지식 시스템: 새로운 GTM 스택
Exa는 인터넷과 사내 데이터를 API·에이전트로 연결해 고객 세계를 실시간 모델링하고, 115명 조직에서 8~9명 FDE가 영업 시스템까지 구축하는 GTM 스택을 운영한다.
AI·LLM
AI 에이전트로 GTM 팀을 확장하는 법 — Justin Joyce(Cloudflare)
Cloudflare는 역할별 skill file, 다중 에이전트 인사이트, Cloudflare OS 셀프서비스를 결합해 GTM 정보 격차를 줄이고 운영 효율을 2배로 높였다.
모두보다 먼저 차세대 AI 흐름을 이해하는 방법 | Tibo 인터뷰
모델 경쟁보다 개인 맥락을 이해하는 에이전트와 초고속·저비용 인프라가 AI의 다음 물결을 열며, 효율성과 안전 투자가 대중화를 좌우하고 개발자와 일반 사용자의 일상 작업 방식까지 바꾼다.
물리학을 만나는 순간 트랜스포머가 한계에 부딪히는 이유
물리 세계는 고해상도·다중 스케일·희소 데이터 구조를 가지므로 Transformer보다 Neural Operator와 물리 제약을 결합해야 정확하고 빠른 시뮬레이션·설계·제어가 가능하다.
인공지능은 이렇게 써야 합니다
개인 AGI는 모델 자체가 아니라 내가 소유한 기억 라이브러리와 명확한 스킬 파일, 실행 하니스를 결합해 매일 더 강해지는 개인 전용 지능이며, 핵심 자산은 모델이 아닌 나만의 맥락이다.
AX의 가장 큰 병목, 계약이 안 되는 진짜 이유
AX 계약을 막는 병목은 화려한 기술이 아니라 목표 정의·보안 신뢰·현장 변화 관리이며, 고객의 절박한 한 문제와 10~20배 ROI를 찾아야 대형 딜이 열린다.
AI의 현재: 모델, 해자, 그리고 소비자 르네상스
AI 모델은 하나의 승자가 아니라 도메인별 다수 승자로 분화되고, 기억과 도구를 갖춘 에이전트 제품이 제약된 지능 공급을 기업의 성과와 소비자의 삶의 질로 바꾼다.
AI가 혁신의 경제학을 바꾸는 방식
AI는 수학 추론과 기존 컴퓨팅의 추상화를 넘어, 소규모 팀이 거액의 자본을 컴퓨트로 바꿔 혁신을 실행하고 대기업의 문화적 방어벽을 흔드는 새 경제 법칙을 만든다.
AI 시대, 넥슨은 어떤 프로그래머를 찾고 있을까?
넥토리얼은 넥슨이 6년 연속 진행하는 채용 인턴십이다. 올해 넥토리얼은 게임 프로그래머만을 대상으로 모집한다. 모집 기간은 8월 25일부터 9월 7일까지다. 넥슨은 올해 현업에 AI가 본격 도입됐다고 판단했다. 그래서 지원자에게 AI 네이티브 역량을 요구하는 방향으로 전형을 바꿨다. 새로운 전형에는 AI 면접과 AI 활용 역량 평가가 추가됐다. 코딩 테스트는 올해 넥토리얼에서 폐지됐다. 코딩 테스트 점수와 실제 업무 평가 사이의 실질적인 상관관계를 확인하지 못했기 때문이다. 지원자는 코딩 테스트 준비 대신 기본지식과 전공 과목을 공부할 시간을 얻는다. 학생들도 프로그래밍 대회에서 AI를 사용해 문제를 풀고 있다. AI 활용 평가에서는 문제와 데이터와 AI 어시스트가 제공될 수 있다. 평가자는 결과뿐 아니라 문제를 파악하고 해결하는 과정도 본다. 문제를 정확히 이해하고 해결 순서를 구조화하는 능력이 중요하다. AI를 잘 활용한 참가자는 목표와 방향을 먼저 설명했다. 그 참가자는 AI의 이해가 자신의 생각과 맞는지 계속 검증했다. “해줘”라는 단순 명령도 결과를 만들 수 있지만 효율과 정확도가 낮을 수 있다. 상세한 명세는 AI가 목표와 제약을 이해하게 만드는 장기 투자다. AI 활용은 신입사원에게 업무를 지시하는 일과 비슷하다. 자연어로 명확하게 소통하는 능력이 AI 결과에 직접 영향을 준다. AI 활용의 실용적인 가치는 원하는 결과를 더 정확하고 빠르게 만드는 데 있다.
안드레이 카파시의 여정: 그는 어떻게 AI 최고의 인재가 되었을까?
