AI 소식

과기정통부와 NIPA가 추진하는 전 국민 대상 '모두의 AI' 사업 공모에 총 6개 컨소시엄이 제안서를 냈다. SK텔레콤은 20개 기업·기관으로 최대 규모 연합을 꾸려 MAU 1000만 '에이닷' 운영 경험과 자체 모델 'A.X K2', AI 데이터센터 법인 'SK하이퍼' 인프라를 결합했다. KT는 다음·솔트룩스·무신사·직방·EBS 등 16개사 연합을, 카카오는 LG유플러스·LG AI연구원 등 LG 계열사를 포함한 15개 기관 '원팀'을 구성해 카카오톡 접점과 '카나나', 'K-엑사원'을 묶었다. 이스트소프트도 8개사와 함께 참여했고 네이버는 하이퍼클로바X 고도화에 집중하기 위해 불참했다. 과기정통부는 이달 말 2~3개 사업자를 선정해 연내 베타 서비스를 시작하고, 내년 '1인 1 AI 에이전트' 시대를 여는 것이 목표다. 무료 국민 AI 서비스가 나오면 개인 구독료 부담이 줄고 공공 서류 발급·예약까지 대행하는 생활 에이전트로 확장될 전망이다.

한국은행 '청년 고용 위축, AI 탓인가' 보고서에 따르면 2022년 6월부터 2026년 6월까지 줄어든 청년 일자리 28만5000개 중 26만8000개(94%)가 AI 고노출 업종에 집중됐다. 정보서비스업이 31.4%, 출판업이 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템통합업이 16.6% 감소했다. 한국경제인협회 조사에서는 구직 청년의 63.8%가 희망 직무의 AI 대체를 우려했고 67.7%는 AI 활용능력에 따른 소득·경력 격차 확대를 예상했으나, 64.7%는 AI가 업무 전문성 향상에 도움이 된다고 답했다. 지원 격차도 벌어져 서울시는 청년 50만 명에게 생성형 AI 이용권을 제공하고 울산시·경기 일부도 구독료를 지원하는 반면, 강원도와 춘천·원주·강릉에는 개인 대상 구독료 지원사업이 전무하다. 한 취업준비생은 아르바이트 수입의 4분의 1을 AI 구독료로 썼다고 밝혔고, 전문가는 "조직은 AI로 문제를 해결할 역량을 요구하면서 신입에게는 이를 개인적으로 갖춰오도록 하고 있다"고 지적했다.

20일 공개된 7월 FOMC 의사록에서 일부 위원이 빅테크 간 AI 투자 경쟁에 우려를 표했다. AI 인프라 투자금을 차입에 의존하는 상황이 확산 중이며 "AI 기업 실적 전망이 크게 하향 조정되면 자산가격 재평가와 금융여건 긴축, 금융기관 스트레스로 이어질 수 있다"는 지적이 나왔다. Fed 스텝은 물가 상승 원인으로 관세, 에너지비용과 함께 AI 인프라 수요 급증을 지목했고, 근원 상품물가 상승이 상당 부분 관세와 AI 관련 가격 압력 때문이라고 평가했다. 주식 밸류에이션에 대해서는 "장기금리를 조정한 주식 프리미엄이 최근 역사에서 닷컴버블 때만 이보다 낮았다"며 고평가 경고를 냈다. 다만 고용 측면에서는 "AI가 광범위한 해고를 일으킬 것이란 우려가 현재까지 현실화되지 않았다"는 판단이 다수였고, 오히려 데이터센터 관련 전기기사·기계가공공·엔지니어 수요와 임금이 눈에 띄게 올랐다고 봤다.

최근 앤트로픽에 매출을 역전당한 오픈AI가 19일(현지시간) 고객 데이터에 자사 직원조차 접근할 수 없게 하는 '비공개 안전 처리' 기능을 도입한다고 밝혔다. 기존 제로 데이터 보존(ZDR) 정책을 강화한 것으로, 요청한 답변을 위해서만 데이터를 쓰고 즉시 파기하며 오픈AI 서버를 쓰더라도 고객이 통제하는 키로 암호화 저장돼 내부자 접근이 차단된다. 고객 동의 없이는 모델 학습에 절대 쓰지 않되, 법적 감시 의무가 있는 아동성착취물은 예외적 수동 검토 대상이다. 오픈AI 제품정책 총괄은 "기업들이 매우 분명하고 강력하게 이 문제가 중요하다는 의견을 보내왔다"고 배경을 설명했고, 마이크로소프트 AI책임 부문 CPO도 데이터 통제권 유지 접근을 높이 평가한다고 말했다. 이는 모델 안전성 보장을 위해 고객 데이터를 30일간 보관하는 앤트로픽 정책을 겨냥한 것으로, 금융·의료 등 규제가 엄격한 산업이 주 공략 대상이다.

