[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
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삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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키옥시아 6월 분기 실적 자료입니다.
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딥시크, DeepSeek-V4-Flash API 퍼블릭 베타 출시

: 동일 모델 아키텍처와 파라미터 규모를 유지한 채(사후학습만 수행) 에이전트 성능을 대폭 개선

: Responses API를 기본 지원하며 오픈AI Codex 사용 환경에 맞춰 최적화

: DeepSeek-V4-Flash API만 대상이며, V4-Pro API와 앱, 웹 모델은 변경되지 않음

: DeepSeek-V4-Pro 정식 버전은 추후 출시 예정

: AAII 점수 50점(기존 Flash Preview 40점), Gemini 3.6 Flash와 동점. V4 Pro Preview 44점

→ 사후학습에 대체 무슨 데이터를?

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
딥시크, DeepSeek-V4-Flash API 퍼블릭 베타 출시 : 동일 모델 아키텍처와 파라미터 규모를 유지한 채(사후학습만 수행) 에이전트 성능을 대폭 개선 : Responses API를 기본 지원하며 오픈AI Codex 사용 환경에 맞춰 최적화 : DeepSeek-V4-Flash API만 대상이며, V4-Pro API와 앱, 웹 모델은 변경되지 않음 : DeepSeek-V4-Pro 정식 버전은 추후 출시 예정 : AAII 점수 50점(기존…
딥시크, DeepSeek-V4-Flash AAII 점수 50점

: 기존 Flash Preview 40점 대비 +10점. V4 Pro Preview 44점

: 작업 당 비용 $0.03 이하

- GPT-5.6-Luna(51점) → $0.06
- GLM-5.2(51점) → $0.27
- Muse Spark 1.1(51점) → $0.26
- Gemini 3.6 Flash(50점) → $0.56

: 98% 캐시 히트 할인 정책(업계 일반 90%)이 핵심 경쟁력으로 작용

: 향후 몇 주 내 모델 전체 가중치 공개 예정

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미니맥스, 범용 멀티모달 생성 모델 MiniMax H3 발표

: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 하나의 컨텍스트로 이해하는 범용 멀티모달 생성 모델 H3 공개

: 최대 15초, 2K 해상도 비디오와 네이티브 스테레오 오디오를 함께 생성

: 기존처럼 Text-to-Video, Image-to-Video, 편집, 음성 생성 등을 개별 모델로 분리하지 않고, 모든 생성·편집 작업과 모달리티를 하나의 모델에서 통합하도록 설계

: Contextual Omni Representation, H3-VAE, H3-Omni Transformer, In-Context Regeneration 등을 적용해 기본 2K 출력과 높은 학습·추론 효율 구현

: 2K 기준 생성 비용은 주요 경쟁 모델의 3분의 1 이하, 768p 기준도 주요 모델의 720p 대비 절반 이하라고 설명

: 수일 내 H3 모델 가중치를 오픈소스로 공개할 예정. 향후 M 시리즈 모델 통합, 모델 스케일링, 화질 개선을 추진할 계획

https://www.minimax.io/blog/minimax-h3
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문샷 AI, Kimi K4 개발을 위해 엔비디아 블랙웰 GPU 추가 확보 추진 : Kimi K3 성공 이후 K3보다 큰 차세대 모델 Kimi K4 개발을 논의 중이며, 이를 위해 엔비디아 블랙웰 GPU 추가 확보 추진 : 관계자들에 따르면 Kimi K3는 블랙웰 포함 NVIDIA GPU에서 학습. 백악관 과학기술정책실(OSTP) 마이클 크라치오스는 태국 데이터센터를 K3의 학습 클러스터로 지목, 일부 학습은 중국 내에서도 진행된 것으로 알려짐 : 다만…
문샷AI, 알리바바 통해 NVIDIA GPU 2만 개 규모 컴퓨트 확보

: 문샷AI는 알리바바를 통해 약 2만 개 규모의 NVIDIA GPU 컴퓨트 접근. 복수의 관계자는 해당 계약이 NVIDIA H200 GPU 기반이라고 설명

