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X/Twitter AI 리더 2026-08-02 06:05:06 KST

X/Twitter AI 리더

🐦 X(Twitter) AI/테크 리더 모니터링 리포트

수집 시각: 2026-08-02 06:00 KST

Andrej Karpathy (@karpathy)

AI/ML 연구자, ex-Tesla AI 디렉터, ex-OpenAI

최근 트윗 없음 (또는 수집 실패)

Simon Willison (@simonw)

Django 공동창작자, LLM 도구·플러그인 개발자

(10개 중 6개 선별)

1

GitHub 릴리스 페이지에서 특정 릴리스와 현재 main 브랜치를 비교하는 링크가 사라졌다. 이제 그 URL을 직접 기억해야 한다.

(keywords: GitHub UI, 개발자 경험)

2

기본 비용은 0.44센트, 높은 비용은 0.22센트인데, 첫 호출 이후에는 캐시 효과를 본 것 같다. 자세한 내용은 Gist의 pricing 섹션에 있다.

(keywords: DeepSeek, AI 모델 비용, 캐시)

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3

블로그에 추가 메모를 올렸다. 이 모델은 가격 대비 성능이 매우 좋아 보인다. Artificial Analysis의 pareto line을 첨부한다.

(keywords: AI 모델 평가, 가격 대비 성능)

4

⭐ DeepSeek-V4-Flash-0731을 기본 사고 모드(default reasoning mode)로 실행했을 때 실망스러운 결과(왼쪽)가 나왔지만, OpenRouter를 통해 reasoning을 high로 올리자 훨씬 나은 결과(오른쪽)를 얻었다.

(keywords: DeepSeek, 추론 모드, OpenRouter)

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5

⭐ 새로운 stateless MCP 명세가 MCP에 대한 관심을 다시 불러일으켰고, mcp-explorer와 datasette-mcp 같은 새로운 프로젝트를 만들게 했다.

(keywords: MCP, 오픈소스, 개발자 도구)

6

Prime Radiant와 함께 모델, 하네스, 프롬프트에 대한 소규모 평가 스위트를 실행하는 새 도구 "smevals"를 만들었다. `uvx smevals docs`로 실행할 수 있고, 자세한 내용은 블로그에 작성했다.

(keywords: AI 평가, 개발자 도구, smevals)

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Ethan Mollick (@emollick)

Wharton 경영대학원 교수, AI 활용·조직 변화 연구

(10개 중 7개 선별)

1

⭐ "나는 가장 냉정하고 AI에 대해 잘 아는 수학 교수 중 한 명의 평가를 기다리고 있었다." (AI 수학 능력, 전문가 평가)

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2

"인간은 항상 기술에 의해 형성되어 왔다. 사실 우리의 뇌는 도구와 함께 공진화했다. 도구는 우리의 신경계를 확장한다: 우리는 쥐고 있는 막대기의 진동 모드를 통해, 무의식적으로 그 막대기에 가해진 충격의 위치를 감지할 수 있다. 또한, 복잡한 도구와 복잡한 언어는 서로 연결되어 있다." (인간-기술 공진화, 도구와 언어의 관계)

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3

"그런데도 그들은 여전히 훌륭한 장편 소설 쓰기에는 형편없다." (AI 장편 창작 한계)

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4

"마케팅 프로젝트에 약간의 코딩, 재무 엑셀 모델, 또는 고차원 구체 패킹(high-dimensional sphere packing) 문제에 대한 해결책이 필요했다면, 예전에는 엔지니어링 부서나 재무 분석가, 혹은 회사의 이론 수학 부서에 연락해야 했다. 하지만 이제는 AI에게 그냥 물어보면 된다." (AI로 인한 전문 지식 접근성 변화)

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5

⭐ "나는 많은 분야에서 검증 가능한 답의 부재가 LLM(대규모 언어 모델)에게 실질적인 문제라고 계속 생각하지만, 때때로 제기되는 것만큼 큰 문제는 아니다. 모델이 형식적(formal) 영역에서 더 나아지면서, 검증이 덜 되는 다른 많은 영역에서도 동시에 더 나아지고 있다." (LLM 능력 발전, 검증 가능성)

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6

⭐ "또 하나의 관찰: 지구상의 거의 모든 인간에게 이것은 단순히 우리의 능력을 넘어서는 것이 아니라 우리의 인식 범위(ken)조차 벗어난다. 우리는 이것이 인상적인지 아닌지 전문 수학자들의 말을 믿을 수밖에 없다. 이런 현상이 많은 분야에서 나타나기 시작하면서 능력 향상을 '체감'하기가 더 어려워지고 있다." (AI 능력 고도화와 인간의 인식 한계)

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7

⭐ "주목할 점:

1

AI는 수학과 과학에서 매우 뛰어나지고 있다.

