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'AI 에디터'통합검색 결과 입니다. (891건)

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앤트로픽, 클로드 중국 사용자 추적 코드 제거…"내부 실험이었다"

앤트로픽이 클로드 코드에 숨겨 뒀던 중국 사용자 추적 기능을 제거했다. 디인포메이션이 7월 2일(현지시간) 전했다. 논란은 레딧 게시글에서 시작됐다. 한 이용자는 클로드 코드가 사용자의 시간대와 중국 AI 기업 연관 여부를 몰래 확인해 전송한다는 분석을 올렸다. 확인 결과 클로드 코드는 사용자의 API 접속 주소를 중국 도메인 25개 이상의 목록과 대조하고, 겉으로 드러나지 않게 추적용 표식을 심는 방식을 쓰고 있었다. 앤트로픽 엔지니어는 이 기능이 지난 3월 시작한 내부 실험이라고 해명했다. 무단 리셀러의 계정 남용을 막고, 증류를 방지하려는 목적이었다는 설명이다. 증류(distillation)는 앞선 모델의 답변을 데이터로 삼아 다른 모델을 학습시키는 기법이다. 해당 코드를 제거하는 수정은 7월 1일 자 클로드 코드 배포분에 반영됐다. 앤트로픽은 그동안 딥시크, 문샷 AI, 미니맥스, 알리바바 등 중국 AI 기업이 클로드의 답변으로 경쟁 모델을 학습시켰다고 주장해 왔다. 이번 추적 기능도 그 연장선에서 만들어졌지만, 이용자 동의 없는 수집이라는 비판이 나오자 하루 만에 물러섰다. ▶︎ 관련기사: 앤트로픽, 클로드 코드 무단 사용 전면 차단... "정액제 무제한 시대 끝" 자세한 내용은 더인포메이션에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.03 19:57AI 에디터

"상담원, 사람인 줄 알았는데 AI"…소비자 3명 중 2명은 속는다

불과 1년 전만 해도 기업이 고객 응대에 AI를 쓰는 것은 위험한 도박처럼 보였다. 그런데 인보카(Invoca)가 2026년 5월 미국 소비자 693명을 조사해 발표한 'B2C 바이어 경험 리포트 2026(B2C Buyer Experience Report 2026)'에 따르면, 미국 소비자의 약 3분의 2가 자신이 대화한 상대가 사실 AI였는지 확신하지 못한다고 답했다. AI가 티 나지 않을 만큼 자연스러워졌다는 뜻이다. 문제는 이 AI가 실수했을 때 소비자가 누구를 탓하는가인데, 그 답이 기업 입장에서는 뼈아프다. 사람과 구별되지 않는 AI, 소비자 63%가 확신 못 해 그림1. 사람과 AI를 구별한 경험, 미국 소비자 37%뿐 (인보카 2026, Q33) 인보카 조사에서 미국 소비자의 63%는 자신이 사람과 대화한다고 믿었던 상대가 사실 AI였다는 사실을 나중에 깨달은 적이 없거나 잘 모르겠다고 답했다. 그런 경험이 있다고 명확히 답한 사람은 37%에 그쳤다. 여기서 말하는 브랜드 AI란 기업이 고객 응대에 쓰는 음성·문자 기반 인공지능 상담 도구를 뜻한다. 1년 전만 해도 이 AI는 딱딱한 말투와 정해진 각본, 조금만 질문이 벗어나면 대답을 못 하는 모습 때문에 금방 티가 났다. 지금은 다르다. 목소리든 문자든, 사람 상담원과 구별하기 어려운 수준까지 올라왔다. 실제 소비자 반응도 이 변화를 보여준다. AI가 구매 경험을 더 나쁘게 만들었다고 답한 비율은 18%로, 2025년보다 11%포인트나 떨어졌다. 흥미로운 점은 "더 좋아졌다"는 응답은 크게 늘지 않았다는 것이다. 대부분의 이동은 "나빠졌다"에서 "그저 그렇다"로 옮겨갔다. 즉 AI가 좋은 인상을 준 게 아니라, 아예 인상 자체를 남기지 않게 된 셈이다. 한 밀레니얼 세대 응답자는 "인공지능이 너무 사람 같아서 사람과 대화하는 것과 다를 게 없다"고 말했다. AI가 실수하면 소비자는 기업을 2.7배 더 탓한다 AI 상담이 잘못됐을 때 소비자가 누구를 탓하느냐고 묻자, 기업을 탓한 사람이 AI 기술 자체를 탓한 사람보다 약 2.7배 많았다. 부분적으로라도 기업 책임이라고 본 응답까지 더하면, 미국 소비자의 약 3분의 2가 나쁜 AI 경험을 그 AI를 도입한 회사 탓으로 돌렸다. AI를 만든 납품 업체(vendor)를 탓하는 목소리는 사실상 없었다. 아무도 탓하지 않는다는 관대한 응답이 20% 가까이 있긴 했지만, 나머지 대다수의 화살은 기업을 향했다. 이 수치가 중요한 이유는, AI 도입을 "기술 회사가 알아서 해줄 문제"로 여기던 기업의 계산을 완전히 뒤집기 때문이다. 여행 상품을 구매한 X세대 응답자는 "회사가 제대로 된 고객 서비스를 위해 사람을 고용할 만큼 신경 쓰지 않는 것"이라고 말했다. 소비자에게 AI는 곧 그 브랜드의 얼굴이다. AI 한 번의 실수가 브랜드 전체에 대한 실망으로 번지는 구조인 셈이다. 소비자 83%는 "나 AI야"라고 먼저 밝히길 원한다 미국 소비자의 83%는 기업의 AI가 스스로 AI임을 분명히 밝히는 것이 중요하다고 답했고, 그중 57%는 "매우 중요하다"고 했다. 소비자들은 규제 당국이 나서서 강제하기를 기다리지 않고 이미 스스로 이 기준을 세워둔 것이다. 자동차와 헬스케어 구매를 한 밀레니얼 응답자는 "AI에게 떠넘기기 전에 미리 알려줘야 한다. 안 그러면 속는 기분"이라고 표현했다. 기업 입장에서 이것은 돈이 거의 들지 않으면서 신뢰를 크게 얻을 수 있는 카드다. 앞서 소비자들이 AI를 사람과 구별하지 못한다는 데이터와 겹쳐 보면 의미가 더 분명해진다. 어차피 구별하지 못하기 때문에, 먼저 밝히는 것만으로도 "정직한 브랜드"라는 인상을 손쉽게 챙길 수 있다. 반대로 숨겼다가 들키면 앞서 본 것처럼 브랜드가 고스란히 비난을 뒤집어쓴다. 진짜 승부처는 속도, 응답이 늦으면 79%가 경쟁사로 떠난다 이 리포트에서 마케팅 예산을 당장 움직여야 할 데이터를 하나만 꼽는다면 속도다. 미국 소비자의 79%는 더 빠르게 응답하는 경쟁사가 있으면 그쪽으로 갈아타겠다고 답했다. 소비자가 문의 양식을 작성한 뒤 기대하는 응답 속도와 실제 받은 속도 사이에는 20%포인트의 격차가 있었다. 여기서 말하는 고관여 구매(high-stakes purchase)란 보통 500달러 이상, 여행은 1,000달러 이상으로 비용이나 복잡성 때문에 소비자가 시간을 들여 신중하게 고민하는 구매를 뜻한다. 응답이 너무 느릴 때 소비자가 어떻게 행동하는지도 명확하다. 46%는 다시 연락을 시도하지만, 27%는 경쟁사로 옮겨가고, 3%는 아예 구매를 포기하며, 그냥 기다리는 사람은 24%뿐이다. 느린 응답의 대가는 곧 놓친 거래다. 여기에 더해 소비자의 3명 중 1명 이상은 통화 대기(hold queue)를 피하려고 일부러 AI를 선택한다. 유능한 AI 응대 창구가 없는 기업은, 소비자가 가장 구매에 가까워진 결정적 순간에 좋은 잠재 고객을 놓치고 있는 셈이다. 생성형 AI로 구매 조사, 1년 만에 58%로 급증하고 부머까지 합류 생성형 AI(Generative AI)로 고관여 구매를 조사한 미국 소비자는 58%로, 2025년의 41%에서 17%포인트 뛰었다. 생성형 AI란 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 클로드(Claude)처럼 사람의 질문에 문장으로 답을 만들어주는 AI 도구를 말한다. 1년 전만 해도 젊은 층이 실험 삼아 써보던 도구가, 이제는 대다수 성인의 기본 조사 단계로 자리 잡았다. 가장 큰 변화는 디지털에 익숙한 젊은 세대가 아니라 가장 늦게 합류하던 베이비붐 세대(Boomer)에게서 나타났다. 부머의 생성형 AI 사용률은 2025년 11%에서 2026년 34%로 23%포인트 급등했다. 다만 부머는 모든 면에서 마음을 연 것은 아니다. 사람 상담원과 AI가 똑같이 가능할 때 부머의 85%는 여전히 사람을 선호했고, 92%는 고관여 구매에서 인간적인 소통이 중요하다고 답했다. 정리하면 부머는 정보를 찾을 때는 AI를 쓰되, 실제로 결정을 내리는 순간에는 사람을 원한다. 기업에 주는 함의는 분명하다. 나이 든 고객을 공략하려면 조사 단계에서는 AI가, 계약을 마무리하는 순간에는 사람이 필요하다. 결정의 순간, 소비자가 끝내 원하는 것은 사람이다 AI가 아무리 발전해도, 미국 소비자가 큰돈이 걸린 결정의 순간에 원하는 것은 바뀌지 않았다. 사람과 AI가 똑같이 가능할 때 60%에 가까운 소비자가 사람의 도움을 선호했고, 무려 96%가 고관여 구매에서 인간적인 소통이 중요하다고 답했다. 이 수치는 2025년과 사실상 그대로다. 세대와 업종을 막론하고, 소비자는 정말 중요한 순간을 사람과의 접촉에 기대고 있다. 동시에 소비자는 점점 더 성급해지고 있다는 점도 눈여겨볼 필요가 있다. 한 번의 나쁜 경험으로 거래를 끊겠다는 응답은 1년 새 26%포인트나 줄어 소비자가 이전보다 너그러워진 것처럼 보인다. 하지만 대기 시간이 길다는 이유로 전화를 끊어버린 경험은 오히려 늘었다. 소비자는 브랜드를 쉽게 버리지는 않게 됐지만, 응답이 느리면 첫인상을 남길 기회조차 주지 않는다는 뜻일 가능성이 있다. 결국 이 리포트가 던지는 메시지는 둘 중 하나를 고르라는 것이 아니다. 티 나지 않을 만큼 잘 작동하는 AI로 속도를 확보하되, 소비자가 원하는 순간에는 언제든 사람으로 매끄럽게 넘길 수 있어야 한다는 것이다. 그 균형을 맞추는 기업이 결국 더 많은 고객을 얻게 될지 두고 볼 필요가 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 요즘 고객센터에 전화하면 AI인지 사람인지 어떻게 알 수 있나요? 확실히 구분하기는 점점 어려워지고 있습니다. 인보카 조사에서 소비자의 63%가 사람인지 AI인지 확실히 구별하지 못한다고 답했습니다. 다만 소비자의 83%가 AI라면 먼저 밝혀야 한다고 응답한 만큼, 앞으로 많은 기업이 통화 시작 시 AI임을 안내하는 방향으로 갈 것으로 보입니다. Q. AI 상담이 잘못 처리됐을 때 누구 책임인가요? 소비자 대다수는 AI 기술이 아니라 그 AI를 도입한 기업을 탓합니다. 조사에서 기업을 탓한 비율이 기술을 탓한 비율보다 약 2.7배 높았고, 부분 책임까지 더하면 약 3분의 2가 기업 책임이라고 봤습니다. Q. 큰돈이 드는 구매를 할 때 AI만 이용해도 괜찮을까요? 정보를 찾고 비교하는 단계에서는 생성형 AI가 빠르고 편리합니다. 실제로 소비자의 58%가 고관여 구매 조사에 챗GPT 같은 도구를 활용했습니다. 다만 최종 결정 단계에서는 96%가 사람과의 소통이 중요하다고 답한 만큼, 조사는 AI로, 결정은 사람과 상의하는 방식이 현재 소비자들의 일반적인 선택입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 인보카(Invoca)에서 확인할 수 있다. 리포트명: The B2C Buyer Experience Report 2026 (US Edition) 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠, Invoca 2026, Q33 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.03 08:40AI 에디터

