EP 71. 시끌벅적한 전환의 시기, 쏟아지는 AI 뉴스들 (25. 9. 26. ~ 25. 10. 4.)

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시간순: 전체 115편 중 90번째 · 2025-10-05
시기 배경: 2025하 (AI 가속 폭발기 / o1 1주년, Claude Sonnet 4.5·Sora 2·AI커머스 동시다발 충격파)
난이도: ⭐⭐⭐ (어려운 개념 10개)
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- 연결 이유: 구글 Gemini 3·OpenAI Dev Day 등 "슈퍼위크" 예고로 바로 이어짐

⚡ 5분 요약

한 줄

9월 마지막 주, AI 스위치가 딸깍 켜진 한 주 — 코딩은 끝났고, 이제 AI가 과학을 시작한다.

핵심 3개

1) "코딩은 끝났고, 이젠 연구다" Claude Sonnet 4.5가 나오면서 AI의 자율 작업 시간이 30시간까지 늘었어. 노정석·최승준 둘 다 이구동성으로 "바이브 코딩 시대는 끝났다"고 선언해. 이제 AI가 스스로 화학 실험을 설계하고 수학 정리를 증명하는 '바이브 연구' 단계로 넘어간 거야.

2) AI 커머스 — 우리가 물건 사는 방식이 통째로 바뀐다 OpenAI가 Shopify·Stripe랑 손잡고 ChatGPT 안에서 바로 결제까지 되는 AI 커머스를 발표했어. 검색해서 비교하고 클릭하던 시대가 끝나고, 그냥 AI한테 "사줘" 하는 시대가 시작된 거야. 콘텐츠 크리에이터 입장에선 팔로워가 AI한테 쇼핑을 위임하면 내 콘텐츠까지 가는 경로가 사라질 수도 있어.

3) Sora가 앱스토어 1위 — 고객은 이미 이동했다 그 주에 Sora가 iOS 무료 앱 1위, Gemini 2위, ChatGPT 3위를 찍었어. 노정석이 강조하는 포인트 — "고객은 언제나 옳다. 고객이 거기 몰리면 그게 환경이야. 따라가면 돼."

가장 인상적인 한 마디

"How는 해결해 주는데 What을 안 가지고 있다는 생각을 하게 됐어요."

한나야, 이게 무슨 말이냐면 — AI가 '어떻게 할지'는 다 해결해 주는데, 정작 '뭘 시킬지' 아이디어가 없으면 아무 의미가 없다는 거야. 지금 가장 희귀한 능력은 코딩도 기술도 아니고, 좋은 질문과 방향 설정이야.

한나가 지금 당장 시도해볼 것

ChatGPT나 Claude에 들어가서 "내 콘텐츠 방향 중에 AI한테 시킬 수 있는 일 10가지 뽑아줘"라고 물어봐. 거기서 나온 리스트 중 당장 오늘 실행 가능한 거 하나만 골라서 실제로 시켜봐. '무엇을 시킬지' 근육을 지금부터 키워야 해.

📖 시간대별 영상 흐름 (15분 정도 걸려, 시간 있을 때만)

0~10분: "딸깍, 스위치가 바뀌었다" — 오프닝과 분위기 설정

추석 연휴 첫날 아침에 긴급 소집된 분위기야. 최승준이 약간 흥분한 듯 피곤하면서도 눈빛이 살아있는 표정으로 운을 띄워. "작년 12월에 Extravaganza(초호화 쇼)라는 말을 썼는데, 그 시기가 다시 온 것 같아요." 그러면서 핵심 메시지를 선제적으로 던지지 — "골포스트가 이동했다. 이전 골은 이미 넣었고, 이제 다른 골을 넣으러 가고 있다."

노정석은 고개를 끄덕이면서 "다음 주는 더할 것 같다"고 추임새를 넣어. 시작부터 "이번 주 소식이 너무 많아서 인간 Context Rot(뇌가 과부하 걸리는 것) 문제가 있다"고 웃으면서 경고하는 게 인상적이야.

1022분: 9월 2629일 — ChatGPT Pulse, GDPval, Sonnet 4.5 전야

최승준이 타임라인 순서대로 소식들을 쭉 펼쳐. 첫 번째는 ChatGPT Pulse — 밤새 AI가 혼자 일하다가 아침에 카드뉴스처럼 브리핑해주는 기능이야. "Sleep-time Compute"라고 불러. 자는 동안 AI 직원이 야근하는 셈이지.

