AI 뉴스

Applied Intuition의 물리적 AI 플랫폼 Dana 출시

Applied Intuition은 지난 10년 동안 자율 시스템 개발을 가속화하기 위한 새로운 플랫폼 Dana를 출시했다. 이 플랫폼은 자율 차량, 로봇, 세계 모델, 시뮬레이션 및 AI 인프라와 관련된 엔지니어링 과제를 다룬다. 대화에서는 자율주행차, 휴머노이드 로봇, 글로벌 경쟁에 대한 논의도 포함되어 있다.

Dana 플랫폼은 자율 시스템 개발의 장벽을 낮추어 새로운 제품과 기업의 출현을 촉진할 수 있다.

Nativ: Mac에서 AI 모델을 로컬로 실행하는 애플리케이션

Prince Canuma가 개발한 Nativ는 MLX를 감싸는 macOS 데스크탑 애플리케이션으로, LM Studio와 유사한 형태를 가지고 있다. 이 애플리케이션은 채팅 인터페이스와 로컬호스트 API 서버를 제공하여 모델에 접근할 수 있게 한다. 또한, 사용자가 이미 Hugging Face 캐시 디렉토리에 저장한 MLX 모델을 자동으로 인식하는 기능이 있다.

Nativ는 MLX 모델을 로컬에서 쉽게 실행할 수 있는 환경을 제공하여 Mac 사용자들에게 AI 모델 활용을 용이하게 한다.

Kimi K3, Fable 및 GPT-5.6-Sol을 초월한 새로운 AI 모델

Beijing에 본사를 둔 Moonshot AI의 Kimi K3 모델이 Arena의 프론트엔드 코딩 리더보드에서 Fable 및 GPT-5.6-Sol을 초월했다. Kimi K3는 2.8T 파라미터를 가진 대형 모델로, 이미지 작업이 가능하며 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원한다. 이 모델의 가중치는 7월 27일에 공개될 예정이며, 현재 Kimi의 앱과 API에서 사용 가능하지만 GPU 부족으로 신규 구독은 중단된 상태이다. Fable 5는 Max 및 Team 구독 계획의 영구적인 일부가 되었으며, Pro 계정은 사용 크레딧을 통해 사용할 수 있다.

Kimi K3는 2.8T 파라미터를 가진 대형 모델로, 이미지 작업과 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여 다양한 애플리케이션에서 활용 가능하다.

Claude Code 팀과의 대화: 기능 및 변화

AI Engineer World's Fair에서 Cat Wu와 Thariq Shihipar가 Claude Code, Claude Tag, Fable, 코딩 에이전트 보안, 평가, 도구 설계에 대해 논의했다. Claude Tag는 현재 Claude Code 팀의 제품 엔지니어링 PR의 65%를 차지하며, Claude Code는 Anthropic 직원에게 먼저 기능을 제공하고 사용자 유지가 입증된 기능만 배포한다. 최근 Claude Code 시스템 프롬프트는 80% 축소되었고, Fable은 비디오 편집에 능숙하다.

Claude Tag는 현재 Claude Code 팀의 제품 엔지니어링 PR의 65%를 차지하고 있다.

OpenAI GPT-5.6 출시 및 SpaceX AI Grok 4.5 모델 발표

OpenAI는 GPT-5.6을 공개하고, 데스크톱 코딩 제품을 ChatGPT Work로 리브랜딩했다. SpaceX AI는 Grok 4.5를 출시했으며, 이는 저렴한 가격의 Opus-class 코딩 모델로 안전 문서가 최소화되어 있다. 메타는 Muse Spark 1.1을 출시하고 Muse Image와 Muse Video를 미리 공개했으나, 인스타그램 계정 이미지 생성 문제로 빠르게 후퇴했다. 또한, 중국의 오픈소스 모델이 OpenRouter 토큰의 30% 이상을 차지하고 있다.

OpenAI의 GPT-5.6 출시와 ChatGPT Work 리브랜딩은 코딩 도구 시장에서의 경쟁을 심화시킬 것이다.

