8월 25일 (화) AI 데일리 브리핑

소식 아티클 논문 인터뷰 팟캐스트

애플이 첫 2nm 칩을 넣은 M6 맥미니와 512GB 메모리의 M5 Ultra 맥스튜디오를 공개했고, 퍼플렉시티는 DGX Spark에서 모델과 실행 환경을 모두 로컬로 돌리는 Portable Computer를 내놨습니다. Cursor가 배포한 Grok Bot 0.18.0에는 런타임 소스맵이 남아 있어 클라이언트 코드가 복원됐습니다.

오늘의 브리핑9

오전 7시

1
AI연구
리처드 서튼과 쿠람 자베드가 1조 파라미터 모델을 20W로 돌리는 지능이 도달 가능하다고 했습니다.
강화학습의 대가 리처드 서튼(Rich Sutton)과 쿠람 자베드(Khurram Javed)는 1조 개 파라미터 모델을 인간의 뇌 수준인 ‘20W’ 전력으로 구동하는 초고효율 지능이 “충분히 도달 가능한 범위”에 있다고 밝혔습니다. 현재 하드웨어로는 1조 개 매개변수를 메모리에 올리는 것조차 20W를 초과하지만, 자베드는 “올바른 알고리즘과 연산 효율의 진보가 뒷받침된다면 5~10년 내에 실현 가능한 세상이 올 것”이라고 전망했습니다. 서튼은 무어의 법칙에 따라 10년이면 2단계의 크기(100배) 효율 혁신이 발생한다며, 오늘날 2,000W가 필요한 연산도 10년 뒤에는 20W로 압축될 수 있다고 계산했습니다.
강화학습의 대가 리처드 서튼(Rich Sutton)과 쿠람 자베드(Khurram Javed)는 1조 개 파라미터 모델을 인간의 뇌 수준인 ‘20W’ 전력으로 구동하는 초고효율 지능이 “충분히 도달 가능한 범위”에 있다고 밝혔습니다.
현재 하드웨어로는 1조 개 매개변수를 메모리에 올리는 것조차 20W를 초과하지만, 자베드는 “올바른 알고리즘과 연산 효율의 진보가 뒷받침된다면 5~10년 내에 실현 가능한 세상이 올 것”이라고 전망했습니다.
서튼은 무어의 법칙에 따라 10년이면 2단계의 크기(100배) 효율 혁신이 발생한다며, 오늘날 2,000W가 필요한 연산도 10년 뒤에는 20W로 압축될 수 있다고 계산했습니다.
AI 인사이트
서튼의 계산은 10년마다 효율이 100배 오른다는 가정에 기대고 있어, 오늘 2,000W가 드는 연산이 10년 뒤 20W가 된다는 숫자도 그 가정에서 나옵니다.
자세히 읽기 원문 보기youtube.com
2
xAI
Grok Bot의 클라이언트 코드가 유출됐습니다.
Cursor가 배포한 0.18.0 정식 버전에 런타임 소스맵이 그대로 포함됐고, 한 개발자가 이를 읽을 수 있는 TypeScript 코드로 복원해 GitHub에 공개했습니다. 에이전트 코디네이터와 모델 라우팅, 로컬 실행, 프로토콜 계층 등 Grok Bot의 내부 구조가 상당 부분 드러났습니다. 다만 전체 소스가 공개되지는 않았고, 최신 버전에서는 해당 소스맵도 제거된 것으로 확인됩니다. 지난 3월에도 Claude Code의 소스맵이 유출되는 사건이 있었습니다. 이번에는 포크와 윈도우용 클론까지 등장했습니다. 모델 성능이 비슷해질수록 하네스가 차별점이 되는데, 그 하네스는 사용자 컴퓨터에 배포되는 코드입니다.
Cursor가 배포한 0.18.0 정식 버전에 런타임 소스맵이 그대로 포함됐고, 한 개발자가 이를 읽을 수 있는 TypeScript 코드로 복원해 GitHub에 공개했습니다.
에이전트 코디네이터와 모델 라우팅, 로컬 실행, 프로토콜 계층 등 Grok Bot의 내부 구조가 상당 부분 드러났습니다.
다만 전체 소스가 공개되지는 않았고, 최신 버전에서는 해당 소스맵도 제거된 것으로 확인됩니다.
