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2026.06.04 22:15 updated
TSMC 대신 삼성·인텔을 검토하는 흐름과 로봇 제조의 부상은, AI 시대 경쟁축이 “누가 더 잘 설계하느냐”에서 “누가 더 안정적으로 생산하고 배치하느냐”로 이동하고 있음을 보여준다.
AI를 쓸수록 지능이 올라가는 사람은 AI를 맹신하는 사람이 아니라, 전문성·메타인지·질문 설계·비판적 수용으로 AI 답변을 검증하고 자기 사고에 통합하는 사람이다.
AI native 기업은 AI 도구를 쓰는 회사가 아니라, 에이전트가 실제로 일할 수 있도록 데이터·업무흐름·권한·판단 기준을 내부에서부터 재설계한 회사라는 주장이다.
이 영상은 최근 원자재 강세와 자산시장 변동성을 단순 경기순환이 아니라 “돈은 찍어낼 수 있어도 석유는 찍어낼 수 없는” 실물 제약의 문제로 해석하며, 졸탄 포자르의 프레임을 통해 안전자산·통화질서·포트폴리오 기준이 바뀌고 있을 수 있다고 주장한다.
HWPX CLI의 진짜 가치는 한글 문서를 AI 바깥의 최종 제출물이 아니라 AI가 읽고 쓰고 다시 검색하는 작업 단위로 바꿔, 공공·교육 현장의 HWP 중심 업무를 실제 자동화 파이프라인으로 전환한다는 데 있다. 완성형 서식 자동화는 아직 제한적이지만 초안 작성·변환·문서 검색·시각화까지 이어지는 생산성 개선 폭은 이미 실무 투입이 가능한 수준이다.
삼전닉스 이후 샌디스크 다음 타자는 단일 종목 찍기가 아니라, AI 시대 메모리 병목을 둘러싼 HBM·HBF·랜드·세레브라스·광 연결 생태계 전체에서 찾아야 한다.
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이 글은 AI 혁신의 출발점을 기술 역량이 아니라 고객 문제와 경험에 두는 ‘customer back engineering’이 디지털 투자 성과와 AI 전환 속도를 높인다고 설명한다.
노벨 경제학상 수상자 대런 아제모글루는 AI가 일자리와 생산성에 미칠 영향이 과장되어 있으며, 실제 관건은 에이전트의 작업 조율 능력, AI 기업의 경제 담론 형성, 사용하기 쉬운 AI 앱의 등장이라고 본다.
AI가 시민의 믿음 형성, civic 행동, 공론장 참여를 매개하는 핵심 인터페이스가 되면서 민주주의를 약화시킬 수도, 더 나은 민주적 인프라로 보완할 수도 있다는 주장입니다.
기업이 AI 도구를 구매하는 것만으로는 성과가 나지 않으며, 경영진의 직접 사용 경험에서 출발해 챔피언 지정, 좁고 고통스러운 워크플로 자동화, 90~95% 신뢰도 확보, 성공 사례 확산으로 이어지는 조직적 실행 역량이 핵심이다.
CopilotKit은 앱 안에서 AI 에이전트가 텍스트 답변을 넘어 맥락형 UI를 직접 제공하도록 돕는 AG UI 기반 엔터프라이즈 도구를 앞세워 2,700만 달러 시리즈 A 투자를 유치했다.
Stripe Sessions 2026에서 논의된 핵심은 버티컬 SaaS가 AI로 소프트웨어 기능이 쉽게 복제되는 환경에서 결제·금융·운영 서비스·자체 AI·에이전틱 커머스 인프라를 통해 고객 업무에 더 깊이 박혀야 한다는 점이다.
The Anthropic Institute는 프런티어 AI 연구소 내부에서 접근 가능한 실제 정보를 바탕으로 AI의 경제 확산, 안보 위협과 회복력, 사회 속 AI 사용, AI가 연구개발에 미치는 영향을 연구해 공개하겠다는 의제를 제시한다.
Google Research는 I/O 2026에서 Gemini for Science, 의료 AI, 엣지 AI 하드웨어, 재난 예측 모델을 통해 AI가 과학·보건·기후 대응의 실제 발견과 의사결정을 가속하는 방향을 제시했다.
AI 자동화는 인간의 일을 없애기보다, 반복 가능한 역량을 값싸게 만들면서 더 높은 수준의 인간 판단·관리·차별화 작업을 늘린다는 주장이다.
MIT Sloan은 기업들이 AI를 ‘도입해야 할 기술’로만 보고 명확한 사업 문제, 조직 변화, 가치 실현 경로를 함께 설계하지 않기 때문에 대규모 성과를 내지 못한다고 지적한다.
노션은 새 개발자 플랫폼을 통해 자체 AI 에이전트, 외부 에이전트, 맞춤 코드, 실시간 데이터 동기화를 한데 묶는 업무 자동화 허브로 전환하려 하고 있다.
Google Research는 Gemini로 과학 코드를 작성·최적화하는 ERA를 Nature 논문으로 공개하고, 이를 바탕으로 한 Computational Discovery를 Google Labs의 신뢰 테스터 프로그램을 통해 확장하기 시작했다.
Modal Sandboxes와 Claude Managed Agents의 결합은 장기 실행·비동기 AI 에이전트를 보안, 확장성, 비용 효율성, 운영 일관성 측면에서 프로덕션에 올리기 위한 실행 환경을 제공한다.
Modal은 3억5500만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 유치하며 AI 워크로드에 맞춘 범용 클라우드 인프라 플랫폼으로서 모델 소유, 에이전트 실행 환경, 대규모 추론·학습 루프를 핵심 성장축으로 제시했다.
LangSmith Engine은 에이전트 실행 trace 위에서 반복 실패를 찾아 이슈로 정리하고, 평가기·데이터셋 예시·수정 제안으로 이어지게 하는 에이전트입니다.
LangChain은 Interrupt에서 LangSmith Engine, SmithDB, Managed Deep Agents, Sandboxes GA, Context Hub, LLM Gateway, Fleet 기능 확장, Deep Agents 0.6 등 에이전트 개발·운영 전 주기를 가속하는 제품과 기능을 발표했다.
Anthropic은 게이츠 재단과 향후 4년간 2억 달러 규모의 보조금, Claude 사용 크레딧, 기술 지원을 투입해 글로벌 보건, 생명과학, 교육, 경제적 이동성 분야에서 AI 활용 프로그램을 추진한다고 발표했다.
Anthropic은 Claude Opus 4.8을 공개하며 Opus 4.7 대비 벤치마크, 에이전트 작업, 협업성, 정직성, 안전성, 속도·비용 옵션을 개선했다고 발표했다.
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