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중국이 앤스로픽에게서 AI를 훔쳤습니다. 그리고 45일 연속으로 그렇게 했습니다. 앤스로픽이 방금 알리바바를 역사상 최대 규모의 AI 도난 공격을 시작한 혐의로 고발했습니다. 목표: 클로드의 기능을 추출하는 것… 단 한 푼도 지불하지 않고. 그들이 어떻게 했는지: → 거의 25,000개의 가짜 계정을 만들었습니다 → 클로드와 2,880만 건의 대화를 실행했습니다 → 모든 것이 2026년 4월 22일부터 6월 5일까지 이 방법은 “증류 공격”이라고 불립니다. 기본적으로: 경쟁사의 모델 응답으로 자신의 모델을 훈련합니다. 앤스로픽은 클로드를 중국에서 차단했습니다. 알리바바는 여전히 이를 우회할 방법을 찾았습니다. 그리고 알리바바만이 아니었습니다. DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax도 목록에 올라 있습니다. 앤스로픽은 이미 상원과 백악관에 편지를 보냈습니다. 긴급 조치를 요구합니다. AI 전쟁은 단순히 기술 전쟁이 아닙니다. 산업 스파이 전쟁입니다. 그리고 방금 공개되었습니다.

2	https://x.com/variational_lvs/status/2069835984938947060?s=46&t=_7fSWMGWxoLoPi72em3M7A	130
3	Fable 5 가 곧 돌아올거 같네요. 아마 주간 구독에 Fable 한도가 별도로 포함될거같네요. claude code 문자열셋에 Your fable usage .. 이 있는거로 봐서 구독모드에도 있을듯? 기대가 매우 되는데 얼마나 조금쓸 수 있을지 모르겠네요. 토큰을 미리 녹여두면 초기화도 해줄지도?	70
4	마이크론 역대급 실적 기사 원문 분기 매출이 처음으로 400억달러를 돌파했고, 매출총이익률은 85%에 육박했다. 2026 회계연도 3분기(3~5월) 매출이 414억5600만달러(약 64조원)로 집계됐다고 발표했다. 직전 분기(238억6000만달러)보다 74% 늘었고, 전년 동기(93억100만달러)와 비교하면 4.5배 가까이 급증했다. 회사가 제시했던 가이던스(약 335억달러)는 물론 월가가 전망한 분기 매출 약 358억달러도 크게 웃돌았다. 매출총이익률은 84.6%로 1년 전(37.7%)의 두 배를 훌쩍 넘었다. 영업이익은 333억1800만달러, 순이익은 282억4300만달러(주당 24.67달러)를 기록했다. 주당순이익(EPS)은 25.11달러였다. 전년 동기 조정 EPS 1.91달러에서 13배 넘게 뛴 수치로, 팩트셋이 집계한 시장 전망치(20.86달러)를 30%가량 웃돌았다.	91
5	$ADA 요로이지갑 익스플로잇 관련해서 1. 혹시나 피해를 보셨거나 2. 주변에 피해를 본 분이 계시거나 3. 현생살고 있는 카르다노 홀더가 있다면 https://x.com/i/status/2069719171391512793 피해확인 후 접수를 하라고 전달해주세요.. 보상을 위한 집계중인듯 하네요. (피해 규모가 현재 알려진 정도에서 멈추는 정도면, 재단 규모에 비해 큰 익스플로잇은 아닙니다)	207
6	9년간 에이다를 모았더니 요로이 월렛 취약점으로 털림 *이 분 한국분임 원문	174
7	GRVT는 이번 주를 끝으로 포인트 배분 끝✔️ 이제 상장이 임박한 것으로 보이는데요 FDV 예상해서 계산해보는 사이트도 있던데 그냥 벽보고 기다리고있으면 될 것 같습니다 불장에 나오는 것도 좋지만 야락장에 나오는 것도 나쁘진 않네..	265
