<blockquote>아래 글은 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.youtube.com/watch?v=jt3lHAY9whg">[윈들리 유튜브]</a>에서 공개된 고객 사례 인터뷰 내용을 기반으로 제작한 콘텐츠입니다.</blockquote>온라인 판매, 브랜딩을 공부하고 있다는 그녀. 여성 운동복 브랜드를 3년 만에 10억 원이라는 큰 금액으로 매각한 이력이 있다고 하는데요. 10억채널님의 사업 성공 스토리를 만나봐요.<hr><h3>10억채널 대표님의 사업 히스토리를 알려줘🤓</h3>- 닉네임: 10억채널 - 사업 경험: 여성 운동복 자사몰 운영 - 특이사항: 운영하던 자사몰을 10억에 매각한 후 현재는 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.youtube.com/@10%EC%96%B5%EC%B1%84%EB%84%90?ref=abear-corp.ghost.io">구독자 6만 유튜버</a>로 활동 중<h2> Q1. 처음부터 쇼핑몰 매각을 목표로 하셨나요?</h2><figure><img src="https://abear-corp.ghost.io/content/images/2025/02/---------------------2.png" alt="온라인 쇼핑몰 여성 운동복 의류 브랜드" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure>아니요. 처음에는 매각할 생각이 전혀 없었어요. 처음부터 '얼마에 매각해야지’라고 생각하기보다 매일매일의 운영에 충실했어요. 그러다 보니 자연스럽게 10억이라는 큰 금액에 매각할 기회가 찾아왔던 것 같아요.<h2> Q2. 온라인 사업에서 가장 중요하게 생각하셨던 것은 무엇인가요?</h2>요즘은 생산, 제조 관한 경험보다 마케팅 능력이 가장 중요해요.다만 사업의 핵심 목표가 없는 상황에서 무작정 이론부터 배우는 방법은 추천하지 않아요. 오히려 당장 중요하지 않은 부분에만 집중하게 될 수 있기 때문이에요. 현재 내 사업의 핵심 목표와 상황에 맞는 마케팅 전략이 필요해요.<h2> Q3. 대표님만의 상세페이지 제작 꿀팁이 있다면요?</h2><figure><img src="https://abear-corp.ghost.io/content/images/2025/02/----------------.png" alt="온라인 쇼핑몰 하는법 상세페이지 제작" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure>첫 문장에 임팩트를 주는 것이 핵심이에요. 다들 스크롤을 내릴수록, 스킵하는 속도가 빨라지잖아요? 사람들이 페이지를 계속 읽게끔, 다음 문장으로의 연결 고리를 만드는 게 중요해요.“이 아이템 들고 유튜브 촬영했더니 10만 뷰 달성?!” 처럼 첫 문장으로 관심을 끌고, 스토리텔링으로 자연스럽게 몰입시키는 작업이 필요해요. 불필요한 정보는 과감히 빼고, 고객의 관심을 끌 수 있는 메시지를 강조하는 게 핵심이에요.<h2> Q4. 온라인 판매 사업 공부를 계속하고 계신다고 들었어요. 중국 플랫폼의 침투 속에서 한국 셀러들이 경쟁력을 가질 수 있다고 보시나요?</h2>네, 알리와 테무가 작년부터 한국 시장에서 영향력을 확대했죠. 지난 1년 동안 꾸준히 이용한 결과 한국 셀러들, 특히 구매대행 셀러들이 큰 타격을 받지 않겠다는 확신을 가지게 됐어요.알리, 테무의 상품 중 국내에 잘 없는 색다른 상품도 많지만 거의 한국 배송을 지원하지 않더라고요. 또한, 한국 구매대행 셀러들이 판매하는 제품보다 비싼 경우가 많았기 때문이에요.<h2> Q5. 구매대행으로 시작해서 브랜딩까지 갈 수 있을까요?</h2><figure><img src="https://abear-corp.ghost.io/content/images/2025/02/---------------2.png" alt="온라인 쇼핑몰 구매대행 브랜드" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure>흔히 구매대행에서 더 나아가 자신의 브랜드를 만들고 자사몰을 창업하는 것을 온라인 쇼핑몰 사업의 궁극적인 목표로 생각하시는 분들이 많은데요. 꾸준히 운영한다면 스스로도 모르는 사이에 자연스럽게 브랜딩으로 가게 되는 것 같아요.구매대행에서 지속적으로 판매되는 상품이 생기잖아요? 그 상품에 나만의 스토리텔링도 넣어 보고, 실제로 그 상품을 구매해서 사진도 찍어 보면 어느 순간 브랜딩으로 넘어가 있어요.<h2> Q6. 그렇다면, 구매대행 사업에서 브랜딩을 맛볼 방법이 있을까요?</h2>당장 내 상품을 제작하지 않더라도, 구매대행 상품의 상품명만으로도 브랜딩의 첫걸음을 뗄 수 있어요. 예를 들어, ‘청소포’ 대신 ‘잘 닦여 청소포’, ‘깔끔이 청소포’ 처럼 사람들의 기억에 잘 남고 직관적인 상품명을 짓는 것이 가장 효과적이고 쉬운 브랜딩에 해당해요.또한 이 상품명에 맞는 나만의 상세페이지를 구성하는 것 역시 브랜딩이죠.<h2> 온라인 쇼핑몰 사업에 도움이 되는 윈들리 기능을 소개해드려요😊</h2>윈들리는 해외구매대행/국내위탁판매 사업의 업무 효율을 높여 줄 다양한 기능을 보유하고 있어요. 쉽고 빠른 AI 쇼핑몰 관리 솔루션, 윈들리가 궁금하다면&nbsp;<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://guide.windly.cc/?ref=abear-corp.ghost.io">Windly 사용가이드</a>를 통해 더 많은 기능을 만나 보세요. 1️⃣ <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://guide.windly.cc/how-to-set-up-a-product-detail-page?ref=abear-corp.ghost.io">상세페이지 편집</a> 10억채널 대표님의 상세페이지 제작 팁! 고객들의 구매를 유도할 수 있는 강력한 첫 문장을 작성해 보세요. 윈들리의 편집 기능을 통해 기존 상세페이지를 간편하게 수정할 수 있어요. 2️⃣ <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://guide.windly.cc/tracking-product-rankings?ref=abear-corp.ghost.io">상품 순위 분석</a> 어떤 상품이 잘 팔리고 있는지, 쇼핑몰에서 상품이 몇 번째로 상위에 노출되고 있는지 윈들리를 통해 쉽게 확인하실 수 있어요. 상품의 순위를 확인하고, 더 높이 노출될 수 있도록 상품 정보를 변경해 보세요. 3️⃣<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://guide.windly.cc/ai-keyword-recommendations?ref=abear-corp.ghost.io">상품명/상품태그 AI 키워드 추천</a> AI가 추천해 주는 키워드를 활용해 상품명을 작성해 보세요. 여러 상품의 상품명을 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://guide.windly.cc/editing-product-titles-in-bulk?ref=abear-corp.ghost.io">한 번에 변경</a>해 판매 상품들에 나만의 브랜딩 키워드를 추가할 수도 있어요!<blockquote>💡&nbsp;윈들리는 매주 이커머스 사업자분들을 위한 실용적인 콘텐츠를 전해드립니다.더 많은 인사이트가 궁금하시다면, 지금 바로 윈들리 블로그에서 확인해 보세요!<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.windly.cc/blog/online-store-agent-interview-10channel?utm_source=newneek&amp;utm_medium=guestblog&amp;utm_campaign=windly_blog&amp;utm_content=biztip&amp;utm_term=">[윈들리 블로그로 이동하기]</a></blockquote><hr>윈들리의 모든 콘텐츠는 사업자에게 도움이 될 만한 일반적인 정보를 ‘참고 목적'으로 한정해 제공하고 있습니다. 구체적 사안에 관한 자문 또는 홍보를 위한 것이 아니므로 콘텐츠 내용의 적법성이나 정확성에 대해 보증하지 못하며, 콘텐츠에서 취득한 정보로 인해 직간접적인 손해가 발생해도 어떠한 법적 책임도 부담하지 않습니다.ⓒ윈들리, 무단 전재 및 배포 금지

아래 글은 [윈들리 유튜브]에서 공개된 고객 사례 인터뷰 내용을 기반으로 제작한 콘텐츠입니다.온라인 판매, 브랜딩을 공부하고 있다는 그녀. 여성 운동복 브랜드를 3년 만에 10억 원이라는 큰 금액으로 매각한 이력이 있다고 하는데요. 10억채널님의 사업 성공 스토리를 만나봐요.10억채널 대표님의 사업 히스토리를 알려줘🤓- 닉네임: 10억채널- 사업 경험: 여성 운동복 자사몰 운영- 특이사항: 운영하던 자사몰을 10억에 매각한 후 현재는 구독자 6만 유튜버로 활동 중Q1. 처음부터 쇼핑몰 매각을 목표로 하셨나요?아니요. 처음에는 매각할 생각이 전혀 없었어요. 처음부터 '얼마에 매각해야지’라고 생각하기보다 매일매일의 운영에 충실했어요. 그러다 보니 자연스럽게 10억이라는 큰 금액에 매각할 기회가 찾아왔던 것 같아요.Q2. 온라인 사업에서 가장 중요하게 생각하셨던 것은 무엇인가요?요즘은 생산, 제조 관한 경험보다 마케팅 능력이 가장 중요해요.다만 사업의 핵심 목표가 없는 상황에서 무작정 이론부터 배우는 방법은 추천하지 않아요. 오히려 당장 중요하지 않은 부분에만 집중하게 될 수 있기 때문이에요. 현재 내 사업의 핵심 목표와 상황에 맞는 마케팅 전략이 필요해요.Q3. 대표님만의 상세페이지 제작 꿀팁이 있다면요?첫 문장에 임팩트를 주는 것이 핵심이에요. 다들 스크롤을 내릴수록, 스킵하는 속도가 빨라지잖아요? 사람들이 페이지를 계속 읽게끔, 다음 문장으로의 연결 고리를 만드는 게 중요해요.“이 아이템 들고 유튜브 촬영했더니 10만 뷰 달성?!” 처럼 첫 문장으로 관심을 끌고, 스토리텔링으로 자연스럽게 몰입시키는 작업이 필요해요. 불필요한 정보는 과감히 빼고, 고객의 관심을 끌 수 있는 메시지를 강조하는 게 핵심이에요.Q4. 온라인 판매 사업 공부를 계속하고 계신다고 들었어요. 중국 플랫폼의 침투 속에서 한국 셀러들이 경쟁력을 가질 수 있다고 보시나요?네, 알리와 테무가 작년부터 한국 시장에서 영향력을 확대했죠. 지난 1년 동안 꾸준히 이용한 결과 한국 셀러들, 특히 구매대행 셀러들이 큰 타격을 받지 않겠다는 확신을 가지게 됐어요.알리, 테무의 상품 중 국내에 잘 없는 색다른 상품도 많지만 거의 한국 배송을 지원하지 않더라고요. 또한, 한국 구매대행 셀러들이 판매하는 제품보다 비싼 경우가 많았기 때문이에요.Q5. 구매대행으로 시작해서 브랜딩까지 갈 수 있을까요?흔히 구매대행에서 더 나아가 자신의 브랜드를 만들고 자사몰을 창업하는 것을 온라인 쇼핑몰 사업의 궁극적인 목표로 생각하시는 분들이 많은데요. 꾸준히 운영한다면 스스로도 모르는 사이에 자연스럽게 브랜딩으로 가게 되는 것 같아요.구매대행에서 지속적으로 판매되는 상품이 생기잖아요? 그 상품에 나만의 스토리텔링도 넣어 보고, 실제로 그 상품을 구매해서 사진도 찍어 보면 어느 순간 브랜딩으로 넘어가 있어요.Q6. 그렇다면, 구매대행 사업에서 브랜딩을 맛볼 방법이 있을까요?당장 내 상품을 제작하지 않더라도, 구매대행 상품의 상품명만으로도 브랜딩의 첫걸음을 뗄 수 있어요. 예를 들어, ‘청소포’ 대신 ‘잘 닦여 청소포’, ‘깔끔이 청소포’ 처럼 사람들의 기억에 잘 남고 직관적인 상품명을 짓는 것이 가장 효과적이고 쉬운 브랜딩에 해당해요.또한 이 상품명에 맞는 나만의 상세페이지를 구성하는 것 역시 브랜딩이죠.온라인 쇼핑몰 사업에 도움이 되는 윈들리 기능을 소개해드려요😊윈들리는 해외구매대행/국내위탁판매 사업의 업무 효율을 높여 줄 다양한 기능을 보유하고 있어요. 쉽고 빠른 AI 쇼핑몰 관리 솔루션, 윈들리가 궁금하다면 Windly 사용가이드를 통해 더 많은 기능을 만나 보세요.1️⃣ 상세페이지 편집10억채널 대표님의 상세페이지 제작 팁! 고객들의 구매를 유도할 수 있는 강력한 첫 문장을 작성해 보세요. 윈들리의 편집 기능을 통해 기존 상세페이지를 간편하게 수정할 수 있어요.2️⃣ 상품 순위 분석어떤 상품이 잘 팔리고 있는지, 쇼핑몰에서 상품이 몇 번째로 상위에 노출되고 있는지 윈들리를 통해 쉽게 확인하실 수 있어요. 상품의 순위를 확인하고, 더 높이 노출될 수 있도록 상품 정보를 변경해 보세요.3️⃣상품명/상품태그 AI 키워드 추천AI가 추천해 주는 키워드를 활용해 상품명을 작성해 보세요. 여러 상품의 상품명을 한 번에 변경해 판매 상품들에 나만의 브랜딩 키워드를 추가할 수도 있어요!💡 윈들리는 매주 이커머스 사업자분들을 위한 실용적인 콘텐츠를 전해드립니다.더 많은 인사이트가 궁금하시다면, 지금 바로 윈들리 블로그에서 확인해 보세요![윈들리 블로그로 이동하기]윈들리의 모든 콘텐츠는 사업자에게 도움이 될 만한 일반적인 정보를 ‘참고 목적'으로 한정해 제공하고 있습니다. 구체적 사안에 관한 자문 또는 홍보를 위한 것이 아니므로 콘텐츠 내용의 적법성이나 정확성에 대해 보증하지 못하며, 콘텐츠에서 취득한 정보로 인해 직간접적인 손해가 발생해도 어떠한 법적 책임도 부담하지 않습니다.ⓒ윈들리, 무단 전재 및 배포 금지

'4억 5천'의 권리금을 챙긴 스토어 관리의 비밀

파산 위기를 딛고 ‘당근’으로 인생 역전! 월 순수익 2천 셀러

중국 구매대행으로 시작해 기술특허까지, 3년 차 20대 셀러의 성장 전략

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윈들리 고객사례

온라인 쇼핑몰 창업했더니, 통장에 10억 원이 생겼어요.

윈들리팀

<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/b0bd1e3c38ac4e4abdd30289870d7e75.jpg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure>평가를 고민하고 리더만의 관점을 세웠다고 해서 실제 평가가 쉬워지지는 않았습니다. 처음 구성원의 자기 평가 내용을 받아보고 나서 든 생각은 "어? 이게 맞나?"였습니다. 10명 중 8명이 본인을 상위 등급으로 평가한 것을 보면서 조직과 리더, 구성원 모두가 바라보는 기준의 차이가 크다는 것을 체감하게 되었죠.리더가 조직의 기준을 바라보고 평가에 대한 방향을 잡았다면 이제 그 기준을 구성원과 맞춰야 하는 단계가 남아 있습니다. 벌써 몇 차례 평가를 경험하고 있고 평소 성과에 대한 이야기를 구성원과 나누고 있기도 하지만 여전히 어려운 영역이라고 생각합니다. 그럼에도 그동안의 시행착오를 통해 나름의 기준과 방법을 정리할 수 있었습니다.<h3>일을 완료하는 것과 성과를 내는 것은 다르다</h3>가장 큰 인식의 차이는 여기에 있던 것 같습니다. 많은 구성원이 "올해 이런 일을 했어요"라고 업무 목록을 나열하며 스스로 평가를 높게 주었던 것이죠. 하지만 기획자가 화면을 기획하고 개발자가 기능을 구현한 일, 마케터의 캠페인 진행 등 이 모두가 '해야 할 일'에서 벗어나지 않습니다. 나의 역할을 수행한 사실만으로 상위 평가를 받을 수 없다는 것이죠.물론 자신의 역할을 잘 수행한 것은 잘한 일입니다. 하지만 평가란 절대적 기준과 상대적 비교가 모두 적용된다는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 가장 우수한 등급은 조직 내 소수에게만 부여되고 이는 절대적이고 상대적인 기여도에 의해서 결정된다는 것이죠. 처음에는 이런 관점과 기준을 어떻게 전달해야 할지 막막했습니다. 구성원이 상처받을 수도 있고 동기부여가 떨어질 수도 있기 때문이죠.그래서 평가 시즌에만 이렇게 이야기하기보다는 평소 이야기하는 방법을 택했습니다. 우리가 생각하는 성과란 무엇인지, 업무 과정에서 기여에 대한 부분과 피드백을 계속 나눠가는 것이죠. 프로젝트를 회고하는 것도 추진한 업무의 성과에 대해서 리뷰하는 것도 동일한 기준과 관점에서 이야기를 나누는 것이죠.예를 들어, 기본 성과와 기대 이상의 성과를 구분하며 서로의 기준을 맞춰갔습니다.&lt;기본 성과&gt;<ul><li>맡은 일을 정해진 시간 안에 마무리</li><li>큰 문제없이 팀워크 유지</li><li>상사나 동료의 도움 요청에 적절히 응답</li></ul>&lt;기대 이상의 성과&gt;<ul><li>우리 팀이나 회사 목표에 눈에 띄는 기여</li><li>다른 구성원과 조직의 공통적인 인정</li><li>기존 방식을 개선해서 모두에게 도움이 된 경우</li></ul>사실 이 기준은 리더 혼자만의 기준이 아닙니다. 조직 내 성과 평가 등급에서도 이러한 기준이 기재되어 있죠. 조직의 언어를 리더와 구성원의 언어로 맞춰간다는 것이 중요합니다.<h3>평가할 때 보는 포인트들</h3>매번 평가를 하면서 나름의 살펴보는 포인트가 생겼습니다. 완벽한 수는 없지만 이런 것들을 살펴보면 조금 더 기준을 갖고 판단할 수 있었습니다.1. 우리 팀 목표와 연결되는지가장 먼저 보는 건 "구성원의 성과가 우리 팀 목표 달성에 얼마나 기여했는가?"입니다. 아무리 개인적으로 열심히 했어도 팀의 목표와 다르다면 기여를 인정하기 어렵기 때문이죠.2. 다른 구성원에게 미치는 영향도혼자 잘하는 것도 중요하지만 조직이 잘할 수 있도록 함께 일하는 능력도 중요하기 때문에 해당 구성원이 조직 전체에 준 영향도 고려해야 합니다. 아래와 같은 기준으로 살펴볼 수 있는데 평소 관찰하는 것과 1:1 미팅을 통해 다른 구성원들의 의견을 받아 판단할 수 있습니다.<ul><li>동료들이 도움을 요청했을 때 어떻게 반응했는지</li><li>자신의 업무가 다른 사람에게 어떤 영향을 미쳤는지</li><li>팀 전체 분위기에 긍정적인 영향을 주었는지 등</li></ul>3. 조직의 일에 대한 참여많은 일이 구성원 각자의 역할로 진행되지만 조직에는 늘 그레이 한 영역의 일이 존재합니다. 나의 업무에 몰입하여 성과를 내는 구성원도 있지만 그 이상의 기여로써 조직의 비어 있는 역할을 찾아내고 해결하는 구성원이 존재하기도 합니다. 리더는 이 구성원의 기여 또한 성과로서 바라볼 필요가 있습니다.<h3>평가하면서 실수했던 것들</h3>처음에는 조직의 기준을 혼자서 해석하려고 했었습니다. 하지만 조직과 리뷰를 진행하면서 조직의 관점과 제 관점의 차이가 있음을 알게 되었죠. 평가를 잘 진행하기 위해서는 무엇보다 조직과 먼저 그 기준에 대한 이해를 맞추는 것이 중요함을 깨달았습니다.평가 내용에 있어서 모호한 기술은 더 큰 혼란으로 야기된다는 것도 배웠습니다. 서로의 감정에 영향을 줄 수 있는 만큼 일부 모호하게 표현했던 내용들이 구성원 입장에서는 정확히 이해하기 어려웠고 결과를 받아들이지 못해서 추가 평가를 진행하기도 했었습니다.한 해를 평가하면서도 아무래도 최근 기억에 의존하게 되었던 것도 제한적인 평가로 이어졌습니다. 평소 기술해 두고 관리해 두는 것이 중요함을 이때 알게 되었죠. 어떤 업무에는 서로 기억이 달라 그 기억을 맞춰가는 것도 많은 시간이 소요되기도 했습니다.이처럼 평가에서 리더는 완벽하기 어렵습니다. 그 실수를 인정하고 다시 실수하지 않도록 기록하고 관리하는 것이 중요한 이유죠.<h3>어려운 평가 상황들과 대처법</h3>1. 구성원이 평가에 동의하지 않을 때생각보다 이런 케이스는 빈번하게 일어납니다. 리더는 조직의 기준과 리더의 판단 근거에 대해서 상세하게 설명할 수 있어야 합니다. 제 경우 이런 부분을 추가로 고려합니다.<ul><li>구성원의 셀프 평가 근거 경청하기</li><li>미처 파악하지 못한 부분이 있는지 확인하기</li><li>평가 기준을 다시 설명하기</li><li>구체적인 사례로 이야기하기</li></ul>2. 성과가 아쉬운 구성원평소 어떤 기대를 가지고 있었는지 충분히 이야기 나누는 것이 우선 중요합니다. 그럼에도 평가 의견을 드릴 때는 솔직하게 이야기를 전해야 합니다. 앞서 이야기한 것처럼 모호한 의견은 구성원과 리더 모두에게 혼선을 제기하고 불편한 상황을 추가로 만들게 됩니다.해당 구성원에게는 다시 한번 기대를 이야기하고 역할에 대한 의지가 있는지 확인하는 것이 필요합니다. 그러기 위해 필요한 리더의 지원에 대해서도 이야기를 나눠야 하고요. 이후 주기적인 피드백 세션을 통해 변화를 관리해야만 다음을 기대할 수 있습니다.<h3>더 중요한 평가 이후 관리</h3>종합적인 평가를 했다면 구성원의 강점을 더 지원하고 함께 개선해 나갈 수 있도록 지원으로 이어져야 합니다. 리더에게 가장 중요한 역할은 '평가'가 아니라 '변화를 만드는 지원'이기 때문입니다.좋은 평가를 받고 기여가 높은 구성원에게는 더 큰 역할에 대한 기회를 제공해야 하고 아쉬웠던 구성원에게는 구체적인 개선 계획을 함께 세우고 정기적인 리뷰를 통해 변화를 확인해야 합니다. 공통적으로 필요한 도구나 교육 등을 지원하고 함께 공유하는 자리를 통해 성장과 성과의 경험이 조직에 확산될 수 있도록 환경을 만드는 것도 리더의 역할입니다.가급적 조직의 평가 기간에만 이러한 리뷰를 진행하기보다는 조금 더 자주 진행할 필요가 있습니다. 이를 통해 조직의 목표에 대해서 우리가 얼마만큼 기여하고 있음을 서로 인지하고 지속적인 변화 관리를 통해 보다 나은 성과를 내는 조직을 만들 수 있습니다.<hr>아직도 부족한 점이 많습니다. 매번 평가를 진행할 때마다 "잘하고 있는 건지, 평소 이야기 나누었던 일관된 기준이 잘 적용된 것인지" 늘 고민합니다. 어떤 평가를 내리든 모든 구성원을 100% 만족시킬 수 없다는 것도 마음을 무겁게 합니다.그럼에도 공정하고 신뢰할 수 있는 평가와 리뷰를 하기 위해 노력하고 있음을 자신합니다. 중요한 것은 일관된 리더의 기준과 태도, 지키기 위한 노력이라고 생각합니다. 처음 평가를 앞두고 계신 리더분들께 한 가지 말씀드리고 싶은 건 계속 나아진다는 것입니다.리더십은 혼자 만드는 것이 아닙니다. 혼자서 정립하는 것도 아니고요. 평가는 조직과 리더 구성원 모두가 동일한 기준을 이야기하는 성장과 변화의 기회임을 잊지 마시기 바랍니다.<aside>Key Point✅ 일을 완료하는 것이 성과로 설명될 수 없습니다. 성과 대한 명확한 기준을 구성원과 미리 공유하는 것이 중요합니다. ✅ 팀 목표와의 연결성, 협업 능력, 조직에 대한 기여라는 관점에서 구성원을 평가해야 합니다. ✅ 평가 과정에서 발생할 수 있는 실수들을 인지하고 이를 최소화하려는 노력이 필요합니다. ✅ 평가는 점수를 매기는 것으로 끝나는 것이 아니라 이후 구성원의 성장을 지원하는 구체적인 액션 플랜을 실행하는 것이 더 중요합니다.</aside>

평가를 고민하고 리더만의 관점을 세웠다고 해서 실제 평가가 쉬워지지는 않았습니다. 처음 구성원의 자기 평가 내용을 받아보고 나서 든 생각은 "어? 이게 맞나?"였습니다. 10명 중 8명이 본인을 상위 등급으로 평가한 것을 보면서 조직과 리더, 구성원 모두가 바라보는 기준의 차이가 크다는 것을 체감하게 되었죠.리더가 조직의 기준을 바라보고 평가에 대한 방향을 잡았다면 이제 그 기준을 구성원과 맞춰야 하는 단계가 남아 있습니다. 벌써 몇 차례 평가를 경험하고 있고 평소 성과에 대한 이야기를 구성원과 나누고 있기도 하지만 여전히 어려운 영역이라고 생각합니다. 그럼에도 그동안의 시행착오를 통해 나름의 기준과 방법을 정리할 수 있었습니다.일을 완료하는 것과 성과를 내는 것은 다르다가장 큰 인식의 차이는 여기에 있던 것 같습니다. 많은 구성원이 "올해 이런 일을 했어요"라고 업무 목록을 나열하며 스스로 평가를 높게 주었던 것이죠. 하지만 기획자가 화면을 기획하고 개발자가 기능을 구현한 일, 마케터의 캠페인 진행 등 이 모두가 '해야 할 일'에서 벗어나지 않습니다. 나의 역할을 수행한 사실만으로 상위 평가를 받을 수 없다는 것이죠.물론 자신의 역할을 잘 수행한 것은 잘한 일입니다. 하지만 평가란 절대적 기준과 상대적 비교가 모두 적용된다는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 가장 우수한 등급은 조직 내 소수에게만 부여되고 이는 절대적이고 상대적인 기여도에 의해서 결정된다는 것이죠. 처음에는 이런 관점과 기준을 어떻게 전달해야 할지 막막했습니다. 구성원이 상처받을 수도 있고 동기부여가 떨어질 수도 있기 때문이죠.그래서 평가 시즌에만 이렇게 이야기하기보다는 평소 이야기하는 방법을 택했습니다. 우리가 생각하는 성과란 무엇인지, 업무 과정에서 기여에 대한 부분과 피드백을 계속 나눠가는 것이죠. 프로젝트를 회고하는 것도 추진한 업무의 성과에 대해서 리뷰하는 것도 동일한 기준과 관점에서 이야기를 나누는 것이죠.예를 들어, 기본 성과와 기대 이상의 성과를 구분하며 서로의 기준을 맞춰갔습니다.<기본 성과>맡은 일을 정해진 시간 안에 마무리큰 문제없이 팀워크 유지상사나 동료의 도움 요청에 적절히 응답<기대 이상의 성과>우리 팀이나 회사 목표에 눈에 띄는 기여다른 구성원과 조직의 공통적인 인정기존 방식을 개선해서 모두에게 도움이 된 경우사실 이 기준은 리더 혼자만의 기준이 아닙니다. 조직 내 성과 평가 등급에서도 이러한 기준이 기재되어 있죠. 조직의 언어를 리더와 구성원의 언어로 맞춰간다는 것이 중요합니다.평가할 때 보는 포인트들매번 평가를 하면서 나름의 살펴보는 포인트가 생겼습니다. 완벽한 수는 없지만 이런 것들을 살펴보면 조금 더 기준을 갖고 판단할 수 있었습니다.1. 우리 팀 목표와 연결되는지가장 먼저 보는 건 "구성원의 성과가 우리 팀 목표 달성에 얼마나 기여했는가?"입니다. 아무리 개인적으로 열심히 했어도 팀의 목표와 다르다면 기여를 인정하기 어렵기 때문이죠.2. 다른 구성원에게 미치는 영향도혼자 잘하는 것도 중요하지만 조직이 잘할 수 있도록 함께 일하는 능력도 중요하기 때문에 해당 구성원이 조직 전체에 준 영향도 고려해야 합니다. 아래와 같은 기준으로 살펴볼 수 있는데 평소 관찰하는 것과 1:1 미팅을 통해 다른 구성원들의 의견을 받아 판단할 수 있습니다.동료들이 도움을 요청했을 때 어떻게 반응했는지자신의 업무가 다른 사람에게 어떤 영향을 미쳤는지팀 전체 분위기에 긍정적인 영향을 주었는지 등3. 조직의 일에 대한 참여많은 일이 구성원 각자의 역할로 진행되지만 조직에는 늘 그레이 한 영역의 일이 존재합니다. 나의 업무에 몰입하여 성과를 내는 구성원도 있지만 그 이상의 기여로써 조직의 비어 있는 역할을 찾아내고 해결하는 구성원이 존재하기도 합니다. 리더는 이 구성원의 기여 또한 성과로서 바라볼 필요가 있습니다.평가하면서 실수했던 것들처음에는 조직의 기준을 혼자서 해석하려고 했었습니다. 하지만 조직과 리뷰를 진행하면서 조직의 관점과 제 관점의 차이가 있음을 알게 되었죠. 평가를 잘 진행하기 위해서는 무엇보다 조직과 먼저 그 기준에 대한 이해를 맞추는 것이 중요함을 깨달았습니다.평가 내용에 있어서 모호한 기술은 더 큰 혼란으로 야기된다는 것도 배웠습니다. 서로의 감정에 영향을 줄 수 있는 만큼 일부 모호하게 표현했던 내용들이 구성원 입장에서는 정확히 이해하기 어려웠고 결과를 받아들이지 못해서 추가 평가를 진행하기도 했었습니다.한 해를 평가하면서도 아무래도 최근 기억에 의존하게 되었던 것도 제한적인 평가로 이어졌습니다. 평소 기술해 두고 관리해 두는 것이 중요함을 이때 알게 되었죠. 어떤 업무에는 서로 기억이 달라 그 기억을 맞춰가는 것도 많은 시간이 소요되기도 했습니다.이처럼 평가에서 리더는 완벽하기 어렵습니다. 그 실수를 인정하고 다시 실수하지 않도록 기록하고 관리하는 것이 중요한 이유죠.어려운 평가 상황들과 대처법1. 구성원이 평가에 동의하지 않을 때생각보다 이런 케이스는 빈번하게 일어납니다. 리더는 조직의 기준과 리더의 판단 근거에 대해서 상세하게 설명할 수 있어야 합니다. 제 경우 이런 부분을 추가로 고려합니다.구성원의 셀프 평가 근거 경청하기미처 파악하지 못한 부분이 있는지 확인하기평가 기준을 다시 설명하기구체적인 사례로 이야기하기2. 성과가 아쉬운 구성원평소 어떤 기대를 가지고 있었는지 충분히 이야기 나누는 것이 우선 중요합니다. 그럼에도 평가 의견을 드릴 때는 솔직하게 이야기를 전해야 합니다. 앞서 이야기한 것처럼 모호한 의견은 구성원과 리더 모두에게 혼선을 제기하고 불편한 상황을 추가로 만들게 됩니다.해당 구성원에게는 다시 한번 기대를 이야기하고 역할에 대한 의지가 있는지 확인하는 것이 필요합니다. 그러기 위해 필요한 리더의 지원에 대해서도 이야기를 나눠야 하고요. 이후 주기적인 피드백 세션을 통해 변화를 관리해야만 다음을 기대할 수 있습니다.더 중요한 평가 이후 관리종합적인 평가를 했다면 구성원의 강점을 더 지원하고 함께 개선해 나갈 수 있도록 지원으로 이어져야 합니다. 리더에게 가장 중요한 역할은 '평가'가 아니라 '변화를 만드는 지원'이기 때문입니다.좋은 평가를 받고 기여가 높은 구성원에게는 더 큰 역할에 대한 기회를 제공해야 하고 아쉬웠던 구성원에게는 구체적인 개선 계획을 함께 세우고 정기적인 리뷰를 통해 변화를 확인해야 합니다. 공통적으로 필요한 도구나 교육 등을 지원하고 함께 공유하는 자리를 통해 성장과 성과의 경험이 조직에 확산될 수 있도록 환경을 만드는 것도 리더의 역할입니다.가급적 조직의 평가 기간에만 이러한 리뷰를 진행하기보다는 조금 더 자주 진행할 필요가 있습니다. 이를 통해 조직의 목표에 대해서 우리가 얼마만큼 기여하고 있음을 서로 인지하고 지속적인 변화 관리를 통해 보다 나은 성과를 내는 조직을 만들 수 있습니다.아직도 부족한 점이 많습니다. 매번 평가를 진행할 때마다 "잘하고 있는 건지, 평소 이야기 나누었던 일관된 기준이 잘 적용된 것인지" 늘 고민합니다. 어떤 평가를 내리든 모든 구성원을 100% 만족시킬 수 없다는 것도 마음을 무겁게 합니다.그럼에도 공정하고 신뢰할 수 있는 평가와 리뷰를 하기 위해 노력하고 있음을 자신합니다. 중요한 것은 일관된 리더의 기준과 태도, 지키기 위한 노력이라고 생각합니다. 처음 평가를 앞두고 계신 리더분들께 한 가지 말씀드리고 싶은 건 계속 나아진다는 것입니다.리더십은 혼자 만드는 것이 아닙니다. 혼자서 정립하는 것도 아니고요. 평가는 조직과 리더 구성원 모두가 동일한 기준을 이야기하는 성장과 변화의 기회임을 잊지 마시기 바랍니다.Key Point✅ 일을 완료하는 것이 성과로 설명될 수 없습니다. 성과 대한 명확한 기준을 구성원과 미리 공유하는 것이 중요합니다.✅ 팀 목표와의 연결성, 협업 능력, 조직에 대한 기여라는 관점에서 구성원을 평가해야 합니다.✅ 평가 과정에서 발생할 수 있는 실수들을 인지하고 이를 최소화하려는 노력이 필요합니다.✅ 평가는 점수를 매기는 것으로 끝나는 것이 아니라 이후 구성원의 성장을 지원하는 구체적인 액션 플랜을 실행하는 것이 더 중요합니다.

