韓 AI 팹리스, 올해가 중대 변곡점 해외 고객사 확보가 관건 국내 대표 AI 팹리스, 글로벌 시장 검증대 오른다  해외 실적 확보해 경쟁력 입증해야 추가 투자 유치 퓨리오사 등 투자 유치 실패시 매각 가능성도

韓 AI 팹리스, 올해가 중대 변곡점… “해외 고객사 확보가 관건”

리벨리온, 딥엑스, 퓨리오사AI

https://biz.chosun.com/it-science/ict/2025/03/10/STI7WKTHERBY5BOYZRGRIWYSNY/?utm_source=naver&utm_medium=original&utm_campaign=biz

리벨리온, 딥엑스, 퓨리오사AI https://biz.chosun.com/it-science/ict/2025/03/10/STI7WKTHERBY5BOYZRGRIWYSNY/?utm_source=naver&amp;utm_medium=original&amp;utm_campaign=biz

조선비즈

【샌프란시스코=홍창기 특파원】"도널드 트럼프 대통령이 재집권했지만 우리는 지정학적 불안이 발생하는 것을 목격하고 있다. 벤처캐피털(VC)의 역할은 이런 불안을 해소할 수 있는 스타트업을 키워가는 것이다" (마크 크레인 제네럴캐털리스트 파트너)"인공지능(AI) ..

트럼프 때문에 실리콘밸리 VC 투자 패턴 변하지 않아[실리콘밸리나우]

NEA의 양 파트너는 데이터브릭스를 예로 들며 학구적인 창업자에 투자하는 것이 성공 확률을 높이는 것 같다고 했다. 그는 "데이터브릭스 6명의 창업자 모두 아직 살아 있는데 그들은 모두 학자이고 모두 박사 학위 소지자다"라고 말했다. 아이작 김 라이트스피드 파트너는 "최근 VC들의 투자회수(엑시트) 방식은 전통적인 투자회수(엑시트) 뿐 아니라 기업 구조 효율화 등 프라이빗에쿼티(PE)의 방식으로 다양하게 변화고 있다"라고 설명했다.

이들은 AI로 소비자 기술이나 핀테크 등의 영역에서 유망 투자기회가 생길 것이라고 전망했다. 또 사이버 보안을 중심으로 얼리 스테이지에 있는 스타트업에 대한 투자도 유망할 것으로 내다봤다.

https://www.fnnews.com/news/202503110908139625

NEA의 양 파트너는 데이터브릭스를 예로 들며 학구적인 창업자에 투자하는 것이 성공 확률을 높이는 것 같다고 했다. 그는 "데이터브릭스 6명의 창업자 모두 아직 살아 있는데 그들은 모두 학자이고 모두 박사 학위 소지자다"라고 말했다. 아이작 김 라이트스피드 파트너는 "최근 VC들의 투자회수(엑시트) 방식은 전통적인 투자회수(엑시트) 뿐 아니라 기업 구조 효율화 등 프라이빗에쿼티(PE)의 방식으로 다양하게 변화고 있다"라고 설명했다. 이들은 AI로 소비자 기술이나 핀테크 등의 영역에서 유망 투자기회가 생길 것이라고 전망했다. 또 사이버 보안을 중심으로 얼리 스테이지에 있는 스타트업에 대한 투자도 유망할 것으로 내다봤다. https://www.fnnews.com/news/202503110908139625

파이낸셜뉴스

국내외 VC 최대 14곳 선발…국내 AI·세컨더리·기후분야 투자

모태펀드, 해외VC투자펀드에 1700억 출자 - 딜사이트

한국벤처투자는 ▲일반 ▲글로벌 AI ▲글로벌 세컨더리 ▲글로벌 기후기술 등 4개 분야에서 국내외 VC 최대 14곳을 선발해 총 1700억원를 출자한다고 7일 공고했다.

지원자격은 국내 VC 및 해외 VC 단독 혹은 국내-해외 VC 간 공동 위탁운용사(CO-GP)이며 지원기간은 내달 23일부터 30일까지다. 오는 5월 서류평가를 시작으로 6월 중으로 실사를 거쳐 7월 초 PT 평가 및 선정 결과를 발표할 예정이다.

https://dealsite.co.kr/articles/137885

한국벤처투자는 ▲일반 ▲글로벌 AI ▲글로벌 세컨더리 ▲글로벌 기후기술 등 4개 분야에서 국내외 VC 최대 14곳을 선발해 총&nbsp;1700억원를 출자한다고 7일 공고했다. 지원자격은 국내 VC 및 해외 VC 단독 혹은 국내-해외 VC 간 공동 위탁운용사(CO-GP)이며 지원기간은 내달 23일부터 30일까지다. 오는 5월 서류평가를 시작으로 6월 중으로 실사를 거쳐 7월 초 PT 평가 및 선정 결과를 발표할 예정이다. https://dealsite.co.kr/articles/137885

딜사이트

지난 6일 중국의 인공지능(AI) 스타트업이 공개한 AI 비서 마누스가 제2의 ‘딥시크’로 주목받고 있다. 챗GPT의 아성이 무너지자 주요 AI 스타트업들에 덩달아

AI 열기에 글로벌 스타트업 1분기, “2022년 이후 가장 좋다”

파이낸셜타임스(FT)는 최근 글로벌 시장조사 업체 피치북 데이터를 인용해 “올해 들어 투자된 금액이 이미 300억달러를 넘어섰다”면서 “이미 이뤄진 거래와 앞으로 몇 주 안에 성사될 것으로 예상되는 거래를 기준으로 봤을 때 올해 1분기 스타트업의 자금 조달은 2022년 1분기 이후 분위기가 가장 좋다”고 보도했다.

https://www.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0027850970&code=61141111&cp=nv

파이낸셜타임스(FT)는 최근 글로벌 시장조사 업체 피치북 데이터를 인용해 “올해 들어 투자된 금액이 이미 300억달러를 넘어섰다”면서 “이미 이뤄진 거래와 앞으로 몇 주 안에 성사될 것으로 예상되는 거래를 기준으로 봤을 때 올해 1분기 스타트업의 자금 조달은 2022년 1분기 이후 분위기가 가장 좋다”고 보도했다. https://www.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0027850970&amp;code=61141111&amp;cp=nv

국민일보

BTS 키워낸 투자사, 메타코미디에 100억 베팅 [고은이의 VC 투자노트], 메타코미디, LB인베스트먼트로부터 100억 투자 유치

BTS 키워낸 투자사, 메타코미디에 100억 베팅 [고은이의 VC 투자노트]

메타코미디가 100억원 규모의 투자를 유치했다. 메타코미디는 디지털 콘텐츠 제작, 오프라인 공연, 아티스트 매니지먼트 등 사업으로 한국 코미디 시장을 재편하고 있는 기업이다. 주요 크리에이터로는 피식대학, 숏박스, 뷰티풀너드, 빵송국 등이 있다.

