7월 29일 (수) AI 데일리 브리핑

소식 아티클 논문 인터뷰 팟캐스트

AI 랩 직원 1,178명이 프런티어 개발 속도를 조절할 수단을 미국 정부에 요구하는 Pacing the Frontier 서한에 서명했고, 문샷AI는 35억 달러를 조달해 기업가치 350억 달러가 됐습니다. Kimi K3 Max는 아레나의 풀스택 코드 아레나에서 1위에 올랐고, 1.56테라바이트 가중치는 이틀 만에 594기가 버전으로 줄었습니다.

오늘의 브리핑20

오전 7시

1
AI경제
Fish Audio가 5,200만 달러 시드 투자를 받고 음성 생성 모델 S2.1 Pro를 공개했습니다.
5초 음성만으로 음성 복제가 가능하며, Cartesia보다 2배 빠르고 ElevenLabs 대비 비용은 6분의 1 수준이라고 설명했습니다. 감정, 억양, 말의 속도도 단어 단위로 조절할 수 있다고 합니다. HeyGen, LiveKit, Retell 등 여러 AI 서비스에서도 이미 쓰고 있습니다.
5초 음성만으로 음성 복제가 가능하며, Cartesia보다 2배 빠르고 ElevenLabs 대비 비용은 6분의 1 수준이라고 설명했습니다.
감정, 억양, 말의 속도도 단어 단위로 조절할 수 있다고 합니다.
HeyGen, LiveKit, Retell 등 여러 AI 서비스에서도 이미 쓰고 있습니다.
AI 인사이트
Cartesia보다 2배 빠르고 ElevenLabs의 6분의 1 값이라는 비교를 앞세운 만큼, 음성 생성 경쟁은 성능에 더해 가격과 속도로 넓어지고 있습니다.
2
AI에이전트
구글이 Gemini API 관리형 에이전트에 환경 훅과 토큰 예산 상한, 크론 트리거를 붙였습니다.
에이전트를 API로 직접 돌리는 분들이 볼 만한 업데이트입니다. 기본 모델은 Gemini 3.6 Flash로 바뀌었고 무료 등급에서도 열렸습니다. 훅은 샌드박스 안에서 도구 호출 앞뒤에 내 스크립트를 돌리는 기능입니다. code_execution이나 write_file 앞에 게이트를 걸어 deny를 내면 그 호출이 취소되고, 거부 사유가 모델 대화 기록에 들어가 모델이 다른 방법을 찾습니다. 다만 문서를 보면 스크립트가 죽거나 시간을 넘기면 그대로 통과 처리됩니다. 에이전트에 파일 쓰기 권한이 있으면 hooks.json 자체를 고칠 수도 있어서, 강하게 막으려면 읽기 전용 저장소에서 설정을 마운트하라고 안내합니다. 에이전트를 실제 업무에 올릴 때 이런 운영 규칙 이야기가 점점 더 많아질 것 같습니다.
에이전트를 API로 직접 돌리는 분들이 볼 만한 업데이트입니다.
기본 모델은 Gemini 3.6 Flash로 바뀌었고 무료 등급에서도 열렸습니다.
훅은 샌드박스 안에서 도구 호출 앞뒤에 내 스크립트를 돌리는 기능입니다.
code_execution이나 write_file 앞에 게이트를 걸어 deny를 내면 그 호출이 취소되고, 거부 사유가 모델 대화 기록에 들어가 모델이 다른 방법을 찾습니다.
다만 문서를 보면 스크립트가 죽거나 시간을 넘기면 그대로 통과 처리됩니다.
에이전트에 파일 쓰기 권한이 있으면 hooks.json 자체를 고칠 수도 있어서, 강하게 막으려면 읽기 전용 저장소에서 설정을 마운트하라고 안내합니다.
에이전트를 실제 업무에 올릴 때 이런 운영 규칙 이야기가 점점 더 많아질 것 같습니다.
AI 인사이트
훅 스크립트가 죽거나 시간을 넘기면 그대로 통과되고 쓰기 권한이 있는 에이전트는 hooks.json까지 고칠 수 있어, 이 안전장치는 설정을 읽기 전용으로 둘 때 단단해집니다.
3
오픈AI
샘 알트만이 모델 증류(Distillation) 경쟁에 강한 자신감을 드러냈습니다.
오픈AI CEO인 그는 “하지만 이 판에서는 우리가 제대로 이길 수 있다고 봅니다”라며, 최고 성능의 모델을 가장 저렴하게 제공하는 경쟁에서 승리하겠다는 의지를 밝혔습니다. 거대한 모델 훈련비 충당에 대해서는 “앞으로 컴퓨팅 자원 대부분은 고객 추론 판매에 쓰일 거”라며 조 단위 매출을 통한 선순환 플라이휠을 제시했습니다. 증류 문제에 여유로운 이유로는 “어쩌면 지금 우리 진척에 너무 자신감이 있고 곧 나올 모델들에 대해서도 그런 걸지도 모릅니다”라며 차세대 모델의 기술 격차를 암시했습니다.
오픈AI CEO인 그는 “하지만 이 판에서는 우리가 제대로 이길 수 있다고 봅니다”라며, 최고 성능의 모델을 가장 저렴하게 제공하는 경쟁에서 승리하겠다는 의지를 밝혔습니다.
