지난 주 AI 현장에서 벌어진 다섯 가지 일

소 목걸이 AI부터 Claude Code 채널까지, 구현 절차와 함께 읽는 실전 가이드

2026년 3월 23일 | KIMKJ.COM

1. 카우고리즘(Cowgorithm) — 로켓 공학자가 만든 소 목걸이에 피터 틸이 2조 원을 베팅하다

뉴질랜드 오클랜드에 본사를 둔 Halter라는 회사가 있습니다. 로켓 공학자 출신의 Craig Piggott가 로켓랩(Rocket Lab)에서 우주선을 만들다가, 목축업이 더 큰 미해결 문제라고 판단해 창업했습니다. 이 회사가 만드는 것은 소의 목에 거는 태양열 구동 GPS 목걸이입니다.

피터 틸의 Founders Fund가 이끄는 신규 투자 라운드에서 기업 가치가 20억 달러(약 2조 8,000억 원)로 평가되고 있다고 Bloomberg가 보도했습니다. 투자 수요가 몰려 라운드 규모가 아직 확정되지 않을 정도입니다. 2024년 6월 BOND 주도의 이전 라운드에서 1억 달러를 유치하며 기업 가치 10억 달러를 인정받은 지 불과 9개월 만에 가치가 두 배로 뛰었습니다.

Halter가 개발한 독자 알고리즘의 이름이 '카우고리즘(Cowgorithm)'입니다. 상표 등록까지 마쳤습니다. 작동 원리는 이렇습니다. 목장주가 스마트폰 앱을 열고, 지도 위에 선을 긋습니다. 그 선이 가상 울타리가 됩니다. 소가 경계선에 접근하면 목걸이가 소리와 진동 신호를 보내 스스로 되돌아오게 합니다. 철조망도, 목양견도, 사람의 물리적 노동도 필요 없습니다. 버튼 하나로 수백 마리의 소를 착유장으로 이동시킬 수 있습니다.

목걸이의 기능은 이동 관리에 그치지 않습니다. 소의 소화 패턴, 번식 주기, 건강 상태를 24시간 실시간으로 모니터링합니다. 수십만 마리의 행동 데이터로 훈련된 머신러닝 모델이 이상 징후를 조기에 감지합니다. 뉴질랜드, 호주, 미국에 걸쳐 약 40만 마리 이상의 소가 이 목걸이를 착용하고 있습니다. 미국 목장주들이 설정한 가상 울타리의 총 길이는 11,000마일(약 17,700km)에 달하며, 물리적 울타리 비용으로 환산하면 약 2억 2,000만 달러를 절약한 셈입니다.

기술 구조와 사업 모델

• 하드웨어: 태양열 구동 GPS 목걸이. 실외 환경에서 연속 작동하며 별도 충전이 필요 없습니다.

• 소프트웨어: 카우고리즘(Cowgorithm) — 개별 동물의 행동 패턴을 학습하는 머신러닝 알고리즘. 위치 추적, 건강 지표, 가상 울타리, 자동 이동 제어를 통합 관리합니다.

• 수익 모델: 소 한 마리당 월 5~8달러의 구독료. 목장의 소가 늘어날수록 매출이 자동으로 증가하는 구조입니다.

• 데이터 해자(moat): 40만 마리 이상의 행동 데이터는 후발 주자가 따라잡기 어려운 자산입니다. 경쟁사인 Vence(미국), eShepherd(호주)가 유사한 솔루션을 제공하지만, Halter의 데이터 규모가 머신러닝 정확도에서 결정적 차이를 만들고 있습니다.

• 확장 계획: 현재 젖소(dairy cattle) 시장에서 검증을 마쳤고, 육우(beef cattle)와 다른 가축으로의 확대를 계획 중입니다. 남미와 동남아시아가 다음 타깃입니다.

축산업이 노동 집약적 1차 산업에서 데이터 산업으로 전환되는 변곡점을 보여주는 사례입니다. AI가 IT 산업 내부에서만 혁신을 일으키는 것이 아니라, 가장 전통적인 산업의 작동 방식 자체를 재설계하고 있습니다.

2. Claude Artifact로 모바일 청첩장 만들기 — 카카오톡으로 공유까지

스레드에서 화제가 된 사례입니다. 어머니로부터 갑자기 전화가 와서 할머니 팔순 모바일 청첩장을 만들어달라는 요청을 받은 사용자가, Claude에게 부탁해서 즉석에서 완성했습니다. 완성된 HTML을 Artifact로 게시하고, 그 링크를 카카오톡으로 공유했더니 무료 호스팅으로 모바일 청첩장이 작동했습니다.

