AI 소식

지난 19일 미국 캘리포니아주 새너제이 시청에서 열린 데이터센터 주민 간담회에 200여 명이 몰렸고 약 100명이 마이크를 잡아 반대 의사를 밝혔다. 주민들은 대기오염과 냉각수 조달 문제를 지적하며 "강력한 기준이 마련될 때까지 승인을 전면 중단해야 한다"고 요구했다. 새너제이에는 데이터센터 20여 곳이 운영 중이고 6곳이 공사 중, 5곳이 승인 절차를 밟고 있으며, 시는 대형 데이터센터 하나당 연 300만~700만 달러(약 42억~98억원)의 세수를 추산한다. 로이터통신에 따르면 지난달 18일 반대 단체들이 미국 42개 주에서 142건의 시위를 동시 개최했고, 3월 갤럽 조사에서는 미국인의 71%가 자기 지역 데이터센터 건설에 반대한다고 답했다. 뉴욕주는 지난달 미국 최초로 대형 신규 데이터센터에 1년 모라토리엄을 도입했고, 펜실베이니아 주지사는 사업자에게 발전·송전 설비 비용을 직접 부담시키는 행정명령에 서명했다.

오픈AI가 지난 18일 18세 미만을 대상으로 출시한 '챗GPT 포 틴즈'는 별도 앱 설치 없이 기존 챗GPT 접속만으로 보호장치와 '학습 모드'가 자동 적용된다. 학습 모드는 정답을 바로 주는 대신 힌트를 제시하거나 AI가 역으로 질문을 던져 스스로 답을 찾게 유도하는 방식이다. 구글은 입시업체 프린스턴 리뷰와 손잡고 제미나이에서 SAT 모의고사를 무료 제공 중이고, 앤트로픽은 소크라테스식 문답법을 클로드에 적용했다. 퓨리서치센터 조사에서 미국 13~17세의 약 64%가 AI 챗봇 사용 경험이 있었고, 국내에서는 드림베이스가 중·고생 1만7381명을 조사한 결과 86.1%가 생성형 AI를 써봤으며 고등학생 사용자의 79.6%가 수행평가·보고서 작성에 활용한다고 답했다. 반면 호주·인도네시아·말레이시아는 16세 미만의 SNS 계정 생성을 원천 차단했고, EU 집행위는 메타에 전 세계 연 매출 최대 6% 과징금을 경고한 상태다.

과기정통부와 정보통신정책연구원이 24일 제12회 과학기술관계장관회의를 거쳐 '대한민국 AI 윤리원칙'을 확정했다. 인간중심성·프라이버시 보호·공정성·책임성·안전성·신뢰성·투명성 등 7대 원칙으로 구성되며 법적 구속력이 없는 자율규범이다. 최우석 과기정통부 인공지능안전신뢰지원과장은 "연성적 원칙이기 때문에 이를 잘 도입하면 규제가 필요 없게 된다", "투명성은 알고리즘 공개가 아니라 일반인이 이해 가능한 수준으로 설명하라는 것"이라고 설명했다. 다만 산업계는 학습 데이터 관련 투명성 조항이 향후 입법 기준으로 굳어질 가능성을 경계하고 있다. 김현주 한국인공지능·소프트웨어산업협회 본부장은 "윤리원칙의 수준을 낮추는 게 아니라 실제 지킬 수 있는 환경을 조성하는 게 더 의미 있다"며 중소기업·스타트업 지원체계를 요구했다. 정부는 사례 중심 해설서, 분야별 자율점검표, 윤리교육 교재를 후속 보급할 계획이어서 사내 AI 활용 가이드라인을 준비하는 기업들이 주목할 만하다.

