2026년 7월 13일 고른 기술 소식
스팀 역대 최대 매출의 역설, 신작이 아니라 구작이 돈을 벌었다
- 스팀이 2026년 상반기 추정 매출 111억 달러로 역대 최고 반기를 찍었는데, 올해 신작 몫은 21%이고 나머지 79%는 구작에서 나왔다.
- 그렇다고 출시 마케팅을 줄일 일은 아니다.
- 카탈로그가 복리로 굴러가려면 처음에 팔려 있어야 하고 신작 진입은 오히려 더 빡빡해졌다.
- 대형 퍼블리셔들도 자체 런처를 접고 돌아온 마당에, 수수료를 아끼려 유통을 직접 짓는 계산은 다시 해 보는 게 낫다.
엔비디아, 허깅페이스가 에이전트 학습 데이터를 풀었다, 이제 데이터 해자는 어디에 남나
- 엔비디아와 허깅페이스가 AI 에이전트 학습, 평가용 오픈 데이터셋을 대거 풀었다.
- 소프트웨어 에이전트 궤적 20만 건부터 10조 토큰 규모 코퍼스까지 누구나 받을 수 있다.
- 진입 비용은 낮아졌지만 작은 팀은 몇 달을 아끼는 대신 차별점도 같이 잃는다.
- 남는 자리는 남이 접근할 수 없는 업무의 실패 로그, 그리고 그 업무에서 정확도를 숫자로 보여 주는 평가 쪽이다.
채용인가 탈취인가, 애플 대 OpenAI 소송이 창업자에게 묻는 것
- 애플이 7월 10일 OpenAI와 io Products, 하드웨어 총괄 탕 탄, 전 직원 창 리우를 영업비밀 탈취 혐의로 제소했다.
- 면접에 부품을 가져오게 하고 퇴사자의 보안 절차 회피를 코치했다는 주장이고, OpenAI에는 전 애플 직원이 400명 넘게 있다.
- 작은 팀은 법무와 보안 완충지대가 없어 전 직장 자료 한 건만 섞여도 회사 전체가 흔들린다.
- 경력직을 뽑을 때 경계를 문서로 남겨 두는 습관이 필요하다.
중국 오픈모델이 추론비를 최대 90% 깎는다, 창업자가 따질 건 데이터가 가는 곳
- 오픈AI와 앤트로픽 API 값이 오르자 미국, 유럽 기업들이 딥시크, 큐원 같은 중국 오픈웨이트 모델로 옮겨 가고 있다.
- 같은 작업을 60~90% 싸게 처리하기 때문이다.
- 하지만 싼 추론비가 곧 낮은 총비용은 아니다.
- 한국 창업자라면 프롬프트와 로그가 어느 법역으로 나가는지, 개인정보 국외 이전과 규제 고객 대응까지 넣어 계산해야 절감이 남는다.
AI를 쓰라고 밀어붙였더니 역효과가 났다, 작은 팀이 배울 도입의 조건
- 직원에게 AI 사용을 강제한 기업들이 역풍을 맞고 있다.
- 임원 약 6,000명을 조사한 연구에서 80% 넘는 기업이 AI로 뚜렷한 생산성 변화를 못 느꼈고, AI를 동료로 세운 조직에선 오히려 실수가 덜 걸러지고 책임이 흐려졌다.
- 사용량을 성과로 착각하면 검토 비용만 커진다.
- 작은 팀은 전면 도입보다 일이 실제로 줄어드는 좁은 문제 하나를 골라 사람에게 최종 판단을 남기는 편이 낫다.
- 홀리데이로보틱스가 시리즈A로 1,550억원을 받았고, K-뷰티 스타트업 프라운은 Pre-A 투자를 유치했다.
- 시리즈A에 이 금액이 들어갔다는 건 제품보다 공장 계획에 값을 매겼다는 뜻에 가깝다.
- 한국은 제조 현장이 촘촘하고 인력난도 눈에 보이니 휴머노이드는 수출 전에 옆 공장에서 먼저 검증받는다.
- 프라운도 국내 반응이 빠른 만큼 초기 취향 데이터를 얼마나 촘촘히 쌓느냐가 관건이다.
- 배럴이 10억 원 규모 자사주 매입으로 주주환원을 늘렸고, 오케스트로 클라우드는 모로코 관세청에 AI 기반 클라우드 전환을 전수했다.
- 두 소식은 한 흐름으로 묶기엔 움직이는 시계가 다르다.
- 주주환원은 배당과 소각을 이어 온 시간이 쌓여야 설득력이 생기고, 클라우드 교육은 시작이 빨라도 행정 현장에 자리 잡는 속도까지 보장하진 않는다.
- 실행과 성과 사이의 간격부터 계산해 볼 일이다.
- 경남창조경제혁신센터의 지원을 앞세워 실행력을 강조하는 글이다.
- 지원 프로그램에 들어가고 AI를 붙였다고 실행력이 생기진 않는다.
- 멘토링, 클라우드, 사회적 책임을 한꺼번에 계획에 넣으면 오히려 무엇을 검증할지 흐려진다.
- 유행하는 기술부터 들이기보다 내 사업 모델과 운영에 실제로 필요한 선택을 몇 개로 좁히는 게 먼저다.