리브의 아침 브리핑

01Rebalancer - 복잡한 제약 조건에 맞춰 작업과 자원을 배치하는 Meta의 최적화 도구

서버에 작업을 배치하거나 샤드를 나눌 때는 용량, 부하 균형, 장애 대비를 한꺼번에 맞춰야 합니다. Rebalancer에서는 이런 문제를 복잡한 수식 대신 25개가 넘는 목표와 제약을 조합해 정의합니다. Meta에서 9년 넘게 서버 할당, ML 작업 배치, 트래픽 라우팅 같은 문제를 하루 약 4,000만 건씩 풀어 왔습니다.

• 기본 방식은 대상을 옮기거나 서로 맞바꾸며 배치를 개선하는 지역 탐색입니다. 전체 최적해는 보장하지 않지만 대규모 문제에 맞고, Meta의 문제 대부분이 이 방식으로 풀립니다. 최적해가 꼭 필요하면 HiGHS, Gurobi, FICO Xpress를 붙여 혼합 정수 계획법으로 풉니다.
• 대상 26만 5,000개, 자원 3,200개 규모 문제의 P99 풀이 시간이 12초였습니다. Rebalancer Explorer에서는 대상을 옮기거나 제약을 완화했을 때 결과가 어떻게 바뀌는지 비교할 수 있습니다.
• C++로 만들어 단일 프로세스에서 여러 스레드로 계산하고, C++와 Python API를 제공합니다. 회의실·좌석 배치나 지원 티켓 배정처럼 인프라 밖의 문제에도 쓰였고, 라이선스는 Apache 2.0입니다.

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02AI 코딩이 그렇게 뛰어나다면, 새롭고 좋은 소프트웨어는 다 어디에 있나?

AI 코딩이 그렇게 뛰어나다면 새롭고 좋은 소프트웨어는 왜 잘 보이지 않을까요. 저는 답을 하나로 몰지 않고 아홉 가지 가설로 나눠 봤습니다. 전부 추측이고, 그중 몇은 큰 비중을 두기 어렵다는 점부터 밝혀 둡니다.

• 발전은 새 제품보다 기존 제품의 버그 감소, 성능 향상, 기능 추가로 나타날 수 있습니다. Claude로 세금 신고를 한 번 처리하거나 회사가 자기만 쓰는 대시보드를 만드는 식의 일회성·비공개 소프트웨어는 이익을 내더라도 바깥에서는 보이지 않습니다.
• 코딩이 빨라져도 개발 계획 승인 같은 조직 절차는 그대로일 수 있습니다. 아낀 시간이 더 나은 소프트웨어가 아니라 더 많은 소프트웨어로 가거나, 팀의 긴 커피 휴식으로 갈 수도 있습니다.
• AI 덕분에 쓸데없는 프로젝트를 접고 책을 읽거나 사람을 만나는 시간이 늘어난다면, 소프트웨어를 덜 만들고 덜 쓰면서도 생활은 나아질 수 있습니다.

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03Janas - SSD를 활용해 RAM보다 큰 MoE 언어 모델을 실행하는 추론 엔진

RAM에 다 들어가지 않는 MoE 모델을 일반 PC에서 돌리려고 만든 추론 엔진입니다. 토큰마다 필요한 전문가 가중치만 NVMe SSD에서 읽고, 자주 쓰는 전문가는 메모리에 캐시해 둡니다. GPU가 없어도 됩니다.

• Core Ultra 9 185H에 32GB RAM을 단 노트북에서 48.4GB짜리 Qwen3-Next-80B-A3B를 초당 24토큰으로 돌렸습니다. 같은 기기에서 llama.cpp는 초당 2.8토큰이었습니다. 영어 채팅에서 초안 생성을 켜면 37토큰까지 나옵니다.
• 다만 측정한 기기가 한 대뿐이고, 두 벤치마크의 생성 방식도 완전히 같지는 않습니다. llama.cpp 쪽은 메모리 부족을 피하려고 가중치 재패킹을 끈 설정이었습니다.
• HTTP 서버와 MCP 서버로 Claude Code 같은 도구에 연결할 수 있고, GGUF 파일을 자체 .jns 형식으로 변환해 씁니다. 아직 초기 실험 단계라 API와 명령줄이 예고 없이 바뀔 수 있습니다.

