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어떻게 하면 토큰 사용량을 줄일 수 있을까 고민을 하다 Qwen3.5 122B를 내 M4에 깔아봤다. 그리고 토큰이 한 자릿수로 떨어졌다… 의도한 대로 API 호출은 정말 0이 됐다. 그런데 챗 답변이 깜빡이며 한 글자씩 떨어지는 걸 보다가, 초당 토큰 수가 다른 자릿수도 한 자릿수로 떨어졌다는 걸 깨달았다. 같은 단어가 두 의미로 동시에 들렸다. 비용은 한 자릿수, 속도도 한 자릿수. 한쪽은 내가 원한 결과이고 다른 한쪽은 원치 않은 결과다. 그 사이에 줄임표 같은 침묵이 한 박자 끼었다. 이 모순이 글의 출발점이다. 내 노트북에서 일어난 한 자릿수 두 개의 어긋남은 회사 차원으로 가면 훨씬 커진다. 그리고 이 어긋남이 바로 AI 업계의 다음 전쟁터다. 1년 전만 해도 우리는 "누가 더 똑똑한 모델을 만드나"를 보고 있었다. 텍스트 이해와 추론 능력이 다음을 결정한다고 생각했다. 그런데 2026년 5월 현재, 그 경쟁은 사실상 끝났다. 새 전쟁터는 한 갈래가 아니다. 정확히 세 갈래로 갈라지고 있다. 클라우드, 디바이스, 폼팩터. 그리고 그 세 갈래가 동시에 갈라지는 진짜 동력이 있다. OpenAI는 매출 1달러당 2달러를 인퍼런스 비용으로 쓰고 있다. 2026년 한 해 손실 추정치만 14조 원에 가깝고, 현금 소진 기준으로 보면 23조 원 가까이 된다. 이 숫자가 글의 결론에서 다시 나온다. 일단 그 자리를 비워두자. 그중 디바이스 전선에서 가장 큰 모순이 자라고 있다. 내가 M4에서 본 한 자릿수 두 개의 어긋남이 바로 그 모순의 축소판이다. 닷새 뒤 Google I/O가 열린다. Google이 디바이스 전선에 어디까지 패를 깔지를 보면, 이 세 갈래 경쟁의 향방이 어느 정도 정해진다. 이 글은 그 다섯 일 앞에서 쓰는 정리다. 텍스트 추론 경쟁이 끝났다는 신호 먼저 한 가지 사실부터 짚고 가자. 2026년 5월 기준, Anthropic Claude Opus 4.7, OpenAI GPT-5.5, Google Gemin...

Four Side Projects with AI, and the Same Wall I Hit Four Times It was about one in the morning. A half-assembled acrylic robot chassis sat on my son's desk. I'd just uploaded an Arduino sketch that Claude Code had written for two DC motors driven through an L298N H-bridge with PWM. One wheel spun in one direction. The other sat still, twitching occasionally. My son leaned over my shoulder asking "what's wrong with it?" while I stared at the serial monitor. The code was clean. That wasn't in doubt. Standard L298N pattern, library calls in order, PWM values within range. It just didn't work. I looked at the pin map again. IN1 on pin 8, IN2 on pin 9, ENA on pin 10. IN3 on pin 11, IN4 on pin 12, ENB on pin 13. Exactly what I'd given Claude. Two hours later, I figured it out. ENA on pin 10 was driving Timer1, and the same sketch was pulling in the Servo library, which also uses Timer1 on the AVR. They were fighting over the same hardware timer. The co...

