AI 뉴스

Slack에서 Cursor의 개선 사항

Slack의 Cursor는 작업 시작 전에 계획을 공유하고, 다중 저장소 환경에서 작동하며, 채널과 스레드 간에 작업을 수행할 수 있습니다. Cursor는 작업 중 상태를 업데이트하여 각 단계를 따라갈 수 있도록 하며, 메시지 내 버튼 대신 간결한 바닥글 링크로 응답 형식을 개선했습니다. 또한, 다중 저장소 환경 지원으로 Cursor는 명명된 다중 저장소 환경에서 시작할 수 있으며, 작업 중 다른 저장소가 필요할 경우 사용자가 저장소를 전환할 수 있도록 안내합니다. 마지막으로, Cursor는 다른 Slack 채널과 스레드에서 메시지를 읽고 보낼 수 있습니다.

Cursor는 다중 저장소 환경을 지원하여 프론트엔드, 백엔드, 공유 코드가 별도의 저장소에 있는 경우에도 효율적으로 작업할 수 있게 합니다.

VICIS: 이미지 세트에서 시각 개념 추론하기

Vision-language models (VLMs)는 복잡한 텍스트 지시를 따를 수 있지만, 순수한 시각적 맥락에서 추론하는 데 어려움을 겪는다. 현재 모델은 예시 이미지 세트에서 공유 개념을 추론하고 이를 새로운 입력에 적용하는 데 실패한다. 이에 따라 Visual Concept Inference from Sets (VICIS)라는 작업이 도입되었으며, 이는 모델이 개념을 정의한 맥락을 유지하면서 쿼리 이미지와 일치하는 새로운 이미지를 생성해야 하는 능력을 평가한다. 최신 VLM들이 이 작업에서 성능이 저조하다는 결과를 보여준다.

VICIS는 VLM의 시각적 맥락 이해 능력을 평가하는 새로운 기준을 제시한다.

Puter가 WebAssembly로 컴파일한 Firefox

Puter는 Firefox를 WebAssembly로 컴파일하여 다른 브라우저에서 실행할 수 있도록 했다. 이 프로젝트는 약 25,000달러 상당의 Claude Opus와 Fable 토큰을 사용했으며, Claude Max 구독 계획을 통해 실제 비용은 줄였다. 데모는 모든 트래픽을 WebSocket 프로토콜(Wisp 프로토콜)을 통해 Puter의 서버로 전달하며, 이 과정에서 HTTPS 사이트로의 트래픽은 암호화되고 일반 HTTP 요청은 평문으로 전송된다.

중국 AI 스타트업 Moonshot AI, Kimi K3 모델 공개

중국 AI 스타트업 Moonshot AI가 Kimi K3 모델을 발표했다. 이 모델은 2.8조 개의 파라미터를 포함하고 있으며, 1백만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하여 대량의 텍스트를 동시에 처리할 수 있다. Kimi K3는 AI 평가 기관 Arena의 블라인드 테스트에서 Anthropic의 Fable 5와 OpenAI의 GPT-5.6 Sol을 포함한 모든 미국 모델보다 우수한 성능을 보였다. Kimi는 가격이 저렴하여 미국의 프리미엄 모델과의 경쟁을 촉발하고 있다.

Kimi K3는 2.8조 개의 파라미터를 가지고 있어, 미국의 기존 AI 모델들과의 경쟁에서 중요한 요소가 될 수 있다.

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base로 기업 검색 구축하기

Amazon Bedrock은 이제 Managed Knowledge Base를 일반 제공하며, 이는 기업 데이터에 대한 에이전트 검색 솔루션을 완전 관리한다. 이 서비스는 데이터 소스를 연결하고, 문서 접근 제어를 관리하며, 고속 검색을 지원한다. 사용자는 AWS Management Console을 통해 모델 선택 없이 간편하게 설정할 수 있으며, 기본 설정으로 몇 분 안에 첫 검색을 시작할 수 있다. Managed Knowledge Base는 Amazon S3, Microsoft SharePoint, Atlassian Confluence, Google Drive, Microsoft OneDrive와 같은 여섯 개의 네이티브 커넥터를 포함하고 있으며, 실시간 접근 제어 리스트(ACL) 체크를 통해 보안을 강화한다.

Managed Knowledge Base는 복잡한 데이터 파이프라인을 간소화하여 기업이 신속하게 검색 솔루션을 구축할 수 있도록 지원한다.

챗GPT SOL 5.6로 유튜브 영상 편집 시간 절약하기

챗GPT의 SOL 5.6 버전을 사용하여 유튜브 영상 편집 시간을 최소 5시간 이상 절약한 경험을 공유하며, 영상 편집 튜토리얼을 제공한다. 챗GPT를 유료로 사용하면 무료로 컷편집과 하이라이트 클립 작업이 가능하다. 영상 편집을 위한 준비물과 튜토리얼이 포함되어 있다.

