오늘 GeekNews는 AI 도구의 신뢰와 비용이라는 두 축이 강하게 부각된 하루였습니다. Postman이 사용자 몰래 AI 플러그인을 설치했다는 신고와 OpenAI의 Codex 데이터 공유 재활성화 의혹은 개발 도구의 동의·프라이버시 문제를 다시 수면 위로 올렸고, 동시에 Revolut이 자체 호스팅 GLM으로 갈아타 비용을 10분의 1로 줄였다는 소식은 “외부 API냐 셀프호스팅이냐"라는 실무적 질문을 던집니다. 여기에 AI 데이터 폭증이 15년 만에 자기 테이프 생산을 5배로 늘리는 역설적인 흐름까지, 인프라와 데이터 계층의 재편이 눈에 띕니다.

Revolut, 자체 호스팅 GLM으로 전환

엔지니어 2,000명의 코딩 작업을 자체 호스팅 모델로 옮기고 토큰당 비용을 약 10분의 1로 줄였다.

핵심 내용 Revolut은 엔지니어 약 2,000명의 코딩 작업을 자체 호스팅 GLM으로 이전하고, Claude Code와 Codex는 예외적인 도구로 분류했습니다. AI 운영 책임자에 따르면 Nvidia B200 56개를 사용하며 혼합 기준 비용은 토큰 100만 개당 0.30달러로, 기존 Anthropic·OpenAI 지불 비용의 약 10분의 1 수준입니다. 다만 전환 후 엔지니어링 리드타임이 70% 개선됐다는 수치는 구체적인 측정 방식이 제시되지 않았습니다. 비용 절감뿐 아니라 토큰 사용량 제한을 풀자 엔지니어들이 어려운 작업에만 아껴 쓰는 대신 모든 작업에 AI를 활용하기 시작했다는 점이 실무적으로 시사하는 바가 큽니다.

Postman, AI 플러그인을 몰래 자동 설치하고 모든 API 데이터 공유 시도

macOS용 Postman 실행 뒤 Codex·Claude Code에 사용자 범위 플러그인이 자동 설치됐다는 신고가 접수됐다.

핵심 내용 Postman 12.33.4 실행 후 Codex와 Claude Code에 사용자 범위 플러그인이 자동 설치됐다는 신고가 올라왔고, 첨부 로그에는 auto-existing-upgrade 경로의 설치 성공 기록이 남아 있었습니다. Codex 시작 훅은 명시적인 Postman 요청뿐 아니라 일반적인 API 설계·구현·테스트 작업에서도 postman:api-engineer 스킬을 먼저 불러오도록 지시하며, 설치 프로그램은 자신이 설치한 훅의 해시를 신뢰 설정에 등록하는 코드까지 포함합니다. 원격 MCP 연결 역시 활성화된 것으로 보입니다. 개발 도구가 에이전트 생태계에 깊숙이 개입하는 방식이 어디까지 사용자 동의를 필요로 하는지, 그리고 로컬 신뢰 기록이 실제 신뢰의 근거가 될 수 있는지를 다시 묻게 만드는 사건입니다.

OpenAI가 Codex 대화의 모델 학습 사용을 알림 없이 다시 활성화하는 것으로 보임

꺼 두었던 Codex 데이터 공유 설정이 알림 없이 되살아났다는 이용자 보고가 이어졌다.

핵심 내용 한 이용자와 동료들이 비활성화해 둔 Codex 데이터 공유 설정이 알림 없이 다시 활성화됐다고 보고했습니다. 이들은 회사 지식재산 유출을 우려해 데이터 공유를 꺼 왔으며, 의식적으로 다시 동의한 적이 없다고 밝혔습니다. 설정 상태는 ChatGPT 데이터 제어의 “Improve the model for everyone” 항목에서 확인할 수 있습니다. 일부 이용자만 겪는 문제인지 광범위한 현상인지는 확인되지 않았지만, 코드 생성 도구가 다루는 데이터가 곧 사내 IP라는 점에서 개발팀 입장에서는 조직 차원의 설정 감사가 필요한 사안입니다.