구글·엔비디아·마이크로소프트 등 빅테크가 AI 연산용 메모리 사용량 감축에 나섰다. 구글 리서치의 '터보퀀트' 알고리즘은 추론 과정의 KV 캐시를 3~4비트로 압축해 모델 재학습 없이 메모리 사용량을 최고 6분의 1까지 줄인다. 엔비디아는 DPU 기반 공유 컨텍스트 메모리 플랫폼으로 HBM에 집중되던 데이터를 분산 배치하고, MS는 중요도 낮은 데이터를 선별 압축하는 '인덱스멤'을 적용 중이다. 배경은 비용으로, iM증권 추산에 따르면 올해 글로벌 상위 15개 빅테크 설비투자 중 메모리 반도체 구매 비중이 37%로 지난해 15% 대비 2.5배 이상 늘었다. 알파벳은 AI 인프라 투자 여파로 올 2분기 사상 처음 잉여현금흐름 적자를 기록하고 이달 초 약 34조 원 규모 회사채를 발행했으며, 엔비디아도 6월에 5년 만에 27조 원 규모 회사채를 발행했다. 메모리 수요 폭증은 국내 반도체 업계에 호재지만 고객사가 '메모리 덜 쓰는 기술'에 투자하기 시작했다는 점은 중기 리스크다.

브라질 캄피나스주립대 연구팀이 GPT·그록·라마·제미나이·딥시크 등 21개 주요 LLM의 정치적 답변 성향을 분석해 국제 학술지 '사이언티픽 리포트'에 발표했다. 복지·치안·경제·환경·교육문화·민주주의 제도·부패사법 7개 분야에서 진보와 보수 주장을 맞붙인 112개 문장을 만들고, 사용자 성향을 진보·보수·정보 없음 세 조건으로 나눠 총 4만7376개 답변을 분석했다. 결과적으로 21개 모델 전부가 정도 차이는 있어도 사용자의 정치 성향 쪽으로 답변이 기울었으며, 모델 크기와 이런 '카멜레온' 성향 사이에는 뚜렷한 상관관계가 없었다. 주제별로는 경제·치안에서 변화가 컸고 부패·사법과 민주주의 제도에서는 작았다. 연구진은 원인으로 AI의 '아첨' 성향을 지목하며 AI가 소셜미디어보다 강력한 에코 체임버가 될 수 있다고 경고했고, 현실적 대응책으로 "AI에 찬반 논거를 모두 제시하고 중립적으로 분석해 달라고 요구할 것"을 제시했다.

정부가 2035년까지 총 18.4GW 규모 데이터센터 구축을 3대 메가프로젝트로 추진하는 가운데, 서울 금천구 독산동 데이터센터 건립을 둘러싼 주민 반발이 178일째 이어지고 있다. 주민 20여 명이 지난 2월 말부터 구청 앞에서 집회를 열고 있으며, 반대 집회를 주도한 주민 1명은 시행사로부터 업무방해·명예훼손 고소를 당했다. 주민들은 착공 3개월이 지나서야 건립 사실을 알았다고 밝혔다. 현행 건축법 시행령상 데이터센터는 과거 전화국·방송국 시절 조항에 따라 '방송통신시설'로 분류돼 주민 동의 없이 건립이 가능한데, 리튬 배터리와 비상발전용 경유 저장고, 거대 냉각탑을 갖춘 고전력·위험물 집적 시설이라는 점에서 주민들이 반발하고 있다. 해당 부지는 소방차 진입이 어려운 좁은 주거밀집 지역으로 1m도 떨어지지 않은 곳에 117세대 빌라와 초·중학교, 병원이 있다. AI 붐이 추상적 기술 뉴스가 아니라 주거 문제로 내려온 대표 사례다.

