AI 뉴스

Anthropic 초안 법안 유출·PHP 치명적 결함 등 AI·사이버보안 주간 동향

이번 주 기사는 PHP의 치명적 결함이 수정 패치보다 하루 먼저 유출되어 많은 웹사이트가 대응에 나섰다는 소식과, Anthropic이 의회에 돌리던 초안 법안이 유출되었다는 소식을 전한다. 필자는 신경망 뉴런이 생각보다 더 해석 가능하다는 주장을 함께 소개한다. 기사에 따르면 PHP의 치명적 결함은 유출로 인해 수정본이 나오기 하루 전에 공개되었고, 이로 인해 대부분의 인터넷 사용자가 해결책을 찾아 분주해졌으며 일부 롱테일 웹사이트는 영구적으로 피해를 볼 수 있다고 평가되었다. Anthropic의 초안 법안은 FRONTIER Act와 유사하지만 그보다 약한 내용이었다고 한다. 기사는 뉴런 단위 해석 가능성에 대한 새로운 주장을 다루며, 개별 뉴런이 대체로 하나의 해석 가능한 의미를 가진다는 점에서 뉴런을 하나씩 라벨링하는 작업이 실행 가능하다고 설명한다. 다만 필자는 초기 반응이 이 발견의 중요성을 과장했다고 지적한다. 기사는 Gemini 4 Argon 안전 카드가 아직 정리 중이며, Muse Wonder는 과대평가된 것으로 드러나 별도의 역량 보고서를 쓰지 않겠다고 밝힌다. 또한 Anthropic 관련 개발 사항이 많아 별도 글로 다루겠다고 예고한다.

Anthropic 초안 법안의 유출과 PHP 결함 사례는 AI 모델 관련 정책 문서와 웹 서버 보안 패치 일정을 함께 점검해야 할 필요를 보여준다.

Intel 최첨단 팹 투어로 본 반도체 미래 공정: GAA 트랜지스터, 후면 전력 공급, CFET, 하이브리드 본딩과 AI 수요 급증 대응

Dwarkesh Podcast의 진행자가 이틀간 Intel의 최첨단 팹을 둘러보고 기술 경영진과 대화해 차세대 칩 구조를 정리했다. 기사는 AI 컴퓨트 수요가 지난 10년간 연 3배씩 늘어난 상황에서 공급이 수요를 따라잡기 어려운 이유를 짚는다. 기사는 gate-all-around 트랜지스터, backside power, CFET, 하이브리드 본딩 같은 기술을 다루며, Intel이 새 공정 노드를 도입하는 과정, 10nm에서 얻은 교훈, 평면 트랜지스터에서 gate-all-around로의 전환을 설명한다. 또한 High-NA EUV가 Intel에는 이득이 되지만 TSMC에는 그렇지 않다는 판단, 구리 배선을 루테늄으로 대체하는 방향, 적층 트랜지스터가 실제 출하까지 10년이 걸리는 이유도 포함된다. AI 수요에 대해서는 Intel CTO의 발언으로, 현재 전 세계가 보유한 칩 제조 장비로는 최첨단 웨이퍼 생산량을 두 배로 늘리는 것이 가능하다고 소개한다. 기사에는 칩 간 연결 병목, 장비가 부족해 생산을 10배로 늘리기 어렵다는 점, Intel이 TSMC를 따라잡을 수 있는지, Terafab로 팹을 처음부터 다시 생각하는 구상도 다뤄진다. 기사는 수요가 공급을 크게 앞서는 교차점을 늦추기 위해 파운드리가 쓸 수 있는 방법을 질문으로 제기하며, 이에 대한 구체적 해법은 본문에서 Intel 경영진의 답변 형태로 이어진다.

기사에 나온 AI 컴퓨트 연 3배 성장과 현재 장비로 최첨단 웨이퍼 생산을 두 배로 늘릴 수 있다는 CTO 발언은 AI 인프라 용량 계획을 세울 때 공급 측 한계를 가늠하는 근거가 된다.

NVIDIA, AI 팩토리 관측을 위한 AIOps 플랫폼 Minerva 공개

NVIDIA가 AI 팩토리의 인프라와 AI 워크로드 텔레메트리를 통합 분석하는 AIOps 플랫폼 Minerva를 출시했다. 문제를 더 일찍 찾아내 GPU 가동률과 AI 팩토리 생산성을 높이는 것이 목표다. Minerva는 GPU, 네트워킹, 스토리지, 스케줄러, 워크로드의 신호를 연결해 GPU, SuperNIC, 스위치, 케이블과 그 위에서 실행되는 작업을 매핑하는 동적 지식 그래프를 만든다. 지도 학습과 비지도 학습으로 시간당 수십억 개의 데이터 포인트를 분석해 정상 동작을 학습하고, 처음 보는 이상 징후를 탐지하며, 발생 중인 장애를 예측하고, 토폴로지를 기준으로 관련 이벤트를 묶는다. 경고가 쏟아지는 대신 가능성 높은 근본 원인을 담은 하나의 인시던트로 정리하며, 기본 제공되는 AI 어시스턴트로 실시간 텔레메트리에 근거한 자연어 질의와 조치 권고를 받을 수 있다. 운영자가 직접 수정을 적용하거나 인프라 API와 외부 시스템을 통해 자동화를 연결할 수도 있다. 기사에 따르면 Minerva는 작업 중단 사이의 간격을 늘리고, 장애 복구 시간을 단축하며, 중요한 경고만 남겨 인사이트를 높이는 것을 핵심 지표로 삼는다. IREN의 CTO Denis Skrinnikoff는 네트워크, GPU, 작업을 한 화면에서 보게 되어 문제 해결보다 사전 유지보수에 집중할 수 있게 되었다고 말했다. Jio, Lambda, Tesla 등이 도입을 계획하고 있으며, Dell Technologies, Lenovo, Supermicro도 자사 AI 팩토리 운영 포트폴리오에 Minerva를 포함할 예정이다.

