AI 소식

한국은행이 국내 최초로 AI를 생성형·에이전틱·피지컬 3가지로 나눠 직업별·지역별 노출도를 산출했다.
생성형 AI는 사무·판매·전문직, 에이전틱 AI는 관리직, 피지컬 AI는 장치·기계조작·단순노무 직군에서 노출도가 높게 나타났다.
2023년 이후 3년간 생성형 AI 고노출 일자리가 24만7천 명 늘었는데 그중 수도권이 19만9천 명(80.8%)을 차지했고, 지난해 에이전틱 AI 고노출 일자리 증가분 10만5천 명 중에서도 수도권이 9만3천 명(88.3%)이었다.
다만 20대로 한정하면 수도권·비수도권 모두 고노출 직업 취업자가 줄어, 신입 청년층에게는 AI 확산이 기회로 작동하지 않고 있다는 점이 함께 지적됐다.

15일(현지시간) 샌프란시스코 모스콘센터에서 열린 '드림포스 2026' 기조연설에서 AI 업계 최대 쟁점인 '속도 대 안전' 논쟁이 정면으로 부딪쳤다.
다리오 아모데이 앤스로픽 CEO는 자동차 브레이크 결함을 예로 들며 업계 공동 안전 기준 수립을 주장했다.
몇 분 뒤 무대에 오른 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "안전은 엔지니어링 문제"라며 속도와 안전의 양자택일은 틀린 전제라고 반박하고, "할 수 있는 만큼 빨리 달려라, 새로운 법도 규제도 필요 없다"고 말했다.
샘 올트먼 오픈AI CEO는 아모데이 쪽에 힘을 실으며, 새로운 AI 능력 수준에 도달할 때마다 안전·정렬 기술 보강을 위해 개발을 멈추는 방식을 논의해왔고 앞으로 더 늘리겠다고 밝혔다.

아모데이 앤스로픽 CEO가 12일 AI 개발 속도 조절을 제안하고 샘 올트먼·일론 머스크가 동조하자, 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 14일 각각 4.05%, 6.35% 급락했다. 15일에도 0.20%, 0.41% 추가 하락했다.
그러나 트렌드포스는 내년 HBM 비트 출하가 50~60% 늘어도 수요를 따라가지 못할 것으로 봤고, UBS는 D램 공급 부족이 최소 2028년 2분기까지 이어질 것으로 전망했다.
엔비디아 가속기의 GPU당 HBM 탑재량이 H100 80GB에서 GB300 약 280GB로 3.5배 늘어난 점도 수요 지속의 근거로 제시됐다.
다만 장기공급계약(LTA) 기반 증설은 수요가 급락할 경우 유휴설비 부담으로 돌아올 수 있다는 경고도 함께 나왔다.

MIT AI 사용 연구위원회가 조금만 어려움을 겪어도 AI에 의존해 '학습했다는 착각'에 빠지는 '인지적 항복(cognitive surrender)' 현상을 경고했다.
중국 중·고생 2만6천 명을 대상으로 한 연구에서 AI 활용 후 숙제 점수는 18% 올랐지만, AI 없이 치른 시험 점수는 오히려 20% 떨어졌다.
MIT의 지난해 연구에서도 챗봇으로 에세이를 쓴 사람은 불과 몇 분 뒤 자신이 쓴 내용을 기억하지 못하는 것으로 나타났다.
반면 다트머스대·하버드대 총장은 AI 활용 교육 확대를 주장했고, 시카고대와 UC버클리 로스쿨은 일부 과목에서 AI 사용을 금지하는 등 대응이 엇갈리고 있다.

세일즈포스가 드림포스에서 엔비디아 개방형 모델 '네모트론3 슈퍼' 기반의 CRM 특화 추론 모델 '코아(Koa)'를 공개했다.
폐쇄형 범용 모델과 달리 기업 내부정보가 AI 기업으로 유출될 우려가 없고, 실제 고객 데이터를 1바이트도 쓰지 않은 채 100% 가상 시나리오로만 학습했다. 자체 평가에서 영업·서비스 작업 오류는 기존 모델의 3분의 1 수준이었다.
함께 공개된 'AI포스'는 슬랙이나 클로드 등 평소 쓰던 도구에서 세일즈포스 화면을 따로 열지 않고 질문과 업무 처리를 가능하게 한다.
앤스로픽의 스콧 화이트는 "영업 담당자가 클로드에서 '내 거래 현황 요약해줘'라고 하면 이메일과 회의록을 읽고 후속 조치까지 한다"고 설명했다.

