구글 TabFM 공개, 학습 없이 표 데이터를 예측하는 파운데이션 모델의 등장
정형 데이터를 다루는 실무자라면 매번 반복되는 피처 엔지니어링과 하이퍼파라미터 튜닝에 지쳐본 경험이 있을 것이다. 구글 리서치는 2026년 6월 30일, 이 과정을 생략하고 곧바로 예측값을 뽑아내는 파운데이션 모델 TabFM 을 공개했다. 이번 포스팅에서는 TabFM의 작동 원리와 벤치마크 성적, 그리고 실무 통합 계획까지 살펴본다.
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구글 TabFM 공개, 학습 없이 표 데이터를 예측하는 파운데이션 모델의 등장
정형 데이터를 다루는 실무자라면 매번 반복되는 피처 엔지니어링과 하이퍼파라미터 튜닝에 지쳐본 경험이 있을 것이다. 구글 리서치는 2026년 6월 30일, 이 과정을 생략하고 곧바로 예측값을 뽑아내는 파운데이션 모델 TabFM 을 공개했다. 이번 포스팅에서는 TabFM의 작동 원리와 벤치마크 성적, 그리고 실무 통합 계획까지 살펴본다.
메타, 4조원 적자 만회 위해 'AI 펜던트·직장용 웨어러블' 카드 꺼냈다 (2026)
최근 메타의 내부 메모를 통해 하드웨어 부문의 적자를 뒤집기 위한 새로운 로드맵이 공개되었습니다. 이번 승부수의 핵심은 AI 펜던트와 직장 특화 웨어러블 서비스입니다. 메타 AI 펜던트와 직장용 웨어러블 전략
"AI 일자리 대재앙 없다" — 2026년 샘 올트먼이 직접 예측 실패를 인정한 이유
AI가 화이트칼라 일자리를 빠르게 대체할 것이라는 공포가 확산되는 가운데, OpenAI CEO 샘 올트먼이 시드니에서 스스로 예측이 틀렸다고 인정하는 이례적인 발언을 했다. 골드만삭스 CEO와 독립 연구기관의 데이터까지 같은 방향을 가리키고 있다. 이 글에서는 AI 일자리 대체 논쟁의 최신 흐름과 실제 데이터를 정리한다. "샘 올트먼 AI 일자리 발언 2026" 올트먼의 자기반성 — "틀려서 기쁘다" OpenAI CEO 샘 올트먼은 호주 커먼웰스 은행의 Accelerate AI 행사에서 화상으로 참여해, 자신이 AI의 노동시장 파급력을 과대평가했다고 공개 인정했다. 그는 "지금쯤이면 AI가 초급 화이트칼라 일자리에 더 큰 영향을 미쳤을 것이라고 생각했는데 틀렸고, 기쁘다"고 밝혔다. 올트먼은 AI 기술이 주목할 만한 수준에 도달했다는 점은 인정하면서도, 기업 현장에서의 실제 도입은 "여전히 매우 초기 단계"라고 평가했다. 또한 많은 직종에서 인간 간의 상호작용 수요는 기술로 쉽게 대체되지 않는다고 덧붙였다. AI 업계의 가장 영향력 있는 인물이 이 정도의 발언을 공개석상에서 한 것은 이례적인 사례로 주목받고 있다. 골드만삭스 CEO의 시각 — "진화이지, 혁명이 아니다" 골드만삭스 CEO 데이비드 솔로몬은 5월 22일 뉴욕타임스 기고를 통해 비슷한 입장을 밝혔다. 그는 AI가 노동자를 대체하는 것이 아니라, 더 복잡하고 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 해방시켜 줄 것이라고 주장했다. 솔로몬은 골드만삭스 자체 경제 연구를 인용해 AI가 향후 10년 내 현재 근무 시간의 최대 25%를 자동화할 수 있다고 밝혔다. 그러나 이를 재앙이 아닌 점진적 변화로 규정하며, AI 시스템을 관리하고 운영하는 새로운 직종이 조직 내에서 창출될 것이라고 전망했다. 데이터가 말하는 실제 현황 — 공포와 현실의 간극 독립 연구 결과는 보다 절제된 전망을 지지하고 있다...
