* 맥킨지, 향후 18~24개월 안에 수천명 감원 계획


- 컨설팅 업계의 AI 발 인력감소 시작

https://financialpost.com/fp-work/mckinsey-thousands-layoffs-consulting-slowdown

블룸버그통신에 따르면, 오픈AI는 동영상 생성 AI 서비스 ‘소라(Sora)’에 디즈니의 캐릭터를 사용하는 대가로 현금 라이선스 비용을 지급하는 대신 주식 워런트를 제공하기로 했다. 주식 워런트는 일정 기간 내에 미리 정해진 가격으로 해당 기업의 주식을 매입할 수 있는 권리로, 기업 가치가 상승할 경우 투자자가 차익을 얻을 수 있다.

양사는 지난주 미키마우스, 신데렐라, 아리엘, 심바 등을 포함한 200개 이상의 애니메이션 및 크리처 캐릭터를 소라가 활용할 수 있도록 허용하는 협력 사실을 공식 발표했다. 디즈니는 오픈AI의 기업가치 5000억달러를 기준으로 10억달러(0.2%)를 투자해 지분을 확보하고, 이외에도 오픈AI의 주식을 추가로 매입할 수 있는 선택권을 받게 된다.


https://n.news.naver.com/article/018/0006184088

#오픈AI #디즈니 #DIS

(골드만삭스)

2027년말까지도 엔비디아의 점유율이 80%를 깨지 않을 것으로 전망

[ 구글이 공개한 AI 마케터 Pomelli ]

구글 랩스에서 Pomelli라는 이름의 AI마케터의 업데이트 소식을 공개했어요👍

Pomelli는 이제 기획과 이미지 생성을 넘어서 Veo 3.1을 활용한 영상까지 만들어준다고 합니다🔥🔥

✅ 포멜리 간략 정리
- 웹사이트 URL만 있으면 브랜드의 폰트, 색상, 이미지 등을 분석해서
- 맞춤형 마케팅 캠페인 아이디어와 광고 콘텐츠를 자동으로 생성해줌
- 일관된 콘텐츠를 자동 생성해주며
- 생성된 결과물은 사용자가 직접 이미지를 수정할 수 있음

소상공인들은 이런거 하나 있으면 활용도가 정말 높을것 같네요👍

현재는 미국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드에서 먼저 사용할 수 있다고 하니 조금 더 기다려보시죠🙏🙏

👉 원문 보기 👈

포스코퓨처엠, ESS용 LFP 양극재 공장 건설 예정으로 2026년 착공 후 2027년 하반기 양산 목표. 최대 5만톤/연 CAPA까지 확대한다는 계획

https://www.seoulfn.com/news/articleView.html?idxno=616208

구글 나노바나나에 도전장…메타, 영상 AI 모델 ‘망고’ 개발 중

알렉산더 왕 메타 최고AI책임자(CAIO)는 이날 진행된 사내 질의응답(Q&A) 세션에서 ‘망고’라는 코드명의 AI 이미지·영상 생성 모델을 개발 중이라고 밝혔다고 WSJ이 사안에 정통한 소식통을 인용

왕 CAIO는 망고 외에도 ‘아보카도’라는 코드명의 거대언어모델(LLM) 기반 AI 모델도 준비 중이라고 덧붙임. 언급한 모델들은 내년 상반기에 선보일 예정

https://naver.me/xCtbaRRw

"이거 하는 회사들에 투자하겠다"

세계 최고 VC인 a16z 파트너들이 일 년에 한 번 "Big Ideas"를 발표한다. 기술 최전선에 있는 사람들의 집단지성과 통찰로 앞으로 시대가 어떤 트렌드로 흘러갈 것인지 예측하는 발표문. 자기 선언적이기도 하다. 2026년 Big Ideas 자료들. 총 14개다. SF 영화 같기도 하다.

전문 : https://blog.naver.com/bizucafe/224116317875

내년에 IPO 예정인 미국 주요 기업들.

스페이스X
오픈AI
앤트로픽
스트라이프
데이터브릭스
캔바
크라켄

https://authory.com/ChrisMorris/The-13-Most-Anticipated-IPOs-of-2026-aa0750a008b184c08aee66ab72eaaf53c

제미나이 울트라 쓰고 있다. 한 달에 18만 원. 처음엔 '돈값 할까' 싶었는데, 이제는 절대 다시 못 돌아갈것 같다. 효용이 미쳤다.

앞으로 AI가 고도화될수록 토큰 양과 기능 자체가 철저히 '가격표'에 따라 차등화될 거라 본다. 돈 많은 사람에겐 압도적인 컴퓨팅 파워와 고급 지능을 주고, 그렇지 못한 쪽에겐 제한을 두는 식으로.

