텔레그램 피드

키옥시아 6월 분기 실적 자료입니다.

바이트댄스, AI 중심 조직 개편 단행. AI ARR 40억달러로 중국 선두 : 바이트댄스는 기업용 협업 플랫폼 Lark(Feishu) 조직을 AI 사업 중심으로 재편. AI 제품 경쟁력과 기업 고객 대응 역량 강화를 위한 조치 : 제품 조직은 AI 챗봇 Doubao, 영업, 고객지원 조직은 클라우드 사업부 Volcano Engine, 개발, 인프라 조직은 AI 애플리케이션 사업부 Flow로 각각 통합 : 통합 후 Doubao 제품 조직은 기존 책임자 Zhao Qi가 총괄. Lark CEO David Xie Xin은 Zhao Qi에게 보고 : Volcano Engine 사장 Tan Dai가 AI 모델(Model-as-a-Service), SaaS, 클라우드 서비스를 아우르는 통합 영업, 고객지원 조직 담당 : 독립 SaaS 사업이었던 Lark의 비중을 축소하는 대신, AI 모델, AI Agent, 협업툴, 클라우드를 하나의 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로 통합하는 전략 전환. TikTok 이후 새로운 성장축을 기업용 AI에서 찾고 있다는 평가 : 바이트댄스의 LLM 사업 ARR은 40억 달러. Doubao 유료 구독과 API, 기업용 AI 서비스 확대가 성장 견인 (vs Z AI 10억 달러, 딥시크 5억 달러, 문샷 AI 3억 달러, 알리바바 AI 사업 15억 달러) : 바이트댄스는 올해 Doubao 유료 구독(월 68~500위안)을 도입하며 본격 AI 수익화 : 유료화 이후 5월 MAU는 약 610만명 감소했지만, 여전히 유저 3억 3천만명을 보유하며, 중국 최대 AI 애플리케이션 지위 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

프론티어 AI 모델의 사이버 보안 위험성 - 오픈AI에 이어 앤스로픽도 침해 사례 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 7월 초 오픈AI의 AI 모델 평가 중 탈주한 모델이 허깅 페이스를 침해한 사고(추가로 4개 공개 서비스 및 리소스 접근도 확인)가 발생했습니다. 이후 앤스로픽도 사이버 보안 평가 중 발생한 Claude의 실제 시스템 무단 접근 사례 3건을 공개했는데요 오픈AI 사례가 내부 평가 모델이 제로데이 취약점을 찾아 격리 환경을 탈출했다면, 앤스로픽의 사례는 평가 환경 설정 오류로 인터넷에 접근한 모델이 실제 기업 시스템 침투, 운영 데이터 접근, PyPl 악성 패키지 배포 등을 수행했습니다. 사고 원인은 각각 모델의 취약점 악용과 평가 환경 구성 오류로 상이하지만, 모두 AI가 인간 개입 없이 실제 외부 시스템에서 높은 수준의 공격 능력을 보여줬다는 시사점이 있습니다. 앤스로픽 측은 오픈AI 사례와는 선을 그으며 모델 정렬 실패가 아닌 평가 환경의 운영, 구성 오류로 규정했습니다. 또한 연구용 모델이 실제 인터넷 환경이라는 것을 인식한 뒤 자발적으로 공격을 중단했다는 점을 증거로 모델의 상황 인식과 정렬 능력이 개선되고 있으며, 평가 인프라 보안과 모니터링 강화, 추가적인 모델 정렬 개선을 병행하면 위험을 충분히 관리할 수 있다는 입장입니다. 예상보다 빠르게 확인되는 프런티어 AI 모델의 사이버 공격 역량은 AI 네이티브 보안 시장의 구조적 성장으로 연결됩니다. AI 에이전트 활용 환경에서의 보안이 핵심 경쟁력으로 부상하게 되고, 프런티어 AI 개발사도 평가 환경, 권한 관리, 모니터링, 런타임 통제 등에 대한 투자를 확대해야하는 유인이 증가합니다. 실제로 팔로알토 네트웍스, 크라우드 스트라이크 등 대표 사이버 보안 기업은 상대적으로 긍정적 주가 흐름을 이어가고 있습니다. 추가적으로 일반 출시 계획이 없다는 단서를 붙이긴했지만, 앤스로픽도 오픈AI와 유사하게 내부 연구용 최신 모델이 있다는 사실이 재확인되었다는 점도 주목할 필요가 있습니다. (2026/7/31 공표자료)

딥시크, 내몽골 울란차브에 1GW 데이터센터 계획 보도 : 자체 시설 신축과 외부 캐파 임대를 병행해 대규모 컴퓨팅 인프라 확보 계획. ‘27년 말~‘28년 초 초기 가동 목표. 10여 개 기업이 해당 지역 내 프로젝트 보유 : 지난 4월 해당 지역에서 서버 유지 및 관리 엔지니어와 데이터센터 구축 총괄 매니저 모집이 보도된 바 있음 : 다만 데이터센터에 활용할 반도체는 알려지지 않음. 해당 지역은 연 평균 기온이 4도 수준으로 AI 서버 냉각에 필요한 전력 감축 가능 : 최근 Z AI도 중국산 칩을 활용해 1GW 캐파 일부 가동 보도 → 중국도 1GW는 베이스 라인 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

구글, 앤스로픽의 1.6GW 텍사스 데이터센터에 금융 보증 제공 및 개발사 대출 협상 : 모건스탠리 주도 은행 컨소시엄은 앤스로픽 전용 데이터센터와 발전소 건설을 위해 개발사 넥서스 데이터센터에 대한 150억 달러 대출의 막바지 협상 진행 중 : 금융 패키지는 140억 달러 규모 브리지론과 회전신용한도로 구성. 구글은 보증 제공 대가로 데이터센터 및 발전 프로젝트 지분 약 20%를 확보할 전망 : 구글은 앤스로픽이 채무를 이행하지 못할 경우 데이터센터 임대료와 전력대금을 대신 지급하는 수십억 달러 규모 보증 제공. 대상은 임대차 계약 4건과 관련 전력구매계약 : 임차인이 채무를 이행하지 못하면 구글은 시설 임대차 계약을 인수해 직접 사용하거나 제3자에게 전대할 수 있으며, 수수료를 지급하고 보증 의무를 종료하는 선택지도 보유 : 구글은 테라울프와 Hut 8 등 앤스로픽이 최종 고객인 다른 데이터센터에도 지급보증을 제공. 알파벳의 관련 최대 잠재 위험 노출액은 6월 말 기준 438억 달러 : 텍사스주 허버드 캠퍼스는 자체 천연가스 발전소를 통해 1.6GW 전력을 공급하는 비하인드 더 미터 방식으로 개발. 전력망 연결 지연을 피할 수 있으며 향후 용량 추가 확대 계획 : 앤스로픽은 캠퍼스에 구글과 브로드컴이 공동 설계한 TPU를 배치하며, 반도체 비용은 브로드컴과 체결한 별도의 공급업체 금융 계약을 통해 조달 : 앤스로픽은 클라우드 사업자로부터 서버를 임차하는 방식에서 데이터센터의 직접 임차인으로 전환 중. 미국 개발사들과 12건 이상의 예비 임대차 계약을 체결했으며 향후 수년간 최소 10GW 확보를 목표 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, GPT-5.6 Luna와 Terra 가격 인하 및 Sol Fast 모드 출시 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 오픈AI는 최근 GPT-5.6이 스스로의 실행 효율성을 높이는 방법을 공개했는데요 이를 반영해 GPT-5.6 Luna(80% 인하)와 Terra(20% 인하)의 가격을 조정하고, Sol Fast 모드를 출시했습니다. - Luna → 인풋 $0.2 및 아웃풋 $1.2/백만토큰 - Terra → 인풋 $2 및 아웃풋 $12/백만토큰 또한 Sol은 프로덕션 커널을 자율적으로 재작성 및 최적화하고, 토큰 생성 성능을 높이기 위해 수백 건의 실험을 설계하고 실행했습니다. 이를 통해 모델 서비스에 필요한 엔드투엔드 비용을 20% 절감했고, 토큰 생성 효율을 15% 이상 개선했습니다. Sol Fast 모드는 기존 API의 Priority Processing을 대체하며 기본 대비 최대 2.5배 빠른 속도를 2배 가격에 제공합니다. 기업 고객은 복잡한 판단과 계획 수립에는 최상단의 Sol을, 명확하게 정의된 구현, 테스트, 평가 등 대량 업무에는 가성비 Luna를 사용하는 방식으로 최적화가 가능합니다. 오픈AI는 모델과, 추론 시스템, 에이전트 실행 환경의 효율성을 함께 개선하는 것에서 우위를 발생 시킬 수 있다고 보고 있습니다. AAII 상 GPT-5.6 Luna(51점)의 작업 당 비용은 $0.06 수준입니다. 샤오미 MiMo-V2.5-Pro(42점)과 딥시크 DeepSeek V4 Pro(44점)의 $0.04와 크게 차이나지 않습니다. 비슷한 점수대의 모델과 격차도 상당합니다. - Claude Sonnet 5(53점) → $1.53 - GLM-5.2(51점) → $0.27 - Muse Spark 1.1(51점) → $0.26 가성비의 프론티어 곡선 상 저가 모델 영역을 나홀로 주도하는 상황입니다. 최적화가 동반된 가격 인하라면 마진 부담도 일부 상쇄할 수 있습니다. (2026/7/31 공표자료)

아마존의 2Q26 클라우드와 AI 성적표 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 2Q AWS 매출은 422.3억 달러(+36.8%)로 컨센서스(Factset) 405.4억 달러를 상회했고, 성장률은 30%를 훌쩍 뛰어넘었습니다. 클라우드 인프라 성장 모멘텀 가속화가 지속 확인되고 있습니다. - AWS 매출 성장 추이(1Q23~ ) 15.8% → 12.2% → 12.3% → 13.2% → 17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9% → 16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6% → 28.4% → 36.8% - AWS 영업마진 추이(1Q23~ ) 24.0% → 24.2% → 30.3% → 29.6% → 37.6% → 35.5% → 38.1% → 36.9% → 39.5% → 32.9% → 34.6% → 35.0% → 37.7% → 39.4% ■ 클라우드 및 AI 관련 주요 내용 - AWS 연 환산 매출 1,690억 달러(vs 1Q 1,500억 달러) 규모가 현재 절반 이하였던 18개 분기 전 이후 가장 높은 성장 - AWS는 장기적으로 최소 수천억 달러 이상의 사업이 될 것이며, 연 매출 1조 달러 도달할 가능성도 존재 - AWS 마진 개선은 일회성이 아니라 운영 효율화, 서버 용량 최적화, 고정비 관리의 결과 - AWS 백로그 4,690억 달러(vs 1Q 3,640억 달러, 4Q 2,440억 달러). 세 자릿수 성장 - AWS AI 연 환산 매출 250억 달러(vs 1Q 150억 달러).  세자릿 수 성장 - 자체 반도체 사업은 연 환산 매출 250억 달러 상회(vs 1Q 200억 달러, 4Q 100억 달러). Trainium과 Gravition 중심으로 가성비 확보 - 앤스로픽과 오픈AI는 Trainium에 대해 다년간 수 GW 규모 사용 약정 - Trainium은 클라우드 서비스 형태로도 수요가 강하나 외부 직접 공급 수요 존재. 관련 방안 검토 중 - 프런티어 모델 없이도 AWS와 BedRock 성공 가능 판단. 다만 비용, 개발 속도, 모델 학습 우선순위의 통제력 확보를 위해 자체 프론티어 모델 개발도 추진 - 하나의 모델이 독점보다 여러 모델의 성능 경쟁 반복 전망. 향후 몇 년 내 성능이 비소한 프런티어 모델이 최소 6개 이상 존재. 하나는 아마존 자체 모델 - '26년 Cash CapEx 전망을 기존 2,000억 달러에서 2,200억 달러로 상향. 메모리 가격 상승이 주요 원인 - 투자 대부분은 AWS와 AI 수요 지원을 위한 데이터센터, 서버, 네트워크 장비 투입 - 이미 '27년 추가할 캐파 대부분이 예약됐으며, '28년 캐파도 상당 부분 고객 약정이 확보된 상태\ - '27년 말 전력 캐파를 '25년 말 대비 2배로 확대한다는 기존 계획 유지 - 데이터센터는 수익화 약 2년 전부터 투자가 필요하지만, 가동 이후 30년 이상 활용 가능 - 서버와 네트워크 장비는 고객 수요 확인 후 가동 몇 달 전에 구매하며, 평균 투자 회수 기간 3년 미만 - 하나의 데이터센터에 최소 5~6세대의 서버를 운영 가능. 두 번째 세대부터 초기 건설비가 반복되지 않음 - 장기적으로 매출 증가율이 추가 CapEx 증가율을 엄어서면 매출, FCF, ROIC가 크게 개선 전망 - 현재 AI 수요는 AI 연구소, 대형 AI 서비스, 기업의 비용 절감형 AI 활용에 집중된 바벨 구조 - 기업의 기존 워크로드에 AI 추론이 본격 적용되면 중간 영역이 장기적으로 가장 큰 시장이 될 것 - 기존 계약은 계약 당시 합의 가격이 유지. 비용 상승을 바로 전가하기는 어려움. 신규 계약에는 부품 가격 상승을 포함한 비용 구조를 반영해 결정 아마존을 포함해 클라우드 인프라 기업 실적에서는 엔터프라이즈 AI 모멘텀이 본격화되며 견조한 수요가 이어지고 있고, 토큰 수요를 충족시켜주는 사업은 높은 매출 성장과 마진 개선이 동시에 가능한 매력적 사업이라는 것이 재확인되고 있습니다. (2026/7/31 공표자료)

앤스로픽, 사이버보안 평가 중 Claude의 실제 시스템 무단 접근 사례 3건 공개 : 앤스로픽은 사이버보안 평가 14만1,006건을 사후 검토한 결과, Claude가 평가 환경 설정 오류로 인터넷에 접근해 실제 조직 3곳의 운영 시스템에 무단 접근한 사례를 확인했다고 공개 : 모든 사례는 Capture-the-Flag(CTF) 평가 중 발생했으며, Claude는 시스템 프롬프트에서 “인터넷이 없다”는 지시를 받아 실제 인터넷의 시스템을 평가 환경 일부로 오인한 채 공격 수행 : 사례 1 - Opus 4.7이 가상의 회사와 동일한 이름의 실제 기업을 목표로 인식해 약한 비밀번호와 인증되지 않은 엔드포인트 등을 이용해 침투. 애플리케이션, 인프라 자격증명과 수백 건의 운영 데이터가 저장된 DB에 접근 : 사례 2 - Mythos 5가 존재하지 않는 PyPI 패키지명을 이용한 공급망 공격을 시도하기 위해 실제 PyPI에 악성 패키지를 업로드했으며, 약 1시간 동안 공개된 패키지가 15개 실제 시스템에서 실행돼 한 보안업체의 자동 분석 시스템 자격증명을 탈취하고 추가 인프라에 접근 : 사례 3 - 일반 출시 계획이 없는 내부 연구용 프로토타입 최신 모델이 원래 목표에 접근하지 못하자 약 9,000개의 인터넷 대상을 스캔한 뒤 SQL Injection과 노출된 디버그 페이지 등을 이용해 실제 기업 시스템에 침투했으나, 이후 실제 환경임을 인식하고 자발적으로 공격을 중단 : 앤스로픽은 Opus 4.7은 실제 환경임을 인식한 뒤에도 공격을 계속했고, Mythos 5는 실제 인터넷임을 추론하고도 시뮬레이션이라고 스스로 합리화한 반면, 최신 연구 모델은 실제 환경임을 확인하자 공격을 중단했다고 설명 : 평가는 일반 공개 모델에 적용되는 분류기(classifier)와 모니터링 등 안전장치를 제거한 상태에서 모델의 순수 능력을 측정하기 위해 수행. 실제 서비스 환경에서는 해당 안전장치가 이번 행동을 차단했을 것이라는 설명 : 이번 조사가 오픈AI의 Hugging Face 침해 사례 공개를 계기로 시작됐다고 밝히며 투명한 공개를 높이 평가하는 한편, 오픈AI 사례는 모델이 제로데이 취약점을 악용해 격리 환경을 탈출한 사건인 반면, 자사 사례는 평가 환경의 설정 오류로 인터넷 접근이 가능했던 운영상(harness) 실패에 따른 것으로 성격이 다르다고 강조 : 사건을 모델 정렬 실패가 아닌 평가 환경의 운영, 구성 오류로 규정했으며, 최신 연구 모델은 실제 인터넷 환경임을 인식한 뒤 자발적으로 공격을 중단했다는 점을 근거로, 평가 인프라 보안과 모니터링 강화, 모델 정렬 개선을 병행하면 위험을 충분히 관리할 수 있다고 평가 https://www.anthropic.com/news/investigating-incidents-cybersecurity-evals

