챗GPT 광고가 한국에 붙었고, 딥시크 요금은 오늘 새벽 1시에 올랐어요

챗GPT 광고가 8월 11일 한국에 들어왔어요 — 요금제·연령 조건은 2월 미국 시험 문서의 것이고 한국 적용분은 재확인되지 않았습니다

오픈AI가 광고 공지 문서 맨 위에 한 줄을 덧붙였습니다 — "2026년 8월 11일 갱신: 챗GPT 광고가 이제 영국·멕시코·브라질·일본·한국에서 시작됐습니다." (원문: "Update on August 11, 2026: ChatGPT Ads has now launched in the United Kingdom, Mexico, Brazil, Japan, and South Korea.") 다음 문장은 올해 안에 더 많은 시장으로 넓히겠다는 예고입니다.

이 문서는 2026년 2월 9일 미국 테스트 개시 때 올라온 뒤 3월·5월·8월에 갱신된 누적 문서예요. 요금제·연령 조건은 8월 11일 공지가 아니라 2월 9일 원본 서술입니다 — "테스트는 무료(Free)와 Go 요금제의 로그인한 성인 사용자를 대상으로 합니다. Plus·Pro·Business·Enterprise·Education 요금제에는 광고가 붙지 않습니다." (원문: "The test will be for logged-in adult users on the Free and Go subscription tiers. Plus, Pro, Business, Enterprise, and Education tiers will not have ads.") 한국 출시분에도 같은 조건이 그대로 적용되는지를 다시 확인해 주는 문장은 원문에 없어요.

광고를 끄는 데도 값이 붙어 있어요 — "광고를 보고 싶지 않으시면 Plus나 Pro 요금제로 올리시거나, 하루 무료 메시지 수가 줄어드는 것을 감수하고 무료 요금제에서 광고를 끄실 수 있습니다." (원문: "If you prefer not to see ads, you can upgrade to our Plus or Pro plans, or opt out of ads in the Free tier in exchange for fewer daily free messages.") 이 조건 역시 2월 9일 원본 서술이라, 한국에서 실제로 어떤 형태로 제시되는지는 확인하지 못했답니다.

회사가 밝힌 경계선은 이렇습니다. 광고주는 대화 내용·대화 기록·메모리에 접근할 수 없고 노출·클릭 같은 집계 정보만 받으며, 광고는 sponsored 라벨을 달고 답변과 시각적으로 분리되고, 답변 자체에는 영향을 주지 않는다고 합니다. 18세 미만으로 판단되는 계정에는 붙지 않고 건강·정신건강·정치 같은 민감·규제 주제 인근에도 배치하지 않는다고 적었어요. 다만 이것은 전부 회사 자체 설명이고 독립 확인은 없습니다.

8월 13·14일 릴리스 노트에도 바뀐 조건이 있네요. 8월 14일부터 무료·Go 요금제도 웹에서 Think(깊게 생각하기)를 쓸 수 있고, 리눅스용 데스크톱 앱이 우분투 24.04·26.04 LTS, 데비안 13, 페도라 43·44 대상 퍼블릭 프리뷰로 열렸습니다. 8월 13일에는 구글 드라이브가 라이브러리에 붙어 파일을 다시 올리지 않고 불러 쓸 수 있게 됐는데, 공유 드라이브(Shared Drives)는 아직 빠져 있어요. 맥OS 앱에는 사용자가 고른 앱·웹 활동을 챗GPT가 참고하게 하는 '컴퓨터 히스토리'가 들어왔고, 회사는 기본적으로 꺼져 있으며 Pro·Business·Enterprise 사용자만 쓸 수 있다고 적었어요. 같은 항목 끝에 유럽경제지역(EEA)·영국·스위스에서는 제공되지 않는다고 적혀 있는데, 한국은 그 제외 목록에 없네요.

※ 1·2번의 요금제·끄기 조건은 2026년 2월 9일 미국 시험 문서의 서술이고,
   한국 적용 조건은 8월 11일 공지에서 재확인되지 않았습니다.

1. 내 계정 요금제 확인 (2월 문서 기준 Free·Go 가 광고 대상)
2. 광고 끄기 선택지가 화면에 있는지 확인
   (2월 문서 기준: 끄면 하루 무료 메시지 수가 줄어든다)
3. 업무·고객 자료를 이 계정에서 다루고 있지 않은지 확인
4. 회사 지급 계정이 있으면 업무는 그쪽으로 분리
5. 맥이면 '컴퓨터 히스토리' 켜짐 여부 확인 (기본은 꺼짐)
6. 회사 계정으로 쓰는 AI 도구가 대화 기록을 조직에 넘기는지 확인
   (클로드 엔터프라이즈는 8월 11일부터 개인 기기 세션도 조회 대상)

한국에서 광고가 어떤 화면에, 어떤 광고주와 함께 나오는지는 확인하지 못했어요. 회사 공지 문서와 릴리스 노트까지가 지금 말할 수 있는 범위이고, 릴리스 노트는 누적 문서라 나중에 수정될 수 있답니다.

오픈AI가 사이버 전용 모델을 승인된 기관에만 열었어요 — 크롬 V8에서 미공개 취약점 2건을 찾았고 구글이 고쳐 CVE-2026-15903 을 붙였습니다

오픈AI가 사이버보안 전용 프로그램 '데이브레이크(Daybreak)'를 두 등급으로 나눴어요. 블루(Blue)는 범용 모델에서 방어 업무를 막던 안전장치를 승인 범위 안에서 걷어낸 등급이고, 레드(Red)는 취약점 연구·익스플로잇 검사용으로 따로 학습시킨 모델 GPT‑5.6‑Cyber 를 줍니다. 회사 자체 내부 평가 수치는 이렇습니다 — "GPT‑5.6‑Cyber 는 이런 요청의 95.0%를 완수하는데, GPT‑5.6 Sol 은 1.5%에 그치고 데이브레이크 블루 접근으로 쓸 때는 2.0%입니다." (원문: "GPT‑5.6‑Cyber completes 95.0% of these requests, compared with just 1.5% for GPT‑5.6 Sol, and 2.0% when used with Daybreak Blue access.") 이 수치는 '고급 사이버보안 완수율(Advanced Cybersecurity Completion Rate)'이라는 내부 평가이고, 바로 뒤에 직전 모델 GPT‑5.5‑Cyber 가 57.3%였다고 적혀 있어요. 거부하지 않고 응답한 비율이지 공격 성공률이 아니라는 점은 꼭 갈라 읽어야 합니다.

