# \#tech-trend **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/tech-trend/2292.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [\[GN\] 2026 기술 트렌드 보고서: AI 에이전트부터 소버린 AI, 피지컬 AI까지 \[PDF/영문/102p\]](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-2026-ai-ai-ai-pdf-102p/8913)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [2월 4, 2026, 4:00오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-2026-ai-ai-ai-pdf-102p/8913 "2026-02-04T04:00:35Z")
CB Insights의 2026 기술 트렌드 보고서 소개 CB Insights가 올해 기술 트렌드 14가지를 분석한 보고서(102p PDF). AI 에이전트, 스테이블코인, 데이터센터 인프라, 피지컬 AI 등 핵심 분야를 다룸 AI 에이전트의 ROI 측정이 기업들의 주요 과제로 부상, 생산성 향상(63%), 시간 절감(58%), 비용 절감(58%) 이 주요 KPI로 활용 중 비공개 기업이 공개 기업 규모로 성장하면서 IPO 전 비공개 상태 유지 기간이 역대 최장 수준 도달 스테이블코인이 암호화폐 거래 도구에서 기업 재무 관리 솔루션으로 전환 중이며, 관련 M&A 거래가 전년 대비 4배 증가 의료 분야에서 음성 AI가 인력 부족 문제 해결책으로 부상, 2028년까지 미국 의료 인력 10만 명 부족 전망 2025년 트렌드 예측에 대한 평가 금융 서비스: 사이보그 자산 관리, AI 에이전트 결제 인프라, 암호화폐 주류화, 핀테크 M&A 모두 적중 AI 에이전트 결제 인프라 시장에 20개 이상의 플레이어 진입 Q3'25 핀테크 M&A 거래가 3년 만에 최고치 기록 헬스케어: AI 기반 질병 관리, RNA 치료제 투자 확대 적중 Lilly, Novartis, Bristol-Myers Squibb 등 대형 제약사들의 주요 딜 체결 자율 로봇 돌봄은 예상과 달리 제조·물류 분야가 우선순위 유지 AI 분야: AI M&A 사상 최고치 기록, Salesforce와 Workday가 가장 활발한 인수자 오픈소스 모델은 소형 모델에서 우위, 대형 LLM 리더보드는 클로즈드 소스가 선점 미국이 AI 혁신과 투자에서 선두 유지, 중국 모델들도 경쟁력 확보 엔터프라이즈: 공간 컴퓨팅(AR/VR) 예측 실패 Vision Pro 저조한 반응, 기업 AR/VR 도입 여전히 미미 산업 분야: 미래형 데이터센터 도래 적중 AI 발전으로 데이터센터가 수 GW 규모로 확장, CB Insights가 추적하는 45개 이상 시장에서 혁… --- ## [소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 피지컬 AI의 현황과 시사점에 대한 보고서 \[국문/PDF/48p\]](https://discuss.pytorch.kr/t/spri-ai-pdf-48p/6949)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [5월 15, 2025, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/spri-ai-pdf-48p/6949 "2025-05-15T09:30:16Z")
