GPT 아스트라와 앤스로픽 페이블이 전문가를 위한 AI 에이전트였다면, 뮤즈는 소비자를 위한 AI 에이전트로 시장의 호평을 받고 있습니다.

그동안 "AI 좋은 건 알겠는데, 이게 돈이 돼?", "하이퍼스케일러와 네오클라우드가 자체 자금으로 감당이 안 돼 대출까지 받는데 이게 지속 가능해?"라는 의문이 조정과 하락의 가장 큰 원인이었다고 저는 생각합니다.

하지만 다양한 AI 에이전트가 출시하고 실제로 대중에게 쓰이기 시작하면서 이러한 의심들을 지워가고 있습니다.

실제 토큰 사용량도 7월 대비 8월에 54% 급증했는데, 9월에는 아스트라와 뮤즈 등 새로운 AI 에이전트들이 연이어 출시되며 상당한 호평을 얻고 있기에 더 높아질 것입니다.

아스트라가 처음 나왔을 때 텔레그램에 "AI 에이전트의 대중화가 시작되는 첫 출발점 같다"고 소감을 남긴 적이 있습니다.

이후 여러 매크로 이슈가 있었지만, 결국 펀더멘털이 매크로를 이겨내는 흐름으로 가고 있습니다.

AI 에이전트의 시대는 이제 막 시작되었습니다.

오늘 Grok-4.7이 새롭게 발표되었고, 지금은 조롱받고 있는 구글도 조만간 발표를 앞두고 있습니다. 최근의 흐름을 보면 구글은 자사 생태계를 바탕으로 '아스트라+뮤즈'를 동시에 구현해 낼 수도 있겠다는 생각이 듭니다.

앤스로픽도 상장을 11월로 미뤘습니다. 내부적으로 OpenAI와 앤스로픽 모두 한층 발전된 모델들을 이미 보유하고 있다고 합니다. 아마도 상장 전에 시장을 놀라게 할 만한 모델을 한 번 더 공개할 가능성이 높습니다.

또한, AWS는 7월부터 AI 클라우드 가격을 인상했으니, 10월 실적 발표에서 이를 반영한 숫자가 찍혀 나올 것입니다.

AI 에이전트의 대중화로 AI가 돈이 돼?라는 시장의 의심이 하나둘 사라져 가고 있습니다.

- 출근 길 생각-

MCP는 처음부터 잘못된 아이디어였다

- 코드를 실행하고 API를 직접 호출할 수 있는 에이전트에는 기존 API를 다시 감싼 MCP 서버가 불필요해졌으며, 필요한 기능이 이미 있는 HTTP API와 CLI를 직접 사용하면 됨
- MCP 서버를 늘릴수록 도구 설명과 스키마가 컨텍스트를 과도하게 차지하고, 이를 해결하기 위한 도구 검색과 서버 관리 시스템까지 추가되는 구조임
- 최신 모델은 처음 접하는 API의 사용법을 파악하고, `--help`로 CLI를 탐색하며, 여러 서비스를 스크립트로 묶어 실행할 수 있음
- CLI의 장황한 JSON/XML 응답도 토큰을 낭비하지만, 별도 프로토콜…

https://news.hada.io/topic?id=34059

처음에 CLI만드시고 나중에 CLI들이 모이면 리팩토링하고 라이브러리를 만들어서 중복부분을 꾸준히 제거해주세요 CLI 레지스트리 만들어서 새로운 툴 만드는거 방지해주시는것도 필요하고, 제대로 하려면 관리포인트가 꽤 됩니다.

✅ [속보] 정부 "텍사스 가스발전, 투자는 전액 한국이…지분은 한미 5대5"

https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0016329297

전주대비 변동사항

■ 리드타임: GPU 20~30주 → 30~40주, MLCC 30주 → 32주. 나머지 4개 품목은 동일함. GPU는 균형 기준도 30~40주로 변경돼 수급 분류는 6개 모두 그대로임.

■ GPU: Rubin의 사양 조정으로 Blackwell보다 리드타임이 길어질 가능성이 새로 언급됨.

■ ABF: 2027년 일본의 Low-CTE 유리섬유 천 증설로 소재 병목 완화 전망이 추가됨. 다만 기판 생산능력은 이미 예약이 꽉 찬 상태임.

■ DRAM·NAND: 미국 CSP의 2027년 대비 RDIMM 수요 증가와, NAND 공급사의 기업용 SSD 생산능력 재배분 전망으로 설명이 바뀜.

■ HDD: 에이전틱 AI 수요 급증이 주요 원인으로 제시됐으며, 2027년 말까지 리드타임 개선이 어렵다는 전망이 추가.

■ MLCC: 공급사 라인 축소·반사이익 설명 대신, 신학기 수요 부진과 저가 제품 유통가격 하락으로 초점이 바뀜.

