9월 3일 (목) AI 데일리 브리핑

소식 아티클 논문 인터뷰 팟캐스트

일론 머스크는 10년 뒤 휴머노이드 로봇이 10억 개를 넘고, 2027년까지 전력이 적어도 15기가와트 모자랄 것이라고 내다봤습니다. 같은 날 1991년부터 미해결이던 RSA-260의 소인수가 공개됐고, 앤트로픽은 Claude가 Cowork와 Claude Code에서 컴퓨터를 직접 조작하는 기능을 베타로 열었습니다.

오늘의 브리핑16

오전 7시

1
AI연구
35년 동안 아무도 풀지 못했던 RSA-260이 풀렸습니다.
Cognition 엔지니어 Eric Lu가 X에 130자리 숫자 하나를 올렸는데, 확인 결과 1991년부터 미해결이던 RSA-260의 소인수였습니다. RSA는 인터넷 통신이나 전자서명 등에 사용되는 암호 방식입니다. 아주 큰 두 소수를 곱해 숫자를 만들고, 그 결과만으로 원래 두 소수를 찾아내기 매우 어렵다는 점을 이용합니다. 그런데 RSA-260에서는 그 숫자를 실제로 찾아낸 겁니다. 다만 RSA-260은 연구용 문제라 현재 사용하는 RSA-2048이 뚫렸다는 뜻은 아닙니다. 그래도 2020년 RSA-250 이후 소인수분해 기록을 다시 넘어섰습니다. Eric Lu가 Cognition 엔지니어라 Devin 같은 AI 에이전트가 계산이나 코드 작성에 쓰였는지도 확인할 대목입니다. AI가 실제로 큰 역할을 했다면 AI가 수학 난제를 푸는 방식에도 상당한 변화가 시작됐다고 볼 수 있습니다.
Cognition 엔지니어 Eric Lu가 X에 130자리 숫자 하나를 올렸는데, 확인 결과 1991년부터 미해결이던 RSA-260의 소인수였습니다.
RSA는 인터넷 통신이나 전자서명 등에 사용되는 암호 방식입니다.
아주 큰 두 소수를 곱해 숫자를 만들고, 그 결과만으로 원래 두 소수를 찾아내기 매우 어렵다는 점을 이용합니다.
그런데 RSA-260에서는 그 숫자를 실제로 찾아낸 겁니다.
다만 RSA-260은 연구용 문제라 현재 사용하는 RSA-2048이 뚫렸다는 뜻은 아닙니다.
그래도 2020년 RSA-250 이후 소인수분해 기록을 다시 넘어섰습니다.
Eric Lu가 Cognition 엔지니어라 Devin 같은 AI 에이전트가 계산이나 코드 작성에 쓰였는지도 확인할 대목입니다.
AI가 실제로 큰 역할을 했다면 AI가 수학 난제를 푸는 방식에도 상당한 변화가 시작됐다고 볼 수 있습니다.
AI 인사이트
RSA-260은 연구용 숫자라 지금 쓰는 RSA-2048 암호가 뚫린 일은 아닙니다. 2020년 RSA-250 이후 6년 만의 경신이라, AI 도구가 얼마나 기여했는지가 다음 확인 대상입니다.
2
AI에이전트
Vercel이 AI 에이전트용 디자인 가이드인 `design.md`를 공개했습니다.
보고서, 제안서, 벤치마크 페이지처럼 코드 저장소 밖에서 만드는 작업에서도 Vercel이 사용하는 글꼴, 여백, 색상, 정보 배치, 문장 작성 방식 등을 AI가 참고할 수 있도록 정리한 파일입니다. 처음에는 디자인 규칙을 프롬프트로 설명했지만 모델마다 결과가 크게 달랐다고 합니다. 이후 실제 사용 사례 7개를 고정해 200회 이상 생성·평가하며 규칙을 다듬었습니다. 반복되는 레이아웃 문제는 CSS와 자동 검사로 처리하고, 사람이 판단해야 하는 구성과 표현 방식은 `design.md`에 남겼습니다. 테스트에서는 `design.md`를 사용했을 때 이미 정의된 디자인 오류가 91건에서 39건으로 줄었습니다.
