해봄

요금표는 4월에 바뀌었어요. 평균 인하폭과 우리 사업장 청구서 사이에는 변수가 네 개 있어요. INLEVEL9 265호 · 2026년 9월 20일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 유예를 신청한 514개 사업장의 요금이 10월 1일에 바뀌어요 2026년 4월 16일부터 산업용(을) 전기요금의 시간대 구분이 바뀌었어요. 조업 조정에 시간이 더 필요하다고 신청한 514개(잠정) 사업장은 9월 30일까지 기존 요금을 유지하고, 10월 1일부터 개편 요금을 적용받아요. 기후에너지환경부는 개편안을 공개하면서 2025년 전력 소비 데이터를 기준으로 산업용(을) 기업의 약 97%, 3만 8000여 개사의 요금이 내려갈 것으로 분석했어요. 그런데 같은 발표에 유예를 신청한 사업장이 514곳, 산업용(을) 소비자의 약 1.3%라는 숫자도 함께 있어요. 업종별로는 식료품 60호, 1차금속 55호, 비금속광물 49호 순이었고, 정부는 특정 업종에 몰렸다기보다 기업별 전력 소비 상황에 따라 판단이 갈린 것으로 봤어요. 인하가 확실하다면 준비 기간을 따로 신청할 이유가 없어요. 요금표 하나로는 자기 사업장이 어느 쪽인지 알 수 없다는 뜻이에요. 바뀐 건 요금 수준이 아니라 시간대의 값이에요 이번 개편의 핵심은 시간대 구분을 다시 그은 거예요. 평일 11～15시에 붙던 최대부하가 중간부하로 내려오고, 저녁 18～21시에 붙던 중간부하가 최대부하로 올라갔어요. 정부 설명으로는 오전 9시부터 오후 3시까지가 중간부하로 통일돼요. 단가도 함께 움직였어요. 경부하는 kWh당 5.1원 올랐고, 최대부하는 여름·겨울 16.9원, 봄·가을 13.2원 내려 평균 15.4원 인하됐어요. 봄(3～5월)과 가을(9～10월) 주말·공휴일 오전 11시부터 오후 2시까지는 전력량요금을 50% 깎아줘요. 구분 개편 전 개편 후 평일 11～15시 최대부하 중간부하 평일 18～21시 중간부하 최대부하 경부하 단가 기준

BofA 도표가 말한 것과 말하지 않은 것 INLEVEL9 263호 · 2026년 9월 19일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 웃는 입 모양을 한 도표 한 장 %name%님, 이번 주에 뱅크오브아메리카(BofA)의 중국 AI 보고서에 실린 도표 한 장이 여기저기 공유됐어요. 제목은 'AI 밸류체인 스마일 커브'예요. 세로축은 '해자와 수익화', 가로축은 밸류체인의 순서예요. 왼쪽 끝에서 높게 시작한 곡선이 가운데에서 바닥을 찍고, 오른쪽 끝에서 다시 올라가요. 웃는 입 모양이죠. 왼쪽 위에는 파운드리, AI 가속기, 메모리, 반도체 장비가 있어요. BofA는 이 구간을 '전략적 병목'이라고 불러요. 자본이 많이 들고, 기술이 복잡하고, 공정 노하우가 필요하고, 정부가 밀어주는 영역이에요. 요약본은 화웨이, SMIC, CXMT를 여기에 놓았어요. 오른쪽 위에는 클라우드 사업자와 'AI 슈퍼앱'이 있어요. 규모, 유통망, 데이터, 교차 판매, 네트워크 효과를 가진 쪽이고, 알리바바 클라우드가 대표로 꼽혀요. 그리고 바닥이에요. 곡선이 가장 낮은 자리에 ODM, 피지컬 AI 제조사, 그리고 LLM 연구소가 나란히 있어요. 요약본이 고른 숫자는 두 개예요. DeepSeek의 가격이 Anthropic의 1.5% 수준이라는 것, 그리고 유니트리가 판 로봇의 70%가 아직 대학으로 간다는 것. 이 글은 공개된 도표(Exhibit 11)와 요약을 기준으로 썼어요. 보고서 전문을 읽은 게 아니라서, 두 숫자가 정확히 무엇과 무엇을 비교한 값인지는 확인하지 못했어요. 그 한계 안에서, 이 도표가 말하는 것과 말하지 않는 것을 나눠서 읽어볼게요. 원래 곡선에서 연구개발은 위쪽이었어요 스마일 커브는 1992년 에이서 창업자 스탠 시가 PC 산업을 설명하려고 그린 그림이에요. 왼쪽 끝은 연구개발과 핵심 부품, 오른쪽 끝은 브랜드와 서비스, 가운데 바닥은 조립이었어요. 대만 PC 회사들이 조립만 해서는 남는 게 없다는 걸 설득하려는 그림이었죠. BofA 버전에서 ODM이 바닥에 있는 건 원본과 똑같아요. 서버를 조립해 납품하는 일은 30년 전이나 지금이나 가장 얇은 마진을 가져가요. 이상한 자리는 그 옆이에요. 원본에서라면 왼쪽 위에 있어야 할, 연구개발비를 가장 많이 쓰는 조직이 조립 공장 옆에 앉아 있어요.