'피지컬 AI의 현황과 시사점' 보고서 소개 CES2025에서 NVIDIA의 젠슨 황 CEO가 'AI의 다음 프론티어는 피지컬 AI(Physical AI)'라고 선언한 이후, 많은 연구소와 기업들에서 피지컬 AI에 대한 소개와 동향, 기술과 서비스 등을 발표하고 있습니다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 이번에 공개한 보고서에는 피지컬 AI의 정의부터 기술, 유형, 주요 기업의 개발 동향들을 다루고 있습니다. 피지컬 AI(Physical AI) 개요 ‘피지컬 AI’는 말 그대로 현실 세계에서 작동하는 인공지능을 뜻합니다. 이 AI는 디지털 영역에 머무르지 않고 물리적 환경과 직접 상호작용하며 스스로 판단하고 행동하는 기술입니다. 예컨대 자율주행차, 드론, 휴머노이드 로봇 등이 이에 포함됩니다. 보고서에 따르면 피지컬 AI는 단순 로봇이 아닌 AI 알고리즘(두뇌), 센서 및 비전 시스템(감각), 엣지 컴퓨팅 및 네트워크 인프라(연결), 액추에이터 및 제어 시스템(행동)의 네 축이 유기적으로 통합된 시스템입니다. 기술적 성숙도에 따라 다양한 형태로 구분되며, 미국, 중국, EU, 일본은 이를 국가 전략기술로 간주하고 선제적인 정책을 펼치고 있습니다. 국내에서도 관련 로드맵이 수립되고 있어, 산업계와 개발자 모두가 주목해야 할 타이밍입니다. 피지컬 AI는 기존 로봇공학이나 체화된 AI(Embodied AI), 소프트 로보틱스(Soft Robotics), CPS(Cyber-Physical System)와도 닮은 점이 많습니다. 그러나 단순히 하드웨어와 알고리즘이 결합된 것이 아닌, 물리적 세계에 대한 감지와 인지, 자율적 행동 수행까지 포함하는 점에서 한층 진화된 개념입니다. '피지컬 AI의 현황과 시사점' 보고서 목차 Ⅰ. 피지컬 AI의 부상 Ⅱ. 피지컬 AI의 정의 및 분류 2.1 피지컬 AI의 정의 2.2 피지컬 AI의 주요 기술 2.3 피지컬 AI의 주요 유형 Ⅲ. 피지컬 AI 주요 개발 동향 및 사례 3.1 휴머노이드형 3.2 자율주행차형 3.… --- ## [소프트웨어정책연구소(SPRi)에서 발간한 AI 동향 보고서: 주요 국가들의 정책 및 기술 이슈 \[국문/PDF/28p\]](https://discuss.pytorch.kr/t/spri-ai-pdf-28p/6415)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [3월 11, 2025, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/spri-ai-pdf-28p/6415 "2025-03-11T09:30:21Z")
AI Brief 보고서 소개 소프트웨어정책연구소(SPRi)에서 발표한 AI Brief 보고서에는 AI 산업의 주요 정책 변화, 기업들의 신기술 발표, 그리고 최신 연구 동향이 담겨 있습니다. 미국, EU, 영국 등의 AI 규제 및 정책 변화부터 구글, 오픈AI, xAI, 알리바바 등 주요 기업들의 AI 모델 출시까지 AI 기술의 최신 트렌드를 한눈에 파악할 수 있습니다. 주요 목차 및 내용 정책·법제 미국 국가AI자문위원회, 트럼프 행정부 대상 AI 정책 보고서 발간 파리 AI 행동 정상회의, AI의 공공성·지속가능성과 함께 규제 완화 논의 EU 집행위원회, 경쟁력 강화 로드맵의 일환으로 AI 기가팩토리 구축 추진 EU 집행위원회, 2025년 업무 프로그램에서 ‘AI 책임 지침’ 철회 계획 발표 영국, AI안전연구소의 명칭 AI보안연구소로 변경하고 앤스로픽과 AI 협력 기업·산업 구글, 성능 개선한 ‘제미나이 2.0’ 제품군 확대 출시 오픈AI, 심층 조사를 수행하는 에이전트 ‘딥 리서치’ 공개 오픈AI, GPT-5 출시 로드맵 발표 및 GPT-4.5 프리뷰 공개 xAI, 최신 AI 모델 ‘그록 3’ 프리뷰 출시 퍼플렉시티, 심층 조사와 분석을 수행하는 ‘딥 리서치’ 무료 출시 알리바바, 딥시크 V3 능가하는 성능의 ‘큐원2.5-Max’ 출시 아크 인베스트, 2025년 혁신 기술 중 하나로 AI 에이전트 선정 기술·연구 상하이교통大 연구진, 소량의 고품질 데이터를 활용한 추론 AI 모델 개발 탠포드大와 워싱턴大 연구진, 저비용으로 고성능 추론 AI 모델 개발 바이트댄스, 인물 움직임을 생성하는 AI 모델 ‘옴니휴먼-1’ 개발 AI안전센터와 스케일 AI, 고난도 벤치마크 ‘HLE’ 공개 인력·교육 딜로이트 조사 결과, 전 세계 기업들은 점진적으로 AI 도입 확대 마이크로소프트 연구 결과, 생성 AI 