구글, 2025년 리뷰 - 8개 분야의 AI 연구 성과

: ‘24년은 멀티모달 기반을 다지는 해. ‘25년은 AI가 실제로 생각하고, 행동하고, 우리와 함께 세상을 탐구하기 시작한 해


■ 세계 최고 수준의 모델 성과

- Gemini 2.5 → Gemini 3 → Gemini 3 Flash로 대규모 성능 점프

- 추론·멀티모달 이해·수학·코딩 모두 최고 수준 달성

- “Flash = 이전 세대 Pro보다 좋다” 구조 확립 (효율·지연·비용 최적화)

- Gemma 오픈모델도 멀티모달·컨텍스트·다국어·효율 개선


■ AI로 제품 혁신

- AI를 ‘기능 보조’에서 ‘실제 작업 수행’ 유틸리티로 전환

- 개발자 생태계 →Gemini 3 기반 코딩 강화 + Google Antigravity 출시

- 제품 적용 → Pixel 10, Search AI Mode, Gemini 앱, NotebookLM Deep Research


■ 창작·미디어 AI 혁신

- 이미지·비디오·음악·3D 생성 전방위 업그레이드

- Nano Banana & Pro → 네이티브 이미지 생성·편집 혁신

- Veo 3.1 / Imagen 4 / Flow → 창작자 워크플로 강화

- Google Labs에서 Beam, Stitch, Jules 등 새로운 창작과 인터랙션 실험 진행


■ 과학·수학 연구 진보

- 생명과학, 헬스케어, 자연과학 연구를 AI가 직접 가속. AI가 유전체 해석, 암 변이 분석, 치료 탐색 지원

- AlphaFold 5주년 → 전 세계 300만 연구자 활용

- Gemini Deep Think → 수학·코딩 국제대회 금메달 수준 달성


■ 컴퓨팅·물리·인프라 혁신

- Quantum Echoes → 양자컴퓨팅 실사용 가능성 접근

- Ironwood TPU → inference 시대 최적화된 AI 칩

- 로보틱스 & 월드 모델(Gemini Robotics / Genie 3) → 물리적 세계와 가상 세계 모두에서 작동할 수 있는 기반


■ 글로벌 문제 해결

- 기후·재난·환경·도시·보건·교육 등 핵심 과제 해결에 전방위 적용

- WeatherNext 2 → 8배 빠른 예보. 150개국 20억 인구 홍수 커버

- Google Earth AI / FireSat로 지구 관측 강화

- 헬스케어 → AMIE, Cell2Sentence

- 교육 → LearnLM, Guided Learning, Gemini 번역 대폭 향상


■ 책임성과 안전

- Gemini 3 → 지금까지 가장 안전 평가가 철저한 Google 모델

- AI 영상·이미지 인증 기능 도입. Frontier Safety Framework 강화

- AGI로 가는 ‘책임 있는 경로’ 명시


■ 협력 및 생태계 구축

- Agentic AI Foundation 설립 참여 + MCP 확장

- DOE Genesis 미션 협력. 대학·랩·교육기관·정부·문화 산업과 협력 확대

- AI 학습·사용 인프라 글로벌 확장

https://blog.google/technology/ai/2025-research-breakthroughs/

오픈AI, ‘26년 AI 전망 - ‘Capability Overhang’ 해소의 해

Capability Overhang이란, 지금의 AI 모델이 할 수 있는 일과 사람들이 실제로 그것을 활용하는 방식 사이에 아직 큰 간극이 존재한다는 뜻이다.

2026년 전망: AGI로 향한 진전은 최전선 AI 모델의 발전만큼이나, 사람들이 AI를 제대로 활용해 실제 삶에 도움이 되도록 만드는 데 달려 있다.

따라서 2026년은 최첨단 연구의 해이면서 동시에, 특히 헬스케어, 비즈니스, 일상생활 전반에서 이러한 ‘활용 격차’를 줄이는 데 집중하는 해가 될 것이다.

