오늘의 AI 브리핑 · 2026.09.26

Copilot, 업무용 OS로 재편

주요 키워드 TOP 5: Copilot 개편 · Anthropic 조달 배제 · Akamai 116억 달러 · GPT-6 Astra 1위 · Pro Max 유출 | 메인 이벤트: Microsoft가 Copilot을 업무의 출발점으로 다시 짰습니다.

오늘 소식의 가운데에는 AI에게 일을 통째로 맡기는 흐름이 있습니다. Microsoft는 일을 시작하는 창구를 Copilot 하나로 모으고 사람이 지켜보지 않아도 계속 일하는 에이전트에 이름을 붙였고, Anthropic은 사람 지시 없이 물리 계산을 끝낸 사례를 공개했습니다. 그렇게 맡기는 일이 늘면 필요한 것이 GPU만이 아니어서, Anthropic은 코드를 돌리고 웹을 열어 보는 평범한 서버를 7년치 미리 사 두는 계약을 Akamai와 맺었습니다.

1. Microsoft가 Copilot을 '업무용 OS'로 다시 짰다 — Home·Code·Autopilot·Office 네 덩어리

• Home — 짧은 질문을 주고받던 Chat과 긴 일을 맡겨 두는 Cowork를 한 화면에 합쳤습니다. Word·Excel·PowerPoint 문서도 여기서 바로 만들고 고치며, 고친 내용은 Office 앱과 양쪽으로 동기화됩니다.
• Code — 개발을 모르는 직원이 필요한 걸 말로 설명하면 위젯·대시보드·사내 앱을 만들어 줍니다. GitHub Copilot과 같은 기술을 쓰고, 실행은 회사 테넌트(그 회사 전용으로 격리된 공간) 안에서만 일어납니다.
• Autopilot — 이름과 역할을 받아 사람이 지켜보지 않아도 계속 일하는 상시 에이전트입니다. 공식 블로그가 든 예는 공급업체 심사 절차를 통째로 맡기는 일이고, 옛 이름은 Scout이며 이달 말 일부 고객에게 먼저 열립니다.

9월 25일 Microsoft 공식 블로그가 밝힌 개편의 요지는 창구를 Copilot 하나로 모으는 것입니다. 지금까지 직장인은 문서는 Word에서, 대화는 Teams에서, 질문은 Copilot 챗에서 따로 했는데 이제 그 일들이 Copilot 안에서 끝나고 결과만 원래 앱으로 돌아갑니다.

키 비주얼에 적힌 '업무용 새 OS'도 기능이 하나 늘었다는 말이 아니라 일을 시작하는 문이 바뀐다는 말입니다. Home과 Code는 Frontier 프로그램(새 기능을 먼저 받는 선행 도입 기업)부터 몇 주에 걸쳐 순차로 열립니다.

그 밖에: Teams 채널에서 @Copilot을 부르면 그 채널의 맥락과 권한을 팀 전체가 공유한 채로 답합니다(이달 말 프리뷰). 'Today'는 메일·일정·Teams 대화·회의·할 일을 훑어 놓친 것과 지금 봐야 할 것을 먼저 알려 주고 답장 초안까지 써 둡니다(10월 프리뷰).

시사점: 당장 오늘 바뀌는 건 없습니다. 넷 다 프리뷰이거나 Frontier 기업이 먼저입니다. 다만 회사가 Microsoft 365를 쓴다면 몇 달 안에 아침에 Copilot을 열고 일을 시작하는 순서로 바뀔 수 있습니다. Nadella가 같은 날 인터뷰에서 AI 에이전트 시장이 클라우드보다 훨씬 커진다고 말한 이유도 여기에 있습니다.