사회적 '계층'을 더 심화시킬 것 같다. 남보다 우월한 '역량' 그 자체를 돈으로 사버리는 거니까. 기업 간에도 이 비싼 인프라를 감당할 수 있느냐 없느냐에 따라 격차가 벌어질 테고, 세상은 훨씬 극단적으로 나뉠 수 있다고 본다. 물론 규제는 있겠지만 흐름은 그렇다.

결국 '어떻게 쓰느냐'가 진짜 승부처다. 이미 잘 쓰는 사람들은 고작 몇십만 원 내고 그 몇십 배의 아비트리지를 남기고 있다고 생각한다. 앞으로는 더 할 거다. 내가 '어떤 급'의 AI를, '얼마나 많은' 리소스로 돌리느냐에 따라 양극화가 끔찍할 정도로 벌어질 수도 있다고 생각한다.

어제 AI Agent 를 주제로하는 개발자 밋업을 다녀왔습니다.

밋업 다녀오고 "앞으로 향후 5년간 나의 밥줄은 Ai agent에 달려있다. 이걸 투자에 적용하든 본업에 적용하든 이걸 갈고닦아서 여기서 남들보다 훨씬 더 엣지를 확보해야겠다" 라고 느꼈습니다.

인상깊었던 것 중 하나는
"그냥 ChatGPT나 Gemini만으로는 정보올림피아드 문제를 5점밖에 못받았는데, 프롬프트 엔지니어링, Agent를 잘 활용하면 100점까지 끌어올릴 수 있더라"
였습니다.

이 말인즉슨 똑같은 코어LLM을 사용하더라도, 어떻게 잘 커스터마이징해서 쓰느냐 — RAG, LangChain/LangGrah를 어떻게 구성하느냐 — 에 따라서 남다른 성능을 끌어낼 수 있느냐인 것입니다.

특히, 프로그래밍(개발)에서 어떻게 LLM을 쓰고 agent를 구성하느냐에 따라서 이제 자연어로 코드를 분석하고, 추가하고, 리팩토링하고, 배포까지 하는 시대가 와버렸습니다.
OpenAI 개발자분이 "자기는 이제 git 명령어 까먹었다" 라고 하시더군요. 이제 git 명령어로 코드 배포하는게 아니라 자연어로 배포하고 관리하고, 팀원들과 협업하니까요.

——

달리말하면, 이제 LLM이 단순히 "무언가를 물어봤을때 답해주고 보조해주는 역할"이 아니라, "Agent를 정의하고, 실행하고, 조율(orchestration)하는 코어 에셋"인 것입니다.
그렇게 되면, 사람은 프로젝트/세부task를 이해하고 어떻게 Agent를 구성하면 될지 구상하고 이를 자연어로 잘 실행해주면 됩니다.

——

이렇게 생각하면, 앞으로 LLM이 침투될 업무, 회사가 훨씬 더 많아지게 될 것이라 확신합니다. 유료구독율도 훨씬 더 올라갈 것 같습니다.
AI Agent 쓰는 것이 더 보급화되면 이를 효과적으로 구성하기 위한 개별 회사/업무 단위의 RAG 커스터마이징도 중요해질거구요.

이렇게 생각하니, 데이터센터/메모리반도체/전력 등등의 수요는 계속해서 커질 것이라는 확신이 듭니다.

2016년~2018년 반도체 싸이클과 차원히 다른 변화가 일어나고 있다는 것을 느낀 어제 개발자 밋업이었습니다.

생성형 AI 웹 트래픽 점유율
ChatGPT:
1월 - 78.59%
11월 - 74.25%

Gemini:
1월 - 5.64%
11월 - 14.95%

DeepSeek:
1월 - 12.79%
11월 - 5.35%

Grok:
1월 - 0.02%
11월 - 2.53%

Perplexity:
1월 - 2.96%
11월 - 2.91%

https://x.com/Similarweb/status/2003042040469201352?s=20

노션을 만든 이반 자오가 말하는 AI. 10000% 동의한다.

"철강은 도금 시대(Gilded Age)를 일구어냈고, 반도체는 디지털 시대의 전원을 켰습니다. 이제 AI가 '무한한 지능(Infinite Minds)'이 되어 우리 곁에 왔습니다. 역사가 우리에게 가르쳐 주는 것이 있다면, 소재를 지배하는 자가 그 시대를 정의한다는 사실입니다."


