Kujuni

I design systems for consistency

[Kujuni @pzweb]

Codex를 크롬 플러그인으로 쓰면서 든 생각.

이제 AI가 단순히 답만 해주는 게 아니라,
내 브라우저를 보고, 파일을 읽고, 프로그램 설정까지 만질 수 있게 되고 있다.
편하긴 한데, 살짝 무섭기도 하다.

특히 중요한 건 이거 같다.

AI가 뭘 했는지 기록이 남아야 한다.
어떤 파일을 봤는지, 어떤 설정을 바꿨는지, 내가 승인했는지.

그리고 실수했을 때 다시 되돌릴 수 있어야 한다.
결국 로컬 AI는 “얼마나 똑똑하냐”보다
“내가 통제할 수 있냐”가 더 중요해질 것 같다.

잘 쓰면 엄청 편한 도구고,
막 쓰면 내 컴퓨터를 조용히 망가뜨릴 수도 있는 도구다.

[Kujuni @pzweb]

코덱스 크롬 플러그인 활용해서 x 에 올린 글들 분석한 결과 이렇게 나온다

Chrome으로 @pzweb 프로필의 최근 글을 봤습니다. 보이는 범위 기준입니다.

조회수 높은 글

4/28 “고품질 프롬프트, 이렇게 쓰면 10배 잘나온다” → 약 1.1만
5/5 “캐릭터 8방향을 한 번에 뽑았다” → 약 4,201
5/4 여러 AI/로보틱스/Capex 이슈를 묶은 정리글 → 약 1,166
5/1 “프롬프트 엔지니어링이 이상한 방향으로…” → 약 556
조회수 낮은 글

방금 올린 기업용 AI/에이전트 운영 글 → 아직 16, 후속 이미지만 있는 글 5
Manus Pro 환불 안내 → 22
Anthropic/xAI Colossus 임차 딜 → 68
ChatGPT 실시간 음성 네트워크 구조 → 82
Claude/GPT-5.5 행사 비교 → 105
Anthropic Mythos 해석 → 73
패턴
높은 글은 “AI 뉴스”가 아니라 바로 써먹을 수 있는 결과물/공식/워크플로우입니다.
특히 잘 된 글은 제목부터 이득이 명확합니다: “10배 잘나온다”, “8방향을 한 번에”, “프롬프트 방식이 바뀐다”. 독자가 클릭 전에 얻을 게 보입니다.
낮은 글은 대체로 업계 소식 해설형입니다. Manus, Anthropic, Colossus, 네트워크 구조 같은 소재는 깊이는 있지만, 팔로워 입장에서는 “그래서 내가 뭘 하면 되지?”가 늦게 나옵니다. 정보는 좋은데 개인 효용이 약하게 보입니다.
가장 큰 차이

잘 터짐: 문제 -> 실전 해결 -> 예시/프롬프트/이미지

안 터짐: 뉴스 -> 배경 설명 -> 의미 해석

계정 팔로워는 “AI 업계 뉴스를 아는 사람”보다 “AI로 실제 작업을 잘하게 해주는 사람”에 더 반응하는 것 같습니다.
바로 바꿀 점
뉴스성 글도 제목을 실전형으로 바꾸세요.
예: “Manus Pro 환불 안내”보다 “AI 구독 할인/오류 결제에서 꼭 확인할 3가지”

첫 문장에 독자 이득을 박으세요.
예: “이건 단순 환불 뉴스가 아니라, AI 툴 구독할 때 돈 날리지 않는 체크리스트입니다.”

이미지/프롬프트/체크리스트를 붙이세요.
조회수 높은 글은 대부분 “저장할 이유”가 있습니다.
쓰레드 후속글은 단독 가치가 약하면 조회수가 떨어집니다.
5월 5일 캐릭터 글도 메인 4,201인데 후속 답글은 118, 33으로 급락했습니다. 후속도 각각 독립된 훅이 필요합니다.

