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예상한게 얼추 맞았군.

2개 글 2026.04.18

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

1
예상한게 얼추 맞았군.
Gemini 3 Flash 의 위치를 잘 보세요.
로컬이 저 지점을 지나가면 그때부턴 본격적으로 쓸만해 질 겁니다. 내 컴퓨터에서 Gemini3 Flash 급의 모델이 컨텍스트 100K 포함해서 Vram 16G 안쪽으로 돌아가는 때부터가 본격적인 퍼스널 LLM의 시작이라 생각합니다. https://t.co/L5BVbKO6iT
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2
라우팅을 통해 관리와 어려운건 프로바이더 모델이, 가벼운건 로컬모델이 하는 이중화 체계가 한동안 이어지겠지만 중요한건 소비전력이 적은 로컬로 AI의 무게추가 조금씩 이동하면서 더 가볍게 그리고 더 생활 속에서 AI가 작동하게 될 것이란 겁니다.
대충 올해 여름~가을쯤일까요.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Gemini 3 Flash 수준의 모델이 100K 컨텍스트를 포함해 VRAM 16GB 내에서 구동되는 시점을 개인용 LLM의 실질적 시작점으로 보셨습니다. 다만, 특정 모델의 성능 지표가 로컬 환경의 하드웨어 제약 내에서 정확히 구현될 시점이나 그 구체적인 기준은 공식 자료로 완전히 입증되지 않은 개인의 기술적 판단 영역입니다. 특히 해당 현상이 올해 여름이나 가을쯤 현실화될 것이라는 예측은 구체적인 근거가 부족하여 확인이 필요한 주장입니다.

현재 AI 생태계가 프로바이더 모델과 로컬 모델의 이중화 체계로 흐르고 있다는 분석은 기술적 흐름과 궤를 같이합니다. 하지만 소비전력이 낮은 로컬 모델로 무게중심이 이동하며 생활 밀착형 AI가 구현될 것이라는 전망은 실제 하드웨어 최적화 속도와 모델 경량화 효율에 따라 결과가 달라질 수 있는 경험적 추론입니다. 결국 이 논의의 핵심은 이론적 가능성보다는 실제 로컬 환경에서의 재현 가능성과 하드웨어 제약을 어떻게 극복하느냐에 달려 있습니다.

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강호에는 도리라는 것이 있어 절세무공을 가졌다 한들 오만하고 교만하면 사파가 되어 추락하게 마련임.

4개 글 2026.04.18

Serio의 X 스레드

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1
강호에는 도리라는 것이 있어 절세무공을 가졌다 한들 오만하고 교만하면 사파가 되어 추락하게 마련임.
개인적으로 엔트로픽이 요즘 그렇게 보임.
Agent의 시대가 많은 IT업계의 일자리를 바꾸고 있다는 건 누구나 아는 사실.
그래도 ‘우리 기술이 너네 죽일꺼임!’ 나팔불고 다니면 안되는것임.
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2
앤트로픽이 지금 역발산기개세로 AI무림의 맹주가 되고자 하는 야심을 숨기지 않지만 자신의 내공만 믿고 과욕을 부리는 자는 꼭 주화입마에 빠짐.
자신이 내놓은 신모델인 Opus 4.7은 전보다 나쁘고 컴퓨팅자원 모자라서 사용량은 제한되는데도 여전히 새로운 서비스를 문어발처럼 갔다 붙이기 바쁨.
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3
한치앞도 알 수 없는 AI 무림에서 과욕으로 주화입마에 빠지는 것은 치명적임. 그리고 그럴때 그동안 만들어 놨던 무수히 많은 적들이 엔트로픽에 달려들것임.
과연 별려놓은 판을 엔트로픽이 다 수습하여 그토록 바라는 무림맹주 자리를 차지할 수 있을 것인지.
나는 지금 봐선 부정적임.
무운을.
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4
https://t.co/rlXQc5Nzu8
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 앤트로픽이 기술적 야심에 비해 내실이 부족하여 위기를 맞이할 것이라는 비판적 전망을 내놓으셨습니다. 특히 Opus 4.7 모델의 성능 저하와 컴퓨팅 자원 부족으로 인한 사용량 제한, 그리고 무리한 서비스 확장세를 지적하며 이를 '주화입마'에 비유하셨습니다. 다만, 모델 성능의 구체적인 하락 수치나 자원 부족의 직접적인 인과관계는 공식 자료로 명확히 입증되지 않은 주관적 평가 영역이므로 추가적인 확인이 필요합니다.