: 알리바바는 2만 개 규모의 NVIDIA GPU 컴퓨트 용량을 제공한다는 점은 부인하지 않았으나, H200 기반 컴퓨트 제공은 부인. GPU 종류와 위치는 불분명

: 별도로 문샷AI는 동남아를 통한 NVIDIA Blackwell GPU 접근 경로도 확보. 합법적 해외 컴퓨트 임대인지, 미국 수출 규제를 위반한 직접 칩 조달인지는 확인되지 않음

: 앞서 백악관 OSTP는 해당 경로가 태국을 거치는 방식이며 Kimi K3 학습에 활용된 것으로 판단한다고 설명

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오픈AI, 사라 프라이어 <풍부한 지능의 구축>

첨단 AI를 더욱 강력하고 저렴하게 만들고, 더 많은 사람이 유용하게 활용할 수 있도록 하는 풀스택 접근법

: 더 강력한 모델 → 사용 확대 → 매출, 실사용 데이터 증가 → 연구, 인프라 재투자로 이어지는 선순환을 AI 사업의 핵심 경제 구조로 제시

: GPT-5.6 Luna 가격을 80%, Terra를 20% 인하. Sol Fast 모드는 지능 저하 없이 가격 2배에 최대 2.5배 빠른 처리 속도 제공

: 고객이 구매하는 것은 토큰이 아니라 업무 결과인 만큼, 모델 가격보다 재시도, 오류, 인적 감독까지 포함한 ‘성공적인 결과당 비용’이 중요하다고 강조

: GPT-5.6 Sol을 활용한 프로덕션 소프트웨어 최적화로 모델 서빙 비용을 20% 절감하고, 추측 디코딩 개선을 통해 토큰 생성 효율성을 15% 이상 향상

: 모델 변경 없이 추론 상태 유지와 컨텍스트 관리만 개선해 ARC-AGI-3 점수를 13.3%에서 38.3%로 높이고 출력 토큰은 6분의 1로 축소. 모델뿐 아니라 주변 시스템 최적화의 중요성 강조

: 인프라, 모델, 플랫폼, 제품을 통합하는 풀스택 구조를 통해 실제 사용 데이터가 연구와 제품 개선, 비용 절감, 인프라 투자 판단으로 연결된다고 설명

: 오픈AI 모델은 활성 사용자 10억 명 이상, 기업 고객 200만 곳 이상에 도달. 가입 6개월 후 사용자의 일평균 메시지는 약 50%, 활용 업무 종류는 약 2배 증가

: 오픈AI 내부에서는 Codex 기반 에이전트 업무가 주간 출력 토큰의 99.8%를 차지하며, ChatGPT Work는 단순한 질의응답에서 복잡한 다단계 업무 수행으로 확장

: 향후 인프라 투자는 사용자 증가, 기업 계약, API 사용량, 가동률, 매출 등 검증된 수요에 맞춰 단계적으로 집행하고, 직접 소유, 파트너십, 외부 구매를 경제성에 따라 병행

: 궁극적 목표는 데이터센터나 모델 규모 확대 자체가 아니라, 더 강력하고 저렴한 지능을 더 많은 개인과 기업이 활용하도록 만드는 것

https://openai.com/index/building-abundant-intelligence/
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오픈AI, 장기 작업 특화 신규 모델 ‘Astra’ 공개 시연

: 오픈AI가 장시간에 걸친 복잡한 작업 수행을 목표로 한 신규 모델 Astra를 준비 중이며, 샘 올트먼 CEO가 이번 주 워싱턴에서 정책 입안자와 규제 당국을 대상으로 시연

: Astra는 여러 AI 에이전트가 장기간 협업해 프로젝트 수행이나 고난도 수학 문제 해결이 가능한 것이 핵심 특징. 기존 Sol, Terra, Luna와 별개의 새로운 모델 라인업으로 출시 예정