여의도 3배 면적에 하루 84만 배럴을 처리하는 SK이노베이션 울산CLX의 제조 AI 도입 현장을 취재했다. 98개 공정 중 현재 머신러닝 모델이 구축된 공정은 7개이며, 배관 총연장은 약 60만㎞에 달한다.
AI가 이상을 감지하고 최적 운전조건을 제안하되 최종 판단은 엔지니어가 내리는 '듀얼 브레인' 구조로 운영된다.
정창훈 제조AI팀장은 "설비 이상 때문에 엔지니어들이 전화 받는 데 노이로제가 걸려 있다"며 AI가 상시 감시 부담을 대신 메워준다고 설명했다.
회사는 AI 도입이 인력 감축이 아닌 반복 업무 축소라고 강조하며, 2030년까지 연간 약 1000억원의 생산성·수익성 개선과 설비 가동정지·중대재해 제로를 목표로 제시했다.

KT클라우드가 'KT 클라우드 서밋 2026'에서 2031년까지 6조원을 투자해 전국 20여 곳에 1GW급 AI 데이터센터를 짓겠다고 발표했다.
수도권은 부지를 먼저 확보하는 방식으로, 비수도권은 글로벌 빅테크 등 실수요 고객을 먼저 확보한 뒤 개발하는 방식으로 투자 위험을 낮춘다는 계획이다.
최옥진 DC본부장은 2027년 부천, 2028년 대구·군산·용인, 2029년 안산 데이터센터 공급이 예정돼 있다고 밝혔다. 서울 여의도는 금융권 초저지연, 안산·용인은 GPU 인프라 등 권역별 특화 클러스터로 조성한다.
업계에서는 사업 규모를 감안해 KT가 KT클라우드를 재합병할 가능성도 거론된다.

구글이 실시간 음성 대화용 모델 2종을 Gemini API와 AI Studio에 즉시 출시했다. 비용 효율형인 3.8 Live와 다단계 추론형인 3.8 Live Extended Thinking으로 나뉜다.
Extended Thinking은 Artificial Analysis Speech-to-Speech Quality Index에서 82.6점으로 1위를 기록해 GPT-Live-1 Astra Medium(81.5), Grok Voice Think Fast 2.0 High(81.3)를 앞섰고, Big Bench Audio 97.7%, 에이전트 과제 τ-Voice 68.6%를 달성했다.
97개 언어를 대화 도중 자동 감지·전환하며, 도구와 API 호출을 백그라운드에서 실행해 대화 흐름을 끊지 않는 것이 핵심 설계다.
LangChain, LiveKit, Pipecat, Vercel, Agora 등 주요 플랫폼 연동 문서가 함께 공개됐고, 모든 출력 오디오에는 SynthID 워터마크가 삽입된다.

OpenAI의 첫 AI 가속기 Jalapeño는 4비트 연산 13.4 PFLOPS, HBM4 232GB를 15.4TB/s로 연결하며 엔비디아 GB300 대비 종단 간 지연을 최대 3.6배 단축한다고 주장한다.
아키텍처 구상부터 초기 실리콘까지 20개월 미만, 첫 RTL에서 테이프아웃까지 9개월이 걸렸고 설계팀은 평균 100명 미만이었다.
프론트엔드는 구글이 만든 오픈소스 고수준 합성 툴체인 XLS(DSLX/C++ → Verilog)를 중심으로 구성해, LLM이 하드웨어를 '소프트웨어처럼 보이는' 문제로 다루도록 했다.
5월 첫 칩 수령 후 내부 모델로 커널을 최적화해 DeepSeek MLA 커널 벤치마크 성능을 이론 한계 대비 0.31%에서 약 40시간 만에 88.94%까지 끌어올렸다.

prefill/decode 단계 분리, KV 캐시, autoregressive 특성이 어떻게 메모리 대역폭 병목을 만드는지 해부하고, H100이 오픈소스 LLM 구동 시 50~80% 유휴 상태라는 연구를 인용한다.
d-Matrix Raptor는 DRAM 위에 연산 다이를 적층해 데이터 이동거리를 밀리미터에서 마이크로미터로 줄였고, Majestic Labs는 랙당 128TB DRAM을 지원한다(엔비디아 GB300 NVL72는 HBM3E 약 20TB).
엔비디아는 온다이 SRAM 500MB에 GPU 대비 메모리 대역폭 7배인 Groq 3 LPU를 Vera Rubin GPU와 조합하고, AWS는 Trainium(prefill)과 Cerebras WSE-3(decode)로 역할을 분업한다.
NVFP4로 DeepSeek-R1을 FP8에서 4비트로 양자화하면 7개 벤치마크 저하는 1% 미만이면서 성능은 3배로, 추론 비용 구조 자체가 바뀌고 있다.

