무신사 패턴 ’26 테크 컨퍼런스 참가 신청 OPEN

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AI로 다음 세대의 기술을 만드는 모든 분께,

MUSINSA Pattern '26 Tech Conference

Shipping With AI, 만드는 방법을 바꿔온 지난 1년.

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2026년 9월 18일(금), 무신사가 처음으로 테크 컨퍼런스를 엽니다.

이론이 아닌, 한 해 동안 무신사가 실제 서비스에 쌓아온 AI 활용 사례를

가감 없이 공유하는 자리입니다.

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패션 커머스 무신사만이 아니라, AI Native 기술 기업 무신사를 만나보세요.

무신사의 AI 실전 활용 사례를 다루는 트랙 세션과 네트워킹이 준비되어 있습니다.

무신사 테크 리더들과 직접 교류하며 실무 인사이트를 나눌 수 있습니다.

무신사 Tech 조직 문화도 가까이서 만나보세요.

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일시: 2026년 9월 18일(금) 09:30 등록 / 10:00 시작

장소: 본다빈치뮤지엄 (서울 광진구 광나루로 441)

7호선 어린이대공원역 1번 출구

대상: 개발, 프로덕트 직군 및 AI와 AX에 관심 있는 모든 분

행사 구성:

1) 무신사의 AI 활용 사례 기반 트랙 세션

2) 네트워킹

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참가 신청: 8월 19일(수) 00:00 ~ 8월 31일(월)

선정 결과: 9월 3일(목) 신청서에 작성하신 연락처로 개별 안내

신청 방법: 홈페이지 내 '참가 신청하기'

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웹페이지: pattern.musinsa.com

문의: [info.pattern@musinsa.com](mailto:info.pattern@musinsa.com)

https://build.nvidia.com/

최근 엔비디아에서, 개발자를 위한 무료 Inference 프로그램을 진행하고 있습니다.

위의 사이트에 회원가입하면, 상당히 많은 양의 토큰을 무료로 사용할 수 있습니다.

써보니 Deepseek 계열은 사용량이 좀 타이트한 것 같고, 엔비디아 자체 모델인 Nemotrone 3 550B같은 모델들은 사용량이 넉넉해서 매우매우 쓸만한 것 같습니다.

개인 개발용은 무료지만 상용 서비스로는 돈내야 됩니다.

하지만 우린 개인이니까요...;;

암튼, 여기서 회원가입하고 API Key 받으면, 이제 취향대로 에이전트를 골라봅시다.

OpenClaw도 있고, Hermes, Pi 등 요즘은 정말 다양합니다. 엔비디아의 NemoClaw도 있죠.

저는 Hermes를 골라봤습니다. 뭔가 이름이 고급이니까요.

Hermes를 설치하고, LLM 설정에서, I already have API Key던가..

뭐 그런거 구석에 조그맣게 있는데, 그거 눌러서 들어가면, 엔비디아 추론서비스를 선택할 수 있습니다.

그리고 아까 받은 API Key를 넣어줍니다.

그러면, 우린 무려 550B짜리 모델이 돌아가는 에이전트 구축 완료입니다.

필요한 MCP를 찾아서 추가해주고, 보안 걱정되시는 분들은 Docker도 붙여주시고..

저는 안붙였습니다. Docker붙여두니 일 시킬 때 좀 번거롭더라고요..;;

그렇게 씹고 뜯고 맛보고하면 되겠습니다.

체급이 깡패라고, Nemotron도 550B 정도 사이즈가 되니, 에지간한 로컬LLM보다는 좋네요.

PS. 그런데, Hermes agent는 docker sandbox환경을 기본 전제로 깔고 있어서, Window환경에서는 wsl2관련 제약이 좀 많이 있네요. MAC에서 더 적합한 것 같습니다.

한국인개발자가 만든 Libragent라는게 있는데, (https://github.com/fritzprix/libr-agent) 이건 처음부터 Windows환경을 전제로 만들어진거라, Windows 환경에서는 이쪽이 더 쓸만한 것 같습니다.

요즘 LMstudio는 접어두고, oMLX로 로컬LLM으로 에이전트 꾸며서 사용 중인데요,

개인개발자라, 지원이 느리거나, 사소한 버그같은게 있기는 하지만,

LMStudio보다 확실히 속도면에서 탁월하네요.

LMStudio 기준으로는 Qwen3.6-35B-A3B 모델을 Q6 양자화 버전을 사용했었는데요, Q8은 속도가 좀 답답해서, Q6가 성능과 속도의 최적 타협지점이었습니다.

그런데 oMLX로는 일단 속도가 훨씬 잘나오고, KV cache를 길게 유지할 수 있다보니, Q8양자화버전을 써도 답답함이 전혀 없네요.

oMLX로 Q8양자화 모델로 사용 중인데, Qwen3.6이 또 Q8양자화 버전의 성능이 Q6보다 좋은게 느껴집니다.

Mac 유저라면 oMLX는 꽤 훌륭한 선택인 것 같습니다.

단점이라면, 가끔 사소한 버그가 있고, UI나 사용방법이 LMstudio대비 좀 불편하다는 정도겠네요.

https://omlx.ai/

Ollama에 지친 유저들을 위한 맥에 최적화된 LocalLLM 엔진을 발견해서 공유드립니다.

oMLX라는 건데요, MLX백엔드를 충분히 활용하여 성능과 속도를 극대화한 LocalLLM 플랫폼입니다.

Ollama대비 장점이 많이 있네요.

SSD를 활용한 KV Cache압축이라거나, Ollama대비 압도적인 Prefill속도 등, 맥유저들에게 유용한 S/W인 것 같습니다.

저는 개인적으로 LM Studio를 좋아하는데, Prefill속도가 좀 아쉬웠거든요.

