오늘의 AI 브리핑 · 2026.10.09

AI 수학이 코인 지갑 걱정으로 번졌다

주요 키워드 TOP 5: 벙커 모드 · AI 수학 · tsc-rs · Grok Bot · DeepSeek | 메인 이벤트: Justin Drake가 AI 수학이 코인 지갑 서명을 깰 수 있다며 '벙커 모드' 준비를 제안했고, Vitalik Buterin은 서두르지는 말라고 답했습니다.

OpenAI가 AI로 만든 수학 원고를 대량 공개한 뒤, 그 여파가 수학 밖으로 번졌습니다. Ethereum Foundation 연구원 Justin Drake는 정수 곱셈 속도의 오래된 한계 같은 가설이 최근 무너진 일을 근거로 들며, 코인 지갑의 서명 방식이 최악의 경우 몇 달 안에 깨질 수 있다고 봤습니다. 그래서 자산을 새 주소로 옮기는 '벙커 모드' 준비를 제안했습니다. Vitalik Buterin은 위험은 진지하게 받아들이되 서두르지는 말라고 답했습니다. 같은 시기 OpenAI는 원고 3편을 부호 오류로 철회해, 이런 결과가 아직 검증을 기다리는 주장이라는 점도 함께 드러났습니다. 코인을 가진 독자라면 급한 이동보다 쓰는 거래소·지갑의 대응부터 확인하면 됩니다.

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1. Justin Drake, AI 수학이 코인 지갑 서명을 몇 달 안에 뚫을 수도 있다며 자산을 새 주소로 옮기는 '벙커 모드' 제안…Vitalik Buterin은 '위험은 진지하게, 서두르지는 말라'

• Ethereum Foundation 연구원 Justin Drake가 10월 7일 X에서 코인 업계에 '벙커 모드' 준비를 차분히 시작하자고 제안했습니다. 한 번도 거래에 서명한 적 없는 새 주소로 자산을 옮기자는 내용입니다.
• 근거는 AI가 앞당기는 수학입니다. 그는 코인 지갑의 전자 서명 방식인 ECDSA가 최악의 경우 몇 년이 아니라 몇 달 안에 깨질 수 있다고 봤습니다. 여기서 깨진다는 말은 지금 구할 수 있는 장비, 예컨대 그래픽 칩(GPU)을 대량으로 묶은 장비로 일주일 정도 만에 지갑의 비밀 키를 알아낸다는 뜻입니다.
• Ethereum 공동 창시자 Vitalik Buterin은 오늘 당장 지갑을 옮기라고 권하지는 않는다면서도, AI가 앞당길 수학의 위험은 진지하게 받아들여야 한다고 답했습니다.

주소에서 거래에 한 번 서명하면 그 주소의 공개키(누구나 볼 수 있는 확인용 열쇠)가 드러납니다. 서명 방식이 뚫리면 이 공개키로 비밀 키를 거꾸로 계산할 수 있습니다. 한 번도 쓰지 않은 주소는 공개키가 되돌릴 수 없게 뒤섞인 값 뒤에 숨어 있습니다. 그래서 Drake는 새 암호나 새 지갑 없이 할 수 있는 예방 조치라고 설명했습니다. 그는 최근 며칠 사이 정수 곱셈 속도의 오래된 한계 같은 가설이 무너진 일(2번 소식)을 근거로 들었습니다. 그러면서도 Drake 역시 서두르지도 당황하지도 말라고 적었습니다. 급하게 옮기다 생기는 피해가 더 크다는 이유입니다.

Vitalik은 위험의 범위를 더 넓게 봤습니다. 양자컴퓨터에 대비한 차세대 암호로 꼽혀 온 격자 기반 방식도 앞으로 2년의 AI 수학에 큰 타격을 입을 수 있다고 했습니다. 이 문제는 웹사이트 접속, 보안 메신저, VPN까지 걸려 있다고 덧붙였습니다. 그는 아직 거래에 쓰지 않은 주소에 돈을 두는 일이 어렵지 않다면 그렇게 하라고 조언했습니다. 다만 자신은 해킹을 다 합친 것보다 잘못된 이전으로 잃은 돈이 더 많았다며 옮기는 과정 자체를 조심하라고 했습니다.