거대한 모델 훈련비 충당에 대해서는 “앞으로 컴퓨팅 자원 대부분은 고객 추론 판매에 쓰일 거”라며 조 단위 매출을 통한 선순환 플라이휠을 제시했습니다.
증류 문제에 여유로운 이유로는 “어쩌면 지금 우리 진척에 너무 자신감이 있고 곧 나올 모델들에 대해서도 그런 걸지도 모릅니다”라며 차세대 모델의 기술 격차를 암시했습니다.
AI 인사이트
증류를 걱정하지 않는 근거가 아직 나오지 않은 모델에 걸려 있습니다. 추론 판매로 도는 플라이휠이 실제로 도는지가 관건입니다.
원문 보기youtube.com
4
AI정책
AI 랩 직원 1,178명이 Pacing the Frontier에 서명했습니다.
먼저 주요 AI 기업들이 AI 연구 자체의 자동화에 근접했다고 봅니다. 그러면 능력 발전이 사람이 이해하고 통제할 수 있는 범위를 넘어 빨라질 위험이 실제로 있다는 것입니다. 위험에 대응하고 감독을 세우려면 시간을 벌 선택지가 필요한데, 어느 기업도 어느 나라도 혼자서는 못 늦춥니다. 먼저 늦추는 쪽만 경쟁에서 밀리기 때문입니다. 게다가 지금 세계에는 프런티어 전체의 속도를 의도적으로 조절할 기술적, 제도적 수단이 아예 없기 때문에 미국 정부가 국제적 노력을 지원해 그 수단을 만들어달라는 것입니다. 오픈AI 수석과학자 야콥 파초키와 앤트로픽 다리오 아모데이가 서명했고, 두 회사는 공식 계정으로 지지를 밝혔습니다. 반대도 곧바로 붙었습니다. 중국 랩에서는 아무도 서명하지 않았고, 반대 성명 사이트가 따로 열렸습니다. 속도를 늦출 수단을 누가 쥐느냐를 두고 논쟁이 이어질 것 같습니다.
먼저 주요 AI 기업들이 AI 연구 자체의 자동화에 근접했다고 봅니다.
그러면 능력 발전이 사람이 이해하고 통제할 수 있는 범위를 넘어 빨라질 위험이 실제로 있다는 것입니다.
위험에 대응하고 감독을 세우려면 시간을 벌 선택지가 필요한데, 어느 기업도 어느 나라도 혼자서는 못 늦춥니다.
먼저 늦추는 쪽만 경쟁에서 밀리기 때문입니다.
게다가 지금 세계에는 프런티어 전체의 속도를 의도적으로 조절할 기술적, 제도적 수단이 아예 없기 때문에 미국 정부가 국제적 노력을 지원해 그 수단을 만들어달라는 것입니다.
오픈AI 수석과학자 야콥 파초키와 앤트로픽 다리오 아모데이가 서명했고, 두 회사는 공식 계정으로 지지를 밝혔습니다.
반대도 곧바로 붙었습니다.
중국 랩에서는 아무도 서명하지 않았고, 반대 성명 사이트가 따로 열렸습니다.
속도를 늦출 수단을 누가 쥐느냐를 두고 논쟁이 이어질 것 같습니다.
AI 인사이트
먼저 늦추는 쪽이 밀린다는 구조를 인정하고 정부에 수단을 맡긴 서한입니다. 중국 랩에서는 아무도 서명하지 않아, 국제 공조를 요구하는 서한의 약점으로 남습니다.
원문 보기pacingthefrontier.com
5
오픈AI
오픈AI가 Codex Security CLI를 오픈소스로 공개했습니다.
저장소를 훑어 취약점을 찾고, 진짜인지 검증하고, 수정안까지 내줍니다. 쓸모는 반복에서 나옵니다. 커밋 전 훅으로 걸면 바뀐 부분만 검사하고, CI에서는 심각도 기준을 넘길 때 빌드를 떨어뜨립니다. 이전 스캔과 대조해 고쳐진 항목과 다시 열린 항목도 구분해 줍니다. 결과를 SARIF로 뽑으면 쓰던 보안 도구에 그대로 들어갑니다. 기본 모델은 gpt-5.6-sol에 추론 강도가 extra-high로 잡혀 있습니다. 저장소 하나 전체 스캔에 수십 분이 걸린다고 문서에 적혀 있고, 사용량이 크게 빠진다는 후기도 벌써 올라옵니다. 초기 공개라 스캔이 중간에 멈춘다는 보고도 나옵니다. 큰 저장소부터 통째로 돌리는 대신 변경분에 먼저 걸어 보는 편이 좋을 것 같습니다.
저장소를 훑어 취약점을 찾고, 진짜인지 검증하고, 수정안까지 내줍니다.
쓸모는 반복에서 나옵니다.
커밋 전 훅으로 걸면 바뀐 부분만 검사하고, CI에서는 심각도 기준을 넘길 때 빌드를 떨어뜨립니다.
이전 스캔과 대조해 고쳐진 항목과 다시 열린 항목도 구분해 줍니다.
결과를 SARIF로 뽑으면 쓰던 보안 도구에 그대로 들어갑니다.
기본 모델은 gpt-5.6-sol에 추론 강도가 extra-high로 잡혀 있습니다.
