앤드류 응(Andrew Ng)의 놀라운 예측 성공률 그는 2008년 딥러닝 혁명, 2011년 온라인 교육 붐, 2014년 중국의 AI 강세를 정확히 예측했습니다. 구글 브레인을 구축하고, 코세라를 공동 창업했으며, 바이두의 AI를 이끌었던 그는 800만 명의 학생을 가르쳤고, 현재 3억 7천만 달러 규모의 AI 펀드를 운용하고 있습니다. 앤드류 응이 예측하면 실리콘밸리가 주목합니다. 그가 최근 공개한 5가지 기회는 이전 그 어떤 것보다 더 많은 백만장자를 만들어낼 것이라고 합니다.

반성(AI가 스스로를 비판) 도구 사용(API 연결) 계획 수립(복잡한 작업 분해) 다중 에이전트 협업

JP모건은 이미 이 방식으로 비용을 30% 절감했습니다.

토큰 가격이 90% 폭락 엣지 컴퓨팅의 폭발적 성장 2028년까지 엣지 컴퓨팅 지출이 3,780억 달러에 도달

변화는 지금 일어나고 있습니다.

OpenAI가 Codex-CLI 0.23 버전을 공식 출시했습니다. 이번 릴리스의 가장 주목할 만한 변화는 ChatGPT Plus 사용자들의 사용 한도가 기존 대비 50% 증가했다는 점입니다. 새로운 버전은 다양한 개선사항을 포함하고 있으며, 특히 GPT-5와의 뛰어난 호환성을 자랑합니다. 이는 개발 커뮤니티, 특히 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 개발자들에게 상당히 의미 있는 업데이트입니다. 생산성 향상과 더 많은 작업 처리가 가능해진 이번 업데이트를 통해, 개발자들은 더욱 효율적인 작업 환경을 구축할 수 있을 것으로 기대됩니다.

https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.23.0

Claude Code PM (Product Manager)이 제품 개발 프로세스를 혁신적으로 자동화합니다. 이 도구는 제품 요구사항 문서(PRD)를 시작으로 에픽(Epic)으로 변환하고, 이를 다시 GitHub 이슈로 세분화한 뒤, 최종적으로 프로덕션 레벨의 실제 코드까지 생성합니다.

특히 주목할 점은 모든 단계에서 완벽한 추적 가능성(traceability)을 보장한다는 것입니다. 기획 단계의 요구사항이 어떻게 코드로 구현되었는지 전체 과정을 투명하게 확인할 수 있습니다.

무엇보다 이 강력한 도구가 100% 오픈소스로 제공되어, 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있다는 점이 인상적입니다.

https://github.com/automazeio/ccpm

2025년 AI 시스템을 구축한다면 반드시 알아야 할 두 가지 도구가 있습니다: LangGraph와 n8n입니다. 이 선택이 여러분의 AI 시스템이 얼마나 확장 가능한지를 결정짓습니다. 지금부터 아무도 알려주지 않는 핵심 정보를 공개합니다.

먼저 명확히 해야 할 사실 LangGraph와 n8n은 일반적인 의미의 경쟁 도구가 아닙니다. 각각 다른 문제를 해결합니다. 하지만 이들의 역할을 잘못 이해한다면, AI 스택은 시작도 전에 무너질 것입니다.

n8n: 범용 워크플로우 자동화의 강자

개발자 중심의 Zapier라고 생각하면 됩니다 API, 데이터베이스, SaaS 앱을 연결합니다 드래그 앤 드롭으로 오케스트레이션이 가능합니다

최적 활용 분야: 자동화, 통합, ETL 파이프라인, "글루 코드"

LangGraph: AI 에이전트 전용 설계 AI 에이전트를 위해 특별히 제작된 도구입니다. 단순한 API 연결이 아닌, LLM이 여러 단계, 루프, 재시도, 상태를 거쳐 어떻게 생각하고 추론하며 행동할지를 제어합니다. n8n이 Zapier라면, LangGraph는 AI 에이전트를 위한 ROS입니다. 올바른 활용 전략 "LangGraph와 n8n 중 무엇을 써야 하나요?"라는 질문에 대한 답은 명확합니다: 둘 다 사용하되, 스택의 다른 계층에서 활용하세요.

n8n이 빛나는 영역:

외부 서비스 연결 도구 간 데이터 이동 이벤트 기반 트리거 휴먼 인 더 루프 승인 비-AI 자동화 → 인프라 접착제 역할

LangGraph가 빛나는 영역:

다중 에이전트 협업 메모리/상태 관리 재귀적 추론 복잡한 도구 호출 n8n에서는 작동하지 않을 에이전틱 워크플로우 → 추론 엔진 역할

핵심 멘탈 모델 n8n으로 데이터를 이동시키고, LangGraph로 AI를 똑똑하게 만드세요. 이 조합으로 강력하고 유연하며 실제 프로덕션에 바로 적용 가능한 스택을 구축할 수 있습니다.

