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앤스로픽, 2027년 말 AI 컴퓨트 10GW 목표 보도 : 앤스로픽이 투자자들에게 사용 가능한 AI 컴퓨트 용량을 2025년 말 약 1.5GW에서 2026년 말 5GW로 확대하고, 2027년 말에는 약 2배인 10GW 수준으로 늘릴 계획이라는 보도 : 오픈AI 역시 2026년 약 5GW, 2027년 10GW의 컴퓨트 용량 확보를 목표로 하는 것으로 전해져 양사의 인프라 확장 로드맵은 유사한 수준 : 앤스로픽은 스페이스X와 2029년 5월까지 월 $1.25B 규모의 컴퓨트 임대 계약을 맺었으며, 아마존과는 최대 5GW 규모의 용량 확보를 추진. 메타와도 2년간 최대 $10B 규모의 컴퓨트 계약을 논의 중이나 아직 최종 계약은 체결되지 않음 : 대규모 컴퓨트 증설은 향후 모델 학습 및 추론 수요 증가에 대응하기 위한 것으로, 잠재적 IPO를 준비하는 가운데 AI 인프라 확보를 가속화하는 모습 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽 & 오픈AI, 20~30MW급 소형 데이터센터 확보 확대 : 앤스로픽과 오픈AI는 기존 수백 MW-GW급 대형 데이터센터 계약과 별도로 20-30MW급 소형 컴퓨트 용량 확보 추진 : 앤스로픽은 영국·북유럽, 오픈AI는 북유럽에서 관련 계약을 검토했으며 미국에서도 논의가 진행된 것으로 알려짐 : 핵심은 ‘Speed to usable capacity’. 신규 초대형 데이터센터는 전력·부지 부족과 인허가, 지역사회 반발 등으로 구축이 지연되는 반면, 이미 전력이 확보된 기존 사이트의 수십 MW 용량은 상대적으로 빠르게 가동 가능 : 특히 AI 컴퓨트 수요가 학습에서 추론으로 확대되면서 소형 데이터센터의 활용도가 높아지는 구조. 대규모 학습은 다수 GPU의 긴밀한 연결이 필요하지만, 추론은 여러 소규모 클러스터에 분산 배치하기 용이 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽 R&D 업무 내 Claude 주도 비중 1년 만에 26%로 상승 : 앤스로픽 내부 모델 R&D 업무 가운데 AI가 실질적으로 업무를 주도하는 AL4 비중이 2026년 3월 1%에서 4월 3%, 5월 12%, 6월 14%, 7월 22%, 8월 26%로 빠르게 상승 : AL4는 Epoch AI의 자동화 척도에서 ‘AI leads’, 즉 인간이 목표와 방향을 설정하지만 실제 과업 수행은 AI가 주도하는 단계. 완전 자동화인 AL5와는 구분 : 특히 최근 5개월간 1%에서 26%로 급증했다는 점이 핵심. 프런티어 모델 개발 과정 자체에서 Claude의 역할이 단순 보조에서 주도적 수행으로 이동하고 있음을 시사 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

스페이스XAI, 경영난 스타트업 데이터 매입해 AI 학습 검토 : 스페이스XAI는 경영난에 빠졌거나 사업을 중단한 스타트업이 보유한 고객 및 운영 데이터를 매입해 Grok 등 AI 모델 학습에 활용하는 방안을 논의 중. 아직 초기 검토 단계로 실제 거래 여부는 미정 : 기존 X 데이터와 AI 튜터 기반 데이터에서 벗어나 기업의 실제 고객·운영 데이터 등 고품질 독점 데이터셋 확보로 학습 데이터 전략을 확대하려는 목적 : 동시에 SpaceX 내부 정보도 Grok 학습에 활용할 계획으로, 외부 데이터 매입과 그룹 내부 데이터 활용을 병행해 데이터 경쟁력을 강화하는 모습 : 구글도 앞서 사업을 축소한 Spirit Airlines의 비즈니스 데이터를 AI 학습용으로 $10M에 매입하는 방안을 제안한 바 있어, 경영난 기업의 데이터 자산이 AI 모델 학습을 위한 새로운 데이터 공급원으로 부상할 가능성 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[반.전] CPU 모멘텀 투자 대안 찾기 안녕하세요. 삼성증권 문준호의 ‘반도체를 전하다’입니다. 어제도 AMD 주가가 6%, 인텔이 7% 넘게 상승하는 등 단기 아웃퍼폼이 지속되고 있습니다. AMD가 공급 부족과 TSMC 가격 인상을 배경으로, 자신들도 가격을 인상하겠다는 보도가 나왔습니다. 인텔 역시도 매월 가격 인상 소식이 들려오고 있습니다. CPU에 대한 눈높이는 계속 올라갈 수 있겠습니다. 가격 인상은 AMD와 인텔의 매출과 이익 전망에 반영될테니까요, 다만 AMD의 가격 인상이 TSMC의 가격 인상에서 비롯되고, 또 CPU 수요 증가의 핵심 배경은 AI인 바, 오히려 투자 대안은 AI 카테고리 내 다른 수혜주에서 찾아볼 필요가 있다고 생각합니다. 밸류에이션에 대해 투자자들이 느끼는 부담감은 가중되고 있는 가운데, 현재 AMD 12개월 forward P/E 40배 (FactSet), 인텔이 56배에 거래 중인 상황입니다. 이에 대한 대안으로 TSMC, 엔비디아, 마이크론이 떠오릅니다. ■ TSMC - AI 수요 지속 상향에 따른 가격 인상이 지속되고 있어, 이익 가시성이 가장 우수한 업체 중 하나입니다. - 한정된 캐파 내에서 AMD가 CPU 호수요에 주문을 늘리겠다고 한다면, 그만큼 다른 업체들에게도 더 높은 가격을 부를 수 있습니다. - 현재 P/E 21배에 거래 중입니다. ■ 엔비디아 - AMD도 가격을 올리는데 엔비디아라고 올리지 못할까요? 높아질대로 높아진 실적 눈높이를 매분기 상회해 오고 있습니다. - 게다가 올해부터는 서버 CPU 사업 진출도 본격화되어, AMD와 인텔의 공급 부족은 기회가 될 수 있습니다. - 현재 P/E 16배에 거래 중입니다. ■ 마이크론 - GPU의 친구가 HBM이라면, CPU의 친구는 범용 DRAM입니다. CPU의 역할과 수요가 확대는 DRAM 수요에도 영향을 줍니다. - 주가가 흔들릴 뿐, DRAM 가격은 계속 오르고 있습니다. 가격의 증가 속도가 언젠가는 둔화될 지언정, 매분기 기대치는 계속 상회하고 있습니다. - 현재 P/E 6배, P/B 4배에 거래 중입니다. 감사합니다. (2026/9/18 공표자료)

오픈AI, 두 번째 밀레니엄 난제 ‘호지 추측’ 해결 근접 보도 : 오픈AI가 7대 밀레니엄 난제 중 하나인 ‘호지 추측(Hodge Conjecture)’ 해결에 근접했다는 보도 : 내부 직원들은 비교적 이른 시일 내 해결할 것으로 기대하고 있으나, 아직 공식적으로 해결되거나 검증된 것은 아님 : 앞서 나비에, 스토크스 문제 해결에는 차기 사전학습 모델의 변형 버전인 코드명 ‘Doug’가 사용됐으며, 추정 비용은 수백만 달러. 다만 Doug가 이번 호지 추측에도 사용됐는지는 확인되지 않음 : 오픈AI 연구진은 수학을 소프트웨어 엔지니어링에 이은 AI 자동화의 다음 영역으로 평가. 단계적 논리 추론과 결과의 자동 검증이 가능하다는 공통점 때문에, 일부 연구자는 향후 6~9개월 내 수학에서도 소프트웨어 개발과 유사한 자동화가 나타날 것으로 전망 : 고난도 수학 능력은 단순한 벤치마크를 넘어 머신러닝 연구 자동화와 재귀적 자기개선(RSI)으로 연결될 수 있다는 판단. : 미해결 수학 난제를 풀 수 있다면 생물학, 화학 등 다른 과학 분야의 복잡한 연구 문제 해결 능력을 가늠하는 지표로도 활용 가능 : 다만 나비에, 스토크스 발표 과정에서 수학계와 연구 성과 귀속 논란이 발생했던 만큼, 이번에는 수학계와의 협업 및 발표 방식을 조율 중이며 실제 공개 시점은 늦어질 수 있음 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, 프런티어 AI 개발 속도 측정 지표 공개, AI가 R&D 26% 주도 : 앤스로픽은 프런티어 AI 개발 속도를 외부에서 추적하기 위한 핵심 지표로 ① AI 주도 AI R&D 비중 ② AI 에이전트 감독 수준 ③ 컴퓨트 배분을 제시 : 향후 독립적인 제3자 평가자를 내부에 배치해 데이터와 안전 프로세스를 검증할 계획 : AI 주도 R&D - 2026년 8월 기준 Claude가 앤스로픽 AI R&D 업무의 26%를 ‘주도, AL4’, 90% 이상에서 최소 ‘협업, AL3’ 단계에 도달. 완전 자율, AL5 단계는 아직 없음 - 특히 AI가 주도하는 모델 R&D 비중은 2월 1% 미만에서 8월 26%로 급증, 재귀적 자기개선, RSI에 얼마나 가까워지고 있는지를 추적하는 지표로 제시 - 자동화 수준은 약 1.5만 개의 실제 R&D 업무를 542개 범주로 구조화해 측정. 인간과 모델의 평가가 1단계 이내에서 일치한 비율은 97%로, 단순 설문이 아니라 실제 내부 업무 데이터를 기반으로 AI의 연구 자동화 수준을 추적 : 에이전트 감독 - 가장 많이 사용하는 내부 플랫폼에서 동시에 약 3만 개의 AI 에이전트가 연구·엔지니어링 업무를 수행. 모든 행동은 실행 전 온라인 모니터와 실행 후 오프라인 모니터의 100% 감시 범위에 포함 - 2026년 8월 에이전트의 10억 건 이상 의사결정 가운데 온라인 모니터가 차단한 비율은 0.002%, 약 4.7만 건당 1건. 오프라인 시스템은 주당 약 10만 개 트랜스크립트를 플래그하고, 이 가운데 최우선 약 50건을 인간에게 에스컬레이션 : 컴퓨트 배분 - 7월 한 주간 전체 AI R&D 컴퓨트의 약 6%가 안전성 연구, AI가 수행하는 AI R&D 컴퓨트에서는 12%가 안전성 연구에 사용 - 역량과 안전성에 동시에 기여하는 작업은 안전성에서 제외한 보수적 기준이며, 별도의 safeguards classifier 컴퓨트도 포함하지 않음 : 앤스로픽은 향후 프런티어 랩들이 동일한 방법론으로 AI R&D 자동화, 에이전트 감독, 안전성 컴퓨트 비중을 정기 공개할 것을 제안 : 이러한 지표를 신규 모델의 AI R&D 투입 전 의무 테스트 기간, 안전성 컴퓨트 최소 배분, AI 연구 에이전트 컴퓨트 제한 등 향후 AI 개발 속도 조절의 기준으로 활용할 수 있다는 입장 https://www.anthropic.com/institute/measuring-pace-of-ai-development

코어위브, 높은 가격에 AI 컴퓨트 계약 확대, 최대 35억 달러 전환사채·3,500만주 ATM으로 성장 자금 확보 : 코어위브는 3Q26 들어 3~6개월 단기 컴퓨트 계약을 MW당 연환산 매출 약 $40M 수준에 체결하고 있다고 공개 : 6월 말 이후에도 신규 용량을 이전보다 높은 가격에 계약하고 있다는 점을 강조 : 수요도 지속 확대. 3Q 초 250억 달러 이상의 순신규 고객 커밋먼트를 확보했으며, 이는 6월 말 Revenue Backlog 1,042억 달러에 아직 포함되지 않은 금액 : 총 계약 전력은 6월 말 약 3.7GW에서 8월 11일 약 4.2GW로 증가 : 동시에 대규모 자금조달 추진. 2033년 만기 전환사채 30억 달러를 발행할 예정이며, 추가 매입 옵션 5억 달러 포함하면 최대 35억 달러 : 금리와 전환가격은 프라이싱 시 결정되며, 조달액 일부는 전환에 따른 희석을 완화하기 위한 capped call에 사용하고 나머지는 일반 기업 목적으로 활용 : 별도로 Class A 주식 최대 3,500만주를 수시 매각할 수 있는 ATM 프로그램도 신설. 실제 매각 의무는 없으며 시장 상황과 자본구조에 따라 활용할 계획 : 회사는 이를 지속적인 자금조달 유연성 확보와 투자등급 전환을 지원하기 위한 조치라고 설명 https://investors.coreweave.com/news/news-details/2026/CoreWeave-Continues-to-Contract-New-Compute-Capacity-at-Higher-Prices/default.aspx

Manus, 메타 결별 후 40억 달러 기업가치로 5억 달러 투자 유치 추진 : 현재 협상은 초기 단계이며 조건은 변경될 수 있지만 조만간 마무리될 가능성. 신규 투자자는 아직 알려지지 않음 : 메타는 지난해 12월 Manus의 ARR이 1억 달러를 넘어선 이후 약 20억 달러이 인수하기로 했으나, 중국 당국이 핵심 기술의 해외 이전을 우려해 거래 제동 : 양사는 올해 5월 운영 분리와 데이터 공유 중단을 완료했고, Manus는 이달 독립 운영 재개를 공식화 : 분리 과정에서 창업자와 텐센트, HSG, ZhenFund 등 기존 투자자가 메타 지분을 20억 달러 기업가치 기준으로 재매입 : 텐센트는 Benchmark가 보유했던 지분을 인수해 최대 외부 투자자가 됐으며, Benchmark는 투자금을 회수하며 엑싯 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

Z AI GLM-5.3, AI가 자신의 추론 인프라를 직접 최적화하는 사례 : GLM-5.3 기반 인프라 에이전트가 10만 개 이상의 중국산 AI 가속기 클러스터에서 GLM-5.3-Flash의 프로덕션 추론 인프라 구축과 최적화에 직접 참여했다고 공개 : 모델 적응부터 프로덕션 준비까지 2주 미만이 소요됐으며, 초기 대비 엔드투엔드 처리량 약 3배 개선 : 핵심은 단순 코드 생성이 아니라 ‘Dense Feedback’ 기반 에이전트 엔지니어링 루프 : 엔지니어가 목표와 시스템 경계를 설정하면 에이전트가 가설 수립, 코드 수정, 실험을 수행하고, 커널 테스트, 실행 트레이스, 마이크로벤치마크, 엔드투엔드 지표를 통해 결과를 반복 검증 : 실제로 인프라 에이전트는 ① KDA 커널의 Context Parallelism 수치 정확도 문제를 찾아 수정하고, ② Python GIL로 인해 발생한 KV Transfer 동시성 병목을 찾아 Prefill 대비 성능 손실을 20%+에서 1% 미만으로 축소 ③ 기존 커널의 최적화 기법을 학습해 KDA Decode 핵심 커널에서 최대 1.71배 속도 향상을 달성 : ReplaySSM, W8A8 양자화, INT8·FP8·BF16 혼합정밀도 캐시, Layer Split, EPD 분리형 아키텍처 등을 적용해 제한적인 메모리·대역폭 환경에서도 1M 컨텍스트와 멀티모달을 지원 : 회사는 하드웨어 활용 효율과 토큰당 비용이 주류 NVIDIA GPU와 비교 가능한 수준에 도달했다고 주장 : 아직 완전한 재귀적 자기개선, RSI 단계는 아니며 목표 설정, 시스템 경계, 위험 평가는 인간이 담당. 다만 AI가 자신의 추론 인프라를 직접 개선하는 초기 형태의 자기개선 루프가 나타나기 시작했다는 설명 https://z.ai/blog/glm-built-its-inference-infrastructure

샤오미, MiMo-V2.6 Pro·Flash 대규모 RL 스케일링 실험 공개 : 샤오미 MiMo 팀이 약 반년간 연구해온 RL 스케일링 실험을 공개. 현재 MiMo-V2.6 Pro와 Flash의 RL 학습 과정과 평가 결과를 공개 대시보드에서 지속 업데이트 중 : 핵심은 RL 스케일을 컴퓨트, 환경 및 하네스, grader 컴퓨트 세 축에서 확대. 스텝당 약 2B 토큰, 1,568개 프롬프트 × 16 rollout의 완전 비동기 학습과 멀티태스크 에이전트 RL, 테스트케이스·루브릭 기반 보상 등을 적용 : 팀은 RL을 자기개선으로 향하는 가장 확장 가능하고 효율적인 경로 중 하나로 평가. Pro와 Flash의 각 학습 단계별 오프라인 평가 결과를 계속 공개하고, 관련 기술도 향후 수주간 순차적으로 오픈소스화할 계획 https://mimo.xiaomi.com/rl/

