[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/8/5)
■ 앤스로픽, Volta Infrastructure와 6년, 최대 100억달러 규모 컴퓨팅 계약 체결 보도
■ 앤스로픽, 캘리포니아주 대법관 출신 마리아노-플로렌티노 쿠엘라르를 초대 글로벌정책 총괄로 선임
■ 블랙스톤, 앤스로픽의 구글 TPU 구매 자금 지원을 위해 두 번째 부채 금융 패키지 관련 초기 협의 시작. 초기 제안된 금융 규모는 최소 360억 달러
■ 백악관, 프런티어 AI 평가 프레임워크를 비공개로 운영하고 심사 참여 기업에만 세부 내용을 공유할 방침. 오픈 웨이트 모델과 신뢰 파트너의 조기 접근 기준도 함께 논의
■ 엔비디아, 자율주행용 프론티어 오픈 추론 모델 ‘알파마요 2 슈퍼’를 상업용 오픈 라이선스로 출시
■ 코어위브, 인도네시아에 360MW AI 데이터센터 구축, 아시아-태평양 첫 진출
■ 사이퍼 디지털, 블랙 펄 조기 인도 및 900MW 신규 부지 확보
■ 블랙 포레스트 랩스, FLUX 3 Video 공개
■ 캔바, 중국에서 MCP 기능을 출시하고 Kimi, 워크버디, QoderWorkCN 등 현지 AI 에이전트와 초기 연동 시작
감사합니다.
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
■ 앤스로픽, Volta Infrastructure와 6년, 최대 100억달러 규모 컴퓨팅 계약 체결 보도
■ 앤스로픽, 캘리포니아주 대법관 출신 마리아노-플로렌티노 쿠엘라르를 초대 글로벌정책 총괄로 선임
■ 블랙스톤, 앤스로픽의 구글 TPU 구매 자금 지원을 위해 두 번째 부채 금융 패키지 관련 초기 협의 시작. 초기 제안된 금융 규모는 최소 360억 달러
■ 백악관, 프런티어 AI 평가 프레임워크를 비공개로 운영하고 심사 참여 기업에만 세부 내용을 공유할 방침. 오픈 웨이트 모델과 신뢰 파트너의 조기 접근 기준도 함께 논의
■ 엔비디아, 자율주행용 프론티어 오픈 추론 모델 ‘알파마요 2 슈퍼’를 상업용 오픈 라이선스로 출시
■ 코어위브, 인도네시아에 360MW AI 데이터센터 구축, 아시아-태평양 첫 진출
■ 사이퍼 디지털, 블랙 펄 조기 인도 및 900MW 신규 부지 확보
■ 블랙 포레스트 랩스, FLUX 3 Video 공개
■ 캔바, 중국에서 MCP 기능을 출시하고 Kimi, 워크버디, QoderWorkCN 등 현지 AI 에이전트와 초기 연동 시작
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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게빈 베이커 팟캐스트 주요 내용: AI 펀더멘털은 오히려 강화되고 있다
■ AI 주가 급락과 펀더멘털 괴리
: 7월 AI 관련 종목은 고점 대비 40~60% 급락했지만, GPU 수급, GPU 임대료, 메모리 가격, 토큰 사용량 등 실리콘밸리에서 확인되는 주요 정량 지표는 오히려 가속
: 실리콘밸리에서 AI 수요 둔화를 보여주는 정량 지표를 찾으려 했으나, 앤스로픽의 일부 제3자 데이터 외에는 뚜렷한 부정적 신호를 확인하지 못했다고 언급
■ GPU 가격 상승과 하이퍼스케일러 실적 개선
: 동일한 B200 GPU 클러스터 임대료가 약 7개월 만에 GPU 시간당 2달러 중반에서 4달러 수준으로 상승하며 약 50~60% 증가
: 기존 GPU 공급 계약은 현재 현물가격보다 훨씬 낮은 가격에 체결돼 있어, 계약이 갱신되면 컴퓨팅 가격이 재조정될 가능성이 높다고 설명