8	⚡️Claude Tag는 이사회에서 가장 명확한 백칼라 재가격 책정 신호 중 하나입니다. 이 제품은 협업으로 마케팅되고 있습니다. 구조적 기능은 노동 흡수입니다. Slack은 회사의 조정 계층입니다. 그 안에는 미완성 결정, 비공식 맥락, 작업 소유권, 상태 변화, 정치적 긴장감, 숨겨진 장애물, 긴급성, 의존성, 그리고 일상적인 작업의 흐름이 담겨 있습니다. AI가 권한과 도구를 가지고 그 계층 안에 들어가면, 더 이상 프롬프트를 기다리며 회사 밖에 있는 존재가 아닙니다. 그것은 회사의 운영 시스템의 일부가 됩니다. 그것이 중요한 이유는 백칼라 노동의 상당 부분이 전문성으로 위장한 조정이기 때문입니다. 후속 조치. 요약. 상태 확인. 업데이트 초안 작성. 스레드 읽기. 맥락 찾기. 스케줄링. 모호함을 액션 아이템으로 전환. 첫 번째 버전 준비. 3주 전에 일어난 일을 기억. 프로젝트가 틈새로 빠지지 않도록 유지. Claude Tag는 바로 그 계층을 직격합니다. 대체 경로는 극적으로 보이지 않을 것입니다. 회사들은 “우리는 중간 조정 계층을 해고한다”고 말하지 않을 것입니다. 그들은 “팀들이 AI와 함께 더 빨리 움직이고 있다”고 말할 것입니다. 그런 다음 백필(backfill)이 사라집니다. 주니어 포지션이 줄어듭니다. 매니저들이 더 넓은 영역을 커버합니다. 애널리스트들은 더 많은 산출물을 기대받습니다. Ops 팀은 인력이 평평하게 유지된 채 작업량이 증가합니다. 내부 커뮤니케이션, 프로젝트 관리, 행정 중심 전략 역할, 그리고 조정 중심 재무/HR/법무/지원 기능이 조용히 압축됩니다. 핵심 시퀀스는 다음과 같습니다: 챗봇이 팀원이 됩니다. 팀원이 기억이 됩니다. 기억이 도구를 얻습니다. 도구가 실행을 만듭니다. 실행이 의존성을 만듭니다. 의존성이 인력 계산을 바꿉니다. 그것이 진짜 궤적입니다. 가장 강한 노동자들은 시스템을 지휘할 수 있기 때문에 훨씬 더 강해집니다. Slack, Drive, 이메일, 캘린더, BI 도구, CRM, Jira, 그리고 문서 안에 Claude가 있는 고에이전시 운영자는 원맨 레버리지 머신이 됩니다. 그들은 조정을 압축하고, 초안을 생산하며, 역사를 심문하고, 소유자를 쫓으며, 분석을 준비하고, 일반 팀보다 기능 간 이동을 더 빠르게 할 수 있습니다. 약한 노동자들은 그들의 일이 주로 맥락을 전달하고 메시지를 전달하는 것이었기 때문에 노출됩니다. 이것이 “AI는 모두를 돕는다”는 프레임이 불완전한 이유입니다. AI는 도구 수준에서 모두를 돕습니다. 노동 시장 수준에서는 사람들을 분리합니다. 고에이전시 사람들은 더 많은 영역을 흡수합니다. 저에이전시 사람들은 루프 안에 있을 정당성을 잃습니다. 더 깊은 회사 수준 함의: 조직도는 에이전틱 레버리지 주위로 평평해지기 시작합니다. 정보를 상하로 전달하는 것이 주요 기능인 계층에 대한 필요가 줄어듭니다. 결과를 정의하고, 판단을 내리고, 관계를 소유하며, 실행을 감독하는 사람들에게 더 많은 권력이 주어집니다. 중간은 양쪽에서 압박받습니다: 경영진은 더 나은 가시성을 얻고, IC들은 더 나은 도구를 얻으며, 에이전트들은 더 많은 글루 작업을 처리합니다. 이것은 세 가지 큰 논지를 동시에 강화합니다. 첫째, 엔터프라이즈 AI는 벤치마크 쇼가 아니라 워크플로 액세스를 통해 내장됩니다. 회사 안에서 승리하는 모델은 맥락, 권한, 감사 가능성, 도구 실행을 신뢰받는 모델입니다. 둘째, 백칼라 노동 수요는 조정 중심 카테고리에서 구조적으로 약화됩니다. 고통은 대량 해고 전에 느린 채용을 통해 시작됩니다. 셋째, 소유권이 더 중요해집니다. 생산성이 상승하고 노동자가 지분을 소유하지 않으면, 잉여는 회사, 고객, 또는 자본 계층에 귀속됩니다. 직원은 더 높은 기대를 받습니다. Claude Tag는 초기 단계 기업 에이전트화입니다. 작은 제품 발표지만 큰 제도적 결과를 가진 것입니다. 어시스턴트가 방에 들어와 방을 읽고, 방을 기억하며, 곧 방 안에서 행동하기 시작합니다. 그것이 사무실이 영구적으로 변하기 시작하는 순간입니다. https://x.com/_the_prophet__/status/2069547174912991381?s=46&t=_7fSWMGWxoLoPi72em3M7A	295
