10월 15일 (목)

Zenzap이 4,400만 달러를 투자받았습니다. 업무 현장에서 쓰는 WhatsApp을 대체하려는 AI 채팅 앱으로, 스타벅스와 타코벨 등이 사용하고 있습니다.

투자 라운드와 투자사 정보는 후보 요약에 공개되지 않았습니다.

AI를 활용해 핵심 소재 공급망의 중국 의존도를 줄이려는 Scimplify가 2,500만 달러를 투자받았습니다.

연환산 매출은 3배 늘어 2억 달러가 됐으며, 미국 진출을 준비하고 있습니다.

Liquid AI가 노트북과 PC에서 실행할 수 있는 추론 모델 LFM2.5-24B-A2B를 허깅페이스에 공개했습니다. 전체 매개변수 240억 개 중 토큰당 약 20억 개를 활성화하며, 최대 13만 1천 토큰을 처리합니다.

개발사는 Apple M5 Max에서 초당 184토큰을 생성한다고 밝혔습니다. AI 에이전트와 연동하면 클라우드 API 없이 작업할 수 있습니다.

Scaledown이 문서 분류, 정보 추출, 요약에 쓰는 CDM 모델 3종을 공개했습니다. 답변을 한 글자씩 생성하는 대신 입력에서 필요한 결과를 바로 찾는 방식으로, 긴 PDF에서 마감일만 추출하는 작업 등에 사용합니다.

개발사는 주요 LLM API보다 최대 200배 빠르고 467배 저렴하다고 주장했습니다. 제시한 가격은 입력 100만 토큰당 0.05달러이며, 성능·비용 배수는 개발사 비교 수치입니다.

EmbeddingGemma 2를 활용하는 오픈소스 맥 앱 DigUp이 공개됐습니다. 파일 이름 대신 내용과 의미로 검색하며, 사진 속 장면과 영상의 특정 시점, PDF, 코드 등을 찾을 수 있습니다.

모든 처리가 맥 안에서 이뤄져 검색할 파일을 외부 서버에 올리지 않습니다.

AI의 코드 작성과 명령어 실행 과정을 관리하는 코딩 도구 Reason이 공개됐습니다. 유료 Pro 요금제 외에 로컬에서 무제한으로 사용할 수 있는 무료 버전을 제공합니다.

개발사는 Terminal-Bench 4.0에서 Codex+Astra 조합보다 높은 성능을 내면서 비용은 22% 낮았다고 밝혔습니다. 실제 프로젝트에서의 결과는 별도로 비교해야 합니다.

iFixAi는 AI 에이전트가 원래 맡은 일을 제대로 수행하고 있는지 독립적으로 점검하는 감사 도구입니다. 사람이 직접 실행하거나 에이전트가 실행하도록 구성할 수 있습니다.

도구는 120초 안에 결과를 내는 것을 내세웁니다.

GitHub의 spec-kit은 명세를 먼저 작성하고, AI 코딩 에이전트가 이를 바탕으로 구현하도록 돕는 스펙 주도 개발 툴킷입니다.

한 사용자가 dictionary.md에 마크다운 파일의 위치와 태그를 적어 두는 방식을 공유했습니다. 에이전트가 이 사전을 먼저 확인한 뒤 필요한 파일만 열도록 합니다.

작업을 마칠 때마다 날짜와 시간을 포함한 개발일지를 작성하게 하는 방식도 함께 공유됐습니다.

아크포인트 대표 인터뷰를 통해 기존 컨설팅 수주를 멈추고 AI 중심으로 업무를 재편한 과정과 시행착오를 다룹니다. 기존 매출을 유지하면서 일하는 방식을 바꿔야 하는 소규모 회사 대표가 전환 과정의 판단과 어려움을 살펴보기에 유용합니다.