수익과 신뢰를 잇는 사용량 기반 과금 (UBP) 방식 Asking is an asymmetric investment. Your downside is that you're told no and you're in the same place. Your upside is unlimited (@SahilBloom) |
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About 데일리 노트
- 이번 편에서는 AI 서비스 제공자 입장과 사용자 입장에서 사용량 기반 과금(Usage-Based Pricing, UBP) 방식의 의미를 살펴보고자 합니다.
- Elevenlabs Voice Clone(유사도: 90%, 속도: 1.07)을 활용해 제작한 오디오 버전을 통해서도 아래 내용을 확인하실 수 있습니다.
- 그럼, 이번 데일리 노트도 재미있게 읽어 나가시길 바라며, 4월 마지막 뉴스레터로 다시 찾아뵙겠습니다. 언제든 Feedback 링크를 통해 자유롭게 피드백 전달해 주시면 감사하겠습니다.
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AI 시대의 가격 전략: 사용량 기반 과금 방식 |
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Vercel이 AI 애플리케이션 개발자들을 대상으로 진행한 “State of AI” (25.04) 리포트에 따르면, 2024년 4분기 대비 2025년 1분기에는 AI 기술에 대한 기업들의 테크 예산 비중이 증가한 것으로 나타났습니다. 이는 개발자들에게 있어 단순히 모델 퍼포먼스뿐만 아니라 가격 정책 또한 중요한 고려 요소로 부상하고 있음을 시사합니다. |
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이러한 흐름 속에서 주목할 만한 점은, 2024년 Forbes’ Next Billion-Dollar Startups 리스트에 오른 기업 중 무려 64%가 사용량 기반 과금(Usage-Based Pricing, UBP) 방식을 도입하고 있다는 사실입니다. 기존 SaaS 시장에서 주로 사용되던 정액 구독(Subscription) 방식에서 벗어나, 실제 사용량에 기반한 유연한 과금 방식으로 시장의 패러다임이 이동하고 있는 것입니다.
이번 글에서는 AI 모델 생태계를 중심으로, UBP 방식이 서비스 제공자와 사용자에게 각각 어떤 의미를 가지는지 살펴보고자 합니다.
서비스 제공자 관점에서 본 UBP
2025년 1월, Metronome이 발표한 “State of Usage-Based Pricing” 리포트에 따르면, AI, 핀테크, 인프라 분야의 스타트업들이 UBP(사용량 기반 과금) 도입을 활발히 추진하고 있으며, 그 주요 채택 이유로는 다음 세 가지가 꼽힙니다: (i) 클라우드 환경 확산에 따른 동적 소비 모델에 대한 수요 증가, (ii) AI 기반 제품의 가변적인 사용 패턴에 적합한 가격 모델의 필요성 증대, (iii) UBP 도입 성공 사례의 증가로 인한 눈덩이 효과(flywheel effect)입니다.
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그렇다면, 왜 서비스 제공자들은 이러한 과금 방식을 선호할까요? 이는 AI 서비스 제공업체들이 제공하는 제품의 성격과 밀접하게 연관되어 있습니다. AI 기업들은 API 호출, 토큰 사용, 컴퓨팅 자원 등 고객의 사용량에 따라 기하급수적으로 증가할 수 있는 변동비를 감안해야 하며, 이는 초기 고정비가 중심이 되는 전통적인 SaaS 모델과 본질적으로 다릅니다.
서비스 제공자가 가격 정책을 수립할 때는 일반적으로 ‘제품의 가치 제공’, ‘수익성 강화’, ‘고객 만족도 향상’이라는 세 가지 요소를 핵심적으로 고려하는데, UBP 방식은 이 모든 측면에서 효과적인 해답을 제시합니다.
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- 제품 가치 측면에서는 실제 사용량에 비례한 과금을 통해 제공 서비스의 정당한 가치를 반영할 수 있습니다.
- 수익성 면에서는 사용량이 많은 고객으로부터 더 많은 수익을 창출할 수 있어, 지속 가능한 성장 기반을 마련할 수 있습니다.
