GeekNews Weekly

2025년판 MAD(ML·AI·Data) 업계 지도는 AI 산업이 여전히 버블과 실질 구축이 공존하는 시기임을 명확히 보여줍니다. 투자와 경쟁은 과열되었지만, 진짜 차별화는 배포·비용 구조·거버넌스에서 갈립니다. 이제 개발자에게 중요한 것은 “모델을 쓰는 법”이 아니라 “운영 가능한 AI 시스템을 설계하는 법” 입니다. 기술적 낙관과 현실적 긴장이 함께 드러나는 이 지도는, 모델을 연구하는 사람보다 이를 안정적으로 서비스로 굴리는 사람에게 초점이 옮겨지고 있음을 보여줍니다.

이번 Technology Radar는 AI 시대의 개발이 점점 더 “새로운 기술을 배우는 일”에서 “AI와 함께 일하는 법을 익히는 일” 로 옮겨가고 있다는 것을 알게 해 줍니다. AI는 더 이상 별도의 기술이 아니라, 플랫폼·언어·도구 전반에 녹아든 기본 전제가 되었습니다. Radar가 제시하는 ‘도입(Adopt)’의 기준은 여전히 기술의 성숙도를 바탕으로 하지만, 이번 호에서는 그 성숙의 의미가 AI 환경에서 얼마나 자연스럽게 통합되어 작동하는가로 확장되고 있음을 느낄 수 있습니다. 결국 2025년의 Radar는 새로운 기술의 목록이라기보다, AI 중심으로 재편되는 개발 문화의 방향을 가리키는 나침반처럼 읽힙니다.

높은 지능이 더 큰 행복으로 이어지지 않는다는 연구 결과는, 우리가 기술과 성취 중심의 사고방식에 얼마나 갇혀 있는지를 보여줍니다. IQ와 같은 지표는 명확히 정의된 문제를 푸는 능력을 측정하지만, 인생의 대부분은 “좋은 삶을 사는 법”처럼 불명확한 문제로 이루어져 있습니다. AI가 체스나 단백질 예측에서 탁월하더라도 인간만이 방향을 정하고 의미를 재구성하는 지혜(wisdom) 를 발휘할 수 있죠. 결국 개발자든 창업가든, 더 똑똑해지는 것보다 “무엇을 위해 똑똑해지려 하는가”를 묻는 쪽이 훨씬 생산적인 질문일지도 모릅니다.

Claude Code를 단순한 코드 생성기가 아닌 AI 개발 인프라로 다루는 실전 가이드입니다. 핵심은 “Shoot and Forget” — 에이전트에게 명확히 위임하고, 결과(PR)로 평가하는 철학이죠. 중심에는 에이전트의 헌법인 CLAUDE.md, 그리고 Hooks·Subagent·Skills·MCP·GHA 같은 확장 기능들이 있습니다. 특히 Skills를 통해 MCP보다 유연한 스크립팅 기반 자율 에이전트 구조를 제시하며, SDK와 GitHub Action으로 엔터프라이즈급 자동화를 구현합니다. 읽다 보면 “AI IDE”가 아니라 “AI 팀원”을 설계하는 감각에 더 가까워집니다 — 대규모 코드베이스를 다루는 개발자라면 꼭 참고할 만한 글입니다.

AI가 단순한 단어 예측기를 넘어 실제 사고의 메커니즘을 드러내고 있다는 논의가 신경과학계와 기술 업계 모두에서 뜨겁습니다. 딥러닝과 신피질의 유사성, 그리고 **‘이해=압축’**이라는 개념은 인간 지능의 본질을 새롭게 조명하며, LLM이 단순한 통계 모델이 아니라 ‘seeing as’ 방식으로 세상을 인식하는 존재일 수 있음을 시사합니다. 동시에 AI 산업은 초지능 경쟁과 윤리적 불안, 그리고 학습 효율의 한계라는 현실적 문제에 직면해 있습니다. 결국 이 글은, 우리가 만든 기계가 사고를 흉내 내는 것이 아니라 정말로 ‘생각’하기 시작했다면 — 그 사실을 받아들일 준비가 우리에게 되어 있는가를 묻는 듯합니다.

