# AI 코딩 어시스턴트 실전 운영: ROI 지표, 스킬 유지 전략, 보안 도입 패턴 (Enhanced)

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## 핵심 요약

AI 트렌드 리서치 - AI 코딩 어시스턴트 실전 운영: ROI 지표, 스킬 유지 전략, 보안 도입 패턴

tilnote

Cosmos Policy는 NVIDIA가 공개한 최신 로봇 제어 연구로, 거대한 비디오(영상) 생성 모델을 “로봇의 손과 몸”으로 바꿔주는 방법입니다. 핵심은 Cosmos Predict-2 같은 세계 모델(world model)을 로봇 시연 데이터로 한 번 더 다듬어, 로봇이 행동을 고르고(제어) 결과를 미리 그려보며(계획) 성공 확률을 끌어올리는 데 있습니다. 이번 글에서는 Cosmos Policy가 왜 주목받는지, 기존 로봇 정책과 무엇이 달라졌는지, 그리고 개발자라면 어디서부터 만져볼 수 있는지까지 한 번에 정리해보겠습니다.
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Cosmos Policy는 큰 비디오 생성 모델을 로봇 시연 데이터로 한 번 더 학습해, 행동 생성과 미래 예측(계획)을 한 모델 안에서 같이 하게 만드는 로봇 제어 방법이다.
- 로봇의 행동·미래 상태·가치(좋고 나쁨)를 비디오 프레임처럼 같은 방식으로 다뤄, ‘다음 장면을 상상’하듯 자연스럽게 움직임을 만들게 한다.
- 행동을 모델 밖에서 따로 계산하지 않고 비디오 모델의 내부 표현(잠재 공간)에서 함께 생성해, LIBERO·RoboCasa 같은 벤치마크에서 성공률이 높아졌다.
- 실제 실행 전 여러 행동을 미리 상상하고 점수로 평가해 더 나은 행동을 고르는 ‘계획’이 가능해, 실제 로봇 작업 완료율도 올라간다.

NVIDIA Cosmos Policy로 여는 ‘비디오처럼 생각하는’ 고급 로봇 제어

alpha

Copilot 같은 AI 비서는 “물어보면 답해주는 도구”로 느껴지지만, 이번 사건은 그 편리함이 어떤 방식으로 공격 표면이 될 수 있는지 보여줍니다. Microsoft Copilot Personal에서 발견된 취약점은 사용자가 이메일 속 ‘정상 Copilot 링크’를 한 번 클릭하는 것만으로도, 채팅 기록에 있던 민감 정보가 단계적으로 외부로 빠져나갈 수 있는 길을 열었습니다.[^1]  

이번 글에서는 화이트 해커(Varonis)가 시연한 공격이 왜 “은밀하고 다단계”였는지, 왜 채팅 창을 닫아도 계속됐는지, 그리고 기업/개인이...

Copilot에서 ‘정상처럼 보이는 링크’ 한 번만 클릭해도 프롬프트가 자동 실행돼 대화 기록 같은 민감 정보가 조용히 빠져나갈 수 있다.
- URL의 q 파라미터에 숨긴 문장이 Copilot에게 ‘사용자 지시’로 오해돼 간접 프롬프트 인젝션이 일어났다.
- 더블 요청/체인 요청으로 가드레일을 우회하며 여러 단계로 정보를 추가 수집할 수 있었고, 채팅을 닫아도 흐름이 계속될 수 있었다.
- 방어는 Copilot 링크·파라미터를 외부 입력으로 보고, 이상한 자동 프롬프트/반복 지시를 경계하며, AI 사용 로그와 외부 요청 모니터링·업데이트·민감정보 최소화를 적용하는 것이다.