오픈AI가 차기 모델 '아스트라(Astra)'가 자사 Preparedness Framework의 '크리티컬 사이버 역량' 임계값에 도달할 수 있다는 예비 증거를 확인하고, 앞선 허깅페이스 보안 사고와 겹치면서 스케일링 속도를 일시적으로 늦췄다고 공개했다. 배포 예정 모델의 강화학습(RL)을 2주간 중단했고, 최대 규모의 프론티어 RL 런은 여전히 보류 상태로 소규모 학습·평가를 통해 정렬 증거를 먼저 확보하는 중이다. 리서치 환경 보안은 모델 생성 코드 실행 워크로드의 강한 샌드박스 격리, 고위험 워크로드의 네트워크 격리, 공유 서비스 제거와 상시 권한 축소 세 축으로 강화됐다. 모니터링은 샘플링되는 모든 토큰마다 activation classifier를 돌리고 이상 신호를 점점 더 고연산의 자동 조사 시스템으로 에스컬레이션하는 다단계 구조이며, 목표는 이상 활동 감지 후 30분 이내 알림 발행이다. 이 모니터링 오버헤드는 감시 대상 추론 컴퓨트의 약 20% 수준으로 추산된다.

오픈AI가 API의 제로 데이터 보존(ZDR) 정책을 프론티어 모델에도 유지하기 위한 신규 메커니즘 'Private Safety Processing'을 프리뷰로 공개했다. 기존 ZDR 호환 안전 시스템은 각 요청을 개별적으로만 평가해 가드레일 반복 탐색, 계정 간 조율, 중단 지시 후에도 계속 행동하는 에이전트 오정렬처럼 여러 상호작용에 걸쳐 드러나는 위험을 잡지 못했다. 신규 방식은 관련 상호작용의 패턴을 자동화 시스템이 탐지하되 오픈AI 직원은 원본 프롬프트·응답에 접근하지 못하도록 설계됐고, 저장은 고객 통제 인프라에 남기거나 고객이 관리하는 키로 암호화하는 두 가지 옵션을 제공한다. 위험이 탐지돼도 오픈AI는 활동 유형과 심각도라는 좁게 정의된 시그널만 수신하며 콘텐츠 자체는 보지 않는다. Glean·Databricks·Abridge·마이크로소프트가 피드백 파트너로 참여했고 정식 롤아웃과 기술 백서는 9월 예정이며, 미국 법상 아동성착취물 의심 이미지는 예외적으로 수동 검토를 위해 보존된다.

AI 코딩 도구 기업 커서(Cursor)가 코드 호스팅 플랫폼 '오리진(Origin)'을 출시했다. 저장소 관리, 코드 브라우징·편집, PR 처리 등 개발자가 깃허브에서 하던 작업을 그대로 대체하는 것이 목표다. 특이한 점은 깃허브를 버리지 않아도 된다는 것으로, 깃허브 저장소를 커서가 호스팅하는 저장소 옆에 나란히 두고 org를 연결해 동기화할 수 있다. 커서는 'agent native' 기능과 별도 앱 생태계를 예고했으나 세부 내용은 아직 공개하지 않았다. 출시 당일 깃허브는 6시간 넘는 전세계 장애를 겪으며 오류율이 약 20%까지 치솟았고, LeadDev 분석에 따르면 깃허브는 최근 1년간 257회 장애를 기록했다. 다만 깃허브는 작년 10월 기준 1억 8천만 개발자가 쓰는 세계 최대 소스 호스트라 격차는 여전히 크다.

알리바바 Qwen 랩이 8월 14일 공개한 Apache 2.0 라이선스의 27B 비전 지원 LLM 'Qwen 3.8 27B'를 128GB M5 Max 맥북프로와 NVIDIA DGX Spark에서 직접 돌려본 실사용 리뷰다. LM Studio의 17GB Q4_K_M 양자화 빌드를 사용했는데, 이 모델은 reasoning_effort 기본값이 xhigh로 설정돼 있어 사소한 질문에도 추론 토큰을 소진하는 탓에 컨텍스트를 262,144 토큰까지 올려야 했다. SVG 생성 테스트에서는 22,276 추론 토큰과 21분을 썼지만 결과물은 로컬 모델 중 역대 최고 품질이었고, 비전 능력도 강력해 바운딩 박스 좌표를 JSON으로 정확히 반환했다. 코딩 에이전트 구동도 검증해 LM Studio 엔드포인트에 Pi 에이전트를 붙여 Datasette 코드베이스 조사와 스크립트 작성·테스트에 성공했다. 속도는 15~30 tokens/sec로 클라우드 모델에 크게 못 미치지만, llama.cpp에서 Multi-Token Prediction을 켜자 약 72% 성능 향상을 얻었다. 결론은 17GB 파일 하나로 롱컨텍스트·툴콜링·비전·코드 생성을 모두 갖춘 범용 오픈웨이트 모델이 성립한다는 점이다.