LLM을 깊이 있게 이해하고 싶다면 이 5권의 무료 책을 추천합니다

• Foundations of Large Language Models
• Speech and Language Processing
• How to Scale Your Model: A Systems View of LLMs on TPUs
• Understanding LLMs: Towards Rigorous and Targeted Interpretability
• Large Language Models in Cybersecurity

MIT 라이선스로 공개된 오픈소스 코드가 제3자 명의로 저작권 등록되어, 원 저자가 오히려 침해자로 몰린 사건이 개발자 커뮤니티에 충격을 주고 있습니다. 현행 저작권 등록제도는 실질적 심사 없이 접수만으로 효력이 발생하기 때문에, 타인이 동일한 코드를 등록해도 이를 막거나 철회할 제도적 장치가 거의 없습니다. 특히 법적 대응 비용이 저작물 가치보다 높을 때 실질적 구제 수단이 부재하다는 점은, 개인 개발자나 스타트업에게 현실적인 리스크인데요. 오픈소스를 배포할 때 ‘라이선스 명시’만큼이나 등록·권리 구조에 대한 이해와 대비가 필요하다는 점을 다시 생각하게 합니다.

터미널의 본질적 한계였던 유니코드 문자 폭 문제를 정면으로 다룬 2025년 평가에서, 새로 등장한 Zig 기반 Ghostty가 정확도 100점으로 1위를 차지했습니다. Kitty 역시 자체 텍스트 셀 분할 알고리즘을 공개하며 표준화 논의에 불을 붙였고, 두 프로젝트 모두 Variation Selector 15까지 완벽히 처리해 사실상 차세대 터미널의 기준을 제시합니다. Ghostty가 Windows를 지원안하는게 참 아쉽네요. 물론 지원관련해서 작업중이라는 깃헙이슈는 2023년부터 있긴 한데, 아직 구현은 요원합니다.

URL은 단순한 리소스 주소가 아니라 애플리케이션의 상태를 직렬화하고 복원하는 컨테이너로 작동합니다. 검색 필터나 보기 모드처럼 공유 가능한 상태를 URL에 담는 패턴은 브라우저 히스토리, 캐싱, 협업 경험을 모두 향상시킵니다. 반대로 민감정보나 일시적 UI 상태를 포함하면 보안과 유지보수 모두에 불리하죠. 결국 URL을 명시적 계약(Contract) 으로 바라보는 시각이, 프런트엔드 상태 관리의 복잡도를 줄이고 웹의 본질적인 투명성을 되살리는 길임을 상기시켜 줍니다.

/dev/push는 Vercel·Netlify 같은 서버리스 배포 플랫폼의 편의성을 그대로 유지하면서도, 완전히 셀프호스팅 가능한 오픈소스 대안을 제시합니다. Git 푸시만으로 무중단 배포·롤백이 가능하고, Python·Node.js·PHP 등 멀티 언어를 지원해 다양한 스택의 팀이 손쉽게 통합 워크플로를 구성할 수 있습니다. 또한 환경 변수 암호화, RBAC 기반 협업, 실시간 로그 스트리밍 등 프로덕션급 기능을 기본 제공해, 스타트업이나 인하우스 팀이 클라우드 종속 없이 자체 인프라를 운영하기에 적합합니다. “우리만의 Vercel”을 직접 구축해보고 싶은 개발자라면 꽤 매력적인 프로젝트입니다.

