이번 주 AI 산업은 컴퓨팅 인프라를 둘러싼 초대형 계약, AI를 방어 무기로 전환하는 실험, 빅테크의 모델 전략 재편이 동시에 맞물렸다. 앤스로픽은 구글·브로드컴과 수 기가와트 규모의 차세대 TPU 공급 계약을 맺으며 컴퓨팅 확보 경쟁에 다시 불을 붙였고, 곧이어 자사 미공개 모델을 동원해 소프트웨어 취약점을 대규모로 찾아내는 방어적 보안 프로젝트를 공개해 AI 능력이 이미 공격과 방어 양쪽에서 임계점을 넘었다는 신호를 던졌다. 메타는 라마 시대를 사실상 접고 폐쇄형 모델 '뮤즈 스파크'로 전략을 틀었으며, 오픈AI는 초지능 시대를 대비한 산업정책 제안서를 내놓으며 로봇세·주4일제 같은 사회적 논의를 촉발했다. 국내에서는 네이버가 클로바X·큐 실험 서비스를 접고 검색 내재화로 방향을 잡았고, LG전자·마음AI·KT 컨소시엄이 국산 피지컬 AI 월드모델 개발에 나섰으며, 삼성전자는 임원진 전원을 대상으로 한 AI 전환 교육을 실시하는 등 대기업들이 실행 단계로 넘어가는 모습이 뚜렷했다. 개발자 커뮤니티에서는 클로드 코드의 응답 품질 저하를 둘러싼 논쟁이 한 주 내내 뜨거웠다.
해외 뉴스
앤스로픽, 구글·브로드컴과 3.5기가와트 TPU 공급 계약 체결
4월 6일 앤스로픽이 구글, 브로드컴과 손잡고 2027년부터 가동될 차세대 TPU 컴퓨팅 3.5기가와트를 추가로 확보하는 계약을 발표했다.1 이번 계약은 올해 이미 가동 중인 1기가와트 규모에 더해지는 물량으로, 크리슈나 라오 앤스로픽 최고재무책임자는 "고객 기반의 기하급수적 성장을 뒷받침하는 동시에 클로드가 AI 개발의 최전선을 정의할 수 있도록 하는 계약"이라고 설명했다.1 앤스로픽은 이 발표와 함께 연환산 매출이 2025년 말 90억 달러에서 300억 달러로 뛰었고, 연 100만 달러 이상을 지출하는 기업 고객이 1000곳을 넘었다고 밝혔다.1 컴퓨팅 확보 경쟁이 이제 '몇 개 GPU를 사느냐'가 아니라 '누가 몇 년치 전력·실리콘 공급망을 선점하느냐'로 옮겨갔다는 점에서, 이번 계약은 오픈AI·구글·앤스로픽 3파전의 무게중심이 인프라 쪽으로 넘어가고 있음을 보여준다.
앤스로픽, 미공개 모델로 소프트웨어 취약점 대량 발굴하는 '글래스윙' 프로젝트 공개
4월 7일 앤스로픽은 아마존웹서비스·애플·브로드컴·시스코·크라우드스트라이크·구글·JP모건체이스·리눅스재단·마이크로소프트·엔비디아·팔로알토네트웍스 등 12개 창립 파트너와 함께 '프로젝트 글래스윙'을 발표했다.2 아직 정식 출시 전인 자사 모델 '클로드 미쏘스 프리뷰'를 동원해 운영체제·브라우저 등 핵심 소프트웨어의 제로데이 취약점을 선제적으로 찾아내는 방어적 보안 이니셔티브로, 27년 묵은 OpenBSD 결함과 16년 묵은 FFmpeg 결함을 포함해 수천 건의 고위험 취약점을 발견했다고 밝혔다.2 앤스로픽은 참여 기관에 1억 달러 규모의 모델 사용 크레딧을 지원하고 오픈소스 보안 재단에 별도로 400만 달러를 기부한다고 덧붙였다.2 다만 톰스하드웨어는 "수천 건"이라는 표현과 달리 실제 사람이 수작업으로 검증한 사례는 198건에 그친다는 점을 지적하며, 발표 수치와 실제 검증 규모 사이의 간극을 문제 삼았다.3 AI가 공격 도구로 악용될 수 있다는 우려가 커지는 가운데 개발사 스스로 '방어용 무기화'를 먼저 선언하고 나섰다는 점에서 업계 전반에 파장이 예상되며, 과장 논란은 이런 종류의 발표가 앞으로도 엄격한 검증 압박을 받게 될 것이라는 신호이기도 하다.
