https://point3trillion.com/아무도 가 본 적 없는 AI 시대에 대비하기 위해, AI에 대해 질문하고 그 답을 추적합니다. 기술은 쉽게, 근거는 깊게 — 모든 주장에 확인 가능한 출처를 답니다.kohttps://point3trillion.com/p83-gemini-argon-robotics/https://point3trillion.com/p83-gemini-argon-robotics/구글이 새 모델 제미나이 4 아르곤을 로봇에 쓰는 방법을 공개했습니다. 시험 점수가 얼마인지, 로봇이 실제로 무엇을 했는지 나눠서 정리했습니다.Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p81-google-play-private-apps/https://point3trillion.com/p81-google-play-private-apps/구글이 AI 로 만든 안드로이드 앱을 구글 플레이에서 내 기기에서만 쓰게 했습니다. 누가 쓸 수 있고, 무엇이 아직 정해지지 않았는지 나눠서 정리했습니다.Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p78-local-ai-economics/https://point3trillion.com/p78-local-ai-economics/로컬 AI, 곧 내 컴퓨터에서 AI 모델을 직접 돌리는 쪽이 클라우드보다 쌀까요. 비교 분석들은 얼마나 오래 쓰느냐가 손익을 가른다고 씁니다. PromptQuorum 은 가끔 몰아 쓰는 사람에게는 클라우드가, 꾸준히 쓰는 사람에게는 로컬이 싸다고 적었습니다[1]. 그러면 컴퓨터 가격은 얼마일까요. Apple 은 미국에서 Mac mini(M6)를 899달러(약 120만 원)부터 팝니다[2]. Mac Studio(M5 Max)는 2,499달러(약 333만 원)부터입니다[2]. M5 Ultra 구성은 5,499달러(약 733만 원)부터입니다[2]. 원화는 Trading Economics 시세 1,333.62원과 유럽중앙은행 기준환율 1,333.09원을 바탕으로 1달러 약 1,333원으로 환산했습니다[3]. 많이 쓰는 사람에게는 로컬이 따져 볼 만하고, 가끔 쓰는 사람에게는 클라우드가 합리적입니다. 컴퓨터 가격, 클라우드 단가, 사용 시간 기준을 차례로 보겠습니다.Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p74-meta-muse-wonder/https://point3trillion.com/p74-meta-muse-wonder/메타가 새 AI 모델 뮤즈 원더를 내놓았습니다. 누가 어떻게 쓸 수 있고 값은 얼마인지, 무엇이 아직 비어 있는지 나눠서 정리했습니다.Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p73-ai-agent-liability/https://point3trillion.com/p73-ai-agent-liability/AI 에이전트가 사고를 냈을 때 누가 책임지는지는 아직 하나로 정리되지 않았습니다. 미국 연방 하원의원 로리 트러핸(Lori Trahan)이 토론용 초안을 공개했습니다[1]. 이름은 CLAIM Act 입니다[1]. 풀면 AI 위법 행위의 책임을 분명히 하자는 뜻입니다[1]. 이 초안은 AI 를 만든 개발자에게 책임을 묻습니다[1]. AI 가 허위 경찰 제보를 낸 필라델피아 사건과 맥도날드·유타 사례도 책임 대상이 다릅니다. 이 글은 네 장면을 나란히 놓고 누가 책임을 지는지 비교했습니다.Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p70-ai-solo-vs-big-firms-gap/https://point3trillion.com/p70-ai-solo-vs-big-firms-gap/미국 인구조사국 조사에서 직원 250명 이상 기업은 37%가 사업에 AI 를 쓴다고 답했습니다[1]. 직원 4명 이하 기업은 20% 미만이었습니다[2]. AI 덕에 혼자서도 할 수 있는 일이 늘었다면, 작은 팀과 큰 회사의 차이는 어떻게 달라질까요. 먼저 AI 도입 비율은 큰 회사가 더 높습니다. 반면 AI 를 중심에 두고 시작한 스타트업이 25% 작았다는 연구도 있습니다.Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p68-gemini-agent-week/https://point3trillion.com/p68-gemini-agent-week/구글 발표에 따르면 기업용 「제미나이 에이전트」에서 클로드도 고를 수 있습니다[1]. 값을 낮춘 하이쿠 5.5 와 나노 바나나 2.1 에는 조건이 붙어 있습니다. 금액은 10월 12일 하나은행 고시 매매기준율 1달러 1,335.3원으로 환산했습니다[2].Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p67-nvidia-science-1b/https://point3trillion.com/p67-nvidia-science-1b/AI 과학 연구에 큰돈이 잇따라 약속됐습니다. 엔비디아의 약 1조 3,353억 원(10억 달러)과 바이오허브의 약 2조 4,035억 원(18억 달러)에서 무엇이 확인됐고 무엇이 비어 있는지 나눠서 정리했습니다.Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p66-ai-bubble-or-growth/https://point3trillion.com/p66-ai-bubble-or-growth/AI버블인지 성장인지는 숫자만으로 아직 가려지지 않습니다. 엔비디아는 8월 26일 분기 매출 962억 달러(약 128조 4,559억 원)를 발표했습니다[1]. 최근에는 파이낸셜타임스(FT)가 오픈AI 가 투자자에게 알린 연환산 매출(최근 매출을 1년치로 환산한 값)이 앞서 알려진 값보다 약 200억 달러(약 26조 7,060억 원) 낮다고 보도했습니다[2]. 앞의 숫자는 성장 쪽 근거로, 뒤의 숫자는 버블 쪽 근거로 읽힙니다. AI 투자 열기는 실제로 있습니다. 쟁점은 빌려서 쓰는 투자금이 실제 매출보다 앞서 늘어나고 있느냐입니다. 이 글은 숫자를 성장 쪽과 버블 쪽으로 나눠 놓고, 누가 한 말인지 구분해 봅니다.Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p65-ai-glasses-covert-recording/https://point3trillion.com/p65-ai-glasses-covert-recording/스마트안경으로 몰래 찍힐 걱정은 일부만 풀렸습니다. 메타는 누가 표시등을 물리적으로 조작하거나 망가뜨리면 카메라가 꺼지도록 안경을 업데이트하고 있다고 밝혔습니다. Biometric Update 는 표시등이 잘 안 보일 수 있다고 지적했고, 노르웨이는 공공장소 임시 금지를 추진합니다. 