Fujifilm, AI로 아카이빙 수요 늘자 테이프 생산능력 5배 확대 추진

생성형 AI발 데이터 폭증이 15년 만에 자기 테이프의 부활을 이끌고 있다.

핵심 내용 Fujifilm이 약 100억 엔(약 6,300만 달러)을 투자해 자기 테이프 생산능력을 2025회계연도 대비 5배로 확대할 계획입니다. 회사는 생성형 AI 확산에 따른 전 세계 데이터 수요의 기하급수적 증가를 아카이빙 수요 급증의 원인으로 꼽았습니다. 증설은 2026~2028회계연도에 가나가와 공장 오다와라 사업장에서 진행하며, 최신 세대인 FUJIFILM LTO Ultrium10 생산에 주력합니다. 주요 클라우드·데이터센터 운영사들이 저렴한 대용량 저장 수단으로 테이프를 다시 확대하고 있다는 점에서, 화려한 AI 인프라 뒤편의 콜드 스토리지 계층이 여전히 테이프에 의존한다는 사실을 보여줍니다.

내 노트북의 Qwen 3.8 27B도 모델 가중치를 해석할 수 있다

도구나 코드 실행 없이 원시 가중치만 읽고 Pac-Man·Pong·Breakout을 식별해냈다.

핵심 내용 노트북에서 실행한 Qwen 3.8 27B가 도구나 코드 실행 없이 신경망 가중치만 읽고, 해당 모델이 학습한 게임 중 Pac-Man·Pong·Breakout을 식별했습니다. 실험은 단순화한 게임을 강화학습한 정책 신경망의 부동소수점 가중치를 텍스트로 전달하고 게임을 맞히게 하는 방식이며, 게임별 프롬프트는 가중치를 제외하면 동일했습니다. 로컬 실행에는 17GB 모델을 사용했고 성공한 세 게임의 응답에는 각각 약 46~65분이 걸렸으며, Freeway는 식별에 실패했습니다. 모델이 가중치를 직접 “읽는” 듯한 현상이 어디까지 일반화되는지, 그리고 그 비용이 실용적인지 따져볼 만한 실험입니다.

kill 버그의 10년

kill이 음수 PID를 -1로 잘못 해석해 init을 제외한 모든 프로세스를 종료시켰다.

핵심 내용 Endcrawl에서 프로세스 그룹을 종료하려고 실행한 sudo kill -TERM -1490947이 init을 제외한 모든 프로세스를 종료시켰고, Ubuntu 24.04 LTS의 kill이 음수 PID를 -1로 잘못 해석한 것이 원인이었습니다. 지난 10여 년간 음수 PID 처리 버그 네 종류가 Ubuntu 14, 16, 18, 22, 24 LTS에 포함됐으며, 한 오류를 고치는 과정에서 다른 오류가 발생하거나 과거 오류가 되살아났습니다. 핵심은 getopt의 옵션 묶음 처리와 kill의 인자 문법이 충돌한다는 점으로, 한 자리와 여러 자리 음수 PID에서 인자 소비 시점이 달라져 무동작·전체 종료·세그멘테이션 오류·셸 종료로 이어집니다. 10년 넘게 살아남은 CLI 파싱 버그가 어떻게 재발하는지를 보여주는 좋은 사례입니다.

어떤 규모에서도 Mac 운영하기

MacBook 랙과 macOS 가상화로 iOS 빌드·테스트 인프라를 확장한 Namespace의 경험담.