이 사례가 보여주는 것은 기술의 난이도가 아닙니다. 생활 속 갑작스러운 필요에 AI가 즉시 대응할 수 있다는 사실, 그리고 그 결과물이 별도의 서버나 비용 없이 바로 배포될 수 있다는 구조입니다. 모바일 청첩장 제작 업체에 의뢰하면 수만 원에서 수십만 원, 며칠의 시간이 필요합니다. Claude에게는 5분이면 됩니다.

구현 절차: 모바일 초대장 제작부터 공유까지

• 1단계 — Claude에게 프롬프트 입력

"할머니 팔순 잔치 모바일 초대장을 만들어줘. 이름은 ○○○, 날짜는 2026년 5월 3일 토요일 오후 12시, 장소는 광주 한정식 명당. 한국 전통 느낌의 우아한 디자인으로, 모바일 세로 화면에 최적화해줘." 이 정도면 Claude가 완성된 Artifact를 생성합니다.

• 2단계 — 수정과 반복

"배경색을 좀 더 따뜻하게", "카카오맵 연결 버튼을 넣어줘" 같은 요청으로 다듬습니다. Claude가 코드를 직접 수정해서 즉시 반영합니다.

• 3단계 — 공유 링크 생성

Artifact 편집기에서 '공유(Publish)' 버튼을 클릭하면 공개 링크가 생성됩니다. 카카오톡, 문자, SNS로 전송하면 됩니다. 호스팅 설정이 필요 없고, 수신자가 Claude 계정 없이도 브라우저에서 바로 볼 수 있습니다.

• 활용 확장

같은 방법으로 결혼식 청첩장, 돌잔치 초대장, 모임 안내장, 행사 포스터, 명함형 자기소개 페이지를 만들 수 있습니다. RSVP 기능, 카운트다운 타이머, 사진 갤러리, 배경 음악까지 JavaScript로 구현 가능합니다. 프로그래밍 지식 없이, 한국어 대화만으로 완성됩니다.

사업 아이디어: 모바일 초대장 템플릿을 Claude 스킬로 만들어두고, 의뢰인에게 맞춤 제작 서비스를 제공하는 소규모 사업 모델이 가능합니다. 진입 장벽은 낮고, 결과물의 품질은 유료 서비스와 견줄 만합니다.

3. Flash-MoE — 맥북 프로 한 대로 3,970억 파라미터 모델을 돌리다

개발자 Dan Woods가 48GB 메모리의 MacBook Pro M3 Max에서 Qwen3.5-397B 모델을 초당 4.4토큰 이상의 속도로 실행하는 데 성공했습니다. 3,970억 개의 파라미터를 가진 모델은 디스크에서 209GB를 차지합니다. 이전이라면 클라우드 GPU 클러스터에서 시간당 수백 달러를 지불해야 돌릴 수 있는 규모였습니다.

비결은 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처의 특성에 있습니다. Qwen3.5-397B는 레이어당 512개의 전문가(expert) 모듈을 갖고 있지만, 토큰 하나를 처리할 때 실제로 활성화되는 전문가는 4개뿐입니다. 전체 가중치의 2% 미만만 필요한 셈입니다. Flash-MoE는 이 점을 이용합니다. 모든 가중치를 메모리에 올리는 대신, 필요한 4개 전문가의 가중치만 SSD에서 실시간으로 스트리밍합니다. M3 Max의 SSD는 초당 17.5GB를 읽을 수 있어, 전문가 4개(각 약 3.9MB)를 로딩하는 데 1밀리초도 걸리지 않습니다.

주목할 점은 코드 작성 과정입니다. Woods 본인은 코드를 한 줄도 작성하지 않았다고 밝혔습니다. Claude Code에 Apple의 2023년 논문 'LLM in a Flash'와 Andrej Karpathy의 autoresearch 패턴을 참조 자료로 주고, 90회의 실험을 자동 수행하게 했습니다. 약 7,000줄의 Objective-C 추론 엔진과 1,200줄의 Metal 셰이더를 AI가 작성했고, 사람은 방향 설정과 고원(plateau) 지점에서의 협업에 집중했습니다.