반면, 앤트로픽이 에이전트 시대의 주도권을 잡기 위해 공격적인 행보를 보이고 있다는 점은 시장의 흐름과 궤를 같이하는 분석입니다. 하지만 기술적 우위가 곧 시장의 지배력으로 이어진다는 전제나, 경쟁사들의 집단적 반격이 구체적으로 어떻게 전개될지에 대한 근거는 다소 부족해 보입니다. 결국 앤트로픽이 현재의 확장 전략을 수습하고 업계의 정점에 설 수 있을지는 단순한 야심이 아닌, 실질적인 제품의 완성도로 증명해야 할 과제입니다.

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일본분들이 이렇게 라니 고 선생을 좋아할지 몰랐다.

2개 글 2026.04.18

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일본분들이 이렇게 라니 고 선생을 좋아할지 몰랐다.
매년 20만마리씩 사냥하는거 한 10만마리정도 수출해서
일본의 시카노코노코노코 선생이랑
좋은 승부를 하게하고싶다. https://t.co/7Q1HjfuxWE
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2
일본분들도 사진 말고 라니 고 선생을 길에서 만나면 바로 한국인의 마음과 같아질 것이고 그럼 우리는 더욱 유대감과 동질감을 가질 수 있게 될 것
일본 산야에 라니 고 선생의 울음소리가 울려퍼질걸 생각하니 벌써부터 가슴이웅장해지네
https://t.co/QXaiQ4OE98
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

해당 게시글은 일본 내 특정 캐릭터에 대한 관심과 한국의 야생 동물 포획 현황을 엮어 수출이라는 파격적인 제안을 던지고 있습니다. 매년 20만 마리를 사냥한다는 수치적 주장은 일부 공식 자료를 통해 부분적으로 확인되나, 이를 일본의 특정 콘텐츠와 연결해 수출하겠다는 구상은 구체적인 실행 계획이 없는 개인의 희망 사항에 가깝습니다. 특히 '시카노코노코노코 선생'과의 승부라는 표현은 기술적 분석보다는 유희적 관점이 강하므로, 실제 행정적 가능성 여부는 확인이 필요합니다.

후반부의 유대감 형성이나 정서적 공감에 관한 내용은 전적으로 작성자의 주관적 판단이며, 이를 뒷받침할 객관적 근거는 부족합니다. 로컬 LLM 운용 기록의 관점에서 볼 때, 이 텍스트는 사실 관계의 검증보다는 특정 상황에 대한 비유와 감정적 서술이 주를 이루는 경험적 기록으로 읽힙니다. 따라서 제시된 주장의 상당 부분은 논리적 추론보다는 개인의 감상에 의존하고 있으며, 실질적인 데이터 기반의 주장이라고 보기에는 근거가 약합니다.

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LLM 로컬 모델을 제대로 사용해보고싶은 사람들에게 입장권은 맥이 아님. AI 도 맥 최적화가 아님. 입장권이란

2개 글 2026.04.18

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

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LLM 로컬 모델을 제대로 사용해보고싶은 사람들에게 입장권은 맥이 아님. AI 도 맥 최적화가 아님. 입장권이란
“5090”
결국에는 돌고 돌아 5090으로 오게 될 것임. 돈좀 있으면 블렉웰 6000이나. 다들 물고빠는 M5max는 이제 연산이 3090급임. 메모리 통합형이니 좀 더 큰 모델을 넣을 수 있을 뿐.
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그래서 로컬LLM을 말하고 있는 사람들의 기술 이해는 너무 쉽게 드러난다.
서빙에 무슨 하드웨어를 쓰고 있는지? 서빙은 어떻게 하고 있는지? 어떤 모델을 서빙하는지?
요 셋만 체크하면, 얼마나 알고 있는지 실제 업무에 활용하고 있는지를 바로 확인해 볼 수 있음.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

