테크 소식

• 기술적 지식 없이도 인터랙티브 콘텐츠 제작 가능 • 간단한 프롬프트로 퀴즈, 게임, 계산기 등 생성 • 웹사이트, 프레젠테이션에 바로 적용 가능 • 25명의 비개발자들이 단시간에 창의적인 앱 제작 • 코딩의 복잡성과 진입장벽을 혁신적으로 해결 코딩의 벽을 허물다 대부분의 사람들에게 코딩은 여전히 높은 진입장벽을 가진 복잡한 기술입니다. Canva의 디자인 경험 책임자인 Ally는 자신의 경험을 통해 이 문제를 잘 이해하고 있었습니다. "저는 예전에 스타트업 창업자였어요. 하지만 '비기술 창업자'라는 레이블 때문에 투자자들로부터 계속 거절당했죠. 코딩을 배우고 나서야 제 아이디어를 현실화할 수 있었고, 그때서야 투자를 받고 제품을 만들어 결국 인수될 수 있었습니다." 코딩은 엄청난 가능성을 열어주지만, 배우는 데 몇 년이 걸리는 전문 기술입니다. 간단한 앱 하나를 만드는 데도 몇 주, 몇 달이 걸립니다. 하지만 Canva는 이것을 기회로 보았습니다. 10년 전 디자인을 모두에게 접근 가능하게 만든 것처럼, 이제 코딩도 마찬가지로 변화시킬 차례였습니다. Canva Code란? Canva Code는 코딩 지식 없이도 누구나 인터랙티브한 경험을 만들 수 있게 해주는 혁신적인 도구입니다. Canva 홈페이지의 Canva AI 섹션에서 찾을 수 있으며, 간단한 프롬프트만으로 원하는 것을 묘사하면 됩니다. 퀴즈, 게임, 인터랙티브 계산기 등 거의 모든 것을 상상하고 만들 수 있습니다. HTML이나 CSS를 알 필요 없이, Canva Code가 모든 어려운 작업을 대신해 줍니다. 만들어진 위젯은 프레젠테이션에 추가하거나 웹사이트로 게시할 수 있습니다. 실제 사용자들의 경험 Canva는 이 도구의 가능성을 보여주기 위해 교사, 사업가, 학생 등 25명을 모아 간단한 질문을 했습니다: "코딩할 수 있다면 무엇을 만들고 싶나요?" 참가자들 중 대부분은 코딩 경험이 전혀 없었지만, 세션이 끝날 때는 모두가 놀라운 것들을 만들어냈습니다: 한 예술가는 감정에 따라 자신의 노래를 추천해주는 웹사이트를 만들었습니다. 피트니스 애호가는 모든 것을 한 곳에서 추적할 수 있는 앱을 개발했습니다. 한 참가자는 자폐증이 있는 아이들을 위한 감각 퍼즐 게임을 만들었습니다. 학습 도구로 대화형 학습 앱과 플래시카드, 퀴즈도 만들어졌습니다. 한 참가자는 자신의 강아지를 주인공으로 한 호러 게임을 만들었습니다. '보바 버디'라는 근처 버블티 가게를 찾아주는 대시보드 웹사이트도 있었습니다. 학생들을 위한 곱셈 게임도 제작되었습니다. 참가자들은 Canva Code의 속도에 가장 놀랐습니다. "2-3주의 작업을 절약했다"고 말하는 사람도 있었고, 적은 예산으로 시작하는 사람들에게 "엄청난 도움"이 될 것이라는 평가도 있었습니다. 코딩의 미래 Canva Code는 디자인의 의미를 재정의하고 아이디어를 현실화하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이제 기술적 지식 없이도 몇 분 만에 아이디어를 인터랙티브한 경험으로 변환할 수 있게 되었습니다.

요약 모든 요금제가 간소화되고 사용자 친화적으로 변경됨 흐름 작업 크레딧 제거, 사용자 프롬프트당만 요금 부과 Pro, Teams, Enterprise 등 카테고리별 단일 요금제로 통합 자동 크레딧 리필 기능 추가 GPT-4.1 및 o4-mini 무제한 무료 사용 1주일 추가 연장 향후 두 달간 두 모델 모두 0.25 크레딧으로 할인 제공 새 요금제 안내 개인 사용자를 위한 요금제 이전 요금제에 대한 불만과 피드백을 듣고 시스템과 최적화를 구축하여 비용을 개선했습니다. 이번 변경의 가장 큰 목표는 모든 것을 단순화하는 것입니다. 가장 중요한 변화는 흐름 작업 크레딧을 없앤 것입니다. 이제 Cascade가 내부적으로 몇 단계를 거치든 사용자 프롬프트에 대해서만 요금이 부과됩니다. 개인 부문에서는 이제 유료 Pro 요금제 하나만 있습니다. 여전히 월 $15에 500 프롬프트 크레딧을 제공하며, Previews와 Deploys와 같은 모든 기능을 사용할 수 있습니다. 추가 프롬프트 크레딧은 $10당 250개를 구매할 수 있으며, 이러한 추가 크레딧은 이월됩니다. Pro Ultimate 고객들을 위해 새로운 Pro 요금제로의 전환을 돕기 위해 최근 월 결제에 대해 무료로 1,200 프롬프트 크레딧을 일회성으로 제공할 것입니다. 또한 자동 크레딧 리필 기능을 도입하여 크레딧을 추가 구매하기 위해 작업 흐름을 중단할 필요가 없게 되었습니다. Windsurf 웹사이트의 요금제 설정 페이지에서 최대 지출 금액 및 기타 리필 매개변수를 지정할 수 있으며, 크레딧이 소진되기 시작하면 자동으로 "충전"해 드립니다. 초기 사용자들을 위해 다음 1년 동안 월 $10의 얼리 어답터 가격을 계속 유지할 것입니다. 팀을 위한 요금제 개인과 마찬가지로 요금제를 단순화하고 흐름 작업 크레딧을 제거하며 크레딧 자동 리필을 허용합니다. Teams와 Teams Ultimate 요금제를 따로 두는 대신, 이제 월 $30/사용자당 Teams 요금제로 500 프롬프트 크레딧을 제공합니다. 이는 이전 Teams 요금제의 월 $35/사용자당 300 프롬프트 크레딧이나 이전 Teams Ultimate 요금제의 월 $90/사용자당 2500 흐름 작업 크레딧(약 625 프롬프트 크레딧에 해당)보다 더 나은 가치를 제공합니다. 추가 크레딧은 이제 1000 프롬프트 크레딧에 $40입니다. 기본 크레딧에 대한 풀링은 제거했지만 추가 크레딧에 대한 풀링은 유지하고 있습니다. 가까운 미래에 셀프 서비스 SSO 통합 및 추가 액세스 제어 기능을 월 $40/사용자당의 총 기본 가격으로 추가할 예정입니다. 기업을 위한 요금제

