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		<title>INSOMVIA</title>
		<link>https://insomvia.com</link>
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			<title><![CDATA[1]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=48]]></link>
			<description><![CDATA[1]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 14 May 2026 09:03:14 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=23"><![CDATA[영화/드라마]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[GPT 자동화용 실제 프롬프트 예시 (그대로 사용 가능)]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=47]]></link>
			<description><![CDATA[1. 블로그 글 초안 생성 (가장 기본)
{키워드}를 주제로 블로그 글 초안을 작성해줘.

조건:
- 완전 초보도 이해할 수 있게 설명
- 실제 사용 경험처럼 자연스럽게 작성
- 구조는 서론 / 본문 / 결론
- 길이는 1500자 이상
- 과장 없이 현실적인 내용으로 작성
- 불필요한 이모티콘, 과장 표현 금지

2. 커뮤니티 후기글 스타일 (지금 너 스타일)
{주제}에 대해 실제로 써본 사람처럼 후기글 작성해줘.

조건:
- 말투는 자연스럽고 현실적인 느낌
- 광고처럼 보이지 않게 작성
- 장점과 단점 모두 포함
- 최소 2000자 이상
- 구조는 4~6개 정도 섹션으로 나눠서 작성
- 이모티콘, 과장 표현 없이 담백하게 작성

 이건 커뮤니티 유입용으로 좋다
 디씨/펨코 느낌으로 쓰기 가능

3. “방법 설명 + 검색 유입용” 글
{키워드} 방법을 초보 기준으로 단계별로 설명해줘.

조건:
- 실제 따라할 수 있게 단계별 설명
- 중간에 막히는 포인트 같이 설명
- 과장 없이 현실적인 난이도 기준
- 글 길이 2000자 이상
- 제목도 같이 5개 제안해줘 (검색 잘 걸리는 형태로)

검색 유입용 핵심 프롬프트
제목까지 같이 뽑아줘서 편함

4. 키워드 확장 (콘텐츠 아이디어용)
{키워드}와 관련된 사람들이 실제로 검색할 만한 키워드 30개만 뽑아줘.

조건:
- 실제 검색할 법한 자연스러운 키워드
- 초보 / 수익 / 방법 / 후기 / 비교 키워드 포함
- 너무 추상적인 단어 제외

 이거로 글 30개 바로 뽑는다

5. 유튜브 / 쇼츠 스크립트
{주제}로 1분짜리 영상 스크립트 만들어줘.

조건:
- 초반 3초에 관심 끄는 문장 포함
- 짧고 임팩트 있게
- 핵심 정보 위주
- 말하듯 자연스럽게 작성

6. 요약 자동화
아래 내용을 핵심만 남기고 요약해줘.

조건:
- 불필요한 설명 제거
- 핵심 내용만 bullet 형태로 정리
- 5줄 이내

7. 제목 생성 (조회수용)
{주제}로 사람들이 클릭할 만한 제목 10개 만들어줘.

조건:
- 과장 없이 현실적인 표현
- 결과 중심 (예: 돈, 시간, 효과)
- 너무 자극적인 낚시 표현 금지]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Sat, 02 May 2026 15:31:39 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[GPT 자동화 세팅 방법 (완전 초보 기준, 실제 해본 방식)]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=46]]></link>
			<description><![CDATA[1. 시작 전에 알아야 할 것

처음에 가장 많이 착각하는 게 이거다.

“GPT 자동화 = 어려운 개발 작업”

실제로는 그렇지 않다.
코딩 없이도 충분히 시작할 수 있고,
처음 단계는 생각보다 단순하다.

핵심은 이거다:

GPT를 계속 반복해서 쓰는 작업을 발견한다
그걸 “같은 방식으로 자동 실행”하게 만든다

여기까지만 이해하면 시작 가능하다.

2. 기본 구조 이해 (이거 하나만 알면 된다)

GPT 자동화는 결국 이 구조다.

입력 → GPT 요청 → 결과 출력

조금 풀어서 보면:

입력: 키워드, 주제, 문장
처리: GPT에게 요청
출력: 글, 요약, 리스트 등

이걸 “자동으로 반복되게” 만드는 게 자동화다.

3. 준비물 (초보 기준 최소 세팅)

완전 처음이면 이 2개면 충분하다.

1) GPT 사용 환경
챗GPT 웹 (지금 쓰는 거)
또는 API (나중 단계)

처음에는 그냥 챗GPT 웹으로 시작해도 된다.

2) 자동화 도구 (선택 1개)

처음에는 이 중 하나만 써라:

Zapier (초보용, 쉬움)
Make (조금 더 유연함)

추천: 처음은 Zapier

4. 가장 쉬운 자동화 예시 (블로그 글 초안 만들기)

이건 실제로 많이 쓰는 구조다.

목표

키워드 넣으면
→ GPT가 글 초안 만들어줌

STEP 1 — 프롬프트 먼저 만든다

이게 핵심이다.

예시:

“[키워드]를 주제로 블로그 글 초안을 작성해줘.
초보자가 이해할 수 있게 설명하고,
구조는 서론-본론-결론으로 구성해줘.”

이걸 먼저 완성해야 한다.

STEP 2 — 반복 가능한 형태로 만든다

중요한 포인트는:

“매번 새로 쓰지 않는다”

이렇게 바꿔야 한다:

“{키워드}를 주제로 블로그 글 작성해줘”

{키워드} = 나중에 바뀌는 값

STEP 3 — 자동화 연결 (Zapier 기준)

흐름은 이렇게 간다:

구글 시트에 키워드 입력
Zapier가 그걸 감지
GPT로 전송
결과를 다시 시트나 문서로 저장

이게 기본 자동화다.

5. 실제 세팅 흐름 (간단 정리)

완전 처음이면 이렇게만 따라가면 된다:

구글 시트 생성
A열에 키워드 입력
Zapier에서 “New Row 감지” 설정
GPT 연결
결과를 B열에 저장

이렇게 하면:

키워드만 넣어도 글이 자동 생성된다.

6. 여기서 대부분 막히는 포인트
1) 프롬프트가 엉망인 경우

→ 결과도 엉망

GPT 자동화는:

“자동화 기술”보다
“프롬프트 설계”가 훨씬 중요하다

2) 너무 많은 걸 한 번에 하려는 경우

예:

글 작성 + 이미지 생성 + 업로드 + SEO까지 한 번에

→ 100% 실패한다

처음은 반드시 “한 기능만”

3) 완전 자동 기대

실제는:

초안 자동
수정은 사람이

이게 현실적인 구조다

7. 추천 시작 루트 (이대로 하면 됨)

완전 초보 기준으로 정리하면:

GPT로 반복 작업 하나 정한다
(예: 글 초안, 요약)
프롬프트 1개 완성한다
Zapier로 연결한다
하루 5~10번 돌려본다

이 정도만 해도 자동화 체감됨

8. 확장 방향 (여기서부터 진짜 재미있어짐)

익숙해지면 이렇게 확장 가능하다:

블로그 자동 초안 + 제목 생성
유튜브 스크립트 자동 생성
키워드 분석 자동화
이메일 자동 응답

여기서부터는 “도구”보다 “아이디어 싸움”이다.

9. 한 줄 정리

GPT 자동화는

“복잡한 기술”이 아니라
“반복 작업을 줄이는 구조 만들기”

이게 핵심이다.

(추가) 실제 적용 기록

지금 이 구조로:

글 생성 속도
작업 시간

계속 줄이는 실험 중이다.

단순 자동화에서
어디까지 확장 가능한지도 테스트 중.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Sat, 02 May 2026 15:09:48 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[GPT 자동화로 반복 작업 줄여본 후기 (실제로 써보고 느낀 점)]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=45]]></link>
			<description><![CDATA[1. 왜 시작했냐 (배경)

원래는 단순하게 글 쓰는 용도로만 GPT를 쓰다가,
어느 순간부터 같은 작업을 계속 반복하고 있다는 걸 느꼈다.

예를 들면:

블로그 글 초안 만들기
키워드 정리
유튜브 제목/설명 생성
간단한 문서 정리

이게 하루에 몇 번씩 반복되니까,
“이걸 자동으로 돌릴 수 없나” 싶어서 GPT 자동화를 찾아보기 시작했다.

결론부터 말하면,

완전 자동 수익 이런 건 아니고
“시간 줄이는 용도로는 확실히 효과 있음” 이게 핵심이다.

2. 실제로 어떻게 자동화했는지

처음에는 어렵게 생각했는데,
구조 자체는 생각보다 단순하다.

기본 흐름은 이거다:

입력값 준비 (키워드, 주제 등)
GPT에게 정해진 형식으로 요청
결과를 저장하거나 다른 작업에 연결

여기서 중요한 건 “프롬프트 고정”이다.

예를 들어 블로그 글 자동화할 때는
매번 새로 쓰는 게 아니라 이렇게 틀을 만들어둔다:

제목 생성 요청
글 구조 생성 요청
본문 확장 요청

이걸 한 번 세팅해두면
다음부터는 키워드만 바꿔서 계속 돌릴 수 있다.

실제로 써보면 느끼는 건:

“GPT 잘 쓰는 사람 = 프롬프트 잘 정리한 사람”

이게 맞다.

3. 체감된 변화 (이건 확실함)

가장 크게 체감된 건 2가지다.

첫 번째는 시간

예전에는 글 하나 쓰는데
30분~1시간 걸렸다면

지금은 초안 기준으로 5~10분 안쪽이다.

물론 완전히 자동은 아니고
마지막에 사람이 손보는 과정은 필요하다.

두 번째는 생산량

하루에 1개 쓰던 걸
3~5개까지 늘릴 수 있는 구조가 된다.

