AI 생산성 도구를 정직하게 분석합니다. 가격, 기능, 실제 활용도 기준으로 추천드립니다.

프로톤 Lumo 완전 가이드: 한국어 지원 여부·가입 방법·가격 정리 (2026년 9월 기준)
공시: 이 글에는 제휴 링크가 없습니다. 본문의 모든 링크는 수수료가 발생하지 않는 일반 링크이며, 필자는 프로톤(Proton AG)으로부터 어떤 대가도 받지 않았습니다. 확인 시점: 이 글의 가격·기능·지원 언어 정보는 2026년 9월 1일 기준으로 확인한 것입니다. 모두 예고 없이 바뀔 수 있으니, 결제 전에는 반드시 프로톤 공식 페이지에서 직접 확인하시기 바랍니다. 지난 한 달 동안 AI에게 묻지 않은 질문이 몇 개인가. 건강검진 결과지를 그대로 붙여넣으려다 숫자만 지우고 물어본 적. 퇴사 사유를 상담하려다 회사 이름을 “A사"로 바꿔 적은 적. 계약서 초안을 통째로 올리려다 관두고 문단 하나만 잘라 올린 적. ...

과학 연구의 새로운 파트너: 앤트로픽 클로드 사이언스 워크플로우 심층 분석
※ 고지: 이 글에는 제휴 마케팅 링크가 없다. 본문의 모든 링크는 원출처(제조사 공식 발표·언론 보도·공식 요금 페이지)로 직접 연결되며, 클릭으로 필자가 얻는 수익은 없다. ※ 기준 시점: 이 글의 가격·지원 정책·지원 OS는 모두 2026년 8월 31일 확인 기준이다. 특히 요금은 변동이 잦으므로 결제 전 공식 요금 페이지에서 다시 확인하기 바란다. AI 회사가 신제품을 발표하면서 “새 모델은 아닙니다"라고 먼저 말하는 경우는 드물다. 2026년 6월 30일, 앤트로픽은 정확히 그렇게 했다. 제약사 임원과 바이오텍 창업자들을 모아놓은 자리에서 공개한 클로드 사이언스(Claude Science) 는 벤치마크 점수표를 들고 나오지 않았다. 대신 “과학자를 위한 작업대(AI workbench)“라는, 어딘가 김빠지는 표현을 내걸었다(Anthropic, 2026-06-30). ...

메타의 AI 동화 앱: 상상력 제로 성인을 위한 맞춤형 스토리텔링 리뷰
밤 아홉 시, 불 끈 방에서 아이가 묻는다. “그래서 토끼는 어떻게 됐어?” 머릿속이 하얗다. 하루치 회의와 장보기와 설거지를 통과한 뇌에서 토끼의 다음 행보를 뽑아내는 일은, 솔직히 말해 능력 밖이다. 테크크런치는 메타의 새 앱을 소개하면서 제목에 아예 이렇게 박았다 — “상상력이 없는 사람들을 위한 AI 잠자리 동화 앱.” (TechCrunch, 2026-07-21) 조롱처럼 읽히지만, 그 방에 서 본 사람이라면 안다. 조롱이 아니라 진단이다. 먼저 결론부터 말해두는 편이 낫겠다. 이 글을 한국에서 읽고 있다면, 지금 이 앱을 설치해 쓸 가능성은 사실상 없다. 지원 언어에 한국어가 없고, 파일럿 배포 지역도 극히 제한적이다. 그래서 이 글은 앞부분에서 StoryKit이 무엇인지를 읽고, 뒷부분에서 한국에서 같은 일을 시킬 수 있는 경로를 정리한다. 뒤쪽만 필요하면 “한국에서는, 한국어가 없다"부터 읽으면 된다. ...

메타의 AI 컴퓨팅 자원: 새로운 AI 개발 비용 절감 기회가 될까?
고지 — 이 글에는 제휴 마케팅 링크가 없습니다. 소개하는 어떤 서비스와도 금전 관계가 없고, 링크는 전부 출처 확인용입니다. 기준 시점 — 이 글의 모든 가격·스펙·지역 제한은 2026년 8월 31일 확인 기준입니다. LLM 단가와 프리뷰 정책은 예고 없이 바뀌므로, 실제 결제 전에는 반드시 공급자 페이지에서 다시 확인하세요. 원화 환산은 1달러 = 약 1,380원(2026년 8월 말 시장 환율, Trading Economics)으로 계산했고, 환율 자체가 변동하므로 어림값으로만 쓰시기 바랍니다. 2026년 7월 6일, 메타는 자기가 만든 모델을 자기가 서빙하던 API를 껐습니다. Llama를 직접 호출하던 개발자들은 짐을 싸서 AWS Bedrock, Together AI, Groq 같은 남의 집으로 옮겨야 했죠(메타 공식 폐지 안내). ...

스마트폰 키보드 혁신: Acti AI 에이전트, 한국어 입력도 될까?
※ 이 글에는 제휴 마케팅 링크가 포함될 수 있으며, 구매 시 수수료를 받을 수 있습니다. 지금 쥐고 있는 폰에서, 엄지 지문이 가장 많이 닳은 자리를 떠올려 보라. 화면 맨 아래 한가운데, 가로로 길쭉한 회색 판. 스마트폰에서 가장 넓고, 가장 자주 눌리고, 25년 동안 가장 아무 일도 하지 않은 버튼. 스페이스바다. 그 자리는 여태 공백 한 칸을 밀어 넣는 일만 했다. 그래서 우리는 그 버튼을 보지 않고 눌렀다. 생각하지 않고 눌렀다. 하루에 수백 번, 눈 감고도 눌렀다. ...