그 밖에: 텍사스대 오스틴의 컴퓨터과학자 Scott Aaronson은 블로그 글 'The Mathocalypse'에서 OpenAI가 공개한 수학 논문 목록에 암호학이 눈에 띄게 빠져 있다고 짚었습니다. 그는 소식통을 인용해 AI 회사들이 최신 내부 모델로 주요 암호를 깰 수 있는지 조용히 살피기 시작했다고 전했습니다.

시사점: AI 수학 소식이 '돈을 어디에 둘지'라는 행동 권고로까지 번졌습니다. 다만 서명 방식이 실제로 깨졌다는 증거가 나온 것은 아니고, 최악의 경우에 대비하자는 연구자들의 전망입니다. 코인을 가진 독자에게 지금 필요한 건 급한 이동이 아니라 쓰는 거래소·지갑의 대응을 확인하는 일입니다.

#암호보안 #이더리움 #AI수학

출처 4🔖 @drakefjustin💬 @VitalikButerin💬 @VitalikButerin🔥 @deedydas

2. OpenAI가 공개한 정수 곱셈 문제 #109, 바깥 사람들이 이틀 새 기록을 여러 번 고쳐 썼다

• OpenAI가 최근 공개한 수학 원고 묶음의 109번은 아주 큰 수 두 개를 곱하는 가장 빠른 방법을 다룹니다. 오래전부터 더 줄일 수 없다고 여겨져 온 속도 한계를 깼다는 것이 원고의 주장입니다.
• 원고가 공개되자 바깥 사람들이 같은 틀 위에서 그 기록을 몇 시간 간격으로 고쳐 썼습니다. Doug Colkitt가 한국 시간 7일 밤과 8일 새벽에 잇따라 더 좋은 값을 올렸고, 8일 저녁에는 Swapnil Jain이 Colkitt의 결과를 이어받아 자기 팀의 세 번째 업데이트를 냈습니다.
• 공개 저장소는 좋아진 것이 이론상의 한계값이지 실제 프로그램이 빨라진 것은 아니라고 못 박았습니다. 외부 전문가 검토를 거친 결과도 아닙니다.

눈길을 끈 건 수치 자체보다 속도였습니다. 회사가 내놓은 결과를 바깥 사람들이 하루 만에 여러 번 밀어 올렸고, 그 과정이 Colkitt가 관리하는 공개 저장소에 그대로 쌓였습니다. 저장소에는 여러 기여자의 이름이 올라 있고, Colkitt는 자기 작업에 OpenAI Codex(OpenAI의 코딩 AI)의 도움을 받았다고 적었습니다. 반응 중에는 Colkitt가 OpenAI 모델 Astra를 반복해 돌리며 몇 시간마다 기록을 깨고 있다는 글이 좋아요 1,750개를 받았는데, 어느 모델이었는지는 글쓴이의 짐작입니다.

그 밖에: Julian Schiavo는 지금 속도라면 내일이면 곱셈 속도가 자릿수에 그대로 비례하는 수준까지 빨라진다는 그래프를 농담으로 올렸습니다. 저장소 설명은 이 결과들이 OpenAI 원고의 전제를 참으로 놓고 계산한 조건부 결과이며, 증명 전체를 컴퓨터로 검사한 것도 아니라고 밝힙니다.

시사점: 공개된 AI 수학 결과를 바깥 사람들이 곧바로 이어받아 밀어붙이는 장면이 눈에 띄게 드러났습니다. 다만 아무도 검증하지 않은 주장이 쌓이는 속도도 함께 빨라졌습니다.

