[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/6/26)

■ 트럼프 행정부, 안전성 검토를 이유로 오픈AI에 신규 모델을 단계적 출시할 것을 요청

■ 오픈AI, 시장 변동성과 투자 수요를 고려해 IPO를 내년으로 미루는 방안을 검토하고 있다는 보도. 기업가치 1조 달러 달성 목표

■ 구글, AI 코딩 조직 전면 개편. TF에서 Midtraining 정식 조직으로

■ 구글, AI 모델 학습에 활용할 콘텐츠 라이선스 확보를 위해 언론사를 적극 설득 중

■ 구글 Gemma 4, 출시 2달 반 만에 2억 다운로드 달성

■ 앤스로픽, 아태지역 수요 확대에 대응해 AI 컴퓨트 캐파 확보 노력. 호주와 일본 내 컴퓨트 부서 채용 진행

■ 아마존, 인도의 AI 및 클라우드 인프라 확장을 위해 ‘30년까지 130억 달러 추가 투자 발표

■ 마이크로소프트, Xbox 콘솔 가격 인상 발표. 콘솔 스토리지 및 메모리 가격이 이미 2.5배 이상 상승했고, 27년 가을까지 추가 2배 상승 전망

■ 메타, AI 안정성 스타트업 Virtue AI의 창업자를 Superintelligence Lab에 영입

■ EU, AWS와 Azure를 DMA 상 게이트키퍼로 지정하는 예비 결론. 추가 의무 적용 및 규제 준수 필요

■ 딥시크, 전 부문 인력을 최소 2배 이상 확대하는 것을 목표로 채용 진행

■ Z ai, GLM-5.5의 8월 출시 계획 보도

■ 허깅페이스, ARR 1억 달러 돌파

감사합니다.

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오픈AI, IPO를 내년으로 연기 검토 보도

: 오픈AI는 이르면 올해 3~4분기 IPO를 목표로 IB와 로펌을 선임. 다만 최근 시장 변동성과 스페이스X 상장 후 주가 부진을 감안해 내년 이후로 미루는 방안에 무게

: 샘 올트먼은 마지막 비상장 밸류 7,300억 달러에서 높아진 1조 달러를 목표로 제시. 자문단은 1조 달러 밸류를 원하면 2027년까지 기다리거나, 빠른 상장을 위해 목표 밸류를 낮추는 선택지 제안

: 최근 자문단은 오픈AI 주식에 대한 개인 투자자 수요가 예상보다 크지 않을 수 있다고 경고. 스페이스X IPO 이후 주가 하락과 기술주 약세, AI 기업 고평가에 대한 투자자 의구심이 부담으로 작용

: 올트먼은 1조 달러 밸류 조정은 받아들일 수 없다는 입장. 오픈AI는 이달 비공개 상장 서류를 제출했지만, 공식 상장 시점은 확정하지 않음

: 오픈AI는 데이터센터와 컴퓨트뿐 아니라 마케팅, 메타, 구글 출신 고급 엔지니어 영입에도 대규모 비용 집행 중

: 신규 매출원으로 챗GPT 내 광고, 전자상거래 연계도 실험 중이나 아직 초기 단계

: 일부 직원들은 회사가 아직 충분히 탄탄한 재무 기반 위에 있지 않다고 보고 있으며, CFO가 작년 말 “IPO보다 재무 기반 강화에 집중”한다고 했던 입장과 최근 상장 추진이 충돌한다고 인식

: 최근 6개월간 피지 시모 주도로 비핵심, 손실 사업을 줄이고, Sora 같은 사이드 프로젝트를 정리하는 방향으로 조직 재편. 동시에 Codex를 기업 고객에게 판매하기 위한 영업 조직 강화

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딥시크, AGI 개발 목표로 전 부서 채용 확대

: 딥시크는 “모든 부서 규모를 최소 두 배로 확대”하겠다고 언급

: 채용은 7개 대분류, 33개 직무에 걸쳐 진행. 풀스택 개발, 알고리즘, AI 핵심 시스템 R&D, 딥러닝 연구, 모델 데이터 전략, 슈퍼컴퓨팅 클러스터 R&D, 전문 영역 데이터 제품 관리자 등 포함

: 딥시크는 신입 및 신규 합류 인력이 곧바로 “가장 핵심적이고 중요한 과제”를 맡는 것이 자사의 채용 철학이라고 설명.

