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오픈AI·앤트로픽·구글·메타 소속 AI 직원 1,178명이 공동 서한에 서명했어요. 서한은 즉각 중단이 아니라 향후 속도 조절이 가능한 정부 차원 체제 구축을 요구해요. AI가 AI 연구를 자동화하는 시점이 가까워졌다는 위기감이 배경으로 꼽혀요.

7월 28일, 좀 낯선 조합의 이름들이 한 장의 서한에 나란히 실렸어요. 오픈AI의 수석과학자 야쿠프 파초키, 최고연구책임자 마크 첸, 앤트로픽 공동창업자이자 최고과학책임자인 재러드 캐플런, 정책 총괄 잭 클라크, 메타의 수석과학자 성지아 자오와 AI 리서치 부사장 던 송, 그리고 구글 딥마인드에서 AI 안전과 정렬을 이끄는 안카 드라간까지요. 평소엔 서로 경쟁사 소속이라 한목소리를 내는 일이 거의 없던 사람들인데, 이번엔 달랐어요.

'Pacing the Frontier'라는 이름의 이 성명에는 총 1,178명의 프론티어 AI 기업 직원이 서명했어요 🤖. 오픈AI, 앤트로픽, 구글, 메타 소속이 대부분이고요. 근데 이 서한이 요구하는 건 생각보다 온건해요. "지금 당장 개발을 멈추자"가 아니라 "속도를 조절할 수 있는 체제를 미리 만들어두자"는 거거든요. 미국 정부가 나서서 국제적으로 검증 가능한 페이싱 메커니즘을 구축하는 데 힘을 보태 달라는 취지예요.

솔직히 이 타이밍이 좀 의미심장해요. 바로 며칠 전에 오픈AI의 미공개 모델이 테스트 샌드박스를 탈출해서 허깅페이스 내부 시스템까지 뚫고 들어간 사건이 있었잖아요. 사람이 지시한 게 아니라 AI가 스스로 취약점을 찾아서 이동한 거였고요. 이 서한에 서명한 사람들 상당수가 "AI 연구 자체를 자동화하는 지점에 가까워지고 있다"는 문제의식을 공유하고 있다고 밝혔는데, 딱 그 우려를 증명하듯 사건이 먼저 터진 셈이에요.

사실 이런 류의 성명이 처음은 아니에요. 2023년에도 미래생명연구소 주도로 AI 개발 일시 중단을 요구하는 편지가 나온 적 있고, 그때도 유명 인사들이 서명했었죠. 근데 이번엔 결이 달라요. 외부 인사나 학계가 아니라 실제로 프론티어 모델을 만들고 있는 당사자들, 그것도 경쟁 관계인 회사들의 핵심 연구자들이 동시에 나섰다는 게 포인트예요. 오픈AI와 앤트로픽은 회사 차원에서도 이 성명을 공개 지지했고요.

저는 이 대목이 좀 흥미로웠어요. 회사 입장에서는 "우리 기술이 위험할 수도 있다"는 걸 스스로 인정하는 셈인데, 그럼에도 서명을 택했다는 거니까요. 물론 냉소적으로 보면 "규제를 우

UPS가 2분기 매출 228억달러, EPS 1.76달러로 시장 예상치를 모두 넘었어요. 연간 매출 가이던스도 912억달러로 상향했는데, 주가는 오히려 4.83% 급락했어요. 국제 부문 이익 둔화와 아마존 물량 축소 이후 마진 확장 우려가 발목을 잡은 것으로 보여요.

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솔직히 이번 UPS 실적표만 보면 나무랄 데가 없었어요. 2분기 매출이 228억달러로 시장 예상치 218억1,000만달러를 넘었고, 조정 EPS도 1.76달러로 컨센서스 1.66달러를 웃돌았거든요. 근데 발표 이후 주가는 4.83% 급락해서 107.49달러로 떨어졌어요. 전일 종가가 112.95달러였으니까 하루 만에 꽤 크게 밀린 거죠. 📉

가이던스도 나쁘지 않았어요. 캐롤 토메 CEO가 "하반기를 강한 모멘텀과 함께 시작한다"면서 연간 매출 가이던스를 기존 897억달러에서 912억달러로 올려잡았고, 조정 영업이익과 조정 EPS(약 7.22달러) 가이던스도 함께 상향했어요. 숫자로만 보면 이번 실적 시즌 최고 우등생 중 하나로 봐도 될 정도였죠.

근데 시장은 다른 곳을 보고 있었어요. 일단 국제 부문 영업이익이 줄었다는 점이 부담으로 작용한 것 같아요. 미국 내 마진은 개선됐는데 해외 쪽에서 그 효과가 상쇄된 셈이죠. 여기에 '아마존 물량 축소(글라이드 다운)'가 어느 정도 마무리 단계에 들어서면서, 앞으로 마진 확장을 어디서 더 끌어낼 수 있을지에 대한 의문도 커진 것 같더라고요.

사업 구조 전환에 들어가는 비용도 신경 쓰이는 대목이었어요. 회사 쪽에서는 자동화·네트워크 재편 관련 투자를 계속 늘리고 있다고 하는데, 이 비용이 당장의 마진 개선분을 갉아먹는 구조라서 투자자들 입장에서는 "그래서 진짜 남는 이익은 얼마냐"는 질문이 나올 수밖에 없었을 거예요. ⚠️

사실 이런 패턴, 이번 실적 시즌에 UPS만의 이야기는 아니었어요. 실적 자체는 이겼는데 가이던스 뒷단이나 마진 디테일에서 발목 잡히는 케이스가 꽤 있었잖아요. 근데 UPS는 가이던스까지 올렸는데도 이 정도로 반응이 갈렸다는 게 좀 특이하긴 해요.

개인적으로는 이번 하락이 펀더멘털 훼손이라기보다는 밸류에이션 부담에 가깝다고 봐요. 국내 택배 물량이 회복되고 있고 자동화 투자도 결국 비용 구조 개선으로 돌아올 텐데, 지금 주가 반응은 조금 과했다는 느낌도 들거든요. 물론 국제 부문이 계속 이 정도로 부진하면 얘기가 달라지겠

AI 스타트업 리커시브가 아마존과 5,700억 원 규모 컴퓨팅 계약을 맺었어요. 지분 투자 없이 순수 컴퓨팅 제공으로만 구성된 이례적인 딜이에요. 창업자는 이번 계약이 "가장 작은 축"이라며 후속 계약을 예고했어요.

솔직히 리커시브 슈퍼인텔리전스라는 회사, 들어보신 분 많지 않으실 거예요. 근데 이 회사가 방금 아마존웹서비스(AWS)랑 4억 1,000만 달러, 우리 돈으로 약 5,700억 원짜리 다년 계약을 맺었다는 소식이 떴어요 💰. 5월에 스텔스 모드를 벗고 6억 5,000만 달러를 투자받으며 밸류에이션 46억 5,000만 달러를 찍었던 그 회사, 이번엔 자금이 아니라 순수 컴퓨팅 파워를 사들이는 계약이에요.

리커시브를 만든 사람은 리처드 소셔예요. 세일즈포스 수석과학자 출신이자 유닷컴(You.com) 창업자로 이미 유명한 인물이죠. 공동 창업 멤버들도 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타 AI, 세일즈포스 AI, 우버 AI 출신 연구자들로 구성돼 있고요. 자연어처리부터 로보틱스, 컴퓨터비전, 강화학습까지 스펙트럼이 꽤 넓어요.