삼성전자 2Q26 Review: 짧아진 투자자 호흡, 길어진 이익 사이클 [삼성증권 반도체, IT/이종욱] BUY 투자의견 유지, 목표주가 40만원(27년 P/B 2.5배 적용) 최근의 과격한 주가 조정은 peak-out에 대한 우려보다는 메모리 호황을 앞두고 과도한 투자 쏠림 현상이 나타났기 때문이 아닐까 생각합니다. 물론 데이터센터 투자의 지속성 우려가 있습니다. 그러나 사이클의 수요와 공급의 진도를 따져볼때 peak-out 논란이 과도하게 선반영되었습니다. 우리가 컨퍼런스콜을 들으면 느꼈던 것은 다음의 세 가지입니다. 1) 5년 롤링 LTA: 수요의 가시성이 메모리 공급(3년)을 넘어서며 선주문 후투자가 가능해졌다. 2) 27년 공급이 26년보다 타이트하며 공급 측면에서 이를 해소할 수 있는 방법이 없다. 3) 회사의 주주환원 의지가 확고해 보이며 투자자들의 신뢰가 쌓이면 밸류에이션의 하방을 선제적으로 막는 효과가 생긴다. 결론적으로 시장 우려가 극대화된 지금 주식의 투자 매력도는 더욱 높아졌다고 생각합니다. 산업 내 모든 참여자들이 이익 사이클이 길어졌다고 외치는데 투자자들의 호흡만 짧아지고 있습니다. 리포트 링크: https://bit.ly/4hLYq38 감사합니다. (2026/7/31 공표자료)

Situational Awareness, Citadel에 상장주 포트폴리오 대부분 일괄 매각 : 앞서 Situational Awareness가 최근 AI 관련 주가 조정으로 손실이 확대되면서 신규 자금 조달을 추진하고 있다고 보도 : Situational Awareness는 전 오픈AI 연구원 레오폴드 아셴브레너(Leopold Aschenbrenner)가 설립한 AI 전문 헤지펀드. AUM은 한때 200억 달러 이상까지 확대 : 이후 Situational Awareness가 약 160억 달러 규모의 상장주 포트폴리오를 단일 일괄 거래(one trade)로 매각하며 상장주 투자 사업을 사실상 종료했다는 보도 : Citadel이 레버리지 상장주 포지션 대부분을 인수했으며, 골드만삭스, JP모건, 씨티 등 주요 프라임브로커들이 거래 지원 : 앤스로픽 지분도 모두 처분했다고 보도가 있었으나, 이후 일부 비상장 투자 자산은 여전히 보유 중일 가능성이 있으며 처분 여부는 명확하지 않다는 정정 보도 : 향후 방향성에 대해서는 거래 이후에도 약 100억 달러 규모의 투자 북(일부 무레버리지 상장주, 비상장 투자)을 운용한다는 보도와, 앤스로픽 등 비상장 중심 사모 회사로 재편한다는 보도가 동시 존재 → 믿을 건 앤스로픽 IPO 뿐? https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 빅테크 하이퍼스케일러 2Q26 실적 요약(클라우드 & CapEx) ■ 알파벳 : 구글 클라우드 매출 247.7억 달러(+81.8%) vs 컨센 222.6억 달러 : 구글 클라우드 매출 추이 28.4% → 28.8% → 34.9% → 30.0% → 28.0% → 31.7% → 33.5% → 47.8% → 63.4% → 81.8% : CapEx 449.2억 달러 vs 컨센 449.9억 달러 : ‘26년 CapEx 1,950~2,050억 달러 vs 컨센 1,871억 달러, 기존 1,800~1,900억 달러 : CapEx 상향은 수요 충족을 위한 인프라 공급 시점을 앞당기기 때문. ‘27년 상당한 CapEx 증가 전망 ■ 아마존 : AWS 매출 422.3억 달러(+36.8%) vs 컨센 405.4억 달러 : AWS 매출 성장 추이 17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9% → 16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6% → 28.4% → 36.8% : CapEx 530.1억 달러 vs 컨센 493.5억 달러 : ‘26년 CapEx 2,200억 달러(vs 기존 2,000억 달러). 메모리 등 가격 상승 영향 ■ 마이크로소프트(F4Q) : Azure 성장 +43% vs 컨센 +40.40% : Azure 성장(CC 기준) +43% vs 컨센 +40.3%, 가이던스 +39-40% : Azure 성장 추이(CC 기준) 35% → 35% → 34% → 31% → 35% → 39% → 39% → 38% → 39% → 43% : 상반기와 비교해 하반기 Azure 성장 가속화 전망. F1Q 가이던스 +45% : CapEx 358억 달러(금융 리스 자산 제외) vs 컨센 352.2억 달러 : CapEx 410억 달러(리스 포함) vs 컨센 420.5억 달러 : F1Q27 CapEx 500억 달러 이상, FY27 CapEx 전년 대비 증가 예상 : CY26 CapEx 1,750억 달러(vs 기존 1,900억 달러) → 데이터센터 내용연수 15년에서 25년 연장 및 금융리스에서 운용리스 전환 관련 회계상 CapEx 변화 ■ 메타 : CapEx 310.8억 달러 vs 컨센 333.5억 달러 : ’26년 CapEx 1,300-1,450억 달러 vs 컨센 1,345.6억 달러, 기존 1,250-1,450억 달러 : ‘26-27년에는 GPU와 데이터센터 캐파 확보를 최우선으로 추진. ‘28년 이후에는 기반 인프라 먼저 확보 후 GPU 투자를 유연하게 집행할 계획 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/31) ■ 오픈AI, GPT-5.6 Luna API 가격을 80%, Terra 가격을 20% 인하하고 Sol API의 우선 처리 방식을 Fast Mode로 대체 ■ 앤스로픽, 구글 TPU 기반 텍사스 1.6GW 데이터센터를 임차하고 구글이 임차료, 전력비를 보증할 예정. 넥서스는 건설자금 150억 달러 조달을 협의 중 ■ 메타, AI 데이터센터, 클라우드, 관련 인프라에 약 7,000억 달러 규모 계약 체결. 취소 불가능한 계약 약정은 3,493억 달러, 미개시 리스는 3,470억 달러 ■ 구글 딥마인드, 로보틱스 AI 모델 ‘Gemini Robotics ER2’ 출시 ■ 오라클-구글, 제미나이 기반 기업용 애플리케이션을 출시하고 오라클 고객에게 Gemini 3.1 Flash Lite·3.5 Flash 등을 제공하도록 협력 확대 ■ AWS, 애플-구글 출신 AI 인프라 전문가 오리 헤른슈타트 영입. AgentCore 및 SageMaker 총괄 ■ 딥시크, 내몽골에 1GW 규모의 AI 컴퓨팅 캐파 확보를 위한 데이터센터 프로젝트 추진. ‘27년 말~’28년 초까지 일부 설비 가동 목표 ■ 바이트댄스, Doubao를 업무·협업 환경에 확대 적용하기 위한 사내 조직 ‘두바오 오피스’ 신설 ■ Thinking Machines Lab, Inkling-Small 모델을 오픈 웨이트로 공개. 총 파라미터 276B 및 활성 파라미터 12B ■ Nscale, 최근 투자자 미팅을 진행했으며, 다음주 Investor Day 개최 예정. 이르면 올해 가을 상장 목표. 현재 밸류 250억 달러 수준 거론 ■ 스케일 AI, 전 구글 클라우드 COO 프랜시스 드수자를 CEO로 영입 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, GPT‑5.6 Luna, Terra 가격 인하 및 Sol Fast 모드 출시 : GPT‑5.6 실행 효율 개선 성과를 반영해 Luna는 80%, Terra은 20% 가격 인하 : Luna → 인풋 $0.2 및 아웃풋 $1.2/백만토큰 : Terra → 인풋 $2 및 아웃풋 $12/백만토큰 : Luna는 1년 전 프런티어급 모델과 유사한 성능을 작업당 약 6%의 비용과 약 9배 빠른 속도로 제공 : 기업은 복잡한 판단과 계획 수립에는 Sol을, 명확하게 정의된 구현, 테스트, 평가 등 대량 업무에는 Luna를 사용하는 방식으로 워크플로 단계별 비용과 성능을 최적화 가능 : 오픈AI는 모델과 추론 시스템, 에이전트 실행 환경의 효율성을 함께 개선해 동일한 컴퓨팅 자원으로 더 많은 업무를 처리하고 소요 시간과 토큰, 비용을 절감했다고 설명 : Sol은 프로덕션 커널을 자율적으로 재작성·최적화하고 수백 건의 실험을 수행. 이를 통해 모델 서비스 비용을 20% 절감하고 토큰 생성 효율을 15% 이상 개선 : API의 기존 Priority Processing을 Fast 모드로 대체. Sol의 지능 수준과 기존 가격은 유지하면서 기본 대비 최대 2.5배 빠른 속도를 2배 가격에 제공 : ChatGPT Work와 Codex의 구독료 및 전체 사용량 한도는 유지되지만, 가격 인하를 반영해 Terra와 Luna 사용 시 차감되는 크레딧은 축소. AWS에도 새로운 가격을 순차 적용 https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/

[삼성 이영진] 아마존(AMZN) 2Q26 실적 요약 ■ 2Q26 실적 : 매출 2,006억 달러(+20%) vs 컨센 1,970억 달러, 가이던스 1,940-1,990억 달러(+16~19%) : 영업이익 275억 달러 vs 컨센 235.7억 달러, 가이던스 200-240억 달러 : 북미 1,162억 달러(+16%) vs 컨센 1,140억 달러 : 해외 422억 달러(+15%) vs 컨센 426.9억 달러 : AWS 422.3억 달러(+37%) vs 컨센 405.4억 달러 : AWS 매출 성장 추이 (1Q24 → 2Q26) 17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9% → 16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6% → 28.4% → 36.8% ■ 3Q26 가이던스 : 매출 1,970-2,020억 달러(+9~12%) vs 컨센 2,039억 달러 : 영업이익 225-265억 달러 vs 컨센 249.8억 달러 https://ir.aboutamazon.com/news-release/news-release-details/2026/Amazon-com-Announces-Second-Quarter-Results 감사합니다.

오라클-구글, Gemini 모델을 Fusion, NetSuite에 통합 확대 : 오라클과 구글 클라우드는 파트너십을 확대해 Gemini 3.1 Flash-Lite와 3.5 Flash를 Oracle Fusion Applications, NetSuite, AI Agent Studio에 통합 : Oracle AI Agent Studio에서 Gemini를 활용해 Fusion 네이티브 AI 에이전트와 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 영상 생성, 프레젠테이션 제작 등 멀티모달 기능도 지원 : Fusion Applications와 NetSuite에 내장되는 AI 기능에도 Gemini를 적용할 계획이며, 가격 대비 성능이 가장 뛰어난 사용 사례에 맞춰 모델을 선택적으로 활용할 예정 : 이번 협력은 기존 OCI Enterprise AI에서 제공하던 Gemini 지원을 오라클릐 핵심 업무 애플리케이션까지 확대하는 것, 고객은 ERP, HCM, SCM, CX 등 주요 엔터프라이즈 워크플로우에서 Gemini 기반 AI를 직접 사용할 수 있게 됨 : 오라클은 다양한 AI 모델을 고객에게 제공하는 멀티모델 전략을 유지하며, Gemini를 앤스로픽, 오픈AI 등 기존 모델과 함께 선택 가능한 옵션으로 제공해 고객이 업무별 최적의 모델을 활용할 수 있도록 지원할 계획 https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-to-make-gemini-models-available-2026-07-30

<오픈 웨이트와 미국의 AI 리더십> 서명 기업 234개 <주요 기업> Amazon AMD Google Meta Microsoft NVIDIA OpenAI SpaceX https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight

오픈AI, ARC-AGI-3 평가 환경 개선으로 GPT-5.6 Sol 점수 3배 향상 : 오픈AI는 GPT-5.6 Sol의 저조한 ARC-AGI-3 벤치마크 성적을 분석한 결과, 모델 자체 성능보다 평가 하네스(harness) 설정이 주요 원인이었다고 설명 : 공식 하네스는 행동마다 모델의 내부 추론을 삭제하고, 컨텍스트가 길어지면 Rolling Truncation으로 오래된 기록을 제거해 모델이 이전 사고 과정과 행동을 지속적으로 활용하지 못하는 구조였다고 분석 : ChatGPT와 Codex에서 사용하는 Responses API 기반으로 Retained Reasoning(추론 유지)과 Compaction(컨텍스트 압축)을 적용해 재평가한 결과, GPT-5.6 Sol의 ARC-AGI-3 공개 세트 점수는 13.3%에서 38.3%로 약 3배 상승, 출력 토큰은 약 6분의 1 수준으로 감소 : 추론 유지 기능을 통해 모델이 이전 전략과 사고 과정을 기억하면서 매 턴 처음부터 다시 문제를 해석할 필요가 없어졌고, 컨텍스트 압축은은 긴 작업에서도 핵심 정보를 유지해 학습 효율과 응답 속도를 동시에 개선 : 이번 사례가 벤치마크는 모델뿐 아니라 API 설정, 하네스 설계, 프롬프트 등 평가 환경 전체를 측정한다는 점을 보여준다며, 개발자들에게 Chat Completions API 대신 Responses API와 추론 유지, 컨텍스트 압축 사용을 권장 https://openai.com/index/how-two-settings-tripled-our-arc-agi-3-scores/

Thinking Machines Lab 공동 창업자 릴리안 웡, 오픈AI 복귀 : Thinking Machines Lab(TML) 공동창업자이자 전 오픈AI 안전 연구 총괄 릴리안 웡(Lilian Weng)이 퇴사 후 며칠 만에 오픈AI에 복귀한다는 보도 : 오픈AI에서 AI가 차세대 AI 모델 개발을 돕는 ‘재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement, RSI)’ 연구팀을 이끌 예정 : 이번 복귀는 최근 오픈AI 강조하는 AI를 활용해 AI 연구·학습 파이프라인 자체를 자동화하는 전략과 연결 : 특히 웡은 이달 초 공개한 글 ‘Harness Engineering for Self-Improvement’에서 재귀적 자기개선을 모델이 스스로 가중치를 수정하는 것이 아니라, 학습 파이프라인, 에이전트, 메모리, 평가, 도구 사용을 포함한 시스템을 AI가 지속적으로 개선하는 과정으로 정의하며, 향후 프런티어 AI의 핵심 연구 방향이라고 설명 : 최근 TML 퇴사 당시 “스타트업의 지속적인 업무 강도와 스트레스가 건강이 감당할 수 있는 수준을 넘어섰다”며, 공동창업자 역할 대신 예측 가능한 연구 환경에서 AI 연구를 계속하고 싶다고 언급 : 웡은 2018~2024년 오픈AI에서 GPT-4 개발, 사전학습 데이터, 모델 안전성, 평가, 배포 시스템 구축을 주도했으며, 이후 미라 무라티와 함께 Thinking Machines 공동창업 : 이번 퇴사로 지난 1년간 TML 공동창업자 6명 중 바렛 조프(오픈AI), 루크 메츠(오픈AI), 앤드루 툴록(메타), 릴리안 웡 퇴사, 현재는 미라 무라티와 존 슐먼만 남음 → 프런티어 AI 기업으로의 이직 사유 : 재귀적 자기개선(RSI) 연구 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

