"개발은 스스로 생각하고 탐구할 때가 가장 즐거우니까"

1️⃣ 마법사인 프리렌은 마법 그 자체를 좋아해요. 그래서 쓸모없는 마법이라도 수집하고 배우려고 하죠.

그래서 늘 마도서(마법도서)를 읽어요. 프리렌을 보며 개발자로서 자신을 돌아보게 됐어요. '나는 개발을 얼마나 좋아했던가', '나는 개발도서를 얼마나 즐겨 읽는가'.

2️⃣ 강력한 마법을 손쉽게 배울 기회를 거절하며 프리렌은 이렇게 답해요. "마법은 스스로 생각하고 탐구할 때가 가장 즐거우니까"

AI를 통해 손쉽게 개발할 수 있는 시대가 열렸지만, 여전히 개발은 그 자체로 참 즐거워요. 때론 애써 코드를 직접 짜면서 즐길 줄 아는 개발자로 남고 싶어요.

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<장송의 프리렌>을 봐도 개발 생각뿐

"개발은 스스로 생각하고 탐구할 때가 가장 즐거우니까" 1️⃣&nbsp;마법사인 프리렌은 마법 그 자체를 좋아해요. 그래서 쓸모없는 마법이라도 수집하고 배우려고 하죠. 그래서 늘 마도서(마법도서)를 읽어요. 프리렌을 보며 개발자로서 자신을 돌아보게 됐어요. '나는 개발을 얼마나 좋아했던가', '나는 개발도서를 얼마나 즐겨 읽는가'. 2️⃣ 강력한 마법을 손쉽게 배울 기회를 거절하며 프리렌은 이렇게 답해요. "마법은 스스로 생각하고 탐구할 때가 가장 즐거우니까" AI를 통해 손쉽게 개발할 수 있는 시대가 열렸지만, 여전히 개발은 그 자체로 참 즐거워요. 때론 애써 코드를 직접 짜면서 즐길 줄 아는 개발자로 남고 싶어요. - &lt;장송의 프리렌&gt;을 봐도 개발 생각뿐

애니를 봐도 개발 생각뿐

 아래 글은 사이드허슬러스토리 뉴스레터에 발행된 글입니다.다른 글들을 보시려면  👉 ...

🗞️ 롤 챌린저 티어→ AI 광고 생성기로 연매출 1억 달러 도전

안녕하세요 :)

오늘은 2025년 3월에 출시한 AI 광고 생성 SaaS인 icon.com으로 1개월만에 매출 5백만달러, 한화로 약 70억을 벌고, 연매출 1,400억을 목표로 굉장히 빠르게 회사를 키워가고 있는 Kennan Davison의 이야기를 준비했습니다.

📌 Kennan의 발자취 요약 👇
 * 14살부터 리그오브레전드 챌린저 티어 (2012~2015년)
 * 개발 독학 및 코딩테스트 준비 (2016년)
 * 아이비리그 Columbia 대학교 자퇴 (2017년)
 * 19살에 Pinterest 최연소 입사 (2017년)
 * Y Combinator 합격 (2020년)
 * Skio.com 창업 (2021~2024년)
 * Icon.com 창업 (2025년 ~ 현재)

📌 전체 내용 보기 ⬇️
https://eopla.net/magazines/29506

📌 전체 목차 ⬇️
 1. 첫 회사 창업 전 타임라인
 2. Y Combinator 합격 → Skio.com 창업
 3. Skio.com 가볍게 살펴보기
 4. 가장 빠르게 성장하는 회사 만들기
 5. 바이럴 영상 하나로 1개월만에 70억 매출 달성
 6. 랜딩페이지 분석
 7. icon.com 온보딩 과정 분석 및 제품 유료 기능 언박싱

안녕하세요 :) 오늘은 2025년 3월에 출시한 AI 광고 생성 SaaS인 icon.com으로 1개월만에 매출 5백만달러, 한화로 약 70억을 벌고, 연매출 1,400억을 목표로 굉장히 빠르게 회사를 키워가고 있는 Kennan Davison의 이야기를 준비했습니다. 📌 Kennan의 발자취 요약 👇<ul ><li>14살부터 리그오브레전드 챌린저 티어 (2012~2015년)</li><li>개발 독학 및 코딩테스트 준비 (2016년)</li><li>아이비리그 Columbia 대학교 자퇴 (2017년)</li><li>19살에 Pinterest 최연소 입사 (2017년)</li><li>Y Combinator 합격 (2020년)</li><li>Skio.com 창업 (2021~2024년)</li><li>Icon.com 창업 (2025년 ~ 현재)</li></ul> 📌 전체 내용 보기 ⬇️https://eopla.net/magazines/29506 📌 전체 목차 ⬇️<ol ><li>첫 회사 창업 전 타임라인</li><li>Y Combinator 합격 → Skio.com 창업</li><li>Skio.com 가볍게 살펴보기</li><li>가장 빠르게 성장하는 회사 만들기</li><li>바이럴 영상 하나로 1개월만에 70억 매출 달성</li><li>랜딩페이지 분석</li><li>icon.com 온보딩 과정 분석 및 제품 유료 기능 언박싱</li></ol>

쿠팡, 대만에서도 로켓을 쏘아 올릴 수 있을까요?

롤 챌린저 출신 개발자 → AI 광고 SaaS로 연매출 1400억 도전기

오픈AI, 윈드서프 30억弗에 인수…불붙는 빅테크 'AI코딩' 경쟁, 애플은 앤스로픽 기술 코딩 접목 파이선처럼 AI 생태계 장악 노려

오픈AI, 윈드서프 30억弗에 인수…불붙는 빅테크 'AI코딩' 경쟁

윈드서프는 2021년 미국 캘리포니아주에서 창립된 AI코딩 스타트업이다. 윈드서프는 파이선·C 등 프로그래밍 언어가 아니라 자연어로 코드를 짜는 이른바 ‘바이브 코딩’ 프로그램을 제공한다. 하루 활성이용자는 50만 명이 넘는다.

오픈AI는 윈드서프와 함께 AI 코딩계의 양대 강자로 꼽히는 ‘커서 AI’의 개발사 애니스피어에도 2023년 엔젤 투자(초기 벤처기업 투자)를 했다. 애니스피어는 지난해 8월 미국 최대 벤처캐피털(VC)인 앤드리슨호로위츠 등에서 6000만달러(약 830억원) 규모 시리즈A 투자를 유치했다.

https://www.hankyung.com/article/2025050651841

윈드서프는 2021년 미국 캘리포니아주에서 창립된 AI코딩 스타트업이다. 윈드서프는 파이선·C 등 프로그래밍 언어가 아니라 자연어로 코드를 짜는 이른바 ‘바이브 코딩’ 프로그램을 제공한다. 하루 활성이용자는 50만 명이 넘는다. 오픈AI는 윈드서프와 함께 AI 코딩계의 양대 강자로 꼽히는 ‘커서 AI’의 개발사 애니스피어에도 2023년 엔젤 투자(초기 벤처기업 투자)를 했다. 애니스피어는 지난해 8월 미국 최대 벤처캐피털(VC)인 앤드리슨호로위츠 등에서 6000만달러(약 830억원) 규모 시리즈A 투자를 유치했다. https://www.hankyung.com/article/2025050651841

한국경제

초반에 문제를 너무 좁게 잡으면
현상 해석도, 원인 분석도 그 안에 갇힙니다.

예를 들어,
회원가입 단계에서 이메일 입력 오류가 많다 → 입력란 가이드를 추가하자

하지만 정말 문제가 그 단계뿐일까요,
사실은 그 전에 ‘가입할 이유’가 약할 수 있습니다.

또는,
홈 화면 이탈률이 높다 → 구조가 복잡해서 그렇다

그럴 수도 있지만, 실은 컨텐츠 자체에
기대감이 없었거나 첫 진입 유저와 리텐션
유저가 섞였을 수도 있습니다.

문제 해결형 포폴에선 무엇을 해결했는지
만큼이나 아래 두 가지를 꼭 신경써야 합니다.

1) 왜 그게 문제라고 봤는지
2) 다른 가능성은 왜 배제했는지

초반에 문제를 너무 좁게 잡으면현상 해석도, 원인 분석도 그 안에 갇힙니다. 예를 들어,회원가입 단계에서 이메일 입력 오류가 많다 → 입력란 가이드를 추가하자 하지만 정말 문제가 그 단계뿐일까요,사실은 그 전에 ‘가입할 이유’가 약할 수 있습니다. 또는,홈 화면 이탈률이 높다 → 구조가 복잡해서 그렇다 그럴 수도 있지만, 실은 컨텐츠 자체에기대감이 없었거나 첫 진입 유저와 리텐션유저가 섞였을 수도 있습니다. 문제 해결형 포폴에선 무엇을 해결했는지만큼이나 아래 두 가지를 꼭 신경써야 합니다. 1) 왜 그게 문제라고 봤는지2) 다른 가능성은 왜 배제했는지

UX 포폴, 좁은 문제 정의는 좁은 솔루션을 만든다?