#OpenAI #AI수학 #알고리즘

출처 7🔥 @0xdoug🔥 @0xdoug🔥 @SJ_Swapnil_Jain🔥 @bubbleboi🔥 @_julianschiavoOpenAI mathinteger-mult-bounds

3. OpenAI, 수학 원고 722편 공개 다음 날 3편을 부호 오류로 철회

• OpenAI가 GitHub 수학 저장소의 변경 기록에 원고 3편 철회를 올렸습니다. 'Algebraicity of Weil classes on split abelian eightfolds'에서 부호(+·−)를 잘못 맞춘 오류가 나왔고, 이 논문의 구성 방법을 가져다 쓴 후속 원고 두 편도 함께 내려갔습니다.
• 이 수정이 올라오기 2시간여 전, 연구자 Elliot Glazer는 제보를 받고 OpenAI가 일반에 내놓은 모델 GPT-6 Astra에게 같은 논문을 검토시킨 뒤, 결함이 있어 보인다고 X에 적었습니다. Lean(증명을 컴퓨터가 한 줄씩 검사하는 도구)으로 확인하지 않은 원고였습니다.
• 다른 원고 14편은 증명 보완·명제 수정 등으로 고쳤고, 목록은 722편에서 719편이 됐습니다. Lean 검사를 마친 핵심 결과는 719개 중 300개, 약 42%입니다.

OpenAI는 처음 공개할 때부터 Lean 검사를 거치지 않은 결과엔 문제가 있을 수 있고 빨리 고치겠다고 적어 두었습니다. 이번 철회는 공개 뒤 처음 나온 철회입니다. Lean 검사를 거치지 않은 나머지 결과는 사람이 직접 읽어 확인해야 하는데, 이번엔 Glazer처럼 일반에 나온 AI 모델로 원고를 점검하는 사람도 나왔습니다. Glazer의 글과 OpenAI의 철회 사이에 어떤 관계가 있는지는 OpenAI가 밝히지 않았습니다.

그 밖에: 10월 6일 arXiv에는 AI가 글로 된 증명을 Lean으로 옮기는 과정에서 뜻이 어긋날 수 있다는 논문이 올라왔습니다. 저자들은 OpenAI가 앞서 발표한 Navier–Stokes 방정식(물·공기의 흐름을 다루는 방정식) 증명도 Lean 버전이 원래 글과 맞지 않는다고 지적했습니다. 이 차이가 증명 전체를 무효로 만드는지는 아직 분명하지 않습니다.

시사점: OpenAI의 수학 원고를 인용하거나 소개할 땐 Lean 검사를 거친 결과인지부터 확인하는 편이 안전합니다. 다만 Lean 검사를 통과했더라도 Lean으로 옮긴 내용이 원래 주장과 같은지는 따로 봐야 합니다.

#OpenAI #AI수학 #논문철회

출처 4🔥 @ElliotGlazer🚀 @ValerioCapraroOpenAI 수학 저장소 변경 기록Navier–Stokes Lost in Translation

4. Grok Bot, 이제 X 게시물을 찾아 읽고 지켜본다…한 이용자는 15초 만에 쓴 요청으로 가스 공급망 설명 영상을 만들었다

• Grok Bot 공식 계정이 10월 8일 아침(한국 시간), Grok Bot이 이제 X 게시물을 검색하고 읽고 지켜볼 수 있다고 알렸습니다. 이 글은 좋아요 약 5,900개, 조회 약 57만 회를 기록했습니다.
• 이용자 Mike P는 약 15초 동안 쓴 요청 하나로, 가스가 생산되는 곳부터 집으로 들어오는 배관까지 이어지는 과정을 설명하는 영상을 받았다고 공개했습니다.
• Mike P는 몇 시간 앞서 올린 전기 설명 영상에서도 Claude를 쓰라고 시키지 않았는데 Grok Bot이 알아서 골라 썼다고 적었습니다.

Grok Bot은 SpaceXAI가 8월 베타로 내놓은 AI 비서입니다. 클라우드(인터넷 너머의 원격 컴퓨터)에 자기 컴퓨터를 두고 일해서, 사용자가 자리를 비워도 맡긴 일이 멈추지 않습니다. 이번 변화로 특정 제품이나 주제에 대한 X 반응을 찾아 읽고, 새 글이 올라오는지 계속 지켜보는 일까지 맡길 수 있게 됐습니다. 벤처투자사 a16z 소속의 한 이용자는 자신이 쓰는 AI 비서 목록에서 Grok Bot의 역할을 'X 피드 감시와 알림'으로 적었습니다.