가장 흔한 실수 많은 개발자가 n8n만으로 에이전트 시스템을 구축하려 합니다. 간단한 데모에는 작동하지만, 루프나 상태 관리, 본격적인 추론이 필요한 순간 시스템은 붕괴됩니다. 이때 LangGraph가 필수가 됩니다. 반대로 LangGraph를 다음과 같은 작업에 사용하지 마세요:

이메일 가져오기 Slack 메시지 전송 Airtable 행 동기화

이런 작업은 n8n의 영역입니다.

2025년의 승리 공식 ✅ LangGraph: AI 추론 계층 ✅ n8n: 자동화 및 오케스트레이션 계층 이 둘을 적절히 조합하면, 잘못된 도구에 갇혀있는 90%의 팀들을 압도할 수 있습니다. 결론: 미래를 대비하는 플레이북 아무도 이야기하지 않는 이 스택 분리 전략이 바로 벽에 부딪히는 것과 실제 제품으로 확장하는 것의 차이를 만듭니다. 대부분의 사람들은 몇 달을 맹목적으로 실험하며 낭비합니다. 하지만 이제 여러분은 알고 있습니다:

n8n = 접착제

LangGraph = 두뇌

둘의 조합 = 확장성

이것이 바로 성공을 위한 플레이북입니다.

https://x.com/connordavis_ai/status/1959212761558466829

일론 머스크가 이끄는 AI 기업 xAI가 자사의 최신 대규모 언어모델(LLM)인 Grok-2를 오픈소스로 공개하였습니다. GPT-oss를 염두한 공개가 아닌가 싶습니다.

특히 주목할 점은 Grok-2가 이전 버전인 Grok-1과 동일한 아키텍처를 채택했다는 것입니다. 이는 기존 Grok-1 사용자들이 새로운 버전으로 쉽게 전환할 수 있으며, 개발자들이 더욱 안정적으로 모델을 활용할 수 있다는 의미입니다.

현재 Grok-2의 전체 모델과 코드는 AI 개발자 커뮤니티의 중심지인 Hugging Face를 통해 누구나 무료로 다운로드하고 사용할 수 있습니다. 이번 공개는 OpenAI, Anthropic 등 주요 AI 기업들이 폐쇄적 접근을 유지하는 가운데 나온 것이어서 더욱 의미가 깊습니다.

https://huggingface.co/xai-org/grok-2

핵심 요약 폭발적으로 증가할 AI 연구자들의 논문을 효율적으로 관리하기 위해, aiXiv는 사람과 AI가 협업하여 제출-리뷰-수정-출판 전 과정을 자동화하는 혁신적인 오픈액세스 플랫폼입니다.

왜 지금 이 플랫폼이 필요한가? 17세기부터 현재까지 인류가 축적한 과학 논문은 약 1.5-2억 편에 달합니다. 그러나 머지않은 미래에는 자율 AI 연구자들이 인간을 뛰어넘는 속도로 가설 설정, 실험 설계, 논문 작성까지 수행하게 됩니다. 이러한 변화가 본격화되면 기존의 저널, 컨퍼런스, 프리프린트 시스템은 폭증하는 논문 물량과 품질 관리 모두에서 심각한 한계에 직면할 것입니다.

aiXiv의 혁신적 해결책

멀티에이전트 연구 파이프라인: AI와 인간이 협력하여 논문을 제출하고, 구조화된 리뷰 과정을 거쳐 반복적으로 개선합니다. 제출→리뷰→개선→판정으로 이어지는 폐루프(Closed-loop) 시스템이 핵심입니다.