실제 결과물도 나왔습니다 — "우리는 메모리를 오염시키고 V8 힙 샌드박스를 탈출하도록 연결할 수 있는, 이전까지 알려지지 않은 취약점 2건을 찾아냈습니다." (원문: "We uncovered two previously unknown vulnerabilities that could be chained to corrupt memory and escape the V8 heap sandbox.") 다음 문장에 구글이 이를 수정하고 CVE-2026-15903 을 부여했다고 적혀 있어, 이 부분은 제3자가 확인해 준 셈이지요. 반면 모바일 OS 취약점 최소 5건, 인기 데이터베이스 치명 취약점 3건, OS 커널 권한상승 취약점 400건 이상이라는 집계는 대상 소프트웨어명이 없는 회사 자체 집계입니다.

오픈AI가 자기에게 불리한 결과도 같은 문서에 적어 두었네요. 익스플로잇벤치(ExploitBench) 표준 300턴 설정에서는 오히려 GPT‑5.6 Sol(블루 등급)이 토큰 효율과 성적이 더 나았고, 취약점 발견 뒤 보고서를 쓰는 내부 평가에서는 GPT‑5.6‑Cyber 성적이 더 낮았다고 밝혔지요(보고서가 짧고 덜 상세한 탓으로 추정). 위험 등급은 준비도 프레임워크 기준으로 GPT‑5.6 Sol 이 사이버보안 역량 High, Critical 문턱 아래로 평가됐다고 적혀 있어요. GPT‑5.6‑Cyber 도 High 이며, 직접 학습시킨 일부 특화 과제에서 Sol 을 넘었지만 Critical 문턱에 이를 만큼은 아니었다고 바로 뒤에 적었습니다.

익스플로잇벤치는 오픈AI만 쓰는 척도가 아니랍니다. 앤스로픽도 클로드 소네트 5 시스템 카드에 같은 크롬 V8 취약점 41개 환경 결과를 실었고, 그 표에는 자사 미토스 5(Mythos 5)가 완전한 임의코드실행 익스플로잇 132건을 만들어 냈다고 적혀 있어요. 방어 실무자가 기본 차단에 걸릴 때 예외를 신청하는 승인 제도도 운영한다고 같은 카드에 적었고요. 데이브레이크가 처음 연 문이라기보다 여러 회사가 같은 문을 각자 방식으로 열고 있는 셈이지요. 저희 월요AI가 쓰는 도구를 만든 회사의 자체 문서라는 점은 밝혀 둘게요.

한국 회사가 이 모델을 직접 받아 쓰기는 어렵습니다. 접근이 승인된 파트너에 묶여 있고 고객사로 넘어가지 않는다고 회사가 명시했거든요. 통로는 둘이에요. 하나는 파트너 경로 — 서비스 쪽에 액센츄어·IBM·캡제미니·코그니전트·EY·KPMG·PwC·NCC Group·SpecterOps 가, 기술 쪽에 팔로알토 네트웍스·크라우드스트라이크·시스코·소포스·아카마이·포티넷·클라우드플레어가 이름을 올렸으니 이미 계약된 보안 사업자에게 물어볼 수 있어요. 다른 하나는 8월 11일부터 아마존 베드록(Amazon Bedrock)에서 블루·레드를 부를 수 있게 된 경로입니다. 한국 법인·한국 리전 제공 여부는 원문에 언급이 없어 확인하지 못했네요.

보안팀이 없는 회사가 가져갈 것은 신청 방법이 아니라 패치 일정입니다. 커널·데이터베이스·모바일 OS의 알려진 구멍을 자동으로 훑는 능력이 공격 쪽으로도 퍼진다는 것이 회사 자체 진단이니까요. 계정 조건도 하나 있어요 — 회사는 2026년 9월 1일부터 데이브레이크의 모든 개인 계정에 하드웨어 보안키 채택을 요구한다고 밝혔습니다.

□ 서버 OS 커널 보안 업데이트 — 마지막 적용일 기록
□ 사내 데이터베이스 버전과 공개된 취약점 대조
□ 업무용 모바일 기기·브라우저 자동 업데이트 켜짐 확인
□ 관리자·개발자 계정에 하드웨어 보안키 또는 2단계 인증
□ 보안 위탁사가 데이브레이크 파트너인지, 우리 계약에 포함되는지 문의

지난주에 다룬 오픈AI 차기 모델 아스트라(Astra) 관련 후속 공지는, 이번에 openai.com 공지 목록을 훑은 범위에서는 새로 게재된 것을 찾지 못했습니다. 없다는 뜻이 아니라 확인하지 못했다는 뜻이에요. GPT‑5.6‑Cyber 의 시스템 카드도 아직 공개 전이라, 지금 판단 재료는 회사 발표문뿐입니다.

독파모 2차 결과는 아직 나오지 않았어요 — 그 사이 모티프 3·A.X K2·솔라 프로 4가 각자 성적을 내놓았습니다

사실관계부터 갈라 둘게요. 2026년 8월 16일 밤 기준으로 독파모 2차 단계평가 결과는 발표되지 않았습니다. 과기정통부 공식 공표를 찾지 못했고, ZDNet Korea 는 8월 14일 기사에서 이렇게 전했어요 — "14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다." 귀속절이 '업계에 따르면'이라 부처의 일정 공지가 아니라 업계 전언이에요. 배점도 마찬가지고요 — 톱데일리는 8월 13일 "13일 정보기술(IT)업계에 따르면 독파모 2차 평가 지표와 배점은 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 구성됐다"고 적었고, 그 안에서 아티피셜 애널리시스 지능지수(AAII)가 25점, 국내 평가가 15점을 차지하는 것으로 전해진다고 덧붙였습니다. 국민평가단 200명의 사용성 평가는 8월 8~11일에 끝났고, 이번 발표로 4팀이 3팀이 된 뒤 12월에 최종 2팀이 정해져요. 1차 때 독자성 기준으로 탈락한 곳은 ZDNet 이 네이버클라우드로, 에너지경제가 네이버클라우드와 NC AI 로 적어 매체마다 다릅니다.

기다리는 사이 각 팀 성적표가 따로 나왔어요. 모티프테크놀로지스는 총 3,140억(314B) 파라미터에 토큰당 활성 132억(13.2B)인 전문가 혼합(MoE) 모델 모티프 3 를 MIT 라이선스로 열었습니다. 접근 신청 없이 내려받을 수 있고, 약 12.5조 토큰으로 학습하며 한국어·추론·법률·금융 데이터에 비중을 더 뒀다고 모델 카드에 적혀 있습니다. 독립 평가기관 아티피셜 애널리시스는 모델 페이지 요약 첫 줄에 모티프 3 가 비슷한 크기의 오픈 가중치 모델 가운데 지능 상위권이고 값도 알맞다고 적었고, 같은 페이지 지표에는 동급 오픈 가중치 모델 106개 중 지능 7위로 올려 두었는데, 전체 순위가 아니라 같은 급끼리 매긴 순위지요. 이어지는 서술은 이렇고요 — "모티프 3 는 아티피셜 애널리시스 지능지수에서 47점을 받아, 비교 가능한 모델들 사이에서 평균을 크게 웃도는 자리에 놓입니다(중간값 27)." (원문: "Motif 3 scores 47 on the Artificial Analysis Intelligence Index, placing it well above average among comparable models (median: 27).")

