Anthropic이 자사 최상위 AI 모델인 클로드(Claude)의 새 버전 오푸스(Opus) 4.8을 공개했다. 오푸스는 Anthropic 모델 라인 중 가장 크고 똑똑한 등급으로, 글쓰기·코딩·복잡한 추론을 맡는 간판 모델이다. 직전 버전인 4.7이 나온 지 얼마 되지 않아 등장한 소수점 업데이트인데도, 발표 당일 해커뉴스(Hacker News, 개발자 커뮤니티) 1위에 941점으로 올라설 만큼 주목을 받았다. 흥미로운 건 발표의 무게중심이다. “전보다 훨씬 똑똑해졌다"는 자랑이 아니라 **“더 믿고 부릴 수 있게 됐다”**가 핵심 메시지다. AI 모델 경쟁이 raw(순수) 지능 점프에서 신뢰성과 제어 가능성 쪽으로 이동하고 있다는 신호여서, 일반 사용자 입장에서도 이번 변화가 의미가 있다. ...
미국 AI 회사가 “한국이 인구 대비 자사 제품을 3.5배 더 많이 쓴다"고 공식 발표하는 일은 흔치 않다. 그런데 어제(5월 26일) Anthropic이 정확히 그 말을 했다. 그러면서 KiYoung Choi를 한국 대표(Representative Director)로 임명하고, 서울 사무소를 곧 연다고 알렸다. Claude를 만드는 그 Anthropic이 한국에 첫 해외 거점 중 하나를 차린다는 얘기다. ChatGPT가 한국에 사실상 가장 많이 쓰이는 외산 AI 서비스라는 인식이 우세한 가운데, Anthropic이 “한국이 우리에게 핵심 시장"이라는 신호를 꽤 분명하게 던졌다. 단순히 마케팅용 문구가 아니라, 사무소·전임 임원·기업 영업을 동시에 묶은 진짜 투자다. ...
코딩하다 막히면 일단 구글에 에러 메시지를 붙여 넣고, 빨간 새 아이콘이 박힌 페이지를 열던 시절이 있었다. 그 사이트의 이름은 스택오버플로(Stack Overflow). 한 달에 6,866개. 지난달 이 사이트에 새로 올라온 질문 수다. 2008년 사이트가 처음 문을 열었을 때와 같은 수준이다. 18년치 성장이 한 줄로 지워졌다. 그런데 회사는 망하지 않았다. 매출은 오히려 두 배가 돼서 1억 1,500만 달러를 찍었다. 작년에 8,400만 달러 적자였던 손실은 2,200만 달러까지 줄었다. 트래픽이 무너진 회사가 어떻게 더 많이 벌고 있는지 — 이게 오늘 글의 주제다. ...
OpenAI가 Codex CLI를 내고 Anthropic이 Claude Code를 내는 동안, DeepSeek은 자기 모델 위에서 도는 외부 도구(Cline, Continue, OpenCode 등)에 얹혀 있었다. 5월 25일 그게 바뀌었다 — DeepSeek 전용으로 설계된 터미널 코딩 에이전트 Reasonix가 GitHub에 공개됐고, 같은 날 V4 Pro API의 75% 할인이 5월 31일자로 영구 적용된다는 발표가 따라붙었다. Hacker News 첫날 684점. 핵심은 가격이 아니라 “모델 회사가 직접 자기 모델 캐시 동작에 맞춰 에이전트를 짠다"는 패턴이다. 같은 V4 Pro를 일반 코딩 하네스(harness, LLM에 도구·파일시스템·실행 권한을 묶어주는 외부 래퍼)로 돌릴 때와 Reasonix로 돌릴 때 캐시 적중률이 두 배 가까이 차이 난다는 사용자 보고가 줄을 잇고 있다. ...
지금까지 우리가 쓰던 AI는 본질적으로 자판기에 가까웠다. 동전을 넣고(질문을 입력하고) 버튼을 누르면(엔터를 치면) 음료가 나오는(답이 나오는) 구조다. 안 누르면 아무 일도 안 벌어진다. 구글이 지난주 I/O 2026에서 공개한 Gemini Spark는 이 구조를 깨겠다는 선언에 가깝다. 사용자가 앱을 끄고 잠들어 있는 동안에도, 클라우드의 전용 가상 머신에서 Spark가 계속 돌면서 일을 처리한다. 키노트에서 Sundar Pichai가 “agentic Gemini era"라는 표현을 쓴 게 단순한 슬로건이 아닌 이유다. 모델 자체를 새로 만든 게 아니라, 모델을 두는 자리를 옮긴 변화다. ...
