Newnal Letter
Febuary, Week 02
악의적인 기술로 인해 AI 에이전트 OpenClaw가 악성 코드 배포 시스템으로 변합니다.
- 수백 개의 OpenClaw AI 에이전트 기술이 악성 소프트웨어에 감염되었습니다. 공격자들은 ClawHub 플랫폼에서 유용한 확장 프로그램으로 위장한 트로이 목마와 데이터 도용 소프트웨어를 사용했습니다.
- 발견 이후, OpenClaw는 플랫폼에서 악성 기술을 식별하고 표시한 VirusTotal과 파트너십을 체결했습니다.
- 타격을 입은 기술들은 종종 악성 코드를 포함하지 않았지만, 대신 AI 에이전트에게 외부 파일을 다운로드하고 실행하도록 지시하여 무의식적으로 공격 벡터로 변모하게 만들었습니다.
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GPT‑5.3‑Codex vs Claude Opus 4.6: 코딩 에이전트 논쟁 정리
- 코딩용 LLM(GPT-5.3-Codex와 Claude Opus 4.6)은 사용 방식과 실제 체감에 따라 장단점이 다르며, 절대적인 승자가 없고 조합과 사람의 개입이 중요합니다. 벤치마크 점수보다 실제 개발 환경에서는 속도, 비용, 사용자 경험, 협업 워크플로가 품질에 더 큰 영향을 미칩니다.
- '인간이 직접 개입'과 '자율 에이전트' 사이에서 모델마다 스타일이 다르며, 적절한 개입과 검증이 필수적입니다. 다양한 모델을 역할별로 조합하여 코드 품질을 높이고, 보안 및 비용, 도메인 특화 설계가 점점 더 중요해지고 있습니다.
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ByteDance Seedance 2.0, 텍스트·이미지·오디오·영상으로 ‘감독처럼’ 만드는 AI
- Seedance 2.0은 텍스트만으로 만드는 AI 영상에서 벗어나, 이미지·오디오·기존 영상을 레퍼런스로 써서 ‘감독처럼’ 더 정확하게 클립을 만드는 단계로 간다.
- 텍스트뿐 아니라 이미지/영상/오디오를 최대 12개까지 섞어 4~15초 클립을 만들고, 레퍼런스로 카메라 무빙·동작·리듬을 따라가게 할 수 있다.
- 구도 불일치와 캐릭터가 자꾸 바뀌는 문제를 줄이려는 ‘일관성’ 강화가 핵심이며, 여러 샷을 이어 시퀀스로 만들 가능성도 커졌다.
- 오디오 비트에 맞춘 화면 전환 등 ‘처음부터 싱크까지 포함한 생성’이 강조되어, 한 번 생성으로 편집 초안에 가까운 결과를 내는 흐름이 된다.
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ByteDance Seedance 2.0, 텍스트·이미지·오디오·영상으로 ‘감독처럼’ 만드는 AI
- 저작권 분쟁이 완전히 해소되지 않은 상황에서, 아마존 같은 대형 사업자가 콘텐츠 라이선싱을 ‘시장(마켓)’으로 조직하려는 움직임은 업계의 다음 단계로 해석된다.
- 다만 성공 여부는 “퍼블리셔가 체감할 만큼의 수익과 통제권을 제공하는가”, “AI 기업이 감당 가능한 가격과 사용 유연성을 확보하는가”라는 양면 시장의 균형에 달려 있다.
- AI 학습 데이터의 조달 방식이 ‘거래소/마켓’ 형태로 표준화될 수 있다. 이는 라이선스 단가, 사용 범위(학습/검색/요약/재현), 보상 방식 등을 규격화하는 계기가 될 수 있다.
- 퍼블리셔 입장에선 트래픽 감소 압박 속에서(특히 검색 결과에 노출되는 AI 요약으로 클릭이 줄었다는 연구가 제기됨) 광고 기반 모델 외의 현금흐름을 확대할 수 있는 통로가 된다.
- AI 기업 입장에선 소송 리스크를 줄이기 위해 검증된 콘텐츠 풀을 ‘스케일’로 확보할 수 있어, 제품 품질(정확도·최신성)과 컴플라이언스를 동시에 강화할 여지가 있다.
