아카이브
기술·경제·인문을 교차해 분석한 INLEVEL9 뉴스레터 전체 아카이브입니다.
2026
🔒 로블록스의 작은 게임들이 이용자를 만나는 방식
Grow a Garden과 Fisch의 성공에는 게임의 재미뿐 아니라 로블록스의 제작 도구와 추천도 작용했어요. 작은 팀의 기회와 수익의 편차를 함께 살펴봅니다.
비즈니스🔒 예측시장에서는 거래 기록이 남아도 내부자 확인이 어려워요
기업의 해고, 거래소의 징계, 형사 기소는 서로 다른 조치예요. 예측시장의 의심 거래를 입증하려면 무엇이 필요한지 2026년 초 사례로 살펴봅니다.
AI·테크🔒 마우스 테이핑을 수면 습관으로 권하기 어려운 이유
입에 테이프를 붙이고 자는 방법은 연구 대상과 조건에 따라 결과가 달라요. 일반적인 수면 습관과 양압기 치료의 보조 용도를 구분해 살펴봅니다.
AI·테크🔒 AI를 써서 일이 빨라졌는데, 경제 전체의 효과는 왜 따로 봐야 할까?
개인의 작업 시간, 조직의 업무 효율, 경제 전체의 생산성을 구분하고 GTM 도입 현장에서 본 경험을 연결해요.
비즈니스🔒 회의와 결재가 일을 늦출 때, 1944년 문서에서 떠오른 생각
OSS의 사보타주 매뉴얼을 읽으며, 컨설팅 현장에서 봤던 불필요한 회의와 승인 절차를 돌아봐요.
비즈니스🔒 Claude의 군사적 사용, 기업의 원칙은 계약에서 어떻게 지켜질까?
Anthropic과 미국 정부의 갈등을 당시 성명과 계약 발표로 살펴보고, 군사적 사용과 인간의 통제를 구분해요.
사회🔒 음반사의 AI 라이선스 계약과 넷플릭스의 개발팀 인수, 무엇이 다를까?
UMG·Warner의 AI 음악 계약과 넷플릭스의 InterPositive 인수를 살펴봤어요. 학습·다운로드·창작자의 동의 조건을 구분하고, 제작 현장의 결정권에 대한 저자의 판단을 담았어요.
비즈니스🔒 헉슬리의 인터뷰를 보고, 추천 알고리즘의 목표를 다시 생각했어요
1961년 헉슬리 인터뷰와 《아일랜드》를 통해, 서비스가 측정하는 성과와 사용자가 원하는 경험의 차이를 생각해요.
사회🔒 AI 에이전트를 오래 쓴 사람들은 어떻게 일을 맡기고 개입했을까?
Claude Code 사용 기록에서 자동 승인과 작업 중단이 함께 늘었어요. 무엇을 측정한 연구인지, 어디까지 해석할 수 있는지 살펴봐요.
AI·테크🔒 AI와 고용: 실업률과 청년층의 새 일자리에서 서로 다른 결과가 나왔어요
Anthropic의 2026년 3월 보고서를 읽었어요. 업무 노출도 74.5%의 의미와 청년층의 새 일자리 감소를 살펴보고, 저자의 GTM 경험에서 왜 신규 진입 지표에 주목했는지 설명해요.
비즈니스🔒 감마에서 GTM을 맡으며 배운 것: 누구에게, 얼마에 팔 것인가?
감마에서 직접 GTM 전략을 맡았던 경험을 바탕으로 고객 선택과 가격 설계를 이야기해요. 컨설팅 회사·공공기관의 요구, 유료 전환, 국내 시장 검증에서 중요하게 본 기준을 담았어요.
비즈니스🔒 AI가 제품을 대신 사용한다면, GTM에서 무엇을 바꿔야 할까?
Claude와 Notion을 연결해 쓰며 생각한 변화. MCP·A2A와 몰트북 사례를 통해 제품의 발견·평가·도입·확장을 살펴봅니다.