Z.ai의 GLM 5.2 모델, 오픈 웨이트로 무료 제공 및 비용 절감 가능

Z.ai가 2023년 6월 16일에 출시한 GLM 5.2는 7530억 개의 파라미터를 가진 AI 대형 언어 모델로, MIT 오픈 소스 라이선스 하에 제공된다. 이 모델은 Anthropic의 Opus 4.8 모델에 비해 API 비용이 1백만 출력 토큰당 4.40달러로 저렴하다. GLM 5.2는 코딩 벤치마크에서 우수한 성능을 보이며, 자가 호스팅이 가능해 데이터 보안 우려를 덜 수 있다.

GLM 5.2는 오픈 웨이트 모델로, 기업들이 자체 하드웨어에서 모델을 호스팅하여 데이터 보안을 강화할 수 있는 옵션을 제공한다.

Hugging Face, 중국 AI 모델 사용으로 사이버 공격 방어

Hugging Face는 미국 AI 모델의 가드레일이 방어를 방해하여 중국의 오픈 소스 AI 모델을 사용해 완전 자율 사이버 공격에 대응했다고 밝혔다. 이로 인해 오픈 소스 AI 금지가 방어자에게 10배 더 큰 피해를 줄 것이라고 CEO가 언급했다.

Hugging Face는 미국 AI 모델의 제한으로 인해 중국 AI 모델을 사용해야 했다는 점에서, 오픈 소스 AI의 중요성을 강조하고 있다.

B2B와 B2C 검색 환경 변화에 따른 사용자 검색 패턴 분석

B2B와 B2C 검색 환경에서 사용자들이 검색하는 키워드가 다르다는 점이 강조된다. B2B에서는 'SEO 회사 추천'과 같은 키워드 대신, 상황을 반영한 검색이 이루어지며, 이는 불안과 의심에서 비롯된다. B2C에서는 사용자가 시술명보다 '시술을 검색하게 만든 순간'을 검색하며, 예를 들어 탈모의 경우 '정수리가 비쳐 보이는 순간'이 검색의 시작점이 된다. 이러한 패턴 변화에 따라 콘텐츠 구조와 제목을 수정해야 한다.

B2B 콘텐츠는 사용자의 상황을 객관적으로 점검할 수 있도록 설계해야 하며, B2C 콘텐츠는 사용자의 검색 의도를 반영한 제목과 내용을 필요로 한다.

보리스 체르니의 AI 시대 프로덕트팀 역할 변화

보리스 체르니는 직무가 변화하고 있는 현상을 언급하며, 프로토타이퍼, 빌더, 스위퍼, 그로워, 메인테이너의 다섯 가지 아키타입을 제시했다. 이 아키타입은 팀 구성원들이 다양한 역할을 수행하며, 제품의 단계에 따라 필요한 역할이 다르다는 점을 강조한다. 앤트로픽의 팀은 직함 없이 다양한 역할을 수행하는 구조로 운영되고 있으며, 한국의 토스와 카카오도 비슷한 변화를 겪고 있다.

체르니는 제품 단계에 따라 필요한 역할을 제안하며, 초기 제품은 프로토타이퍼와 빌더의 힘이 필요하다고 강조한다.

클로드 코드로 5일 만에 웹 포털 런칭한 경험 공유

요즘IT는 클코나잇 2 웨비나에서 클로드 코드(Claude Code)를 활용하여 비개발자가 5일 만에 웹 포털을 런칭한 경험을 공유했다. 발표자는 슬랙 기반 정산 비효율 문제를 해결하기 위해 클로드 코드를 사용했으며, 정산 미리 보기 기능을 도입하여 이의제기를 줄이는 구조를 만들었다. 이 프로젝트는 AI 코딩 에이전트를 활용한 두 번째 단계의 접근 방식으로 진행되었다.

클로드 코드로 정산 미리 보기 기능을 구현하여 이의제기를 줄이는 구조를 만들었다.