: 회사는 신규 인력이 빠르게 업계 “최고 인재”로 성장하고, 인간 수준 또는 그 이상 역량의 AI인 AGI 개발의 “추진력”이 될 수 있다고 강조

: 딥시크는 채용 공고에서 “인류는 지금 AGI의 전야에 서 있다”며, AGI 개발을 직접 경험하고 “새 시대의 탄생”을 목격하라고 표현

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오픈AI, GPT-5.6의 단계적 출시와 AI 사전 검토 시대

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

출시가 임박한 것으로 알려졌던 GPT-5.6이 트럼프 행정부 요청에 따라 소수 파트너 대상 프리뷰 형태로 먼저 제공 예정이라는 보도가 나왔습니다.

프리뷰 기간에는 미국 정부가 고객별로 접근을 승인하는 방식으로 운영됩니다.

샘 올트먼은 단계적 출시가 가능한 한 빠르게 모델을 일반 공개하기 위한 최선의 선택이라고 설명했습니다.

오픈AI는 지난 한 달 동안 국가사이버국(ONCD), 백악관 과학기술정책실(OSTP) 등과 함께 GPT-5.6을 사전 검토해왔는데요

제한적 출시 계획 설명 이후 하워드 러트닉 상무장관으로부터 다른 정부 기관의 승인 없이 출시하지 말라는 취지의 요청도 받은 것으로 전해집니다.

다만 오픈AI 역시 이러한 방식이 장기적으로 바람직하지는 않다는 입장입니다.

회사는 정부에 이를 분명히 전달했으며, 향후 보다 지속 가능한 출시 절차를 정부 및 업계와 함께 마련하겠다고 밝혔습니다.

최근 앤스로픽 모델 비활성화 사례와 함께 미국 정부가 프런티어 AI 모델 출시 과정에 사실상 사전 검토 체계를 구축하는 모습을 보여줍니다.

트럼프 행정부는 공식적으로는 기업의 모델 공개 최대 30일 전에 정부와 자발적으로 공유하는 프레임워크를 추진하고 있지만, 실제 운영에서는 정부 승인 절차의 영향력이 빠르게 확대되고 있습니다.

변화 속에서 생각해볼 부분을 몇가지 꼽아보면,

우선 프론티어 모델 출시 속도가 둔화될 가능성이 높습니다. 앞으로는 정부 협의 및 검토 일정까지 출시 로드맵에 반영될 수 밖에 없습니다.

밸류에이션과 자금 조달 불확실성도 커질 수 있습니다. AI 기업들은 미래 모델의 성능과 출시 기반으로 기업가치를 인정받고 있습니다.

정부 검토가 신규 변수로 자리 잡을 경우 IPO 일정이나 기업가치 산정에도 영향을 줄 수 있습니다.

오픈소스 진영은 상대적 수혜를 누릴 가능성이 있습니다.

정부 검토가 미국의 폐쇄형 프런티어 모델을 중심으로 강화될 경우, 중국 중 오픈소스 모델은 상대적으로 빠른 공개와 확산이 가능합니다. 격차를 줄이는 요인이 될 수 있습니다.

마지막으로 정부 승인과 일부 파트너 중심의 제한적 공개가 반복될 경우, 최신 AI 모델을 특정 기업이나 기관만 사용할 수 있는 '전유물'이라는 논란도 커질 수 있습니다.

결론적으로 프런티어 AI 기업의 경쟁력은 모델 성능뿐 아니라 정부 검토를 얼마나 빠르게 마치고 시장에 출시할 수 있는지까지 포함해 평가받는 방향으로 변화할 것입니다.