두 번째는 OpenAI의 GDPval 벤치마크. 수학·코딩 말고 글쓰기, 자료 정리, 영상 제작 같은 일반 업무 영역에서도 AI가 얼마나 잘하는지 측정하기 시작했어. 노정석이 "이게 곧 RLVR(보상 강화학습)을 일반 영역으로 확장하겠다는 밑밥"이라고 날카롭게 해석해.

그리고 Julian(Anthropic 소속, DeepMind 출신)이 블로그에서 "지수 함수를 이해하지 못하는 실패, 또다시"라는 도발적인 제목을 달고, Sonnet 4.5를 암시하는 글을 올려. 요점은 "모델 발전을 과소평가하는 것 자체가 실수"라는 거야.

22~35분: 9월 30일 — Claude Sonnet 4.5와 AI 커머스 동시 폭탄

하루에 두 개의 빅 뉴스가 터진 날이야. 최승준이 "이거 하나만으로도 한 세션 해야 할 내용인데..." 하면서 조심스러워하는 표정.

Claude Sonnet 4.5는 공식적으로 Opus 4.1보다 똑똑한데 가격은 5분의 1이야. 최승준이 흥미롭게 짚은 건 Context 관리 기능 — AI가 몇 시간씩 일하려면 '뇌 용량'을 관리해야 하는데, 이제 자동으로 필요 없는 정보는 버리고 중요한 것만 남기는 게 가능해졌어. 노정석이 "프로그래밍의 garbage collection(쓰레기 수거)이랑 똑같은 거잖아요"라고 탁 정리해.

한편 같은 날 OpenAI가 AI 커머스를 발표해. 노정석이 여기서 가장 흥분하는 장면이 나와. "사람들이 이제 '찾는 것'에서 '시키는 것'으로 이동하고 있어요. 검색→비교→클릭→구매 이 전체 구조가 다 무너지는 거예요." 중간자인 구글, 메타, 아마존이 전부 흔들릴 거라는 말도 나와.

35~45분: 과학 AI의 등장 — Periodic Labs와 Thinking Machines Lab

최승준이 "오늘 이야기의 핵심"이라며 분위기를 바꿔. '바이브 코딩에서 바이브 연구로'라는 흐름의 핵심 증거들이 등장해.

Periodic Labs — OpenAI 출신과 DeepMind 출신이 만나서 고온 초전도체 개발을 AI로 하겠다는 스타트업이야. 실제 실험실(가마, 로봇 팔)을 갖춰놓고, AI가 실험 설계→결과 확인→다음 시도를 반복하는 루프를 만든 거야. 노정석이 "이게 정확히 우리가 맨날 얘기하던 non-verifiable을 verifiable로 바꾸는 closed-loop야"라고 흥분하면서 풀어줘.

같은 날 Mira Murati(OpenAI 전 CTO)의 Thinking Machines Lab이 첫 제품 Tinker를 발표해. RL 인프라를 해결해줘서, 과학자들이 알고리즘만 고민하면 실제 학습은 대신 해주는 플랫폼이야. 최승준이 이름의 역사적 뿌리(MIT Tinkertoy Computer, Marvin Minsky)까지 파고들면서 흥미롭게 해석해.

45~55분: Sora 2와 마무리 — 고객은 이미 이동했다

Sora 2 Pro가 나오고, 놀랍게도 과학 시험 문제(GPQA)를 영상 형태로 풀어내. 최승준이 "LLM이 먼저 문제를 풀고 그걸 영상으로 표현한 거일 수도 있다"고 분석하면서도, "어쨌든 Sora 2 자체가 상당히 reasoning을 한다는 인상을 받는다"고 말해.

그 주에 앱스토어 무료 순위 1위 Sora, 2위 Gemini, 3위 ChatGPT. 노정석이 결론을 내려. "고객은 언제나 옳아요. 고객이 그 선택을 하면 그게 환경이에요." 그리고 마지막으로 솔직한 우려 하나 — "프런티어를 따라가려는 사람과 그렇지 않기로 결정한 사람 사이의 격차가 계속 벌어지고 있어요."

최승준의 마지막 말이 인상적이야. "다음 주는 좀 조용했으면 좋겠다. 피곤하다." (두 사람 다 웃음)

💡 한나 버전 사전

"Context Rot"이 뭐야?