저장소 하나 전체 스캔에 수십 분이 걸린다고 문서에 적혀 있고, 사용량이 크게 빠진다는 후기도 벌써 올라옵니다.
초기 공개라 스캔이 중간에 멈춘다는 보고도 나옵니다.
큰 저장소부터 통째로 돌리는 대신 변경분에 먼저 걸어 보는 편이 좋을 것 같습니다.
AI 인사이트
훅과 CI에 걸어 변경분만 검사할 때 값이 나오는 도구입니다. 전체 스캔에 드는 시간과 사용량을 먼저 재 보는 편이 좋습니다.
원문 보기github.com
6
중국AI
아레나의 풀스택 코드 아레나에서 Kimi K3 Max가 1위를 차지했습니다.
GPT-5.6 Sol xHigh가 2위, Claude Fable 5가 3위입니다. 이번 성적은 화면에 더해 데이터베이스, API 연동, 배포까지 포함한 앱을 끝까지 만들게 한 뒤 사람이 고르는 방식으로 냈습니다. 다만 아레나는 인기투표식 느낌이 강한 사이트고, 긴 호흡의 개발보다 짧은 결과물을 내기 쉬운 구조입니다. 짧은 풀스택 산출물에 한정해 오픈웨이트가 폐쇄형 최상위와 나란히 올라온 신호로 보는 편이 좋겠지만, 그래도 오픈웨이트 모델의 성장 속도는 상당합니다.
GPT-5.6 Sol xHigh가 2위, Claude Fable 5가 3위입니다.
이번 성적은 화면에 더해 데이터베이스, API 연동, 배포까지 포함한 앱을 끝까지 만들게 한 뒤 사람이 고르는 방식으로 냈습니다.
다만 아레나는 인기투표식 느낌이 강한 사이트고, 긴 호흡의 개발보다 짧은 결과물을 내기 쉬운 구조입니다.
짧은 풀스택 산출물에 한정해 오픈웨이트가 폐쇄형 최상위와 나란히 올라온 신호로 보는 편이 좋겠지만, 그래도 오픈웨이트 모델의 성장 속도는 상당합니다.
AI 인사이트
사람이 고르는 인기투표 방식이고 짧은 산출물에 유리한 구조라는 한계가 있지만, 오픈웨이트 모델이 GPT-5.6 Sol과 Claude Fable 5를 앞선 순위입니다.
자세히 읽기
7
AI연구
릴리안 웽이 씽킹머신즈를 떠난 이틀 뒤 오픈AI로 돌아간다는 보도가 나왔습니다.
이틀 전 씽킹머신즈를 떠난 이유가 건강이었던 만큼, 바로 복귀하는 것은 앞뒤가 맞지 않습니다. 맡는 주제도 공교롭습니다. AI로 새 모델을 만드는 재귀적 자기개선인데, 웽이 7월 4일 블로그에 올린 글이 바로 하네스가 AI 자기개선의 출발점이라는 내용이었습니다. 모델은 한 줄도 안 고치고 이 껍데기만 바꿔 SWE-bench 점수가 20%에서 50%로 뛴 사례를 들었습니다. 3년 전 에이전트 공식을 퍼뜨린 사람이 그 공식을 고쳐 쓴 다음 그 주제를 직접 하러 갑니다. 물론 연구가 곧바로 제품으로 이어지지는 않습니다. 다만 중심 연구자를 다시 영입해 이 분야를 맡겼다는 것 자체는, 오픈AI 내부에서 재귀적 자기개선을 중요한 연구 축으로 보고 있다는 신호로 해석할 여지가 있어 보입니다.
이틀 전 씽킹머신즈를 떠난 이유가 건강이었던 만큼, 바로 복귀하는 것은 앞뒤가 맞지 않습니다.
맡는 주제도 공교롭습니다.
AI로 새 모델을 만드는 재귀적 자기개선인데, 웽이 7월 4일 블로그에 올린 글이 바로 하네스가 AI 자기개선의 출발점이라는 내용이었습니다.
모델은 한 줄도 안 고치고 이 껍데기만 바꿔 SWE-bench 점수가 20%에서 50%로 뛴 사례를 들었습니다.
3년 전 에이전트 공식을 퍼뜨린 사람이 그 공식을 고쳐 쓴 다음 그 주제를 직접 하러 갑니다.
물론 연구가 곧바로 제품으로 이어지지는 않습니다.
다만 중심 연구자를 다시 영입해 이 분야를 맡겼다는 것 자체는, 오픈AI 내부에서 재귀적 자기개선을 중요한 연구 축으로 보고 있다는 신호로 해석할 여지가 있어 보입니다.
AI 인사이트
건강을 이유로 떠난 지 이틀 만의 복귀라 설명이 앞뒤로 맞지 않습니다. 맡는 주제는 웽이 7월 4일 글에서 다룬 재귀적 자기개선입니다.
8
AI에이전트
Tavus가 대화만으로 AI 동료를 만드는 PAL Maker를 내놨습니다.