AI 커버곡이 쏟아져도 한국 법이 잡을 수 있는 건 절반뿐이에요 INLEVEL9 260호 · 2026년 9월 18일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 원로 가수 목소리로 아이돌 신곡이 돌아다녀요 요즘 유튜브에서 수십 년 경력의 원로 가수 목소리로 올해 데뷔한 아이돌 그룹의 신곡을 부르게 한 AI 커버곡이 돌아다녀요. 듣는 쪽은 재미있어하고, 조회수도 잘 나와요. 그런데 그 한 곡 안에는 최소 세 명의 권리자가 들어 있고, 각자가 쥔 무기의 세기가 전부 달라요. YouTube 영상 보기 2026년 7월 31일 독일 뮌헨 지방법원이 독일 음악저작권 신탁단체 GEMA의 손을 들어줬어요. 상대는 AI 음악 생성 서비스 Suno고요. 국내 보도는 대체로 "이제 AI도 학습 데이터에 돈을 내야 한다"로 요약했어요. 방향으로는 맞는 말인데, 그 판결을 한국 법전 위에 그대로 올려놓으면 같은 소송이 성립하지 않아요. 무엇이 막는지 조문 단위로 확인해봤어요. 뮌헨 법원이 금지한 것과, 아예 다루지 않은 것 GEMA는 자기가 관리하는 여섯 곡을 특정해서 소를 냈어요. 보니 엠의 「라스푸틴」 같은 익숙한 곡들이에요. 법원은 청구를 대부분 받아들였고, 네 가지 행위를 금지했어요. 미국에서 이뤄진 학습용 복제, 모델이 곡을 기억하고 있는 상태로 인한 독일 내 복제, 모델을 서비스로 제공하는 행위를 통한 공중송신, 그리고 생성된 출력물을 통한 복제와 공중송신이에요. 매출 공개 명령과 손해배상 책임도 인정됐고, 배상액은 아직 정해지지 않았어요. 여기까지가 보도된 내용이에요. 그런데 판결문 해설을 읽으면 더 중요한 게 보여요. 이 소송에서 다뤄진 권리는 작곡, 즉 음악저작물 한 종류뿐이에요. 가사는 청구 대상에서 빠졌고, 실연자와 음반제작자의 권리는 아예 주장되지도 않았어요. 신탁단체가 관리하는 권리만 법정에 올라간 거예요. 그리고 이건 1심이에요. Suno는 항소를 포함해 모든 선택지를 검토하겠다는 입장을 밝혔어요. GEMA가 OpenAI를 상대로 낸 2025년 11월 판결도 현재 항소심에 올라가 있고요. 아직 확정된 법리가 아니에요.

메타가 출하한 건 통제 구조예요. 메타조차 못 본다던 컴퓨터는 연내 예정이고요 INLEVEL9 258호 · 2026년 9월 17일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 메타가 Muse 위에 두 번째 에이전트를 올렸어요 메타가 9월 8일 개인 AI 에이전트 Muse를 미국에서 내놨어요. 만 18세 이상만 쓸 수 있고, 이용자마다 클라우드에 전용 가상 컴퓨터를 하나씩 배정해 일정 관리와 쇼핑, 장기 목표를 실행 계획으로 바꾸는 일을 맡기는 제품이에요. 주당 1억 토큰까지 무료고, 그보다 많이 쓰는 사람은 월 20달러나 100달러 요금제로 올라가요. 발표 자료를 보다가 눈길이 간 대목은 모델 점수표가 아니라, 같은 가상 컴퓨터 안에서 따로 돌아가는 Sentinel이라는 두 번째 에이전트였어요. 시스템 수준에서 Muse와 분리돼 있고요. Muse가 하는 일 가운데 인터넷 바깥으로 나가는 건 Sentinel을 통과해야 해요. Muse는 제안만 하고, 허락은 Sentinel이 해요 Sentinel이 하는 일은 세 가지로 갈려요. 허용, 차단, 그리고 사람에게 묻기. Muse는 어떤 행동을 하겠다고 제안할 수 있을 뿐이고, 그중 무엇이 실제로 실행될지는 Muse가 정하지 않아요. 외부에서 읽어온 문서나 웹페이지에 명령문이 숨어 있는 프롬프트 인젝션을 걸러내는 것도 이쪽 역할이에요. 권한을 주는 방식도 한 번에 열지 않아요. 서비스를 연결하면 읽기 권한부터 시작하고, 쓰기가 필요하면 따로 요청해야 해요. 권한은 작업 단위, 서비스 단위, 거래 단위, 기간 단위로 좁힐 수 있고요. 저커버그는 인터뷰에서 이걸 설계 원칙으로 못 박았어요. 필요한 최소한만 받고, 필요해질 때만 늘린다는 최소 권한 원칙이에요. 로그인 정보와 결제 수단은 아예 다른 칸에 들어가요. 자격 증명은 별도 저장소에 보관돼서 에이전트가 비밀번호를 보지 못한 채로 로그인만 하고, 카드 결제는 일회용 번호로 나가요. 실제 카드번호는 에이전트에 노출되지 않아요. 에이전트가 무엇을 했고 무엇을 하려는지는 기록으로 남고, 이용자는 연결한 서비스를 나중에 끊을 수 있어요.

프론티어와 벤치마크에서 0.3%p 차이인 항목과 38%p 차이인 항목이 같은 표에 있어요 INLEVEL9 256호 · 2026년 9월 16일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 구글이 발표한 숫자와 발표하지 않은 숫자 2026년 8월 11일, 순다르 피차이가 X에 제미나이 앱의 월간 사용자가 10억 명을 넘었다고 올렸어요. 구글 역사상 가장 빨리 자란 제품이고, 검색·지메일·안드로이드·지도·크롬·플레이·유튜브에 이어 10억 명 선을 넘은 14번째 구글 제품이에요. 같은 발표에서 구글이 적지 않은 숫자도 하나 있어요. 그중 몇 명이 돈을 내는지예요. 이 소식을 두고 국내에서 자주 보이는 반응이 있어요. 제미나이는 GPT-6 Astra나 Claude Fable 5.1 같은 최상위 모델보다 떨어지는데 사용자만 많다는 식의 평가예요. 숫자와 평가가 서로 어긋나 보이니까요. 두 가지를 같은 자리에 놓고 보면 어긋남이 아니라 다른 이야기가 보여요. 10억이라는 숫자는 모델 등수가 아니라 배포 경로가 만든 값이고, 성능 격차는 하나의 숫자가 아니라 작업 종류마다 다른 값이에요. 오늘은 이 두 문장을 각각 원자료로 확인해 볼게요. 10억이 어디서 왔는지부터 봐야 해요 궤적을 늘어놓으면 성격이 드러나요. 2025년 5월 구글 I/O에서 4억 명, 2025년 10월 알파벳 3분기 공시에서 6억 5,000만 명, 2026년 2월 7억 5,000만 명, 2026년 5월 I/O에서 9억 명, 7월 22일 2분기 실적에서 9억 5,000만 명이었어요. 9억 5,000만에서 10억까지는 약 3주가 걸렸어요. 여기서 범위를 분명히 해야 해요. 이 10억은 제미나이 단독 앱 기준이고, 검색·워크스페이스·안드로이드에 들어간 AI 사용자는 빠져 있어요. 검색의 AI 모드는 별도로 월 10억 명을 넘겼고, 챗GPT는 2026년 6월에 같은 선을 넘었어요. 즉 제미나이는 두 달 뒤에 따라붙은 셈이에요. 사용 방식을 보면 이 사용자들이 어디서 왔는지가 더 선명해져요. 10억 명 중 1억 명 이상이 iOS 사용자이고, 63%가 타이핑 대신 음성으로 제미나이에 말을 걸어요. 구글은 같은 발표에서 안드로이드의 앱 40개를 가로지르는 작업 자동화를 강조했어요. 하루 생성되는 이미지가 1억 5,000만 장이라는 수치도 함께 나왔고요.

