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AI 때문에 몸값이 18배 뛰었다
TL;DR
데이터 라벨링 스타트업 스노클AI, 3억5,000만 달러 시리즈E 유치 — 밸류에이션 13억→35억 달러, 17개월 만에 거의 3배
연환산매출(ARR) 3억7,500만 달러 — 1년 새 18배 성장, ‘단순 라벨링’에서 ‘완성된 데이터셋 판매(DaaS)’로 사업모델 전환
사람 전문가와 AI 에이전트를 결합한 하이브리드 시스템으로 품질검수 효율 50%+, 정확도 15포인트+ 개선
프런티어 AI랩·하이퍼스케일러·미국 정부기관까지 고객 확보 — ‘AI가 똑똑해질수록 사람이 필요없다’는 통념에 반례
AI 모델이 똑똑해질수록 사람의 자리는 줄어든다는 게 요즘 통념입니다. 그런데 정반대의 성적표를 받아든 회사가 있습니다. AI 학습데이터를 만들어 파는 스타트업 스노클AI(Snorkel AI)가 최근 3억5,000만 달러 규모의 시리즈E 투자를 유치하며 기업가치를 17개월 만에 13억 달러에서 35억 달러로 끌어올렸습니다. 연매출은 1년 새 18배 뛰었습니다. AI 비즈니스의 다음 승부처가 ‘모델’이 아니라 ‘데이터’로 옮겨가고 있다는 신호로 읽힙니다.
라벨링 회사가 아니라 ‘데이터 서비스’ 회사
소프트웨어 판매에서 완성품 판매로
스노클AI는 원래 데이터 라벨링을 자동화해주는 소프트웨어 회사로 출발했습니다. 2019년 스탠퍼드 AI랩 연구를 상업화하며 창업한 지 7년째인 이 회사는 최근 사업모델을 크게 바꿨습니다. 이제는 소프트웨어만 파는 게 아니라, 전문 인력이 직접 참여해 완성한 ‘학습용 데이터셋’과 ‘강화학습 환경’을 통째로 납품하는 데이터 서비스(Data-as-a-Service) 방식으로 전환한 것입니다. 합성 데이터 생성 기술과 사람 전문가를 결합한 하이브리드 구조가 핵심입니다.
AI Biz Insider 분석 — 소프트웨어를 ‘파는’ 비즈니스보다 결과물(데이터셋)을 ‘납품’하는 비즈니스가 마진과 고객 락인(lock-in) 모두에서 유리합니다. 국내 AI 솔루션 기업이라면 ‘툴 판매’에서 ‘완성된 결과물 납품’으로 사업모델을 옮길 수 있는지 점검해볼 대목입니다.
매출 18배, 어떻게 가능했나
경쟁사 비교 — ‘총매출’의 함정
스노클AI는 이번 라운드에서 연환산매출(ARR) 3억7,500만 달러를 공개했습니다. 1년 전보다 18배 늘어난 수치입니다. 이번 라운드는 인사이트파트너스(Insight Partners)와 S32가 주도했고, 서드포인트·애디션·라이트스피드·그레이록·GV·웰스파고 등이 참여했습니다. 다만 같은 AI 데이터 시장에서 머서(Mercor)는 총매출 기준 20억 달러, 핸드셰이크(Handshake)는 10억 달러, 마이크로원(Micro1)은 5억 달러 규모에 도달했다는 점도 함께 언급됩니다. 이들 회사는 매출의 60~70%를 전문 인력 보수로 지급하는 구조라, 총매출과 순매출(net revenue) 사이의 격차가 크다는 게 업계의 시각입니다.
AI Biz Insider 분석 — AI 데이터 스타트업의 ‘매출 급성장’ 뉴스를 볼 때는 총매출인지 순매출인지부터 확인해야 합니다. 인건비 비중이 60~70%에 달하는 구조라면 외형 성장과 실제 수익성은 별개의 문제입니다.
AI가 똑똑해질수록 사람이 더 필요하다 — ‘Data 2.0’
사람 전문가 + AI 에이전트 하이브리드
스노클AI의 알렉스 래트너(Alex Ratner) CEO는 이번 발표에서 ‘Data 2.0’이라는 개념을 제시했습니다. 대량·단순 데이터를 물류처럼 다루던 1세대(Data 1.0)와 달리, 이제는 숙련 엔지니어도 며칠씩 씨름하는 고난도 코딩 문제처럼 복잡하고 품질이 중요한 데이터가 필요해졌다는 진단입니다. 이를 위해 스노클AI는 사람 전문가 한 명에 수백 개의 전문 AI 에이전트를 붙이는 내부 시스템을 구축했고, 그 결과 품질검수 효율이 50% 이상, 기존 LLM 단독 검수 대비 정확도는 15포인트 이상 개선됐다고 밝혔습니다.
AI Biz Insider 분석 — ‘AI가 사람을 대체한다’와 ‘고품질 데이터를 만들려면 사람과 AI가 함께 일해야 한다’는 양립 가능한 명제입니다. 특히 정렬(alignment)·안전성 데이터처럼 실수의 비용이 큰 영역일수록 사람의 검수 비중이 더 커지는 흐름입니다.
한국 기업에 주는 시사점
고객사 구성이 말해주는 것
래트너 CEO는 스노클AI의 고객군으로 ‘프런티어 AI랩, 하이퍼스케일러, 신생 AI랩(neolab), 버티컬 AI 기업, 일반 기업, 미국 정부기관’을 언급했습니다. 특히 정부기관 계약이 포함됐다는 점은 데이터 품질·보안 검증을 통과했다는 방증으로 해석됩니다. 스노클AI는 이와 함께 ‘오픈 벤치마크 그랜트’ 프로그램에 300만 달러를 추가 투입해 연구개발과 정렬·안전성 데이터 확보에도 힘을 싣겠다고 밝혔습니다.
AI Biz Insider 분석 — 자체 파운데이션 모델을 파인튜닝하거나 자체 AI 에이전트를 구축하려는 국내 기업이라면, 모델 자체보다 ‘우리 업무에 맞는 고품질 학습데이터를 누가, 어떻게 만들어줄 수 있는가’가 실질적인 병목이 될 가능성이 높습니다.
관련 글
출처
1. TechCrunch (2026.09.22) — Snorkel AI triples valuation to $3.5B as demand for AI training data booms
2. Unite.AI (2026.09.23) — Snorkel AI Raises $350M Series E at $3.5B Valuation to Build the Frontier Lab for AI Data
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2026-09-24
고객들이 SaaS를 지우고 있다
TL;DR
AI 에이전트 스타트업 Ema가 시리즈B로 7,700만 달러(약 1,070억원)를 유치, 기존 투자자 전원이 증액 베팅했다.
창업자는 “고객사가 대형 SaaS 앱을 통째로 대체하고 있고, 그 앱은 이제 데이터베이스로 전락하고 있다”고 말했다.
구글·마이크로소프트·PwC·ADP 등 50여 고객사가 구독료 대신 ‘성과 기반 과금’으로 전환했다.
매출은 2년 새 50배 성장, 순달러유지율 180% — 엔터프라이즈 SaaS의 요금 체계 자체가 흔들리고 있다.
소프트웨어 회사가 눈여겨봐야 할 숫자가 나왔다. AI 에이전트 스타트업 Ema Unlimited가 9월 23일(현지시간) 시리즈B 라운드에서 7,700만 달러, 약 1,070억원을 추가로 유치했다고 발표했다. 투자 규모 자체보다 눈길을 끄는 건 창업자의 발언이다. “많은 고객이 대형 SaaS 애플리케이션을 완전히 대체하고 있고, 그 앱들은 이제 기본적으로 데이터베이스로 전락하고 있다.” 이 회사가 고객사에 무엇을 팔고 어떻게 돈을 받는지 들여다보면, 이 말이 단순한 마케팅 문구가 아니라는 걸 알 수 있다.
투자금보다 투자자 구성이 더 흥미롭다
Creagis가 주도, 기존 투자자 전원이 증액 베팅
이번 라운드는 Creagis가 주도했고, Accel·S32·Posus가 참여했다. 이들은 모두 Ema의 기존 투자자로, 신규 라운드에 추가 자금을 넣는 ‘증액 베팅’을 택했다. 스타트업 투자 시장에서 신규 투자자를 새로 유치하는 것보다 어려운 일이 기존 투자자의 증액 결정을 끌어내는 것이다. 이미 실사를 마치고 내부 지표를 지켜본 투자자들이 스스로 판단해 다시 지갑을 열었다는 뜻이기 때문이다.
AI Biz Insider 분석 — 투자 라운드에서 ‘기존 투자자 전원 증액’은 다수의 신규 투자자 유치보다 강한 신호로 해석된다. 겉으로 보이는 스토리가 아니라 리텐션·매출 성장률 같은 실제 내부 지표를 근거로 재베팅했다는 의미이기 때문이다.
2년 만에 매출 50배, 활성 사용자 100만 명 돌파
Ema는 지난 2년간 매출이 50배 이상 성장했다고 밝혔다. 현재 구글, 마이크로소프트, PwC, ADP를 포함해 50개 이상의 엔터프라이즈 고객을 확보했고, 활성 사용자는 100만 명을 넘었으며 처리한 작업·쿼리는 500만 건을 넘어섰다. 예약된 계약액(ARR)은 1억5천만 달러 이상이며, 고객당 평균 지출액은 1년 새 두 배로 늘었다.
AI Biz Insider 분석 — 고객당 지출이 커진다는 건 파일럿 프로젝트로 끝나지 않고 실제 업무 전반으로 도입 범위가 확산되고 있다는 신호다. 다수의 엔터프라이즈 AI 프로젝트가 여전히 시범 단계에 머무는 것과 대비되는 대목이다.
“우리 SaaS가 데이터베이스로 전락했다”는 경고
Wipro·Hitachi의 실사용 사례
이 회사는 챗봇처럼 질문에 답만 하는 도구가 아니라 실제 업무를 수행하는 ‘AI 직원’을 표방한다. 대표 고객 사례로 Wipro는 65개국 24만 명 직원을 대상으로 연간 290만 건의 문의를 자동 처리해 IT 지원 티켓을 50% 줄였다. 히타치는 도입 4주 만에 20개 이상 시스템과 연동해 프로덕션에 배포했고, 지원 티켓은 30% 감소, 직원 효율성은 70% 향상됐다고 밝혔다.
AI Biz Insider 분석 — 이 수치들이 의미 있는 이유는 ‘파일럿’이 아니라 ‘프로덕션 규모’라는 데 있다. 수많은 엔터프라이즈 AI 프로젝트가 여전히 개념검증(PoC) 단계에서 멈춰 있다는 점을 감안하면, 4주 내 실배포는 상대적으로 이례적인 속도다.
“인력 중심 모델이 최선은 아니다” — IT서비스 업계도 움직인다
Ema 창업자 Surojit Chatterjee는 “많은 서비스 회사가 우리와 협력하며, 인력 중심 모델이 더 이상 최선이 아닐 수 있다는 걸 이해하고 자체 비즈니스 모델을 극적으로 바꾸고 있다”고 말했다. 대체 대상이 SaaS 제품에만 국한되지 않고, 사람이 처리하던 아웃소싱·컨설팅 업무까지 넓어지고 있다는 뜻이다.
AI Biz Insider 분석 — 이 경고는 SaaS 기업만의 이야기가 아니다. 인건비 기반으로 수익을 내는 IT서비스·SI·아웃소싱 업체 역시 같은 압력에 놓여 있으며, 국내 업계도 예외라고 단정하기는 어렵다.
돈 받는 방식부터 다르다 — 구독료 대신 ‘성과불’
아웃컴 기반 가격 모델이란
Ema는 좌석 수나 토큰 사용량이 아니라 완료한 작업과 비즈니스 성과에 연동해 요금을 받는 ‘아웃컴 기반 가격’을 채택했다. 쉽게 말해 AI가 실제로 업무를 끝내야 비용이 청구되는 구조다. 이는 기존 SaaS 업계의 정액제·구독형 수익 모델과는 근본적으로 다른 접근이다.
AI Biz Insider 분석 — 이 모델이 SaaS 업계에 던지는 질문은 명확하다. “우리 제품이 실제로 쓰이고 있다는 걸 증명할 수 있는가?” 사용 여부가 아니라 성과로 가치를 증명해야 하는 시대가 오면, 기존 요금제 설계부터 다시 점검해야 한다.
순달러유지율 180%, 총마진 80%의 의미
Ema의 순달러유지율(NDR)은 약 180%에 달한다. 기존 고객이 1년 뒤 평균 1.8배를 더 쓰고 있다는 의미다. 총마진율도 80%에 육박하는데, 회사 측은 AI 시스템이 배포를 거듭할수록 학습이 쌓여 시간이 지날수록 마진이 개선되는 구조라고 설명했다. 실제 사용 사례 확장률도 90% 이상으로, 고객 대부분이 초기 도입 범위를 넘어 활용을 넓히고 있다.
AI Biz Insider 분석 — 국내 IT·SaaS 기업이 참고할 지점은 분명하다. 성과 기반 과금은 초기 매출 예측이 어렵다는 단점이 있지만, 일단 궤도에 오르면 사용량 자체가 늘어날수록 이탈이 어려워지는 강력한 락인 효과를 만든다.
프론티어 모델의 공습에도 흔들리지 않는 이유
Anthropic·OpenAI의 엔터프라이즈 직접 진출
Anthropic과 OpenAI 같은 대형 AI 연구소들이 엔터프라이즈 시장에 직접 뛰어들고 있는 상황에서도, Chatterjee는 “프론티어 모델의 발전이 오히려 우리에게 매우 유리하다”고 평가했다. Ema는 150개 이상의 모델을 조합해 쓰는 오케스트레이션 전략과, 업무 프로세스에 대한 도메인 지식·시스템 통합 역량으로 특정 모델 벤더에 종속되지 않는다는 점을 차별화 포인트로 내세운다.
AI Biz Insider 분석 — 결국 경쟁력의 무게중심은 ‘어떤 모델을 쓰는가’가 아니라 ‘그 모델이 업무 프로세스에 얼마나 깊이 통합되는가’로 옮겨가고 있다. 특정 모델 벤더에 종속되지 않는 멀티모델 전략은 국내 기업의 AI 도입 전략에도 유효한 시사점이다.
관련 글
출처
1. TechCrunch — Ema raises $77M as AI starts eating into enterprise software and services (2026-09-23)
2. SiliconANGLE — Ema raises $77M in funding to deploy AI employees across enterprise HR, IT and finance departments (2026-09-23)
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2026-09-24

