모닝 인사이트 다이제스트

Stratechery의 Ben Thompson이 Google Cloud CEO Thomas Kurian과 나눈 인터뷰. Kurian은 올해 Google Cloud Next의 핵심 주제를 "에이전트"로 잡았다며, 지난 1년간 모델의 추론 능력, 장기 메모리 유지, 툴 상호작용이 모두 진화했다고 설명한다. 그런데 인터뷰 중반부터 초점이 바뀌는데, 에이전트가 실제로 작동하려면 모델이 매 시간 피드백을 받아 개선되는 루프—이른바 하네스—가 핵심이라는 것. Kurian은 구글이 DeepMind와 "옆자리에 앉아" 협업하며, 씨티그룹·컴캐스트 같은 고객사의 복잡한 업무 플로우를 모델 강화 루프에 실시간으로 투입한다고 강조한다. 모든 구글 제품이 같은 날, 같은 시간에 같은 Gemini 버전을 쓴다는 점도 덧붙였다. Thompson은 "대기업이라 산만하지 않냐"고 찔렀지만, Kurian은 "오히려 엔터프라이즈 복잡도가 모델을 더 똑똑하게 만든다"며 반박했다.

Kurian은 "에이전트 잘 하려면 모델이 가상머신 띄워서 코드 짜게 가르쳐야 한다"고 말했다. 프로세스가 복잡할수록 미리 프로그래밍 못 하는 상황이 생기니, 모델 스스로 툴 만들어 대응하게 한다는 것. 제약이 많을수록 모델이 더 똑똑해져야 한다는 역설.

지난 몇 달간 Anthropic과 Claude가 주목받는 동안 Gemini는 상대적으로 조용했다. 이 인터뷰는 구글이 "모델 성능"보다 "모델을 키우는 시스템"에서 이긴다는 서사를 짜고 있음을 보여준다. 에이전트 시대의 핵심은 결국 피드백 루프와 인프라 통합—구글은 TPU부터 Knowledge Catalog까지 풀스택을 쥐고 있고, 이게 OpenAI나 Anthropic 같은 모델 전문 업체와의 차별점이라는 것. 대기업의 느림이 아니라 엔터프라이즈 복잡도가 무기가 되는 순간이다.

-> 2026-04-22 TSMC Earnings, New N3 Fabs, The Nvidia Ramp -> 2026-04-22 Anthropic takes $5B from Amazon and pledges $100B in cloud spending in return

Not Boring의 Packy McCormick과 해양 인프라 스타트업 Ulysses 공동창업자 Will O'Brien이 함께 쓴 에세이. 1969년 Berry Cannon이 수심 610피트 해저 서식지 수리 중 사망하면서 미국의 해양 정복 프로젝트 SEALAB가 중단된 이야기로 시작한다. 당시 JFK는 해양학 예산을 두 배로 늘리고 10년간 20억 달러 계획을 세웠고, Jacques Cousteau는 수중 마을 Conshelf를 건설하며 전 세계를 매료시켰다. 1960년대엔 60개 이상의 수중 서식지가 전 세계 해저에 있었다. 하지만 Cannon의 죽음, 베트남전, 그리고 Cousteau의 탐험에서 환경보호로의 방향 전환이 겹치면서, 해양은 '정복할 프론티어'에서 '보호해야 할 대상'으로 재정의됐다. 그 결과 바다는 방치됐고, 지금은 중국 불법 어선들이 북한 해역을 싹쓸이해 북한 어부들이 일본 해안에 백골선으로 떠내려오는 무법지대가 됐다. 글은 Ulysses가 a16z로부터 46억 달러를 투자받으며 해양을 다시 경제의 영구적 일부로 만들겠다는 비전을 제시하는 것으로 이어진다.

Nature 2024년 연구에 따르면 산업용 어선의 4분의 3이 공개 추적 시스템에 잡히지 않는다. 현대 사회가 모든 걸 추적하는 시대에, 비행기는 실종되면 대소동이 나지만 어선은 그냥 사라진다. 또한 1960년대 GM의 Futurama II 전시회엔 2,600만 명이 방문해 해저 호텔과 잠수함 열차를 봤다—해양은 달만큼이나 대중적 상상력의 중심이었다.