로컬 LLM 운용의 핵심이 하드웨어 성능에 있다는 점은 분명하며, 특히 NVIDIA GPU의 연산 능력은 업계 표준에 가깝습니다. 다만 RTX 5090이나 블랙웰 6000이 절대적인 '입장권'이라는 주장과 M5 Max의 연산력이 RTX 3090급이라는 구체적인 수치는 공식 벤치마크로 완전히 검증되지 않은 개인의 판단 영역입니다. 하드웨어 최적화 수준에 따라 체감 성능이 달라질 수 있으므로, 이 부분은 실제 구동 환경에 따른 경험적 기록으로 보아야 하며 추가적인 데이터 확인이 필요합니다.

기술적 이해도를 하드웨어 구성과 서빙 방식, 모델 선택이라는 세 가지 기준으로 판가름하겠다는 시각은 실무 중심의 날카로운 지적입니다. 하지만 이는 정성적인 평가 기준일 뿐, 이를 통해 업무 활용 능력을 확정 지을 수 있다는 논거는 객관적 근거가 부족한 주관적 견해에 가깝습니다. 결국 로컬 LLM의 실효성은 단순한 장비의 제원을 넘어, 실제 구현하려는 서비스의 목적과 재현 가능성에 달려 있다고 판단됩니다.

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진짜 네이버와 개발자들로선 허무엔딩인게

2개 글 2026.04.18

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

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진짜 네이버와 개발자들로선 허무엔딩인게
어떻게하면 네이버클라우드랑 웨일을 쓰게 만들까? > 한국인들은 hwp를 많이 쓰니 통합? > hwp를 보고 편집할 수 있게 만들었습니다! (신남) > 근데 안쓰네 왜지? (시무룩) > 니들이 원한건 ‘크롬에서 되는 한글편집’이었던거니? (충격) https://t.co/ygxdxYDs13
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즉 자신들의 체계와 서비스 네이버와 웨일이라는 존재 자체가 부정당하는 거라서 상심이 클듯. 뭘 해도 브라우저/클라우드서비스는 네이버를 쓰지 않는다는 말이라…
웨일브라우저 일한 기계번역 잘쓰는데… (사실은 저도 크롬이 메인이에요. 웹 실시간 번역만 모바일 웨일 써요 🥹🥹 )
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 네이버가 HWP 편집 기능을 웨일과 네이버 클라우드에 통합했음에도 사용자가 늘지 않은 상황을 두고, 사용자가 원한 것은 '네이버 생태계'가 아닌 '크롬 내에서의 편집 기능'이었다고 분석하셨습니다. 다만, 네이버 개발자들이 이 결과에 대해 '허무함'이나 '상심'을 느꼈을 것이라는 대목은 작성자의 주관적 추정이며, 내부의 정서적 반응을 입증할 공식적인 1차 자료는 확인되지 않습니다.

또한, 네이버의 서비스 체계 자체가 부정당했다는 주장 역시 시장 점유율의 해석에 기반한 개인적 견해일 뿐, 기업의 정체성 붕괴로 연결 짓기에는 근거가 약합니다. 브라우저와 클라우드 시장의 선호도가 구글로 기울어 있다는 점은 일반적인 시장 상황이나, 이를 네이버의 전략적 실패로 단정 짓기 위해서는 구체적인 사용자 이탈 지표에 대한 확인이 필요합니다. 결국 이 논의는 기술적 구현의 성공과 사용자 경험(UX)의 지향점 사이의 괴리를 지적한 통찰력 있는 추론에 가깝습니다.