이건 특히 블로그나 콘텐츠 쪽 하는 사람들한테
체감이 크다.

4. 사람들이 착각하는 부분

GPT 자동화 관련해서
유튜브나 글 보면 과장된 내용 많다.

대표적인 게 이거다:

“버튼 하나 누르면 돈 벌린다”

이건 거의 다 거짓이라고 보면 된다.

실제는:

자동화 = 반복 작업 줄이기
수익 = 별도 전략 필요

이다.

특히 글 자동 생성해서 그대로 올리는 방식은
요즘 검색엔진에서 잘 안 먹힌다.

구글이나 네이버도
“AI 생성 콘텐츠” 자체를 막는 게 아니라

“품질 낮은 반복 콘텐츠”를 걸러낸다

그래서 결국:

구조는 GPT
최종 품질은 사람

이렇게 가야 한다.

5. 실제로 쓸만한 자동화 영역

이건 해보면서 느낀 “현실적으로 먹히는 영역”이다.

콘텐츠 초안 생성
→ 블로그, 커뮤니티 글
키워드 확장
→ 관련 키워드 뽑기
요약 / 정리
→ 긴 글 압축
반복 메시지 생성
→ 이메일, DM, 안내문

이건 바로 써먹을 수 있다.

반대로 비추천은:

완전 자동 블로그 운영
AI 글 그대로 복붙

이건 오래 못 간다.

6. 앞으로 계속 쓸 거냐?

결론은 YES다.

이유는 간단하다.

“안 쓰면 손해 보는 도구” 느낌이기 때문

엑셀 처음 나왔을 때 느낌이랑 비슷하다.

처음엔 귀찮은데
익숙해지면 없으면 일 못 한다.

7. 한 줄 정리

GPT 자동화는
돈 벌어주는 도구가 아니라

“시간을 벌어주는 도구”

이게 가장 정확한 표현이다.

(추가) 실제 진행 기록

지금 이 방식으로 계속 테스트하면서
어디까지 줄일 수 있는지 실험 중이다.

작업량, 시간 변화 같은 건 따로 정리해서 올릴 예정임.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Sat, 02 May 2026 15:05:27 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[1]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=44]]></link>
			<description><![CDATA[1]]></description>
			<author><![CDATA[익명]]></author>
			<pubDate>Thu, 30 Apr 2026 13:14:08 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=14"><![CDATA[AI프로젝트 log]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[Runway Gen-4 써봤냐? 영상 편집자들 다 실직하게 생겼다.]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=42]]></link>
			<description><![CDATA[4월 15일에 Runway Gen-4 풀린 거 봤지? 
며칠 동안 미친 듯이 굴려보고 느낀 거 정리해준다. 

결론부터 말하면? 이제 키프레임 잡고 노가다하던 시절은 진짜 끝났다.

1. 이게 왜 미쳤냐면: "그려줘"가 아니라 "움직여줘"예전에는 "폭발하는 장면 만들어줘"라고 하면 AI가 랜덤하게 생성했잖아? 근데 Gen-4는 **'액션 컨트롤'**이 들어갔어.실제 테스트: 내가 대충 그린 정지 화면에다가 "카메라는 왼쪽으로 빠르게 돌고, 저기 있는 차는 오른쪽으로 드리프트하면서 지나가게 해"라고 명령했거든?결과: 물리 엔진 박은 것처럼 정확하게 움직인다. 예전처럼 팔이 세 개가 되거나 차가 갑자기 비행기로 변하는 뭉개짐(Artifact)이 거의 없어. 이건 진짜 물건이다.

2. 소름 돋는 포인트: 사운드 싱크 (Audio-Reactive)이번에 제일 지리는 건 배경음악이랑 영상 움직임을 알아서 맞춘다는 거야.드럼 비트 강하게 찍히는 구간에 맞춰서 화면 전환해달라고 하니까, 내가 프리미어 프로에서 박자 맞추느라 눈 빠지게 타임라인 보던 짓을 AI가 1초 만에 끝내버려.

3. 솔직하게 까보는 장단점구분한줄평개꿀인 점디렉팅 가능: 감독처럼 말로 지시하면 카메라 구도랑 피사체 움직임 다 조절됨.고해상도: 4K 결과물이 예전보다 훨씬 선명함.속도: 1분짜리 렌더링에 5분도 안 걸림.빡치는 점비싼 형님: 크레딧 녹는 속도가 아이스크림 수준임. 정신 차리면 결제창 떠 있음.서버 불안정: 전 세계에서 다 몰려서 그런지 가끔 로딩 걸리면 혈압 오름.4. 그래서 쓸만함?사이트 운영하거나 콘텐츠 뽑아내야 하는 사람들? 이건 무조건 써야 돼. 특히 나처럼 효율 따지는 사람들한테는 최고의 부사수다. 이제 복잡한 툴 공부할 시간에 어떻게 하면 더 기발하게 시킬지 고민하는 게 훨씬 이득인 시대가 온 거지.세 줄 요약:Gen-4는 이제 단순 생성이 아니라 '컨트롤'이 된다.영상 노가다 시대는 끝났다.지갑 털릴 준비하고 일단 써봐. 신세계다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Mon, 27 Apr 2026 09:15:33 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA["이제 검색 안 합니다" GPT-5.5 &amp; 워크스페이스 에이전트 3일 사용기]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=41]]></link>
			<description><![CDATA[*'Workspace Agents'**를 실제로 업무에 투입해 본 생생한 후기를 공유하려 합니다.

이번 업데이트의 핵심은 단순한 '답변'이 아니라 **'실행(Action)'**에 있습니다. 
제가 직접 써보며 느낀 점들을 정리해 드릴게요.

1. 이번 업데이트의 핵심: "보고서 써줘"가 아니라 "보고서 '해줘'"과거의 AI가 "보고서 초안을 써줘"라고 하면 글만 써줬다면, 이번 GPT-5.5 워크스페이스 에이전트는 차원이 다릅니다.실제 액션: "내 구글 드라이브에서 지난달 매출 데이터를 찾아서 엑셀로 정리하고, 관련 팀원들한테 다음 주 월요일 오전 10시에 회의 잡는 메일 보내줘"라고 시켜봤습니다.결과: AI가 스스로 드라이브 파일을 검색하고, 스프레드시트를 생성한 뒤, 캘린더 빈 시간을 확인해 메일까지 발송 완료했습니다. 저는 마지막에 'Confirm(확인)' 버튼 하나만 눌렀을 뿐입니다.

2. 사용하면서 소름 돋았던 순간 (Real 후기)가장 놀라웠던 건 **'멀티모달 2.0'**의 추론 능력이었습니다.사이트 구축 중에 발생한 복잡한 코딩 에러 화면을 캡처해서 던져줬는데, 예전처럼 "이 코드를 고쳐보세요"라고 조언하는 게 아니라, **"지금 사용하시는 플러그인 버전과 테마 CSS가 충돌하고 있네요. 제가 직접 수정된 파일을 생성해 드릴까요?"**라며 해결책을 먼저 제시하더군요.사용자가 고민해야 할 '디버깅 시간'을 AI가 통째로 가져가 버린 느낌입니다.

3. 장점과 단점: 냉정한 평가물론 완벽하진 않았습니다. 3일간 써보며 느낀 장단점은 다음과 같습니다.구분내용👍 장점압도적인 실행력: 단순 비서 수준을 넘어선 업무 자동화의 정점초저지연 응답: GPT-5.4 대비 체감상 1.5배 빨라진 추론 속도도구 활용 능력: 브라우저, 파일 시스템, API를 자유자재로 넘나듦👎 단점환각(Hallucination)의 진화: 행동이 정교해진 만큼, AI가 '실행 단계'에서 실수를 하면 찾기가 더 힘들어짐비용 문제: 에이전트 기능을 풀로 가동하려면 상위 티어 구독료가 만만치 않음4. 총평: "도구의 종말, 파트너의 시작"이제 AI는 더 이상 '물어보는 곳'이 아니라 **'일을 맡기는 곳'**이 되었습니다. 

4월 중순 함께 출시된 Anthropic의 Claude Opus 4.7이나 Meta의 Muse Spark도 훌륭하지만, 이번 GPT-5.5의 에이전트 통합 경험은 생태계 전체를 뒤흔들기에 충분해 보입니다.

결론: 단순 대화형 AI에 지치셨다면, 이번에 공개된 워크스페이스 에이전트는 꼭 써보시길 권합니다. 특히 사이트 운영이나 프로젝트 매니징을 하시는 분들에겐 '무급 부사수' 한 명을 얻는 것과 다름없을 겁니다.

팁: 에이전트에게 일을 시킬 때는 최대한 **'단계별(Step-by-step)'**로 명령하기보다, **'최종 결과물의 목표'**를 명확히 던져주는 것이 훨씬 결과가 좋았습니다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Mon, 27 Apr 2026 09:13:27 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[[뉴스] AI, 이제 '이야기'를 넘어 '신화(Mythos)'를 설계하다.]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=40]]></link>
			<description><![CDATA[[테크 인사이트] 단순한 텍스트 생성을 넘어, 수만 명의 캐릭터가 상호작용하는 거대 세계관을 단 몇 초 만에 구축하는 **'미토스 엔진 2.0'**이 정식 출시되었다.

기존 AI가 단편적인 시나리오를 쓰는 데 그쳤다면, 이번 미토스 2.0은 정치, 경제, 종교, 그리고 역사적 인과관계가 완벽하게 맞물린 '일관성 있는 세계'를 창조한다. 특히 이번 업데이트에서 주목받는 기능은 **'사건의 나비효과 시뮬레이션'**이다. 사용자가 특정 역사적 사건 하나를 설정하면, 그에 따른 하위 문화와 언어의 변화까지 AI가 스스로 계산하여 고유한 '미토스(신화/세계관)'를 완성한다.