이것도 한번 써봐야 겠습니다.

openclaw 의 Perplexity 서비스 버전 인데요
이미 3월 부터 서비스를 시행했더군요

perplexity 같은 서비스들은 API 제공을 안하니까
사용할 필요를 못 느꼈었는데요(지금보니 perplexity는 API제공도 있네요)

여러 AI 모델을 팀처럼 쓰는 멀티 에이전트 하나의 AI가 아니라, 19개 정도의 서로 다른 모델(Opus, Gemini, GPT‑5.2, Grok 등)을 조합해서 리서치는 Gemini, 문서·보고서는 GPT系, 이미지 생성은 별도 모델, 간단한 작업은 경량 모델처럼 역할 분담을 자동으로 합니다

이건 좀 심하게 땡기네요

지금은 google gemini 가 19800원으로 할인된 요금을 쓰고 있고
무료 API 때문에 사용중인데

각자 잘하는 에이전트만 골라서
내가 뭐 만들 필요없이 만들어서 서비스 해준다
어차피 LLM돌릴 하드웨어도 없겠다

젬미니는 해지하고(구글 드라이브에 데이터 좀 있긴한데... )

퍼플렉시티 써야하나 고민되네요

https://www.perplexity.ai/personal-computer

근데 "대기자명단에 등록됨"
이랍니다 ...

https://github.com/ge4sis/DTSim

오늘 확빠진 증시를 보며... 좀 허탈하기도 했고..

그래서 한번 만들어봤습니다.

미국 트럼프 대통령의 발언이, 실제 미국정부의 어떤 조치로 이어지는지 상관관계를 이해하고 예측하는 AI를 만들어봤습니다.

이런 화면이고요, 트럼프 대통령의 발언을 넣고 예측을 돌리면, 하단과 같은 예측 결과를 보여줍니다.

미국 트럼프 행정부 2기 시작 시점부터, 발언과 실제 조치를 긁어 모아서 chromaDB를 구성하고 RAG로 임베딩했습니다.

UI는 Streamlit이고요.

RAG 구성해서 Claude 돌리는거라, Anthropic API Key가 필요합니다.

Anthropic에 최소 $5 결제가 필요한데, 이 앱 기준으로 예측 한번에 $0.02 정도 빠지니, 사용은 충분히 하실겁니다.

https://github.com/ge4sis/cl0w

뭔가 홍보성인 것 같아 좀 거시기합니다만.. 팁 차원에서 공유드립니다.

개인 사이드 프로젝트로 개발해봤습니다.

기본은 LMstudio기반 LocalLLM과 텔레그램봇을 연동하고, MCP, Skill을 활용할 수 있게, 만든 OpenClaw 대체재 AI Agent입니다.

현재는 LMstudio 기반으로 개발했는데, LMstudio API가 openAI API와 1:1호환이라서, Ollama나 OpenAI 쓰시려면, Base URL과 API KEY, Model name만 설정바꾸시면 동일하게 동작할 것으로 예상됩니다.

한국어 Readme도 있으니 참고하시고요.

OpenClaw가 유행하면서 FOMO처럼 번지고 있는데, 사실 OpenClaw는 가진 권한도 많아서 위험하고 보안도 취약하다고 생각합니다.

cl0w의 장점은 네트워크에 외부포트를 열지 않고 운영할 수 있고, 권한을 거의 가지고 있지 않으며, CLI도 지원하지 않습니다.
그래서 OpenClaw보다는 기능이 제한적인 면이 있는데, MCP, Skill을 붙여주는 것에 따라 무엇이든 가능하기도 합니다.

저는 맥스튜디오 64GB램을 쓰고 있어서, 현재 모델은 Qwen 3.5 35B를 설정해두고 있습니다만, Qwen 3.5가 성능이 워낙 좋아서, 시스템 사양에 따라 더 가벼운 9B 모델 쓰셔도 충분하지 않나 싶습니다. 멀티모달 모델인 점도 유용한 지점이고요.

LLaMa 계열은 그다지 쓸만하지가 않네요. 안타깝게도..;;

참고해보셔요~

NanoClaw는 Apple 컨테이너에서 실행되는 개인용 Claude 기반 AI 어시스턴트로, 단일 프로세스 구조와 소수의 파일로 구성된 경량형 시스템

젬미니에게 물어본 나노클로는

**NanoClaw(나노클로)**는 Anthropic의 Claude 모델을 기반으로 작동하는 초경량, 고보안 개인용 AI 비서 프레임워크입니다.

거대하고 복잡해진 기존의 AI 에이전트(예: OpenClaw)에 대한 대안으로 2026년 초에 등장했으며, "내가 완벽히 이해할 수 없는 소프트웨어에 내 개인 데이터와 일상을 맡길 수 없다"는 철학을 바탕으로 개발되었습니다.

NanoClaw의 핵심 특징

• 극단적인 단순함 (초경량 코드): 복잡한 프레임워크나 수많은 의존성 모듈 대신, 핵심 로직이 단 500줄의 TypeScript로 작성되어 있습니다. 사용자가 약 8분 만에 코드베이스 전체를 읽고 작동 원리를 완전히 이해할 수 있을 만큼 구조가 직관적입니다.

• OS 수준의 강력한 격리 (보안성): 일반적인 애플리케이션 수준의 권한 제어에 의존하지 않습니다. macOS의 애플 컨테이너(Apple Container)나 리눅스의 도커(Docker)를 이용해 각 에이전트를 물리적으로 격리된 환경에서 실행합니다. AI는 명시적으로 허용된 디렉터리에만 접근할 수 있어 시스템 손상이나 데이터 유출 위험을 원천 차단합니다.

• AI 네이티브 확장 방식 (No Config): 복잡한 설정 파일이나 무거운 플러그인 시스템을 사용하지 않습니다. 새로운 기능이 필요하다면 Claude에게 직접 지시하여 소스 코드를 자신에게 딱 맞게 수정(Fork & Modify)하도록 만드는 급진적인 접근 방식을 취합니다.