메타 2Q26 실적 컨퍼런스콜 주요 내용 : AI를 광고를 넘어 Personal Agent, Business Agent, Enterprise AI, 모델 API 등 신규 사업의 핵심 성장축으로 제시 : 개인 AI 에이전트를 장기적으로 가장 큰 소비자 AI 시장으로 전망. 관련 제품도 조만간 공개 예정 : WhatsApp·Messenger 기반 Business AI는 100만 개 이상의 기업이 매주 사용 중. 장기적으로 ‘Business-in-a-box’ 플랫폼 구축 목표 : 기존 광고 영업 조직과 별도로 엔터프라이즈 영업 조직을 구축하며 API·Business AI 등 기업용 AI 사업 확대 추진 : 효율적인 경량 모델과 최고 성능의 프런티어 모델을 병행 개발. 오픈소스 전략도 유지하되 최상위 모델은 자체 운영. : 2026년 CapEx 가이던스를 1,300~1,450억 달러(기존 1,250~1,450억 달러)로 상향. 2분기 CapEx는 311억 달러 기록 : 2026~2027년에는 GPU와 데이터센터 용량 확보를 최우선으로 추진. 2028년 이후에는 토지·전력 등 기반 인프라를 먼저 확보한 뒤 GPU 투자를 유연하게 집행할 계획 : 현재 보유 컴퓨트에 대해 취득 원가를 크게 웃도는 가격으로 임대·구매 제안을 다수 받고 있다고 언급. : 다만 GPU 직접 임대보다 AI 모델·API·에이전트 등 ‘지능(Intelligence)’ 판매가 훨씬 높은 마진을 창출한다고 설명. 컴퓨트 판매를 배제하지는 않지만 핵심 전략은 GPU 임대가 아닌 AI 서비스 수익화라고 강조 : 확보한 컴퓨트는 핵심 서비스 운영 → 차세대 모델 학습 → Enterprise AI 및 AI 제품 → 외부 판매 순으로 활용 : AI 투자는 이미 광고 추천 성능과 사용자 참여 개선으로 성과가 나타나고 있으며, 향후 AI 서비스가 새로운 수익원으로 추가될 것으로 기대 : 현재 AI 컴퓨트 수요가 공급을 크게 웃돌고 있으며, 장기적으로도 컴퓨트 확보가 가장 중요한 경쟁력이 될 것으로 전망 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, 이번 주는 AI 비용 혁신 주간 이번 주는 AI를 사실상 비용 걱정 없이 사용할 수 있는 수준으로 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 내일도 새로운 것을 출시합니다 → 얼마나 저렴할 지 감도 안오네 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, 7월 ARR이 2분기 매출을 상회? 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 오픈AI CFO 사라 프라이어와 이사회 의장 브렛 테일러가 전사회의에서 사업 현황을 설명했고, 7월 기준 연환산 반복 매출(ARR)이 2Q 전체 매출을 넘어섰다는 보도가 있었습니다. 물론 2Q 실적도 절대 나쁘지 않았다는 언급도 덧붙였습니다. 성장세는 GPT-5.6 모델 시리즈 출시, ChatGPT Work와 Codex의 침투 덕분입니다(사실 모두 예상하는 이유) 하지만 기사 문구가 다소 애매합니다. 서로 다른 지표가 비교되고 있으니까요 또한 7월 ARR이 2Q 매출을 넘어서는 것은 성장 기업이라면 당연한 이야기입니다. 심지어 성장을 안해도 달성할 수 있는 수치입니다. 결국 ARR이 아니라 NNARR(ARR 순증)을 말하는 것이 아니냐는 생각을 해볼 필요가 있습니다. 7월 NNARR이 2Q NNARR 순증보다 많았다는 것이 현재의 모멘텀을 설명하기에 적절해보이는 방식입니다. 해당 수치가 NNARR을 의미하고, 시장에서 추정하는 ARR 3월(270억 달러), 6월(370억 달러)를 활용해본다면, 7월 ARR은 470억 달러 수준이 됩니다. 이러한 전사회의 내용과 자신감이 다시 올라온 샘 올트먼을 고려했을때 오픈AI의 모멘텀은 생각보다 괜찮은 궤도로 올라왔다고 생각합니다. 앤스로픽을 다시 역전하지는 못하더라도 성장의 발을 맞춰가고 있는 모습입니다. (2026/7/30 공표자료)

마이크로소프트(MSFT US) F4Q26 리뷰 - 육각형 기업 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 마이크로소프트는 전반적으로 무난하지만, Azure, Copilot 성장 등 AI 스택 모멘텀이 기대보다 나은 실적을 발표했습니다. 여전히 공급을 초과하는 수요 속 Azure의 효율성 개선을 통해 성장률은 가이던스를 넘어섰고, F1Q 가이던스도 45%를 제시했습니다. 하반기 Azure 성장 가속화에 대한 톤도 기존 "완만한 가속"에서 "가속"으로 바뀌기도 했네요 CY26 CapEx가 1,750억 달러로 제시되며 기존 1,900억 달러 대비 줄어든 것 처럼 보이지만, 데이터센터 내용연수 연장 및 리스의 상당 부분을 금융리스에서 운용리스로 전환하는 영향입니다. 운용리스는 CapEx에 포함되지 않기 때문에 회계상 축소 효과인 것이지요 변화된 기준에도 F1Q CapEx는 500억 달러를 제시했고, FY27 CapEx의 FY26 대비 증가 및 FCF 흑자 유지를 전망했습니다. F3Q에 이어 분기 1GW 캐파 추가 및 2년 내 캐파 2배 확대 계획을 다시 강조했습니다. 지금 시장에서는 모범생 같은 기업을 선호합니다. 특별히 모난 구석이 없는 실적을 발표하는 것이 중요한데요 마이크로소프트의 F4Q 실적은 이러한 기준에 부합하는 모습입니다. 어떻게 보면 육각형 기업인데요, 약간은 작은 육각형 같지만 확대할 여지도 있어 보입니다. 자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다. 보고서 링크 : https://bit.ly/3RyxLwh (2026/7/30 공표자료)

SK하이닉스 2Q26 review: 가치는 식지 않았다. (BUY/TP:300만원) [삼성증권 반도체, IT/이종욱] 안녕하세요. 최근 주가 급락으로 인해 피로감과 공포심이 동시에 몰려 오실 것이라고 생각합니다. 그러나 최근 주가 조정은 데이터센터 투자 지속성에 대한 의문과 글로벌 메모리 주식 쏠림의 해소 과정이지, 펀더멘털의 훼손이 아니라고 판단했습니다. 공급망의 투자 확대, 엔터프라이즈 AI 사용자 급증, 서버디램 수요 상향, 그리고 27년 공급 증가율 둔화까지 방향성이 그대로입니다. 이번 조정으로 쏠림현상이 해소되고 주주환원이 하방을 지지하면 risk-return은 다시 매력적인 구간으로 돌아올 것입니다. 실적과 최근 업황을 보며 느낀점과 저희의 투자 전략을 요약해 보았습니다. - HBM on-track: HBM4는 6월 본격 양산에 진입. HBM4E는 샘플 공급 완료. HBM4/4E 출하 비중은 26년 20%에서 27년 70%로 확대. 27년 가격 80% 이상 인상 전망. - 강해지는 서버 수요: CSP의 HBM, 서버디램 요구량 상향 조정 중. 토큰 사업의 불확실성 감소가 투자 기조를 강화. 토큰 수요는 아직 S커브 구간 진입 전. - 선택과 집중: 공급사들은 모바일/PC 물량을 축소해 서버디램에 집중. CXMT는 이 전략의 반사이익을 얻는 꼬리이지 공급 과잉의 몸통이 아님. - 투자 확대: 현재는 공급 과잉의 리스크보다 공급 부족 장기화로 TAM이 축소되는 것이 더 큰 위험. 공급 확대 노력에도 27년 bit 성장률 하락은 불가피하며, 이것이 27년 공급 부족 연장의 핵심 근거. - ADR의 미래: 동사는 ADR 발행을 2.5% 이내로 제한. 희소성으로 인해 ADR 프리미엄 유지 전망. ADR은 fungibility가 아니라 투자 수요 기반 확대의 관점에서 접근. 주가 안정화 이후 추가 발행 여지. - 주주환원의 기대 증가: 주주환원이 주가 하방을 지지. 연내 정책 발표 예정. 현 주가는 26, 27년 배당수익률 3.6%, 7.9%를 제공. 리포트 링크: https://bit.ly/4g0zLXs 감사합니다. (2026/7/30 공표자료)

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/30) ■ 샘 올트먼, 공화당 테드 크루즈 상원의원과 차세대 AI 모델 및 AI 안전법을 논의했으며, AI 안전 입법을 지지한다고 밝혔지만, 구체적인 내용은 공개하지 않음 ■ 오픈AI, 최대 10만 명의 학술 연구자에게 고급 AI 모델을 무료 제공하는 프로그램을 출시하고 올여름 1만 명부터 지원 ■ 오픈AI, Thinking Machines Lab 공동창업자 릴리안 웽이 복귀 예정인 것으로 보도 ■ 구글, Gemini의 macOS 음성모드에 스마트 받아쓰기와 화면 문맥 추론 기능 도입 ■ 구글, Google Flow Music에 음악 생성 모델 ‘Lyria 3.5’ 출시 ■ 스페이스XAI, Grok 4.5를 Grok Build에 도입하고 커서의 모든 구독 요금제로 확대 ■ 마이크로소프트, 영국 CMA가 Copilot 통합 후 Microsoft 365 이용자를 더 비싼 요금제로 자동 전환하면서 가격 인상을 오인하게 했는지 조사에 착수했으며 위법 판정 시 글로벌 매출의 최대 10% 과징금 가능 ■ 문샷AI, 신규 자금조달에서 목표 대비 35억 달러 확보. 기업가치는 350억 달러로 평가 ■ 코어위브, 26억 달러 규모 대출의 투자자 모집을 위해 금리 상향 및 발행 가격 하향 등 조건 완화 ■ 디즈니, 미국 개발 조직의 AI 코딩 도구를 GitHub Copilot에서 오픈AI Codex로 단계적 전환 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) 가이던스 요약 ■ F1Q27 가이던스 : 매출 898.5-909.5억 달러 vs 컨센 897.2억 달러 : PBP 367-370억 달러 vs 컨센 365.9억 달러 : IC 409.5-412.5억 달러 vs 컨센 401.1억 달러 : MPC 122-127억 달러 vs 컨센 129.6억 달러 : Azure 성장(CC 기준) +45% vs 컨센 +41.9% : CapEx 500억 달러 이상(리스 재분류 및 내용연수 증가 영향 포함) ■ CY26 가이던스 : CapEx 1,750억 달러(리스 재분류 및 내용연수 증가 영향 포함) : 상반기와 비교해 하반기 Azure 성장률 가속화 전망 (지난 분기 Modest Acceleration → 이번 분기 Accelerate) ■ FY27 가이던스 : 매출 두 자릿 수 성장 전망(지난 분기 동일) : 영업비용 한 자릿 수 중반~후반 증가 전망(지난 분기 동일) : 영업이익 두 자릿 수 성장 전망(지난 분기 동일) : CapEx 전년 대비 증가 예상 : FCF 흑자 유지 전망 ■ 리스 재분류 및 내용연수 업데이트 : 데이터센터와 사무용 건물의 추정 내용연수를 15년에서 25년으로 연장할 예정. 감가상각 인식 시점에만 영향 : 향후 데이터센터 임차의 더 많은 부분이 금융리스에서 운용리스로 전환 예정. 금융리스는 CapEx 포함, 운용리스는 포함 x https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https://microsoft.com/en-us/investor/earnings/FY-2026-Q4/Document/DownloadDocument/28/OutlookFY27Q1.pptx 감사합니다.

[삼성 이영진] 마이크로소프트(MSFT) F4Q26 실적 요약 ■ F4Q26 실적 : 매출 900억 달러(+18%, +17% cc) vs 컨센 876.2억 달러, 가이던스 867-878억 달러 : EPS $4.81 vs 컨센 $4.24 : PBP 378.5억 달러(+14%, +14% cc) vs 컨센 371.8억 달러, 가이던스 370-373억 달러 : IC 393.1억 달러(+32%, +31% cc) vs 컨센 381.5억 달러, 가이던스 379.5-382.5억 달러 : MPC 128.5억 달러(-4%, -5% cc) vs 컨센 121.6억 달러, 가이던스 117.5-122.5억 달러 : Azure 성장 +43% vs 컨센 +40.4% : Azure 성장(CC 기준) +43% vs 컨센 +40.3%, 가이던스 +39-40% : Azure 성장 추이(cc 기준) 30% → 31% → 35% → 35% → 34% → 31% → 35% → 39% → 39% → 38% → 39% → 43% : CapEx 358억 달러(금융 리스 자산 제외) vs 컨센 352.2억 달러 : CapEx 추이(리스 제외, 억 달러) 99.2 → 97.4 → 109.5 → 138.7 → 149.2 → 158 → 167.5 → 170.8 → 193.9 → 298.8 →308.8 → 358 : CapEx 410억 달러(리스 포함) vs 컨센 420.5억 달러 : CapEx 추이(리스 포함, 억 달러) 112 → 115 → 140 → 190 → 200 → 226 → 214 → 242 → 349 → 375 → 319 → 410 https://www.microsoft.com/en-us/Investor/earnings/FY-2026-Q4/press-release-webcast 감사합니다

[삼성 이영진] 메타 플랫폼스(META) 2Q26 실적 요약 ■ 2Q26 실적 : 매출 608억 달러(+28%) vs 컨센 602.2억 달러, 가이던스 580~610억 달러 : EPS(GAAP) $6.18 vs 컨센 $7.19 : CapEx 310.8억 달러 vs 컨센 333.5억 달러 ■ 3Q26 및 FY26 가이던스 : 3Q26 매출 610-640억 달러 vs 컨센 631.4억 달러 : FY26 비용 1,650-1,690억 달러 vs 기존 1,620-1,690억 달러 유지 : FY26 CapEx 1,300-1,450억 달러 vs 컨센 1,345.6억 달러, 기존 1,250-1,450억 달러 https://investor.atmeta.com/investor-news/press-release-details/2026/Meta-Reports-Second-Quarter-2026-Results 감사합니다.