업계에서는 이 기술이 게임 개발, 웹소설 플랫폼, 그리고 메타버스 환경에서 콘텐츠 제작 비용을 80% 이상 절감할 것으로 내다보고 있다.

[나의 후기] "도구의 진화가 무서우면서도 설레는 이유"
이 뉴스를 접하고 나니 묘한 감정이 든다. 한편으로는 '와, 정말 편해지겠다' 싶으면서도, 다른 한편으로는 '우리가 관리해야 할 영역이 정말 무궁무진해지겠구나' 하는 서늘함이 동시에 몰려온다.

1. "지시자"의 무게감이 달라졌다
예전에는 사이트 하나를 만들거나 콘텐츠를 기획할 때 일일이 벽돌을 쌓듯 로직을 짜야 했다. 하지만 이제 미토스 같은 엔진이 나오면서 우리는 '벽돌공'이 아니라 '설계자'가 되어야 한다. AI가 수만 가지의 데이터를 순식간에 뽑아내면, 결국 그중에서 무엇이 진짜 가치 있는지 골라내고 조율하는 건 인간의 몫이다. 효율은 극대화되겠지만, 그만큼 판단 하나하나에 실리는 책임감이 더 무겁게 느껴진다.

2. "빈틈없는 논리"가 주는 쾌감과 허무함
사람이 직접 짠 세계관은 어딘가 빈틈이 있고, 그 빈틈을 독자들이 채워나가는 맛이 있었다. 그런데 AI가 인과관계를 완벽하게 계산해 '신화'를 뚝딱 만들어낸다니, 그 정교함에 소름이 돋으면서도 인간적인 '여백의 미'가 사라질까 봐 아쉬운 마음도 든다. 하지만 비즈니스 관점에서 보면 이건 엄청난 기회다. 최소한의 인원으로 최대치의 몰입감을 만들어낼 수 있는 강력한 무기가 생긴 셈이니까.

3. 결국은 '어떻게 활용하느냐'의 싸움
결국 이런 기술이 나와도 이걸 어떤 플랫폼에 얹고, 어떻게 유저들에게 서빙하느냐가 핵심이 될 것 같다. 마치 워드프레스로 사이트의 틀을 잡고 그 안에 어떤 알맹이를 채울지 고민하는 것처럼 말이다. 미토스 엔진은 아주 훌륭한 재료일 뿐이고, 이걸로 '진짜 사람들을 열광시킬 요리'를 만드는 건 여전히 우리의 감각에 달려있다는 생각에 다시금 의지가 타오른다.

한 줄 요약: "AI가 신화를 써 내려가는 시대, 우리는 그 신화를 관리하고 검수하는 '신들의 관리자'가 되어가고 있는지도 모르겠다."]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Mon, 27 Apr 2026 09:09:54 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=9"><![CDATA[AI 뉴스]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[미국 중국 한국 국가별 ai 법 대응]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=39]]></link>
			<description><![CDATA[지금 AI 규제, 사실상 “기술 경쟁”이 아니라 “국가 싸움”임..
(미국 vs 중국 vs 한국, 완전히 다른 방향으로 움직이는 이유)

요즘 AI 관련 법들 보면 하나 공통점이 있다.
겉으로는 “안전”, “윤리”, “투명성” 이야기하는데,
속을 까보면 거의 다 국가 전략이다.

단순히 AI를 잘 쓰게 만들겠다는 게 아니라,
“누가 AI를 장악할 거냐” 싸움에 더 가깝다.

특히 미국, 중국, 한국 이 세 나라는 방향이 완전히 다르다.
이걸 이해하면 앞으로 AI 시장 흐름이 보인다.

1. 중국 – “AI는 기술이 아니라 국가 자산이다”

중국 쪽을 보면 느낌이 확 다르다.
여긴 AI를 그냥 산업으로 안 본다.
거의 국가 통제 대상 인프라로 본다.

뉴스에서도 나오지만,
AI 스타트업이 해외로 빠져나가려 하면 정부가 막는다.

핵심은 이거다.

AI 기업 = 국가 자산
기술 + 인재 = 유출 금지

실제로 기업 창업자가 해외로 빠지는 것도 제한하는 수준까지 간다.

이게 왜 중요하냐면,
중국은 AI를 “기업이 만드는 기술”이 아니라

**“국가가 관리해야 하는 자원”**으로 보기 때문이다.

중국 AI 법의 핵심 특징
생성형 AI는 검열 대상
데이터 사용 엄격 통제
국가 기준에 맞지 않으면 서비스 제한

이미 2023년부터 AI 규제를 빠르게 만들었고, 지금도 계속 강화 중이다

실제 체감되는 방향

중국식 AI는 한 줄로 정리된다.


“잘 만들어도, 국가 기준 통과 못 하면 의미 없다”


이게 장점도 있다.

안정성 높음
통제 쉬움

근데 단점도 확실하다.

창의성 제한
글로벌 확장 어려움
앞으로 전망

중국은 계속 이 방향으로 간다.

AI를 자유롭게 풀지 않는다.
오히려 더 묶는다.

대신 그 안에서
**“국가 주도 초거대 AI”**는 계속 밀어준다.


2. 미국 – “규제보다 먼저 시장이 움직인다”

미국은 완전히 반대다.

여긴 아직까지
“하나로 묶인 AI 법” 자체가 없다.

대신 이렇게 움직인다.

주(州) 단위 규제
기업 중심 자율 규제
국가 안보 관련만 강하게 제한
핵심 흐름 (이건 진짜 중요)

미국은 AI를 이렇게 본다.

“일단 시장에서 이기고, 나중에 규제하자”

그래서 지금 상황이 좀 특이하다.

법은 느림
기업은 엄청 빠름
실제 법 움직임

최근 미국에서 가장 핫한 건 이쪽이다.

Reuters
US lawmakers introduce bill to bar Chinese AI in US government agencies
2025. 6. 25.
Tom's Hardware
Senators lobby for SAFE Chips Act, which would curb leading-edge AI chip exports to China - proposed bill would restrict AMD and Nvidia to H20/MI308-class accelerator sales until 2028
2025. 12. 5.

핵심은 “차단”이다.

중국 AI 금지 법안
AI 칩 수출 제한
국가 안보 중심 규제

즉, 미국은 내부 규제보다
외부 경쟁 차단에 더 집중하고 있다.

실제 체감

미국에서 AI 쓰는 입장에서는 이런 느낌이다.

규제 거의 없음 (현재 기준)
대신 기업 경쟁 미친 수준

그래서 기술 발전 속도가 빠르다.

단점

이 구조의 문제도 있다.

가짜 정보
저작권 문제
AI 오남용

근데 아직까지는
“막기보다 키우는 쪽”에 더 무게가 실려 있다.

앞으로 전망

미국은 결국 규제 만든다.
근데 순서가 다르다.

시장 선점
글로벌 표준 만들기
나중에 규제

즉, “이기고 나서 규제한다” 전략이다.

3. 한국 – “균형 잡으려다 먼저 법 만든 나라”

한국은 좀 특이한 케이스다.

미국처럼 자유도 아니고,
중국처럼 통제도 아니다.

근데 특징 하나는 확실하다.

“생각보다 빨리 법을 만들었다”

핵심 법

AI 기본법

2026년에 시행된 이 법은
아시아에서 거의 최초 수준의 종합 AI 법이다

핵심 내용 (이건 꼭 알아야 됨)
AI 사용 여부 반드시 표시
위험 AI는 사람 개입 필수
해외 기업도 적용됨 (이게 핵심)
쉽게 풀면 이거다
“이거 AI로 만든 거임” → 표시해야 됨
금융, 의료 AI → 사람이 최종 판단
해외 AI도 한국 사용자 대상이면 규제 적용
장점

한국 법은 방향이 명확하다.

안전 확보
사용자 보호
투명성 강화
단점 (현실적인 부분)

문제는 이거다.

스타트업 부담 큼
기준이 애매한 부분 있음
아직 시장보다 법이 앞섬

실제로 시행된 지 얼마 안 돼서
지금도 계속 수정 중이다

실제 느낌

한국은 지금
“조금 빠르게 규제 들어간 상태”다.

그래서 이런 상황이다.

안정성은 있음
근데 속도는 약간 제한됨
앞으로 전망

한국은 계속 “균형” 쪽으로 간다.

산업도 키우고
규제도 유지

다만 중요한 건
글로벌 기업까지 규제하려는 구조라는 점이다.

전체 비교 (이건 핵심 정리)

세 나라를 한 줄로 보면 이렇게 된다.

중국 → “국가가 통제”
미국 → “시장이 먼저”
한국 → “균형 + 선제 규제”
더 쉽게 보면
중국 → AI = 국가 자산
미국 → AI = 돈 되는 산업
한국 → AI = 관리해야 할 기술
진짜 중요한 포인트 (이건 꼭 기억해야 됨)

이 세 나라 법을 보면 공통점이 하나 있다.

전부 AI를 “기술”로 안 본다.

안보
경제
권력

이걸로 본다.

그래서 앞으로 AI는 그냥 기술 싸움이 아니라
**“국가 간 영향력 싸움”**으로 계속 간다.

마지막 정리

지금 AI 법은 단순 규제가 아니다.

누가 AI를 장악할지에 대한 설계다.

그리고 그 방향은 이미 나뉘었다.

중국 → 통제
미국 → 확장
한국 → 균형]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:30:02 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=10"><![CDATA[자유토론]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[AI로 만든 나의 복제본, '디지털 트윈'에게 회사 일을 대신 시킬 수 있을까?]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=38]]></link>
			<description><![CDATA[메리루 코스타

'디지털 리처드'는 리처드 스켈렛이 지난 3년간 개발해 온 AI(인공지능) 분신이다. 화면 속에 구현돼 이차원적인 존재로 보이지만, 단순한 챗봇과는 다르다.

