AI 소식

리벨리온의 NPU ‘아톰맥스’가 SK텔레콤의 4개 AI 서비스에서 하루 40억 개 넘는 토큰, 약 1400만 건의 이용자 요청을 처리하고 있는 것으로 확인됐습니다. 적용처는 에이닷 통화 요약·음성 합성, AI 고객센터, 미끼 문자를 걸러내는 스캠뱅가드입니다. 지난해 12월 첫 적용 때는 5~6개월이 걸렸지만 올해는 적용 기간이 2~3개월로 단축됐습니다. NPU는 추론에 특화된 칩이라 적합한 작업에서 GPU보다 전력과 비용을 아낄 수 있어 SKT는 두 칩을 나눠 쓰고 있습니다. 유회준 KAIST 인공지능반도체대학원장은 “실험실에 머물던 국산 AI 반도체가 드디어 제품이 됐다”고 평가했지만, 엔비디아는 여전히 전 세계 정부 지원 AI 인프라 사업 117건의 45%에 GPU를 공급하고 있습니다.

삼성SDS·LG CNS·포스코DX·CJ올리브네트웍스·롯데이노베이트가 하반기 신입 공채를 일제히 열었습니다. LG CNS는 AI·로보틱스 등 9개 직무에서 세 자릿수 규모를 모집하며 ‘CNS 특화검사’를 신설해 생성형 AI 활용 능력을 검증합니다. CJ올리브네트웍스는 개발 직무에 기존 코딩테스트 대신 ‘바이브 코딩테스트’를, 비개발 직무에는 ‘AI 활용역량 테스트’를 도입했습니다. 롯데이노베이트는 NLP·STT·TTS·비전 AI로 직무를 세분화했고, NLP 직무는 LLM 기반 RAG와 멀티에이전트 설계를 맡습니다. AI가 일자리를 줄인다는 전망과 달리 계열사·고객사의 AI 도입 수요가 늘며 IT서비스 일감이 증가한 것이 배경으로, 업계에서는 “이제 AI를 활용해 문제를 풀고 결과물을 검증·개선하는 역량이 더 중요해졌다”는 평가가 나옵니다.

LG전자가 창원 생활가전사업본부 기능직을 대상으로 올해 두 번째 희망퇴직을 공지했습니다. 신청 대상은 1981년생 이전 출생자이며 기본급 기준 최대 90개월분 위로금이 책정돼 현장에서는 1인당 총 수령액을 최대 4억~5억원으로 봅니다. 창원스마트파크에 디지털 트윈·물류 로봇·AI 설비 자동화가 안착하면서 라인 상주 단순 조립직 수요가 구조적으로 줄어든 것이 배경입니다. 6월 말 기준 국내 직원은 3만3569명으로 1년 새 1980명 줄었지만, 2분기에는 매출 23조8265억원·영업이익 1조5791억원으로 역대 최대를 기록했습니다. 주목할 점은 같은 달 기능직 신입 공채도 함께 시작했다는 것으로, 우대 조건이 산업설비 자동화·로봇공학 전공자와 설비 유지보수 자격증 보유자로 바뀌었습니다.

MIT의 AI 사용 특별위원회는 막히면 곧바로 AI에 답을 요구하는 현상을 ‘인지적 항복’이라 이름 붙였고, 교내 8431명 조사에서 41%가 업무·학업에 생성형 AI를 자주 쓴다고 답했습니다. 스톡홀름대·홍콩대 연구진이 중국 중고교생 2만6811명을 30개월 추적한 결과 AI를 쓴 학생의 숙제 점수는 6개월 만에 18% 오르고 과제 시간은 30% 줄었지만, 월말 시험 점수는 20% 떨어졌습니다. 타격은 숙제를 사실상 ‘외주’로 돌린 학생에게 집중됐고, AI를 쓰면서도 이전과 비슷한 시간을 들인 학생의 손실은 작았습니다. 카네기멜론·옥스퍼드 등의 실험에서도 곧바로 정답을 요구한 참가자의 정답률이 가장 크게 떨어진 반면 힌트만 받은 참가자는 성적을 유지했습니다. 오하이오주립대는 학부생 5만3000명에게 ‘AI 플루언시’ 로드맵을 적용하고, 뉴욕시는 유아~8학년 60만 명의 생성형 AI 사용을 1년간 중단합니다.

챗GPT·클로드 등에 입력한 대화와 업무 정보가 정보탈취형 악성코드(인포스틸러)의 새 표적이 됐습니다. 젠디지털은 최근 3개월간 수만 명 사용자 환경에서 ‘아마테라’와 ‘리무스’를 탐지했고, ‘콜백비버’는 올해 8월에만 5000개 넘는 샘플이 관찰됐습니다. 과거에는 브라우저 저장 비밀번호나 가상자산 지갑이 표적이었지만, 이제는 AI 접근·갱신 토큰과 MCP 설정 자격증명, 프롬프트 기록, 대화 데이터베이스까지 수집 대상입니다. 옥타가 8월 공개한 데이터에서는 162개국 감염 PC 5871대에서 로그인 정보와 세션 토큰, API 키가 발견됐습니다. 접근 토큰을 탈취당하면 비밀번호를 몰라도 로그인 상태가 악용되므로, 보안업계는 소스코드·API 키를 대화창에 직접 입력하지 말고 미사용 토큰과 세션을 주기적으로 정리할 것을 권고했습니다.

