잡아먹어서 배터리 여유가 크지 않다. 밖에서 온종일 돌아다니는 날이 많다면 배터리 용량이랑 고속 충전 지원 여부부터 스펙표에서 확인하는 게 실속 있다.

    가격대별로 뭘 사야 하나

    • 플래그십 (200만원대 이상): 갤럭시Z폴드 시리즈, 화웨이 메이트X 시리즈. 카메라랑 힌지 완성도가 가장 높다.
    • 준플래그십 (150만원대): 갤럭시Z플립 시리즈, 모토로라 레이저 울트라. 휴대성과 가격 균형이 좋다.
    • 중저가형 (100만원 이하): 모토로라 레이저 보급형, 아너 매직V 플립 계열. 폴더블 입문용으로 딱이다.

    같은 시리즈라도 세대차가 크다. 전 세대 모델을 할인가에 사는 것도 나쁘지 않은 방법이다. 카메라 스펙 따지기 전에 힌지가 최신 세대인지부터 비교하는 게 낫다.

    사기 전에 체크할 것 5가지

    • 주 사용 목적이 멀티태스킹인지 휴대성인지 먼저 정한다
    • 힌지 개폐 내구성 테스트 횟수와 방진 등급을 확인한다
    • 매장에서 직접 화면 주름을 각도별로 확인한다
    • 배터리 용량과 충전 속도를 바형 스마트폰과 비교한다
    • 보호 필름과 케이스 같은 액세서리 비용도 예산에 넣는다

    이런 질문도 많이 온다

    Q. 폴더블폰은 물에 약한가?
    A. IP 등급 받은 모델이 늘면서 생활 방수는 대부분 된다. 근데 먼지나 모래에는 여전히 취약한 구조다. 방진 등급 표기 없는 모델이라면 조심하는 게 낫다.

    Q. 화면 필름, 그냥 아무거나 붙여도 되나?
    A. 안 된다. 폴더블 디스플레이는 일반 강화유리 필름 말고 전용 보호 필름을 써야 한다. 다른 필름 임의로 붙이면 접히는 부분에서 기포나 들뜸이 생기기 쉽다.

    Q. 중고로 사도 괜찮을까?
    A. 힌지 개폐 횟수는 육안으로 확인이 안 된다. 그래서 중고로 살 때는 실제 개폐 시연을 꼭 보고, 주름 상태 확인하고, 배터리 성능 정보까지 요청하는 게 안전하다.

    출처: The Verge

  • 틴에이지 엔지니어링 신스 라인업 30% 할인, 직구족들 술렁인다

    틴에이지 엔지니어링 신스 라인업 30% 할인, 직구족들 술렁인다

    틴에이지 엔지니어링(Teenage Engineering) 제품이 30% 할인 중이다. 스웨덴 오디오 브랜드치고는 꽤 파격적인 소식이다. 더버지 보도에 의하면 OP-1 필드, PO 시리즈, TX-6, TP-7 등, 소위 ‘그루브박스’로 불리는 대표작 대부분이 이번 할인 목록에 이름을 올렸다. 정가를 거의 안 건드리기로 소문난 브랜드라, 이 정도 폭은 업계에서도 흔치 않다는 얘기가 나온다.

    할인 범위, 생각보다 넓다

    이번 할인, 한두 개 기기만 반짝 세일하는 게 아니다. 신시사이저와 루퍼, 이펙트 페달 기능을 한 몸에 우겨넣은 틴에이지 엔지니어링 특유의 라인업 전체가 대상이다. 브랜드 카탈로그의 상당 부분이 통째로 걸렸다고 보면 된다.

    • OP-1 필드 – 휴대용 신시사이저 겸 워크스테이션
    • PO 시리즈 – 명함 크기 포켓 오퍼레이터 그루브박스
    • TX-6 – 6채널 필드 믹서
    • TP-7 – 필드 테이프 레코더
    • CM-15 – 스튜디오 모니터 스피커

    악기냐 예술품이냐, 애매한 그 지점

    틴에이지 엔지니어링 제품들은 늘 이런 평가를 받아왔다. 악기인지 현대미술 오브제인지 애매하다고. 본체 하나로 그 자리에서 곡을 뚝딱 완성하는 실시간 프로듀싱 기능, 원색 버튼과 미니멀한 스크린. 이 조합이 브랜드 이미지를 만들었다.

    2011년 나온 OP-1이 그 정체성의 출발점이었다. 이후 PO 시리즈가 저가형으로 대중화를 밀어붙였다. 가격대는 PO 시리즈 60달러대부터 OP-1 필드 2,000달러까지, 폭이 상당하다. 손바닥만 한 제품과 스튜디오용 스피커가 한 브랜드 아래 나란히 놓여 있는 셈이다.

    덜 알려졌지만 마니아는 다 아는 제품들

    할인 목록에는 상대적으로 덜 알려진 모델도 끼어 있는 것으로 보인다. 비트메이커 사이에서 입문용으로 통하는 PO-33 K.O!, 필드 녹음용 스피커 OD-11과 FM-4, 장난감처럼 생겼지만 알고 보면 진지한 신시사이저인 Choir까지.

    이들은 정가 자체가 100~300달러대로 낮은 편이라, 30% 할인이 붙으면 선물용이나 입문용으로 접근하기가 확 쉬워진다. 이 지점에서 반응이 갈릴 것 같다.

    실제로 얼마나 싸지나

    정가 기준으로 계산해보면 체감폭이 꽤 크다. OP-1 필드는 정가 1,999달러에서 30% 빠지면 대략 1,400달러 선까지 내려간다. TP-7 레코더는 1,499달러에서 1,050달러 안팎이다.

    PO 시리즈처럼 원래 저렴한 제품은 정가 59달러 기준 40달러대로 떨어진다. 진입장벽이 눈에 띄게 낮아지는 셈이다. TX-6 믹서도 449달러에서 300달러 초반대로, 실구매 부담이 확실히 줄어든다.

    왜 하필 지금일까

    틴에이지 엔지니어링은 정가를 잘 안 건드리는 브랜드로 유명하다. 그래서 이번처럼 폭넓은 할인이 뜨면 다들 이유부터 궁금해한다. 신제품 출시를 앞둔 재고 정리일 수도 있고, 그냥 연중 프로모션일 수도 있다.

    더버지 기사에는 할인 종료 시점이나 정확한 배경까지는 나와 있지 않다. 살 생각이라면 공식 스토어에서 재고와 배송 가능 지역을 직접 확인해보는 게 안전하다.

    국내 뮤지션들에게는 어떤 의미일까

    국내엔 공식 유통망이 사실상 거의 없다시피 해서, 그동안 직구나 병행수입으로 사는 사람이 대부분이었다. 이번 할인은 관세와 배송비를 얹어도 국내 정가보다 이득이 크다. 직구 커뮤니티에서 벌써 들썩이는 이유다.

    국내 홈레코딩·비트메이킹 유저들 사이에서 OP-1이나 PO 시리즈는 늘 위시리스트 단골이었다. 이번 소식이 실제 구매로 이어질지는 지켜볼 일이다. 원화 환율에 배대지 수수료까지 얹은 실구매가를 따져보는 게 먼저다. 국내 중고 거래 플랫폼에 형성된 웃돈 시세와 비교해보면, 이번 할인가는 상당히 매력적인 축에 속한다. 재판매 시세까지 감안하면 지금이 나쁘지 않은 타이밍이라는 말도 나온다.