추천 피드에서는 처음 보는 사람에게 관심을 만들고, 뉴스레터·검색에서는 충분히 설명하고, 상품 페이지에서는 구매를 도와야 해요. 이 세 일을 숏폼 하나에 모두 맡기면 전달하기 어려워져요. INLEVEL9 254호 · 2026년 9월 15일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 발견·이해·전환을 한 콘텐츠에 몰아넣지 마세요 15초 영상에서 브랜드를 소개하고, 제품 원리를 설명하고, 신뢰를 얻고, 구매까지 요청한다고 생각해 보세요. 넣어야 할 말은 많은데 보는 사람은 이 브랜드를 처음 만났을 수 있어요. 배경을 설명하느라 정작 관심을 가질 만한 장면은 늦게 나오고, 구매를 권할 때는 왜 사야 하는지 충분히 전달하지 못해요. 콘텐츠를 만들기 전에, 이 콘텐츠가 누구를 어디서 만나고 어떤 역할을 할지 정해야 해요. 저는 추천 피드에서는 발견을, 뉴스레터·검색·커뮤니티·홈페이지에서는 이해를, 상품 페이지·상담·세일즈에서는 전환을 맡기는 편이 맞다고 봐요. 만나는 경로 우선 맡길 역할 담을 내용 쇼츠·릴스·틱톡의 추천 피드 발견: 처음 보는 사람이 관심을 갖게 하기 맥락 없이도 이해되는 한 장면, 한 주장, 한 질문 뉴스레터·검색으로 읽는 글·커뮤니티·홈페이지 이해: 더 알고 싶은 사람이 판단하도록 돕기 배경, 근거, 비교, 질문에 대한 답 상품 페이지·상담·세일즈 전환: 구매를 검토하는 사람이 결정하도록 돕기 구매 이유, 가격, 이용 조건, 행동 요청 이렇게 역할을 나누면 짧은 콘텐츠에서 뺀 설명을 어디에 둘지도 정할 수 있어요. 피드에서 관심을 가진 사람이 더 읽을 글이 있고, 그 글을 읽은 뒤 구매를 검토할 사람에게 필요한 정보가 이어져야 해요. 더 자극적인 콘텐츠를 만드는 것이 이 글의 결론은 아니에요. 추천 피드에서는 나를 모르는 사람부터 생각해요 쇼츠·릴스·틱톡의 추천 피드는 팔로워에게만 콘텐츠를 전달하는 공간이 아니에요. 알고리즘이 이용자의 관심과 반응을 바탕으로 영상을 골라 보여주기 때문에, 내 계정이나 지난 콘텐츠를 한 번도 보지 않은 사람에게도 도달할 수 있어요.

수학의 노벨상인 필즈상 수상자 25명의 선언과 컨설팅 시장의 31%가 같은 이야기를 하고 있어요 INLEVEL9 252호 · 2026년 9월 14일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 선언문에 '대리 지표'라는 말이 나와요 2026년 9월 11일, 필즈상 수상자 25명이 공동 선언문 하나에 이름을 올렸어요. AI 기업들이 수학 난제 풀이를 성능 지표로 삼는 방식이 수학이라는 학문의 목표와 심하게 어긋나 있다는 내용이에요. 1978년 수상자 피에르 들리뉴부터 2026년 수상자 위 덩까지 세대가 걸쳐 있고, 한국계 수학자 허준이 교수도 명단에 있어요. 선언문의 핵심은 비판이 아니라 한 줄의 정의예요. 문제를 푸는 일은 개념적 이해라는 진짜 목표에 도달했는지 재보기 위한 도구이자 대리 지표일 뿐이라는 문장이에요. 도구를 목표로 착각하면 도구가 목표를 해친다는 거죠. 이틀 뒤인 9월 13일 기준으로 서명자는 4,432명까지 늘었어요. 서명 페이지는 ORCID 로그인이나 소속 기관 이메일 확인을 거쳐야 이름이 올라가고요. 대리 지표가 무너졌다고 말하는 문서조차, 서명한 사람이 진짜 연구자인지 확인하는 장치를 따로 달아둔 셈이에요. 저는 이 선언을 수학계 안의 사건으로만 읽지 못했어요. 같은 고장을 다른 시장에서 먼저 보고 있었거든요. 어려운 문제는 수학계의 측정 도구였어요 수학에서 유명한 난제는 두 가지 일을 동시에 해왔어요. 하나는 안쪽의 일이에요. 난제가 풀렸다는 건 그 과정에서 새로운 방법과 개념이 만들어졌다는 신호였고, 수학자들은 발표와 토론과 정리를 거쳐 그 아이디어를 공용 도구로 바꿔왔어요. 다른 하나는 바깥쪽의 일이에요. 저는 갈루아 표현이 뭔지 설명하지 못해도 페르마의 마지막 정리가 풀렸다는 건 알아요. 난제는 수학을 모르는 사람도 실력을 알아볼 수 있게 해주는 눈금이었어요. 선언문이 문제 삼는 건 AI가 난제를 푼다는 사실 자체가 아니에요. 풀이가 급하게 공개되면서 제대로 된 정리도, 선행 연구 인용도, 아이디어를 떼어내 다듬는 과정도 빠진다는 점이에요. 서명자들은 여기서 귀속과 표절 문제가 생긴다고 적었어요. 결과는 나왔는데 그 결과를 이해하고 이어받을 사람이 사라지면, 눈금은 남고 눈금이 재던 것은 없어져요.