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, 광고 사업 확대 구체화

: 챗GPT 내 광고 도입을 본격 검토 중. 스폰서 정보 우선 노출, 사이드바 광고, 스폰서 고지 표시 등 다양한 포맷을 내부 테스트 중

: 유저가 특정 방향으로 대화를 진행했을 때 후속 단계에서 광고가 등장하도록 설계하는 등, 사용자 신뢰 훼손 및 거부감 최소화가 핵심 목표

: 챗GPT는 현재 주간 활성 사용자 약 9억 명, 2030년 26억 명 목표

: 내부에서는 AGI 목표와의 충돌 가능성, 응답 신뢰도 저하 리스크에 대한 우려도 존재

: 그럼에도 광고는 무료 유저 수익화의 핵심 수단. 오픈AI는 30년까지 무료 유저 기반 매출 약 1,100억 달러 전망

: 현재 챗GPT 내 쇼핑 행동은 제한적이며, 구매 가능한 상품 관련 질의는 2.1% 수준

:Shopify·Stripe·DoorDash·Zillow 협력 및 쇼핑 기능 강화로 커머스 활용 및 광고 타깃 데이터 확보 의도

: 광고주 관심은 매우 높지만, 구체적 광고 상품 및 조건이 아직 공개되지 않아 업계는 정보 부족 관련 불만

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/12/26)

■ 구글, 웨이모 자율주행 로보택시 내부에 Gemini AI 어시스턴트 탑재 테스트

■ 스노우플레이크, 앱 모니터링 스타트업 Observe 인수 협상 보도. 딜 규모 약 10억 달러 수준

■ 엔비디아, AI 반도체 기업 Groq의 기술 비독점 라이선스 및 주요 인력 영입 계약. 딜 규모 약 200억 달러 수준

■ 세일즈포스, AI 에이전트의 신뢰성 향상을 위해 결정론적 자동화 방식 채택. AI 모델 추론에 모두 의존하지 않고, 미리 정의된 지침에 따라 모델 출력 조절

■ 미 연방정부 AI 역량 강화를 위한 인재 영입 프로그램 Tech Force에 2만 5,000명 이상 지원. 1기 1,000명 선발

감사합니다.

소프트뱅크, AI 메모리 국산화 프로젝트 본격화

후지쯔 참여 확정. 저전력, 고성능 메모리로 HBM 대체 목표

2025년 12월 26일 05:00


1. 기사 요약

① 소프트뱅크 차세대 AI 메모리 개발에 후지쯔 합류
② HBM 대비 용량 2~3배, 소비전력 절반 목표, 2027년 실용화 추진
③ AI·데이터센터 확산 속 일본 반도체 산업 재건 시도


2. 기사 상세 내용

• 소프트뱅크가 추진 중인 차세대 AI 메모리 개발 프로젝트에 후지쯔가 새롭게 참여한다. 일본 정부와 이화학연구소도 개발을 지원하며, AI·슈퍼컴퓨터 확산에 필수적인 핵심 메모리 기술의 국산화를 목표로 한다.

• 소프트뱅크가 신설한 개발 법인 SAIMEMORY(사이메모리)가 프로젝트의 컨트롤타워 역할을 맡는다. 기존 DRAM을 적층해 대용량 처리를 구현하는 HBM(고대역폭 메모리)을 대체할 차세대 고성능 메모리 개발이 핵심이다.

• 개발 일정은 2027년도 실용화, 2029년도 양산 체제 구축을 목표로 하며, 2027년도까지 약 80억엔을 투입해 시제품을 완성할 계획이다.

• 자금 구조는 소프트뱅크가 약 30억엔, 후지쯔 및 이화학연구소가 총 10억엔 규모를 출자하고, 정부도 차세대 반도체 지원 사업을 통해 일부 비용을 보조할 전망이다.

• 후지쯔는 메모리 생산에서는 철수했지만, 과거 일본 반도체 산업을 이끌었던 기업으로 양산·품질 관리 노하우를 보유하고 있다. 또한 저전력 CPU 개발을 지속해왔으며, 슈퍼컴퓨터 ‘후가쿠’ 채택 경험을 바탕으로 데이터센터·연산 수요 기업들과의 네트워크가 강점으로 평가된다.

• 사이메모리가 개발하는 신형 메모리는 HBM 대비 기억 용량 2~3배, 소비전력은 약 50% 수준, 가격은 동등 이하를 목표로 한다.