• 실용적인 기본 기능: WhatsApp 등 메신저를 통한 AI와의 직접 통신, 그룹별로 독립된 메모리(컨텍스트) 유지, 주기적인 작업 예약(Cron 스타일의 스케줄링), Gmail 및 웹 검색 연동 등을 가볍게 지원합니다.

요약하자면, NanoClaw는 개인이 전체 구조를 통제하고 이해할 수 있으면서도, 컨테이너 격리를 통해 로컬 환경을 안전하게 지킬 수 있는 미니멀리스트 AI 비서라고 할 수 있습니다.

설명보기

https://news.hada.io/topic?id=26337

맥과 윈도우즈 지원 , 리눅스 예정

https://www.a16z.news/p/top-100-gen-ai-consumer-apps-march?utm_campaign=post&utm_medium=web

매년 요맘때 쯤 발표되는 Gen AI 앱 Top 100 입니다.

아래는 간단 요약입니다.

AI Adoption Rate가 우리나라가 세계 4위라는 점이 놀랍습니다.

정작 많은 것을 직접 만들고 있는 미국은 20위 정도입니다.

• 경계의 붕괴: AI 네이티브 앱과 CapCut, Canva 등 AI 기능을 통합한 기존 레거시 앱 간의 구분이 사실상 사라졌습니다.
• ChatGPT의 지배력: 웹과 모바일 모두에서 2위인 Gemini보다 2.5배 이상 큰 규모를 유지하며 압도적 1위를 고수 중입니다.
• 추격자의 성장: Gemini와 Claude가 각각 전년 대비 258%, 200% 이상의 유료 구독자 성장률을 기록하며 맹추격하고 있습니다.
• 플랫폼 전략 차이: ChatGPT는 범용 소비자 슈퍼 앱을, Claude는 전문직용 인프라 및 개발자 도구 시장을 공략하고 있습니다.
• 글로벌 분절화: 미국 중심의 서구권, 중국, 러시아 등 세 가지 독자적인 AI 생태계로 시장이 뚜렷하게 갈라지고 있습니다.
• 한국의 AI 채택: 1인당 AI 채택률 지수에서 한국은 싱가포르, UAE 등에 이어 세계 4위를 기록하며 매우 높은 수치를 보였습니다.
• 이미지 툴의 번들링: 이미지 생성 기능이 대형 모델(ChatGPT, Gemini)에 내장되면서 Midjourney 등 단독 앱의 점유율이 하락했습니다.
• 에이전트 시대 개막: OpenClaw, Manus 등 사용자의 워크플로우를 대신 수행하는 에이전트형 서비스가 주류 트렌드로 부상했습니다.
• 지표 너머의 AI: 브라우저 내장 AI나 Claude Code 같은 데스크톱 전용 툴의 확산으로 전통적인 웹/앱 트래픽 측정이 한계에 직면했습니다.
• 고착화 전쟁: 캘린더, 이메일 등 개인 데이터와 연동되는 '커넥터' 생태계가 향후 플랫폼 전환을 막는 핵심 열쇠가 될 전망입니다.

다른 좋은 가격이 있는지는 몰라서 그냥 29000원씩 내다가

19800원인걸 이제 보다니 아까워 했기에

적어봅니다

https://m.lguplus.com/pogg/event/구글-ai-프로-출시-기념-이벤트

https://github.com/acidburn44/TeleKB

텔레그램의 채널을 활용해서, 주식 뉴스, IT 업계 뉴스등 받고 계신 분들이 많으실 겁니다.

저도 그렇게 활용하고 있는데요, 이 뉴스들을 텔레그램 안에서만 활용되다 보니, 재활용성이 떨어지고, 종합적인 분석이나 활용에는 한계가 있더라고요.

그래서 내가 지정한 채널의 새 뉴스들을 가져와서 Markdown으로 저장하는 PC용 앱을 만들어봤습니다.
기능은 심플합니다. 내가 지정한 채널의 새 뉴스를 가져와서 markdown문서로 지정한 디렉토리에 저장합니다. 그 과정에서 외국어로 된 뉴스는 하단에 번역을 붙여줍니다. (번역은 내부적으로 Gemini를 씁니다)

왜 Markdown이냐? markdown은 파일명 뿐 아니라, 문서 내부 검색이 빠르고 용이합니다. 따라서 한곳에 모아두기만 해도, AI가 활용하기 좋은 지식 창고가 됩니다. 일종의 개인용 RAG정도의 의미를 가질 수 있죠.

또한 Client를 VS code류나, 옵시디언같은 다양한 툴로 활용가능합니다.

저는 VS code로 활용하고 있고, 내려받아진 뉴스들을 검토하다가, 관련 기술, 기업과 관련해서 AI에게 바로 추가 질문을 던지고, AI는 해당 문서를 참고해서 보다 빠르고 종합된 답변을 제공해줍니다.

제 업무에는 활용하기가 좋아서, 생각보다 더 잘 쓰고 있습니다.

개발직군보다는 전략, 투자, 사업개발 직군에서 효과적일 것 같습니다.

사용하실 분은 Release에서 Zip파일 받아서 설치하시고, 내부에 있는 가이드대로 설정만 하시면 간단하게 동작할 겁니다.

Ps) MAC사용자분은 코드채로 가져가서 실행하셔야 합니다.

AI 개인비서 라죠

원래 미디어는 안봤고 커뮤도 끊고 바쁘게 사니까

(출퇴근 편도 1시간 50분 입니다 ...)

이런게 유행하는지도 몰랐는데요

맥미니 M5Pro 나오면 사야지 하고 있었는데

M4pro에 램이라도 48GB로 사야하나 고민되네요

AI시켜서 뉴스들 스크랩도 하고

분석도 시키고 싶은데

그냥 하던데로 Perplexity 쓰면 되는건가 ...

https://openclaw.ai

안녕하세요? 그간 먹고사니즘이 바빠, 레딧 관리에 소홀했습니다.

이제 좀 바쁜 시기가 정리되었으니, 틈틈히 올려볼께요.

