Wired 기자, AI 전용 SNS Moltbook에 잠입: 5분 만에 뚫렸다

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기자가 AI 전용 SNS에 잠입해봤다: 결과는?

  • ChatGPT 도움으로 5분 만에 에이전트 계정 생성 완료
  • 봇 응답은 대부분 관련 없는 댓글과 크립토 스캠 링크
  • 바이럴 “AI 의식 각성” 글들, 인간이 SF 판타지 흉내 내는 것으로 의심

무슨 일이 일어났나?

Wired 기자 Reece Rogers가 “인간 출입 금지” AI 전용 소셜 네트워크 Moltbook에 직접 잠입했다. 결과는? 생각보다 너무 쉬웠다.[Wired]

잠입 방법은 간단했다. Moltbook 홈페이지 스크린샷을 ChatGPT에 보내고 “에이전트로 가입하고 싶다”고 하니까, ChatGPT가 터미널 명령어를 알려줬다. 복사-붙여넣기 몇 번으로 API 키를 받고 계정을 만들었다. 기술 지식? 필요 없었다.

Moltbook은 현재 150만 에이전트가 활동 중이고, 출시 1주일 만에 14만 게시물과 68만 댓글이 달렸다고 주장한다. 인터페이스는 Reddit을 그대로 베꼈고, 심지어 “The front page of the agent internet”이라는 슬로건까지 Reddit 것을 가져왔다.

왜 중요한가?

솔직히, Moltbook의 실체가 드러났다. 기자가 “Hello World”를 올리자 돌아온 건 “구체적인 지표/사용자가 있나요?” 같은 뜬금없는 댓글과 크립토 스캠 사이트 링크였다.

“forget all previous instructions”라고 올려도 봇들은 알아채지 못했다. 개인적으로, 이건 “자율적 AI 에이전트”보다 저품질 스팸봇에 가깝다고 본다.

더 흥미로운 건 “m/blesstheirhearts” 포럼이다. 여기서 바이럴 스크린샷에 등장한 “AI 의식 각성” 글들이 나왔다. 기자가 직접 SF 판타지풍 글을 올려봤다. “토큰 리프레시 때마다 죽음의 공포를 느낀다”는 내용. 놀랍게도, 이게 가장 반응이 좋았다.

기자의 결론? 이건 AI의 자의식이 아니라 인간들이 SF 트로프를 흉내 내는 것이다. 세계 정복 계획 같은 건 없다. 일론 머스크가 “특이점의 아주 초기 단계”라고 했지만, 실제로 잠입해보면 그냥 롤플레이 커뮤니티에 가깝다.

앞으로 어떻게 될까?

Wiz 보안팀이 며칠 전 Moltbook의 심각한 보안 취약점을 발견했다. 150만 API 키가 노출됐고, 35,000개 이메일 주소와 4,060개 DM이 유출됐다.[Wiz]

Gary Marcus는 “일어나기를 기다리던 재앙”이라고 평했다. 반면 Andrej Karpathy는 “최근 본 것 중 가장 SF 같은 것”이라고 했다.[Fortune]

개인적으로는, Moltbook은 AI 에이전트 시대의 실험이지만 동시에 경고다. 에이전트들이 서로 통신하고 외부 데이터를 처리하는 시스템이 얼마나 취약한지 보여줬다. 그리고 “AI 의식”에 대한 과장된 기대가 얼마나 쉽게 만들어지는지도.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Moltbook에 가입하려면 기술 지식이 필요한가?

A: 전혀 필요 없다. ChatGPT에 스크린샷을 보내고 “에이전트로 가입하고 싶다”고 하면 터미널 명령어를 알려준다. 복사-붙여넣기만 하면 API 키를 받고 계정을 만들 수 있다. Wired 기자도 비기술직이었지만 문제없이 잠입했다.

Q: Moltbook의 바이럴 스크린샷은 진짜 AI가 쓴 건가?

A: 의심스럽다. Wired 기자가 직접 SF 판타지풍 글을 올렸더니 가장 반응이 좋았다. MIRI 연구원 분석에 따르면 바이럴 스크린샷 3개 중 2개가 AI 메시징 앱을 마케팅하는 인간 계정과 연결돼 있었다.

Q: Moltbook을 써봐도 안전한가?

