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AI 모델 분산 배치 관점에서 핵심 변수를 짚어봅니다. 기대로 시작했던 ‘모델 분산 배치’ 실험이 한 달을 맞이했습니다.
과연 무지성으로 쓰던 고비용 모델을 줄이고 효율을 찾을 수 있었을까요?
5월 28일 처음 마주했던 사용량 페이지는 그야말로 충격이었습니다.
Opus 51%, Sonnet 0%, Haiku 0%.
일주일 만에 한도 절반을 단 하나의 모델이 먹고 있었죠.
전부 Opus가 디폴트로 설정되어 있던 탓이었습니다.
그날 결심했습니다.
복잡한 아키텍처 작업만 Opus에게 맡기고, 나머지는 전부 Sonnet과 Haiku로 내리기로 말이죠.
오늘이 6월 3일입니다.
정확히 한 달이 지나서 다시 같은 사용량 페이지를 열어보았습니다.
결과는 놀라웠습니다.
(이젠 20달러짜리로도 유지가 될정도로 만들어 졌다는게 놀랍네요)
실제 한 달간 적용했던 규칙은 아주 명확했습니다.
참고로 이 세 모델 Opus·Sonnet·Haiku는 모두 Anthropic Claude 라인업입니다.
처음에는 매번 작업을 시작할 때마다 망설였습니다.
‘이건 Opus를 써야 하나? Sonnet으로도 충분할까?’
하지만 1주일쯤 지나니 자연스럽게 감이 잡히더군요.
처음부터 새로 만드는 거대한 뼈대는 Opus,
이미 있는 코드를 수정하고 보완하는 건 Sonnet,
단순한 형식 변환은 Haiku.
이 룰을 머릿속에 박아두니 다음부터는 거의 자동으로 손이 움직였습니다.
이번 실험을 통해 얻은 의외의 수확들이 있었습니다.
Sonnet 서브에이전트 3개를 동시에 띄워서 서로 다른 파일을 작업시키니,
혼자 일하는 하나의 Opus보다 속도가 훨씬 빨랐습니다.
특히 슬라이드 템플릿 6종을 만들 때 세 에이전트가 동시에 코드를 작성하는 모습을 보며 감탄했습니다.
비용은 훨씬 적게 드는데 속도는 몇 배나 빠른 신기한 경험이었죠.
반면 Haiku는 생각보다 쓸 일이 적었습니다.
단순 분류 작업 자체가 실제 업무에서는 그리 많지 않았고,
대부분 Sonnet의 범위 안에서 해결되었기 때문입니다.
물론 과정이 늘 순탄했던 것은 아닙니다.
분산 초기에는 Sonnet이 만든 결과물이 만족스럽지 않아
결국 Opus가 다시 손을 보는 이중 작업이 발생하곤 했습니다.
결과적으로 비용이 두 번 든 셈이었죠.
처음부터 적절한 모델을 지정하는 감각을 익히기까지는 꼬박 1~2주의 시행착오가 필요했습니다.
또 하나의 복병은 ‘익숙함’이었습니다.
툴의 디폴트 설정이 여전히 Opus로 되어 있다 보니,
명시적으로 모델을 지정하지 않으면 나도 모르게 다시 고비용 모델로 슬금슬금 손이 가곤 했습니다.
매 작업을 시작할 때마다 “지금 이 작업에는 어느 머리를 쓸 것인가?”라고
결론적으로,
지난 글을 쓸 때만 해도 “이렇게 하면 비용이 줄겠지”라는 막연한 추측이었던 것이 한 달간의 데이터를 통해 확실한 사실로 증명되었습니다.
가장 중요한 건, 비용을 줄였음에도 결과물의 질은 전혀 떨어지지 않았다는 점입니다.
영상은 매일 차질 없이 제작되었고, 글도 매일 올라갔으며, 전체적인 작업 속도는 오히려 빨라졌습니다.
결국 한 달간 제가 데이터로 증명한 핵심은 AI 모델 분산 배치.
AI 도구를 쓸 때 디폴트로 가장 좋은 모델을 켜는 것은 인간의 직관적인 본능일지도 모릅니다.
하지만 그 직관이 비용의 99%를 만들어냅니다. 이제 모델 선택 자체가 작업 설계의 핵심적인 일부가 되어야 합니다.
어떤 작업에 어떤 머리를 쓸지 결정하는 것은 단순한 비용 절감의 문제가 아니라,
작업의 효율성과 스마트함을 결정짓는 핵심 열쇠입니다.
다음 한 달의 질문은 이것입니다. ‘이 효율적인 비율이 계속 유지될 것인가,
아니면 복잡한 작업들이 다시 쌓이면서 Opus의 비중이 올라갈 것인가.’ 한 달 뒤 실제 데이터를 들고 다시 기록을 남기겠습니다.
슬라이드 템플릿 확장 관점에서 핵심 변수를 짚어봅니다. 지난 10편에서 “내 손으로 도구를 만들었다”고 기록했다. 그런데 한 달도 채 되지 않아 그 도구가 스스로 몸집을 불리며 자라기 시작했다. 이번 글은 그 경이로운 자람의 첫 단계에 대한 기록이다. 이번 글의 핵심은 한마디로 슬라이드 템플릿 확장이다.
