AI 소식

오픈AI가 26일(현지시간) 차세대 모델 GPT-5.6을 최상위 '솔', 중위 '테라', 하위 '루나' 세 갈래로 공개했다. 솔은 코딩·생물학·사이버보안에서 역대 최고 성능을 기록했고, 코딩 벤치마크 '터미널-벤치 2.1'에서 앤트로픽 클로드 미토스 5(88%)를 앞선 88.8%(솔 울트라 91.9%)를 기록했다. 다만 미국 정부 요청으로 일반 배포 대신 신뢰 파트너와 일부 기관에 먼저 제한 제공한다. 트럼프 행정부는 AI 기업에 신모델 출시 최대 30일 전 정부 제출을 요구하는 행정명령에 서명한 바 있다.

오픈AI가 삼성전자 국내 전 임직원과 디바이스경험(DX) 부문 전 세계 임직원에게 '챗GPT 엔터프라이즈'와 코딩 도구 '코덱스'를 공급한다고 22일 밝혔다. 오픈AI 엔터프라이즈 도입 사례 중 역대 최대 규모다. 임직원들은 회사 보안·거버넌스 체계 안에서 마케팅·제품개발·제조 등 업무 전반의 정보 탐색, 문서 작성, 데이터 해석에 AI를 활용하게 된다. 대기업의 전사적 생성형 AI 도입이 본격화하는 신호로 풀이된다.

클로드 개발사 앤트로픽이 17일 서울 오피스를 열고 한국 시장 공략에 본격 나섰다. 네이버·넥슨·LG CNS·삼성SDS·한화솔루션 등 국내 주요 기업이 클로드를 개발과 업무 자동화에 활용하고 있다. 사이버보안·바이오에 강한 최신 모델 미토스 5와 페이블 5는 미국 정부 수출통제로 국내 접근이 막혔으나, 앤트로픽은 "통제가 곧 해소될 것"이라고 밝혔다. 한국은 AI 기본법 등 규제 틀과 메모리·인프라를 아우르는 풀스택 생태계를 갖춘 점이 부각됐다.

한국노동연구원 분석에 따르면 AI를 도입한 사업체에서 고숙련 직종 비중이 늘고 저숙련 직종 비중이 줄어드는 고용구조 변화가 확인됐으며, 확산은 대기업·공공 중심으로 나타났다. 생성형 AI가 초급 개발 업무를 자동화하면서 신입 개발자 수요 자체가 줄었다는 해석도 제기된다. 실제 2026년 5월 상용근로자 수는 전년 동월 대비 줄며 1999년 이후 처음 감소세로 돌아섰고, 20대 정보통신업 상용직 감소가 두드러졌다. 사무직이 생성형 AI의 영향을 가장 크게 받는 직군으로 꼽힌다.

2026년 6월이 AI 업계 역사상 가장 많은 모델이 쏟아진 달로 기록될 전망이다. 앤트로픽 클로드 페이블 5, 구글 제미나이 3.5 플래시, xAI 그록, 오픈AI 코덱스 기능 추가, 마이크로소프트 MAI 모델군, 딥시크 V4 프리뷰 등이 한 달 새 잇따라 공개됐다. 출시 속도가 빨라지면서 기업의 AI 전략은 '어떤 모델을 쓰느냐'에서 '얼마나 유연하게 갈아탈 수 있느냐'로 무게중심을 옮기고 있다. 특정 공급사 종속 위험을 줄이는 멀티모델 전략이 화두로 떠올랐다.

네이버와 카카오가 2026년을 '에이전틱 AI' 원년으로 보고 본격 경쟁에 들어갔다. 네이버는 쇼핑 AI 에이전트와 통합검색 기반 'AI 탭'을 선보이고, 버티컬 역량을 결합한 '에이전트N'으로 자사 생태계와 연동하는 전략을 추진한다. 카카오는 AI 에이전트 '카나나'의 테스트와 업데이트를 이어가며 생성형 검색 '카나나 서치'를 준비 중이다. 이용자 의도를 능동적으로 파악해 알아서 서비스를 제공하는 비서형 AI 경쟁이 국내 플랫폼으로 확산되고 있다.