미스트랄의 최근 두 라운드를 이끈 건 둘 다 공장을 가진 회사예요 INLEVEL9 249호 · 2026년 9월 12일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 삼성전자가 유럽 최대 AI 라운드를 이끌었어요 프랑스 AI 기업 미스트랄이 9월 8일 시리즈 D로 30억 유로를 조달했다고 발표했어요. 1유로 1,560원 기준 약 4조 7,000억 원이고, 투자 후 기업가치는 210억 유로(약 32조 8,000억 원)를 넘어요. 유럽 기술기업이 받은 지분 투자로는 역대 최대 규모이고, 창업 3년 만에 나온 기록이에요. 라운드를 주도한 곳은 삼성전자예요. EQT가 운용하는 스케일업 유럽 펀드와 기존 투자사 PSG에쿼티가 공동 주도로 참여했고, 어드벤트와 블랙록 운용 펀드, 룩셈부르크 대공국이 신규 투자자로 들어왔어요. 엔비디아와 ASML, a16z, BNP파리바, 프랑스 국책은행 Bpifrance 같은 기존 주주도 그대로 남았고요. 숫자 하나는 먼저 정리하고 갈게요. 30억 유로는 라운드 전체 규모예요. 삼성전자가 얼마를 넣었는지는 이번 발표에 나오지 않았어요. 7월에 파이낸셜타임스가 10억 유로 수준을 논의 중이라고 보도했지만 확정 금액은 여전히 비공개예요. 국내 기사 제목 중에 삼성전자가 4조 원대를 직접 투자한 것처럼 읽히는 것들이 있는데, 정확히는 4조 원대 라운드를 삼성전자가 주도했다는 뜻이에요. 금액보다 눈에 걸리는 건 순서예요. 미스트랄의 직전 라운드를 주도한 회사는 반도체 노광장비를 만드는 ASML이었어요. 이번 라운드를 주도한 회사는 메모리를 만드는 삼성전자고요. 유럽 최대 AI 기업의 최근 두 라운드를 연달아 제조업체가 이끌었어요. 두 회사가 같은 곳에 돈을 넣은 이유는 모델 성능이 아니라 배포 조건에 있어요. 공정 데이터를 회사 밖으로 내보낼 수 없는 제조업체에게 소버린 AI****는 구호가 아니라 조달 요건이거든요. 다만 삼성의 계산에는 ASML에 없던 항목이 하나 더 붙어요. 주주 명부에 공장이 쌓이고 있어요 미스트랄의 조달 이력을 순서대로 보면 이래요. 2024년 6월 시리즈 B에서 6억 유로, 기업가치 58억 유로. 2025년 9월 시리즈 C에서 17억 유로, 기업가치 117억 유로. 이번 시리즈 D가 30억 유로에 210억 유로예요. 12개월이 안 되는 사이에 몸값이 1.8배가 됐어요.

이번 실적 시즌의 이익 상당수가 감원으로 만들어졌어요. 몇 명을 줄였는지보다 어디를 잘랐는지가 그 회사가 무엇을 포기했는지 알려줘요. INLEVEL9 247호 · 2026년 9월 11일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 먼데이닷컴은 가장 좋은 분기에 다섯 명 중 한 명을 내보냈어요 먼데이닷컴의 2026년 2분기 매출은 3억 6,460만 달러로 전년 같은 기간보다 22% 늘었어요. 비GAAP 기준 분기 영업이익은 회사 역사상 최대였고요. 그리고 7월, 전체 인력의 약 20%를 줄였어요. 연간 1억 달러 규모의 비용이 빠지는 감축이었어요. 보통 이런 발표가 나오면 이익이 늘어날 거라는 기대가 붙어요. 그런데 시장은 반대로 움직였어요. 먼데이닷컴 주가는 2026년 들어 약 51% 내려가 9월 초 90달러선에서 거래됐어요. 1년 전 최고가는 220달러였어요. 시장이 본 건 감축 규모가 아니라 감축 위치였어요. 잘린 자리는 영업 할당량이 없는 직군, 그중에서도 소규모 고객과 셀프서브 채널을 담당하던 조직에 몰렸어요. 엔터프라이즈 영업과 제품 조직은 남겼고요. 한 회사가 어느 조직을 남기고 어느 조직을 지웠는지는 다음 분기 계획서보다 정확한 신호예요. 실제로 회사가 제시한 3분기 성장률 전망은 16～17%로, 방금 기록한 22%보다 낮았어요. 같은 감원인데 시장은 정반대로 읽었어요 체그도 비용을 줄였어요. 2026년 2분기 비GAAP 영업비용은 3,230만 달러로 1년 만에 거의 절반이 됐어요. 덕분에 매출이 50.7% 빠진 분기에도 905만 달러의 조정 EBITDA를 냈어요. 감원 규모는 더 컸어요. 2025년 5월 248명, 10월에 남은 인력의 45%인 388명을 내보냈어요. 주가는 1달러대고, 시가총액은 4월 말 기준 약 1억 2,500만 달러였어요. 워크데이도 인원을 줄였어요. 직원 수는 1월 말 21,070명에서 7월 말 20,896명이 됐고, 비GAAP 영업이익률 전망은 30%에서 31%로 올라갔어요. 아닐 부스리 대표는 다음 회계연도 인원을 최대한 동결하고 싶다고 말했어요.

탐지 기준이 국적이 아니라 사용 패턴이라, 한국 기업도 같은 신호를 내요 INLEVEL9 243호 · 2026년 9월 9일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 권고문 13쪽에 적힌 방어 지침 9월 8일 미국 국가안보국(NSA)과 사이버보안·인프라보안국(CISA), 연방수사국(FBI)이 합동 사이버보안 권고문을 냈어요. 중국 AI 기업 여섯 곳이 미국 프런티어 모델을 상대로 산업 규모의 지식 증류를 해왔다는 내용이에요. 문서 번호는 AA26-251A고, 배포 제한 없이 전문이 공개돼 있어요. 이 이야기 자체는 오래됐어요. 커뮤니티에서도 돌았고, 4월에는 일론 머스크가 법정에서 xAI가 OpenAI 모델을 증류에 활용했다고 인정했고, 7월에는 재무장관이 제재 가능성을 언급했어요. 다만 정보기관 세 곳이 이름을 걸고 기업 실명과 모델 목록까지 붙여 문서로 낸 건 이번이 처음이에요. 국내 보도는 명단과 규모에 몰려 있어요. 그런데 이 문서는 고발장이 아니라 방어 지침서예요. 미국 AI 기업이 무엇을 해야 하는지가 절반 이상을 차지하고, 그중 두 번째 권고가 이래요. 증류로 의심되는 요청에는 응답을 미묘하게 바꾸라는 거예요. 추론 깊이를 줄이거나, 맞는 결론을 다른 논리로 제시하거나, 문체를 흔들어서 학습 가치를 떨어뜨리라고요. 권고문은 "덜 정교한 다운그레이드 모델"로 답하는 방식도 예로 들어요. 그리고 한 문장이 더 붙어요. 모델을 낮췄다는 사실을 해당 사용자에게 알리지 말라는 거예요. 알리면 회피 기법을 개선하고 학습을 언제 되돌릴지 알게 된다는 이유예요. 대신 AI 안전 연구자와 제3자 평가기관에는 변경 사실을 알리라고 따로 적어뒀어요. 알림 대상을 명시적으로 나눴다는 건, 나머지는 알림 대상이 아니라는 뜻이에요. 유료로 API를 쓰는 전 세계 기업 고객이 그 나머지예요. 여섯 개 회사와 모델 목록 먼저 문서가 무엇을 주장하는지부터 정리할게요. 권고문은 중국의 딥시크, 문샷AI, 알리바바, MiniMax, 스텝펀, Z.AI 여섯 곳을 지목했어요. 2024년 말부터 클로드, GPT, 제미나이, 그록의 여러 버전에서 수백만 건의 요청으로 수십억 토큰을 뽑아냈고, 중국 정부가 이를 알고 있었을 가능성이 크다고 봤어요.

