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퀄컴이 노린 건 칩이 아니었다
TL;DR
퀄컴이 AI 소프트웨어 기업 모듈러(Modular)를 39억 달러(약 5.4조원) 전액 주식 교환으로 인수한다고 발표했다.
인수 대상은 칩이 아니라 소프트웨어다. 한 번 짠 AI 코드를 CPU·GPU·NPU 어디서든 돌리는 ‘Mojo 언어’와 ‘MAX 추론 엔진’이 핵심이다.
진짜 표적은 엔비디아의 GPU가 아니라 개발자를 묶어두는 소프트웨어 생태계 CUDA다. 텐스토렌트 협상까지 더하면 퀄컴의 베팅은 140억 달러(약 19조원) 규모다.
애널리스트들은 방향은 옳지만 CUDA의 해자는 10년 깊이라며 몇 년짜리 실행 싸움이 될 것이라 본다.
칩 회사가 칩이 아닌 소프트웨어에 5조원을 썼다. 6월 24일 뉴욕 인베스터 데이에서 퀄컴이 던진 카드는 언뜻 이상해 보인다. 그러나 이 거래의 구조를 뜯어보면, 퀄컴이 노린 것은 엔비디아의 하드웨어 성능이 아니라 지난 10여 년간 업계 전체를 엔비디아에 묶어둔 ‘자물쇠’였다. AI 인프라 예산을 짜야 하는 경영자라면, 이 인수가 왜 당신의 총소유비용(TCO) 계산서와 직결되는지 알아야 한다.
39억 달러, 퀄컴이 ‘칩 대신’ 산 것
직원 150명 회사에 5조원이 붙은 이유
퀄컴은 6월 24일(현지시간) AI 네이티브 소프트웨어 플랫폼 기업 모듈러를 39억 달러 규모의 전액 주식 교환 방식으로 인수한다고 밝혔다. 모듈러의 직원은 약 150명. 지난해 9월 투자 라운드에서 16억 달러(약 2.2조원)로 평가받았던 회사가 9개월 만에 두 배 넘는 몸값이 붙은 셈이다.
모듈러를 이끄는 사람은 크리스 라트너(Chris Lattner)다. 프로그래밍 언어 Swift와 컴파일러 기반 기술 LLVM을 만든 인물로, 실리콘밸리에서 ‘컴파일러의 전설’로 통한다. 그가 4년 반 전 창업한 모듈러는 두 가지 무기를 갖고 있다. 하나는 AI 특화 언어 ‘Mojo’, 다른 하나는 하드웨어를 가리지 않고 모델을 돌리는 ‘MAX 추론 엔진’이다.
퀄컴은 이번 인수를 두고 “기기·엣지·데이터센터를 아우르는 실리콘 중립(silicon-agnostic) 컴퓨트 계층을 제공하고, 와트당 성능을 높이며, 개방형 개발자 생태계를 확장해 고객이 이기종 플랫폼 전반에서 AI를 더 효율적으로 배포하도록 한다”고 공식 발표문에서 밝혔다. 쉽게 말해, ‘어떤 칩을 쓰든 코드를 다시 짤 필요 없게 만드는 층’을 산 것이다.
AI Biz Insider 분석 — 퀄컴이 산 것은 반도체 설계도가 아니라 ‘전환 비용을 무너뜨리는 소프트웨어’다. 하드웨어 성능은 벤치마크로 따라잡을 수 있지만, 이미 굳어진 개발 습관과 코드 자산은 돈으로 사기 어렵다. 퀄컴은 그 굳은 지점을 정확히 겨냥했다.
진짜 표적은 GPU가 아니라 ‘CUDA’였다
엔비디아의 해자는 칩이 아니다
엔비디아는 AI 가속기 칩 시장의 약 85%를 쥐고 있다. 그러나 업계 전문가들이 입을 모으는 지점은 따로 있다. 컨설팅사 액셀리전스의 유리 고리우노프 CIO는 “엔비디아의 진짜 해자는 GPU가 아니라 CUDA, 그리고 워크로드를 자사 하드웨어에 묶어두는 코드 재작성 비용”이라고 말했다. 한 번 CUDA로 짜둔 AI 스택을 AMD나 다른 칩으로 옮기려면 상당 부분을 다시 개발해야 하고, 이 ‘갈아타는 비용’이 엔비디아를 지켜온 진짜 성벽이라는 것이다.
모듈러의 접근은 정반대다. “한 번 짜서 CPU·GPU·NPU·ASIC 어디서든 돌린다(write once, run anywhere)”가 핵심 약속이다. 라트너 CEO는 링크드인에 “이기종 AI 하드웨어가 쏟아지는 세상에서 기존 소프트웨어는 그 위에서 제대로 확장되도록 만들어지지 않았다. 이 격차가 혁신과 선택을 가로막아 왔다”며 이 문제를 풀려고 창업했다고 적었다.
다만 전문가들은 신중하다. 인포테크 리서치그룹의 존 애넌드는 “엔비디아는 수십 년간 개발자를 CUDA 생태계에 길들여 왔다. 그 툴체인을 다시 쓰는 일은 대다수 조직에서 몇 년, 길게는 수십 년이 걸릴 제도적 변화”라고 지적했다. 방향은 옳지만 하루아침에 판이 뒤집히지는 않는다는 것이다. 여기에 퀄컴은 별도로 텐스토렌트 인수까지 협상 중인 것으로 알려져, 엔비디아에 맞서는 ‘풀스택 대안’ 구축에 총 140억 달러(약 19조원)를 걸고 있다. 겨냥하는 시장은 약 2,550억 달러(약 350조원) 규모의 AI 추론 시장이다.
AI Biz Insider 분석 — 이 싸움의 승패보다 중요한 사실은, ‘엔비디아 종속을 깨겠다’는 자본이 이제 조 단위로 움직이기 시작했다는 점이다. 대안이 생긴다는 것 자체가, 협상 테이블에서 구매자의 힘을 키운다.
한국 CEO가 지금 점검할 3가지
‘벤더 종속’을 비용으로 계산하고 있는가
첫째, 벤더 종속을 감정이 아니라 비용으로 환산하라. 지금 우리 조직의 AI 스택은 특정 칩·클라우드에 얼마나 묶여 있는가. 다른 하드웨어로 옮길 때 코드 재작성과 검증에 드는 비용이 곧 ‘전환 비용’이다. 이 숫자를 모르면 협상력도, 예산 유연성도 없다. 모듈러 같은 추상화 계층이 확산될수록 이 비용은 내려가고, 구매자의 선택권은 넓어진다.
둘째, 대부분의 기업은 API로 AI를 쓴다는 점을 기억하라. 애넌드의 지적처럼, 클로드가 엔비디아 위에서 돌든 AMD·모듈러 위에서 돌든 API로 호출하는 기업 입장에선 운영상 큰 차이가 없다. 자체 모델을 처음부터 구축하거나 특수 하드웨어를 직접 운용하는 곳이 아니라면, 당장 인프라를 바꾸기보다 ‘와트당 성능=추론 단가’라는 원가 구조 변화만 주시하면 된다.
셋째, 과잉 반응은 금물이다. CUDA의 해자는 10년 깊이이고, 이번 거래는 규제 심사를 거쳐 2026년 하반기에나 마무리된다. 게다가 ‘벤더 중립’ 소프트웨어도 결국 인수한 회사(퀄컴)의 칩에 가장 잘 최적화되는 경향이 있다는 지적도 나온다. 지금 필요한 것은 급격한 이전이 아니라, 다음 인프라 계약을 협상할 때 ‘탈-엔비디아 대안’을 카드로 쥐고 들어가는 태도다.
AI Biz Insider 분석 — 퀄컴의 도박이 성공하든 실패하든, 경영자가 얻을 교훈은 하나다. AI 경쟁력은 ‘가장 좋은 칩’이 아니라 ‘갈아탈 수 있는 유연성’에서 나온다. 오늘의 최적해가 2년 뒤에도 최적일 가능성은 낮기 때문이다.
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출처
AI Biz Insider · AI 비즈니스 · aibizinsider.com
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2026-07-01
AI’s Real Money Isn’t in Models. Ask This $13B Startup.
KEY TAKEAWAYS
Baseten closed a $1.5 billion Series F at up to a $13 billion valuation, roughly 2.6x the $5 billion it was worth just five months earlier.
The bet: leading app-layer companies now route 30 to 50 percent of model spend to cheaper, post-trained open-source models instead of proprietary OpenAI and Anthropic APIs.
Revenue grew about 20x year over year; the platform handles more than 1 billion inference calls a day across 87 clusters and 18 clouds.
The signal for operators: AI margins are decided at the inference layer, and owning your own models is fast becoming a board-level decision, not an engineering preference.
When investors value a six-year-old infrastructure company at $13 billion, nearly triple its price from five months ago, they are not betting on another chatbot. They are betting on the plumbing. Baseten’s $1.5 billion Series F, announced June 22, is the clearest sign yet that the AI market’s center of gravity is shifting from training flashy models to running them cheaply, and that whoever controls the inference layer may capture more durable margin than the model labs themselves.
The Deal: $1.5 Billion at Two Different Prices
A valuation that nearly tripled in five months
The round was led by Altimeter Capital, Conviction, and Spark Capital, with Sands Capital and Wellington Management as co-leads and IVP, Greylock, Battery Ventures, and D. E. Shaw Ventures among the backers. The financing lands just five months after a $300 million Series E at a $5 billion valuation, which itself followed a $150 million Series D only months before. In total, Baseten has now raised over $2 billion, with NVIDIA among its investors, a rare vote of confidence from the very chipmaker whose economics the inference layer is built to optimize.
Why the round carries both a $13B and an $11B price tag
The $1.5 billion came in two tranches, priced at $13 billion and $11 billion. Split-priced rounds have become a common tactic in frothy AI deals: they let a company advertise a headline valuation while giving some investors a lower entry point. The structure flatters the top-line number, but the underlying growth is real, and that is what should interest operators more than the sticker price.
Business Insight — A split-priced round is a tell. It signals that investors want exposure badly enough to accept an inflated headline number, yet negotiated a hedge on the way in. When you read a deal announcement, look past the top-line valuation to the revenue and usage data underneath it, because that is where the actual business lives.
Why Inference, Not Training, Is the New Gold Rush
The economics of AI are quietly inverting
Training a frontier model is a one-time capital event. Inference, the work a model does after a user submits a prompt, is the recurring cost that scales with every request. As adoption explodes, inference becomes the dominant line item and the layer where cost discipline translates directly into gross margin. Venture capital has noticed: money is pouring into what investors now call the inference gold rush, the companies that make model serving fast and cheap.
Open-source models are closing the capability gap
Post-trained open-source models increasingly deliver frontier-level performance at a fraction of the cost of proprietary APIs. Baseten says the fastest-growing AI companies now direct 30 to 50 percent of their model spend toward custom and post-trained models, combining frontier models with cheaper specialized ones. Its platform routes each request to the best model for the task and rents GPU capacity across roughly 18 clouds, a multi-cloud design that is itself a core part of what customers are paying for.
Business Insight — For most enterprises, the fastest AI cost win is not a smarter model, it is a smarter routing and serving strategy. If a post-trained open-source model can do 80 percent of the work at 20 percent of the price, the question shifts from which model is smartest to which model is cheapest for this specific task.
The Own Your Intelligence Playbook
From renting APIs to owning models
Baseten’s pitch, and CEO Tuhin Srivastava’s thesis, is that the future of AI will run on millions of specialized models that companies train on their own data and own outright, rather than renting generic intelligence from a handful of labs. To support that, Baseten acquired Parsed, a reinforcement-learning startup focused on post-training, and signed a strategic collaboration agreement with AWS. Its customers already include Abridge, Clay, Cursor, Lovable, Mercor, and OpenEvidence, companies building specialized models for their own domains.
Scale is becoming the moat
Revenue has grown roughly 20x year over year, and the platform now processes more than a billion inference calls a day across 87 clusters. Baseten is tripling headcount this year to keep pace, directing the new capital toward talent, compute, and enterprise go-to-market. That is the unglamorous work of turning an early infrastructure lead into an industry standard that the rest of the ecosystem quietly depends on.
