모닝 인사이트 다이제스트

Mitchell Hashimoto(HashiCorp 공동창업자)가 트윗에서 "지금 AI 사이코시스에 빠진 회사들이 존재한다"고 지적했다. 현재 본문에 접근할 수 없는 상황이지만, 제목 자체가 핵심 메시지를 담고 있다. "사이코시스(psychosis)"라는 강한 표현을 쓴 건 일종의 집단 환상, 즉 비즈니스 필요와 무관하게 AI를 제품에 억지로 밀어넣는 현상을 비판하는 것으로 읽힌다. 실리콘밸리 베테랑의 관점에서 본 "AI 버블"의 어두운 단면인 셈이다.

"사이코시스"라는 임상적 용어를 기업 전략에 대입했다는 게 눈에 띈다. 단순히 "과도하다" 수준이 아니라 현실 판단력을 잃었다는 뜻이다.

AI 투자 열풍이 정점에 달한 지금, 실제 ROI 없이 "AI 있으면 밸류 올라간다"는 믿음만으로 움직이는 회사들이 늘고 있다. 이는 닷컴 버블 당시 ".com만 붙이면 주가 상승" 패턴과 유사하다. 투자자 입장에서는 진짜 AI 역량과 허상을 구분하는 안목이 더 중요해지는 시점이다. 실제 문제 해결 여부보다 AI 레이블에 집착하는 회사는 결국 구조적 리스크를 안고 있다.

-> 2026-05-16 AI is making me dumb -> 2026-05-16 The AI zombification of universities

antirez(Salvatore Sanfilippo)가 자신의 로컬 AI 프로젝트 DS4(DwarfStar 4)의 예상 밖 성공에 대해 쓴 회고다. DS4는 DeepSeek v4 Flash 같은 준-프론티어 모델을 맥이나 고사양 장비에서 빠르게 돌리는 데 초점을 맞춘 도구인데, 2/8비트 비대칭 양자화 덕분에 96-128GB RAM만으로도 실용적 속도가 나온다. 그는 처음으로 Claude나 GPT 대신 로컬 모델을 진지한 작업에 쓰게 됐다고 말한다. 향후엔 코딩·법률·의료 등 특화 모델을 상황별로 로드하는 방식, 분산 추론, CI 테스트 인프라 구축에 집중할 계획이다. "AI는 제공되는 서비스로만 존재하기엔 너무 중요하다"는 한 줄이 핵심 메시지다.

Redis 초창기처럼 하루 14시간씩 일주일 작업했는데 그게 통했다는 점. 평소엔 하루 4-6시간만 일한다는 고백도 인상적이다.

클라우드 API 중심이던 AI 사용 패턴이 로컬 추론으로 본격 이동할 수 있다는 첫 신호탄이다. 고사양 맥이나 DGX Spark 같은 "집에 둘 수 있는 하드웨어"가 프론티어급 경험을 제공하기 시작하면, 데이터 주권·비용 구조·오픈소스 생태계 모두 재편된다. 특히 특화 모델을 필요에 따라 스왑하는 구조는 엣지/로컬 추론의 새로운 아키텍처 패턴이 될 가능성이 크다.

- -> 2026-05-13 | Running local models on an M4 with 24GB memory - -> 2026-05-15 | AI #168: Not Leading the Future

The Nerve의 조사 결과, Palantir는 2012년부터 NHS, 국방부(MoD), 내무부, 외무부, 정보기관, 총리실 등에서 고위 인력을 영입해왔다. 여기엔 영국 군사 AI 전략을 공동 집필한 국방부 AI 책임자, NHS 잉글랜드의 전 AI 국장도 포함된다. 상원의원 4명도 Palantir에 자문했고, 전직 총리 수석보좌관과 장군 2명도 유급 컨설턴트 명단에 있다. 이 기간 Palantir는 NHS, 국방부, 금융감독청, 11개 경찰청 등과 계약을 확대해왔다. Transparency International UK는 "전직 관료들이 특권적 정보와 인맥을 남용할 급성 리스크"라고 지적했고, Spotlight on Corruption는 "기업들이 정부 운영 방식에 대한 특권적 통찰과 상업적 이득을 얻기 위해 이렇게 한다"고 밝혔다. Palantir 측은 "15년간 수천 명이 일했고, 32명 중 14명은 이미 퇴사했으며, 6명은 참전용사"라며 회전문 전략을 부인했다.