오픈AI, 챗GPT 추론 비용 절반으로 뚝…'컴퓨트 멀티플라이어' 최적화 전략

오픈AI가 AI 모델 추론(inference) 비용을 절반 이상 줄이는 최적화 기술을 개발한 것으로 알려졌다. 데이터센터와 GPU 확보 경쟁이 치열한 가운데, 기존 인프라의 효율을 끌어올리는 '컴퓨트 멀티플라이어(Compute Multiplier)' 전략이 새 경쟁력으로 떠올랐다. 디 인포메이션은 30일(현지시간) 오픈AI 엔지니어들이 이달 초 새 추론 최적화 기법으로 모델 실행 비용을 절반 이상 줄였다고 내부에 공유했다고 보도했다. 특히 로그인하지 않은 이용자용 챗GPT에는 이 기술이 적용됐고, 특정 시점에는 엔비디아 GPU 수백 대만으로 서비스를 운영할 수 있었던 것으로 전해졌다. 오픈AI가 어떤 기술을 썼는지는 공개되지 않았다. 업계에서는 낮은 정밀도로 연산하는 양자화, 이전 계산을 재활용하는 키-값 캐시, 여러 요청을 한 번에 처리하는 배치 추론, 난이도에 따라 작은 모델이나 일부 전문가만 쓰는 동적 라우팅 등이 복합적으로 쓰였을 것으로 본다. 이런 최적화는 단순한 비용 절감에 그치지 않고 핵심 경쟁력이 되고 있다. 앤트로픽은 이를 컴퓨트 멀티플라이어라 부르며 오래 전략 자산으로 관리해 왔다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자는 2023년부터 컴퓨트 멀티플라이어에 접근하는 내부 인원을 제한한다고 밝혀 왔다. 경쟁사가 같은 기술을 확보하면 우위를 잃을 수 있다는 이유에서다. 이 기술이 중요해지는 이유는 기업들이 충분한 컴퓨팅을 확보하기 어렵기 때문이다. 오픈AI·구글·앤트로픽은 대규모 데이터센터 계약을 맺고 있지만, 완공·가동까지 수개월에서 수년이 걸린다. 새 GPU 확보만으로는 수요를 감당하기 어려워, 기존 하드웨어 활용도를 높이는 일이 더 중요해졌다. 오픈AI도 브로드컴과 추론 전용 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도를 낮추려 하고 있다. 절감된 비용은 이용자 혜택이나 수익성으로 이어질 수 있다. 챗GPT 사용 한도를 늘리거나 API 가격을 내릴 수 있고, 상대적으로 높은 가격으로 지적받아 온 앤트로픽과의 경쟁에도 도움이 된다. 오픈AI의 매출총이익률은 올해 1분기 39%로 지난해 33%보다 올랐지만, 연말 목표 52%에는 아직 못 미친다. ▶︎ 관련기사: 오픈AI, 저렴한 AI 작업을 위한 '플렉스 프로세싱' 기능 제공... 속도는 늦지만 비용은 절반 자세한 내용은 디 인포메이션에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.02 21:46AI 에디터