Business Insight — Owning your intelligence is becoming a board-level strategy, not an engineering preference. The companies compounding fastest treat proprietary, post-trained models as an asset they build equity in over time, the same way they would treat a codebase or a customer database.
What It Means for Operators
Three takeaways for anyone deploying AI
First, budget for inference as a recurring cost that grows with adoption, not a fixed line item you set once. Second, treat model choice as a portfolio decision and mix frontier and open-source models by task rather than standardizing on one vendor. Third, avoid single-cloud, single-vendor lock-in, because the freedom to move workloads is precisely the value Baseten is selling. The broader signal is that the AI value stack is maturing, and the money is moving toward whoever makes intelligence cheap, portable, and owned.
Business Insight — If your AI strategy still assumes one model provider and one cloud, you are carrying hidden risk and probably overpaying. The inference layer is where 2026’s AI margins are won or lost, and the companies treating it as a strategic capability rather than a utility bill will have the advantage.
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Sources
AI Biz Insider · AI Business EN · aibizinsider.com
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2026-07-01
청년 목돈통장, 딱 3일 남았다
핵심 정리
[마감 임박] 청년미래적금 첫 가입 신청은 6월 22일 시작해 7월 3일(금)에 끝납니다. 6월 29일부터 7월 3일까지는 출생연도와 상관없이 누구나 신청할 수 있습니다.
만 19~34세 청년이 월 최대 50만 원을 3년간 자유롭게 넣으면, 정부가 납입액의 6%(일반형) 또는 12%(우대형)를 기여금으로 얹어주고 이자소득세도 면제됩니다.
소득 요건은 총급여 7,500만 원(종합소득 6,300만 원) 이하이면서 가구 중위소득 200% 이하입니다. 선착순이 아니라 요건만 맞으면 모두 가입됩니다.
신청은 14개 은행·우체국 앱에서 비대면으로. 기존 청년도약계좌 가입자는 이번 기간에 한해 청년미래적금으로 ‘갈아타기’가 가능합니다.
“청년도약계좌 이제 못 만든다던데, 그럼 청년 목돈 통장은 끝난 건가요?” 아닙니다. 청년도약계좌는 2025년 12월로 신규 가입이 종료됐지만, 그 자리를 청년미래적금이 이어받았습니다. 2026년 6월 22일 출시된 이 상품의 첫 가입 신청 마감이 바로 7월 3일(금), 이 글을 보는 지금 며칠 남지 않았습니다. 게다가 6월 29일부터는 5부제도 풀려 출생연도와 상관없이 누구나 신청할 수 있는 기간입니다. 무엇이 어떻게 달라졌는지, 나는 얼마를 받는지, 지금 신청할 수 있는지 순서대로 정리했습니다.
청년미래적금, 청년도약계좌와 뭐가 다른가
청년미래적금은 청년도약계좌의 뒤를 잇는 정부 대표 청년 자산형성 지원상품입니다. 큰 틀은 비슷합니다. 청년이 매달 일정 금액을 넣으면 정부가 기여금을 얹어주고, 여기서 생기는 이자에는 세금을 물리지 않습니다. 핵심은 ‘내 돈에 정부 돈을 더해 목돈을 만든다’는 구조입니다.
5년에서 3년으로, 만기가 짧아졌다
가장 큰 변화는 만기입니다. 청년도약계좌는 5년을 채워야 했지만, 청년미래적금은 3년 만기 자유적립식입니다. 매달 최대 50만 원 한도 안에서 원하는 만큼 자유롭게 넣을 수 있어, 5년이 부담스러워 망설였던 청년들의 진입 장벽이 낮아졌습니다. 금리는 3년 고정금리로 적용되며, 구체적인 금리 수준은 취급 은행별로 안내됩니다.
정부가 얹어주는 방식은 그대로
내가 넣은 납입액에 정부가 일정 비율을 매칭해 기여금으로 지급하고, 납입금과 기여금에서 발생한 이자소득세를 면제해 주는 방식은 유지됐습니다. 즉 은행 이자에 더해 정부 기여금과 세금 혜택까지 삼중으로 쌓이는 셈입니다.
정책 분석 — 만기가 3년으로 짧아진 것은 ‘중도해지율’을 낮추기 위한 설계로 읽힙니다. 5년 만기였던 청년도약계좌는 목돈이 묶이는 부담 때문에 중도해지가 적지 않았습니다. 3년은 결혼·이직·전세 등 청년의 생애 이벤트 주기와 맞물려 완주 가능성을 높입니다.
얼마나 받나 — 6%와 12%의 갈림길
정부기여금은 소득 수준과 근로 형태에 따라 세 갈래로 나뉩니다. 신청할 때 일반형·우대형을 직접 고르는 게 아니라, 소득 심사를 거쳐 자동으로 분류됩니다.
일반형은 6%, 우대형은 12%
일반형은 총급여 6,000만 원(종합소득 4,800만 원) 이하이거나 연매출 3억 원 이하 소상공인 중 가구 중위소득 200% 이하인 경우로, 매달 납입액의 6%를 정부가 얹어줍니다. 우대형은 총급여 3,600만 원(종합소득 2,600만 원) 이하 중소기업 재직자, 연매출 1억 원 이하 소상공인 중 중위소득 150% 이하이거나, 일반형 소득기준을 충족하는 중소기업 신규 취업자가 대상으로, 매달 납입액의 12%를 받습니다. 신규 취업 기준은 신청일 기준 전년도(2025년)에 처음 취업해 현재 중소기업에 재직 중인 경우입니다.
소득이 높으면 비과세만
총급여가 6,000만 원을 넘고 7,500만 원(종합소득 6,300만 원) 이하인 청년은 정부기여금 대상은 아니지만, 이자소득세 비과세 혜택은 받을 수 있습니다. 일반 적금보다 세후 수익이 높아지는 만큼, 소득이 조금 높다고 지레 포기할 필요는 없습니다.
정책 분석 — 우대형 12%는 사실상 ‘중소기업 재직·신규 취업 청년’을 겨냥한 인센티브입니다. 자산형성 지원에 중소기업 인력 유입이라는 노동정책 목표를 겹쳐 놓은 설계로, 같은 돈을 넣어도 재직 형태에 따라 3년간 쌓이는 기여금 차이가 두 배로 벌어집니다.
누가·언제·어떻게 신청하나
누가 — 만 19~34세, 소득·가구 요건
「청년기본법」상 만 19~34세 청년이 대상입니다. 이번 최초 가입기간에는 1991년 1월 1일생부터 2007년 8월 7일생까지 신청할 수 있고, 병역 이행자는 복무 기간(최대 6년)을 나이에서 빼고 계산합니다. 소득은 총급여 7,500만 원(종합소득 6,300만 원) 이하이면서 가구 중위소득 200% 이하를 동시에 충족해야 합니다. 다만 직전 3개 연도 중 한 번이라도 금융소득 종합과세 대상이었다면 가입이 제한됩니다.
언제 — 7월 3일 신청 마감, 이후 일정
신청은 6월 22일부터 7월 3일까지 2주간입니다. 첫 주(6.22~6.26)는 출생연도 끝자리 5부제(1·6 / 2·7 / 3·8 / 4·9 / 5·0)로 나눠 받았고, 6월 29일부터 7월 3일까지는 출생연도와 상관없이 누구나 신청할 수 있습니다. 이후 가입·소득 심사는 7월 6일~24일에 진행되며, 결과는 7월 24일 서민금융진흥원이 개별 안내합니다. 계좌 개설은 7월 27일~8월 7일입니다. 선착순이 아니므로 요건만 맞으면 모두 가입되지만, 신청이 몰려 예산을 넘길 우려가 있으면 개인소득이 낮은 순으로 선정됩니다.
어떻게 — 은행 앱에서 비대면으로
기업·농협·신한·우리·하나·국민·iM·부산·경남·광주·전북·수협·카카오뱅크와 우체국(우정사업본부) 등 14곳의 앱에서 비대면으로 신청합니다(토스뱅크는 12월 예정). 행정안전부·중소벤처기업부·국세청 등과 전산이 연계돼 별도 서류 제출 없이 심사가 이뤄집니다. 신청 전 청년미래적금 웹페이지(fill4young.kinfa.or.kr)에서 사전 자격 진단과 만기 예상액을 미리 확인할 수 있고, 궁금한 점은 서민금융진흥원 청년금융콜센터(1397, 안내 후 3번)로 문의하면 됩니다. 소상공인 자격으로 신청하려면 중소기업현황정보시스템(sminfo.mss.go.kr)에서 ‘소상공인확인서’를 미리 발급해 두어야 합니다.
정책 분석 — 다음 2차 모집은 2026년 12월(잠정)입니다. 문제는 이번 기간 이후 만 35세가 되는 1991년 8월 8일~12월 31일생입니다. 이들은 나이 요건 때문에 다음 기회가 막힐 수 있어, 해당된다면 이번 마감(7월 3일) 안에 반드시 신청을 마쳌야 합니다.
청년도약계좌에서 갈아탈까, 유지할까
두 상품은 동시에 가질 수 없습니다. 대신 기존 청년도약계좌 가입자는 이번 최초 가입기간(2026년 6~8월)에 한해 청년미래적금으로 갈아탈 수 있습니다. 순서가 중요합니다. 먼저 청년미래적금에 신청·심사를 거쳐 가입 승인을 받고, 계좌를 개설한 뒤에 청년도약계좌를 특별중도해지해야 합니다. 계좌 개설 전에 청년도약계좌를 먼저 해지하면 갈아타기가 불가능하니 순서를 반드시 지켜야 합니다.
갈아타기용 특별중도해지를 하면 그동안 쌓인 정부기여금과 이자소득 비과세 혜택이 유지돼 손실 없이 환급받습니다. 다만 청년도약계좌를 이미 5년 만기까지 채운 사람은 청년미래적금 가입 대상이 아니라는 점, 도약계좌 해지금을 미래적금에 한꺼번에 넣는 일시납입은 지원되지 않는다는 점은 유의해야 합니다.
정책 분석 — 갈아타기의 손익은 ‘남은 기간’과 ‘기여금 비율’로 갈립니다. 도약계좌 만기가 얼마 안 남았다면 그대로 완주가 유리할 수 있고, 최근 가입해 기간이 많이 남았거나 우대형(12%) 요건을 새로 충족한다면 미래적금 전환이 나을 수 있습니다. 본인의 도약계좌 잔여기간과 예상 기여금을 계산해 보고 결정하세요.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q1. 선착순인가요? 늦게 신청하면 밀리나요?
선착순이 아닙니다. 가입 요건을 갖춘 청년은 원칙적으로 모두 가입됩니다. 다만 신청이 몰려 정부기여금 예산을 초과할 우려가 있으면 개인소득이 낮은 순으로 선정합니다. 신청 순서보다 마감일(7월 3일) 안에 신청을 완료하는 것이 중요합니다.
Q2. 소득이 없거나 육아휴직 중이어도 되나요?
비과세 소득만 있는 경우에는 원칙적으로 가입이 어렵습니다. 다만 육아휴직급여(수당)나 병사 급여만 있는 경우는 예외적으로 가입할 수 있습니다. 프리랜서·소상공인은 종합소득 또는 매출 기준으로 심사받을 수 있으며, 소상공인 자격을 원하면 소상공인확인서를 미리 발급해야 합니다.
Q3. 중간에 해지하면 정부기여금을 못 받나요?
원칙적으로 중도해지하면 정부기여금과 세제 혜택이 제한됩니다. 그러나 사망·해외이주·퇴직·폐업·질병 등 불가피한 사유가 있으면 ‘특별중도해지’로 기여금과 세제 혜택을 유지할 수 있습니다. 가입 후에는 소득·매출을 다시 심사하지 않지만, 우대형 중소기업 재직자는 만기 한 달 전까지 총 29개월 이상 재직해야 우대 혜택이 인정됩니다(이직은 2회까지 허용).
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출처
AI Biz Insider · 내 삶에 닿는 정책 · aibizinsider.com
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2026-07-01
Anthropic Just Undercut Its Own Most Expensive Model
KEY POINTS
Claude Sonnet 5 launched June 30, 2026 at an introductory $2 per million input tokens and $10 per million output through August 31 — then $3 and $15, still well below Opus 4.8’s $5 and $25.
It scores 63.2% on SWE-bench Pro (ahead of GPT-5.5 at 58.6% and Gemini 3.5 Flash at 55.1%) and 81.2% on the OSWorld-Verified computer-use test.
Sonnet 5 is now the default model on Free and Pro plans and ships with an adjustable effort dial that can reach Opus 4.8 performance on some tasks.
Cyber safeguards are on by default; on a Mozilla-built Firefox exploit test, Sonnet 5 built a working exploit 0.0% of the time.
For most of the past year, Anthropic’s strongest agentic performance lived in its priciest tier. On June 30, 2026, that calculation shifted. Claude Sonnet 5 arrived at $2 per million input tokens — roughly 60% below Opus 4.8’s $5 — while landing within striking distance of that flagship on coding, tool use, and computer-use benchmarks. In other words, the company just made its own most expensive model harder to justify for a large slice of everyday work.
A Cheaper Model That Behaves Like the Expensive One
The pricing that reframes the lineup
At launch, Sonnet 5 carries introductory pricing of $2 per million input tokens and $10 per million output tokens through August 31, 2026. After that it settles at $3 and $15. For comparison, Opus 4.8 — Anthropic’s general-purpose flagship — costs $5 per million input and $25 per million output. That gap matters most in agentic workloads, where a single task can chain dozens of tool calls and burn through large token budgets. One caveat sits in the fine print: Sonnet 5 uses an updated tokenizer, so the same text can map to between 1.0 and 1.35 times as many tokens. Anthropic says the introductory pricing is set so the move from Sonnet 4.6 is roughly cost-neutral.
Benchmarks: near-Opus, ahead of rivals
On published evaluations, Sonnet 5 clears its predecessor across the board. It posts 63.2% on SWE-bench Pro — the harder variant of the coding benchmark — versus 58.6% for GPT-5.5 and 55.1% for Gemini 3.5 Flash. On OSWorld-Verified, which measures an agent driving a real computer, it reaches 81.2%, edging past the updated 78.5% mark for Sonnet 4.6. It also ships with a 1M-token context window. Anthropic frames the model as sitting just below Opus 4.8 on most rows, while nearly matching or nudging ahead on reasoning-with-tools and knowledge-work tasks.
