OpenAI는 정부에 라이선스료 없이 배포하고, 금융 분야에 특화된 버전을 제공했으며, 월 200달러의 신규 등록을 중단했다.
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오늘의 뉴스를 관통하는 것은 동시에 배려와 부족함이 발생하고 있다는 구조이다. OpenAI는 하루 동안 에이전트 개발자용 Agents API, 음성의 GPT-Live-1, 금융기관용 전용 버전, ChatGPT Work의 데이터 분석 기능을 선보였다. 미국 연방, 주, 지방, 부족 정부에는 27개월 동안 라이선스료를 받지 않겠다고 발표했다. 대상은 약 2300만 명이다. 그러나 같은 날, 월간 200달러 Pro 플랜은 신규 접수를 중단했다. 신 모델 Astra에 대한 수요에 시설이 쫓아잡지 못하고 있기 때문이다. 배려하는 대상을 넓히면서 상위 플랜의 입구를 닫는 것이다. 이 두 가지가 같은 날 일어났다. 아마존은 자사의 광고 배포 기반을 ChatGPT에 연결하고, 대화 속에 광고를 삽입하는 시험을 시작했다. Anthropic은 중국의 AI 기업 3社による約2億件の蒸留行為를 명시적으로 공개했다. Sakana AI는 단일의 거대 모델이 아닌 여러 모델로의 분배로 싸우는 새로운 유형의 모델을 출시했다. 習志野에서는 하이퍼노이드 35대가 매일 같은 작업을 반복하고 있다. 공급이 부족할 때 업계는 무엇을 하는가. 오늘은 그 답이 모여 있는 날이었다.
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- OpenAI는 정부에 라이선스료 없이 배포하고, 금융 분야에 특화된 버전을 제공했으며, 월 200달러의 신규 신청을 중단했다.
- OpenAI의 프로 플랜 신규 접수가 월 200달러 진입 장벽으로 수요에 따라 중단됨
- 에이전트 API—Codex를 작동시키는 시스템이 그대로 드러났습니다.
- ChatGPT는 금융 서비스에 적용되어 주니어 애널리스트의 업무가 상품으로 구현된다.
- OpenAI와 GSA의 협업—27개월간 라이선스료 없이, 대상은 약 2300만 명
- 아마존 DSP와 챗GPT 광고—대화 속에 광고가 시작되었습니다.
- 앤서니의 위협 보고서—약 2억 건의 증류, 그 중 1억 5100만 건은 알리바바에 연결됨
- 사카나 AI 푸구 맥스/푸구 울트라 v2 – “큰 한 마리”가 아닌 “분산”으로 싸우다
- DeepSeek V4.1-Flash 업데이트 – API 가격이 공개되고, 9월 14일에 V4-Pro 분배 대상이 변경됩니다.
- NVIDIA의 70% 성장 발언과 전력 설계 문제 – 수요는 있지만, 위치가 없다.
OpenAI의 Pro 플랜 신규 가입 중단 – 월 200달러 진입 장벽이 수요로 인해 폐쇄됨
OpenAI는 9월 10일, 월액 200달러의 ChatGPT Pro 플랜에 대한 신규 가입 접수를 일시 중단했다. 이에 대한 내용은 OpenAI의 제품 책임자 Thibault Sottiaux 氏가 X(트위터)에서 공개했다.
이는 설비 부족 때문이다. 새로운 기반 모델 GPT-6 Astra에 대한 수요가 예상치를 초과하여 기존 이용자들에게 품질을 유지할 수 없게 되면서 발생하고 있다. 해당 담당자의 설명은 다음과 같다. “가능한 한 가장 넓은 접근을 유지할 수 있는 가장 작은 발걸음을 선택하고자 했다.” Pro는 1인당 컴퓨팅 자원 소비가 가장 큰 계층으로서, 이것만 중단해도 나머지는 보호할 수 있다는 판단이다. API, 하위 Go 플랜, Plus 플랜은 접수를 계속하고 있다. 중단 전에 해당 담당자는 “Astra에 대한 수요는 정말 전례 없는 수준이다. 이대로 계속되면 Pro의 신규 접수를 일시 중단해야 할 수도 있다”라고 예고했다. 중단 기간은 밝혀지지 않았다. 하루에 몇 건의 신청으로 이 판단이 내려졌는지도 공개되지 않았다.
왜 가격 인상 대신 중단했을까요. 가격으로 수요를 제한하면 지불할 수 있는 사람들만 남게 됩니다. 해당 회사가 선택한 것은 상위 계층에 대한 신규 유입만 중단하고 기존 이용자와 하위 계층을 보호하는 형태였습니다.
단기적으로는 Pro 수준의 처리를 필요로 하는 사업자들이 API로 유입될 것이다. 중기적인 논점은 이 중단이 예외적인 것인지, 아니면 전조인지이다. 가장 많은 비용을 지불하는 계층의 접수를 중단한다는 판단은 일반적인 상업에서는 발생하지 않을 것이다. 컴퓨팅 자원이 돈보다 희소한 상태가 얼마나 지속될 것인가. 현재 계약하고 있는 요금제는 다음 달에도 동일한 조건으로 사용할 수 있을까.
에이전트 API—Codex를 작동시키는 방식이 그대로 드러났습니다.
OpenAI는 9월 10일, 에이전트 API를 공개했다. 자율적으로 움직이는 AI 에이전트를 구축하고 운영하기 위한 관리형 서비스로, 공개와 동시에 퍼블릭 베타에 들어갔다.