메타코미디는 2021년 창업 이후 연평균 493%라는 매출 성장을 기록하고 있다. 주요 수익원은 광고, 출연료, IP 사업 등으로 다각화돼 안정적인 비즈니스 모델을 구축하고 있다.

https://www.hankyung.com/article/202503131893i

메타코미디가 100억원 규모의 투자를 유치했다. 메타코미디는 디지털 콘텐츠 제작, 오프라인 공연, 아티스트 매니지먼트 등 사업으로 한국 코미디 시장을 재편하고 있는 기업이다. 주요 크리에이터로는 피식대학, 숏박스, 뷰티풀너드, 빵송국 등이 있다. 메타코미디는 2021년 창업 이후 연평균 493%라는 매출 성장을 기록하고 있다. 주요 수익원은 광고, 출연료, IP 사업 등으로 다각화돼 안정적인 비즈니스 모델을 구축하고 있다. https://www.hankyung.com/article/202503131893i

한국경제

이철원 밸런스히어로 대표 인도만 연구한 연쇄 창업자 소액대출 플랫폼 '트루밸런스' 디지털 신용평가로 5분 대출 누적 다운로드 8천만건 돌파 작년 매출 70% 급증 1400억 ◆ MK 히든챔피언 ◆ K핀테크 기업 밸런

[MK히든챔피언] K스타트업, 인도서 '국민 대출앱' 등극

트루밸런스 앱 출시 3년 만에 인도 내 누적 다운로드 4000만건을 돌파했고, 현재는 8000만건을 넘어섰다. 하루 평균 대출 신청자가 10만명을 넘고, 현재까지 누적 대출금액도 1조원에 이른다.

밸런스히어로는 작년에 매출 1400억원을 올려 전년 대비 70.7% 늘었고, 올해는 2000억원을 목표로 하고 있다. 올해 말께 국내 주식시장에 상장하기 위해 미래에셋증권과 하나증권을 주간사로 선정했다.

https://n.news.naver.com/article/009/0005458443?sid=101

트루밸런스 앱 출시 3년 만에 인도 내 누적 다운로드 4000만건을 돌파했고, 현재는 8000만건을 넘어섰다. 하루 평균 대출 신청자가 10만명을 넘고, 현재까지 누적 대출금액도 1조원에 이른다. 밸런스히어로는 작년에 매출 1400억원을 올려 전년 대비 70.7% 늘었고, 올해는 2000억원을 목표로 하고 있다. 올해 말께 국내 주식시장에 상장하기 위해 미래에셋증권과 하나증권을 주간사로 선정했다. https://n.news.naver.com/article/009/0005458443?sid=101

n.news.naver.com

"1천672억원에 최종 협상 중"…스마트 안경 시장 복귀 포석 김태종 특파원 = 구글이 스마트 안경을 위한 시선 추적 기술을 개발하는 스타트업 인수를 추진하고 있다고 블룸버그 통신이 11일(현지시간) 보도했다. 소식

구글, '삼성 투자' 스마트안경 기술 스타트업 인수 임박

구글이 캐나다 온타리오주에 본사를 둔 스타트업 애드호크 마이크로시스템(AdHawk Microsystems Inc.·이하 애드호크) 인수를 위한 최종 협상을 진행 중이라고 전했다.

인수 금액은 1억1천500만 달러(1천672억원)로, 이 중 1천500만 달러는 이 스타트업이 특정 성과를 달성할 경우 지급되는 조건부 금액으로 알려졌다.

2017년 설립된 애드호크는 고급 시선 추적 기술을 구현하는 칩과 하드웨어 및 소프트웨어를 개발한다.

https://n.news.naver.com/article/001/0015259880?sid=104

구글이 캐나다 온타리오주에 본사를 둔 스타트업 애드호크 마이크로시스템(AdHawk Microsystems Inc.·이하 애드호크) 인수를 위한 최종 협상을 진행 중이라고 전했다. 인수 금액은 1억1천500만 달러(1천672억원)로, 이 중 1천500만 달러는 이 스타트업이 특정 성과를 달성할 경우 지급되는 조건부 금액으로 알려졌다. 2017년 설립된 애드호크는 고급 시선 추적 기술을 구현하는 칩과 하드웨어 및 소프트웨어를 개발한다. https://n.news.naver.com/article/001/0015259880?sid=104

1
내 생각은 나의 것이 아니다. 내 감정 역시 나의 것이 아니다. 내가 만들어낸 것도 아니고, 내가 계획한 것도 아니고, 내가 의도한 것도 아니다.

2
하지만 내 머릿속에서 떠오르고 다른 사람들은 전혀 알아차릴 수가 없으니 우리는 ‘나의 생각이나 감정이 곧 나의 것’이라 생각하고, 더 나아가서 ‘그것이 바로 나‘라는 착각에 사로잡히게 된다

3
나의 생각이나 감정은 나의 심장이나 내장의 움직임과도 같다. 내가 의도한 것도 계획한 것도 아니라는 점에서 그러하다.

4
내 심장박동은 나에게 일어나는 하나의 지속적인 사건이지 내가 계획하거나 수행하는 것이 아니다. 내 심장박동은 내 뜻에 따라 생겨나는 것이 아니다. 그것은 분명 내 몸에서 벌어지는 일인데도 ’나의 일‘이 아니다.

5
나의 생각이나 감정 역시 그러하다. 내면소통 훈련의 핵심은 나의 생각이나 감정을 하나의 사건으로 알아차리고 한걸음 떨어져서 바라볼 수 있는 능력을 키우는 데 있다.