- 고객 만족도 측면에서는 투명한 데이터 제공과 알림 기능을 통해, 사용자가 자신의 이용 내역을 명확히 파악하고 요금에 대한 신뢰를 가질 수 있습니다.
이처럼 UBP는 확장성과 수익성, 그리고 고객 신뢰를 동시에 만족시킬 수 있는 유연한 가격 전략으로, AI 서비스 제공자들에게 점점 더 매력적인 선택지로 자리 잡고 있습니다.
사용자 입장에서 바라본 UBP
반면, 사용자 입장에서의 UBP는 어떨까요? 앞서 살펴본 바와 같이, UBP 방식은 사용한 만큼만 비용을 지불한다는 점에서 공정하고 투명한 과금 방식으로 여겨질 수 있으며, 실제로 고객 만족도를 높이는 요소로 작용합니다. 하지만 그 이면에는 몇 가지 우려도 존재합니다.
예컨대, AI 서비스의 결과물이 기대에 못 미치더라도 이에 대한 보상을 받기 어렵거나, 사용자가 인지하지 못하는 사이에 과금이 누적되어 과도한 요금이 청구되는 경우 등이 그 예입니다. 이와 같은 문제를 지적하며 Reid Southern은 AI 서비스를 활용하는 행위를 “도박”에 비유하기도 했습니다.
따라서 사용자 입장에서 가장 효과적인 전략은 철저한 모니터링입니다. 소량 갯수의 단일 서비스를 사용하는 개인 사용자의 경우, 서비스 제공자가 플랫폼 내에 마련한 트래킹 대시보드를 적극 활용해, 미리 설정한 사용 한도 내에서 효율적으로 서비스를 이용하는 것이 중요합니다.
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반면, 팀 단위 혹은 복수의 서비스를 동시에 사용하는 사용자라면, Arize AI, Confident AI, Langfuse 등과 같은 외부 통합 모니터링 도구를 통해 전체 LLM 활용 추이를 종합적으로 파악하는 방식이 권장됩니다.
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AI 서비스 산업의 결제 방식 다변화
UBP 방식은 AI 모델 생태계에서 점차 핵심적인 가격 정책으로 자리매김하고 있으며, 서비스 제공자에게는 수익성과 유연성을, 사용자에게는 공정성과 통제력을 제공하는 쌍방향 이점을 갖춘 구조입니다. 다만, 이러한 구조의 효용을 온전히 누리기 위해서는 서비스 제공자와 사용자 모두가 투명한 데이터 기반의 관리와 전략적인 접근을 병행해야 합니다.
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다양한 AI 모델과 서비스를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 활용할 수 있는 멀티툴의 등장으로 가격 경쟁이 치열해지는 가운데, AI 모델 사업자들은 UBP 외에도 다양한 가격 전략을 시도하며 사용자 니즈에 부합하는 다층적인 접근 방식을 지속적으로 모색하고 있습니다.
예를 들어, 주요 모델 제공자들은 개발자가 아닌 일반 사용자를 위한 구독 옵션을 도입하고 있으며, Google은 지난주 출시한 Gemini 2.5 Flash 모델에 ‘thinking budget’ 매개변수 조정을 통해 예산 설정 기능을 추가하는 등, 보다 예측 가능한 소비 환경을 제공하고 있습니다.
AI 서비스의 진화와 함께 가격 정책 또한 더욱 정교하고 유연하게 발전하고 있는 만큼, 이러한 변화 속에서 보다 균형 잡힌 판단과 현명한 선택을 통해 효율성과 지속 가능성을 함께 추구할 수 있기를 바랍니다.