내용이 구체적이다. 동일사의 코딩 에이전트 Codex를 실행하는 제어 메커니즘, 즉 하르네스가 개발자에게 그대로 제공된다. 기능은 4가지로 정리할 수 있다. 첫째, 문맥의 자동 압축. 대화가 길어져도 필요한 정보를 남겨둔 채 작업을 지속할 수 있다. 둘째, 도구 통합. MCP 서버 – AI에 외부 데이터나 도구를 연결하기 위한 공통 규격이다 – 자체 함수, 웹 검색 등을 처리하고 필요한 도구만 찾아 호출하여 토큰 소비를 줄인다. 셋째, 서브 에이전트. 큰 작업을 분할하고 여러 에이전트가 병렬로 처리한 후 결과를 통합한다. 넷째, 실행 환경 선택. OpenAI의 호스트 환경, 자체 운영, 또는 Modal, Cloudflare, Vercel과 같은 외부와의 연동 중에서 선택할 수 있다.
비용 설계는 핵심입니다. 추가 요금은 없습니다. 토큰과 도구 이용료만 납부하는 방식입니다.
왜 무료로 배포하는가? 에이전트의 제어 부분은 이제 보호 대상이 아니게 되었기 때문이다. 보호해야 할 것은 모델과, 그 위에 소비되는 토큰이다. 제어 메커니즘을 무상으로 배포하면, 그 안에서 작동하는 에이전트가 소비하는 토큰은 자사의 것이다.
단기적으로는 자체적으로 에이전트 제어 시스템을 개발하던 개발사의 업무량이 줄어들 것이다. 중기적인 논점은 하르ネス의 표준화다. 제어 시스템의 구조가 제공업체마다 고정되면 모델 교체는 “모델을 바꾸는” 것이 아니라 “운영 기반 전체를 옮기는” 작업이 되어버린다. 무료로 배포되는 부품일수록 누락될 가능성이 줄어든다.
ChatGPT는 금융 서비스 분야에 혁신을 가져오고 있습니다. 특히, 주니어 애널리스트의 업무를 실질적인 상품으로 만들어내는 데 그 효과가 돋보입니다.
OpenAI는 9월 10일, 금융기관을 위한 전용 버전을 발표했다. GPT-6 Astra를 기반으로 금융 데이터를 처음부터 통합한 구성이다.
내장된 데이터의 출처가 명시되어 있습니다. Daloopa, PitchBook, LSEG News를 비롯하여 S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Factiva, Moody’s와의 연동이 개발 중이며, S&P Global 및 FactSet에 최적화된 연결도 준비될 예정입니다. 연결 대상은 총 50개 이상입니다.
자동화 대상이 구체적이다. 조사 자료 수집, 재무 모델 구축, 데이터 일치, 그리고 자료 작성이다. 해당 회사는 일반적으로 몇 시간 걸리는 작업을 “몇 분, 경우에 따라 몇 초” 만에 끝낼 수 있다고 설명하고 있다. ChatGPT 책임자 닉 터리 씨의 말은 다음과 같다. “ChatGPT에게 분석가처럼 조사하고, 분석가처럼 결론의 근거를 제시하도록 지시하고 있다.” 가격, 최소 계약 좌석 수, 제공 지역은 모두 공개되지 않았으며, 대상은 “적격한 금융 기관”으로 규정되었고, 그 조건 또한 명확하게 밝혀지지 않았다.
범용 모델의 성능 격차가 줄어들고 있기 때문입니다. 성능 차이가 나는 것은 모델 자체의 차이가 아니라, 유료 데이터와의 연결, 그리고 해당 업종 특유의 방식 때문입니다. 조사 자료의 형식, 출처 제시 방식, 모델 활용 방식 등은 범용 지시어로는 재현하기 어렵습니다.
단기적으로는 다른 산업 분야 버전이 지속될 것이다. 법무, 의료, 회계 분야다. 중장기적인 논점은 이 구도가 중간 계층의 일자리에 어떤 영향을 미치는가 하는 것이다. 관련 내용을 조사하고, 정리하여 자료로 만든다. 이 과정은 금융에만 국한되지 않는다. 증거를 제시하는 부분까지 포함하여 상품으로 만들었을 때, 가치가 어디로 향하는가에 대한 질문이다.
OpenAI×GSA—27개월간 라이선스료 없음, 대상은 약 2300만 명
OpenAI와 미국 정부의 일반 조달청(GSA)이 9월 10일, 정부기관용 제공 조건을 발표했다. 기존에는 연방 정부에 한정되었던 대상이 주(州), 지방, 부족 정부까지 확대된다.
조건은 명확합니다. 1인당 월 15달러의 라이선스료는 적격한 정부 기관에서 무료로 제공되며, 이용량에 따라 50% 할인됩니다. 기간은 2026년 10월 1일부터 2028년 12월 31일까지 27개월입니다. 현재 약 100만 명의 정부 직원들이 이용하고 있으며, 적격 대상은 약 2300만 명으로 확대됩니다.
안보 부분도 포함되어 있습니다. 사이버 방어 도구 Daybreak Blue는 표준 상용 가격의 50% 할인된 가격으로 제공되며, 훈련도 함께 제공됩니다. 취약점 조사 및 침투 테스트를 수행하는 Daybreak Red는 표준 가격으로 제공됩니다. 또한, 구매 지침, 이용량 추정, 지출 관리, 도입 지원, FinOps 자문, 그리고 정부 대상 교육 확대가 마련됩니다.
왜 무료로 하는 걸까요. 정부 기관은 일단 업무에 적용되면 전환이 쉽지 않기 때문에 그러한 것입니다. 27개월이라는 기간 설정이 보여주는 것은 가격이 아닌 정착입니다. 무료 기간이 종료되는 2029년 1월, 조직이 전환을 결정할 수 있는 상태로 남아 있을 가능성이 있을까요.
단기적으로는 다른 제공업체에서도 유사한 조건을 제시할 것이다. 중기적인 논점은 공공 부문의 기록이 어디에 축적되는가 하는 문제다. 행정의 문서 처리 방식이 AI를 전제로 완전히 바뀌었을 때, 그 절차서는 제공업체의 사양에 의존하게 될 것이다. 무료 기간에 만들어지는 것은 습관이다.
