[#69.8월3주 비전레터] 샘 알트먼, 뇌-컴퓨터 인터페이스 스타트업 '머지랩스' 설립…일론 머스크와 정면 승부

안녕하세요, 비전 레터 구독자 여러분! 😊

2025년 8월의 세 번째 주가 시작되었습니다.

여전히 낮에는 무더위가 이어지고 있지만, 아침저녁으로는 한층 선선한 바람이 불어오며 계절의 변화를 느낄 수 있습니다.

매미 소리가 여름의 끝자락을 알리는 지금, 이번 주 토요일인 8월 23일은 '처서(處暑)'입니다.

‘처서가 지나면 모기도 입이 비뚤어진다’는 속담처럼, 한여름의 폭염도 서서히 물러가고 가을이 성큼 다가오고 있습니다. 🍃

기후의 변화만큼이나 기술도 빠르게 변화하고 있습니다.

AI, 로봇, 데이터, 반도체 등 각 분야에서 끊임없는 뉴스가 쏟아지며 새로운 기회와 도전이 등장하고 있습니다.

이번 주 비전 레터에는 이러한 변화의 흐름 속에서 꼭 짚고 넘어가야 할 핵심 이슈와 인사이트를 알차게 담았습니다.

짧은 시간 안에 기술 트렌드를 빠르게 파악하실 수 있도록 정리했으니, 끝까지 함께해 주세요!

그럼, 이번 주 비전 레터를 시작해볼까요? 🚀

📌 이번주 비전 레터 요약

1. 샘 알트먼, 뇌-컴퓨터 인터페이스 스타트업 '머지랩스' 설립…일론 머스크와 정면 승부

2. 앤트로픽, '100만 토큰' 시대 선언…AI 코딩 시장 판도 바꾼다

3. 앤트로픽, '기억하는 AI' 클로드 공개…생산성 중심 메모리 전략

📰지난주 주요 뉴스

1. 샘 알트먼, 뇌-컴퓨터 인터페이스 스타트업 '머지랩스' 설립…일론 머스크와 정면 승부

-> BCI(Brain-Computer Interface)는 AI 이후의 차세대 기술 격전지이며, 미래는 '인간 증강(Human Augmentation)'으로 향하고 있습니다.

2. 앤트로픽, '100만 토큰' 시대 선언…AI 코딩 시장 판도 바꾼다

<출처 - Anthropic>

-> AI 모델의 진짜 경쟁력은 ‘얼마나 많은 내용을 깊이 이해하고, 얼마나 오래 기억하느냐’로 옮겨가고 있습니다.

3. 앤트로픽, '기억하는 AI' 클로드 공개…생산성 중심 메모리 전략

<출처 - Anthropic>

-> AI 메모리는 이제 '얼마나 오래 기억하느냐'보다 '언제, 무엇을 기억하느냐'가 더 중요해졌습니다.

4. 화웨이, HBM 의존도 줄이는 AI 소프트웨어 'UCM' 공개…최대 22배 처리량 향상

-> AI 성능 경쟁은 이제 하드웨어뿐만 아니라, 소프트웨어 알고리즘 역시 중요한 핵심 요소가 되고 있습니다.

5. 구글, 초경량 AI 모델 '젬마 3 270M' 공개…스마트폰에서도 AI 실행

<출처 - Google>

-> AI는 '무조건 더 크고 복잡한' 모델이 아닌, 목적에 맞게 최적화된 '소형·고효율 모델'로 진화하고 있습니다.

🧐심층 분석

<코드 작성자를 넘어 '코드 크리에이티브 디렉터'로>

개발자, '코드 작성자'에서 'AI 전략가'로의 진화가 시작됐다

인공지능(AI)이 소프트웨어 개발의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 예전에는 새로운 언어나 프레임워크가 등장할 때마다 개발자들이 학습하고 적응하는 ‘기술 트렌드의 반복’에 불과했다면, 지금의 변화는 훨씬 더 근본적입니다. AI는 개발자가 일하는 방식뿐 아니라, 개발자라는 직업 자체의 정체성까지 바꾸고 있습니다. GitHub CEO 토마스 돔케가 “개발자는 코드 작성자가 아니라 ‘코드 크리에이티브 디렉터’가 될 것”이라고 말한 이유도 여기에 있습니다. 코드를 ‘직접’ 짜는 사람이 아니라, AI가 코드를 생산할 수 있도록 설계하고 지휘하며, 결과물을 검토하고 완성하는 새로운 역할이 요구되고 있기 때문입니다.