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모델/인프라
- Agno: LLM OS v2: The Universal Agent Interface — 복수 에이전트 조율 인터페이스 업그레이드
- Ai2: DataDecide — LLM 개발자들의 사전 훈련 데이터 선택 과정
- Alibaba Wan: 2.1-FLF2V-14B 비디오 모델
- Anthropic AI: Claude 업데이트 — 리서치 에이전트 & Google 문서/캘린더/Gmail 통합
- Cohere: Embed 4 — 기업이 에이전트 기반 AI 애플리케이션에 강력한 검색 및 검색 기능을 안전하게 추가할 수 있도록 지원하는 멀티모달 임베딩 모델
- Goodfire: Under the Hood of a Reasoning Model — DeepSeek의 6,710억 매개변수 추론 모델인 R1에서 훈련된 최초의 오픈 소스 희소 자동 인코더(SAE) 공개 | Ember 사전공개 — AI 모델의 내부 사고에 직접 프로그래밍 가능한 액세스를 제공하는 범용 프로그래밍 플랫폼
- Google DeepMind: Gemini 2.5 Flash — 하이브리드 추론 모델로서, 예산에 따라 '생각'의 정도 조절 가능
- Google for Developers: Making it easier to build with the Gemini API in Google AI Studio — 개발자 중심의 UI 개편, 스타터 앱 갤러리를 확장하여 Gemini API로 개발을 시작할 수 있는 자료 제공 | Agent Development Kit (ADK) demo — 에이전트 및 복잡한 멀티 에이전트 시스템 구축 오픈소스 프레임워크
- Grok: Studio v1 — 코드 실행 & 구글 드라이브 지원: 별도의 창을 통해 문서, 코드, 보고서, 브라우저 게임 생성 작업 | Workspace — 파일, 대화 한 곳에서 관리
- Groq: Compound Beta — 웹 검색 및 코드 실행이 가능한 GroqCloud의 첫 번째 복합 AI 시스템
- Hugging Face: Quantization Guide 업데이트 — 양자화 개념, 선택 가이드, 벤치마크 | vLLM 백엔드에 Transformer 통합 — 모델 생태계 & vLLM의 추론 최적화 기술 결합
- LMArena: 웹페이지 업데이트 — 버그 수정, UI 레이아웃 개선 등
- LTX Studio: V 0.9.6 2B 비디오 모델 변형 — 최종 결과물 출력, 빠른 반복과 배포
- Menlo Research: ReZero — 합성 검색 엔진으로 훈련되어 모델이 더 나은 답을 찾을 때까지 재시도하고, 개선하는 소형 모델
- Meta FAIR: Advancing AI systems through progress in perception, localization, and reasoning — 인식, 현지화, 추론 분야의 AI 시스템 발전
- Microsoft: Copilot Vision — 브라우저 화면 이해 능력을 갖춘 어시스턴트로 Microsoft Edge 통해 무료 제공 | Copilot Studio: Computer Use — 그래픽 UI 인터페이스와의 상호작용 | MarkItDown — MCP 서버로 Office 파일(파워포인트, 워드, 엑셀) → 마크다운 변환
- Mistral AI: Classifier Factory — 데이터 기반 의사결정을 내리고 운영 효율성을 개선하는데 활용하는 ‘분류 모델’을 직접 만들 수 있는 인프라 | Multi-Agent Earnings Call Analysis System Cookbook — 길고 복잡한 재무 관련 사안을 단 몇 분 만에 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하는 시스템
- OpenAI: o3 & o4-mini 모델 — 웹 검색, Python, 이미지 분석, 파일 해석, 이미지 생성 등 ChatGPT 내의 모든 도구를 에이전트 방식으로 사용하고 결합할 수 있는 추론 모델 | GPT-4.1 Family — 코딩, 지도사항 이해, 긴 컨텍스트를 대폭 개선한 새로운 GPT 모델 시리즈, 최초의 나노 모델 | Codex CLI — 자연어 → 코드로 변환하는 오픈 소스 로컬 코딩 에이전트
- PrimeIntellect: INTELLECT-2 — 탈중앙화된 320억 매개변수 강화 학습(RL) 훈련 시스템