보고서, 제안서, 벤치마크 페이지처럼 코드 저장소 밖에서 만드는 작업에서도 Vercel이 사용하는 글꼴, 여백, 색상, 정보 배치, 문장 작성 방식 등을 AI가 참고할 수 있도록 정리한 파일입니다.
처음에는 디자인 규칙을 프롬프트로 설명했지만 모델마다 결과가 크게 달랐다고 합니다.
이후 실제 사용 사례 7개를 고정해 200회 이상 생성·평가하며 규칙을 다듬었습니다.
반복되는 레이아웃 문제는 CSS와 자동 검사로 처리하고, 사람이 판단해야 하는 구성과 표현 방식은 `design.md`에 남겼습니다.
테스트에서는 `design.md`를 사용했을 때 이미 정의된 디자인 오류가 91건에서 39건으로 줄었습니다.
AI 인사이트
취향으로 설명하던 디자인 규칙을 사례 7개, 200회 이상의 생성·평가로 다듬어 오류 수로 잴 수 있게 만들었습니다. 반복되는 레이아웃 문제는 CSS와 자동 검사로, 판단이 필요한 부분은 문서로 나눈 방식도 함께 공개했습니다.
원문 보기vercel.com
3
AI연구
Perplexity가 Apple silicon 전용 로컬 추론 엔진 Lily를 오픈소스로 공개했습니다.
Lily는 Qwen3.6-35B-A3B에 맞춰 Rust와 Metal로 직접 최적화한 엔진입니다. M5 Max에서 MLX-LM보다 프롬프트 처리는 평균 1.23배, 토큰 생성은 1.35배 빨랐습니다. 최근 Perplexity는 Hybrid Compute를 통해 검색·추론은 클라우드에서 처리하고, 개인정보가 포함된 파일은 Mac에서 처리하는 구조를 만들고 있습니다. Lily는 이 로컬 영역을 빠르게 돌리기 위해 직접 만든 엔진입니다. Perplexity는 검색 서비스를 넘어 클라우드 AI와 개인 PC의 연산을 함께 사용하는 Computer 환경을 만들고 있습니다.
Lily는 Qwen3.6-35B-A3B에 맞춰 Rust와 Metal로 직접 최적화한 엔진입니다.
M5 Max에서 MLX-LM보다 프롬프트 처리는 평균 1.23배, 토큰 생성은 1.35배 빨랐습니다.
최근 Perplexity는 Hybrid Compute를 통해 검색·추론은 클라우드에서 처리하고, 개인정보가 포함된 파일은 Mac에서 처리하는 구조를 만들고 있습니다.
Lily는 이 로컬 영역을 빠르게 돌리기 위해 직접 만든 엔진입니다.
Perplexity는 검색 서비스를 넘어 클라우드 AI와 개인 PC의 연산을 함께 사용하는 Computer 환경을 만들고 있습니다.
AI 인사이트
개인정보 파일을 Mac에서 처리하겠다고 한 이상, 로컬 모델이 느리면 사용자가 그만큼 기다리게 됩니다. Perplexity가 MLX-LM 대신 Qwen3.6-35B-A3B 전용 엔진을 직접 짠 이유입니다.
원문 보기perplexity.ai
4
오픈AI
조던 나노스가 오픈AI Gluon 커널은 엔지니어도 줄마다 이해하지 못하는 AI 코드라고 전했습니다.
조던 나노스(Jordan Nanos)는 오픈AI의 저수준 Gluon 커널이 사람이 줄마다 이해하기 어려운 AI 생성 코드인데도 정확성과 성능을 확보했다고 전했습니다. "엔지니어들도 이 DeepSeek MLA 커널이 실제로 무엇을 하는지 줄마다 알지 못했지만 상관없습니다. AI가 이해하고 테스트하며, 정확하고 빠른 커널을 만듭니다." 현장에서 본 파일은 약 3만 줄에 이르는 어셈블리형 코드였고, 하드웨어 전문가도 전체 동작을 직접 추론하지 않았습니다. 그의 말대로라면 AI가 연산 요소와 데이터 이동을 직접 최적화하고 테스트까지 통과시키는 영역에서는, 사람이 코드를 줄마다 이해하는지가 더 이상 배포 조건이 되지 않습니다.