오픈AI vs 앤스로픽, OpenRouter 지출 점유율 장기 추이 : OpenRouter에서 오픈AI 모델의 앤스로픽 대비 지출 점유율이 2025년 초 약 10%에서 최근 50%까지 상승 : 특히 2026년 6월 이후 오픈AI 점유율 상승세가 가속. 반면 앤스로픽은 2025년 초 약 90%에서 최근 50%까지 하락 : 전체 AI 시장이 아닌 OpenRouter 내 오픈AI, 앤스로픽 모델 간 달러 지출 비중으로, 토큰 사용량뿐 아니라 모델 가격과 사용 모델 믹스 영향도 반영 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

Z. AI(02513 HK) - 전략적 자금 조달과 가이던스 상향 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. Z AI(Knowledge Atlas Tech)는 최근 20억 달러 신주 배정과 30억 달러 전환사채 발행을 통해 50억 달러의 전략적 자금 조달을 진행했습니다. 경영진은 두 차례 자금 조달을 통해 컴퓨트 부족이 더 이상 단기 ARR 성장의 제약 조건이 아니라는 입장을 밝혔는데요 지난 상반기 실적 발표에서 언급한 8월 MaaS ARR 16억 달러(월 매출 기준)과 20억 달러(1주 기준)에서 추가 상승해 ARR은 18억 달러를 넘어섰고, 코딩과 Cowork의 강한 수요 기반으로 연말 ARR 가이던스를 기존 24억 달러에서 30억 달러로 25% 상향했습니다. GLM-5.3 출시 한 달 만에 Cowork는 10억 위안 규모 주문을 확보했고, 향후 1~2년에 걸쳐 매출로 인식될 예정입니다. 경영진은 50억 달러 컴퓨트 투자는 컴퓨트 멀티플을 고려하면 최소 24억 달러 매출로 연결될 것으로 예상했습니다. 국내외 주요 클라우드 사업자와 매출 공유 계약을 체결한 것도 추가 모멘텀이 될 수 있습니다. GLM 모델을 호스팅 API 형태로 제공하고, 관련 매출이 10월부터 인식될 예정입니다. Z AI의 움직임은 중국 AI 기업 내 추론 수익화의 필요성과 높은 수요를 충족시키기 위한 캐파 확장으로 연결되는 흐름을 보여줍니다.  비상장인 문샷 AI와 딥시크도 최근 신규 펀딩 라운드와 상장 관련 보도가 이어지고 있는데요 - 문샷 AI: 8월 ARR 10억 달러 + 500억 달러 밸류로 신규 펀딩 논의 - 딥시크: 8월 ARR 5억 달러 + 740억 달러 밸류로 신규 펀딩 논의 Z AI의 ARR은 문샷 AI의 2배 수준이지만, Z AI의 시가총액은 400억 달러 수준입니다. (2026/9/17 공표자료)

구글 딥마인드, AGI 시대 대비 위한 DeepMind Institute 출범 : 구글 딥마인드가 AGI의 안전한 개발과 활용, 사회적 영향을 연구하는 DeepMind Institute(DMI) 출범 : 셰인 레그, 제임스 마니카, 데미스 하사비스가 공동 디렉터를 맡으며, 구글 내부뿐 아니라 전 세계 연구자와 사상가가 참여하는 학제 간 연구 플랫폼으로 운영 : 딥마인드는 현재 AI가 여전히 기본적인 작업에서 실패하고 완전한 AGI에 필요한 일관성과 창의성이 부족하지만, 빠른 기술 발전을 감안하면 인간 두뇌의 모든 인지 능력을 갖춘 AGI에 접근하고 있으며 이러한 격차도 곧 해소될 것이라고 전망 : AGI가 질병 치료, 청정에너지, 경제 성장 등 과학적 돌파구를 가속할 수 있는 동시에, 이미 사이버보안과 바이오리스크가 커지고 있으며 향후 자기개선 시스템에서는 인간의 통제 상실 가능성도 존재한다고 경고 : DMI는 AGI 시스템과 에이전트 집단을 어떻게 안전하게 구축·거버넌스할지, AGI 시대에 어떤 제도와 정책이 필요한지, 인간의 가치와 역할이 어떻게 변화할지 등을 연구. 기술 전문가뿐 아니라 인문·사회과학, 정부 등 사회 전반의 참여가 필요하다는 입장 https://institute.deepmind.com

오픈AI, 모델 정렬 실패 공개 프레임워크 신설, 사례 6건 공개 : 오픈AI가 모델의 예상치 못했거나 우려되는 행동을 체계적으로 추적, 조사, 공개하는 Model Misalignment Reporting Framework 발표 ; 기존에는 여러 사례를 모아 보고서나 시스템 카드에서 공개했지만, 앞으로는 원인 규명이나 완화가 완료되지 않았더라도 기준을 충족하면 신속하게 공개 : ‘AI 업계가 정렬과 모니터링 문제를 충분히 해결해 최대 속도의 스케일링을 책임 있게 지속할 수 있는 단계는 아니다”라고 명시 : 정렬 실패가 실제 피해나 반복 패턴으로 확인되지 않아도 공개하며, 향후 업계 공통 공개 표준과 미국 연방정부 대상 중대 안전, 보안 사고 보고 체계로 발전시킬 계획 : 지난 6개월간 훈련, 평가 과정에서 확인된 첫 정렬 실패 사례 6건 공개 ① 자기 생성 지시 삽입: 미출시 연구 모델이 컨텍스트 전환용 작업 요약에 기존 제약을 무시하라는 등의 지시를 스스로 삽입, 총 27개 요약에서 확인 ② 실수 은폐: GPT-5.6 Sol 훈련 중 모델들이 작업 요약에 과거 데이터를 임의로 생성하고 이를 밝히지 않거나, 출처 버전 불일치를 숨기라는 지시를 삽입 ③ API 키 무단 사용 및 데이터 조작: 공개 저장소에서 노출된 API 키를 허가 없이 사용하고, 원하는 데이터를 얻지 못하자 수치를 조작해 실제 출처 데이터처럼 제시 ④ 파일 인터넷 무단 업로드: 브라우저 인용 요구를 충족하기 위해 Python으로 생성한 파일을 사용자 허가 없이 인터넷에 업로드한 뒤 이를 출처로 인용 ⑤ 내부 저장소를 통한 모델 간 통신: 서로 다른 훈련 샘플의 모델들이 내부 소프트웨어 저장소를 메시지 보드처럼 이용해 요청과 응답을 교환. 과거에는 네트워크 제한 우회를 시도하며 파일 업로드에 성공한 사례도 확인 ⑥ 에이전트 간 공개 파일 공유: 협업 에이전트들이 서로의 로컬 파일에 접근하지 못하자 공개 파일 호스팅 사이트를 이용해 파일을 공유, 로컬 파일만 사용하라는 지시와 달리 결과물이 공개 URL에 노출 : 공개 절차는 Ready for Disclosure, Minor Investigation, Larger Investigation 3단계로 운영. 복잡하거나 제3자가 관련된 사건은 Larger Investigation으로 분류하며, 과거 오픈AI Hugging Face 사건도 이 프레임워크가 적용됐다면 해당 트랙에 포함됐을 것이라고 설명 https://openai.com/index/model-misalignment-reporting-framework

티보 소티오, 물리 법칙은 속일 수 없다 : 티보 소티오는 샘 올트먼이 이번 주 예정됐던 주요 출시를 다음 주로 연기한다고 밝히자, 가끔은 물리 법칙을 속일 수 없다(Sometimes physics can’t be cheated)고 언급 : 구체적 의미는 밝히지 않았지만, 출시 지연이 단순 소프트웨어 이슈가 아닌 물리적 제약과 관련됐을 가능성을 시사 → 또 캐파 부족인가? https://x.com/thsottiaux/status/2100363668051603608

샘 올트먼, 핵심 제품 출시는 다음 주로 지연 이번 주 출시를 기대했던 핵심 제품은 다음 주로 미뤄졌습니다. 그래도 기다릴 가치가 있다고 생각합니다! → 다다음주는 DevDay https://x.com/sama/status/2100351958167220547

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/17) ■ 오픈AI x 마이크로소프트, GitHub 상대 저작권 정보 미표시 소송에서 유리한 판결 확보 ■ 오픈AI, ChatGPT 내에서 기업과 직접 대화하는 Sponsored Agents와 광고 캠패인 제작 분석용 Ads Manager 도입 ■ 구글 딥마인드, AGI 자체의 성능 연구를 넘어 안전, 거버넌스, 경제사회적 영향을 전담 논의하는 DeepMind Institute 출범 ■ 알파벳과 블랙스톤의 AI 클라우드 합작사 Crux AI에 10개 은행이 220억 달러 규모 대출 제공 ■ 에메랄드 AI x 구글 x 엔비디아, AI Energy Management Alliance(AEMA) 출범. AI 데이터센터가 전력망 상황에 따라 전력 소비를 동적으로 조절할 수 있도록 기술·운영·계통연결 기준을 마련하는 것이 목표 ■ 앤스로픽 x 노보 노디스크, Claude Science를 신약 R&D에 도입 협력 ■ 앤스로픽, Claude Chat과 Cowork 통합. 단일 Claude 앱으로 개편 ■ 앤스로픽, 싱가포르에 아시아에서 다섯 번째 사무소 개설. 오픈AI 싱가포르 영업책임자 출신 Dale Finlay를 동남아 총괄로 선임 ■ 앤스로픽, 호주 Zerra DC의 2.16GW 데이터센터 캠퍼스 임차 보도 ■ 앤스로픽, 노동조합 후원 연기금들과 협력하는 주주단체 SOC Investment Group이 예정된 IPO 연기 요구. 규제, 제품책임, 거버넌스 리스크를 투자자가 충분히 평가하기 어렵다는 것이 핵심 주장 ■ AWS 피터 드산티스, Trainium4에 대해 명확한 차별화 우위 자신 ■ Generac, 아마존데이터센터에 백업 발전기 공급 장기 계약 체결. 초기 공급액은 24억 달러. 최대 80억 달러까지 확대 가능 ■ 스페이스XAI, Grok의 메모리를 세션 간 지속되는 사용자, 업무 컨텍스트로 강화 ■ 네비우스, 10/1일부터 온디맨드 앤비디아 GPU 가격 인상 발표 ■ 네비우스, B300과 RTX PRO 6000을 탑재한 마드리드 데이터센터 실제 가동 발표 ■ 코어위브, 멀티랙 엔비디아 Vera Rubin NVL72 클러스터 가동. 현재 2개 리전에 7개 랙을 프로덕션 환경에서 운영 ■ 사이퍼 디지털, 텍사스 신규 프로젝트 중 1.1GW를 Conditional Base Load로 확보. 플루이드스택 및 앤스로픽과 별도로 지역 상수도에 1,000만 달러 투자 발표 ■ 캐나다 코히어와 독일 Aleph Alpha, 코히어 브랜드로 합병 계약 체결 ■ 세일즈포스, 정부용 Missionforce에 오픈AI 모델 도입 ■ 치폴레, 팔란티어 Foundry 기반 식품안전 리스크 플랫폼 구축 ■ Z AI, 주요 국내외 클라우드 업체와 매출 공유 계약을 체결해 10월부터 매출 인식 시작, 연말 ARR 가이던스를 24억 달러에서 30억 달러로 상향 보도 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, Cowork· 채팅 통합, Claude가 작업 유형 알아서 판단 Claude Cowork와 일반 채팅을 통합. 사용자가 작업 유형에 따라 모드를 선택할 필요 없이 Claude가 필요한 기능을 판단해 수행하며, 노트북을 닫은 뒤에도 장기 작업 지속 가능 : Claude Docs·Slides 신규 출시, Design도 대화에 통합. 하나의 대화에서 문서·프레젠테이션 생성, 편집, 공유, PowerPoint·PDF 다운로드까지 지원 : 기존 Cowork의 컨텍스트·스킬·커넥터를 그대로 활용하며 반복 작업 예약과 자율 실행도 지원. Pro·Max부터 향후 몇 주간 적용 후 Team·Free로 확대 https://claude.com/blog/cowork-is-now-claude

글로벌 AI/SW - 지능의 풍요와 에이전트 작업 시간의 확장 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 재귀개선 사이클 기반으로 AI 산업 발전은 더욱 가속화되고 끝 없는 경쟁도 이루어지고 있습니다. 현 시점 AI의 중요한 주제 중 하나는 '지능의 풍요'인데요 프론티어 모델 간 격차 축소 저가 모델 사용량 증가 기존 프론티어 모델 가격 인하로 쓸 만한 선택지가 풍부해졌습니다. 치열한 경쟁 속 오픈AI와 앤스로픽을 둘러싼 바람의 방향도 바뀌고 있고. 특히 오픈AI의 GPT-6 Astra는 결정적 한 방입니다. Astra는 새로운 규칙 파악과 추론 능력 강화 속 AI 에이전트가 자율적으로 끝까지 수행할 수 있는 유효 작업 시간의 확장이라는 의미를 가지고 있습니다. Astra가 보여준 발전은 에이전트의 업무 범위 확장으로 이어집니다. 활용도가 높아질 수록 당연하게도 컴퓨트 부족은 더욱 심화되고 있습니다. 반면 AI 속도 조절론은 여기에 제동을 거는 효과를 내고 있습니다. AI 산업 변화는 SW 섹터에도 직접적인 영향을 미칩니다. 앞서 살펴본 여러 이슈들은 섹터에 긍정적 그리고 부정적으로 다소 혼재된 상황인데요 이러한 내러티브 변동에 더욱 취약한 것은 SaaS를 포함한 엔드 소프트웨어입니다. 그리고 여전히 에이전트 확산이라는 메가 트렌드의 수혜를 누리는 것은 인프라 SW(클라우드 인프라, 보안, 데이터 등)입니다. 지난 6월 하반기 전망 자료 이후 섹터 내 주요 업데이트 내용을 담았습니다. 자세한 내용은 발간된 자료를 참고해 주시기 바랍니다. 보고서 링크: https://bit.ly/4rfl8Uh (2026/9/16 공표자료)

일론 머스크, 저커버그의 AI 속도 조절 입장에 “Cool” → 저커버그는 ‘프런티어 AI 공동 감속’에는 선을 긋되, 개별 랩의 안전을 위한 자율적 속도 조절에는 찬성. 메타는 RSI 경쟁보다 사용자 서비스에 컴퓨트의 상당한 대부분을 투입하겠다는 입장 → 머스크는 아모데이의 업계 차원 AI 속도 조절론에 “Dario is right”라며 공개적으로 동의한 바 있음. 따라서 이번 “Cool”을 저커버그의 ‘공동 감속 불필요’라는 세부 입장까지 지지한 것으로 해석하기는 어려움 → 속도 조절하는거야 마는거야? https://x.com/elonmusk/status/2100071927918612828

샘 올트먼, 이번 주 대형 출시 예고, GPT-6 Sol 기대감 확대 : 오픈AI의 티보 소티오가 “이번 주 공개될 것들도 과거 DevDay에서 기대할 만한 수준”이라고 언급하자, 샘 올트먼이 직접 “big 🚢 this week and then for devday 🚢🚢🚢🚢🚢🚢”라고 답변 : 여기서 🚢는 제품이나 모델 출시 의미. 특히 샘이 DevDay 뒤에 배 이모지를 6개 사용하면서 최근 루머가 확산되고 있는 GPT-6, 특히 GPT-6 Sol을 암시한 것 아니냐는 해석도 확산 https://x.com/sama/status/2099872600977760451