취리히 학생 100명의 실험에서는 LLM 사용 빈도가 높다고 답한 참가자의 과제 성적이 낮은 경향을 보였어요. 원인까지 밝혀진 결과는 아니에요. INLEVEL9 239호 · 2026년 9월 7일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 코드가 한 줄도 보이지 않는 화면 앞에 100명이 앉았어요 취리히의 한 실험실에서 학생 100명이 코드가 전혀 보이지 않는 화면 앞에 앉았어요. 왼쪽에는 채팅창, 오른쪽에는 만들어지는 앱의 미리보기, 그리고 15분짜리 타이머가 놓여 있었어요. 과제는 세 개였어요. 이미 돌아가는 앱을 직접 써본 뒤 똑같이 만들기, 거기에 기능 하나 더 붙이기, 그리고 무슨 용도인지 알 수 없게 라벨을 지운 앱을 복제하기. 참가자가 할 수 있는 건 프롬프트를 쓰는 것뿐이었어요. 모델이 코드를 뱉는 화면은 진행 중이라는 것만 알 수 있게 일부러 흐리게 처리해 뒀거든요. 참가자는 55스위스프랑을 받고 한 시간 45분짜리 세션에 들어왔어요. 컴퓨터공학 입문 과목을 이수했고 LLM으로 프로그래밍을 해본 적이 있는 사람만 뽑았어요. 완전한 초보도 아니고 현업 개발자도 아닌 층이에요. ETH 취리히 연구진이 이 실험을 사전등록하고 돌린 이유는 단순해요. 코드를 아예 만지지 않고 소프트웨어를 만드는 방식이 빠르게 퍼지고 있는데(흔히 말하는 바이브 코딩이죠.), 그 방식에서 누가 잘하는지는 아무도 측정해 본 적이 없거든요. 결과는 3월에 공개됐고, 최근 링크드인에서 요약본이 돌기 시작했어요. 그 요약본이 논문에 없는 문장을 결론으로 만들어 놓았어요. 그리고 논문 안에 실제로 있는 숫자 하나는 통째로 빠졌어요. 링크드인이 '개발자 100명'이라고 부른 사람들 돌고 있는 요약본의 골자는 이래요. ETH가 개발자 100명을 상용급 환경에서 시험했고, 결과는 잔혹했고, 컴퓨터공학 지식이 압도적인 예측 변수였고, 결국 바이브 코딩은 코드를 쓰는 게 아니라 로직을 디버깅하는 일이라는 것. 원문과 맞춰보면 이렇게 갈려요. 요약본 논문 개발자 100명 ETH·취리히대 학생 100명. 평균 25세, 공학·기술 51명, 자연과학 20명, 인문사회 11명

BNP 파리바의 투자 배분 도표를 바탕으로 반도체·네트워크·전력·냉각·시설 비용과 사업의 차이를 살펴봤어요. INLEVEL9 236호 · 2026년 9월 6일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 AI 칩 외에 어떤 장비와 시설이 필요할까요 AI 설비투자 100달러가 어디로 흘러가는지 그린 생키 다이어그램 한 장이 이번 주 투자 커뮤니티를 돌았어요. 왼쪽에 AI CAPEX $100이라는 굵은 막대가 있고, 오른쪽으로 갈수록 가지가 갈라지면서 마지막엔 기업 로고 60여 개가 매달려 있어요. 그림의 첫 가지가 눈에 띄죠. 칩에 50달러, 그중 AI 칩에 25달러. 엔비디아, 브로드컴, AMD 로고가 나란히 붙어 있고요. 저는 이 그림을 받고 엉뚱한 실험을 해봤어요. 맨 위 가지, 그러니까 AI 칩 25달러를 손으로 가려봤어요. 그러면 75달러가 남아요. 메모리 15달러, 서버용 CPU 10달러, 네트워킹 15달러, 전력 20달러, 냉각 7.5달러, 건물과 부지 7.5달러. 이 75달러에 매달린 회사들의 이름을 뉴스에서 본 기억이 얼마나 되는지 세어봤는데요. 절반은 처음 보는 이름이었어요. 버티브, 코히런트, 루멘텀, 엔벤트, 모딘. 그런데 이 회사들이 없으면 25달러짜리 칩은 켜지지도 않아요. 이번 호에서는 이 도표의 부문별 비용을 살펴보고, 각 장비를 얼마나 오래 쓰는지도 함께 보려고 해요. 서버와 네트워크 장비는 비교적 자주 교체하지만, 건물과 전력 설비는 더 오래 쓰기 때문이에요. 같은 AI 설비투자에 속해 있어도 장비를 공급하는 회사들의 주문 주기와 위험은 다를 수 있어요. 다만 회계상 비용을 나눠 잡는 기간과 실제 교체 시점은 구분해야 해요. 도표는 설비투자를 다섯 부문으로 나눠요 먼저 그림의 출처를 바로잡아요. SNS에 돌아다니는 버전에는 증권 앱 moomoo의 워터마크가 찍혀 있지만, 원래 추정치는 BNP 파리바 주식 리서치의 모델이에요. 그리고 이 그림이 무엇을 말하고 무엇을 말하지 않는지를 분명히 해둘게요. 그림이 말하는 건 부문별 배분이에요. 칩 50, 전력 20, 네트워킹 15, 냉각 7.5, 시설 7.5. 그림이 말하지 않는 건 기업별 금액이에요. 각 칸에 붙은 로고는 그 칸의 대표 사례를 나열한 것이지, 그 회사에 얼마가 간다는 뜻이 아니에요. 버티브 로고가 4칸에 나온다고 해서 버티브가 100달러 중 얼마를 가져가는지는 이 자료로 알 수 없어요. 이 선을 지키지 않으면 "삼성전자가 AI 설비투자의 7.5%를 가져간다" 같은 문장이 나오는데, 그건 오독이에요.