- Together AI: Fine-tuning Platform — 사용자 선호도와 새로운 데이터를 기반으로, 언어 모델을 개선하는 플랫폼 | Open Deep Research — 종합 보고서 작성, 다단계 검색 및 추론 수행, 표지 이미지 및 팟캐스트 생성하는 AI 워크플로우
프로젝트/상품/서비스
- Abacus AI: DeepAgent — 웹사이트/앱 제작/배포, 다양한 워크스페이스와 연결, 딥리서치 수행 & 보고서 작성 등
- alphaXiv: GPT-4.1 for understanding arXiv papers — 논문의 섹션을 강조 표시하여 질문하고, 다른 논문을 참고하여 컨텍스트에 빠르게 추가하여 결과, 벤치마크 등을 비교
- BrowserAgent & Hyperspell: Autofill Agent — 사내 문서에 대한 이해를 바탕으로 모든 온라인 양식을 자동 작성할 수 있는 AI 에이전트
- CopilotKit: v1.8.0 — 채팅 인터페이스 리뉴얼로 원활한 상호작용 지원 | Open Multi-Agent Canvas with MCP — 캔버스 앱 내 여러 LangGraph 에이전트 및 모든 MCP 서버와 채팅할 수 있는 시스템
- Cua: MCP Server Support — 컴퓨터 사용 에이전트를 Claude Desktop, Cursor 및 기타 MCP 클라이언트에서 실행 지원
- Firecrawl: extract v2 — 웹 페이지 데이터 추출: 복수 페이지 처리, 페이지네이션 처리, 특정 URL 없이도 웹 정보 추출 | FIRE-1 — 웹 액션 에이전트 | Change Tracking — 제품 페이지, 뉴스 업데이트, 일반 콘텐츠 등 시간 경과에 따른 사이트 모니터링
- Google Workspace: Sheets — AI 함수 지원
- Julius: Collaboration — 데이터 분석의 협업 작업 지원
- LangChain: AI Academic Podcast Creator — 학술 텍스트를 팟캐스트 대화로 전환하는 시스템
- LangChain AI & Mongo DB: GraphRAG — 유사성뿐 아니라 관계에 대해서도 추론하는 Graph 기반 RAG 시스템
- Linear: For Agents — 에이전트 팀원과 인간의 협업을 위한 플랫폼 | Pulse — 회사의 전반적인 업데이트에 대한 개인화된 피드 생성 기능
- LlamaIndex: File Chat Workflow with A2A Protocol — 복잡한 비정형 문서(PDF, 파워포인트, 워드) 파싱 & 인사이트 추출 → 클라이언트에 전달할 수 있는 A2A 문서 에이전트
- Make: AI Agents — 비즈니스 프로세스를 자동화하고 실시간으로 적응하는 지능형 AI 에이전트 구축, 사용자 지정 및 관리
- Play version 3.1: Mac Simulator — 프로토타입 실험 기능
- Polar: Usage Based Billing — 사용량 기반 청구 기능
- Replit: MadLibs — 아이디어에 대한 프리뷰
- Shopify: shopdev — Shopify 내부 AI 개발자: 스토어 연결, 프롬프트 통해 스토어 커스터마이즈
- Smithery: Toolbox — 에이전트의 필요에 따라 레지스트리에 있는 4000개 이상의 MCP로 동적 라우팅하는 단일 MCP
- Vercel: AI SDK — Speech 생성 | v0 — 여러 모델의 애플리케이션 삽입, Supabase 백엔드 간편 통합
- Openmart: 로컬 비즈니스 데이터 인텔리전스 플랫폼
- spur: AI QA 엔지니어로 웹사이트 테스팅 자동화 도구
- @DhravyaShah: supermemory mcp — 여러 LLM (ChatGPT, Windsurf, Claude 등) 사용시, 매번 새로운 대화를 시작하는 것이 아니라, 이전의 맥락을 유지하며 일관성 있는 상호작용을 할 수 있도록 돕는 기술
- @_gregoryjohn: 36명의 buildcamp 학생들과 함께 4주 동안 bolt를 사용해 식단 관리 모바일 앱 Dysh 제작 과정 기록
- @inkko44: 7개의 코딩 앱 — 랜딩 페이지 제작 퍼포먼스 비교
에세이/팟캐스트/뉴스레터/보고서
- Around the Prompt: How we get to AGI for Robotics (CEO of Matic Robots, Mehul Nariyawala) — 온디바이스 AI의 기회와 도전
- Benyam Ephrem: Every 30 Days We Almost Went Bankrupt (Evan Conrad, CEO SF Compute) — SF Compute의 창업 스토리와 회사 설립 과정
