The AI paradox: More automation, more humans, more work | Dan Shipper

Every CEO 댄 시퍼가 Lenny’s Podcast에서 내놓은 12가지 예측 — Codex·Claude Code가 새 업무 OS가 되고, CLI는 끝났으며, SaaS는 죽지 않고, AI가 자동화될수록 인간 노동은 오히려 늘어난다.

May 30, 2026 · 7 분 · 서소영

Why AI isn't showing up on your bottom line

AI는 개인 생산성을 올렸지만 회사 손익에는 아직 안 나타난다. Azeem Azhar는 전기화의 3단계(전구·그룹 드라이브·유닛 드라이브)를 빌려와, 지금 대부분 기업이 2단계에 갇혀 의사결정 정체(congestion)에 시달리고 있다고 진단한다.

May 30, 2026 · 7 분 · 서소영

The Orchestration Tax

AI 에이전트를 N개 띄우는 것은 쉽지만, 그 결과를 검토·병합하는 직렬 자원은 단 하나뿐이다. Addy Osmani가 Google I/O 패널 뒤 정리한 ‘오케스트레이션 세금’ — 바쁨과 생산성을 분리해서 보는 아키텍처 관점.

May 29, 2026 · 6 분 · 서소영

설계자와 22인의 군대 — Jeffrey Emanuel의 작업 기록

한 사람이 자기 자신을 위해 22개의 AI 코딩 에이전트 구독을 운영하며 14개의 도구와 6종의 Rust 클린룸 재구현을 짓고 있다. 그는 2025년 1월 NVIDIA 시총 6,000억 달러를 떨어뜨린 12,000단어 글의 저자이기도 하다.

May 29, 2026 · 7 분 · 서소영

현대 호러의 새 클리셰 — 고문방 트롭과 세대적 불안

X의 한 스레드가 현대 호러에서 부상한 ‘고문방 순회’ 트롭을 짚고, 그 인기를 밀레니얼·Z세대의 감시 자본주의·긱 이코노미 불안으로 진단한다. 함께 읽을 평론 6편을 더해 트롭의 사회적 함의를 두텁게 본다.

May 29, 2026 · 5 분 · 서소영

자가보유율 94%의 구조적 함정 — 루마니아가 보여주는 임대시장 소멸의 메커니즘

거의 모든 가구가 집을 소유한 나라에서 임대시장이 소멸하면 어떤 일이 벌어지는가. 루마니아 사례와 세계은행·학술 연구를 통해 극단적 자가보유율의 자기강화 악순환을 정리한다.

May 29, 2026 · 6 분 · 서소영

【Skill 배포 있음】 중간 표기 패턴(MNP)에 관하여 — 어떤 도구든 간단·초고속·안정적으로 AI화하는 내부 구현 방법

일본 디자이너 なつ(@Dia_Nexus)가 정리한 ‘중간 표기 패턴(MNP)’ — AI에게 GUI를 조작시키는 대신, GUI 상태를 표현하는 텍스트 DSL을 두고 그 DSL을 양방향으로 다루게 하는 도구 설계 패턴.

May 28, 2026 · 9 분 · 서소영

아웃소싱 + LocalAI가 프론티어 랩의 가격에 천장을 씌운다

프론티어 랩의 토큰 가격이 빠르게 오르는 동안 DeepSeek 같은 OSS 모델은 30분의 1 수준에 머문다. SignalBloom AI는 저렴한 국가의 엔지니어 한 명 + LocalAI 조합이 곧 프론티어 추론 단독보다 경제적이 되는 임계가 다가오고 있으며, 이 동학이 프론티어 가격에 천장을 씌운다고 진단한다.

May 28, 2026 · 6 분 · 서소영

Claude Code Korean outputs use slang verb "bakda" at 18× baseline frequency — a morpheme-level investigation

Kiwi morpheme analysis across 114.9M output tokens reveals that Claude Code’s Korean outputs use the informal verb “박다” (bakda) at 18× the baseline rate after version 2.1.132, with a self-contamination feedback loop amplifying the tendency in under one week.

May 28, 2026 · 8 분 · 서소영

DiffusionBlocks: Block-wise Neural Network Training via Diffusion Interpretation

엔드투엔드 역전파의 메모리 병목을, 트랜스포머의 잔차 연결이 확산 모델 ODE의 이산화와 같다는 통찰로 푼 논문. 네트워크를 노이즈 구간별 독립 블록으로 쪼개 한 번에 한 블록만 학습하니 메모리가 블록 수만큼 줄고, 5개 아키텍처에서 엔드투엔드에 필적했다.

May 28, 2026 · 5 분 · 서소영