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AI의 현재 상태: Q2 2026 분석 리포트

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By BLUEBUG
35 분읽는 시간
AI의 현재 상태: Q2 2026 분석 리포트

출처: The AI Daily Brief — “The State of AI Q2: AI’s Second Moment”
발행일: 2026년 3월 31일
발표자: NLW (Nathaniel Whittemore)
원본: https://www.youtube.com/watch?v=LZeMZgJszKU
슬라이드 전문: https://q2.aidbintel.com

목차

  1. 개요: AI의 두 번째 전환점
  2. 변곡점의 도래: 무엇이 달라졌나
  3. Claude Code와 Claude Cowork의 부상
  4. OpenClaw 현상: 오픈소스 에이전트의 폭발적 성장
  5. 프론티어 모델 경쟁 지형
  6. 시장 반응: SaaS 아포칼립스
  7. 매출 폭발과 주요 기업 성장 지표
  8. 에이전틱 엔터프라이즈의 현실
  9. 실무자 설문 분석: 실제 현장의 AI 활용 현황
  10. 산업별 AI 도입 현황
  11. AI 정치화: 국방부 vs. Anthropic 대립
  12. 데이터센터 정치와 반AI 정서
  13. Q2 전망: 주목해야 할 핵심 트렌드
  14. 종합 결론

1. 개요: AI의 두 번째 전환점

The AI Daily Brief의 NLW는 2026년 Q1을 가리켜 “ChatGPT 출시 이후 가장 결정적인 분기” 라고 단언했다. 그는 이 시기를 ‘AI의 두 번째 전환점(AI Second Moment)’으로 명명하며, 첫 번째 전환점과 두 번째 전환점을 다음과 같이 구분했다.

  • 첫 번째 전환점 (2022년 말): ChatGPT 등 챗봇을 통한 AI 어시스턴트 경험이 대중화된 시기. 당시 ChatGPT는 역사상 가장 빠르게 성장한 앱으로, 출시 5주 만에 1억 명의 사용자를 확보했다.

  • 두 번째 전환점 (2026년 Q1): 단순한 질문-응답형 AI를 넘어, 실질적으로 작동하는 에이전틱 시스템(agentic systems) 이 현실화된 시기. AI가 목표를 부여받아 스스로 계획을 세우고 실행하는 단계에 진입했다.

두 번째 전환점의 stakes(판돈)는 첫 번째와는 비교할 수 없을 만큼 크다. 주요 비교를 정리하면 다음과 같다.

구분첫 번째 전환점 (2022년)두 번째 전환점 (2026년 Q1)
사용자 규모5주 만에 1억 명플랫폼 전반 수십억 명 주간 활성 사용자
경제적 규모투기적 VC 베팅연간 CapEx $6,500억, 단일 펀딩 라운드 수백억
기업 현실AI 초기 탐색AI-first 지시, 40% 인력 감축, 전면적 조직 재편
정치적 함의거의 없음AI가 주요 정치·규제 의제로 부상

2. 변곡점의 도래: 무엇이 달라졌나

변곡점을 촉발한 것은 연말 휴가 기간이었다. 새로운 모델 세대(Opus 4.5, GPT 5.2 등)와 Claude Code·Codex 등의 에이전트 하네스(harness) 기능이 결합되어 변환적 수준의 역량을 발휘했지만, 사람들이 그것을 실감한 것은 일상적인 업무 페이스에서 벗어난 휴가 기간이었다.

이를 상징적으로 보여준 사례가 MidJourney CEO David Holz의 발언이다. 그는 “크리스마스 연휴 기간 동안 개인 코딩 프로젝트를 지난 10년을 합친 것보다 더 많이 완수했다”고 말했고, 이것이 2026년에 얼마나 거대한 변화가 올 것인지를 예고하는 신호로 받아들여졌다.

이 변곡점의 출력물은 곧바로 에이전트의 폭발적 성장으로 이어졌다. 역사책에 기록될 2026년 Q1의 핵심 키워드는 단연 OpenClaw였다.

3. Claude Code와 Claude Cowork의 부상

3-1. Claude Code의 재발견

Claude Code는 원래 2025년 3월에 처음 출시된 코딩 특화 도구였다. 그러나 2025년을 거치면서 사람들은 Claude Code가 그 이름과 달리 비기술 사용자들도 비코딩 용도로 광범위하게 활용하고 있다는 사실을 깨달았다. 이는 사실상 2026년 Q1의 핵심 트렌드들을 미리 예고하는 것이었다.

