매일 한 편, AI 업계를 읽는 칼럼
글로벌 AI 기업과 스타트업의 투자·제품·정책·핵심 동향을 매일 정리합니다.

배달 앱의 높은 중개 수수료 때문에 식당들이 적자를 보는 일이 흔해졌습니다. Square가 ChatGPT와 Claude에 직접 주문 기능을 통합해 중간 수수료를 없앴습니다. AI 비서가 메뉴 추천부터 결제까지 처리하며 식당의 수익 구조를 근본적으로 바

Claude Code를 모바일 브라우저에서 실행하고 작업 컨텍스트를 유지하는 NS Hub가 공개됐다. Stone 시스템을 통해 대화 단위로 태스크를 저장하며 AGPL v3 라이선스로 제공된다.

기업들이 AI 모델의 성능과 규제 리스크 사이에서 갈등하고 있다. 미국 상무부의 수출 통제 철회로 앤스로픽의 최상위 모델 '클로드 페이블 5'가 글로벌 시장에 복귀했다. 100만 토큰당 입력 10달러라는 최고가 정책과 함께 7월 7일까지 한시적 무료

PC에서 AI를 쓰려면 웹브라우저를 켜거나 단순 챗봇과 대화하는 게 일반적이었습니다. 구글이 내 컴퓨터의 파일을 직접 다루고 외부 앱과 연결되는 AI 에이전트 '제미나이 스파크'를 맥 OS용으로 출시했습니다. 구글 킵과 태스크는 물론 캔바, 드롭박스

ChatGPT가 짠 코드를 터미널에 복사해 직접 오류를 수정하던 시대가 끝난다. 스스로 터미널을 조작하고 성능을 개선하는 에이전틱 코딩 모델 Ornith-1.0이 공개됐다. 35B 모델 기준 터미널 조작 성능에서 Qwen 3.5와 Gemma 4를 크게

Claude와 ChatGPT의 대화 분기를 트리 그래프로 보여주는 크롬 확장 프로그램 Show GN이 공개됐다. 대화 경로를 한눈에 파악하고 이전 분기로 빠르게 이동하거나 그래프 형태로 내보낼 수 있다.

Anthropic이 과학적 연구와 데이터 분석에 최적화된 '클로드 사이언스(Claude Science)'를 발표했다. 복잡한 과학 논문과 방대한 데이터를 처리하는 데 특화된 기능을 제공한다.

기업용 AI 도입의 최대 난제는 모델의 판단을 어디까지 신뢰하고 통제할 것인가이다. 모건스탠리는 P&L 정산 업무에 AI 에이전트 'FIXR'를 도입해 작업 시간을 6시간에서 2~3시간으로 단축했다. 자율성을 높이는 대신 인간의 피드백을 고정 규칙으로

오픈소스 프로젝트는 전 세계 개발자들이 함께 코드를 짜며 성장한다. 최근 AI가 생성한 저품질 코드가 쏟아지며 검토자들의 피로도가 극에 달했다. 이에 고도 재단은 AI 작성 코드와 자동 제출된 PR을 전면 금지하기로 했다.

AI 모델을 실제 서비스로 돌릴 때 가장 비용이 많이 드는 구간이 추론 단계다. 엔비디아의 대항마 Etched가 추론 전용 칩 시스템으로 10억 달러의 수주를 기록했다. 최근 5억 달러 투자를 유치하며 기업가치 50억 달러의 유니콘으로 급성장했다.

생성형 AI 검색 최적화(GEO)를 통해 특정 치과의 AI 추천 노출률이 2주 만에 11%에서 27%로 상승했다. 대조군과 비교 실험을 통해 구조화된 정보 제공과 콘텐츠 정비의 효과를 확인했다.

미국 정부가 앤스로픽의 최신 AI 모델에 걸었던 수출 제한 조치를 전격 해제했다. 가장 진보된 모델로 평가받는 미토스(Mythos)와 페이블(Fable)의 접근이 다시 허용된다. 아시아권 AI 모델의 급성장으로 인한 글로벌 경쟁력 약화 우려가 이번 결

영국 자율주행 스타트업 웨이브(Wayve)가 8,500만 달러 규모의 직원 구주 매각(Tender Offer)을 진행한다. 기업가치 85억 달러를 기준으로 기존 및 신규 투자자들이 참여하며, 이는 최근 12억 달러 규모의 시리즈 D 투자에 이은 조치다

앤스로픽의 개발 도구 클로드 코드(Claude Code) 2.1.196 버전에서 시스템 프롬프트 내 날짜 표기를 통해 API 경로 정보를 숨기는 스테가노그래피 기능이 발견됐다. ANTHROPIC_BASE_URL 설정 값과 시간대가 특정 조건(중국 AI

Tidal이 AI 생성 음악의 수익화를 금지하고 로열티 배분 우선순위를 인간 창작자에게 두는 정책을 발표했다. 7월 중순부터 100% AI 생성 콘텐츠에 식별 태그를 부착하며, 사기성 AI 음악은 차단 및 삭제한다. AI 생성물의 정의와 수익 권한에

