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  • MCP는 어떻게 18개월 만에 AI 통합 표준이 됐나

    2026.05.03 by 테크브리프

  • 앤트로픽이 9개월 만에 OpenAI를 넘어섰다 B2B AI 시장의 구조 변화

    2026.05.02 by 테크브리프

  • Codex 4월 16일 메이저 업데이트 분석, GPT-5.5와 컴퓨터 사용이 AI 코딩 시장 구도를 다시 그리고 있다

    2026.04.28 by 테크브리프

  • 경쟁하는 줄 알았는데 합쳐지고 있었다, AI 코딩 도구 3파전의 진짜 현재

    2026.04.19 by 테크브리프

  • 바이브 코딩의 한계를 넘어, 2026년 개발자들이 하네스 기법에 주목하는 이유

    2026.04.18 by 테크브리프

  • 클로드 코드를 못 따라간 시리 팀, 애플이 200명을 부트캠프에 보낸 이유

    2026.04.17 by 테크브리프

  • 클로드 미토스가 OpenBSD에서 27년 묵은 버그를 찾아낸 날, 사이버보안 시장이 흔들렸다

    2026.04.15 by 테크브리프

  • 1조 파라미터 딥시크 V4, CUDA 없이 돌아가는 첫 프런티어 모델

    2026.04.14 by 테크브리프

MCP는 어떻게 18개월 만에 AI 통합 표준이 됐나

AI 에이전트 시대의 통합 표준 자리를 누가 가져갈지가 지난 한 해 업계 화두였다. 결과는 명확하게 났다. Anthropic이 2024년 11월에 공개한 Model Context Protocol(MCP)이 18개월 만에 OpenAI, Google, Microsoft가 모두 채택한 산업 표준으로 자리잡았다. 월간 SDK 다운로드 수는 출시 직후 10만 회에서 2026년 3월 9,700만 회까지 늘었다. 970배 성장이다.MCP가 해결한 문제MCP는 LLM과 외부 도구·데이터 소스를 연결하는 개방형 프로토콜이다. JSON-RPC 2.0 기반으로 동작하고, Language Server Protocol(LSP)의 클라이언트·서버 아키텍처에서 영감을 받았다. AI 모델 입장에서 보면 깃허브, 슬랙, 노션, 데이터..

AI 2026. 5. 3. 11:44

앤트로픽이 9개월 만에 OpenAI를 넘어섰다 B2B AI 시장의 구조 변화

미국 기업용 AI 시장의 점유율 역전2025년 4월 미국 기업용 AI 채팅 지출의 90% 이상은 OpenAI가 가져갔다. 9개월 뒤인 2026년 1월 같은 지표에서 앤트로픽이 68%로 1위에 올라섰다. 점유율이 반토막 난 사건은 단순한 사용자 이탈이 아니다. 기업이 AI 도구를 사는 기준 자체가 바뀐 결과로 봐야 한다.코딩이 결정한 승부앤트로픽 클로드 코드는 AI 코딩 시장에서 54%를 점유하며 연간 환산 매출 25억 달러를 달성했다. 같은 시장에서 OpenAI 코덱스는 21%에 그쳤다. 클로드 코드의 매출은 2026년 1월 1일 이후 두 배 이상 증가했고, 전 세계 공개 깃허브 코드 커밋의 약 4%가 이 도구를 통해 자동 생성된다는 집계도 나왔다. 기업 고객이 AI 도구를 평가하는 잣대가 모델 벤치마크..

AI 2026. 5. 2. 15:15

Codex 4월 16일 메이저 업데이트 분석, GPT-5.5와 컴퓨터 사용이 AI 코딩 시장 구도를 다시 그리고 있다

코딩 도구에서 AI 워크스페이스로 옮겨갔다OpenAI가 4월 16일 내놓은 "Codex for (almost) everything" 업데이트는 단순한 기능 추가로 보기 어렵다. 코덱스의 정체성 자체가 옮겨갔다. 그동안 코덱스는 터미널과 에디터에서 동작하는 코딩 에이전트로 분류돼 왔다. 4월 이후로는 컴퓨터 전체를 조작하고, 인앱 브라우저로 웹을 탐색하고, 이미지를 생성하고, 작업 이력을 기억하는 범용 AI 워크스페이스로 자리잡고 있다.타임라인 정리부터 하자. 데스크톱 앱은 2월 2일 macOS에 먼저 나왔고, 윈도우 지원이 3월 4일에 따라붙었다. 4월 16일은 앱 출시일이 아니라 제품 역할 확장의 분기점이다. OpenAI가 이미 주간 활성 개발자 300만 명을 확보한 상태에서 단일 모델 업그레이드가 아..