#내면소통 📚

1 내 생각은 나의 것이 아니다. 내 감정 역시 나의 것이 아니다. 내가 만들어낸 것도 아니고, 내가 계획한 것도 아니고, 내가 의도한 것도 아니다. ​ 2 하지만 내 머릿속에서 떠오르고 다른 사람들은 전혀 알아차릴 수가 없으니 우리는 ‘나의 생각이나 감정이 곧 나의 것’이라 생각하고, 더 나아가서 ‘그것이 바로 나‘라는 착각에 사로잡히게 된다 ​ 3 나의 생각이나 감정은 나의 심장이나 내장의 움직임과도 같다. 내가 의도한 것도 계획한 것도 아니라는 점에서 그러하다. ​ 4 내 심장박동은 나에게 일어나는 하나의 지속적인 사건이지 내가 계획하거나 수행하는 것이 아니다. 내 심장박동은 내 뜻에 따라 생겨나는 것이 아니다. 그것은 분명 내 몸에서 벌어지는 일인데도 ’나의 일‘이 아니다. ​ 5 나의 생각이나 감정 역시 그러하다. 내면소통 훈련의 핵심은 나의 생각이나 감정을 하나의 사건으로 알아차리고 한걸음 떨어져서 바라볼 수 있는 능력을 키우는 데 있다. #내면소통 📚

< 사실 내 머릿속 생각과 감정은 내가 만든 게 아니다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223766364209

패션브랜드 ‘시티브리즈’ 운영 2026년 코넥스시장 상장 목표 BNK벤처·캡스톤 등 투자 확정 이 기사는 2025년 3월 9일 10시 29분 조선비즈 머니무브(MM) 사이트에 표출됐습니다. 일명 ‘링클프리’ 셔츠로 

K패션 메가 브랜드 잇는다… 이스트엔드, 130억원 규모 투자유치 추진

이스트엔드는 다양한 디자인의 옷을 소량 생산하는 방식을 채택, 시티브리즈 외에 ‘아티드’라는 자체 브랜드도 갖췄다. 지난해 시티브리즈만으로 230억원 매출을 냈다. 전체 매출은 301억원으로 전년(198억원) 대비 52% 증가했다.

이스트엔드는 프리IPO 투자금을 활용해 본격적인 해외 진출에 나선다는 방침이다. 일본 현지 법인 및 물류 인프라 구축도 예정했다. 연내 중국과 대만 진출도 정했다. 해외 진출로 외형을 확장, 내년 코넥스시장에 상장한다는 목표다.

https://n.news.naver.com/article/366/0001059632?sid=101

이스트엔드는 다양한 디자인의 옷을 소량 생산하는 방식을 채택, 시티브리즈 외에 ‘아티드’라는 자체 브랜드도 갖췄다. 지난해 시티브리즈만으로 230억원 매출을 냈다. 전체 매출은 301억원으로 전년(198억원) 대비 52% 증가했다. 이스트엔드는 프리IPO 투자금을 활용해 본격적인 해외 진출에 나선다는 방침이다. 일본 현지 법인 및 물류 인프라 구축도 예정했다. 연내 중국과 대만 진출도 정했다. 해외 진출로 외형을 확장, 내년 코넥스시장에 상장한다는 목표다. https://n.news.naver.com/article/366/0001059632?sid=101

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SM엔터테인먼트 기업주도형벤처캐피탈(CVC)인 SM엔터테인먼트와 YG엔터테인먼트그룹 CVC인 YG인베스트먼트가 공동운용(Co-GP) 펀드 결성을 추진한다. 국내 굴지의 엔터테인먼트 기업들의 지식재산권(IP) 활용도를 높이기 위해 손을 잡은 것이라 업계의 이목이 모인다.

http://m.thebell.co.kr/m/newsview.asp?svccode=00&newskey=202503071413494120105191

SM엔터테인먼트 기업주도형벤처캐피탈(CVC)인 SM엔터테인먼트와 YG엔터테인먼트그룹 CVC인 YG인베스트먼트가 공동운용(Co-GP) 펀드 결성을 추진한다. 국내 굴지의 엔터테인먼트 기업들의 지식재산권(IP) 활용도를 높이기 위해 손을 잡은 것이라 업계의 이목이 모인다. http://m.thebell.co.kr/m/newsview.asp?svccode=00&amp;newskey=202503071413494120105191

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면접관으로 들어가면 행동양식 질문으로 물어보는 두 가지 질문이 있다. 하나는 임팩트(Impact)에 관한 것이고 다른 하나는 협업(Collaboration)에 관한 것이다. 임팩트에는 관한 것으로 "커리어에서 가장 임팩트있는 프로젝트에 대해 이야기해달라"는 질문을 하고 협업에 관해서는 "같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람이 누구였고 왜 힘들었지 이야기해달라"이다.

임팩트 질문은 전에 포스팅을 한 적이 있었는데 오늘은 협업 질문에 대해 더 이야기해보고자 한다. 어려운 동료에 관한 질문을 통해 알고자 하는 것은 이 사람이 완벽한 사람인지를 알고자 하는 것이 아니다. 얼마나 솔직한지 알고 싶고 어려운 동료를 통해 무엇을 배웠고 다음에 어떤 변화를 시도했는지 알고 싶은 거다. 즉 자신의 취약한 점을 솔직히 이야기할 줄 아는 사람인지 그리고 복기를 통해 발전을 꾀하는 사람인지 알고 싶은 건데 어떤 답변들은 너무나도 구체적이지 않고 피상적이다. 면접을 잘 하는 방법 중의 하나는 솔직하되 발전하는 모습에 대해 이야기하는 것이며 그렇게 커리어를 바라보는 것이 정말 좋지 않나 싶다.

이 이야기는 지난 주에 산호세 주립대 강의 도입부에 학생들에게 해준 면접 팁의 일부인데 매주 하나씩 공유할 계획이다.

면접관으로 들어가면 행동양식 질문으로 물어보는 두 가지 질문이 있다. 하나는 임팩트(Impact)에 관한 것이고 다른 하나는 협업(Collaboration)에 관한 것이다. 임팩트에는 관한 것으로 "커리어에서 가장 임팩트있는 프로젝트에 대해 이야기해달라"는 질문을 하고 협업에 관해서는 "같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람이 누구였고 왜 힘들었지 이야기해달라"이다. 임팩트 질문은 전에 포스팅을 한 적이 있었는데 오늘은 협업 질문에 대해 더 이야기해보고자 한다. 어려운 동료에 관한 질문을 통해 알고자 하는 것은 이 사람이 완벽한 사람인지를 알고자 하는 것이 아니다. 얼마나 솔직한지 알고 싶고 어려운 동료를 통해 무엇을 배웠고 다음에 어떤 변화를 시도했는지 알고 싶은 거다. 즉 자신의 취약한 점을 솔직히 이야기할 줄 아는 사람인지 그리고 복기를 통해 발전을 꾀하는 사람인지 알고 싶은 건데 어떤 답변들은 너무나도 구체적이지 않고 피상적이다. 면접을 잘 하는 방법 중의 하나는 솔직하되 발전하는 모습에 대해 이야기하는 것이며 그렇게 커리어를 바라보는 것이 정말 좋지 않나 싶다. 이 이야기는 지난 주에 산호세 주립대 강의 도입부에 학생들에게 해준 면접 팁의 일부인데 매주 하나씩 공유할 계획이다.