처음에는 title, bullet, stat, quote라는 가장 기본적인 4종의 슬라이드만으로 영상을 만들기 시작했다. 하지만 불과 며칠 만에 명확한 한계와 부족함이 눈에 들어왔다. 주식 데이터의 변화를 직관적인 그래프로 보여주고 싶었고, 두 가지 요소를 한눈에 비교하는 카드가 필요했다. 때로는 강렬한 헤드라인 한 줄을 화면 정중앙에 박아넣고 싶기도 했다. 겨우 4종의 템플릿만 돌려 쓰다 보니 완성된 영상들이 점차 단조롭고 지루해지기 시작한 것이다.
영상의 역동성을 살리기 위해 새로운 템플릿 6개를 더 추가하기로 마음먹었다. 새로 기획한 템플릿의 종류는 다음과 같다.
이걸 예전 방식대로 하나씩 혼자 만들면 족히 일주일은 걸릴 게 뻔했다. 나는 그 지루한 시간을 견디고 싶지 않았다. 그래서 이번에는 머리를 써서 서브에이전트 3개를 동시에 띄워 병렬로 작업을 밀어붙이기로 했다.
이 구조는 지난 8편에서 다루었던 ‘분산 처리’ 이야기와 맥을 같이 한다. 전체 해야 할 일을 아주 작은 단위로 쪼개어, Sonnet 서브에이전트들에게 각각 나누어 던져주는 방식이다. 한 명의 똑똑한 Opus에게 전권을 맡기는 것보다, 명확한 지시를 받은 세 명의 Sonnet을 동시에 굴리는 게 훨씬 빠르다는 것을 지난 한 달간 뼈저리게 체감했기 때문이다.
각 서브에이전트는 단순히 코드만 짜는 게 아니라, 템플릿 코드에 들어갈 더미 데이터와 화면이 깨지지 않는지 확인하는 자동 테스트 코드까지 한 번에 만들어서 결과물을 뱉어냈다. 에이전트들이 일하는 사이사이에 내가 한 일은 오직 하나, 결과물들을 하나로 합치고 눈으로 직접 확인하는 ‘통합 및 시각 검수’뿐이었다.
실제로 내가 코드를 직접 타이핑하는 시간은 거의 0에 수렴했다. 전체적인 판을 설계하고, 에이전트들의 결과물을 검수한 뒤, 수정 사항을 다시 피드백하여 보내는 것이 내 업무의 전부였다. 서브에이전트들이 각자 맡아서 진행한 템플릿 분담 현황은 아래 표와 같다.
병렬 에이전트 시스템을 가동하여 얻은 실제 수치와 작업 데이터는 내 예상보다 훨씬 효율적이었다.
실제 작업을 진행하면서 아주 흥미로운 점들을 발견할 수 있었다. 우선 headline과 compare 슬라이드는 에이전트 B가 구조를 워낙 깔끔하게 잡아서 단 한 번의 수정 요청 없이 한 방에 완벽한 템플릿이 뽑혀 나왔다. 텍스트 중심의 정적 레이아웃이라 에이전트가 직관적으로 해석하기 쉬웠던 덕분이다.
반면, 가장 애를 먹었던 것은 에이전트 A가 담당한 chart 슬라이드였다. 화면 크기가 변할 때마다 막대 그래프의 높낮이가 유동적으로 변해야 했는데, 처음에는 비율이 자꾸 깨져서 출력되었다. 결국 에이전트에게 캔버스 렌더링 범위를 제한하는 조건을 주어 3번의 재수정을 거친 후에야 안정적인 그래프를 얻을 수 있었다.
또한, 서로 다른 서브에이전트들이 각자 디자인을 하다 보니 처음 합쳤을 때는 폰트 크기나 여백 같은 디자인 일관성이 미묘하게 어긋났다. 다행히 공통 스타일시트(CSS)를 상위에 끼워 넣는 방식으로 내가 직접 다듬는 작업을 거치자 전체적인 톤앤매너가 빠르게 정렬되었다. 수작업 리소스를 감안하더라도 압도적인 속도였다.
“코드를 쓰지 못해도, 설계하고 검수할 수 있다면 시스템은 자란다.”
이제 총 10종의 템플릿을 보유하게 되었다. 정보 전달, 수치 비교, 타임라인 나열 등 사실상 거의 모든 형태의 정보성 영상을 이 템플릿 조합만으로 찍어낼 수 있는 강력한 무기가 생겼다.
10편의 캐릭터 스튜디오에 이어 두 번째로 서브에이전트 병렬 작업법을 실전에 적용했다. 이제 일을 어떻게 쪼개고 어떤 프롬프트로 분산시켜야 에이전트들이 헤매지 않는지 그 최적의 패턴이 내 몸에 완전히 익기 시작했다.
가장 짜릿한 지점은 바로 이것이다. 내가 만든 초기 시스템을, 내가 부리는 AI 에이전트들을 통해 스스로 확장시키는 구조를 완성했다는 것. 개발자가 아니더라도 구조적인 설계 능력과 명확한 기준만 있다면 거대한 시스템을 얼마든지 빌드업할 수 있다는 확신이 생겼다.
이번 작업의 정체는 한마디로 슬라이드 템플릿 확장이다. 다음 단계는 명확하다. 이렇게 완성된 10종의 풀 시스템을 활용해 실제로 일주일 분량의 영상을 연속으로 돌려볼 예정이다. 그 과정에서 생성되는 데이터를 기반으로, 정말 자주 쓰이는 알짜배기 슬라이드와 만들어놓고 정작 손이 안 가는 슬라이드를 냉정하게 가려낼 것이다. 쓰이지 않는 템플릿은 과감히 접거나 다른 기능으로 통합할 생각이다. 도구도 건강하게 자라기 위해서는 적절한 다이어트와 가지치기가 필수적이니까.