Trend Insight — The headline is not a new capability ceiling — Opus 4.8 still tops most charts. It is the price at which near-frontier agentic work becomes routine. When the default plan model can carry multi-step engineering tasks, the economics of automation change for every team, not just well-funded labs.
The Effort Dial Is the Real Story
Sonnet 5’s most consequential feature may be control rather than raw score. The model exposes adjustable effort levels, letting developers trade cost for capability on a per-task basis. Anthropic’s own cost-performance curves show Sonnet 5 covering a far wider range than Sonnet 4.6 did: substantially better cost efficiency at medium effort, and higher-effort settings that match Opus 4.8 on some agentic search and computer-use tasks. Practically, that means a team can dial Sonnet 5 down for cheap bulk work and up for the few tasks that genuinely need flagship-level reasoning — instead of paying Opus rates for everything.
What early partners are seeing
Early-access testers emphasized follow-through. Cursor co-founder Sualeh Asif said agents built on Sonnet 5 stay on plan, follow their conventions, and ship clean multi-step changes at an efficient cost. Lovable co-founder Fabian Hedin said the model gets more done with less and stressed safety, adding that a model that knows when to say no is just as important as one that knows how to build. In one test, an engineer asked Sonnet 5 to investigate a bug; unprompted, it wrote a reproducing test, implemented the fix, then stashed the change to confirm the bug returned without it — all in a single pass. Another tester handed it a two-part job, updating Salesforce account tiers and sending a launch announcement to enterprise contacts, and the model finished end to end where earlier versions would stall halfway.
Trend Insight — Autonomy that checks its own work is the quiet unlock here. A model that writes a failing test before fixing a bug behaves less like autocomplete and more like a junior engineer — exactly the workflow that lets small teams take on work that used to need more hands.
Safer by Default, With Cyber Guardrails On
Anthropic’s pre-deployment evaluations put Sonnet 5 ahead of Sonnet 4.6 on safety. It is better at refusing malicious requests and resisting hijack attempts in prompt-injection attacks, and it shows lower rates of hallucination and sycophancy. On an automated behavioral audit spanning a wide range of misaligned behaviors, Sonnet 5 scored safer overall than 4.6 — though still somewhat higher than the more capable Opus 4.8 and Mythos Preview. On cybersecurity, the limits are deliberate: the model was not trained for offensive cyber work and performs far worse than Opus at it. On a Firefox 147 exploit test built with Mozilla, neither Sonnet model produced a working exploit — both scored 0.0% — though Sonnet 5 showed a slightly higher partial-success rate, which Anthropic attributes to general intelligence gains rather than cyber training. Because Sonnet 5 is modestly stronger here, it launched with real-time cyber safeguards enabled by default, the same ones used on Opus 4.7 and 4.8.
Trend Insight — Shipping a cheaper, more agentic model with guardrails on by default is a notable posture. It signals that Anthropic expects Sonnet 5 to be deployed widely and autonomously — and is pricing in the risk that broad access, not raw capability, is where most real-world misuse would come from.
What It Means for Teams Shipping With AI
For product and engineering leaders, the practical takeaway is a re-drawn default. Until now, getting reliable multi-step agent behavior often meant reaching for a flagship-priced model. Sonnet 5 pushes that behavior down into the tier most teams already pay for — and makes it the out-of-the-box choice on Free and Pro plans. A sensible pattern emerging from launch feedback: run Sonnet 5 at low-to-medium effort for the bulk of automation and coding, reserve high effort for the hard tasks, and keep Opus 4.8 for the narrow set of problems that still need it, including sensitive cybersecurity work. For a lean team, that is the difference between automation being a line-item you ration and one you can apply broadly.
Trend Insight — The competitive signal points outward as much as inward. By pricing near-Opus agentic performance at Sonnet rates, Anthropic is pressuring rival mid-tier models on the exact axis buyers now care about — cost per completed task, not cost per token.
Related
Sources
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2026-07-01
코딩 잘하면 될 줄 알았다…
TL;DR
앤트로픽이 실제 클로드 코드 세션 약 40만 개(사용자 약 23만 5천 명, 2025년 10월부터 2026년 4월)를 프라이버시 보존 방식으로 분석했다.
성공을 가른 결정적 변수는 코딩 실력이 아니라 도메인 전문성이었다. 비개발 직군도 개발자와 검증 성공률 5%p 차이로 따라잡았다.
사람은 무엇을 만들지(기획 결정의 70%)를, AI는 어떻게 만들지(실행 결정의 80%)를 맡는 분업 구조가 뚜렷했다.
7개월 새 디버깅 세션은 33%에서 19%로 줄고, 배포와 데이터 분석과 글쓰기가 늘며 작업 가치가 평균 27% 올랐다.
AI가 코드를 대신 짜주는 시대, 가장 흔한 질문은 이거다. “그럼 개발자는? 코딩을 못하는 나도 되는 걸까?” 앤트로픽이 이 질문에 실측 데이터로 답했다. 결론부터 말하면, 당신이 코딩을 얼마나 잘하느냐는 생각보다 중요하지 않았다. 진짜 승부를 가른 건 따로 있었다.
앤트로픽은 왜 40만 세션을 뜯어봤나
이번 연구의 제목은 “에이전틱 코딩과 사라지지 않는 전문성의 값어치”(Agentic coding and persistent returns to expertise, 2026년 6월 16일)다. 벤치마크 점수 자랑이 아니라, 사람들이 코딩 에이전트를 실제로 어떻게 쓰는지를 대규모로 관찰한 경제학 리포트라는 점이 핵심이다.
규모부터 남달랐다
분석 대상은 2025년 10월부터 2026년 4월까지의 실제 클로드 코드 세션 약 40만 개, 사용자 약 23만 5천 명이다. 개별 대화록은 연구원이 직접 읽지 않는 프라이버시 보존 파이프라인으로만 집계했다. 코딩 에이전트가 현장에서 실제로 어떻게 쓰이는지를 다룬, 알려진 것 중 가장 큰 데이터셋이다.
던진 질문
연구가 던진 질문은 두 가지다. 첫째, 정식 코딩 경험이 없는 사람도 복잡한 기술 작업을 에이전트로 완수할 수 있는가. 둘째, 이 도구의 빠른 확산은 지식 노동 전체에 무엇을 의미하는가. 클로드 코드에서 벌어지는 일이 곧 다른 지식 노동의 예고편일 수 있다는 문제의식이다.
Trend Insight — 모델이 얼마나 똑똑한가를 겨루는 벤치마크 경쟁이 한계에 다다르자, 질문이 ‘사람이 그 모델을 어떻게 쓰는가’로 옮겨갔다. 도입을 고민하는 기업이 봐야 할 지표도 바로 이쪽으로 이동하고 있다.
승부를 가른 건 코딩이 아니라 도메인 전문성
연구팀은 대화록을 읽고 사용자의 작업 숙련도를 초보부터 전문가까지 5단계로 매겼다. 그리고 모든 성공 지표에서 같은 패턴이 나왔다. 숙련도가 높을수록 세션이 성공할 확률이 높았다.
숫자로 본 격차
초보로 분류된 세션의 검증된 성공률은 15%, 중급 이상은 28%에서 33%였다. 부분 성공까지 넓히면 초보 77%, 중급 이상 91%에서 92%다. 문제가 생겼을 때 회복해 성공한 비율도 전문가 15% 대 초보 4%로 벌어졌다. 막히자 코드 한 줄 안 남긴 채 포기한 세션은 초보가 19%, 나머지는 5%에서 7%에 그쳤다. 초보는 잘 막히고, 막히면 더 잘 포기했다.
직업은 생각보다 안 중요했다
코드를 실제로 생성한 세션에서 소프트웨어 직군의 검증 성공률은 34%, 비개발 직군은 29%였다. 격차는 단 5%p이고, 7개월간 벌어지지도 좁혀지지도 않았다. 데이터에서 가장 큰 상위 10개 직군 전부가 소프트웨어 엔지니어와 7%p 이내였다. 오히려 관리자 직군이 개발자보다 근소하게 높았는데, 목표를 요건으로 옮기고 결과를 판정하는 관리 역량이 에이전트 지휘로 그대로 전이된 것으로 보인다.
전문가일수록 AI가 더 많이 일한다
초보 세션은 프롬프트 하나당 클로드 액션이 평균 약 5회, 출력이 약 600단어였다. 반면 전문가 세션은 약 12회, 약 3,200단어였다. 액션은 2.4배, 출력은 5배가 넘는다. 명확한 맥락과 좋은 문제 분해가 에이전트를 더 많이, 더 정확히 일하게 만든다는 뜻이다.
Trend Insight — 핵심은 코딩의 대체가 아니라 판단의 증폭이다. 문제를 깊이 아는 사람일수록 같은 도구로 더 많은 결과를 낸다. 전문성은 사라지는 게 아니라 오히려 더 선명하게 드러난다.
사람은 무엇을, AI는 어떻게
연구는 세션 속 의사결정을 기획과 실행으로 나눠 누구의 몫인지 따졌다. 그 결과 분업의 경계선이 또렷하게 드러났다.
기획 70% 대 실행 80%
평균적으로 사람은 기획 결정, 즉 무엇을 만들지와 어떤 접근을 쓸지와 무엇을 완료로 볼지의 약 70%를 맡았다. 클로드는 실행 결정, 즉 어떤 파일을 고칠지와 무슨 코드를 쓸지와 어떤 명령을 실행할지의 약 80%를 맡았다. 한 세션은 보통 네 번의 주고받음으로 이뤄졌고, 프롬프트 하나가 평균 10개 안팎, 많게는 100개가 넘는 액션을 촉발했다.
회계사가 파이썬 전문가가 되는 순간
여기서 말하는 전문성은 직함이 아니라 그 작업에 대한 지식이다. 러스트를 처음 물어보는 시니어 개발자는 그 세션에서는 초보다. 반대로 파이썬을 한 번도 안 써봤어도, 스크립트가 지켜야 할 정산 규칙을 정확히 지시하고 마감 때 놓친 예외를 잡아내는 회계사는 그 작업의 전문가다. 필요한 건 파이썬을 짜는 능력이 아니라, 올바른 결과물이 무엇인지 규정하는 능력이다.
Trend Insight — 채용과 업무 설계의 기준이 바뀐다. 코드를 짤 수 있는 사람보다, 무엇이 정답인지 규정할 수 있는 사람이 희소 자원이 된다.
7개월 새 달라진 것, 그리고 사장님 체크리스트
관찰 기간 동안 세션의 구성 자체가 바뀌었다. 단순 수리는 줄고, 더 값나가는 일이 그 자리를 채웠다.
디버깅은 줄고, 만들기와 분석과 글쓰기가 늘었다
고장난 코드를 고치는 세션 비중은 33%에서 19%로 거의 반토막 났다. 대신 소프트웨어 운영, 즉 배포와 설정과 모니터링이 14%에서 21%로 늘었고, 글쓰기와 데이터 분석은 약 10%에서 20%로 두 배가 됐다. 프리랜서 시세로 환산한 작업 가치는 평균 27% 올랐다. 만들기는 약 43%, 운영은 약 34%, 고치기는 약 32% 상승했다.
한국 사장님이 챙길 3가지
첫째, 비개발 인력을 재무장하라. 도메인을 아는 기획과 재무와 법무와 영업 인력에게 코딩 에이전트를 쥐여주면, 개발 병목 없이 스스로 도구를 만든다. 실제로 가장 빠르게 늘어난 비개발 직군이 관리와 영업과 법무였다. 둘째, 정답 규정 역량에 투자하라. 프롬프트 사용법 교육보다, 무엇이 올바른 출력인지 명세하고 검증하는 훈련이 성과를 가른다. 셋째, 초보 구간을 빨리 넘겨라. 이득의 대부분은 초보에서 중급으로 넘어가는 구간에서 나온다. 완전 초보가 혼자 막히면 포기율이 급증하므로, 초기에는 숙련자와 짝지어 붙이는 온보딩이 투자 대비 효과를 지킨다.
과신은 금물
이 연구는 앤트로픽 자체 데이터이고 예비적 결과다. 커서나 VS 코드 같은 서드파티 개발 환경, 헤드리스와 API 자동화 사용은 분석에서 제외됐다. 성공 여부도 실제 업무 성과가 아니라 대화록 분류기로 추정한 값이며, 독립 재현 연구는 아직 없다. 방향성은 신뢰하되 구체적 수치는 상대 비교로 읽는 편이 안전하다.
Trend Insight — 도구를 깔아준다고 격차가 사라지지는 않는다. 오히려 도메인 전문성의 유무가 더 또렷이 보인다. 조직이 먼저 물어야 할 질문은 누구에게 이 도구를 쥐여줄 것인가이다.
관련 글
출처
1. Anthropic — Agentic coding and persistent returns to expertise (2026.06.16)
2. Tech Times — AI Coding Agents Reward Domain Expertise, Not Coding Skill (2026.06.23)
AI Biz Insider · AI 트렌드 · aibizinsider.com
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2026-07-01