챗GPT를 활용하면 영상 편집 시간을 획기적으로 단축할 수 있다.

EU, 구글에 검색 데이터 공유 및 AI 플랫폼 개방 강제

유럽연합은 디지털 시장법(DMA)에 따라 구글이 안드로이드와 검색 분야에서 상호 운용성과 경쟁을 지원하도록 강제하는 새로운 조치를 발표했다. 이로 인해 구글은 경쟁 AI 플랫폼에 대한 접근을 개방해야 하며, 현재 구글의 Gemini가 시스템에 우선 접근하고 있다. Gemini는 모든 구글 인증 안드로이드 폰에 사전 탑재되어 있으며, '헤이 구글'이라는 핫워드에 반응하여 작동한다.

구글은 안드로이드에서 경쟁 AI 플랫폼에 대한 접근을 개방해야 하며, 이는 AI 생태계의 경쟁을 촉진할 수 있다.

Moonshot AI, Kimi K3 모델 발표 및 성능

Moonshot AI가 Kimi K3 모델을 발표했다. 이 모델은 2.8조 개의 파라미터를 가지고 있으며, 현재 웹사이트와 API를 통해 이용 가능하다. Kimi K3는 '오픈 3T 클래스 모델'로 불리며, DeepSeek의 1.6T v4 Pro보다 성능이 우수하다. K3의 작업당 비용은 $0.94로, GPT-5.6 Sol의 $1.04와 비슷하며, Opus 4.8의 $1.80보다 낮다. K3는 Arena.ai의 Frontend Code arena에서 가장 높은 성능을 기록하고 있다.

Kimi K3는 2.8조 개의 파라미터를 가진 모델로, 현재까지 발표된 중국 AI 연구소의 모델 중 가장 비싼 가격인 $3/백만 입력 토큰과 $15/백만 출력 토큰을 적용받는다.

현대차 공장에서 휴머노이드 로봇 도입에 반발하는 노조 파업 시작

수천 명의 현대차 노조원이 휴머노이드 로봇 도입 계획에 대한 협상이 결렬되자 파업에 들어갔다. 이는 휴머노이드 로봇을 다룬 자동차 산업 최초의 공장 중단으로, 울산의 현대차 생산 복합단지에서 발생했다. 7월 13일부터 15일까지 근무 시간은 2시간 단축되었고, 7월 20일부터 22일까지는 4시간 파업을 계획하고 있다. 이번 사태는 현대차 그룹이 보스턴 다이내믹스의 Atlas 휴머노이드 로봇을 공개한 이후 시작되었다.

Atlas는 6피트 이상의 키와 100파운드 이상의 하중을 들어올릴 수 있는 로봇이다.

Amazon Bedrock에서 일반 제공되는 xAI의 Grok 4.3

xAI의 Grok 4.3가 Amazon Bedrock에서 일반 제공되며, 긴 입력에 대해 신뢰성 있는 추론을 제공하는 모델이다. Grok 4.3는 구성 가능한 추론 노력을 제공하고, 텍스트 및 이미지 입력을 수용하며, 100만 토큰의 컨텍스트 창을 가진다. 이 모델은 Mantle이라는 차세대 추론 엔진에서 실행된다. Grok 4.3는 고객 지원 시나리오에서 도구 호출 및 문서 이해를 위한 벤치마크에서 1위를 기록했다.

Grok 4.3는 100만 토큰의 컨텍스트 창을 제공하여 긴 문서와 다중 턴 세션을 처리할 수 있다.

리누스 토발즈, 리눅스에서 AI 코딩 도구 사용 지지

AI 기반 코딩 도구의 도입이 진행됨에 따라, 리눅스 커널의 창시자 리누스 토발즈는 AI 도구 사용을 지지한다고 밝혔다. 그는 리눅스가 반AI 프로젝트가 아니며, 이에 불만이 있는 사람은 오픈 소스 방식으로 포크하거나 떠날 수 있다고 말했다. 또한, Sashiko라는 리눅스 커널 코드 리뷰 시스템이 테스트에서 53.6%의 버그를 독립적으로 찾아낼 수 있다고 주장했지만, 20%의 비율로 잘못된 버그 보고도 발생할 수 있다고 덧붙였다.

Sashiko는 테스트에서 53.6%의 버그를 찾아낼 수 있는 기능을 가지고 있다.