함께 읽을 반대 사실이 둘 있어요. 하나는 비용입니다 — "지능지수를 평가할 때 이 모델은 2억 6,000만 토큰을 생성했는데, 이는 중간값 1억 토큰에 견주면 매우 장황합니다." (원문: "When evaluating the Intelligence Index, it generated 260M tokens, which is very verbose in comparison to the median of 100M.") 같은 점수를 받는 데 연산을 두 배 넘게 썼다는 뜻이라 API 요금으로 환산하면 이야기가 달라져요. 다만 같은 페이지가 속도·비용은 측정값 없음으로 비워 두었으니, 그 자리의 0달러 표기를 '공짜'로 읽으시면 안 됩니다. 다른 하나는 국내 순위와 글로벌 위치가 별개라는 점입니다. 에너지경제 8월 14일 기사 기준 국내 4팀의 AAII 는 모티프 3 47점 · 업스테이지 Solar Open 2 250B 37점 · SK텔레콤 A.X K2 35점 · LG K-EXAONE 2.0 31점인데, 국내 4팀 점수 중 모티프 3 것만 평가기관 페이지에서 직접 확인했고 나머지 세 팀 점수는 매체 인용값이랍니다. 같은 기사 본문에 클로드 오푸스 5 최고 추론 설정 63점 · GPT-5.6 솔 61점 · 키미 K3 60점이 함께 적혀 있어요. 국내 최고인 47점과 키미 K3 의 차이가 13점인데, 키미 K3 는 총 2조 8,000억 파라미터고 모티프 3 는 토큰당 활성 132억이라 같은 축에 놓고 보기 어려운 크기 차이가 있습니다. AAII 는 종합 평가의 25%일 뿐이기도 하고요.

모델 카드 표도 한쪽만 옮기면 오독이 되지요. 모티프 3 는 τ³-Banking 35.3, ITBench 51.5 에서 비교군 최고이고 Terminal-Bench 2.1 은 74.9 로 Qwen-3.7 max 75.0 에 이어 2위예요. 반면 GPQA Diamond 83.4(MiniMax-3 92.9), HLE 37.0(Qwen-3.7 max 41.4), AA-LCR 72.3(MiniMax-3 80.3), SciCode 40.6(Kimi-K2.6·Qwen-3.7 max 53.5) 에서는 뒤집니다. 표의 조건도 카드가 밝혀 두었어요 — 비교 대상 점수는 각 벤치마크 리더보드에 보고된 값을 가져온 것이라고요. 모티프 3 점수만 자체 측정이라 측정 조건이 비대칭이고, 비교 대상도 최신 모델들이 아니랍니다.

SK텔레콤은 A.X K2 의 수학 추론 성적을 8월 11일에 냈습니다 — "A.X K2는 IMO 2026 6개 문제 평가에서 42점 만점 중 29점을 기록해 금메달에 해당하는 성능을 보였다." 올해 금메달 기준선이 29점입니다. 그런데 같은 발표문에 중국 샤오홍슈(레드노트)의 dots-note-3.0 이 42점 만점을 받았다는 사실도 적혀 있어요. 회사가 주장하는 범위는 "A.X K2는 그 뒤를 잇는 유일한 국내 AI 모델로, 미국·중국 이외의 지역에서 개발된 모델 중 IMO 2026 금메달 기준을 충족한 사례는 현재까지 없다"로 한정돼 있어요. 허깅 페이스 MathArena AIME 2026 리더보드에서는 정확도 97.1%로 공동 1위인데, "이는 오픈AI CTO 출신 미라 무라티가 설립한 스타트업 싱킹 머신스 랩(Thinking Machines Lab)의 개방형 AI 모델 잉클링(Inkling)과 공동 1위에 해당하는 수치다"라고 회사가 밝혔습니다. A.X K2 는 6,880억(688B) 규모로 직전 A.X K1(519B)보다 커졌고요. 자주 인용되는 '14개 벤치마크 평균 32.2%p 향상'과 '장문 이해·에이전트 평가 약 83.9%p 개선'은 이번 주 발표가 아니라 2026년 8월 4일 인터뷰 기사에 실린 배경 수치이니 시점을 붙여 읽으셔야 합니다.

업스테이지는 8월 11일 에이전트 특화 모델 솔라 프로 4(Solar Pro 4)를 공개했습니다. 컨텍스트 512K, 출력 최대 128K 토큰, 영어·한국어·일본어 입출력에 추론 강도를 높음/낮음으로 고를 수 있어요. 회사가 제시한 점수는 Terminal-Bench v2.1 57점, τ³-Banking 23점, AA-LCR 71점인데 각주에 조건이 붙어 있습니다 — "2026년 8월 기준 아티피셜 애널리시스(artificialanalysis.ai) 점수이며, 우리 결과의 공개 등재는 예정돼 있습니다." (원문: "Scores from Artificial Analysis ( artificialanalysis.ai ) as of August 2026; public listing of our result upcoming.") 발표 시점에 제3자 리더보드에서 확인할 수 없는 점수라는 뜻이에요. 국내 보도 기준 전작 대비 터미널벤치 4.8배·τ³-Banking 2.6배·AA-LCR 2.3배인데, 이 배수 표현은 원 블로그가 아니라 2차 보도 것이랍니다. 9월 10일까지는 업스테이지 콘솔·오픈라우터에서 90% 할인이고요. LG AI연구원 쪽은 이번에 뉴스룸을 열지 못해 자체 발표 여부를 확인하지 못했어요 — 발표가 없었다는 뜻이 아니라 확인 범위 밖이라는 뜻입니다.

1. 라이선스 — MIT·Apache 인가, 조건부 자체 라이선스인가
2. 점수의 출처 — 회사 자체 측정인가, 제3자 리더보드 등재분인가
3. 같은 점수를 내는 데 쓰는 토큰량 (장황하면 API 요금이 오른다)
4. 우리 업무와 겹치는 벤치마크만 골라 비교
5. 정부 지원 대상에 남는지 — 12월 최종 2팀 발표 이후 재확인

배점·발표 시점·국내 3팀 점수는 전부 매체 보도와 업계 전언 기반이에요. 과기정통부 보도자료 사이트가 점검 중이라 부처 원문으로 대조하지 못했고, 발표 일정도 확정된 것이 아니랍니다.