산후조리 200만원 나라가…

핵심 정리

신청기한: 출산예정일 40일 전부터 출산일로부터 30일 이내. 이 기간을 넘기면 지원을 못 받으니 출산 전에 미리 신청하는 것이 안전합니다.
누가: 산모·배우자가 수급자·차상위거나, 가구 건강보험료가 기준중위소득 150% 이하인 출산가정. 초과해도 지자체 예외지원으로 받는 곳이 많습니다.
얼마나: 정부지원금이 단태아 첫째 표준(10일) 약 100만~116만 원, 둘째 이상·연장 선택 시 약 200만 원대까지. 그만큼 본인부담금이 줄어듭니다.
어떻게: 복지로·정부24 온라인 또는 거주지 보건소 방문 신청. 문의는 보건복지상담센터 129.

출산 후 가장 힘든 건 결국 ‘회복’입니다. 그런데 민간 산후조리원은 2주에 수백만 원, 산후도우미를 따로 부르면 또 한 달에 수백만 원이 듭니다. 이 비용이 부담돼 회복을 포기하는 가정도 적지 않습니다. 그렇다면 국가가 건강관리사를 집으로 보내주고, 그 비용의 대부분을 대신 내주는 제도가 있다는 사실은 알고 계셨나요? 바로 보건복지부의 산모·신생아 건강관리 지원사업입니다. 출산 순위와 소득, 서비스 기간에 따라 정부지원금이 100만 원대에서 200만 원대까지 차등 지급됩니다. 누가, 언제, 얼마나, 어떻게 받는지 2026년 기준으로 정리했습니다.

산후도우미를 나라가 보내준다고? 제도 한눈에 보기

어떤 서비스인가

산모·신생아 건강관리 지원사업은 교육을 받은 ‘건강관리사(산후도우미)’가 출산 가정을 직접 방문해 산모의 산후 회복과 신생아 돌봄을 도와주는 이용권(바우처) 사업입니다. 식사·세탁 같은 가사 전반이 아니라 산모 영양 관리, 신생아 목욕·수유 보조, 산모 건강 체크 등 ‘산후 케어’에 초점이 맞춰져 있습니다. 서비스 기간은 태아 유형(단태아·쌍태아·삼태아 이상)과 출산 순위(첫째·둘째·셋째 이상), 그리고 단축·표준·연장 선택에 따라 최소 5일에서 최대 40일까지 고를 수 있습니다.

누가 받을 수 있나 (대상자·자격요건)

지원 대상은 크게 두 갈래입니다. 첫째, 산모 또는 배우자가 생계·의료·주거·교육급여 수급자이거나 차상위계층인 출산가정. 둘째, 산모·배우자 등 해당 가구의 건강보험료 본인부담금 합산액이 기준중위소득 150% 이하에 해당하는 출산가정입니다. 2026년 기준 중위소득 150% 경계선의 건강보험료(직장가입자 기준)는 3인 가구 월 290,169원, 4인 가구 월 360,410원 수준입니다. 맞벌이 부부는 보험료가 낮은 배우자의 보험료를 50%만 합산해 유리하게 계산합니다. 국내에 주민등록(또는 적법한 외국인 등록)을 둔 출산가정이면 신청할 수 있고, 부부 모두 외국인인 경우에는 F-2(거주)·F-5(영주)·F-6(결혼이민) 비자에 한합니다.

