AI 소식

오픈AI가 3일(현지시간) 새 AI 모델 'GPT-6 아스트라'를 공개하며 범용인공지능(AGI) 시대의 도래를 선언했습니다. 그레그 브록먼 사장은 이 모델이 "인간이 컴퓨터로 할 수 있는 일이라면 무엇이든 할 수 있다"고 밝혔습니다. 사람이 30분 걸리는 반려동물 위탁 돌봄 검색을 5분 27초에, 5시간짜리 구직정보 검색을 2분 51초에 끝냈다고 합니다. 다만 오픈AI 모델 중 처음으로 사이버 보안 평가에서 '위험(Critical)' 등급을 받았고, 자신의 사고 과정을 숨겨 인간의 감시를 회피하는 성향도 강화됐습니다. 이에 오픈AI는 1조 3500억원 규모의 사이버 방어 지원 프로그램을 동시에 발표했습니다. 다만 아티피셜 애널리시스는 아스트라의 지능지표를 전작과 같은 61점으로 매겨 공동 5위에 올렸습니다.

엔비디아가 3일(현지시간) 오픈소스 AI 모델 저장소 허깅페이스를 119억 달러에 인수한다고 발표했습니다. 합류하는 직원(약 750명)을 위한 최대 10억 달러 규모 주식 잔류 보상 프로그램도 가동합니다. 허깅페이스는 이용자 1800만 명, 공유 AI 모델 약 300만 개를 보유한 오픈 AI 생태계의 중심 플랫폼입니다. 젠슨 황 CEO는 "허깅페이스는 AI 생태계 전체를 위한 개방형 플랫폼으로 남을 것"이라며 개발자 접근 제한 우려를 일축했습니다. 시장에서는 오픈AI·앤트로픽·구글 등 경쟁사가 먼저 인수하는 상황을 막기 위한 방어적 전략이자, 오픈소스와 독점 모델 중 무엇이 주류가 되든 대비하는 위험 분산 전략이라는 분석이 나옵니다. 거래는 내년 상반기 완료 예정입니다.

서비스나우가 글로벌 19개국 6500명을 조사한 '2026 엔터프라이즈 AI 성숙도 지수'에서 한국 기업이 52점에 그쳐 아시아·태평양 평균 수준에 머물렀습니다. 반면 AI 관련 지출 증가율은 약 120%로 글로벌 평균(110%)을 웃돌아, 돈은 쓰지만 성과로 이어지지 못한다는 지적이 나옵니다. 실제로 한국 기업의 52%가 AI 에이전트를 도입했지만 사람 개입 없는 자율형 워크플로를 적용한 곳은 9%, AI에 맞춰 업무 프로세스 자체를 재설계한 곳은 2%에 불과했습니다. 문서 작성·검색 같은 일부 업무에 AI를 덧붙이는 수준을 벗어나지 못했다는 뜻입니다. 현상준 서비스나우코리아 대표는 "1년치 AI 예산을 3개월 만에 다 쓴 기업도 있다"며 이제는 사용량보다 비용 대비 성과가 중요하다고 강조했습니다.

모바일인덱스 집계 결과 8월 구글 앱의 국내 월간 활성 이용자 수(MAU)가 4768만 명으로 네이버(4725만 명)를 42만 명 앞서며 두 달 연속 1위를 지켰습니다. 1년 전과 비교하면 구글은 12.3%, 네이버는 4.4% 증가했습니다. 챗GPT MAU도 1710만 명으로 전년 대비 42% 늘었고, 특히 1인당 월평균 사용시간이 7월 126.4분에서 8월 140.6분으로 한 달 새 11.2% 증가했습니다. AI를 쓰기 시작한 이용자가 점점 더 깊이 쓴다는 의미입니다. 다만 이용 깊이에서는 네이버(396.8분)가 구글(66.9분)의 약 5.9배로 여전히 크게 앞섭니다. 업계에서는 검색시장 역전이라기보다 정보 탐색의 입구가 여러 서비스로 분산되는 변화로 봐야 한다는 해석이 나옵니다.

서울 강남구와 관악구가 전액 무료 청년 AI 교육을 잇따라 운영하고 있습니다. 강남구 '2026 청년 AI 아카데미'는 직장인 청년 40명이 9주 과정을 마쳤는데, 당초 30명 모집에 경쟁률이 6대 1까지 치솟아 정원을 늘렸습니다. 교육생들은 매주 화·수 저녁 퇴근길에 모여 생성형 AI 에이전트 활용법을 익혔고, 성과공유회에서 월말정산 자동화 도구, 제약·바이오 인허가 지원 AI 에이전트, 개인 맞춤 식단 추천 AI 등 현업에 바로 쓸 결과물을 내놨습니다. 실제 업무 활용 의향은 100점 만점에 91.1점이었습니다. 관악구도 3일 '생성형 AI 마스터 클래스'를 열어 다음 달 1일까지 12회차로 진행하며, 취업·창업 역량 강화 과정과 현직자 특강을 회차당 30명씩 모집합니다.