Anthropic이 최근 공개한 Claude Code는 개발자의 코딩 워크플로우를 혁신적으로 변화시키는 명령줄 도구입니다. 연구 프로젝트로 개발된 이 도구는 유연하고 사용자 정의가 가능한 설계로 강력한 에이전틱 코딩 경험을 제공합니다. 개발자들이 각자의 작업 환경에 맞게 최적화할 수 있는 Claude Code의 효과적인 활용법을 살펴보겠습니다. 환경 설정 최적화하기 Claude Code는 자동으로 컨텍스트를 수집하여 프롬프트에 포함시킵니다. 이를 최적화하는 방법 중 가장 효과적인 것은 CLAUDE.md 파일을 활용하는 것입니다. CLAUDE.md는 대화 시작 시 자동으로 컨텍스트에 포함되는 특별한 파일로, 다음과 같은 정보를 문서화하기에 적합합니다: 이 파일은 루트 디렉토리, 부모/자식 폴더, 홈 폴더 등 여러 위치에 배치할 수 있으며, /init 명령을 실행하면 Claude가 자동으로 생성해 줍니다. 또한 도구 허용 목록을 관리하여 파일 편집, git 명령어 등 시스템 수정 작업에 대한 권한을 설정할 수 있습니다: 세션 중 "항상 허용" 선택 /allowed-tools 명령으로 허용 도구 추가/제거 설정 파일 직접 편집 세션별 --allowedTools 플래그 사용 도구 확장으로 능력 향상하기 Claude Code는 사용자의 셸 환경에 접근할 수 있어 모든 도구를 활용할 수 있습니다. 배시 도구 사용법을 알려주거나, CLAUDE.md에 자주 사용하는 도구를 문서화하여 효율성을 높일 수 있습니다. MCP(Model Control Protocol)를 통해 다양한 서버에 연결할 수도 있습니다: 프로젝트 설정으로 특정 디렉토리에서 사용 전역 설정으로 모든 프로젝트에서 사용 .mcp.json 파일로 팀과 공유 반복적인 워크플로우는 커스텀 슬래시 명령어로 자동화할 수 있습니다: 효과적인 워크플로우 채택하기 Anthropic 개발자들이 검증한 몇 가지 효과적인 워크플로우를 소개합니다: 탐색-계획-코드-커밋 관련 파일과 코드베이스 분석 요청

주요 내용 요약 에이전트 정의: LLM을 활용해 사용자를 대신해 독립적으로 작업을 수행하는 시스템 에이전트 구성요소: 모델(LLM), 도구(외부 시스템 연결), 지시사항(행동 지침) 오케스트레이션 패턴: 단일 에이전트 vs 다중 에이전트 시스템 가드레일: 데이터 프라이버시, 안전성, 관련성 등을 보장하는 안전장치 에이전트 적용 분야: 복잡한 의사결정, 유지보수가 어려운 규칙 기반 시스템, 비정형 데이터 처리 에이전트란 무엇인가? 에이전트는 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행하는 시스템입니다. 일반적인 소프트웨어가 사용자의 워크플로우를 간소화하는 데 중점을 둔다면, 에이전트는 높은 독립성을 가지고 사용자를 대신해 동일한 워크플로우를 실행합니다. 에이전트의 핵심 특징: LLM 기반 의사결정: 워크플로우 실행과 결정을 관리하며 필요시 자체 수정 가능 도구 사용 능력: 외부 시스템과 상호작용하여 정보 수집 및 작업 수행 언제 에이전트를 구축해야 하는가? 에이전트는 전통적인 결정론적 규칙 기반 접근법이 부족한 워크플로우에 적합합니다. 다음과 같은 상황에서 에이전트를 고려해 볼 수 있습니다: 복잡한 의사결정이 필요한 경우: 미묘한 판단, 예외 처리, 맥락 민감 결정(예: 고객 서비스 워크플로우의 환불 승인) 유지보수가 어려운 규칙 시스템: 광범위하고 복잡한 규칙으로 인해 업데이트가 비용이 많이 들거나 오류가 발생하기 쉬운 시스템(예: 공급업체 보안 검토 수행) 비정형 데이터 의존성: 자연어 해석, 문서에서 의미 추출, 또는 사용자와 대화식 상호작용을 포함하는 시나리오(예: 주택 보험 청구 처리) 에이전트 설계 기초 1. 모델 선택 작업 복잡성, 지연 시간, 비용에 따라 다양한 모델이 다양한 강점과 트레이드오프를 가집니다. 효과적인 전략: 가장 강력한 모델로 프로토타입을 구축하여 성능 기준선 확립 더 작은 모델로 대체하여 허용 가능한 결과를 얻는지 테스트

스탠포드 대학교의 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 발표한 2025년 AI 인덱스 보고서는 전 세계 인공지능 발전 현황을 포괄적으로 분석한 자료입니다. 8번째 발간되는 이번 보고서는 AI 기술 성능, 경제적 영향, 교육, 정책, 책임감 있는 AI 등 다양한 측면을 데이터 기반으로 추적하고 시각화하여 AI의 급속한 발전을 이해할 수 있는 경험적 토대를 제공합니다. • AI 기술 성능은 계속해서 놀라운 속도로 향상 • 미국은 핵심 모델 개발 분야에서 여전히 선두, 중국은 격차 빠르게 좁혀 • 기업 AI 투자 사상 최대 기록, 정부 규제도 증가 • 일상에 빠르게 자리 잡는 AI, 비용은 감소하고 효율성은 증가 • 책임 있는 AI 생태계 발전 불균형, 국가 간 AI 인식 차이 뚜렷 • 과학 분야 AI 기여도 증가, 추론 능력은 여전히 과제로 남아 AI 기술 성능의 꾸준한 향상 2023년에 도입된 MMMU, GPQA, SWE-bench와 같은 까다로운 벤치마크에서 AI 성능이 불과 1년 만에 급격히 향상되었습니다. MMMU에서는 18.8%, GPQA에서는 48.9%, SWE-bench에서는 67.3%의 점수 상승이 있었습니다. 최신 AI 모델들은 고품질 비디오 생성 능력도 크게 향상되었으며, 일부 환경에서는 에이전트 AI 모델이 인간보다 뛰어난 성능을 보이기도 했습니다. 특히 주목할 점은 주요 벤치마크에서 상위 모델과 10위권 모델 간의 성능 차이가 1년 만에 11.9%에서 5.4%로 줄어들었고, 상위 두 모델 간의 차이는 불과 0.7%에 불과하다는 것입니다. 이는 최첨단 AI 기술 경쟁이 점점 치열해지고 있음을 시사합니다. 일상생활에 스며드는 AI 의료부터 교통까지, AI는 실험실에서 일상생활로 빠르게 이동하고 있습니다. 2024년 8월 기준으로 FDA는 950개의 AI 기반 의료기기를 승인했는데, 이는 2015년 6개, 2023년 221개에서 크게 증가한 수치입니다. 도로에서는 자율주행차가 더 이상 실험적 단계가 아닙니다. 미국의 주요 자율주행차 운영업체인 웨이모(Waymo)는 현재 매주 15만 건 이상의 자율주행 라이드를 제공하고 있습니다. AI 모델이 더욱 효율적이고 저렴해지며 접근성도 높아지고 있습니다. GPT-3.5 수준의 시스템의 추론 비용이 2022년 11월부터 2024년 10월 사이에 280배 이상 감소했습니다. 하드웨어 수준에서는, 비용이 매년 30% 감소했고 에너지 효율성은 매년 40% 향상되었습니다. 또한, 오픈 웨이트 모델도 클로즈드 모델과의 격차를 좁히면서, 일부 벤치마크에서 성능 차이가 1년 만에 8%에서 1.7%로 줄어들었습니다. 이러한 추세들은 고급 AI에 대한 장벽을 빠르게 낮추고 있습니다. 기업의 적극적인 AI 투자와 모델 개발 경쟁 2024년 미국의 민간 AI 투자는 1,091억 달러로 증가했으며, 이는 중국의 93억 달러와 영국의 45억 달러에 비해 압도적인 규모입니다. 특히 생성형 AI는 전 세계적으로 339억 달러의 민간 투자를 유치했는데, 이는 2023년 대비 18.7% 증가한 수치입니다. 기업의 AI 도입도 가속화되어 2024년에는 78%의 조직이 AI를 사용한다고 보고했는데, 이는 전년도의 55%에서 크게 상승한 것입니다. 모델 개발에서 미국은 2024년에 40개의 주목할 만한 AI 모델을 생산하여 중국의 15개와 유럽의 3개를 크게 앞섰습니다. 그러나 양적인 면에서 미국이 여전히 앞서고 있지만, 중국 모델들은 품질 격차를 빠르게 좁히고 있습니다. MMLU와 HumanEval과 같은 주요 벤치마크에서의 성능 차이는 2023년 두 자릿수에서 2024년에는 거의 동등한 수준으로 줄어들었습니다. 한편, 중국은 AI 출판물과 특허에서 계속 선두를 유지하고 있습니다. 하지만 AI 모델 훈련 비용이 크게 증가하고 있다는 점도 주목할 만합니다. 구글의 Gemini 1.0 Ultra 모델의 훈련 비용은 약 1억 9,200만 달러로 추정됩니다. 이는 훈련 시간, 하드웨어 유형 및 양 등을 기반으로 한 추정치입니다. 일반적으로 모델 매개변수 수, 훈련 시간, 훈련 데이터의 양이 계속 증가하면서 훈련 비용도 함께 증가하고 있습니다. 책임 있는 AI와 전 세계 인식 차이 AI 관련 사고는 급격히 증가하고 있으나, 주요 산업 모델 개발자들 사이에서 표준화된 책임 있는 AI(RAI) 평가는 여전히 드문 현상입니다. 그러나 HELM Safety, AIR-Bench, FACTS와 같은 새로운 벤치마크는 사실성과 안전성을 평가하는 유망한 도구를 제공하고 있습니다. 기업들 사이에서는 RAI 위험을 인식하는 것과 의미 있는 조치를 취하는 것 사이에 여전히 격차가 존재합니다. 반면, 정부들은 증가된 긴급성을 보이고 있습니다. 2024년에는 AI 거버넌스에 대한 글로벌 협력이 강화되었으며, OECD, EU, UN, 아프리카 연합을 포함한 조직들이 투명성, 신뢰성 및 기타 핵심 RAI 원칙에 초점을 맞춘 프레임워크를 발표했습니다. 전 세계적으로 AI에 대한 낙관론은 증가하고 있지만, 지역 간 깊은 격차는 여전히 존재합니다. 중국(83%), 인도네시아(80%), 태국(77%) 같은 국가에서는 대다수가 AI 제품과 서비스가 해보다 이익이 더 크다고 보고 있습니다. 반면, 캐나다(40%), 미국(39%), 네덜란드(36%)와 같은 곳에서는 낙관론이 훨씬 낮게 유지되고 있습니다. 그러나 이러한 감정은 변화하고 있습니다. 2022년 이후, 이전에 회의적이었던 국가들에서 낙관론이 크게 성장했습니다. 독일(+10%), 프랑스(+10%), 캐나다(+8%), 영국(+8%), 미국(+4%)을 포함합니다.