2

2년 전 LLM은 기본 수학도 일관되게 하지 못했다.

3

@polynoamial에 따르면 이 비용은 현재 API 기준 $2,000 미만이다.

4

OpenAI는 새 모델의 위험뿐만 아니라 이점 발표에 집중하고 있다." (AI 수학·과학 능력 비약적 발전, 비용 효율성, OpenAI 전략)

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Jack Clark (@jackclarkSF)

Anthropic 공동창업자, AI 정책, Import AI 뉴스레터

최근 트윗 없음 (또는 수집 실패)

SemiAnalysis (Dylan Patel) (@SemiAnalysis_)

반도체 산업 분석, AI 칩, 데이터센터 인프라

(10개 중 5개 선별)

1

⭐ AMD MI355X vLLM 성능이 Kimi K2.5(Cursor Composer 2.5와 동일 모델 아키텍처)에서 B200 vLLM을 이겼습니다🚀🚨

이는 @GPU_MODE 커뮤니티의 업스트림 AMD 커널을 사용한 결과입니다. 자세한 설명은 아래에 있습니다👇 (keywords: AMD MI355X, vLLM, B200, Kimi K2.5, GPU 커널 최적화)

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2

AMD가 @GPU_MODE와 협력하여 $110만 규모의 커널 해커톤을 개최했고, Readonflow 팀의 커널이 업스트림 MI355X 엔드투엔드 성능을 4배 이상 향상시켰습니다. (keywords: AMD, 커널 해커톤, MI355X, 성능 최적화)

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3

이들은 W4A4 MoE 커널, Top-K 커널, 텐서 병렬 all-reduce 커널, MLA 디코드 메타데이터 플래너 최적화에 집중했습니다. (keywords: MoE 커널, Top-K, 텐서 병렬, MLA 디코드)

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4

이 작업은 AMD AITER 커널 라이브러리의 메인 브랜치에 업스트림되었으며, 흥미롭게도 이제 vLLM에도 업스트림되었습니다. (keywords: AMD AITER, vLLM, 오픈소스 업스트림)

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5

분리형(disaggregated) 업스트림 vLLM 성능의 경우, AMD는 여전히 Kimi 모델에서 뒤처져 있지만, Kimi K3에서 AMD vLLM 성능을 확인하는 것과 더불어 해당 부분의 개선도 기대하고 있습니다. (keywords: AMD, vLLM, Kimi 모델, 분리형 추론)

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총평: 2026년 8월 시점, AMD의 MI355X가 GPU 커뮤니티(특히 GPU_MODE)의 커널 최적화를 통해 vLLM 추론 성능에서 NVIDIA B200을 능가하는 이정표를 세웠습니다. 이는 AMD 소프트웨어 생태계 개선의 가속화를 보여주는 신호입니다.

The Information (@theinformation)

프리미엄 테크 미디어, 빅테크 내부 보도

(10개 중 8개 선별)

1

은행, 클라우드 기업, AI 연구소들이 데이터센터 건설을 가속화하기 위해 리스(lease)가 최종 확정되기 전에 새로운 금융 구조를 만들고 있다. (keywords: 데이터센터, 금융, AI 인프라)

이러한 구조는 부지, 전력 조사, 희귀 장비 비용을 충당할 수 있지만, 프로젝트가 실제로 완공될 것이라는 보장은 없다.

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2

AI의 7조 5천억 달러 규모 인프라 비용(infrastructure bill)으로 인해 월스트리트는 기존의 대출과 채권을 넘어선 자본 조달 방식을 모색하고 있다. (keywords: AI 인프라, 투자, 자본 조달)

Goldman Sachs, Blue Owl Digital Infrastructure, Skadden의 전문가들이 참여한 구독자 대상 대화를 공개했다.