면접 질문: 같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람은 누구였나

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다.

1. ChatGPT 무료로 시작하기
2. GPTs 사용해보기
3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장
4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장
(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)
5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기
6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기
7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기
8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기
9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다. 1. ChatGPT 무료로 시작하기2. GPTs 사용해보기3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기&nbsp;

AI, 어디까지 써보셨나요?

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 과정을 담은 이야기입니다. 실제로…

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기 — 라이브러리 제작

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 이야기
https://medium.com/@hyeon9mak/api-%EC%9A%94%EC%B2%AD-%EB%8B%B9-%EC%BF%BC%EB%A6%AC-%EA%B0%9C%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%96%B4-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC-%EC%A0%9C%EC%9E%91-de39f0d27351

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 이야기https://medium.com/@hyeon9mak/api-%EC%9A%94%EC%B2%AD-%EB%8B%B9-%EC%BF%BC%EB%A6%AC-%EA%B0%9C%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%96%B4-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC-%EC%A0%9C%EC%9E%91-de39f0d27351

Medium

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기

Embarking on a native port of the existing TypeScript compiler and toolset to achieve a 10x performance speed-up.

A 10x Faster TypeScript - TypeScript

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

TypeScript

🏎️ 타입스크립트가 10배나 빨라 진다구?! 😲

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다. 프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까.

성급한 널 처리의 오류

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다.
프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까.

회사에 처음 들어가서 윈도우 클라이언트 프로그램을 부여받았습니다.
맨티스라는 도구에 버그가 올라오면 내가 고칠 수 있는 게 있을까 신이 나서 찾아 고쳤습니다.
대부분 널 포인터만 감싸면 고쳐지는 에러였습니다.

26살의 신입사원답게 아주 재빨랐습니다.
재현 후 디버거를 붙여서 값이 널로 들어온다?
오케이, 찾았어. 바로 널 체크 코드를 추가했습니다.
if (pData == NULL)
  return;

그리고 다시 재현해 보고 재현이 안 되면 Fix로 변경.
아~ 코딩 참 쉽다.

저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다.

경험이 쌓이면서 이게 그리 쉬운 문제가 아니라는 걸 알았습니다.
이렇게 널과 널 체크를 남용하면 프로그램이 죽지는 않더라도 버그를 영영 감추는 꼴이 되어버리고 맙니다. 절대 죽지 않는 프로그램보다 문제가 생기면 곧장 죽는 프로그램이 오히려 낫다는 걸 시간이 지나고서야 깨달았습니다.
감춰진 버그는 나중에 결국 나에게 돌아온다는걸.
ASSERT(pData);

ASSERT 같은 코드를 왜 쓰는지도 그쯤에야 깨달았습니다. (학생 때는 도무지 이해가 되지 않았습니다)
알게 된 후로는 적극적으로 사용했습니다.

이후로는 변수가 널이어야 하는 경우와 절대 널이어선 안 되는 경우를 엄격하게 구분하기 시작했습니다. 애초에 널 상태를 만들지 않으려 애썼습니다.
변수를 처음 선언할 때부터.
DB 스키마를 만들 때부터.
서버에서 클라이언트에 데이터를 내려줄 때도 함부로 null 을 사용하지 않았습니다.
이렇게 하면 그걸 받아서 쓰는 애플리케이션 쪽에서 고민거리가 줄어들므로 코딩이 편해집니다.

C/C++처럼 낡은 언어와는 다르게 요즘 언어들은 nullable 혹은 optional 타입 기능을 제공하는 것 같습니다.
저는 C#에서 이걸 처음 봤는데, 최근 언어는 다 탑재하고 있더라고요.
가끔 귀찮다는 느낌이 들 때도 있긴 하지만… 귀찮다고 느껴질 때는 널을 다뤄야 할 때입니다.
애초에 널을 건네주는 곳이 없다면 귀찮을 일도 생기지 않습니다. 이 기능에 대해 호불호가 있지만 저는 선호하는 쪽입니다.

https://jeho.page/essay/2025/03/11/fallacy-of-hasty-null-handling.html

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다. 프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까. 회사에 처음 들어가서 윈도우 클라이언트 프로그램을 부여받았습니다. 맨티스라는 도구에 버그가 올라오면 내가 고칠 수 있는 게 있을까 신이 나서 찾아 고쳤습니다.대부분 널 포인터만 감싸면 고쳐지는 에러였습니다. 26살의 신입사원답게 아주 재빨랐습니다. 재현 후 디버거를 붙여서 값이 널로 들어온다? 오케이, 찾았어. 바로 널 체크 코드를 추가했습니다.<pre ><code>if (pData == NULL)
 return;</code></pre>그리고 다시 재현해 보고 재현이 안 되면 Fix로 변경. 아~ 코딩 참 쉽다. 저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다. 경험이 쌓이면서 이게 그리 쉬운 문제가 아니라는 걸 알았습니다. 이렇게 널과 널 체크를 남용하면 프로그램이 죽지는 않더라도 버그를 영영 감추는 꼴이 되어버리고 맙니다. 절대 죽지 않는 프로그램보다 문제가 생기면 곧장 죽는 프로그램이 오히려 낫다는 걸 시간이 지나고서야 깨달았습니다. 감춰진 버그는 나중에 결국 나에게 돌아온다는걸.<pre ><code>ASSERT(pData);</code></pre>ASSERT 같은 코드를 왜 쓰는지도 그쯤에야 깨달았습니다. (학생 때는 도무지 이해가 되지 않았습니다) 알게 된 후로는 적극적으로 사용했습니다. 이후로는 변수가 널이어야 하는 경우와 절대 널이어선 안 되는 경우를 엄격하게 구분하기 시작했습니다. 애초에 널 상태를 만들지 않으려 애썼습니다. 변수를 처음 선언할 때부터. DB 스키마를 만들 때부터. 서버에서 클라이언트에 데이터를 내려줄 때도 함부로 null 을 사용하지 않았습니다. 이렇게 하면 그걸 받아서 쓰는 애플리케이션 쪽에서 고민거리가 줄어들므로 코딩이 편해집니다. C/C++처럼 낡은 언어와는 다르게 요즘 언어들은 nullable 혹은 optional 타입 기능을 제공하는 것 같습니다. 저는 C#에서 이걸 처음 봤는데, 최근 언어는 다 탑재하고 있더라고요. 가끔 귀찮다는 느낌이 들 때도 있긴 하지만… 귀찮다고 느껴질 때는 널을 다뤄야 할 때입니다. 애초에 널을 건네주는 곳이 없다면 귀찮을 일도 생기지 않습니다. 이 기능에 대해 호불호가 있지만 저는 선호하는 쪽입니다. https://jeho.page/essay/2025/03/11/fallacy-of-hasty-null-handling.html

K리그 프로그래머

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요.

