토큰을 배급하지 말고 하네스가 모델을 고르게 하라
Kimchi 하네스는 작업 결과의 품질을 채점해 가장 경제적인 모델을 자동 선택하고, 개발자의 사용량을 제한하지 않은 채 장시간 코딩과 팀 협업을 이어가며 비용을 2.5배 절감한다.
AI·LLM
어떤 GPU 클라우드가 실제로 좋은가? (ClusterMAX 3.0)
GPU 클라우드의 진짜 품질은 GPU 가격이 아니라 장애 격리, NCCL 성능, 캐시 비용, 보안, SLA를 실제로 보장하는 운영 역량에서 갈린다.
400개 기업 데이터로 본 소프트웨어 개발 AI의 현주소
400개 기업과 20만 명 엔지니어 데이터는 AI가 배포 속도보다 품질·신뢰·조직 병목을 바꾼다는 사실과 전면적 에이전트 전략의 필요성을 보여준다.
토스증권 AI 서비스를 지탱하는 백엔드 엔지니어링
토스증권은 2025년 상반기 LLM 성능 향상을 계기로 해외 기업 어닝콜 실시간 번역 서비스를 빠르게 출시했다.
AI의 기억을 빌리지 말라: 소유하는 사적 지능의 설계
AI 기억을 쓰기·검색·망각 시스템으로 로컬에 소유하면, 모델과 하드웨어를 바꿔도 개인의 문맥이 따라오는 끌 수 없는 사적 지능을 만들 수 있다.
재귀적 언어 모델 — Alex Zhang, MIT 박사과정
재귀적 언어 모델과 에이전트 하네스는 현재 모델의 숨은 능력을 끌어내며, 코드 기반 컨텍스트 오프로딩과 구성적 실행으로 효율과 일반화를 함께 높이는 연구 방향을 제시한다.
AI 시대, 실무에 적용한 스펙 기반 개발(SDD)의 교훈
AI 시대의 스펙 기반 개발은 유스케이스·엔터티 모델·아키텍처를 공통 언어로 삼아 구현 속도와 현대화 품질을 함께 높이고, 업무를 요구사항 엔지니어링으로 이동시킨다.
Claude 구독이 있다면 꼭 보라: 에이전트 토큰을 끝까지 활용하는 법
Claude·Codex 구독의 보조금을 여러 에이전트의 병렬 개발·검증·원격 실행에 연결해 사람은 감시 대신 중요한 판단에 집중하고, 약관과 계정 안전도 함께 지켜야 한다.
Higgsfield API 하나로 돈 되는 서비스 만들기
Higgsfield API는 이미지·비디오 모델을 하나의 키로 묶고, 비용 추정과 웹훅을 결합해 Hikaya 같은 특정 고객용 AI 제품을 빠르게 만들게 한다.
샘 알트만은 일상과 OpenAI 운영에 AI를 어떻게 활용하는가
샘 알트만은 Dots로 긴급한 일만 골라 아침의 집중력을 되찾고, Space·앱 생태계·초고속 추론으로 사람과 작은 팀의 창조 역량을 확장한다.
최고 AI 책임자의 세 가지 역할: 과학자·아키텍트·코치 — Rania Khalaf(WSO2)
Rania Khalaf는 Chief AI Officer를 과학자·아키텍트·코치의 조합으로 설계하고, AI 성숙도에 맞춰 전략·실험·채택 지표를 바꾸라고 조언한다.
OpenAI DevDay: 초인적 컴퓨터 사용과 Decisions API, AI 클라우드
OpenAI DevDay의 컴퓨터 사용 발표들은 개인 제품, 개발자 API, 추론 인프라를 하나의 에이전트 스택으로 묶는다.
AI 에이전트가 자동으로 돈을 절약하는 시대
AI 에이전트의 승자는 생산성 10% 향상이 아니라 HSA 환급·항공권 크레딧·공과금 절감처럼 사용자가 모르는 사이 돈을 되찾아 주는 선제적 비서가 된다.
AI가 시장·산업·경제를 재편하는 방식
AI 인프라 투자는 모델을 넘어 전력·공장·교통으로 확장되고 기업 도입은 초기지만 에이전트·로봇·바이오가 시장과 생산성을 함께 재편하며 수요를 키운다.
ChatGPT의 새로운 점들(Dots), 핵심 기능과 활용법
ChatGPT Dots는 기존 기억과 앱을 활용해 여러 작업 스레드를 지휘하며 사업 감사·콘텐츠 분석·제품 출시를 돕지만, 도구 인증과 UI 복잡성은 여전히 사람이 관리해야 한다.
스타십 14번째 비행, 우주 데이터센터 시대를 여는 첫 수익 발사
스타십 14번째 비행은 스타링크 V3 26기를 싣고 Falcon 9 수십 회 분량의 통신 용량을 한 번에 배치해 수익 발사와 궤도 AI 데이터센터의 경제성을 처음 검증할 분기점이다.
소프트웨어 개발의 AI 현황: 400개 이상 조직의 데이터
AI 도입은 배포 빈도를 높였지만 품질 변동성과 대형 PR을 키웠으므로 활용·영향·비용을 측정하고 코드 밖의 병목까지 자동화해야 조직 성과와 엔지니어당 처리량으로 이어진다.
AI 시대에 쏟아지는 PR 병목, 어떻게 해결해야 할까요?
AI 에이전트가 PR 생성량을 폭발시킨 시대에는 자동 체크·독립 리뷰·위험 기반 인간 검토를 겹쳐야 품질을 지키면서 병목을 줄이고 반복 지적을 다음 작업의 규칙으로 축적할 수 있다.
AI 데이터 노출의 숨은 위험과 통합 가시성
AI 도입 속도가 전통적인 보안 통제의 대응 속도를 앞지르면서 민감한 데이터 노출이 보이지 않게 발생하고 있다.
자는 동안 스스로 학습하는 AI: 메모리를 넘어 꿈꾸는 에이전트
에이전트의 지속적 학습은 세션 안 자율 메모리만으로 부족하며, 버전·동시성·권한을 갖춘 파일형 메모리와 대역외 ‘꿈꾸기’가 실패 패턴을 찾아 다음 실행을 개선한다.
루프 자체가 제품이다 — 차세대 AI 에이전트의 설계 원리
AI 에이전트의 경쟁력은 모델보다 작업 루프와 제작자의 안목을 eval·레시피로 증류해 사용자 가치와 연산 효율을 함께 높이는 데서 나온다.
DHH가 말하는 프로그래밍의 미래, AI, 에이전트 엔지니어링, 바이브 코딩(Vibe Coding), Linux
DHH는 에이전트가 코드를 넘어 제품 설계와 운영체제까지 구현하는 시대에 프로그래머의 역할이 비전·취향·검증으로 이동하며 Linux와 인간의 창의성이 새 가능성을 연다고 말한다.
클로드는 아직 PM이 될 수 없다 — 앤트로픽 CPO 패널
에이전트 시대의 PM은 사라지지 않고, 인간 문제에 대한 집착과 연결·판단·운영 능력으로 AI의 잠재력을 실제 제품 가치로 바꾸며 빠른 실험을 일관된 경험으로 통합한다.
내 손안의 AI 기기 뮤즈는 AI 대중화를 이끌 수 있을까?
메타의 뮤즈는 앱·결제·금융 업무를 대신해 귀찮음에서 생기는 비용을 줄이며, 개인용 AI 에이전트의 다음 단계를 열지만 개인 정보와 신뢰가 대중화의 관건이다.