워싱턴포스트 보도를 인용해, 트럼프 대통령이 백악관 복귀 후 공개한 주식 거래 내역이 약 3만 건에 달하며 델 테크놀로지스·마이크론·GE 버노바 등 AI 공급망 기업 매매가 다수 포함됐다고 전했습니다. AI 속도조절론으로 관련 종목이 흔들린 국면에서도 브로드컴·텍사스인스트루먼트·슈퍼마이크로컴퓨터를 추가 매수한 것으로 전해졌습니다. 장남 도널드 트럼프 주니어가 파트너로 있는 투자회사 1789 캐피털은 데이터센터 등 디지털 인프라 부동산 투자를 위해 12억달러 펀드를 조성했고, 트럼프 미디어는 데이터센터 전력 수요를 겨냥해 원전 개발사와 합병했습니다. 역대 대통령들이 백지신탁을 택한 것과 달리 트럼프는 장남이 수탁자인 신탁에 자산을 맡겨 이해충돌 논란이 이어지고 있으며, 백악관은 “독립 운용사가 담당해 가족 누구도 영향을 미칠 수 없다”고 반박했습니다.

매일경제와 렉시스넥시스가 2016~2025년 글로벌 피지컬 AI 특허를 전수 분석한 결과 한국은 다국가 출원 특허 점유율 22%로 미국(29%)·중국(25%)에 이어 3위였습니다. 생성형 AI 분야 한국 점유율(11%)의 두 배가 넘는 수치이며, 피지컬 AI 특허는 최근 10년간 연평균 55.6% 급증했습니다. 중국은 출원량이 압도적이지만 중국과학원·칭화대 등 연구기관 비중이 크고, 미국은 빅테크 특허가 AI 플랫폼·인프라에 쏠려 정밀 제조 제어 영역이 비어 있습니다. 반면 한국은 AI 반도체부터 알고리즘, 완성형 디바이스, 제조 현장까지 가치사슬 전반을 자국 내에 갖춘 ‘풀스택’ 구조로, 글로벌 상위 20개 기관에 삼성전자·LG전자·현대차가 모두 올랐습니다. 국내 중소 제조사 3곳에 실증한 결과 생산량이 각각 7.4%, 11.4%, 5.1% 늘었습니다.

알리바바 Qwen 팀이 텍스트-투-이미지 생성과 이미지 편집을 하나로 합친 Qwen-Image-2.1의 가중치를 공개했습니다. 비주얼 생성부는 7B 파라미터·32개 Single-Stream DiT 레이어로 구성되며, mixed-granularity attention과 prefix KV 캐시 재사용으로 연산량과 메모리를 줄였습니다. 가장 눈에 띄는 기능은 네이티브 RGBA(알파 채널) 생성·편집으로, 별도 배경 제거나 매팅 모델 없이 스프라이트·로고·제품 컷아웃을 바로 합성 가능한 형태로 출력합니다. 편집 시 레퍼런스 이미지를 최대 10장까지 동시 참조하고, 2048×2048 네이티브 2K 해상도와 7종 종횡비를 지원합니다. 라이선스는 Apache가 아닌 Qwen Research License이며, ComfyUI는 공개 당일 네이티브 지원과 워크플로 템플릿을 배포했습니다.

StepFun이 에이전트 작업용 플래그십 Step 5 Preview를 발표하고 같은 날 API를 열었습니다. 총 600B 파라미터 sparse MoE에 토큰당 활성 파라미터는 27B(약 4.5%), 컨텍스트는 1M 토큰이며 텍스트·이미지·비디오 네이티브 입력을 지원합니다. 가격은 입력 100만 토큰당 1달러, 출력 2.7달러에 캐시 95% 할인으로 Claude Opus 5 대비 태스크당 비용 8분의 1을 내세웠습니다. 다만 독립 측정기관 Artificial Analysis 기준으로는 Intelligence Index 44점(200개 모델 중 24위), Terminal-Bench 4.0에서 33.3%로 자체 발표와 온도 차가 있고, 출력 토큰을 과도하게 쓰는 verbosity 때문에 실측 태스크당 비용은 0.71달러까지 올라갑니다. 실무상 중요한 점은 가중치 레포가 아직 비어 있고 공개 예정일이 10월 15일이라는 것입니다.