조던 나노스(Jordan Nanos)는 오픈AI의 저수준 Gluon 커널이 사람이 줄마다 이해하기 어려운 AI 생성 코드인데도 정확성과 성능을 확보했다고 전했습니다.
"엔지니어들도 이 DeepSeek MLA 커널이 실제로 무엇을 하는지 줄마다 알지 못했지만 상관없습니다.
AI가 이해하고 테스트하며, 정확하고 빠른 커널을 만듭니다." 현장에서 본 파일은 약 3만 줄에 이르는 어셈블리형 코드였고, 하드웨어 전문가도 전체 동작을 직접 추론하지 않았습니다.
그의 말대로라면 AI가 연산 요소와 데이터 이동을 직접 최적화하고 테스트까지 통과시키는 영역에서는, 사람이 코드를 줄마다 이해하는지가 더 이상 배포 조건이 되지 않습니다.
AI 인사이트
커널은 결과가 맞는지와 속도를 테스트로 바로 잴 수 있는 영역입니다. 그래서 사람이 읽지 못한 코드도 테스트만 통과하면 배포하는 기준이 여기서 먼저 쓰이고 있습니다.
자세히 읽기 원문 보기youtube.com
5
로보틱스
일론 머스크가 10년 뒤 휴머노이드 로봇이 10억 개를 넘을 것이라고 전망했습니다.
일론 머스크는 10년 뒤 전 세계에 10억 개 이상의 휴머노이드 로봇이 존재하고, “로봇 한 대 당 최소한 인간 5명 분의 생산성을 가질 것”이라고 말했습니다. 휴머노이드 로봇의 유용성은 AI 소프트웨어, AI 칩, 그리고 전기기계적 손재주라는 세 가지 요소가 곱해지며, 이들이 결합해 “로봇들이 스스로 로봇을 제조하는 재귀적 효과”를 만들어낸다고 강조했습니다.
일론 머스크는 10년 뒤 전 세계에 10억 개 이상의 휴머노이드 로봇이 존재하고, “로봇 한 대 당 최소한 인간 5명 분의 생산성을 가질 것”이라고 말했습니다.
휴머노이드 로봇의 유용성은 AI 소프트웨어, AI 칩, 그리고 전기기계적 손재주라는 세 가지 요소가 곱해지며, 이들이 결합해 “로봇들이 스스로 로봇을 제조하는 재귀적 효과”를 만들어낸다고 강조했습니다.
AI 인사이트
세 요소를 곱하는 전망이라 한 요소만 더디게 나아가도 전체 숫자가 크게 줄어듭니다.
원문 보기youtube.com
6
반도체
일론 머스크는 AI 산업이 직면한 가장 현실적인 병목 현상으로 ‘전력 부족’을 꼽았습니다.
AI 칩 생산량은 연 40~50%씩 급증하고 있지만, 중국 외 지역의 전력 생산 증가율은 10~20%에 그쳐 심각한 수급 불균형이 발생하고 있다는 것입니다. 그는 “2027년까지 적어도 15기가와트 규모의 전력 부족이 예상된다”며, 이를 해결하기 위해 자체 발전소를 건설하거나 우주(스페이스X) 자원을 활용해 컴퓨팅 인프라를 확보해야 한다고 강조했습니다.
AI 칩 생산량은 연 40~50%씩 급증하고 있지만, 중국 외 지역의 전력 생산 증가율은 10~20%에 그쳐 심각한 수급 불균형이 발생하고 있다는 것입니다.
그는 “2027년까지 적어도 15기가와트 규모의 전력 부족이 예상된다”며, 이를 해결하기 위해 자체 발전소를 건설하거나 우주(스페이스X) 자원을 활용해 컴퓨팅 인프라를 확보해야 한다고 강조했습니다.