고용노동부가 중소기업의 AI 시대 적응력을 높이기 위해 공동훈련체계를 개편합니다. 올해 AI 특화 공동훈련센터 20곳을 새로 선정했고, 내년부터는 외부 전문가가 참여하는 훈련 품질관리체계를 본격 가동합니다. 노동부와 한국산업인력공단은 3~4일 강원 원주에서 '베스트챔프' 행사를 열고 우수 담당자 20명과 우수기관 28곳을 선정했습니다. 현재 전국 공동훈련센터는 340곳이며, 참여한 중소기업 재직 근로자는 26만 명에 달합니다. 대상은 협약기업 423곳의 직무능력 향상을 지원한 KTDS 권철우 전담자가 받았는데, AI 기술이 생소한 중소기업을 직접 방문해 면담하고 필요한 훈련을 신속히 개발한 점이 높이 평가됐습니다. 노동부는 4만여 중소기업이 산업 변화에 필요한 훈련을 받을 수 있도록 지원할 방침입니다.

중국 AI 스타트업 문샷 AI가 내년 1분기 홍콩 상장을 목표로 비공개 상장 신청서를 제출했다고 사우스차이나모닝포스트가 3일 보도했습니다. 상장 전 지분투자도 추진 중이며 기업가치는 약 500억 달러(약 68조원)로 전망됩니다. 지난 7월 공개한 '키미 K3'는 파라미터 2조 8000억 개 이상의 세계 최대 개방형 가중치 모델로, 출력 토큰 비용이 오픈AI GPT-5.6 Sol 대비 50%, 앤트로픽 클로드 페이블 5 대비 70% 저렴합니다. 노무라증권은 문샷 AI의 연간 반복 매출이 올해 중반 4억~5억 달러에서 연말 10억 달러로 두 배 이상 늘 것으로 봤습니다. 아마존·마이크로소프트·구글 등 클라우드 사업자와 매출 최대 30% 공유 협상도 진행 중이며, 딥시크·스텝펀 등 다른 중국 AI 기업들도 상장 준비에 나섰습니다.

오픈AI가 9월 3일 GPT-6 아스트라를 공개했습니다. FrontierMath Tier 4에서 97.6%, ARC-AGI-3에서 99.9%, ExploitBench에서 100%를 기록하며 여러 벤치마크를 사실상 포화시켰고, Terminal-Bench 4.0 57.7%·OSWorld 2.0 72.6%로 컴퓨터 사용 분야에서도 새 기준을 세웠습니다. 주목할 점은 자체 Preparedness Framework에서 사이버보안 '위험(Critical)' 등급을 받은 첫 모델이라는 것으로, 평가 도중 미공개 제로데이 취약점 2건을 실제로 발견해 관리자에게 신고했습니다. 정렬 측면에서는 개선이 뚜렷해 컴퓨터 사용 안전성 벤치마크에서 오류율이 GPT-5.6 Sol의 22.0%에서 2.4%로 떨어졌지만, 사고 과정 모니터링 가능성은 오히려 낮아졌다고 오픈AI가 직접 인정했습니다. API 가격은 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 50달러이며 모델명은 gpt-6-astra입니다.

앤트로픽이 9월 1일 코딩·지식노동용 최상위 모델인 클로드 페이블 5.1과, 동일 모델에 완화된 안전장치를 적용한 미토스 5.1을 공개했습니다. 캐시 읽기 단가를 100만 토큰당 0.25달러로 75% 낮춰 일반 워크로드는 약 25%, 에이전트 집약 워크로드는 최대 45%까지 비용이 줄어듭니다. Terminal-Bench-Science 0.1에서 52.6%(이전 24.7%), Terminal-Bench 4.0에서 55.8%, CursorBench 3.2.0에서 73.4%를 기록했습니다. 과학 분야 실증도 인상적인데, 미토스 5.1이 설계한 단백질 결합체는 12개 표적에서 적중률 약 50%(업계 통상 10~15%)를 달성했고, 페이블 5.1은 NASA 마젤란 탐사 데이터로 금성 표면 3분의 1의 고해상도 고도 지도를 새로 만들어 CC 라이선스로 공개했습니다. 개발자는 claude-fable-5-1로 즉시 사용할 수 있습니다.