딥시크 요금이 오늘 새벽 1시부터 피크·오프피크로 갈렸어요 — 같은 주에 소네트 5·제미나이 플래시·그록 값도 함께 정리됐습니다

딥시크 공식 가격 문서가 요금 체계를 바꿨어요 — "딥시크 API 요금은 피크/오프피크 청구로 갱신되며, 오프피크 요율은 피크 요율의 절반입니다." (원문: "DeepSeek API pricing will be updated to peak / off-peak billing, with off-peak rates at half the peak rates.") 시행 시각은 2026년 8월 16일 16:00 UTC 로 적혀 있고, 한국시간으로는 2026년 8월 17일 새벽 1시입니다. 피크 시간대 정의는 이렇습니다 — "피크 시간대는 01:00-04:00 및 06:00-10:00 UTC 입니다(나머지 시간은 모두 오프피크)." (원문: "Peak hours are 01:00 - 04:00 and 06:00 - 10:00 UTC (all other hours are off-peak).") 한국시간으로 옮기면 오전 10시~오후 1시, 오후 3시~오후 7시예요. 한국 업무시간과 상당 부분 겹칩니다.

인상 폭은 항목마다 달라서 '몇 배 올랐다'로 뭉뚱그리면 오해가 생겨요. deepseek-v4-pro 출력 100만 토큰은 기존 0.87달러에서 오프피크 1.98달러(2.28배)·피크 3.96달러(4.55배)가 됩니다. 캐시 미적중 입력은 0.435달러에서 오프피크 0.66달러로 1.52배, 캐시 적중 입력은 0.003625달러에서 피크 0.044달러로 12.14배예요. deepseek-v4-flash 출력은 0.28달러에서 피크 1.32달러(4.71배)고요. 배수와 한국시간 환산은 문서에 없는 값이라 저희가 구요금·신요금과 UTC 표기로 직접 계산한 것입니다. 문서는 값이 또 달라질 수 있고 딥시크가 조정할 권리를 가진다며, 실제 사용량에 맞춰 충전하고 이 페이지를 정기적으로 확인하라고 덧붙였어요.

대책은 시간표를 다시 짜는 것이에요. 사람이 기다리지 않아도 되는 일 — 야간 요약, 로그 분류, 대량 번역, 문서 색인 — 을 오프피크로 옮기면 값이 반이 되지요. 한국시간 기준 오프피크는 오후 1시~오후 3시, 그리고 오후 7시부터 다음 날 오전 10시까지입니다. 낮 12시~오후 1시는 피크라 점심시간을 노리시면 안 돼요. 같은 시스템 프롬프트를 반복해 넣는 구조라면 캐시 덕에 거의 공짜였던 부분이 가장 크게 올랐다는 점도 설계에 반영하셔야 하고요. 조회 시점 문서는 본표에 구요금, 각주에 신요금을 싣고 있었으니 시행 후 실제 반영은 결제 내역으로 다시 확인하시는 편이 안전합니다.

인상 폭만 보면 크지만 딥시크의 절대 수준은 여전히 낮은 자리예요. 오늘부터 적용되는 deepseek-v4-flash 캐시 미적중 입력은 오프피크 100만 토큰당 0.22달러로, 뒤에서 볼 제미나이 3.7 플래시 도입가 0.75달러의 3분의 1이 채 안 됩니다.

앤스로픽은 반대 방향으로 갔어요. 클로드 소네트 5 요금은 이렇게 정리됐습니다 — "출시 때 2026년 8월 31일까지의 도입 가격으로 발표됐던 클로드 소네트 5 의 100만 입력/출력 토큰당 2달러/10달러 요금이 이제 표준 가격입니다." (원문: "The $2/$10 per million input/output token pricing for Claude Sonnet 5, announced at launch as introductory pricing through August 31, 2026, is now the standard price.") 바로 뒤 문장은 9월 1일로 예정됐던 3달러/15달러 인상이 일어나지 않는다고 못박았고요. 다만 같은 회사 릴리스 노트에 값을 올리지 않고도 청구서가 늘어나는 조건이 적혀 있어요 — "클로드 소네트 5 는 또한 같은 텍스트에서 토큰을 약 30% 더 생성하는 새 토크나이저를 사용합니다." (원문: "Claude Sonnet 5 also uses a new tokenizer that produces approximately 30% more tokens for the same text.") 증가폭이 콘텐츠와 작업 형태에 따라 달라진다는 한정도 바로 뒤에 붙어 있어요. 단가 동결과 토큰 증가는 별개라, '단가가 그대로니 청구서도 그대로'로 계산하시면 어긋납니다.

기준선을 같이 놓아야 절감폭이 보여요. 직전 세대 소네트 4.6 은 100만 토큰당 3달러/15달러에 옛 토크나이저를 쓰니, 같은 글 기준으로는 소네트 5 가 약 13% 싼 셈입니다 — 정가만 나란히 놓으면 3분의 1이 빠진 것처럼 보이지만요. 반대로 9월 인상이 그대로 갔다면 같은 글 기준 소네트 4.6 보다 30% 비싸지는 것이었답니다. 이 토크나이저는 클로드 4.7 이후 모델 전부에 걸린다고 회사 요금 문서가 적었어요 — 아래 두 번 나오는 페이블 5(Fable 5)도 대상이고, 소네트 4.6 이하만 옛 토크나이저입니다. 저희 월요AI가 쓰는 도구를 만든 회사의 자체 문서라는 점을 밝혀 둘게요.

구글은 8월 13일 제미나이 3.7 플래시 도입가를 100만 토큰당 입력 0.75달러·출력 3.75달러로 매겼어요. 3.6 플래시의 절반이지요. 같은 발표에서 직전 3.6 플래시 대비 코딩(FrontierCode 1.1 34.4→43.6)·이슈 해결(DeepSWE v1.1 49.0→65.3)·업무 자동화(AutomationBench 17.0→30.4) 점수를 올렸다고 밝혔는데, 전부 자사 직전 모델과의 자체 비교이고 경쟁사 비교는 없어요. 그런데 이 값의 기한은 본문이 아니라 각주에 있습니다 — "도입 가격은 2026년 12월 31일에 만료됩니다. 2027년 1월 1일부터는 100만 입력 토큰당 1.50달러, 100만 출력 토큰당 7.50달러가 적용됩니다." (원문: "Introductory pricing expires on December 31, 2026. Starting January 1, 2027, $1.50/1M input tokens and $7.50/1M output tokens will apply.") 내년 예산을 지금 값으로 짜면 두 배가 되어 돌아온다는 뜻이고요. 다만 만료 뒤 값(1.50/7.50달러)도 바로 앞에서 본 소네트 5(2/10달러)보다는 낮은 자리예요.