스콧 갤러웨이는 매년 한개의 주식을 추천하는데, 2026년 최우수 빅테크 주식으로 꼽은 기업은 아마존입니다. 그는 시장이 AWS와 광고 중심의 기업으로만 평가하고 있으며, 간과한 로봇·AI 기반 자동화 역량이 아마존의 진짜 성장 동력이라고 분석합니다. 이미 100만 대 이상의 로봇이 물류센터를 운영하며 연간 수십억 달러의 비용을 절감하고, 이는 기업가치 1,700억 달러 상승으로 이어질 잠재력이 있다고요. “비트와 아톰을 모두 다루는 기업”이라는 표현이 절묘한데요. 이 글이 올라온 날 근처 즈음에 아마존 주식이 10%가 넘게 올라서 흥미로웠습니다.

한 개발자가 AWS에서 베어메탈 서버로 이전해 월 인프라 비용을 10분의 1로 줄이고 성능은 2배 향상시킨 사례가 화제가 되었는데요, 이는 단순한 절약이 아니라 클라우드 종속 구조에 대한 근본적 문제 제기로 읽힙니다. 대부분의 스타트업과 중소 규모 서비스는 사실상 단일 리눅스 서버로도 충분한 트래픽을 처리할 수 있으며, AI 도구 덕분에 서버 운영의 진입장벽도 크게 낮아졌긴 합니다. 코드보다 중요한 건 이제 “어디서, 어떻게 돌릴 것인가”를 스스로 결정할 수 있는 감각이라는 점이 인상적입니다. 화르륵 타오를 것 같은 주제의 글이었는데 역시나 댓글이 많네요.

게임 디자인을 12단계의 학습 구조로 해석하며, ‘재미’의 본질을 문제 해결과 예측 능력의 숙달 과정으로 정의합니다. 이 글은 게임을 단순한 오락이 아닌 제약·목표·피드백·루프로 구성된 학습 시스템으로 바라보며, 난이도 조절과 표현, 동기 설계까지 유기적으로 연결된 하나의 생태계로 설명합니다. 특히 “좋은 게임은 불확실성을 다루는 방법을 가르친다”는 관점이 흥미롭습니다. 시스템 설계나 사용자 경험을 고민하는 개발자라면, 이 글에서 ‘재미를 설계하는 사고방식’ 자체를 배울 수 있을 듯합니다.

요즘의 LLM 에이전트 논의는 복잡한 프레임워크보다, 직접 몇 줄의 Python 코드와 OpenAI Responses API로 만들어보는 실험에서 더 많은 통찰을 줍니다. 핵심은 상태 없는 LLM과의 반복 호출 루프를 스스로 설계하며, 대화 맥락을 어떻게 관리하고 도구 호출을 어떻게 통합할지 고민하는 과정 자체가 ‘컨텍스트 엔지니어링’의 본질이기 때문입니다. 거대한 MCP나 외부 프로토콜 없이도 자율적 행동과 안전한 구조 설계를 구현할 수 있다는 점은 특히 흥미롭습니다. 결국 이 글은 “뭔가를 이해하는 가장 빠른 방법은 직접 만들어보는 것”이라는 말을 상기시켜줍니다.

MIT 연구가 지적한 기업 AI 프로젝트의 95% 실패율은 “AI가 안 된다”는 얘기가 아니라, 대기업이 자체적으로 AI 시스템을 만들 수 없는 구조적 한계를 드러냅니다. 복잡한 조직 정치와 레거시 시스템, 그리고 제품 감각이 결여된 엔지니어링 문화가 발목을 잡는 사이, 외부 AI 네이티브 스타트업들이 실질적 솔루션을 제공하며 시장을 빠르게 장악하고 있습니다. 이제 기업들은 컨설팅보다 작동하는 API와 제품을 가진 스타트업을 선택할 수밖에 없고, 이는 개발자·창업자에게 전례 없는 기회로 이어질 수 있습니다. “AI는 어렵다”는 말 뒤에 숨은 진짜 메시지는, 지금이야말로 제대로 된 제품을 만들 사람에게 시장이 열려 있다는 것입니다.

