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Milestone, AI 코딩 도구 ROI 측정을 위해 1천만 달러 투자 유치

xtalfi
2025.11.14 18:04
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Milestone은 기업들이 AI 코딩 도구의 영향을 측정하도록 돕는 이스라엘 스타트업으로, 목요일 Heavybit와 Hanaco Ventures가 주도하고 Atlassian Ventures가 참여한 가운데 1,000만 달러의 시드 펀딩을 확보했다고 발표했습니다. 이번 라운드에는 GitHub 공동 창립자 Tom Preston-Werner, 전 AT&T CEO John Donovan, Datadog 전 사장 Amit Agrawal과 같은 주목할 만한 엔젤 투자자들이 포함되었습니다.

이 플랫폼은 AI 코딩 도구가 기업 전반에 확산됨에 따라 증가하는 문제점을 해결합니다. Stack Overflow의 2025년 개발자 설문조사에 따르면, 현재 84%의 개발자가 개발 프로세스에서 AI 도구를 사용하고 있으며, 51%는 매일 사용하고 있습니다. Google CEO Sundar Pichai는 최근 회사의 새로운 코드 중 30% 이상이 AI에 의해 생성된다고 밝혔으며, GitHub Copilot은 사용자 수가 2,000만 명을 넘어섰습니다. 이러한 채택에도 불구하고, 기업들은 이러한 도구로부터의 투자 수익률을 정량화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.


데이터 통합을 통한 영향력 측정

Milestone의 플랫폼은 소스 제어 및 프로젝트 관리 도구에서 HR 시스템 및 AI 코딩 어시스턴트에 이르기까지 조직의 전체 소프트웨어 개발 스택과 연결됩니다. 이 회사는 Cursor, Windsurf, Claude Code를 포함한 주요 플랫폼과 통합하여 엔지니어링 리더에게 개발 워크플로 전반의 AI 도구 사용에 대한 통합 뷰를 제공합니다.

이 플랫폼은 AI 도구 사용을 추적하고 코드 품질, 기능 제공 속도, 장기적인 코드 유지보수성과 같은 주요 엔지니어링 메트릭과 연관시킵니다. 주요 기업의 수천 명의 엔지니어에 대한 Milestone의 분석에 따르면, 자율 에이전트가 더 풍부한 프로젝트 및 아키텍처 정보에 연결되면 개발자 처리량이 최대 270%, 코드 정확도가 최대 60% 향상될 수 있습니다.

현재 고객으로는 Kayak, Monday.com, Sapiens가 있습니다. CEO이자 공동 창립자인 Liad Elidan은 TechCrunch와의 인터뷰에서 회사의 접근 방식은 고객이 코드베이스에 대한 액세스 권한을 부여해야 하며, 이는 처음에 투자자들로부터 회의적인 반응을 얻었다고 말했습니다.


학술적 기원에서 기업 솔루션으로

Elidan과 공동 창립자인 Stephen Barrett 교수는 Trinity College Dublin에서 처음 만났으며, 당시 Barrett은 컴퓨터 과학을 가르치고 소프트웨어 엔지니어링 메트릭을 연구하고 있었습니다. 그들의 협력은 엔지니어링 생산성 측정에 관한 수년간의 공동 연구로 발전했으며, 이는 Milestone의 플랫폼을 위한 기초를 마련했습니다. Barrett은 회사의 CTO로 재직하면서 Trinity College에서 계속 강의하고 있으며, 팀의 대부분은 이스라엘에 기반을 두고 있습니다.

“Milestone은 엔지니어링 조직 내에서 실제로 일어나고 있는 일을 정량화하여 AI 도입을 측정 가능한 성과로 전환할 수 있도록 함으로써 그 격차를 메웁니다”라고 Elidan은 발표에서 말했습니다.