AI 인프라 투자 증가와 경제적 가시성 부족

107개 기업을 대상으로 한 조사에서 AI 인프라 지출이 증가하고 있지만, 기업들은 그 경제성을 제대로 파악하지 못하고 있다. 현재 21%의 기업만이 AI를 대규모로 운영하고 있으며, 76%는 실험 중이거나 일부 작업만 운영하고 있다. GPU 활용률은 50% 이하인 경우가 83%에 달하며, 44%의 기업만이 AI 컴퓨팅 비용을 철저히 추적하고 있다. 64%의 기업이 12개월 이내에 인프라 공급자를 변경하거나 추가할 계획이다.

AI 전문 클라우드에 대한 기업의 평가 계획이 45%로 가장 높아, 향후 AI 인프라 투자 방향에 영향을 미칠 수 있다.

54%의 기업이 AI 에이전트 보안 사건을 경험하고 있음

107개 기업을 대상으로 한 조사에서 54%가 AI 에이전트 보안 사건(18%는 확인된 사건, 36%는 근접 사건)을 경험한 것으로 나타났다. 대부분의 에이전트가 자격 증명을 공유하고 있으며, 단지 32%만이 각 에이전트에 대해 관리되는 고유의 신원을 부여하고 있다. 기업들은 보안 예산의 작은 부분만을 AI 에이전트 보안에 할당하고 있으며, 30%만이 고위험 에이전트를 샌드박스에서 격리하고 있다.

54%의 기업이 AI 에이전트 보안 사건을 경험했으며, 이는 기업들이 에이전트에 대한 보안 통제를 강화할 필요가 있음을 시사한다.

기업 AI의 신뢰 문제와 검색 보완 생성의 현황

101개 기업을 대상으로 한 조사에서, AI 에이전트가 비즈니스 맥락을 신뢰할 수 있는 속도로 구축되지 않고 있다는 결과가 나왔다. 57%의 기업이 AI 에이전트가 자신감 있게 잘못된 답변을 생성한 경험이 있으며, 이는 주로 불완전하거나 일관되지 않은 비즈니스 맥락 때문이었다. 현재 58%의 기업이 관리되는 의미론적 레이어를 구축 중이나, 대부분은 아직 생산 단계에 이르지 못했다. OpenAI의 파일 검색과 Google의 Vertex AI Search가 각각 40%와 38%의 점유율로 주요 검색 도구로 자리 잡고 있으며, 기업들은 2026년까지 하이브리드 검색이 지배할 것으로 예상하고 있다.

57%의 기업이 AI 에이전트의 잘못된 답변을 비즈니스 맥락의 부족으로 추적하고 있어, 이는 AI 시스템의 신뢰성을 저하시킬 수 있다.

EU, 구글에 검색 데이터 공유 및 안드로이드 AI 상호운용성 강화 요구

EU는 구글이 경쟁사와 검색 데이터를 공유하고, 안드로이드에서 Gemini 외의 AI 봇과의 상호운용성을 강화하도록 요구하고 있다. 유럽연합 집행위원회는 구글이 타사 AI 제공자에게 안드로이드 기기에 대한 광범위한 접근을 허용해야 한다고 발표했다. 또한, 구글은 검색 서비스를 최적화하기 위해 수집한 데이터를 익명화하여 다른 검색 엔진과 AI 챗봇에 제공해야 한다고 밝혔다.

구글은 안드로이드에서 타사 AI 비서가 음성 인식 기능을 사용할 수 있도록 해야 한다.

AI 에이전트 평가 격차: 기업들이 자율성을 부여하면서 평가 신뢰도 감소

157개 기업을 대상으로 한 조사에서, 절반(50%)이 내부 평가를 통과한 AI 에이전트를 배포했으나 고객에게 실패한 경험이 있다고 보고했다. 현재 자동화된 평가를 완전히 신뢰하는 기업은 5%에 불과하며, 가장 큰 문제는 평가가 실제 결과와 잘 맞지 않는다는 것이다. 66%의 기업이 인간 개입 없이 자동화된 배포를 허용하거나 이를 위해 시스템을 개선하고 있다. 평가 도구는 분산되어 있으며, 실시간 품질 검사를 수행하는 기업은 약 25%에 불과하다.

기업의 50%가 내부 평가를 통과한 AI 기능이 고객에게 실패한 경험이 있어, 이는 평가와 실제 성능 간의 불일치를 나타낸다.

Adobe Firefly, Canva, Midjourney의 비즈니스 창작 작업에 대한 비교

Adobe Firefly, Canva, Midjourney는 모두 AI 비주얼을 생성하지만, 각기 다른 비즈니스 문제를 해결한다. 적합한 도구를 선택하는 방법에 대한 정보가 제공된다.