1. 철학자 발터 벤야민은 1935년 유명한 에세이 《기술 복제 시대의 예술작품》에서, 대량 생산 기술로 동일 작품의 수많은 완벽한 복제본을 만들 수 있게 되면 예술 작품이 '아우라 (aura)'를 상실한다고 말했다.

2. 아우라는 예술가와 작품의 직접적이고 고유한 연결고리다.

3. 100여년이 지난 지금 소비자들은 그 아우라를 소생시키기 위해 기꺼이 후원자가 되고 있다.

4. 그들은 대량 판매 시장을 피해 작품과 더 가까워지고 자신이 좋아하는 아티스트와 더 깊은 관계를 구축할 새로운 방법을 찾고 있다.

5. 후원 모델은 두 시장을 연결한다. 한쪽에는 아우라를 되찾고 싶어 하는 소비자의 욕구가, 다른 한쪽에는 친밀감을 구축하고자 하는 창작자의 욕구가 있다.

6. 전통적 게이트키퍼들은 그 둘을 연결하는 역할을 하기 힘들며 오히려 그 연결을 약화시킨 데 부분적 책임이 있다.

#타잔경제학 📚

1. 철학자 발터 벤야민은 1935년 유명한 에세이 《기술 복제 시대의 예술작품》에서, 대량 생산 기술로 동일 작품의 수많은 완벽한 복제본을 만들 수 있게 되면 예술 작품이 '아우라 (aura)'를 상실한다고 말했다. ​2. 아우라는 예술가와 작품의 직접적이고 고유한 연결고리다. ​3. 100여년이 지난 지금 소비자들은 그 아우라를 소생시키기 위해 기꺼이 후원자가 되고 있다. ​4. 그들은 대량 판매 시장을 피해 작품과 더 가까워지고 자신이 좋아하는 아티스트와 더 깊은 관계를 구축할 새로운 방법을 찾고 있다. ​5. 후원 모델은 두 시장을 연결한다. 한쪽에는 아우라를 되찾고 싶어 하는 소비자의 욕구가, 다른 한쪽에는 친밀감을 구축하고자 하는 창작자의 욕구가 있다. ​6. 전통적 게이트키퍼들은 그 둘을 연결하는 역할을 하기 힘들며 오히려 그 연결을 약화시킨 데 부분적 책임이 있다. #타잔경제학 📚

< 사람들이 좋아하는 아티스트와 '가까워지고' 싶어 하는 이유 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223856101862

설계없이 시작가능한 AI에 의한 즉흥 개발방법도 지속적으로 유행하고 발전해 나가겠지만 상대적으로

느린 개발방법처럼 보이는 도메인 모델을 먼저 고민하고 시작하는 DDD(+이벤트 드리븐) 개발방법에서도 AI툴을 활용해 가속화하는 방법이 없을까?

고민하다가 시도된 변종실험으로 Qlerify를 간단하게 이용해보았으며 도메인모델을 통해 코드생성도 후속으로 시도해보았습니다.
(코틀린 코드와 액터모델로 구현시도됨)

변종실험 : https://wiki.webnori.com/display/AKKA/qlerify+with+ddd

설계없이 시작가능한 AI에 의한 즉흥 개발방법도 지속적으로 유행하고 발전해 나가겠지만 상대적으로 느린 개발방법처럼 보이는 도메인 모델을 먼저 고민하고 시작하는 DDD(+이벤트 드리븐) 개발방법에서도 AI툴을 활용해 가속화하는 방법이 없을까? 고민하다가 시도된 변종실험으로 Qlerify를 간단하게 이용해보았으며 도메인모델을 통해 코드생성도 후속으로 시도해보았습니다.(코틀린 코드와 액터모델로 구현시도됨) 변종실험 : https://wiki.webnori.com/display/AKKA/qlerify+with+ddd

DDD with AI

세계 최대의 백과사전인 브리태니커 백과사전의 페이지수는?

답: 32,640쪽 (32권)

세계 최대의 백과사전인 브리태니커 백과사전의 페이지수는? 답: 32,640쪽 (32권)

Product Designer 그리고 Frontend(RN App) 혹은 Backend Engineer(Python/TS)를 곧 모셔야할 듯.. 요즘은 어디로 가야 좋은 분들을 만날 수 있으려나요. 디자인과 개발을 즐기는 사람이라면 경력자가 아니어도 괜찮은데..

Product Designer 그리고 Frontend(RN App) 혹은 Backend Engineer(Python/TS)를 곧 모셔야할 듯.. 요즘은 어디로 가야 좋은 분들을 만날 수 있으려나요. 디자인과 개발을 즐기는 사람이라면 경력자가 아니어도 괜찮은데..

AI가 기존 프로덕트와는 다른 여러 고유한 특징을 가지고 있기 때문있는데, 이 특징에 대해서 구글(Google)의 AI PM인 Marily Nika는 Building AI-Powered Products란 책에 잘 정리해서 요약했습니다.

1. 확률적 특성 (Probabilistic Nature)
AI 모델은 미리 정의된 규칙이 아닌, 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 확률에 따라 작동하며 예측을 합니다. AI PM은 이러한 불확실성을 수용하고 관리해야 하며, 이해관계자 및 사용자에게 올바른 기대치를 설정해야 합니다. 정확도와 속도/비용 같은 다른 제품 요소 간의 트레이드 오프를 이해하는 것이 중요하며, 모델 성능을 지속적으로 모니터링하는 피드백 루프를 설정하고 모델 재학습, 테스트 및 개선 전략을 확보해야 합니다. 또한, 신뢰도 스코어나 시스템이 불확실할 때 경고를 표시하는 등 AI의 확률적 특성을 반영하는 인터페이스를 설계해야 합니다.

2. 데이터 의존성 (Dependency on Data)
AI 시스템은 데이터에 의존하며, 관련성 높고 고품질의 데이터가 많을수록 모델 성능이 향상됩니다. 그러나 데이터의 편향, 노이즈 등은 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. AI PM으로서 데이터의 품질과 많은 데이터의 확보는 성공에 크게 영향을 미치며, 데이터 소싱, 정제, 유효성 검사가 워크플로우의 핵심이 되어야 합니다. 데이터 프라이버시 우려와 최대한 많은 데이터를 수집하려는 욕구 사이의 균형을 맞추고, 리서처 및 데이터 과학자와 긴밀히 협력하여 데이터 파이프라인을 올바르게 설정하고 데이터셋이 지속적으로 업데이트되도록 해야 합니다.

3. 모델 드리프트 (Model Drift)
AI 모델은 수동으로 업데이트되지 않으면 정적인 기존 소프트웨어와 달리, 시간이 지남에 따라 학습하고 개선됩니다. 이러한 지속적인 학습 능력은 장점이지만, 업데이트 관리 및 학습 과정에서 새로운 편향이나 오류가 발생할 수 있다는 도전과제도 안겨줍니다. 정기적인 모델 재학습이나 능동 학습(Active Learning) 프레임워크 같은 프로세스를 구현하여 지속적인 학습 및 개선을 지원하고, 사용자가 AI를 수정하거나 추가 컨텍스트를 제공할 수 있는 피드백 메커니즘을 사용자 경험에 포함해야 합니다.

4. 모델 해석 가능성 및 설명 가능성의 필요성
복잡한 AI 모델은 인간이 작동 방식을 이해하기 어려운 "블랙박스" 특성을 가질 수 있습니다. 투명성과 책임성이 중요한 분야(예: 의료, 금융, 법률)에서는 이러한 특성이 도전과제를 야기합니다. AI PM은 모델 성능과 해석 가능성 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 가능한 경우 해석 가능한 AI 모델에 투자하거나 SHAP, LIME 같은 기술을 사용하여 복잡한 모델의 예측을 설명하는 것이 도움이 됩니다. 사용자 인터페이스가 AI 결정 방식에 대한 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공하도록 해야 합니다.