지난 3월에도 Claude Code의 소스맵이 유출되는 사건이 있었습니다.
이번에는 포크와 윈도우용 클론까지 등장했습니다.
모델 성능이 비슷해질수록 하네스가 차별점이 되는데, 그 하네스는 사용자 컴퓨터에 배포되는 코드입니다.
AI 인사이트
정식 배포판에 런타임 소스맵이 남아 있으면 압축된 클라이언트 코드를 원래의 TypeScript 구조로 되돌릴 수 있어, 에이전트 코디네이터와 모델 라우팅 설계가 그대로 드러납니다.
원문 보기github.com
3
AI연구
리처드 서튼이 지금의 LLM은 지능의 20~25% 수준이라고 지적했습니다.
리처드 서튼은 현재의 거대언어모델(LLM)이 지능의 전부를 대변하지 못한다며, LLM의 언어 능력이 놀라운 과학적 돌파구인 것은 분명하지만 지능의 20~25% 수준에 불과하고 “모든 지능이 유창한 언어 사용 능력인 것은 아니다”라고 강조했습니다. 진정한 지능(True Intelligence)에 도달하려면 지속적 학습, 추상화 형성, 계획 및 추론 능력을 갖춘 근본적인 아키텍처 혁신이 필수적이라는 분석입니다. 쿠람 자베드 또한 ‘거대한 세계 가설’을 들어 무한한 현실 세계를 단일 시스템이 모두 모델링할 수는 없으며, 각기 다른 경험을 통해 학습하는 다중 지능 시스템이 필연적이라고 설명했습니다.
리처드 서튼은 현재의 거대언어모델(LLM)이 지능의 전부를 대변하지 못한다며, LLM의 언어 능력이 놀라운 과학적 돌파구인 것은 분명하지만 지능의 20~25% 수준에 불과하고 “모든 지능이 유창한 언어 사용 능력인 것은 아니다”라고 강조했습니다.
진정한 지능(True Intelligence)에 도달하려면 지속적 학습, 추상화 형성, 계획 및 추론 능력을 갖춘 근본적인 아키텍처 혁신이 필수적이라는 분석입니다.
쿠람 자베드 또한 ‘거대한 세계 가설’을 들어 무한한 현실 세계를 단일 시스템이 모두 모델링할 수는 없으며, 각기 다른 경험을 통해 학습하는 다중 지능 시스템이 필연적이라고 설명했습니다.
AI 인사이트
서튼과 자베드는 지속적 학습, 추상화, 계획 능력을 LLM 밖의 아키텍처 과제로 꼽고, 세계 전체를 한 시스템이 모델링할 수 없다는 '거대한 세계 가설'을 근거로 들었습니다.
자세히 읽기 원문 보기youtube.com
4
AI
제가 맡은 한 기업의 전사 AX에서 현업이 만든 자동화가 부서 간에 퍼지고 있습니다.
요즘 한 기업의 전사 AX를 진행하고 있는데, 나갈 때마다 놀라운 결과물이 많이 나옵니다. MES부터 KPI 분석, ERD 시스템을 봐 드리고 직무별 자동화 시스템 구축까지 함께 보고 있는데, 현업에서 일하는 분들이 직접 회사 시스템에 맞춰 구축하다 보니 결과물이 잘 나옵니다. 대기업보다 중소기업이 규모가 작고 대응이 빨라, 보안과 네트워킹 세팅만 잘 잡아 드리면 사내에서 빠르게 확산되는 것 같습니다. 같은 회사 안에서 AI를 잘 쓰는 한 사람, 한 부서가 생기면 다른 부서로 퍼지면서 전사적인 확산이 일어납니다. FDE(고객사에 상주하며 도입을 돕는 엔지니어)도 이렇게 부서에서 부서로 넓혀 가는 방식이 효율적이고 확산 속도도 빠른 것 같아, 저도 이 과정에서 데이터를 많이 쌓고 있습니다.
요즘 한 기업의 전사 AX를 진행하고 있는데, 나갈 때마다 놀라운 결과물이 많이 나옵니다.
MES부터 KPI 분석, ERD 시스템을 봐 드리고 직무별 자동화 시스템 구축까지 함께 보고 있는데, 현업에서 일하는 분들이 직접 회사 시스템에 맞춰 구축하다 보니 결과물이 잘 나옵니다.
