OpenAI가 자사의 미공개 인공지능(AI) 모델이 88시간 만에 수학계 7대 난제 중 하나인 '밀레니엄 문제'를 풀어냈다고 발표하면서 학계가 술렁이고 있다. 회사 측은 1만 개에 달하는 AI 에이전트를 동시에 가동해 유체역학을 설명하는 '나비에-스토크스 방정식'의 해의 존재와 매끄러움을 증명하는 100쪽 분량의 논문을 산출했다고 밝혔다. 이 작업에는 수백만 달러 규모의 컴퓨팅 자원이 투입됐으며, 이는 기존 수학 연구 대비 약 1000배에 달하는 비용이라고 회사는 설명했다. 그러나 발표 직후 공로를 둘러싼 논란이 불거졌다. 뉴욕대 수학과 교수 트리스탄 벅마스터와 앤스로픽 소속 연구자 레벤트 알푀게가 수개월간 독자적으로 같은 문제를 연구해 왔고, OpenAI 발표 불과 몇 시간 전 관련 성과를 공개했다는 사실이 드러나면서다. 벅마스터 측은 OpenAI가 두 사람의 연구 진척 상황을 파악한 뒤에야 해당 문제에 뛰어들었으며, 알푀게를 저자 명단에서 빼도록 압박했다고 주장했다. 이에 대해 OpenAI 연구진은 상대측의 비공개 연구 자료나 코덱스 사용 기록에 접근한 적이 없다고 반박하면서도, 제품 사용 과정에서 생성된 '비식별화 데이터'가 모델 개선에 활용됐을 가능성
오픈AI가 9월 3일(현지시간) 신형 AI 모델 'GPT-6 아스트라'를 공개하며 "AGI(범용인공지능) 시대에 온 것을 환영한다"고 선언했다. 그렉 브록먼 오픈AI 사장은 기자들과의 콜에서 아스트라를 "세대를 가르는 도약"이라 표현하며 "정말로 우리는 거기(AGI)에 도착했다고 생각한다"고 말했다. 아스트라는 화면을 인식해 마우스와 키보드를 직접 조작하는 '컴퓨터 사용' 능력에서 인간을 뛰어넘는 속도를 보이며, ARC-AGI-3 벤치마크에서 99.9%, 사이버보안 테스트인 익스플로잇벤치에서는 100%의 점수를 기록했다. 다만 아스트라는 기술적 성과 못지않게 논란도 낳고 있다. 이 모델에는 '불투명한 재귀(opaque recurrence)'라는 새로운 추론 기법이 처음으로 적용됐는데, 이는 연구자들이 AI의 판단 과정을 감시하는 '생각의 사슬(chain-of-thought)' 점검을 어렵게 만드는 방식이다. 야쿠프 파초키 오픈AI 최고과학자는 "더 유능한 모델일수록 더 적은 언어 토큰으로, 심지어 토큰 없이도 어려운 과제를 해결할 수 있게 된다"며 이는 성능 향상에 따른 불가피한 결과라고 설명했다. 보안 측면에서도 아스트라는 오픈AI가 내부적으로 정한 '치명
엔비디아가 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스를 129억3000만달러(약 17조9000억원)에 인수한다고 공식 확인했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이번 인수에도 불구하고 "허깅페이스는 AI 생태계 전체를 위한 개방형 플랫폼으로 계속 남을 것"이라며, 개발자들이 원하는 모델과 프레임워크, 클라우드, 하드웨어를 자유롭게 선택할 수 있는 구조를 유지하겠다고 강조했다. 허깅페이스는 1800만명이 넘는 개발자와 연구자가 이용하는 플랫폼으로, 300만개 이상의 AI 모델과 50만개의 데이터셋, 100만개의 애플리케이션을 호스팅하고 있으며 20만개 이상의 기업이 이용 중이다. 연 매출은 약 1억5000만달러 수준이다. 클레망 들랑그 허깅페이스 CEO는 여름 무렵 먼저 젠슨 황에게 접촉해 "오픈소스 AI가 더 많은 컴퓨팅 자원과 지원, 협업이 필요한 전환점에 서 있다"며 인수를 제안한 것으로 전해졌다. 흥미로운 점은 허깅페이스가 지난해 엔비디아의 5억달러 인수 제안을 거절했다는 사실이다. 그 사이 몸값이 26배 가까이 뛴 셈이다. 엔비디아는 이미 허깅페이스에 500개 넘는 모델과 25만개의 오픈 데이터셋을 공개한 최대 기여자로, 최근에는 코딩 스타트업 풀사이드에
