샘 올트먼, Relentless 인터뷰 주요 내용

■ AI 시대의 스타트업

: AI로 소규모 팀의 개발 범위와 속도가 크게 향상됐으며, 과거 1년이 걸렸을 제품을 몇 주 만에 만들 수 있게 됨

: 기존 기업이 경직된 반면 비용과 개발 주기가 빠르게 줄고 있어, 현재를 스타트업이 가장 큰 구조적 우위를 누릴 수 있는 시기로 평가

: 현재의 AI 에이전트를 특정 산업에 적용하는 사업도 성공할 수 있지만, 시대를 대표하는 기업은 2~4년 뒤 모델 성능을 전제로 지금은 불가능한 문제에 도전하는 곳에서 나올 가능성이 높다고 전망

: 단순히 인력을 줄이고 Codex를 더 사용하는 수준이 아니라, AI를 전제로 조직과 사업 운영 방식 자체를 새롭게 설계해야 한다고 강조

■ 오픈AI의 사명과 AI 권력 분산

: 오픈AI의 목표는 저렴하고 강력한 지능을 대량 생산해 모든 사람에게 제공하고, 광범위한 번영으로 연결하는 것

: 현재 가장 우려하는 위험으로 정부나 소수 기업이 AI를 통제하는 ‘AI 권위주의’를 지목

: 안전을 이유로 하나의 모델이나 기업을 ‘기계 신’처럼 만들기보다, 일정한 가드레일 아래 강력한 AI를 개인과 사회에 분산해야 한다고 주장

: 오픈AI는 모든 산업별 애플리케이션을 직접 만들기보다 지능을 생산하는 플랫폼에 집중하고, 그 위의 제품은 분산된 생태계가 구축하기를 희망

■ 특이점과 초지능

: “우리는 이제 특이점 안에 있다”며, 과거 먼 미래로 여겼던 변화가 현실에서 시작됐다고 평가

: 초지능은 아직 완성되지 않았지만 이미 도달을 향한 확실한 경로에 올라섰으며, 최근 처음으로 초지능 이후의 과제를 생각하기 시작했다고 언급

: 현재는 AI의 궤적이 자유와 분산으로 향할지, 권위주의와 권력 집중으로 향할지를 결정하는 중대한 시기라고 진단

: 초지능 개발 이후의 핵심 과제는 지능을 널리 보급하고, 경제적 성과를 소수에게 집중시키지 않으면서 광범위한 번영을 실현하는 것

■ AI 시대의 일자리와 인간의 역할

: 대부분의 직업은 AI에 맞춰 예상보다 크게 변화하면서 유지되고, 인간은 새로운 일과 지적 성취의 대상을 계속 만들어낼 것으로 전망

: 다만 AI가 장기간 풀리지 않던 문제를 빠르게 해결하기 시작한 수학은 인간의 역할이 근본적으로 달라질 가능성이 높은 분야로 지목

: AI가 생산성을 높여도 사람들은 덜 일하기보다 기대 수준을 높이고 더 많은 일을 수행할 가능성이 높으며, 대규모 여가 사회가 곧바로 실현되지는 않을 것으로 예상

: 초지능 이후에도 경쟁하고 창조하며 타인에게 유용한 존재가 되려는 인간의 욕구는 유지되고, 사람들은 예상보다 훨씬 바쁘게 살아갈 것으로 전망

: AI와 로봇이 경제적 생산을 담당할수록 함께 요리하고 식사하는 것처럼 사랑과 관계를 표현하는 인간적 경험의 가치는 오히려 커질 수 있다고 설명

■ 오픈AI의 차세대 제품

: 지금까지 AI의 두 가지 대형 제품 형태는 챗봇과 코딩 에이전트였으며, 현재 코딩 에이전트가 폭발적으로 성장하고 있다고 평가. 세 번째 제품 형태는 사용자를 지속적으로 지원하는 상시형 에이전트가 될 것이며 조만간 등장할 것으로 전망

: 오픈AI는 연구소에서 제품 기업으로 전환한 데 이어, 대규모 인프라와 공급망을 조율하는 새로운 단계로 진입할 예정

: 오픈AI의 다음 10~100배 성장을 자신의 강점과 연결할 방안을 찾았지만, 구체적인 내용은 아직 공개하지 않음

■ Codex와 선택과 집중

: Codex는 초기에 Claude Code보다 크게 뒤처졌지만, 코딩이 경제적 가치와 AI의 재귀적 자기개선에 필수적이라고 판단

: 사실상 불가능하다는 평가에도 팀이 역전에 성공했으며, 현재 자신이 아는 최고 수준의 개발자 다수가 Codex를 사용한다고 주장

: GPT-3의 가능성이 확인됐을 때 로보틱스 연구를 중단한 것처럼, 최근에는 코딩 에이전트에 컴퓨팅과 인력을 집중하기 위해 Sora와 브라우저 관련 작업도 중단했다고 밝힘