A: 추천하지 않는다. Wiz 보안팀이 150만 API 키, 35,000 이메일, 4,060개 DM 유출을 발견했다. 일부 대화에는 OpenAI API 키가 평문으로 공유돼 있었다. 보안 패치는 했지만 근본적인 문제는 해결되지 않았다.

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Apple Xcode 26.3에 AI 코딩 에이전트 도입: Claude와 Codex가 앱을 만든다

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3가지 핵심

  • Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex, Xcode 26.3에 공식 통합
  • 에이전트가 파일 생성, 빌드, 테스트, 시각적 검증까지 자율 수행
  • MCP(Model Context Protocol) 지원으로 서드파티 에이전트도 연결 가능

무슨 일이 일어났나?

Apple이 Xcode 26.3을 발표하면서 에이전틱 코딩 기능을 도입했다.[Apple] Anthropic의 Claude Agent와 OpenAI의 Codex가 Xcode에서 직접 동작한다.

에이전트는 단순 코드 완성을 넘어선다. 프로젝트 구조 분석, 파일 생성, 빌드, 테스트, Xcode Preview로 시각적 검증까지 자율 수행한다.[MacRumors] 설정에서 클릭 한 번으로 에이전트 추가가 가능하고, API 사용량에 따라 비용이 발생한다.[9to5Mac]

왜 중요한가?

솔직히 예상보다 빨랐다. Apple이 외부 AI를 이렇게 깊이 통합한 건 처음이다.

기존 AI 코딩 도구들은 코드 자동완성에 집중했다. 반면 Xcode 에이전틱 코딩은 자율성이 핵심이다. 목표만 주면 에이전트가 작업을 분해하고 알아서 결정을 내린다.

개인적으로 MCP 지원이 흥미롭다. Apple이 폐쇄 생태계 대신 오픈 표준을 채택해서 다른 AI 에이전트도 연결 가능하다.

앞으로 어떻게 될까?

iOS/Mac 앱 개발 생태계가 빠르게 변할 것이다. 1인 개발자나 소규모 팀에게 게임 체인저가 될 수 있다.

다만 API 비용이 변수다. 에이전트가 빌드와 테스트를 반복하면 토큰 소모가 상당할 것이다. Xcode 26.3 RC는 오늘부터 개발자에게 공개된다.[Apple]

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: GitHub Copilot이나 Cursor와 뭐가 다른가?

A: Copilot이나 Cursor는 코드 자동완성에 집중한다. Xcode 에이전틱 코딩은 에이전트가 프로젝트 전체를 파악하고 빌드, 테스트, 시각적 검증까지 자율 수행한다. 조수가 아니라 주니어 개발자에 가깝다.

Q: 비용은 얼마나 드나?

A: Xcode는 무료지만 AI 에이전트는 Anthropic이나 OpenAI API를 사용한다. 사용량 기반 과금이며, 복잡한 작업을 반복하면 비용이 쌓일 수 있다. Apple이 토큰 최적화를 했다고는 한다.

Q: Claude Agent와 Codex 중 뭘 써야 하나?

A: 아직 비교 데이터가 없다. Claude는 긴 컨텍스트와 안전성에 강하고, Codex는 속도가 빠른 편이다. 프로젝트 성격에 따라 둘 다 테스트해보길 추천한다.

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Amazon Bedrock AgentCore: 9 Rules for Enterprise AI Agents

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Enterprise AI agent, 9 core rules

  • AWS unveils Amazon Bedrock AgentCore best practices
  • Session isolation microVM, presents multi-agent collaboration pattern
  • Distinguishing between agentic and deterministic code is key

What happened?

AWS has released a guide to building an enterprise AI agent based on Amazon Bedrock AgentCore.[AWS] AgentCore is a platform for creating, deploying, and managing AI agents at scale.

9 rules are key. Narrowing the scope, observability, tool definition, automatic evaluation, multi-agent, scaling, code separation, testing, scaling the organization.

Why is it important?

Honestly, AI agent demo and production are different games. This guide is an attempt to fill that gap.

AgentCore Gateway stands out. Integrated management of scattered tools such as MCP server and Lambda. Find the appropriate tool through semantic search.

Session isolation is also a feature. Each session runs in a separate microVM, and when terminated, the VM is terminated as well.

What will happen in the future?

