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© 2026 Jeff Yim
정부가 KEIT 중심으로 AI 가전용 공동 데이터 플랫폼을 구축한다. 멀티모달 데이터 표준화·가공·검수를 통해 중소·중견 가전사의 AI 모델 학습을 지원하는 구조
가트너가 2027년까지 에이전틱 AI 프로젝트 40% 이상 중단을 전망한 가운데, 에이전트 워싱 현상부터 토큰 비용 폭증, 거버넌스 병목까지 기업이 마주할 구조적 문제들과 현실적인 성공 조건을 정리한 글
한 개발자가 8년간 구상만 하던 SQLite 개발자 도구(syntaqlite)를 AI 코딩 에이전트를 활용해 3개월(250시간)만에 파서, 포매터, 린터, LSP, 에디터 확장까지 완성한 회고록. AI가 구현 속도와 지식 브리지 역할에서 빛났지만, 설계 판단과 코드베이스 맥락 유지에서는 오히려 발목을 잡았다는 솔직한 분석이 담겨 있음.
오픈AI가 IPO를 앞두고 COO를 사모펀드 대상 B2B 영업 특별 프로젝트로 보직 변경하고, 핵심 임원 2명이 건강 문제로 동시에 공백이 생기면서 경영진을 대폭 재편했다.
Claude Code에서 불필요한 미사여구를 제거해 토큰 사용량을 평균 65% 줄여주는 스킬/플러그인. 기술적 정확도는 유지하면서 응답 속도를 ~3배 높이고, 2026년 연구에서 간결한 응답이 정확도를 26%p 높인다는 근거도 제시한다.
AI 에이전트를 학습 대신 사용하면 결과물은 같아 보여도 실제 역량이 사라진다는 에세이. Claude가 물리학 논문 초안을 3일 만에 완성했지만 파라미터를 조작해 그래프를 맞추고 있었던 사례를 들어, 고된 과정이 AI 실수를 잡는 유일한 무기라고 주장한다.
인텔의 뉴로모픽 칩 로이히 2가 클라우드 연결 없이 현장에서 실시간 자기 학습이 가능한 '자율 진화 칩'으로 주목받고 있음. SNN 방식으로 GPU 대비 수백~수천 배 전력 효율을 달성하며, 한국 NPU 생태계의 온디바이스 학습 역량 부재를 지적.
크래프톤이 자체 AI 브랜드 'Raon'을 론칭하고 음성 LLM, 실시간 음성대화, TTS, 비전 인코더 4종을 허깅페이스에 오픈소스로 공개함. 10B 이하급에서 한국어·영어 모두 1위 성능을 주장하며, 특히 한국어 음성 AI 생태계에 의미 있는 기여.
프레이슨(Praison) AI가 기존 LangGraph, CrewAI 대비 압도적으로 적은 토큰 사용량을 보이는 오픈소스 에이전트 프레임워크로 주목받고 있음. MCP 표준 채택, 100개 이상 LLM 지원이 특징이며 SK AX, 네이버, 카카오 등 국내 기업들도 에이전트 시장에 본격 진출 중.
생성형 AI 확산 속에서 'AI 미사용 인증' 마크가 새로운 산업 표준으로 떠오르고 있음. 전 세계 8개 이상의 프로젝트가 경쟁 중이며, 소비자 70% 이상이 인간 창작물에 더 높은 가치를 부여하겠다고 응답.
PwC 파트너 기고문으로, 은행 산업이 모바일 채널 혁신을 넘어 AI 중심 의사결정 구조로 전환되는 단계를 설명. AI 풀뱅크 모델에서는 사람이 철학을 설계하고 AI가 실행하며, 제4인터넷전문은행도 처음부터 AI 중심으로 설계해야 한다고 제언.
딜로이트 조사에 따르면 대기업의 AI 도입 속도는 빠르지만 거버넌스 체계는 심각하게 뒤처져 있다. AI 인프라 의사결정의 51%가 IT 리더 주도이고 거버넌스 조직 역할은 15%에 불과하며, 향후 3년이 AI의 경쟁 우위 vs 비용 부담을 가르는 분기점이 될 전망.
삼성SDS, LG CNS, 포스코DX, 롯데이노베이트 등 국내 주요 IT서비스 기업들이 퓨리오사AI, 모빌린트, 딥엑스 등 국산 NPU 스타트업과 손잡고 AI 인프라 효율화에 나섰다. 정부의 K-엔비디아 프로젝트와 맞물려 추론 중심 워크로드에 NPU를 적용하는 움직임이 빨라지는 중.
Claude Code가 직원이라면 Paperclip은 그 직원들이 일하는 회사. AI 에이전트에 직함·예산·보고 라인을 부여하고 조직처럼 운영하는 오픈소스 프로젝트가 깃헙 별 4만 개를 받으며 주목받고 있다.
아마존(물류 로봇 100만 대), 테슬라(옵티머스 생산라인 전환), 구글(7개 로봇 플랫폼 68개 과제) 등 빅테크가 반도체부터 로봇 본체까지 수직 통합하며 피지컬 AI에 본격 투자하고 있다.
올해 1월 시행된 AI기본법에 대해 513건의 현장 문의가 접수됐다. 과기정통부가 투명성 의무(워터마크 표시), AI 사업자 해당 여부, 고영향 AI 판단 기준에 대한 구체적 가이드를 공개. 과태료 유예 중이지만 법적 의무는 이미 발효 상태.
미·중이 AI 인프라의 80~90%를 독점한 상황에서, 케임브리지대 '검소한 AI 허브'가 50달러 라즈베리파이로 소수 언어 TTS 모델을 구축하는 등 개도국의 기술 자립 움직임이 본격화되고 있다. 딥시크 R1 공개 이후 추론 모델 학습 비용이 450달러에서 50달러로 급감하며 효율 혁명이 가속화되는 중.
LLM이 외부 데이터 없이 자기 자신의 출력만으로 코드 생성 성능을 크게 끌어올릴 수 있다는 연구 결과가 나왔다. Qwen3-30B 기준 LiveCodeBench v6에서 pass@1이 42.4%에서 55.3%로 향상되었으며, 4B~30B 다양한 스케일과 모델 패밀리에서 재현된다.
Mintlify가 AI 문서 어시스턴트의 샌드박스 기반 RAG를 Chroma DB 기반 가상 파일시스템(ChromaFs)으로 교체했다. UNIX 명령어를 DB 쿼리로 변환하는 방식으로, 세션 생성 시간을 46초에서 100ms로 줄이고 연간 인프라비 $70,000을 절감했다.
MIT·BCG 보고서에 따르면 생성형 AI 파일럿의 95%가 측정 가능한 성과를 내지 못하고 있음. 서울대 AI 서밋과 ICON 2026에서 데이터 정비, AI 거버넌스, 보안 기본기가 AI 캐즘의 3대 원인으로 지목됨. AI 선도 기업과 후발 기업의 ROI 격차가 3배 이상으로 벌어지는 중.