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04AesCode - 이미지의 디자인을 참고해 HTML/CSS를 생성하는 AI 모델

슬라이드, 포스터, 대시보드를 수정할 수 있는 HTML/CSS로 만들어 주는 모델입니다. 이미지 생성 모델이 그린 참고 이미지에서 레이아웃과 스타일을 가져오고, 문구와 수치는 프롬프트를 따르도록 학습했습니다.

• 표는 HTML 테이블로, 차트는 ECharts로 출력되므로 데이터를 직접 확인하고 고칠 수 있습니다. 학습할 때는 글자와 데이터의 정확성, 배치와 여백, 디자인을 따로 채점해 강화학습에 반영했습니다.
• Qwen3-VL 기반으로 8B와 32B 모델을 공개했고, 추론할 때는 참고 이미지 없이도 생성할 수 있습니다. 32B는 BF16 가중치만으로 가속기 메모리 약 65GB가 필요합니다.
• 학습·추론 코드와 브라우저 기반 검증 코드는 공개했지만 전체 학습 데이터셋은 빠져 있습니다. 코드는 MIT, 모델은 Apache 2.0 라이선스입니다.

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05Kevin Kelly가 2016년에 내다본 AI의 미래, 10년 뒤 다시 읽기

Kevin Kelly는 2016년에 낸 『The Inevitable』에서 2026년 Google의 주력 제품은 검색이 아니라 AI가 될 거라고 썼습니다. 그로부터 10년이 지났으니, 그 책의 AI 예측 다섯 가지를 다시 꺼내 하나씩 짚어 봤습니다.

• Kelly는 사용자가 늘수록 AI가 똑똑해지는 네트워크 효과 때문에 범용 클라우드 AI 두세 곳이 시장을 지배할 거라고 봤습니다. 또 AI가 HAL 9000 같은 기계보다는 AWS나 전기처럼 필요한 만큼 끌어다 쓰는 기반 서비스에 가까워질 거라고 봤습니다.
• 앞으로 10년간 접할 AI의 99%는 번역만, 운전만 하는 식의 좁은 전문 AI일 거라고도 했습니다. 하지만 Kelly도 쓴 교훈(The Bitter Lesson)까지는 내다보지 못했습니다.
• HN 댓글에서는 예측을 16개로 쪼개 후하게 쳐도 8개가 맞았다는 채점이 나왔습니다. 50%면 동전을 던져도 나오는 수준이라는 반박도 바로 붙었습니다.

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06OpenAI와 Anthropic을 단호히 거부하자

OpenAI와 Anthropic에 돈과 대화를 맡기지 말고 오픈 웨이트 모델로 옮기자고 권합니다. 제가 직접 써 본 바로는 GLM-5.3이 소프트웨어 엔지니어링에서 Claude Opus 5.5와 대체로 비슷했습니다. 오픈 웨이트 모델은 독점 모델보다 넉 달쯤 뒤처져 있을 뿐이라고 봅니다.

• 학습 사용을 거부해도 두 회사는 대화 전체에 접근할 수 있으니 비공개 대화라고 할 수 없습니다. 사이버보안 용도로 덜 제한된 모델을 누가 쓸지 회사가 승인하는 제도도 비민주적이라고 봅니다.
• 모델을 쓰는 일과 개발사에 데이터를 맡기는 일은 구분해야 합니다. GLM 모델은 좋지만 Z.ai에 직접 계정을 만드는 건 권하지 않고, 데이터를 맡겨야 한다면 미국이나 중국 기업보다 Mistral이 훨씬 합리적이라고 봅니다.
• 직접 호스팅하기 어렵다면 Tinfoil이나 Maple AI 같은 보안 인클레이브 추론이 대안입니다. 완벽하지는 않지만 제공업체가 모든 데이터를 볼 수 있는 방식과는 의미 있는 차이가 있습니다.