• 기술적으로는 인텔과 도쿄대가 보유한 반도체 기술을 활용한다. 인텔의 기술은 미 국방고등연구계획국(DARPA) 지원으로 개발된 3D 적층 기술로, 전원·연산·기억 기능을 수직 적층해 데이터 전송 거리와 전력 소모를 줄이는 구조가 특징이다.

• 제조 및 시제품 생산에는 일본 신광전기공업, 대만 PSMC 등이 협력하며, 사이메모리는 IP 관리와 칩 설계에 집중하고 생산은 외주하는 팹리스 구조를 채택한다.

• 일본에서는 생성형 AI 확산으로 2030년 연산 수요가 2020년 대비 300배 이상 증가할 것으로 추정되지만, 반도체 자급률은 낮아 공급 불안과 가격 리스크가 크다. 특히 HBM 시장은 한국 기업이 약 90% 점유하고 있어 구조적 의존도가 높다.

• AI 시대 도래로 메모리가 다시 전략 자산으로 부상하면서, 소프트뱅크의 데이터센터 투자와 후지쯔의 AI·통신 인프라용 CPU 개발이 맞물려 일본 반도체 산업 재도약의 계기가 될 수 있다는 평가가 나온다.

(출처: Nikkei)

[삼성 이창희] 일본주식

채널 링크

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오픈AI & 앤스로픽 ARR 추이

■ 오픈AI ARR
190억 달러(12월)
→ ‘25년 목표 200억 달러
→ ‘26년 목표 x

(참고) 연매출 목표
‘25년 130억 달러
→ ’26년 300억 달러(2.3x)

■ 앤스로픽 ARR
70억 달러(10월)
→ ‘25년 목표 90억 달러
→ ‘26년 목표 200~260억 달러

(참고) 연매출 목표
‘25년 42~47억 달러
→ ’26년 106~152억 달러(2.9x)

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오픈AI, Preparedness 책임자 채용 공고(by 샘 올트먼)

우리는 Head of Preparedness 를 채용하고 있습니다. 지금은 매우 중요한 시기이며, 이러한 역할 역시 그만큼 중요합니다.

모델들은 매우 빠르게 발전하고 있고 이제 많은 훌륭한 일을 해낼 수 있게 되었지만, 동시에 현실적인 도전과 문제들도 나타나기 시작했습니다.

2025년에 우리는 AI 모델이 정신 건강에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 일부 미리 경험했고, 이제는 모델들이 컴퓨터 보안 분야에서 엄청난 성능을 보이기 시작하면서 실제로 중요한 취약점들을 찾아내기 시작하고 있습니다.

우리는 모델의 성장하는 능력을 측정하는 데 있어 강력한 기반을 갖추고 있지만, 이제는 한 단계 더 나아가 그 능력들이 어떻게 악용될 수 있는지, 그리고 그 부작용을 어떻게 줄일 수 있는지에 대해 훨씬 더 정교한 이해와 평가가 필요해졌습니다.

그리고 이런 위험을 최소화하면서, 제품과 현실 세계 모두에서 모두가 AI의 거대한 혜택을 누릴 수 있도록 해야 합니다. 이는 매우 어려운 문제들이고, 선례도 거의 없습니다. 겉보기엔 좋아 보이는 많은 아이디어들조차 실제로는 까다로운 극단 사례들을 갖고 있습니다.

만약 당신이, 사이버 보안 수호자들이 최첨단 능력을 활용할 수 있도록 돕는 동시에, 공격자는 이를 해악에 사용할 수 없도록 하는 방법을 함께 고민하고 싶다면, 그리고 이상적으로는 전체 시스템을 더 안전하게 만들고, 생물학적 역량 공개 문제, 스스로 개선하는 시스템을 안전하게 운영할 수 있다는 신뢰 확보 문제까지 함께 다뤄보고 싶다면 지원을 고려해 주세요.

이 일은 분명 쉽지 않고 스트레스가 많은 역할일 것이며, 들어오면 거의 즉시 깊은 물로 뛰어드는 경험을 하게 될 것입니다.