첫 출간기획서 반려 후, AI와 개선해보는 중입니다

에필로그, 평범한 리더들에게

나만의 리더십 스타일은 어떻게 만들어갈까요?

팀장이 되었을 때, 저도 많은 질문과 혼란이 있었습니다. “나는 어떤 리더가 되어야 할까?”, “이 길이 맞는 걸까?” 이 책은 제가 지난 4년간, 세 개의 조직에서 팀장으로 일하며 겪은 지극히 평범한 리더십의 현실을 담은 에세이입니다. 

보통팀장입니다

성과 평가를 진행할 때 리더가 판단하는 기준들

에디

<h3>오늘의 세줄요약!</h3>

&nbsp;

1. AI가 더 발전하기 위해서 근본적인 변화가 필요한 시점이에요.&nbsp;

2. 해결 방법으로 얀 르쿤과 데미스 허사비스가 &#39;월드 모델&#39;을 제시했어요.

3. 2026년 AI는 현실 세계를 더 잘 이해하는 방향으로 발전할 거예요.

<hr />
<h3>상향 평준화 vs 성능 한계</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

ChatGPT 출시 직후만 해도 AI 모델 간의 성능 격차는 명확했습니다. 압도적인 1등이 존재했고, 이어진 순위 간의 격차도 까마득했습니다.

&nbsp;

그러나 지금은 상황이 다릅니다. 경쟁자가 늘어났을 뿐 아니라, 출시되는 모델마다 벤치마크를 근거로 자사의 성능이 최고라고 주장하는데요. 정작 일반 사용자들은 그 차이를 체감하기조차 어려운 지경이 됐습니다.

&nbsp;

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한계에 부딪힌 AI (생성 : Nano Banana Pro)

&nbsp;

이를 상향 평준화로 보는 시각도 있지만, 냉정히 보면 성능 향상의 임계점에 도달했다는 신호일 수 있습니다. 데이터를 늘리고 파라미터를 키우는 스케일링 법칙은 여전히 유효하지만, 이것만으로는 더 이상 드라마틱한 성능 개선을 기대하기 어려워졌다는 의미입니다.

&nbsp;

빠른 기술 발전 덕분에 AGI(범용 인공지능)가 한때 손에 잡힐 듯 가까워 보였지만, 이제는 회의론도 만만치 않게 제기되고 있습니다. 지금 이 방식으로는 그곳에 도달할 수 없다고요.

&nbsp;

<hr />
<h3>AI가 가진 명확한 한계</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

현재 AI의 한계를 가장 잘 보여주는 사례가 바로 자율주행입니다. 인간은 약 20시간의 연수만 받아도 도로에 나갈 수 있습니다. 숙련도의 차이는 있을지언정, 최소한의 주행을 하고 돌발 상황이 닥치면 본능적으로 브레이크를 밟습니다. 반면&nbsp;AI는 수십억 km의 주행 데이터를 학습하고도, 학습하지 않은 상황을 만났을 때 대응력이 급격히 떨어집니다.

&nbsp;

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4살 수준의 AI (생성 : Nano Banana Pro)

&nbsp;

사실 인간이 20시간의 연수만 받은 것처럼 이야기했지만, 그 이면에는 이미 훨씬 방대한 양의 정보를 학습한 결과입니다. 숫자로 비교해 보면 꽤 충격적입니다. &#39;AI 4대 천왕&#39;이라 불리는 얀 르쿤 교수에 따르면 LLM이 학습한 텍스트 데이터의 양은 약 10의 14승 바이트라고 하는데요. 꽤 큰 수치 같아 보이지만, 이는 고작 4살짜리 아이가 보고 자란 데이터의 양과 비슷한 수치라고 합니다.

&nbsp;

즉, 인간이 현실 세계에서 받아들이는 정보량은 그 크기가 압도적으로 높을 뿐만 아니라, 학습의 방식 역시 근본적으로 다릅니다. 현재 생성형 AI가 아무리 똑똑한들 그대로 현실 세계로 나오기 어려운 이유입니다.

&nbsp;

<hr />
<h3>얀 르쿤, 소라(SORA)는 비효율적</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

얀 르쿤이 메타의 수석 과학자 직함에 만족하지 않고 직접 스타트업을 설립한 배경도 여기에 있습니다. 현재 AI가 가지고 있는 근본적인 문제를 해결하기 위해 &#39;월드 모델&#39;을 만들기 위해서입니다. 여기서 말하는 월드 모델이란, 세상의 표면적인 텍스트나 픽셀을 흉내 내는 것이 아니라, 그 이면에 숨겨진&nbsp;&#39;작동 원리&#39;를 이해하는 시스템입니다.

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얀 르쿤 (출처 :&nbsp;Yann LeCun linkedIn)

&nbsp;

특히 그는 현재 비디오 생성 AI(Sora 등)가 사용하는 &#39;픽셀 생성&#39; 방식을 비효율적이라고 지적합니다. &quot;물리학자는 방 안의 모든 기체 분자 움직임을 일일이 계산하지 않는다. 대신 &#39;온도&#39;와 &#39;압력&#39;이라는 추상적 상태만 계산한다&quot;는 비유로 설명하는데요. 이것이 바로 그가 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture) 방식을 제안하는 이유입니다.

&nbsp;

이 방식을 적용하면, 바람에 흔들리는 나뭇잎 하나하나를 전부 그리는 대신 &#39;나무가 흔들린다&#39;는 핵심 상태와 결과만 예측합니다. 불필요한 노이즈는 버리고 본질만 파악하는 것.&nbsp;얀 르쿤은 이것이 진짜 지능이라고 정의합니다.

&nbsp;

관련 인터뷰 :&nbsp;<a href="https://www.youtube.com/watch?v=7u-DXVADyhc" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">https://www.youtube.com/watch?v=7u-DXVADyhc</a>

<hr />
<h3>데미스 허사비스, 알파고가 필요해</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

ChatGPT를 제치고 제미나이를 최고의 AI로 이끈 데미스 허사비스 역시 최근 비슷한 맥락의 인터뷰를 진행했습니다.

&nbsp;

허사비스는 현재 AI의 상태를 들쭉날쭉한 지능이라고 평가했는데요. 수학 올림피아드에서 금메달을 따는 AI가, 정작 평범한 고등학생 수준의 논리 문제에서는 엉뚱한 답을 내놓는다는 것입니다. 인터넷의 방대한 지식을 압축해 놓아 아는 건 많지만, 일관성이 없고 스스로 검증할 줄 모르기 때문입니다.

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데미스 허사비스 (출처 :&nbsp;Demis Hassabis LinkedIn)

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허사비스는 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 알파고의 유산을 다시 꺼내&nbsp;들었습니다. 답을 내놓기 전에 생각하고 계획하는 과정을 통해 자신의 불확실성을 점검해야 한다고 말하는데요. 이때 얀 르쿤과 마찬가지로 월드 모델의 능력이 필요하다고 역설합니다.

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계획을 세우려면, 자신이 행동했을 때 결과를 미리 예측해 볼 수 있는 시뮬레이터가 필수이기 때문입니다. 알파고가 바둑을 잘 둘 수 있었던 이뉴는 &#39;바둑판&#39;이라는 완벽한 통제 환경 안에서 수만 번의 수를 미리 둬볼 수 있었기 때문입니다. 그러나 현실 세계는 바둑판처럼 단순하지 않죠.

&nbsp;

핵융합로의 플라스마를 제어하거나 새로운 배터리 신소재를 발견하려면, 단순히 텍스트로 된 논문을 많이 읽는 것만으로 부족합니다. 가상의 실험실(월드 모델) 안에서 물리적 결과를 시뮬레이션하고, 수없이 실패해 보며 검증하는 과정이 있어야 하는 것입니다.

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관련 인터뷰 :&nbsp;<a href="https://www.youtube.com/watch?v=PqVbypvxDto" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">https://www.youtube.com/watch?v=PqVbypvxDto</a>

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<h3>2026년 AI 트렌드, 결국 피지컬 AI</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

2025년은 &#39;에이전틱 AI의 해&#39;였습니다. 그리고 많은 이들이&nbsp;2026년은 &#39;피지컬 AI의 해&#39;가 될 것이라 전망하는데요. 2025년 끝자락에 진행된 두 거장의 인터뷰를 통해 그 비전이 더욱 선명해졌습니다.

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얀 르쿤과 데미스 허사비스가 공통적으로 강조한 것은 명확합니다. 이제 AI는 단순히 데이터를 더 많이 학습하는 방향이 아니라, 세상이 어떻게 작동하는지를 근본적으로 이해하는 방향으로 진화해야 한다는 것입니다. 표면을 흉내 내는 것이 아니라, 원리를 파악하고 예측하며 검증할 수 있어야 합니다.

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현실 세계로 나온 AI (생성 : Nano Banana Pro)

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월드 모델은 단순한 기술적 개선이 아닙니다. AI가 현실 세계로 나아가기 위한 필수 관문이자, AGI로 가는 새로운 경로입니다. LLM 경쟁이 한계에 부딪힌 지금, AI 업계의 다음 전장은 &#39;세상을 얼마나 정확히 이해하는가&#39;로 옮겨가고 있습니다.

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게임의 규칙이 바뀐 만큼, 구글이나 OpenAI가 아닌 새로운 주인공이 탄생할 수도 있다는 점.&nbsp;이것이 우리가 다가올 2026년을 흥미롭게 지켜봐야 할 이유입니다.

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오늘의 세줄요약!
 
1. AI가 더 발전하기 위해서 근본적인 변화가 필요한 시점이에요. 
2. 해결 방법으로 얀 르쿤과 데미스 허사비스가 '월드 모델'을 제시했어요.
3. 2026년 AI는 현실 세계를 더 잘 이해하는 방향으로 발전할 거예요.

상향 평준화 vs 성능 한계
 
ChatGPT 출시 직후만 해도 AI 모델 간의 성능 격차는 명확했습니다. 압도적인 1등이 존재했고, 이어진 순위 간의 격차도 까마득했습니다.
 
그러나 지금은 상황이 다릅니다. 경쟁자가 늘어났을 뿐 아니라, 출시되는 모델마다 벤치마크를 근거로 자사의 성능이 최고라고 주장하는데요. 정작 일반 사용자들은 그 차이를 체감하기조차 어려운 지경이 됐습니다.
 

한계에 부딪힌 AI (생성 : Nano Banana Pro)
 
이를 상향 평준화로 보는 시각도 있지만, 냉정히 보면 성능 향상의 임계점에 도달했다는 신호일 수 있습니다. 데이터를 늘리고 파라미터를 키우는 스케일링 법칙은 여전히 유효하지만, 이것만으로는 더 이상 드라마틱한 성능 개선을 기대하기 어려워졌다는 의미입니다.
 
빠른 기술 발전 덕분에 AGI(범용 인공지능)가 한때 손에 잡힐 듯 가까워 보였지만, 이제는 회의론도 만만치 않게 제기되고 있습니다. 지금 이 방식으로는 그곳에 도달할 수 없다고요.
 

AI가 가진 명확한 한계
 
현재 AI의 한계를 가장 잘 보여주는 사례가 바로 자율주행입니다. 인간은 약 20시간의 연수만 받아도 도로에 나갈 수 있습니다. 숙련도의 차이는 있을지언정, 최소한의 주행을 하고 돌발 상황이 닥치면 본능적으로 브레이크를 밟습니다. 반면 AI는 수십억 km의 주행 데이터를 학습하고도, 학습하지 않은 상황을 만났을 때 대응력이 급격히 떨어집니다.
 

4살 수준의 AI (생성 : Nano Banana Pro)
 
사실 인간이 20시간의 연수만 받은 것처럼 이야기했지만, 그 이면에는 이미 훨씬 방대한 양의 정보를 학습한 결과입니다. 숫자로 비교해 보면 꽤 충격적입니다. 'AI 4대 천왕'이라 불리는 얀 르쿤 교수에 따르면 LLM이 학습한 텍스트 데이터의 양은 약 10의 14승 바이트라고 하는데요. 꽤 큰 수치 같아 보이지만, 이는 고작 4살짜리 아이가 보고 자란 데이터의 양과 비슷한 수치라고 합니다.
 
즉, 인간이 현실 세계에서 받아들이는 정보량은 그 크기가 압도적으로 높을 뿐만 아니라, 학습의 방식 역시 근본적으로 다릅니다. 현재 생성형 AI가 아무리 똑똑한들 그대로 현실 세계로 나오기 어려운 이유입니다.
 

얀 르쿤, 소라(SORA)는 비효율적
 
얀 르쿤이 메타의 수석 과학자 직함에 만족하지 않고 직접 스타트업을 설립한 배경도 여기에 있습니다. 현재 AI가 가지고 있는 근본적인 문제를 해결하기 위해 '월드 모델'을 만들기 위해서입니다. 여기서 말하는 월드 모델이란, 세상의 표면적인 텍스트나 픽셀을 흉내 내는 것이 아니라, 그 이면에 숨겨진 '작동 원리'를 이해하는 시스템입니다.

얀 르쿤 (출처 : Yann LeCun linkedIn)
 
특히 그는 현재 비디오 생성 AI(Sora 등)가 사용하는 '픽셀 생성' 방식을 비효율적이라고 지적합니다. "물리학자는 방 안의 모든 기체 분자 움직임을 일일이 계산하지 않는다. 대신 '온도'와 '압력'이라는 추상적 상태만 계산한다"는 비유로 설명하는데요. 이것이 바로 그가 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture) 방식을 제안하는 이유입니다.
 
이 방식을 적용하면, 바람에 흔들리는 나뭇잎 하나하나를 전부 그리는 대신 '나무가 흔들린다'는 핵심 상태와 결과만 예측합니다. 불필요한 노이즈는 버리고 본질만 파악하는 것. 얀 르쿤은 이것이 진짜 지능이라고 정의합니다.
 
관련 인터뷰 : https://www.youtube.com/watch?v=7u-DXVADyhc

데미스 허사비스, 알파고가 필요해
 
ChatGPT를 제치고 제미나이를 최고의 AI로 이끈 데미스 허사비스 역시 최근 비슷한 맥락의 인터뷰를 진행했습니다.
 
허사비스는 현재 AI의 상태를 들쭉날쭉한 지능이라고 평가했는데요. 수학 올림피아드에서 금메달을 따는 AI가, 정작 평범한 고등학생 수준의 논리 문제에서는 엉뚱한 답을 내놓는다는 것입니다. 인터넷의 방대한 지식을 압축해 놓아 아는 건 많지만, 일관성이 없고 스스로 검증할 줄 모르기 때문입니다.
 

데미스 허사비스 (출처 : Demis Hassabis LinkedIn)
 
허사비스는 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 알파고의 유산을 다시 꺼내 들었습니다. 답을 내놓기 전에 생각하고 계획하는 과정을 통해 자신의 불확실성을 점검해야 한다고 말하는데요. 이때 얀 르쿤과 마찬가지로 월드 모델의 능력이 필요하다고 역설합니다.
 
계획을 세우려면, 자신이 행동했을 때 결과를 미리 예측해 볼 수 있는 시뮬레이터가 필수이기 때문입니다. 알파고가 바둑을 잘 둘 수 있었던 이뉴는 '바둑판'이라는 완벽한 통제 환경 안에서 수만 번의 수를 미리 둬볼 수 있었기 때문입니다. 그러나 현실 세계는 바둑판처럼 단순하지 않죠.
 
핵융합로의 플라스마를 제어하거나 새로운 배터리 신소재를 발견하려면, 단순히 텍스트로 된 논문을 많이 읽는 것만으로 부족합니다. 가상의 실험실(월드 모델) 안에서 물리적 결과를 시뮬레이션하고, 수없이 실패해 보며 검증하는 과정이 있어야 하는 것입니다.
 
관련 인터뷰 : https://www.youtube.com/watch?v=PqVbypvxDto

2026년 AI 트렌드, 결국 피지컬 AI
 
2025년은 '에이전틱 AI의 해'였습니다. 그리고 많은 이들이 2026년은 '피지컬 AI의 해'가 될 것이라 전망하는데요. 2025년 끝자락에 진행된 두 거장의 인터뷰를 통해 그 비전이 더욱 선명해졌습니다.
 
얀 르쿤과 데미스 허사비스가 공통적으로 강조한 것은 명확합니다. 이제 AI는 단순히 데이터를 더 많이 학습하는 방향이 아니라, 세상이 어떻게 작동하는지를 근본적으로 이해하는 방향으로 진화해야 한다는 것입니다. 표면을 흉내 내는 것이 아니라, 원리를 파악하고 예측하며 검증할 수 있어야 합니다.
 

현실 세계로 나온 AI (생성 : Nano Banana Pro)
 
월드 모델은 단순한 기술적 개선이 아닙니다. AI가 현실 세계로 나아가기 위한 필수 관문이자, AGI로 가는 새로운 경로입니다. LLM 경쟁이 한계에 부딪힌 지금, AI 업계의 다음 전장은 '세상을 얼마나 정확히 이해하는가'로 옮겨가고 있습니다.
 
게임의 규칙이 바뀐 만큼, 구글이나 OpenAI가 아닌 새로운 주인공이 탄생할 수도 있다는 점. 이것이 우리가 다가올 2026년을 흥미롭게 지켜봐야 할 이유입니다.
 

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얼마 전 문체부에서 2023년 국민독서실태조사를 한 보고서가 발간됩니다. 결과는 어땠을까요? *교과서, 수험서, 잡지, 만화는 독서로 간주하지 않음만 19세 이상 성인<ul><li>최근 1년 내 책(종이책, 전자책, 오디오북) 1권 이상 읽은 사람의 비율 43% *2013년은 72.2%</li><li>전자책과 오디오북을 제외하면 32.3%</li><li>57%가 독서를 전혀 하지 않음</li></ul>독서가 어려운 요인 중 1위는 독서자의 경우 일이나 공부로 시간이 없음이며, 2위는 책 이외의 매체를 이용하기 때문이라고 답했습니다. 다른 매체는 영상 매체겠죠.비독서자의 경우 독서자와 반대로 1위가 책 이외의 매체를 이용하기 때문이고, 2위는 시간이 없음이라 응답했습니다.학생(초등학교 4학년~고등학교 3학년)<ul><li>최근 1년 내 책을 1권 이상 읽은 비율은 95.8%, 종이책은 93.1%</li><li>독서 빈도 일주일에 1~2번이 31%로 가장 높은 비율을 차지</li></ul>독서가 어려운 요인은 성인과 같은 이유였습니다. 다만, 비독서자의 경우 재미가 없기 때문이 2위를 차지했네요.연령별 독서 현황은 성인과 학생이 반대의 경향을 보였습니다.<ul><li>성인은 연령이 높아질수록 독서율이 감소하고, 학생의 경우 초등학생의 독서율이 99.8%</li><li>독서를 안 하는 것은 학생이 아니라 성인들의 문제가 더 큼</li><li>문해력 문제는 학생들이 성인들보다 비교적 더 큰 문제처럼 인식하지만, 성인들도 간과할 문제는 아닐 수 있음</li></ul>독서가 유용하냐는 질문에 대해선 성인 68.3%, 학생 77.4%가 유용하다고 응답했습니다.<ul><li>성인 : 풍부한 정서 및 감성 발달(25.9%), 정보 수용과 해석 능력(21.9%), 전문적인 지식의 습득(10.4%), 논리 및 비판적 사고의 향상(9.2%)</li><li>학생 : 정보 수용과 해석 능력(37.6%), 전문적인 지식의 습득(15.6%), 창의력과 표현력 향상(12.6%)</li></ul>독서를 하는 목적<ul><li>성인 : 마음의 성장(위로)을 위해서(24.6%), 책 읽는 것이 재밌어서(22.5%), 자기 계발(21.4%)</li><li>학생 : 학업에 필요(29.4%), 재밌어서(27.3%), 자기 계발(13.9%)</li></ul><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/137a6222bb9042588d48af24aeba29c7.png">독서를 하는 사람들의 비율이 줄어든 것은 2013년을 기점으로 급격히 떨어집니다.이 시기는 유튜브의 시장점유율이 74%를 기록했던 시기와 겹칩니다. 즉, 영상 매체의 대중화와 함께 독서량이 떨어졌다는 것을 추측할 수 있죠.그러나 학생들의 종합독서율은 떨어지지 않았고, 감소한 것은 주로 성인입니다. 이 중 60대 이상의 어르신들의 독서율이 크게 감소했는데, 대중교통을 타면 유튜브를 보는 어르신들을 많이 볼 수가 있습니다.이에 대해 국가는 2028년까지 성인 독서율을 50%로 올리는 것을 목표로 합니다.<ul><li>추가로 독서가 유용하다는 인식을 75%까지 올리는 것도 같이 목표로 잡으며, 독서의 접근성을 높이기 위한 정책을 추진합니다.</li><li>기업, 도서관 연결, 독서모임 지원 / 가족 단위 프로그램, 1주 1독서 도전 지원</li><li>공공시설 전자책 QR 코드 설치, 지역서점 활성화 등 책을 쉽게 접할 수 있도록 정책적으로 추진</li></ul>그렇다면 왜 나라까지 나서서 독서율을 높이려고 하는 걸까요?최근 1년간 경험한 읽기 관련 활동으로 성인은 ‘인터넷 검색 정보’와 ‘문자 정보’ 읽기 비율이 높고, 학생은 ‘종이책’ 외 ‘만화책 보기’와 ‘웹툰 보기/읽기’ 비율이 높습니다.<ul><li>성인 : ‘인터넷 검색 정보 읽기’(77.0%) &gt; ‘문자 정보 읽기’(76.5%) &gt; ‘소셜 미디어 글 읽기’ (42.0%) &gt; ‘인터넷 블로그/카페 글 읽기’(41.9%) &gt; ‘종이책 읽기’(34.3%)</li><li>학생 : ‘종이책 읽기’(95.6%) &gt; ‘만화책 보기/읽기’(67.6%) &gt; ‘웹툰 보기/읽기’(60.8%) &gt; ‘인터넷검색 정보 읽기’(50.1%) &gt; ‘웹소설 읽기’(49.9%) &gt; ‘전자책 읽기(49.9%)</li></ul>요즘 정보성 글(블로그나 인터넷 기사 포함)이나 SNS는 어떤가요? 대부분 글이 짧습니다.하도 사람들이 글을 안 읽으니까 3줄 요약부터 앞단에 작성하고 나서 자세한 내용은 아래에 따로 쓰는 경우가 많죠. 심지어 짧은 글도 피곤하기에 1분 미만에 숏폼을 선호하기도 합니다.몇 사람들은 얘기합니다. 시간을 아낄 수 있고, 그 정도 정보로도 충분히 알 수 있는 것이 많다. 영상을 보는 것도 정보를 받아들이는 것이니 글을 읽는 것과 뭐가 다르냐? 사실상 정보를 받아들이는 것은 동일하니 같은 효과가 아니냐?<img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/1204c719ae1540729d71e64e150e315e.jpg">저 역시 긴 글을 읽는 경우는 많지 않습니다. 다독하는 사람도 아니고요. 책도 진짜 간신히 읽고 릴스도 많이 봅니다. 그러나 문제는 읽지 않는 것을 넘어 생각을 하지 않게 될 수 있다는 거죠.시대의 자연스러운 변화라는 의견이 많지만, 과거 비트켄슈타인이라는 사람은 '그림 이론'이라는 것을 얘기합니다. 이는 '언어(어휘력)의 한계가 세상의 한계'라는 의미죠.여기에 알고리즘에 의해 확증 편향이 강해질 우려도 있습니다.<ul><li>필터 버블 : 걸러진 정보만을 접하게 되는 현상으로 알고리즘에 의해서 이런 현상이 더 심해짐</li><li>에코 챔버 효과 : 닫힌 방 안에서 같은 뜻을 가진 사람들의 소리만 듣다 보면 그것이 전부고 진실이라고 믿게 되는 의미로 알고리즘에 의해서 본인 의견과 동의하는 정보만을 믿고 나누며 이런 현상이 강화</li></ul>우리는 짧은 매체를 보고 다 이해를 했다고 착각할 뿐입니다. 3줄로 모든 정보와 의견을 다 파악하기는 어려울 테니까요. 그래서 긴 글을 읽을 줄 알아야 하는데, 이를 위해서 필요한 것이 독서입니다.독서를 하고, 긴 글을 읽을 줄 알면 이는 생각과 함께 사고의 확장으로 이어질 확률이 높아집니다.문자를 사용하는 사람과 그렇지 않은 사람은 언어를 다루는 기술에서 사고방식이 크게 달라진다고 얘기하죠 *월터 J.옹 / 구술문화와 문자문화과거 말로만 전해지는 구술 문화에서는 논리를 펼치는 것이 어렵다고 얘기합니다. 생각을 표현하면서 짜임새 있게 만드는 과정이나 원리를 '논리'라고 말하는데, 이걸 구술로만 하는 것이 어렵다고 말을 하죠.물리학자 김상욱 교수는 이 문제에 대해서 복잡한 수학 문제를 손으로 쓰면서 풀면 답을 도출하는 것이 비교적 쉽지만, 머릿속으로만 이걸 푼다는 것은 거의 불가능에 가깝다고 예시를 듭니다.복잡한 인과관계와 논리 체계는 쓰고 봐야 가능하다는 것입니다.구술 문화에서 문자를 쓰게 되면서 인류가 논리적 사고를 갖게 되고, 세상을 보는 새로운 시각과 틀을 갖게 됐다고 덧붙이기도 했죠.월터 J.옹의 책에서는 쓰기가 없었더라면 지금처럼 생각하지 않았을 것이고, 생각할 수도 없었을 것이라고 얘기하며 글을 쓰고 읽는 것이 인간의 의식을 변형시키고 발전시켜 왔다고 말합니다.

얼마 전 문체부에서 2023년 국민독서실태조사를 한 보고서가 발간됩니다. 결과는 어땠을까요? *교과서, 수험서, 잡지, 만화는 독서로 간주하지 않음만 19세 이상 성인최근 1년 내 책(종이책, 전자책, 오디오북) 1권 이상 읽은 사람의 비율 43% *2013년은 72.2%전자책과 오디오북을 제외하면 32.3%57%가 독서를 전혀 하지 않음독서가 어려운 요인 중 1위는 독서자의 경우 일이나 공부로 시간이 없음이며, 2위는 책 이외의 매체를 이용하기 때문이라고 답했습니다. 다른 매체는 영상 매체겠죠.비독서자의 경우 독서자와 반대로 1위가 책 이외의 매체를 이용하기 때문이고, 2위는 시간이 없음이라 응답했습니다.학생(초등학교 4학년~고등학교 3학년)최근 1년 내 책을 1권 이상 읽은 비율은 95.8%, 종이책은 93.1%독서 빈도 일주일에 1~2번이 31%로 가장 높은 비율을 차지독서가 어려운 요인은 성인과 같은 이유였습니다. 다만, 비독서자의 경우 재미가 없기 때문이 2위를 차지했네요.연령별 독서 현황은 성인과 학생이 반대의 경향을 보였습니다.성인은 연령이 높아질수록 독서율이 감소하고, 학생의 경우 초등학생의 독서율이 99.8%독서를 안 하는 것은 학생이 아니라 성인들의 문제가 더 큼문해력 문제는 학생들이 성인들보다 비교적 더 큰 문제처럼 인식하지만, 성인들도 간과할 문제는 아닐 수 있음독서가 유용하냐는 질문에 대해선 성인 68.3%, 학생 77.4%가 유용하다고 응답했습니다.성인 : 풍부한 정서 및 감성 발달(25.9%), 정보 수용과 해석 능력(21.9%), 전문적인 지식의 습득(10.4%), 논리 및 비판적 사고의 향상(9.2%)학생 : 정보 수용과 해석 능력(37.6%), 전문적인 지식의 습득(15.6%), 창의력과 표현력 향상(12.6%)독서를 하는 목적성인 : 마음의 성장(위로)을 위해서(24.6%), 책 읽는 것이 재밌어서(22.5%), 자기 계발(21.4%)학생 : 학업에 필요(29.4%), 재밌어서(27.3%), 자기 계발(13.9%)독서를 하는 사람들의 비율이 줄어든 것은 2013년을 기점으로 급격히 떨어집니다.이 시기는 유튜브의 시장점유율이 74%를 기록했던 시기와 겹칩니다. 즉, 영상 매체의 대중화와 함께 독서량이 떨어졌다는 것을 추측할 수 있죠.그러나 학생들의 종합독서율은 떨어지지 않았고, 감소한 것은 주로 성인입니다. 이 중 60대 이상의 어르신들의 독서율이 크게 감소했는데, 대중교통을 타면 유튜브를 보는 어르신들을 많이 볼 수가 있습니다.이에 대해 국가는 2028년까지 성인 독서율을 50%로 올리는 것을 목표로 합니다.추가로 독서가 유용하다는 인식을 75%까지 올리는 것도 같이 목표로 잡으며, 독서의 접근성을 높이기 위한 정책을 추진합니다.기업, 도서관 연결, 독서모임 지원 / 가족 단위 프로그램, 1주 1독서 도전 지원공공시설 전자책 QR 코드 설치, 지역서점 활성화 등 책을 쉽게 접할 수 있도록 정책적으로 추진그렇다면 왜 나라까지 나서서 독서율을 높이려고 하는 걸까요?최근 1년간 경험한 읽기 관련 활동으로 성인은 ‘인터넷 검색 정보’와 ‘문자 정보’ 읽기 비율이 높고, 학생은 ‘종이책’ 외 ‘만화책 보기’와 ‘웹툰 보기/읽기’ 비율이 높습니다.성인 : ‘인터넷 검색 정보 읽기’(77.0%) > ‘문자 정보 읽기’(76.5%) > ‘소셜 미디어 글 읽기’ (42.0%) > ‘인터넷 블로그/카페 글 읽기’(41.9%) > ‘종이책 읽기’(34.3%)학생 : ‘종이책 읽기’(95.6%) > ‘만화책 보기/읽기’(67.6%) > ‘웹툰 보기/읽기’(60.8%) > ‘인터넷검색 정보 읽기’(50.1%) > ‘웹소설 읽기’(49.9%) > ‘전자책 읽기(49.9%)요즘 정보성 글(블로그나 인터넷 기사 포함)이나 SNS는 어떤가요? 대부분 글이 짧습니다.하도 사람들이 글을 안 읽으니까 3줄 요약부터 앞단에 작성하고 나서 자세한 내용은 아래에 따로 쓰는 경우가 많죠. 심지어 짧은 글도 피곤하기에 1분 미만에 숏폼을 선호하기도 합니다.몇 사람들은 얘기합니다. 시간을 아낄 수 있고, 그 정도 정보로도 충분히 알 수 있는 것이 많다. 영상을 보는 것도 정보를 받아들이는 것이니 글을 읽는 것과 뭐가 다르냐? 사실상 정보를 받아들이는 것은 동일하니 같은 효과가 아니냐?저 역시 긴 글을 읽는 경우는 많지 않습니다. 다독하는 사람도 아니고요. 책도 진짜 간신히 읽고 릴스도 많이 봅니다. 그러나 문제는 읽지 않는 것을 넘어 생각을 하지 않게 될 수 있다는 거죠.시대의 자연스러운 변화라는 의견이 많지만, 과거 비트켄슈타인이라는 사람은 '그림 이론'이라는 것을 얘기합니다. 이는 '언어(어휘력)의 한계가 세상의 한계'라는 의미죠.여기에 알고리즘에 의해 확증 편향이 강해질 우려도 있습니다.필터 버블 : 걸러진 정보만을 접하게 되는 현상으로 알고리즘에 의해서 이런 현상이 더 심해짐에코 챔버 효과 : 닫힌 방 안에서 같은 뜻을 가진 사람들의 소리만 듣다 보면 그것이 전부고 진실이라고 믿게 되는 의미로 알고리즘에 의해서 본인 의견과 동의하는 정보만을 믿고 나누며 이런 현상이 강화우리는 짧은 매체를 보고 다 이해를 했다고 착각할 뿐입니다. 3줄로 모든 정보와 의견을 다 파악하기는 어려울 테니까요. 그래서 긴 글을 읽을 줄 알아야 하는데, 이를 위해서 필요한 것이 독서입니다.독서를 하고, 긴 글을 읽을 줄 알면 이는 생각과 함께 사고의 확장으로 이어질 확률이 높아집니다.문자를 사용하는 사람과 그렇지 않은 사람은 언어를 다루는 기술에서 사고방식이 크게 달라진다고 얘기하죠 *월터 J.옹 / 구술문화와 문자문화과거 말로만 전해지는 구술 문화에서는 논리를 펼치는 것이 어렵다고 얘기합니다. 생각을 표현하면서 짜임새 있게 만드는 과정이나 원리를 '논리'라고 말하는데, 이걸 구술로만 하는 것이 어렵다고 말을 하죠.물리학자 김상욱 교수는 이 문제에 대해서 복잡한 수학 문제를 손으로 쓰면서 풀면 답을 도출하는 것이 비교적 쉽지만, 머릿속으로만 이걸 푼다는 것은 거의 불가능에 가깝다고 예시를 듭니다.복잡한 인과관계와 논리 체계는 쓰고 봐야 가능하다는 것입니다.구술 문화에서 문자를 쓰게 되면서 인류가 논리적 사고를 갖게 되고, 세상을 보는 새로운 시각과 틀을 갖게 됐다고 덧붙이기도 했죠.월터 J.옹의 책에서는 쓰기가 없었더라면 지금처럼 생각하지 않았을 것이고, 생각할 수도 없었을 것이라고 얘기하며 글을 쓰고 읽는 것이 인간의 의식을 변형시키고 발전시켜 왔다고 말합니다.