#Microsoft #Copilot #업무자동화

출처 3🔥 @wallstengine💬 @OmarShahine💬 @alexeheath

2. Anthropic이 항소법원에서 졌다 — Pentagon의 '공급망 위험' 지정이 그대로 유지됐다

• 워싱턴 D.C. 연방항소법원이 9월 25일 2 대 1로 Anthropic의 청구를 기각했습니다. Pentagon(미국 국방부)이 붙인 '공급망 위험' 지정, 즉 군과 군 납품업체가 그 회사 제품을 쓰지 못하게 막는 조달 배제 딱지가 그대로 유지됩니다.
• 다수의견을 쓴 Gregory Katsas 판사는 국방부의 우려에 합리적 근거가 있다고 봤습니다. Anthropic이 Claude의 설계를 바꿔, 국방부가 필요하다고 보는 안보 기능을 수행하지 못하게 막을 수도 있다는 우려였습니다. Neomi Rao 판사가 동조했고 Karen Henderson 판사는 반대했습니다.
• 발단은 계약 조건이었습니다. Anthropic은 2025년 7월 국방부와 2억 달러 규모 계약을 맺었지만, 그해 9월 군 내부 AI 플랫폼 GenAI.mil 배치 협상이 틀어졌습니다. 이후 Claude를 자율 살상 무기와 자국민 대상 대규모 감시에 쓰지 못하게 한 조항을 풀어 달라는 요구를 거부한 끝에 2026년 3월 3일 지정을 받았습니다.

이 판결이 무거운 이유는 한 회사가 정부 조달에서 통째로 막히는 일이 법원 판단으로 확정됐기 때문입니다. 지정의 사정거리는 국방부 자신에서 끝나지 않고 군과 거래하는 납품업체까지 닿기 때문에, Claude를 업무에 넣어 둔 방산 협력사도 계약을 지키려면 다른 모델로 옮겨야 합니다.

두 판사는 국방부가 배제 사유를 제때 알렸고 반박할 기회도 줬다고 봤으며, 배제의 근거는 핵심 계약 의무를 따르지 않았다는 점 하나라고 정리했습니다. 지정을 발표하던 당시 Pete Hegseth 국방장관은 Anthropic의 입장이 미국의 원칙과 근본적으로 양립할 수 없다고 말했습니다.

그 밖에: Anthropic은 판결에 정중히 동의하지 않는다고 밝히면서, 다른 연방법원이 이미 정부의 병행 지정을 위법으로 봤다고 덧붙였습니다. 자사 입장에 자신이 있으며 선택지를 검토하고 있다고도 했습니다.

시사점: 모델을 만든 회사가 계약서에 걸어 둔 사용 제한이 이제는 정부 조달 자격 자체를 좌우합니다. 같은 사안을 두고 법원 판단이 갈린 만큼, Anthropic이 말한 '선택지 검토'가 어디로 향하는지가 다음 관전 지점입니다.

#AI정책 #정부조달 #Anthropic

출처 3💬 @AndrewCurran_💬 @AndrewCurran_🔥 CNBC

3. Meta Horizon Create·Studio가 나왔다 — 말로 설명하면 게임이 만들어져 Facebook·Instagram에 바로 올라간다

• 어제 다룬 Meta Connect에서 함께 공개된 게임 제작 도구입니다. 휴대폰 앱 Horizon Create는 글이나 견본에서 시작해 말로 고치고, 설치 없이 브라우저에서 여는 Horizon Studio는 장면 배치와 재료 교체를 손으로 직접 만집니다.
• 만들고 싶은 게임을 친구에게 말하듯 글로 적으면 2D·3D 게임이 만들어집니다. 난이도 균형, 그림 스타일, 여러 명이 함께 노는 방식까지 붙고, 마음에 안 드는 곳은 다시 말로 고치거나 직접 손봅니다.
• 완성한 게임은 피드에서 바로 실행됩니다. Instagram에서 게임 영상을 누른 사람이 앱을 따로 깔지 않고 몇 초 만에 다른 사람들과 같이 노는 방으로 들어갑니다.

Meta는 두 도구를 Meta Horizon Engine 위에 올렸고, 한쪽에서 만든 것이 반대쪽으로 그대로 넘어간다고 밝혔습니다. 그림과 소리 같은 재료, 게임 규칙, 고쳐 온 이력까지 따라가서 밖에서 휴대폰으로 뼈대를 잡고 책상에 앉아 브라우저에서 세부를 다듬는 식이 됩니다.

지금까지 이런 작업은 게임 엔진을 설치하고 다룰 줄 알아야 했는데, 그 조건을 없애고, 만든 결과를 Meta가 이미 사람을 모아 둔 피드에 그대로 올리겠다는 계획입니다.