메타, 라마 대신 폐쇄형 모델 '뮤즈 스파크'로 전략 전환
4월 8일 메타는 신설 조직 메타 슈퍼인텔리전스랩스의 첫 결과물인 '뮤즈 스파크'를 공개했다.4 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 멀티모달 추론 모델로, 여러 서브에이전트를 동시에 띄워 복합 질의를 처리하는 구조가 특징이며, 우선 메타AI 앱과 웹에 적용되고 이후 왓츠앱·인스타그램·페이스북·메신저와 스마트글래스로 순차 확장될 예정이다.4 주목할 점은 이 모델이 공개 가중치로 나오지 않는다는 사실이다. 메타는 오픈소스 라마 시리즈로 업계에서 독자적 입지를 쌓아왔는데, 이번 전환은 개방형 생태계 전략을 사실상 접고 폐쇄형 상용 모델로 무게중심을 옮긴다는 의미로 해석된다. 오픈소스 진영에 의존해온 개발자 커뮤니티 입장에서는 든든한 우군을 잃는 셈이어서, 향후 오픈웨이트 모델 생태계의 구심점이 어디로 이동할지가 새로운 관전 포인트로 떠올랐다.
오픈AI, 초지능 시대 대비 산업정책 제안…로봇세·주4일제 거론
오픈AI가 4월 6일(현지시각) "지능 시대의 산업정책"이라는 제목의 보고서를 내고, 노동에서 자본으로 과세 중심을 옮기고 로봇이 인간 일자리를 대체할 때 세금을 물리는 방안, 급여 삭감 없는 주4일(32시간) 근무제 실험, AI 기업 지분과 수익을 국민이 자동으로 나눠 갖는 공적 기금 조성 등을 제안했다.5 오픈AI는 이와 함께 10만 달러 규모의 정책연구 지원금과 100만 달러 상당의 AI 이용 크레딧도 내놓았다.5 모델 성능 경쟁만큼이나 '초지능 이후 사회를 누가 어떻게 설계할 것인가'라는 질문이 업계의 화두로 떠올랐음을 보여주는 사례로, 정책 제안이라는 형식을 빌려 규제 담론의 주도권을 선점하려는 오픈AI의 포석으로도 읽힌다.
국내 뉴스
네이버, 클로바X·큐 종료…실험실 접고 검색 내재화로
네이버가 2023년부터 운영해온 대화형 AI '클로바X'와 생성형 AI 검색 '큐:'를 4월 9일 오후 2시부로 종료했다.6 범용 챗봇 시장에서 챗GPT·제미나이 대비 존재감을 확보하지 못했다는 평가 속에, 네이버는 독립 서비스 형태의 실험을 접고 검색·쇼핑·금융 등 기존 핵심 서비스에 AI를 직접 녹이는 쪽으로 방향을 틀었다. 상반기 중 대화형 AI 탭을 새로 선보이고 AI 브리핑을 고도화하는 한편, 영역별 AI 에이전트를 도입한다는 계획이다.6 별도 앱으로 AI를 실험하던 국내 빅테크가 결국 본진인 검색·커머스로 AI를 흡수시키는 흐름은, 챗봇 자체가 목적지가 아니라 기존 서비스의 기능으로 재편되고 있다는 업계 전반의 판단과 궤를 같이한다.