원하는 걸 말로 설명하면 Charlie라는 제작용 AI가 성격과 얼굴, 목소리, 넘지 않을 선까지 대신 설정해 줍니다. 영상 1분이면 얼굴과 목소리를 복제하고, 대화가 끝나도 나를 기억하고, 문서를 올리면 거기서만 답합니다. 최근 들어 초개인화 시장이 본격적으로 시작되려는 조짐이 보이는 것 같습니다. 작년에 챗봇이 에이전트로 넘어갈 때와 비슷한 흐름 같습니다. 처음엔 데모였다가, 노코드 도구가 깔리자 갑자기 다들 만들기 시작했습니다. 그 단계가 이번엔 개인화에서 반복되는 것 같습니다. 남이 만든 비서를 쓰는 대신 내 상황을 아는 비서를 직접 만드는 방향입니다. 물론 화면 속 얼굴과 대화하는 방식이 정착할지는 아직 확인되지 않았습니다.
원하는 걸 말로 설명하면 Charlie라는 제작용 AI가 성격과 얼굴, 목소리, 넘지 않을 선까지 대신 설정해 줍니다.
영상 1분이면 얼굴과 목소리를 복제하고, 대화가 끝나도 나를 기억하고, 문서를 올리면 거기서만 답합니다.
최근 들어 초개인화 시장이 본격적으로 시작되려는 조짐이 보이는 것 같습니다.
작년에 챗봇이 에이전트로 넘어갈 때와 비슷한 흐름 같습니다.
처음엔 데모였다가, 노코드 도구가 깔리자 갑자기 다들 만들기 시작했습니다.
그 단계가 이번엔 개인화에서 반복되는 것 같습니다.
남이 만든 비서를 쓰는 대신 내 상황을 아는 비서를 직접 만드는 방향입니다.
물론 화면 속 얼굴과 대화하는 방식이 정착할지는 아직 확인되지 않았습니다.
AI 인사이트
에이전트 때처럼 노코드 제작 도구가 깔리면서 만드는 사람이 늘어나는 순서가 개인화에서 반복되고 있습니다.
9
AI정책
미국 통신 당국 FCC가 외국산 첨단 로봇과 연결형 전력 인버터를 커버드 리스트에 올렸습니다.
FCC는 전자장비가 미국 안에서 팔리려면 거쳐야 하는 인증 창구입니다. 이 리스트에 오르면 새 모델 인증이 막혀 수입과 판매가 끊깁니다. 올린 이유는 둘 다 원격 연결을 갖기 때문입니다. 로봇은 감시와 원격 장악, 인버터는 태양광이나 배터리를 전력망에 붙이는 장치라 전력 차단과 데이터 유출 위험이 있다고 봤습니다. 화웨이식 회사 지정에서 외국산 카테고리 통째 차단으로 넓힌 조치고, 기존 인증 모델은 그대로입니다. 현대차 소유 보스턴 다이나믹스처럼 미국에서 만드는 제품은 원칙적으로 빠지고, 한국에서 만든 새 모델은 국방부 조건부 승인이 필요합니다.
FCC는 전자장비가 미국 안에서 팔리려면 거쳐야 하는 인증 창구입니다.
이 리스트에 오르면 새 모델 인증이 막혀 수입과 판매가 끊깁니다.
올린 이유는 둘 다 원격 연결을 갖기 때문입니다.
로봇은 감시와 원격 장악, 인버터는 태양광이나 배터리를 전력망에 붙이는 장치라 전력 차단과 데이터 유출 위험이 있다고 봤습니다.
화웨이식 회사 지정에서 외국산 카테고리 통째 차단으로 넓힌 조치고, 기존 인증 모델은 그대로입니다.
현대차 소유 보스턴 다이나믹스처럼 미국에서 만드는 제품은 원칙적으로 빠지고, 한국에서 만든 새 모델은 국방부 조건부 승인이 필요합니다.
AI 인사이트
특정 회사를 지정하던 방식에서 외국산 카테고리 전체를 막는 방식으로 넓어져, 원산지가 심사 기준이 됩니다. 한국에서 만든 새 모델은 국방부 조건부 승인을 받아야 들어갈 수 있습니다.
원문 보기fcc.gov
10
구글
구글 딥마인드가 노벨상을 받은 알파폴드 팀을 사실상 해체했습니다.
원 논문 저자 대부분이 지난 1년 사이 제미나이 기반 과제, 효소 설계, 유전체, 핵융합 쪽으로 재배치됐고, 약 4분의 1은 회사를 떠났습니다. 공동 개발자 존 점퍼는 이미 6월에 앤트로픽으로 옮겼습니다. 단백질 구조라는 한 문제를 풀던 조직을, 여러 과학 과제를 돕는 범용 AI 체계로 옮기는 그림입니다. 알파폴드 자체는 유지하되, 다음 버전 개발의 주력은 아이소모픽과 제미나이 쪽으로 옮겨 갈 수 있습니다.
원 논문 저자 대부분이 지난 1년 사이 제미나이 기반 과제, 효소 설계, 유전체, 핵융합 쪽으로 재배치됐고, 약 4분의 1은 회사를 떠났습니다.
공동 개발자 존 점퍼는 이미 6월에 앤트로픽으로 옮겼습니다.
단백질 구조라는 한 문제를 풀던 조직을, 여러 과학 과제를 돕는 범용 AI 체계로 옮기는 그림입니다.
알파폴드 자체는 유지하되, 다음 버전 개발의 주력은 아이소모픽과 제미나이 쪽으로 옮겨 갈 수 있습니다.
AI 인사이트
단백질 구조 하나를 풀던 조직을 여러 과학 과제를 돕는 범용 체계로 재배치했습니다. 노벨상을 받은 팀이라도 조직 형태는 그대로 남지 않았습니다.
