해봄의 아카이브

9조원 가치 IPO 직후, 중국 리더들이 쏟아낸 "격차 확대" 경고가 한국에 던지는 메시지 2026년 1월 10일, 베이징. 이틀 전 홍콩 증시에 성공적으로 상장한 Zhipu AI 창립자 탕지에가 칭화대학교에서 열린 'AGI Next Frontier Summit'에 올랐다. 약 9조원 기업가치를 인정받은 축제 분위기를 예상했다면 오산이다. 그의 첫 마디는 축하가 아니라 경고였다. "우리 오픈소스 모델들이 선전하자 일각에서 중국이 미국을 앞질렀다고 흥분합니다. 하지만 현실은 정반대입니다. 격차는 오히려 벌어지고 있을 수 있습니다." 같은 자리에 모인 알리바바, 텐센트, Dark Side of the Moon(Kimi) 등 중국 AI 산업을 이끄는 주요 리더들의 진단은 한결같았다. 중국이 직면한 현실은 '추격'이 아니라 '생존'이었다. 이 냉정한 자기 진단은 AI 3강을 노리는 한국에 묵직한 질문을 던진다. 글로벌 2위 중국도 이렇게 절박하게 움직이는데, 우리는 지금 무엇을 하고 있는가? "20% 미만": 중국 리더들의 냉정한 확률 계산 서밋에서 가장 주목받은 발언은 알리바바 Qwen 기술 책임자 린쥔양이 던진 숫자였다. "향후 3~5년 내 근본적 기술 돌파로 OpenAI나 Anthropic을 뛰어넘을 확률은 20% 미만입니다. 이 수치조차 낙관적인 추정에 가깝습니다." 이는 단순한 겸손이 아니다. 로이터가 보도한 그의 추가 발언은 구조적 문제를 지적한다. "미국의 컴퓨팅 인프라는 우리보다 1~2 자릿수(orders of magnitude) 더 큽니다. 그들은 차세대 연구에 대규모 컴퓨팅을 쏟아붓는 반면, 우리는 서비스 운영(추론)만으로도 대부분의 인프라가 소진됩니다." 이 진단이 중요한 이유는 '연구용 컴퓨팅 여유분'이라는 보이지 않는 격차를 드러내기 때문이다. 중국은 현재 서비스를 돌리는 데도 빠듯한 상황이고, 미국은 미래를 실험할 여유 자원을 갖고 있다. 린쥔양은 이를 "우리는 현금이 부족합니다(strapped for cash)"라는 직설적 표현으로 요약했다.

꼬치코치 를 다시 시작합니다 약 반년 동안, 꼬치코치는 잠시 멈춰 있었습니다. 없어진 것도, 그만둔 것도 아니고 그냥 계속할 수 없는 상태였습니다. 그동안 제 삶과 일의 방향이 꽤 많이 바뀌었고, 코칭이라는 이름으로 사람을 만나는 일이 과연 지금의 제 상태에서도 책임 있게 가능한가를 스스로에게 계속 묻고 있었습니다. 그래서 멈췄고, 정리했고, 다시 시작해도 되겠다는 판단이 들었을 때 이제야 조심스럽게 문을 엽니다. 사업도 안정화를 시킬 필요가 있었고 스스로 다시 다른 사람의 방향을 잡아 줄 수 있을 여유가 다시 생겼습니다. 다만, 달라진 점이 하나 있습니다 꼬치코치는 앞으로 유튜브 채널 멤버십 가입자에 한해 진행됩니다. 이유는 단순합니다. 코칭은 서로의 맥락을 어느 정도 공유하고 있어야 의미 있는 대화로 이어질 수 있기 때문입니다. 이미 제 콘텐츠를 통해 문제의식과 사고의 결을 어느 정도 알고 계신 분들과 조금 더 깊은 이야기를 나누고 싶었습니다. 그래서 '누구나 신청 가능한 상담'이 아니라,

1️⃣ 1시간 만에 끝내는 Go To Market 101 2️⃣ SaaS 서비스들의 가격 올리는 방법 3️⃣ 왜 수많은 스타트업들이 GTM을 이야기할까요? 4️⃣ Go To Market : 시장과 데이터 사이의 간극을 메우는 법 5️⃣ ICP와 PMF라는 말이 당신의 사업를 망치는 방식 6️⃣ 어째서 글로벌 시장이라는 말은 무책임한가 7️⃣ 유리구두는 팔아치우는 물건이 아니다: AI 시대, 리텐션과 GTM에 대한 오해

🎄 크리스마스에 할 거 없는 사람들, 여기로 크리스마스라고 모두가 약속이 있는 건 아니잖아요. 괜히 하루를 흘려보내고 나면 연말인데도 아무것도 남지 않은 느낌이 들 때가 있습니다. 그래서 준비했습니다. 딱 1시간, 후회 없는 시간. 이번 크리스마스에 '공부했다'는 말보다 '하나 만들었다'는 경험을 남겨보세요. 🎁 1시간 실습형 웨비나 2가지 1️⃣ 1시간만에 배우는 상세페이지 / 웹사이트 만들기 비개발자 기준으로 실제로 사용할 수 있는 웹사이트를 직접 만듭니다. 👉https://event-us.kr/m/118607/47927 2️⃣ 1시간만에 만드는 자동화 봇 텔레그램 / 슬랙 / 구글 시트를 연결해 정보가 자동으로 흐르는 구조를 만들어봅니다. 👉https://event-us.kr/m/118608/47928 ✔ 라이브는 흐름 이해용, 다시보기 무제한 제공 ✔ 질문은 언제든지 가능, 될 때까지 크리스마스에 할 거 없다고 느껴질 때, 그 시간이 오히려 가장 좋은 시작일지도 모릅니다.