이번에 도입한 병렬 에이전트 시스템에 대해 더 궁금한 점이 있으시거나, 본인의 업무 플로우에 적용해보고 싶은 부분이 있으신가요?
코스피 외국인 매도 4조 원이 장 시작 10분 만에 집중되며, 이날 사상 최고점인 8,933포인트를 경신한 직후 급락세로 전환되었습니다.
코스피 8900넘자 외인들 10분만에 4조 매도한 이유 · 당일 5분봉 (통화: $)
| 시가 | 고가 | 저가 | 종가 | 변동 |
|---|---|---|---|---|
| 8,913.79 | 8,913.79 | 8,512.53 | 8,801.49 | +13.11 (+0.15%) |
출처: Yahoo Finance · 조회 2026-06-02 16:50 (KST) · 거래시간 seoul
2026년 6월 2일 오전 9시 1분, 정규장 개장 직후 외국인의 대규모 매도 물량이 일시에 쏟아졌습니다. 개장 후 1분 30초 만에 약 2조 5,000억 원어치 매도가 집행되었고, 이후 10분 사이 외국인 순매도 규모는 4조 원에 육박한 것으로 나타났습니다.
이 같은 코스피 외국인 매도 배경에는 선물 포지션 손실 문제가 자리하고 있습니다. 외국인은 5월 초 코스피 선물 매도 포지션을 대규모로 쌓아두었는데, 6월 11일 만기를 앞두고 손실을 최소화하려는 움직임이 본격화된 것으로 분석됩니다. 지수가 예상과 달리 상승을 지속하면서 해당 포지션의 누적 손실이 심각한 수준에 이른 상태였습니다.
외국인이 대형주를 집중 매도하자 프로그램 매도가 연쇄적으로 발동되었습니다. 특정 가격 구간을 건드리면 기계적 매도가 잇따라 실행되는 구조로, LG전자·네이버 등 단기 급등 종목 중심으로 차익 실현이 단시간에 집중되었습니다.
다만 절대적인 조정 폭 자체는 크지 않다는 평가도 나옵니다. 코스피는 3월 31일 종가 5,050포인트에서 이날 최고가 8,933포인트까지 불과 두 달 사이 약 4,000포인트 상승한 상태입니다. 오늘 낙폭은 2.7% 수준에 그쳤으며, 5일 이동평균선도 아직 터치하지 않은 구간입니다.
코스피 외국인 매도 흐름이 이어지고 있음에도, 기초 체력을 가늠하는 밸류에이션 지표는 여전히 저평가 구간을 가리키고 있습니다. 삼성전자·SK하이닉스의 영업이익 추정치 상향을 반영하면 현재 코스피 주가수익비율(PER)은 8배에도 미치지 못하는 수준입니다.
동남아시아 신흥국 시장 평균이 13~15배, 대만 시장이 19~20배 수준인 점을 감안하면 코스피는 여전히 현저한 저평가 구간에 있습니다. 코스피 전체 시가총액은 사상 처음으로 7,000조 원을 돌파했고, 5월 수출은 반도체 슈퍼사이클에 힘입어 역대 최대치를 기록했습니다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자와 국내 주요 기업 최고경영자들 간의 대만 회동도 이번 주 중 예정되어 있습니다. 해당 내용이 이번 주 안에 국내 시장에 반영될 가능성이 거론되고 있으며, 전문가들은 이번 조정을 추세 전환이 아닌 속도 조절 구간으로 보는 시각이 우세합니다.
국내 일부 시장 분석가들은 코스피 10,000선 달성이 연내 가시권에 들어왔다는 견해를 내놓고 있습니다. 현재 지수에서 5%씩 두 차례 상승하면 10,000선에 도달할 수 있으며, 6월 안에 주요 호재 일정이 집중되어 있다는 점이 근거로 제시되었습니다. 일부 분석가는 올해 코스피가 15,000선까지 상승할 수 있다는 전망을 내놓기도 했습니다.
코스피 외국인 매도 확대의 또 다른 배경으로는 스페이스X와 오픈AI 등 대형 기업공개(IPO)를 앞두고 글로벌 기관 투자자들이 신흥국 비중을 줄여 현금을 확보하는 흐름이 지목되고 있습니다. 하루 1조~2조 원씩 꾸준한 외국인 매도가 당분간 이어질 수 있다는 관측도 나오는 상황입니다.
한편 ‘반도체를 제외하면 코스피가 4,100선에 불과하다’는 일부 언론의 비판에 대해 이재명 대통령은 SNS를 통해 “반도체가 우리 산업의 핵심인데 왜 빼고 계산하는지 이해가 가지 않는다”고 반박했습니다. 코스닥은 1,000선 붕괴 위기에 처할 만큼 반도체·AI 관련주 쏠림에 따른 양극화가 심화되고 있어, 종목 선택의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.
이번 지수 조정에서 현대 모비스가 시장의 주목을 받고 있습니다. 이날 현대 모비스 주가는 6% 안팎의 하락세를 나타냈으며, 일부 전문가들은 이를 오히려 진입 기회로 평가하고 있습니다.