AI 인사이트
AI 칩 생산은 연 40~50% 늘고 전력 생산은 10~20% 느는 차이가 해마다 쌓이면, 칩을 사 놓고도 돌릴 전기가 없는 상황이 생깁니다. 머스크가 자체 발전소와 우주 인프라를 꺼낸 배경입니다.
원문 보기youtube.com
7
오픈AI
출시 전 GPT Astra로 만든 게임 데모가 공개되고 있습니다.
공개된 Terraria 재현본은 별도 이미지나 게임 리소스를 불러오지 않고, 단 한 번의 요청으로 하나의 HTML 파일 안에 제작됐다고 합니다. 보스전 여러 개와 하드모드 전환까지 구현됐습니다. 다른 테스트에서는 상용 게임 엔진 없이 C++20과 Vulkan 기반 커스텀 엔진을 직접 구성해 괴수 게임과 좀비 게임도 제작했습니다. 군중 움직임과 연기·불 효과가 반응하도록 구현됐고, 좀비 게임은 화면에 수천 마리의 좀비를 동시에 렌더링합니다. 아직 공개 전 테스트 사례라 실제 출시 버전의 성능과 동일하다고 보기는 어렵지만, 코드 생성 모델이 짧은 지시만으로 게임 로직과 렌더링 구조까지 한 번에 구성할 수 있는 수준으로 보입니다. Fable 5.1보다 뛰어나다는 평가가 전부터 있었던 만큼 저도 Astra를 정말 기대하고 있습니다.
공개된 Terraria 재현본은 별도 이미지나 게임 리소스를 불러오지 않고, 단 한 번의 요청으로 하나의 HTML 파일 안에 제작됐다고 합니다.
보스전 여러 개와 하드모드 전환까지 구현됐습니다.
다른 테스트에서는 상용 게임 엔진 없이 C++20과 Vulkan 기반 커스텀 엔진을 직접 구성해 괴수 게임과 좀비 게임도 제작했습니다.
군중 움직임과 연기·불 효과가 반응하도록 구현됐고, 좀비 게임은 화면에 수천 마리의 좀비를 동시에 렌더링합니다.
아직 공개 전 테스트 사례라 실제 출시 버전의 성능과 동일하다고 보기는 어렵지만, 코드 생성 모델이 짧은 지시만으로 게임 로직과 렌더링 구조까지 한 번에 구성할 수 있는 수준으로 보입니다.
Fable 5.1보다 뛰어나다는 평가가 전부터 있었던 만큼 저도 Astra를 정말 기대하고 있습니다.
AI 인사이트
출시 전 시연은 잘 나온 사례만 골라 공개되는 경우가 많아, 한 번의 요청으로 렌더링 구조까지 나왔다는 결과는 출시 뒤 같은 조건에서 다시 확인할 대목입니다.
자세히 읽기
8
xAI
일론 머스크가 AI와 로보틱스 시대에는 신기술을 적극 수용하는 자세가 중요하다고 말했습니다.
그는 AI와 로보틱스가 가져올 생산성 혁신을 강조하며, 과거에 갇히는 대신 “신기술을 적극적으로 시도하고 수용하는 자세”가 중요하다고 말했습니다. 자율주행과 휴머노이드 로봇 기술이 본격화되면 글로벌 경제는 연간 20~30조 달러, 즉 세계 경제의 20~30% 규모로 성장할 것이라고 추산했습니다. 특히 그는 “손으로 원자를 물리적으로 다루는 일만 빼면 디지털 영역의 모든 일은 AI가 처리할 수 있게 될 것”이라며, 이 시점이 이르면 내년 말쯤 도래할 수 있다고 전망했습니다.
그는 AI와 로보틱스가 가져올 생산성 혁신을 강조하며, 과거에 갇히는 대신 “신기술을 적극적으로 시도하고 수용하는 자세”가 중요하다고 말했습니다.