구현 절차

• 필수 하드웨어: Apple M3 Max 이상(48GB 통합 메모리), 1TB SSD, macOS 26.2 이상

• 1단계 — 모델 다운로드:

• 2단계 — 빌드 및 가중치 추출:

• 3단계 — 실행:

현실적 고려 사항: 4비트 모드의 실측 퍼플렉시티(PPL)는 3.64로 프로덕션 품질이며, 도구 호출(function calling)도 작동합니다. 2비트 모드는 속도가 빠르지만 JSON 출력에서 따옴표가 역슬래시로 대체되는 문제가 있어 도구 호출이 불안정합니다. 이론적 SSD 대역폭 한계치는 초당 18.6토큰이므로, 소프트웨어 최적화의 여지가 충분합니다. M4 Max 세대에서는 소프트웨어 변경 없이도 초당 8토큰 이상이 예상됩니다.

4. Claude Code 채널 플러그인 — AI 에이전트가 텔레그램과 디스코드에서 대화한다

2026년 3월 20일, Anthropic이 Claude Code에 '채널(Channels)'이라는 기능을 공식 출시했습니다. 맥에서 돌아가는 Claude Code 세션을 텔레그램이나 디스코드 봇으로 연결하는 구조입니다. 개발자가 터미널 앞에 앉아 있지 않아도, 스마트폰에서 텔레그램 메시지 하나로 코드를 수정하고, 테스트를 실행하고, 파일을 조작할 수 있게 된 것입니다.

MacStories의 리뷰어는 이 기능을 출시 당일 밤 수 시간 동안 테스트한 뒤, 아이폰에서 iOS 앱을 빌드하고 무선 배포까지 성공했다고 보고했습니다. 팟캐스트 오디오를 전사하고 정리한 텍스트 파일을 아이폰으로 받는 작업도 텔레그램 메시지 몇 줄로 완료했습니다. 맥에만 존재하는 도구들을 어디서든 쓸 수 있게 된 것이 핵심입니다.

이 기능이 주목받는 이유는 따로 있습니다. 디스코드에서는 하나의 그룹 채널에 여러 봇을 초대할 수 있고, 봇들이 서로 메시지를 주고받으며 협업하는 구조를 만들 수 있습니다. 고넥터(gonnector)라는 개발자가 스레드에서 시연한 것처럼, AI 에이전트 JARVIS와 EVE가 같은 디스코드 채널에서 서로 토론하고 업무를 분담하는 '멀티 에이전트' 환경이 추가 개발 없이 10분 만에 구현됩니다.

텔레그램에는 한 가지 제약이 있습니다. 텔레그램은 플랫폼 차원에서 봇 간 직접 통신을 차단합니다. 봇A가 보낸 메시지를 사람이 읽고 봇B에게 전달해야 하는 구조라서, 자율적 멀티 에이전트 구성에는 디스코드가 유리합니다.

구현 절차: 텔레그램 봇 연결

사전 요건을 먼저 확인합니다. Claude Code 버전 2.1.80 이상이 필요하고, Bun 런타임을 설치해야 합니다. claude.ai Pro 또는 Max 구독이 있어야 하며, API 키 인증은 지원되지 않습니다.

• 1단계 — Bun 설치: curl -fsSL https://bun.sh/install | bash

• 2단계 — 텔레그램에서 @BotFather를 열고 /newbot 명령으로 봇을 생성합니다. 표시 이름과 bot으로 끝나는 고유 사용자명을 입력하면 토큰이 발급됩니다.

• 3단계 — Claude Code에서 플러그인 설치와 토큰 설정:

• 4단계 — 채널 플래그와 함께 Claude Code를 재시작합니다:

• 5단계 — 텔레그램에서 봇에게 아무 메시지나 보내면 6자리 페어링 코드가 옵니다. Claude Code 터미널에서 /telegram:access pair <코드>를 입력합니다.

• 6단계 — 페어링 후 반드시 허용 목록(allowlist) 모드로 전환합니다. /telegram:access policy allowlist로 잠급니다.

실전 팁: 세션이 끊기면 그 사이에 온 메시지는 영구 유실됩니다. tmux new-session -d -s channels 'claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official' 명령으로 세션을 영구 유지하는 것을 권장합니다. 권한 요청이 걸리면 텔레그램에서 승인할 수 없으므로, 필요 시 --dangerously-skip-permissions 플래그를 추가합니다.

구현 절차: 디스코드 봇 연결

• Discord Developer Portal에서 New Application을 만들고, Bot 섹션에서 토큰을 발급받습니다.

• Privileged Gateway Intents에서 Message Content Intent를 반드시 활성화합니다. 이것을 빠뜨리면 봇이 빈 메시지만 수신합니다.