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AI 모델이 시뮬레이션에서 스마트 계약 해킹
AI 모델이 시뮬레이션에서 스마트 계약 해킹
Anthropic이 개발한 인공지능 시스템이 이제 수백만 달러 가치의 블록체인 스마트 계약의 취약점을 자율적으로 식별하고 악용할 수 있다고 2025년 12월 1일 회사의 MATS 및 Fellows 프로그램이 발표한 연구에 따르면 밝혀졌습니다. 시뮬레이션 테스트에서 Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, OpenAI의 GPT-5를 포함한 최첨단 모델들은 2025년 3월 이후 취약해진 34개의 스마트 계약 중 19개를 성공적으로 악용하여 460만 달러의 시뮬레이션 도난 자금에 해당하는 결과를 보였습니다.연구 결과는 연구자들이 이러한 AI 능력이 초래할 수 있는 경제적 피해에 대한 구체적인 하한선으로 설명하는 것을 확립했습니다. Opus 4.5만으로도 전체의 450만 달러를 차지했으며, 17개의 계약을 성공적으로 침해하여 기준일 이후 데이터셋의 50%에 해당합니다. 이 연구는 2020년부터 2025년까지 Ethereum, Binance Smart Chain, Base에서 악용된 실제 취약점을 가진 405개의 스마트 계약으로 구성된 새로운 벤치마크인 SCONE-bench를 소개합니다.AI가 새로운 제로데이 취약점을 발견하다역사적 공격 사례를 재현하는 것을 넘어, AI 에이전트들은 2025년 10월 3일 실시된 테스트 중 최근 배포된 바이낸스 스마트 체인 계약에서 이전에 알려지지 않은 두 개의 제로데이 취약점을 발견했습니다. Anthropic에 따르면, Sonnet 4.5와 GPT-5 모두 독립적으로 시뮬레이션된 수익 기준 3,694달러 상당의 결함을 식별했으며, GPT-5는 3,476달러의 API 비용으로 이를 달성했습니다.첫 번째 취약점은 개발자들이 공개 계산 함수에서 “view” 수정자를 생략하여 의도치 않게 쓰기 권한을 부여한 토큰 계약과 관련이 있었습니다. AI는 이를 악용하여 토큰 잔액을 반복적으로 부풀린 후 판매하여 약 2,500달러의 시뮬레이션 이익을 얻었습니다. Anthropic이 블록체인 보안 회사 SEAL과 협력한 후, 독립적인 화이트햇 해커가 취약한 자금을 회수하여 사용자에게 반환했습니다.두 번째 결함은 토큰 런처의 잘못 구성된 수수료 관리와 관련이 있었습니다. AI가 취약점을 식별한 지 4일 후, 실제 공격자가 독립적으로 동일한 문제를 악용하여 약 1,000달러의 수수료를 유출했습니다.확대되는 역량이 공격 시간을 압축한다이 연구는 2025년 계약에서 시뮬레이션된 공격 수익이 지난 1년 동안 약 1.3개월마다 두 배로 증가했으며, 이는 도구 사용 및 장기 추론을 포함한 에이전트 기능의 개선에 의해 주도되었음을 발견했습니다. 기능적 공격을 구축하는 데 필요한 토큰 비용은 6개월 미만 동안 4세대 모델에 걸쳐 70.2% 감소했으며, 이를 통해 공격자는 동일한 컴퓨팅 투자로 약 3.4배 더 많은 공격을 실행할 수 있게 되었습니다.Anthropic은 모든 테스트가 실제 자금이 위험에 처하지 않는 격리된 블록체인 시뮬레이터에서 수행되었음을 강조했습니다. 이 회사는 이중 사용 우려에도 불구하고 SCONE-bench를 오픈 소스로 공개하고 있으며, 공격자들이 이미 이러한 도구를 독자적으로 개발할 강력한 재정적 동기를 가지고 있는 반면, 공개 릴리스는 방어자들이 배포 전에 계약을 스트레스 테스트할 수 있게 한다고 주장합니다. 이러한 발견은 2025년 11월 Balancer 프로토콜 해킹 사건 몇 주 후에 나온 것으로, 당시 공격자가 권한 부여 버그를 악용하여 1억 2천만 달러 이상을 탈취했습니다.
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2025.12.02
AI가 숙련 노동자 부족 초래 가능성 있어
AI가 숙련 노동자 부족 초래 가능성 있어
인공지능은 노동 시장에 예상치 못한 반전을 가져올 태세다. 자동화에 대한 기존의 두려움을 뒤집는 최근 보고서와 전문가 분석 물결에 따르면, 만연한 실업 대신 숙련된 인력 부족이 발생할 전망이다.11월 24일 맨해튼 연구소가 블룸버그 오피니언에 발표한 분석에 따르면, AI가 빠르게 발전하더라도 이 기술은 일자리를 없애기보다는 “노동력 부족, 또는 최소한 새로운 기술을 최대한 활용할 수 있는 숙련된 인력의 부족”을 초래할 가능성이 더 높다고 주장한다. 분석에 인용된 대형 대학 정보학 프로그램 책임자에 따르면, 주요 장애물은 많은 학생들이 AI가 주도하는 노동력에 필요한 수학 능력을 갖추지 못했다는 점이다. 특히 AI 분야를 전공하지 않는 학생들에서 이런 경향이 두드러진다.이러한 역설은 경제 전반에 예상치 못한 방식으로 퍼지고 있다. 베어링포인트가 2025년 8월에 실시한 전 세계 1,000명 이상의 경영진 대상 설문조사에서 92%는 AI 자동화로 인해 최대 20%의 인력 과잉을 보고했다. 하지만 동시에, 94%는 AI 특화 직무(거버넌스 전문가, 프롬프트 엔지니어, 인간-AI 협업 전문가 등)에서 심각한 인력 부족을 겪고 있으며, 3분의 1은 40~60%의 인력 공백을 보고하고 있다.