나라가 여러분들에게 글을 읽어달라고 하는 이유

훈스

오늘의 세줄요약!

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1. OpenAI가 65억 달러를 들여 AI 하드웨어 스타트업 &#39;io&#39;를&nbsp;인수했어요.

2. 애플의 전 CDO가 설립한 곳으로 스마트폰과 다른&nbsp;형태의 디바이스를 만드려고 해요.&nbsp;

3. 경쟁 구도가 AI 모델에서 AI 디바이스로 옮겨가고 있는 모습이에요.

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<h3>1인당 1억 2천만 달러?</h3>

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지난주 OpenAI의 스타트업 인수 소식이 들려왔습니다. 이번에 인수한 기업은 일반인들에게는 이름조차 생소한 &#39;io&#39;로, 애플의 전 CDO(Chief Design Officer)&nbsp;조너선 아이브가 설립한 AI 하드웨어 스타트업입니다.&nbsp;설립된 지 2년이 채 되지 않았고, 직원 수는 55명에 불과하지만, OpenAI는 이 기업에 무려 65억 달러(한화 약 9조 원)라는 거액을 투입했습니다.&nbsp;

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출처 : OpenAI

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투자 금액을 직원 수 기준으로 환산하면,&nbsp;1인당 약 1억 2천만 달러의 가치가 매겨집니다. 이는 역사상 두 번째로 높은 &#39;직원 1인당 인수 금액&#39;으로, 2014년 메타가 왓츠앱(WhatsApp)을 인수했을 당시 기록한 약 3억 4천만 달러에 이어 두 번째입니다. 그나마 당시 왓츠앱은 이미 전 세계에서 활발히 사용되던 서비스였기에&nbsp;프리미엄이 붙을만했지만,&nbsp;&#39;io&#39;는 제품조차 제대로 공개하지 않은 초기 스타트업에 불과합니다.&nbsp;

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OpenAI는 도대체 무슨 꿍꿍이일까요?

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<h3>AI를 현실 세계로</h3>

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당연한 이야기겠지만, 이번 인수를 단순히 제품의 완성도나 매출 규모로 평가하기엔 무리가 있습니다. 그러나 OpenAI의 인수 목적은 분명해 보입니다. 바로 AI 기술의 &#39;물리적 구현&#39;을 통해&nbsp;차세대 컴퓨팅 플랫폼을 선점하겠다는 것입니다.&nbsp;

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<blockquote>
우리 제품은 완전히 새로운 종류가 될 것입니다. 그러나 스마트폰이 노트북을 사라지게 하지 않았던 것처럼, 우리 제품이 스마트폰을 대체할 것으로 생각하진 않습니다.
</blockquote>

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AI가 지금보다 더 깊이 인간의 일상에 스며들기 위해서는&nbsp;&#39;하드웨어&#39;, 즉 디바이스가 필요합니다. 우리가 흔히 디바이스라고 말하면 스마트폰을 떠올릴 수 있지만, OpenAI는 그 이상을 원합니다.&nbsp;그동안 열심히 발전시켜 온 AI 기술을 온전히 활용하기에는 기존의 스마트폰 형태로는 한계가 있다고 판단하는 것입니다. 따라서 OpenAI는 아이폰과 같은 혁신적인 제품을 설계해 본 경험이 필요하다고 봤고, 그 적임자로 조너선 아이브를 선택한 것입니다.&nbsp;

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아이브가 애플에서 만들어낸 것은&nbsp;단순한 하드웨어가 아니라, &#39;사용자 경험(UX)&#39; 그 자체였습니다. &nbsp;OpenAI는 바로 그 경험을 빌려, AI 시대에 맞는 새로운&nbsp;사용자 경험을 만들어는 시도로 볼 수 있습니다.&nbsp;

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<h3>어떤 모습일까?</h3>

&nbsp;

그렇다면 OpenAI가 구상하는 디바이스는 어떤 모습일까요?&nbsp;완전히 새로운 종류가 될 것이라 말했던 것처럼, 지금으로서는 그 정확한 모습을 가늠하기 어렵습니다.&nbsp;그러나 참고할 만한 힌트는 존재합니다.&nbsp;샘 알트만은 과거 &#39;휴메인(Humane)&#39;이라는 스타트업에 투자한 바 있는데요. 이 스타트업은 스마트폰을 대체할 차세대 기기로 &#39;AI 핀(AI Pin)&#39;이라는 웨어러블 디바이스를 선보이며 주목받았습니다.

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AI 핀은 일반적인 화면을 갖추지 않고, 사용자의 손이나 벽에 레이저 기반 인터페이스를 투사한 뒤, 음성 명령과 제스처 인식으로 작동하는 것이 특징입니다. 또한, 마이크와 카메라가 내장되어 있어 실시간 음성비서 기능을 수행하며, 정보 검색이나 메시지 전송, 번역 등 다양한 기능을 수행할 수 있도록 설계되어 있습니다.&nbsp;

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<img alt="" contenteditable="false" draggable="false" src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/e261aff5c5184201b4df0b3067f8ee93.png" />

출처 : Humane

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이 디바이스는&nbsp;&#39;화면 없는 컴퓨팅&#39;이라는 새로운 패러다임을 제시하며 기술적 도전으로는 긍정적인 평가를 받았지만, 실제 사용자 경험에서는 여러 한계를 드러냈습니다.&nbsp;배터리 지속 시간의 부족, 레이저 투사 인터페이스의 제약, 직관적인 물리 조작의 부재 등이 문제로 지적되었고, 결국 시장에서는 큰 반향을 일으키지 못한 채 관심 밖으로 밀려났습니다.&nbsp;

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그러나 이 사례는 샘 알트만이 기존의 스마트폰의 형태가 아닌, 전혀 새로운 방식의 인간-AI 인터페이스를 모색하고 있다는 점을 분명히 보여줍니다. OpenAI가 io와 함께 만드는 새로운 디바이스 역시, 단순한 기술의 집합체를 넘어 AI를 어떻게 경험하게 할 것인가에 대한 근본적인 질문에서 출발하고 있을 가능성이 높습니다.&nbsp;

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<h3>OpenAI의 독립 선언</h3>

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아무리 그래도 65억 달러라는 금액은 여전히&nbsp;커 보이긴 합니다. OpenAI의 2024년 매출이 37억 달러였다는 것을 감안하면 더욱 그렇습니다. 그렇다면 왜 이렇게 큰돈을 쓸 필요가 있었을까요? 이유는 간단합니다. OpenAI의 목표가&nbsp;단순히 좋은 AI 기술을 만드는 것이 아니기 때문입니다. 이들의 궁극적인 목표는&nbsp;인류 전체가 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 기술을 확산하고자 하는 데 있습니다.&nbsp;&nbsp;

&nbsp;

지금까지 OpenAI는 ChatGPT를 비롯한 여러&nbsp;AI 서비스를 통해 대중적인 성공을 거뒀지만, 그 모든 서비스는 결국 구글, 애플, 마이크로소프트와 같은 기존 플랫폼 기업에 일정 부분 의존할 수밖에 없었습니다.&nbsp;플랫폼을 장악하지 못하면, 기술은 언제든지 다른 기업의 틀 안에서 소비될 수밖에 없다는 현실이 존재하는 것인데요.&nbsp;이러한 맥락에서 보면 이번 io 인수는 단순한 확장이 아니라, OpenAI의 &#39;플랫폼 독립 선언&#39;에 가까운 행보로 해석할 수 있습니다.

&nbsp;

즉,&nbsp;9조 원이라는 금액은 단순히 기술 인수 비용이 아니라, 장기적인 생태계를 구축하기 위한 전략적 투자라고 봐야 합니다.&nbsp;특히 기존 플랫폼 기업과의 경쟁 구도를 재편하고, AI를 중심으로 한 새로운 사용자 접점을 설계하겠다는 의지가 이 결정의 핵심에 자리하고 있습니다.&nbsp;

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<h3>확신은 없지만</h3>

&nbsp;

지금까지 스마트폰을 대체하려는 시도는 종종 있었습니다. 앞서 언급한 휴메인도 그랬고, 스마트 글래스 역시 그 대열에 있습니다. 그러나 이들 모두 결국 스마트폰을 넘어서지는 못했는데요. 스마트폰은 단순한 기기가 아니라, 오랜 시간 동안 인간의 생활 방식과 깊이 결합하며 진화해 온 플랫폼이기 때문입니다. 단순한 기술적 우위만으로 이 오래된 관성을 깨뜨리기란 결코 쉽지 않습니다.

&nbsp;

OpenAI의 시도가 이들과 다른 결말을 맞이하리라는 보장은 없습니다. 그러나 여전히 기대를 품게 되는 이유는 분명합니다. ChatGPT를 통해 디지털 환경에서 인간의 &#39;생각 습관&#39;을 바꿔놓은 샘 알트만과, 아이폰을 통해 &#39;물리적 습관&#39;을 바꿨던 조너선 아이브가 손을 맞잡았기 때문입니다.&nbsp;

&nbsp;

2026년, 이들이 첫 시제품을 공개할 것이라는 이야기가 나옵니다. 그 제품이 AI 시대의 아이폰이 될 수 있을지는 미지수지만, 분명한 건 이 조합 자체가 업계의 판도를 흔들 수 있는 잠재력을 품고 있다는 사실입니다.&nbsp;애플, 구글, 마이크로소프트 등 많은 경쟁사들도 이들의 행보를 긴장감 있게 지켜보고 있을 것입니다.&nbsp;어쩌면 이번에는 진짜가 나올지도 모른다는 생각으로 말이죠.

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*위 글은 &#39;테크잇슈&#39; 뉴스레터에 실린 글입니다.

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오늘의 세줄요약!
 
1. OpenAI가 65억 달러를 들여 AI 하드웨어 스타트업 'io'를 인수했어요.
2. 애플의 전 CDO가 설립한 곳으로 스마트폰과 다른 형태의 디바이스를 만드려고 해요. 
3. 경쟁 구도가 AI 모델에서 AI 디바이스로 옮겨가고 있는 모습이에요.
 

1인당 1억 2천만 달러?
 
지난주 OpenAI의 스타트업 인수 소식이 들려왔습니다. 이번에 인수한 기업은 일반인들에게는 이름조차 생소한 'io'로, 애플의 전 CDO(Chief Design Officer) 조너선 아이브가 설립한 AI 하드웨어 스타트업입니다. 설립된 지 2년이 채 되지 않았고, 직원 수는 55명에 불과하지만, OpenAI는 이 기업에 무려 65억 달러(한화 약 9조 원)라는 거액을 투입했습니다. 
 

출처 : OpenAI
 
투자 금액을 직원 수 기준으로 환산하면, 1인당 약 1억 2천만 달러의 가치가 매겨집니다. 이는 역사상 두 번째로 높은 '직원 1인당 인수 금액'으로, 2014년 메타가 왓츠앱(WhatsApp)을 인수했을 당시 기록한 약 3억 4천만 달러에 이어 두 번째입니다. 그나마 당시 왓츠앱은 이미 전 세계에서 활발히 사용되던 서비스였기에 프리미엄이 붙을만했지만, 'io'는 제품조차 제대로 공개하지 않은 초기 스타트업에 불과합니다. 
 
OpenAI는 도대체 무슨 꿍꿍이일까요?
 

AI를 현실 세계로
 
당연한 이야기겠지만, 이번 인수를 단순히 제품의 완성도나 매출 규모로 평가하기엔 무리가 있습니다. 그러나 OpenAI의 인수 목적은 분명해 보입니다. 바로 AI 기술의 '물리적 구현'을 통해 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 선점하겠다는 것입니다. 
 

우리 제품은 완전히 새로운 종류가 될 것입니다. 그러나 스마트폰이 노트북을 사라지게 하지 않았던 것처럼, 우리 제품이 스마트폰을 대체할 것으로 생각하진 않습니다.

 
AI가 지금보다 더 깊이 인간의 일상에 스며들기 위해서는 '하드웨어', 즉 디바이스가 필요합니다. 우리가 흔히 디바이스라고 말하면 스마트폰을 떠올릴 수 있지만, OpenAI는 그 이상을 원합니다. 그동안 열심히 발전시켜 온 AI 기술을 온전히 활용하기에는 기존의 스마트폰 형태로는 한계가 있다고 판단하는 것입니다. 따라서 OpenAI는 아이폰과 같은 혁신적인 제품을 설계해 본 경험이 필요하다고 봤고, 그 적임자로 조너선 아이브를 선택한 것입니다. 
 
아이브가 애플에서 만들어낸 것은 단순한 하드웨어가 아니라, '사용자 경험(UX)' 그 자체였습니다.  OpenAI는 바로 그 경험을 빌려, AI 시대에 맞는 새로운 사용자 경험을 만들어는 시도로 볼 수 있습니다. 
 

어떤 모습일까?
 
그렇다면 OpenAI가 구상하는 디바이스는 어떤 모습일까요? 완전히 새로운 종류가 될 것이라 말했던 것처럼, 지금으로서는 그 정확한 모습을 가늠하기 어렵습니다. 그러나 참고할 만한 힌트는 존재합니다. 샘 알트만은 과거 '휴메인(Humane)'이라는 스타트업에 투자한 바 있는데요. 이 스타트업은 스마트폰을 대체할 차세대 기기로 'AI 핀(AI Pin)'이라는 웨어러블 디바이스를 선보이며 주목받았습니다.
 
AI 핀은 일반적인 화면을 갖추지 않고, 사용자의 손이나 벽에 레이저 기반 인터페이스를 투사한 뒤, 음성 명령과 제스처 인식으로 작동하는 것이 특징입니다. 또한, 마이크와 카메라가 내장되어 있어 실시간 음성비서 기능을 수행하며, 정보 검색이나 메시지 전송, 번역 등 다양한 기능을 수행할 수 있도록 설계되어 있습니다. 
 

출처 : Humane
 
이 디바이스는 '화면 없는 컴퓨팅'이라는 새로운 패러다임을 제시하며 기술적 도전으로는 긍정적인 평가를 받았지만, 실제 사용자 경험에서는 여러 한계를 드러냈습니다. 배터리 지속 시간의 부족, 레이저 투사 인터페이스의 제약, 직관적인 물리 조작의 부재 등이 문제로 지적되었고, 결국 시장에서는 큰 반향을 일으키지 못한 채 관심 밖으로 밀려났습니다. 
 
그러나 이 사례는 샘 알트만이 기존의 스마트폰의 형태가 아닌, 전혀 새로운 방식의 인간-AI 인터페이스를 모색하고 있다는 점을 분명히 보여줍니다. OpenAI가 io와 함께 만드는 새로운 디바이스 역시, 단순한 기술의 집합체를 넘어 AI를 어떻게 경험하게 할 것인가에 대한 근본적인 질문에서 출발하고 있을 가능성이 높습니다. 
 

OpenAI의 독립 선언
 
아무리 그래도 65억 달러라는 금액은 여전히 커 보이긴 합니다. OpenAI의 2024년 매출이 37억 달러였다는 것을 감안하면 더욱 그렇습니다. 그렇다면 왜 이렇게 큰돈을 쓸 필요가 있었을까요? 이유는 간단합니다. OpenAI의 목표가 단순히 좋은 AI 기술을 만드는 것이 아니기 때문입니다. 이들의 궁극적인 목표는 인류 전체가 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 기술을 확산하고자 하는 데 있습니다.  
 
지금까지 OpenAI는 ChatGPT를 비롯한 여러 AI 서비스를 통해 대중적인 성공을 거뒀지만, 그 모든 서비스는 결국 구글, 애플, 마이크로소프트와 같은 기존 플랫폼 기업에 일정 부분 의존할 수밖에 없었습니다. 플랫폼을 장악하지 못하면, 기술은 언제든지 다른 기업의 틀 안에서 소비될 수밖에 없다는 현실이 존재하는 것인데요. 이러한 맥락에서 보면 이번 io 인수는 단순한 확장이 아니라, OpenAI의 '플랫폼 독립 선언'에 가까운 행보로 해석할 수 있습니다.
 
즉, 9조 원이라는 금액은 단순히 기술 인수 비용이 아니라, 장기적인 생태계를 구축하기 위한 전략적 투자라고 봐야 합니다. 특히 기존 플랫폼 기업과의 경쟁 구도를 재편하고, AI를 중심으로 한 새로운 사용자 접점을 설계하겠다는 의지가 이 결정의 핵심에 자리하고 있습니다. 
 

확신은 없지만
 
지금까지 스마트폰을 대체하려는 시도는 종종 있었습니다. 앞서 언급한 휴메인도 그랬고, 스마트 글래스 역시 그 대열에 있습니다. 그러나 이들 모두 결국 스마트폰을 넘어서지는 못했는데요. 스마트폰은 단순한 기기가 아니라, 오랜 시간 동안 인간의 생활 방식과 깊이 결합하며 진화해 온 플랫폼이기 때문입니다. 단순한 기술적 우위만으로 이 오래된 관성을 깨뜨리기란 결코 쉽지 않습니다.
 
OpenAI의 시도가 이들과 다른 결말을 맞이하리라는 보장은 없습니다. 그러나 여전히 기대를 품게 되는 이유는 분명합니다. ChatGPT를 통해 디지털 환경에서 인간의 '생각 습관'을 바꿔놓은 샘 알트만과, 아이폰을 통해 '물리적 습관'을 바꿨던 조너선 아이브가 손을 맞잡았기 때문입니다. 
 
2026년, 이들이 첫 시제품을 공개할 것이라는 이야기가 나옵니다. 그 제품이 AI 시대의 아이폰이 될 수 있을지는 미지수지만, 분명한 건 이 조합 자체가 업계의 판도를 흔들 수 있는 잠재력을 품고 있다는 사실입니다. 애플, 구글, 마이크로소프트 등 많은 경쟁사들도 이들의 행보를 긴장감 있게 지켜보고 있을 것입니다. 어쩌면 이번에는 진짜가 나올지도 모른다는 생각으로 말이죠.
 

*위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.
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Google vs OpenAI vs Anthropic

Apple 팀 쿡님이 방을 나가셨습니다

다음 인수한 업스테이지, 카카오와 다를까?

Biz Insight

OpenAI, 1년 된 기업에 9조를 태워?

<h3>오늘의 세줄요약!</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

1. 정부가 한국을 AI 3대 강국으로 이끌 &#39;AI 국가대표&#39;를 선정하고 있어요.

2. 네이버, LG, 업스테이지 등이 유력한 후보로 예상돼요.

3. 우려도 있지만, 이번 사업은 시도 자체로 큰 의미가 있다는 평가예요.

&nbsp;

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<h3>AI 국가대표 선발전</h3>

&nbsp;

최근 한국에서는 AI 3대 강국 진입을 목표로 다양한 사업이 병렬적으로 추진되고 있습니다. 그중에서도 가장 주목을 받는 것이 바로 &#39;독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트&#39;, 이른바 &#39;국가대표 AI&#39; 선정 사업인데요. 이 사업은 말 그대로 국내 최고의 AI 개발팀을 선발하는 국가대표 선발전과도 같아, AI 분야에서 내로라하는 기업들이 대거 참여하며 업계 전반에 큰 활기를 불어넣고 있습니다.

&nbsp;

정부는 이 사업을 통해 세계적 수준의 국산 AI 모델을 육성하고, 해외 기술 의존도를 낮춰 디지털 주권을 확보하겠다는 목표를 세웠습니다. 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국판 ChatGPT를 만들겠다는 계획인데요. 그 배경과 의미를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

&nbsp;

<hr />
<h3>AI 국가대표, 왜 뽑는 걸까?</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

최근 &#39;AI미래기획수석&#39; 직책이 새롭게 신설되면서 가장 주목받는 전략 중 하나가 바로 &#39;소버린 AI&#39;입니다. AI 기술이 국가 경쟁력의 핵심으로 떠오른 상황에서, 한국도 독자적인 대형 언어 모델(LLM)을 갖추지 못하면 뒤처질 수 있다는 위기감이 커지고 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 정부는 국가대표급 AI 개발팀 5곳을 선정해 집중 지원하는 것을 이번 사업의 핵심으로 삼았습니다.

&nbsp;

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출처 : 과학기술정보통신부

&nbsp;

목표는 명확합니다. 2027년까지 글로벌 톱 수준의 국산 AI 모델을 개발해 언제든지 우리 손으로 만든 AI를 활용할 수 있는 자급 생태계를 구축하겠다는 것입니다. 선정된 팀들은 개발에 필요한 고성능 GPU 기반 컴퓨팅 인프라, 대규모 데이터셋, 국내외 AI 인재 채용 지원 등 전방위적 지원을 받게 되는데요. 정부는 이를 통해 글로벌 톱 모델 대비 95% 이상의 성능을 내는 모델을 만들겠다는 기준을 제시했습니다.

&nbsp;

궁극적으로는 이렇게 개발된 AI 모델들을 향후 공공 서비스와 산업 전반의 표준으로 삼고자 합니다. 과학기술정보통신부는 &quot;글로벌 수준의 독자 AI 모델을 개발해 다양한 AI 서비스 출시와 전 산업의 AI 전환을 가속화하는 것이 목표&quot;라고 밝혔는데요. 국민 누구나 국산 AI 기술을 활용해 서비스를 만들고, 일상에서 활용할 수 있는 &#39;전 국민 AI&#39; 시대를 준비하려는 것입니다.

&nbsp;

<hr />
<h3>AI 국가대표, 누가 될까?</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

이번 사업에는 총 15개의 기업&middot;기관이 도전장을 내밀었습니다. 그리고 지난 25일 서면평가 결과,&nbsp;네이버클라우드&middot;모티프테크놀로지스&middot;업스테이지&middot;SK텔레콤&middot;NC AI&middot;LG AI연구원&middot;카카오&middot;KT&middot;코난테크놀로지&middot;파이온코퍼레이션&middot;한국과학기술원(KAIST) 등 10개 팀이 최종 후보군으로 압축됐는데요. 이들은 발표평가를 거쳐 8월 초 최종 5팀으로 선정될 예정입니다.

&nbsp;

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출처 : 지디넷코리아

&nbsp;

이번 평가 기준은 기술력 및 개발 경험(40점), 개발목표 및 전략&middot;기술(30점), 파급효과 및 기여 계획(30점)으로 총 100점 만점 체계로 구성되어 있습니다. 특히 정부는 공정성을 높이기 위해 국제적으로 신뢰할 수 있는 심사위원단을 구성했다고 밝혔는데요. 이러한 평가 기준 관점에서 봤을 때 최종 선정 가능성이 높은 5개 팀은 다음과 같습니다.

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<h3>1. 네이버</h3>

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가장 유력한 후보는 단연 네이버입니다. 국내 대표 IT 기업이자, 생성형 AI 분야에서도 전 세계에서 세 번째로 대형 언어 모델 하이퍼클로바를 공개하며 가장 적극적인 행보를 보여왔습니다. 이후에도 꾸준히 모델 고도화를 통해 하이퍼클로바X를 공개했고, 이를&nbsp;검색 서비스와 커머스 등에도 사용하는 등 활용면에서도 가장 많은 경험을 보유하고 있습니다.

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출처 : 클로바

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특히 네이버가 오픈소스로 공개한 경량형 모델 &#39;하이퍼클로바X 시드&#39; 3종이 출시 한 달여 만에 30만 다운로드를 돌파하며 생태계 확산에서도 성과를 거뒀습니다. 이는 글로벌 AI 오픈소스 커뮤니티 &#39;허깅페이스&#39;에 등록된 모델 중 상위 0.03%에 해당할 정도인데요. 여기에 GPU 기반 인프라 역량에서도 강점을 보유하고 있어 특별한 이슈가 없는 한 선정될 가능성이 매우 높아 보입니다.

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<h3>2. LG AI연구원</h3>

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LG AI연구원 역시 주목할 만한 후보입니다. 최근 AI 산업의 흐름이 LLM에서 추론 모델 경쟁으로 확장되고 있습니다. OpenAI의 o1&middot;o3, Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek의 R1 등이 대표적인 사례인데요. 이러한 관점에서 볼 때, LG는 올해 3월 국내 최초로 추론 모델 &#39;엑사원 딥&#39;을 공개하며&nbsp;네이버보다 앞서 나가는 모습을 보였습니다.

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출처 : LG AI연구원

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특히 앞으로는 LLM과 추론 AI를 결합한 통합 모델이 글로벌 대세가 될 것으로 예상되는 가운데, LG는 이미 &#39;엑사원 4.0&#39;을 공개하며 글로벌 트렌드에 있어서도 뒤처지지 않는 모습을 보이고 있습니다. 여기에 각 분야에서 안정적인 성과를 내고 있는 LG 유플러스, LG CNS와의 컨소시엄은 LG AI연구원의 든든한 우군이 되어줄 것으로 기대됩니다.

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<h3>3. 업스테이지</h3>

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업스테이지는 스타트업이지만, 기술력만큼은 빅테크&middot;대기업에 밀리지 않는 모습을 보여왔습니다. 특히 제가 주목하는 점은 이들의 민첩성과 빠른 피봇 능력인데요. 설립 초기에는 OCR 분야에서 AI를 접목해 두각을 나타냈지만, ChatGPT를 중심으로 LLM 기술이 급부상하자 이를 활용한 &#39;아숙업(AskUp)&#39;을 출시하며 씬의 중심으로 설 수 있었습니다.

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출처 : Artificial Analysis

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이후&nbsp;작고 빠른 SLM 모델의 중요성이 커지자 오픈소스를 적극 활용해 성능을 빠르게 끌어올리며 글로벌 벤치마크 지표에서 꾸준히 이름을 올렸는데요. 결정적으로 &#39;솔라 프로 2&#39;는 최근 글로벌 평가 기관 &#39;Artifical Analysis&#39;의 Intelligence Index 종합 순위에서 12위를 차지했는데, 이는 한국 기업으로는 유일하게 이름을 올린 성과입니다.

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물론 인프라나 컨소시엄 구성 측면에서는 경쟁사 대비 아쉬운 평가를 받을 수 있지만, 선정 이후 6개월 만에 첫 모델을 공개해야 하는 이번 사업 특성상 업스테이지의 민첩함은 큰 강점으로 작용할 수 있습니다.

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<h3>4. KT</h3>

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KT는 대기업 중 가장 발 빠르게 자사 AI 모델 &#39;믿:음&#39; 시리즈를 오픈소스로 공개하며 강점을 확보했습니다. 특히 한국어에 특화된 믿음 2.0은 허깅페이스에서 파라미터수 150억 개 미만 규모의 국내 개발 모델 가운데 가장 우수한 한국어 성능을 인정받았는데요. 이러한 성과는 한국의 독자적 AI를 개발한다는 이번 사업의 취지와도 맞닿아 있어 긍정적인 평가를 받을 것으로 기대됩니다.

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출처 : 허깅페이스

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여기에 최근 5년 간 AI 기술 특허 출원량 1위에 오른 이력도 보유하고 있으며, 컨소시엄 구성에서도 공공&middot;의료기관과의 협력이 돋보이는데요. 경찰청, 고려대 의료원 등과 함께 참여하며, 향후 공공&middot;의료 분야에서의 실제 활용 및 기여 가능성을 더 높였습니다. 이는 정부의 사업 취지에도 잘 부합할 뿐 아니라, 도메인 활용성과 사회적 파급력 측면에서 긍정적으로 평가될 수 있는 요소입니다.

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<h3>5. NC AI</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

NC AI는 모회사인 엔씨소프트 시절부터 2011년 AI 연구를 시작해 지금까지 약 15년에 달하는 연구 경험과 인프라를 기반으로 기술력을 축적해 왔다는 점이 강력한 장점으로 평가받습니다. 특히 자체 개발한 LLM 바르코는 한국어 특화 미세조정 기술을 갖춘 독자 구축 모델로, 2023년 공개 이후 국내외에서 높은 평가를 받았습니다.

&nbsp;

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출처 : NC AI

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최근에는 멀티모달 모델 &#39;바르코 비전 2.0&#39; 4종을 오픈소스로 공개했으며, 14B 모델은 글로벌 오픈소스 비전언어모델(VLM) 성능 지표에서 동급 대비 우위에 있다는 평가를 받았는데요. 특히 &quot;Every can be creator&quot;라는 슬로건 아래 누구나 쉽게 모델을 활용할 수 있는 것을 강조해 온 만큼, 이 부분이 잘 부각된다면 전 국민의 AI 활용 확대라는 사업의 목표에서 좋은 점수를 딸 수 있을 것으로 기대됩니다.

&nbsp;

<hr />
<h3>+@ SK텔레콤</h3>

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이외에도 SK텔레콤이 유력한 후보로 점쳐집니다. SKT는 통신을 비롯해 리벨리온, 포티투닷 등 다양한 산업에서 두각을 나타내고 있는 기업들과의 컨소시엄 구성에서 강점을 보이고 있습니다. 또한 자체 구축이라는 강점과 효율성 측면에서 뛰어나다는 평가를 받고 있는데요.

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출처 : 허깅페이스

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다만 경쟁사들에 비해 오픈소스 전략의 추진 시점이 늦었고, 절대적인 성능에서도 다소 부족하다는 평가가 있어 이 부분은 약점으로 지적될 수 있습니다. 또한 이번 사업과 직접적인 관련은 없지만, 최근 발생한 대규모 해킹 사고가 브랜드 신뢰도에 간접적인 영향을 줄 가능성도 배제할 수 없기 때문에 최종 후보에서 제외했습니다.

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<h3>AI 국가대표, 끝이 아니라 시작</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

&lsquo;국가대표 AI&rsquo; 사업에 쏠린 기대만큼이나 우려와 과제도 적지 않습니다. 긍정적으로 보면 이번 사업은 그 자체로 한국 AI 산업에 중요한 전환점입니다. 개별 기업의 자본과 역량만으로는 어려웠던 초거대 AI 개발에 정부가 본격적으로 나섰다는 사실은 산업 전반의 성장을 촉진할 수 있는 계기가 될 것입니다.

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그러나 투자 규모의 격차는 여전히 현실적인 벽입니다. 글로벌 빅테크가 수십조 원을 투입하는 상황에서 수천억 원으로 경쟁력을 확보하기란 쉽지 않습니다. 따라서 단기 성과에 집착하기보다 장기적 로드맵과 후속 전략을 마련해야 할 것으로 보입니다. 모델 개발뿐 아니라 실생활 서비스와 산업 현장에 안착할 수 있도록 지원하고, 선정된 팀들이 각자의 강점을 살려 성과를 낼 수 있도록 중복 투자를 줄이는 조율도 필요합니다.

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결국 이 사업의 성패는 공정하고 투명한 평가, 현실적인 지원 체계, 그리고 국민이 체감할 수 있는 성과 창출에 달려 있습니다. 한국판 ChatGPT를 기대하는 관심이 큰 만큼, 이번 사업이 한국 AI 산업 도약의 진정한 출발점이 되길 바랍니다.

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*위 글은 &#39;테크잇슈&#39; 뉴스레터에 실린 글입니다.

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오늘의 세줄요약!
 
1. 정부가 한국을 AI 3대 강국으로 이끌 'AI 국가대표'를 선정하고 있어요.
2. 네이버, LG, 업스테이지 등이 유력한 후보로 예상돼요.
3. 우려도 있지만, 이번 사업은 시도 자체로 큰 의미가 있다는 평가예요.
 

AI 국가대표 선발전
 
최근 한국에서는 AI 3대 강국 진입을 목표로 다양한 사업이 병렬적으로 추진되고 있습니다. 그중에서도 가장 주목을 받는 것이 바로 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트', 이른바 '국가대표 AI' 선정 사업인데요. 이 사업은 말 그대로 국내 최고의 AI 개발팀을 선발하는 국가대표 선발전과도 같아, AI 분야에서 내로라하는 기업들이 대거 참여하며 업계 전반에 큰 활기를 불어넣고 있습니다.
 
