Anthropic이 Claude Opus 4.7 출시, Claude Design 발표, Stainless 인수, 중소기업용 플랜 신설 등 제품과 사업 전반에 걸친 대규모 업데이트를 진행했습니다. 모델 성능 강화부터 디자인 특화 도구, SDK 품질 향상을 위한 인수합병까지 폭넓은 변화를 다룹니다.

AI 축전지 충방전 최적화 소프트웨어 철저 비교: Autobidder / Mosaic / GEMS / Tensor Cloud /

축전지 충방전 최적화 소프트웨어의 계층별 역할과 주요 솔루션을 비교 분석합니다. 제어 엔진과 의사결정 엔진의 차이를 설명하며, 전력 시장 연동 및 경제성 평가를 위한 기술적 요소를 다룹니다.

【Python 구현 포함】 위성 이미지로 원유 재고를 읽다── 데이터 사이언티스트를 위한 「IMINT/GEOINT」 입문 【제1회: 도입편】

위성 이미지와 지리공간 정보(IMINT/GEOINT)를 활용한 데이터 분석 기술과 새로운 커리어 기회를 소개합니다. 영상 처리 및 컴퓨터 비전 기술을 통해 원유 재고나 기업 실적을 예측하는 민간 비즈니스 활용 사례를 다룹니다.

【AI로 실직하고 싶지 않다】 이 AI 시대에 가장 인력이 부족한 곳은 여전히 '정보 서비스업'인 듯하다 (Teikoku Databank 조사)

Teikoku Databank 조사 결과, AI 시대에도 정보 서비스업의 인력 부족 현상은 지속되고 있습니다. 단순 코딩 수요는 줄고 있으나, AI 생성 코드를 안정적으로 설계하고 운영할 수 있는 숙련된 인재의 수요는 오히려 증가하고 있습니다.

Ramp AI Index를 바탕으로 기업이 Anthropic과 OpenAI 중 LLM을 선정할 때 고려해야 할 핵심 기준을 분석합니다. 단순 성능을 넘어 보안, 비용 효율성, 기존 시스템과의 연계성을 중심으로 한 비즈니스 관점의 평가 가이드를 제공합니다.

Codex를 활용하여 USD/JPY 통화쌍을 대상으로 하는 AI 자동 매매 시스템의 설계 방침을 다룬 기술 메모입니다. 단순한 매매 스크립트를 넘어, 시장 상태 분석, 전략 선택, 리스크 관리 및 로그 기반의 개선 루프를 갖춘 '금융 OS' 형태의 시스템 구축을 목표로 합니다.

Codex를 활용하여 USD/JPY 통화쌍의 AI 자동 매매 봇을 설계하는 과정을 담은 개발 메모입니다. 단순한 매매 로직을 넘어 시장 상태 분석, 전략 선택, 리스크 관리 및 로그 기반의 지속적인 개선 사이클을 구축하는 것을 목표로 합니다.

Google I/O 2026를 보고 바이브 코더는 계산량이라는 이름의 세금을 낼 미래를 각오했는가?

Google I/O 2026 발표를 통해 AI 과금 체계가 단순 횟수 기반에서 계산량(Compute) 기반으로 변화하고 있음을 분석합니다. Google은 스토리지와 AI 서비스를 결합한 100달러 플랜으로 프로 사용자의 비용을 회수하는 동시에, 일반 사용자에게는 OS 내 에이전트 탑재를 통해 간접적이고 세밀한 과금 모델을 구축하려 합니다.

AI가 요약, 코딩, 조사 등 지적 업무의 중앙 영역을 대체함에 따라, 인간의 역할은 '의도(Intent)'를 설정하는 것과 '책임(Responsibility)'을 지는 두 가지 양 끝단으로 재편됩니다. 미래의 노동자는 직접 제작하기보다 모델과 도구의 흐름을 관리하고 검증하는 '배분 경제'의 주체가 되어야 합니다.

「엔트리 레벨 직무의 축소는 '인재의 기술 부채'이다」── MIT 연구자의 경고로 생각하는 AI 시대의 커리어 전략

AI가 엔트리 레벨의 직무를 자동화함에 따라 기업의 인재 파이프라인이 파괴되고 있다는 MIT 연구자의 경고를 다룹니다. 기업이 단기적인 비용 절감을 위해 주니어 채용을 줄이는 것은 미래의 시니어를 양성할 기회를 포기하는 '인재의 기술 부채'를 쌓는 행위와 같습니다.

본 가이드는 예측 AI 모델, 특히 Gradient Boosting Decision Trees (GBDT)의 성능을 극대화하기 위한 핵심 프로세스인 '특성 공학(Feature Engineering)'에 초점을 맞춥니다. 원천 데이터로부터 학습 효율과 예측 정밀도를 높이는 정보 표현을 설계하고 변환하는 방법을 다루며, 기본적인 전처리부터 비즈니스 도메인 지식을 통합한 실질적인 특성 설계 노하우를 제시합니다.

【2026년 6월~】 GitHub Copilot이 종량제로 변경된다. AI 크레딧 시대의 비용 절약술 정리

GitHub Copilot의 과금 체계가 기존의 '횟수 기반(Premium Request)'에서 2026년 6월 1일부터 '토큰 기반 종량제(AI Credit)'로 변경됩니다. 새로운 시스템에서는 비용이 사용한 토큰 수와 선택된 모델에 따라 결정되므로, 단순히 요청 횟수보다 대화의 길이와 컨텍스트 관리가 중요해졌습니다. 사용자는 플랜별로 제공되는 AI 크레딧을 활용하며, 코드를 보완하는 기본적인 기능(Inline Completion)은 여전히 무료입니다. 비용 절약을 위해서는 모델 선택과 입력/출력 토큰을 줄이는 '현명한 사용법'이 핵심 전략으로 제시됩니다.