삼성전자 세계 최초 900단 V-NAND 개발 — 2030년 1,000단 시대 온다
삼성전자, 세계 최초 900단 V-NAND 개발 — 1,000단 시대 성큼 삼성전자가 세계 최초로 900단 V-NAND 플래시 메모리 시제품 개발에 성공했다. 2013년 업계 최초로 3D V-NAND를 상용화한 이후 불과 10여 년 만에 24단에서 900단까지 도달한 것으로, 반도체 업계의 이목이 집중되고 있다. 이번 포스팅에서는 핵심 기술인 CMB 방식의 원리, 경쟁 구도, 그리고 AI 인프라와의 연관성을 정리한다. 삼성전자 900단 V-NAND 시제품 2026 H2. CMB 기술 — 450단 × 2로 900단 구현 삼성이 이번 시제품에 적용한 기술은 셀 멀티 본딩(CMB, Cell Multi-Bonding)이다. 450단 셀 웨이퍼 두 장을 하나의 칩으로 직접 결합하는 방식으로, 저장 밀도를 대폭 높이면서 전력 소비는 줄이는 효과를 낸다. 고층 적층 시 발생하는 웨이퍼 휨 현상과 정렬 불량 문제는 개선된 어퍼 척(Upper Chuck) 설계와 오버레이 보정(Overlay Correction) 기술로 해결했으며, 비트라인·워드라인 구조 최적화를 통해 칩 크기까지 줄이는 성과를 거뒀다. H2. 글로벌 낸드 경쟁 구도 — 삼성의 기술 역전 시도 현재 낸드 시장의 경쟁 압박은 두 방향에서 거세다. SK하이닉스는 321단 낸드플래시를 이미 양산하며 고단수 시장 선두를 유지하고 있고, 중국의 YMTC는 294단 양산에 돌입하며 빠르게 추격 중이다. 삼성은 이에 맞서 400단 10세대 낸드플래시 양산을 준비하는 동시에, 연구 단계에서는 900단 달성을 이루어냈다. 삼성 경영진이 공식화한 2030년 1,000단 이상 달성 로드맵도 이번 시제품으로 현실성을 갖추게 됐다는 평가다. H2. AI 인프라 수요가 이끄는 낸드 고단화 경쟁 낸드 플래시의 고단화 경쟁은 결국 AI 워크로드 수요에서 비롯된다. LLM 학습과 대규모 추론 서비스에는 방대한 스토리지가 필수적이며, 고밀도·저전력 낸드는 AI 서버의 핵심 부품으로 자리...
Agentic AI 시대 공식 개막 — 피차이 "지금 AI, 3년 후엔 폴더폰 수준"
현재 우리가 사용하는 AI 도구들이 불과 3년 후에는 "원시적"으로 보일 것이라고 한다면 어떻게 느껴지시나요? 구글 CEO 순다르 피차이는 Google I/O 2026 행사와 연이은 언론 인터뷰를 통해 스스로 "에이전틱 제미나이 시대"라 명명한 새로운 국면의 시작을 공식 선언했습니다. 이 포스팅에서는 순다르 피차이의 핵심 발언과 구글의 AI 전략, 그리고 엔지니어와 개발자에게 미치는 실질적인 영향을 살펴봅니다. 순다르 피차이 구글 I/O 2026 기조연설 AI 성장 속도, 폴더폰과 스마트폰의 간극 피차이는 로완 청과의 인터뷰에서 지금의 기술 발전 속도를 역사적 관점으로 설명했습니다. "3년 후에 돌아보면 지금 가진 것들이 꽤 원시적이었다는 걸 깨닫게 될 것"이라는 발언은 단순한 수사가 아닙니다. 구글은 현재 자사 서비스 전반에서 월 3.2경 개 이상의 토큰을 처리 중이며, 이는 1년 전 대비 7배 증가한 수치입니다. "30일에서 60일이 마치 5년처럼 느껴진다"는 그의 말은 AI 업계 체감 속도를 압축적으로 보여줍니다. Google I/O 2026에서 발표된 주요 신제품 중 가장 눈길을 끄는 것은 개인 AI 에이전트 '제미나이 스파크'입니다. 사용자의 기기가 꺼진 상태에서도 전용 클라우드 가상 머신에서 24시간 365일 독립적으로 작동하는 구조로, 기존 AI 어시스턴트 개념을 한 단계 넘어섭니다. 신규 모델 '제미나이 3.5 플래시'는 주요 벤치마크에서 기존 플래그십 모델과 동등하거나 그 이상을 달성하면서도 경쟁사 최신 모델 대비 약 4배 빠른 속도를 구현한 것으로 알려졌습니다. 엔지니어의 역할이 바뀐다 — "에이전트 관리자"의 등장 피차이가 소프트웨어 개발 패러다임 전환에 대해 던진 메시지는 특히 주목할 만합니다. 현재 구글 신규 코드의 75%가 AI 보조 자동완성으로 작성되는 상황에서, 그는 이미 그 지표를 넘어선 ...
