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AI가 단골을 알아보는 법 — 프롬프트 캐시 작동 원리, 일러스트로 이해하기
카페 단골은 '늘 마시던 걸로'라는 한마디면 된다. 그런데 AI는 왜 매번 대화 전체를 처음부터 다시 읽을까 — 그리고 프롬프트 캐시는 어떻게 그 낭비를 10분의 1 가격으로 줄일까? 독서 노트, 도미노, 냉장고, 기차 네 가지 비유와 일러스트로 KV 캐시의 원리를 바닥부터 그려 본다. 왜 '접두사'만 적중하는지, 왜 캐시 쓰기는 비싸고 읽기는 싼지, 왜 1시간이 지나면 증발하는지 — 그림으로 이해하면 /rewind와 /compact 중 뭘 눌러야 할지가 저절로 보인다.
클로드 코드 세션 경제학 — 토큰은 어디서 새고, 캐시는 왜 1시간 뒤에 증발하는가
같은 일을 시켰는데 어떤 날은 토큰이 3배 나간다. 2026년 8월 Anthropic의 Lydia Hallie가 쓴 'Maximizing the value of your Claude Code sessions'는 그 이유를 네 가지 — 모델 선택, 세션 길이, 사고 수준, 명령 출력 — 로 정리한다. 이 글은 그 가이드를 출발점 삼아, 왜 출력 토큰이 입력의 5배인지(프리필 vs 디코드), 왜 캐시가 0.1배로 싸지는지(KV 캐시와 접두사 일치), 왜 긴 대화가 독이 되는지('Lost in the Middle'에서 'Context Rot'까지)를 논문과 사례로 풀고, /clear·/rewind·@멘션·서브에이전트 같은 습관이 왜 돈이 되는지를 시뮬레이터로 직접 체험하게 한다.
AI 기본법 계도기간이 끝나간다 — 우리 회사가 지금 확인해야 할 것
2026년 1월 22일 AI 기본법이 시행됐습니다. 많은 회사가 '계도기간이니까 나중에'로 넘겼는데, 계도기간은 과태료 유예이지 의무 유예가 아닙니다. 법적 의무는 이미 발생했고, 중대 사고가 나면 계도기간 중에도 조사가 들어옵니다. 그리고 가장 흔한 오해 — '우리는 AI 회사가 아니라 해당 없다'는 틀렸습니다. 챗봇 하나만 붙여도 대상입니다. 왜 이런 법이 나왔는지부터, 우리 회사가 대상인지, 이번 달에 무엇을 해야 하는지까지 실무로 번역합니다.
AI가 다 써주는 시대의 글쓰기 — 왜 아직 직접 써야 하는가
링크드인 장문 게시물의 41%가 AI 생성이고, 한국 직장인의 74%가 업무에 AI를 씁니다. 그런데 폴 그레이엄은 '쓰는 자와 못 쓰는 자로 갈리는 세계는 곧 생각하는 자와 못 하는 자의 세계'라고 경고했습니다. 쓰기는 원래 두 개의 다른 일이었고 AI는 그중 하나만 가져갔습니다 — 어느 쪽을 넘겨도 되고 어느 쪽을 지켜야 하는지, 데이터와 사례로 끝까지 따져봅니다.
AI가 다 요약해주는데 왜 아직 책을 읽는가 — 2026년의 독서 기술
한국 성인의 연간 독서량은 2.4권, 독서율은 38.5%로 역대 최저입니다. 같은 해 AI는 어떤 책이든 30초 만에 요약해줍니다. 그런데도 왜 읽어야 하는가 — 1597년 베이컨부터 2026년 MIT의 '인지 부채' 연구까지, 읽기 방법론이 왜 400년마다 다시 발명되는지 추적하고, 주 1권을 실제로 만들어내는 시스템을 처음부터 끝까지 설계합니다.
AI 코드 마이그레이션 특집: 다년짜리 이식을 2주로 — 컴파일러의 꿈부터 100만 줄 Rust 재작성까지
2026년, Anthropic은 자바스크립트 런타임 Bun의 100만 줄을 Zig에서 Rust로 단 11일 만에, 약 $165,000에 옮겼다. 64개의 Claude 에이전트가 병렬로 6,502번 커밋했다. 한 팀이 1년 걸릴 일이었다. 코드 마이그레이션은 왜 늘 '실패율 70%의 지옥'이었고, 무엇이 갑자기 바뀌었나? 이 글은 f2c 트랜스파일러의 꿈에서 출발해 Facebook의 TransCoder(2020), IBM의 COBOL 현대화를 거쳐, '파일을 고치지 말고 루프를 고쳐라'는 2026년 에이전트 마이그레이션의 6단계 방법론까지를 사례와 함께 처음부터 풀어낸다. Zig 창시자의 '리뷰 안 된 slop' 반론까지 정면으로 다룬 결정판.