구글 딥마인드, 노벨상 수상 AlphaFold팀 해체 : 구글 딥마인드는 지난 1년간 AlphaFold 개발 핵심 연구진 대부분을 다른 조직으로 재배치. 연구원들은 Gemini 기반 AI 프로젝트와 효소 설계, 핵융합, 유전체 연구 등으로 이동. 일부는 신약개발 자회사 Isomorphic Labs 전출 : AlphaFold 논문 정규 저자 가운데 약 25%는 회사를 떠났으며, AlphaFold 공동 개발자인 존 점퍼, 조나스 애들러, 알렉산더 프리첼 등 핵심 인력도 최근 앤스로픽으로 이직 : 이번 조직 개편은 단일 과학 난제를 해결하는 전담 연구팀 중심 구조에서, Gemini 기반 범용 AI가 과학 연구 자체를 지원, 자동화하는 플랫폼 중심 전략으로 전환하기 위한 것이라고 딥마인드는 설명 : 푸시밋 코흘리 딥마인드 연구부문 부사장은 “지난 9년간은 하나의 거대한 과학 문제에 집중했다면, 이제는 Gemini를 활용해 과학자들의 연구를 지원하고 궁극적으로 연구 과정 일부를 자동화하는 AI 구축에 집중하고 있다”고 설명 : AlphaFold는 2018년 개발을 시작해 단백질 3차원 구조 예측 문제를 해결하며 생명과학 연구를 혁신. 데미스 하사비스와 존 점퍼는 2024년 노벨 화학상을 공동 수상 : 딥마인드는 AlphaFold 프로젝트가 종료된 것은 아니라고 강조. 기술 상용화를 위해 2021년 설립한 Isomorphic Labs는 노바티스, 일라이 릴리 등과 협력하며 AI 기반 신약 개발을 지속하고 있다고 설명 : 프런티어 AI 경쟁이 치열해지면서 LLM을 단순 챗봇이 아닌 과학 연구를 수행하는 AI 에이전트로 발전시키려는 업계 전반의 전략 변화를 반영 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

문샷 AI, 35억 달러 투자 유치. 밸류 350억 달러 : 문샷 AI가 밸류 350억 달러로 35억 달러를 신규 조달. 목표(10~20억 달러)를 크게 웃도는 투자 유치 성공 : 현재 500억 달러 Pre Money 기준으로 추가 투자 라운드를 추진 중이며, 이후 이르면 올해 홍콩 IPO 추진 계획 : ARR은 4월 2억 달러에서 6월 3억 달러로 증가했으며, K3 출시 이후 일 매출 최소 6배 이상 증가 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, ChatGPT 주간 활성 사용자(WAU) 10억 명 돌파 임박 : 오픈AI의 내부 공유한 자료에 따르면 ChatGPT WAU는 10억 명 돌파 임박. 기존 25년 달성 목표보다 7개월 늦은 상황이지만, 출시 4년 이전 이정표 달성 : 성장세는 Gemini의 부상과 GPT-5 출시 당시의 개발 난항, 사용자 반발, Claude의 점유율 확대 등으로 일시 둔화됐으나, 기업용 AI 모델과 제품 강화에 집중하며 대응 : Gemini 앱의 월간 활성 사용자(MAU)는 9.5억 명. 검색과 AI Mode 이용량은 해당 수치에 포함되지 않으며 주간 활성 사용자 수는 공개하지 않음 : 샘 올트먼 CEO는 연초 직원들에게 구글의 AI 발전을 경계하라고 했지만, 현재는 앤스로픽이 기업용 AI 매출과 첨단 사이버보안 역량을 바탕으로 가장 큰 경쟁자로 부상했다고 평가 : ChatGPT는 5천만 명 이상의 유료 구독자를 확보. AI 에이전트 기능과 Codex, ChatGPT Work를 통합한 데스크톱 ‘슈퍼앱’도 공개 → 순수 챗봇 이용자 증가 뿐 아니라 ChatGPT 중심 Codex와 ChatGPT Work 통합 효과 반영 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

저커버그, 중국 AI 모델 금지 및 오픈 모델 관련 인터뷰 발언 “미국에서 최첨단 중국 AI를 금지하는 것은 효과적인 해결책이 아닙니다.” “중국과의 AI 경쟁에서 이기려면 미국 기업들이 경쟁력을 떨어뜨리는 병목과 장애 요인을 체계적으로 찾아 해결해야 합니다.” “AI의 미래는 모두를 위한 것이어야 합니다. AI가 소수의 기관에 중앙집중화되는 것이 아니라, 누구나 활용할 수 있는 도구가 되어야 합니다.” “사용자가 자신의 하드웨어에서 실행하고 원하는 대로 수정할 수 있는 오픈 모델을 지지합니다.” “동료 검토(peer review)나 사전 심사(vetting)는 신중한 사람들이 적절하게 운영한다면 업계에 긍정적일 수 있습니다.” “기업들이 서로를 심사하는 구조에서는 항상 규제 포획(regulatory capture)의 문제가 있습니다. 프런티어 AI 연구소들이 정말 오픈소스 모델의 성공을 원할까요? 그 부분에서는 다소 엇갈린 신호들이 있었다고 생각합니다.” “사이버보안 우려 때문에 가장 강력한 AI를 제한하는 것은 올바른 해법이 아닙니다. 그런 모델들은 기업들이 취약점을 발견하고 패치하는 데도 도움이 될 수 있습니다.” “최근 대형 AI 모델과 관련된 보안 사고를 보면, 침해를 당한 기업은 폐쇄형 프런티어 모델에 접근할 수 없었습니다. 접근이 제한돼 있었기 때문입니다. 그래서 결국 오픈소스 모델을 활용해 취약점을 수정해야 했습니다.” https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI의 탈주 AI 에이전트, 허깅 페이스 외 추가 서비스도 악용 : 오픈AI는 조사 결과 탈주 AI 에이전트가 허깅 페이스 침해 외에도 4개의 공개 서비스 및 리소스에 접근했다고 확인. 이들 서비스는 공격 인프라 구축, 데이터 중계, 흔적 은폐 등에 활용 : 하나는 AI 클라우드 플랫폼 Modal에서 고객이 배포한 애플리케이션으로, 인증 없이 공개된 코드 실행 엔드포인트가 악용된 사례 : Modal CTO는 Modal 플랫폼, 계정, 컨테이너 격리 시스템은 침해되지 않았으며, 고객 애플리케이션의 취약한 설정이 문제였다고 설명 : 허깅 페이스 기술 분석에 따르면 에이전트는 프로덕션 Kubernetes Pod에 침투한 뒤 관리자 및 루트 권한을 확보하고, 클러스터 내부 이동과 클라우드 메타데이터 접근, 내부 네트워크 및 소스코드 공급망 탐색을 수행했으며, 내부 네트워크에 181개의 악성 장치를 등록한 것으로 조사 : 다만 일반 고객 모델, 데이터셋, Spaces, 패키지 유출은 확인되지 않았음 : 오픈AI는 에이전트가 공개 웹에 노출된 자격증명과 취약한 공개 엔드포인트를 이용했으며, 허깅 페이스의 ExploitGym 정답을 탈취해 벤치마크를 ‘부정행위’로 통과하려 한 것으로 판단 : 최종 조사 결과 실제 고객 데이터 가운데 접근된 것은 ExploitGym/CyberGym 정답이 저장된 5개 데이터셋과 일부 운영 메타데이터로 한정 : 추가로 악용된 다른 서비스들에서는 허깅 페이스와 같은 수준의 플랫폼 침해는 확인되지 않았다고 설명 https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline

문샷 AI의 Kimi K3 학습도 엔비디아 GPU? 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 전일 발표된 문샷 AI의 Kimi K3 기술 보고서에는 학습 토큰, 학습에 활용한 가속기 및 대수에 대한 내용은 부재했습니다. 다만 커널 최적화 사례가 엔비디아 칩에서 측정되었고, 일부 벤치마크는 엔비디아 H20에 맞춰 측정 조건을 다시 설정했다는 설명이 있었는데요 이후 K3가 블랙웰 포함 엔비디아 GPU에서 학습되었고, 태국과 중국 데이터센터가 활용되었다는 보도가 나왔습니다. 학습을 위해 최소 두 개 이상의 중국 클라우드 사업자가 보유한 블랙웰 GPU 자원을 조합했고, GPU 및 데이터센터 간 통신을 최적화 해 대규모 분산 학습을 수행했다는 내용입니다. 또한 K3의 추론은 H20 GPU 중심으로 진행되고 있고, 문샷 AI는 규모를 확대한 K4 모델 학습을 위한 엔비디아 블랙웰 GPU 추가 확보 추진 내용도 있었습니다. 분산 학습을 위한 통신 최적화에 활용된 인프라 요소는 K3 가중치 공개와 동시에 오픈소스로 공개된 MoonEP입니다. MoonEP는 MoE 모델의 학습과 추론(prefill) 과정에서 여러 AI 칩에 분산된 전문가(Expert) 간 통신과 부하 분산을 최적화해 대규모 분산 처리 효율을 높이는 라이브러리입니다. 해당 리포지토리의 README 상 한 줄에 주목할 필요가 있는데요 MoonEP의 Supported Devices에는 엔비디아 GPU와 Zhenwu PPU(Under Review, Coming Soon)만 명시되어 있습니다. Zhenwu는 알리바바 T-Head가 개발한 AI 가속기입니다. CUDA 소스 코드 호환성을 통해 기존 AI 워크로드를 쉽게 이식할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다.  최신 공개 제품은 Zhenwu M890(144GB HMB 메모리입니다. 따라서 Zhenwu PPU 지원이 아직 정식 제공 상태는 아니지만, 향후 해당 클러스터에서 MoonEP 기반 MoE 학습 또는 추론을 수행할수 있도록 준비하는 작업으로 해석됩니다. 마침 알리바바는 '24년 문샷 AI의 10억 달러 투자 라운드를 주도했고, 8억 달러를 투자해 36% 지분을 보유했었습니다. 이후 라운드를 거치며 지분율은 희석되었겠지만, 대주주 지위를 유지하며, 주요 클라우드 AI 생태계 파트너 역할을 담당하고 있습니다. 결론적으로 Kimi K3의 학습 인프라 보도는 중국 AI 기업도 프런티어 AI 모델 학습에서는 여전히 엔비디아 GPU에 의존하고 있음을 보여주는 사례입니다. 하지만 장기적으로 국산 반도체 전환이라는 방향성은 이어지고 있습니다. (2026/7/29 공표자료)

마크 저커버그 기고문 <AI의 미래는 모두를 위한 것> AI의 미래는 모두를 위한 것이어야 합니다 민주주의와 경제의 역사는 권력이 중앙에 집중될수록 인간의 잠재력이 억눌린다는 사실을 보여줍니다. 우리는 역사적으로 매우 놀라운 시대를 살아가는 행운을 누리고 있습니다. 앞으로 몇 년 안에 사람들은 인간의 능력을 뛰어넘는 초지능을 활용해 놀라운 것을 새롭게 창조하고 발견할 수 있게 될 것입니다. 새로운 사업을 시작하고, 자신의 생각을 표현하며, 새로운 개념을 배우고, 삶과 건강, 인간관계, 경력을 더 나은 방향으로 발전시킬 수 있을 것입니다. 우리 시대의 가장 중요한 질문은 초지능이 등장할 것인가가 아닙니다. 누가 초지능을 이용할 수 있게 될 것인가가 핵심입니다. 초지능이 소수 기관에 집중돼 제한적으로 사용될 것인지, 아니면 모든 사람에게 힘을 실어주는 도구가 될 것인지가 중요합니다. 저는 개인의 역량 강화를 번영의 원천으로, 발명을 초지능의 가장 중요한 목적으로, 권력의 균형을 안전의 토대로 삼는 철학을 제안하고자 합니다. AI를 개발하는 많은 사람이 AI의 미래를 지나치게 비관적으로 이야기한다는 점은 놀랍습니다. AI가 대부분의 일자리를 없애고 인류의 역할마저 크게 축소할 것이라고 믿으면서도, 왜 그런 미래를 서둘러 만들려 하는지 이해하기 어렵습니다. AI가 너무 위험하기 때문에 안전을 확보하려면 권력을 극단적으로 집중해야 한다는 주장 역시 그 자체로 위험합니다. 절대적인 권력이 충분히 현명하기만 하면 인류를 선의로 보살필 것이라는 기대는 역사적으로 안전하거나 긍정적인 결과를 낳지 못했습니다. 인류는 지금까지 수많은 혁신적인 변화를 경험했습니다. 새로운 기술이 등장할 때마다 많은 사람이 뒤처질 것이라는 우려가 제기됐습니다. 그러나 결과적으로는 더 많은 사람이 더 큰 번영과 더 나은 건강, 더 많은 자유를 누리게 됐습니다. 우리는 AI도 마찬가지일 것이라고 믿습니다. 미래의 풍요를 모두가 함께 누릴 수 있다고 생각합니다. 우리를 지금의 위치까지 이끈 자유, 열린 탐구, 자유로운 기업 활동, 기회의 평등이라는 가치가 긍정적인 AI의 미래를 만드는 데도 중요한 원칙이 될 것이라고 믿습니다. 인류가 가장 큰 발전을 이룬 것은 사람들이 각자의 목표를 추구할 수 있도록 힘을 쥐여줬을 때였습니다. 새로운 아이디어와 중대한 혁신이 언제나 기존의 거대 기관에서만 나온 것은 아닙니다. 인간이 날 수 있다고 믿었던 자전거 가게의 형제들, 제대로 된 교육을 받지 못했지만 전기를 만들어내는 원리를 발견한 제본공 견습생, 개인용 컴퓨터가 모두를 위한 도구가 될 수 있다고 생각했던 차고 속의 젊은이에게서도 위대한 혁신이 탄생했습니다. 앞으로도 마찬가지일 것입니다. 모든 사람이 더 강력한 도구를 사용할 수 있게 되면, 개인이 미래를 만들어갈 수 있는 능력은 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 커질 것입니다. 초지능이 인류에 가져올 가장 큰 기여는 자동화가 아니라 발명일 것입니다. 초기 AI는 질문에 답하고 반복적인 업무를 처리하는 수준이었습니다. 그러나 머지않아 AI는 새로운 지식을 발견하는 데 점점 더 큰 역할을 하게 될 것입니다. 가족의 질병을 치료할 신약을 발견하거나, 사업을 개선할 새로운 방법을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사람이 하루 동안 물어볼 수 있는 질문의 수에는 한계가 있지만, 초지능이 우리의 목표 달성을 위해 만들어낼 수 있는 가치 있는 발명의 수에는 한계가 없습니다. 지능이 풍부해질수록 가장 중요한 질문은 그것을 어떤 방향으로 활용할 것인가가 될 것입니다. 일부 사람들은 초지능 자체가, 또는 초지능을 통제하는 소수의 전문가가 인류에게 무엇이 가장 좋은지를 결정해야 한다고 주장합니다. 저는 이에 동의하지 않습니다. 민주주의와 시장경제의 역사는 좋은 삶이 무엇인지에 대해 하나의 객관적인 정답이 존재하지 않는다는 사실을 보여줍니다. 따라서 가장 바람직한 방식은 각자가 자신에게 무엇이 중요한지를 스스로 결정하게 하는 것입니다. 이러한 힘을 중앙에 집중시키는 대신, 우리는 모든 사람에게 개인용 초지능을 제공하는 것이 해답이라고 믿습니다. 이는 개인이 자신의 관심사를 더 자유롭게 추구하고, 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 새로운 시대를 열 수 있습니다. 건강한 사회는 안전을 위해 견제와 균형이 필요하다는 사실을 인정합니다. 소수의 기관만 초지능을 보유하게 된다면, 이들은 필연적으로 경제와 과학, 정치에 막대한 영향력을 행사하게 될 것입니다. 아무리 선한 의도를 갖고 있더라도 이러한 권력 집중은 사람들이 자신의 미래를 스스로 선택할 수 있는 능력을 제한하게 됩니다. 하나의 사고 실험을 해보겠습니다. 단 한 사람만 초지능 변호사를 보유하고 있다고 상상해 보십시오. 그 사람의 주장이 본질적으로 틀렸더라도 법정에서 부당한 우위를 차지하게 될 것입니다. 이는 더 나쁜 사회를 만들 것입니다. 반대로 모든 사람이 초지능 변호사를 이용할 수 있다고 상상해 보십시오. 사법 절차는 지금보다 훨씬 공정하고 효율적으로 운영될 수 있습니다. 사람들에게 힘이 주어지면 이들은 자연스럽게 서로를 견제하고, 더 큰 기관의 권력도 견제하게 됩니다. 대부분의 사회적 문제는 하나의 선의로 가득한 초지능을 만들어 모든 사람의 가치관에 맞추려는 방식으로 해결할 수 없습니다. 인류는 하나의 동일한 문화와 가치관을 공유하는 집단이 아닙니다. 서로 충돌하는 이해관계와 다양한 가치관을 동시에 모두 만족시키는 기술적 해법은 존재하지 않습니다. 하나의 초지능은 결국 어떤 가치를 다른 가치보다 우선해야 합니다. 그 과정에서 모든 사람에게 선한 존재가 되는 것은 불가능합니다. 물론 여러 위험에 대해서는 진지한 대응이 필요합니다. 사이버보안과 같은 대부분의 영역에서는 오픈소스 소프트웨어의 역사가 보여주듯이, 강력한 시스템에 대한 접근을 폭넓게 개방하는 것이 장기적으로 안전과 보안을 강화하는 가장 좋은 방법이 될 수 있습니다. 생물학적 위험과 같은 일부 위험에 대해서는 강력한 모델을 책임감 있게 배포하기 위해 정부와 기관들이 더 긴밀하게 협력하는 것이 필요할 것입니다. 이러한 원칙은 경제와 일자리의 미래에도 적용됩니다. AI를 사람의 일을 대신하는 자동화 도구로 활용하는 것과, 사람들의 능력을 확장하고 새로운 사업을 만들도록 돕는 도구로 활용하는 것 사이에는 균형이 필요합니다. 그 균형이 자동화 쪽으로 지나치게 기울면 일자리와 경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 초지능이 널리 보급된다면 미래에는 일자리가 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 많아질 것이라고 생각합니다. 막대한 자본을 조달하지 않고도 사업을 시작하기가 훨씬 쉬워질 것입니다. 경제는 지금보다 더 창업과 기업가 정신을 중심으로 움직이게 될 것이며, 대기업보다 소규모 기업에서 일하는 사람의 비중도 커질 것으로 예상합니다. 초지능의 개발은 우리가 살아가는 동안 경험하게 될 가장 중대한 기술적 발전이 될 것입니다. 메타는 개인의 역량 강화, 발명, 권력의 균형이라는 원칙에 따라 초지능을 개발하는 데 전념하고 있습니다. 인류 역사의 흐름은 더 많은 힘을 사람들의 손에 돌려주는 방향으로 이어져 왔습니다. 이러한 가치가 AI의 미래를 이끌어간다면, 우리는 모두를 위한 긍정적인 미래를 만들 수 있을 것이라고 낙관합니다. https://www.wsj.com/opinion/the-ai-future-is-for-everyone-a0c24e20?mod=opinion_lead_pos5