Mike P가 쓴 요청은 가스가 집까지 오는 길과 단계마다 압력이 어떻게 낮아지는지를 설명해 달라는 두 문장이었습니다. 앞서 올린 전기 설명 영상은 동네 변압기에서 집 차단기와 가전제품까지 전기가 오는 과정을 다뤘습니다. 그는 그 영상을 올리며, Grok Bot이 여러 AI 모델을 쓸 수 있게 바뀐 일이 사람들이 생각하는 것보다 큰 변화라고 적었습니다.

그 밖에: Grok Bot의 봇 장터를 '우리 장터'라고 소개한 Lauren Tan은 처음 쓰는 사람에게 캘린더·Slack·Google Drive처럼 자주 쓰는 앱부터 연결하라고 조언했습니다. 봇을 여러 개 만들기 전에 한 개로 먼저 써 보라고도 권했습니다. 영상 내용이 정확한지, 실제로 어떤 모델이 쓰였는지는 Mike P 본인의 설명 말고는 확인되지 않았습니다.

시사점: X에서 내 제품이나 관심 주제에 대한 반응을 매일 직접 찾아보고 있다면 Grok Bot에 맡겨 볼 만합니다. 다만 8월 공개 당시 안내로는 베타였고, Grok 유료 요금제(SuperGrok)나 Cursor(코딩 도구) 유료 구독자에게만 열려 있었습니다.

#GrokBot #AI비서 #설명영상

출처 5🔥 @bot🔥 @mikepat711💬 @mikepat711💬 @poteto💬 @omooretweets

5. tsc-rs, Theo가 코드를 한 줄도 읽지 않고 AI만으로 대형 개발 도구를 다시 짰다

• 개발자 Theo는 OpenAI 모델로 몇 달 동안 API 가격 기준 40만 달러 넘게 들이고도 못 끝낸 작업을, Anthropic의 Opus 5.5로는 같은 기준 약 2만 4천 달러어치·2주 만에 첫 공개판까지 만들었다고 밝혔습니다.
• 옮긴 대상은 TypeScript 컴파일러(개발자가 쓴 코드의 실수를 찾아 주고 실행할 수 있는 형태로 바꾸는 프로그램)입니다. Microsoft가 Go 언어로 만든 최신판을 Rust 언어로 그대로 옮겨 적었습니다.
• Theo는 이 코드를 한 줄도 읽지 않았다고 적었고, 소개 문서에는 Go판에서 옮겨 온 테스트 181,711개를 모두 통과했다고 나와 있습니다.

OpenAI 모델로 한 시도는 Rust 코드 130만 줄을 쓰고도 호환율(원본과 같은 결과를 내는 비율)이 84% 안팎에서 멈췄습니다. Theo가 Claude Code 사용 한도가 생각보다 적게 닳는 걸 보고 Opus 5.5를 붙여 보자 10시간 만에 첫 작동판이 나왔고, Opus 5.5는 앞서 쓴 코드를 이어받지 않고 처음부터 다시 짰습니다. 만든 쪽이 직접 잰 결과로는 오픈소스 프로젝트 60곳에서 검사 시간이 Go판의 절반쯤이었습니다.

다만 Theo 스스로 초기 버전이라 정말 작동할지 모른다고 경고했습니다. 지금은 Linux PC와 Apple 칩 Mac용만 있어 Windows에서는 쓸 수 없고, 소개 문서도 여러 프로젝트를 한 저장소에 모은 일부 경우에 원본과 다른 결과가 나온다고 적어 두었습니다. 문서 뒷부분은 AI가 썼다고 표시돼 있고, 개발자 커뮤니티 해커뉴스에서는 106점을 받았습니다.