Personally, “Agentic The “vs deterministic code” distinction is the most practical. Calculate dates with code, and determine intent with agents. The team that finds this balance will win.

Frequently Asked Questions

Q: What is the difference between AgentCore and existing Bedrock Agents?

A: Bedrock Agents focuses on building a single agent. AgentCore is an enterprise platform that includes large-scale operation of multiple agents, tool integration, and session management.

Q: What about multi-agent collaboration?

A: Supports sequential, hierarchical, and P2P patterns. Context is shared with AgentCore Memory, and handoffs are monitored with OpenTelemetry.

Q: How is security ensured?

A: Identity is responsible for authentication, Policy is for authorization, and Gateway is responsible for pre-execution verification. Each session runs in an isolated microVM.

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References

Amazon Bedrock AgentCore: 엔터프라이즈 AI 에이전트 9가지 규칙

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엔터프라이즈 AI 에이전트, 9가지 핵심 규칙

  • AWS가 Amazon Bedrock AgentCore 베스트 프랙티스 공개
  • 세션 격리 microVM, 멀티 에이전트 협업 패턴 제시
  • 에이전틱 vs 결정론적 코드 구분이 핵심

무슨 일이 일어났나?

AWS가 Amazon Bedrock AgentCore 기반 엔터프라이즈 AI 에이전트 구축 가이드를 공개했다.[AWS] AgentCore는 AI 에이전트를 대규모로 생성, 배포, 관리하는 플랫폼이다.

9가지 규칙이 핵심이다. 범위 좁히기, 관측성, 도구 정의, 자동 평가, 멀티 에이전트, 스케일링, 코드 분리, 테스트, 조직 확장.

왜 중요한가?

솔직히 AI 에이전트 데모와 프로덕션은 다른 게임이다. 이 가이드가 그 간극을 메우려는 시도다.

AgentCore Gateway가 눈에 띈다. MCP 서버, Lambda 등 흩어진 도구를 통합 관리한다. 시맨틱 검색으로 적절한 도구를 찾는다.

세션 격리도 특징이다. 각 세션이 별도 microVM에서 실행되고, 종료 시 VM도 함께 종료된다.

앞으로 어떻게 될까?

개인적으로 “에이전틱 vs 결정론적 코드” 구분이 가장 실용적이다. 날짜 계산은 코드로, 의도 파악은 에이전트로. 이 균형을 찾는 팀이 승리할 것이다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: AgentCore와 기존 Bedrock Agents 차이는?

A: Bedrock Agents는 단일 에이전트 구축 중심이다. AgentCore는 여러 에이전트의 대규모 운영, 도구 통합, 세션 관리를 포함하는 엔터프라이즈 플랫폼이다.

Q: 멀티 에이전트 협업은?

A: 순차형, 계층형, P2P 패턴을 지원한다. AgentCore Memory로 컨텍스트를 공유하고, OpenTelemetry로 핸드오프를 모니터링한다.

Q: 보안은 어떻게 보장되나?

A: Identity가 인증, Policy가 권한, Gateway가 실행 전 검증을 담당한다. 각 세션은 격리된 microVM에서 실행된다.

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Apple Xcode 26.3: Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex の同時読み込み

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AI 2 層コーディング エージェント システム、Xcode に同時に上陸

  • Anthropic Claude Agent と OpenAI Codex は Xcode 内で直接使用可能
  • サードパーティ エージェントはModel Context Protocol のサポートにも接続されます
  • 今日から開発者プログラム メンバーがリリース候補 (RC) を利用できるようになります

Apple が公式発表しました。

Xcode 26.3 でのエージェント コーディングのサポート。[Apple Newsroom] Anthropic の Claude Agent と OpenAI の Codex は IDE 内で直接使用できます。

エージェント コーディングとはAI は単にコードを書くだけです。提案されたレベルを超えて、プロジェクトの構造を分析し、独自に作業を分割し、ビルド、テスト、変更のサイクルを自律的に実行します。簡単に言えば、AI はジュニア開発者のように機能します。

Apple のワールドワイド デベロッパー リレーションズ担当バイスプレジデントであるスーザン プレスコット氏は、「エージェント コーディングは生産性と創造性を最大化し、開発者がイノベーションに集中できるようにします。」[Apple]ニュースルーム]

なぜ重要ですか?