스마트폰을 산 사람이 가장 빨리 체감하는 평화는 충전 케이블이다. C타입 하나면 휴대폰·태블릿·노트북까지 다 꽂힌다. 5년 전엔 기기마다 다른 단자를 들고 다녀야 했다. AI 업계는 지금 그 USB-C 직전 상태와 비슷한 지점을 지나고 있다 — MCP(Model Context Protocol, AI 모델이 외부 데이터·도구에 연결되는 방식을 정한 개방형 표준)가 그 후보다. 며칠 전 다룬 Anthropic의 Stainless 인수도 이 흐름의 한 장면이었다. “SDK 같은 핵심 인프라가 한쪽 진영으로 몰리는 속도가 빨라진다"는 관찰이 정확히 MCP가 표준이 되어가는 압력이다. 이번 글은 그 후속편이다. ...
오래된 아파트에 안전점검관이 들어왔다고 해보자. 평소엔 결함 하나 찾는 데 며칠씩 걸렸다. 그런데 어느 날 점검관이 한 시간 만에 균열 100군데를 찾아낸다. 좋은 일일까? 보수팀이 그만큼 빨라진다면 그렇다. 하지만 보수팀이 예전 그대로라면, 손에 쥔 건 ‘아직 안 고친 위험 목록 100개’일 뿐이다. Anthropic이 5월 22일 공개한 Project Glasswing 첫 경과 보고서가 정확히 이 장면을 보여준다. 소프트웨어 보안에서 ‘취약점을 찾는 일’이 갑자기 싸지자, 한 번도 병목이라 생각하지 않았던 ‘고치는 일’이 새 병목으로 떠올랐다. ...
구글 검색창이 처음 나왔을 때는 광고가 없었다. 검색어를 넣으면 결과 링크만 깔끔하게 나왔다. 몇 년 뒤 결과 위아래로 ‘스폰서’ 표시가 붙은 링크가 생겼고, 지금은 그 검색 광고가 구글 매출의 가장 큰 축이다. ChatGPT가 지금 그 길의 초입에 들어섰다. OpenAI는 2026년 2월 미국의 무료 사용자에게 ChatGPT 광고를 처음 띄웠고, 5월 5일에는 ‘Ads Manager’라는 셀프서브 광고 플랫폼의 베타를 열었다. 셀프서브(self-serve)란 광고주가 영업 담당자를 거치지 않고 웹에서 직접 캠페인을 만들고 집행하는 방식이다. 이게 지금 주목할 만한 이유는 단순한 기능 추가가 아니라, 그동안 “무료 AI는 어떻게 돈을 버나"라는 질문에 OpenAI가 분명한 답을 내놓은 사건이기 때문이다. ...
평면에 점을 n개 찍는다. 그중 정확히 같은 거리만큼 떨어진 점 쌍은 최대 몇 개나 만들 수 있을까? 질문은 단순해 보이지만, 1946년 헝가리 수학자 파울 에르되시(20세기에 가장 많은 수학 논문을 남긴 인물)가 던진 뒤 80년 동안 풀리지 않았다. 조합기하학에서 “가장 유명하고 가장 설명하기 쉬운 미해결 문제"로 꼽히는 질문이다. 지난 5월 20일, OpenAI는 자사 내부 모델이 이 문제를 둘러싼 핵심 추측을 깨뜨렸다고 발표했다. 그레그 브록만 OpenAI 사장은 “AI가 한 수학 분야의 중심 미해결 문제를 스스로 풀어낸 첫 사례"라고 했다. 다만 이 발표에는 7개월 전의 망신을 의식한 신중함이 깔려 있다. 무엇이 진짜 성과이고 무엇이 조심해서 읽어야 할 부분인지 정리해 본다. ...
Google이 어제(5월 19일) Gemini 3.5 Flash를 정식 공개했다. Gemini 라인업에는 두 갈래가 있다. 비싸고 강력한 Pro, 그리고 빠르고 싼 Flash. 한국에서 Gemini 앱을 켰을 때 기본으로 도는 게 이 Flash 계열이다. 이번 발표를 한 줄로 요약하면 “Flash가 frontier 성능까지 따라왔는데, 가격도 frontier 수준으로 올라왔다” 이다. 이게 단순한 모델 업데이트로 안 보이는 이유는, Flash가 그동안 **“싸서 마음껏 쓰는 라인”**으로 자리잡혀 있었기 때문이다. 그 포지셔닝이 한 세대 만에 흔들렸다. 무엇이 바뀌었나 — 벤치마크 Google 발표는 Flash가 이전 세대 Pro(Gemini 3.1 Pro)를 코딩과 에이전트 작업에서 뛰어넘었다고 주장한다. 즉 “작고 빠른 라인"이 “큰 라인의 한 세대 전"을 추월하는 익숙한 패턴이 또 일어났다. ...