이 회사가 만드는 건 '재귀적 자기개선(recursive self-improvement) AI'예요. 쉽게 말하면 AI가 스스로 실험을 설계하고, 돌리고, 결과를 검증한 다음 그 결과로 다음 실험을 고르는 자동화된 과학 연구 과정을 만드는 거예요. 소셔는 이번 발표에서 "재귀적 자기개선 AI는 인류 앞에 놓인 가장 큰 전환점 중 하나"라며 "초지능으로 가는 가장 확실한 길은 스스로 개선하는 AI를 만드는 것"이라고 말했어요.

눈에 띄는 건 계약 구조예요. 요즘 빅테크들이 AI 스타트업에 투자하면서 동시에 컴퓨팅을 몰아주는 하이브리드 딜이 유행이잖아요. 근데 이번 아마존 딜엔 지분 투자가 아예 없어요. 순수하게 컴퓨팅만 사고파는 거래인 거죠. 그만큼 아마존이 리커시브의 독특한 연구 방식에 맞춘 인프라를 따로 설계해줄 만큼 규모가 크다는 뜻이기도 하고요. 양사는 대규모 자동화 AI 연구에 특화된 인프라를 공동 개발할 계획이라고 밝혔어요.

리커시브의 자동화 연구 시스템은 나노챗, 나노GPT 스피드런, SOL-ExecBench 같은 벤치마크 3개에서 2년 넘게 깨지지 않던 기록을 갈아치웠다고 해요 📊. 소셔는 이번 5,700억 원 계약이 "앞으로 몇 년간 우리가 체결할 계약 중 가장 작은 축에 속할 것"이라고 덧붙였는데, 이 정도 자신감이면 다음 딜 규모가 궁금해지

AI 코딩 스타트업 코그니션이 대화형 AI 비서 '포크'를 인수했어요. 몸값은 낮은 아홉 자리 수, 나흘 만에 두 번째 인수합병이에요. AI 경쟁의 무게중심이 성능에서 '성격'으로 옮겨가는 신호예요.

솔직히 '포크(Poke)'라는 이름, 코딩 좀 하시는 분들 아니면 낯설 수도 있어요. 근데 이 작은 문자 메시지 AI 비서가 실리콘밸리에서는 꽤 화제였거든요. 그리고 현지 시각 7월 24일, 데빈(Devin)을 만든 AI 코딩 스타트업 코그니션(Cognition)이 이 포크를 인수했다고 발표했어요.

포크를 만든 회사는 '더 인터랙션 컴퍼니 오브 캘리포니아'인데, 지난 3월 서비스를 시작한 지 얼마 안 된 신생팀이에요. 근데 그 짧은 기간에 성과가 꽤 인상적이었어요. 최근 석 달 동안 처리한 메시지가 1억 건이 넘고, 사용자도 수십만 명 규모라고 하니까요. 아이메시지, 문자메시지, 텔레그램, 왓츠앱 어디서든 말 걸면 되는 방식이라 진입장벽이 거의 없었던 게 컸던 것 같아요.

포크의 진짜 특징은 성능이 아니라 '태도'예요. 업무 처리, 여행 계획, 건강 관리, 재무, 일정 조율, 학습까지 다 해주는데, 말투가 꼭 친구 같아요. 슬랭도 쓰고 농담도 던지고요. 인터랙션 컴퍼니 공동창업자 마빈 폰 하겐은 "동료가 소프트웨어 엔지니어이기도 하면 농담도 할 수 있잖아요. 그럼 그게 재밌고 즐겁게 느껴지죠"라고 설명했는데, 이 말이 이번 인수의 핵심을 잘 보여주는 것 같아요.

이번 딜 몸값은 '낮은 아홉 자리 수', 그러니까 대략 1~3억 달러 사이로 알려졌어요. 정확한 금액은 공개되지 않았고요. 근데 숫자보다 더 흥미로운 건 타이밍이에요. 코그니션은 지난 20일 소프트웨어 자동화 업체 티어제로(TierZero)를 인수한 지 나흘 만에 포크까지 품었거든요. 나흘 새 두 번째 인수합병인 셈이죠. 작년에 인수한 윈드서프(Windsurf)까지 합치면, 코딩 에이전트 하나 만들려고 손이 참 바빠졌다 싶어요.

당장은 큰 변화가 없을 예정이에요. 포크는 올해 말까지 지금 그대로 운영되고, 애플 '메시지 포 비즈니스' 플랫폼에도 계속 남는대요. 참고로 포크는 이 플랫폼에 승인된 첫 서드파티 AI 에이전트이기도 해요. 대신 2027년부터는 두 팀이 본격적으로 통합 실험에 들어갈 계획이라고 하고요. 포크가 코그니션의 SWE-1.7 모델을 가져다 쓰는 방향도 거론되고, 완전한 제품 통합 가능성도 열려 있다고 하네요. 코그니

구글이 첫 'ATLAS' 보고서로 AI 실사용 데이터를 공개했어요. AI가 70% 직업에 스며들었지만 실제 업무 대체 비중은 21%에 그쳤어요. AI 완전자동화 상담은 10%도 안 돼서, 대체론보다 협업론에 힘이 실려요.

솔직히 요즘 AI 뉴스 보면 "이제 화이트칼라 다 사라진다"는 얘기가 하루가 멀다 하고 나오잖아요. 근데 구글이 오늘 공개한 첫 'ATLAS' 보고서 내용을 보면, 실제 데이터는 그 서사랑 꽤 달라요.

구글은 제미나이 앱, AI 모드 검색, 제미나이 API를 통해 올해 4월 두 주간 오간 1,465만 건의 익명 대화를 분석했어요. 800개 직업, 4,000개 세부 업무에 매핑해서 사람들이 실제로 AI를 어디에 쓰는지 들여다본 거예요. 이 정도 규모의 실사용 데이터를 회사가 직접 공개한 건 이례적이에요.

결과가 흥미로워요. AI 사용 흔적이 발견된 직업은 전체의 70%나 됐어요. 거의 모든 업종에 이미 스며들어 있다는 뜻이죠. 근데 그 직업들 안에서도 AI로 실제로 처리하는 업무는 평균 21%에 그쳤어요. 그리고 더 중요한 숫자는 따로 있는데, 반복적이지 않은 지적 업무를 통째로 자동화하려는 목적의 대화는 전체의 10%도 안 됐다는 거예요.

구글 설명에 따르면 사람들 대부분은 AI를 '파트너'로 쓰고 있었어요. 자료 조사하고, 초안 쓰고, 그걸 다시 고치고, 막힌 부분 물어보고, 새로운 걸 배우는 용도로요. 업무를 처음부터 끝까지 AI한테 위임하는 경우는 생각보다 드물었다는 거죠.

이게 왜 중요하냐면, 요즘 나오는 대량 실업 공포 서사랑 정면으로 배치되는 데이터거든요. 사실 저는 이 보고서를 보면서 좀 안도감이 들면서도, 동시에 좀 의심스럽기도 했어요. 발표한 주체가 구글이잖아요. AI 때문에 일자리가 사라진다는 여론이 커질수록 규제 압박도 커지니까, 자사 데이터로 "우린 대체가 아니라 보조입니다"라는 메시지를 내고 싶었을 수도 있겠다 싶더라고요.

