AI 소식

마이크로소프트가 이르면 다음 주 전체 인력의 2.5% 미만인 약 5000명을 추가 감원한다. 지난해 1만5000명을 줄인 데 이은 조치로, AI 인프라 투자비는 급증하지만 수익화가 더딘 부담이 배경이다. MS는 올해 설비투자가 1900억 달러(약 293조원)에 달할 것으로 예고했고, 6월 주가는 18.1% 하락했다. 메타(10%)·아마존(1만6000명)·오라클(2만1000명) 등도 AI와 연계한 감원을 이어가고 있다. 다만 AI를 집중 도입한 기업이 오히려 사무직을 10.2% 늘렸다는 연구도 있어, 고용 영향은 학계에서도 엇갈린다.

올 상반기 국내 검색 점유율에서 네이버가 64.39%로 1위를 지키며 구글(28.27%)과의 격차를 2년 전보다 10%포인트 이상 벌렸다. 네이버는 지난달 26일 대화형 검색 'AI탭'을 정식 출시해 검색 의도를 이해하고 쇼핑·예약 등 실제 행동까지 연결하도록 했고, 2개월 만에 누적 사용자 400만 명을 넘겼다. 다음도 업스테이지의 '솔라' 모델 기반 'AI 요약'을 선보이고 연내 대화형 'AI 모드'를 준비 중이다. 업계는 앞으로 검색 경쟁의 승부처가 'AI 검색의 효용성'이 될 것으로 본다.

미국 상무부가 앤트로픽 최상위 모델 클로드 미토스5·페이블5에 대한 수출통제를 발동 18일 만에 풀면서 2일 오전부터 국내에서도 접근이 재개됐다. 6월 9일 출시 직후 아마존 연구진이 페이블5의 보안 우회 기법을 발견하자 미국 정부가 국가안보 사안으로 보고 외국인 접근을 차단했던 사안이다. 앤트로픽은 안전분류기를 재훈련해 해당 기법을 99% 이상 차단하도록 조치했고, 향후 모델 출시 시 정부와 협력하기로 합의했다. 이번 사례는 미국이 첨단 AI 모델을 반도체·방산급 수출통제 대상으로 다루기 시작했음을 보여준다.

AWS가 7월 1일 기자간담회에서 고성능 AI가 사이버 공격의 속도와 규모를 바꾸고 있다며 보안 운영의 자동화를 강조했다. 취약점이 실제 공격에 악용되기까지 걸리는 시간은 2018년 2.3년에서 2026년 약 20시간으로 줄었지만, 기업의 패치 적용에는 여전히 평균 32~38일이 걸린다. 최근 벤치마크에서 AI의 익스플로잇 성공률은 최대 87%에 달했다. LG CNS는 AWS 보안 에이전트로 모의해킹을 자동화해 점검 기간을 5일에서 1일로, 비용을 최대 70% 줄인 사례를 공개했다. 다만 복잡한 판단 영역은 여전히 전문가 몫으로, 화이트 해커의 역할은 고도화될 전망이다.

시장조사업체 트렌드포스는 AI 서버 수요 급증으로 올해 글로벌 노트북 출하량이 전년 대비 13.6% 감소할 것으로 전망했다. AI 서버에 반도체 생산 역량이 집중되면서 메모리·전력관리반도체(PMIC), 금·구리 등 원자재 가격이 올라 노트북 제조원가와 판매가가 함께 오른 탓이다. 상반기에는 부품 선확보로 출하가 늘었지만 하반기부터 가격 인상 영향이 본격화된다. 애플도 3분기부터 맥북 가격을 올릴 예정이어서, 소비자 교체 주기가 길어지고 보급형 수요가 약해지고 있다.

금융위원회와 산업통상자원부가 '국민성장펀드-M.AX 프론티어 프로젝트'를 가동해 16조원을 AI·로봇·미래차 등 6대 분야에 집중 투자한다. 특히 로봇·제조에 AI를 결합한 '피지컬 AI' 분야를 우선 지원해 제조업의 AI 대전환을 가속한다는 구상이다. 같은 날 법조계에서는 법무법인 태평양이 리걸 AI '하비(Harvey)'를 전 구성원에게 도입해 국내 로펌 최초로 전사적 AI 업무 플랫폼을 구축한 소식도 전해졌다. AI가 정책·투자와 실제 업무 현장에 빠르게 자리 잡고 있음을 보여준다.

