#AI가 대신쇼핑 #AI에이전트
작년만 해도 AI가 데려온 손님은 인간보다 구매 전환율이 38%나 낮았는데, 불과 1년 만에 상황이 완전히 뒤집혔다. 지난달 AI 방문자의 전환율이 오히려 인간보다 42% 높게 나왔고, 방문당 매출은 37% 더 많았다.
무슨 일이냐면
Adobe가 미국 리테일 사이트 1조 건 이상 방문 데이터를 분석한 결과, 올해 1분기 AI 추천 트래픽이 전년 대비 393% 폭증했다. 작년에는 일반 방문자가 AI 방문자보다 방문당 수익이 128% 더 많았는데, 이제 완전히 역전됐다. AI 손님이 사이트에 머무는 시간은 48% 길고, 보는 페이지 수도 13% 더 많다.
여기서 끝이 아니다
사람들이 AI에게 온라인 쇼핑의 가장 귀찮은 부분을 넘기기 시작했다. 끝없는 옵션과 광고 속에서 헤매는 일을 AI가 대신 골라주고, 이미 “이거 사야겠다” 싶은 상태로 사이트에 들어오고 있다는 뜻이다.
진짜 핵심은
구글 AI 오버뷰, 아마존 Rufus, 월마트 Sparky까지. AI 쇼핑 어시스턴트가 빠르게 대세가 되고 있다. 아마존은 작년에만 Rufus를 2억 5천만 명이 사용했다고 밝혔다.
하지만 아직은 불완전한 단계다. 월마트는 챗GPT 연동 결제 기능을 6개월 만에 철수했다. AI 쇼핑을 써봤다는 사람 중 “경험이 좋아졌다”고 답한 비율도 92%에서 85%로 떨어졌다.
결국, AI는 아직 소비자의 카드를 완전히 맡을 수준은 아니지만, 이미 “질 좋은 손님”을 리테일 사이트로 데려오는 데는 성공하고 있다. 온라인 쇼핑의 지옥 같은 탐색 과정을 AI에게 넘기는 사람들이 급증하고 있다는 가장 강력한 증거다.
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OpenAI가 생명과학 연구자들을 위해 특화된 새로운 AI 모델 시리즈를 공개했다. 이름은 GPT-Rosalind. 바이오 연구가 점점 계산 중심으로 바뀌면서 과학자들이 감당하기 어려운 방대한 데이터를 빠르게 처리해주기 위한 모델이다.
무슨 일이냐면
현재 미국에서 신약 하나를 개발해 규제 승인을 받기까지 평균 10~15년이 걸린다. 임상시험에 들어간 약 10개 중 1개만 겨우 승인받는 현실이다. 전 세계 희귀질환 환자는 3억 명이 넘는데, 이들이 기다리는 건 더 빠르고 효과적인 치료제다. OpenAI는 바로 이 병목 현상을 해결하기 위해 GPT-Rosalind를 내놨다.
개발 핵심은
이 모델은 생화학, 유전체학, 단백질·화학 추론 등에서 기존 모델보다 월등한 근본적 추론 능력을 갖췄다. 과학자들이 가장 시간 많이 들고 분석이 어려운 작업 — 증거 종합, 가설 생성, 실험 계획 수립, 데이터 해석 등을 대신 처리해준다. 과학자를 대체하는 게 아니라 연구 속도를 크게 끌어올리는 ‘보조 지능’ 역할을 목표로 한다. 최종 판단은 여전히 인간이 한다는 ‘인-더-루프’ 원칙을 유지했다.
진짜 이름의 의미
모델 이름은 DNA 구조 발견에 결정적 기여를 한 영국 화학자 로잘린드 프랭클린에게서 따왔다. OpenAI는 기업급 보안 통제와 접근 관리를 강화해 규제가 엄격한 생명과학 환경에서도 안전하게 사용할 수 있게 만들었다. 이미 로스 알라모스 국립연구소와 단백질·촉매 설계 프로젝트도 진행 중이다.
하지만 아직 한계는 분명
현재 AI가 발견하거나 설계한 약물 중 임상시험에 들어간 사례는 극소수이며, 3상 시험을 통과한 완전 AI 설계 약물은 아직 없다. 또한 생물학 데이터를 학습한 AI가 위험한 병원체 설계에 악용될 수 있다는 우려가 커지고 있다. 올해 초 100명이 넘는 과학자들이 민감 생물 데이터의 AI 학습을 stricter 통제해야 한다고 촉구하기도 했다.