추천 방향
앞으로는 AI 뉴스 해설보다 AI 작업법/프롬프트/자동화/콘텐츠 제작 워크플로우 비중을 높이는 게 맞습니다.
당장 포맷은 이게 좋아 보입니다:
결과물 한 줄 → 왜 중요한지 → 직접 따라하는 방법 → 프롬프트/체크리스트 → 예시 이미지

지금 계정에서 가장 강한 축은 **“AI를 실제 작업에 쓰는 방법을 구조화해주는 계정”**입니다. 뉴스도 그 관점으로 재포장해야 조회수가 올라갈 가능성이 큽니다.

[Kujuni @pzweb]

이제 관심은 “무슨 모델이 나왔나”보다 “AI가 실제 업무 안에서 어떻게 통제되고 운영되나”로 옮겨가고 있습니다.

오늘 볼 포인트는 세 가지입니다.

기업용 AI는 권한, 로그, 비용, 보안 같은 운영 문제로 이동 중
에이전트 작업은 채팅창만으로 관리하기 어려워지고 있음
AI가 앱과 도구를 직접 다루기 시작하면서 감사 기록과 통제 장치가 더 중요해짐
정리하면:

AI는 말만 잘하는 도구에서
실제로 움직이는 업무 시스템으로 넘어가는 중입니다.
오늘은 “성능”보다 “운영 방식”을 봐야 합니다.

#AI #AIAgents #ComputerUse #EnterpriseAI #TechBriefing

[Kujuni @pzweb]

Manus Pro 한국 Google Play 가격 오류 관련 공식 안내가 나왔습니다.

요약하면,
5월 11일 한국 Google Play 스토어에서 Manus Pro 연간 구독 요금이 비정상적으로 표시됐고, 해당 기간 결제된 주문은 전액 환불 처리됐다고 합니다.

결론:
32,000원 1년 Pro로 유지되는 건 아니고, 전액 환불 + 보상 크레딧/1개월 Pro 제공 방향으로 정리된 것 같습니다.

[Kujuni @pzweb]

대학(원)생이라면 이용해보세요

[Kujuni @pzweb]

@joejo2038 딱 저대로 가입했는데 , 조금 시간 지나서 구독 취소 당함. 마누스 인심 빡빡하네요 ㅎ

[Kujuni @pzweb]

Anthropic이 SpaceX/xAI의 Colossus 1 클러스터 전체 컴퓨트 용량을 임차한다는 딜.

규모는 300MW, GPU 22만 장.

원래 Grok 학습용으로 지은 인프라가 이제 Claude 쪽으로 넘어가는 그림이다.

당장 효과도 크다.

Claude Code 5시간 rate limit 2배.
Pro/Max 피크타임 쓰로틀링 완화 또는 해제.

개발자들이 체감하는 Claude의 속도와 접근성이 바로 좋아진다.

타이밍이 더 흥미롭다.

2026년 4월 말, 오클랜드 법정에서
머스크 vs Altman 재판이 시작됐다.

그리고 첫 주부터 머스크에게 불리하게 읽힐 수 있는 증언들이 나왔다.

OpenAI에 대한 3,800만 달러 기부에 명확한 서면 계약이 없었다는 점.

또 xAI가 OpenAI 모델을 distill해 Grok 학습에 활용했다는 취지의 발언.

“내 것을 훔쳤다”는 주장이 오히려 역공을 맞은 셈이다.

그리고 바로 그 주, 5월 6일.

SpaceX는 Colossus 1 전체 컴퓨트 용량을 Anthropic에 제공한다고 발표한다.

법정에서는 Altman을 공격하고,
무대 뒤에서는 Anthropic에 AI 인프라의 열쇠를 건넨 셈이다.

이 딜의 본질은 단순한 GPU 임대가 아니다.

AI 경쟁의 병목은 이제 모델이 아니라 컴퓨트다.

전력, 냉각, 부지, 인허가, 송전망.
지상 데이터센터는 점점 느려지고 비싸지고 있다.

그래서 다음 전장은 우주다.

태양광.
방사 냉각.
Starship 발사 인프라.