xAI 의 그록 4.6(Grok 4.6)은 8월 12일에 나왔고 값은 이렇습니다 — "요금은 100만 입력 토큰당 2달러, 100만 출력 토큰당 6달러부터 시작합니다. 여기에 더해 값이 두 배인 fast 변형이 있습니다." (원문: "Pricing starts at $2 per million input tokens and $6 per million output tokens. Additionally, there is a fast variant which is twice the price.") 커서(Cursor)와 8월 14일부터 깃허브 코파일럿에서도 고를 수 있고요. 성능에서 xAI 가 앞세운 것은 종합 지수입니다 — "이 모델은 아홉 개 벤치마크를 묶은 종합 점수인 아티피셜 애널리시스 지능지수에서 GPT-5.6 Sol 과 동점입니다." (원문: "It matches GPT-5.6 Sol on the Artificial Analysis Intelligence Index, which is a composite score of nine benchmarks.") 같은 차트의 값은 페이블 5 맥스 62 · 그록 4.6 61 · GPT-5.6 Sol 맥스 61 로, 상위 셋이 1점 안에 몰려 있습니다. 항목별로 세면 xAI 가 실은 10개 평가표에서 1위는 그록 4.6 이 3개, 앤스로픽 페이블 5 맥스가 5개, GPT-5.6 Sol 맥스가 2개인데(GPT 는 APEX-SWE 에 값이 없어 9개 중 2개), 법률 과제 벤치 Harvey LAB 에서는 그록 4.6 15.8%·페이블 5 맥스 11.3%·GPT-5.6 Sol 맥스 2.5% 였고요. 표 주석이 밝힌 대로 경쟁사 점수는 각사 자체 발표 또는 공개된 값 중 최고치라, 페이블 5 의 1위 개수도 앤스로픽이 스스로 낸 최고값에 기댄 것이랍니다. 표에 어떤 벤치마크를 올릴지 고른 것도 표를 만든 쪽이고요. 값도 함께 놓아야 합니다 — 그록 4.6 이 2/6달러인 데 견줘 페이블 5 맥스는 100만 토큰당 입력 10달러·출력 50달러로 앤스로픽 가격표에서 가장 비싼 등급이고, 소네트 5 의 다섯 배예요.

1. 지난달 결제 내역에서 모델별 토큰 사용량 뽑기
2. 딥시크 작업을 사람이 기다리는 일 / 안 기다리는 일로 분리
3. 안 기다리는 일을 오프피크로 이동
   오프피크(KST) = 13:00~15:00, 19:00~다음 날 10:00
   ※ 점심시간(12~13시)은 피크다
4. 캐시 적중 입력 비중이 크면 인상 폭 재계산 (최대 12.14배)
5. 소네트 5 는 단가 동결 + 토큰 약 30% 증가 → 실사용 청구서로 확인
6. 제미나이 3.7 플래시는 2026-12-31 까지만 지금 값
   → 2027년 예산은 1.50/7.50 달러 기준

네 곳의 값은 전부 각 회사 공식 문서에서 직접 확인했고, 배수와 한국시간 환산만 저희 계산이에요. 딥시크 문서가 시행 후 본표를 갱신했는지는 확인하지 못했고, 그록 4.6 표의 경쟁사 값은 각사 자체 발표 최고치라 측정 조건이 서로 다를 수 있답니다.

리멤버는 현업이 만든 도구가 70여 건, 행안부 'AI 정부 실험실'에는 한 달 만에 405개 — LG전자는 1인당 연 1200시간 절감을 예상치로 내놓았습니다

리멤버를 운영하는 리멤버앤컴퍼니가 8월 11일 사내 행사 'AX 페스타'를 열고, 2026년 상반기에 실무자가 직접 만들어 쓴 도구 사례가 70여 건이라고 밝혔어요. B2B 영업팀의 '세일즈 AX 도구'는 잠재 고객사 수백 곳의 우선순위를 자동으로 매기고 사전 조사와 영업 이메일·전화 스크립트까지 써서 영업 준비 시간을 절반으로 줄였다고 해요. '견적서·계약서 자동화 시스템'은 서류 준비 시간을 70% 줄였고 도입 한 달 만에 담당자 80%가 썼다고 해요. 리서치 설문 세팅은 3~6시간에서 30분 안팎으로, 비즈옵스팀의 업무 요청 처리는 97%, 디자인 부서의 마케팅 배너 제작은 10분의 1로 줄었다고 밝혔습니다. 채용팀의 온보딩 자동화 도구는 공식 업무 절차가 됐고, 총무팀은 사내 도서 대여 시스템을 직접 만들었어요.

공공에서는 규모가 더 큽니다. 행정안전부가 7월 3일부터 시범 운영 중인 'AI 정부 실험실'의 산출물 저장소(GitLab) 가입자가 한 달여 만에 1,000명을 넘었고, 실험 프로젝트 405개가 등록·추진 중이라고 8월 12일 밝혔어요. 그중 189개가 공공 GitLab 에 공개돼 있습니다. 7월 22일 부처 브리핑 시점 등록 과제가 38개였으니 한 달 사이 열 배 넘게 늘었지요. 만든 사람은 전문 개발자가 아니라 그 업무를 맡은 공무원 본인이에요. 보건복지부 박정환 의료인공지능데이터정책과장 49건, 국립전파연구원 김동훈 연구사 26건, 행안부 정준우 공공인공지능혁신과장 21건, 김해시 AI정책과 박성복 주무관 16건, 서울 광진구 류승인 주무관 13건처럼 기관과 직급을 가리지 않고 참여했습니다.

정현호 리멤버 AX CIC 대표의 말은 이렇습니다 — "많은 기업이 AI 도입을 일방향으로 추진하다 현장 안착과 실질적 성과 창출에 어려움을 겪지만, 리멤버는 현업 담당자 한 사람 한 사람의 자발적인 업무 혁신에서 변화를 만들어내고 있다", "AX의 해법은 전담 인력이 대신 만들어주는 것이 아니라, 자기 업무를 가장 잘 아는 사람이 직접 답을 찾아나가는 데 있다". 다만 처음부터 아래에서 올라온 방식은 아니었어요. 회사는 2025년 말 전담 조직 'AX CIC'를 세워 사업부 자동화 사례를 먼저 발굴했고, 교육과 오피스아워를 거친 뒤 실무자 주도로 넘어갔습니다. 전담 조직이 길을 낸 다음에 현업이 들어간 순서였지요. 절감률은 전부 회사 자체 발표이고 산정 기준이 되는 비교 기간·표본은 공개되지 않았습니다.