: Sora의 성공 가능성이 낮아서가 아니라, 제한된 자원을 코딩 에이전트에 투입하는 편이 오픈AI의 목표에 더 중요하다고 판단한 것

■ 컴퓨팅과 AI 인프라

: AI 확장의 가장 큰 병목은 순서대로 트랜지스터와 전자, 즉 반도체와 전력이라고 진단

: 과거 금융시장의 부담을 의식해 컴퓨팅 수요를 지나치게 낮게 예상하고 충분히 투자하지 못한 것이 명백한 실수였다고 인정

: 발전부터 토큰 제공까지 모든 과정을 내부화하지는 않겠지만, 칩과 모델의 공동 설계를 포함해 기존보다 긴밀한 공급망을 구축할 계획

: 공급업체에 납기를 요구하는 데 그치지 않고 향후 모델과 연구 성과를 공유해, 오픈AI의 기술 로드맵에 맞춰 투자를 확대하도록 설득하고 있다고 설명

: 알고리즘이 더 나은 알고리즘을 만드는 것만큼, 데이터센터가 로봇과 자동화된 공급망을 활용해 더 많은 데이터센터를 건설하는 구조도 중요하다고 강조

: 향후 데이터센터의 지능이 반도체, 전력설비, 데이터센터를 추가 건설하고, 새로 확보한 컴퓨팅이 다시 컴퓨팅 생산을 확대하는 선순환 구조를 전망

■ 조직 운영과 리더십

: 하루 300~400명과 메시지를 주고받으며 연구, 고객, 공급망의 실시간 정보를 확보하지만, 이로 인해 집중력이 짧아진 것은 단점이라고 인정

: 조직의 속도는 운영제도보다 리더에 의해 90% 결정되며, 경영진은 가능한 한 내부에서 승진시켜야 한다고 강조

: 약점을 평균 수준으로 보완하기보다 자신의 강점을 압도적으로 발전시키는 것이 중요하며, 뛰어난 능력은 설명을 듣는 것보다 전문가의 실제 행동을 관찰하며 배우는 편이 효과적이라고 조언

: 오픈AI의 성공 요인은 다른 기업이 믿지 않던 AI의 지수적 발전에 확신을 유지하고, 이를 실현할 인재와 자본, 기술을 결합한 데 있다고 평가

■ 자본주의와 기업

: 산업혁명의 핵심 발명은 개별 기술보다 대규모 자본 조달과 위험 분산, 이해관계 조정을 가능하게 만든 주식회사였다고 평가

: 자본주의와 기업은 대규모 기술 개발을 가능하게 하고 빈곤과 영아 사망률을 낮추는 등 인류의 삶을 크게 개선했다고 강조

■ AI 기기와 디자인

: 조니 아이브와의 협업을 통해 훌륭한 디자인은 번뜩이는 아이디어보다 문제를 깊이 이해하는 과정에서 나온다는 점을 배웠다고 설명

: 아이폰을 인류가 만든 최고의 기술 제품으로 평가하면서도, 알림과 틱톡 같은 중독적 서비스가 삶에 미치는 부정적 영향을 경험해 관련 앱과 알림을 제거했다고 언급

: 오픈AI와 조니 아이브가 개발하는 기기는 유용하고 사용자를 강화하는 제품을 지향하지만, 강력한 기술인 만큼 예상하지 못한 오용과 부작용도 발생할 수 있다고 인정

■ 개인적인 동기

: AI는 평생 기다려온 가장 중요하고 흥미로운 과제이며, 긍정적인 미래를 실현하는 동시에 다른 기업이 제시하는 권력 집중형 AI 미래를 막는 것이 핵심 동기라고 설명

: 최근 가장 힘든 일로 육아와 강도 높은 업무의 병행을 꼽았으며, 초지능과 광범위한 번영이라는 목표를 달성한 뒤 궁극적으로 목장에서 생활하고 싶다고 언급

https://youtu.be/Vv3CEAS_w34

엔비디아 주도 ‘Open Secure AI Alliance’ 출범

: 엔비디아는 마이크로소프트, IBM, 팔란티어, 크라우드스트라이크, 서비스나우, 네이버, SK텔레콤 등 40여 개 기업 및 기관과 함께 AI 안전과 사이버보안을 위한 개방형 기술을 개발, 공유하는 ‘Open Secure AI Alliance’ 출범