: 모델은 이미 테스트 단계에 있으며, GPT-6로 출시할지 GPT-5.7 등 GPT-5 시리즈의 후속 모델로 출시할지는 아직 최종 결정되지 않은 상태

: Astra는 트럼프 행정부의 신규 AI 모델 사전 제출 프레임워크를 처음 적용받는 모델이 될 가능성이 높으며, 해당 제도는 이번 주말 최종 확정될 예정

: 단기적으로 오픈AI는 AI가 기존에 해결되지 않았던 수학 문제 10개를 해결한 사례를 담은 기술 보고서도 공개할 계획으로, 최상위 모델의 추론 능력을 강조할 예정

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
Situational Awareness, Citadel에 상장주 포트폴리오 대부분 일괄 매각 : 앞서 Situational Awareness가 최근 AI 관련 주가 조정으로 손실이 확대되면서 신규 자금 조달을 추진하고 있다고 보도 : Situational Awareness는 전 오픈AI 연구원 레오폴드 아셴브레너(Leopold Aschenbrenner)가 설립한 AI 전문 헤지펀드. AUM은 한때 200억 달러 이상까지 확대 : 이후 Situational…
레오폴드 아셴브레너의 투자자 서한

파트너 여러분께,

이번 달 저희는 여러분의 기대에 미치지 못했습니다.

저희는 결코 발생해서는 안 될 수준의 영구적인 자본 손실 위험에 매우 가까이 다가갔습니다. 결과적으로는 투자자 여러분과 펀드를 보호할 수 있는 해결책을 마련했지만, 저희가 펀드를 운용하는 원칙은 애초에 그런 상황 자체를 만들지 않는 것입니다.

변동성은 장기 투자 수익을 얻기 위해 치러야 하는 대가입니다. 지난 2년 동안 저희는 간헐적인 큰 조정을 겪으면서도 뛰어난 성과를 거두었습니다. 하지만 펀드는 언제나 큰 손실을 감내한 뒤에도 다시 일어설 수 있는 구조여야 합니다.

이번 일을 통해 반드시 필요한 교훈을 얻고, 이를 조직에 반영하는 것을 제 가장 중요한 과제로 삼겠습니다.


현재 상황을 말씀드리겠습니다.

7월 한 달 동안 포트폴리오는 큰 폭의 손실을 기록했고, 특히 지난주 핵심 보유 종목들의 극단적인 주가 움직임으로 손실이 더욱 확대되었습니다. 여러 AI 관련 종목들이 절반 이상 하락했고, 저희의 롱 숏 스프레드 역시 급격히 역전되었습니다. 이번 달 시장이 얼마나 이례적이었는지 설명할 수는 있지만, 시장 환경과 관계없이 더 높은 기준으로 스스로를 평가해야 한다고 생각합니다.

이러한 움직임이 이어지는 과정에서, 시장에서는 저희와 공개적으로 연관된 종목들을 대상으로 점점 더 불리한 거래가 나타나기 시작했습니다. 이는 본질적으로 뱅크런과 유사한 현상이었습니다. 취약성이 또 다른 취약성을 낳는 구조였습니다.

저희는 포트폴리오를 위험관리 한도 내에서 유지하기 위해 노력했지만, 보유 종목들이 빠르게 하락하고 시장 유동성까지 급격히 악화되면서 점차 이를 유지하기 어려워졌습니다.

이에 수요일 밤(목요일 새벽), 투자자 여러분의 자산을 보호하기 위해 단호한 결정을 내렸습니다. 공모주 포트폴리오의 일부를 블록딜로 매각해 펀드의 모든 레버리지를 제거했고, 추가 손실 가능성을 차단했습니다. 모든 숏 포지션을 청산했으며, 포트폴리오 파이낸싱에도 더 이상 의존하지 않게 되었습니다.

현재 저희는 완전히 자기자본으로 보유한 공모주 포트폴리오(현물 주식과 전액 납입된 옵션)만을 운용하고 있으며, 마진콜이나 강제청산 위험은 전혀 없습니다. 이를 통해 펀드의 안정성을 회복했고, 비상장 투자 자산 역시 그대로 유지할 수 있었습니다.