5. 자동화된 의사 결정 (Automated Decision Making):
AI의 강력한 기능 중 하나는 인간 개입 없이 자율적으로 의사 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 이는 Chatbot을 통한 고객 지원 자동화, 공급망 최적화, 자율 주행 등 산업을 변화시키고 있습니다. 자동화는 효율성 향상을 제공하지만, 책임의 전환을 가져옵니다. AI PM은 인간과 기계의 의사 결정 경계를 신중하게 고민하고, 인간 개입이 필요한 경우 인간 감시("human-in-the-loop")를 허용하는 시스템을 설계하며, 특히 오류가 중대한 결과를 초래할 수 있는 고위험 환경에서는 실패 방지 및 에스컬레이션 프로토콜을 포함해야 합니다.

6. 확장성 (Scalability)
AI의 핵심 강점 중 하나는 빠르게 확장할 수 있는 능력입니다. 한번 훈련된 AI 모델은 초당 수천 건의 결정을 내릴 수 있어 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘습니다. 그러나 확장성은 인프라, 성능 최적화, 데이터 처리 측면에서 도전과제를 동반합니다. AI PM은 처음부터 인프라를 고려해야 하며, AI 제품이 성장함에 따라 데이터 처리 및 계산 요구 사항이 증가하므로 효율적으로 확장할 수 있는 인프라를 확보하는 것이 중요합니다. 확장성은 단지 인프라뿐만 아니라 대규모 데이터 또는 다양한 사용자 입력을 처리할 때 성능을 유지하는 것에 관한 것이기도 합니다. 초반부터 확장성을 계획하고, AI의 요구 사항에 맞춰 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼을 선택하며, 파이프라인 및 데이터 아키텍처가 현재 및 미래의 요구 사항을 모두 처리할 수 있도록 해야 합니다.

AI가 기존 프로덕트와는 다른 여러 고유한 특징을 가지고 있기 때문있는데, 이 특징에 대해서 구글(Google)의 AI PM인 Marily Nika는&nbsp;Building AI-Powered Products란 책에 잘 정리해서 요약했습니다. 1. 확률적 특성 (Probabilistic Nature)AI 모델은 미리 정의된 규칙이 아닌, 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 확률에 따라 작동하며 예측을 합니다. AI PM은 이러한 불확실성을 수용하고 관리해야 하며, 이해관계자 및 사용자에게 올바른 기대치를 설정해야 합니다. 정확도와 속도/비용 같은 다른 제품 요소 간의 트레이드 오프를 이해하는 것이 중요하며, 모델 성능을 지속적으로 모니터링하는 피드백 루프를 설정하고 모델 재학습, 테스트 및 개선 전략을 확보해야 합니다. 또한, 신뢰도 스코어나 시스템이 불확실할 때 경고를 표시하는 등 AI의 확률적 특성을 반영하는 인터페이스를 설계해야 합니다. 2. 데이터 의존성 (Dependency on Data)AI 시스템은 데이터에 의존하며, 관련성 높고 고품질의 데이터가 많을수록 모델 성능이 향상됩니다. 그러나 데이터의 편향, 노이즈 등은 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. AI PM으로서 데이터의 품질과 많은 데이터의 확보는&nbsp;성공에 크게 영향을 미치며, 데이터 소싱, 정제, 유효성 검사가 워크플로우의 핵심이 되어야 합니다. 데이터 프라이버시 우려와 최대한 많은 데이터를 수집하려는 욕구 사이의 균형을 맞추고, 리서처 및 데이터 과학자와 긴밀히 협력하여 데이터 파이프라인을 올바르게 설정하고 데이터셋이 지속적으로 업데이트되도록 해야 합니다. 3. 모델 드리프트 (Model Drift)AI 모델은 수동으로 업데이트되지 않으면 정적인 기존 소프트웨어와 달리, 시간이 지남에 따라 학습하고 개선됩니다. 이러한 지속적인 학습 능력은 장점이지만, 업데이트 관리 및 학습 과정에서 새로운 편향이나 오류가 발생할 수 있다는 도전과제도 안겨줍니다. 정기적인 모델 재학습이나 능동 학습(Active Learning) 프레임워크 같은 프로세스를 구현하여 지속적인 학습 및 개선을 지원하고, 사용자가 AI를 수정하거나 추가 컨텍스트를 제공할 수 있는 피드백 메커니즘을 사용자 경험에 포함해야 합니다. 4. 모델 해석 가능성 및 설명 가능성의 필요성복잡한 AI 모델은 인간이 작동 방식을 이해하기 어려운 "블랙박스" 특성을 가질 수 있습니다. 투명성과 책임성이 중요한 분야(예: 의료, 금융, 법률)에서는 이러한 특성이 도전과제를 야기합니다. AI PM은 모델 성능과 해석 가능성 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 가능한 경우 해석 가능한 AI 모델에 투자하거나 SHAP, LIME 같은 기술을 사용하여 복잡한 모델의 예측을 설명하는 것이 도움이 됩니다. 사용자 인터페이스가 AI 결정 방식에 대한 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공하도록 해야 합니다. 5. 자동화된 의사 결정 (Automated Decision Making):AI의 강력한 기능 중 하나는 인간 개입 없이 자율적으로 의사 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 이는 Chatbot을 통한 고객 지원 자동화, 공급망 최적화, 자율 주행 등 산업을 변화시키고 있습니다. 자동화는 효율성 향상을 제공하지만, 책임의 전환을 가져옵니다. AI PM은 인간과 기계의 의사 결정 경계를 신중하게 고민하고, 인간 개입이 필요한 경우 인간 감시("human-in-the-loop")를 허용하는 시스템을 설계하며, 특히 오류가 중대한 결과를 초래할 수 있는 고위험 환경에서는 실패 방지 및 에스컬레이션 프로토콜을 포함해야 합니다. 6. 확장성 (Scalability)AI의 핵심 강점 중 하나는 빠르게 확장할 수 있는 능력입니다. 한번 훈련된 AI 모델은 초당 수천 건의 결정을 내릴 수 있어 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘습니다. 그러나 확장성은 인프라, 성능 최적화, 데이터 처리 측면에서 도전과제를 동반합니다. AI PM은 처음부터 인프라를 고려해야 하며, AI 제품이 성장함에 따라 데이터 처리 및 계산 요구 사항이 증가하므로 효율적으로 확장할 수 있는 인프라를 확보하는 것이 중요합니다. 확장성은 단지 인프라뿐만 아니라 대규모 데이터 또는 다양한 사용자 입력을 처리할 때 성능을 유지하는 것에 관한 것이기도 합니다. 초반부터 확장성을 계획하고, AI의 요구 사항에 맞춰 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼을 선택하며, 파이프라인 및 데이터 아키텍처가 현재 및 미래의 요구 사항을 모두 처리할 수 있도록 해야 합니다.

서비스 개발에 필요한 "AI의 특징"에 대한 이해

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전성기를 길게 만드는 방법  라이프 사이클이라는 것이 있다. 무언가가 발생했을 시점부터 소멸되는 시점까지를 지칭하는 개념으로 많이 쓰인다. 보통 그 가운데 어딘가에 정점을 나타내는 지점이 있고, 그 앞은 성장기 그 후는 쇠퇴기로 많이 표현한다. 그리고 정점 주변으로 전성기가 형성된다. 전성기가 두 번 이상 오는 사람이나 조직도 있지만, 대체로는 한 번의 전

30화 [Growth] 지속적으로 성장하는 조직

성장하지 못하면 도태된다.
#성장 #팀 #리더십 #repost

https://brunch.co.kr/@drunkensky/93

성장하지 못하면 도태된다.#성장 #팀 #리더십 #repost https://brunch.co.kr/@drunkensky/93

Brunch Story

지속적으로 성장하는 조직

SSR 도입으로 SEO·초기 로딩을 개선하려다 react-query 중복 호출로 성능이 악화된 과정을 분석하고, 구조적 해결책·지표 향상 결과를 공유합니다. SSR 최적화 핵심 포인트와 react-query 캐시 설정 노하우까지 담았습니다.

마이리얼트립 SSR 최적화

마이리얼트립은 왜 SSR을 최적화해야했을까요?

 * 예기치 못한 성능저하
 * 중복 API 호출

분석, 검증, 해결책, 결과까지 깔끔하게 나와있네요!

https://medium.com/myrealtrip-product/마이리얼트립-ssr-최적화-a73815c6cdfc

마이리얼트립은 왜 SSR을 최적화해야했을까요? <ul ><li>예기치 못한 성능저하</li><li>중복 API 호출</li></ul> 분석, 검증, 해결책, 결과까지 깔끔하게 나와있네요! https://medium.com/myrealtrip-product/마이리얼트립-ssr-최적화-a73815c6cdfc

Medium

SSR 최적화

동시성처리와 병렬성처리는 유사해보이지만 큰 차이가있으며 간략하게 간략하게 설명될수 있습니다.