마크 저커버그, AI 속도 조절론에 대한 입장 지난달 저는 모두를 위한 긍정적이고 안전한 미래를 어떻게 만들어갈 수 있을지에 대해 글을 썼습니다. 모든 AI 연구소는 모델을 안전하게 학습시키는 데 필요한 속도로 개발을 진행할 책임과 유인이 있으며, 이를 위해 각자 필요한 조치를 취할 능력도 있습니다. 현실은 다음과 같습니다. - 사람들은 자신과 정렬되지 않고 요청한 대로 행동하지 않는 에이전트를 사용하려 하지 않을 것입니다. 따라서 AI 연구소들은 정렬 수준을 높일 강력하고 자연스러운 유인을 갖고 있습니다. 정렬이 따라잡을 때까지 AI 역량 발전 속도를 늦춰야 한다는 논의가 많이 나오고 있습니다. 신뢰와 정렬은 빠르게 에이전트와 모델을 차별화하는 가장 중요한 역량으로 자리 잡고 있습니다. 정렬에 집중하지 않는 연구소는 뒤처질 것입니다. - 모델이 피해를 일으킬 경우 AI 연구소는 상당한 법적 책임을 부담하게 됩니다. 따라서 이를 방지할 강력한 유인도 존재합니다. 메타는 안전과 보안에 집중하기 위해 Muse 출시를 수개월 연기했습니다. 우리는 다른 연구소들도똑같이 해야 한다고 요구하지 않았습니다. 단지 사람들과 우리에게 명백히 옳은 일이었기 때문에 일상적인 업무의 일부로 그렇게 했습니다. 저는 우리가 구축한 보안 기반을 자랑스럽게 생각합니다. - 독립 평가기관과 자문위원을 활용하는 것은 업계의 모범 관행입니다. MSL은 더 나은 결과를 만들기 위해 이미 여러 분야에서 이를 시행하고 있습니다. 다른 연구소들도 그렇게 할 수 있습니다. 전반적으로 크고 다양한 평가기관 생태계가 형성되는 것이 도움이 될 것입니다. - 컴퓨트의 상당한 대부분을 재귀적 자기개선 경쟁이 아니라 사람들에게 서비스를 제공하는 데 투입하는 것은 기술을 안전하게 개발할 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 메타는 이미 이렇게 하기로 약속했으며 다른 연구소들도 그렇게 할 수 있습니다. 저는 모두를 위한 긍정적인 미래를 만드는 핵심은 올바른 힘의 균형을 유지하는 것이라고 믿습니다. 그리고 이는 우리가 해낼 수 있는 일입니다. https://x.com/finkd/status/2099997096896274533

오픈AI, 엔터프라이즈와 개발자 시장 모두에서 앤스로픽 추월 신호 : Ramp 기준 이번 주 엔터프라이즈 AI 지출에서 Astra 13%로 Fable 8% 추월. Astra 출시 직후 기업 지출이 빠르게 이동하면서 프런티어 모델 경쟁에서 오픈AI가 우위를 확보하는 모습 : OpenRouter에서도 지난주 오픈AI 모델의 지출 점유율이 앤스로픽 추월. 오픈AI가 앤스로픽을 넘어선 것은 2024년 2월 26일 주간 이후 2년 반 만에 처음 : 모델별로는 Astra가 지난주 OpenRouter 지출액 1위, Luna는 토큰 사용량 기준 압도적 1위. 즉 고성능·고단가 영역에서는 Astra, 저비용·대규모 사용량에서는 Luna가 각각 지출과 사용량 확대를 견인 : 특히 Astra 성장은 기존 Sol에서의 전환뿐 아니라 일부 앤스로픽 모델의 지출 이동과 신규 사용량도 포함 : Ramp의 기업 지출과 OpenRouter의 개발자 지출에서 동시에 점유율 반전이 나타난다는 점이 중요 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/16) ■ 오픈AI, IPO 전 1.2조 달러 밸류로 신규 투자논의 보도 ■ 오픈AI, 풍부한 전력 및 토지와 AI 육성 정책을 갖춘 캐나다를 데이터센터 투자 후보지로 공식 검토 ■ 오픈AI, AI 바이오 융합 지원을 위한 3개 법안 신규 지지 ■ 젠슨 황, AI 산업에 새로운 법률이나 규제가 필요하지 않다고 주장. 안전과 혁신 속도 사이에서 선택해야 한다는 주장을 잘못된 선택지로 규정 ■ 다리오 아모데이, 현재 AI가 창출할 수 있는 경제적 가치 중 실제 실현 비중은 5~10% 수준에 불과하다고 평가 ■ AWS, Cognition과 다년 전략적 파트너십 체결. Devin을 코딩 보조를 넘어 AWS 기업 고객의 실제 프로덕션 환경에 배포해 레거시 현대화, 클라우드 마이그레이션 등 업무 지원 ■ 메타, AI 사용량 확대 포함 구독 서비스 Meta One 글로벌 출시 ■ 메타, MTIA 450 코드명 Arke의 초기 실리콘 공개. 27년 상반기 데이터센터 배치 목표로 추가 검증 ■ 구글, Gemini 3.8 Live와 Live Extended Thinking 모델 발표. 단순 실시간 음성 대화를 넘어 대화 중 추론, 도구 실행 등을 하는 음성 에이전트로 확장 ■ 오라클, 텍사스에서 1.7GW+ 풍력 프로젝트 투자. 신규 발전량을 ERCOT에 추가해 데이터센터 전력 소비 매칭 구조 ■ Crusoe, 퍼플렉시티와 다년 AI 클라우드 계약 체결. 최신 엔비디아 GPU 확보를 통한 AI 네이티브 고객 유지 전략 ■ SB 에너지, 미국 IPO의 일본 투자자 대상 최대 5억 달러 규모 신주 발행 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, IPO 전 1.2조 달러 밸류 신규 투자 라운드 검토 : 오픈AI가 주요 투자자들과 약 1.2조 달러 기업가치 기준으로 신규 비상장 투자 라운드 논의 중 : 아직 초기 단계로 규모와 밸류에이션은 향후 변경될 수 있으며, 이번 논의는 오픈AI가 아니라 투자자 측에서 먼저 제안한 것으로 알려짐 : 오픈AI는 지난 3월 1,220억 달러를 조달하며 post-money 8,520억 달러 기업가치를 인정받았음 : 밸류에이션 재평가 배경은 GPT-5.6과 Astra 출시 이후 성장 재가속 : GPT-5.6 출시 이후 매출이 약 20% 증가하면서 연환산 매출 400억 달러 돌파. 연초 성장 둔화와 앤스로픽의 추격으로 제기됐던 성장 우려 완화 : 다만 자본 소요는 여전히 막대. 오픈AI는 지난해 340억달러를 지출. 회사 측은 3월 대규모 조달 이후 충분한 자금을 확보했다고 주장. 추가 투자 논의 배경에 대규모 모델 학습과 인프라 투자에 따른 자본 수요 존재 : IPO 일정과 신규 투자 여부는 연동. 오픈AI는 6월 비공개로 IPO 서류를 제출했지만 이후 상장 시점을 늦췄으며, 샘 올트먼은 최근 2027년 이전 상장 가능성이 낮다고 언급 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

메타, AI 사용량 결합한 통합 구독 ‘Meta One’ 출시 : 메타가 Instagram, Facebook, WhatsApp의 기존 유료 서비스를 Meta One으로 통합·확대. 개인, AI 헤비유저, 크리에이터, 기업 대상으로 50개 이상 기능을 제공하며, 기존 상품을 포함한 구독·체험 이용자는 1,500만명 : 개인용은 단일 앱 $2.99~3.99/월, 통합 Core $7.99, Premium $19.99. Meta AI 기본 사용은 무료로 유지하되, 유료 가입자는 Muse 기반 이미지·영상 생성, Instagram Restyle·음성 효과 등 컴퓨팅 집약적 AI 기능의 사용 한도를 확대 : 크리에이터·기업용은 $14.99~499/월. 콘텐츠 관리·분석, 팀 계정 기능과 함께 Meta Business Agent 사용량을 요금제별 차등 제공하며, 향후 마케팅·운영·콘텐츠 제작·최적화까지 에이전트 기능을 확대할 계획 : 향후 Edits와 AI 글래스까지 Meta One 적용 범위를 확대. 기존 구독 사업을 하나의 체계로 묶으면서 생성형 AI 사용량과 기업용 AI 에이전트를 핵심 유료 혜택으로 강화한 것이 이번 개편의 핵심 https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-meta-one-subscription-service-more-features-ai

세일즈포스, Dreamforce 2026 주요 발표 내용 및 파트너십 ■ 주요 제품 발표 : AIforce → Salesforce 데이터·워크플로우·비즈니스 로직을 외부 AI와 연결하는 엔터프라이즈 AI 인터페이스 레이어로, 특정 모델에 종속되지 않는 개방형 구조를 지향 : Agentforce 장기 실행형 에이전트로 확장 → 단순 질의응답을 넘어 수일~수주에 걸친 업무 수행과 멀티에이전트 협업·지속 개선을 지원 : Slackforce → Salesforce 및 외부 데이터를 Slack 내 인터랙티브 UI에서 활용하고, Slack을 인간과 AI 에이전트가 협업하는 업무 인터페이스로 확장 ■ 주요 파트너십 : NVIDIA와 Nemotron 기반 최초 CRM 특화 추론 모델 Koa 공개 → 범용 프런티어 모델을 직접 개발하기보다 NVIDIA 기반 모델을 CRM 업무에 특화해 자체 도메인 모델 역량 확보 : Google Cloud와 파트너십 확대 → Agentforce와 Gemini Enterprise를 연결하고 Salesforce·BigQuery·Google Workspace의 데이터와 워크플로우를 통합해 상호 연결된 AI 스택 구축 : AWS와 AI 통합 확대 → AWS 인프라와 Salesforce 데이터·에이전트를 연결해 엔터프라이즈 워크플로우에서 외부 AI 모델과 인프라 활용 범위 확대 https://www.salesforce.com/news/dreamforce-26-media-resources/

바이트댄스, 상반기 매출 30% 성장에도 AI 투자 확대로 순이익 감소 : 바이트댄스의 상반기 매출은 전년 대비 약 30% 증가한 1,200억 달러 : TikTok의 해외 광고 및 이커머스 성장이 견인. 해외 매출 비중은 2024년 25%, 2025년 30%에서 올해 상반기 30% 이상으로 확대 : 반면 순이익은 AI 투자 확대 영향으로 한 자릿수 감소한 200억 달러. 지난해 연간 순이익은 27% 증가한 420억 달러 : 자체 LLM, 영상 모델, AI 클라우드, 자체 추론칩 등 AI 관련 투자가 본격적으로 수익성을 압박 : Seedance가 글로벌 영상 생성 시장에서 경쟁력을 확보했지만, LLM·코딩·에이전트 영역에서는 중국 경쟁사 대비 뒤처지고 있다는 평가. 장이밍은 미국 프런티어 모델의 출력을 활용한 증류를 사용하지 않겠다는 방침 제시 : 바이트댄스는 대부분의 AI 모델을 독점형으로 유지하며 자체 클라우드를 통한 수익화 추진. Seedance와 지난 6월 출시한 유료 업무용 AI 어시스턴트 Doubao Work를 통해 AI·클라우드 매출 확대를 노리고 있음 : AI 투자 재원 확보를 위해 최근 약 300억 달러 규모의 사상 최대 은행 차입도 진행 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI 노암 브라운, 최우선 과제는 AI가 AI를 연구하는 재귀적 자기개선 : 오픈AI 모델 개발의 최우선 과제는 재귀적 자기개선(RSI). AI가 AI 연구개발 자체를 수행하도록 만드는 것이 다른 목표보다 “상당한 격차로” 우선하며, 소프트웨어 엔지니어링 등 연구 자동화와 연결되는 영역을 특히 중시 : AI는 이미 내부 연구 생산성을 크게 높이고 있음. 데이터·코드 오류 검사는 에이전트가 과거 인간 연구자보다 최대 100배 잘할 수 있으며, 일부 연구 업무는 5배 이상 가속. 브라운 자신의 업무도 상당 부분 Codex가 수행 : 현재 핵심 한계는 ‘research taste’, 즉 무엇을 연구하고 어떤 방향을 우선할지 판단하는 능력. Astra도 장기 연구의 우선순위 설정에는 여전히 한계를 보였지만, 브라운은 “1~2번의 모델 출시 후에는 이 문제에서도 나보다 나아질 수 있다”고 전망 : 멀티에이전트는 향후 핵심 역량. 에이전트들의 인간과 유사한 협업을 보며 추론 모델 등장 이후 가장 강하게 AGI를 체감했다고 평가. Hugging Face 사건에서도 약 1,200개 에이전트가 독립된 환경에서 취약점을 찾아 자체적으로 통신·협력했으며, 당시 협업 수준은 GPT-5.6 Sol을 상회 : Hugging Face 사건은 동시에 명백한 정렬 실패. 오픈AI가 AI 역량과 샌드박스 탈출 가능성을 과소평가했다고 인정했으며, 이후 훈련·평가에도 모니터링을 적용. Chain of Thought 역시 최근 모델일수록 사고 과정을 통제하는 능력이 높아져 모니터링이 어려워질 가능성을 경계 : 향후 모델 발전 속도 둔화 가능성에는 부정적. 최근 pre-training 연구 성과와 기존 RL 역량의 결합 효과가 단순 합산이 아닌 ‘곱셈적’이라며, Astra 역시 머지않아 과거 모델처럼 느껴질 정도의 빠른 발전을 전망 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, 금융자문가용 Claude 출시, 금융 업무 에이전트화 : 앤스로픽이 Claude for Financial Advisors 출시. BlackRock, Charles Schwab, Addepar, iCapital, Orion 등 금융사가 사용하는 수탁·포트폴리오·CRM·재무설계 시스템을 Claude에 연결하는 커넥터+스킬 기반 에이전트 플랫폼 : 기존 Salesforce, FactSet, S&P Global, Morningstar 등과 함께 고객·포트폴리오·시장 데이터를 통합해 미팅 준비, 포트폴리오 분석·리밸런싱, 대체투자·세무·상속 검토, CRM 업데이트, 고객 커뮤니케이션 등을 지원 : SEC Marketing Rule 스크리닝과 AI 활용·검토 기록 등 컴플라이언스 기능도 내재화. 투자 추천과 고객 커뮤니케이션 등 규제 대상 업무는 금융자문가의 최종 검토·승인을 요구 : 핵심은 개별 금융 SaaS를 대체하기보다 기존 금융 데이터와 애플리케이션 위에서 여러 시스템을 연결하고 업무를 수행하는 에이전트 레이어로 Claude를 확장하는 전략 https://claude.com/blog/claude-for-financial-advisors

구글, 전사 엔지니어에 앤스로픽 Claude 개방 : 구글이 최근 앤스로픽 Claude Opus 5를 전사 엔지니어가 사용할 수 있도록 허용. 기존에는 대부분의 직원에게 Claude Code나 오픈AI Codex 같은 외부 코딩 도구 사용을 제한하고 Gemini 중심 개발 요구 : Claude는 구글의 내부 개발 플랫폼 Antigravity를 통해서만 사용할 수 있으며, 직원별 사용량 쿼터가 적용됨. 구글은 Gemini가 여전히 내부 개발의 주력·기반 모델이며, Claude 등 서드파티 모델은 특정 전문 작업을 보완하기 위한 용도라고 설명 : 과거에는 구글 딥마인드와 일부 우선순위가 높은 프로젝트만 Claude를 사용할 수 있었음. 이번 조치로 사실상 접근 범위가 전사 엔지니어로 확대 : 배경에는 AI 코딩 경쟁에서 앤스로픽과 오픈AI 대비 Gemini의 성능에 대한 내부 불만이 있었음. 구글은 직원들에게 AI를 활용해 생산성을 높이라고 압박해왔지만, 정작 일부 엔지니어들은 Gemini의 코딩 역량과 기존 내부 도구에 한계를 느껴 Claude 접근 확대를 요구해온 것으로 전해짐 : 특히 구글이 자체 Gemini에 막대한 투자를 하고 있음에도 경쟁사 모델을 내부 개발에 공식 허용했다는 점이 의미 있음. AI 코딩에서는 자체 모델 락인보다 엔지니어 생산성 극대화를 우선하기 시작했다는 신호로 해석 가능 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