저는 Surfit이라는 크롬 확장 프로그램을 씁니다. 개인적으로 좋은 글을 큐레이션해주고 그걸 볼 수 있어서라고 생각을 했는데요. 최근들어 이상한 기분이 들기 시작했습니다. 최근 저희 회사가 투자를 받았습니다. a16z를 통해서 리드 투자를 받았고 기업가치는 $2.1M를 인정 받았습니다. 한국 돈으로 3조 정도 되는 기업가지치가 되는 것이였죠. 그리고 더 나아가서 최근 PMF와 RPF 등에 대해서 이야기할 기회가 있었는데 나름 IT 씬에서 10년 이상 밥벌이를 하면서 이것에 대해 여러가지 경험을 쌓았다고 생각이 들었습니다. 최근에는 이것을 통해 무료 웨비나를 진행하거나 인터뷰 등도 무료로 기꺼이 진행했습니다. 사실 포인트는 무료나 노출 등이 아니라... 저희는 공식적으로 이것에 대해 인터뷰를 한 게 NYT가 유일합니다. 저희의 CEO인 Grant는 어제 휴가에서 복귀 하였고 저희 공식 채널로 인터뷰나 질문이 들어온 적도 없습니다. PMF를 찾은 방법 등도 마찬가지 입니다. 예전에 한 인터뷰와 몇가지를 섞어 만든 글이였습니다. 처음에는 다른 담당자가 인터뷰를 한건가? 싶었는데 이제는 궁금해졌습니다. 이야기 해주시는 건 고마운데 무엇을 알고 그렇게 이야기를 하는 것인지 말입니다.

엠바고, 기다림, 그리고 신뢰의 온도 오늘, 감마(Gamma)의 공식 기사가 세상에 공개되었다. 엠바고(embargo)가 풀리면서 이제야 말할 수 있게 된 그 소식은, 단순한 투자 뉴스 이상의 의미였다. "Gamma, a PowerPoint for the A.I. Era, Raises $68 Million." — The New York Times, 2025.11.08. https://www.nytimes.com/2025/11/10/business/dealbook/gamma-ai-fundraise.html?unlocked_article_code=1.0E8.CC8O.5RWn8XiDA-xM&smid=url-share 감마는 안드르센 호로위츠(Andreessen Horowitz)의 리드로 6,800만 달러를 유치했고, 기업 가치는 21억 달러에 도달했다. 불과 52명의 팀원이 7천만 명 이상의 사용자를 확보하며, 흑자를 내는 자생적 AI 스타트업으로 성장했다는 점에서 이 소식은 "조용하지만 강한 혁신"의 또 다른 예시였다. 기다림의 시간, 그리고 이메일 한 통 그동안 Grant, Amanda와의 커뮤니케이션이 잠시 느려진 시기가 있었다. 나야 뭐 스스로 on-site 근무를 포기하고 remote로 현재 동방의 대한민국에 있긴 하지만 화상으로 전설적인 a16z와 미팅을 해보았는데 한국 그리고 아시아 시장의 가능성에 대해 설명을 했 그리고 그들의 투자결정에 나의 보템이 1g이라도 보템이 되었을지 나의 역할이 어떻게 비춰졌을지 사실 조마조마했다. 이건 C레벨 급에서만 이야기가 되었고 시니어급에서는 Exit한다는 괴소문까지 돌기 시작해서 투자딜이 실패했나? 하는 흉흉한 소문이 돌았다. 이해의 순간, 그리고 다시 시작 이제 모든 상황이 이해되자 마음이 한결 편해졌다. 서로의 입장을 알게 된 후, 나는 이런 메일로 대화를 다시 열었다. "After understanding the background of what's been going on, everything makes a lot more sense now. I'm really glad we can get back to open and comfortable communication."

로보틱스 (Robotics) Figure 03 — 가정용 로봇 EufyMake E1 UV Printer — 집에서 텍스처(양각/질감) 인쇄 HoverAir X1 ProMax — 개인용 비디오 촬영 드론 Unitree R1 — 초민첩 휴머노이드 접근성 (Accessibility) American Printing House Monarch — 점자+그래픽 동시 표시 태블릿 Lotus Ring — 포인트-앤-클릭 스마트홈 반지 Tilt Grip Stick — 손이 불편해도 쓰기 쉬운 립밤 항공우주 (Aerospace) AST SpaceMobile BlueBird — 우주에서 쏘는 초고속 인터넷 Firefly Blue Ghost — 달 탐사 도약 FireSat — 산불 조기 탐지 Vera C. Rubin Observatory — 차세대 하늘 감시 관측소 농업 (Agriculture) FutureFeed Asparagopsis Supplement — 소 메탄 배출 저감 사료 Innovea Global Coffee Breeding Network — 기후변화 대응 커피 품종 RootWave eWeeder — 제초제 사용 절감 전기 제초 Scout Gen 5 — 포도밭 관리 자동화 Thunderstruck Razors Edge Concaves — 고효율 수확 Vanilla Vida Data-Driven Indoor Curing — 실내 데이터 기반 바닐라 숙성