그 밖에: 같은 무렵 X에서는 'Adobe는 끝났다'는 말과 함께 퍼진 ArtCraft 팀의 앱 가운데 하나를 받아 보니, 아무것도 하지 않아도 메모리 5GB와 CPU 100%를 쓰며 응답이 없었다는 한 개발자의 경험담이 좋아요 781개를 받았습니다. 그는 '감싸지 않은 네이티브 앱'이라던 소개와 달리 만든 쪽이 AI에게 쓰지 말라고 했던 웹 화면 기반 틀(Tauri)이 들어 있었다며, 만든 사람들이 코드를 보지도 직접 써 보지도 않았다고 지적했습니다.

시사점: AI가 대형 프로그램을 통째로 옮겨 적는 일이 정답 기준이 있는 작업에서는 현실이 되고 있습니다. tsc-rs는 원본 테스트라는 채점표가 있어 결과를 확인할 수 있었지만, 그런 기준 없이 만든 앱은 직접 써 봐야 품질을 알 수 있습니다.

#tscrs #바이브코딩 #AI코딩

출처 2🔥 @feedthejim🔥 @valigo

6. Simulon, 박물관에서 찍은 사진으로 멸종한 콰가를 휴대폰 화면 속에 되살렸다…Opus 5.5·GPT-6 Astra로 만든 3D 개울·게임도 잇따라

• Simulon 창업자 Divesh Naidoo가 박물관에 전시된 콰가를 3D로 되살려, 그 박물관 바닥에서 움직이게 한 영상을 올렸습니다. 콰가는 1883년에 멸종한 얼룩말의 한 종류입니다.
• Chetan Ankola는 OpenAI의 GPT-6 Astra로 만든 3D 개울 풍경 'Cozy creek'을 공개했습니다. 브라우저에서 바로 돌아갑니다.
• Rive 창업자 Guido Rosso는 Anthropic의 Opus 5.5와 자사 제작 도구 Rive로 슈팅 게임 Rocket Squadron을 만들었다고 밝혔습니다.

Simulon은 휴대폰으로 찍은 실제 영상에 3D 모델을 합성하는 앱입니다. Naidoo는 앞서 새 버전을 처음 보여 주며, 사진을 실물처럼 보이는 3D 물체로 바꾸는 과정을 iPhone과 Android에서 처음부터 끝까지 할 수 있다고 설명했습니다. 첫 시연은 박물관에 전시된 독수리였고, 이번엔 콰가 차례였습니다. 새 버전을 언제, 누구에게 여는지는 밝히지 않았습니다.

Ankola는 개울 안의 물체를 전부 Blender(무료 3D 제작 프로그램)에서 만들었다고도 적어, GPT-6 Astra가 어디까지 맡았는지는 분명하지 않습니다. Rosso의 게임은 2D 캐릭터가 정해진 길을 따라 3D 세계를 날아가며 쏘는 방식입니다. 다만 Rosso는 Rive를 만든 회사의 대표라, 자사 도구를 알리는 시연이기도 합니다.

그 밖에: Jeroen van Welsenes는 Opus 5.5에 한 번 요청해 만든 '밖에 나가지 않고 잔디를 만지는' 웹사이트를 선보였습니다. 반대로 개발 중인 RPG 게임 Infinite Mana의 계정은 Opus 5.5로 만든 다른 게임 시연을 두고, 레벨 설계와 버그 점검은 요청문만으로 해결되지 않는다고 지적했습니다.

시사점: 휴대폰 사진이나 AI 요청으로 볼 만한 3D 장면을 만든 시연이 하루에 여럿 나왔습니다. 다만 모두 만든 사람이 직접 올린 영상이라 잘된 장면만 담겼을 수 있고, 오래 즐길 만한 완성품인지는 직접 써 봐야 알 수 있습니다.