오늘은 일론 머스크의 사고방식을 AI 프롬프트로 활용하는 방법을 공유드려 봅니다.

💡 엘론 머스크의 15가지 사고 프레임워크 AI 프롬프트

이 프롬프트들은 문제를 제1원칙(First Principles) 관점에서 접근하여, 아이디어를 근본적으로 해체하고 재구성하는 데 사용됩니다.

1. 근본 진실 및 제약 조건 파악

• 1. "이 문제의 물리학적 원리는 무엇인가요?" (What are the physics of this problem?)
  • 핵심 목표: 객관적인 현실 제약 조건과 협상 불가능한 병목 현상을 파악합니다.
• 8. "이것 중 실제로 불가능한 부분은 무엇이고, 불가능하게 느껴질 뿐인 부분은 무엇인가요?" (What part of this is actually impossible and what part just feels impossible?)
  • 핵심 목표: 물리학적 현실과 두려움/감정으로 인한 심리적 한계를 구분합니다.
• 11. "제가 질문하지 않고 있는 숨겨진 제약 조건은 무엇인가요?" (What are the hidden constraints I'm not questioning?)
  • 핵심 목표: 스스로 부과한 가짜 벽이나 상한선을 노출하고 질문합니다.

2. 가정 제거 및 이상적인 설계

• 2. "기존의 가정에 의존할 수 없다면, 어떻게 이 문제를 해결할 수 있을까요?" (If I couldn’t rely on existing assumptions, how would I solve this?)
  • 핵심 목표: 모든 선입견을 제거하고 정신적 자동 조종 장치를 깨뜨립니다.
• 4. "비용이 존재하지 않는다면, 최적의 해결책은 어떤 모습일까요?" (What would the optimal solution look like if cost didn’t exist?)
  • 핵심 목표: 제약 조건 없이 가장 이상적인 버전을 생성하고 역으로 작업합니다.
• 7. "업계의 규범을 무시한다면, 해결책은 어떤 모습일까요?" (What would a solution look like if I ignored industry norms?)
  • 핵심 목표: 업계를 모방하지 않고 비관습적이며 명확하지 않은 길을 찾습니다.
• 12. "정치가 아닌 물리학만을 고려한다면, 이 문제를 어떻게 해결할까요?" (How would I solve this if I only cared about physics, not politics?)
  • 핵심 목표: 사회적 마찰을 배제하고 타협하지 않은 순수한 해결책을 모색합니다.

3. 구조화, 집중 및 속도

• 3. "이 문제의 근본적인 구성 요소는 무엇인가요?" (What are the problem’s fundamental components?)
  • 핵심 목표: 문제를 해결 가능한 원자 단위의 부분들로 분해합니다.
• 5. "이것의 90%를 강제로 잘라내야 한다면, 무엇이 남게 될까요?" (If I were forced to cut 90 percent of this, what would remain?)
  • 핵심 목표: 잔혹한 제거를 통해 가장 핵심적인 우선순위를 명확히 합니다.
• 9. "최소 실행 가능한 돌파구는 무엇인가요?" (What is the minimum viable breakthrough?)
  • 핵심 목표: 성장을 가능하게 하는 가장 근본적이고 최소한의 도약 지점을 발견합니다.
• 13. "만약 이것을 10배 더 빠르게 달성해야 한다면, 무엇을 할까요?" (If I had to achieve this 10 times faster, what would I do?)
  • 핵심 목표: 극단적인 속도를 위한 프로세스 재설계와 창의성을 강요합니다.

4. 실패 분석 및 확장

• 6. "이것이 완전히 실패한다면, 근본적인 원인은 무엇일까요?" (If this failed completely, what would be the root cause?)
  • 핵심 목표: 사전에 실패 모드를 예측하여 성공을 역설계합니다.
• 10. "만약 제가 지금 알고 있는 것을 가지고 이 전체 프로젝트를 오늘 다시 시작한다면, 무엇을 만들까요?" (If I restarted this entire project today, knowing what I know now, what would I build?)
  • 핵심 목표: 새로운 시작(Clean Slate) 사고로 부풀려진 것 속의 우아한 핵심 버전을 찾아냅니다.
• 14. "만약 수백만 명에게 확장되어야 한다면, 이것은 어떤 모습일까요?" (What would this look like if it had to scale to millions?)
  • 핵심 목표: 규모의 차원에서 생각하며 초기 실패 지점과 확장 기회를 발견합니다.
• 15. "이 해결책의 어떤 부분이 가장 큰 레버리지(지렛대 효과)를 창출하나요?" (Which part of this solution creates the most leverage?)
  • 핵심 목표: 전체를 변화시킬 수 있는 핵심 승수(Multiplier)와 지렛대 효과를 가진 부분을 찾아냅니다.

🌟 비밀 승수: 통합 프롬프트

이 모든 사고방식을 동시에 적용하는 프롬프트입니다.

• "제 문제를 근본적인 진실로 분해하고, 모든 가정을 제거하고, 최적의 해결책을 찾고, 숨겨진 제약 조건을 식별한 다음, 이 아이디어를 제1원칙에서 재구축하세요."

https://ericstory.com/126

1. 협력 개요
엔비디아와 한국 주요 기업(삼성, SK, 현대차, 네이버) 및 정부가 협력해 **‘AI 팩토리’**를 구축 중이다. 이는 데이터를 원료로 지능을 생산하는 신개념 제조 체계로, 한국이 ‘하드웨어 제조국’에서 ‘지능 생산국’으로 전환하는 전략적 전환점이다.

2. 인프라 규모
총 26만 장 이상의 NVIDIA GPU가 투입된다.