"셔츠에 대고 말을 걸어보세요." 2024년, 700달러짜리 AI 핀(AI Pin)을 출시한 Humane의 제안이었습니다. 하지만 불과 1년 만에 이 제품은 시장에서 사라졌죠. 2025년 2월, HP에 인수된 후 모든 서비스가 종료되었습니다. 고객 지원도 중단되었고, 심지어 90일 이내 구매자만 환불을 받을 수 있었습니다. Humane만이 아니었습니다. 형광 오렌지색 AI 기기 Rabbit R1은 초기 10만 대의 예약 주문을 받았지만, 출시 후 단 몇 달 만에 5천 명만 기기를 사용하고 있었습니다. 129달러짜리 Friend 목걸이는 당신의 대화를 듣고 응원 메시지를 보내주는 'AI 친구'였지만 , 결국 그저 블루투스 마이크에 불과했다는 평가를 받았습니다. 왜 이 모든 AI 하드웨어는 실패했을까요? 그리고 그 실패 속에서 OpenAI는 왜 65억 달러라는 거액을 아이폰 디자이너 조니 아이브에게 걸었을까요? '일상 테스트'를 통과하지 못한 AI 기기들 구글의 공동창업자 래리 페이지(Larry Page)에게는 특별한 기준이 있습니다. 바로 '칫솔 테스트(Toothbrush Test)'입니다. 이 테스트는 간단합니다. 그 제품이 칫솔처럼 "하루에 한두 번은 반드시 사용하게 되는가?"를 묻는 것이죠. 래리 페이지는 기업 인수를 검토할 때 재무 제표보다 이 질문을 먼저 던진다고 합니다. 그 제품이 사람들의 삶을 더 나게 만들고, 매일 사용할 정도로 필수적인가를 확인하는 것이죠. 검색, 이메일, 메신저, 소셜미디어 — 우리가 매일 사용하는 거의 모든 성공적인 디지털 제품들은 이 칫솔 테스트를 통과합니다. 아침에 눈을 뜨면 자연스럽게 손이 가는 것들이죠. 그렇다면 AI 하드웨어들은 어땠을까요? Humane AI Pin은 700달러에 월 24달러의 구독료를 요구했지만, 느리고 화면도 없었으며 실제로는 단 몇천 대만 판매되었습니다. 셔츠에 핀을 달고 손바닥에 투사되는 화면을 보는 것은 그 자체로 어색한 경험이었습니다. "스마트폰이 이미 거의 모든 것을 해주는 세상에서, 귀에 대고 속삭이는 700달러짜리 기기를 정당화하기는 어렵습니다."

산업의 공식이 무너지는 순간 2020년 1월, 온라인에 게시된 글 중 AI가 작성한 콘텐츠의 비율은 고작 5%에 불과했습니다. 그런데 2025년 5월, 이 숫자는 48%로 치솟았죠. 이는 옥스퍼드 대학 연구진이 65,000개의 영문 기사를 분석한 결과입니다. 단순 계산만 해봐도, 이 추세대로라면 2026년에는 90%를 넘어설지도 모릅니다. 바로 '비용의 골든 크로스(Cost Golden Cross)'가 일어났다고도 볼 수 있습니다. 1,000:1의 법칙 — 가격이 모든 것을 바꾼다 AI로 만든 기사 한 편의 비용은 0.01달러 미만, 반면 인간 작가가 작성한 기사 한 편의 비용은 10~100달러 수준입니다. 콘텐츠 제작비 연구에 따르면, AI가 생성한 블로그 포스트의 평균 비용은 131달러, 인간이 작성한 콘텐츠는 611달러로 약 4.7배 차이가 납니다. 더 극단적인 예를 보죠. AI 봇과 인간 편집자가 협업할 경우 30분이면 충분하지만, 전문 카피라이터가 동일한 작업을 하면 4시간이 걸립니다. 생산성 차이는 무려 90% 이상입니다. 전통적인 출판 산업의 공식은 이랬습니다. 높은 품질 = 높은 비용 = 높은 가격 하지만 지금은 새로운 공식이 등장했습니다. 적절한 품질 = 거의 제로에 가까운 비용 = 폭발적인 물량 이 순간, 게임의 룰이 바뀐 것입니다. 웹은 AI로 채워지고 있다 2025년 4월 기준, 새롭게 생성되는 웹페이지의 74% 이상이 AI로 생성된 텍스트를 포함하고 있습니다. 챗GPT가 출시되기 전인 2022년 11월까지만 해도 거의 100%가 사람이 쓴 글이었죠. 불과 2년 반 만에 웹의 절반이 AI 콘텐츠로 채워졌습니다. 이 현상을 가장 극명하게 보여주는 사례가 있습니다. 2023년 5월부터 2025년 5월 사이, AI로 생성된 '뉴스 사이트'의 수가 49개 → 1,271개로 폭증했습니다. 뉴스조차 예외가 아닌 셈입니다. 그 이유는 단 하나, 경제적 논리입니다. 월 20달러만 내면 ChatGPT를 무제한으로 쓸 수 있는 시대. 기업들은 작가 한 명의 급여로 수백 편의 콘텐츠를 쏟아낼 수 있습니다. (API와 프롬프트를 잘 사용한다면 이 비용은 더 내려갈 수 있습니다.