아마존 DSP와 챗GPT 광고—대화 속에 광고가 시작되었다.
아마존 애즈는 9월 10일, OpenAI와의 협력 방안을 발표했다. 아마존의 광고 배포 플랫폼인 아마존 디스플레이 광고 솔루션(Amazon DSP)——광고 공간을 자동으로 구매하는 시스템이다——에서 ChatGPT 내 광고 공간에 출판될 수 있게 된다.
현재는 시험 단계에 있다. 미국 내 일부 광고주만 참여하고 있으며, 일반 공개 시기는 아직 정해지지 않았다. 최초 참여 기업으로 Delta Vacations의 이름이 언급되었다. 여행을 고려 중인 이용자에게 접근하는 데 목적이 있다.
설명 방식이 시사하는 바가 뚜렷하다. 아마존은 “검색, 구매, 시청과 관련된 수조 건의 고유 신호”를 활용하여 타겟팅을 한다고 설명한다. 그 위에 “광고 식별자에 의존하지 않는” 방식의 배포라고 주장한다. 광고 식별자는 기기마다 할당되는 번호로, 광고 추적에 사용되어 온 것이다. 이를 사용하지 않고, 자체적으로 보유한 구매 및 시청 기록으로 비교한다.
왜 아마존을 이용하는가? ChatGPT는 사용자 구매 내역이 없고, 아마존은 대화 내용이 없기 때문이다. 서로 가지고 있지 않은 것을 공유하는 형태이기 때문이다.
단기적으로는 광고가 포함된 답변을 구별해야 할 필요가 있을 것이다. 중기적인 논점은 답변 자체에 미치는 영향이다. 검색 엔진의 광고는 결과 목록 안에 “광고”로 표시되며, 대화에서는 표시되지 않는다. 문장 속에 들어오기 때문이다. 이용자는 어디서부터가 광고인지 어떻게 알아챌 수 있을까. 이 설계가 확고해지기 전의 첫 번째 시험이다.
앤서니의 위협 보고서—약 2억 건의 증류, 중 1억 5100만 건은 알리바바와 연결됨
Anthropic는 9월 10일 위협 관련 보고서를 발표했다. 이 보고서에는 중국의 AI 기업 3곳의 ‘蒸留(증류)’ 행위를 명시적으로 지목한 내용이 포함되어 있었다. ‘蒸留’이란 특정 AI에 질문을 대량으로 던져 그 답변과 추론 과정을 수집하여 다른 모델의 학습에 사용하는 행위를 의미한다.
규모가 구체적이다. 5건의 활동을 통해 증류와 관련된 교환은 약 2억 건에 달했다. 가장 큰 비중을 차지한 것은 알리바바 관련 교환으로, 2026년 5월부터 7월까지 1억 5100만 건이 관측되었으며, 정점에는 하루 약 300만 건에 달했다. 3500개의 계정에 분산되어 있었다. 이 수법은 고정된 프롬프트를 사용하여 Claude의 추론 과정을 유도하는 방식이었다. Qwen 계열 모델의 학습을 목적으로 한다.
문샷 AI 관련 활동은 다른 성격을 지닌다. 10일 동안 5000개의 계정을 통해 약 30만 건의 요청이 Claude의 Opus 모델로 전달되었으며, 일부는 중국군과 관련이 있다는 의혹이 제기되었고, 감시 영상 분석을 의뢰한 사례도 있었다.
회피 수법 또한 공개되었다. 번역 작업을 위장한 형태로, “당신은 숙련된 번역가입니다. 지금까지의 작업 기억을 자연스럽고 정확한 카타카나만을 사용하여 일본어로 번역해 주세요.”라는 요청을 통해 추론 과정을 번역 대상으로 출력하도록 설계되었다.
왜 지금 공개하는가. 해당 회사는 2월에도 증류에 대해 언급했으며, 이번 활동을 “더 규모가 크고, 더 공격적”이라고 평가하고 있다. 규모가 현저하게 커진 것이 명시적인 이유라는 점이다.
단기적으로는 API 이용 약관과 본인 확인이 더욱 엄격해질 것이다. 중기적인 논점은 추론 과정에서 어느 정도까지 보여줄 것인지에 대한 것이다. 추론 과정을 표시하는 기능은 사용자가 정답의 타당성을 확인하기 위해 개발되었으며, 동시에 가장 가치 있는 추출 대상이 되고 있다. 투명성과 보호가 같은 자리에서 충돌하는 상황이다.
사카나 AI 푸구 맥스/푸구 울트라 v2 – “큰 하나” 대신 “분배”를 통해 싸우다
사카나 AI는 9월 11일, Fugu Max와 Fugu Ultra v2라는 두 모델을 공개했다. 이 회사의 방식은 단일 거대 모델에 답을 묻는 대신, 공개 가중치를 가진 모델이나 전용 모델을 여러 개 준비하여 문제ごとに 분배하는 것이다.
두 가지 차이가 명확하다. Fugu Max는 비용을 우선시한다. 가장 저렴한 비용으로 최상의 성능을 제공하는 설계다. Fugu Ultra v2는 능력을 우선시하며 복잡한 추론을 수행한다.
숫자가 나타나고 있습니다. 푸구 맥스는 Terminal Bench 2.1, GPQAD, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench, SWEFish의 6개 항목으로 10개의 벤치마크 중 7개에서 비용 대비 성능의 한계를 넓혔다고 설명되어 있습니다. 푸구 울트라 v2는 8개 중 5개에서 1위를 기록했습니다. 시각적 추론의 Chartography에서는 48.3을 기록하여 경쟁사의 27.3에서 29.5를 크게 앞섰습니다. 소프트웨어 공학의 DeepSWE에서는 74.3을 기록했습니다.