엔비디아가 한국시간 27일 새벽 2027회계연도 2분기(5~7월) 실적을 발표한다. 시장이 예상하는 매출은 920억 달러(약 127조원), 주당순이익은 2.09달러로 전년 동기 대비 90% 이상 증가한 역대 최대 규모다. 메모리·후공정 가격이 오르는 가운데 직전 분기 비-GAAP 매출총이익률 75%를 지킬 수 있을지가 관건이며, 블랙웰에서 차세대 '베라 루빈'으로 넘어가는 출하 일정이 삼성전자·SK하이닉스의 HBM 수요를 좌우한다. 엔비디아는 최근 대형 고객사에 AI 서버 가격을 15% 넘게 인상한다고 통보했고, 트렌드포스에 따르면 서버용 D램 계약가격은 2분기 53~58% 오른 데 이어 3분기에도 13~18% 추가 상승할 전망이다. 한편 엔비디아가 블랙록·블랙스톤·골드만삭스 등 6개 금융사와 5000억 달러(약 690조원) 규모 AI 인프라 금융 플랫폼을 추진하는 것을 두고 '순환 금융' 논란도 제기된다. 이경민 대신증권 연구원은 "엔비디아 실적 발표가 AI 투자심리의 변곡점이 될 전망"이라고 말했다.

날씨 빅데이터 기업 케이웨더의 유튜브 채널 '날씨환경청'에 '김시아'라는 AI 기상캐스터가 등장했다. 지도 설명, 손동작, 표정, 시선 처리, 목소리까지 실제 방송과 구분이 어려운 수준으로 구현됐다. 국내에서는 MBN이 '백우진' AI 기상캐스터를 투입했고 제주도·상주시 등 지자체도 AI 아나운서를 정책 홍보에 활용 중이다. 해외에서도 대체가 본격화돼, 영국 BBC는 이달 비용 절감을 이유로 전국 단위 기상 진행자 직책을 11개에서 4.5개로 축소하고 자동화 그래픽으로 대체하기로 했으며, 미국 미디어 기업 E.W. 스크립스는 AI·자동화 도입으로 일자리 268개를 줄이고 인력을 현장 취재로 재배치한다. 예보 정확도 자체도 개선돼 중국 상하이 AI연구소의 '펑우'는 평가 대상 기상 변수의 약 80%에서 구글 '그래프캐스트'를 앞섰다. SNS에서는 "방송 직군뿐 아니라 다른 직업군도 안전하지 않다"는 반응이 이어졌다.

카카오가 지난 21일 기자간담회에서 인적분할을 통해 신설법인 '카카오AI'와 존속법인 '카카오X'로 회사를 나누는 재편안을 공개했다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 인프라·모델·플랫폼·서비스를 잇는 '풀스택 AI'를 핵심 전략으로 제시했다. 이용자 요청의 절반가량은 자체 경량모델 '카나나 나노'로 기기 안에서 처리하고 복잡한 요청은 서버 모델과 전문 에이전트로 넘기는 '지능형 모델 라우팅'을 적용하며, 개발 중인 'AI 컨덕터'가 난이도를 판단해 모델을 고른다. 이를 통해 서버 추론비용을 최대 90% 절감하는 것이 목표다. 다만 업계에서는 대규모 트래픽에서 다중 모델을 장기 운영한 경험이 부족하다는 지적이 나온다. 한 AI 기업 전략 담당자는 핵심 지표로 '작업 완수율 대비 단위비용'을 꼽으며 "접점이 크다는 것은 이용자가 한 번은 써본다는 뜻이지 계속 쓴다는 뜻은 아니다"라고 말했다. 5000만 카톡 맥락 데이터 활용도 개인정보 동의 구조 탓에 변수로 지목됐다.

현대자동차 제조솔루션본부에서 약 10년 근무한 홍석의 대표가 사내벤처로 시작해 지난해 2월 분사한 스타트업 '로아이(ROAI)'가 공장 설계부터 로봇 동작 제어까지 전 과정을 AI로 자동화하는 소프트웨어 '셀로(XELO)'를 개발했다. 홍 대표는 "로봇이 200~300대를 넘어가면 사소한 변경 하나에도 전반적으로 새로 프로그래밍해야 하고, 최적화에만 수개월이 걸린다"고 문제를 설명했다. 현대차·기아와 1차 부품사 현장에 적용한 결과 용접 라인·비전 검사 등에서 재프로그래밍 소요 시간이 최대 80% 이상 단축됐다. 회사는 지난해 5월 퓨처플레이 리드로 14억원 시드를, 올해 4월에는 KB인베스트먼트·LB인베스트먼트·두산인베스트먼트 등이 참여한 130억원 규모 시리즈A를 유치했다. 경기 군포에 무인 자동화 테스트베드 공장을 건설 중이며 일본 완성차 업체, 독일 기업과도 공급을 논의하고 있다.