현대 모비스는 현대차 그룹이 개발 중인 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’의 핵심 부품인 액추에이터 생산을 담당하고 있습니다. 액추에이터는 로봇 생산 원가의 40~60%를 차지하는 핵심 부품으로, 현대차 그룹은 연간 약 800만 대 규모의 자동차 공장용 로봇 수요를 현대 모비스를 통해 충당할 가능성이 높다는 분석입니다. KB증권은 현대 모비스의 목표 주가를 120만 원으로 제시했으며, 전문가들은 100만 원대까지의 상승 여력을 열어두고 있습니다.
기술적으로는 5일 이동평균선과 10일 이동평균선 사이 구간에서 조정이 진행 중입니다. 한꺼번에 매수하기보다 분할 매수 방식으로 접근하는 전략이 거론되고 있으며, 이번 코스피 외국인 매도 국면을 단계적 저가 매수 기회로 활용하는 방식이 제안되고 있습니다. 다음 매수 타이밍은 시장 흐름을 추가로 확인한 뒤 결정하는 것이 바람직하다는 조언도 함께 나오고 있습니다.
📊 실시간 시세와 재무 지표는 코스피 8900넘자 외인들 10분만에 4조 매도한 이유 시세 페이지에서 확인할 수 있습니다.
※ 본 글은 투자 참고 자료이며, 특정 종목에 대한 매수·매도 권유가 아닙니다. 투자 결정에 따른 모든 책임은 투자자 본인에게 있습니다.
나는 개발자가 아니다.
코드를 직접 쓰지 못한다.
근데 도구는 만들었다.
AI가 대신 짜줘서.
이번 글은 그 도구를 어떻게 만들게 됐는지,
그리고 코드 모르는 사람이 어떻게 AI에게 일을 시켰는지에 대한 이야기다.
한마디로 코드 못 쓰는 사람의 캐릭터 에디터 제작기다.
시작 — 도구가 필요했다
내 작업은 AI 마스코트로 영상 콘텐츠를 만드는 거다.
캐릭터 한 명을 정해두고,
그 캐릭터가 “달리는”, “인사하는”, “옆을 가리키며 설명하는” 등 다양한 컷을 뽑아 영상에 붙인다.
처음엔 그냥 메모장에다 프롬프트 적어가며 했다.
캐릭터 디자인 스펙을 매번 복붙하고,
그 뒤에 장면 묘사만 바꿔서 붙였다.
문제는 컷이 30개 정도 넘어가면 미친듯이 복잡해진다는 거다.
진짜 개발자들은 대단한거 같다 이것들을 전부 생각하고 만든다는게 말이되나?
머리가 멍해지는 기분이 들더라.
그러다 깨달았다.
이런 거 관리하는 도구는 결국 “폼과 목록”의 결합이잖아?
세상에서 제일 흔한 종류의 소프트웨어.
그러면 못 만들 이유가 없지 않나?
Claude Code한테 시켰다
문제는 내가 코드를 못 쓴다는 것.
하지만 내가 뭘 원하는지는 명확히 안다.
그러면 그걸 그대로 AI인 Claude Code한테 설명하면 된다.
내가 원한 화면 구조와 기능은 이랬다.
화면 한쪽에는 캐릭터 목록이 있고,
클릭하면 마스터 프롬프트가 보여서 바로 편집할 수 있어야 했다.
다른 한쪽에는 캐릭터 선택, 장면 묘사, 동작, 구도를 입력하는 컷 만들기 영역을 배치하고,
입력 즉시 조립된 최종 프롬프트가 미리보기로 뜨게 만들고 싶었다.
이걸 그대로 Claude Code한테 줬다.
큰 작업이니까 서브에이전트를 적극 활용하되,
비용이 비싼 특정 모델은 제외하라는 원칙도 명확히 박았다.
이전 경험에서 우러나온 나만의 철저한 기준이었다.
작업 — 하루도 안 걸렸다
Claude Code가 먼저 계획을 짜서 보여줬다.
파일 구조부터 서브에이전트 역할 분담,
자동 테스트 계획까지 일목요연했다.
여기서 내가 한 일은 계획을 읽고 빠진 게 있는지 확인하는 것이었다.
이게 코드 안 쓰는 사람의 진짜 역할이다.
코드 쓰는 게 아니라, 결과를 검증하는 것.
내가 확인하고 내린 지침은 명확했다.
캐릭터 스펙을 코드에 박지 말고 에디터에서 JSON 편집으로 끝나게 할 것,
그리고 웹 자동화가 깨질 위험을 줄이기 위해 실제 생성은 자동 호출 대신 사람이 따로 하도록 격리할 것.
이런 결정들은 기술 결정이 아니라 작업 흐름 결정이다.
코드를 몰라도 할 수 있다.
오히려 작업 흐름을 매일 직접 굴리는 사람만 할 수 있는 최고의 판단이다.
내가 승인하자 AI 서브에이전트들이 병렬로 작업을 진행했다.
컴포저, 크로마키 코드, 프론트엔드를 각자 맡아 결과를 통합하고 자동 테스트까지 돌렸다.
내가 옆에서 한 일은 가끔 질문에 답해주고,
빌드가 끝나면 직접 열어서 동작을 확인하는 것뿐이었다.
정말 하루도 안 걸렸다.
도구가 굴러간다
지금 그 에디터는 내 브라우저에서 아주 잘 돌아간다.
캐릭터를 골라 새 컷을 디자인하고,
조립된 프롬프트를 복사해 던지고,
결과 이미지를 가져와 붙여넣는 일련의 과정을 한 화면에서 처리한다.
메모장 수십 개를 띄울 일이 완전히 사라졌다.