- Dwarkesh Patel: AGI is Still 30 Years Away (Mechanize Co-founder Ege Erdil & Tamay Besiroglu) — 완전히 자동화된 경제에서 중앙화된 계획이 작동하는지에 대한 담론
- Epic AI Pro: The game-changing potential of Model Context Protocol — 서로 다른 서비스들이 원활하게 소통할 수 있도록 하는 MCP의 역할 조명
- Every: Vibe Check: o3 Is Here—And It’s Great — OpenAI o3 추론 모델 활용 경험담
- Google Cloud: [업데이트] 601 real-world gen AI use cases from the world's leading organizations — 실제 AI 적용 사례 리스트 업데이트
- Invest Like the Best Podcast: Finding the Next Figma, Wiz, & Stripe Before It's Obvious (Founder of Greenoaks Capital, Neil Mehta) — S&P 500 기업에 투자하는 자신만의 독특한 접근 방식
- ORIGINS: The Raw Stories Behind Billions (CEO of Lattice, Jack Altmans) — 어린 시절과 대학 시절, 프린스턴에서 투자은행 취업, 벤처 투자자로서의 여정
- Ramp: Spring 2025 Business Spending Report — AI, 광고 및 일반 비즈니스 지출 트랜드 분석 | Devin 엔지니어 활용기 — 수만 시간의 기술 부채를 해결하는 Devin의 힘
- Semrush & Statista: The Evolution of Online Search After ChatGPT — 검색부터 업무까지, AI가 우리의 우리의 디지털 경험을 재편하는 방식
- Training Data Podcast: A Better End State than AGI? (Replit CEO Amjad Masad) — 개발자 인구의 폭발적인 증가가 경제, 사회 등에 미치는 영향
- The Knowledge Project: The Future of AI and How to Use It (OpenAI Chairman Bret Taylor) — AI로 인한 소프트웨어 엔지니어링 변화, 창업자들이 인수합병 과정에서 살아남는 방법, AI의 진정한 병목 지점 등
- The Manny Bernabe Show #037. Build. Vibe. Sell: How Billy Turns Ideas into Apps with Replit (Founder of Stupid Simple Apps, Billy Howell) — Vibe Coding의 부상과 신속한 프로토타이핑, 고객의 문제를 실제 제품으로 빠르게 전환하는 방법
- Uncapped with Jack Altman: Running Y Combinator Like a Founder (President & CEO of YCombinator) — 창업자처럼 YC를 운영할 수 있는 이유, 창업자를 고르는 방법, AI와 하드 테크 등
- Vercel: State of AI Developer Survey — AI 활용 비즈니스 현황, LLM 도입 현황, 주요 기술적 어려움, AI 팀 예산 책정 및 인력 구성 방식, 2024년 4분기에서 2025년 1분기까지 AI 트렌드 변화 등
가이드/튜토리얼
- Anthropic: Claude Code: Best practices for agentic coding — 워크플로우, 추천사항 등
- Kaggle & Google: 5-Day Generative AI Intensive Course 강의자료 공개
- Lovable: Vibe Coding 보안 관리 사항
- NP Digital: Google AI 검색 결과에 노출 되는 방법
- OpenAI: Business guides & resources — 스타트업, 기업, 개발자가 AI 도입을 가속화할 수 있는 자료 라이브러리
- Replicate: Build a realtime speech app with OpenAI, Cloudflare, and Replicate — 실시간 음성 명령을 사용해 기능 호출, 모델 실행할 수 있는 웹 앱 제작 방법
