AI 토큰 사용량 741% 늘었는데 출시는 20% 증가, 토큰맥싱의 교훈
AI 토큰 사용을 경쟁처럼 여겼던 토큰맥싱 현상의 부상과 몰락. 코드 생성 741% 증가에도 출시는 20%에 그친 데이터가 드러낸 사용량과 가치의 간극.
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구글 검색 68%가 클릭 없이 끝난다, 그래도 내 콘텐츠가 필요한 이유
구글 검색 68%가 클릭 없이 끝나는 2026년, 트래픽 감소가 내 잘못이 아닌 이유와 AI 환경에서 살아남는 콘텐츠의 조건을 정리했습니다.
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비전 모델의 눈으로 본 세계, 384개 숫자 속에 1만 2천 개의 개념이 있다
AI 비전 모델 DINOv3의 임베딩 공간을 SAE로 분해해 1만 2천 개 시각 개념을 추출한 실험. 모델이 이미지를 어떻게 이해하는지 시각적으로 탐구합니다.
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Fable 5 숨겨진 가드레일, Anthropic이 결국 사과하고 번복했습니다
Anthropic이 Fable 5의 숨겨진 가드레일 정책을 번복하고 공개 사과했습니다. 빠른 출시를 위해 투명성을 양보한 이유와 AI 도구 신뢰의 문제를 짚습니다.
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AI 비용 청구서가 도착했다, 기업들이 토큰 지갑을 닫기 시작한 이유
2026년 토큰 기반 과금 전환 이후 Uber·Brex 등 기업들이 AI 지출 상한을 도입하기 시작한 이유와 의미를 분석합니다.
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LLM 창발 능력의 비밀, 모델 크기가 아닌 훈련 역학에 있었다
대형 LLM이 소형 모델은 배우지 못하는 희귀 태스크를 학습하는 이유를 훈련 역학으로 규명한 Anthropic·Stanford 연구. “업데이트-망각 루프”와 그래디언트 간섭 메커니즘을 소개합니다.
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AI 비용 최적화의 새 공식, 중요한 작업엔 Anthropic·단순 작업엔 DeepSeek
Vercel AI Gateway 5월 데이터로 본 프로덕션 AI 모델 사용 현황. DeepSeek V4가 토큰 볼륨 17%를 차지했지만 비용은 1%에 불과한 반면, Anthropic은 전체 지출의 65%를 독식하며 고위험 작업에서 압도적 우위를 보였습니다.
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손실 없이 KV 캐시를 4배 줄이는 방법, Speculative KV Coding
KV 캐시를 손실 없이 최대 4배 압축하는 Speculative KV Coding 연구 소개. FP8 양자화와 조합하면 원본 대비 총 8배 압축, Qwen3 실험 결과 포함.
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소형 모델 5개로 경제 위기를 재현하다, Thousand Token Wood가 배운 것들
3B 파라미터 소형 모델 여러 개로 멀티 에이전트 경제 시뮬레이션을 구축한 실전 보고서. 포맷은 완벽한데 판단은 엉망인 소형 모델의 한계를 시스템 설계로 메운 방법을 소개합니다.
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Fable 5 가드레일 두 가지, 하나는 보이고 하나는 안 보인다
Anthropic의 Fable 5에는 두 종류의 가드레일이 있습니다. 사이버·바이오 차단은 사용자에게 알리지만, 경쟁 AI 개발 관련 성능 저하는 알리지 않습니다.
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