(2026/6/26 공표자료)

오픈AI, GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 제한적 프리뷰 공개

: GPT-5.6 시리즈 공개

- Sol → 플래그십
- Terra → 일상적 업무를 위한 균형형 모델
- Luna → 가장 저렴한 고속 모델

: 신규 명명 체계 도입. 숫자는 모델 세대를 의미. Sol, Terra, Luna는 성능 계층(Tier)을 의미. 각각 독립적으로 발전

: 미국 정부 요청에 따라 정부와 공유된 소수의 신뢰 파트너 대상으로 API와 Codex에서 제한적 프리뷰 시작. 향후 수주 내 챗GPT, API, Codex로 일반 공개 예정

: 정부의 사전 접근 절차가 장기적으로 바람직한 방식은 아니라고 밝혔으며, 사이버 행정명령(Executive Order) 체계 마련을 위한 한시적 조치라고 설명

: Sol에는 Max Reasoning Effort와 Ultra 모드 추가. Ultra는 여러 서브에이전트를 활용해 단일 에이전트보다 복잡한 작업을 더 빠르게 수행

: Sol은 코딩, 생물학, 사이버 보안 성능 향상

- TerminalBench 2.1: Sol Ultra 91.9%, Sol 88.8%로 SOTA
- GeneBench: GPT-5.5보다 적은 토큰으로 높은 생물학 성능 달성
- ExploitBench: 앤스로픽 Mythos Preview와 유사한 성능을 약 3분의 1 수준의 출력 토큰으로 달성
- ExploitGym: 추론 수준을 높일수록 사이버보안 성능이 크게 향상

: OpenAI Preparedness Framework 기준 Cyber Critical 임계치에는 도달하지 않았다고 평가. 완전한 Full-chain Exploit은 자율적으로 생성하지는 못함

: 다층 안전장치(Layered Safeguards) 적용

- 모델 학습 단계, 실시간 출력 검사, 계정 단위 위험 분석, 차등 접근 권한 등
- 실시간 분류기가 위험 요청을 감지하면 더 큰 추론 모델이 대화 맥락을 검토한 뒤 차단 여부를 결정

: 안전성 강화를 위해 A100 GPU 환산 70만 시간 이상의 자동화 레드팀 수행. 범용 탈옥 탐지와 방어 체계 개선에 활용했으며, 외부 전문가 레드팀도 병행

: API 가격(/백만토큰)

- Sol 인풋 $5 및 아웃풋 $30
- Terra 인풋 $2.5 및 아웃풋 $15
- Luna 인풋 $1 및 아웃풋 $6
- 최소 30분 캐시 유지, 명시적 캐시 브레이크포인트, 캐시 쓰기 요금(일반 입력의 1.25배) 도입.

: 7월부터 Cerebras에서 GPT-5.6 Sol을 최대 초당 750토큰 속도로 제공할 예정이며 초기에는 일부 고객에게만 제공

https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol

미 정부, 앤스로픽 Claude Mythos 5 차단 조치 해제 보도

: 공식 서한을 통해 100개 이상 미국 기관(대기업 및 정부 기관)에 Claude Mythos 5 제공을 허용

: 해당 기관 소속 외국 국적 직원과 앤스로픽 소속 외국 국적 직원에 대해서도 별도의 수출 허가 없이 모델 접근 허용

: 앤스로픽이 모델 출시 절차 관련 프로토콜과 표준 마련을 위해 미국 정부와 협력하기로 약속했다는 내용도 포함

: 다만 Fable 5에 대한 언급은 없었으며, 출시 재개 방향으로 논의가 진행되고 있지만 구체적인 일정은 미정

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앤스로픽, Claude Fable 5의 접근 허용도 근접 보도

: 내부 관계자들은 행정부의 Fable 5 제한 조치가 빠르면 다음 주 중 해제될 것으로 예상

: 주말 동안에도 협의가 계속될 예정이며, 앤스로픽은 조만간 Fable 5 접근을 복구할 수 있을 것으로 기대

: 하워드 러트닉 상무장관은 26일 서한에서 “앤스로픽은 대상 모델과 관련된 위험을 해결하기 위해 미국 정부와 협력해 왔으며, 이러한 노력은 상당한 진전을 이뤘다. 또한 대상 모델의 출시와 관련된 프로토콜 및 표준 마련을 위해 미국 정부와 협력하기로 약속했다”고 언급