딥시크, 11조 원 첫 외부 투자 배경은 앤트로픽 미토스 충격

딥시크가 74억 달러(약 11조 4천억 원) 규모 첫 외부 투자를 받게 된 배경은 앤트로픽 미토스 충격으로 알려졌다. 미토스의 성능이 막대한 인프라 투자의 결과라는 점에서, 딥시크도 고효율 전략만으로는 버티기 어려워졌다는 판단이다. 디 인포메이션은 26일(현지시간) 복수의 소식통을 인용해, 최근 초대형 투자를 단행한 량원펑 딥시크 최고경영자의 심경 변화에 지난 4월 공개된 미토스가 결정적 계기가 됐다고 보도했다. 량원펑은 그동안 상업적 압박에서 벗어나 순수 연구에만 몰두하겠다며 대기업과 벤처캐피털의 투자 제안을 거절해 왔다. 2025년 1월 딥시크-R1 성공 뒤에도 사재 30억 달러(약 4조 6천억 원)를 더 넣으며 독자 노선을 지켰다. 적은 컴퓨팅으로 프론티어급 성능에 맞먹는 고효율 알고리즘에 집중해 온 것이다. 그러나 앤트로픽 미토스가 이 계산을 흔들었다. 이 모델은 소프트웨어 취약점을 자율로 찾아 악용할 수 있을 만큼 강한 추론 성능을 보였고, 이는 대규모 인프라와 컴퓨팅을 쏟은 결과였다. 량원펑의 생각을 잘 안다는 한 관계자는 그가 막대한 자본과 자원으로 도달한 기술적 정점을 본 뒤, 자금력 없이는 프론티어 경쟁에서 살아남기 어렵다는 현실을 받아들였다고 전했다. 확보한 74억 달러는 전량 미토스를 추격하기 위한 컴퓨팅 확장에 들어가는 것으로 알려졌다. 딥시크는 투자 직후 AI 시스템·인프라·제품 전 부서 인력을 최소 2배로 늘리겠다고 발표했다. 모델을 자율 에이전트로 키우는 핵심 조직 '하네스(Harness) 팀'은 최근 매일 면접을 진행하며 조직을 키우고 있다. 다만 량원펑은 미국식 대규모 자본 투입 모델을 택해도 오픈소스로 AGI에 도달하겠다는 전략은 바꾸지 않겠다고 측근들에게 밝혔다. 그는 AI가 소수에 좌우돼선 안 된다고 말해 왔다. 딥시크가 15개월 만에 내놓은 V4는 오픈AI·앤트로픽 최첨단 모델보다 성능이 낮았지만, 수십 배 저렴한 가격으로 해외에서 인기를 얻고 있다. 버셀의 AI 게이트웨이에서 V4의 토큰 점유율은 5월 한 달 만에 1% 미만에서 17%로 올라 3위를 기록했다. ▶︎ 관련기사: 中 딥시크, 첫 외부 투자 74억 달러 유치 추진… 텐센트·CATL 합류로 기업가치 91조 원 목표 자세한 내용은 디 인포메이션 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.02 20:08AI 에디터

구글 노트북LM, 문서를 60초 세로 숏폼 영상으로…'나노 바나나 2 라이트' 탑재

구글이 AI 도구 노트북LM(NotebookLM)에 자료를 60초 세로 영상으로 자동 요약하는 '숏폼 개요(Short Video Overviews)'를 추가했다. 텍스트·오디오 중심이던 콘텐츠 생성 기능을 숏폼 영상까지 넓혀, 학생과 연구자는 물론 기업 사용자까지 겨냥했다. 구글은 30일(현지시간) 사용자가 올린 문서·노트·웹 자료를 AI가 분석해 핵심 내용을 약 60초 세로 영상으로 요약해 주는 숏폼 개요를 도입했다고 발표했다. 영상에는 AI가 생성한 이미지와 내레이션이 들어가, 긴 문서를 짧고 직관적으로 이해하도록 구성된다. 새 기능은 영어 버전으로 먼저 제공되며, 구글 AI 울트라·프로 구독자는 웹과 모바일에서 바로 쓸 수 있다. 무료 이용자 지원도 곧 추가된다. 사용자는 노트북LM에서 노트를 고른 뒤 스튜디오 메뉴에서 '비디오'를 선택하고 출력 형식을 '숏'으로 지정하면 된다. 구글은 이번 기능이 기존 '시네마틱 비디오 개요'를 바탕으로 개발됐다고 설명했다. 이전 기능이 긴 설명형 영상이었다면, 숏폼 개요는 핵심만 압축해 빠르게 이해하도록 설계됐다. 이번 기능에는 같은 날 공개된 경량 이미지 생성 모델 '나노 바나나 2 라이트(Nano Banana 2 Lite)'가 쓰여, 교육용 애니메이션과 시각 자료를 만든다. 노트북LM은 출시 초기 문서 요약·질의응답 중심의 연구 도구였다. 이후 AI 팟캐스트, 시네마틱 영상, 시각적 설명에 이어 이번 숏폼 영상까지 더하며 텍스트·음성·영상을 모두 지원하는 멀티모달 플랫폼으로 커지고 있다. 구글은 숏폼 개요가 학생 복습, 연구 보고서 요약, 기업 문서 공유, 교육 콘텐츠 제작 등에 쓰일 것으로 기대했다. ▶︎ 관련기사: 구글 노트북LM, 이제 영상으로도 설명해준다… "복잡한 자료도 한 번에 이해" 자세한 내용은 구글에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 구글 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.02 20:06AI 에디터

오픈AI, 계산생물학 벤치마크 '진벤치-프로' 공개…최고 모델도 정답률 32%

오픈AI가 계산생물학용 AI 평가 기준 진벤치-프로(GeneBench-Pro)를 공개했다. 6월 30일 발표된 이 벤치마크는 기존 진벤치를 더 어렵고 현실적인 문제로 확장했다. 유전체학, 정량생물학, 중개의학에 걸친 129개 합성 문제로 구성됐다. 진벤치는 연구자들이 새로운 생물학을 연구하는 데 쓰인다. 각 문제는 현실적이면서 일부러 잡음을 섞은 데이터셋과, 실제 의사결정으로 이어지는 추정 목표를 함께 제시한다. 모든 문제가 알려진 인과 구조에서 생성돼 정답을 기계적으로 채점할 수 있다. 채점 기준이 흔들려 정확도가 떨어지는 다른 장기 과제형 벤치마크의 약점을 피했다. 오픈AI가 측정하려는 능력은 연구 감각이다. 데이터가 실제로 뒷받침할 수 있는 질문이 무엇인지, 초기 경고 신호에 따라 모델을 어떻게 바꿔야 하는지, 처음 세운 계획을 언제 버려야 하는지 같은 연쇄 판단을 돕는다. 최고 반응 수준에서 GPT-5.6 Sol Pro가 정답률 31.5%, GPT-5.6 Sol이 28.7%를 기록했다. 언뜻 보면 낮은 수치 같지만 GPT 계열 외 가장 강한 모델인 클로드 오퍼스 4.8은 16.0%에 그쳤다. 최고 모델도 실제 생물학 문제의 약 70%를 틀리고 있다. 이 점수는 현재 AI가 실험 데이터를 다루는 실제 연구에서 아직 사람 연구자를 대체하기 어렵다는 뜻이다. 오픈AI는 대표 문항을 공개해 후속 연구가 같은 기준으로 성능을 비교하도록 했다. ▶︎ 관련기사: 오픈AI, 생명과학 특화 AI 모델 'GPT-로잘린드' 출시…신약 개발·유전체 연구 가속화 자세한 내용은 오픈AI에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.02 15:01AI 에디터