비즈니스🔒 기업 커뮤니티에 담당자만 글을 올리게 되는 이유
스타트업과 일하며 반복해서 본 커뮤니티 운영의 실패. 참여 목적과 보상, 운영 방식에서 무엇을 먼저 정해야 할까요?
AI·테크🔒 SaaS 주가 하락에서 제가 보는 성장과 과금의 문제
AI 경쟁 이전부터 둔화된 SaaS 성장. 감마에서 경험한 GTM과 계정당 과금의 한계, 고객이 계속 돈을 낼 이유를 살펴봅니다.
AI·테크🔒 틀린 경제 예측은 어떻게 수정되는가: 유료 멤버십을 보는 기준
달러로 거래하는 입장에서 본 환율 전망과 경제 방송. 맞힌 예측뿐 아니라 틀린 뒤의 설명과 수정 과정을 보려는 이유입니다.
AI·테크🔒 실리콘밸리가 '조용히' 중국 AI를 쓰고 있어요
a16z의 80%는 투자 상담 기업 중 오픈소스 모델을 쓰는 경우에 대한 관찰이에요. 중국 모델의 가격·공개 방식과 제가 GTM에서 보는 도입 조건을 살펴봅니다.
AI·테크🔒 연구비를 많이 쓰는 한국, 인재에게 어떤 조건을 제시할까?
GDP 대비 R&D 지출과 인재경쟁력은 무엇이 다를까요. 프랑스 연구자 지원사업과 중국 K비자를 통해, 예산을 실제 연구 조건으로 연결하는 유치 방식을 살펴봅니다.
AI·테크🔒 AI 에이전트 결제를 한국 서비스에 붙일 때 풀어야 할 문제
x402의 자동 결제 방식과 국내 개발자의 도입 조건을 살펴봅니다. 네트워크 비용, 결제 사업자 가입, 정산을 GTM의 실제 비용으로 봐야 하는 이유예요.
AI·테크🔒 희토류·핵 조약·전력 산업에서 확인할 국가 경쟁의 조건
희토류 정제의 중국 집중, 뉴 스타트 만료, 전력·전기차 산업의 변화를 살펴봤어요. GTM 전략과 데이터 분석에서 지켜온 기준으로 국가 간 경쟁을 읽어봅니다.
AI·테크🔒 EU, 틱톡 무한 스크롤·자동재생을 DSA 위반으로 예비판정
EU의 틱톡 예비 판단은 과도한 사용을 유도하는 기능과 위험 완화 조치를 다룹니다. 이용자 통제권과 AI 개인화의 규제 범위를 데이터 전문가의 시선으로 살펴봅니다.
AI·테크🔒 AI 인프라를 늘리려면 칩·전력·메모리를 함께 봐야 해요
메타의 칩 공급사 다변화와 구글의 전력 확보 계획을 함께 살펴봤어요. GTM 현장에서 겪었던 확장의 제약을 바탕으로 AI 인프라 경쟁을 읽어봅니다.
AI·테크🔒 뇌파로 로봇을 가르친다면, 경험을 제공한 사람에게는 무엇을 줄까요
뇌파 기반 로봇 학습의 실험 범위를 살펴보고, 숙련자의 동의와 보상을 기술 도입 전에 정해야 하는 이유를 이야기해요.
AI·테크🔒 수익화 강좌보다 먼저 따져볼 것: 고객이 돈을 내는 이유
외국 기업의 한국 진출을 도우며 배운 사업 설계의 가치. 부업 수입과 강좌의 숫자를 넘어, 고객에게 무엇을 제공할지 이야기해요.
비즈니스🔒 대기업 채용 확대, 청년이 지방 근무를 선택할 조건은 무엇일까요
대기업의 5만 1,600명 채용 계획을 보고, 학생들과 나눴던 근무지 이야기를 떠올렸어요. 채용 규모가 실제 지원과 지역 정착으로 이어지려면 어떤 조건이 필요할까요.
사회