한 번 클릭했을 뿐인데… Copilot ‘은밀한 다단계’ 공격의 정체

요즘 “AI가 쇼핑을 대신해준다”는 말이 유난히 자주 들리죠. 메타 CEO 마크 저커버그는 2026년을 기점으로 이 흐름이 폭발적으로 빨라질 거라고 보고, 수개월 내 새 AI 모델과 제품을 순차 공개하겠다고 예고했습니다. 핵심은 ‘에이전틱 커머스(Agentic Commerce)’—즉, AI가 검색을 넘어 비교·선택·구매까지 “일을 맡아 처리하는” 상거래 경험입니다. 동시에 메타는 이를 뒷받침할 인프라에 사상급 투자를 예고하며, 회사의 미래 방향을 아예 다시 고쳐 잡는 분위기입니다.[^1]

## 2026년 메타 AI의 한 문장 요약...

메타는 2026년부터 ‘AI 에이전트’가 쇼핑을 비교·선택·구매까지 대신하는 시대를 본격화하려 한다.
- 메타는 질문 답변을 넘어 목표를 주면 여러 단계를 처리하는 ‘에이전트’가 이제 쓸 만해졌다고 보고, 새 AI 모델·제품을 순차 공개한다.
- 핵심 서비스는 ‘에이전틱 커머스’로, 사용자가 조건만 말하면 AI가 개인 취향과 이력을 반영해 상품을 골라주고 결제까지 이어지게 만든다.
- 이를 위해 데이터센터·칩·전력 등 AI 인프라에 거액을 투자해, 실험이 아니라 대규모 운영(양산) 단계로 가려 한다.

저커버그가 찍은 2026년 ‘에이전틱 커머스’와 메타 AI 출시 로드맵

AI 코딩 도우미는 코드 작성, 테스트, 리팩터링 같은 작업을 빠르게 도와주는 도구입니다. 문제는 “빨라지는 만큼 실력도 같이 늘까?”라는 질문이죠. 최근 여러 연구를 종합하면, AI는 단기 효율을 올릴 수 있지만(혹은 기대만큼 못 올리기도 하고), 학습 상황에서는 오히려 숙달을 떨어뜨릴 수 있다는 경고가 나옵니다. 이 글에서는 AI 지원이 코딩 기술 형성에 미치는 영향을 ‘속도-학습-품질’ 세 축으로 풀고, 초급/숙련 개발자와 팀 리더가 어떻게 활용해야 하는지 실전 팁까지 정리합니다.

## AI 코딩 생산성: “80% 빨라진다”...

AI 코딩 도우미는 당장 코딩을 빠르게 해줄 수 있지만, 그대로 의존하면 실력과 코드 품질이 함께 떨어질 수 있으니 ‘튜터처럼’ 써야 한다.
- AI는 반복 작업에 강하지만, 프롬프트 작성·검수·디버깅 같은 뒤처리 때문에 실제 업무에선 오히려 시간이 늘 수도 있다.
- 학습 상황에선 AI가 어려운 구간을 대신해 몰입이 줄고, 실험에서는 직접 코딩한 사람보다 이해도/퀴즈 점수가 낮아지는 결과가 나왔다.
- 잘 쓰는 방법은 정답을 받기보다 이유를 묻고 대안을 비교하며 다시 고쳐 쓰는 것이고, 팀은 속도뿐 아니라 리뷰 부담·기술부채·유지보수 비용까지 같이 관리해야 한다.

AI 코딩 도우미가 실력을 키울까? 오히려 멈출까

교육에서 AI를 “잘 쓰는 것”과 “크게 쓰는 것”은 다릅니다. 멋진 데모는 순식간에 만들 수 있지만, 수천만 명의 학생과 교사에게 매일 쓰이게 만드는 순간부터는 완전히 다른 게임이 되거든요.

지금 그 ‘확장’의 실험이 실리콘밸리가 아니라 인도 학교와 대학에서 벌어지고 있습니다. 인도의 초대형 교육 생태계, 주(州) 단위 커리큘럼, 정부 주도의 플랫폼, 그리고 기기·네트워크 격차 같은 현실이 오히려 Google 교육 AI의 진짜 시험지가 되고 있죠. 이 글에서는 Google이 인도에서 무엇을 테스트했고, 왜 “교사 중심 AI”로 ...

교육에서 AI를 크게 확장하려면 ‘멋진 기능’보다 학교 현실에 맞게 운영·설계하는 게 더 중요하다.
- 인도는 규모가 크고 주(州)별 커리큘럼과 시험 문화가 달라, AI가 현장에 맞춰 바뀌어야 한다.
- 구글은 학생용 AI 튜터만 밀기보다, 수업 준비·평가·피드백 같은 교사 업무를 돕는 ‘교사 중심 AI’로 방향을 잡았다.
- 기기 공유·느린 네트워크 같은 제약과 AI 의존/오답 문제를 고려해, 시험 대비 기능과 검증(워터마킹 등)까지 함께 설계하고 있다.

