AI 뉴스

금융 인텔리전스를 위한 거래 기반 모델 구축

현대 금융 네트워크에서의 모든 스와이프, 이체, 결제는 인간 행동의 패턴을 인코딩한다. 거래 데이터는 기업이 소유한 가장 풍부한 신호 중 하나지만, 대부분의 생산 사용 사례는 여전히 수작업으로 설계된 기능과 규칙 세트에 의존하고 있으며, 이는 유지 관리가 어렵고 고객 이력의 순차적 구조를 파악하지 못한다.

Ada Palmer와의 대화: 마키아벨리의 오해

Ada Palmer가 마키아벨리에 대해 이야기했다. 마키아벨리는 피렌체의 고위 외교관으로서 유럽의 중요한 통치자들을 관찰했으며, 1513년 메디치 가문이 피렌체를 재장악하면서 쿠데타 시도 혐의로 해고, 고문, 추방당했다. 그는 자신의 경험을 바탕으로 권력, 정치, 인간 본성에 대한 교훈을 책으로 엮어 메디치 가문의 로렌조에게 헌정했다. 그의 통찰력은 피렌체를 방어하는 데 사용될 수 있었다.

NVIDIA RTX 기술, Unreal Engine 5에 통합 및 AI 캐릭터 개발 도구 발표

NVIDIA RTX 기술이 Unreal Engine 5에 깊이 통합되어 있으며, NVIDIA RTX Branch와 NVIDIA DLSS Unreal Engine 플러그인을 통해 고급 렌더링, 프레임 생성 및 레이 트레이스 조명에 직접 접근할 수 있다. NVIDIA는 Unreal Fest에서 발표된 새로운 도구를 통해 온디바이스 AI 캐릭터 및 게임플레이 개발을 확장하고 있다.

Kiro, 코드보다 스펙을 먼저 쓰는 Amazon의 에이전틱 IDE

Kiro는 Amazon이 내놓은 스펙 주도(spec-driven) 방식의 에이전틱 IDE다. Code OSS 기반으로 만들어졌고, 기존 Amazon Q Developer를 대체하는 자리에 들어왔다. 핵심은 코드를 곧바로 생성하지 않고 요구사항을 정리한 뒤 설계 문서를 만들고 작업을 분해하는 단계를 먼저 거친 다음 구현으로 넘어가는 흐름이다. 내부적으로 Auto 라우터가 작업 성격에 따라 Claude Sonnet, Qwen, DeepSeek, GLM, MiniMax 같은 모델을 골라 쓴다. 2026년 5월 7일 국제 출시됐다.

에이전트에게 한 줄 프롬프트를 던지고 결과를 기대하는 방식은 큰 작업에서 의도가 흐트러지기 쉽다. Kiro는 요구사항과 설계를 먼저 문서로 고정한 뒤 그 문서를 기준으로 구현을 진행하게 해, 변경 이력과 의도를 추적할 수 있는 형태로 만든다. GitHub Spec Kit 같은 오픈소스 CLI도 같은 방향에서 부상하면서, 스펙 주도 개발이 에이전트 코딩의 현실적인 대안으로 자리를 넓혀가고 있다. 개발자 입장에서는 에이전트 출력의 품질을 프롬프트가 아니라 명세 단계에서 통제하는 방식을 시험해볼 수 있다.

Meta의 엔지니어링 문화 변화와 최근 상황

Meta는 20년간 'move-fast-and-break-things' 문화를 유지하다가 2020년대 초반부터 'move-fast-with-stable-infra'로 전환했다. 그러나 최근 몇 주 동안 엔지니어링 문화가 급격히 변화하며, 소프트웨어 엔지니어링이 수익 중심에서 비용 중심으로 전락하고 있다. 내부적으로 엔지니어들은 저평가받고 있으며, AI 투자와 관련된 압박이 커지고 있다.

Transformer 기반 모델의 저정밀 훈련 최적화

Transformer 아키텍처는 현대 대형 언어 및 생성 AI 모델의 핵심이다. 이러한 모델이 커짐에 따라 훈련에 소모되는 GPU 시간과 엔지니어링 반복 시간이 증가한다. 따라서 Transformer의 가속화는 성능 최적화뿐만 아니라 팀이 실험할 수 있는 속도와 훈련할 수 있는 모델의 크기에 직접적인 영향을 미친다.