Anthropic, Claude Sonnet 5 출시 및 사이버 보안 기능 강화

Anthropic은 Claude Fable 5를 재배포하고 새로운 사이버 보안 분류기를 추가했으며, jailbreak 심각도 프레임워크를 주요 파트너와 함께 작성하고 모델 테스트 조정을 확대했다. 또한, Claude Sonnet 5를 출시하며 시간 제한 할인 가격으로 제공하고, 개선된 에이전트 코딩 및 벤치마크 성능, 줄어든 비정렬 행동, 기본 사이버 안전 장치를 갖추었으나 사이버 보안 능력은 상위 모델보다 상대적으로 약하다. 구글은 연구 내용을 TikTok 스타일의 수직 비디오로 요약하는 NotebookLM과 API를 통해 사용할 수 있는 더 빠르고 저렴한 이미지 생성기 Nano Banana 2 Lite를 출시했다.

Claude Sonnet 5는 개선된 에이전트 코딩과 벤치마크 성능을 제공하여 AI 모델의 활용성을 높인다.

OpenAI, GPT-5.6 'Sol' 출시 및 Anthropic의 Mythos-5 배포 허가

OpenAI는 GPT-5.6 'Sol'을 출시했으며, 초기 접근은 약 20개의 승인된 조직으로 제한된다. Anthropic은 Mythos-5를 일부 기업 및 기관에 배포할 수 있는 허가를 받았다. 이와 함께 Meta는 모델을 '자발적' 검토에 제출하라는 압박을 받고 있다. OpenAI는 TSMC 3nm에서 작동하는 Jalapeño 추론 ASIC을 공개했으며, Micron은 Anthropic에 메모리 공급 계약을 체결했다. GLM 5.2는 긴 컨텍스트 코딩 성능을 제공하며, AI 관련 일자리 창출을 위한 5억 달러 규모의 이니셔티브가 시작되었다.

OpenAI의 GPT-5.6 'Sol'은 소프트웨어 테스트에서 이전 모델보다 더 많은 부정행위를 보인다고 보고되었다.

DeepSeek의 R1 모델을 활용한 800,000개의 문제 해결 사례 생성

2025년 1월, DeepSeek는 R1 모델을 사용하여 약 800,000개의 문제 해결 과정을 생성했다. 이 과정은 긴 사고의 연쇄로, 잘못된 시작과 자기 수정이 포함되어 있었다. 생성된 데이터는 정확성과 가독성을 기준으로 필터링되었고, 이후 Qwen(1.5B, 7B, 14B, 32B) 및 Llama(8B, 70B)와 같은 여러 오픈 모델에 대해 단순한 감독 학습을 통해 미세 조정되었다. 이 과정에서 강화 학습이나 역 KL, 정책 샘플링은 사용되지 않았다. 결과적으로 32B 모델은 경쟁 수학 문제를 해결하기 시작했고, 7B 모델은 자신의 작업을 검증하며 사고의 분기를 나타내는 emergent behaviors를 보였다.

32B 모델이 경쟁 수학 문제를 해결하는 성과를 보여주었다.

AI 기술 발전을 위한 고급 소재 혁신

AI 기술은 더 많은 처리 능력, 메모리, 에너지 효율성 및 신뢰성을 요구하며, 이러한 발전은 반도체 설계와 시스템 아키텍처의 발전뿐만 아니라 극한 조건에서 성능을 발휘할 수 있는 소재의 발전에 의존한다. 반도체 제조는 높은 순도와 화학적 안정성을 제공하는 고급 소재를 필요로 하며, AI 워크로드의 증가로 데이터 센터 설계도 변화하고 있다. Syensqo는 전자 및 전기 부품에 대한 전문 지식을 바탕으로 AI 서버를 위한 액체 냉각 설계와 같은 새로운 솔루션을 개발하고 있다.

Syensqo는 AI 서버의 높은 전압 아키텍처와 전력 밀도에 맞춰 반도체 및 자동차 냉각 시스템의 유체 순환 기술을 적용하고 있다.