    출처: The Verge

  • AI 신약개발, 도대체 뭐길래 이렇게 난리일까

    AI 신약개발, 도대체 뭐길래 이렇게 난리일까

    신약 하나 만드는 데 10~15년, 돈은 3조원 안팎 든다. 후보 물질 만 개를 뒤져도 실제 환자한테 쓰이는 건 한둘 나올까 말까. 이 지긋지긋한 확률 게임에 AI가 끼어들면서 판이 조금씩 바뀌고 있다. 화학 합성으로 찍어내는 기존 약보다는, 단백질을 통째로 설계하는 바이오 의약품 쪽에서 AI 활용도가 눈에 띄게 올라가는 중이다.

    AI 신약개발, 정확히 뭘 하는 걸까

    말 그대로 신약 개발 과정 곳곳에 인공지능을 끼워 넣는 것이다. 후보 물질 탐색, 단백질 구조 예측, 독성 예측, 임상시험 설계까지 손대는 범위가 넓다. 핵심은 하나. 실험실에서 몇 달씩 걸리던 시행착오를 컴퓨터 시뮬레이션으로 먼저 걸러내는 것. 후보 물질 10만 개를 일일이 합성해서 실험하는 대신, AI 모델이 성공 가능성 높은 몇백 개로 먼저 추려주는 식이다.

    기존 방식이랑 뭐가 다른가

    전통적인 방식은 화학자와 생물학자가 가설 세우고, 물질 합성하고, 세포·동물 실험으로 검증하는 반복 작업이다. 한 사이클 도는 데만 몇 주에서 몇 달. AI 기반 접근은 이 사이클을 소프트웨어 안에서 먼저 돌려본다.

    • 후보 물질 스크리닝: 수백만 개 분자 구조를 며칠 만에 비교
    • 단백질 구조 예측: 실험 없이 3D 구조 추정
    • 독성·부작용 예측: 임상 들어가기 전에 위험군부터 걸러내기

    결국 실패할 후보를 더 일찍, 더 싸게 걸러내는 게 관건이다. 임상 3상까지 갔다가 실패하면 손실이 수천억 원 단위인데, 초기 단계에서 걸러지면 손실 규모가 훨씬 작아진다.

    단백질 구조 예측이 판을 바꾼 이유

    딥마인드의 알파폴드(AlphaFold)가 단백질 3D 구조를 예측하면서 생물학 연구 방식 자체가 달라졌다. 예전엔 X선 결정학이나 극저온전자현미경으로 단백질 구조 하나 밝히는 데 몇 년씩 걸렸다. 지금은? 아미노산 서열만 넣으면 몇 분 안에 예측값이 나온다. 알파폴드에서 파생된 아이소모픽 랩스는 이 기술을 곧바로 신약 설계에 붙여서 노바티스, 일라이릴리 같은 대형 제약사와 협업 중이다.

    바이오 의약품 설계에 AI가 유독 강한 이유

    바이오 의약품은 화학 합성이 아니라 항체나 효소 같은 단백질을 통째로 엔지니어링해서 만든다. 문제는 아미노산 조합의 경우의 수가 사실상 무한대라는 것. 사람이 실험으로 하나하나 찾는 건 불가능에 가깝다. 여기서 생성형 AI 모델이 힘을 낸다. RFdiffusion 같은 단백질 설계 모델은 원하는 기능—특정 표적에 딱 붙는 결합력 같은—을 조건으로 주면, 그 조건에 맞는 새 단백질 구조를 통째로 생성해준다. 없던 단백질을 설계도부터 그려내는 셈이다.

    실제로 쓰고 있는 곳들

    이 흐름, 이미 실험실 단계는 넘어섰다.

    • 아이소모픽 랩스: 구글 딥마인드 창업자가 세운 회사. 단백질 구조 예측과 약물 설계를 한 시스템으로 묶은 ‘아이소DDE’ 플랫폼을 운영하며 AI가 설계한 약물의 첫 인체 임상시험을 준비 중이다
    • 인실리코 메디슨: AI로 설계한 폐섬유증 치료제 후보 ‘렌토세르티브’를 임상 3상까지 끌어올렸다
    • 리커전 파마슈티컬스: 세포 이미지 데이터와 AI를 결합해 후보 물질 발굴 속도를 끌어올림
    • 제너레이트 바이오메디신스: 생성형 AI로 항체·백신 후보 단백질을 처음부터 설계

    공통점 하나. 하나같이 대형 제약사와 손잡고 있다는 것이다. 화이자, 노바티스, 사노피 같은 회사들은 자체 AI 조직을 키우는 대신 이런 스타트업에 투자하거나 공동 연구 계약을 맺는 쪽을 택했다.

    아직 못 넘은 벽

    AI가 후보 물질을 잘 골라준다고 곧바로 신약이 나오는 건 아니다. 예측된 단백질 구조가 실제 세포 안에서도 똑같이 작동하는지는 결국 실험실 검증을 거쳐야 한다. 임상 1상, 2상, 3상은 여전히 사람 대상으로 진행해야 하고, 여기 걸리는 시간은 AI가 손댈 수 없는 영역이다. 학습 데이터 자체가 부족한 희귀질환이나 새로운 표적 단백질은 예측 정확도가 뚝 떨어지는 것도 약점이다. 결국 AI는 후보를 빨리, 싸게 추려주는 도구지 신약개발 전체를 자동화하는 게 아니라는 얘기다. 이 부분은 좀 냉정하게 봐야 할 것 같다.

    앞으로 지켜볼 변수 셋

    이 분야를 좀 더 지켜보려면 챙겨볼 포인트가 몇 가지 있다.

    • 규제기관이 AI로 설계한 후보물질 심사 기준을 어떻게 정리하는지
    • AI 스타트업과 대형 제약사 간 협업 계약이 실제 임상 승인으로 이어지는 비율
    • 단백질 설계 모델이 희귀질환처럼 데이터 적은 영역까지 커버하는 속도

    관건은 하나로 좁혀진다. 컴퓨터 안에서 만든 예측이 사람 몸속에서도 그대로 맞아떨어지느냐다. 그 간극이 좁아질수록 신약 하나 나오는 데 걸리는 시간과 비용도 같이 줄어든다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 그루브박스가 대체 뭔데? 뜻부터 추천 기종까지 정리해봤다

    그루브박스가 대체 뭔데? 뜻부터 추천 기종까지 정리해봤다

    지하철에서 손바닥만 한 기계를 두드리며 리듬을 만드는 사람, 본 적 있을 거다. 그거, 십중팔구 그루브박스다. 신디사이저도 아니고 드럼머신도 아니고, 딱 그 중간 어디쯤 있는 물건인데 요즘 홈레코딩이랑 라이브 공연 쪽에서 빠르게 세를 넓히고 있다. 처음 접하면 이게 뭐 하는 기계인지, 신디사이저랑 뭐가 다른지, 얼마짜리를 사야 손해 안 보는지 다 헷갈린다. 개념부터 고르는 기준, 가격대별 대표 기종까지 한 번에 정리해봤다.

    그루브박스, 정확히 뭘 하는 물건인가

    그루브박스는 소리를 만드는 신디사이저, 리듬을 짜는 시퀀서, 소리를 다듬는 이펙터가 한 몸에 들어있는 휴대용 작곡 기계다. 컴퓨터나 DAW 없이 전원만 켜면 그 자리에서 비트를 쌓고 멜로디를 얹어서 곡 하나를 완성할 수 있다는 게 핵심. 마우스로 클릭하며 만드는 작업이랑은 결이 다르다. 손으로 노브 돌리고 버튼 눌러가며 즉흥으로 곡을 붙여나가는 재미, 이게 은근히 크다.