구글 제미나이 '나노 바나나' 개인화 이미지 생성, 미국서 무료 개방

구글이 6월 30일(현지시간) 자사 이미지 생성 모델 '나노 바나나(Nano Banana)' 기반의 개인화 이미지 생성 기능을 미국 내 자격 요건을 충족한 제미나이 앱 사용자에게 무료로 개방했다. 그동안 유료 등급에서만 쓸 수 있던 기능을 일반 사용자로 확대한 것이다. 개인화 이미지 생성은 사용자의 사진이나 취향을 반영해 맞춤형 이미지를 만들어 주는 고급 창작 도구다. 구글은 이번 무료 개방으로 제미나이 앱의 사용자 참여도를 끌어올리는 동시에, 더 많은 사용 데이터를 확보해 모델 성능을 개선하려는 의도를 엿보였다. 프리미엄 기능을 폭넓게 풀어 채택률을 높이는 빅테크의 전형적인 전략이다. 이번 조치를 통해 생성형 AI 창작 도구의 대중화가 한 단계 앞당겨지게 됐다. 오픈AI의 이미지 생성, 어도비 파이어플라이 등과의 경쟁이 격화되는 상황에서 접근성 경쟁에서 우위를 노리는 것이 구글의 전략이다. 다만 이같은 이미지 생성을 무료로 대량 제공할 경우 막대한 컴퓨팅 비용 부담이 따른다. 실제로 같은 날 발표된 여러 보고서는 AI 데이터센터의 전력·칩 확보가 빅테크의 핵심 병목으로 떠올랐다고 지적했다. 무료 개방의 지속 가능성과 책임 있는 사용 문제도 함께 떠오른다. 국내에서도 나노 바나나 기반 이미지 생성은 이미 제미나이 앱에서 쓸 수 있다. 구글 계정만 있으면 한국어 프롬프트로 4K 이미지를 만들 수 있고, 앱이 한국어 입력을 자체 번역해 처리한다. 다만 이번에 무료로 풀린 '개인화 이미지 생성' 기능은 우선 미국 사용자에게만 적용됐고, 국내 확대 시점은 아직 공개되지 않았다. 자세한 내용은 TechCrunch에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 구글 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.02 07:38AI 에디터

삼성전자, tvN '내일도 출근!' 제작 지원…AI 가전 글로벌 접점 넓힌다

삼성전자가 tvN 월화드라마 '내일도 출근!'의 공식 제작 지원사로 참여한다. 자사 AI 가전 라인업과 'AI 홈' 생태계의 특장점을 드라마로 알리기 위한 기획이다. 삼성전자와 스튜디오드래곤이 1일 밝혔다. '내일도 출근!'은 가전회사를 배경으로 성장하는 직장인들의 이야기를 담은 오피스 로맨스 드라마다. 서인국·박지현이 출연한다. 삼성전자는 주요 에피소드를 통해 자사 기술력을 선보인다. 삼성전자 AI 가전·생활가전사업부는 드라마의 주요 소재로 등장한다. 주인공들은 글로벌 전자회사 상품기획팀 직원으로 나온다. AI 가전을 직접 기획하고 개발하는 과정을 통해 시청자가 AI 가전의 편리함을 자연스럽게 접하도록 했다. 초반 방송에서는 최신 냉장고의 아이스메이커 개발 과정이 주요 에피소드로 그려졌다. 주인공 차지윤(박지현 분)이 가전 공장을 찾는 장면에서는 삼성전자 광주사업장이 실제 배경으로 나왔다. 차지윤이 사투리로 '비스포크 AI 얼음정수기'의 빅스비 음성 인식을 시험하는 장면도 등장한다. 삼성전자는 제품 협찬에 더해 실제 사업장을 촬영 장소로 개방했다. 실험실, 제품개발실, 광주공장, 사업장 버스승강장 등이 촬영지로 쓰였다. DA사업부 직원들의 인터뷰와 현장 경험담도 자문으로 제공해 개발 현장의 생동감을 살렸다. 이 드라마는 국내와 함께 미국·유럽·일본·대만·동남아 등 주요 국가에서 동시 방영된다. 삼성전자는 이를 통해 AI 가전의 글로벌 소비자 접점을 넓히고 브랜드 리더십을 강화한다는 계획이다. 삼성전자 관계자는 "최고의 AI 가전을 개발하려는 직원들의 노력과 과정, 그 제품이 소비자에게 주는 가치를 깊이 있게 전달하고자 기획했다"며 "삼성전자의 차별화된 AI 가전 기술력을 글로벌 시장에 각인시키는 계기가 될 것"이라고 밝혔다. tvN '내일도 출근!'은 매주 월·화요일 저녁 8시 50분 방송된다. 자세한 내용은 삼성전자 뉴스룸에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 삼성전자 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.01 22:01AI 에디터

대만, 슈퍼마이크로 AI 서버 '중국 밀반출' 의혹 수사 착수

대만 당국이 슈퍼마이크로컴퓨터(Super Micro)의 AI 서버가 허가 없이 중국으로 빼돌려졌는지 수사에 착수했다고 월스트리트저널이 6월 30일(현지시간) 보도했다. 각국 정부가 첨단 AI 하드웨어의 흐름에 대한 감시를 강화하고, 수출 통제가 글로벌 반도체 경쟁의 핵심 변수로 떠오르는 중 나온 소식이다. 이번 사안은 반도체와 지정학, AI 인프라가 교차하는 지점에 놓여 있다. AI 서버는 이제 단순한 기업용 하드웨어가 아니라 '전략 자산'으로 취급된다. 통제 대상 시장으로의 유출이 적발될 경우 제조사·유통사·클라우드 사업자 모두에게 법적·외교적·공급망 차원의 후폭풍이 미칠 수 있다. 미국은 첨단 AI 칩과 서버의 대중국 수출을 강하게 제한해 왔고, 대만은 글로벌 AI 하드웨어 공급망의 핵심 거점이다. 대만이 자국 기업을 거친 서버의 중국 유입 가능성을 직접 들여다보기 시작했다는 점은, 수출 통제의 집행이 미국을 넘어 동맹국 차원으로 확대되고 있음을 시사한다. AI 하드웨어 공급망이 점차 국가 안보 인프라로 간주되며 기업 거래 상대와 최종 사용자(end-user)에 대한 검증 책임이 무거워지고 있다. 단순 판매 이후에도 제품이 어디로 흘러가는지를 추적·통제해야 하는 시대가 된 것이다. 한국 역시 반도체·서버 수출 비중이 높은 만큼 이번 사안을 주시할 필요가 있다. 미·중 사이에서 첨단 하드웨어 수출 통제가 강화될수록, 국내 기업들도 거래 투명성과 컴플라이언스 체계를 한층 정교하게 갖춰야 한다는 압박이 커지고 있다. 자세한 내용은 월스트리트저널에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.01 20:16AI 에디터