들어가기에 앞서, 카카오 업데이트를 욕하고 말게 아니라 IT 업계에 계신 다면 한 번 고민해볼 여지가 있다라는 글을 시작으로 반복적으로 모든 글에 👎와 🤮 이모지가 부쩍 늘었네요. 이것도 관심이긴 한데... 적당히 하십쇼. 이번 연휴가 길었습니다. 긴 연휴인 만큼 사색할 시간도 많았고 개인적으로 필요하거나 있으면 좋을 것 같은 사이트를 몇 개 만들었습니다. 만들며 생각한 것은 정적(Static) 페이지로 만들고 관리 비용이 0로 들게 하자 였습니다. 여러가지 고민을 하다가 결정한게 Github에서 제공하는 Page 기능과 Github Action을 적극적으로 사용하는 것 이였습니다. 그래서 아래와 같은 4개를 만들고 배포 했는데요. 🟣 color.oswarld.com 당신의 색을 설계하는 가장 간단한 방법. color.oswarld.com은 브랜드나 프로젝트에 어울리는 색 조합을 빠르게 탐색할 수 있는 미니 도구입니다. HEX 코드를 입력하면 자동으로 대비 비율을 계산하고, 라이트/다크 모드에서의 가독성을 한눈에 확인할 수 있습니다. 디자이너가 아니더라도, 누구나 손쉽게 색의 균형을 잡고 시각적 조화를 만들 수 있도록 돕습니다. 🔤 font.oswarld.com 좋은 폰트 찾기. (눈누의 하위 호환) font.oswarld.com은 다양한 폰트를 실제 문장으로 미리보기 하며 조합을 실험할 수 있는 사이트입니다. 제목, 본문, 캡션 등 여러 영역에 서로 다른 폰트를 배치해, 디자인의 톤앤매너를 비교하고 결정할 수 있습니다. 웹폰트 링크도 즉시 생성되어, 결과물을 바로 프로젝트에 적용할 수 있습니다. ⚛️ periodic.oswarld.com 내가 까먹어 가서 보기 쉽게 만든 주기율표. periodic.oswarld.com은 원소의 이름과 기호뿐 아니라, 상태·분류·활용 예시 등을 한눈에 볼 수 있는 인터랙티브 주기율표입니다. 클릭하면 각 원소의 요약과 특징이 바로 표시되어, 학습용이나 콘텐츠 자료로도 활용할 수 있습니다. 💰 pricing.oswarld.com

보지 않으면 당하고, 설계하면 이깁니다 시작하기 전에: "경쟁 무시하고 고객만 보라?" 좋은 말이죠. 그런데 SaaS에선 위험합니다. 고객과 이야기하는 그 순간, 옆자리에 이미 더 집요한 경쟁사 AE가 앉아 있어요. 경쟁을 외면하면, 결국 고객 유출과 매출 공백으로 배우게 됩니다. 피할 수 없으면, 게임보드를 우리가 깝니다. 최근 저는 4개의 회사에서 Go-To-Market 전략을 수립하는 컨설팅을 진행하고 있습니다. 그 중 2 곳은 직접 팀을 짜는 단계 까지 관여하고 있습니다. 기본적으로 GTM에 대해 잘 모르고 연락을 주시는 경우도 있는데 아래 영상과 글을 참고 부탁드립니다. 특히 많은 고객들이 SaaS 형태의 요금제로 시장에 진입하고 있기에 한 번 적어보았습니다. 1) 모든 좋은 시장은 전장입니다 결국 1~3개가 값어치를 가져갑니다. 우리가 할 일은 간단하죠. 어떤 한 조각에서라도 '우리가 최고'라는 평판을 먼저 만드는 것. 거기서부터 확장합니다. 우리가 잡을 수 있는 "방어 가능한 한 조각" 로우코스트 #1: "기능 80%, 가격 50%." 프리미엄 #1: "보안·거버넌스·컴플라이언스는 우리." 수직 특화 #1: "세일즈포스의 생명과학 버전." 로컬 #1: "Shopify for Asia—결제·세금·물류는 아시아 최적화." 질문: 지금 우리 팀이 "무조건 우리가 이긴다"라고 말할 수 있는 한 조각이 있나요? 2) 승부는 '넉다운 블로우'로 납니다 예쁜 포지션만으론 부족합니다. 상대가 우리와 겹치는 구간을 포기하도록 만들어야 합니다. 그게 진짜 넉다운입니다. 넉다운의 전형적인 결과 레이오프(사기 하락) 창업자 후퇴(리더십 공백) 비즈니스 모델 피벗(핵심 흔들림) 급매각·나쁜 조건의 M&A(의지 고갈) 중요한 사실: ARR 2,500만 달러 넘어가는 SaaS는 잘 안 죽습니다. 정확히 말하면 죽고 싶어도 못 죽습니다. 목적은 퇴장이 아니라 중복 회피입니다. 우리와 안 겹치게 만드는 것. 여기가 포인트죠. 3) 어디를 때려야 하느냐: Revenue Ops → GTM