이번 사태에 대한 책임은 전적으로 저에게 있습니다.

분명히 말씀드리면, AI 기업들의 기술적, 사업적 펀더멘털이 오히려 개선되고 있는 상황에서 AI 주식이 크게 하락했다면, 저희 펀드 역시 큰 폭의 손실을 기록하는 것은 당연한 결과입니다. 저희는 이러한 변동성을 받아들입니다.

하지만 어떤 경우에도 변동성이 펀드 자체를 위협하는 수준까지 이어져서는 안 됩니다.

펀드는 폐쇄되지 않았고, 청산되지도 않았으며, 비상장 투자만 하는 펀드로 전환된 것도 아닙니다. 저희는 앞으로도 기존과 동일하게 상장주와 비상장주를 함께 운용하는 하이브리드 전략을 유지할 것입니다.

다만 이번 경험에서 충분한 교훈을 얻을 때까지는 공모주 포트폴리오를 전액 자기자본 기반으로 운용할 예정입니다.


무엇보다 중요한 것은, 저희는 다시 싸울 수 있는 기반을 확보하기 위해 반드시 필요한 조치를 취했다는 점입니다.

향후 몇 주 동안은 포트폴리오 운용 방식, 리스크 관리 조직, 그리고 조직 전반의 위험 감시 체계를 포함해 필요한 모든 변화를 추진하는 데 집중하겠습니다. AI 산업은 앞으로도 수년간 시장 변동성을 더욱 키울 가능성이 있습니다.

이번 경험은 매우 값비싼 상처였지만, 동시에 우리 조직과 저 자신에게 가장 소중한 교훈이 될 것이라 믿습니다. 제가 여러분께 드릴 수 있는 가장 중요한 약속은 이번 경험을 절대 헛되이 하지 않겠다는 것입니다.

포트폴리오 자체에 대해서는 여전히 매우 낙관적으로 보고 있습니다. 기업들의 근본적인 펀더멘털은 오히려 더욱 빠르게 개선되고 있는 반면, 주가는 큰 폭으로 하락해 투자 기회는 이전보다 더욱 매력적이라고 판단합니다.


항상 믿고 함께해 주셔서 감사합니다.

저 역시 여러분과 같은 투자자입니다. 제 자산 대부분은 이 펀드에 투자되어 있으며, 이번 경험을 통해 더 현명하고 더 강한 투자자가 되었음을 행동으로 증명하기 위해 쉼 없이 노력하겠습니다.

다음 주에는 원하시는 모든 투자자분들과 1:1 통화를 진행하며 이번 사태와 관련된 모든 내용을 직접 설명드릴 예정입니다.

우선 중간 집계 기준으로 말씀드리면, 아직 감사가 완료되지 않은 추정치 기준 순수익률은 월간(MTD) -67%, 연초 이후(YTD) +80%입니다. 최종 수치는 통상적인 보고 절차를 거쳐 별도로 안내드리겠습니다.

다음 주에는 보다 자세한 내용을 공유하기 위한 전체 투자자 컨퍼런스콜 일정도 다시 안내드리겠습니다. 감사합니다.


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샘 올트먼, 무어의 법칙? 우리는 20배 더 간다

나는 당신의 무어의 법칙을 보고, 거기에 20배를 더 얹겠다.

인용 포스팅

GPT-5.4 Full(xhigh)는 51점을 기록했는데, 이는 현재 Luna Max의 성능과 정확히 같다. GPT-5.4의 가격은 입력 100만 토큰당 2.50달러, 출력 15달러였다. 반면 현재 Luna의 가격은 입력 0.20달러, 출력 1.20달러다. 다시 말해, 약 4개월 만에 OpenAI는 올해 3월의 최고 플래그십 모델 수준의 지능을 토큰당 약 13분의 1 가격에 제공하게 됐다.