: 마이크로소프트, 메타, 아마존의 영업현금흐름은 일회성 비용을 제외하면 약 28%에서 35% 수준으로 가속했으며, Rubin 도입과 기존 계약 재가격 반영 이전이라는 점을 강조
■ AI 인프라 자금조달과 신용시장
: 실질금리 상승, CDS 확대, 회사채 스프레드 확대는 AI 인프라 투자에서 실제로 주목해야 하는 리스크라고 평가
: 다만 하이퍼스케일러의 기존 컴퓨팅 자산이 계약 갱신을 통해 더 높은 가격으로 수익화될 경우 영업현금흐름이 크게 증가할 수 있으며, AI 인프라 투자의 상당 부분을 영업현금흐름으로 조달할 수 있다고 전망
: 영업현금흐름이 증가하면 신용지표도 개선되고 이후 자금조달도 더욱 용이해질 것으로 예상
■ 오픈소스 확산과 AI 인프라 수요
: GLM-5.2, Kimi K3 등 오픈소스 모델의 성능 향상으로 프런티어 모델에서 오픈소스 모델로 일부 토큰 사용이 이동
: 시장은 이를 부정적으로 해석했지만, 오픈소스 토큰 역시 동일한 GPU 연산, 메모리, 전력, 냉각이 필요하므로 AI 인프라 수요에는 긍정적이라고 설명
: 오픈소스는 프런티어 모델 기업의 높은 마진 일부를 낮추는 대신 토큰 가격을 낮춰 전체 토큰 사용량과 컴퓨팅 수요를 확대하는 구조라고 평가
: 향후에는 오픈소스 모델과 프런티어 모델을 함께 사용하는 멀티모델 구조가 확산될 것으로 전망
■ AI 네이티브 기업과 토큰 경제
: AI 네이티브 기업들은 인력을 대규모로 늘리기보다 토큰 사용량을 확대하며 성장하고 있으며, 일부 기업은 토큰 비용이 총 인건비의 20~50% 수준까지 증가
: 모델 라우터와 자체 파인튜닝 모델을 활용하면 비용은 낮아질 수 있지만 더 저렴한 토큰을 더 많이 사용하게 되므로 GPU 사용량 자체는 증가할 수 있다고 설명
: AI를 적극 도입하는 기업일수록 더 높은 성장률을 보이고 있으며, AI 투자 확대가 생산성 향상으로 이어질 가능성을 강조
■ SSI와 지속학습(Continual Learning)
: 실리콘밸리에서는 지속학습과 샘플 효율적 학습이 차세대 AI의 핵심 기술 과제로 부상했으며, 여러 연구소가 이에 근접하고 있다는 분위기라고 설명
: SSI(Safe Superintelligence)는 8월 첫 모델 공개를 예고했으며, 이러한 차세대 연구소들이 지속학습 중심의 새로운 학습 방식을 추구하고 있다고 언급
: 지속학습이 구현되면 기존처럼 수백조 개 토큰으로 반복 학습하는 대신 훨씬 적은 데이터와 연산으로 성능을 개선할 수 있어 학습 방식의 큰 변화가 가능할 것으로 전망
: 다만 이러한 변화가 장기적으로 AI 인프라 수요를 감소시킬 것이라고 보기는 어렵다고 평가
■ 메모리 공급망과 장기 공급계약(LTA)
: HBM을 포함한 메모리 용량은 동일한 컴퓨팅에서 생성 가능한 토큰 수를 늘리는 가장 중요한 요소라고 설명
: 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등은 메모리 공급을 확보하기 위해 선결제와 가격 범위를 포함한 장기 공급계약(LTA)을 확대
: 공급 과잉 시기에 계약을 파기하면 이후 공급 부족 국면에서 메모리 물량 배정을 잃을 위험이 있어 과거보다 장기 계약의 중요성이 크게 높아졌다고 평가
: 향후 시장점유율은 칩 성능뿐 아니라 메모리 공급량 확보 여부에 의해 크게 좌우될 가능성을 제시
■ 엔비디아의 새로운 사업모델
: 엔비디아는 GPU 판매뿐 아니라 데이터센터 사업자의 자금조달을 지원하고 GPU 수익과 연계된 새로운 사업모델을 확대하고 있다고 설명
: 직접 대출하는 형태는 아니지만 외부 금융과 연계해 고객의 초기 투자 부담을 낮추고, 지분투자와 수익 공유를 통해 추가적인 경제적 이익을 확보하는 구조