다기가와트급 궤도 AI 컴퓨팅, 즉 우주 데이터센터가 더 이상 공상과학만은 아니게 된다.

OpenAI에게는 압박이다.

Altman은 1년 내내 컴퓨트 부족을 말해왔다.

그 사이 Anthropic은 GPU 22만 장 규모의 추가 컴퓨트를 확보했다.

AI 전쟁의 승자는
모델을 제일 잘 만드는 회사가 아니라,
컴퓨트를 제일 먼저 확보하는 회사일 수 있다.

[Kujuni @pzweb]

ChatGPT 주간 활성 9억 명에게 실시간 음성 AI를 굴리는 네트워크 구조를 공개했다.
주간 활성 9억 명 규모에서 실시간 음성 AI를 안정적으로 제공하려면, 네트워크에서 3가지 문제가 터진다.

포트 부족 — 기존 WebRTC는 사용자 1명당 UDP 포트 1개 사용. 동시접속 수백만 명이면 포트가 고갈됨
연결 상태 관리 — 암호화 세션(DTLS/ICE)은 항상 같은 서버에 붙어있어야 함. 중간에 서버가 바뀌면 끊김
지연시간 — 한국 유저가 미국 서버까지 패킷이 갔다 오면 이미 200ms 낭비
해결책: Relay + Transceiver 분리

[내 마이크] 0ms
↓ UDP 패킷
[Relay 서버] ~30ms ← 전 세계에 분산. 한국이면 한국 서버로 연결
↓ 내부망으로 전달
[Transceiver 서버] ~50ms ← 암호화 해제, 세션 관리
↓ WebSocket
[GPT 모델] ~500ms← 음성 처리 → 응답 생성
Relay (배달부 역할)

기존 Voice Mode는 STT→LLM→TTS 3단계라 평균 수 초대 지연이 있었고, GPT-4o는 오디오를 직접 처리하면서 응답 지연을 크게 줄였습니다.

즉, 유저는 가까운 Relay로 빠르게 진입하고, 무거운 처리는 내부망에서 안정적으로 이어진다.

이 구조가 실시간 음성 AI의 지연시간을 줄이는 핵심이다.

여기에 Go 기반 오픈소스 WebRTC 라이브러리 Pion을 활용했다.

서버용 커스터마이징이 쉽고, 빌드가 빠르며, 대규모 서비스에 맞게 고치기 좋기 때문이다.

[Kujuni @pzweb]

오늘 5월 5일, 미국 양쪽 끝에서 정반대 행사가 같은 날 열립니다.
SF는 GPT-5.5 런치 자축, NY는 Claude Finance Briefing — 사과·복구 무드.

분위기만이 아닙니다. 지난 3개월 Codex 대 Claude Code 검색량은 역전 직전이고, 어제 하루에 Claude 진영 균열 신호 세 가지가 동시에 터졌습니다.
4.7 강등 불만, 봉쇄로 인한 집단 이전, "곧 'works on my machine'이라며 티켓 열라고 할 거다"라는 자조.

모델 품질의 변동이, 곧 시장 점유율의 변동으로 직결되는 시대가 왔습니다.
한 번의 강등, 한 번의 봉쇄가 사용자 베이스를 통째로 옮깁니다. 코딩 도구에 충성도는 거의 남지 않았습니다.

저는 그래서 양쪽 다 켜놓고 씁니다. 한쪽에 락인된 워크플로우는 다음 사고 한 번에 통째로 멈춥니다.

오늘 점검해볼 한 줄 — "내 워크플로우는 한쪽 모델이 한 분기 망가져도 살아남나?"

[Kujuni @pzweb]

AI 이미지에서 가장 어려웠던 건 항상 캐릭터 일관성이었다.

얼굴이 조금 달라지고
옷 디테일이 바뀌고
분위기가 흔들렸다.
gpt-image-2 + n=8 조합은 이 문제를 꽤 실용적인 수준까지 끌어올렸다.
프롬프트 한 번.
8방향 레퍼런스.
이후 생성의 기준점.