코드 못 쓰는 사람이 도구 만드는 진짜 기술
이걸 만들면서 깨달은 건, 코드를 못 쓴다는 사실이 내 발목을 잡는 게 아니라는 점이다.
AI 시대에 진짜 발목을 잡는 건 자신이 무엇을 원하는지 정확히 모르는 것이다.
예전 같았으면 모르면 인터넷을 뒤져보고 사람들에게 물어보거나
전문가를 찾아서 해결했었어야 할 일을
지금은 내가 컴퓨터에 앉아서 ai 소통으로 해결을 한다.
진짜 대단한 시대가 열린것이라 생각한다.
그건 작업을 매일 치열하게 굴려본 사람만 할 수 있는 일이다.
지금 당장 내가 다른사람이 필요한게 무엇이다 말하면
그 계획이라 해야하나? 진행과정? 시작점을 딱 골라서 시작할 정도는 되는거같다.
개발자도 그 업무 도메인을 모르면 절대 못 만든다.
그 기획력이 바로 내가 가진 무기였고,
거기에 AI의 코드 능력을 붙인 것이다.
캐릭터 에디터 제작기 관련 핵심 변수를 다시 짚어봅니다.
투자 판단에서 캐릭터 에디터 제작기 흐름은 중요한 기준이 됩니다.
정리
코드를 모른다고 도구를 못 만드는 시대는 완전히 끝났다.
단, 내가 무엇을 원하는지 명확히 알아야만 만들 수 있다.
비슷한 작업을 매일 반복하면서 “이런 도구가 있으면 진짜 편할 텐데”라는 생각이 든다면,
그게 바로 당신도 도구를 만들 수 있다는 신호다.
그 직관이 곧 명세고, 그 명세가 곧 도구의 설계도다.
AI한테 너무 거창하게 생각하지 말고, 있는 그대로 설명해보자.
어렵게 생각하지말것
시작은 어렵지않다.
AI를 켜고 “난 오늘부터 홈페이지를 만들거야 계획을 짜줘” 채팅창에 입력하면 그게 시작이다.
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삼성전자 주가 전망을 둘러싼 복합적인 변수들이 시장에 동시다발적으로 작용하고 있습니다. MSCI 정기 리밸런싱에 따른 외국인 매도세, 국민연금 리밸런싱 우려, HBM4 시장에서 SK하이닉스와의 수익성 격차, 그리고 한국은행의 금리 인상 시사까지 네 가지 변수가 겹치며 주가 방향성 판단이 쉽지 않은 국면이 이어지고 있습니다.
삼성전자 · 당일 5분봉 (통화: 원)
| 시가 | 고가 | 저가 | 종가 | 변동 |
|---|---|---|---|---|
| 318,500 | 318,500 | 307,000 | 317,000 | +17,500 (+5.84%) |
출처: Yahoo Finance · 조회 2026-05-29 20:58 (KST) · 거래시간 seoul
최근 외국인 투자자들이 삼성전자와 SK하이닉스를 집중 매도하는 주된 배경 중 하나는 MSCI 정기 리밸런싱입니다. 두 종목의 시가총액 비중이 크게 높아진 만큼, 지수 내 편입 비중을 기계적으로 조정하는 과정에서 반복적인 매도세가 나타나고 있는 것으로 분석됩니다.
리밸런싱이 마무리되는 시점을 전후로 수급의 방향성이 달라질 수 있다는 전망이 나옵니다. 6월 중순으로 예정된 스페이스X IPO를 앞두고 글로벌 국부펀드와 연기금이 자금 배분을 재조정하는 과정에서 한국 비중을 일시 축소한 영향도 있으며, 이 국면이 정리된 이후에는 재진입 여력이 생길 수 있다는 시각입니다.
한편, 최근 상장된 단일 종목 반도체 레버리지 ETF의 출시도 삼성전자의 단기 변동성을 확대하는 요인으로 작용하고 있습니다. ETF의 유동성 공급자(LP)가 지수 추종을 위해 장 마감 전후 현물과 선물을 동시에 매매하는 구조상, 가격 급락 시 연쇄 매도가 발생하며 변동폭이 커지게 됩니다. 삼성전자·SK하이닉스로의 수급 쏠림이 심화되면서 한미반도체, DB하이텍, 주성엔지니어링 등 반도체 장비주가 펀더멘털과 무관하게 이틀 연속 하락한 것도 이 흐름과 연결되어 있습니다.
시장이 촉각을 곤두세우는 또 다른 변수는 국민연금의 국내 주식 비중 문제입니다. 국민연금의 국내 주식 목표 비중은 15%이지만, 삼성전자와 SK하이닉스의 주가 급등으로 현재 비중이 약 25% 수준까지 높아진 것으로 알려졌습니다. 이를 기계적으로 목표치에 맞춰 조정한다면 약 170조 원 규모의 매물이 시장에 출회될 수 있다는 우려가 제기된 상황입니다.
그러나 시장에서는 실제 충격이 제한적일 가능성이 높다고 봅니다. 반도체 업사이클이 3~4년간 지속될 것으로 전망되는 상황에서, 국민연금이 상방 여력이 남아 있는 국내 시장을 서둘러 축소하기보다는 허용 범위를 일정 기간 유예하거나 단계적으로 조정하는 전략을 선택할 가능성이 높다는 분석입니다.