    신디사이저·샘플러랑 뭐가 다를까

    신디사이저는 소리를 만들어내는 악기고, 샘플러는 녹음된 소리를 불러와 편집하는 장비다. 그루브박스는 이 둘에 시퀀서랑 이펙트 체인까지 얹어놓은 종합 세트에 가깝다. 신스 하나, 샘플러 하나, 드럼머신 하나 따로 챙길 필요 없이 한 대로 비트 스케치부터 완성곡 녹음까지 끝낸다. 대신 각 기능의 깊이는 전문 단일 장비보다 얕은 편이다. 세밀한 사운드 디자인을 원한다면 살짝 아쉬울 수 있다.

    이런 사람한테 잘 맞는다

    • 떠오른 멜로디를 그 자리에서 바로 스케치하고 싶은 사람
    • 노트북 없이 이동하면서도 곡 작업을 이어가고 싶은 사람
    • 클럽이나 공연장에서 즉흥 연주·라이브 셋을 하고 싶은 사람
    • 화면과 마우스보다 손으로 만지는 악기를 좋아하는 사람

    사기 전에 이 5가지는 꼭 확인

    스펙표만 보고 고르면 나중에 후회하기 쉽다. 아래는 반드시 짚고 넘어가는 편이 좋다.

    • 시퀀서 트랙 수와 패턴 저장 개수 – 트랙이 적으면 곡 구조 짜는 데 금방 한계가 온다
    • 사운드 엔진 방식 – FM, 아날로그 모델링, 샘플 재생 중 뭘 쓰느냐에 따라 톤 자체가 완전히 달라진다
    • 배터리 구동 여부와 크기 – 야외나 이동 중 작업이 목적이면 무게와 배터리 시간부터 본다
    • MIDI·오디오 확장성 – 외부 신스나 컴퓨터, 다른 그루브박스와 연동되는지
    • 펌웨어 업데이트 지속 여부 – 출시 몇 년 뒤에도 기능이 계속 추가되는 기종과 그렇지 않은 기종, 차이가 크다

    가격대별로 보는 대표 기종

    가격에 따라 성격이 확 갈린다.

    • 입문형(10만~20만원대): 코르그 볼카 시리즈. 트랙 수는 적지만 특정 사운드 하나에 집중해서 배우기 좋다
    • 중급형(30만~60만원대): 티나지 엔지니어링 PO 시리즈, 롤랜드 MC-101, 노베이션 서킷. 휴대성과 기능 사이 균형이 맞는 구간
    • 하이엔드(80만원 이상): 티나지 엔지니어링 OP-1 필드, OP-Z, EP-133 K.O. II. 사운드 엔진 깊이와 완성도부터가 다른 급이다

    이 중에서도 티나지 엔지니어링 제품군은 회로기판이 그대로 드러나는 디자인, 컬러 액정, 독특한 버튼 배치 때문에 악기라기보다 작은 예술품에 가깝다는 평이 많다. 가격이 만만치 않은 건 사실이지만, 중고로 되팔 때 감가가 크지 않다는 점은 구매를 망설이는 사람한테 위안거리다.

    세일 타이밍이랑 중고 구입 팁

    그루브박스는 정가가 꽤 높은 편이라 세일 타이밍 노리는 전략이 통한다. 브랜드 공식 스토어에서 시즌별로 20~30%대 할인을 진행하는 경우가 종종 있고, 이 타이밍만 놓치지 않아도 체감 가격이 확 낮아진다. 중고 거래를 고려한다면 아래를 챙겨본다.

    • 펌웨어 버전이 최신인지, 업데이트가 정상적으로 되는지
    • 배터리 내장형이라면 충전 사이클과 발열 여부
    • 액정·버튼 스크래치와 케이스 파손 유무
    • 번들 케이블이나 어댑터가 정품으로 포함돼 있는지

    초보자들이 흔히 하는 실수

    매뉴얼 안 읽고 바로 전원부터 켜는 경우, 생각보다 많다. 그루브박스는 버튼 조합으로 기능이 겹쳐 들어가 있어서, 기본 조작법 정도는 익히고 시작해야 시행착오가 준다. 처음부터 하이엔드 기종을 덜컥 사서 기능의 절반도 못 써보고 방치하는 경우도 흔하다. 스텝 수를 일부러 짧게 제한해두고 그 안에서 곡 하나를 끝까지 완성하는 연습, 이걸 반복하는 쪽이 실력이 더 빨리 는다.

    이것도 궁금하죠

    Q. 그루브박스 한 대로 앨범 작업이 가능한가?
    스케치와 데모 작업까지는 충분하다. 다만 정식 발매 수준의 믹싱·마스터링은 결국 컴퓨터 작업으로 넘어가는 경우가 많다.

    Q. 컴퓨터 없이 완성곡을 만들 수 있나?
    기종에 따라 다르지만, 트랙 수와 이펙트가 넉넉한 중급 이상 기종이라면 완성도 있는 데모 수준까지는 가능하다.

    Q. 처음 사기에 가장 무난한 기종은?
    기능을 하나씩 익히면서 부담 없이 시작하고 싶다면 입문형부터. 라이브 퍼포먼스까지 염두에 둔다면 중급형부터 시작하는 편이 낫다.

    출처: The Verge

  • 신스 역사가 프레케, “돈은 결국 자전거에 쓴다”

    신스 역사가 프레케, “돈은 결국 자전거에 쓴다”

    신디사이저 발전사를 책으로 엮어낸 음악 저널리스트가 있다. 신스나 이펙터 페달이 아니라, 정작 지갑을 여는 곳은 자전거란다.

    12음계를 수학으로 풀어낸 이력

    영국 뮤지션 겸 저널리스트 올리 프레케(Oli Freke)는 Sound on Sound, The Quietus, Mixmag 같은 매체에 오래 글을 실어온 필자다. 서양 12음계로 만들 수 있는 멜로디 조합 수를 수학적으로 계산해 분석한 칼럼으로 먼저 이름을 알렸고, 이펙터 플러그인을 하나하나 파고드는 리뷰로도 지면을 꾸준히 채웠다.

    2022년엔 1963년부터 1995년까지 신디사이저가 어떻게 변해왔는지 정리한 단행본까지 냈다. 무그의 초기 아날로그 신스에서 디지털 신스가 자리 잡기까지, 그 흐름을 다룬 책이다. 신스 마니아들 사이에서는 이미 참고서 취급을 받는 물건.

    신간은 드럼머신, 제목은 ‘비트 젬스’

    더버지 인터뷰에서 프레케는 신작 ‘Beat Gems’를 꺼내 들었다. 이번엔 신디사이저가 아니라 드럼머신이 주인공인 화보집이다. 펴낸 곳은 Bjooks. 모듈러 신스 팬이라면 ‘Patch & Tweak’ 시리즈로 이름을 들어봤을 출판사다.

    • 신스 화보집 전문 출판사가 드럼머신으로 영역을 넓힌 사례
    • 빈티지 리듬머신의 회로, 디자인, 사운드를 함께 조명하는 구성
    • 수집가와 실사용자 둘 다를 겨냥한 편집 방향

    드럼머신은 로랜드 TR-808, TR-909 복각 열풍을 타고 최근 몇 년 다시 조명받는 카테고리다. 그 한복판에 신스 역사가가 직접 뛰어들어 기록을 남긴 셈이다.