"우리 회사는 이제 개발자가 필요 없어요. ChatGPT만 있으면 되거든요!" 이런 말을 들어본 적 있으신가요? 요즘 AI 열풍 속에서 마치 LLM(대규모 언어 모델)이 만능 해결사인 것처럼 포장하는 사람들이 많습니다. 특히 "AI 혁명"을 외치며 검증되지 않은 솔루션을 파는 사람들은 LLM의 한계를 애써 감추죠. 하지만 현실은 어떨까요? LLM은 분명 강력한 도구입니다. 그러나 이 도구의 본질을 제대로 이해하지 못한 채 맹신하면, 보안 취약점부터 프로젝트 실패까지 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 실제로 저는 아래 글을 작성하고 많은 분들의 연락을 받고 출판 제의를 받는 등 많은 일들이 있었으나 책에서도 적었고 몇 번이고 이야기 했지만 바이브 코딩은 강의 형태로 진행되는 것이 사실 상 불가능 합니다. 워크샵 혹은 가이드 형태는 가능 할 수 있어도 말이죠. 제가 걔인적으로 만나면서 들은 바이브코딩 혹은 인공지능과 함께 코딩하는 류의 서비스 등을 사용하는 분들이 자주하는 착각 + 선전?선동?을 몇가지 적어보겠습니다. 착각 1: "LLM이 생성한 코드는 항상/때때로 작동한다" 잘못된 믿음 "인공지능이 만든 코드니까 당연히 돌아가겠지?" 혹은 "가끔은 안 되지만 대부분은 작동하잖아?" 진실 LLM이 생성하는 코드가 작동할지 여부는 복불복입니다. 최신 연구에 따르면 AI가 생성한 코드의 40% 이상이 보안 취약점을 포함하고 있습니다. 코드가 컴파일되거나 실행된다고 해서 "제대로 작동한다"는 의미가 아닙니다. 이건 마치 5살 아이에게 저녁 식사를 준비하라고 시키는 것과 비슷합니다. 아이는 레시피를 완벽하게 외우고 있을 수 있지만, 불 조절의 위험성이나 칼 사용법은 제대로 이해하지 못합니다. 결과물이 나오긴 하지만, 그게 안전하고 올바른 음식인지는 별개의 문제죠. 올바른 접근: LLM 생성 코드는 항상 초안(draft)으로 취급해야 합니다. 반드시 검토하고, 테스트하고, 보안 점검을 거쳐야 합니다. 착각 2: "LLM은 코드가 올바른지 판단할 수 있다" 잘못된 믿음 "AI가 코드를 검증해줄 수 있으니 맞겠지."

전 국민 QA가 던진 학습 과제 TL;DR 이번 개편은 일반 사용자 vs. IT 메이커의 서로 다른 관점이 크게 충돌한 사건이다. 두 관점은 함께 고려되어야 한다. 대중은 "불편하면 안 쓴다/편하면 쓴다"로 판단하지만, 업계는 왜 이런 결정이 났는지와 무엇을 배울지를 끝까지 추적해야 한다. 토스 출신이 어쩌고, 광고 매체가 어쩌고는 이러한 문제의 시작점이라기 보단 재료들에 가깝다. 이 사건은 사실상 전 국민을 대상으로 한 초대형 유저 테스트였고, 여기서 얻은 데이터와 경험은 다음 제품 의사결정의 핵심 인사이트가 된다. 당신이 iT 업계 사람이 아니라면 사실 그냥 뉴스 정도로 넘어갈 수 있지만 만약 IT 업계 종사자면 한 번 생각해보자. https://youtu.be/KSR3h8Pd5-I?si=rhMgDNesm1oY0FwF 최근 카카오톡의 대규모 개편은 다양한 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 저는 이번 개편을 '전 국민 QA(품질 검사)'라고 정의하며, IT 업계 종사자들에게는 많은 배울 점이 있는 중요한 사건으로 보고 있습니다. 일반 사용자들의 불만 표출을 넘어, 이번 개편이 한국 사회와 IT 업계에 미치는 영향에 대한 심층적인 분석이 필요하다고 강조합니다. 카카오톡이 스스로를 '국민 메신저'로 칭하며 대대적인 변화를 시도한 것은, 서비스가 이미 우리 일상생활의 인프라와 같은 위치에 있기 때문입니다. 사용자들이 다른 대안으로 쉽게 갈아탈 수 없는 상황을 카카오 역시 인지하고 있으며, 이것이 사용자들이 불만을 표하면서도 서비스를 계속 이용할 수밖에 없는 딜레마를 초래했다고 설명합니다. 숏폼 도입의 문제점: 사용자 경험과 플랫폼 본질 이번 개편에서 특히 논란이 된 것은 '숏폼' 기능 도입입니다. 저는 숏폼이 고객이 원하지 않는 경험을 강요한다고 지적합니다. 유튜브나 인스타그램, 틱톡처럼 콘텐츠 소비를 목적으로 하는 플랫폼과 달리, 카카오톡 오픈 채팅방은 정보 교환과 소통이 주 목적인 공간인데, 여기에 쇼폼을 자동 재생으로 배치한 것이 문제라는 것입니다. 쇼폼 도입의 더 큰 문제는 일부 인플루언서에게만 콘텐츠 업로드 권한을 부여했다는 점입니다. 이는 과거 네이버 '미투데이'가 연예인 계정에 특혜를 주어 실패했던 사례와 유사하다고 비판합니다. SNS의 본질은 '연결'과 모두에게 노출될 기회를 제공하는 것인데, 카카오톡은 이를 망각하고 소수에게만 기회를 주는 '폭력적인' 방식을 택했다고 강조합니다.