정부는 이 사업을 통해 세계적 수준의 국산 AI 모델을 육성하고, 해외 기술 의존도를 낮춰 디지털 주권을 확보하겠다는 목표를 세웠습니다. 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국판 ChatGPT를 만들겠다는 계획인데요. 그 배경과 의미를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
 

AI 국가대표, 왜 뽑는 걸까?
 
최근 'AI미래기획수석' 직책이 새롭게 신설되면서 가장 주목받는 전략 중 하나가 바로 '소버린 AI'입니다. AI 기술이 국가 경쟁력의 핵심으로 떠오른 상황에서, 한국도 독자적인 대형 언어 모델(LLM)을 갖추지 못하면 뒤처질 수 있다는 위기감이 커지고 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 정부는 국가대표급 AI 개발팀 5곳을 선정해 집중 지원하는 것을 이번 사업의 핵심으로 삼았습니다.
 

출처 : 과학기술정보통신부
 
목표는 명확합니다. 2027년까지 글로벌 톱 수준의 국산 AI 모델을 개발해 언제든지 우리 손으로 만든 AI를 활용할 수 있는 자급 생태계를 구축하겠다는 것입니다. 선정된 팀들은 개발에 필요한 고성능 GPU 기반 컴퓨팅 인프라, 대규모 데이터셋, 국내외 AI 인재 채용 지원 등 전방위적 지원을 받게 되는데요. 정부는 이를 통해 글로벌 톱 모델 대비 95% 이상의 성능을 내는 모델을 만들겠다는 기준을 제시했습니다.
 
궁극적으로는 이렇게 개발된 AI 모델들을 향후 공공 서비스와 산업 전반의 표준으로 삼고자 합니다. 과학기술정보통신부는 "글로벌 수준의 독자 AI 모델을 개발해 다양한 AI 서비스 출시와 전 산업의 AI 전환을 가속화하는 것이 목표"라고 밝혔는데요. 국민 누구나 국산 AI 기술을 활용해 서비스를 만들고, 일상에서 활용할 수 있는 '전 국민 AI' 시대를 준비하려는 것입니다.
 

AI 국가대표, 누가 될까?
 
이번 사업에는 총 15개의 기업·기관이 도전장을 내밀었습니다. 그리고 지난 25일 서면평가 결과, 네이버클라우드·모티프테크놀로지스·업스테이지·SK텔레콤·NC AI·LG AI연구원·카카오·KT·코난테크놀로지·파이온코퍼레이션·한국과학기술원(KAIST) 등 10개 팀이 최종 후보군으로 압축됐는데요. 이들은 발표평가를 거쳐 8월 초 최종 5팀으로 선정될 예정입니다.
 

출처 : 지디넷코리아
 
이번 평가 기준은 기술력 및 개발 경험(40점), 개발목표 및 전략·기술(30점), 파급효과 및 기여 계획(30점)으로 총 100점 만점 체계로 구성되어 있습니다. 특히 정부는 공정성을 높이기 위해 국제적으로 신뢰할 수 있는 심사위원단을 구성했다고 밝혔는데요. 이러한 평가 기준 관점에서 봤을 때 최종 선정 가능성이 높은 5개 팀은 다음과 같습니다.
 

1. 네이버
 
가장 유력한 후보는 단연 네이버입니다. 국내 대표 IT 기업이자, 생성형 AI 분야에서도 전 세계에서 세 번째로 대형 언어 모델 하이퍼클로바를 공개하며 가장 적극적인 행보를 보여왔습니다. 이후에도 꾸준히 모델 고도화를 통해 하이퍼클로바X를 공개했고, 이를 검색 서비스와 커머스 등에도 사용하는 등 활용면에서도 가장 많은 경험을 보유하고 있습니다.
 

출처 : 클로바
 
특히 네이버가 오픈소스로 공개한 경량형 모델 '하이퍼클로바X 시드' 3종이 출시 한 달여 만에 30만 다운로드를 돌파하며 생태계 확산에서도 성과를 거뒀습니다. 이는 글로벌 AI 오픈소스 커뮤니티 '허깅페이스'에 등록된 모델 중 상위 0.03%에 해당할 정도인데요. 여기에 GPU 기반 인프라 역량에서도 강점을 보유하고 있어 특별한 이슈가 없는 한 선정될 가능성이 매우 높아 보입니다.
 

2. LG AI연구원
 
LG AI연구원 역시 주목할 만한 후보입니다. 최근 AI 산업의 흐름이 LLM에서 추론 모델 경쟁으로 확장되고 있습니다. OpenAI의 o1·o3, Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek의 R1 등이 대표적인 사례인데요. 이러한 관점에서 볼 때, LG는 올해 3월 국내 최초로 추론 모델 '엑사원 딥'을 공개하며 네이버보다 앞서 나가는 모습을 보였습니다.
 

출처 : LG AI연구원
 
특히 앞으로는 LLM과 추론 AI를 결합한 통합 모델이 글로벌 대세가 될 것으로 예상되는 가운데, LG는 이미 '엑사원 4.0'을 공개하며 글로벌 트렌드에 있어서도 뒤처지지 않는 모습을 보이고 있습니다. 여기에 각 분야에서 안정적인 성과를 내고 있는 LG 유플러스, LG CNS와의 컨소시엄은 LG AI연구원의 든든한 우군이 되어줄 것으로 기대됩니다.
 

3. 업스테이지
 
업스테이지는 스타트업이지만, 기술력만큼은 빅테크·대기업에 밀리지 않는 모습을 보여왔습니다. 특히 제가 주목하는 점은 이들의 민첩성과 빠른 피봇 능력인데요. 설립 초기에는 OCR 분야에서 AI를 접목해 두각을 나타냈지만, ChatGPT를 중심으로 LLM 기술이 급부상하자 이를 활용한 '아숙업(AskUp)'을 출시하며 씬의 중심으로 설 수 있었습니다.
 

출처 : Artificial Analysis
 
이후 작고 빠른 SLM 모델의 중요성이 커지자 오픈소스를 적극 활용해 성능을 빠르게 끌어올리며 글로벌 벤치마크 지표에서 꾸준히 이름을 올렸는데요. 결정적으로 '솔라 프로 2'는 최근 글로벌 평가 기관 'Artifical Analysis'의 Intelligence Index 종합 순위에서 12위를 차지했는데, 이는 한국 기업으로는 유일하게 이름을 올린 성과입니다.
 
물론 인프라나 컨소시엄 구성 측면에서는 경쟁사 대비 아쉬운 평가를 받을 수 있지만, 선정 이후 6개월 만에 첫 모델을 공개해야 하는 이번 사업 특성상 업스테이지의 민첩함은 큰 강점으로 작용할 수 있습니다.
 

4. KT
 
KT는 대기업 중 가장 발 빠르게 자사 AI 모델 '믿:음' 시리즈를 오픈소스로 공개하며 강점을 확보했습니다. 특히 한국어에 특화된 믿음 2.0은 허깅페이스에서 파라미터수 150억 개 미만 규모의 국내 개발 모델 가운데 가장 우수한 한국어 성능을 인정받았는데요. 이러한 성과는 한국의 독자적 AI를 개발한다는 이번 사업의 취지와도 맞닿아 있어 긍정적인 평가를 받을 것으로 기대됩니다.
 

출처 : 허깅페이스
 
여기에 최근 5년 간 AI 기술 특허 출원량 1위에 오른 이력도 보유하고 있으며, 컨소시엄 구성에서도 공공·의료기관과의 협력이 돋보이는데요. 경찰청, 고려대 의료원 등과 함께 참여하며, 향후 공공·의료 분야에서의 실제 활용 및 기여 가능성을 더 높였습니다. 이는 정부의 사업 취지에도 잘 부합할 뿐 아니라, 도메인 활용성과 사회적 파급력 측면에서 긍정적으로 평가될 수 있는 요소입니다.
 

5. NC AI
 
NC AI는 모회사인 엔씨소프트 시절부터 2011년 AI 연구를 시작해 지금까지 약 15년에 달하는 연구 경험과 인프라를 기반으로 기술력을 축적해 왔다는 점이 강력한 장점으로 평가받습니다. 특히 자체 개발한 LLM 바르코는 한국어 특화 미세조정 기술을 갖춘 독자 구축 모델로, 2023년 공개 이후 국내외에서 높은 평가를 받았습니다.
 

출처 : NC AI
 
최근에는 멀티모달 모델 '바르코 비전 2.0' 4종을 오픈소스로 공개했으며, 14B 모델은 글로벌 오픈소스 비전언어모델(VLM) 성능 지표에서 동급 대비 우위에 있다는 평가를 받았는데요. 특히 "Every can be creator"라는 슬로건 아래 누구나 쉽게 모델을 활용할 수 있는 것을 강조해 온 만큼, 이 부분이 잘 부각된다면 전 국민의 AI 활용 확대라는 사업의 목표에서 좋은 점수를 딸 수 있을 것으로 기대됩니다.
 

+@ SK텔레콤
 
이외에도 SK텔레콤이 유력한 후보로 점쳐집니다. SKT는 통신을 비롯해 리벨리온, 포티투닷 등 다양한 산업에서 두각을 나타내고 있는 기업들과의 컨소시엄 구성에서 강점을 보이고 있습니다. 또한 자체 구축이라는 강점과 효율성 측면에서 뛰어나다는 평가를 받고 있는데요.
 

출처 : 허깅페이스
 
다만 경쟁사들에 비해 오픈소스 전략의 추진 시점이 늦었고, 절대적인 성능에서도 다소 부족하다는 평가가 있어 이 부분은 약점으로 지적될 수 있습니다. 또한 이번 사업과 직접적인 관련은 없지만, 최근 발생한 대규모 해킹 사고가 브랜드 신뢰도에 간접적인 영향을 줄 가능성도 배제할 수 없기 때문에 최종 후보에서 제외했습니다.
 

AI 국가대표, 끝이 아니라 시작
 
‘국가대표 AI’ 사업에 쏠린 기대만큼이나 우려와 과제도 적지 않습니다. 긍정적으로 보면 이번 사업은 그 자체로 한국 AI 산업에 중요한 전환점입니다. 개별 기업의 자본과 역량만으로는 어려웠던 초거대 AI 개발에 정부가 본격적으로 나섰다는 사실은 산업 전반의 성장을 촉진할 수 있는 계기가 될 것입니다.
 
그러나 투자 규모의 격차는 여전히 현실적인 벽입니다. 글로벌 빅테크가 수십조 원을 투입하는 상황에서 수천억 원으로 경쟁력을 확보하기란 쉽지 않습니다. 따라서 단기 성과에 집착하기보다 장기적 로드맵과 후속 전략을 마련해야 할 것으로 보입니다. 모델 개발뿐 아니라 실생활 서비스와 산업 현장에 안착할 수 있도록 지원하고, 선정된 팀들이 각자의 강점을 살려 성과를 낼 수 있도록 중복 투자를 줄이는 조율도 필요합니다.
 
결국 이 사업의 성패는 공정하고 투명한 평가, 현실적인 지원 체계, 그리고 국민이 체감할 수 있는 성과 창출에 달려 있습니다. 한국판 ChatGPT를 기대하는 관심이 큰 만큼, 이번 사업이 한국 AI 산업 도약의 진정한 출발점이 되길 바랍니다.
 

*위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.
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국가대표 AI, 누가 만들까?

<h3>오늘의 세줄요약!</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

1. OpenAI가 ChatGPT Agent를 출시했어요.

2. 일부 벤치마크 점수에서 사람을 뛰어넘는 능력을 보여주었어요.

3. OpenAI의 참전으로 AI Agent 시장의 본격적인 경쟁이 벌어질 전망이에요.

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<h3>ChatGPT Agent, 두두등장</h3>

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<h3>지난해 연말, 테크잇슈에서는 &quot;2025년 기술 트렌드 중 단 하나만 기억한다면 바로 이거다&quot;라고 말씀드린 바 있는데요. 혹시 기억하시나요? 그 주인공은 바로 &#39;AI 에이전트(AI Agent)&#39;였습니다. 실제로 클로드, 마누스 등 여러 빅테크 기업들에서 에이전트 기능을 선보이며 그 예상이 이어지는 듯했는데요. 생각보다 파급력 측면에서는 조용한 흐름이 이어졌습니다.</h3>

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그러나 지난 17일, AI 서비스 중에서 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 OpenAI가 에이전트 기능을 출시하며 다시금 이 시장에 불을 지핀 모습입니다.

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출처 : OpenAI (2배속 편집)

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AI 에이전트란, 기존의 대화형 챗봇 기능을 넘어 스스로 생각하고 &#39;실행&#39;할 수 있는 AI를 말합니다. 인터넷이나 특정 서비스에 직접 접근해 사용자의 지시를 행동으로 옮기는 것이 핵심인데요. 예를 들어, &quot;다음 주 클라이언트 미팅 자료 준비해 줘&quot;라고 말하면, 스스로 사용자의 캘린더와 최신 뉴스를 확인해 발표 자료를 만들어 주는 식입니다. 즉, 단순한 텍스트 응답의 시대를 지나, 실질적인 행동의 시대가 열린 것입니다.

&nbsp;

<hr />
<h3>Operator + Deep Research = ?</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

그런데 이 ChatGPT 에이전트, 어디선가 본 것 같지 않나요? 맞습니다. 사실 OpenAI는 이미 지난해, 이와 비슷한 기능들을 선보인 바 있습니다. 바로 Operator와 Deep Research라는 도구들인데요. 각각 뚜렷한 강점이 있었지만, 동시에 한계도 분명했습니다.

&nbsp;

Operator : 웹사이트를 사람처럼 탐색하고 클릭할 수도 있지만, 정보를 깊이 있게 분석해 정리된 결과물을 제공하는 데는 한계가 있었습니다.

Deep Research : 여러 웹 정보를 수집해 보고서 형태로 만드는 데 특화됐지만, 능동적인 웹 상호작용은 불가능했습니다.

&nbsp;

ChatGPT 에이전트는 바로 이 두 기능의 강점을 통합한 버전이라 볼 수 있습니다. 무엇보다 중요한 특징은 ChatGPT가 &#39;무엇&#39;을 할지뿐 아니라 &#39;어떻게&#39; 실행할지도 스스로 판단한다는 점입니다. 이를 위해 에이전트는 상황에 따라 세 가지 동작 방식을 유기적으로 활용합니다.

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출처 : OpenAI Youtube (3배속 편집)

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1) 비주얼 브라우저 : 일반 웹사이트를 실제 사람처럼 클릭하고, 스크롤하고, 버튼을 누르며 정보를 수집합니다. 사람이 만든 시각 중심의 웹 구조를 이해하고 활용할 수 있는 방식입니다.

&nbsp;

2) 텍스트 기반 브라우저 : 보다 단순한 정보 접근이 필요한 경우엔 빠르고 가벼운 텍스트 추론 방식으로 웹 쿼리를 처리합니다.

&nbsp;

3) API 액세스 : 재무 정보나 스포츠 경기 결과처럼 데이터가 정형화되어 있을 경우, API를 통해 값을 받아올 수 있습니다.

&nbsp;

이 모델의 핵심은 고정된 방식에 얽매이지 않는다는 점입니다. 고정된 방법을 고수하는 대신 결과를 평가하면서, 단계마다 각 작업에 가장 효과적인 도구를 찾아 활용하도록 학습하는데요. 이 과정에서 속도, 정확성, 효율성을 최적화하도록 설계되어 있습니다.

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<h3>인간보다 나은 에이전트?</h3>

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AI 모델이 업데이트되면 일반적으로 경쟁 모델과 벤치마크 점수를 비교하곤 합니다. 그러나 이번에 OpenAI는 주요 비교 대상을 &#39;인간&#39;으로 설정했습니다. 이는 인간의 업무를 &#39;대신&#39;해야 하는 에이전트의 본질을 보여주는 동시에, 성능에 대한 강한 자신감을 드러내는 대목이기도 합니다.

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출처 : OpenAI

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먼저, 실제 데이터 과학 작업을 에이전트가 얼마나 잘 수행하는지 평가하는 &#39;DSBench&#39;에서 ChatGPT 에이전트는 기존 자사 모델들을 압도했을 뿐 아니라, 사람보다도 높은 점수를 기록하며 주목을 받았습니다.

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출처 : OpenAI

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물론 모든 영역에서 인간을 능가한 것은 아닙니다. 예를 들어, 실제 시나리오 기반으로 스프레드시트를 편집하는 능력을 평가하는 &#39;SpreadsheetBench&#39;에서는 인간의 점수에 미치지 못했는데요. 다만, 마이크로소프트 Copilot이 Excel 환경에서 기록한 20.0%보다 두 배 이상 높은 45.5%를 기록하며, 현존하는 에이전트 중 최고 수준의 성능을 입증했습니다.

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<h3>아직 완벽하진 않습니다</h3>

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ChatGPT 에이전트 우리 삶의 많은 부분을 바꿔놓을 잠재력을 지녔습니다. 업무적으로는 자료 취합 요청 이메일을 보내고, 회신된 자료를 분석해 슬라이드로 구성한 뒤, 이를 다시 팀원에게 공유하는 일련의 과정을 모두 자동화할 수 있습니다.

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개인 생활에서도 여행 계획을 짜는 데 그치지 않고, 항공권과 숙소 예약은 물론 해당 지역의 날씨를 고려해 여행용 의상까지 자동으로 추천, 구매할 수 있는 수준까지 나아가고 있습니다. 단순한 AI 비서를 넘어, 실질적인 &#39;AI 심부름꾼&#39;이 등장한 셈입니다.

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다만, 이런 일상이 현실화되기까지는 아직 시간이 필요해 보입니다. 실제 사용 사례를 살펴보면, 복잡한 작업일수록 처리 속도가 느리고, 오류가 발생할 가능성이 높다는 피드백이 이어지고 있습니다. 또한, 보안상의 이유로 거래나 결제와 같은 민감한 기능에 제한되어 있어, 작업의 마지막 단계를 자동화하는 데에는 제약이 따릅니다.

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생성 : ChatGPT-4o

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안전성도 고려 대상입니다. OpenAI는 안전을 위해 언제든 작동을 제어할 수 있도록 구축했지만, 자율적으로 동작하는 에이전트를 사람이 지속적으로 모니터링하지 않을 경우 예상치 못한 문제가 발생할 우려도 존재합니다. 특히 에이전트가 사용자 데이터와 연동되는 만큼 프라이버시 및 권한 문제에 대한 해결책도 완벽하진 않은 상황입니다.

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OpenAI에서도 이러한 한계를 인정하고 있습니다. ChatGPT 에이전트는 아직 초기 단계이며, 실수를 저지를 수 있고, 특히 제로베이스에서 문서를 생성할 경우에는 완성도가 떨어질 수 있다고 밝혔습니다.

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다만, 이러한 &#39;미완성&#39;은 역설적으로 OpenAI 특유의 제품 철학을 보여주는 부분이기도 합니다. OpenAI는 안전이 확보된 상황이라면, 다소 성능이 미흡하더라도 먼저 제품을 출시하고 사용자 피드백을 바탕으로 빠르게 개선해 나가는 전략을 많이 활용하는데, 이는 ChatGPT가 처음 출시되었을 때도 마찬가지였습니다.

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<h3>ChatGPT부터 ChatGPT 에이전트까지 2년</h3>

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AI 에이전트는 분명 초기 단계입니다. 아직 개선해야 할 점도 많습니다. 그러나 지난 2년간 AI 기술이 보여준 눈부신 발전 속도를 떠올려보면, 에이전트 기술 역시 빠르게 진화할 가능성이 큽니다. 관련하여 가트너는 2028년까지 기업용 소프트웨어의 약 33%에 에이전틱 AI 기능이 포함되고, 일상 업무 결정의 15%가 자율적으로 이루어질 것이라 전망하고 있습니다.

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무엇보다 기업들의 발전 의지가 이를 뒷받침하고 있습니다. 구글은 AI 에이전트 기술이 아직 무르익지도 않았음에도 불구하고, A2A(Agent to Agent)와 같은 표준 프로토콜을 개발하면서 시장 선점을 위한 준비에 나서고 있습니다. 여기에 OpenAI의 본격적인 참전이 더해지면서, AI 에이전트 생태계는 한층 더 빠르게 확장될 것으로 보입니다.

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개인적으로는 &#39;AI 에이전트&#39;라는 용어 자체가 생각보다 빨리 사라질 수도 있다는 생각이 듭니다. 지금은 새로운 개념처럼 보이지만, 머지않아 다양한 서비스와 환경에 자연스럽게 녹아들며 너무도 당연한 기능으로 자리 잡게 될 가능성이 크기 때문입니다. 그렇게 되면 굳이 &lsquo;에이전트&rsquo;라는 명칭을 덧붙이지 않고, 그냥 &lsquo;AI&rsquo;라고 통칭하게 되는 순간이 곧 찾아올지도 모릅니다.

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물론, 그전에 해결해야 할 과제들도 분명합니다. 기술의 성숙도는 물론, 윤리적 기준과 프라이버시 보호, 보안 체계 등 제도적 기반이 함께 마련돼야 합니다. 우리가 마주할 미래는 단순한 대화형 AI가 아닌, 사용자의 지시에 따라 실제로 일을 처리하는 &lsquo;실행형 AI&rsquo;의 시대입니다. 이 새로운 시대를 제대로 맞이하기 위해서는 사회 전반의 논의와 준비가 함께 이뤄져야 할 것으로 보입니다.

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*위 글은 &#39;테크잇슈&#39; 뉴스레터에 실린 글입니다.

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오늘의 세줄요약!
 
1. OpenAI가 ChatGPT Agent를 출시했어요.
2. 일부 벤치마크 점수에서 사람을 뛰어넘는 능력을 보여주었어요.
3. OpenAI의 참전으로 AI Agent 시장의 본격적인 경쟁이 벌어질 전망이에요.
 

ChatGPT Agent, 두두등장
 
지난해 연말, 테크잇슈에서는 "2025년 기술 트렌드 중 단 하나만 기억한다면 바로 이거다"라고 말씀드린 바 있는데요. 혹시 기억하시나요? 그 주인공은 바로 'AI 에이전트(AI Agent)'였습니다. 실제로 클로드, 마누스 등 여러 빅테크 기업들에서 에이전트 기능을 선보이며 그 예상이 이어지는 듯했는데요. 생각보다 파급력 측면에서는 조용한 흐름이 이어졌습니다.
 
그러나 지난 17일, AI 서비스 중에서 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 OpenAI가 에이전트 기능을 출시하며 다시금 이 시장에 불을 지핀 모습입니다.
 

출처 : OpenAI (2배속 편집)
 
AI 에이전트란, 기존의 대화형 챗봇 기능을 넘어 스스로 생각하고 '실행'할 수 있는 AI를 말합니다. 인터넷이나 특정 서비스에 직접 접근해 사용자의 지시를 행동으로 옮기는 것이 핵심인데요. 예를 들어, "다음 주 클라이언트 미팅 자료 준비해 줘"라고 말하면, 스스로 사용자의 캘린더와 최신 뉴스를 확인해 발표 자료를 만들어 주는 식입니다. 즉, 단순한 텍스트 응답의 시대를 지나, 실질적인 행동의 시대가 열린 것입니다.
 

Operator + Deep Research = ?
 
그런데 이 ChatGPT 에이전트, 어디선가 본 것 같지 않나요? 맞습니다. 사실 OpenAI는 이미 지난해, 이와 비슷한 기능들을 선보인 바 있습니다. 바로 Operator와 Deep Research라는 도구들인데요. 각각 뚜렷한 강점이 있었지만, 동시에 한계도 분명했습니다.
 
Operator : 웹사이트를 사람처럼 탐색하고 클릭할 수도 있지만, 정보를 깊이 있게 분석해 정리된 결과물을 제공하는 데는 한계가 있었습니다.
Deep Research : 여러 웹 정보를 수집해 보고서 형태로 만드는 데 특화됐지만, 능동적인 웹 상호작용은 불가능했습니다.
 
ChatGPT 에이전트는 바로 이 두 기능의 강점을 통합한 버전이라 볼 수 있습니다. 무엇보다 중요한 특징은 ChatGPT가 '무엇'을 할지뿐 아니라 '어떻게' 실행할지도 스스로 판단한다는 점입니다. 이를 위해 에이전트는 상황에 따라 세 가지 동작 방식을 유기적으로 활용합니다.
 

출처 : OpenAI Youtube (3배속 편집)
 
1) 비주얼 브라우저 : 일반 웹사이트를 실제 사람처럼 클릭하고, 스크롤하고, 버튼을 누르며 정보를 수집합니다. 사람이 만든 시각 중심의 웹 구조를 이해하고 활용할 수 있는 방식입니다.
 
2) 텍스트 기반 브라우저 : 보다 단순한 정보 접근이 필요한 경우엔 빠르고 가벼운 텍스트 추론 방식으로 웹 쿼리를 처리합니다.
 
3) API 액세스 : 재무 정보나 스포츠 경기 결과처럼 데이터가 정형화되어 있을 경우, API를 통해 값을 받아올 수 있습니다.
 
이 모델의 핵심은 고정된 방식에 얽매이지 않는다는 점입니다. 고정된 방법을 고수하는 대신 결과를 평가하면서, 단계마다 각 작업에 가장 효과적인 도구를 찾아 활용하도록 학습하는데요. 이 과정에서 속도, 정확성, 효율성을 최적화하도록 설계되어 있습니다.
 

인간보다 나은 에이전트?
 
AI 모델이 업데이트되면 일반적으로 경쟁 모델과 벤치마크 점수를 비교하곤 합니다. 그러나 이번에 OpenAI는 주요 비교 대상을 '인간'으로 설정했습니다. 이는 인간의 업무를 '대신'해야 하는 에이전트의 본질을 보여주는 동시에, 성능에 대한 강한 자신감을 드러내는 대목이기도 합니다.
 

출처 : OpenAI
 
먼저, 실제 데이터 과학 작업을 에이전트가 얼마나 잘 수행하는지 평가하는 'DSBench'에서 ChatGPT 에이전트는 기존 자사 모델들을 압도했을 뿐 아니라, 사람보다도 높은 점수를 기록하며 주목을 받았습니다.
 

출처 : OpenAI
 
물론 모든 영역에서 인간을 능가한 것은 아닙니다. 예를 들어, 실제 시나리오 기반으로 스프레드시트를 편집하는 능력을 평가하는 'SpreadsheetBench'에서는 인간의 점수에 미치지 못했는데요. 다만, 마이크로소프트 Copilot이 Excel 환경에서 기록한 20.0%보다 두 배 이상 높은 45.5%를 기록하며, 현존하는 에이전트 중 최고 수준의 성능을 입증했습니다.
 

아직 완벽하진 않습니다
 
ChatGPT 에이전트 우리 삶의 많은 부분을 바꿔놓을 잠재력을 지녔습니다. 업무적으로는 자료 취합 요청 이메일을 보내고, 회신된 자료를 분석해 슬라이드로 구성한 뒤, 이를 다시 팀원에게 공유하는 일련의 과정을 모두 자동화할 수 있습니다.
 
개인 생활에서도 여행 계획을 짜는 데 그치지 않고, 항공권과 숙소 예약은 물론 해당 지역의 날씨를 고려해 여행용 의상까지 자동으로 추천, 구매할 수 있는 수준까지 나아가고 있습니다. 단순한 AI 비서를 넘어, 실질적인 'AI 심부름꾼'이 등장한 셈입니다.
 
다만, 이런 일상이 현실화되기까지는 아직 시간이 필요해 보입니다. 실제 사용 사례를 살펴보면, 복잡한 작업일수록 처리 속도가 느리고, 오류가 발생할 가능성이 높다는 피드백이 이어지고 있습니다. 또한, 보안상의 이유로 거래나 결제와 같은 민감한 기능에 제한되어 있어, 작업의 마지막 단계를 자동화하는 데에는 제약이 따릅니다.
 

생성 : ChatGPT-4o
 
안전성도 고려 대상입니다. OpenAI는 안전을 위해 언제든 작동을 제어할 수 있도록 구축했지만, 자율적으로 동작하는 에이전트를 사람이 지속적으로 모니터링하지 않을 경우 예상치 못한 문제가 발생할 우려도 존재합니다. 특히 에이전트가 사용자 데이터와 연동되는 만큼 프라이버시 및 권한 문제에 대한 해결책도 완벽하진 않은 상황입니다.
 
OpenAI에서도 이러한 한계를 인정하고 있습니다. ChatGPT 에이전트는 아직 초기 단계이며, 실수를 저지를 수 있고, 특히 제로베이스에서 문서를 생성할 경우에는 완성도가 떨어질 수 있다고 밝혔습니다.
 
다만, 이러한 '미완성'은 역설적으로 OpenAI 특유의 제품 철학을 보여주는 부분이기도 합니다. OpenAI는 안전이 확보된 상황이라면, 다소 성능이 미흡하더라도 먼저 제품을 출시하고 사용자 피드백을 바탕으로 빠르게 개선해 나가는 전략을 많이 활용하는데, 이는 ChatGPT가 처음 출시되었을 때도 마찬가지였습니다.
 

ChatGPT부터 ChatGPT 에이전트까지 2년
 
AI 에이전트는 분명 초기 단계입니다. 아직 개선해야 할 점도 많습니다. 그러나 지난 2년간 AI 기술이 보여준 눈부신 발전 속도를 떠올려보면, 에이전트 기술 역시 빠르게 진화할 가능성이 큽니다. 관련하여 가트너는 2028년까지 기업용 소프트웨어의 약 33%에 에이전틱 AI 기능이 포함되고, 일상 업무 결정의 15%가 자율적으로 이루어질 것이라 전망하고 있습니다.
 
무엇보다 기업들의 발전 의지가 이를 뒷받침하고 있습니다. 구글은 AI 에이전트 기술이 아직 무르익지도 않았음에도 불구하고, A2A(Agent to Agent)와 같은 표준 프로토콜을 개발하면서 시장 선점을 위한 준비에 나서고 있습니다. 여기에 OpenAI의 본격적인 참전이 더해지면서, AI 에이전트 생태계는 한층 더 빠르게 확장될 것으로 보입니다.
 
개인적으로는 'AI 에이전트'라는 용어 자체가 생각보다 빨리 사라질 수도 있다는 생각이 듭니다. 지금은 새로운 개념처럼 보이지만, 머지않아 다양한 서비스와 환경에 자연스럽게 녹아들며 너무도 당연한 기능으로 자리 잡게 될 가능성이 크기 때문입니다. 그렇게 되면 굳이 ‘에이전트’라는 명칭을 덧붙이지 않고, 그냥 ‘AI’라고 통칭하게 되는 순간이 곧 찾아올지도 모릅니다.
 
물론, 그전에 해결해야 할 과제들도 분명합니다. 기술의 성숙도는 물론, 윤리적 기준과 프라이버시 보호, 보안 체계 등 제도적 기반이 함께 마련돼야 합니다. 우리가 마주할 미래는 단순한 대화형 AI가 아닌, 사용자의 지시에 따라 실제로 일을 처리하는 ‘실행형 AI’의 시대입니다. 이 새로운 시대를 제대로 맞이하기 위해서는 사회 전반의 논의와 준비가 함께 이뤄져야 할 것으로 보입니다.
 

*위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.
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PPT? 그거 내가 알아서 만들게 (feat. ChatGPT Agent)

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Editor&rsquo;s Note 
오늘날의 소비자는 광고에 속지 않아요. 대신 나와 닮은 사람의 취향에 반응하고 함께 경험을 공유하며 지갑을 열어요. 인플루언서의 영향력은 이제 팔로워 숫자가 아닌 팬덤에서 나와요. 이번 아티클에서는 2026 인플루언서 마케팅 트렌드부터 전망까지 분석했어요.
</blockquote>

&nbsp;

15℃를 웃도는 한파 속에 민소매 티셔츠 구매해 보신 경험 있으신가요?

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최근 역대급 화제성 속에 막을 내린 &lsquo;환승연애 4&rsquo;의 한 출연자가 착용한 아이템이 엄청난 주목을 받았어요. 압도적 비주얼과 방송에 나온 아이템치고 매우 저렴한 가격으로 주문 폭주가 이뤄졌어요. 결과는 놀라웠죠. 추운 겨울날 한 여름 블라우스 리오더 1만 3,000천 장. 색상 추가와 긴팔 버전 제작까지 이어졌어요.

단순 프로그램의 화제성으로 일어난 결과일까요? 소비자들이 내가 몰입하고 있는 서사 속 인물이 선택한 &lsquo;취향&rsquo;에 반응한 결과에요. 인플루언서가 단순한 광고 수단이 아니라 구매 명분을 제공하는 채널로 자리 잡은 거랍니다.

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충주시 유튜브의 성공은 누구나 인플루언서가 될 수 있다는 사실을 강력하게 증명한 채널이에요. 최근에는 취업 준비, 브이로그, 썰풀기 등 자신만의 고민과 콘텐츠를 숏폼으로 업로드하며 일반인과 인플루언서의 영역이 흐릿해지고 있죠. 소비자들은 더 이상 &lsquo;영향력&rsquo;에만 주목하지 않아요. &lsquo;동질감&rsquo;에 반응해요. 즉, 이제 고객들은 수십만의 팔로워를 거느린 &lsquo;메가 인플루언서&rsquo;보다 진정성 있는 나와 닮은 사람의 목소리에 귀 기울여요. 이제 영향력은 규모가 아니라 진정성에서 나와요.