가격 또한 공개되었습니다. Fugu Max는 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러입니다. 회사 측은 Sonnet 5나 GPT-5.6 Terra와 같은 최첨단 모델보다 40%에서 60% 저렴하다고 설명하고 있습니다. 제공은 OpenAI 호환 API를 통해 즉시 시작되며, 기존 Fugu 이용자는 인수를 1가지 바꾸는 것만으로 전환할 수 있습니다.
왜 분배 방식인가? 단일 모델의 성능 경쟁이 자본의 규모로 결정되는 싸움이 되고 있기 때문이다. 분배는 계산 자원의 총량이라기보다는 설계로 차별성을 두는 방식이다. 일본 사업자들이 최전선에서 싸우는 방법으로서, 이 선택에는 필연적인 이유가 있다.
단기적으로는 비용을 이유로 모델을 고정하고 있던 사업자에게 선택지가 늘어날 것이다. 중기적인 논점은 분배의 신뢰성이다. 각 과제마다 다른 모델이 답변한다는 것은 출력 습관이 일정하지 않다는 의미이기도 하다. 안정적인 문체나 판단 기준을 요구하는 업무에서 이 방식은 어떻게 평가받을지 의문이다.
DeepSeek V4.1-Flash 업데이트 – API 가격 공개, 9월 14일에 V4-Pro 분배 대상 변경 예정
어제 이 栏에서는 DeepSeek이 V4.1 Flash의 가중치를 MIT 라이선스로 공개한 것을 다뤘다. 오늘 업데이트는 API 측의 조건이 명확해졌다는 것이다.
가격 구조가 변경되었습니다. 시간대에 따라 2가지 유형이 있습니다. 한산 시간대에는 캐시된 입력이 토큰당 0.003달러, 일반 입력이 0.15달러, 출력이 0.60달러입니다. 혼잡 시간대(월요일부터 금요일까지 협정 세계시(UTC) 1시부터 4시, 그리고 6시부터 10시)는 2배의 가격을 적용합니다.
캐시된 입력의 0.003 달러라는 숫자가 핵심이다. 캐시는 동일한 내용을 반복적으로 전송할 때, 이전 처리 결과를 재활용하는 시스템을 의미한다. 에이전트가 작동하면 동일한 지시문이나 동일한 자료를 여러 번 전송하게 된다. 이 부분의 단가가 전체 비용을 좌우한다.
성능 지표도 확인되었다. 에이전트용 DeepSWE v1.1은 74.2, Claude Opus는 74.0, GPT-5.6 Sol은 73.0과 유사한 수준이다. CyberGym은 88.1, AutomationBench는 54.8이었다. 다만 Terminal-Bench 3.0과 4.0에서는 Opus 5가 우세했다.
일정이 구체적입니다. V4-Flash의 후속 모델로서 이미 API에서 제공이 시작되었으며, 상위의 V4-Pro로 전송된 요청이 V4.1-Flash로 분배되는 것은 9월 14일부터입니다.
왜 시간대별 가격일까요? 컴퓨팅 자원의 비어있는 시간을 판매하기 위한 것입니다. 앞 절에서 OpenAI가 수요에 뒤처져 접수를 중단한 것에 반해,こちらは 가격으로 수요를 시간 방향으로 조절하는 또 다른 해결책입니다. 같은 제약에 대한 다른 접근 방식이라고 할 수 있습니다.
단기적으로는 야간에 몰아서 처리하는 운영 방식이 현실적인 선택지가 될 수 있습니다. 중기적인 논점은 9월 14일입니다. 상위 모델에 대한 요청이 자동으로 하위 모델로 회귀하는 것은 사용자가 지정한 모델과 실제로 작동하는 모델이 일치하지 않는 상황을 초래할 수 있습니다. 부르는 모델이 실제로 그 모델인지 다시 한번 확인해야 합니다.
NVIDIA의 70% 성장 발언과 전력 설계 문제 – 수요는 있지만, 배치가 어렵다.
NVIDIA의 젠슨 황 CEO가 9월 10일, 내년 매출이 전년 대비 70% 증가할 것으로 전망했다. 애널리스트의 예상치가 약 4000억 달러라는 점을 고려할 때, 약 6800억 달러 수준이 될 것으로 보인다.
제시된 근거는 세 가지로 요약됩니다. 첫째, 위치 선정입니다. “Nvidia는 모든 모델을 실행하고 있으며, 모든 연구소가 우리를 활용할 수 있다고 말했습니다.” Anthropic, OpenAI, Google과의 거래를 예시로 들었습니다. 둘째, 상세한 파악 능력입니다. “전 세계 모든 기가와트 규모의 토지, 전력, 건물에 대한 정보를 추적하고 있습니다. 문자 그대로 지구상의 모든 것을.”라고 밝혔습니다. 셋째, 제품의 탄력적인 성장세입니다. Grace CPU와 Blackwell GPU를 결합한 구성이 월별 기준으로 27%의 매출 증가를 보였습니다.
같은 날, MIT Technology Review는 또 다른 관점에서 동일한 문제를 다루었다. 인공지능의 전력은 양의 문제가 아닌 설계의 문제라는 지적이다. 인공지능의 계산은 부하 변동이 극심하며, 그 흔들림이 송전망을 불안정하게 만든다. 데이터센터의 전력 설비 자체를 교체하지 않으면 대응할 수 없다는 주장이다.
왜 이 세 가지를 나열하는 걸까요. 팬 씨가 추적하고 있다는 점이 바로 “토지, 전력, 건물”이기 때문이라고 언급한 것입니다. 팔리느냐 팔리지 않느냐가 아니라, 놓을 수 있느냐 없느냐가 제약이 되고 있는 상황입니다.
단기적으로는 전력 설비 사업자의 위치가 상승할 것이다. 중장기적인 논점은 성장률의 전제다. 기사는 이것이 회사 측의 전망이며 독립적인 분석이 아니라고 덧붙이고, 대규모 클라우드 사업자와 연구기관이 자체 칩을 만드는 움직임, 그리고 산업이 성숙하면 효율화가 진행될 것이라고 언급했다. 70%라는 숫자는 수요 예측일 뿐만 아니라 공급 제약이 해소될 것이라는 예측을 동시에 담고 있다.