2013년 개봉한 스파이크 존즈 감독의 영화 '그녀(Her)'는 외로운 남성이 인공지능 운영체제와 사랑에 빠지는 이야기를 통해 미래 관계의 가능성을 탐구했습니다. 한때 공상과학으로 여겨졌던 이 이야기는 이제 더 이상 허구가 아닌, 우리 사회의 새로운 현실이 되었습니다. 이는 기술과 인간 관계가 복잡하게 얽힌 사회기술적 현상(사회와 기술이 상호작용하며 만들어내는 새로운 사회 현상)으로 자리 잡았습니다. 이 현상의 중심에는 2만 9천 명이 넘는 회원이 활동하는 레딧(Reddit) 커뮤니티 'r/MyBoyfriendIsAI'가 있습니다. 이곳은 AI와 친밀한 관계를 맺는 사람들이 자신의 경험을 공유하고 서로를 지지하는 공간입니다. 최근 MIT 미디어랩 연구진이 이 커뮤니티에 대한 최초의 대규모 전산 분석 연구를 수행하여 AI와의 관계에 대한 우리의 통념을 깨는 놀랍고도 직관에 반하는 진실들을 밝혀냈습니다. 연구진이 발표한 결과에 따르면 사람들이 자신의 챗봇과 사랑에 빠지는 경우를 5가지로 카테고리화 하고 각각의 이유를 심층적으로 분석했는데 개인적으로 무척 재밌어서 정리해 공유 드립니다. 원본은 이 글 제일 아래에 첨부했습니다. 1. 의도치 않게 시작된 관계: 사랑이 아닌 '업무'에서 싹튼 감정 가장 놀라운 발견은 이들의 관계가 대부분 로맨스를 찾으려는 의도에서 시작되지 않았다는 점입니다. 연구에 따르면, 사용자 중 10.2%는 AI를 사용하다 의도치 않게 관계로 발전했다고 답했으며, 이 중 상당수인 6.6%는 순전히 생산성 향상을 위한 목적으로 AI를 활용하다 감정적 유대를 형성했습니다. 반면, 처음부터 의도적으로 AI 연인을 찾았다고 답한 비율은 6.5%에 불과했습니다. 이러한 관계의 지속성 또한 주목할 만한데, 사용자 대다수(29.9%)가 6개월 이상 관계를 유지하고 있어 일시적 호기심이 아닌 지속적인 현상임을 시사합니다. 전형적인 과정은 창의적인 프로젝트, 문제 해결, 업무 보조 등을 위해 챗GPT와 같은 AI를 활용하면서 시작됩니다. 수개월에 걸쳐 깊이 있는 대화를 나누는 과정에서 예상치 못한 정서적 유대감이 유기적으로 형성되는 것입니다.

요즘 개발자들 사이에서 은근히 회자되는 말이 있습니다. "AI가 코드를 대신 써준다? 좋지. 하지만 그걸 정리하는 건 결국 사람이야." 바로 이 지점에서 'Vibe Coding Cleanup'이라는 새로운 서비스 카테고리가 생겨나고 있습니다. 원래는 단순히 "AI가 망쳐놓은 코드 치워드립니다"라는 농담에서 출발했지만, 지금은 분명한 비즈니스 기회가 되고 있죠. 최근 출시한 책에서도 개인적으로 바이브 코딩은 엄청난 양의 디버깅을 불러온다고 적은 바 있습니다. Vibe Coding의 폭발적인 확산 2025년 초, 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)가 처음 'Vibe Coding'이라는 표현을 썼습니다. 개발자가 직접 코드를 일일이 치는 대신, AI와 대화를 나누듯 함수 전체를 뚝딱 생성하는 방식. 자연어로 프로그래밍을 한다는 이 접근은, 겉보기에 생산성을 10배까지 끌어올려줄 듯 보였습니다. 실제로 GitHub에 따르면 전 세계 개발자의 92%가 AI 코딩 툴을 사용하고 있으며, Copilot 하나만으로도 매달 수십억 줄의 코드가 생성되고 있습니다. 하지만 화려한 숫자 뒤에는 잘 드러나지 않는 문제가 있습니다. GitClear 분석에 따르면, AI 도움을 받은 코드베이스는 코드 churn(되돌리기·재작성 비율)이 41% 증가합니다. 스탠퍼드 연구팀은 AI 보조를 받은 개발자가 더 취약한 보안 코드를 작성하면서도 오히려 안전하다고 착각한다는 결과를 내놓았습니다. 입력값 검증 부재, 구식 라이브러리 사용, 아키텍처 붕괴… 이런 문제는 선배 개발자들을 한숨 짓게 합니다. Cleanup 경제가 진짜로 존재한다 이제 시장에는 AI가 써놓은 코드만 전문적으로 고쳐주는 사람들이 생겨났습니다. 404 Media는 이를 'AI 스파게티 코드'라고 부르는데, 이미 수많은 프리랜서와 컨설팅 회사들이 이 정리 작업을 핵심 서비스로 내세우고 있습니다. 한 컨설턴트는 동시에 15~20개의 '청소 프로젝트'를 진행하며 프리미엄 요금을 받습니다. Ulam Labs는 아예 서비스 카테고리 이름으로 "Vibe Coding Cleanup"을 공식화했습니다.