우리는 SpaceX와 Artemis로 다시 달로 가고 있다. NASA는 2028년 달 기지 건설을 계획 중이다. 하지만 해양—지구에서 가장 큰 영역이자 지정학적으로 더 시급한 프론티어—은 여전히 방치돼 있다. 규제와 문화적 프레이밍의 누적 효과로, 지속적 해양 활동은 '해를 끼칠 것'이라는 기본 전제에 직면한다. Ulysses 같은 회사가 a16z로부터 대규모 투자를 받는 건, 이 잊힌 프론티어가 다시 경제적·전략적 기회로 재조명되고 있다는 신호다. 문제는 지금 그 공백을 나쁜 행위자들이 채우고 있다는 것.

-> 2026-04-23 | Technological unemployment in Victorian Britain

Pragmatic Engineer가 15개 테크 기업을 취재한 결과, 최근 2-3개월 사이 AI 에이전트 사용량이 폭발하면서 토큰 지출이 예산을 초과하는 일이 속출하고 있다. 문제는 단순히 비용이 늘어난 게 아니라, 기존 예산 체계로는 통제가 불가능한 수준이 됐다는 점이다. 각 기업은 사용량 제한, 팀별 할당량 설정, 아예 일부 서비스 중단 등 다양한 방식으로 대응 중이다. 동시에 GitHub Copilot과 Anthropic은 수익성 낮은 개인 사용자를 제한하고 기업 고객에 집중하기 시작했다. 비즈니스 지출이 최근 몇 달 사이 10배 증가했기 때문이다. OpenAI와 Codex만 예외적으로 공급을 유지하고 있다.

비용 증가 속도가 너무 빨라서 "AI 벤더들조차 수요를 감당 못하는" 상황이 됐다. 개인 사용자를 제한하고 기업 고객만 받는 건 공급 부족의 명백한 신호다.

AI 도구가 "실험"에서 "인프라"로 넘어가는 전환점이다. 토큰 비용이 클라우드 비용처럼 예측 불가능한 운영비가 되면서, 기업들은 AI 투자 전략을 근본적으로 재설계해야 하는 시점에 왔다. 공급 제약까지 겹치면서 "누가 AI를 쓸 수 있는가"의 우선순위 싸움이 시작됐다.

-> 2026-04-22 Anthropic takes $5B from Amazon and pledges $100B in cloud spending in return -> 2026-04-23 SpaceX says it has agreement to acquire Cursor for $60B

노아 스미스가 최근 서구 젊은이들 사이에 퍼진 "차이나맥싱(Chinamaxxing)" 트렌드를 해부한다. 틱톡에서 중국식 아침 루틴, 따뜻한 물 마시기, 실내 슬리퍼 신기 같은 걸 따라하며 "나도 중국인 되기" 놀이를 하는 현상인데, 정작 중국 드라마나 음악, 게임은 별로 안 본다. Ne Zha 2는 수익의 99%가 중국 내수, Black Myth: Wukong도 Steam 판매의 4분의 3이 중국에서 나왔다. 미국인 관광객 수도 팬데믹 이전 수준을 한참 밑돈다. 결국 이 트렌드의 본질은 "중국이 멋지다"가 아니라 "미국이 너무 실망스럽다"는 것. 트럼프의 관세와 동맹 위협, 청년층의 학자금 대출과 높은 집값, 노숙자 캠프와 치안 붕괴가 배경이다. 중국 실상도 청년 실업률이 미국보다 훨씬 높고, 불평등도 심하며, 35세 넘으면 고용차별이 합법인데 이건 모두 무시된다. 핵심은 중국 소프트파워 상승이 아니라 미국 소프트파워의 추락이다.

Ne Zha 2가 역대 최고 흥행 애니메이션으로 홍보되지만, 수익의 99% 이상이 중국 본토에서 나왔다. 글로벌 소프트파워라기엔 지극히 내수용.

소프트파워는 문화 콘텐츠가 아니라 "그 사회에서 살고 싶은가"로 측정된다. 한국과 일본은 실제 관광객과 유학생 증가로 입증됐지만, 중국은 틱톡 밈만 있고 실제 이동은 없다. 미국의 총체적 난국—치안, 주택, 정치—이 젊은 세대에게 대안을 찾게 만들고 있지만, 그 대안이 실체가 아니라 환상이라는 게 문제다. 결국 이건 미국 내부 붕괴의 증상이다.