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
오픈AI, 장기 작업 특화 신규 모델 ‘Astra’ 공개 시연 : 오픈AI가 장시간에 걸친 복잡한 작업 수행을 목표로 한 신규 모델 Astra를 준비 중이며, 샘 올트먼 CEO가 이번 주 워싱턴에서 정책 입안자와 규제 당국을 대상으로 시연 : Astra는 여러 AI 에이전트가 장기간 협업해 프로젝트 수행이나 고난도 수학 문제 해결이 가능한 것이 핵심 특징. 기존 Sol, Terra, Luna와 별개의 새로운 모델 라인업으로 출시 예정 : 모델은 이미…
오픈AI, 수학, 이론컴퓨터과학 난제 10건 해결 결과 공개

: 차세대 내부 모델 Astra가 수학 및 이론컴퓨터과학 분야에서 최소 10년 이상 진전이 없었던 난제 10개에 대한 새로운 결과를 도출했다고 발표.

: 분야는 고차원 기하학, 부호이론, 군론, 양자복잡도, 격자암호, 그래프이론 등 광범위하게 포함

: 해결한 주요 난제

1. 고차원 구 채우기(Sphere Packing)
2. 이진·구면 코드(Binary & Spherical Codes)
3. 비(非)소픽 군 존재 증명(Non-sofic Groups)
4. Connes 강직성 추측 반례
5. 산술 회로 복잡도(Arithmetic Circuit Complexity)
6. 양자 병렬 반복 정리(Quantum Parallel Repetition)
7. 최근접 벡터 문제(CVP)
8. Ehrhart 부피 추측
9. 다색 Ramsey 수
10. 극값 그래프 이론 추측(Extremal Number Conjectures)

: 연구는 Astra 내부 버전이 수행했으며, 문제 해결에 필요한 전체 추론 비용은 Sol API 기준 약 2,000달러 수준

: 이후 연구진이 논문으로 정리하고, AI가 각 증명을 Lean으로 형식 검증했으며, 모든 결과에 대해 AI의 추론 과정(Reasoning walkthrough)도 함께 공개

: 지난 5월 공개한 에르되시 단위거리 추측(Erdős unit-distance conjecture) 반례가 후속 연구를 촉진했다고 밝히며, 이번 결과 역시 수학 및 이론컴퓨터과학 연구 발전의 기반이 되기를 기대한다고 언급

: 또한 AI가 생성한 증명을 인간의 성과로 표기하는 것은 부적절하다며, 수학적 아이디어는 AI가 생성했고 인간은 논문 작성, Lean 형식화 및 정확성 검증을 담당했다는 기여 관계를 명확히 해야 한다는 입장을 제시

https://openai.com/index/ten-advances-in-mathematics
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안녕하세요. 삼성증권 이영진입니다.

구독자 10,000명 감사합니다! 🙇

앞으로도 AI 산업의 중요한 변화와 투자에 의미 있는 소식을 빠르고 정확하게 전달하겠습니다.

항상 함께해주셔서 진심으로 감사합니다.

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/8/3)

■ 오픈AI, 차세대 내부 모델 Astra가 수학 및 이론컴퓨터과학 분야에서 최소 10년 이상 진전이 없었던 난제 10개에 대한 새로운 결과를 도출했다고 발표

■ 오픈AI, AI 투자 확대와 시장 환경을 고려해 IPO를 내년으로 연기하는 방안을 검토하고 있다는 보도

■ 오픈AI-앤스로픽, EU 집행위원회와 AI 관련 해킹 사고 대응을 위해 긴밀히 접촉 중

■ 오픈AI, 활성 이용자 10억 명 돌파 및 모델 도입 기업 200만 곳 돌파 발표

■ 오픈AI, 허깅페이스 해킹 조사 과정에서 AI 에이전트의 추가적 샌드박스 탈출 사례를 확인해 조사 중이며, 현재까지 외부 네트워크 유출은 확인되지 않음

■ 아마존, 오픈AI에 대한 350억 달러 추가 투자 완료. 지분 5% 확보

■ 그렉 브록먼, ChatGPT를 단순한 AI 챗봇이 아니라 인간의 사고와 생산성을 크게 확장하는 '사고 증폭기’로 규정

■ 구글, Gemini Spark를 미국 외 Google AI Pro 구독자까지 확대

■ 이란 혁명수비대, AWS 바레인 데이터센터가 미군의 정보, 클라우드 지원에 활용됐다며 보복 공격 대상이었다고 주장

감사합니다.

