• (글로벌) 소프트뱅크, 프랑스에 131조 원 AI 데이터센터 건설
  소프트뱅크가 프랑스에 131조 원을 투자해 유럽 최대 규모의 AI 데이터센터를 구축해요. 프랑스를 유럽 AI 허브로 키우고 급증하는 연산 수요에 대응하기 위한 전략적 결정이죠. 이는 컴퓨팅 파워 확보 경쟁이 얼마나 치열한지 보여주며, 앞으로 인프라 선점을 위한 글로벌 기업들의 대규모 투자는 계속될 전망입니다.

• (글로벌) 구글 클라우드, 계정 오류로 8시간 서비스 장애 발생
  구글 클라우드 자동화 오류로 플랫폼 Railway 계정이 정지되며 8시간 동안 마비돼 300만 사용자가 영향을 받았어요. 제어 시스템을 구글에 의존해 AWS 기반 서비스까지 모두 중단되는 연쇄 장애를 피하지 못했죠. 이는 특정 클라우드 의존의 위험을 보여주며 멀티 클라우드 설계의 중요성을 일깨워준 사례입니다.

👋 안녕하세요, 디플릭입니다.
“AI가 디자이너를 대체할까?” 지난 몇 년간 디자인 업계를 가장 뜨겁게 달군 질문이죠. 거대 테크 기업들이 매달 쏟아내는 역대급 발표와 "이거 모르면 뒤처진다"는 거창한 담론들에 이제는 조금 피로감이 들지 않나요? 인류의 미래를 걱정하는 예측 말고, 당장 내일 출근해야 하는 우리에게 진짜 필요한 건 따로 있으니까요.

©AiiD26

• 클로드 (Claude) | 점유율 78% (1위)
  ChatGPT를 제치고 디자이너들이 가장 사랑하는 핵심 도구로 등등했습니다. 복잡한 UI 맥락을 이해하고 코드 스니펫을 완벽하게 뽑아내는 능력이 높은 점수를 받았죠. 더 이상 의미 없는 ‘Lorem Ipsum’을 넣지 않고, 클로드로 맥락 있는 카피를 실시간으로 채워 넣으며 와이어프레임 단계의 완성도를 높입니다.

• 챗GPT (ChatGPT) | 점유율 65% (2위)
  2025년 88%라는 압도적 1위에서 대폭 하락하며 주도권을 내주었습니다.

• 제미나이 (Gemini) | 점유율 48% (3위)
  2025년 21%에서 두 배 이상 성장하며 무서운 상승세를 보이고 있습니다.

• 퍼플렉시티 (Perplexity) | 점유율 13%
  리서치 및 정보 검색용으로 작년(34%) 대비 쓰임새가 다소 축소되었습니다.

“화면만 그리고 넘기던 시대는 끝났습니다. 진짜 작동하는 프로토타입으로 말해요.”

"디자이너도 코딩을 배워야 할까?"라는 디자인 업계의 오래된 논쟁을 기억하시나요? AI는 이 질문에 아주 명확한 종지부를 찍어주었습니다. 2026년 디자이너에게 코딩은 '협업을 위한 교양'이 아니라 '직접 제품을 만드는 도구'가 되었습니다. 전년 대비 도입률이 가장 가파르게 성장한 영역이기도 합니다.

조사에 따르면 디자이너의 50%가 개발자의 손을 빌리지 않고 실제 운영 환경(Production)에 코드를 직접 배포한 경험이 있다고 답했습니다.

• AI 코딩 툴 (Claude Code 65%, Cursor, GitHub Copilot 등)
  디자이너의 76%가 이 도구들을 사용해 본 경험이 있습니다. 특히 터미널 기반의 Claude Code와 코드 에디터인 Cursor는 디자이너가 피그마를 건너뛰고 코드베이스에서 직접 디자인을 검증할 수 있게 만들었습니다.

• 앱 빌더 (Lovable, Replit, Bolt 등)
  디자이너의 85%가 AI 코딩 툴과 함께 이 앱 빌더들을 활용합니다. 스스로를 '디자인 엔지니어'라고 정의한 사람은 단 20%에 불과함에도, 기술 장벽이 사라지자 일반 UX/UI 디자이너들이 직접 제품을 구현하고 있는 것입니다.

• 프로토타입의 의무화
  현재 43%의 기업이 디자이너에게 '실제 동작하는 프로토타입' 제작을 기대하고 있으며, 36%의 프로젝트는 아예 프로토타입 단계에서 시작됩니다.

“새로운 AI 사이트를 북마크하는 것도 지쳤습니다. 기존 워크플로우에 자연스럽게 녹아들어야죠.”

기존 디자인의 중심이었던 캔버스(Canvas) 툴의 개념도 완전히 재정의되고 있습니다. 디자이너들은 독립된 새로운 AI 서비스를 찾아 헤매기보다, 자신들의 메인 작업 공간 안에서 에이전트와 연결되는 방식을 원하고 있습니다.

• 피그마 (Figma)
  여전히 업계 표준(Most Used) 자리를 지키고 있지만, 역할은 전환되었습니다. 처음부터 끝까지 피그마에서 붙잡고 작업하기보다, AI가 만든 프로토타입을 정밀하게 수정하는 '수술용 메스'나 초기 와이어프레임 아이디어를 던지는 '샌드박스'로 쓰입니다. 디자이너들은 피그마 내장 AI 기능이나 렐룸(Relume)을 활용해 작업의 속도를 올리는 데 집중합니다.