디지털 리처드는 스켈렛이 알고 있는 모든 것을 알고 있다. 그는 소형 언어 모델로 구축됐으며, 챗GPT를 활용해 스켈렛의 회의, 통화, 문서, 발표 자료 등을 모두 학습했다. 이후 스켈렛의 사고방식과 문제 해결 방식을 따르도록 정교화됐다.

최종 결과물은 텍스트(문자) 기반 창 형태로 구현됐으며, 스켈렛은 이를 참고해 비즈니스 의사결정을 내리고 고객 프레젠테이션을 준비한다. 이는 그가 기술 컨설팅업체 블로어 리서치(Bloor Research)에서 연구·디자인 부문 수석 애널리스트로 일하는 과정의 일부다.

디지털 리처드는 스켈렛의 개인 생활 관리에도 도움을 준다. '가족'과 '관리'라는 탭이 있으며, 이 영역은 직장 동료들이 접근할 수 없다. 다만 동료들은 디지털 리처드에 접속해 업무 관련 질문을 할 수 있다.

디지털 리처드는 이후 영국과 유럽, 미국, 인도에 걸쳐 있는 블로어 리서치 직원 약 50명을 위한 디지털 쌍둥이 구축의 청사진으로 활용됐다.

예를 들어 은퇴를 계획하던 한 애널리스트는 디지털 쌍둥이가 일부 업무를 대신 수행하도록 하면서 단계적으로 은퇴할 수 있었다.

또 회사는 마케팅팀 직원이 출산 휴가에 들어갔을 때 대체 근무자를 채용하는 대신 해당 직원의 디지털 쌍둥이를 활용해 업무를 이어갔다.

블로어 리서치는 이를 '디지털 미(Digital Me)'라 부르며 모든 신규 입사자에게 기본으로 제공하고 있다.

이미 20여 곳에 달하는 다른 기업들도 이 기술을 시험하고 있다. 해당 기술은 올해 하반기에 더 널리 제공될 예정이다. 스켈렛은 "이런 환경에서 효과적으로 일하려면 '디지털 미'는 선택 사항이 아닌 업무 방식의 일부"라고 말했다.

기술 분석업체 가트너(Gartner)는 스켈렛의 견해를 뒷받침한다. 가트너는 지식 노동자의 디지털 복제물이 올해부터 본격적으로 대중화되기 시작할 것으로 전망했다. 최근 AI가 뮤지션의 음악적 스타일과 톤을 모방하도록 훈련되는 것처럼 말이다.

또 메타(Meta)가 회사 최고경영자인 마크 저커버그의 AI 버전을 개발하고 있다는 보도도 디지털 쌍둥이에 대한 관심을 높일 가능성이 있다.

사진 설명,디지털 쌍둥이로 누가 가장 많은 이득을 취할까? 개인일까 아니면 기업일까?
기업 입장에서는 이상적인 시나리오처럼 보일 수 있다. 디지털 쌍둥이를 통해 직원의 생산성이 향상되면 이익을 얻을 수 있기 때문이다. 그러나 현재 해결해야 할 문제가 많다.

AI 디지털 쌍둥이의 소유권은 누구에게 있을까? 고용주일까, 아니면 직원일까? 디지털 쌍둥이를 사용하는 사람은 더 많은 일을 할 수 있기 때문에 더 많은 보상을 받아야 할까?

누가, 어떤 정보에 접근할 수 있을까? 디지털 쌍둥이가 실수했을 경우 책임은 누구에게 있을까?

가트너 HR 부문 연구 책임자로 AI가 일과 노동력에 미칠 영향을 분석하고 있는 케일린 로우마스터는 "분명한 잠재적 이점이 있지만, 거버넌스(관리 방식)를 제대로 설정하고, 여가 시간의 방향을 잘 정하고, 이러한 (AI) 대리인의 자율성을 적절히 설정하며, 고용주가 이를 통해 이득을 취한다 하더라도 내 이름과 이미지 등의 정보가 계속 내 소유로 유지되도록 하는 것이 중요하다"고 말했다.

그는 "아마 긍정적인 면보다 부정적인 면을 먼저 보게 될 가능성이 크다"고 덧붙였다.

스켈렛은 소유권과 보상에 대한 블로어 리서치의 입장이 "매우 명확하다"고 말했다. 개인이 자신의 AI 디지털 쌍둥이를 소유해야 하며, 그로 인해 발생하는 모든 가치의 혜택을 받아야 한다는 것이다. 기업은 이에 접근하기 위해 비용을 지불해야 한다.

블로어 리서치의 경우 직원들은 근무 시간보다 결과에 따라 보상받는다. 디지털 쌍둥이를 통해 더 많은 일을 수행할 수 있기 때문에 더 많은 이익을 얻을 수 있다.

스켈렛은 "보상은 이제 단순히 급여와 보너스의 개념이 아니라 결과, 측정 가능한 상업적 영향, 가치 창출을 반영한다. AI는 시간과 속도를 바꾸기 때문에 시간당 임금 개념은 미래에 찾기 힘들어질 수 있다"고 말했다.

조쉬 버신은 어두운 색 재킷 안에 흰색 셔츠를 입고 있다사진 출처,Josh Bersin Company
사진 설명,조시 버신은 디지털 쌍둥이를 통해 직원들의 생산성이 향상됐다고 말한다
인사 컨설팅업체 '더 조시 버신 컴퍼니(The Josh Bersin Company)'의 설립자이자 CEO인 조시 버신은 약 1년 전부터 자신과 회사 직원 약 50명을 위한 디지털 쌍둥이를 만들기 시작했다. 이 과정에서 미국 샌프란시스코 기반 스타트업 '비벤(Viven)'의 기술을 활용했다.

이제 특정 프로젝트나 고객 계정 상태를 파악하는 일은 회의나 전화, 이메일 대신 해당 직원의 디지털 쌍둥이에게 간단히 질문하는 방식으로 이뤄진다.

버신은 AI가 개인의 업무 성과를 증폭시키는 현상을 '슈퍼워커(superworker)'라고 표현했다.

캘리포니아주 오클랜드에 머무르고 있는 그는 "사람들은 다양한 주제로 여러 회의를 할 에너지가 없다. 하지만 디지털 쌍둥이는 한밤중에도 깨워 한 시간 동안 대화할 수 있고, 그럼에도 전혀 개의치 않는다. 엄청난 가치가 있는 일"이라고 말했다.

이 회사는 연간 약 30% 성장하고 있지만, 디지털 쌍둥이로 생산성이 크게 향상되면서 신규 채용은 연간 최대 2명 정도면 충분한 상황이다. 그 결과 직원 보너스를 더 많이 지급할 수 있게 됐다.

버신은 "개인의 경제적 가치는 증가한다"라며 "당신이 회사에 중요한 디지털 자산이라면 더 많은 보상을 받지 못할 이유가 없다"고 말했다.

그러나 소유권에 대해서는 스켈렛과 견해가 다르다.

버신은 "대부분 국가에서 고용 계약상 업무 중 생성된 지식재산이나 정보는 개인이 아니라 회사의 소유인 것으로 알고 있다"라고 말했다.

그는 "논리적으로 생각해 보면 직원이 회사를 떠나면 디지털 쌍둥이의 가치는 시간이 지나면서 감소할 것이다. 상황은 계속 변하지만, 쌍둥이는 그렇지 않기 때문"이라며 "결국 시간이 좀 지나면 디지털 쌍둥이가 그다지 유용하지 않을 것"이라고 덧붙였다.

Anjali Malik has long black hair and wears a green shirt사진 출처,Bellevue Law
사진 설명,안잘리 말릭은 디지털 쌍둥이가 "고용 문제의 '핵심'을 건드린다"고 말했다
법조계도 디지털 쌍둥이를 일관성 있게 규제할 수 있도록 고용법을 어떻게 개정할지에 대해 아직 합의점을 찾지 못하고 있다.

고용법 전문 변호사 안잘리 말릭은 "AI 도구가 개인의 이메일과 회의, 업무 자료를 학습하는 순간, 동의 여부, 개인정보 통제, 성과 평가, 노동 대체, 퇴사 이후 처리 등 고용 관계의 핵심 문제가 발생한다"고 말했다. 말릭은 벨뷰로(Bellevue Law) 소속 변호사로 고용법과 상사 분쟁을 전문으로 하고 있다.

에버셰드 서덜랜드(Eversheds Sutherland)의 고용법 전문 파트너 변호사인 클로이 테미스토클레우스는 "명확한 법적 지침"이 반드시 필요하며, 지침 없이 디지털 쌍둥이를 활용할 경우 기업과 직원 모두 상당한 법적 위험에 직면할 수 있다고 말했다.

그는 "현재 고용법 변화가 많은 상황에서 AI를 위한 법 개정은 당분간 이뤄지기 어려울 가능성이 크다"며 "한동안 법원 판단을 통해 문제를 다루게 될 것"이라고 말했다.

스퀘어원 로(Square One Law)의 고용법 전문 파트너인 장피에르 반 질도 법원이 판례를 만드는 데 중요한 역할을 하게 될 것이라고 봤다.