GitHub가 최근 공개한 블로그 「Developers, Reinvented」는 이 같은 변화를 입증합니다. 블로그는 AI 도구를 일상적으로 사용하는 22명의 개발자들을 인터뷰하며, AI와의 협업이 어떻게 개발자 역량과 태도를 변화시키는지를 추적했습니다. 처음에는 AI를 단순한 자동완성 도구로 인식했던 개발자들이, 반복적인 실험과 시행착오를 거쳐 결국 AI를 ‘공동 개발자’로 받아들이게 되는 과정이 생생하게 묘사되어 있습니다. 이들은 AI 도구를 단순히 사용하는 데서 그치지 않고, 다양한 도구와 모델을 비교하며 상황에 따라 전략적으로 선택, 각 도구의 성향과 장단점까지 파악하며 자신만의 워크플로우를 만들어내고 있었습니다. AI는 더 이상 옵션이 아니라 필수이며, AI와 협업하는 기술이야말로 미래 개발자의 핵심 경쟁력이 된 것입니다.

특히 주목할 점은, 이 변화가 단순히 “효율성”이나 “자동화”에 그치지 않는다는 점입니다. 인터뷰에 참여한 개발자들은 하나같이 “AI 도입으로 더 큰 야망을 품을 수 있게 됐다”고 말합니다. 과거에는 혼자서 해낼 수 없었던 복잡하고 방대한 프로젝트에 도전할 수 있게 되었고, AI 덕분에 더 빠르게 프로토타입을 만들고 실험을 반복할 수 있게 됐다고 합니다. 다시 말해, AI는 개발자의 역할을 대체하는 것이 아니라, 그들의 잠재력을 확장시키는 도구가 되고 있는 것입니다. 이들이 말하는 개발자의 미래는, 단순한 코드 생산자가 아닌, 목표를 정의하고 설계하며 AI를 지휘하는 전략가이자 창조자입니다. 개발자라는 직업의 본질이 근본적으로 재정의되고 있습니다.

"코드를 짜는 사람에서, 코드를 설계하는 사람으로"

1. AI는 더 이상 도구가 아니라 ‘동료’

AI가 소프트웨어 개발 현장에 처음 등장했을 때만 해도, 대부분의 개발자들은 그것을 단순한 보조 도구로 여겼습니다. 자동완성, 버그 감지, 코드 추천 기능은 분명 편리했지만, 어디까지나 보조적인 기능에 지나지 않는다는 인식이 지배적이었습니다. 많은 이들이 “신기하지만 실제 업무에 바로 쓸 만큼은 아니다”라고 평가하며, 일관되지 않은 품질과 낮은 정확도에 실망했습니다. 그러나 이런 초기 실망에도 불구하고, 일부 개발자들은 지속적으로 AI 도구를 탐색했고, 결국 AI의 잠재력을 깨닫는 '전환점'을 경험하게 됩니다.

그 전환점은 단순한 반복 작업에서의 시간 단축을 넘어, 문제를 해결하는 방식 자체가 바뀌는 순간이었습니다. 예를 들어, 초기에는 간단한 변수명 자동완성이나 루프 구조 완성에만 사용되던 AI가, 어느 순간 전체 함수 구조를 설계하고, 그 함수의 의도에 맞는 예외 처리 로직까지 제안하는 능력을 보이기 시작했습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 챗 기반 AI들은 복잡한 맥락도 파악해 대화식으로 문제 해결에 접근하며, ‘협업자’로서의 역할을 수행하게 되었습니다. 개발자들은 AI와의 상호작용을 통해 더 나은 결과물을 만들고, 반복되는 실수를 줄이며, 심지어 자신이 놓친 논리적 결함까지 점검받는 경험을 하게 됩니다.