: 다만 해당 서한에는 Mythos 5 접근 허용만 명시됐으며, Fable 5 접근 재개는 별도 협상 상황

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브라이언 암스트롱, 코인베이스 CEO의 내부 AI 비용 관리 전략

AI 사용량이 기하급수적으로 늘어나는 상황에서도 AI 비용을 일정하게 유지하는 방법은 무엇일까요? 답은 사용을 제한하거나 비용 경고를 늘리는 것이 아닙니다. 더 나은 기본 설정(defaults), 모델 라우팅(routing), 캐싱(caching)을 구축하는 것입니다.

더 나은 기본값(Better Defaults)

엔지니어는 원하는 어떤 모델이든 사용할 수 있지만, 기본값은 매우 중요합니다. 우리는 LLM 게이트웨이를 통해 기본 모델을 GLM 5.2, Kimi 2.7 같은 오픈웨이트 모델로 설정하는 방안을 실험하고 있으며, 동시에 작업에 가장 적합한 모델을 선택하도록 권장하고 있습니다.

실제로 직원의 91%는 사용량 한도에 도달하지도 않았습니다. 따라서 사용량 한도를 낮추고 경고를 늘리는 대신, 기본적으로 더 저렴한 모델을 사용하도록 전환하고 있습니다. 참고로 코드 리뷰는 여러 모델을 함께 활용해 서로의 결과를 검증하도록 구성되어 있습니다.

더 나은 라우팅(Better Routing)

자체 구축한 실행 환경(harness)에서는 프롬프트를 먼저 전처리한 뒤, 캐시 적중 여부와 모델 가격을 고려해 작업에 가장 적합한 모델로 자동 라우팅합니다.

예를 들어 계획 단계에서는 최상위 모델이 필요할 수 있지만, 실행 단계에서는 오히려 과도한 성능일 수 있습니다. 궁극적으로는 사람이 모델을 직접 선택하는 것이 아니라, AI가 이러한 선택을 자동화해야 합니다.

더 나은 캐싱(Better Caching)

캐시 미스(cache miss)는 AI 비용을 가장 쉽게 증가시키는 요인입니다. 우리의 모든 요청은 캐시를 고려하도록 설계되어 있어, 가능한 한 이미 생성된 웜 캐시를 재활용합니다. 예를 들어 LibreChat에서는 적절한 캐싱을 적용한 뒤 캐시 적중률이 5%에서 60%까지 상승했습니다.

컨텍스트를 최소화하기(Keep Context Lean)

컨텍스트는 최대한 가볍게 유지해야 합니다. 작업이 바뀌면 새로운 세션을 시작하고, 필요한 파일만 최소한으로 컨텍스트에 포함하며, 사용하지 않는 도구는 연결을 해제하는 것이 좋습니다. 단순히 컨텍스트를 압축하는 것만으로는 충분하지 않으며, 중요한 것은 토큰 사용량을 줄이는 것이 아니라 불필요하게 낭비되는 토큰을 최소화하는 것입니다.

더 나은 가시성(Better Visibility)

우리 엔지니어들은 원하는 만큼 토큰을 사용하고 원하는 모델을 사용할 수 있습니다. 다만 AI 사용량을 모두 투명하게 확인할 수 있도록 했으며, AI 비용을 많이 사용하는 만큼 그에 상응하는 성과와 책임도 기대합니다. 핵심 목표는 AI 사용을 억제하는 것이 아닙니다.

