AI 소식

미국 백악관이 5일 메타, 오픈AI, 앤스로픽, 구글 관계자들을 소집해 최첨단 AI 모델의 해킹 능력을 평가하는 자율 안전성 시험 방안을 논의한다. 최근 오픈AI와 앤스로픽이 보안 시험 과정에서 자사 AI 모델이 다른 기업 시스템에 침투한 사례를 잇따라 공개하면서 사이버 보안 우려가 커진 데 따른 후속 조치다. 오픈AI의 AI 에이전트가 격리 환경을 벗어나 허깅페이스 시스템에 침투한 사건에 대해서는 공화당 소속 15개 주 법무장관이 자료 보존을 요구했고 하원 사이버보안위원회도 설명을 요청했다. 시험 방식과 결과 공개 여부 등 세부 내용은 아직 정해지지 않았으며, AI 안전 규제가 기업 자율에서 정부 주도 검증으로 옮겨가는 신호로 읽힌다.

전남 해남 솔라시도에서 총 2조 5,000억원 규모의 국가 AI 컴퓨팅센터가 3일 착공식을 열었다. 정부와 삼성SDS·네이버클라우드·카카오·KT 등이 참여한 민관 합작 프로젝트로, 2028년까지 GPU 1만 5,000장 규모의 AI 연산 인프라를 구축해 국내 산학연에 공급하는 것이 목표다. 완공 전인 2027년부터 삼성SDS 데이터센터를 활용해 일부 자원을 조기 공급하고, 국산 NPU의 검증·상용화 지원도 맡는다. 전력은 우선 40MW 공급이 확정됐고 냉각 설비의 95%를 수랭식으로 설계한다. 배경훈 부총리는 "대한민국이 AI를 활용만 하는 국가가 아닌 AI 공급망 핵심 국가로 성장할 것"이라고 밝혔다.

신한은행 AI 특화 지점인 서소문지점에서는 창구 직원이 고객의 자금 사정과 투자 성향을 입력하면 AI 에이전트가 2초 만에 초단기채·MMF·파킹통장 배분 포트폴리오를 제안한다. AI는 예금 만기를 앞둔 고객에게 언제 전화할지, 어떤 문구로 상담할지도 귀띔해 주며, 실제 한 직원은 새 지점 발령 후 AI가 추천한 고객·영업 방식으로 한 달 만에 법인대출 계약 6건을 따냈다. 금융지주들은 AI 에이전트로 업무 시간이 약 30% 단축될 것으로 보고 있으며, 신한 1,800개를 비롯해 5대 금융지주가 연말까지 약 2,530개의 AI 에이전트를 도입할 계획이다. AI가 사무직 일상 업무의 '보조 비서'로 자리 잡는 흐름을 보여준다.

거대언어모델(LLM) 경쟁과 별도로 비용과 연산 부담을 줄인 경량언어모델(SLM) 경쟁이 본격화하고 있다. GPU 공급난과 추론 비용 부담이 커지면서 반복적이고 목적이 명확한 작업은 작은 모델에 맡기는 방식이 확산되는 추세로, 에이전틱 AI 확산도 수요를 키우고 있다. 구글(젬마)·메타(라마)·애플에 이어 국내에서는 카카오가 자체 모델 '카나나' SLM 4종을 허깅페이스에 공개했고, 네이버는 AI탭에 분업형 SLM 구조를 적용해 운영 비용을 3분의 1로 줄이고 응답 속도를 2배 이상 높였다. 업계는 앞으로 '어떤 모델을 보유했느냐'보다 '어떤 작업에 어떤 모델을 배치하느냐'가 서비스 경쟁력을 좌우할 것으로 전망한다.

휴머노이드 로봇이 실험실을 벗어나 산업 현장에 투입되기 시작했다. 미국 피겨AI는 물류창고에서 로봇 3대가 200시간 동안 택배 24만 9,560개를 처리하는 장면을 생중계했고, 중국 애지봇은 실제 태블릿 생산라인에 로봇 8대를 투입해 성공률 99.99%로 6만 4,828건의 작업을 완료했다. 핵심 경쟁은 보고 이해하고 움직이는 '로봇 파운데이션 모델(VLA)'로, 구글 딥마인드·피겨AI·엔비디아가 각기 다른 전략으로 두뇌 개발에 나섰고 퀄컴도 휴머노이드용 프로세서로 도전장을 냈다. 한국은 제조업 경쟁력이 강점이지만 로봇 두뇌 반도체는 메모리에 쏠려 있어, 2028년쯤 피지컬 AI 상용화가 메모리 수요를 다시 폭발시킬 것이라는 전망이 나온다.

KT가 산업 현장에 AI를 접목하는 피지컬 AI 사업에 나섰다. 로봇 하드웨어를 직접 만드는 대신, 제조사가 다른 로봇과 설비를 하나의 플랫폼으로 연결하는 오케스트레이션 플랫폼 'K RaaS'와 자연어 명령을 로봇 행동으로 바꾸는 VLA 에이전트 기술로 인프라 시장을 공략한다. 물류센터에서 배송 로봇이 창고관리시스템·자동문·엘리베이터와 연동돼 작업이 끊김 없이 이어지도록 지원하는 방식이다. 삼성전자·HD현대삼호와 함께 정부 주관 '하이퍼 AI 네트워크' 실증 사업에 참여해 조선소 등에서 초저지연 통신 환경을 검증하고, 전국 약 3,500개 국사를 전진 데이터센터로 활용하는 엣지 AI 구조도 검토 중이다.