구글 딥마인드가 지난 2일(현지시간) 경량형 AI 모델 '제미나이 3.8 플래시'와 사이버보안 특화 버전 '제미나이 3.8 플래시 사이버'를 동시에 공개했다. 6주 사이에 세 번째로 선보이는 플래시 계열 모델로, 구글이 최상위권 모델 개발사로서의 입지를 재확인하려는 행보로 풀이된다. 제미나이 3.8 플래시는 텍스트·이미지·오디오·비디오·PDF를 아우르는 100만 토큰 입력 컨텍스트를 지원하며, 장시간 코딩과 자율 에이전트 작업에 최적화됐다. 가격은 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력 100만 토큰당 3.75달러로 이전 버전인 3.7 플래시와 동일하게 유지됐지만, 벤치마크 성능은 전 영역에서 앞섰다. 시장조사업체 아레나에이아이 기준 에이전트 아레나 순위에서 14위를 기록해 32위였던 3.7 플래시 대비 크게 도약했다. 보안 특화 버전인 '플래시 사이버'는 사이버보안 벤치마크 '사이버짐(CyberGym)'에서 86.2%의 정확도를 기록했으며, 여러 프로그래밍 언어에 걸쳐 70% 이상의 취약점 탐지 성공률을 보였다. 구글은 이 모델을 크롬 브라우저 보안 강화에 내부적으로 활용해 경쟁 상용 모델보다 약 3배 많은 정상 패치를 만들어냈다고 밝혔다. 다만 플래시
앤스로픽이 지난 1일(현지시간) 신규 모델 '클로드 페이블 5.1'과 '클로드 미소스 5.1'을 공개했다. 두 모델은 동일한 기반 모델에 서로 다른 수준의 안전장치를 적용한 버전으로, 페이블 5.1은 일반에 즉시 공개된 반면 미소스 5.1은 사이버보안·생명과학 분야의 '신뢰받는 접근 프로그램'에 등록된 기업과 개인에게만 제공된다. 이번 업데이트의 핵심은 비용 절감이다. 캐시 읽기 비용이 기존 100만 토큰당 1달러에서 0.25달러로 75% 낮아졌으며, 이에 따라 일반 작업에서는 약 25%, 에이전트형 고강도 작업에서는 최대 45%까지 비용이 절감된다고 회사는 설명했다. 성능 면에서도 개선이 두드러진다. 페이블 5.1은 터미널벤치 사이언스(Terminal-Bench-Science) 평가에서 52.6%를 기록해 이전 모델의 24.7%를 두 배 이상 웃돌았다. 초기 기업 이용자들은 드문 소프트웨어 버그를 추적하거나 38시간 동안 무인 상태로 머신러닝 작업을 완수하는 등의 사례를 보고했다. 새로운 '엔터프라이즈 프론티어 세이프가드' 기능을 통해 기업은 자사 AWS·애저·구글클라우드 환경 안에서 모니터링 데이터를 직접 관리할 수 있게 됐다. 앤스로픽은 안전성 평가에서
오픈AI가 지난 3일(현지시간) 최신 대형언어모델 'GPT-6 아스트라'를 공식 출시했다. 회사 측은 이 모델이 컴퓨터·브라우저 자동조작 분야에서 "전례 없는 속도와 정확성, 안전성"을 갖춘 새로운 지평을 열었다고 설명했다. 아스트라는 소프트웨어 공학, 사이버보안, 과학 연구 등 여러 영역에서 역대 최고 성능을 기록했다. 특히 알려진 시스템 취약점을 공략하는 능력을 평가하는 '익스플로잇벤치(ExploitBench)'에서 만점을 받았고, 오픈AI 자체 개발 테스트에서는 제로데이 취약점 2건을 스스로 찾아내 공격하는 데 성공했다. 회사는 "공격자가 악용하기 전에 방어자가 취약점을 찾아 패치하는 데 도움이 될 것"이라고 밝혔다. 다만 아스트라가 채택한 '불투명한 재귀(opaque recurrence)'라는 추론 기법이 논란이 되고 있다. 이는 연구자들이 AI의 판단 과정을 감시할 수 있게 해주는 '사고 사슬(chain-of-thought)' 모니터링을 어렵게 만드는 방식이다. 오픈AI 수석과학자 야쿱 파초키는 "모델 성능이 높아질수록 감시 가능성은 오히려 낮아지고 있다"고 인정했다. 회사는 아스트라를 "가장 정렬(alignment)이 잘 된 모델"이라고 자평하며
네트워크 장비 대기업 시스코가 지난달 27일 자체 개발한 AI 에이전트 '마이에이전트(MyAgent)'를 전 세계 9만 명에 달하는 전 직원에게 배포한다고 발표했다. 시스코 운영총괄 부사장 티마야 수바이야는 사내 블로그를 통해 "시스코가 만들고 시스코 전 직원이 쓰는 이 도구가, 우리 고객과 파트너들이 기업용 AI를 대규모로 도입할 수 있는 청사진이 될 것"이라고 밝혔다. 마이에이전트는 시스코가 구축한 보안·거버넌스 기반 AI 플랫폼 '서킷(Circuit)' 위에서 작동하며, 직원들이 승인된 대형언어모델과 사내 데이터에 접근해 아웃룩, 웹엑스, 지라, 셰어포인트 등 업무 도구 전반에 걸쳐 감독 하에 자율적으로 작업을 수행하도록 설계됐다. 직원이 목표만 설정하면 이후 세부 절차는 에이전트가 스스로 조율해 처리하는 방식이다. 이 시스템은 업무 유형에 따라 오픈웨이트 모델과 최첨단 모델, 단순 자동화 도구 중 가장 효율적인 것을 자동으로 선택하는 것이 특징이다. 시스코는 이번 회계연도 시작과 함께 이 배치를 본격화했으며, 사용자의 과거 상호작용과 선호도를 기억해 개인화된 경험을 제공하는 기능도 탑재했다고 설명했다. 회사 측은 이번 조치를 "AI 실험 단계에서 벗어
엔비디아가 자체 개발한 메모리 아키텍처 'NVHBM'을 앞세워 커스텀 AI 반도체 시장까지 영향력을 확대하고 나섰다. NVHBM은 기존 고대역폭메모리(HBM)의 표준 규격인 JEDEC 버스 대신 엔비디아 고유의 연결 방식을 적용한 것이 특징으로, 메모리 컨트롤러를 가속기 칩이 아닌 HBM 스택의 베이스 다이 안으로 옮긴 구조다. 이를 통해 물리적 인터페이스 면적을 67%까지 줄일 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 카운터포인트리서치의 닐 샤 애널리스트는 "이는 엔비디아가 메모리 컨트롤러와 인터페이스, 링크 프로토콜까지 장악하게 되는 것을 의미한다"고 평가했다. 메모리 제조사들은 엔비디아의 사양에 맞춰 베이스 다이를 생산하게 되며, 엔비디아는 이를 발판 삼아 네트워킹 패브릭과 랙 아키텍처, 소프트웨어, 메모리 서브시스템까지 커스텀 가속기 개발사들에게 패키지로 판매할 수 있게 된다. 이미 아마존의 반도체 자회사 애나퍼나랩스는 4세대 트레이니엄 칩에 NVHBM을 적용했고, 미디어텍은 엔비디아의 NVLink Fusion 플랫폼에 합류했다. 마벨테크놀로지도 2024년 12월 NVLink Fusion에 이름을 올린 상태다. 반면 커스텀 AI 칩 설계 시장에서 70~80
오픈AI가 지난 3일 자사의 신형 인공지능 모델 '아스트라(Astra)'를 공개했다. 회사 측은 이 모델을 "역대 가장 지능적이고 가장 정렬(align)이 잘 된 모델"이라고 소개했다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 아스트라가 컴퓨터·브라우저 자동화 작업에서 새로운 지평을 열었다고 강조했다. 아스트라는 코딩 능력에서 특히 두각을 나타내, 소프트웨어 엔지니어링 분야 역대 최고 성능 모델로 평가받는다. 버그 탐지, 터미널 작업 처리, 코드베이스 질의 응답 등에서 오픈AI 자체 모델인 '솔(Sol)'은 물론 경쟁사 앤트로픽의 '페이블(Fable)'보다도 뛰어난 성능을 보였다는 설명이다. 여기에 제로데이 취약점을 스스로 찾아내고 개발할 수 있는 고급 사이버보안 기능까지 탑재됐다. 다만 아스트라는 출시와 동시에 안전성 논란에도 휩싸였다. 이 모델이 채택한 '불투명한 재귀(opaque recurrence)'라는 추론 기법이 연구자들이 AI의 사고 과정을 감사할 때 쓰는 '사고 사슬(chain-of-thought)' 모니터링을 어렵게 만든다는 지적이다. 오픈AI도 이 기법이 투명성을 떨어뜨린다는 점은 인정하면서도, 모델의 성능이 고도화될수록 불가피한 흐름이라는 입장을 밝
메타가 자사의 신형 코딩·에이전트용 AI 모델 '뮤즈 스파크'를 이용하는 개발자들에게, 대화 내용과 결과물을 향후 모델 학습에 활용하도록 허용하면 요금을 최대 95%까지 깎아주는 '기여자 요금제'를 도입했다. 표준 요금은 입력 토큰 100만개당 1.25달러, 출력 토큰 100만개당 4.25달러이지만, 데이터 제공에 동의하면 각각 0.10달러와 0.20달러로 뚝 떨어진다. 최대 21배에 달하는 가격 차이다. 업계에서는 메타가 이런 파격 조건을 내건 배경으로 에이전트형 AI 학습에 필요한 실사용 데이터 확보 경쟁을 꼽는다. 실제로 코딩 에이전트 성능이 지난해 크게 도약한 데는 경쟁 서비스가 기본값으로 사용자의 코딩 세션 기록을 저장해 강화학습에 활용한 영향이 컸다는 분석도 나온다. 뮤즈 스파크는 메타 슈퍼인텔리전스랩이 내놓은 대표 모델로, 도구 활용과 시각적 추론, 다중 에이전트 조율 등을 지원하며 메타의 라마 중심 전략에서 벗어난 독자 노선의 첫 결과물로 평가받는다. 다만 이번 요금 정책이 실제로는 기업들에 자사 데이터가 얼마나 '진짜 독점적인' 자산인지 다시 계산하게 만드는 계기가 될 것이라는 시각도 있다. 통상 대기업들은 데이터 유출 우려로 표준 요금제를
마이크로소프트가 자체 개발한 음성인식 모델 'MAI-트랜스크라이브-2'를 공개하며 오픈AI, 구글, 일레븐랩스 등 경쟁사를 정면으로 겨냥했다. 회사 측은 이 모델이 세계에서 가장 빠르고 정확하면서도 가장 저렴한 음성 인식 모델이라고 자신했다. 최근 빅테크들이 앞다퉈 대형 언어모델 경쟁을 벌이는 가운데, 마이크로소프트는 상대적으로 주목받지 못했던 음성인식 분야에서 승부수를 던진 모양새다. 마이크로소프트에 따르면 새 모델은 60개 언어를 대상으로 한 국제 음성 벤치마크 'FLEURS'에서 평균 단어 오류율 5.2%를 기록하며 1위에 올랐다. 처리 속도 면에서도 오픈AI의 GPT-트랜스크라이브보다 최대 10배, 일레븐랩스의 스크라이브 v2보다 7배, 구글 제미나이 3.5 트랜스크라이브보다 5배 빠르면서 정확도는 오히려 더 높다고 설명했다. 회사는 이 모델이 정확도와 응답속도 두 축 모두에서 업계 최고 수준의 균형점을 제시했다고 강조했다. 가격 경쟁력도 눈에 띈다. 마이크로소프트는 연말까지 한시적으로 오디오 1시간당 0.10달러라는 파격적인 요금을 책정했는데, 이는 5개월 전 자사가 부과하던 시간당 0.36달러에서 약 72% 낮아진 수준이다. 화자 구분, 단어 단위
AI 검색 기업 퍼플렉시티가 애플 실리콘 기반 맥 컴퓨터를 위한 새로운 기능 '하이브리드 컴퓨트'를 공개했다. 하나의 작업을 클라우드와 기기 내부 모델이 나눠 처리해, 이름이나 계좌번호처럼 민감한 정보가 외부로 전송되지 않도록 설계됐다. 작동 방식은 이렇다. 사용자가 아이폰에서 작업을 지시하면 맥이 클라우드의 고성능 모델로 복잡한 추론과 검색을 먼저 수행한다. 이후 개인 파일에 접근하거나 민감한 단계에 들어서면 온디바이스 분류기가 이를 감지해 이름, 주소, 계좌번호 등을 임시 값으로 치환한 뒤 처리하고, 작업이 끝나면 원래 정보로 복원한다. 이 과정에서 작업 흐름이 끊기거나 다시 시작될 필요가 없다. 이번 기능은 퍼플렉시티 산하 보안 연구조직이 개발한 개인정보 탐지 분류기를 오픈소스로 공개한 것이 특징이다. 기기 내 처리에는 별도의 클라우드 크레딧이나 API 키가 필요 없으며, 한 번의 클릭으로 자체 경량 모델을 내려받아 즉시 사용할 수 있다. 이 기능은 애플 실리콘 탑재 맥, macOS 15 이상, 통합 메모리 24GB 이상(32GB 권장) 환경에서 프로·맥스·엔터프라이즈 구독자에게 우선 제공된다. 법률 문서나 의료 기록처럼 그동안 클라우드 전용 AI에 맡