That’s 6 sales in 7 months. 29 all time. And the performance?

16.5%, 17.6%, and 17.8%, net annualized returns on sold works held longer than one year (See all 29 at Masterworks.com)

It’s not from stocks, private equity, or real estate… it’s from contemporary and post war art. Crazy, right?

With Masterworks, you don’t need to be a BILLIONAIRE to invest in multi-million dollar art anymore.

Historically, the segment overall has had attractive appreciation and low correlation to stocks.*

Masterworks targets works featuring legends like Banksy, Basquiat, and Picasso, identifying what they believe to have significant long-term appreciation potential, not just at the artist level but at the level of individual artworks.

As one of the largest players in the art market, with $1.3 billion invested over 500 artworks, they pass critical advantages through to their 70,000+ members to add art to their portfolios strategically.

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^{*According to Masterworks data. Investing involves risk. Past performance is not indicative of future returns. See important Reg A disclosures at masterworks.com/cd.}

검색창이 달라지고 있습니다.

Google AI Search가 변하고 있습니다 - 사용자의 의도를 읽어서 맥락에 맞는 화면을 구성하고, 필요하다면 적당한 도구까지 즉석에서 만들어내는 방향으로 바뀌고 있습니다.

링크를 골라서 보여주던 기능에서 벗어나서, AI 에이전트와 생성형 UI가 함께 작동하는 실행 환경으로 바뀌고 있습니다. 이 변화의 방향을 좀 더 들여다보겠습니다.

튜링포스트 팀은 이번 Google I/O에 직접 참가해서 취재와 인터뷰를 했는데, 여러 가지 발표 내용 중에서도 유독 팀의 머릿속을 떠나지 않는 장면이 있었다고 합니다. 그게 바로, ‘Google이 검색창의 의미를 바꾸고 있다는 것’이라고 해요.

글쎄요, 이 말이 가볍게 들릴 수도 있겠지만, 어쩌면 이게 ‘인터넷 검색’의 두 번째 큰 전환점일지도 모른다는 생각을 떨치지 못했습니다.

첫 번째 전환은, 우리가 정보를 찾는 방식을 바꿨죠. 검색어를 입력하면 Google이 웹페이지들을 리스트업하고 결과를 링크들과 함께 보여줬습니다. 인터페이스는 단순했지만 파장은 컸죠. 출판, 광고, 커머스, 지식 노동, 이 모든 산업이 재편됐고, 무언가를 "안다"는 것의 의미가 달라지기도 했습니다. "구글링한다"는 말이 일상어가 된 것도 그즈음의 일이구요.

이제 Google은 ‘검색의 결과’ 그 자체를 바꾸려고 합니다. 질문 하나, 그 자체가 맥락에 맞는 인터페이스가 되고, 시각적인 설명이 되고, 필요한 순간 즉석에서 생성되는 작은 도구가 됩니다. 지금 많은 빌더들이 수많은 에이전트를 붙여가면서 구현하려는 것들, 서비스들이, 언젠가 Chrome 검색창 하나 안으로 수렴해 버릴 수도 있다는 이야기입니다.

작동 방식을 살펴보면, Gemini 2.5 Flash의 에이전틱 코딩 능력과 Antigravity 프레임워크를 Search에 결합한 모양새입니다. 데모에서 Search는 어떤 형태의 답변이 필요한지 스스로 판단한 다음, 필요한 컴포넌트를 구성하고 주제를 조사해서 코드를 작성했고, 격리된 컨테이너 안에서 실행까지 마쳤습니다. Google은 이걸 "검색 스케일에서 작동하는 에이전트형 코딩"이라고 불렀고, Antigravity 기반의 생성형 UI가 올여름 Search에 들어오면서 누구나 무료로 쓸 수 있게 된다고 합니다.

평소에 튜링포스트팀이 뭔가에 쉽게 감탄하는 편이 아닌데, 이번엔 좀 달랐다고 해요.

우리는 오랫동안 검색을 ‘웹으로 들어가는 입구’처럼 생각해 왔습니다. 그런데, Google은 이제 그 입구를 웹 위에서 직접 작동하는 실행 환경으로 바꾸려고 하고 있는 것 같습니다.

이 변화가 가져올 파장은 꽤 크고 다양할 것 같아요.

사용자에게는 복잡한 정보를 이해하고 곧바로 행동으로 옮길 수 있는, 더 광범위한 사용자 경험의 기회가 열립니다. 개발자에게는 "무언가를 만든다"는 행위의 경계가 흐릿해질 수 있겠구요 - 필요한 순간마다 도구가 자동적으로 생겨난다면, 도대체 앱이나 서비스를 만든다는게 뭔지, 어디서 어디까지인지 다시 생각해 봐야겠죠.