LG전자·마음AI·KT 컨소시엄, 국산 피지컬 AI 월드모델 개발 나서
4월 6일 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원이 주관하는 '피지컬 AI 선도기술 개발' 사업의 우선협상 대상자로 LG전자 컨소시엄이 유력하다는 보도가 나왔다.7 LG전자가 주관사로 가전·로보틱스·전장 사업에서 쌓은 실시간 데이터를 제공하고, 마음AI가 피지컬 AI 모듈을, KT가 거대언어모델과 클라우드 기술을 맡으며 크라우드웍스·알체라·로보티즈 등이 파트너로 참여한다.7 올해 150억원, 내년까지 총 340억원이 투입되는 국책과제로, 물리 세계를 인식·판단·행동하는 월드 파운데이션 모델과 로봇 파운데이션 모델을 완전한 오픈소스로 개방한다는 목표를 세웠다.7 구글·엔비디아 등이 피지컬 AI 기반모델 경쟁을 주도하는 상황에서, 국가 예산을 투입한 국산 대안이 실제로 글로벌 수준 성능과 개방성을 동시에 달성할 수 있을지가 이번 사업의 성패를 가를 관건이다.
삼성전자, DX부문 임원 600명 전원 AI 전환 교육
삼성전자가 지난 3월부터 4월 중순까지 디바이스경험(DX) 부문 부사장급 이상 임원 600여 명 전원을 대상으로 총 10차례에 걸친 AI 역량 강화 교육을 진행했다고 4월 12일 보도됐다.8 글로벌 AI 에이전트 동향, 바이브 코딩 실습, 업무 프로세스 재설계 등을 다뤘으며, 이재용 회장은 "모든 밸류체인에 AI를 접목해야 한다"며 "일하는 방식과 조직의 DNA를 송두리째 바꿔야 한다"고 강조한 것으로 전해졌다.8 실무자 대상 도구 도입을 넘어 임원진부터 업무 방식을 바꾸겠다는 의지를 보였다는 점에서, 국내 대기업의 AI 전환이 '툴 도입'에서 '조직 운영 방식 재설계' 단계로 넘어가고 있음을 보여주는 사례다.
커뮤니티 화제
클로드 코드 품질 저하 논쟁, AMD AI 총괄 문제제기로 재점화
AMD AI 그룹을 이끄는 스텔라 로렌조가 자사 팀의 클로드 코드 세션 6852건, 툴 호출 23만4760건을 분석한 결과를 근거로 "복잡한 엔지니어링 작업에 클로드 코드를 신뢰할 수 없다"는 문제를 공개 제기했고, 이 내용을 4월 6일 더 레지스터가 보도하면서 개발자 커뮤니티에서 큰 반향을 일으켰다.9 3월 8일 이후 '작업을 끝내지 않고 멈추는' 게으름 신호가 하루 0건에서 10건으로 늘고, 코드를 미리 읽는 빈도는 6.6회에서 2회로 줄었다는 정량 데이터가 제시됐으며, 로렌조는 2월 중순 배포된 '사고 과정 축약'(thinking redaction) 기능을 원인으로 지목했다.9 관련 논의는 깃허브 이슈로도 이어져 앤스로픽 관계자가 직접 댓글을 달며 "UI상에서만 감춘 것이지 실제 추론 예산을 줄인 것은 아니다"라고 해명했지만, 커뮤니티에서는 여전히 체감 성능 저하를 호소하는 목소리가 이어졌다.10 벤치마크 점수만으로는 포착되지 않는 '체감 성능'이라는 축이 대형 코딩 에이전트 평가에서 갈수록 중요해지고 있음을 보여주는 사례이며, 모델 공급사가 조용히 바꾸는 추론 예산·응답 방식이 실사용자 신뢰에 직접적인 영향을 준다는 점을 새삼 확인시켜 줬다.