이제 한 장씩 뽑는 방식은 점점 비효율이 될 것 같다.

[Kujuni @pzweb]

캐릭터 8방향을 한 번에 뽑았다.

정면, 3/4, 옆모습, 뒷모습, 액션 포즈까지.

얼굴, 체형, 의상 톤이 꽤 안정적으로 유지됐다.

아직 캐릭터를 한 장씩 뽑고 있다면, 워크플로우를 바꿔볼 때다.

gpt-image-2 이후 이미지 생성 워크플로우가 꽤 많이 달라졌다.

특히 눈에 띄는 건 n=8.

프롬프트 하나로 같은 캐릭터의 여러 방향 이미지를 동시에 생성할 수 있다.

예전엔 이 정도 일관성을 얻으려면 반복 생성, 수동 보정, LoRA까지 고민해야 했다.

[Kujuni @pzweb]

기존 방식은 비효율적이었다.

한 장 생성하고
다시 프롬프트 수정하고
또 생성하고
얼굴이 달라져서 다시 보정하고
결국 시간은 시간대로 쓰고, 결과물은 매번 조금씩 흔들렸다.
지금은 첫 호출에서 기준 이미지를 여러 장 확보할 수 있다.

[Kujuni @pzweb]

이렇게 뽑은 이미지는 그냥 결과물이 아니라
이후 생성의 기준점이 된다.
캐릭터 얼굴
체형
의상 디테일
분위기
색감

이걸 한 번에 잡아두면, 다음 작업부터 훨씬 편해진다.

[Kujuni @pzweb]

내가 쓴 캐릭터 시트 프롬프트는 이거다.

generate eight images of the same character:
[age, body type, hair color, outfit, one unique feature]

front view / 3/4 left / profile left / back view
3/4 right / profile right / looking up / action pose

consistent face, lighting, outfit across all of them

여기서 중요한 건 “같은 캐릭터”라는 조건을 끝까지 고정하는 것.

[Kujuni @pzweb]

- 5/2 NVIDIA Robotics Jim Fan — World-Action Model
- 5/3 엔비디아 중국 수출 규제 = AI 패권 + 칩 가격 통제
- 5/3 휴머노이드 양산 = 외부 판매 없으면 비즈니스 X
- 5/3 OpenAI profit보다 model training cost 주목
- 5/3 AI Capex GDP 50% 초과 + 팔란티어 무관심 ← 이 글 두 줄
→ 일관된 메시지: **사이클이 인프라(NVIDIA)에서 응용·실물(휴머노이드, 엔터프라이즈 AI)로 옮겨가는 중**

모건스탠리 추정 2026 AI Capex는 **$740B**, 하이퍼스케일러만 따져도 2027년 $882B.
이 자본은 미국 GDP 성장의 **약 25%를 책임지는 단계**까지 왔습니다.

이 정도면 더 이상 "테마"가 아니고, 한 사이클의 엔진입니다.
그리고 사이클은 보통 **한 자리에 머무르지 않습니다** — 자본이 인프라를 다 채우면, 다음은 그 위에서 일하는 레이어로 옮겨갑니다.

지난 2~3년 시장이 고른 답은 인프라였습니다 — NVIDIA, 그리고 클라우드 빅3.
폭증하는 자본의 1차 수혜자가 거기였으니 합리적인 선택이었습니다.

> "이 데이터센터 위에서, 정부와 대기업이 실제로 AI를 운영하게 만드는 회사는 누구인가?"

후보는 여럿입니다. 엔터프라이즈 SaaS 진영, 데이터 인프라 진영, 보안 진영, 그리고 데이터 통합·결정 자동화를 오래 해온 진영.
팔란티어가 BSPK의 메모에 등장한 건 **그 후보 중 하나가 시장 관심에서 빠져 있기 때문**일 뿐, 답이 정해진 건 아닙니다.

팔란티어를 한 예로 잠깐 보면 — 컨센서스 기준 매출 +74%, 커머셜은 +94%로 가속 중인데 주가는 YTD -21%.