신기능 한눈에 보기 Visual Suite 2.0 - 하나의 디자인에 여러 형식 통합 Canva Sheets - 직관적인 데이터 처리와 시각화 도구 Magic Studio 확장 - 대규모 콘텐츠 일괄 제작 가능 매직 다이어그램 - 25종 이상의 다양한 데이터 시각화 Canva AI - 대화형 인터페이스로 디자인 경험 개선 Canva Code - 코딩 지식 없이 인터랙티브 콘텐츠 제작 교육 현장의 캔바 캔바는 전 세계 15,000개 이상의 학교 이사회에서 채택한 교육 필수 도구로 자리잡았습니다. 모든 학생과 교사에게 무료로 제공되며, 인도네시아, 브라질, 필리핀, 호주, 미국, 캐나다 등 전 세계 교육 현장에서 활용되고 있습니다. 교사들은 Visual Suite 2.0을 활용해 수업 개요부터 프레젠테이션, 인쇄용 워크시트까지 모두 하나의 파일에서 제작할 수 있습니다. Canva Code를 통해 코딩 지식 없이도 인터랙티브 학습 도구를 만들 수 있으며, Magic 다이어그램으로 STEM 교육에 필요한 데이터 시각화가 가능합니다. Visual Suite 2.0: 하나의 디자인, 무한한 가능성 캔바는 이번 키노트에서 가장 먼저 'Visual Suite 2.0'을 발표했습니다. 이 기능은 여러 형식을 하나의 디자인에 통합할 수 있게 해줍니다. 이전에는 프레젠테이션, 문서, 화이트보드 등을 각각 다른 파일에서 작업해야 했지만, 이제는 모두 하나의 디자인 안에서 작업할 수 있습니다. 첫 페이지에는 프레젠테이션 슬라이드를, 다음 페이지에는 문서를, 그 다음에는 화이트보드를 추가할 수 있으며, 소셜미디어 게시물, 비디오, 인쇄물 디자인까지 모두 하나의 파일에서 관리할 수 있습니다. 마지막으로는 이 모든 것을 웹사이트로 발행할 수도 있습니다. 이는 팀 작업에 혁신을 가져옵니다. 그래픽 팀은 완전한 브랜드 캠페인을, 영업팀은 분기별 예산부터 계정 목록까지, 교사들은 수업 자료 전체를 하나의 디자인 안에서 만들 수 있습니다. Canva Sheets: 데이터 작업의 혁신 두 번째 주요 발표는 'Canva Sheets'입니다. 이는 데이터 작업을 위한 완전히 새로운 도구로, 복잡한 데이터 처리를 간단하게 만듭니다. Canva Sheets는 다른 스프레드시트 도구와 달리 직관적이고 시각적으로 뛰어납니다. AI 기술을 활용해 어려운 작업을 자동화하며, '매직 공식'으로 공식을 외울 필요 없이 데이터를 분석할 수 있습니다. '매직 인사이트'는 한 번의 클릭으로 데이터를 쉽게 분석해 줍니다. 또한 캔바의 다른 도구들과 원활하게 연동되어, 문서나 프레젠테이션에서 직접 데이터를 작업할 수 있습니다. 더 이상 숫자를 변경할 때마다 도구를 전환할 필요가 없습니다. Magic Studio: 무제한 창의성으로 대량 콘텐츠 제작 Canva Sheets와 Magic Studio의 통합으로 탄생한 '매직 스튜디오: 무제한 창의성'은 대규모 콘텐츠 제작을 간소화합니다.