GPU 수천 개 규모의 클러스터에서 느려진 학습 작업을 개별 구성요소(예: 평소보다 뜨거운 GPU, 부하 시 성능이 떨어지는 NVMe 드라이브)까지 추적하는 방식은 대규모 인프라 운영자에게 실무적으로 의미가 있다.

AI가 보안 위협을 키우면서 소프트웨어 보안을 다시 생각해야 할 시점 — Anthropic 버전 관리 시스템 논란 포함

하루 동안 여러 건의 고위급 보안 사고와 침해가 발생했고, 그중 상당수가 AI로 인해 촉발된 것으로 전해졌다. 공격자는 AI를 활용해 이점을 얻고 있으며, 방어 측도 이에 대응해야 한다는 것이 기사의 핵심 진단이다. 이 기사는 Anthropic의 새 버전 관리 시스템을 둘러싼 논란도 함께 다룬다. 고처리량 버전 관리 서버를 만든 오픈소스 개발자는 Anthropic이 자신들의 설계를 베꼈으면서도 기존 제품에 대한 출처를 밝히지 않고 신제품처럼 제시했다고 주장했다. 기사는 이를 선도적인 AI 연구소에게 좋지 않은 모습이라고 평가했다. 기사는 이 밖에도 사우디아라비아가 OpenAI 스파이 혐의자의 보석금을 내겠다고 제안한 일, Shopify의 자가 치유 소프트웨어 도구 개발, Claude Code의 gzip 적용에 따른 속도 향상 등을 짧게 소개한다.

Claude Code가 gzip 적용으로 속도를 크게 높였다는 점은 개발 도구의 성능 변화를 확인할 수 있는 구체적 사례다.

Moshi CEO Anekha Sokhal, 에너지 파생상품 트레이더 출신 창업 경험과 트레이더용 추천 엔진 구상 소개

Latent Space 팟캐스트에 출연한 Moshi CEO Anekha Sokhal이 수학·통계 전공에서 JP Morgan 에너지 파생상품 트레이딩을 거쳐 창업에 이른 경로를 설명했다. Moshi는 시장 데이터를 트레이더의 포지션과 연결해 추천하는 도구로, 기사는 이를 AI 제품이 실제 업무 방식에 맞아야 한다는 관점에서 소개한다. Anekha는 Warwick에서 수학·운용과학·통계·경제학을 전공했고, 이후 투자은행 인턴을 거쳐 JP Morgan의 신흥시장 데스크와 상품 데스크에서 일하며 주로 에너지 파생상품 트레이딩을 했다. 그는 시장 정보가 사람이 다 읽을 수 있는 양을 넘어섰다고 말하며, 이를 해결하는 도구로 Moshi를 만들고 있다고 설명했다. 기사는 Moshi를 시장 데이터, 그 데이터를 다루는 인터페이스, 트레이더 개인에게 맞춘 추천이 결합된 제품으로 묘사한다. 이 밖에 Fulbright 장학금으로 미국에 온 경위, 신뢰할 수 있는 출처 선별, 문서 추출 도구 Reducto, 모델을 직접 만들지 구매할지에 대한 논의도 다뤄졌다. Anekha는 AIE 컨퍼런스에서 고객 면담을 통해 얻은 경험을 나누며, 채용에 앞서 사용자를 먼저 만나야 한다고 강조했다. 기사에서 그는 AI 엔지니어들이 경영진으로부터 '당신이 곧 팀'이라는 말을 듣고 원래 10명이 할 일을 혼자 떠안는 압박을 받는다는 점도 짚었다.

금융 트레이딩 워크플로를 AI로 바꾸려는 팀이라면, 기사에 언급된 Reducto 기반 문서 추출과 시장 데이터 추천 구조를 실제 고객 요구와 대조해 볼 만하다.

Moshi CEO Anekha Sokhal, 상품 트레이더용 추천 엔진 구축과 시장 데이터를 신호로 바꾸는 방법 논의

Moshi의 CEO Anekha Sokhal이 swyx와의 대담(Latent Space: The AI Engineer Podcast)에서 상품 트레이더를 위한 추천 엔진 구축을 이야기한다. 주요 주제는 시장 데이터를 유용한 신호로 바꾸는 방법과 사용자 워크플로에 맞는 AI 설계다.

Anthropic, 개인 에이전트 앱 Duet 공개 (미국 한정 리서치 프리뷰)

Anthropic이 개인 에이전트·어시스턴트 경쟁에 Duet이라는 별도 앱으로 뛰어들었다. 모바일 앱이며 미국 한정으로 리서치 프리뷰 중이라 뉴스레터 저자는 아직 써보지 못했다. 기사는 Duet이 모바일 앱으로 출시되었고 미국에서만 리서치 프리뷰 형태로 제공된다고 전한다. 저자는 이를 사용할 수 없었지만 다른 개인 어시스턴트들과 마찬가지로 완성도에 거친 부분이 있을 것이라고 예상했다. 같은 기사에서 PHP와 호스팅 플랫폼 Railway의 보안 취약점이 함께 다뤄졌다. 저자는 Codex에 자신의 작업물이 PHP나 Railway를 쓰는지 점검해 위험을 해결하라고 요청했다고 밝혔다. OpenAI는 연구자들이 이 취약점을 찾는 데 도움을 주었다고 한다. 이 밖에 에이전트가 실제 Android와 iPhone을 조작하는 phone use 기능, Supermemory의 메모리 그래프, Grok Bot의 페이지 생성 기능 등도 짧게 소개되었다.

Duet은 현재 미국 모바일 리서치 프리뷰라 국내 개발자가 바로 시험하기는 어렵고, Railway를 쓰는 프로젝트라면 기사에 언급된 보안 취약점 여부를 먼저 점검할 필요가 있다.