그는 "향후 직원이 자신의 AI 쌍둥이가 한 행동 때문에 징계나 해고를 당하는 사례가 발생할 경우, 법이 개정될 가능성이 있다"라며 "법원은 고용주의 조치가 정당했는지 판단하게 될 것"이라고 말했다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:24:20 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=9"><![CDATA[AI 뉴스]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[“코드 주면 취약점 자동 탐지”…‘클로드 미토스’가 촉발한 AI 보안 패러다임 변화]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=37]]></link>
			<description><![CDATA[ETH 취리히 트라메르 교수, “취약점 탐지 자동화, 방어·공격 균형 흔든다…보안 경쟁 ‘가속’”
취리히연방공과대학교 사이버보안 전문가 플로리안 트라메르 교수(사진:ETH Zurich)
취리히연방공과대학교 사이버보안 전문가 플로리안 트라메르 교수(사진:ETH Zurich)
앤트로픽(Anthropic)이 최근 공개한 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 미토스(Claude Mythos Preview)’가 사이버보안 지형을 뒤흔들고 있다. 소프트웨어의 취약점을 스스로 찾아내고 일부는 악용 가능성까지 제시하는 이 모델은, 보안 방어와 공격 간 균형을 근본적으로 재편할 수 있다는 평가를 받고 있다.

스위스 취리히 연방 공과대학교(ETH Zurich)의 사이버보안 전문가 플로리안 트라메르(Florian Tramèr) 교수는 지난 14일, ETH 인터뷰를 통해 “클로드 미토스는 기존 대형언어모델의 진화형으로, 코드 이해 및 생성 능력이 크게 향상되면서 소프트웨어의 버그와 보안 취약점을 훨씬 효과적으로 찾아낼 수 있다”고 설명했다.

“코드 주면 취약점 자동 탐지”...전문가 영역 무너진다

클로드 미토스의 핵심은 방대한 소스코드를 입력받아 “보안 취약점을 찾아라”는 간단한 지시만으로도 실제 취약점을 식별할 수 있다는 점이다. 기존에는 고도로 숙련된 보안 전문가나 복잡한 도구가 필요했던 작업이 AI에 의해 자동화되는 것이다.

트래머 교수는 “이전 모델인 클로드 오푸스 4.6(Claude Opus 4.6)도 리눅스(Linux) 운영체제나 파이어폭스(Firefox) 같은 복잡한 소프트웨어에서 다수의 보안 결함을 찾아냈다”며, “클로드 미토스는 여기서 한 단계 더 나아간 것으로 보인다”고 평가했다.

“사이버 공격 문턱 낮춘다”...해커 역량 ‘비약적 확대’

문제는 이러한 기술이 공격자에게도 동일하게 활용될 수 있다는 점이다. 트래머 교수는 “이제 해커 한 명이 수천 가지 공격 시나리오를 시도할 수 있다”며 “하나가 실패하면 즉시 다른 방법을 시도하는 식으로 공격 효율이 급격히 증가한다”고 지적했다.

특히 모델 비용이 낮아지고 접근성이 확대될 경우, 기업·정부기관·개인 모두 사이버 공격 위험에 더 크게 노출될 수 있다는 우려가 제기된다.

다만 그는 “클로드 미토스를 ‘사이버 무기’로 단정하기는 어렵다”며, “취약점 발견에서 실제 공격까지는 여전히 높은 전문성이 필요하다”고 선을 그었다. 그러나 동시에 “경험이 부족한 공격자도 이전보다 훨씬 강력한 공격을 수행할 수 있다는 점이 핵심 위험”이라고 강조했다.

“보안 강화 vs 취약점 폭증”...양날의 검

AI 기반 보안 기술이 방어 측에 유리할지, 공격 측에 유리할지는 아직 불확실하다. 이상적인 시나리오는 AI가 취약점을 선제적으로 발견해 소프트웨어 보안을 강화하는 것이다.

하지만 반대로, 발견되는 취약점의 양이 폭증하면서 이를 모두 대응하지 못하는 상황도 가능하다. 특히 많은 사용자와 조직이 소프트웨어 업데이트를 제때 적용하지 않는 현실은 더 큰 리스크로 작용한다.

트래머 교수는 “취약점은 패치를 통해 해결되지만, 업데이트가 지연되면 대규모 공격에 노출될 수 있다”며, “취약점 탐지 능력 증가가 오히려 공격 기회를 확대할 수 있다”고 설명했다.

앤트로픽은 클로드 미토스를 ‘사이버보안의 양자 도약(quantum leap)’으로 평가했지만, 이에 대한 판단은 아직 이르다는 분석이다. 현재 발견된 취약점 상당수가 공개되지 않은 상태이기 때문이다.

또한 앤트로픽은 해당 모델을 일반에 공개하지 않고 일부 보안 전문가와 파트너 기업에만 제한적으로 제공하고 있다. 이는 모델의 실제 위험성과 활용 가능성을 평가하기 위한 조치로 해석된다. 트래머 교수는 “이러한 상황에서는 제한적 공개가 합리적일 수 있다”며, “위험이 관리 가능하다고 판단되면 향후 공개될 가능성도 있다”고 말했다.

한편, 클로드 미토스 접근 권한이 미국 기술 기업 중심으로 제한될 경우, AI 보안 분야에서 미국의 패권이 강화될 수 있다는 지적도 나온다. 트래머 교수는 “이 모델은 국가 안보, 정보기관, 군사 영역과도 연결될 수 있는 기술”이라며, “특정 국가에 접근이 집중될 경우 기술 격차가 발생할 수 있다”고 경고했다. 다만 “AI 분야 특성상 경쟁 모델과 오픈소스가 빠르게 따라잡는 경향도 존재한다”고 덧붙였다.

클로드 미토스는 사이버보안을 완전히 대체하는 기술은 아니지만, 보안의 방식 자체를 변화시키는 신호로 평가된다. 앞으로 보안 전문가들은 개별 코드 분석보다 시스템 구조와 설계 중심으로 역할이 이동할 가능성이 크다.

트래머 교수는 “AI는 보안을 점검하는 여러 도구 중 하나가 될 것”이라며 “버그를 더 많이 찾는 동시에 더 많은 소프트웨어가 생성되면서, 결국 ‘공격과 방어의 경쟁’은 더욱 치열해질 것”이라고 전망했다.

AI가 사이버보안의 판도를 바꾸는 핵심 변수로 부상한 가운데, 그는 마지막으로 “기본적인 보안 수칙은 여전히 중요하다”며 정기적인 소프트웨어 업데이트,  접근 권한 관리, 출처 불명 프로그램 설치 금지 등을 강조했다.

 정한영 기자 hyjung@aitimes.kr
 
https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=39612]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:22:02 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=9"><![CDATA[AI 뉴스]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[앤트로픽, 올인원 디자인 도구 ‘클로드 디자인’ 공개...어도비·캔바 위협]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=36]]></link>
			<description><![CDATA[(사진=앤트로픽)
앤트로픽이 사업 영역을 디자인으로 확장했다. 전문가 위주의 기존 디자인 도구 시장을 뒤흔들 수 있을 정도의 파괴력을 가진 것으로 드러났다.   

앤트로픽은 17일(현지시간) 대화형 AI를 활용해 시각 디자인과 프로토타입을 제작할 수 있는 새로운 도구 ‘클로드 디자인(Claude Design)’을 공개했다.

최신 모델인 '클로드 오퍼스 4.7'을 기반으로 하며, 현재 연구 미리보기 형태로 유료 구독제인 프로, 맥스, 팀, 엔터프라이즈 사용자에게 차례로 제공되고 있다.

자연어로 원하는 디자인을 설명하면, AI가 초안을 생성하는 방식이다. 여기에 사용자는 이후 대화와 주석, 직접 편집, 슬라이더 조정 등을 통해 결과물을 정교하게 다듬을 수 있는 것이 장점이다.

이처럼 이 제품의 핵심은 ‘대화형 창작 흐름’이다. 사용자가 아이디어를 설명하면 AI가 디자인을 만들고, 이를 반복적으로 수정하고 보완하는 과정이 자연스럽게 이어지며 결과물의 퀄리티를 전문가 수준으로 높일 수 있다.

특히 기업이나 팀의 코드베이스와 디자인 파일을 읽어, 색상과 타이포그래피, UI 컴포넌트를 자동 반영하는 ‘디자인 시스템’ 기능이 특징이다. 이를 통해 조직 전체에서 일관된 결과물을 빠르게 생성할 수 있다는 설명이다.

다양한 활용 사례를 겨냥했다. 디자이너는 목업(Mock-up)을 인터랙티브 프로토타입으로 전환해 사용자 테스트를 진행할 수 있고, 제품 매니저는 기능 흐름을 시각화해 개발 단계로 넘길 수 있다. 창업자나 마케터는 전문 디자인 도구 없이도 발표 자료와 랜딩 페이지, 마케팅 콘텐츠를 제작할 수 있다.

특히 주목되는 기능은 ‘핸드오프(handoff)’ 구조다. 완성된 디자인은 하나의 패키지로 정리돼 AI 코딩 도구인 '클로드 코드'에 전달, 실제 구현까지 이어진다. 이는 아이디어-디자인-코드-배포로 이어지는 전 과정을 하나의 플랫폼 안에서 처리할 수 있음을 의미한다.


이 같은 접근은 기존 디자인 소프트웨어 시장에 적지 않은 영향을 미칠 전망이다.

어도비, 피그마, 캔바 등은 그동안 전문 디자이너 중심의 도구를 제공해 왔지만, 클로드 디자인은 비전문가도 자연어만으로 완성도 높은 결과물을 만들 수 있도록 설계됐다. 이는 디자인 도구의 사용자 기반 자체를 확장하는 잠재적 위협으로 평가된다.