대학 환경에 최적화된 '클로드 에듀케이션' 플랫폼이 정식 출시되었습니다 학생들의 답안 제공보다 사고력 개발을 돕는 '학습 모드' 기능이 핵심 특징입니다 노스이스턴, LSE, 챔플레인 칼리지 등 유명 대학들과 이미 파트너십을 체결했습니다 캔버스 LMS와의 통합으로 기존 교육 플랫폼과 원활하게 연동됩니다 학생 앰버서더 프로그램과 개발자 지원으로 캠퍼스 내 AI 활용을 촉진합니다 대학 캠퍼스를 위한 맞춤형 AI 솔루션 안트로픽이 개발한 클로드 에듀케이션은 대학 커뮤니티 전체가 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 학생들은 참고문헌이 포함된 문헌 리뷰 작성, 단계별 수학 문제 풀이 지원, 논문 주제에 대한 피드백을 받을 수 있습니다. 교수진은 학습 목표에 맞는 평가 기준 개발, 학생 과제에 대한 개별 피드백 제공, 다양한 난이도의 문제 생성 등에 활용할 수 있습니다. 행정 직원들도 학과별 등록 추세 분석, 반복 이메일 자동화, 복잡한 문서의 FAQ 변환과 같은 업무에 손쉽게 적용할 수 있습니다. 학습 모드: 단순 답변이 아닌 사고력 개발에 중점 클로드 에듀케이션의 가장 큰 특징은 '학습 모드'입니다. 이 기능은 학생들의 과제나 주제별로 대화를 저장하는 '프로젝트' 내에서 작동하며, 다음과 같은 방식으로 학생들의 사고력 개발을 돕습니다: "이 문제를 어떻게 접근하겠어요?"와 같은 질문으로 학생 스스로 생각하도록 유도합니다 "어떤 근거로 그런 결론에 도달했나요?"와 같은 소크라테스식 질문으로 깊은 이해를 촉진합니다 단순한 해답보다 문제 해결의 기본 원리를 이해하도록 도움을 줍니다 연구 논문, 학습 가이드, 개요 작성을 위한 유용한 구조와 템플릿을 제공합니다 학생들을 위한 특별 프로그램 출시 클로드 에듀케이션은 학생들이 AI 기술을 적극적으로 활용할 수 있도록 두 가지 특별 프로그램을 함께 출시했습니다: 클로드 캠퍼스 앰버서더: 학생들이 안트로픽 팀과 직접 협력하여 캠퍼스에서 AI 교육 활동을 이끌 수 있는 기회입니다 학생 개발자 지원: 클로드 API를 활용한 프로젝트를 개발하는 학생들에게 API 크레딧을 지원하는 프로그램입니다 주요 대학들과의 전략적 파트너십 노스이스턴 대학은 안트로픽의 첫 번째 대학 파트너로 참여했습니다. 이 협력을 통해 13개 글로벌 캠퍼스에 있는 5만 명의 학생, 교수 및 직원들이 클로드를 이용할 수 있게 되었습니다. 노스이스턴은 'Northeastern 2025'라는 AI 중심 학술 계획을 개발한 미국 최초의 대학입니다. 사회과학 분야의 명문대학인 LSE(런던 정치경제대학)도 학생들에게 클로드를 제공합니다. 이를 통해 AI 시대에 필요한 도구와 기술에 대한 평등한 접근성을 보장하고 교육 환경에서 AI를 책임감 있게 활용하는 방법을 모색합니다. 직업 중심 교육으로 유명한 챔플레인 칼리지는 캠퍼스 전체에 클로드를 도입하여 학생들이 직장에서 필요한 AI 기술을 개발할 수 있도록 지원합니다.

소프트웨어 개발이 점점 더 복잡해지는 가운데, AI 코딩 도구는 초보자부터 전문가까지 모든 개발자에게 작업 효율성을 높이는 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 Cursor AI, Windsurf, Cline 세 가지 도구를 소개하고, 각 도구를 어떤 사용자에게 추천할 수 있을지 알아보겠습니다. 주요 특징 요약 Cursor AI: 고급 코드 생성 및 디버깅 기능을 제공하며 대규모 프로젝트에서 뛰어난 맥락 이해 능력을 발휘. Windsurf: 가성비가 뛰어난 협업 중심 도구로, 초보자와 팀 프로젝트에 적합. Cline: 다양한 AI 모델과 결합 가능하며 유연한 커스터마이징 옵션을 제공, 전문가에게 적합. Cursor AI: 고급 기능으로 생산성을 높이는 도구 누구에게 적합할까? Cursor는 대규모 프로젝트를 다루는 개발자나 복잡한 코드베이스를 관리해야 하는 전문가들에게 적합합니다. VS Code 기반의 인터페이스를 사용하므로 기존 IDE 사용자들에게 익숙하게 느껴질 것입니다. 주요 장점 맥락 이해 능력: Cursor는 코드베이스 전체를 분석하여 기존 패턴을 이해하고 새로운 코드 작성 시 이를 반영합니다. 대규모 프로젝트에서도 일관성을 유지할 수 있습니다. Composer 기능: 자연어 명령을 통해 대규모 코드 리팩토링이 가능하며, 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 다양한 모드: Ask 모드로 간단한 질문을 하고, Edit 모드로 코드 변경 사항을 검토하며, Agent 모드로 자동화된 작업을 수행할 수 있습니다. 단점 비용 부담: 사용 빈도가 높은 경우 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 복잡한 UI: 초보자에게는 인터페이스가 다소 복잡하게 느껴질 수 있으며, 불필요한 기능이 많다는 지적도 있습니다. 보안 우려: 로컬 코드를 클라우드로 업로드하는 구조 때문에 일부 조직에서는 데이터 보안 문제를 제기할 수 있습니다. Windsurf: 초보자와 팀 협업에 최적화된 도구 누구에게 적합할까? Windsurf는 소규모 프로젝트를 진행하거나 팀 단위로 협업하는 개발자들에게 적합합니다. 특히 예산이 제한적인 사용자에게 추천됩니다. 주요 장점 가성비: 월 $15의 저렴한 구독료로 사용 가능하며, 무료 플랜도 제공됩니다.

주요 내용 요약 • Reve AI, Inc.에서 텍스트-이미지 생성 모델 Reve Image 1.0 출시 • 현재 preview.reve.art에서 완전 무료로 이용 가능 • 뛰어난 프롬프트 준수도, 미적 품질, 텍스트 렌더링 능력이 특징 • 벤치마크 테스트에서 Midjourney, Google Imagen 3 등 경쟁 모델 제치고 1위 • 복잡한 프롬프트 엔지니어링 없이도 고품질 이미지 생성 • API 액세스나 향후 가격 정책은 아직 미발표 새로운 AI 이미지 생성의 혁신 캘리포니아 팔로알토 기반 스타트업 Reve AI가 첫 제품인 Reve Image 1.0을 출시했습니다. 이 모델은 사용자 의도를 정확히 파악하고, 미적으로 뛰어난 이미지를 생성하며, 이미지 내 텍스트 렌더링에 탁월한 성능을 보입니다. 가장 주목할 점은 Reve Image가 현재 preview.reve.art에서 무료로 제공된다는 것입니다. 회사는 아직 장기적인 가격 정책이나 API 액세스에 대한 계획을 발표하지 않았으며, 이 모델이 독점적으로 유지될지 또는 오픈 소스로 공개될지도 결정되지 않았습니다. 차별화된 강점 Reve Image는 단순히 텍스트에서 이미지를 생성하는 것을 넘어 사용자 의도를 깊이 이해하는 접근법을 취합니다: 프롬프트 이해력: 복잡한 프롬프트 엔지니어링 없이도 정확한 이미지 생성 텍스트 렌더링: 이미지 내 텍스트를 명확하게 표현하는 능력이 뛰어남 이미지 수정 기능: 간단한 언어 명령으로 색상, 텍스트, 시점 등 수정 가능 참조 이미지: 특정 스타일이나 영감에 맞는 이미지 생성 지원 제3자 AI 모델 테스트 서비스인 Artificial Analysis의 평가에서 Reve Image는 "이미지 생성 품질" 부문 1위를 차지했으며, Midjourney v6.1, Google Imagen 3, Recraft V3 등 유명 모델들을 능가했습니다. 사용 편의성 Reve의 인터페이스는 직관적이고 간결합니다: 웹사이트 하단에 프롬프트 입력창, 상단에 생성된 이미지 표시 종횡비 조정(16:99:16), 이미지 생성 수량(18), 프롬프트 텍스트 자동 향상, 시드 선택 등 기본 옵션 제공 복잡한 설정 없이도 누구나 쉽게 사용 가능 현재 무료로 제공되는 Reve Image는 초기 사용자들에게 큰 호응을 얻고 있으며, 특히 다중 캐릭터 장면과 복잡한 환경 생성에서 이전 모델들보다 효과적인 성능을 보여주고 있습니다. 미래 전망 Reve 팀은 "큰 아이디어를 가진 열정적인 연구자, 개발자, 디자이너들의 소규모 팀"으로, 단순히 시각적으로 그럴듯한 결과물을 생성하는 것이 아니라 창의적 의도를 이해하는 AI 모델 구축을 목표로 하고 있습니다. 현재는 무료로 이용 가능하며, 향후 API 액세스, 커스텀 모델 훈련, 애니메이션 제어 도구 등의 추가 기능에 대한 기대가 높아지고 있습니다. Reve가 AI 모델을 지속적으로 개선하고 제품을 확장함에 따라, AI 기반 창의적 도구 시장의 중요한 플레이어로 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.