회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요.

그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요.

초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요.

일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요.

그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요. 회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요. 그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요. 초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요. 일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요. 그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

도망친 곳에 낙원은… 있었다

Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.​ Schema Registry란 무엇인가?Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다. 왜 ..

Kafka Schema Registry: 데이터 스키마의 중앙 집중 관리

 Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.
 
Schema Registry란 무엇인가?
Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다.
 
왜 Schema Registry가 필요한가?
Kafka는 기본적으로 바이트 스트림으로 데이터를 처리하며, 데이터의 구조나 형식에 대한 제약이 없습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:
 * 스키마 변경으로 인한 장애 발생: 프로듀서가 데이터 형식을 변경하면, 이를 알지 못한 컨슈머는 역직렬화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.
 * 데이터 명세 관리의 어려움: 여러 프로듀서와 컨슈머가 존재하는 환경에서 데이터 구조에 대한 명확한 정의가 없으면, 시스템 전체의 안정성이 저하될 수 있습니다. 
Schema Registry는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다:
 * 스키마 중앙 관리: 모든 스키마를 중앙에서 관리하여 데이터 구조의 일관성을 유지합니다.
 * 호환성 검증: 새로운 스키마 등록 시 기존 스키마와의 호환성을 검증하여, 스키마 진화로 인한 오류를 방지합니다.
 * 스키마 버전 관리: 스키마의 버전을 체계적으로 관리하여, 필요 시 이전 버전으로의 롤백을 가능하게 합니다.

Schema Registry의 작동 원리
Schema Registry는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:
 1. 스키마 등록: 프로듀서는 메시지를 Kafka에 전송하기 전에 해당 메시지의 스키마를 Schema Registry에 등록합니다. 
 2. 스키마 ID 부여: Schema Registry는 등록된 스키마에 고유한 ID를 부여하고, 프로듀서는 이 스키마 ID를 메시지에 포함시켜 Kafka에 전송합니다.
 3. 메시지 소비: 컨슈머는 Kafka에서 메시지를 읽어들인 후, 메시지에 포함된 스키마 ID를 사용하여 Schema Registry에서 스키마를 조회하고, 이를 통해 메시지를 역직렬화합니다.
{
  "type": "record",
  "name": "User",
  "fields": [
    {"name": "name", "type": "string"},
    {"name": "age", "type": "int"}
  ]
}

 
이러한 과정은 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 계약을 가능하게 하며, 시스템의 안정성과 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.
 
Schema Registry의 장단점
✅ 장점
 * 시스템 안정성 향상: 스키마 변경 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지하여 시스템의 안정성을 높입니다.
 * 데이터 명세 관리 용이: 중앙에서 스키마를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 제공하고, 운영의 효율성을 향상시킵니다.
 * 업무 효율성 증대: 스키마 관리로 인한 불필요한 커뮤니케이션을 줄여 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 합니다.
❌ 단점
 * 관리 포인트 증가: Schema Registry 서버를 추가로 관리해야 하므로 운영 복잡성이 증가할 수 있습니다.
 * 스키마 관리 부담: 엄격한 스키마 검증으로 인해 스키마 변경 시 추가적인 관리 작업이 필요할 수 있습니다.
 
결론
Kafka Schema Registry는 데이터의 스키마를 중앙에서 관리하여 프로듀서와 컨슈머 간의 일관성을 보장하는 필수적인 컴포넌트입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 유지하고, 스키마 변경으로 인한 장애를 방지할 수 있습니다.
 
📌 기억할 점
 * Kafka 자체는 데이터 형식을 검증하지 않음 → Schema Registry가 필요함
 * 프로듀서는 메시지를 전송하기 전에 Schema Registry에 스키마를 등록해야 함
 * 컨슈머는 메시지를 소비할 때 Schema Registry에서 스키마를 조회하여 역직렬화함
 * JSON, Avro, Protobuf 등의 다양한 포맷을 지원함

&nbsp;Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.​&nbsp;Schema Registry란 무엇인가?Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다.&nbsp;왜 Schema Registry가 필요한가?Kafka는 기본적으로 바이트 스트림으로 데이터를 처리하며, 데이터의 구조나 형식에 대한 제약이 없습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:​<ul ><li>스키마 변경으로 인한 장애 발생: 프로듀서가 데이터 형식을 변경하면, 이를 알지 못한 컨슈머는 역직렬화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. ​</li><li>데이터 명세 관리의 어려움: 여러 프로듀서와 컨슈머가 존재하는 환경에서 데이터 구조에 대한 명확한 정의가 없으면, 시스템 전체의 안정성이 저하될 수 있습니다.&nbsp;</li></ul>Schema Registry는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다:​<ul ><li>스키마 중앙 관리: 모든 스키마를 중앙에서 관리하여 데이터 구조의 일관성을 유지합니다.​</li><li>호환성 검증: 새로운 스키마 등록 시 기존 스키마와의 호환성을 검증하여, 스키마 진화로 인한 오류를 방지합니다.​</li><li>스키마 버전 관리: 스키마의 버전을 체계적으로 관리하여, 필요 시 이전 버전으로의 롤백을 가능하게 합니다.</li></ul> Schema Registry의 작동 원리Schema Registry는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:​<ol ><li>스키마 등록: 프로듀서는 메시지를 Kafka에 전송하기 전에 해당 메시지의 스키마를 Schema Registry에 등록합니다.&nbsp;</li><li>스키마 ID 부여: Schema Registry는 등록된 스키마에 고유한 ID를 부여하고, 프로듀서는 이 스키마 ID를 메시지에 포함시켜 Kafka에 전송합니다.​</li><li>메시지 소비: 컨슈머는 Kafka에서 메시지를 읽어들인 후, 메시지에 포함된 스키마 ID를 사용하여 Schema Registry에서 스키마를 조회하고, 이를 통해 메시지를 역직렬화합니다.​</li></ol><pre ><code class="language-bash">{
 "type": "record",
 "name": "User",
 "fields": [
 {"name": "name", "type": "string"},
 {"name": "age", "type": "int"}
 ]
}</code></pre>&nbsp;이러한 과정은 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 계약을 가능하게 하며, 시스템의 안정성과 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.&nbsp;Schema Registry의 장단점✅ 장점<ul ><li>시스템 안정성 향상: 스키마 변경 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지하여 시스템의 안정성을 높입니다.</li><li>데이터 명세 관리 용이: 중앙에서 스키마를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 제공하고, 운영의 효율성을 향상시킵니다.​</li><li>업무 효율성 증대: 스키마 관리로 인한 불필요한 커뮤니케이션을 줄여 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 합니다.</li></ul>❌ 단점<ul ><li>관리 포인트 증가: Schema Registry 서버를 추가로 관리해야 하므로 운영 복잡성이 증가할 수 있습니다.​</li><li>스키마 관리 부담: 엄격한 스키마 검증으로 인해 스키마 변경 시 추가적인 관리 작업이 필요할 수 있습니다.</li></ul>&nbsp;결론Kafka Schema Registry는 데이터의 스키마를 중앙에서 관리하여 프로듀서와 컨슈머 간의 일관성을 보장하는 필수적인 컴포넌트입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 유지하고, 스키마 변경으로 인한 장애를 방지할 수 있습니다.&nbsp;📌 기억할 점<ul ><li>Kafka 자체는 데이터 형식을 검증하지 않음 → Schema Registry가 필요함</li><li>프로듀서는 메시지를 전송하기 전에 Schema Registry에 스키마를 등록해야 함</li><li>컨슈머는 메시지를 소비할 때 Schema Registry에서 스키마를 조회하여 역직렬화함</li><li>JSON, Avro, Protobuf 등의 다양한 포맷을 지원함 </li></ul>