본 기사는 직접 제작한 경마 예측 모델의 성능을 실제 GI 레이스에 적용하여 검증하고 그 결과를 기록한 내용입니다. 작성자는 LightGBM 알고리즘을 기반으로 '스피드 지수 예측'과 '3착 이내 예측' 두 가지 모델을 구축했으며, 과거 중앙 경마 데이터를 스크레이핑 및 가공하여 사용했습니다. 모델은 각각 회귀(Regression)와 분류(Classification) 수법을 사용하여 특정 마필의 성능을 예측하고, 이를 바탕으로 단승식 마권 구매 대상을 선정합니다. 검증 결과, 당일 레이스에서는 두 모델 모두 적중했으나, 누적 검증 결과는 인기마가 우세한 경향을 보이며 아직 개선할 여지가 있음을 확인했습니다.

본 기사는 AI 에이전트가 조직 고유의 규칙을 구조적이고 확장 가능하게 참조할 수 있는 'Rule Repository'라는 인프라를 제안합니다. 기존 방식인 프롬프트 주입이나 RAG는 규모 확장성, 감사 용이성, 도메인 횡단성 측면에서 한계를 가집니다. Rule Repository는 자연어 규칙과 하이브리드 평가, 그리고 MCP/API 네이티브 통합을 통해 에이전트의 실행 경로에 조직 규칙을 저지연으로 주입하고 모든 판정을 감사 가능하게 기록하는 아키텍처를 제시합니다.

【2026년 최신】3인 회사가 AI 경영 OS를 직접 만든 모든 기록 — 월 매출 250만 엔의 뒷모습

본 기사는 소규모(3인) 회사에서 발생하는 경영 관리 및 운영 비효율성을 해결하기 위해, Claude Code를 기반으로 자체 개발한 'AI 경영 OS' 구축 과정을 상세히 다룹니다. 이 시스템은 CEO, CFO, CMO 등 5개의 전문 AI 에이전트를 활용하여 보고서 통합, 재무/회계 자동화(freee API 연동), 콘텐츠 제작 파이프라인 운영 등을 가능하게 합니다. 이를 통해 월간 PL 생성 및 분개 작업 시간이 하루에서 30분으로 단축되었으며, 콘텐츠 제작 시간은 40시간에서 5시간으로 대폭 감소하여 대표가 핵심적인 '경영 판단'에 집중할 수 있는 환경을 구축했습니다.

Claude for Legal과 Claude for Small Business는 기존의 AI 사용 방식(인간이 데이터를 복사/붙여넣기하고, AI가 텍스트를 반환한 후 인간이 다시 사내 툴에 반영하는 방식)의 한계를 극복합니다. 이 솔루션은 Anthropic의 MCP 커넥터를 통해 다양한 SaaS 사내 툴에 직접 접근하여 데이터 취득부터 업무 초안 작성까지 자동화하며, 최종적으로는 '인간 승인' 단계만 남겨 AI가 업무 실행 주체로 전환되는 것이 핵심입니다. 이 시스템은 법무/법률 사무소 및 중소기업을 대상으로 하며, 각 분야별 전문 Skill과 워크플로우를 대량으로 제공합니다. 사용자는 단지 업무 의뢰와 최종 결과물 승인만 담당하게 됩니다.

【레벨 0】ByteDance 「豆包/Cici/Dola」 이용약관의 이중 구조: 1차 자료로 풀어내는 『모순 없는 공백』이라는 구조적 기만

본 기사는 ByteDance가 운영하는 중국 국내용 AI 챗봇 '豆包(Doubao)'과 해외판 'Cici/Dola'의 이용약관 및 개인정보 처리방침을 1차 자료로 대조 분석한 내용을 담고 있습니다. 두 서비스는 UI와 기능은 유사하지만, 법적 구조가 완전히 분리되어 있으며, 특히 해외용 약관이 중국법 준거를 명시적으로 부정하지 않으면서도 모순되지 않게 작성된 '구조적 기만'을 실증합니다. 분석 결과, 해외용 서비스는 싱가포르 법을 표방하며 데이터 보관지를 여러 국가로 분산시키지만, 실제로는 'Corporate Group 공유' 조항 등을 통해 중국 본토 관련 회사로의 논리적 접근 경로를 유지하고 있어, 사용자에게 고지된 동의(Informed Consent)가 실질적으로 불성립되어 있다는 위험성을 지적합니다.

【안전성 레벨 0】Higgsfield AI의 안전성 조사 리포트 ― 미국 법인의 표면에 숨겨진 「러시아권×중국×미국」 삼중 관할 리스크와 생체

Higgsfield AI는 샌프란시스코에 미국 법인을 표방하며 운영되는 동영상 생성 AI 플랫폼이지만, 실제로는 카자흐스탄을 운영 거점으로 하고 러시아 출신 CEO가 이끄는 복합적인 구조적 리스크를 안고 있습니다. 백엔드 모델은 ByteDance(Seedance), 快手(Kling), Alibaba(Wan) 등 중국계 3사 API에 의존하며, 사용자가 업로드한 생체 정보는 영속적이고 취소 불가능한 라이선스로 회사에 제공됩니다. 이로 인해 미국-러시아권-중국이라는 삼중 관할 리스크와 데이터 국외 이전 위험이 매우 높으며, 안전성 레벨은 '사용 불가'로 판정되었습니다.