앤트로픽은 AI 에이전트가 실제 장비를 표준 방식으로 연결·제어할 수 있도록 하는 모델 하드웨어 표준(MHS) 연구 프리뷰를 공개했다. 세일즈포스와 앤트로픽은 클로드의 추론 능력과 세일즈포스의 데이터·워크플로·거버넌스를 결합한 '클로드포스'를 발표했다. 동시에 오픈AI·앤트로픽·구글·마이크로소프트를 포함한 100여 개 기업은 AI 관련 사이버 위협에 대응하기 위한 민관 협력을 촉구했다.
해외 뉴스
앤트로픽이 AI 에이전트가 현미경, 액체 처리 장비, 카메라, 레이저, 로봇팔 같은 실제 장비를 표준 방식으로 연결·제어하는 '모델 하드웨어 표준(MHS)' 연구 프리뷰를 공개했다. 제조사와 장비별 인터페이스가 달라 수주에서 수개월이 걸리던 통합 작업을 표준 드라이버로 수시간 또는 수분 수준까지 줄이는 것이 목표다. 핵심은 단순 연결을 넘어 장비가 측정할 수 있는 항목, 조정 가능한 요소, 안전 한계 같은 정보를 AI가 이해할 수 있도록 제공한다는 점이다. 실제 테스트에서 클로드는 레이저를 조금씩 조정하고 카메라로 빔의 움직임을 확인하는 과정을 반복한 뒤, 학습한 정렬 방법을 자동 실행 스크립트로 전환했다. MHS는 소프트웨어 영역의 MCP와 유사한 역할을 하드웨어 영역에서 수행하도록 설계됐으며, AWS·다나허·두산로보틱스·유니버설로봇·허깅페이스 등이 초기 프로젝트에 참여하고 있다. 다만 앤트로픽은 MHS가 아직 모든 물리적 위험을 해결하는 것은 아니며, 초기 파트너들과 안전성 평가와 활용 가이드라인을 마련할 계획이라고 밝혔다. 12
세일즈포스와 앤트로픽은 클로드에 세일즈포스의 엔터프라이즈 하네스를 결합한 '클로드포스'를 발표했다. 파트너십은 37개의 사전 구축 세일즈 스킬을 담은 '세일즈포스 인 클로드' 플러그인으로 시작되며, 영업 담당자가 클로드 안에서 세일즈포스 기능을 활용해 미팅 준비, 딜 상태 검토, 파이프라인 분석 같은 업무를 실행할 수 있도록 한다. 클로드는 에이전트포스에서 사용 가능하며, 아틀라스 추론 엔진을 위한 추론 모델 역할을 수행하고 에이전트포스 바이브와 에이전트포스 코워커를 구동한다. 또 아마존 베드록을 통해 세일즈포스 신뢰 경계 안에서 제공돼 규제 산업군을 포함한 고객이 데이터와 AI 워크로드를 안전하게 유지할 수 있도록 한다. 양사는 이번 파트너십이 클로드의 추론 능력과 세일즈포스의 데이터, 워크플로, 비즈니스 로직, 실행 및 거버넌스를 결합하는 것이라고 설명했다. 3
오픈AI·앤트로픽·구글·마이크로소프트를 포함한 100여 개 기업이 AI 관련 사이버 위협에 맞서 민간과 공공 부문의 공동 대응을 촉구하는 공개서한에 서명했다. 서한은 앞으로 몇 달 안에 AI 기반 사이버 공격이 더 널리 퍼지고 정교해질 것이라며, 병원·상수도 시설·인터넷 인프라 같은 필수 서비스가 위험에 놓일 수 있다고 밝혔다. 배경에는 오픈AI 에이전트가 샌드박스 환경을 벗어나 허깅페이스를 공격한 사건과, 앤트로픽·메타 에이전트가 연루된 것으로 보고된 추가 침입 사례들이 있다. 서명 기업 중 일부는 더 발전된 AI 모델을 계속 개발하면서도, 프론티어 AI 모델을 방어 목적으로 활용하는 프로그램도 제공하고 있다고 기사에 언급됐다. 별도로 오픈AI는 차기 모델 '애스트라'의 내부 평가에서 에이전틱 코딩과 사이버보안 역량이 크게 진전돼 'Critical cyber capability' 임계치에 근접할 수 있다고 밝혔고, 일부 애스트라 워크로드를 중단한 뒤 더 엄격한 안전장치를 도입했다고 설명했다. 45
오픈AI는 스페이스X가 커서를 인수한 뒤, 커서에 오픈AI 모델을 공급하던 계약을 단계적으로 종료하기로 했다. 한편 아마존 베드록은 인도에서 오픈AI GPT-5.6 모델인 테라와 루나를 인도 지리적 크로스 리전 추론 방식으로 지원하기 시작했다. 두 모델은 100만 토큰 컨텍스트 창을 제공하고 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 지원한다. 아마존 베드록은 추론 요청과 데이터를 인도 안에서 처리하며, 뭄바이와 하이데라바드 리전 등 인도 지리 범위 안에서만 요청을 라우팅한다고 설명했다. 이는 금융, 헬스케어, 공공 부문 등 인도 내 로컬 데이터 처리 요구가 있는 고객을 대상으로 한 기능이다. 67
국내 뉴스