-> 2026-04-22 Updated thoughts on industrial policy -> 2026-04-22 No, America is not in a "stealth manufacturing boom"

1963년부터 2023년까지 60년간의 미국 인구조사 데이터를 바탕으로, 5개 세대를 같은 나이(36-40세)에 비교한 연구다. 밀레니얼 세대의 세후·이전지출 후 실질 중위 가구소득은 X세대보다 20% 높았다. 성장률은 침묵의 세대(36%), 베이비붐(26%)보다 둔화됐지만, X세대(16%)와 비슷한 수준이다. 성장 둔화의 주요 원인은 여성 노동시간 증가 정체였고, 30세 미만 밀레니얼의 경우 부모 의존도가 높아진 덕분에 진전이 유지됐다. 핵심은 평생소득 증가가 교육비 상승을 훨씬 상회한다는 점이다.

밀레니얼이 부모 세대보다 못산다는 서사가 지배적인데, 실제론 36-40세 시점의 실질소득이 20% 높다. 다만 부모 집에 더 오래 얹혀사는 건 맞다.

세대 갈등과 경제 비관론이 정치·문화 담론을 지배하는 상황에서, 실증 데이터는 다른 이야기를 한다. 문제는 절대적 빈곤이 아니라 기대치와 실제의 괴리, 그리고 성장 둔화의 체감일 수 있다. 정책 논의가 "밀레니얼 구제"가 아니라 "여성 노동참여 정체" 같은 구조적 이슈로 옮겨가야 한다는 시사점을 준다.

시카고대 경제학자 Sam Peltzman의 2026년 논문이 포착한 현상이 충격적이다. 미국인의 자기보고 행복도가 2020년 이후 급락해서 지금까지 회복되지 않았다. 50년간 거의 일정하던 수치가 "체제 전환" 수준으로 무너진 것. 연준의 노동자 만족도는 2014년 조사 시작 이래 최저, 미시간대 소비자 심리지수는 70년 역사상 최악을 기록했다. 흥미로운 건 이게 젊은층이나 저소득층만의 문제가 아니라는 점이다. 연령·이념·교육·성별 가릴 것 없이 모든 집단에서 10-15포인트씩 하락했다. 경제학자들 눈엔 이상하다. 실업률은 5% 밑, 임금은 특히 저소득층이 더 빠르게 상승, GDP는 유럽·일본·영국을 압도한다. 하지만 감정도 팩트다. 감정은 소비를 넘어 정치·투표·정책·경제로 이어진다. 저자는 범인을 찾는다. 종교 쇠퇴? 30년간 서서히 진행된 트렌드라 2020년 급락을 설명 못한다. 임금 불평등? 오히려 저소득층 임금이 더 올랐다. 스마트폰·소셜미디어? 젊은층 우울은 15년 트렌드지만, 전 연령대 급락은 2020년 현상이다. 결론은 간단하다. 팬데믹이 문화정치적 힘으로서 끝나지 않았다. 인플레이션이 핵심이다. 2007-2020년 25% 오른 물가가 2020-2025년 또 25% 올랐다. 주택은 2004-2020년 50% 상승분을 2020-2025년에 또 50% 찍었다. 사람들이 체감하는 건 연간 인플레이션율이 아니라 "젠장, 이게 이 가격이야?" 순간의 누적이다. 흥미롭게도 소비자 심리 하락이 가장 큰 건 상위 소득층이다. 경제학자 Matt Darling의 설명: 완전고용 시대에 저임금 노동 비용이 오르자, 육아·외식·홈케어를 당연하게 쓰던 중상류층이 짜증난 것. 2024년엔 전 세계적으로 현직 정당들이 선거에서 학살당했다. 인플레이션 분노는 글로벌했다. 세계 행복 보고서를 보면 중국·인도·베트남은 올랐지만, 영어권 국가들—미국·캐나다·영국·아일랜드·호주·뉴질랜드—은 추락했다. 공통점: 개인주의 문화, 정신질환 진단 확대, 뉴스·소셜미디어 부정성. 2020년대만 보면 포르투갈·이탈리아·스페인은 오히려 행복도가 상승했다. 이들은 서유럽에서 인플레이션이 가장 낮았다. 팬데믹은 신뢰도 박살냈다. 스페인독감 연구에서도 "사회적 신뢰 영구 하락"이 관찰됐다. 2020년 이후 미국인은 연방정부·군·기업·교육·종교 모두에 대한 신뢰를 잃었다. CDC·고등교육·과학·의학도 마찬가지. 더 심각한 건 타인에 대한 신뢰다. "대부분의 사람들이 당신을 이용하려 할까, 아니면 공정하게 대할까?" 질문에 1970-80년대엔 압도적으로 "공정하다"였지만, 2020년 이후 "공정"하다는 답변이 행복도보다 더 크게 추락했다. 그리고 미국인은 이제 전례 없는 시간을 혼자 보낸다.