메타 대규모 해고 2026 — 직원 8,000명 감원, 7,000명은 AI 부서로 전환
메타(Meta)가 2026년 역사상 최대 규모의 인력 구조조정을 실행했다. 5월 20일 수요일, 전 세계 직원 약 8,000명에게 해고 통보가 발송됐으며, 동시에 7,000명은 새롭게 신설된 AI 관련 부서로 전환 배치됐다. 두 조치를 합산하면 전체 직원 약 78,000명 중 20%에 해당하는 인원이 직접적인 영향을 받은 셈이다. AI 기업으로의 전면적인 전환 의지를 구체적인 조직 개편으로 가시화한 이번 결정은 빅테크 전반의 인력 운용 방식에 강한 시그널을 던지고 있다. 구조조정의 구체적 내용 — 해고와 전환, 동시 진행 이번 감원 규모는 CEO 마크 저커버그가 주도했던 2022~2023년의 이른바 "효율의 해" 당시 약 2만 1,000명 해고 이후 메타 사상 최대다. 해고 통보는 현지 시각 5월 20일 오전 4시부터 전 세계 3개 배치로 나뉘어 발송됐고, 북미 직원들은 당일 재택근무를 지시받았다. 최고인사책임자(CPO) 재넬 게일이 서명한 내부 메모에 따르면, 이번 조직 재편의 핵심 방향은 두 가지다. 첫째, 조직의 수평화다. 기존 관리직 레이어가 폐지되고, 소규모 '포드(pod)'와 '코호트(cohort)' 단위의 팀 구조가 도입된다. 둘째, 7,000명의 직원이 AI 워크플로우 중심의 신규 부서로 이동한다. 또한 기존에 채용을 계획 중이던 6,000개의 공개 포지션도 함께 취소됐다. 신설 AI 부서 — '업무용 AI(AI for Work)' 프로젝트의 실체 전환 배치 대상 7,000명이 합류하게 될 팀은 CTO 앤드루 보스워스가 명명한 '업무용 AI(AI for Work)' 프로젝트 산하 3개 조직이다. 응용 AI 엔지니어링(Applied AI Engineering) : 실제 업무 환경에 AI를 통합하는 기술 개발 조직 에이전트 전환 가속화팀(Agent Transformation Accelerator) : 인간 직원의 업무를 자율적으로 처리할 수 있는 AI 에이전...