결국 AI는 단순히 인간의 작업 속도를 높이는 보조도구를 넘어, ‘생산 파트너’이자 ‘디지털 동료’로 진화하고 있습니다. 지금의 AI는 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라, 코드의 방향성을 제시하고, 설계 결정을 함께 내리는 수준까지 도달해 있습니다. 이는 단순한 생산성 향상이 아니라, ‘개발 문화’ 자체의 변화를 의미합니다. 코드 작성 과정은 더 이상 혼자 머리를 싸매고 해결해야 하는 고립된 작업이 아니라, AI와 실시간으로 아이디어를 주고받으며 발전시켜 나가는 ‘협업적 창작의 과정’이 되어가고 있는 것입니다. AI가 코드 작성의 단계를 분담하는 만큼, 개발자는 점점 더 높은 수준의 문제 정의, 시스템 설계, 그리고 제품 전략에 집중하게 됩니다.

2. 협업에서 전략으로, AI와의 관계가 진화하는 방식

AI와의 협업에 익숙해진 개발자들은 점차 단순한 도구 활용을 넘어 전략적 파트너십의 단계로 진입하고 있습니다. 단순히 코드 자동완성을 활용하거나, 버그를 고치는 수준에서 벗어나 전체 기능 설계, 멀티파일 변경, 대규모 리팩토링까지 AI에 위임하는 수준으로 확장되고 있는 것입니다. GitHub 블로그에 따르면, 일부 개발자들은 이미 AI를 하나의 “동료”로 간주하며, 전체 프로젝트의 흐름을 계획하고 지휘하는 역할을 자처하고 있습니다. 이는 단순한 코드 생성 능력 이상의 ‘맥락 이해’와 ‘문제 설계 능력’이 필요하다는 점을 시사합니다.

이러한 변화의 핵심은 ‘위임(Delegation)’과 ‘검증(Verification)’입니다. 이제 개발자의 주요 역할은 코드를 직접 작성하는 것이 아니라, AI가 올바른 결과를 낼 수 있도록 맥락을 풍부하게 설정하고 명확한 지침을 제공하는 것입니다. 성공 기준, 제약 조건, 실행 순서 등을 명확하게 정의함으로써 AI의 퍼포먼스를 최대화하고, 결과물에 대한 리뷰와 테스트, 보안 점검까지 담당하는 ‘감독자’로의 전환이 일어나고 있는 것입니다. 이런 의미에서, 개발자의 정체성은 ‘코드 작성자’에서 ‘코드 설계자’, 더 나아가 ‘크리에이티브 디렉터’로 바뀌고 있다고 볼 수 있습니다.

흥미로운 점은 이러한 역할 전환이 단지 생존을 위한 변화가 아니라는 것입니다. 블로그에 많은 개발자들은 “AI 덕분에 더 야심찬 목표를 설정할 수 있게 됐다”고 입을 모읍니다. 과거에는 팀 단위로 수개월 걸리던 작업을 소규모 인력과 빠른 반복 실험을 통해 단기간에 실현할 수 있게 되었으며, 아이디어를 즉시 테스트하고 빠르게 피드백을 받아 수정할 수 있는 ‘실험 기반 개발 문화’가 정착되고 있는 것입니다. 결국, AI는 단순히 반복 작업을 줄이는 자동화 수단이 아니라, 개발자의 사고 범위와 기획 역량을 확장시키는 ‘창조적 촉진제’가 되고 있는 셈입니다.

3. 새로운 개발 역량, 기술보다 중요한 ‘문제 설계력’

새로운 개발 역량의 탄생: 기술보다 중요한 ‘문제 설계력’

AI 시대의 개발자에게 요구되는 역량은 과거와는 전혀 다른 방향으로 진화하고 있습니다. 기존의 개발 역량이 문법, 알고리즘, 코드 최적화 등 ‘정답이 정해진 기술적 해법’에 초점이 맞춰져 있었다면, 이제는 AI를 어떻게 활용하고 지휘할 수 있는가, 그리고 복잡한 문제를 어떻게 명확하게 정의하고 구조화할 수 있는가가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있습니다. 다시 말해, AI와 협업하는 시대의 개발자에게 필요한 것은 ‘코드를 잘 짜는 능력’이 아니라, ‘문제를 잘 설계하는 능력’입니다.

