벌써 2025년의 하반기를 시작하는 7월입니다.

지난 6개월간, 도저히 6개월이라고 믿을 수 없을만큼 빠르게, 엄청나게 많은 일들이 일어났다는 생각이 드네요. 이럴 때 한 번 잠시 쉬어갈 시간도, 우리에게 필요하지 않나 싶어요.

튜링 포스트 코리아의 7월은, 뉴스 사이클을 조금 슬로우하게 가져가면서 지금까지 정리해 온 내용들을 차분하게 돌아보는 시간으로 써 보려고 합니다.

그 동안 연재해 온 ‘AI 에이전트’ 시리즈를 1차로 마무리하고, 다음 주제를 검토 중에 있는데, 관심있는 영역이 있으시다면 제안도 환영하구요. AI 영역의 주요 개념, 기법, 모델들을 다시 한 번 짚어보고, 많은 분들이 좋아해 주셨던 인터뷰 컨텐츠도 큐레이션 형태로 재공유를 해 볼까 합니다.

그리고, 지금까지 소개했던 추천 도서라든가 연구 논문들을 한 번 정리해서 컬렉션으로 만들어보고 있습니다. 완료되는대로 여러분들과 공유할 수 있도록 할 예정이니 기대해 주시구요.

함께 이 더운 여름, 건강하게 지내시면서, 속도는 잠시 늦추고 다시금 변화가 빨리 일어나는 AI 판의 ‘맥’을 함께 짚어볼 수 있으면 좋겠네요.

요즘 수많은 - 어쩌면 뭐 대부분이라고 해도 과언이 아닐 정도죠 - AI 업계의 논의가 ‘에이전트’, 그리고 ‘에이전틱 워크플로우’ 중심으로 흘러가는 것 같습니다. 에이전트, 분명히 돌아가기는 합니다. 그렇지만 솔직히 말해서, 아직 충분히, 제대로 작동한다고 보기는 어렵다고 생각합니다.

‘가능성을 보여준’ 시기라고 할 수는 있을 것 같아요 - ‘에이전트’가 올해부터 보여준 가능성이 현실로 옮겨져서 제대로 나타나게 되기까지는, 그 표준적인 설계 구조라든가 비용, 경제성 측면의 Readiness, 그리고 신뢰의 문제에 대한 가시성이 많이 부족한 상황이니까요.

단순하게 질의 응답하는 걸 넘어서, 실제로 사용자의 복잡한 요구를 처리한다거나 외부 시스템과 연동하고, 또 비교적 긴 시간 텀의 맥락을 기억해야 하는 에이전트의 특성 상, ‘프롬프트 엔지니어링’을 넘어선 ‘컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)’에 대한 논의와 논쟁도 한참 뜨거운 것 같습니다:

HumanLayer의 Dexter Horthy는 에이전트의 구성 요소와 컨텍스트 엔지니어링 사이의 관계를 아래와 같은 다이어그램으로 표시해 주기도 했구요:

말 그대로 “모든 게 컨텍스트 엔지니어링”이네요.

이 루프(Loop)에서 과연 우리의 역할은 뭔지, 무엇이어야 하는지에 대한 논의도 뜨겁습니다. 협력자(Collaborator)인지, 아니면 단순히 AI가 필요할 때 호출할 수 있는 API 같은 도구로서 기능하면 되는 건지?

더 근본적인 레벨에서는, 사실 ‘에이전트가 무엇이냐’에 대해서도 아주 다양한 정의나 의견들이 많죠 - 몇 가지 많이 언급되는 ‘에이전트의 정의’에 대해서만 뽑아봐도 이렇게 다양합니다:

어쨌든, 그게 중요한 건 아닐 수도 있구요. 2025년이 에이전트의 해가 아니라도 좋습니다, 우리는 이미 그 이야기를 시작했고, 그 길을 걷고 있으니까요.

확실한 건, 2025년은 우리 모두가 AI에 본격적으로 익숙해진 해로 기억될 거라는 점입니다.

올해, 이전에는 어쩌면 마법같이 보였던 기술이 이제는 우리 삶의, 우리 일터에서 너무나 자연스러운, 마치 그림의 배경처럼 스며든 해임에는 분명합니다. 너무 당연해져서, 그게 한때 마법이었단 사실조차 잊게 되는거죠 - 예전에 PC 통신 시대를 경험하셨던 분이라면 기억하실, 하이텔, 천리안, 나우누리 접속하기 위해서 들어야만 했던, 전화선 모뎀의 끽끽거리는 소리는 잊고, 어느새 Wi-Fi, 아니 이제는 스타링크의 속도를 확인하고 있는 그 차이 처럼요.

여러분, Deep Research 많이 쓰시나요? 저는 꽤 이런저런 작업을 하기 위해 필요한 조사나 분석 작업에 쓰게 되었는데요.