9	프랭클린 템플턴, 프랭클린 크립토 출시 – 링크 프랭클린 템플턴은 250 Digital의 인수를 완료하고 연금 및 주권 자산 관리 기금을 대상으로 하는 전문적인 디지털 자산 관리 부문인 프랭클린 크립토를 출시했습니다. 지난 한 해 동안 그 온-체인 제품 포트폴리오는 약 7억 6천만 달러에서 약 25억 달러 이상으로 성장했습니다. • 전문적인 디지털 자산 부문 • 연금 및 주권 자산 관리 기금을 대상으로 하며 • 주식 배당금을 자동으로 비트코인 노출로 전환하는 두 개의 ETF도 신청했습니다. 이는 중요한 이유로: 이는 주요 자산 관리 회사가 암호화폐에 대한 구조적인 공약을 하고 있음을 보여주며, 이는 온-체인 제품에 대한 장기적인 기관 수요를 지원할 수 있습니다.	290
10	바이브 코딩 앱 만드시는 분들 필수 사이트 대다수 기존에 ui디자이너나 프레임 기획자가 아니였을 것 그래서 주요 레이아웃 요소들과 그 중요성·명칭들을 잘 모를텐데 이 사이트에 매우 잘 정리되어 있음(모달, 토글, 칩, 플로팅, 헤더/푸터, 네비게이션바 등) ➡️https://m3.material.io/components	225
11	NEAR가 SPICE 업그레이드를 발표합니다 – 링크 NEAR는 공식적으로 합의와 실행의 분리를 의미하는 SPICE를 다음 주요 프로토콜 업그레이드로 발표했습니다. 이는 블록 시간을 600ms에서 200ms로 단축하며, 최종 거래 확인을 약 0.4초로 단축할 것으로 예상됩니다. • 합의와 실행을 분리 • 거의 3배 더 빠른 블록 시간 • Nightshade 3.0으로 향하는 중요한 한 걸음 이는 다음과 같은 이유로 중요합니다: 더 빠른 최종성은 NEAR의 AI 에이전트 경제 및 NEAR Intents 테제스를 지원하며, 심지어 토큰이 아직 그 가치를 반영하지 않았더라도 마찬가지입니다.	278
12	Solana SIMD-550/553 제안 진행 중 — 인플레이션 감소율을 두 배로 높일 수 있음 — 링크 Anza CEO 브레넌 와트는 주요 Solana 개선 제안이 2026년에 완료될 것으로 예상된다고 말했습니다. SIMD-550과 SIMD-553가 함께 구현되면, SOL 연간 인플레이션 감소율은 15%에서 30%로 올라갈 것입니다. • 6년 동안 배출량은 약 136억 달러로 감소할 것입니다 • 매일 SOL 소모량은 약 650개에서 최대 9,000개로 증가할 수 있습니다 이는 다음과 같은 이유 때문에 중요합니다: 더 낮은 발행량은 SOL 토큰 경제학에 구조적으로 긍정적이며 상대적인 가격 강점을 지원할 수 있습니다.	236
13	요즘 시대에 프롬프트 처음부터 짜느니 바이럴 타는 시댄스 프롬들 다 긁어서 요소 요소만 수정해서 쓰는게 맞는듯	227
14	+1 깃허브에서 최신·인기 프롬프트를 긁어오는 봇을 만들었음 핵심은 두 가지, 양질의 최신 프롬프트를 꾸준하게 수집·업데이트하는 것, Seedance 2.0처럼 트렌드를 민감하게 타는 AI를 잘 굴려 좋은 콘텐츠로 연결하는 것 그래서 수집 봇을 안 만들 수가 없었고, 결과는 매우 만족.	190
15	애플 스마트폰 아이폰 1세대 최초 출시일 2007년 6월 29일 ChatGPT 최초 공개일 2022년 11월 30일 벌써 버블이라고 하면 좀 그렇죠?	223
16	손 마사요시 "AI 혁명은 이제 시작…버블론은 모독" https://www.asiae.co.kr/article/2026062415483467818	204
17	오...클로드도 만우절때 잠깐 보여줬던거 같은데 나오려나요	224