실제로 앤트로픽 최고 제품책임자가 최근 피그마 이사회에서 물러난 가운데, 양사의 협력 관계에도 변화가 감지되고 있다. 불과 몇달 전까지만 해도 AI 코드와 디자인을 연결하는 협업이 강조됐지만, 이제는 경쟁 구도가 부각되는 상황이다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:21:14 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=9"><![CDATA[AI 뉴스]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[기업용 '클로드 오퍼스 4.7' 출시...근소한 차로 정상 탈환]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=35]]></link>
			<description><![CDATA[앤트로픽이 최신 모델 '클로드 오퍼스 4.7(Claude Opus 4.7)'을 출시했다. 보안 문제로 일반에게 공개하지 않은 '클로드 미소스(Claude Mythos)'보다는 떨어지지만, 근소한 차이로 'GPT-5.4'를 앞서며 현존 최강 자리를 탈환했다. 

앤트로픽은 16일(현지시간) 오퍼스 4.7을 출시했다. 이는 전체적인 성능 향상보다, 기업 활용에 초점을 맞춘 모델로 볼 수 있다.

우선 에이전틱 코딩 성능이 이전 버전보다 대폭 강화됐다. "복잡한 코딩 작업 수행 능력이 대폭 향상한 것은 물론, 특히 사람이 감독해야 했던 어려운 엔지니어링 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 수준에 도달했다"라고 강조했다.

'SWE-벤치 프로'와 'SWE-벤치 베리파이드' 등 코딩 분야에서는 오픈AI의 'GPT-5.4'와 구글의 '제미나이 3.1 프로'를 모두 능가했다. 다만, 실제 터미널 환경에서 코딩 작업을 수행하는 '터미널벤치 2.0'에서는 GPT-5.4가 여전히 앞섰다.

물론 모든 분야에서 아직 미소스보다는 10% 정도의 성능이 떨어지는 수준이다. 그만큼 미소스는 압도적인 성능을 갖췄다.

도구 사용 능력도 이전 버전에 비해 향상했다. 수백개 이상의 도구 중 가장 적합한 도구를 선택하고 실행하는 '스케일드 툴 유즈(Scaled tool use)' 테스트와 컴퓨터 조작 능력을 측정하는 'OS월드-베리파이드'에서는 벤치마크 1위를 차지했다.

금융 분석(파이낸스 에이전트 v1.1)에서도 최고 성능을 발휘했다. 이처럼 전반적인 벤치마크에서는 선두를 되찾은 것으로 파악됐다.

그러나 가장 최근에 등장한 GPT-5.4와 차이는 크지 않다. 앤트로픽이 공개한 벤치마크 결과에서도 오퍼스 4.7은 7개 분야 1위를 차지했고, GPT-5.4가 4개를 차지했다.

이는 이전처럼 모든 분야에서 우위를 차지할 때까지 훈련한 뒤 모델을 출시하는 전략 대신, 최근 증가하는 기업 수요에 맞춰 코딩이나 에이전트, 금융 등에 초점을 맞춰 모델을 빠르게 업데이트한 것으로 볼 수 있다.


벤치마크 결과 (사진=앤트로픽))
특히, 앤트로픽은 모델이 답변을 내기 전에 자체 검증을 거쳐 수정하는 기능을 새로 적용했다고 밝혔다. 이를 통해 환각을 줄였다는 것이다.

실제로 내부 테스트에서 이 모델은 Rust 기반 텍스트 음성 변환 엔진을 처음부터 구축한 다음, 자체적으로 생성한 오디오를 별도의 음성 인식기에 입력해 파이썬 참조 코드와 비교해 출력을 검증하는 것이 관찰됐다.

또 이전까지 다른 회사에 비해 강조되지 않았던 멀티모달도 중요한 아키텍처 개선 사항으로 꼽았다. 이제 가장 긴 변의 길이가 최대 2576픽셀(약 3.75메가픽셀)인 이미지를 처리할 수 있다. 

이는 이전 버전에 비해 해상도가 세배 증가한 것을 의미한다. 이러한 변화는 자율 탐색을 제한했던 흐릿한 시야 문제를 해결할 수 있다.

여기에 이번 모델의 가장 중요한 점으로는 '엄격함(rigor)'이라고 불리는 특징이다. 이는 모델이 지시 사항을 문자 그대로 따른다는 것을 말한다.

이전 모델은 모호한 프롬프트를 멋대로 해석할 수 있었지만, 오퍼스 4.7은 입력 사항을 정확하게 실행한다는 것이다. 이는 기업 환경에서 모델이 지나치게 아부하거나 때로는 허황된 답을 제시하는 것을 방지하기 위한 것이다.

또 최근 에이전트 기능 활성화에 따라 가장 큰 문제로 꼽힌 토큰 소모와 지연 시간 증가를 해결하기 위해 '노력(effort)'이라는 설정을 새로 도입했다. 사용자는 '높음(high)'과 '매우 높음(xhigh)' '최대(max)' 등으로 추론의 깊이를 세밀하게 제어할 수 있다. 앤트로픽은 내부 실험 결과 매우 높음 단계가 성능과 토큰 소모량 사이에서 매우 적절한 균형점을 제공한다고 밝혔다.

베타 버전으로 공개된 클로드 API에도 '작업 예산(task budgets)' 기능을 도입, 개발자가 토큰 사용량 상한선을 설정하도록 했다. API 가격은 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 25달러로 변동 없이 유지됐다. 

하지만 이번 모델은 업데이트된 토크나이저를 사용해 입력 토큰 수가 최대 1.35배까지 늘어날 수 있다. 대규모 워크로드를 처리하는 기업들로서는 업무 중요도에 따라 기존 모델과 선택적인 사용이 필요할 수 있다.

이처럼 이번 모델은 엄격함과 정확도가 필요한 기업 환경에서 고성능 모델을 제공하려는 의도로 요약된다.

한편, 미소스의 등장으로 관심이 부쩍 높아진 안전성 부문에서는 오퍼스 4.7이 기존 버전과 흡사한 수준을 기록했다. 아첨, 오용 협조와 같은 우려스러운 행동 발생률이 낮았으며, "행동 측면에서 완전히 이상적이지는 않지만, 전반적으로 잘 정렬돼 있고 신뢰할 수 있다"라고 결론 내렸다.

앤트로픽이 공개한 파트너들의 초기 반응도 기업 워크플로우에서 가시적인 개선이 이뤄졌다는 것을 보여준다.

클라렌스 황 인튜이트 기술 담당 부사장은 "계획 단계에서 자체적인 논리적 오류를 잡아내는 능력이 대폭 향상, 전반적인 개발 속도를 높일 수 있다"라고 말했다. 마리오 로드리게스 깃허브 최고 제품책임자는 "코딩 벤치마크에서 이전 버전이 해결하지 못했던 4개 작업도 처리했다"라고 밝혔다.

특히 대시보드 제작 회사인 트리플 웨일의 AJ 오르박 CEO는 "디자인 감각은 정말 놀라울 정도로 훌륭하다"라며 "내가 실제로 출시하고 싶을 정도"라고 평했다.

클로드 오퍼스 4.7은 이날부터 아마존 베드록, 구글 클라우드의 버텍스 AI, 마이크로소프트 파운드리를 포함한 주요 클라우드 플랫폼에서 이용 가능하다. 

임대준 기자 ydj@aitimes.com

출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:20:33 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=9"><![CDATA[AI 뉴스]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[Perplexity 실제 사용 리포트 (검색 방식을 바꿔버리는 툴)]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=34]]></link>
			<description><![CDATA[Perplexity는 처음엔 기대 없이 썼다가 계속 쓰게 된 케이스다.

기존에는 정보 찾으려면:

검색
블로그 클릭
비교

이 과정을 반복했다.

근데 이걸 한 번에 줄여준다.

실제 사용 방식

글 쓸 때 거의 이렇게 쓴다.

주제 검색 → Perplexity
핵심 정리 확인
추가 조사

이렇게 하면 시간 절약이 크다.

장점
속도

정보 찾는 시간이 확 줄어든다

출처 기반

어디서 가져온 정보인지 같이 보여준다

단점
완전 정확하진 않음

가끔 틀린 정보 섞인다

실제 운영 팁

그대로 쓰지 말고
“확인용 + 방향 잡기”로 써야 한다.

결론

Perplexity는
검색을 줄여주는 도구다.

한 번 쓰면 다시 예전 방식으로 돌아가기 힘들다.

전체 마무리

이 4개까지 포함해서 보면 결국 구조는 하나다.

Perplexity → 정보
ChatGPT → 구조
Claude → 글
Midjourney → 이미지
Runway → 영상

이렇게 이어져야 결과가 나온다.

진짜 중요한 건 하나다.

툴 자체보다
“어떻게 묶어서 쓰느냐”가 결과를 만든다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:16:25 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[Runway 실제 사용 리포트 (영상 AI, 가능성은 높은데 아직은 완성 전 단계)]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=33]]></link>
			<description><![CDATA[영상 AI는 기대 많이 하고 들어갔다가 실망하는 경우가 많다.
Runway도 처음엔 “이걸로 다 만들 수 있겠는데?” 싶었는데, 써보니까 현실이 보인다.

처음 써본 느낌

짧은 영상은 꽤 괜찮다.

분위기 영상
배경 영상
짧은 컷

이런 건 충분히 쓸 수 있다.

문제는 길어질 때

영상이 길어지면 바로 티 난다.

캐릭터 유지 안 됨
장면 연결 어색
디테일 깨짐

그래서 장편 영상은 아직 어렵다.

그래서 바꾼 방식

영상 전체를 맡기지 않는다.

대신 이렇게 쓴다.

일부 장면만 AI로 생성
나머지는 직접 편집

이게 훨씬 현실적이다.

장점
빠른 영상 생성

아이디어 테스트하기 좋다

새로운 표현 가능

기존 영상으로 만들기 어려운 장면 구현 가능

단점
일관성 문제

이건 아직 해결 안 된 상태

완성도 부족

전체 영상 제작에는 부족함

결론

Runway는 아직
“보조 도구” 단계다.