•동시성 : 한사람이 커피주문 받고 만들기를 동시에한다. 커피머신을 이용하면서도 주문을 받음 - 비동기 논블록킹
•병렬성 : 커피주문을 받는사람과 만드는 사람이 각각 따로 있다. - 병렬처리 멀티스레드 프로그래밍
•순차성(동기순차 블락킹 프로그래밍) : 한사람이 커피주문을 받고 커피를 만들지만~ 커피가 완성될때까지 다음손님 주문을 받지 못한다.

◦동시/병렬로 진행되지 않음으로 전체 소요시간은 각 Task의 전체합으로 전체완료시간이 가장느림

JVM(자바+코틀린) 영역이 지원하는 동시성 프로그래밍 방식을 먼저 알아보고 액터모델에 이벤트를 전송해 결과값을 받는 ASK패턴도 알아보겠습니다.

https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=106267065

동시성처리와 병렬성처리는 유사해보이지만 큰 차이가있으며 간략하게 간략하게 설명될수 있습니다. •동시성 : 한사람이 커피주문 받고 만들기를 동시에한다. 커피머신을 이용하면서도 주문을 받음 - 비동기 논블록킹•병렬성 : 커피주문을 받는사람과 만드는 사람이 각각 따로 있다. - 병렬처리 멀티스레드 프로그래밍•순차성(동기순차 블락킹 프로그래밍) : 한사람이 커피주문을 받고 커피를 만들지만~ 커피가 완성될때까지 다음손님 주문을 받지 못한다. ◦동시/병렬로 진행되지 않음으로 전체 소요시간은 각 Task의 전체합으로 전체완료시간이 가장느림 JVM(자바+코틀린) 영역이 지원하는 동시성 프로그래밍 방식을 먼저 알아보고 액터모델에 이벤트를 전송해 결과값을 받는 ASK패턴도 알아보겠습니다. https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=106267065

자바진영의 다양한 동시성처리

아래 글은 사이드허슬러스토리 뉴스레터에 발행된 글입니다.다른 글들을 보시려면  👉 뉴...

👨‍🎨 해고된 디자이너 → 월 2천만원 버는 1인 개발자

안녕하세요 :)

오늘은 해고된 UX 디자이너에서 월 수익 $15,000의 1인 개발자가 된 Fernando Pessagno 이야기를 준비했습니다.

📌 Fernando가 1인 개발자가 된 과정 요약 👇
 * 10년간 1인 웹 디자인 프리랜서 (2010년~2019년)
 * 사이드 프로젝트로 Resume 생성 웹사이트 제작 (2018년)
 * 생계를 위해 9-to-5 직장의 UX 디자이너로 돌아감 (2019년)
 * 회사에서 휴가 전날 해고 당함 (2023년)
 * 해고 당한 후, 10일간 SaaS 만들기 챌린지 시작 (2023년)
 * 1인 개발자로 전향 (2023년 ~ 현재)

📌 전체 내용 보기 ⬇️
https://eopla.net/magazines/29242

📌 전체 목차 ⬇️
 1. 해고 당한 UX 디자이너 👨‍🎨 → 1인 개발자 👨‍💻
 2. 해고된 후, 10일안에 SaaS 개발 도전 ⏳
 3. AiCarousels.com을 만든 이유❓
 4. 10일간의 AiCarousels.com 개발 과정 🛠️
 5. 비개발자가 10일 만에 SaaS를 출시할 수 있었던 6가지 이유 🔍
 6. AiCarousels.com 트래픽 채널 분석 📊
 7. 마케팅 → Free Tools 전략 🆓

안녕하세요 :) 오늘은 해고된 UX 디자이너에서 월 수익 $15,000의 1인 개발자가 된 Fernando Pessagno 이야기를 준비했습니다. 📌 Fernando가 1인 개발자가 된 과정 요약 👇 <ul ><li>10년간 1인 웹 디자인 프리랜서 (2010년~2019년)</li><li>사이드 프로젝트로 Resume 생성 웹사이트 제작 (2018년)</li><li>생계를 위해 9-to-5 직장의 UX 디자이너로 돌아감 (2019년)</li><li>회사에서 휴가 전날 해고 당함 (2023년)</li><li>해고 당한 후, 10일간 SaaS 만들기 챌린지 시작 (2023년)</li><li>1인 개발자로 전향 (2023년 ~ 현재)</li></ul> 📌 전체 내용 보기 ⬇️https://eopla.net/magazines/29242 📌 전체 목차 ⬇️<ol ><li>해고 당한 UX 디자이너 👨‍🎨 → 1인 개발자 👨‍💻</li><li>해고된 후, 10일안에 SaaS 개발 도전 ⏳</li><li>AiCarousels.com을 만든 이유❓</li><li>10일간의 AiCarousels.com 개발 과정 🛠️</li><li>비개발자가 10일 만에 SaaS를 출시할 수 있었던 6가지 이유 🔍</li><li>AiCarousels.com 트래픽 채널 분석 📊</li><li>마케팅 → Free Tools 전략 🆓</li></ol>

👨‍🎨 해고된 디자이너 → 월 2000만원 버는 1인 개발자

디자이너에게 AI를 어떻게 문제 해결에 활용했는지
묻는 기업이 늘고 있습니다.

특히, 포폴에서 AI는 그냥 썼다가 아니라
어떤 맥락에서, 왜, 어떤 행동을 유도했는지로
써야 뻔하지 않을 수 있습니다.

흥미롭게 본 예시
- GPTs에 VoC 전체 학습 → 페르소나 도출 → 인뎁스 인터뷰 설계 (사이드)
- 리뷰 요약 기능 → 인게이지먼트 +nn% (솔루션)
- AI 챌린지 추천 → 루틴 기반 맞춤 유도 (전략)

💡UX 설계에 AI가 어떤 역할을 했는지로 풀어보세요.
단순 사용했다는 중요하지 않습니다.

디자이너에게 AI를 어떻게 문제 해결에 활용했는지묻는 기업이 늘고 있습니다. 특히, 포폴에서 AI는 그냥 썼다가 아니라어떤 맥락에서, 왜, 어떤 행동을 유도했는지로써야 뻔하지 않을 수 있습니다. 흥미롭게 본 예시- GPTs에 VoC 전체 학습 → 페르소나 도출 → 인뎁스 인터뷰 설계 (사이드)- 리뷰 요약 기능 → 인게이지먼트 +nn% (솔루션)- AI 챌린지 추천 → 루틴 기반 맞춤 유도 (전략) 💡UX 설계에 AI가 어떤 역할을 했는지로 풀어보세요.단순 사용했다는 중요하지 않습니다.

포트폴리오에 AI, 어떻게 넣어야 안 뻔할까?

웹에서는 UI가 비동기로 업데이트되는 경우가 참 많죠? UI가 변경될 때까지 기다려줘야 하기 때문에 많은 개발자들이 테스트하기 어려운하는 부분입니다. 다행이도 Testing Library는 비동기로 실행되는 까다로운 코드를 효과적으로 테스트하실 수 있도록 비동기 테스팅에 특화된 API를 제공하고 있는데요.

이번 영상에서는 Testing Library를 사용하여 비동기로 작동하는 React 컴포넌트를 테스트하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/WZza2oISgJ8
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/react-testing-library-async/
🧑‍💻 실습 코드 (Vitest): https://stackblitz.com/edit/react-testing-library-async
👩‍💻 실습 코드 (Jest): https://codesandbox.io/embed/react-testing-library-async-q01b9

웹 프론트엔드 테스트에서 사실 상 표준으로 자리잡은 라이브러리인 Testing Library에 대해서 배우시고 싶으시다면 아래 게시물도 함께 참고하시길 추천드려요.
📕 React Testing Library 사용법: https://careerly.co.kr/comments/118453
📗 Testing Library 유저 이벤트 처리: https://careerly.co.kr/comments/118837

웹에서는 UI가 비동기로 업데이트되는 경우가 참 많죠? UI가 변경될 때까지 기다려줘야 하기 때문에 많은 개발자들이 테스트하기 어려운하는 부분입니다. 다행이도 Testing Library는 비동기로 실행되는 까다로운 코드를 효과적으로 테스트하실 수 있도록 비동기 테스팅에 특화된 API를 제공하고 있는데요. 이번 영상에서는 Testing Library를 사용하여 비동기로 작동하는 React 컴포넌트를 테스트하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/WZza2oISgJ8📝 포스팅: https://www.daleseo.com/react-testing-library-async/🧑‍💻 실습 코드 (Vitest): https://stackblitz.com/edit/react-testing-library-async👩‍💻 실습 코드 (Jest): https://codesandbox.io/embed/react-testing-library-async-q01b9 웹 프론트엔드 테스트에서 사실 상 표준으로 자리잡은 라이브러리인 Testing Library에 대해서 배우시고 싶으시다면 아래 게시물도 함께 참고하시길 추천드려요.📕 React Testing Library 사용법: https://careerly.co.kr/comments/118453📗 Testing Library 유저 이벤트 처리: https://careerly.co.kr/comments/118837

Testing Library 비동기 테스트

이 Resume의 가장 큰 장점과
가장 큰 문제점은 무엇일까요?