&nbsp;

<h2>인플루언서 팔로워보다는 팬덤</h2>

2026년 인플루언서 마케팅의 핵심은 얼마나 깊게 파고들 수 있을지에 달려 있어요. 단지 불특정 다수에게 노출되는 것은 비용 낭비일 뿐만 아니라, 타겟이 아닌 소비자에게 피로감을 주어 브랜드 이미지를 훼손시킬 수 있어요. 그렇다면 어떤 인플루언서를 선정해야 할까요?

<ul>
	<li>
	실제로 콘텐츠가 소비되고
	</li>
	<li>
	팔로워와의 소통이 활발하게 이뤄지는 인플루언서에게 도달해야 해요.
	</li>
</ul>

팔로워 1천 명에서 1만 명 사이의 &lsquo;나노 인플루언서&rsquo;와 1만 명에서 10만 명 사이의 &lsquo;마이크로 인플루언서&rsquo;는 팔로워와의 관계가 &lsquo;팬&rsquo;이라기보다 &lsquo;지인&rsquo; 혹은 &lsquo;친구&rsquo;에 가깝기 때문이에요. 메가 인플루언서의 화려함보다는 &lsquo;나와 닮은 사람&rsquo;의 유대감에 반응하죠.

이에 따라 브랜드들은 한 명의 메가 인플루언서에게 1천만 원을 쓰는 대신, 100명의 마이크로 인플루언서에게 10만 원씩 분산 투자를 하며 촘촘하게 도달하는 전략으로 소비자에게 다가가는 전략을 취하고 있답니다.

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대표적인 사례로 무신사의 블랙프라이데이 &lsquo;무진장&rsquo; 마케팅을 들 수 있어요. 무신사는 다수의 소규모 인플루언서와 함께 다양한 룩북 콘텐츠를 선보였어요. 이는 무신사에 입점한 쇼핑몰의 다양한 스타일을 어필함과 동시에 방대한 규모의 소비자들에게 &lsquo;무진장&rsquo; 이벤트를 각인 시키는 결과를 낳았어요. 특정한 한 명에게 집중한 것이 아닌, 주변에 있을 법한 수많은 이들의 진짜 추천을 모아 자연스러운 구매 흐름은 만든 거죠.

<h2>숏핑까지 점령하는 인플루언서 마케팅</h2>

2026년 이커머스가 가장 주목해야 할 것은 단연 &lsquo;숏핑&rsquo;이에요. 숏폼 콘텐츠를 보다가 즉시 쇼핑으로 이어지는 흐름은 소비자의 구매 여정을 획기적으로 단축해 구매를 적극적으로 견인하죠. 이에 유튜브와 틱톡이 단순 영상 플랫폼을 넘어 거대 유통 플랫폼으로 진화하고 있어요.

<ul>
	<li>
	틱톡은 짧고 감각적인 영상으로 제품의 매력을 어필함과 동시에, 사용자가 즉시 참여하고 구매할 수 있는 쇼핑형 광고와 UGC 마케팅을 결합해 &#39;발견 즉시 구매&#39;가 이뤄지는 환경을 만들었어요.
	</li>
	<li>
	유튜브의 경우 쇼츠 영상 내에 제품 스티커를 도입하여 시청과 구매가 동시에 발생하는 매끄러운 경험을 보여줘요.
	</li>
</ul>

아무리 결제 과정이 편해졌다고 하더라도 결국 그 버튼을 누르는 건 소비자 마음이에요. 때문에 숏폼에 최적화 되어있는 인플루언서 마케팅이 필요한 까닭이죠. 인플루언서는 고객과 유대감을 형성해 제품이 필요한 이유를 스토리텔링으로 풀어내는 역할을 해요.

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인플루언서는 단순히 물건을 소개하는 것이 아닌 &lsquo;경험&rsquo;을 공유하며 소비자들의 공감을 이끌어 구매를 유도하는 것은 물론 브랜드에도 긍정적인 영향을 주는 거예요. 즉 플랫폼이 간단한 구매 과정을 이뤄냈다면, 인플루언서는 구매 결정을 이뤄낼 강력한 동기를 부여해요.

<h2>뒷광고보다 무서운 인플루언서 불일치</h2>

그렇다고 모든 인플루언서 마케팅이 성공할 거라는 보장은 없어요. 하지만 실패하는 인플루언서 마케팅에는 공통점이 있죠.

바로 브랜드와 어울리지 않는 인플루언서 마케팅을 진행한다거나, 광고를 불투명하게 표기하는 거예요.

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소규모 인플루언서의 핵심은 &lsquo;인플루언서와 닮은 팔로워&rsquo;예요. 요즘에는 구독자와 팔로워 간에도 애칭을 부르며 인플루언서와 팔로워의 유대감이 확실해요. 즉, 인플루언서와 팔로워는 서로 닮은 거죠. 때문에 아무리 좋은 제품이라고 해도 브랜드의 결이나 지향하는 가치가 맞지 않는 다면 소비자들은 즉각 이질감을 느껴요.

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여러 개의 유행어도 생기며 강력한 팬덤을 가진 유튜버 &#39;여단오&#39;의 경우 평소 업로드하던 영상의 톤앤매너와 어울리지 않는 광고 콘텐츠는 구독자들에게 피로감을 주었고, 결과적으로 브랜드와 인플루언서 모두에게 좋지 않은 반응을 일으켰어요.

또한 최근 소비자들은 단순한 정보 수용자가 아니라 고도의 필터링 능력을 갖춘 비평가에 가까워요. 소비자는 진실성이 결여된 콘텐츠를 접하는 순간 인플루언서와 브랜드에 강한 적대감을 느껴요. 결국 인플루언서 마케팅의 실패는 팔로워의 유무가 아닌 솔직함에서 오는 거예요.

<h2>2026 인플루언서 마케팅 전망</h2>

샐러드랩의 &lsquo;2026 이커머스 마케팅 가이드북&rsquo;에 따르면 식품, 패션, 뷰티 업종 모두 인플루언서 시딩에 두 번째로 많은 예산을 투입하고 있는 것으로 나타났어요. 인플루언서와 일반인의 영역이 흐릿해짐에 따라, 오히려 소규모 인플루언서가 가진 촘촘한 영향력이 2026년에도 우세를 보일 거예요.

2026년에도 인플루언서 마케팅은 여전한 강세를 보일 거예요. 다만, 고객은 더 이상 영향력의 크기가 아닌 나와 닮은 사람의 &lsquo;진짜 정보&rsquo;에 반응할 거예요. 꾸밈없이 정보를 드러내고 고객과 깊은 유대를 형성하는 것, 그것이 바로 인플루언서 마케팅의 핵심이에요.

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Editor’s Note
오늘날의 소비자는 광고에 속지 않아요. 대신 나와 닮은 사람의 취향에 반응하고 함께 경험을 공유하며 지갑을 열어요. 인플루언서의 영향력은 이제 팔로워 숫자가 아닌 팬덤에서 나와요. 이번 아티클에서는 2026 인플루언서 마케팅 트렌드부터 전망까지 분석했어요.

 
15℃를 웃도는 한파 속에 민소매 티셔츠 구매해 보신 경험 있으신가요?

최근 역대급 화제성 속에 막을 내린 ‘환승연애 4’의 한 출연자가 착용한 아이템이 엄청난 주목을 받았어요. 압도적 비주얼과 방송에 나온 아이템치고 매우 저렴한 가격으로 주문 폭주가 이뤄졌어요. 결과는 놀라웠죠. 추운 겨울날 한 여름 블라우스 리오더 1만 3,000천 장. 색상 추가와 긴팔 버전 제작까지 이어졌어요.
단순 프로그램의 화제성으로 일어난 결과일까요? 소비자들이 내가 몰입하고 있는 서사 속 인물이 선택한 ‘취향’에 반응한 결과에요. 인플루언서가 단순한 광고 수단이 아니라 구매 명분을 제공하는 채널로 자리 잡은 거랍니다.

충주시 유튜브의 성공은 누구나 인플루언서가 될 수 있다는 사실을 강력하게 증명한 채널이에요. 최근에는 취업 준비, 브이로그, 썰풀기 등 자신만의 고민과 콘텐츠를 숏폼으로 업로드하며 일반인과 인플루언서의 영역이 흐릿해지고 있죠. 소비자들은 더 이상 ‘영향력’에만 주목하지 않아요. ‘동질감’에 반응해요. 즉, 이제 고객들은 수십만의 팔로워를 거느린 ‘메가 인플루언서’보다 진정성 있는 나와 닮은 사람의 목소리에 귀 기울여요. 이제 영향력은 규모가 아니라 진정성에서 나와요.
 
인플루언서 팔로워보다는 팬덤
2026년 인플루언서 마케팅의 핵심은 얼마나 깊게 파고들 수 있을지에 달려 있어요. 단지 불특정 다수에게 노출되는 것은 비용 낭비일 뿐만 아니라, 타겟이 아닌 소비자에게 피로감을 주어 브랜드 이미지를 훼손시킬 수 있어요. 그렇다면 어떤 인플루언서를 선정해야 할까요?


실제로 콘텐츠가 소비되고


팔로워와의 소통이 활발하게 이뤄지는 인플루언서에게 도달해야 해요.


팔로워 1천 명에서 1만 명 사이의 ‘나노 인플루언서’와 1만 명에서 10만 명 사이의 ‘마이크로 인플루언서’는 팔로워와의 관계가 ‘팬’이라기보다 ‘지인’ 혹은 ‘친구’에 가깝기 때문이에요. 메가 인플루언서의 화려함보다는 ‘나와 닮은 사람’의 유대감에 반응하죠.
이에 따라 브랜드들은 한 명의 메가 인플루언서에게 1천만 원을 쓰는 대신, 100명의 마이크로 인플루언서에게 10만 원씩 분산 투자를 하며 촘촘하게 도달하는 전략으로 소비자에게 다가가는 전략을 취하고 있답니다.

대표적인 사례로 무신사의 블랙프라이데이 ‘무진장’ 마케팅을 들 수 있어요. 무신사는 다수의 소규모 인플루언서와 함께 다양한 룩북 콘텐츠를 선보였어요. 이는 무신사에 입점한 쇼핑몰의 다양한 스타일을 어필함과 동시에 방대한 규모의 소비자들에게 ‘무진장’ 이벤트를 각인 시키는 결과를 낳았어요. 특정한 한 명에게 집중한 것이 아닌, 주변에 있을 법한 수많은 이들의 진짜 추천을 모아 자연스러운 구매 흐름은 만든 거죠.
숏핑까지 점령하는 인플루언서 마케팅
2026년 이커머스가 가장 주목해야 할 것은 단연 ‘숏핑’이에요. 숏폼 콘텐츠를 보다가 즉시 쇼핑으로 이어지는 흐름은 소비자의 구매 여정을 획기적으로 단축해 구매를 적극적으로 견인하죠. 이에 유튜브와 틱톡이 단순 영상 플랫폼을 넘어 거대 유통 플랫폼으로 진화하고 있어요.


틱톡은 짧고 감각적인 영상으로 제품의 매력을 어필함과 동시에, 사용자가 즉시 참여하고 구매할 수 있는 쇼핑형 광고와 UGC 마케팅을 결합해 '발견 즉시 구매'가 이뤄지는 환경을 만들었어요.


유튜브의 경우 쇼츠 영상 내에 제품 스티커를 도입하여 시청과 구매가 동시에 발생하는 매끄러운 경험을 보여줘요.


아무리 결제 과정이 편해졌다고 하더라도 결국 그 버튼을 누르는 건 소비자 마음이에요. 때문에 숏폼에 최적화 되어있는 인플루언서 마케팅이 필요한 까닭이죠. 인플루언서는 고객과 유대감을 형성해 제품이 필요한 이유를 스토리텔링으로 풀어내는 역할을 해요.

인플루언서는 단순히 물건을 소개하는 것이 아닌 ‘경험’을 공유하며 소비자들의 공감을 이끌어 구매를 유도하는 것은 물론 브랜드에도 긍정적인 영향을 주는 거예요. 즉 플랫폼이 간단한 구매 과정을 이뤄냈다면, 인플루언서는 구매 결정을 이뤄낼 강력한 동기를 부여해요.
뒷광고보다 무서운 인플루언서 불일치
그렇다고 모든 인플루언서 마케팅이 성공할 거라는 보장은 없어요. 하지만 실패하는 인플루언서 마케팅에는 공통점이 있죠.
바로 브랜드와 어울리지 않는 인플루언서 마케팅을 진행한다거나, 광고를 불투명하게 표기하는 거예요.

소규모 인플루언서의 핵심은 ‘인플루언서와 닮은 팔로워’예요. 요즘에는 구독자와 팔로워 간에도 애칭을 부르며 인플루언서와 팔로워의 유대감이 확실해요. 즉, 인플루언서와 팔로워는 서로 닮은 거죠. 때문에 아무리 좋은 제품이라고 해도 브랜드의 결이나 지향하는 가치가 맞지 않는 다면 소비자들은 즉각 이질감을 느껴요.

여러 개의 유행어도 생기며 강력한 팬덤을 가진 유튜버 '여단오'의 경우 평소 업로드하던 영상의 톤앤매너와 어울리지 않는 광고 콘텐츠는 구독자들에게 피로감을 주었고, 결과적으로 브랜드와 인플루언서 모두에게 좋지 않은 반응을 일으켰어요.
또한 최근 소비자들은 단순한 정보 수용자가 아니라 고도의 필터링 능력을 갖춘 비평가에 가까워요. 소비자는 진실성이 결여된 콘텐츠를 접하는 순간 인플루언서와 브랜드에 강한 적대감을 느껴요. 결국 인플루언서 마케팅의 실패는 팔로워의 유무가 아닌 솔직함에서 오는 거예요.
2026 인플루언서 마케팅 전망
샐러드랩의 ‘2026 이커머스 마케팅 가이드북’에 따르면 식품, 패션, 뷰티 업종 모두 인플루언서 시딩에 두 번째로 많은 예산을 투입하고 있는 것으로 나타났어요. 인플루언서와 일반인의 영역이 흐릿해짐에 따라, 오히려 소규모 인플루언서가 가진 촘촘한 영향력이 2026년에도 우세를 보일 거예요.
2026년에도 인플루언서 마케팅은 여전한 강세를 보일 거예요. 다만, 고객은 더 이상 영향력의 크기가 아닌 나와 닮은 사람의 ‘진짜 정보’에 반응할 거예요. 꾸밈없이 정보를 드러내고 고객과 깊은 유대를 형성하는 것, 그것이 바로 인플루언서 마케팅의 핵심이에요.

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<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/1e99184e86e244e5b7f298cead3efd7c.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>💥카카오T 매출 부풀리기 [분식회계] 의혹💥</h2>안녕하세요!여러분 카카오T 어플 많이 애용하시나요? 저는 카카오T 바이크를 자주 이용하고 있습니다. 카카오T 어플은 개인적으로 정말 편리하게 사용 중인데요! 이동 수단 플랫폼을 제공하는 카카오T가 회계 조작 의혹에 휘말렸습니다.오늘은 금감원이 제기한 “카카오T 매출 부풀리기 의혹”에 대해 공부해 보겠습니다. 매출 8천억을 달성한 카카오T가 상장을 추진하는 과정에서, 금융감독원이 회계 감사에 들어갔습니다. 그 결과 금감원은 카카오T에게 “기업 가치를 높게 평가받기 위해 매출 부풀리기”를 한 것이 아니냐는 의혹을 제기했는데요! 이게 다 무슨 말인지 천천히 알아보겠습니다!_<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/4b27c62d7f5f45979566234ad8b57dd1.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[카카오T, 택시 가맹 사업 준비]</h2>카카오모빌리티는 택시와 손님 사이에 플랫폼을 제공하고, 수수료를 받는 “택시 가맹 사업”을 추진했습니다. 전화를 통해 택시를 부르는 것이 아니라, 어플을 통해 간편하게 택시와 손님을 연결시켜주는 플랫폼 사업을 진행하게 된 것이죠._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/4163a2b9a1ce472a96f00e419abd59da.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[카카오T 상장 도전!]</h2>플랫폼 사업이 성장하기 위해선 회사를 주식 시장에 상장시켜서 투자금을 잔뜩 끌어오는 수밖에 없습니다. 플랫폼 사업은 기본적으로 플랫폼을 제공하고 약간의 수수료를 챙겨오기 때문에, 수수료만으로 회사를 운영하기엔 한계가 있죠. 수많은 벤처 기업들이 상장에 도전하는 이유입니다.<h2>[주주 간 계약]​</h2>카카오T 역시 “추후 상장을 목표”로 외국 펀드 투자자들로부터 투자를 받게 됩니다. 단 아직 검증되지 않은 회사에 돈을 투자하는데, 그냥 투자하진 않겠죠? 투자자들은 추후에 돈을 못 받을 경우를 대비하여 갖가지 안전장치(옵션)를 걸어 놓습니다. 상세한 내용이 외부로 유출되진 않지만, 계약 내용을 상상해 보자면 ”5년 안에 상장 못 시킬 경우 투자금 전부 도로 뱉어내고, 상장 못 시킨 페널티로 추가금도 붙습니다“ 와 같은 ’옵션, 조건’이 걸린 계약이라고 할 수 있습니다. 이를 “주주 간 계약”이라고 합니다.카카오T는 몇 년 안에 상장시키겠다는 ”주주 간 계약“을 맺고, 투자자들로부터 초기 투자금을 받아 회사를 본격적으로 키우기 시작합니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/617033fa3f81429aac6e769f2fc94b0c.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[1단계. 택시회사와 가맹 계약 맺기]</h2>그럼 이제 본격적으로 카카오T와 택시 회사 간 계약을 맺어야겠죠?우선 카카오T의 100% 자회사인 ‘케이엠솔루션’과 택시 회사 간 가맹 계약을 맺게 됩니다. “택시 가맹 계약”을 맺게 되면, 카카오T는 손님과 택시를 연결시켜주는 플랫폼을 제공하고, 택시 회사는 카카오T에게 플랫폼 사용 수수료를 지급하게 되는데요! 카카오T는 “가맹 수수료를 택시 회사 매출의 20%”로 책정하였습니다.비슷한 계열의 회사 ‘우버‘의 경우, 택시 가맹 수수료가 매출의 2.5%인 것을 고려하면, 카카오T의 택시 가맹 수수료가 터무니없이 높은 것을 알 수 있는데요! 가뜩이나 택시 회사는 마진이 거의 남지 않는 사업이라, 수수료를 20%나 내고 계약할 이유가 없죠. 그러면 카카오T는 계약을 성사시키기 위해 어떻게 해야 할까요?_<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/3dbf5dda9a39499ea4cb32386120f9c2.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure>[2단계. 업무 제휴 계약 진행]이번엔 자회사가 아닌 카카오T가 택시회사와 ‘업무 제휴 계약’을 맺게 됩니다. 택시에 ”카카오T"를 새겨 넣고, 추후 빅데이터 수집을 위해 차량 운행 데이터를 넘겨주면, 매출의 17%를 다시 돌려주겠다고 한 것이죠.​즉 택시 회사는 (카카오T 자회사에게 택시 가맹 수수료 20%를 지급한 후), (카카오T에게 데이터 제공 비용 17%를 돌려받게 되어), 택시 회사가 카카오T에게 지급한 최종 수수료는 매출의 3%가 되는 것 입니다.​_<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/58125d3aa6344e00b217b216552bfd08.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[택시 회사 최종 수수료는 3%!]</h2>예를 들어 택시 회사의 매출이 1만 원인 경우, 택시 회사는 카카오T 자회사에게 매출의 20%인 2000원을 지급하게 됩니다. 그 후 카카오T는 매출의 17%인 1700원을 다시 택시 회사에 돌려주게 되죠. 그럼 택시 회사의 최종 수입은 9700원 (10,000원 - 20000원 + 1700원), 카카오T의 최종 수입은 300원(2000원 - 1700원)입니다.카카오T 입장에서 보면, 택시 가맹 수수료로 2000원의 매출이 발생했고, 그 후 1700원은 따로 비용처리를 하게 됩니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/3de23c9dac2a4aba9e622a12fe395199.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[매출 8천억 달성! 상장 준비!]</h2>그렇게 카카오T는 택시 가맹 수수료 20%를 매출로 잡아, 매출 8천억을 달성하여 상장 준비를 하게 됩니다.​_<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/806bf41fece94627a372263afb9b46e1.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[금감원 ‘분식회계’ 의혹 제기]</h2>여기서 문제가 발생하게 됩니다. 금감원은 카카오T에게 “분식회계” 의혹을 제기합니다. 분식회계란 ‘회계에 분칠했다’는 의미로, 회계 조작을 의미합니다.​금감원은 카카오T에게 “가맹 수수료 20% 받은 걸 매출로 잡으면 안 되고, 추후에 돌려준 17%를 뺀 나머지 3%를 매출로 잡아야 한다"라고 말합니다. “가맹 수수료 20%만을 매출로 잡은 것”은 회계 조작이라고 주장합니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/36ab56e3106b46cfada971bce80d8a54.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[카카오T 매출 5천억으로 수정]</h2>비상장 회사를 상장시킬 때, 기업 가치를 결정하는 방법은 ”매출액 기준“, ”수익 기준“ 두 가지 있습니다. ‘매출액’ 기준으로 할 경우, 당연하게도 매출액이 높을수록 높은 기업가치를 인정받습니다. 통상 매출액의 8배 정도를 회사 기업가치로 산정하죠. 예를 들어서 매출액이 1조인 경우 8조의 기업가치를 인정받게 됩니다. 즉 상장시키려면 매출액이 높을수록 좋은 것이죠.<ul><li>금감원금감원은 매출 8천 억중 3천억은 다시 택시회사에 돌려줬음에도, 매출을 8천억으로 계산한 것은 “매출 부풀리기”라고 주장합니다. 매출액을 부풀려 추후 상장할 때 더 높은 기업가치를 인정받기 위함이라는 것이죠.</li><li>카카오T금감원의 지적에 카카오T는 바로 매출액을 5천억으로 수정했습니다. 그러나 ‘매출 부풀리기’ 의혹에 대해서는 반박했습니다. 유명 회계법인인 “삼일회계법인”에 의뢰를 거쳐 법적 조치를 확인받고 시행한 것이라 응했죠.</li></ul>​_<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/ba35c09951704f5f9bbc8426a815aac9.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[금융감독원 입장]</h2>택시 회사는 마진이 안 남는 사업으로, 가맹비를 20%나 주고 계약할 이유가 없습니다. 업계 수수료율이 2.5%~3%인 것을 고려했을 때 택시 가맹 수수료가 20%인 것은 사실상 말이 안 되죠. 금감원은 카카오T가 추후 상장할 때 공모가(기업가치)를 높이려고 의도적으로 ”가맹비를 20%로 책정하여” 매출을 부풀렸다고 주장합니다. 가맹 수수료를 의도적으로 높게 책정한 후, 데이터 수집 비용 명목으로 돈을 다시 돌려주는 편법을 사용했다는 것이죠.금감원은 카카오T에게 ‘가맹 수수료 20%를 계약하지 않고, 순수 데이터를 받는 비용으로만 17%를 주는 계약을 체결한 경우가 있는지’에 대해 물었고, 카카오T는 그동안 그런 계약은 없었다고 대답했습니다.​<h2>[카카오T 입장]</h2>카카오T는 빅데이터에 사용할 데이터를 수집하기 위하여 ”업무 제휴 계약“으로 17% 계약을 체결한 것이지, 이것이 매출 부풀리기와는 전혀 상관이 없다고 주장하고 있습니다. 특히 ”가맹 계약“을 담당한 회사와 ”업무 제휴 계약“을 체결한 회사가 서로 다른 회사이며, ”삼일회계법인“으로부터 정당한 회계 처리임을 감리 받은 상태입니다. 그러므로 그들은 이러한 회계 처리가 잘못인지 모르고 진행하였다고 말하고 있습니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/d3b3093ecfe24b90aeb79f4b5f861d4d.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[증권 선물거래위원회 ‘의도성’ 검토 중]</h2>본 사안은 ‘증권선물거래위원회’로 넘어갔고, 증선위는 카카오T가 금감원의 주장대로 ”의도성을 갖고 매출 부풀리기를 한 것인지“, 카카오T의 주장대로 ”의도치 않게 시행한 것인지“를 판명 중입니다. 아직 결과가 나오진 않았습니다만, 만약 ’카카오T의 매출 부풀리기 의도성‘이 인정된다면, 카카오T는 강력한 제재를 받을 것으로 예상됩니다.​만약 고의성이 인정된다면, 법인 과징금 77억, 대표이사 과징금 7억 7천, 대표 이사 해임 권고, 검찰 고발에 매출을 일부러 부풀려 시장을 교란시키려 했기 때문에 추후 상장이 어려워질 수 있습니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/74cec48e8324457ea12a6d4cb5612fe9.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[만약 의도성이 인정된다면?]</h2>또한 상장 불가된 카카오T는 초반에 맺은 “주주 간 계약”으로 인하여, 계약서에 적힌 대로 투자금을 도로 토해내야 할 수 있습니다. 카카오T 기업 사정이 어려워질 수도 있습니다.아직 증선위에서 결과가 나지 않았습니다. 어떤 식으로 결론이 날지 지켜봐야 할 것 같습니다.<hr><h2>[택시 기사들의 피해 | 부가가치세]</h2>택시 기사들은 또 다른 피해를 호소하고 있는데요! 부가가치세 문제입니다. 부가가치세는 연말에 국가에 돌려줘야 하는 세금으로, 택시비 안에 포함되어 있습니다. 만약 택시 기사가 손님으로부터 택시비 11,000원을 받으면 순수익은 1만 원, 부가가치세는 1천 원입니다 (부가가치세 10%). 그런데 총매출액 연 4천만 원 이하까지는 손님에게 받은 부가가치세 1천 원을 국가에 납부하지 않아도 됩니다. 매출액 연 8천만 원까지는 10%의 부가가치세 중 3%만 국가에 돌려주면 됩니다. 매출액 8천만 원 이상이 되면 그대로 10%, 손님에게 받은 모든 부가가치세를 국가에 납부해야 하죠. 이때 문제가 발생합니다.​만약 카카오T와 택시 기사 간 가맹 수수료를 3%로 책정했다면, 택시 기사는 카카오T에게 가맹수수료 3%인 300원만 주고, 택시 매출액은 그대로 1만 원으로 인정됩니다. 그런데 카카오T는 가맹 계약과 업무 제휴 계약을 따로 맺었죠. 그래서 매출액이 1만 원인 택시 기사는 카카오T에게 가맹 수수료 20%인 2천 원을 지급합니다. 그 후에 카카오T에게 데이터 제공 수수료 17%인 1700원을 돌려받게 되죠. 이때 카카오T에게 돌려받은 1700원이 택시 기사의 매출액으로 또다시 인정됩니다. 이 말은 즉 택시 기사의 실제 매출액은 1만 원밖에 안 되는데, 계산상으로는 매출액이 11,700원으로 잡히는 거죠. 예를 들어 한 택시 기사의 실제 매출액이 7500만 원인 경우, 계산상 매출액이 8000만 원을 초과하게 되어, 손님으로 받은 부가가치세 10% 전부를 나라에 납부해야 합니다. 필요 없는 가상 매출액 17% 때문에, 택시 기사는 큰 피해를 보고 있다 주장합니다.

💥카카오T 매출 부풀리기 [분식회계] 의혹💥안녕하세요!여러분 카카오T 어플 많이 애용하시나요? 저는 카카오T 바이크를 자주 이용하고 있습니다. 카카오T 어플은 개인적으로 정말 편리하게 사용 중인데요! 이동 수단 플랫폼을 제공하는 카카오T가 회계 조작 의혹에 휘말렸습니다.오늘은 금감원이 제기한 “카카오T 매출 부풀리기 의혹”에 대해 공부해 보겠습니다. 매출 8천억을 달성한 카카오T가 상장을 추진하는 과정에서, 금융감독원이 회계 감사에 들어갔습니다. 그 결과 금감원은 카카오T에게 “기업 가치를 높게 평가받기 위해 매출 부풀리기”를 한 것이 아니냐는 의혹을 제기했는데요! 이게 다 무슨 말인지 천천히 알아보겠습니다!_[카카오T, 택시 가맹 사업 준비]카카오모빌리티는 택시와 손님 사이에 플랫폼을 제공하고, 수수료를 받는 “택시 가맹 사업”을 추진했습니다. 전화를 통해 택시를 부르는 것이 아니라, 어플을 통해 간편하게 택시와 손님을 연결시켜주는 플랫폼 사업을 진행하게 된 것이죠._[카카오T 상장 도전!]플랫폼 사업이 성장하기 위해선 회사를 주식 시장에 상장시켜서 투자금을 잔뜩 끌어오는 수밖에 없습니다. 플랫폼 사업은 기본적으로 플랫폼을 제공하고 약간의 수수료를 챙겨오기 때문에, 수수료만으로 회사를 운영하기엔 한계가 있죠. 수많은 벤처 기업들이 상장에 도전하는 이유입니다.[주주 간 계약]​카카오T 역시 “추후 상장을 목표”로 외국 펀드 투자자들로부터 투자를 받게 됩니다. 단 아직 검증되지 않은 회사에 돈을 투자하는데, 그냥 투자하진 않겠죠? 투자자들은 추후에 돈을 못 받을 경우를 대비하여 갖가지 안전장치(옵션)를 걸어 놓습니다. 상세한 내용이 외부로 유출되진 않지만, 계약 내용을 상상해 보자면 ”5년 안에 상장 못 시킬 경우 투자금 전부 도로 뱉어내고, 상장 못 시킨 페널티로 추가금도 붙습니다“ 와 같은 ’옵션, 조건’이 걸린 계약이라고 할 수 있습니다. 이를 “주주 간 계약”이라고 합니다.카카오T는 몇 년 안에 상장시키겠다는 ”주주 간 계약“을 맺고, 투자자들로부터 초기 투자금을 받아 회사를 본격적으로 키우기 시작합니다._[1단계. 택시회사와 가맹 계약 맺기]그럼 이제 본격적으로 카카오T와 택시 회사 간 계약을 맺어야겠죠?우선 카카오T의 100% 자회사인 ‘케이엠솔루션’과 택시 회사 간 가맹 계약을 맺게 됩니다. “택시 가맹 계약”을 맺게 되면, 카카오T는 손님과 택시를 연결시켜주는 플랫폼을 제공하고, 택시 회사는 카카오T에게 플랫폼 사용 수수료를 지급하게 되는데요! 카카오T는 “가맹 수수료를 택시 회사 매출의 20%”로 책정하였습니다.비슷한 계열의 회사 ‘우버‘의 경우, 택시 가맹 수수료가 매출의 2.5%인 것을 고려하면, 카카오T의 택시 가맹 수수료가 터무니없이 높은 것을 알 수 있는데요! 가뜩이나 택시 회사는 마진이 거의 남지 않는 사업이라, 수수료를 20%나 내고 계약할 이유가 없죠. 그러면 카카오T는 계약을 성사시키기 위해 어떻게 해야 할까요?_[2단계. 업무 제휴 계약 진행]이번엔 자회사가 아닌 카카오T가 택시회사와 ‘업무 제휴 계약’을 맺게 됩니다. 택시에 ”카카오T"를 새겨 넣고, 추후 빅데이터 수집을 위해 차량 운행 데이터를 넘겨주면, 매출의 17%를 다시 돌려주겠다고 한 것이죠.​즉 택시 회사는 (카카오T 자회사에게 택시 가맹 수수료 20%를 지급한 후), (카카오T에게 데이터 제공 비용 17%를 돌려받게 되어), 택시 회사가 카카오T에게 지급한 최종 수수료는 매출의 3%가 되는 것 입니다.​_[택시 회사 최종 수수료는 3%!]예를 들어 택시 회사의 매출이 1만 원인 경우, 택시 회사는 카카오T 자회사에게 매출의 20%인 2000원을 지급하게 됩니다. 그 후 카카오T는 매출의 17%인 1700원을 다시 택시 회사에 돌려주게 되죠. 그럼 택시 회사의 최종 수입은 9700원 (10,000원 - 20000원 + 1700원), 카카오T의 최종 수입은 300원(2000원 - 1700원)입니다.카카오T 입장에서 보면, 택시 가맹 수수료로 2000원의 매출이 발생했고, 그 후 1700원은 따로 비용처리를 하게 됩니다._[매출 8천억 달성! 상장 준비!]그렇게 카카오T는 택시 가맹 수수료 20%를 매출로 잡아, 매출 8천억을 달성하여 상장 준비를 하게 됩니다.​_[금감원 ‘분식회계’ 의혹 제기]여기서 문제가 발생하게 됩니다. 금감원은 카카오T에게 “분식회계” 의혹을 제기합니다. 분식회계란 ‘회계에 분칠했다’는 의미로, 회계 조작을 의미합니다.​금감원은 카카오T에게 “가맹 수수료 20% 받은 걸 매출로 잡으면 안 되고, 추후에 돌려준 17%를 뺀 나머지 3%를 매출로 잡아야 한다"라고 말합니다. “가맹 수수료 20%만을 매출로 잡은 것”은 회계 조작이라고 주장합니다._[카카오T 매출 5천억으로 수정]비상장 회사를 상장시킬 때, 기업 가치를 결정하는 방법은 ”매출액 기준“, ”수익 기준“ 두 가지 있습니다. ‘매출액’ 기준으로 할 경우, 당연하게도 매출액이 높을수록 높은 기업가치를 인정받습니다. 통상 매출액의 8배 정도를 회사 기업가치로 산정하죠. 예를 들어서 매출액이 1조인 경우 8조의 기업가치를 인정받게 됩니다. 즉 상장시키려면 매출액이 높을수록 좋은 것이죠.금감원금감원은 매출 8천 억중 3천억은 다시 택시회사에 돌려줬음에도, 매출을 8천억으로 계산한 것은 “매출 부풀리기”라고 주장합니다. 매출액을 부풀려 추후 상장할 때 더 높은 기업가치를 인정받기 위함이라는 것이죠.카카오T금감원의 지적에 카카오T는 바로 매출액을 5천억으로 수정했습니다. 그러나 ‘매출 부풀리기’ 의혹에 대해서는 반박했습니다. 유명 회계법인인 “삼일회계법인”에 의뢰를 거쳐 법적 조치를 확인받고 시행한 것이라 응했죠.​_[금융감독원 입장]택시 회사는 마진이 안 남는 사업으로, 가맹비를 20%나 주고 계약할 이유가 없습니다. 업계 수수료율이 2.5%~3%인 것을 고려했을 때 택시 가맹 수수료가 20%인 것은 사실상 말이 안 되죠. 금감원은 카카오T가 추후 상장할 때 공모가(기업가치)를 높이려고 의도적으로 ”가맹비를 20%로 책정하여” 매출을 부풀렸다고 주장합니다. 가맹 수수료를 의도적으로 높게 책정한 후, 데이터 수집 비용 명목으로 돈을 다시 돌려주는 편법을 사용했다는 것이죠.금감원은 카카오T에게 ‘가맹 수수료 20%를 계약하지 않고, 순수 데이터를 받는 비용으로만 17%를 주는 계약을 체결한 경우가 있는지’에 대해 물었고, 카카오T는 그동안 그런 계약은 없었다고 대답했습니다.​[카카오T 입장]카카오T는 빅데이터에 사용할 데이터를 수집하기 위하여 ”업무 제휴 계약“으로 17% 계약을 체결한 것이지, 이것이 매출 부풀리기와는 전혀 상관이 없다고 주장하고 있습니다. 특히 ”가맹 계약“을 담당한 회사와 ”업무 제휴 계약“을 체결한 회사가 서로 다른 회사이며, ”삼일회계법인“으로부터 정당한 회계 처리임을 감리 받은 상태입니다. 그러므로 그들은 이러한 회계 처리가 잘못인지 모르고 진행하였다고 말하고 있습니다._[증권 선물거래위원회 ‘의도성’ 검토 중]본 사안은 ‘증권선물거래위원회’로 넘어갔고, 증선위는 카카오T가 금감원의 주장대로 ”의도성을 갖고 매출 부풀리기를 한 것인지“, 카카오T의 주장대로 ”의도치 않게 시행한 것인지“를 판명 중입니다. 아직 결과가 나오진 않았습니다만, 만약 ’카카오T의 매출 부풀리기 의도성‘이 인정된다면, 카카오T는 강력한 제재를 받을 것으로 예상됩니다.​만약 고의성이 인정된다면, 법인 과징금 77억, 대표이사 과징금 7억 7천, 대표 이사 해임 권고, 검찰 고발에 매출을 일부러 부풀려 시장을 교란시키려 했기 때문에 추후 상장이 어려워질 수 있습니다._[만약 의도성이 인정된다면?]또한 상장 불가된 카카오T는 초반에 맺은 “주주 간 계약”으로 인하여, 계약서에 적힌 대로 투자금을 도로 토해내야 할 수 있습니다. 카카오T 기업 사정이 어려워질 수도 있습니다.아직 증선위에서 결과가 나지 않았습니다. 어떤 식으로 결론이 날지 지켜봐야 할 것 같습니다.[택시 기사들의 피해 | 부가가치세]택시 기사들은 또 다른 피해를 호소하고 있는데요! 부가가치세 문제입니다. 부가가치세는 연말에 국가에 돌려줘야 하는 세금으로, 택시비 안에 포함되어 있습니다. 만약 택시 기사가 손님으로부터 택시비 11,000원을 받으면 순수익은 1만 원, 부가가치세는 1천 원입니다 (부가가치세 10%). 그런데 총매출액 연 4천만 원 이하까지는 손님에게 받은 부가가치세 1천 원을 국가에 납부하지 않아도 됩니다. 매출액 연 8천만 원까지는 10%의 부가가치세 중 3%만 국가에 돌려주면 됩니다. 매출액 8천만 원 이상이 되면 그대로 10%, 손님에게 받은 모든 부가가치세를 국가에 납부해야 하죠. 이때 문제가 발생합니다.​만약 카카오T와 택시 기사 간 가맹 수수료를 3%로 책정했다면, 택시 기사는 카카오T에게 가맹수수료 3%인 300원만 주고, 택시 매출액은 그대로 1만 원으로 인정됩니다. 그런데 카카오T는 가맹 계약과 업무 제휴 계약을 따로 맺었죠. 그래서 매출액이 1만 원인 택시 기사는 카카오T에게 가맹 수수료 20%인 2천 원을 지급합니다. 그 후에 카카오T에게 데이터 제공 수수료 17%인 1700원을 돌려받게 되죠. 이때 카카오T에게 돌려받은 1700원이 택시 기사의 매출액으로 또다시 인정됩니다. 이 말은 즉 택시 기사의 실제 매출액은 1만 원밖에 안 되는데, 계산상으로는 매출액이 11,700원으로 잡히는 거죠. 예를 들어 한 택시 기사의 실제 매출액이 7500만 원인 경우, 계산상 매출액이 8000만 원을 초과하게 되어, 손님으로 받은 부가가치세 10% 전부를 나라에 납부해야 합니다. 필요 없는 가상 매출액 17% 때문에, 택시 기사는 큰 피해를 보고 있다 주장합니다.

