1. “AI PPT” 장사를 2년 했는데 돈이 안 들어온 진짜 이유AI PPT로 제 값을 받는 사람은 그림 파일이 아니라, 고객이 바로 열어 고칠 수 있는 PPTX를 건네는 사람이다.
직장인에게 PPT는 가장 익숙한 “반成品 장사”다. 고객이 원하는 건 디자인 감각이 아니라 “제출 가능, 수정 가능, 내 이름 올리기 가능”이다. 그런데 지난 2년간 나온 AI PPT 도구들은 거의 다 이 길을 막아버렸다.吐出来的 .pptx는 사실상 슬라이드 마스터에 이미지 한 장씩 박아 넣은 것. 열어보면 글자도 못 고치고, 차트도 못 클릭하고, 색상도 못 바꾼다. 결국 처음부터 다시 만들어야 하니 AI稿를 그냥 버린다.
이 장사의 병목은 “AI가 그릴 수 있느냐”가 아니라 “AI가 끝낸 뒤 사람이 고칠 수 있느냐”였다. GitHub 저장소 hugohe3/ppt-master(저장소 페이지 기준 stars 5만 돌파 추정, 독립 검증 안 됨; MIT 라이선스 상업용 가능)가 이 문제를 제대로 ...
왜 AI로 만든 PPT는 항상 ‘반제품’ 함정인가지난 2년 동안 “AI 한 번 클릭으로 PPT 생성”이라고 주장하는 도구들은 거의 모두 같은 곳에서 실패했다. 이들은 파워포인트 파일이 아니라 PNG 장 이미지나 잠긴 HTML 템플릿을 내놓았다.
이 두 형태 모두 치명적인 결함이 있다. 클라이언트가 “세 번째 페이지 숫자 좀 바꿔줘”라고 하면 처음부터 다시 생성해야 한다. 모양을 끌 수 없고, 글자 크기를 조절할 수 없으며, 마스터를 바꿀 수도 없고, 레이아웃을 재사용할 수도 없다. 시간을 절약했다고 생각했는데 수정 단계에서 전부 되돌아간다.所谓的 “AI 효율화”는 결국 “AI가 만든 재작업”이 된다.
더욱 짜증나는 것은 차트와 표다. AI가 만든 차트는 대부분 비트맵이나 스크린샷이라 숫자 하나를 바꾸려면 원본 데이터로 돌아가서 다시 돌려야 한다. 수식은 더 schlimmer: 흐릿한 이미지이거나 LaTeX 렌더링 후 삽입된 사각형이다. 클라이언트가 “이 수식 글자 크기가 작아”라고 ...
DQ 매장에서 샤르파 로봇이 55단계 아이스크림 제작을 자율 수행, 투자 후 가치 약 3조9600억 원 달성서울 강남의 한 DQ 매장에선 로봇이 아이스크림을 만든다. 컵을 꺼내고 종이컵을 꺼내 기계 아래에 놓는다. 오레오 부스러기를 뿌리고 섞은 뒤 입구를 닦고 finally 컵을 뒤집어 “倒杯不洒” 테스트를 한다. 전체 공정은 55 단계이며 전부 자율이다. 직원은 옆에 서서 손가락 하나 까딱하지 않는다.
직원이 한 잔을 만드는 데 2~3분이 걸린다. 로봇은 6분이 걸린다. 두 배 이상 느리지만 아무도 재촉하지 않는다. DQ와 샤르파가 원하는 건 속도가 아니라 데이터다.
이건 낮추는 게 아니라 올리는 훈련대부분의 반응은 “백억 가치 회사가 왜 아이스크림 가게에서 알바를?”다. 이런 말을 하는 사람은具身智能의 진짜 경쟁 논리를 모른다.
지금 식당에서 보는 로봇은 대부분 접시 나르기나 배달이다. 바퀴 달린 트레이일 뿐이다. lowest 자유도의 운반만 한다. 이런 로봇은 “손” ...
##痛点：AI 영상 시장은 초 단위로 계산된다
2026년 짧은 영상 부업에서 가장 아픈 점은 “AI가 못 그린다”가 아니라 “완성 후 돈이 부족하다”는 사실이다. 30초 영상 하나 만들면 스크립트부터 렌더링, 편집까지 tidigare 외주 팀이 3일을 잡아먹었는데, 이제는 AI로 한밤에 열 편을 뽑아낸다. 문제는 어느 쪽이 가장 저렴한지 모른다는 점이다.
더 골치 아픈 것은 AI 영상 모델이 두 가지 완전히 다른 기술 길로 갈라졌다는 거다. 한쪽은 Seedance 2.5 같은 “끝에서 끝까지 생성 모델” – 프롬프트 하나 쓰면 바로 1080P 영상이 튀어나온다. 다른 쪽은 GPT-6 + Blender 같은 “대리 조작 경로” – 거대 모델이 사람처럼 소프트웨어 안에 앉아 노드를 잡고 키프레임을 설정하며 렌더러를 부른다. 전자는 자동 판매기, 후자는 블렌더 줄 알던 인턴을 고용한 셈이다.
두 경로는 비용 구조, 출력 품질, 수주 적합성에서 하늘과 땅 차이다. 돈을 벌려면 정확히 계산해 ...
퀀트 하는 사람 열 명 중 아홉은 같은 곳에서 죽는다. 전략이 안 좋아서가 아니라, 인프라 구축을 못 해서다.
데이터 수집 파이프라인 만들고, 지표 계산 로직 직접 짜고, 백테스트 엔진 붙이고, 거래소 API 연동하고… 이거 다 하다 보면 정작 전략 연구할 시간은 없다. 나도 3개월을 그렇게 날렸다.
그러다 발견한 게 cinar/indicator다. Go로 짠 오픈소스 기술적 지표 라이브러리인데, 이게 진짜 문제를 해결해줬다.
뭐가 들어있나
80개 이상 기술적 지표: SMA, EMA, RSI, MACD, 볼린저 밴드, 스토캐스틱, ATR, ADX 등. 직접 구현할 필요가 없다.
백테스트 프레임워크: 전략 시그널 생성부터 성과 측정까지 기본 골격이 이미 있다.
MCP(Model Context Protocol) 지원: Claude나 GPT에 지표 데이터를 직접 넘겨서 AI가 전략을 분석하게 할 수 있다.
Go 네이티브: 컴파일 언어라 속도 빠르고, 단일 바이너리로 배포 가능. ...
⚠️ 위험 고지: 본문에 언급된 InsightForge 공식 레포지토리(https://github.com/gx-ui/Insightforge)는 존재 여부를 확인할 수 없습니다. GitHub에 동일 이름 레포가 다수 존재하지만 경로가 다릅니다. 직접 검증 후 진행하거나 공식 채널 확인을 기다리세요.
1. InsightForge란?InsightForge는 로컬에서 구동되는 AI 영상 생성 툴입니다. 입력된 아이디어를 단계별 Agent가 처리해 최종 영상으로 완성합니다. 공식 설명에 따르면 전체 파이프라인은 스토리 플래닝 → 캐릭터 → 스토리보드 → 샷 → 키프레임 → 영상 클립 → 최종 편집 7단계이며, 각 단계마다 전용 Agent가 배정됩니다.
제공되는 워크플로우는 입력 형태에 따라 세 가지:
워크플로우
입력 형태
활용 예시
Idea2Video
한 문장 아이디어
광고 티저, 짧은 홍보 영상
Script2Video
전체 대본
단편 드라마, 스토리보드 기반 영상
No ...