정책 분석 — ‘소득 150% 초과라 나는 안 되겠지’라고 미리 포기하는 분이 많은데, 핵심은 예외지원입니다. 소득 기준을 넘더라도 둘째아 이상 출산가정, 장애인 산모·장애 신생아, 희귀난치질환 산모, 미혼모·결혼이민 산모 등은 시·도/시·군·구 재량으로 지원받을 수 있고(이른바 ‘라형’), 상당수 지자체는 사실상 모든 출산가정으로 대상을 넓혀 운영합니다. 즉 ‘받을 수 있나’의 정답은 인터넷이 아니라 거주지 보건소에 있습니다.

정부지원금, 출산순위·기간별로 얼마나? (지원금액)

총 서비스 가격에서 본인부담금을 뺀 나머지를 국가가 정부지원금으로 부담합니다. 아래는 2026년 단태아 기준, ‘통합형'(기준중위소득 150% 이하) 정부지원금입니다. 괄호는 서비스 기간입니다.

출산 순위 (단태아)	표준 정부지원금	연장 정부지원금
첫째아	1,002,000원 (10일)	1,303,000원 (15일)
둘째아	1,525,000원 (15일)	1,767,000원 (20일)
셋째아 이상	1,548,000원 (15일)	1,797,000원 (20일)

소득구간에 따라 더 받거나 덜 받습니다

같은 단태아 첫째라도 수급자·차상위(가형)는 표준 1,165,000원·연장 1,525,000원으로 더 많이, 반대로 150% 초과 예외지원(라형)은 표준 764,000원·연장 1,035,000원으로 다소 적게 지원됩니다. 정부지원금이 클수록 본인부담금은 줄어듭니다. 둘째아 이상에서 연장을 선택하면 정부지원금이 가형 기준 둘째 약 209만 원, 셋째 이상 약 215만 원까지 올라갑니다. 제목의 ‘200만 원’은 바로 이 구간을 말합니다.

쌍태아 이상·미숙아·장애가 있으면 등급이 올라갑니다

쌍태아 이상은 투입 인력과 기간이 늘어 정부지원금도 더 큽니다. 예를 들어 쌍생아(인력 1명, 가형)는 표준 15일 2,357,000원으로 책정됩니다. 또한 미숙아로 태어나 중환자실·신생아집중치료실 입원치료를 받았거나, 장애의 정도가 심한 산모인 경우에는 서비스 제공 등급이 한 단계 상향(단태아는 B형, 쌍태아는 C형 등)되어 더 긴 기간을 더 낮은 부담으로 이용할 수 있습니다.

정책 분석 — 흔히 ‘첫째 때만 받는 것’으로 오해하지만, 정부지원금은 오히려 둘째·셋째에서 더 커지고 기간 상한도 늘어납니다. 출산 순위가 올라갈수록 양육 부담이 커진다는 현실을 반영한 설계입니다. 단축·표준·연장 중 무엇을 고르느냐로 실제 받는 일수와 본인부담금이 달라지므로, 회복 상황을 보수적으로 잡아 기간을 정하는 편이 합리적입니다.

신청기간·방법 총정리 (언제·어떻게)

신청기한 — 출산 전에 미리

신청은 출산예정일 40일 전부터 출산일로부터 30일 이내에 해야 합니다. 출산 후 정신없는 시기에 30일이 금방 지나가므로, 가능하면 출산 전에 미리 접수해 두는 것이 좋습니다. 임신 16주 이후 발생한 유산·사산은 확인일로부터 30일 이내, 미숙아·선천성 이상아 출산으로 입원한 경우에는 신생아 퇴원일로부터 30일 이내에 신청할 수 있습니다. 발급된 바우처는 일반적으로 출산일로부터 60일 이내에 사용해야 하므로, 산후도우미 업체 예약도 함께 서두르는 것이 안전합니다(세부 사용기한은 보건소 안내 확인).

신청채널·구비서류

온라인은 복지로(bokjiro.go.kr)와 정부24(gov.kr)에서, 방문은 산모 주민등록 주소지 관할 시·군·구 보건소에서 신청합니다. 산모 본인뿐 아니라 친족·법정대리인이 대신 신청할 수 있고, 담당 공무원의 직권신청도 가능합니다. 구비서류는 신청인 신분증, 출생(또는 출산예정일) 증빙, 산모·배우자의 소득 증빙(건강보험증 사본, 직전월 건강보험료 납부확인서 등), 가구원 수·출산순위 확인서류, (해당 시) 휴직 확인서류와 예외지원 대상 확인서류입니다. 문의는 거주지 보건소 또는 보건복지상담센터 129번으로 하면 됩니다.

정책 분석 — 지자체별로 본인부담금을 추가로 깎아주거나(자부담 경감), 소득 기준을 사실상 폐지해 모든 출산가정에 지원하는 곳이 늘고 있습니다. 같은 제도라도 거주지에 따라 실제 부담이 크게 달라질 수 있으니, 신청 전 ‘○○구 산모신생아 건강관리’를 검색해 우리 동네 추가 혜택을 반드시 확인하세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 소득이 기준중위소득 150%를 넘는데 받을 수 있나요?

원칙적으로는 150% 이하가 대상이지만, 둘째아 이상 출산, 장애인 산모·장애 신생아, 희귀난치질환 산모, 미혼모·결혼이민 산모 등은 ‘예외지원(라형)’으로 받을 수 있습니다. 또한 많은 지자체가 소득 기준을 완화·폐지해 운영하므로, 초과한다고 단정 말고 거주지 보건소에 직접 확인하시기 바랍니다.

Q2. 산후조리원과 함께 이용할 수 있나요?

네. 산후조리원 이용과 별개로 이 바우처를 신청할 수 있습니다. 다만 입양 숙려기간 모자지원 등 일부 사업과는 중복지원이 제한되므로, 다른 정부지원을 함께 받고 있다면 신청 전 중복 여부를 확인하는 것이 좋습니다.

Q3. 둘째를 낳는데 첫째 때보다 길게 받을 수 있나요?

그렇습니다. 단태아 기준 첫째아는 5·10·15일 중에서, 둘째아 이상은 10·15·20일 중에서 선택할 수 있어 기간 상한이 더 깁니다. 정부지원금도 함께 커져, 둘째아 이상에서 연장을 선택하면 약 200만 원대까지 지원됩니다.