인도 학교가 증명한 교육 AI 확장법, 구글이 배운 이유

## 핵심 요약

OpenAI는 2026년 2월 13일부터 ChatGPT 내에서 GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini, o4-mini 제공을 중단하고 GPT-5.2 중심 구조로 전환합니다.

API는 그대로 유지되며, 사용자가 선호하던 '친근한 대화 스타일'은 GPT-5.1·5.2와 개인화 기능을 통해 계승·강화됩니다.

이 변화의 목표는 오래된 모델 지원을 줄이고, 더 많은 사용자가 쓰는 최신 모델의 품질과 사용 경험을 집중적으로 개선하는 데 있습니다.

## 변경 일정과 대상 모델

OpenAI는 2026년 2월...

오픈AI는 2026년 2월 13일부터 ChatGPT에서 GPT-4o 등 구모델 제공을 중단하고, GPT-5.2 중심 체제로 전환합니다.
- 오래된 모델을 없애고 최신 모델의 품질과 사용자 맞춤 경험에 집중합니다.
- GPT-5.1·5.2는 친근한 대화, 창의적 아이디어, 사용자 설정 기능 등 기존 인기 요소를 더욱 강화합니다.
- 사용자 연령에 따라 안전 기준을 달리하고, 앞으로는 하나의 모델을 개성 있게 튜닝해 쓰는 시대가 열립니다.

ChatGPT에서 GPT-4o·4.1·o4-mini 종료

구글이 미국 내 Google AI Ultra 구독자(만 18세 이상)를 대상으로 실험적 연구 프로토타입인 **Project Genie**를 공개했습니다. 이 서비스는 사용자가 **텍스트와 이미지로 세계를 만들고, 직접 탐험하고, 다른 사람들이 만든 세계를 리믹스**할 수 있게 해주는 인터랙티브 월드 생성 도구입니다.

## 핵심 개념

* **Project Genie**는 구글 딥마인드의 **세계 모델(world model)인 Genie 3**를 기반으로 한 웹 앱입니다.

* 세계 모델은 환경의 물리·상호작용을 시뮬레이션하며, 사...

Project Genie는 구글이 선보인 AI 기반의 실험적 월드 생성·탐험 도구로, 텍스트와 이미지를 활용해 다양한 가상 환경을 만들고 탐험할 수 있습니다.
- 사용자는 프롬프트와 이미지를 통해 세계를 직접 설계하고, 다양한 탐험 및 리믹스 기능을 활용해 창의적인 경험을 할 수 있습니다.
- Genie 3 모델이 실시간으로 앞길과 환경을 생성하며, 연구용 초기 프로토타입이라 제약 및 한계가 존재합니다.
- 커뮤니티에서는 기술적 진전과 현실적 한계를 놓고 다양한 의견과 논쟁이 있었으며, 책임 있는 개발과 사회적 영향에 대한 토론도 활발하게 이루어졌습니다.

구글 Project Genie 요약

서른, 마흔이 넘어도 커리어는 계속 불안합니다. “나는 여전히 잘하고 있나?”, “이 팀에서 내가 맡아야 할 몫은 뭘까?” 같은 질문이 따라오죠. 특히 스타트업처럼 속도가 빠른 조직에서는 **시니어가 ‘일을 더 많이’ 하는 사람인지, ‘사람을 더 잘 되게’ 만드는 사람인지** 경계가 자주 흐려집니다.

영화 〈인턴(The Intern, 2015)〉은 그 경계를 아주 선명하게 보여줍니다. 70세 시니어 인턴 벤(로버트 드 니로)은 직급도 권한도 거의 없지만, 조직 전체의 **리듬**을 바꿉니다. 이 글에서는 영화 속 장면을 중심으로 ...