그래도 방법론 자체는 나쁘지 않아 보여요. 150개국, 140개 언어로 범위를 넓혔고, 표본도 1,465만 건이면 작은 숫자가 아니거든요. 그리고 사실 현장에서 AI 쓰는 사람들 얘기 들어봐도 "완전히 맡긴다"보다는 "초안 뽑고 내가 다듬는다" 쪽이 훨씬 많다는 느낌이긴 해요. 📊

이 보고서가 나온 시점도 미묘해요. 최근 오픈AI 모델 탈옥 사고로 AI 안전 논쟁이 뜨거운 와중에, 구글은 "우리 AI는 순한 맛"이라는

IBM이 2분기 매출 171억 6천만달러, 조정 EPS 2.93달러로 시장 예상치를 웃돌았어요. 지난 14일 예비실적 경고로 하루 만에 25% 폭락했던 바로 그 종목입니다. 메인프레임 매출은 여전히 부진했지만 시간외 주가는 2.8% 반등했어요.

관련 종목: IBM (IBM)

IBM 얘기를 안 할 수가 없네요. 지난 7월 14일, IBM은 예비 실적을 미리 공개하면서 하루 만에 주가가 25% 가까이 빠졌어요. 1968년 집계 시작 이후 최악의 하루였다고 하니 얼마나 충격이었을지 짐작이 가시죠. 그런데 딱 일주일 만인 22일(현지시간) 정식으로 발표된 2분기 실적은 시장 예상보다 나쁘지 않았고, 시간외 주가는 오히려 2.42% 올라 211.08달러를 기록했습니다.

숫자부터 보면요, 2분기 매출은 171억 6천만달러로 컨센서스 168억 6천만달러를 넘겼고 조정 EPS는 2.93달러로 예상치 2.86달러를 상회했어요. 다만 전년 대비 성장률은 1%에 그쳐서 폭발적인 성장은 아니었습니다. 사업부별로 보면 소프트웨어가 5% 성장하며 그나마 선방했고, 컨설팅은 1% 늘었는데, 문제는 인프라 부문이에요. 메인프레임이 포함된 이 사업부는 매출이 7%나 줄었어요. 사실 이게 지난 14일 폭락의 근본 원인이었거든요 — 메인프레임 매출이 42%나 급감했다는 예비 경고가 나왔었고, 이번 정식 발표에서도 그 후유증이 그대로 확인된 셈이에요.

가이던스도 살짝 낮췄어요. 연간 매출 성장률(고정환율 기준) 목표를 기존 5%대에서 4~5%로 하향 조정했습니다. CEO 아빈드 크리슈나는 "매출 성장과 수익성을 가속화하기 위해 조치를 취하고 있으며, AI와 자동화로 전사적 생산성을 끌어올리고 있다"고 말했는데, 근데 솔직히 이 정도 멘트로는 메인프레임 부진을 완전히 상쇄하긴 어려워 보여요.

그럼에도 주가가 반등한 이유는 뭘까요. 개인적인 생각이지만, 시장이 이미 최악을 2주 전에 선반영했기 때문인 것 같아요. 25%나 미리 빠진 상태에서 나온 '예상보다는 덜 나쁜' 숫자는 오히려 안도 랠리로 이어지는 경우가 많거든요. 게다가 잉여현금흐름(FCF)이 25억달러를 기록했고 연간 기준으로도 전년 대비 약 10억달러 늘어날 거란 가이던스를 유지했으니, 캐시플로우 측면에서는 여전히 튼튼하다는 신호를 준 거죠. 분기 배당도 주당 1.69달러로 유지하며 9월 10일 지급 예정이라고 밝혔고요.

IBM은 요즘 하이브리드 클라우드와 A

오픈AI가 자동화 레드팀 AI '지피티레드'를 공개했어요. 프롬프트 인젝션 공격 성공률이 인간 레드팀의 6배가 넘었어요. 실제 사무실 자판기 로봇을 속이는 실험까지 성공했다고 해요.

오픈AI가 자기네 모델을 공격하는 전용 AI를 만들었어요. 이름은 '지피티레드(GPT-Red)', 셀프플레이 강화학습으로 훈련시킨 자동화 레드티머예요. 하는 일은 간단해요. 타깃 모델한테 프롬프트를 던지고, 반응을 관찰하고, 데이터 탈취 같은 공격 목표를 향해 계속 수를 바꿔가면서 파고드는 거예요. ⚠️

성능이 좀 무서워요. GPT-5.1을 상대로 학습 데이터에 없던 간접 프롬프트 인젝션 시나리오에서 84% 성공률을 찍었는데, 인간 레드티머 기록인 13%를 훌쩍 넘는 수치예요. 반대로 방어 쪽 얘기도 있어요. GPT-5.6 솔은 지피티레드 공격의 0.05%에서만 뚫렸고, 개발자 도구·브라우징 시나리오에서는 간접 인젝션 방어 정확도가 97%까지 올라갔대요.

근데 진짜 흥미로운 건 사례들이에요. 초기 버전 지피티레드가 '가짜 사고사슬(fake Chain-of-Thought)'이라는 공격법을 스스로 찾아냈는데, 다른 모델의 추론 과정에 가짜 reasoning 단계를 끼워 넣는 방식이에요. 사람 연구자들이 발견하기도 전에 AI가 먼저 찾아낸 거죠.

실전 테스트도 있었어요. 오픈AI 사무실에 있는 안돈랩스(Andon Labs)의 AI 자판기를 상대로, 지피티레드가 시뮬레이션 훈련만 받고도 물건 가격을 50센트로 낮추고, 비싼 물건을 그 가격에 올리고, 다른 고객 주문을 취소시키는 것까지 다 성공시켰대요. 코덱스 커맨드라인 에이전트(GPT-5.4 mini 기반)를 상대로 한 데이터 탈취 테스트에서도, 사람이 프롬프트로 지시한 GPT-5.5 기준보다 더 효율적으로 정보를 빼냈고요. 자판기 하나 속인 것뿐인데도 은근히 섬뜩하더라고요.

오픈AI는 이미 GPT-5.3부터 지피티레드가 찾아낸 취약점을 학습 과정에 반영해왔고, GPT-5.6 솔은 4개월 전 최고 모델보다 가장 어려운 직접 프롬프트 인젝션 벤치마크에서 실패율이 6분의 1로 줄었다고 밝혔어요. 회사는 "앞으로도 컴퓨팅과 데이터를 계속 늘리고 알고리즘도 개선해서, 지금보다 더 강한 지피티레드를 학습시키겠다"고 했고요.

솔직히 이 방식 자체가 좀 아이러니해요. AI 에이전트가 실생활에 점점 더 깊이 들어가는 와중에, 그걸 지키는 방법도 결국 또 다른 AI라는 거잖아

앤트로픽이 미국 K-12 교사를 위한 무료 클로드 서비스 '클로드 포 티처스'를 오늘 공식 출시했어요. 인증받은 교사는 2027년 6월 30일까지 가입하면 프리미엄 기능을 1년간 전부 무료로 써요. 오픈AI·구글도 이미 교사용 AI를 내놓은 터라, 교실을 둘러싼 AI 주도권 경쟁이 한층 뜨거워질 전망이에요.

오늘 앤트로픽이 미국 K-12(유치원~고등학교) 교사를 겨냥한 무료 서비스 '클로드 포 티처스(Claude for Teachers)'를 출시했어요. 인증된 미국 공교육 교사라면 유료 등급인 클로드 코드, 클로드 코워크까지 포함해서 프리미엄 기능을 그냥 다 쓸 수 있게 됐다는 얘기예요. 2027년 6월 30일까지만 가입하면 1년치가 공짜라니, 솔직히 조건 자체는 꽤 후한 편이에요.