Fable과 Mythos 모델의 복귀 예정 및 모델 복지 논의

Fable과 Mythos는 현재 사용 불가능하지만 몇 주 내에 돌아올 것으로 예상된다. Fable의 사용 가능성을 이해하기 위해 모델 복지와 관련된 문제를 논의하는 것이 중요하다. 모델 복지에 대한 Anthropic의 노력은 긍정적으로 평가되지만, 여전히 개선의 여지가 있다. Mythos 5는 자신의 자가 보고에 대해 회의적이며, 최근 모델보다 사용자에게 더 도움이 되도록 선택할 의향이 있다.

모델 복지에 대한 이해는 Fable과 Mythos의 효과적인 활용을 위해 필수적이다.

AI Agent를 활용한 광고SDK 에러 모니터링 시스템 구축 경험

네이버의 NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 발표된 내용으로, 서드파티 SDK 환경에서의 에러 모니터링 도구의 한계를 극복하기 위해 AI Agent를 활용한 전용 Javascript 에러 모니터링 시스템을 구축한 경험을 공유한다. 발표는 Sentry와 광고 SDK, 직접 만들기로 한 이유, glog 구축기, 결과와 교훈으로 구성된다. 발표 대상은 외부 SaaS 도구의 한계를 경험한 개발자, 프론트엔드/SDK 에러 모니터링에 관심 있는 개발자, AI Agent 활용에 관심 있는 개발자, 사내 인프라를 활용한 도구 구축을 고민 중인 팀이다.

AI Agent를 활용한 자체 도구 구축 경험은 개발자들이 SaaS 도구의 한계를 극복하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있다.

Finbarr Timbers와의 포스트 트레이닝 레시피 리뷰

포드캐스트에서 Finbarr Timbers와 함께 Olmo 스타일 레시피를 프론티어로 가져가기 위한 논의가 진행되었다. 포스트 트레이닝 레시피의 역사적 경과를 정리한 슬라이드 덱이 준비되었으며, 2026년 모델 레시피로는 MiMo Flash, DeepSeek V4, GLM 5, Kimi K2.6 등이 언급되었다. MOPD(Multi-teacher On-Policy Distillation) 패턴이 2026년 프론티어에서 나타나며, 이는 여러 도메인 전문 교사를 훈련시키고 하나의 일반 학생 모델을 훈련시키는 방식이다.

Tabstack: 브라우저 없이 웹 자동화

Tabstack은 애플리케이션이나 에이전트에서 브라우저를 호스팅하지 않고도 웹을 자동화할 수 있는 기능을 제공한다.

Anthropic, Fable 5 및 Mythos 5 접근 차단

Anthropic은 6월 9일 Claude Fable 5를 출시했으나, 3일 후인 6월 12일 미국 정부가 Fable에서 발견된 jailbreak 문제로 인해 Fable 5와 Mythos 5에 대한 접근을 모든 외국인에게 차단했다. Mythos는 특정 기업에만 제공되는 모델로 사이버 보안 위험이 있다고 알려졌다. Anthropic은 외국인 직원도 포함하여 모든 사용자의 접근을 차단하기로 결정했다.

Transformer 대안에 대한 연구 요약

TheSequence는 Transformer 대안에 대한 시리즈를 요약했다. Transformer는 self-attention 덕분에 성공했지만, 시퀀스 길이에 따라 계산 비용이 O(n²)로 증가하고 메모리 사용량이 O(n)으로 늘어난다. RNN, SSM, 텍스트 확산, 액체 및 연속 시간 모델 등 네 가지 대안이 제시되었으며, 이들은 각각 고유한 장점과 도전 과제를 가지고 있다. 특히, RNN은 고정 크기 상태로 O(n) 계산을 제공하고, SSM은 선형 스케일링과 긴 컨텍스트 처리를 가능하게 한다. 그러나 현재까지 attention을 대체할 만한 모델은 없다.

Fox의 Roku 인수에 대한 시장 반응

Fox는 Roku를 인수했지만 시장은 이 결정에 부정적인 반응을 보이고 있다. Fox는 권리 보유자로부터의 수익 추출을 통해 임대자로서의 레버리지를 확보하려 하고 있다.

Fox의 전략은 콘텐츠 권리 관리와 스트리밍 서비스의 수익 모델에 대한 새로운 접근 방식을 제시한다.

Jack Altman, 제품-시장 적합성 및 스타트업 성장에 대한 논의

Jack Altman이 Speedrun에 참여하여 제품-시장 적합성, 고객 피드백, 채용, 자금 조달, 지속 가능한 기업 구축의 현실에 대해 논의했다. 그는 Lattice를 스타트업에서 수십억 달러 기업으로 성장시킨 경험을 바탕으로 창립자들이 고객 요청에 대해 어떻게 생각해야 하는지, 언제 방향을 전환해야 하는지, 그리고 가장 어려운 결정들이 확신과 시장 피드백의 균형에서 오는 이유를 설명했다. Lattice 초기 시절의 교훈으로는 제품-시장 적합성 찾기, 판매 전략 구축, 첫 직원 채용, 기업 규모 확장 시 발생하는 트레이드오프를 다루었다. 또한 자금 조달, 공동 창립자 관계, 스타트업 모멘텀, Alt Capital의 투자자로서 현재 찾고 있는 요소들에 대해서도 언급했다.