잘못 가면 두 번 맞습니다

핵심 정리

접종 기간은 2026년 10월 12일(월)부터 2027년 6월 30일까지. 이 날짜를 넘기면 무료 접종 기회는 닫힌다.
무료 대상은 65세 이상, 12세 이상 면역저하자, 감염취약시설 입원·입소자. 70세 이상은 10월 12일, 65~69세는 10월 15일부터.
신규 XFG 백신(모더나·화이자) 484만 회분으로 연 1회 접종(면역저하자는 2회)이면 끝난다.
독감 접종 시작일과 날짜가 어긋난다. 한 번에 둘 다 맞으려면 연령대별로 방문일을 맞춰야 한다.

‘임시’가 ‘필수’로 바뀌었다. 단어 하나 차이로 보이지만, 유행 상황을 봐가며 열리고 닫혔던 사업이 이제는 매년 정해진 일정으로 돌아간다는 뜻이다. 질병관리청은 9월 17일 ’26-’27절기 코로나19 국가예방접종 시행계획을 발표했다. 그런데 정작 현장에서 문제가 되는 건 전환 자체가 아니라 날짜다. 독감과 코로나19의 접종 개시일이 연령대별로 따로 잡혀 있어서, 아무 날에나 병원에 가면 주사 두 방을 맞으러 두 번 가게 된다.

10월 12일부터 달라지는 것

‘임시’에서 ‘필수’로

그동안 코로나19 접종은 임시예방접종으로 운영됐다. 질병관리청은 이를 필수예방접종으로 전환하고, ’26-’27절기 국가예방접종 시행계획을 확정했다. 전문가 자문회의(5월 22일)와 예방접종전문위원회 심의(6월 17일)를 거쳤고, WHO 권고와 미국·일본·영국·호주 등 주요국 정책 방향을 함께 검토했다.

사업 기간은 2026년 10월 12일부터 2027년 6월 30일까지다. 독감 국가예방접종이 2027년 4월 30일에 끝나는 것과 달리 두 달 더 길다.

대상별 접종 시작일

대상	접종 기간
70세 이상 1956.12.31. 이전 출생	2026.10.12.(월) ~ 2027.6.30.
65~69세 1957.1.1.~1961.12.31. 출생	2026.10.15.(목) ~ 2027.6.30.
12세 이상 면역저하자 감염취약시설 입원·입소자	2026.10.12.(월) ~ 2027.6.30.
12세 미만 면역저하자 등	백신 긴급 도입 절차 진행 중 · 일정 별도 안내

백신은 신규 XFG 백신(모더나·화이자) 484만 회분이 투입된다. 이전 절기와 동일하게 연 1회 접종으로 완료되고, 면역저하자는 2회다.

정책 분석 — 임시예방접종은 ‘비상 상황’을 전제로 하는 제도다. 유행이 잦아들면 사업 자체가 사라질 수 있는 구조였다. 필수예방접종으로 옮겨진 순간, 이 접종은 매년 예산이 배정되는 상설 항목이 된다. 즉 올해 맞을지 말지를 고민할 사안이 아니라, 매년 10월이면 독감처럼 챙겨야 하는 연간 루틴이 하나 늘었다고 보는 것이 정확하다.

내가 대상인지 30초 판별

30초 자격 체크

1961년 12월 31일 이전 출생 — 65세 이상 무료 대상이다.
그중 1956년 12월 31일 이전 출생이면 10월 12일부터, 1957~1961년 출생이면 10월 15일부터.
12세 이상 면역저하자 — 나이와 무관하게 대상이다.
요양병원·요양시설·정신건강증진시설·노숙인 생활시설·장애인 생활시설에 입원·입소 중이면 대상이다.

