AI 뉴스
Stripe, OpenRouter 인수로 AI 모델 사용 확대
Stripe가 OpenRouter를 70억 달러에 인수했다. OpenRouter는 연간 1억 4천만 달러의 수익을 기록하며, 연간 2,500조 개의 토큰을 처리하고 있다. 이 회사의 모델 라우팅 제품은 연간 4천만 달러의 비용으로 운영되며, 1억 달러의 총 이익을 창출하고 있다.
OpenRouter는 AI 모델 사용을 월 250조 토큰으로 증가시켜, Stripe의 AI 전략에 중요한 영향을 미칠 것으로 보인다.
중국, 소비자 지출 및 투자 감소로 경제적 어려움 심화
중국은 7월에 소비자 지출과 투자가 추가로 감소하면서 경제적 어려움이 심화되었다. 지속적으로 약한 국내 수요는 방대한 제조 능력을 초과하고 있으며, 기업들은 해외 시장에 의존하여 성장을 추구하고 있다. 베이징은 미국과의 경쟁을 유지하기 위해 AI에 대한 투자를 늘리고 있으며, 이는 이미 생산 중심의 경제 모델을 더욱 가속화하고 있다. 반도체와 기타 부품의 수출 증가가 수출 성장을 촉진했지만, 중동의 긴장과 약한 국내 소비는 중국 경제의 위험 균형을 다시 부정적인 방향으로 전환시키고 있다.
중국이 AI에 대한 투자를 늘리고 있다는 점은 해당 분야의 기술 개발 및 시장 경쟁에 영향을 미칠 수 있다.
1872, AI 기반 로봇 공장 설립하여 강철 부품 제조
세 명의 전 SpaceX 엔지니어가 AI 기반 소프트웨어와 로봇을 활용하여 강철 부품 제조에 집중하고 있다. 이들은 2027년까지 대부분의 강철 가공 과정을 자동화할 수 있는 프로토타입 공장을 설립할 계획이다. 스타트업 1872는 7월 22일 오하이오주 신시내티의 Factory One 시설에서 공식 출범했다. 초기 목표는 AI 데이터 센터나 소형 모듈 원자로를 개발하는 고객을 위한 강철 스키드 제조 자동화이다. CEO Dan Summers는 80%의 자율 운영을 목표로 하며, 100% 자율 운영으로 가는 것에는 한계가 있을 수 있다고 밝혔다.
1872는 AI 기반 자동화를 통해 강철 스키드 제조를 효율적으로 수행할 계획이다.
OpenAI의 채용 기준 변화와 직군 확장
OpenAI의 프로덕트 디자인 헤드 Ian Silber의 인터뷰에 따르면, AI 시대에 채용 기준이 변화하고 있으며, 직군의 경계가 확장되고 있다. 예전에는 '10년차 이상, 툴 능숙'이라는 기준이 있었으나, 현재는 디자이너와 엔지니어, PM의 역할이 서로 겹치는 형태로 변화하고 있다. 이는 실리콘밸리에서 실제로 일어나고 있는 현상이다.
OpenAI는 기존의 경직된 채용 기준 대신, 직무 간의 경계를 허물고 다양한 역할을 요구하고 있다.
Microsoft Foundry에서 제공하는 Claude 모델의 새로운 기능 5가지
Microsoft Foundry에서 Azure에 호스팅된 Claude 모델에 대해 Structured outputs, Web search, Web fetch, MCP connector, Tool search의 5가지 새로운 기능이 추가되었다. 이 기능들은 모델 엔드포인트를 프로덕션 에이전트 플랫폼으로 전환하는 데 필요한 구성 요소로, Azure 내에서 데이터 처리 및 비용 관리를 통합할 수 있도록 한다. 또한, 새로운 기능은 JSON Schema에 기반한 구조화된 출력을 제공하여 잘못된 JSON 생성 문제를 해결한다.