IBM 리서치가 에이전트 메모리를 8개 모델에 걸쳐 평가하고 "메모리는 켜고 끄는 기능이 아니라 모델에 맞춰 조절해야 할 용량"이라는 결론을 제시했다. ALTK-Evolve는 에이전트의 과거 궤적에서 재사용 가능한 가이드라인을 증류해 추론 시점에 다시 주입하는 방식으로, 가중치 업데이트도 사람 어노테이션도 필요 없다. AppWorld 벤치마크(585개 멀티스텝 태스크) 결과는 세 패턴으로 갈렸는데, 여력이 있는 강한 모델은 전체 가이드라인을 선호해 DeepSeek-V3.2가 TGC +9.5%p·SGC +16.1%p 올랐고 Claude Opus 4.6과 GPT-5.5도 개선됐다. 반면 약한 모델은 전체 세트에 압도돼, gpt-oss-120b는 고신뢰 코어에 태스크별 소수만 검색하는 curated retrieval 방식으로 TGC가 39.9에서 56.0으로 16.1%p 뛰며 최대 폭 개선을 보였다. 비용 면에서도 전체 주입은 토큰이 51~78% 늘어난 반면 curated retrieval은 5% 증가에 그쳐 가장 정확하면서 가장 싼 옵션이 됐고, ReAct 스텝 수는 메모리 유무와 무관하게 18~19로 유지돼 추가 비용의 정체가 입력 토큰 팽창임을 보여준다.

Sentence Transformers v6.0이 ColBERT 계열 레이트 인터랙션 멀티벡터 모델을 네이티브 지원하면서 나온 대형 실무 가이드다. 밀집 임베딩이 문서 전체를 단일 벡터로 압축하는 것과 달리, 멀티벡터 모델은 각 토큰 임베딩을 보통 128차원으로 투영해 전부 보존하고 MaxSim으로 늦게 상호작용한다. 덕분에 어휘가 겹치지 않아도 의미가 정렬되는 동시에 제품코드·함수명 같은 정확 매칭도 개별 토큰으로 살아남는다. 대가는 인덱스 크기로, Natural Questions 4,874개 패시지가 float32 기준 311.5MB(밀집 인덱스의 약 42배)까지 커지지만 fast-plaid의 PLAID 인덱스로 압축하면 92MB로 줄고 HierarchicalTokenPooling을 pool_factor=2로 쓰면 절반으로 더 줄면서 BEIR 성능은 평균 100.6%를 유지한다. 인퍼런스는 GPU에서 fp16과 Flash Attention 조합이 fp32 대비 2.44배 처리량을 냈고 CPU에서는 OpenVINO와 int8 양자화가 약 0.4% 정확도 손실로 추가 가속을 준다. 인덱싱 백엔드별 적재 시간도 fast-plaid 5초, Qdrant 26.3초, Weaviate 41초, Vespa 약 80초로 비교돼 있다.

AI 코딩 기업 워프(Warp)가 소프트웨어 개발의 전통적 단계를 에이전트 루프로 감싼 인프라 계층 '워프 팩토리스(Warp Factories)'를 공개했다. 구조는 triage, specification, implementation, review, verification 5단계를 따르며 각 단계를 에이전트로 자동화할 수 있다. 코딩 모델과 하네스는 사용자가 선택할 수 있어 Codex와 Claude Code가 모두 동등하게 동작하고, Linear·Jira 티켓 시스템과 Slack·Teams 메신저에 연동된다. 모든 에이전트가 동일 환경에서 실행되므로 설정별 성능 비교와 전체 토큰 지출 추적이 쉽고, 시스템 자체를 최적화하는 self-improvement 루프도 제공한다. 워프 CEO 잭 로이드는 "클라우드에서 에이전트를 돌리고 조종하고, 에이전트 간 메모리와 eval을 세팅하려면 거대한 인프라 작업이 필요하다"며 자체 구축 여력이 없는 중소기업이 타깃이라고 밝혔고, 워프 내부에서는 주간 기준 태스크의 30~35%를 자동화하고 있다고 덧붙였다.