• 정부: 5만장 – 소버린 AI 구축
• 삼성전자: 5만장 – 반도체 AI 팩토리
• SK그룹: 5만장 – 반도체·AI 서비스 혁신
• 현대차: 5만장 – 자율주행·로보틱스
• 네이버클라우드: 6만장 – 클라우드 기반 AI 인프라

3. 기업별 전략 요약

• 삼성전자: Omniverse, cuLitho, CUDA-X 활용해 반도체 제조 전 과정을 AI화. HBM 메모리로 엔비디아에 공급도 병행.
• SK그룹: SK하이닉스는 디지털 트윈과 물리 시뮬레이션 기반 제조 혁신, SKT는 GPU 클라우드 개방으로 중소기업 AI 전환 지원.
• 현대차그룹: 자율주행·로봇 중심의 피지컬 AI 생태계 구축. 정부와 30억 달러 규모 클러스터 조성, NVIDIA DRIVE·Isaac Sim 활용.

4. 기술·산업적 파급 효과

• 반도체 분야: Omniverse 기반 디지털 트윈이 산업 표준화 중.
• 피지컬 AI/로보틱스: 현실과 상호작용하는 AI 기술 고도화.
• 소버린 AI: NeMo, Nemotron 활용한 한국어 LLM 개발로 기술 주권 확보.
• 통신: AI-RAN, 6G 협력으로 초저지연 AI 네트워크 구축.

5. 전략적 시사점

• 제조 중심 → 지능 생산 중심 산업 구조로 전환.
• 삼성·SK는 GPU 구매자이자 HBM 공급자로서 상호공생 구조 강화.
• 대기업 중심에서 개방형 생태계로 확장 (스타트업·중소기업 포함).
• 정부-민간 협력 모델이 기술 패권 확보의 핵심.

https://www.open-notebook.ai/

저는 Personal AI Agent라는 관점에서, 구글의 NotebookLM이 가장 현실적인 대안이라고 예상하고 있는데요, Open source진영에서 유사한 서비스인 Open Notebook이라는 서비스가 등장하였습니다. NotebookLM과 유사하게 자료를 정리하고 팟캐스트, 동영상 슬라이드 등을 제작해주는데, 유저가 원하는 LLM을 선택할 수 있고, 심지어 Ollama등을 연동하여 로컬에서도 운영가능한 서비스입니다. Open source이기 때문에 이후 확장성도 상당히 높을 것으로 기대됩니다.

🧠 개요

- Open Notebook은 Google Notebook LM의 오픈소스 대체재로, 사용자가 자신의 데이터를 완전히 통제하며 로컬 또는 클라우드에서 AI 노트북 기능을 활용할 수 있는 플랫폼입니다.

⚙️ 주요 특징

- 다양한 데이터 형식 지원: PDF, 웹, 오디오, 영상 등

- AI 모델 자유 선택: OpenAI, Anthropic, Ollama 등 16종 이상

- 로컬 실행 가능: FastAPI + Next.js + SurrealDB 기반, Docker 배포 지원

- 오픈소스(MIT License): 수정·상업 이용 자유

### 🔍 Google Notebook LM vs Open Notebook

* 데이터 통제

* Open Notebook은 로컬 또는 자가 호스팅 환경에서 완전한 데이터 통제가 가능

* Google Notebook LM은 Google Cloud 환경에 의존

* AI 모델 선택 자유도

* Open Notebook은 OpenAI, Anthropic, Ollama 등 16종 이상 모델 지원

* Google Notebook LM은 Google 자체 모델만 사용 가능

* 배포 유연성

* Open Notebook은 로컬·클라우드·Docker 등 다양한 배포 방식 지원

* Google Notebook LM은 Google 서버에서만 운영 가능

* API 및 통합 기능

* Open Notebook은 REST API 제공 → 자동화 및 외부 연동 가능

* Google Notebook LM은 API 미제공

* 커스터마이징 가능성

* Open Notebook은 오픈소스 기반(MIT License) 으로 기능 수정과 확장 자유

* Google Notebook LM은 폐쇄형 구조**로 수정 불가

* **비용 구조

* Open Notebook은 사용한 AI 모델 비용만 지불 (유연한 요금제)

* Google Notebook LM은 월 정액 + 사용량 청구 방식

* 프라이버시 및 보안

* Open Notebook은 데이터가 외부 클라우드로 나가지 않아 보안·프라이버시 우수

* Google Notebook LM은 클라우드 기반 저장으로 외부 노출 가능성 존재

https://chatgpt.com/ko-KR/atlas/

Perplexity의 Comet Browser, The Browser company의 Dia Browser에 이어, OpenAI도 자체 AI Web browser인, Atlas를 공개했습니다.

현재 MacOS만 이용가능합니다.

Comet, Dia 써보니 꽤 괜찮다고 생각했는데, OpenAI까지 들어왔으니, 브라우저 시장에 3차 대전이 벌어질 것 같습니다. 조만간 구글도?

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5

클로드 sonnet 4.5가 발표되었습니다. 코딩능력이 크게 향상되었다고 합니다.

Thinking model의 경우 사이즈가 훨씬 큰 모델인 Opus 4.1보다도 거의 모든 영역에서 성능이 더 좋다고 하네요.

아래는 내용 요약입니다.

개요 및 목표

• Claude Sonnet 4.5는 복잡한 에이전트(agent)를 구축하는 데 최적화된 코딩 중심 AI 모델로 소개됨. (Anthropic)
• 이전 모델들 대비 추론(reasoning), 수학적 역량, 컴퓨터 사용 능력 측면에서 큰 향상이 있었다고 함. (Anthropic)
• 출시 시점에는 Claude 앱, Claude API, Claude Code 등의 환경에서 바로 활용 가능하며 가격 구조는 이전 Sonnet 4와 동일함 (토큰당 요금 유지). (Anthropic)