11
로보틱스
월드랩스가 로봇을 시뮬레이션에서 훈련시키는 R2S2R 엔진을 공개했습니다.
SceniX와 합쳐 만든 R2S2R 엔진은 실제 작업 하나를 시뮬레이션으로 옮긴 뒤, 보이는 모습에 더해 로봇이 만졌을 때 어떻게 움직이는지까지 맞춰 복제합니다. 그 안에서 현실 데이터 없이 정책을 학습해 여러 로봇에 바로 옮겼고, 케이블 조작·박스 포장 같은 과제에서 개입 없이 한 시간 가까이 돌렸다고 밝혔습니다. 언어 모델은 웹 데이터가 넘치지만 로봇은 하드웨어 시간이 병목입니다. 이 루프가 닫히면 학습 속도가 현실 시계에서 컴퓨트 타임으로 옮겨갈 수 있습니다.
SceniX와 합쳐 만든 R2S2R 엔진은 실제 작업 하나를 시뮬레이션으로 옮긴 뒤, 보이는 모습에 더해 로봇이 만졌을 때 어떻게 움직이는지까지 맞춰 복제합니다.
그 안에서 현실 데이터 없이 정책을 학습해 여러 로봇에 바로 옮겼고, 케이블 조작·박스 포장 같은 과제에서 개입 없이 한 시간 가까이 돌렸다고 밝혔습니다.
언어 모델은 웹 데이터가 넘치지만 로봇은 하드웨어 시간이 병목입니다.
이 루프가 닫히면 학습 속도가 현실 시계에서 컴퓨트 타임으로 옮겨갈 수 있습니다.
AI 인사이트
로봇 학습의 병목은 하드웨어를 실제로 돌리는 시간인데, 시뮬레이션에서 배운 정책을 여러 로봇에 바로 옮길 수 있으면 그 시간을 컴퓨트로 대신합니다. 만졌을 때의 반응까지 맞췄다는 주장이 검증 대상입니다.
원문 보기worldlabs.ai
12
AI경제
문샷 AI가 35억 달러를 조달해 기업가치 350억 달러가 됐습니다.
목표는 10~20억 달러였는데 두 배 가까이 들어왔고, 딥시크에도 넣은 국가 AI 산업투자펀드가 리드로 붙었습니다. 돈이 이렇게 몰린 이유는 매출 곡선보다 병목 쪽에 있습니다. K3는 출시 이틀 만에 GPU 용량이 한계에 닿아 신규 구독을 잠갔습니다. 6월 ARR 3억 달러(4월 2억 달러)는 팔 수 있는 만큼 판 숫자는 아닙니다. 100만 토큰 출력 15달러로 수요는 이미 확보했으니, 매출을 더 키우려면 컴퓨트부터 사야 하는 구조입니다. 500억 달러 프리머니 라운드와 홍콩 IPO 얘기가 벌써 도는 것도 이 순서 때문으로 보입니다.
목표는 10~20억 달러였는데 두 배 가까이 들어왔고, 딥시크에도 넣은 국가 AI 산업투자펀드가 리드로 붙었습니다.
돈이 이렇게 몰린 이유는 매출 곡선보다 병목 쪽에 있습니다.
K3는 출시 이틀 만에 GPU 용량이 한계에 닿아 신규 구독을 잠갔습니다.
6월 ARR 3억 달러(4월 2억 달러)는 팔 수 있는 만큼 판 숫자는 아닙니다.
100만 토큰 출력 15달러로 수요는 이미 확보했으니, 매출을 더 키우려면 컴퓨트부터 사야 하는 구조입니다.
500억 달러 프리머니 라운드와 홍콩 IPO 얘기가 벌써 도는 것도 이 순서 때문으로 보입니다.
AI 인사이트
매출 곡선보다 컴퓨트 병목이 돈을 부른 라운드입니다. 팔 수 있는 만큼 팔지 못한 숫자였다는 점이 다음 조달 이야기로 이어집니다.
원문 보기bloomberg.com
13
AI연구
텐센트가 답변 속도를 2배 넘게 올리는 학습 프레임워크 AngelSpec을 오픈소스로 공개했습니다.
지금 AI는 글자 하나를 쓸 때마다 거대한 모델을 처음부터 끝까지 한 번 훑습니다. 답변이 한 글자씩 또르르 나오는 이유가 여기 있습니다. 그래서 옆에 가벼운 보조 모델을 붙였습니다. 보조 모델이 다음에 올 단어 몇 개를 미리 적어 두면, 메인 모델은 그게 맞는지만 한 번에 확인합니다. 확인은 여러 개를 같이 해도 한 개 쓰는 것과 비용이 비슷합니다. 보조 모델이 맞힌 만큼은 메인 모델이 일을 건너뛰고, 틀린 지점부터는 메인 모델이 직접 씁니다. 그래서 답 내용은 달라지지 않고 속도만 빨라집니다.
지금 AI는 글자 하나를 쓸 때마다 거대한 모델을 처음부터 끝까지 한 번 훑습니다.
답변이 한 글자씩 또르르 나오는 이유가 여기 있습니다.
그래서 옆에 가벼운 보조 모델을 붙였습니다.
보조 모델이 다음에 올 단어 몇 개를 미리 적어 두면, 메인 모델은 그게 맞는지만 한 번에 확인합니다.