AI랑 4개월 일하면서 네 번 같은 자리에서 막혔다 새벽 한 시쯤이었다. 아들 방의 책상 위에는 반쯤 조립된 아크릴 로봇 샤시가 올라가 있었다. 모터 두 개를 PWM으로 제어하는 코드를 Claude Code에게 받아서 올렸는데, 한쪽 바퀴가 한 방향으로만 돌고 있었다. 다른 쪽은 멈춰 있다가 가끔 떨기만 했다. 아들은 옆에서 "이거 왜 이래?" 하고 모니터를 들여다보고 있었고, 나는 시리얼 모니터에 찍히는 값을 멍하니 보고 있었다. 코드는 깔끔했다. 그건 의심하지 않았다. L298N 모터 드라이버를 쓰는 표준적인 패턴이고, 라이브러리 호출도 정상이고, PWM 값도 범위 안에 들어가 있었다. 그런데 작동을 안 했다. 핀맵을 다시 봤다. IN1은 8번, IN2는 9번, ENA는 10번. IN3는 11번, IN4는 12번, ENB는 13번. 내가 Claude에게 부르는 대로 적어준 핀이었다. 두 시간을 봤다. 두 시간 동안 코드를 뜯고, 배선을 뜯고, 멀티미터를 대보고, 다시 코드를 짜고. 그러다 어느 순간 깨달았다. ENA에 지정한 10번 핀이 Timer1을 건드리고 있었고, 내 프로젝트는 같은 보드에서 서보 라이브러리도 쓰고 있었다. 둘은 같은 타이머를 두고 다투고 있었던 거다. Claude가 짠 코드는 코드만 보면 멀쩡했다. 다만 내 프로젝트에 서보가 있다는 걸 모르고 짠 것뿐이었다. 그 순간이 묘했다. 화는 안 났는데, 머리가 조금 차가워졌다. 이게 AI가 못한 건가? 아니었다. ENA가 Timer1에 묶인다는 건 데이터시트에 있는 얘기고, Claude는 그걸 안다. AFMotor 라이브러리가 Timer1과 Timer2를 점유해서 충돌 위험이 있다는 것도 안다. 그런데 그날 새벽의 그 코드는 내 보드의 사정을 모른 채 쓰였다. 서보가 있다는 걸, ENA를 옮길 수 있다는 걸, 13번이 PWM이 안 되는 핀이라는 걸. 다 알 수 있었지만, 그 세션에는 그 정보가 없었다. 그 뒤로 같은 자리에 세 번 더 멈췄다는 걸, 한참 지나...

급변하는 AI 시대, 나와 같은 평범한 개발자가 겪고 있을 고민과 마음가짐 복잡한 마음에 산에 올랐다. 목적지는 없었다. 그냥 걸어야 할 것 같았다. 자리에 앉아서 풀리지 않는 게 있을 때, 화면에서 눈을 떼야 비로소 보이는 게 있다는 걸 안다. 그날은 화면의 문제가 아니었지만, 자리를 떠나야 한다는 감각은 같았다. 신발을 신고 나갔더니 발이 산 쪽으로 향했다. 의식적인 선택이었는지 모르겠다. 그냥 높은 곳에 가고 싶었던 것 같다. 거기 올라가면 내가 지금 서 있는 자리가 작아 보일 것 같았다. 결론부터 말하면 정리되지 않았다. 오히려 더 복잡해졌다. 다만 한 가지가 보였다. 길. 산길에는 여러 종류가 있다. 사람들이 하도 많이 밟아서 완전히 다져진 길이 있다. 발을 디딜 때마다 단단한 게 발바닥에 전해진다. 아무리 힘껏 밟아도 흔적이 남지 않는다. 그 길은 이미 수천, 수만 개의 발자국이 지나가며 굳어버린 길이다. 단단하다는 감각은 착각이 아니다. 실제로 단단하다. 다만 그 단단함은 내 것이 아니다. 수많은 사람이 만들어낸 단단함 위에 내가 잠시 올라서 있는 거다. 그 길은 나를 기억하지 않는다. 흙길이 있다. 걸으면 발자국이 남는다. 그것도 하나가 아니라 여러 방향, 여러 깊이의 발자국들이 겹쳐 있다. 누군가는 가볍게 스쳐갔고, 누군가는 깊이 박혔다. 같은 길인데 같은 방향으로만 걷지 않는다. 각자의 속도, 각자의 무게로 지나간 흔적이다. 흙길은 지나간 것들을 기억한다. 발이 닿은 자리를, 그 무게가 얼마였는지를. 자갈길이 있다. 겉으로 보기엔 단단해 보인다. 발을 디뎌보면 다르다. 자갈이 굴러간다. 발이 미끄러진다. 확신하고 들어섰는데 예상과 다른 감촉이 발바닥에 전해진다. 자갈길인 걸 알고 들어가면 다르게 걸을 수 있다. 조심스럽게, 한 발 한 발 무게를 싣기 전에 확인하면서. 근데 단단한 길인 줄 알고 성큼 들어갔다가 자갈길이라는 걸 발이 먼저 알게 되면, 그 순간 몸의 중심이 흔들린다. 발이 흔들리는 게 아니라 내 판단이 흔들린다....

A Quarter Where 4.7 Billion Views Vanished Between January and April 2026, sixteen major AI mass-production channels were shut down. Combined, they had accumulated 4.7 billion views, 35 million subscribers, and an estimated $10 million in annual revenue — all gone in a single quarter. South Korea's "3-Minute Wisdom," which had once crossed 2 billion cumulative views, was among them. In Part 1 of this series , I traced how YouTube's policy shift — swapping the word "repetitious" for "inauthentic" — became the starting gun for that wave of enforcement. I closed that piece with a single line: mass production fails fast, and genuine use grows slowly. This piece is the follow-up. Where did the people running those channels go? And why, right alongside the collapse, did so many of those same people start selling courses? But first, one question I want to plant at the top, because the rest of this piece follows it. If the method genuinely makes mone...