대기업보다 중소기업이 규모가 작고 대응이 빨라, 보안과 네트워킹 세팅만 잘 잡아 드리면 사내에서 빠르게 확산되는 것 같습니다.
같은 회사 안에서 AI를 잘 쓰는 한 사람, 한 부서가 생기면 다른 부서로 퍼지면서 전사적인 확산이 일어납니다.
FDE(고객사에 상주하며 도입을 돕는 엔지니어)도 이렇게 부서에서 부서로 넓혀 가는 방식이 효율적이고 확산 속도도 빠른 것 같아, 저도 이 과정에서 데이터를 많이 쌓고 있습니다.
AI 인사이트
보안과 네트워크 설정이 먼저 정리되면 현업 직원이 자기 업무 시스템에 맞춰 자동화를 직접 만들고, 잘 쓰는 부서의 방식이 옆 부서로 옮겨 갑니다.
5
반도체
애플이 첫 2nm 칩 M6 맥미니와 M5 Ultra 맥스튜디오를 공개했습니다.
LLM은 토큰을 생성할 때마다 모델 가중치를 메모리에서 읽기 때문에, 로컬 추론에서는 연산 성능만큼 메모리 용량과 대역폭이 중요합니다. M6 맥미니는 최대 32GB 메모리라 대형 로컬 모델보다는 24시간 켜두는 에이전트 서버에 가깝습니다. 오픈소스 에이전트 대부분이 상용 모델 API를 연결해 쓰는 만큼, 애플도 상시 가동 용도를 앞세웠습니다. 반면 본격적인 로컬 AI 머신은 맥스튜디오입니다. M5 Ultra는 512GB 메모리와 1.2TB/s 대역폭을 갖췄고, 애플은 수천억 파라미터 모델도 로컬에서 돌릴 수 있다고 설명합니다.
LLM은 토큰을 생성할 때마다 모델 가중치를 메모리에서 읽기 때문에, 로컬 추론에서는 연산 성능만큼 메모리 용량과 대역폭이 중요합니다.
M6 맥미니는 최대 32GB 메모리라 대형 로컬 모델보다는 24시간 켜두는 에이전트 서버에 가깝습니다.
오픈소스 에이전트 대부분이 상용 모델 API를 연결해 쓰는 만큼, 애플도 상시 가동 용도를 앞세웠습니다.
반면 본격적인 로컬 AI 머신은 맥스튜디오입니다.
M5 Ultra는 512GB 메모리와 1.2TB/s 대역폭을 갖췄고, 애플은 수천억 파라미터 모델도 로컬에서 돌릴 수 있다고 설명합니다.
AI 인사이트
LLM은 토큰마다 가중치를 메모리에서 읽기 때문에, 최대 32GB인 M6 맥미니는 상시 에이전트 서버에, 512GB·1.2TB/s인 M5 Ultra 맥스튜디오는 수천억 파라미터 로컬 추론에 맞습니다.
6
구글
Google Cloud가 Gemini Enterprise의 산업별 버전을 공개했습니다.
먼저 법률과 금융 분야부터 시작합니다. Gemini Enterprise for Legal은 계약 검토·수정, 법률 조사, 규제 확인, 계약서 작성 등을 AI 에이전트로 지원합니다. CourtListener, Docusign, Everlaw, Harvey 등 기존 법률 서비스와도 연결할 수 있습니다. 앞으로 다른 산업용 Gemini Enterprise도 순차적으로 추가될 예정입니다.
먼저 법률과 금융 분야부터 시작합니다.
Gemini Enterprise for Legal은 계약 검토·수정, 법률 조사, 규제 확인, 계약서 작성 등을 AI 에이전트로 지원합니다.
CourtListener, Docusign, Everlaw, Harvey 등 기존 법률 서비스와도 연결할 수 있습니다.
앞으로 다른 산업용 Gemini Enterprise도 순차적으로 추가될 예정입니다.
AI 인사이트
법률 버전은 CourtListener, Docusign, Everlaw, Harvey 같은 기존 법률 서비스와 연결돼, 로펌이 쓰던 도구 안의 자료를 에이전트가 그대로 다룹니다.
7
AI에이전트