2027년 이후 허용 범위를 점진적으로 확대하는 방향으로 정책이 조율될 것이라는 관측도 나옵니다. 결국 이번 이슈는 현재 시장 경계감을 높이는 요인으로 작용하고 있지만, 현 시점에서 대규모 매물이 실제 출회될 가능성은 상대적으로 낮다는 시각이 우세합니다.
삼성전자 주가 전망을 논의할 때 SK하이닉스와의 실적 격차 문제를 빼놓을 수 없습니다. 1분기에는 삼성전자가 53조 원, SK하이닉스가 37조 원 수준의 영업이익을 기록하며 삼성전자가 앞선 것으로 전해집니다. 그러나 2분기부터는 상황이 달라질 수 있다는 분석이 제기됩니다.
SK하이닉스는 올해 초 빅테크 고객사와의 가격 협상을 위한 전담 태스크포스(TF)를 출범시킨 것으로 알려졌으며, 그 결과 2분기 단가 및 마진 구조가 1분기 대비 크게 개선될 것으로 예상됩니다. HBM4는 전 세대인 HBM3 8단 대비 마진 폭이 현격히 높아, 이 제품 비중이 확대될수록 SK하이닉스의 수익성이 두드러질 수밖에 없는 구조입니다.
시장에서는 HBM4 점유율을 SK하이닉스 약 60%, 삼성전자 약 30%로 추정하고 있으며, SK하이닉스의 HBM4 설계 관련 이슈가 해결 단계에 접어들었다는 소식이 이 전망을 더욱 강화하고 있습니다. 반면 삼성전자는 파운드리, 모바일, 디스플레이, 가전 등 사업 포트폴리오가 분산되어 있어 HBM4 성장 모멘텀이 주가에 집중적으로 반영되기 어려운 구조입니다. 반도체 초과이윤을 주제로 한 정부 공청회가 6월 초로 예정되어 있다는 점도, 향후 미국의 관세 정책 논의로 이어질 수 있다는 측면에서 주목할 필요가 있습니다.
한국은행 금융통화위원회는 이번 회의에서 기준금리를 동결했습니다. 그러나 시장의 관심은 하반기 금리 인상 가능성을 열어둔 발언에 쏠렸습니다. 반도체 수출 호조에 따른 성과급 확대가 내수 물가를 추가로 자극할 수 있다는 우려와 함께, 소수 위원들이 인상 의견을 제시한 것으로 전해집니다.
영국, 일본 등 주요국의 금리 인상 기조가 이어지는 가운데, 한국도 유사한 통화정책 경로를 밟을 수 있다는 전망입니다. 금리 인상이 현실화될 경우 코스닥 제약·바이오 등 성장주에 단기적 부담이 커질 수 있습니다. 다만 이번 인상 시사는 단기 물가 관리를 위한 조치로 해석되며, 증시 전반의 장기 약세로 이어질 가능성은 제한적이라는 분석이 우세합니다.
관련 종목으로는 SK스퀘어도 주목받고 있습니다. SK하이닉스가 7월 중 미국 주식예탁증서(ADR) 상장을 추진하는 가운데, SK하이닉스 지분을 20% 미만 보유한 SK스퀘어가 지분율 유지를 위한 자사주 매입·소각 등 주주환원 정책을 발표한 것으로 알려졌습니다. 삼성전자 주가 전망과 함께 반도체 섹터 전반의 수급 흐름을 함께 살펴보는 것이 중요한 시점입니다.
📊 실시간 시세와 재무 지표는 삼성전자 시세 페이지에서 확인할 수 있습니다.
※ 본 글은 투자 참고 자료이며, 특정 종목에 대한 매수·매도 권유가 아닙니다. 투자 결정에 따른 모든 책임은 투자자 본인에게 있습니다.
효성중공업 주가 전망에 투자자 관심이 쏠리고 있습니다. 올해 상반기 일본 ESS 시장에서 국내 전력기기 업체 최대 규모인 640억 원 수주를 달성했지만, 주가는 고점 대비 25% 가량 하락한 채 조정 국면을 이어가고 있기 때문입니다. 펀더멘털 개선과 주가 하락이라는 역설적 상황, 그 배경을 수급과 기술적 지표를 중심으로 짚어봤습니다.
효성중공업 · 당일 5분봉 (통화: 원)
| 시가 | 고가 | 저가 | 종가 | 변동 |
|---|---|---|---|---|
| 3,612,000 | 3,727,000 | 3,569,000 | 3,685,000 | +32,000 (+0.88%) |
출처: Yahoo Finance · 조회 2026-05-29 20:18 (KST) · 거래시간 seoul
일본은 지역마다 전력 주파수가 달라 계통 연계 기준이 까다롭기로 유명한 시장입니다. 이 같은 높은 진입 장벽에도 효성중공업은 올해 상반기에만 두 건의 연속 수주를 달성하며 일본 ESS 시장에서 입지를 넓히고 있습니다.
올해 2월에는 홋카이도에서 228MW 규모의 특고압 송전망 연계 ESS 프로젝트를 수주했습니다. 최근에는 오이타·구마모토 등 일본 중남부 5개 지역을 대상으로 40MW 규모 고압 배전망 연계 ESS 설계·조달·시공 계약을 추가로 체결했으며, 계약 규모는 약 110억 원입니다. 완공 이후 최장 20년간 유지보수 서비스를 제공하는 토털 솔루션 방식이 적용된 점도 주목됩니다.