AI 2026. 4. 28. 11:50

경쟁하는 줄 알았는데 합쳐지고 있었다, AI 코딩 도구 3파전의 진짜 현재

불과 2주 사이에 AI 코딩 도구 업계에서 세 가지 큰 움직임이 연달아 터졌다. 3월 말 오픈AI(OpenAI)가 깃허브(GitHub)에 codex-plugin-cc를 공개해 자사 도구 코덱스(Codex)를 경쟁사 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code) 안에서 실행할 수 있게 만들었다. 4월 2일 커서(Cursor)가 버전 3을 출시하면서 에이전트 병렬 관리용 전용 인터페이스를 전면에 내세웠다. 4월 16일 오픈AI가 코덱스를 대대적으로 업데이트해 맥OS 백그라운드 제어와 다중 에이전트 병렬을 추가했다. 처음엔 3파전 경쟁처럼 보였지만 자세히 보면 세 도구가 서로 얹히고 호환되며 하나의 스택으로 녹아들고 있다.4월 16일 오픈AI가 쏘아올린 코덱스 대대적 업데이트4월 16일 오..

AI 2026. 4. 19. 14:15

바이브 코딩의 한계를 넘어, 2026년 개발자들이 하네스 기법에 주목하는 이유

2025년 2월 앤드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 X에 "바이브 코딩(vibe coding)"이라는 용어를 던졌을 때만 해도 인공지능(AI) 코딩은 재미있는 실험처럼 보였다. 1년 뒤 성적표는 심각했다. AI가 생성한 코드 45%에서 보안 취약점이 발견됐고, 코드 중복은 48% 늘었으며, cURL 같은 주요 오픈소스 프로젝트는 AI가 생성한 스팸 버그 리포트 때문에 버그 바운티를 중단했다. 그 반작용으로 2026년 개발자 커뮤니티에서 떠오른 개념이 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이다.바이브 코딩의 등장과 1년 뒤의 성적표바이브 코딩은 코드를 한 줄도 읽지 않고 AI가 생성한 결과물을 그대로 받아들이는 방식을 뜻한다. 카파시가 이 용어를 제안한 2025년은 AI 코딩 ..

AI 2026. 4. 18. 10:07

클로드 코드를 못 따라간 시리 팀, 애플이 200명을 부트캠프에 보낸 이유

디 인포메이션(The Information)이 4월 15일 애플(Apple)이 시리(Siri) 엔지니어 200명 미만을 다주 단위 인공지능 코딩 부트캠프에 보낸다고 보도했다. 9투파이브맥(9to5Mac), 맥루머스(MacRumors), AOL 등 주요 매체가 후속 보도하면서 확산된 이 소식은 단순 사내 연수가 아니다. 사내에서 시리 팀이 laggard로 불린다는 평판, 다른 애플 팀들이 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code)에 상당한 예산을 배정한 것과 달리 시리 팀은 인공지능 코딩 도구 활용이 느렸다는 구체적 언급이 함께 나왔다.이 타이밍이 두 달도 남지 않은 WWDC 2026과 맞물린다는 사실이 전체 구도를 드러낸다.200명 미만 부트캠프, 남겨진 60명과 60명디 인포메이..

AI 2026. 4. 17. 14:08

클로드 미토스가 OpenBSD에서 27년 묵은 버그를 찾아낸 날, 사이버보안 시장이 흔들렸다

앤트로픽(Anthropic)이 4월 7일 공개한 새 인공지능 모델 클로드 미토스(Claude Mythos)는 보안 분야에서 두 가지를 동시에 했다. 전 세계에서 가장 보안이 단단하다고 알려진 운영체제 OpenBSD에서 27년간 발견되지 않았던 버그를 찾아냈다. 그리고 그 발견이 공개된 지 사흘 만에 글로벌 사이버보안 종목 시가총액에서 수십억 달러가 빠졌다.이 두 사건은 같은 흐름의 양면이다.클로드 미토스, 앤트로픽이 일반 공개를 거부한 모델클로드 미토스는 앤트로픽이 그동안 출시한 어떤 모델보다 강력하다. 회사가 직접 "일반에 공개할 계획이 없다"고 밝힌 첫 모델이다. 같은 회사의 기존 최강 모델인 클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6) 위에 자리한 새 티어로, 일반 사용자 대신 약 12개의 ..

AI 2026. 4. 15. 11:05

1조 파라미터 딥시크 V4, CUDA 없이 돌아가는 첫 프런티어 모델

중국 인공지능 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 차세대 모델 V4를 2026년 4월 중 공개할 예정이다. 로이터(Reuters)와 디 인포메이션(The Information)은 4월 3~4일 보도에서 V4가 엔비디아(NVIDIA) 칩이 아닌 화웨이(Huawei) 어센드 950PR 위에서 돌아가도록 설계됐다고 전했다. 학습과 추론을 모두 중국산 하드웨어로 수행하는 첫 프런티어급 AI 모델이다.딥시크 V4의 구조와 규모딥시크 V4는 전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts) 구조를 채택했다. 전체 파라미터는 약 1조 개, 토큰 하나를 처리할 때 활성화되는 파라미터는 약 370억 개다. 이전 버전인 V3 대비 두 배 이상 커진 규모다. 작동 방식은 1조 개 지식 창고에서 질문에 필요한 일부 전..

AI 2026. 4. 14. 08:36

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