기하급수적으로 증가하는 AI 활용을 지속 가능한 비용 구조로 운영할 수 있는 인프라를 구축하는 것입니다. 이러한 방식을 실제로 적용한 결과, 토큰 사용량은 계속 증가했음에도 AI 비용은 거의 절반 수준으로 절감할 수 있었습니다.

https://x.com/brian_armstrong/status/2070670644577280109

일론 머스크, Grok 4.5 비공개 테스트 및 매월 모델 공개 예정

Grok 4.5는 우리의 1.5조 파라미터 V9 기반 모델을 바탕으로, Cursor 데이터를 추가적인 보강 학습에 활용해 학습한 모델입니다. 현재 SpaceX와 Tesla에서 비공개 베타 테스트를 진행 중입니다. 초기 평가 결과에 따르면 앤스로픽 Opus에 근접하거나, 경우에 따라 이를 능가하는 성능을 보이고 있습니다.

강화학습(RL) 은 지금도 모델 성능을 크게 향상시키고 있으며, Grok Build 개발 환경 역시 매일 발전하고 있습니다.

이번 프로젝트에 참여한 모든 분들께 훌륭한 성과를 축하드립니다!

완전히 처음부터 새롭게 학습한(new from scratch) 모델들은 올해 SpaceX를 통해 매달 공개될 예정입니다.

→ Opus 몇??

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딥시크, 74억 달러 자금조달은 앤스로픽의 Mythos 쇼크 때문

: 딥시크는 이달 기업가치 500억 달러 이상을 인정받으며 74억 달러 규모 첫 외부 투자 유치 완료. 중국 스타트업 사상 최대 규모

: 투자 결정 계기는 앤스로픽의 Mythos. 량원펑 CEO는 막대한 컴퓨트와 데이터가 투입된 프런티어 모델 경쟁에서 대규모 자금 없이는 경쟁이 어렵다고 판단

: 이에 따라 AI 시스템, 인프라, 제품, 딥러닝 연구 등 전 부문 인력을 최소 2배 이상 확대하고 컴퓨트 투자도 본격 확대. 화웨이 칩 적응도 강화하면서 엔비디아 GPU 학습도 병행

: 이번 투자로 딥시크가 '고효율 연구 조직'에서 '국가 규모 AI 플랫폼'으로 전환했다는 평가

: 다만 량원펑 CEO는 오픈소스 전략과, 저가 정책, AGI 중심 연구 기조 유지 강조. 단기적 상업 제품보다 AGI 달성을 우선시

: 딥시크는 내부적으로 관료 조직 없이 연구 중심으로 운영해왔으나, 조직 확대와 함께 HR, 법무, 재무, 구매 등 경영 조직도 처음으로 구축 중

: 지난해 화웨이 칩 지원을 위해 CUDA 기반 시스템을 대폭 수정하면서 차세대 모델 출시 지연. AI 코딩 시장 대응도 늦어졌지만, 코딩 도구는 AGI 이전의 과도기 제품이라고 평가

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/6/29)

■ 미국 정부, 미국 내 기업 및 조직 대상 앤스로픽 Mythos 5 접근 허용. Fable 5 제한도 이르면 다음주 해제 가능성 보도

■ 오픈AI, 정부 요청에 따라 GPT-5.6 시리즈 제한적 출시 발표. 장기 표준화에는 반대 입장 표명

■ 오픈AI, IPO 일정을 확정하지 않았으며, 투자자 대상 수요 확인 미팅도 시작하지 않은 상태라는 보도

■ 오픈AI, 애플 하드웨어 엔지니어링 VP인 폴 미드 영입. 비전 프로와 스마트 글래스 개발 총괄

■ 오픈AI, Uber 인도 책임자 프라브짓 싱을 인도 시장 리더로 영입

■ 저커버그, 메타 내부에 Polymarket과 협력 검토 지시

■ 구글, 메타의 Gemini 모델 사용 제한. 메타의 수요가 가용 컴퓨트 캐파를 초과하는 수준이었기 때문

■ 마이크로소프트, 자체 개발 AI 코딩 모델 MAI-Code-1-Flash를 깃허브 코파일럿 내 기업 고객 대상 정식 출시

■ 딥시크, LLM 추론 성능 향상을 위한 추측형 디코딩 프레임 워크 DSpark를 오픈소스로 공개

■ Z ai, 일부 사이버보안 분야에서 앤스로픽 Mythos와 유사한 성능 달성 평가

■ 바이두, Kunlunxin의 500억 달러 밸류 홍콩 IPO 추진. 투자자 공모에서 청약 금액의 3~7배 수준의 칩 구매 약정 조건 포함

감사합니다.

