“1억 달러로 영화 한 편 만들 돈이 있다면, AI로 50편을 만드세요.” AI 영상 스타트업 Runway의 CEO가 한 말이에요. 도발적으로 들리지만, 틀린 말은 아닐 수 있어요. “같은 돈으로 50편을 만드세요” 지난 4월 15일 워싱턴 D.C.에서 열린 Semafor World Economy 서밋에서 Runway의 공동 창업자 겸 CEO Cristóbal Valenzuela는 이렇게 말했어요. “1억 달러로 90분짜리 영화 한 편을 만들고 […]
1억 달러로 영화 1편 대신 50편을 — AI가 바꾸는 할리우드의 셈법 더 읽기"
노션이나 옵시디언에 개인 위키를 만들어본 적 있어요? 처음엔 꽤 공들여 세팅하고, 태그도 붙이고, 페이지도 만들고. 그런데 어느 순간부터 열지 않게 되는 거예요. 새 내용을 넣으려면 기존 내용과 어디서 겹치는지 확인해야 하고, 교차 참조도 달아야 하고, 업데이트도 해야 하고. 그 과정이 30분을 넘어가기 시작하면 그냥 안 쓰게 돼요. AI 도구를 배우다 보면 이 문제가 더 두드러져요.
AI한테 정리를 맡기면 지식이 쌓일까 — Karpathy의 LLM 위키 더 읽기"
OpenAI에 투자한 사람이 Anthropic 주식을 사고 있어요. 양사 모두에 투자한 투자자가 Anthropic 쪽에 10억 달러 이상을 베팅하면서 OpenAI 지분은 줄이고 있다는 거예요. 투자자들의 움직임은 보통 말보다 먼저 방향을 가리켜요. 지금 AI 시장에서 무슨 일이 벌어지고 있는지, 숫자와 발언으로 들여다봤어요. 3개월 만에 매출 3배, Anthropic에 무슨 일이 있었나 Financial Times 보도에 따르면 Anthropic의 연간 반복 매출은
Anthropic vs OpenAI — 투자자들이 선택을 바꾸기 시작한 이유 더 읽기"
AI 자동화 파이프라인을 만들면서, 그리고 AI와 일자리 관련 뉴스를 볼 때마다 이런 생각이 든 적이 있어요. 이 도구들이 이렇게 많은 걸 해낸다면, 내가 하는 일도 결국 대체되는 건 아닐까 하고요. AI 도구를 직접 써볼수록 그 불안이 줄기도 하지만, 오히려 커지기도 해요. 잘 작동할 때 특히 그렇거든요. 그런데 LinkedIn이 10억 명 이상의 데이터를 들여다본 결과는 조금
AI와 일자리 — LinkedIn 데이터가 말하는 진짜 현실 더 읽기"
AI 자동화 파이프라인을 만들다 보면, 특히 Claude Code 같은 AI 코딩 도구를 쓰다 보면 이런 순간이 자주 와요. 오류가 발생해서 AI한테 해결책을 물어보고, 이것저것 대화하다가 결국 “일단 해보고 안 되면 그때 다시 보자” 는 식으로 진행하게 되는 거예요. 나중에 알고 보니, 이게 Anthropic의 개발 전략과 정확히 같은 방향이었습니다. 무슨 일이 있었나 2026년 3월 31일, Anthropic이
3,167줄짜리 함수로 만든 Claude Code가 시장을 지배하는 이유 더 읽기"
수천 개의 보안 취약점을 단 몇 주 만에 발견한 AI가 있어요. 그런데 당신은 이 AI를 쓸 수 없습니다. 이름은 Mythos. Anthropic이 만든 가장 강력한 모델이에요. Mythos, 어떤 모델인가 Anthropic은 4월 7일 Claude Mythos를 처음 공개했어요.” 내부 유출 문서에서는 “지금까지 개발한 AI 중 단연 가장 강력한 모델”이라고 표현했고, 기존 최상위 모델인 Opus보다 크고 더 뛰어난 새로운
공개도 안 한 AI 모델을 정부에 먼저 보여준 이유 — Anthropic의 Mythos가 뭐길래 더 읽기"
AI 자동화 파이프라인을 혼자 만들어보겠다고 마음먹었을 때, 솔직히 AI가 다 해줄 거라고 생각했어요. 하지만 틀렸습니다. 뉴스 기사를 자동으로 수집하고, AI가 한국어로 요약해서 블로그에 자동 발행하는 시스템을 Make.com과 Claude API로 구축하는 과정은 예상보다 훨씬 험난했어요. 그 과정에서 AI에 대해 배운 것들을 솔직하게 공유해볼게요. 현실 1. AI는 기억하지 못한다 하루종일 같은 문제를 붙잡고 씨름한 날이 있었어요. AI에게
AI 자동화를 직접 만들면서 배운 것 — AI는 의심해야 한다 더 읽기"
AI 도구가 아무리 강력해도, 그 도구를 올려놓는 플랫폼이 허락하지 않으면 아무 소용이 없다는 걸 요즘 들어 자주 느껴요. 바이브 코딩 앱 Anything이 딱 그 상황을 겪고 있습니다. 바이브 코딩이 뭔가요? 코드를 한 줄도 몰라도 AI에게 “이런 앱 만들어줘”라고 말하면 앱이 만들어지는 방식이에요. 개발자가 아닌 사람도 아이디어만 있으면 앱을 만들 수 있는 시대가 열린 거죠. Anything은
바이브 코딩 앱이 앱스토어에서 쫓겨난 이유 — AI 코딩 시대의 불편한 충돌 더 읽기"
ChatGPT한테 자료 찾아달라고 했더니 존재하지도 않는 논문을 멀쩡하게 인용해줬어요. 처음엔 진짜인 줄 알고 그대로 썼다가 망신당할 뻔 했죠. 이게 바로 할루시네이션이에요. AI를 쓰다 보면 이런 낯선 용어들을 자주 만나게 되는데, 막상 찾아보면 설명이 너무 어렵거나 너무 길어요. 그래서 직접 겪으면서 배운 AI 핵심 용어 6가지를 한 번에 정리해봤습니다. 1. LLM (대규모 언어 모델) ChatGPT, Claude,
AI 뉴스 읽다가 막히는 용어 6가지 — 한 번에 정리해드립니다 더 읽기"