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미국, AI 데이터센터 세제 혜택 축소 움직임 확산

: 미국 각 주가 AI 데이터센터 유치를 위해 제공했던 판매세(Sales Tax) 면제 등 세제 혜택의 축소 및 폐지 움직임 확산. 현재 4개 주가 혜택을 철회 또는 중단했고 9개 주가 추가 검토 중

: 판매세 면제가 폐지될 경우 1GW 규모 AI 데이터센터당 약 400억 달러의 IT 장비 투자 비용에 최대 7%(약 30억 달러) 추가 가능

: 가장 큰 변수는 텍사스로, 그렉 애벗 주지사가 데이터센터 판매세 면제 폐지를 추진하고 있으며, 이미 수십 GW 프로젝트가 진행 중인 가운데 향후 2027년 의회에서 관련 법안 논의 예정

: 워싱턴주는 데이터센터 장비 교체, 리퍼비시 관련 판매세 면제 종료, 애리조나는 3년간 세제 혜택을 일시 중단하는 등 다른 주들도 유사한 정책 도입 중

: 다만 상당수 주는 세제 혜택을 전면 폐지하기보다 고용 창출, 지역 투자, 공공 인프라 지원, 전력 비용 부담 등 일정 조건을 충족하는 경우에만 혜택을 제공하는 방향으로 제도를 개편하는 방안 검토

: 버지니아는 판매세 면제는 유지하는 대신 데이터센터 전력 소비세를 신설해 연간 약 6억 달러의 추가 세수를 확보하기로 했으며, 루이지애나는 메타 등 데이터센터 기업이 전력 관련 비용을 전액 부담해야 세제 혜택을 유지하도록 제도 변경

: 데이터센터 업계는 세제 혜택이 사업성 확보에 핵심이라고 주장하는 반면, 각 주 정부는 AI 투자 유치 경쟁이 과열되면서 과도한 세수 손실이 발생했다고 판단하고 있어 향후 미국 전역에서 데이터센터 인센티브 축소와 성과 연계형 지원이 확산될 가능성 제기

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딥시크, DeepSeek V4 Flash 정식 출시 - V4 Pro 정식 출시가 더욱 기다려지는 순간

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI가 GPT-5.6-Luna 가격을 80% 인하하며 가성비 경쟁을 시작한 지 하루 만에 딥시크가 DeepSeek V4 Flash 정식 버전으로 카운터를 날렸습니다.

4월 공개했던 Preview와 동일 아키텍처와 파라미터 규모를 유지한 채 사후 학습만 수행해 에이전트 성능을 대폭 개선했습니다.

특히 코딩 에이전트, 터미널 작업, 보안 취약점 발견 등에서 큰 폭의 성능 개선이 있었는데요

사후 학습의 비밀 레시피는 무엇일까요?

4월 기술 보고서에 따르면 V4는 도메인 전문가 모델을 SFT와 RL로 학습한 뒤 온 폴리시 증류(OPD)를 통해 하나의 모델로 통합하는 방식을 사용했습니다.

따라서 주요 개선 요인은 더 강력한 전문가 모델, 개선된 RL, OPD 파이프라인의 고도화 등을 꼽아볼 수 있습니다.

또한 상위 모델 V4 Pro를 교사 모델로 활용해 대규모 증류를 진행했다는 추정도 가능합니다.

AAII 점수 50점으로 기존 Preview(40점) 대비 10점 상승했고, V4 Pro Preview 44점도 상회했습니다.

