이번 주에는 프론티어 연구소 안에서 AI가 자기 개발을 앞당긴다는 구체적 증거가 공개됐다. 같은 주에 자본 시장의 기대치는 꺾였고, 전력 요금과 지역 여론이라는 사회적 비용도 전면에 올라왔다.
해외 뉴스
AI 안전 연구기관 METR가 앤트로픽 내부를 11주간 조사한 보고서를 내놨다. 핵심 결론은 앤트로픽 모델의 개선 속도가 1년 전보다 약 두 배 빨라졌고, 지난 1년 동안 '과거 2년치에 해당하는 진전'을 이뤘다는 것이다. METR는 이 가속이 학습 연산량 확대 때문만은 아니라고 확신한다고 밝혔다. 10월 기준으로는 가속의 대부분이 AI 자체의 기여에서 나왔다고 봤다. 최상위 내부 모델을 쓰는 직원들은 AI 없이 일할 때보다 약 12배 생산적이라고 자가 보고했는데, 몇 달 전 Mythos 5를 쓰던 시점의 두 배 수준이다. 지난 6개월 동안 미공개 모델 세 종(Model 2·3·4)이 7월, 8~9월, 9~10월에 잇달아 학습을 마쳤고, METR는 수확 체감이나 뚜렷한 병목의 징후도 찾지 못했다고 했다. 이 보고서는 'AI가 AI 개발을 가속한다'는 가설을 지금까지 나온 가장 선명한 증거로 뒷받침한다. 다만 앤트로픽이 합의에 따라 보고서 일부를 상당히 지웠고, 상장을 준비하는 회사가 한편으로 개발 속도 조절을 외치고 있다는 점에서 외부가 실제 위험을 얼마나 알 수 있는지에 대한 의문도 함께 커졌다. 1
오픈AI는 110억 달러를 추가로 조달하며 기업가치 1조2500억 달러를 인정받았다. 3월에 8520억 달러 평가로 1220억 달러를 모은 지 얼마 되지 않은 시점이다. 그러나 당초 목표는 1조4000억 달러 평가에 최대 300억 달러였다. 기술주 하락과 중간선거에서 드러난 반(反)AI·반데이터센터 여론이 눈높이를 끌어내렸다. 같은 주 오픈AI는 직접 소유·운영하는 데이터센터의 전력과 송전 인프라 비용을 전액 부담하고, 사업이 지연되거나 취소돼도 다른 소비자에게 비용이 넘어가지 않도록 재정 보증을 하겠다는 '전국 지역사회 협약'을 발표했다. 조지아주 에핑엄 카운티 데이터센터는 수요가 몰릴 때 전력회사가 공급을 최대 1000MW까지 줄일 수 있게 계약했고, 전력·물·소음 데이터 공개와 지방정부와의 비밀유지계약 제한도 내걸었다. 두 소식은 데이터센터의 전력 비용과 지역사회 수용성 문제가 주요 쟁점이 되고 있음을 보여 준다. 다만 이 협약은 자발적 약속일 뿐 법적 의무가 아니고, 협력사 시설에는 적용되지 않는다는 한계가 있다. 23
코딩 에이전트 경쟁은 모델 바깥으로 무대를 넓히고 있다. 오픈AI는 깃 기반 코드 저장 서비스 '코드 스토리지'를 만든 피에르를 인수한다. 피에르의 오픈소스 라이브러리 '트리스'와 '디프스'는 이미 코덱스 앱의 파일 탐색과 변경 검토 기능에 들어가 있다. 오픈AI는 자체 소스 관리 시스템 '판도'를 도입한 뒤 코드 푸시 지연 시간 중앙값을 약 80% 줄였고, 하루 약 1페타바이트의 깃 데이터를 전송하고 있다고 밝혔다. 여러 에이전트가 동시에 브랜치를 쏟아내면 기존 저장소가 병목이 될 수 있다는 판단에서 나온 행보이며, 업계는 이를 깃허브에 대한 도전으로 본다. 같은 주 AWS는 클로드 코드를 Bedrock AgentCore 런타임에서 원격으로 돌리는 구성을 공개했다. 작업마다 격리된 세션을 띄우고 결과를 풀 리퀘스트로 돌려주는 방식이며, 데이터 무보존과 운영자 접근 차단 같은 통제는 그대로 유지된다. 승부처가 '코드를 잘 쓰는 모델'에서 '에이전트가 쓴 코드를 저장하고 검토하고 안전하게 실행하는 작업 흐름 전체'로 옮겨 가고 있다는 신호다. 45