트럼프 행정부, 데이터센터 전력망 ‘연방 통제’ 드라이브. 주정부와 충돌

: 트럼프 행정부가 데이터센터 전력망 연결 감독 권한을 주(州)에서 연방(FERC)로 가져오려는 규제 재편 추진

: 주 규제기관과 충돌 발생. 1935년 연방 전력법 위반 소지가 제기되며 ‘연방 권한 확대’ 논란 급부상

: 정책 목표는 명확 — AI 경쟁력 강화를 위해 데이터센터 전력 인프라 구축 속도를 높이고, 초대형 테크 기업의 자체 발전소, 전력투자를 촉진해 전력 공급 병목 해소 전략

: 행정부는 데이터센터 확장이 전력 공급 투자 촉발 → 장기적으로 전기요금 안정화 가능이라는 논리 제시

: 반면 민주당 상원의원들은 데이터센터가 오히려 전기요금 상승 요인이 되고 있다는 문제 제기

: 규제 속도는 이례적으로 빠름. 4월 말까지 규칙 완성 지시 등 ‘속도전’ 전개 → 절차적 미흡 시 소송 리스크 및 제도 불확실성 확대 가능성

: 주(州) 정부는 강력 반발. 일부 주는 데이터센터 비용 전가 방지 입법 추진. 연방은 AI 관련 주법 무력화 행정명령 발동 등 ‘연방 vs 주’ AI 권한 다툼이 전력 정책 영역으로 확전

: 산업 관점에서 단기적으로는 불확실성 확대 및 프로젝트 의사결정 지연 가능성

: 연방 승리 시 미국 데이터센터, 전력 인프라 투자 가속화 잠재력 존재. 실패 시 법적 혼란과 정책 공백 리스크 동반

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소프트뱅크, DigitalBridge 인수 임박 보도

: 인수 막바지 협상 진행 보도. 빠르면 29일 최종 합의 발표 가능. 다만 정식 계약 전 단계로 시기, 조건 변동 가능성

: 앞서 12월 초 디지털브리지 인수 및 비상장화 추진 보도가 있었으며, 별도로 데이터센터 운영사 Switch의 초기 인수 협상 보도도 존재

: 디지털브리지(DBRG US)는 글로벌 디지털 인프라 전문 투자운용사로 AUM 약 1,080억 달러

: 데이터센터, 셀 타워, 광섬유 네트워크 등 디지털 인프라 집중. 포트폴리오에 Vantage Data Centers, Switch, DataBank, Yondr Group 등 주요 인프라 운영사 포함

: Vantage Data Centers는 오라클 스타게이트 프로젝트(텍사스 새클포드, 위스콘신 포트 워싱턴) 개발사

: AI 수요 확대로 데이터센터, 인프라 투자가 급증하는 국면에서 디지털 인프라 플랫폼 선점 및 내재화하려는 전략적 행보

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소프트뱅크, DigitalBridge 인수 오피셜

: 총 인수 밸류 40억 달러. 주당 $16. 26일 종가 대비 15% 프리미엄

: ‘26년 하반기 거래 완료 예상. 인수 후에도 독립적 플랫폼으로 운영

: ASI 비전 달성을 위해 AI 모델 혁신 뿐 아니라 글로벌 규모로 학습/배포 가능한 AI 인프라 스케일업 필요성 강조

: 차세대 AI 서비스와 애플리케이션에 필요한 인프라 조달, 구축, 확장, 투자 능력 강화

https://group.softbank/en/news/press/20251229

메타, Manus AI 인수 - 범용 에이전트 전략 가속

: Manus 직원들이 메타 팀 합류. 메타 AI를 포함한 소비자 및 비즈니스 제품 전반에 걸쳐 범용 에이전트 역량 강화 예정

: Manus는 3월 범용 AI 에이전트 출시 이후 147조 개 이상 토큰 처리 및 8천만 개 이상의 가상 컴퓨터 생성. ARR 1.25억 달러

: Manus 구독 서비스는 기존처럼 운영 및 판매. 운영 거점 싱가포르 유지. 중국에서 시작했지만, 7월 운영 거점 이동 및 인력 조정에 따라 중국 철수설이 부각되기도 했음