인사담당자분들이나 리쿠르터분들의
소중한 조언을 기다립니다.

댓글로 알려주세요 :)

이 Resume의 가장 큰 장점과 가장 큰 문제점은 무엇일까요? 인사담당자분들이나 리쿠르터분들의 소중한 조언을 기다립니다. 댓글로 알려주세요 :)

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﻿
저는 어린이를 별로 좋아하지 않았습니다. 솔직히 지금도 어린이를 엄청 좋아하진 않습니다. 다만, 자녀를 갖고 많이 변했습니다. 어린이가 귀엽고, 특히 아기들이 너무 예쁘게 보입니다. 고사리 같은 손과 꼼지락거리는 발, 옹알이 소리는 아이들을 사랑스럽게 만드는 치트키 같습니다.

어린이는 어른의 보호와 사랑을 받고 자랍니다. 어린이는 스스로 일을 하기 어렵고, 행동에 책임을 지기 어려운 시절을 의미합니다. 그래서 모든 일을 할 때 어른의 도움이 필요하고, 위험한 요소로부터 보호가 필요합니다. 그냥 먹이고 입히면 끝나는 것이 아니라 잘 자랄 수 있도록 사랑으로 보살펴야 합니다.

사랑으로 보살펴야 잘 자랍니다. 반대로 사랑을 주지 않으면 잘 자라지 못합니다. 잘 자란다는 정의를 두 가지로 내립니다. 첫 번째, 물리적인 신체 건강입니다. 정성스럽게 보살펴야 아프지 않고 잘 자랍니다. 두 번째, 정서적인 마음의 건강입니다. 사랑으로 양육하지 않으면 마음에 병이 생깁니다. 마음의 병을 갖고 자라면 건강하지 못한 자아를 갖게 됩니다.

우리는 내 자녀뿐만 아니라 이웃의 자녀와 나아가 세상의 모든 아이들을 잘 자라도록 관심과 사랑으로 보살펴야 하는 의무를 갖고 있습니다. 왜냐하면 우리가 그렇게 어린 시절에 관심과 사랑을 먹고 자랐기 때문입니다. 따라서 우리도 다음 세대에게 관심과 사랑을 나누어야 합니다. 우리가 받은 관심과 사랑은 대가 없이 받은 것으로 우리도 마땅히 다음 세대에게 값없이 관심과 사랑을 나누어야 할 것입니다.

반드시 자녀를 갖고 양육해야 하는 일이 의무는 아닙니다. 그러나 자녀를 갖고 싶지 않다고 생각하는 사람들이 많다는 것이 안타깝습니다. 본인 인생을 책임지기도 빠듯한데 자녀까지 낳고 잘 기를 자신이 없다는 마음을 일부 공감합니다. 공감하지 못하는 일부 마음은 희생하고 싶지 않은 생각입니다. 하고 싶은 일만 하며 살고 싶다는 가치를 존중하지만, 편리하게 사는 인생에서 놓칠 수 있는 소중한 것을 알려주고 싶습니다.

마치 자녀를 양육하는 것이 희생 같아 보이지만, 실제로 전혀 그렇지 않습니다. 자녀로 인해 느끼는 기쁨과 감사, 유익이 훨씬 많습니다. 물론 자녀를 양육하며 하고 싶지 않은 일을 하고, ‘나’를 위한 시간이 줄어드는 것은 사실입니다. 그런데 그 가운데 배우고 느끼며 깨닫는 것이 놓치는 것보다 훨씬 많고 ‘나’에게 도움이 됩니다.

온전히 ‘나’를 위해 여가를 즐기는 삶이 자신을 풍성하게 만든다고 생각하는 것은 착각입니다. 순간 몸은 편안하고 재미는 있을 수 있겠죠. 그러나 진짜로 삶이 깊어지고 넓어지는 것은 아닙니다. 어쩌면 그건 ‘나’를 위한다고 하지만, 그냥 시간을 편리하게 보내는 장치일 뿐이라고 생각합니다.

봉사활동을 가보면 깨닫게 됩니다. 헌신하려고 왔는데, 보람을 느끼는 순간에 내가 더 받는 것이 많다는 것을 깨닫습니다. 봉사를 받는 사람에게 도움이 되었다는 것과 고마워하며 사랑스럽게 ‘나’를 바라봐 주는 눈을 보면 마음에 진짜 즐거움이 찾아옵니다. 그 즐거움은 오락이 주는 즐거움에 비할 것이 못됩니다.

자녀를 양육하는 것과 아이들을 돌보는 일도 마찬가지입니다. 내 시간을 사용하여 아이들과 놀아준다고 하지만, 어느새 그 시간을 온전히 즐기고 있는 내 모습을 바라보며 그냥 나도 놀고 있구나 깨닫게 됩니다. 그리고 나보다 더 즐거워하는 아이들을 보면 뿌듯하고 행복합니다. 이건 직접 경험해 보지 않으면 절대 다른 곳에서 대신 느낄 수 없는 감정입니다.

어린이는 감정에 솔직합니다. 잘 웃고 우는 이유가 여기 있습니다. 좋은 것과 싫은 것이 명확합니다. 그런 표현 방식을 보며 굳어있던 감정이 살아서 움직입니다. 나도 좋은 것과 싫은 것을 같이 표현하고, 더 많이 웃고 아파하는 아이들을 바라보며 같이 슬퍼합니다. 아이들에게서 감정 표현을 배우고, 공감하는 방법을 깨닫게 됩니다.
말을 잘 하지 못하는 어린아이들과 무엇을 할 수 있을까, 어떻게 소통할 수 있을까 염려와 걱정이 될 것입니다. 그것은 쓸데없는 걱정입니다. 아이들 눈빛만 봐도 알 수 있습니다. 지금 기쁜지 어떤 도움이 필요한지 느낄 수 있습니다. 정직한 소통을 할 때 나눌 수 있는 교감입니다.

저는 아이들을 통해 늘 배웁니다. 그들의 해맑음, 순수함, 자유로움을 닮고 싶습니다. 저도 아이들처럼 늘 오늘을 감사하고 내일을 기대하며 살고 싶습니다. 어린아이들처럼 밝고 깨끗한 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