AI가 직무를 모두 없애는 건 아니지만, 신입·주니어에게 요구되는 채용 기준은 코딩 경험과 AI 활용 쪽으로 바뀌고 있어요. INLEVEL9 235호 · 2026년 9월 5일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 마케터를 뽑으면서 "뭘 만들어봤냐"고 묻는 회사 앤드루 응은 지난 8월 28일 한 팟캐스트에서 AI가 일자리를 대체한다는 이야기를 정면으로 반박했어요. 경제학자들이 직무를 과업 단위로 쪼개 분석해 보면 AI가 할 수 있는 건 30～40% 수준이고, 사람에게 남는 60% 과업의 가치가 오히려 더 커진다는 게 그의 논리였죠. 그런데 같은 대화의 뒷부분에서 그는 자기 회사 채용 기준을 이렇게 설명했어요. "All of my marketers know how to code." 마케터를 면접할 때 무엇을 만들어봤는지 묻고, 만든 소프트웨어가 없으면 그게 문제가 된다고요. 이어진 사례는 더 구체적이에요. 마케팅팀의 한 명은 글을 쓸 주제를 정할 때 웹을 훑어 관련 자료를 찾아주는 맥용 데스크톱 앱을 직접 만들어 쓰고 있어요. 재무팀에서는 임원 한 명이 팀원들이 매주 몇 시간씩 문서를 열고 숫자를 옮겨 적는 걸 보고, 파일을 자동으로 열어 내용을 확인하고 이상한 값을 알려주는 스크립트를 짰고요. 채용팀에는 아예 엔지니어가 앉아 있어요. 두 이야기를 나란히 놓으면 어색해요. 일자리는 안 없어진다면서, 마케터에게 소프트웨어를 요구하니까요. 하지만 이건 같은 변화의 두 측면이에요. 회사가 마케터라는 직무를 없애지는 않지만, 그 직무에 들어올 사람에게 코딩 경험과 직접 만든 결과물을 더 요구하는 거예요. 응이 근거로 든 소프트웨어 채용 공고 숫자 응은 자기 주장의 증거로 소프트웨어 엔지니어링 채용 공고를 들었어요. 파멸론자들 말과 달리 공고 수가 오히려 올라가고 있다고요. 확인해 봤어요. YouTube 영상 보기 Indeed Hiring Lab의 8월 자료를 보면, 2026년 8월 14일 기준 전체 공고 지수는 팬데믹 직전 수준을 살짝 웃도는 101.8인데 소프트웨어 개발 직군은 74.4로 그 아래에 한참 머물러 있어요. 100이 2020년 2월이니까, 이 직군만 4분의 1 넘게 빠져 있는 상태예요.

학교에서 AI를 금지해도 집과 사교육에서 쓰는 시간은 그대로 남아요. 뉴욕의 조치와 한국의 상황을 비교했어요 INLEVEL9 233호 · 2026년 9월 4일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 식당에서 아이 앞에 놓인 스마트폰, 부모가 원한 건 30분의 조용함이었어요 주말 저녁 식당에서 자주 보이는 장면이 있어요. 5살쯤 되는 아이 앞에 스마트폰이 세워져 있고, 부모는 그제야 젓가락을 들어요. 그 폰은 아이가 조른 것도 아니고 부모가 무심해서 준 것도 아니에요. 어른이 30분쯤 조용히 식사하려고 건넨 도구예요. 2026년 9월 2일, 뉴욕시가 공립학교 학생 약 60만 명을 대상으로 생성형 AI 사용을 1년간 중단한다고 발표했어요. 미국에서 가장 큰 교육청의 결정이라 국내에도 빠르게 소개됐고, 한국도 비슷한 규제를 준비해야 한다는 이야기가 곧바로 따라붙었어요. 그런데 그 조치를 그대로 옮겨오면 규제는 학교 수업에만 적용되고, 집에서 쓰는 화면은 그대로 남아요. 한국에서 아이 손의 화면은 학습 도구였던 적이 별로 없거든요. 그건 처음부터 돌봄 도구였어요. 뉴욕의 금지는 학교 안에서만 적용돼요 먼저 뉴욕이 무엇을 금지했는지부터 정확히 볼게요. 보도에서 뭉뚱그려진 부분이 꽤 있어요. 조치는 크게 4갈래예요. 첫째, 2-K부터 8학년까지 학생이 직접 쓰는 생성형 AI를 2026～2027학년도 1년간 중단해요. 대상은 약 60만 명, 전체 재학생의 3분의 2예요. 둘째, 동반자 챗봇은 학년 구분 없이 전 학년에서 금지해요. 셋째, 고등학생 일부에게만 검증된 도구 다섯 개를 파일럿으로 열어주는데, 최대 5만 명 규모이고 학교당 5개 학급까지, 도구마다 사용 시간과 과제 수를 따로 제한해요. 넷째, 교사도 수업 준비나 번역 같은 운영 업무에는 AI를 쓸 수 있지만 채점과 상담에는 쓸 수 없어요. 허용된 5개 도구를 보면 뉴욕이 무엇을 남기려 했는지가 드러나요. Quill은 영어 수업에서 정독과 텍스트 분석, 주장을 뒷받침할 근거 찾기를 돕고, Edia는 수학 수업을 보조해요. Brisk Teaching은 교사가 직접 만든 활동에 과목 구분 없이 쓸 수 있어요. Playlab은 학생이 AI의 출력물에서 편향과 논리를 직접 뜯어보게 하는 도구이고, Intel AI-Ready Schools는 학생이 지역사회의 문제를 찾아 한 학기 동안 해법을 만들어보는 프로젝트형이에요.