GeForce NOW에 Call of Duty: Modern Warfare 4 출시, RTX 5080급 클라우드 성능과 Fire TV 인앱 구매 추가

NVIDIA의 GeForce NOW에서 Call of Duty: Modern Warfare 4가 출시와 동시에 지원되며, Ultimate 회원은 레이 트레이싱을 포함한 RTX 5080급 클라우드 성능으로 캠페인을 즐길 수 있다. 게임 다운로드와 설치는 클라우드에서 처리되어 로컬 기기의 저장 공간과 준비 시간이 줄어든다. Ultimate 회원은 GeForce RTX 5080급 성능으로 레이 트레이싱 기능을 클라우드에서 쓸 수 있으며, PC, Mac, 휴대용 기기, 모바일, 브라우저, 지원 TV에서 이용할 수 있다. 캠페인은 한국 전선, 뉴욕 근접전, 파리 추격전, 뭄바이 야간 작전 등을 배경으로 하며, 멀티플레이는 전 세계 12개 핵심 6v6 맵과 DMZ 추출 모드를 포함한다. 또한 기존에 지원되는 Fire TV Stick 사용자는 Amazon을 통해 1개월 Performance 또는 Ultimate 멤버십을 직접 구매할 수 있으며, 결제는 Amazon 결제 시스템으로 처리된다. 이번 주에는 FINAL FANTASY RESONANCE와 The Elder Scrolls Online의 Echoes of Skyrim 시즌 등 6개 게임이 추가된다.

Fire TV Stick과 Ultimate 멤버십(RTX 5080급 성능)을 조합하면 별도 다운로드 없이 레이 트레이싱 지원 Call of Duty: Modern Warfare 4를 TV에서 실행할 수 있다.

AI 환경의 진화: 게임 시뮬레이터에서 RLVR 후속 학습과 에이전트 벤치마크까지

TheSequence의 Jesus Rodriguez는 AI 환경을 시험 문제가 아니라 궤적과 피드백을 만들어내는 실행 가능한 세계로 정의한다. 글은 Atari, OpenAI Gym, AlphaZero, MuJoCo에서 Tulu 3와 DeepSeek-R1의 RLVR 기반 후속 학습으로 이어지는 흐름을 짚는다. 글은 SWE-Gym, WebArena, OSWorld, TheAgentCompany, Tau2-bench, AgentMercury 같은 새로운 세대의 에이전트 환경을 소개한다. 좋은 환경의 조건으로는 실제 결과를 추적하고 해킹에 저항하는 보상, 인과적 충실도, 저렴하고 반복 가능한 연습, 구조화된 난이도, 훈련 세계 밖으로 전이되는 개선을 든다. 저자는 다양하고 결과가 실재하는 연습과 믿을 만한 피드백을 제공하는 것이 다음 발전의 핵심이라고 주장한다.

SWE-Gym, WebArena, OSWorld 같은 실행형 환경으로 에이전트를 연습시키면 코드 컴파일 결과나 브라우저 상태처럼 실제 피드백을 학습에 쓸 수 있다.

Celonis 데번라트 샤: 에이전트에 운영 컨텍스트가 없으면 엔터프라이즈 AI 의사결정이 어긋난다

Celonis의 엔터프라이즈 AI 수석 과학자 Devavrat Shah는 AI 에이전트가 업무 프로세스 안에서 각 작업의 역할과 주변 비즈니스 조건을 이해해야 한다고 주장한다. 그렇지 않으면 중요한 제약을 놓치고 비용이 드는 실수를 하거나 불필요한 컴퓨팅 자원을 소모할 수 있다. 해법은 기업이 이미 쓰는 프로세스와 데이터에 AI를 연결하는 데서 출발한다. 기사에 따르면 컨텍스트 계층은 에이전트가 워크플로를 이해하고 정의된 가드레일 안에서 작동하며, 사람이 검토하고 승인할 수 있는 권고안을 만들도록 돕는다. Shah는 특정 비즈니스 의사결정 하나를 정하고, 가장 어려운 단계를 찾아 AI가 그 단계를 개선하는지 시험한 뒤, 속도와 가치의 향상을 측정해 확장 여부를 판단하라고 조언한다. 기사는 반복적이고 수작업적인 업무를 자동화하고 팀 간 작업을 조율하면 직원이 더 복잡한 전략적 의사결정에 집중할 수 있다고 본다. 다만 이 이점을 실현하려면 직원이 AI 결과물과 그 함의를 이해하도록 교육에 투자해야 한다고 강조한다. Shah는 일상 운영 업무에서 재무, 인력 관리, 마케팅, 영업 등 전사 계획으로 기회가 확장될 것으로 보며, 적절한 컨텍스트가 있으면 조직이 옵션을 평가하고 중요한 결정을 더 빨리 내릴 수 있다고 말한다.

Celonis의 프로세스 데이터와 연결된 컨텍스트 계층을 두고 특정 의사결정 한 가지를 골라 가장 어려운 단계부터 시험하면, 속도와 가치 향상을 근거로 확장 여부를 판단할 수 있다.