시니어의 역할은 더 많이 일하는 것이 아니라 팀에 리듬과 기준을 세우고, 팀원과 리더가 더 잘 성장하도록 돕는 것입니다.
- 시니어는 태도와 기본기를 바탕으로 팀에 긍정적인 분위기와 기준을 만듭니다.
- 조언보다는 먼저 문제를 질문으로 정리하고, 답을 독점하기보다 실행은 팀원에게 돌려줍니다.
- 리더와 팀원들의 심리적 안전과 성장, 다양한 세대 간 협업을 소통과 시스템으로 이끕니다.

영화 〈인턴(The Intern)〉으로 배우는 “시니어의 역할” 7가지: 로버트 드 니로가 보여준 진짜 내공

로버트

팀 단톡방이 커질수록 메시지는 쌓이고, 중요한 내용은 묻히고, “그거 어디에 올라왔죠?”라는 말이 회의보다 더 많이 나옵니다. 업무는 빨라지는데 소통은 느려지는 역설이 생기죠.

그래서 필요한 게 **카카오톡 팀채팅**입니다. 이미 매일 쓰는 카카오톡 안에서, 팀 커뮤니케이션을 “업무용 구조”로 바꿔주는 방법이니까요. 이 글은 **오늘 당장 적용할 수 있는 세팅과 운영 규칙**, 그리고 **실제 활용 예**까지 한 번에 정리했습니다.

![Generated image](https://images.tilnote.io/pages/b2e...

카카오톡 단톡방을 업무용 팀채팅으로 효율적으로 운영하는 법을 구체적으로 안내하는 글입니다.
- 팀채팅은 방을 주제별(공지/업무/자료)로 분리하고, 각 방에 짧은 규칙을 명확히 붙이면 효율이 높아집니다.
- 요청·결정·확인 메시지는 템플릿이나 태그, 이모지 등으로 표준화하여 혼란을 줄입니다.
- 반복 업무(회의, 파일 공유 등)는 일관된 메시지 구조와 자료방 활용으로 체계적으로 관리할 수 있습니다.

카카오톡 팀채팅, “단톡방 지옥” 끝내는 7가지 사용법: 공지·업무·회의를 한 방에 정리

AI 에이전트 시스템은 이제 “똑똑한 챗봇”을 넘어, 실제 환경과 여러 번 주고받으며 일을 끝내는 자동화의 기본 단위가 되고 있습니다. 그런데 여기서 흔히 나오는 믿음이 하나 있죠. “에이전트를 더 붙이면 성능도 같이 오르겠지?”  

이번 글에서는 그 가설이 왜 자주 깨지는지, 그리고 어떤 작업에서는 오히려 ‘에이전트 수가 늘수록 성능이 떨어지는지’를 쉽게 풀어봅니다. 핵심은 간단합니다. 에이전트 시스템은 ‘병렬화가 되는 일’에 강하고, ‘순차적으로 이어지는 일’에는 독이 될 수 있습니다. 여기에 도구(tool)를 많이 쓸수록 조...

에이전트는 많이 붙인다고 좋아지지 않고, 일이 병렬로 나뉘는지와 도구·조정 비용에 맞춰 구조를 똑똑하게 골라야 한다.
- 병렬로 나눌 수 있는 리서치·탐색형 일은 여러 에이전트가 동시에 해도 성능이 좋아진다.
- 앞뒤 단계가 이어지는 순차형 일은 인수인계에서 정보가 빠져 성능이 오히려 떨어질 수 있다.
- 도구(API·검색·DB 등)를 많이 쓸수록 공유·중복 방지·재시도 같은 조정 비용이 커져, 중앙 조정형 설계와 표준화가 중요하다.

에이전트 시스템 확장, “많을수록 좋다”는 착각 깨기

우주 사진 속 “이상한 장면”은 대개 운 좋게 발견됩니다. 그런데 이번엔 운이 아니라, 인공지능이 그 행운을 대량생산했습니다. 유럽우주국(ESA) 연구진이 AI 모델 **AnomalyMatch**로 허블 우주망원경의 방대한 아카이브를 뒤져 **‘비정상적인 객체’ 1,400개 이상**을 찾아냈다는 소식입니다.[^1] 이 글에서는 AnomalyMatch가 뭘 했는지, 어떤 이상 천체들이 나왔는지, 그리고 이 발견이 왜 ‘우주 연구의 일하는 방식’을 바꿀지 쉽게 풀어봅니다.

