#특집
46개의 포스트
![[특집] 엔지니어의 '소모율'이 연봉을 따라잡을 때 — 토큰 예산은 누가, 얼마나, 어떻게 정하는가](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Ftoken-budget-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 엔지니어의 '소모율'이 연봉을 따라잡을 때 — 토큰 예산은 누가, 얼마나, 어떻게 정하는가
2026년 봄, 같은 규모의 두 회사가 엔지니어 한 명에게 허락한 월 토큰 한도는 5,000달러와 200달러였다. 25배 차이. 3월에 젠슨 황은 '연봉 50만 달러 엔지니어라면 토큰을 25만 달러어치는 써야 한다'고 했고, 4월에 메타의 사용량 순위표는 30일간 60조 토큰을 태우다 닫혔으며, 6월에 우버는 1인당 월 1,500달러 상한을 걸었다. 넉 달 만에 '토큰을 최대로'가 '토큰을 최소로'로 뒤집힌 것이다. 이 글은 그 소동의 한가운데 있는 질문 하나를 붙든다 — 엔지니어 한 명에게 얼마를 쓰게 할 것인가, 그리고 그걸 누가 어떻게 정하는가. 1969년 멀틱스의 '자원 예산'부터 구글의 사내 계산 자원 경매, 클라우드 FinOps까지 60년 된 문제의 계보를 따라가고, 에이전트 코딩의 토큰이 왜 예측 불가능한지(같은 과제에서 최대 30배 차이)를 논문으로 풀며, 한도라는 숫자 하나 밑에 깔려야 하는 여섯 층의 통제 구조와 다섯 가지 정책의 득실, 굿하트의 법칙이 순위표를 무너뜨린 과정, 손익분기 계산, 그리고 네이버·LG·삼성 등 한국 기업의 실제 선택까지 다섯 개의 인터랙티브 도구와 함께 정리했다.
![[특집] 남기지 않는 기술 — 제로 데이터 보존(ZDR)은 어떻게 AI 시대 가장 뜨거운 계약 조건이 되었나](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fzdr-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 남기지 않는 기술 — 제로 데이터 보존(ZDR)은 어떻게 AI 시대 가장 뜨거운 계약 조건이 되었나
2026년 가을, 세계에서 가장 똑똑한 AI 모델을 두고 엔비디아는 '민감한 업무에는 쓰지 말라'고 했고, 팔란티어는 '배포하지 않겠다'고 했습니다. 모델이 나빠서가 아닙니다. 공급자가 프롬프트를 30일 동안 보관하기 때문입니다. 이 글은 '제로 데이터 보존(ZDR)'이라는 한 줄짜리 계약 조건이 어디서 왔는지를 20년 전으로 거슬러 올라가 따라갑니다. '모두 남겨라'고 명령했다가 8년 만에 뒤집힌 유럽의 법, 익명 검색 기록에서 사흘 만에 할머니의 이름이 나온 사건, 소환장을 받고 종이 한 장을 내민 메신저, 시만 반복하라고 했더니 학습 데이터를 토해 낸 챗봇, 그리고 '삭제한 대화도 보존하라'는 법원 명령까지. 그 끝에서 ZDR이 정확히 무엇을 약속하고 무엇을 약속하지 않는지, 2026년 공급자들이 내놓은 새 방식(고객 저장소·고객 키)은 무엇이 다른지, 한국 기업이 계약서에서 무엇을 물어야 하는지 정리합니다.