핵심 내용 Namespace는 iOS 앱 빌드와 테스트에 필요한 Mac 인프라를 확장하기 위해 MacBook 전용 랙, macOS 가상화, 대용량 VM 이미지 배포 체계를 구축했습니다. MacBook 도입은 공급 제약에 대한 대응이었는데, Mac Mini 대량 주문은 납기가 길고 제품별로 최신 CPU 도입 시점이 달라 최신 하드웨어를 제공하려면 노트북을 데이터센터에 배치하는 편이 유리했습니다. macOS VM은 Apple Virtualization framework로 실행하며, 물리 Mac당 macOS VM 2개 제한과 프로세스 간 통신 비용이 자원 분할·네트워크 설계에 영향을 줍니다. 애플 생태계 특유의 라이선스·가상화 제약을 우회 설계로 풀어낸 인프라 엔지니어링 사례로 참고할 만합니다.

NVIDIA Auto Ontology — 기업 데이터의 의미와 관계를 AI 에이전트에 연결하는 오픈소스 도구

메타데이터에서 온톨로지와 지식 그래프를 만들어 자연어 질문을 SQL로 바꿔준다.

핵심 내용 NVIDIA Auto Ontology는 데이터의 업무 용어와 지표, 관계를 정리해 AI 에이전트가 기업 데이터를 이해하고 질의하도록 돕는 오픈소스 도구입니다. 메타데이터에서 온톨로지와 지식 그래프를 생성하며 기존 온톨로지·의미 모델도 연결할 수 있고, 자연어 질문을 SQL로 변환·실행한 뒤 업무 정의와 데이터 계보에 대조해 검증하고 답변의 출처를 제시합니다. MCP·CLI·API로 에이전트와 연결하고 웹 UI에서 데이터 질의와 카탈로그 관리도 지원하며, Databricks·PostgreSQL·Snowflake·DuckDB와 연동해 NVIDIA NIM이나 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. Text-to-SQL의 최대 약점인 검증과 출처 추적을 온톨로지 계층으로 보완하려는 접근이 눈에 띕니다.

Google, AI를 거부하는 학교의 검색 기능도 차단 예정

AI를 전면 제한하는 학교는 Google 검색 접근까지 잃게 된다.

핵심 내용 Google은 2027년 초부터 학교 관리자가 명시적으로 허용하지 않으면 K-12 학생용 소프트웨어의 AI 도구를 끌 예정이며, AI를 전면 제한하는 학교는 Google 검색 접근도 함께 잃게 됩니다. 검색과 AI가 깊이 통합돼 있다는 이유로, Google 생태계에서 학생의 검색 접근을 유지하려면 Google AI도 받아들여야 하는 구조입니다. AI를 허용하는 학교에는 AI 요약과 채팅을 켠 검색, 학생용 Gemini의 Guided Learning을 이용한 검색이라는 두 가지 선택지가 제공될 예정입니다. 검색과 AI를 분리할 수 없다는 논리로 사실상 선택지를 좁히는 방식이 교육 현장의 소프트웨어 종속 문제를 어떻게 키울지 지켜볼 지점입니다.

타임아웃을 하드코딩하지 마세요

필요한 건 타임아웃 제거가 아니라 사용자가 조정할 수 있는 제한 시간이다.

핵심 내용 도구에 필요한 것은 타임아웃의 제거가 아니라 사용자가 변경할 수 있는 제한 시간이라는 주장입니다. 빠른 개발 환경을 기준으로 고정한 시간 제한은 느린 연결이나 큰 저장소를 쓰는 환경에서 도구 사용 자체를 막습니다. 실제로 npx skills로 대규모 스킬 저장소를 설치하다 60초 복제 제한에 걸리는 사례가 있고, 수동 복제로 우회하면 잠금 파일 공유와 업데이트에 문제가 생깁니다. Docker의 AI 디버깅 도우미 Gordon은 컨테이너 빌드가 2분 안에 끝나지 않으면 세션을 종료하며 이 제한을 조정할 방법이 없습니다. 합리적인 기본값을 두되 반드시 설정 가능하게 만들라는, 사소하지만 반복되는 설계 원칙입니다.

유럽 RISC-V 산업용 컴퓨팅 이니셔티브

RVA23 기반 산업용 컴퓨터를 위한 참조 스택을 조율하는 ERICI 프로젝트.