영국 군사 AI 전략을 직접 작성한 사람이 Palantir로 이직했다는 건, 규제와 비즈니스의 경계가 얼마나 흐릿한지 보여주는 극단적 사례다.

Palantir는 정부 계약 의존도가 높은 모델인데, 이번 보도는 그 수주 전략의 실체를 드러낸다. 투명성 리스크는 규제 역풍으로 이어질 수 있고, 특히 유럽에서 AI 윤리·데이터 거버넌스 논의가 강화되는 시점이라 정치적 타깃이 되기 쉽다. 투자자 입장에선 Palantir의 성장이 단순히 제품 경쟁력이 아니라 정부 내 네트워크에 얼마나 의존하는지 재평가할 필요가 있다.

-> 2026-05-16 UK government replaces Palantir software with internally-built refugee system

홍콩 기업 TTI는 2005년 밀워키를 6억 2,600만 달러에 사서 R&D에 매출의 4.4%를 쏟아붓고, 본사를 그대로 두고, 엔지니어를 살렸다. 결과는 80억 달러 매출, 위스콘신 고용 300명에서 2,000명으로 증가. 미국 기업 Stanley Black & Decker는 2017년 크래프츠맨을 9억 달러에 사고 90억 달러어치 인수를 했지만, 브랜드를 합치고 공장을 닫고 7,000명을 자르며 61억 달러 부채를 쌓았다. 9,000만 달러 짜리 텍사스 공장은 자기 이름도 제대로 찍지 못하는 소켓을 만들다가 3년 만에 폐쇄. Porter-Cable은 스미스소니언이 보존할 만큼 중요했던 118년 브랜드였지만, 인수 후 6개월 만에 서비스 센터가 닫히고 라우터 라인이 단종되며 사실상 소멸했다.

크래프츠맨 텍사스 공장에서 나온 불량 소켓 세트가 이베이에서 수집품으로 팔린다. "얼마나 형편없는지"가 희소가치가 된 셈. 그리고 SBD는 CEO가 3년간 20억 달러 비용 절감하고 7,000명 자른 뒤에도 주가가 절반으로 떨어져 물러났다.

AI/테크 업계도 지금 인수합병 러시다. 핵심은 '사서 통합'이 아니라 '사서 키우느냐, 사서 짜내느냐'의 선택. TTI는 브랜드를 독립적으로 운영하고 R&D에 투자했고, SBD는 브랜드를 합치고 원가를 깎고 인력을 자르며 자기 제품끼리 경쟁시켰다. 결과는 명확하다. 소프트웨어든 하드웨어든, 단기 재무 엔지니어링은 장기 브랜드 가치를 이긴 적이 없다는 걸 보여주는 사례.

-> 2026-05-14 | Coursera and Udemy are now one company | HackerNews

디트로이트는 여전히 미국에서 가장 흥미로운 도시 중 하나이고, 지금 지속적인 회복세를 보이고 있다. 도심 보행 인구는 여전히 적지만, 새로운 오피스 빌딩과 번영의 징후들이 눈에 띈다. 버려지거나 절망적인 느낌은 아니었다. 디트로이트 미술관(DIA)은 미국 최고 수준의 미술관 중 하나인데, 특히 현대 미술을 회의적으로 보는 사람들에게는 성지 같은 곳이다. 미술관 근처 Baobab Fare라는 부룬디 레스토랑도 좋았고, GM 연구개발 단지(주로 에로 사리넨 설계)는 2만 명이 일하는 모더니즘 건축의 전당이었다. 크랭브룩 미술관의 사리넨(아버지 사리넨) 하우스는 그가 본 최고의 아르데코 디자인이었다. 결론: 디트로이트 지역 방문은 미국에서 할 수 있는 최고의 여행 중 하나다. 물론 자동차는 필수다. 모터 시티니까.

디트로이트 미술관은 특정 시점 이후 그림 기증이 뚝 끊긴다는 점이 눈에 띈다. 현대 미술을 거의 볼 수 없는 이유다. GM R&D 단지에는 현재 약 2만 명이 근무 중인데, 사진으로는 전혀 느껴지지 않던 강렬한 색채가 실제로는 압도적이었다고 한다.