#Simulon #AI창작 #3D게임

출처 5🚀 @diveshnaidoo🔥 @chetanankola🔥 @guidorosso💬 @Guronnimo💬 @InfiniteManaRPG

7. DeepSeek, 9월 마지막 주 OpenRouter에서 OpenAI·Google·Anthropic·xAI 모델을 합친 것보다 많은 양을 처리했다

• OpenRouter(여러 회사의 AI 모델을 한 창구에서 골라 쓰게 해 주는 중계 서비스)에서 10월 3일로 끝난 주에 DeepSeek 모델이 처리한 토큰(AI가 글을 읽고 쓰는 단위)은 36.8조 개였습니다.
• 같은 주 OpenAI는 19.5조, Google 6.8조, Anthropic 6.1조, xAI 0.6조로 넷을 더해도 33.0조였습니다.
• 이 차트는 Chamath Palihapitiya가 세운 투자사 Social Capital이 OpenRouter 사용 데이터로 그렸고, Chamath가 이를 인용한 글은 조회 16만 회를 넘었습니다.

이 차트는 시험 점수가 아니라 실제로 오간 일의 양을 잽니다. 지난달 Vercel의 중계 서비스 집계에서도 DeepSeek 모델로 처리량이 몰린 모습이 나왔는데, OpenRouter에서도 같은 흐름이 보입니다.

쓰는 사람들은 값을 먼저 이야기합니다. 한 사용자는 같은 지시로 게임을 만들게 했더니 Claude Haiku 5.5는 90분에 $3.4, DeepSeek V4.1 Flash는 50분에 $0.67이 들었다고 적었습니다. Haiku는 Claude Code로 돌리다 그 오류로 첫 시도에 실패했고 DeepSeek은 다른 경로(aihubmix API)로 돌려 그대로 비교하기는 어렵습니다. 한 사람의 사례이지만 비용은 약 5분의 1이었습니다.

다만 토큰 수는 매출이 아닙니다. 값이 싼 모델일수록 같은 돈으로 더 많은 토큰을 쓰게 됩니다. 또 OpenRouter는 여러 중계 서비스 가운데 하나라서, ChatGPT·Claude 같은 각 회사 앱 사용량이나 회사 API를 직접 쓰는 양은 이 차트에 들어 있지 않습니다.

그 밖에: 10월 7일(미국 시각) Microsoft는 Windows 블로그에서 매개변수(모델 크기를 나타내는 수) 2,840억 개짜리 DeepSeek V4 Flash를 NVIDIA RTX Spark 칩을 단 PC에서 직접 돌릴 수 있다고 소개했습니다. 같은 날 예약 주문을 받기 시작한 Surface Laptop Ultra는 이 칩과 통합 메모리(CPU와 그래픽 칩이 함께 쓰는 메모리) 최대 128GB를 갖췄고, $2,599부터이며 10월 16일부터 구매할 수 있습니다.

시사점: 성능 점수 순위와 실제로 많이 쓰이는 순위는 다를 수 있습니다. 어떤 AI가 앞서는지 볼 때 점수표와 함께 이런 사용량 집계를 같이 보되, 한 중계 서비스의 숫자라는 한계는 기억해 둘 만합니다.

#DeepSeek #OpenRouter #AI사용량

출처 6💬 @socialcapital🔥 @chamath💬 @notjazii🔥 @Tech2Wild🔥 @surface🔥 @MKBHD

8. Liquid AI, '고르기만 하는' AI 모델 Open d1 공개…OpenAI도 같은 용도의 Decisions API를 열었다

• Liquid AI가 미국 시각 10월 7일, 글을 쓰는 대신 정해 둔 답 가운데 하나를 고르는 '결정 모델' Open d1을 공개했습니다. 글·사진을 읽는 d1-3B와 글과 함께 사진이나 소리를 읽는 더 작은 실험판 d1-omni-600M 두 가지이고, 누구나 내려받을 수 있습니다.
• 하루 앞서 OpenAI도 같은 용도의 Decisions API(앱에서 불러 쓰는 기능)를 모든 개발자에게 공개 베타로 열었습니다. 가벼운 모델 GPT-6 Luna가 답을 고르며, OpenAI는 Luna에게 평소 방식으로 물을 때보다 최대 10배 빠르다고 밝혔습니다.
• 내 컴퓨터에서 AI를 돌리는 앱을 만드는 atomic.chat은 두 모델에게 뱀 게임을 시킨 영상을 올렸습니다. 이 시연에서는 d1이 사과 86개, OpenAI API가 3개를 먹었습니다.