﻿저는 어린이를 별로 좋아하지 않았습니다. 솔직히 지금도 어린이를 엄청 좋아하진 않습니다. 다만, 자녀를 갖고 많이 변했습니다. 어린이가 귀엽고, 특히 아기들이 너무 예쁘게 보입니다. 고사리 같은 손과 꼼지락거리는 발, 옹알이 소리는 아이들을 사랑스럽게 만드는 치트키 같습니다. 어린이는 어른의 보호와 사랑을 받고 자랍니다. 어린이는 스스로 일을 하기 어렵고, 행동에 책임을 지기 어려운 시절을 의미합니다. 그래서 모든 일을 할 때 어른의 도움이 필요하고, 위험한 요소로부터 보호가 필요합니다. 그냥 먹이고 입히면 끝나는 것이 아니라 잘 자랄 수 있도록 사랑으로 보살펴야 합니다. 사랑으로 보살펴야 잘 자랍니다. 반대로 사랑을 주지 않으면 잘 자라지 못합니다. 잘 자란다는 정의를 두 가지로 내립니다. 첫 번째, 물리적인 신체 건강입니다. 정성스럽게 보살펴야 아프지 않고 잘 자랍니다. 두 번째, 정서적인 마음의 건강입니다. 사랑으로 양육하지 않으면 마음에 병이 생깁니다. 마음의 병을 갖고 자라면 건강하지 못한 자아를 갖게 됩니다. 우리는 내 자녀뿐만 아니라 이웃의 자녀와 나아가 세상의 모든 아이들을 잘 자라도록 관심과 사랑으로 보살펴야 하는 의무를 갖고 있습니다. 왜냐하면 우리가 그렇게 어린 시절에 관심과 사랑을 먹고 자랐기 때문입니다. 따라서 우리도 다음 세대에게 관심과 사랑을 나누어야 합니다. 우리가 받은 관심과 사랑은 대가 없이 받은 것으로 우리도 마땅히 다음 세대에게 값없이 관심과 사랑을 나누어야 할 것입니다. 반드시 자녀를 갖고 양육해야 하는 일이 의무는 아닙니다. 그러나 자녀를 갖고 싶지 않다고 생각하는 사람들이 많다는 것이 안타깝습니다. 본인 인생을 책임지기도 빠듯한데 자녀까지 낳고 잘 기를 자신이 없다는 마음을 일부 공감합니다. 공감하지 못하는 일부 마음은 희생하고 싶지 않은 생각입니다. 하고 싶은 일만 하며 살고 싶다는 가치를 존중하지만, 편리하게 사는 인생에서 놓칠 수 있는 소중한 것을 알려주고 싶습니다. 마치 자녀를 양육하는 것이 희생 같아 보이지만, 실제로 전혀 그렇지 않습니다. 자녀로 인해 느끼는 기쁨과 감사, 유익이 훨씬 많습니다. 물론 자녀를 양육하며 하고 싶지 않은 일을 하고, ‘나’를 위한 시간이 줄어드는 것은 사실입니다. 그런데 그 가운데 배우고 느끼며 깨닫는 것이 놓치는 것보다 훨씬 많고 ‘나’에게 도움이 됩니다. 온전히 ‘나’를 위해 여가를 즐기는 삶이 자신을 풍성하게 만든다고 생각하는 것은 착각입니다. 순간 몸은 편안하고 재미는 있을 수 있겠죠. 그러나 진짜로 삶이 깊어지고 넓어지는 것은 아닙니다. 어쩌면 그건 ‘나’를 위한다고 하지만, 그냥 시간을 편리하게 보내는 장치일 뿐이라고 생각합니다. 봉사활동을 가보면 깨닫게 됩니다. 헌신하려고 왔는데, 보람을 느끼는 순간에 내가 더 받는 것이 많다는 것을 깨닫습니다. 봉사를 받는 사람에게 도움이 되었다는 것과 고마워하며 사랑스럽게 ‘나’를 바라봐 주는 눈을 보면 마음에 진짜 즐거움이 찾아옵니다. 그 즐거움은 오락이 주는 즐거움에 비할 것이 못됩니다. 자녀를 양육하는 것과 아이들을 돌보는 일도 마찬가지입니다. 내 시간을 사용하여 아이들과 놀아준다고 하지만, 어느새 그 시간을 온전히 즐기고 있는 내 모습을 바라보며 그냥 나도 놀고 있구나 깨닫게 됩니다. 그리고 나보다 더 즐거워하는 아이들을 보면 뿌듯하고 행복합니다. 이건 직접 경험해 보지 않으면 절대 다른 곳에서 대신 느낄 수 없는 감정입니다. 어린이는 감정에 솔직합니다. 잘 웃고 우는 이유가 여기 있습니다. 좋은 것과 싫은 것이 명확합니다. 그런 표현 방식을 보며 굳어있던 감정이 살아서 움직입니다. 나도 좋은 것과 싫은 것을 같이 표현하고, 더 많이 웃고 아파하는 아이들을 바라보며 같이 슬퍼합니다. 아이들에게서 감정 표현을 배우고, 공감하는 방법을 깨닫게 됩니다.말을 잘 하지 못하는 어린아이들과 무엇을 할 수 있을까, 어떻게 소통할 수 있을까 염려와 걱정이 될 것입니다. 그것은 쓸데없는 걱정입니다. 아이들 눈빛만 봐도 알 수 있습니다. 지금 기쁜지 어떤 도움이 필요한지 느낄 수 있습니다. 정직한 소통을 할 때 나눌 수 있는 교감입니다. 저는 아이들을 통해 늘 배웁니다. 그들의 해맑음, 순수함, 자유로움을 닮고 싶습니다. 저도 아이들처럼 늘 오늘을 감사하고 내일을 기대하며 살고 싶습니다. 어린아이들처럼 밝고 깨끗한 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

어린이

www.55check.com#오늘의 사진오늘 서울 청와대 인근에 있는 바티칸 대사관에 걸린 조기.#경제인도-파키스탄, 테러 이후 긴장 고조3일 전 인도-파키스탄 국경 지역인 카슈미르에서 TRF (The Resistance Front)란 단체의 테러리스트들이 인도인 휴양객 26명 살해. 사진 속의 신혼부부도 피해자.인도는 파키스탄을 비난. 파키스탄 정부는 자신들이 시킨 일은 아니라고 말해.사건 당시 미국 JD 밴스 부통령이 인도 방문중이었기 때문에 인도측이 즉각 보복하지 못함.상호간 외교관들을 추방하고 있으며 인도는 파키스탄으로 흘러들어가는 강물을 끊기로. 파키스탄은 이것을 전쟁 행위로 간주. 긴장감 높아져.카슈미르는 히말라야 옆. 캐쉬미어 양털의 원산지. 무슬림 인구가 많지만 1948년 인도-파키스탄 분리 당시 힌두교 다수 국가인 인도에 포함되게 되어 계속 분쟁 일어남. 바로 옆에서는 인도와 중국이 허구한 날 싸움.대체적으로 말해 파키스탄과 중국이 친하고, 인도와 미국이 친함.#매주 금요일_ 동동의 테크 타운iPhone = i(ndia)Phone애플이 내년부터 미국에서 판매할 아이폰을 중국 아니라 인도에서 생산하기로 했다고. (FT - 뉴시스)트럼프 정부의 대중 관세 때문. 탈중국 할 거라 예상은 했지만 훨씬 빠르게 움직임.2024년 기준 글로벌 아이폰 판매 2.3억대 중 28%인 약 6000만 대에 해당. 현재 미국은 중국에서 만드는 스마트폰에 잠정적으로 20%의 관세만 물리고 있음. 인도에는 28%가 붙지만, 인도는 

2025년 4월 25일 (수) - 재주는 판사가 넘고 돈은 구글이 번다 : 오호츠크 리포트

구글, 법적 위기 뚫고 매출 신기록

 * 구글, 광고시장 독점 판결에도 불구하고 엄청난 실적 발표.
 * 1분기 매출 902억 달러(전년 대비 12%↑), 순이익 345억 달러(46%↑)로 예상치 모두 초과.
 * 검색·광고 사업은 507억 달러로 10% 성장. 예상치(8~9%)보다 높은 성과, 클라우드 부문도 28% 급성장해 123억 달러 기록.
 * 판사가 뭐라하든, 돈 버는 건 구글이 최고. 
 * 다만 테무·쉬인 등 중국 앱들이 관세전쟁 우려로 미국 광고시장에서 발 빼는 추세. 미국 앱스토어 순위에서 중국 앱들 급락.
 * 앞으로 구글에게는 미국 광고주 확보가 새로운 숙제.
   
크롬에 군침 흘리는 AI 회사들
 * 구글이 검색시장을 독점했다는 판결(작년 8월) 여파로 크롬 브라우저를 매각해야 할지도.
 * 미리 줄 서는 크롬 인수 희망자들: 야후, OpenAI, Perplexity 등.
   
   * 야후: 작년부터 적극적으로 웹 브라우저를 개발 중이며 "크롬이 매물로 나오면 꼭 인수하겠다"
   * OpenAI: "사용자 브라우징 데이터로 AI 중심 웹 브라우저와 웹 에이전트 개발하겠다"
     
 * AI 에이전트가 진정한 자율성 갖기 위해선 웹 브라우저를 직접 제어할 수 있어야 함. 그래서 AI회사들이 크롬에 눈독 들이는 것.
 * 크롬은 사용자가 40억 명(점유율 70%)이나 되고 '크로미움'이란 오픈소스 엔진으로 업계 표준이 된 상황.
 * 네이버 웨일, MS 엣지 등 우리가 아는 대부분의 브라우저가 이 크로미움에 기반하고 있음. 껍데기만 다르고 속은 다 구글인 셈. 자체 엔진으로 살아남은 건 파이어폭스, 사파리 정도이지만 이들도 기본 검색창은 구글.
 * 게다가 구글이 크롬을 매각하더라도 '크로미움 재단' 만들어 실질적 영향력 유지할 가능성 높아.
 * 결국 구글의 웹 지배력은 쉽게 흔들리지 않을 듯.

iPhone = i(ndia)Phone
 * 애플이 내년부터 미국에서 판매할 아이폰을 중국 아니라 인도에서 생산하기로 했다고. (FT - 뉴시스)
 * 트럼프 정부의 대중 관세 때문. 탈중국 할 거라 예상은 했지만 훨씬 빠르게 움직임.
 * 2024년 기준 글로벌 아이폰 판매 2.3억대 중 28%인 약 6000만 대에 해당. 
 * 현재 미국은 중국에서 만드는 스마트폰에 잠정적으로 20%의 관세만 물리고 있음. 인도에는 28%가 붙지만, 인도는 협상에 따라 내려갈 가능성이 높고 중국은 올라갈 가능성 높음.
 * 단, 인도의 제조업 품질이 너무 낮아서 진짜 이렇게 생산시설을 이전할지는 아직 모름.
 * 애플은 노 코멘트.