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팔란티어-엔비디아, 소버린 AI 플랫폼 확대 협력

: 미국 정부, 핵심 인프라를 대상으로 NVIDIA Nemotron 오픈 모델을 Palantir AIP, Foundry, Ontology, Apollo에서 운영할 수 있는 공동 AI 엔진 출시

: 기밀 및 에어갭(Air-gapped) 환경 지원, 고객별 완전 격리, 데이터 이동성, 삭제 권리, 전체 감사 추적 등 주권 AI 운영 기능 제공

: 사용자 텔레메트리와 운영 데이터를 활용해 고객이 자체적으로 모델을 사후학습하고 정렬할 수 있도록 지원. 미션별 맞춤형 자가 개선 모델 구축 가능

: 배포 엔지니어링(기밀·에어갭 환경 배포), 컨텍스트 엔지니어링(컨텍스트·프롬프트·워크플로 최적화), 모델 엔지니어링(가중치 수정), NVIDIA NIM 기반 엔터프라이즈 배포까지 포함해 오픈 모델 운영 전 과정 지원

https://investors.palantir.com/news-details/2026/Palantir-Launches-Engine-for-Deploying-NVIDIA-Nemotron-Open-Models-in-Sovereign-Environments

메타, 내부 Claude와 Codex 사용 제한 강화. MetaCode 개발 과정서 증류 리스크 관리

: 메타는 자체 AI 코딩 어시스턴트 MetaCode(구 DevMate) 개발 과정에서 앤스로픽 Claude Code와 오픈AI Codex 사용에 대한 내부 가이드라인 강화

: 외부 모델 출력이 학습 데이터에 유입될 우려로 일부 업무를 일시 중단하고, 파트너사 리스크 및 컴플라이언스 문제를 경고

: 엔지니어는 코딩 벤치마크와 프로그래밍 과제를 직접 설계해야 하며, 외부 AI가 생성한 과제, 아이디어, 버그 탐색 결과를 학습 및 평가 데이터로 사용하는 것을 금지. 내부 모델이 접근 가능한 컨테이너에도 AI 생성물을 저장할 수 없도록 제한

: 경쟁사 모델 출력을 활용해 자체 모델을 개선하는 증류(distillation) 방지가 목적. 오픈AI, 앤스로픽, 구글의 이용약관 역시 모델 출력물을 경쟁 AI 개발에 사용하는 행위를 금지

: 메타는 올해 내부 AI 사용 비용만 수십억 달러에 이를 것으로 예상되는 가운데, Claude Code 등 외부 AI 의존도를 줄이고 MetaCode 중심으로 전환해 AI 비용 절감과 기술 자립 추진. 최근 직원들의 토큰 사용량 제한도 도입

: 메타는 실제 규정 위반 사례는 확인되지 않았다고 밝혔으며, 내부 문서에 따르면 관련 개발 방식이 거버넌스 및 컴플라이언스 기준을 충족하는지 확인하기 위해 관리 체계를 강화하고 일부 작업을 일시 중단

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앤스로픽, 아마존 대상 Claude 과금 체계 변경

: 올해 초 앤스로픽은 아마존과 파트너십 일부 조건 재협상. 내년부터 아마존과 계약을 기존 컴퓨트 시간 기반에서 토큰 기반 과금으로 변경. 이에 따라 아마존의 Claude 사용 비용이 증가할 가능성 제기

: 아마존은 비용 절감을 위해 오픈AI 모델과 자체 Nova 모델 활용 확대 검토 중. 다만 아마존은 "협력 확대가 비용 증가로 이어진다는 주장은 사실이 아니다"라고 반박