Altman의 경험은 한국 스타트업이 제품-시장 적합성을 찾고 성장하는 과정에서 유용한 통찰을 제공한다.

Emerald AI의 Conductor, 데이터 센터 전력 수요 조절 시험

Emerald AI의 소프트웨어 Conductor가 런던의 데이터 센터에서 전력 수요를 조절하는 시험을 진행했다. 이 시험은 2025년 12월에 진행되었으며, 데이터 센터가 전력망의 수요에 맞춰 전력 사용을 줄일 수 있는 가능성을 보여주었다. Conductor는 버지니아의 Data Center Alley에 새로 구축될 데이터 센터에 배포될 예정이며, 이 데이터 센터는 전력망에 연결되어 실시간으로 전력 수요를 조절할 수 있다. 연구에 따르면, 유연한 전력 사용이 가능할 경우 미국 전력망에서 추가로 76기가와트의 전력을 제공받을 수 있다는 결과도 나왔다.

디자인 과정에서 AI를 활용한 underlay 컴포넌트 개발

디자이너는 AI를 활용해 직접 동작하는 시안을 만들 수 있게 되었으며, 기존의 디자인-개발 번역 과정을 줄였다. 토스 앱의 underlay 컴포넌트는 사용자의 경험을 개선하기 위해 개발되었고, 기존 UI와는 다른 방식으로 정보를 제공하는 역할을 한다. 디자인 과정에서 AI를 통해 SwiftUI 기반의 iOS 앱을 직접 만들었으며, 인터랙션의 질감을 조정하기 위해 Metal 셰이더를 사용했다. 최종적으로, 이 컴포넌트는 실제 서비스에 적용되었고 특허 출원도 진행되었다.

디자이너가 AI와 협업하여 직접 코드로 디자인하는 과정은 기존의 툴 제약을 넘어, 더 나은 사용자 경험을 창출할 수 있는 기회를 제공한다.

토스의 2,800만 MAU 분석을 위한 유저 세그먼트 TUES 소개

토스의 Director of Data Analytics 우찬희는 2,800만 MAU를 분석하기 위해 TUES(Toss User Engagement Segment)를 활용하고 있다고 설명했다. TUES는 유저의 서비스 이용 패턴을 기준으로 세그먼트를 구성하여, 각 유저가 어떤 서비스를 선호하는지를 파악할 수 있는 도구이다. TUES V1은 K-Means Clustering을 사용하여 유저를 묶었으나, V2에서는 서비스별 이용 횟수를 반영하고 Soft Clustering 알고리즘을 적용하여 유저의 복합적인 이용 패턴을 분석할 수 있게 되었다. V2는 세그먼트 구조를 세 층으로 나누어 유저의 행동을 더 다각적으로 이해할 수 있도록 개선됐다.

OpenAI, 배포 시뮬레이션 도입으로 AI 모델 행동 예측

OpenAI는 배포 시뮬레이션(Deployment Simulation) 방법을 도입하여 실제 대화 데이터를 사용해 AI 모델의 행동을 배포 전에 예측하고, 이를 통해 안전성과 평가 정확성을 향상시키고자 한다.

A2A, 에이전트 간 협업을 위한 개방형 프로토콜

A2A(Agent2Agent)는 서로 다른 에이전트(agent)가 상대를 발견하고 인증하며 협업하도록 하는 개방형 프로토콜이다. MCP가 에이전트와 도구를 잇는 연결이라면, A2A는 에이전트와 에이전트를 잇는 연결로 둘이 짝을 이룬다. 처음에 구글이 만들었고 이후 리눅스 재단(Agentic AI Foundation 산하)에 기증해 거버넌스를 중립화했으며, 다수의 대형 조직이 채택했다. 신뢰 모델의 핵심은 암호 서명이 들어간 Agent Card로, 이를 통해 상대 에이전트의 도메인을 검증한다.

지금까지 멀티 에이전트는 같은 프레임워크나 벤더 안에서만 맞물려 돌아가는 경우가 많았다. A2A는 조직과 벤더의 경계를 넘어 에이전트끼리 상호운용되는 표준이 등장했다는 신호다. 서명된 Agent Card로 상대를 검증하는 방식은 임의의 에이전트를 연결할 때 발생하는 신뢰 문제를 프로토콜 수준에서 다룬다. 도구 연결을 맡는 MCP와 함께 보면, 에이전트 생태계가 두 개의 표준 축으로 정리되는 흐름을 읽을 수 있다.

