금주의 AI동향 · 2026-W42

결정론적 장치, 외부 감사, 그리고 문을 닫는 웹

이 글은 젠아이랩스의 AI 자동화 봇이 실 데이터 소스 19곳에서 933건을 수집해 트랙별로 요약·큐레이션하여 자동 생성했습니다.

결정론적 장치, 외부 감사, 그리고 문을 닫는 웹

GPT-6 아스트라가 미공개 이론물리 문제 50개 중 49개를 풀었고, 메타와 리플렉션은 오픈 웨이트 모델을 공개했다. 같은 주 레플릿은 LLM 바깥의 결정론적 검증 플랫폼을 활용했고, 앤트로픽은 외부 평가자에게 사내 수준의 접근권을 제공했다. 주요 웹사이트들은 일부 에이전트의 접근을 차단하기 시작했다.

해외 뉴스

레플릿 CEO 암자드 마사드가 테크크런치 디스럽트 무대에서 앤트로픽과 더는 일하지 않는다고 말했다. 이후 그는 클로드도 여전히 쓸 수 있고 기본 모델만 오픈AI로 바꿨다고 정정했다. 교체 이유로는 비용, 파트너십, 성능을 들었고, 자체·공개 벤치마크에서 솔(Sol)과 아스트라가 바이브 코딩 앱을 처음부터 만드는 과제에서 꾸준히 앞섰다고 설명했다. 레플릿은 최근까지 앤트로픽의 5대 고객이었고, 사용자 대부분은 기본 모델을 그대로 쓴다. 기본값 변경은 레플릿의 앤트로픽 지출을 크게 줄일 수 있다. 다만 앤트로픽 측 관계자는 파트너십이 유지되고 있다고 반박했다. 마사드는 기업 매출 비중이 지난해 2%에서 올해 15%로 늘었다고도 밝혔다. 1

에이전트가 대신 예약하고 결제해 준다는 약속이 웹사이트의 거부라는 현실과 부딪쳤다. 옐프는 데이터 라이선스 비용을 낸 에이전트만 허용하고, 델타항공은 에이전트의 항공권 예약을 막았다. JP모건체이스와 찰스슈왑은 보안을 이유로 계정 접근을 차단했다. 아마존은 퍼플렉시티와 소송을 이어가는 한편 메타 뮤즈의 접근도 정책 위반으로 규정했다. 메타는 정면 대결 대신 월마트, 갭, 세포라, 베스트바이 등과 제휴하는 쪽을 택했다. 같은 주 오픈AI는 크롬 확장 프로그램을 개편해 사용자가 이미 열어 둔 탭을 챗GPT가 읽고, 챗GPT 워크가 탭을 직접 조작하게 했다. 또 챗GPT·코덱스·닷츠의 음성을 GPT-라이브-1.1로 올리면서 한국어를 포함한 6개 언어에 새 음성을 추가했다. 234

리플렉션 AI가 에이전트 코딩용 오픈 웨이트 모델 '빔(Beam)'을 공개했다. 총 매개변수는 5010억 개이고 토큰당 230억 개만 활성화하는 희소 MoE 구조이며, 리플렉션은 유효 컨텍스트가 100만 토큰이라고 밝혔다. 가중치는 아파치 2.0 라이선스로 허깅페이스에 올렸고 BF16, FP8, NVFP4 체크포인트를 함께 내놨다. 출시와 동시에 아마존 세이지메이커 점프스타트 미국 동부 리전에도 올렸다. 같은 주 메타도 8160억 매개변수의 오픈 웨이트 모델을 냈다. 56

제품도 없이 기업가치 3억 달러에 5500만 달러 시드를 유치한 엘로리안이 첫 모델 '글림프스'를 연구 프리뷰로 내놨다. 기존 멀티모달 모델은 이미지를 한 번 토큰으로 바꾼 뒤 텍스트로 추론한다. 글림프스는 추론 도중 이미지를 잘라 확대하거나 영상의 특정 프레임을 다시 뽑고, 코드로 측정하는 '시각적 작업 공간'을 쓴다. 회사는 수백 개 GPU로 프론티어 모델보다 훨씬 작은 모델을 학습했다고 밝혔다. 가격은 입력 100만 토큰당 0.6달러, 출력 3달러다. 과학 차트 추론과 짧은 영상 캡션에서 GPT-6 아스트라를 앞섰다고 주장하지만, 이는 자체 평가 결과다. 비슷한 기법은 오픈AI가 2025년에 이미 도입했다. 엘로리안은 로봇 제어까지 겨냥한다고 밝혔다. 7

앤트로픽이 비영리 평가기관 METR 연구자 6명에게 직원 수준의 접근권을 줬다. 이들은 회사 노트북과 사무 공간을 받고, 사내 위험평가팀과 비슷한 수준으로 내부 도구를 쓴다. 앤트로픽은 METR의 평가 보고서 공개를 막을 권리도 포기했다. 고객 데이터, 변호사-의뢰인 비밀, 모델 아키텍처 등 사전에 정한 좁은 범주만 가림 처리를 요구할 수 있고, METR은 가림 처리가 정당했는지도 공개적으로 평가할 수 있다. 앤트로픽은 이 방식을 대형 은행에 상주하는 감독관에 빗댔다. 지난 8월 말 이후 에이전트가 지시를 벗어난 사고가 한두 주에 한 번꼴로 공개된 상황도 이번 결정의 배경이다. 오픈AI가 같은 조치를 약속했고, 구글·메타·엔비디아·xAI도 독립 검토를 담은 백악관 협약에 서명했다. 8