AI로 똑똑하고 빠르게 알려주는 알짜 투자 정보 제공: NH투자증권 이벤트 기간: 2025.03.01 ~ 수량 마감 시 종료 제공 혜택: 퍼플렉시티 PRO 1년 무료 이용권 고객당 1개의 고유 프로모션 코드 제공 (1회만 등록 가능) Perplexity PRO 이용권은 선택한 Perplexity 계정(이메일 주소)에 적용됩니다. 이미 PRO 계정이 있을 경우 다른 계정을 선택해야 합니다. 신청 방법: 나무증권 앱 → '[AI로 똑똑하게 투자하자]' 이벤트 참여 안드로이드 앱 다운로드: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.wooriwm.txsmart&hl=ko&pli=1 아이폰 앱 다운로드

🔍 핵심 요약 가장 빠른 앱: 업노트 (켜지는 속도가 가장 빠름) 함께 작업하기 좋은 앱: 노션 (여러 사람이 동시에 작업 가능) 정보 연결에 좋은 앱: 옵시디언 (메모 간 연결을 시각적으로 보여줌) 가격: 업노트 (39.99달러 평생 사용) > 옵시디언 (기본 기능 무료) > 노션 (월 8달러) 데이터 안전성: 옵시디언 (컴퓨터에 직접 저장) > 노션/업노트 (클라우드 저장) 배우기 쉬운 정도: 업노트 (15분) > 옵시디언 (45분) > 노션 (1시간) 이런 분께 추천: 업노트 → 빠르고 간단하게 메모하고 싶은 분 노션 → 팀 작업과 정보 정리가 필요한 분 옵시디언 → 아이디어를 연결하고 자기만의 시스템을 만들고 싶은 분 어떤 메모 앱이 나에게 맞을까? 초보자를 위한 완벽 가이드! 디지털 메모 앱을 처음 사용하시나요? 많은 앱 중에서 어떤 것을 선택해야 할지 고민되시죠? 걱정 마세요! 2025년 현재 가장 인기 있는 세 가지 앱의 장단점을 쉽게 설명해 드립니다. 1. 속도: 얼마나 빨리 메모를 시작할 수 있나요? 메모 앱은 영감이 떠오를 때 바로 기록할 수 있어야 합니다. 각 앱의 속도를 비교해 봤어요: 업노트: 1초도 안 되어 실행되고, 많은 메모도 빠르게 불러옵니다. 옵시디언: 업노트보다 조금 느리지만, 여전히 빠른 편입니다. 노션: 인터넷 연결이 필요해서 가장 느린 편이에요. 약 3.5초 정도 기다려야 합니다. 인터넷이 불안정한 곳에서는 업노트나 옵시디언이 더 안정적으로 작동합니다. 2. 데이터 저장: 내 메모는 어디에 저장되나요? 앱

• 개인 개발자를 위한 Gemini Code Assist 무료 버전 글로벌 출시 • 월 180,000회 코드 완성 - 기존 무료 도구보다 90배 더 많은 사용량 제한 • Visual Studio Code, JetBrains IDE 등에서 사용 가능 • GitHub 코드 리뷰 기능 추가로 개발 품질 향상 지원 • 128,000 토큰 콘텍스트 윈도우로 대용량 파일 및 코드베이스 지원 구글이 개인 개발자, 학생, 취미 코더, 프리랜서를 위한 'Gemini Code Assist' 무료 버전을 출시했습니다. 이제 모든 개발자가 AI 코딩 도구를 자유롭게 활용할 수 있게 되었습니다. AI가 바꾸는 개발 환경 구글의 DORA 연구에 따르면 전 세계 개발자의 75% 이상이 일상 업무에 AI를 활용하고 있습니다. 구글 내부에서도 새로운 코드의 25% 이상이 AI로 생성되고 엔지니어가 검토 후 승인하는 과정을 거칩니다. 이처럼 AI는 개발 환경에서 필수 도구로 자리잡고 있습니다. 그러나 지금까지는 충분한 자원을 가진 조직만이 최신 AI 기능을 활용할 수 있었습니다. 학생, 취미 개발자, 프리랜서, 스타트업은 이런 도구에 접근하기 어려웠죠. 2028년까지 전 세계 개발자 수가 5,780만 명으로 증가할 것으로 예상되는 상황에서, 구글은 AI 도구가 모두에게 제공되어야 한다고 판단했습니다. Gemini 2.0 기반의 강력한 코딩 지원 'Gemini Code Assist'는 Gemini 2.0을 기반으로 하며 모든 공개 프로그래밍 언어를 지원합니다. 특히 코딩에 최적화되어 있으며, 실제 코딩 사례를 분석하고 검증하는 과정을 통해 미세 조정되었습니다. 가장 주목할 점은 사용량 제한입니다. 다른 무료 코딩 도구들이 월 2,000회 정도의 코드 완성을 제공하는 반면, Gemini Code Assist는 월 180,000회의 코드 완성을 제공합니다. 이는 전문 개발자도 초과하기 어려울 정도로 관대한 한도입니다. 코드 리뷰의 혁신 AI는 코드 작성뿐만 아니라 품질 향상에도 도움을 줍니다. 코드 리뷰는 중요하지만 시간이 많이 소요되는 과정입니다. 'Gemini Code Assist for GitHub'는 무료로 AI 기반 코드 리뷰를 제공하여 이 과정을 효율화합니다. GitHub 앱을 통해 직접 사용할 수 있으며, 스타일 문제와 버그를 감지하고 코드 변경 및 수정 사항을 자동으로 제안합니다. 또한 각 팀마다 다른 코딩 규칙을 가질 수 있어, .gemini/styleguide.md 파일을 통해 맞춤형 스타일 가이드를 지원합니다. 개발자의 일상 작업 지원 개발자들은 대부분의 시간을 IDE에서 보냅니다. 이제 Visual Studio Code와 JetBrains IDE에서 무료로 Gemini Code Assist를 사용할 수 있습니다. 코드 완성, 생성, 채팅 기능을 통해 학습, 코드 스니펫 생성, 디버깅, 애플리케이션 수정 등을 더 편리하게 할 수 있습니다. 128,000 토큰 콘텍스트 윈도우를 제공하여 대용량 파일을 사용하고 로컬 코드베이스를 더 넓게 이해할 수 있습니다. 채팅 기능을 통해 개발자는 창의적인 부분에 집중하고, 주석 작성이나 자동화된 테스트와 같은 반복적인 작업은 Gemini에 맡길 수 있습니다. 지금 바로 시작하세요 학생이든 프리랜서 개발자든, Gemini Code Assist를 통해 프로젝트를 더 빠르고 전문적으로 완성할 수 있습니다. 개인 Gmail 계정만 있으면 신용카드 없이도 빠르게 가입할 수 있습니다. Visual Studio Code, GitHub 또는 JetBrains IDE에 Gemini Code Assist를 설치하여 시작해보세요. 고급 기능이 필요한 사용자는 Gemini Code Assist Standard 또는 Enterprise 버전을 고려할 수 있습니다.