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Claude Opus 4.8 출시 분석 — Mythos 공개 가속화와 9,000억 달러 기업 가치의 의미
Anthropic, Claude Mythos 전면 공개 임박 — Opus 4.8 출시와 함께 AI 안전 전략 전환 Claude Opus 4.8이 출시되면서 Anthropic이 또 한번 AI 업계의 이목을 집중시키고 있습니다. 이번 발표는 단순한 모델 업데이트에 그치지 않습니다. 그동안 소수의 사이버보안 기관에만 제공했던 Mythos 클래스 모델의 전면 공개 일정이 함께 발표되었기 때문입니다. 이 포스팅에서는 Opus 4.8의 핵심 변화, Mythos의 배경과 공개 계획, 그리고 Anthropic의 기업 가치 상승까지 주요 내용을 정리합니다. Claude Opus 4.8 — 무엇이 달라졌나 Claude Opus 4.8 release 2026 Opus 4.8은 이전 버전인 Opus 4.7과 동일한 가격 체계를 유지한다. 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 토큰 100만 개당 25달러다. Anthropic은 이번 버전을 "소폭이지만 체감할 수 있는 개선"이라고 설명했다. 가장 주목할 변화는 정렬(alignment) 측면에서의 개선이다. 코드 결함을 발견하고도 그냥 넘어가는 비율이 이전 버전 대비 약 4배 감소했으며, 비정렬 행동 발생률도 Anthropic이 자사 최고 모범 모델로 꼽는 Claude Mythos Preview 수준에 근접했다고 한다. 함께 공개된 Dynamic Workflows 는 연구 프리뷰 단계의 기능으로, Opus가 수백 개의 병렬 서브에이전트에 걸쳐 복잡한 작업을 관리할 수 있도록 한다. Anthropic은 Opus 4.8을 탑재한 Claude Code가 수십만 줄 규모의 코드베이스를 처음부터 병합까지 일괄 마이그레이션하는 것이 가능해졌다고 밝혔다. Claude Mythos — 사이버보안 전용에서 전면 공개로 Mythos는 올해 4월 Project Glasswing 이니셔티브의 일환으로 처음 공개되었다. Google, Cisco, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Microsoft 등 약 50...
OpenAI GPT-Bidi-1 음성 모델 유출 — ChatGPT 실시간 대화, 2026 음성 AI 판이 바뀐다
OpenAI의 차세대 음성 모델 GPT-Bidi-1 이 ChatGPT 코드와 초기 사용자 테스트에서 잇따라 포착되며 출시 임박 신호를 보내고 있다. 이 모델은 사용자가 말을 마칠 때까지 기다리는 기존 방식과 달리, 듣기와 말하기를 동시에 처리하는 양방향(bidirectional) 구조를 갖춘 것으로 알려졌다. 오늘 포스팅에서는 GPT-Bidi-1의 핵심 기능 세 가지와 발견 경위, 그리고 인프라 엔지니어 관점에서 본 의미를 정리한다.
Google Antigravity 2.0 완전 분석 — 멀티 에이전트 코딩 플랫폼 2026
AI 코딩 도구의 경쟁이 새로운 국면으로 접어들었습니다. Google이 I/O 2026 기조연설에서 공개한 Antigravity 2.0은 단순한 버전 업그레이드가 아니라, 에이전트 개발 방식 자체를 재정의하는 플랫폼 전환입니다. 단일 프롬프트 요청·응답 방식에서 벗어나, 여러 AI 에이전트가 동시에 협력하며 작동하는 워크플로로의 이동이 본격화되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Antigravity 2.0의 핵심 기능, 신규 요금제, 그리고 개발자 생태계에 미치는 영향을 정리합니다. Google Antigravity 2.0 에이전트 코딩 데스크톱 앱 Antigravity 2.0 — 멀티 에이전트 시대를 위한 완전한 생태계 이번에 공개된 Antigravity 2.0의 가장 큰 변화는 독립형 데스크톱 애플리케이션의 등장입니다. 에이전트 상호작용의 중심 허브 역할을 하며, 병렬화된 워크플로를 위한 동적 서브에이전트, 백그라운드 자동화를 위한 예약 작업, Google AI Studio·Android·Firebase와의 통합 기능을 한데 묶었습니다. 데스크톱 앱 외에도 커맨드라인을 선호하는 개발자를 위한 Antigravity CLI, 그리고 Google 자체 제품을 구동하는 에이전트 하네스에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있는 Antigravity SDK도 함께 공개되었습니다. 주목할 만한 점은 Google이 기존 Gemini CLI 사용자들에게 Antigravity CLI로의 마이그레이션을 공식 권장했다는 것으로, 에이전트 중심 개발 환경으로의 전환 방향을 명확히 한 셈입니다. Gemini 3.5 Flash와 새로운 요금 체계 플랫폼의 엔진 역할을 하는 Gemini 3.5 Flash는 거의 모든 벤치마크에서 Gemini 3.1 Pro를 상회하며, 다른 최신 모델 대비 약 4배 빠른 처리 속도를 제공한다고 Google은 밝혔습니다. 요금제도 함께 개편되었습니다. AI Ultra 플랜 (월 $100 신설) : AI Pro...