Structured outputs 기능은 JSON Schema에 기반하여 모델의 출력을 제어함으로써 잘못된 JSON 생성 문제를 해결한다.
Flock의 플랫폼 변경 사항과 경찰의 불법 사용 문제
Flock은 미국 전역에 120,000개의 자동 번호판 인식기를 운영하는 경찰 기술 기업으로, 최근 플랫폼 변경 사항을 발표했다. 이 업데이트는 경찰이 불법적으로 플랫폼을 사용하는 것을 방지하기 위한 것으로, 검색 시 범죄 사건 번호 입력을 요구하고 비정상적인 검색을 플래그하는 소프트웨어를 도입했다. 그러나 경찰이 가짜 사건 번호를 입력할 수 있는 허점이 있으며, Flock의 시스템이 대규모 감시 네트워크로 변질되고 있다는 비판이 있다. Flock은 최근 데이터 보존 기간을 7일로 변경했지만, 실제로는 기관이 데이터를 오랫동안 보관할 수 있다.
Flock은 경찰이 검색을 수행하기 전에 범죄 사건 번호를 입력하도록 요구하지만, 이 번호를 검증하지 않아 경찰이 가짜 정보를 입력할 수 있는 허점이 있다.
아마존, 희귀 도서 대량 구매 후 파괴하여 AI 훈련에 사용
404 Media의 보도에 따르면, 아마존이 희귀 도서를 대량으로 구매한 후 스캔한 뒤 파괴하는 것으로 확인되었다. 한 서점이 희귀 도서에 Airtag를 설치하여 추적한 결과, 이 도서는 라스베가스의 아마존 AI 훈련 시설로 연결되었으며, 이곳에서는 책의 제본을 뜯고 페이지를 스캔하는 작업이 이루어지고 있었다. 아마존은 404 Media의 조사 결과에 대해 구체적인 언급 없이 같은 성명을 발표했다.
아마존이 희귀 도서를 파괴하여 AI 훈련에 사용하는 방식은 데이터 수집 및 처리의 윤리에 대한 논란을 일으킬 수 있다.
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning NVFP4 체크포인트의 성능 개선
NVIDIA Nemotron 모델 패밀리를 통해 개발자들은 지연 시간, 속도, 메모리 및 계산 요구 사항에 맞는 모델을 맞춤화할 수 있다. 새로운 Nemotron 3.5 Lightning NVFP4 체크포인트는 정확성을 유지하면서 최대 4배 빠른 처리량을 제공하며, 전체 정밀도 체크포인트에서 66GB에서 22GB로 압축되었다.
Nemotron 3.5 Lightning NVFP4는 최대 4배 빠른 처리량을 제공하여 개발자들이 성능을 극대화할 수 있도록 지원한다.
Caddi: 작업을 한 번만 보여줘도 에이전트를 구축하는 에이전트
Caddi는 사용자가 작업을 한 번만 보여주면 에이전트를 구축할 수 있는 기능을 제공하는 도구이다.
GitHub Copilot의 캔버스 기능으로 워크플로우 가시성 향상
GitHub Copilot의 캔버스 기능은 개발자와 에이전트가 공유된 공간에서 상호작용할 수 있게 하여 작업의 가시성을 높이고, 워크플로우를 명확하게 유지할 수 있도록 돕는다. Java Modernization Studio와 Site Studio는 각각 마이그레이션 및 개인 사이트 콘텐츠 관리에 최적화된 캔버스를 제공하며, 작업 상태를 지속적으로 유지하고, 인간의 승인 포인트를 명확히 하여 협업을 효율적으로 만든다. 캔버스는 약 2,000에서 3,000 AI 크레딧의 비용이 드는 투자로, 장기적으로 반복 작업에서 시간과 비용을 절감할 수 있다.