디트로이트는 미국 제조업 쇠퇴의 상징이었지만, 이제 도시 재생의 실험실이 되고 있다. 여전히 자동차 산업의 R&D 허브로 기능하면서 문화적 자산도 살아있다는 건, 러스트벨트 도시들의 회복 가능성을 보여주는 사례다. 미국 제조업 르네상스와 AI 시대의 자동차 산업 변화를 생각하면, 디트로이트의 현재 모습은 그냥 여행 후기 이상의 의미를 갖는다.

NBER 워킹페이퍼가 흥미로운 실험을 했다. 대표성 있는 미국인 샘플과 GPT-5.4에게 두 가지 삶의 시나리오(소득, 수명, 근무조건 등이 다른)를 제시하고 어느 쪽을 선호하는지 물었다. 결과는 예상 밖이었다. 어떤 사람 A의 선호를 예측할 때, 다른 사람 B의 선택보다 LLM의 선택이 더 높은 예측력을 보였다. LLM이 평가한 삶의 속성별 가치도 실제 인간 응답과 유사했다. 연구진은 이를 "인간 선호 연구를 위한 확장 가능하고 비용효율적인 보완재"로 제안한다.

당신의 삶의 선호를 다른 인간보다 AI가 더 잘 맞춘다는 게 핵심. 방대한 인간 글쓰기로 학습된 LLM이 개별 인간의 선호보다 집합적 인간 선호의 더 나은 표상일 수 있다는 시사점.

LLM을 단순 생성 도구가 아니라 인간 행동 연구의 측정 인프라로 보는 시각이다. 설문조사나 실험경제학이 비싸고 느린 반면, LLM은 즉시 대규모로 가설 검증이 가능하다. 정책 설계, 제품 개발, 시장조사 등에서 선호 파악 비용을 극적으로 낮출 수 있고, 이는 곧 의사결정 속도와 정확도를 동시에 높이는 경로다. AI의 상업화가 단순 자동화를 넘어 인간 이해 자체를 스케일업하는 단계로 진입하고 있다.

-> 2026-05-13 Using agents to build economic datasets -> 2026-05-15 The US is winning the AI race where it matters most: commercialization

민주사회주의 성향의 Jacobin이 중앙계획 경제의 실패를 정면으로 다룬 인터뷰를 실었다. Vivek Chibber는 정보 문제와 인센티브 문제라는 미제스-하이에크-코르나이의 고전적 비판을 그대로 인정한다. 특히 슈퍼컴퓨터나 AI가 계획경제를 살릴 것이란 최근 좌파의 희망적 주장을 정면으로 반박한다. 들어오는 정보 자체가 왜곡되는 인센티브 구조 문제는 기술로 해결할 수 없다는 것. 심지어 "자본주의에서 관리자는 최저 가격에 최고 품질을 제공하려 한다"는 자본주의 옹호 논리까지 담담하게 서술한다. 결론은 명확하다. 시장을 계획으로 대체하려면 좌파가 입증 책임을 져야 하고, 과거 실패를 무시하면 같은 실수를 반복할 것이라고.

Tyler Cowen이 "Jacobin에서 좋은 기사를 봤다고 쓸 줄은 몰랐다"고 시작하는 게 전부를 말해준다. 자본주의 비판의 본산에서 중앙계획 비판이 나왔다는 자체가 뉴스다.

AI 시대에 "이제는 계획경제가 가능하다"는 주장이 좌파 진영에서 다시 유행하고 있다. 하지만 정작 그쪽 진영 내부에서 "기술이 인센티브 문제를 해결할 수 없다"는 냉철한 목소리가 나왔다는 건 의미가 크다. AI가 만능이라는 테크 유토피아주의에 대한 경고이기도 하고, 이념을 떠나 "시스템 설계에서 인센티브 구조가 기술보다 중요하다"는 오래된 진실의 재확인이다.