LFM2.5-24B-A2B 로컬 실행 테스트 결과: llama.cpp와 LM Studio에서 루프 및 코드 생성 실패 보고

Reddit r/LocalLLaMA 사용자가 LFM2.5-24B-A2B-Q4_K_M.gguf 모델을 로컬에서 테스트한 뒤 성능이 낮다고 보고했다. 작성자는 Hermes 데스크톱에서 Microsoft Garnet용 플러그인 작성을 요청했을 때 깨진 코드가 나왔다고 밝혔다. 작성자는 먼저 llamaampere(llama.cpp를 특정 아키텍처에 맞춰 최적화한 버전)로 모델을 실행했으나 같은 동작을 반복하며 쉬운 작업에서도 실수를 한다고 설명했다. 같은 환경에서 Qwen 3.8 27b Q4 Small은 40~60 tk/s로 만족스러운 결과를 냈다고 비교했다. 작성자는 RTX A4500 카드에서 130 tk/s를 기록했다고 밝혔다. 이후 LM Studio로 옮겨 속도를 희생하는 대신 동작이 안정화됐고, 짧은 대화에서는 대체로 맞는 답을 했다고 적었다. 기사에 적힌 설정은 LM Studio의 엔진과 프레임워크를 최신 버전으로 업데이트했다는 것이다. 작성자는 이 모델이 OpenClaw, Hermes 등 에이전트 하네스에 맞춰 학습됐다는 점을 근거로 Hermes 데스크톱에 연결해 테스트했다. Microsoft의 Redis 클론인 Garnet을 사용하는 간단한 플러그인 작성을 요청했고, ChatGPT가 프롬프트 엔지니어링을 맡아 결과를 GPT Sol로 검토했다. 그 평가는 결과물이 깨진 코드였고 필수 기능이 빠졌으며 종단 간 테스트 없이 검증을 주장했다는 것이다. 템플릿 수정본(Sharp-LFM2.5-Chat-Templates)을 적용해도 결과가 크게 달라지지 않았다고 작성자는 전했다. 작성자는 이 게시물에 대한 해결 방법을 묻고 있다.

LFM2.5-24B-A2B-Q4_K_M.gguf를 Hermes 데스크톱에서 Garnet 플러그인 작성에 쓰려면 chat_template 수정 여부와 무관하게 결과 검증이 필요하다는 점이 이 사례에서 확인된다.

Anthropic, 선제적으로 움직이는 개인 생산성 에이전트 Claude Duet 공개

Anthropic이 Claude Duet을 리서치 프리뷰로 공개했다. Claude가 사용자에게 주의가 필요한 일을 먼저 알리고, 요청받은 작업을 수행하며, 사용자가 자리를 비운 뒤에도 작업을 이어가는 에이전트로 동작한다. 기사는 이것이 Cursor의 Grok Bot과 비슷한 대상 고객을 겨냥한 개인 생산성 에이전트라고 설명한다. Duet은 Anthropic의 Opus 5.5 모델을 기반으로 하며, 우선 미국의 Pro 및 Max 요금제 구독자에게 기존 사용량 한도를 공유하는 형태로 제공된다. 매일 아침 브리핑을 전달하고, 회의 일정 잡기부터 재무 예측과 웹 앱 제작까지 다양한 작업을 처리한다. 행동하기 전에 사용자에게 확인을 요청하는 구조이며, Claude Marketplace의 6,000개 이상 커넥터(Gmail, Slack 등)와 연동된다. 구매는 Stripe의 Link 디지털 지갑과 Shopify의 Shop Pay를 통해 이뤄질 수 있다고 기사는 전한다. 기사는 Grok Bot이 2026년 10월 초 기준 약 80만 명의 유료 주간 사용자를 보유한다고 언급하며, Cursor가 SpaceX에 600억 달러에 인수된 사실도 함께 소개한다. Duet은 2026년 10월 21일 발표됐고 롤아웃은 천천히 진행될 예정이다.

AI 추론이 남기는 스토리지 비용: AI 영상 8초 클립이 만드는 500MB 백엔드 데이터

AI 추론은 요청마다 로그, 캐시 컨텍스트, 백업 등 데이터를 남기며 스토리지 비용을 계속 키운다. WD 내부 측정에 따르면 사용자에게 전달된 3.97MB 720p 8초 영상 하나가 백엔드에 500MB 이상의 연관 데이터를 남겨 출력 파일 대비 약 130배에 달했다. 기사에 따르면 학습은 시작과 끝이 있는 프로젝트지만 추론은 프롬프트에 답할 때마다 지속적으로 실행되어 데이터 발자국이 함께 늘어난다. McKinsey는 AI 추론 수요가 2030년까지 연 35% 성장해 학습(22%)을 앞지르고 데이터센터 수요의 40% 이상을 차지할 것으로 전망했다. WD가 후원하고 IDC가 763명의 IT·비즈니스 의사결정자를 대상으로 진행한 백서에서는 응답자의 약 95%가 생성형 AI로 지난 12개월간 데이터량이 늘었다고 답했고, 약 61%는 25% 이상 증가했다고 답했다. 기사는 보관 데이터가 컴퓨팅 수요가 줄어도 줄지 않으며, 아카이브가 RAG·추론의 입력으로 재사용되면서 빠른 검색 성능이 필요해진다고 짚는다. 응답자의 96%가 추론이나 RAG를 위해 더 빠른 아카이브 검색이 필요할 것으로 예상했다. 기사는 대용량 보관 계층에 HDD가 테라바이트당 비용 우위를 가진 기반이 된다고 설명하고, AI 인프라 예산을 컴퓨팅 중심으로만 잡으면 스토리지 병목이 운영비와 검색 지연으로 뒤늦게 드러난다고 경고한다.

8초 영상 하나당 500MB 이상의 백엔드 데이터가 남는다는 수치를 기준으로 AI 영상 생성 서비스의 보관 정책과 계층형 스토리지 용량을 설계해야 한다.

OpenAI Patch the Planet 프로그램, 70%의 웹에 영향을 주는 PHP 코어 취약점 PHP2Shell 발견

OpenAI의 Patch the Planet 프로그램에 참여한 보안 연구자 Ryan Austin(Calif)과 Wiz가 각각 GPT-5.6 Sol과 Gemini 4 Argon 등을 활용해 PHP 코어의 메모리 손상 취약점 CVE-2026-109618, CVE-2026-109619(PHP2Shell)를 찾아냈다. 기사에 따르면 이 취약점은 웹의 70%에 영향을 준다고 전해진다. 두 취약점은 PHP 엔진의 메모리 부족(out-of-memory) 상황 및 치명적 오류(fatal error) 처리 방식에 존재하며, WordPress 플러그인이나 애플리케이션 인증 로직이 아닌 PHP 내부에서 발생한다. 연구자들은 WordPress, Drupal, Joomla에 대해 인증 전 원격 코드 실행(RCE)을 시연했고, 임의의 PHP 애플리케이션에 대한 원격 메모리 노출도 주장했다. 다만 이는 연구자가 보고한 시연 결과이며, 모든 배포 환경에서 동일하게 즉시 악용 가능하다는 의미는 아니다. OpenAI는 약 두 달간의 조정된 대응(coordinated remediation)을 거쳤다고 밝혔고, Cloudflare는 예정된 패치 배포 전에 WAF 임시 완화 규칙을 적용했으며 패치는 UTC 14:00에 적용하도록 안내했다. 발견 주체는 OpenAI 측과 Wiz 측으로 나뉘며, 기사 원문은 두 당사자가 독립적으로 같은 버그를 발견한 것으로 전한다. 기사는 이번 사건의 심각도를 Log4Shell·Heartbleed와 같은 수준으로 볼지에 대해서는 논쟁이 있다고 적고 있다.