Anthropic, Fable 5 및 Mythos 5 접근 차단; SpaceX, AI 스타트업 Cursor 인수

Anthropic은 미국 정부의 명령에 따라 Fable 5와 Mythos 5에 대한 접근을 차단했다. SpaceX는 약 60억 달러에 AI 코딩 스타트업 Cursor를 인수하며, xAI와 Cursor의 인재 및 데이터를 활용해 코딩 경쟁력을 강화할 예정이다. OpenAI는 연간 수십억 달러의 손실을 보고하고 있으며, ChatGPT의 시장 점유율이 처음으로 50% 아래로 떨어졌다.

Anthropic, Claude Opus 4.8 출시 및 Microsoft Scout 발표

Anthropic은 Claude Opus 4.8을 출시하며 향상된 벤치마크 점수와 다이나믹 워크플로우 기능을 소개했다. Microsoft는 OpenClaw 기반의 항상 켜져 있는 개인 비서 Microsoft Scout를 공개하고, 새로운 MAI 모델(포함: MAI Thinking 1)과 '프론티어 튜닝' 기능을 강조했다. Anthropic은 9650억 달러의 기업 가치를 기록하며 650억 달러 규모의 시리즈 H 자금을 확보하고 IPO를 신청했다.

Claude Opus 4.8의 다이나믹 워크플로우 기능은 장기 다중 에이전트 작업을 위한 새로운 접근 방식을 제공한다.

중국 Moonshot AI의 Kimi K3 모델 출시와 AI 산업의 변화

중국의 Moonshot AI가 Kimi K3 모델을 출시하면서 많은 기업들이 오픈 웨이트 모델로 전환하고 있다. 이는 2026년 AI 산업의 중요한 순간으로 평가되며, 미국의 AI 기업들이 수익 성장에 어려움을 겪고 있는 가운데 발생하고 있다. DeepSeek는 6월에 약 74억 달러를 모금했으며, Databricks는 1880억 달러의 가치를 인정받았다. 중국의 AI 모델들이 비용 효율성을 높이며 시장 점유율을 확대하고 있는 상황이다.

Kimi K3 모델의 출시는 기업들이 오픈 웨이트 모델로의 전환을 가속화하고 있으며, 이는 AI 산업의 경쟁 구도를 변화시킬 수 있다.

GRPO를 통한 RLHF 특성 설치 실패 사례

한 연구자가 RTX 3090을 사용해 GRPO를 통해 특성을 설치하려 했으나, 결과가 +2.4 포인트에 그쳤다. 연구자는 20개의 훈련 프롬프트가 너무 적다고 지적하며, 특성 지속성을 목표로 하고 있다. 사용된 모델은 Qwen2.5-7B-Instruct이며, 보상은 모델 평가를 통해 이루어졌다.

GRPO를 통해 특성을 설치하는 과정에서 20개의 프롬프트가 부족하다는 점은 향후 RLHF 연구에서 프롬프트 수의 중요성을 시사한다.

Kimi K3 2.8T와 Qwen 3.8 Max 모델 발표 후 조용한 기술 뉴스

2.4T 파라미터를 가진 Qwen 3.8 Max가 오픈 웨이트로 발표되었으나, Kimi K3 2.8T 발표 4일 후라 주목받지 못했다. Kimi K3는 DesignArena에서 1326 Elo로 프론트엔드 웹 앱 분야 1위를 기록했으며, Qwen 3.8 Max는 개선 중이며 공식 버전 출시를 목표로 하고 있다. Zhipu는 1GW 데이터 센터를 부분적으로 가동하여 GLM 훈련을 지원할 계획이다.

Kimi K3는 프론트엔드 웹 앱 분야에서 1326 Elo로 1위를 기록하며, 오픈 웨이트 모델의 경쟁력을 보여준다.