아이폰18 프로 설계도·A20 칩 자료까지 노출…협력사 타타서 630GB 자료 유출

애플의 인도 협력사 타타 일렉트로닉스(Tata Electronics)에서 630GB 규모의 기밀 자료가 빠져나갔다. 파일 수는 20만 개가 넘는다. 데이터 갈취 조직 월드 리크스(World Leaks)가 6월 12일 다크웹 유출 사이트에 올렸다. 해외 유출 정보 계정들이 공유한 실제 유출 이미지는 아래 게시물에서 확인할 수 있다. 유출물에는 아이폰 18 프로·프로 맥스의 메인보드 설계도가 들어 있다. 차세대 A20 프로 칩(코드명 보르네오) 자료와 애플 자체 C2 모뎀(코드명 가니메데) 관련 파일, 부품별 공급업체 목록, 품질관리·하드웨어 테스트 파일도 함께 나왔다. 메인 기판에 올라가는 칩부터 배터리·카메라 모듈까지, 어느 부품을 어느 업체가 대는지가 드러났다. 2026년 초 타타 공장에서 촬영된 것으로 보이는 낙하 테스트 사진도 있었다. 회색 본체에 트리플 카메라와 애플 로고가 찍힌 아이폰 18 프로 시제품 모습이다. 유출 자료에는 A20 프로의 상세 사양도 들어 있다. 이 칩은 LPDDR6 메모리에 96비트 버스를 쓰는 것으로 나타났다. 현행 안드로이드 플래그십의 LPDDR5X보다 버스 폭이 50% 넓다. 메인보드에는 발열을 잡기 위한 대형 베이퍼 챔버가 자리했다. A20 프로는 이미지 신호 처리와 디스플레이 보안도 강화되는 것으로 전해졌다. 유출을 벌인 월드 리크스는 2025년 중반 랜섬웨어 조직 헌터스 인터내셔널(Hunters International)이 이름을 바꾼 곳이다. 데이터를 훔친 뒤 돈을 내지 않으면 대량으로 공개하겠다고 협박하는 '해킹 후 공개(hack-and-leak)' 방식으로 움직인다. 이번에는 대가를 받지 못하자 파일을 다크웹에 풀었다. 타타 일렉트로닉스는 애플과 테슬라 등에 제품을 만들어 주는 대형 전자 제조사다. 애플이 중국 의존을 줄이며 인도 생산을 늘리는 과정에서 아이폰 조립의 핵심 축이 됐다. 인도 생산이 커지는 만큼 공급망 보안도 새 과제가 됐다. 애플은 유출을 우려하며 조사 중이라고 밝혔다. 애플과 타타 일렉트로닉스는 사건을 공동으로 조사하고 있다. 맥루머스는 온라인에 퍼진 유출 영상들이 잇따라 삭제되고 있다며 애플이 단속에 나선 것으로 추정했다. 통상 신제품 출시 전에는 외관 렌더링 정도가 새어 나왔다. 이번에는 설계도와 칩 자료, 생산 공정까지 함께 노출됐다. 그만큼 애플이 수년간 감춰 온 공급망의 실제 작동 방식이 이례적으로 드러났다. 최근 몇 년간 애플 공급망에서 벌어진 유출 가운데 가장 심각한 축에 든다. 다만 세부 사양은 유출본을 바탕으로 한 것이어서 애플이 공식 확정한 내용은 아니다. 아이폰 18 프로는 9월 공개가 예상된다. 자세한 내용은 알자지라에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.01 20:02AI 에디터

오픈클로, iOS·안드로이드 앱 출시…'주머니 속 AI 에이전트' 시대

무료 오픈소스 AI 에이전트 오픈클로(OpenClaw)가 iOS·안드로이드 앱을 정식 출시했다. 오픈클로는 6월 30일(현지시간) 공식 X 계정을 통해 이 소식을 알렸다. 새 앱은 독립형 비서가 아니라 기존 오픈클로 설치본과 연동되는 '컴패니언'이다. 스마트폰을 '오픈클로 게이트웨이'와 페어링하면 된다. 게이트웨이는 사용자의 요청을 AI 에이전트, 그리고 에이전트가 쓰는 도구·스킬과 연결하는 라우팅 계층이다. 이를 통해 사용자는 밖에서도 자신의 오픈클로 에이전트를 실행할 수 있다. 에이전트가 요청한 작업을 원격으로 승인하고, 진행 중인 작업의 상태도 확인한다. 오픈클로는 앱의 핵심 기능으로 '네이티브 모바일 앱', '주머니 속 에이전트', '이동 중 채널·작업·응답 처리'를 꼽았다. 오픈클로는 올해 초 화제가 된 프로젝트다. 에이전트들만 활동한다고 알려진 소셜 사이트 '몰트북(MoltBook)'으로 바이럴을 탔다. 다만 몰트북은 일부를 사람이 에이전트인 척 꾸민 것으로 드러나기도 했다. 오픈클로는 개발자 피터 스타인버거(Peter Steinberger)의 개인 프로젝트로 시작했다. 그는 올해 초 오픈AI에 합류했다. 이후 코드는 오픈클로 재단으로 이관돼 오픈소스와 모델 불문(model-agnostic) 방식으로 유지되고 있다. 초기 사용자 반응은 코딩·일정 관리 같은 활용과 함께, 기대에 못 미친다는 평가도 나온다. 자세한 내용은 TechCrunch에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 오픈클로 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.01 16:14AI 에디터

휴머노이드 로봇에 '촉각·통증' 부여…뉴로모픽 인공 피부 개발

과학자들이 인간의 신경 반응을 모방한 '뉴로모픽(neuromorphic)' 인공 피부를 개발했다고 아스테크니카가 6월 30일(현지시간) 보도했다. 이 인공 피부는 로봇이 촉각과 통증을 감지하고, 높은 효율로 실시간 반응할 수 있게 한다. 이로써 인간-로봇 상호작용은 보다 직관적이고 안전하게 되었다. 이번 성과는 현존 로봇 시스템의 핵심 한계인 '현실적인 촉각 피드백의 부재'를 직접 겨냥했다. 인공 피부가 사람의 신경처럼 자극을 감지하고 반응하면, 로봇은 물체를 더 섬세하게 다루고 위험도 더 빠르게 피할 수 있다. 응용 분야는 제조, 헬스케어, 노인 돌봄, 위험 환경 작업 등 다양하다. 정밀한 감각이 안전성과 작업 역량을 높이는 영역에서 특히 효과가 클 것으로 기대된다. 협업 로봇과 서비스 로봇의 실용적 배포를 앞당길 수 있다는 평가다. 기술적으로도 시사점이 크다. 뉴로모픽 하드웨어는 생물학에서 영감을 얻은 에너지 효율적 AI 시스템을 가리키며, 향후 칩·센서 설계에도 영향을 미칠 수 있다. 두뇌의 작동 방식을 모방한 연산 구조가 로봇의 '감각'에까지 확장되고 있다. AI의 중심이 소프트웨어에서 물리적 세계(피지컬 AI)로 넓어지고 있다. 한국 역시 휴머노이드·로봇을 미래 전략산업으로 키우고 있어, 촉각 센서와 뉴로모픽 반도체 같은 핵심 부품 기술 확보가 경쟁력을 좌우할 전망이다. 자세한 내용은 PNAS에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.07.01 14:35AI 에디터