그 밖에: 아직 일부 창작자만 쓰는 시험 단계라 나머지는 대기자 명단을 신청해 순서대로 열립니다. VR 기기를 앞세우던 Horizon을 휴대폰 쪽으로 옮기는 흐름의 일부이기도 합니다. Gene Munster는 Connect 직후 거래일에 Meta 주가가 4.5% 올랐다고 적었고, 이 발표를 두고 Meta가 제품을 만들 줄 안다는 반응도 나왔습니다.

시사점: 게임을 만드는 곳과 사람이 모여 있는 곳이 한 줄로 이어졌습니다. 앞으로는 잘 만들었는지보다 피드에서 한 번 눌러 볼 만한지가 먼저 판가름날 수 있습니다.

#Meta #게임제작 #AI도구

출처 3🔥 @wallstengine🔥 @bubbleboi💬 @munster_gene

4. Akamai가 Anthropic과 7년 116억 달러 클라우드 계약을 맺었다 — 최대 200억 달러까지 열려 있다

• Akamai가 9월 24일 Anthropic과 7년 116억 달러 규모 클라우드 계약을 발표했습니다. 조건이 채워지면 90억 달러를 더 얹어 약 200억 달러까지 늘릴 수 있습니다.
• 빌려주는 것은 GPU가 아니라 CPU입니다. 코드를 실행하거나 웹을 열어 보는 일반 칩이고, AI 에이전트가 사람 대신 작업을 처리하면서 수요가 늘었습니다.
• Akamai는 Anthropic에 자사 주식 약 5%(770만 주, 행사가 주당 111.33달러)를 살 수 있는 워런트(정해진 값에 주식을 살 권리)를 내줬습니다.

돈이 도는 방향이 평소와 반대입니다. 그동안은 칩·클라우드 회사가 AI 회사에 투자하는 모양이었는데, 이번에는 Anthropic이 돈을 내는 쪽이면서 Akamai 지분을 받을 권리를 함께 가져갔습니다. 워런트는 약 2%가 먼저 확정되고 나머지는 Anthropic이 서비스를 30억 달러씩 더 살 때마다 1%씩 붙습니다.

Akamai는 이 계약을 대느라 2028년까지 설비에 약 55억 달러를 쓸 계획이며, 그중 17억 달러를 올해 메모리 같은 부품을 미리 사는 데 씁니다. 이 설비투자와는 별도로, 매출은 2027년 하반기에야 잡히기 시작해 2028년 말 연환산 약 17억 달러에 이를 것으로 회사는 봅니다. 발표 직후 Akamai 주가는 시간외에서 17% 넘게 올랐습니다.

그 밖에: Akamai는 이 계약이 올해 매출 전망에는 영향을 주지 않는다고 밝혔습니다. Anthropic의 Dario Amodei는 자사가 이런 거래를 다른 회사들만큼 큰 규모로 하지는 않는다고 말해 왔습니다.

시사점: 추론에 쓰는 GPU만 부족한 게 아니라, 에이전트가 웹을 뒤지고 코드를 돌리는 데 쓰는 평범한 서버도 7년치를 미리 묶어 둘 만큼 귀해졌습니다. 앞으로 AI 회사의 비용 구조를 볼 때 GPU 청구서 하나만 보면 절반만 보는 셈입니다.

#Anthropic #Akamai #인프라계약

출처 1🚀 @wallstengine

5. Anthropic이 아무도 풀지 못한 물리 계산을 Claude에게 맡겼다 — 사람 감독 없이 끝냈다

• Anthropic이 9월 25일 공개한 글에 따르면, Claude가 입자들이 부딪힐 때 어떻게 튀는지 예측하는 계산에서 아무도 끝내지 못한 구간을 풀었습니다. 물리학자들이 실제 세계가 아니라 계산법 자체를 시험할 때 쓰는 단순화된 가상 모형(N=4 초대칭 양-밀스 이론)에서, 입자 6개가 부딪히는 경우를 정밀도 9단계(9중 루프)까지 올린 계산입니다.
• 사람이 준 지시는 문제 한 줄과 "계속 해"가 전부였습니다. 연구진은 "자러 가니 4~6시간마다 보고해 달라"고만 적어 두고 맡겼습니다.
• Claude는 서로 다른 두 방법으로 따로 계산해 같은 답을 얻었고, 드는 돈은 1,000~2,000달러 수준이었습니다.