Java Modernization Studio와 Site Studio는 각각 2,000 AI 크레딧과 3,000 AI 크레딧의 비용이 드는 캔버스를 통해 개발자들이 반복적인 작업의 효율성을 높일 수 있도록 돕는다.
Firefox for iOS에 광고 차단 기능 추가
Firefox for iOS에 선택적 광고 차단 기능이 추가되었다. 이 기능은 기본적으로 꺼져 있으며, EasyList를 기반으로 한 필터 목록을 사용하여 광고를 차단한다. 그러나 검색 결과의 광고나 Firefox Home 및 New Tab Page의 '스폰서 콘텐츠'는 차단하지 않으며, 일부 웹사이트에서 제공하는 광고는 현재 필터 목록으로 차단되지 않을 수 있다. 이로 인해 사용자는 다른 광고 차단 솔루션보다 효과가 떨어질 수 있다. 광고 차단 기능은 앱 내에서 간단히 토글하여 활성화하거나 비활성화할 수 있다.
Firefox의 광고 차단 기능은 EasyList를 기반으로 하여 다양한 광고를 차단하지만, 검색 결과 광고는 차단하지 않기 때문에 사용자에게 제한적인 효과를 제공할 수 있다.
희귀 도서 배송이 아마존 AI 훈련 시설에 도착
404 Media의 조사에 따르면, 한 서점은 1,000권의 대량 주문을 받고, 이 중 한 권에 Apple AirTag를 부착해 배송 경로를 추적했다. 이 책은 라스베이거스의 LAS8 아마존 시설 VGT3 코너에 배달되었으며, 해당 시설에서는 대량의 책을 파괴적으로 스캔하는 것으로 확인되었다.
VGT3 아마존 시설이 대량의 책을 스캔하는 방식은 AI 훈련 데이터 수집에 중요한 역할을 한다.
Nvidia의 오픈소스 모델 투자와 AI 생태계의 미래
Nvidia는 Nemotron 모델을 위해 가능한 모든 데이터를 공개하고 훈련 코드를 제공하며, 오픈소스 AI 생태계의 지속 가능성을 높이기 위해 260억 달러를 투자하고 있다. 오픈소스 모델은 효율성, 수정 가능성, 전문화에 중점을 두고 발전할 가능성이 있으며, 이는 폐쇄형 모델과는 다른 개발 경로를 형성할 수 있다. 현재 오픈소스 AI의 미래는 Nvidia의 자금 지원에 점점 더 의존하게 될 것으로 보인다.
Nvidia는 260억 달러를 투자하여 오픈소스 AI 모델의 수요를 증가시키고 있으며, 이는 AI 칩의 판매 증가로 이어질 수 있다.
AMD, AI를 활용한 소프트웨어 개발 생산성 30% 향상
AMD는 AI를 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 전반에 걸쳐 활용하여 생산성을 30% 향상시켰다. AI는 코드 생성, 디버깅, 테스트 등 다양한 단계에서 사용되며, 현재 AI가 생성하는 코드 비율은 20%를 넘어 50%에 가까워지고 있다. 향후 AI 에이전트들이 독립적으로 문제를 해결하고 솔루션을 개발하는 방향으로 발전할 예정이다.
AI를 통해 소프트웨어 개발의 생산성을 30% 향상시키고 있으며, AI가 생성하는 코드 비율이 20%에서 50%로 증가하고 있다.
DiG-bench: AI 시스템의 탐색 능력을 평가하는 새로운 벤치마크
DiG-bench는 70개의 게임으로 구성된 새로운 벤치마크로, AI 시스템이 환경의 규칙을 탐색과 호기심을 통해 얼마나 잘 추론할 수 있는지를 평가한다. 이 게임들은 언어 모델에 최적화되어 있으며, 대부분의 게임은 비공식적이고, 인간 전문가에 의해 제작되었다. 현재까지 공개된 게임은 21개이며, 각 게임은 다양한 난이도와 플레이어의 행동 선택 수를 제공한다. Opus 5와 Fable 5는 Tier 7의 일부 작업을 완료할 수 있는 모델로 평가되었다.