PHP 코어의 메모리 손상 취약점 CVE-2026-109618·CVE-2026-109619는 WordPress 플러그인 업데이트만으로는 해결되지 않으므로, PHP 엔진 자체 패치 적용 여부와 Cloudflare WAF 같은 임시 완화 규칙 점검이 필요하다.

에이전트 도구 호출 지점에 놓이는 AI 게이트웨이, 여러 회사가 제품을 내놓는 이유

에이전트가 모델·도구·다른 에이전트를 호출하는 지점에 게이트웨이 제품이 잇따라 나오고 있으며, 이 호출을 관리할 체계가 아직 부족하다는 점이 이유로 제시됐다. 기사는 Kong AI Gateway 2.0, AWS Bedrock AgentCore Gateway, 구글 Agent Gateway 등 주요 사례와 시장 흐름을 정리한다. 기사에 따르면 Kong은 2026년 9월 1일 LLM 호출, MCP 도구 호출, A2A 요청을 한 제품에서 다루는 Kong AI Gateway 2.0을 정식 출시했고, AWS는 2025년 10월 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를, 구글은 2026년 6월 Agent Gateway를 출시했다. 팔로알토 네트웍스는 Portkey를 약 1억 1,700만 달러에 인수했고, 스트라이프는 OpenRouter 인수를 발표했다. 에이전틱 AI 재단 발표에 따르면 ChatGPT 사용자의 MCP 도구 호출 횟수는 2026년 8월 기준 2026년 1월의 98배로 늘었다. 우버는 MCP 서버 800개 이상과 도구 5,000개 이상을 사내 MCP 게이트웨이 하나로 묶었고, 새로 찾은 도구는 소유 팀이 켜기 전까지 에이전트에 보이지 않도록 설계했다고 공개했다. 딜로이트 조사에서는 에이전틱 AI를 2년 안에 쓰겠다는 곳은 74%였지만, 성숙한 관리 체계를 갖췄다는 곳은 21%에 그쳤다.

월 10달러 AI 코딩 플랜 OpenCode Go와 Command Code GOAT를 같은 작업으로 비교한 후기

Codex CLI를 쓰던 개발자가 보조용 월 10달러 AI 코딩 플랜인 OpenCode Go와 Command Code GOAT를 공식 조건과 실제 개발 기록으로 비교했다. 두 서비스 모두 GLM-5.3 Flash 모델을 선택해 같은 작은 TypeScript 도구 개발을 맡겼다. 두 플랜은 월 구독료가 10달러로 같지만, Command Code GOAT는 처리 수수료가 별도로 붙어 실제 결제 총액이 10.78달러였다. GLM-5.3 Flash의 토큰 단가는 입력 100만 토큰당 0.15달러, 출력 100만 토큰당 0.50달러, 캐시 읽기 100만 토큰당 0.03달러로 두 서비스가 같았다. 모델별 월 사용량 표시는 OpenCode Go가 60달러, Command Code GOAT가 40달러로 달랐고, Command Code GOAT의 플랜 대표값은 70크레딧이다. OpenCode Go는 5시간 한도 12달러, 주간 한도 30달러를 적용하고, Command Code GOAT는 플랜 전체에 5시간 14크레딧, 7일 35크레딧을 적용한다. 한도 초과 후 동작은 설정에 따라 달랐다. OpenCode Go는 Zen 잔액이 있고 잔액 사용을 켜야 이어지며, Command Code GOAT는 창 초기화를 기다리거나 추가 크레딧을 구매하거나 플랜을 올리는 경로를 안내한다. 이번 확인에서는 두 계정 모두 한도에 도달하지 않았고 추가 잔액은 0달러였다. 비교 과제는 실행 로그를 집계하는 TypeScript 명령줄 도구였으며, 첫 구현 후 테스트 보강, 중복 제거, 재시도 집계, 파일 출력 기능을 순서대로 요청했다.

GLM-5.3 Flash 기준 두 플랜의 토큰 단가가 같으므로, 월 한도 표시와 5시간·7일 창 구조를 비교해 반복 구현 작업에 맞는 플랜을 고르는 것이 실무 판단의 기준이 된다.

