최근 내가 보고 있는 결과들을 보면, Codex는 AI를 활용하기 위한 훌륭한 실행 환경(harness)이라는 점이 꽤 분명해지고 있습니다. 하지만 2~3개월만 지나면 지금의 Codex조차 원시적으로 보일 것입니다. 우리는 최첨단 AI를 사용하는 방식이 또 한 번 크게 진화하는 변곡점을 앞두고 있습니다. 차세대 모델은 더 이상 노트북 하나만으로는 충분하지 않습니다.

피지컬 AI 데이터 인프라 프로젝트 Axis Robotics의 포인트 시스템이 정식 출시됐습니다.

Axis는 최근 Hack VC 주도로 Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures 등이 참여한 1,200만 달러 규모의 시드 투자를 유치했습니다. 현재 10만 명 이상의 글로벌 기여자가 로봇 학습 데이터 생성에 참여하고 있습니다.

이번 포인트 시스템에서는 사용자가 수행한 유효한 데이터 작업을 기록하고 아래 기준에 따라 포인트를 지급합니다.

Volume: 완료한 유효 작업 수
Difficulty: 작업 난이도
Score: 서명된 제출물의 품질
Diversity: 작업 시나리오와 기술의 다양성
Referrals: 직접 초대한 사용자가 만든 유효 데이터

포인트는 작업 시간보다 실제 생성한 데이터의 양과 품질이 중요합니다. 따라서 더 어렵고 다양한 작업을 정확하게 많이 수행할수록 유리합니다.

정산은 2주 단위 에포크로 진행되며, 매 에포크는 금요일 00:00 UTC에 종료됩니다. 포인트를 받으려면 스냅샷 전에 완료한 작업을 반드시 서명해야 합니다.

7월 28일 15:59:59 UTC 이전에 서명된 유효 작업에는 소급 포인트도 일회성으로 지급됐습니다. 이후 작업은 서명된 에포크에 반영됩니다.

아직 토큰 보상으로 확정된 것은 아니지만, 1,200만 달러 투자 유치 이후 공식 포인트 시스템까지 열린 만큼 초기부터 꾸준히 데이터를 쌓아둘 만해 보입니다.

이제 사이버 보안은 결국 ‘얼마를 투자하느냐’의 문제가 됐습니다. AI가 공격의 대부분을 수행하게 된다면 질문은 단순해집니다.

“공격자가 취약점을 찾기 위해 최첨단 AI에 쓰는 돈과 비교해, 우리는 방어를 위해 얼마를 쓰고 있는가?”

Claude가 이 취약점을 8분 만에 찾아냈고, GLM도 20분 만에 재발견했다는 사실은 COLDCARD 측이 사실상 아무것도 하지 않았다는 뜻입니다. 출시 전 AI를 활용한 보안 강화가 전혀 이뤄지지 않았던 것이죠.

COLDCARD는 비트코인 하드웨어 지갑 시장에서 약 2%의 점유율을 가진 소규모 업체로 추정됩니다. 여기서 얻을 수 있는 교훈은 분명합니다.

특히 암호화폐 지갑처럼 보안이 중요한 제품 시장은 충분한 자금으로 보안 검증에 투자할 수 있는 대형 업체 중심으로 재편될 것입니다. 의미 있는 자금력이 없는 소규모 업체는 결국 살아남기 어려울 가능성이 큽니다.

두 번째로, 앞으로는 취약점의 심각성을 판단하기 위해 ‘공격 발견 비용’을 표준화해 보고할 수 있습니다. 이를 CoD(Cost of Discovery)라고 부를 수 있습니다.

즉, 최첨단 AI 모델이 동일한 취약점을 발견하는 데 드는 비용이 얼마인지를 측정하는 것입니다.

공유된 Claude Code의 발견 사례는 웹 검색을 통해 이미 공개된 정보를 참고했을 가능성이 있어 다소 의심스럽습니다. 하지만 다른 사용자가 GLM 5.2의 웹 접근을 완전히 차단한 상태에서도 20분 만에 동일한 취약점을 재발견했습니다.

ZhipuAI API 가격이 입력 100만 토큰당 1.40달러, 출력 100만 토큰당 4.40달러이고 처리 속도가 초당 35토큰이라는 점을 기준으로 계산하면, 이번처럼 코드를 대량으로 읽는 에이전트형 작업에서 이 취약점의 총 발견 비용은 약 2달러였다고 Opus는 추정했습니다.

단 2달러어치의 AI 보안 검증만 수행했어도 이 버그를 발견할 수 있었다는 뜻입니다.

변명의 여지가 없습니다.

앞으로 취약점이 독립적으로 재현될 때마다 발견 비용(CoD)을 함께 보고해야 합니다. 다만 기업이 실제로 AI 보안 강화에 얼마를 쓰는지는 공개하지 않는 편이 좋습니다. 공격자에게 “이 금액 이상을 쓰면 무언가를 찾을 수 있다”는 힌트를 줄 수 있기 때문입니다.

스타트업이 어떤 제품을 만들고 있다면 모든 배포 버전에 AI 보안 검증을 반드시 적용해야 합니다. 특히 개인키 복구나 스마트컨트랙트 자금 탈취처럼 공격 성공 여부를 명확하게 검증할 수 있는 제품이라면, 최첨단 모델을 활용한 치명적 취약점 탐색에 최소 수천 달러는 투입해야 합니다.

이번 사건으로 돈을 잃은 모든 분께 진심으로 위로를 전합니다. AI는 실제로 보안의 판도를 바꾸고 있으며, 많은 사람이 그 변화에 제때 적응하지 못했습니다.