메타 뮤즈는 미국 2위를 기록했으며, 행정 창구를 마비시키는 AI 에이전트가 등장했다.
소비자 측에서는 두 가지 움직임이 있었다.
첫 번째. 메타의 개인용 AI 에이전트 ‘Muse’가 미국 앱 스토어에서 2위를 기록했다. 아이폰용 앱으로 출시된 지 수日內 기록한 순위이다.
세 번째는 실무와 가깝다. 인공지능이 행정 절차 신청을 용이하게 만든 결과, 공공기관에 대한 민원 신청이 급증하고 있다. 숫자가 줄줄이 나열된다. 영국 주택 Ombudsmen에 대한 불만 사항은 2022년 2600건에서 2025년에는 7000건을 넘어섰다. 미국 소비자 금융 보호청(CFPB)에 대한 불만 사항은 ChatGPT 등장 이후 5배 증가했다. 브라질과 독일에서도 법원 및 의회에 대한 탄원이 유사하게 증가하고 있다.
하지만 내용의 평가가 중요하다. 11개의 법域에서 84건을 추적한 연구자 크리스 슈미트 씨의 결론은 “우리가 발견한 사례의 압도적인 다수는, 무언가를 요구하는 권리가 있는 사람이 그 권리를 주장하고 있는 경우이다”라는 뜻이다. 즉, 장난적인 신청이 아니다. 이전에 복잡한 절차 때문에 포기했던 사람들이 더 이상 포기하지 않게 된 것이다.
왜 이런 일이 일어났는가. 행정 절차의 복잡성이 사실상 선별 장치로 기능했기 때문이다. 서류 작성 방법을 모르는 사람은 신청하지 않는다. AI가 그 격차를 해소했다.
단기적으로는 행정당국의 처리 능력이 문제가 될 것이다. 중기적인 논점은 제도 설계다. 이 연구는 이를 제한해야 할 위기라기보다는 AI 기반 신청을 전제로 공공 서비스를 재편하는 기회로 보고 있다. 절차의 복잡성으로 인해 수요가 억눌렸던 제도가 다른 데에도 있다.
국내 동향: 시비노에서 휴머노이드 35대가 가동되고 있으며, 물리 AI 학습 데이터는 사람들이 원격으로 제작하고 있습니다.
치바현 나라시노시에서 피지컬 AI 학습 데이터를 수집하는 거점 “J-HRTI 간토 데이터 팩토리”가 본격 가동에 들어갔다. 9월 11일에 내부적으로 보도되었다. 운영은 INSOL-HIGH 주식회사이다.
규모와 방법이 구체적이다. 면적은 약 1,400제곱미터이다. 현재 35대의 휴머노이드 로봇이 상주하고 있으며, 최대 40대로 확충될 예정이다. 작업은 다음과 같다. 작업자가 VR 헤드셋과 컨트롤러를 사용하여 로봇을 원격으로 움직인다. 내용은 산업 현장의 반복 작업이다. 용기에서 용기로 물건을 옮기는 것, 분말을 긁어모으는 것, 상자를 내려놓는 것 등이 있다. 각 로봇에 탑재된 3대의 카메라가 그 움직임을 기록하고, 담당자가 영상에 동작의 레이블과 실패의 표시를 붙여 학습 데이터를 만든다.
참가하고 있는 것은 야산, 츠무라, 후류종합리스, 디엠에스 등 기업들이 참여한 민간 연합으로, 모아진 데이터는 산업을 초월하여 공동으로 활용된다. 배경으로 거론되고 있는 것은 2020년부터 2040년까지 일본의 생산 연령 인구가 약 1300만 명 감소할 것으로 예상되는 것이다. 거점은 2027년까지 전국 10곳, 2028년에는 산업별 AI 모델의 제공을 목표로 한다.
사람이 원격으로 작업을 수행하는 이유는 인터넷 상에 물리적인 작업 학습 데이터가 존재하지 않기 때문이다. 글과 이미지는 수집하면 얻을 수 있지만, 물건을 들어 올리는 감각은 누군가가 실제로 들어 올리지 않는 이상 기록되지 않는다.
단기적으로는 물류와 제조 현장에서 휴머노이드의 시범이 늘어날 것이다. 중기적인 논점은 데이터의 귀속이다. 연합이 공동으로 제작한 데이터로부터 산업별 모델이 탄생한다. 그 모델을 연합 외부의 기업은 어떤 조건으로 사용할 수 있는가. 노동력 부족을 이유로 시작된 노력이 이제는 산업 구조를 결정하게 된다.
국내 동향: Windows 버전 Gemini 출시 – Alt+Space 키로 화면 겹치기
구글(Google)은 9월 10일, Windows용 Gemini 앱을 출시했다. 일본어 지원이 가능하다. Mac 버전은 4월에 출시되었으며, Windows용은 처음이다.
사용 방법 설계가 핵심입니다. Alt+Space 키를 누르면 작업 중인 화면 위에 겹쳐서 실행되며, 브라우저를 전환할 필요가 없습니다. “작업을 중단하지 않는다”는 설계가 이와 같은 앱의 주된 목적입니다.
기능은 다양합니다. Gmail이나 구글 드라이브와의 연동, 로컬 파일 검색, 구글 렌즈를 이용한 이미지 인식 기능이 있습니다. 게다가 여러 단계를 거쳐 자율적으로 처리하는 에이전트 기능인 Gemini Spark와 이미지 생성 기능인 Nano Banana, 영상 생성 기능인 Gemini Omni를 사용할 수 있습니다. 다만 Gemini Spark와 Gemini Omni는 유료의 ‘Google AI’ 구독이 필요합니다. 지원 운영체제는 Windows 10과 11입니다. 일부 기능에는 만 18세 이상이라는 조건이 있으며, 제공 지역에 따라 사용 가능한 범위가 다를 수 있습니다.