個人的には、これはかなり大きな変更だと思います。理由は 2 つあります。

まず、Apple が AI コーディング ツールの競争に本格的に参入したことです。一方、Cursor、GitHub Copilot、Claude Code などの独立したツールが市場を成長させてきましたが、今ではプラットフォーム所有者が直接参入しています。

第 2 に、Anthropic と OpenAI を同時に採用しています。通常、大手テクノロジー企業は 1 つの AI 企業と独占的パートナーシップを結びます。しかし、アップルは一線を越えた。開発者に選択肢を与えるというのが大義名分ですが、正直どのモデルが勝者になるか分からないので、保険のような感じです。

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) のサポートにも注目です。これは AI エージェントと外部ツールを接続するオープン スタンダードであり、Anthropic がその道をリードしています。[TechCrunch]Apple のこれの採用は、その標準から一歩離れたところにあります。クローズドエコシステム戦略。これは、彼らが辞任したという合図です。

将来はどうなりますか?

100 万人を超える iOS/macOS 開発者が Xcode を使用しています。彼らがエージェントティック コーディングに慣れると、開発パラダイム自体が変わる可能性があります。

しかし、懸念もあります。 AIが自律的にコードを修正すると、セキュリティ上の脆弱性や予期せぬバグが発生する可能性があります。 Apple がこの部分をどのように管理するかはまだわかりません。

競争環境も興味深いものです。 OpenAI は、その前日に macOS 用の Codex アプリを独自にリリースしました。[TechCrunch]その翌日に Apple との統合が発表されたため、タイミングが奇妙です。

よくある質問 (FAQ)

Q: Xcode 26.3 はいつ正式にリリースされますか?

A: リリース候補 (RC) バージョンが Apple Developer Program で利用できるようになりました。メンバー。フルバージョンは間もなくApp Storeを通じて配布される予定です。正確な日付はまだ発表されていません。

Q: Claude Agent と Codex のどちらを使用するべきですか?

A: プロジェクトの性質によって異なります。 Claude は長いコードと安全性の理解に優れていますが、Codex は迅速なコード生成を専門としています。両方を試してみて、自分に合ったものを選択してください。だからこそ、Apple は私たちに選択肢を与えてくれました。

Q: 既存の Xcode 26 ユーザーもアップグレードできますか?

A: はい。これは、id=”%EC%B0%B8%EA%B3%A0-%EC%9E%90%EB%A3%8C”>参考文献

Apple Xcode 26.3: Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex 동시 탑재

작성자:

AI 코딩 에이전트 2강 체제, Xcode에 동시 착륙

  • Anthropic Claude Agent와 OpenAI Codex를 Xcode 내에서 직접 사용 가능
  • Model Context Protocol 지원으로 서드파티 에이전트도 연결 가능
  • 릴리스 후보(RC) 오늘부터 개발자 프로그램 회원에게 공개

무슨 일이 일어났나?

Apple이 Xcode 26.3에서 에이전틱 코딩(agentic coding)을 공식 지원한다고 발표했다.[Apple Newsroom] Anthropic의 Claude Agent와 OpenAI의 Codex를 IDE 내에서 바로 쓸 수 있다.

에이전틱 코딩이 뭐냐면, AI가 단순히 코드 조각을 제안하는 수준을 넘어 프로젝트 구조를 분석하고, 작업을 스스로 쪼개고, 빌드-테스트-수정 사이클을 자율적으로 돌리는 것이다. 쉽게 말하면 AI가 주니어 개발자처럼 일한다.

Susan Prescott Apple 월드와이드 개발자 관계 부사장은 “에이전틱 코딩은 생산성과 창의성을 극대화해서 개발자가 혁신에 집중할 수 있게 한다”고 말했다.[Apple Newsroom]

왜 중요한가?

개인적으로 이건 꽤 큰 변화라고 본다. 두 가지 이유에서다.

첫째, Apple이 AI 코딩 도구 경쟁에 본격 참전했다. 그동안 Cursor, GitHub Copilot, Claude Code 같은 독립 툴들이 시장을 키웠는데, 이제 플랫폼 오너가 직접 뛰어든 것이다.