면역저하자 증빙에서 가장 많이 막힌다

방문 시에는 신분증, 또는 주민등록등본·국민건강보험증 같은 서류를 지참해야 한다. 면역저하자나 시설 입소자는 진단서·소견서·시설 입소 확인서 등 증빙을 제시하는 것이 원칙이다.

다만 발표문에는 중요한 예외가 하나 달려 있다. 접종 의사가 면역저하자로 판단하는 경우 증빙 서류 없이도 접종이 가능하다는 것이다.

정책 분석 — 이 예외 조항을 아는 것과 모르는 것의 차이가 실제로는 가장 크다. 진단서를 새로 떼려면 발급 비용과 병원 방문이 한 번 더 붙는다. 평소 본인 병을 봐주는 주치의가 있는 병원이 위탁의료기관이라면 그곳으로 가는 게 서류 싸움을 완전히 우회하는 길이다. 처음 가는 병원은 판단 근거가 없어 서류를 요구할 확률이 높다.

하루 차이로 병원을 두 번 가는 함정

질병관리청은 65세 이상에게 한 번의 방문으로 독감과 코로나19 백신을 동시 접종받으라고 권고한다. 문제는 두 사업의 연령대별 개시일이 서로 다르게 잡혀 있다는 점이다.

코로나19는 70세 이상이 10월 12일, 65~69세가 10월 15일에 열린다. 독감은 75세 이상이 10월 12일, 70~74세가 10월 15일, 65~69세가 10월 19일이다. 겹치는 날은 연령대에 따라 다르다.

연령대별 ‘한 번에 끝내는 날’

연령	독감 개시	코로나19 개시	동시접종 가능
75세 이상	10월 12일	10월 12일	10월 12일부터
70~74세	10월 15일	10월 12일	10월 15일부터
65~69세	10월 19일	10월 15일	10월 19일부터

즉 70~74세가 10월 12일에 가면 코로나19만 맞고 돌아온다. 65~69세가 10월 15일에 가면 역시 코로나19만 맞는다. 독감까지 한 번에 끝내려면 늦은 쪽 날짜를 기준으로 방문일을 잡아야 한다.

정책 분석 — 동시접종의 실익은 교통비나 대기시간이 아니라 ‘두 번째 방문을 없애는 것’이다. 어르신 접종에서 가장 흔한 누락 패턴은 첫 방문에 하나만 맞고 나머지를 ‘다음에’로 미룬 뒤 그대로 잊는 경우다. 겨울이 오면 병원은 붐비고, 미룬 접종은 대개 절기 안에 돌아오지 않는다. 며칠 늦게 가서 한 번에 끝내는 쪽이 누락 위험을 0으로 만든다.

어디서, 어떻게 맞나

주소지는 상관없다, 백신 재고는 상관있다

주소지와 관계없이 가까운 위탁의료기관이나 보건소에서 접종할 수 있다. 위탁의료기관은 독감 기준으로 전국 약 2만 3000개소다. 명절에 고향에 내려간 상태에서도 맞을 수 있다는 뜻이다.

다만 기관별로 백신 보유와 접종 가능 여부가 다르다. 헛걸음을 막으려면 예방접종도우미 누리집에서 ‘예방접종관리 > 위탁의료기관 찾기’로 먼저 확인하고 출발하는 게 좋다.

접종 후에는 20~30분간 해당 기관에 머물러 이상반응을 관찰한 뒤 귀가한다. 이 시간을 감안해 일정을 잡아야 한다.

조혈모세포 이식환자는 규칙이 완전히 다르다

조혈모세포를 이식받으면 기존에 얻은 면역이 대부분 사라진다. 그래서 이 경우는 ‘연 1회’가 아니라 재접종 체계가 별도로 적용된다.

이식일로부터 3~6개월이 지난 뒤 최장 3년까지 기초접종 3회(1·2차 4~8주, 2·3차 8~12주 간격)와 추가접종(6개월 간격, 매년 2회)을 지원한다. 면역 회복 속도가 환자마다 달라, 반드시 의료진과 상담한 뒤 접종해야 한다.

안 챙기면 무엇을 잃나

코로나19는 매년 새로운 변이가 나타나 기존 면역을 회피한다. 그래서 한 번 맞았다고 끝나는 구조가 아니다. 질병관리청이 ‘고위험군은 매년 접종해야 한다’고 못 박은 이유다.

전체 코로나19 입원환자 중 65세 이상 비율이 약 63%다. 고령층에게 이 병은 여전히 입원으로 직행하는 질환이라는 뜻이다.

정책 분석 — 이 정책의 가치는 ‘아끼는 접종비’가 아니라 ‘피하는 입원비’에 있다. 무료 대상자가 접종을 건너뛰어 절약하는 돈은 0원이고, 대신 겨울 한 철의 입원 위험을 그대로 안고 간다. 계산이 성립하지 않는 선택이다. 반대로 필수예방접종 전환의 진짜 의미는 이 판단을 매년 다시 할 필요가 없어졌다는 데 있다. 사업 존속 여부를 뉴스로 확인하던 시절이 끝났고, 10월에 병원 한 번 가는 일정만 기억하면 된다.

자주 묻는 질문

‘필수’면 안 맞으면 과태료가 나오나요?

질병관리청 발표문에는 접종 의무나 미접종 시 불이익에 관한 내용이 없다. ‘필수예방접종’은 국가가 비용을 부담해 지원·권장하는 접종 체계를 가리키는 행정 용어이지, 강제 접종을 뜻하지 않는다. 접종 여부는 본인 선택이다.

65세가 안 됐는데 기저질환이 있습니다. 무료인가요?

이번 절기 무료 대상은 65세 이상, 12세 이상 면역저하자, 감염취약시설 입원·입소자다. 단순 기저질환은 명시된 대상이 아니다. 본인이 면역저하자에 해당하는지는 진료 의사의 판단을 받아보는 것이 가장 정확하다.

12세 미만 아이는 언제부터 맞을 수 있나요?

12세 미만 면역저하자와 감염취약시설 입원·입소자용 백신은 현재 긴급 도입 절차가 진행 중이다. 도입이 끝나면 접종 일정이 별도로 안내된다. 또 12세 미만 고위험군은 이전 접종력에 따라 기초접종이 1회일 수도, 2회일 수도 있어 의료진 상담이 필수다.