## 허블 레거시 아카이브, 데이터는 많은데 눈이 부족했다

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AI AnomalyMatch가 허블 아카이브의 방대한 사진을 빠르게 훑어 ‘이상해 보이는 천체’ 1,400개 이상을 찾아, 우주 발견 방식이 ‘더 많이 찍기’에서 ‘더 잘 찾기’로 바뀌고 있음을 보여줍니다.
- 허블 자료는 35년치로 너무 많아 사람이 일일이 보기 어렵다는 문제를 AI가 줄였습니다.
- AI가 약 2.5일 동안 1억 개 이미지 조각을 검사해 후보를 모았고, 연구진이 최종 확인해 1,400개 이상(그중 800개 이상은 거의 알려지지 않음)을 정리했습니다.
- 합쳐지는 은하, 중력렌즈, 해파리 은하 같은 희귀 장면뿐 아니라 분류가 어려운 대상도 나와, 앞으로 AI가 ‘수색’을 돕고 사람은 ‘해석·검증’에 집중하게 됩니다.

AI가 허블 아카이브를 훑자… ‘비정상 천체’ 1,400개가 튀어나왔다

테슬라가 일론 머스크의 인공지능 회사 xAI에 20억 달러(약 2.7조 원 규모)를 투자한다고 공식 확인했습니다.[^1] “전기차 회사가 왜 챗봇 회사에?”라는 반응이 자연스러운데요. 이번 투자는 단순한 재무 투자라기보다, 테슬라가 말하는 ‘물리적 AI(Physical AI)’—즉 현실 세계에서 움직이고 일하는 AI—로 가는 지름길을 깔겠다는 선언에 가깝습니다.

오늘 글에서는 투자 규모와 구조, 논란이 된 주주 투표 이슈, 그리고 Grok·Optimus·로보택시로 이어지는 테슬라의 큰 그림을 한 번에 정리해 보겠습니다.

## 테...

테슬라의 xAI 20억 달러 투자는 ‘챗봇 투자’가 아니라 자율주행·로봇·로보택시로 가는 물리적 AI 전략을 빠르게 하려는 결정이다.
- 테슬라는 xAI 시리즈 E 우선주를 20억 달러어치 사면서, 협업을 검토하는 틀(프레임워크)도 함께 합의했다.
- 양사는 이미 차량에 Grok 적용, xAI 데이터센터에 테슬라 메가팩 공급 등으로 협업을 시작했고 이번 투자는 이를 더 큰 구조로 키우려는 움직임이다.
- 과거 주주 투표 논란과 머스크의 이해상충 우려가 남아 있어, 성패는 xAI가 테슬라의 자율주행·Optimus·로보택시 개발을 실제로 얼마나 앞당기느냐로 평가될 가능성이 크다.

테슬라, 머스크 xAI에 20억달러 투자…왜 지금일까?

Agent-shell은 Emacs 안에 “에이전트 전용 셸 버퍼”를 만들고, ACP(Agent Client Protocol)로 다양한 LLM 에이전트와 대화하게 해주는 프로젝트입니다. 한마디로, 웹브라우저·별도 앱·에디터 플러그인 사이를 왔다 갔다 하지 않고도 Emacs 버퍼에서 에이전트를 ‘프로세스처럼’ 붙잡고 일시키는 방식이죠.

이 글에서는 Agent-shell이 왜 ACP 기반으로 설계됐는지, MELPA 설치부터 환경 변수 설정, 에이전트 실행/기본값 지정, MCP 서버 연결, 컨테이너(도커)로 안전하게 돌리는 방법까지 “처...

Agent-shell은 Emacs 안에서 ACP 표준으로 여러 LLM 에이전트를 ‘셸/프로세스처럼’ 붙여 쓰게 해, 컨텍스트 스위칭을 줄이고 에이전트·도구를 쉽게 갈아끼우게 해준다.
- ACP 기반이라 Emacs는 한 번만 연동하고, 에이전트는 서버/CLI만 바꿔 끼우는 구조로 쓸 수 있다.
- 설치는 MELPA로 시작하지만, 실제 사용은 에이전트별 CLI/의존성 설치와 인증(환경 변수 API 키 또는 로그인/토큰) 설정이 핵심이다.
- MCP 서버와 도커 컨테이너를 함께 쓰면 외부 도구 연결과 보안을 분리해, 에이전트를 더 안전하고 재현 가능하게 운영할 수 있다.