    장비 마니아가 자전거에 지갑을 여는 이유

    인터뷰 말미, 취미와 소비 습관을 묻는 질문에 프레케는 예상 밖의 답을 내놨다. 신스도, 오디오 장비도 아니고 좋은 자전거에는 돈을 아끼지 않는다고 밝힌 것.

    전자음악과 디지털 장비를 평생 다뤄온 사람이 결국 몸으로 타는 아날로그 기계에 진심이라니, 이 대목이 재밌다. 화면을 오래 들여다보는 직업일수록 손에 잡히는 물건, 페달 밟는 감각에 끌리는 경향. 신스 커뮤니티에서도 낯설지 않은 이야기다.

    장비병은 신스에만 있는 게 아니다

    모듈러 신스나 빈티지 오디오 장비를 모으는 사람들 소비 패턴은 국내 커뮤니티에서도 자주 나오는 소재다. 한쪽에서는 유로랙 모듈에 수백만 원을 쓰고, 다른 한쪽에서는 자전거 부품 하나에 그만큼을 쓴다.

    결국 취미에 진심인 사람들의 소비는 카테고리만 다를 뿐 구조는 비슷하다. 프레임 소재, 구동계 등급을 따지는 자전거 마니아와 필터, VCO 칩셋을 따지는 신스 마니아. 지갑을 여는 방식이 묘하게 닮았다.

    이런 인터뷰가 자꾸 돌아다니는 이유

    더버지는 특정 분야 전문가에게 일 얘기 대신 개인적인 소비 습관과 취향을 묻는 인터뷰를 꾸준히 해왔다. 개발자, 디자이너, 음악가… 인터뷰이의 직군은 매번 바뀌지만 질문의 결은 비슷하다. ‘무엇에 돈을 아끼지 않느냐’는 질문 하나로 그 사람의 일과 삶의 경계를 동시에 보여주는 셈이다.

    IT 커뮤니티에서 이런 글이 꾸준히 공유되는 이유도 비슷할 거다. 기계식 키보드 유저가 스위치 하나에 몇만 원을 태우고, 카메라 유저가 단렌즈 하나에 월급을 쏟아붓는 것. 프레케가 자전거에 지갑을 여는 것과 결이 같다. 장비에 진심인 사람일수록 소비 우선순위가 명확하다.

    국내 신스·빈티지 악기 신에 던지는 힌트

    국내에서도 모듈러 신스와 레트로 드럼머신을 다루는 유튜브 채널, 커뮤니티가 꾸준히 늘고 있다. Bjooks 화보집류는 정식 수입 없이 해외 직구로 들여오는 경우가 많아서, ‘비트 젬스’ 역시 국내 신스 팬들 사이에서 직구 수요로 이어질 가능성이 크다.

    드럼머신 복각 제품이 국내 악기상가와 온라인몰에서 꾸준히 팔리는 걸 보면, 하드웨어 리듬머신에 대한 국내 수요는 이미 있는 셈이다. 여기에 역사와 맥락을 짚어주는 화보집이 더해지면 — 장비만 사는 게 아니라 배경까지 소비하는 팬층이 두꺼워질 거다.

    출처: The Verge

  • 픽셀11 가격 인상, 결국 구글이 인정했다…원흉은 램값

    픽셀11 가격 인상, 결국 구글이 인정했다…원흉은 램값

    구글 픽셀11이 픽셀10보다 비싸진다. 소문이 아니라 구글 임원 입에서 직접 나온 얘기다. 디바이스·서비스 부문을 총괄하는 샤킬 바르카트가 9to5Google과의 인터뷰에서 사실상 이를 인정했다. 배경엔 AI 데이터센터 확산이 촉발한 램(RAM) 품귀가 있다.

    바르카트, 슬쩍 흘린 한마디

    바르카트는 정확한 가격표를 내놓진 않았다. 그런데 다음 픽셀은 픽셀10보다 비쌀 거라는 취지로 답했다. 부인하지 않은 셈이다.

    구글이 공식 발표도 하기 전에 임원 입으로 가격 인상을 먼저 언급하는 일, 흔치 않다. 그만큼 부품 원가 압박이 무시하기 어려운 수준까지 올라왔다는 신호로 읽힌다. 원래 구글은 가격 관련 질문엔 즉답을 피해왔다. 그래서 이번 발언이 더 눈에 띈다.

    진짜 원인은 AI발 램 품귀

    AI 데이터센터 건설 붐으로 엔비디아 GPU 수요가 폭증했다. 그러면서 고대역폭메모리(HBM) 생산에 파운드리 라인이 집중 배정됐다. 여파로 일반 D램과 낸드플래시 생산 여력이 줄었고, 스마트폰·PC용 메모리 가격이 같이 뛰었다.

    • 업계에서는 D램 고정거래가격이 올해 들어 두 자릿수 퍼센트로 뛰었다는 분석이 나온다
    • 메모리 공급업체들이 수익성 높은 HBM 생산을 우선하며 범용 D램 공급이 타이트해졌다
    • 스마트폰 제조사 입장에선 부품 원가 상승분을 판매가에 얹을 수밖에 없는 구조다

    삼성전자, SK하이닉스, 마이크론. 이 세 곳이 사실상 전 세계 D램·HBM 공급을 좌우한다. 이들의 생산 배분 결정 하나가 스마트폰 원가에 곧바로 반영되는 셈이다.

    픽셀10 가격, 그리고 예상되는 인상 폭

    픽셀10 기본 모델은 799달러에 나왔다. 픽셀9와 같은 가격이다. 구글은 최근 몇 년간 기본 모델 가격을 동결해왔다.

    픽셀6 599달러, 픽셀7 599달러, 픽셀8 699달러, 픽셀9 799달러. 격년 단위로 100달러씩 오른 흐름이다. 픽셀11부터는 이 흐름이 끊길 공산이 크다. 구체적 인상 폭은 아직 안 나왔지만, 메모리 원가 상승 추세를 감안하면 50~100달러 수준이 거론된다.

    프로 모델도 같이 오를 가능성이 높다. 지금 999달러인 픽셀10 프로가 1000달러를 넘어설 수도 있다.

    애플·삼성도 똑같이 눌린다

    램 공급난은 픽셀만의 문제가 아니다. 애플과 삼성전자 모두 아이폰과 갤럭시 시리즈 원가 구조에서 메모리 비중이 커지고 있다는 우려를 안고 있다.

    PC 제조사들 사정도 비슷하다. 델, HP, 레노버는 이미 노트북 가격표에 메모리 원가 상승분을 일부 반영하기 시작했다. 스마트폰이든 PC든 원가 압박이 번지는 모양새다.

    내 지갑에 실제로 닥칠 일

    • 픽셀11 출시 시점은 2026년 가을로 예상된다
    • 기본 모델 800달러대, 프로 모델 1000달러 초반대 가격표가 유력하다
    • 사전예약 할인이나 하위 모델 트레이드인 프로모션 폭이 커질 가능성이 있다
    • 중고 픽셀10 시세가 오히려 방어되는 반사 효과도 기대해볼 만하다

    남은 변수들

    구글이 실제 발표 전까지 인상 폭을 조율할 여지는 남아 있다. 메모리 현물가가 내년 상반기 안정되면 인상 폭이 줄어들 수 있다. 반대로 공급난이 길어지면, 프로 모델 위주로 두 자릿수 인상률이 나올 수도 있다. 이건 좀 더 지켜봐야 아는 부분.