여러 아시아 정유업체들은 사우디 아람코로부터 비공식적으로 곧 예부의 홍해 항구에서 원유를 인수할 수 있을 것이라는 통보를 받았습니다

2026.09.22.(화) 📈미미의 신고가
https://t.me/mimi_ATH

(반도체) 인텍플러스
(2차전지/ESS) 동국산업
(제약/바이오) 인제니아테라퓨틱스(Reg.S)
(ai dc) 지엔씨에너지
(동전주/시총500억이하) 웰킵스하이텍, 시그네틱스, 삼보산업
(기타) 대한항공-원화강세 수혜
MSDI-대주주 변경 및 사명변경
디지털대성-주주환원

요즘 화제인 Jev, 실제로 어디에 쓰고 있을까?

최근 TypeSafe의 Jev가 꽤 주목받고 있습니다.

Jev는 ChatGPT나 Claude처럼 글을 생성하는 LLM과 조금 다릅니다.

데이터와 질문, 선택지를 전달하면

선택(choice)
점수(score)
확률(noul)

형태로 빠르게 판단을 내려주는 Decision Model입니다.

예를 들어 이메일 하나가 들어왔을 때

"답장이 필요한가?"
"얼마나 긴급한가?"
"고객 문의인가, 광고인가?"

같은 여러 질문을 동시에 판단하고, 애플리케이션은 그 결과에 따라 다음 행동을 결정하는 방식입니다.

TypeSafe가 공개한 수치 기준으로 응답 시간은 약 70~500ms, 입력 100만 토큰당 $0.042이며 출력에는 별도 비용이 없습니다.

그래서 반복적으로 분류하고 판단해야 하는 AI Agent나 자동화 시스템에서 특히 관심을 받고 있습니다.


실제로 공개된 데모들도 흥미롭습니다.

1. 항공권 검색

BrowserUse Agent가 취리히→런던 항공편을 검색하고 Jev가 브라우저에서 어떤 행동을 할지 판단합니다.

공개 데모에서는 약 7초, Jev 비용 $0.0039가 표시됐습니다.


2. 이메일 500개 자동 분류

500개의 이메일을 카테고리, 긴급도, 답장 필요 여부 등으로 분류했습니다.

데모 제작자가 공개한 Jev 비용은 약 $0.035입니다.

메일함에 들어온 수백 개의 메시지 중 정말 확인해야 할 것부터 보여주는 개인 AI 비서도 만들 수 있는 구조입니다.


3. 광고 724개 분석

37개 브랜드의 광고 724개를 Hook, Format, Offer 등으로 분석했습니다.

공개 데모에서는 약 40초, Jev 비용 약 $0.09가 표시됐습니다.

마케팅 분야에서는 경쟁사 광고를 대량으로 분류하고 반복되는 패턴을 찾는 용도로 활용할 수 있습니다.


4. AI 콘텐츠 필터

X를 탐색하면서 게시물을 평가해 의심스러운 AI Slop을 필터링하는 데모도 등장했습니다.

판단이 항상 정확한 것은 아니지만, 자신이 원하는 기준을 만들어 개인화된 콘텐츠 필터를 만드는 방식은 꽤 흥미롭습니다.


5. AI 논문 1,018개 분류

1,018개의 AI 관련 논문을 24개 주제로 분류하는 데 Jev 비용 약 $0.08이 사용된 데모도 공개됐습니다.

뉴스, 논문, 고객 문의처럼 대량의 데이터를 지속적으로 분류해야 하는 업무에 잘 맞는 형태입니다.


6. 다운로드 폴더 자동 정리

Mac에 새로운 파일이 들어오면 Jev가 파일을 판단해

"이 파일은 영수증인가?"
"어느 폴더로 보내야 하는가?"

등을 결정하고 적절한 이름으로 파일을 이동합니다.

개인적으로는 이런 작은 자동화가 Jev의 특징을 가장 쉽게 보여주는 사례라고 생각합니다.

이외에도 YouTube 스폰서 구간 탐지, Claude Code Context 정리, 드론 시뮬레이션 의사결정, Doom 플레이처럼 다양한 실험이 나오고 있습니다.

다만 위의 속도와 비용은 각각의 제작자가 공개한 데모 결과입니다. 모든 환경에서 동일한 성능이 나온다는 의미는 아닙니다.

Jev는 Claude Code와 Codex에도 연결할 수 있습니다.

Codex:
npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai

Claude Code:
claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills
claude plugin install typesafe@typesafe-ai

Skill을 설치하면 Coding Agent에게 Jev API를 이용하는 애플리케이션을 만들어달라고 요청하는 방식입니다.

개인적으로 Jev에서 흥미로운 부분은 "더 똑똑한 LLM"을 만들려는 접근이 아니라는 점입니다.

LLM → 생성
Jev → 판단
Code → 실행
Human → 중요한 결정 검토

이렇게 역할을 분리합니다.

특히 Multi-Agent나 AI Orchestration 환경에서는 모든 작업을 비싼 Frontier Model에게 맡기기보다, 빠르고 저렴한 모델이 수많은 작은 판단을 담당하고 정말 어려운 문제만 강력한 모델로 넘기는 구조가 상당히 효율적일 수 있습니다.