자율주행과 휴머노이드 로봇 기술이 본격화되면 글로벌 경제는 연간 20~30조 달러, 즉 세계 경제의 20~30% 규모로 성장할 것이라고 추산했습니다.
특히 그는 “손으로 원자를 물리적으로 다루는 일만 빼면 디지털 영역의 모든 일은 AI가 처리할 수 있게 될 것”이라며, 이 시점이 이르면 내년 말쯤 도래할 수 있다고 전망했습니다.
AI 인사이트
연간 20~30조 달러라는 추산은 자율주행과 휴머노이드가 함께 본격화된다는 전제 위에 있습니다. 디지털 업무 전부를 AI가 맡는 시점으로 내년 말을 들어, 나중에 맞았는지 확인할 수 있는 예측입니다.
원문 보기youtube.com
9
AI연구
Shopify가 미세 조정한 0.8B 모델이 특정 업무에서 GPT-5.6 Sol을 이겼습니다.
Shopify가 Qwen3.5-0.8B를 특정 업무에 맞게 미세 조정한 결과입니다. 범용 AI를 그대로 쓰는 대신 실제 업무에서 나온 결과를 평가하고, 실패 데이터를 다시 학습에 넣어 모델을 계속 개선하는 방식을 사용했습니다. Shopify CEO Tobi Lütke는 이런 자기개선 학습 구조가 있다면 작은 모델도 특정 업무에서는 대형 모델보다 좋은 성능을 낼 수 있다고 설명했습니다. 이 학습 파이프라인을 만드는 기반 기술 Tangle도 오픈소스로 공개했습니다. 모든 업무에 비싼 대형 모델을 호출하는 대신, 반복 업무마다 작고 저렴한 전용 모델을 만들어 쓰는 방식이 꽤 빠르게 늘어날 것 같습니다.
Shopify가 Qwen3.5-0.8B를 특정 업무에 맞게 미세 조정한 결과입니다.
범용 AI를 그대로 쓰는 대신 실제 업무에서 나온 결과를 평가하고, 실패 데이터를 다시 학습에 넣어 모델을 계속 개선하는 방식을 사용했습니다.
Shopify CEO Tobi Lütke는 이런 자기개선 학습 구조가 있다면 작은 모델도 특정 업무에서는 대형 모델보다 좋은 성능을 낼 수 있다고 설명했습니다.
이 학습 파이프라인을 만드는 기반 기술 Tangle도 오픈소스로 공개했습니다.
모든 업무에 비싼 대형 모델을 호출하는 대신, 반복 업무마다 작고 저렴한 전용 모델을 만들어 쓰는 방식이 꽤 빠르게 늘어날 것 같습니다.
AI 인사이트
실제 업무 결과를 평가하고 실패 데이터를 다시 학습에 넣는 고리를 갖추면, 0.8B 모델로도 특정 업무에서 대형 모델을 앞설 수 있습니다. Shopify는 그 파이프라인 도구 Tangle을 오픈소스로 풀었습니다.
원문 보기tangleml.com
10
AI연구
바이트댄스 Seed가 실제 공간 영상을 편집 가능한 3D 환경으로 바꾸는 Lucida를 공개했습니다.
Lucida는 영상을 통째로 3D로 복원하는 방식 대신, 먼저 영상 속 물체를 각각 구분하고 여러 시점의 이미지·마스크·포인트클라우드 정보를 모읍니다. 이후 가려진 부분까지 포함한 완전한 3D 물체를 생성하고, GizmoAct라는 VLM 기반 방식으로 실제 영상과 비교하면서 위치와 회전을 반복 수정합니다. 결과적으로 의자나 책상 같은 물체가 하나의 3D 공간에 합쳐져 있으면서도 각각 따로 이동·편집할 수 있습니다. 로봇 시뮬레이션처럼 실제 공간을 수정 가능한 디지털 환경으로 옮기는 작업에 쓸 수 있습니다.
Lucida는 영상을 통째로 3D로 복원하는 방식 대신, 먼저 영상 속 물체를 각각 구분하고 여러 시점의 이미지·마스크·포인트클라우드 정보를 모읍니다.