    삼성·SK하이닉스엔 호재, 우리 지갑엔 부담

    이번 램 가격 상승 국면에서 삼성전자와 SK하이닉스는 직접 수혜 위치에 있다. 두 회사 모두 글로벌 D램 시장 점유율 상위권이라, 메모리 가격 반등이 실적 개선으로 이어질 여지가 크다.

    반대로 소비자 입장에서는 부담이다. 픽셀은 국내 정식 출시 모델이 제한적이지만, 이번 가격 인상 흐름은 갤럭시 S26이나 앞으로 나올 아이폰 신제품 가격 책정에도 참고 지표가 될 여지가 있다. 메모리 가격이 계속 오르면 국내 스마트폰·PC 가격표에도 시차를 두고 반영될 공산이 크다.

    국내에서 픽셀보다 갤럭시나 아이폰을 사는 사람이 훨씬 많다. 그래도 원가를 좌우하는 메모리 공급망이 국내 기업 손에 달려 있다는 점에서, 이번 사안을 남의 나라 얘기로만 보긴 어렵다. 하반기 갤럭시 언팩이나 아이폰 신제품 발표에서 비슷한 가격 조정 신호가 나올지, 지켜볼 대목이다.

    이 내용은 The Verge가 전한 인터뷰를 바탕으로 했다.

  • 화웨이 어센드 vs 엔비디아, AI 반도체 격차 얼마나 좁혀졌나

    화웨이 어센드 vs 엔비디아, AI 반도체 격차 얼마나 좁혀졌나

    엔비디아 최신 AI 가속기 한 장이 중형 세단 한 대 값이다. 그런데 이 칩, 아예 못 사는 나라가 있다. 미국 수출 규제에 발이 묶인 중국 얘기다. 화웨이와 SMIC이 자체 칩 개발에 사활을 걸면서 반도체 자급자족이라는 말이 검색어 상위권을 채우고 있다. 실제로 어디까지 왔을까. 엔비디아와의 격차부터 정리해본다.

    중국은 왜 반도체 국산화에 사활을 걸었나

    2022년 미국이 첨단 반도체 장비와 AI 칩 수출을 틀어막으면서 중국의 셈법이 완전히 바뀌었다. 엔비디아 A100, H100을 살 길이 막히자 자국 기업들이 직접 칩을 만드는 수밖에 없어진 것. 중국 정부는 ‘국가집적회로산업투자기금’, 이른바 빅펀드를 통해 수십조 원을 반도체 산업에 부었다. 목표는 하나다. 엔비디아 없이도 AI 모델을 학습시키고 서비스를 돌릴 수 있는 생태계, 그걸 자체적으로 갖추는 것.

    화웨이 어센드, 실제 체급은 얼마나 될까

    화웨이의 AI 칩 라인업 어센드(Ascend) 시리즈는 910B에서 910C로 넘어오며 성능을 확 끌어올렸다. 단일 칩 연산력만 놓고 보면 엔비디아 H100에 못 미친다. 대신 여러 장을 묶어 클러스터로 돌리는 방식으로 실사용 성능을 메우는 전략을 쓴다. 자국산 AI 칩에 뛰어든 곳이 화웨이 하나뿐인 것도 아니다.

    • 화웨이 – 어센드 910 시리즈, 데이터센터용 AI 가속기
    • 바이두 – 쿤룬(Kunlun) 칩, 자체 클라우드용
    • 알리바바 – 한광(Hanguang) 추론 칩
    • 비런(Biren)·무어스레즈 – GPU 스타트업 진영

    DeepSeek 같은 중국 AI 스타트업이 상대적으로 적은 연산 자원으로도 효율적인 모델을 학습시킨 사례가 알려지면서 분위기가 좀 달라졌다. 칩 성능이 다소 부족해도 소프트웨어 최적화로 상당 부분 메울 수 있다는 인식, 이게 퍼지는 계기가 됐다.

    SMIC 파운드리의 기술적 한계, EUV 없이 7나노 만들기

    화웨이 칩을 실제로 찍어내는 곳은 중국 최대 파운드리 SMIC이다. 문제는 ASML의 최첨단 EUV(극자외선) 노광 장비를 수입할 수 없다는 점. 그래서 SMIC은 구형 DUV(심자외선) 장비를 여러 번 겹쳐 쓰는 ‘멀티 패터닝’ 방식으로 7나노급 공정을 억지로 구현하고 있다. 공정을 반복할수록 생산 단가는 치솟고, 수율(정상 작동하는 칩의 비율)은 떨어진다. 이게 문제다. 업계에서는 SMIC의 7나노 공정 원가가 대만 TSMC보다 40~50% 이상 비싸다는 분석도 나온다.

    엔비디아 H100·B200과 나란히 놓아보면

    수치로 보면 격차는 여전히 뚜렷하다. 엔비디아 H100의 연산 성능은 어센드 910B 대비 1.5~2배가량 앞선다는 게 업계 대체적인 평가다. 최신 블랙웰(B200) 아키텍처까지 포함하면 격차는 더 벌어진다. 메모리 대역폭, 칩 간 연결 기술에서도 엔비디아 생태계가 압도적이라는 건 부정하기 어렵다. 그래도 격차는 격차다. 다만 절대 성능이 아니라 ‘가성비’와 ‘조달 가능성’ 기준으로 보면 얘기가 달라진다. 솔직히 여기서 갈린다. 살 수 없는 최고 사양 칩보다, 확보 가능한 국산 칩이 실무에서는 오히려 쓸모 있다는 계산이 깔려 있는 셈이다.

    미국 수출 규제가 만든 역설

    미국의 규제가 오히려 중국의 자립 속도를 앞당겼다는 평가도 나온다. 규제 전에는 굳이 비싸고 리스크 큰 자체 개발에 나설 이유가 적었다. 규제 이후로는 선택지가 사라지면서 국가 차원의 투자와 인재가 반도체 산업으로 쏠리는 결과를 낳았다. 물론 EUV 장비 국산화처럼 단기간에 따라잡기 힘든 영역도 분명 있다. 그래도 ‘못 사니까 만든다’는 구조가 굳어지면서, 중국 반도체 생태계 자체는 예전보다 두꺼워졌다는 분석이 많다. 아이러니하다면 아이러니한 대목.

    한국 반도체 업계, 여기서 뭘 봐야 하나

    국내 입장에서 이 흐름을 흘려볼 수만은 없는 이유가 있다. 삼성전자와 SK하이닉스의 주력 사업인 HBM(고대역폭 메모리)은 화웨이나 SMIC 같은 로직 칩 회사가 아니라, CXMT 같은 중국 메모리 기업의 추격 대상이기도 하다. 중국이 AI 칩 국산화에 성공할수록 거기 들어가는 메모리 수요도 자국산으로 채우려는 움직임이 커진다. 단기적으로는 국내 기업의 대중국 장비·소재 수출에 타격을 줄 변수고, 장기적으로는 메모리 시장 경쟁 구도 자체를 바꿔놓을 변수다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 코스타 대신 뭘 깔지? AI 운세 앱 4종 비교기

    코스타 대신 뭘 깔지? AI 운세 앱 4종 비교기

    미드저니가 별자리 운세 앱 코스타(Co-Star)를 인수했다. 고양이 그림 뽑아주던 회사가 어느새 초음파 사진 같은 이미지까지 만들더니, 이번엔 생년월일과 태어난 시간, 장소를 넣으면 운세를 뽑아주는 서비스에까지 손을 댔다. 블룸버그가 제일 먼저 보도했고, 더버지를 비롯한 매체들이 줄줄이 받아썼다. 이 소식을 보고 궁금해진 건 딱 세 가지. 코스타가 정확히 뭐 하는 앱인지, 비슷한 AI 운세 앱은 또 뭐가 있는지, 그리고 진짜 돈 내고 쓸 가치가 있는지.