이를 가능케 하는 가장 중요한 역량 중 하나는 바로 ‘에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration)’입니다. 단일 AI 도구가 아니라 여러 모델과 기능을 상황에 맞게 조율하고 병렬적으로 활용하는 능력, 즉 복수의 AI 도구를 목적에 맞게 연동하고 분업화하여 복잡한 문제를 효율적으로 해결하는 기획 능력이 중요해지고 있는 것입니다. 예를 들어, 한 명의 개발자가 텍스트 분류는 LLM에게, 코드 구조화는 IDE 내장 모델에게, API 문서 생성은 별도의 에이전트에게 맡기고, 이 모든 과정을 흐름에 맞게 설계하고 검증하는 방식으로 작업을 수행하는 시대가 열린 것입니다. 기술이 아닌 전략이 중심이 되는 개발 환경, 그 변화는 이미 현실입니다.

이러한 변화 속에서 더욱 두드러지는 역량은 AI 리터러시(AI Literacy)입니다. 단순히 AI의 사용법을 아는 것을 넘어, 각 모델의 특징, 한계, 학습 방식, 추론 메커니즘 등을 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 AI에게 ‘어떻게 말해야 원하는 답을 얻을 수 있는지’를 전략적으로 구성할 수 있어야 합니다. 이는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 넘어선 ‘문제해결 커뮤니케이션 능력’을 뜻하며, 인간이 AI와 효율적으로 협업하기 위한 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 즉, 미래의 개발자는 더 이상 “코딩 언어”만 아는 존재가 아니라, AI 언어와 인간 언어를 모두 다룰 줄 아는 디지털 통역자가 되어야 한다는 것입니다.

4. 교육의 재구성, ‘코딩을 가르치는 방식’부터 다시 설계해야 한다

AI의 비약적인 발전은 개발자의 역할만큼이나 소프트웨어 교육의 본질도 근본적으로 바꾸고 있습니다. 기존 컴퓨터 공학 교육은 주로 문법, 문장 구조, API 암기, 알고리즘 풀이 같은 정답 중심의 문제 해결에 집중해왔습니다. 그러나 이제는 상황이 달라졌습니다. AI가 대부분의 정형화된 코드를 스스로 작성할 수 있는 시대가 열렸기 때문입니다. 문제의 요구사항을 정확히 이해하지 못해도, LLM은 그 틀을 자동으로 메워주며 완성도 있는 결과물을 내놓을 수 있습니다. 이런 환경에서는 단순히 코드를 ‘작성하는 법’을 가르치는 것이 아니라, 코드를 ‘이해하고 평가하는 법’을 중심으로 커리큘럼을 재편할 필요가 있습니다.

실제로, 많은 교육 전문가들은 AI 도구를 적극적으로 통합한 수업 방식이 기존 강의보다 오히려 더 깊은 사고를 유도한다고 평가합니다. 예를 들어, “이 루프를 작성하시오”라는 문제 대신 “이 코드가 무엇을 하고, 어떤 문제가 발생할 수 있는가?”, “이 프롬프트에 대한 AI의 응답을 개선하려면 어떤 정보를 추가해야 하는가?”와 같은 고차원적 문제 해결을 요구하는 교육 방식이 주목받고 있습니다. 이는 AI와의 협업을 통해 실무 환경에서 마주하게 될 추상화(Abstraction), 분해(Decomposition), 명세화(Specification)의 사고 구조를 일찍부터 체득하도록 도와줍니다. AI가 단순한 학습 보조를 넘어, 교육 자체의 패러다임을 바꾸는 ‘교사형 동료’로 자리 잡는 시점이 온 것입니다.

이러한 변화는 단지 커리큘럼 수정에 그치지 않습니다. 평가 방식도 전면적으로 재설계되어야 합니다. 이제는 특정 알고리즘을 얼마나 정확히 구현했는지를 묻기보다, AI가 생성한 코드의 오류를 분석하고, 명확하지 않은 요구사항을 어떻게 명세화할 수 있는지를 평가하는 방식이 더 의미 있습니다. 예를 들어, “AI가 작성한 코드를 검토하고, 개선할 수 있는 부분을 찾아 설명하시오” 또는 “주어진 목표에 대해 AI에게 적절한 지시를 내리기 위한 프롬프트를 설계하시오” 같은 문제 유형이 부상하고 있습니다. 이는 곧, AI 시대의 교육은 ‘정답을 맞히는 능력’보다 ‘문제를 제대로 정의하고, AI와 협업해 해법을 찾아가는 능력’을 중심으로 재편되어야 한다는 강력한 메시지를 던집니다.