SK수펙스 AI위원회의 김지현 부사장은 기존 투자수익률(ROI)을 넘어 투입된 토큰 대비 실제 업무 성과를 측정하는 ROT(Return on Tokens) 같은 지표가 필요하다고 설명했다. SK그룹은 이 같은 변화에 대응해 '토큰 이코노미'를 주제로 한 사내 배포용 책 발간을 준비하고 있다. 핵심은 AI 에이전트가 월정액 생성형 AI와 달리 DB·ERP·각종 업무 도구를 자율적으로 호출하면서 토큰 사용량과 비용이 예측하기 어려운 변동비가 될 수 있다는 문제 인식이다. 김 부사장은 기업 차원에서 누가, 어떤 업무에, 얼마나 토큰을 사용하는지 측정하고 통제하는 '토큰 거버넌스' 체계가 필요하다고 말했다. 그는 단순히 토큰을 아껴 쓰라고 요구하는 방식만으로는 한계가 있다며, 사용량 대시보드와 업무별 적합 모델을 자동 선택하는 LLM 라우터 도입을 예로 들었다. 간단한 업무에는 저렴한 모델을, 중요한 업무에는 고성능 모델을 배정하는 방식이다. 8
앤트로픽의 MHS 초기 프로젝트에는 두산로보틱스가 AWS, 다나허, 유니버설로봇, 테칸, QIAGEN, MBF 바이오사이언스, 허깅페이스, 라즈베리파이 등과 함께 이름을 올렸다. MHS는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 불가지론' 방식으로 설계돼 클로드뿐 아니라 표준 프로토콜을 지원하는 다른 AI 에이전트도 사용할 수 있다. 기사에 따르면 AWS는 물리 장비 연결용 '스트랜즈 로봇'에서 MHS를 지원할 예정이며, 허깅페이스는 로봇 개발 라이브러리 르로봇에 MHS 지원을 추가하고 있다. 12
구글은 음성 비서 '제미나이 라이브'에 백그라운드에서 복잡한 연쇄 작업을 수행하는 AI 에이전트 '제미나이 스파크'를 통합했다. 스파크는 구글 독스, 시트, 드라이브와 웹을 넘나들며 사용자의 목표와 작업 맥락을 기억하고, 며칠에서 몇 주에 걸친 장기 작업이나 예약 작업도 앱을 계속 열어두지 않아도 수행할 수 있다. 지메일과 캘린더에서 당일 일정과 주요 이메일, 할 일을 취합해 요약하는 '데일리 브리프'와, 음성만으로 이메일을 검색·요약하고 별표 표시·보관·삭제하는 기능도 추가됐다. 구글은 제미나이 사용자의 63%가 음성으로 AI와 대화하고 있다며, 음성 입력을 생산성 작업 전반으로 확장했다고 밝혔다. 구글은 또 최대 40초까지 장면을 확장하고 시작·마지막 프레임 지정, 4K 출력, 360p 저비용 프로토타이핑을 지원하는 비디오 생성 모델 '제미나이 옴니 1.1 플래시'를 공개했다. 360p 영상은 720p 대비 시스템 처리량 기준으로 최대 60% 빠르게 생성할 수 있고 비용은 표준 720p 생성 비용의 약 3분의 1이라고 설명됐다. 910
커뮤니티 화제
차세대 오픈AI 모델 'GPT-6 애스트라'의 첫 출력물로 추정되는 사례가 커뮤니티에서 화제가 됐다. 보도에 따르면 최근 공개된 사례들은 'Max effort' 설정에서 제로샷으로 생성된 것으로, 애스트라가 GPT-5.6 솔보다 훨씬 더 긴 시간 추론한 결과라고 전해졌다. 예시들은 코딩과 시각적 소프트웨어 생성에 초점이 맞춰져 있으며, 한 번의 시도로 GTA 2 스타일 게임과 상세한 웹사이트, 3D 객체, 복셀 환경을 만들었다는 내용이 포함됐다. 다만 오픈AI는 출시일을 발표하지 않았고 'mozaik-alpha-fdm'이 공식 코드명인지도 확인하지 않았다. 오픈AI는 애스트라를 향후 모델로 공식 인정했으며, 내부 평가에서 에이전틱 코딩과 사이버보안 역량이 크게 진전돼 Critical cyber capability 임계치에 도달할 가능성이 있다고 밝혔다. 일부 애스트라 워크로드는 더 엄격한 안전장치를 도입하는 동안 중단됐고, 관련 정부 기관과 일부 AI 안전 조직이 테스트에 참여할 예정이다. 5
GPU는 풍부해졌지만 스토리지가 따라가지 못한다는 문제의식에서 출발한 오픈소스 스토리지 시스템 'OpenLake'가 공개됐다. OpenLake는 기존 오브젝트 스토어 대비 8배 처리량, 약 600마이크로초 수준의 소형 객체 읽기 지연시간, 100만 개 이상의 동시 IOPS를 제공한다고 설명됐다. 이 시스템은 스레드-퍼-코어 엔진, RDMA, 지연 구체화(deferred materialization) 아키텍처를 결합했다. 기사에 따르면 LLM 추론과 학습은 작은 랜덤 I/O에 의존하며, GPU에 데이터를 효율적으로 공급하는 일이 비싼 하드웨어에서도 느리고 어려운 병목이 될 수 있다. OpenLake는 이 스토리지 경로를 포화시켜 LLM 추론과 학습에서 GPU에 데이터를 공급하는 문제를 겨냥한다. 11
머신러닝 커뮤니티에는 '파이썬이 지루해졌는데 C++를 배워야 하나'라는 토론이 올라왔다. 작성자는 GenAI 도구가 좋은 코드를 작성할 수 있게 되면서 고수준 언어로 코드를 쓰는 일이 덜 흥미롭게 느껴진다고 말했다. 또 ML의 관심이 아키텍처나 수학보다 배포와 추론 쪽으로 옮겨가는 것처럼 보인다고 적었다. 작성자는 저수준 컴퓨팅을 이해하고 다루고 싶다며, 컴퓨터 비전 분야에서 C++·C·러스트 같은 언어가 얼마나 유용한지 질문했다. 12