Google Veo 3로 호스팅된 AI 팟캐스트 참여기

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요약

이 영상에서는 AI 호스팅 팟캐스트에 참여해 다양한 모델을 실전에서 비교·분석합니다. Chris는 간단한 작업엔 ChatGPT, 대용량 컨텍스트가 필요할 땐 Google Gemini 2.5 Pro, 코드 작업엔 Anthropic의 Claude를 주로 활용한다고 설명합니다. 컨텍스트 윈도우의 개념과 그 중요성을 비유로 풀어주고, 에이전트와 MCP(Model Context Protocol)가 지식 노동에 미칠 잠재적 영향을 논의합니다. 마지막으로 일반 사용자도 지금 당장 다양한 AI 도구를 써보며 경험을 쌓으라는 실용적인 조언으로 마무리됩니다.

주요 키워드

컨텍스트 윈도우 Large Language Model(LLM) Gemini 2.5 Pro Claude MCP(Model Context Protocol) 에이전트 ChatGPT 지식 노동 자동화 홀루시네이션 AI 도구 활용

하이라이트

🔑 AI 모델 선택 포인트: 간단한 일상 작업엔 ChatGPT, 대용량 데이터나 긴 문맥 처리엔 Gemini 2.5 Pro, 소프트웨어·코드 작업엔 Claude를 추천합니다.
⚡️ 컨텍스트 윈도우 비유: 대화 상대와 지금까지 나눈 대화를 머릿속에 담아두는 것처럼, LLM은 입력된 정보 전체를 ‘한번에 기억’해 작업 효율을 높입니다.
🌟 Gemini 2.5 Pro의 강력한 장점은 최대 100만 토큰(약 80~90만 단어)을 처리하는 대형 컨텍스트 윈도우입니다.
📌 에이전트(Agent) 기술과 MCP: LLM이 이메일·결제 시스템 등 외부 도구와 표준화된 방식으로 연결돼 실질적 작업 자동화가 가능해집니다.
🚀 지식 노동의 미래: 대규모 투자에도 불확실성이 높지만, 에이전트 기반 솔루션이 소프트웨어 엔지니어링 등 분야 전반에 변화를 예고합니다.
⚙️ 실전 조언: ChatGPT·Gemini·Claude 등 무료 옵션부터 바로 써보면서, 초안 작성·문서 비평·미팅 노트 생성 등 간단한 업무에 적용해 보세요.
🌐 MCP(Model Context Protocol)는 AI와 외부 시스템을 USB 포트처럼 연결해 주는 표준 프로토콜로, 에이전트 개발의 핵심 인프라 역할을 합니다.

용어 설명

컨텍스트 윈도우

LLM이 한 번에 기억·처리할 수 있는 텍스트 분량. 크면 더 많은 정보와 긴 대화 흐름을 파악할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)

Large Language Model의 약자. 대량의 텍스트 학습으로 자연어 생성·이해를 수행하는 AI 모델입니다.

Gemini 2.5 Pro

Google의 고급 LLM. 최대 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공해 복잡한 작업에 유리합니다.

Claude

Anthropic에서 개발한 LLM. 주로 코딩·클라우드 함수 등 기술 작업에 특화된 모델입니다.

MCP(Model Context Protocol)

LLM과 외부 시스템(이메일, 결제 등)을 표준화된 방식으로 연결해 주는 프로토콜입니다.

Agent(에이전트)

사용자 대신 특정 업무를 수행하도록 설계된 AI 시스템. 여러 도구와 연동해 작업을 자동화합니다.

호스트 Michael이 Chris(All About AI)와 인사하며 오늘의 대화 주제를 소개합니다. AI 개발 현황과 다양한 모델 사용 경험을 나눌 예정임을 알립니다.

[00:00] All About AI의 크리스를 게스트로 맞이하여 AI 발전에 대한 대화를 시작한다. 양측 모두 흥미로운 대화가 될 것으로 기대한다고 표현했다.