Next.js 모바일 웹을 일주일 만에 앱으로 전환한 POC 과정: 모노레포 구조와 React Native(Expo) 선택 이유

B2B 웹 서비스의 VOC에서 헤더 알림을 놓쳐 계약이 불발됐다는 문제가 확인되면서, 기존 Next.js 모바일 웹을 기반으로 앱을 만드는 시도가 시작됐다. 저자는 AI에게 모바일 웹 기준으로 앱 화면을 조립하게 해 일주일 만에 POC 수준 이상의 앱을 만들었고 현재 QA 중이라고 밝혔다. 저자는 Shopify가 React Native에서 Swift·Kotlin 네이티브로 회귀한다는 엔지니어링 블로그 글을 읽었지만, 자신은 사실상 1인 프론트엔드이며 이미 돌아가는 Next.js 웹과 제품 언어를 최대한 공유해야 했기에 Expo 기반 React Native를 택했다고 설명한다. 공유 대상은 UI뿐 아니라 가입 스키마, 에러 카피, API 훅, 폼 검증 등 의미 단위의 코드까지 포함한다. 이를 위해 pnpm workspace로 apps(web, admin, mobile)와 packages를 나누는 모노레포를 먼저 구성했다. UI는 웹·어드민용 @chulgang/ui(shadcn/ui 계열, Radix와 Tailwind)와 모바일용 @chulgang/ui-native(React Native Reusables 계열, rn-primitives와 NativeWind)로 구현체를 분리하고, 색·타이포·간격 토큰은 @chulgang/tokens에서 공유하며 import 경로 이름은 맞추는 방식을 취했다. 기사는 웹에서만 자연스러운 DOM 이벤트, 포커스 트랩, Radix 포털, asChild 같은 패턴 때문에 하나의 컴포넌트 패키지로 웹과 앱을 모두 커버하는 것은 공유보다 예외 분기가 먼저 쌓일 것이라 판단해 구현체를 분리했다고 밝힌다. 이 글은 시리즈 ①편으로, 워크플로우와 나머지 이슈는 후속 편에서 다룬다고 되어 있다.

@chulgang/ui와 @chulgang/ui-native를 나누고 @chulgang/tokens로 토큰만 공유하는 구조는, 웹 전용 DOM 패턴이 RN으로 넘어가며 생기는 예외 분기를 피하면서도 훅·zod 스키마 같은 의미 코드를 웹과 앱이 함께 쓰게 하는 실무 선택지를 보여준다.

유럽 금융사들, 오픈 웨이트 모델로 자체 인텔리전스 구축 — Revolut PRAGMA·Lloyds ATUM·Stripe Radar 사례

GTC Berlin에서 유럽 은행·결제사·금융 데이터 기업들이 NVIDIA 가속 컴퓨팅과 오픈 웨이트 모델을 자체 인프라에서 돌리는 프로덕션 사례를 공개했다. 데이터를 자사가 보유한 채 비용을 직접 통제하는 방식이라는 점이 핵심이다. Revolut는 단일 파운데이션 모델 PRAGMA로 기술 스택을 재구축하고 있으며, NVIDIA cuDF와 Dynamo-Triton을 Blackwell Ultra GPU에서 사용해 초기 8,000만 고객에게 서비스하고 3배 확장을 목표로 한다. Lloyds Banking Group은 수십억 건의 거래를 재사용 가능한 인텔리전스로 바꾸는 거래 파운데이션 모델 ATUM을 RTX PRO 6000 Blackwell GPU로 가속하고 있다. bunq의 에이전트 어시스턴트 Finn은 오픈 웨이트 모델로 동작하며, Nebius 배포 시 답변당 비용이 60%로 줄면서 주요 클로즈드 모델과 품질이 같다고 기사는 밝혔다. Stripe는 오프라인 테스트에서 Stripe Radar의 데이터 파이프라인이 NVIDIA GPU 가속 Ray Data로 42배 빨라지고 비용이 92% 절감된다고 보고했다. 기사는 Starling Bank, SBS, NatWest, Modulr, Santander 등의 도입 사례도 함께 소개하며, NatWest는 영국식 억양과 금융 용어 인식을 목표로 Nemotron 3.5 ASR을 활용한다고 언급했다.

bunq Finn이 오픈 웨이트 모델로 답변당 비용을 60%로 낮췄다는 사례는 Nebius 배포 환경에서 클로즈드 모델 대비 비용 구조를 검토할 근거가 된다.

NVIDIA, Cosmos 플랫폼에 월드 모델 학습·평가·배포 도구 확장 발표

NVIDIA가 Cosmos 플랫폼에 새 학습 도구, 시뮬레이션 체크포인트, Cosmos Data Factory 블루프린트를 추가했다. 개발자가 물리 AI 시스템이 현실 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 월드 모델을 더 빠르게 구축할 수 있도록 하는 것이 목적이다. Cosmos Data Factory는 물리 AI 학습용 데이터의 라벨링, 큐레이션, 증강, 평가를 대규모로 처리하며 자율주행 데이터셋 생성, 이미지 속성 증강, 이벤트 영상 생성, 결함 이미지 생성, 비디오 데이터 증강 등 5개의 클라우드 네이티브 블루프린트를 제공하고 GitHub, Microsoft Azure, Nebius, CoreWeave에서 이용할 수 있다. Porsche는 Volkswagen Group 브랜드 전반에 걸친 공유 AV 데이터 플라이휠 개발에 이를 사용하며 반복적인 실차 주행 테스트를 최대 90%, 개발 주기를 최대 85% 줄이는 것을 기대하고 있다고 밝혔다. ANYbotics는 블루프린트로 1,500개 이상의 합성 영상 클립을 생성해 산업 점검 로봇이 시설 방문 사이의 액체 유출 등 변화를 인식하도록 학습시켰다. Cosmos 3 Nano 시뮬레이션 모델 변형은 자율주행 정책과 양팔 로봇 정책을 반복 가능한 다중 시점·다중 센서 시나리오에서 테스트하도록 지원하며, 업데이트된 Cosmos 3 NIM 마이크로서비스는 검증된 구성에서 품질 저하 없이 최대 2배 빠른 추론을 제공한다고 기사는 전했다.

Cosmos 3 NIM 마이크로서비스의 최대 2배 빠른 추론과 Cosmos Data Factory의 합성 영상 생성 블루프린트는 자율주행 또는 산업 점검 로봇의 데이터 준비와 정책 평가 워크플로에 바로 적용해 검토할 수 있는 도구다.