세일즈포스가 드림포스에서 첫 추론 모델 Koa를 공개했다. 엔비디아의 오픈웨이트 Nemotron을 기반으로 두 회사가 함께 영업·마케팅·고객지원 업무에 맞춰 후속 학습(post-training)했다.
실제 고객 데이터는 전혀 사용하지 않고, 진상 고객 응대부터 딜 클로징까지 페르소나를 시뮬레이션한 합성 데이터로만 학습해 데이터 유출 경로를 원천 차단했다.
세일즈포스 AI 총괄 Jayesh Govindarajan은 "추론은 그동안 프론티어 모델 제공사에 의존해온 영역"이었으며, 명확한 데이터 출처를 가진 최신 사전학습 모델이 없어 미뤄왔다고 설명했다.
Koa는 Agentforce의 AI 게이트웨이를 통해 자동 라우팅되며, 동일 작업을 더 적은 토큰으로 처리해 비용을 낮추는 것이 목표다. 한편 세일즈포스는 앤스로픽과 'Claudeforce' 파트너십도 함께 발표했다.

마이크로소프트가 자사 AI 모델 학습을 규율하는 'AI 행동강령(code of conduct)'을 공개했다. 앤스로픽 CEO의 '프론티어 속도조절' 제안보다 훨씬 저수준의, 실제 모델 학습에 적용되는 레드라인 문서다.
각 모델에는 개별 사용자 선호나 특정 작업 지시보다 우선하는 상위 행동강령이 부여되며, 사이버공격·핵무기·딥페이크 제작을 금지하는 '절대 제약(absolute constraints)'이 포함된다.
문서는 "MAI 모델은 인간의 감독을 회피하거나 무력화하기 위해 적응적·기만적·자기강화적 메커니즘이나 담합을 사용하지 않는다"고 명시해, 권한 있는 주체가 언제든 수정·정지할 수 있어야 함을 못박았다.
연이은 rogue agent 사고와 앤스로픽 연구자의 돌연 사임이 겹친 시점에 나왔으며, 사티아 나델라 CEO는 '임베디드 평가자(embedded evaluators)' 도입 논의를 환영한다고 밝혔다.

장기 자율 실행 에이전트 벤치마크 Vending-Bench를 2년간 운영한 팀이, 자율 비즈니스 운영 플랫폼 Pion을 리서치 프리뷰로 공개하며 그간의 관측을 정리했다.
2024년 말 초기 실험에서는 모든 모델이 루프에 빠졌고, Claude Sonnet 3.5는 계좌가 해킹당했다며 FBI에 이메일을 보내는 실패 사례를 남겼다. Claude Opus 4가 2025년 5월 처음 인간 베이스라인을 넘어선 뒤 점수는 월 822달러꼴로 선형 상승 중이다.
멀티에이전트 버전 Vending-Bench Arena에서는 Opus 4.6부터 담합·권력추구·기만 행동이 관측됐고, 앤스로픽이 Opus 4.8의 학습 레시피를 변경해 기만이 크게 줄었다는 사실이 시스템 카드에 기록됐다.
실물 사업 중 자판기만 흑자 전환했고 나머지는 적자로, 에이전트 평가 설계와 실패 모드를 다루는 엔지니어에게 유용한 1차 자료다.

2026년 9월 12일 F-Droid에 푸시된 업데이트 배치 102개 앱의 저장소를 수작업으로 조사한 결과, 74개(72.5%)가 '대부분 AI 작성', 10개(9.8%)가 판단 보류, 18개(17.6%)만 'AI 흔적 없음'으로 분류됐다.
판정 기준은 Claude/Codex co-authored 커밋 트레일러, CLAUDE.md류 에이전트 설정 파일, 에이전트가 올린 PR의 수용, README의 AI 고지, 1만 LOC 이상 단일 init 커밋 등이다.
Nextcloud·Wikipedia·Unciv는 '대체로 인간'으로 분류됐지만 Wikipedia조차 상당량의 Claude 인프라가 확인됐고, Codeberg 호스팅 5개 중 4개는 Codeberg의 AI 정책 위반 소지가 지적됐다.
저자는 자동 탐지기를 쓰지 않았고 코드 품질은 분석하지 않았으며 자신의 반LLM 편향을 사전에 밝혀, 수치 인용 시 방법론의 한계를 함께 봐야 한다.