신뢰할수록 비판적 사고 감소 앤스로픽, AI가 … --- ## [\[GN\] 베네딕트 에반스의 기술트렌드 2025: AI eats the world \[영문/GoogleSlide/90p\]](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-2025-ai-eats-the-world-googleslide-90p/5793)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [1월 6, 2025, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-2025-ai-eats-the-world-googleslide-90p/5793 "2025-01-06T09:30:39Z")
소개 2025년 리포트 (90p 슬라이드) 간추린 요약 및 추가 설명 "내 삶에서 혁신적인 기술 데모는 딱 2개: GUI 와 ChatGPT - 빌게이츠" OpenAI가 예상가치 $157B로 평가 받음 (Microsoft는 20년 걸림) ChatGPT가 전례없는 속도로 메인스트림의 인지에 도달 관심은 많지만 용도는 제한적이고 유용하다고 인식 못함 벌써 시장에선 투자에 비해 이득이 없는 것 아니냐는 얘기도 나옴 Hype Cycle에서 "Plateau of Productivity(생산성의 안정기)" 도달하는 데에는 시간이 걸림 차세대 플랫폼 시프트는 "Generative AI" Mainframe → PCs / SQL → Web / Open Source → Smartphones / Cloud → Generative AI 하지만 아직 모든 것이 열려있고 답은 모름 How far will this scale? How is this useful? How do we deploy this? How far will this scale? 얼마나 확장될 수 있을까? LLM이 점점 커질까(scaling?) - LLM이 '모든 걸(everythig)'하게 될까? Scaling 은 어려움 이 모델들을 키우는 것은 많은 도전이 있고 시간이 걸릴 것 GPU와 전력, 트레이닝 데이터, 실행과 엔지니어링, 결과가 더 좋아질까? 지금으로써는 무조건 투자할 수 밖에 없음 (안하면 차후 10~15년간 가장 중요한 기술을 놓치게 될 것) "우리는 해자가 없다 - 구글" "현재 훈련중인 모델은 $1b에 가까운 비용이 드는데, 2025/2026엔 $5b 또는 $10b정도 들 것 - Anthropic CEO" "Llama 4를 훈련하는데 필요한 컴퓨팅은 3의 10배 이상이고, 미래 모델들은 계속 그 이상으로 커질 것 - 마크 주커버그" 해자가 "자본"이라면.. 현재 Nvidia는 수요를 감당하지 못함 빅4(메타,알파벳,AWS,MSF… --- ## [\[GN\] 2024 기술 트렌드: AI, 그리고 그외 모든 것들 \[영어/GoogleSlide/87p\]](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-2024-ai-googleslide-87p/3064)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [12월 18, 2023, 6:46오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-2024-ai-googleslide-87p/3064 "2023-12-18T06:46:44Z")
GeekNews의 xguru님께 허락을 받고 GN에 올라온 글들 중에 AI 관련된 소식들을 공유하고 있습니다. :smiley\_cat: 소개 베네딕트 에반스의 2024년 리포트 (87p 슬라이드) 간추린 요약 AI가 기술업계 Hype Cycle을 주도(HN 첫페이지 기사 수가 아이폰, 암호화폐를 뛰어넘음) YC 스타트업들도 AI가 메인 분야 벤처 투자는 줄어들었지만, AI는 예외 2023년의 모델 붐: OpenAI가 시작 → 구글과 메타가 자신들의 모델을 출시 → 신규 모델과 오픈소스 붐 → 수많은 모델과 수많은 질문들 NVidia 