🔥 AI 트윗 트렌드 핵심 요약 (2026.07.08)

데이터: 1,565개 트윗 분석 (AI/테크 1,283개, 82.0%) | 주요 키워드 TOP 5: Muse Image · MS 오피스 자체모델 · Fable 5 연장 · 에이전트 하네스 · 오픈소스 | 메인 이벤트: 메타 'Muse' 이미지·비디오 모델 출시와 마이크로소프트의 오피스 자체모델 교체

어제가 'Anthropic 전역 작업공간 연구'와 오픈소스 신모델 이야기로 채워졌다면, 오늘은 무게 중심이 새 모델 출시와 '누가 어떤 모델을 쓰느냐'는 선택 쪽으로 옮겨갔다. 메타 초지능연구소(MSL)가 첫 미디어 생성 모델 Muse Image를 내놓으며 이미지 아레나 2위로 데뷔했고, 마이크로소프트는 엑셀·아웃룩에서 오픈AI·Anthropic 모델을 자사 모델로 갈아치우고 있다는 블룸버그 보도가 나왔다.

그 아래로 '모델을 어떻게 조합하느냐'가 하루의 실무 화두였다. 도어대시는 단일 모델 대신 여러 모델을 엮은 코드 리뷰 에이전트로 문제 적발률을 1.7배 끌어올렸다는 벤치마크를 공개했고, 어제까지 '7월 8일 요금 절벽'으로 불안하던 Claude Fable 5는 7월 12일까지 연장됐다. 자랑보다 '출시·선택·비용'이 오늘을 끌고 갔다.

1. 메타 'Muse' 이미지·비디오 출시 — MSL의 첫 미디어 생성 모델

오늘의 신제품은 메타 초지능연구소(MSL)의 Muse였다 — 텍스트-투-이미지 아레나 2위로 데뷔했다. MSL이 만든 첫 미디어 생성 모델인 Muse Image를 출시하고 동영상 모델 Muse Video를 미리 공개했다는 발표가 잇달아 올라왔다 (@AIatMeta). 핵심은 '에이전트형' 구조다. 기존처럼 프롬프트를 곧바로 그림으로 바꾸는 방식이 아니라, 모델이 스스로 추론하고 코드를 짜고 웹 검색 도구를 부른 뒤 결과물을 다시 다듬는다는 것이다 (@_tim_brooks). 메타 AI 앱과 왓츠앱·인스타그램에서 바로 쓸 수 있고, 이미지 생성 전용 모델 Muse Spark와 짝을 이뤄 함께 작동한다 (@alexandr_wang). 이 내용은 메타 공식 블로그로도 확인된다.

그림 1. 메타 Muse Image 생성 샘플. 아날로그 카메라·국립공원·픽셀아트·수채화·꽃·신스웨이브 등 6가지 스타일로 만든 자수 패치 이미지들. 각 패치에 "MUSE IMAGE" "MUSE VIDEO" 글자가 또렷이 박혀 있어, 이미지 안 텍스트 렌더링과 스타일 범위를 함께 보여준다.

성능은 외부 리더보드로도 뒷받침됐다. 텍스트-투-이미지 아레나에서 Muse Image가 1,280점으로 2위에 올랐는데, 1위는 오픈AI의 GPT Image 2(1,385점)였고 구글의 나노바나나 2(1,270점)가 4위로 뒤를 이었다 (@arena). 첫 출시 모델이 곧바로 상위권에 안착한 셈이지만, 1위와의 점수 차(105점)는 아직 작지 않다는 점도 함께 읽을 대목이다.

그림 2. 텍스트-투-이미지 아레나 순위. 아레나 리더보드 막대그래프. 1위 GPT Image 2(1,385), 2위 Muse Image(1,280, 노란 테두리 강조), 3위 Reve 2.0(1,271), 4위 Google 나노바나나 2(1,270), 5위 MAI Image 2.5(1,257) 순. 상위 10위권에 구글 나노바나나 계열이 네 자리를 차지한다.

그 밖에: 크리에이티브 도구 Higgsfield는 이미지·비디오 모델로 앱을 통째로 생성하는 'Higgsfield Apps'를 공개했고 (@higgsfield_ai), 팀 브룩스·정샤오 자오 등 MSL 연구진이 직접 출시 스레드를 이어가며 평가 세부와 샘플을 추가로 풀었다 (@mattdeitke).

