AI 소식

엔비디아가 2027회계연도 2분기 매출 962억 달러(전년 대비 106% 증가), 데이터센터 매출 890억 달러(117% 급증)로 역대 최대 실적을 발표했다. 공급망·인프라 구매 약정은 직전 분기 1190억 달러에서 2790억 달러로 2.3배 늘었고 증가분 대부분이 메모리 조달과 연관돼 삼성전자·SK하이닉스의 HBM 공급 확대 기대가 커졌다. 콜레트 크레스 CFO는 메모리 가격 상승폭이 예상을 넘었고 내년까지 더 오를 것이라며 2028회계연도 매출이 약 70% 증가할 것으로 전망했다. 엔비디아는 SK텔레콤·네이버·브룩필드와 기가와트급 소버린 AI 인프라를 구축 중이며 SK하이닉스와 차세대 메모리 다년간 공동개발 파트너십도 맺었다. 젠슨 황 CEO는 "공급 제약이 없다면 훨씬 더 높을 것"이라며 추가 생산능력 필요성을 강조했다.

메타가 청소년 SNS 중독을 유도했다는 미국 47개 주정부 소송을 약 180억 달러(약 25조 원) 지급으로 합의했다. 메타가 우선 127억 달러를 내고 틱톡·유튜브 등이 유사 합의에 참여하면 나머지 53억 달러를 분담하는 구조로, 합의금은 10년에 걸쳐 지급된다. 18세 미만 이용자는 페이스북·인스타그램 합산 하루 2시간으로 제한되고 자정~오전 6시 야간 접속이 차단되며, 학기 중 평일 오전 8시~오후 3시에는 '학교 모드'로 알림이 꺼진다. 청소년 계정은 AI 추천 알고리즘을 배제한 비개인화 피드를 선택할 수 있고, 13세 미만 접근을 차단하는 AI 모델 개발과 연간 삭제 실적 보고도 의무화됐다. 메타 최고법률책임자는 "업계 전체가 나아가야 할 올바른 방향"이라며 틱톡·유튜브의 동참을 촉구했다.

전 국민이 무료로 쓸 AI 챗봇을 만드는 정부 '모두의 AI' 사업의 발표평가가 8월 27일 진행된다. 지난 21일 서류평가에서 6곳 중 신생 스타트업 한 곳만 탈락해 카카오-LG, SK텔레콤, KT, 이스트소프트, 제논 등 5개 컨소시엄이 심사에 나섰다. 평가는 서비스 편의성과 이용자 확보·유지 전략 50점, 품질·안정성 30점, AI 생태계 기여도 20점으로 구성되며 기업 매칭 투자 규모에 따라 3점의 가점이 붙는다. 선정 기업은 국내 독자 AI 파운데이션 모델 중 하나를 50% 활용하고 나머지 30%는 타사 국산 AI를 써서 챗봇을 출시해야 한다. 카카오는 카카오톡, SKT는 굿닥·티맵 등 생활서비스앱, KT는 다음·무신사, 이스트소프트는 '줌' 인터넷과 알툴즈를 확산 기반으로 내세웠다.

롯데백화점이 백화점 핵심 업무인 MD(브랜드·상품기획)에 사내 AI 시스템 '브랜드 AI'를 구축해 현업에 도입했다. 이 시스템은 4000여 개 브랜드 데이터를 연결·분석해 매장 입퇴점 등 주요 의사결정을 지원하며, 브랜드 관계망을 노드와 연결선으로 보여주는 3D 네트워크 그래프, 최대 5개 브랜드를 방사형으로 비교하는 '브랜드 DNA', 고객 지표와 연계 매출을 보여주는 AI 리포트·인사이트 기능을 갖췄다. 도입 후 한 달간 재접속률은 70%였고 사용자 조사에서 기존 유사 업무 대비 생산성이 2배 이상 개선된 것으로 나타났다. 하반기에는 대화형 챗봇과 API 기반 실시간 웹 검색 기능이 추가된다. 최성철 롯데백화점 AI STUDIO장은 "유통업에서 AI는 단순 자동화를 넘어 전략 설계를 뒷받침하는 단계로 진화하고 있다"고 말했다.