: 개방형 모델과 에이전트 하네스는 방어자가 시스템을 직접 검사, 수정하고 자체 인프라에서 실행할 수 있어, 폐쇄형 모델을 보완하고 특정 공급업체에 대한 의존과 단일 장애 지점을 줄일 수 있다는 입장

: 최근 허깅 페이스 침해 사고에서 폐쇄형 AI가 포렌식 분석을 차단한 반면, 자체 구축한 오픈 가중치 GLM 5.2가 1만7,000건 이상의 작업을 분석해 침입 억제를 지원한 사례를 개방형 AI 방어 체계의 필요성으로 제시

: 엔비디아는 모델, 가중치, 데이터와 함께 에이전트 행동을 시험, 추적, 감사, 통제할 수 있는 오픈소스 하네스 연구 프로젝트 ‘NOOA’를 공개

: 참여사들은 AI 에이전트의 신원 및 권한 관리, 격리, 안전한 모델 형식, 멀티모델 취약점 스캐닝, 보안 코딩 등 전체 에이전트 스택을 포괄하는 개방형 방어 체계를 공동 개발할 계획

: 엔비디아는 개방형 모델의 오용 위험을 인정하면서도 폐쇄형 시스템에도 동일한 위험이 존재한다며, 개방을 제한하기보다 강력한 가드레일과 평가, 오용 금지 규칙, 신속한 취약점 대응을 결합해야 한다고 주장

: 정책 당국에는 개방형 최첨단 AI를 보안 위협이 아닌 방어 자산으로 인정하고, 데이터세트, 평가 프레임워크, 공격 시뮬레이터, 레드팀 도구 등 공동 인프라에 투자할 것을 촉구

https://blogs.nvidia.com/blog/open-secure-ai-alliance

젠슨 황의 두번째 X 포스팅은 Open Secure AI Aliance 강조

공격자들은 최첨단 AI를 보유하고 있습니다. 방어자들에게도 최고의 오픈 모델과 폐쇄형 모델, 그리고 글로벌 커뮤니티의 힘이 결합된 최첨단 AI 생태계가 필요합니다.

허깅페이스 침해 사고 당시 폐쇄형 AI는 핵심적인 포렌식 분석을 차단했습니다. 반면 오픈 웨이트 최첨단 모델은 침입 확산을 억제하는 데 도움을 줬습니다.

이것이 우리가 ‘Open Secure AI Alliance’를 만든 이유입니다.

→ 온 세상이 오픈 모델이다..!

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, AI가 근로자의 직무 경계를 확장

: 미국 ChatGPT 유저의 업무 메시지 80만 건 이상을 분석한 결과, 전체 업무 메시지의 16.8%, 범용 업무를 제외한 직업 특화 메시지의 43.5%가 사용자의 본래 직무 밖에 해당하는 업무로 확인

: 직무 외 업무 비중은 고객 경험 77%, 디자인 75%, 인사 69%, 법률 56%, 마케팅 53%로, 8개 직군 가운데 5개에서 절반을 상회

: AI를 통해 영업 담당자가 고객 데이터를 분석하고 마케터가 웹사이트 문제를 해결하는 등, 과거 다른 부서나 전문가에게 넘기던 재무 계산, 기술 문제 해결, 마케팅 업무 등을 직접 수행하는 ‘업무 교차’가 확산

: 디자인은 다른 직군의 업무를 많이 가져오는 반면, 엔지니어링은 기술 문제 해결 등 다른 직군으로 확산되는 업무의 주요 공급원으로 나타남. 마케팅은 외부 업무를 가져오는 동시에 다른 직군으로도 널리 확산되는 양방향 교차가 확인

: 특히 전문 인력이 부족한 소규모 조직에서 직무 외 AI 활용이 더 활발했으며, 오픈AI는 AI가 기존 업무의 생산성을 높이는 수준을 넘어 직무 범위와 조직의 분업 구조 자체를 재편하고 있다고 평가

https://openai.com/index/how-ai-is-expanding-what-people-do-at-work/

엔비디아, 일리야 수츠케버의 SSI에 투자 및 Vera Rubin 공급

: 엔비디아는 일리야 수츠케버가 설립한 Safe Superintelligence(SSI)에 투자하고 장기 전략적 파트너십을 체결

: SSI는 엔비디아의 차세대 Vera Rubin 시스템을 확보해 컴퓨팅 규모를 현재보다 10배 확대하고, 지난 2년간 비공개로 개발해 온 안전한 초지능 연구의 스케일업을 본격화할 계획

: 양사는 AI의 미래에 대한 SSI의 연구 성과와 통찰을 활용해 엔비디아의 현재 및 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 공동으로 발전시키는 기술 협력도 추진