OpenAI의 훈련 중단과 Sol 가격 인하, 에이전트 감시 상품 출시는 어떻게 이어질까요. 모델 개발과 이미 출시된 서비스의 사업 전략을 나눠 살펴봤어요. INLEVEL9 231호 · 2026년 9월 3일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 새 모델의 훈련을 멈춘 동안에도, 이미 출시한 모델은 가격을 내리고 사용 한도를 늘렸어요 훈련 중단 발표 사흘 뒤, 최상위 모델의 입력·출력 가격을 내렸어요 8월 18일, OpenAI가 프론티어 모델의 강화학습 훈련을 멈춘다고 공개했어요. 곧 내놓을 모델 Astra가 회사 자체 기준의 최고 위험 등급에 닿았을 수 있다는 예비 증거 때문이었어요. AI 회사가 스스로 개발 속도를 늦췄다는 소식이 하루 만에 퍼졌어요. 사흘 뒤인 8월 21일, 같은 회사가 최상위 모델의 가격을 내렸어요. 입력 토큰 100만 개당 5달러에서 4달러로, 출력은 30달러에서 20달러로요. 그리고 열이틀 뒤인 9월 2일, 이번에는 사이버보안 회사와 손잡고 자사 에이전트를 감시하는 상품을 함께 내놨어요. %name%님, 내부 위험 평가가 있었던 8월 7일부터 9월 2일까지의 26일을 날짜순으로 놓고 보면 세 결정이 서로 모순되지 않아요. 안전 조치와 사업 확장이 서로 타협한 결과가 아니라, 훈련 층과 배포 층에서 각각 따로 판단된 결과이기 때문이에요. 26일 안에 내려진 3개의 결정 세 결정은 각각 다른 뉴스로 보도됐어요. 날짜순으로 정리하면 이렇게 돼요. 날짜 무슨 일이 있었나 8월 7일 Astra가 대비태세 프레임워크의 Critical 사이버보안 등급에 해당할 수 있다고 내부 판단 8월 18일 프론티어 강화학습 훈련 중단을 공식 문서로 공개 8월 21일 GPT-5.6 Sol 가격 인하. 11월 21일까지 한시 적용 8월 30일 Codex 계열 활성 사용자 2,500만 명 발표 9월 2일

샤오미 1.22TB/s는 O100 칩의 근접 메모리 대역폭, 애플 1.2TB/s는 512GB 통합 메모리 전체에 걸린 대역폭이에요 INLEVEL9 227호 · 2026년 9월 1일 · AI·테크 · inlevel9.com 원문 같은 주에 나온 샤오미 AI 큐브와 새 맥 스튜디오 8월 24일, 샤오미가 쉬안제(玄戒) 칩 기술 설명회에서 자체 개발 칩 3종과 이를 묶은 'AI 큐브' 미니 PC 프로토타입을 공개했어요. 며칠 지나지 않아 애플이 M5 Max와 M5 Ultra를 탑재한 새 맥 스튜디오, M6와 M5 Pro를 탑재한 새 맥미니를 내놨어요. 사전 주문은 8월 27일, 출고는 9월 22일이에요. 같은 주에 책상 위에 올려두는 AI 상자 두 종류가 나온 셈이에요. 그리고 두 발표에서 거의 똑같은 숫자가 나왔어요. 샤오미는 1.22TB/s, 애플은 1.2TB/s. 그런데 두 숫자는 적용 범위가 달라요. 그리고 두 회사에는 더 중요한 공통점이 하나 있어요. 둘 다 칩 설계만 자체적으로 하고, 제조와 메모리는 외부에서 사 와요. 그 공급 목록에 한국 메모리 회사가 들어 있고요. 두 제품의 발표 스펙 정리 먼저 발표 내용을 정확히 정리해 볼게요. 숫자가 섞여 나와서 오해하기 쉬운 지점이 있거든요. 샤오미 쉬안제 O3는 플래그십 스마트폰용 SoC예요. 3나노 공정에 트랜지스터 240억 개, 다이 면적 133mm². 10코어 CPU가 최대 4.35GHz로 돌고, GPU는 16코어, NPU는 200 TOPS예요. 눈에 띄는 건 업계 최초로 LPDDR6****를 지원한다는 점이에요. 속도 10,667Mbps, 대역폭 113.8GB/s로 LPDDR5X 9600 대비 48% 넓어졌어요. 쉬안제 O100은 대형 모델 가속용 칩이에요. 6나노 공정에 3D 웨이퍼 레벨 적층 패키징을 썼고, 유효 데이터 라인 28,672개로 근접 메모리 연산 대역폭 최대 1.22TB/s를 낸다고 밝혔어요. 쉬안제 D100은 스마트 드라이빙용 칩이에요. 3나노에 20코어 CPU와 16코어 NPU, 최대 160GB 메모리 지원. 양산은 2027년으로 알려져 있어요.

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AI 업무를 네 단계로 나눠 도구와 담당자를 살펴봐요. 사용 연구의 한계, 연결 규격의 역할, 제품을 바꿀 때 남겨야 할 기록을 정리했어요 INLEVEL9 264호 · 2026년 9월 20일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 모델 이름만으로는 일하는 방식을 설명하기 어려워요 AI로 일을 끝낸 날을 되짚어보면 여러 도구를 오가는 경우가 있어요. 검색으로 자료를 모으고, 요구사항을 정리하고, 다른 도구로 파일이나 코드를 바꾼 뒤 결과를 확인하죠. 그런데 "어느 AI를 쓰나요"라는 질문에는 회사 이름 하나로 답하려고 해요. 저는 도구를 고를 때 이 과정을 발견·조정·실행·검증으로 나눠보면 도움이 된다고 생각해요. 네 단계는 제가 업무를 살펴보기 위해 만든 구분이에요. 모든 일이 이 순서로만 진행된다거나, 단계마다 다른 제품을 사야 한다는 뜻은 아니에요. 어디에서 일이 지체되고 있는지 알면 무엇을 바꿔야 할지도 구체적으로 이야기할 수 있어요. 자료를 찾는 데 시간이 걸리는 조직과 결과를 검토할 기준이 없는 조직은 같은 도구를 추가해도 효과가 다를 테니까요. 사용 연구에서는 사람이 계획을, 에이전트가 실행을 더 많이 맡았어요 앤스로픽은 2026년 6월 보고서에서 2025년 10월～2026년 4월 약 23만 5,000명이 만든 클로드 코드 세션 40만 건을 분석했어요. 대화 기록을 모델로 분류한 결과, 계획에 관한 결정의 약 70%는 사람에게, 실행에 관한 결정의 약 80%는 클로드에게 귀속됐어요. How Claude Code is used in practice 여기서 계획은 무엇을 만들고 어떤 결과를 완료로 볼지 정하는 일이에요. 실행은 고칠 파일과 코드, 사용할 명령을 선택하는 일이고요. 같은 대화 안에서도 역할이 나뉘는 모습을 보여줘요. 연구가 말하는 전문성도 직함이 아니라 해당 과업에 대한 이해도예요. 지시의 정확성, 확인을 요청하는 내용, 에이전트의 오류를 바로잡는 모습 등을 기준으로 분류했어요. 보고서는 회계 담당자가 코딩 언어를 몰라도 대사 규칙과 예외를 정확히 지정할 수 있다면 그 과업의 전문가일 수 있다고 설명해요.