- Unsloth AI: Learn how to create & prepare a dataset for fine-tuning — 고품질 데이터 세트 선별, 데이터 세트의 올바른 형식 지정, Llama 및 ChatGPT로 합성 데이터 생성
- @aar0n_wade: Video Toys — Youtube 콘텐츠 Input → 콘텐츠 맞춤 학습용 앱 생성
- @alxai_: Prompt Sandwich — 목표 - 페르소나 - 컨텍스트 - 목표
- @apoorvshrm: 브랜드 추천을 위해 ChatGPT를 훈련하는 방법
- @boringmarketer: Google Analytics 마케팅 퍼포먼스 자동화 워크플로우 — Claude, MCP, n8n, GA4
- @JordanFinners: Shopify: Unlocking the power of Shopify's new Product Model & APIs — Shopify API 제품 정보 관리 변경사항에 대한 경험 공유, 실제 사례 소개
- @mattdiggityseo: SEO 감사를 통해 자주 등장하는 트래픽 킬러 5가지와 빠른 순위 상승을 위한 해결 방법
- @mattshumer_: Expert Conductor GPT-4.1 prompt — AI가 여러 전문가와 실시간으로 협력하며 놀라운 통찰력으로 문제를 해결하고 있도록 생각하게 만드는 프롬프트
- @natiakourdadze: LEO (LLM Engine Optimization) 시작 가이드
- @noahmacca: GPT-4.1 모델 활용 가이드 — 에이전트 워크플로우, Chain-of-thought, 긴 컨텍스트, 지시 사항 입력 과정 개선하기
- @PawelHuryn: J.A.R.V.I.S. for PMs: Automate Anything with n8n and Any MCP Server — Jira에 접속하여 이메일을 보낼 수 있는 개인용 AI 음성 에이전트 제작하기 — n8n, Atlassian MCP, ChatGPT-4o mini, ElevenLabs
- @_philschmid: Build an MCP Server using Gemini 2.5 Pro — MCP 서버 제작 과정
- @qdrant_engine: Multi-Agent Medical AI Assistant — 환자와의 상호 작용을 위한 통합 파이프라인 (에이전트, 컴퓨터 비전, 하이브리드 RAG, 음성 I/O 결합)
- @rjs: When engineers say "that'll take months!” — 복잡한 엔지니어 작업을 요청시 취해야 하는 자세: 문제 범위 좁히기, 세그먼트 나누기, 업데이트 범위 협상하기, 모든 것에 대해 질문하기 등
- @thorstenball: How to Build an Agent — 400줄 미만의 코드로 완전한 기능을 갖춘 코드 편집 에이전트 구축하기
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프로젝트/상품/서비스
- Arcade: gestures control — AI 아바타의 표정/감정 변화 시키기
- Captions: Mirage Edit — 텍스트 프롬프트를 입력하여 가상 인물이 등장하는 비디오 생성
- Flora: Image Blending — 프롬프트로 두 개의 이미지 블록을 하나로 연결하여 스타일, 구조 및 피사체 혼합
- Freepik: Composition Reference — 참고 이미지, 스케치 메모로 비주얼 생성
- Gamma: 기능 업데이트와 리브랜딩
- Google Gemini: Veo 2 비디오 모델을 Gemini Advanced와 Whisk에서 활용
- Higgsfield: Mix — 한 샷에 두 개의 모션 컨트롤을 결합하여 복잡한 속도 조절, 날카로운 회전, 이전에는 불가능했던 움직임 구현 | Pulse — 날것의 움직임, 실제 파워, 리듬 등, 상징적인 인간 움직임 컬렉션
- Hunyuan: Sonic —- 이미지 위에 오디오 삽입 프로젝트 | Portrait — 단일 인물 이미지와 비디오 클립으로 고도로 제어 가능하고 생생한 애니메이션 제작 프로젝트
- Kling AI: 2.0 업데이트 — 동영상 생성을 위한 KLING 2.0 마스터, 이미지 생성을 위한 KOLORS 2.0, 다중 요소 편집기, 이미지 편집 및 스타일 변경 | KLING 2.0을 활용해 제작한 영상 ("Love at First Sight", “The Surge”)
- Krea AI: Stage — 이미지/텍스트 → 3D 환경 제작 실험 도구