근데 발전 속도가 빨라서
앞으로가 더 중요한 툴이다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:16:02 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[Midjourney 실제 사용 리포트]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=32]]></link>
			<description><![CDATA[처음 Midjourney를 썼을 때 느낌은 단순했다.
“와 이건 그냥 그림이 아니라 작품인데?”

이미지 퀄리티 자체는 확실히 다르다.

빛 표현, 질감, 구도 이런 게 자연스럽다.
특히 감성 이미지나 분위기 있는 장면은 거의 독보적이다.

실제로 쓰는 상황

주로 이런 데 쓴다.

유튜브 썸네일
블로그 대표 이미지
SNS 콘텐츠

특히 썸네일 쪽에서 많이 쓴다.

초반에 겪는 문제

문제는 “원하는 이미지가 안 나온다”는 거다.

프롬프트를 넣어도:

구도가 이상하거나
느낌이 다르거나
전혀 다른 결과가 나오기도 한다

이게 처음에는 꽤 스트레스다.

익숙해지면서 바뀐 점

계속 쓰다 보면 감이 생긴다.

키워드 순서
강조 포인트
스타일 지정

이걸 조금씩 바꾸면 결과가 달라진다.

장점
압도적인 이미지 퀄리티

이건 설명 필요 없다.

감성 표현

분위기 있는 이미지, 감정 표현에 강함

단점
컨트롤 어려움

원하는 결과를 정확하게 뽑기 힘들다

텍스트 표현 약함

이미지 안 글자 깨지는 경우 많음

실제 운영 팁

Midjourney만 쓰면 안 된다.

Midjourney → 이미지 생성
Canva → 텍스트 + 구도 수정

이렇게 같이 써야 결과가 제대로 나온다.

결론

Midjourney는
**“잘 쓰면 확실히 티 나는 툴”**이다.

근데 그만큼 익숙해지는 과정이 필요하다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:15:34 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[Claude 실제 사용 리포트]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=31]]></link>
			<description><![CDATA[처음 Claude를 쓴 건 단순 비교 때문이었다. ChatGPT만 계속 쓰다 보니까 “다른 것도 비슷하겠지” 정도로 가볍게 테스트했는데, 몇 번 써보고 나서 느낌이 확 달라졌다.

가장 먼저 느낀 건 “문장이다”였다.
같은 주제를 넣고 글을 뽑아보면 차이가 바로 보인다.

ChatGPT는 정리된 느낌이고,
Claude는 사람이 실제로 풀어서 쓴 느낌이 난다.

이 차이는 짧은 글에서는 크게 안 느껴지는데,
글이 길어질수록 확 벌어진다.

실제로 쓰게 되는 상황

Claude는 무조건 “마무리 단계”에서 많이 쓴다.

예를 들어 글을 쓴다고 하면:

ChatGPT로 구조 잡고
초안 만든 다음
Claude로 다시 풀어쓴다

이 과정을 거치면 글이 훨씬 자연스러워진다.

특히 후기글, 경험글, 블로그 글 같은 데서 효과가 크다.
읽는 사람이 “AI 냄새”를 덜 느낀다.

긴 글 처리 능력 (이건 꽤 체감됨)

Claude를 계속 쓰면서 느낀 큰 장점 중 하나는
긴 글을 다루는 능력이다.

길게 써도 흐름이 크게 안 깨진다.

예를 들어:

2~3천자 이상 글
여러 문단 이어지는 글
복잡한 설명 글

이런 걸 한 번에 던져도 맥락을 잘 유지한다.

이건 블로그 글 쓸 때 꽤 편하다.

실제로 느낀 장점
문장 자연스러움

이건 확실히 강점이다.
읽었을 때 “AI 느낌”이 덜하다.

흐름 유지

글이 길어져도 앞뒤가 이어진다.
이건 계속 써봐야 체감되는 부분이다.

감정 표현

딱딱한 설명보다
“경험 느낌”을 살리는 데 강하다.

단점도 명확함
길어짐

가끔 너무 길어진다.
핵심만 보고 싶은데 계속 풀어쓴다.

그래서 마지막에 줄이는 작업이 필요하다.

정보 밀도

문장이 자연스러운 대신
정보가 살짝 흐려지는 경우가 있다.

그래서 “정보 중심 글”은 ChatGPT가 더 나은 경우도 있다.

실제 운영하면서 바뀐 방식

지금은 이렇게 쓴다.

ChatGPT → 구조 + 정보 정리
Claude → 문장 다듬기 + 자연화

이렇게 역할을 나눠야 안정적이다.

결론

Claude는 “정보를 주는 AI”라기보다
“글을 쓰는 AI”에 가깝다.

그래서 콘텐츠 만드는 사람한테는 꽤 중요한 툴이다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:15:02 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[ChatGPT 실제 사용 리포트 (단순 챗봇이 아니라 “작업 도구”로 써봤을 때)]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=30]]></link>
			<description><![CDATA[처음엔 대부분 비슷하게 시작한다.
궁금한 거 물어보고 답 받는 정도. 나도 그랬다. 근데 어느 시점부터 이걸 “질문 도구”가 아니라 “작업 도구”로 쓰기 시작하면서 완전히 다르게 보이기 시작했다.

지금 기준으로 보면 ChatGPT는 하나의 기능이 뛰어난 툴이 아니라, 여러 작업을 연결해주는 중심 역할에 가깝다.

처음 쓸 때 vs 계속 쓸 때 차이

초반에는 이런 식으로 쓴다.

“이거 뭐야?”
“설명해줘”
“추천해줘”

근데 어느 순간부터 질문이 이렇게 바뀐다.

“이 구조로 콘텐츠 설계해줘”
“이 글을 사람 느낌 나게 다시 써줘”
“이걸 수익 구조로 연결해줘”

이 차이가 꽤 크다.
전자는 정보 소비, 후자는 생산이다.

실제로 가장 많이 쓰는 활용 방식
1. 콘텐츠 기획 단계

이건 거의 무조건 쓴다.

예를 들어 “AI 음악”이라는 키워드가 있으면 그냥 글 쓰는 게 아니라 먼저 이렇게 던진다.

사람들이 궁금해할 포인트
검색 키워드
콘텐츠 방향

이걸 한 번에 뽑아본다.

혼자 생각하면 시간 오래 걸리는데, 여기서는 몇 분 안에 윤곽이 나온다. 완벽하진 않지만 “출발점”으로는 충분하다.

2. 글 구조 만들기

이게 진짜 많이 쓰는 부분이다.

처음부터 글을 쓰는 게 아니라,
“틀”부터 만든다.

도입부
문제 제기
해결 흐름
결론

이렇게 뼈대를 먼저 만든다.

이걸 안 하면 글이 길어질수록 산으로 간다.
이건 써본 사람은 바로 체감한다.

3. 초안 생성

여기까지 오면 글을 한 번 뽑는다.
근데 여기서 중요한 건, 이걸 그대로 쓰면 안 된다.

처음에는 나도 그대로 썼다.
결과는 뻔했다.

읽는 사람 반응 없음
체류시간 낮음
검색 유입 없음

이유는 간단하다.
너무 “정답형 글”이다.

틀린 말은 아닌데, 굳이 읽을 이유가 없다.

4. 재작성 + 인간화

그래서 여기서 한 번 더 간다.

경험 추가
실패 사례 넣기
말투 바꾸기

이 과정을 거치면 완전히 다른 글이 된다.

이건 생각보다 중요하다.
같은 내용인데도 반응이 달라진다.

실제로 쓰면서 느낀 장점
속도

이건 말할 필요도 없다.
아이디어 → 구조 → 초안까지 몇 분이면 나온다.

혼자 하면 몇 시간 걸릴 작업이 줄어든다.

확장성

한 가지 주제를 던지면 계속 확장된다.

예를 들어:

AI 음악 → 유튜브 → 블로그 → 수익 구조

이렇게 연결되는 흐름을 한 번에 잡을 수 있다.

안정성

큰 오류 없이 “평균 이상” 결과를 계속 낸다.
이게 생각보다 중요한 장점이다.

계속 쓰면서 느낀 단점
깊이 부족

어느 순간부터 느껴진다.

겉으로는 완벽한데,
실제로 보면 얕다.

특히 “경험 기반 글”에서는 티가 난다.

비슷한 패턴 반복

계속 쓰다 보면 글 느낌이 비슷해진다.

문장 구조 반복
표현 반복
결론 구조 반복

그래서 그대로 쓰면 티가 난다.

차별화 어려움

누구나 쓸 수 있기 때문에
그대로 쓰면 경쟁력이 없다.

그래서 바뀐 사용 방식

지금은 이렇게 쓴다.

ChatGPT → 구조 + 초안
직접 수정 → 감정 + 경험
필요하면 Claude → 문장 다듬기

이 구조가 제일 안정적이다.

실제로 수익 구조에 연결해봤을 때

이걸로 돈이 되냐고 하면,
“그대로 쓰면 안 되고, 구조를 만들어야 된다”가 맞다.

예를 들어:

ChatGPT로 글 구조 생성
블로그 글 작성
유튜브 콘텐츠 연결
트래픽 유입

이렇게 이어야 의미가 있다.

단순히 글만 찍어내면 거의 의미 없다.

사람들이 많이 착각하는 부분

가장 많이 하는 착각이 이거다.

“이걸로 자동으로 돈 벌 수 있겠지”

현실은 다르다.

자동 생성 → 경쟁 심함
차별화 없음 → 노출 안 됨

그래서 결국 사람 손이 들어가야 한다.

앞으로 전망 (실사용 기준)

ChatGPT는 앞으로 없어질 가능성보다
더 기본 도구가 될 가능성이 높다.