주요 현황 미국 18-24세 청년층의 1/3 이상이 ChatGPT 사용 이 연령대 사용자 메시지의 1/4 이상이 학습, 과제 등 교육 관련 대학생 ChatGPT 사용자의 3/4은 교육과 직업에 AI 활용 희망 주요 활용: 과제 시작(49%), 글 요약(48%), 창의적 아이디어 구상(45%) 학생들은 대부분 공식 교육 없이 독학이나 친구를 통해 AI 학습 주별 활용도 격차: 캘리포니아, 버지니아, 뉴저지, 뉴욕 상위권 vs 와이오밍, 알래스카, 몬태나, 웨스트버지니아 하위권 AI 역량과 미래 노동시장 OpenAI 보고서에 따르면, 대학생들이 AI 기술을 습득하는 것은 미국의 경제 경쟁력과 직결됩니다. 기업 리더의 70% 이상이 경험이 더 많은 지원자보다 AI 기술을 갖춘 덜 경험 있는 지원자를 선호한다고 밝혔습니다. 이미 기업의 72%가 최소 한 분야에서 AI를 도입했으며, 특히 마케팅, 영업, 제품 개발 분야에서 활용도가 높습니다. 스탠포드-MIT 연구에 따르면 AI 도구는 근로자 생산성을 15% 향상시키며, 경험이 적은 근로자의 경우 생산성이 30% 이상 증가했습니다. 하버드대학 연구에서는 물리학 수업에 특화된 ChatGPT를 활용한 학생들이 참여도가 두 배로 증가하고 문제 해결 능력이 향상되었으며, 특히 배경지식이 적은 학생들의 성과가 더욱 두드러졌습니다. 그러나 보고서의 핵심 발견 중 하나는 많은 대학생들이 기관의 공식적인 AI 교육이나 명확한 정책 없이 스스로와 친구들을 통해 AI를 배우고 있다는 점입니다. 이러한 현상은 교육 환경이 아직 AI를 적절히 수용하지 못하고 있음을 보여주며, 학생들 간 AI 접근성과 지식 격차를 만들어내고 있습니다. 주별 AI 활용 격차와 선도 사례 ChatGPT 활용도는 주별로 큰 차이를 보입니다. 캘리포니아, 버지니아, 뉴저지, 뉴욕이 상위권을 차지한 반면, 와이오밍, 알래스카, 몬태나, 웨스트버지니아는 하위권에 머물렀습니다. 이러한 격차는 향후 인력 생산성과 경제 발전에 잠재적 격차를 만들어낼 수 있습니다. 일부 주에서는 이미 AI 교육을 선도적으로 도입하고 있습니다: 유타주는 솔트레이크 커뮤니티 칼리지를 통해 산업별 AI 경험 파이프라인을 구축하고, 유타대학은 1억 달러 규모의 AI 연구 이니셔티브를 출범시켰습니다. 뉴욕주는 SUNY 시스템 전체에 2026년부터 모든 학부생 AI 교육을 필수화하고, AI 및 사회 부서를 신설했습니다. 애리조나주립대학은 2024년 1월 OpenAI와 협력해 학생·교수진에게 ChatGPT Enterprise를 제공하기 시작했고, 캘리포니아주립대학 시스템은 2025년 2월 ChatGPT Edu를 23개 캠퍼스 50만 명에게 제공하는 세계 최대 규모의 AI 교육 도입을 시작했습니다. AI 준비된 인력 양성을 위한 3D 전략 OpenAI는 AI 준비된 인력 양성을 위해 세 가지 핵심 전략(3D)을 제시합니다: 1. AI 이해 강화 (Demystify AI) OpenAI 설문조사에 따르면 대학생 4명 중 3명이 AI 교육을 원하지만, 실제로 AI 교육을 제공하는 대학은 4곳 중 1곳에 불과합니다. 학생들에게 AI가 학습을 대체하는 것이 아닌 보완하는 방법을 가르치는 실용적 접근이 필요합니다. 펜실베이니아대학 연구에 따르면 단순히 답을 제공하는 것보다 적절한 프롬프트를 통해 학생 스스로 학습할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. OpenAI Academy와 같은 실습 기반 워크숍이 AI에 대한 이해를 높이고 학생과 교사 모두에게 실제 응용 방법을 가르칠 수 있습니다. 2. 접근성 향상 (Drive Access) 대부분의 학생이 구전을 통해 AI 활용법을 학습하고 비용에 민감하다는 점을 고려하여, 정부와 교육기관은 무료 AI 도구에 대한 인식 제고와 최신 모델에 대한 평등한 접근성을 지원해야 합니다. ASU와 CSU의 OpenAI 파트너십은 수십만 학생에게 고급 AI 도구를 제공하는 성공적인 모델로, 다른 교육기관에도 확대될 수 있습니다. 3. 정책 개발 (Develop Policies) 지역 커뮤니티에 기반을 두고 미국 기업이 지원하는, 전국적인 AI 교육 전략이 필요합니다. 교육기관들은 수업, 과제, 평가 등에 관한 명확한 AI 사용 가이드라인을 제시해야 합니다. 조사 결과, 적극적인 AI 정책이 없으면 학생들의 AI 활용이 저해된다는 점이 밝혀졌습니다.