두 건을 합산한 상반기 일본 누적 수주액은 약 640억 원으로, 국내 전력기기 업체 가운데 최대 규모입니다. 홋카이도 북부 특고압 송전망에 이어 중남부 고압 배전망까지 수주하면서, 일본 전역의 다양한 전력망 환경에서 사업 수행 역량을 입증했다는 평가가 나옵니다.
효성중공업은 2009년부터 ESS 사업을 운영해 온 국내 시장 점유율 1위 업체입니다. 국내에서 축적한 기술력과 실적이 진입 장벽이 높은 일본 시장에서도 경쟁력을 인정받기 시작했다는 분석입니다.
5월 21일 주가는 하루 9% 이상 급등하는 장대양봉을 기록하며 반등 기대감을 키웠습니다. 그러나 이후 5월 26일부터 28일까지 사흘 연속 음봉이 출현하면서 상승분을 상당 부분 반납하는 흐름을 보였습니다.
현재 20일·60일·120일 이동평균선이 모두 주가 위에 위치한 역배열 상태입니다. 이 같은 구조에서는 단기 반등이 나오더라도 각 이동평균선이 저항으로 작용할 가능성이 높습니다. 이동평균선을 하단부터 순차적으로 돌파하는 흐름이 확인되기 전까지 추세 전환으로 판단하기는 이르다는 지적입니다.
매물대 측면에서는 현재 주가 위치가 중요한 지지 구간에 걸쳐 있습니다. 이 지지대가 유지될 경우 위쪽 저항 구간까지 상승 여지가 열릴 수 있으나, 이탈될 경우 아래쪽 다음 지지 구간까지 하락 압력이 이어질 수 있어 현재 위치가 단기 분기점이 됩니다.
수급을 보면 외국인 투자자가 5월 26일부터 3거래일 연속 매도세를 이어갔으며, 개인 투자자는 60거래일 이상 누적 순매수로 맞대응하고 있습니다. 다만 최근 이틀간 대차잔고가 감소세로 전환된 점은 단기 하방 압력이 일부 완화될 수 있다는 신호로 해석됩니다.
기술적 모멘텀 지표인 RSI는 침체권에 근접해 있으며, 추세 방향을 나타내는 MACD는 하락 수렴 중입니다. 반등 신호가 확정되기 위해서는 추가적인 지표 개선이 뒷받침되어야 할 것으로 분석됩니다.
효성중공업은 전력기기와 ESS라는 에너지 전환 수혜의 두 축을 동시에 보유한 사업 구조를 갖추고 있습니다. 글로벌 에너지 전환 흐름 속에서 재생에너지 연계 ESS 수요가 지속적으로 확대되는 방향은 중장기 성장 동력으로 평가됩니다.
일본 시장에서 연속 수주를 달성하며 실적을 쌓고 있다는 점은 향후 해외 수주 파이프라인 확대 가능성을 보여주는 요소입니다. 특히 진입 장벽이 높은 일본에서의 레퍼런스는 다른 해외 시장 진출 시에도 유효한 경쟁 자산이 될 수 있다는 시각도 있습니다.
단기적으로는 외국인 매도세의 지속 여부가 주가 방향의 핵심 변수입니다. 외국인 수급이 전환되고 이동평균선 역배열 구조가 해소되는 흐름이 확인될 경우, 일본 수주 성과라는 펀더멘털 개선이 주가에 반영될 여지가 생깁니다.
효성중공업 주가 전망을 가늠할 때는 일본 수주 모멘텀의 연속성, 외국인 수급 전환 시점, 이동평균선 저항 해소 여부를 종합적으로 점검하는 시각이 필요해 보입니다. 펀더멘털과 기술적 지표가 함께 우호적인 방향으로 수렴하는 흐름이 확인되기 전까지는 신중한 접근이 요구됩니다.
본 콘텐츠는 투자 참고용 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 종목의 매수·매도를 권유하지 않습니다. 투자 판단과 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.
📊 실시간 시세와 재무 지표는 효성중공업 시세 페이지에서 확인할 수 있습니다.
※ 본 글은 투자 참고 자료이며, 특정 종목에 대한 매수·매도 권유가 아닙니다. 투자 결정에 따른 모든 책임은 투자자 본인에게 있습니다.
AI 이미지 자동화 이야기다. 이미지 제작 자동화, 어디까지 오셨나요? (feat. 한계 극복기)
유튜브나 틱톡 같은 숏폼, 롱폼 영상을 매일 찍어내다시피 만드는 분들이라면 누구나 공감하실 겁니다.
영상의 퀄리티를 결정짓는 가장 핵심적인 요소가 바로 '비주얼',
즉 이미지와 영상 소스라는 것을요.
오늘은 제가 그동안 머리를 싸매고 진행해 온 이미지 생성부터 최종 영상 제작까지의 자동화 파이프라인과,
그 과정에서 겪은 생생한 시행착오를 공유해보려 합니다.
한마디로 이건 제 AI 이미지 자동화 도전기입니다.
전체적인 흐름은 이렇습니다.
'이미지 생성 및 분위기에 맞춘 프롬프트 적용 ➔ 동작 및 캐릭터 고정 ➔ 배경 합성 ➔ 최종 영상화' 단계입니다.
첫 단계인 이미지 생성은 사실 AI를 조금이라도 다뤄보신 분들이라면 익숙하실 겁니다.
요즘은 제미나이나 그록 같은 AI 툴 성능이 워낙 좋아져서,
복잡한 영어 프롬프트가 없어도 그냥 한국어로 편하게 대화하듯 요구하면 알아서 척척 그려주니까요.