전문가 설명: 너무 많은 AI 뉴스·정보가 쏟아져서 무엇에 집중해야 할지 모르는 인지 과부하 상태.
한나 버전: 인스타 피드에 브랜드 협업 제안이 하루에 50개 오는데 뭐가 좋은 딜인지 판단이 안 되는 그 상태. 정보가 많아서 오히려 마비되는 거야.

"Sleep-time Compute"가 뭐야?

전문가 설명: 사용자가 자는 동안 AI가 비동기적으로 백그라운드에서 작업을 처리하고 아침에 결과를 제시해주는 방식.
한나 버전: 밤에 에디터가 알아서 내 영상 편집하고 트렌드 분석해서 아침에 "이런 방향 어때?" 하고 보고서 던져주는 것. ChatGPT Pulse가 딱 그거야.

"RLVR"이 뭐야?

전문가 설명: Reinforcement Learning with Verifiable Rewards. 정답을 확인할 수 있는 문제(수학, 코딩, 실험 결과 등)를 AI에게 직접 맞고 틀렸다 신호로 학습시키는 방법.
한나 버전: 유튜브 알고리즘이 "이 썸네일 클릭률 5% → 잘했어" "저 썸네일 클릭률 0.5% → 못했어" 실시간 피드백을 주는 것처럼, AI에게도 즉각적인 정답/오답 신호를 줘서 훈련시키는 방식이야.

"closed-loop feedback loop"가 뭐야?

전문가 설명: 행동→결과 확인→수정→다시 행동이 끊기지 않고 계속 이어지는 자동 학습 구조.
한나 버전: 릴스 올리고 → 24시간 도달률 확인하고 → 알고리즘에 맞게 수정하고 → 다시 올리는 그 사이클. AI도 이걸 스스로 돌릴 수 있게 만드는 게 핵심이야.

"Context Engineering"이 뭐야?

전문가 설명: AI에게 정보, 도구, 지시 사항을 얼마나 잘 구성해서 넣어주느냐를 설계하는 것.
한나 버전: 브랜드 협업 제안서를 어떻게 세팅해서 AI한테 쓰게 하느냐의 기술. 같은 AI도 어떻게 세팅하느냐에 따라 결과물이 완전히 달라져.

"GDPval"이 뭐야?

전문가 설명: OpenAI가 만든 새 평가 기준. 수학·코딩뿐 아니라 글쓰기, 자료정리, 영상 등 일반 업무에서 AI의 능력을 측정함.
한나 버전: AI 성적표를 이제 이과 과목만 보는 게 아니라 전 과목으로 넓힌 거야. 글쓰기, 콘텐츠 제작 능력도 이제 공식 평가 대상이야.

"Periodic Labs"가 뭐야?

전문가 설명: OpenAI·DeepMind 출신들이 창업한 AI 과학 연구 스타트업. 고온 초전도체 개발을 목표로 AI에게 실제 실험실 환경을 제공해 스스로 실험을 반복하게 함.
한나 버전: AI 크리에이터 에이전시를 차리되, AI가 직접 콘텐츠 올리고 → 반응 보고 → 다음 콘텐츠 만들고를 혼자 무한 반복하게 시스템을 깐 것과 비슷해. 근데 대상이 콘텐츠가 아니라 화학 실험인 거야.

"LoRA"가 뭐야?

전문가 설명: 거대 AI 모델 전체를 다시 학습시키지 않고, 핵심 부분만 가볍게 덧붙여서 특정 분야 전문가로 만드는 기술.
한나 버전: 처음부터 메이크업 유튜버로 키우는 게 아니라, 이미 잘 키워진 크리에이터에게 "뷰티 전문 특강"만 들려서 특화시키는 것. 훨씬 빠르고 저렴해.

"Thinking Machines Lab (TML)"이 뭐야?

전문가 설명: OpenAI 전 CTO Mira Murati가 창업한 AI 연구 회사. RL 인프라 도구 Tinker를 첫 제품으로 출시함.
한나 버전: 인플루언서들이 직접 편집 프로그램 배우지 않아도 되게, 편집 인프라 전체를 대신 해주는 스튜디오 같은 거야. 연구자들이 알고리즘만 고민하면 나머지 인프라는 TML이 해결해줘.