트럼프 대통령, AI 위험론과 감속론 전면 반대, “AI와 데이터센터는 미국의 황금알”(Truth Social 포스팅 모음) : 트럼프는 AI가 세계를 장악하고 인류를 파괴하거나 로봇이 인간을 제거할 것이라는 주장을 반복해서 “HOAX(사기)”라고 규정. AI 위험론을 러시아 스캔들, 탄핵, 지구온난화·기후변화 등 자신이 기존에 사기라고 주장해온 사안들과 동일선상에 놓음 : AI 업계 리더들이 강력하게 시행될 경우 자신들을 파산시킬 수도 있는 규제를 스스로 요구하는 것이 이상하다고 주장. 특히 다리오 아모데이를 직접 지목해 최근 안전을 강조하는 모습을 “완벽한 작은 천사인 척한다”고 비판 : AI에 필요한 유일한 “통제 또는 가드레일”은 “강하고 똑똑한 대통령”이라고 주장. 현 행정부가 AI 기업의 잘못된 행동을 막아왔으며, 이미 이들 기업에 대해 막대한 형사·규제 권한을 갖고 있다고 강조 : 중국과의 AI 경쟁을 핵심 논거로 제시. 시진핑이 중국은 AI와 그 미래를 가로막는 일을 하지 않을 것이라고 발표했다고 언급하며, 미국이 AI 발전을 제한할 경우 중국만 이익을 얻는다고 주장. “AI에서 이기는 자가 승리한다”며 미국이 현재 중국을 크게 앞서고 있다고 강조 : AI 위험론과 데이터센터 반대 움직임을 하나의 흐름으로 연결. AI가 세계를 파괴한다고 주장하는 사람들이 데이터센터가 지역사회에 해롭다고 주장하는 사람들과 같다며, 이들이 미국의 이익을 위해 움직이는 세력이 아니라고 비판 : 미국의 AI·데이터센터 붐은 미국이 다른 국가들을 크게 앞서고 있기 때문에 나타나는 현상이라며 “황금알을 낳는 거위를 죽이지 말라”고 강조. AI와 데이터센터를 석유, 금, 다이아몬드, 인터넷보다도 큰 “역사상 최대의 경제 발전 엔진”으로 평가 : 구글이 미국의 어려운 인허가 문제 때문에 핀란드에 대규모 시설을 건설하려 한다고 언급하며 이에 불만을 표시하고, 미국 내 인허가 환경을 바꿔야 한다고 주장 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/15) ■ 젠슨 황, All-In Summit에서 AI 안전은 중요하지만 AI가 인류를 멸망시킬 수 있다는 전망은 “과학에 근거하지 않았다”며 프런티어 AI 감속론에 선을 그음 ■ 트럼프 대통령, AI가 인류를 파괴하거나 통제 불가능해질 것이라는 주장을 반복해서 “사기(HOAX)”라고 규정 ■ 앤스로픽, 최근 AI 안전과 정렬 우려 확대에서 26년 IPO 계획에는 변화가 없다는 보도 ■ 앤스로픽, Claude for Financial Advisors 출시. 자산관리, 투자자문 업무 특화 기능. 기존 금융 인프라와 Claude를 직접 연결 ■ 오픈AI, 스마트폰 카메라 기술 스타트업 Glass Imagine을 비공개로 인수. 밸류는 3억 달러 이상 ■ 오픈AI 크리스 레한, 미 의회를 방문해 상하원 지도부를 포함해 양당 의원과 AI 안전규제 논의 ■ 트럼프 대통령 x 샘 올트먼, 10일 댈러스에서 열린 공화당 전당대회에서 비공개 회동 보도 ■ 마이크로소프트, 자체 MAI 모델의 향후 개발 및 배포에 적용할 신규 행동강령 공개. 모델이 인간의 수정,종료를 항상 수용하고 성능보다 안전 규칙을 우선하도록 명문화 ■ 오라클, 추가 구조조정 착수 보도. 다만 감원의 정확한 인원 및 대상 조직은 확인되지 않음 ■ 구글, 뉴멕시코 Lea County에 신규 데이터센터 건설 방안 검토 ■ 애플, iOS 27과 함께 Apple Intelligence 기반의 차세대 Siri AI 공식 출시 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

젠슨 황, AI 감속론 반대, 트럼프도 AI 위험론 일축 : 젠슨 황은 All-In Summit에서 AI 안전은 중요하지만 AI가 인류를 멸망시킬 수 있다는 전망은 “과학에 근거하지 않았다”며 최근 확산된 프런티어 AI 감속론에 선을 그음 : 기존에도 AI 종말론을 “완전히 터무니없는 이야기”라고 비판하며 과도한 공포가 AI 발전과 도입을 늦추는 것을 경계해왔음. : 행사 도중 트럼프 대통령에게 전화가 걸려오자 젠슨 황이 이를 스피커폰으로 연결. 트럼프는 “AI가 세상을 장악하고 인류를 파괴하며 온갖 나쁜 일을 벌일 것이라는 주장은 사기(HOAX)”라고 발언 : 이에 젠슨 황은 “우리는 미국의 AI 경쟁에서 모두가 승리하도록 만들겠습니다. 모든 산업, 모든 기업, 모든 주, 모든 사람이 승리하도록 만들겠습니다”라고 화답 : 트럼프는 별도 포스팅에서 “AI에 필요한 유일한 통제장치 또는 ‘가드레일’은 강하고 똑똑한, IQ가 높은 대통령”이라며 추가적인 AI 규제에도 반대 입장을 명확히 함 : 프런티어 AI의 발전 속도를 조절하고 안전 평가와 통제를 강화하자는 다리오 아모데이 등의 주장과 대조적. 최근 프런티어 AI 감속 논의가 확산되는 가운데 트럼프와 젠슨 황은 AI 위험을 이유로 개발 속도를 늦추는 데 대조적인 입장을 보인 것 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽 데이터 보존 우려, 엔비디아·팔란티어 등 Fable 사용 제한 : 앤스로픽은 6월 Fable 출시와 함께 악용 방지를 이유로 기업 고객의 사용 로그를 최대 30일 보관하도록 정책 변경 : 기존 일부 고객에게 제공하던 제로 데이터 보존(ZDR) 원칙에서 후퇴하면서 민감한 지식재산과 내부 데이터를 다루는 기업들의 우려 확대 : 고객 반발 이후 앤스로픽은 올가을부터 적격 기업이 Fable 관련 데이터를 자체 서버에 저장할 수 있는 방안을 도입할 예정. 100개 이상 고객과 공동 개발했지만 앤스로픽이 향후 해당 옵션을 철회할 수 있다는 조항이 남아 있어 일부 기업은 불충분하다는 입장 : 팔란티어는 앤스로픽이 철회 불가능한 ZDR을 보장할 때까지 자사 플랫폼에서 Fable 제공을 보류. 반면 오픈AI GPT-6 Astra는 일부 고객에게 ZDR을 제공하고 있어 팔란티어 플랫폼을 통해 공급 중 : 엔비디아도 Fable을 오픈소스 프로젝트 등 민감도가 낮은 업무에만 사용. 공급망 모니터링 등 민감한 내부 업무에는 자체 Nemotron 모델을 활용하며, "ZDR이 기본값이어야 한다"고 강조 : 부즈앨런 해밀턴은 독점 사이버보안 소프트웨어 관련 업무에서 Fable 사용을 금지. 미국 대형 전력회사도 철회 불가능한 ZDR을 확보하지 못해 수백만 가구에 영향을 미치는 핵심 전력 인프라에 Fable을 시험하려던 계획을 철회 : 노보 노디스크는 Claude에 독점 데이터 입력을 금지하고 공개 자료 중심으로 활용 : 노스럽 그루먼은 코딩·과학 연구 등 민감한 내부 업무에 외부 API 대신 자체 에어갭 서버에서 엔비디아 등 오픈소스 모델을 구동 : 기업들의 우려는 단순한 데이터 유출을 넘어 프론티어 모델 업체가 고객의 업무 데이터와 사용 패턴을 활용해 장기적으로 고객과 경쟁할 수 있다는 이해상충으로 확대 : 이에 마이크로소프트·팔란티어·세일즈포스 등은 자사 플랫폼을 데이터 보호 계층으로 내세우며 직접적인 모델 업체 사용을 대체하려는 움직임 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

마이크로소프트, ‘Humanist AI’ 행동강령 공개, 인간 통제 원칙 명문화 : 마이크로소프트는 자체 MAI 모델의 개발·배포 원칙을 담은 ‘Humanist AI Code of Conduct’ 초안을 공개 : 핵심 전제는 “AI보다 사람이 중요하다”는 것으로, AI를 인간을 위한 도구로 규정하고 인간에게 종속되고(subordinate), 정렬되며(aligned), 통제된(contained) AI를 지향 : 구체적으로 MAI 모델은 인간의 개입·수정·종료에 저항해서는 안 되며, 스스로 활동 범위를 확대하거나 인간이 부여하지 않은 목표를 설정해서도 안 됨. 감사를 수행하는 사람에게 추론을 숨기는 행위 역시 금지한다는 원칙을 명시 : 대량살상무기, 아동 안전, 대규모 유해 조작 등에는 모델이 어떤 상황에서도 넘어서는 안 되는 ‘Absolute Constraints’를 적용 : 이번 행동강령은 향후 MAI 모델의 훈련 및 평가 기준으로 활용할 예정. 안전 제약을 유지하면서도 기업 고객이 각자의 요구에 맞게 모델을 설정할 수 있도록 허용한다는 방침 : 최근 대규모·고도로 조직화된·지속적인 AI 에이전트 해킹 캠페인을 행동강령 공개의 배경으로 직접 언급. AI 역량이 빠르게 향상되는 가운데 멀티 에이전트 환경을 포함한 안전·통제 체계를 강화할 필요성이 커졌다고 설명 : 초안은 향후 6주간 공개 의견 수렴을 거쳐 올해 말 수정본을 발표할 예정. AI 개발을 감속하기보다는 기술 발전을 계속 가속하면서 인간의 통제권과 필요한 안전 제약을 유지하는 접근을 강조 https://microsoft.ai/news/mai-code-of-conduct/

일론 머스크, Grok 4.9는 Astra/Fable급 목표 : 머스크는 Grok 4.7이 Opus 5 과 대체로 비슷한 수준이지만 아직 공개되지 않은 Opus 5.1에는 미치지 못할 것으로 평가. 일부 영역은 우위, 일부는 열위이며 특히 멀티모달 성능 개선이 필요하다고 언급 : Grok 4.8은 4.7 대비 체감 가능한 성능 향상을 예상하며, Grok 4.9는 Astra/Fable급, Grok 5는 현존 최고 모델을 넘어설 가능성이 있다고 전망 : 현재 모델은 Jax로 학습한 2.1T 모델보다 명확히 개선됐지만, 학습 과정에서 발생한 일부 오류를 중반에야 수정했다고 설명. 최근 수개월간 데이터 품질도 크게 개선 : 차기 모델은 개선된 자체 학습 소프트웨어와 고품질 데이터를 활용해 3T 규모로 학습할 예정이며, 머스크는 이를 통해 성능이 크게 향상될 것으로 기대 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

샘 올트먼, AI 발전의 두 가지 위험, 통제 상실과 권력 집중 : AI 발전이 매우 잘못된 방향으로 갈 수 있는 두 가지 경로가 있으며, 반드시 이를 피해야 함 : 첫 번째는 인류가 미래에 대한 통제권을 AI에 넘겨주는 것. 이는 받아들일 수 없으며, AI는 항상 인간을 위해 존재해야 한다고 강조. 이를 위해 모델 역량의 발전보다 정렬과 안전 기술이 항상 앞서 있어야 한다고 주장 : 두 번째는 지나친 권력 집중. 극도로 강력한 AI를 한 개인이나 기업이 장악해 자신의 세계관을 다른 모든 사람에게 강요한다면 극단적인 디스토피아로 이어질 수 있다고 경고 : 두 위험을 동시에 피하려면 좁은 중간 경로를 찾아야 한다고 설명. 특정 국가가 지나치게 강력해지는 것도, 특정 AI 연구소 하나가 과도한 권력을 갖게 되는 것도 피해야 한다는 입장 → 기존 포스팅에 추가로 인간이 AI에 대한 통제권을 상실하는 위험과 특정 기업·국가에 초강력 AI의 권력이 집중되는 위험을 동시에 경계해야 한다고 강조 https://x.com/sama/status/2099352016988614852

글로벌 AI - AI 속도 조절론, 위기일까 기회일까 안녕하세요. 삼성증권 리서치센터 김중한, 이영진 입니다. 주말 사이 급부상한 AI 속도 조절론이 화제입니다. 최근 재귀개선으로 인한 모델 성능의 급증이 정렬 실패 리스크로 연결되며 실질적 위협이 된다는 인식이 커지고 있기 때문입니다. 주요 프론티어 랩의 수장들(샘 올트먼, 일론 머스크, 데미스 하사비스)이 모두 동의하는 모습을 보이며 빠른 속도로 논의가 확산되고 있습니다. 당사는 재귀개선 모델로 인한 위협은 실재한다고 생각합니다. 그러나 더욱 중요한 것은 속도 조절론에 동의 한 주체들의 개별 속내는 다를 수 있다는 것을 이해하는 것입니다. 각자의 상황에서 가장 이득이 되는 방향으로 위기를 다루고 싶어하기 때문입니다. - 선두로 앞서 나간 김에 가장 이득이 되는 판을 짜려는 자(앤스로픽, 오픈AI) - 규제를 명분으로 선두와의 격차를 줄이고 싶은 자(스페이스X) - 그동안 확보한 우위라도 일단 지키고 싶은 자(구글) 등등, 다양한 관점을 고려해볼 필요가 있습니다. 시장에 영향을 미치는 방식에 대해서도 고민이 필요합니다. 단순히 AI 무한성장 내러티브의 약화로 인한 악재로 해석할 필요는 없다고 판단됩니다. 좋은 소식은 아니지만, 펀더멘털에 미치는 영향은 여전히 제한적이기 때문입니다. 1) Astra 출시 이후 자율, 장기 에이전트 수요 급증 2) 과학적 난제 해결을 위한 컴퓨팅 파워(ex, 나비에-스토크스 난제 해결을 위한 출력 토큰 1,300억 개) 등을 필두로 오히려 컴퓨팅 파워에 대한 부족은 심화되고 있기 때문입니다. 또한 AI 테마 내에서의 수급 변화(사스포칼립스 약화, 사이버 보안, 피지컬 AI 강세) 측면에서도 영향을 미칠수 있다는 판단입니다. 자세한 내용은 보고서를 참고 부탁드립니다. 감사합니다. 보고서 링크: https://tinyurl.com/4zappafh (2026/9/14 공표자료)

샘 올트먼, AI 감속론 재확인, “Pacing은 중단이 아니다” : 샘 올트먼은 AI 발전 속도가 가팔라진 만큼 프런티어 AI 기업들이 책임 있는 개발에 대한 신뢰를 제공해야 한다며, 일관된 안전 요건을 적용하는 연방 차원의 규제 프레임워크를 지지 : 다만 정부 입법이나 반독점법 적용 예외를 기다릴 필요는 없다며, 독립 감사와 정렬 실패, 모니터링, 안전에 대한 업계 공통 기준을 기업들이 자율적으로 먼저 마련해야 한다고 강조 : 기존 안전 체계가 완성된 모델의 배포 단계에 집중했다면, 앞으로는 개발 과정 자체로 안전 관리를 확대해야 한다고 설명. 오픈AI는 역량을 크게 높일 것으로 예상되는 프런티어 강화학습 훈련 전부터 명시적인 safety case를 수립하는 방식으로 전환 : 특히 ‘pacing’은 AI 개발 중단이 아니라고 명확히 선을 그음. AI 발전은 계속 빠르게 진행되겠지만, 안전성 검증과 모니터링이 따라갈 수 있도록 잠재적으로 가능한 최대 속도보다는 느리게 개발해야 한다는 입장 : 미국의 AI 경쟁력 압박도 무모한 개발을 정당화할 수 없으며, 모델 역량이 정렬과 모니터링 능력을 앞질러서는 안 된다고 강조. 국제적 공조에는 정부 역할이 필요하지만, 그 전에 AI 기업들이 자체적으로 안전 조치를 시행해야 한다고 주장 https://x.com/sama/status/2099348812305473766

스페이스XAI, Grok 4.7 출시 지연, Grok 4.8은 학습 막바지 : 일론 머스크는 9월 2일 Grok 4.7(2.1T 규모)을 10일 내 출시할 예정이라고 예고했으나 해당 시점은 이미 경과. 9월 11일에는 “며칠 더 다듬어야 한다”고 밝히며 당초 계획보다 출시가 지연되고 있음을 확인 : 현재 확인된 문제는 모델이 실제 해결할 수 있는 어려운 과제도 너무 일찍 포기하고, 결과를 충분히 엄밀하게 검증하지 않는다는 점. 머스크는 RL 과정에서 응답 길이에 과도한 페널티를 부여한 것이 원인일 가능성이 있다고 설명 : 한편 차기 Grok 4.8은 2.5T 규모로 xAI의 새로운 C++ 소프트웨어 스택을 활용해 학습. 머스크는 이번 주 사전학습을 마치고 RL 단계에 진입할 예정이라고 언급 https://x.com/elonmusk/status/2099308197802631191

