AI 인사이트
OpenClaw 36만 스타의 이면, AI 에이전트 시대가 온 방식
Claude Code Opus 4.5와 오픈소스 OpenClaw가 AI 에이전트 시대를 어떻게 열었는지 다룬 WIRED 심층 르포 큐레이션. 열광과 혼돈이 동시에 온 이유를 짚습니다.
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Anthropic 첫 분기 흑자 임박, 코딩 에이전트가 만든 수익 구조의 변화
Anthropic 첫 흑자 분기 임박. 엔터프라이즈 요금제를 API 단가로 전환하고 코딩 에이전트로 수익 구조를 바꾼 배경을 분석합니다.
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AI 코드 기여, 메인테이너 눈엔 어떻게 보일까, Pi 개발 90일의 기록
AI 코딩 도구로 오픈소스 기여가 쉬워진 시대, 메인테이너는 오히려 더 힘들어졌습니다. Pi 개발 90일 데이터로 본 AI 생성 이슈·PR의 현실.
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코딩 에이전트, 논문으로 확인된 구조적 한계
코딩 에이전트는 구조적 제약이 쌓일수록 성능이 급격히 떨어집니다. George Hotz의 6개월 실험과 Constraint Decay 논문이 말하는 에이전트의 실제 한계.
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Copilot Auto 모드의 함정, 동일한 데이터에서 국가별 차이를 만들어냈다
Copilot Auto 모드가 동일한 데이터에 국가 라벨만 바꿔 넣자 없는 차이를 만들어낸 실험. 빠른 모델의 고정관념 문제와 thinking 모델의 차이를 소개합니다.
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AI가 결과를 주는 사이, 우리 안의 무언가가 사라지고 있다
AI 코딩 도구와 LLM이 개발자의 내면적 경험과 학습자의 사고 과정을 어떻게 바꾸고 있는지, 두 개발자·학생의 시선으로 들여다봅니다.
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AI 만든 사람도 모른다, Anthropic 연구자가 교황 앞에서 한 고백
Anthropic 공동창업자 Chris Olah가 교황청 회칙 발표 자리에서 AI 내부에서 내성과 감정 유사 상태를 발견했다고 밝혔습니다. AI를 만든 사람도 모른다는 고백의 의미를 살펴봅니다.
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AI 정액제의 함정, 왜 구독 모델은 처음부터 무너질 운명이었나
AI 정액제가 구조적으로 지속 불가능한 이유. GPU·HBM 가격 급등과 유발 수요 현상이 맞물리며 Microsoft·Uber·GitHub 등이 AI 예산과 플랜을 조정하는 배경을 분석합니다.
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Google, “AI 검색이 싫어도 결국 쓰게 된다”고 선언한 이유
Google I/O 2026에서 선언한 AI 검색 전면 전환의 실체. 새 에이전트 생태계가 무엇인지, 그리고 Google이 놓치고 있는 일반 사용자의 현실을 짚습니다.
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AI 코딩 도구 도입 후 생산성이 올랐다고? 측정이 틀렸을 수 있습니다
AI 코딩 도구 도입 후 생산성이 올랐다는 측정, 정말 믿을 수 있을까요? 코드 줄 수·설문·커밋 수 등 흔한 측정 방식의 구조적 오류를 연구 문헌으로 짚어봅니다.
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