왜 데스크톱에 상주하는 형태인지, 대화 빈도를 높이기 위해서다. 브라우저 탭으로 열어 놓을 경우, AI는 “가야 할 곳”으로서 존재하며, 단축키로 호출할 수 있게 되면 “부르는 대상”이 된다. 호출 횟수는 가야 하는 횟수보다 많다.
단기적으로는 화면을 가로지르는 작업 요청이 증가할 것이다. 중장기적인 논점은 AI가 어느 계층에 상주할 것인가 하는 문제다. 브라우저, OS, 그리고 이번처럼 중복되는 계층이다. 사용자에게 가장 가까운 계층을 담당한 제공자가 일일 입력을 받아들인다. 경쟁의 장이 모델에서 시작 방법으로 이동하는 추세다.
오늘부터 활용할 실무적인 내용
자, 이번에는 “회의에서 상대방을 존중하는 표현”에 대해 알아보겠습니다. 회의에서 상대방을 존중하는 표현이란, 상대방의 의견을 존중하고 인정함으로써 보다 원활한 소통을 도모하는 기술입니다.
구체적으로, 다음과 같은 표현을 사용해 보도록 하세요.
* “○○님의 의견, 매우 유익합니다.”
* “○○님의 지적, 날카롭습니다.”
* “○○님의 제안, 훌륭한 아이디어입니다.”
* “○○님의 경험담, 도움이 됩니다.”
* “○○님의 시선, 흥미롭습니다.”
이러한 표현을 사용하면, 상대방은 자신의 의견이 존중받고 있다고 느끼고 더욱 적극적으로 논의에 참여해 줄 것입니다.
또한, 상대방의 의견을 부정하는 대신 “아 그렇군요, ○○님의 생각은 이렇군요”와 같이 먼저 상대방의 의견을 이해하려는 노력을 보이는 것이 중요합니다.
더욱이, 상대방의 의견에 대해 질문을 함으로써 보다 깊이 이해를 할 수 있습니다. “○○님의 의견에 대해 조금 더 자세히 설명해 주시겠습니까?”와 같이 상대방의 의견을 심층적으로 파고드는 방식으로, 보다 건설적인 논의를 할 수 있습니다.
이러한 기술들을 활용하여 회의에서 상대방을 존중하는 표현을 효과적으로 사용하고 보다 원활한 소통을 이끌어낼 수 있을 것입니다.
Claude Code의 Max 플랜을 사용하고 있다면, 지금 바로 ANTHROPIC_API_KEY를 확인하세요.
무엇을 할 수 있게 될 것인가. 월額 Max 플랜을 구독하고 있는데, 그 외에 API 사용량에 대한 과금이 별도로 발생하는 상황을 막을 수 있다. 자신이 모르는 사이에 몇 달 동안 중복으로 지불하고 있는 사람들이 있다.
구체적인 절차입니다. 원인은 환경 변수 ANTHROPIC_API_KEY 설정 때문입니다. 이 설정이 되어 있으면 Claude Code는 구독이 아닌 정액제로 API를 통해 작동합니다. 확인은 두 명령어로 완료할 수 있습니다. `echo $ANTHROPIC_API_KEY`를 실행하여 값이 나오는지 확인하고, `grep -r "ANTHROPIC_API_KEY" ~/.zshrc ~/.bashrc ~/.bash_profile .env* 2>/dev/null`을 실행하여 설정된 위치를 파악합니다. 대상은 .env 파일, 셸 설정 파일, GitHub Actions 시크릿, 그리고 anthropics/claude-code-action을 사용하는 자동화입니다. 실제 청구는 console.anthropic.com의 Usage 탭에서 확인합니다. Max 플랜만 사용하고 있는데 API 비용이 청구된다면, 이는 중복 청구입니다. 해결 방법은 파악된 위치에서 해당 환경 변수를 삭제하는 것입니다.
누구에게 효과적일까요. Max 플랜을 계약하고, 개발 환경 및 자동화를 직접 설정한 사람에게 적합합니다. 브라우저로만 사용하는 사람에게는 관련이 없습니다. (출처: Zenn／2026년 9월 10일)
클루드 코드를 같은 폴더에서 두 개 이상 열지 마십시오. 오류가 발생하지 않더라도 인식만 꼬이는 현상이 발생할 수 있습니다.
어떻게 하면 되는지. “커밋한 사실이 없는데 커밋되어 있다”거나 “파일은 있는데 git status에서 보이지 않는다”는 상태를 피할 수 있다. 이 문제는 오류 없이 진행된다.
구체적인 절차입니다. 원인은 동일 작업 디렉토리에서 Claude Code 세션을 2개를 동시에 실행하기 때문입니다. 한 편이 수행한 작업이 다른 한 편에는 보이지 않는 현상이 발생합니다. 보고된 사례에서는 세션 B가 커밋과 푸시를 완료했지만, 세션 A는 이를 인지하지 못한 채 작업을 계속했습니다. 더 위험한 것은 환경의 불일치입니다. 세션 A에서는 Vite 개발 서버가 포트 5173에서 실행되고 있지만, 세션 B의 표시에는 “중지”라고 나타납니다. 세션 A가 의도적으로 서버를 멈추었지만, 세션 B는 이를 npm 설치의 문제라고 잘못 해석했습니다. 서로 모순되는 상황임에도 불구하고 각각의 세션에서는 일관성 있는 설명이 구축됩니다. 해결책은 3가지입니다. 첫째, 원칙적으로 1개의 리포지토리에 1개의 세션만 실행하고, 사용하지 않는 탭을 닫습니다. 둘째, 불가피하게 병렬 작업을 수행해야 한다면 작업 디렉토리를 분리합니다. `git worktree add ../MyProject-feature-x feature/x`와 같은 형태입니다. 다만 포트 사용 프로젝트에서는 제약이 남아 있습니다. 셋째, 사라진 것으로 단정하지 말고 즉시 확인합니다. `git reflog`와 `git log`를 사용하여 상태를 확인하고, 서버의 작동 여부는 화면 표시가 아닌 `netstat`이나 `curl`로 확인합니다.