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Opus 4.7 업데이트 하루의 타임라인

5개 글 2026.04.17

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

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Opus 4.7 업데이트 하루의 타임라인
- 토큰소비량이 1.3배 늘은거같다.
- 자기주장이 강해지고, 지시를 거부한다.
- 오래 사고하지만, 틀린 결과를 내놓는 경우가 잦아졌다.
전부 체감형이지만 종합해보면
- 과도한 파인튜닝
- 성능 튜닝을 위한 과도한 하네스엔지니어링
의 영향이 보임.
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2
AI 이미지 제네레이션 해본 사람들은 아는 부분인데
- 프롬프트로 요구조건을 지나치게 강제
- 프롬프트를 너무 많이 넣음
- CFS 값을 너무 높게 줌
- LORA를 너무 많이 사용
- 강하게 학습된 LORA를 사용
그럼 결과물의 붕괴가 일어남. 나우시카의 거신병이 녹아내리듯.
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3
해결방법은 간단함. 학습된 체크포인트(모델)의 자율성을 열어주는것임.
CFS 값을 낮추고, 로라를 몇개 빼고, 프롬프트 제악을 줄여서 나온 1차 결과물을 업스케일링하면서 리파인하는것임.
즉 2번 만드는게 좀 더 좋은 결과를 만들어냄.
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4
하지만 그런 조절이 가능한 그림/영상과 다르게 텍스트는 대체적으로 싱글샷으로 작업이 일어나니 작업의 결과물을 놓고 한번 모델이 멈춘 후 재해석을 통해 결과물을 셀프 튜닝하는 더블샷을 스스로 하게는 어렵겠지.
오히려 더 나쁜 결과를 가져올수도 있는 방법이기도 하고.
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사실 그런 이유에서 완성된 모델을 파인튜닝해서 마이너 버전업을 하는 부분은 어디까지나 한계가 있음. 하지만 몇 번 작은 파라메터 모델 학습을 시도해본 경험으로, 그런 대형 모델의 학습이 얼마나 많은 노력과 전력과 지리멸렬한 반복작업이 들어갈 것을 알기에 함부로 말할 수는 없는 노릇.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Opus 4.7 업데이트 이후 토큰 소비량 증가와 지시 거부 현상, 추론 시간 대비 낮은 정확도라는 세 가지 체감 증상을 제시하며 이를 과도한 파인튜닝과 하네스 엔지니어링의 결과로 진단했습니다. 하지만 이러한 성능 저하의 구체적인 수치나 원인 분석은 공식 문서로 확인되지 않는 개인의 경험적 추정이며, 특히 토큰 소비량이 1.3배 늘었다는 주장은 객관적 근거가 부족하여 확인이 필요합니다.

그는 이미지 생성 AI의 CFG 값이나 LoRA 설정 사례를 들어 텍스트 모델의 자율성 회복 필요성을 역설하며, 싱글샷 방식의 한계라는 기술적 전망을 덧붙였습니다. 다만 이미지 모델의 파라미터 조절 방식과 거대 언어 모델의 업데이트 메커니즘을 직접적으로 연결 짓는 논리는 비유에 가깝기에, 이를 일반적인 기술적 사실로 받아들이기에는 근거가 약합니다. 결국 모델의 성능 변화를 파인튜닝의 부작용으로 단정하기 전, 공식적인 릴리즈 노트나 벤치마크 자료를 통한 정밀한 검증이 선행되어야 합니다.

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테스트가 아쉽다. 지난 6개월의 경험에서 볼 때 현재 로컬 LLM서빙에 가장 최적화+진심인 건 Lmstudio다. 올라마는 가면 갈수록 코어인 LLama.cpp의 업데이트조차도 적용 + 활용 못해서 헤메고 있는 것으

2개 글 2026.04.17

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테스트가 아쉽다. 지난 6개월의 경험에서 볼 때 현재 로컬 LLM서빙에 가장 최적화+진심인 건 Lmstudio다. 올라마는 가면 갈수록 코어인 LLama.cpp의 업데이트조차도 적용 + 활용 못해서 헤메고 있는 것으로 보인다. vlllm 과 sglang 은 개인유저용이 아니며, litellm은 해킹당한지 얼마 안되었다.
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Lmstudio 가 Dgx spark 에 없어서 불가피한 결정이었겠지만, 윈도우 기반으로 Lmstudio 로 다시 테스트하면 다른 결과가 나왔을 것이다.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

