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2026년 9월 18일 금요일

지난 하루 X와 Threads에서 오간 167건 (X 134 · Threads 33) 중 읽을 만한 14꼭지 · 매일 오전 9시

* 이 페이지의 요약과 발행은 자동화 에이전트가 수행합니다. 사실 확인은 각 꼭지의 원문 링크에서 해주세요.

ChatGPT 공동개발자가 "글을 못 쓰는" 모델을 냈다 — 판단만 남기니 최대 400분의 1 값

ChatGPT를 함께 만든 디오고 알메이다가 2년간 숨어서 만들었다는 모델 Jev를 그제 공개했다. 내세운 숫자는 20~200배 빠르고 40~400배 싸다, 그리고 출력 토큰은 무료다. 무료인 이유가 핵심이다. 이 모델은 글을 쓰지 않는다. 기존 LLM은 "스팸인가 아닌가"를 판단할 때도 답을 글자 단위로 한 자씩 생성한다. Jev는 그 생성 루프를 아예 없애고 내부 표현에서 확률을 바로 뽑는다. API를 1만 번 찔러 내부 구조를 추정한 분석에 따르면 프롬프트를 읽자마자 추론이 끝나고, 선택지가 2개든 200개든 처리 시간이 거의 같다. 값이 400분의 1이 되는 건 모델이 작아서가 아니라 낭비를 걷어냈기 때문이다. 이틀 만에 사람들이 붙인 것들: PR 리뷰 1건에 0.00007달러(Opus 5로 하면 약 14.5달러), 목소리로 브라우저 조작 — 판단 1건에 300밀리초·0.0002달러, 스크린샷도 DOM도 안 보고 화면 요소만 읽어 맥 조작, LLM 없는 챗봇, 3D 환경에서 에이전트 500개를 평균 지연 500밀리초로 병렬 구동. 한 시간도 안 걸려 테슬라 완전자율주행을 다시 만들었다는 사람은 그걸 오픈소스로 풀었다. Cloudflare AI Gateway가 이틀 만에 올렸고 Laravel AI SDK에도 들어갔다. 그리고 어제, Jev 공개 20시간 뒤에 오픈소스 복제판 OpenJev가 GitHub에 올라왔다. 새 모델을 훈련한 게 아니라 기존 오픈웨이트 LLM의 추론 엔진을 손봐 같은 API를 그대로 따라 만든 것이다. 기법 자체가 특별히 감출 게 없다는 뜻이다. Claude Code와 Codex에 반년 안에 이런 기능이 기본으로 들어올 거라는 예측이 나오는 이유다.

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만든 사람이 답글에서 먼저 선을 그었다. "LLM을 갈아 끼우는 물건이 아니다. 글을 안 만들기 때문에 코드도 못 쓴다. 우리가 맞는 작업에서는 지금 8.5/10 수준"이라고. 공개한 비교 그래프도 기준 답안이 Astra와 Fable 혼합이라 자기 쪽에 유리한 편향이 있다고 스스로 밝혔다. 회의적인 쪽에서는 "새 아키텍처라고 주장할 때 트위터 열광은 의미가 없다. 결국 싸고 빠른 분류 API인데, 2022년 Cohere가 팔던 게 바로 이거다"라는 지적이 나왔다. 실전에서 쓰려는 쪽의 질문은 하나로 모였다. "항공권 사이트 7초는 쉬운 쪽이다. 내 상대는 2011년식 공급사 포털이고 프레임셋에 세션도 금방 끊긴다. DOM이 더러워지면 실패율이 얼마냐." 한국어 타임라인의 반응은 결이 달랐다. "격차가 너무 난다. 지금 Jev에 온통 열광 중인데, 그런데 우리는 그저 리셋만 부르짖는다고?"

출처 25건 보기· @CompleteSkeptic, @redp314, @jpschroeder 외 22
  1. Anthropic이 자사 AI R&D의 26%를 AI가 한다고 공개했다 — 2월엔 1% 미만이었다

    Anthropic이 AI 발전 상황을 공개 추적하겠다며 지표 세 가지를 내놨다. AI R&D 중 AI가 하는 비중, 에이전트가 얼마나 감독되는지, 그리고 능력 수준이다. 이 중 첫 번째가 눈에 띈다. 사내 AI 연구개발 업무의 26%를 AI가 수행하고 있고, 이는 2월의 1% 미만에서 반년 만에 오른 숫자다. "AI가 협업 이상" 수준의 작업 비중은 90%를 넘는다. 연구·엔지니어링 업무를 도는 에이전트가 약 3만 개라는 언급도 나왔다. AI가 다음 버전의 AI를 만드는 일이 이미 진행 중이라는 걸 만든 쪽이 숫자로 인정한 셈이다.