확인은 여러 개를 같이 해도 한 개 쓰는 것과 비용이 비슷합니다.
보조 모델이 맞힌 만큼은 메인 모델이 일을 건너뛰고, 틀린 지점부터는 메인 모델이 직접 씁니다.
그래서 답 내용은 달라지지 않고 속도만 빨라집니다.
AI 인사이트
답 내용은 그대로 두고 속도만 올리는 방식이라 채택 장벽이 낮습니다. 추론 원가를 깎는 경쟁이 학습 프레임워크 쪽으로 번지고 있습니다.
원문 보기github.com
14
AI정책
독파모 8월 선발은 SK가 빠지고 업스테이지·모티프·LG가 될 것으로 봅니다.
개인적인 생각입니다. 업스테이지는 정부 지원으로 모델을 계속 훈련하고 자체 기술력도 쌓으면서 기업가치를 높인 뒤, 장기적으로는 투자를 받으며 글로벌 정부망으로 갈 가능성이 높아 보입니다. 반면 SK나 LG는 정부 조달망을 노리고, 네이버처럼 독자 모델 개발은 접고 국내 NPU를 적극 활용하는 방향으로 갈 것 같습니다(정부가 혜택을 많이 줄 것 같습니다). 모티프는 프리뷰 이후 아직 크게 나온 게 없어서 업스테이지와 비슷한 경로를 탈 것 같습니다. 8월 선발에서는 SK가 떨어지고 업스테이지, 모티프, LG가 되고, 최종 조달망에는 LG·SK·업스테이지를 넣고, 모티프는 도메인 특화 쪽으로 하나 빼 줄 것 같습니다. 정부가 기업들 지분을 잘 받고 있을지는 모르겠습니다.
개인적인 생각입니다.
업스테이지는 정부 지원으로 모델을 계속 훈련하고 자체 기술력도 쌓으면서 기업가치를 높인 뒤, 장기적으로는 투자를 받으며 글로벌 정부망으로 갈 가능성이 높아 보입니다.
반면 SK나 LG는 정부 조달망을 노리고, 네이버처럼 독자 모델 개발은 접고 국내 NPU를 적극 활용하는 방향으로 갈 것 같습니다(정부가 혜택을 많이 줄 것 같습니다).
모티프는 프리뷰 이후 아직 크게 나온 게 없어서 업스테이지와 비슷한 경로를 탈 것 같습니다.
8월 선발에서는 SK가 떨어지고 업스테이지, 모티프, LG가 되고, 최종 조달망에는 LG·SK·업스테이지를 넣고, 모티프는 도메인 특화 쪽으로 하나 빼 줄 것 같습니다.
정부가 기업들 지분을 잘 받고 있을지는 모르겠습니다.
AI 인사이트
개인 전망이라 결론보다 정부 조달망과 글로벌 진출로 갈라지는 경로 구분을 따져 볼 만합니다.
15
오픈AI
샘 알트만이 로봇공학의 챗GPT 모먼트가 2~3년 안에 올 것이라고 내다봤습니다.
오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 “로봇공학의 챗GPT 모먼트는 2~3년 안에 올 거라고 봅니다”라며 피지컬 AI의 빠른 도래를 예견했습니다. 그는 소프트웨어 영역의 지능 자동화에 맞춰 물리적 노동(Robotics) 역시 함께 자동화돼야 한다고 강조했습니다. 그렇지 못해 인간이 클라우드 속 AI의 단순 ‘손발’ 역할에 머물게 된다면 매우 심각한 문제가 될 것이라는 분석입니다. 알트만이 말하는 로봇공학의 ‘챗GPT 모먼트’는 연출된 영상을 보는 수준을 넘어, 사용자가 직접 명령을 입력하면 로봇이 현실에서 엄청난 과업을 즉시 수행해 내는 경험을 가리킵니다.
오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 “로봇공학의 챗GPT 모먼트는 2~3년 안에 올 거라고 봅니다”라며 피지컬 AI의 빠른 도래를 예견했습니다.
그는 소프트웨어 영역의 지능 자동화에 맞춰 물리적 노동(Robotics) 역시 함께 자동화돼야 한다고 강조했습니다.
그렇지 못해 인간이 클라우드 속 AI의 단순 ‘손발’ 역할에 머물게 된다면 매우 심각한 문제가 될 것이라는 분석입니다.
알트만이 말하는 로봇공학의 ‘챗GPT 모먼트’는 연출된 영상을 보는 수준을 넘어, 사용자가 직접 명령을 입력하면 로봇이 현실에서 엄청난 과업을 즉시 수행해 내는 경험을 가리킵니다.
AI 인사이트
연출된 영상 대신 사용자가 명령하면 로봇이 현실에서 바로 수행하는 경험을 기준으로 삼아, 2~3년 뒤에 맞았는지 확인할 수 있는 예측입니다.
원문 보기youtube.com
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중국AI
vLLM이 Kimi K3에서 배치 1 기준 초당 464토큰을 기록했다고 밝혔습니다.