![[특집] AI가 만든 새 시장 지도 2026 — 판단·연산·신뢰·새로운 고객·결과, 다섯 가지 희소성이 낳은 비즈니스](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fnb-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] AI가 만든 새 시장 지도 2026 — 판단·연산·신뢰·새로운 고객·결과, 다섯 가지 희소성이 낳은 비즈니스
2022년에는 없던 회사들이 2026년에 수십억 달러 매출을 냅니다. 의사와 변호사를 시간제로 모아 AI를 가르치는 Mercor는 연환산 총매출 20억 달러를 넘겼고, 말로 앱을 만드는 Lovable은 출시 2년이 안 돼 연 6억 달러, AI가 문의를 끝까지 해결할 때만 돈을 받는 Sierra는 기업가치 158억 달러가 됐습니다. 이 글은 이런 새 시장 열 개를 조사해, 모두 AI가 만든 '새로운 희소성' 위에 서 있다는 공통점을 찾았습니다. 모델을 가르칠 사람의 판단, GPU와 전력, 믿고 쓸 근거, AI라는 새로운 손님, 그리고 '끝낸 일'이라는 새 과금 단위입니다. 그리고 가장 빨리 크는 시장이 가장 오래 가는 시장은 아니라는 것도요. 랩에 납품하는 시장은 고객이 몇 곳뿐이고 그 고객이 직접 만들 수 있습니다. 결과를 파는 시장은 느리지만 넓습니다. 숫자를 읽는 법(총매출과 순매출, 거래 건수와 실제 돈)과 한국에서의 기회까지, 인터랙티브 5개와 삽화 5장으로 정리했습니다.
![[특집] AI 기본법 D-111 — 과태료 유예가 끝나기 전에, 법이 실제로 요구하는 것과 요구하지 않는 것](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Faiact-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] AI 기본법 D-111 — 과태료 유예가 끝나기 전에, 법이 실제로 요구하는 것과 요구하지 않는 것
AI 기본법이 시행된 지 8개월, 계도기간이 끝나는 2027년 1월 22일까지 111일이 남았습니다. 그런데 기업이 가장 많이 묻는 질문은 여전히 '표시는 어떻게 하나요'이고, 언론에선 '표시 의무 위반 시 과태료 3천만 원'이라는 문장이 돌아다닙니다. 법 조문과 시행령을 직접 읽어 보면 그림이 다릅니다. 직접 과태료가 붙는 건 단 세 가지, 계도기간은 법이 아닌 정책 약속, 고영향 확인 요청 16건 가운데 고영향은 2건. 표시 의무의 정확한 방식, 고영향 AI 판단 구조, 19건의 개정안, EU의 연기와 미국의 연방·주 충돌, 그리고 8월 통과한 개인정보법 AI 특례까지 — D-111에 확인할 것을 조문 단위로 정리합니다.
![[특집] AI의 청구서는 누가 내나 — 장부 밖 약속, 3년 만의 금리 인상, 그리고 수출의 절반이 된 반도체](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fbill-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] AI의 청구서는 누가 내나 — 장부 밖 약속, 3년 만의 금리 인상, 그리고 수출의 절반이 된 반도체
2026년 9월 한국 수출이 처음으로 월 1,200억 달러를 넘었고, 그 절반이 반도체였습니다. 같은 달 미국 연준은 3년 만에 금리를 올렸고, 영란은행 총재는 'AI 붐이 시장 충격을 부를 수 있다'고 경고했습니다. 이 두 장면은 하나의 사슬로 이어져 있습니다. 실리콘밸리 빅테크가 올해 AI 데이터센터에 쓰는 7,000억 달러 넘는 돈은 이제 번 돈만으로 감당되지 않아, 주식·회사채·리스·보증으로 메워지고 있습니다. 공시에 적힌 장부 밖 약속, 회계 기준 변경으로 '줄어든' 설비투자, 한 분기 만에 두 배가 된 엔비디아의 메모리 약정, 그리고 그 끝에서 코스피 시가총액의 57%를 차지하게 된 두 반도체 회사까지 — 공시와 공식 통계로 'AI의 청구서'를 따라가고, 앞으로 지켜볼 숫자 일곱 개로 정리합니다.

AI 플랫폼은 모델 바깥에서 만들어진다 — 2026년 일곱 층의 노하우와 서빙 플랫폼 지도
2026년에 AI 플랫폼을 만든다는 것은 모델을 만드는 일이 아니라 모델 둘레의 일곱 층을 짓는 일입니다. 서빙, 게이트웨이, 컨텍스트·캐시, 에이전트 런타임, 도구·프로토콜, 평가·관측, 보안·거버넌스. 이 글은 10월 3일 기준의 가격표·저장소·사양·엔지니어링 블로그를 직접 확인해, 층마다 무엇을 사고 무엇을 지을지 정리했습니다. 특히 서빙은 '빌려 쓰기 대 직접 돌리기'가 아니라 일곱 단짜리 사다리로 풀었습니다. 같은 모델의 입력 단가가 호스트에 따라 23배 벌어지는 이유, GPU 임대료가 2년 만에 반등한 지금의 손익분기, 서버를 늘리면 오히려 느려지는 캐시 문제, 한 해 사이 주인이 바뀐 게이트웨이·관측 도구들, 그리고 서울 리전에서 최신 프런티어 모델을 '국내 처리'로 쓸 수 없는 현실까지 다룹니다. 계산기와 시뮬레이터 7개를 직접 움직여 볼 수 있습니다.