는 GPU 수요를 따라잡을 수가 없을 정도여서 수익이 엄청나게 증가 빅3 클라우드(AWS/구글/Microsoft)도 인프라를 엄청 확장중. 2023년에만 인프라에 $100bn(130조원) 투자 기존 회사들도 이제 AI에 큰 관심을 보이는중 "우리의 AI 전략은 뭔가요?" ChatGPT 주간 활성 사용자 1억명. OpenAI $1.3bn 매출 기술분야 모두들 이게 "The Thing" 이라는 것에 동의하지만, 정확히 뭘 의미하는지는 명확하지 않음 플랫폼 이동? → 이게 소프트웨어의 본질을 바꿀까? → 이게 우릴 AGI로 인도할까? Platform Shift : 플랫폼 이동? 기술업계는 플랫폼 변화에 따라 움직임 : 메인프레임 → PC → 웹/오픈소스 → 스마트폰/클라우드 → 생성형 AI 새로운 기술은 S커브로 옴 : Why this is useful 이게 왜 유용한가? → Exciting 재미나네! → Boring 지겨워 스마트폰은 이미 다 성숙해서 "지겨움"단계에 들어섰음 머신러닝도 이제 10년이 다 되어서 "지겨움"단계에 들어가고 있음 생성형 AI는 "유용한가" 에서 "재미나네" 단계로 접어드는 중 2013년에 머신러닝은 "똑똑해 보이는데 이거 어디다써?" 라고 했음 2023년의 생성형 AI도 마찬가지 "똑똑해 보이는데 이거 어디다써?" 생성 ML 결과는 정확해 보일 가능성이 매우 높으며, 주의하지… --- ## [소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 AI 에이전트 동향 보고서 \[국문/PDF/27p\]](https://discuss.pytorch.kr/t/spri-ai-pdf-27p/5762)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [12월 31, 2024, 4:13오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/spri-ai-pdf-27p/5762 "2024-12-31T04:13:42Z")
AI Agents 동향 보고서 소개 최근 생성형 AI의 발전으로 AI 에이전트 기술이 주목받고 있습니다. Microsoft, Google, Meta, Apple 등 주요 빅테크 기업들은 AI 에이전트를 활용하여 다양한 혁신을 이루고 있습니다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 이번 달 초 발간한 AI 에이전트 동향 보고서는 이러한 기술이 비즈니스와 일상생활에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보는 보고서로, AI 에이전트의 정의부터 기술적 가능성, 주요 기업 사례, 그리고 향후 전망까지 다루고 있습니다. AI Agent 개요 AI 에이전트는 단순히 명령을 따르는 소프트웨어를 넘어 환경을 인식하고 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있는 시스템입니다. Gartner는 이를 “Agentic AI”로 정의하며, 목표 중심의 동적 소프트웨어 엔터티로 설명하고 있습니다. 클라우드 및 엣지 컴퓨팅의 발전, 강화학습과 자연어 처리 기술의 성장, 그리고 개인화된 상호작용에 대한 수요 증가는 AI 에이전트 기술의 확산을 가속화하고 있습니다. 특히 고객 서비스, 스마트 홈, 산업 자동화 등 다양한 산업에서 이 기술이 사용되고 있으며, 2030년까지 시장 규모는 연평균 45% 이상 성장할 것으로 예상됩니다. 주요 기업들의 AI Agent 개발 및 도입 사례 소개 Microsoft: Microsoft는 Azure를 기반으로 AI 에이전트를 개발하고 있으며, ChatGPT를 Azure OpenAI Service에 통합하여 대화형 응답 및 고객 서비스를 제공합니다. 주요 제품군으로는 Power Virtual Agents와 Copilot Studio가 있으며, 코딩 없이 챗봇을 생성하거나 기업 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. Google: Google은 Google Assistant, Dialogflow, Duplex와 같은 서비스를 통해 음성 및 대화형 AI 기술을 강화하고 있습니다. 