Pi 코딩 에이전트가 작업을 자식 세션에 위임하는 확장 기능 pi-subagents가 공개됐다. 코드 리뷰, 구현, 병렬 감사 등 추가 시각이 필요한 작업을 자연어 요청만으로 처리한다. git worktree 격리와 재귀 깊이 제한을 통해 안정적인 병

AI로 UI를 만들면 브랜드 색깔 없이 다 비슷비슷하게 나오는 문제가 있습니다. Atlassian은 디자인 정체성을 담은 Markdown 파일인 DESIGN.md를 도입해 이를 해결하려 합니다. 프로토타입에서는 효과적이지만 실제 서비스 적용 시 토큰

스마트폰으로 AI와 대화하는 것을 넘어 AI가 직접 일을 처리하는 시대가 열리고 있다. 오픈소스 AI 에이전트 OpenClaw가 Android와 iOS 앱을 공식 출시했다. 전용 게이트웨이를 통해 모바일에서도 코딩과 식단 계획 등 에이전트 기능을 수행

AI 코딩 도구의 보급으로 개발 생산성의 임계점이 바뀌었다. 대규모 마이그레이션을 팀이 아닌 개인 1명이 기존 시간의 10%만으로 완수한다. 단순 코드 생성을 넘어 테스트와 CI/CD 등 '개발 하네스' 구축이 성패를 결정한다.

과학 연구의 파편화된 데이터베이스와 도구 전환 불편을 해결한다. 60개 이상의 DB와 멀티 에이전트 체계를 통합한 워크벤치 Claude Science를 공개했다. 특화 모델을 내세운 OpenAI, 독점 모델의 구글과 달리 범용 모델 기반의 넓은 접근성

AI가 단순 채팅을 넘어 실제 연구 파이프라인을 실행하는 단계로 진입했다. 앤스로픽이 공개한 'Claude Science'는 데이터 분석, DB 검색, HPC 클러스터 관리를 통합한 전용 앱이다. 모든 결과물에 실행 코드와 환경을 결합해 재현성을 확보

앤스로픽이 플래그십 모델에 근접한 성능을 갖춘 미드티어 모델 '클로드 소네트 5'를 출시했다. 표준 가격 기준 오퍼스 4.8보다 약 60% 저렴하며, 에이전트 코딩 및 추론 벤치마크에서 대폭적인 성능 향상을 보였다. 기업들이 AI 에이전트를 파일럿 단

AI가 대화를 넘어 스스로 계획하고 도구를 쓰는 '에이전트' 능력이 기본 사양이 되고 있다. 앤스로픽은 오퍼스 4.8에 근접한 성능을 내면서 비용은 대폭 낮춘 클로드 소네트 5를 공개했다. 입력 토큰당 2~3달러의 가격으로 고성능 에이전트의 실무 도입

기업들이 AI 도입 과정에서 구현 단계의 기술적 한계와 인력 부족으로 어려움을 겪고 있다. 아마존(AWS)은 10억 달러를 투입해 고객사에 엔지니어를 직접 파견하는 FDE 조직을 신설했다. 이는 OpenAI와 앤스로픽이 사모펀드와 합작법인을 세워 추진

기업용 교육 영상 하나를 만들 때마다 기획부터 촬영, 편집까지 막대한 비용과 시간이 든다. 구글이 대화형 영상 편집이 가능한 Gemini Omni Flash API를 출시하며 이 과정을 단순화한다. 10초 분량의 720p 영상을 초당 0.1달러에 생성

AI 어시스턴트가 외부 데이터를 실시간으로 가져오기 위해서는 복잡한 API 연결 과정이 필요했다. X가 AI 도구들이 플랫폼에 즉시 연결될 수 있도록 직접 호스팅하는 MCP 서버를 공개했다. 개발자는 서버 구축 없이 사용자 권한 인증만으로 X의 실시간

Couchbase가 AI 에이전트의 메모리와 컨텍스트 관리를 위한 'AI 데이터 플레인(AI Data Plane)'을 공개했다. 에이전트 메모리, 엔터프라이즈 MCP 서버, 에이전트 카탈로그를 통합했으며 디스크 대비 10배 빠른 메모리 쓰기 속도와 A

ZLUDA가 비엔비디아 GPU에서 CUDA 애플리케이션을 수정 없이 실행할 수 있게 하는 버전 6를 공개했다. 32비트 PhysX와 텍스처 지원을 추가해 Blender 및 구형 게임 실행이 가능해졌으며, 윈도우 환경의 라이브러리 로딩 방식을 개선했다.

자연어로 앱을 만드는 바이브 코딩 시장의 경쟁이 치열해지고 있다. Wix가 인수한 Base44가 수천만 건의 사용자 데이터를 학습한 자체 모델 Base1을 출시했다. 외부 모델 의존도를 낮춰 추론 비용을 절감하고 서비스 방어력을 높이려는 전략이다.

개발자는 늘 여러 대의 모니터 앞에 앉아 복잡한 코드를 직접 짰습니다. AI 코딩 도구 Cursor가 iOS 앱을 출시하며 폰으로 코딩 에이전트를 조종하는 환경을 구축했습니다. 코드를 직접 쓰기보다 AI 에이전트에게 지시하고 감독하는 '추상화' 단계로