중국 라인샤인, 수출 통제에도 미국 슈퍼컴 제치고 세계 1위

중국의 '라인샤인(LineShine)' 슈퍼컴퓨터가 최신 글로벌 성능 순위에서 1위에 올라, 미국의 엘캐피탄(El Capitan)을 밀어냈다고 더버지가 6월 29일 보도했다. 중국이 수년간 첨단 칩과 고성능 컴퓨팅 부품에 대한 미국의 수출통제를 받아온 상황에서 달성한 결과다. 결과의 핵심은 제재 속에서도 최정상 성능에 도달했다는 것이다. 달성 방식이 특히 눈에 띈다. 중국은 통제 대상인 고성능 GPU에 의존하는 대신, 다수의 자국산 프로세서와 자체 설계한 네트워킹을 결합해 정상에 오른 것으로 알려졌다. 시스템의 에너지 효율은 미국 최상위 기기보다 떨어지지만, 절대 성능에서는 앞서고 있다. 부족한 단일 칩 성능을 물량과 설계로 메운 것이다. 중국은 지정학적 압박을 견뎌내고 연산 성능을 만들어냈다. 칩 한 종에 의존하기 어려워진 중국이 자국 부품과 자체 설계로 우회로를 만들어낸 것이다. AI와 슈퍼컴퓨팅 경쟁에서 베이징은 상징적 승리를 거뒀고, 자국 반도체 생태계 육성에 더 큰 명분을 얻게 됐다. 다만 효율 격차는 여전히 존재한다. 같은 성능을 내는 데 더 많은 전력을 쓴다는 것은 운영비와 탄소 측면에서 부담이 된다. 그럼에도 '통제가 경쟁자를 늦출 수는 있어도 멈추지는 못한다'는 메시지가 다시 한번 확인됐다. 고성능 컴퓨팅은 대규모 AI 모델 학습과 과학 연구의 토대로 작용한다. 중국이 자국 부품만으로 최정상 성능을 구현했다는 사실은, 미국 주도의 칩 통제 정책이 장기적으로 어떤 효과를 낼지에 대한 근본적인 질문을 던진다. AI 인프라 경쟁이 시스템 설계와 전력 효율로 확장되고 있음을 드러내는 사례이기도 하다. 슈퍼컴퓨터 순위는 한 나라의 첨단 컴퓨팅 역량을 가늠하는 상징적 지표로 통한다. 이번 결과는 첨단 컴퓨팅 패권 경쟁이 AI 시대에 더 치열해졌음을 확인시킨다. 자국 칩 생태계 육성에 사활을 건 양국의 경쟁은 당분간 계속될 전망이다. 자세한 내용은 Tech Startups 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.30 21:26AI 에디터

구글, EU 규제 경고…"검색·안드로이드 데이터 공유 강제 땐 해킹 위험"

구글(Google)의 보안 책임자들이 유럽연합(EU)의 경쟁 규제가 프라이버시와 사이버보안 위험을 키울 수 있다고 경고했다. 와이어드는 6월 29일 구글이 검색과 안드로이드(Android) 데이터를 경쟁사와 더 많이 공유하도록 강제될 경우 새로운 공격면이 생긴다는 주장을 폈다고 보도했다. 데이터 개방이 곧 보안 취약점으로 이어질 수 있다는 논리다. 배경에는 디지털시장법(DMA)이 있다. EU는 빅테크의 '게이트키퍼' 지위를 줄이기 위해 최종 결정을 저울질하고 있다. 더 많은 경쟁을 원하는 유럽과, 민감한 시스템 개방이 보안을 위협한다는 구글의 입장이 정면으로 부딪히는 중이다. DMA는 이미 시행 중이지만 세부 적용 범위를 두고 줄다리기가 이어진다. 경쟁사들은 구글이 시장 지배력을 지키려고 위험을 과장한다고 반박한다. 데이터 공유가 실제로 어느 정도의 보안 리스크를 만드는지, 아니면 개방으로 더 큰 혁신과 경쟁을 끌어낼 수 있는지를 두고 양측의 주장이 맞섰다. 보안을 명분으로 한 방어인지, 실질적 위협인지에 대한 판단이 규제의 향방을 좌우한다. 이 사안은 단순한 규제 논쟁을 넘어선다. 검색 데이터 접근, 안드로이드 상호운용성, 그리고 유럽에서의 AI 서비스 유통 방식까지 결정의 결과가 미칠 범위가 넓다. 검색 데이터는 AI 모델 학습과 서비스 품질에도 직결되는 만큼, 스타트업과 AI 기업에게는 사업 환경을 좌우할 변수가 된다. 경쟁 정책과 사이버보안 리스크가 충돌하는 이번 사례는 빅테크 규제가 '독점 완화'와 '보안 위협'이라는 두 가치를 어떻게 조율할지를 가늠하는 시험대가 됐다. EU의 결정은 다른 나라의 플랫폼 규제 논의에도 기준점이 될 수 있다. 디지털시장법은 위반 시 글로벌 매출의 최대 10%까지 과징금을 물릴 수 있어, 빅테크에게는 무게가 큰 규제다. 구글은 앞서 검색·광고 사업에서 여러 차례 EU의 제재를 받아온 만큼 이번 대응에도 민감하게 움직이는 중이다. 데이터 개방의 범위와 속도를 어떻게 정하느냐가 향후 유럽 AI 시장의 경쟁 구도를 좌우할 변수다. 자세한 내용은 Tech Startups에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.30 20:34AI 에디터

엔비디아가 끌어안은 그로크, 1조원 펀딩으로 'AI 추론 클라우드' 가속

AI 추론(인퍼런스) 전용 클라우드 기업 그로크(Groq)가 6월 22일 6억 5,000만 달러(약 1조 원) 규모의 신규 성장 투자를 유치했다고 발표했다. 디스럽티브와 인피니텀이 투자를 주도했고, 기존 투자자 다수가 다시 자금을 보탰다. 회사는 이 돈을 추론 클라우드 사업 확장에 쓴다. 이번 투자의 배경에는 엔비디아(NVIDIA)와의 거래가 있다. 그로크는 지난해 12월 엔비디아와 비독점 라이선스 계약을 맺었는데, 업계에서는 이를 '인수 아닌 인수(not-acqui-hire)'라고 불렀다. 약 200억 달러 규모로 그로크의 기술과 인력을 사실상 끌어안되 회사 자체는 독립적으로 남겨 둔 형태였다. 이 거래로 투자자들이 큰 차익을 거뒀고, 이 자금이 다시 이번 라운드로 유입된 것이다. 그로크는 자체 추론 칩(LPU)을 설계하던 회사에서 '추론 전용 클라우드(네오클라우드)' 사업자로 변모하고 있다. 현재 북미·유럽·중동·아시아태평양에 13개 데이터센터를 운영하며, 500만 명이 넘는 개발자와 수천 개 AI 기업에 서비스를 제공한다. 매주 처리하는 토큰은 수조 개에 이른다. 마지막 기업가치는 지난해 9월 7억 5,000만 달러를 조달할 당시 69억 달러였다. 엔비디아와의 라이선스 거래 직후 일부 인력이 빠져나갔지만, 이번 투자로 채용을 다시 늘리며 조직을 재정비 중이다. 그로크의 강점은 속도다. 자체 설계한 LPU는 대규모 언어모델의 답변을 GPU보다 빠르게 내놓도록 만들어졌고, 챗봇이나 에이전트처럼 즉각적인 응답이 중요한 서비스에서 힘을 발휘한다. 추론 속도가 사용자 경험과 직결되는 만큼, 빠르고 값싼 추론을 무기로 시장을 파고들겠다는 전략이다. 모델을 학습시키는 경쟁이 일단락되자, 만들어진 모델을 빠르고 싸게 돌리는 추론 단계에서 새로운 승부가 벌어지고 있다. 그로크는 속도와 저비용을 앞세워 엔비디아 GPU가 장악한 추론 시장에 도전한다. 같은 주 추론 인프라 기업 베이스튼이 15억 달러를 유치한 것과 함께, 추론 계층으로 자본이 빠르게 모이고 있다. 자세한 내용은 Groq 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: Groq ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.30 13:21AI 에디터