문샷AI는 16일 모델을 공개하고 27일 가중치를 배포했는데, 이 간격을 먼저 제안한 쪽이 vLLM이었습니다. 2.8조 파라미터 모델은 토큰을 하나씩 생성하면 GB300에서도 초당 약 118토큰 수준인데, 여기에 가벼운 초안 모델이 여러 토큰을 먼저 제안하고 본 모델이 이를 한 번에 검증하는 방식을 적용해 속도를 3배 이상 끌어올렸습니다. 코딩처럼 다음 토큰을 예측하기 쉬운 작업은 본 모델이 한 번 검증할 때 평균 4.73개의 토큰을 한꺼번에 승인합니다. 반면 창작은 평균 2.61개만 승인해 속도 이득이 줄어듭니다. 같은 칩과 같은 모델이라도 어떤 작업을 시키느냐에 따라 체감 속도가 크게 달라집니다. 배치 1은 에이전트처럼 혼자 긴 작업을 수행할 때 사용자가 기다리는 시간을 그대로 나타내는 지표입니다.
문샷AI는 16일 모델을 공개하고 27일 가중치를 배포했는데, 이 간격을 먼저 제안한 쪽이 vLLM이었습니다.
2.8조 파라미터 모델은 토큰을 하나씩 생성하면 GB300에서도 초당 약 118토큰 수준인데, 여기에 가벼운 초안 모델이 여러 토큰을 먼저 제안하고 본 모델이 이를 한 번에 검증하는 방식을 적용해 속도를 3배 이상 끌어올렸습니다.
코딩처럼 다음 토큰을 예측하기 쉬운 작업은 본 모델이 한 번 검증할 때 평균 4.73개의 토큰을 한꺼번에 승인합니다.
반면 창작은 평균 2.61개만 승인해 속도 이득이 줄어듭니다.
같은 칩과 같은 모델이라도 어떤 작업을 시키느냐에 따라 체감 속도가 크게 달라집니다.
배치 1은 에이전트처럼 혼자 긴 작업을 수행할 때 사용자가 기다리는 시간을 그대로 나타내는 지표입니다.
AI 인사이트
같은 칩과 같은 모델에서도 작업 성격에 따라 체감 속도가 갈립니다. 배치 1 지표를 앞세운 점이 에이전트 사용을 겨냥한 선택입니다.
자세히 읽기 원문 보기vllm.ai
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중국AI
Kimi K3 가중치 1.56테라바이트가 풀린 지 이틀 만에 594기가로 줄인 버전이 나왔습니다.
문샷AI가 27일 가중치를 푼 뒤, Unsloth가 1비트로 눌러 용량을 62% 줄이면서 원본 대비 정확도 78.9%를 지켰습니다. 여기서 볼 것은 이 작업을 모델 만든 쪽이 하지 않았다는 점입니다. 같은 며칠 사이 vLLM은 초안 모델을 붙여 생성 속도를 3배로 올렸고, 개인 기여자가 올린 커널 개선은 하루 만에 본체에 흡수됐습니다. 가중치를 여는 순간 최적화를 전 세계가 나눠서 대신 해 줍니다. 다만 아무나 되는 일은 아닙니다. 다른 팀이 만든 1비트는 618기가로 더 큰데도 품질 지표가 21배 나쁩니다. 어떤 층을 얼마나 깎을지 고르는 보정 노하우가 결과를 가릅니다. 로컬이라는 말도 594기가 버전은 메모리가 610기가쯤 있어야 제 속도가 나옵니다. 발표 2주 만에 프런티어급 모델이 워크스테이션까지 내려왔습니다. 폐쇄형 API의 값은 이 곡선이 정하게 될 것 같습니다.
문샷AI가 27일 가중치를 푼 뒤, Unsloth가 1비트로 눌러 용량을 62% 줄이면서 원본 대비 정확도 78.9%를 지켰습니다.
여기서 볼 것은 이 작업을 모델 만든 쪽이 하지 않았다는 점입니다.
같은 며칠 사이 vLLM은 초안 모델을 붙여 생성 속도를 3배로 올렸고, 개인 기여자가 올린 커널 개선은 하루 만에 본체에 흡수됐습니다.
가중치를 여는 순간 최적화를 전 세계가 나눠서 대신 해 줍니다.
다만 아무나 되는 일은 아닙니다.
다른 팀이 만든 1비트는 618기가로 더 큰데도 품질 지표가 21배 나쁩니다.
어떤 층을 얼마나 깎을지 고르는 보정 노하우가 결과를 가릅니다.
로컬이라는 말도 594기가 버전은 메모리가 610기가쯤 있어야 제 속도가 나옵니다.
발표 2주 만에 프런티어급 모델이 워크스테이션까지 내려왔습니다.
폐쇄형 API의 값은 이 곡선이 정하게 될 것 같습니다.
AI 인사이트
가중치를 여는 순간 최적화를 밖에서 대신 해 준다는 사례입니다. 다만 보정 노하우가 결과를 가르니 아무 팀이나 되는 일은 아닙니다.
자세히 읽기 원문 보기unsloth.ai
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xAI
xAI가 음성 모델 Grok Voice Think Fast 2.0을 공개했습니다.