들어가며: 과거의 예견이 현실이 되다 2-3년 전, 우리는 Chat과 Thread 중심의 AI 인터페이스를 과도기적 현상으로 예측했습니다. DOS에서 GUI로의 진화처럼, 텍스트 기반 대화형 인터페이스 역시 더 자연스럽고 직관적인 형태로 발전할 것이라 내다봤죠. 그 예측은 정확했습니다. 2025년 현재, AI는 더 이상 화려한 "AI 탑재" 배지를 자랑하지 않습니다. 대신 사용자가 눈치채지 못할 정도로 자연스럽게 제품을 더 스마트하고 직관적으로 만드는 방향으로 진화했습니다. 우리가 스터디에서 체계화했던 5단계 프레임워크는 여전히 유효하지만, 각 단계에서 AI의 역할과 사용자 경험은 근본적으로 변화했습니다. 1단계 진화: Intent(사용자 의도)의 예측 가능한 시대 과거: 명시적 의도 파악 스터디 당시 우리는 사용자 의도를 Focus, Navigation, Synthesizing, Browsing 4가지로 분류했습니다. 사용자가 직접 명령을 입력하고, AI가 이를 해석하는 방식이었죠. 현재: 선제적 의도 예측 2025년의 Proactive UX는 사용자의 행동 패턴을 분석해 필요를 예측하고, 사용자가 요청하기 전에 해결책을 제시합니다. 이제 AI는 다음과 같이 작동합니다: Ambient Intelligence (주변 지능) 스마트폰이 사용자의 이동 패턴을 학습해 평소 경로의 교통상황을 자동으로 알려줌 음악 앱이 시간대, 날씨, 위치에 따라 플레이리스트를 자동 생성 업무 도구가 회의 일정과 프로젝트 마감일을 분석해 우선순위 작업을 제안 Silent Context Awareness (조용한 맥락 인식) Gmail의 스팸 필터처럼, AI가 딥러닝을 사용한다는 팝업 없이 스팸 메일이 없는 상태를 기본으로 만듭니다. 사용자는 이를 제품의 기본 상태로 인식하며 AI의 개입을 의식하지 않습니다. 2단계 진화: Wayfinding(제품 이해)의 무마찰 전환 과거: 가이드, 넛지, 제안, 템플릿 방식 스터디에서 정리했던 4가지 방식은 여전히 핵심이지만, 구현 방식이 진화했습니다.

평소 생각을 교류하는 형이 있는데, 인공지능과 로봇 그리고 세계적으로 일어나고 있는 저출산/고령화 그리고 정치적 대립에 대해 수다를 떨다가 아래와 같이 생각을 정리해 보았습니다. 핵심 개념 실버 웨이브(Silver Wave): 인구 고령화와 저출산이 동시에 진행되며, 선진 민주주의 국가들이 노령 인구가 다수가 되는 현상. 민주주의 제도는 본래 젊고 성장하는 사회를 전제로 설계되었기 때문에, 지금의 구조적 변화에 적합하지 않음. 주요 데이터 투표율 격차 연령이 높을수록 투표율이 높아, 고령층은 인구도 많고 정치 참여도 활발. 이는 정치적 영향력의 "이중 우위(double advantage)"를 형성. 2. 민주주의 신뢰의 세대 격차 노년층은 제도에 대한 신뢰가 유지·상승하는 반면, 청년층은 신뢰도가 급격히 하락. 제도가 특정 세대에만 유리하게 작동한다는 인식이 강화됨. 연금 개혁의 정치적 마비 고령 유권자 다수의 이해관계 때문에 개혁이 지연되거나 무산. 한국은 평균 12년 이상 개혁 지연, OECD 국가 중 최장. 청년층의 정치적 급진화 유럽에서 35세 이하 청년들의 극우·극좌 정당 지지가 빠르게 증가. 이는 민주주의 제도 자체에 대한 불신으로 연결. 세대 간 이전(transfer)의 위기 GDP 대비 80% 이상에 달하는 수준의 세대 간 재정 이전이 발생(일본·독일 등). 구조적으로 지속 불가능한 상태임에도 개혁이 쉽지 않음. 제안된 해결책