오픈AI가 6월 26일 차세대 모델군 GPT-5.6을 공개했다. 최상위 '솔(Sol)'은 소프트웨어 엔지니어링·컴퓨터 사용·과학 연구·사이버보안 전반에서 자사 최고 성능을 기록했으며, 명령줄 작업 벤치마크 '터미널-벤치 2.1'에서 새로운 SOTA를 달성했다. 더 깊이 추론하도록 시간을 늘린 'max' 추론 옵션이 새로 도입됐고, 균형형 '테라', 빠르고 저렴한 '루나'가 함께 공개됐다. 다만 미국 정부 요청에 따라 당분간 API·코덱스에서 신뢰 파트너에게만 제한 제공되며, 수주 내 일반 공개가 예고됐다.

앤트로픽이 자사 최고 성능 모델 '클로드 페이블 5'를 공개했다. 상시 적응형 사고(adaptive thinking)와 100만 토큰 컨텍스트, 12만8천 토큰 출력을 지원하며, 사이버보안·생물학 등 고위험 요청은 안전 분류기가 자동으로 클로드 오푸스 4.8로 우회 처리한다. 더 강력한 '미토스 5'는 미 정부의 수출통제 지시로 한때 접근이 차단됐다가, 약 100개 기업·연방기관에 한해 다시 제공이 허용됐다. 두 모델은 테스트된 거의 모든 벤치마크에서 기존 모델을 능가하는 결과를 보였다.

마이크로소프트가 윈도우 운영체제에 내장된 정책 기반 실행 계층 'MXC(Microsoft Execution Containers)'를 공개했다. 개발자와 IT 관리자가 AI 에이전트의 접근 권한을 정밀하게 선언하면, 그 경계를 OS 커널이 런타임에 직접 강제한다. 에이전트가 기업 시스템에 자율적으로 접근할 때의 보안 우려를 OS 수준에서 차단하려는 시도로, 오픈AI와 엔비디아가 이미 참여 의사를 밝혔다. 에이전트 자율성 확대에 따른 권한 통제 문제의 현실적 해법으로 주목된다.

허깅페이스가 핵심 라이브러리 huggingface_hub를 단일 깃허브 액션 워크플로로 매주 배포하는 방식을 공개했다. 오픈소스 도구와 오픈 웨이트 모델을 활용해 릴리스 과정을 자동화하되, 마지막 단계에 사람이 검수하는 'human in the loop' 구조를 유지한다. 또한 기업용 서비스 계정과, 깃허브·깃랩 CI에서 시크릿 없이 게이트 저장소에 게시하는 신뢰 퍼블리싱 기능도 함께 도입했다. 실무 CI/CD에 AI를 통합한 구체적 사례로 참고할 만하다.

개발자 사이먼 윌리슨이 중국 AI 랩 Z.ai가 6월 16일 MIT 라이선스로 공개한 GLM-5.2를 두고 "현재 가장 강력한 텍스트 전용 오픈 웨이트 LLM"이라고 평가했다. 상업적 활용 제약이 적은 MIT 라이선스로 풀려, 자체 인프라에서 모델을 직접 운영하려는 개발자들에게 매력적인 선택지가 됐다. 마이크로소프트의 MAI 모델군 개방과 더불어, 오픈 웨이트 진영의 성능 경쟁이 빠르게 강화되는 흐름을 보여준다.

샤오미 연구진이 AI 에이전트의 '하니스(harness, 작동 골격)'를 조합 가능한 객체로 다루고, 작업 수행 중에 그 코드를 스스로 개선하는 프레임워크 'HarnessX'를 발표했다. 에이전트가 실행 도중 자신의 운영 규칙과 도구 사용 방식을 재작성하면서, 특히 소형 모델에서 성능 향상 효과가 두드러졌다. 상하이 AI 연구소의 'Self-Harness'와 함께, 모델 자체가 아닌 '작동 방식'을 개선해 성능을 끌어올리는 새로운 연구 흐름을 대표한다.