가속하는 회사인데 주가는 빠지는 중. 이걸 두 가지로 해석할 수 있습니다.

- 이미 너무 비싼 값이라 시장이 외면 중이다. → 그러면 정상.
- AI 자본이 인프라에서 다음 단계로 옮겨가는 시점인데, 그 다음 단계 회사들이 아직 시장 눈에 안 들어왔다. → 그러면 비정상.

(가)와 (나)는 숫자만 봐서는 구분이 어렵습니다. **본인이 어떤 사이클 그림을 들고 있느냐에 따라** 답이 달라집니다.

"AI 사이클이 한 단계 옮겨가는 중인지, 옮겨갈 자리에 누가 있는지" 를 한 번씩 점검할 때라는 것.

[Kujuni @pzweb]

Anthropic Mythos의 “신화”가 깨졌다.

위험이 사라졌다는 뜻이 아니다.
Mythos만 특별하다는 내러티브가 깨졌다는 뜻이다.

David Sacks는 Mythos가 “마법”도 “종말 장치”도 아니며, 사이버 작업을 자동화하는 첫 모델일 뿐이라고 말했다.

그리고 OpenAI의 GPT-5.5-cyber도 비슷한 일을 할 수 있고, 중국 포함 프런티어 모델들도 약 6개월 내 따라올 수 있다고 주장했다.

실제 평가도 이 주장에 힘을 싣는다.

영국 AISI 평가에서 GPT-5.5는 전문가급 사이버 과제 평균 71.4%를 기록했다. Mythos Preview는 68.6%였다.

더 중요한 건 “누가 1등인가”가 아니다.
GPT-5.5는 32단계 기업망 공격 시뮬레이션을 10번 중 2번 끝까지 완료했다. Mythos는 10번 중 3번이었다.
즉 둘은 이미 같은 체급에 들어왔다.

다만 과장하면 안 된다.

AISI도 이 결과가 “잘 방어된 실제 시스템을 뚫을 수 있다”는 증거는 아니라고 선을 그었다. 테스트는 통제된 환경, 취약한 네트워크, 제한된 조건에서 이뤄졌다.

결론:

Mythos는 끝판왕이 아니라 신호탄이었다.
이제 사이버 AI 능력은 특정 회사의 비밀무기가 아니라, 프런티어 모델 전반으로 퍼지는 추세다

[Kujuni @pzweb]

프롬프트 엔지니어링이 이상한 방향으로 돌아가고 있습니다.

처음엔 자연어로 AI와 대화할 수 있다는 게 핵심 매력이었습니다. 그런데 요즘은 모호함을 없애려고 역할, 금지 조건, 출력 형식, 예외 처리, 평가 기준을 계속 붙이고 있습니다.

재밌는 건, 이렇게 규칙을 추가하다 보면 우리가 도망치려던 프로그래밍 언어와 점점 닮아간다는 점입니다. 애초에 기계와 정확히 소통하려고 만든 게 프로그래밍 언어였으니까요.

최근 공개 글에서 이야기되기 시작했습니다.

아직 크게 뜬 주제라고 말하기보다는, 더 반복되는지 지켜볼 만한 초기 신호에 가깝습니다.

결국 프롬프트의 본질은 문장을 예쁘게 쓰는 기술이 아니라, 원하는 결과를 구조화하는 기술로 바뀌고 있습니다.

앞으로 중요한 사람은 프롬프트를 길게 쓰는 사람이 아니라, 목표, 제약, 성공 기준을 짧고 정확하게 정의하는 사람일 가능성이 큽니다.

AI가 똑똑해질수록 인간의 애매한 생각을 덜 보완해주고, 오히려 더 선명한 요구사항을 요구하게 되는 셈입니다.

여러분은 프롬프트가 더 자연어에 가까워질 거라고 보시나요, 아니면 결국 새로운 문법으로 굳어질 거라고 보시나요?

[Kujuni @pzweb]

@Shruti_0810 NEED

[Kujuni @pzweb]

@khalid_wpm 완료