이후 가려진 부분까지 포함한 완전한 3D 물체를 생성하고, GizmoAct라는 VLM 기반 방식으로 실제 영상과 비교하면서 위치와 회전을 반복 수정합니다.
결과적으로 의자나 책상 같은 물체가 하나의 3D 공간에 합쳐져 있으면서도 각각 따로 이동·편집할 수 있습니다.
로봇 시뮬레이션처럼 실제 공간을 수정 가능한 디지털 환경으로 옮기는 작업에 쓸 수 있습니다.
AI 인사이트
로봇 시뮬레이션에서는 물체를 집고 옮겨야 하므로, 물체마다 따로 떨어진 3D 모델이 있어야 쓸 수 있습니다. Lucida는 가려진 부분까지 생성해 이 조건을 맞췄습니다.
원문 보기lucida-r2s.github.io
11
xAI
일론 머스크가 내년쯤 AI 소프트웨어가 “스톡피시 수준”에 도달할 것이라고 예측했습니다.
그는 AI 소프트웨어가 세계 챔피언을 쉽게 꺾는 체스 프로그램 스톡피시(Stockfish)처럼 인간의 능력을 압도하게 될 것이라고 봤습니다. “소프트웨어 작성에서 인간이 AI와 경쟁하는 것은 불가능해질 것”이라며, 코딩 영역에서 AI가 인간 개발자를 완전히 압도할 것이라고 경고했습니다. 나아가 향후 12~18개월 이내에 코딩에 더해 모든 형태의 엔지니어링과 디지털 작업 전반에서 AI가 독보적인 성능을 발휘할 것이라고 전망했습니다.
그는 AI 소프트웨어가 세계 챔피언을 쉽게 꺾는 체스 프로그램 스톡피시(Stockfish)처럼 인간의 능력을 압도하게 될 것이라고 봤습니다.
“소프트웨어 작성에서 인간이 AI와 경쟁하는 것은 불가능해질 것”이라며, 코딩 영역에서 AI가 인간 개발자를 완전히 압도할 것이라고 경고했습니다.
나아가 향후 12~18개월 이내에 코딩에 더해 모든 형태의 엔지니어링과 디지털 작업 전반에서 AI가 독보적인 성능을 발휘할 것이라고 전망했습니다.
AI 인사이트
체스 비유는 승패 기준이 분명한 영역에서 잘 맞고, 소프트웨어에도 테스트로 정답을 가릴 수 있는 작업이 많습니다. 12~18개월이라는 기한이 붙어 나중에 확인할 수 있는 발언입니다.
원문 보기youtube.com
12
앤트로픽
앤트로픽이 Claude Fable 5.1용 프롬프트 가이드를 공개했습니다.
문서를 보면 같은 모델이라도 어떤 에이전트 환경과 시스템 프롬프트를 붙이느냐에 따라 실제 사용감이 크게 달라질 수 있다는 점이 잘 드러납니다. 예를 들어 Fable 5와 5.1은 같은 effort 설정이라도 실제 추론량이 다르고, 긴 작업에서는 진행 상황을 사용자에게 덜 알려주는 경향이 있습니다. 도구 호출도 상황에 따라 한 번씩 순차적으로 실행할 수 있어, 독립적인 작업은 한 번에 병렬 호출하도록 시스템 프롬프트로 유도하는 방법까지 안내합니다. 대화 기록도 중요합니다. Fable 5.1의 thinking block은 기존 대화 내용과 강하게 연결돼 있어, 이전 메시지나 시스템 프롬프트를 중간에 수정하면 오류가 발생하거나 해당 reasoning 정보가 버려질 수 있습니다. 같은 Fable 5.1이라도 Claude Code, API, 별도 에이전트 서비스에서 성능이 다르게 느껴질 수 있습니다.
문서를 보면 같은 모델이라도 어떤 에이전트 환경과 시스템 프롬프트를 붙이느냐에 따라 실제 사용감이 크게 달라질 수 있다는 점이 잘 드러납니다.