"저의 공동 창업자인 사이먼은 소위 '10x 개발자'였지만, 요즘은 코드를 직접 쓰는 일이 거의 없습니다. 그의 책상을 지나가다 보면 그가 3~4개의 AI 코딩 에이전트를 동시에 지휘하는 모습을 볼 수 있습니다. 이 에이전트들은 단순히 타자가 빠른 것이 아니라 스스로 사고하며, 덕분에 사이먼은 '30~40배수 엔지니어'가 되었습니다. 그는 점심시간이나 잠들기 전에 업무를 대기열에 걸어두고, 자신이 자리를 비운 사이에도 일을 시킵니다. 그는 '무한한 지능의 관리자'가 된 것입니다."

"AI 에이전트 덕분에 사이먼 같은 사람들은 이제 자전거를 타는 단계에서 자동차를 운전하는 단계로 올라섰습니다. 다른 지식 노동자들은 언제쯤 이 '자동차'를 갖게 될까요? 그러기 위해선 두 가지 문제가 해결되어야 합니다."

"첫째, 맥락의 파편화(Context Fragmentation)입니다. 코딩의 경우 도구와 맥락이 IDE(통합 개발 환경), 레포지토리, 터미널 등 한곳에 모여 있습니다. 하지만 일반적인 지식 노동은 수십 개의 도구에 흩어져 있습니다. 제품 기획안을 작성하는 AI 에이전트를 상상해 보세요. 슬랙 메시지, 전략 문서, 대시보드의 지난 분기 지표, 그리고 누군가의 머릿속에만 있는 암묵지까지 끌어와야 합니다. 오늘날 인간은 복사-붙여넣기와 탭 전환을 반복하며 이 파편들을 이어 붙이는 '풀' 역할을 하고 있습니다. 이 맥락들이 통합되기 전까지 에이전트는 좁은 범위의 작업에만 머물 것입니다."

"둘째, 검증 가능성(Verifiability)입니다. 코드는 테스트와 오류를 통해 즉시 확인할 수 있는 마법 같은 속성이 있습니다. 모델 개발자들은 이를 이용해 강화 학습으로 AI의 코딩 능력을 향상시킵니다. 하지만 프로젝트가 잘 관리되고 있는지, 전략 기획서가 훌륭한지 어떻게 검증할 수 있을까요? 일반 지식 노동을 위해 모델을 개선할 방법은 아직 찾지 못했습니다. 그래서 여전히 인간이 '루프 안에(Human-in-the-loop)' 머물며 감독하고 가이드해야 합니다."

"올해의 코딩 에이전트들은 우리에게 '인간의 개입'이 항상 바람직한 것은 아님을 가르쳐 주었습니다. 그것은 마치 공장 라인의 모든 볼트를 사람이 직접 점검하거나, 길을 비우기 위해 자동차 앞에서 걷는 것과 같습니다. 우리는 인간이 루프 안에서 직접 뛰는 게 아니라, 지렛대 효과를 발휘할 수 있는 지점에서 루프를 감독하기를 원합니다. 맥락이 통합되고 업무 검증이 가능해지면, 수십억 명의 노동자들은 페달을 밟는 단계에서 운전으로, 그리고 자율주행의 단계로 나아갈 것입니다."


"회사라는 개념은 비교적 최근의 발명품입니다. 회사는 규모가 커질수록 효율이 떨어지며 한계에 다다릅니다. 두 가지 역사적 비유는 새로운 '기적의 소재'를 통해 미래의 조직이 어떻게 달라질 수 있는지 보여줍니다."

"첫 번째는 철강입니다. 철강이 등장하기 전 19세기 건물들은 6~7층이 한계였습니다. 철은 강했지만 부서지기 쉽고 무거웠습니다. 층을 더 올리면 구조물이 자체 무게를 견디지 못하고 무너졌습니다. 철강은 모든 것을 바꿨습니다. 강하면서도 유연했습니다. 프레임은 가벼워지고 벽은 얇아졌으며, 건물은 수십 층 높이로 솟아올랐습니다. 완전히 새로운 종류의 건축물이 가능해진 것입니다."

"두 번째는 증기기관입니다. 산업 혁명 초기, 방직 공장들은 수로 옆에 위치해 수차(Waterwheel)의 동력을 이용했습니다. 증기기관이 처음 등장했을 때, 공장주들은 단순히 수차를 증기기관으로 교체했을 뿐 나머지는 그대로 두었습니다. 생산성 향상은 미미했습니다. 진정한 돌파구는 공장주들이 물로부터 완전히 독립할 수 있다는 사실을 깨달았을 때 찾아왔습니다. 그들은 노동자, 항구, 원자재와 더 가까운 곳에 더 큰 공장을 지었습니다. 그리고 증기기관을 중심으로 공장을 완전히 재설계했습니다. 생산성은 폭발했고 제2차 산업 혁명이 본격적으로 시작되었습니다."