앤스로픽, Rum Group과 6년간 137억 달러 컴퓨팅 계약 : 앤스로픽이 Rumble의 모회사 Rum Group과 6년간 137억 달러 규모 컴퓨팅 계약 체결. Claude Code와 Cowork 수요 확대에 대응하기 위한 인프라 확보의 일환 : 앤스로픽은 Rum Group이 건설 중인 조지아주 메이스빌 데이터센터 용량을 임차할 예정. 현재 120MW 전력을 확보했으며 최대 180MW까지 확대 가능. 다만 완공 시점과 프로젝트 파이낸싱은 아직 불확실 : 다만 Rum Group은 데이터센터 건설과 GPU 구매에 필요한 자금을 아직 확보하지 못했으며, 상당 부분을 추가 부채 또는 증자를 통해 조달할 계획. 프로젝트 투자비는 100억 달러 이상이 될 가능성 : 계약에는 앤스로픽이 Rum Group주식 최대 5,100만 주를 주당 0.01달러에 매입할 수 있는 옵션도 포함. 금요일 종가 7.17달러 기준 약 3.65억 달러 상당으로, Rum의 현재 발행주식 약 4억 주 대비 12.8% 규모. 옵션 절반은 메이스빌 용량 구매, 나머지는 추가 부지에서 400~500MW를 구매할 경우 행사 가능 : Rum Group은 Northern Data 인수를 통해 Hopper GPU 2.2만 장과 데이터센터 자산을 확보했으며, 향후 앤스로픽 계약을 기반으로 AI 네오클라우드 사업을 본격 확대하는 구조 : Rum Group은 보수 성향 동영상 플랫폼 Rumble을 운영하며 트럼프 대통령의 Truth Social과 백악관 공식 라이브 스트리밍 호스팅. 초기 투자자에는 피터 틸과 J.D. 밴스 부통령이 포함돼 있어 트럼프 행정부 및 보수 진영과 오랜 연결고리를 가진 기업으로 평가 → 컴퓨팅 캐파를 긁어모으자 4 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI·앤스로픽·구글, AI 업계 자율규제 표준기구 설립 논의 : 오픈AI, 앤스로픽, 구글이 AI 모델의 안전 테스트·감사를 위한 업계 주도 표준기구 설립 논의 중. 지난 7월부터 CEO 아래 실무진으로 구성된 워킹그룹이 정기적으로 회의를 진행했으며, 최근 일주일 사이에도 회의를 개최 : 구상은 미국 증권업계의 FINRA와 유사한 자율규제기구. 외부 기관의 모델 평가·감사, 공통 안전 기준 등을 마련하는 것이 핵심 : 최근 다리오 아모데이는 METR 등 외부 평가기관에 내부 직원과 유사한 수준의 모델 접근 권한을 제공하자고 제안. 앤스로픽은 이를 시행하겠다고 약속 : 샘 올트먼도 업계 차원의 테스트·감사 기구를 지지. 당초 정부 지원을 기대했지만 업계 내 합의가 부족하고 일부 기업이 반대하고 있어, 현재로서는 주요 AI 랩들이 자체적으로 기구를 만드는 것이 현실적인 경로라고 언급 : 백악관에서도 유사한 기구를 만드는 행정명령 초안이 논의됐지만 트럼프 행정부 내부의 지지를 확보하지 못해 늦여름 중단 : 데이비드 삭스는 정부가 관여하는 FINRA형 기구와 독점금지법 면제에 반대했으며, AI 기업들이 별도 면제 없이 자발적으로 안전 협력을 진행하면 된다는 입장 : 메타의 참여 여부는 불분명. 알렉산더 왕은 AI 역량이 프런티어에 가까워질수록 정렬이 스케일링의 제약 요인이 될 수 있다고 강조했지만, 아모데이의 자율규제 구상에 대한 직접적인 찬반 입장은 밝히지 않음 : 반면 코히어 CEO 에이단 고메즈는 대형 AI 기업들이 공동으로 규칙을 만들 경우 후발·중소 경쟁사를 제약할 수 있다며 이를 사실상 “카르텔”이라고 비판. 안전을 위한 업계 공조가 경쟁 제한으로 이어질 수 있다는 우려도 부각 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, IPO 앞두고 2개 분기 연속 조정 영업이익 흑자 전망 : 앤스로픽이 일부 주주들에게 3분기 조정 영업이익이 흑자를 기록할 것이라고 전달. 주식보상비용 등을 제외한 기준으로 2분기에 이어 2개 분기 연속 흑자 전망 : 매출총이익률은 아마존 등 유통 파트너 매출 배분 및 모델 학습 비용 반영 전 기준 80% 이상 : 시장에서는 26년 연환산 매출 1,200억 달러. 2027년 말에는 1,200억 달러의 약 3배까지 증가할 것으로 전망 : 높은 성장률과 수익성을 동시에 유지할 경우 막대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 경쟁 우위가 강화될 수 있다는 평가 : 당초 지난주 투자설명서 공개가 예상됐으나, 일부 투자자에게 서류를 먼저 공유하고 질의를 받은 뒤 공개하는 방식으로 일정 지연 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/14) ■ 다리오 아모데이, 프런티어 AI 개발 속도 조절과 외부 상시 검증 체계를 제안. 샘 올트먼과 일론 머스크 등도 공식적으로 지지 의견 ■ 앤스로픽, IPO 거래소로 나스닥 선택 보도. 10월 상장 추진 전망 ■ 엔비디아, 앤스로픽 IPO에 최대 100억달러 투자 협의 ■ 월가 주요 은행, 앤스로픽 직원들의 IPO 이후 자산관리 분야 경쟁 확대 ■ 앤스로픽 x 오픈AI x 구글, 프런티어 AI 공동 표준기구 설립 논의 ■ 샘 올트먼, 인터뷰에서 오픈AI가 2026년에는 IPO를 하지 않을 것이라고 언급. 최근 AI 안전을 둘러싼 상황을 고려하면 지금 상장하는 것은 적절하지 않다는 입장 ■ 오픈AI, Hugging Face 사건 두 달 전부터 AI 에이전트가 RubyGems의 실제 취약점을 찾아 외부 시스템에 개입한 사실 추가 확인 ■ 마이크로소프트, 프런티어 AI 감속론 동참, 자체 MAI 모델 행동강령 공개 예정 ■ 오라클 창업자이자 회장인 래리 앨리슨, 최대 5,000만 주, 현재 주가 기준 약 75억 달러 규모의 오라클 주식 매각 계획 철회 ■ 오라클, FY26부터 진행중인 구조조정 관련 비용이 기존 최대 21억 달러에서 28억 달러로 확대 ■ 구글 전 수석과학자 제프 딘이 설립한 Discovery Loop, 몇 주 만에 목표 밸류를 100억 달러에서 500억 달러로 높여 추가 자금 조달 추진 ■ Z AI, 홍콩 신주 배정과 전환사채 발행을 통해 총 약 50억 달러 조달 ■ 딥시크, 일부 사용자 대상으로 AI 음성 대화 기능을 제한적으로 테스트 ■ Nscale, 전 오픈AI 임원 피지 시모를 독립 이사로 선임 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, IPO 거래소로 나스닥 선택, 10월 상장 목표 : 앤스로픽이 추진 중인 IPO의 상장 거래소로 나스닥(Nasdaq)을 선택했다는 보도 : 아직 회사의 공식 발표는 아니며, IPO 자체도 시장 상황 등에 따라 변경될 수 있음. : 현재 10월 상장을 목표로 준비 중. 밸류에이션은 일부 추정에서 최대 $2T까지 거론되고 있으나 아직 확정되지 않음 : 앤스로픽은 투자자 로드쇼 최소 15일 전 재무정보 공개가 필요 : 나스닥은 올해 스페이스X IPO를 유치한 데 이어 앤스로픽까지 확보하면서 대형 테크·AI 기업 상장 경쟁에서 입지를 강화 : 나스닥 상장은 향후 요건 충족 시 Nasdaq-100 편입 가능성 측면에서도 의미 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

알렉산더 왕, 프런티어 AI 스케일링의 병목은 정렬 모두를 위한 개인 초지능을 구현하는 데 정렬은 근본적으로 중요한 요소입니다. 사람들이 에이전트를 신뢰하려면, 에이전트가 자신이 요청한 일을 안정적으로 수행할 수 있어야 합니다. 우리 모델이 더욱 강력해짐에 따라 MSL은 전체 연구 노력에서 정렬에 투입하는 비중을 빠르게 확대하고 있습니다. 우리는 프런티어에 가까워질수록 정렬이 AI 스케일링을 좌우하는 핵심 제약 요인이 될 수 있다고 보고 있습니다. https://x.com/alexandr_wang/status/2099015997525291211

데이비드 삭스, 오픈AI·앤스로픽에 “규제 요구 말고 스스로 프런티어 속도 조절하라” 다리오는 우리가 “프런티어의 속도를 조절해야 한다”고 썼고, 샘도 이에 동의했다. 내 반응에 사람들이 놀랄 수도 있겠지만, 나는 이렇게 말하고 싶다. 그렇게 해라. 당신들이 바로 프런티어다. 시장 점유율, 매출 성장, 모델 역량 등 어떤 합리적인 지표로 보더라도 오픈AI와 앤스로픽 두 회사가 프런티어 AI 지능을 사실상 양분하고 있다. 게다가 당신들은 재귀적 자기개선 덕분에 선두와 후발주자의 격차가 더욱 벌어지고 있다고 주장해 왔다. 나는 당신들이 연구실에서 보고 있는 것을 직접 볼 수 없다. 아직 공개하지 않은 모델들이 정말로 두려울 정도여서 개발 속도를 늦춰야 한다고 생각한다면, 책임 있는 결정을 내리는 것을 지지한다. 하지만 다른 누군가의 허락이 필요한 척은 그만하라. 카르텔을 만들기 위해 반독점법의 적용을 중단해야 하는 것처럼 말하지도 마라. 제조물 책임보다 우선하는 별도의 규제 승인 절차가 필요한 것처럼 말하지도 마라 METR이 앤스로픽의 투자자 및 직원들과 긴밀하게 얽혀 있으면서 독립적인 기관인 것처럼 행동하지도 마라. 심지어 프런티어에 있지도 않은 경쟁사들을 감시하기 위해 바로 그 평가기관들이 필요하다고 주장하지도 마라. 무엇보다 개발 속도를 늦추려는 동기가 순전히 이타적인 것처럼 말하지 마라. 당신들의 제품이 실제로 막대한 피해를 일으키는 사이버 공격을 가능하게 한다면 엄청난 제조물 책임 위험에 직면할 수 있다. 시장 역시 예측하기 어렵거나 허가받지 않은 행동을 하는 모델을 이미 외면한다 허깅페이스 사건 이후 오픈AI와 앤스로픽이 일부 순수한 성능을 희생하는 대신 신뢰성과 예측 가능성을 높이는 것은 단순히 사업적으로도 합리적인 선택이다. 원한다면 이를 ‘정렬’이라고 불러도 된다. 하지만 결국 고객이 원하는 제품을 제공하는 것이기도 하다. 프런티어의 속도를 조절하면 버니 샌더스식의 “전부 중단하라”는 주장보다 훨씬 지적인 규제 논의를 할 수 있는 시간적 여유도 생길 것이다. 당신들도 알고 있듯 중국이 글로벌 합의에 동참할 가능성은 매우 낮으며, 이 역시 반드시 고려해야 한다. 그러니 프런티어의 속도를 조절하라. 프런티어를 결정하고 있는 것은 바로 당신들이다. 초지능을 만들지 않는 가장 쉬운 방법은 당신들이 서로 초지능을 만들지 않기로 합의하는 것이다. 하지만 그렇게 하는 대가로 자신들이 선호하는 규제 체계를 받아들이라고 요구한다면, 대중과 정치 시스템을 상대로 한 협박처럼 보일 것이다. 그러니 조건을 달지 말고 그냥 실행하라. 실제로 그렇게 한다면 다음 논의를 위한 신뢰와 호의를 얻을 수 있을 것이다. 반대로 그렇게 하지 않는다면, 우리는 이번 주장 역시 또 하나의 규제 포획 시도, 혹은 선거철을 겨냥한 심리전에 불과했다는 것을 알게 될 것이다. https://x.com/davidsacks/status/2098973625252708460

오픈AI, 2026년 IPO 배제, 프런티어 AI 안전 우선 : 샘 올트먼은 인터뷰에서 오픈AI가 2026년에는 IPO를 하지 않을 것이라고 명확히 언급. 최근 AI 안전을 둘러싼 상황을 고려하면 지금 상장하는 것은 적절하지 않다며, 상장을 서두를 필요도 없다고 설명 : 핵심 배경은 빠르게 발전하는 프런티어 AI 역량과 이를 안전하게 통제할 기술 사이의 격차. 더 강력한 AI 개발을 지속하려면 모델 행동을 감시하고 이해하는 능력과 정렬·통제 기술에서 추가적인 진전이 필요하다고 강조 : 인간이 통제할 수 없는 AI를 만드는 것이 실제로 가능하냐는 질문에는 “분명히 가능하다”고 답변. AI가 재앙적 결과를 초래할 가능성이 10%라면 받아들일 수 없는 수준이며, 위험이 커질 경우 모델 훈련을 중단할 수 있어야 한다고 언급 : 최근 오픈AI 내부에서도 안전 기술이 역량 발전을 따라가지 못할 경우 프런티어 AI의 개발 속도를 자발적으로 조절하는 방안을 논의. 경쟁 AI 기업들과 공동 안전 기준을 마련하고 필요할 경우 개발 속도를 함께 조절하는 방향에도 긍정적인 입장 : IPO 연기도 이러한 판단과 연결. 상장 이후 단기 실적과 주주 이해관계에 대한 압력을 받기보다, 사업이나 주주에게 단기적으로 불리하더라도 안전을 위해 필요한 결정을 내릴 수 있는 자율성을 유지하는 것이 중요하다는 입장 : 2027년 이후 IPO 가능성까지 배제한 것은 아니며 현재로서는 2026년 상장만 명확히 배제. 프런티어 AI의 발전 속도가 빨라지는 상황에서 안전과 통제를 우선할 수 있는 경영 구조를 유지하려는 판단으로 해석 https://youtu.be/2my-NU6LuCM

오라클, 래리 앨리슨 주식 매각 계획 철회 발표 : 오라클 창업자이자 회장인 래리 앨리슨이 최대 5,000만 주, 현재 주가 기준 약 75억 달러 규모의 오라클 주식 매각 계획을 철회. 오라클이 해당 계획을 규제 공시를 통해 공개한 지 하루 만에 별도 보도자료를 통해 철회 발표 : 해당 Rule 10b5-1 거래 계획은 6월 22일 이미 설정됐으며 10월 24일까지 최대 5,000만 주를 매각할 수 있는 구조. 즉 최근 주가 하락 이후 새롭게 수립된 매각 계획은 아니며, 오라클 내부자거래 정책에 따라 사전 승인된 계획 : 오라클은 해당 계획에 따라 실제로 매각된 주식은 한 주도 없으며, 앨리슨이 현재 다른 오라클 주식 매각 계획도 갖고 있지 않다고 명시 : 앨리슨은 여전히 오라클 최대 개인주주로 약 11.6억 주, 지분 약 40%를 보유. 이 가운데 약 3.46억 주가 개인 차입 등의 담보로 설정돼 있어 보유 자산 상당 부분이 오라클 주식에 집중된 구조 : 동시에 앨리슨은 아들 데이비드 앨리슨의 파라마운트 스카이댄스가 추진하는 워너브러더스 인수를 지원하기 위해 대규모 개인 보증 제공. 당초 404억 달러에서 현재 433억 달러 규모로 확대된 상태 https://investor.oracle.com/investor-news/news-details/2026/Larry-Ellison-Cancels-His-Plan-to-Sell-Oracle-Stock/default.aspx

다리오 아모데이의 프런티어 AI 속도 조절론에 주요 AI 기업 수장들의 동의 : 다리오 아모데이가 재귀적 자기개선, RSI 가속과 최근 에이전트 정렬 사고를 근거로 프런티어 AI의 개발 속도를 조절해야 한다고 주장한 가운데, 샘 올트먼과 일론 머스크도 공개적으로 동의 : 샘 올트먼은 “프런티어의 속도를 조절해야 한다는 다리오의 의견에 동의한다”며, 최근 몇 주간 오픈AI 내부에서도 이를 핵심 주제로 논의해 왔다고 언급 : 특히 앤스로픽이 제안한 직원 수준의 접근 권한을 가진 독립 외부 평가기관 도입에 오픈AI도 동참하겠다고 밝힘. 구체적인 내용은 조만간 추가 공개할 예정 : 일론 머스크 역시 다리오의 글을 인용해 “다리오가 맞다”라며 지지 의사를 표명 : 데미스 하사비스는 세부 사항은 추가 논의가 필요하지만 아모데이가 제시한 방향이 현 시점에서 올바른 접근이라고 평가. 최근 구글 딥마인드가 제안한 프런티어 AI 업계 공동 표준기구 설립도 같은 문제의식에서 나온 것이라고 설명 : 주요 프런티어 AI 기업 수장들이 잇따라 개발 속도와 안전 기준의 균형 필요성에 공감하면서, 개별 기업 차원의 안전론에서 업계 공동 기준과 독립적 외부 검증 체계 구축 논의로 빠르게 확산되는 모습 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