[00:29] 크리스는 현재 사용하는 AI 모델들에 대해 설명한다. 일상적인 작업에는 ChatGPT, 복잡한 작업에는 Google Gemini 2.5 Pro, 코딩 프로젝트에는 Anthropic의 Claude를 선호한다고 밝혔다.

Chris는 일상 간단 업무에 ChatGPT를, 복잡·대용량 문맥에 Google Gemini 2.5 Pro를, 코드 작업엔 Anthropic의 Claude를 사용한다고 밝혔습니다. 각 모델 UI 선호도와 속도, 특화 분야를 짚어봅니다.

타임라인 정보가 없습니다.

대화·요약 등 단순 작업, 긴 컨텍스트, 코드 생성·디버그 등 세 가지 주요 업무 유형으로 구분해 모델별 장단점을 설명합니다. ‘빨리·간단히 → ChatGPT, 많은 정보 → Gemini, 기술 작업 → Claude’가 핵심 전략입니다.

[01:16] 각 모델 선택의 핵심 차별화 요소에 대해 설명한다. Gemini 2.5 Pro는 큰 컨텍스트 윈도우 때문에 많은 데이터 입력이 필요한 작업에 적합하고, Anthropic은 특히 Claude와 MCP 도입으로 코드 작업에 특화되어 있다.

컨텍스트 윈도우를 ‘대화 중 우리가 기억하는 이전 대화 내용’에 비유하며 이해를 돕습니다. Gemini 2.5 Pro의 100만 토큰 컨텍스트 윈도우가 복잡한 데이터·문서를 다룰 때 어떻게 이점이 되는지 구체적으로 설명합니다.

[02:10] 컨텍스트 윈도우의 개념을 인간의 대화에 비유하여 설명한다. 현재 대화에서 앞서 나눈 모든 내용이 우리 머릿속에 남아있어 참조할 수 있는 것처럼, LLM도 PDF, 이미지, 텍스트 등 다양한 정보를 입력받아 작업에 활용할 수 있다고 설명했다.

[03:07] Google Gemini 2.5 Pro의 큰 컨텍스트 윈도우(100만 토큰, 약 80-90만 단어)가 복잡한 작업에서 어떤 장점을 제공하는지 설명합니다.

[03:30] AI 에이전트가 지식 업무에 미칠 영향에 대한 질문이 제기되고, 아직 판단하기 이르지만 막대한 투자가 이루어지고 있다고 답변합니다.

클라우드 기반 에이전트 기술이 지식 노동, 특히 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 자동화·효율화에 미칠 잠재적 영향을 논의합니다. 대규모 투자와 높은 불확실성을 언급하며 기회와 우려를 균형 있게 짚습니다.

[04:01] AI 에이전트의 성공 여부는 불확실하며, 컴퓨팅 비용과 전력 등 여러 요인에 따라 달라질 것이라고 설명합니다.

AI 도구를 ‘직접 써보는 것’ 외에는 특별한 준비가 없다고 강조합니다. ChatGPT·Claude·Gemini 무료 버전을 설치해 자신의 일상 업무에 바로 적용해 보고 개선점을 찾아볼 것을 제안합니다.

[04:40] 기술 분야가 아닌 사람들도 AI 변화에 어떻게 준비해야 하는지에 대한 질문이 나오고, 가장 좋은 방법은 직접 AI 모델을 사용해보는 것이라고 조언합니다.

MCP를 ‘AI의 USB 포트’로 비유하며, LLM 클라이언트(예: Claude 앱)와 이메일·결제 시스템 등 외부 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 원리를 설명합니다. 에이전트 개발 시 통합 편의성을 높이는 핵심 기술로 소개합니다.

[05:49] Claude의 에이전트와 MCP(Model Context Protocol)에 대한 주목도가 높아지는 이유에 대한 질문이 제기되며, 2024년 11월 Anthropic의 MCP 출시 배경을 설명하기 시작합니다.