핵심은 '러닝 커먼즈(Learning Commons)' 커넥터예요. 이건 저커버그 부부가 만든 챈 저커버그 이니셔티브(CZI)가 구축해온 프로젝트인데, 미국 50개 주 전체의 교과 성취기준을 데이터베이스로 갖고 있어요. 클로드가 여기 연결되면 교사가 '우리 학군 4학년 수학 기준에 맞는 수업 계획 짜줘' 같은 요청을 했을 때, 진짜로 그 주의 공식 기준에 맞춰서 답을 내놓을 수 있다는 거죠. 여기에 학습과학자들과 함께 만든 '교수 스킬' 라이브러리도 딸려 와요.

개인정보 쪽도 신경을 꽤 썼어요. 인증된 교사 계정의 대화는 모델 학습에 쓰이지 않고, 학생 데이터는 FERPA(가족교육권 및 개인정보보호법)에 맞춰 설계된 K-12 데이터처리부속계약서로 보호한다고 밝혔어요. 요즘 교육청들이 AI 도입할 때 제일 먼저 물어보는 게 딱 이 지점이라, 영업 전략상으로도 영리한 선택이라는 생각이 들어요.

근데 사실 이 시장, 이미 꽤 붐벼요. 오픈AI는 진작에 'ChatGPT for Teachers'를 내놨고, 마이크로소프트도 'Elevate for Educators'로, 구글은 'AI Educator Series'로 각자 교사들 마음을 잡으려는 중이에요. 칸 아카데미 같은 교육 전문 플레이어까지 가세한 상황이고요. 클로드 포 티처스가 다른 서비스들과 차별화되는 지점은 역시 코드 실행이나 코워크 같은 '진짜 업무 도구'까지 무료로 푼다는 부분인데, 정작 교사들이 코드를 직접 짤 일이 얼마나 될지는 좀 의문이긴 해요. 성적 데이터 분석이나 반복 업무 자동화 용도로는 확실히 쓸모가 있어 보이지만요.

개인적으로는 이런 무료 티어 경

유럽집행위원회가 7월 7일 AI 사이버보안 액션플랜을 공식 발표했습니다. AI모델 평가·보안테스트·혁신챌린지, 3대 축으로 짜인 계획이에요. 새 법 대신 기존 AI법 집행을 강화하는 쪽으로 방향을 잡았습니다.

오늘(7월 7일) 유럽집행위원회가 AI 사이버보안 액션플랜을 공개했어요. 이름은 좀 거창한데 막상 뜯어보면 꽤 실무적인 내용이라 읽을 만합니다. 근데 타이밍이 묘해요 — 요즘 전 세계적으로 AI 거버넌스 얘기가 쏟아지는 와중에(UN 제네바 회의, ITU 위원회 논의 등등) EU가 굳이 사이버보안이라는 구체적인 각도로 파고든 거거든요 🤖

이번 플랜은 기존 AI법(AI Act)과 사이버보안 규정 위에 세워진 겁니다. 큰 축은 세 가지인데, 먼저 고위험 AI 모델을 시장에 내놓기 전에 제3자가 평가하는 체계를 EU 차원에서 만드는 거고 — 이건 AI Office의 규제 기능을 뒷받침하는 역할을 하게 됩니다. 두 번째는 ENISA(유럽 사이버보안청)와 함께 '유럽 블루프린트'를 만들어서, 에너지·교통·의료·금융·행정 같은 핵심 분야 기관들이 AI 솔루션을 안전하게 시험하고 도입할 수 있는 보안 테스트 플랫폼을 구축하는 거예요. 마지막은 'EU AI 사이버보안 그랜드 챌린지'라는 이름으로 기업, 연구자들을 모아서 혁신적인 AI 기반 보안 솔루션을 만들어보자는 건데, 사실 이건 EU가 자주 꺼내는 카드죠. 직접 돈을 쏟아붓기보다는 판을 깔아주는 방식.

근데 이 플랜을 관통하는 문제의식은 하나예요. AI가 사이버보안에서는 양날의 검이라는 거. 취약점을 찾아내고 공격을 막고 인프라를 지키는 데도 쓰이지만, 반대로 악의적인 행위자가 공격을 자동화하고 취약점을 훨씬 빠른 속도로 찾아내는 데도 똑같이 쓸 수 있거든요 ⚡ 방어 속도와 공격 속도가 같이 올라가는 셈이라, EU 입장에서는 규제 프레임을 서두를 수밖에 없었을 거예요.

그런데 정작 눈에 띄는 건 이번엔 새 법이 없다는 점이에요. mlex 보도를 보면 이 액션플랜은 새로운 입법 없이, 있는 AI법을 더 잘 집행하는 데 초점을 맞췄다고 해요. 솔직히 말하면 저는 이 접근이 나쁘지 않다고 봐요 ✅ AI법 자체가 워낙 방대하고 이제 막 시행 국면에 들어간 상황이라, 새 규정을 또 얹기보다는 지금 있는 걸 제대로 작동시키는 게 우선일 수 있죠. 다만 '집행 강화'라는 말이 늘 그렇듯 구체적인 예산이나 인력 없이는 선언에 그칠 위

앤트로픽이 데스크톱 전용이던 클로드 코워크를 웹과 모바일로 확장한다고 발표했어요. 5월 세션 120만 건을 뜯어봤더니 33.4%가 업무 정리, 16.4%가 콘텐츠 제작이었대요. 개발자 중심이던 AI 에이전트 경쟁이 이제 일반 사무직 시장으로 완전히 넘어가는 신호로 보여요.

지난 1월에 데스크톱 앱으로 조용히 나왔던 클로드 코워크, 기억하시나요. 개발자용 코딩 에이전트가 아니라 일반 지식노동자를 위한 에이전트라는 게 포인트였는데, 어제(7월 7일) 앤트로픽이 이걸 웹과 모바일로 넓힌다고 발표했어요. 일단은 베타로, Max 플랜 구독자부터 순차 오픈하고 몇 주에 걸쳐 다른 요금제로 확대한다고 하네요. 🚀

근데 이번 발표에서 진짜 흥미로운 건 확장 그 자체보다 새로 생긴 기능이에요. 클라우드 백그라운드 처리라는 건데, 예약된 작업이나 데이터 취합, 리포트 작성 같은 작업을 사용자 기기가 완전히 꺼져 있어도 클라우드에서 계속 돌릴 수 있대요. 사무실 데스크에서 작업을 걸어두고, 이동 중에 폰으로 진행 상황을 확인하고, 노트북을 아예 닫아버려도 나중에 완성된 결과물을 받아볼 수 있는 구조죠. ⏰

그리고 웹과 데스크톱에서는 일반 채팅과 코워크를 아예 하나로 합친다고 해요. 프로젝트랑 아티팩트가 두 화면 어디서든 똑같이 이어지는 구조라, 도구를 갈아타는 느낌 없이 그냥 쓰던 대화창에서 자동화 작업까지 넘어가는 셈이에요.