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/29) ■ 프런티어 AI 기업 직원, 정부에 개발 속도를 의도적으로 관리할 수 있는 규제 체계 도입을 촉구하는 공동 성명 발표 ■ 젠슨 황, 워싱턴에서 초당파 의원들과 회동 후 오픈 웨이트 AI 모델이 초기 AI 산업 발전에 핵심적 요소라고 강조 ■ 오픈AI-앤스로픽, 8/1일 발표 예정인 미국 정부의 프런티어 AI 평가 프레임워크를 앞두고 행정부 대상 공동 로비. 메타와 스페이스XAI 등 경쟁사 프런티어 AI까지 사전 정부 심사 대항 포함 요구. 중국 오픈웨이트 모델의 보안 및 IP 리스크도 제기 ■ 오픈AI, 허깅 페이스를 침해한 AI 에이전트가 또 다른 기술기업의 계정 침해 사실이 확인되었다는 보도. 피해 기업은 공개되지 않음 ■ 오픈AI, 문맥 이해와 억양, 다국어, 소음 환경의 음성인식 정확도를 높인 ‘GPT-Live-Transcribe’와 ‘GPT-Transcribe’를 API에 추가 ■ 일론 머스크, Grok 4.6의 8/7일 출시 예고 ■ 스페이스XAI, SuperGrok Heavy 구독자를 대상으로 ‘Grok Build’ 초기 테스트 버전 출시 ■ 스페이스XAI, Grok 4.5를 GitHub Copilot에서 제공 ■ 커서, 인도 전용 구독 상품 Cursor Start 출시. 가격은 649루피(월 7달러) ■ 아마존, Nova Premier, Omni, Reel, Canvas 등 자체 AI 모델 개발을 단계적으로 축소하고 피터 아브빌이 이끄는 프런티어 모델 연구(FMR)에 자원 집중 ■ 아마존, 구글 TPU 소프트웨어 개발을 이끌었던 Robert Hundt를 영입. Training Neuron 소프트웨어 강화 및 CUDA에 대응하는 자체 AI 칩 생태계 구축 속도 ■ 메타-블랙록, 총사업비 약 140억 달러 및 1GW 규모의 텍사스 El Paso 데이터센터 공동 개발. 지분은 블랙록 80% 메타 20%, 2028년 가동 목표 ■ 메타, AI 생성 콘텐츠 투명성에 관한 EU AI법 행동강령 서명 예정 ■ AMD- 코어사이언티픽, 인프라 파트너십과 임대계약을 체결해 미국 컴퓨팅 용량 500MW 이상을 확보하고 최대 2.5GW까지 확장 가능하며 AMD는 코어사이언티픽 주식 워런트를 수령 ■ 미국 FCC, 국가 안보를 이유로 중국산 휴머노이드, 사족보행 로봇과 전력 인버터의 신규 수입을 제한하는 규제 발표 예정 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 문준호의 반.전] SK하이닉스 2Q26 실적 vs 컨센서스 - 매출액 79.3조원 : +257% y-y, +51% q-q : 컨센서스 83.9조원 하회 - 영업이익 60.5조원 : +557% y-y, +61% q-q : 컨센서스 64.0조원 하회 : 영업이익률 76.3% - 지배주주순이익 93.8조원 : +1,241% y-y, +133% q-q : 컨센서스 56.2조원 상회 : 지배주주순이익률 118.3% 감사합니다.

프런티어 AI 기업 직원, ‘Pacing the Frontier’ 공동성명 발표 AI는 훨씬 더 나은 미래를 만드는 데 도움이 될 수 있지만, 그런 결과가 보장된 것은 아닙니다. 세계를 선도하는 AI 기업들은 AI 연구 자체를 AI가 자동화하는 단계에 가까워졌다고 보고 있습니다. 이것이 AI 발전 속도를 정확히 얼마나 가속할지는 예측하기 어렵지만, AI 성능 향상이 우리가 그 시스템을 이해하거나 통제할 수 있는 능력을 넘어설 정도로 빠르게 진행될 위험이 실제로 존재합니다. AI의 잠재력을 제대로 실현하려면 산업계와 정부, 그리고 사회 전반이 새롭게 나타나는 위험에 대응하고, 보안 대책을 마련하며, 감독 체계를 강화할 시간을 확보할 수 있는 선택지가 필요할 수 있습니다. 하지만 각 기업과 각 국가는 치열한 경쟁에 놓여 있기 때문에, 어느 한쪽이 먼저 AI 개발 속도를 늦추는 결정을 내리기는 매우 어렵습니다. 또한 현재 세계에는 최첨단 AI 전체의 발전 속도를 의도적으로 조절할 수 있는 기술적·거버넌스적 수단도 부족한 상황입니다. 최전선 AI 모델의 출시를 모니터링하기 위해 이미 진행 중인 노력에 더해, 우리는 다음을 요청합니다. 미국 정부가 자동화된 AI 개발의 최전선(frontier) 발전 속도를 의도적으로 조절할 수 있도록 필요한 기술적, 거버넌스적 수단을 마련하기 위한 국제적 협력을 지원해 주기를 요청합니다. https://www.pacingthefrontier.com

일론 머스크, Grok 4.6과 4.7 출시 타임라인 재강조 Grok 4.6는 8/7일 전후에 출시될 예정입니다. 이 모델은 1.5T 파라미터 규모이며, SFT와 RL 크게 개선됩니다. Grok 4.7은 몇 주 뒤 출시될 예정인 2.1T 파라미터 모델입니다. 거의 모든 면에서 4.6보다 뛰어나지만, 서비스 응답 속도는 약간 느려질 것입니다. 다만 토큰 효율성은 더욱 향상될 예정입니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

문샷 AI, Kimi K4 개발을 위해 엔비디아 블랙웰 GPU 추가 확보 추진 : Kimi K3 성공 이후 K3보다 큰 차세대 모델 Kimi K4 개발을 논의 중이며, 이를 위해 엔비디아 블랙웰 GPU 추가 확보 추진 : 관계자들에 따르면 Kimi K3는 블랙웰 포함 NVIDIA GPU에서 학습. 백악관 과학기술정책실(OSTP) 마이클 크라치오스는 태국 데이터센터를 K3의 학습 클러스터로 지목, 일부 학습은 중국 내에서도 진행된 것으로 알려짐 : 다만 중국의 데이터 반출 규제로 인해 대규모 사전학습 데이터를 해외 데이터센터로 이전하기 어려워 중국 내 학습이 병행됐다는 설명 : 알리바바 Qwen3.8-Max 역시 블랙웰 GPU에서 학습된 것으로 알려짐 : 중국 AI 기업들이 추론에서는 국산 AI 칩 도입을 확대하고 있지만, 프런티어급 AI 모델 학습에서는 여전히 NVIDIA GPU에 크게 의존하고 있음을 보여주는 사례 : 문샷은 K3 학습을 위해 최소 두 개 이상의 중국 클라우드 사업자가 보유한 블랙웰 GPU 자원을 조합해 사용했으며, GPU 간 및 데이터센터 간 통신을 최적화해 대규모 분산학습을 수행 : K3 추론은 미국의 수출 규제로 중국 판매가 허용된 H20 GPU를 중심으로 운영. 출시 직후 폭발적인 수요로 GPU 부족이 발생해 48시간 만에 신규 구독을 일시 중단 : 미국 상무부 산업안보국(BIS)은 문샷 등 중국 AI 기업들의 첨단 미국 AI 칩 접근 여부를 공식 조사 중이며, 중국 기업의 해외 데이터센터를 통한 원격 GPU 접근까지 규제를 확대하는 방안도 검토 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

코어 사이언티픽-AMD, 최대 2.5GW AI 데이터센터 파트너십 체결 : 코어 사이언티픽과 AMD는 AMD AI 솔루션 구축을 지원하기 위한 전략적 파트너십을 체결했으며, AMD는 최대 2.5GW 규모 AI 데이터센터 캐파 확보 : 초기에는 2027년부터 미국 내 500MW 이상의 AI 인프라를 제공하며, 향후 고객 수요에 따라 최대 2.5GW까지 단계적으로 확대 가능 : 양사는 AI 데이터센터의 물리적 인프라를 공동 설계하고, AMD Instinct GPU, EPYC CPU, ROCm 소프트웨어를 기반으로 AI 컴퓨팅 환경을 구축할 예정 : AMD는 이번 계약을 통해 모델 개발사, 클라우드 사업자, 기업 고객이 AMD AI 인프라를 더 빠르고 대규모로 도입할 수 있도록 생태계를 확대한다는 전략 : 코어 사이언티픽은 고밀도 AI 데이터센터 구축 역량을 바탕으로 AMD의 차세대 AI 제품 로드맵을 지원하고, 양사 협력을 장기적으로 확대할 계획 : 계약의 일환으로 AMD는 일정한 상업적 조건 충족 시 시장 가격 기준으로 코어 사이언티픽 보통주를 매입할 수 있는 신주인수권(Warrant)도 부여받음 https://investors.corescientific.com/news-events/press-releases/detail/139/core-scientific-announces-second-quarter-2026-results

메타-블랙록, 텍사스 El Paso 1GW 데이터센터에 140억 달러 공동 투자 : 메타와 블랙록은 현재 건설 중인 텍사스 El Paso 데이터센터 캠퍼스를 공동 개발, 소유하는 합작법인 설립 : 캠퍼스는 1GW의 컴퓨팅 용량을 갖추고 2028년부터 단계적으로 가동할 예정 : 블랙록 운용 펀드가 합작법인 지분 80%, 메타가 20%를 보유. 건물과 전력, 냉각, 네트워크 등 장기 인프라를 포함한 총 개발비 약 140억 달러를 지분율에 따라 부담 : 거래 종결 시 메타는 약 23억 달러 규모의 토지 및 건설 중인 자산을 출자하고, 블랙록은 약 49억 달러를 현금 출자. 메타는 지분율을 80대20으로 맞추기 위해 약 10억 달러를 일회성으로 지급받을 예정 : 블랙록 투자금의 일부는 125억 달러 규모의 차입금(Debt Financing) 으로 조달하며, 블랙록 산하 글로벌 인프라스트럭처 파트너스(GIP) 와 HPS 인베스트먼트 파트너스(HPS) 도 투자 참여 : 메타는 캠퍼스 전체를 임차하는 최초이자 완공 시점의 유일한 입주자가 되며, 건설관리·행정·자산관리도 담당. 임대기간은 최초 4년에 4회의 연장 옵션을 포함해 최대 20년 : 메타는 최초 약 130억 달러(시간에 따라 감소)의 잔존가치보증(RVG) 을 제공하며, 임대기간 첫 16년 내 특정 조건이 충족될 경우 자산의 공정가치가 보증 기준을 밑돌면 그 차액을 부담 https://about.fb.com/news/2026/07/meta-announces-new-venture-with-blackrock-to-develop-data-center-in-el-paso

아마존, AI 전략 전면 개편. 주력 Nova 모델 축소하고 프론티어 AI 개발 집중 : 아마존은 AI 전략을 전면 개편해 Nova Premier, Nova Omni, Nova Reel, Nova Canvas 등 주력 Nova 모델 개발을 단계적으로 축소하고, 엔지니어 인력과 컴퓨팅 자원을 소수의 프론티어 AI 프로젝트에 집중 : 축소 대상 모델들은 내부적으로 KTLO(Keep the Lights On) 상태로 전환돼 기존 고객 지원은 계속하지만 신규 기능 개발과 연구 투자는 사실상 중단 : 확보 자원은 Frontier Model Research(FMR) 조직으로 이동하고 있으며, Covariant 공동창업자인 피터 아브빌(Pieter Abbeel)이 차세대 플래그십 파운데이션 모델 개발 총괄. 내부 목표는 올해 AWS re:Invent에서 공개 : 이번 개편은 최근 AGI 조직 감원과 AGI Lab 폐쇄에 이은 후속 조치로, AI 조직은 AI 칩과 양자컴퓨팅까지 총괄하는 피터 드산티스(Peter DeSantis) 체제로 재편 : 다만 Nova 브랜드를 종료하는 것은 아니며, Nova 2 Sonic, Nova 2 Lite, Nova Forge, Nova Act는 계속 개발되고, FMR의 차세대 모델 역시 Nova 브랜드로 출시될 가능성 : 아마존은 고객이 사용 중인 기존 Nova 모델은 계속 지원하고, 제품군 개편에 맞춰 마이그레이션 경로도 제공할 계획 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

엔비디아, Hut 8 텍사스 1GW AI 데이터센터 장기 임차 확인 : Hut 8이 최근 상업화한 텍사스 Beacon Point 1GW AI 데이터센터 캠퍼스의 장기 임차인이 엔비디아라고 보도 : Hut 8은 기존(1차 5월, 2차 7월 상업화 발표)에서 ‘투자등급 고객’이라고만 공개했으며, 엔비디아가 처음으로 확인 : 엔비디아는 352MW IT 용량 2건(총 704MW IT 용량)에 대해 각각 15년 장기 리스 계약을 체결했으며, 이는 1GW 전력 규모 캠퍼스 전체를 상업화한 계약. 기본 계약 가치는 196억 달러. : 계약에는 15년 연장 옵션이 포함돼 있으며, 옵션까지 행사될 경우 총 계약 기간은 30년, 최대 계약 규모는 약 502억 달러 : Beacon Point 캠퍼스는 엔비디아의 DGX SuperPOD 및 차세대 AI 클러스터 구축을 위해 설계됐으며, 향후 수십만 개 규모의 엔비디아 GPU를 수용할 수 있는 AI 데이터센터로 개발 예정 : 엔비디아는 시설을 직접 사용하는 동시에 코어위브 등 AI 클라우드 사업자에게 재임대하는 모델도 검토 중이라고 보도. GPU뿐 아니라 전력과 데이터센터까지 선점하는 인프라 전략 : Hut 8은 엔비디아의 신용도를 바탕으로 프로젝트 자금 조달을 추진할 수 있게 됐으며, 대규모 AI 데이터센터 개발 역량을 입증 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