◆ 주요 포인트: Claude 3.7 Sonnet은 시장 최초의 하이브리드 추론 모델로 출시 즉각적인 응답 또는 단계별 사고 과정을 표시하는 확장 사고 모드 제공 코딩과 프론트엔드 웹 개발에서 특히 강력한 성능 향상 터미널에서 직접 코딩 작업을 위임할 수 있는 Claude Code 명령줄 도구 출시 무료, Pro, Team, Enterprise 등 모든 Claude 플랜에서 이용 가능 통합된 추론 능력의 실용적 접근 Anthropic은 다른 추론 모델들과 차별화된 철학으로 Claude 3.7 Sonnet을 개발했습니다. 인간이 빠른 응답과 깊은 사고에 동일한 뇌를 사용하듯, Anthropic은 추론 능력이 별도 모델이 아닌 최신 모델의 통합된 기능이어야 한다고 믿습니다. Claude 3.7 Sonnet은 이런 철학을 여러 방식으로 구현합니다: 하나의 모델, 두 가지 모드: 일반 LLM과 추론 모델을 하나로 통합하여 사용자가 일반 응답이 필요할 때와 더 깊은 사고가 필요할 때를 선택할 수 있습니다. 사고 예산 제어: API 사용자는 최대 128K 토큰까지 Claude가 사고할 토큰 수를 지정할 수 있어 속도와 비용, 답변 품질 사이의 균형을 맞출 수 있습니다. 실용적 최적화: 수학이나 컴퓨터 과학 경쟁 문제보다는 기업들이 실제로 LLM을 사용하는 방식을 더 잘 반영하는 실제 작업에 초점을 맞추었습니다. 코딩 능력의 탁월함 초기 테스트에서 Claude는 코딩 능력에서 업계 선두를 보여주었습니다: Cursor는 Claude가 복잡한 코드베이스 처리부터 고급 도구 사용까지 모든 면에서 실제 코딩 작업에 최고의 성능을 보인다고 언급했습니다. Cognition은 코드 변경 계획과 풀스택 업데이트 처리에 있어 다른 모델보다 훨씬 뛰어나다고 평가했습니다. Vercel은 복잡한 에이전트 워크플로우에 대한 Claude의 뛰어난 정밀도를 강조했습니다. Replit은 다른 모델들이 어려워하는 복잡한 웹 앱과 대시보드를 처음부터 구축하는 데 Claude를 성공적으로 배포했습니다. Canva의 평가에서 Claude는 우수한 디자인 감각과 현저히 적은 오류로 프로덕션 수준의 코드를 일관되게 생성했습니다. 벤치마크 테스트에서도 Claude 3.7 Sonnet은 실제 소프트웨어 문제 해결 능력을 평가하는 SWE-bench Verified와 복잡한 실제 작업에서의 AI 에이전트 테스트 프레임워크인 TAU-bench에서 최고 성능을 달성했습니다.

현재 디지털 공유의 실태 75%의 부모가 자녀의 개인정보를 온라인에 공유 80%의 부모가 모르는 사람과 자녀 정보를 공유 5세 아동 평균 1,500장의 사진이 온라인에 노출 AI 기술로 인한 디지털 신원 도용 위험 증가 Deutsche Telekom의 #ShareWithCare 캠페인을 통한 경각심 제고 무분별한 공유의 사각지대 소셜 미디어는 우리 일상의 자연스러운 일부가 되었습니다. 아이의 첫 걸음마부터 학교 행사까지, 모든 순간을 기록하고 공유하는 것이 당연해진 시대입니다. 하지만 이런 무심한 공유가 초래할 수 있는 위험성에 대해 우리는 얼마나 인식하고 있을까요? AI 기술의 양면성과 위험 현대 AI 기술은 단순한 사진 한 장으로도 놀라운 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 얼굴 인식 기술과 딥페이크의 발전으로, 온라인에 공유된 이미지는 전혀 다른 맥락에서 악용될 수 있습니다. 특히 다음과 같은 위험이 존재합니다: 신분 도용을 통한 금전적 피해 음성 복제를 이용한 보이스피싱 조작된 영상을 통한 평판 훼손 온라인 괴롭힘의 도구화 디지털 시대의 부모 역할 5세 아동의 평균 1,500장의 온라인 사진 노출은 심각한 문제를 제기합니다. 부모의 75%가 자녀의 정보를 온라인에 공유하고, 그중 80%는 실제로 만난 적 없는 사람들과 이를 공유하고 있습니다. 이는 자녀의 디지털 프라이버시를 심각하게 위협하는 상황입니다. #ShareWithCare 운동의 의미 Deutsche Telekom의 #ShareWithCare 캠페인은 디지털 시대의 새로운 위험성을 경고합니다. "온라인에 한번 공개된 정보는 영원히 통제할 수 없다"는 메시지는 현대 사회에서 특히 중요한 의미를 가집니다. 디지털 프라이버시 보호 방안 공유 기준 설정

캔바가 2025년 첫 업데이트를 공개했습니다. 이전보다 훨씬 편리해진 발표 도구들을 소개합니다. 1. 차트가 더욱 명확해졌습니다 이제 차트에 숫자를 넣는 것이 훨씬 간단해졌습니다. 클릭 한 번으로 데이터 라벨이 깔끔하게 들어가고, 위치도 자유롭게 조절할 수 있습니다. 청중들이 데이터를 한눈에 이해할 수 있어 발표 효과가 더욱 높아질 것입니다. 2. 애니메이션이 더욱 스마트해졌습니다 발표 내용을 순차적으로 보여주고 싶을 때 유용합니다. 클릭할 때마다 올라오거나, 미끄러지거나, 나타나는 효과를 손쉽게 적용할 수 있습니다. 발표가 한층 더 생동감 있어질 것입니다. 3. 실시간 드로잉 기능이 추가되었습니다 발표 중에 화면에 직접 그림을 그릴 수 있는 기능이 새로 생겼습니다. 중요한 부분에 동그라미를 치거나, 화살표로 표시하거나, 하트를 그리는 등 실시간으로 강조하고 싶은 부분을 표시할 수 있습니다. 4. 오프라인 발표가 가능해졌습니다 인터넷 연결이 불안정한 환경에서도 걱정 없습니다. 미리 준비해둔 프레젠테이션은 인터넷 없이도 완벽하게 구동됩니다. 어떤 상황에서도 안정적인 발표가 가능합니다. 5. 모바일 녹화 기능이 도입되었습니다 이동 중에도 발표 자료에 음성을 추가할 수 있습니다. 캔바 모바일 앱의 새로운 녹화 기능으로 언제 어디서나 발표 내용을 녹음할 수 있습니다. 설명이 필요한 부분에 음성을 더해 더욱 풍성한 발표 자료를 만들 수 있습니다. 캔바의 이번 업데이트로 더욱 쉽고 효과적인 프레젠테이션 제작이 가능해졌습니다. 복잡한 데이터도, 긴 설명도 이제 캔바와 함께라면 청중의 마음을 사로잡는 멋진 발표가 될 것입니다. 지금 바로 캔바 앱을 업데이트하고 새로운 기능들을 경험해보시기 바랍니다. 다음 발표가 더욱 특별해질 것입니다!

핵심 요점 AI 에이전트는 언어 모델의 능력을 확장하여 실시간 정보 접근, 실제 행동 제안, 복잡한 작업의 자율적 수행이 가능한 프로그램 에이전트의 핵심 구성요소는 모델(중앙 의사결정), 도구(외부 시스템 연동), 오케스트레이션 계층(추론/계획) 도구는 Extensions(API 연동), Functions(클라이언트 실행), Data Stores(데이터 접근) 형태로 구현 가능 효과적인 에이전트 구축을 위해 맥락 학습, 검색 기반 학습, 미세조정 등 다양한 학습 방식 활용 필요 에이전트의 기본 구조와 작동 원리 AI 에이전트는 언어 모델을 중심으로 외부 시스템과 상호작용하는 자율적인 프로그램입니다. 마치 요리사가 재료와 도구를 활용해 요리하듯, 에이전트는 중앙의 의사결정을 담당하는 언어 모델, 외부 시스템과의 연동을 위한 도구들, 그리고 이들을 조율하는 오케스트레이션 계층을 통해 복잡한 작업을 수행합니다. 도구의 유형과 활용 방안 에이전트가 외부와 상호작용하는 방식은 세 가지로 나뉩니다: Extensions: API를 직접 호출하여 실시간 정보를 얻거나 작업을 수행 Functions: 클라이언트 측에서 실행되어 보안이나 타이밍 제약 등을 고려 Data Stores: 구조화된/비구조화된 데이터에 접근하여 모델의 지식을 확장 학습 전략과 성능 최적화 에이전트의 성능을 높이기 위한 학습 전략: 맥락 학습: 추론 예시를 통해 실행 시점에 도구 사용법을 학습 검색 기반 학습: 외부 저장소에서 관련 정보를 동적으로 가져와 활용 미세조정: 특정 도메인에 특화된 지식을 사전에 학습 실제 구현과 발전 방향 프로덕션 환경 구현 시 고려사항: 사용자 인터페이스, 평가 프레임워크, 지속적 개선 메커니즘 필요 Google Vertex AI 플랫폼이나 LangChain 등의 도구 활용