5. 새로운 기술보다 중요한 것, AI 시대의 본질적 경쟁력은 ‘사고력’과 ‘설계력’

AI가 코드 작성을 도와주는 시대에, 진짜 경쟁력은 더 이상 “얼마나 많은 코드를 빠르게 짤 수 있는가”가 아닙니다. 이제는 “무엇을 만들 것인가를 정의하고, 왜 그렇게 만들어야 하는지를 설계할 수 있는 능력”이 중심이 됩니다. 실제로 GitHub 블로그에서 인터뷰한 다수의 개발자들은 “AI가 코드를 짜는 시대, 인간은 목적과 방향을 제시하는 사람이 돼야 한다”고 강조합니다. 다시 말해, 개발자는 실행자에서 설계자, 전략가로 진화해야 한다는 것입니다. 이는 단순히 새로운 기술을 배우는 것보다 훨씬 더 본질적인 역량의 전환을 요구합니다.

이러한 상황에서 강조되는 것이 바로 “문제를 구조화하는 힘”입니다. AI는 코드 생성에는 능하지만, 애매한 요구사항을 해석하거나 복잡한 비즈니스 논리를 정리하는 데는 한계가 있습니다. 그렇기 때문에 개발자는 혼란스러운 요구사항 속에서 핵심을 파악하고, 이를 명확하게 명세화하며, AI가 올바른 결과물을 생성할 수 있도록 지시하는 프레임을 만드는 능력을 길러야 합니다. 이는 코드 자체보다 훨씬 상위 레벨의 사고가 요구되는 작업이며, 시스템 설계, 사용자 경험, 데이터 흐름, 보안 등의 종합적 관점이 필요합니다. 결국, AI 시대에는 ‘문제를 제대로 정의할 줄 아는 사람’이 중요합니다.

또한 중요한 것은 AI의 출력을 ‘검증하고 개선하는 능력’입니다. 자동 생성된 결과물이 있다고 해서 그것이 곧 완벽한 솔루션이 되는 것은 아닙니다. 오히려 AI가 제안한 코드가 비즈니스 로직에 맞는지, 보안상 취약점은 없는지, 장기적으로 유지보수가 용이한 설계인지 등을 판단하고, 필요시 리팩토링하거나 대안을 제시할 수 있는 비판적 사고가 필요합니다. 요컨대, 개발자의 핵심 역할은 점점 ‘제작자’에서 ‘감독자이자 품질 관리자’로 옮겨가고 있으며, 이 역할 변화에 맞춘 사고력, 판단력, 설계력이야말로 앞으로 가장 중요한 경쟁력이 될 것입니다.

개발자, 이제 ‘창조의 파트너’가 되어야 할 때

AI는 단순히 개발 생산성을 높이는 도구가 아닙니다. AI는 개발자의 역할과 정체성을 근본적으로 재정의하는 혁신의 파트너입니다. 이제 개발자는 코드 한 줄 한 줄을 작성하는 기능적 직무를 넘어, 문제를 정의하고 AI를 활용해 해결 구조를 설계하는 전략가로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 습득이 아닌, 사고 방식의 전환을 요구합니다. 무엇을 만들어야 하는가, 왜 만들어야 하는가를 중심으로 사고하는 능력이 곧 개발자의 핵심 경쟁력이 되고 있습니다.

앞으로는 ‘AI를 얼마나 잘 다루는가’보다, ‘AI를 통해 무엇을 만들 수 있는가’가 더 중요한 평가 기준이 될 것입니다. 실제로, GitHub 블로그에 등장한 개발자들은 “AI가 코드를 90% 짜게 될 미래”를 두려워하지 않았습니다. 오히려, 자신은 그 90%를 감독하고 이끄는 디렉터가 될 것이라 말했습니다. 이 변화는 일부 상위 개발자만의 미래가 아닙니다. 지금도 전 세계 수많은 개발자들이 에이전트 오케스트레이션, AI 협업 전략, 품질 검증 등 새로운 기술 문해력을 쌓으며 미래의 주도권을 준비하고 있습니다.

결국, AI 시대의 개발자는 기술 숙련자에서 창의적 리더로, 기능 수행자에서 문제 해결자로 바뀌고 있습니다. 이것은 위기이자 기회입니다. 변화를 받아들이고 먼저 도전한 이들은 새로운 시대의 주역이 될 것입니다. AI가 개발자를 대체하는 것이 아니라, 개발자는 AI를 활용해 더 나은 세상을 설계하는 창조자가 되어야 합니다. 지금이야말로, 개발자의 진정한 의미를 다시 쓰기 시작할 때입니다.