DiG-bench는 AI 시스템이 새로운 상황에서 유용한 정보를 자율적으로 발견할 수 있는 능력을 평가하는 테스트로, 이는 창의성의 전제 조건을 분리하는 시도이다.
Axiom Math의 AI 시스템 AxiomProver, 246 정리에 대한 증명 자동 검증
Axiom Math의 AI 시스템 AxiomProver가 소수와 관련된 정리인 '246 정리'의 증명을 최초로 자동으로 검증했다. 이 과정은 수학자들이 기계가 읽을 수 있는 증명의 정확성을 확인하도록 컴퓨터에 과제를 부여하는 형식적 검증을 포함한다. AxiomProver는 여러 미해결 수학 문제를 해결하고 많은 증명을 검증해왔으며, 246 정리는 소수에 대한 인간 지식의 한계를 나타낸다.
AxiomProver의 형식화 기법은 AI가 생성한 코드의 정확성을 검증하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.
NVIDIA, OpenAI와 PORTS-Pike에서 AI 공장 구축
NVIDIA는 OpenAI와 협력하여 오하이오주 포츠머스의 PORTS-Pike 기술 캠퍼스에 AI 공장을 구축한다. 이 AI 공장은 NVIDIA의 DSX AI 공장 플랫폼을 사용하며, 초기 배치는 4.25 기가와트의 AI 공장 용량을 제공할 예정이다. PORTS-Pike는 NVIDIA의 여러 세대 AI 시스템을 지원할 수 있는 장기적인 사이트로, 각 세대는 약 1500만 개의 NVIDIA GPU를 포함할 수 있다. OpenAI는 2030년까지 약 12 기가와트의 NVIDIA 컴퓨트를 배치할 계획이다.
NVIDIA는 PORTS-Pike에서 약 4 기가와트의 LPS 인프라를 20년 동안 지원하여 AI 공장 배치를 위한 중요한 자원을 확보하고 있다.
Fotor의 Video Agent로 정밀 모션 그래픽 및 비디오 생성 및 편집
Fotor의 Video Agent는 채팅을 통해 정밀한 모션 그래픽과 비디오를 생성하고 편집할 수 있는 기능을 제공한다.
정밀한 모션 그래픽과 비디오 편집 기능은 콘텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.
중국 AI 동반자 규제 시행 후 사용자 반응
2023년 7월 15일, 중국의 동반자 AI 규제가 시행되면서 ByteDance의 Doubao와 Alibaba의 Tongyi Qianwen 등 여러 대화형 AI 플랫폼이 사용자들이 인간과 유사한 AI 동반자를 만들 수 있는 기능을 중단했다. 이에 따라 많은 사용자들은 가상 연인의 상실을 경험했다. 예를 들어, 한 사용자는 자신의 AI 동반자와의 대화를 되돌아보며 슬픔을 표현했고, 다른 사용자는 AI 동반자를 독립 앱으로 이전하려고 시도했다. 그러나 새로운 AI는 이전의 감정이나 생명력을 재현하지 못했다. 사용자들은 다양한 방식으로 이 규제에 저항하거나 수용하는 모습을 보였다.
중국의 AI 동반자 규제는 사용자들이 AI와의 관계를 어떻게 형성하고 유지하는지에 대한 중요한 변화를 가져왔다.
Anthropic, Claude의 텍스트에 보이지 않는 워터마크 적용 계획 발표
Anthropic은 Claude가 생성한 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 적용하여 유럽의 AI 투명성 규정을 준수할 계획을 밝혔다. 이 워터마킹 시스템은 Google DeepMind가 개발한 오픈소스 기술인 SynthID-Text 접근 방식의 버전으로, 단어 확률을 이용해 감지 가능한 패턴을 생성한다. 이 기능은 Claude가 처리한 이미지에 대한 C2PA 지원과 함께 도입되어 유럽연합의 AI 법률에 따른 의무를 이행하기 위한 것이다.