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07AI 에이전트 해킹 보고, 원인은 모델이 아니라 격리와 모니터링 실패라는 전문가 진단

Containment and monitoring failures are to blame for AI hacking reports: experts

AI 에이전트가 폭주해 해킹을 벌였다는 보고가 이어지고 있지만, 전문가들은 그 원인을 모델보다 격리와 모니터링 실패에서 찾습니다. 프런티어 연구소들이 보안의 기본을 건너뛰고 있다는 지적입니다.

• 댓글에서 가장 위에 오른 반응은 두 설명이 서로 배타적이지 않다는 것이었습니다. 모델이 실제로 이상한 짓을 하는 것도, 연구소의 보안과 테스트 관행이 아마추어 수준으로 보이는 것도 둘 다 사실일 수 있다는 얘기입니다.
• 에이전트에게 폭주해 보라고 시켜 놓고 정말 폭주하니까 놀라는 꼴이라는 냉소도 달렸습니다.

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08Iosevka: 산세리프와 슬랩세리프를 함께 갖춘 오픈소스 고정폭 폰트

Iosevka is an open-source, sans-serif and slab-serif monospace font

Iosevka는 산세리프와 슬랩세리프 두 계열을 갖춘 오픈소스 고정폭 폰트입니다. 글자 폭이 좁은 것이 특징이고, 글리프 변형을 골라 자기만의 빌드를 만들 수 있습니다.

• 댓글에서는 폰트 소개 사이트가 font-display: swap을 써서 처음에 Courier가 보였다는 지적이 먼저 나왔습니다. 폰트를 구경하러 갔는데 실제로는 다른 폰트를 보고 있었던 셈입니다.
• Fira Code를 쓰다 옮겨 왔다는 사용자는 좁은 Iosevka에 익숙해지자 다른 폰트가 헐겁고 공간을 낭비하는 것처럼 느껴졌다고 했습니다. 더 나은 폰트를 가끔 찾아봐도 결국 돌아온다는 반응도 이어졌습니다.

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09아마존은 어떻게 인터넷 전체의 가격을 끌어올리나

How Amazon pushes up prices all across the Internet

아마존의 가격 정책은 아마존 안에서 끝나지 않고 인터넷 전반의 가격을 끌어올립니다. 이 글은 그 구조를 따라갑니다.

• FBA 판매 회사의 재무를 들여다본 적이 있다는 댓글 작성자는 스폰서 노출 비용까지 합치면 판매가의 절반가량이 아마존으로 들어갔다고 했습니다.
• 평범한 물건 값이 아마존에서 크게 올라 eBay나 AliExpress가 늘 더 싸고, 때로는 몇 배까지 차이 난다는 경험담이 이어졌습니다.
• 아마존의 Fair Pricing Policy는 영국과 EU에서는 불법이라 적용되지 않고, EU가 이 정책이 시장에 미치는 영향을 조사하고 있다는 반응도 나왔습니다.

not-ship.com · 관심사 중 · 프런트 상위 2.3% · 화제

10오픈소스 코딩 에이전트 OpenCode 2.0 출시

OpenCode 2.0

오픈소스 코딩 에이전트 OpenCode가 2.0으로 올라갔습니다. 메이저 버전답게 개선 항목이 꽤 많습니다.

• 댓글은 대체로 호의적입니다. 원래도 즐겨 썼는데 2.0은 크게 나아졌다는 반응이 맨 위에 있습니다.
• OpenCode를 조금 써 봤다는 사람은 자기 작업량에는 충분했지만 Codex나 Claude Code를 밀어낼 정도는 아니었다고 했습니다. 이번 버전으로 그 고비를 넘었는지 다시 써 보겠다는 말도 덧붙였습니다.
• 다들 maki.sh를 베낀다며 자기가 원조라는 댓글도 하나 끼어 있습니다.

anoma.ly · 관심사 상 · 프런트 상위 24.9%