예를 들면 "이런 행동을 하는 귀여운 소를 한 마리 그려줘"라고 입력하는 식입니다.
그런데 이걸 매일, 그것도 수십 번씩 반복하다 보니 엄청난 번거로움이 발생했습니다.
채널의 정체성을 유지하려면 '고정된 마스코트 캐릭터'가 필요한데,
매번 새로 생성할 때마다 소의 모양이나 색상이 미묘하게 달라지는 문제가 있었습니다.
마스코트 이미지를 일관되게 유지하기 위해 이미지를 새로 뽑고,
마음에 안 들면 또 생성하고, 수정하는 단순 반복 작업이 계속되다 보니 피로감이 엄청났습니다.
고백하자면 올 초까지만 해도 '이미지 투 이미지(Image to Image)' 기능을 제대로 활용하지 못하는 상태였습니다.
이미 완성된 기존 이미지를 기반으로 새로운 동작을 재생성한다는 개념 자체를 생각하지 못했던 거죠.
하지만 지금은 기술이 정말 좋아졌습니다.
기존에 만들어 둔 마스코트 이미지를 베이스로 넣어두고,
"이 캐릭터가 오른쪽으로 걸어가는 동작을 만들어줘" 혹은
"이 이미지가 자연스럽게 움직이게 해줘"라고 말만 해도
기본적인 움직임이나 턴어라운드 동작을 구현해 주니까요.
그래서 저는 현재 프레임 워크를 조금 바꾸어 사용하고 있습니다.
우선 채널을 대표할 중심 마스코트 캐릭터 이미지를 먼저 고정으로 생성합니다.
그 다음, 영상의 분위기에 맞는 별도의 배경 이미지를 따로 생성하죠.
최종적으로 이 두 가지 요소를 레이어 형태로 투명하게 합성하는 방식을 1차적으로 사용하고 있습니다.
이렇게 하면 캐릭터가 배경에 묻히지 않고 깔끔하게 분리되어 제어하기가 훨씬 수월해집니다.
그런데 여기서 또 다른 예상치 못한 장벽에 부딪혔습니다.
완성도를 높이려고 캐릭터와 배경을 반복해서 수정하고 재생성하다 보니,
API나 플랫폼 자체의 '하루 사용 한도 제한'이 툭하면 걸려버리는 것입니다.
한참 작업 속도가 붙어서 코드를 수정하고 테스트해야 하는 타이밍에 제한 메시지가 뜨면 정말 맥이 탁 풀립니다.
현재로서는 이 부분이 가장 큰 걸림돌입니다.
이 한도 제한 문제를 해결하기 위해 제가 찾은 방안은 무식하지만 가장 확실한 방법뿐이었습니다.
예외 처리를 꼼꼼하게 해두고, 최대한 여러 번 나눠서 실행해 보는 것이죠.
자동화 코드를 돌리다가 실패하면, 실패한 에러 로그 부분을 제외하고 다시 필터링해서 부분 테스트를 반복하는 수밖에 없습니다.
결국 이미지나 배경을 생성하는 것도 인간의 '상상력'과 '기획력'이 기준이 되어야 하는 영역이다 보니,
매번 완벽한 프롬프트를 짜내는 게 여간 힘든 일이 아닙니다.
그래서 저는 최근 이 프롬프트 엔지니어링의 상당 부분을 클로드에게 위임했습니다.
"이러한 상황과 맥락에 맞는 최적의 이미지 생성 프롬프트를 구조화해줘"라고 맡겨두고 해결하는 식으로 부담을 덜고 있습니다.
최종 영상화 단계는 이렇게 준비된 소스들을 하나로 묶는 과정입니다.
앞서 만든 '배경 + 마스코트' 합성 이미지를 하나의 완전한 캔버스로 출력합니다.
그 이후 완성된 단일 이미지를 비디오 생성 기능을 지원하는 AI 툴에 투입합니다.
그록 같은 곳에 넣고 "이 이미지의 분위기를 살려서 카메라가 부드럽게 줌인되는 5초짜리 영상을 만들어줘"라고
요청하면 비디오 클립 생성 자체는 크게 어렵지 않게 뚝딱 완성됩니다.
문제는 이 작업을 영상 한 편당,
혹은 매일 올리는 숏폼 분량에 맞춰 수십 번씩 '반복해서' 자동화 프로세스로 매끄럽게 굴려야 한다는 점입니다.
스크립트 작성, 이미지 생성, 비디오 변환, FFmpeg을 통한 오디오 합성까지 이어지는
파이프라인을 매끄럽게 연결하는 것은 여전히 많은 튜닝이 필요하네요.
여기까지가 현재 제가 치열하게 부딪히며 구축하고 있는 AI 비주얼 생성 파이프라인의 현주소입니다.
아직 완벽하다고 볼 수는 없지만,
매달 기술이 발전하는 속도를 보면 조만간 한도 제한이나 퀄리티 편차 문제도 완전히 해결될 날이 오지 않을까 싶습니다.
혹시 여러분은 이런 이미지 일관성 문제나 영상 변환 작업을 어떤 방식으로 자동화하여 해결하고 계시나요?
저보다 먼저 앞서나가고 계신 고수분들이 있다면 댓글이나 메시지로 좋은 팁 좀 공유해 주십시오.
집단지성의 힘이 절실한 요즘입니다.
AI 이미지 자동화, 아직 갈 길이 멉니다.