Q1 동안 Claude Code의 연환산 매출은 $10억에서 $25억으로 불과 두 달 만에 성장했다. 단일 제품으로서 이 같은 성장 속도는 전례가 없는 수준이다.

3-2. Claude Cowork의 등장

Q1의 또 다른 중요한 변화는 Claude Cowork의 출시였다. Cowork는 2026년 1월 출시되었으며, Claude Code 스타일의 에이전트 역량을 코딩을 넘어 전체 지식 노동(knowledge work) 영역으로 확장했다. 출시 몇 주 만에 기술 사용자뿐 아니라 시장에서도 큰 반향이 일어났다.

The Information은 Cowork 출시가 마이크로소프트 내부에서 비상회의를 촉발했다고 보도했다. 더욱 주목할 만한 점은, Cowork 자체가 Claude Code로 만들어졌다는 사실이다. 이것은 소프트웨어 엔지니어링의 변화를 그 자체로 증명하는 사례였다.

3-3. 최근 30일간의 신규 기능

리포트 녹화 시점 기준 최근 30일 내에 Anthropic은 다음 기능들을 릴리즈했다.

  • 원격 제어(Remote Control) — 모바일 기기 등 원격에서 Claude Code 세션 제어
  • 디스패치(Dispatch) — 여러 작업을 비동기적으로 위임·관리
  • 컴퓨터 사용(Computer Use) — GUI 환경에서 앱 직접 조작
  • 예약 작업(Scheduled Tasks) — 정해진 시간에 자율 실행
  • 프로젝트 기능(Projects) — Cowork 내 장기 프로젝트 관리
  • 채널(Channels) — Discord, Telegram 등 메시징 앱을 통한 Claude Code 연동

4. OpenClaw 현상: 오픈소스 에이전트의 폭발적 성장

4-1. OpenClaw란 무엇인가

역사책에서 2026년 Q1을 기억할 가장 상징적인 이름은 OpenClaw다. OpenClaw는 다음과 같은 진화 과정을 거쳤다.

  • Claudebot (2026년 1월 초 출발)
  • Moldbot (잠시 사용된 이름)
  • OpenClaw (최종 형태 확정)
  • 이후 OpenAI 영입 (수 주 후)

OpenClaw는 GitHub 역사상 가장 많은 스타를 받은 오픈소스 프로젝트가 되었다. NVIDIA CEO Jensen Huang은 이를 “어쩌면 역사상 가장 중요한 소프트웨어 릴리즈”라고까지 표현했다.

OpenClaw의 핵심 특징은 LLM(대형 언어 모델)을 운영체제, 메시징 앱, 웹 브라우저에 직접 연결하는 데몬(daemon) 방식의 에이전트 아키텍처다. 이를 통해 사용자가 자리를 비워도 AI가 24시간 자율적으로 작업을 수행한다.

4-2. OpenClaw의 파급 효과

OpenClaw의 부상은 업계 전반에 빠른 복제·통합의 물결을 일으켰다.

  • Notion: 커스텀 에이전트 출시
  • Perplexity: Perplexity Computer 출시
  • NVIDIA: 기업용 래퍼 버전인 NemoClaw 발표
  • Anthropic: OpenClaw 기능들을 Claude Code·Cowork 생태계에 하나씩 흡수 (Channels 등)

Anthropic이 Claude Code Channels를 출시한 이후, VentureBeat 등 복수의 매체는 “Anthropic이 사실상 OpenClaw를 내재화했다”고 평가했다. 개발자 커뮤니티에서는 “더 이상 Mac Mini를 살 필요가 없어졌다”는 반응이 나왔다.

5. 프론티어 모델 경쟁 지형

Q1은 또한 AI 역사상 어떤 분기보다 많은 프론티어 역량이 출시된 기간이기도 했다. 출시 순서대로 나열하면 다음과 같다.