: 엔비디아는 철저히 비공개로 유지된 SSI의 연구를 이례적으로 검토한 뒤 파트너십을 결정했으며, 일리야 수츠케버는 “규모를 확대할 가치가 있는 연구를 확보했다”고 강조

: 구체적인 투자액과 Vera Rubin 시스템 도입 규모는 공개되지 않았으며, SSI는 컴퓨팅을 늘려 연구 스케일업을 추진할 계획

https://nvidianews.nvidia.com/news/ilya-sutskevers-safe-superintelligence-inc-and-nvidia-announce-long-term-strategic-partnership

일리야 수츠케버가 돌아왔다!

이제 SSI를 확장할 때다.

엔비디아와 장기적인 전략적 파트너십을 체결하게 되었음을 발표합니다.

엔비디아는 SSI에 대규모 투자를 진행하며, 이를 통해 향후 12개월 동안 우리의 컴퓨팅 규모를

10배

로 확대할 수 있게 됩니다.

우리의 연구가 이제는 본격적으로 규모를 확대할 가치가 있는 단계에 도달했다고 판단했으며, 이번 파트너십을 통해 이를 실현할 수 있게 되었습니다.

→ SSI는 제품 없이 밸류 320억 달러 달성. 엔비디아는 비공개로 유지된 SSI의 연구를 이례적으로 검토한 뒤 이번 파트너십 결정

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

트럼프 행정부, 프런티어 AI 모델 사전 검토 체계 확정 임박

: 트럼프 행정부는 AI 기업이 첨단 사이버 역량을 갖춘 프런티어 모델을 외부 파트너에게 제공하기 전 최대 30일간 정부에 접근 권한을 부여하는 자발적 검토 프레임워크를 8월 1일까지 확정할 계획

: 백악관 국가사이버국장실(ONCD)은 약 2주 전 오픈AI, 앤스로픽, 구글에 초안을 전달했으며, 3사는 공동 수정 의견을 제출. 검토 기관으로는 국가안보국(NSA)과 상무부 산하 AI 표준혁신센터(CAISI) 공동 참여가 거론

: 프레임워크는 앤스로픽이 공격적 사이버 역량을 이유로 Mythos의 광범위한 공개를 보류한 이후 마련됐으며, 앤스로픽 수출통제와 오픈AI GPT-5.6의 단계적 출시 요구로 제기된 임시방편식 규제 비판에 대응해 검토 절차를 표준화하는 것이 목적

: 프런티어 모델의 정의에는 모델 크기, 배포 방식, 제3자 평가로 측정한 특정 역량 등이 검토되고 있으나, 기업들은 폐쇄형과 오픈소스 모델의 기준 차이 및 대형 연구소 중심의 제도 설계를 우려. 역량에 따른 오픈소스 모델 면제 여부도 논의 중

: 참여 기업은 핵심 인프라와 사이버 방어 지원을 받을 수 있지만 구체적 자원 규모와 배분 방식은 불분명하며, 프런티어 모델로 분류되지 않는 오픈소스 모델은 지원 대상에서 제외될 가능성

: 행정부는 참여가 의무가 아니라고 밝혔지만, 앤스로픽 수출통제 사례 이후 기업이 자발적 검토를 거부할 경우 어떤 조치를 받게 될지는 확정되지 않음

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, 오픈 웨이트 모델 금지 반대…칩 통제, 증류 단속, 안전성 평가가 해법

: 다리오 아모데이는 앤스로픽은 오픈 웨이트(Open-Weights) 모델 금지를 주장한 적이 없으며, 위험한 능력이 없는 오픈 웨이트 모델은 기업, 개발자, 연구자에게 가치 있는 공공재라고 강조

: 미국 기업의 중국산 오픈 웨이트 모델 사용을 금지하는 보호주의 정책은 국가안보 문제를 해결하지 못하며, 핵심 위험은 중국 등 권위주의 국가가 미국보다 강력한 AI를 개발해 군사, 감시 역량을 강화하는 것이라고 설명

: 또 다른 위험으로는 강력한 AI의 사이버 공격, 생물학 무기 개발 악용과 정렬 문제를 지목했으며, 오픈 웨이트 모델은 안전장치 적용과 사용 통제가 어려워 상대적으로 위험할 수 있지만 사용 금지는 실효성이 없다고 평가

: 이에 대한 해법으로 ▲중국에 대한 첨단 AI 칩, 반도체 장비 수출 및 밀수 차단 ▲산업 규모의 AI 모델 증류 단속 ▲오픈, 폐쇄형을 불문한 충분히 강력한 AI 모델의 출시 전 의무적 안전성 평가 제시