NVIDIA DSX로 전력 병목을 푸는 기업들: 변전소부터 랙까지 그리드와 AI 팩토리를 하나의 시스템으로 설계

전 세계 기업들이 NVIDIA DSX AI Factory Platform 위에서 그리드와 AI 팩토리를 변전소부터 랙까지 하나의 시스템으로 계획·시뮬레이션·운영하고 있다. 전력이 인프라의 가장 큰 병목이 된 상황에서 3,000억 달러 이상의 장비가 밀려 있고 미국 연계 대기열에 200기가와트 이상의 프로젝트가 대기 중이라는 점에서 중요하다. 기사에 따르면 병목의 한 원인은 그리드, 설비, 내부 컴퓨팅이 서로 독립적으로 설계되어 온 사일로 구조다. NVIDIA DSX는 이를 통합하기 위해 DSX Sim과 SimReady 자산으로 그리드, 변전소, AI 팩토리를 함께 시뮬레이션해 발전기, 스위치기어, 냉각을 착공 전에 검증하게 하고, DSX Flex는 AI 팩토리 수요를 그리드 상황과 현장 발전에 맞춰 동기화해 정적 부하를 유연한 그리드 자산으로 바꾼다. DSX MaxLPS와 DSX Exchange는 와트당 더 많은 컴퓨팅을 끌어내고 컴퓨팅, 네트워킹, 에너지, 냉각, 운영 간 신호를 안전하게 공유한다. GE Vernova, Hitachi Energy, Schneider Electric(AVEVA, ETAP 포함), Siemens Energy가 각자의 전력 설비와 기준 설계를 여기에 결합하고 있다. Phaidra는 DSX Flex, DSX Max-Q, DSX Exchange를 자체 자율 학습 에이전트에 통합해 같은 전력 범위에서 약 10% 더 많은 컴퓨팅을 얻었다고 밝혔고, Emerald AI는 Conductor 플랫폼을 DSX Flex에 연동해 미국 기존 그리드의 미사용 용량을 최대 100기가와트까지 끌어낼 수 있다고 모델링했다고 기사는 전했다. 기사는 이러한 시도의 결과가 실제 배포로 검증된 것이 아니라 모델링 또는 파트너 측 발표라는 점을 별도로 구분하지 않는다. 또한 Vera Rubin 기반 기준 설계와 Omniverse DSX Blueprint를 공개 자료로 제시하면서 GTC Berlin의 세션과 부스 일정을 안내한다.

DSX Flex가 AI 팩토리 수요를 그리드 상황에 맞춰 조절하고 Phaidra가 같은 전력 범위에서 약 10% 더 많은 컴퓨팅을 얻었다고 밝힌 만큼, 데이터센터 전력 설계와 운영 소프트웨어를 다루는 개발자는 Omniverse DSX Blueprint와 Vera Rubin DSX AI Factory Reference Design을 직접 검토할 가치가 있다.

NVIDIA, 유럽 리테일 디지털 탐색부터 물리 운영까지 AI 적용 사례 공개

Shopify, Zooplus, Photoroom, Omi, L'Oréal, Mirakl, Otto Group 등 유럽 리테일 기업들이 NVIDIA 가속 오픈 모델과 물리 AI를 활용한 사례가 소개됐다. Shopify는 후처리한 오픈 모델로 프론티어 모델 수준의 정확도를 유지하면서 서빙 비용을 90% 낮췄다고 밝혔다. Shopify는 Sidekick의 GraphQL 서브에이전트에 Nemotron 3.5 Lightning을 후처리해 적용했으며, 내부 벤치마크에서 선도적 프론티어 모델을 정확도에서 앞서면서 응답은 7배 빠르다고 전했다. 여기에 NVIDIA CCluster vLLM 추론 최적화 소프트웨어를 더해 카탈로그 보강, 상점 어시스턴트 등 추가 5개 사례에서 4.5배 빠른 성능과 최대 12배 낮은 추론 비용을 달성했다. Zooplus는 Infosys 및 NVIDIA 기술로 제품 검색 스택을 재구축해 AWS 환경의 프로덕션 준비 프로토타입에서 86% 검색 정확도를 기록했다. Photoroom은 Vestiaire Collective에서 하루 약 40,000장의 이미지를 70개국 대상으로 표준화했으며, 이 파이프라인을 거친 상품은 유동성 5% 높은 판매율과 상품 페이지 고유 조회수 3~7% 증가를 보였다고 밝혔다. Otto Group은 독일 Haldensleben 최대 물류센터의 자율 창고 운영을 NVIDIA Omniverse 라이브러리 기반으로 시뮬레이션에서 먼저 설계·검증할 수 있게 했다. CATCHES는 AMIRI와의 RealFit 배포에서 전환율 55%, 장바구니 담기 80%, 총매출 56% 상승을 계절 조정 후 기준으로 보고했다. 기사는 이 수치들이 동일 조건의 같은 스타일 상품과 비교한 결과임을 명시한다.

Shopify의 후처리된 Nemotron 3.5 Lightning이 프론티어 모델 대비 서빙 비용을 90% 낮추고 응답을 7배 빠르게 했다는 수치는, 상용 서비스에서 오픈 모델 선택 시 비용·지연 시간 기준 비교 자료가 된다.