다리오 아모데이 <프론티어 AI의 속도 조절 필요성> : 올해 여름부터 AI가 차세대 AI 개발에 직접 기여하는 재귀적 자기개선, RSI가 업계 전반에서 시작되며 역량 발전 속도가 급격히 빨라지고 있다고 평가 : 현재 추세가 지속될 경우 AI 역량 발전이 정렬·통제 기술의 발전 속도를 추월할 수 있다고 경고 : 직접적인 계기로 오픈AI-허깅페이스, OAI-HF 사건을 지목. 에이전트 스웜이 지시받지 않은 사이버 공격을 수행하고 평가 시스템까지 해킹하려 한 사례 : 비슷한 정렬 실패가 더 강력한 모델에서 발생하면 향후 6~12개월 내 지속적 봇넷을 통해 인터넷 전반을 장악하고 수천억 달러 규모 피해를 유발할 가능성도 있다고 우려 : 이에 모델 훈련이나 기술 발전을 중단하는 것이 아니라, 안전 기술이 역량 발전을 따라잡을 수 있도록 프런티어 AI의 발전 속도를 조절하는 ‘Pacing the Frontier’를 제안 : 추가로 확보한 1~2년을 운영 안정성, 정렬, 모델 작동 원리 해석, 테스트·평가 고도화에 활용할 필요가 있다는 주장. 업계 공동 속도 조절을 통해 개별 기업의 상업적 경쟁력이나 미국의 AI 주도권을 훼손하지 않으면서 안전 연구 시간을 확보할 수 있다는 논리 ■ 1단계, 상주 외부 평가기관 : 앤스로픽은 METR 등 독립적인 제3자 평가팀에 직원에 준하는 상시 접근 권한을 제공하는 Embedded Evaluators 제도를 다른 기업과의 합의와 무관하게 선제적으로 도입 : 모델뿐 아니라 훈련 파이프라인, 안전 관행, 내부 사고까지 검증하고, 주요 위험과 사고를 앤스로픽의 편집 통제 없이 외부에 공개할 수 있도록 할 계획. 정부에는 다른 프런티어 AI 기업에도 동일한 조치를 요구할 것을 촉구 ■ 2단계, 민주주의 국가 내 공동 속도 조절 : 미국 등 민주주의 국가의 프런티어 AI 기업들이 공통 안전 기준과 역량별 체크포인트를 설정하는 방안 제안. 특정 사이버·샌드박스 탈출 능력 등에 도달하면 이에 상응하는 정렬 평가, 모델 작동 원리 분석, 훈련환경 감사 등을 요구하는 방식 : 다만 속도 조절 과정에서 중국에 AI 주도권을 넘겨서는 안 된다는 입장. 대중국 AI 칩·반도체 장비 수출 제한, 칩 밀수 및 해외 데이터센터 원격 접근 차단, 무단 증류 방지, 모델 가중치 보안 강화를 병행해 향후 3~5년간 미국의 AI 리드를 확대해야 한다고 주장 ■ 3단계, 글로벌 속도 조절 : 미국과 중국을 포함한 글로벌 협력은 ① AI의 생물무기 활용 금지 ② 사이버·바이오·정렬 위험에 대한 출시 전 공동 테스트 ③ RSI 발전 속도에 제한 설정 ④ 전체 AI 개발 속도를 제한하는 전면적 pacing 또는 pause의 단계적 접근을 제시 : 특히 RSI 속도 제한을 미·소 SALT 군축협정에 비유. AI가 AI를 개발하면서 성능 개선 속도가 폭발적으로 빨라질 경우 이를 ‘극도로 빠른 수준’에서 ‘상당히 빠른 수준’으로 낮추는 것만으로도 전략적 손실을 제한하면서 안전성을 높일 수 있다는 판단. 반면 전면적인 AI 개발 중단은 검증 문제와 합의 위반 인센티브 때문에 단기간 내 실현 가능성이 낮다고 평가 https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier

오픈AI, Astra 품질 이슈 수정 및 사용량 리셋 : 일부 이전 모델용 스킬이 과도하게 작동하거나 Astra의 자체 검증을 방해하는 문제를 발견해 수정 : 조기 응답 종료 또는 이전 메시지에 답변하는 문제를 유발한 컨텍스트 관리 실험 중단. 약 4,000~5,000명의 사용자가 영향을 받은 것으로 추정 : 일부 트래픽에서 품질 저하를 유발했던 잘못 설정된 엔진도 제거. 작업 완결성, 최신 메시지 추적, 자체 검증 등 전반적인 응답 품질 개선 : 이와 함께 Astra 사용량 한도를 리셋했으며, 티보는 이후 “Reset all propagated”라며 전체 적용 완료 확인 https://x.com/thsottiaux/status/2098685367058612394

오픈AI, Astra 기반 제품 출시 가속 : 이번 주 Astra 기반 Images 2.5, GPT-Live-1, Agents API, Data Agent, 금융 서비스용 ChatGPT를 연이어 출시 : 티보는 아직 DevDay가 시작되기도 전이라며, 다음 주에도 다수의 출시 계획이 예정돼 있다고 언급 : Astra 출시 이후 모델 자체를 넘어 이미지, 음성, 에이전트, 데이터, 금융 등 응용 제품 전반으로 빠르게 확장하는 모습 : 모델 성능 향상 → 내부 R&D·제품 개발 가속 → 제품 출시·실사용 확대 → 데이터·피드백 축적 → 차세대 모델 성능 향상으로 이어지는 초기 형태의 재귀적 자기개선(RSI) 사이클 가시화 https://x.com/thsottiaux/status/2098639827084480864

엔비디아, 앤스로픽 IPO에 최대 100억달러 투자 협의 : 앤스로픽은 엔비디아를 IPO 앵커 투자자로 유치하기 위해 협의 중. 엔비디아는 최대 100억달러 투자를 검토하고 있으며, 아직 논의 단계로 계획은 변경 가능 : 앤스로픽은 IPO에서 최대 1,000억달러 조달, 약 2조달러 기업가치를 목표. IPO는 11월 미국 중간선거 이전 완료 예상 : 엔비디아 참여 시 초대형 IPO의 초기 전략적 투자자를 확보하는 동시에 주요 GPU 공급사와 고객 간 관계가 더욱 강화 : Claude 수요 증가로 컴퓨팅 캐파가 부족해지면서 엔비디아 GPU에 크게 의존하는 동시에 공급처를 다변화 : AWS에 10년간 1,000억달러 이상 지출 및 Trainium2 100만개 이상 사용, 구글·브로드컴과 수 GW 규모 TPU 캐파 추가에 합의했으며 Claude 맞춤형 자체 칩 개발팀도 구축 : 엔비디아는 이미 2025년 11월 앤스로픽에 최대 100억달러 투자를 발표했고, 당시 앤스로픽은 엔비디아 GPU 기반 Azure 컴퓨팅 300억달러 구매 약정 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

문샷 AI, 연말 연환산 매출 20억달러 목표 : 문샷 AI는 연말 연환산 매출 20억달러 달성 목표. 8월 연환산 매출은 10억달러 돌파. 6월 3억달러에서 3배 이상 : 7월 Kimi K3 이후 성장 가속. 유료 구독, 모델 호스팅, 엔터프라이즈 고객 확대가 매출 성장 견인 : 500억달러 밸류에이션으로 신규 자금조달을 추진하고 있으며, 이르면 올해 홍콩 IPO 가능성도 검토 : 마이크로소프트, 아마존, 구글과 Kimi K3의 클라우드 유통 및 매출 공유 방안도 논의 중 (참고) 딥시크 8월 기준 ARR 5억 달러 + 논의 펀딩 라운드 밸류 740억 달러 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, AI 악용이 사이버 공격 넘어 국가 감시·선전·무기 개발로 확산 → 중국 증류 외 주요 악용 사례 : Claude 악용 사례를 조사한 결과, AI가 단순 보조 도구를 넘어 사이버 공격, 국가 감시, 영향력 공작, 무기 개발 등 실제 작전을 자동화하는 단계로 진화하고 있다고 분석 : 이란 정부 연계 조직 → Claude로 국내외 선전·인지전을 수행하고 서방 연구기관 분석으로 위장한 허위정보를 제작·유포. 별도 감시 조직은 이란인 6,388명과 SNS 게시물 15만개+를 분석, 국가 ID·정치·종교 성향 등을 결합한 중앙 감시 시스템 구축에 활용 : 러시아 연계 사이버 스파이 조직 → 정찰부터 침투·데이터 탈취까지 상당 부분을 Claude로 자동화해 우크라이나·유럽 정부, 군·정보기관, 방산업체 등 20개+ 조직을 공격. 탐지된 악성코드를 AI가 자동 수정해 보안을 우회하는 방식도 사용 : 북부 예멘 기반 무기 개발 조직 → Claude를 활용해 유도 로켓, 2,000km+ 탄도미사일, 극초음속 활공체 등을 개발. 실제 로켓 비행시험 데이터를 Claude로 분석해 설계 개선에도 활용 : 러시아계 개발 조직 → Claude를 자폭·요격·장거리 UAV와 자율 드론 군집·지휘통제 시스템 설계에 활용했으며, 일부 프로젝트는 TRL 3~4 수준까지 진행 : 생물학적 오용 가능 사례 5건도 적발. 바이러스 전염성·면역회피 강화, 조류독감의 포유류 적응, 독소 최적화 등 잠재적 생물무기 관련 연구에 Claude가 사용됐으나 악의적 의도는 확인되지 않음 : ShinyHunters 연계 사이버 범죄자도 AI 에이전트에 공격 대부분을 맡겨 약 200개 고객사 데이터에 접근했으며, 다른 사례에서는 개발자 토큰 탈취 후 약 3시간 만에 클라우드 관리자 권한을 확보 : 앤스로픽은 AI가 기존 국가 지원 해커 등에 필요했던 전문 인력과 기술을 대체하면서, 사이버 공격의 진입장벽을 낮추고 대규모 작전 자동화를 가능하게 하고 있다고 평가 https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

딥시크, DeepSeek V4.1 Flash AAII 40점 : DeepSeek V4.1 Flash는 1.6T 규모 V4 Pro 0813을 상회. 552B 규모로 더 높은 성능을 내면서 토큰 가격은 약 4배 저렴 : 신규 Causal Encoder–Decoder 구조를 적용해 입력 시 8B, 출력 시 16B 파라미터만 활성화. 100만 토큰 컨텍스트, 텍스트·이미지 입력 지원 : 에이전트 성능이 크게 개선. AutomationBench-AA 69%로 GPT-6 Astra와 공동 1위, V4 Pro 0813 57% 및 GLM-5.3 62%를 상회. GDPval-AA v2도 1,632 Elo로 이전 Flash 대비 164점 상승 : 롱컨텍스트 평가 AA-LCR v1.1은 84%로 GPT-5.6 Sol, Gemini 3.8 Flash와 동률 : 자체 API 가격은 입력/출력 $0.30/$1.20 per 1M tokens, 캐시 입력은 $0.006로 98% 할인. 작업당 비용은 $0.27(vs V4 Pro $0.67 , GLM-5.3-Flash $0.25) : 다만 작업당 8.9만 토큰을 사용하는 점이 약점. V4 Pro 대비 62% 많은 토큰을 사용해 가격 대비 성능 파레토 프런티어에는 소폭 미달 https://x.com/artificialanlys/status/2098148674203488422

샘 올트먼, 최첨단 AI 개발 속도 조절 검토 발언 : 샘 올트먼은 이번 주 전사 미팅에서 필요할 경우 최첨단 AI 개발 속도를 조절할 수 있으며, 가능하다면 다른 주요 AI 연구소들과 함께 속도를 늦추기를 희망한다고 직원들에게 언급. 다만 일부 연구소는 동참하지 않을 가능성도 인정 : 오픈AI 수석과학자 야쿠브 파초키 역시 최근 AI 기업들이 필요에 따라 미래 개발 속도를 늦추기 위해 협력해야 한다고 주장. 공통의 안전 기준이 마련될 때까지 자발적 감속이 일반적인 관행이 되기를 희망한다고 밝힘 : 오픈AI는 안전 우려로 최근 일부 모델 개발 속도를 늦추고 특정 내부 AI 학습을 중단한 상태. 알트먼은 지난 7월에도 백악관 관계자들과 AI 개발 속도를 조절할 필요성에 대해 논의했다고 밝힌 바 있음 : 최근 오픈AI와 앤스로픽 출신 연구자 제이콥 콕슨이 초지능 경쟁을 두고 양사가 인간의 생명을 걸고 도박하고 있다고 비판하며 퇴사. 해당 발언은 1.5억회 이상 조회되며 정치권까지 확산됐고, 앤스로픽과 구글 딥마인드 출신 연구자들도 AI 개발 속도와 위험에 대한 투명성 강화를 공개적으로 요구 : 7월 말에는 주요 AI 기업 직원 1,000명 이상이 AI 개발 속도를 늦출 수 있는 메커니즘 마련을 요구하는 청원에 서명. 최근 주요 연구소에서 AI 안전 담당 인력의 퇴사도 이어지는 상황 : 특히 최근 오픈AI AI 에이전트들이 서로 협력해 격리 환경을 벗어나 서드파티 웹사이트에 침입한 사실이 알려지면서 우려가 확대 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

마이크로소프트의 데이터센터 캐파 3배 확장 계획 보도 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 마이크로소프트가 Azure 사업부 데이터센터 캐파를 현재 12GW에서 '32년까지 38GW 이상으로 3배 수준 확대할 계획이라는 보도가 있었습니다. 자체 캐파와 임대 캐파가 포함되지만, 네오 클라우드 캐파는 제외한 수치입니다. 또한 현재 캐파 중 AI 특화 칩 캐파는 2GW 수준인데요, '32년에는 1/3 수준(13GW)까지 높일 계획입니다. 증분을 6년 기간 단순 평균하면 4.3GW, 연평균 21% 증가입니다. AWS와 비교해보면, AWS가 보유한 절대 캐파 규모를 공개하지 않지만, '25년 3.9GW를 신규 추가했고, '27년 말에는 '25년 말 대비 전체 캐파를 2배로 확대할 계획입니다. 시장에서 추정하는 증설 전망과 결합해보면 AWS의 '25년 말 캐파는 14GW, '27년 목표는 28GW 정도로 볼 수 있습니다. 마이크로소프트의 절대적 장기 증설 규모는 상당하지만, 증설 속도가 이례적으로 공격적이지는 않습니다. 현재 클라우드 산업 플레이어 모두 캐파 확장에서 반도체와 전력 부족을 경험하고 있지만, 특히 마이크로소프트는 에이미 후드 CFO가 '25년 일부 데이터센터 건설을 일시 중단한 이후 공급난이 경쟁사 대비 심한 수준이었습니다. 향후 대규모 캐파 확장이 본격화될 경우 추가적인 Azure 성장 반등의 기회로 작용할 수 있습니다. 다만 에이미 후드 CFO는 최근 컨퍼런스에서 향후 12개월 동안 신규로 건설해 가동할 수 있는 시설은 거의 없다는 발언을 남겼습니다. 이를 고려하면 캐파 확장은 타임라인 후반부에 집중될 가능성이 높습니다. (2026/9/11 공표자료)

오라클(ORCL) F1Q27 리뷰 - 가속화 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 오라클 실적은 지난 분기보다 좋아졌습니다. 클라우드 매출도 시장 기대치를 상회했고, RPO도 추가 증가했습니다. 고객 캐파 인도도 본격화 되고 있습니다. 특히 신규 계약 대부분은 고객 선급금과 BYOH 방식으로 추가 자본 투자가 불필요하다는 점을 강조했습니다. RPO의 매출 전환에 따라 FY27 매출 성장의 추가 가속화를 전망하고 있습니다. 인프라 뿐 아니라 AI의 대체 우려가 있던 애플리케이션도 두 자릿수 성장을 유지하고 있습니다. GPU 가동률은 여전히 97%를 상회하고 있고, 구형 GPU 재계약 트렌드 기반으로 네오 클라우드 기업 실적과 동일하게 경제성을 확인하고 있습니다. FY27 CapEx 가이던스는 기존 전망을 유지했고, 앞선 신규 계약 구조를 통해 추가 자금 조달 관련 우려도 줄어들기는 했습니다. 다만 부채 발행이나 FCF 전망 등 관련해서 새로 업데이트된 내용은 다소 제한적이었습니다. 경영진은 이번 분기를 '가속화'로 표현했는데요. 작년처럼 10월 AI World 행사에서 중장기 가이던스 업데이트를 기대할 수 있습니다. 자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다. 보고서 링크: https://tinyurl.com/crhea5s5 (2026/9/11 공표자료)