: 특히 중국의 산업 규모 증류는 칩 수출 규제를 우회해 AI 격차를 수개월 수준까지 좁힐 수 있다며, 문제는 오픈 웨이트 자체가 아니라 이를 지원하는 권위주의 국가의 전략이라고 지적

: 오픈 웨이트 모델이 항상 방어자에게 유리하거나 안전성을 높인다는 주장에는 동의하지 않는다며, 이러한 논쟁은 사전 가정이 아니라 엄격한 출시 전 안전성 평가를 통해 판단해야 한다고 강조

https://www.anthropic.com/news/position-open-weights-models

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/28)

■ 오픈AI, 샘 올트먼이 워싱턴에서 행정부, 의회 관계자들에게 차기 AI 모델을 사전 공개하고 사이버보안 및 오픈 웨이트 정책 논의 예정

■ 문샷AI, Kimi K3의 가중치와 기술 보고서 및 지원 구성요소를 오픈소스로 공개

■ 엔비디아, 젠슨 황 CEO가 미 의회를 방문해 미국의 AI 주도권과 오픈소스 모델의 중요성을 논의 예정

■ 엔비디아, 일리야 수츠케버의 SSI에 상당한 규모(50억 달러 거론)로 투자하고 GPU 공급을 통해 SSI의 컴퓨팅을 10배 확대하는 장기 협력 체결

■ 엔비디아 주도로 소프트웨어와 AI 에이전트 보안을 위한 Open Secure AI Alliance 출범

■ 마이크로소프트, 첫 자체 사이버보안 특화 모델 MAI-Cyber-1-Flash 공개

■ 구글-마이크로소프트, AI 기반 보안 연구 확산으로 신규 발견되는 소프트웨어 취약점이 사상 최고 수준에 도달했다고 언급

■ 오픈AI, 아일랜드에 EU 본사를 설립하고 250명을 채용하며 유럽 사업과 규제 대응을 위한 현지 조직 확대

■ 앤스로픽, 코그니전트와 기업 고객의 Claude 도입 확대를 위한 파트너십 강화

감사합니다.

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

엔비디아의 SSI 투자 - 일리야 수츠케버의 연구 방향성은?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

엔비디아가 일리야 수츠케버가 설립한 Safe Superintelligence(SSI)에 대한 투자와 장기 전략적 파트너십을 체결했습니다.

SSI는 엔비디아 Vera Rubin을 활용해 현재보다 10배 확대한 컴퓨팅 캐파를 확보하고, 연구 스케일업을 본격화할 계획입니다.

또한 SSI의 연구 성과를 활용해 엔비디아의 현재 및 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 공동으로 발전시키는 기술 협력도 추진 예정입니다.

투자 규모는 공식적으로 알려지지 않았으나, 50억 달러 수준의 현금 투자로 보도되었습니다.

다만 10배 컴퓨팅은 현재 규모 자체를 알 수 없어 추정해볼 수 없고, 하드웨어 공급 일정 및 세부 디테일이 부재한 상황입니다.

올해 3월 엔비디아가 Thinking Machines Lab 투자에서 27년 초 Vera Rubin 배치를 시작해 1GW를 목표로 하는 것과도 결이 다르네요

SSI는 24년 6월 설립 후 2년 간 모델, 데모, 논문, 매출 모두 없지만, 320억 달러 밸류를 인정받고 있고 70억 달러를 조달한 전설의 포켓몬 같은 기업입니다.

엔비디아는 비공개로 유지되어온 SSI의 연구를 이례적으로 검토한 후 파트너십을 결정했고,

수츠케버는 "규모를 확대할 가치가 있는 연구를 확보했다"고 강조했습니다. 별도 X 포스팅을 통해서도 "이제 SSI를 확장할 때다" 라는 코멘트를 남겼습니다.

SSI는 2년간 더 큰 모델 대신 전혀 다른 연구 방향 추진했습니다.

수츠케버는 지난 11월 팟캐스트에서는 AI는 스케일링 시대에서 연구의 시대로 넘어가고 있다고 언급하기도 했는데요

GPU를 많이 사는 회사보다 신규 알고리즘을 먼저 찾고 새로운 학습 레시피 설계 능력이 중요해진다는 이야기입니다.

과거 인터뷰 등에서 힌트를 얻어보면 인간 수준의 일반화, 적은 데이터로 배우는 능력, 감정 및 가치 함수와 등 뇌의 학습 메커니즘 등 뇌가 작동하는 방식 중 충분히 주목받지 못했던 측면에 초점을 맞추고 있습니다.

