주간 AI 다이제스트 (09/14 ~ 09/27)

이번 주의 큰 줄기는 판단 모델 Jev입니다. 핵심은 모델 출력 방식이 바뀌었다는 점입니다. 기존 LLM은 문장을 만들고, 코드는 그 문장을 파싱했습니다. Jev는 상황·질문·선택지를 받아 선택지별 확률을 바로 돌려줍니다. 결과는 속도와 가격으로 나타났습니다. 라이브 광고 724개를 40초 동안 9센트에 해부했습니다. 출시 4일 만에 가상 피팅, 회계, 로봇팔 제어, 게임 레벨 생성, 검색엔진 사례가 쏟아졌습니다. 'AI를 프로그램에 붙이는 방식'이 대화형 호출에서 분기문 한 줄로 바뀌는 흐름입니다.

더 중요한 건 이 흐름이 폐쇄형 서비스 하나에 머물지 않았다는 점입니다. 같은 주에 스탠퍼드·엔비디아의 CLM-8B(최대 9~13배 빠름), 16GB 맥북에서 Jev를 이긴 로컬 모델 Laya(45ms 대 300ms), RTX 3090 한 장으로 같은 아이디어를 재현한 OpenJev, GUI 작업에서 dJev를 앞선 4B 모델 Cua-S1이 연달아 공개됐습니다. 개념이 나오자마자 오픈 웨이트로 따라잡혔습니다. 여기에 27B 모델을 5.9GB로 줄인 Ternary Bonsai, DGX Spark 품절, 구독 7개를 3일 만에 소진했다는 증언이 겹칩니다. 실시간 판단과 반복 작업은 로컬로 내려오는 게 뚜렷합니다. 클라우드의 우위는 이제 최고 난도의 계획(Opus 5.5·Astra급)에 남습니다.

다른 두 줄기도 부상했습니다. 하나는 '로그인된 내 브라우저를 에이전트에게 빌려주기'입니다. Tencent BrowserSkill, aside 윈도우판, ChatGPT 데스크톱의 확장 프로그램 지원이 여기에 해당합니다. 이번 주 좋아요 1위가 'Gmail AI가 메일·첨부를 읽는다, 끄는 법' 글이었다는 사실은 편리함과 권한 위임의 긴장을 그대로 보여줍니다. 다른 하나는 영상 생산 방식의 이동입니다. Opus 5.5+Blender로 영상 모델 없이 영상을 뽑거나, Hypit으로 잘된 영상의 구조를 통째로 복제합니다. 포켓FM(연매출 7,000억)과 중국 마이크로드라마(90% 이상 AI 활용)가 보여주듯 제작 단가는 무너졌습니다. 그래서 공모전 수상작과 현업 증언은 한목소리로 말합니다. 희소한 건 '뭘 만들지'를 정하는 기획과 사운드·연출 같은 인간 마감이라는 것입니다.

좋아요는 23개로 적지만, 이번 주 최대 사건인 Jev가 '왜' 다른지를 가장 정확하게 해부한 글입니다. 질문→답변 생성→JSON 파싱과 상태+선택지→native logits→확률을 나란히 놓아, 이것이 모델 교체가 아니라 AI 호출 방식의 교체라는 점을 한눈에 보여줍니다. RTX 3090 한 장과 Qwen 4B로 재현 가능하다는 점에서, 과장된 감탄 글 수십 개보다 독자가 오늘 바로 손댈 수 있는 실행 경로를 줍니다.

비글루 페스티벌(9:16, 3분 이내, 접수 10/11 23:59 KST, 대상 1만 달러)에 Higgsfield API로 연속 K-드라마를 만드는 워크플로를 적용합니다. 영상은 AI에 맡기되, 수상자처럼 컨셉·카피 플로를 먼저 세우고 사운드 믹싱만은 사람 손으로 마감합니다. 이번 주 안에 1화 로그라인과 3분 콘티를 확정하십시오.

OpenJev(판단 확률 반환)와 Cua-S1-4B(화면을 보고 다음 행동 1개 선택)를 두뇌로, BrowserSkill(로그인된 내 탭 사용, 행동 전 승인)을 손발로 엮습니다. 매일 반복하는 웹 업무 하나(예: 예약·정산 조회)를 클라우드 호출 없이 로컬 GPU 한 장에서 자동화하는 프로토타입을 만드십시오.

제1회 대한민국 AI창작문학상(10/1~11/30, 프롬프트 노트 필수)의 영화 부문 시놉시스를 준비합니다. 포켓FM의 교훈대로 사람이 줄거리와 '다음 회가 궁금한 구조'를 설계하고, Sherpa식 세계관→인물→장면 분해를 AI와 함께 돌립니다. 그 설계 과정 자체를 프롬프트 노트로 제출하십시오.

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