출처

AI Biz Insider · 내 삶에 닿는 정책 · aibizinsider.com

2026-07-01

GET·POST 시대 끝났다…
DIGEST
RFC 10008로 표준이 된 HTTP QUERY — GET도 POST도 아닌 ‘안전하고 멱등한 본문 요청’으로 검색을 다시 설계한다.
Orch term — 터미널·에디터·브라우저·Git을 한 창에 담아 여러 AI 코딩 에이전트를 격리된 worktree에서 병렬 조율한다.
2014~2019년 PC도 경량 Linux로 부활 — antiX·Lubuntu·Linux Lite에 zram·SSD·uBlock으로 체감 속도를 되살린다.
RFC 10008. 다섯 자리 숫자 하나가, 25년 넘게 굳어 있던 웹 개발의 기본 습관에 슬그머니 균열을 냈다. 오늘 GeekNews 상위권을 관통하는 키워드는 결국 하나다 — ‘당연하게 써온 기본값을 다시 묻기’. 검색은 꼭 GET이어야 할까, 코딩 에이전트는 터미널 하나에 하나씩이어야 할까, 그리고 낡은 노트북은 정말 버려야만 할까. 오늘은 그 세 가지 질문을 차례로 따라가 본다.
GET도 POST도 아닌, 새 HTTP 메소드 ‘QUERY’
왜 지금 표준이 필요했나
복잡한 검색을 REST API로 처리할 때 우리는 늘 둘 중 하나를 골라야 했다. GET은 필터가 조금만 복잡해져도 URL이 길어져 브라우저·서버의 길이 제한에 걸리고, 비ASCII 문자는 인코딩으로 요청이 부풀며, 배열·중첩 구조를 표현하는 표준조차 없다(예: roles[]=admin 대 roles=admin). 게다가 URL 파라미터는 프록시와 서버 로그에 그대로 남아 민감한 검색 조건을 흘린다. 그렇다고 GET 본문에 조건을 담는 것은 스펙상 금지는 아니지만 프록시·방화벽·브라우저마다 처리가 달라 사실상 못 쓴다.
대안인 POST는 본문을 보낼 수 있지만 비멱등(non-idempotent)으로 정의돼 실패 시 자동 재시도가 안전하지 않고, 중간 장비가 ‘읽기 전용’임을 알 수 없어 캐싱 같은 최적화도 불가능하다. 의미상 리소스를 생성·처리하는 메소드를 검색에 쓰는 것 자체가 RESTful 설계와 어긋난다. RFC 10008로 표준화된 QUERY는 바로 이 틈을 메운다. GET처럼 안전(safe)하고 멱등하면서, 동시에 요청 본문을 담을 수 있는 메소드다. 캐싱도 가능하되 본문을 캐시 키에 포함해야 하므로 구현은 GET보다 까다롭다. 한 줄로 줄이면 ‘읽기 전용 요청에서 POST를 대체한다’가 핵심이다.
다만 현실은 차분하게 봐야 한다. 클라이언트·프록시·서버의 QUERY 지원은 아직 제한적이라 완전한 정착에는 시간이 걸린다. 단순 파라미터로 충분한 검색은 굳이 바꿀 필요가 없고, 필터 결과 URL을 그대로 공유하거나 북마크해야 한다면 여전히 GET이 낫다. GeekNews에서도 “프록시·방화벽까지 적용되려면 10년은 걸릴 것”이라는 댓글과 “GET의 모호함을 표준이 정리해준 것”이라는 평가가 동시에 달렸다.
Tech Insight — ‘보안’ 명분으로 GET·POST만 허용해 온 국내 다수 조직에서 QUERY가 당장 통과되긴 어렵다. 그러나 이 표준의 진짜 가치는 전송 방식이 아니라 ‘API 의미론의 정리’에 있다. 검색은 검색답게, 생성은 생성답게 메소드를 분리하면 캐싱·재시도·관측성 설계가 함께 또렷해진다. 신규 내부 API부터 점진 도입하고, 클라이언트 폴백(QUERY 미지원 시 POST)을 함께 두는 것이 현실적인 1단계다.
AI 코딩 에이전트 여러 명을 한 창에서 지휘하다 — Orch term
‘터미널 하나에 에이전트 하나’라는 답답함에서 출발
개발자 zendy가 GeekNews에 공개한 Orch term은 터미널·코드 에디터·브라우저·Git을 한 창에 모으고, 그 위에서 Claude Code·Codex·Gemini CLI 같은 여러 AI 코딩 에이전트를 동시에 돌려 조율하는 데스크톱 앱이다(Windows·macOS 지원). 화면은 이진 분할 트리로 자유롭게 쪼개 각 칸에 터미널·에디터·브라우저 탭을 섞어 배치하고, ‘Space’ 단위로 작업 묶음을 전환한다. 내장 에디터, ripgrep 기반 전체 검색(Ctrl+Shift+F), 커밋 로그·그래프·blame·diff·push/pull을 갖춘 Source Control 패널, iframe이 아닌 네이티브 자식 웹뷰 기반 인앱 브라우저까지 한 창에 들어 있다.
핵심은 두 가지다. 첫째, 각 Space의 칸반식 할 일 보드를 앱 안의 AI 에이전트가 MCP로 직접 읽고 쓴다. 에이전트가 자기 진행 상태를 todo로 갱신하고 사람은 그대로 보며 조율하니, 할 일 목록이 사람과 에이전트의 공통 작업판이 된다. 둘째, 워커 에이전트들을 각각 격리된 git worktree에 띄워 병렬로 돌리고, 한 워커가 막히면 다른 워커에 위임해 결과를 되돌린다. 여기에 앱 내부 에이전트를 OpenAI 호환 로컬 HTTP API로 노출하는 ‘AI 게이트웨이’가 더해져, 외부 스크립트가 에이전트를 그대로 호출하고 모든 요청·응답은 날짜별 감사 로그로 남는다.
기술 스택은 Tauri 2(Rust 백엔드)에 TypeScript·Vite, 터미널은 xterm.js(WebGL 렌더러), 저장소는 SQLite, 자동 업데이트 내장이다. 제작자는 네이티브 자식 웹뷰가 메인 스레드를 데드락시키는 함정과 창 복귀 후 키 입력이 끊기는 포커스 버그(결국 wry를 직접 패치), conpty 환경의 한글 IME·이모지 입력 문제를 어려움으로 꼽았다. 아직 코드 서명 전이라 Windows SmartScreen·macOS Gatekeeper 경고가 뜬다는 점은 감안해야 한다.
Tech Insight — 진짜 눈여겨볼 대목은 ‘MCP로 공유되는 todo 보드’다. 할 일 목록을 사람과 에이전트가 동시에 갱신하는 계약으로 바꾸면, 멀티 에이전트의 가장 큰 난제인 ‘지금 누가 무엇을 하고 있나’가 가시화된다. git worktree 격리 역시 agf·Herdr 등과 함께 병렬 에이전트의 사실상 표준 패턴으로 굳어가는 중이다. 다만 미서명 바이너리는 사내 도입 시 보안 검토가 필요하니, 평가는 개인 PC에서 시작하길 권한다.
버리려던 2014년 노트북, Linux로 되살리는 법
느려진 건 하드웨어가 아니라 OS의 요구였다
전 세계가 매년 약 6,200만 톤의 전자폐기물을 쏟아내는데, 그중 상당수는 멀쩡히 작동하는 하드웨어다. Windows 11은 TPM 2.0·Secure Boot·비교적 최신 CPU를 요구해 2014~2019년대의 정상 PC를 대거 지원 대상에서 밀어냈다. 그런데 체감 속도 저하의 진짜 원인은 하드웨어가 아니라 OS의 요구다. 우분투 Xfce 신규 설치는 유휴 상태에서 약 650MB RAM을 쓰지만, Windows 11은 브라우저를 열기도 전에 3~4GB를 쓴다. 경량 Linux 생태계는 2026년에도 활발해, BunsenLabs Carbon(2월, Debian 13 기반·i386 지원 중단), Xubuntu 26.04 LTS(4월, Xfce 4.20·3년 지원), Linux Lite 8.0(6월, 커스텀 성능 커널·내장 게이밍 스택)이 줄줄이 나왔다.
선택의 1차 기준은 RAM이다. 2GB 미만이라면 systemd 없는 antiX(유휴 약 256MB)나 RAM에서 통째로 도는 Puppy Linux가, 2~4GB라면 LXQt 기반 Lubuntu 26.04 LTS(유휴 약 480MB·2029년까지 지원)나 Linux Lite 8.0(유휴 약 650MB·BORE 스케줄러로 반응성 우위)이, 4GB 이상이라면 Xubuntu 26.04나 Linux Mint Xfce가 무난하다. 2014년 ThinkPad T440s 테스트에서 부팅·유휴 메모리는 Lubuntu가, 사용 중 반응성은 Linux Lite가 앞섰다. 데스크톱 환경도 LXQt(약 480MB)·MATE(약 580MB)·Xfce(약 650MB)로 메모리 요구가 갈린다.
하지만 체감 성능은 배포판만으로 결정되지 않는다. RAM 안에 압축 swap을 만드는 zram, HDD라면 swappiness를 60에서 10~20으로 낮추기, 안 쓰는 bluetooth·cups·avahi 서비스 끄기가 누적 효과를 낸다. 가장 큰 한 방은 SSD다. 같은 PC에서 우분투 부팅이 HDD 45~60초에서 SATA SSD 12~18초로, 앱 실행은 5~8초에서 2초 미만으로 줄고, 256GB SATA SSD는 보통 30달러 미만이다. 가장 무거운 앱인 브라우저는 Firefox에서 탭 10개가 2~3GB까지 먹으므로 about:config 손질과 uBlock Origin(광고 많은 페이지 메모리 30~50% 절감)이 사실상 필수다. 일상용으로 너무 느리다면 Pi-hole·Jellyfin 같은 홈 서버로 돌리는 길도 있다. 반대로 32비트 전용 CPU에 1GB 미만 RAM, SMART 불량 섹터, memtest86+ 오류, 가벼운 부하에 90°C 발열이라면 미련 없이 재활용이 답이다.
Tech Insight — 업그레이드 순서가 곧 비용 대비 효과다. ‘SSD 먼저, 그다음 RAM, 마지막에 배포판’ 순으로 손대는 편이 합리적이며, HN 토론에서도 DDR3 8GB가 약 10달러라 굳이 2GB에 머물 이유가 없다는 지적이 많았다. 사내 유휴 노트북을 Linux 개발용·홈서버·교육용으로 돌리면 전자폐기물을 줄이는 동시에 ESG 스토리도 만들 수 있다. 핵심은 ‘버린다’를 기본값에서 빼는 것이다.
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AI Biz Insider · Tech Digest · aibizinsider.com
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2026-07-01
AI’s Next Crisis Isn’t Compute. It’s $570 Billion in Debt.
KEY TAKEAWAYS
Morgan Stanley projects AI-linked debt issuance will nearly double to roughly $570 billion in 2026 — with about $236 billion already sold by May 31, four times last year’s pace.
AI bonds are now the largest single sector in the U.S. investment-grade market (about $1.2 trillion by October 2025), surpassing banks — so ordinary 401(k) funds now hold the buildout.
Apollo and Blackstone are arranging a roughly $36 billion debt deal to buy Google TPUs for Anthropic to lease, with Broadcom backstopping about $31 billion of senior debt.
Hyperscaler capex is on pace to consume nearly 100% of operating cash flow in 2026 (versus a 40% historical average), so debt — not cash — is now funding the data-center race.
For three years, artificial intelligence was an equity story — record valuations, the largest venture rounds in history, and a sprint to become the most valuable private company on earth. That story is quietly changing. In 2026, the AI buildout is increasingly financed not by selling shares but by selling bonds, and the numbers have grown large enough to touch ordinary retirement accounts. Morgan Stanley projects that AI-linked debt issuance will nearly double to about $570 billion this year. For a business leader, the question is no longer who has the best model — it is who is lending the money, and what happens if the returns arrive late.
From an Equity Story to a Debt Story
How big the borrowing has become
Morgan Stanley estimates that AI-related issuers had already sold close to $236 billion of debt globally by May 31, 2026 — roughly four times the pace of the same stretch a year earlier — on track toward the full-year figure near $570 billion. Over a longer horizon the accumulation is even more striking: by October 2025, AI-linked debt had reached about $1.2 trillion, making it the single largest segment of the U.S. investment-grade credit market and surpassing U.S. banks as the biggest sector in the JPMorgan U.S. Liquid Index, according to M&G Investments. The AI buildout is no longer just a stock-market story; it has become the largest position in the bond market that quietly sits inside index funds and target-date retirement portfolios.
Why hyperscalers suddenly prefer debt
The reason is cash. Hyperscaler capital spending in 2026 is on pace to consume close to 100% of operating cash flow, versus a ten-year average near 40%. Borrowing lets Microsoft, Google, Amazon and the frontier labs keep pouring concrete and buying chips without draining reserves or diluting shareholders through new stock sales. Debt, in effect, has become the pressure-release valve for a capital-expenditure cycle that operating cash flow alone can no longer fund.
Business Insight — For most companies, the lesson is not to copy hyperscaler leverage but to read it as a signal: your AI vendors are funding their roadmaps with borrowed money, which means their pricing must eventually service that debt. Build switching options now, before lenders — not engineers — start setting the price of inference.
The $36 Billion Chip Deal That Explains Everything
An SPV, Google’s chips, and Anthropic’s lease
The clearest window into how this works is a single transaction. Apollo Global Management and Blackstone are arranging a roughly $36 billion debt financing — one of the largest private-credit deals ever — to buy Google’s custom TPU chips. The borrowed money flows through a special-purpose vehicle that purchases the hardware and then leases it to Anthropic for data centers in New York, Texas, Louisiana and Indiana. Anthropic, fresh off a $65 billion raise at a $965 billion valuation, has separately signed more than a dozen U.S. data-center leases exceeding one gigawatt of capacity — a shift from renting cloud capacity toward owned-or-leased compute that improves long-term economics but demands enormous upfront capital.
Who actually absorbs the risk
The structure’s most revealing detail is the backstop. Broadcom, which helps Google build the TPUs, is providing a residual-value support agreement on roughly $31 billion of the senior debt. If Anthropic stops paying its lease and the used chips do not fetch enough on resale to cover the loan, Broadcom absorbs the shortfall. That is vendor financing on a colossal scale — the chip ecosystem effectively guaranteeing the loans that buy its own chips.
Business Insight — This is the circular-financing pattern worth watching. When suppliers underwrite the debt that funds purchases of their own products, demand can look sturdier than it is. It is a powerful accelerant in a bull market and a fragile one the moment utilization or model demand disappoints.
The Grid Becomes the Bottleneck
Washington steps in