접근은 철저히 제한
OpenAI는 모델을 ‘신뢰 접근 프로그램’을 통해 선별된 기관에만 연구 미리보기 형태로 제공한다. Amgen, Moderna, Allen Institute, Thermo Fisher Scientific 등 인간 건강 증진과 정당한 연구를 하는 곳에 한정했다. 목적은 연구 속도를 최대화하면서 남용 위험을 최소화하는 것이다. 모델은 내일부터 자격을 갖춘 고객들에게 공개된다.
이제 주목할 건, 도메인 특화 AI 모델이 AI 산업의 다음 큰 물결이 될 가능성이다. 생명과학 분야에서 GPT-Rosalind가 실질적인 성과를 낸다면, 다른 과학 분야로 빠르게 확대될 전망이다.
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Anthropic 사용자들 사이에서 최근 불만이 폭발하고 있다. “Claude가 갑자기 멍청해졌다”, “이제 복잡한 코딩을 맡길 수 없다”는 목소리가 X, Reddit, GitHub에서 쏟아지고 있다.
무슨 일이냐면
지난 몇 주 동안 사용자들은 이전과 비교한 출력 결과와 벤치마크를 공유하며 Claude의 성능 저하를 지적하고 있다. 특히 AMD senior director는 GitHub에 “Claude가 복잡한 엔지니어링 작업을 더 이상 신뢰할 수 없을 정도로 퇴보했다”고 공개적으로 비판했다. 답변의 정확성과 깊이가 눈에 띄게 떨어졌다는 게 공통된 의견이다.
여기서 끝이 아니다
많은 사용자들은 Anthropic이 의도적으로 Claude를 ‘너프(nerf)’했다고 의심하고 있다. 비용 절감이나, 곧 출시될 더 강력한 모델 ‘Mythos’에 컴퓨트를 집중하기 위해 기존 Claude의 기본 지능 수준을 낮췄다는 주장이다. 실제로 Anthropic은 Claude Code의 기본 추론 레벨을 조정했다고 인정했지만, 비용이나 Mythos와 연관됐다는 부분은 부인했다.
Anthropic은 “모델 선택기에서 언제든 저 노력(빠름)과 고 노력(더 똑똑함) 모드를 바꿀 수 있다”고 설명했지만, 사용자들은 기본 설정이 바뀐 것 자체에 크게 불만이다. 파워 유저들은 코딩과 연구 작업에서 일관된 성능을 기대했는데, 그 기대가 깨지면서 신뢰가 흔들리고 있다.
더 큰 그림
이 현상은 단순한 불만을 넘어 AI 업계의 구조적 변화를 보여준다. 최첨단 AI 성능은 점점 더 비싼 유료 티어, API, 또는 실험 프로그램 뒤에 가려지고 있다. Anthropic도 최근 대기업 고객들을 사용량 기반(토큰) 가격 모델로 전환하면서, 더 좋은 지능을 원하면 더 많은 돈을 내야 하는 구조를 강화했다. 결과적으로 ‘돈 많은 파워 유저’와 ‘일반 사용자’ 사이의 격차가 점점 벌어지고 있다.
결국, 프론티어 모델(Mythos, Opus 4.7 등)은 점점 더 강력해지는데, 일반 사용자들이 쓰는 기본 Claude 경험은 오히려 나빠지고 있다. 사용자들이 “예전에 마법 같았던 AI가 이제 평범해졌다”고 느끼는 것은, 실제 성능 저하 때문일 수도 있고, 기대 수준이 높아진 탓일 수도 있다. 하지만 중요한 건, 이런 인식 자체가 이미 현실이 됐다는 점이다.
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요즘 미국 젊은이들이 AI를 두려워하고 있다는 충격적인 현실이 드러났다. Gen Z의 AI에 대한 기대와 흥분이 급격히 떨어지고, 오히려 분노가 커지고 있다. 학교도, 기업도, 사회도 이들을 제대로 준비시키지 못하고 있다.
무슨 일이냐면
Gallup 조사에 따르면 Gen Z의 AI에 대한 흥분도가 지난 1년 새 14%p 급락해 22%에 불과하다. 희망감은 9%p 떨어진 18%, 반대로 분노는 9%p 상승해 31%까지 치솟았다. 매일 AI를 쓰는 젊은이들조차 흥분도가 18%p나 더 떨어졌다. 기술에 가장 친숙해야 할 세대가 오히려 가장 부정적이라는 게 문제다.