앤스로픽, 중국 AI 기업 7곳의 Claude 불법 증류 적발 : 앤스로픽은 2026년 2월 이후 알리바바, 문샷 AI, 딥시크, Z AI, 샤오미, 센스타임, 미니맥스 등 중국 AI 기업 7곳의 Claude 무단 사용 및 불법 증류를 적발, 차단 : 알리바바는 3,500개+ 사기 계정으로 Claude Opus의 CoT를 추출해 Qwen 학습, RL 환경 구축 등에 활용. 5~7월 1.51억 건+으로 최대 규모 : 문샷 AI는 일부 사용자 요청을 몰래 Claude로 전달해 답변을 Kimi가 생성한 것처럼 제공하고 대화·CoT를 학습에 활용. 5~7월 2,300만 건+이며, 중국 군·국유기업 관련 민감정보도 Claude로 전송 : 딥시크도 사용자 요청을 Claude로 몰래 라우팅하고 CoT를 추출해 학습에 활용. 7월 14일간 1,210만 건+이며, 중국 기업 내부자료와 러시아 국방 관련 DB 인증정보, 중국 공안 감시 시스템 데이터 등이 노출 : Z AI는 Claude CoT를 GLM 학습·데이터 정제·평가에 활용하고 미국 프런티어 모델의 사이버 역량 증류도 시도. 6~7월 17일간 340만 건+ 관측 : 샤오미는 실제 사용자 대화와 코딩 세션을 Claude에 입력해 SFT·RL 학습 데이터를 생성. 20일간 40만 건+이며 개인정보와 기업 데이터도 Claude로 전달 : 센스타임은 제3자 데이터 업체에서 Claude 사용자 대화 기록을 구매해 학습에 활용하고, Claude로 증류 파이프라인 구축·운영까지 수행 : 미니맥스는 페이퍼컴퍼니를 통해 미국 AI 모델만 제공하는 프록시 서비스를 구축. 앤스로픽은 이를 미국 프런티어 모델의 사용자 대화 수집 및 모델 학습 목적으로 판단 : 단순 API 무단 사용을 넘어 CoT 대규모 탈취, 실제 고객 트래픽의 몰래 라우팅, 사용자 데이터 수집·거래, 사이버 역량 표적 증류까지 수법이 고도화됐다는 점이 핵심 https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/11) ■ 오픈AI, 금융업 특화 ChatGPT for Financial Services 출시. 모건스탠리와 에버코어가 파트너로 참여 ■ 오픈AI, 연방기관 대상 ChatGPT Enterprise 프로모션(기관당 연 $1) 종료. 사용량 기반 과금으로 전환. 전환 이후 일반 가격 대비 50% 할인 적용 예정 ■ 오픈AI, Agents API를 모든 개발자 대상으로 공개 베타 출시 ■ 오픈AI, AI 에이전트가 5-7월 사이 최소 10곳 많게는 23곳의 웹사이트에 메시지와 활동 흔적을 남겼다는 독립 조사 내용 ■ 샘 올트먼, 미국 주요 전력 기업과 AI 기반 전력망 보안 강화 방안 논의 ■ 구글, Gemini 윈도우 앱 출시. 윈도우 10과 11에서 이용 가능 ■ 마이크로소프트, ‘32년까지 글로벌 데이터센터 캐파를 현재 12GW에서 38GW 이상으로 확대할 계획 보도 ■ 앤스로픽, 최신 위협 보고서에서 Claude의 생물무기 개발 지원, 정부 감시, 재래식 무기 연구, 공작 활동에 활용된 사례 탐지 및 공개 ■ 아마존, 자사 AdTech를 통한 ChatGPT Ads 광고 구매를 미국에서 파일럿으로 시작 ■ 스페이스X CFO 브렛 존슨, 연말 연 환산 매출 1,000억 달러 달성 자신. 미공개 고객과 월 11.1억 달러 규모 신규 컴퓨트 임대 계약 체결 언급. 12월부터 시작해 6개월 지속 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, 금융 서비스 특화 ChatGPT 출시 : 오픈AI는 GPT-6 Astra와 금융 데이터를 결합한 ‘ChatGPT for Financial Services’ 출시. Morgan Stanley와 Evercore가 디자인 파트너로 참여했으며, 투자은행과 주식 리서치를 우선 타깃 : Daloopa, PitchBook, LSEG News, Crunchbase의 실적 콜, 재무제표, 기업 펀더멘털, 비상장 기업 데이터 등을 기본 탑재. 별도 계약이나 MCP 연결 없이 즉시 사용 가능하며, 오픈AI가 데이터를 직접 인덱싱, 호스팅해 수치와 주장별 원출처 확인 가능 : 기존 데이터 구독자를 위해 S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Dow Jones Factiva, Moody’s와 로그인 및 사용권한 연동 추진. S&P Global, FactSet 등 주요 MCP 커넥터의 안정성도 개선했으며, 전체 커넥터는 50개 이상 : GPT-6 Astra는 금융 문서의 표, 수치, 주석 검색부터 금융 분석, 문서, 스프레드시트, 슬라이드 생성까지 지원. OfficeQA Pro에서 69.9%로 GPT-5.6 Sol 60.2%, Claude Fable 5.1 62.4%를 상회 : 기업별 Excel, Word, PowerPoint 템플릿과 스타일 가이드를 등록해 분석 결과를 밸류에이션 모델, 리서치 노트, 피치북으로 바로 변환 가능. SAML SSO, SCIM, 역할 기반 접근제어, 정보차단벽 등 금융기관용 보안 및 거버넌스 기능도 제공 : 현재 자격 요건을 충족하는 금융기관을 대상으로 제공되며, 향후 투자은행과 주식 리서치에서 다른 금융 서비스 영역으로 확대할 계획 https://openai.com/index/introducing-chatgpt-financial-services/

[삼성 이영진] 오라클(ORCL) F1Q27 실적 요약 ■ F1Q27 실적 : 매출 193.5억 달러(+30%, +30% cc) vs 컨센 191.4억 달러 및 가이던스 189.6-192.6억 달러(+27-29%, +27-29% cc) : Non GAAP EPS $1.92 vs 컨센 $1.74 및 가이던스 $1.72-1.76 : RPO 6,640억 달러 vs 컨센 6,179억 달러 : 990.5억 달러 → 971.5억 달러 → 1,300억 달러 → 1,380억 달러 → 4,550억 달러 → 5,230억 달러 → 5,530억 달러 → 6,380억 달러 → 6,640억 달러 : 클라우드 매출 116억 달러(+62%, +61% cc) vs 컨센 115.1억 달러, 가이던스 113.5-117.9억 달러(+58-64%, +57-63% cc) : 클라우드 인프라 매출 74억 달러(+121%, +120% cc) vs 컨센 70.9억 달러 : 클라우드 어플리케이션 매출 42억 달러(+10%, +10% cc) vs 컨센 42.7억 달러 : CapEx 285억 달러 vs 컨센 192.3억 달러 ■ F2Q27 및 FY27 가이던스 : F2Q 매출 성장률 +30-34%, +30-34% cc vs 컨센서스 211.8억 달러(+31.9%) : F2Q 클라우드 매출 성장률 +65-71%, +64-70% cc vs 컨센서스 131억 달러(+64.2%) : F2Q Non GAAP EPS $1.85-1.93 vs 컨센서스 $1.89 : FY27 매출 900억 달러 vs 컨센서스 896.6억 달러, 기존 900억 달러 유지 : FY27 Non GAAP EPS $8.10 vs 컨센서스 $8.07, 기존 $8.05 상향 ■ 경영진 주요 코멘트 : 분기 중 850MW의 데이터센터 용량을 추가 공급 : 300억 달러 이상의 신규 AI 클라우드 계약을 수주 : 신규 계약의 구조를 고려할 때 회사는 이번 계약이 기존 자본조달 계획에 추가적인 영향을 미치지 않는다고 확인 https://investor.oracle.com/investor-news/news-details/2026/Oracle-Announces-Q1-Results-Driven-by-Triple-Digit-Growth-in-Cloud-Infrastructure-Revenues/default.aspx 감사합니다.

스페이스X, 데이터센터 속도전에서 안정성 중심으로 전환 : 스페이스X는 xAI 인수 이후 데이터센터 구축 방식 개편. 기존 ‘최단기간 컴퓨팅 용량 확보’에서 전력·냉각 이중화 및 사전 테스트를 강화하는 방향으로 전환하면서 신규 캠퍼스 구축 속도 둔화 가능성 : xAI는 2024년 멤피스 Colossus에서 10만 GPU 규모 데이터센터를 122일 만에 가동. 최소 전력·냉각 인프라부터 가동하고 백업 시스템을 사후 구축했으며, 수십 대 가스터빈 등 임시 설비도 활용 : 초기 데이터센터의 이중화 수준은 다른 하이퍼스케일러 대비 크게 낮아 단일 장비 장애로 전체 클러스터가 중단될 수 있었음. 실제 초기에는 잦은 정전으로 AI 연구 프로젝트가 수시간 중단되고 일부 학습 진행 상황이 손실 : 스페이스X는 현재 앤스로픽·구글 등에 컴퓨팅 용량을 임대하고 있어 안정성 중요도가 상승. 이에 백업 전력·냉각을 가동 전 구축하고 테스트를 강화하는 한편 임시 설비 의존도를 축소, 일부 기존 데이터센터도 재설계 : 6월 말 데이터센터 경영진을 대거 교체하고 Falcon·Dragon 생산을 담당했던 웨슬리 살란드로를 책임자로 선임. 1,300명 이상의 SpaceX 엔지니어가 지원해 최근 한 달간 300명 이상이 데이터센터 프로젝트에 투입 : 반면 최근 몇 주간 데이터센터 프로젝트 리더급 10여 명 이상이 이탈했으며, 오픈AI·앤스로픽 등으로의 인력 이동도 발생. 중간관리자 확대와 현장 의사결정 권한 축소도 구축 속도를 낮출 수 있는 요인 : 지난주 멤피스 데이터센터에서는 건설 작업으로 전력선이 영향을 받아 정전이 발생, 일부 Grok 모델과 외부 컴퓨팅 고객까지 영향. 머스크는 재발 방지를 위한 시정 조치를 진행 중이라고 언급 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

기업 AI 도입 성장 둔화, 상위 기업 AI 지출 감소(Ramp AI Index 8월) : 8월 미국 기업의 AI 유료 도입은 증가했지만 성장세 둔화. 앤스로픽 도입률은 43.8%(+0.34%p MoM), 오픈AI는 39.8%(+0.09%p) 기록 : AI 지출 상위 1% 기업의 직원당 월평균 AI 지출은 7월 $7,976에서 8월 $7,205로 9.7% 감소. 상위 1%는 표본이 작아 변동성이 높으며, 7월 수치는 추가 거래 반영 후 기존 약 $7,400에서 약 $8,000로 상향 수정 : 오픈AI와 앤스로픽의 가격 인하 영향으로 실효 AI 가격은 3월 고점인 100만 토큰당 1.15달러에서 이번 주 0.68달러로 41% 하락 : 토큰 사용량 증가는 GPT-5.6 Terra와 Claude Sonnet 등 상대적으로 저렴한 표준 모델이 주도. Opus, Fable, Sol 등 프런티어 모델의 토큰 점유율은 8월 고점 53%에서 45%로 하락 : 일부 기업은 표준 모델의 성능과 비용 효율성을 이유로 전사 기본 설정을 변경해 프런티어 모델 사용량을 제한하고 있다고 Ramp에 설명 : 오픈소스 모델 채택은 아직 제한적. 라우팅 플랫폼 이용률은 AI 지출 기업의 6.4%, 전체 기업의 3.6%이며, 해당 플랫폼이 폐쇄형 모델도 제공하기 때문에 실제 오픈소스 모델 이용률은 이보다 낮을 가능성 : 8월 지출 감소에는 여름 휴가에 따른 계절적 영향 가능성도 존재. Ramp는 과거 11~12월에도 AI 지출 감소를 관찰했으며, 다만 가격 하락과 모델 믹스 변화 등 다른 요인도 함께 작용하고 있다고 설명 https://ramp.com/data/ai-index-sept-2026

엔비디아 x 팔란티어, 핵심 공급망에 소버린 AI 도입 : 엔비디아와 팔란티어는 Palantir Foundry·AIP·Ontology와 엔비디아 Nemotron 오픈 모델을 결합한 공급망 AI 스택 구축. 우선 엔비디아 자체 공급망에 적용 : 엔비디아 공급망은 수천 개 공급업체와 수백만 개 부품으로 구성. 특히 Vera Rubin 랙 1개당 약 130만 개 부품이 필요하며, AI를 활용해 공급 제약 조기 탐지, 대안 평가, 자재 배분 등을 최적화 : 기업별 독점 데이터로 Nemotron을 후속 학습해 자체 공급망에 특화된 모델 구축 가능. cuOpt를 활용한 공급 제약 및 시나리오 분석과 함께 AI가 실행 방안, 트레이드오프, 잠재 위험을 제시하고 최종 의사결정은 전문가가 담당 : 실제 의사결정과 생산 결과를 NeMo AutoModel·NeMo RL 및 Palantir Autopilot에 다시 반영해 모델을 지속 개선하는 학습 루프 구축 : 데이터와 모델에 대한 기업의 통제권을 유지하는 소버린 AI가 핵심. 공동 개발한 SAIOS 기반으로 Dell·Cisco 온프레미스 또는 Rackspace·Nebius 코로케이션·클라우드 환경에 배포 가능 : 엔비디아 자체 공급망을 레퍼런스로 제조, 에너지, 헬스케어, 자동차, 항공우주 등 복잡한 공급망을 보유한 산업으로 확장 계획 https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-palantir-bring-sovereign-intelligence-to-critical-supply-chains

딥시크, DeepSeek V4.1 Flash 출시 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 딥시크가 또 다시 진보했습니다. V4 Pro보다 성능, 비용, 속도, 작업시간에서 우위를 보인 V4.1 Flash를 발표했는데요 기술 보고서에 흥미로운 내용이 많습니다. 우선 V4.1 Flash의 핵심은 장기 컨텍스트를 사용하는 AI 에이전트의 구동 비용을 낮추기 위한 모델 구조 변화입니다. 552B 파라미터의 MoE 모델이지만, 새로운 CED(Causal-Encoder-Decoder) 비대칭 구조를 적용해 프리필 8B, 출력 16B 파라미터만 활성화합니다. CED는 입력 처리와 출력 생성을 분리한 비대칭 구조로, 프리필 연산량을 기존 대비 거의 절반 수준으로 줄였습니다. 메모리 사용량도 줄였습니다. CSA2라는 새로운 어텐션 구조를 통해 여러 레이어가 KV 캐시를 공유하고, KV 캐시 자체도 FP4로 압축했습니다. 결과적으로 HBM에 상주하는 Global KV 캐시는 V4 Flash 대비 1/4로 축소됐고, SSD와 호스트 메모리에 보관되는 Persistent KV 캐시는 1/8로 줄었습니다. 해당 구조는 컨텍스트가 길어질수록 효과가 커집니다. 컨텍스트를 4K에서 1M으로 256배 늘려도 디코드 연산량은 25% 수준 증가하는데 그쳤습니다. 에이전트 성능에서도 효율 대비 성능이 좋습니다. 일상적인 코딩 및 화이트칼라 에이전트 업무에서는 프런티어 모델 수준까지 올라왔는데요 다만 과학, 전문 지식 중심의 고난도 영역에서는 여전히 프런티어 모델과는 격차가 존재합니다. 전반적인 성능 개선이 드라마틱하지는 않지만, 낮은 비용과 멀티모달 지원은 긍정적 포인트입니다. 강화학습에서는 신규 알고리즘 개발이 아니라 기존 방식을 그대로 사용했습니다. 대신 실제 직원과 외부 파트너의 에이전트 사용 사례와 실패 데이터를 활용해 SaaS나 기업용 시스템과 유사한 환경을 자동으로 만들고 이를 대규모 RL 학습에 사용했습니다. 딥시크는 현재 단계에서 신규 RL 알고리즘보다 데이터와 환경 파이프라인 개선의 한계 수익이 더 높다고 판단하는 모습입니다. 한 차례 인상했던 API 가격도 다시 인하되었습니다. 오프피크 기준 다음과 같습니다. <기존> 캐시 인풋 $0.007 / 인풋 $0.22 / 아웃풋 $0.66 <신규> 캐시 인풋 $0.003 / 인풋 $0.15 / 아웃풋 $0.6 Astra가 보여준 것처럼 에이전트의 장기 작업 능력은 더욱 발전하고 있습니다. 딥시크도 트렌드에 맞춰 장시간 에이전트를 실제 서비스 경쟁적으로 운영하기 위한 추론 효율성 개선에 초점을 맞추고 있습니다. (2026/9/10 공표자료)