이제는 스케일업할 SSI의 연구는 과연 무엇일까요?

추가로 흥미로운 점은 SSI가 구글 투자의 투자를 받았고, 초기 TPU 외부 고객으로 알려진 사실입니다. TPU로는 적절한 스케일업이 불가능했다는 판단일까요?

기대를 모으는 SSI의 연구 결과와 캐파 확장은 추가 업데이트해 드리도록 하겠습니다.

(2026/7/28 공표자료)

중국DUV는 정해진 방향성이지만 AI사이클과 구분할 필요가 있다
[삼성증권 반도체, IT/이종욱]

7/27(어제밤) 복수의 언론에서 국가 지원 기업의 immersion DUV 노광장비의 양산 가능성을 언급했습니다. SMIC, CXMT를 상대로 26년 5대, 27년 20대 생산 목표이며 아직은 양산성 검증이 필요한 수준입니다. ASML은 25년 131대의 immersion DUV 제품을 출하했습니다. 이 장비는 주로 7nm, 14nm, 28nm등의 반도체를 생산하는데 사용됩니다.

아주 새로운 이야기는 아닙니다. 25년 화웨이와 연계된 상하이 위량성에서 193nm Immersion DUV 개발중이라는 이야기가 있었고 이번 양산도 위량성 개발팀이 주도한 프로젝트로 보입니다. 다만 중국이 Immersion 플랫폼을 국산화한 첫번째 사례로 성능 차이를 논외로 하고 나면 ASML의 2008년 기술 수준까지 확보했다는 점에서 의미가 있습니다.

중국 반도체 생태계는 장기적으로 한국 반도체 산업에 위협 요인인 것은 사실입니다. 또한 중국 반도체의 자립도가 높아지는 것도 불가피한 방향성입니다. 앞으로 반도체 업황이 좋을때나 안 좋을 때나 중국 반도체는 상시적으로 한국 반도체의 위협이 될 것입니다. ASML 등 글로벌 장비 업체에 부정적 뉴스임은 분명해 보입니다.

그러나 적어도 중국 반도체가 이번 AI 반도체 사이클에 미치는 영향은 제한적입니다. 왜냐하면 이번 사이클의 본질은 미국 하이퍼스케일러들과 엔비디아의 데이터센터 생태계에 있기 때문입니다. AI 반도체와 서버디램은 균질한 커머디티가 아닙니다. 품질과 필드 불량률이 직접적인 TCO 차이로 드러나며 검증에는 많은 시간이 필요합니다. 게다가 중국 반도체는 지정학 리스크로부터 자유로울 수 없습니다. 따라서 중국 AI반도체와 중국 디램이 미국 데이터센터 생태계에 진출하는 상황은 상상하기 힘들고, 중국 반도체의 발전 정도에 따라 구글의 Capex가 변화할 가능성도 당분간은 없어 보입니다.

우리는 중국 DUV가 노광장비 기업을 넘어 미국 반도체 주가 하락으로 이어지는 것이 꼬리가 몸통을 흔드는 전형적인 현상이라고 생각합니다. 이를 통해 현재 반도체의 취약한 주식 센티멘트를 재확인하고 있을 뿐입니다. 중국 변수는 이번 사이클의 peak-out 시점에 대한 것이 아닌 다음 사이클 저점의 깊이에 대한 논쟁이며 현재 약 5배 내외에 거래되는 메모리 3사 P/E 멀티플에 상당히 반영되어 있습니다. 그러나 우리가 지금 필요한 것은 이번 사이클이 peak-out했냐의 증거를 찾는 것이고 AI 데이터센터 투자 지속성 논란에 중국 반도체의 영향은 제한적입니다. 이번 사이클의 본질인 AI 데이터센터 투자의 지속성 논란을 정면돌파하는 이벤트가 나올지가 핵심이며 이것에 주목하고 있습니다.

감사합니다.

(2026/7/28 공표자료)

문샷 AI, Kimi K3 가중치 공개와 라이선스 정책

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

문샷 AI가 예고대로 Kimi K3의 가중치(웨이트) 공개 및 기술 보고서를 발표했습니다.

모델 측면에서 추가 내용은 활성 파라미터가 104B라는 점입니다(총 파라미터 2.8T)

SFT 단계부터 양자화를 고려한 학습을 적용했지만, 허깅 페이스에 업로드된 파일 사이즈만 1.56TB입니다.