보통 AI에게 "이 문의는 환불인가, 배송인가"를 물으면 AI가 문장을 쓰고 앱이 그 문장에서 답을 다시 골라냅니다. 결정 모델은 문장을 건너뛰고 선택지마다 확률만 돌려줍니다. 예·아니오, 여럿 중 하나, 단계별 점수 같은 답이라 문의 분류, 위험한 작업 걸러내기, 화면을 보며 바로 반응하는 게임처럼 순간 판단이 필요한 곳에 맞습니다. Liquid AI 측정으로 d1-3B는 게임용 그래픽카드 RTX 4090에서 질문 하나에 1천분의 8초(8밀리초)가 걸립니다.

뱀 게임 결과는 판단 실력보다 속도 차이로 읽어야 합니다. 시연에서 d1은 그래픽카드 RTX 3090 한 장으로 한 번 고르는 데 8밀리초, 인터넷을 오가는 OpenAI API는 345밀리초가 걸렸습니다. 그만큼 1초에 더 여러 번 방향을 틀 수 있었던 셈입니다. 시연 글에는 자사 앱 홍보 링크도 함께 붙어 있었습니다.

그 밖에: d1은 설치 없이 Hugging Face의 체험 페이지에서 써 볼 수 있습니다. 고르기만 하는 모델은 앞서 Jev, Cloudflare의 Clef도 나와 있었습니다.

시사점: 앱에 AI를 붙일 때 모든 일에 긴 답이 필요한 건 아닙니다. 고르기만 하면 되는 일은 이제 빠른 전용 모델에 따로 맡길 수 있습니다. 회사 서비스에 쓰려면 d1 모델 페이지의 이용 조건부터 확인하세요.

#결정모델 #LiquidAI #OpenAI

출처 3🔥 @atomic_chat_hq💬 @romainhuet🔥 @masahirochaen

9. 🆕 그 밖의 신기능·신제품 — Claude Max·Team 월 API 크레딧·Replit 데스크톱 앱·opentunnel·ChatGPT Meetings

• Claude Max·Team 월 API 크레딧: Anthropic이 10월 7일부터 순차적으로 Max 5x에 매달 $100, Max 20x에 $200어치 API 크레딧(직접 만든 프로그램에서 Claude를 쓰는 사용료)을 주기 시작했습니다. Team은 좌석 수만큼 모아 최대 $500까지 함께 씁니다.
• Replit 데스크톱 앱: Replit이 Microsoft와 함께 Windows용 미리보기를 공개했습니다. AI가 내 PC에서 앱을 만들되 만들 때마다 격리된 공간에서 돌려 실수가 PC 전체로 번지지 않게 합니다. 아직은 대기 명단만 받습니다.
• opentunnel: OpenCode 개발팀이 내 컴퓨터에서 돌리는 앱을 주소 하나로 남에게 보여 주는 오픈소스 도구를 내놨습니다. 중간 서버도 오가는 내용을 볼 수 없습니다.

크레딧은 claude.ai 결제 설정에서 Claude Console 조직을 연결해야 받고, 남은 금액은 다음 달로 넘어가지 않습니다. 대화하며 코드를 맡기는 Claude Code에는 쓸 수 없고, API 키로 부르는 프로그램에서만 차감됩니다. 같은 날 Sonnet 5.5의 캐시 읽기(앞서 보낸 긴 지시문을 다시 불러오는 일) 요금도 100만 토큰당 $0.10으로 절반이 됐습니다. Anthropic은 오래 도는 작업 대부분이 약 20% 싸진다고 했습니다.

그 밖에: ChatGPT Mac 앱에는 회의를 받아 적고 요약과 할 일을 저장하는 Meetings 플러그인이 베타로 열렸습니다. OpenAI 안내로는 Pro·Business 요금제 대상이고, 한 일본 이용자는 녹음부터 회의록까지 앱 안에서 끝난다고 평했습니다.