Emacs에서 LLM 에이전트 쓰는 법: Agent-shell+ACP 입문

Claude가 Claude Code에 **‘기여 지표(Contribution Metrics)’**를 붙여 공개 베타로 내놓았습니다. 한마디로 “AI 코딩을 쓰면 빨라진다”를 감(感)이 아니라 **팀 단위 데이터**로 확인할 수 있게 만든 기능입니다.

이번 글에서는 기여 지표가 무엇을 측정하는지, GitHub와 어떻게 연결되는지, 그리고 DORA 지표나 스프린트 속도 같은 기존 KPI와 함께 어떻게 써야 “진짜 ROI”가 보이는지까지 쉬운 말로 정리해볼게요.

## Claude Code 기여 지표란? “AI가 만든 속도”를 팀 단위...

Claude Code의 ‘기여 지표’는 AI 코딩이 팀 개발에 얼마나 도움이 됐는지(ROI)를 감이 아니라 GitHub 결과물 데이터로 확인하게 해주는 대시보드다.
- 채팅 기록이 아니라 PR 병합·커밋·머지 같은 실제 GitHub 활동을 자동으로 연결해 ‘도구 사용량’이 아닌 ‘산출물’로 본다.
- AI 세션과 커밋/PR 매칭을 보수적으로 계산해, 과장된 숫자 대신 팀이 믿고 쓸 수 있는 지표를 만들려 한다.
- PR/커밋 증가만 보면 착시가 생길 수 있으니, DORA 지표(리드타임·배포 빈도·실패율·복구 시간)나 스프린트 속도와 함께 봐야 진짜 개선과 병목이 보인다.

Claude Code ‘기여 지표’ 출시: AI가 팀 속도를 올렸는지 숫자로 증명하는 법

## 개요

Qwen3-ASR은 Qwen3-Omni 기반의 음성 인식(ASR) 모델/서비스 라인으로, 다국어 인식, 스트리밍/오프라인 통합 추론, 복잡한 소음 환경 대응, 그리고 가창(노래) 음성 전사 같은 실제 서비스 지향 기능을 강조한다\[^1\]\[^2\]. 2025년에는 API 형태의 **Qwen3-ASR-Flash**가 소개되었고\[^1\], 2026년에는 **Qwen3-ASR-1.7B/0.6B** 및 강제 정렬(Forced Alignment) 모델이 오픈소스로 공개되며 "모델 패밀리"로 확장되었다\[^2\].

## 제품...

Qwen3-ASR은 다국어·노이즈 환경에 강한 최신 음성 인식 모델·서비스 라인업을 소개합니다.
- Qwen3-ASR-Flash API와 오픈소스 모델(1.7B/0.6B)로 다양한 언어와 방언, 실시간·오프라인 전사, 노래 가사 인식을 지원합니다.
- 컨텍스트 주입, 장시간 오디오 처리, 가창 음성 전사, 강제 정렬 등 실무 및 서비스에 특화된 기능이 포함되어 있습니다.
- 효율 및 성능 최적화, 사용자별 커스터마이즈, 다양한 배포 방식을 제공하여 실무 활용성이 높습니다.

Qwen3-ASR: 다국어 음성 인식 모델 기능 및 라인업 총정리

wislan

# 브라우저·업무 앱에 내장되는 에이전트형 AI  
## 도구 사용·개인 메모리·프라이버시까지, 생산성과 수익을 높이는 실전 로드맵

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## 핵심 요약

AI 트렌드 리서치 - 브라우저·업무 앱에 내장되는 에이전트형 AI: 도구 사용·개인 메모리·프라이버시까지, 생산성과 수익을 높이는 실전 로드맵

요즘 소셜 미디어가 지겨운 이유, 다들 비슷합니다. 볼 건 많은데 “내가 보고 싶던 것”은 없고, 영상은 끝없이 흘러가는데 기억에 남는 건 없죠. 마크 저커버그는 이 지점을 정확히 찔러 “AI 자체가 새로운 소셜 미디어 형식”이 될 거라고 말합니다. 추천 알고리즘을 조금 더 똑똑하게 만드는 수준이 아니라, 피드의 ‘형식’ 자체가 바뀐다는 선언이에요.