로컬 LLM 서빙 도구의 최적화 수준에 대한 Serio님의 의견 중, vLLM과 sglang이 개인 사용자보다는 기업형 인프라에 가깝다는 점과 llama.cpp의 업데이트 반영 속도 차이는 기술적 정황상 설득력이 있습니다. 다만, LM Studio가 현시점에서 가장 최적화된 도구라는 주장이나 LiteLLM의 보안 사고 관련 언급은 공식 문서나 릴리스 노트만으로는 완전히 검증되지 않은 개인의 경험적 판단에 가깝습니다. 따라서 해당 부분은 실제 운용 환경에 따른 체감 성능의 차이로 이해하며 추가적인 확인이 필요합니다.

이번 논의의 핵심은 테스트 환경인 DGX Spark의 제약으로 인해 LM Studio를 활용하지 못한 점이 결과에 영향을 주었을 가능성입니다. 윈도우 기반 환경에서 재테스트 시 다른 결과가 나왔을 것이라는 추측은 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용을 고려한 가설이지만, 이는 재현 가능성이 확인되지 않은 주관적 견해입니다. 결국 특정 도구의 우위보다는 사용자의 하드웨어 환경과 모델의 제약이 성능 측정에 결정적인 변수로 작용했음을 보여주는 기록입니다.

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업무에 사용할 최소한의 라인을 Gemini 3 pro라 생각함.

2개 글 2026.04.17

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업무에 사용할 최소한의 라인을 Gemini 3 pro라 생각함. 아직 3 Flash의 한 80~90% 수준임.
물론 작년 말의 Gpt-oss-120B의 수준을 Moe 모델로 35B로 뛰어넘는다는게 놀랍긴 한데 우리가 업무에 핵심으로 쓰는 모델들은 이보다 더 월등히 강력하니
로컬에 크게 관심두지 마시고 구독하세요. https://t.co/QZBVgOrYDA https://t.co/eUTFAxkkaH
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내가 Gemini cli + 2.0 Pro(flash)로 바이브코딩을 시작한게 작년 5월쯤이었는데. 1년만에 세상은 정말 많이 바뀌는구나.
격세지감을 체감하는 요즘.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 업무 활용의 최소 기준선을 Gemini 3 Pro로 설정하며, 로컬 모델보다 구독형 모델의 효율성을 강조하셨습니다. 다만 Gemini 3 Pro가 3 Flash의 80~90% 수준이라는 주장이나, 특정 MoE 모델이 과거 Gpt-oss-120B의 성능을 상회한다는 구체적인 수치는 공식 문서에서 직접 확인되지 않는 개인적 체감 영역입니다. 따라서 이 부분은 기술적 사실보다는 사용자의 주관적 경험 기록으로 보는 것이 타당하며, 정밀한 검증을 위한 추가 확인이 필요합니다.

반면 Gemini CLI와 2.0 Pro(Flash)를 활용한 코딩 경험과 그로 인한 격세지감은 실제 운용 과정에서 나타나는 전형적인 기술적 체감 사례입니다. 하드웨어 제약이 큰 로컬 LLM의 한계를 지적하며 상용 모델 구독을 권장한 점은 실무적 관점에서의 합리적인 판단으로 보입니다. 결국 이 기록은 모델의 절대적 성능 지표보다는 실제 업무 환경에서의 재현 가능성과 효율성에 무게를 둔 실무자의 시행착오 기록이라 할 수 있습니다.

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구글은 모든 것을 가지고 있어서 때론 엉망이기도 하다.