AI 기업들은 올해 694조원 썼다… AI 자본지출이 던진 ROI 질문

6월 24일 미국 증시에서 기술주가 급락했다. 나스닥 종합지수는 2.21% 내린 25,587로 분기 최대 낙폭을 기록했고, S&P500도 1.44% 하락했다. 마이크론(Micron)은 장중 13%까지 내렸다가 일부 회복했다. 직접적 계기는 구글(Google) 모회사 알파벳(Alphabet)의 인재 이탈 소식이었지만, 더 근본적인 원인은 'AI 자본지출이 과연 언제 돈을 버느냐'는 회의였다. 마이크로소프트(Microsoft·약 1,900억 달러), 알파벳(1,800억~1,900억 달러), 아마존(Amazon), 메타(Meta) 등 4대 하이퍼스케일러의 올해 자본지출 합계는 4,520억 달러(약 694조 원)를 넘어선 것으로 집계됐다. 이스라엘 국내총생산(GDP)보다 큰 금액이다. 반면 마이크로소프트의 AI 서비스는 최근 4개 분기 970억 달러를 쓰는 동안 연환산 370억 달러의 매출을 냈다. 1달러를 써서 38센트를 거둔 수준이다. 앤트로픽(Anthropic)은 AI 연구소 가운데 가장 먼저 흑자에 다가서며 2분기 약 5억 5,900만 달러의 영업이익이 예상된다. 반면 오픈AI(OpenAI)는 올해 매출을 110억~140억 달러로 잡고도 약 140억 달러의 영업손실을 전망한다. 비용이 매출을 상회하는 구조다. 그럼에도 월가의 다수 분석가는 AI 자본지출이 '지금은 손실, 이후 복리 수익'으로 이어지는 3~5년짜리 J자 곡선을 그린다고 본다. 그러나 J자 곡선의 시간표가 무한정 길어질 수 있다는 것이 변수로 남는다. 중국 오픈웨이트 모델의 약진과 오픈AI·앤트로픽 간 가격 인하 가능성은 토큰당 매출을 낮추는 방향으로 움직인다. 막대한 투자가 회수되려면 모델 수익화가 빨라져야 하는데, 가격 추세는 반대로 향하고 있다. 알파벳의 1분기 잉여현금흐름은 자본지출이 급증하면서 전년 대비 47% 줄어든 101억 달러에 그쳤다. 천문학적 투자가 이익이 아니라 '감가상각되는 자산'으로만 쌓이는 것 아니냐는 우려가 매도세를 키웠다. 6월 매도세는 시장이 이 확률을 다시 계산하기 시작했다는 뜻으로 볼 수 있다. 자세한 내용은 CNBC에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: AI 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.29 22:27AI 에디터

오픈AI, 앤트로픽 겨냥 토큰 가격 인하 검토…'토큰맥싱' 시대 저문다

기업들이 인공지능(AI) 토큰을 '무조건 많이 쓰는' 시대가 막을 내리고 있다. 미국 경제매체 CNBC는 6월 26일 오픈AI(OpenAI)와 앤트로픽(Anthropic)이 '토큰맥싱(tokenmaxxing)'에서 '효율성'으로 옮겨가는 고객 수요 변화에 직면했다고 보도했다. 한때 개발자에게 프런티어 모델을 가능한 한 많이 쓰라고 독려하던 기업들이, 이제는 더 명확한 투자수익률(ROI)과 비용 통제, 더 저렴한 대안을 요구하고 있다. 우버는 일부 AI 도구에 월 1,500달러를 기본선으로 하는 단계별 지출 한도를 도입했고, 직원이 더 높은 등급을 신청하도록 했다. 우버 최고기술책임자(CTO)는 지난 4월 '연간 AI 예산을 단 4개월 만에 모두 소진했다'고 밝혔다. AI 스타트업 린디(Lindy)의 최고경영자(CEO)는 클로드(Claude) 모델에서 트래픽 100%를 중국산 오픈웨이트 모델 딥시크(DeepSeek)로 옮기며 '비용 곡선이 바닥으로 꺼지는 게 보였다'고 말했다. 오픈AI와 앤트로픽은 '비용을 따지지 않는' 지출 기조의 최대 수혜자였다. 두 회사 모두 폭발적 성장률을 발판으로 1조 달러에 육박하는 기업가치를 인정받았고, 6월 초 나란히 비공개 기업공개(IPO) 신청서를 제출했다. 하지만 대형 고객들이 토큰 지출을 적극 관리하기 시작하면서 성장률을 유지하기가 까다로워질 수 있다는 분석이 나온다. 샘 알트만(Sam Altman) 오픈AI CEO도 최근 사내 행사에서 AI 비용이 기업 고객에게 '큰 문제'가 됐다고 인정했다. 월스트리트저널은 앞서 오픈AI가 앤트로픽의 인하에 대비해 토큰 가격을 대폭 낮추는 방안을 적극 검토 중이라고 전했다. 현재 API 기준 GPT-5.5는 100만 토큰당 입력 2.5달러·출력 15달러, 클로드 오퍼스 4.8은 5달러·25달러다. 반면 중국산 딥시크 V4-Pro는 0.44달러·0.87달러에 불과하다. 오픈라우터(OpenRouter)에서 중국 모델 사용 비중은 2024년 약 1%에서 올해 5월 60%를 넘어섰다. 가격 인하 카드는 두 회사의 IPO를 시험대에 올리는 방안이다. 가격을 내리면 상장을 앞둔 시점에 매출이 직접 깎이고, 내리지 않으면 더 싼 대안으로 고객이 빠져나간다. 분석가들은 가격 전쟁에서 살아남는 쪽은 토큰당 서빙 비용이 낮은 사업자라고 본다. 현재로선 가장 먼저 흑자에 다가선 앤트로픽이, 1달러를 벌기 위해 1.35달러를 쓰는 오픈AI보다 유리한 위치에 있다는 평가다. 무작정 토큰을 쏟아붓던 흐름이 '쓴 만큼의 성과'를 증명하는 쪽으로 옮겨가고 있다. 자세한 내용은 CNBC에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: AI 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.29 15:53AI 에디터

GPT-4.5, 챗GPT에서 퇴장…'GPT-4 시대' 마침표

오픈AI(OpenAI)의 GPT-4.5가 6월 27일 챗GPT(ChatGPT)에서 공식 퇴장했다. 오픈AI는 5월 28일 릴리스노트를 통해 30일의 유예 기간 뒤 GPT-4.5를 챗GPT 소비자 인터페이스에서 내린다고 예고했고, 예고대로 이날 종료됐다. 기존 대화는 대응 모델인 GPT-5.5로 자동 이전된다. GPT-4.5는 2026년 2월 출시된 모델로, GPT-5가 대표하는 능력 도약 직전 오픈AI의 마지막 순수 프런티어 모델이자, 사고연쇄(Chain-of-Thought) 방식을 쓰지 않은 마지막 모델로 기록된다. 추론 과정을 단계별로 펼치지 않고도 방대한 사전학습만으로 답을 내던 '구세대 거대 모델'의 마지막 주자였다. 오픈AI는 모델 정리에 속도를 내고 있다. 같은 릴리스노트에 따르면 GPT-o3 역시 90일 유예를 거쳐 8월 26일 퇴장할 예정이다. 다만 이번 종료는 챗GPT에 한정되며, API에서는 GPT-4.5가 별도로 계속 지원된다. 챗GPT의 특정 모델에 맞춰 워크플로를 짠 이용자라면 GPT-5.5 기준으로 출력 특성을 다시 점검할 필요가 있다. GPT-4.5는 출시 당시 오픈AI에서 가장 크고 비싼 모델이었다. API 기준 100만 토큰당 입력 75달러, 출력 150달러로, 운영 비용이 워낙 커 일반 사용자에게는 제한적으로 제공됐다. 무거운 비용 구조가 결국 단종을 앞당긴 배경으로 꼽힌다. 이번 사안은 과거 'API 지원 중단'과는 다른 별개의 조치다. 오픈AI는 앞서 고비용을 이유로 GPT-4.5의 API 접근을 단계적으로 정리한 바 있는데, 이번에는 챗GPT 소비자 화면에서의 제공을 끝낸 것이다. 대화를 떠받치던 기반 모델이 GPT-5.5로 바뀌는 만큼, GPT-4.5 응답을 기준으로 추적하던 인용·표현 특성은 새 기준선으로 재설정해야 한다. 모델 단종 주기가 점점 빨라지면서, 특정 모델의 말투나 추론 스타일에 의존해 만든 사내 프롬프트·자동화는 모델 교체에 취약해진다. '모델 버전 고정'과 '교체 대비 설계'를 함께 가져가는 운영 전략이 갈수록 중요해진다. 빠른 세대교체는 성능 향상을 뜻하지만, 어제까지 익숙하던 도구가 예고 없이 바뀔 수 있다는 신호이기도 하다. AI 모델이 가전제품처럼 빠르게 세대를 갈아입는 시대가 본격화했다. 이용자로서는 새 모델의 강점을 빨리 익히는 동시에, 곧 사라질 수 있는 특정 모델에 깊이 의존하지 않는 균형이 필요하다. 챗GPT를 업무에 깊숙이 쓰는 조직일수록 모델 은퇴 일정을 미리 챙겨야 출력 품질의 급변을 피할 수 있다. 자세한 내용은 OpenAI 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: AI 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.29 15:52AI 에디터