엔지니어링 리더십의 규칙이 새로 쓰였다 — Will Larson이 18개월 만에 자기 원칙을 뜯어고친 이유
『Staff Engineer』의 저자이자 Stripe·Uber·Calm·Carta를 거친 전설적 엔지니어링 리더 Will Larson이, 하이퍼그로스 핀테크 Imprint에서 18개월간 AI를 도입한 뒤 자신의 리더십 규칙을 '개정'했다. 마이그레이션은 이제 개인 프로젝트가 됐고, 프로세스의 기본 케이스는 에이전트가 삼킨다 — 그런데도 왜 그는 '천재 1인 엔지니어' 신화를 정면으로 반박할까. 5대 개정 규칙을, 그 뒤를 떠받치는 에이전트 하니스 아키텍처(ReAct·Reflexion 논문)까지 쉽고 자세하게 풀어본다.
박사 학위로도 부족하다: 어느 DeepMind 연구자의 면접 가이드가 드러낸 'AI 실력의 지도'
옥스퍼드 박사에 1저자 논문이 여러 편, 그런데도 그녀는 LeetCode 150문제를 풀고 FlashAttention을 맨손으로 구현했다. DeepMind에 합격한 Silvia Sapora의 면접 가이드가 화제가 된 건 '준비법' 때문만이 아니다. 그 글에 담긴 공부 목록이 곧 2026년 현대 AI의 전체 지도였기 때문이다. 면접의 역사부터 어텐션·디퓨전·정렬·분산학습의 핵심 개념까지, 쉽고 자세하게 풀어본다.
Fable·Mythos 사태, 그 후: '코드 한 줄'이 부른 5가지 후폭풍
정부가 Fable 5·Mythos 5를 끈 지 일주일. 그사이 보안 전문가 100명이 '모델을 돌려달라'는 공개서한을 냈고, 방아쇠를 당긴 게 Amazon이었다는 사실이 드러났으며, 진짜 전쟁은 이미 법정에서 벌어지고 있었다. 그리고 최대 수혜자는 중국이었다. 사태의 후폭풍을 5가지 쟁점으로 추적한다.
정부가 AI를 끈 날: Fable 5·Mythos 5 수출통제 사태 완전 해부
2026년 6월 12일 금요일 오후 5시 21분, 미국 정부는 Anthropic에게 Fable 5와 Mythos 5를 끄라고 명령했다. 수억 명이 쓰던 AI 모델이 며칠 만에 사라진 이 사건은 '코드 좀 고쳐줘'라는 한 문장에서 시작됐다. 탈옥의 역사부터 AI를 '무기'로 보는 시각까지, 2026년 가장 중요한 AI 규제 사건을 쉽게 풀어본다.
지수곡선 위의 정책: 다리오 아모데이는 왜 '나무수염'을 깨우려 하는가
2026년 6월, Anthropic CEO 다리오 아모데이가 '지수곡선 위의 정책'이라는 에세이를 발표했다. AI는 빛의 속도로 달리는데 정책은 거목(나무수염)의 속도로 움직인다는 이 글은, 발표 이틀 뒤 미국 정부가 바로 그 글이 말한 권한을 Anthropic 자신에게 휘두르면서 더 큰 화제가 됐다. '지수곡선'이 대체 무엇인지(스케일링 법칙과 트랜스포머)부터 그가 제안한 5대 정책까지, 2026년 가장 뜨거운 AI 정책 문서를 쉽고 자세하게 풀어본다.
시간을 읽는 AI: 구글 TimesFM과 시계열 예측의 'GPT 모먼트'
내일 우리 매장에 우산이 몇 개 팔릴까? 반세기 동안 이 질문에 답하려면 데이터마다 모델을 새로 만들어야 했다. 구글 TimesFM은 LLM이 글로 했던 일을 시계열에 그대로 해냈다 — 한 번 학습하고, 처음 보는 데이터를 추가 학습 없이 예측한다. 통계학의 역사부터 2026년 GIFT-Eval 1위 TimesFM 2.5까지, 시계열 예측의 '파운데이션 모델 혁명'을 쉽게 풀어본다.