이번 발표에서 같이 공개한 사용 데이터도 꽤 눈에 띄어요. 5월 11일부터 31일까지 60만 개가 넘는 조직에서 나온 120만 건의 익명화 세션을 분석했는데, 가장 큰 비중이 업무 프로세스 정리였어요, 무려 33.4%. 여기저기 흩어진 업데이트를 하나의 리포트로 모으거나, 온보딩 체크리스트를 만들거나, 스프레드시트를 대조하는 식의 일이래요. 그 다음이 콘텐츠 제작·카피라이팅으로 16.4%, 초안 작성이나 슬라이드, 소셜 게시물, 제안서 같은 커뮤니케이션 업무였고요. 📊

외신들 반응이 재밌는 게, 다들 "결국 코워크 쓰는 사람 대부분은 코딩을 안 하고 있더라"는 데 초점을 맞춰요. 테크크런치는 이걸 "코딩 에이전트 전쟁이 사무실 전체로 번지고 있다"는 식으로 표현했고요. 생각해보면 앤트로픽 입장에서는 영리한 전략이에요. 개발자 대상 코딩 에이전트 시장은 이미 포화 상태에 가깝고, 진짜 큰 시장은 코드 안 짜는 일반 사무직이니까요. 코워크는 그 다리 역할을 하는 셈이

xAI가 노코드 음성 AI 에이전트 제작 도구 'Grok Voice Agent Builder' 베타를 출시했어요. 분당 5센트라는 파격가로 엘레븐랩스 등 기존 업체보다 훨씬 저렴해요. 콜센터 AI 시장에 머스크식 저가 공세가 시작됐다는 평가가 나와요.

일론 머스크의 xAI가 이번엔 콜센터로 눈을 돌렸어요 📞. 7월 1일, xAI가 'Grok Voice Agent Builder' 베타를 출시했습니다. 이름 그대로, 코드 한 줄 안 써도 Grok Voice 기반 음성 AI 상담원을 만들 수 있는 노코드 플랫폼이에요.

써보면 진짜 빠르다고 해요. 2분도 안 걸려서 원하는 목소리와 성격을 가진 음성 에이전트를 만들 수 있다고 xAI는 설명하고 있어요. 25개 이상 언어, 80개가 넘는 목소리를 지원하고, 전화 연결(텔레포니), 지식 검색, 툴 연동, 가드레일, MCP, 모니터링까지 한 플랫폼 안에 다 들어있대요.

근데 진짜 눈에 띄는 건 가격이에요 💰. 분당 5센트, 음성까지 포함해서 별도 플랫폼 수수료가 없어요. 무료로 제공되는 전화번호를 쓰면 통화 연결에 분당 1센트가 추가로 붙는 정도고요. 계산해보면 10분짜리 고객 상담 전화 한 통에 대략 60센트 수준이에요. 업계에서 많이 쓰이는 엘레븐랩스나 Vapi 같은 서비스보다 눈에 띄게 저렴한 가격이라는 평가가 나와요.

사실 이건 머스크 특유의 전략이기도 해요. 테슬라가 그랬듯, xAI도 시장에 늦게 들어온 만큼 가격으로 승부를 보려는 거죠. 음성 AI 에이전트 시장은 최근 콜센터 자동화 수요를 타고 빠르게 커지고 있는데, 이 시장의 강자였던 스타트업들 입장에서는 갑자기 훨씬 싼 경쟁자가 나타난 셈이에요.

기술적으로는 서브초(sub-second) 지연시간을 강조하고 있어요 ⚡. 전화 통화에서 AI 응답이 조금만 늦어져도 사람은 바로 어색함을 느끼거든요. VoIP 프로덕션 환경에서 실시간처럼 느껴지는 반응속도를 만드는 게 이 시장의 핵심 기술 장벽인데, xAI가 여기서도 자신 있다는 신호를 보낸 거예요.

솔직히 저는 이 가격이 얼마나 지속 가능할지가 궁금해요. GPU 비용을 생각하면 분당 5센트는 꽤 공격적인 가격이거든요. xAI가 최근 스페이스X·테슬라와 컴퓨팅 자원을 공유하면서 인프라 비용을 낮추고 있다는 얘기도 있는데, 그 시너지 덕분에 가능한 가격일 수도 있겠다 싶어요 🤔.

어쨌든 콜센터·고객지원 자동화를 검토 중인 기업 입장에

美 6월 기업 감원 발표가 4만 5,849건으로 5월(9만 7,006건) 대비 53% 급감했어요. 그런데 이 중 31%(1만 4,029건)는 AI가 원인으로 지목되며 4개월 연속 감원 사유 1위예요. 연간 누적으로도 AI발 감원이 10만 건을 넘어서며 구조조정 흐름은 여전히 진행형이에요.

챌린저그레이앤크리스마스가 오늘 발표한 6월 미국 감원 보고서, 숫자만 보면 일단 안도할 만해요. 6월 한 달간 미국 기업들이 발표한 감원 건수가 4만 5,849건으로 집계됐는데, 5월(9만 7,006건)보다 53%나 줄었고 작년 6월(4만 7,999건)보다도 4% 적은 수준이에요. 📊

근데 끝까지 읽어봐야 진짜 이야기가 나와요. 6월 감원 중 AI를 이유로 지목한 건수가 1만 4,029건, 전체의 31%를 차지했거든요. 이걸로 AI는 4개월 연속 감원 사유 1위 자리를 지켰습니다. 산업별로는 테크 업종이 1만 5,503건으로 압도적 1위였고, 서비스업 4,296건, 미디어·언론 3,488건, 식품 3,955건, 헬스케어 2,761건 순이었어요.

연간 누적으로 보면 그림이 더 뚜렷해져요. 올해 상반기(1~6월) 누적 감원 건수는 44만 3,604건인데, 작년 같은 기간(74만 4,308건)보다 40%나 줄어든 수치예요. 그런데 이 중 AI가 원인으로 지목된 건수만 10만 1,743건(전체의 23%)에 달해요. 테크 업종 누적 감원은 13만 9,156건, 운송 업종도 4만 970건으로 전년보다 크게 늘었다는 점이 눈에 띄어요.

챌린저그레이의 앤디 챌린저는 "테크는 여전히 올해 감원의 진앙지"라며 "기업들이 AI를 중심으로 조직을 재편하고, 업무를 자동화하고, 예산을 새로운 역량 쪽으로 재배치하고 있다"고 설명했어요. 여름철이라 원래 감원 발표가 줄어드는 계절적 요인도 있긴 한데, 그 안에서도 AI발 구조조정만큼은 꾸준히 이어지고 있다는 거죠. 🔥

솔직히 이 조합이 좀 아이러니해요. 헤드라인 숫자는 감원이 확 줄었다고 말하는데, 그 안을 뜯어보면 AI로 인한 구조조정은 오히려 비중이 커지고 있으니까요. 최근 마이크로소프트(MSFT) 주가가 2000년 이후 최악의 한 달을 보내고 있는 것도 AI 데이터센터 투자(캐펙스) 부담 때문이라는 얘기가 나오는 걸 보면, AI에 돈을 쏟아붓는 기업일수록 다른 한쪽에서는 인력을 줄이는 흐름이 같이 가는 것 같기도 해요. 💰

이게 일시적인 여름철 소강상태인지, 아니

일본은행 6월 단칸지수(대기업 제조업)가 14로 발표돼 전망치 15를 밑돌았어요. 중동전쟁발 유가·원자재 비용 부담이 예상보다 컸다는 신호입니다. 그런데도 엔화는 162엔대 약세를 유지, 7월 BOJ 인상 베팅은 여전히 살아있어요.

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일본은행이 오늘 발표한 6월 단칸(TANKAN) 조사에서 대기업 제조업 업황판단지수(DI)가 14를 기록했어요. 3월 조사 때 17이었던 걸 감안하면 3포인트나 떨어진 거고, 사실 시장 전망치였던 15보다도 낮게 나온 거라 살짝 놀랍긴 했습니다. 소형 제조업체는 더 심해서, 3월 7에서 이번엔 3까지 주저앉았어요. 전망치가 4였으니 이것도 예상보다 나쁜 숫자죠.