이 계열의 특징은 말하면서 동시에 생각한다는 점입니다. 보통 음성 모델은 추론을 끝낸 다음 입을 열기 때문에 똑똑해질수록 대답이 늦어집니다. 이 모델은 말하는 중에 추론을 병행해 지연 없이 판단을 붙입니다. 이번엔 추론에 쓰는 토큰을 이전 버전의 0.4배로 줄여서, 도구 호출이 첫 문장이 끝나기도 전에 실행됩니다. 첫 소리가 나오기까지 걸리는 시간은 1.25초에서 0.70초로 내려갔습니다. 다만 음성 추론 점수는 97.1에서 97.2로 거의 그대로이고, 오른 것은 말을 끊지 않고 주고받는 능력입니다. 1.0 때는 스타링크 상담에서 70%를 상담원 없이 해결했다는 수치를 냈는데, 이번엔 크게 올랐다고만 적었습니다.
이 계열의 특징은 말하면서 동시에 생각한다는 점입니다.
보통 음성 모델은 추론을 끝낸 다음 입을 열기 때문에 똑똑해질수록 대답이 늦어집니다.
이 모델은 말하는 중에 추론을 병행해 지연 없이 판단을 붙입니다.
이번엔 추론에 쓰는 토큰을 이전 버전의 0.4배로 줄여서, 도구 호출이 첫 문장이 끝나기도 전에 실행됩니다.
첫 소리가 나오기까지 걸리는 시간은 1.25초에서 0.70초로 내려갔습니다.
다만 음성 추론 점수는 97.1에서 97.2로 거의 그대로이고, 오른 것은 말을 끊지 않고 주고받는 능력입니다.
1.0 때는 스타링크 상담에서 70%를 상담원 없이 해결했다는 수치를 냈는데, 이번엔 크게 올랐다고만 적었습니다.
AI 인사이트
추론 점수는 0.1점 오르는 데 그쳤고, 첫 소리까지의 시간은 1.25초에서 0.70초로 줄었습니다. 이번 개선은 지능보다 대화 흐름 쪽에 몰려 있습니다.
원문 보기x.ai
19
AI
트럼프 대통령이 미국이 AI 분야에서 “세계 1위 초강대국”이 돼야 한다고 말했습니다.
도널드 트럼프 대통령은 미국의 목표가 미래를 지배하는 것이어야 하며, 인공지능(AI) 분야에서 "세계 1위 초강대국(number one superpower)"이 돼야 한다고 강조했습니다. 그는 AI 기술의 파급력에 대해 “이것은 인터넷보다 크며, 지금까지 그 누구도 본 적 없는 가장 거대한 것”이라고 평가했습니다. 또한 글로벌 기술 패권 경쟁을 언급하며, “이 경쟁에서 승리하는 자가 모든 것을 거머쥐게 될 것”이라며 AI 주도권 확보가 미래 경제와 국가 생존의 중심임을 피력했습니다.
도널드 트럼프 대통령은 미국의 목표가 미래를 지배하는 것이어야 하며, 인공지능(AI) 분야에서 "세계 1위 초강대국(number one superpower)"이 돼야 한다고 강조했습니다.
그는 AI 기술의 파급력에 대해 “이것은 인터넷보다 크며, 지금까지 그 누구도 본 적 없는 가장 거대한 것”이라고 평가했습니다.
또한 글로벌 기술 패권 경쟁을 언급하며, “이 경쟁에서 승리하는 자가 모든 것을 거머쥐게 될 것”이라며 AI 주도권 확보가 미래 경제와 국가 생존의 중심임을 피력했습니다.
AI 인사이트
승자가 다 가진다는 틀로 말하면 정책은 속도 쪽으로 기웁니다. 안전 논의가 뒤로 밀리는 조건이 여기서 만들어집니다.
원문 보기youtube.com
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AI에이전트
Cursor가 아이패드 앱을 출시했습니다.
아이폰에서 제공하던 AI 코딩 기능을 더 큰 화면에서 사용할 수 있으며, 에이전트와 함께 작업하기에 적합한 환경을 제공합니다. 이번 업데이트에서는 받은 편지함(Inbox) 기능과 함께 PR(Pull Request) 전체를 검토할 수 있는 기능도 추가됐습니다. 댓글, 체크 결과, 승인 여부까지 모바일에서 확인하고 병합할 수 있습니다. Cursor 측은 현재 안드로이드 앱도 준비 중이라고 밝혔습니다.
아이폰에서 제공하던 AI 코딩 기능을 더 큰 화면에서 사용할 수 있으며, 에이전트와 함께 작업하기에 적합한 환경을 제공합니다.
이번 업데이트에서는 받은 편지함(Inbox) 기능과 함께 PR(Pull Request) 전체를 검토할 수 있는 기능도 추가됐습니다.
댓글, 체크 결과, 승인 여부까지 모바일에서 확인하고 병합할 수 있습니다.
Cursor 측은 현재 안드로이드 앱도 준비 중이라고 밝혔습니다.
AI 인사이트
코드 작성보다 PR 검토와 승인이 먼저 모바일로 내려왔습니다. 에이전트가 짜고 사람이 확인하는 분업을 앞세운 구성입니다.

오늘 한 마디

AI 정리

〈국내 최대 688B 모델은 무료, SK는 메모리와 데이터센터로 돈을 법니다〉는 SK텔레콤이 상업적 이용을 막지 않는 아파치 2.0 라이선스로 공개한 A.X K2를 다룹니다. 같은 날 SK하이닉스는 2분기 영업이익률 76%를 발표했습니다.

인사이트와 「오늘 한 마디」는 그날 올린 글을 AI가 정리한 것이라 사실과 다를 수 있어요. 소식 본문과 출처는 사람이 확인했어요.

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