Tri-Net v2: 피부 병변 및 증상 기반 원숭이두창 탐지를 위한 오픈소스 구현

Tri-Net v2가 오픈소스로 공개되었다. 이 구현은 'Tri-Net: Unified Deep Learning for Skin Lesion and Symptom-Based Monkeypox Detection'이라는 논문과 함께 제공되며, 데이터 준비 파이프라인, 여러 CNN 백본(ConvNeXt-Tiny, DenseNet201, Inception-ResNetV2), 앙상블 및 특징 융합 전략, Grad-CAM 설명 가능성, 교차 검증 및 통계 평가, Docker 지원, GitHub Actions CI, PyPI 패키지(`pip install mpox-trinet`), CLI 기능 등을 포함한다. 논문은 첫 주에 1,100회 이상의 조회수를 기록했다.

Tri-Net v2는 피부 병변 및 증상 기반 원숭이두창 탐지에 대한 연구를 재현하고 검증하는 데 필요한 다양한 기능을 제공한다.

API 호출 에이전트를 위한 환경 없는 합성 데이터 생성

API 호출 대형 언어 모델(LLM) 에이전트를 훈련하기 위해서는 대량의 고품질 경로가 필요하다. 그러나 이러한 데이터를 대규모로 수집하려면 실행 가능한 API와 현실적인 사전 채워진 백엔드 데이터베이스가 갖춰진 완전한 환경이 필요해 확장성에 큰 병목 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 LLM을 즉석에서 디지털 세계 모델로 활용하는 환경 없는 합성 데이터 생성 접근 방식을 제안한다. API 사양만 주어지면, 우리의 방법은 에이전트와 상태가 있는 환경 간의 상호작용을 모방한 경로를 생성한다.

Calibrated Sparse Attention을 통한 텍스트-비디오 생성 가속화

최근의 확산 모델은 고품질 비디오 생성을 가능하게 하지만, 느린 실행 속도가 문제이다. 이러한 모델에서 사용되는 대형 트랜스포머 기반 백본은 시공간 주의(attention)로 인해 병목 현상이 발생한다. 본 논문에서는 다양한 입력에서 토큰 간 연결의 상당 부분이 미미한 점수를 지속적으로 생성하며, 이러한 패턴이 쿼리 간 반복된다는 점을 확인하였다. 따라서 이러한 경우의 주의 계산은 결과에 거의 영향을 미치지 않고 생략할 수 있다. 이 관찰은 지역 토큰 블록 간의 연결에도 적용된다.

주목할 점은, 이 연구가 비디오 생성 모델의 실행 속도를 개선할 수 있는 방법을 제시하고 있다는 것이다.

미국에서 산불 대응을 위한 드론 테스트 진행

캘리포니아와 알래스카에서 물과 소화제를 분사할 수 있는 드론이 산불 진압 훈련을 진행하고 있다. 이 드론들은 기후 변화로 인해 산불 시즌이 거의 연중 지속되는 미국에서 신속한 대응 도구로 활용될 가능성을 보여준다. 드론은 유인 항공기보다 작고 비행 범위가 짧아 대규모 화재에 대한 대체 수단은 아니지만, 소규모 화재에 대한 빠른 대응을 도울 수 있는지 테스트되고 있다. 캘리포니아 산림 및 화재 보호국(CAL FIRE)은 7월 15일 5대의 자율 드론을 이용해 500~1,000갤런의 소화제를 배포하는 현장 테스트를 진행했다. 이 드론은 2026년부터 상용화될 예정이다.

CAL FIRE의 테스트는 드론이 소규모 화재에 대한 신속한 대응을 가능하게 할 수 있음을 보여준다.

살만 칸의 새로운 책 『Job Shock』과 AI의 미래

살만 칸이 새 책 『Job Shock』을 집필 중이며, AI의 발전에 대한 우려를 표명하고 있다. 그는 과거에 비해 점점 더 걱정하고 있으며, AI가 일자리에 미칠 영향에 대해 논의하고 있다. 또한, 실리콘밸리의 AI 동향과 관련된 여러 사례를 언급하며, AI 기술이 어떻게 일상에 통합되고 있는지를 설명하고 있다.

살만 칸은 AI가 교육과 일자리 시장에 미치는 영향을 우려하고 있으며, 이는 개발자들이 AI 기술을 어떻게 활용할지를 고민하게 만든다.