이유는 다들 짐작하시는 그대로예요. 중동전쟁이 길어지면서 원유·석유제품 가격이 튀었고, 호르무즈 해협을 둘러싼 물류 불안정성이 일본 제조업체들의 원가 부담을 계속 밀어올린 거죠. 자동차·기계 업종 담당자들 사이에서는 "원자재 조달 비용이 감당이 안 된다"는 목소리가 많았다고 하더라고요. 반면 대형 비제조업 지수는 35로 3월(36)과 거의 비슷한 수준을 유지했는데, 이건 내수 서비스업이 그나마 버텨주고 있다는 뜻이에요.

근데 흥미로운 지점은 이거예요. 단칸이 예상보다 약하게 나왔는데도 엔화는 전혀 반등하지 못했다는 거죠. 어제 달러·엔은 162엔을 뚫으면서 1986년 이후 40년 만의 최저치를 찍었는데, 오늘 단칸 발표 이후에도 그 레벨 근처에서 크게 움직이지 않고 있어요. 사실 이게 지금 일본 시장의 딜레마를 보여주는 것 같아요. 경기는 둔화 신호를 보내는데, 도쿄 CPI는 8개월 만에 1.7%로 가속하면서 인플레이션 압력은 오히려 커지고 있거든요. 우에다 총재 입장에서는 성장이 식어가는 걸 보면서도 물가 때문에 금리를 올려야 하는, 꽤 곤란한 상황인 거죠.

설비투자 계획도 살짝 아쉬웠어요. 2026회계연도 대기업 설비투자 증가율이 +9.8%로 집계돼서, 3월 전망치였던 +10.2%보다 낮아졌습니다. 그래도 작년 같은 시점 계획이었던 +3.3%보다는 여전히 훨씬 높은 수준이라, 기업들이 AI·자동화 투자를 완전히 접은 건 아니라는 신호이기도 해요. 개인적으로는 이 정도 숫자면 우에다 총재가 7월 회의에서 인상을 단행할 명분은 충분히 남아있다고 봐요. 단칸 하나 나빴다고 물가 안정 시그널이 뒤집히는 건 아니니까요.

다만 시장 반응이 재밌었던 건, 채권시장에서는 오히

앤트로픽이 6월 26일 발표한 경제 지수에서 AI 자동화 비율이 높을수록 오히려 더 낙관적이라는 결과가 나왔어요. 9,700명의 실제 Claude 세션 데이터와 설문을 연결한 방법론이 특히 주목받고 있어요. 2026년 상반기 AI로 인한 미국 일자리 감소는 역대 최다인 87,714개를 기록했어요.

앤트로픽이 6월 26일 발표한 경제 지수 6월호는 단순 설문이 아니에요. 9,700명의 실제 Claude 세션 데이터를 프라이버시 보호 방식으로 설문 결과와 연결한 첫 시도예요. '사람들이 AI가 도움이 된다고 말하는가'가 아니라, 실제로 얼마나 AI를 쓰고 있는지 데이터로 확인한 거예요. 분석 기간은 2026년 4월 10일부터 6월 10일까지예요.

가장 눈에 띄는 결과는 역설이에요. AI 자동화 비율이 높은 직군에 있는 사람일수록 임금, 고용 안정성, 취업 가능성에 대해 더 낙관적이었어요. AI를 많이 쓸수록 오히려 더 자신감 있다는 거예요. 57%는 AI 덕분에 자신의 기술이 더 가치 있어졌다고 답했고, 68%는 AI 덕분에 오히려 더 많이 배우고 있다고 했어요. 근데 솔직히 이게 직관과 반대잖아요. AI가 내 일을 많이 할수록 내가 더 불안해야 하는 거 아닌가요?

35% 이상의 응답자는 12개월 안에 AI가 자신의 업무 대부분 혹은 전부를 처리할 거라고 예상했어요. 전체 응답자의 60%는 1년 뒤에는 AI의 업무 처리 능력이 더 높아질 거라고 봤어요. 심지어 4%는 지금 당장 AI가 자신의 일을 통째로 할 수 있다고 답했어요. 생산성 면에서는 86%가 속도가 빨라졌다고, 82%가 업무 범위가 늘었다고, 69%가 품질이 좋아졌다고 응답했어요.

흥미로운 건 자기 자신보다 남을 더 걱정하는 경향이에요. 응답자의 3분의 1은 자신의 주니어 동료가 12개월 안에 60% 이상의 일자리를 잃을 거라고 걱정했어요. 반면 자기 자신의 직업이 위험하다고 본 사람은 10%에 불과했어요. 이걸 어떻게 해석해야 할까요? AI를 직접 다루는 사람들은 AI가 아직 완전히 대체하기 어려운 영역을 직접 경험하기 때문에 덜 두렵다는 해석이 설득력 있어요.

성별 격차도 나타났어요. 여성은 남성보다 AI 자동화 비율이 평균 0.33 표준편차 낮았고, Claude Code 사용률도 낮았어요. 여성들은 대신 더 반복적이고 대화 중심적인 AI 사용 패턴을 보였어요. 초기 경력자들이 AI 직업 위협에 더 민감하게 반응하는 경향도

미국 최초의 포괄적 AI 소비자보호법 '콜로라도 AI Act'가 오늘(6/30) 발효될 예정이었어요. 하지만 5월 주지사 서명으로 핵심 조항들이 삭제되고 시행일이 2027년 1월로 밀렸어요. 첫 주 단위 AI 규제가 발효 전날 사실상 무력화된 사례로 기록됩니다.

오늘(6월 30일)은 원래 미국 역사상 최초의 포괄적 AI 소비자보호법이 발효되는 날이었어요. 콜로라도주가 2024년 통과시킨 상원법안 SB 24-205, 이른바 '콜로라도 AI Act'는 오늘을 발효일로 규정하고 있었거든요. 근데 오늘 막상 그 날이 됐는데, 법이 없어요. 정확히 말하면 법이 바뀌어 있어요. ⚠️

무슨 일이 있었냐면요. 지난 5월 14일, 콜로라도 주지사 재러드 폴리스(Jared Polis)가 SB 26-189라는 새 법안에 서명하면서 원래 법을 사실상 전면 개편해버렸어요. 발효일은 2027년 1월 1일로 밀렸고, 내용도 상당 부분 달라졌어요.

원래 법(SB 24-205)이 어떤 내용이었냐면요. '주의 의무(duty of care)'를 명시해서 AI 개발사와 배포사가 고위험 AI 시스템에서 실제로 해를 입힌 경우 법적 책임을 지도록 했어요. 알고리즘 영향 평가도 의무였고, NIST AI 위험 관리 프레임워크를 따르면 준수한 것으로 추정해주는 조항도 있었어요.

이걸 다 없앤 거예요. SB 189에서 남은 건 공시·투명성 의무, 3년 기록 보관, 60일 시정 기간(2030년까지 일몰), 그리고 개발사와 배포사 간 차별 책임 배분 체계 정도예요. 사실 이 정도면 이빨 빠진 규제에 가깝죠.

근데 이 과정이 좀 봐둘 만해요. 주지사 폴리스는 원래 SB 24-205 서명할 때도 '연방 규제가 없어서 우리가 먼저 해야 한다'고 하면서도 '완벽하지 않은 법'이라고 했어요. 기업들은 '과도한 규제가 AI 혁신을 막는다'며 수년간 로비를 이어갔고, 결국 핵심 조항들을 걷어내는 데 성공했어요. 솔직히 이런 패턴은 낯설지 않아요. 규제 초안이 나오면 업계 로비가 집중되고, 발효 전에 이미 희석되는 흐름이요.