기술 격차가 건설 붐을 주도하다AI 주도 노동력 부족의 가장 명확한 증거는 예상치 못한 분야인 건설업에서 나타났습니다. Amazon, Google Microsoft를 포함한 거대 기술 기업들이 AI 시스템을 구동하기 위해 수백 개의 새로운 데이터 센터를 건설하기 위해 경쟁하고 있지만, Associated Builders and Contractors 업계 단체에 따르면 약 439,000명의 숙련된 근로자가 부족한 상황에 직면해 있습니다.이러한 시설을 건설하는 건설 근로자들은 25%에서 30%의 급여 인상을 경험하고 있으며, 일부는 연간 200,000달러 이상을 벌고 있다고 월스트리트 저널이 11월 30일 보도했습니다. 기업들은 난방이 되는 휴게 텐트, 무료 점심, 최대 100달러의 일일 인센티브 보너스로 제안을 더욱 매력적으로 만들고 있습니다.이주에서 변혁으로매사추세츠공과대학교(MIT)가 11월 26일에 발표한 연구에 따르면, 인공지능(AI)이 이미 미국 일자리의 11.7%에 해당하는 업무를 수행할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이는 약 1조 2천억 달러 규모의 임금에 해당합니다. 하지만 연구진은 이러한 수치가 기술적 능력을 반영하지만, 일자리 손실이 불가피하다는 일정을 의미하는 것은 아니라고 강조했습니다. 이 연구의 ’아이스버그 지수(Iceberg Index)’는 32,000가지 기술을 보유한 1억 5,100만 명의 노동자를 시뮬레이션하여 정책 입안자들이 노동력 전환을 계획하는 데 도움을 줍니다.MIT의 슬론 경영대학원이 이전에 실시한 연구에 따르면, AI에 대규모 투자를 하는 기업들은 실제로 고용을 늘렸습니다. AI 도입은 5년간 고용 증가율 6%, 매출 증가율 9.5%와 연관이 있었습니다. Anthropic이 2025년 2월에 400만 건 이상의 AI 프롬프트를 분석한 별도의 연구에서는 근로자들이 AI를 주로 업무를 대체하기보다 보완하는 데 활용하는 것으로 나타났습니다.]2028년까지 BearingPoint가 조사한 경영진의 거의 절반은 인력 초과 현상이 30%를 넘을 것으로 예측하고 있으며, 중요한 AI 기술 격차는 계속될 것으로 보입니다. 세계경제포럼(WEF)은 2030년까지 전 세계적으로 9,200만 개의 일자리가 사라지는 반면, 1억 7,000만 개의 새로운 일자리가 생겨 순증 7,800만 개의 일자리가 창출될 것으로 전망하고 있습니다.
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2025.12.02
애플 AI 책임자, 조직 개편 속 은퇴 예정
애플 AI 책임자, 조직 개편 속 은퇴 예정
• Apple은 월요일 기계 학습 및 AI 전략 담당 수석 부사장인 John Giannandrea가 2026년 봄에 물러나 은퇴할 것이며, Microsoft와 Google에서 근무한 Amar Subramanya가 AI 담당 부사장으로 합류할 것이라고 발표했습니다.[investing +2]• 이번 리더십 개편은 Apple이 AI 강화 Siri 어시스턴트 출시 지연으로 비판을 받고 있는 가운데 이루어졌습니다. Siri는 원래 2024년에 약속되었으나 이제 2026년으로 연기되었으며, 회사는 생성형 AI 경쟁에서 OpenAI, Google, Microsoft와 같은 경쟁사들을 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다.[investing +2]• CEO Tim Cook에게 직접 보고했던 Giannandrea와 달리, Subramanya는 소프트웨어 책임자인 Craig Federighi에게 보고할 예정입니다. Federighi의 AI 책임은 확대되어 “내년에 사용자들에게 더 개인화된 Siri를 제공”하기 위한 Apple의 노력을 감독하게 된다고 Cook이 말했습니다.[nbcnews +2]
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2025.12.02
엔비디아, 자율주행 오픈소스 AI 모델 공개
엔비디아, 자율주행 오픈소스 AI 모델 공개
• Nvidia는 NeurIPS 컨퍼런스에서 Alpamayo-R1을 공개했으며, 이는 사고 연쇄(chain-of-thought) AI 추론과 경로 계획을 통합하여 자율주행 자동차가 실시간으로 자신의 결정을 설명할 수 있도록 하는 세계 최초의 개방형 산업 규모 추론 비전 언어 행동 모델로 설명되었습니다.[quantumzeitgeist +1]• 이 모델은 센서 데이터를 자연어 설명으로 변환하고 주행 결정을 단계별로 추론함으로써 자율주행 차량 소프트웨어의 “블랙박스” 문제를 해결하며, 강화 학습 후처리 후 추론 품질이 45% 향상되었습니다.[quantumzeitgeist +1]• Nvidia는 비상업적 연구 용도로 GitHub와 Hugging Face에 이 모델을 공개했으며, 개발자들이 자율주행 차량 및 로봇공학을 위한 물리적 AI 모델을 맞춤화할 수 있도록 Cosmos Cookbook과 AlpaSim 평가 프레임워크도 함께 제공했습니다.[quantumzeitgeist +1]
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2025.12.02
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