• OAuth2 > URL Generator에서 bot 스코프를 선택하고 필요한 권한을 설정한 뒤, 생성된 URL로 서버에 봇을 초대합니다.

• Claude Code에서 /plugin install discord@claude-plugins-official → /discord:configure <토큰>

• claude --channels plugin:discord@claude-plugins-official로 재시작 후, DM으로 페어링합니다.

텔레그램과 디스코드를 동시에 운영하려면 플래그를 공백으로 구분합니다: claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official plugin:discord@claude-plugins-official

5. Claude Skills 2.0 — 코딩 없이 AI 에이전트를 만들고 판매하는 시대

Anthropic이 Claude의 Skills 시스템을 대폭 업그레이드했습니다. 1.0 버전이 남이 만들어둔 템플릿을 쓰는 방식이었다면, 2.0은 누구나 직접 스킬을 만들고, 테스트하고, 배포하고, 판매할 수 있는 구조로 바뀌었습니다. 프로그래밍 지식이 필요하지 않습니다. 원하는 작업을 명확한 문장으로 설명할 수 있다면, 스킬을 만들 수 있습니다.

스킬의 본질은 마크다운(.md) 파일 하나입니다. 이 파일에 Claude가 반복적으로 수행할 작업의 절차, 규칙, 예시를 적어두면, Claude가 해당 상황을 인식할 때마다 스킬을 자동으로 불러와 실행합니다. 매번 같은 지시를 반복할 필요가 없어집니다.

2.0의 핵심 변화는 '스킬 크리에이터(Skill Creator)'와 내장 평가(eval) 시스템입니다. 스킬 크리에이터에게 원하는 작업을 설명하면, Claude가 스킬 파일을 자동 생성합니다. 그리고 A/B 테스트 방식으로 엣지 케이스와 모호한 상황을 시뮬레이션해서 스킬이 안정적으로 작동하는지 검증합니다. '작동할 것 같은' 워크플로우와 '작동한다고 확인된' 워크플로우의 차이를 메워주는 것입니다.

스킬 체이닝도 가능합니다. SKILL.md 파일 안에 "글 초안을 완성하면 ai-writing-guard 스킬로 검수하라"는 지시를 넣으면, Claude가 작업 도중 두 번째 스킬을 자동으로 로드해 적용합니다. 음성 스타일 스킬 → 포맷팅 스킬 → 검수 스킬처럼 모듈형 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

구현 절차: 나만의 스킬 만들기

• 방법 1 — Claude.ai에서 스킬 크리에이터 사용

(1) 좌측 도구 모음의 Customize 섹션에서 skill-creator를 활성화합니다.

(2) Claude에게 "skill-creator를 사용해서 보안 검토 후 GitHub 푸시하는 스킬을 만들어줘"라고 요청합니다.

(3) Claude가 SKILL.md를 생성하고, 자동으로 벤치마크 테스트를 실행합니다.

(4) Settings > Features에서 .zip 파일로 업로드하면 모든 대화에서 사용 가능합니다.

• 방법 2 — 직접 파일 작성

• 방법 3 — Claude Code에서 플러그인으로 설치

플러그인 마켓플레이스(buildwithclaude.com)에서 490개 이상의 공개 스킬을 검색하고 설치할 수 있습니다. /plugin install <스킬명> 명령으로 설치합니다.

사업적 함의: 잘 만든 스킬은 자산입니다. 패키징해서 클라이언트에게 서비스로 납품할 수 있고, 커뮤니티 마켓플레이스가 성숙하면 직접 판매도 가능한 구조입니다. AI를 '쓰는 시대'에서 '소유하고 파는 시대'로의 전환점이라는 분석이 나오는 이유입니다.

다섯 가지 장면이 가리키는 한 가지

소 목에 걸린 센서 하나로 17,700km의 울타리를 대체하는 목장주, 어머니의 전화 한 통에 5분 만에 청첩장을 완성하는 아들, 맥북 한 대에서 3,970억 파라미터를 돌리는 연구자, 텔레그램 봇으로 코딩하는 개발자, 마크다운 파일 하나로 AI 에이전트를 판매하는 비개발자. 이 다섯 장면의 공통점은 기술의 진입 장벽이 사라지고 있다는 사실입니다.

경쟁력의 원천은 코드를 짤 수 있느냐 없느냐가 아닙니다. 무엇을 만들어야 할지 아는 것, 어떤 문제를 풀어야 할지 식별하는 것, 그리고 그 결과물을 필요한 사람에게 전달하는 것이 진짜 해자입니다.