시사점: Max 구독자라면 크레딧부터 연결해 둘 만합니다. Claude Code 사용 한도는 그대로이고, 늘어난 건 직접 만드는 프로그램에 쓸 몫입니다.

#Claude크레딧 #Replit #ChatGPTMeetings

출처 5🔥 @Rasmic🔥 @TokenGremlin💬 @amasad🔥 @thdxr🔥 @shodaiiiiii

오늘의 감정·온도

오늘의 실무 팁 — 쉽게 풀어 쓴 사용법 6가지

1. 코인 지갑은 옮기기 전에 쓰는 곳의 안내부터 봅니다

Vitalik Buterin은 아직 거래에 쓰지 않은 주소에 돈을 두는 일이 어렵지 않다면 그렇게 하라고 조언했습니다. 다만 그 자신도 해킹보다 잘못된 이전으로 잃은 돈이 더 많았다고 했으니, 옮기기 전에 쓰는 거래소·지갑의 안내부터 확인하세요.

2. AI에게 문서 점검을 맡겨도 결론은 직접 확인합니다

Elliot Glazer는 GPT-6 Astra에게 OpenAI 논문을 검토시켜 부호 규약이 서로 맞지 않는 곳을 찾았지만, Astra도 그것만으로 주정리가 틀렸다고 단정하지는 않았습니다. 긴 보고서나 계약서를 AI에게 점검시킬 때도 이상한 곳을 찾는 데 쓰고, 정말 틀렸는지는 직접 따져 보세요.

3. Grok Bot은 자주 쓰는 앱 하나와 봇 하나로 시작합니다

「Grok Bot + Opus 5.5: The Ultimate Agent Harness in 10 Steps」는 Grok Bot의 작업 환경에 Claude Opus 5.5를 두뇌로 붙여 쓰는 방법을 10단계로 정리한 글입니다. 처음부터 봇을 여러 개 만들기보다 Lauren Tan의 조언대로 캘린더·Slack·Google Drive 가운데 자주 쓰는 앱부터 연결해 봇 하나로 써 보세요.

4. 흩어진 메모는 한곳에 모은 뒤 AI에게 정리를 맡깁니다

「How to Build an AI Second Brain With Claude and Obsidian That Gets Smarter Every Day (Full Guide)」는 메모 앱·브라우저 탭·다시 찾지 못할 Claude 대화에 흩어진 생각을 Obsidian(메모 앱) 한곳에 모으고, AI가 그 메모를 관리하게 하는 방법을 다룹니다. 처음엔 자주 들춰 보는 메모 몇 개만 옮겨 AI가 서로 잘 이어 주는지부터 확인하세요.

5. 내 PC로 AI를 돌릴 생각이면 메모리부터 봅니다

「The Memory Ladder: Buying Your Way Off the AI Subscription Treadmill」은 $0부터 $4,700까지 기계 10대를, 모델이 돌아가느냐를 가르는 사양 하나로 줄 세운 글입니다. Surface Laptop Ultra처럼 통합 메모리를 최대 128GB까지 단 PC도 나왔으니, 구독료 대신 PC를 살 생각이라면 가격보다 메모리 용량부터 비교하세요.

6. Claude Max 구독자라면 크레딧 연결부터 해 둡니다

Max 5x는 매달 $100, Max 20x는 $200어치 API 크레딧을 받지만, claude.ai 결제 설정에서 Claude Console 조직을 연결해야 들어옵니다. 남은 금액은 다음 달로 넘어가지 않고 Claude Code에는 쓸 수 없으니, 직접 만든 프로그램에서 쓸 곳을 미리 정해 두세요.

📦 확인 방식

토큰 처리량은 Social Capital이 OpenRouter 사용 데이터로 그린 차트에서, 원고 철회와 Lean 검사 현황은 OpenAI GitHub 수학 저장소의 변경 기록에서, tsc-rs 비용과 테스트 수는 공개된 비용 비교 그림과 소개 문서에서 가져왔습니다. 소개된 결과와 회사 자체 수치는 외부 독립 검증 전입니다.

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