시사점: 이미지 생성 경쟁이 '한 번에 그리기'에서 '스스로 계획하고 도구를 쓰는 에이전트형'으로 넘어가고 있다. 메타가 첫 모델로 2위에 든 건 신호지만, 아직 GPT Image 2가 선두를 지킨다.

#메타뮤즈이미지 #에이전트형이미지생성

2. 마이크로소프트, 오피스에서 모델을 갈아탄다 — '모델 조합'이 비용 무기가 되다

오늘 주목받은 소식은 '어떤 모델을 쓰느냐'가 곧 비용 전략이 됐다는 흐름이다. 블룸버그 보도로, 마이크로소프트가 엑셀·아웃룩에서 오픈AI·Anthropic 모델을 자사 MAI 모델로 교체하며 코파일럿 비용을 줄이고 있다는 속보가 번졌다 (@Polymarket). 마이크로소프트 AI 책임자 무스타파 술레이만이 외부 모델 비용을 줄이고 나아가 없애려 한다는 방침을 분명히 했다는 내용으로 (@rohanpaul_ai), 실제 블룸버그 기사(2026-07-07)로도 확인된다.

그림 3. 블룸버그 마이크로소프트 기사. 블룸버그 Technology/AI 섹션 헤드라인 "Microsoft Replaces OpenAI, Anthropic With Own AI in Some Apps"와 마이크로소프트 매장 사진. 페이스북·X·링크드인 공유 아이콘이 붙은 정식 기사 화면이다.

정반대 방향의 사례도 나왔다. 도어대시는 자체 AI 연구소를 두고 코드 리뷰 에이전트를 새로 설계했는데, 기본 단일 모델은 자사 PR에서 실제 문제의 30.7%만 잡아냈다고 한다 (@sandylikesfrogs). 이를 Claude Sonnet 4.6를 정찰용, Claude Opus 4.8을 리뷰용으로 엮은 다중 모델 구조로 바꾸자 적발률이 53.6%로 올라, 비슷한 정밀도를 유지하며 가중 재현율이 1.7배가 됐다는 게 요지다 (@AIatDoorDash). 도어대시 기술 블로그로도 같은 수치가 확인된다.

그림 4. 도어대시 코드 리뷰 벤치마크. DashBench 105개 사례 벤치마크 막대그래프. 단일 패스(GPT 5.5 리뷰어)는 가중 재현율 30.7%(정밀도 84.1%), 도어대시 프로덕션(Sonnet 4.6 정찰 + Opus 4.8 리뷰)은 53.6%(정밀도 87.0%). 하단에 "1.7배 높은 가중 재현율" 배지가 달렸다.

같은 벤치마크의 정밀도·재현율 분포를 보면 모델 조합마다 성격이 뚜렷이 갈렸다. 오픈웨이트(공개 가중치) 모델도 조합에 넣을 수 있다는 점이 눈에 띄는데, 실제로 Kimi K2.6 + Fable 5 조합이 재현율 65% 부근으로 가장 높은 지점을 찍었다 (@andyfang). 한편 모델 라우팅 스타트업 Factory는 자사 라우터가 프로덕션에서 Opus 요율 대비 43% 비용을 아꼈고 세션의 61%가 최소 80% 저렴했다고 밝혔는데, 이는 팀 자체 측정치이며 6월 공식 발표 당시 벤치마크(약 25% 절감)를 웃도는 수치라는 점은 감안해 볼 대목이다 (@FactoryAI).

그림 5. 모델 조합별 정밀도·재현율 분포. 가중 정밀도(세로)·재현율(가로) 산점도. Claude Opus 4.8 단일 패스는 정밀도 90·재현율 20 부근, Sonnet 4.6+Opus 4.8은 재현율 54 부근, Kimi K2.6+Fable 5가 재현율 65로 가장 오른쪽에 찍혀 있다.

시사점: '단일 프론티어 모델' 시대에서 '작업마다 모델을 조합·라우팅하는' 시대로 넘어가고 있다. 마이크로소프트는 비용을 위해 내부 모델로, 도어대시는 품질을 위해 다중 모델로 — 방향은 달라도 핵심은 '모델 선택의 최적화'다.