![[특집] 전기를 기다리는 AI — 수도권 522건 중 10건, 9MW 데이터센터, 그리고 텍사스의 허가 중단](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fpwr-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 전기를 기다리는 AI — 수도권 522건 중 10건, 9MW 데이터센터, 그리고 텍사스의 허가 중단
GPU는 돈을 내면 몇 달 안에 받을 수 있습니다. 전기는 그렇지 않습니다. 2024년 8월부터 2026년 3월까지 수도권에서 데이터센터를 전력망에 연결하겠다고 심사를 신청한 522건 가운데 마지막 관문을 넘은 것은 10건, 1.9%였습니다. 그러자 심사 기준선인 10MW 바로 아래, 9MW짜리 데이터센터가 서울 곳곳에 생겨나고 있습니다. 정부는 2027년 3월 시행되는 AI 데이터센터 특별법으로 데이터센터를 지방으로 보내려 하고, 미국에서는 텍사스 주지사가 데이터센터 인허가를 멈춰 세웠고 국민 69%가 '우리 동네에는 반대'라고 답했습니다. 칩에서 전기로 옮겨 간 AI의 병목을 숫자로 따라가고, GPU 몇 장이면 몇 MW인지 직접 계산해 봅니다.
![[특집] 2026년 10월, 데이터베이스는 어디로 가는가 — 숫자로 읽는 여덟 가지 지각변동](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fdb26-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 2026년 10월, 데이터베이스는 어디로 가는가 — 숫자로 읽는 여덟 가지 지각변동
새로 만들어지는 데이터베이스의 70~80%를 사람이 아니라 AI 에이전트가 만든다는 숫자가 나왔습니다. 포스트그레스는 개발자 둘 중 하나 이상이 쓰는 데이터베이스가 됐고, 데이터브릭스와 스노우플레이크는 앞다퉈 포스트그레스 회사를 샀습니다. S3는 카프카와 검색 엔진의 디스크가 됐고, 테이블 포맷 전쟁은 카탈로그 전쟁으로 옮겨 갔으며, 노트북 한 대의 DuckDB가 클러스터를 이기는 일이 흔해졌습니다. 그리고 한국에서는 국가정보자원관리원 화재로 백업 없는 858TB가 사라졌습니다. DB-엔진스 10월 순위, 스택 오버플로·젯브레인 설문, 회사 공시와 사고 보고서까지 — 2026년 10월 3일 기준으로 검증한 숫자로 데이터베이스 지형의 여덟 가지 변화를 읽고, 내 팀이 지금 던져야 할 세 가지 질문으로 정리합니다. 인터랙티브 5개와 삽화 10장.
![[특집] 프런티어가 브레이크를 밟는다 — 최강 AI는 이제 '살 수 있는 상품'이 아니다](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fpace-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 프런티어가 브레이크를 밟는다 — 최강 AI는 이제 '살 수 있는 상품'이 아니다
2026년 9월, AI 업계에서 보기 드문 일이 한 달 안에 겹쳤습니다. OpenAI 수석과학자는 '어떤 연구소도 최대 속도로 계속 키울 만큼 안전 문제를 풀지 못했다'고 썼고, Anthropic CEO는 '프런티어의 속도를 조절해야 한다'는 글에서 외부 평가자를 회사 안에 상주시키겠다고 약속했습니다. 올트먼은 올해 상장을 접었습니다. 그리고 세 회사의 가장 강한 모델은 모두 '심사를 통과한 소수'에게 먼저 갔습니다. Anthropic의 Mythos 5.1은 지금 미국 조직만 쓸 수 있습니다. 여름 내내 이어진 사고와 정지, 그 뒤의 선언을 원문으로 따라가고, OpenAI가 공개한 내부 데이터(연구자 한 명이 하루 600달러어치 에이전트를 쓴다)를 읽은 뒤, 한국 기업이 지금 실제로 쓸 수 있는 모델이 무엇인지 정리합니다.