얀 르쿤의 AMI Labs와 페이페이 리의 World Labs가 막대한 자금과 관심을 모았지만, 정작 무엇을 상용화할지는 철저히 함구하고 있다는 현장 취재입니다. AMI Labs 공동창업자이자 월드모델 총괄인 Michael Rabbat은 제품 계획을 묻는 질문에 “준비되면 얘기하겠다”며 답을 피했고, 데이터 공급사 Physicl의 CEO조차 “무엇을 만드는지 알면 더 쓸모 있는 데이터를 만들 수 있을 텐데”라며 정보 부재를 토로했습니다. 월드 모델은 자율주행용 공간 인지에서 휴머노이드 로봇 제어, 몇 분 분량 영상을 탐색 가능한 3D 환경으로 바꾸는 작업까지 확장 가능한 범용 개념이라 방향이 특정되지 않습니다. 기사는 방향을 공개하는 순간 네오랩·OpenAI·Anthropic까지 몰려들기 때문에 침묵이 합리적 전략이라고 분석합니다.

스타트업 Architect Labs가 AI 시스템만으로 추론 칩 Redwood의 설계·검증·펌웨어/커널 생성을 끝냈다고 발표했습니다. 인간 아키텍트 2명이 상위 스펙만 작성했고 그 아래는 사람 개입 없이 진행돼 전체 플로우가 2주 미만, 스펙 변경 후 FPGA 재탑재까지 48시간 미만이 걸렸습니다. 모든 블록이 인간 검증 엔지니어 없이 코드·기능 커버리지 95%에 도달했고, 시뮬레이션에서 FPGA로 넘긴 첫 RTL에서 버그가 발견되지 않았습니다. 다만 실측치는 Redwood Nano가 250MHz에서 Qwen3 0.6B 구동 시 12.1 tok/s로 Nvidia Jetson Orin Nano(28 tok/s)보다 낮고, 우위 주장은 아직 제작되지 않은 8nm급 실리콘 추정치에 근거합니다. 배경 지표로 2024년 IC/ASIC 프로젝트의 first-silicon 성공률은 20년 만의 최저인 14%였습니다.

Meta가 공개한 개인 AI 에이전트 Muse의 보안 아키텍처가 이번 호의 핵심입니다. 각 에이전트는 전용 Linux VM에서 돌고, VM은 신뢰 불가 데이터를 다루는 sealed runtime cell과 자격증명을 쥔 외부 서비스로 분리돼 모델은 credential을 절대 보지 못하고 대체 토큰만 다룹니다. 별도 에이전트 Sentinel이 VM을 떠나는 모든 요청을 검사해 실제 credential로 치환하며, 브라우저 서브에이전트는 페이지 코드 대신 accessibility tree만 읽고 JavaScript를 실행하지 않습니다. 승인 요청은 대화창이 아닌 시스템 다이얼로그로 띄워 인젝션된 텍스트가 승인을 위조할 수 없게 했고, Meta는 프롬프트 인젝션 성공 신고에 최대 13만 달러 바운티를 걸었습니다. 같은 호에는 Meta AI의 Proactive Memory Agent를 붙여 Terminal-Bench 2.0 점수가 37.6%에서 45.9%로 오른 논문 리뷰도 실렸습니다.

VentureBeat가 100인 이상 조직 169곳을 대상으로 한 자체 설문 결과, OpenAI Agents SDK를 스택에 넣은 75개 기업 중 52곳(69%)이 이를 주 오케스트레이션 플랫폼으로 삼은 반면 Anthropic Claude Platform은 45곳 중 17곳(38%)에 그쳤습니다. 주 플랫폼을 지정한 162개 기업 기준으로는 OpenAI 33%, Google 24%, Anthropic 11% 순입니다. 다만 Anthropic은 향후 12개월 도입 검토 응답에서 1위를 차지해 파이프라인 지표는 가장 강했습니다. 기사의 핵심 주장은 널리 인용되는 Ramp·OpenRouter 지출 통계가 ‘시험 중인 플랫폼’과 ‘위에 빌드하는 플랫폼’을 구분하지 못한다는 점입니다. 모델 제공자에게 오케스트레이션을 맡길 때 최대 우려는 락인(16%)이 아니라 모델·툴 간 경직성(28%)이었습니다.

Anthropic이 자연어 요청을 코디네이터 에이전트가 병렬 스레드로 쪼개 배분하고 공유 프로젝트 메모리로 조율하는 Claude Code Projects를 출시했습니다. 각 worker 스레드는 자체 브랜치와 리포지토리 사본 위에서 도는 완전한 Claude Code 클라우드 세션이며, subagent와 워크플로로 더 쪼갤 수 있습니다. 다만 겹치는 코드를 수정하면 일반적인 머지 충돌은 그대로 발생합니다. 예를 들어 체크아웃 p75 레이턴시 감소를 목표로 걸면 프로파일링·최적화 테스트·PR 생성 스레드가 병렬로 뜨고, 여러 리포를 연결하면 코디네이터가 의존성과 머지 순서를 추적합니다. 현재 일부 Pro/Max 구독자의 클라우드 세션 한정 베타이며 로컬 파일·내부망 접근은 아직 불가하고, 별도 요금 없이 기존 사용량에서 차감됩니다.