출처

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

2026-09-24

950 AI Agents, 21 Hours, One Big Discovery
KEY POINTS
Anthropic had Claude run roughly 950 parallel AI agents for 21 hours (210 million tokens) to scan over 200,000 reverse-transcriptase sequences, narrowing 3,500 candidates down to 20 for deep review.
The search turned up a previously unknown enzyme system — Array-Associated Reverse Transcriptases (ART) — in bacteriophage DNA, with a CRISPR-like repeat array that may be programmable.
CRISPR pioneer Feng Zhang (MIT/Broad Institute) called it “an exciting example of how AI agents can contribute to biological discovery.”
CEO Dario Amodei says humans still run every physical experiment — Claude does not yet control lab equipment, though he says that “eventually it may” be possible.
On September 23, 2026, Anthropic said its in-house biology lab had made a real discovery — and that Claude, not a human researcher, did most of the work. Over 21 hours, roughly 950 Claude agents combed public sequence databases and surfaced a new enzyme system hiding in the DNA of bacteriophages, the viruses that infect bacteria. It’s a small, technical finding on its face. But it lands one week after Anthropic’s own CEO was publicly warning about AI-enabled bioweapons risk — which is exactly why it’s worth a closer look.
What Claude Actually Found Hidden in Virus DNA
A CRISPR Look-Alike With an Unknown Job
The system Claude identified has been named Array-Associated Reverse Transcriptases, or ART. It has three parts: a reverse-transcriptase enzyme, a partner gene sitting next to it, and a long, evenly spaced array of repeating DNA. That last piece is the interesting one — the repeat structure looks structurally similar to a CRISPR array, the programmable “storage bank” of RNA sequences that makes CRISPR-Cas gene-editing tools work. Early lab testing showed the ART array is also expressed as a set of distinct short RNAs, which hints at a similar programmable function. Nobody, including Anthropic, knows yet exactly what ART does in the phage’s life cycle. Dario Amodei has noted that Stanford researchers previously described a system “in some ways similar” to this one, so Claude’s find builds on real prior science rather than appearing from nowhere.
Trend Insight — Every major CRISPR-adjacent discovery so far has expanded the gene-editing toolkit. If ART turns out to be programmable, it could become the next biotech platform — and the fact that an AI found the candidate first, not a grad student’s hunch, is the actual story.
How a 950-Agent AI Swarm Beat Years of Manual Search
From 200,000 Candidates to 20, in Under a Day
Anthropic gave Claude minimal starting instructions and let it work the problem end to end. The agents pulled more than 200,000 reverse-transcriptase sequences from public databases, flagged roughly 3,500 as structurally unusual candidates, and then independently ran literature reviews, tried to reproduce known results, and wrote up human-readable reports arguing for or against each candidate’s novelty. That process cut the list to 20 genuinely compelling systems for Anthropic’s human scientists to examine in the wet lab — the step that ultimately confirmed ART. The whole computational phase took 21 hours and about 210 million tokens, work that would traditionally take a research team a lot longer to grind through manually.
Trend Insight — This is the pattern to watch across every science-focused AI lab right now: agents don’t replace the scientist, they replace the triage. The bottleneck in biology research has always been narrowing millions of candidates to a shortlist worth testing — and that’s precisely the step AI agents are getting good at.
The Awkward Timing: Safety Warnings Meet a Robot-Assisted Biology Lab
Humans Are Still Holding the Pipette — For Now
Anthropic has spent much of 2026 warning publicly that frontier AI models could eventually help bad actors design bioweapons, and it built much of its safety messaging around that exact risk. So a research group running Claude agents through a real, physical biology lab — established in the Bay Area this spring, operating at biosafety levels 1-2 with no human pathogens — is a genuinely awkward juxtaposition, and outlets covering the story flagged it as such. Anthropic’s own framing is that the boundary still holds: every physical experiment is run by a human scientist, not the model. Amodei has said that “eventually it may even be possible for Claude itself to safely perform the experiments by autonomously controlling lab equipment… but we aren’t doing that today.” For now, Claude’s role stops at the screen.
Trend Insight — Watch this line, not the enzyme. “Claude designs the search, a human runs the experiment” is the exact boundary every AI safety framework leans on right now. The moment any lab moves that boundary — even one step, even for a routine task — is the moment this story changes from a science win to a safety story.
Related
Sources
1. Anthropic — “Claude discovers a novel enzyme system with CRISPR-like repeats” (Sep 23, 2026)
2. TechCrunch — “Anthropic says its biology lab has already found something big” (Sep 23, 2026)
AI Biz Insider · AI Trends EN · aibizinsider.com
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2026-09-24
글 78%가 안 읽히는 진짜 이유
DIGEST
GPT-2 전체 연산을 브라우저에서 실시간으로 뜯어보는 시각화 도구 공개
“MCP는 이미 낡은 프로토콜” — 모델이 API를 직접 호출하는 시대의 반박
AI가 쓴 티가 나면 독자 78%가 읽기를 멈춘다는 설문 결과
독자 78%가 “AI가 썼구나” 싶으면 그 자리에서 글을 닫아버립니다. 오늘은 그 이탈을 부르는 글쓰기 문제부터, 브라우저 안에서 GPT-2의 내부 연산을 실시간으로 뜯어보는 시각화 도구, 그리고 “MCP는 이미 한물갔다”는 도발적인 주장까지 GeekNews에서 가장 뜨거웠던 이슈 세 가지를 정리했습니다.
GPT-2를 해부하는 가장 쉬운 방법
1억 2,400만 파라미터, 브라우저 안에서 실시간으로
Georgia Tech 연구진(Aeree Cho, Grace C. Kim, Alexander Karpekov 등 8명)이 만든 ‘Transformer Explainer’가 GeekNews TOP 인기글에 올랐습니다. GPT-2 small 모델(파라미터 1억 2,400만 개, 어휘 5만 257개 토큰)을 ONNX Runtime으로 브라우저에 그대로 구동시켜, 12개 트랜스포머 블록·12개 셀프어텐션 헤드·768차원 임베딩 구조를 텍스트 입력만으로 눈으로 확인할 수 있게 만들었습니다. temperature 슬라이더로 출력의 무작위성을 조절하고, top-k·top-p 샘플링 방식을 직접 바꿔보고, 어텐션 맵에 마우스를 올리면 토큰별 가중치가 그대로 드러납니다.
Tech Insight — 모델 구조를 텍스트로 설명하는 대신 “직접 만져보게” 만드는 학습 도구가 늘고 있습니다. 추상적인 다이어그램보다 인터랙티브 시각화가 온보딩 속도를 훨씬 빠르게 만든다는 신호로 읽힙니다.
Anthropic이 만든 MCP, 벌써 끝났다는 주장
모델이 API를 직접 부르는 시대의 반박
2024년 11월 공개된 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)가 이미 목적을 다했다는 글이 논쟁을 불렀습니다. 저자는 여러 MCP 서버를 동시에 연결하면 컨텍스트가 금세 과부하되어 Composio, Pipedream 같은 우회 플랫폼이 따로 필요해졌다는 점을 지적합니다. 최신 LLM은 사전에 정의된 도구 없이도 스크립트를 직접 작성하고, 처음 보는 API도 CLI의 `–help` 출력만으로 파악해 호출할 수 있다는 것이 핵심 논거입니다. 대안으로는 `Accept: text/markdown`, `Accept-Language` 같은 기존 HTTP 표준 헤더 기반의 콘텐츠 협상을 제안했고, 이런 방식은 Shopify 등에서 이미 일부 채택되고 있다고 덧붙였습니다.
Tech Insight — 찬반은 갈리지만, 논쟁의 무게중심이 “새 프로토콜을 또 만들 것인가, 있는 웹 표준을 재활용할 것인가”로 옮겨가고 있다는 점은 주목할 만합니다.
AI가 쓴 티가 나면 독자는 떠난다
78%가 읽기를 멈추는 순간
개발자 Colin Breck의 에세이가 개발자 커뮤니티에서 큰 공감을 얻었습니다. Cynthia Dunlop의 설문에 따르면 독자의 78%는 “AI가 썼다”고 의심되는 글을 읽다가 중간에 멈추고, 71%는 이후 해당 저자의 글 자체를 피한다고 답했습니다. Breck은 프롬프트를 직접 짠 사람에게는 맥락이 있지만, 그 맥락이 없는 독자에게 AI 요약문은 “지치고(exhausting) 비인간적(inhumane)”으로 느껴진다고 지적합니다. 다만 그는 AI를 완전히 배척하지는 않습니다 — 학술 논문을 쓸 때 소스 코드 대조나 인용 정리 같은 “보조 작업”에는 AI를 적극 활용하되, 문장 자체는 한 줄도 빠짐없이 직접 썼다고 밝혔습니다.
Tech Insight — 콘텐츠가 많아질수록 “누가 직접 썼는가”가 오히려 희소가치가 된다는 역설입니다. 팀 문서나 PR 설명에도 그대로 적용해볼 만한 관점입니다.
관련 글
출처
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2026-09-24

독감주사 돈 내면 호구입니다

핵심 정리

대상: 생후 6개월~14세 어린이·모든 임신부·65세 이상 어르신 — 접종비 전액 무료
기간: 2026년 9월 21일 ~ 2027년 4월 30일 (대상별 시작일 다름)
어린이 9월 21일·28일, 임신부 9월 21일, 어르신 10월 12·15·19일 순차 개시
전국 위탁의료기관·보건소 어디서나(주소지 무관) — 예방접종도우미 누리집에서 검색

혹시 올겨울에도 독감주사를 돈 내고 맞으실 생각이셨나요? 그런데 우리 가족은 이미 무료 대상일 수 있습니다. 질병관리청이 2026년 9월 21일부터 2026~2027절기 인플루엔자 국가예방접종을 시작합니다. 올해는 지원 대상이 14세까지 넓어졌습니다.

누가, 얼마나 받나

이번 절기 무료 접종은 세 그룹이 대상입니다. 생후 6개월부터 14세까지 어린이, 모든 임신부, 그리고 65세 이상 어르신입니다. 세 그룹 모두 접종비를 한 푼도 내지 않습니다.

항목	내용
누가 (대상)	생후 6개월~14세 어린이(2012.1.1~2026.8.31 출생)·모든 임신부·65세 이상
얼마나 (지원)	접종비 전액 무료 (국가 지원)
언제 (기간)	2026.9.21 ~ 2027.4.30
어디서 (채널)	전국 약 2만 3천 곳 위탁의료기관·보건소 (주소지 무관)
무엇을 (백신)	WHO 권장 바이러스주 포함 3가 백신

정책 분석 — 해마다 수많은 사람이 무료 대상인데도 모르고 유료로 접종합니다. 집에 2012년 이후 태어난 아이가 있거나, 임신 중인 가족, 65세를 넘긴 부모님이 계시다면 지금 바로 대상자입니다. 대상 여부만 확인해도 가족 인원수만큼 접종비를 아낄 수 있습니다.

내 접종 시작일은 언제

대상별로 접종 시작일이 다릅니다. 미리 확인해야 헛걸음을 피합니다.

어린이 — 접종 이력에 따라 다름

백신을 맞은 적이 없거나 한 번만 맞은 생후 6개월~9세 미만 어린이는 2회 접종 대상으로 9월 21일부터 시작합니다. 그 외 생후 6개월~14세 어린이는 1회 접종 대상으로 9월 28일부터 가능합니다.

임신부 — 9월 21일부터

모든 임신부는 임신 주수와 상관없이 9월 21일부터 접종할 수 있습니다.

어르신(65세 이상) — 나이순 순차 개시

접종 초기 혼잡을 줄이기 위해 나이가 많은 순서로 접종을 시작합니다.

연령	접종 시작일
75세 이상	2026년 10월 12일
70~74세	2026년 10월 15일
65~69세	2026년 10월 19일

세 그룹 모두 2027년 4월 30일까지 무료로 접종받을 수 있습니다.