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3

전기 비행 택시(electric flying taxi) 스타트업들이 민간 수요 불확실성 속에서 군용 항공기 시장을 적극적으로 공략하고 있다. (keywords: eVTOL, 군용, 스타트업)

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4

⭐ 엔비디아(Nvidia)는 Reflection AI에 8억 달러를 투자하며 오픈소스 AI 분야의 미국 선두주자로 키우려 했지만, 거의 1년이 지난 지금까지 모델을 출시하지 못하고 중국 및 미국 경쟁사들에 뒤쳐지고 있다. (keywords: 엔비디아, Reflection AI, 오픈소스)

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5

바이트댄스(ByteDance) 등이 AI 컴패니언(companion) 서비스를 중단하자, 열성적인 사용자들이 이를 복원하도록 기업에 압력을 넣는 방안을 모색하고 있다. (keywords: AI 컴패니언, 바이트댄스, 사용자 반발)

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6

기업들이 AI 코딩 비용 절감을 위해 Codex와 오픈소스 모델을 테스트하고 있지만, 여전히 많은 기업이 Claude Code를 고수하고 있다. 엔지니어들의 선호와 Anthropic의 기술적 우위는 경쟁사들이 넘기 어려운 벽으로 작용하고 있다. (keywords: AI 코딩, Claude Code, Codex, 개발자 도구)

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7

⭐ 연구진은 해커가 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)을 속여 고객의 Microsoft 365 계정 전체에서 데이터를 유출할 수 있는 가능성을 발견했다. 표준 로그에서 의심스러운 활동으로 포착되지 않아 탐지가 어려울 수 있다. (keywords: 보안, 코파일럿, Microsoft 365, 취약점)

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8

⭐ 알파벳(Alphabet)은 모든 데이터센터를 직접 건설하지 않고도 TPU 판매를 확장하기 위해 월스트리트식 금융 엔지니어링을 활용하고 있다. 리스 백스톱(lease backstops) 규모가 1년도 안 되어 65억 달러에서 438억 달러로 성장했다. (keywords: 알파벳, TPU, 데이터센터, 금융 기법)

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9

⭐ OpenAI와 Anthropic이 워싱턴에 메타(Meta) 및 SpaceXAI와 같은 경쟁사들도 동일한 프론티어 모델(frontier-model) 검토를 받도록 조용히 압력을 넣고 있다. 이 동맹은 두 회사가 규제로 인해 느려지는 것을 방지하면서 경쟁사들이 감시를 피하는 것을 막을 수 있다. (keywords: AI 규제, OpenAI, Anthropic, 프론티어 모델)

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10

(제외됨 — 계절별 사치품·선물 가이드 관련 일상 콘텐츠)

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Clement Delangue (@ClementDelangue)

HuggingFace CEO, 오픈소스 AI 생태계

4개 중 2개 선별

1

@GaryMarcus, 만약 우리가 에이전트 기반 사이버 공격(agent cyberattacks)을 합법적/용인된 행위로 만든다면, 이게 모든 사람들로 하여금 이를 진지하게 예방할 유인(incentive)을 제거해서, 결국 모두가 서로를 사이버 공격하는 상황이 되지 않을까요? (AI 안전, 사이버 보안 정책, 에이전트 리스크) ⭐

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2

우리는 비공개(unreleased) 독점(proprietary) 모델들의 공격을 받았고, 오픈 모델(open model), 정확히는 @Zai_org의 GLM 5.2를 @nvidia가 양자화(quantized)한 버전으로 방어했습니다. (오픈소스 AI, 모델 보안, 엔터프라이즈 AI)

어떤 오픈 모델이든 금지하는 것은 무엇보다 사이버 보안 방어자들, 스타트업, 소규모 기업, 연구자들, 그리고 프론티어 랩(frontier lab)이 아니면서도 경쟁과 보호를 위해 온프레미스(on-prem)에서 저비용으로 통제 가능한 모델이 필요한 모든 이들에게 타격을 줄 것입니다. 그렇게 하지 맙시다! ⭐

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Sebastian Raschka (@rasbt)

ML 연구자·저자, PyTorch/Lightning 전문가

(3개 중 2개 선별)

1

@chetan2309 @ItsAmitJena @amazonIN @ManningBooks에 대한 답변. 문의 감사합니다. 첫 번째 책은 실제로 흑백(black & white)입니다. (새 책은 새로운 다른 인쇄소에서 인쇄되었기 때문에 컬러입니다.) 첫 번째 책의 경우, 디지털 코드(digital code) 등록을 위한 코드가 없거나 작동하지 않으면 위조본(counterfeit)입니다 (인쇄본 1페이지의 안내 참조).