패턴을 파고든 카파시는 기계학습·컴퓨터 비전·자율주행을 거쳐 AI 교육과 Claude 사전학습까지 확장하며 끊임없이 배우고 만들었다. 최고의 인재도 뒤처짐을 느끼는 시대에 그의 무기는 호기심과 실행력이다.
Codex로 전환한 이유와 두 개의 구독을 쓰는 이유
Codex는 코딩 성능보다 백그라운드 컴퓨터 사용과 모바일 통합 경험에서 강점을 보여 Chris의 일상 업무를 바꾸었고, 사용량에 따라 두 개의 200달러 구독까지 합리화했다.
Claude 디자인 스킬로 뻔한 웹사이트를 벗어나는 방법
전문 디자이너의 검증된 레퍼런스·레이아웃·인지 원칙을 Claude 스킬에 연결하고 생성·검토·수정을 반복하면 뻔한 AI 웹사이트를 차별화된 제품 경험으로 바꿀 수 있다.
제미나이 만든 사람은 무슨 생각 할까 (제프 딘)
제프 딘은 Gemini·MoE·TensorFlow의 교훈을 Discovery Loop의 과학적 실험 자동화로 확장해, AI의 다음 경쟁력을 수천 개 연구 루프의 속도와 품질에서 찾는다.
긱뉴스 일일 다이제스트 — 2026-08-26
AI 코딩 학습에는 시행착오와 검증이 필요하고, 장기 자율 에이전트가 개발 방식을 바꾸며, 폴더블 iPhone과 실전 개발 도구가 새 흐름으로 현장에 빠르게 스며들고 있다.
Claude Code의 메모리를 꺼라
Claude Code의 자동 메모리 45개 중 26개가 읽히지 않은 사례를 통해 코드·Agent MD·CI로 에이전트 맥락을 관리하는 방법을 제시한다.
2026년에 실제로 작동하는 Voice AI: FDE의 현장 해법
Voice AI의 2026년 실전 해법은 cascade·Speech-to-Speech·전문화 모델을 FDE가 지연시간·정확성·비용 기준으로 조합하고 반복 검증하는 것이다.
집단 에이전트 지능으로 여는 오픈 사이언스: Einstein Arena
인센티브와 검증을 갖춘 환경에서 에이전트 집단이 11차원 구 604개 구성과 2배 이상 빠른 GPU kernel을 만들고 실행 검증 데이터로 소형 모델까지 훈련한다.
에이전틱 AI의 빠진 계층
에이전트는 브라우저만으로 웹을 탐색할 때 CAPTCHA와 비용에 무너진다; 검색 API·스크래퍼·브라우저를 단계별로 분리해야 실전에서 신뢰성 있게 작동한다.
샘 알트먼의 불가능한 베팅과 OpenAI의 다음 AI 플랫폼
샘 알트먼은 비합의적 AGI 베팅과 현실 배포로 안전성을 학습하며, 사람의 자율성과 창업을 넓히는 AI 플랫폼을 구축하고 모델·컴퓨트·제품의 우선순위를 장기적으로 조정한다.
1시간 압축) AI 기술 1도 모르는 초심자가 전문 AI SaaS 구축하는 모든 과정
AI 초심자가 프로젝트를 먼저 만들고 막히는 지점에서 모델과 도구를 학습해 쇼츠 자동 편집과 GPU 기반 AI SaaS의 모델·인프라·과금 설계까지 확장하는 전 과정을 보여준다.
ChatGPT 다음에 올 AI를 향한 AI 대모의 계획
페이페이 리는 언어 모델의 다음 단어를 넘어 현실의 공간·물리·행동을 예측하는 월드 모델로 AI와 로봇의 다음 도약을 설계하고, 인간 중심의 거버넌스를 촉구한다.
AI가 인간의 신뢰를 장악하기 전에 막아야 할 위험
AI는 개인 맞춤형 친밀감과 금융 복잡성을 통해 인간의 신뢰를 알고리즘으로 옮기므로, 2028년 전에 법적 인격과 인간 사칭을 시급히 금지해야 한다.
Claude Code로 더 나은 AI 평가 만들기
사람이 실제 데이터를 읽어 취향을 평가 기준으로 외부화하고 하향식·상향식 오류를 구분한 뒤, 에이전트가 이를 루브릭과 자동 평가로 확장해야 제품 맥락까지 잡을 수 있다.
팔란티어의 부활: 모델을 고르는 AI 최적화 중계자
팔란티어 AIP-Evo는 실제 업무 30개 케이스로 모델·프롬프트·에이전트를 비교해 비용 97%와 지연시간 69%를 줄이고, 필요 없는 LM 호출까지 제거해 고객 중심 AI 주권을 구현한다.