과제를 낸 사람은 이론물리학자 출신 과학 저술가 Matt von Hippel입니다. 그는 8월 7일 자기 블로그에 "대학 연구실이 쓸 만한 컴퓨터로 이 분야의 미해결 문제를 풀어 보라"는 도전 과제를 올렸고, 한 달 만에 답을 받았습니다.

Anthropic의 물리학자 두 명이 연구자용 유료 도구 Claude Science에서 Fable 5.1을 돌렸는데, 계산에서 가장 무거운 부분이 CPU 96개를 일주일 돌린 만큼, 예산으로는 약 100달러어치였습니다. 결과를 검증한 물리학자 Lance Dixon은 이 계산을 직접 하기엔 너무 어렵다고 보던 쪽이었습니다. von Hippel은 3월만 해도 AI가 학생처럼 작은 과제를 실수해 가며 했는데 이번 것은 최고 전문가들이 다루는 종류의 계산이라고 적었습니다.

그 밖에: 실제 입자 계산은 대개 2~3중 루프에서 멈춥니다. Chinese Academy of Sciences(중국과학원)의 Song He 연구팀도 비슷한 시기에 같은 계산의 대부분을 얻었습니다. 이쪽은 GPT-6를 일부 조건 계산에만 쓰고 전체 틀은 사람이 짰습니다. Anthropic은 von Hippel에게 글을 청탁하고 원고료를 지급했다고 밝혔습니다.

시사점: 새 물리 법칙을 찾아낸 것이 아니라, 사람이 설계해 둔 까다로운 절차를 끝까지 틀리지 않고 밟은 일입니다. Dixon도 진짜 전환점은 AI가 사람보다 먼저 새 원리를 내놓을 때라고 했습니다. 다만 "AI는 실수가 잦아 못 쓴다"는 인상은 이제 갱신할 때입니다.

#AI과학 #Anthropic #연구자동화

출처 1💬 @AndrewCurran_

6. ChatGPT 앱 코드에 월 500달러 'Pro Max' 요금제가 나타났다 — OpenAI 공식 발표는 아직 없다

• ChatGPT 웹앱의 아직 공개되지 않은 코드에서 PROMAX라는 요금제 항목이 발견됐습니다. 유출 추적 사이트 TestingCatalog과 개발자 Tibor Blaho가 각각 스크린샷을 올렸습니다.
• 함께 나온 설명 문구는 월 500달러에 "가장 빠른 Work와 Codex"를 준다는 내용입니다. 업무용 작업 공간과 코딩 도구를 더 빠르게 돌려 준다는 뜻이고, 지금 개인용 최상위인 Pro는 월 200달러입니다.
• OpenAI는 이 요금제를 발표한 적이 없습니다. 9월 29일 DevDay가 예정돼 있어 그 자리에서 나올 수 있다는 관측이 붙었습니다.

앱 코드에 이름이 박혀 있다는 것은 회사가 그 기능을 만들어 보고 있다는 뜻이지 출시를 약속한 것은 아닙니다. 이름이나 가격이 바뀌어 나오기도 하고 끝내 안 나오기도 합니다. 지금 확인된 사실은 둘입니다. 코드 안에 PROMAX 항목이 있다는 것, 그리고 함께 유출된 설명이 월 500달러를 가리킨다는 점입니다.

Mark Kretschmann은 Codex를 하루 종일 돌리는 사람에게는 값어치가 있을 수 있다면서도, 사용 한도를 공개하지 않은 채로는 돈을 더 내고 무엇을 더 받는지 알 수 없다고 적었습니다.

그 밖에: 같은 날 20달러와 200달러 요금제의 실사용 한도가 조용히 줄었다는 불만 글이 퍼졌습니다. 다만 이는 한 사용자의 주장이고, OpenAI가 한도를 바꿨다고 밝힌 적은 없습니다.

시사점: 새 요금제 이야기가 나오면 가격표보다 사용 한도를 먼저 확인하세요. 같은 이름의 요금제라도 한도가 달라지면 실제로 쓸 수 있는 양이 달라집니다. 공식 발표 전까지 코드 유출은 준비 중이라는 신호로만 읽는 편이 안전합니다.