퍼블리셔와 웹사이트에게는 더 불편한 질문이 남습니다. 사용자가 구글 검색에서 생성된 레이어 안에서 정보를 소비하고 행동까지 마치게 된다면, 오픈 웹은 그저 뒷단의 데이터 창고 정도의 포지션으로 밀려나는 게 아닐까 하는 생각이 들구요.

아직은, 이 변화의 무게를 충분히 실감할 수 있는 상황은 아닐 겁니다. IDE 내부에서 에이전틱 코딩을 할 수 있다는 것도 큰 의미가 있는데, ‘Search안에서 그게 된다’는 말은 전혀 다른 이야기잖아요? Search 그 자체가 지금 이 순간에도 수십억 명이 매일 쓰는 인터페이스고, 그 안에서 ‘만드는’ 작업이 자연스럽게 이루어지게 된다면…”뭔가를 빌드한다”는 건 이제 훨씬 더 평범한 우리 인간의 일상적 작업으로 인식되기 시작할 겁니다.

물론 남아있는 질문도 많습니다.

생성된 인터페이스가 문제가 있거나 잘못된 것일 수도 있고, 에이전트가 제대로 작동하려면 제약과 권한, 책임 구조에 대한 고민도 해야겠죠. 웹 생태계 전체도 다시 한 번 크게 흔들리게 될 겁니다.

냉정하게 보면, 이 모든 게 기대만큼 잘 굴러가지 않을 가능성도 있습니다. 연결해야 할 시스템도, 노출되는 새로운 정보나 필요한 맥락도 많을 테고, 그래서 그만큼 어긋날 수 있는 지점도 많습니다. Google은 이미 방대한 제품군을 가지고 있고, 이것들을 하나의 일관된 에이전틱 레이어로 묶어내는 일은 기술적으로도 조직적으로도 결코 간단한 게 아닐 테니까요.

그렇지만, 그 방향 자체는 너무나 흥미롭습니다.

Google, 우리가 정보를 찾는 방식을 이미 한 번 크게 바꾼 회사. 이제는 그 정보로 무언가를 만드는 방식을 바꾸려고 하고 있습니다. 검색창이 사용자의 의도를 소프트웨어로 바꾸는 장소가 된다는 것, 아직 그게 어떤 모습으로 전개될지 완전히 그림이 그려지지는 않지만, 실제로 그렇게 된다면, 그에 따라올 변화가 꽤 기대되네요.

안드레 카파시가 앤쓰로픽에 합류했습니다. OpenAI 공동창업자이자 Tesla Autopilot을 이끌었던 인물이 Claude의 Pretraining 팀에 들어간 건데요. 앤쓰로픽은 안드레 카파시가 Claude를 활용해서 Pretraining 연구 자체를 가속하는 팀을 꾸릴 것이라고 밝혔습니다.

이건 단순한 인재 영입이 아닙니다. 앤쓰로픽이 “신뢰할 수 있는 기업용 AI”를 넘어서, Frontier Model 경쟁의 핵심인 학습 효율과 모델 개선 루프를 정면으로 강화하고 있다는 신호라고 봐야 합니다.

Cerebras가 나스닥에 멋지게 데뷔했고, 이건 시장이 여전히 설득력 있는 컴퓨트 스토리에 반응한다는 걸 보여준 사례라고 하겠습니다.

에이전트는 토큰을 엄청나게 소모하니까, 이제 추론 비용의 경제성은 AI 경쟁 전체를 가르는 핵심 변수가 되고 있습니다. 누가 더 좋은 모델을 갖고 있느냐만큼, 누가 더 효율적으로 돌릴 수 있느냐가 중요해지고 있는 겁니다.

Cursor가 Composer 2.5를 공개했는데, 이 모델을 “지금까지 가장 강력한 모델”이라고 소개하고 있습니다.

장시간 이어지는 코딩 작업을 더 잘 처리하고, 복잡한 지시를 더 정확히 따르고, 경쟁 모델보다 최대 10배 효율적이라는 설명을 붙이고 있는데, Composer 2.5는 Moonshot의 오픈소스 모델 Kimi K2.5를 기반으로 만든, 긴 토큰 롤아웃 전반에 강화학습을 적용한 모델이라고 합니다.

이와 함께 Cursor는 SpaceXAI와의 파트너십도 공개했습니다. H100급 GPU 백만 개에 해당하는 “Colossus 2” 인프라 위에서 훨씬 더 큰 모델을 학습시키겠다는 구상입니다.

작은 나라의 예산에 맞먹는 컴퓨트 규모를 아무렇지 않게 말하는 것. 실리콘밸리의 스케일은 점점 더 커져만 가는 것 같네요.

xAI는 Grok을 더 개발자 친화적으로 만들고 있습니다.