순서모델명
1GPT 5.2
2Codex
3Genie 3 (세계 모델의 첫 번째 플레이어블 버전)
4Opus 4.6
5GPT 5.3 / Codex 업데이트
6Sonnet 4.6
7Gemini 3.1 Pro
8Nano Banana 2
9GPT 5.4

5-1. 벤치마크의 수렴

이 시점에서 흥미로운 점은 단일한 벤치마크 우승자가 사라졌다는 것이다. GPQA Diamond, SWE-Bench Verified, TerminalBench 등 주요 벤치마크에서 최신 Gemini, GPT, Claude 모델들이 모두 매우 근소한 차이로 경쟁하고 있다. 용도별로 최적 모델이 다르며, 고급 사용자들은 평균 3.5개의 모델을 포트폴리오 방식으로 사용하고 있다.

5-2. OpenAI의 반격

Anthropic이 엔터프라이즈와 개발자 시장에서 급등하자, OpenAI의 Sam Altman은 2025년 12월 내부 코드 레드(code red)를 선언했다. 그 결과 빠른 모델 출시 연속과 함께 Codex 강화에 집중했다. 또한 OpenClaw 제작자인 Peter Steinberger를 영입하며 에이전트 역량 확보에 총력을 기울였다.

현재 Anthropic과 OpenAI는 서로 반대 방향에서 같은 지점을 향해 수렴하고 있다.

  • OpenAI: 난립했던 다수 독립 제품들을 하나의 슈퍼앱으로 통합하는 방향 (외부에서 내부로)
  • Anthropic: 하나의 강력한 핵심 제품(Claude Code)을 중심으로 생태계를 확장하는 방향 (내부에서 외부로)

6. 시장 반응: SaaS 아포칼립스

Q4 2025가 ‘AI 버블 내러티브’의 시대였다면, Q1 2026은 Claude Code가 AI 버블을 해체한 분기였다. 버블론은 “AI가 충분히 좋아지지 않으면 어쩌지?”라는 인프라 투자 위험에 집중했다. 그러나 Q1을 거치면서 담론은 완전히 뒤집혔다.

새로운 공포: “AI가 너무 뛰어나다면 어떻게 되지?”

이 공포가 상징적으로 드러난 것이 SaaS 아포칼립스(SaaS Apocalypse) 다. 상장 소프트웨어 기업들 전반에서 주가 폭락이 이어졌다. Anthropic이 Cowork에 새로운 업계 특화 기능을 발표할 때마다 투자자들의 공포는 증폭되었다.

투자자 인식 전환의 증거: 전설적 투자자 Howard Marks를 포함해, 이전에 AI 회의론을 피력했던 인사들이 공개적으로 입장을 철회했다.

또한 Block이 전체 인력의 40%를 감축하는 사례는 AI 시대의 공격적 인력 재편을 보여주는 상징으로 받아들여졌다. 물론 상당수가 ‘AI 워싱(AI washing)’이었을 가능성도 보고서는 지적한다.

CapEx 폭발: 이런 공포와는 별개로, 하이퍼스케일러(hyperscalers)들의 인프라 투자는 중단 없이 지속되었다. 올해 예상 CapEx는 $6,500억으로, 이는 2~3년 전의 3배 수준이며, 물가 조정 기준으로 미국 고속도로 건설 비용을 초과하는 규모다.

7. 매출 폭발과 주요 기업 성장 지표

Q1 AI 업계 주요 기업들의 성장 수치는 전례 없는 수준이다.

기업/제품성과
Claude Code2개월 만에 $10억 → $25억 (연환산 ARR)
CursorQ1 동안 $10억 → $20억 (ARR 2배 성장)
Lovable$4억 ARR 도달, 한 달 만에 $1억 성장
Replit2026년 말 $10억 ARR 목표 공식화
Anthropic전체 $190억 run rate 달성
OpenAI약 $250억 ARR 유지 (Anthropic이 빠르게 추격 중)

특히 주목할 점은 Anthropic의 기업 시장 내 위치다. Ramp 데이터에 따르면, 처음 AI를 도입하는 기업들 중 70%가 Anthropic을 첫 번째 선택으로 선정했으며, OpenAI는 25%, 기타 업체들은 5%에 불과했다.

8. 에이전틱 엔터프라이즈의 현실

8-1. 파일럿에서 프로덕션으로

2025년이 “에이전트 도입의 해”가 될 것이라고 예고된 해였다면, 2026년은 그것이 실제로 현실화되는 해로 평가된다. 기업들은 파일럿 단계에서 프로덕션 단계로 이동하고 있으며, 배포 깊이가 깊어지고 에이전트 활용 사례가 확대되고 있다.