    이미지 만들던 AI가 갑자기 왜 운세를

    운세 앱이랑 이미지 생성 AI, 언뜻 보면 완전 딴 세상 얘기 같다. 근데 뜯어보면 둘 다 개인 맞춤 텍스트·이미지를 대량으로 뽑아내는 기술이 뼈대다. 코스타는 서비스 초기부터 GPT 계열 언어모델로 개인별 운세 문구를 만들어왔고, 여기에 나사(NASA) 제트추진연구소(JPL)의 천체 데이터를 붙여서 출생 차트를 계산한다. 이미지 생성 AI 회사 입장에선 이미 갖고 있던 텍스트 생성 노하우, 개인화 알고리즘을 거의 그대로 옮겨 쓸 수 있는 영역인 셈. AI 스타트업이 원래 하던 사업과 완전히 다른 쪽으로 몸집 불리는 거, 이번이 처음은 아니다. 검색이나 쇼핑, 헬스케어로 발 넓히는 회사들도 꾸준히 나온다. 그중에서도 운세 앱은 개인정보 기반 개인화라는 기술을 그대로 재활용할 수 있어서 진입 문턱이 낮은 편이다.

    코스타(Co-Star) — 이 판을 처음 깐 앱

    코스타는 2017년에 나온 뒤로 AI 운세 앱이라는 카테고리를 사실상 혼자 만들어낸 서비스다. 특징만 추리면 이렇다.

    • NASA JPL 천체력 데이터로 출생 차트를 세밀하게 계산
    • 매일 아침 오는 푸시 알림 — 말투가 직설적이다 못해 가끔 뼈를 때린다
    • 친구 추가해서 궁합(compatibility)을 숫자로 확인하는 소셜 기능
    • 기본 기능은 무료, 심화 리포트는 구독으로 열람

    UI가 심플하고 가입도 순식간이라 AI 운세 앱을 처음 써보는 사람한테는 문턱이 낮다. 다만 알림 문구가 좀 세다. 「오늘 넌 별로일 거야」 식의 직구를 매일 아침 받다 보면 호불호가 갈리는데, 이게 바로 아래 챠니로 갈아타는 사람들이 생기는 이유이기도 하다.

    챠니(Chani) — 말투가 순한 대안

    점성술사 챠니 니콜라스(Chani Nicholas)가 만든 앱. 코스타 특유의 직설 알림에 지친 사람들이 많이 옮겨간다. 명상 오디오, 저널링 프롬프트 같은 웰빙 콘텐츠가 같이 묶여 있고, 유료 구독으로 넘어가면 맞춤 리포트 분량이 확 늘어난다. 정보량보다 분위기, 편안함을 우선하는 사람이라면 코스타 대신 이쪽을 먼저 깔아보길 권한다.

    더 패턴(The Pattern) — 연애·인간관계 분석에 강하다

    출생 차트를 심리 프로파일로 풀어내는 데 집중한 앱이다. 별자리 용어는 거의 안 쓰고, 「이런 상황에서 이렇게 반응하는 편」 식으로 성격 분석 리포트처럼 보여준다. 상대방 정보를 넣으면 관계 케미를 분석해주는 기능이 강점. 연애 상대나 친구와 궁합이 궁금한 사람들 사이에서 입소문 탄 이유가 여기 있다.

    네뷸라(Nebula) — 사람이랑 직접 얘기하고 싶다면

    다른 앱들은 자동 생성 텍스트가 주력이지만, 네뷸라는 실제 점성술사와 실시간 채팅·통화 상담을 연결해주는 기능을 앞세운다. 행성 이동(트랜짓) 알림도 세밀하게 잡아주는 편이라 매일 뭔가 일이 생기는 느낌을 원하는 사람한테 맞다. 상담 기능은 시간당 과금이라 지출이 다른 앱보다 커지기 쉽다는 건 미리 알아둘 것.

    무료로 어디까지 써보고 결제해야 하나

    네 앱 다 기본 골격은 비슷하다. 무료로는 일일 운세랑 기본 출생 차트를 주고, 유료 구독(대략 월 만 원대 초중반)으로 넘어가면 확장 리포트, 과거 데이터 축적, 알림 세분화가 열리는 구조. 처음이면 결제부터 하지 말고 무료 버전으로 2주 정도 알림 톤이랑 리포트 스타일을 겪어보고 결정하는 게 낫다. 생년월일, 태어난 시간, 출생지 같은 개인정보를 입력하게 되는 만큼, 가입 전에 개인정보 처리방침 정도는 한 번 훑어보길 권한다. 소셜 기능으로 친구 목록을 연동하는 앱은 연락처 접근 권한까지 요구하는 경우가 있어서, 권한 설정 화면을 눈여겨볼 필요가 있다.

    결국 뭘 깔아야 하나

    고르기 애매하면 이렇게 나눠보면 된다.

    • 처음 입문한다면 → 코스타, 진입 장벽이 가장 낮다
    • 직설적인 알림이 부담스럽다면 → 챠니
    • 연애·인간관계 궁합이 궁금하다면 → 더 패턴
    • 사람과 직접 얘기하고 싶다면 → 네뷸라

    미드저니가 코스타를 인수한 뒤로는 이미지 생성 기능이 앱 안에 붙을 가능성도 있다. 출생 차트를 그림으로 시각화하거나, 그날 운세를 한 장의 이미지로 받아보는 기능이 나온다 해도 이상할 게 없는 조합이다. 솔직히 좀 기대된다. 인수 이후 업데이트 노트를 한 번씩 확인해보는 것도 나쁘지 않은 선택이다.

    출처: The Verge

  • 미드저니, 점성술 앱 ‘코스타’ 인수…이미지 AI가 운세까지 본다

    미드저니, 점성술 앱 ‘코스타’ 인수…이미지 AI가 운세까지 본다

    이미지 생성 AI로 이름을 알린 미드저니가 점성술 앱 코스타(Co-Star)를 인수했다. 목요일 공식 발표됐다. 이 소식을 가장 먼저 전한 곳은 블룸버그였다.

    목요일 터진 인수 소식, 내용은 이렇다

    미드저니는 자사 블로그에 코스타 인수 사실을 짧게 올렸다. 인수 금액도, 세부 조건도 공개하지 않았다. 다만 코스타 팀과 서비스는 그대로 두고, 여기에 미드저니의 생성 기술을 붙이겠다는 방향만큼은 확실히 밝혔다.

    더버지가 전한 바에 따르면 이번 계약은 단순한 인수합병 그 이상이다. 미드저니가 소비자 대상 라이프스타일 서비스로 발을 넓히는 신호로 읽힌다는 분석이다. 이미지 생성 도구 하나로 회사를 키워온 미드저니치고는 꽤 파격적인 행보다.