카카오T 매출 부풀리기 (분식회계) 의혹!

경린씌

<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/219e0ad4525d46689ce52485c2d750cb.png" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure>OpenAI가 연말을 맞아&nbsp;"12 Days of OpenAI"라는 특별한 이벤트를 진행 중입니다.&nbsp;"12 days, 12 livestream, A bunch of new thing, big and small"이라는 슬로건 아래,&nbsp;12월 5일(현지시간) 시작된 이번 이벤트는 첫날부터 큰 주목을 받았습니다.&nbsp;오늘 레터에서는&nbsp;첫째 날과 둘째 날에 공개된 주요 내용을 정리해 보려고 하는데요.&nbsp;이후에 발표되는 소식들은 다음 주에 정리해서 보내드리도록 하겠습니다.&nbsp;<h3>Day 1, "200달러"</h3><h3></h3>OpenAI는 이벤트 첫날부터&nbsp;임팩트 있는 발표로 이목을 집중시켰습니다.&nbsp;그동안 Preview 버전으로 제공되던&nbsp;'o1' 모델이 정식 출시되었고, 이와 함께 월 200달러의 프리미엄 구독 서비스 'ChatGPT Pro'도 공개되었습니다. 이 요금제는 1년 간 유지한다고 가정했을 때 약 340만 원에 달하는 금액으로, 현존하는 AI 서비스 중 단연 최고 수준입니다.&nbsp;OpenAI가 이처럼 비싼 요금제를 내놓을 수 있었던 배경에는 기술력에 대한&nbsp;강한 자신감이 뒷받침되어 있는데요. OpenAI에서 공개한 벤치마크 점수는&nbsp;다음과 같습니다.&nbsp;<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/eaf77c39f1064d67b023208d0da9b1c6.png" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption>벤치마크 결과 (출처 : OpenAI)</figcaption></figure>보시는 것처럼, o1 모델은 수학경시대회(AIME 2024)에서 83.3%, 코딩 대회(CodeForces)에서 89.0%의 정확도를 기록하며 이전 모델인 GPT-4o를 크게 앞섰습니다.&nbsp;얼마 전 GPT-4o 버전으로 대학 수능 수학 영역을&nbsp;풀어본 결과,&nbsp;4등급(약 60점)을 받을 것으로 예측했는데요.&nbsp;o1 정식 모델이라면 1등급에 근접한 점수를 받을 수 있지 않을까&nbsp;예상해 봅니다.<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/86bc679ffe5444458e10aab55deb42d9.png" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption>벤치마크 결과 (출처 : OpenAI)</figcaption></figure>특히 ChatGPT Pro 사용자들에게 제공되는 'o1 Pro Mode'는 기본 o1 모델보다 더 뛰어난 성능을 보여주었는데요. 이는 분명 전문가 수준에서 유의미한 가치를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대됩니다. 다만,&nbsp;기본 o1 모델도 이미 충분히 좋은 성능을 가지고 있기 때문에&nbsp;일상적인 용도로 AI를 활용하는 일반 사용자들은 기존의 'ChatGPT Plus' 구독으로도 충분할 것 같습니다.&nbsp;이밖에 첫날 발표된 내용을&nbsp;정리하면&nbsp;다음과 같습니다.1. o1 모델&nbsp;-&nbsp;멀티모달 기능 지원&nbsp;- 응답 속도 50% 향상, 오류율 34% 감소&nbsp;- 간단한 질문에는 더욱 빠르게, 복잡한 문제는 더 깊이 생각하도록 개선2. ChatGPT Pro&nbsp;- 모든 모델 무제한 사용&nbsp;- 고급 음성 모드 제공3. 공통&nbsp;- 향후 API 버전 출시&nbsp;&nbsp;- 웹 브라우징, 파일 업로드 등 새로운 도구 추가 예정&nbsp;- 개발자를 위한 구조화된 출력, 함수 호출, 이미지 인식 기능 추가 예정&nbsp;&nbsp;<h3>Day 2,&nbsp;"강화 미세 조정"</h3>이벤트 둘째 날은 연구 부문 수석 부사장인 마크 첸(Mark Chen)이 발표를 진행했습니다. 첫째 날 샘 알트만이 직접 나서서 o1 모델과 ChatGPT Pro라는 대형 업데이트를 발표했던 것과 달리, 이날은 상대적으로 비중이 작은&nbsp;업데이트가 공개되었습니다.하지만 비중이&nbsp;작다고 해서 그 중요성까지 작은 것은 아니었는데요. 주요 내용은 강화 미세 조정(Reinforcement Fine-Tuning)의&nbsp;확대로, 이 프로그램의 주요 특징은 다음과 같습니다.&nbsp;1. 개발자와 기계 학습 엔지이너들이 OpenAI 모델을 특정 도메인의 복잡한 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.2. 개발자들이 모델에 작업을 입력하고 출력을 평가하여 모델의 행동을 정의할 수 있습니다. 모델은 피드백을 바탕으로 유사한 문제에 대한 추론 능력을 향상시킵니다.이는 마치 알파고와 비슷합니다. 알파고가 바둑이라는 게임에 특화되어 최고수가 되었듯, OpenAI 모델을 활용해&nbsp;특정 도메인의 전문가를 만들 수 있다는 의미입니다. 기본적으로 OpenAI의 모델이 가진 광범위한 지식을 토대로, 사용자가 원하는 특정 분야에 대한 집중적인 학습을 진행할 수 있습니다. 특히 모델이 제시한 답변에 대해 평가와 피드백을 제공하면, 이를 바탕으로 추론 능력을 향상시킬 수도 있습니다.&nbsp;중요한 점은 그 학습 방법이 간단하다는 것입니다. 강화 미세 조정 방법을 정리하면 다음과 같습니다.&nbsp;<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/111a27aa91c042168529a5561ba7baf6.png" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption>학습 데이터 예시 (출처 : OpenAI)</figcaption></figure>1. 학습 데이터셋 준비&nbsp;- JsonL 형식의 파일 사용2. 검증 데이터 셋 준비&nbsp;-&nbsp;학습 데이터와 동일한 형식&nbsp;- 학습 데이터와 겹치지 않는 새로운 데이터 사용3. 평가 시스템 설정&nbsp;- 모델의 출력과 정답을 비교하여 0~1 사이의 점수 부여 (부분 점수 부여 가능)&nbsp;- 다양한 유형의 평가 시스템을 제공하며, 향후 사용자 정의 평가 시스템 지원 예정4. 학습 실행&nbsp;&nbsp;- 모델 선택 후 하이퍼파라미터 설정(기본값 제공)&nbsp;- 완료까지는 몇 시간에서 며칠까지 소요여기서 주목할&nbsp;점은 학습 데이터와 검증 데이터가 겹치지 않도록 준비했다는 것입니다. 예를 들어, 희귀 유전병 연구에서 학습에 사용된 유전자와 검증에 사용된 유전자가 겹치지 않도록 설계했습니다.&nbsp;<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/5bcce0b4c04149de8570fc5f04a14ea2.png" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption>기본 모델과 파인튜닝한 모델 간의 성능 비교 (출처 : OpenAI)</figcaption></figure>이러한 접근 방식은 AI가 단순히 증상과 유전자의 관계를 '암기'하는 수준을 넘어,&nbsp;의학적 '추론' 과정을&nbsp;학습하도록 했음을 보여줍니다.&nbsp;이를 통해&nbsp;AI는 기존에 알려진 사실을 답변하는 수준을 넘어, 처음 접하는 패턴에 대해서도 논리적인 추론을 할 수 있게 됩니다.&nbsp;이러한 발전은 의료 분야를 비롯한 다양한 영역의 연구 개발에 큰 도움이 될 것으로 전망됩니다.&nbsp;이러한 사실을 반영하듯, 현재 이 기능은 제한적으로만 제공됩니다.&nbsp;온라인 양식으로 신청한 사용자 중 선별된 인원만 이용할 수 있으며, 정식 서비스는 2025년 초 출시될 예정입니다.&nbsp;<h3>Day 3~12 전망</h3>많은 전문가들은 이번 이벤트에서 그동안&nbsp;비공개로 테스트되던 비디오 생성 AI 'SORA'를 공개할 것이라&nbsp;전망하고 있습니다.&nbsp;또한,&nbsp;샘 알트만이 지속적으로 AI Agent의 중요성을 강조해 온 만큼,&nbsp;AI Agent 관련 기술을 엿볼 수 있는 데모 영상이 공개될 가능성도 있습니다.&nbsp;&nbsp;<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/0d25e485d0ba4af2bba85f16f7d2af34.gif" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption>음성 모드 버튼이 눈송이로 바뀐 모습 (출처 : btibor91 스레드)</figcaption></figure>흥미로운 점은&nbsp;12개의 발표 중 하나가 스포 됐다는 것입니다.&nbsp;일부 사용자들이&nbsp;ChatGPT 음성 모드 버튼이 눈송이로 바뀌는 코드를 발견하면서, 산타의 목소리를 구현한 이른바 'SantaGPT'가 출시될 것이라는 소문이 퍼진 것인데요. 샘 알트만이 이번 이벤트를 언급하면서 '메리 크리스마스'라고 인사한 것을 보면, 소문이 사실인 것으로 보입니다.&nbsp;개인적으로&nbsp;산타 목소리가&nbsp;어떤 식으로 구현되었을지 궁금하네요 :)지금까지 12개의 발표 중 2개를 살펴보았는데요. 단 2개의 발표만으로도 OpenAI의 힘을 느낄 수 있었습니다.&nbsp;앞으로 이어질 발표가 점점 더 궁금해지는데 가운데, 테크잇슈는&nbsp;모든 발표가 완료되면 종합적으로 정리하여 레터로 전달해 드리겠습니다.&nbsp;<hr>*위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.테크잇슈는 IT 커뮤니케이터가 만드는 쉽고 재밌는 IT 트렌드 레터입니다.IT 이슈 모음과 위와 같은 칼럼을 전달드리고 있으니, 관심 있는 분들은 구독 부탁드립니다 :)<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" class="link" href="https://page.stibee.com/subscriptions/297134">테크잇슈 구독하러 가기</a>

OpenAI가 연말을 맞아 "12 Days of OpenAI"라는 특별한 이벤트를 진행 중입니다. "12 days, 12 livestream, A bunch of new thing, big and small"이라는 슬로건 아래, 12월 5일(현지시간) 시작된 이번 이벤트는 첫날부터 큰 주목을 받았습니다. 오늘 레터에서는 첫째 날과 둘째 날에 공개된 주요 내용을 정리해 보려고 하는데요. 이후에 발표되는 소식들은 다음 주에 정리해서 보내드리도록 하겠습니다. Day 1, "200달러"OpenAI는 이벤트 첫날부터 임팩트 있는 발표로 이목을 집중시켰습니다. 그동안 Preview 버전으로 제공되던 'o1' 모델이 정식 출시되었고, 이와 함께 월 200달러의 프리미엄 구독 서비스 'ChatGPT Pro'도 공개되었습니다. 이 요금제는 1년 간 유지한다고 가정했을 때 약 340만 원에 달하는 금액으로, 현존하는 AI 서비스 중 단연 최고 수준입니다. OpenAI가 이처럼 비싼 요금제를 내놓을 수 있었던 배경에는 기술력에 대한 강한 자신감이 뒷받침되어 있는데요. OpenAI에서 공개한 벤치마크 점수는 다음과 같습니다. 보시는 것처럼, o1 모델은 수학경시대회(AIME 2024)에서 83.3%, 코딩 대회(CodeForces)에서 89.0%의 정확도를 기록하며 이전 모델인 GPT-4o를 크게 앞섰습니다. 얼마 전 GPT-4o 버전으로 대학 수능 수학 영역을 풀어본 결과, 4등급(약 60점)을 받을 것으로 예측했는데요. o1 정식 모델이라면 1등급에 근접한 점수를 받을 수 있지 않을까 예상해 봅니다.특히 ChatGPT Pro 사용자들에게 제공되는 'o1 Pro Mode'는 기본 o1 모델보다 더 뛰어난 성능을 보여주었는데요. 이는 분명 전문가 수준에서 유의미한 가치를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대됩니다. 다만, 기본 o1 모델도 이미 충분히 좋은 성능을 가지고 있기 때문에 일상적인 용도로 AI를 활용하는 일반 사용자들은 기존의 'ChatGPT Plus' 구독으로도 충분할 것 같습니다. 이밖에 첫날 발표된 내용을 정리하면 다음과 같습니다.1. o1 모델 - 멀티모달 기능 지원 - 응답 속도 50% 향상, 오류율 34% 감소 - 간단한 질문에는 더욱 빠르게, 복잡한 문제는 더 깊이 생각하도록 개선2. ChatGPT Pro - 모든 모델 무제한 사용 - 고급 음성 모드 제공3. 공통 - 향후 API 버전 출시  - 웹 브라우징, 파일 업로드 등 새로운 도구 추가 예정 - 개발자를 위한 구조화된 출력, 함수 호출, 이미지 인식 기능 추가 예정  Day 2, "강화 미세 조정"이벤트 둘째 날은 연구 부문 수석 부사장인 마크 첸(Mark Chen)이 발표를 진행했습니다. 첫째 날 샘 알트만이 직접 나서서 o1 모델과 ChatGPT Pro라는 대형 업데이트를 발표했던 것과 달리, 이날은 상대적으로 비중이 작은 업데이트가 공개되었습니다.하지만 비중이 작다고 해서 그 중요성까지 작은 것은 아니었는데요. 주요 내용은 강화 미세 조정(Reinforcement Fine-Tuning)의 확대로, 이 프로그램의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 개발자와 기계 학습 엔지이너들이 OpenAI 모델을 특정 도메인의 복잡한 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.2. 개발자들이 모델에 작업을 입력하고 출력을 평가하여 모델의 행동을 정의할 수 있습니다. 모델은 피드백을 바탕으로 유사한 문제에 대한 추론 능력을 향상시킵니다.이는 마치 알파고와 비슷합니다. 알파고가 바둑이라는 게임에 특화되어 최고수가 되었듯, OpenAI 모델을 활용해 특정 도메인의 전문가를 만들 수 있다는 의미입니다. 기본적으로 OpenAI의 모델이 가진 광범위한 지식을 토대로, 사용자가 원하는 특정 분야에 대한 집중적인 학습을 진행할 수 있습니다. 특히 모델이 제시한 답변에 대해 평가와 피드백을 제공하면, 이를 바탕으로 추론 능력을 향상시킬 수도 있습니다. 중요한 점은 그 학습 방법이 간단하다는 것입니다. 강화 미세 조정 방법을 정리하면 다음과 같습니다. 1. 학습 데이터셋 준비 - JsonL 형식의 파일 사용2. 검증 데이터 셋 준비 - 학습 데이터와 동일한 형식 - 학습 데이터와 겹치지 않는 새로운 데이터 사용3. 평가 시스템 설정 - 모델의 출력과 정답을 비교하여 0~1 사이의 점수 부여 (부분 점수 부여 가능) - 다양한 유형의 평가 시스템을 제공하며, 향후 사용자 정의 평가 시스템 지원 예정4. 학습 실행  - 모델 선택 후 하이퍼파라미터 설정(기본값 제공) - 완료까지는 몇 시간에서 며칠까지 소요여기서 주목할 점은 학습 데이터와 검증 데이터가 겹치지 않도록 준비했다는 것입니다. 예를 들어, 희귀 유전병 연구에서 학습에 사용된 유전자와 검증에 사용된 유전자가 겹치지 않도록 설계했습니다. 이러한 접근 방식은 AI가 단순히 증상과 유전자의 관계를 '암기'하는 수준을 넘어, 의학적 '추론' 과정을 학습하도록 했음을 보여줍니다. 이를 통해 AI는 기존에 알려진 사실을 답변하는 수준을 넘어, 처음 접하는 패턴에 대해서도 논리적인 추론을 할 수 있게 됩니다. 이러한 발전은 의료 분야를 비롯한 다양한 영역의 연구 개발에 큰 도움이 될 것으로 전망됩니다. 이러한 사실을 반영하듯, 현재 이 기능은 제한적으로만 제공됩니다. 온라인 양식으로 신청한 사용자 중 선별된 인원만 이용할 수 있으며, 정식 서비스는 2025년 초 출시될 예정입니다. Day 3~12 전망많은 전문가들은 이번 이벤트에서 그동안 비공개로 테스트되던 비디오 생성 AI 'SORA'를 공개할 것이라 전망하고 있습니다. 또한, 샘 알트만이 지속적으로 AI Agent의 중요성을 강조해 온 만큼, AI Agent 관련 기술을 엿볼 수 있는 데모 영상이 공개될 가능성도 있습니다.  흥미로운 점은 12개의 발표 중 하나가 스포 됐다는 것입니다. 일부 사용자들이 ChatGPT 음성 모드 버튼이 눈송이로 바뀌는 코드를 발견하면서, 산타의 목소리를 구현한 이른바 'SantaGPT'가 출시될 것이라는 소문이 퍼진 것인데요. 샘 알트만이 이번 이벤트를 언급하면서 '메리 크리스마스'라고 인사한 것을 보면, 소문이 사실인 것으로 보입니다. 개인적으로 산타 목소리가 어떤 식으로 구현되었을지 궁금하네요 :)지금까지 12개의 발표 중 2개를 살펴보았는데요. 단 2개의 발표만으로도 OpenAI의 힘을 느낄 수 있었습니다. 앞으로 이어질 발표가 점점 더 궁금해지는데 가운데, 테크잇슈는 모든 발표가 완료되면 종합적으로 정리하여 레터로 전달해 드리겠습니다. *위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.테크잇슈는 IT 커뮤니케이터가 만드는 쉽고 재밌는 IT 트렌드 레터입니다.IT 이슈 모음과 위와 같은 칼럼을 전달드리고 있으니, 관심 있는 분들은 구독 부탁드립니다 :)테크잇슈 구독하러 가기

12월, OpenAI가 선물을 준비했습니다

<img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/96f75622f43d47f58bb35887aa6ead7a.jpeg">"너무 이직이 잦다고 보지는 않을까요?"&nbsp;종종 직장인 커뮤니티에서도 보이는 글이기도 하고, 주변 동료나 지인들의 이직 상담을 하면서도 들어봤던 주제에 대해서 이야기해보려고 합니다.&nbsp;누군가 '이직 횟수' 중요한가요?라고 물어본다면 객관적으로 시장에서 구직자를 판단하는 기준으로 여전히 영향을 주는 요소는 맞다.라고 답을 드릴 것 같아요. 인사담당자를 포함하여 헤드헌터가 인재를 서칭 하는 데 있어서 꽤 많이 보는 정보로서 활용되고 있기 때문이에요.실제 채용 플랫폼에서 제공하는 필터 조건 중에는 3년 근속, 5년 근속과 같은 조건이 있기도 해요.&nbsp;이직 횟수는 단순히 몇 번 이직했어요를 의미하기보다는 근속연수로서 회사에 얼마나 잘 적응하는 사람인지, 회사 합류 후 이탈 리스크가 낮은지 등을 1차로 판단하는 정보로 활용되어요. 여기에 기술된 경력사항을 토대로 재직 기간 유의미한 성과를 만들어온 사람인지를 판단할 수 있고요.&nbsp;인사 담당자의 입장에서 회사에 조금이라도 장기간 재직할 수 있는 인재를 찾는 것은 리스크 관리 측면에서도 유효한 접근이겠죠.&nbsp;이 부분에 있어서 저 또한 고민이 많았어요. 전체 커리어 기간이 짧지는 않지만 인사 담당자 입장에서 염려할 수 있는 횟수이기 때문이에요. 😅 실제로 인터뷰 과정에서 종종 이직 횟수에 대해서 듣기도 했었고요.그러나, 지금 드리고 싶은 말은 "회사의 판단 기준 중 하나를 너무 걱정하지 말자" 입니다.&nbsp;수많은 고민 속에 내린 나름의 결론과 방향은 1) 이직 횟수는 회사에서 우려할 수 있는 포인트는 맞다 2) 다만 그건 요구하는 역량이나 스킬의 보유 여부와 같다 3) 다시 말하자면 회사가 개인을 판단하는 수많은 기준의 한 가지인데, 스스로 불안해할 요소로 볼 필요는 없다&nbsp;는 것이에요.&nbsp;다시 제가 경험했던 인터뷰를 돌아보면 이직 횟수에 대한 질문은 회사에 더 적응하고 계속 다니기 위해 어떤 노력을 했는가였고, 그 기간 내가 했던 노력을 설명하는 것으로 답변을 했었어요. 나의 노력에 대해서 누군가는 공감하거나 이해할 것이고 또 누군가는 그렇지 않을 것이겠죠. 어떤 기업에는 이직 횟수가 중요한 판단 기준일 수 있고 또 어떤 기업은 중요하지 않을 수 있다고 보기로 한거죠.&nbsp;이렇게 생각하면 이직 횟수가 큰 불안의 요소가 아니게 됩니다. 😊다만, 이직에 대한 나만의 스토리는 필요합니다.&nbsp;이직에 대한 스토리가 있는가는 중요하기 때문이죠. 보통 개인사정으로 이직의 배경을 뭉개는데, 위에서 언급한 것처럼 내가 어떤 노력을 해왔고 왜 이직을 선택하게 되었는지에 대한 명확한 스토리를 설명할 수 있어야 합니다. 스토리가 있다는 것은 즉흥적이거나 감정적이지 않고, 스스로 고민해서 행동하는 사람임을 보여줄 수 있는 근거가 됩니다.&nbsp;이직 횟수가 여전히 고민이라면 아래와 같이 생각해보면서 준비를 해보면 어떨까요.<ul><li>이직에 대한 스토리가 있는지 돌아보기</li><li>재직 기간 유의미한 성과를 만들었는지 기술된 경력을 체크하기</li><li>지금부터라도 장기적인 커리어 방향과 재직 기간을 의미 있게 보낼 것인지를 고민하기</li><li>모든 기업과 인사 담당자의 이해와 공감을 얻는 것이 목표가 아님을 인지하기</li></ul>&nbsp;마지막으로 너무 짧은 기간 반복해서 이직은 주의할 필요가 있어요. 회사의 입장에서도 우려로 볼 가능성이 크지만 개인의 커리어 관리에 있어서 좋은 선택을 못 하고 있다는 것을 의미하기도 하기 때문이에요. 그러려면 회사에 잘 랜딩 하기 위한 나의 노력이 중요해요. 회사를 선택했을 때 기준을 계속 생각해보세요. 입사 후 선택했던 기준과 다른 기준들을 적용하다 보면 너무 빠르게 지칠 수 있어요.

"너무 이직이 잦다고 보지는 않을까요?" 종종 직장인 커뮤니티에서도 보이는 글이기도 하고, 주변 동료나 지인들의 이직 상담을 하면서도 들어봤던 주제에 대해서 이야기해보려고 합니다. 누군가 '이직 횟수' 중요한가요?라고 물어본다면 객관적으로 시장에서 구직자를 판단하는 기준으로 여전히 영향을 주는 요소는 맞다.라고 답을 드릴 것 같아요. 인사담당자를 포함하여 헤드헌터가 인재를 서칭 하는 데 있어서 꽤 많이 보는 정보로서 활용되고 있기 때문이에요.실제 채용 플랫폼에서 제공하는 필터 조건 중에는 3년 근속, 5년 근속과 같은 조건이 있기도 해요. 이직 횟수는 단순히 몇 번 이직했어요를 의미하기보다는 근속연수로서 회사에 얼마나 잘 적응하는 사람인지, 회사 합류 후 이탈 리스크가 낮은지 등을 1차로 판단하는 정보로 활용되어요. 여기에 기술된 경력사항을 토대로 재직 기간 유의미한 성과를 만들어온 사람인지를 판단할 수 있고요. 인사 담당자의 입장에서 회사에 조금이라도 장기간 재직할 수 있는 인재를 찾는 것은 리스크 관리 측면에서도 유효한 접근이겠죠. 이 부분에 있어서 저 또한 고민이 많았어요. 전체 커리어 기간이 짧지는 않지만 인사 담당자 입장에서 염려할 수 있는 횟수이기 때문이에요. 😅 실제로 인터뷰 과정에서 종종 이직 횟수에 대해서 듣기도 했었고요.그러나, 지금 드리고 싶은 말은 "회사의 판단 기준 중 하나를 너무 걱정하지 말자" 입니다. 수많은 고민 속에 내린 나름의 결론과 방향은 1) 이직 횟수는 회사에서 우려할 수 있는 포인트는 맞다 2) 다만 그건 요구하는 역량이나 스킬의 보유 여부와 같다 3) 다시 말하자면 회사가 개인을 판단하는 수많은 기준의 한 가지인데, 스스로 불안해할 요소로 볼 필요는 없다 는 것이에요. 다시 제가 경험했던 인터뷰를 돌아보면 이직 횟수에 대한 질문은 회사에 더 적응하고 계속 다니기 위해 어떤 노력을 했는가였고, 그 기간 내가 했던 노력을 설명하는 것으로 답변을 했었어요. 나의 노력에 대해서 누군가는 공감하거나 이해할 것이고 또 누군가는 그렇지 않을 것이겠죠. 어떤 기업에는 이직 횟수가 중요한 판단 기준일 수 있고 또 어떤 기업은 중요하지 않을 수 있다고 보기로 한거죠. 이렇게 생각하면 이직 횟수가 큰 불안의 요소가 아니게 됩니다. 😊다만, 이직에 대한 나만의 스토리는 필요합니다. 이직에 대한 스토리가 있는가는 중요하기 때문이죠. 보통 개인사정으로 이직의 배경을 뭉개는데, 위에서 언급한 것처럼 내가 어떤 노력을 해왔고 왜 이직을 선택하게 되었는지에 대한 명확한 스토리를 설명할 수 있어야 합니다. 스토리가 있다는 것은 즉흥적이거나 감정적이지 않고, 스스로 고민해서 행동하는 사람임을 보여줄 수 있는 근거가 됩니다. 이직 횟수가 여전히 고민이라면 아래와 같이 생각해보면서 준비를 해보면 어떨까요.이직에 대한 스토리가 있는지 돌아보기재직 기간 유의미한 성과를 만들었는지 기술된 경력을 체크하기지금부터라도 장기적인 커리어 방향과 재직 기간을 의미 있게 보낼 것인지를 고민하기모든 기업과 인사 담당자의 이해와 공감을 얻는 것이 목표가 아님을 인지하기 마지막으로 너무 짧은 기간 반복해서 이직은 주의할 필요가 있어요. 회사의 입장에서도 우려로 볼 가능성이 크지만 개인의 커리어 관리에 있어서 좋은 선택을 못 하고 있다는 것을 의미하기도 하기 때문이에요. 그러려면 회사에 잘 랜딩 하기 위한 나의 노력이 중요해요. 회사를 선택했을 때 기준을 계속 생각해보세요. 입사 후 선택했던 기준과 다른 기준들을 적용하다 보면 너무 빠르게 지칠 수 있어요.

채용 시장에서 바라본 대잔류 시대

2024년 커리어 변화, 어떻게 접근했을까

직무 전환, 직무 이해가 시작입니다

- 취업과 이직을 위한 정보와 Tip 
- 커리어의 성장에 대한 생각
- 커리어 멘토링 이야기

채용 플랫폼 현직자, 프로 이직러, 팀 리더 입장에서 취업, 이직, 커리어에 대한 생각을 정리 합니다.

취업, 이직 그리고 커리어?!

잦은 이직, 부정적으로 보지는 않을까요?

<h3>오늘의 세줄요약!</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

1. 메타가 스케일AI 지분 49%를 20조 원에 인수하고, 왕 CEO를 영입했어요.

2. 한쪽에선 수조 원을 들여 인재를 영입하고, 다른 쪽에선 수만 명이 조용히 해고되고 있어요.