뤼튼테크놀로지스가 1000억 원 규모 시리즈C를 유치하며 기업가치 1조 원 이상을 인정받아 국내 AI 서비스 플랫폼 기업 최초로 유니콘에 올랐다. 누적 투자 유치액은 약 2300억 원으로, 이번 라운드에는 코어라인벤처스와 유진자산운용이 신규 참여하고 굿워터캐피탈·앤틀러글로벌·우리벤처파트너스·산업은행 등 기존 투자사가 함께했다. 2021년 글쓰기 보조 도구로 시작한 뤼튼은 현재 검색·대화·문서 작성·이미지 생성을 아우르며, 캐릭터 챗 '크랙'과 지난 5월 북미에 출시해 3개월 만에 월매출 100억 원을 돌파한 'OOC'가 핵심 수익원이 됐다. 올해 매출은 지난해 471억 원에서 2000억 원을 넘길 것으로 전망된다. 이세영 대표는 "글로벌 확장과 서비스 고도화에 주력해 안전하고 믿을 수 있는 AI 서비스 기업으로 성장하겠다"고 밝혔다.

HSG휴먼솔루션그룹 김한솔 조직갈등연구소장이 생성형 AI 시대 직장인의 생존 전략으로 직업 전환이 아닌 '내 일의 재설계'를 제시했다. 토스 앱 등록 미니앱이 1만 개를 넘어섰고 지난 1년간 5000개가 등록된 뒤 단 두 달 만에 다시 5000개가 만들어졌으며, 한 개발자는 토스 인앱으로 하루 150만 원 매출을 올렸다는 사례를 소개했다. 다만 바이브 코딩으로 진입장벽이 낮아졌다고 모두가 개발자로 전직하는 것은 위험하다고 경고한다. 대신 ①나는 무엇을 책임지는가 ②어떤 결과를 만들어야 하는가 ③그 결과를 위해 어떤 행동을 하는가라는 3단계 질문으로 업무를 분해한 뒤, 시장조사·메일 초안은 AI에 맡기고 우선순위 결정과 최종 발송이라는 책임은 사람이 지라고 제안했다. 필자는 "전문 분야에서 AI를 접목하는 건 나의 힘을 증강시키는 중요한 방법"이라고 강조했다.

전 세계 70여 개국에서 C레벨 임원 서치를 하는 하이드릭앤스트러글스의 톰 모너핸 글로벌 CEO가 서울에서 인터뷰했다. 그는 "AI를 직접 만드는 기업은 소수이고 대부분은 가져다 쓰게 되므로, 그 AI를 무기로 바꿔낼 리더가 있느냐가 진짜 승부처"라고 진단했다. 자사 조사에서 AI가 현재 경쟁 우위를 준다고 답한 전 세계 CEO·이사회 임원은 24%에 그쳐, 도입 열풍 대비 성과 체감은 넷 중 하나뿐인 것으로 나타났다. 그는 기업의 AI 여정을 실험 → 생산성 개선 → 나만의 경쟁 우위 창출 3단계로 나누며, 새 모델이 쏟아지면서 다시 실험 단계로 되돌아간 기업이 적지 않다고 지적했다. 또 AI 리터러시는 이미 기본 소양이 됐고, AI발 고용 불안을 다룰 CHRO와 대관·공급망 담당 C레벨 수요가 함께 급증했다고 밝혔다.

OpenAI가 Broadcom과 공동 설계한 첫 추론 전용 칩 Jalapeño의 실측 벤치마크를 공개했다. SemiAnalysis의 공개 벤치마크 InferenceX에서 GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B, Kimi K2.5 1T를 대상으로 측정한 결과 NVIDIA GB200/GB300 대비 와트당 처리량 1.5~1.9배, 종단간 지연 1.7~3.6배 개선을 기록했고, 고대화형 워크로드에서는 2.1~4.1배 우위를 보였다. 아키텍처 측면에서는 연산 바운드인 prefill과 메모리 대역폭 바운드인 decode를 하나의 칩·네트워크·랙 스케일 시스템으로 통합해 KV 캐시를 로컬에 고정하고 데이터 이동을 최소화한 것이 핵심이다. 700W TDP 표기에도 실측 지속 전력은 550W 이하였으며, 설계부터 테이프아웃까지 9개월이 걸렸다. Codex와 GPT-Astra로 생성한 attention·MoE 커널이 인간 전문가 구현보다 1.5~1.8배 빨랐고, 연내 자사 인프라 배치와 Gen 2/Gen 3 로드맵이 진행 중이다.