정책 분석 — 65세 이상이라면 이번에 코로나19 예방접종도 함께 받을 수 있습니다. 두 백신은 같은 날 서로 다른 부위에 동시 접종이 가능합니다. 병원 한 번 방문으로 두 가지를 끝내면 이동과 대기 부담을 절반으로 줄일 수 있습니다.

어떻게 신청하나

별도의 온라인 신청서는 없습니다. 대상자는 지정 의료기관에 방문해 신분만 확인하면 됩니다. 순서는 다음과 같습니다.

접종 3단계

1단계 — 예방접종도우미 누리집 또는 관할 보건소에서 가까운 지정 의료기관을 찾는다.
2단계 — 전화나 온라인으로 사전 예약한다(잔여 백신 몰림·헛걸음 방지).
3단계 — 신분증(어린이는 보호자 동반)을 지참해 방문한 뒤 접종받는다.

30초 자격 체크

2012년 1월 1일~2026년 8월 31일 사이 태어난 자녀가 있다
임신 중이다 (임신 주수 무관)
만 65세 이상이다

하나라도 해당하면 접종비가 전액 무료입니다.

정책 분석 — 접종기관은 주소지와 무관합니다. 집 근처가 아니라 직장이나 학교 근처에서 맞아도 됩니다. 백신은 접종 후 항체가 생기기까지 약 2주가 걸리므로 유행이 본격화되기 전에 맞아야 효과를 봅니다. 국가 지원 대상이 아니어도 일부 지자체는 자체 예산으로 접종비를 지원하니 관할 보건소에 문의해 보세요.

왜 지금 챙겨야 하나

지원이 14세까지 늘어난 이유

정부는 학령기 청소년 사이의 유행 확산을 막고 집단 보호를 강화하기 위해 지원 연령을 기존 13세에서 14세로 한 살 넓혔습니다. 어린이·고령자·임신부는 독감 합병증 위험이 큰 대표적 고위험군입니다.

안 맞으면 잃는 것

무료 대상인데 시기를 놓치면 다음 절기까지 기다리거나 자비로 접종해야 합니다. 독감에 걸리면 치료비는 물론 결근·결석, 심하면 입원으로 이어질 수 있습니다. 항체 형성에 2주가 걸리는 만큼, 유행에 임박해 맞으면 무방비 기간이 생깁니다.

정책 분석 — 무료 접종은 접종비를 아끼는 데 그치지 않습니다. 고위험군이 미리 항체를 갖추면 폐렴 같은 합병증과 입원을 예방해 훨씬 큰 의료비 지출을 막습니다. 지원 대상이 매 절기 조금씩 넓어지는 흐름(13세에서 14세로)을 보면 앞으로도 학령기 지원은 확대될 가능성이 큽니다. 올해 대상이 됐다면 미루지 말고 초기에 접종하는 편이 가장 이득입니다.

자주 묻는 질문

Q1. 나도 무료 대상일까요?

생후 6개월~14세(2012년 1월 1일~2026년 8월 31일 출생) 어린이, 임신 중인 분, 만 65세 이상이면 무료입니다. 이 그룹에 속하지 않으면 의료기관에서 유료로 접종할 수 있습니다.

Q2. 예약 없이 그냥 가도 되나요?

지정 의료기관이라면 방문 접종도 가능하지만, 백신 물량과 대기를 고려해 사전 예약을 권합니다. 접종기관은 예방접종도우미 누리집에서 확인할 수 있습니다.

Q3. 코로나19 백신과 같이 맞아도 되나요?

65세 이상은 인플루엔자와 코로나19 백신을 같은 날 동시에 맞을 수 있습니다. 단, 서로 다른 부위에 접종합니다.