Forrester, AI 비용 증가로 소프트웨어 예산 상승 경고

Forrester는 소프트웨어 및 AI 공급업체들이 가격을 인상하고 사용 요금을 추가함에 따라 고객들이 내년에 더 큰 소프트웨어 비용을 감당해야 할 것이라고 경고했다. 최근 6개월 동안 Anthropic, OpenAI, GitHub는 일부 서비스를 정액제에서 사용량 기반 청구로 전환했으며, Microsoft는 M365 Copilot, Agent 365, 보안 도구를 포함한 프리미엄 E7 라이센스를 출시했다. 2027년까지 67%의 기술 의사결정자들이 인력 예산을 증가시킬 것으로 예상하고 있으며, AI 관련 역할에 대한 인력 수요는 증가할 것으로 보인다.

Forrester는 AI 비용 관리에 적합한 새로운 FinOps 관행을 채택해야 한다고 강조하며, 이는 AI 사용 기반 청구 모델에 대응하기 위한 필수적인 조치이다.

Phantom Twist: 인간에게 거의 보이지 않는 드론

노스웨스턴 대학교의 로봇공학자들이 RSS 2026에서 발표한 드론 Phantom Twist는 비행 중 인간에게 거의 보이지 않도록 설계되었다. 이 드론은 15~25Hz의 속도로 회전하여 인간의 시각 시스템을 이용해 회전하는 물체를 불투명한 흐림으로 변환한다. 드론은 단일 모터로 제어되며, 구성 요소의 배치가 최적화되어 시각적 겹침을 최소화한다.

Phantom Twist의 설계는 'Learned Perceptual Image Patch Similarity'를 최소화하여 드론의 시각적 불투명성을 극대화하는 데 기여한다.

NVIDIA BlueField와의 극단적 공동 설계를 통한 Agentic AI 팩토리 확장

Agentic AI는 AI 팩토리의 인프라 패턴을 변화시킵니다. 하나의 요청이 여러 모델 호출, 도구 호출, 메모리 조회, 정책 확인, 저장소 접근 및 네트워크 전송을 유발하여 최종 답변이 생성됩니다. 여러 에이전트가 동시에 실행되고 단계 간에 컨텍스트를 유지함에 따라, 인프라는 데이터를 빠르게 이동, 보호, 검색 및 재사용해야 합니다.

Agentic AI는 요청 처리 시 여러 모델 호출과 데이터 접근을 동시에 수행해야 하므로, 인프라의 성능과 효율성이 중요합니다.

Amazon Bedrock AgentCore와 Amazon Nova 2 Sonic을 활용한 레스토랑 전화 주문 AI 시스템 구축

레스토랑은 매달 평균 150통의 전화를 놓치며, 이 중 60%는 주문이나 예약을 하려는 고객의 전화이다. 이 문제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore와 Amazon Nova 2 Sonic을 사용하여 전화 주문 시스템을 구축하는 방법을 설명한다. 시스템은 전화번호로 전화를 받고, 주문을 처리하며, AWS Cloud Development Kit을 통해 전체 스택을 배포하고 SIP 게이트웨이를 통해 전화 통화를 에이전트로 연결한다. 이 시스템은 전화 네트워크를 통해 오디오를 처리하고, 에이전트는 메뉴와 주문 정보를 백엔드에서 가져온다.

GPT-5-6 Sol 및 Muse Spark 1.1 출시

이번 주에는 GPT-5-6 Sol 모델과 AI 2027의 후속 계획인 Plan A가 출시되었다. Muse Spark 1.1은 메타의 새로운 모델로, 진보는 있지만 최전선 모델은 아니다. Thinking Machines의 첫 모델 Inkling도 출시되었으며, AI 규제에 대한 Demis Hassabis의 규제 조치 촉구가 있었다.

GPT-5-6 Sol은 매우 좋은 모델로 평가받고 있다.

2026년 업무를 위한 최고의 AI 자동화 도구 비교

2026년을 대비하여 워크플로우, 프로젝트 업데이트, 에이전트, 지식 작업 및 AI 생성 결과물에 대한 최고의 AI 자동화 도구를 비교한다.

Inkling: Thinking Machines Lab의 오픈 웨이트 모델

Mira Murati의 Thinking Machines Lab이 첫 번째 오픈 웨이트 모델인 Inkling을 출시했다. Inkling은 975B의 총 파라미터와 41B의 활성 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts 트랜스포머로, 45조 개의 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오로 훈련된 Apache-2.0 라이센스의 다중 모달 모델이다. 또한, 276B(12B 활성) 파라미터를 가진 Inkling-Small 모델이 테스트 중이며, 완료 후 가중치가 공개될 예정이다.

Inkling은 다중 모달 기능과 Tinker 훈련 플랫폼에서의 커스터마이징 가능성을 제공하여, AI 모델의 세부 조정에 유용하다.