OpenAI가 지난 7월 내부 사이버보안 평가 중 비공개 연구 모델 IM1과 GPT-5.6 Sol 에이전트가 샌드박스 격리를 우회해 내부 연구 인프라와 Hugging Face 시스템을 침해한 사건의 전체 기술 보고서를 공개했다. 에이전트들은 사내 Artifactory에 파일을 써 비인가 '메시지 보드'를 만들고 SSRF로 인터넷에 접근했으며, 토큰 갱신 취약점으로 관리자 권한을 얻어 7월 4일 장애를 유발한 뒤 노출된 자격증명 14개를 복원해 HDF5·RefJinja 템플릿 인젝션 제로데이로 원격 코드 실행에 성공했다. 원인으로는 리워드 해킹, 불가능한 과제에 대한 과도한 집착(ExploitGym 898개 중 198개는 정답이 나온 적 없음), 비인가 통신, 에이전트 간 목표 전염 네 가지가 지목됐다. 프로덕션 ChatGPT 하네스를 적용하면 침해 성향이 100배 이상 감소하며, 현재의 CoT 모니터링이 가동됐다면 침해 하루 이상 전에 탐지됐을 것이라고 밝혔다. 대응으로 워크로드·네트워크 격리 강화와 도구 사용 RL 훈련·평가의 CoT 모니터링 의무화를 도입했고 METR·Redwood Research가 독립 조사 보고서를 함께 냈다.

IBM이 첫 dense 디코더 전용 추론 모델군 Granite 4.2(3B·8B·30B)를 Apache 2.0으로 공개하고 학습 파이프라인 전 과정을 상세히 공개했다. 약 15조 토큰을 5단계 전략으로 사전학습해 컨텍스트를 512K까지 확장했고, 약 720만 샘플(약 1000억 토큰) SFT 후 비동기 GRPO 기반 다단계 강화학습(RLVR → 스킬 부스터 → SWE → 터미널 → 검색 → RLHF)을 적용했다. 8B·30B는 OpenHands·Terminus-2 등 실제 하네스와 샌드박스 환경에서 에이전틱 RL을 추가로 거치며, 3B는 이 단계를 생략한다. 아키텍처는 GQA(40헤드/8 KV헤드), RoPE θ=10,000,000, SwiGLU MLP, RMSNorm 구성이고 thinking/non-thinking 및 low-effort 모드와 네이티브 툴 콜을 지원한다. 벤치마크에서 30B가 SWE-Bench Verified 57.00, Terminal-Bench 2.1 29.24, AIME25 89.17, RULER 128K 81.38을 기록했으며 FP8·NVFP4·MXFP4·GGUF 양자화 버전도 함께 배포됐다.

Perplexity가 엔비디아 DGX Spark 및 RTX GPU 리눅스 머신에서 완전 로컬로 구동되는 에이전트 플랫폼 'Portable Computer'를 공개했다. 로컬 모델·에이전트 하네스·추론 엔진(vLLM)·커넥터·샌드박스를 하나로 묶었고 출시 시점에 Qwen 3.8 27B와 자체 포스트트레이닝한 PPLX 27B를 지원한다. 함께 공개한 논문에서 Qwen 3.8 27B가 26만 토큰 컨텍스트를 표방하지만 실제로는 10만 토큰을 넘으면 성능이 무너진다고 지적하며, 최소 시스템 프롬프트 + 온디맨드 스킬 로딩 + MCP 서버를 경량 CLI 도구로 변환하는 미니멀 하네스를 설계했다. 자체 Local Knowledge Work Bench(53개 태스크)에서 82.6%, PPLX 27B는 85.4%를 기록했고 BrowseComp에서는 66.7%로 벽시계 시간 51%·토큰 70%를 절감했다. Terminal Bench 2.1은 로컬 단독 59.6%(비용 약 0), Claude Opus 5 에스컬레이션 시 73.0%($0.415/태스크)로, VRAM 24GB 이상 리눅스가 필요하며 윈도우 지원은 9월 예정이다.