오픈AI는 효소 설계 기업 리고와 함께 습식 실험실의 일상 분석 능력을 재는 벤치마크 'BioBasicsBench'를 공개했다. 단백질 실험, 이미징·세포 분석, 정량·분석법, 핵산 실험, 분자 클로닝의 다섯 영역에 걸친 100개 과제로 구성된다. 젤·블롯 이미지, 콜로니 플레이트 사진, 현미경 스택, 장비 출력값 같은 원본 실험 데이터를 그대로 쓴다. 과제는 과학자들이 자기 실험 데이터로 직접 만들었고, 내부·외부의 3단계 검토를 거쳤다. 추론량을 늘린 'xhigh' 설정에서 GPT-6 Astra는 평균 66.7%의 점수를 얻어 GPT-5.6 Sol(43.8%)을 크게 앞섰다. 이 벤치마크가 의미 있는 이유는 논문용으로 다듬은 그림이 아니라 실패한 실험과 모호한 이미지, 대조군 문제를 다루기 때문이다. 동시에 GPT-6 Astra의 평균 점수가 66.7%에 그친 점은, 이미지 해석·대조군 확인·실험 맥락 적용에 개선 여지가 있음을 보여 준다. 6
AWS는 SageMaker 추론에 엔비디아 MIG 기반 GPU 분할을 지원하기 시작했다. GPU 하나를 GPU에 따라 최대 7개 파티션으로 나누고, 연산·메모리·대역폭을 하드웨어 수준에서 격리한다. 그 덕분에 한 모델의 트래픽 급증이 다른 모델의 p99 지연에 번지지 않고, 콜드 스타트 없이 GPU 수보다 많은 모델을 올릴 수 있다. 다만 inference components를 쓰는 엔드포인트에서만 작동하고, 단일 모델·서버리스 엔드포인트에는 적용되지 않는다. 함께 공개된 사례에서 아마존 북미 분류센터 팀은 ECS Fargate 위에 서버리스 MCP 서버를 세웠다. 이제는 JSON 메타데이터 파일 하나만 추가하면 새 데이터셋이 에이전트에 연결되고, 권한 통제도 서버 계층에서 한곳에 모아 처리한다. 예전에는 테이블 하나를 붙이는 데 며칠이 걸렸다. 두 사례는 기업 AI가 '모델 하나를 잘 돌리는 단계'를 지나, 파인튜닝 변형 모델과 여러 에이전트를 비용 효율적으로 굴리면서 접근을 통제하는 운영 단계로 들어섰음을 보여 준다. 78
국내 뉴스
바이두가 후속 학습을 거치지 않은 베이스 모델 '어니 5.5 플래시 베이스'의 가중치를 공개했다. 총 2800억 매개변수의 MoE 구조로, 토큰당 140억 개만 활성화한다. 33조5000억 토큰으로 학습했고 최대 100만 토큰 문맥을 지원한다. 바이두는 자체 평가에서 딥시크·텐센트·샤오미의 베이스 모델과 견줘 30개 벤치마크 중 24개에서 1위를 했고, MMLU-프로에서 78.4점으로 딥시크(69.2점)를 앞섰다고 밝혔다. 다만 외부 검증은 없고, 중국어 지식과 일부 장문 과제에서는 경쟁 모델이 앞섰다. 한국에 중요한 대목은 라이선스다. 한국과 EU, 영국이 사용 허가 지역에서 빠져, 국내 개발자는 공개 라이선스만으로 이 모델을 쓰거나 고치거나 배포할 수 없다. 제외 사유는 공개되지 않았다. '가중치 공개'가 곧 '누구나 쓸 수 있음'을 뜻하지 않는다는 사실이 확인된 만큼, 해외 오픈웨이트 모델에 기대 자체 모델을 만들려는 국내 기업은 성능표보다 라이선스 지역 조항과 매출 기준(연 5000만 달러)을 먼저 따져야 한다. 9