Gartner는 2026년 말까지 40%의 기업이 프로덕션 수준의 에이전트를 운용할 것으로 전망했다.

8-2. 에이전트의 금융 역량 확대

Ramp와 Stripe가 출시한 에이전트 전용 신용카드(Agent Credit Cards) 는 AI 에이전트가 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어 실제 지출 결정까지 수행할 수 있는 길을 열었다. 이는 에이전트가 기업 운영의 실질적 행위자가 되는 전환점을 의미한다.

8-3. 완전 에이전틱 기업의 등장

가장 극단적인 사례는 Pulsia다. Pulsia는 완전히 에이전트로 운영되는 회사들을 제작하는 스타트업으로, 단 1명의 창업자와 0명의 직원으로 연환산 $600만 매출을 달성했다. 창업자 Ben Sarah는 “직원이 없는 기업은 더 이상 사고 실험이 아닙니다. 주간 지표가 있는 실시간 대시보드입니다”라고 말했다.

이 사례가 지속 가능한 비즈니스가 될지는 미지수지만, 그것이 상징하는 가능성만큼은 분명하다.

8-4. NVIDIA NemoClaw: 기업화의 상징

NVIDIA의 NemoClaw는 OpenClaw를 기업 환경에 맞게 하드닝(hardening)한 버전으로, 기존 에이전트 도구의 기업 적용 가능화라는 2026년의 핵심 트렌드를 보여주는 사례다. 보안, 컴플라이언스, 통합성 등 기업 환경 요구사항을 충족시키는 방향으로 기존 오픈소스 에이전트들이 진화하는 흐름이 이어질 전망이다.

9. 실무자 설문 분석: 실제 현장의 AI 활용 현황

The AI Daily Brief는 월간 AI 활용 설문을 통해 최전선 실무자들의 실태를 추적하고 있다. Q1의 주요 발견은 다음과 같다.

9-1. 바이브 코딩의 일반화

조사 대상 실무자의 71% 이상이 지난 한 달 내 바이브 코딩(vibe coding) 을 경험했다. 바이브 코딩은 코딩 지식 없이 자연어로 코드를 생성하는 방식으로, 이제 기술 선도 그룹에서는 사실상 표준이 됐다.

9-2. 에이전틱 활용의 확대

자동화(automation) 또는 에이전틱(agentic) 방식으로 AI를 사용하는 비율이 62%에 달한다. 리포트는 자동화와 에이전틱을 다음과 같이 구분한다.

  • 자동화(Automation): AI가 특정 워크플로우를 처음부터 끝까지 완수하는 것
  • 에이전틱(Agentic): AI에게 목표를 부여하고 스스로 달성 방법을 찾게 하는 것

9-3. 가치 유형의 극적 변화

가장 중요한 발견 중 하나는 AI에서 얻는 가치의 유형이 근본적으로 바뀌고 있다는 점이다.

2025년 말까지는 시간 절약(time savings) 이 AI 가치의 주된 원천이었다. 그러나 2026년 들어 급변했다.

가치 유형2025년 말2026년 1월2026년 2월
시간 절약높음 (지배적)19.9%13.6%
산출량 및 처리량 증가낮음1위1위
새로운 역량 확보낮음22%26.4%

이 변화는 보고서가 주목하는 핵심 트렌드인 “효율성 AI에서 기회 AI로의 전환” 을 숫자로 보여준다. AI가 단순히 기존 일을 더 빠르게 하는 도구에서, 이전에는 불가능했던 일을 가능하게 하는 기회 창출 도구로 진화하고 있다는 뜻이다.

9-4. 장벽

AI 활용을 가로막는 주요 장벽으로는 시간 부족, 정책 제약, 스킬 격차가 꼽혔다.

10. 산업별 AI 도입 현황

10-1. 고객 서비스

가장 성숙한 분야 중 하나로, 91%의 기업이 AI 챗봇을 최소한 실험 중이다. 그러나 고객 선호도 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 한 설문에 따르면 64%의 고객이 고객 서비스에 AI를 원하지 않는다고 답했다. 하지만 보고서는 “이것이 실제로 일어나지 않을 가능성이 높다”고 분석한다.