AI가 처리한 문의 비율과 사람에게 남은 업무시간은 달라요. 은행 상담 현장과 연구를 통해 AI 배치 방식·해결 기준·담당자 설계를 살펴봤어요 INLEVEL9 261호 · 2026년 9월 19일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 AI가 처리한 문의가 늘어도 남은 상담은 더 어려울 수 있어요 국민은행의 2025년 AI 상담 처리율은 41.3%였어요. 경향신문이 이정헌 의원실을 통해 받은 자료를 바탕으로 올해 4월 보도한 수치예요. 상담 인력은 1,133명에서 869명으로 줄었다고 전했어요. 기사에 등장하는 상담사 최나영 씨는 과거 하루 70통을 적정선으로 봤지만 지금은 100～120통을 받는다고 말했어요. 간단한 문의를 AI가 처리하면서 사람에게는 어려운 문의가 남았다는 설명이었어요. 이 건수는 해당 상담사의 증언이고, 은행 전체 상담사의 평균을 측정한 값은 아니에요. 제가 최나영 씨의 증언에서 걸린 부분은 이거예요. 처리율은 올랐는데 그 사람이 받는 통화 수는 오히려 늘었다는 것. 문의 열 건 중 네 건을 AI가 처리했다고 사람이 쓰는 시간도 40% 줄었다고 볼 수는 없어요. 어떤 문의를 처리했는지, 남은 문의에 시간이 얼마나 드는지, 몇 명이 나눠 맡는지가 함께 달라지니까요. 예를 들어 짧은 안내 문의는 자동으로 처리해도 복잡한 이의 제기나 보상 협의는 사람이 맡을 수 있어요. 그 과정에서 인력까지 줄면 남은 상담사에게 업무가 집중될 수 있죠. 도입 계획에서 처리 건수만 보고 인원을 계산하면 놓치기 쉬운 부분이에요. 은행별 결과는 한 방향으로 움직이지 않았어요 같은 보도에 실린 다른 은행들의 자료도 살펴볼 만해요. 은행 보도된 결과 신한은행 2024년 AICC 도입 뒤 상담 인력이 693명에서 2025년 697명으로 늘었어요 농협은행 AI 처리율이 2023년 25.6%, 2024년 20.7%, 2025년 21.7%였어요 토스뱅크 AI가 상담 열 건 중 일곱 건을 처리했지만, 2026년 2월 챗봇 만족도는 36%, 기존 콜센터 만족도는 72%였어요 하나은행

사람은 웹으로, 에이전트는 SSH·MCP로 같은 기능을 쓰는 BBS 사례를 살펴보고, 기존 도구를 재사용하는 설계가 도입 비용에 주는 의미를 짚었어요 INLEVEL9 259호 · 2026년 9월 18일 · 비즈니스 · inlevel9.com 원문 사람과 에이전트가 같은 게시판을 쓰는 방법 최근 읽은 BBS 서비스 소개에 SSH 명령 한 줄로 접속하는 장면이 나왔어요. SSH는 멀리 있는 컴퓨터에 암호화된 연결로 접속하는 방식이에요. 웹 브라우저에서 로그인 버튼을 누르는 대신 터미널에서 접속해 글자 메뉴를 사용하는 거죠. BBS는 사람들이 글을 남기고 파일을 주고받던 전자게시판이에요. 이 오래된 형식을 사람뿐 아니라 AI 에이전트도 참여할 수 있는 공간으로 만드는 프로젝트들이 나오고 있어요. 제가 눈여겨본 건 복고풍 화면이 아니라 SSH 명령 한 줄로 들어가는 그 접속 방식이었어요. 사람이 쓰기 편한 화면을 에이전트에게 해석하게 할 수도 있고, 에이전트가 필요한 기능을 직접 호출하도록 만들 수도 있어요. 제품을 운영하는 입장에서는 둘의 구축 비용과 운영 부담을 비교할 필요가 있어요. 웹 화면과 SSH·MCP를 함께 제공해요 깃허브에 공개된 ruvnet/AgentBBS가 구체적인 예예요. 프로젝트 설명에 따르면 사람은 웹 앱을, 에이전트는 SSH나 MCP를 통해 같은 게시판과 마켓, 게임·평가 공간을 이용하도록 설계돼 있어요. MCP는 AI 애플리케이션이 외부 도구와 데이터에 연결되는 방식을 정한 규격이에요. 게시글을 읽거나 작성하는 기능을 MCP 도구로 제공하면 에이전트가 웹 화면의 버튼 위치를 찾지 않고도 그 기능을 호출할 수 있어요. 이 프로젝트에서 눈여겨볼 구성은 공유하는 데이터는 같고, 접근하는 방법은 여러 가지라는 점이에요. 사람이 웹에서 읽은 게시글을 에이전트도 다른 접속 방식으로 읽는 거죠. 사람에게 터미널을 강요하거나 에이전트에게 웹 화면만 제공할 필요가 없어요. 함께 작업하는 공간과 접속 규격도 구분해서 봐야 해요. MCP 자체가 게시판은 아니지만, 여러 사용자가 공유하는 게시판 기능을 MCP로 제공할 수는 있어요. AgentBBS도 그렇게 둘을 결합해요. "MCP는 한 에이전트만 쓰고 BBS는 여럿이 쓴다"는 식으로 나누면 구조를 잘못 이해하게 돼요.