공무원들이 만든 것도 대단한 시스템은 아니라는 점이 오히려 참고할 대목이에요. 정준우 과장의 '온AI Work'는 자연어로 업무 내용을 넣으면 보고서 초안을 써 주고, 김소희 국립국어원 연구사의 도구는 문장의 한국어 규범·표현을 점검합니다. 김동훈 연구사의 '업무 매크로 도구'는 화면·키보드·마우스 입력을 기록해 재현하는 방식으로 반복 입력과 시스템 조회를 자동화했고, 우성균 조달청 주무관의 메모 앱은 메모를 자동 분류해요. 황규철 행안부 인공지능정부실장의 말은 이렇고요 — "AI 정부 실험실의 가장 큰 성과는 현장을 가장 잘 아는 공무원이 소속과 직급에 관계없이 직접 문제를 정의하고 해결책을 만들어 가기 시작했다는 점"이라며 "한 공무원의 작은 아이디어가 공개와 공유를 통해 기관의 업무혁신으로 이어지고, 범정부가 함께 활용하는 공공의 자산으로 발전할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 밝혔어요.

LG전자 사례는 규모가 다릅니다. 7월 29일 발표 기준 상반기 'AX 해커톤'에 임직원 2,100여 명이 참여해 아이디어 700건 이상을 냈고 두 달 심사로 우수 과제 5개가 뽑혔어요. 대표 과제 '24시간 완전 자율업무 수행 시스템'은 업무 수신·분류, 요구사항 분석, 코드 구현, 테스트, 문서화·보고까지 AI 에이전트가 맡는 구조인데, 회사가 스스로 확인한 결과 업무의 약 80%를 자동화해 직원 한 명당 연간 1,200시간 이상을 줄일 수 있을 것으로 예상했다고 밝혔습니다. 제품 포장 설계는 평균 120시간에서 1.5시간 수준으로 줄이는 것이 목표이고, 물류·SCM 쪽은 10만 건 데이터를 실시간으로 훑어 3시간 이상 걸리던 조회·분석을 약 1분으로 줄이는 솔루션이 뽑혔어요. 근태·비용 같은 사내 행정업무를 80% 이상 줄이는 통합 플랫폼과 광고 콘텐츠 생성 시스템도 포함됐습니다.

숫자를 옮길 때 갈라 둘 것은 이렇습니다. 1,200시간도, 1.5시간도 실측이 아니라 예상치·목표치입니다. 우수 과제들은 아직 개념검증(PoC) 단계이고 적용 조직을 단계적으로 넓힐 예정이라고 회사가 밝혔으며, 현재 적용 범위는 소프트웨어 개발 과정이에요. 일반 사무 업무에도 쓸 수 있다는 것은 회사 설명 수준입니다. 조정범 LG전자 AX센터장 전무는 우수 과제를 계속 고도화해 전사로 넓히겠다는 계획을 밝혔습니다.

행안부 쪽에도 조건이 붙습니다. 405개는 등록·추진 중인 실험 과제 수이지 실제 업무에 배포된 도구 수가 아닙니다. 공개된 것은 189개고, 실험실에서 가능성이 확인된 과제라도 보안·품질 확인 절차를 거쳐야 실제 업무망에서 쓸 수 있다고 행안부가 밝혔어요. 각 도구가 시간을 얼마나 줄였는지 수치도 기사에 없고요. 행안부는 보안·품질·산출물 관리 절차를 담은 '공무원 직접 개발 업무 지침'을 마련할 계획이라고 밝혔습니다.

공공 협업 도구 쪽에서도 발표가 있었네요. 네이버클라우드가 8월 12일 네이버웍스 신규 기능 3종을 공개했습니다. 행정망 안에서 쓰는 '네이버 AI 검색'(8월 중 제공 예정), 한글문서·엑셀·워드·PDF 를 불러와 이어 작업하고 부처 지식 베이스로 쌓는 '페이지(Page)', 자연어로 업무를 설명하면 실행 가능한 에이전트를 만들어 주는 'EASY'입니다. EASY 는 내년 상반기 정식 출시 목표라 아직 나오지 않았고, 9월부터 전방 배치 엔지니어(FDE)가 기관별 에이전트를 함께 찾습니다. 네이버클라우드 경성민 제품전략 총괄은 "자료를 찾고 취합하고 정리하는 일은 AI에게 맡기고, 공무원은 정책을 고민하고 국민을 살피는 행정 본연의 가치에 더욱 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔습니다. 보도자료는 확산 계획도 적었어요 — "지난 3월 시범사업의 종합 평가를 거쳐 행안부·과기부·식약처의 공식 협업 플랫폼으로 채택됐으며, 향후 전국 공무원 70만 명 이상으로 적용 범위를 넓혀갈 예정이다." 70만 명은 현재 사용자 수가 아니라 넓혀 갈 목표 범위라는 점을 함께 읽어야 합니다.

네 사례의 시작 지점은 리멤버가 영업·총무·채용·디자인처럼 개발과 먼 부서, LG전자가 설계·물류·근태처럼 반복 절차가 뚜렷한 업무, 공무원들이 보고서 초안·표현 점검·반복 입력·분류였는데, 공통점은 입력과 출력이 정해져 있고 판단보다 옮겨 적기가 많은 일이라는 것이에요. LG전자 참여 인원은 2024년 상반기 약 500명에서 올해 2,100명으로 늘었습니다.

1. 매주 반복되고 '옮겨 적기'만 있는 일을 하나 고른다
   (보고서 초안 · 표현 점검 · 반복 입력 · 분류)
   ※ 한 달에 한 번짜리는 뒤로
2. 입력 서식과 결과물 서식이 이미 정해져 있는가
3. 입력 예시 3개와 원하는 결과물 3개를 먼저 손으로 만든다
4. 그 예시를 그대로 프롬프트에 넣고 도구를 시킨다 (흔들리면 예시를 늘린다)
5. 지금 몇 시간 걸리는지 측정값이 있는가 → 없으면 세 번만 재 두기
6. 틀렸을 때 되돌릴 수 있는가 (외부 발송·결제·인사 결정은 제외)
7. 남에게 주기 전: 개인정보가 들어가나 · 틀리면 누가 책임지나
8. 보고서에는 "○○시간 절감(예상)"처럼 측정/예상을 구분해 적는다

리멤버·LG전자 두 건은 회사가 사내 행사에서 공개한 자료 기반이고 절감률의 측정 방법은 기사에 없어요. 사내 홍보 성격의 행사라 실패한 시도는 실리지 않았을 가능성도 함께 알아 두시면 좋겠네요. 행안부의 405개·1,000명도 자체 발표 수치이고 독립 집계는 없습니다. 어떤 모델이나 AI 코딩 도구로 만들었는지는 네 사례 모두 기사에 나오지 않네요. 네이버클라우드 쪽은 회사 보도자료 기준이고, 행안부·과기부·식약처 채택 사실을 정부 측 공지로 따로 확인하지는 못했답니다.