    디스코드 봇이 여기까지 왔다

    2022년, 미드저니는 디스코드 봇으로 출발했다. 몇 년 사이 완전히 다른 회사가 됐다. 초기엔 고양이나 풍경 정도를 뽑아내는 수준이었는데, 지금은 실제 초음파 사진과 구분이 안 갈 만큼 정교한 인체 이미지까지 만들어낸다.

    동영상 생성, 3D 월드 모델 실험까지 손을 뻗은 상태다. 이 흐름을 보면 코스타 인수도 그 연장선에 가깝다. 이미지 한 우물만 파던 회사가 아니라, 콘텐츠 전반을 아우르는 플랫폼으로 몸집을 키우는 셈이다.

    코스타, 뭐 하는 앱인가

    코스타는 2017년 바누 굴러(Banu Guler)가 만든 무료 점성술 앱이다. 매일 아침 개인 맞춤 운세를 띄워주고, 친구나 연인과 궁합을 확인하는 기능으로 미국 밀레니얼과 Z세대 사이에서 폭발적인 인기를 끌었다.

    • 생년월일, 출생 시각, 출생 장소 기반의 정밀 천체 데이터 활용
    • 직설적이고 유머러스한 말투의 운세 메시지로 입소문
    • 한때 다운로드 수 수천만 건, MZ세대 필수 앱으로 자리잡음

    단순 재미용 운세 앱을 넘어 ‘감성 데이터 플랫폼’이라는 평가까지 받아온 서비스다. 이런 브랜드 힘이 미드저니 눈에는 꽤 탐났을 법하다.

    왜 하필 운세 앱이었을까

    이미지 생성 기업이 점성술 앱을 사들인 배경을 두고 해석이 갈린다. 가장 설득력 있는 쪽은 개인화 콘텐츠 확장이다. 생년월일과 출생지 같은 개인 데이터로 매일 새로운 텍스트와 이미지를 뽑아내는 코스타의 구조는, 미드저니의 생성 기술과 궁합이 잘 맞는다.

    구독 매출도 빼놓을 수 없는 이유다. 이미지 생성 하나에 기대는 매출 구조보다, 매일 반복 접속하는 라이프스타일 앱을 더하면 수익원이 훨씬 든든해진다. 개인적으로는 미드저니가 ‘도구’에서 ‘플랫폼’으로 갈아타려는 시도로 보인다. 이건 좀 과감하다 싶을 정도로.

    국내 운세 앱 시장도 남 일이 아니다

    한국에서도 포스텔러, 헬로우봇 같은 사주·운세 앱이 20~30대 사이에서 꾸준히 사랑받아왔다. 생년월일시를 입력하면 사주와 타로, 오늘의 운세를 한 번에 보여주는 방식, 코스타와 크게 다르지 않다.

    글로벌 AI 기업이 점성술 서비스를 직접 품었다는 사실 하나만으로도 국내 운세 앱 개발사들에겐 자극이 될 만하다. AI가 뽑아낸 맞춤 사주 풀이, 대화형 타로 챗봇처럼 국내에서 이미 시도되던 서비스들이 앞으로 더 빠르게 고도화될 여지가 있다.

    데이터 문제도 짚어야 한다. 생년월일, 출생 시각, 출생지 같은 민감한 개인정보를 다루는 앱이 대형 AI 기업에 인수되는 사례가 늘고 있다. 이 정보가 어떤 방식으로 모델 학습에 쓰이는지, 이용자 스스로 확인하는 습관이 필요해졌다.

    남은 관전 포인트 두 가지

    미드저니가 코스타 브랜드와 운세 콘텐츠를 그대로 두느냐, 아니면 자사 이미지·영상 생성 기술을 빠르게 이식하느냐. 첫 번째 관전 포인트다. 두 번째는 국내 사주 앱들이 이 흐름에 맞춰 얼마나 빨리 AI 개인화를 강화하느냐다.

    운세 앱이 그저 재미용 콘텐츠에서 개인 데이터를 다루는 AI 서비스로 넘어가는 흐름, 이제 시작 단계로 보인다. 국내 스타트업들도 이 변화를 가볍게 넘길 때는 아니다.

    출처: The Verge

  • 퀄컴 칩값 두 자릿수 인상 통보, 스마트폰 가격표도 흔들린다

    퀄컴 칩값 두 자릿수 인상 통보, 스마트폰 가격표도 흔들린다

    퀄컴이 9월 1일 출하분부터 칩 가격을 두 자릿수 퍼센트 올린다. 블룸버그 보도에 따르면 지난 금요일, 퀄컴은 고객사들에 이 내용을 담은 서한을 보냈다. 스마트폰 제조사는 물론이고 반도체 업계 전체가 술렁이는 분위기다. 칩 하나 값이 오르는 게 아니라 완제품 가격표까지 흔드는 문제라 파장이 작지 않다.

    고객사들이 받아든 인상 통지서

    블룸버그가 입수한 서한을 보면 내용은 의외로 간단하다. 9월 1일 출하분부터 곧바로 가격을 올리겠다는 것. 구체적인 숫자는 없다. 그냥 두 자릿수(double digit) 퍼센트라고만 적혀 있다. 그래서 업계에서는 벌써 10%대냐, 20%를 넘느냐를 두고 추측이 난무한다.

    제조사 입장에서 보면 이 모호함 자체가 골치 아프다. 10% 초반과 20%대는 완제품 단가표를 짜는 방식이 완전히 다르기 때문이다. 몇 달러 차이가 아니라 원가 구조 전체를 다시 계산해야 하는 문제다. 재무팀에서는 이미 비상이 걸렸을 법하다.

    퀄컴이 내민 명분

    퀄컴 측 설명은 이렇다. 공급업체발 원가 상승분을 더는 자체적으로 흡수할 여력이 없다고. 부품 부족 사태가 길어지면서 원자재 조달 비용이 계속 오른 탓이라는 논리다.

    • 공급업체발 원가 상승, 자체 흡수 한계 도달
    • 일부 부품 공급 부족, 장기화 국면
    • 9월 1일 출하분부터 인상분 즉시 적용

    솔직히 퀄컴 정도 되는 팹리스 대기업이 원가 압박을 이유로 가격표를 통째로 손대는 일은 흔치 않다. 그만큼 부품 조달 상황이 심상치 않다는 신호로 봐야 한다. 이 정도면 그냥 엄살은 아니라는 얘기다.

    갤럭시, 샤오미, 원플러스… 스냅드래곤 값 오르면 다 같이 흔들린다

    스냅드래곤은 삼성 갤럭시 S·Z 시리즈부터 샤오미, 원플러스, 모토로라까지 안드로이드 플래그십 대부분의 두뇌 역할을 맡고 있다. 최신 플래그십 AP 하나 가격이 개당 100~200달러 선으로 알려져 있는데, 여기에 두 자릿수 퍼센트가 붙으면 대당 원가는 수십 달러씩 뛴다.

    이 인상분을 마진으로 흡수할지, 소비자 가격에 그대로 얹을지는 제조사 선택이다. 다만 최근 몇 년간 스마트폰 업계가 걸어온 길을 보면 답은 이미 나와 있는 셈. 출고가 인상으로 이어질 공산이 크다.

    AI 반도체 슈퍼사이클, 타이밍이 공교롭다

    이번 인상, 갑자기 튀어나온 얘기가 아니다. 올해 들어 AI 데이터센터용 메모리 수요가 폭증하면서 D램과 낸드 가격은 이미 크게 뛰었다. 파운드리 생산 능력도 여유가 없는 상태고.