- Luma AI: Camera Angle Concepts — 영상 앵글을 선택하여 영화적 관점으로 스토리 구성 | Luma API MCP 서버
- Magic UI: MCP 서버
- OpenAI: Image Library — 생성 이미지를 한 곳에서 관리하는 라이브러리
- Orizon Design Agency: Top 2025 AR/VR Concepts — 브랜드들이(Airbnb, Figma, Tesla, Amazon, Eco Home, Olympics, Zara, Slack, Netflix, Health) Apple Vision Pro와 공간 컴퓨팅을 사용하여 몰입형 고객 경험을 창출하는 방법
- Replicate: Easel AI 모델 2종 지원 — 얼굴 바꾸기, AI 아바타
- Magic Animator: AI로 디자인 에니메이션 입히기
- snipd: 팟캐스트 내용 기록 장치
- Veed: AI 비디오 편집 도구 — 편집 기능, AI 아바타, 녹화
- @abeyang: 인터렉티브 404 페이지 — Rive
- @AlexandreDevaux: 빈티지 사진에 생동감 불어놓기 — Monocular 3D Estimation
- @amasad: YouTube Snatcher — 다양한 해상도 및 파일 유형으로 유튜브 동영상 다운로드
- @imagineFERA: Reflection 영상 — Gen-4
- @luoyyisvic: Dropshot 브랜드 스토리 — Gen-4
- @poetengineer__: 멀티모달 LLM을 활용해 필름의 시각적 언어 매핑하기
- @vi_harkrishnan: weather.exe — ASCII 날씨 애니메이션 — v0
- @WilliamHolmbe19: Glen Explore: Flying with a limo over New York — Meshy AI, Threejs
에세이/팟캐스트/뉴스레터/보고서
- Codrop Designer Spotlight: Stephanie Bruce — 시각적 스토리텔링에 대한 독특한 접근 방식, 영감, 편집 스타일
가이드/튜토리얼
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- 무언가를 물어보는 행위는 비대칭적인 투자와 같습니다. 거절당하더라도 잃을 것은 없어 현상 유지가 되지만, 받아들여진다면 얻을 수 있는 것은 무궁무진합니다. 그러므로, 일단 물어보는 것이 결국 더 나은 삶으로 향하는 길입니다 (@SahilBloom)
- 행운은 꾸준히 장기적인 목표를 향해 나아가다가, 시작한 일을 끝맺는 법을 찾을 때 찾아옵니다 (@orangebook_)
- 현대인들은 메뉴를 읽고 비교하는 데 너무 몰두한 나머지, 정작 앞에 놓인 음식을 먹는 것을 잊어버립니다 (@drex_dsgn)
- 무한한 창의력과 두려움이 없기 때문에 아이들이 어른보다 러버블(lovable)을 훨씬 잘 사용할 수 있을지도 모릅니다 (@antonosika)
- 새로운 AI 도구를 시험하며 스스로 생산적이라고 착각하기 쉽지만, 실상은 도파민에 이끌리는 것일 수 있습니다. 진정한 효율은 여러분이 지금껏 수동으로 처리하던 단 하나의 작업을 찾아 Replit이나 워크플로 빌더를 활용해 자동화하는 작은 시도에서 시작됩니다. 그것이 바로 실질적인 레버리지를 만들고, 여러분만의 '바이브 마케팅' 여정의 첫걸음이 될 것입니다 (@boringmarketer)
- AI의 다음 과제는 더 크거나 더 나은 모델을 훈련하는 것이 아니라, 우리가 AI로 실제로 해결하고 싶은 문제가 무엇인지, 그리고 실제 세계에서의 영향력을 어떻게 측정할 것인지 알아내는 것이라고 봅니다 (@skirano)
- 소프트웨어 분야에서 성공하려면 다음 중 하나(또는 이상적으로는 여러 개)의 해자(moat)를 갖아야 합니다: 네트워크 효과, 독점 데이터셋, 복잡한 기술, 하드웨어 해자, 높은 전환 비용, 브랜드 및 평판 (@awilkinson)
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여러분의 참여를 환영합니다.
'데일리 노트' 뉴스레터는 독자들의 적극적인 참여를 전제로 기획되었습니다. 의견 남기기를 통해 여러분들의 이야기를 들려주세요. 뉴스레터 내용에 대한 의견, 다른 크리에이터분들에게 선보이고 싶은 제품/서비스, 공유하고 싶은 이야기, 협업하고 싶은 내용 모두 환영합니다. |
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