[06:13] MCP(Model Context Protocol)에 대한 기술적 설명으로, AI 시스템 구축 시 클라이언트와 서버를 표준화된 방식으로 연결하는 도구입니다. 이메일이나 Stripe 같은 외부 서비스를 LLM에 통합할 수 있어 AI용 USB 포트 같은 역할을 합니다.

[07:27] 생성형 AI에 대한 가장 중요한 조언으로 실제 사용 경험을 강조합니다. ChatGPT, Claude, Google 등의 무료 도구들을 직접 사용해보고, 환각 현상을 주의하면서 기술의 가능성과 한계를 파악하라고 권합니다.

“지금 당장 AI를 써보라”는 단일 조언을 다시 한 번 강조하며, 사용 중 발생하는 허위 생성(홀루시네이션)에 주의할 것을 당부합니다. 도구별 무료 옵션과 모바일 앱 활용 팁도 함께 나눕니다.

타임라인 정보가 없습니다.

AI 호스팅 팟캐스트를 구성하는 과정에서 느낀 창의성과 효율성을 공유하며, 앞으로 다양한 Q&A 형식을 시도하겠다는 계획을 밝힙니다. 시청자에게 의견과 아이디어 제안을 요청하며 영상을 마무리합니다.

[08:20] 팟캐스트 인터뷰 마무리 인사와 함께 Chris의 YouTube 채널 'All About AI' 홍보가 이어집니다. AI 분야의 흥미진진한 발전에 대한 기대감을 표현합니다.

[00:00] 안녕하세요, 여러분. 오늘은 All About AI의

[00:03] 크리스와 함께 이야기해보겠습니다.

[00:06] 안녕하세요 크리스, 어떻게 지내세요?

[00:08] 안녕하세요 마이클. 네, 잘 지내고 있습니다.

[00:10] 여기 와서 정말 기쁩니다.

[00:12] 아주 흥미로운 대화가 될 것 같아요.

[00:15] 초대해 주셔서 정말 감사합니다.

[00:17] 마이클도 잘 지내시죠?

[00:21] 듣기 좋네요. 저도 잘 지내고 있어요.

[00:23] AI 발전에 대해 이야기할 준비 되셨나요?

[00:25] 네, 물론입니다.

[00:27] 그게 제가 여기 온 이유죠, 그렇지 않나요?

[00:31] 그럼 시작해보겠습니다. 좋습니다.

[00:33] 크리스, 현재 어떤 모델들을 사용하고 계시나요?

[00:37] 공유해주실 의향이 있으시다면요?

[00:39] 네, 물론 문제없습니다.

[00:41] 이 부분에 대해서는 조금 복합적인 의견을 가지고 있다고 말씀드리고 싶어요.

[00:44] 제가 유튜브를 하고 있고

[00:45] 다양한 모델들을 다루려고 노력하기 때문에

[00:48] 기본적으로 모든 모델을 사용합니다.

[00:51] 일상적이고 간단한 작업에는

[00:54] 그냥 ChatGPT를 사용해요.

[00:56] 매우 빠르고 UI가 마음에 듭니다.

[00:59] 더 복잡한 작업에는 구글의

[01:02] 새로운 Gemini 2.5 Pro를 사용하려고 노력해요.

[01:04] 아마 나중에 조금 더 이야기하게 될 것 같은데요.

[01:06] 이 모델은 큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있어요.

[01:08] 그리고 소프트웨어 프로젝트나

[01:11] 제 앱, 웹사이트, 코딩 프로젝트 같은 것들에는

[01:14] Anthropic의 Claude 모델을 선호합니다.

[01:17] 흥미롭네요. 그런 다양한 작업들에서

[01:19] 한 모델을 다른 모델보다 선택하게 만드는

[01:22] 핵심적인 차별화 요소는 무엇인가요?

[01:24] 네, 흥미로운 질문이네요.

[01:26] 제가 Gemini 2.5 Pro를 언급했는데

[01:29] 컨텍스트 윈도우에 대해 조금 이야기했어요.

[01:32] 그게 무엇인지 아시나요?

[01:33] 모르신다면 나중에 설명해드리겠습니다.

[01:37] Gemini 2.5 Pro는 이런 큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있어요.