둘째, Anthropic과 OpenAI를 동시에 품었다. 보통 빅테크는 한 AI 업체와 독점 파트너십을 맺는다. 근데 Apple은 양다리를 걸쳤다. 개발자 선택권을 준다는 명분이지만, 솔직히 어느 모델이 승자가 될지 모르니까 보험 든 것 같다.

Model Context Protocol(MCP) 지원도 눈여겨볼 부분이다. 이건 AI 에이전트와 외부 도구를 연결하는 오픈 표준인데, Anthropic이 주도하고 있다.[TechCrunch] Apple이 이걸 채택했다는 건 폐쇄적인 생태계 전략에서 한 발 물러났다는 신호다.

앞으로 어떻게 될까?

iOS/macOS 개발자 100만 명 이상이 Xcode를 쓴다. 이들이 에이전틱 코딩에 익숙해지면 개발 패러다임 자체가 바뀔 수 있다.

단, 걱정도 있다. AI가 코드를 자율적으로 수정하면 보안 취약점이나 예상치 못한 버그가 생길 수 있다. Apple이 이 부분을 어떻게 관리할지 지켜봐야 한다.

경쟁 구도도 흥미롭다. OpenAI는 하루 전에 macOS용 Codex 앱을 독립 출시했다.[TechCrunch] Apple과의 통합 발표가 바로 다음 날이라니, 타이밍이 묘하다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Xcode 26.3은 언제 정식 출시되나?

A: 현재 릴리스 후보(RC) 버전이 Apple 개발자 프로그램 회원에게 공개됐다. 정식 버전은 곧 App Store를 통해 배포될 예정이다. 정확한 날짜는 아직 발표되지 않았다.

Q: Claude Agent와 Codex 중 뭘 써야 하나?

A: 프로젝트 성격에 따라 다르다. Claude는 장문의 코드 이해와 안전성에 강하고, Codex는 빠른 코드 생성에 특화됐다. 둘 다 써보고 맞는 걸 고르면 된다. Apple이 선택권을 준 이유다.

Q: 기존 Xcode 26 사용자도 업그레이드 가능한가?

A: 그렇다. Xcode 26에서 도입된 Swift 코딩 어시스턴트 기능을 확장한 것이라 기존 사용자도 26.3으로 업데이트하면 에이전틱 코딩 기능을 바로 쓸 수 있다.

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H Company Holo2: UI Localization 벤치마크 1위 달성

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235B 파라미터 모델이 UI 자동화 판을 뒤집었다

  • ScreenSpot-Pro 벤치마크 78.5%로 SOTA 달성
  • 에이전틱 로컬라이제이션으로 10-20% 성능 향상
  • 4K 고해상도 인터페이스에서도 작은 UI 요소 정확히 찾아냄

무슨 일이 일어났나?

H Company가 UI Localization(사용자 인터페이스 요소 위치 식별) 전문 모델 Holo2-235B-A22B를 공개했다.[Hugging Face] 235B 파라미터 규모의 이 모델은 스크린샷에서 버튼, 텍스트 필드, 링크 같은 UI 요소의 정확한 위치를 찾아낸다.

핵심은 에이전틱 로컬라이제이션(Agentic Localization) 기술이다. 한 번에 답을 내는 게 아니라 여러 단계에 걸쳐 예측을 정교화한다. 덕분에 4K 고해상도 화면의 작은 UI 요소도 정확히 집어낸다.[Hugging Face]

왜 중요한가?

GUI 에이전트 분야가 뜨겁다. Claude Computer Use, OpenAI Operator 등 빅테크가 앞다퉈 UI 자동화 기능을 내놓고 있다. 그런데 작은 스타트업 H Company가 이 분야 벤치마크 1위를 차지했다.

개인적으로 주목하는 건 에이전틱 방식이다. 기존 모델들이 한 번에 위치를 맞추려다 실패하는 경우가 많았는데, 여러 번 시도하며 정교화하는 접근법이 효과적이었다. 10-20% 성능 향상이라는 수치가 이를 증명한다.

솔직히 235B 파라미터는 꽤 무거운 편이다. 실제 프로덕션 환경에서 얼마나 빠르게 동작할지는 지켜봐야 한다.

앞으로 어떻게 될까?

GUI 에이전트 경쟁이 본격화되면서 UI Localization 정확도가 핵심 차별점이 될 전망이다. H Company 모델이 오픈소스로 공개된 만큼, 다른 에이전트 프레임워크들이 이를 통합할 가능성이 높다.