여기서 끝이 아니다
대학생 절반 이상이 학교에서 AI 사용을 권장하지 않거나(42%) 아예 금지(11%)당하고 있다. 교수들조차 “2025년 졸업생들은 직장에서 AI를 쓸 준비가 거의 안 됐다”고 평가할 정도. 실제로 최근 대학 졸업생 실업률은 5.7%로 전체 평균보다 높고, 과소취업률은 42.5%까지 치솟았다. AI를 도입한 기업들은 신입 채용을 조용히 동결하면서 주니어 포지션을 거의 8% 줄였다.
진짜 핵심은
AI가 가장 먼저 자동화할 업무가 바로 신입·초급 직무다. 그런데 그 초급 직무가 바로 젊은이들이 판단력과 실무 감각을 키우는 가장 중요한 단계라는 점이다. 입문 단계가 사라지면 미래 관리자 파이프라인 자체가 텅 비게 된다. 구조적으로 젊은 세대의 경력 사다리가 끊어지고 있는 셈이다.
더 심각한 현실
일부 기업들은 AI를 핑계로 신입 채용을 줄이고 있다. 실제로는 AI 영향과 기존 경기 조정이 동시에 작용하고 있지만, 결과적으로 가장 큰 피해를 보는 건 20대 초반 젊은이들이다.
AI 시대에 가장 유리한 위치에 있는 세대가, 오히려 AI를 가장 두려워하고 있다. 가르쳐야 할 어른들은 가르치지 않고, 채용해야 할 기업들은 채용하지 않기 때문이다. 이 문제를 방치하면 미래 세대 전체가 큰 대가를 치를 수 있다.
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Allbirds, 신발 회사에서 AI 컴퓨트 회사로
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최근 Allbirds가 갑자기 “지속가능 신발 브랜드”에서 AI 컴퓨트 회사로 피벗한다고 발표했다. 발표 직후 주가는 폭등해 한때 $24를 넘겼다. 불과 하루 전 $3 아래였던 주가가 876% 급등한 것이다.
무슨 일이냐면
Allbirds는 주주 승인만 받으면 다음 달 $50M을 조달해 사명을 NewBirdAI로 바꾸고, 고성능 GPU를 대량 매입한 뒤 AI 회사들에게 장기 임대하는 사업을 시작할 계획이다. 쉽게 말해 신발 대신 GPU를 사서 빌려주는 회사로 완전히 탈바꿈하겠다는 뜻이다.
여기서 끝이 아니다
문제는 Allbirds가 AI 사업에 전혀 경험이 없다는 점이다. $50M이라는 돈도 AI 업계에서는 ‘푼돈’ 수준이다. 비교하자면, 이미 잘 나가는 AI 클라우드 회사 CoreWeave는 올해에만 $350억을 투자한다고 발표했다. 경험도, 자금 규모도 턱없이 부족한 상황에서 과연 성공할 수 있을지 의문이 쏟아지고 있다.
진짜 배경은
Allbirds는 2021년 상장 당시 $40억 가치로 실리콘밸리의 사랑을 받던 브랜드였다. 하지만 오프라인 매장을 너무 많이 늘리고, 소비자 반응이 좋지 않은 제품을 연이어 내놓으면서 주가가 폭락했다. 불과 2주 전에는 Ed Hardy 등을 가진 American Exchange Group에 자산을 $39M에 팔아넘기는 구조조정까지 발표한 상태였다.
이게 처음은 아니다
과거에는 인터넷 회사로, 그 다음에는 크립토 회사로 피벗하는 게 유행이었다. 지금은 AI 붐을 타려는 움직임이 곳곳에서 나오고 있다. 과거 크립토 마이닝 회사들은 전력 시설을 활용해 AI 회사들과 대형 계약을 따내고 있고, 심지어 노래방 기기 회사까지 AI 사업으로 갈아타 물류 업계를 뒤흔들 뻔한 사례도 나왔다.
한때 잘 나가던 신발 회사가 하루아침에 AI GPU 임대 회사로 변신하려는 극단적 선택을 했다. 주가는 단기적으로 폭등했지만, 실제 사업으로 이어질지는 미지수다. AI 열풍 속에서 ‘살아남기 위한 필사적 피벗’이 점점 더 기괴한 형태로 나타나고 있다는 신호로 보인다.
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벌써 수백명의 찐톡님들이 스벅을 받아가셨어요~
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