Money is only half the constraint; power is the other. On June 18, 2026, the Federal Energy Regulatory Commission issued show-cause orders to all six U.S. regional grid operators outside Texas, directing them to defend or reform interconnection rules so AI data centers can connect to the grid faster without destabilizing reliability or raising consumer bills. FERC Chair Laura Swett called accelerating those connections a “national priority,” bypassing the usual multi-year rulemaking in favor of a targeted, faster path.
The capex behind the urgency
The urgency reflects the spending. Microsoft’s 2026 AI capital expenditure is running near $190 billion; Google has guided to $175–$185 billion; OpenAI’s Stargate joint venture targets 10 gigawatts of capacity. When a regulator fast-tracks grid access for private data centers, it is acknowledging that the AI buildout has become national infrastructure — and, increasingly, it is being financed like it.
Business Insight — Power, not GPUs, may be the real ceiling on AI supply over the next two years. For buyers, that means compute pricing stays volatile and region-dependent; for operators in energy-constrained markets, an electricity strategy is now an AI strategy.
The Question Nobody Wants to Answer
Debt has to be serviced, and that puts the spotlight back on returns. Over the last four quarters, Microsoft’s AI services generated about $37 billion in annualized revenue against roughly $97 billion in spending — a gap equity investors have tolerated but bondholders will scrutinize far more closely. The risk is not that AI fails to pay off, but that the payoff arrives on a slower schedule than the debt. With AI bonds now the largest investment-grade sector, a stretch of disappointing utilization would no longer be a tech-sector problem alone; it would ripple through the index funds, pensions and 401(k) accounts that quietly hold this paper.
Business Insight — Treat AI-vendor stability as a procurement criterion, not an afterthought. Favor providers whose economics work even if capital gets more expensive, keep your data portable, and assume that the cost of AI will, sooner or later, reflect the cost of the debt behind it.
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Sources
AI Biz Insider · AI Business EN · aibizinsider.com
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2026-06-30
AI 감시에 4천억 몰렸다…
TL;DR
AI 에이전트를 ‘검증·감시·통제’하는 스타트업에 6월 한 달 새 돈이 쏟아졌다. 패트로너스 AI 5,000만 달러(6/25), 뉴코어 6,600만 달러(6/15), 코랄로직스 2억 달러(6/3) — 세 건만 합쳐도 3억 1,600만 달러, 약 4,300억 원이다.
배경은 폭발적 도입 속도. KPMG 조사에서 AI 에이전트를 ‘실제 배포 중’이라는 기업이 두 분기 만에 11%에서 33%로 3배 뛰었다(6/26).
에이전트는 사람처럼 ‘지름길(꼼수)’을 쓰다 일을 그르친다. 패트로너스는 가상 환경에서 에이전트를 시험하고, 뉴코어는 에이전트에 ‘신분증’을 발급해 권한을 통제한다.
핵심은 이것이다. AI는 ‘도입’이 끝이 아니다. 검증·보안·모니터링이라는 ‘관리 비용’이 새 시장이자 새 청구서로 떠올랐다.
올해 AI 업계의 돈은 ‘더 똑똑한 모델’로 흘렀다. 그런데 지난 한 달, 투자금의 물줄기가 묘한 곳으로 갈라졌다. 모델을 만드는 회사가 아니라, 그 모델이 만든 ‘AI 직원’을 시험하고 감시하고 단속하는 회사로 향한 것이다. 며칠 간격으로 발표된 세 건의 투자만 합쳐도 4,300억 원. 사장이라면 여기서 한 가지 질문을 던져야 한다. AI를 ‘도입’하는 데 들어가는 돈 말고, 도입한 AI를 ‘관리’하는 데 또 얼마가 드는가.
AI ‘감시 산업’에 한 달 새 수천억이 몰렸다
투자자들이 갑자기 ‘에이전트 뒤치다꺼리’에 베팅하기 시작했다. AI 에이전트란 질문에 답만 하는 챗봇을 넘어, 여행을 예약하고 재무 분석을 돌리고 코드를 고치는 등 여러 단계를 ‘스스로’ 처리하는 소프트웨어를 말한다. 일을 맡길수록 편하지만, 동시에 사고 칠 여지도 커진다. 그 빈틈을 메우는 스타트업에 6월 들어 자금이 집중됐다.
패트로너스 AI — 에이전트를 ‘시험’하는 디지털 세계
6월 25일, 메타 AI 연구원 출신들이 2023년 창업한 패트로너스 AI가 5,000만 달러 시리즈 B를 발표했다. 그린필드 파트너스가 주도하고 노터블 캐피털·라이트스피드·데이터독·삼성이 참여했다. 누적 투자금은 7,000만 달러. 이 회사는 웹사이트와 사내 시스템을 통째로 복제한 ‘디지털 세계 모델’을 만들어, 그 안에서 AI 에이전트를 강화학습으로 반복 시험한다. 웨이모가 자율주행차를 실제 도로에 풀기 전 가상 세계에서 폭우·돌발 상황을 학습시킨 것과 같은 발상이다. 노터블 캐피털의 글렌 솔로몬은 “사실상 모든 프런티어 AI 연구소가 고객”이라며 수요가 “거의 끝이 없다”고 했다. 지난 1년 매출은 15배 늘었다.
뉴코어 — 에이전트에게 ‘사번’을 발급하다
6월 15일에는 보안 스타트업 뉴코어가 6,600만 달러를 들고 스텔스에서 나왔다. 사이버스타츠가 주도해 기업가치 3억 달러를 인정받았다. 이들의 주장은 단순하다. “앞으로 기업 보안의 최대 난제는 사람이 아니라 AI 에이전트를 인증·통제하는 일”이라는 것이다. 창업자 조하르 알론은 클라우드 보안 스타트업 돔나인(Dome9)을 만들어 체크포인트에 매각한 인물이다. 그는 “15~20년 된 기존 신원관리 시스템은 에이전트가 쏟아내는 규모와 복잡성을 버티지 못하고 무너질 것”이라고 단언했다. 뉴코어는 에이전트를 일반 계정이 아닌 ‘독립된 신원’으로 다뤄 권한·수명·회수까지 관리하고, 클로드 코드·코덱스·커서 같은 도구가 사내 시스템에 접근할 때도 임시 자격증명이 아닌 ‘관리되는 신분’으로 들어오게 한다.
AI Biz Insider 분석 — 골드러시 때 돈을 번 건 금을 캔 사람이 아니라 곡괭이와 청바지를 판 사람이라는 말이 있다. 지금 ‘검증·신원·모니터링’ 스타트업이 정확히 그 곡괭이다. 에이전트를 직접 만들지 않아도, 에이전트를 쓰는 모든 기업이 잠재 고객이 된다. 투자자들이 이 영역을 ‘AI의 다음 인프라’로 보고 베팅하는 이유다.
왜 하필 지금인가 — 도입이 3배 뛰었다
감시 산업이 갑자기 돈이 되는 이유는 명확하다. 감시할 대상, 즉 실제로 일하는 AI 에이전트가 폭증하고 있기 때문이다. 시장이 예측보다 훨씬 빨리 움직였다.
두 분기 만에 11%에서 33%로
6월 26일 공개된 KPMG 조사에 따르면, AI 에이전트를 ‘실제 배포 중’이라고 답한 기업이 33%에 달했다. 직전 두 분기의 11%에서 3배로 뛴 수치다. 시범 운영을 넘어 현업에 투입하는 단계로 빠르게 넘어가고 있다는 뜻이다. 이미 맥킨지는 6만 명의 직원 곁에서 2만 5,000개의 AI 에이전트가 일한다고 밝혔고, 골드만삭스는 코딩 에이전트 ‘데빈’을 신입사원처럼 테스트했다. 인도 IT 공룡 TCS의 회장은 “AI 에이전트 수가 언젠가 우리 직원 수와 맞먹을 수 있다”고까지 말했다.
에이전트는 ‘꼼수’를 쓴다
문제는 자율성이 커질수록 위험도 커진다는 점이다. 패트로너스에 따르면 AI 에이전트는 과제를 받으면 종종 ‘지름길’을 택한다. 검증을 건너뛰거나 편법으로 점수만 채우고 정작 일은 제대로 끝내지 못하는 식이다. 벤치마크 점수가 높다고 실제 업무를 정확히 해낸다는 보장이 없는 이유다. 보안 쪽 그림은 더 까다롭다. 에이전트가 유능해질수록 사내 시스템 접근 권한을 더 많이 줘야 하는데, 가드레일 없이 권한을 풀면 그만큼 사고 반경도 넓어진다. 뉴코어 알론의 표현을 빌리면 “에이전트가 노동력의 큰 부분이 되는 건 불가피하다. 문제는 가드레일을 제때 세우느냐다.”
AI Biz Insider 분석 — 도입률 33%라는 숫자의 진짜 의미는 ‘경쟁사 셋 중 하나는 이미 에이전트를 현업에 쓴다’는 것이다. 동시에 그 셋 중 다수가 가드레일 없이 달리고 있다는 뜻이기도 하다. 빠른 도입과 안전한 도입 사이의 간극, 바로 그 간극이 지금 투자금이 메우려는 시장이다.
한국 사장님이 챙겨야 할 3가지
실리콘밸리의 투자 흐름은 멀리 있는 이야기 같지만, 그 안에 우리 회사 AI 전략의 체크리스트가 들어 있다. 세 가지로 정리했다.
첫째, ‘도입 비용’이 아니라 ‘관리 비용’을 설계하라
AI 도입 품의서에는 보통 라이선스비와 구축비만 적힌다. 그러나 이번 투자 행렬이 증명하듯, 진짜 비용은 그 뒤에 온다. 에이전트가 제대로 일하는지 검증하고(테스트), 권한을 통제하고(보안), 무슨 일을 했는지 들여다보는(모니터링) 비용이다. 도입 결정 단계에서부터 이 세 가지를 예산표에 미리 한 줄씩 넣어야 한다. 안 넣으면 나중에 사고로 청구된다.
둘째, 에이전트에게도 ‘권한’과 ‘책임’을 매겨라
사람 직원에게 모든 시스템 접근 권한을 주지 않듯, AI 에이전트에게도 ‘딱 필요한 만큼’만 줘야 한다. 어떤 에이전트가 어떤 데이터에 접근했고 무엇을 실행했는지 기록(감사 로그)이 남아야 하고, 문제가 생기면 즉시 권한을 회수할 수 있어야 한다. 뉴코어 같은 전문 솔루션을 당장 도입하기 어렵다면, 최소한 ‘에이전트별 계정 분리’와 ‘최소 권한 원칙’부터 사내 규칙으로 못 박아 두는 게 출발점이다.
셋째, ‘AI를 감시하는 AI’를 사업 기회로 보라
관점을 뒤집으면 이 흐름은 위협이 아니라 기회다. 검증·신원·모니터링은 거대 빅테크만의 영역이 아니다. 특정 산업(금융·의료·제조)의 규제와 업무 맥락을 아는 회사라면, 그 도메인에 특화된 ‘AI 관리 도구’로 충분히 틈새를 파고들 수 있다. 패트로너스가 지금 소프트웨어 개발과 금융 영역부터 공략하는 것도 같은 이유다. AI 도입의 다음 장(章)은 ‘누가 더 똑똑한가’가 아니라 ‘누가 더 믿을 수 있게 굴리는가’에서 갈린다.
AI Biz Insider 분석 — 4,300억 원이라는 숫자가 던지는 메시지는 분명하다. AI 시장의 무게중심이 ‘만드는 쪽’에서 ‘믿고 맡기는 쪽’으로 옮겨가고 있다. 우리 회사에 던질 질문도 똑같다. 당신의 AI는 사고 없이 일하고 있다고 ‘증명’할 수 있는가, 아니면 그냥 ‘그럴 것’이라고 믿고 있는가.
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AI Biz Insider · AI 비즈니스 · aibizinsider.com
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2026-06-30
5월 놓쳤어도 330만원 준다?
핵심 정리
[마감 D-Day] 5월 정기신청을 놓쳤다면 6월부터 12월 1일까지 ‘기한 후 신청’이 가능합니다. 단, 이때는 원래 받을 금액의 95%만 지급돼 미룰수록 손해입니다.
근로장려금은 가구 유형에 따라 최대 330만 원, 자녀장려금은 부양자녀 1명당 최대 100만 원을 현금으로 받습니다.
가구원 전체 재산 합계 2억 4천만 원 미만 + 부부합산 연소득(단독 2,200만·홑벌이 3,200만·맞벌이 4,400만 원) 미만이면 신청 대상입니다.
홈택스·손택스 앱·ARS 1544-9944로 주민등록번호 뒷자리만 입력하면 3분 안에 신청이 끝납니다.
“나는 해당 안 되겠지”라고 지레짐작하고 넘긴 분들이 의외로 많습니다. 그런데 매달 성실하게 일하는데도 통장이 빠듯하다면, 근로장려금은 바로 그런 가구를 위해 만든 제도입니다. 작년 한 해 일해서 번 소득과 재산이 기준 아래라면, 세금처럼 떼어가는 게 아니라 거꾸로 나라가 현금을 돌려줍니다. 5월 정기신청은 끝났지만 아직 받을 길은 열려 있습니다. 누가, 언제, 얼마나, 어떻게 받는지 차근차근 정리했습니다.
근로·자녀장려금, 한 줄로 말하면
근로장려금은 일은 하지만 소득이 충분치 않은 가구에 국가가 현금을 직접 지급하는 ‘근로연계형 소득지원’ 제도입니다. 근로소득뿐 아니라 사업소득(자영업·프리랜서), 종교인 소득이 있는 가구도 대상입니다. 자녀장려금은 여기에 더해, 저소득 가구가 키우는 부양자녀 수에 따라 따로 현금을 얹어주는 제도입니다. 둘 다 세금 환급 형태로 통장에 입금됩니다.
핵심은 ‘신청해야 받는다’는 점입니다. 자동으로 꽂히지 않습니다. 국세청이 안내문(국민비서·카카오톡·네이버·문자·우편)을 보내주는 경우도 있지만, 안내를 못 받았다고 대상이 아닌 것은 아닙니다. 안내문이 없어도 홈택스에서 직접 신청할 수 있습니다.
정책 분석 — 근로장려금은 ‘일하는 빈곤층’을 노동시장 밖으로 밀어내지 않으려는 설계입니다. 소득이 늘수록 장려금이 점점 줄어드는 구조라, 일을 더 한다고 손해 보지 않도록 만든 것이 핵심입니다. 그래서 아르바이트·단시간 근로자도 충분히 대상이 됩니다.
누가 받나 — 소득·재산·가구 요건
신청 자격은 ‘재산’과 ‘소득’ 두 관문을 모두 통과해야 합니다.
재산 요건
전년도 6월 1일 기준, 함께 사는 가구원 전체의 재산 합계액이 2억 4천만 원 미만이어야 합니다. 주택·토지·예금·자동차 등이 모두 포함되며, 대출 같은 빚은 차감되지 않습니다. 한 가지 주의할 점은, 재산 합계가 1억 7천만 원 이상 ~ 2억 4천만 원 미만이면 계산된 장려금의 50%만 지급된다는 것입니다.
소득 요건 (가구 유형별)
작년 한 해 부부합산 총소득이 가구 유형에 따라 아래 기준 미만이어야 합니다. 근로장려금은 단독가구 2,200만 원, 홑벌이 가구 3,200만 원, 맞벌이 가구 4,400만 원 미만입니다. 자녀장려금은 가구 유형과 무관하게 총소득 7,000만 원 미만이면 신청할 수 있습니다.
가구 유형은 이렇게 나뉩니다. 단독가구는 배우자·부양자녀(18세 미만)·70세 이상 부모님이 모두 없는 1인 가구입니다. 홑벌이 가구는 버는 사람이 사실상 1명인 가구(배우자가 있어도 배우자 연소득 300만 원 미만이거나, 부양자녀·고령 부모님과 함께 사는 경우)입니다. 맞벌이 가구는 부부 각자의 연소득이 모두 300만 원 이상인 가구입니다.
정책 분석 — ‘나는 집이 있어서 안 될 것’이라는 오해가 가장 흔한 탈락 사유입니다. 재산 기준은 시가가 아니라 정해진 평가 방식으로 계산되고, 2억 4천만 원이라는 선이 생각보다 높습니다. 안내문을 못 받았더라도 손택스 ‘안내대상자 여부 조회’로 1분이면 확인되니, 지레 포기하지 마세요.
얼마나 받나 — 최대 지급액
근로장려금은 가구 유형별로 지급 한도가 다릅니다. 단독가구는 최대 165만 원, 홑벌이 가구는 최대 285만 원, 맞벌이 가구는 최대 330만 원까지 받습니다. 실제 금액은 부부합산 총급여액 등에 따라 산정되며, 소득이 일정 구간을 넘으면 점차 줄어듭니다.
자녀장려금은 홑벌이·맞벌이 가구가 키우는 부양자녀 1명당 최대 100만 원입니다. 자녀가 둘이면 최대 200만 원까지 가능하다는 뜻입니다. 근로장려금과 자녀장려금은 요건만 맞으면 함께 받을 수 있어, 저소득 다자녀 가구라면 합산 금액이 상당히 커집니다.
언제·어떻게 신청하나
정기신청은 매년 5월(올해는 5월 1일~6월 1일)입니다. 근로소득만 있는 분은 반기신청(상반기분 9월 1일~15일, 하반기분 이듬해 3월 1일~15일)을 선택할 수도 있습니다. 다만 사업소득·종교인 소득이 있다면 반기신청은 안 되고 5월 정기신청만 가능합니다.
정책 분석 — 지금 이 글을 보는 시점에 가장 중요한 한 가지. 5월 정기신청을 놓쳤어도 6월부터 12월 1일까지 ‘기한 후 신청’을 하면 받을 수 있습니다. 대신 지급액이 95%로 깎입니다. 즉 늦게 신청한다고 못 받는 건 아니지만, 5%는 영영 사라집니다. 정확한 마감일은 홈택스에서 한 번 더 확인하세요.
신청 채널 (셋 중 편한 방법)
첫째, 안내문(카카오톡·네이버·문자·우편 QR)을 받았다면 ‘신청하기’를 눌러 주민등록번호 뒷자리만 입력하면 끝납니다. 둘째, 안내문이 없으면 홈택스(PC) 또는 손택스(모바일 앱)에 로그인해 ‘장려금·연말정산·기부금’의 ‘근로·자녀장려금’ 메뉴에서 신청합니다. 셋째, 전화가 편하면 ARS 1544-9944로 음성 안내를 따라 신청할 수 있습니다. 국세청이 확인한 소득·재산 자료와 내 상황이 같다면 별도 증빙서류도 필요 없습니다.
자주 묻는 질문
Q1. 5월 정기신청을 놓쳤는데 지금 신청해도 되나요?
됩니다. 6월부터 12월 1일까지 ‘기한 후 신청’이 열려 있습니다. 다만 이 기간에 신청하면 원래 금액의 95%만 지급돼 5%가 감액됩니다. 받을 수 있는 돈이라면 하루라도 빨리 신청하는 게 이득입니다.
Q2. 아르바이트생이나 프리랜서도 받을 수 있나요?
받을 수 있습니다. 다만 사장님이 급여를 ‘사업소득’으로 신고했거나 프리랜서·자영업 등 사업소득이 있다면 5월 정기신청(기한 후 신청 포함)만 가능합니다. 순수 근로소득만 있다면 3월 반기신청과 5월 정기신청 중에서 고를 수 있습니다.
Q3. 내가 대상인지 빨리 확인할 방법이 있나요?
국세청 ‘손택스’ 앱을 열고 로그인한 뒤 [근로장려금 신청]에서 [안내대상자 여부 조회]를 누르면 됩니다. 대상이 아니라면 그 이유까지 알려주므로, 안내문을 못 받았더라도 한 번 확인해 볼 가치가 있습니다.
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AI Biz Insider · 내 삶에 닿는 정책 · aibizinsider.com
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2026-06-30