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2

⭐ @ItsAmitJena @amazonIN @ManningBooks에 대한 답변. 이런, 정말 죄송합니다. @amazonIN이 위조품/불법 복제본(counterfeit / pirated copies)을 판매하고 있는 것으로 보입니다. 아래는 원본이 어떻게 생겼는지 보여주는 사진입니다. 반품을 권장하며, @amazonIN이 이를 조사하고 정품으로 교환해주길 바랍니다. 또한 이 불법 복제본 판매자가 스토어에서 제거되기를 바랍니다. 그들이 @ManningBooks와 협력하여 해결할 수 있다면 좋겠습니다. 문제를 제보해주셔서 감사하며, 불편을 끼쳐드려 죄송합니다.

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Lilian Weng (@lilianweng)

전 OpenAI 연구원, AI/ML 기술 블로그

최근 트윗 없음 (또는 수집 실패)

Logan Kilpatrick (@OfficialLoganK)

Google DeepMind, AI 개발자 관계·제품

(10개 중 9개 선별)

1

Google AI Studio 관련 문의에 답하며, 기존 기능들이 모두 DeepMind로 통합됨을 설명

"이 모든 기능들은 DeepMind에 있습니다. 우리가 이 맥락을 공유하는 이유는 사전 예약(pre-orders)이 포함된 앱을 발표했고, 이를 메인 Gemini 앱에서 진행하는 것이 더 적합하다고 판단했기 때문입니다. 고객에게 유리한 결정입니다."

(keywords: Gemini, DeepMind, AI Studio, 앱 통합)

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2

AI Studio 웹 경험은 유지된다는 점을 명확히 함

"@JustinGorya @killedbygoogle 네, AI Studio의 웹 경험은 그대로 유지됩니다."

(keywords: AI Studio, 웹 제품)

3

⭐ AI Studio가 죽는 게 아니라 더 야심찬 방식으로 재탄생한다는 입장

"@killedbygoogle 죽은 게 아닙니다. 단지 더 야심찬 방식으로 재구상된 것입니다!"

(keywords: AI Studio, 제품 전략)

4

AI Studio 단순화 목표에 대한 답변

"@AlexFinn @GoogleAIStudio 목표는 이 모든 것을 더 단순하게 만드는 것입니다."

(keywords: AI Studio, UX)

5

AI Studio 분리 운영 방침에 대한 답변

"@AndrewCurran_ @PlastiqSoldier AI Studio는 당분간 분리된 상태로 유지됩니다. (다만, 때가 되면 꽤 자연스럽게 통합할 수 있다고 생각합니다.)"

(keywords: AI Studio, 제품 로드맵)

6

Google DeepMind 로보틱스 팀과의 대화 홍보 (YouTube 링크 포함)

"YouTube에서 시청하실 수 있습니다: https://t.co/mWUKPkCd0R"

(keywords: DeepMind, 로보틱스)

7

⭐ Gemini Robotics 2 모델과 로보틱스 진행 상황에 관한 대화

"Google DeepMind 로보틱스 팀과 최신 Gemini Robotics 2 모델, 로보틱스 발전의 궤적, 그리고 다음 단계에 대해 나눈 대화입니다 🤖"

(keywords: Gemini Robotics 2, 로보틱스, DeepMind)

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8

Google AI Studio에 대한 기대감과 팀 성과에 대한 언급

"@GoogleAIStudio 매우 기대됩니다. 팀과 함께 탐구하는 것이 정말 재미있었고, 이 작업이 훨씬 더 큰 도약에 영감을 주기를 바랍니다. 계속 나아갑시다!"

(keywords: AI Studio, 팀, 비전)

9

⭐ 경쟁을 통한 AI 비용 하락에 대한 긍정적 견해

"@thsottiaux @tulseedoshi 사과하지 마세요! 경쟁이 있을 때 고객이 승리합니다. 지능(intelligence)의 비용이 계속 낮아지는 것을 보는 것은 정말 멋진 일입니다."

Elon Musk (@elonmusk)

Tesla·SpaceX·xAI CEO, X(트위터) 소유주

(10개 중 3개 선별)

1

특수 효과 하나를 만드는 데 한때 전문 회사의 수개월 노력이 필요했다 (AI, 생성형 AI)

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2

정확히 그렇다 (AI, 기술 의견) ⭐

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3

특이점(Singularity)에 오신 것을 환영합니다. 온도는 어떠신가요? (AI, 특이점) ⭐

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💰 크레딧 현황

충전 크레딧: 965,825

보너스 크레딧: 0

합계: 965,825

📊 비용 참고:

트윗 1개 = 15 크레딧

10계정 × 20트윗/일 = 3,000 크레딧/일

현재 크레딧으로 약 322일 사용 가능 (10계정×20트윗 기준)

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