OpenAI가 AWS의 스펙 기반(spec-driven) 개발 에이전트 Kiro에 GPT-5.6 모델 패밀리(Sol·Terra·Luna)를 전면 도입했다고 발표했다. Kiro는 개발자의 상위 수준 의도를 요구사항·기술설계·실행 가능한 태스크로 구조화해 모델에 전달하는데, 이 구조화된 컨텍스트가 모델의 시행착오를 크게 줄인다는 설명이다. 가장 눈에 띄는 수치는 Terminal-Bench 2.1 결과로, Kiro 환경에서 GPT-5.6 Terra는 성공한 태스크의 비용을 약 82% 절감했다. 기능적으로는 다단계 코딩 태스크의 일관성 향상, 체크포인트 기반 사람 검토, property-based testing을 통한 구현 검증을 지원한다. AWS 에이전틱 AI 부문 부사장 Swami Sivasubramanian은 "복잡하고 장기 실행되는 개발 태스크를 구동할 GPT-5.6 패밀리 추가에 기대가 크다"고 밝혔다.

엔비디아가 자체 에이전트 하네스 AVO(Agentic Variation Operators, arXiv:2603.24517)를 사용해 Claude Opus 5로 상호작용 추론 벤치마크 ARC-AGI-3에서 100% 점수를 달성했다. 같은 모델이 하네스 없이 얻은 점수는 30%로, 이는 테스트된 모든 모델 중 최고치였음에도 하네스 유무에 따라 결과가 세 배 이상 벌어진 셈이다. 핵심 기여는 메모리 관리 개선과, 에이전트가 막다른 경로에 빠졌을 때 방향을 잡아주는 'supervisor(감독자)' 컴포넌트 도입이다. 엔비디아 AI 제품 부사장 Adel El Hallak는 "세상은 에이전트를 모델의 API 정도로 해석하지만, 에이전트는 모델 + 하네스 + 런타임 + 스킬 라이브러리"라고 말했다. 기사에는 OpenAI가 ARC-AGI-3에서 10% 미만을 받은 뒤 하네스 설정 두 개만 바꿔 점수를 3배로 올린 사례와, Databricks CEO Ali Ghodsi의 "잘못된 하네스를 쓰면 비용이 두 배가 된다"는 발언도 함께 실렸다.

Andrew Ng의 'AI 엔지니어링 스킬맵' 레터와 네 건의 심층 뉴스로 구성된 이슈다. Cursor와 공동 개발된 약 1.5조 파라미터 VLM Grok 4.6은 Artificial Analysis Intelligence Index 61점(공동 3위, 태스크당 $0.84), GPQA Diamond 94.9%, Terminal-Bench 2.1 88.4%를 기록했고 Claude Opus 5 대비 약 절반의 턴과 4분의 1의 입력 토큰으로 같은 결과에 도달했다. Qwen3.8-Max는 2.4조 총 파라미터에 토큰당 95B만 활성화되는 MoE 구조와 하이브리드 어텐션(Gated Delta Network)을 채택해 𝜏³-Banking 51.3%로 전체 1위를 차지했으나, 오픈 웨이트 버전에는 텍스트 전용·컨텍스트 축소 제한이 걸렸다. 앤트로픽의 텍스트 워터마크는 구글 SynthID-Text 기반으로 8월 2일 이후 출시 모델 전체에 적용되며 EU AI Act 제50조 준수가 명분이다. 마지막으로 상하이교통대 등이 발표한 Agentic ASR은 GigaSpeech에서 S²ER을 21.5%에서 3.5%로 낮췄다.

Hume AI와 허깅페이스 오디오 팀이 음성인식(ASR) 모델의 벤치마크 과최적화를 정량화하는 세 가지 프로브를 제안했다. Whisper-large-v3, NVIDIA parakeet-tdt-0.6b-v2, Qwen3-ASR-0.6B, Voxtral-Mini-3B, Phi-4-multimodal 등 11개 주요 오픈소스 모델이 대상이다. 첫 번째 프로브에서는 VoxPopuli 클립에 실제로 들리는 "Thank you"를 11개 모델 중 6개가 레퍼런스 오류를 그대로 따라 누락했지만, 훈련 컷오프 이후 녹음된 새 화자 클론으로 바꾸자 누락 모델이 1개로 줄었다. 두 번째 프로브에서는 오디오에서 숫자를 무음 처리했는데도 LibriSpeech 상위 모델들이 30~40% 확률로 원래 숫자를 복원했다. 세 번째로 모델들은 VoxPopuli의 "Mr."와 LibriSpeech의 "Mister" 표기 관습을 데이터셋별로 최대 약 90% 정확도로 구분해 선택했다. Open ASR Leaderboard에 'Benchmark fitting' 탭이 신설되고 검증 스크립트도 깃허브에 공개됐다.