슬랙의 라이벌 'Buzz': AI 에이전트와 함께하는 팀 협업 플랫폼 미리보기
※ 이 글에는 제휴 링크가 없습니다. 본문에 나오는 모든 링크는 출처이며, 클릭하거나 구매해도 필자에게 수수료가 발생하지 않습니다. 슬랙 채널에 봇을 붙여본 사람은 다 안다. 봇은 말은 하지만 책임은 지지 않는다. @deploy-bot이 스테이징을 날려도 로그에 남는 건 “봇이 그랬다"가 전부고, 그 봇을 어느 팀이 어떤 토큰으로 붙였는지는 아무도 기억하지 못한다. 봇은 워크스페이스의 멤버가 아니라 누군가의 액세서리다. Block이 2026년 7월 21일 공개한(TechCrunch, 2026-07-21) Buzz는 바로 그 지점을 건드린다. AI 에이전트를 봇 슬롯에 끼워 넣는 대신, 사람과 똑같은 신원을 발급해 채널의 정식 멤버로 앉힌다. 나는 이 글에서 Buzz를 “슬랙 대체품"으로 소개할 생각이 없다. 그건 이 물건의 가장 지루한 설명이다. ...

앤트로픽 Mythos & Fable 모델, 이제 한국에서도 사용 가능할까?
※ 이 글에는 제휴 마케팅 링크가 포함될 수 있으며, 구매 시 수수료를 받을 수 있습니다. 검색창에 “앤트로픽 Fable 한국"을 치는 사람은 대개 이미 틀린 질문을 하고 있다. 답은 3초면 끝나기 때문이다. 된다. 그것도 지난 6월부터, 신용카드 한 장이면. 진짜 물어야 할 질문은 그 옆에 있다. 앤트로픽은 같은 날 두 모델을 발표했는데, 왜 우리에게는 한 개만 줬는가. 결론부터: 이미 열려 있다, 심심할 만큼 Claude Fable 5는 2026년 6월 9일 일반 공개됐다. 앤트로픽이 처음으로 대중에게 푼 Mythos급 모델이고, Claude API·Amazon Bedrock·Google Cloud·Microsoft Foundry·AWS의 Claude Platform에서 전부 돈다 (발표문). ...

연구자들을 위한 AI: 앤트로픽 Claude Science 워크플로우 효율 높이기
이 글에는 제휴 링크가 없습니다. 본문의 모든 링크는 공식 발표·보도·요금 페이지로 직접 연결되며, 필자는 여기 언급된 어떤 서비스로부터도 수수료를 받지 않습니다. 박사과정 3년차의 화요일을 상상해보자. 오전 내내 GEO에서 데이터셋을 받고, conda 환경이 깨져서 두 시간을 태우고, 클러스터에 잡을 던졌더니 메모리 부족으로 죽고, 오후 늦게야 Seurat 클러스터링이 돌아간다. 그날 실제로 생물학을 생각한 시간은 40분이다. 나머지는 전부 배관 공사였다. 연구자를 위한 AI 이야기가 나올 때마다 사람들은 “AI가 새로운 가설을 낼 수 있느냐"를 묻는다. 그런데 앤트로픽이 2026년 6월 30일 베타로 내놓은 Claude Science는 그 질문에 답하려는 물건이 아니다 [F]. 앤트로픽 스스로 “새 AI 모델이 아니고, 생물학에 더 강한 모델도 아니다"라고 못을 박았다 — 기존 Claude 모델 위에서 돌아간다 [F] (TechCrunch). 베팅의 대상은 지능이 아니라 화요일 오전이다. ...

프라이버시 AI 챗봇 Lumo vs ChatGPT vs Gemini: 무엇을 얻고 무엇을 내주나
제휴 및 출처 안내 이 글에서 제휴 링크에는 링크 뒤에 (제휴) 표시를 붙입니다. 표시가 없는 링크는 모두 제휴 관계가 없는 일반 링크입니다. 현재 본문에 삽입된 Proton 및 언론사 링크에는 제휴 표시가 없으며, 따라서 이 글에서 발생하는 수수료는 없습니다. 이 글의 가격·한도 정보는 2026년 8월 30일 기준으로 확인한 것입니다. 요금제는 예고 없이 바뀌므로 결제 전 공식 페이지에서 직접 확인하시기 바랍니다. 이 글은 법률 자문이나 투자 권유가 아닙니다. 당신이 어젯밤 챗봇에 붙여넣은 것 이력서 전문. 회사 이름이 그대로 박힌 계약서 초안. 건강검진 결과지의 수치 몇 줄. “이거 정상 범위 맞아?“라고 물어본 그 대화. ...

AI 모델 학습 비용 절감 가이드: 클라우드 vs. 온프레미스 GPU 비교
※ 이 글에는 제휴 마케팅 링크가 포함될 수 있으며, 구매 시 수수료를 받을 수 있습니다. 340만 달러. 어느 GPU 클라우드 업체 블로그가 내세운 숫자다. 온프레미스로 H100 서버를 직접 사면 5년간 그만큼 아낄 수 있다는 것이다. 이 문장을 읽고 서버 견적을 뽑기 시작했다면, 잠깐 멈추자. 같은 페이지 아랫줄에는 이런 조건이 붙어 있다 — “지속적 고활용을 전제로”. 이 여섯 글자가 340만 달러와 파산 사이를 가른다. AI 학습 비용을 다루는 글은 대개 가격표를 나열하고 끝난다. H100 한 장에 얼마, AWS 시간당 얼마, 온프레미스 서버 총액 얼마. 하지만 그 표를 아무리 오래 들여다봐도 답은 안 나온다. 왜냐하면 이 질문의 정답은 하드웨어 가격이 아니라 당신이 그 GPU를 얼마나 굶기지 않고 돌릴 수 있느냐에 달려 있기 때문이다. ...