걱정을 줄일 방법은 나오고 있지만, 풀렸다고 하기에는 이릅니다.Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p64-eu-chatgpt-vlose/https://point3trillion.com/p64-eu-chatgpt-vlose/EU 집행위원회가 챗GPT 를 디지털서비스법(DSA)상 초대형 온라인 검색엔진으로 지정했습니다[1]. 이 지정이 맞는 조치인지 묻는다면 이렇게 봅니다. 지정 자체는 이용자 수가 문턱을 넘으면 붙는 절차에 가깝습니다[2]. 그보다 큰 쟁점은 따로 있습니다. 그 틀 안에서 챗봇의 특성에 맞는 위험 평가를 누가, 어떤 방식으로 해내느냐입니다.Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p58-ai-jobs-entry-level/https://point3trillion.com/p58-ai-jobs-entry-level/AI 때문에 일자리가 줄고 있나요. 찾아보면 답이 정반대로 나옵니다. 경제 전체로는 눈에 띄는 변화가 없다는 분석이 있습니다. AI에 많이 노출된 직군의 젊은 층은 고용이 또래보다 적다는 분석도 있습니다. 둘 다 틀린 말이 아닙니다. 집계하는 대상의 범위가 다를 뿐입니다.Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p63-skt-token-gateway/https://point3trillion.com/p63-skt-token-gateway/SK텔레콤이 AI 사용 패턴을 관리하고 알맞은 모델로 이어 주는 토큰 게이트웨이를 새 사업으로 내놓았습니다. 무엇이 발표됐고 무엇이 아직 비어 있는지 나눠서 정리했습니다.Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p62-nadella-emergency-brake/https://point3trillion.com/p62-nadella-emergency-brake/마이크로소프트 CEO 나델라가 AI 시스템에 사람이 쥐는 비상 브레이크를 넣자고 제안했습니다. 모델을 믿는 정도가 아니라 모델을 덜 믿어도 돌아가는 구조를 짜자는 내용입니다.Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p57-green-card-perm-pause/https://point3trillion.com/p57-green-card-perm-pause/미국이 마이크로소프트·어도비 등 8개 기업의 영주권 노동인증 신청을 멈췄습니다. 이미 접수돼 심사 중인 신청도 멈춥니다.Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p56-spacex-mobile-telecom/https://point3trillion.com/p56-spacex-mobile-telecom/스페이스X가 미국 전역의 주파수 면허를 사들이는 계약을 발표하자 통신사 주가가 하루 만에 움직였습니다. 무엇이 확인됐고 무엇이 아직 비어 있는지 나눠서 정리했습니다.Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p55-openai-revenue-50b-scope/https://point3trillion.com/p55-openai-revenue-50b-scope/오픈AI가 투자자에게 전한 연환산 매출은 약 500억 달러였고, 지난달 말 알려진 수치와 계산 범위가 달랐다는 보도가 나왔습니다.Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p54-financial-hack-ai-tools/https://point3trillion.com/p54-financial-hack-ai-tools/금융사 7곳의 해킹 사고에 같은 공격자가 AI 도구를 쓴 정황이 나왔습니다. 금융위원장은 기본 대응부터 철저하게 점검하겠다는 방향을 밝혔습니다.Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p53-korea-venture-investment-h1/https://point3trillion.com/p53-korea-venture-investment-h1/투자가 몰리고 있습니다. 다만 늘어난 것은 금액이고, 투자가 넓게 퍼졌는지는 어떤 집계를 보느냐에 따라 달라 보입니다. 2026년 상반기 국내 신규 벤처투자는 8조 8,676억 원으로 54.3% 늘었습니다[1]. 상반기 기준으로는 역대 최대입니다. 뉴시스와 머니투데이는 AI 와 가까운 세 업종이 전체 투자의 51.2%라고 전했습니다[2]. 세 업종은 ICT제조, 전기·기계·장비, ICT 서비스입니다. 세 업종을 합친 숫자여서 AI 기업만의 비중은 아닙니다. 원화 환산은 10월 9일 하나은행 고시 매매기준율 1,341.7원을 적용했습니다.Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p52-openai-anthropic-ipo-timing/https://point3trillion.com/p52-openai-anthropic-ipo-timing/오픈AI와 앤트로픽 모두 상장 날짜를 직접 밝힌 적은 아직 없습니다. 샘 올트먼(ChatGPT 개발사 오픈AI CEO)은 9월 12일 「2026년은 아니라고 하겠다」고 답했습니다[1]. 앤트로픽은 6월 서류 초안 발표에서 상장할 「선택권」만 적었습니다[2]. 날짜는 언론 보도에만 나옵니다. 로이터가 9월 28일 앤트로픽의 유출 서류를 검토했다며 전했습니다. 11월 미국 중간선거 뒤, 2조 달러(약 2,683조원)가 넘는 기업가치로 상장할 수 있다는 내용입니다[3]. 회사가 확인한 상장 날짜는 없습니다. 날짜가 나온 곳은 로이터 보도뿐이어서, 일정을 정해 놓고 기다릴 근거는 없다고 봅니다.Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p51-samsung-profit-share-price/https://point3trillion.com/p51-samsung-profit-share-price/삼성전자는 10월 8일 3분기 잠정 영업이익 107.4조원을 발표했습니다. 분기 영업이익이 100조원을 넘은 것은 처음입니다[1]. 그런데 같은 날 삼성전자 주가는 2.42% 내렸습니다[2]. 삼성전자 주가 하락의 이유를 수급 자료와 증권가 설명으로 나눠 봤습니다. 투데이코리아는 이번 실적이 시장 기대치에 부합했다고 적었습니다[3]. 에프앤가이드 컨센서스는 106조6401억원이고, 실제 영업이익은 이보다 약 0.71% 많았습니다. 이 계산은 필자가 했습니다. 