AI 소식

폴 크루그먼, 다론 아제모을루 등 노벨 경제학상 수상자 15명을 포함한 경제학자·IT 업계 인사 약 200명이 '지금 행동해야만 한다'는 제목의 공동성명을 내고, AI가 산업혁명보다 크면서도 훨씬 짧은 기간에 경제를 뒤바꿀 것이라며 정책 입안자의 신속한 대응을 촉구했다. 에릭 슈미트 전 구글 CEO, 잭 클라크 앤트로픽 공동창업자, 세라 프라이어 오픈AI CFO 등도 서명했다. 이들은 '대규모 일자리 대체 위험이 있지만 생활 수준 향상 등 기회도 있다'며 AI가 인간 노동을 대체가 아닌 보완하는 방향으로 가야 한다고 강조했다. 서울경제·이데일리 등 다수 매체가 함께 보도한 사안으로, 화이트칼라 일자리 대체 우려가 핵심이다.

삼성전자가 구글의 기업용 AI '제미나이 엔터프라이즈'를 전 세계 디바이스경험(DX)부문 임직원 5만 명에게 제공한다고 구글클라우드가 밝혔다. 한국 기업의 기업용 제미나이 도입 사례 중 최대 규모다. 앞서 삼성전자는 오픈AI 챗GPT 엔터프라이즈, 앤트로픽 클로드도 도입해 임직원이 업무 특성에 따라 3종의 생성형 AI를 골라 쓰는 '멀티 LLM' 체제를 구축했다. 비개발자도 로코드·노코드로 맞춤형 AI 에이전트를 만들 수 있으며 전용 클라우드 환경으로 내부 데이터 유출을 차단한다. 한때 챗GPT 사용을 막았던 삼성이 3년 만에 외부 AI를 전면 개방한 것으로, 대기업 업무방식 변화를 보여주는 상징적 사례다.

직원의 AI 활용 역량을 급여·인사평가에 반영하는 제도가 일본 대기업으로 확산하고 있다. 혼다는 AI 역량을 3단계로 인증해 기본급과 별도로 월 최대 15만엔(약 139만원)의 수당을 지급하며, 현재 수혜자 280명을 수년 내 1000명까지 늘릴 계획이다. 패밀리마트는 4월부터 AI 활용 계획을 인사평가 목표에 포함했다. 다만 부서별 난이도 차이와 성과 부풀리기 우려도 제기돼 아마존은 AI 사용 순위 제도를 중단했고 세일즈포스는 실질 기여도 지표를 도입했다. 마이크로소프트 조사에서 일본의 생성형 AI 보급률은 22.5%로 한국(37.1%)보다 낮았다.

정부가 '2026년 하반기 경제성장전략'을 발표하고, 2030년까지 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI 등 신산업 중심으로 청년 전문인력 20만 명 이상을 양성하고 민관 각각 10만개씩 총 20만개 일자리를 만들겠다고 밝혔다. K뉴딜 아카데미가 인력 양성을 맡고 훈련수당은 출석률에 따라 수도권 월 최대 30만원·비수도권 50만원까지 지급된다. 다만 정부는 올해 취업자 증가 전망을 16만명에서 15만명으로 낮췄고, 5월 취업자가 17개월 만에 감소하고 청년 고용률이 25개월째 하락하는 등 'AI 대전환'에 따른 고용구조 재편과 '고용 없는 성장' 우려에 대응하는 성격이 짙다.

네이버의 대화형 AI 검색 서비스 'AI탭'이 지난달 26일 정식 출시 후 한 달도 안 돼 이용자 1000만 명을 넘었다. 네이버는 하루 평균 질문 수가 시범 기간보다 7배 늘었고 검색부터 구매 결정까지 걸리는 시간이 최대 70% 단축됐다고 밝혔으며, 8월 부동산 매물 찾기 AI 에이전트, 연내 맞춤형 건강 AI 에이전트도 공개할 예정이다. 카카오는 카카오톡 6차 업데이트로 'ChatGPT 포 카카오'를 PC 버전으로 확대하고, 대화방 메시지 요약, 챗GPT 이미지 2.0 기반 사진 수정, 오픈채팅방 날씨·주식 AI 챗봇 기능을 도입했다. 일반 이용자의 일상 속 AI 활용이 검색·메신저로 빠르게 확산되는 흐름을 보여준다.

업스테이지, 포털 다음 운영사 AXZ, 퓨리오사AI가 국산 AI 반도체·거대언어모델(LLM)·서비스를 하나로 연결한 국내 첫 '풀스택 소버린 AI' 상용화 사례를 공개했다. 퓨리오사AI의 NPU '레니게이드' 위에서 업스테이지의 LLM '솔라'를 구동해 포털 다음의 'AI 요약' 서비스에 적용한 방식이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 하루 약 5억 개 토큰을 처리하며 엔비디아 H200과 대등한 성능에 추론 비용은 50% 이상 절감된다고 밝혔다. AXZ는 현재 검색 질의의 약 20% 수준인 AI 요약 적용 범위를 쇼핑·맛집 등으로 확대하고 장기적으로 '1인 1 AI 에이전트'를 제공하겠다는 목표를 제시했다.

편의점 CU를 운영하는 BGF리테일이 AI 합성소비자 기술 스타트업 인텔리시아와 리테일 혁신 업무협약(MOU)을 체결했다. AI 합성소비자는 실제 소비자 조사 없이 AI가 수백만 명 규모의 가상 소비자를 생성해 신상품·가격·프로모션 반응을 예측하는 기술로, 조사 기간을 3~5일로 단축하고 비용을 절감한다. 양사는 지난 5월부터 편의점 도시락을 주제로 개념검증(PoC)을 진행해 상품 구성과 메뉴 개발 적용 가능성을 확인했으며, 디지털트윈 솔루션 '파라스토어'로 실제 매장을 가상 공간에 구현해 상품 진열·MD에 활용할 계획이다.