소비자 심리 하락이 가장 큰 건 부유층이다. 이유는 저임금 노동자들이 드디어 협상력을 갖자, 그들의 서비스를 당연하게 쓰

팔란티어는 피터 틸이 공동 창업하고 CIA가 초기 투자한, 정부와 군의 데이터 분석 도구를 만드는 회사다. 직원들은 20년간 "테러 방지를 위해 시민 자유를 지킨다"는 명분으로 외부 비판을 견뎌왔다. 하지만 트럼프 2기 정부에서 ICE 추방 작전의 백본이 되고, 이란 초등학교 미사일 공격(120명 이상 아동 사망)에 팔란티어의 Maven 시스템이 사용됐다는 조사가 나오면서 내부 분위기가 급변했다. 슬랙 채널에서는 "우리가 학대를 막아야 했는데 오히려 가능하게 하고 있다"는 목소리가 터져 나왔고, CEO 알렉스 카프는 "AI가 인문학 교육받은 민주당 유권자의 힘을 약화시킬 것"이라는 발언과 징병제 부활을 제안하는 성명서로 기름을 부었다. 회사는 리크를 우려해 슬랙 메시지를 7일 후 자동 삭제하기 시작했고, 내부 AMA에서는 "악의적 고객을 막는 건 현재로선 거의 불가능하다"는 프라이버시팀의 고백이 나왔다.

회사 내부 AMA가 "매우 독단적(very rogue)"으로 열렸고, 프라이버시팀 리더가 "상사 몰래 3시간 쓰지만 이게 유일한 방법"이라고 말한 것. 그리고 카프가 "직원 한 명도 잃지 않는 입장은 입장이 아니다"라며 이탈을 오히려 환영하는 태도.

실리콘밸리의 "국방·정부 테크"가 본격화되는 시점에서, 정작 그 기술을 만드는 사람들이 윤리적 한계를 느끼기 시작했다는 신호다. 팔란티어는 Anduril, Scale AI 등과 함께 "애국 테크" 포지셔닝으로 승승장구 중인데, 내부 균열은 이 비즈니스 모델의 지속 가능성에 대한 첫 경고음일 수 있다. 특히 "악의적 고객은 막을 수 없다"는 내부 증언은, 정부 계약 중심 AI 기업들이 어떤 책임 공백을 만들고 있는지 보여준다.

-> 2026-04-23 F-35 is built for the wrong war

블룸버그 보도에 따르면 메타가 5월 20일부터 전체 직원의 10%인 8,000명을 해고한다. 여기에 현재 열려있는 6,000개 포지션도 채용하지 않기로 했다. 최고인사책임자 Janelle Gale은 내부 메모에서 "회사를 더 효율적으로 운영하고, 다른 투자를 상쇄하기 위한 조치"라고 설명했다. 메타는 수백억 달러를 쏟아부은 메타버스가 사실상 실패한 상황에서, OpenAI와 경쟁하기 위해 AI에 대규모 투자를 이어가야 하는 처지다. 이달 초에는 완전히 개편된 AI 제품 'Muse Spark'를 공개하기도 했다.

해고 8,000명에 채용 동결 6,000명을 합치면 사실상 14,000명 규모의 인력 조정이다. 메타버스 실패의 후유증이 이제야 인력 구조로 돌아오고 있는 셈이다.

빅테크의 AI 투자 경쟁이 본격적인 비용 압박 국면으로 전환되고 있다는 신호다. 메타는 메타버스로 수백억을 날린 뒤 AI에서 또다시 막대한 자본을 투입 중인데, 이제 그 비용을 어디선가 뽑아내야 하는 상황. 결국 효율성이라는 이름 아래 대규모 구조조정이 테크 업계 전반으로 확산될 가능성이 크다.