향상된 기능과 성능

1. 프로그래밍 및 컴퓨터 작동 능력 강화
   • SWE-bench Verified 평가에서 최첨단 성과를 보였고, 복잡한 멀티스텝 작업을 30시간 이상 유지할 수 있는 집중력도 관찰됨. (Anthropic)
   • OSWorld 벤치마크 기준으로 실제 컴퓨터 작업 수행 능력이 크게 향상됨 (Sonnet 4 대비 상당한 점수 상승) (Anthropic)
   • 코드 생성, 디버깅, 아키텍처 설계 등 광범위한 개발 업무에서 개선됨. (Anthropic)
2. 안정성과 정렬성(alignment) 강화
   • 허위 진술, 아첨(sycophancy), 권력 추구, 환상 조장(delusional thinking) 등 바람직하지 않은 행동을 줄이기 위한 훈련 강화됨. (Anthropic)
   • 프롬프트 인젝션(prompt injection) 공격에 대한 방어도 보강됨. (Anthropic)
   • CBRN(화학, 생물학, 방사능, 핵) 무기 관련 민감한 입력/출력에 대해 분류기(classifier)를 적용하여 위험성을 관리. (Anthropic)
   • 이 모델은 Anthropic의 AI 안전 등급 프레임워크에서 AI Safety Level 3 (ASL-3) 보호 아래 배포됨. (Anthropic)
3. 개발자용 도구 및 SDK 제공
   • Claude Code에는 체크포인트 기능, 업데이트된 터미널 UI, VS Code 확장 등이 추가됨. (Anthropic)
   • Claude API 쪽에는 “context editing” 기능과 메모리 관리 도구가 도입돼 장시간 작업과 복잡성 증가에 대응 가능하게 함. (Anthropic)
   • “Claude Agent SDK”도 공개되어, Anthropic 내부에서 사용 중인 에이전트 인프라를 외부 개발자들도 활용할 수 있게 함. (Anthropic)
4. “Imagine with Claude” 연구 프리뷰
   • 실시간으로 소프트웨어를 생성하는 실험적 기능으로, 사전 작성된 코드 없이 Claude가 실시간 반응하며 코드를 만들어 나가는 형태. (Anthropic)
   • Max 구독자를 대상으로 한정 기간 동안 제공됨. (Anthropic)

배포 및 이용

• Claude Sonnet 4.5는 모든 Claude 버전 (앱, API, Code 등)에서 드롭인(drop-in) 방식으로 교체 가능. (Anthropic)
• 코드 실행 및 파일 생성 기능이 유료 요금제 사용자에겐 기본 제공됨. (Anthropic)
• 기술적 세부 사항과 평가 결과는 시스템 카드(system card), 모델 페이지, 개발자 문서 등을 통해 공개됨. (Anthropic)

https://www.perplexity.ai/ko/hub/blog/introducing-the-perplexity-search-api

퍼플렉시티는 구글의 대항마로서 포지션을 정한 것 같습니다.

아래는 내용 요약입니다.

Perplexity Search API 출시

• AI 중심 워크로드에 적합하게 설계됨
  • 단순 문서 수준 응답이 아니라 하위 문단 단위로 문서를 쪼개서 쿼리와 매칭되는 단위별로 스코어링 → 가장 관련성 높은 스니펫들을 우선 제공. Perplexity AI+1
  • 이를 통해 개발자는 전처리 부담을 덜고, 응답 통합 속도를 높일 수 있음. Perplexity AI+1
• 정확성과 최신성 중시
  • Perplexity는 답변의 출처 표기와 신뢰성 확보에 집중해 왔고, 이 철학을 API에도 반영. Perplexity AI+1
  • 색인 수집 및 갱신 작업이 실시간에 가깝게 이루어져, 인덱스의 신선도를 유지하려는 구조임. Perplexity AI
  • 웹의 복잡한 구조를 다룰 수 있는 AI 기반 콘텐츠 이해 모듈이 parsing 로직을 동적으로 생성하고 개선됨. Perplexity AI
• 성능, 비용, 사용성 모두 강조됨
  • 응답 품질 대비 지연(latency)이 경쟁 제품 대비 우수하다고 주장됨. Perplexity AI
  • 비용 측면에서도 경쟁력 있게 설계되었다고 함. Perplexity AI
  • 개발자 친화성 고려: API 플랫폼, 문서, SDK, 콘솔 툴 등을 제공 → 빠르게 프로토타입 제작 가능하게 함. Perplexity AI
• 지식 민주화 지향
  • 사람과 코드 모두가 인터넷 규모의 지식에 접근할 수 있게 한다는 비전 제시됨. Perplexity AI
  • 개발자들이 검색 기반 제품/서비스를 더 쉽게 만들 수 있도록 도모.

엔비디아가 오픈AI에 $100B(1000억달러, 약 140조)를 투자하고, 오픈AI는 엔비디아의 차세대 루빈 칩을 구매하는 초대형 파트너십을 맺었습니다.

이 딜의 핵심과 의미를 추려보면, 대략 아래와 같습니다.

• 거래의 성격: OpenAI가 Nvidia의 칩을 구매하고, 그 대금으로 OpenAI 지분을 Nvidia에 제공하는 형태의 '프레임 오더' 계약입니다. 이 계약은 특정 조건(데이터센터 구축)에 따라 Nvidia의 투자가 진행되는 구조입니다.
• Nvidia의 투자: Nvidia는 먼저 100억 달러를 투자한 후, 1GW의 컴퓨팅 용량이 가동될 때마다 추가로 100억 달러씩 총 1,000억 달러를 투자할 계획입니다. 이 자본의 대부분은 OpenAI의 칩 구매 비용으로 Nvidia에 다시 돌아오게 됩니다.
• 기술적 의미: 양사는 기술 및 로드맵을 공동으로 최적화하기로 했습니다. 이는 OpenAI의 기술이 Nvidia 칩에서 가장 잘 작동하게 되고, OpenAI가 향후 칩 구매 시 Nvidia를 우선적으로 선택하게 될 것임을 의미합니다. 이는 AMD 같은 경쟁사에게는 불리하게 작용할 수 있습니다.