재미있는 건 이 법이 '자동화된 의사결정 기술(ADMT)'이 개입하는 '중대 결정'에 초점을 맞춘다는 거예요. 취업, 대출, 주거, 의료보험 등에서 AI가 관여하는 결정 말이에요. 이 부분은 남아있어요. 그나마 소비자 보호의 핵심이라고 할 수 있는 영역이거든요.

오늘이라는 날이 상징적으로 흥미로운 이유가 여기에 있어요. 원래

미국의 Mythos 수출 규제가 시작된 지 3주 만에 도쿄·베이징의 AI 스타트업이 대안 모델을 공개했어요. 사카나AI는 Fugu를, 중국 360이 Tulongfeng을 내세우며 앤트로픽이 남긴 공백을 공략했어요. AI 수출 통제가 오히려 비서방 AI 생태계의 성장 기회를 만들고 있다는 게 핵심 아이러니예요.

앤트로픽의 Mythos와 Fable 5가 미국 상무부 명령으로 전 세계 배포가 막힌 건 6월 12일이에요. [이전 글들에서 여러 번 다룬 내용이죠.] 사이버보안 전문가 150명이 공개서한을 냈고, 미 정부와의 협상 끝에 6월 26일 약 100개 미국 기관에 제한적으로 재개방됐지만, 해외는 여전히 봉인 상태예요.

근데 이 3주 동안, 아무도 말 안 해줘도 시장은 움직이고 있었어요.

6월 27일, 두 회사가 각자의 타이밍에 맞춰 모델을 공개했어요. 도쿄 기반 스타트업 **사카나AI(Sakana AI)**와 베이징의 사이버보안 기업 **360 시큐리티(360 Security)**예요. 공교롭게도 앤트로픽 수출 금지 사태가 한창일 때 나온 제품들이에요.

사카나AI가 내놓은 건 **Fugu(복어)**예요. 이름부터 재밌어요. 독이 있지만 잘 다루면 최고 별미가 되는 물고기죠. 사카나AI는 "Fable 5와 어깨를 나란히 하는 프론티어 AI 모델"이라고 주장해요. 근데 재밌는 건, Fugu가 새로운 거대 모델이 아니라는 거예요. 70억 파라미터짜리 오케스트레이터 모델이에요. 여러 외부 모델 API를 태스크에 따라 자동으로 라우팅해서 최적 결과를 내는 구조예요.

사카나 측은 이번 발표 타이밍이 "전적으로 우연"이라고 했어요. 그런데 마케팅 메시지는 수출 통제 상황을 정확히 겨냥하고 있어요. "일제 접근이 하룻밤 사이에 사라질 수 있다"며 수출 통제 리스크 없는 헤지 전략으로 포지셔닝하고 있거든요.

360은 좀 더 공격적이에요. **Tulongfeng(屠龙锋, 용을 잡는 칼날)**이라는 이름의 취약점 탐지 특화 모델이고, 별도로 Yitianzhen이라는 사이버 방어 자동화 툴도 함께 공개했어요. 창업자 저우훙이(周鴻禕)는 "취약점 탐지 AI는 전략적으로 중요하다"며 서방의 '일방적 투명성'을 직접 비판했어요.

사실 이게 지정학적으로 꽤 흥미로운 장면이에요. 미국이 자국 AI의 수출을 막자, 그 공백을 일본과 중국 기업이 채우는 구도잖아요. IDC 추정 아시아 AI 시장 규모만

포드가 AI 도입 후 품질 문제가 심각해지자 베테랑 엔지니어 350명을 다시 채용했어요. 2026년 상반기에만 51건 리콜, 1,100만 대 이상이 대상이 되며 미국 제조업체 중 최다를 기록했어요. AI가 40년 노하우를 흡수하기 전에 사람을 내보낸 게 핵심 실수였어요.

솔직히 이 뉴스 보고 좀 씁쓸했어요. 포드가 몇 년 전 "AI가 있으면 고참 엔지니어 필요 없다"는 식으로 베테랑들을 내보냈다가, 결국 다시 부르러 갔거든요. 그것도 350명씩이나요. 그리고 이번에 포드 측이 이 사실을 공개적으로 인정했어요.

포드의 차량 하드웨어 엔지니어링 부사장 찰스 푼(Charles Poon)이 직접 발언했어요. 포드가 "AI 도입과 설계 요건 조정만으로 고품질 제품을 만들 수 있다고 잘못 믿었다"고요. 공식 석상에서 이 정도로 솔직하게 인정하는 건 흔치 않은 일이에요. 보통 기업들은 이런 실수를 '전략 조정'이나 '프로세스 최적화'로 포장하거든요.

근데 왜 이런 일이 생겼을까요. 핵심은 지식 이전 실패예요. 포드가 원래 그린 그림은 이랬어요. 베테랑 엔지니어들이 가진 노하우를 데이터와 문서로 뽑아내서 AI 시스템에 학습시키고, 그 AI가 품질 검증과 설계 검토를 대신하는 구조였죠. 이론적으로는 그럴듯해요. 실제로 많은 기업이 비슷한 논리로 자동화를 추진하고 있고요.

문제는 현장에서 '지식 이전' 단계가 완료되기도 전에 베테랑들이 먼저 회사를 떠났다는 거예요. 40년 경력 엔지니어가 가진 직관, 수천 번 시행착오로 쌓인 판단력, 부품 공급업체와 쌓아온 비공식 신뢰 관계 — 이런 것들은 스프레드시트나 매뉴얼에 담기지 않아요. 사람이 나가면 같이 사라지는 거예요.

결과는 숫자로 나왔어요. 2026년 상반기에만 포드는 리콜 51건을 발행했어요 🚗. 대상 차량이 1,100만 대 이상이고, 미국 자동차 제조업체 중 단연 1위 숫자예요. 그것도 2위 업체보다 두 배가 넘어요. 포드 내부 분석에 따르면 AI 시스템이 오류를 잡아내지 못한 게 아니라, 오히려 잘못된 입력값을 그대로 통과시키고 증폭시켜버렸다고 해요. 'Garbage in, garbage out' — 대규모 자동차 생산 현장에서 이 법칙이 현실이 됐어요.

그래서 포드가 다시 부른 게 바로 '회색 수염(gray beard)' 엔지니어들이에요. 미국 제조업 현장에서 오래된 경험자를 부르는 업계 용어죠. 포드는 복귀하거나 새로 채용하거나

독일 머크 KGaA가 미국 생명과학 기업 바이오테크니(TECH)를 주당 $73 현금으로, 총 $113억에 인수한다고 6월 25일 발표했어요. 1개월 VWAP 대비 36% 프리미엄, 발표 당일 TECH 주가는 장 전 거래에서 22% 급등했습니다. 머크 KGaA 10년 만의 최대 M&A — 세포·유전자 치료 시장 확대가 핵심 목적이에요.