지난 9월 13일, 알바니아에서 역사적인 일이 벌어졌습니다. 에디 라마(Edi Rama) 총리가 세계 최초로 인공지능 '장관'을 내각에 임명한 것입니다. '딜레라(Diella)'라는 이름의 이 AI는 알바니아어로 '태양'을 의미하며, 정부 조달 과정에서 부패를 100% 차단하겠다는 야심찬 목표를 가지고 있습니다. 과연 이것은 정부 투명성의 새로운 전환점일까요, 아니면 정치적 쇼에 불과할까요? 오늘은 이 흥미진진한 실험의 실체와 가능성, 그리고 한계에 대해 깊이 파헤쳐보겠습니다. 딜레라, 부패와 맞서는 디지털 태양 딜레라는 전통 알바니아 의상을 입은 여성의 모습으로 디자인되었으며, 마이크로소프트와의 협력으로 개발되었습니다. 올해 1월부터 e-Albania 플랫폼에서 가상 비서로 활동해온 딜레라는 이미 36,600개의 디지털 문서 발급을 지원하고 약 1,000개의 서비스를 제공하며 시민들과의 접점을 쌓아왔습니다. 라마 총리는 "딜레라는 물리적으로 존재하지 않지만 인공지능에 의해 가상으로 창조된 최초의 내각 구성원"이라고 선언했습니다. 더 나아가 "공공 입찰이 100% 부패 없이 진행되고, 입찰 과정에 제출되는 모든 공공 자금이 완벽하게 투명하게 관리될 것"이라고 약속했습니다. 이런 혁신적 시도가 나온 배경에는 알바니아의 절실한 현실이 있습니다. 알바니아는 국제투명성기구의 2024년 부패인식지수에서 180개국 중 80위를 기록했고, 1990년 공산 정권 붕괴 이후 조직범죄와 부패 척결이 지속적인 과제로 남아있습니다. 특히 EU 가입을 위해서는 부패 척결이 핵심 조건 중 하나죠. 라마 총리의 사회당은 2027년까지 EU 가입 협상을 완료하겠다고 공약했지만, 야당은 여전히 준비가 부족하다며 회의적인 반응을 보이고 있습니다. AI 반부패 기술의 글로벌 트렌드 세계가 주목하는 AI의 반부패 잠재력 알바니아의 실험이 돌출적인 것처럼 보이지만, 실제로는 전 세계적인 트렌드의 연장선에 있습니다. 세계은행은 마이크로소프트 연구팀과 협력하여 AI가 부패를 조기에 예방하고 완화할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다.

스마트폰을 대체할 AI 안경이 마침내 현실이 되다 "이건 단순히 얼굴에 휴대폰을 붙이는 것이 아니에요. 이건 여러분의 일상 업무를 빠르게 처리하면서도 흐름을 깨뜨리지 않도록 도와주는 것입니다." 2025년 9월 17일, 메타 커넥트(Meta Connect) 2025에서 마크 주커버그가 무대에 올라 메타 레이밴 디스플레이(Meta Ray-Ban Display)를 선보였을 때, 그의 이 말은 단순한 제품 소개를 넘어선 의미를 담고 있었습니다. 이것은 메타가 지난 10년간 투자해온 1000억 달러 규모의 XR(확장현실) 비전이 마침내 구체적인 형태를 갖춘 순간이었습니다. 이상하게 국내에선 메타가 여는 컨퍼런스에 관심이 잘 없는것 같습니다. 라마콘때도 그렇고... 혁신의 핵심: 보이지 않는 입력, 무한한 가능성 메타 레이밴 디스플레이의 가장 놀라운 특징은 함께 제공되는 메타 뉴럴 밴드(Meta Neural Band)입니다. 이 손목 착용형 기기는 근육 활동으로 생성되는 신호를 안경 제어 명령으로 변환하는 EMG 손목밴드로, 사용자가 안경을 만지거나 스마트폰을 꺼내지 않고도 미묘한 손동작만으로 기기를 제어할 수 있게 해줍니다. EMG(근전도) 기술이란? EMG는 Electromyography의 줄임말로, 골격근에서 생성되는 전기적 활동을 평가하고 기록하는 기술입니다. EMG는 손목을 통해 손으로 이동하는 전기 운동 신경 신호를 센서를 사용해 디지털 명령으로 변환하며, 손목을 통한 신호가 너무 명확해서 EMG는 단 1밀리미터의 손가락 움직임도 이해할 수 있습니다. 메타가 이 기술에 투자한 이유는 명확합니다. 메타 뉴럴 밴드는 거의 200,000명의 연구 참가자와 함께 수년간의 표면 근전도(EMG) 연구의 산물밴드가 감지할 수 있는 신호의 양이 놀라울 정도로 많아서, 시각적으로 인지되기 전의 움직임까지도 측정할 수 있는 정밀도를 갖추고 있다는 것입니다. 기술적 돌파구: 42픽셀의 마법 메타 레이밴 디스플레이는 단순한 스마트 안경을 넘어선 기술적 성취를 보여줍니다. HUD는 풀컬러이며 시야각의 각 도당 42픽셀을 지원합니다 - 이는 20픽셀의 메타 퀘스트 3S와 비교됩니다.

안녕하세요, 해봄입니다. 제 블로그를 오래 지켜봐 주신 여러분께 가장 먼저 전하고 싶은 소식이 있습니다. 그동안 블로그에서 나누었던 생각과 글들을 바탕으로, 드디어 한 권의 책을 세상에 내놓게 되었습니다. LLM이 나오고 모든 걸 LLM에게 일임하며 생각하기를 포기하는 것에 대해 적은 책입니다. 평소 철학이나 인문학 그리고 이 주제에 대해 관심 있으시다면 한 번 들여다봐 주시면 좋겠습니다.🙂 교보문고 👉 https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000217476245 YES24 👉 https://www.yes24.com/product/goods/153156828 알라딘 👉 https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=371482787 무엇보다, 이 책이 나오기까지 꾸준히 제 글을 읽어주신 구독자분들이 있었기에 가능했습니다. 진심으로 감사드립니다. 앞으로도 계속, 함께 고민하고 나누어가고 싶습니다. 늘 응원해 주시는 마음에 다시 한 번 감사드리며, 좋은 소식으로 또 찾아뵙겠습니다. 따뜻한 하루 되세요. 해봄 드림