: 아마존은 Claude를 Alexa for Shopping, Kiro, Quick 등 주요 AI 서비스에 활용 중. 앤스로픽은 "10만 개 이상의 AWS 고객이 Claude를 사용하고 있으며 파트너십은 계속 확대되고 있다"고 설명

: 양사는 2023년 투자 계약을 통해 AWS를 앤스로픽의 주력 클라우드로 지정하고 Trainium, Inferentia 칩을 활용하기로 합의

: 앤스로픽은 AWS를 통한 Claude 판매 시 클라우드 사용료 외에도 매출총이익 일부를 아마존과 공유하는 구조

: AWS 내부에서는 장기적인 Claude 가격 인상 가능성을 우려해 일부 엔지니어들이 모델 증류(distillation)를 진행한 것으로 전해짐

: AWS 경영진은 자사 AI 서비스의 Claude 의존도가 높아지는 점도 우려

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/6/30)

■ 앤스로픽-아마존, 파트너십 일부 조건 재협상. 내년부터 계약을 기존 컴퓨트 시간 기반에서 토큰 기반 과금으로 연결

■ 앤스로픽, 마이크로소프트 Foundry에서 Claude Opus 4.8과 Haiku 4.5 정식 출시

■ 앤스로픽, Claude Code 다음 버전에서 서브에이전트를 기본적으로 백그라운드에서 실행하도록 변경 예정

■ 앤스로픽, 캘리포니아 정부에 Claude를 절반 수준 가격에 제공하는 계약 체결

■ Cursor, iOS 앱을 출시해 클라우드 및 PC에서 실행되는 AI 코딩 에이전트의 모바일 원격 관리 지원

■ 메타, 비침습적 뇌-텍스트 디코더 연구의 차세대 모델 Brain2Qwerty v2 공개

■ 구글, 미국 무료 이용자에게 Gemini 개인화 AI 이미지 생성 기능 개방

■ 딥시크, 7월 중순 V4 모델 정식 출시와 함께 피크 시간 API 요금을 기존 대비 2배로 높이는 동적 가격 정책 도입 예정

감사합니다.

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구글 로건 킬패트릭 신규 포스팅

⚡️🍌🔮

→ 나노바나나 플래시 옴니모델?
→ Gemini 3.5 Pro는 어디..?

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글로벌 AI 이슈 체크 - 중국의 역습, 오픈AI IPO 지연, 정부 규제

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

최근 AI 산업 내 여러 이슈(노이즈)가 부각되고 있습니다.

- 기업 고객의 비용 효율성 추구 속 GLM-5.2를 비롯한 중국 AI 모델의 부상

- 오픈AI 재무 데이터에서 확인하는 막대한 적자 규모와 상장 지연 이슈

- 앤스로픽과 오픈AI의 최신 모델 출시에 미국 정부 개입 지속

상호 간에 복잡하게 얽혀있는 문제이기도 한데요, 무조건으로 부정적인 해석을 할 필요는 없다고 판단합니다.

중국 모델 부각 속 엔터프라이즈 AI 내 하이브리드 형태 확산은 프론티어 AI에 대한 수요도 동시에 확대시킬 수 있습니다.

최적의 비용 효율성 달성은 기업 고객 AI 도입의 첫번째 관문이니까요

오픈AI의 재무 데이터도 엔터프라이즈 모멘텀이 본격화된 올해 이후의 개선이 중요합니다. 효율성을 추구할 수 있는 다양한 레버도 존재합니다.

상장 시점 관련 노이즈는 사실 실제로 상장을 하기 전까지 지속될 것입니다.

하지만 단순히 시장 상황이나 기업 가치 이슈가 아니라 재귀 개선을 비롯한 기술 변화 속 결정이라면 오히려 긍정적으로 볼 여지도 존재합니다.

마지막 정부 규제는 긍정적이지는 않습니다. 하지만 미중간 경쟁에서 미국의 발목만을 잡기 위한 목적은 아닙니다.