위키피디아, "야 AI 니네 그만 좀 긁어가! 우리가 풀어줄게"

 * 위키미디어 재단, 100% 위키피디아 기반 데이터세트를 캐글 통해 공식 오픈소스로 공개.
 * "웹 크롤러 니네들 그만 좀 긁어가라. 차라리 우리가 깔끔하게 제공할게."
 * 어느 AI 모델이든 학습을 시작하면 가장 먼저 찾는 게 위키피디아의 데이터. 오픈 라이센스에 최신 정보, 다국어 지원까지 갖춰져 AI 학습에 완벽한 패키지.
 * 위키미디어 재단은 이제 문서별 원시 데이터와 함께 메타데이터(카테고리, 링크, 소제목 등)까지 제공. AI 연구자들에겐 모델을 시작하기 위한 기본 데이터 세트가 됨. 데이터 품질도 보장되고 법적 분쟁 소지 없음, 일관된 형식, 정기 업데이트도 장점.
 * 특히 소규모 스타트업이나 개인 개발자들에게 큰 혜택. 이제 크롤링 고민 없이 위키피디아의 좋은 데이터를 바로 활용 가능.
 * 데이터를 무료로 제공해 AI 발전에 기여하면서도 자신들의 권리는 지키는 위키피디아의 똑똑한 선택. 다른 콘텐츠 제공 업체들도 벤치마킹할 만한 사례.
   
   
미·중 칩 전쟁, 수출 규제가 중국 돕는다

 * 미국, 지난 4월 16일 엔비디아의 중국향 GPU인 'H20'까지 수출 규제한다고 발표.
 * H20은 원래 고성능 칩 H100·H200의 중국 판매금지 조치 때문에 만든 다운그레이드 버전. 메모리를 1/10로 축소.
 * 그런데 중국 AI 기업 DeepSeek가 그 H20 칩으로도 최적화에 성공함. 또 화웨이는 H100·H20과 유사한 칩을 올 상반기 출시할 예정. "미국이 금지하면 우리가 만들면 그만이지~"
 * 한편 엔비디아와 AMD는 규제 때문에 각각 55억 달러·8억 달러 손실 예상. 미국 기업만 손해보는 아이러니.
 * 이런 식으로 가다간 중국이 자체 AI 생태계를 완성하고 서방 기업들이 고립될 가능성도 있음. 칩부터 연구자까지 중국이 짱짱.

구글, 법적 위기 뚫고 매출 신기록 <ul ><li>구글, 광고시장 독점 판결에도 불구하고 엄청난 실적 발표.</li><li>1분기 매출 902억 달러(전년 대비 12%↑), 순이익 345억 달러(46%↑)로 예상치 모두 초과.</li><li>검색·광고 사업은 507억 달러로 10% 성장. 예상치(8~9%)보다 높은 성과, 클라우드 부문도 28% 급성장해 123억 달러 기록.</li><li>판사가 뭐라하든, 돈 버는 건 구글이 최고.&nbsp;</li></ul><ul ><li>다만 테무·쉬인 등 중국 앱들이 관세전쟁 우려로 미국 광고시장에서 발 빼는 추세. 미국 앱스토어 순위에서 중국 앱들 급락.</li><li>앞으로 구글에게는 미국 광고주 확보가 새로운 숙제. </li></ul>크롬에 군침 흘리는 AI 회사들<ul ><li>구글이 검색시장을 독점했다는 판결(작년 8월) 여파로 크롬 브라우저를 매각해야 할지도.</li><li>미리 줄 서는 크롬 인수 희망자들: 야후, OpenAI, Perplexity 등. <ul ><li>야후: 작년부터 적극적으로 웹 브라우저를 개발 중이며 "크롬이 매물로 나오면 꼭 인수하겠다"</li><li>OpenAI: "사용자 브라우징 데이터로 AI 중심 웹 브라우저와 웹 에이전트 개발하겠다" </li></ul></li><li>AI 에이전트가 진정한 자율성 갖기 위해선 웹 브라우저를 직접 제어할 수 있어야 함. 그래서 AI회사들이 크롬에 눈독 들이는 것.</li></ul><ul ><li>크롬은 사용자가 40억 명(점유율 70%)이나 되고 '크로미움'이란 오픈소스 엔진으로 업계 표준이 된 상황.</li><li>네이버 웨일, MS 엣지 등 우리가 아는 대부분의 브라우저가 이 크로미움에 기반하고 있음. 껍데기만 다르고 속은 다 구글인 셈. 자체 엔진으로 살아남은 건 파이어폭스, 사파리 정도이지만 이들도 기본 검색창은 구글.</li><li>게다가 구글이 크롬을 매각하더라도 '크로미움 재단' 만들어 실질적 영향력 유지할 가능성 높아.</li><li>결국 구글의 웹 지배력은 쉽게 흔들리지 않을 듯.</li></ul> iPhone = i(ndia)Phone<ul ><li>애플이 내년부터 미국에서 판매할 아이폰을 중국 아니라 인도에서 생산하기로 했다고. (FT - 뉴시스)</li><li>트럼프 정부의 대중 관세 때문. 탈중국 할 거라 예상은 했지만 훨씬 빠르게 움직임.</li><li>2024년 기준 글로벌 아이폰 판매 2.3억대 중 28%인 약 6000만 대에 해당.&nbsp;</li><li>현재 미국은 중국에서 만드는 스마트폰에 잠정적으로 20%의 관세만 물리고 있음. 인도에는 28%가 붙지만, 인도는 협상에 따라 내려갈 가능성이 높고 중국은 올라갈 가능성 높음.</li></ul><ul ><li>단, 인도의 제조업 품질이 너무 낮아서 진짜 이렇게 생산시설을 이전할지는 아직 모름.</li><li>애플은 노 코멘트.</li></ul> 위키피디아, "야 AI 니네 그만 좀 긁어가! 우리가 풀어줄게" <ul ><li>위키미디어 재단, 100% 위키피디아 기반 데이터세트를 캐글 통해 공식 오픈소스로 공개.</li><li>"웹 크롤러 니네들 그만 좀 긁어가라. 차라리 우리가 깔끔하게 제공할게."</li></ul><ul ><li>어느 AI 모델이든 학습을 시작하면 가장 먼저 찾는 게 위키피디아의 데이터. 오픈 라이센스에 최신 정보, 다국어 지원까지 갖춰져 AI 학습에 완벽한 패키지.</li><li>위키미디어 재단은 이제 문서별 원시 데이터와 함께 메타데이터(카테고리, 링크, 소제목 등)까지 제공. AI 연구자들에겐 모델을 시작하기 위한 기본 데이터 세트가 됨. 데이터 품질도 보장되고 법적 분쟁 소지 없음, 일관된 형식, 정기 업데이트도 장점.</li><li>특히 소규모 스타트업이나 개인 개발자들에게 큰 혜택. 이제 크롤링 고민 없이 위키피디아의 좋은 데이터를 바로 활용 가능.</li></ul><ul ><li>데이터를 무료로 제공해 AI 발전에 기여하면서도 자신들의 권리는 지키는 위키피디아의 똑똑한 선택. 다른 콘텐츠 제공 업체들도 벤치마킹할 만한 사례. </li></ul>미·중 칩 전쟁, 수출 규제가 중국 돕는다 <ul ><li>미국, 지난 4월 16일 엔비디아의 중국향 GPU인 'H20'까지 수출 규제한다고 발표.</li><li>H20은 원래 고성능 칩 H100·H200의 중국 판매금지 조치 때문에 만든 다운그레이드 버전. 메모리를 1/10로 축소.</li><li>그런데 중국 AI 기업 DeepSeek가 그 H20 칩으로도 최적화에 성공함. 또 화웨이는 H100·H20과 유사한 칩을 올 상반기 출시할 예정. "미국이 금지하면 우리가 만들면 그만이지~"</li></ul><ul ><li>한편 엔비디아와 AMD는 규제 때문에 각각 55억 달러·8억 달러 손실 예상. 미국 기업만 손해보는 아이러니.</li><li>이런 식으로 가다간 중국이 자체 AI 생태계를 완성하고 서방 기업들이 고립될 가능성도 있음. 칩부터 연구자까지 중국이 짱짱.</li></ul>

55check.com

4월 넷째 주 테크 소식 : 크롬에 군침 흘리는 AI 회사들

&lt;토스는 왜 실시간 어닝콜 AI 번역을 붙였을까?&gt;

“근래 보았던 AI 서비스 중, 가장 고객에게 와닿고 도움이 되는 서비스인 것 같다.”