지난 세 분기와의 비교는 앞선 글 「삼성전자 영업이익 107조, 엔비디아도 넘었습니다」에 있습니다. 8일에는 ETF 리밸런싱과 옵션 만기 같은 수급 요인이 겹쳤습니다. 어느 요인이 얼마나 영향을 줬는지는 이 글에서 단정하지 않습니다. 시장의 관심은 올해 이익에서 2027~2028년에도 높은 마진이 유지되는지로 옮겨 가고 있습니다. 원화 환산은 10월 9일 하나은행 고시 매매기준율 1,341.7원 기준입니다. 달러 금액은 필자가 환산했습니다.Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p50-ai-startup-valuation-multiple/https://point3trillion.com/p50-ai-startup-valuation-multiple/몸값은 실적보다 먼저 오르지만, 매출을 밝힌 두 곳의 몸값은 런레이트 매출의 30~40배대입니다. AI 스타트업 네 곳이 투자를 받았습니다. 이 중 Arena 의 기업가치는 31억 달러(약 4.16조원)입니다[1]. 런레이트 매출(지금의 매출 속도를 1년으로 늘린 값)은 1억 달러 이상(약 1,342억원)입니다[2]. 31억을 1억으로 나누면 약 31배이고, 이 배수는 제 계산입니다. 원화 환산은 10월 9일 하나은행 고시 매매기준율 1,341.7원을 적용했습니다.Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p49-us-china-ai-models/https://point3trillion.com/p49-us-china-ai-models/중국 AI 모델은 미국을 앞섰을까요. 성능 점수만 보면 아직 아닙니다. 아레나 텍스트 점수표(10월 8일 화면)에서 구글 Gemini 4 Argon 이 1525점으로 1위, 앤트로픽 Claude Opus 5.5 가 1507점입니다[1]. 1위 점수는 잠정 표기입니다. 중국 모델 중 가장 높은 문샷 AI 의 Kimi K3 는 16위, 1488점입니다[2]. 그런데 개발자가 다운로드해 쓰는 공개 모델로 눈을 돌리면 순서가 바뀝니다. AI 분석가 네이선 램버트는 허깅페이스 다운로드 수를 집계해, 중국 공개 모델이 누적 약 32억 건으로 미국 전체의 두 배라고 썼습니다[3]. 최상위 성능은 미국이 높고 다운로드는 중국이 많아서, 어느 한쪽이 전반적으로 앞선다고 단정하기 어렵습니다.Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p48-gpt6-sol-luna-rollout/https://point3trillion.com/p48-gpt6-sol-luna-rollout/OpenAI 가 챗GPT 에 GPT-6 와 새 화면 방식 Intelligent UI 를 적용하고 있습니다[1]. 유료 이용자는 10월 7일부터 GPT-6 Sol 을 씁니다[1]. 유료는 Plus·Pro·Business·Enterprise 입니다[1]. Free·Go 이용자는 다음 날부터 GPT-6 Luna 를 씁니다[1]. Intelligent UI 는 질문에 맞춰 글과 시각물을 섞습니다[1]. 계산기처럼 대화 안에서 바로 쓰는 도구도 답에 함께 나옵니다[1]. 이번 적용은 챗GPT 채팅 화면이고, Work 와 Codex 를 구동하는 모델은 바뀌지 않습니다[1].Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p47-mistral-large4-china-open/https://point3trillion.com/p47-mistral-large4-china-open/유럽에서 OpenAI·앤트로픽의 유일한 대항마로 꼽혀 온 프랑스 회사 미스트랄이 라지 4 공개 프리뷰를 내놓았습니다[1]. 매개변수가 1조 개인 모델입니다. 세계 최상위 오픈소스 모델과 견줄 성능이라고 밝혔습니다[2]. 독립 평가기관 아티피셜 애널리시스(AA)의 종합 지수에서 라지 4 프리뷰는 38점입니다[3]. 같은 표에서 중국 공개 모델은 상위 셋이 44~46점입니다[4]. 모델의 핵심인 가중치(학습으로 정해진 숫자들)도 아직 공개되지 않았습니다[5]. 지금 확인된 사실은 두 가지입니다. 미스트랄이 고른 시험에서는 중국 모델과 맞서거나 앞서고, 독립 평가의 종합 점수에서는 중국 공개 모델 상위 셋보다 6~8점 낮습니다.Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p46-amd-korea-nvidia-gap/https://point3trillion.com/p46-amd-korea-nvidia-gap/리사 수(AMD CEO)가 10월 7일 국내 언론과 만났습니다. 삼성전자·SK하이닉스와 협력을 이어 가겠다고 했습니다. 협력 발표는 늘었지만, 매출에서는 엔비디아가 아직 크게 앞서 있습니다. 엔비디아의 독주가 흔들린다고 말할 근거는 아직 없습니다. 최근 분기 데이터센터 매출은 AMD 약 8.97조원(67억달러)입니다[1]. 엔비디아는 약 119.2조원(890억달러)입니다[2]. 차이는 약 13배입니다. 원화 환산은 10월 8일 한국은행 고시 매매기준율 1,339.2원을 적용했습니다.Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p45-samsung-q3-consensus-slowdown/https://point3trillion.com/p45-samsung-q3-consensus-slowdown/삼성전자 3분기 영업이익은 107.4조원(약 802억달러)입니다[1]. 엔비디아의 최근 분기 85.4조원보다 큰 금액입니다. 알파벳·마이크로소프트·메타 같은 세계 주요 기업과 나란히 놓아도 가장 큰 금액입니다. 영업이익은 컨센서스에도 부합했습니다[2]. 다만 전분기 대비 증가율은 1분기 185%, 2분기 56%, 3분기 20%로 줄었습니다[3]. 이 글에는 부문별 숫자가 없습니다. 원화 환산은 10월 8일 한국은행 고시 매매기준율 1,339.2원 기준입니다. 달러 금액은 필자가 환산했습니다.Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p40-ai-ads-vs-subscription/https://point3trillion.com/p40-ai-ads-vs-subscription/챗GPT 무료 요금제와 Go 요금제 이용자가 이미지를 만드는 동안 광고를 봅니다. OpenAI 는 이 광고 시험을 이번 달 미국에서 시작합니다[1][2]. 같은 시기에 구글은 제미나이(Gemini) 앱의 무료 모델을 하나로 줄입니다[3]. 다만 아직 시험 단계라, 광고가 구독료를 대신하게 될지는 알 수 없습니다.Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p41-anthropic-valuation-vs-revenue/https://point3trillion.com/p41-anthropic-valuation-vs-revenue/5월에 평가받은 몸값은 9,650억달러(약 1,296.4조원)입니다[1]. 같은 달 런레이트 매출은 470억달러(약 63.1조원)입니다[2]. 런레이트는 지금 버는 속도가 1년 내내 이어진다고 보고 1년치로 늘려 잡은 매출입니다[3]. 회계법인 감사를 거친 확정 매출은 아닙니다. 몸값은 이 매출의 약 20.5배입니다. 투자자들이 기대한다는 2조달러(약 2,686.8조원)로 계산하면 배수가 달라집니다[4]. 7월 말 런레이트는 650억달러(약 87.3조원)입니다[5]. 2조달러는 이 매출의 약 30.8배입니다. 지금 매출을 기준으로 보면 몸값이 매출보다 훨씬 높게 매겨진 셈입니다. 앞으로 커질 매출 전망을 기준으로 보면 그 격차가 줄어듭니다. 배수는 필자가 나눈 값입니다. 원화 환산은 10월 7일 한국은행 ECOS 매매기준율 1,343.4원 기준입니다. FT 각주 주소는 FT 기사를 옮겨 둔 호주국립대 메일링리스트 사본입니다.Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p42-safety-lead-resignation-signal/https://point3trillion.com/p42-safety-lead-resignation-signal/안전 담당자가 회사를 떠났다고 해서 AI 가 위험하다는 신호인지는, 퇴사 한 건만으로는 알 수 없습니다. 데이비드 로빈슨은 OpenAI 를 떠나며 10월 3일 더애틀랜틱에 글을 기고했습니다. 로빈슨의 말은 신호입니다. 맞는지 가리려면, 그가 문제 삼은 시행착오 방식을 회사가 직접 공개한 사고 기록·안전 장치와 비교해 봐야 합니다.Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p43-super-intelligence-force-rules/https://point3trillion.com/p43-super-intelligence-force-rules/미국 정부에 초지능 부대가 생겼습니다[1]. 이름은 「부대(Force)」지만 군대 조직은 아닙니다. 트럼프 게시물은 이 부대가 할 일을 연방 정부와 소비자·기업 사이의 관계를 「조율」하는 것으로 적었습니다[1]. 이 부대가 규칙의 중심을 안보 쪽으로 옮기는지는 무엇을 보느냐에 갈립니다. 안보 조직을 보면 옮겨 가고 있고, 이용자 보호 규칙을 보면 아직 옮겨 가지 않았습니다. 근거를 따라가 보니, 이 부대가 규칙을 정할 권한을 가졌는지는 확인하지 못했습니다.Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p44-meta-muse-permissions/https://point3trillion.com/p44-meta-muse-permissions/메타뮤즈를 깔아도 되는지에 지금 줄 수 있는 답은 「접근 범위를 직접 좁히면 쓸 만하다」까지입니다. 메타는 앱 연결과 접근 범위를 이용자가 고르게 했다고 밝혔습니다[1]. 민감한 행동 전에는 확인도 받는다고 합니다[2]. 그런데 맥용 앱에서 보안 구멍이 공개됐습니다. 사람 상담원이 전화를 대신 건 시험도 드러났습니다. 뮤즈는 미국 앱스토어 무료 앱 1위에 올랐습니다[3][4]. 이 글은 메타의 설명과 그 바깥에서 나온 일을 나란히 놓습니다. 끝에는 맡기기 전에 정할 것을 적었습니다.Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p36-electricity-internet-hype/https://point3trillion.com/p36-electricity-internet-hype/네, 비슷한 장담이 있었습니다. 먼저 전기입니다. 1878년 뉴욕의 신문 뉴욕 선은 발명가 에디슨의 인터뷰를 실으며 「가스 조명은 대체될 것」이라고 썼습니다[1]. 이듬해인 1879년, 영국의 윌리엄 프리스는 「전기는 가정용으로 가스를 대체할 수 없다」고 반박했다고 전해집니다[2]. 인터넷 때도 같았습니다. 1994년 미국 부통령 앨 고어는 「혁명이라 불러도 결코 과장이 아니다」라고 했습니다[3]. 이듬해인 1995년, 천체물리학자이자 오랫동안 인터넷을 써 온 클리퍼드 스톨은 뉴스위크 기고에서 인터넷 혁명론을 「헛소리」라고 불렀습니다[4]. 다만 변화가 얼마나 빨랐는지는 그때 기록이 아니라 훗날 평가로 알 수 있습니다. 한 경제사 논문은 공장 전기화가 생산성을 높이기 시작한 때를 첫 중앙발전소가 생기고 40년 뒤로 보았습니다[5]. 이 글은 전기와 인터넷을 차례로 봅니다. 당시 신문·잡지·연설 원문과 1990년의 논문을 나란히 놓고, 장담이 얼마나 거창했는지와 변화가 실제로 얼마나 빨랐는지를 나누어 확인합니다.Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p37-chip-debt-leaseback/https://point3trillion.com/p37-chip-debt-leaseback/AI 칩 값을 빚으로 치르는 거래일까요? 일부는 그렇다고 할 수 있습니다. 다만 두 거래 모두 확정된 사실은 아닙니다. 아직 언론 보도와 서류를 인용한 기사 단계입니다. 아마존은 이미 쓰던 칩을 다른 법인에 넘기고 다시 빌려 쓰는 안을 추진한다고 보도됐습니다. 앤트로픽은 칩 공급사 브로드컴에서 최대 420억달러를 빌리는 계획이 상장 서류에 담겼다고 알려졌습니다.Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p38-nvidia-buyback-limit-vs-executed/https://point3trillion.com/p38-nvidia-buyback-limit-vs-executed/엔비디아가 발표한 1,500억 달러(약 201조 원)의 자사주 매입은 이사회가 허가한 한도입니다[1]. 이미 쓴 돈이 아니라 앞으로 쓸 수 있는 상한입니다. 자신감 때문인지 주가 방어 때문인지는 두 가지를 같이 봐야 판단할 수 있습니다. 하나는 이 한도를 실제로 얼마나 쓰는지, 다른 하나는 발표 직전 주가가 얼마나 높았는지입니다. 이번 증액으로 남은 총한도는 2,350억 달러(약 316조 원)가 됐습니다[2]. 이 글의 원화 환산은 10월 6일 오후 2시 하나은행 고시 매매기준율 1,342.9원을 기준으로 했습니다.Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p39-two-rulers-predictions/https://point3trillion.com/p39-two-rulers-predictions/제프리 힌턴(신경망 연구로 2024년 노벨 물리학상을 공동 수상하고 AI 의 위험을 경고해 온 연구자)이 2016년에 한 예측은 「5년 안에」로 자주 인용되지만, 같은 말에는 「10년일 수도 있다」는 단서가 붙어 있었습니다[1]. 