하지만 장기적으로는 AI 덕분에 이전보다 훨씬 안전한 환경이 만들어질 것이라고 생각합니다.

우리에게는 적응하는 것 외에 다른 선택지가 없습니다.

사람은 수천 년 동안 '수고'를 증거로 써왔습니다.

정성스럽게 쓴 긴 편지는 진심이었습니다. 시간을 들였으니까. 전화 속 목소리는 본인이었습니다. 흉내에 비용이 드니까. 잘 만들어진 웹사이트는 실체 있는 회사였습니다. 만드는 데 돈이 드니까.

우리는 한 번도 '내용'을 검증한 적이 없습니다. 위조에 드는 비용을 믿었을 뿐입니다. 비싸서 못 만들 테니 진짜겠지 — 인류의 신뢰는 전부 이 계산 위에 서 있었습니다.

AI가 한 일은 새로운 무기를 만든 게 아닙니다. 이 담보를 소각한 겁니다.

수고의 가격이 0원이 됐습니다. 긴 글도, 목소리도, 얼굴도, 그럴듯한 회사도 이제 공짜로 만들어집니다. 그런데 여러분의 직감은 아직도 수천 년 전 원가표로 계산하고 있어요. "이렇게까지 공을 들였는데 설마 가짜겠어?" — 그 '설마'의 근거가 사라졌는데도요.

당하는 이유는 멍청해서가 아닙니다. 판단 기준이 구버전이라서입니다.

그래서 AI 공부의 실체는 코딩도, 트렌드 따라잡기도 아닙니다. 위조 원가표를 업데이트하는 일입니다. 뭐가 공짜로 만들어지는지 직접 써보고 아는 순간, 뭘 믿으면 안 되는지는 자동으로 계산됩니다. 이게 자산 보안의 새 레이어입니다. 시드 문구를 지키는 건 지갑 보안이고, 이건 판단 보안입니다.

효율화는 같은 동전의 뒷면입니다. 남들이 아직 비싸게 하는 일을 나는 공짜에 가깝게 한다 — 원가가 무너진 세상에서 새 원가를 아는 사람이 양쪽에서 이깁니다. 지키는 쪽에서도, 버는 쪽에서도.

공부하든 안 하든 자유입니다. 그건 변함없습니다.

다만 하나만 기억하세요. 당신이 오늘 뭔가를 "진짜 같다"고 느꼈다면, 그 느낌은 위조가 비쌌던 시대에 만들어진 감각입니다.

AI 공부는 지식을 쌓는 일이 아니라, 수천 년 묵은 착각을 지우는 일입니다.

SaaS 배수는 2021년 매출의 18배에서 오늘날 3.4배로 떨어졌다. 젠장, 세상에.

문제는, AI 이전에는 제품을 만들 수 있다는 사실 자체가 엄청난 해자였다. 엔지니어, 몇 달의 시간, 자금 조달 라운드, Kubernetes를 아는 CTO(맙소사, 그 단어를 듣기만 해도 나 완전 열받는다)... 최소한 당신이 무슨 짓을 하는지 알아야 했고, Emilio와 나처럼 둘이서라도 그랬다.

하지만 이제는 할머니도 AI로 주말에 제대로 작동하는 제품을 출시할 수 있고, 컴퓨터 공학 학위 없는 마닐라의 19세 소년도 마찬가지다.

소프트웨어를 만드는 난이도가 제로로 추세를 타고 있다.

그리고 일부 사람들에게 더 나쁜 건... 사용자들은 신경 쓰지 않는다는 거다. 사용자들은 당신이 어떤 스택을 쓰는지 묻지 않는다. 하나의 PHP 파일? React? Rails? Firebase? 상관없다. 제품이 좋으면 그걸 열고, 작동하고, 짠, 끝, 아이스크림 타임. Erasmusu나 Magnific가 내부적으로 어떻게 만들어졌는지 사용자들이 물어본 적이 한 번도 없었단 말이다... 단 한 번도.

그래서 만드는 게 무료로 추세를 타면, 가치가 어디로 갔을까?

유통. 내가 처음 말하는 것도 아니다.

그리고 유통은 지금이 가장 어렵지만, 1년 후에는 더 나빠질 거다. 모든 피드가 포화 상태다. SEO는 AI에 먹히고 있다. 광고 비용은 매 분기 더 비싸진다. 모두가 같은 모델을 쓰기 때문에 같은 주에 같은 5가지 아이디어를 출시하고 있어서, 당신이 앉아서 읽는 모든 게 AI 냄새가 난다... 당신이 조심하지 않으면 이 글도 포함해서 ;)

병목 현상은 "만들 수 있나?"에서 "누구든 당신 소리를 들을 수 있나?"로 옮겨갔다. 사람들은 청력이 나쁘다, 왜냐하면 모든 방향에서 끊임없이 뇌에 뚫려 들어오는 소음의 양이 미쳤으니까.

이건 제품 복제가 얼마나 어려웠는지에 기반한 전체 가치 평가가 SaaS 회사들에게 끔찍한 소식이다.

사실 그건 어렵긴 했다. 하지만 더 이상 아니다. 이제 AI가 당신의 월 40달러 도구를 오후에 재구축할 수 있다는 게 밝혀졌다.

하지만, 이건 수년간 청중, 브랜드, 뉴스레터, 인터넷에서 이상한 개인 팔로잉을 쌓아온 사람들에게는 엄청 좋은 소식이다. 그게 이제 진짜 자산이다. AI가 복제할 수 없는 유일한 것.

신이여 여왕 폐하를 구하소서!