앞으로 AI Agent 경쟁에서는 모델 성능뿐 아니라

"어떤 AI에게 어떤 판단을 맡길 것인가"

를 설계하는 능력도 점점 중요해질 것 같습니다.

인공지능 정보:
https://t.me/aiinnovationstudio

#Jev #TypeSafe #AIAgent #AIOrchestration #Codex

"삼성전자, 목표가 63만원으로 상향…조정은 매수 기회"

유안타증권 연구원은 "메모리 반도체의 가격 상승 폭이 다소 둔화하겠지만, 2027~2028년에도 빠듯한 수급 환경이 이어질 전망이라는 점을 주목한다"며 "시장은 신규 증설과 HBM(고대역폭메모리) 관련 노이즈로 인한 2028년 피크아웃 가능성을 우려하고 있으나, HBM의 범용 DRAM (D램) 생산능력 잠식과 AI(인공지능) 추론 확산에 따른 고용량 메모리 수요를 감안하면 공급 제약의 해소 시점은 예상보다 늦어질 가능성이 높기 때문"이라고 분석했다.

이어 "메모리 업사이클이 장기화할 경우 삼성전자 FCF(잉여현금흐름)는 과거 대비 구조적으로 확대돼 보다 친화적인 주주환원 정책을 제시할 가능성도 배제할 수 없다"며 "내년 연간 실적 추정치 상향 조정에 따라 목표주가를 63만원으로 상향 조정한다. 피크아웃 우려에 따른 주가 조정은 중장기 관점에서 매수 기회"라고 말했다.
https://www.mt.co.kr/stock/2026/09/23/2026092307573213337

└└└└└ UN 총회 리뷰 - "백기든 이란?"

▪︎ 양국간 직접 접촉이 이란 측에서도 공식 확인되면서 가장 걱정했던 "김칫국" 우려는 소멸. 이전까지는 트럼프의 일방적인 미국 측 설명이 중심이었는데, 이제 이란 측도 직접 회동 자체를 인정한 것이 중요

▪︎ 즉, 9월 16일 중재국을 통해 전달했던 제안이 이제 미국 협상대표에게 직접 전달된 단계. 단순한 언론 인터뷰나 제3국 전달 단계에서 직접 협상 채널로 넘어갔다고 볼 수 있는 근거

▪︎ 종전 시점도 처음에는 “중간선거 이후”라고 했다가 이후 “maybe before”라고 덧붙이며, 트럼프도 톤을 다소 긍정적으로 변경

👉 상황이 하루 사이에 상당히 빠르게 진전된 느낌이 없지 않습니다. 이제 미국이 결정만하면 될 것 같긴한데, 봉쇄 해제 / 동결자금 해제 / 군사작전 중단 / 호르무즈 재개방 날짜 등 이란의 조건을 받아들였다는 신호는 아직 없습니다.

👉👉 반대로 미국이 이란에 원하는 조건은 호르무즈의 완전한 자유 통항 / 핵무기 완전 제거 / 무장 대리세력 문제 등 입니다. 이 중 가장 어려워 보이는 건 핵 관련 내용이 될 것으로 예상되는 만큼, 미국이 얼마나 양보안을 내놓느냐에 따라 이번엔 정말 종전 가능성이 급격히 올라가는 신호가 될 것으로 보입니다.

# 추석 앞두고 국내증시 수급주인 현황 - "엇! 손바뀜?"

최근 7월 7일 이후 나타나는 약 2년만의 변화

└ 여기서 정말 전쟁은 진정되고, 이 시점에 전쟁 때문에 나갔던 외국인 200조원까지 밀물처럼 들어와주면 만스피는 진정 다시금 꿈이 아닐텐데요... 🔥🚀🙏

[이그전] 미국 중간선거 해의 10월에 나타나는 주가 패턴

안녕하세요. KB증권 자산배분 이은택입니다.

1) 중간선거와 주가는 높은 상관성을 보입니다 (승률 100%). 특히 지금과 유사한 상황에선 10월 수익률도 좋았다는 특성이 있습니다

2) 반면 국채금리/경기사이클과 중간선거 상관성은 거의 없었습니다.

3) 단기 증시엔 긍정적 패턴입니다. 다만 현재 경기사이클 위치와 금리 방향을 볼 때, 중장기적 불확실성은 남습니다.

- URL: https://m.blog.naver.com/egzion/224420708620

내 철학의 핵심 아이디어는 간단하게 두 가지로 설명할 수 있습니 다. 첫 번째는 어떤 상황에 속해 있는 사람이 세상을 바라볼 때, 그 사람 이 세상을 보는 관점은 항상 부분적이고 왜곡될 수밖에 없다는 것입니 다. 이것이 오류의 원리입니다. 두 번째는 이런 왜곡된 관점이 부적절한 행동을 낳기 때문에 그 상황에 영향을 미친다는 것입니다. 이것이 재귀의 원리입니다.
억만장자의 고백, 조지 소로스, 25p