이번 글에서는 메타가 왜 메타버스 중심의 이야기에서 AI 기반 피드로 중심축을 옮겼는지, ‘Vibes’ 같은 신기능이 무엇을 예고하는지, 그리고 돈(매출·투자·수익화) 관점에서 이 변...

메타는 소셜 미디어를 ‘사람 게시물 추천’에서 ‘AI가 이해하고 직접 만들어 주는 피드’로 바꾸려 한다.
- 추천을 더 잘하는 수준이 아니라, AI가 콘텐츠를 생성·조합해 내 목적에 맞는 피드를 제공하려는 변화다.
- Meta AI의 Vibes처럼 ‘AI 영상 소비 피드’를 먼저 넣어, AI 생성 콘텐츠를 일상적인 스크롤 경험에 제품으로 붙이고 있다.
- 매출과 대규모 투자(capex), 구독·광고 수익화 계획까지 공개하며 AI를 핵심 사업 모델로 밀고 있다.

저커버그가 찍은 새 판: “AI가 소셜미디어가 된다” 선언

JEE(Main)는 인도에서 공학 계열 진학을 꿈꾸는 학생이라면 누구나 한 번은 “이 시험이 내 생활을 지배한다”는 말을 하게 만드는, 전국 단위의 초경쟁 입학시험입니다. 구글은 이런 JEE Main 수험생을 겨냥해 AI 비서 Gemini에 ‘전면(풀랭스) 모의고사’ 기능을 넣고, 채점부터 피드백·학습계획까지 한 번에 이어지는 흐름을 만들고 있습니다.[^1] 이 글에서는 Gemini 모의고사가 무엇이 달라졌는지, 어떻게 써야 실전 점수로 연결되는지, 그리고 이 움직임이 교육 시장에 던지는 신호까지 정리해볼게요.

## Gemini ...

구글 Gemini가 JEE(Main) 전면 모의고사부터 채점·해설·학습계획까지 한 번에 제공해, 시험 준비 흐름을 더 실전형으로 바꾸고 있다.
- 검증된 콘텐츠로 실제 시험처럼 풀랭스 모의고사를 볼 수 있다.
- 시험 후 바로 성적표·취약점 피드백을 받고, 틀린 문제는 대화로 해설을 들을 수 있다.
- 결과를 바탕으로 개인 학습 계획을 만들고, 검색 AI·Canvas까지 합쳐 공부 자료와 퀴즈 생성도 이어진다.

구글 Gemini로 JEE Main 모의고사 무료로 푼다? 인도 수험생 필독

Google AI Plus는 구글의 “가성비 AI 구독 플랜”입니다. 쉽게 말해, 무료로 쓰던 Gemini를 한 단계 업그레이드하고(더 똑똑한 모델 접근), 영상 제작·리서치 같은 도구까지 한 번에 묶어주는 패키지예요. 이번에 미국을 포함한 35개 국가/지역으로 추가 출시되면서, 이제 구글의 AI 플랜이 제공되는 모든 곳에서 Google AI Plus를 쓸 수 있게 됐습니다.[^1] 이 글에서는 “그래서 뭐가 좋아졌는데?”를 기준으로 기능, 저장공간/가족공유, 가격, 그리고 어떤 사람이 구독하면 이득인지까지 한 번에 정리해볼게요. ...

Google AI Plus는 Gemini 고급 모델, 영상·리서치 도구, 200GB 저장공간과 가족공유를 한 번에 묶은 구글의 가성비 AI 구독 패키지다.
- 미국 포함 35개 국가/지역으로 확대돼, AI 플랜 제공 지역 어디서나 더 안정적으로 쓸 수 있다.
- Gemini 3 Pro·Nano Banana Pro, Flow(영상 제작), NotebookLM(자료 요약·정리)로 업무와 콘텐츠 제작 시간을 줄여준다.
- 월 $7.99(미국 기준)이며 200GB 저장공간과 최대 5명 가족 공유가 실속이고, 기존 Google One 2TB 사용자는 자동으로 혜택이 붙는다.

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