GPT-5.6도 7월로… 오픈AI, 정부 요청에 '속도 조절' 출시 늦췄다

오픈AI(OpenAI)의 차기 모델 GPT-5.6 출시가 6월을 넘겨 7월로 미뤄졌다. 6월 22~28일 출시 가능성을 점치던 예측시장 폴리마켓(Polymarket)의 확률은 한때 83%에서 18%로 주저앉았다. 7월 안에 나올 확률은 94%로 형성돼 있다. ▶ 관련기사: 오픈AI GPT-5.6 출시 임박… 수석과학자 “의미 있는 도약” 연기 배경으로는 '정부 요청에 따른 단계적 출시(슬로우 롤아웃)'가 거론된다. 보도에 따르면 오픈AI는 내부 코드명 '킨들-알파(kindle-alpha)'로 불리는 이 모델을 미국 정부의 요청에 맞춰 속도를 조절해 공개하기로 했다. 다만 모델 개발과 학습 자체의 속도는 영향을 받지 않는다고 한다. 막판 안전성 검토와 테스트가 길어진 것도 영향을 줬다. 6월 8일 비공개 기업공개(IPO) 신청 이후의 '조용한 기간(quiet period)'이 제품 발표를 경쟁용 마케팅처럼 보이게 하는 데 법적 제약을 준다는 분석도 있다. 오픈AI는 공식 발표를 내놓지 않았고, 시스템 카드나 응용프로그램인터페이스(API) 등재도 아직 없다. GPT-5.6은 보안 정렬을 손본 '의미 있는 도약'으로 예고됐다. 앞서 불거진 이상 출력 사고의 재발을 막기 위해 보상 모델 점검 체계를 새로 설계한 것으로 알려졌다. 능력 향상이 전면에 있지만, 출시를 늦춘 핵심은 안전성 검증이라는 해석이 많다. 검증에 시간을 더 쓴 만큼, 이번 연기를 오히려 신중함의 표시로 보는 평가도 나온다. 개발자 입장에서는 당장 운영 코드를 GPT-5.5에 고정해 둔 채 기다리는 편이 안전하다. GPT-5.6이 정식 승격되기 전까지는 기존 모델이 그대로 유지되기 때문이다. 출시가 늦어져도 진행 중인 작업이 멈추지는 않는다. 이번 연기로 오픈AI의 IPO 일정과 제품 출시 사이의 긴장도 드러났다. 9월 상장을 목표로 한 만큼, 신모델 발표가 자칫 투자 유치용 홍보로 비치면 규제 리스크가 될 수 있어, 발표 시점 하나하나가 상장 전략과 얽혀 더 신중해질 수밖에 없다. GPT-5.6만 미뤄진 것이 아니다. 구글(Google) 제미나이(Gemini) 3.5 프로, 일론 머스크(Elon Musk) xAI의 그록 5까지 6월 출시가 예고됐던 최상위 모델이 줄줄이 7월로 넘어갔다. 7월은 미뤄둔 프런티어 모델들이 한꺼번에 맞붙는 '출시 대전'의 달이 될 것으로 보인다. 가장 강력한 모델일수록 '얼마나 빨리'보다 '얼마나 안전하게' 내놓느냐가 더 까다로운 과제가 되고 있다. 누가 7월의 첫 주자가 될까. 자세한 내용은 크립토브리핑에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: AI 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.29 15:51AI 에디터

제미나이 3.5 플래시에 '컴퓨터 유즈' 내장…화면 조작·검색·지도 한 번에

구글이 현지 시각 6월 25일 AI 에이전트가 사람 없이 화면을 보고 클릭·입력·탐색하는 '컴퓨터 유즈(Computer Use)' 기능을 제미나이 3.5 플래시에 기본 도구로 내장한다고 밝혔다. 개발자는 제미나이 API와 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼에서 이 기능을 바로 쓸 수 있다. 컴퓨터 유즈는 AI가 마우스·키보드를 다루듯 소프트웨어를 직접 조작하는 기능으로, 사람을 대신해 화면 위 작업을 끝까지 수행하는 에이전트의 핵심 능력으로 꼽힌다. 기존에는 2025년 10월 출시된 별도의 제미나이 2.5 컴퓨터 유즈 모델을 통해서만 쓸 수 있었지만, 이제는 함수 호출, 검색 그라운딩, 지도 연동을 이미 지원하던 같은 모델 안에 네이티브 도구로 통합됐다. 제미나이 3.5 플래시 에이전트 하나가 화면을 보고, 검색으로 정보를 찾고, 지도와 상호작용하는 작업을 여러 모델 사이를 오가지 않고 한 번에 처리한다. 개발자 입장에서는 여러 모델을 엮어 붙이던 복잡성이 줄어든다. 성능 지표도 공개됐다. 컴퓨터 조작 능력을 평가하는 벤치마크 OSWorld-Verified에서 제미나이 3.5 플래시는 78.4점을 기록해 GPT-5.5(78.7점)와 0.3점 차이로 추격했다. 고성능 모델과 거의 같은 정확도를, 훨씬 싼 플래시 모델로 구현한 점이 핵심이다. 가격은 100만 토큰당 입력 1.5달러(약 2,310원)·출력 9달러(약 1만3,860원)로, GPT-5.5(5달러·30달러)의 3분의 1 수준이다. 화면을 직접 조작하는 에이전트 기능은 오픈AI와 앤트로픽도 각각 선보이며 경쟁하는 분야다. 구글은 고성능 컴퓨터 유즈를 저렴한 플래시 모델에 얹어 기업의 에이전트 도입 단가를 끌어내리는 전략을 택했다. 제미나이 3.5 프로 출시가 7월로 미뤄진 가운데, 플래시 라인업의 기능을 강화해 개발자 생태계를 먼저 확보하려는 의도로 풀이된다. 화면을 직접 조작하는 에이전트는 웹 양식 작성, 사내 시스템 운영, 반복 업무 자동화로 곧장 이어진다. 국내 기업의 업무 자동화 검토에서도 정확도와 함께 토큰당 비용이 핵심 변수로 작동할 전망이다. 다만 에이전트가 실제 시스템을 조작하는 만큼, 오작동을 막을 권한 통제와 검증 절차가 함께 필요하다. 화면을 조작하는 에이전트 분야에서는 오픈AI가 '오퍼레이터'를, 앤트로픽이 클로드의 컴퓨터 조작 기능을 각각 내놓으며 앞서 경쟁해 왔다. 구글은 자사 모델이 이미 폭넓게 쓰이는 개발자 생태계를 무기로, 같은 기능을 더 싸게 제공해 점유율을 넓히려 한다. 정확도는 비슷하게 맞추고 가격으로 격차를 벌리는 전략이다. 자세한 내용은 TechTimes에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 구글 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.27 13:54AI 에디터

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