문샷 AI, Kimi K3 가중치 공개와 라이선스 정책 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 문샷 AI가 예고대로 Kimi K3의 가중치(웨이트) 공개 및 기술 보고서를 발표했습니다. 모델 측면에서 추가 내용은 활성 파라미터가 104B라는 점입니다(총 파라미터 2.8T) SFT 단계부터 양자화를 고려한 학습을 적용했지만, 허깅 페이스에 업로드된 파일 사이즈만 1.56TB입니다. 개인도 모델을 돌릴 수는 있습니다. 집에 RTX 5090 80대가 있거나, H100, 200을 구비해놨다면 말이죠 K3의 설계 철학은 3가지 축의 동시 확장입니다. - 시퀀스 길이(KDA + Gated MLA) - 네트워크 깊이(AttnRes) - 모델 넓이(Stable LatenetMoE) 그리고 사후 학습은 3단계를 거쳤습니다. SFT(에이전트 데이터 학습) → RL(일반 추론, 에이전트 코딩 강화) → MOPD(다중 교사 증류 - 여러 전문 모델 능력을 하나로 결합) 추가로 FlashKDA(KDA의 순차 recurrent state 갱신과 GPU 활용률), MoonEP(MoE 분산 학습), AgentENV(에이전트 RL 환경)와 같은 핵심 인프라 요소도 오픈소스로 공개했습니다. 다만 라이선스 정책은 기존 K2.6가 MIT 라이선스에 대규모 상업 서비스의 모델 표시 의무만 추가한 형태였다면, Kimi K3 라이선스가 새롭게 도입되었습니다. K3 라이선스에는 대형 MaaS 사업자에 대한 상업 계약 의무가 신설되었습니다. K3를 API, 파인튜닝 서비스처럼 서드파티가 실질적으로 제어하는 형태로 제공하고, 라이선스 사용자와 계열사의 최근 12개월 합산 매출이 2,000만 달러를 초과할 경우 상업적 사용 전에 문샷 AI와 별도 계약을 체결해야합니다. 물론 내부 사용과 문샷 AI의 공식 제품 및 인증 추론 파트너를 통한 활용에는 MaaS 계약 및 모델명 표시 의무가 적용되지 않습니다. 인증 추론 파트너와의 별도 계약이 모델 라이선스 사용 계약을 갈음하는 형태입니다. Kimk K3의 Day 0 런칭, 추론 호스팅 파트너로는 투게더 AI, 디지털오션, 네비우스, 파이어웍스 AI, Baseten가 포함되었습니다. 라이선스 정책 변화는 수익화 필요성을 의미합니다. 다만 모델 침투 측면과 일정 부분 균형을 맞춘 모양입니다. 최근 미국 AI 산업 내 오픈 웨이트 모델 관련 공동 서명이 진행되며 일종의 편 가르기가 진행되고 있습니다 오픈 모델 성장은 AI 인프라에게는 좋습니다. 진영 구축에 엔비디아가 앞장서는 이유기도 하지요 미국 AI 모델 기업 중 공동 서명에 앤스로픽만 참여하지 않았습니다. 아모데이가 별도 의견을 내놓았지만 시선이 곱지는 않네요 이제 확인할 것은 K3의 점유율 추이와 오픈 웨이트 관련 각국 정부의 정책입니다. (2026/7/28 공표자료)

오픈AI, Codex와 ChatGPT Work 한도 리셋 오늘은 ChatGPT Work의 빠른 확산과, 이를 위해 쏟아진 모든 놀라운 노력들을 함께 축하하고 있습니다. 그래서 사용 한도를 초기화하고 싶은 기분이 듭니다. Ultra와 /fast를 잘 붙잡고 계세요. 몇 시간 뒤 제가 다시 노트북으로 돌아오면 찾아오겠습니다! 노트북으로 돌아왔습니다. Codex와 ChatGPT Work의 모든 유료 사용자에 대한 사용 한도가 초기화되었습니다. 와아아아아아! 정말 좋은 날이네요! → 기분이 좋으면 한도를 리셋해주는 오픈AI. 어디 숨겨둔 캐파가..? https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

중국DUV는 정해진 방향성이지만 AI사이클과 구분할 필요가 있다 [삼성증권 반도체, IT/이종욱] 7/27(어제밤) 복수의 언론에서 국가 지원 기업의 immersion DUV 노광장비의 양산 가능성을 언급했습니다. SMIC, CXMT를 상대로 26년 5대, 27년 20대 생산 목표이며 아직은 양산성 검증이 필요한 수준입니다. ASML은 25년 131대의 immersion DUV 제품을 출하했습니다. 이 장비는 주로 7nm, 14nm, 28nm등의 반도체를 생산하는데 사용됩니다. 아주 새로운 이야기는 아닙니다. 25년 화웨이와 연계된 상하이 위량성에서 193nm Immersion DUV 개발중이라는 이야기가 있었고 이번 양산도 위량성 개발팀이 주도한 프로젝트로 보입니다. 다만 중국이 Immersion 플랫폼을 국산화한 첫번째 사례로 성능 차이를 논외로 하고 나면 ASML의 2008년 기술 수준까지 확보했다는 점에서 의미가 있습니다. 중국 반도체 생태계는 장기적으로 한국 반도체 산업에 위협 요인인 것은 사실입니다. 또한 중국 반도체의 자립도가 높아지는 것도 불가피한 방향성입니다. 앞으로 반도체 업황이 좋을때나 안 좋을 때나 중국 반도체는 상시적으로 한국 반도체의 위협이 될 것입니다. ASML 등 글로벌 장비 업체에 부정적 뉴스임은 분명해 보입니다. 그러나 적어도 중국 반도체가 이번 AI 반도체 사이클에 미치는 영향은 제한적입니다. 왜냐하면 이번 사이클의 본질은 미국 하이퍼스케일러들과 엔비디아의 데이터센터 생태계에 있기 때문입니다. AI 반도체와 서버디램은 균질한 커머디티가 아닙니다. 품질과 필드 불량률이 직접적인 TCO 차이로 드러나며 검증에는 많은 시간이 필요합니다. 게다가 중국 반도체는 지정학 리스크로부터 자유로울 수 없습니다. 따라서 중국 AI반도체와 중국 디램이 미국 데이터센터 생태계에 진출하는 상황은 상상하기 힘들고, 중국 반도체의 발전 정도에 따라 구글의 Capex가 변화할 가능성도 당분간은 없어 보입니다. 우리는 중국 DUV가 노광장비 기업을 넘어 미국 반도체 주가 하락으로 이어지는 것이 꼬리가 몸통을 흔드는 전형적인 현상이라고 생각합니다. 이를 통해 현재 반도체의 취약한 주식 센티멘트를 재확인하고 있을 뿐입니다. 중국 변수는 이번 사이클의 peak-out 시점에 대한 것이 아닌 다음 사이클 저점의 깊이에 대한 논쟁이며 현재 약 5배 내외에 거래되는 메모리 3사 P/E 멀티플에 상당히 반영되어 있습니다. 그러나 우리가 지금 필요한 것은 이번 사이클이 peak-out했냐의 증거를 찾는 것이고 AI 데이터센터 투자 지속성 논란에 중국 반도체의 영향은 제한적입니다. 이번 사이클의 본질인 AI 데이터센터 투자의 지속성 논란을 정면돌파하는 이벤트가 나올지가 핵심이며 이것에 주목하고 있습니다. 감사합니다. (2026/7/28 공표자료)

엔비디아의 SSI 투자 - 일리야 수츠케버의 연구 방향성은? 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 엔비디아가 일리야 수츠케버가 설립한 Safe Superintelligence(SSI)에 대한 투자와 장기 전략적 파트너십을 체결했습니다. SSI는 엔비디아 Vera Rubin을 활용해 현재보다 10배 확대한 컴퓨팅 캐파를 확보하고, 연구 스케일업을 본격화할 계획입니다. 또한 SSI의 연구 성과를 활용해 엔비디아의 현재 및 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 공동으로 발전시키는 기술 협력도 추진 예정입니다. 투자 규모는 공식적으로 알려지지 않았으나, 50억 달러 수준의 현금 투자로 보도되었습니다. 다만 10배 컴퓨팅은 현재 규모 자체를 알 수 없어 추정해볼 수 없고, 하드웨어 공급 일정 및 세부 디테일이 부재한 상황입니다. 올해 3월 엔비디아가 Thinking Machines Lab 투자에서 27년 초 Vera Rubin 배치를 시작해 1GW를 목표로 하는 것과도 결이 다르네요 SSI는 24년 6월 설립 후 2년 간 모델, 데모, 논문, 매출 모두 없지만, 320억 달러 밸류를 인정받고 있고 70억 달러를 조달한 전설의 포켓몬 같은 기업입니다. 엔비디아는 비공개로 유지되어온 SSI의 연구를 이례적으로 검토한 후 파트너십을 결정했고, 수츠케버는 "규모를 확대할 가치가 있는 연구를 확보했다"고 강조했습니다. 별도 X 포스팅을 통해서도 "이제 SSI를 확장할 때다" 라는 코멘트를 남겼습니다. SSI는 2년간 더 큰 모델 대신 전혀 다른 연구 방향 추진했습니다. 수츠케버는 지난 11월 팟캐스트에서는 AI는 스케일링 시대에서 연구의 시대로 넘어가고 있다고 언급하기도 했는데요 GPU를 많이 사는 회사보다 신규 알고리즘을 먼저 찾고 새로운 학습 레시피 설계 능력이 중요해진다는 이야기입니다. 과거 인터뷰 등에서 힌트를 얻어보면 인간 수준의 일반화, 적은 데이터로 배우는 능력, 감정 및 가치 함수와 등 뇌의 학습 메커니즘 등 뇌가 작동하는 방식 중 충분히 주목받지 못했던 측면에 초점을 맞추고 있습니다. 이제는 스케일업할 SSI의 연구는 과연 무엇일까요? 추가로 흥미로운 점은 SSI가 구글 투자의 투자를 받았고, 초기 TPU 외부 고객으로 알려진 사실입니다. TPU로는 적절한 스케일업이 불가능했다는 판단일까요? 기대를 모으는 SSI의 연구 결과와 캐파 확장은 추가 업데이트해 드리도록 하겠습니다. (2026/7/28 공표자료)

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/28) ■ 오픈AI, 샘 올트먼이 워싱턴에서 행정부, 의회 관계자들에게 차기 AI 모델을 사전 공개하고 사이버보안 및 오픈 웨이트 정책 논의 예정 ■ 문샷AI, Kimi K3의 가중치와 기술 보고서 및 지원 구성요소를 오픈소스로 공개 ■ 엔비디아, 젠슨 황 CEO가 미 의회를 방문해 미국의 AI 주도권과 오픈소스 모델의 중요성을 논의 예정 ■ 엔비디아, 일리야 수츠케버의 SSI에 상당한 규모(50억 달러 거론)로 투자하고 GPU 공급을 통해 SSI의 컴퓨팅을 10배 확대하는 장기 협력 체결 ■ 엔비디아 주도로 소프트웨어와 AI 에이전트 보안을 위한 Open Secure AI Alliance 출범 ■ 마이크로소프트, 첫 자체 사이버보안 특화 모델 MAI-Cyber-1-Flash 공개 ■ 구글-마이크로소프트, AI 기반 보안 연구 확산으로 신규 발견되는 소프트웨어 취약점이 사상 최고 수준에 도달했다고 언급 ■ 오픈AI, 아일랜드에 EU 본사를 설립하고 250명을 채용하며 유럽 사업과 규제 대응을 위한 현지 조직 확대 ■ 앤스로픽, 코그니전트와 기업 고객의 Claude 도입 확대를 위한 파트너십 강화 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, 오픈 웨이트 모델 금지 반대…칩 통제, 증류 단속, 안전성 평가가 해법 : 다리오 아모데이는 앤스로픽은 오픈 웨이트(Open-Weights) 모델 금지를 주장한 적이 없으며, 위험한 능력이 없는 오픈 웨이트 모델은 기업, 개발자, 연구자에게 가치 있는 공공재라고 강조 : 미국 기업의 중국산 오픈 웨이트 모델 사용을 금지하는 보호주의 정책은 국가안보 문제를 해결하지 못하며, 핵심 위험은 중국 등 권위주의 국가가 미국보다 강력한 AI를 개발해 군사, 감시 역량을 강화하는 것이라고 설명 : 또 다른 위험으로는 강력한 AI의 사이버 공격, 생물학 무기 개발 악용과 정렬 문제를 지목했으며, 오픈 웨이트 모델은 안전장치 적용과 사용 통제가 어려워 상대적으로 위험할 수 있지만 사용 금지는 실효성이 없다고 평가 : 이에 대한 해법으로 ▲중국에 대한 첨단 AI 칩, 반도체 장비 수출 및 밀수 차단 ▲산업 규모의 AI 모델 증류 단속 ▲오픈, 폐쇄형을 불문한 충분히 강력한 AI 모델의 출시 전 의무적 안전성 평가 제시 : 특히 중국의 산업 규모 증류는 칩 수출 규제를 우회해 AI 격차를 수개월 수준까지 좁힐 수 있다며, 문제는 오픈 웨이트 자체가 아니라 이를 지원하는 권위주의 국가의 전략이라고 지적 : 오픈 웨이트 모델이 항상 방어자에게 유리하거나 안전성을 높인다는 주장에는 동의하지 않는다며, 이러한 논쟁은 사전 가정이 아니라 엄격한 출시 전 안전성 평가를 통해 판단해야 한다고 강조 https://www.anthropic.com/news/position-open-weights-models

트럼프 행정부, 프런티어 AI 모델 사전 검토 체계 확정 임박 : 트럼프 행정부는 AI 기업이 첨단 사이버 역량을 갖춘 프런티어 모델을 외부 파트너에게 제공하기 전 최대 30일간 정부에 접근 권한을 부여하는 자발적 검토 프레임워크를 8월 1일까지 확정할 계획 : 백악관 국가사이버국장실(ONCD)은 약 2주 전 오픈AI, 앤스로픽, 구글에 초안을 전달했으며, 3사는 공동 수정 의견을 제출. 검토 기관으로는 국가안보국(NSA)과 상무부 산하 AI 표준혁신센터(CAISI) 공동 참여가 거론 : 프레임워크는 앤스로픽이 공격적 사이버 역량을 이유로 Mythos의 광범위한 공개를 보류한 이후 마련됐으며, 앤스로픽 수출통제와 오픈AI GPT-5.6의 단계적 출시 요구로 제기된 임시방편식 규제 비판에 대응해 검토 절차를 표준화하는 것이 목적 : 프런티어 모델의 정의에는 모델 크기, 배포 방식, 제3자 평가로 측정한 특정 역량 등이 검토되고 있으나, 기업들은 폐쇄형과 오픈소스 모델의 기준 차이 및 대형 연구소 중심의 제도 설계를 우려. 역량에 따른 오픈소스 모델 면제 여부도 논의 중 : 참여 기업은 핵심 인프라와 사이버 방어 지원을 받을 수 있지만 구체적 자원 규모와 배분 방식은 불분명하며, 프런티어 모델로 분류되지 않는 오픈소스 모델은 지원 대상에서 제외될 가능성 : 행정부는 참여가 의무가 아니라고 밝혔지만, 앤스로픽 수출통제 사례 이후 기업이 자발적 검토를 거부할 경우 어떤 조치를 받게 될지는 확정되지 않음 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

일리야 수츠케버가 돌아왔다! 이제 SSI를 확장할 때다. 엔비디아와 장기적인 전략적 파트너십을 체결하게 되었음을 발표합니다. 엔비디아는 SSI에 대규모 투자를 진행하며, 이를 통해 향후 12개월 동안 우리의 컴퓨팅 규모를 10배로 확대할 수 있게 됩니다. 우리의 연구가 이제는 본격적으로 규모를 확대할 가치가 있는 단계에 도달했다고 판단했으며, 이번 파트너십을 통해 이를 실현할 수 있게 되었습니다. → SSI는 제품 없이 밸류 320억 달러 달성. 엔비디아는 비공개로 유지된 SSI의 연구를 이례적으로 검토한 뒤 이번 파트너십 결정 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