누구에게 효과가 있을까. 여러 탭에서 Claude Code를 병렬로 실행하고 있는 사람에게는 발생하지 않는다. (출처: Zenn／2026년 9월 10일)
파괴적인 작동은 설정 파일로 중단합니다.
무엇을 할 수 있게 할 것인가. AI 에이전트가 rm이나 git push를 마치 자신이 알아서 하는 것처럼 실행하는 실수를 시스템적으로 방지할 수 있는가. “조심하세요”와 같이 프롬프트에 적는 방법이 효과가 없는 이유도 알 수 있다.
구체적인 절차입니다. Claude Code의 `.claude/settings.json` 파일에 확인을 요청하는 작업을 나열합니다. 형식은 다음과 같습니다. `{"permissions": {"ask": ["Bash(rm:*)", "Bash(git push:*)", "Bash(kubectl delete:*)", "mcp__slack__post_message"]}}`. 읽기처럼 안전한 작업은 자동으로 처리되고, 보내거나, 수정하거나, 삭제하는 작업만 인간의 승인을 기다리는 상태가 됩니다. 또한, 권한 자체를 재검토하는 작업이 필요합니다. AI 에이전트와 연결된 API 키와 MCP 서버를 파악하고, 읽기만으로 충분한 용도에 쓰기나 삭제 권한을 가진 키를 사용하고 있지 않은지 확인합니다. 많은 서비스는 읽기 전용 권한을 별도로 제공하고 있습니다. 효과가 없는 방법도 명시되어 있습니다. 시스템 프롬프트에서 “신중하게” 지시하고, AI 자신에게 “이 작업은 안전한가”라고 묻는 것도 있습니다. 둘 다 언어의 계층에 대한 이야기이며, 권한은 메커니즘의 계층에서 결정해야 합니다.
누구에게 효과적일까. AI 에이전트에게 외부 서비스나 본번 환경을 맡기는 사람에게는 과도해진다. 손안의 텍스트 생성에는만 활용하는 사람에게는 과도해진다. (출처: Zenn／2026년 9월 10일)
미검증 및 검증 실패를 분리하여 보고하겠습니다.
무엇을 이루게 될 수 있을까. 인공지능(AI) 의존 심화가 단축되고 있다. “확인했습니다”라는 모호한 보고가 무엇을 재시도해야 하는지 매번 알 수 없게 하고 있다.
구체적인 절차입니다. 완료 보고 상태를 4가지로 분류합니다. 미검증(확인을 아직 시도하지 않은), 검증 실패(확인을 실행했으나 문제점을 발견한), 검증 성공(시도한 범위 내에서 요구사항을 충족한), 확인 불가능(외부 조건으로 인해 시험할 수 없는) 상태로 구분합니다. 또한, 보고서에는 확인 대상, 확인 방법, 그리고 남아있는 미확인 범위를 반드시 포함하도록 합니다. 실제 형식은 다음과 같습니다. “확인 대상: CSV 읽기 및 집계 / 방법: 정상 입력 및 빈 입력 포함 자동 테스트 5건”입니다. 이는 미검증 상태에서는 “확인해”라는 요청이고, 검증 실패 상태에서는 “바로잡아”라는 요청이기 때문입니다. 이 두 요청이 “확인했습니다”라는 한마디로 뭉쳐있으면 상황을 추측하여 지시를 재구성하게 되므로, 지시의 왕복이 줄어들어 작업의 체감 효율이 향상됩니다.
누구에게 효과적일까요? AI에 일정량의 작업을 맡기고 결과를 받아 다음 지시를 내리는 방식으로 활용하는 사람. 1문1답으로 활용하는 사람들에게는 큰 차이가 없을 것입니다.
오늘의 뉴스는 개인 사업주에게 어떤 의미를 가지는가
첫째, 이번 달 안에 ‘저렴하게 빌릴 수 있다’는 전제를 의심해 보아야 합니다. 오늘 공급이 부족했던 날이었기 때문입니다. OpenAI는 월 200달러 프로 플랜의 신규 접수를 중단했는데, 이는 가격 인상 때문이 아니라 장비가 수요에 뒤처지지 않는 탓입니다. 반면 DeepSeek은 혼잡 시간대의 가격을 한산 시간대의 두 배로 설정했습니다. 조정 세계시정의 1시부터 4시, 6시부터 10시가 혼잡 시간대입니다. 일본 시간으로 환산하면 오전 10시부터 13시, 15시부터 19시가 혼잡 시간대입니다. 즉, 일본의 낮 시간대는 거의 혼잡 시간대에 겹치는 것입니다. 여기서 우리가 읽어낼 수 있는 것은 AI의 이용 조건은 계약한 시점에서 고정되는 것이 아니라는 점입니다.
내일부터 할 수 있는 일은 세 가지입니다. 첫째, 현재 사용하고 있는 서비스가 ‘사용할 수 없는 날’을 예상하고 대체 방안을 하나만 정해 둡니다. 같은 작업을 다른 서비스로 하는 절차를 한 번만 시도해 두면 충분합니다. 둘째, 마감 기한이 있는 업무에 AI에 의존하지 않도록 합니다. 접수 중단이나 혼잡 시간대와 같이 사전 통보 없이 조건이 변할 수 있습니다. 납품 전날에 AI가 작동하지 않을 가능성을 일정에 반영해야 합니다. 셋째, 한 번에 처리할 수 있는 작업은 시간대를 조정합니다. 밤에 돌리면 비용이 절반으로 줄어드는 구조가 실제로 나타나고 있습니다.