API 가격은 인풋 $0.14 및 아웃풋 $0.28/백만 토큰을 유지했고, 토큰량이 소폭 증가했지만

작업당 비용은 $0.03(기존 $0.02)입니다. 98%의 캐시 히트 할인 정책(업계 일반 90%)가 핵심 경쟁력으로 작용하고 있습니다.

유사 점수 대모델 대비 높은 가성비를 보여줍니다.
- GPT-5.6-Luna(51점) → $0.06
- GLM-5.2(51점) → $0.27
- Muse Spark 1.1(51점) → $0.26
- Gemini 3.6 Flash → $0.56

또한 모델 웨이트를 MIT 라이선스로 공개해 자유로운 활용이 가능해집니다. 이미 4bit 양자화 버전도 공개되고 있습니다.

물론 멀티모달 능력이 없고, 초장문 추론 벤치는 아쉬운 모습이지만 Flash 정식 버전의 성능 향상은 Pro 정식 버전의 기대감으로도 연결됩니다.

딥시크는 V4 Flash 발표문에서도 V4 Pro 정식 버전의 추후 출시 예정을 강조하기도 했습니다.

(2026/8/3 공표자료)
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오픈AI의 IPO는 언제일까?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI가 IPO 시점을 당초 계획보다 늦춰 내년으로 연기하는 방안을 검토 중이라는 보도가 나왔습니다.

오픈AI와 앤스로픽 간 경쟁 흐름을 보여주는 기사 일부분이었고, IPO 지연은 완전 새로운 소식은 아닙니다.

앞서 1조 달러 밸류에이션 목표를 두고 회사와 자문단의 이견에 따른 상장 시점 지연 보도도 있었으니까요

앤스로픽과 비교하면 오픈AI는 6월 S-1 비공개 제출 업데이트에서도 비상장 기업이 긍정적 이유를 언급하는 등 부가적 내용이 많았습니다.

또한 샘 올트먼은 6월 초 사내 슬랙 메시지에서 1년 내 상장 계획은 언급했고(=타임라인을 내년 상반기까지),

RSI(재귀적 자기개선) 단계에서는 오히려 상장을 늦출 가능성이 있다는 이야기도 했습니다.

앤스로픽의 IPO 주관사들이 몇 주 내 기관투자자와 미팅을 주선 할 예정이라는 것과 비교하면 오픈AI의 상장 작업은 상당 부분 감속하는 상황입니다.

최근 아마존이 2월 150억 달러 투자 이후 추가 350억 달러 투자(지분 5%)를 집행한 것도 IPO 타임라인을 길게 봐야하는 이유입니다.

추가 투자에는 IPO 추진이나 특정 연구 마일스톤 달성이라는 조건이 있는 것으로 알려졌지만, 특정 조건이 달성보다 전략적 협력의 가치가 더 커진 것으로 판단했기 때문입니다.

비상장 상태의 밸류에이션에서 오픈AI는 이미 앤스로픽에 역전당했습니다.

오픈AI의 강점은 높은 매출 규모였는데 폭발하는 ARR 수치를 본다면 앤스로픽의 역전이 당연한 상황입니다.

심지어 앤스로픽은 엔터프라이즈 최적화, 높은 API 가격 등을 기반으로 높은 마진을 보여주고 있습니다. 2분기 주식기반보상(SBC) 제외 영업이익 흑자 전망이 있는 상황입니다.

오픈AI가 앤스로픽과 유사한 시기 상장한다면 여러모로 비교될 수 밖에 없습니다. 그리고 재무적으로 매력도가 떨어집니다.

오히려 엔터프라이즈 모멘텀이 본격화되고 있는 상황에서 숫자를 개선할 시간적 여유를 충분히 가져가는 것이 맞는 전략일 수 있습니다.

샘 올트먼은 7월 중순 지난 12개월 최고의 12개월이 아니였지만, 향후 12개월은 오픈AI 역사상 최고의 12개월이 될 것이라는 포스팅으로 자신감을 보였습니다.