예를 들어 Fable 5와 5.1은 같은 effort 설정이라도 실제 추론량이 다르고, 긴 작업에서는 진행 상황을 사용자에게 덜 알려주는 경향이 있습니다.
도구 호출도 상황에 따라 한 번씩 순차적으로 실행할 수 있어, 독립적인 작업은 한 번에 병렬 호출하도록 시스템 프롬프트로 유도하는 방법까지 안내합니다.
대화 기록도 중요합니다.
Fable 5.1의 thinking block은 기존 대화 내용과 강하게 연결돼 있어, 이전 메시지나 시스템 프롬프트를 중간에 수정하면 오류가 발생하거나 해당 reasoning 정보가 버려질 수 있습니다.
같은 Fable 5.1이라도 Claude Code, API, 별도 에이전트 서비스에서 성능이 다르게 느껴질 수 있습니다.
AI 인사이트
같은 모델이 환경마다 다르게 느껴지는 이유를 만든 회사가 직접 정리했습니다. effort 설정의 실제 추론량과 thinking block 처리 방식이 다르면, 같은 Fable 5.1끼리 비교한 결과도 달라집니다.
자세히 읽기 원문 보기platform.claude.com
13
AI에이전트
Cursor가 클라우드 Agent를 기업이나 개인이 직접 관리하는 인프라에서 실행할 수 있도록 지원합니다.
Agent의 추론과 작업 관리는 Cursor에 남겨두고, 실제 파일 수정·명령 실행은 사내 서버나 GPU, Mac 등 지정한 머신에서 처리할 수 있습니다. 여러 머신을 묶은 풀은 작업량에 따라 자동 확장되며 AWS Lambda, Cloudflare, E2B, Modal, Vercel 등도 지원합니다. 내부 서비스 접근이 필요한 기업 환경에서 활용도가 꽤 높아 보입니다.
Agent의 추론과 작업 관리는 Cursor에 남겨두고, 실제 파일 수정·명령 실행은 사내 서버나 GPU, Mac 등 지정한 머신에서 처리할 수 있습니다.
여러 머신을 묶은 풀은 작업량에 따라 자동 확장되며 AWS Lambda, Cloudflare, E2B, Modal, Vercel 등도 지원합니다.
내부 서비스 접근이 필요한 기업 환경에서 활용도가 꽤 높아 보입니다.
AI 인사이트
파일 수정과 명령 실행이 사내 머신에서 일어나면 코드와 내부 서비스가 회사 밖으로 나가지 않습니다. Cursor는 추론과 작업 관리를 그대로 맡아 제품의 중심 기능은 자기 쪽에 둡니다.
원문 보기cursor.com
14
AI에이전트
앤트로픽이 쇼핑 AI 에이전트를 만드는 방법을 통째로 오픈소스로 공개했습니다.
Claude Commerce Agents에는 상품을 찾고 비교해 장바구니를 구성하는 쇼핑 에이전트와 판매·재고·가격·프로모션을 관리하는 판매자 에이전트가 포함됩니다. 리테일에 더해 여행, 통신, 티켓 예제까지 제공합니다. 앤트로픽은 여러 서브에이전트를 나누는 방식보다 하나의 Agent에 Skills를 붙이는 구조가 품질·비용·속도에서 더 나았다고 설명합니다. 실제 도입 기업에서는 장바구니 금액이 최대 35% 커지고 구매 완료 가능성도 60% 높아졌다고 합니다. Claude Code 플러그인까지 제공해 기존 백엔드에 맞는 에이전트를 직접 만들 수도 있습니다.
Claude Commerce Agents에는 상품을 찾고 비교해 장바구니를 구성하는 쇼핑 에이전트와 판매·재고·가격·프로모션을 관리하는 판매자 에이전트가 포함됩니다.
리테일에 더해 여행, 통신, 티켓 예제까지 제공합니다.
앤트로픽은 여러 서브에이전트를 나누는 방식보다 하나의 Agent에 Skills를 붙이는 구조가 품질·비용·속도에서 더 나았다고 설명합니다.