최근에는 Vertex AI Agent Builder와 Gemini 모델 기반 … --- ## [LangChain, 1300명의 전문가 설문을 통한 AI Agent 현황(State of AI Agents) 공개](https://discuss.pytorch.kr/t/langchain-1300-ai-agent-state-of-ai-agents/5563)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 3\ **마지막 업데이트:** [12월 3, 2024, 5:41오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/langchain-1300-ai-agent-state-of-ai-agents/5563 "2024-12-03T05:41:51Z")
State of AI Agents 소개 2024년 현재, AI 에이전트는 더 이상 소수만의 관심사가 아닙니다. 다양한 산업의 기업들이 반복적인 작업 자동화, 데이터 분석 지원, 코딩 작성 등을 위해 에이전트를 적극적으로 도입하고 있습니다. LangChain은 AI 에이전트의 잠재력을 확인하고 실제 배포를 가로막는 주요 요인을 분석하기 위해 1,300명 이상의 전문가를 대상으로 설문을 진행한 State of AI Agents 글을 공개하였습니다. 설문에 참여한 전문가들의 분포는 다음과 같습니다: Top 5 산업 분야(Top 5 Industries): Technology (60% of respondents) Financial Services (11% of respondents) Healthcare (6% of respondents) Education (5% of respondents) Consumer Goods (4%) 기업 규모(Company Size): \<100 people (51% of respondents) 100-2000 people (22% of respondents) 2000-10,000 people (11% of respondents) 10,000+ people (16% of respondents) 주요 인사이트 (Insights) LangChain은 에이전트를 LLM(Large Language Model)을 사용해 애플리케이션의 제어 흐름을 결정하는 시스템으로 정의합니다. 이는 자율 주행차의 자율성 수준처럼 에이전트의 능력에도 스펙트럼이 존재함을 의미합니다. 에이전트 채택 현황: 현재는 반반, 대부분은 도입 예정 (Agent adoption is a coin toss - but nearly everyone has plans for it) 51%의 응답자가 이미 에이전트를 실제 업무에 사용 중이며, 중간 규모(100~2000명) 기업에서 채택률(63%)이 가장 높았습… --- ## [\[GN⁺\] 제프 딘: 머신 러닝의 최신 동향 \[비디오\]](https://discuss.pytorch.kr/t/gn/3577)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [2월 21, 2024, 2:21오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn/3577 "2024-02-21T14:21:00Z")