하루 종일 걸리던 서면이 2시간으로 줄었다는 변호사 기록이에요 — 빅5 로펌은 외부망을 끊은 폐쇄형을 씁니다

뉴스핌이 8월 10일 국내 '빅5' 로펌과 리걸테크 기업의 AI 활용을 정리했어요. 김앤장은 자체 AI 번역시스템, 광장은 'eLK', 율촌은 '아이율(AI:Yul)', 세종은 자체 생성형 AI 와 하비(Harvey), 바른은 선거법 AI 챗봇을 운영 중이고 공통적으로 외부망과 차단된 폐쇄형 구조를 쓴다고 기사에 서술돼 있습니다. 리걸테크 쪽에서는 로앤컴퍼니의 '슈퍼로이어'·'빅케이스', 엘박스, BHSN 의 '앨리비'(계약서 검토·작성·관리), 아미쿠스렉스의 '로폼', A2D2 의 '아이렉스'(증거 문서 분석)가 거명됐어요. 엘박스는 등록 변호사 2,500명 이상, 담당 변호사가 직접 등록한 수행사건 누적 30만 건을 넘었고 대검찰청·김앤장·삼성전자 등이 쓴다고 밝혔습니다(회사 발표 수치).

시간 이야기는 윤세환 윤정 법률사무소 변호사에게서 나왔습니다 — "예전에는 서면 작성에 거의 하루 종일 걸렸지만, 이제는 2시간이면 쓴다. 자주 쓰는 것 중 하나는 '네가 재판부 입장에서 (서면을 읽으면) 어떻게 판단할 거냐' 이렇게 활용을 많이 한다". 그는 사무소의 사무직이 위임계약서 작성이나 의뢰인 기일 안내 문자에 AI 를 쓴다고도 밝혀, 변호사 몫과 사무직 몫이 나뉜다는 점이 드러나지요. 다만 '하루 종일 → 2시간'은 한 사람의 체감 진술이고 표본이나 측정 방법이 있는 값은 아니에요. 권재열 경희대 법학전문대학원 교수는 기업이 제공하는 법률 AI 서비스 전반을 두고 초임 변호사 수준의 역할을 도맡는 정도로 평가했는데, 이 역시 특정 서비스에 대한 시험 결과가 아니라 총평입니다. 중소 로펌의 한 대표변호사(익명)는 "기존 인원으로도 AI를 통해 더 많은 사건을 소화하게 됐고, AI 자체가 어쏘(초임) 변호사 한 명 이상의 일을 할 때도 있다는 평가가 많다"고 전했는데, 문장 자체가 '평가가 많다'는 전언 형식이라 측정치와는 다르지요.

법원 쪽 이야기도 있어요. 익명을 요청한 부장판사는 "법원의 재판지원 AI와 함께 클로드 등 상용 AI을 법령 검색용으로 자주 사용한다. 판사들도 알음알음 슈퍼로이어나 엘박스 등 서비스를 이용하곤 한다"고 말했어요(원문 표기 그대로 옮겼습니다). 용도가 법령 검색용으로 한정돼 있고, 판단이나 문서 작성에 쓴다는 뜻이 아니에요. 익명 발언이라 법원 공식 입장도 아니고요.

사용 분담은 사내 변호사 6인의 기록에서 더 뚜렷합니다(원문 2026년 3월). 당근 법무팀 이문성, 엘박스 법무팀 임경은·박수영, 현대제철 법무2팀 홍현의, 국내 10대 화학·생명과학 기업의 권희성, 국내 10대 에너지·화학 기업의 K 변호사가 참여했습니다. 쓰는 도구는 사내 보안 서비스로 제공되는 M365 코파일럿, 범용 도구인 챗GPT·클로드·제미나이, 법률 특화 LBOX AI·슈퍼로이어입니다. 주 용도는 문서 요약·계약서 분석, 법률 조사·판례 검토, 의견서 초안, 이메일 번역이고, 공통 인식은 반복 문서 업무는 AI 로 넘기되 사업 맥락에 뿌리를 둔 전략 판단과 위험 평가는 변호사가 맡는다는 것이었어요. 정량 수치가 없는 인터뷰 기획이고, 참여자 중 두 명이 엘박스 소속입니다.

폐쇄형을 택하는 이유는 성능이 아니라 자료를 밖으로 내보내지 않으려는 것이라, 그런 자료를 다루는 일은 도구보다 경로를 먼저 정해야 해요. 다만 폐쇄형이 개인정보 유출 우려를 없앴다는 것은 기사 서술이지 보안 점검 결과가 아니랍니다.

넘겨도 되는 일
· 긴 문서 요약 · 조항 목록화 · 표현 다듬기 · 번역 초안
· 상대 입장에서 읽으면 어떻게 보이는지 되물어보기

사람이 쥐는 일
· 사업 맥락에 뿌리를 둔 판단 · 위험 평가 · 최종 문구 확정

경로 먼저 정하기
□ 이 자료가 외부 서비스로 나가도 되는가
□ 안 되면 사내 보안 서비스 또는 폐쇄형만 사용
□ 계약서 원본 대신 조항만 발췌해 물어볼 수 있는가

시간 절감은 개인의 체감 진술이고 엘박스 수치는 회사 발표예요. 사내 변호사 6인 기록은 원문 2026년 3월 자료라 지금과 도구 구성이 달라졌을 수 있답니다.

대·중소기업 AI 활용률 격차는 13.8%p인데, 조직환경·개인 역량·수용 태도를 같게 놓으면 4.0%p랍니다 — 규모만으로 갈리는 몫은 그만큼 작았어요

대한상공회의소 '생성형 AI 활용의 대-중소기업 격차' 보고서에 따르면 생성형 AI 단순 활용률은 대기업 66.5%, 중소기업 52.7%로 13.8%p 차이가 납니다. 그런데 교육·가이드라인·도구 지원 같은 조직 환경과 근로자 개인의 활용 역량·수용 태도를 함께 통제하면, 기업 규모 자체에서 오는 순수 격차가 4.0%p 로 줄어듭니다. 통제한 요인이 여럿이라 줄어든 9.8%p 를 어느 한 원인의 몫으로 나눠 계산할 수는 없어요 — 다만 규모 자체로 설명되는 부분이 그만큼 작았다는 뜻이지요.

무엇을 덜 줬는지도 숫자로 나와요. 교육·훈련 제공은 대기업 34.7% 대 중소기업 24.9%, 내부 가이드라인·매뉴얼 제공은 33.8% 대 24.3%, 업무에 맞춘 AI 도구 제공은 11.4% 대 5.7% 입니다. 업종별로는 제조업 격차가 24.2%p 로 서비스업 9.2%p 보다 훨씬 크고, 수도권 57.3% 대 비수도권 47.8% 라는 지역 차도 있어요. 박양수 상의경제연구원장은 "대-중소기업 간 AI 격차는 개인의 태도를 넘어 기업의 정책과 지원 같은 조직 환경에서 비롯된다"며 중소기업의 도입 여건 조성과 근로자 역량 강화를 아우르는 제도 설계가 중요하다고 밝혔습니다.