실제 도입 기업에서는 장바구니 금액이 최대 35% 커지고 구매 완료 가능성도 60% 높아졌다고 합니다.
Claude Code 플러그인까지 제공해 기존 백엔드에 맞는 에이전트를 직접 만들 수도 있습니다.
AI 인사이트
여러 서브에이전트로 쪼개는 설계보다 에이전트 하나에 Skills를 붙인 구조가 품질·비용·속도에서 나았다는 실측을 함께 냈습니다. 장바구니 35%, 구매 완료 60%는 도입 기업 사례에서 나온 숫자입니다.
원문 보기claude.com
15
앤트로픽
Claude가 이제 Claude Cowork와 Claude Code에서 컴퓨터를 직접 조작할 수 있습니다.
앱을 열고 클릭하거나 입력하는 작업을 Claude가 처리하며, macOS에서는 백그라운드 창에서 실행돼 사용자가 다른 일을 하는 동안에도 작업을 이어갈 수 있습니다. 현재 Pro·Max 요금제의 Claude Desktop에서 베타로 제공되며 macOS와 Windows를 지원합니다.
앱을 열고 클릭하거나 입력하는 작업을 Claude가 처리하며, macOS에서는 백그라운드 창에서 실행돼 사용자가 다른 일을 하는 동안에도 작업을 이어갈 수 있습니다.
현재 Pro·Max 요금제의 Claude Desktop에서 베타로 제공되며 macOS와 Windows를 지원합니다.
AI 인사이트
macOS에서는 백그라운드 창에서 돌아가기 때문에, Claude가 일하는 동안 사람이 화면을 비워 줄 필요가 없습니다.
원문 보기support.claude.com
16
오픈AI
오픈AI가 ChatGPT Work와 Codex 사용법을 모은 공식 교육 페이지를 공개했습니다.
초보자는 ChatGPT Work로 일정·자료·문서를 정리해 결과물까지 만드는 과정과 Codex로 첫 코드 수정을 하는 과정을 단계별로 따라갈 수 있습니다. 플러그인과 Skills 사용법, 예약 작업, 문서·슬라이드 제작, 컴퓨터와 브라우저 조작, 웹사이트 제작, 모바일 원격 작업, 음성으로 작업을 지시하는 방법까지 각각 짧은 실습 형태로 정리되어 있습니다. ChatGPT Work에서 여러 도구를 연결해 실제 업무를 끝내는 작업 환경으로 어떻게 사용하는지 확인하기 좋은 자료입니다.
초보자는 ChatGPT Work로 일정·자료·문서를 정리해 결과물까지 만드는 과정과 Codex로 첫 코드 수정을 하는 과정을 단계별로 따라갈 수 있습니다.
플러그인과 Skills 사용법, 예약 작업, 문서·슬라이드 제작, 컴퓨터와 브라우저 조작, 웹사이트 제작, 모바일 원격 작업, 음성으로 작업을 지시하는 방법까지 각각 짧은 실습 형태로 정리되어 있습니다.
ChatGPT Work에서 여러 도구를 연결해 실제 업무를 끝내는 작업 환경으로 어떻게 사용하는지 확인하기 좋은 자료입니다.
AI 인사이트
목차가 대화보다 예약 작업, 컴퓨터 조작, 모바일 원격 작업처럼 일을 맡기는 기능 위주로 짜여 있어, 오픈AI가 미는 사용 방식이 그대로 드러납니다.
원문 보기learn.chatgpt.com

오늘 한 마디

AI 정리

출시 전 게임 데모가 돌던 Astra는 같은 날 정식으로 공개됐습니다. 〈GPT-6 Astra 공개, 브록먼 "AGI 시점 묻는다면 아마 이 모델"〉에 따르면 Astra는 공개 당시 AI 점수가 0.51%에 머물던 ARC-AGI-3에서 표준 하네스로 62.7%를 받았습니다.

인사이트와 「오늘 한 마디」는 그날 올린 글을 AI가 정리한 것이라 사실과 다를 수 있어요. 소식 본문과 출처는 사람이 확인했어요.

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