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Newnal Letter
Febuary, Week 02
악의적인 기술로 인해 AI 에이전트 OpenClaw가 악성 코드 배포 시스템으로 변합니다.
- 수백 개의 OpenClaw AI 에이전트 기술이 악성 소프트웨어에 감염되었습니다. 공격자들은 ClawHub 플랫폼에서 유용한 확장 프로그램으로 위장한 트로이 목마와 데이터 도용 소프트웨어를 사용했습니다.
- 발견 이후, OpenClaw는 플랫폼에서 악성 기술을 식별하고 표시한 VirusTotal과 파트너십을 체결했습니다.
- 타격을 입은 기술들은 종종 악성 코드를 포함하지 않았지만, 대신 AI 에이전트에게 외부 파일을 다운로드하고 실행하도록 지시하여 무의식적으로 공격 벡터로 변모하게 만들었습니다.
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GPT‑5.3‑Codex vs Claude Opus 4.6: 코딩 에이전트 논쟁 정리
- 코딩용 LLM(GPT-5.3-Codex와 Claude Opus 4.6)은 사용 방식과 실제 체감에 따라 장단점이 다르며, 절대적인 승자가 없고 조합과 사람의 개입이 중요합니다. 벤치마크 점수보다 실제 개발 환경에서는 속도, 비용, 사용자 경험, 협업 워크플로가 품질에 더 큰 영향을 미칩니다.
- '인간이 직접 개입'과 '자율 에이전트' 사이에서 모델마다 스타일이 다르며, 적절한 개입과 검증이 필수적입니다. 다양한 모델을 역할별로 조합하여 코드 품질을 높이고, 보안 및 비용, 도메인 특화 설계가 점점 더 중요해지고 있습니다.
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ByteDance Seedance 2.0, 텍스트·이미지·오디오·영상으로 ‘감독처럼’ 만드는 AI
- Seedance 2.0은 텍스트만으로 만드는 AI 영상에서 벗어나, 이미지·오디오·기존 영상을 레퍼런스로 써서 ‘감독처럼’ 더 정확하게 클립을 만드는 단계로 간다.
- 텍스트뿐 아니라 이미지/영상/오디오를 최대 12개까지 섞어 4~15초 클립을 만들고, 레퍼런스로 카메라 무빙·동작·리듬을 따라가게 할 수 있다.
- 구도 불일치와 캐릭터가 자꾸 바뀌는 문제를 줄이려는 ‘일관성’ 강화가 핵심이며, 여러 샷을 이어 시퀀스로 만들 가능성도 커졌다.
- 오디오 비트에 맞춘 화면 전환 등 ‘처음부터 싱크까지 포함한 생성’이 강조되어, 한 번 생성으로 편집 초안에 가까운 결과를 내는 흐름이 된다.
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ByteDance Seedance 2.0, 텍스트·이미지·오디오·영상으로 ‘감독처럼’ 만드는 AI
- 저작권 분쟁이 완전히 해소되지 않은 상황에서, 아마존 같은 대형 사업자가 콘텐츠 라이선싱을 ‘시장(마켓)’으로 조직하려는 움직임은 업계의 다음 단계로 해석된다.
- 다만 성공 여부는 “퍼블리셔가 체감할 만큼의 수익과 통제권을 제공하는가”, “AI 기업이 감당 가능한 가격과 사용 유연성을 확보하는가”라는 양면 시장의 균형에 달려 있다.
- AI 학습 데이터의 조달 방식이 ‘거래소/마켓’ 형태로 표준화될 수 있다. 이는 라이선스 단가, 사용 범위(학습/검색/요약/재현), 보상 방식 등을 규격화하는 계기가 될 수 있다.
- 퍼블리셔 입장에선 트래픽 감소 압박 속에서(특히 검색 결과에 노출되는 AI 요약으로 클릭이 줄었다는 연구가 제기됨) 광고 기반 모델 외의 현금흐름을 확대할 수 있는 통로가 된다.
- AI 기업 입장에선 소송 리스크를 줄이기 위해 검증된 콘텐츠 풀을 ‘스케일’로 확보할 수 있어, 제품 품질(정확도·최신성)과 컴플라이언스를 동시에 강화할 여지가 있다.