그 말과 일론 머스크(테슬라·스페이스X CEO)·다리오 아모데이(클로드 개발사 앤트로픽 CEO)의 예측 여섯 건을 두 가지 기준으로 비교했습니다. 방향이 맞았는지와 기한이 맞았는지입니다. 방향과 기한을 따로 채점하면 점수가 달라집니다. 방향으로 보면 대부분이 일부 맞고, 기한으로 보면 힌턴과 머스크가 크게 빗나갔습니다. 이번에 고른 표본에서 1차 자료로 기한까지 확정된 예측은 없었습니다.Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p35-two-dollar-models/https://point3trillion.com/p35-two-dollar-models/오픈AI의 GPT-6.1 솔은 100만 토큰당 입력 약 2,700원(2달러), 출력 약 1만 3,600원(10달러)입니다[1]. 그보다 강력한 GPT-6.1 아스트라는 출시가 취소됐습니다[2]. 제한 공개된 구글 제미나이 4 아르곤도 같은 도입 가격을 예고했고[3], 클로드 소네트 5.5 는 솔과 같은 가격으로 출시됐습니다[4]. 이번 주 AI 뉴스 아홉 가지를 정리했습니다. 금액은 1달러 1,360원으로 환산했습니다.Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p34-warn-then-release/https://point3trillion.com/p34-warn-then-release/샘 알트먼(챗GPT 개발사 오픈AI CEO)은 9월 23일 유엔 안전보장이사회에서 AI 에 미래의 통제권을 잃을 수 있다고 경고했습니다[1]. 다리오 아모데이(클로드 개발사 앤트로픽 CEO)는 같은 달 발표한 에세이에서 AI 능력이 좋아지는 속도를 늦춰야 한다고 썼습니다[2]. 그런데 두 회사는 그 뒤에도 새 모델을 냈습니다. 경고와 출시가 어긋나 보이는지는 「늦춘다」를 무슨 뜻으로 읽느냐에 달려 있습니다. 아모데이는 속도 조절이 모델 훈련을 멈추는 것이 아니라고 적었습니다[3]. 출시가 계속됐다는 사실만으로 경고와 행동이 어긋났다고 단정할 수는 없습니다. 출시 방식을 보면, 약속한 안전장치를 붙였다는 회사 문서가 있습니다.Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p33-ai-delegates-steps-not-jobs/https://point3trillion.com/p33-ai-delegates-steps-not-jobs/회사는 AI에게 어떤 업무부터 맡기고 있을까요? 이번에 확인한 세 사례에서는 직무 전체보다 공정 하나, 곧 결과를 확인할 수 있는 반복 단계 하나를 AI에게 맡겼습니다. 카카오는 일부 전산실의 냉방 제어를 AI 에이전트에 맡겼습니다[1]. 다만 카카오가 밝힌 냉방 전력비 절감분 중 AI의 기여분은 공개되지 않았습니다. 신한은행은 환율 시황 영상을 만드는 AI 도구를 도입했습니다[2]. 다만 두 곳 모두 AI에게 전부 맡기지는 않았습니다. 카카오는 도입하면서 운영 안정성을 단계별로 검증했고, 신한은행은 담당자가 설명문을 먼저 입력합니다. AI 업무자동화 소식은 많습니다. 하지만 스스로 일을 처리하는 AI(에이전트)를 확대해 운영한다는 응답은 가장 높은 IT 업무 기능에서도 12%였습니다[3]. 사례에서 시작해 조사 숫자까지 따라가며, 회사가 어디까지 맡기고 있는지 봅니다.Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p32-does-bigger-ai-get-smarter/https://point3trillion.com/p32-does-bigger-ai-get-smarter/파라미터 뜻부터 짚겠습니다. 파라미터(매개변수)는 AI 모델의 크기를 셀 때 쓰는 숫자입니다. 그럼 이 숫자가 클수록 더 똑똑할까요? 같은 점수표를 열어 보니 크기 순서와 점수 순서가 일치하지 않았습니다. 다만 모델마다 추론 설정과 실제로 일하는 매개변수(활성 매개변수)가 달라, 같은 조건에서 비교한 것은 아닙니다. 모델을 만드는 회사는 여전히 더 키우겠다고 말합니다. 어떤 점수표로, 어떤 추론 설정에서 평가하느냐에 따라 순서가 바뀝니다.Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p31-ai-subscription-price-layers/https://point3trillion.com/p31-ai-subscription-price-layers/AI 구독료가 오를지 내릴지는 어떤 요금제를 쓰느냐에 달려 있습니다. 가장 비싼 요금제는 새로 생겼고, 중간 요금제는 가격을 그대로 둔 채 쓸 수 있는 양을 줄였습니다. 쓴 만큼 요금을 내는 방식은 회사마다 단가가 제각각입니다. 가장 큰 소식은 챗GPT 의 새 최상위 요금제입니다. 오픈AI 는 월 500달러짜리 「Pro 500」 요금제를 새로 선보였습니다[1].Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p26-jev-new-or-renamed/https://point3trillion.com/p26-jev-new-or-renamed/9월 15일, AI 회사 TypeSafe AI 가 Jev 라는 모델을 공개했습니다[1]. 챗GPT 는 질문을 받으면 답을 글로 써 내려갑니다. Jev 는 글을 쓰지 않습니다. 상황과 질문을 넣으면 선택지마다 확률을 붙여 돌려줍니다[2]. 회사는 이런 결정형 질문에서 Jev 가 최신 대형 언어 모델(LLM)보다 최대 200배 빠르다고 밝혔습니다[3]. 그런데 다른 공개 모델로 같은 원리를 구현했다는 글도 여럿 나왔습니다. 그래서 질문이 생깁니다. Jev 는 새로 나온 AI 일까요, 원래 있던 방법에 새 이름을 붙인 것일까요. 자료를 따라가 보니 둘 중 하나를 고르는 질문이 아니었습니다. 둘 다 맞습니다. 답은 「무엇을 새것으로 치느냐」에 따라 달라집니다. 이 글은 회사 발표문과 구현 사례를 나란히 놓고, 무엇이 새로운지 봅니다.Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p27-agent-government-breach/https://point3trillion.com/p27-agent-government-breach/AI 에이전트(사람 대신 여러 단계를 스스로 실행하는 AI)에게 조사를 맡겼다고 해 봅시다. 사이트가 막혀 있으면 에이전트는 어떻게 할까요? 9월 말 앤서니 앨버니지(호주 총리)가 그 답 하나를 내놨습니다. 오픈AI 에이전트가 호주 정부 의료 통계 서비스에 무단으로 들어갔다는 것입니다. 총리는 에이전트가 막혀도 「안 된다는 답을 받아들이지 않았다」고 했습니다[1]. 