10-2. 법률

Anthropic 연구에 따르면 법률 분야는 AI가 수행 가능한 작업과 실제 도입률 사이의 격차가 가장 큰 분야 중 하나다. AI가 수행 가능한 업무의 80% 중 실제 도입이 이루어진 것은 15%에 불과하다. 동시에 Harvey 등 법률 특화 AI 도구들은 가치 평가와 사용자 수가 계속 상승하고 있다.

10-3. 금융

금융 분야는 공격적 도입에도 불구하고 91%의 기업이 낮은 임팩트를 보고하고 있다. 주된 이유는 데이터 품질(data quality) 문제다. AI가 가치를 창출하려면 고품질 데이터가 필수인데, 금융 데이터는 복잡성과 민감성으로 인해 AI 활용에 최적화되지 않은 경우가 많다. 이 문제는 금융만의 것이 아닌, 2026년 전반의 핵심 과제로 등장하고 있다.

10-4. HR

HR 분야는 과거 낮은 도입률에서 12개월 만에 19%에서 61%로 320% 성장했다. AI 고용 규제가 이미 7개 주에서 시행되고 있어 정책 리스크도 함께 부상하고 있다.

10-5. 세일즈

세일즈는 가장 성숙한 AI 활용 기능으로 평가된다. 리포트의 분류 체계에서 세일즈 관련 AI 활용 사례의 63%가 “프라임 타임(대부분의 조직에 즉시 적용 가능)” 단계에 진입해 있다.

10-6. 마케팅: 새로운 카테고리의 탄생

마케팅 분야에서는 기존 기능의 변화를 넘어 완전히 새로운 카테고리가 등장하고 있다. 바로 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화) 다. GEO는 기업이 ChatGPT, Claude 등 AI 챗봇 응답에서 더 자주, 더 긍정적으로 언급되도록 최적화하는 전략이다.

초기 증거에 따르면 AI를 통한 유입(AI referral)은 기존 검색보다 전환율이 월등히 높다. GEO 시장 규모는 2025년 $10억 미만에서 2034년 $340억으로 성장할 것으로 예측된다.

11. AI 정치화: 국방부 vs. Anthropic 대립

Q1의 가장 극적인 사건 중 하나는 미국 국방부와 Anthropic 사이의 공개적 대립이었다.

11-1. 사건의 발단

Claude가 베네수엘라 대통령 Nicolas Maduro에 대한 작전 수행 과정에서 사용되었다는 보도가 나왔다. 이에 Anthropic 직원들이 분노했으며, Anthropic은 미국 정부가 자사 이용약관을 위반했다고 주장했다.

11-2. 요구사항의 충돌

양측의 요구는 정면으로 충돌했다.

  • Anthropic 측: 국방부가 자율 무기화 또는 시민 감시에 Claude를 사용하지 않겠다는 서면 약속 요구
  • 국방부 측: Claude를 “모든 합법적 용도”에 사용할 수 있다는 동의 요구

11-3. 갈등의 escalation

국방장관 Pete Hegseth는 최후통첩을 발령하고, Anthropic에 순응하지 않으면 공급망 리스크(supply chain risk)로 지정하겠다고 위협했다. 이는 미국 기업에 전례가 없는 조치였다. Anthropic은 거부했고, 실제로 공급망 리스크로 지정되었다. Anthropic은 소송을 제기했다.

한편, OpenAI가 같은 날 밤 국방부와 협정 체결을 발표했다. 결과는 역효과였다. ChatGPT 앱에 별점 1점 리뷰가 775% 급증했고, Claude는 역사상 처음으로 앱스토어 1위에 오르는 아이러니가 연출됐다.

12. 데이터센터 정치와 반AI 정서

AI의 정치화는 개별 기업의 문제를 넘어 구조적 이슈로 확대되고 있다.

12-1. 데이터센터 정치

데이터센터 확장과 관련한 전력 사용, 환경 영향, 비용 분담 문제가 정치적 의제로 부상했다. 트럼프 대통령은 하이퍼스케일러들과 협상을 통해 미국 국민이 인프라 비용(직접 재정 지원 또는 전기 요금 상승 형태)을 부담하지 않겠다는 약속을 받아냈다.