![[특집] 구글 유입 −40%, AI 유입 0.01% — GEO는 신기루인가: 남의 통계와 우리 사이트 로그로 본 AI 검색 시대의 방문](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fgeo-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 구글 유입 −40%, AI 유입 0.01% — GEO는 신기루인가: 남의 통계와 우리 사이트 로그로 본 AI 검색 시대의 방문
구글 AI 요약이 검색의 43%에 붙는 동안, 언론사로 가는 구글 검색 유입은 1년 새 40% 줄었습니다. 그 빈자리를 AI가 채워 줄까요? 같은 데이터에서 AI 서비스가 보내 준 방문은 전체의 0.01%였습니다. 그래서 등장한 'GEO(생성형 엔진 최적화)'는 정말 길이 될까요. 원조 논문이 실제로 증명한 것과 증명하지 못한 것, 2026년 연구들의 냉정한 재검토, 그리고 무엇보다 이 블로그를 운영하는 코어닷투데이 사이트의 실제 데이터 — 1년치 GA4 유입, 10시간치 서버 로그에서 센 AI 크롤러 요청 수, ChatGPT가 사람 대신 읽어 간 횟수 — 로 AI 검색 시대에 '방문'이 무엇으로 바뀌고 있는지 확인합니다.
![[특집] 의회는 AI를 어떻게 쓰고 있나 — 만든 도구와 쓰이는 도구, 2026년 국회·지방의회 AI 현장](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fca-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 의회는 AI를 어떻게 쓰고 있나 — 만든 도구와 쓰이는 도구, 2026년 국회·지방의회 AI 현장
2026년은 한국 의회에 AI가 본격적으로 들어온 해입니다. 국회는 116억 원을 들인 AI의정지원플랫폼을 열었고, 충남도의회는 예산 한 푼 없이 직원들이 의원용 챗봇을 만들었고, 경기도의회 직원 26명은 바이브 코딩으로 조례 검토 도구 다섯 개를 만들었습니다. 그런데 같은 해 범정부 공무원 AI '온AI'를 두고 한 부처 공무원 18명에게 물었더니 '자주 쓴다'는 0%, 전원이 해외 AI를 따로 쓰고 있었습니다. 만든 도구와 쓰이는 도구는 왜 갈리는가. 14개 사례 지도, 회의록 공개가 늦은 구조적 이유, 2027년 예산의 흐름, 새로 출범한 지방의회의 숙제까지 — 공개 자료와 보도로 검증한 2026년 의정 AI 현장을 정리합니다.
![[특집] 벡터 데이터베이스는 죽었다? — 터보퍼퍼가 벡터를 '색인 하나'로 내린 이유와 2026년 검색 인프라의 지각변동](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Frv-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 벡터 데이터베이스는 죽었다? — 터보퍼퍼가 벡터를 '색인 하나'로 내린 이유와 2026년 검색 인프라의 지각변동
2026년 9월 30일, 커서·노션·앤트로픽의 검색을 떠받치는 터보퍼퍼가 「RIP, vector database」라는 글을 올렸습니다. 3년 동안 모든 데이터를 벡터 클러스터 주소 아래 저장해 온 구조를 버리고, 벡터 색인을 '또 하나의 보조 색인'으로 내린다는 선언입니다. 벡터 하나가 이사하면 문서 전체와 색인이 따라 움직이는 쓰기 증폭, 토큰마다 문서를 복사하는 저장 증폭, 100~200개 상자에 갇힌 CPU — 원문이 밝힌 세 가지 이유를 키-값 예시 그대로 풀고, 2016년 우버가 포스트그레스를 떠난 이유와 InnoDB의 클러스터드 인덱스까지 거슬러 올라갑니다. 그리고 이 글이 터보퍼퍼만의 이야기가 아닌 이유 — 모든 DB가 벡터를 품고, S3가 벡터를 저장하고, 파인콘이 BM25를 붙이고, 클로드 코드가 grep을 고른 2025~2026년의 흐름을 검증된 숫자로 짚습니다. 인터랙티브 6개와 삽화 11장.