-> 2026-05-14 | Some non-obvious reasons why AI will create some transitional problems in employment

호주 최대 CTF 대회 우승자이자 국제 최상위 팀 출신인 저자가, 프론티어 AI 모델의 등장으로 CTF(보안 해킹 대회) 생태계가 사실상 붕괴했다고 주장하는 글이다. 초기에는 GPT-4가 중급 난이도 문제를 풀기 시작했지만 큰 위협은 아니었다. 하지만 Claude Opus 4.5 출시 이후 상황이 바뀌었다. 중급과 일부 고급 문제까지 에이전트가 자동으로 풀어버리면서, 대회가 "누가 더 많은 토큰을 쓸 수 있는가"의 경쟁으로 변질됐다. GPT-5.5 Pro는 HackTheBox의 Insane 난이도 문제까지 원샷으로 푸는 수준이다. 결과적으로 CTFTime 리더보드는 의미를 잃었고, 전설적인 팀들이 사라지거나 순위권 밖으로 밀려났다. 체스 엔진 비유도 틀렸다. 체스에서는 엔진 사용이 금지되지만, CTF는 이를 막을 방법이 없다. 저자는 "초보자도 여전히 배울 수 있다"는 주장 역시 반박한다. CTF의 핵심은 문제 풀이가 아니라 실력 향상을 측정할 수 있는 사다리였는데, 그 사다리가 AI로 자동화되면서 초보자가 본질적인 학습 없이 프롬프트만 베끼는 안티패턴이 생겼다는 것이다.

GPT-5.5 Pro가 HackTheBox의 "Insane" 난이도, 그것도 액티브 리클리스 힙 pwn 문제를 원샷으로 푼다. 이건 사이버보안 전문가도 며칠씩 걸리는 수준이다. 그리고 2026년 CTFTime 리더보드가 "역대 모든 해와 비교해 알아볼 수 없을 정도"로 바뀌었다는 표현이 인상적이다. 단순히 몇 팀이 바뀐 게 아니라, 전체 구조 자체가 붕괴했다는 뜻이다.

이건 단순히 해킹 대회 얘기가 아니다. AI가 인간의 전문성을 어떻게 대체하는지를 보여주는 극단적 사례다. 특히 "규칙으로 막을 수 없고, 주최측이 대응할 방법도 없으며, 인간 참가자는 점점 동기를 잃는" 구조는 다른 분야에도 그대로 적용될 수 있다. 코딩 테스트, 학술 대회, 심지어 채용 프로세스까지. CTF는 보안 인재를 발굴하고 육성하는 파이프라인이었는데, 그 파이프라인이 무너지면서 산업 전체가 타격을 받고 있다. 투자 관점에서는 "AI가 전문 영역을 먹는 속도"와 "그로 인한 생태계 붕괴"를 직접 목격할 수 있는 케이스다.

-> 2026-05-16 | AI is making me dumb -> 2026-05-16 | The AI zombification of universities

학술 커뮤니티의 대응으로 보입니다. 핵심 맥락: 최근 LLM들이 논문 작성에 광범위하게 사용되면서, 실제로 존재하지 않는 논문을 참고문헌으로 생성하는 "환각" 문제가 심각해지고 있습니다. arXiv 같은 프리프린트 서버는 학술 연구의 초기 공유 채널인데, 여기에 허위 참고문헌이 섞이면 연구의 신뢰성 전체가 무너지는 셈입니다. 왜 중요한가: 학술 인프라가 AI 시대의 새로운 남용 패턴에 대응하기 시작했다는 신호입니다. 단순히 AI 사용을 금지하는 게 아니라, AI가 만들어낸 "품질 문제"에 대해 저자가 책임지도록 하는 방향입니다. 연구 커뮤니티가 AI 도구 활용과 품질 관리 사이의 균형점을 찾아가는 과정으로 볼 수 있습니다. 연관 기사: -> 2026-05-16 The AI zombification of universities -> 2026-05-16 Ontario auditors find doctors' AI note takers routinely blow basic facts --- 참고: 원문에 다시 접근할 수 있다면 더 구체적인 정책 내용(정확한 기준, 예외 조항, 시행 시기 등)을 확인할 수 있을 것입니다.

-> 2026-05-16 The AI zombification of universities -> 2026-05-16 Ontario auditors find doctors' AI note takers routinely blow basic facts --- 참고: 원문에 다시 접근할 수 있다면 더 구체적인 정책 내용(정확한 기준, 예외 조항, 시행 시기 등)을 확인할 수 있을 것입니다.