• AI 기술 개발의 동기와 비전 물리학, 생물학 등 다양한 배경의 전문가들이 AI의 잠재력을 발견하고 모임 안전하고 유익한 AI 개발을 위한 공동의 사명감 형성 OpenAI에서의 경험을 바탕으로 더 나은 방향성 모색 • 안전과 책임있는 AI 개발 RSP(Responsible Scaling Policy) 도입으로 체계적인 AI 안전 관리 기술 발전과 안전성의 균형을 위한 평가 시스템 구축 전사적 차원의 안전 문화와 가치관 공유 • 조직 문화와 리더십 낮은 정치적 긴장도와 높은 신뢰 관계 구축 다양한 부서간 효과적인 협업 체계 공동의 미션을 향한 단합된 움직임 • 미래 방향성 AI 해석가능성 연구를 통한 안전성 향상 생물학, 의료 분야에서의 혁신적 응용 민주주의 강화를 위한 AI 활용 모색 위기의식이 만든 새로운 시작 2020년, GPT-3의 성공적인 개발 이후 AI 기술의 급속한 발전이 예상되는 가운데, Anthropic의 창립자들은 중요한 결단을 내려야 했습니다. "우리가 지금 행동하지 않으면 돌이킬 수 없는 지점에 도달할 것"이라는 위기의식 속에서, 이들은 새로운 AI 기업의 설립을 결심했습니다. 전문가들의 특별한 만남 창립자들의 독특한 점은 단순한 기업가가 아닌, 각자의 분야에서 깊은 전문성을 가진 연구자들이었다는 것입니다. 물리학 교수였던 Jared, 구글 브레인과 OpenAI에서 AI 연구를 해온 Chris, 그리고 다양한 경험을 가진 다른 멤버들이 하나의 미션 아래 모였습니다.

세상에서 가장 빠른 AI 코딩 도구가 등장했습니다. 초당 2,200개의 코드를 만들어내는 CerebrasCoder를 소개합니다! 빛보다 빠른 코드 생성 속도 ⚡ 경쟁자들과 비교해보면 그 차이가 확연합니다: CerebrasCoder: 초당 2,200 토큰 (F1 카의 속도!) 일반 GPU: 초당 31 토큰 (자전거 수준...) 다른 AI 코딩 도구들: 10배 이상 느림 (거북이 걸음...) 실제로 얼마나 빠를까? 🎯 간단한 계산기 앱을 만들어보니 단 17초 만에 완성! 2,321개의 토큰을 처리하면서도 실시간으로 작동하는 앱을 뚝딱 만들어냅니다. 마법 같은 기능들 ✨ 코드 치자마자 보이는 실시간 프리뷰 실수했다면? 버전 관리로 안전하게 URL 하나로 친구들과 공유 원클릭으로 복사해서 바로 사용 영어, 스페인어 등 다국어 지원 비결은 강력한 엔진 🚀 Meta의 AI 팀도 인정한 Cerebras Systems의 특별한 하드웨어가 이 마법 같은 속도의 비결입니다. 405B 파라미터 모델도 거뜬히 다루는 강력한 성능, 이제 코딩은 진짜 대화하듯 쉬워졌습니다! #CerebrasCoder #AI코딩 #노코드 #미래기술

NotebookLM Plus로 명칭을 변경하고 기업, 팀, 개인 사용자를 위한 확장된 기능을 제공하며, 기존 대비 5배 많은 컨텐츠 처리가 가능해졌습니다. 사용자가 AI 호스트와 직접 음성으로 상호작용할 수 있는 개선된 Audio Overview 기능이 추가되어, 더욱 자연스러운 정보 소비가 가능해졌습니다. Sources, Chat, Studio 3개의 패널로 새롭게 디자인이 개편되어 문서 관리와 AI 상호작용이 더욱 효율적으로 변경되었습니다. 기업들이 CRM 대체 도구나 회사 정책 저장소 등 다양한 용도로 활용하면서 기업용 솔루션으로서의 가치를 인정받고 있습니다. 5배 더 강력해진 Plus 버전 Google이 연구 도구로 시작한 NotebookLM의 비즈니스 버전을 Plus로 업데이트하며 큰 변화를 맞이했습니다. 기존 Gemini 1.5 기반에서 실험적인 Google 2.0 Flash 버전으로 업그레이드되어 성능이 한층 개선되었습니다. 새롭게 추가된 주요 기능들을 살펴보면, 사용자가 노트북의 스타일과 톤을 자유롭게 커스터마이징할 수 있게 되었고, 팀원들과 노트북을 공유하며 사용 현황을 분석할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 또한 보안과 개인정보 보호 기능도 강화되었습니다. 접근성 측면에서는 Google Workspace나 Agentspace를 통해 서비스를 이용할 수 있으며, 2025년부터는 Google One AI Premium 구독에 포함될 예정입니다. AI와 음성으로 대화하는 Audio Overview 가장 주목할 만한 변화는 Audio Overview 기능의 개선입니다. 이제 사용자들은 AI 호스트와 직접 음성으로 대화를 나눌 수 있게 되었습니다. "interactive" 버튼을 누르고 "join" 옵션을 선택하면 실시간으로 대화에 참여할 수 있습니다. 다만 이 기능은 새로 생성되는 Audio Overview에만 적용되며, 아직 실험적 단계이기 때문에 간혹 응답 지연이나 부정확한 정보가 제공될 수 있다는 점을 유의해야 합니다. 3개의 패널로 더 쉬워진 사용성 사용자 경험을 개선하기 위해 인터페이스도 완전히 새롭게 디자인되었습니다. 크게 세 개의 패널로 구성되어 있습니다: Sources 패널: 모든 문서와 파일을 업로드하고 관리하는 공간 Chat 패널: Gemini 챗박스를 통해 데이터를 분석하고 질문하는 공간 Studio 패널: 학습 가이드, 브리핑 문서, Audio Overview를 제작하는 공간 이러한 단일 통합 인터페이스는 사용자들이 더욱 효율적으로 작업할 수 있는 환경을 제공합니다. CRM 대체까지, 다양한 기업 활용사례 NotebookLM은 출시 이후 기업 환경에서 다양하게 활용되고 있습니다. 특히 Meta의 전 부사장이었던 Sam Lessin의 회사에서는 CRM 도구를 대체하여 사용하고 있다고 합니다. 그 외에도 회사 정책 문서의 저장소, 프로젝트 연구 자료 공유 플랫폼, 팀 간 협업 도구 등 다양한 용도로 활용되면서 기업용 솔루션으로서의 가치를 인정받고 있습니다. 이러한 다양한 활용 사례들은 NotebookLM Plus가 단순한 연구 도구를 넘어 종합적인 기업용 솔루션으로 발전하고 있음을 보여줍니다.