: 이러한 구조는 엔비디아의 수익성을 높이는 동시에 고객의 컴퓨팅 구축을 촉진하는 방식이라고 평가
■ 프런티어 모델 경쟁과 컴퓨팅 군비경쟁
: 앤스로픽이 충분한 컴퓨팅을 확보하지 못하는 동안 오픈AI와 xAI가 다시 경쟁력을 높인 사례는 컴퓨팅 확보의 중요성을 보여준다고 평가
: AI 연구소 입장에서는 컴퓨팅을 과도하게 확보하는 위험보다 충분히 확보하지 못해 경쟁에서 뒤처지는 위험이 더 크다고 설명
: 따라서 주요 AI 연구소들이 단기간 내 컴퓨팅 투자를 크게 줄일 가능성은 낮다고 전망
■ AI 규제와 데이터센터 여론
: AI 산업의 가장 큰 위험은 기술보다 규제와 정치적 리스크라고 평가
: 데이터센터가 전기요금 상승, 물 부족, 일자리 감소를 초래한다는 인식이 확산되고 있지만 실제 산업계는 지역사회 투자와 전력 인프라 확충 등을 함께 추진하고 있다고 설명
: AI 업계가 데이터센터의 경제적 효과와 AI가 의료·과학 분야에서 창출하는 사회적 가치를 충분히 설명하지 못하고 있다고 지적
: 이러한 인식이 개선되지 않으면 데이터센터 규제가 다른 지역으로 확산될 가능성이 있다고 우려
■ SpaceX와 AI 컴퓨팅
: SpaceX는 대규모 컴퓨팅 인프라를 가장 빠르고 낮은 비용으로 구축하는 기업 중 하나라고 평가
: 대규모 신규 컴퓨팅이 시장에 공급됐음에도 GPU 가격과 수요가 크게 흔들리지 않았다는 점은 AI 컴퓨팅 수요가 매우 강하다는 근거라고 설명
: Grok 4.5, Cursor, AI 클라우드 사업과 컴퓨팅 구축 역량이 시장 기대에 충분히 반영되지 않았다고 평가
: 다만 18개월 내 8GW 구축은 매우 공격적인 시나리오이며, 실제 실행 여부는 지켜봐야 한다고 언급
■ 투자 판단을 바꿀 수 있는 핵심 조건
: 오픈AI, 앤스로픽, 오픈소스를 포함한 전체 AI 모델 수요가 정체되거나 감소할 경우 투자 논리가 약화될 수 있다고 설명
: GPU 임대료가 지속적으로 하락하거나 GPU 확보가 쉬워질 경우 현재의 공급 부족 논리가 훼손될 가능성
: 하이퍼스케일러의 영업현금흐름이 기대만큼 증가하지 않아 AI 투자가 부채 중심으로 진행될 경우 가장 우려해야 할 시나리오라고 평가
: 가장 큰 장기 리스크는 기술이 아니라 규제이며, AI 산업이 사회적 가치와 데이터센터의 경제적 효과를 충분히 설명하지 못할 경우 규제가 확대될 가능성을 가장 우려한다고 언급
https://youtu.be/NGsi2PC4y68
■ AI 주가 급락과 펀더멘털 괴리
: 7월 AI 관련 종목은 고점 대비 40~60% 급락했지만, GPU 수급, GPU 임대료, 메모리 가격, 토큰 사용량 등 실리콘밸리에서 확인되는 주요 정량 지표는 오히려 가속
: 실리콘밸리에서 AI 수요 둔화를 보여주는 정량 지표를 찾으려 했으나, 앤스로픽의 일부 제3자 데이터 외에는 뚜렷한 부정적 신호를 확인하지 못했다고 언급
■ GPU 가격 상승과 하이퍼스케일러 실적 개선
: 동일한 B200 GPU 클러스터 임대료가 약 7개월 만에 GPU 시간당 2달러 중반에서 4달러 수준으로 상승하며 약 50~60% 증가
: 기존 GPU 공급 계약은 현재 현물가격보다 훨씬 낮은 가격에 체결돼 있어, 계약이 갱신되면 컴퓨팅 가격이 재조정될 가능성이 높다고 설명
: 마이크로소프트, 메타, 아마존의 영업현금흐름은 일회성 비용을 제외하면 약 28%에서 35% 수준으로 가속했으며, Rubin 도입과 기존 계약 재가격 반영 이전이라는 점을 강조
■ AI 인프라 자금조달과 신용시장
: 실질금리 상승, CDS 확대, 회사채 스프레드 확대는 AI 인프라 투자에서 실제로 주목해야 하는 리스크라고 평가