#마이크로소프트자체모델 #다중모델코드리뷰

3. Claude Fable 5 — '7월 8일 절벽'이 7월 12일 연장으로 + 전역 작업공간 연구 반응

어제까지 "7월 8일이면 Fable 5가 구독에서 빠진다"는 불안으로 시끄러웠던 이야기가 오늘 매듭지어졌다. Claude가 모든 유료 플랜에서 Fable 5 접근을 7월 12일까지 연장한다고 공지한 것이다 (@testingcatalog). 이전처럼 주간 사용 한도의 최대 50%까지 Fable 5를 쓸 수 있고, 그 뒤에는 사용 크레딧으로 계속 쓰거나 다른 모델로 전환하는 구조다. Anthropic 공식 발표로도 확인된다.

그림 6. Claude Fable 5 접근 연장 공지. @claudeai 공식 트윗 "We're extending access to Claude Fable 5 on all paid plans through July 12." 아래에 "주간 한도의 최대 50%까지 Fable 5 사용, 이후엔 크레딧으로 쓰거나 다른 모델로 전환" 설명이 이어진다. 7/7 오후 게시.

다만 반응이 마냥 고맙기만 한 건 아니었다. "마감이 7일인 줄 알고 사용량을 다 태워버렸는데, 정작 마지막 날에야 연장을 알려줬다"는 볼멘소리가 많았다 (@levelsio). 한도를 리셋해주지 않은 채 기간만 늘린 탓에 "이미 다 써버린 사람에겐 공짜나 다름없다"는 냉소도 나왔다. 사용자 입장에서 마감 커뮤니케이션이 아쉬웠다는 지적인 셈이다.

어제 많이 언급된 Anthropic의 '전역 작업공간' 연구(7월 6일 공개)는 오늘도 반응이 이어졌다. 모델 내부 활동 중 극히 일부만 '접근 가능'하다는 걸 Claude 안에서 관측했다는 내용으로, "반드시 읽어야 할 연구"라는 호평이 이어졌다 (@0xdoug). 한편 "신경과학자들이 발끈하는데, 연구진은 LLM이 뇌라고 한 적이 없다"며 과열된 반응을 짚는 목소리도 있었다 (@flowersslop). "골든게이트 다리를 생각하지 말라고 하면 Claude가 속으로 '다리'를 떠올리고 곧 '젠장' 한다"는 해석가능성 연구식 농담도 다시 돌았다 (@Hesamation).

그림 7. 전역 작업공간 연구 개념 시각화. 왼쪽은 바다 위 범선 유화, 오른쪽은 'CLOUDS·BOAT·OCEAN' 글자를 같은 위치에 반복해 같은 장면을 문자로 그려낸 이미지. 모델이 개념을 '그림처럼' 표상하는 층과 '언어로 묘사 가능한' 층으로 나뉜다는 연구 메시지를 한 장에 담았다.

시사점: Anthropic은 요금 정책과 연구 신뢰를 같은 주에 다뤘다. 기간 연장은 반겼지만 '마감 안내 방식'에 대한 불만이 남았고, 연구는 화제성과 별개로 "의식을 주장하지 않는다"는 선을 지킨 점이 중요하다.

#페이블5연장 #전역작업공간연구

4. 에이전트 '하네스'가 전장이 되다 — 프롬프트 다이어트부터 인증 인수까지

오늘 개발자 타임라인의 공통어는 하네스(harness)였다. 하네스는 LLM을 실제로 굴리는 '틀'을 뜻하는데, 에이전트가 그 안에서 도구를 부르고 코드를 뱉는 구조를 하나의 그림으로 정리한 밈이 돌았다 (@AbstractDL). "앞으로 10년의 가장 큰 기회는 에이전트를 위한 스타트업을 만드는 것 — 에이전트가 기본으로 불러오는 도구가 되면 황금 자리"라는 관점도 공감을 얻었다 (@gregisenberg).

그림 8. LLM·하네스·에이전트 개념 삽화. 손그림 삽화. 거대한 심해어 형상의 'LLM'을 가죽 하네스(마구)로 묶고, 그 앞의 작은 'agent' 생물이 무지개색 코드 폭포('your code')를 뿜어낸다. 모델을 통제 틀에 묶어 코드를 뽑아낸다는 하네스 개념을 풍자한다.