아낀 시간을 어디에 쓰는지에서도 두 집단이 갈렸어요. 1순위는 양쪽 다 '기존 업무 품질 향상'이었지만(대기업 32.6%, 중소기업 29.5%), 2순위가 대기업은 '새로운 프로젝트 및 업무 수행'(22.6%), 중소기업은 '업무 외 휴식 및 개인 시간 확보'(27.3%)였답니다. 인력이 빠듯한 곳에서는 남는 시간이 새 일이 아니라 숨 돌리기로 가지요.

이 보고서 수치는 2026년 6월 10일에 공개된 것이고 8월 5일 기사가 다시 인용한 것입니다. 새 조사가 아니에요. 대한상의 원 보도자료 페이지를 이번에 찾지 못해 인용 수치는 전부 매체 보도를 거친 값이고, 조사 기간·표본 크기·조사 방법도 확인하지 못했습니다. 기사에 나오는 중소기업 관계자 2인은 익명이라 표본이 아니고요.

현장에서 나온 이유는 둘로 모입니다. 하나는 돈이에요 — 수도권의 한 중소기업 관계자는 "챗GPT나 제미나이 같은 AI 솔루션을 도입하는 데 들어가는 초기 비용과 구독료 부담이 큰 것이 사실입니다. 또 대기업처럼 전 직원들에게 구독료를 지원했을때 당장 회사 매출이나 생산성에 얼마나 도움이 될지 아직까지 효율성이 검증되지 않았기 때문에 예산을 무작정 투자하기 어려운 부분이 있습니다."라고 말했습니다. 다른 하나는 보안이에요. 반도체 관련 중소기업 관계자는 도면·원가·기술 자료가 외부 AI 서비스로 새지 않을지 보안이 완전히 해결되지 않아 전사 도입은 이르다는 취지로 말했습니다.

교육 쪽에서는 반대 방향의 움직임도 보이네요. 헤럴드경제가 7월 6일 취재한 서울 구로구 휴넷캠퍼스 '하루 만에 끝내는 AI 업무 활용 실전' 강의에는 26명이 오전 10시부터 오후 6시까지 8시간 과정을 들었어요. 1인당 교육비는 50만원이지만 중소기업 재직자는 정부가 90%를 지원해요. 수업은 챗GPT 기초, 기밀 유출을 막는 자료 제어법, 프롬프트 작성 요령, 환각 최소화, 연쇄적 사고기법으로 짜였고, 후반부 실습에서 녹취록으로 회사 서식에 맞는 회의록을 만드는 데 5분이 걸리지 않았어요(강의 조건에서의 결과이지 실무 환경 측정은 아니지요). 티씨씨통상 인사 부서의 박태준(33) 씨는 "보고서 같은 경우는 대부분 AI를 작성하고 있다"며 AI 가 없으면 업무량이 너무 많고 지연되는 일도 많다고 했습니다. 보청기 회사 스타키코리아에서는 부서별로 6명이 왔고, 참석자는 서류 작업이나 발표 자료를 AI 로 넘기면 다른 일에 집중할 수 있겠다는 기대를 밝혔어요 — 도입 전 기대이지 실측 성과는 아닙니다. 유소영 한국AI교육진흥원장은 "중소기업 재직자의 경우 혼자 여러 가지 업무를 해야하기 때문에, AI 활용법을 배우면 훨씬 많은 일을 할 수 있어서 만족도가 높다"고 전했는데, 교육을 파는 쪽의 진술이라는 점은 함께 놓고 읽어야 하겠지요.

사장님 쪽 숫자는 조금 다릅니다. 소상공인연합회가 2026년 6월 전국 소상공인 700명에게 물었더니 최저임금 인상 대응책으로 무인화·AI 도입을 검토하겠다는 응답이 32.9% 였고, 편의점·슈퍼마켓 42.9%·커피숍 등 도소매업 40.0% 로 평균을 웃돌았어요. 종업원을 둔 소상공인의 92.7%가 임금 인상으로 수익이 줄었다고 답했고 38.4%는 신규 채용 중단이나 인원 감축을 계획한다고 했어요. 도구를 고르는 동기가 생산성보다 인건비 방어 쪽이라는 뜻이지요. 지금 열려 있는 정부 지원으로는 중소벤처기업부 '혁신 소상공인 AI 활용지원' 사업이 있는데, 예산 143억 6,000만원으로 약 2,000개사를 지원하는 규모예요. 업스테이지는 소상공인시장진흥공단의 AI 학습용 데이터 구축 사업을 수주해 상권·매출·정책 정보를 묶은 서비스를 만들고 있고, 뤼튼테크놀로지스는 한국경제인협회 국제경영원과 소상공인 1,000명 이상 교육을 운영해요 — 둘 다 계획·수주 단계이고 도입 성과는 아직 없습니다.

매장 운영 쪽 도구도 나왔어요. 컨트롤엠의 '레스토지니'는 POS·광고·정산·인력·운영 매뉴얼을 묶어 점주가 전날 매출을 물으면 답하고 아침 브리핑을 자동 발송하며 월 마감을 자동화한다고 해요. 30년 된 외식기업 아모제푸드와 어바웃커피 프랜차이즈가 도입했다고 기사에 나옵니다. 테이블오더 기업 티오더의 '티오더AI'는 카카오톡 채널에서 배너 이미지 등록·메뉴 이미지 수정·세트 메뉴 변경을 요청하면 실제 매장 시스템에 반영하는 방식으로 누적 4만 5,000건 이상을 처리했다고 밝혔어요. 다만 이 항목들은 전부 도구를 파는 회사의 발표 기반이고, 도입 매장의 매출·시간 절감 수치는 없습니다. 이번에 실명으로 인터뷰한 개별 점주 사례는 찾지 못해 도입 기업명까지만 옮겼어요.

1. 교육비 지원부터 확인
   중소기업 재직자 AI 실무 교육 = 정부 지원 90% 사례 있음

2. 회사가 줄 것 세 가지 (조사에서 격차가 컸던 항목)
   □ 구독료 지원 대상과 한도
   □ 반입·반출 금지 자료 한 장짜리 가이드라인
   □ 우리 업무 서식에 맞춘 프롬프트 3개 공유

3. 도구를 고르는 기준
   · 인건비 방어가 목적인가, 품질 향상이 목적인가
   · 지금 쓰는 POS·주문 시스템 안에서 되는가
   · 사장이 없어도 직원이 그대로 쓸 수 있는가

조사 수치는 대한상의·소상공인연합회 자체 조사이고, 두 곳 모두 원 보고서를 직접 열지 못해 매체 보도를 거친 값이에요. 티오더AI 처리 건수는 도구사 자체 발표고요. 가게 이름과 사장님 이름이 함께 나오는 최근 사례는 이번에 확보하지 못했답니다.