#ChatGPT #요금제 #미확인

출처 3🔥 @testingcatalog💬 @mark_k💬 @jun_song

7. GPT-6 Astra가 과학 연구 과제 평가에서 1위에 올랐다 — 70개 과제 통과율 63.3%, Claude Opus 5.5는 61.9%

• 측정 회사 Artificial Analysis가 Terminal-Bench-Science 0.1 순위표를 공개했습니다. 실제 연구에서 뽑은 70개 과제를 AI에게 맡기고 통과 여부를 자동 채점하는 시험입니다. 1위 GPT-6 Astra 63.3%와 2위 Claude Opus 5.5 61.9%는 둘 다 추론을 최대로 올린 설정(각각 max·xhigh) 기준입니다.
• 점수는 70개 과제 중 통과한 비율이고, 같은 시험을 세 번 돌려 평균 낸 값입니다. 50%를 넘긴 모델은 둘뿐입니다.
• 누구나 내려받아 쓸 수 있는 공개 모델은 GLM-5.3 9.5%, DeepSeek V4.1 Flash 9.0%로 선두와 50%포인트 넘게 벌어져 있습니다.

과제는 생명과학 19개, 물리 17개, 수학 17개, 공학 9개, 지구과학 8개로 나뉩니다. AI를 데이터와 도구가 갖춰진 작업 공간에 넣고 처음부터 끝까지 혼자 해내게 한 뒤, 내놓은 결과물을 시험 코드가 채점합니다.

만든 곳은 Stanford University 연구진과 Terminal-Bench 팀이고, 8월 발표 때 벤치마크 팀이 잰 최고 점수는 Claude Opus 5의 30.0%였습니다. 한 달 만에 두 배 넘게 올라온 셈입니다.

그 밖에: Wharton School 교수 Ethan Mollick은 같은 날 GPT-6 Astra가 Nethack을 세 번째 시도에 클리어한 화면을 올렸습니다. 1987년에 나온 텍스트 던전 게임으로, 끝까지 깨기 어렵기로 유명합니다.

시사점: 광고 문구가 아니라 제3자가 잰 값이라는 점이 중요하고, 같은 그림이 하나를 더 보여 줍니다 — 제일 잘하는 모델이 제일 비쌉니다. 연구를 통째로 맡기기엔 아직 열 중 서넛이 실패합니다.

#벤치마크 #과학연구 #AI에이전트

출처 2🔥 @ArtificialAnlys🔥 @emollick

8. Perplexity가 Fast Search를 열었다 — 자체 검색 엔진 Photon으로 과제당 비용을 68% 낮췄다고 밝혔다

• Perplexity가 9월 24일 자사 검색 API(다른 회사의 AI가 웹 검색을 불러다 쓰는 통로)에 Fast Search 모드를 열었습니다. 요청에 search_type을 fast로 적으면 켜집니다.
• 회사 측정으로 검색 한 번의 응답 시간은 중앙값 160ms, 95%가 230ms 안에 끝납니다. 비교해 본 검색 API 가운데 가장 빨랐다고 밝혔는데, 외부 검증은 아직 없습니다.
• 에이전트(한 과제를 풀며 검색을 수십 번 반복하는 AI 프로그램)를 시험하는 6종 평가에서 기본 설정보다 과제당 비용이 68% 낮았고 품질은 비슷했다고 합니다.

이 속도를 떠받치는 것은 Photon이라는 자체 검색·순위 엔진입니다. 엔지니어링을 이끈 Denis Yarats는 Photon을 Rust 언어로 처음부터 새로 짰고, 소수의 엔지니어와 에이전트 수백 개가 함께 만들었으며 토큰값으로 약 30만 달러를 썼다고 적었습니다.

회사 설명으로는 옛 시스템보다 약 20% 적은 서버로 돌아가고, 내부에서 가장 느린 1% 구간의 응답 시간이 800ms에서 65ms로 내려갔습니다.

그 밖에: 속도를 얻은 대신 검색 품질은 조금 깎였습니다. 회사 자체 평가에서 찾는 답이 결과에 들어 있던 비율이 2.9%포인트 떨어졌습니다.