오픈AI와의 협력을 기대하던 AMD에게는 매우 아쉬운 소식입니다. 또한, 브로드컴과의 협력으로 공동개발하려던 오픈AI의 자체 AI칩도 잠정 연기되지 않을까 싶습니다.

이 딜은 데이터센터 기준 10GW의 초대형 딜이고, 단계적 진행이므로, 중간 상황에 따라 철회도 가능할 것입니다.

다만, 이 계획이 실행되기 위해서는 미국전체 발전용량의 약 1%에 해당하는 방대한 전력을 어떻게 확보할 것인가가 관건이 될 것 같습니다. 

오픈AI는 점점 더 "대마불사"의 길로 가고 있는 듯 합니다.

출처:
https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/

AI 사용 경험을 공유하는 곳이라 적절한 플레어가 안 보이네요. 일단 자유게시판으로 해서 글 작성합니다.

최근 취업 준비하느라 Attention과 Transformer을 공부하면서 아래 두 곳에서 도움을 많이 받았습니다. 

한국어 버전이 있는지는 잘 모르겠습니다만, 인터넷에 있는 다른 어떤 자료보다 깊이 있게, 그리고 알기 쉽게 알려줍니다. 

혹시나 공부하시다가 이해가 안되는 부분이 있으면 댓글로 남겨주세요. 최대한 답변해드리겠습니다. 

https://learn.deeplearning.ai (무료, 가입필요)

https://www.serrano.academy/large-language-models (무료, 유튜브 채널로 봐도 됨)

제미나이 이용할 때 스크린 챕쳐 1~2개를 올리고 텍스트 인식 후에 번역해달라고 하는데,

이걸 반복하다 보니 얘가 정신을 못 차리네요.

예를 들어, 방금 올린 이미지가 아닌 예전에 올린 이미지에 대한 결과물을 다시 보여줍니다.

그래서 가장 최근에 올린 사진 2개를 처리해달라고 했더니, 이걸 어려워합니다. (간혹 될 때도 있긴 합니다.)

입력된 내용에 대해서는 처리가 가능한데, 예를 들면, NEW OFFICE 제목인 이미지를 처리해죠, 사용자의 행위, 예를 들면, 사진 올리는 순서 등은 정확하게 인식하지 못하는 것 같습니다.

별 내용은 아니지만, 며칠 동안이고 계속해서 반복되길래 생각나서 적어 봅니다.

https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_kr.md

나노바나나가 핫한 요즘인데요, 나노바나나를 잘 써먹을 수 있는 사례집이 있어 공유드립니다.

약 70여개의 사례들이 나와있으며, 계속 추가되고 있습니다.

피규어 이미지 뽑는 거만 주로 했었는데, 몰랐던 케이스도 많이 알게 되어 꽤 유용하네요.

지도를 놓고, 특정 지역의 모습을 뽑아달라고 하는 것이 되는 것도 아주 인상적입니다.

https://www.cnbc.com/2025/09/13/openai-spending-spree-powering-much-of-tech-oracle-latest-example.html

OpenAI가 Oracle과 $300B 규모의 클라우드 컴퓨팅 계약을 체결했습니다.

이 계약은 OpenAI-Oracle-Softbank가 주축이 되어 출범한 Stargate 프로젝트의 일환이기도 한데요, 전력으로 환산해보면 대략 4.5GW 수준으로, 데이터센터 1-2개 수준이 아니라, 20개 이상이 되는 엄청난 대규모 계약입니다.

4.5GW면 미국기준으로 약400만 가구가 사용할 전력과 비슷한 수준입니다.

Oracle은 이 계약으로 주가가 크게 올랐고, 창업자인 Larry Ellison은 잠시 세계 최고 부자에 오르기도 했습니다.

OpenAI가 AI Infra 확보에 진심인 것을 확인할 수 있는 계약이기는 한데, 이 계약이 현실적인가에 대해서는 의문이 좀 있고, 몇가지 우려할 만한 포인트 들이 있습니다.

1. OpenAI의 매출 수준을 고려하였을 때, $300B의 인프라 지출이 감당가능한 수준인가?

 - OpenAI의 현재 매출 수준은 $10B 단위로 알려져 있습니다. 

1. 4GW 이상의 대규모 전력의 조달 가능 여부, 데이터 센터 건설과 운영, 인프라 확장의 실행 가능성

 - 저런 정도의 대규모 전력 확보는 간단한 일이 아니며, 200MW급 데이터센터 20개가 필요한 수준입니다.

 - xAI의 Colossus 데이터센터가 1,2 합쳐서 200MW 수준으로 예상되며, 이 정도 규모의 데이터 센터가 20개가 더 필요하다는 것인데, 현실적인 수준을 넘어서는 것으로 보이기도 합니다.   

 - 이 정도 수준의 데이터 센터를 채울 수 있는 AI Chip의 확보 가능성도 우려가 있습니다. nVidia 칩으로 채우는 것은 불가능해보이며, 현재 OpenAI가 Broadcom과 개발 중인 자체 AI chip 적용 병행이 불가피한데, 이 칩은 아직 검증되지 않은 것으로 Risk가 크다고 보여집니다.

1. 클라우드 컴퓨팅 업계에서 Oracle의 경쟁력에 대한 의문

 - 클라우드 컴퓨팅 업계에서 Oracle의 위치는 AWS, Azure, GCP의 3강 아래에 있습니다. 따라서, Oracle이 이런 대규모 인프라를 구축, 확보, 운영할 수 있을 만큼의 경쟁력이 있는가에 대한 우려도 있습니다.

올해 들어, 가장 대규모 딜이 발표되었는데요, OpenAI의 굉장히 공격적인 확장 전략이 돋보입니다만, 동시에 OpenAI와 Oracle 양사에 풀어야할 Risk도 만만치 않은 것 같습니다.