    퀄컴처럼 파운드리에 생산을 맡기는 팹리스 업체는 웨이퍼 확보 비용에 후공정 비용까지 같이 오르는 이중고를 겪는 중이다. 미디어텍을 비롯한 다른 AP 업체들도 사정은 비슷하다. 퀄컴의 이번 인상이 업계 전체로 번지는 신호탄이 될 가능성, 배제하기 어렵다.

    다음 갤럭시, 지갑 사정 얇아질 채비해야 할 듯

    국내에서 체감이 가장 클 곳은 역시 삼성전자다. 갤럭시 S 시리즈는 미국과 한국 등 주요 시장에서 스냅드래곤 탑재 모델을 주력으로 밀고 있다. 부품 원가 인상분이 다음 세대 갤럭시 출고가에 그대로 묻어날 소지, 충분하다.

    동시에 국내 반도체 업계 쪽에서는 다른 그림도 보인다. 삼성전자 파운드리와 SK하이닉스는 이번 공급망 경색 국면에서 메모리·파운드리 단가 협상력을 키울 기회를 잡는다. 문제는 그 이득이 국내 소비자에게 돌아가지 않는다는 것.

    결국 스마트폰을 사는 입장에서는 다음 갤럭시 신제품 가격표를 볼 때 지갑이 한 번 더 얇아질 각오, 해두는 편이 낫다. 칩값 인상은 남 일 같아도 결국 완제품 값으로 되돌아오게 마련이니까.

    출처: The Verge

  • AI 버블 신호, 이렇게 구별한다 (관련주 투자 체크리스트)

    AI 버블 신호, 이렇게 구별한다 (관련주 투자 체크리스트)

    구글, 메타, 마이크로소프트, 아마존. 이 네 회사가 한 해 AI에 쏟아붓는 돈만 수백조 원 단위다. 문제는 이 돈이 매출로 돌아오는 속도, 투자 속도를 못 따라간다는 거다. 실적 발표 시즌마다 빅테크 주가가 출렁이는 이유, 바로 여기 있다. AI 관련주 담기 전에 꼭 봐야 할 지표, 버블 신호 구별법을 정리해봤다.

    AI 설비투자(CAPEX)가 눈덩이처럼 불어나는 이유

    대형 언어모델 하나 학습시키고 서비스하려면 GPU 클러스터, 데이터센터, 전력 인프라까지 다 필요하다. 엔비디아 최신 GPU 한 대가 수천만 원. 이걸 수만 대씩 묶어야 파운데이션 모델 하나가 겨우 돌아간다. 여기에 데이터센터 부지, 전력 계약, 냉각 설비까지 얹으면? 기업 하나가 분기당 수십조 원을 태우는 구조가 나온다. 구글, 마이크로소프트, 메타, 아마존은 실적 발표 때마다 CAPEX 가이던스를 계속 올려잡았고, 테슬라도 자율주행·로보틱스용 AI 컴퓨팅에 돈을 쏟아붓는 중이다.

    실적 발표 때마다 주가가 흔들리는 이유

    투자자들이 보는 숫자는 딱 두 개다. AI 관련 매출 성장률, 그리고 그 매출 만드느라 쓴 CAPEX 규모. 이 둘 사이 격차가 벌어지면 시장은 바로 반응한다. 매출 성장은 둔화됐는데 설비투자 가이던스는 오히려 늘었다? ‘이 돈, 정말 회수되나’라는 의문이 곧장 주가에 꽂힌다. 반대로 CAPEX가 늘어도 클라우드·AI 매출이 그 이상으로 붙으면 안도 랠리가 나온다. 결국 핵심은 투자 규모 자체가 아니다. 투자 대비 매출 전환 속도, 이게 다다.

    버블 신호와 정상 투자, 구별하는 3가지 기준

    • 매출 성장률 대비 CAPEX 증가율: CAPEX가 매출 성장률의 2~3배 이상 빠르게 늘면, 경고등이다.
    • 감가상각 기간 논쟁: GPU 수명을 3년으로 잡느냐 6년으로 잡느냐. 이 차이 하나로 회계상 이익이 크게 갈린다. 감가상각 기간 늘려서 이익 부풀리는 회사는 아닌지, 확인해볼 일이다.
    • 잉여현금흐름(FCF) 추이: 영업이익은 느는데 FCF는 계속 마이너스? 그 투자, 아직 현금을 못 만들고 있다는 뜻이다.

    실적 발표에서 체크할 핵심 지표

    분기 실적 볼 때 순서대로 확인하면 효율적이다.

    • 클라우드 부문(구글 클라우드, 애저, AWS) 매출 성장률과 영업이익률
    • 경영진이 내놓는 다음 분기·연간 CAPEX 가이던스
    • AI 관련 매출을 따로 공개하는지, 뭉뚱그려 발표하는지
    • 부채비율과 회사채 발행 규모 변화

    가이던스를 올렸는데 주가가 오히려 빠진다? 시장이 ‘그만큼 수익 못 낸다’고 의심하는 신호로 읽으면 된다.

    2000년 닷컴버블과 뭐가 다른가

    2000년 닷컴버블 때 통신사들은 수요 예측도 없이 광케이블망부터 깔았다. 트래픽이 안 따라오면서 감가상각 폭탄과 부실이 한꺼번에 터졌다. 지금 AI 투자는 다르다. 실사용 수요가 이미 있다는 점에서. 챗봇, 코드 생성, 이미지·영상 생성 도구 쓰는 기업과 개인, 급격히 늘었고 실제 매출로도 일부 확인된다. 다만 수요가 투자 속도를 따라잡을 수 있을지는 여전히 물음표다. 감가상각 부담에 전력 비용까지 계속 늘어나는 와중에, 토큰 단가 경쟁으로 마진 눌리는 회사도 하나둘 나오고 있다. 이건 좀 불안한 대목이다.

    개인 투자자를 위한 AI 관련주 체크리스트

    • CAPEX 증가율과 매출 성장률, 분기별로 비교해 격차 추이를 기록한다
    • FCF 마진이 전년 대비 좋아지는지 나빠지는지 확인한다
    • 경영진이 AI 투자 회수 시점을 구체적 숫자로 제시하는지 본다
    • 구글, 메타, MS, 아마존, 테슬라 등 동종 기업 CAPEX 가이던스를 나란히 놓고 이상치를 찾는다
    • 주가 조정이 실적 악화 때문인지, 단순 밸류에이션 부담 때문인지 구분한다

    이것도 궁금하죠?

    Q. CAPEX가 늘어나는 게 무조건 나쁜 신호인가?
    아니다. 매출 성장이 CAPEX 증가를 앞서면 오히려 좋은 신호다. 문제는 격차가 벌어질 때, 그때뿐이다.

    Q. GPU 감가상각 기간을 늘리면 회계상 이익이 왜 늘어나나?
    같은 장비값을 더 긴 기간에 나눠 비용 처리하니 분기별 비용 부담이 줄고, 이익은 커 보이는 착시가 생긴다. 실제 현금흐름과는 별개 얘기다.

    Q. 자율주행·로보틱스 투자도 같은 잣대로 보면 되나?
    기본 원칙은 같다. 다만 자율주행은 규제 승인, 로보틱스는 양산 시점이라는 변수가 하나씩 더 붙는다는 점, 감안해야 한다.

    출처: BBC Tech