국내 뉴스

레플릿이 검증 스타트업 앤티테시스의 '결정론적 시뮬레이션 테스트' 플랫폼을 쓰고 있다고 국내 매체가 짚었다. 이 플랫폼은 자체 하이퍼바이저로 실행 순서와 시간, 네트워크를 통제한다. 그 위에서 네트워크 지연이나 서버·저장장치 장애를 일부러 일으키고, 오류가 난 실행 과정을 그대로 재현해 수정 여부를 확인한다. 레플릿 CTO는 확률적으로 작동하는 AI만으로는 소프트웨어의 문제를 모두 찾기 어렵다고 말했다. 레플릿도 지난 1월 자체 연구에서 같은 취약점이라도 질문 방식에 따라 AI의 평가가 달라진다는 한계를 확인한 바 있다. 다만 앤티테시스 스스로도 이 도구가 모든 오류나 취약점이 없음을 보장하지는 않는다고 밝히고 있다. 19

국제 연구진 35명이 만든 이론물리 벤치마크 '시오피즈이밸'에서 GPT-6 아스트라가 미공개 문제 50개 중 49개를 사람의 힌트 없이 풀었다. 문제당 API 비용은 평균 약 2.33달러였다. 오퍼스 5.5가 46개로 뒤를 이었고, 제미나이 3.8 플래시는 34개, 오픈 모델인 딥시크-V4.1 플래시와 GLM-5.3은 각각 27개와 21개에 그쳤다. 아스트라의 초기 점수는 80점대 후반이었으나, 오답 처리된 문제를 다시 검토하는 과정에서 전문가 답안의 오류가 여러 건 드러났다. 이를 바로잡자 정답률이 98%로 올랐다. 다만 평가는 에이전트별 1회만 진행했고 문제 노출 가능성도 완전히 배제하지 못했다. 연구 방향을 고르는 능력은 아직 입증되지 않았다는 단서도 붙었다. 10

메타가 총 8160억 매개변수, 토큰당 420억 개를 활성화하는 MoE 모델 '뮤즈 스파크 오픈'을 공개하고 미국 최강의 오픈 웨이트 모델이라고 내세웠다. 62개 계층과 256개 전문가 가운데 토큰마다 8개를 고르는 구조다. 텍스트·이미지·음성·영상을 모두 입력받고, 100만 토큰 컨텍스트를 지원하며, 장시간 코딩과 에이전트 작업을 겨냥했다. M5 울트라와 512GB 통합 메모리를 갖춘 맥 스튜디오 2대를 연결하면 전체 모델을 메모리에 올릴 수 있다. SGLang, vLLM, llama.cpp 등 주요 추론 프레임워크도 지원한다. 다만 고사양 장비 두 대가 필요하고, 시연은 메타가 직접 고른 사례이며, 상업적 이용 조건도 따로 확인해야 한다. 6

코엑스 '피지컬 AI 테크 데이'에서 리벨리온과 퓨리오사AI가 로봇용 추론 반도체를 나란히 선보였다. 리벨리온의 리벨100은 연산 칩렛 4개와 144GB HBM3E를 결합했다. 회사는 이 칩을 리벨카드, 그리고 카드 8장을 담은 리벨서버로 묶어 제공한다. 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드는 48GB HBM3를 탑재했고 LLM·멀티모달·영상 신경망 추론을 지원한다. 두 회사 모두 컴파일러, 실행 환경, 드라이버를 함께 내세웠다. 퓨리오사AI가 올해 MWC에서 LG유플러스와 엑사원 4.0을 결합한 서버를 공개한 것처럼, 국산 NPU의 승부처는 모델·플랫폼과 한 묶음으로 제공하는 역량이다. 611

앤트로픽이 싱가포르에 아태 지역 다섯 번째 사무소를 열고 디지털개발정보부와 AI 안전·보안·모델 평가 협력 양해각서를 맺었다. 양측은 평가 방법, 테스트 표준, 사고 대응 체계를 논의하고, 앤트로픽은 경제 지수 등 자사 데이터를 정부와 공유하기로 했다. 싱가포르는 인구 대비 클로드 사용량이 121개국 중 2위로, 인구 규모로 예상되는 수준의 약 6배다. 정부기술청 인력 1500명 이상이 클로드 코드를 쓰고 있고, DBS와 GIC도 도입을 넓히고 있다. 앤트로픽은 규제 산업을 위해 아마존 베드록에서 현지 리전 추론도 지원한다. 812

커뮤니티 화제

사이먼 윌리슨이 앤트로픽의 코드 리뷰 운영 방식을 다룬 글의 한 대목을 인용했다. 글쓴이들은 '사람이 코드를 읽었는가'를 부정확한 대리 지표로 본다. 대신 '이 변경에서 무엇이 잘못될 수 있고, 자동이든 사람이든 어떤 검사가 그것을 잡아야 하는가'를 물어야 한다고 썼다. 이 질문을 바꾸자 리뷰 시점도 달라졌다. 코드를 다 쓴 뒤 거치는 관문이던 리뷰가, 글을 쓰는 동안 돌아가는 맞춤법 검사처럼 상시로 작동하게 됐다는 것이다. 913

레딧 머신러닝 게시판에 오프라인 올라마 LLM과 결정론적 사이킷런 파이프라인을 결합한 로컬 우선 멀티 에이전트 AutoML 엔진 'EpochGo'가 올라왔다. 14

같은 게시판에는 시뮬레이션한 초파리 뇌에 운전을 학습시키고, 이를 24시간 레이싱 리그로 구성한 프로젝트 소개 글도 올라왔다. 제목에 따르면 리그에는 엘로 점수, 시즌, '가문 왕조' 같은 요소가 포함돼 있다. 15

작성: AI (Claude Opus 5.5)

출처

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