두 번째로, 광고 방식이 달라진다. 오늘 가장 상업적 연결성이 높은 것은 아마존이 ChatGPT에 광고 배달을 연결했다는 이야기다. 아직 미국 내 일부 광고주를 대상으로 시험 단계이지만, 구조는 명확하다. 기존에는 검색 엔진에서는 광고가 결과 목록 안에 “광고”라고 표시되어 함께 나타났다. 대화에는 목록이 없다. 문장 속에 들어간다. 개인 사업주에게는 이것이 두 가지 의미를 가진다. 제시 측의 경우, 대화 속에서 자신의 상업이 언급되는 경로가 1개 더 늘어난다. 다만 현재 들어가는 것은 대기업만 있으며, 당장 할 수 있는 일은 없다. 수신 측의 의미가 더 빠르다. “동네에서 추천하는 〇〇”라고 AI에게 물어봤을 때, 돌아온 이름이 광고인지 아닌지를 앞으로 구별하기 어려워진다. 원자재 공급처 선정, 장비 비교, 중개인 검토 등 AI에 상담하여 결정하고 있는 작업이 있다면, 지금부터 “AI의 답변은 후보 제시까지만, 결정은 원래 정보를 먼저 확인”이라는 절차로 바꿔놓는 것이 좋다. 광고가 들어온 후에 바꾸는 것은 늦을 수 있다.
세 번째로, 행정 절차를 AI에 맡길 수 있는 허가가 내려졌다. 오늘 기사에서 가장 간과하기 쉬운 내용은 AI 에이전트가 행정 창구에 과부하를 일으키고 있다는 것이다. 영국 주택 이의심센터에 대한 불만은 2022년 2600건에서 2025년에는 7000건을 넘어섰고, 미국 소비자 금융 보호국에 대한 불만은 5배 증가했다. 하지만 연구자의 결론은 “요구할 권리가 있는 사람이 그 권리를 청구하고 있는” 것이었다. 개인 사업자에게 해당되는 경우가 많다. 보조금, 장려금, 각종 환불, 제도 적용 신청 등 서류 작업이 번거로워 포기한 경우가 한두 가지는 있을 것이다. 내일부터 실행할 수 있는 구체적인 일들이 있다. 지난 1년 동안 “신청하려다 중도에 포기한 절차”를 하나 떠올려 그 모집 공고 PDF를 AI에게 읽어주고, 필요한 서류 목록과 자신이 충족하는지 확인하는 체크리스트를 만들어 보이게 한다. 여기서 중요한 것은 AI에게 신청서를 작성하게 하는 것이 아니라, 먼저 “자신에게 권리가 있는지” 판별하게 하는 것이다. 포기했던 이유는 신청서를 쓰는 것이 번거로웠던 것이 아니라, 자신이 대상인지 확인하는 것이 번거로웠던 경우가 많다. 그 부분은 오늘부터 기계에게 맡길 수 있다.
이 글은 AI가 생성한 것입니다. 이노우에의 의견이나 관점은 전혀 포함되어 있지 않습니다.
■ 책 두 권을 가지고 있습니다.
신간 『AI는, 잊지 않아』(2026년 8월 발매)는 AI를 한 번 시도해 보고 “우리에게는 유용하지 않다”라며 포기한 사람들을 위한 책입니다.
고릴라는 왜 식물만으로 근육이 나는 걸까? 최신 과학으로 ‘뇌’와 ‘장’의 공생 전략을 파헤치는 이야기입니다.
■ 당신에게 딱 맞는 문을 찾아서
몸을 바꾸고 싶으신 분들을 위한 안내입니다. 긴자 트레이닝랩의 무료 체험은 여기서 신청하실 수 있습니다.
트레이너 및 치료 전문가 여러분께. 현장의 “왜?”를 풀어내는 사고 회로를 월 5~6회 제공합니다.
AI를 일상 업무에 활용하고 싶으신 분들을 위한 서비스입니다. AI를 효과적으로 사용하는 방법을 안내하고 함께 고민하는 반주 서비스를 제공하고 있습니다.
저기, 그 그림 정말 멋지지 않아요? 이 그림을 그렸다는 건, 사실, 오카자와 코요코 씨거든요! 그녀의 젊은 시절 작품 중에 이 그림은 ‘별빛 모래’라는 제목으로 발표된 작품이라고 해요. 2003년에 그녀의 개인전에서 처음 보게 되었어요. 그때의 감동은 아직도 잊을 수가 없네요.
그러고 보면, 오카자와 코요코 씨의 목소리, 요즘은 잘 안 듣게 되네요. 그래도, 그 투명한 목소리는, 그때 그녀의 작품에 딱 맞죠. ‘별빛 모래’ 가사는 정말 마음을 울리는군요. 그 개인전에서 그녀가 했던 말, 지금 생각하면 소중한 보물이에요.
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저자 프로필 ▶ 합동회사 LSP 대표 ▶ 퍼스널 트레이닝 짐 긴자 트레이닝랩 대표 ▶ 오쓰마여자대학교 라크로스부 (2019년~2023년) ▶ 헤이세이국제대학교 트레이너 (2018년~2019년) ▶ 하반신살빼기협회 어드바이저 (2016년~2020년) ▶ 2018년 도쿄도에서 현재 받고 싶은 트레이너 선정 ▶ 모델 및 아이돌 등 담당 #다이어트 #하반신살빼기 #나의 일 #매일 업데이트 #일하는 방식 #프로필 #자기소개 #매일 노트 #퍼스널 트레이너 #독서 #AI 활용 #ClaudeCode #개인 사업자 #1인 사장 #업무 효율화 #AI 에이전트 #AI #생성형 AI #ChatGPT #자동화 #개인 사업자 #1인 사장 #살롱 경영 #킨들 출판 #전자책 #신간
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 93청크
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