: Messenger, Instagram, WhatsApp 등 메타 보유 대규모 플랫폼에 에이전트 기능 확산 가능성

https://www.facebook.com/business/news/manus-joins-meta-accelerating-ai-innovation-for-businesses

Manus AI 코멘트 및 주요 뉴스 플로우

■ 3월 초 코멘트
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■ 주요 뉴스 플로우

3/5 - 범용 AI 에이전트 Manus 공개
3/11 - 알리바바 Qwen과 전략적 파트너십 발표
3/12 - 7일 만에 대기 리스트 200만 명 돌파
3/28 - iOS 앱 출시 및 구독 요금제 공개
4/27 - 5억 달러 밸류로 7,500만 달러 조달
5/12 - 300 크레딧 무료 제공. 대기 리스트 해제
6/3 - 신규 영상 생성 도구 공개
7/31 - Wide Research 기능 공개
10/16 - Manus 1.5 업데이트
11/18 - Browser Operator 기능 공개
11/19 - 마이크로소프트 파트너십 발표
12/1 - Manus Projects 기능 공개
12/15 - Manus 1.6 업데이트
12/17 - 매출 런레이트 1.25억 달러 달성
12/19 - Manus Academy 출시
12/30 - 메타 인수 발표

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사티아 나델라, <2026년을 바라보며>

지난 한 해를 돌아보고 다가오는 해를 생각해보면, 2026년은 AI에 있어 또 한 번 결정적 전환점이 될 것이 분명합니다. 맞습니다, 또 한 번입니다. 하지만 이번 순간은 몇 가지 중요한 점에서 분명히 다르게 느껴집니다.

우리는 이제 초기의 “발견 단계”를 지나, “광범위한 확산 단계”로 들어서고 있습니다. 그 과정에서 “보여주기식 스펙터클”과 “실질적 가치”를 구분하기 시작했습니다.

기술이 어디로 향하고 있는지에 대해서는 훨씬 명확한 감을 잡기 시작했지만, 동시에 기술이 세상에 미칠 영향을 어떻게 ‘형성’할 것인가라는 어렵고 중요한 질문과 마주하고 있습니다.

우리는 여전히 마라톤의 초반 구간에 있습니다. 여전히 많은 것이 예측 불가능합니다. 현재 우리가 가진 능력이 실제 현실에서의 활용 속도를 앞지르는, 이른바 “Model Overhang” 상황 속에서, 우리는 여전히 다음과 같은 것들을 제대로 해내야 합니다.


1️⃣ “마음의 자전거(bicycles for the mind)”라는 개념을 한 단계 더 진화시켜, AI를 항상 인간의 잠재력을 확장시키는 ‘발판’으로 보도록 만들 필요가 있습니다. 특정 모델이 얼마나 강력한가는 핵심이 아닙니다. 중요한 것은 사람들이 그것을 어떻게 자신의 목표를 이루는 데 적용하느냐입니다.

“조악함 vs 정교함”이라는 낡은 논쟁을 넘어서, 인간이 새로운 인지 증폭 도구를 갖춘 존재라는 점을 전제로, 우리가 서로를 이해하는 ‘마음에 대한 이론’을 새롭게 재정립해야 합니다. 이것이 우리가 논의하고 답을 찾아야 할 제품 설계의 핵심 질문입니다.


2️⃣ AI를 실제 세계에 적용하는 단계에서는, “모델”에서 “시스템”으로의 진화가 이루어질 것입니다. 우리는 이미 모델 성능의 기하급수적 성장을 계속 활용하면서도, 동시에 그 성능의 “울퉁불퉁함(jagged edges)”을 어떻게 다룰지에 대해 많은 것을 배웠습니다.

이제 우리는 여러 모델과 에이전트를 정교하게 조율하고, 메모리와 권한을 관리하며, 풍부하고 안전한 “도구 활용”을 가능하게 하는 구조를 본격적으로 구축하는 단계로 들어가고 있습니다. 이것이 바로 실제 세계에서 AI의 가치를 실현하기 위해 우리가 계속 발전시켜야 할 엔지니어링적 정교함입니다.


