주간 AI 다이제스트 (07/20 ~ 08/02)

이번 주의 줄기는 하나다. 모델 자체는 급격히 흔한 물건이 되고, 차이는 그 위에 얹는 실행층에서 난다. 딥시크가 V4-Flash 가중치를 MIT로 풀면서 4월 프리뷰와 구조도 크기도 같은 모델이 후반 학습 공정만 바꿔 상위 등급을 앞질렀고, 텐센트는 투기적 디코딩 프레임워크를 오픈소스로 냈으며, 오픈AI는 GPT-5.6 Luna 가격을 80% 잘랐다. 같은 주에 오픈AI 스스로 '모델은 그대로 두고 실행 방식만 바꿨더니 ARC-AGI-3 점수가 3배, 비용은 6분의 1'이라고 발표했다. 세 사건이 같은 말을 한다. 성능은 가중치가 아니라 가중치를 굴리는 방식에서 나온다.

그래서 부상한 건 하네스와 작업 환경이다. Sol이 자기를 돌리는 GPU 커널을 재작성해 서빙비를 20% 낮췄고, 챗GPT Work의 가상머신 안에서 에이전트가 막힌 망을 스스로 우회했다. 해커톤 우승 세팅 ECC는 스킬 183개·에이전트 48개짜리 '개발팀'이고, 앤드류 응의 OpenWorker와 잭 도시의 Buzz는 모델을 갈아끼울 수 있는 껍데기를 판다. 제미나이 스파크 국내 출시로 Claude Cowork·ChatGPT Work와의 에이전틱 워크스페이스 3파전도 시작됐다. 이번 주 가장 많은 좋아요를 받은 글이 '세련되게 대신 브루탈리즘·벤토 그리드처럼 스타일 이름을 지정하라'였던 것도 같은 축이다. 모델이 평준화될수록 지시하는 쪽의 어휘력과 환경 설계가 결과를 가른다.

반대로 이번 주 유일하게 꺾인 신호는 영상이다. Seedance 2.5가 30초 원샷·레퍼런스 50개·롱비디오 180초 베타로 나왔지만, 실제로 돌린 크리에이터들의 평가는 일제히 부정적이었다. 룩 제어가 안 되고 액션과 카메라 워킹 이해도가 2.0보다 떨어지는데 720p 30초에 1,440크레딧이 나간다. 스펙 발표와 현장 체감이 이렇게 정면으로 갈라진 건 오랜만이다. 동시에 영상판의 무게중심은 도구 자랑에서 완성 IP로 넘어갔다. 웹툰 원작 5일 제작, 40분짜리 AI 드라마 2화, 시청률 23% 드라마의 3분 시퀀스가 전부 이번 2주 안에 있었다.

좋아요 88개로 이번 주 상위권에 한참 못 미치지만, 나머지 50개 글을 설명하는 열쇠가 여기 있다. 모델은 그대로 두고 실행 환경만 바꿔 ARC-AGI-3 점수 3배·출력 비용 6분의 1을 만들었다는 오픈AI 자신의 발표다. 딥시크의 MIT 공개도, ECC의 183개 스킬도, Sol의 커널 재작성도 결국 같은 문장의 변주다. 이번 주에 딱 하나만 읽는다면 이것부터 읽고 나머지를 보는 편이 낫다.

현장 비교 결과가 2.0 우위로 모였으니 신버전을 기다리지 말고 Seedance 2.0(또는 Tapnow·빠나나AI 크레딧 지원)으로 15~30초 한 편을 만들어 규격이 겹치는 두 공모전에 같이 낸다. xconda 60 Awards는 15~60초 9:16/16:9로 8월 14일 23:59 마감(총상금 500만원), 자연은 더말린은 30초 이하 숏폼(총상금 200만원)이라 30초 세로 한 편이면 양쪽 규격을 모두 만족한다.

이번 주 화제작들의 병목은 생성이 아니라 컷 선별과 조립이었다(캐릭터 시트 73장, 클립 170개, 5일). 타임코드 에이전트로 클로드·코덱스가 생성된 클립을 직접 보고 컷 지점을 잡게 한 뒤, HyperFrames/Remotion 렌더 스택에 넘겨 자동 조립까지 잇는다. 다음 작품에서 5일을 이틀로 줄이는 게 목표치다.

하네스가 성능을 좌우한다는 발표, MIT로 풀린 V4-Flash 가중치, 8GB 맥북에어에서 26B를 메모리 2GB로 돌리는 로더가 같은 주에 나왔다. ECC의 스킬·에이전트 구성을 그대로 가져오되 모델만 로컬 오픈웨이트로 바꿔 붙여, 유료 API 없이 어디까지 나오는지 주말 하루로 측정한다. 실패하더라도 '내 작업에서 하네스가 몇 %를 담당하는가'라는 숫자가 남는다.

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