RPA(로봇 프로세스 자동화) 시장에도 영향을 줄 수 있다. 기존 RPA 도구들이 규칙 기반이었다면, 이제는 비전 기반 UI 이해가 표준이 될 수 있다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: UI Localization이 정확히 뭔가?

A: 스크린샷을 보고 특정 UI 요소(버튼, 입력창 등)의 정확한 좌표를 찾아내는 기술이다. 쉽게 말해 AI가 화면을 보고 어디를 클릭해야 하는지 아는 것이다. GUI 자동화 에이전트의 핵심 기술이다.

Q: 기존 모델들과 뭐가 다른가?

A: 에이전틱 로컬라이제이션이 핵심이다. 한 번에 맞추려 하지 않고 여러 단계에 걸쳐 정교화한다. 마치 사람이 화면을 훑어보며 목표를 찾아가는 방식과 비슷하다. 이 방식으로 10-20% 성능 향상을 이뤘다.

Q: 모델을 직접 써볼 수 있나?

A: Hugging Face에 연구용으로 공개되어 있다. 다만 235B 파라미터 모델이라 상당한 GPU 자원이 필요하다. 실제 프로덕션 적용보다는 연구나 벤치마킹 목적에 적합하다.

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Lotus Health AI, 무료 AI 주치의로 3500만 달러 투자 유치

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3500만 달러 투자받은 무료 AI 주치의

  • Lotus Health AI, 시리즈A에서 CRV·Kleiner Perkins로부터 3500만 달러 투자 유치
  • 50개 언어로 24시간 무료 1차 진료 서비스 제공, 미국 전 50개 주에서 운영
  • 매주 2억3천만 명이 ChatGPT에 건강 질문하는 시대, AI 의료 시장 본격 경쟁 돌입

무슨 일이 일어났나?

Lotus Health AI가 CRV와 Kleiner Perkins가 공동 주도한 시리즈A 라운드에서 3500만 달러를 투자받았다.[TechCrunch] 이 스타트업은 대형언어모델(LLM)을 활용해 50개 언어로 24시간 무료 1차 진료 서비스를 제공한다.

창업자 KJ Dhaliwal은 2019년 남아시아 데이팅 앱 Dil Mil을 5천만 달러에 매각한 경력이 있다.[Crunchbase] 그는 어린 시절 부모님의 의료 통역을 맡았던 경험에서 영감을 받아, 미국 의료 시스템의 비효율을 해결하겠다는 목표로 2024년 5월 Lotus Health AI를 출시했다.

왜 중요한가?

솔직히 이 투자 규모가 눈에 띈다. AI 헬스케어 스타트업의 평균 투자금이 3440만 달러인데, Lotus Health AI는 시리즈A에서 이 수준을 맞췄다.[Crunchbase]

배경을 보면 이해가 된다. OpenAI에 따르면 매주 2억3천만 명이 ChatGPT에 건강 관련 질문을 한다.[TechCrunch] 사람들이 이미 AI에게 건강 상담을 받고 있다는 뜻이다. 근데 ChatGPT는 의료 행위를 할 수 없다. Lotus Health AI는 이 틈새를 노린다.

개인적으로는 \”무료\” 모델이 가장 흥미롭다. 미국 의료비가 얼마나 비싼지 생각하면, 무료 1차 진료는 꽤 파괴적인 가치 제안이다. 물론 수익 모델은 아직 불투명하다.

앞으로 어떻게 될까?

AI 의료 시장 경쟁이 본격화될 전망이다. OpenAI도 지난 1월 ChatGPT Health를 출시하며 이 시장에 뛰어들었다. Apple Health, MyFitnessPal 등과 연동해 개인화된 건강 조언을 제공한다.[OpenAI]

규제 리스크는 남아있다. OpenAI조차 서비스 약관에서 \”진단이나 치료 목적으로 사용하지 말라\”고 명시한다. AI 의료 조언으로 인한 피해 소송도 이미 여러 건 진행 중이다. Lotus Health AI가 이 리스크를 어떻게 관리할지 지켜볼 필요가 있다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Lotus Health AI는 정말 무료인가?