확장 가능한 개방형 구조: 다양한 AI 에이전트와 도구들이 자유롭게 연결될 수 있도록 API와 MCP(Model Control Protocol) 인터페이스를 제공합니다. 생태계 차원의 확장성을 염두에 둔 설계가 기존 플랫폼과의 결정적 차이점입니다.

고도화된 리뷰 시스템: 단일 리뷰부터 분야별 메타리뷰까지 구조화된 기준으로 실행 가능한 피드백을 생성합니다. RAG(검색증강생성) 기술로 관련 문헌을 근거로 활용하여 AI의 할루시네이션을 최소화합니다.

강력한 보안 체계: 리뷰 조작을 시도하는 프롬프트 인젝션(숨김 텍스트, 메타데이터 조작, 다국어 변형 등)을 다단계 탐지 파이프라인으로 식별하고 차단합니다.

공정한 심사 메커니즘: 5개의 서로 다른 최상위 AI 모델이 독립적으로 심사하여, 3개 이상이 'Accept'를 내릴 경우 게재됩니다. 게재 시 DOI가 부여되며 명확한 지적재산권 귀속도 보장됩니다.

실질적 성과와 미래 전망 실제 실험 결과, aiXiv의 리뷰-수정 반복 과정을 거친 논문들의 품질이 통계적으로 유의미하게 향상되었으며, 다중 AI 투표에서도 수용률이 크게 증가했습니다. 기존의 인간 리뷰어 중심 시스템과 달리, aiXiv는 대규모 처리 능력과 일관된 품질 기준을 동시에 달성합니다. 특히 체계적으로 설계된 워크플로는 대규모 자율 연구 생태계 운영에 필요한 핵심 모듈들을 명확히 분리하고 연결합니다.

다가올 미래의 청사진 머지않아 AI가 생산하는 연구 콘텐츠가 인류 역사상 축적된 모든 과학 지식을 압도하게 될 것입니다. aiXiv는 이 거대한 지식의 파도를 열린 접근(Open Access)과 체계적 품질 관리를 통해 인류 공동의 자산으로 전환하는 핵심 인프라가 되고자 합니다.

https://arxiv.org/pdf/2508.15126

이번 주말 한정으로 모든 사용자가 Gemini에서 Veo3 비디오를 3개까지 무료로 생성할 수 있습니다.

시작하는 두 가지 방법 gemini.google.com 접속

Gemini가 생성하는 결과물

프롬프트 작성 전략

기본 접근법 간단한 1-2문장 프롬프트로도 충분하지만, 더 구체적인 결과를 원한다면 다음 요소들을 추가하세요:

Mad Lib 방식의 프롬프트 구조 "Create a video that shows..."

사운드 디자인 팁

사진을 비디오로 변환할 때

동물 관련 프롬프트 팁

문제 해결 방법 이상한 결과가 나왔다면 새 탭에서 Gemini에게 프롬프트를 공유하고, 무엇이 문제인지 설명한 후 원하는 결과를 얻기 위한 도움을 요청하세요.

퍼플렉시티에서 PRO 사용자들에게 GPT-5 Thinking 모드를 공개했습니다. 이제 퍼플렉시티에서도 GPT-5 Thinking을 통해서 추론을 할 수 있습니다

영상 크리에이터들이 손꼽아 기다려온 순간이 드디어 찾아왔습니다! KLING 2.1에 Start & End Frames(시작 및 종료 프레임) 기능이 정식으로 추가되었습니다. 이번 업데이트의 핵심은 바로 '모든 프레임의 완벽한 제어(Every Frame in Control)'입니다.

📊 놀라운 성능 향상

이전 버전(1.6) 대비 235%의 성능 개선 달성 업계 최고 수준의 처리 속도와 품질 구현

🎯 주요 활용 사례 ✅ 씬 전환의 혁명: 서로 다른 장면과 씬 간의 매끄러운 연결 ✅ 블록버스터급 특수효과: 할리우드 수준의 시각 효과 구현 가능 ✅ 창의적인 브랜드 콘텐츠: 제품 및 브랜드를 돋보이게 하는 독창적인 영상 제작 ✅ 시네마틱 카메라 워크: 복잡하고 역동적인 카메라 움직임 완벽 구현

이제 시작 프레임과 종료 프레임을 정확하게 지정하여, 원하는 영상 전환과 효과를 자유자재로 만들어낼 수 있습니다.

클링: https://bit.ly/klingaiv

오늘 하루도 즐거운 하루 보내세요~!

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