"제가 운영하는 노션에서는 이미 실험을 진행 중입니다. 1,000명의 직원과 함께 700개 이상의 에이전트가 반복적인 업무를 처리하고 있습니다. 에이전트들이 회의록을 작성하고 질문에 답하며 조직 내의 지식을 합성합니다. IT 요청을 처리하고 고객 피드백을 기록하며, 신입 사원의 복지 혜택 온보딩을 돕습니다. 사람들이 복사-붙여넣기를 하지 않도록 주간 상태 보고서를 작성하기도 합니다. 이것은 시작에 불과합니다. 진정한 이득은 오직 우리의 상상력과 타성에 의해서만 제한될 뿐입니다."


"철강과 증기는 건물과 공장만 바꾼 것이 아닙니다. 도시를 바꿨습니다. 몇백 년 전까지 도시는 '인간 규모'였습니다. 피렌체는 걸어서 40분이면 가로지를 수 있었습니다. 삶의 리듬은 사람이 얼마나 멀리 걸을 수 있는지, 목소리가 얼마나 멀리 들리는지에 의해 결정되었습니다."

"그러다 철골 구조가 마천루를 가능하게 했고, 증기기관이 도심과 외곽을 잇는 철도를 움직였습니다. 엘리베이터, 지하철, 고속도로가 그 뒤를 이었습니다. 도시는 규모와 밀도 면에서 폭발했습니다. 도쿄, 충칭, 댈러스 같은 곳들입니다."

"이 도시들은 단순히 피렌체의 확장판이 아닙니다. 완전히 다른 삶의 방식입니다. 메가시티는 혼란스럽고 익명성이 강하며 길을 찾기도 어렵습니다. 그런 '가독성의 저하'는 규모를 확장하기 위해 지불해야 하는 대가입니다. 하지만 그 대가로 메가시티는 더 많은 기회와 자유를 제공합니다. 인간 규모의 르네상스 도시에서는 불가능했던 조합으로 더 많은 사람이 더 많은 일을 해냅니다."


"지식 경제도 이와 같은 변화를 겪기 직전이라고 생각합니다. 현재 지식 노동은 미국 GDP의 거의 절반을 차지합니다. 그러나 대부분은 여전히 수십 명 규모의 팀, 회의와 이메일에 맞춘 업무 속도 등 '인간 규모'로 작동합니다. 우리는 돌과 나무로 '피렌체'를 짓고 있었던 셈입니다."

"AI 에이전트가 대규모로 도입되면 우리는 도쿄를 건설하게 될 것입니다. 수만 명의 에이전트와 인간이 공존하는 조직, 깨어날 누군가를 기다리지 않고 시차를 초월해 24시간 돌아가는 업무 흐름, 적절한 수준의 인간 개입으로 합성된 의사결정들이 나타날 것입니다."

"그것은 생경한 느낌일 것입니다. 더 빠르고 더 큰 지렛대를 갖게 되겠지만, 처음에는 더 혼란스러울 것입니다. 주간 회의, 분기별 계획, 연례 성과 평가 같은 리듬은 더 이상 의미가 없어질지 모릅니다. 새로운 리듬이 등장할 것입니다. 우리는 명료함을 일부 잃는 대신, 규모와 속도를 얻게 될 것입니다."


"모든 '기적의 소재'는 사람들이 백미러를 통해 세상을 보는 것을 멈추고 새로운 세상을 상상할 것을 요구했습니다. 카네기는 철강을 보며 도시의 스카이라인을 보았습니다. 랭커셔의 공장주들은 증기기관을 보며 강물로부터 자유로워진 공장을 보았습니다."

"우리는 여전히 AI의 '수차 단계'에 있습니다. 인간을 위해 설계된 업무 흐름에 챗봇을 덧붙이고 있을 뿐입니다. 우리는 AI에게 단순히 우리의 Copilot이 되어 달라고 요구하는 것을 멈춰야 합니다. 인간 조직이 철강으로 보강되고, 잡무가 잠들지 않는 지능에 위임되었을 때 지식 노동의 모습이 어떨지 상상해야 합니다."

"철강. 증기. 그리고 무한한 지능. 다음 시대의 스카이라인은 그곳에 있으며, 우리가 그것을 세우길 기다리고 있습니다."

https://www.notion.com/blog/steam-steel-and-infinite-minds-ai

결과가 궁금한 투자 중 하나

——
숏폼 드라마 플랫폼 '비글루'를 운영하는 스푼랩스에 크래프톤이 약 190억원을 추가로 투자했다. 지난해 1200억원 규모 지분투자를 진행한 데 이어 두 번째 투자다. 크래프톤은 자사 핵심 인물을 스푼랩스의 이사진에 합류시킨 데 이어, 추가 투자를 단행하는 등 큰 기대를 걸고 있다.

http://news.bizwatch.co.kr/article/mobile/2025/12/22/0034

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