덕토피아

🕊️ Kafka Schema Registry: 데이터 스키마 관리

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체력은 "하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이의 갭을 줄이는 거예요."라는 말에 밑줄을 그었습니다. 원문 제목은 "40대 이후엔 체력전이다"인데, 전체를 관통하는 내용은 '다정함은 체력에서 나오니까, 다정하려면 체력을 길러라'는 명제에 가까운 내용입니다. 전 구글 디렉터 정김경숙 님이 체력을 가꾸는 이유, 나노운동을 통해 "시간이 없다"라는 핑계를 멀리하는 이유에도 고개를 끄덕이게 됩니다.

사실 정김경숙 님이 유명해진 건 구글에서 17년 일하다 갑자기 해고당한 이후 주 80시간의 육체노동을 택하며 '트레이더조'에서 일하며 스몰토크를 하는 경험을 긍정적으로 이야기하면서부터였는데요. 점심시간 1시간을 활용해서는 리프트로 라이드헤일링을 하며 다리는 쉬면서 또 일을 했죠. 트레이더조 일이 끝나면 곧장 스타벅스 유니폼을 입었습니다. 즐겁게 일했다는 점을 생각하면 그녀는 스스로에게 다정했습니다.

낯선 사람에게 친절을 베풀면 그 의도를 의심하는 게 더 합리적인 것 같은 사회에 살고 있지만, 다정함은 누구나에게 필요합니다. 스스로에게 다정할 만큼 체력을 기르고 나면, 남는 체력으로는 이방인에게도 다정할 수 있지 않을까요? 오늘 이 아티클 덕분에 낯선 이에게 조금 더 친절할 수 있었고, 더 괜찮은 사람이 되겠다는 다짐을 했습니다.

https://www.folin.co/article/10337/gift/DghwhBThRk5eYf1Xrm2vYX7f6xiFZe6L

체력은 "하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이의 갭을 줄이는 거예요."라는 말에 밑줄을 그었습니다. 원문 제목은 "40대 이후엔 체력전이다"인데, 전체를 관통하는 내용은 '다정함은 체력에서 나오니까, 다정하려면 체력을 길러라'는 명제에 가까운 내용입니다. 전 구글 디렉터 정김경숙 님이 체력을 가꾸는 이유, 나노운동을 통해 "시간이 없다"라는 핑계를 멀리하는 이유에도 고개를 끄덕이게 됩니다. 사실 정김경숙 님이 유명해진 건 구글에서 17년 일하다 갑자기 해고당한 이후 주 80시간의 육체노동을 택하며 '트레이더조'에서 일하며 스몰토크를 하는 경험을 긍정적으로 이야기하면서부터였는데요. 점심시간 1시간을 활용해서는 리프트로 라이드헤일링을 하며 다리는 쉬면서 또 일을 했죠. 트레이더조 일이 끝나면 곧장 스타벅스 유니폼을 입었습니다. 즐겁게 일했다는 점을 생각하면 그녀는 스스로에게 다정했습니다. 낯선 사람에게 친절을 베풀면 그 의도를 의심하는 게 더 합리적인 것 같은 사회에 살고 있지만, 다정함은 누구나에게 필요합니다. 스스로에게 다정할 만큼 체력을 기르고 나면, 남는 체력으로는 이방인에게도 다정할 수 있지 않을까요? 오늘 이 아티클 덕분에 낯선 이에게 조금 더 친절할 수 있었고, 더 괜찮은 사람이 되겠다는 다짐을 했습니다. https://www.folin.co/article/10337/gift/DghwhBThRk5eYf1Xrm2vYX7f6xiFZe6L

www.folin.co

《다정함도 체력에서 나오니까》

최근 DeepSeek에 이어 중국발 AI에이전트 돌풍(?)을 일으키고 있는 마누스(Manus) AI 내용을 정리해봅니다.