3. AI 시대의 양극화, 그리고 우리가 준비해야 할 역량은 무엇인지 다시 생각해봐야 해요.

&nbsp;

<hr />
<h3>28살 영입에 20조를?</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

AI 업계에서 인재 영입 전쟁은 어제오늘의 일이 아닙니다. 꼭 필요한 인재라고 생각되면 억대 연봉은 기본이고, 스타트업에서는 파격적인 스톡옵션과&nbsp;복지 혜택까지 더하며 인재 영입에 사활을 겁니다.&nbsp;최근 메타가 AI 인재를 확보하기 위해 벌이는 행보는 이 전쟁이 얼마나 치열한지 상징적으로 보여주는데요. 무려 한 명의 인재 영입을 위해&nbsp;한화로 약 2조 원(143억 달러)을 투자한 것입니다.

&nbsp;

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출처 : REUTERS

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물론 온전히 1명에게 이 금액을 쓴 것은 아닙니다.&nbsp;메타는 데이터 라벨링 스타트업 스케일AI(Scale AI)의 지분 49%를 143억 달러에 인수했습니다. 그리고 이 과정에서 창업자이자 CEO인 알렉산더 왕을 자사의 슈퍼인텔리전스(Superintelligence) 연구 부서로&nbsp;합류시키는 조건을 걸었습니다.

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이러한 거래는 흔히&nbsp;&#39;어크하이어(Acq-hire)&#39;라고 불립니다.&nbsp;&#39;인수(Acquire)&#39;와 &#39;채용(Hire)&#39;의 합성어로, 제품이나 기술보다 사람이 인수의 핵심 목적인 경우를 뜻합니다.&nbsp;메타 역시&nbsp;스케일 AI에 거액을 들인 배경은 무엇보다 왕 CEO라는 인재를 확보하려는 의도가 있었다고 볼 수 있습니다.&nbsp;

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<h3>알렉산더 왕이 누구길래?</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

MIT에 재학 중이던 알렉산더 왕은&nbsp;AI 프로젝트를 통해 그는 하나의 중요한 사실을 깨닫게 됩니다. 바로, AI 모델의 성능을 높이기 위해서는 정교하고 세밀한 데이터 주석(라벨링)이 필수라는 점입니다.&nbsp;AI 기술 발전을 가로막는 병목이 바로 이 &#39;고품질 데이터 라벨링&#39; 문제라는 판단 아래, 그는 과감히 MIT 학위를 포기하고 창업의 길로 들어섭니다.&nbsp;

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당시만 해도 AI가 지금처럼 대중적인 기술이 아니었지만, 왕은 이미 AI의 잠재력을 꿰뚫는 안목을 가지고 있었고, 더 나아가 그 발전을 가로막는 핵심 문제까지 정확히 짚어냈습니다.&nbsp;이후 OpenAI, 마이크로소프트, 정부기관에 이르기까지 AI 학습 데이터를 공급하며 빠르게 성장하게 되는데요. 2021년에는 세계 최연소 &#39;셀프 메이드 억만장자(24세)&#39;라는 타이틀까지 얻게 됩니다.&nbsp;

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출처 : 알렉산더 왕 X

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이후 생성형 AI 시대가 본격적으로 열리면서 스케일AI는 거침없는 성장을 이어갔고, 최근에는 글로벌 정세에까지 영향력을 미치기 시작했습니다.&nbsp;AI를 단순한 기술이 아니라 &#39;국가 전략의 핵심&#39;으로 인식하며, 2025년 1월 워싱턴 포스트에&nbsp;&quot;America must win the AI WAR&quot;는 전면 광고를 게재하고, 트럼프 대통령에게 공개서한을 보내기도 했습니다.&nbsp;

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기술과 철학, 그리고 경영과 국가 전략을 아우르는 보기 드문 인물. 메타가 탐이 날 수밖에 없는&nbsp;이유입니다.

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<h3>발등에 불 떨어진 메타</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

최근 메타는 왕 CEO 뿐만 아니라 OpenAI의 핵심 연구진까지 연달아 영입하며 공격적인 인재 확보에 나서고 있습니다.&nbsp;GPT-4 개발에 기여한 연구원 3명을 포함해 총 7명의 전&middot;현직 OpenAI 엔지니어들이 메타로 자리를 옮겼는데요. 일각에서는 메타가 이들을 데려오기 위해 최대 1억 달러 규모의 인센티브를 제안했다는 보도도 나왔습니다. 저커버그는 과장된 수치라고 해명했지만, 과열된 인재 영입 경쟁 상황을 고려하면 충분히 현실적인 수치라는 것이 업계의 중론입니다.&nbsp;

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메타의 이러한 움직임은 AI 경쟁에서 뒤처지고 있다는 위기의식에서 비롯된 것으로 보입니다.&nbsp;생성형 AI 초기시절부터 메타는 LLaMA 시리즈를 중심으로 오픈소스 생태계 구축에 공을 들여왔고, 실제로 일부 기술 커뮤니티에서는 메타의 접근 방식을 &#39;가장 민주적인 AI 전략&#39;으로 평가하기도 합니다.&nbsp;이는 분명 의미 있는 성과이지만,&nbsp;기대만큼의 파급력을 만들어내지는 못했습니다.&nbsp;

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출처 : Poe

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이와 동시에 ChatGPT나 Claude, Gemini 등 경쟁사의 생태계가 빠르게 확장되면서 메타의 존재감은 상대적으로 희미해지고 있는데요. 여기에 AGI(범용인공지능)의 등장이 과거 예상보다 앞당겨질 수 있다는 전망까지 더해지면서, 더 이상 관망할 수만은 없다는 위기감이 작용한 것으로 풀이됩니다.&nbsp;결국, 거액을 들인 인재 영입은&nbsp;분위기 반전을 위한 불가피한 승부수였다고&nbsp;볼 수 있습니다.

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<h3>깊어지는 양극화</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

한쪽에서는 수십 조 원이 오가는 &#39;슈퍼 인재&#39; 영입 전쟁이 벌어지는 반면,&nbsp;다른 한쪽에서는 수천 명 규모의 감원이 조용히 이어지고 있습니다. 실제로 지난해 전 세계 테크 업계에서는 약 15만 명이 일자리를 잃었고, 올해 상반기에도 마이크로소프트 6,000명, 메타 3,600명, 세일즈포스 1,000명 등 총&nbsp;6만 명 이상이 감원됐습니다.&nbsp;

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출처 : <a href="http://layoffs.fyi" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">layoffs.fyi</a>

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문제는 이러한 흐름이 일시적인 현상에 그치지 않을 가능성이 크다는 점입니다.&nbsp;생성형 AI와 에이전트 기술이 빠르게 확산되면서, 직접 기술을 개발하지 않는 부서나 역할은 점점 축소되고 있기 때문입니다.&nbsp;아마존의 CEO 앤디 제시는 향후 몇 년 내 AI 도입으로 전체 직원 수가 감소할 것이라 예고했고,&nbsp;메타 역시&nbsp;VR&middot;AR 사업부인&nbsp;리얼리티랩스의 구조조정 배경으로 &#39;AI 신기술에 역량을 집중하기 위한 비용 재편&#39;을 들었습니다.

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<h3>미래 노동의 가치</h3>

<h3>&nbsp;</h3>

AI 기술이 조직과 산업 구조를 빠르게 바꾸어가는 지금, 우리는 다시 한번 미래의 노동 가치에 대해 생각하게 됩니다.&nbsp;앞으로는 단순히&nbsp;단순히 많은 정보를 외우거나 정해진 업무를 빠르게 처리하는 사람보다, 창의적인 사고로 문제를 새롭게 정의하고, AI를 협력자이자 도구로 삼아 복잡한 문제를 통합적으로 해결할 수 있는 사람이 더욱 주목받게 될 것입니다.

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생성 : ChatGPT-4o

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특히 생성형 AI와 에이전트 기술이 일상화되는 시대에는 &#39;AI와 함께 일할 수 있는 능력&#39; 그 자체가 경쟁력이 됩니다. 에이전트를 이해하고, 구성하고, 통제하며, 목적에 맞게 협업할 수 있는 사람. 즉, 기술을 직접 개발하는 엔지니어뿐만 아니라, AI를 조율하고 방향을 제시하는 리더형&middot;관리형 인재의 중요성이 더욱 커지고 있는 것입니다.&nbsp;

&nbsp;

메타의 이번&nbsp;사례는 이러한 변화를 단적으로 보여줍니다. 그리고 기회는 늘 준비된 사람에게 먼저 찾아옵니다.&nbsp;AI 전환기에 우리가 진정으로 준비해야 할 것은 &#39;기술 자체&#39;가 아니라, 기술을 바라보는 관점과 태도일지도 모릅니다.&nbsp;

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*위 글은 &#39;테크잇슈&#39; 뉴스레터에 실린 글입니다.

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오늘의 세줄요약!
 
1. 메타가 스케일AI 지분 49%를 20조 원에 인수하고, 왕 CEO를 영입했어요.
2. 한쪽에선 수조 원을 들여 인재를 영입하고, 다른 쪽에선 수만 명이 조용히 해고되고 있어요.
3. AI 시대의 양극화, 그리고 우리가 준비해야 할 역량은 무엇인지 다시 생각해봐야 해요.
 

28살 영입에 20조를?
 
AI 업계에서 인재 영입 전쟁은 어제오늘의 일이 아닙니다. 꼭 필요한 인재라고 생각되면 억대 연봉은 기본이고, 스타트업에서는 파격적인 스톡옵션과 복지 혜택까지 더하며 인재 영입에 사활을 겁니다. 최근 메타가 AI 인재를 확보하기 위해 벌이는 행보는 이 전쟁이 얼마나 치열한지 상징적으로 보여주는데요. 무려 한 명의 인재 영입을 위해 한화로 약 2조 원(143억 달러)을 투자한 것입니다.
 

출처 : REUTERS
 
물론 온전히 1명에게 이 금액을 쓴 것은 아닙니다. 메타는 데이터 라벨링 스타트업 스케일AI(Scale AI)의 지분 49%를 143억 달러에 인수했습니다. 그리고 이 과정에서 창업자이자 CEO인 알렉산더 왕을 자사의 슈퍼인텔리전스(Superintelligence) 연구 부서로 합류시키는 조건을 걸었습니다.
 
이러한 거래는 흔히 '어크하이어(Acq-hire)'라고 불립니다. '인수(Acquire)'와 '채용(Hire)'의 합성어로, 제품이나 기술보다 사람이 인수의 핵심 목적인 경우를 뜻합니다. 메타 역시 스케일 AI에 거액을 들인 배경은 무엇보다 왕 CEO라는 인재를 확보하려는 의도가 있었다고 볼 수 있습니다. 
 

알렉산더 왕이 누구길래?
 
MIT에 재학 중이던 알렉산더 왕은 AI 프로젝트를 통해 그는 하나의 중요한 사실을 깨닫게 됩니다. 바로, AI 모델의 성능을 높이기 위해서는 정교하고 세밀한 데이터 주석(라벨링)이 필수라는 점입니다. AI 기술 발전을 가로막는 병목이 바로 이 '고품질 데이터 라벨링' 문제라는 판단 아래, 그는 과감히 MIT 학위를 포기하고 창업의 길로 들어섭니다. 
 
당시만 해도 AI가 지금처럼 대중적인 기술이 아니었지만, 왕은 이미 AI의 잠재력을 꿰뚫는 안목을 가지고 있었고, 더 나아가 그 발전을 가로막는 핵심 문제까지 정확히 짚어냈습니다. 이후 OpenAI, 마이크로소프트, 정부기관에 이르기까지 AI 학습 데이터를 공급하며 빠르게 성장하게 되는데요. 2021년에는 세계 최연소 '셀프 메이드 억만장자(24세)'라는 타이틀까지 얻게 됩니다. 
 

출처 : 알렉산더 왕 X
 
이후 생성형 AI 시대가 본격적으로 열리면서 스케일AI는 거침없는 성장을 이어갔고, 최근에는 글로벌 정세에까지 영향력을 미치기 시작했습니다. AI를 단순한 기술이 아니라 '국가 전략의 핵심'으로 인식하며, 2025년 1월 워싱턴 포스트에 "America must win the AI WAR"는 전면 광고를 게재하고, 트럼프 대통령에게 공개서한을 보내기도 했습니다. 
 
기술과 철학, 그리고 경영과 국가 전략을 아우르는 보기 드문 인물. 메타가 탐이 날 수밖에 없는 이유입니다.
 

발등에 불 떨어진 메타
 
최근 메타는 왕 CEO 뿐만 아니라 OpenAI의 핵심 연구진까지 연달아 영입하며 공격적인 인재 확보에 나서고 있습니다. GPT-4 개발에 기여한 연구원 3명을 포함해 총 7명의 전·현직 OpenAI 엔지니어들이 메타로 자리를 옮겼는데요. 일각에서는 메타가 이들을 데려오기 위해 최대 1억 달러 규모의 인센티브를 제안했다는 보도도 나왔습니다. 저커버그는 과장된 수치라고 해명했지만, 과열된 인재 영입 경쟁 상황을 고려하면 충분히 현실적인 수치라는 것이 업계의 중론입니다. 
 
메타의 이러한 움직임은 AI 경쟁에서 뒤처지고 있다는 위기의식에서 비롯된 것으로 보입니다. 생성형 AI 초기시절부터 메타는 LLaMA 시리즈를 중심으로 오픈소스 생태계 구축에 공을 들여왔고, 실제로 일부 기술 커뮤니티에서는 메타의 접근 방식을 '가장 민주적인 AI 전략'으로 평가하기도 합니다. 이는 분명 의미 있는 성과이지만, 기대만큼의 파급력을 만들어내지는 못했습니다. 
 

출처 : Poe
 
이와 동시에 ChatGPT나 Claude, Gemini 등 경쟁사의 생태계가 빠르게 확장되면서 메타의 존재감은 상대적으로 희미해지고 있는데요. 여기에 AGI(범용인공지능)의 등장이 과거 예상보다 앞당겨질 수 있다는 전망까지 더해지면서, 더 이상 관망할 수만은 없다는 위기감이 작용한 것으로 풀이됩니다. 결국, 거액을 들인 인재 영입은 분위기 반전을 위한 불가피한 승부수였다고 볼 수 있습니다.
 

깊어지는 양극화
 
한쪽에서는 수십 조 원이 오가는 '슈퍼 인재' 영입 전쟁이 벌어지는 반면, 다른 한쪽에서는 수천 명 규모의 감원이 조용히 이어지고 있습니다. 실제로 지난해 전 세계 테크 업계에서는 약 15만 명이 일자리를 잃었고, 올해 상반기에도 마이크로소프트 6,000명, 메타 3,600명, 세일즈포스 1,000명 등 총 6만 명 이상이 감원됐습니다. 
 

출처 : layoffs.fyi
 
문제는 이러한 흐름이 일시적인 현상에 그치지 않을 가능성이 크다는 점입니다. 생성형 AI와 에이전트 기술이 빠르게 확산되면서, 직접 기술을 개발하지 않는 부서나 역할은 점점 축소되고 있기 때문입니다. 아마존의 CEO 앤디 제시는 향후 몇 년 내 AI 도입으로 전체 직원 수가 감소할 것이라 예고했고, 메타 역시 VR·AR 사업부인 리얼리티랩스의 구조조정 배경으로 'AI 신기술에 역량을 집중하기 위한 비용 재편'을 들었습니다.
 

미래 노동의 가치
 
AI 기술이 조직과 산업 구조를 빠르게 바꾸어가는 지금, 우리는 다시 한번 미래의 노동 가치에 대해 생각하게 됩니다. 앞으로는 단순히 단순히 많은 정보를 외우거나 정해진 업무를 빠르게 처리하는 사람보다, 창의적인 사고로 문제를 새롭게 정의하고, AI를 협력자이자 도구로 삼아 복잡한 문제를 통합적으로 해결할 수 있는 사람이 더욱 주목받게 될 것입니다.
 

생성 : ChatGPT-4o
 
특히 생성형 AI와 에이전트 기술이 일상화되는 시대에는 'AI와 함께 일할 수 있는 능력' 그 자체가 경쟁력이 됩니다. 에이전트를 이해하고, 구성하고, 통제하며, 목적에 맞게 협업할 수 있는 사람. 즉, 기술을 직접 개발하는 엔지니어뿐만 아니라, AI를 조율하고 방향을 제시하는 리더형·관리형 인재의 중요성이 더욱 커지고 있는 것입니다. 
 
메타의 이번 사례는 이러한 변화를 단적으로 보여줍니다. 그리고 기회는 늘 준비된 사람에게 먼저 찾아옵니다. AI 전환기에 우리가 진정으로 준비해야 할 것은 '기술 자체'가 아니라, 기술을 바라보는 관점과 태도일지도 모릅니다. 
 

*위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.
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1명을 데려오기 위해 20조를 지불한 메타

<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/be92c05bafe245eebc65c76f65112345.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure>안녕하세요! 오늘은 ‘인천 전기차 화재 사건’에 대해 공부해 봤습니다.24년 8월 1일, 인천 청라 아파트 지하주차장에서 대형 화재가 발생하였습니다. 4일 간 주차되어 있던 벤츠 전기 자동차 배터리가 폭발한 것인데요! 이번 사건으로 아파트 전체에 막대한 피해가 발생했습니다. 주차장에 주차된 약 140대 이상의 차가 피해를 입었는데요! &nbsp;그렇다면 이번 인천 전기차 화재, 피해 보상의 책임은 누구에게 있을까요? 함께 알아보시죠!_<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/3b970f3ba6904ba4aaf600f179d5598b.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption>사진출처 : 연합뉴스</figcaption></figure><h2>[24년 8월 1일, 인천 벤츠 전기차 화재]</h2>8월 1일 새벽 6시 즈음, 인천 청라아파트 지하주차장에서 4일 간 주차 중이던 벤츠 전기차가 갑작스럽게 폭발하였습니다. 화재는 삽시간에 번져 8시간 20분 만에 진화되었고, 주차장에 주차된 140여 대의 자동차가 피해를 입었습니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/a95be39986ea4008a9c57a29638f09e2.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[전기차 화재 피해 규모]</h2>약 70여 대의 자동차가 전소(완전히 타버림)하였고, 약 70여 대의 자동차가 열손 및 그을림의 피해를 입었습니다.더군다나 지하주차장에 설치되어 있던 지하설비, 아파트 배관, 파이프 등이 녹아 480세대가 정전이 되고 1581세대가 단수되었습니다. 화재 진압이 늦어지며 아파트 내부에도 피해가 번져 갑작스럽게 많은 이재민이 발생하였습니다. 막대한 피해가 발생하였고, 피해 금액만 약 100억 원 이상으로 추정됩니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/435ea3b6a362481eb9fbe61712a3d564.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[소방당국 화재 원인 규명]</h2>소방당국은 “벤츠 EQE 전기 자동차의 배터리 폭발”을 화재의 원인으로 꼽았습니다. 자동차가 전소되어 배터리 폭발의 정확한 원인 규명에는 시간이 좀 걸릴 것으로 보입니다. 이번 원인 규명은, 화재 책임 분배를 위해 매우 중요한 사안입니다. 이 막대한 피해보상을 누가 하게 될까요?우선 화재 진압 후 화재 피해 처리 과정을 따라가 봅시다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/bbf99fdec36044f68db392d13c391b3c.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[피해처리 1. 아파트 화재 보험 처리]</h2>아파트는 혹시 모를 화재에 대비해 의무적으로 화재 보험에 가입하게 되어있습니다. 발생한 화재 피해에 대해서 아파트 화재 보험사가 전부 보상을 해줘야 하죠.아파트 입주자 대표는 “아파트 화재보험사”에 화재 보험 처리를 맡깁니다. 이번 화재는 주차장에서 나긴 했지만, 6시간 넘게 화재 진압이 되지 않아서 아파트 내부에도 막대한 피해가 발생했습니다. 배관, 수도, 전기, 잿가루 특수청소 등 복구 작업에 드는 모든 비용을 “아파트 화재 보험사”에 청구하게 됩니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/512a7604b2b548deb7db0521f438534a.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[피해처리 2. 벤츠 KR 도덕적 책임 인정, 45억 기부]</h2>두 번째로 벤츠 코리아는 벤츠 차에서 발생한 화재의 도덕적 책임을 인정하며, 우선 45억 기부 의사를 밝혔습니다. 이번 화재 원인을 밝히는 과정에서 1억 넘는 벤츠 자동차에, 세계 10위 중국 파라시스 배터리를 넣은 것이 발각(?)되었는데요! 파라시스 배터리는 화재 위험으로 인하여 3만 대 리콜 경험이 있는 회사입니다. 사람들은 비싼 자동차에 값싼 배터리를 넣은 벤츠를 비난하였고, 벤츠는 책임을 인정하며 45억 기부를 하게 된 것이죠._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/ef51e367c79542dba3fca5a87604aeda.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[피해처리 3. 피해차량 자차보험 처리]</h2>세 번째로 140여 대의 피해 차량들은 자차 보험 처리를 하게 됩니다. ‘아파트 화재보험’에 차량 화재 보상은 포함되어 있지 않았다고 해요. 피해자들은 각자가 가입한 보험사에 보험처리를 요청하게 됩니다. 각 보험사들은 피해자에게 보험처리를 해주고, ‘사고 원인 제공자’인 벤츠 코리아에게 “제조물 책임법”에 따라 구상권을 청구하게 됩니다. 쉽게 말하자면, ”네가 만든 차가 폭발했으니까 네가 돈 내놔“라고 한 것이죠. 그렇게 되면 결국 벤츠는 140여 대의 자동차 피해 보상을 해줘야 됩니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/b49c3e8e88f24da5ba95d8b193cd34bc.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[새롭게 등장한 원인 제공자]</h2>그렇게 “아파트 화재보험사”와 “벤츠 코리아”가 주축으로 피해 보상을 해주는 방향으로 흘러가고 있었는데, 조사 중 새로운 원인 제공자가 등장하게 됩니다. 바로 “아파트 시설 관리자”가 화재 경보가 울리자마자 연동 정지 버튼을 누르는 바람에 ‘스프링클러’가 작동하지 않은 것이 밝혀진 것인데요! 화재 신호가 울린 후 시설관리자의 임의 버튼 조작으로 인하여 스프링클러가 미작동하였고, 그로 인해 대형 화재로 번진 것이죠.화재 신호는 매우 민감해서 조그만 반응에도 울린다고 합니다. 밤이나 새벽 중에 오작동하여 화재경보가 울리면 많은 민원이 들어올 수 있어, 시설관리자가 화재 경보를 바로 끈 것으로 보입니다._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/34535f535ede46e5b3657df40eec6c5c.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[새로운 국면 맞이한 책임 보상]</h2>만약 스프링클러만 제대로 작동했다면, 140여 대가 아닌 10대 내지로 피해가 번졌을 것이며, 화재 범위도 훨씬 작았을 것으로 예상됩니다. 이렇게 되면 피해 보상의 책임은 새로운 국면을 맞게 됩니다.배터리 폭발은 벤츠의 잘못일 수 있으나, 140여 대까지 피해가 번진 것은 스프링클러 오작동이 원인인 것이죠. 또한 화재보험사 역시 스프링클러만 작동 됐다면 10대 내지의 피해만 복구해 주면 되는데, 스프링클러 미작동으로 인하여 아파트 내부 피해까지 전부 보상해 주게 되었으므로, 시설관리자에게 구상권을 청구할 수 있게 됩니다. 법원에서 과실 비율을 다퉈볼 수 있게 된 것이죠._<figure><img src="https://d2phebdq64jyfk.cloudfront.net/media/article/17a0ae3572ea4e8ca998b9e4c894bab5.jpeg" draggable="false" contenteditable="false"><figcaption></figcaption></figure><h2>[관리자 뽑은 아파트 연대 책임]</h2>이번 화재가 대형화재로 번진 것은 ‘시설관리자‘의 책임이므로 벤츠와 화재보험사는 ’ 시설관리 회사’에 구상권을 청구할 수 있습니다. 그러나 막대한 피해 보상을 해주기엔 회사 규모가 너무 작기에, “시설관리자를 고용한 아파트 입주자 대표회의”에게 연대책임으로 대신 구상권을 청구할 것으로 보입니다. 대법원 판례에도 연대책임을 인정하고 있기에, 아파트 입주자들끼리 돈을 모아서 받은 보험료를 도로 돌려줘야 될 수도 있습니다. 과실 비율을 놓고 긴 법정 다툼이 예상됩니다.<hr>긴 글 읽어주셔서 감사합니다! :)

안녕하세요! 오늘은 ‘인천 전기차 화재 사건’에 대해 공부해 봤습니다.24년 8월 1일, 인천 청라 아파트 지하주차장에서 대형 화재가 발생하였습니다. 4일 간 주차되어 있던 벤츠 전기 자동차 배터리가 폭발한 것인데요! 이번 사건으로 아파트 전체에 막대한 피해가 발생했습니다. 주차장에 주차된 약 140대 이상의 차가 피해를 입었는데요!  그렇다면 이번 인천 전기차 화재, 피해 보상의 책임은 누구에게 있을까요? 함께 알아보시죠!_사진출처 : 연합뉴스[24년 8월 1일, 인천 벤츠 전기차 화재]8월 1일 새벽 6시 즈음, 인천 청라아파트 지하주차장에서 4일 간 주차 중이던 벤츠 전기차가 갑작스럽게 폭발하였습니다. 화재는 삽시간에 번져 8시간 20분 만에 진화되었고, 주차장에 주차된 140여 대의 자동차가 피해를 입었습니다._[전기차 화재 피해 규모]약 70여 대의 자동차가 전소(완전히 타버림)하였고, 약 70여 대의 자동차가 열손 및 그을림의 피해를 입었습니다.더군다나 지하주차장에 설치되어 있던 지하설비, 아파트 배관, 파이프 등이 녹아 480세대가 정전이 되고 1581세대가 단수되었습니다. 화재 진압이 늦어지며 아파트 내부에도 피해가 번져 갑작스럽게 많은 이재민이 발생하였습니다. 막대한 피해가 발생하였고, 피해 금액만 약 100억 원 이상으로 추정됩니다._[소방당국 화재 원인 규명]소방당국은 “벤츠 EQE 전기 자동차의 배터리 폭발”을 화재의 원인으로 꼽았습니다. 자동차가 전소되어 배터리 폭발의 정확한 원인 규명에는 시간이 좀 걸릴 것으로 보입니다. 이번 원인 규명은, 화재 책임 분배를 위해 매우 중요한 사안입니다. 이 막대한 피해보상을 누가 하게 될까요?우선 화재 진압 후 화재 피해 처리 과정을 따라가 봅시다._[피해처리 1. 아파트 화재 보험 처리]아파트는 혹시 모를 화재에 대비해 의무적으로 화재 보험에 가입하게 되어있습니다. 발생한 화재 피해에 대해서 아파트 화재 보험사가 전부 보상을 해줘야 하죠.아파트 입주자 대표는 “아파트 화재보험사”에 화재 보험 처리를 맡깁니다. 이번 화재는 주차장에서 나긴 했지만, 6시간 넘게 화재 진압이 되지 않아서 아파트 내부에도 막대한 피해가 발생했습니다. 배관, 수도, 전기, 잿가루 특수청소 등 복구 작업에 드는 모든 비용을 “아파트 화재 보험사”에 청구하게 됩니다._[피해처리 2. 벤츠 KR 도덕적 책임 인정, 45억 기부]두 번째로 벤츠 코리아는 벤츠 차에서 발생한 화재의 도덕적 책임을 인정하며, 우선 45억 기부 의사를 밝혔습니다. 이번 화재 원인을 밝히는 과정에서 1억 넘는 벤츠 자동차에, 세계 10위 중국 파라시스 배터리를 넣은 것이 발각(?)되었는데요! 파라시스 배터리는 화재 위험으로 인하여 3만 대 리콜 경험이 있는 회사입니다. 사람들은 비싼 자동차에 값싼 배터리를 넣은 벤츠를 비난하였고, 벤츠는 책임을 인정하며 45억 기부를 하게 된 것이죠._[피해처리 3. 피해차량 자차보험 처리]세 번째로 140여 대의 피해 차량들은 자차 보험 처리를 하게 됩니다. ‘아파트 화재보험’에 차량 화재 보상은 포함되어 있지 않았다고 해요. 피해자들은 각자가 가입한 보험사에 보험처리를 요청하게 됩니다. 각 보험사들은 피해자에게 보험처리를 해주고, ‘사고 원인 제공자’인 벤츠 코리아에게 “제조물 책임법”에 따라 구상권을 청구하게 됩니다. 쉽게 말하자면, ”네가 만든 차가 폭발했으니까 네가 돈 내놔“라고 한 것이죠. 그렇게 되면 결국 벤츠는 140여 대의 자동차 피해 보상을 해줘야 됩니다._[새롭게 등장한 원인 제공자]그렇게 “아파트 화재보험사”와 “벤츠 코리아”가 주축으로 피해 보상을 해주는 방향으로 흘러가고 있었는데, 조사 중 새로운 원인 제공자가 등장하게 됩니다. 바로 “아파트 시설 관리자”가 화재 경보가 울리자마자 연동 정지 버튼을 누르는 바람에 ‘스프링클러’가 작동하지 않은 것이 밝혀진 것인데요! 화재 신호가 울린 후 시설관리자의 임의 버튼 조작으로 인하여 스프링클러가 미작동하였고, 그로 인해 대형 화재로 번진 것이죠.화재 신호는 매우 민감해서 조그만 반응에도 울린다고 합니다. 밤이나 새벽 중에 오작동하여 화재경보가 울리면 많은 민원이 들어올 수 있어, 시설관리자가 화재 경보를 바로 끈 것으로 보입니다._[새로운 국면 맞이한 책임 보상]만약 스프링클러만 제대로 작동했다면, 140여 대가 아닌 10대 내지로 피해가 번졌을 것이며, 화재 범위도 훨씬 작았을 것으로 예상됩니다. 이렇게 되면 피해 보상의 책임은 새로운 국면을 맞게 됩니다.배터리 폭발은 벤츠의 잘못일 수 있으나, 140여 대까지 피해가 번진 것은 스프링클러 오작동이 원인인 것이죠. 또한 화재보험사 역시 스프링클러만 작동 됐다면 10대 내지의 피해만 복구해 주면 되는데, 스프링클러 미작동으로 인하여 아파트 내부 피해까지 전부 보상해 주게 되었으므로, 시설관리자에게 구상권을 청구할 수 있게 됩니다. 법원에서 과실 비율을 다퉈볼 수 있게 된 것이죠._[관리자 뽑은 아파트 연대 책임]이번 화재가 대형화재로 번진 것은 ‘시설관리자‘의 책임이므로 벤츠와 화재보험사는 ’ 시설관리 회사’에 구상권을 청구할 수 있습니다. 그러나 막대한 피해 보상을 해주기엔 회사 규모가 너무 작기에, “시설관리자를 고용한 아파트 입주자 대표회의”에게 연대책임으로 대신 구상권을 청구할 것으로 보입니다. 대법원 판례에도 연대책임을 인정하고 있기에, 아파트 입주자들끼리 돈을 모아서 받은 보험료를 도로 돌려줘야 될 수도 있습니다. 과실 비율을 놓고 긴 법정 다툼이 예상됩니다.긴 글 읽어주셔서 감사합니다! :)

인천 벤츠 전기차 화재, 물고 물리는 책임 공방

10일 민중기 특별검사팀이 서울중앙지법에서 열린 결심공판에서 한학자 통일교 총재에게 징역 13년을 구형했어요. 특검은 한 총재를 "정교유착의 최종 수혜자"로 규정하며 엄중한 처벌을 요청했는데요. 한 총재는 휠체어를 탄 채 공판에 출석했어요.

이번에 무슨 일이 있었어?
한 총재는 윤석열 정부와의 정교유착 의혹의 정점으로 지목돼 재판에 넘겨진 인물이에요. 정교유착이란 종교단체가 정치권력과 불법으로 결탁해 국정에 개입하는 것을 말해요. 기소 후 약 9개월 만에 결심공판이 열렸는데, 결심공판은 검사가 최종 형량을 요청(구형)하고 피고인이 최후 진술을 하는 재판의 마지막 단계예요. 특검은 이날 혐의별로 형량을 나눠 구형했어요.
<ul>
<li>정치자금법 위반 혐의: 징역 5년을 구형했어요.</li>
<li>청탁금지법 위반 혐의: 징역 8년을 구형했어요.</li>
</ul>
함께 기소된 정원주 전 통일교 비서실장에게는 징역 10년, 윤영호 전 세계본부장에게는 징역 3년 6개월, 이신혜 전 재정국장에게는 징역 3년을 각각 구형했어요.
한 총재는 어떤 혐의를 받고 있어?
한 총재가 받는 혐의는 크게 세 가지예요.
<ul>
<li>현금 전달 혐의: 2022년 1월 5일, 권성동 국민의힘 의원에게 현금 1억원을 건넸다는 혐의예요.</li>
<li>쪼개기 후원 혐의: 국민의힘 의원들에게 교단 자금 1억원가량을 쪼개기 후원 형태로 전달했다는 혐의도 받아요.</li>
<li>명품 가방 전달 혐의: 건진법사 전성배씨를 통해 김건희 여사에게 샤넬 가방 등을 건넸다는 혐의예요.</li>
</ul>
특검은 뭐라고 했어?
특검팀은 한 총재에 대해 "자신의 지배 하에 있는 종교단체의 물적·인적 조직을 사유화하고 정치권력과 거래해 국정 농단이 이뤄진 만큼 상응하는 엄정한 책임을 물어야 한다"고 했어요. 또 이 사건이 "종교단체 최종 의사 결정 과정에 편승해 대한민국 헌법질서를 혼란하게 하고 국정을 농단한 사건"이라고 규정하며, "다시는 종교단체에 의한 불법 정교유착과 국정농단 행위가 일어나지 않도록 이들에게 엄중한 형을 선고해달라"고 재판부에 요청했어요.
*이 아티클은 뉴닉 편집 매뉴얼을 학습한 AI가 작성했어요. 뉴닉은 더 좋은 콘텐츠를 발행하기 위한 방식을 고민하며 실험 중이에요. 오류는 <a href="https://go.newneek.co/help">고객센터</a>로 제보해 주세요.