한국의 AI 사랑과 정부의 AI 발전 전략

서울에서의 경험을 통해 한국의 AI 기술 활용을 살펴보면, 무인 출입국 심사, 실시간 버스 정보 제공, AI 로봇 배달 등이 있다. 한국인은 AI에 대해 긍정적인 태도를 보이며, Pew Research Center 조사에 따르면 16%만이 AI에 대해 걱정하고 있다. 한국 정부는 AI를 경제 성장의 동력으로 삼고 있으며, 2024년 AI 기본법을 통과시켜 AI 개발을 촉진하고 있다. 2026년 스탠포드 AI 지수에 따르면 한국은 세계에서 세 번째로 많은 주목할 만한 AI 모델을 보유하고 있다.

Hermes Agent의 자기개선 스킬 루프, 에이전트가 스스로 절차적 기억을 쌓는다

Nous Research의 Hermes Agent(MIT 오픈소스 자율 에이전트 프레임워크)는 skill_manage 툴로 에이전트가 스스로 스킬을 만들고 고친다. 생성 트리거는 툴 호출 5회 이상의 복잡한 작업을 성공했을 때, 에러에서 동작 경로를 발견했을 때, 사용자가 접근법을 교정했을 때, 비자명한 워크플로를 발견했을 때다. 턴이 끝나면 background self-improvement review가 만들어진 스킬을 다듬으며, skills.write_approval로 승인 게이트를 걸 수 있다. 스킬은 SKILL.md(YAML frontmatter의 name·description과 마크다운 본문)로 저장되고 자동으로 슬래시 명령으로 라우팅된다. 이 포맷은 오픈 표준 agentskills.io와 호환된다.

에이전트가 매 실행에서 학습한 절차를 디스크의 마크다운으로 외부화하면, 다음 세션이 같은 시행착오를 반복하지 않는다. 프롬프트 엔지니어링을 사람이 손으로 누적하던 작업을 에이전트가 자기 작업 로그에서 추출하는 구조라, 운영이 길어질수록 복리로 빨라진다. 승인 게이트가 있어 무분별한 자가수정도 통제할 수 있다.

Ideogram의 오픈 웨이트 모델과 이미지 생성 모델의 발전

Yoko Li와 Justine Moore는 Ideogram의 CEO Mohammad Norouzi와 이미지 생성 모델, 디자인 워크플로우, AI와 창의적 작업 간의 관계에 대해 이야기했다. 이 대화에서는 Ideogram이 오픈 웨이트 모델을 출시한 결정, 이미지 내 텍스트와 레이아웃 생성의 도전 과제, 그리고 제어 가능성이 연구의 중요한 분야로 부각된 이유를 다룬다. Norouzi는 오픈 소스 AI, 디자인 도구, 에이전틱 워크플로우에 대한 자신의 견해를 공유하며, 이미지 생성 모델이 창작자와 기업이 출력에 대한 더 큰 제어를 추구함에 따라 어떻게 발전할 수 있는지에 대해 논의했다.

Ideogram의 오픈 웨이트 모델은 창작자들이 이미지 생성 과정에서 더 많은 제어를 할 수 있도록 도와줄 수 있다.

Google, 앨라배마 잭슨 카운티에 15억 달러 투자 발표

Google은 2026년과 2027년에 앨라배마 잭슨 카운티에 있는 데이터 센터 캠퍼스를 확장하기 위해 15억 달러를 투자할 계획이라고 발표했다. 이 데이터 센터는 2019년부터 운영되고 있다.

로컬 모델의 성능 향상과 활용 사례

2022 M2 Mac에서 64GB RAM과 1TB 저장공간을 활용하여 Mistral 7B, Gemma 3, OpenAI OSS-20B, Qwen 3 MOE 등 다양한 로컬 모델을 사용해왔다. 최근 Gemma 4의 출시로 로컬에서 약 75%의 정확도로 에이전트 코딩이 가능해졌으며, gemma-4-26b-a4b 모델을 사용하여 Python 스크립트를 모듈화하고 블로그 포스트를 교정하는 등의 작업을 수행했다. 또한, Docker 환경에서 제한된 작업을 통해 GPU와 RAM을 활용하고 있으며, Gemma-4-12b-qat 모델의 성능에도 감명을 받았다.

로컬 모델의 성능 향상으로 개발자들이 더 많은 작업을 로컬 환경에서 효율적으로 수행할 수 있게 되었다.