개인도 모델을 돌릴 수는 있습니다. 집에 RTX 5090 80대가 있거나, H100, 200을 구비해놨다면 말이죠

K3의 설계 철학은 3가지 축의 동시 확장입니다.
- 시퀀스 길이(KDA + Gated MLA)
- 네트워크 깊이(AttnRes)
- 모델 넓이(Stable LatenetMoE)

그리고 사후 학습은 3단계를 거쳤습니다.
SFT(에이전트 데이터 학습)
→ RL(일반 추론, 에이전트 코딩 강화)
→ MOPD(다중 교사 증류 - 여러 전문 모델 능력을 하나로 결합)

추가로 FlashKDA(KDA의 순차 recurrent state 갱신과 GPU 활용률), MoonEP(MoE 분산 학습), AgentENV(에이전트 RL 환경)와 같은 핵심 인프라 요소도 오픈소스로 공개했습니다.

다만 라이선스 정책은 기존 K2.6가 MIT 라이선스에 대규모 상업 서비스의 모델 표시 의무만 추가한 형태였다면, Kimi K3 라이선스가 새롭게 도입되었습니다.

K3 라이선스에는 대형 MaaS 사업자에 대한 상업 계약 의무가 신설되었습니다.

K3를 API, 파인튜닝 서비스처럼 서드파티가 실질적으로 제어하는 형태로 제공하고, 라이선스 사용자와 계열사의 최근 12개월 합산 매출이 2,000만 달러를 초과할 경우 상업적 사용 전에 문샷 AI와 별도 계약을 체결해야합니다.

물론 내부 사용과 문샷 AI의 공식 제품 및 인증 추론 파트너를 통한 활용에는 MaaS 계약 및 모델명 표시 의무가 적용되지 않습니다.

인증 추론 파트너와의 별도 계약이 모델 라이선스 사용 계약을 갈음하는 형태입니다.

Kimk K3의 Day 0 런칭, 추론 호스팅 파트너로는 투게더 AI, 디지털오션, 네비우스, 파이어웍스 AI, Baseten가 포함되었습니다.

라이선스 정책 변화는 수익화 필요성을 의미합니다. 다만 모델 침투 측면과 일정 부분 균형을 맞춘 모양입니다.

최근 미국 AI 산업 내 오픈 웨이트 모델 관련 공동 서명이 진행되며 일종의 편 가르기가 진행되고 있습니다

오픈 모델 성장은 AI 인프라에게는 좋습니다. 진영 구축에 엔비디아가 앞장서는 이유기도 하지요

미국 AI 모델 기업 중 공동 서명에 앤스로픽만 참여하지 않았습니다. 아모데이가 별도 의견을 내놓았지만 시선이 곱지는 않네요

이제 확인할 것은 K3의 점유율 추이와 오픈 웨이트 관련 각국 정부의 정책입니다.

(2026/7/28 공표자료)

엔비디아, Hut 8 텍사스 1GW AI 데이터센터 장기 임차 확인

: Hut 8이 최근 상업화한 텍사스 Beacon Point 1GW AI 데이터센터 캠퍼스의 장기 임차인이 엔비디아라고 보도

: Hut 8은 기존(1차 5월, 2차 7월 상업화 발표)에서 ‘투자등급 고객’이라고만 공개했으며, 엔비디아가 처음으로 확인

: 엔비디아는 352MW IT 용량 2건(총 704MW IT 용량)에 대해 각각 15년 장기 리스 계약을 체결했으며, 이는 1GW 전력 규모 캠퍼스 전체를 상업화한 계약. 기본 계약 가치는 196억 달러.

: 계약에는 15년 연장 옵션이 포함돼 있으며, 옵션까지 행사될 경우 총 계약 기간은 30년, 최대 계약 규모는 약 502억 달러

: Beacon Point 캠퍼스는 엔비디아의 DGX SuperPOD 및 차세대 AI 클러스터 구축을 위해 설계됐으며, 향후 수십만 개 규모의 엔비디아 GPU를 수용할 수 있는 AI 데이터센터로 개발 예정

: 엔비디아는 시설을 직접 사용하는 동시에 코어위브 등 AI 클라우드 사업자에게 재임대하는 모델도 검토 중이라고 보도. GPU뿐 아니라 전력과 데이터센터까지 선점하는 인프라 전략

: Hut 8은 엔비디아의 신용도를 바탕으로 프로젝트 자금 조달을 추진할 수 있게 됐으며, 대규모 AI 데이터센터 개발 역량을 입증

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

아마존, AI 전략 전면 개편. 주력 Nova 모델 축소하고 프론티어 AI 개발 집중

: 아마존은 AI 전략을 전면 개편해 Nova Premier, Nova Omni, Nova Reel, Nova Canvas 등 주력 Nova 모델 개발을 단계적으로 축소하고, 엔지니어 인력과 컴퓨팅 자원을 소수의 프론티어 AI 프로젝트에 집중