하네스를 '얼마나 손대야 하나'를 두고도 논쟁이 있었다. Matt Pocock이 Claude Code 시스템 프롬프트에서 불필요한 부분을 걷어내는 절차를 공유하자, "선택한 하네스에 그런 손질까지 해야 한다면 그건 좀 비최적적"이라는 반론이 붙었다 (@badlogicgames). 도구 자체의 완성도를 두고 갑론을박이 오간 셈이다. 인프라 쪽에서는 인수 소식이 있었는데, Vercel이 오픈소스 인증 라이브러리 Better Auth를 인수해 앱과 에이전트를 위한 인증을 가속한다고 밝혔다 (이름·MIT 라이선스 유지) (@vercel).

그림 9. Vercel + Better Auth. 검은 배경에 Vercel 삼각형 로고 + '+' + Better Auth의 픽셀형 'b' 로고. 두 브랜드의 결합을 알리는 미니멀한 인수 발표 그래픽이다.

그 밖에: 디자이너 Meng To가 Codex·Claude Code·Cursor에서 쓰는 75개짜리 '에이전트 스킬' 라이브러리를 오픈소스로 공개했고 (@MengTo), 구글은 Gemini API에 백그라운드 작업과 원격 MCP 연결을 포함한 '관리형 에이전트'를 확장한다고 밝혔다 (@OfficialLoganK). "게임은 안 만들고 게임용 하네스 만드는 게 더 재밌다"는 개발자의 자조 섞인 고백도 널리 공감을 샀다 (@ThePrimeagen).

시사점: 경쟁의 초점이 '모델'에서 '모델을 굴리는 하네스'로 이동 중이다. 스킬·인증·프롬프트 정리 같은 주변 도구가 곧 진입장벽이 되며, Vercel의 인증 인수도 같은 맥락에서 읽힌다.

#에이전트하네스 #버셀인증인수

5. AI 자본·인프라 — 카맥의 '메모리 절벽'과 웹 수익화, 그리고 검소한 8억 사용자

자본과 인프라 쪽에서는 '무엇이 진짜 병목인가'라는 질문이 반복됐다. 존 카맥이 메모리 비용과 용량이 AI 가속기의 결정적 제약이라고 짚은 발언이 회자됐는데, 긴 광섬유 라인을 일종의 캐시로 쓰는 아이디어까지 제시했다 (@bubbleboi). 실제로 어제 엔비디아가 메모리 부족으로 올해 게임용 GPU를 못 낸다는 소식이 있었던 만큼, 연산이 아니라 '기억'이 다음 절벽이라는 관점에 무게가 실렸다. 카맥의 문제의식은 톰스하드웨어 등 외부 매체로도 확인된다.

웹 경제 쪽에서는 클라우드플레어발 담론이 다시 확산됐다. 웹 페이지·데이터셋·API·MCP 도구에 대해 요금을 매길 수 있게 하는 '수익화 게이트웨이'(7월 1일 발표)를 두고, "드디어 웹에 광고 말고 네이티브 수익화가 생겼다"(코인베이스 브라이언 암스트롱), "인터넷에서 가치가 교환되는 방식이 바뀐다"(베이스 제시 폴락) 같은 반응이 좋아요 수천 개씩을 모았다 (@brian_armstrong). AI 크롤러가 콘텐츠를 공짜로 긁어가던 구조에 값을 매기려는 시도다.

한편 규모의 반대편에는 '의외로 검소한 인프라' 이야기가 있었다. 오픈AI가 8억 명의 챗GPT 사용자를 단 하나의 PostgreSQL 주 데이터베이스와 50개의 읽기 복제본으로 처리한다는 소개가 화제였다 (@arpit_bhayani). 화려한 분산 시스템 없이도 정석 설계로 초대형 트래픽을 감당한다는 점이 개발자들의 흥미를 끌었다.

시사점: 'AI 자본'의 초점이 연산에서 메모리(카맥)와 데이터 수익화(클라우드플레어)로 넓어지고 있다. 동시에 오픈AI 사례처럼 '검소한 정석 인프라'가 재조명되는 균형도 함께 보인다.

#메모리병목 #웹콘텐츠수익화

6. 모델 지정학·오픈소스 — 중국의 수출 제한 검토와 'Sol'의 행방

모델을 둘러싼 국경 이야기가 새로 붙었다. 중국 상무부가 최상위 AI 모델의 해외 접근을 제한하는 방안을 검토하며 지난 한 달간 알리바바·바이트댄스·Z.ai 등 주요 기업과 회동했다는 로이터 단독 보도가 돌았고, "그렇게 되면 유럽은 공식적으로 끝장"이라는 반응까지 나왔다 (@antirez). 아직 확정이 아니라 검토 단계이며 오픈웨이트 포함 여부가 논의된다는 점은 짚어둘 대목이다. 그동안 오픈소스의 상당 부분을 중국 모델이 떠받쳐 온 만큼, 확정될 경우 파장이 크다.

