OpenAI 라이브스트림
OpenAI가 라이브스트림 이벤트를 개최합니다. 방송 중에 구체적인 발표, 신제품 출시 또는 시연이 공개될 예정입니다.
The last time OpenAI did an unannounced livestream, they dropped GPT-4 Turbo and changed pricing overnight
2025년의 "6개월만 더 기다려" 주장이 단 한 번의 업데이트로 무너졌다
2025년 내내 LLM에 대한 불만에 대한 표준 답변은 "3~6개월만 더 기다리면 다음 세대가 쉽게 해결할 거야"라는 식이었다. 이 주장은 어디서나 들을 수 있었다. 모든 한계는 일시적이라고 했고, 모든 부족한 기능은 몇 번의 업데이트 후에 올 거라고 했으며, 모든 자율 에이전트 데모는 임박한 미래의 미리보기라고 했다. 이제 2026년 4월이다. 그 약속들이 얼마나 지켜졌는지 확인할 시간이다. Reddit의 r/ClaudeAI에서 이번 주 Opus 4.7에 대한 긴 스레드가 올라왔는데, 여러 사용자들이 "이건 퇴보다"라고 주장하고 있다.
테크 블로거 관점
누군가 AI에게 코딩 질문 답변을 받으려고 2시간을 기다렸습니다. 이게 로컬 AI가 준비 안 된 이유입니다.
상황을 그려봐요: 로컬 AI에게 복잡한 코딩 질문을 던지고, 엔터를 누르고... 기다립니다. 2시간을요. 정확히 이게 AMD의 새로운 Strix Halo 칩에서 Mistral Medium 3.5를 테스트했을 때 벌어진 일입니다. 48k 토큰 프롬프트에 4k 사고 토큰 — 기본적으로 AI에게 코드 아키텍처 문제를 깊게 생각해달라고 한 거죠. 모든 최적화 기법을 다 써도 (Q5_K_XL 양자화, GPU 가속 풀가동, 캐시 재사용) 여전히 다이얼업 인터넷처럼 기어가 걸렸습니다. 이건 저가형 셋업도 아니고 — Strix Halo는 AMD의 플래그십 AI 칩입니다. 냉정한 현실? 모두가 '노트북에서 AI 돌린다'고 떠들지만, 우리는 여전히 사람들이 기대하는 ChatGPT 같은 즉시 응답 경험과는 빛년 떨어져 있습니다. 물론 작동하긴 하는데, '작동한다'와 '실제로 쓸 수 있다'는 완전히 다른 거예요.
AI 분석
하드웨어 개발
high다음 칩 설계를 위해 AI 워크로드 벤치마크 계획을 세우세요 — 소비자 기대치가 '작동하나?'에서 '얼마나 빠른가?'로 바뀌고 있습니다
AMD의 플래그십 Strix Halo도 모든 최적화 기법을 다 써도 클라우드 API가 몇 초에 하는 작업에 2시간이 걸립니다 — 로컬 AI 성능 격차가 정말 심각합니다
고객들이 곧 깨달을 겁니다. 'AI 지원 하드웨어'와 '실제로 쓸 수 있는 AI 하드웨어'는 완전히 다른 거라는 걸요
직무 영향 분석
AI 엔지니어
역할 변화로컬 AI 추론이 프리미엄 하드웨어에서도 엄청 느린 걸 증명했고, 배포 전략을 완전히 다시 생각해야 합니다
지금부터 하이브리드 워크플로우를 만들기 시작하세요 — 오래 걸리는 추론 작업은 밤새 로컬에서 돌리고, 실시간 작업은 클라우드에서 처리하기
프로덕트 매니저
위험로컬 하드웨어에서 복잡한 AI 작업에 2시간이 걸리는 건 실시간 AI 기능 경험을 완전히 죽입니다
AI 기능을 즉시 응답이 아니라 배치 처리와 야간 워크플로우 중심으로 다시 설계하세요