AI 트렌드

바이브 코딩을 한 번 써보고 싶다는 생각이 있었어요. AI한테 말로 설명하면 앱을 만들어준다는데, 코딩을 모르는 입장에서 어떤 건지 직접 느껴보고 싶었거든요. 근데 막상 시작하려면 “일단 컴퓨터 앞에 앉아야 하는데”가 먼저였어요. 아이디어가 떠올라도 그 타이밍에 바로 시작하기가 어려웠어요. 지난 3월, 바이브 코딩 앱들이 줄줄이 막히기 시작했어요. Replit, Vibecode는 업데이트가 차단됐고, Anything은 앱스토어에서 아예 제거됐어요. 당시 애플이 […]

요즘 AI 커뮤니티에서 심심찮게 보이는 이야기가 있어요. “맥 미니 샀다, OpenClaw 돌리려고.” 클라우드 서비스에 API 비용 내지 않고, 내 컴퓨터에서 직접 AI를 24시간 돌리겠다는 거예요. 그 수요가 실제로 하드웨어 시장을 흔들었어요. 4월 24일 TechCrunch가 보도한 내용에 따르면, Apple M4 맥 미니 베이스 모델이 공식 사이트에서 완전 품절됐어요. 베이스 모델이 품절된 건 이번이 처음이에요. 불을 붙인

2025년 1월, DeepSeek R1이 공개되던 날 Nvidia 주가가 하루 만에 약 17% 떨어졌어요. 중국의 작은 AI 스타트업이 미국 최고 수준의 AI와 비슷한 성능을 훨씬 저렴하게 만들었다는 소식 하나가 시장 전체를 흔든 거예요. 그로부터 1년, 4월 24일 TechCrunch가 보도한 DeepSeek V4가 나왔어요. 근데 이번 발표에서 가장 눈에 띈 건 모델 자체가 아니었어요. 발표 방식이었어요. 보통 AI

지난 몇 달 사이 OpenAI는 GPT-5.4를 포함해 새 모델을 연속으로 출시했어요. 그리고 4월 23일, 또 새 모델이 나왔어요. “이번 건 좀 써봐야지” 싶다가도, 다음 버전이 나오면 이미 구식이 된 느낌이 들어요. OpenAI 수석 과학자 Jakub Pachocki는 이 속도에 대해 “지난 2년이 오히려 놀라울 만큼 느렸다”고 했어요. 앞으로 더 빨라진다는 이야기예요. 근데 이번 발표에서 모델 성능보다

AI 도구가 코드를 작성하는 수준을 넘어서, 이제는 컴퓨터 자체를 대신 움직이기 시작했어요. 지난달 Anthropic이 Claude로 Mac을 원격 제어하는 기능을 발표했고, OpenAI가 한 달도 안 돼서 Codex에 비슷한 기능을 탑재했어요. 두 회사가 같은 방향으로 경쟁하고 있다는 건, 이 변화가 단순한 실험이 아니라는 신호예요. Codex가 이제 내 Mac을 대신 움직인다 4월 16일 OpenAI는 Codex의 대규모 업데이트를 발표했어요.

구글 검색이 탭 밖으로 나왔어요. AI 도구로 정보를 찾다 보면 어느 순간 이런 패턴이 반복돼요. AI한테 물어보고, 링크 클릭하고, 페이지 읽다가 다시 AI로 돌아와서 맥락 다시 설명하고, 또 링크 클릭하고. 구글이 AI Mode 업데이트로 이 흐름을 끊어내려 하고 있어요. AI Mode와 웹페이지를 나란히 4월 16일 구글은 Chrome 데스크톱에서 AI Mode 사용 중 링크를 클릭하면 해당

“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

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

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

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