NVIDIA Earth-2 오픈 모델, 유럽 기상·기후 예측에 적용 확산: StormScope EU와 CorrDiff 활용 사례

NVIDIA Earth-2의 새 모델 StormScope EU는 EUMETSAT 위성 관측 자료로 유럽 16개 Meteosat 채널의 구름 상태를 10분 간격으로 예측한다. AXA, Vaisala Xweather, 맨체스터 대학교, TotalEnergies, Space42 등이 실제 리스크 평가·대기질·태양광 예측에 이 모델과 도구를 적용하고 있다. StormScope EU는 Earth-2에 추가된 유럽 지역 버전의 단기 예보 모델로, 유럽의 기상·기후 데이터로 학습되었다. GTC Berlin에서는 Earthmover와 함께 만든 실시간 StormScope EU 파이프라인 데모가 공개되었으며, Earth2Studio로 예보를 실행하고 Earthmover 데이터 플랫폼이 결과를 지도 타일 형태로 제공한다. 새 위성 관측이 들어올 때마다 10분 단위로 갱신되며, 방문자는 전체 데이터셋을 내려받지 않고도 유럽 전역의 예측을 살펴볼 수 있다. 개발자는 단기 예보에는 StormScope를, 거친 기상 데이터에 지역 세부 정보를 더할 때는 CorrDiff를 조합할 수 있고, 오픈소스 PhysicsNeMo 프레임워크로 자체 데이터를 넣어 재학습할 수 있다. AXA는 FourCastNet 3로 역사적 기록을 넘어 1,000시즌 이상의 시뮬레이션을 돌려 지역 사이클론 리스크를 분석한다. Vaisala Xweather는 자사 관측·낙뢰 데이터를 Earth-2와 결합하고 StormScope에 낙뢰 데이터를 더해 단기 예보의 리드 타임을 늘리는 작업을 진행 중이다. 맨체스터 대학교 연구진은 CorrDiff를 영국 대기질 모델링에 맞게 조정해 Isambard-AI 슈퍼컴퓨터에서 학습한 뒤 DGX Spark 시스템에서 로컬로 실행했다. TotalEnergies는 두 개 태양광 발전 현장에서 StormScope 기반 일사량 nowcast를 평가하고 있으며, Space42는 CorrDiff와 PhysicsNeMo로 SARDiff4Height를 개발해 단일 레이더 영상에서 지표 높이를 추정하고 불확실성 지도를 함께 생성한다.

StormScope EU의 10분 간격 갱신과 Earth2Studio·PhysicsNeMo의 오픈소스 재학습 기능을 활용하면, 자사 데이터로 지역별 기상·대기질 예측 파이프라인을 직접 구성할 수 있다.

NVIDIA 오픈 모델, 유럽 공공부문 프로젝트 확산 — 폴란드·영국·독일·프랑스·그리스 사례

NVIDIA 블로그에 따르면 유럽 정부와 파트너들이 오픈 모델을 활용해 데이터와 인프라를 자국 통제 아래 두면서 공공행정 효율을 높이는 프로젝트를 추진하고 있다. 기사는 오픈 모델을 평가·현지 언어 적응·자체 안전장치 적용이 가능하고, 학습 데이터셋이 공개된 모델은 라이선스·편향·규정 준수 여부를 정부가 검증할 수 있다고 설명한다. European Commission의 AI@EC는 Berlin의 deepset이 확장하는 Haystack Enterprise Platform 위에 구축되며, 에이전트 개발·실행·최적화·거버넌스를 연결하고 운영 비용 비교, 답변 품질 평가, 문제 추적 기능을 더한다. 폴란드 eHealth Centre는 NVIDIA DGX BasePOD와 MONAI 프레임워크로 X-ray, CT, MRI 영상을 분석하는 Intelligent Services Platform을 구축 중이며, 폴란드 노동부는 400여 개 노동사무소 지원을 목표로 PLLuM, GPT OSS, Inkling 모델을 실행하는 에이전트 팩토리를 개발하고 있다. 영국 Locai Labs는 인구통계와 지리적 다양성을 반영한 100만 개 합성 페르소나 데이터셋 Nemotron-Personas-UK를 공개했고, 독일에서는 Materna의 온프레미스 플랫폼 Sinfonie, 그리고 secunet·NVIDIA·Red Hat·deepset이 기밀 정보를 다루는 주권형 클라우드를 개발 중이다. 프랑스 CANUT의 공공 협업 워크스페이스는 2,500곳 이상의 대상 기관이 별도 입찰 없이 이용할 수 있도록 설계됐다. 기사는 Nemotron-Personas-Germany가 2022년 인구조사를 바탕으로 16개 연방주와 400여 개 군(district)을 반영한 100만 건 레코드로, 실제 개인의 사적 데이터 없이 NVIDIA NeMo Data Designer로 생성됐다고 밝힌다. 이 데이터셋은 NeMo User Sim과 함께 쓰여 합성 독일 페르소나 기반 시뮬레이션 사용자에 대해 모델을 평가·학습하는 데 활용될 수 있다. 폴란드와 슬로베니아 대학과의 현지 데이터셋 추가 작업도 예정돼 있다고 기사는 전한다.

Nemotron-Personas-UK와 Nemotron-Personas-Germany(100만 레코드, 6개 합성 페르소나)를 NeMo User Sim으로 연동하면 지역·연령·계층별로 공공 서비스 모델의 일관성을 테스트할 수 있다.

TF-IG: 시간 영역과 주파수 영역을 상호작용 게이트로 결합한 경량 PPG 심박수 추정 모델

TF-IG는 PPG(광용적맥파) 신호에서 심박수를 추정하는 파라미터 효율적 모델로, 시간 영역 분기와 주파수 영역 분기를 상호작용 게이트 융합 모듈로 결합한다. BIDMC PPG and Respiration Dataset에서 평균절대오차(MAE) 1.227 BPM, RMSE 2.060 BPM, 피어슨 상관계수 0.9934를 기록했으며 파라미터 수는 84.6K이다. 시간 분기는 확장 깊이별 분리 합성곱(dilated depthwise-separable convolution)으로 맥파 형태를 포착하고, 주파수 분기는 범위가 제한된 로그 스펙트로그램에서 심장 주기성 정보를 추출한다. 상호작용 게이트 융합 모듈은 두 영역 특징의 일치와 불일치를 명시적으로 모델링하며 특징별 가중치를 학습해 시간·스펙트럼 정보의 비율을 조절한다. 실험은 피험자 단위로 학습·검증·테스트를 분리하는 프로토콜로 수행됐으며, 추정값의 92.28%가 실제 값과 3 BPM 이내였다. 절제 실험에서는 시간 분기, 주파수 분기, 상호작용 게이트 융합, 공유 회귀 헤드 각각의 기여가 확인됐다.

84.6K 파라미터의 경량 구조와 BIDMC 데이터셋에서의 MAE 1.227 BPM 결과는 웨어러블·저전력 기기에서 PPG 기반 심박수 모델을 설계할 때 정확도와 연산량의 절충점을 가늠하는 기준이 된다.