지난 2년간 1억8천만 건의 구인 데이터를 분석한 결과, AI는 전면적 일자리 파괴자가 아니라 직무별로 선택적 재편을 일으키는 요인으로 드러났습니다. **창의적 실행직(그래픽, 작가, 사진 등)**은 급감한 반면, 머신러닝·로보틱스·데이터센터 엔지니어 같은 AI 인프라 직군은 빠르게 성장했습니다. 흥미로운 점은 리더십·전략 중심 역할이 오히려 안정세를 보이며, AI 도구를 활용해 의사결정과 프로토타이핑을 직접 수행하는 리더가 늘고 있다는 점입니다. 개발자 입장에서는 “AI가 내 일을 대체할까?”보다 “AI와 함께 어떤 새로운 역할을 설계할 수 있을까?”가 더 현실적인 질문처럼 느껴집니다.

AI가 코드를 대신 써주는 시대지만, 진짜 문제는 **“코드를 얼마나 이해하느냐”**에 있습니다. Windsurf Codemaps는 SWE‑1.5와 Claude Sonnet 4.5를 기반으로 코드베이스를 시각적 맵과 AI 주석으로 구조화해, 복잡한 프로젝트의 흐름을 한눈에 파악하고 정확한 코드 위치로 즉시 이동할 수 있게 합니다. 단순 자동화가 아닌 이해 중심의 엔지니어링을 지향하며, @{codemap} 참조를 통해 에이전트의 맥락 이해력까지 높입니다. “두뇌를 끄는 AI”가 아니라 “두뇌를 켜는 AI”라는 표현이 딱 어울리는 도구로, 코드와 진짜로 대화하고 싶은 개발자에게 특히 흥미로운 시도입니다.

구글이 Google Labs와 DeepMind 협업으로 선보인 AI 마케팅 도구 Pomelli는 중소기업이 브랜드 정체성을 잃지 않고 콘텐츠를 제작하도록 돕는 실험적 플랫폼입니다. 웹사이트를 분석해 **‘Business DNA’**를 생성하고, 이를 토대로 톤·색상·이미지 일관성을 유지한 캠페인 아이디어와 자산을 자동 제안합니다. 단순한 생성형 도구를 넘어, 브랜드의 고유한 맥락을 학습해 ‘AI가 만든 콘텐츠도 브랜드답게 보이게 하는’ 접근이 인상적입니다. 마케팅 자동화에 관심 있는 스타트업이라면, 이 실험이 향후 AI 브랜딩 툴의 방향성을 엿볼 좋은 사례가 될 듯합니다.

AI 산업이 과열된 버블 국면에 진입했다는 분석이지만, 이 글은 그 버블이 단순한 투기가 아니라 물리적 인프라와 인지적 역량을 동시에 확장하는 설치 단계일 수 있다고 봅니다. 닷컴 버블이 인터넷과 오픈소스 생태계를 남겼듯, 이번 AI 버블은 반도체 팹과 전력 인프라를 남길 가능성이 큽니다. 특히 GPU보다 심각한 전력 병목을 해결하기 위한 대규모 투자가 진행 중이며, 이는 향후 혁신의 병렬화를 촉진하는 기반이 될 수 있습니다. 단기적 과열 속에서도 “버블이야말로 정체를 깨는 유일한 실험 환경”이라는 시각이 흥미롭습니다.

Rust 런타임 위에서 동작하는 Rari는 React Server Components를 중심으로 설계된 초고속 RSC 프레임워크로, Next.js 대비 지연 12배 감소·처리량 10배 향상이라는 인상적인 수치를 보여줍니다. 사전 빌드된 바이너리로 즉시 실행되는 Zero-config 환경, TypeScript-first 타입 안전성, 그리고 Hot Module Reloading까지 갖춰 개발 경험도 매끄럽습니다. Rust의 성능과 React 생태계의 유연함을 결합한 이 접근은, 서버 중심 렌더링의 새로운 기준을 제시하며 “프론트엔드 프레임워크의 속도 한계”에 다시 질문을 던집니다.