10일 민중기 특별검사팀이 서울중앙지법에서 열린 결심공판에서 한학자 통일교 총재에게 징역 13년을 구형했어요. 특검은 한 총재를 "정교유착의 최종 수혜자"로 규정하며 엄중한 처벌을 요청했는데요. 한 총재는 휠체어를 탄 채 공판에 출석했어요.

이번에 무슨 일이 있었어?
한 총재는 윤석열 정부와의 정교유착 의혹의 정점으로 지목돼 재판에 넘겨진 인물이에요. 정교유착이란 종교단체가 정치권력과 불법으로 결탁해 국정에 개입하는 것을 말해요. 기소 후 약 9개월 만에 결심공판이 열렸는데, 결심공판은 검사가 최종 형량을 요청(구형)하고 피고인이 최후 진술을 하는 재판의 마지막 단계예요. 특검은 이날 혐의별로 형량을 나눠 구형했어요.

정치자금법 위반 혐의: 징역 5년을 구형했어요.
청탁금지법 위반 혐의: 징역 8년을 구형했어요.

함께 기소된 정원주 전 통일교 비서실장에게는 징역 10년, 윤영호 전 세계본부장에게는 징역 3년 6개월, 이신혜 전 재정국장에게는 징역 3년을 각각 구형했어요.
한 총재는 어떤 혐의를 받고 있어?
한 총재가 받는 혐의는 크게 세 가지예요.

현금 전달 혐의: 2022년 1월 5일, 권성동 국민의힘 의원에게 현금 1억원을 건넸다는 혐의예요.
쪼개기 후원 혐의: 국민의힘 의원들에게 교단 자금 1억원가량을 쪼개기 후원 형태로 전달했다는 혐의도 받아요.
명품 가방 전달 혐의: 건진법사 전성배씨를 통해 김건희 여사에게 샤넬 가방 등을 건넸다는 혐의예요.

특검은 뭐라고 했어?
특검팀은 한 총재에 대해 "자신의 지배 하에 있는 종교단체의 물적·인적 조직을 사유화하고 정치권력과 거래해 국정 농단이 이뤄진 만큼 상응하는 엄정한 책임을 물어야 한다"고 했어요. 또 이 사건이 "종교단체 최종 의사 결정 과정에 편승해 대한민국 헌법질서를 혼란하게 하고 국정을 농단한 사건"이라고 규정하며, "다시는 종교단체에 의한 불법 정교유착과 국정농단 행위가 일어나지 않도록 이들에게 엄중한 형을 선고해달라"고 재판부에 요청했어요.
*이 아티클은 뉴닉 편집 매뉴얼을 학습한 AI가 작성했어요. 뉴닉은 더 좋은 콘텐츠를 발행하기 위한 방식을 고민하며 실험 중이에요. 오류는 고객센터로 제보해 주세요.

민중기 특별검사팀이 한학자 통일교 총재에게 징역 13년을 구형했어요. 특검은 그를 "정교유착의 최종 수혜자"로 규정하며 엄중한 처벌을 요청했어요.

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특검이 한학자 통일교 총재에게 징역 13년을 구형했어요. ⚖️

뉴닉

10일 방송인 전현무 씨가 MBN·SBS Plus 새 프로그램 '내가 만난 사이코패스' 제작발표회에서 첫 스릴러 예능 MC로 나선 소감을 밝혔어요. 오는 12일 오후 10시 첫 방송을 앞두고 있는 이 프로그램은 실제 제보 사연을 기반으로 재연과 전문가 분석을 결합한 실화 기반 스릴러 토크 프로그램이에요.

이 프로그램, 어떤 내용이야? 🔍
'내가 만난 사이코패스'는 사이코패스, 소시오패스, 나르시시스트 등 반사회적 인격들과 마주한 실제 경험담을 다루는 프로그램이에요. 연출을 맡은 주희진 PD는 "기존 범죄 프로그램이 사건의 악랄함이나 충격을 다뤘다면, '내가 만난 사이코패스'는 우리가 어떻게 이런 사건에 휘말리게 됐는지에 집중했다"라고 설명했어요. 가족이나 친지로 인해 겪게 되는 사건부터 도시 범죄까지 다양한 에피소드를 다루며, "비슷한 사건들이 굉장히 많이 일어나는 게 더 충격적"이라며 "우리 주변에 이런 일들이 많이 일어나고 있다는 것을 느낄 수 있을 것"이라고 덧붙였어요. 제보 사연을 듣고 이야기를 나누는 스토리텔러 군단에는 가수 규현 씨, 래퍼 넉살 씨, 걸그룹 카라 허영지 씨가 함께해요.
전현무 씨는 뭐라고 했어? 🗣️
전현무 씨는 "허무맹랑한 이야기가 아니라 현실과 맞닿아 있어서 더더욱 흥미를 느낀다"고 소감을 전했어요. 고정 프로그램이 11개나 되지만 이 프로그램을 선택한 이유로는 "넷플릭스 알고리즘이 다 스릴러, 공포일 정도로 유독 좋아하는 장르"라고 밝혔고요. 다만 여러 에피소드를 보고 나서 "원래 사람을 잘 안 믿었는데 이제는 아무도 못 믿겠다"며 "웃는 낯에 가려진 속내는 뭘까 생각한다"고 털어놨어요.
출연진 반응은? 😨
<ul>
 <li>넉살 씨 🎤: "매회 녹화날 사건을 볼 때마다 아이들이 생각나면서 더 무섭고 걱정이 됐다"며 "가정이 생기면서 만나는 사람이 압축됐는데 이 프로그램 보면서 더 압축됐다. 이불 밖은 무섭다"라고 말했어요.</li>
 <li>허영지 씨 🎵: "귀신보다 사람이 무섭다는 생각이 들 것"이라며 "사이코패스는 멀리 있지 않다. 험난한 세상을 안전하게 살아가기 위해 미리 분석하고 예방할 수 있도록 도와주겠다"고 강조했어요.</li>
</ul>
*이 아티클은 뉴닉 편집 매뉴얼을 학습한 AI가 작성했어요. 뉴닉은 더 좋은 콘텐츠를 발행하기 위한 방식을 고민하며 실험 중이에요. 오류는 <a href="https://go.newneek.co/help">고객센터</a>로 제보해 주세요.

10일 방송인 전현무 씨가 MBN·SBS Plus 새 프로그램 '내가 만난 사이코패스' 제작발표회에서 첫 스릴러 예능 MC로 나선 소감을 밝혔어요. 오는 12일 오후 10시 첫 방송을 앞두고 있는 이 프로그램은 실제 제보 사연을 기반으로 재연과 전문가 분석을 결합한 실화 기반 스릴러 토크 프로그램이에요.

이 프로그램, 어떤 내용이야? 🔍
'내가 만난 사이코패스'는 사이코패스, 소시오패스, 나르시시스트 등 반사회적 인격들과 마주한 실제 경험담을 다루는 프로그램이에요. 연출을 맡은 주희진 PD는 "기존 범죄 프로그램이 사건의 악랄함이나 충격을 다뤘다면, '내가 만난 사이코패스'는 우리가 어떻게 이런 사건에 휘말리게 됐는지에 집중했다"라고 설명했어요. 가족이나 친지로 인해 겪게 되는 사건부터 도시 범죄까지 다양한 에피소드를 다루며, "비슷한 사건들이 굉장히 많이 일어나는 게 더 충격적"이라며 "우리 주변에 이런 일들이 많이 일어나고 있다는 것을 느낄 수 있을 것"이라고 덧붙였어요. 제보 사연을 듣고 이야기를 나누는 스토리텔러 군단에는 가수 규현 씨, 래퍼 넉살 씨, 걸그룹 카라 허영지 씨가 함께해요.
전현무 씨는 뭐라고 했어? 🗣️
전현무 씨는 "허무맹랑한 이야기가 아니라 현실과 맞닿아 있어서 더더욱 흥미를 느낀다"고 소감을 전했어요. 고정 프로그램이 11개나 되지만 이 프로그램을 선택한 이유로는 "넷플릭스 알고리즘이 다 스릴러, 공포일 정도로 유독 좋아하는 장르"라고 밝혔고요. 다만 여러 에피소드를 보고 나서 "원래 사람을 잘 안 믿었는데 이제는 아무도 못 믿겠다"며 "웃는 낯에 가려진 속내는 뭘까 생각한다"고 털어놨어요.
출연진 반응은? 😨

넉살 씨 🎤: "매회 녹화날 사건을 볼 때마다 아이들이 생각나면서 더 무섭고 걱정이 됐다"며 "가정이 생기면서 만나는 사람이 압축됐는데 이 프로그램 보면서 더 압축됐다. 이불 밖은 무섭다"라고 말했어요.
허영지 씨 🎵: "귀신보다 사람이 무섭다는 생각이 들 것"이라며 "사이코패스는 멀리 있지 않다. 험난한 세상을 안전하게 살아가기 위해 미리 분석하고 예방할 수 있도록 도와주겠다"고 강조했어요.

*이 아티클은 뉴닉 편집 매뉴얼을 학습한 AI가 작성했어요. 뉴닉은 더 좋은 콘텐츠를 발행하기 위한 방식을 고민하며 실험 중이에요. 오류는 고객센터로 제보해 주세요.

전현무 씨가 MBN·SBS Plus의 새 프로그램 '내가 만난 사이코패스' 제작발표회에서 첫 스릴러 예능 MC로 나선 소감을 밝혔어요. 이 프로그램은 실제 경험담을 다루며, 다양한 반사회적 인격과의 사건을 집중적으로 분석해요.

전현무 씨가 첫 스릴러 예능 MC로 나섰어요. 🎙️

9일(현지시간) 오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 GPT-5.6을 <a href="https://www.fnnews.com/news/202607090734034560">일반에 공개했어요</a>. 지난달 26일 일부 기관에 먼저 선보인 지 약 2주 만인데요. 미국 정부의 안전성 검증을 거쳐 출시가 허용된 것으로, AI 모델을 출시하기 전에 <a href="https://www.mk.co.kr/news/it/12093701">정부가 사전 심사하는 체계가</a> 본격화하고 있다는 말이 나와요. 오픈AI는 이날 업무용 AI 에이전트 도구 &#39;챗GPT 워크&#39;도 함께 선보였어요.

<h3>GPT-5.6이 뭐야? 🤖</h3>

GPT-5.6은 오픈AI가 GPT-5.5 출시 약 3주 만에 내놓은 후속 모델이에요. 기존 단일 모델 방식에서 벗어나 세 가지 모델로 나뉘어요.

<ul>
	<li>솔(Sol): 최상위 모델로 복잡한 추론&middot;전문 코딩&middot;사이버보안 연구에 특화됐어요.</li>
	<li>테라(Terra): 기업용 직무와 AI 에이전트 활용에 맞춰 설계된 범용 모델이에요.</li>
	<li>루나(Luna): 요약&middot;문서 작성 등 대량 처리 업무에 특화된 경량 모델이에요.</li>
</ul>

경쟁 모델과 비교하면, 솔은 터미널 환경 코딩 능력을 측정하는 &#39;터미널-벤치 2.1&#39;에서 88.8%를 기록해 앤트로픽의 최상위 모델 &#39;클로드 미토스5&#39;(88%)를 앞섰어요. 오픈AI 자체 발표 기준으로는 코딩 평가 80점으로 역대 최고치를 기록했다고.

<h3>챗GPT 워크는 또 뭐야? 💻</h3>

챗GPT 워크는 GPT-5.6을 기반으로 한 <a href="https://www.newsis.com/view/NISX20260710_0003703726">업무용 AI 에이전트 도구</a>예요. 여러 앱과 파일에서 정보를 수집해 복잡한 업무를 단계별로 처리하고, 문서&middot;스프레드시트&middot;프레젠테이션&middot;웹 앱 등 완성된 결과물을 만들어줘요.

사용자가 자리를 비운 사이에도 반복 업무나 장시간 프로젝트를 이어갈 수 있다고. 예를 들어 이메일로 새 피드백을 받으면 <a href="https://www.news1.kr/it-science/general-it/6224018">자동으로 프레젠테이션을 업데이트하는</a> 식이에요. 현재 프로&middot;엔터프라이즈&middot;에듀 사용자를 대상으로 순차 제공되며 조만간 플러스&middot;비즈니스 사용자로 확대될 예정이에요.

<h3>미국 정부가 AI 출시를 심사한다고? 🏛️</h3>

GPT-5.6은 처음 공개됐을 때 일반 이용자에게 바로 배포되지 못했어요. 트럼프 행정부가 추가 안전성 검증을 요구하고 나섰기 때문인데요. 상무부 산하 AI표준혁신센터가 안전성 시험을 시행했고, 오픈AI 기술진은 워싱턴DC에 머물며 정부 질의에 대응한 것으로 전해졌어요.

샘 올트먼 오픈AI CEO는 하워드 러트닉 상무장관, 스콧 베선트 재무장관, 숀 케언크로스 국가사이버국장 등과 의견을 조율했으며 &quot;<a href="https://www.yna.co.kr/view/AKR20260710004400091">많은 변경 사항을 반영했다</a>&quot;고 밝혔어요. 이 과정이 &quot;이해하기 쉽고 공정하며 신속하기만 하다면 괜찮다&quot;고도 말했다고. 오픈AI만 이런 절차를 밟은 건 아니에요. 앤트로픽도 최상위 모델 &#39;미토스&#39;와 &#39;페이블&#39;에 대해 상무부가 외국인 접근을 금지하면서 서비스를 일시 중단했다가, 지난달 30일 수출 통제가 해제된 후 이달 1일부터 서비스를 재개했어요.

<div class="footnote">이미지 출처: &copy;Magnific 
* 이 아티클은 뉴닉 편집 매뉴얼을 학습한 AI가 작성했어요. 뉴닉은 더 좋은 콘텐츠를 발행하기 위한 방식을 고민하며 실험 중이에요. 오류 제보는 고객센터로 전해주세요.</div>

9일(현지시간) 오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 GPT-5.6을 일반에 공개했어요. 지난달 26일 일부 기관에 먼저 선보인 지 약 2주 만인데요. 미국 정부의 안전성 검증을 거쳐 출시가 허용된 것으로, AI 모델을 출시하기 전에 정부가 사전 심사하는 체계가 본격화하고 있다는 말이 나와요. 오픈AI는 이날 업무용 AI 에이전트 도구 '챗GPT 워크'도 함께 선보였어요.
GPT-5.6이 뭐야? 🤖
GPT-5.6은 오픈AI가 GPT-5.5 출시 약 3주 만에 내놓은 후속 모델이에요. 기존 단일 모델 방식에서 벗어나 세 가지 모델로 나뉘어요.

솔(Sol): 최상위 모델로 복잡한 추론·전문 코딩·사이버보안 연구에 특화됐어요.
테라(Terra): 기업용 직무와 AI 에이전트 활용에 맞춰 설계된 범용 모델이에요.
루나(Luna): 요약·문서 작성 등 대량 처리 업무에 특화된 경량 모델이에요.

경쟁 모델과 비교하면, 솔은 터미널 환경 코딩 능력을 측정하는 '터미널-벤치 2.1'에서 88.8%를 기록해 앤트로픽의 최상위 모델 '클로드 미토스5'(88%)를 앞섰어요. 오픈AI 자체 발표 기준으로는 코딩 평가 80점으로 역대 최고치를 기록했다고.
챗GPT 워크는 또 뭐야? 💻
챗GPT 워크는 GPT-5.6을 기반으로 한 업무용 AI 에이전트 도구예요. 여러 앱과 파일에서 정보를 수집해 복잡한 업무를 단계별로 처리하고, 문서·스프레드시트·프레젠테이션·웹 앱 등 완성된 결과물을 만들어줘요.
사용자가 자리를 비운 사이에도 반복 업무나 장시간 프로젝트를 이어갈 수 있다고. 예를 들어 이메일로 새 피드백을 받으면 자동으로 프레젠테이션을 업데이트하는 식이에요. 현재 프로·엔터프라이즈·에듀 사용자를 대상으로 순차 제공되며 조만간 플러스·비즈니스 사용자로 확대될 예정이에요.
미국 정부가 AI 출시를 심사한다고? 🏛️
GPT-5.6은 처음 공개됐을 때 일반 이용자에게 바로 배포되지 못했어요. 트럼프 행정부가 추가 안전성 검증을 요구하고 나섰기 때문인데요. 상무부 산하 AI표준혁신센터가 안전성 시험을 시행했고, 오픈AI 기술진은 워싱턴DC에 머물며 정부 질의에 대응한 것으로 전해졌어요.
샘 올트먼 오픈AI CEO는 하워드 러트닉 상무장관, 스콧 베선트 재무장관, 숀 케언크로스 국가사이버국장 등과 의견을 조율했으며 "많은 변경 사항을 반영했다"고 밝혔어요. 이 과정이 "이해하기 쉽고 공정하며 신속하기만 하다면 괜찮다"고도 말했다고. 오픈AI만 이런 절차를 밟은 건 아니에요. 앤트로픽도 최상위 모델 '미토스'와 '페이블'에 대해 상무부가 외국인 접근을 금지하면서 서비스를 일시 중단했다가, 지난달 30일 수출 통제가 해제된 후 이달 1일부터 서비스를 재개했어요.

오픈AI가 9일 차세대 AI 모델 GPT-5.6을 공개했어요. 이 모델은 세 가지로 나뉘며, 정부의 안전성 검증을 거쳐 출시된 첫 사례로, AI 모델 사전 심사 체계가 본격화되고 있다는 말이 나와요.

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바빠도 놓칠 수 없는 세상 소식, 뉴닉이 쉽고 재밌고 다정하게 풀어드려요. 내 주변에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 차근차근 따라가다 보면 세상을 더욱 다채롭게 이해할 수 있을 거예요.

데일리 뉴스

GPT-5.6 공개한 오픈AI, 이제 신제품 출시 전 정부 허락받는 시대가 온다? 🤖 (feat. 챗GPT 워크)

<blockquote><aside>독서모임에 가서 엉뚱한 소리를 할까봐 겁나요...</aside></blockquote>독서내공과 같은 맥락입니다. 독서모임을 &lt;100분 토론&gt;처럼 엄숙한 자리로 생각하시는 분들이 있어요. 괜히 잘못 말했다가 나의 부족함이 들통날까 걱정하는 겁니다. 잘못 나갔다가 망신 당한다고 걱정하시는 분들도 있어요. 들으러 왔다며 '침묵은 금이다'를 실천하겠다고 선포하시는 분들도 있고요. 강의는 집중해서 듣기만 하면 되지만 독서토론은 상호작용을 전제로 합니다. 그 참여도가 매력이 되면서 누군가에겐 부담이 되죠.모임의 색채는 참 다양해요. 물론 무거운 모임도 있겠지만, 가벼운 모임도 많습니다. 책수다를 표방하며 화기애애, 대화를 중심으로 하는 모임도 많아요. 묵직함이 부담된다면 이런 모임을 추천합니다. 너무 가벼우면 책의 가치가 조금 흐려질 수 있지만, 그래도 그냥 모임보다는 나아요! 깊이는 차근차근 더하면 됩니다. &nbsp;&nbsp;그리고 책을 전제로 이야기를 하고 있어서 '정답'이 있다고 생각하며 부담스러워하시는 분들도 있습니다. 책이 정답인데, 그 정답에서 벗어난 소리를 하면 어쩌나 걱정하는 겁니다.&nbsp;꼭 그렇지 않아요. 오히려 책은 내가 기댈 수 있는 커닝페이퍼입니다.&nbsp;또 모두가 쉽게 공감해줄 수 있는 맥락을 공유한 것이기에 큰 도움이 됩니다. 내 인생 이야기가 다른 사람들에게 공감을 못 얻을 수 있지만, 이 책을 바탕으로 한 이야기는 읽고 온 사람들에게 기본적인 공감이 됩니다. 그러니 자신감을 가지세요!독서모임도 결국 대화입니다. 상대방의 이야기를 잘 듣고 적절한 반응만 해줘도 자연스럽게 이야기가 진행됩니다. 공감 가는 이야기는 끄덕끄덕하면 되고, 잘 모르는 것은 겸손하게 물으면 되고, 알려주고 싶은 것은 조근조근 설명하면 됩니다. 시험 보는 것도 아니고, 면접 보는 것도 아닙니다. 겁먹지 마세요!<img src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http://t1.daumcdn.net/brunch/service/user/N1a/image/ZW0EaUmzqESNVNf4m4Y8ClIAEzE.jpg" alt="https://www.yna.co.kr/view/AKR20180112117300005"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.yna.co.kr/view/AKR20180112117300005">https://www.yna.co.kr/view/AKR20180112117300005</a><blockquote><aside>그래도 부담되면 준비가 최고!</aside></blockquote>부담없이 참여하는 것이 좋다고 했지만, 약간의 긴장감은 독서력을 끌어 올리는데 큰 도움이 됩니다. 다른 사람 눈치를 보며 스트레스를 받는 것이 아니라, 본인에게 도움이 많이 되는 긍정적인 부담감이라고 생각해 주세요. 이 부담감을 활용해서 어떻게 준비하면 좋을지 살펴보겠습니다.우선 책을 읽고 모이는 모임이니, 책을 꼼꼼하게 읽으면 도움이 됩니다. 읽더라도 급하게 후루룩 읽으면 놓친 부분이 많아서 다른 사람 이야기에 공감이 안 될 때가 있어요. 또 오래전에 읽은 책은 기억이 가물가물해서 감동이 사라지기도 합니다. 그런 면에서 두세번 재독하면 꺼낼 이야기도 많고 더 풍부해지겠죠? 하지만 바쁜 현대인에게 쉽지 않습니다. 그래서 저는 가볍게 통독하는 것을 추천해요. 한번 쓱 ~ 넘기면서 다시 보는 거죠. 보면서 표지와 목차를 꼭 챙기고, 밑줄 친 부분도 다시금 읽어 보는 겁니다. 그렇게 리마인드하는 것만으로 큰 도움이 됩니다.&nbsp;&nbsp;&nbsp;책 이야기를 할 때, 세부적인 내용을 기억하는 것이 쉽지 않기 때문에 포스트잇을 적극 활용합니다.&nbsp;읽으면서 밑줄 긋는 것도 좋은데, 막상 모임에서는 어느 부분인지 찾기가 힘들더라고요. 찾기 좋게 살짝 포스트잇을 붙입니다.&nbsp;책을 읽으면서도 '모임에서 이야기할 부분'을 미리 찜해두세요. 포스트잇 붙인 곳이 많으면 그것 또한 고르기 힘들더라고요. 그럴 때는 색깔이 다른 포스트잇으로 티를 내도 됩니다.&nbsp;전자책인 경우는 북마크, 메모를 활용하세요.&nbsp;그렇게 책에 의지해서 대화하면 좀더 수월하게 말을 꺼낼 수 있어요.&nbsp;과하게 자신의 이야기를 하는 것보다 안정적입니다. 주변을 둘러 볼 수 있는 여유가 모임을 더 풍요롭게 만들기도 해요.발제문을 미리 공유하는 경우도 많아요. 이런이런 이야기를 나눌 것이다~ 사전에 질문을 공유하면 대답을 미리 생각할 시간이 생깁니다. 너무 일찍 발제문을 접하면 독서가 오직 발제문에 대한 답을 찾는 식으로 변질될 위험이 있어요. 그래서 책은 그냥 쓱 읽고, 발제문을 보며 다시 확인하는 것을 추천합니다. 재독의 효과는 덤이에요! 질문에 대한 대답을 준비하며 미리 시뮬레이션 해보면 확실히 부담이 덜해요.&nbsp;생각이 정리되었기 때문에 모임에서도 더 조리 있게 말할 수 있습니다.최고의 준비는 바로 글쓰기입니다. 책을 읽고 리뷰나 감상문으로 생각을 정리하면 또렷하게 머리와 마음에 새겨집니다. 이 새겨진 지식은 오래오래 남아서 자연스럽게 내재화됩니다. 입에도 찰싹 붙어서 술술 나오기도 해요.&nbsp;그래서 저는 독서모임 전에 꼭 지정 도서의 리뷰를 남깁니다. 저를 위해서죠. 일부 독서모임은 준비 과정에서 독후감이나 에세이를 강조하기도 해요. 모임 전에 필수적으로 글을 쓰고 게시판에 올려야지만 모임에 참여할 수 있도록 규칙을 만든 곳도 있습니다. 빡세죠? 하지만 그 과정을 거친, 준비된 사람들은 정말 고퀄리티의 독서모임도 가능합니다.이 모든 것이 독서 자체를 알차게 해줍니다. 알찬 독서는 풍성한 독서모임을 불러 오죠. 이것이 바로 독서와 독서모임의 선순환 구조! 나아가 말하기와 쓰기 능력도 덤으로 늘어납니다! 이러니 독서모임을 하지 않을 이유가 없죠?

독서모임에 가서 엉뚱한 소리를 할까봐 겁나요...독서내공과 같은 맥락입니다. 독서모임을 <100분 토론>처럼 엄숙한 자리로 생각하시는 분들이 있어요. 괜히 잘못 말했다가 나의 부족함이 들통날까 걱정하는 겁니다. 잘못 나갔다가 망신 당한다고 걱정하시는 분들도 있어요. 들으러 왔다며 '침묵은 금이다'를 실천하겠다고 선포하시는 분들도 있고요. 강의는 집중해서 듣기만 하면 되지만 독서토론은 상호작용을 전제로 합니다. 그 참여도가 매력이 되면서 누군가에겐 부담이 되죠.모임의 색채는 참 다양해요. 물론 무거운 모임도 있겠지만, 가벼운 모임도 많습니다. 책수다를 표방하며 화기애애, 대화를 중심으로 하는 모임도 많아요. 묵직함이 부담된다면 이런 모임을 추천합니다. 너무 가벼우면 책의 가치가 조금 흐려질 수 있지만, 그래도 그냥 모임보다는 나아요! 깊이는 차근차근 더하면 됩니다.   그리고 책을 전제로 이야기를 하고 있어서 '정답'이 있다고 생각하며 부담스러워하시는 분들도 있습니다. 책이 정답인데, 그 정답에서 벗어난 소리를 하면 어쩌나 걱정하는 겁니다. 꼭 그렇지 않아요. 오히려 책은 내가 기댈 수 있는 커닝페이퍼입니다. 또 모두가 쉽게 공감해줄 수 있는 맥락을 공유한 것이기에 큰 도움이 됩니다. 내 인생 이야기가 다른 사람들에게 공감을 못 얻을 수 있지만, 이 책을 바탕으로 한 이야기는 읽고 온 사람들에게 기본적인 공감이 됩니다. 그러니 자신감을 가지세요!독서모임도 결국 대화입니다. 상대방의 이야기를 잘 듣고 적절한 반응만 해줘도 자연스럽게 이야기가 진행됩니다. 공감 가는 이야기는 끄덕끄덕하면 되고, 잘 모르는 것은 겸손하게 물으면 되고, 알려주고 싶은 것은 조근조근 설명하면 됩니다. 시험 보는 것도 아니고, 면접 보는 것도 아닙니다. 겁먹지 마세요!https://www.yna.co.kr/view/AKR20180112117300005그래도 부담되면 준비가 최고!부담없이 참여하는 것이 좋다고 했지만, 약간의 긴장감은 독서력을 끌어 올리는데 큰 도움이 됩니다. 다른 사람 눈치를 보며 스트레스를 받는 것이 아니라, 본인에게 도움이 많이 되는 긍정적인 부담감이라고 생각해 주세요. 이 부담감을 활용해서 어떻게 준비하면 좋을지 살펴보겠습니다.우선 책을 읽고 모이는 모임이니, 책을 꼼꼼하게 읽으면 도움이 됩니다. 읽더라도 급하게 후루룩 읽으면 놓친 부분이 많아서 다른 사람 이야기에 공감이 안 될 때가 있어요. 또 오래전에 읽은 책은 기억이 가물가물해서 감동이 사라지기도 합니다. 그런 면에서 두세번 재독하면 꺼낼 이야기도 많고 더 풍부해지겠죠? 하지만 바쁜 현대인에게 쉽지 않습니다. 그래서 저는 가볍게 통독하는 것을 추천해요. 한번 쓱 ~ 넘기면서 다시 보는 거죠. 보면서 표지와 목차를 꼭 챙기고, 밑줄 친 부분도 다시금 읽어 보는 겁니다. 그렇게 리마인드하는 것만으로 큰 도움이 됩니다.   책 이야기를 할 때, 세부적인 내용을 기억하는 것이 쉽지 않기 때문에 포스트잇을 적극 활용합니다. 읽으면서 밑줄 긋는 것도 좋은데, 막상 모임에서는 어느 부분인지 찾기가 힘들더라고요. 찾기 좋게 살짝 포스트잇을 붙입니다. 책을 읽으면서도 '모임에서 이야기할 부분'을 미리 찜해두세요. 포스트잇 붙인 곳이 많으면 그것 또한 고르기 힘들더라고요. 그럴 때는 색깔이 다른 포스트잇으로 티를 내도 됩니다. 전자책인 경우는 북마크, 메모를 활용하세요. 그렇게 책에 의지해서 대화하면 좀더 수월하게 말을 꺼낼 수 있어요. 과하게 자신의 이야기를 하는 것보다 안정적입니다. 주변을 둘러 볼 수 있는 여유가 모임을 더 풍요롭게 만들기도 해요.발제문을 미리 공유하는 경우도 많아요. 이런이런 이야기를 나눌 것이다~ 사전에 질문을 공유하면 대답을 미리 생각할 시간이 생깁니다. 너무 일찍 발제문을 접하면 독서가 오직 발제문에 대한 답을 찾는 식으로 변질될 위험이 있어요. 그래서 책은 그냥 쓱 읽고, 발제문을 보며 다시 확인하는 것을 추천합니다. 재독의 효과는 덤이에요! 질문에 대한 대답을 준비하며 미리 시뮬레이션 해보면 확실히 부담이 덜해요. 생각이 정리되었기 때문에 모임에서도 더 조리 있게 말할 수 있습니다.최고의 준비는 바로 글쓰기입니다. 책을 읽고 리뷰나 감상문으로 생각을 정리하면 또렷하게 머리와 마음에 새겨집니다. 이 새겨진 지식은 오래오래 남아서 자연스럽게 내재화됩니다. 입에도 찰싹 붙어서 술술 나오기도 해요. 그래서 저는 독서모임 전에 꼭 지정 도서의 리뷰를 남깁니다. 저를 위해서죠. 일부 독서모임은 준비 과정에서 독후감이나 에세이를 강조하기도 해요. 모임 전에 필수적으로 글을 쓰고 게시판에 올려야지만 모임에 참여할 수 있도록 규칙을 만든 곳도 있습니다. 빡세죠? 하지만 그 과정을 거친, 준비된 사람들은 정말 고퀄리티의 독서모임도 가능합니다.이 모든 것이 독서 자체를 알차게 해줍니다. 알찬 독서는 풍성한 독서모임을 불러 오죠. 이것이 바로 독서와 독서모임의 선순환 구조! 나아가 말하기와 쓰기 능력도 덤으로 늘어납니다! 이러니 독서모임을 하지 않을 이유가 없죠?

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독서모임을 해보신 적이 있나요? 독서모임을 좀더 잘 참여하고 싶은 분들, 적극적으로 운영하고 싶은 분들을 위한 책입니다. 여러분들에게 독서모임의 진정한 즐거움을 알려드리도록 하겠습니다.

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<h3> </h3><h3>오늘 주식 기본기 읽으면 
4분 만에 이것만은 꼭 알아갈 수 있어요</h3>일희일비 하지 않고 장기투자 하는 법<h3>뒤로가기 누르면 놓치는 것</h3>워런 버핏이 주식 고르는 기준, 내 것으로 만드는 법<hr/>5화 ‘재무제표 보는 기초 방법’ 참고해서 주식 사본 뉴니커 있나요? 만약 내가 샀을 때보다 가격이 좀 떨어졌다면 불안해서 매일 증권 앱만 붙잡고 팔까 말까 고민 중일 텐데요. 이렇게 일희일비 하고 있을 뉴니커를 위해 오늘은 장기투자(=장투) 하는 방법을 알아보려고 해요. 투자의 귀재 워런 버핏뿐 아니라 많은 주식 고수들이 쓰는 방법이에요.<h2>#1 워런 버핏도 하는 장기투자?</h2>

10화 | 1~9화 종합해서 미국 주식 분석하기

9화 | 2030세대의 뉴 투자 기준 ESG

8화 | 시간 없을 땐, 주식 세트 메뉴 ETF

무턱대고 시작하기에는 무섭고 그렇다고 지금 안 하면 평생 못 할 것 같던 뉴니커를 위한 주식 왕왕왕초보 콘텐츠

6화 | 일희일비는 No, 인내는 쓰고 장투는 달다

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