초기 베타로 공개된 Grok Build는 Grok을 터미널 안에서 쓸 수 있게 만든 코딩 에이전트입니다. 계획 수립, diff, 플러그인, 훅, 스킬, MCP 서버, 병렬 서브에이전트까지 지원합니다.

결국은 모두가 같은 방향을 보고, 같은 전략을 추구하고 있는 걸까요? 바로, ‘실제 개발 환경 안에서 직접 일할 수 있는 에이전트’라는 방향 말이예요. 단순히 코드를 제안하는 수준을 넘어서, 개발자의 워크플로 내부에서 직접 작업을 수행하는 쪽으로 경쟁이 옮겨가고 있습니다.

Thinking Machines는 Interaction Models를 선보였습니다.

단순한 프롬프트 입력창이 아니라, 사람과 함께 일하는 협업 파트너처럼 작동하게 설계된 ‘실시간 멀티모달 AI 시스템’입니다. “내가 말하면 네가 답하는” 턴 기반 방식에서 벗어나서, 오디오·비디오·텍스트를 200밀리초 단위의 “마이크로 턴”으로 계속 처리합니다. 그래서 중간에 끼어들기, 동시에 말하기, 시각적 상황 인식, 실시간 도구 사용이 가능해졌습니다.

꽤 인상적인 시도입니다. AI가 대화 상대를 넘어서, 같은 장면을 보고 같은 흐름 안에서 함께 움직이는 협업 파트너로 진화하고 있다는 신호로 보이기도 합니다.

OpenAI는 모델 제공자를 넘어서, 배포(Deployment) 회사에 가까운 방향으로 움직이고 있습니다.

대규모 투자를 기반으로 OpenAI Deployment Company를 출범시켰고, AI 컨설팅 기업 Tomoro도 인수하는 과정에 있습니다.

메시지는 분명합니다. 이제 AI 도입과 확산의 병목은 더 이상 좋은 모델에 대한 접근성이 아니라, 조직 내에서 업무 처리 방식을 다시 설계하는 일이라는 겁니다.

좋은 모델을 쓰는 것과, 그 모델이 실제 조직의 워크플로 안에서 성과를 내게 만드는 것은 전혀 다른 문제입니다. OpenAI는 이제 그 두 번째 문제를 직접 해결하려고 하고 있습니다.

앤쓰로픽은 Claude를 비즈니스 인프라의 내부로 계속 밀어 넣고 있습니다.

Claude for Small Business는 이제 QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, DocuSign, Google Workspace, Microsoft 365 같은 업무 도구들과 연결되고, PwC와의 파트너십도 확대했습니다. Claude Code와 Claude 기반 워크플로는 전문 서비스 영역 안으로 더 깊이 들어가고 있구요.

Claude의 포지셔닝은 점점 또렷해지고 있습니다: 기관의 업무를 위한, 믿을 수 있는 AI.

앤쓰로픽은 화려한 소비자 AI보다 신뢰, 보안, 업무 맥락, 제도권 조직 내에서의 AI의 사용성이라는 방향을 더 강하게 밀고 있는 것으로 보입니다.

Meta는 메시징과 소셜 서비스 관점에서의 AI에 집중하고 있죠. WhatsApp의 Meta AI에 Incognito Chat을 도입했고, 청소년을 위한 보호 도구를 강화했고, WhatsApp 기반 Business AI도 꾸준히 밀고 있습니다.

Meta의 강점은 분명하죠 - 바로 막강한 Distribution 파워입니다. WhatsApp, Instagram, Facebook 같은 거대하고 강력한 접점을 갖고 있습니다. AI를 새 제품으로 따로 팔 필요없이, 사람들이 이미 쓰고 있는 앱과 서비스 안으로 밀어 넣을 수 있습니다.

다만 과제도 뚜렷한데, 바로 권한, 프라이버시, 신뢰입니다. Meta가 AI를 더 깊이 넣으려고 할 때, 사용자가 이런 움직임을 어디까지 허용할 것인지가 더 중요한 문제가 됩니다.

마지막으로 Google을 한 방으로 정리하면 이렇습니다.

Google은 여러 제품을 가로질러 하나의 큰 방향을 보여줬습니다. 바로 ‘AI는 점점 더 에이전트화되고, 멀티모달로 변화하고, 모든 접점 안으로 스며든다’는 겁니다.

검색, 업무 도구, 개발 환경, 모바일, 브라우저, 광고, 커머스까지, Google이 말하는 AI는 더 이상 별도의 챗봇이 아니라, 사용자가 이미 쓰고 있는 모든 앱이나 서비스 접점 안에서 작동하는 실행 레이어에 가깝습니다.