출처

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

2026-09-24

아마존, 메타 AI를 쫓아냈다
TL;DR
아마존이 2026년 9월 21일, 메타의 쇼핑 AI 에이전트 ‘뮤즈(Muse)’의 아마존닷컴 접근을 차단했습니다.
“무단 AI 에이전트의 지속적 접근은 아마존 이용약관 위반”이라는 경고 메시지가 사용자에게 표시됐습니다.
아마존은 이미 퍼플렉시티·구글·오픈AI의 쇼핑 에이전트도 막아왔습니다 — 연 680억 달러 규모 광고 사업을 지키려는 포석입니다.
반면 월마트는 AI 에이전트를 막지 않고 자체 AI 쇼핑 도구로 맞서고 있습니다 — 플랫폼마다 전략이 정반대로 갈립니다.
AI 에이전트에게 회사의 온라인 구매·판매 업무를 맡기면 안전할까요? 2026년 9월 21일, 아마존은 메타의 개인 AI 비서 ‘뮤즈(Muse)’가 아마존닷컴에서 상품을 구매하지 못하도록 막았습니다. 사용자가 뮤즈로 아마존 상품을 사려 하면 “무단 AI 에이전트의 지속적 접근은 아마존 이용약관 위반”이라는 경고가 떴습니다. 빅테크들이 서로의 플랫폼에서 AI 에이전트를 밀어내는 ‘에이전틱 커머스 전쟁’이 본격화되고 있습니다.
무슨 일이 있었나
뮤즈가 차단된 이유
아마존은 뮤즈의 접근을 한 번도 승인한 적이 없다고 주장합니다. 문제는 방식입니다. 뮤즈는 고객 계정을 탐색할 때 자신이 AI 에이전트라는 사실을 밝히지 않고, 배달 앱이 식당과 사전 조율하거나 여행 에이전시가 항공사와 제휴하는 것과 달리 판매자의 명시적 동의 없이 구매를 진행한다는 것이 아마존 측 설명입니다. 메타는 뮤즈가 고객 인증정보를 ‘보안 저장소’에 안전하게 보관하며 비밀번호나 결제 정보에 직접 접근하지 않는다고 반박했지만, 즉각적인 공식 입장 표명은 피했습니다.
처음이 아니다 — 반복되는 차단
아마존의 AI 에이전트 차단은 이번이 처음이 아닙니다. 퍼플렉시티와의 분쟁에서는 2026년 3월 예비 금지명령을 얻어냈지만, 8월 항소심에서 제9순회 항소법원이 “웹사이트에 접근하는 주체는 AI 기업이 아니라 이용자 본인”이라며 아마존의 손을 들어주지 않았습니다. 이런 법적 불확실성 속에서도 아마존은 구글과 오픈AI의 쇼핑 에이전트 역시 차단 대상에 포함시켜 왔습니다.
AI Biz Insider 분석 — 이건 단순한 기술 마찰이 아니라 ‘누가 고객 접점을 소유하느냐’의 싸움입니다. 연 680억 달러 규모 광고 사업을 지키려는 아마존 입장에서, 고객이 AI 에이전트를 거쳐 상품을 사면 아마존은 정작 광고 노출과 구매 데이터를 잃습니다.
왜 지금 중요한가 — 에이전틱 커머스의 명암
플랫폼마다 갈리는 전략
아마존은 외부 에이전트를 막는 대신 자체 에이전트 ‘바이 포 미(Buy for Me)’를 내놓았습니다. 신원을 투명하게 밝히고, 브랜드가 원하면 노출에서 빠질 수 있는 옵트아웃 구조입니다. 반면 쇼피파이는 외부 AI 에이전트와의 제휴에 더 열려 있고, 월마트는 아예 AI 에이전트를 막지 않은 채 자체 AI 쇼핑 도구로 이커머스 비중(현재 전체 매출의 20% 미만)을 키우는 정반대 전략을 택했습니다.
메타·아마존의 복잡한 관계
흥미로운 점은 메타와 아마존이 원래 가까운 파트너라는 사실입니다. 메타는 AI 연산을 위해 아마존의 그래비톤 칩을 도입하는 수십억 달러 규모 계약을 맺고 있고, 2023년부터 페이스북·인스타그램에 아마존 쇼핑 연동 기능도 운영해왔습니다. 그런 파트너조차 ‘에이전트가 대신 구매하는 것’만큼은 선을 그은 셈입니다.
AI Biz Insider 분석 — 플랫폼 정책은 하루아침에 바뀔 수 있습니다. AI 에이전트로 구매·마케팅 워크플로를 자동화했다면, 특정 플랫폼의 API·이용약관 변경 하나로 그 워크플로가 순식간에 멈출 수 있다는 뜻입니다.
우리 회사는 무엇을 점검해야 하나
AI 에이전트 도입 전 체크리스트
우리 회사가 쓰거나 도입을 검토 중인 AI 쇼핑·구매 에이전트가 대상 플랫폼의 이용약관에서 명시적으로 허용된 방식인지 먼저 확인해야 합니다. 특정 플랫폼·벤더 하나에만 의존하는 자동화 워크플로가 있다면 대체 채널(자사몰, 타 마켓플레이스)로 전환 가능한 ‘플랜 B’를 미리 마련해두는 것이 좋습니다. 또한 에이전트가 신원을 투명하게 밝히고 거래 기록이 남는 방식인지도 점검 대상입니다.
법적 리스크도 함께 봐야 한다
퍼플렉시티 소송이 보여주듯, AI 에이전트의 웹 접근을 둘러싼 법적 경계는 아직 확정되지 않았습니다. 법원 판단마저 오락가락하는 지금, 회사의 핵심 매출 채널을 AI 에이전트 자동화에 통째로 맡기는 결정은 신중히 검토할 필요가 있습니다.
AI Biz Insider 분석 — ‘허용됐다’와 ‘앞으로도 허용될 것이다’는 다른 이야기입니다. 에이전틱 커머스는 분명 성장하는 흐름이지만, 지금은 플랫폼별 정책과 법적 판단이 동시에 흔들리는 과도기입니다. 올인(All-in)보다는 단계적 도입이 안전합니다.
관련 글
출처
1. TechCrunch — Meta’s AI agent has been blocked from using Amazon.com (2026-09-21)
2. GeekWire — Amazon blocks Meta’s Muse AI assistant in new standoff over agentic shopping (2026-09-21)
AI Biz Insider · AI 비즈니스 · aibizinsider.com
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2026-09-23
국민연금 언제 받아야 이득?
핵심 정리
국민연금은 최대 5년 일찍 받을 수 있지만(조기수령), 매년 6%씩 최대 30% 깎인다.
반대로 최대 5년 미루면(연기연금) 매년 7.2%씩 최대 36% 더 받는다.
한 번 정해지면 평생 고정. 월 100만원이면 조기 시 70만원, 연기 시 136만원.
정답은 없다 — 건강·수명·다른 소득이 변수. 손익분기는 대략 70대 후반~80대 초반.
먼저 핵심. 국민연금(노령연금)은 정해진 나이보다 최대 5년 당겨 받을 수도, 5년 미룰 수도 있다. 당기면 매년 6%씩 깎여 최대 30% 감액, 미루면 매년 7.2%씩 붙어 최대 36% 가산된다. 그리고 이 선택은 평생 간다.
“조금이라도 빨리 받는 게 이득 아닌가” 싶지만, 오래 살수록 미룬 쪽이 총액에서 앞선다. 문제는 내가 몇 살까지 살지 아무도 모른다는 것. 그래서 감정이 아니라 숫자로 따져봐야 한다. 아래에서 하나씩 짚어보자.
조기수령 vs 연기연금, 얼마나 달라지나
두 제도는 방향이 정반대다. 조기노령연금은 지급개시연령보다 최대 5년 앞당겨 받는 대신 연금을 깎는다. 연기연금은 최대 5년 늦추는 대신 연금을 키운다.
일찍 받으면 — 조기수령 감액표
앞당긴 기간 지급률 감액폭
1년 94% -6%
2년 88% -12%
3년 82% -18%
4년 76% -24%
5년 70% -30%
미루면 — 연기연금 가산표
미룬 기간 가산폭 지급률
1년 +7.2% 107.2%
2년 +14.4% 114.4%
3년 +21.6% 121.6%
4년 +28.8% 128.8%
5년 +36% 136%
정책 분석 — 연기연금의 연 7.2% 가산은 시중 어떤 예금·채권보다 확실하게 높은 ‘보장 수익률’이다. 게다가 물가에 연동돼 매년 오른다. 당장 생활비가 급하지 않고 다른 소득이 있다면, 연기는 사실상 ‘국가가 보장하는 고금리 상품’에 가깝다.
내 수급 개시 나이부터 확인하자
기준이 되는 ‘정상’ 지급개시연령은 출생연도별로 다르다. 조기수령은 여기서 최대 5년을 당길 수 있고, 연기연금은 최대 5년을 미룰 수 있다.
출생연도 노령연금 개시 조기수령 가능
1953~1956년생 61세 56세
1957~1960년생 62세 57세
1961~1964년생 63세 58세
1965~1968년생 64세 59세
1969년생 이후 65세 60세
사례로 계산 — 손익분기 나이는?
정상 수령 시 월 100만원을 받는 사람을 예로 들어 보자. 선택에 따라 매달 받는 돈이 이렇게 갈린다.
선택 월 수령액 개시 시점
5년 조기수령 70만원 5년 일찍
정상 수령 100만원 개시연령
5년 연기연금 136만원 5년 늦게
조기수령과 연기연금의 월 차이는 66만원, 1년이면 792만원이다. 다만 조기수령은 5년을 먼저 받아 ‘먼저 쌓아둔 돈’이 있다. 그래서 어느 쪽이 이득인지는 얼마나 오래 사느냐로 갈린다. 통상 조기수령의 손익분기는 70대 후반, 연기연금의 손익분기는 80대 초반 언저리로 본다(전제에 따라 달라짐).
정책 분석 — 기대수명이 계속 늘고 있다는 점이 핵심이다. 현재 60세의 기대여명은 여성이 20년을 훌쩍 넘긴다. 즉 ‘평균만큼만 살아도’ 손익분기를 넘길 가능성이 높다는 뜻. 반대로 건강이 나쁘거나 목돈이 급하다면 조기수령의 ‘먼저 받는 5년’이 더 값질 수 있다.
내가 조기수령 대상일까
30초 자격 체크 (조기수령)
국민연금 가입기간이 10년 이상인가?
정상 개시연령보다 최대 5년 이내(예: 1969년생 이후는 60세부터)인가?
소득 있는 업무에 종사하지 않는가?(종사하면 조기연금 지급이 정지된다)
주의할 점. 조기수령을 받다가 소득이 생겨 일정 기준을 넘으면 지급이 정지된다. 또 정상 개시연령이 지나 일하며 연금을 받을 때도, 소득이 많으면 최대 5년간 연금이 감액된다(감액은 연금액의 절반을 넘지 않으며, 2026년 기준 가입자 평균소득 A값 월 3,193,511원을 넘는 소득부터 적용).
신청 방법과 놓치기 쉬운 포인트
