코덱스 마이크로·아마존 AI 비용폭증·에이전트 개념 — 소식 4개
AI가 화면 밖으로 나와 물리적 키보드가 되고, 기업 내부에서는 비용 통제 실패가 수백억 원 손실로 이어지고 있습니다. 한편 '에이전트'라는 말은 넘쳐나지만 정작 LLM·워크플로우와 뭐가 다른지 헷갈리는 분들도 많죠. 오늘 수집분은 AI를 '쓰는 것'에서 '관리하는 것'으로 시각이 옮겨가는 흐름을 담고 있습니다.
국내 AI 겸임교수가 40만 원을 직접 내고 구매한 OpenAI 첫 AI 키보드 '코덱스 마이크로'를 언박싱했습니다. 맞춤형 키와 조이스틱으로 AI 명령 입력·작업 상태 확인·실시간 음성 대화를 물리적으로 조작하며, AI 마케팅 팀 구성 같은 복합 작업을 키보드 하나로 지시하는 장면을 직접 시연합니다.
아마존 내부에서 AI 도입 과정에 단순 코딩 오류 하나가 수십억 원 규모 예산 낭비로 이어진 사례가 잇따라 보고됐습니다. AI 에이전트 확대와 토큰 기반 과금 구조가 맞물리면서 담당자가 인지하지 못한 사이 청구액이 860% 치솟았고, 아마존은 현재 비용 관리 체계를 전면 재정비 중입니다.
Jeff Su가 LLM·AI 워크플로우·AI 에이전트 세 가지를 단계별로 구분해 설명합니다. LLM은 질문에 답만 하고, 워크플로우는 인간이 짜둔 경로를 따르며, 에이전트는 그 경로 안에서 LLM이 직접 의사결정을 내리며 행동하는 주체라는 핵심 차이를 짚어줍니다.
구글 NotebookLM을 한국어로 처음부터 끝까지 정리한 가이드입니다. 파일·유튜브 링크·웹페이지를 소스로 올리면 AI가 그 소스 안에서만 답해 환각을 원천 차단하고, 스튜디오 기능으로 같은 자료를 팟캐스트·PPT·인포그래픽으로 자동 변환합니다.
AI 도구가 손끝의 하드웨어로 내려오는 동시에, 기업 현장에서는 통제 없이 켜둔 AI 에이전트가 수백억 원 청구서를 만들어냈습니다. 개념부터 다시 잡고 싶은 분들을 위한 에이전트 입문 영상과, 실무 자료를 환각 없이 소화해주는 NotebookLM 가이드까지 — '켜기'보다 '잘 쓰기'로 무게중심이 이동하는 한 주입니다.