사실 상장 시점은 내부자가 아니면 예측하기는 어렵습니다.

하지만 현재 베이스 시나리오는 앤스로픽은 올해, 오픈AI는 내년 상장으로 보고 있습니다.

관련 소식 추가 업데이트해 드리겠습니다.

(2026/8/3 공표자료)
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
알리바바, Qwen 3.8 공개 예고 : 알리바바가 차세대 언어모델 Qwen 3.8의 출시를 예고. 오픈웨이트 형태로 공개할 예정 : Qwen 3.8은 2.4T 파라미터 규모로, 지속적인 성능 개선을 통해 현재 공개된 AI 모델 가운데 Fable 5에 이어 두 번째 수준의 경쟁력을 갖췄다고 설명 : 정식 출시에 앞서 Qwen3.8-Max-Preview를 Alibaba Token Plan, Qoder, QoderWork에서 먼저 체험할 수 있도록 제공…
알리바바, Qwen3.8-Max 발표

: 2.4조 파라미터(활성 950억) 규모 모델. 코딩·업무·연구·장기 작업 성능을 개선했으며, Qwen-Max급 모델 최초로 웨이트를 다음 주 공개할 예정

: API 가격은 인풋 $2 및 아웃풋 $6/백만토큰(캐싱 $0.25)

: 장기 자율 코딩에 초점을 맞춰 16일간 사람 개입 없이 GitHub 프로젝트 개발, 논문 재현·개선과 실제 AI 대회 참가까지 수행

: 실제 업무 환경을 중심으로 RL을 고도화해 법률, UI/UX, 금융, 구조설계 등 다양한 전문 업무 수행. 330개 서브 에이전트·6,000회 백테스트를 활용한 퀀트 전략 자동 개발도 시연

: 반도체 설계에서는 RTL부터 물리배치까지 전 과정을 자율 수행해 게이트 수 92%, 칩 면적 81%를 축소했으며, 365일 전자상거래 시뮬레이션에서는 이전 세대 대비 152% 높은 성과 기록

: 멀티모달 기능도 강화해 장문서·장시간 영상 이해, GUI 조작과 코딩을 결합한 Hybrid Agent, 생성 결과를 스스로 검증·수정하는 Visual Feedback Loop, Qwen-MM-Plugins를 함께 공개하며 장기 자율 에이전트 구축을 핵심 방향으로 제시

https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
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미니맥스, MiniMax H3 웨이트 공개 및 라이선스 관련 업데이트

: MiniMax H3를 오픈웨이트(Open Weight) 모델로 공개. 라이선스 적용 대상 지역을 전 세계에서 미국, EU, 영국, 한국을 제외 지역으로 제한

: 미국은 주요 할리우드 스튜디오와의 생성형 비디오 저작권 소송, EU, 영국, 한국은 AI 생성 비디오 관련 규제 및 컴플라이언스 불확실성을 이유로 지역 제한을 적용했다고 설명

: 제외 지역에서는 MiniMax H3의 사용, 배포, 수정, 파생모델 생성 및 호스팅 서비스 제공이 기본적으로 허용되지 않으며, 별도 라이선스 취득 필요

: 제외 지역의 기업 및 개발자는 현지 법률과 규제를 준수하기 위한 강력한 컴플라이언스 체계와 가드레일을 갖춘 경우 라이선스를 신청할 수 있으며, MiniMax는 향후 규제 변화를 반영해 접근 정책을 지속적으로 검토할 계획

: 상업용 서비스는 사용자 인터페이스에 ‘MiniMax H3’ 사용 사실을 표시해야 하며, 연 매출 2,000만 달러 이상인 기업은 별도의 상업 라이선스를 취득해야 함

: 또한 MiniMax H3의 출력을 다른 AI 모델의 학습이나 성능 개선에 사용하는 것은 금지되며(단, MiniMax H3 및 그 파생모델 제외), 군사 목적 사용도 허용되지 않음

https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3
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