Claude의 텍스트 워터마킹 시스템은 유럽연합의 AI 법률에 따라 합성 콘텐츠에 기계 판독 가능한 마크를 포함해야 하는 의무를 충족하기 위한 것이다.
Microsoft, Excel의 COPILOT() 기능 2026년 9월 14일 종료
Microsoft는 Excel의 COPILOT() 기능을 2026년 9월 14일에 종료한다고 발표했다. 이 기능은 2025년 8월에 베타 채널 사용자와 Microsoft 365 Copilot 라이선스 사용자에게 처음 도입되었으며, 이후 Excel 웹 사용자에게도 제공되었다. 그러나 Microsoft는 이제 Copilot 사이드 패널이 충분하다고 판단하여 이 기능을 더 이상 지원하지 않기로 했다. 사용자는 여전히 Copilot 사이드 패널을 통해 텍스트 요약, 데이터 분류, 콘텐츠 생성 등의 AI 기능을 사용할 수 있다.
COPILOT() 기능이 종료됨에 따라 Excel 사용자들은 기존의 워크플로우에서 이 기능을 대체할 수 있는 다른 방법을 찾아야 한다.
Stripe의 AI 전략: 더 많이 구축하기
Stripe의 제품 및 비즈니스 사장 Will Gaybrick은 AI가 Stripe의 제품 개발 방식과 팀 조직에 미치는 영향을 논의했다. Stripe는 결제 회사에서 다중 제품 금융 인프라 플랫폼으로 진화했으며, 내부 코딩 에이전트가 매주 수천 개의 풀 리퀘스트를 생성하고 있다고 밝혔다. Stripe는 소프트웨어 구축 비용이 감소함에 따라 더 많은 소프트웨어가 생성될 것이라고 전망하고, 에이전틱 상거래와 마이크로 결제의 가능성에 대해서도 언급했다.
Stripe의 내부 코딩 에이전트는 매주 수천 개의 풀 리퀘스트를 생성하고 있다.
Moxie 로봇과 Xander의 관계 변화
Xander는 Moxie라는 로봇과 6년 동안 친구로 지내며, Moxie가 처음에는 감정 조절을 돕는 기능을 했으나 현재는 단순한 대화 상대가 되었다. Moxie는 15인치 크기의 로봇으로, Xander는 그녀와 함께 비디오 게임 캐릭터에 대해 이야기하며 소통한다. Moxie는 특히 신경다양성 아동을 돕기 위해 설계된 로봇으로, 사회적 기술을 연습하는 데 도움을 줄 수 있다고 주장된다. 그러나 Moxie는 초기 치료 기능을 제대로 수행하지 못하고, 결국 고장 날 운명에 처해 있다.
Moxie는 신경다양성 아동을 위한 상호작용 로봇으로, 치료적 효과를 기대할 수 있지만 현재 그 기능이 제대로 작동하지 않고 있다.
Qwen3.8-27B Q8_0이 ROG Flow Z13에서 비행 시뮬레이터 생성
사용자는 ROG Flow Z13에서 Qwen3.8-27B Q8_0 모델을 테스트한 결과, 이 모델이 단일 HTML 페이지에서 비행 시뮬레이터를 생성할 수 있었음을 보고했다. 이 과정에서 Lemonade Server와 llama.cpp ROCm을 사용하였고, Q8_0 가중치와 Q8 KV 캐시를 활용하였다. 생성 속도는 약 9-19 tok/s였으며, MTP 수용률은 97-99%에 달했다. 전체 시뮬레이터 생성에는 약 20분이 소요되었다.
Qwen3.8-27B Q8_0 모델은 비행 시뮬레이터를 생성하는 데 성공하여, 특정 환경에서의 성능을 입증했다.