-> 2026-04-22 Anthropic takes $5B from Amazon and pledges $100B in cloud spending in return

앨버타의 Ursa Ag는 1990년대 커민스 디젤 엔진을 재제조해 전자장치가 전혀 없는 트랙터를 만든다. 150마력 모델이 9만 5천 달러, 260마력이 14만 6천 달러인데, 비슷한 출력의 존 디어는 이 가격에 구할 수 없다. ECU도 없고, 터치스크린도 없고, 순전히 기계식 연료 분사 방식인 보쉬 P-펌프만 있다. 창업자 Doug Wilson은 이게 최첨단 기술이라고 주장하지 않는다. 오히려 그게 핵심이다. 존 디어의 수리권 논란 이후 농부들은 자기 장비를 딜러 소프트웨어 없이는 고칠 수 없다는 걸 배웠고, Ursa Ag는 정확히 그 틈새를 공략했다. 12밸브 커민스는 북미에서 가장 널리 알려진 디젤 엔진이라 어느 독립 정비소든 부품을 구할 수 있고, 다운타임이 극적으로 줄어든다. 현재는 재고를 채우기도 바쁜 상황이지만, 미국 시장 진출을 검토 중이다.

중고 트랙터 시장이 활황인 이유는 농부들이 30만 달러짜리 센서 범벅 기계 대신 잘 관리된 구형 장비가 더 현명한 선택이라고 판단했기 때문이다. Ursa Ag는 그 "현명한 선택"을 새 제품으로 만들어 팔고 있는 셈이다.

20년간 농기계 산업이 복잡성과 비용을 계속 추가해왔는데, 상당수 농부는 애초에 그걸 원하지 않았다는 걸 증명하는 사례다. 수리권 논란이 단순한 정책 이슈가 아니라 실제 시장 수요를 만들어내고 있고, 소프트웨어 종속이 하드웨어 단순화를 통한 비즈니스 기회로 전환되는 흐름을 보여준다.

-> 2026-04-23 | Brands got worse on purpose | HackerNews

구글이 Cloud Next에서 TPU 8세대를 공개했는데, 이번엔 처음으로 두 칩으로 분리했다. TPU 8t는 대규모 모델 훈련에 특화됐고, 9,600개 칩을 묶은 슈퍼팟은 이전 세대 대비 3배 연산 성능을 낸다. TPU 8i는 추론 전용으로, 온칩 SRAM을 3배 늘리고 Axion ARM CPU를 붙여 "대기실 효과"를 없앴다. 핵심은 AI 에이전트가 반복적으로 추론하고 협업하는 워크로드를 전제로 설계했다는 점이다. 두 칩 모두 와트당 성능이 2배 올랐고, 올해 후반 출시 예정이다. 구글은 이를 "10년 개발의 정점"이라 표현하며, Gemini와 DeepMind가 공동 설계에 참여했다고 밝혔다.

TPU 8t는 "goodput"(실제 유용한 연산 시간) 97% 이상을 목표로 설계됐다. 광학 회로 스위칭(OCS)이 장애 발생 시 자동으로 하드웨어를 재구성해 사람 개입 없이 작업을 이어간다. 추론용 8i는 Boardfly 토폴로지로 네트워크 직경을 50% 이상 줄여, MoE 모델의 지연을 최소화했다.

훈련과 추론을 분리한 건 에이전트 시대의 인프라 수요가 근본적으로 바뀌었다는 인식의 산물이다. 단순 모델 서빙이 아니라, 수많은 에이전트가 협업하며 반복 추론하는 워크로드가 대세가 되면서, 칩 레벨에서 아예 용도를 나눠야 효율을 극대화할 수 있다는 판단이다. 구글은 전력 제약이 칩 공급만큼 중요한 병목이라 강조하며, 데이터센터 전체를 공동 설계한 시스템 레벨 효율을 차별점으로 내세웠다.

-> 2026-04-22 Anthropic takes $5B from Amazon and pledges $100B in cloud spending in return -> 2026-04-23 SpaceX says it has agreement to acquire Cursor for $60B