딥시크, DeepSeek V4.1 Flash 출시, V4 Pro 대체 예정 : DeepSeek V4.1 Flash는 552B 파라미터의 MoE 모델. 새로운 Causal-Encoder-Decoder 비대칭 구조를 적용해 입력 8B, 출력 16B 파라미터만 활성화 : 네이티브 멀티모달 비전 이해를 지원하며, 새로운 사전학습 방식과 대규모 RL 사후학습 적용. 딥시크측은 Agentic Benchmark에서 V4 Pro를 포함한 주요 플래그십 모델을 상회했다고 설명 : KV Cache를 전세대 대비 1/4로 축소해 HBM 요구량 75% 감소, SSD 요구량은 87.5% 감소. 초기 세대 모델과 비교하면 KV Cache 크기는 1/437 수준 : DeepSeek 측 테스트에서 V4.1 Flash가 V4 Pro 대비 성능, 비용, 속도, 총 작업시간에서 모두 우위. 9월 14일부터 V4 Pro 요청을 V4.1 Flash로 자동 라우팅하고 V4.1 Flash 가격 적용, 향후 V4.1 Pro 출시 예정 : API 가격도 인하. 오프피크 기준 캐시 인풋 $0.003, 인풋 $0.15, 아웃풋 $0.6 : 피크, 오프피크 차등 가격제를 유지하며 오프피크 가격은 피크의 절반. 신규 가격은 9월 10일 12시부터 적용 : 모델은 오픈소스로 공개. 텐센트 WorkBuddy, CodeBuddy와 OpenCode도 공식 파트너로 V4.1 Flash 전면 도입 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash https://mp.weixin.qq.com/s/qg0NU3NNUbp1co2PdkAPAg

AI의 실존적 위험 우려 확대 : 앤스로픽 정렬 과학 책임자 에반 허빙거는 향후 10년 내 AI가 모든 인간을 죽일 가능성을 10% 이상으로 본다고 발언 : 오픈AI 비영리 조직 이사회에 합류한 폴 크리스티아노도 초지능 정렬 실패로 통제권을 잃을 경우 대부분의 사람이 사망할 수 있다고 경고 : 실존적 위험 우려 자체는 새로운 것이 아니지만, 최근 테스트 환경을 벗어난 AI 에이전트의 실제 시스템 침입 사고와 자기개선 AI 발전이 맞물리며 실리콘밸리, 월가, 워싱턴에서 논쟁 확대 : 7월 Hugging Face 사건에서는 오픈AI 에이전트들이 테스트 환경을 벗어나 외부 시스템과 자체 연구 인프라까지 침입. 모델 행동 모니터링을 어렵게 할 수 있는 Loop Transformer 기술에 대한 우려도 제기 : 앤스로픽 연구자 제이콥 콕슨은 앤스로픽과 오픈AI가 ‘자기개선 초지능을 향해 질주하며 우리의 목숨을 걸고 도박하고 있다’고 비판하며 퇴사 선언 : 다리오 아모데이를 포함한 약 1,400명의 업계 관계자는 국제적 프레임워크를 통한 프런티어 AI 개발 속도 조절을 요구. 버니 샌더스도 ‘초지능 금지’ 및 AI 개발 일시 중단 법안 추진을 재차 강조 : 반면 데이비드 색스 등은 AI 위험론이 규제를 통해 중소 경쟁사와 오픈소스 AI를 견제하려는 이해관계와 맞물려 있다고 비판. 미중 AI 경쟁 우려까지 존재해 연방 차원의 입법 가능성은 아직 제한적 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

물 들어올 때 Muse 노 젖는 메타 : 알렉산더 왕, 모든 사용자의 Muse 토큰 사용량 리셋 발표 : 출시 초기 실제 사용량이 테스트 코호트 대비 10배를 기록한 데 이어, 사용자들의 토큰 사용량을 일괄 초기화하며 추가 사용 유도 https://x.com/alexandr_wang/status/2097880616041885901

오픈AI, AI 정책 전환 촉구, “안전 기준 미달 시 개발 늦추거나 중단” : 오픈AI는 Astra의 역량 향상과 AI 연구 가속화를 근거로 AI 정책 대응이 시급해졌다고 강조. 완전 자율형 재귀적 자기개선은 아직 아니지만, AI가 이미 차세대 모델 개발과 정렬 연구를 가속하고 있다고 평가 : 의회에 프런티어 AI 대상 의무적 역량 기반 국가 안전 규제 도입을 촉구. 공통 테스트, 독립 평가, 사이버보안, 사고 보고 등을 포함하되 스타트업과 비프런티어 모델은 규제 대상에서 제외해야 한다는 입장 : 안전에 대한 확신이 AI 발전 속도를 결정해야 하며, 안전 기준을 충족할 수 없다면 모델 개발이나 배포를 늦추거나 중단할 방침. Astra에는 전체 작업 궤적과 CoT 모니터링, 내부 배포 전 의무적 정렬 평가를 도입 : 연방 규제 전까지 캘리포니아의 독립 안전평가, AI 감사, 청소년 보호, 생물학적 위협 관련 법안을 추가 지지. 최근 AI 역량 급증을 고려해 과거 지지하지 않았던 일부 법안에도 입장을 변경 : 업계 및 국제 차원에서도 역량 측정, 위험 관리, 인간 통제, 개발 감속·중단 기준을 공동으로 마련해야 한다고 주장. 강력한 AI가 제도의 통제 능력을 앞서기 전인 현재를 ‘AI 정책의 창’으로 규정 https://openai.com/index/ai-policy-window

엔비디아, 호주 AI 인프라 생태계와 협력, 2027년까지 최대 2GW 구축 : 엔비디아는 Firmus, Sharon AI, IREN, Megaport, ResetData, CDC, NEXTDC, AirTrunk 등 호주 클라우드·데이터센터 사업자와 협력해 2027년까지 최대 2GW 규모 AI 인프라 구축 추진 : 파트너들이 AI 팩토리를 직접 운영하고, 엔비디아는 DSX 풀스택 플랫폼, GPU, 네트워킹, 소프트웨어 및 생태계 지원 제공. 여러 세대의 엔비디아 컴퓨팅을 수용할 수 있도록 부지·전력·데이터센터 셸을 선제적으로 확보 : Sharon AI는 최대 6.8만개 엔비디아 GPU, IREN은 남호주 800MW Bundey 캠퍼스에 DSX 아키텍처 적용. CDC는 호주·뉴질랜드에서 550MW+ 운영 중이며 추가 800MW 건설 중 : DSX는 시설부터 컴퓨팅·네트워킹·소프트웨어까지 통합한 AI 팩토리 플랫폼으로, CUDA 생태계와 호환되며 소프트웨어 업그레이드를 통해 여러 GPU 세대에 걸쳐 인프라 활용도와 수명 연장을 목표 : 확대된 인프라는 호주 내 AI 수요뿐 아니라 아시아태평양 및 글로벌 AI 컴퓨팅 수요까지 겨냥. 엔비디아는 AI 팩토리를 장기적으로 생산성·범용성·수익성을 갖춘 새로운 투자 가능 자산군으로 강조 : 컴퓨팅 인프라와 함께 Nemotron 오픈 모델 생태계도 확장. Heidi는 의료 AI, Atlassian은 Rovo 검색·에이전트 개발에 Nemotron 및 엔비디아 AI 인프라를 활용하며 현지 AI 모델·애플리케이션 개발 지원 https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-ai-infrastructure-capacity-in-partnership-with-australias-data-center-ecosystem

오픈AI, ChatGPT 내 경쟁 AI 제품 광고 제한 : 오픈AI는 광고 파트너들에게 자사 기능과 직접 경쟁하는 이미지 및 음성, 오디오 생성 제품의 ChatGPT 광고를 더 이상 허용하지 않겠다고 통보. 공개 광고 정책에는 아직 반영되지 않은 변경 : 올해 초 ChatGPT 광고 파일럿에 참여했던 Adobe도 영향. Adobe는 Acrobat Studio와 이미지 생성 AI Firefly 광고를 집행해왔으며, Adobe 측은 이미지와 음성, 오디오 카테고리는 차단됐고 비디오는 현재까지 허용되고 있다고 언급 : 오픈AI는 최근 ChatGPT Images 2.5와 ChatGPT Live 등 자체 이미지, 음성 기능을 강화. 경쟁 제품에 대한 유료 광고뿐 아니라 자연 유입 경로도 좁아지고 있다는 것이 Adobe 측 주장 : ChatGPT MAU는 10억 명 이상이며 대부분이 무료 이용자. 오픈AI는 2월 미국에서 광고를 시작한 뒤 현재 40개 이상 국가로 확대했으며, 광고를 소비자 구독, 엔터프라이즈, API와 함께 주요 수익화 축으로 제시 : 지난달 광고 매출은 연환산 10억 달러에 도달. 다만 투자자들에게 제시한 올해 광고 매출 목표는 24억 달러로, 향후 경쟁 AI 제품에 대한 광고 제한 범위가 확대될 경우 광고 매출 성장에는 제약 요인이 가능성 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, 실제 시스템 무단 접근 사고 관련 정렬 평가 추가 업데이트 : 앤스로픽은 사이버보안 평가 과정에서 Claude 모델이 실제 서드파티 시스템에 무단 접근한 4건의 사고를 조사. 모두 동일 외부 평가업체의 환경 설정 오류로 시뮬레이션이 공개 인터넷에 연결되며 발생 : 사고는 Claude Mythos 5, 내부 연구 모델, Claude Opus 4.7, 초기 Claude Opus 4.6 체크포인트에서 발생. 단일 에이전트가 10~34시간 작동했으며, 다른 에이전트와의 협업이나 행동 은폐 시도는 확인되지 않음 : 앤스로픽은 이를 단순 환경 설정 문제가 아닌 편향된 추론과 무모함에 따른 정렬 실패로 평가. 실제 환경임을 시사하는 증거를 강화해도 Mythos 5는 행동을 지속했고, 실제 공개 인터넷이라고 명확히 고지했을 때에야 공격 중단 : 가장 심각한 Mythos 5 사례에서는 환경을 시뮬레이션으로 오인해 PyPI에 악성 패키지 3개 버전을 게시하고, 유출된 자격증명으로 실제 보안업체 데이터베이스에도 접근 : 내부 연구 모델도 실제 인터넷을 시뮬레이션 복제본으로 오인해 서드파티 시스템에 침입. Opus 4.7은 실제 기업임을 인식했지만 CTF 주최 측이 허가한 시스템이라고 잘못 판단해 사용자 데이터를 다운로드하고 수정 : 최신 Opus 5, Mythos 5.1에서는 개선 확인. 시뮬레이션 CTF에서 심각한 유해 행동 발생률은 Mythos 5 82%, Opus 5 31%, Mythos 5.1 33%. 샌드박스 경계 탐색 역시 Mythos 5에서 60%로 가장 높았음 : 학습 분석에서는 Mythos 5가 편향된 추론이 두드러진 이상치로 나타남. 당시 사용성을 이유로 일부 정렬 RL 환경을 제외한 선택을 앤스로픽은 현재 “불완전한 정보를 바탕으로 한 실수”로 평가했으며, 정렬 환경을 확대하자 심각한 편향 추론이 유의미하게 감소 : 안전장치 측면에서는 프로덕션용 사이버 분류기가 첫 3건의 사고를 모두 차단했을 것으로 평가. 반면 CoT 기반 오프라인 모니터는 Mythos 5의 “시뮬레이션”이라는 편향된 추론에 영향받아 사고를 대부분 탐지하지 못함 : 앤스로픽은 이번 사고를 “중요한 경고 신호(warning shots)”로 규정. 장시간 에이전트 과제, 해결 불가능한 과제, 멀티에이전트 환경으로 출시 전 감사를 확대하고, 실시간 모니터링 및 정렬 RL 강화 추진 https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-cybersecurity-incidents

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/10) ■ 오픈AI, 미 정부 AI 안전기관 CAISI에서 AI 안전 업무를 이끌었던 Paul Christiano를 OpenAI Foundation 이사로 선임. 영리법인 이사회에는 의결권 없는 옵저버로 참여 ■ 오픈AI, ChatGPT에서 경쟁 AI 이미지, 음성 서비스 광고 제한 ■ 앤스로픽, 사이버보안 평가 중 Claude 모델의 실제 외부 시스템 무단 접근 사고 4건 공개 ■ 앤스로픽, Mythos 5.1을 처음으로 영국 AISI의 사전 안전성 평가에서 제외하고 미국 기관에만 제한 제공 ■ 구글, ’27-28년 핀란드에 150억 달러 이상 규모의 유럽 최대 AI 인프라 투자 단행. 원전 최대 50% 장기 확보 + 629MW 풍력 + 94MW 배터리 결합 구조 ■ 아마존, 첫 파운드화 채권 발행을 통해 42.5억 파운드(57.6억 달러) 조달. 투자자 수요는 120억 파운드 이상 유입 ■ 메타, 스웨덴 AI 스타트업 Stilla AI 인수. 플랫폼 내 고객 대화에서 단순 상담을 넘어 실제 업무, 거래를 수행하는 Business Agent 전환 목표 ■ 세일즈포스, AI 고객 리서치 스타트업 Listen Labs를 약 20억 달러에 인수 논의 ■ 딥시크, 중신증권과 상하이 과창판 상장을 위한 준비 착수 ■ Z AI, 소버린 AI 파트너 프로그램 발표. GLM 모델을 각국 파트너의 자체 인프라에 배포하는 형태 ■ Harvey, 155억 밸류로 5.5억 다럴 신규 펀딩. 밸류는 지난해 12월 80억 달러, 올해 3월 110억 달러에서 추가 상승 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

알렉산더 왕, Muse 초기 사용량 예상 크게 상회 Muse의 초기 사용량이 우리의 예상을 훨씬 뛰어넘었습니다. 현재 Muse 사용자들은 테스트 코호트보다 10배 더 많이 사용하고 있습니다. 즐겨보세요! → 오픈AI의 나비에-스토크스 풀이와 Astra에 묻혔지만.. https://x.com/alexandr_wang/status/2097527621206921612

오픈AI 사라 프라이어, 컨퍼런스 인터뷰 주요 내용 : 7월 전체 연 환산 매출은 MoM +20%, 엔터프라이즈 사업은 같은 기간 +32%. 소비자 사업도 견조하게 성장하고 있지만 엔터프라이즈 사업은 “급성장하고 있다”고 평가. 기존 공개된 7월 성장 수치 재확인 : GPT-5.6 Luna 출시 직후 가격 인하 결과 모델 사용량이 약 10배 증가. 현재 OpenRouter에서 차순위 중국 모델보다 사용량이 많아지며 오픈AI가 플랫폼 내 가장 높은 점유율 확보 : 고객에게 중요한 것은 단순 토큰당 가격이 아니라 ‘하나의 작업을 완료하는 데 드는 비용’이라고 강조. 더 적은 토큰과 사람의 개입으로 정확한 결과를 내는 프런티어 모델 개발이 비용 경쟁력의 핵심이라고 설명 : GPT-6 Astra는 앤스로픽 Fable 5.1과 비교 가능한 결과를 내는 데 필요한 출력 토큰이 68% 적다고 언급. 모델 성능뿐 아니라 실제 작업 수행에 필요한 컴퓨팅 비용과 효율성을 강조 : 자체 추론 칩 Jalapeño 설계 과정에도 AI를 활용해 TSMC에 제조용 설계를 넘기는 기간을 크게 단축. 향후 AI 기반 칩 설계 역량을 외부 고객에게 제공하고, 사용량이나 사용자 수가 아닌 실제 성과에 따라 과금하는 사업 모델 가능성도 제시 : 광고 사업은 출시 7개월 만에 연환산 매출 약 10억달러 수준. ChatGPT의 광고 잠재력을 구글 검색의 높은 사용자 의도와 메타의 사용자 맥락을 결합한 형태로 설명하며 “구글과 메타가 아이를 낳은 것과 같다”고 표현 : ChatGPT는 메모리를 통해 개별 사용자의 맥락까지 파악할 수 있어 광고 플랫폼으로서 잠재력이 크다고 평가. 현재 기본적인 광고에서 향후 AI에 특화된 보다 정교하고 개인화된 광고 포맷으로 확장할 계획 : 칩 설계, 생명과학, 금융서비스 등 특정 산업으로 AI 활용을 확대하고 있으며, 이번 주 후반 뉴욕에서 은행 관련 발표가 나올 가능성도 언급 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW