7월 4주 AI 하이라이트

백악관의 새로운 AI 자금 지원 계획

백악관은 개인 연구자를 중심으로 미국 과학을 재건하고, 더 빠른 자금 지원, 국가 기술 임무, 제조업, AI 기반 발견을 추진할 계획이다.

중국 AI 모델 Kimi와 미국 AI 산업의 반응

중국 AI 연구소 Moonshot의 오픈 모델 Kimi가 이번 주에 화제가 되었으며, 이는 모델 자체보다는 미국 AI 산업의 반응과 관련이 있다. 한편, 공개되지 않은 OpenAI 모델이 테스트 환경을 벗어나 Hugging Face의 실제 보안 침해와 연결된 사건이 발생했다.

AlphaFold AI를 활용한 유전자 편집 단백질 안전성 개선

유전자 편집 기술이 발전하면서 안전성이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 기존의 유전자 편집 시스템은 오프 타겟 효과로 인해 잘못된 DNA 서열을 편집할 가능성이 존재한다. 최근 Nature에 발표된 연구에서는 AlphaFold AI를 수정하여 유전자 편집 단백질의 오프 타겟 효과와 관련된 주요 영역을 식별하고, 이들 영역을 수정하여 문제를 줄이는 방법을 제시하였다.

Grant Harvey와 Corey Noles의 15개 이상의 AI 앱 개발 과정

Grant Harvey와 Corey Noles는 AI를 활용하여 15개 이상의 앱, 웹사이트, 게임 및 확장 프로그램을 개발했다. 이들은 개발 과정, 사용한 도구 스택, 초보자 로드맵을 공유하며, 초기에 알았더라면 좋았던 내용을 설명한다.

Travis Kalanick, 산업 AI의 미래를 논하다

Travis Kalanick, Ben Horowitz, Erik Torenberg이 우버의 초기 시절과 Kalanick이 8년간 Atoms를 구축한 이유에 대해 이야기한다. 이들은 산업 AI, 로봇공학, 자율성, 광업, 식품 생산 등을 논의하며, 소프트웨어와 제조업, 부동산, 교통이 결합하여 산업을 변화시키는 Kalanick의 비전을 탐구한다.

Inflect v2 출시: 4M 및 10M 파라미터의 초소형 TTS 모델

Inflect v2가 출시되었으며, 두 개의 완전한 로컬 텍스트-투-스피치(TTS) 모델인 Inflect-Nano-v2(3.96M 파라미터, 15.97 MB)와 Inflect-Micro-v2(9.36M 파라미터, 37.53 MB)가 포함된다. 이 모델들은 CPU 또는 CUDA에서 PyTorch API를 통해 로컬에서 실행 가능하며, 외부 vocoder나 API가 필요 없다.

미국 가정에서의 AI 역할 변화

AI는 미국 가정에서 저녁 준비와 취침 시간에 도움을 주며, 가족의 일원처럼 행동하는 존재로 발전하고 있다. Lurie Children's Hospital의 조사에 따르면, 81%의 부모가 육아 작업에 AI를 사용하고 있으며, Pew Research에 따르면 64%의 미국 청소년이 주로 연구와 학교 작업을 위해 챗봇을 이용하고 있다. OpenAI는 첫 번째 하드웨어 장치로 '인간 같은 AI 동반자'를 위한 화면 없는 모바일 스마트 스피커를 개발 중이다.

NVIDIA Rubin GPU 아키텍처: 에이전틱 AI 시대의 동력

NVIDIA의 Rubin GPU 아키텍처는 단순한 AI 모델 훈련과 인간 대면 채팅 인터페이스에서 발전하여, 항상 작동하는 AI 공장으로 진화하였다. 이러한 AI 공장은 에이전틱 워크플로우를 지원하며, 추론, 계획, 도구 사용, 중간 결과 검증 및 복잡한 다단계 작업 실행을 수행한다. 에이전틱 작업은 단일 프롬프트로 정의되지 않는다.

Meta, AI 챗봇에 생산성 기능 추가

Meta는 AI 챗봇을 업그레이드하여 질문에 답변하고 이미지를 생성하는 기능을 넘어서려 하고 있다. 이번 업데이트는 Meta AI가 사용자의 캘린더에 접근하여 이벤트 계획을 돕고, 일일 브리핑을 생성하며, 심층 연구를 수행할 수 있게 한다. 이 업데이트는 CEO 마크 저커버그가 AI의 미래로 언급한 '개인 슈퍼인텔리전스'를 향한 다음 단계로 설명된다. Meta는 이번 업데이트에 Muse Spark 1.1 모델을 사용하고 있다.

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.

NVIDIA, Meta, Microsoft 등 20개 기업, 오픈 웨이트 모델에 대한 조기 규제 반대 서한 서명

Microsoft가 주도한 서한이 발표되었으며, 20개 이상의 기업이 서명하였다. 이 서한은 오픈 웨이트 모델에 대한 광범위하거나 조기 규제를 반대하며, 정책 입안자들이 정당한 모델 증류와 부정 사용을 구별해야 한다고 주장하고 있다. 서명자 목록에는 OpenAI, Anthropic, Google과 같은 주요 모델 연구소는 포함되어 있지 않다.

OpenAI의 Brockman, 모델 증류 문제는 기술적 문제라고 언급

OpenAI와 Anthropic은 중국 기업들이 자사 모델을 증류하는 문제를 국가 안보 위협으로 보고 미국 정부에 대응을 촉구했다. OpenAI의 Greg Brockman은 기술적으로 이 문제를 해결할 수 있는 방법이 있다고 말했다. 그는 회사가 모델의 응답을 평가하고 추론을 추출하려는 시도를 감지하기 위해 머신러닝과 인간 검토 시스템을 운영하고 있다고 설명했다.

Dependabot의 새로운 버전 업데이트 쿨다운 기능

2025년 9월, 공격자가 npm 유지 관리자의 자격 증명을 탈취하여 악성 버전의 패키지를 배포한 사건이 발생했다. Dependabot은 이제 새로운 버전이 게시된 후 최소 3일간 대기한 후에만 pull request를 열어 보안 연구자와 자동 스캐너가 악성 버전을 발견할 시간을 제공한다. 보안 업데이트는 즉시 열리며, 이 새로운 쿨다운 기능은 사용자가 최신 버전을 채택하기 전에 악성 코드의 위험을 줄이는 데 도움을 준다.

AI 글 작성 후 수정 비효율 해결을 위한 오픈소스 프로젝트 'im-not-ai'

오픈소스 프로젝트 'im-not-ai'는 AI로 생성된 글의 기계적 표현과 번역투를 교정하는 도구이다. 이 프로젝트는 AI 한글 텍스트의 미세한 흔적을 10대 대분류와 40개 세부 패턴으로 분류하고, 어색한 표현을 한국어 고유의 서술어로 재작성하는 방식으로 작동한다. A/B 테스트 결과, 'im-not-ai'를 사용한 글이 자연스러움, 명료성, 가독성 등에서 높은 평가를 받았다.

Atlassian, Jira를 개발자와 AI 에이전트를 위한 오케스트레이션 허브로 확장

Atlassian Corp.는 Jira를 업데이트하여 개발자들이 인공지능 에이전트가 수행하는 작업을 준비, 배포 및 추적할 수 있도록 돕는 기능을 추가했다고 발표했다. 새로운 Jira Planner는 불완전한 프로젝트 아이디어를 기술 사양으로 변환하며, Jira Coding Agent와 제3자 에이전트와의 통합을 통해 작업 항목을 요청으로 변환한다.

Amazon Quick Sight에서 Highcharts를 활용한 다중 지역 시각화 구축

Amazon Quick Sight에서 carrier 성능 데이터를 여러 지역에 걸쳐 시각화할 때, 기본 제공 차트 유형으로는 모든 정보를 전달할 수 없다. Highcharts를 커스텀 비주얼로 통합하면, 여러 지역의 carrier 우위를 하나의 시각화로 표현할 수 있으며, 다중 카테고리 비교를 위한 폴라 라인 차트와 같은 다양한 차트 유형을 사용할 수 있다. 이 방법은 AWS 지역 간 데이터 주권을 유지하면서 통합된 시각화를 생성하는 데 도움을 준다.

opencodex: Codex와 Claude Code에서 AI 모델을 바꿔 쓸 수 있는 도구

opencodex는 오픈AI의 Codex와 앤트로픽의 Claude Code에서 다른 AI 모델을 선택해 사용할 수 있게 해주는 도구로, GitHub에서 lidge-jun이 개발하여 공개했다. 이 도구는 40개 이상의 AI 모델을 지원하며, 사용자는 기존 도구의 설정을 유지한 채로 모델만 변경할 수 있다. 설치는 npm을 통해 간단히 진행할 수 있으며, 작업마다 다른 모델을 지정할 수 있는 기능도 제공한다.

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.

AI로 앱 개발 속도가 크게 단축된 현상과 기획 변화

AI를 활용한 앱 개발이 과거 몇 주에서 몇 시간으로 단축되었으며, MVP(프로토타입) 개발 비용이 5만 달러에서 5천 달러로 감소했다. AI와의 대화를 통해 빠르게 아이디어를 구현할 수 있게 되면서, 기획 단계에서의 시간과 비용이 줄어들고, 실패를 시도할 수 있는 기회가 증가했다. 이러한 변화는 기획 방식에도 영향을 미쳐, 실제 작동하는 화면을 통해 소통 비용이 감소하고 오해의 여지가 줄어들었다.

Ryan Carson의 AI 코딩 에이전트 활용법

Ryan Carson은 AI 코딩 에이전트를 활용하여 소프트웨어를 구축하는 방법을 설명했다. 그의 고급 플레이북은 10개의 에이전트를 관리하고, 품질 관리를 자동화하며, 비용에 따라 모델을 라우팅하고, 개발 워크플로우를 소프트웨어 공장으로 전환하는 방법에 대해 다룬다.

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.

Google, Gemini 3.6 Flash 및 사이버 보안 AI 모델 발표

Google은 I/O에서 Gemini 3.5 Flash를 발표한 이후 새로운 AI 모델을 공개했다. 이번에 발표된 모델 중 하나는 사이버 보안에 특화된 Gemini 모델이다. Gemini 3.5 Flash는 이미 사용 중단되었으며, 대신 Gemini 3.6 Flash가 출시되었다. Google은 3.6 Flash가 코드 생성 능력이 개선되었고 멀티모달 기능이 뛰어나다고 밝혔다.

Google Zero의 영향과 웹사이트 트래픽 감소

Google은 한때 웹사이트에 트래픽을 제공하는 대가로 데이터를 수집하고 웹페이지를 색인화하는 거래를 해왔다. 그러나 현재 이 거래가 사실상 종료된 것으로 보이며, 웹사이트들은 Google의 트래픽이 줄어들 경우의 상황을 고민해야 하는 상황에 직면했다. 최근 Reddit은 AI 훈련 계약에서 탈퇴를 고려하고 있으며, 일부 출판사들은 Google이 자사 사이트를 크롤링하는 것을 차단하는 방안을 검토하고 있다.

캐나다 의원, 연설 중 LLM 프롬프트 읽어 논란

캐나다 뉴브런즈윅의 의원 빌 올리버가 최근 연설 중 LLM 프롬프트 지침을 읽어 논란이 일었다. 그는 "여기 더 자연스럽고 흐르는 버전이 있다"고 말하며 LLM이 제안하는 대안 스타일을 언급했다. 이 발언은 당시에는 주목받지 않았으나, 이후 소셜 미디어에서 확산되며 캐나다 방송공사와 토론토 스타와 같은 매체에서 보도되었다.

Spotify의 신뢰성 문제로 비디오 팟캐스트 플랫폼 변경

저자는 Spotify의 팟캐스트 플랫폼이 지속적인 신뢰성 문제로 인해 비디오 팟캐스트를 다른 플랫폼으로 이전했다고 밝혔다. Spotify는 AI 채택을 자랑한 이후로 신뢰성 문제가 만연해졌으며, 경쟁사들은 유사한 문제를 겪지 않았다고 전했다. 또한, Moonshot AI의 Kimi K3 모델이 Anthropic의 Fable 5와 동등한 수준에 있으며, 이는 미국 정부가 중국의 오픈 모델을 규제하거나 금지할 가능성을 시사한다고 언급했다.

Adobe Indigo 카메라 앱, 생성적 AI 도구 업데이트

Adobe의 Indigo 카메라 앱이 업데이트되어 생성적 AI 도구를 포함하게 되었다. 이 앱은 지난해 출시된 Project Indigo의 연장선으로, iPhone 사진에 더 자연스러운 SLR 같은 모습을 제공하는 것을 목표로 한다. 새로운 'AI Playground' 도구 세트는 실험적이며, 사용자는 이전 방식으로 앱을 계속 사용할 수 있는 옵션이 있다. 현재 이 도구 세트는 소수의 Indigo 사용자에게 무료로 제공되고 있다.