정작 오픈소스 진영은 오늘도 카드를 던졌다. 텐센트의 코딩 모델 Hy3가 256K 컨텍스트로 OpenCode에서 무료·완전 오픈소스로 열렸고 (@opencode), 맥북 프로 M5 Max에서 Qwen 3.6 27B를 초당 72토큰 이상으로 돌리는 로컬 실행 도구도 공유됐다 (@Youssofal_). 일본 Sakana는 '하네스 엔지니어링에서 재귀적 자기개선(RSI)으로' 가는 연구 흐름을 정리해 눈길을 끌었다 (@SakanaAILabs).

그림 10. 하네스 엔지니어링과 자동 연구 워크플로. 'Workflow Design' 도식. LLM 아이디어 제안 → 참신성 검증 → 채점·보관(왼쪽), 예비조사 → 하이퍼파라미터 튜닝 → 실행 → 절제연구(가운데), 작도·논문·AI 리뷰(오른쪽)로 이어지는 'AI 과학자' 파이프라인. 모든 주장이 근거로 추적되는 검증 중심 설계를 강조한다.

한편 어제부터 초읽기였던 오픈AI의 GPT-5.6 'Sol'은 오늘도 정식 출시로 이어지지 않았다. Polymarket은 이번 목요일 출시를 80% 확률로 전망했지만 (@Polymarket), 외부 확인 기준으로 Sol은 6월 26일 20여 개 파트너 한정 프리뷰로만 공개된 상태이고 챗GPT 일반 탑재는 아직 예고 단계다. 날짜는 관측이지 공식 발표가 아니라는 점에서 톤을 낮춰 볼 사안이다.

시사점: 오픈소스를 떠받치던 중국 모델에 '수출 제한' 변수가 새로 생겼다. 텐센트·Qwen이 무료 카드를 계속 던지는 지금, 지정학이 오픈소스 생태계의 다음 리스크로 떠올랐다.

#중국모델수출제한 #지피티오점육솔

📊 오늘의 감정/온도 분석

🔵 전환🟢 성장🟡 주의🔴 과열

차분 ←→ 과열

전환 — '단일 모델'에서 '모델 조합·라우팅'으로의 이동, 그리고 이미지 생성이 '한 번에 그리기'에서 에이전트형으로 넘어가는 흐름

성장 — 오픈소스(텐센트 Hy3 무료·완전 공개)와 실측 벤치마크(도어대시 다중 모델), 로컬 실행 도구 — 저장·공유가 몰린 실속 콘텐츠

주의 — Fable 5 마감 안내에 대한 사용자 불만, Factory의 '43% 절감'(팀 자체 측정치), 중국 수출 제한(아직 검토 단계)

과열 — GPT-5.6 'Sol' 출시 날짜 — '이번 목요일 80%'는 예측 시장 관측인데 확정처럼 도는 중. 메타 Muse 2위 데뷔에 대한 흥분도 아직 첫날 반응이라 지켜볼 단계

💼 오늘의 실무 팁 — 쉽게 풀어 쓴 사용법 10가지

1. 에이전트형 이미지 생성 써보기 — 메타 Muse Image (@AIatMeta)

Muse Image는 프롬프트를 곧바로 그리지 않고, 스스로 계획을 세우고 검색·코드 도구를 쓴 뒤 결과를 다듬는 '에이전트형' 이미지 모델이다. 메타 AI 앱·왓츠앱·인스타그램에서 바로 쓸 수 있어, 복잡한 프롬프트를 한 번에 넣고 결과 품질을 비교해볼 만하다 (@AIatMeta).

2. 코드 리뷰는 '정찰+리뷰' 다중 모델로 (@AIatDoorDash)

한 모델로 PR을 한 번에 훑으면 실제 문제의 30%대만 잡힌다. 빠른 모델로 먼저 훑고(정찰) 강한 모델로 자세히 보는(리뷰) 2단 구조로 바꾸면 적발률이 크게 오른다. 도어대시는 이 방식으로 재현율을 1.7배 높였다 (@AIatDoorDash).