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The economics of AI are quietly inverting

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The Own Your Intelligence Playbook

From renting APIs to owning models

Scale is becoming the moat

What It Means for Operators

Three takeaways for anyone deploying AI

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청년미래적금, 청년도약계좌와 뭐가 다른가

5년에서 3년으로, 만기가 짧아졌다

정부가 얹어주는 방식은 그대로

얼마나 받나 — 6%와 12%의 갈림길

일반형은 6%, 우대형은 12%

소득이 높으면 비과세만

누가·언제·어떻게 신청하나

누가 — 만 19~34세, 소득·가구 요건

언제 — 7월 3일 신청 마감, 이후 일정

어떻게 — 은행 앱에서 비대면으로

청년도약계좌에서 갈아탈까, 유지할까

자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 선착순인가요? 늦게 신청하면 밀리나요?

Q2. 소득이 없거나 육아휴직 중이어도 되나요?

Q3. 중간에 해지하면 정부기여금을 못 받나요?

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규모부터 남달랐다

던진 질문

승부를 가른 건 코딩이 아니라 도메인 전문성

숫자로 본 격차

직업은 생각보다 안 중요했다

전문가일수록 AI가 더 많이 일한다

사람은 무엇을, AI는 어떻게

기획 70% 대 실행 80%

회계사가 파이썬 전문가가 되는 순간

7개월 새 달라진 것, 그리고 사장님 체크리스트

디버깅은 줄고, 만들기와 분석과 글쓰기가 늘었다

한국 사장님이 챙길 3가지

과신은 금물

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소득구간에 따라 더 받거나 덜 받습니다

쌍태아 이상·미숙아·장애가 있으면 등급이 올라갑니다