에이전트 세션 도중 모델을 교체하면 프리필(prefill)을 전면 재계산해야 하는데, 엔비디아 연구진이 이 비용을 없애는 cross-model KV 캐시 전이 기법을 공개했다(arXiv:2608.03893). 핵심 발견은 서로 다른 크기의 모델 간 KV 캐시 관계가 상당히 선형적이라는 점이다. Qwen3 14B에서 32B로의 전이 실험에서 단일 소스 레이어 선형회귀만으로 타깃 key 분산의 56%, value 분산의 32%를 복원했고, 다중 레이어를 결합하자 각각 79%, 65%까지 올라갔다. 구현은 헤드별 릿지 회귀(500개 시퀀스×1,024토큰의 초소형 캘리브레이션 세트), 레이어 간 소스 선택, RoPE를 제거한 content-space 매핑 세 요소로 구성된다. Qwen3·Llama 3.1·Ministral 3 계열 6쌍(3B~70B) 중 4쌍이 타깃 단독 프리필 정확도의 73~98%를 유지했고, 속도는 재프리필 대비 2.7~25배 빨랐다. 32,768토큰 캐시 전이는 278밀리초 만에 끝났다(재프리필은 약 7초).

무어의 법칙 시절 개발자들이 누리던 '공짜 점심'(18개월만 기다리면 CPU가 성능을 두 배로 올려주니 최적화가 무의미했던 시기)에 빗대, LLM 개발도 같은 전환점을 지났다고 주장하는 에세이다. 이전에는 곧 더 싸고 좋은 모델이 나와 하네스나 컨텍스트 전략의 결함을 덮어줬지만, Fable이 압도적 성능과 함께 매우 높은 가격으로 등장하고 Opus 5·GPT-5.6·Kimi K3·GLM이 대부분의 코드에 '충분히 좋은' 수준이 되면서 "어떤 작업을 어디로 보낼지"가 실질적 과제가 됐다는 것이다. 저자는 같은 주에 나온 GLM 5.2가 Fable의 약 9분의 1, Opus 5의 약 5분의 1 가격이라며, Fable과 대화로 설계를 다듬은 뒤 브리프를 GLM에 넘기는 자신의 워크플로우를 소개한다. 추론 가격이 결국 하락해 모든 작업을 최대 모델로 돌려보낼 것이라는 반론에는, 같은 하락이 K3·Qwen에도 적용되고 하네스가 좋아질수록 약한 모델에 충분한 컨텍스트를 주기 쉬워진다고 반박한다. 이 글은 해커뉴스 1면에 올랐다.

오픈소스 AI 생태계의 중심인 허깅페이스가 130억 달러 이상 밸류에이션의 인수 제안을 받고 입찰 평가를 위해 은행들과 접촉 중이라고 Business Insider가 보도했다. 인수 후보는 확인되지 않았고 딜은 아직 성사되지 않은 상태다. 허깅페이스의 마지막 조달은 2023년 Salesforce Ventures 주도, Alphabet·GV·IBM Ventures가 참여한 45억 달러 post-money 라운드였으므로 약 세 배 오른 수치다. 배경으로는 Stripe가 AI 게이트웨이 스타트업 OpenRouter를 70억 달러에 인수한 건이 언급되며, AI 코어 인프라 기업에 대한 관심 고조가 맥락으로 제시된다. CEO Clem Delangue는 회사가 "수익성에 근접했고" 3년 전 조달한 자금을 "최근에야 쓰기 시작했다"며 장기 지속가능성을 우선한다고 말했다. 올해 초에는 단일 지배 투자자를 원치 않아 엔비디아의 5억 달러 투자 제안을 거절한 것으로 알려졌다.