시사점: AI 도구를 만드는 쪽의 원가가 어디서 줄어드는지 숫자로 보여 준 발표입니다. 다만 68%도 160ms도 전부 Perplexity가 스스로 잰 값이라, 같은 폭이 내 작업에서도 나오는지는 직접 재 보고 판단해야 합니다.

#Perplexity #검색API #에이전트

출처 3🔥 @perplexity_ai💬 @perplexity_ai💬 @denisyarats

9. Zed가 설정 하나로 편집기의 AI 기능을 전부 끄게 했다

• 개발자 Theo(@theo, t3.gg)가 "AI 기능을 다 걷어낸 최소한의 편집기가 있으면 좋겠다"고 적자, 코드 편집기 Zed의 공식 계정이 직접 답하며 설정값 하나로 AI가 사라지는 화면을 보여 줬습니다.
• 설정 파일에 "disable_ai": true 한 줄을 넣으면 AI 대화 패널과 자동 편집 제안까지 AI가 붙은 기능이 통째로 꺼집니다. 새로 설치할 때 스위치로도 끌 수 있습니다.
• 이 답글은 조회 126,807회·좋아요 2,770을 기록했습니다. 더 넣는 쪽이 아니라 빼는 쪽이 화제가 된 셈입니다.

새 기능 발표는 아닙니다. Zed는 2025년 7월 블로그에서 이 설정을 이미 공개했고, 이번에 한 일은 요청을 받고 그 스위치를 꺼내 보인 것입니다. 그런데도 널리 퍼진 이유는 기능이 새로워서가 아니라, AI를 끄고 싶다는 요구가 여전히 남아 있어서입니다. 편집기들이 AI 기능을 기본으로 켜 두고 권유 창을 띄우는 동안, 그걸 한 줄로 되돌릴 수 있다는 사실 자체가 선택지로 받아들여졌습니다.

그 밖에: 같은 날 @theo는 코드 저장소 Codeberg의 비공개 포럼 글이 유출됐다며 공개했습니다. Codeberg는 7월 회원 투표(찬성 358·반대 144)로 대부분 AI가 쓴 프로젝트의 호스팅을 금지한 곳이고, @theo는 그곳에 기부해 온 후원자입니다.

시사점: AI를 끌 수 있는지가 개발 도구를 고르는 기준이 되고 있습니다. 기능을 더 넣는 경쟁만큼, 빼는 선택지를 남겨 두는 것도 제품의 조건이 됐습니다.

#Zed #개발도구 #AI선택권

출처 2🔥 @zeddotdev💬 @theo

10. Apple이 기기별로 AI를 어디까지 직접 돌릴 수 있는지 표 한 장으로 공개했다 — iPhone은 140억, Mac Studio를 묶으면 1.6조 크기까지

• Apple이 발표 세션 슬라이드 'Enabling a full range of local AI inference'에서 제품군마다 인터넷 없이 돌릴 수 있는 모델 크기를 숫자로 못 박았습니다.
• 기준은 활성 파라미터, 한 번 답할 때 실제로 쓰이는 부분의 개수입니다. iPhone·iPad가 140억, MacBook Air 350억, Mac mini 700억까지입니다.
• 위로 가면 MacBook Pro 1,200억, Mac Studio 4,800억이고, Mac Studio 여러 대를 묶은 클러스터는 1.6조 이상입니다.

이 표가 쓸모 있는 이유는 성능 자랑이 아니라 구매 기준이기 때문입니다. 그동안 "내 맥에서 이 모델이 돌아가나"는 커뮤니티 경험담에 기대야 했는데, 이제 제품마다 Apple이 적어 둔 숫자가 있습니다.

다만 어떤 모델을 얼마나 줄여서 잰 값인지는 슬라이드에 없어, 실제 한계는 조건에 따라 달라집니다.

그 밖에: 개발자 Ahmad Osman이 Mac Studio M5 Ultra와 NVIDIA DGX Spark 2대를 실제로 붙여 비교했습니다. 첫 글자가 나오기까지 Spark는 1.3초, Mac은 2.9초였고, 그 뒤 글자를 만들어 내는 속도는 Mac이 6.4% 빨랐습니다.