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Febuary, Week 02
악의적인 기술로 인해 AI 에이전트 OpenClaw가 악성 코드 배포 시스템으로 변합니다.
- 수백 개의 OpenClaw AI 에이전트 기술이 악성 소프트웨어에 감염되었습니다. 공격자들은 ClawHub 플랫폼에서 유용한 확장 프로그램으로 위장한 트로이 목마와 데이터 도용 소프트웨어를 사용했습니다.
- 발견 이후, OpenClaw는 플랫폼에서 악성 기술을 식별하고 표시한 VirusTotal과 파트너십을 체결했습니다.
- 타격을 입은 기술들은 종종 악성 코드를 포함하지 않았지만, 대신 AI 에이전트에게 외부 파일을 다운로드하고 실행하도록 지시하여 무의식적으로 공격 벡터로 변모하게 만들었습니다.
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GPT‑5.3‑Codex vs Claude Opus 4.6: 코딩 에이전트 논쟁 정리
- 코딩용 LLM(GPT-5.3-Codex와 Claude Opus 4.6)은 사용 방식과 실제 체감에 따라 장단점이 다르며, 절대적인 승자가 없고 조합과 사람의 개입이 중요합니다. 벤치마크 점수보다 실제 개발 환경에서는 속도, 비용, 사용자 경험, 협업 워크플로가 품질에 더 큰 영향을 미칩니다.
- '인간이 직접 개입'과 '자율 에이전트' 사이에서 모델마다 스타일이 다르며, 적절한 개입과 검증이 필수적입니다. 다양한 모델을 역할별로 조합하여 코드 품질을 높이고, 보안 및 비용, 도메인 특화 설계가 점점 더 중요해지고 있습니다.
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ByteDance Seedance 2.0, 텍스트·이미지·오디오·영상으로 ‘감독처럼’ 만드는 AI
- Seedance 2.0은 텍스트만으로 만드는 AI 영상에서 벗어나, 이미지·오디오·기존 영상을 레퍼런스로 써서 ‘감독처럼’ 더 정확하게 클립을 만드는 단계로 간다.
- 텍스트뿐 아니라 이미지/영상/오디오를 최대 12개까지 섞어 4~15초 클립을 만들고, 레퍼런스로 카메라 무빙·동작·리듬을 따라가게 할 수 있다.
- 구도 불일치와 캐릭터가 자꾸 바뀌는 문제를 줄이려는 ‘일관성’ 강화가 핵심이며, 여러 샷을 이어 시퀀스로 만들 가능성도 커졌다.
- 오디오 비트에 맞춘 화면 전환 등 ‘처음부터 싱크까지 포함한 생성’이 강조되어, 한 번 생성으로 편집 초안에 가까운 결과를 내는 흐름이 된다.
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Amazon은 미디어 사이트들이 AI 기업에 콘텐츠를 판매할 수 있는 마켓플레이스를 출시할 수 있다
- 저작권 분쟁이 완전히 해소되지 않은 상황에서, 아마존 같은 대형 사업자가 콘텐츠 라이선싱을 ‘시장(마켓)’으로 조직하려는 움직임은 업계의 다음 단계로 해석된다.
- 다만 성공 여부는 “퍼블리셔가 체감할 만큼의 수익과 통제권을 제공하는가”, “AI 기업이 감당 가능한 가격과 사용 유연성을 확보하는가”라는 양면 시장의 균형에 달려 있다.
- AI 학습 데이터의 조달 방식이 ‘거래소/마켓’ 형태로 표준화될 수 있다. 이는 라이선스 단가, 사용 범위(학습/검색/요약/재현), 보상 방식 등을 규격화하는 계기가 될 수 있다.
- 퍼블리셔 입장에선 트래픽 감소 압박 속에서(특히 검색 결과에 노출되는 AI 요약으로 클릭이 줄었다는 연구가 제기됨) 광고 기반 모델 외의 현금흐름을 확대할 수 있는 통로가 된다.
- AI 기업 입장에선 소송 리스크를 줄이기 위해 검증된 콘텐츠 풀을 ‘스케일’로 확보할 수 있어, 제품 품질(정확도·최신성)과 컴플라이언스를 동시에 강화할 여지가 있다.
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