18	오 Hermes도 펫 나옴 https://x.com/NousResearch/status/2069577310055846267	228
19	Fable 이후 AI를 쓰면서 가장 크게 느끼는 부분은 모델은 이제 더 이상 해줄게 없고 사용자가 병목인듯 AI 를 오래 쓰다 보면 많은 사람들이 어느 순간 "모델 성능이 부족하다"는 결론에 도달합니다. 오랫동안 끌고 왔던 작업중에는 다음 개선 작업을 지시해도 유지 보수만 하고 더 이상 할게 없다고 말합니다. 그런데 실제로는 모델의 한계보다 사용자의 추상화 수준이 모델의 작업 범위를 제한하는 경우가 더 많습니다. 예를 들어 같은 Claude, 같은 GPT 를 사용해도 초보자는 "이 코드 고쳐줘" 중급자는 "병목 구간 찾아서 리팩토링해줘" 고급자는 "현재 아키텍처의 구조적 한계를 분석하고 운영 비용과 유지보수 비용을 줄이는 방향으로 재설계해줘" 라고 요청합니다. 모델은 같지만 결과물은 전혀 다르게 나옵니다. AI 는 생각보다 지시받은 범위 안에서는 굉장히 잘 움직입니다. 문제는 사용자가 그 범위를 어디까지 확장할 수 있느냐입니다. 그래서 AI 를 사용할수록 오히려 도메인 지식의 가치가 커집니다. 구현이 병목이던 시대에는 "어떻게 만들지?"가 중요했습니다. 지금은 AI 가 구현을 담당하면서 "무엇을 만들어야 하지?", "어디가 진짜 병목이지?", "다음 단계는 무엇이지?"가 더 중요해졌습니다. 실제로 작업을 하다 보면 반복되는 패턴이 있습니다. AI 가 작업량을 줄여줍니다. AI 가 대부분 구현합니다. 어느 순간 더 이상 개선이 안 되는 것처럼 보입니다. (겉으로 보기에는) 그때 새로운 개념이나 지식을 가져오면 AI 가 다시 움직이기 시작합니다. (거의 새로 설계하는 수준일수도 있음) 이 과정을 반복하다 보면 느끼게 됩니다. AI 시대의 생산성은 모델 성능보다 문제 정의 능력, 추상화 능력, 도메인 지식에 더 크게 좌우됩니다. 요즘 코딩 에이전트를 쓰면서 가장 많이 느끼는 것도 이것입니다. 병목은 토큰도 아니고 모델도 아닙니다. 생각보다 자주, 가장 큰 병목은 사용자가 아직 다음 질문을 모르고 있다는 사실입니다.	279
20	Claude Tag 공개 Anthropic이 Slack용 Claude Tag를 베타로 공개했습니다. 이제 Claude를 Slack 채널에 초대하고, @Claude로 태그해서 일을 맡길 수 있습니다. Claude는 관리자가 허용한 채널, 도구, 데이터, 코드베이스에 접근합니다. 요청을 받으면 작업을 단계로 쪼개고, 접근 가능한 도구로 처리한 뒤, Slack 스레드에 결과를 남깁니다. 가능한 작업 예시는 PR 작성·병합, 데이터 분석, 지원 티켓 처리, 버그 원인 조사, 인시던트 대응 등입니다. 재밌는 부분은 개인 채팅창이 아니라 “팀 채널 안의 Claude”라는 점입니다. 채널 안에서는 모두가 같은 Claude를 보고, 누가 어디까지 시켰는지, Claude가 어떤 결과를 냈는지 같이 확인할 수 있습니다. Claude도 채널 맥락을 따라가며 필요한 정보를 쌓기 때문에 매번 처음부터 설명할 필요가 줄어듭니다. Ambient 모드를 켜면 더 적극적으로 움직입니다. 조용해진 스레드를 다시 챙기거나, 연결된 채널과 도구에서 필요한 내용을 먼저 띄워주는 방식입니다. Anthropic 내부에서는 제품팀 코드의 65%가 내부 Claude Tag 버전에서 나온다고 합니다. 현재는 Claude Enterprise / Team 플랜의 Slack 베타입니다. AI가 개인 생산성 도구에서 팀 운영 도구로 바뀌는 장면에 가깝습니다. 슬랙써서 일하시는분들은 참고해볼만할듯	284

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