카카오가 AI 에이전트용 의사결정 모델 '카나나-2-v-디사이드'를 허깅페이스에 공개했다. 의사결정 모델은 문장 대신 확률·선택지·점수 같은 정형 결과를 내놓아, 에이전트가 판단을 연쇄적으로 이어 가도록 돕는다. 카나나-2-v-3b를 기반으로 텍스트와 이미지를 함께 처리하며, 고객 문의 분류, 도구 선택, 상품 이미지 판단에 쓸 수 있다. H200 한 장 기준 평균 응답 속도는 0.04초 이내로, GPT-6 루나보다 43배 빠르다고 회사는 밝혔다. 한국어 1만5909문항의 자체 벤치마크와 공개 데이터셋에서 마이크로소프트·타입세이프 AI·업스테이지 모델보다 높은 점수를 냈다고 회사는 밝혔다. 업스테이지와 타입세이프 AI에 이어 카카오도 같은 범주의 모델을 공개했다. 상업적 이용이 가능한 라이선스를 붙였다는 점도 해외 모델의 이용 제약과 대비된다. 10
과기정통부와 KISA가 '에이전틱 AI 제로트러스트 안내서'를 내놨다. 2024년 12월 발표한 '제로트러스트 가이드라인 2.0'을 AI 에이전트 환경으로 넓힌 것이다. 핵심은 에이전트가 한 번 인증을 받았다고 이후 행동을 모두 허용하지 않는다는 원칙이다. 입력 처리, 외부 도구 호출, 다른 에이전트로의 작업 위임 등 단계마다 행동의 적절성과 권한을 다시 검증한다. 외부 통신이나 시스템 명령처럼 위험도가 높은 행동에는 사람의 승인이나 사전 승인된 정책을 요구한다. 대표 위협으로는 외부 문서에 숨은 악성 지시가 에이전트 판단을 오염시키는 경우와 위임받은 권한을 넘어서는 행동을 꼽았다. 기존 4단계 성숙도 모델을 적용해 기업이 자기 수준을 진단하고 개선 우선순위를 정하도록 했다. 해외에서 AWS가 작업별 격리 세션과 중앙 권한 통제를 설계 기본값으로 내세우는 흐름과 같은 방향이다. 국내 기업이 에이전트를 업무 시스템에 연결할 때 참고할 실무 기준이 생겼다는 데 의미가 있다. 5811
OECD의 '디지털 경제와 사회 전망 2026'은 AI 확산의 그늘을 수치로 보여 줬다. 2025년 직원 10명 이상 기업의 AI 도입률은 20%였지만 250명 이상 대기업은 52%에 달했다. 별도 지원이 없다면 2030년에도 대기업 도입률이 평균보다 약 80% 높을 수 있다는 전망도 나왔다. 개인의 생성형 AI 이용률은 16~24세 68%, 55~74세 14%로 약 4.9배 차이가 났다. 고령층이 쓰지 않는 가장 큰 이유는 '필요성을 못 느껴서'(43%)였다. 반면 IT 인프라·호스팅 AI 기업에 대한 벤처 투자는 545억 달러에서 1239억 달러로 127% 넘게 늘었다. 인프라 투자가 폭증해도 활용은 대기업과 지식집약 산업에 몰린다는 이 진단은, 중소기업 지원과 고령층 활용 교육을 설계하는 국내 정책에도 직접 참고할 대목이다. OECD가 해법으로 클라우드 접근성 확대, 상호운용성, 개방형 표준을 꼽은 점도 눈여겨볼 만하다. 91012
커뮤니티 화제
닐레이 파텔은 AI 제품이 비용을 정당화할 만큼 좋지 않다고 단언했다. 데이터센터 소음을 감수하라고 요구하면서 돌려주는 것은 AI 요약과 딥페이크 쓰레기뿐이라는 것이다. 에이전트는 아직 실체가 없고 기업들은 버는 것보다 많이 쓰고 있다는 비판도 덧붙였으며, 해법은 광고가 아니라 쓰기만 해도 삶이 나아지는 제품뿐이라고 했다. 이 발언은 데이터센터 비용과 AI 제품 효용에 대한 비판을 담고 있다. 2313
r/MachineLearning에서는 석사 과정 입학을 앞둔 31세 학생의 고민 글이 올라왔다. 그는 7~8년간 기초 논문부터 채택되지 못한 비주류 논문까지 수백 편을 읽고 수십 편을 재현했다. 그런데도 떠오르는 연구 아이디어가 모두 투박하고 우아하지 않게 느껴진다고 털어놨다. 학회 수준의 논문을 한 편 내는 것이 꿈이라는 고백이다. 114
같은 커뮤니티에서는 포인터 네트워크로 조합 최적화 문제를 푸는 연재의 첫 글이 올라왔다. 작성자는 REINFORCE 강화학습으로 학습한 고전적 포인터 네트워크 구조를 다뤘다. 15