[01:40] 모델에 많은 관련 데이터나

[01:42] 관련 컨텍스트를 입력해야 할 때

[01:45] 그런 작업에는 항상 Gemini 2.5 Pro를 선택해요.

[01:48] 그리고 코딩에 관해서는

[01:50] Anthropic이 실제로 코드 작업에

[01:53] 더 특화되어 있다고 느껴요.

[01:57] 특히 Claude와 MCP의 도입으로요.

[01:59] 혹시 들어보셨나요?

[02:00] 이것도 나중에 이야기할 수 있을 것 같아요.

[02:02] 그래서 이런 식으로 제 작업을

[02:05] 다양한 모델에 배분하고 있습니다.

[02:07] 이해가 되셨기를 바랍니다.

[02:09] 훌륭한 구분이네요.

[02:11] Gemini의 컨텍스트 윈도우를 언급하시면서

[02:14] 설명해주겠다고 하셨는데요.

[02:15] 청취자들을 위해 설명해주시겠어요?

[02:18] 네, 물론입니다.

[02:20] 여기서 최대한 간단하게 설명해보겠습니다.

[02:22] 제가 컨텍스트 윈도우에 대해 생각하는 방식은

[02:25] 비유를 사용하자면

[02:27] 우리가 몇 분 전에 이 대화를 시작했던 것을 기억하시죠?

[02:30] 그리고 지금까지 우리가 이야기한 모든 것이

[02:32] 지금 당신과 저에게는 일종의

[02:35] 컨텍스트 윈도우와 같습니다.

[02:37] 우리는 앞서 이야기했던 것들을

[02:39] 다시 참조할 수 있어요. 여전히

[02:42] 우리의 주의력과 머릿속에 남아있죠, 그렇지 않나요?

[02:44] 그리고 그것이 제가

[02:46] LLM에서의 컨텍스트 윈도우에 대해

[02:48] 생각하는 방식이기도 해요.

[02:50] PDF, 이미지 같은 다양한 정보를 입력할 수 있고

[02:53] 우리만의 텍스트를 붙여넣을 수도 있어요.

[02:56] Excel 시트 같은 것들도 있을 수 있고

[02:59] 우리가 하려는 작업과

[03:01] 관련된 어떤 데이터든 될 수 있어요.

[03:04] 그리고 구글이나 Gemini 2.5 Pro의 경우

[03:07] 큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있습니다. 100만

[03:10] 토큰이죠. 대략 80만에서 90만

[03:13] 단어 정도입니다. 복잡한 작업에

[03:17] 많은 관련 정보가 필요할 때

[03:20] 큰 장점이 될 수 있습니다.

[03:22] 컨텍스트 윈도우가 무엇인지

[03:25] 조금은 이해하셨기를 바랍니다.

[03:28] 컨텍스트 윈도우 설명이 훌륭했네요.

[03:30] 클로드 에이전트 얘기로 돌아가서,

[03:32] 이런 에이전트들이 지식 업무에

[03:34] 어떤 잠재적 영향을 미칠 것으로

[03:36] 보시나요? 네, 그건 좀

[03:38] 어려운 질문이네요. 대답하기

[03:39] 힘들죠. 아직 말하기엔

[03:42] 좀 이르다고 생각하지만, 엄청난

[03:44] 자금이 투입되고 있습니다.

[03:47] 대형 업체들이 수백만 달러,

[03:50] 심지어 수십억 달러를 투자해서

[03:53] 지식 업무를 해결하거나

[03:56] 자동화하려고 노력하고 있습니다.

[03:58] 하지만 성공할지는 아직

[04:01] 말하기 이르다고 봅니다.

[04:03] 흥미진진하면서도 조금 무서운 일이죠.

[04:06] 실제로 무슨 일이 일어날지

[04:08] 모르기 때문이고, 투자하는

[04:11] 사람들 사이에서도 많은 불확실성이

[04:13] 있습니다. 100% 확신하지 못하고 있어요.