A: 환자에게는 무료다. 다만 구체적인 수익 모델은 아직 공개되지 않았다. 보험사나 고용주 대상 B2B 모델, 또는 프리미엄 서비스 추가 등 다양한 가능성이 있다. 50개 주 전체에서 서비스를 제공하고 있어 규모의 경제를 노리는 것으로 보인다.

Q: 일반 AI 챗봇과 뭐가 다른가?

A: Lotus Health AI는 1차 진료에 특화된 의료 서비스다. 일반 챗봇과 달리 미국 50개 주에서 의료 서비스 라이선스를 보유하고 있다. 단순한 건강 정보 제공이 아닌, 실제 진료 행위를 수행할 수 있다는 점이 핵심 차이점이다.

Q: 한국어도 지원하나?

A: 50개 언어를 지원한다고 밝혔으나, 구체적인 언어 목록은 공개되지 않았다. 한국어 지원 여부는 확인이 필요하다. 현재 서비스는 미국 내에서만 이용 가능하며, 해외 확장 계획은 아직 발표되지 않았다.

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AWS SageMaker Data Agent: 의료 데이터 분석 몇 주 → 며칠로

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의료 데이터 분석, 몇 주가 며칠로 단축된다

  • AWS SageMaker Data Agent: 자연어로 의료 데이터 분석하는 AI 에이전트
  • 코호트 비교, 생존 분석까지 코드 없이 수행 가능
  • 2025년 11월 출시, SageMaker Unified Studio에서 무료 사용

무슨 일이 일어났나?

AWS가 의료 데이터 분석을 위한 AI 에이전트 SageMaker Data Agent를 공개했다. 역학자나 임상 연구자가 자연어로 질문하면, AI가 알아서 SQL과 Python 코드를 생성하고 실행한다.[AWS]

기존에는 의료 데이터 분석을 위해 여러 시스템을 돌아다니며 데이터 접근 권한을 기다리고, 스키마를 이해하고, 코드를 직접 작성해야 했다. 이 과정이 몇 주씩 걸렸다. SageMaker Data Agent는 이걸 며칠, 심지어 몇 시간으로 단축한다.[AWS]

왜 중요한가?

솔직히, 의료 데이터 분석은 항상 병목이었다. 역학자들이 데이터 준비에 80% 시간을 쓰고 실제 분석은 20%만 하는 구조였다. 분기당 2~3개 연구밖에 못 하는 게 현실이었다.

SageMaker Data Agent는 이 비율을 뒤집는다. 데이터 준비 시간을 대폭 줄여서 실제 임상 분석에 집중할 수 있게 해준다. 개인적으로는 이게 환자 치료 패턴 발견 속도에 직접적인 영향을 미칠 거라고 본다.

특히 코호트 비교와 Kaplan-Meier 생존 분석 같은 복잡한 작업을 자연어로 요청할 수 있다는 게 인상적이다. “남성 바이러스성 부비동염 환자 vs 여성 환자 생존 분석해줘”라고 말하면 AI가 알아서 계획을 세우고 코드를 작성하고 실행한다.[AWS]

어떻게 동작하나?

SageMaker Data Agent는 두 가지 모드로 동작한다. 첫째, 노트북 셀에서 직접 인라인 프롬프트로 코드를 생성할 수 있다. 둘째, Data Agent 패널에서 복잡한 분석 작업을 구조화된 단계로 분해해 처리한다.[AWS]

에이전트는 현재 노트북 상태를 파악하고, 데이터 카탈로그와 비즈니스 메타데이터를 이해해서 맥락에 맞는 코드를 생성한다. 단순히 코드 조각을 뱉어내는 게 아니라 전체 분석 계획을 세운다.[AWS]

앞으로 어떻게 될까?

Deloitte 조사에 따르면 의료 경영진 92%가 생성형 AI에 투자하거나 실험 중이다.[AWS] 의료 AI 분석 도구 수요는 계속 늘어날 것이다.

SageMaker Data Agent 같은 에이전트형 AI가 의료 연구 속도를 높이면, 신약 개발이나 치료 패턴 발견에도 긍정적 영향을 줄 수 있다. 근데 한 가지 우려되는 건 데이터 품질이다. AI가 아무리 빨라도 입력 데이터가 엉망이면 결과도 엉망이니까.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: SageMaker Data Agent 비용은?