Deep Research 에이전트, 이제 단순한 대화 상대를 넘어서, 복잡한 조사를 함께 수행하는 ‘일상의 동료’로 빠르게 자리 잡고 있다고 생각합니다. 모듈화된 아키텍처, 고도화된 도구 활용, 실제 웹에 대한 접근 능력을 갖추고, 일반적으로 우리가 대화를 나누는 AI보다 훨씬 강력한 기능을 제공하고 있죠.

대형 기업의 Deep Research 에이전트들이 아무래도 큰 주목을 받고 있지만, 최근 등장한 강력한 오픈소스 대안들도 함께 주목해볼 만합니다:

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구글 어스(Google Earth), 2005년 세상에 처음 모습을 드러낸 이 서비스는, 지난 20년 동안 인류가 지구를 바라보는 방식을 근본적으로 바꿔놓았다고 해도 과언이 아닐 겁니다. 단순한 지도 서비스를 넘어서, 이 플랫폼은 자연재해의 기록부터 산호초와 유적지 탐사, 도시의 성장을 따라가는 추적까지 — 지구라는 ‘살아있는 유기체’의 변화와 흐름을 담아낸 거대한 시공간의 창이 되었습니다.

이번에 20주년을 맞아서, 구글이 마치 ‘타임머신’처럼 과거의 거리 풍경을 돌아볼 수 있도록, 처음으로 ‘Street View (스트리트 뷰)의 과거 이미지’를 보게끔 해 주었습니다. 웹과 모바일로 특정한 장소의 시간별 변화를 확인할 수 있는데요, 거리의 표정과 도시의 숨결을 되짚는 경험을 해 볼 수 있습니다.

이번 업데이트는 단순한 추억 여행에 그치는 건 아닙니다. 구글은 전문가용 데이터 레이어 기능도 함께 공개했는데, 기후 변화 대응이라든가 도시계획 수립에 실질적인 도움을 주기 위한 도구라고 해요. 예를 들어서, 수목 덮개(나무가 만드는 녹색 지붕이예요) 수준이나 지표면 온도, 태양광 패널 설치가 가능한 지역 등의 데이터를 시각적으로 확인하고 분석할 수 있게 된 겁니다.

이렇게, 구글 어스는 과거를 회상하는 아카이브이자, 동시에 도시와 환경의 미래를 설계하는 도구로 진화하고 있습니다. ‘지도’라는 개념은 이제 더 이상 위치만을 표시하는 것이 아니라, 시간과 데이터, 인간의 상상력을 입체적으로 담아내는 플랫폼이 되어가고 있네요.

구글 어스의 20년 생일, 축하합니다!

구글, 마이크로소프트, 메타 뿐 아니라 AI 업계 전반적으로 M&A, Acqui-hire 등의 소식이 점점 많이 들리는 듯합니다.

클라우드 기반의 데이터 보안, 데이터 관리 솔루션 사업자인 Rubrik은, 기업의 AI 도입을 가속화하고 AI 인프라 비용을 절감하면서도 모델의 성능을 향상시키기 위해서, 오픈소스 AI 모델 파인튜닝 플랫폼인 Predibase를 인수했습니다. 세일즈포스는 Moonhub AI의 CEO인 Nancy Xu와 팀 중 상당수를 ‘고용’ - Acqui-hire라고 봐야겠죠 - 했고, AMD도 Lamini AI의 CEO Sharon Zhou 및 팀을 마찬가지로 ‘고용’했다는 소식입니다.

AI 사업의 경쟁력이 ‘모델 자체’에서 고객을 위한 ‘솔루션’으로 이동하는 가운데, 이런 합종 연횡, 인수 합병, 파트너십 등의 움직임은 가속화되지 않을까 생각해 봅니다.

Apache Spark와 Databricks의 공동 창립자 Andy Konwinski가 개인 자금 1억 달러를 투자해서 설립한 비영리 연구 기관 Laude Institute가 문을 열었습니다. Laude Institute의 미션은 실험실의 연구와 현실 세계에의 임팩트 사이의 간극을 좁히는 것이라고 합니다.

Laude는 비영리 구조로 되어 있고, 공익을 위한 부문(Public Benefit Arm이라고 부르네요)도 함께 운영됩니다. 여기서는 두 가지 종류의 프로젝트를 지원한다고 하는데요:

Laude Institute의 리더십은, 그야말로 컴퓨터 과학계의 ‘드림팀’이라 할 수 있을 정도의 인물들이네요: Dave Patterson, Jeff Dean, Joelle Pineau 등 업계의 핵심 인물들이 이사회에 이름을 올렸습니다.