[04:16] 결국 컴퓨팅 비용과 전력 등

[04:19] 여러 요인들이 결과를

[04:21] 바꿀 수 있지만, 지금으로선

[04:23] 너무 걱정할 필요는 없다고 봅니다.

[04:26] 다만 이 분야에서 일어나는 일들을

[04:29] 살펴보기 시작하는 게 좋겠어요.

[04:31] 결론적으로 말하기 어렵고,

[04:34] 아직 판단하기엔 이르다고 봅니다.

[04:36] 와, 정말 흥미롭네요. 특히

[04:39] 소프트웨어 엔지니어링에서

[04:41] 지식 업무에 엄청난 영향이

[04:43] 다가오고 있군요. 그렇다면

[04:46] 사람들, 특히 기술 분야가 아닌

[04:48] 사람들도 이런 변화에 어떻게

[04:52] 준비해야 할까요? 저도 포함해서요.

[04:55] 네, 이해합니다. 제가 드릴 수 있는

[04:58] 조언은 아주 간단합니다.

[04:59] 그냥 모델을 사용해보세요.

[05:02] 가지고 놀아보기 시작하세요.

[05:04] ChatGPT에 아직 가입하지 않으셨다면

[05:06] 지금 하세요. 무료 버전이 있고

[05:09] 무료로도 많은 걸 할 수 있습니다.

[05:10] 바로 시작해보세요. 오늘

[05:13] 해야 할 간단한 작업이 있다면,

[05:15] 어떤 도구들이 도움이 될지 찾아보고

[05:19] 업무에 영향을 미치는지 확인해보세요.

[05:21] ChatGPT로 초안을 작성해달라고

[05:23] 하거나, 작성한 내용을 붙여넣어서

[05:27] 비평해달라고 할 수도 있죠.

[05:29] 간단히 말해서 그냥 모델을

[05:32] 사용하기 시작하세요. 솔직히

[05:34] 지금 사람들에게 드릴 수 있는

[05:38] 유일한 조언이에요. 하지만 주된

[05:41] 조언은 그냥 기술을 사용해보라는

[05:43] 겁니다. 아주 실용적인 조언이네요.

[05:45] 뛰어들어서 이런 AI 도구들을

[05:47] 사용해보며 무엇을 할 수 있는지

[05:49] 확인해보라는 거죠. 우리 모두에게

[05:52] 명확한 교훈입니다. 크리스님,

[05:54] 클로드의 에이전트 집중에 대해

[05:55] 언급하셨는데, 최근에 MCP라는

[05:58] 용어를 많이 보게 되는데요.

[05:59] 왜 이렇게 주목받고 있나요?

[06:02] 네, 정말 흥미로운 주제입니다.

[06:05] 오늘은 기술적 세부사항까지

[06:07] 깊이 들어가지는 않을 것 같지만,

[06:10] 2024년 11월이었죠. 지금으로부터

[06:13] AI 시스템을 구축하고 싶을 때 사용하는 거예요.

[06:14] 적어도 제가 써본 경험으로는 그래요.

[06:17] 쉽게 설명하자면

[06:19] MCP 클라이언트가 필요해요.

[06:23] Claude 데스크톱 앱 같은 걸로

[06:26] Claude와 채팅하는 그런 거죠.

[06:28] 이 클라이언트를 MCP 서버에 연결할 수 있어요.

[06:31] 예를 들어 이메일이나

[06:35] Stripe 계정 같은 거죠.

[06:37] MCP의 장점은 뭐냐면

[06:40] 표준화된 연결 방식이라는 거예요.

[06:42] 도구들을 연결하는 표준화된 방식이죠.

[06:46] 백엔드의 함수일 수도 있지만

[06:49] 그냥 도구라고 부르죠.

[06:51] 이메일 MCP 서버의 경우

[06:54] 이메일을 읽을 수 있고

[06:57] LLM이 이메일 정보를 맥락으로 사용할 수 있어요.

[07:01] 조금 기술적인 얘기가 될 수 있지만

[07:04] 기본적으로는

[07:06] 다양한 기능과 도구를

[07:09] LLM에 통합하는 좋은 방법이에요.