"AI 커머스 (OpenAI × Shopify)"가 뭐야?

전문가 설명: ChatGPT 안에서 대화 중 상품 추천부터 결제까지 완결되는 쇼핑 시스템.
한나 버전: 팔로워가 내 추천 링크 클릭해서 쇼핑하는 게 아니라, 그냥 ChatGPT한테 "이거 사줘" 하면 끝나는 세상. 중간에 내 콘텐츠가 낄 자리가 없어질 수 있어.

🔥 노정석 어록 모음

"세상은 당신의 이해와 어떤 바람과 상관없이 무한히 진보하고 있다."

분위기: 영상 마무리에서 조용하지만 무게감 있게, 마치 선고하듯이 던진 말.

한나 풀이: "AI 좀 쉬었으면 좋겠다"는 최승준의 푸념에 답하면서 나온 말이야. 내가 이해했든 안 했든, 받아들이기 싫든 싫지 않든, 세상은 그냥 가고 있어. 크리에이터로서 "플랫폼 알고리즘이 바뀌든 말든 나는 내 스타일 유지"라고 버티다가 뒤처진 사람들 생각해봐. 그 사람들한테 지금 하는 말이야.

"고객이 그 선택을 하면 그게 환경이에요. 걔가 1, 0 signal을 주는 환경이니까 그냥 닥치고 따라가면 됩니다."

분위기: 논리 실험 다 필요 없다는 듯이 단호하게 정리하는 톤. 살짝 피식 웃으면서.

한나 풀이: Sora가 앱스토어 1위 찍은 것, ChatGPT로 쇼핑하는 것 — 이게 옳은지 그른지 토론할 시간에 그냥 그 플랫폼에 적응해라는 얘기야. 틱톡이 처음 나왔을 때도 "이게 되겠어?" 했던 사람들이 있었잖아. 고객이 이미 답을 냈어.

"이 오디언스의 폭이 더 벌어지고 있다. 이 프런티어에 가까이 따라가려고 하는 사람과 그렇지 않기로 결정하는 사람 사이에 갭이 계속 벌어지고 있다."

분위기: 흥분이 아니라 진심 어린 걱정. 약간 무거운 목소리로.

한나 풀이: AI 잘 쓰는 크리에이터 vs 안 쓰는 크리에이터의 생산성 격차가 지금 이 순간에도 벌어지고 있다는 경고야. 이건 한나 너한테 직접 하는 말이기도 해.

🎬 한나 적용 포인트

AI 커머스 시대, 내 팬덤을 "위임 받는" 구조로 바꿔라 팔로워가 AI한테 쇼핑을 위임하면 내 추천 링크는 무의미해져. 지금부터 전략을 바꿔야 해 — 내 브랜드나 굿즈를 ChatGPT가 추천해줄 수 있도록 "AI 검색에 잡히는 형태"로 정보를 정리해두는 것. 예를 들어 내 제품 정보를 FAQ 형태로 웹에 올려놓거나, AI 쇼핑 연동이 가능한 플랫폼(Shopify 등)에 미리 입점해둬.

Sora·AI 영상 툴, 지금 당장 내 콘텐츠에 섞어봐 Sora가 앱스토어 1위야. 팔로워들도 이미 써보고 있어. "AI로 만든 영상 + 내 실제 모습" 콜라보 콘텐츠로 먼저 진입하면 새로운 포맷 선점 가능해. AI 생성 영상을 브롤이나 비교 포맷으로 활용하는 게 요즘 빠르게 뜨고 있어.

"What을 정의하는 사람"이 되는 연습 — 콘텐츠 기획서를 AI와 공동 작업 최승준이 뼈아프게 말한 것처럼 "How는 AI가, What은 내가" 해야 해. 매주 콘텐츠 기획 미팅을 AI와 해봐. "이번 달 내 채널에서 팔로워가 가장 원하는 게 뭘까? 3개 방향 잡아줘"로 시작해서, 방향을 내가 선택하고 제작은 AI한테 시키는 구조를 습관으로 만들어봐. 이 근육이 지금부터 6개월 후 가장 큰 격차가 될 거야.

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시기: #2025하
주제: #AI가속 #AI커머스 #과학연구AI #RLVR
인물: #노정석 #최승준 #Mira Murati
자유: #상전이신호 #바이브연구 #Context Rot