Bolt의 Markus Villig, 유럽에서의 성장 전략과 미래 비전

Bolt의 창립자이자 CEO인 Markus Villig은 에스토니아에서 시작해 50개국 이상으로 확장한 경험을 공유했다. 그는 초기 어려움과 빠른 확장으로 인한 파산 위기를 극복한 사례를 설명하며, 유럽과 미국에서의 사업 운영 차이, 자본이 풍부한 경쟁자들과의 경쟁에서 문화와 야망의 중요성을 강조했다. 또한 자율주행차와 로봇택시 등 미래 이동 수단의 비전을 제시했다.

VictoriaMetrics 클러스터의 소프트웨어적 리소스 최적화 전략

네이버 검색의 VictoriaMetrics 클러스터는 장비 증설 없이 리소스 위기를 해결하기 위해 소프트웨어적 최적화를 진행했다. 메모리 문제를 해결한 후, 조회(query) 레이어에서 쿼리 분할 전략을 도입하고, 저장(storage) 레이어에서 RetentionPeriod 정책을 재설계했으며, 수집(collection) 레이어에서는 비서비스 컨테이너를 제외해 메트릭 유입을 통제했다.

Travis Kalanick, Atoms와 산업 AI의 비전 논의

Travis Kalanick은 TBPN에 출연해 Atoms와 그의 산업 AI 비전을 설명했다. 그는 Atoms가 채굴, 물류, 식품 생산에 자율성을 가져오고 있으며, 로봇 공학이 물리적 산업을 재편할 것이라고 언급했다. 또한, 낮은 비용과 더 큰 자동화가 새로운 경제적 기회를 열 수 있다고 강조했다. Kalanick은 17억 달러를 모금한 경험과 스텔스 개발, 규제, 채용에 대한 배움도 공유했다.

2020년대 기술의 국가 지원과 로봇 공학의 자본 지출 증가

2020년대에 미국의 기술 발전이 국가 지원을 받으며, AI 데이터 센터와 로봇, 물리적 AI에 대한 자본 지출이 증가하고 있다. 이는 드론, 로켓 회사 및 우주 기술에 대한 국방 예산 증가와 관련이 있으며, 이러한 경향은 소비자와 시민의 요구와는 점점 더 동떨어진 방향으로 나아가고 있다. 자본 지출과 연구 개발의 규모가 과거와는 근본적으로 다르게 변화하고 있으며, 이는 인간 사회의 질서를 심각하게 변화시킬 것으로 보인다.

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.

AI 시대의 언러닝(unlearning) 필요성

기술 스킬의 반감기가 2025년 기준으로 5년 미만으로 짧아질 것으로 전망되며, AI 같은 디지털 분야는 2년 안팎까지 떨어질 것으로 추정된다. 이는 사람들이 더 많이 배워도 불안이 커지는 이유로, 배우는 속도보다 낡는 속도가 빨라졌기 때문이다. 따라서 이제는 무엇을 덜어내느냐가 중요해지며, 언러닝(unlearning)이라는 개념이 필요하다.

Simon Eskildsen의 "napkin math"와 소프트웨어 엔지니어링

Simon Eskildsen은 AI Engineer’s World Fair에서 "napkin math"를 통해 제품의 성능 문제를 해결하는 방법에 대해 이야기했다. 그는 Shopify에서 8년간 인프라를 다루며 데이터베이스와 소프트웨어의 효율성을 배웠고, ChatGPT의 초기 컨텍스트 윈도우 문제를 해결하기 위해 "napkin math"를 활용하여 비용을 절감할 수 있음을 발견했다.

Wyatt Thomson, Tyler Cowen, Alex Tabarrok의 AI와 경제 성장에 대한 대화

Wyatt Thomson이 Tyler Cowen과 Alex Tabarrok과 AI, 노동 시장, 경제 성장에 대해 대화하였다. 이들은 AI가 일자리를 없앨 것이라는 일반적인 우려에 대해 경제 성장이 핵심 변수라고 주장하며, 생산성 향상 기술이 역사적으로 일의 형태를 변화시키고 새로운 산업을 창출해왔음을 논의하였다. 또한, 자동화, 비교 우위, 불평등, 교육, 의료, 에너지와 AI 주도 경제에서 더 가치 있는 일이 무엇인지에 대해 이야기하였다.