앤트로픽이 6월 30일 소네트 계열 중 가장 에이전트 성능이 뛰어난 '클로드 소네트 5'를 출시했다. 계획 수립, 브라우저·터미널 등 도구 사용, 자율 실행 능력이 크게 향상돼 상위 모델인 오퍼스 4.8에 근접한 성능을 더 낮은 가격에 제공한다. 코딩·추론·지식 업무 벤치마크에서 이전 소네트 4.6을 확실히 앞섰고, 8월 31일까지 100만 토큰당 입력 2달러·출력 10달러의 도입가로 제공된다. 환각과 아부성 응답이 줄고 악성 요청 거부·프롬프트 인젝션 방어도 개선됐다.

오픈AI가 6월 30일 유전체학·정량생물학·중개의학 등 실제 연구 수준의 판단이 필요한 129개 문제로 구성된 벤치마크 'GeneBench-Pro'를 발표했다. 데이터 정제, 분석 경로 선택, 결과 신뢰성 판단 같은 '연구 감각'을 평가하도록 설계됐으며, 모든 문제를 합성 데이터로 만들어 정답을 결정론적으로 채점한다. 최상위 모델 GPT-5.6 Sol이 최고 추론 수준에서 28.7%(프로 모드 31.5%)를 기록했는데, 전문가가 문제당 20~40시간 걸릴 난도임을 감안하면 의미 있는 성과다. 오픈소스 모델은 코딩에 비해 이런 폭넓은 추론에서 격차가 컸다.

오픈AI 엔지니어링팀이 ChatGPT 데이터 인프라(Rockset)에서 발생한 원인 불명의 크래시를 '개별 진단'이 아닌 '집단 역학' 방식으로 추적한 과정을 공개했다. 지난 1년치 코어 덤프 전체를 자동 분석하는 파이프라인을 구축하자, 하나로 보이던 문제가 사실은 두 개의 별개 버그였음이 드러났다. 하나는 특정 애저 호스트의 하드웨어 결함이었고, 다른 하나는 GNU libunwind에 18년간 숨어 있던 단일 명령어 폭의 경쟁 상태(race condition)였다. 팀은 libgcc 언와인더로 전환하고 수정 사항을 오픈소스에 반영했으며, 고품질 데이터셋 구축이 난제 해결의 핵심이었다고 강조했다.

앤트로픽이 6월 30일 유전체학·단백질체학·화학정보학 등 연구 도구 60여 개와 데이터베이스를 하나로 통합한 과학 연구 환경 '클로드 사이언스'를 베타로 공개했다. 문헌 분석부터 다단계 분석, 3D 단백질 구조·유전체 트랙 렌더링, 논문 초안 작성까지 지원하며, 모든 결과물에 재현 가능한 코드와 이력이 함께 기록된다. 별도 리뷰어 에이전트가 인용과 계산 오류를 검증하고, 연구실의 HPC 클러스터나 온디맨드 GPU로 연산을 자동 확장한다. 앨런연구소 연구자는 2년 걸리던 리뷰 논문 작성을 대폭 단축했다고 전했다.

오픈AI가 6월 26일 차세대 GPT-5.6 시리즈(플래그십 Sol, 균형형 Terra, 경량 Luna)의 제한적 프리뷰를 시작했다. 코딩(Terminal-Bench 2.1 최고 기록), 생물학, 사이버보안에서 성능이 크게 향상됐으며, 깊은 추론을 위한 'max' 옵션과 서브에이전트를 활용하는 'ultra' 모드가 새로 도입됐다. 사이버 능력이 강해진 만큼 실시간 오용 분류기·계정 단위 검토 등 다층 안전장치를 적용했고, 70만 A100 GPU 시간을 자동 레드팀에 투입했다. 미국 정부 요청에 따라 우선 소수의 신뢰 파트너에게만 API·Codex로 공개된다.

오픈AI가 6월 24일 브로드컴과 함께 LLM 추론에 최적화된 첫 자체 설계 가속기 '할라피뇨(Jalapeño)'를 공개했다. 기존 범용 가속기를 개조한 것이 아니라 백지 상태에서 설계했으며, 초기 테스트에서 와트당 성능이 현존 최고 수준을 크게 웃돈다고 밝혔다. 설계부터 테이프아웃까지 단 9개월이 걸렸는데, 이 과정에 오픈AI 자체 모델이 활용됐다. 마이크로소프트 등 파트너와 함께 2026년 말부터 기가와트 규모 데이터센터에 배치할 계획이다.