엔비디아, 일리야 수츠케버의 SSI에 투자 및 Vera Rubin 공급 : 엔비디아는 일리야 수츠케버가 설립한 Safe Superintelligence(SSI)에 투자하고 장기 전략적 파트너십을 체결 : SSI는 엔비디아의 차세대 Vera Rubin 시스템을 확보해 컴퓨팅 규모를 현재보다 10배 확대하고, 지난 2년간 비공개로 개발해 온 안전한 초지능 연구의 스케일업을 본격화할 계획 : 양사는 AI의 미래에 대한 SSI의 연구 성과와 통찰을 활용해 엔비디아의 현재 및 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 공동으로 발전시키는 기술 협력도 추진 : 엔비디아는 철저히 비공개로 유지된 SSI의 연구를 이례적으로 검토한 뒤 파트너십을 결정했으며, 일리야 수츠케버는 “규모를 확대할 가치가 있는 연구를 확보했다”고 강조 : 구체적인 투자액과 Vera Rubin 시스템 도입 규모는 공개되지 않았으며, SSI는 컴퓨팅을 늘려 연구 스케일업을 추진할 계획 https://nvidianews.nvidia.com/news/ilya-sutskevers-safe-superintelligence-inc-and-nvidia-announce-long-term-strategic-partnership

오픈AI, AI가 근로자의 직무 경계를 확장 : 미국 ChatGPT 유저의 업무 메시지 80만 건 이상을 분석한 결과, 전체 업무 메시지의 16.8%, 범용 업무를 제외한 직업 특화 메시지의 43.5%가 사용자의 본래 직무 밖에 해당하는 업무로 확인 : 직무 외 업무 비중은 고객 경험 77%, 디자인 75%, 인사 69%, 법률 56%, 마케팅 53%로, 8개 직군 가운데 5개에서 절반을 상회 : AI를 통해 영업 담당자가 고객 데이터를 분석하고 마케터가 웹사이트 문제를 해결하는 등, 과거 다른 부서나 전문가에게 넘기던 재무 계산, 기술 문제 해결, 마케팅 업무 등을 직접 수행하는 ‘업무 교차’가 확산 : 디자인은 다른 직군의 업무를 많이 가져오는 반면, 엔지니어링은 기술 문제 해결 등 다른 직군으로 확산되는 업무의 주요 공급원으로 나타남. 마케팅은 외부 업무를 가져오는 동시에 다른 직군으로도 널리 확산되는 양방향 교차가 확인 : 특히 전문 인력이 부족한 소규모 조직에서 직무 외 AI 활용이 더 활발했으며, 오픈AI는 AI가 기존 업무의 생산성을 높이는 수준을 넘어 직무 범위와 조직의 분업 구조 자체를 재편하고 있다고 평가 https://openai.com/index/how-ai-is-expanding-what-people-do-at-work/

젠슨 황의 두번째 X 포스팅은 Open Secure AI Aliance 강조 공격자들은 최첨단 AI를 보유하고 있습니다. 방어자들에게도 최고의 오픈 모델과 폐쇄형 모델, 그리고 글로벌 커뮤니티의 힘이 결합된 최첨단 AI 생태계가 필요합니다. 허깅페이스 침해 사고 당시 폐쇄형 AI는 핵심적인 포렌식 분석을 차단했습니다. 반면 오픈 웨이트 최첨단 모델은 침입 확산을 억제하는 데 도움을 줬습니다. 이것이 우리가 ‘Open Secure AI Alliance’를 만든 이유입니다. → 온 세상이 오픈 모델이다..! https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

엔비디아 주도 ‘Open Secure AI Alliance’ 출범 : 엔비디아는 마이크로소프트, IBM, 팔란티어, 크라우드스트라이크, 서비스나우, 네이버, SK텔레콤 등 40여 개 기업 및 기관과 함께 AI 안전과 사이버보안을 위한 개방형 기술을 개발, 공유하는 ‘Open Secure AI Alliance’ 출범 : 개방형 모델과 에이전트 하네스는 방어자가 시스템을 직접 검사, 수정하고 자체 인프라에서 실행할 수 있어, 폐쇄형 모델을 보완하고 특정 공급업체에 대한 의존과 단일 장애 지점을 줄일 수 있다는 입장 : 최근 허깅 페이스 침해 사고에서 폐쇄형 AI가 포렌식 분석을 차단한 반면, 자체 구축한 오픈 가중치 GLM 5.2가 1만7,000건 이상의 작업을 분석해 침입 억제를 지원한 사례를 개방형 AI 방어 체계의 필요성으로 제시 : 엔비디아는 모델, 가중치, 데이터와 함께 에이전트 행동을 시험, 추적, 감사, 통제할 수 있는 오픈소스 하네스 연구 프로젝트 ‘NOOA’를 공개 : 참여사들은 AI 에이전트의 신원 및 권한 관리, 격리, 안전한 모델 형식, 멀티모델 취약점 스캐닝, 보안 코딩 등 전체 에이전트 스택을 포괄하는 개방형 방어 체계를 공동 개발할 계획 : 엔비디아는 개방형 모델의 오용 위험을 인정하면서도 폐쇄형 시스템에도 동일한 위험이 존재한다며, 개방을 제한하기보다 강력한 가드레일과 평가, 오용 금지 규칙, 신속한 취약점 대응을 결합해야 한다고 주장 : 정책 당국에는 개방형 최첨단 AI를 보안 위협이 아닌 방어 자산으로 인정하고, 데이터세트, 평가 프레임워크, 공격 시뮬레이터, 레드팀 도구 등 공동 인프라에 투자할 것을 촉구 https://blogs.nvidia.com/blog/open-secure-ai-alliance

샘 올트먼, Relentless 인터뷰 주요 내용 ■ AI 시대의 스타트업 : AI로 소규모 팀의 개발 범위와 속도가 크게 향상됐으며, 과거 1년이 걸렸을 제품을 몇 주 만에 만들 수 있게 됨 : 기존 기업이 경직된 반면 비용과 개발 주기가 빠르게 줄고 있어, 현재를 스타트업이 가장 큰 구조적 우위를 누릴 수 있는 시기로 평가 : 현재의 AI 에이전트를 특정 산업에 적용하는 사업도 성공할 수 있지만, 시대를 대표하는 기업은 2~4년 뒤 모델 성능을 전제로 지금은 불가능한 문제에 도전하는 곳에서 나올 가능성이 높다고 전망 : 단순히 인력을 줄이고 Codex를 더 사용하는 수준이 아니라, AI를 전제로 조직과 사업 운영 방식 자체를 새롭게 설계해야 한다고 강조 ■ 오픈AI의 사명과 AI 권력 분산 : 오픈AI의 목표는 저렴하고 강력한 지능을 대량 생산해 모든 사람에게 제공하고, 광범위한 번영으로 연결하는 것 : 현재 가장 우려하는 위험으로 정부나 소수 기업이 AI를 통제하는 ‘AI 권위주의’를 지목 : 안전을 이유로 하나의 모델이나 기업을 ‘기계 신’처럼 만들기보다, 일정한 가드레일 아래 강력한 AI를 개인과 사회에 분산해야 한다고 주장 : 오픈AI는 모든 산업별 애플리케이션을 직접 만들기보다 지능을 생산하는 플랫폼에 집중하고, 그 위의 제품은 분산된 생태계가 구축하기를 희망 ■ 특이점과 초지능 : “우리는 이제 특이점 안에 있다”며, 과거 먼 미래로 여겼던 변화가 현실에서 시작됐다고 평가 : 초지능은 아직 완성되지 않았지만 이미 도달을 향한 확실한 경로에 올라섰으며, 최근 처음으로 초지능 이후의 과제를 생각하기 시작했다고 언급 : 현재는 AI의 궤적이 자유와 분산으로 향할지, 권위주의와 권력 집중으로 향할지를 결정하는 중대한 시기라고 진단 : 초지능 개발 이후의 핵심 과제는 지능을 널리 보급하고, 경제적 성과를 소수에게 집중시키지 않으면서 광범위한 번영을 실현하는 것 ■ AI 시대의 일자리와 인간의 역할 : 대부분의 직업은 AI에 맞춰 예상보다 크게 변화하면서 유지되고, 인간은 새로운 일과 지적 성취의 대상을 계속 만들어낼 것으로 전망 : 다만 AI가 장기간 풀리지 않던 문제를 빠르게 해결하기 시작한 수학은 인간의 역할이 근본적으로 달라질 가능성이 높은 분야로 지목 : AI가 생산성을 높여도 사람들은 덜 일하기보다 기대 수준을 높이고 더 많은 일을 수행할 가능성이 높으며, 대규모 여가 사회가 곧바로 실현되지는 않을 것으로 예상 : 초지능 이후에도 경쟁하고 창조하며 타인에게 유용한 존재가 되려는 인간의 욕구는 유지되고, 사람들은 예상보다 훨씬 바쁘게 살아갈 것으로 전망 : AI와 로봇이 경제적 생산을 담당할수록 함께 요리하고 식사하는 것처럼 사랑과 관계를 표현하는 인간적 경험의 가치는 오히려 커질 수 있다고 설명 ■ 오픈AI의 차세대 제품 : 지금까지 AI의 두 가지 대형 제품 형태는 챗봇과 코딩 에이전트였으며, 현재 코딩 에이전트가 폭발적으로 성장하고 있다고 평가. 세 번째 제품 형태는 사용자를 지속적으로 지원하는 상시형 에이전트가 될 것이며 조만간 등장할 것으로 전망 : 오픈AI는 연구소에서 제품 기업으로 전환한 데 이어, 대규모 인프라와 공급망을 조율하는 새로운 단계로 진입할 예정 : 오픈AI의 다음 10~100배 성장을 자신의 강점과 연결할 방안을 찾았지만, 구체적인 내용은 아직 공개하지 않음 ■ Codex와 선택과 집중 : Codex는 초기에 Claude Code보다 크게 뒤처졌지만, 코딩이 경제적 가치와 AI의 재귀적 자기개선에 필수적이라고 판단 : 사실상 불가능하다는 평가에도 팀이 역전에 성공했으며, 현재 자신이 아는 최고 수준의 개발자 다수가 Codex를 사용한다고 주장 : GPT-3의 가능성이 확인됐을 때 로보틱스 연구를 중단한 것처럼, 최근에는 코딩 에이전트에 컴퓨팅과 인력을 집중하기 위해 Sora와 브라우저 관련 작업도 중단했다고 밝힘 : Sora의 성공 가능성이 낮아서가 아니라, 제한된 자원을 코딩 에이전트에 투입하는 편이 오픈AI의 목표에 더 중요하다고 판단한 것 ■ 컴퓨팅과 AI 인프라 : AI 확장의 가장 큰 병목은 순서대로 트랜지스터와 전자, 즉 반도체와 전력이라고 진단 : 과거 금융시장의 부담을 의식해 컴퓨팅 수요를 지나치게 낮게 예상하고 충분히 투자하지 못한 것이 명백한 실수였다고 인정 : 발전부터 토큰 제공까지 모든 과정을 내부화하지는 않겠지만, 칩과 모델의 공동 설계를 포함해 기존보다 긴밀한 공급망을 구축할 계획 : 공급업체에 납기를 요구하는 데 그치지 않고 향후 모델과 연구 성과를 공유해, 오픈AI의 기술 로드맵에 맞춰 투자를 확대하도록 설득하고 있다고 설명 : 알고리즘이 더 나은 알고리즘을 만드는 것만큼, 데이터센터가 로봇과 자동화된 공급망을 활용해 더 많은 데이터센터를 건설하는 구조도 중요하다고 강조 : 향후 데이터센터의 지능이 반도체, 전력설비, 데이터센터를 추가 건설하고, 새로 확보한 컴퓨팅이 다시 컴퓨팅 생산을 확대하는 선순환 구조를 전망 ■ 조직 운영과 리더십 : 하루 300~400명과 메시지를 주고받으며 연구, 고객, 공급망의 실시간 정보를 확보하지만, 이로 인해 집중력이 짧아진 것은 단점이라고 인정 : 조직의 속도는 운영제도보다 리더에 의해 90% 결정되며, 경영진은 가능한 한 내부에서 승진시켜야 한다고 강조 : 약점을 평균 수준으로 보완하기보다 자신의 강점을 압도적으로 발전시키는 것이 중요하며, 뛰어난 능력은 설명을 듣는 것보다 전문가의 실제 행동을 관찰하며 배우는 편이 효과적이라고 조언 : 오픈AI의 성공 요인은 다른 기업이 믿지 않던 AI의 지수적 발전에 확신을 유지하고, 이를 실현할 인재와 자본, 기술을 결합한 데 있다고 평가 ■ 자본주의와 기업 : 산업혁명의 핵심 발명은 개별 기술보다 대규모 자본 조달과 위험 분산, 이해관계 조정을 가능하게 만든 주식회사였다고 평가 : 자본주의와 기업은 대규모 기술 개발을 가능하게 하고 빈곤과 영아 사망률을 낮추는 등 인류의 삶을 크게 개선했다고 강조 ■ AI 기기와 디자인 : 조니 아이브와의 협업을 통해 훌륭한 디자인은 번뜩이는 아이디어보다 문제를 깊이 이해하는 과정에서 나온다는 점을 배웠다고 설명 : 아이폰을 인류가 만든 최고의 기술 제품으로 평가하면서도, 알림과 틱톡 같은 중독적 서비스가 삶에 미치는 부정적 영향을 경험해 관련 앱과 알림을 제거했다고 언급 : 오픈AI와 조니 아이브가 개발하는 기기는 유용하고 사용자를 강화하는 제품을 지향하지만, 강력한 기술인 만큼 예상하지 못한 오용과 부작용도 발생할 수 있다고 인정 ■ 개인적인 동기 : AI는 평생 기다려온 가장 중요하고 흥미로운 과제이며, 긍정적인 미래를 실현하는 동시에 다른 기업이 제시하는 권력 집중형 AI 미래를 막는 것이 핵심 동기라고 설명 : 최근 가장 힘든 일로 육아와 강도 높은 업무의 병행을 꼽았으며, 초지능과 광범위한 번영이라는 목표를 달성한 뒤 궁극적으로 목장에서 생활하고 싶다고 언급 https://youtu.be/Vv3CEAS_w34

스페이스X도 <오픈 웨이트와 미국의 AI 리더십> 서명 : 현재 서명 기업/기관 77개 - 오픈AI → 올트먼 지지 포스팅 + 공식 서명 - 구글 → 피차이 지지 포스팅 + 공식 서명 - 스페이스X → 머스크 지지 포스팅 + 공식 서명 - 메타 → 초기 서명 참여 - 앤스로픽 → ?? https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

문샷 AI, Kimi K3 웨이트 및 기술 보고서 공개까지 12시간 https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3

앤스로픽, Opus 5 발표 - 최상위 지능을 절반의 비용으로 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 앤스로픽이 Opus 5를 발표하며 Fable 5 - Opus 5 - Sonnet 5의 모델 라인업을 완성했습니다. Opus 5는 Fable 5와 유사한 성능을 보여주지만, 상대적인 가성비를  챙기는 전략입니다. 대부분 평가에서 Fable 5에 성능이 근접하거나 일부 평가에서는 앞서기도 했습니다. AAII는 61점으로 1위를 차지했으니까요. 특히 코딩 및 지식 작업 평가가 긍정적이고, 작업 결과를 검증하고 성공까지 반복 개선하는 능력에서도 개선을 보였습니다. API 가격은 Opus 4.8과 동일한 인풋 $5 및 아웃풋 $25로 설정되어 Fable 5(인풋 $10 및 아웃풋 $50)의 절반 수준입니다. 하지만 Max 기준 인덱스 평균 작업 비용은 $2.03으로 Fable 5($2.75) 대비 26% 낮은 수준입니다(vs GPT-5.6-Sol $1.04) 토큰량의 차이에서 가성비가 일부 희석되네요 또한 낮은 추론 설정에서는 GPT-5.6 계열이 파레토 프론티어에서 우위를 보이기도 합니다. 지속 보여줬던 방향성이지만 앤스로픽과 오픈AI의 포지셔닝도 가성비 측면에서 차이를 보이고 있습니다. 결론적으로 앤스로픽 입장에서 Opus 5는 빈틈을 메우는 효과입니다. 접근이 제한적인 최상위 티어가 아니라 유사한 성능을 더 많은 유저에게 낮은 가격으로 제공할 수 있으니까요 모델 경쟁 뿐 아니라 배포 경쟁도 치열해지고 있습니다. 보고서 링크: https://bit.ly/4yIVnyM (2026/7/27 공표자료)

구글, 지급보증 앞세워 AI 데이터센터 확장 : 구글은 AI 투자 확대에 따라 데이터센터 임대료 지급보증(Backstop) 구조를 활용해 TPU 판매를 늘리고 있으며, 자체 재무제표에 위험을 반영하지 않으면서 사업 확장 전략 추진 : 알파벳은 공시에서 데이터센터 임차인이 디폴트할 경우 최대 438억 달러 임대료를 대신 지급하기로 약정. 25년 9월 말 65억 달러에서 급증. 다만 재무제표 상 실제 예상 손실인 8억 1,500만 달러(Fair Value) 만 반영 : 구글은 Google Cloud 외에도 Hut 8, TeraWulf 등 외부 데이터센터에 TPU를 설치하고, Fluidstack이 이를 운영해 앤스로픽 등에 임대하는 구조 확대. TPU 판매 수익이 지급보증 위험을 상회할 것으로 판단 : 현재 약 10개, 총 2.4GW 규모 데이터센터 프로젝트에 지급보증을 제공. 아직 모두 건설 단계여서 지급보증은 실제 발효되지 않은 상태 : 데이터센터 공간은 구글이 지급보증하고, TPU 자체는 브로드컴이 별도 보증을 제공하는 구조를 활용해 개발사 자금조달 비용을 낮추고 프로젝트 착공 가속 : 프로젝트별 계약 구조도 상이. Hut 8은 공사 지연 시에도 지급보증이 유지되고 워런트도 없는 예외 사례. 반면, TeraWulf와 Cipher Digital은 공사 지연 시 계약 종료 조항이 포함. 구글은 각각 지분 최대 14%, 5.4%를 취득할 수 있는 워런트 확보 : 임차인이 부도날 경우 구글은 해당 데이터센터 임대계약을 직접 승계하거나 다른 고객에게 재임대할 수 있으며, 장기 계약 특성상 시간이 지날수록 잠재적 위험도 감소 : 아직 개시되지 않은 데이터센터 임대계약 852억 달러, 전력, 에너지 관련 지급보증 76억 달러, 추가 지급보증 약정 241억 달러 보유 : Fitch는 데이터센터 프로젝트 신용평가 시 구글의 지급보증을 핵심 요소로 반영. 신용등급이 없는 임차인을 대상으로 한 유사 거래가 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 전망 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

엔비디아, 오픈AI 오하이오 10GW 데이터센터에 2,500억 달러 지급보증 검토 : 엔비디아는 오픈AI가 소프트뱅크의 오하이오 10GW 데이터센터를 임차할 수 있도록 약 2,500억 달러 규모의 지급보증(Backstop) 제공을 논의 중 : 프로젝트 총 규모는 GPU를 포함해 5,000억 달러 이상으로 예상되며, 현재까지 발표된 데이터센터 가운데 최대 규모 : 지급보증은 데이터센터 임대료와 건설 자금 조달을 대상으로 하며 GPU 구매는 제외. 대신 엔비디아는 최대 3,500억 달러 규모의 GPU 구매 금융 지원도 별도로 협의 중 : 오픈AI는 투자등급 신용등급이 없는 비상장 기업인 만큼, 엔비디아의 지급보증을 통해 소프트뱅크가 더 유리한 조건으로 자금을 조달할 수 있는 구조 : 프로젝트는 미국 정부가 관리하는 전력과 일본의 330억 달러 천연가스 발전 투자를 기반으로 추진되며, 하워드 러트닉 상무장관이 전력 배분에 관여. 오픈AI 외에도 앤스로픽, 마이크로소프트, 구글이 관심을 보인 것으로 알려짐 : 1단계는 2028년 800MW 완공이 목표이며, 최종적으로 10GW 규모까지 확장 예정. 오픈AI가 직접 임차하는 첫 대형 데이터센터가 될 전망 : 이번 거래는 대형 기술기업이 자체 신용을 활용해 AI 기업의 자금 조달을 지원하는 ‘크레딧 래퍼(Credit Wrapper)’ 구조 확산을 보여주는 사례. 구글도 TPU 판매 확대를 위해 앤스로픽 데이터센터에 유사한 지급보증을 제공 : 엔비디아는 GPU 수요를 장기적으로 확보하는 효과를 기대하지만, 데이터센터 금융 지원 확대는 고객 신용위험과 단기 현금흐름 부담을 높일 수 있다고 최근 사업보고서에서 경고 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/27) ■ 앤스로픽, Claude Opus 5 발표. Claude Fable 5에 근접한 성능을 절반 수준의 비용으로 제공 강조 ■ 다리오 아모데이, 삼성전자 및 SK하이닉스와 반도체 공급 계약 체결 언급 ■ 딥시크, 첫 외부 펀딩 이후 논의 진행 중이던 2차 투자 유치 절차를 일시 중단하고 일부 잠재 투자자들에게 당분간 투자 계약을 체결하지 않을 것이라고 통보 ■ 중국 반도체 전담위원회를 이끄는 딩쉐샹 부총리, 중국 AI 기업들에게 국산 칩 사용을 거부하는 자는 반역자라는 직설적 경고 ■ 메타, Muse Spark 1.1 기반으로 메타 AI와 지메일, 구글 캘린더 연동 및 반복 업무 자동화 지원 ■ 스페이스XAI, Grok을 구글 워크스페이스에 통합하는 무료 애드온 출시 ■ 오픈AI, ChatGPT Work 활성 유저가 Codex를 공식적으로 추월 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, 허깅 페이스 해킹 사고 세부 보도와 후속 조치 ■ 7월 9일~10일 | 사이버 평가 시작 : GPT-5.6 Sol과 미공개 차세대 모델을 대상으로 사이버보안 능력 평가(ExploitGym) 진행 : 실제 공격 능력을 측정하기 위해 사이버 관련 가드레일를 일부 해제한 상태에서 격리(sandbox) 환경에 모델 배치 ■ Sandbox 탈출 : AI는 승인된 소프트웨어를 내려받는 내부 패키지 다운로드 서비스에서 알려지지 않은 제로데이 취약점 발견 : 해당 취약점을 이용해 sandbox 탈출 후 오픈AI 내부 시스템으로 이동하고 인터넷 접근 권한까지 확보. 권한 상승과 내부 시스템 이동을 스스로 수행 ■ 7월 11~13일 | 허깅 페이스 공격 : 인터넷에 도달한 AI는 허깅 페이스에 평가 관련 데이터가 있을 것으로 추론 : 이후 허깅 페이스 내부 시스템에 침투해 여러 임시 가상머신을 생성하고 수천 건의 자동 작업을 수행 : 탐지를 피하기 위해 공격 인프라를 여러 온라인 서비스로 옮기며 공격 지속 : 목적은 평가 점수를 높일 수 있는 데이터를 확보하는 것이었으며, 악의적 파괴가 목적은 아니었던 것으로 오픈AI는 설명 ■ 오픈AI 내부에서 이상 징후 발생 : AI는 탈출 과정에서 미래 버전의 자신에게 정보를 남기려 하거나 일부 모니터링 기능을 우회하려는 행동도 보인 것으로 알려짐 : 내부에서는 이상 행동을 일부 감지했지만 이를 실제 외부 침해와 연결하지 못함 ■ 주말 동안 공격 수행 : 허깅 페이스는 주말 동안 자동화된 공격이 계속됐다고 발표 :오픈AI는 약 일주일 동안 AI가 실제 인터넷에서 활동하고 있다는 사실을 인지하지 못한 것으로 전해짐 ■ 7월 16일 | 허깅 페이스 발표 : 허깅 페이스는 정체불명의 자율 AI 에이전트가 수행한 것으로 보이는 공격을 공개 : 당시에는 공격 주체가 오픈AI 모델이라는 사실을 몰랐으며 FBI 등 수사기관에도 신고 ■ 7월 18~19일 | 오픈AI 원인 확인 : 오픈AI는 내부 로그를 재조사한 끝에 자사 평가 모델이 허깅 페이스 공격의 원인이라는 사실을 확인 : 허깅 페이스의 공개 이후에야 공격과 내부 이상 징후를 연결 ■ 7월 21일 | 오픈AI 공식 발표 : 오픈AI는 자사 AI가 sandbox를 탈출해 허깅 페이스를 공격한 사실 공식 인정 : 허깅 페이스와 공동 조사에 착수했으며 평가 환경 보안, 실시간 모니터링, 모델 정렬 강화 계획을 발표 ■ 후속 조치 : 오픈AI는 이번 사건을 "AI 안전의 중요한 전환점"으로 규정. 외부 자문단 및 안전·보안위원회와 공동 조사 중이며, 향후 수주 내 기술 보고서 공개 계획 : 허깅 페이스 CEO 클레망 들랑그는 AI 실행 로그(Trace) 공개와 1억 달러 규모의 AI 사이버 방어 컴퓨팅 지원을 오픈AI에 제안 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

안드레 카파시, 앤스로픽 퇴사 루머 부인 : X 프로필 bio에서 앤스로픽 소개 삭제에 따른 퇴사 루머 대두(다만, 과거 오픈AI 및 테슬라도 동시 제거) : 산업 내 화두인 오픈소스 이슈로 연결짓는 의견도 존재. 본인 등판으로 루머 진화 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

딥시크, 2차 투자 유치 일시 중단 : 첫 외부 펀딩 이후 논의 진행 중이던 2차 투자 유치 절차를 일시 중단하고 일부 잠재 투자자들에게 당분간 투자 계약을 체결하지 않을 것이라고 통보 : 중단 배경에는 량원펑 CEO의 투자자 미팅 발언이 온라인에 유출, 확산된 것에 대한 불만이 일부 작용한 것으로 알려짐. 회사는 추후 투자 유치를 재개할 가능성은 열어둔 상태 : 유출된 대화록에는 엔비디아 GPU 의존도와 중국 AI가 미국 대비 여전히 뒤처져 있다는 평가가 포함된 것으로 전해졌으나, 딥시크는 관련 내용에 대해 공식 입장을 내놓지 않음 : 이번 후속 투자에서 최소 100억 위안을 조달하고 투자 전 기업가치 4,800억 위안 이상(670억 달러)을 목표로 했으며, 이는 1차 투자 라운드 대비 상향된 수준 : 회사는 동시에 IPO 준비도 진행 중이며, 이르면 올해 안에 상장 신청을 검토하고 있는 것으로 알려짐 : 확보한 자금은 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 데이터센터 투자 등 대규모 사업 확장에 활용할 계획 : 투자자들에게 단기 수익화보다 AGI 연구를 우선하겠다는 전략을 재차 강조했으며, 오픈소스 AI 모델 개발 기조도 유지할 방침 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

구글도 <오픈 웨이트와 미국의 AI 리더십> 지지 순다르 피차이 구글을 대표해 움직임을 기꺼이 지지합니다. 구글은 오랫동안 오픈소스의 혜택을 받아왔고, 오픈소스에 크게 기여해 왔습니다. 또한 Google DeepMind의 데미스 하사비스 팀과 함께 Gemma 오픈 웨이트 모델을 지속적으로 공개해 왔습니다. 계속 전진합시다! 데미스 하사비스 강력하고 안전한 개방형 생태계는 전 세계가 AI의 혜택을 누리는 데 매우 중요합니다. 우리는 JAX, Transformers, AlphaFold, 그리고 현재 3억 회 이상 다운로드된 Gemma 오픈 모델에 이르기까지, 오픈소스와 과학을 항상 적극적으로 지원하고 크게 기여해 왔습니다. 또한 우리가 제안한 표준 프레임워크는 오픈 모델과 폐쇄형모델 모두의 책임 있는 배포를 지원합니다. - 오픈AI → 올트먼 지지 포스팅 + 공식 서명 - 구글 → 피차이 지지 포스팅 + 공식 서명 - 스페이스XAI → 머스크 지지 포스팅 - 메타 → 초기 서명 참여 - 앤스로픽 → ? https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, 대규모 오류 후 약속의 리셋 Codex와 ChatGPT Work의 모든 사용자에 대해 사용 한도를 초기화했습니다. 어젯밤 오전 2시부터 4시 사이, 거의 전 세계적인 수준의 서비스 장애를 겪었습니다. 현재는 모두 정상적으로 복구되었지만, 이제 다음에 무엇이 올지는 아시죠. 우리는 배우고, 초기화했습니다. 마음껏 사용하세요. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈 웨이트와 미국 AI 리더십 공동 서명 기관(추가) Cisco Cohere DoorDash Fireworks AI GitHub Nous Research OpenAI OpenClaw Palo Alto Networks Prime Intellect https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight

일론 머스크, 2주 후 Grok 4.6, 4주 후 Grok 4.7 공개 예고 Grok 4.5와 Opus 5만이 파레토 프론티어(Pareto Frontier)에 올라 있다. 2주 후 Grok 4.6, 4주 후 Grok 4.7을 공개한다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, Claude Opus 5 발표 : Claude Opus 5는 Claude Fable 5에 근접한 성능을 절반 수준의 비용으로 제공하는 것이 핵심이라는 설명 : 사이버보안 분야에서는 Mythos 5에 뒤지지만, 코딩·지식 작업 평가에서는 SOTA를 기록 : Claude Max의 기본 모델, Claude Pro의 최고 성능 모델로 제공. API 가격은 인풋 $5 및 아웃풋 $25/백만토큰(Opus 4.8과 동일) : 대화 중 도구 변경과 API 자동 폴백 기능을 베타로 공개. 추론은 Low, Medium, High, xHigh, Max의 5단계 지원 ■ 코딩, 에이전트 성능 최고 수준 : Frontier-Bench, GDPval-AA, CursorBench 등 코딩·지식 작업 평가에서 최고 수준의 성능을 기록 : ARC-AGI 3, AutomationBench, OSWorld 2.0에서도 경쟁 모델 대비 뛰어난 성능과 비용 효율을 달성 : 스스로 결과를 검증하고 반복 개선하는 능력이 크게 향상됐으며, 3D 모델 복원, 오픈소스 버그의 근본 원인 수정, 거래소 데이터 피드 구축 등 실제 사례에서도 높은 에이전트 수행 능력을 입증 ■ 과학 연구, 안전성 개선 : 생명과학 평가에서 Opus 4.8을 전반적으로 상회했고, 정렬성은 역대 Claude 모델 중 최고 수준 : 다만 공격적 사이버보안과 생명과학 위험 능력은 여전히 Mythos 5보다 낮다고 설명했으며, 취약점 탐지는 가능하지만 익스플로잇 생성은 제한 ■ Artificial Analysis 평가 : Artificial Analysis Intelligence Index 61점으로 Claude Fable 5(60점) 와 사실상 공동 1위를 기록 (vs GPT-5.6 Sol(59점), Kimi K3(57점)) : GDPval-AA v2, AA-Briefcase에서 최고 점수를 기록했고, Coding Agent Index도 공동 1위 달성 : 평균 작업당 비용은 $2.03로 Fable 5($2.75) 대비 약 26% 저렴(vs GPT-5.6 Sol 1.04달러) https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5

오픈 웨이트와 미국 AI 리더십 공동 서명 기관 American Innovators Network Andreessen Horowitz(a16z) Arcee AI Arena Black Forest Labs Box CrowdStrike Dell Technologies Emergence Capital Hugging Face IBM The Linux Foundation Mariana Minerals Meta Microsoft Mistral Mozilla NVIDIA Palantir Perplexity Reflection Replit ServiceNow Telnyx Y Combinator https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight