Is AI More Expensive Than the Employees It's Replacing?
Prof G Markets가 2026년 상반기 AI 해고 5만 건 뒤에서 벌어진 다른 그림을 짚는다 — AI는 대체하려는 인건비보다 자주 더 비쌌고, 미국 AI 스타트업의 80%는 이미 10~30배 싼 중국 오픈소스 LLM으로 옮겨 갔다.
노동시장
Coders are refusing to work without AI — and that could come back to bite them
TechCrunch 2026-05-29 보도. 개발자들은 ‘AI 없이는 일하지 않겠다’고 버티지만, METR·Amazon·Uber·SMU 연구는 AI 코드가 속도는 빠르되 유지보수 부채를 키우고 있음을 동시에 가리킨다.
Domain Expertise Has Always Been the Real Moat
Aaron Brethorst이 2026년 5월 30일에 자신의 블로그에 올린 짧은 에세이. 에이전틱 AI 시대의 구속 조건은 ‘코드를 만들 수 있는가’에서 ‘그 결과가 맞는지 판별할 수 있는가’로 이동했고, 그 판별 능력의 원천인 도메인 전문성이야말로 늘 진짜 해자였다는 주장.
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.
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.
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.
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.
Uber's COO says it's getting harder to justify the money spent on AI tokenmaxxing
Uber COO Andrew Macdonald가 사내 AI 토큰 지출의 ROI를 정당화하기 어렵다고 발언했다. CTO의 ‘Claude Code 2026년 예산 소진’ 폭로 이후 토큰 사용량과 유용한 기능 산출 사이의 인과 링크가 약하다는 진단이 본격화됐다.
After Automation
Every의 Dan Shipper가 쓴 매니페스토. 사내에서 가능한 모든 작업을 자동화했음에도 사람이 할 일은 오히려 늘었다는 역설에서 출발해, 벤치마크의 프레임 구조와 AGI에 닿아도 사라지지 않는 ‘framer’의 자리를 짚는다.
Experience is now a tax.
JayaGup10는 AI가 시도·검색·리버설 비용을 동시에 무너뜨린 결과 시니어의 ‘경험’이 해자에서 세금으로 전환되었다고 진단한다. 의사결정의 세 가지 알고리즘이 어떻게 다시 짜이는지, 시니어의 ‘판단력’이 어떤 세 성분의 혼합인지, 그리고 환경이 어떻게 사고 필터를 신경계에 내재화시키는지를 추적한다.