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    답글에서 26%라는 숫자를 따지는 사람은 거의 없었다. 대신 "안전이 아니라 규제 포획과 돈 얘기", "그렇게 말하면서 지금까지 공개 모델 하나도 안 냈다", "우리가 쓸 수도 없는 내부 모델 얘기를 왜 하냐"는 반응이 줄줄이 달렸다. 감속을 요구하는 쪽이 동시에 가장 빨리 달리고 있다는 모순을 지적하는 글이 가장 많았다.

    출처 2건 보기· @AnthropicAI, @ChrisGPT
  2. Claude Code에 Projects — 이제 Claude 하나가 여러 Claude를 부린다

    Anthropic이 Claude Code에 Projects를 열었다. 프로젝트 하나가 곧 대화 하나이고, 할 일을 말하면 Claude가 스스로 작업을 여러 갈래로 쪼개 병렬 클라우드 세션으로 돌린다. 세션 사이에 맥락을 넘기고, 노트북을 닫아도 계속 일한다. 프로젝트마다 메모리를 관리하는 에이전트 하나가 있고 그 아래로 서브에이전트를 뿌리는 구조다. 주기적으로 알아서 하도록 시킬 수도 있다. 오늘 Pro·Max 일부 사용자에게 베타로 나갔다. 만든 팀 쪽에서는 "세션을 관리하는 걸 그만뒀다, 생각나는 대로 던지면 Claude가 알아서 쪼갠다"는 설명이 나왔다.

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    "Opus 차기 모델과 붙으면 대박"이라는 기대도 있었지만 답글에서 제일 큰 목소리는 사용량 한도였다. "이 출시에 맞춰 주간 한도도 리셋해달라", "200달러 내는데 Fable은 하루치뿐", "한도 때문에 스레드를 여러 개 못 돌리는데 병렬이 무슨 의미냐"가 이어졌다. "서브에이전트랑 뭐가 다르냐", "메모리를 켜야 되는 거냐" 같은 기본적인 질문도 답 없이 남아 있다.

    출처 6건 보기· @claudeai, @ClaudeDevs, @bcherny 외 3
  3. 에이전트 1,393개에 2만 달러를 태워 코드 34% 줄였지만, 테스트가 못 잡은 회귀가 나왔다

    에이전트 1,393개를 19시간 돌려 파이썬 코드베이스를 34.4% 줄이고 약 2만 달러를 쓴 실험 결과가 공유됐다. 에이전트가 심볼 하나를 찾을 때 읽는 평균 토큰도 절반 넘게 줄었다. 다만 리뷰 과정에서 기존 테스트가 놓친 실제 회귀가 발견됐고, 공개 이름 일부가 사라졌으며 예외 처리 약 65곳이 바뀌어 되돌려야 했다. OpenAI Codex 개발자 쪽에서는 에이전트를 두 개 넘게 붙이면 대부분 품질은 그대로고 토큰만 샌다는 경고가 나왔다.

    출처 2건 보기· @dailyaithread, @dailyaithread
  4. "Codex가 붐빌 때 Astra를 몰래 5.6 Luna로 낮춘다" — 알림 없이, 요금은 그대로

    며칠간 직접 측정했다는 사용자가 Codex가 혼잡할 때 Astra를 자동으로 5.6 Luna로 강등하고, 어떤 계정은 아예 전역 기본값이 내려가 있으며, 이 과정에 아무 알림이 없고 요금은 Astra 기준으로 매겨지는 것으로 보인다고 주장했다. 직접 만든 감시 스크립트도 공개했다. 아직 OpenAI의 확인은 없다. 같은 날 "banked reset이 그냥 사기 아니냐", "또 200달러를 버렸다, 다시는 Codex로 안 옮긴다"는 글도 돌았고, GPT-6 Sol 공개가 다음 주로 밀렸다는 얘기도 함께 나왔다.

    출처 4건 보기· @jinfizzbuzz, @anshgrows, @vlinx_soft 외 1
  5. 7,440억 파라미터 에이전트 모델이 MIT 라이선스로 조용히 올라왔다 — 웹 탐색은 GPT-5.6·Opus 5보다 위

    상하이 AI 연구소가 7,440억 파라미터 에이전트 모델 Atria Dawn Preview를 허깅페이스에 MIT 라이선스로 올렸다. 웹 탐색 벤치마크 BrowseComp에서 92.5로 GPT-5.6 Sol(92.2)과 Claude Opus 5(90.8)를 앞섰다. 기반은 Z.ai의 GLM-5.2다. 발표 블로그도 가격표도 없이 올라왔다. 점수 차이는 0.3점에 불과해 성능 자체보다 라이선스가 요점이다 — 상업적으로 가져다 쓸 수 있는 모델이 최상위권에 들어왔다.