시사점: 밖으로 내보내면 안 되는 자료를 다루는 곳이라면, 어떤 기기를 몇 대 두면 어느 크기 모델을 사내에서 돌릴 수 있는지를 이제 Apple이 적어 준 숫자로 계산해 볼 수 있습니다.

#Apple #온디바이스AI #MacStudio

출처 2🔥 @aaronp613🔥 @TheAhmadOsman

11. 🆕 그 밖의 신기능·신제품

• Midjourney 가 v8.1·v8.2 에 새 --tile(이음매 없이 이어지는 무늬)과 고른 픽셀만 바뀌는 인페인팅(그림 일부만 다시 그리기)을 넣었습니다.
• Compositor v1.3 은 맥용 무료 오픈소스 이미지 편집기입니다. 출시 1주 만에 다운로드 27,000건·GitHub 별 5,500개를 모았고, 이번 판은 AI가 편집하는 과정을 실시간으로 보여 줍니다.
• Meeting Recorder 1.1 은 NVIDIA Nemotron 3 화자 분리를 붙여, 실제 회의 두 건에서 엉뚱한 사람 몫으로 간 말이 17%·54%에서 2%·6%로 줄었습니다.

셋 다 결과를 눈으로 보여 줍니다.

그 밖에: Sarvam AI 의 Saaras V4 는 말을 받아 적는 모델로, 영어·인도 22개 언어와 소음·억양·혼용 발화에 맞췄습니다.

시사점: 큰 발표가 아니어도 오늘 내 컴퓨터에서 바로 달라지는 것들입니다.

#신기능 #오픈소스 #음성인식

출처 4🔥 @midjourney🔥 @robbietilton🔥 @jankeesvw🔥 @SarvamAI

오늘의 감정·온도

오늘의 실무 팁 — 쉽게 풀어 쓴 사용법 6가지

회사가 Microsoft 365를 쓴다면 Copilot 개편의 '프리뷰' 표시부터 확인한다. 네 덩어리 모두 선행 도입 기업이 먼저라 오늘 당장 바뀌는 건 없습니다. 사내 공지에 언제부터 쓸 수 있는지 적혀 있는지 보세요.

새 요금제 소식은 가격표보다 사용 한도를 먼저 본다. 월 500달러 항목은 아직 앱 코드에서 발견된 것이고 한도는 공개되지 않았습니다. 같은 이름이라도 한도가 달라지면 실제로 쓸 수 있는 양이 달라집니다.

순위표 점수는 어떤 설정으로 잰 값인지 함께 읽는다. 1위 63.3%와 2위 61.9%는 둘 다 추론을 최대로 올린 설정 기준입니다. 평소 설정으로 쓰면 그 점수가 그대로 나오지 않습니다.

회사가 스스로 잰 수치는 내 작업으로 다시 재 본다. Perplexity의 68% 절감과 160ms는 모두 자체 측정값이고 외부 검증이 없습니다. 도입 전에 내가 자주 하는 과제로 같은 비교를 해 보세요.

편집기를 고를 때 AI를 끄는 방법이 있는지 확인한다. Zed는 설정 파일에 한 줄만 넣으면 대화 패널과 자동 편집 제안이 통째로 꺼집니다. 새로 설치할 때 스위치로도 끌 수 있습니다.

밖으로 내보내면 안 되는 자료는 기기 표로 먼저 계산한다. Apple이 제품마다 인터넷 없이 돌릴 수 있는 모델 크기를 적어 뒀습니다. iPhone은 140억, Mac mini는 700억까지입니다.

📦 확인 방식

수치는 Microsoft·Meta·Perplexity·Anthropic의 공식 블로그와 Akamai 보도자료·SEC 제출 서류, Artificial Analysis 순위표, Apple 발표 슬라이드에서 가져왔습니다. 항소법원 판결은 CNBC 보도를 따랐고, 회사가 스스로 잰 값과 코드에서 발견된 단계인 항목은 본문에 그렇게 밝혀 두었으며 오늘 자 발표 대부분은 외부 독립 검증 전입니다.

🏷 라벨 가이드 — 🔥 화제 · 🔖 저장이 많은 글 · 🔁 퍼나름이 많은 글 · 💬 댓글이 많은 글 · 🚀 작은 계정에서 빠르게 퍼진 글