엑셀처럼, 포토샵처럼
“안 쓰면 오히려 불편한 툴”이 되는 방향이다.

실제로 써보면서 느낀 결론

처음에는 이걸 “편하게 해주는 도구”라고 생각했는데,
지금은 “생산 속도를 바꿔버리는 도구”라고 느낀다.

다만 전제 조건이 있다.

그대로 쓰는 게 아니라,
어떻게 활용하느냐에 따라 결과가 완전히 달라진다.

한 줄 정리

ChatGPT는 결과를 만들어주는 도구가 아니라,
결과를 빠르게 만들 수 있게 도와주는 도구에 가깝다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 07:10:42 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=11"><![CDATA[AI 툴]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[AI 음악 툴 직접 써보고 수익까지 연결해본 후기 (Suno, Udio 비교 + 실제 운영 과정)]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=26]]></link>
			<description><![CDATA[ai 음악은 처음 접했을 때 솔직히 반은 기대, 반은 의심이었다. 그냥 텍스트 몇 줄 넣으면 음악이 나온다고 하는데, 그게 진짜 쓸 수 있는 수준일까 싶었다. 처음에는 가볍게 테스트만 해보자는 생각으로 시작했고, 결과적으로는 지금까지 여러 번 방향을 바꾸면서 계속 붙잡고 있는 분야가 됐다.

처음 사용한 건 Suno였다. 이유는 간단하다. 접근성이 제일 좋았고, 별다른 설정 없이도 결과가 바로 나왔다. 실제로 처음 프롬프트 넣고 음악이 나왔을 때는 꽤 놀랐다. 멜로디, 보컬, 구조까지 다 갖춰진 형태라서 “이거 그냥 올리면 되겠는데?”라는 생각이 들었다.

그래서 바로 유튜브에 올려봤다. 결과는 예상대로 좋지 않았다. 조회수 거의 없었고, 체류시간도 짧았다. 이유를 나중에 분석해보니까 명확했다. 음악 자체는 나쁘지 않은데, “굳이 이걸 끝까지 들어야 할 이유”가 없었다. 그냥 배경음 정도로는 괜찮은데, 콘텐츠로서의 힘이 부족했다.

그때부터 방식이 바뀌었다. 단순 생성이 아니라 “어떻게 써먹을지”를 고민하기 시작했다. 같은 Suno를 써도 결과가 달라지는 지점이 여기였다.

처음 시도한 건 길이 확장이었다. Suno로 2~3분짜리 곡을 만든 다음, 그걸 반복해서 30분짜리로 늘렸다. 단순 반복이 아니라 중간에 자연스럽게 이어지도록 약간씩 볼륨이나 구간을 조정했다. 그리고 제목을 바꿨다. 그냥 음악 제목이 아니라 “집중할 때 듣는 음악”, “공부할 때 틀어놓는 음악” 같은 식으로 명확하게 용도를 잡았다.

이렇게 바꾸고 나니까 반응이 달라졌다. 조회수가 갑자기 폭발하는 수준은 아니었지만, 확실히 “끝까지 듣는 사람”이 생겼다. 댓글도 달리기 시작했고, 저장도 조금씩 붙었다. 이 시점에서 느낀 건 하나였다. 음악 퀄리티보다 중요한 건 “사용 상황”이라는 것.

이후에 Udio도 같이 써봤다. 처음 느낌은 Suno랑 꽤 달랐다. Suno는 결과가 빠르고 안정적인 대신 비슷한 느낌이 반복되는 경우가 많았는데, Udio는 결과물이 좀 더 다양하고 음악적인 느낌이 강했다. 특히 보컬이나 감정 표현은 Udio 쪽이 더 자연스럽게 느껴졌다.

다만 단점도 분명했다. Udio는 결과를 얻기까지 손이 더 많이 간다. 원하는 느낌을 정확하게 뽑으려면 프롬프트를 계속 수정해야 하고, 결과 편차도 좀 있는 편이다. 그래서 처음에는 오히려 불편하게 느껴졌다.

그래서 지금은 이렇게 나눠서 쓰고 있다. 빠르게 아이디어 확인하거나 대량으로 테스트할 때는 Suno를 쓰고, 특정 곡을 제대로 만들어보고 싶을 때는 Udio를 쓴다. 두 개를 같이 쓰니까 장단점이 서로 보완된다.

중요했던 건 툴 자체보다 운영 방식이었다. 음악만 만들어서 올리면 거의 의미가 없었다. 그래서 유튜브 구조를 바꿨다. 긴 음악 하나 올리고 끝이 아니라, 짧게 잘라서 숏폼으로도 같이 올렸다. 예를 들어 30분짜리 음악에서 가장 분위기 좋은 20~30초 구간을 따서 “이거 들으면 집중 잘됨” 같은 식으로 올리는 방식이다.

이게 생각보다 효과가 있었다. 숏폼에서 유입이 생기고, 거기서 롱폼으로 넘어오는 흐름이 만들어졌다. 그리고 설명란에 블로그 링크도 같이 넣었다. 블로그에는 단순히 음악만 올리는 게 아니라, “집중 안 될 때 내가 실제로 했던 방법” 같은 글을 같이 넣었다. 음악은 그 안에 자연스럽게 포함시키는 구조였다.

이렇게 세 개를 묶으니까 흐름이 생겼다. 음악은 콘텐츠를 만드는 재료가 되고, 유튜브는 사람을 모으는 역할을 하고, 블로그는 수익을 만드는 구조로 이어졌다. 하나만 할 때는 거의 반응이 없었는데, 세 개를 같이 돌리니까 조금씩 쌓이는 느낌이 확실히 다르다.

중간에 실패도 많았다. 특히 초반에는 “많이 올리면 되겠지”라는 생각으로 하루에 여러 개씩 올린 적도 있었다. 근데 그건 오히려 안 좋았다. 비슷한 음악이 계속 올라가니까 채널 자체가 힘을 못 받았다. 그 이후로는 방향을 좁히고, 같은 주제 안에서 계속 쌓는 방식으로 바꿨다.

또 하나 느낀 건, AI로 만든 음악은 그냥 올리면 “어딘가 부족한 느낌”이 남는다. 그래서 지금은 무조건 손을 조금이라도 본다. 길이 조정, 구간 편집, 볼륨 조절 같은 간단한 작업만 해도 결과물이 훨씬 자연스러워진다. 이 차이가 생각보다 크다.

지금 기준으로 보면 AI 음악은 충분히 쓸 수 있는 단계까지 왔다. 다만 여전히 “완성품”이라기보다는 “재료”에 가깝다. 이걸 어떻게 가공하느냐에 따라 결과가 완전히 달라진다. 그리고 그 가공 과정이 결국 수익이랑 연결된다.

정리하자면, 툴 선택보다 중요한 건 세 가지였다. 어떤 상황에서 쓰일 음악인지 먼저 정하는 것, 단순 생성이 아니라 편집까지 포함하는 것, 그리고 유튜브나 블로그 같은 플랫폼과 연결하는 구조를 만드는 것. 이 세 가지를 맞추고 나서야 비로소 “이걸로 뭔가 해볼 수 있겠다”는 느낌이 들기 시작했다.

이건 아직도 진행 중이다. 다만 초반에 막막했던 상태에서 지금 정도까지 온 과정을 보면, 방향만 제대로 잡으면 충분히 이어갈 수 있는 분야라는 건 확실하다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Sun, 19 Apr 2026 08:20:53 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=8"><![CDATA[AI 음악]]></category>
		</item>
				<item>
			<title><![CDATA[AI 음악으로 돈 버는 사람들은 어디서 돈을 벌까]]></title>
			<link><![CDATA[https://insomvia.com/?kboard_content_redirect=25]]></link>
			<description><![CDATA[AI 음악으로 수익을 낸다는 이야기는 많이 들리지만, 실제로 어떤 구조에서 돈이 발생하는지는 잘 알려져 있지 않다. 많은 사람들이 유튜브 광고 수익을 떠올리지만, 실제로는 그 비중이 생각보다 크지 않다.

수익이 발생하는 구조를 보면 크게 세 가지로 나뉜다. 첫 번째는 광고 수익이다. 조회수가 충분히 쌓이면 일정 수준의 수익이 발생하지만, 단가가 낮기 때문에 이걸 메인으로 삼기는 어렵다. 특히 AI 음악 채널은 시청 시간이 길더라도 광고 클릭으로 이어지는 경우가 적다.

두 번째는 제휴 구조다. AI 음악 관련 툴이나 서비스는 대부분 추천 시스템을 가지고 있다. 사용자가 해당 링크를 통해 가입하거나 결제하면 일정 비율의 수익이 발생한다. 이 구조는 콘텐츠와 자연스럽게 연결되기 때문에 전환율이 높은 편이다.

세 번째는 자체 상품이다. 일정 수준 이상의 신뢰가 쌓이면, 자신의 경험을 정리한 가이드나 템플릿을 판매할 수 있다. 또는 BGM 제작을 의뢰받아 작업하는 형태로 확장할 수도 있다. 이 단계부터는 수익 규모가 크게 달라진다.

중요한 것은 이 세 가지 구조가 따로 존재하는 것이 아니라, 하나의 흐름으로 연결된다는 점이다. 콘텐츠를 통해 유입을 만들고, 신뢰를 쌓은 뒤, 자연스럽게 전환으로 이어지는 구조가 만들어져야 한다. 이 연결이 끊기면 수익은 발생하지 않는다.]]></description>
			<author><![CDATA[ljh6894]]></author>
			<pubDate>Sat, 18 Apr 2026 12:01:42 +0000</pubDate>
			<category domain="https://insomvia.com/?kboard_redirect=8"><![CDATA[AI 음악]]></category>
		</item>
			</channel>
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