3️⃣ 마지막으로, 우리는 이 기술을 사람과 지구의 문제를 해결하는 방향으로 ‘어떻게’ 확산시킬 것인지에 대해 의도적이고 신중한 선택을 해야 합니다. AI가 사회적 정당성을 얻기 위해서는 실제 세계에서의 평가와 영향이 뒤따라야 합니다.

우리가 한정된 에너지, 컴퓨팅 자원, 그리고 인재를 어디에 투입할 것인지에 대한 선택은 대단히 중요합니다. 이는 사회와 기술이 맞물린 문제이며, 이에 대해 사회적 합의를 만들어가야 합니다.


결국 진정으로 의미 있는 진보의 기준은, 각각의 우리에게 어떤 결과가 돌아오는가입니다. 이 여정은 언제나 그래왔듯, 기술과 제품이 발전하는 과정 속에서 불가피하게 혼란스럽고 탐색적인 과정을 동반할 것입니다.

역사적으로 컴퓨팅은 늘 사람과 조직이 더 많은 것을 이룰 수 있도록 돕는 역할을 해왔고, AI 역시 같은 길을 가야 합니다. 그렇게 할 수 있다면, AI는 컴퓨팅 역사에서 가장 깊고 의미 있는 물결 중 하나가 될 것입니다. 이것이 제가 2026년 그리고 그 이후 우리가 함께 힘을 모아 나아가길 바라는 방향입니다.

https://snscratchpad.com/posts/looking-ahead-2026

메타, Manus 인수 관련 추가 보도

: 인수 금액은 20억 달러 이상. Manus는 20억 달러 밸류로 신규 자금 조달을 추진하던 와중 인수 협상 돌입

: 이미 중국 기반을 축소하고 싱가포르 중심 운영으로 전환. 중국 시장용 버전 계획을 보류하고 중국 내 서비스, 조직 정리 움직임

: Manus 공동창업자 및 CEO인 Xiao Hong은 메타 COO Javier Olivan에게 직접 보고 예정

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사티아 나델라, 오픈AI 이후 AI 전략을 위한 리더십 재편

: AI 경쟁 심화 및 경쟁 기업의 추격, 코딩툴 시장 내 스타트업 약진에 대응. 자체 AI 모델 역량 강화 및 애플리케이션 경쟁력 고도화 목표

: 내부에서는 사티아가 ‘창업자 모드(founder mode)’에 들어갔다는 평가. 경쟁 압력 논의를 위한 주간 회의를 신설하며 기존 경영진 밖의 아이디어와 인재를 적극 흡수 중

: 해당 회의를 주도하는 부 CTO Dee Templeton은, 거대 조직의 속도를 높이고 조직 간 협업을 강화하며 관리 계층을 줄이는 것이 목적이라고 설명

: 나델라는 자율 AI 에이전트 기업 Applied Compute, 인재 채용 플랫폼 Mercor 등 다양한 스타트업과 직접 접촉하며 시장 니즈 파악 및 전략 보정 진행

: 메타 전 엔지니어링 책임자 Jay Parikh 영입 및 CoreAI 부문 책임자 임명. 독립된 예산 권한과 경쟁력 있는 보상 체계 부여, 인재 전쟁 대응 차원

: 커머셜 책임자 Judson Althoff, LinkedIn CEO Ryan Roslansky 등 내부 핵심 임원 권한 확대. 동시에 젊은 리더들이 각 AI 제품 카테고리를 맡는 구조로 차세대 리더 육성 전개

: 사티아는 새로운 인재가 기존 MS 문화에 흡수되지 않도록 강하게 보호하는 리더십 발휘. 이에 따른 내부 질투 및 보상 불균형 문제도 일부 존재

: 변화 이후에도 직접 보고 체계는 16명 수준 유지. 다만 세일즈·마케팅·운영 기능을 통합해 실행력은 강화된 구조

: 이번 변화는 퇴진 준비가 아닌 속도·실행 중심의 AI 기업 재설계 성격. 세부 사항에는 깊이 관여하되 과도한 마이크로매니징은 지양

→ 12월 중순 이후 나델라의 AI 전략 보도가 이어지는 중

AI 총력전 선언 - 조직, 권한, 리더십 전면 재편
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW/2594

AI 전면 개입 - 코파일럿 성능, 사용률, 속도 개선 압박
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW/2615