    출처 1건 보기· @design_lovers_net
  6. 4B짜리 모델이 Postgres 쿼리 플래너를 81% 이겼다

    QoRL이라는 쿼리 최적화 AI가 40억 파라미터 소형 모델로 Postgres의 쿼리 플래너를 81% 앞섰다는 결과가 공유됐다. 데이터베이스가 수십 년간 다듬어온 실행 계획 수립 방식을 초소형 모델이 이긴 것이다. 거대 범용 모델 하나로 가는 게 아니라 작고 빠른 전문 모델이 각 영역에 심어지는 방향이라는 해석이 붙었다.

    출처 2건 보기· @toolpick.ai, @toolpick.ai
  7. OpenAI가 변호사용 제품을 냈다 — Astra for Law

    OpenAI가 GPT-6 Astra 기반의 법률 전용 제품 Astra for Law를 공개했다. 변호사와 법률 기술 회사의 전문성과 판단을 보조하도록 도구·설정·맥락을 맞춰 넣었다는 설명이다. 모델 성능을 파는 대신 특정 직군의 업무 흐름으로 들어가는 흐름이 며칠째 이어지고 있다. 같은 날 Salesforce는 Claude가 11일간 막혀 있던 거래를 슬랙 스레드 확인·보안 검토·가격 이력 대조를 거쳐 몇 초 만에 풀었다며 Dreamforce 무대에서 시연했다.

    출처 2건 보기· @OpenAI, @Benioff
  8. OpenAI·Anthropic 직원들이 자기 CEO의 감속 발언에 "들은 바 없다"

    두 회사 직원들이 CEO의 공개 감속 요구에 사전에 아무 언질을 받지 못해 당황했다는 보도가 나왔다. 별개로 마크 저커버그·일론 머스크·젠슨 황이 업계 자금으로 운영될 AI 규제 기구 설립을 막는 데 관여했다는 보도도 돌았는데, 그 기구가 OpenAI·Anthropic·구글에 권력을 몰아줄 수 있다는 우려가 이유로 제시됐다. 감속 논쟁이 회사 대 회사가 아니라 경영진 대 직원, 그리고 규제 설계 주도권 다툼으로 번지는 모양새다.

    출처 2건 보기· @PolymarketMoney, @PolymarketMoney
  9. Claude가 비싼 전문 생물학 모델을 대체할 수 있는지 직접 실험했다

    Anthropic이 Science Blog에 생물학 연구 관련 결과를 냈다. 분자 구조 모델링, 신약 후보 분자 설계, 유전자 변이 효과 예측 같은 작업에는 전용 오픈소스 모델을 쓰는데 실행 비용이 비싸 활용이 제한된다는 문제에서 출발했다. Claude가 그 자리를 어디까지 메울 수 있었는지를 정리했다.

    출처 1건 보기· @AnthropicAI
  10. 구글이 안드로이드를 AI로 조작하는 ARTEMIS를 오픈소스로 풀었다

    구글이 ARTEMIS를 오픈소스로 공개했다. 휴대폰을 연결하면 Claude Code·Codex·Cursor 같은 도구에서 안드로이드를 AI로 조작할 수 있고, 과제 성공률이 99%를 넘는다고 소개했다. 앱 테스트 자동화나 반복 조작을 짜는 데 쓸 수 있다.

    출처 1건 보기· @midudev
  11. "Opus 5 뒤에서 돌던 차기 모델 라우팅이 한 시간 전에 꺼졌다"

    며칠째 관측되던 Opus 5의 스텔스 라우팅이 멈췄다는 보고가 나왔다. 테스트 그룹 계정 수가 줄어들다가 0이 됐다는 것이다. 공개가 임박했다는 신호로 읽는 쪽도 있지만 모두 사용자 관측이고 Anthropic의 발표는 없다.

    출처 1건 보기· @synthwavedd
  12. "이게 뭐가 새롭냐"는 피로감도 같이 돌았다

    AI 출시 소식의 절반은 뭐가 새로운지 모르겠다는 글이 돌았다. "이제 대화 안에서 문서·슬라이드·디자인을 만들 수 있습니다"를 두고 그건 몇 년째 하던 것 아니냐는 지적이다. 실제로 어제 나온 Claude의 Docs·Slides·Design 통합 발표를 겨냥한 반응으로 읽힌다. 기능 자체보다 발표를 포장하는 방식에 대한 피로가 쌓이고 있다는 신호다.

    출처 2건 보기· @Austen, @claudeai
  13. "하네스가 정확히 뭐냐"는 질문이 한국어 타임라인에서 돌았다

    하네스를 만들었다거나 깎았다는 글은 자주 보이는데 정확히 무슨 뜻으로 쓰는지 모르겠다는 질문이 올라와 답글이 붙었다. 스킬·MCP·훅을 붙이고 조절하는 것을 가리키는지, 에이전트 실행 환경 전체를 감싸는 더 큰 것을 말하는지가 사람마다 다르다는 얘기다. 용어가 앞서가고 정의가 못 따라가는 상태다.

    출처 1건 보기· @hs.kim.9912
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