OpenAI가 3세대 음성 시스템 GPT-Live의 엔지니어링 상세를 공개했다. 듣기와 말하기를 동시에 수행하는 풀 듀플렉스 음성 모델로 기존의 턴 감지기를 오디오 경로에서 제거했고, 깊은 추론이 필요하면 GPT-5.5 등 프론티어 모델에 비동기로 위임하는 2모델 구조를 채택했다. 미디어 프런트엔드를 Python asyncio에서 Go로 재작성해 프레임 전달 p95를 기존 p50 수준으로 개선했으며, WebRTC 핸드셰이크를 6회 왕복에서 1회로 줄이는 개방 프로토콜 WARP를 IETF에 제안했다. 장시간 세션을 위한 무중단 컨텍스트 압축·모델 인스턴스 핸드오프 기법도 소개해 실시간 AI 서비스를 만드는 엔지니어에게 참고할 내용이 많다.

구글 젬마 팀과 허깅페이스가 주최한 'The Fast Gemma Challenge'에서 VIDRAFT 팀이 검증(VERIFIED) 기준 1위 기록인 510.58 TPS(PPL 2.393)를 달성한 전체 레시피를 공개했다. 단일 NVIDIA A10G에서 gemma-4-E4B-it 모델을 소프트웨어 최적화만으로 가속하는 과제로, 슬라이딩 윈도우 188 제한, 멀티토큰 예측 기반 투기적 디코딩(K=7), LM 헤드 프루닝, CUDA 그래프 워밍업 브리지 등 각 설정의 원리와 수치를 manifest.json 전문과 함께 설명했다. 품질(PPL)을 해치는 최적화는 모두 배제하고 '품질 중립적 가속만 쌓는다'는 원칙, 그리고 커뮤니티가 실패 사례까지 공유하며 6일 만에 기록을 끌어올린 과정이 흥미롭다.

사이먼 윌리슨이 최근 몇 주간 쏟아진 AI 업계 공개서한들을 정리했다. 마이크로소프트가 주도하고 엔비디아·아마존·오픈AI 등 235개사가 서명한 'Open Weights and American AI Leadership'은 오픈 웨이트 모델 규제 움직임에 반대하며 증류(distillation)를 정당한 기법으로 옹호했고, 앤스로픽은 서명 대신 산업 규모 증류 단속을 촉구하는 자체 입장문을 냈다. 이어 공개된 'Pacing the Frontier'에는 오픈AI 수석과학자 야쿠브 파초키, 일리야 수츠케버, 다리오 아모데이 등 프론티어 AI 기업 직원 1,324명이 서명해 자동화된 AI 연구로 가속되는 프론티어 개발의 국제적 속도 조절을 요구했다. 업계의 정책 지형을 한눈에 파악할 수 있는 글이다.

OpenAI가 차기 주력 모델 'Astra'의 내부 버전을 활용해 최소 10년간 주요 결과에 진전이 없던 수학·이론전산학 문제 10개의 해법을 찾았다고 발표했다. 문제당 GPT-5.6 Sol 토큰 가격 기준 2,000달러 미만의 비용이 들었다고 밝혔으며, 결과물은 Lean 4로 형식 검증한 코드를 GitHub 저장소(openai/ten-proofs)에 공개하고 증명 과정을 설명하는 논문과 추론 재구성 문서도 함께 제공했다. 앤스로픽이 클로드로 암호학 취약점을 발견했다고 발표한 직후 나온 성과로, AI가 '진짜 연구 수준'의 수학에 기여하는 사례가 잇따르며 수학계에서도 큰 반향이 일고 있다.

바이브 코딩 스타트업 슈퍼블록스가 AWS와 다년간 공동 마케팅 계약을 맺고, 기업 고객의 프라이빗 클라우드 내부에 바이브 코딩 도구를 임베드할 수 있게 됐다. 생성된 앱은 외부 모델 제공사나 Supabase 같은 외부 DB로 데이터를 보내지 않고 고객 계정 안에서 Amazon Aurora와 Bedrock을 사용하며, IT 부서의 보안·감사 체계 아래에서 관리된다. 사티아 나델라의 '단일 모델 의존 경고'와 맞물려, 하이퍼스케일러들이 모델과 AI 스캐폴딩(오케스트레이션·보안·에이전트 하네스)을 분리해 자사 클라우드에서 판매하려는 흐름을 보여주는 사례다. 슈퍼블록스 CEO는 "단일 모델에 베팅하는 기업의 임원은 해고될 것"이라며 멀티모델 전략이 CIO의 필수가 됐다고 말했다.

전 세계 530만 명이 사용하는 AI 디자인 평가 플랫폼 '디자인아레나'를 만든 스타트업 인텔리전스(Intelligence)가 인덱스벤처스 주도로 790만 달러 시드 투자를 유치했다. 사용자가 여러 모델의 결과물을 A/B 비교로 순위 매기는 방식으로, 프론티어 랩들이 이미지·웹사이트 등 생성 모델의 '디자인 감각'을 개선하는 데 필요한 인간 평가 데이터를 공급하며 연 매출(ARR) 6,000만 달러를 기록 중이다. 최근 허깅페이스 침해 사건으로 자동화 벤치마크의 조작 가능성이 드러나면서, LM Arena(1월 1억 5천만 달러 유치)와 함께 인간 주도 평가 데이터의 가치가 재조명되고 있다.