GitHub 워크플로우에 Claude를 직접 연결해 코드 리뷰와 구현 작업을 자동화하는 액션입니다. PR이나 이슈에 단순히 멘션만 해도 맥락을 감지해 코드 분석, 리팩터링, 신규 기능 구현까지 수행하며, 결과는 GitHub 댓글과 리뷰로 자연스럽게 반영됩니다. 설정은 prompt와 claude_args 중심의 단일 구조로 단순하지만, API 권한과 외부 도구 확장성을 통해 꽤 유연하게 커스터마이징할 수 있습니다. 반복적인 코드 리뷰에 시간을 쓰기보다, 더 중요한 설계나 제품 방향에 집중하고 싶은 팀에게 특히 매력적인 접근입니다.

디자인 현장이 빠르게 AI 프로토타이핑 도구 중심의 워크플로우로 재편되고 있습니다. 이제 디자이너는 Figma에서 멈추지 않고 Cursor, Claude, V0, Lovable 같은 도구로 직접 프론트엔드 코드와 인터랙티브 프로토타입을 구현하며, 브랜드 시스템까지 자동화 가능한 형태로 산출물을 만들어 전달합니다. 이 변화는 단순히 속도를 높이는 것이 아니라, 디자이너의 역할을 ‘시각적 제작자’에서 ‘제품 비전 커뮤니케이터’ 로 확장시키는 흐름입니다. 결국 중요한 건 도구 숙련도가 아니라, 무엇을 만들지 판단하는 직관과 빠른 실행력이라는 점 입니다. 코드와 디자인의 경계가 사라지는 지금, 이 흐름은 개발자에게도 꽤 흥미로운 시그널입니다.

Rust로 구현된 차세대 텐서 프레임워크 Burn은 정적 그래프 수준의 최적화 성능과 동적 실행의 유연성을 동시에 잡은 점이 인상적입니다. Backend trait 중심의 구조 덕분에 CUDA·ROCm·Metal·WebGPU 등 다양한 하드웨어를 자유롭게 오가며, 심지어 no_std 환경이나 브라우저(WebAssembly) 에서도 동일한 코드를 실행할 수 있습니다. 학습·추론·모니터링까지 한 번에 아우르는 통합 설계는, “Rust 생태계에도 진짜 딥러닝 풀스택이 등장했다”는 느낌을 줍니다.

대규모 monorepo에서 갑작스러운 테스트 실패가 발생했을 때, 로그만으로는 원인을 찾기 어렵습니다. 이때 git bisect 는 단순한 면접 문제로 여겨지던 이진 탐색 알고리듬을 실무 디버깅에 적용해, “첫 번째 나쁜 커밋”을 자동으로 찾아내는 강력한 도구로 빛을 발합니다. 테스트 스크립트와 결합한 자동 탐색을 통해 수백 개의 커밋 중 문제 지점을 빠르게 좁혀가며, 복잡한 코드베이스에서도 원인 추적 시간을 획기적으로 단축합니다. 알고리듬이 추상적 개념을 넘어 실전 생산성 도구로 작동하는 순간을 보여주는 멋진 사례입니다.

개발자에게 추정치는 종종 ‘관리자의 감시 도구’처럼 느껴지지만, 이 글은 그것이 오히려 신뢰와 협업을 위한 언어임을 강조합니다. “이틀쯤 걸릴 것 같아요”라는 말은 약속이 아니라 숨은 복잡성을 드러내는 대화의 시작점이며, 이를 통해 팀은 감시 없이도 일의 흐름과 우선순위를 투명하게 공유할 수 있습니다. 결국 꾸준히 일정을 지키는 팀은 빠른 팀이 아니라 소통이 잘 되는 팀이라는 점을 상기시켜 줍니다. 추정을 ‘예측’이 아닌 ‘대화의 기술’로 바라보면, 개발 문화가 훨씬 건강해질 것 같습니다.