전 OpenAI CTO 미라 무라티가 설립한 씽킹 머신즈 랩이 처음부터 자체 학습한 첫 오픈웨이트 모델 'Inkling'을 공개했다. 총 9,750억 파라미터(활성 410억)의 MoE 트랜스포머로, 텍스트·이미지·오디오·비디오 45조 토큰으로 사전학습됐으며 최대 100만 토큰 컨텍스트를 지원한다. 회사는 '현존 최강 모델은 아니다'라고 명시하면서 멀티모달 능력과 조절 가능한 추론 강도, Tinker 플랫폼에서의 손쉬운 파인튜닝을 갖춘 커스터마이징용 베이스 모델로 포지셔닝했다. SWE-Bench Verified 77.6%, GPQA Diamond 87.2% 등 오픈웨이트 모델 중 경쟁력 있는 벤치마크를 기록했고, 전체 가중치는 허깅페이스에 공개돼 Together·Fireworks·Databricks 등에서 API로 제공된다.

InternScience가 파라미터가 아닌 '수평선(horizon)'을 확장한다는 콘셉트의 35B MoE 에이전트 모델 'Agents-A1'을 아파치 2.0 라이선스로 공개했다. 롱호라이즌 검색, 엔지니어링, 과학 연구, 지시 수행, 툴 호출 등 이질적 에이전트 능력을 확장하도록 설계됐으며, 전체 도메인 SFT → 도메인별 교사 모델 → 멀티교사 온폴리시 증류의 3단계 학습을 채택했다. 약 35B 규모임에도 GPT-5.5, DeepSeek-V4-pro, Kimi-K2.6 같은 프론티어급 시스템과 견줄 성능을 냈고 Seal-0(56.4), IFEval(94.8) 등에서 SOTA를 기록했다. 가중치와 함께 재현 가능한 에이전트 평가 프레임워크도 오픈소스로 공개돼 vLLM·SGLang에서 262K 컨텍스트로 서빙할 수 있다.

메타 인프라 담당 부사장 바락 야구르가 VB Transform 2026에서 에이전트형 쿼리가 6개월 만에 30배 증가했으며, 기업들이 AI 에이전트를 위한 인프라 재구축에 남은 시간은 약 20개월뿐이라고 밝혔다. 메타는 2월 에이전트형 데이터 앱을 출시한 뒤 3개월 만에 사내 대시보드의 63%가 새 도구로 제작되는 급격한 확산을 경험했다. 학습 데이터 읽기를 위해 초당 5억 쿼리, 초당 1페타바이트 처리량을 목표로 인프라를 확장 중이며, 에이전트 자율성 수준을 재고하면서 인간 검증 단계를 유지하기 위한 '신뢰 데이터 환경'을 구축했다.

앤트로픽이 검증된 미국 K-12 교사에게 프리미엄 Claude 기능, 교수용 스킬 라이브러리, 50개 주 학업 표준에 매핑된 커리큘럼 연결을 무료로 제공하는 'Claude for Teachers'를 출시했다. Learning Commons 커넥터로 주별 표준에 맞춰 수업안을 자동 생성하고, ASSISTments·Canva Education·MagicSchool 등 K-12 도구와 연동되며 Claude Code와 Cowork도 포함한다. 데이터는 모델 학습에 사용되지 않으며 FERPA를 준수하는 K-12 데이터 처리 부속서로 학생 정보를 보호한다. 앤트로픽은 교수용 스킬의 오픈소스 저장소(GitHub)와 평가 방법에 대한 기술 문서도 함께 공개했다.

인도 AI 코딩 스타트업 이머전트(Emergent)가 Creaegis 주도로 1억 3천만 달러 시리즈 C를 유치하며 포스트머니 기업가치 15억 달러의 유니콘이 됐다. 6개월 만에 5배 뛴 가치로, 연 환산 매출은 1억 2천만 달러, 유료 고객은 20만 명 이상이며 최근 4개월간 매출이 70% 증가했다. 창업자는 Claude Code·OpenAI Codex·커서 같은 개발자용 도구와 달리 배포·호스팅·테스트·디버깅까지 처리해 비기술 사용자를 겨냥한 '박스 속 엔지니어링 팀'을 표방하며 Replit을 가장 가까운 경쟁자로 지목했다. 신규 자금은 애플리케이션 성공률 개선, 로컬·오픈소스 모델 지원 확대, 유럽 진출에 투입된다.

홉필드 네트워크(뇌 영감 연상기억 모델)의 저장 용량을 끌어올리는 '데이드리밍' 알고리즘을 편향된 실제 데이터에도 적용할 수 있게 개선한 연구가 국제학술지 JSTAT에 게재됐다. 기존 방식은 학습과 동시에 가짜 기억을 제거해 용량을 이론적 최대치까지 높였지만, 매우 밝거나 어두운 이미지처럼 특정 값이 지배적인 불균형 데이터에서는 성능이 붕괴하는 한계가 있었다. 연구진이 제안한 'Centered Daydreaming'은 데이터 평균을 빼 패턴을 재중심화해 지배적 배경 대신 평균 대비 편차에 집중하게 만든다. 이 방식은 국소적 학습 규칙과 호환돼 생물학적으로 더 타당하며, 편향이 심한 조건에서도 회상 능력을 유지해 에너지 효율적이고 해석 가능한 메모리 중심 AI 설계의 단초를 제시한다.