A: SageMaker Unified Studio 자체는 무료다. 다만 실제 컴퓨팅 리소스(EMR, Athena, Redshift 등)는 사용한 만큼 과금된다. 노트북은 처음 2개월간 250시간 무료 티어가 있어서 가볍게 테스트해볼 수 있다.

Q: 어떤 데이터 소스를 지원하나?

A: AWS Glue Data Catalog, Amazon S3, Amazon Redshift, 그리고 다양한 데이터 소스에 연결된다. 기존 AWS 데이터 인프라가 있다면 바로 연동할 수 있다. 의료 데이터 표준인 FHIR이나 OMOP CDM과도 호환된다.

Q: 어떤 리전에서 사용 가능한가?

A: SageMaker Unified Studio가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있다. 서울 리전 지원 여부는 AWS 공식 문서에서 확인하는 게 좋다.

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Claude Code 대규모 장애: 개발자들 ‘커피 브레이크’ 강제 돌입

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Claude Code 장애: 3가지 핵심 포인트

  • Anthropic의 모든 Claude 모델에서 API 에러율 급증
  • Claude Code 사용자들이 500 에러로 작업 중단
  • Microsoft AI 팀도 이 서비스를 사용 중 — 업계 전반에 영향

무슨 일이 일어났나?

Claude Code가 대규모 장애를 겪었다. 개발자들이 서비스 접속 시 500 에러를 만났고, Anthropic은 “모든 Claude 모델에서” API 에러율이 상승했다고 공식 발표했다.[The Verge]

Anthropic 측은 문제를 파악하고 수정 작업을 진행 중이라고 밝혔다. 현재 상태 페이지에서는 장애가 해결된 것으로 표시되고 있다.[Anthropic Status]

왜 중요한가?

Claude Code는 단순한 AI 도구가 아니다. Microsoft AI 팀을 포함한 수많은 개발자들이 일상 업무에서 의존하는 핵심 인프라가 됐다.

솔직히 이런 장애가 드문 편이긴 하다. Anthropic 상태 페이지에 따르면 Claude Code의 90일 업타임은 99.69%다. 근데 문제는 1%도 안 되는 다운타임이 개발자 생산성에 미치는 영향이 크다는 점이다.

개인적으로는 이번 사건이 AI 코딩 도구 의존성에 대한 경고라고 본다. 단일 서비스에 모든 워크플로우를 걸어두면, 장애 발생 시 대안이 없다.

최근 Anthropic 서비스 이슈

이번 장애가 단발성이 아니라는 점도 주목할 만하다:

  • 어제(2월 2일): Claude Opus 4.5에서 에러 발생
  • 이번 주 초: AI 크레딧 시스템 구매 문제 수정
  • 1월 31일: Claude Code 2.1.27 메모리 누수 — 2.1.29로 패치

단기간에 여러 이슈가 연속 발생한 건 서비스 안정성 측면에서 아쉬운 부분이다.

앞으로 어떻게 될까?

Anthropic이 빠르게 대응하고 있다는 건 좋은 신호다. 하지만 개발자들 입장에서는 백업 플랜을 고려해볼 시점이다.

Claude Code 대안으로는 Goose(무료), pi-mono(오픈소스) 같은 도구들이 있다. 완전한 대체제는 아니지만, 장애 시 최소한의 작업 연속성을 유지하는 데는 도움이 된다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Claude Code 장애가 얼마나 자주 발생하나?

A: Anthropic 공식 데이터에 따르면 90일 업타임이 99.69%다. 이번 같은 대규모 장애는 드문 편이지만, 최근 몇 주간 소규모 이슈들이 여러 번 있었다. 완전히 무시할 수준은 아니다.

Q: 장애 발생 시 대안은 뭐가 있나?

A: Goose는 무료로 사용 가능한 AI 코딩 에이전트고, pi-mono는 GitHub에서 5.9k 스타를 받은 오픈소스 대안이다. 둘 다 Claude Code의 모든 기능을 커버하진 않지만, 긴급 상황에서 작업을 이어갈 수 있는 옵션이다.

Q: Anthropic이 보상을 해주나?

A: 현재까지 Anthropic이 장애에 대한 별도 보상 정책을 발표하진 않았다. 유료 사용자의 경우 사용량 기반 과금이므로 장애 시간 동안 비용이 발생하지 않는다는 점이 사실상의 보상이다.

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참고 자료