2025년 테크 업계의 대규모 해고는 표면적으로는 “AI 전환” 을 위한 구조조정이지만, 실제로는 거대한 내부 자금 순환의 일부로 보입니다. 아마존·마이크로소프트·메타·구글 등이 절감한 인건비보다 훨씬 큰 금액을 서로의 클라우드·칩 인프라에 재투자하며, 실질 수익 없이 AI 경쟁의 신앙만으로 주가를 지탱하는 구조가 형성되고 있습니다. Reddit 커뮤니티에서는 이를 “AI가 AI를 위한 경제”라 부르며, 노동 약화와 거품형 성장의 징후로 보고 있습니다. 기술이 아니라 자본의 순환 논리가 혁신의 속도를 결정하는 시대라는 점이, 개발자와 창업자 모두에게 씁쓸한 느낌을 줍니다.

원티드가 Google Search Console 데이터를 기반으로 SEO를 개발 프로세스 중심에 두며, ‘좋은 URL’ 비율 99%를 달성한 사례입니다. 서버 사이드에서는 HTML 경량화, DB 인덱싱, API 병렬 처리, CDN 최적화로 속도를 끌어올렸고, 클라이언트 사이드에서는 번들 사이즈 축소와 CLS 개선으로 사용자 경험을 정제했습니다. SEO는 단순한 마케팅 과제가 아니라, 엔지니어링으로 풀어내야 하는 문제라는 걸 조직에서 인정하고 받아들인 사례라서 흥미롭습니다.

많은 팀이 pgvector를 Postgres에 붙여 간단히 벡터 검색을 구현하지만, 실제 운영 단계에서는 인덱스 관리·메모리 사용·실시간 갱신 등에서 예상보다 큰 벽을 만납니다. IVFFlat과 HNSW 인덱스 모두 구조적 한계가 뚜렷해, 결국 락 경합·재빌드·쿼리 플래너 비효율 같은 문제를 직접 감당해야 하죠. 반면 Pinecone·Weaviate 같은 전용 벡터 DB는 이런 복잡성을 추상화해 운영 부담을 크게 줄여줍니다. “Postgres로 다 할 수 있다”는 낙관보다, 운영 복잡성의 총비용을 냉정히 따져볼 시점입니다.

수십 년간 ‘Aldus가 만든 포맷’으로만 알려졌던 TIFF의 진짜 창시자가 뒤늦게 밝혀졌습니다. 저자는 AIFF와 TIFF의 계보를 추적하던 중, 문서 속 흰색 글씨로 숨겨진 이름을 통해 Aldus 엔지니어 Stephen E. Carlsen을 찾아냈습니다. 스캐너 제조사 간의 호환 문제를 해결하기 위해 공통 이미지 표준을 정의한 그의 작업은 오늘날까지 이어지는 개방형 포맷 문화의 초석이 되었죠. 기술의 역사를 다시 쓰는 이 탐사 과정이, 우리가 매일 쓰는 파일 포맷 뒤에도 이름 없는 개발자의 집요한 문제 해결 정신이 있었다는 사실을 상기시켜 줍니다.

애플이 창립 50주년을 맞는 2026년은 단순한 기념이 아니라, AI·스마트홈·폴더블 기기로 이어지는 대전환의 해가 될 전망입니다. Google Gemini 기반의 맞춤형 AI 모델을 탑재한 새로운 Siri와 스마트 디스플레이, 폴더블 iPhone 18 Pro, OLED MacBook Pro 리디자인 등 하드웨어·소프트웨어 전반의 리셋이 예고되고 있습니다. 특히 애플이 자체 칩·AI 백엔드·스마트홈 생태계를 유기적으로 통합하려는 시도는, 향후 10년간의 기술 방향을 가늠할 리트머스가 될 듯합니다.