GeekNews의 xguru님께 허락을 받고 GN에 올라온 글들 중에 AI 관련된 소식들을 공유하고 있습니다. :smiley\_cat: Jeff Dean(Google): 머신 러닝의 흥미로운 트렌드 소개 1. 기계 학습의 흥미로운 추세와 기대 기계 학습은 최근 몇 년 동안 우리가 컴퓨터가 할 수 있는 것에 대한 기대를 크게 바꾸어 놨다. 언어, 이미지, 자연어 처리 등 모든 분야에서 컴퓨터가 세상을 더 잘 인식하고 이해할 수 있는 능력을 가지게 되었다. \*컴퓨터가 \*볼 수 있고 \*감지할 수 있는 기술의 발전은 인간 활동의 거의 모든 분야에서 많은 기회를 열어놓았다. 더 큰 규모의 컴퓨팅 자원, 특수화된 컴퓨터 등의 발전은 더 나은 결과를 제공하며, \*새로운 가능성을 열어놓았다. 우리는 더 효율적으로 \*컴퓨터가 할 수 있는 일의 범위를 좁히면서 고효율로 구동할 수 있는 더 다양한 형태의 하드웨어가 필요하다. 2. ️음성인식, 번역, 이미지 분석 기술 발전 및 예측 정확도 향상 음성인식 기술은 오디오 파형을 5초 동안의 의미있는 말로 변환해주는 것이며 이에 대한 발전이 크다. 번역 기술은 한 언어에서 다른 언어로의 번역이 컴퓨터에게 큰 도움이 되는 기능으로 발전하고 있다. 이미지 분석 기술은 레이블 명칭뿐 아니라 장면을 설명하는 짧은 문장으로 변환되는 등 컴퓨터 비전 분야에서 큰 발전을 이루었다. 또한, 이전 몇 년 동안 이러한 기술들을 반대로 활용하는 것도 가능해졌다. 10년 동안 사람의 정확도보다도 뛰어난 성능 향상이 이루어진 것이 신기하다. 3. AI 모델의 품질을 향상시키기 위해 하드웨어 스케일링의 중요성 음성 인식의 정확도를 측정하는 대표적인 벤치마크인 'Word Error Rate'는 기존의 13.25%에서 2.5%까지 크게 개선되었다. 이로 인해 사용성이 크게 향상되어 이제는 이메일을 따라쓰거나 딕테이션을 할 수 있을 정도로 신뢰할 수 있게 되었다. 특히 하드웨어의 스케일업은 모델 품질을 향상시키는데 도움이 되며, 이를 위해 머신 러닝… --- ## [\[GN\] 2024 기술분야 빅 아이디어들 (feat. a16z)](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-2024-feat-a16z/3118)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [12월 27, 2023, 12:10오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-2024-feat-a16z/3118 "2023-12-27T00:10:05Z")
GeekNews의 xguru님께 허락을 받고 GN에 올라온 글들 중에 AI 관련된 소식들을 공유하고 있습니다. :smiley\_cat: 소개 a16z가 예상한 내년의 큼직한 아이디어들 구성원별로 의견을 낸 것을 정리한 글이라 해석 및 신뢰도에 있어서는 주의 필요 하지만 현재 컨슈머, 바이오+헬스, 크립토, 핀테크, 게임, 인프라+엔터프라이즈, 성장중인 기술 분야등에서 현재 상황 및 다양한 아이디어를 얻을 수 있음 \[Consumer Tech\] Voice-First App이 우리 생활의 필수 요소가 될 것 AI는 내년에 마침내 음성 우선 앱, 특히 컴패니언 및 생산성 카테고리에서 음성 우선 앱의 잠금을 해제할 것 음성은 가장 오래되고 가장 일반적인 인간 커뮤니케이션 형태임에도 불구하고, 기술과의 소통을 위한 인터페이스로서 제대로 작동한 적이 없음 지금까지 사람들은 스마트 스피커를 음악 재생이나 날씨 확인과 같은 간단한 작업에만 사용했을 뿐, 음성 대화에서 의미 있는 가치를 이끌어내지 못했음 하지만 이제는 대규모 언어 모델을 통해 가상 비서가 인간 수준의 대화 기능을 구현할 수 있게 됨 중요한 점은 음성은 상호작용의 방식이 매우 다양하기 때문에 기존 앱은 이러한 경험을 구축할 수 없다는 것 예를 들어, 당연한 AI 이메일 기능이 Gmail에 통합되는 것은 불가피하지만, 받은 편지함에 AI 음성 인터페이스가 도입될 가능성은 낮음 2024년에는 음성 애플리케이션이 더욱 유용해지고 우리 생활에 통합될 것으로 예상 목적에 맞게 세분화된 맞춤형 AI 2024년에는 더 좁은 범위의 AI 솔루션이 등장할 것 ChatGPT가 훌륭한 일반 AI 비서가 될 수는 있지만, 모든 작업에서 '승리'하지는 못할 것 몇 가지 예를 들자면 연구자를 위해 특별히 설계된 AI 플랫폼, 저널리스트를 위한 글쓰기 생성 도구, 디자이너를 위한 렌더링 플랫폼 등이 등장할 것 장기적으로는 사람들이 일상적으로 사용하는 제품이 독점적인 기본 모델이나 이를 중심으로 구축된 특별한 워크플…