메타가 시니어 연구원 8명을 한꺼번에 빼내간 사건 이후에, 오픈AI 내부에 비상이 걸렸습니다. 보도에 따르면 메타는 엄청난 수준의 보너스를 제시하면서 인재들을 영입한 것으로 알려졌고, 오픈AI는 인재 유출을 막기 위해서 안간힘을 쓰고 있는 상황이라고 하는데요.

오픈AI의 최고연구책임자인 Mark Chen은 이번 사태에 대해서 "몸으로 느껴지는 손실"이라고까지 표현하면서, “마치 침입을 당한 기분”이라고 말했습니다. 현재 오픈AI는 보상 체계를 전면 재조정 중이고, 핵심 인력들이 이탈하지 않도록 인재 유지 전략의 전반을 다시 검토하고 있다고 해요.

동시에, 오픈AI는 직원들의 번아웃을 완화하기 위해서 전사 차원에서 일주일 휴식 기간을 도입하기로 했습니다 (단, 경영진은 제외)

Runway AI, 컨텐츠 제작 도구로 주목받아온 스타트업이죠. 지금까지는 주로 영상 편집과 헐리우드 중심의 협업에 집중해 왔습니다.

이제는 ‘Text-to-Game’이라는 키워드로, 프롬프트 한 줄로 플레이 가능한 세상을 현실화하겠다는 포부를 드러내고 있습니다. 기업가치가 30억 달러에 달하는 이 스타트업, 텍스트 프롬프트만으로 게임을 생성할 수 있는 소비자용 제품을 출시했는데요, 연말까지는 더 정교한 도구들을 추가할 예정이라고 합니다.

Runway의 CEO Cristóbal Valenzuela는 “게임 개발자들은 영화 제작자보다 훨씬 빠르게 AI를 수용하고 있다”고 말하면서, “아직 마크 저커버그에게 회사를 팔 생각은 없다”고 했다고 하네요 ^.^

구글이 지난 주에 무려 네 가지의 새로운 AI 기반 제품과 서비스를 내놨습니다 - 나름대로, 어느 것 하나 눈길을 끌지 않는게 없네요:

Doppl은 사용자가 자기 사진이나 스크린샷을 기반으로 가상의 의상 착장을 해볼 수 있는 AI 도구입니다. 구글 쇼핑의 AI 피팅 기술을 바탕으로 작동하고, 선택한 의상을 입은 모습을 동영상으로 보여주는 애니메이션을 만들어줍니다. 물론 ‘정확한 핏’을 기대하기는 어렵지만, 꽤 현실적인 결과를 보여주는 것 같습니다.

구글 포토에 탑재된 자연어 기반 검색 기능이 더 빨라지고 똑똑해졌습니다. “개 사진 보여줘” 같은 간단한 요청에도 더 빠르게 반응하고, 복잡한 질문에는 Gemini의 AI가 작동합니다. 이제는 단순한 키워드 검색을 넘어서, 사진과 대화하는 시대가 열리는 것일까요?

개발자를 위한 새로운 무기, Gemini CLI가 공개됐습니다. Gemini 2.5 Pro 모델을 직접 터미널에서 사용할 수 있는 오픈소스형 AI 에이전트로, 사실상 무료입니다. (무료 사용자는 코딩 데이터를 제공해야 하기는 합니다)

이런 스펙은, 개발자 커뮤니티에서 조용히 큰 존재감을 드러낼 만한 스펙이죠. 단, 아직 완벽하게 작동하지 않는다는 불만을 제기하는 개발자들도 일부 있는 상태라서, 구글이 여전히 Cursor 등 기존의 플레이어를 따라잡으려면 할 일은 있는 편입니다.

YouTube 검색도 마치 AI를 중심으로 하는 가이드 투어처럼 진화 중입니다. 예를 들어 ‘하와이 최고의 해변’을 검색하면,

등으로 구성된 AI 기반의 캐러셀 UI가 제안되어 나타납니다. 그리고 기존에는 유료 프리미엄 사용자만 이용 가능했던 ‘대화형 AI 기능’이 이제 미국 내에서는 더 많은 사용자에게 제공되기 시작했습니다.

전체적으로 보자면, 구글이 쇼핑, 포토, 개발, 동영상 등 – 모든 제품군에 AI 기술을 깊숙이 심으면서 사용자 경험을 재편하고 있습니다. B2C 영역의 AI 서비스 스타트업들 중 상당수가 생존을 고민하게 될 것 같아요. 그리고, 이제는 '무엇을 할 수 있나?'보다는, '무엇을 하지 못할까?'를 묻는 단계에 와 있나 싶기도 하구요.

‘주목할 만한 최신의 AI 모델’을 먼저 소개하고, 각 영역별로 ‘Top Pick’은 해당 논문 앞에 별표(🌟)로 표시했습니다!

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