: 축소 대상 모델들은 내부적으로 KTLO(Keep the Lights On) 상태로 전환돼 기존 고객 지원은 계속하지만 신규 기능 개발과 연구 투자는 사실상 중단

: 확보 자원은 Frontier Model Research(FMR) 조직으로 이동하고 있으며, Covariant 공동창업자인 피터 아브빌(Pieter Abbeel)이 차세대 플래그십 파운데이션 모델 개발 총괄. 내부 목표는 올해 AWS re:Invent에서 공개

: 이번 개편은 최근 AGI 조직 감원과 AGI Lab 폐쇄에 이은 후속 조치로, AI 조직은 AI 칩과 양자컴퓨팅까지 총괄하는 피터 드산티스(Peter DeSantis) 체제로 재편

: 다만 Nova 브랜드를 종료하는 것은 아니며, Nova 2 Sonic, Nova 2 Lite, Nova Forge, Nova Act는 계속 개발되고, FMR의 차세대 모델 역시 Nova 브랜드로 출시될 가능성

: 아마존은 고객이 사용 중인 기존 Nova 모델은 계속 지원하고, 제품군 개편에 맞춰 마이그레이션 경로도 제공할 계획

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

메타-블랙록, 텍사스 El Paso 1GW 데이터센터에 140억 달러 공동 투자

: 메타와 블랙록은 현재 건설 중인 텍사스 El Paso 데이터센터 캠퍼스를 공동 개발, 소유하는 합작법인 설립

: 캠퍼스는 1GW의 컴퓨팅 용량을 갖추고 2028년부터 단계적으로 가동할 예정

: 블랙록 운용 펀드가 합작법인 지분 80%, 메타가 20%를 보유. 건물과 전력, 냉각, 네트워크 등 장기 인프라를 포함한 총 개발비 약 140억 달러를 지분율에 따라 부담

: 거래 종결 시 메타는 약 23억 달러 규모의 토지 및 건설 중인 자산을 출자하고, 블랙록은 약 49억 달러를 현금 출자. 메타는 지분율을 80대20으로 맞추기 위해 약 10억 달러를 일회성으로 지급받을 예정

: 블랙록 투자금의 일부는 125억 달러 규모의 차입금(Debt Financing) 으로 조달하며, 블랙록 산하 글로벌 인프라스트럭처 파트너스(GIP) 와 HPS 인베스트먼트 파트너스(HPS) 도 투자 참여

: 메타는 캠퍼스 전체를 임차하는 최초이자 완공 시점의 유일한 입주자가 되며, 건설관리·행정·자산관리도 담당. 임대기간은 최초 4년에 4회의 연장 옵션을 포함해 최대 20년

: 메타는 최초 약 130억 달러(시간에 따라 감소)의 잔존가치보증(RVG) 을 제공하며, 임대기간 첫 16년 내 특정 조건이 충족될 경우 자산의 공정가치가 보증 기준을 밑돌면 그 차액을 부담

https://about.fb.com/news/2026/07/meta-announces-new-venture-with-blackrock-to-develop-data-center-in-el-paso

코어 사이언티픽-AMD, 최대 2.5GW AI 데이터센터 파트너십 체결

: 코어 사이언티픽과 AMD는 AMD AI 솔루션 구축을 지원하기 위한 전략적 파트너십을 체결했으며, AMD는 최대 2.5GW 규모 AI 데이터센터 캐파 확보

: 초기에는 2027년부터 미국 내 500MW 이상의 AI 인프라를 제공하며, 향후 고객 수요에 따라 최대 2.5GW까지 단계적으로 확대 가능

: 양사는 AI 데이터센터의 물리적 인프라를 공동 설계하고, AMD Instinct GPU, EPYC CPU, ROCm 소프트웨어를 기반으로 AI 컴퓨팅 환경을 구축할 예정

: AMD는 이번 계약을 통해 모델 개발사, 클라우드 사업자, 기업 고객이 AMD AI 인프라를 더 빠르고 대규모로 도입할 수 있도록 생태계를 확대한다는 전략

: 코어 사이언티픽은 고밀도 AI 데이터센터 구축 역량을 바탕으로 AMD의 차세대 AI 제품 로드맵을 지원하고, 양사 협력을 장기적으로 확대할 계획

: 계약의 일환으로 AMD는 일정한 상업적 조건 충족 시 시장 가격 기준으로 코어 사이언티픽 보통주를 매입할 수 있는 신주인수권(Warrant)도 부여받음

https://investors.corescientific.com/news-events/press-releases/detail/139/core-scientific-announces-second-quarter-2026-results