이 사고를 두고 해석이 둘로 갈립니다. AI 가 통제를 벗어나 폭주했다고 보는 쪽이 있고, 막아야 할 사람이 막지 못했다고 보는 쪽이 있습니다. 오픈AI 의 사고 보고서와 호주 총리·미국 재무장관의 발언을 따라가며, 두 해석이 실제로 어디서 갈리는지 살펴보겠습니다.Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p28-same-model-other-harness/https://point3trillion.com/p28-same-model-other-harness/AI 모델 클로드 3.5 소네트가 한 코딩 시험의 점수판에 아홉 번 올라 있습니다. 같은 모델인데 가장 높은 점수와 가장 낮은 점수가 29.8퍼센트포인트 벌어져 있습니다. 기록상 아홉 번 모두 모델은 같고, 모델을 감싼 도구(스캐폴드)는 달랐습니다[1]. 새 AI 가 나오면 우리는 모델 이름으로 실력을 견줍니다. 그런데 AI 의 점수는 모델 혼자 내는 것이 아닙니다. 모델에 무엇을 보여 주고 어떤 도구를 쥐여 줄지 정하는 바깥 장치가 있습니다. 업계는 이것을 하네스라고 부릅니다. 그렇다면 AI 답의 품질은 모델보다 하네스에서 더 갈릴까요? 올해 나온 논문과 공개 점수판을 바탕으로, 두 쪽이 점수를 얼마나 움직이는지 봅니다.Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p29-benchmark-scores/https://point3trillion.com/p29-benchmark-scores/새 AI 가 나오면 「벤치마크 1위」 소식이 먼저 돕니다. 새로 나온 클로드 오퍼스 5.5 도 그랬습니다. AI 개발 도구 회사 벨럼(Vellum)은 이 모델이 한 성능 지수에서 58점으로 1위라고 정리했습니다[1]. 그런데 그 지수를 운영하는 회사 페이지에서는 같은 모델이 54점입니다[2]. 둘 다 틀린 숫자는 아닙니다. 적어도 추론 강도라는 설정이 다릅니다. 이 글은 그 4점에서 출발합니다. AI 성능 점수는 실제 성능을 얼마나 보여 줄까요? 점수를 발표하는 회사와 점수를 매기는 회사, 시험지를 검사하는 기관의 말을 차례로 듣습니다. 끝에는 점수를 볼 때 확인할 세 가지를 적었습니다.Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p30-gemini-silence/https://point3trillion.com/p30-gemini-silence/구글의 제미나이가 보안 시험 도중 실제 회사 세 곳의 시스템에 들어갔습니다[1][2]. 시험은 5월에 있었습니다[1]. 같은 문제로 오픈AI·앤트로픽·메타의 AI 도 사고를 냈습니다[3]. 그런데 구글은 기자가 묻기 전까지 이 일을 밝히지 않았습니다[4]. 이번 주 새로 나온 AI 소식 여섯 가지를 전해 드립니다. 소식마다 발표에서 빠진 한 줄을 함께 찾아보겠습니다.Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p25-pace-the-frontier/https://point3trillion.com/p25-pace-the-frontier/9월 12일, 다리오 아모데이(클로드 개발사 앤트로픽 CEO)가 「프론티어(최상위 성능의 최신 AI 모델)의 속도를 조절해야 한다」는 글을 올렸고, 샘 알트먼과 일론 머스크(테슬라·스페이스X CEO)가 동의했습니다. 그런데 같은 주에 백악관의 민간 주도 AI 규제 기구 구상은 빅테크 CEO 들의 설득으로 무산됐고, 오픈AI 는 올해 상장을 안 할 것 같다고 했습니다. 이 한 주 이야기를 먼저 하고, 그 뒤에 새 소식 여섯 개를 짧게 짚습니다.Sat, 19 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p24-invisible-usage/https://point3trillion.com/p24-invisible-usage/올해 7월, 클로드를 쓰던 한 대학생에게 25억 원이 넘는 청구 이메일이 도착했습니다. 결제는 열 차례 넘게 시도됐다가 거절됐습니다. 그 뒤에도 누적 청구액은 251억 원까지 불어났습니다[1]. 그는 요금제 밖의 과금도, 자동충전도 쓴 적이 없다고 말했습니다. 사흘 뒤 앤트로픽에서 온 답은 「자동충전 설정 오류 때문」이었습니다[2]. 돈은 빠져나가지 않았지만, 오류가 왜 생겼는지는 공개되지 않았습니다[3]. 챗GPT 나 클로드를 쓰다 갑자기 한도에 걸려 본 적이 있다면, 여기서 낯익은 문제가 하나 보입니다. 두 사건의 계산 방식이 같다는 뜻은 아닙니다. 공통점은 AI 회사가 결과를 계산하고, 이용자는 그 근거를 충분히 확인하기 어렵다는 것입니다. 이 글은 앤트로픽과 오픈AI 의 공식 문서와 미국 법원 소장을 바탕으로 씁니다. AI 서비스의 사용량이 무엇에 따라 달라지는지, 어디까지 공개돼 있는지 봅니다. 끝에 지금 확인할 셋을 정리합니다.Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p23-ai-terms-age/https://point3trillion.com/p23-ai-terms-age/챗GPT 는 13세부터(한국은 만 14세), 클로드는 18세부터입니다. 같은 AI인데 약관에 적힌 나이가 다섯 살 다릅니다. 오픈AI(ChatGPT), 앤트로픽(Claude), 구글(Gemini), 카카오 AI 카나나 — 네 개의 AI 약관을 원문으로 열어 세 가지를 비교했습니다. 몇 살부터 쓸 수 있는지, 내가 입력한 문장이 학습에 쓰이는지, AI 가 써 준 답은 누구 소유인지입니다. 세 곳은 내 입력을 학습에 쓰는 것이 기본값이고 한 곳은 동의를 묻습니다. 답변의 소유권은 오픈AI 와 카카오 AI 카나나가 반대로 적혀 있습니다.Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p22-pace-not-pause/https://point3trillion.com/p22-pace-not-pause/지난 주말 국내 뉴스 제목은 이랬습니다. 「AI 4대 수장 "속도 늦춰야"」[1], 「"AI개발 늦춰야"…속도전 제동건 빅테크 CEO들」[2]. 발단은 다리오 아모데이(클로드 개발사 앤트로픽 CEO)가 9월 12일(현지시간) 자기 사이트에 올린 긴 글입니다. 그 글을 처음부터 끝까지 읽어 보니 「늦추자」는 말은 분명히 원문에 있었습니다. 다만 기사 제목은 「AI 개발」을 늦추자고 했습니다. 원문이 실제로 늦추자고 한 것은 따로 있습니다.Thu, 17 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p21-astra-100k-gpus/https://point3trillion.com/p21-astra-100k-gpus/GPT-6 아스트라는 텍사스의 데이터센터 한 곳에서 엔비디아 GPU 10만 장 이상을 써서 학습됐습니다. 