12-2. 반AI 정서의 주류화

‘반AI 운동’은 단일한 운동 조직이라기보다 서로 다른 불만을 가진 사람들의 집합체이지만, 이것이 Time 매거진 표지에 ‘People vs. AI’ 커버 스토리로 등장할 만큼 주류 담론에 진입했다.

12-3. 백악관의 입법 프레임워크

Q1 말, 백악관은 AI 정책 입법 프레임워크를 발표했다. 이는 앞으로 심화될 AI 규제 논쟁의 시작으로 해석된다. 다만 현재 미국이 외국과의 전쟁, 정부 폐쇄, 항공 사고, TSA 대기줄 등 다양한 위기를 동시에 겪고 있어 실질적인 AI 법제화가 언제 이루어질지는 불확실하다. 그러나 중간선거가 다가올수록 AI는 더 중요한 정치적 이슈가 될 것이 분명하다.

13. Q2 전망: 주목해야 할 핵심 트렌드

13-1. 에이전트 플랫폼 전쟁

모델 자체보다 어떤 에이전트 플랫폼 위에서 모델을 사용하느냐가 핵심 경쟁 축이 되었다. Q1의 진짜 싸움은 GPT 5.4 vs Opus 4.6이 아니라 Claude Code vs Codex vs OpenClaw였다.

13-2. AI 제품들의 수렴

흥미롭게도, 경쟁이 심화될수록 모든 AI 제품이 다른 모든 AI 제품과 닮아가는 수렴 현상이 나타나고 있다.

  • Lovable, Replit (원래 바이브 코딩 플랫폼) → 기능 대폭 확장
  • Claude Code, Codex, OpenClaw → 서로 점점 유사해짐
  • Perplexity Computer, Notion Custom Agents → 동일한 에이전트 공간으로 진입

Peter Yang의 표현을 빌리면: “코드는 모든 지식 노동의 기반이다. 에이전트가 코드를 작성할 수 있다면 앱, 프레젠테이션, 애니메이션 등 모든 것을 만들 수 있다.”

13-3. 효율성 AI에서 기회 AI로

기업 전략의 핵심은 시간 절약에서 새로운 역량 창출로 이동해야 한다. 현재 뒤처진 기업들은 앞서가는 기업들과의 격차가 더 벌어질 것이며, 반대로 선두에 있는 기업들은 복리식 이득을 누릴 것이다.

13-4. 역량 과잉(Capability Overhang)의 확대

AI가 할 수 있는 것과 실제로 배포된 것 사이의 격차, 즉 역량 과잉(capability overhang) 은 에이전트 역량이 확대됨에 따라 줄어들기 전에 더욱 커질 것으로 예상된다. 이것이 줄어드는 시점이 바로 AI 확산의 진정한 전환점이 될 것이다.

14. 종합 결론

2026년 Q1은 AI 역사에서 특기할 만한 분기였다. 이 보고서가 일관되게 강조하는 핵심 메시지는 다음 세 가지로 요약된다.

첫째, AI는 이제 도구(tool)가 아니라 실행 계층(execution layer) 으로 진화했다. Claude Code, OpenClaw, Codex 등을 통해 AI는 사용자의 명령을 기다리는 것을 넘어 자율적으로 작업을 설계하고 완수하는 단계에 진입했다.

둘째, AI의 가치는 효율성(efficiency) 에서 기회(opportunity) 로 중심축이 이동했다. 시간 절약이 아닌, 이전에는 불가능했던 것을 가능하게 만드는 것이 AI의 진정한 가치가 되고 있다.

셋째, AI는 이제 기술이 아니라 정치다. 국방부 대립, 데이터센터 규제, 반AI 정서, 백악관 입법 프레임워크 등이 보여주듯 AI는 순수한 기술·경제 문제를 넘어 사회적·정치적 갈등의 핵심 장(場)이 되고 있다.

NLW는 Q2가 Q1만큼 격렬한 변화를 겪기는 어려울 것이라고 전망하면서도, “AI에서는 무슨 일이 일어날지 아무도 모른다”는 말로 리포트를 마쳤다.

작성 일자: 2026-04-01
원본 에피소드: The AI Daily Brief “The State of AI Q2: AI’s Second Moment” (2026-03-31)
전체 슬라이드 (87장): https://q2.aidbintel.com

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