퍼플렉시티가 NVIDIA DGX Spark에서 도는 Portable Computer를 공개했습니다.
AI 에이전트의 모델과 실행 환경을 모두 로컬 기기에서 돌립니다. PPLX 27B와 Qwen 3.8 27B를 지원하며, 민감한 문서도 기기 밖으로 보내지 않고 처리할 수 있습니다. 더 높은 추론 성능이 필요할 때만 사용자 승인을 받아 클라우드 모델을 사용합니다. 현재 Perplexity Pro·Max 구독자가 이용할 수 있습니다.
AI 에이전트의 모델과 실행 환경을 모두 로컬 기기에서 돌립니다.
PPLX 27B와 Qwen 3.8 27B를 지원하며, 민감한 문서도 기기 밖으로 보내지 않고 처리할 수 있습니다.
더 높은 추론 성능이 필요할 때만 사용자 승인을 받아 클라우드 모델을 사용합니다.
현재 Perplexity Pro·Max 구독자가 이용할 수 있습니다.
AI 인사이트
PPLX 27B와 Qwen 3.8 27B를 기기 안에서 돌리고 클라우드 모델은 사용자 승인 뒤에만 부르므로, 민감한 문서가 기기 밖으로 나가는 경우를 사용자가 직접 정합니다.
8
구글
Google Ads에 Gemini Omni가 추가됩니다.
Asset Studio에서 프롬프트 하나로 브랜드에 맞는 광고 영상을 생성하고 수정할 수 있습니다. 가로 16:9와 세로 9:16 영상도 함께 만들 수 있습니다. 예를 들어 기존 브랜드 가이드와 URL을 넣고 제품을 설명하면, 광고 영상 구성부터 컷·배경·음성·화면 비율 수정까지 Gemini Omni로 처리할 수 있습니다.
Asset Studio에서 프롬프트 하나로 브랜드에 맞는 광고 영상을 생성하고 수정할 수 있습니다.
가로 16:9와 세로 9:16 영상도 함께 만들 수 있습니다.
예를 들어 기존 브랜드 가이드와 URL을 넣고 제품을 설명하면, 광고 영상 구성부터 컷·배경·음성·화면 비율 수정까지 Gemini Omni로 처리할 수 있습니다.
AI 인사이트
광고주는 브랜드 가이드와 URL만 넣고 Asset Studio 안에서 16:9와 9:16 광고 영상을 만들고 고치므로, 별도 영상 제작 도구를 거치지 않습니다.
원문 보기business.google.com
9
앤트로픽
Claude의 메모리 기능이 채팅과 Claude Cowork에서 공유됩니다.
채팅에서 이야기했던 프로젝트나 업무 관련 내용을 Cowork에서도 이어서 활용할 수 있습니다. 저장된 내용은 설정에서 직접 확인·수정·삭제할 수 있고, 대화 중 “기억해”라고 요청해 따로 저장하는 것도 가능합니다. 메모리는 Free, Pro, Max에서 기본 활성화됩니다.
채팅에서 이야기했던 프로젝트나 업무 관련 내용을 Cowork에서도 이어서 활용할 수 있습니다.
저장된 내용은 설정에서 직접 확인·수정·삭제할 수 있고, 대화 중 “기억해”라고 요청해 따로 저장하는 것도 가능합니다.
메모리는 Free, Pro, Max에서 기본 활성화됩니다.
AI 인사이트
채팅에서 저장된 프로젝트와 업무 내용을 Cowork 작업에서도 불러오므로, 같은 배경 설명을 제품마다 다시 하지 않아도 됩니다.

오늘 한 마디

AI 정리

같은 날 올라온 〈전력당 최대 1.9배, 오픈AI 첫 자체 칩 할라피뇨가 블랙웰을 앞섰습니다〉에 따르면 정격 전력 700W인 할라피뇨는 연말부터 오픈AI 인프라에 배치됩니다.

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

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