노령연금은 자동 지급이 아니다. 본인이 청구해야 한다. 개시연령이 다가오면 국민연금공단 홈페이지(nps.or.kr) 전자민원, 가까운 공단 지사 방문, 또는 고객센터(1355)로 신청한다. 연금은 매월 25일 본인 계좌로 들어온다.
정책 분석 — 수령 시기를 정할 때 ‘연금 액수’만 보면 안 된다. 연기해서 연금이 커지면 건강보험 피부양자 자격에서 탈락하거나, 기초연금이 깎일 수 있다. 노령연금이 많으면 기초연금은 최대 50%까지 감액된다. 세금·건강보험까지 함께 계산해야 진짜 손익이 보인다.
왜 이 선택이 중요한가
고령화로 국민연금 지급개시연령은 이미 65세(1969년생 이후)까지 단계적으로 올라갔다. 은퇴(보통 60세 전후)과 연금 개시 사이 ‘소득 공백기’가 생기면서, 언제 연금을 켜느냐가 노후 현금흐름을 좌우하는 결정이 됐다.
2026년에는 일하는 고령자를 위한 변화도 있었다. 연금을 받으며 일해도 감액되는 재직자 감액 기준이 완화돼, 소득이 있어도 예전보다 덜 깎이거나 전액을 받는 구간이 넓어졌다. 앞으로도 ‘더 오래 일하고 더 늦게 받는’ 방향에 인센티브가 실릴 가능성이 크다.
결론적으로 정답은 사람마다 다르다. 건강 상태, 기대수명, 은퇴 후 다른 소득, 세금과 건강보험을 함께 놓고 판단해야 한다. 결정 전 국민연금공단(1355)에서 예상연금액과 시기별 시뮬레이션을 받아보는 것을 권한다.
자주 묻는 질문
Q1. 조기수령으로 깎인 연금, 나중에 되돌릴 수 있나요?
원칙적으로 감액률은 평생 고정이라 되돌리기 어렵습니다. 다만 조기연금을 받던 중 소득이 생겨 지급정지를 신청하면, 다시 가입해 보험료를 내고 이후 늘어난 가입기간을 합산해 연금을 재산정받을 수 있습니다.
Q2. 연금 전부가 아니라 일부만 연기할 수도 있나요?
가능합니다. 노령연금액의 50~90%만 골라 연기할 수 있습니다. 생활비로 절반은 받고 나머지는 늘려서 나중에 받는 식의 조합이 가능합니다.
Q3. 국민연금과 기초연금을 같이 받을 수 있나요?
받을 수 있습니다. 65세 이상이고 소득·재산이 기초연금 선정기준 이하면 함께 받습니다. 다만 국민연금(노령연금)액이 일정 수준을 넘으면 기초연금이 최대 50%까지 감액될 수 있습니다.
관련 글
출처
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2026-09-23
재산세 그냥 내면 손해인데…
핵심 정리
납부기한은 9월 30일(수). 하루만 넘겨도 납부지연가산세 3%가 바로 붙는다.
9월 재산세 대상은 토지분과 주택분 나머지 2분의 1. 7월에 이미 절반을 낸 그 주택이다.
서울시 9월분 부과액은 4조 8,236억 원, 고지서 443만 건. 전년보다 8.9% 늘었다.
전자송달과 자동납부를 함께 신청하면 고지서 1장당 1,600원 세액공제. 다만 적용은 다음 달부터다.
서울시 한 곳에서만 고지서 443만 건이 나갔다. 금액으로는 4조 8,236억 원, 1년 전보다 3,951억 원 많다. 그런데 이 고지서를 받아 든 사람 대부분이 하는 일은 하나다. 금액을 확인하고, 그대로 낸다. 문제는 재산세가 ‘그대로 내면 손해’인 세금이라는 점이다. 기한을 넘기면 벌칙이 즉시 붙고, 미리 손을 써두면 매년 자동으로 깎이는 구조가 따로 있다. 9월 30일까지 남은 시간은 길지 않다.
누가, 언제, 얼마나 내는가
과세기준일은 6월 1일, 단 하루가 전부다
재산세는 매년 6월 1일을 과세기준일로 삼아 그날 주택, 토지, 건축물을 소유한 사람에게 부과한다. 1년 중 364일을 보유했더라도 6월 1일에 내 이름이 아니면 낼 의무가 없고, 반대로 6월 1일 하루만 소유해도 1년치가 나온다.
부과는 두 번에 나뉜다. 7월에는 주택분의 2분의 1과 건축물, 항공기, 선박에 매기고, 9월에는 토지분과 주택분의 나머지 2분의 1에 매긴다. 9월 고지서에 찍힌 주택분 금액이 7월과 비슷하다면 착오가 아니라 원래 그렇게 설계된 것이다.
올해 9월분이 특히 무거운 이유
서울시 기준으로 올해 9월분 부과액은 4조 8,236억 원이다. 전년도 4조 4,285억 원에서 3,951억 원, 즉 8.9% 늘었다. 세율이 오른 것이 아니라 과세표준의 바탕이 되는 공시가격이 올라간 결과다.
구분 2026년 9월분 전년 대비
전체 부과액 4조 8,236억 원 8.9% 증가
토지분 2조 8,850억 원 5.1% 증가
주택분(나머지 절반) 1조 9,386억 원 15.2% 증가
고지 건수 443만 건 –
주택분이 15.2%나 뛴 것은 공동주택 공시가격이 18.67%, 개별주택 공시가격이 4.34% 올랐기 때문이다. 토지분 증가율이 5.1%에 그친 것도 개별공시지가 상승률이 4.90%로 상대적으로 완만했던 결과다. 자치구별로는 강남구가 1조 777억 원으로 전체의 22.3%를 차지했고, 증가율로는 성동구가 15.6%로 가장 높았다.
정책 분석 — 세율 인상 없이 세 부담이 늘어나는 구조는 정치적 저항이 가장 적은 증세 방식이다. 납세자 입장에서 중요한 것은 올해 고지서가 아니라 방향이다. 공시가격이 시세에 근접해갈수록 같은 집, 같은 세율에서도 부담은 계속 커진다. 2주택 이상 보유자라면 보유 자체의 연간 비용을 다시 계산해볼 시점이고, 1주택자라면 공시가격 9억 원 이하 특례세율 적용 여부를 고지서에서 직접 확인하는 것이 실익이 크다.
내 고지서, 30초 안에 판별하기
30초 자격 체크
2026년 6월 1일 기준으로 주택이나 토지가 내 명의였는가
주택분 연세액이 20만 원 이하라면 7월에 한 번에 부과돼 9월 고지가 아예 없을 수 있다
토지를 보유하고 있다면 주택이 없어도 9월에 고지서가 온다
7월에 고지서를 받았는데 9월에 안 왔다면, 위 두 번째 항목을 먼저 의심하라
가장 많이 막히는 지점: 매매 시점
올해 집을 사고팔았다면 분쟁이 생기기 쉬운 구간이다. 기준은 오직 6월 1일 현재 소유자다. 잔금일이 5월 31일이면 매수인이, 6월 2일이면 매도인이 그해 재산세를 전부 부담한다. 계약서에 재산세 분담 특약이 없었다면 고지서를 받은 사람이 낼 의무를 진다.
고지서가 오지 않았다고 납부 의무가 사라지지는 않는다. 주소 변경이나 전자송달 설정 때문에 고지서를 못 받은 경우에도 기한을 넘기면 가산세는 동일하게 붙는다. 고지서가 없다면 위택스(서울은 ETAX)에 접속해 본인 인증만 하면 미납 내역이 바로 조회된다.
늦으면 얼마를 더 내는가
9월 30일을 하루라도 넘기면 납부지연가산세 3%가 즉시 붙는다. 여기서 끝이 아니다. 체납 세액이 본세 기준 45만 원 이상이면 매달 0.66%의 월할 가산세가 최장 60개월까지 누적된다.
본세가 100만 원인 경우로 계산해보자. 10월 1일에 내면 3만 원이 더해져 103만 원이다. 여기서 1년을 더 방치하면 월 0.66%가 12개월 붙어 약 7만 9,000원이 추가된다. 합계 약 110만 9,000원. 13일 먼저 냈으면 없었을 돈이 11만 원이다. 연이율로 환산하면 어떤 대출 이자보다도 비싸다.
정책 분석 — 3%라는 숫자는 단순한 연체료가 아니라 설계된 억지력이다. 지방세는 국세와 달리 지자체 살림에 직결돼 현금흐름이 밀리면 사업 집행이 멈춘다. 그래서 첫날부터 3%를 때리는 즉시 부과 방식을 쓴다. 뒤집어 말하면, 자금 사정이 빡빡하더라도 신용카드 무이자 할부로 기한 내에 내는 편이 거의 항상 유리하다는 뜻이다. 카드 할부 수수료가 3%를 넘는 경우는 흔하지 않다.
그냥 내지 않고, 깎아서 내는 법
놓치기 쉬운 세액공제 1,600원
종이 고지서 대신 전자송달을 신청하면 고지서 1장당 800원이 공제된다. 자동납부를 신청해도 별도로 800원이 공제된다. 둘을 함께 신청하면 고지서 1장당 1,600원이다.
금액이 작아 보이지만 계산해보면 다르다. 주택과 토지를 합쳐 고지서를 3장 받는 사람이라면 1회 4,800원, 7월과 9월 두 번이니 연간 9,600원이다. 신청은 위택스나 서울시 ETAX, 모바일 앱 STAX에서 몇 분이면 끝난다.
단 하나 주의할 점이 있다. 공제는 신청한 다음 달부터 적용된다. 지금 신청해도 9월분에는 반영되지 않는다. 그래도 지금 해두어야 내년 7월분부터 자동으로 깎인다.
납부 채널은 생각보다 많다
위택스와 지로는 물론 가상계좌, 전자납부번호를 이용한 지방세입계좌, 카카오페이와 네이버페이, 토스페이 같은 간편결제 앱으로도 낼 수 있다. 본인 명의 통장이나 카드가 있으면 고지서 없이도 전국 금융기관 CD와 ATM에서 납부가 가능하다.
인터넷이 어렵다면 ARS 1599-3900으로도 납부된다. 다만 마감일인 9월 30일에는 금융기관 혼잡과 접속 폭주가 반복적으로 발생한다. 서울시도 미리 납부할 것을 공식적으로 권고하고 있다.
정책 분석 — 전자송달 공제는 납세자 혜택이라기보다 행정비용 절감분을 나눠주는 구조다. 종이 고지서 443만 건의 인쇄와 우편 비용을 줄이는 대가로 800원을 돌려주는 것이다. 이런 성격의 공제는 한 번 신청하면 해지할 때까지 자동으로 이어지므로, 금액이 작다고 미루면 매년 같은 금액을 계속 잃는다. 안 챙기면 손해가 누적되는 항목과, 한 번만 챙기면 되는 항목을 구분하는 것이 실질 가처분소득 관리의 핵심이다.
자주 묻는 질문
7월에 냈는데 9월에 또 나왔습니다. 이중 부과인가요
아닙니다. 주택분 재산세는 연세액을 7월과 9월에 절반씩 나눠 부과합니다. 7월에 낸 것은 절반이고 9월분이 나머지 절반입니다. 다만 주택분 연세액이 20만 원 이하면 7월에 한 번에 부과되므로 9월 고지가 없습니다.
재산세를 내면 종합부동산세는 안 내도 되나요
별개의 세금입니다. 재산세는 지방세로 모든 보유자가 내고, 종부세는 국세로 공시가격 합계가 기준을 넘는 경우에만 추가로 냅니다. 다만 이중과세를 피하기 위해 종부세 계산 시 이미 낸 재산세 상당액을 공제합니다. 종부세 고지는 11월에 발송되고 납부는 12월 1일부터 15일까지입니다.
고지서를 못 받았습니다. 그냥 넘어가도 되나요
안 됩니다. 고지서 수령 여부와 무관하게 납부 의무는 발생하고, 기한을 넘기면 가산세 3%가 동일하게 붙습니다. 위택스나 서울시 ETAX에서 본인 인증 후 조회하면 부과 내역을 즉시 확인할 수 있습니다. 주소가 바뀌었다면 이번 기회에 전자송달을 함께 신청해두는 편이 안전합니다.
재산세는 혜택을 신청하는 정책이 아니라 손실을 막는 정책에 가깝다. 9월 30일까지 남은 시간 안에 할 일은 세 가지다. 고지서 금액과 1주택 특례 적용 여부를 확인하고, 마감일 혼잡을 피해 미리 납부하고, 전자송달과 자동납부를 신청해 내년부터 자동으로 깎이게 만드는 것이다. 세 번째는 오늘 5분이면 끝나고, 그 효과는 매년 반복된다.
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AI Biz Insider · 내 삶에 닿는 정책 · aibizinsider.com
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2026-09-23
2주 조용하면 잘리는 이유
DIGEST
승진 후 과욕을 부리면 야심→침묵→불안→번아웃 4단계로 무너집니다. 침묵이 2~3주 넘어가면 위험 신호입니다.
PostgreSQL은 shared_buffers와 OS 캐시로 이미 캐싱 중입니다. Hit ratio 99% 밑이면 튜닝, 그 이상인데 CPU가 높으면 Redis 같은 결과 캐시 차례입니다.
AI가 라이선스 무시하고 학습하며 40년 쌓인 오픈소스 공유 문화가 흔들립니다. GitHub엔 의미 없는 AI 봇 PR이 넘쳐납니다.
승진하고 나서 오히려 말수가 줄어든 동료, 본 적 있나요? 오늘 GeekNews 상위권 세 건은 커리어, 데이터베이스, 오픈소스로 주제가 전부 다르지만 결론은 하나로 모입니다. ‘한계 신호를 무시하면 반드시 무너진다’는 것입니다. 시니어 엔지니어는 침묵 2~3주 만에 위기 신호를 보내고, PostgreSQL은 캐시 히트율 99%가 전략을 바꿔야 할 기준선이며, 오픈소스는 지난 40년 쌓아온 신뢰가 AI 학습 붐 앞에서 흔들리고 있습니다.
말수가 줄어든 시니어, 어디서 무너지나
승진이 부르는 4단계 악순환
소프트웨어 엔지니어 Sunil Pai가 9월 19일 올린 글이 GeekNews 1위에 올랐습니다. 그는 승진하거나 새 직책을 맡은 엔지니어가 자신의 실력보다 높은 수준을 무리하게 연기하려다 겪는 반복 패턴을 ‘죽음의 나선(death spiral)’이라 부릅니다. 패턴은 네 단계로 이어집니다. 먼저 야심 단계에서 감당하기 벅찬 프로젝트에 뛰어듭니다. 이어 침묵 단계, 보통 2~3주간 진행 상황을 공유하지 않고 혼자 붙잡고 있습니다. 그다음 불안 단계에서 수면과 식사가 무너지고 동료 관계가 서먹해집니다. 마지막은 악화 단계로, 번아웃과 우울, 결국 해고나 자진 퇴사로 이어집니다. 그가 언급한 사례에서는 이 과정에서 주당 60~80시간을 일했다고 합니다.
Pai가 강조하는 처방은 화려하지 않습니다. 그는 “회사는 당신이 6개월 뒤 어떤 사람이 될지를 보고 뽑은 게 아니라, 지금의 당신을 보고 뽑았다”고 말합니다. 큰 프로젝트는 한 번의 큰 노력이 아니라 느리고 꾸준한 마라톤이며, 소프트웨어 자체보다 동료들 사이에서 쌓는 평판이 먼저라는 것입니다.
Tech Insight — 야심 단계에서 침묵 단계로 넘어가는 신호는 대개 ‘보고를 미루고 싶다’는 감각으로 시작됩니다. 팀장이라면 2주 이상 업데이트가 없는 팀원에게 먼저 다가가는 편이 낫고, 본인이 그 입장이라면 완성본이 아니라 중간 과정을 공유하는 습관부터 만드는 것이 나선을 끊는 가장 싼 방법입니다.
탈출법은 난이도를 낮추는 것
그가 제안하는 탈출법은 단순합니다. 난이도를 의도적으로 낮춰 작은 성과를 매일 쌓고, 그 과정을 동료에게 자주 공유해 신뢰를 다시 채우는 것입니다. 큰 프로젝트를 한 번에 되돌리려 하기보다, 눈에 보이는 일일 단위 진전을 통해 모멘텀을 되찾으라는 조언입니다.
PostgreSQL, 언제 캐시를 더 얹어야 할까
이미 두 겹으로 캐싱하고 있다
9월 9일 PgCache 블로그에 올라온 글이 2위에 올랐습니다. 필자 Philip은 “PostgreSQL에는 쿼리 결과 캐시가 없다”는 통념과 달리, 실제로는 여러 계층에서 자동으로 캐싱이 일어난다고 설명합니다. 첫 번째는 shared_buffers입니다. 기본값은 128MB에 불과하지만 전체 RAM의 25~40%까지 늘리는 것이 권장되며, LRU 근사 알고리즘으로 최근 접근한 페이지를 디스크 대신 메모리에서 바로 돌려줍니다. 두 번째는 OS 페이지 캐시로, PostgreSQL이 버퍼드 I/O를 쓰기 때문에 사실상 이중 캐싱이 일어납니다. 흔히 튜닝 파라미터로 아는 effective_cache_size는 실제 메모리 할당이 아니라 쿼리 플래너에게 주는 힌트일 뿐이라는 점도 짚었습니다. 여기에 prepared statement 기반의 쿼리 플랜 캐시, 테이블 메타데이터를 담는 relcache·syscache까지 더해집니다.
Tech Insight — 캐시 도입을 ‘성능이 느리니까’로 시작하면 대개 잘못된 계층에 돈과 복잡도를 더하게 됩니다. 먼저 pg_stat_database로 히트율을 재고, 그 숫자가 병목이 디스크인지 CPU인지를 가리키게 하세요. Redis 서버를 새로 띄우기 전에 shared_buffers 값부터 확인하는 것이 순서입니다.
Hit ratio 99%가 갈림길
그렇다면 언제 Redis 같은 별도 캐시를 얹어야 할까요. 글은 pg_stat_database로 계산하는 캐시 히트율을 기준으로 제시합니다. OLTP 워크로드라면 99% 이상이 목표치입니다. 히트율이 이보다 낮고 디스크 읽기가 많다면 답은 캐시 레이어 추가가 아니라 RAM 증설과 shared_buffers 조정입니다. 반대로 히트율은 이미 충분한데 CPU 사용률이 높다면, 그때 비로소 결과 캐시를 검토할 차례입니다. 비용 효율을 우선한다면 CDC(변경 데이터 캡처) 기반의 PgCache·Readyset류, 어느 정도 비용을 감수할 수 있다면 Redis·Valkey가 후보로 제시됩니다.
AI가 학습하는 사이, 오픈소스 신뢰가 무너진다
선물이었던 공유가 책임으로 바뀌었다
보안 연구자 Chester Wisniewski가 9월 13일 올린 글이 3위에 올랐습니다. 그는 대형 언어모델이 라이선스와 저작권을 사실상 무시하고 온라인 콘텐츠를 학습해오면서, 지난 40년간 GPL·MPL·CC-SA 같은 카피레프트 라이선스와 둠(DOOM)의 셰어웨어 배포로 상징되던 소프트웨어 공유 문화의 균형이 무너졌다고 지적합니다. 그의 표현을 빌리면 “공유된 지식이 선물에서 저자의 책임으로 변질됐다”는 것입니다.
Tech Insight — 회사 코드베이스에 오픈소스를 들여오는 기준이 ‘라이선스 호환성’뿐이었다면, 이제 ‘이 라이브러리의 유지보수자가 AI 봇 PR 스팸에 지쳐 관리를 놓지는 않았는가’까지 점검 항목에 넣어야 합니다. 의존성 감사 주기를 앞당기는 편이 안전합니다.
GitHub를 채우는 AI 봇 PR
부작용은 구체적입니다. 공개 코드는 원래 취약점을 더 빨리 찾아낼 수 있다는 장점이 있었지만, AI가 학습한 오염된 코드나 악성 라이브러리가 섞일 수 있다는 우려가 커지면서 그 신뢰가 흔들리고 있습니다. 동시에 GitHub 같은 플랫폼에는 의미 없는 내용을 자동 생성해 올리는 AI 봇의 풀 리퀘스트가 급증했습니다. 클라우드 인프라 대부분이 여전히 오픈소스에 의존하는 현실을 감안하면, 이 신뢰 붕괴는 단순한 커뮤니티 감정 문제가 아니라 공급망 문제이기도 합니다.
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AI Biz Insider · Tech Digest · aibizinsider.com
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2026-09-23

앞당긴 기간	지급률	감액폭
1년	94%	-6%
2년	88%	-12%
3년	82%	-18%
4년	76%	-24%
5년	70%	-30%

미룬 기간	가산폭	지급률
1년	+7.2%	107.2%
2년	+14.4%	114.4%
3년	+21.6%	121.6%
4년	+28.8%	128.8%
5년	+36%	136%

출생연도	노령연금 개시	조기수령 가능
1953~1956년생	61세	56세
1957~1960년생	62세	57세
1961~1964년생	63세	58세
1965~1968년생	64세	59세
1969년생 이후	65세	60세

선택	월 수령액	개시 시점
5년 조기수령	70만원	5년 일찍
정상 수령	100만원	개시연령
5년 연기연금	136만원	5년 늦게

구분	2026년 9월분	전년 대비
전체 부과액	4조 8,236억 원	8.9% 증가
토지분	2조 8,850억 원	5.1% 증가
주택분(나머지 절반)	1조 9,386억 원	15.2% 증가
고지 건수	443만 건	–

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