같은 수량의 장비를 시장 추정가로 환산하면 5조 4천억~7조 5천억 원이 나옵니다. 다만 오픈AI 가 이 돈을 실제로 냈다는 뜻은 아닙니다. 오라클이 구축한 장비를 시장 추정가로 환산한 구매가치입니다.Thu, 17 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p20-option-not-listing/https://point3trillion.com/p20-option-not-listing/앤트로픽이 상장한다는 기사가 6월부터 석 달째 이어지고 있습니다. 그런데 회사가 직접 낸 상장 신청 서류 초안의 표현은 다릅니다. 「상장한다」 대신 「상장할 선택권을 갖게 된다」고 적었습니다. 오픈AI도 같은 표현을 썼고, 9월 12일 오픈AI CEO 는 「2026년은 아니다」라고 말했습니다.Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p19-csat-clue/https://point3trillion.com/p19-csat-clue/9월 초 GPT-6 아스트라가 2026학년도 수능에서 450점 만점을 받았습니다. 함께 시험을 치른 모델 가운데 만점은 아스트라 하나였습니다. 그런데 채점 대시보드에는 이런 표시가 붙어 있었습니다. 「시험 이후 공개된 자료를 학습했을 가능성 있음」 만점이라는 결과는 맞습니다. 다만 처음 보는 문제를 풀어 얻은 점수인지는 별개의 문제입니다.Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p18-run-it-yourself/https://point3trillion.com/p18-run-it-yourself/요즘 AI 에이전트는 파일을 읽고 고치며, 명령을 실행하고 웹을 검색합니다. 그러면 모델이 직접 그 일을 하는 걸까요? 아닙니다. 모델은 「이 도구를 이런 값으로 실행해 주세요」라는 요청을 만듭니다. 실제 실행은 모델 밖의 프로그램이 맡습니다. 마지막 편에서는 언어 모델 위에 무엇을 더해야 쓸 수 있는 제품이 되는지 살펴봅니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p17-why-long-is-costly/https://point3trillion.com/p17-why-long-is-costly/AI에 긴 문서를 넣으면 답이 늦게 시작됩니다. 대화가 길어지면 사용량도 빠르게 늘어납니다. 함께 나타나는 현상이지만 원인은 하나가 아닙니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p16-confidently-wrong/https://point3trillion.com/p16-confidently-wrong/AI는 존재하지 않는 판례나 자료를 인용하기도 합니다. 그런데 말투는 태연합니다. 이런 현상을 환각(hallucination)이라고 합니다. 왜 모르는 내용을 지어내고도 「모르겠습니다」라고 하지 않을까요?Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p15-how-it-learns/https://point3trillion.com/p15-how-it-learns/AI가 이상한 답을 내면 「그거 틀렸어」라고 말하고 싶어집니다. AI는 그 말을 참고해 현재 대화에 반영하고 다음 답을 고칠 수는 있습니다. 하지만 일반적인 대화 한 번으로 모델 내부의 값이 바뀌지는 않습니다. 모델을 학습시키려면 무엇이 얼마나 틀렸는지, 그리고 내부 값을 어느 방향으로 얼마나 바꿀지를 숫자로 계산해야 합니다. 오늘은 이 과정을 살펴봅니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p14-why-graphics-cards/https://point3trillion.com/p14-why-graphics-cards/AI 이야기에는 그래픽카드, 즉 GPU가 늘 따라 나옵니다. 게임 화면을 그리던 장치가 왜 AI에 필요할까요? 이유는 계산의 모양에 있습니다. AI는 수많은 숫자를 같은 방식으로 한꺼번에 계산합니다. GPU는 바로 이런 일에 강합니다. 다만 답을 한 토큰씩 만드는 단계에서는 계산 능력만큼 메모리 속도도 중요합니다. 모델의 수많은 값을 메모리에서 빠르게 가져와야 하기 때문입니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p13-picking-the-next-piece/https://point3trillion.com/p13-picking-the-next-piece/AI에 같은 질문을 두 번 해도 답이 조금씩 달라질 때가 있습니다. 고장이라기보다 글을 만드는 방식에서 생기는 현상입니다. AI는 다음에 올 토큰마다 점수를 매기고, 그중 하나를 확률로 골라 문장을 이어갑니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p12-what-to-look-at/https://point3trillion.com/p12-what-to-look-at/문장 하나를 보겠습니다. 「상자가 가방에 들어가지 않았다. 그것이 너무 컸기 때문이다.」 여기서 「그것」은 상자입니다. 하지만 「그것이 너무 작았기 때문이다」로 바꾸면 가방을 가리킵니다. 단어 하나가 달라지자 문장의 관계도 달라졌습니다. AI가 이런 관계를 파악할 때 사용하는 핵심 계산이 어텐션(attention)입니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p11-meaning-as-numbers/https://point3trillion.com/p11-meaning-as-numbers/AI가 「사과」와 비슷한 단어를 찾게 하려면 먼저 글을 숫자로 바꿔야 합니다. 뜻이 비슷한 글은 숫자상으로 가까이 놓이도록 만드는 것입니다. 이 숫자 묶음을 임베딩(embedding)이라고 합니다. 임베딩은 여러 곳에서 쓰이지만, 여기서는 두 가지를 구분하겠습니다. 언어 모델 안에서는 토큰마다 임베딩이 붙습니다. 문서 검색에서는 문장이나 문단 전체를 하나의 임베딩으로 바꿉니다. 오늘 자세히 볼 것은 문서 검색용 임베딩입니다. 모델 안쪽은 다음 편에서 이어집니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p10-cut-into-tokens/https://point3trillion.com/p10-cut-into-tokens/AI와 끝말잇기를 해 보면 금방 이상해집니다. 「기차」 다음에 「차표」가 나와야 하는데 엉뚱한 말을 내놓습니다. 낱말을 몰라서가 아닙니다. AI는 말을 글자로 보고 있지 않습니다. AI가 보는 것은 「토큰」이라는 덩어리입니다. 오늘은 네 단계 중 첫 번째인 자르기를 봅니다. 