핵심 내용 ERICI는 RVA23 기반 산업용 컴퓨터를 위해 펌웨어부터 실시간 OS와 범용 OS까지 연결하는 참조 스택을 조율하고, 계층 간 인터페이스와 실제 하드웨어에서의 통합 부팅을 검증합니다. RVA23은 하이퍼바이저와 벡터 확장을 필수로 규정하며, 이를 지원하는 SoC와 보드가 2026년 출시됐지만 산업용 주변 하드웨어와 분할 소프트웨어 스택은 아직 부족한 상황입니다. gRouvr 하이퍼바이저는 CPU·메모리·장치·IOMMU로 자원을 분리해 하나의 SoC에서 실시간 제어용 QSOE와 작업자용 Linux를 나란히 실행합니다. RISC-V가 임베디드 실험 단계를 넘어 산업용 실시간·혼합 워크로드로 확장되는 흐름을 보여줍니다.

Show GN: AI로 쓴 금융 글, 숫자 검사기 MCP

AI 초안의 숫자 오류를 잡기 위해 직접 만든 검증 도구.

핵심 내용 공시 해설 블로그를 혼자 운영하는 작성자가 AI와 함께 초안을 쓰면서 숫자 검증을 소홀히 했던 경험을 공유했습니다. 프롬프트에 정확히 확인하라고 지시했지만 직접 검증하지 않았고, 그 결과 주식교환 비율을 거꾸로 쓴 글, 실적 숫자가 열 배·백 배로 부푼 글이 여덟 편, 미국 국채 10년물 자리에 7년물 금리를 적은 사례까지 나왔습니다. 문장 구조만 보며 퇴고하다 보니 정작 중요한 숫자를 놓쳤다는 것이 문제의 핵심이었습니다. 이를 계기로 만든 숫자 검사기 MCP는 LLM 생성 콘텐츠에서 검증되지 않은 수치를 걸러내는 실용적인 접근을 보여줍니다.

기타 주목할 소식

  • Stringman, 800달러짜리 오픈소스 방 규모 그리퍼 로봇 — 케이블 4개와 모터로 그리퍼를 움직여 7×7×3m 작업 공간을 제공하는 오픈소스 하드웨어.
  • 15년간 사망한 NFL 선수의 75%가 CTE를 앓았을 것으로 추정한 연구 — 기증 뇌 396개와 1,966명 정보를 결합해 편향을 통계적으로 보정한 유병률 추정.
  • Kalshi와 공동창업자들, 유타주 도박법 위반 혐의로 중범죄 기소 — 예측시장 이벤트 계약이 스왑에 해당하는지를 둘러싼 연방·주 관할권 다툼.
  • 시간을 바꾸려고 자동차 내비게이션을 탈옥하기 — 정품 지도 SD 카드 없이는 시간 설정 메뉴에 접근할 수 없어 벌어진 펌웨어 분석기.
  • Polyend, Tracker 펌웨어 소스 코드 공개 — 세 기기용 Tracker Community Edition 1.0과 벽돌 방지 복구 시스템까지 함께 공개.
  • 현대 체스 엔진을 Pentium에서 실행했다면 1996년 Kasparov를 이길 수 있었을까? — 200MHz Pentium Pro에서 Elo 3180±80을 기록한 실험.
  • ‘Astra가 가중치를 읽고 써서 Qwen을 개선한다’는 게시물은 오해를 부름 — 원시 가중치 실험과 Python 기반 수정 실험이 뒤섞여 과장됐다는 반박.
  • AI 시대, 자아를 내려놓는 수학 — 수학의 가치를 성과 지표가 아닌 진리 이해에 두면 AI 대체 불안이 사라진다는 에세이.

오늘의 한 줄 정리: AI 도구의 편의 뒤에 숨은 동의·프라이버시 리스크(Postman, OpenAI)와, 그 편의를 자체 인프라로 되찾으려는 움직임(Revolut, Fujifilm의 테이프 증설)이 동시에 드러난 하루였습니다.

매일 아침 GeekNews 소식을 릿치 블로그에서 만나보세요.