[07:13] 이런 맥락을 노출시키는 거죠.

[07:17] 좀 기술적이긴 하지만

[07:19] 도움이 되셨길 바라요.

[07:22] 본질적으로 MCP는 AI용 USB 포트 같은 거예요.

[07:25] Chris, 마지막으로

[07:27] 생성형 AI에 대해

[07:30] 가장 중요한 조언 한 가지만

[07:32] 해주신다면요? 오, 좋은 질문이네요.

[07:34] 일단 써보라는 거예요.

[07:37] 앞서 말했듯이

[07:40] 이런 도구들을 사용해보는 시간을 가지세요.

[07:43] ChatGPT에 로그인하고 가입하세요.

[07:47] 무료 옵션도 많아요.

[07:48] Google, Claude도 무료 옵션이 있고

[07:51] ChatGPT도 훌륭해요.

[07:53] 모바일 앱을 다운로드하세요.

[07:56] 활용할 수 있는 사례가 생각날 때

[07:58] 시도해보세요.

[08:01] 그게 기본적으로 전부예요.

[08:03] 다른 건 딱히 생각나지 않네요.

[08:06] 그냥 기술을 사용해보세요.

[08:07] 뭘 할 수 있고 뭘 할 수 없는지 알아보세요.

[08:10] 환각 현상도 주의하시고

[08:13] ChatGPT가 말하는 모든 걸 믿지는 마세요.

[08:15] 기술을 계속 지켜보면서

[08:18] 사용해보세요.

[08:20] Chris, 오늘 함께해주시고

[08:23] 통찰을 나눠주셔서 감사합니다.

[08:25] 정말 귀중한 조언이었어요.

[08:28] 네, 문제없어요.

[08:30] 정말 즐거웠어요. AI에 대해 얘기하는 건

[08:33] 항상 좋거든요. 지금 이 분야가

[08:35] 정말 흥미진진한 시기죠.

[08:37] 시청자 여러분께서는

[08:38] Chris의 YouTube 채널 'All About AI'도

[08:41] 꼭 확인해보세요. 시청해주셔서 감사합니다.

[08:44] 다음 주에 뵙겠습니다. 안녕히 가세요.

[08:46] 자, 이게 제가 Veo로

[08:48] 시도해본 또 다른 사용 사례예요.

[08:49] 며칠 전, 어제쯤 생각해낸 거예요.

[08:52] 모든 걸 합쳐서

[08:55] 몇 시간, 2-3시간 정도 걸렸어요.

[08:59] 이 10분짜리 팟캐스트 세그먼트를 만드는 데 말이죠.

[09:03] 정말 놀라웠어요.

[09:05] 모든 게 얼마나 일관성 있게 나왔는지

[09:07] 말이죠. 오디오 설정도

[09:10] 정말 마음에 들었어요.

[09:12] 완벽하게 들렸거든요.

[09:15] 이런 일이 분명히

[09:17] 일어날 거라고 생각해요.

[09:19] 이제 더 상호작용적인 Q&A를 할 수 있으니까요.

[09:22] 더 창의적이고 재미있어요.

[09:24] 단순한 모놀로그보다는 말이죠.

[09:27] 이 AI 팟캐스트 호스트가 질문하면

[09:30] 제가 상호작용할 수 있고, 더 흥미로워 보여요.

[09:32] 적어도 저는

[09:34] 제가 혼자 말하는 것보다 더 재미있다고 생각했어요.

[09:38] 이렇게 실용적이고 흥미로운

[09:41] 사용 사례를 보니 정말 멋지네요.

[09:43] 즐거우셨길 바라요.

[09:45] 다른 멋진 아이디어가 있으시면 댓글로 남겨주세요.

[09:47] 답변을 자주 하지는 않지만

[09:50] 읽으려고 노력해요.

[09:52] 즐거우셨길 바라고

[09:53] 영감을 얻으셨길 바라요. 또 뵙겠습니다.