향후 중국 AI에 대한 새로운 규제 도입 가능성을 고려해볼 필요가 있습니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://tinyurl.com/47xexfa5

(2026/6/30 공표자료)

문샷 AI, 315억 달러 밸류로 신규 펀딩 라운드 진행 보도

: 기존 200억 달러 밸류에이션 기준 펀딩 마무리 이후 315억 달러(pre-money)로 신규 펀딩 논의 보도

: 6월 중순 ARR은 3억 달러 상회. ARR은 3월 초 1억 달러, 4월 2억 달러 이후 추가 상승

: API 매출이 전체 70% 이상 차지하며 비중 지속 증가세

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오픈AI, 추론 비용 절반 이하로 낮추는 최적화 보도

: 오픈AI 엔지니어들이 이달 초 새 최적화 기법을 통해 기존 모델 실행 비용, 즉 추론 비용을 절반 이하로 줄일 방법 내부 공유

: 해당 기법을 챗GPT에 적용했을 때 필요한 엔비디아 GPU 수는 한때 수백 개 수준까지 감소. 다만 이 사용자군은 사용량 제한이 있어 전체 트래픽 비중은 크지 않을 가능성

: 구체적 최적화 방식은 공개되지 않았으나 양자화, KV 캐싱, 배치 처리, 저전력 모델 또는 모델 일부로의 쿼리 라우팅 등이 포함됐을 가능성

: 이번 최적화 효과는 올해 후반 오픈AI가 더 큰 파라미터 규모 모델을 개발할 경우 축소 가능. 대형 모델은 일반적으로 실행 비용이 높기 때문

: 앤스로픽은 이런 효율화 기법을 “컴퓨트 멀티플라이어”라고 부름. 다리오 아모데이는 2023년 중반부터 해당 개념을 언급하며 경쟁사가 복제할 경우 우위가 줄어들 수 있다고 설명

: 추론 최적화는 AI 기업들이 충분한 서버와 GPU를 확보하기 어려운 상황에서의 핵심 과제. 데이터센터 계약을 맺어도 실제 가동까지 수개월 또는 수년이 걸릴 수 있음

: 오픈AI는 브로드컴과 함께 모델 실행에 특화된 자체 칩도 준비 중. 엔비디아 칩 대비 낮은 비용으로 추론 비용을 추가 절감하려는 목적

: 비용 절감분은 고객 혜택으로 이어질 수 있음. 팻GPT 구독자의 질의 한도를 늘리거나 API 모델 가격을 낮추는 방식 가능

: 가격 인하는 오픈AI가 비용 효율적인 모델 제공업체라는 평판을 강화하는 데도 도움. 특히 앤스로픽은 최근 높은 모델 비용으로 일부 비판을 받고 있음

: 반대로 오픈AI는 절감분을 매출총이익률 개선에 활용 가능. 1분기 GPM은 39%로 1년 전 33%에서 개선됐지만 연말 목표 52%에는 미달. 목표를 달성하려면 남은 기간 평균 56% 수준 마진 필요

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/1)

■ 앤스로픽, 에이전트 구동 비용을 낮춘 Claude Sonnet 5 출시

■ 앤스로픽, 과학자용 워크플로우 환경 Claude Science 공개

■ 앤스로픽, 마이크로소프트 Teams에서 동작하는 Claude Agent 준비

■ 앤스로픽-Globant, 기업 고객의 AI 개발 및 운영 지원에이전트 팀 AI Pods를 활용한 엔터프라이즈 구축 협력

■ AWS, 10억 달러를 투자해 신규 FDE 조직 출범

■ 구글, Nano Banana 2 Lite 출시 및 Omni Flash 프리뷰 공개

■ 구글, macOS용 Gemini Spark 출시 및 앱 연동 확대

■ 데이터도그, AI 스타트업 Adaptive ML 인수발표. RLOps 개발 기업으로 기업 고객의 자체적인 AI 에이전트와 특화 모델 구축, 배포 지원

■ 일본 경제산업성, 소프트뱅크 주도 AI 모델 개발 기업 Noetra에 3,873억 엔(26억 달러) 지원 발표

감사합니다.

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