LLM·도구·데이터를 하나의 지능형 계층으로 엮어주는 올인원 에이전트 툴킷으로, 복잡한 오케스트레이션과 상태 관리를 단일 YAML 구성으로 제어할 수 있게 합니다. CLI·Web·API·SDK를 모두 지원해 개발자 경험이 뛰어나며, 로컬부터 클라우드까지 동일한 런타임에서 멀티모달·다중 에이전트 시스템을 손쉽게 실험할 수 있습니다. 50여 개 LLM과 30여 개 도구 통합, OpenTelemetry 기반 모니터링까지 내장되어 있어, “에이전트를 직접 운영 가능한 제품 단위로 만들고 싶다”는 팀에게 특히 매력적입니다.

알리바바의 Tongyi Lab이 공개한 Tongyi DeepResearch는 OpenAI DeepResearch에 필적하는 성능을 보이는 최초의 완전 오픈소스 웹 에이전트로, 합성 데이터 기반의 엔드투엔드 학습 파이프라인(CPT→SFT→RL) 을 통해 장기 추론과 계획 능력을 스스로 진화시킵니다. 단순한 챗봇을 넘어 ReAct·Heavy 모드로 복잡한 연구 과제를 수행하며, 실제로 지도·법률 에이전트 등 상용 서비스에 적용되어 실용성을 입증했습니다. 특히 Agentic CPT와 IterResearch 같은 자동화된 데이터 생성·학습 루프는 “모델이 스스로 연구하는 AI”의 가능성을 보여줍니다. 오픈소스 생태계에서 진짜 자율형 연구 에이전트가 등장했다는 점이, 개발자와 연구자 모두에게 꽤 흥미로운 신호인 것 같습니다.

iOS 26.1에서 에어팟을 이용한 실시간 번역 기능이 한국어를 공식 지원합니다. 전화나 FaceTime 통화 중에도 온디바이스 번역 엔진이 작동해, 인터넷 연결 없이도 상대의 말을 바로 귀로 듣고 화면에서 전사문으로 확인할 수 있습니다. 양쪽 에어팟의 줄기 부분을 눌러 바로 번역을 시작할 수 있고, 대화하는 양쪽이 모두 기능을 켜면 화면을 보지 않고 자연스럽게 대화할 수도 있습니다. 하드웨어와 AI가 이렇게 매끄럽게 결합된 경험은, 웨어러블이 단순한 오디오 기기를 넘어 실시간 커뮤니케이션 인터페이스로 진화하고 있음을 보여줍니다.

Steam의 최신 통계에서 Linux 게이머 비중이 3%를 돌파하며, 오랜 기간 ‘틈새 플랫폼’으로 여겨지던 리눅스 게이밍이 드디어 수백만 명 규모의 시장으로 자리 잡았습니다. 이 성장의 핵심은 단연 Steam Deck과 SteamOS 생태계로, 하드웨어와 OS가 맞물리며 자연스러운 사용자 전환을 이끌어냈습니다. 특히 Windows 10 지원 종료가 전환을 가속화하고 있어, Valve가 준비 중인 Steam Frame VR 기기가 등장하면 이 흐름은 더 커질 가능성이 큽니다. 개발자 입장에선 이제 “리눅스 지원”이 선택이 아니라 시장 접근 전략의 일부가 되어가고 있다는 점이 흥미롭습니다.

OpenAI가 최근 ChatGPT 이용약관을 명확히 업데이트하면서 “법률·의료 조언 금지” 논란이 있었지만, 실제로는 기존 정책을 구체화한 수준임이 확인됐습니다. 핵심은 면허가 필요한 맞춤형 조언은 전문가의 개입 없이 제공될 수 없다는 점으로, 모델의 동작이나 기능 변화는 없습니다. 흥미로운 건 여전히 많은 사용자가 의료 정보 탐색에 ChatGPT를 활용하고 있으며, 연구에 따르면 정확도는 낮지만 공감 표현은 인간보다 설득력 있게 인식된다는 사실입니다. 결국 AI의 신뢰성보다 사용자의 해석력과 비판적 사고가 더 중요한 시대가 되었다는 점을 다시 생각하게 합니다.