2025년 테슬라 실적 발표 라이브 콜 당시, 토스는 영어로 진행되는 어닝콜의 실시간 AI 번역 기능을 제공했습니다. 소셜에서 확인한 바에 의하면, 실시간 번역 기능의 반응은 매우 긍정적이었습니다.

AI라서가 아니라 정확히 그 순간 필요한 도구였기 때문입니다.

1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다.
어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다.

요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다.
요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다.

“AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다.

2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다.
실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다.
AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다.

3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다.
AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자

&lt;토스는 왜 실시간 어닝콜 AI 번역을 붙였을까?&gt; “근래 보았던 AI 서비스 중, 가장 고객에게 와닿고 도움이 되는 서비스인 것… | Jungyeon Choi | 댓글 17

토스가 실시간 어닝콜에 AI 번역을 붙인 것은 AI 연동 기술을 자랑하려는 것이 아니라, 사용자에게 필요한 기능을 빠르게 출시하기에 가장 효과적인 순간이었기 때문입니다.

아래는 링크드인에 최정연 님이 올린 포스팅 링크로 원문을 읽어보시는 것을 추천드립니다.

1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다.

어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다.

요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다. 요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다.

“AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다.

2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다.

실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다. AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다.

3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다.

AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자의 니즈가 뚜렷합니다. 즉, 작은 비용으로도 높은 체감 가치를 줄 수 있는 구간이었던 셈입니다.

4️⃣ 그 시간에 토스를 켜야한다는 습관의 일환입니다.

토스는 원래 온갖 방법으로 사용자들에게 “토스 켜”를 유도합니다. 증권 앱의 경쟁은 점점 치열해지고, 기능은 평준화되고 있습니다. 그 속에서 ‘대응이 되는 정보’를 제공할 수 있다면 차별화됩니다.
어닝 시즌은 분기마다 반복되고, 사용자 리텐션을 만들 수 있는 고정 이벤트입니다.

“어닝때는 토스를 켜야 한다”는 습관이 만들어지는 것이죠.

5️⃣ 콘텐츠에서 ‘툴’로의 전환을 선언하는 기능입니다.

지금까지 증권사들은 콘텐츠 기반으로 시황과 공시를 전달했습니다. 실시간 번역은 정제된 콘텐츠가 아니라, 사용자가 직접 해석할 수 있는 도구로 나아간 사례입니다. 도구가 된다면 BM화하기 전보다 수월해집니다.

아마 실험이 끝나면 토스 프라임 멤버십에 추가될 지도 모르겠다는 예측을 조심스럽게 해봅니다.

https://www.linkedin.com/posts/jychoi1_%ED%86%A0%EC%8A%A4%EB%8A%94-%EC%99%9C-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EC%96%B4%EB%8B%9D%EC%BD%9C-ai-%EB%B2%88%EC%97%AD%EC%9D%84-%EB%B6%99%EC%98%80%EC%9D%84%EA%B9%8C-%EA%B7%BC%EB%9E%98-%EB%B3%B4%EC%95%98%EB%8D%98-ai-activity-7320797034880344064-7PRM?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

토스가 실시간 어닝콜에 AI 번역을 붙인 것은 AI 연동 기술을 자랑하려는 것이 아니라, 사용자에게 필요한 기능을 빠르게 출시하기에 가장 효과적인 순간이었기 때문입니다. 아래는 링크드인에 최정연 님이 올린 포스팅 링크로 원문을 읽어보시는 것을 추천드립니다. 1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다. 어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다. 요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다. 요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다. “AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다. 2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다. 실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다. AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다. 3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다. AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자의 니즈가 뚜렷합니다. 즉, 작은 비용으로도 높은 체감 가치를 줄 수 있는 구간이었던 셈입니다. 4️⃣ 그 시간에 토스를 켜야한다는 습관의 일환입니다. 토스는 원래 온갖 방법으로 사용자들에게 “토스 켜”를 유도합니다. 증권 앱의 경쟁은 점점 치열해지고, 기능은 평준화되고 있습니다. 그 속에서 ‘대응이 되는 정보’를 제공할 수 있다면 차별화됩니다.어닝 시즌은 분기마다 반복되고, 사용자 리텐션을 만들 수 있는 고정 이벤트입니다. “어닝때는 토스를 켜야 한다”는 습관이 만들어지는 것이죠. 5️⃣ 콘텐츠에서 ‘툴’로의 전환을 선언하는 기능입니다. 지금까지 증권사들은 콘텐츠 기반으로 시황과 공시를 전달했습니다. 실시간 번역은 정제된 콘텐츠가 아니라, 사용자가 직접 해석할 수 있는 도구로 나아간 사례입니다. 도구가 된다면 BM화하기 전보다 수월해집니다. 아마 실험이 끝나면 토스 프라임 멤버십에 추가될 지도 모르겠다는 예측을 조심스럽게 해봅니다. https://www.linkedin.com/posts/jychoi1_%ED%86%A0%EC%8A%A4%EB%8A%94-%EC%99%9C-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EC%96%B4%EB%8B%9D%EC%BD%9C-ai-%EB%B2%88%EC%97%AD%EC%9D%84-%EB%B6%99%EC%98%80%EC%9D%84%EA%B9%8C-%EA%B7%BC%EB%9E%98-%EB%B3%B4%EC%95%98%EB%8D%98-ai-activity-7320797034880344064-7PRM?utm_source=share&amp;utm_medium=member_ios&amp;rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

www.linkedin.com

⟪토스가 유난히 잘하는 것은 사용자에게 필요한 것을 빠르게 만드는

뤼튼  : 광고문안 및 블로그 포스팅 등을 만들 때, 여러용도로
https://wrtn.ai/

딮엘 : 구글, 파파고 보다 훨씬 자연스러운 번역
https://www.deepl.com/translator

네이티브 : 모바일로 챗지피티를 영어로 질문하면, 한글 답변
https://www.native.me/

텍스트를 이미지로 변환시켜 주는 서비스
https://openai.com/product/dall-e-2

그림을 그리면 이미지를 매칭시켜줌, 쉬움
https://scribblediffusion.com/

AI 마인드맵 à 유용함
https://whimsical.com/

프롬프트 지니 : 챗지피티 국문질문 à 영문번역 à 국문답변 을 해줌 유용함
https://chrome.google.com/webstore/detail/%ED%94%84%EB%A1%AC%ED%94%84%ED%8A%B8-%EC%A7%80%EB%8B%88-chatgpt-%EC%9E%90%EB%8F%99-%EB%B2%88%EC%97%AD%EA%B8%B0/lhkgpdljnlplgbkonflbhifackjhjmdj

유튜브 내용을 요약해 줌
https://chrome.google.com/webstore/detail/youtube-summary-with-chat/nmmicjeknamkfloonkhhcjmomieiodli

AI가 이메일 작성해 주는 서비스
https://chrome.google.com/webstore/detail/chatgpt-writer-write-mail/pdnenlnelpdomajfejgapbdpmjkfpjkp

아숙업 : 카톡으로 챗지피티 사용가능
https://pf.kakao.com/_BhxkWxj

PDF 파일을 요약해 주는 서비스
https://www.chatpdf.com/

서울 디지털 재단의 챗지피티 활용팁 요약편
https://sdf.seoul.kr/research-report/2003?fbclid=IwAR0imNicwmZBeuJQw8VQ3OWwF2JMn1dikNKjsg63tej_mtSJwSenqZApq1M

이미지를 넣으면 비슷한 이미지를 만들어줌
https://clipdrop.co/stable-diffusion-reimagine

- 출처 : 디지털 마케팅 전문기업 / 투비스토리

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Chatgpt 외에 마케팅에 활용할 수 있는 AI서비스

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