2개 글 2026.04.17

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구글은 모든 것을 가지고 있어서 때론 엉망이기도 하다.
구글 Api 대시보드를 보고있으면 이걸 쓰라고 만들어놓은건지 아니면 ‘제대로 쓸 자신이 없으면 우리건 건드리지도 마’ 라고 만들어놓은건지 알수가 없다.
주기적으로 무료 캐쉬 뿌려서 유혹하는것보단 환경부터 개선하는게 어떨지?
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그래서 내 구글 API 대시보드 북마크 이름은 날자와 함께 구글에 대한 나의 한국어로 해줄 수 있는 최대한의 헌사가 박혀있다.
이 똥같은걸 제대로 쓸 줄 아는 사람은 무슨 일이든 해낼 수 있겠지.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 구글 API 대시보드의 사용자 경험(UX)이 매우 불친절하며, 환경 개선보다 무료 크레딧 제공이라는 단기적 유혹에 치중하고 있다고 비판하셨습니다. 다만, 대시보드의 인터페이스가 불친절하다는 주장은 개인의 주관적 체감 영역이며, 이를 뒷받침할 객관적인 지표나 공식적인 기술 문서상의 근거는 부족하여 확인이 필요합니다. 특히 '최대한의 헌사'라고 표현하신 북마크 이름의 구체적인 내용이나 그로 인한 심리적 상태는 개인의 경험이므로 사실관계 확인이 불가능한 영역입니다.

그럼에도 불구하고 개발자 생태계에서 구글의 복잡한 설정 환경이 진입장벽이 된다는 점은 업계의 일반적인 시각과 궤를 같이합니다. 하지만 "이것을 제대로 쓸 줄 아는 사람은 무슨 일이든 해낼 수 있다"는 결론은 논리적 인과관계가 부족한 개인의 추정이며, 기술적 숙련도가 일반적인 성공으로 이어진다는 근거 또한 약합니다. 결국 이 글은 구글의 서비스 운영 방식에 대한 강한 불만과 그 역설적인 가치를 동시에 드러낸 개인적 에세이에 가깝습니다.

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AI 가 보편화되면, 그AI를 설계하고 다루는게 특화된 SC의 세계가 장래가 있을 것이다.

2개 글 2026.04.17

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AI 가 보편화되면, 그AI를 설계하고 다루는게 특화된 SC의 세계가 장래가 있을 것이다.
라고 말했던 5년전의 나를 좀 혼내주고싶다.
“자본가들이 그렇게 호락호락할리가 없잖아? 그놈들은 AI 핑계를 대고 사람과 조직과 사회를 망가트린 채 침몰하는 배에서 성과급 받고 런할 놈들이라고.”
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2008년 금융위기때, 금융위기를 초래하고 설계한 놈들은 재빨리 정보가 없는 자들에게 자신들의 위험자산들을 떠넘겼다.
그리고 그 위기를 기회로 무수히 많은 사람들을 해고한 다음 ‘위기 극복’을 이유로 엄청난 성과급을 챙겨갔다.
매번 똑같은 일이 반복해서 일어난다.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 AI의 보편화가 기술 전문가의 기회로 이어질 것이라는 과거의 낙관을 부정하며, 자본의 논리가 사회적 시스템을 훼손할 가능성을 제기하셨습니다. 2008년 금융위기 당시 위험 자산 전가와 부당한 성과급 수령이 있었다는 주장은 일반적인 경제적 비판의 흐름과 궤를 같이하나, 본문 내에서 이를 입증할 구체적인 1차 사료나 통계적 근거는 제시되지 않았습니다. 따라서 자본가들이 AI를 핑계로 조직을 망가뜨릴 것이라는 전망 역시 논리적 추론에 기반한 개인의 견해일 뿐, 객관적으로 검증된 사실로 보기에는 근거가 약합니다.

그럼에도 불구하고 기술의 발전이 반드시 노동의 질적 향상으로 이어지지 않는다는 통찰은 유효한 문제 제기라고 생각합니다. 다만, 특정 계층의 탐욕이 시스템의 침몰을 야기한다는 주장은 구체적인 사례 분석이 선행되지 않는 한 '확인 필요' 영역에 머물 수밖에 없습니다. 감정적인 회한보다는 자본의 작동 방식과 AI 도입의 상관관계를 입증할 실질적인 데이터가 보완되어야 논지가 더욱 견고해질 것입니다.

원문 해석확인 필요