3. 작업마다 모델을 자동으로 갈아 끼우기 (@FactoryAI)

모델 라우팅은 쉬운 일엔 싼 모델, 어려운 일엔 강한 모델을 자동 배정해 비용을 줄이는 기법이다. 모든 호출을 최상위 모델로 보내는 대신 작업 난이도로 나누면, 성능을 크게 낮추지 않고도 비용을 아낄 수 있다 (@FactoryAI).

4. Fable 5 한도, 미리 계획해서 쓰기 (@testingcatalog)

Claude Fable 5는 7월 12일까지 유료 플랜에 포함되며, 주간 사용 한도의 최대 50%까지 쓸 수 있다. 그 뒤엔 사용 크레딧으로 이어 쓰거나 다른 모델로 전환하면 되니, 한도를 하루에 몰아 쓰지 말고 나눠 계획하는 게 좋다 (@testingcatalog).

5. 오픈웨이트 모델도 조합에 넣어보기 (@andyfang)

오픈웨이트(공개 가중치) 모델은 무료로 받아 직접 돌릴 수 있는 모델이다. 도어대시 벤치마크에서는 가장 어려운 작업만 프론티어 모델에 맡기고 나머지를 오픈웨이트에 돌려도 품질이 유지됐다. 비용이 부담되면 '어려운 것만 비싼 모델'로 분업해볼 만하다 (@andyfang).

6. 텐센트 Hy3로 코딩 모델 무료 시험 (@opencode)

텐센트의 코딩 모델 Hy3가 OpenCode에서 256K 컨텍스트(한 번에 넣을 수 있는 문서량이 큼)로 무료·완전 오픈소스로 열렸다. 큰 코드베이스를 통째로 넣고 리뷰·리팩터링을 시켜보기 좋은 조건이다 (@opencode).

7. 내 노트북에서 모델 직접 돌리기 (@Youssofal_)

맥북 프로 M5 Max에서 Qwen 3.6 27B가 초당 72토큰 이상으로 돌아간다는 사례다. MLX(애플 실리콘용 실행 프레임워크)를 쓰면 클라우드 없이 로컬에서 꽤 큰 모델을 실사용 속도로 쓸 수 있어, 민감한 코드를 외부에 안 보내고 처리할 수 있다 (@Youssofal_).

8. 반복 작업은 '스킬'로 묶어두기 (@MengTo)

스킬은 자주 쓰는 절차를 재사용 단위로 저장해두는 기능이다. Meng To가 웹 디자인·모션·UI 등 75개 스킬을 오픈소스로 풀었는데, Codex·Claude Code·Cursor에서 그대로 불러 쓸 수 있어 매번 프롬프트를 새로 짜는 수고를 던다 (@MengTo).

9. 앱·에이전트 인증은 오픈소스 Better Auth로 (@vercel)

Better Auth는 프레임워크에 구애받지 않는 오픈소스 인증 라이브러리로, 이번에 Vercel에 인수됐지만 이름과 MIT 라이선스는 유지된다. 로그인·세션 관리를 직접 붙여야 하는 앱이나 에이전트에 무료로 얹을 수 있는 선택지다 (@vercel).

10. '에이전트가 먼저 집는 도구' 자리 노리기 (@gregisenberg)

에이전트가 기본으로 불러오는 도구가 되면 사용량을 선점할 수 있다는 관점이다. 하네스(에이전트를 실행하는 틀) 안에서 가장 먼저 손이 가는 위치를 차지하는 게, 데스크톱·모바일 전환기처럼 큰 기회가 될 수 있다는 조언이다 (@gregisenberg).

📦 데이터 — 2026-07-08 X 타임라인 1,565개 트윗 분석 (AI/테크 1,283개, 82.0%). DuckDB로 키워드·동시출현·토픽 클러스터링, 미디어 10장 시각 확인 후 10장 반영, 핵심 사실은 병렬 에이전트로 본문 교차검증(Muse·MS 오피스·도어대시·Fable 5 연장·중국 수출 제한·카맥 확인, Factory '43%'와 GPT-5.6 날짜는 톤다운, '인증 무료 8/31'설은 미확인으로 제외). 광고·바이럴·머스크·Physical AI/로봇은 제외 룰 적용. 이 리포트는 자동 파이프라인 산출물로, 외부 독립 검증 전입니다.