• 페이퍼 (Paper)
  캔버스 환경 자체를 HTML과 CSS 기반으로 재구성한 신생 도구입니다. 텍스트 프롬프트나 코드를 입력하면 AI 에이전트와 직접 연결되어 실시간으로 변하는 인터페이스를 구현할 수 있어 급부상 중입니다.
  
  
• 클로드 디자인 (Claude Design)
  앤스로픽이 출시한 디자인 작업 공간입니다. 피그마를 다루지 못하는 창업자, PM, 마케터 등 비디자이너도 프롬프트만으로 완벽한 고품질 프로토타입을 생성할 수 있어 생태계의 대격변을 예고하고 있습니다.

• 맞춤형 마이크로 플러그인
  디자이너들이 필요에 의해 직접 만든 도구입니다. 여러 요소를 조합해 무드보드를 만드는 Moodboard 3000, 이미지 복사 시 자동으로 아이폰 베젤을 씌워주는 자동화 툴 등이 실무에 적극적으로 활용되고 있습니다.

“만드는 건 AI가 합니다. 진짜 실력은 ‘고르는 안목’에서 나옵니다.”

클릭 몇 번으로 수십 가지의 레이아웃 변형을 만들 수 있게 되면서, 디자이너의 73%가 아웃풋의 양과 속도에 대한 기대치가 높아졌다고 느낍니다. 하지만 생산성이 폭발하면서 ‘디자인 시안의 과잉 생산’이라는 새로운 병목과 심리적 변화가 발생했습니다.

• 가장 큰 스트레스는 '품질의 불안정함'
  디자이너의 62%는 '일관성 없고 불안정한 AI의 아웃풋 품질'을 가장 큰 스트레스로 꼽았습니다. AI가 만든 30개의 시안 중, 우리 브랜드의 맥락에 맞는 진짜 1가지를 찾아내고 다듬는 것은 결국 인간의 판단입니다. 실제로 디자이너의 약 80%는 최종 비주얼 완성도, 크리에이티브 방향성, 사용자 맥락 이해는 여전히 인간의 영역이라고 답했습니다. 손 기술의 시대가 지고, 진짜 보석을 골라내는 안목과 큐레이션의 시대가 온 셈입니다.

• 생산성 폭발 뒤에 숨은 '외로움'
  AI 덕분에 업무 효율이 좋아지면서 디자이너의 53%는 일에 대한 만족도가 높아졌다고 답했습니다. 하지만 반대로 18%는 직무 만족도가 감소했다고 말합니다. 동료들과 머리를 맞대고 고민하던 시간 대신 각자 AI 에이전트와 대화하며 솔로 플레이를 하는 시간이 늘어났기 때문입니다. 실제로 "팀원 간의 협업이 감소했다"고 느낀 비율은 지난해 5%에서 올해 20%로 4배나 증가했습니다.

ⓒX, MrLarus

가장 먼저 해야 할 일은 원본 이미지 위에 렌즈가 이동할 길을 직접 빨간 선으로 그려주는 것입니다.

• 길이와 시간의 비례
  그어놓은 선의 길이 및 복잡도가 AI로 생성할 영상의 길이에 맞아야 합니다. 영상 길이는 짧은데 선이 너무 길면 카메라가 목적지에 도착하기도 전에 컷이 끊어집니다.

• 명확한 방향성
  경로가 꺾이는 부분은 확실하게 표현하고, 도착 지점에는 작은 화살표(➡️)를 그려 렌즈의 최종 수렴 방향을 지시하세요.

• 분할 작업
  동선이 복잡하다면 한 번에 무리하지 말고, 여러 구간으로 쪼개서 생성한 뒤 편집으로 이어 붙이는 것이 공간 왜곡을 막는 방법입니다.

ⓒX, MrLarus

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이 워크플로우는 단순히 공간 조감도를 보여주는 수준을 넘어 훨씬 넓은 영역으로 확장할 수 있습니다.

• 활용 방안
  영화나 게임에서 1인칭 주인공이 하늘을 날아가거나, 좁은 골목길과 빌딩 숲을 전력으로 질주하는 역동적인 POV 액션 씬의 콘티를 3D 랜더링 없이 단 몇 분 만에 생생한 영상 프리비즈로 시각화할 수 있습니다.
  
  
• 실무적 한계와 보완책
  다만, 카메라가 벽이나 사물에 너무 밀착하거나 동선이 길어지면 AI가 공간을 인위적으로 뭉개버리는 치명적인 리스크가 있습니다. 따라서 실무에서는 무리하게 하나의 롱테이크로 뽑기보다는 3~5초 내외의 짧은 궤적으로 컷을 여러 개 쪼개서 생성한 뒤, 후반 컷편집 과정에서 빠른 템포의 교차 편집과 강한 사운드 이펙트를 얹는 것이 결과물의 퀄리티와 작업 효율을 모두 지키는 가장 안전한 방법입니다.
  
  

우리는 보통 AI 툴을 다룰 때 정교한 '텍스트 프롬프트'만으로 모든 것을 통제하려고 애쓰곤 합니다. 하지만 이번 사례처럼 이미지 위에 직접 선을 긋는 직관적이고 아날로그적인 가이드가 수백 자의 문장보다 명확한 디렉팅이 될 때가 있습니다.

새로운 기술이 기존의 방식을 완전히 대체할 것이라는 기대에만 머물기보다, 기술의 랜덤한 변수 속에서 실무자로서의 내 의도를 관철할 '안전장치'를 어떻게 설계할지 고민해 보는 것이 진짜 실력이 아닐까 합니다. 편리함 뒤에 가려진 디테일의 공백을 채우는 건 결국 우리의 몫이니까요.

ⓒHiggsfield AI

ⓒReddit, r/singularity