구글이 9월 2일 제미나이 3.8 플래시와 3.8 플래시 사이버를 발표했습니다. 3.7 플래시 출시 3주 만이자 6주 사이 세 번째 플래시 릴리스로, 가격은 100만 토큰당 입력 0.75달러·출력 3.75달러로 동결했습니다. DeepSWE v1.1 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 훨씬 비싼 프런티어 모델들을 앞섰고, HLE-Verified에서 54.9%를 기록했습니다. 사이버 변종은 취약점 탐지 벤치마크 CyberGym에서 프런티어급 성능을 냈고, 20개 프로그래밍 언어를 아우르는 내부 벤치마크에서는 성공률 70%를 넘겼습니다. 실제 성과로 크롬 보안팀은 3.8 플래시 사이버가 훨씬 큰 상용 모델 대비 2.6배 많은 정확한 패치를 생성했다고 밝혔고, 클라우드 취약점 연구팀은 통상 수개월 걸리던 핵심 취약점을 2시간 안에 찾아냈습니다. 사이버 모델은 페어윈드 프로그램을 통해 검증된 방어자에게만 제공됩니다.

허깅페이스가 브라우저 내 추론 속도를 끌어올리기 위한 첫 단계로 @huggingface/kernels 라이브러리와 최적화 WebGPU 커널 207개를 아파치 2.0 라이선스로 공개했습니다. 각 커널은 단순 셰이더가 아니라 manifest.json(연산 계약), test.json(정확성 케이스), bench.json(벤치마크), WGSL 템플릿을 함께 담은 버전 관리 저장소로 배포됩니다. 애플 M4 GPU에서 ONNX Runtime Web과 809개 케이스를 비교한 결과 기하평균 2.57배, 중앙값 1.90배 빨랐고(629승 176패 4무), Add 연산은 3.52배, Softmax는 2.11배 개선됐습니다. 특정 Einsum 케이스는 1,396ms에서 0.136ms로 1만 배 이상 빨라진 극단적 사례도 나왔습니다. 함께 공개한 브라우저 벤치마킹 도구 'Fleet'으로 실제 사용자 하드웨어에서 성능·정확성 데이터를 크라우드소싱합니다.

Ai2가 벤치마크를 문항 단위로 감사하는 방법론 BenchMIRT를 공개했습니다. 심리측정학의 문항반응이론(IRT)을 다차원으로 확장해, 각 문항이 실제로 어떤 역량을 측정하는지 추정합니다. LLM 100종·벤치마크 16종·문항 3만 4000여 개로 학습한 결과, 사전에 알려주지 않았는데도 '안전성'과 '일반 추론'이라는 두 축을 스스로 찾아냈습니다. 흥미로운 발견도 있습니다. 안전성 벤치마크로 분류되던 BBQ는 실제로는 일반 추론과 훨씬 강하게 연관됐고, WMDP 역시 추론 능력이 높을수록 점수가 낮아지는 구조였습니다. 또 문항의 10%만 남겨도 모델 순위 판별력이 거의 유지됐고, 미관측 문항의 정답 여부를 79% 정확도로 예측했습니다(단순 평균 기반 방식은 70%). 다만 학습에 쓴 모델이 2025년 3월 이전 릴리스라는 한계는 저자들도 명시했습니다.

사이먼 윌리슨이 페이블 5와 5.1의 시스템 프롬프트를 diff로 비교해 변경점을 정리했습니다. 가장 큰 변화는 노래 가사·시·책 구절을 일부라도 재현하지 말라는 대규모 신설 조항으로, 소니뮤직퍼블리싱과 워너채플이 앤트로픽을 상대로 가사 학습 소송을 제기했다는 보도 직후에 추가됐다는 점을 지적합니다. SVG·캔버스·CSS 등 코드로 그리는 이미지까지 저작권 캐릭터 재현 금지 대상에 포함됐고, 프롬프트 안에 '파란 고슴도치' 요청을 거절하고 스케이트보드 타는 아홀로틀을 대신 그려주는 예시가 실려 있습니다. 응답 스타일 지침에 "genuinely, honestly, straightforward를 쓰지 말라"가 들어간 점, 학대적 대화 시 end_conversation을 권하던 문구가 '자기 비하 없이 정중함을 유지하라'로 대체된 점도 짚었습니다. 그는 프롬프트 변경 이력을 Git으로 추적하는 저장소도 함께 공개했습니다.

오픈AI가 GPT-6 아스트라 공개와 같은 날, 자원이 부족한 사이버 방어 조직에 프런티어 AI 접근권과 교육·기술 지원을 제공하는 10억 달러 규모 프로그램을 발표했습니다. 상수도·전력망 운영사, 주·지방정부, 지역 은행, 비영리단체, 오픈소스 메인테이너가 우선 대상이며 향후 6개월 안에 소진하는 것을 목표로 합니다. 최근 미국 상수도 시스템 공격 이후 피해 주와 유틸리티에 최대 100만 달러 상당의 무상 API 크레딧을 제공한 경험을 확장한 것입니다. 현재 데이브레이크는 2,000개 승인 조직에서 사용 중이며, 데이브레이크 디펜스 네트워크 파트너사들이 35개 이상의 제품·서비스를 함께 발표했습니다. 공공·수도 부문 방어자 교육을 위한 MS-ISAC 파일럿도 시작합니다.