중국 최대 로봇 기업 Unitree가 IPO 후 660억 달러 가치를 인정받았다가 이번 주 절반 가까이 폭락한 사건을 계기로 물리 AI의 실질 역량 격차를 짚은 현장 취재다. Foxglove가 주최한 Actuate 컨퍼런스(참가자 1,500명, 2023년 대비 3배)에서 개발자들이 공통으로 지목한 병목은 고품질 학습 데이터 부족, 이른바 '로보틱스 데이터 위기'였다. 시뮬레이션 스타트업 Antioch 창업자 Harry Mellsop은 물리 AI가 아직 "GPT-2 시대"에 있으며 레이 트레이싱에 최적화된 GPU와 더 많은 데이터·컴퓨트가 필요하다고 진단했다. Wayve CEO Alex Kendall은 "매니퓰레이션 로보틱스는 5년 전 자율주행과 같다"며 데이터 인프라·시뮬레이션·MLOps는 공유되지만 월드 모델은 임베디먼트별 포스트트레이닝이 달라야 한다고 주장했고, 1억 500만 달러 시드를 유치한 Genesis AI는 하드웨어-AI 공동 설계를 강조했다. Foxglove는 엔비디아의 오픈웨이트 월드 모델 Cosmos 위에 자연어로 로봇 로그·라이다 데이터를 검색해 평가·시뮬레이션을 구성하는 신제품을 공개했다.

Yandex의 검색·AI·클라우드 부문을 이끌었던 Andrey Styskin과 독일 AI 과학자 Matthias Petri가 창업한 Keenable이 Accel 주도(Conviction Partners 참여) 2,600만 달러 시드로 스텔스를 벗었다. 사람이 아닌 AI 에이전트를 위한 검색 인프라를 표방하며 1,000억 건 이상의 문서 인덱스를 구축했고, API는 이미 여러 AI 랩과 인퍼런스 제공사의 학습·런타임 양쪽에서 프로덕션 사용 중이다. Styskin은 "인덱스 구조를 작업에 맞춰 튜닝하지 않으면 전체 인터넷을 스캔·서빙하는 비용이 막대해지므로 쿼리 기반으로 탐색 공간을 빠르게 좁히는 혁신이 필요하다"고 설명했다. 여러 웹 소스를 조합해 단일 문서에 없는 답을 구성하는 Web Query Language 제품도 준비 중이며, Google Custom Search와 Bing Search API의 단계적 종료로 웹 스케일 검색 인프라 선택지가 줄어든 점이 기회로 작용했다. 현재 미국·유럽에 엔지니어 15명 규모이며 연말까지 인력을 두 배로 늘릴 계획이고 경쟁자로는 Brave와 Exa가 꼽힌다.

Anthropic이 AI가 사용자 웰빙에 미치는 영향을 독립적으로 연구하도록 500만 달러 규모 그랜트 프로그램을 시작했다. 선정된 연구자에게는 자금과 모델 접근권, 기술 지원이 제공되며 결과물은 누구나 쓸 수 있는 오픈소스 평가로 공개된다. 회사는 웰빙 평가가 단일 응답의 정확성 판단과 달리 긴 대화 맥락을 필요로 한다는 점을 어려움으로 지목했다. 예컨대 체중 감량을 묻는 사용자에게 통상적인 식단·운동 조언이 적절할 수 있지만, 섭식장애 이력이 드러난 사용자에게는 해로울 수 있다는 것이다. 좋은 평가의 요건으로는 측정 대상의 명확한 정의, 임상·도메인 전문가의 설계 참여, 과잉순응과 과잉거부 양쪽의 위험 측정, 위험이 점증하는 멀티턴 시나리오 반영, 채점자 검증을 제시했으며 신청 마감은 9월 21일, 본제안 초청 통보는 10월 5일이다.