🍏 Manus AI 개요
 * 개발사: 중국 스타트업 Monica
 * 출시: 2025년 3월 6일
 * 기반 모델: Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 Alibaba의 Qwen 모델 기반
 * 특징
   * 세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트
   * OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research 등에서 볼 수 있는 딥 리서치 기능을 구현한 멀티 에이전트 협업 시스템
   * 기존의 챗봇이나 AI 모델과 달리, Manus는 단순한 답변 제공을 넘어 실제 결과물을 도출하는 데 초점
   * 계획, 실행, 검증을 담당하는 별도의 에이전트들로 구성된 멀티 에이전트 아키텍처
   * 대규모 작업을 수백개의 실행 가능한 하위 작업으로 나누는 동적 타겟 분해 기능
   * 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하는 교차 모달 추론 기능
   * 강화학습을 통한 의사결정 효율성 지속적인 개선 및 오류율 최소화
   * 지시를 기다리지 않고 스스로 작업을 시작하고 새로운 정보를 평가하며 접근 방식으로 동적으로 조정하는 자기주도적 작업 수행

🍏 기술적 특징
 * 멀티 에이전트 아키텍처
   * 계획 에이전트(Planning Agent)
     * 작업 분석 및 단계별 계획 수립
     * 사용자 요청을 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클로 분해
     * Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘 활용
     * Anthropic Qwen 모델 기반의 텍스트 분석 및 전략 세분화
   * 실행 에이전트(Execution Agent)
     * 웹 브라우저/데이터베이스 등 27개 외부 도구와 실시간 연동
     * Claude 3.5 Sonnet 모델을 주력으로 사용
     * 비동기적 클라우드 처리 아키텍처 지원
   * 검증 에이전트(Validation Agent)
     * 결과 검증 및 최적화
     * 3단계 검증 프로세스: 형식 검증 (표 구조/코드 문법), 내용 검증 (사실 관계 확인, 컨텍스트 검증 (사용자 의도 부합 여부)
 * 성능 향상 메커니즘
   * 동적 모델 로딩: 작업 요구사항에 따라 GPT-4, Gemini 등 제3자 모델 추가 호출
   * 실시간 피드백 루프: 오류 발생 시 자동 재계획 알고리즘 가동
   * 크로스 모달 퓨전: 텍스트-이미지 결합 분석을 위한 어텐션 메커니즘 적용
 * 혁신적인 기능
   * 비동기 처리: Celery 작업규 + Redis 캐시 - 오픈라인 작업 지속 가능
   * 메모리 시스템: 벡터 데이터베이스 기반 장기 기억 - 사용자 패턴 학습 최적화
   * 보안 프레임워크: 샌드박스 가상머신 격리 - 외부시스템 영향 제거
 * 외부 도구 통합: 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 편집기 등 다양한 소프트웨어와 통합
 * 클라우드 기반 운영: 비동기적 클라우드 처리를 지원하여 효율적인 작업 수행 가능

🍏 성능
 * Meta AI와 Hugging Face가 개발한 GAIA 테스트에서 OpenAI GPT-4o 대비 18% or 23% 높은 정확도

🍏 단점 및 한계
 * 초기 오류 빈도: 무한 루프 발생, 오류 메시지 출력 등 초기 사용자 경험에서 문제 보고
 * 사실 정확성 부족: 정보 누락 또는 부정확한 데이터 제공 사례 존재
 * API 의존성: API가 없는 애플리케이션과의 호환성이 제한적
 * 복제 가능성: 자체 모델 개발보다는 통합에 의존하기 때문에 경쟁사에 의해 복제될 위험

🍏 비즈니스 가능성
 * 기업용 솔루션: B2B 공급업체 발굴, 재무 보고서 분석 등
 * 개인 비서 역할: 여행 계획, 보험 비교, 교육 과정 개발 등
 * 자동화된 업무 처리: 온라인 스토어 운영 분석, 채용 인터뷰 준비 등

🍏 미래 전망
 * 오픈소스화 계획: Monica는 2025년 말까지 Manus AI를 오픈소스로 공개할 계획
 * 확장성: 개발자들이 맞춤형 플러그인을 구축하거나 틈새 응용 프로그램에 최적화할 수 있는 가능성 제공

최근 DeepSeek에 이어 중국발 AI에이전트 돌풍(?)을 일으키고 있는 마누스(Manus) AI 내용을 정리해봅니다. 🍏 Manus AI 개요<ul><li>개발사: 중국 스타트업 Monica</li><li>출시: 2025년 3월 6일</li><li>기반 모델: Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 Alibaba의 Qwen 모델 기반</li><li>특징<ul><li>세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트</li><li>OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research 등에서 볼 수 있는 딥 리서치 기능을 구현한 멀티 에이전트 협업 시스템</li><li>기존의 챗봇이나 AI 모델과 달리, Manus는 단순한 답변 제공을 넘어 실제 결과물을 도출하는 데 초점</li><li>계획, 실행, 검증을 담당하는 별도의 에이전트들로 구성된 멀티 에이전트 아키텍처</li><li>대규모 작업을 수백개의 실행 가능한 하위 작업으로 나누는 동적 타겟 분해 기능</li><li>여러 유형의 데이터를 동시에 처리하는 교차 모달 추론 기능</li><li>강화학습을 통한 의사결정 효율성 지속적인 개선 및 오류율 최소화</li><li>지시를 기다리지 않고 스스로 작업을 시작하고 새로운 정보를 평가하며 접근 방식으로 동적으로 조정하는 자기주도적 작업 수행</li></ul></li></ul> 🍏 기술적 특징<ul><li>멀티 에이전트 아키텍처<ul><li>계획 에이전트(Planning Agent)<ul><li>작업 분석 및 단계별 계획 수립</li><li>사용자 요청을 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클로 분해</li><li>Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘 활용</li><li>Anthropic Qwen 모델 기반의 텍스트 분석 및 전략 세분화</li></ul></li><li>실행 에이전트(Execution Agent)<ul><li>웹 브라우저/데이터베이스 등 27개 외부 도구와 실시간 연동</li><li>Claude 3.5 Sonnet 모델을 주력으로 사용</li><li>비동기적 클라우드 처리 아키텍처 지원</li></ul></li><li>검증 에이전트(Validation Agent)<ul><li>결과 검증 및 최적화</li><li>3단계 검증 프로세스: 형식 검증 (표 구조/코드 문법), 내용 검증 (사실 관계 확인, 컨텍스트 검증 (사용자 의도 부합 여부)</li></ul></li></ul></li><li>성능 향상 메커니즘<ul><li>동적 모델 로딩: 작업 요구사항에 따라 GPT-4, Gemini 등 제3자 모델 추가 호출</li><li>실시간 피드백 루프: 오류 발생 시 자동 재계획 알고리즘 가동</li><li>크로스 모달 퓨전: 텍스트-이미지 결합 분석을 위한 어텐션 메커니즘 적용</li></ul></li><li>혁신적인 기능<ul><li>비동기 처리: Celery 작업규 + Redis 캐시 - 오픈라인 작업 지속 가능</li><li>메모리 시스템: 벡터 데이터베이스 기반 장기 기억 - 사용자 패턴 학습 최적화</li><li>보안 프레임워크: 샌드박스 가상머신 격리 - 외부시스템 영향 제거</li></ul></li><li>외부 도구 통합: 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 편집기 등 다양한 소프트웨어와 통합</li><li>클라우드 기반 운영: 비동기적 클라우드 처리를 지원하여 효율적인 작업 수행 가능</li></ul> 🍏 성능<ul><li>Meta AI와 Hugging Face가 개발한 GAIA 테스트에서 OpenAI GPT-4o 대비 18% or 23% 높은 정확도</li></ul> 🍏 단점 및 한계<ul><li>초기 오류 빈도: 무한 루프 발생, 오류 메시지 출력 등 초기 사용자 경험에서 문제 보고</li><li>사실 정확성 부족: 정보 누락 또는 부정확한 데이터 제공 사례 존재</li><li>API 의존성: API가 없는 애플리케이션과의 호환성이 제한적</li><li>복제 가능성: 자체 모델 개발보다는 통합에 의존하기 때문에 경쟁사에 의해 복제될 위험</li></ul> 🍏 비즈니스 가능성<ul><li>기업용 솔루션: B2B 공급업체 발굴, 재무 보고서 분석 등</li><li>개인 비서 역할: 여행 계획, 보험 비교, 교육 과정 개발 등</li><li>자동화된 업무 처리: 온라인 스토어 운영 분석, 채용 인터뷰 준비 등</li></ul> 🍏 미래 전망<ul><li>오픈소스화 계획: Monica는 2025년 말까지 Manus AI를 오픈소스로 공개할 계획</li><li>확장성: 개발자들이 맞춤형 플러그인을 구축하거나 틈새 응용 프로그램에 최적화할 수 있는 가능성 제공</li></ul>

