읽고 싶은 흐름을 먼저 고릅니다.

샘 올트먼이 회사를 대표하는 동안, 그레그 브록먼은 ChatGPT와 Codex, 기업 제품, 인프라 실행을 맡는 핵심 운영자가 됐습니다.

젠슨 황은 AGI 달성을 언급했지만, 실적 발표의 중심에는 생산성, 컴퓨팅 자원, 토큰 수익이 있었습니다.

신한은행 캐릭터 숏폼으로 상을 받은 봄센 사례는 생성형 AI 시대 광고회사가 팔아야 할 역량을 다시 묻습니다.

미국 온라인 쇼핑객 67%가 에이전틱 AI 쇼핑에 관심을 보였습니다. 다만 소비자가 원하는 도움은 결제보다 상품 탐색과 가격 비교에 가까웠습니다.

MAD STARS 2026은 AI를 강연 주제에만 올리지 않았습니다. 출품, 심사, 컨퍼런스 참여를 돕는 운영 기능으로 먼저 적용했습니다.

브로드컴과 만든 잘라페뇨는 모델 학습보다 답변 생성 단계에 초점을 맞춘 칩입니다. 속도와 전력 효율이 제작 도구의 비용 계산으로 이어집니다.

스택어댑트 조사에서 광고주는 AI를 이미 실무에 쓰고 있었지만, 예산과 캠페인 변경은 사람의 승인 아래 두려 했습니다.

AI 추천이 익숙해질수록 소비자는 맞춤 서비스보다 먼저 데이터 사용 설명과 선택권을 요구하고 있습니다.

리퀴드 데스와 개러지 비어가 불편한 농담, 뮤직비디오, 한정판 수거 용기로 AI 인프라의 물 사용을 대중 캠페인에 올렸습니다.

MAD STARS 2026은 새 부문을 만들고, 모든 출품작에 AI 사용 여부와 구체적 활용 과정을 밝히도록 했습니다.

MAD Relay가 2006년 칸 라이언즈 수상작 ‘The Truth’를 다시 꺼냈습니다. 화면의 문장과 목소리만으로 기억된 광고입니다.

레클레아 광고 ‘더 트루스’는 큰 제작 장치 없이 문장 순서만 바꿔 관객의 해석을 뒤집었습니다.

AI 글을 무조건 막는 얘기가 아닙니다. 플랫폼이 이용자 피드백을 받아 콘텐츠 품질을 다시 걸러내기 시작했습니다.

기업은 AI 검색 노출에 시간을 쓰기 시작했지만, 소비자는 답변을 그대로 믿기보다 원 출처와 사람의 판단을 다시 확인합니다.

슬랙 코드가 AI 에이전트의 작업 지시, 코드 비교, HTML 미리보기, 승인 기록을 프로젝트 채널 하나로 묶었습니다.

중국 유니온페이는 POS기를 결제 기록 장비가 아니라 아이들의 문장을 도시로 보내는 공익 매체로 바꿨습니다.

출시 경쟁이 거센 시점에 일부 훈련을 늦춘 결정은, AI 모델을 만들 때 속도만큼 멈춤의 기준이 중요해졌다는 뜻입니다.

경남교육청이 40개 초·중학교를 찾아가 팩트 체크와 AI 문해교육을 함께 가르칩니다. 만드는 법보다 확인하는 법이 앞에 놓였어요.