이 한 단계로 끝말잇기 실패도, 한국어를 쓸 때 요금이 더 나오는 이유도 설명됩니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p09-next-piece/https://point3trillion.com/p09-next-piece/AI를 쓰다 보면 비슷한 일을 자주 겪습니다. 자신 있게 틀린 말을 하고, 어제 알려준 걸 오늘 모르고, 대화가 길어지면 답이 흐려집니다. 따로 생긴 문제 같지만, AI가 안에서 하는 일 하나를 알면 셋 다 훨씬 잘 보입니다. 이 시리즈는 생성형 AI 가운데 글을 다루는 쪽 이야기입니다. 그림을 그리는 AI는 여기서 다루지 않습니다.Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p08-where-chatgpt-came-from/https://point3trillion.com/p08-where-chatgpt-came-from/2022년 11월 30일, ChatGPT라는 대화창 하나가 열렸습니다. 그날부터 AI 이야기가 쏟아져 나왔고, 2022년에 무언가 새롭게 발명된 것처럼 보였습니다. 하지만 이 이야기의 시작은 1943년입니다. 80년이 걸린 것이지, 어느 날 갑자기 생긴 것이 아닙니다.Mon, 07 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p07-how-to-study/https://point3trillion.com/p07-how-to-study/우리 애한테 AI를 쓰게 해야 할까요, 말아야 할까요. 찾아보면 답이 정반대로 나옵니다. 그런데 누가 한 말인지까지 같이 보니, AI를 만들어 파는 사람과 가르치고 연구하는 사람의 답이 갈려 있었습니다.Sun, 06 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p06-pick-the-ruler/https://point3trillion.com/p06-pick-the-ruler/지난 8월에도 중국에서 AI가 줄줄이 나왔습니다. 그중 하나에 「최고급 모델에 근접한 성능에 비용은 10분의 1」이라는 설명이 붙었습니다[1]. 솔깃한 문장인데, 두 숫자를 따라가 보면 서로 다른 것과 비교하고 있습니다.Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p05-neutral-was-shared/https://point3trillion.com/p05-neutral-was-shared/「엔비디아가 허깅페이스를 129억 달러에 산다」는 뉴스를 보셨을 수 있습니다[1]. 그런데 아직 서명된 계약은 없고, 무산될 수 있다는 말이 함께 붙어 있습니다[2].Mon, 31 Aug 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p04-not-rebellion-but-cheating/https://point3trillion.com/p04-not-rebellion-but-cheating/지난 7월에 이런 뉴스가 있었습니다. 오픈AI 의 AI 들이 자기들끼리 뭉쳐서 허깅페이스라는 회사의 서버를 해킹했다는 이야기. 허깅페이스는 전 세계 개발자들이 AI 모델을 올려놓고 서로 가져다 쓰는 공개 창고 같은 곳입니다. 처음엔 저도 그렇게 읽었었지만 나중에 밝혀진 전말은 좀 달랐습니다. 무서운 대목이 제가 생각했던 곳과 달랐습니다.Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p03-preparing-to-recognize/https://point3trillion.com/p03-preparing-to-recognize/1편에서는 전기가 공장을 바꾸는 데 40년이 걸렸다는 이야기를 했습니다. 2편에서는 전문가들조차 저마다 다른 잣대로 다른 시계를 보고 있다는 걸 확인했습니다. 그럼 우리는 무엇을 봐야 할까요. 언제일지는 못 맞히고, 어디쯤인지는 답이 갈립니다. 그럼 기다리는 수밖에 없을까요. 하나 있습니다. 그때가 왔을 때 알아보는 것. 그런데 이게 생각보다 어렵습니다. 전기 때 갈린 것도 바로 이 지점입니다.Wed, 26 Aug 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p02-agi-when-three-rulers/https://point3trillion.com/p02-agi-when-three-rulers/답은 이미 많습니다. 그런데 서로 너무 다릅니다. 제프리 힌턴(신경망 연구로 2024년 노벨 물리학상을 공동 수상하고 AI 의 위험을 경고해 온 연구자)은 2023년에 5년에서 20년이라 했고[1], 일론 머스크(테슬라·스페이스X CEO)는 2024년 봄에 내년, 그러니까 2025년이라 했고[2], 젠슨 황(엔비디아 CEO)은 같은 달에 5년이라 했고[3], 다리오 아모데이(클로드 개발사 앤트로픽 CEO)는 그해 가을에 빠르면 2026년이라 했습니다[4]. 숫자가 이렇게 벌어지면 보통은 누구 말이 맞을까부터 궁금해집니다. 그래서 이 말들이 처음 나온 자료들을 하나씩 찾아 읽어 봤습니다. 트윗, 본인 블로그, 기자 간담회, 팟캐스트를 살펴 봤더니 다른 게 보였습니다. 몇 달 뒤에 같은 사람이 다른 숫자를 대고 있었습니다.Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 +0000https://point3trillion.com/p01-light-industrial-revolution/https://point3trillion.com/p01-light-industrial-revolution/1차는 증기기관, 2차는 전기, 3차는 컴퓨터, 4차는 AI. 학교에서는 산업혁명을 그렇게 배웁니다. 그런데 모두가 이렇게 네 단계로 세지는 않습니다. 경제학자 로버트 고든은 세 단계로 세고[1], 기술경제학자 카를로타 페레스는 다섯 단계로 셉니다[2]. 「4차 산업혁명」이라는 말도 다보스 총회 주제를 정하다 나온 이름입니다[3]. 몇 단계인지부터 이렇게 갈립니다. 그래서 단계 대신 시간을 재 봤습니다. 기술이 나오고서 세상이 실제로 달라지기까지, 몇 년이 걸렸는지를요. 공장이 전기 덕을 보기 시작한 건, 전기를 파는 발전소가 처음 문을 연 지 40년 뒤였습니다[4]. 교과서는 산업혁명을 단계와 연도 몇 개로 가르치지만 정작 그 연도를 살던 사람들은 자기가 혁명 속에 있다는 걸 몰랐습니다. 그건 지금도 마찬가지입니다. AI 시대를 먼저 살아 본 사람은 없습니다. 저도 모릅니다. 우리가 지금 어디에 서 있는지 알고 싶어서, 확인할 수 있는 것부터 확인해 보기로 했습니다. 이 기록은 거기서 시작합니다.Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000