@State 매크로: Xcode 27이 더 이상 컴파일하지 않는 것
Xcode 27은 SwiftUI의 @State를 Swift 매크로로 다시 구현합니다. 이 변화는 배포 타깃이 아니라 툴체인 업그레이드 시점에 터지고, 두 가지 패턴은 더 이상 컴파일되지 않습니다.
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디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
디자인 철학: 렌초 피아노, 조각을 하나씩
렌초 피아노는 건축을 "사회적으로 위험한 예술"이라고 부릅니다. 나쁜 건물에서는 아무도 눈을 돌릴 수 없기 때문입니다. 그의 답은 워크숍, 가벼움, 그리고 조각을 하나씩 쌓아 짓는 것입니다.
Design & Culture디자인 철학: 이세이 미야케, 한 장의 천
이세이 미야케는 자신이 만드는 것이 패션이 아니라 옷이라고 고집했습니다. 그의 주름, 한 장의 천, 그리고 시즌 주기에 대한 거부는 기술이 볼거리가 아니라 삶에 봉사한다고 주장합니다.
Design & Culture디자인 철학: 레이 카와쿠보, 제로에서 시작하기
레이 카와쿠보는 설명도, 선례도, 완결된 의미도 거부한다는 원칙 위에 꼼데가르송을 세웠습니다. 무(mu)와 마(ma)로 이루어진 그녀의 "사이"는 공백을 재료로 다룹니다.
Design & Culture디자인 철학: 노먼 포스터, 낙관주의자의 기계
노먼 포스터는 기술이야말로 건축이 사람을 돌보는 방법이라는 논증을 지어 올렸습니다. 생태적 마천루, 시민이 의회 위를 걸어 다니는 유리 돔, 고요함으로 읽히는 공항이 그것입니다.
Design & CultureMac App Store는 윈도우 매니저의 존재를 허락하지 않습니다. 그래도 저는 출시했습니다.
App Sandbox는 모든 윈도우 타일러에 필요한 API를 금지하고, Apple은 스토어 밖에서 배포하라고 답했습니다. 941 Tiles는 스토어 안에서 출시했습니다. 창을 움직이는 것은 Apple의 Shortcuts 엔진입니다.
Engineering & CraftCore ML vs MLX vs Foundation Models: 애플의 온디바이스 AI 스택 선택하기
애플은 모델을 온디바이스로 실행하는 네 가지 방법을 제공합니다. 실측 수치로 정리한 의사결정 프레임워크: Foundation Models, Core ML, MLX, 그리고 iOS 27의 Core AI.
Apple & iOS내 Search Console에서 로봇들이 시험을 치르고 있다
1차 GSC 데이터: 380만 노출 가운데 91%가 사람 쿼리 필터를 통과하지 못합니다. 시험 문제, 붙여 넣은 오류, 에이전트의 스윕이 Search Console의 의미를 다시 쓰고 있습니다.
AI & Technology이제 독자는 AI 어시스턴트입니다
1차 엣지 데이터로 확인한 사실입니다. AI 어시스턴트가 제 페이지를 요청하는 빈도는 사람 방문의 약 66배이고, 그 대부분은 학습용 크롤링이 아니라 사용자 질문에 따른 실시간 요청이었습니다.
AI & TechnologyThe Shader Gallery That Lied: Debugging 216 WebGL Presets
A user said the shader playground looked broken. Pixel-readback testing found 30 dead presets, 11 that never compiled, and the fallback that hid it all.
Engineering & Craft컨텍스트 컴팩션이 학습 목표가 되어 가고 있다
컨텍스트 컴팩션은 운영자가 돌보는 추론 시점의 임시방편에서 모델이 최적화하는 학습 시점의 목표로 이동하고 있습니다. CompactionRL이 그 신호입니다.
AI & Technology에이전트 스택에는 1998년 문제가 있습니다
2026년 중반에 몰린 에이전트 도구 CVE는 운이 나빴던 탓이 아닙니다. 1998년 수준의 보안 성숙도로 출시되는 AI 에이전트 생태계가 남긴 구조적 흔적입니다.
AI & Technology외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
오픈소스 LLM 경제학 및 DeepSeek의 경쟁 포지셔닝 분석.
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.