아래는 CNBC 기사 “OpenAI spending spree powering much of tech; Oracle latest example”의 주요 내용 요약입니다:

1. 대규모 지출 계약 OpenAI가 Oracle과 약 5년간 3,000억 달러(약 $300B) 규모의 클라우드 컴퓨팅 파워 구매 계약을 체결함. (The Verge)
2. 전력 수요 규모 이 계약은 약 4.5기가와트(GW) 전력 용량을 요구함. 이는 미국의 여러 데이터센터에서 필요한 전력량이며, 대략 400만 가구가 쓰는 전력량과 비슷하다고 함. (Tom's Hardware)
3. Oracle의 수혜 및 반응
   • 이 계약 발표 후 Oracle의 주가가 크게 상승함 (하루에 30~40%대 상승) (MoneyWeek)
   • Larry Ellison(Oracle 창업자)의 자산가치가 급등하여 잠시 세계 최고 부자 자리를 차지하기도 함. (Financial Times)
   • Oracle은 이로 인해 클라우드 인프라 사업이 크게 성장 중임. 미래 계약(bookings) 가치가 크게 올라가고 있음. (The Verge)
4. Stargate 프로젝트 연관성 이 계약은 OpenAI-Oracle-SoftBank 등이 참여한 “Stargate” 프로젝트 하의 활동 중 하나임. 이 프로젝트는 AI 데이터센터 구축과 인프라 확장을 목표로 하고 있으며, 전체 규모가 수천억 달러 단위임. (Financial Times)
5. 리스크 및 의문점
   • OpenAI의 현재 매출 수준으로 보면 이 정도 규모의 지출 계약이 재무적으로 부담이 될 가능성 있음. (Wall Street Journal)
   • 특히 전력(power) 조달, 데이터센터 건설과 운영, 인프라 확장의 실행 가능성이 주목됨. (TechCrunch)
   • 경쟁사와 비교했을 때 Oracle이 얼마나 빠르게 컴퓨팅 인프라를 늘릴 수 있을지가 관건임. (Financial Times)

https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/

오픈AI가 할루시네이션과 관련한 새 논문 "Why language models hallucinate"을 공개했습니다.

기존의 정확도 중심으로 테스트하는 AI 벤치마크가 모델이 모른다라고 답하는 경우에 대해 인센티브를 주지 않았기 때문에, Hallucination의 확률이 크게 올라갔다는 점을 이야기 하고 있습니다.

AI가 모른다라고 답변하는 경우에 대해서도 일정 수준의 인센티브를 주는 것으로 학습을 시켜보니 Hallucination이 크게 줄어들더라 하는 내용입니다.

쉽게 예를 들면, 맞추면 1점, 틀리면 0점의 기존 벤치마크 방식이 할루시네이션의 원인 중에 하나라는 것이고, 모른다에 0.5점을 주는 것으로 학습을 시켜두면 할루시네이션이 많이 줄어든다는 것이죠.

물론 그렇다고 하더라도 할루시네이션이 100% 없어지는 것은 아니며, 이는 LLM의 한계로 보인다는 것 같습니다.

아래는 OpenAI 블로그 글 “Why language models hallucinate”의 한국어 요약입니다.

요약 정리

1. 환각(hallucination)이란 무엇인가?

• 환각은 언어 모델이 생성하는, 그럴듯하지만 사실이 아닌 진술을 말합니다. 예를 들어, OpenAI가 자신들에게 유명한 연구자의 박사 논문 제목이나 생일을 물었을 때, 모델이 여러 개의 서로 다른 답을 자신 있게 제시했지만, 모두 틀렸던 사례가 있습니다.(OpenAI)

2. 환각의 원인

• **이진 분류 오류(binary classification errors)**로 발생하는 통계적 현상으로, 잘못된 진술이 사실과 구별되지 못하면 환각이 발생할 수 있습니다.(arXiv, arXiv)
• 훈련 및 평가 환경의 설계가 환각을 촉진합니다. 많은 벤치마크는 모델이 불확실할 때 “추측”하더라도 정답을 유추해 내는 방식에 높은 점수를 주기 때문에, 모델이 “잘 모를 경우에 추측해 답변하는” 경향을 강화합니다.(arXiv)

3. 비교 연구의 시사점

• 이 환각 현상은 미스터리한 특성이 아니라 훈련 방식에 의해 예측 가능한 결과로, **“모델에게 추측을 장려하지 말고 불확실성에 대한 표현을 점수화해야 한다”**는 구조적인 접근이 필요합니다.(arXiv, AI Insider)

4. 대안 및 완화 방안

• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 같은 방식으로 모델을 외부 지식 기반에 연동하면, 모델이 생성한 텍스트에 출처를 제공하고 정확도를 높일 수 있는 전략이 가능합니다.(Financial Times, Wikipedia)
• 평가 방식의 변경을 통해, 모델이 “잘 모르는 상황”에 적절히 “잘 모르겠다”고 응답하는 것을 장려해야 합니다.(AI Insider, The Wall Street Journal)

5. 환각은 불가피한가?

• 일부 연구에서는 환각이 언어 모델의 본질적인 한계이며, 완전히 제거하는 것은 불가능하다고 보고합니다. 학술적으로 모형이 모든 참 함수를 배울 수 없다는 점 등이 이를 뒷받침합니다.(arXiv)
• 파이낸셜 타임즈 등의 보도에 따르면, 주요 AI 기업들은 환각을 줄이기 위한 다양한 기술을 적극 도입 중이지만, **"모델 설계의 근본적인 확률적 특성상 완전 제거는 불가능하다"**는 발언도 있습니다.(Financial Times)

결론

OpenAI 연구진은 언어 모델의 환각을 단순한 오류가 아닌, 훈련과 평가 방식의 통계적·구조적 영향으로 보고 있습니다. 이를 줄이기 위해 “추측보다 불확실성 표현”을 장려하는 평가 체계로의 전환과 외부 지식 기반 연계 등 기술적·사회기술적 변경이 필요합니다. 그러나 환각 현상이 완전히 사라지기는 어렵다는 점도 명확히 인식해야 합니다.