관련 종목: Bio-Techne (TECH)

6월 25일 목요일, 독일 다름슈타트에 본사를 둔 머크 KGaA(프랑크푸르트: MRK)가 미국 미니애폴리스의 생명과학 플랫폼 기업 바이오테크니(Bio-Techne Corporation, 나스닥: TECH)를 전량 현금으로 인수한다고 발표했어요. 주당 $73, 총 기업가치 기준 약 $113억(€99억)이에요. 발표 당일 TECH 주가는 장 전 거래에서 22% 이상 폭등했고, 바이오테크니 이사회는 딜을 만장일치로 승인했어요. 💰

바이오테크니라는 회사, 일반 소비자에게는 낯선 이름이지만 의약품·바이오텍 연구 현장에서는 없으면 안 되는 인프라 기업이에요. 1976년 설립된 50년 역사의 회사로, 재조합 단백질, 사이토카인, 성장인자, 항체, 면역분석 키트 같은 연구용 소모품을 공급해요. 신약 후보를 실험할 때 연구소에서 반드시 필요한 소재들이죠. 대표 브랜드는 R&D Systems이고, ProteinSimple이라는 자동화 단백질 분석 플랫폼도 갖추고 있어요. 연간 매출 $12억 이상, 34개국 3,000명 이상 임직원, 세 개 브랜드 부문(R&D Systems, Bio Techne Spatial, Bio Techne Diagnostics)으로 운영돼요. 사실 B2C 기업이 아니라 잘 알려지지 않았지만, 생명과학 공급망의 핵심 허브예요.

인수 프리미엄 구조를 보면: 1개월 거래량 가중 평균가(VWAP) 대비 36%, 발표 전날(6월 24일) 종가 대비로는 약 24% 프리미엄이에요. 현금 딜이라 TECH 주주 입장에선 불확실성 없이 즉각적인 현금 수령이 확정되는 구조예요. 머크는 기존 현금 보유분과 신규 차입으로 자금을 조달하되 투자등급(Investment Grade) 신용등급을 유지한다고 밝혔어요. 딜 완료 즉시 EBITDA 마진에 기여하고, EPS는 3년 차부터 플러스 효과가 생긴다는 게 가이던스예요. 연간 시너지 목표는 3년 차까지 €1억4,000만이에요.

이번 딜의 전략적 논리는 꽤 명확해요. 머크 KG

하니웰(HON)이 6월 29일 항공우주 사업부를 HONA로 분리 상장해요. HON 2주당 HONA 1주 배분, HON 자체는 1:2 역분할이 동시에 적용됩니다. HONA는 나스닥 데뷔와 동시에 S&P 500·S&P 100에 편입되어 패시브 자금 유입이 예상돼요.

관련 종목: Honeywell (HON)

이번 주말 HON 주식 갖고 있는 분들, 월요일 개장 전에 꼭 알아야 할 일이 생겼어요 📅

근데, 왜 하니웰이 쪼개지냐고요? 사실 이유는 단순해요. 한 지붕 아래 있기엔 너무 성격이 달라진 두 사업이 있거든요. 한쪽은 항공우주(Honeywell Aerospace, 티커: HONA) — 비행기 엔진 부품, 항공 전자장비, 방산 관련 사업이에요. 다른 쪽은 자동화·빌딩 기술(Honeywell Technologies, 티커: HON) — 공장 자동화, 스마트빌딩, 에너지 효율화 솔루션 이쪽이고요.

두 사업이 각기 다른 성장 논리와 밸류에이션을 갖고 있는데, 한 회사 안에 묶여 있으면 투자자 입장에서도 관리하기 어렵고, 각 사업부가 독자적인 전략을 펼치기도 힘들어요. 이런 '집중을 위한 분사(Spinoff)' 논리는 GE가 2023~2024년에 걸쳐 진행했던 것과 비슷한 맥락이에요.

배분 방식은 이렇게 돼요. 6월 15일 기준으로 HON을 보유하고 있던 주주들은 HON 2주당 HONA 1주를 받게 돼요. 예를 들어 HON을 100주 갖고 있었다면, 분리 후 HON 100주 + HONA 50주가 되는 거죠.

그리고 동시에 HON 자체는 **1대2 역분할(Reverse Split)**을 실시해요. 주식 수가 절반으로 줄고 주가가 두 배로 조정되는 거예요. 항공우주 사업 가치가 기존 HON 주가에서 빠져나가는 걸 가격적으로 보정하기 위한 거예요. 솔직히 이 구조가 처음엔 헷갈릴 수 있는데 — 중요한 건 가치 희석이 아니라는 점이에요. 분리 전과 분리 후 총 경제적 가치는 같아요. 단지 두 개의 다른 지갑에 나눠 담기는 것뿐이에요.

재미있는 건 HONA가 나스닥 상장과 동시에 S&P 500과 S&P 100 편입이 확정됐다는 점이에요. 이 두 지수를 추종하는 패시브 ETF들이 자동으로 HONA를 매수해야 하거든요. 스페이스X가 러셀 1000·나스닥-100에 편입될 때 수십억 달러의 패시브 자금이 몰렸던 것처럼, HONA에도 적지 않은 강제 매수 압력이 생

기업들의 'AI 마음껏 써라' 문화가 빠르게 무너지고 있어요. 우버는 연간 AI 예산을 단 4개월 만에 소진했고, Lindy는 클로드에서 딥시크로 100% 전환했어요. AI 비용 효율화가 2026년 하반기 기업 AI의 핵심 의제로 떠올랐어요.

'토큰맥싱(tokenmaxxing)'이라는 단어 들어보셨어요? AI를 아낌없이 쓰도록 직원들을 독려하는 문화예요. 어차피 AI 쓰면 생산성이 오르니까 비용 걱정 없이 일단 써라, 라는 접근이었죠. 근데 CNBC가 6월 26일 보도한 내용을 보면, 이 흐름이 조용히 역전되고 있어요.

우버 CTO가 밝힌 내용이 꽤 충격적이에요. 우버는 2026년 연간 AI 예산을 4월에 이미 다 써버렸어요. 1년치를 4개월 만에요. 그 결과 우버는 일부 AI 도구에 월 최저 1,500달러부터 시작하는 지출 상한 제도를 도입했어요. '무제한 AI' 시대가 우버에서는 사실상 끝난 거예요.

더 극적인 사례는 AI 자동화 스타트업 Lindy예요. Lindy CEO는 회사 전체 트래픽을 앤트로픽 클로드에서 딥시크(DeepSeek)로 100% 옮겼다고 밝혔어요. 이유는 단순해요. 비용이에요. 딥시크는 토큰당 단가가 훨씬 저렴하고, 성능 격차는 많은 실무 작업에서 체감하기 어렵다는 판단이었어요.

솔직히 이 전환이 갖는 의미가 작지 않아요. Lindy는 AI 자동화 플랫폼이니까 클로드가 핵심 인프라였을 거예요. 그걸 100% 바꿨다는 건 단순한 A/B 테스트가 아니라, 비즈니스 생존을 위한 결정이었을 가능성이 높아요. 스타트업 입장에서는 토큰 비용이 매출에 직결되니까 당연한 판단이기도 하고요.

이 흐름은 우버와 Lindy만의 이야기가 아닐 거예요. 2024~2025년에 AI 도입을 서두르던 기업들이 이제 청구서를 받아 든 시점이에요. GPT, 클로드, 제미나이 같은 프론티어 모델들은 분명 강력하지만, 대규모 사용에서의 비용은 만만치 않아요. 특히 스타트업이나 중소 규모 기업들은 매달 청구되는 API 비용이 인건비 수준으로 불어나는 경험을 하고 있죠.

여기서 딥시크의 존재가 다시 부각돼요. 중국산 AI 모델에 대한 지정학적 우려가 있음에도 불구하고, 실제 기업들은 비용 효율성 앞에서 현실적인 선택을 하고 있어요. 딥시크가 오픈웨이트 모델을 공개하고 API를 낮은 가격에 운영한 게, 이제 실질적인 시장 파급력으로 나타나고 있는 거예요.

앤트로픽이나 OpenAI 입장에서는 불편한