마누스(Manus) AI

우디의 컨설팅:  합격으로 가는 3가지 차별점 회사별 맞춤 포트폴리오,  합격을 부르는 비결입니다. 5회 코칭 진행 
 핀테크 프로덕트 디자이너로 최종 합격한 김** 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭 진행 
 핀테크 프로덕트 디자이너로 최종 합격한 **호 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭 진행 
 에이전시 → 스타트업 디자이너로 이직 성공한 **수 님의

[🚨3월·소수 정예!] 유니콘·빅테크 합격한 UX/UI 포트폴리오 컨설팅 - PO·디자인 리드 우디 - 우디디자인랩

Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디)

A) 🙋‍♀️ 저는 상대방이 궁금해하거나 필요로 할 수 있는 정보를 구체적으로 전달하려는 편이에요. 가령 프로젝트를 진행할 때도, “이건 왜 필요한가” “어떤 방식으로 진행될 것인가” 같은 구체적인 맥락을 먼저 짚어요. 특히 추가 설명이 필요할 것 같은 부분은 상세하게 적어서 미리 공유하고, 혹시 오해가 생기지 않도록 직접 확인하려고 노력합니다. 제가 조금 더 신경을 써야 의사소통 과정에서 불필요한 혼란을 줄일 수 있다고 생각해요. (5년차 UX/UI 디자이너분)

* 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디) A) 🙋‍♀️ 저는 상대방이 궁금해하거나 필요로 할 수 있는 정보를 구체적으로 전달하려는 편이에요. 가령 프로젝트를 진행할 때도, “이건 왜 필요한가” “어떤 방식으로 진행될 것인가” 같은 구체적인 맥락을 먼저 짚어요. 특히 추가 설명이 필요할 것 같은 부분은 상세하게 적어서 미리 공유하고, 혹시 오해가 생기지 않도록 직접 확인하려고 노력합니다. 제가 조금 더 신경을 써야 의사소통 과정에서 불필요한 혼란을 줄일 수 있다고 생각해요. (5년차 UX/UI 디자이너분) * 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

Latpeed

기억에 남는 디자이너 면접 답변 [9]

A race is on to push artificial intelligence beyond today’s limits

The breakthrough AI needs 

 * OpenAI가 대형 언어 모델을 선도했으나, 누적 적자, 자원의 한계 와중에 Anthropic, Google, Meta 등이 빠르게 추격 중.
 * 프랑스의 Mistral과 같은 2위권 모델들과의 격차도 줄어들고 있으며, 소형 및 특화된 모델로의 전환이 계속된다면, AI 시장은 몇몇 거대 모델 대신 다양한 모델이 공존하는 형태가 될 가능성이 높음.
 * 투자자들에게는 불확실성이 커짐. 현재 선도자들인 Nvidia와 OpenAI가 다른 경쟁자들에게 밀릴 수 있으며, 기술 인재를 놓고 대형 IT 기업들 간 경쟁이 치열함. 수익모델에 있어 명확한 전략을 가진 기업은 아직 드문 상황.
 * 정부 또한 새로운 사고방식이 필요. AI 발전은 자본과 컴퓨팅 파워뿐만 아니라 적절한 인재와 생태계를 갖추는 것이 중요. 미국은 반도체, 기업가정신을 갖춘 인재, 생태계를 모두 보유하고 있어 상대적 우위 지속될 것.

The breakthrough AI needs
https://www.economist.com/leaders/2024/09/19/the-breakthrough-ai-needs
from The Economist

<ul><li>OpenAI가 대형 언어 모델을 선도했으나, 누적 적자, 자원의 한계 와중에 Anthropic, Google, Meta 등이 빠르게 추격 중.</li><li>프랑스의 Mistral과 같은 2위권 모델들과의 격차도 줄어들고 있으며, 소형 및 특화된 모델로의 전환이 계속된다면, AI 시장은 몇몇 거대 모델 대신 다양한 모델이 공존하는 형태가 될 가능성이 높음.</li><li>투자자들에게는 불확실성이 커짐. 현재 선도자들인 Nvidia와 OpenAI가 다른 경쟁자들에게 밀릴 수 있으며, 기술 인재를 놓고 대형 IT 기업들 간 경쟁이 치열함. 수익모델에 있어 명확한 전략을 가진 기업은 아직 드문 상황. </li><li>정부 또한 새로운 사고방식이 필요. AI 발전은 자본과 컴퓨팅 파워뿐만 아니라 적절한 인재와 생태계를 갖추는 것이 중요. 미국은 반도체, 기업가정신을 갖춘 인재, 생태계를 모두 보유하고 있어 상대적 우위 지속될 것.</li></ul> The breakthrough AI needshttps://www.economist.com/leaders/2024/09/19/the-breakthrough-ai-needsfrom The Economist

The Economist

The Breakthrough AI Needs

문지현

글로벌 경제 및 산업 트렌드와 투자 아이디어, 성장 스토리와 전략, 리더십에 관심이 많습니다.
#투자 #전략 #분석 #신규사업개발 #끊임없이배우기

The Breakthrough AI Needs

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