구독자 여러분, 이번 주도 비전 레터와 함께해 주셔서 감사합니다! 🌟

이번 주 비전 레터에서는 AI 업계의 주요 인물과 기업들이 잇따라 차세대 기술을 선보이며, 경쟁의 무대가 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 인간-AI 협업 전반으로 넓어지고 있음을 확인했습니다.

가장 먼저, 오픈AI CEO 샘 알트먼이 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 스타트업 ‘머지랩스(Merge Labs)’를 설립하며 일론 머스크의 뉴럴링크와 정면 대결을 예고했습니다. AI를 단순한 도구가 아닌 인간의 인지 능력을 확장하는 ‘확장된 지능’으로 진화시키겠다는 비전 아래, 샘 알트먼은 뉴런과 AI 알고리즘을 연결하는 신경 인터페이스 분야에 진입하며, 인간 인지 능력의 확장을 목표로 새로운 도전을 시작했습니다.

앤트로픽은 새로운 경량 모델 ‘클로드 소넷 4’를 통해 100만 토큰의 초대형 문맥처리 능력을 선보이며, GPT-5와의 정면 대결에 나섰습니다. 이 모델은 대규모 문서와 코드를 한 번에 분석하고 처리할 수 있는 능력으로, AI 코딩 플랫폼의 효율성과 정확성을 새로운 수준으로 끌어올리고 있습니다. 앤트로픽은 또 사용자 요청형 메모리 기능을 탑재한 ‘기억하는 AI’를 공개하며, 실용성과 프라이버시를 모두 고려한 새로운 방향성을 제시했습니다.

화웨이는 AI 추론 성능을 22배까지 향상시키는 소프트웨어 ‘UCM(Unified Cache Manager)’을 공개하며, 미국의 반도체 수출 규제 속에서도 고성능 AI 인프라를 DRAM과 SSD 기반으로 자체 구현하는 전략을 제시했습니다. 이로써 중국 AI 생태계는 HBM 의존도를 줄이고, 소프트웨어 중심의 기술 자립을 가속화하고 있습니다.

한편 구글은 모바일·웹 기반 환경에서도 작동 가능한 초경량 AI 모델 ‘젬마 3 270M’을 공개했습니다. 이 모델은 픽셀 9 프로에서도 25번의 대화를 수행하면서도 배터리 소모가 0.75%에 불과할 만큼 에너지 효율이 뛰어나며, 명령 수행, 텍스트 구조화 등 정밀 작업에 특화된 소형 모델로 평가받고 있습니다.

이번 주 심층 분석에서는 GitHub CEO 토마스 돔케가 블로그 글 「Developers, Reinvented」에서 제시한 내용을 중심으로 ‘AI 시대 개발자의 역할 변화’를 다뤘습니다. 개발자는 단순한 코드 작성자가 아니라, AI 에이전트를 기획하고 위임하며, 결과물을 검증하는 전략가로 진화하고 있습니다.  AI와의 협업 단계를 ▲AI 회의자 → ▲탐험가 → ▲협업자 → ▲전략가로 구분하며, 미래 개발자의 핵심 역량으로 ‘AI 이해력’, ‘위임 및 검증 능력’, ‘시스템 설계’, ‘에이전트 오케스트레이션’을 제시합니다. 결국, AI 시대에는 ‘문제를 제대로 정의할 줄 아는 사람’이 가장 중요한 존재가 된다는 통찰을 담고 있습니다.

이번 주 AI 업계의 흐름은 단순한 기술 경쟁을 넘어, AI를 둘러싼 철학과 전략, 그리고 인간과 AI의 관계 전반에 대한 근본적인 재정립이 시작되고 있음을 보여주고 있습니다.

비전 레터는 앞으로도 이러한 변화의 물결 속에서 독자 여러분이 미래를 읽고 준비할 수 있도록, 깊이 있는 분석과 생생한 소식을 전해드리겠습니다.

다음 주에도 더 흥미롭고 인사이트 있는 내용으로 찾아뵙겠습니다.

무더운 날씨에 건강 유의하시고, 뜻깊은 한 주 보내시길 바랍니다!

감사합니다! 😊