: 다만 하이퍼스케일러의 기존 컴퓨팅 자산이 계약 갱신을 통해 더 높은 가격으로 수익화될 경우 영업현금흐름이 크게 증가할 수 있으며, AI 인프라 투자의 상당 부분을 영업현금흐름으로 조달할 수 있다고 전망
: 영업현금흐름이 증가하면 신용지표도 개선되고 이후 자금조달도 더욱 용이해질 것으로 예상
■ 오픈소스 확산과 AI 인프라 수요
: GLM-5.2, Kimi K3 등 오픈소스 모델의 성능 향상으로 프런티어 모델에서 오픈소스 모델로 일부 토큰 사용이 이동
: 시장은 이를 부정적으로 해석했지만, 오픈소스 토큰 역시 동일한 GPU 연산, 메모리, 전력, 냉각이 필요하므로 AI 인프라 수요에는 긍정적이라고 설명
: 오픈소스는 프런티어 모델 기업의 높은 마진 일부를 낮추는 대신 토큰 가격을 낮춰 전체 토큰 사용량과 컴퓨팅 수요를 확대하는 구조라고 평가
: 향후에는 오픈소스 모델과 프런티어 모델을 함께 사용하는 멀티모델 구조가 확산될 것으로 전망
■ AI 네이티브 기업과 토큰 경제
: AI 네이티브 기업들은 인력을 대규모로 늘리기보다 토큰 사용량을 확대하며 성장하고 있으며, 일부 기업은 토큰 비용이 총 인건비의 20~50% 수준까지 증가
: 모델 라우터와 자체 파인튜닝 모델을 활용하면 비용은 낮아질 수 있지만 더 저렴한 토큰을 더 많이 사용하게 되므로 GPU 사용량 자체는 증가할 수 있다고 설명
: AI를 적극 도입하는 기업일수록 더 높은 성장률을 보이고 있으며, AI 투자 확대가 생산성 향상으로 이어질 가능성을 강조
■ SSI와 지속학습(Continual Learning)
: 실리콘밸리에서는 지속학습과 샘플 효율적 학습이 차세대 AI의 핵심 기술 과제로 부상했으며, 여러 연구소가 이에 근접하고 있다는 분위기라고 설명
: SSI(Safe Superintelligence)는 8월 첫 모델 공개를 예고했으며, 이러한 차세대 연구소들이 지속학습 중심의 새로운 학습 방식을 추구하고 있다고 언급
: 지속학습이 구현되면 기존처럼 수백조 개 토큰으로 반복 학습하는 대신 훨씬 적은 데이터와 연산으로 성능을 개선할 수 있어 학습 방식의 큰 변화가 가능할 것으로 전망
: 다만 이러한 변화가 장기적으로 AI 인프라 수요를 감소시킬 것이라고 보기는 어렵다고 평가
■ 메모리 공급망과 장기 공급계약(LTA)
: HBM을 포함한 메모리 용량은 동일한 컴퓨팅에서 생성 가능한 토큰 수를 늘리는 가장 중요한 요소라고 설명
: 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등은 메모리 공급을 확보하기 위해 선결제와 가격 범위를 포함한 장기 공급계약(LTA)을 확대
: 공급 과잉 시기에 계약을 파기하면 이후 공급 부족 국면에서 메모리 물량 배정을 잃을 위험이 있어 과거보다 장기 계약의 중요성이 크게 높아졌다고 평가
: 향후 시장점유율은 칩 성능뿐 아니라 메모리 공급량 확보 여부에 의해 크게 좌우될 가능성을 제시
■ 엔비디아의 새로운 사업모델
: 엔비디아는 GPU 판매뿐 아니라 데이터센터 사업자의 자금조달을 지원하고 GPU 수익과 연계된 새로운 사업모델을 확대하고 있다고 설명
: 직접 대출하는 형태는 아니지만 외부 금융과 연계해 고객의 초기 투자 부담을 낮추고, 지분투자와 수익 공유를 통해 추가적인 경제적 이익을 확보하는 구조
: 이러한 구조는 엔비디아의 수익성을 높이는 동시에 고객의 컴퓨팅 구축을 촉진하는 방식이라고 평가
■ 프런티어 모델 경쟁과 컴퓨팅 군비경쟁
: 앤스로픽이 충분한 컴퓨팅을 확보하지 못하는 동안 오픈AI와 xAI가 다시 경쟁력을 높인 사례는 컴퓨팅 확보의 중요성을 보여준다고 평가
: AI 연구소 입장에서는 컴퓨팅을 과도하게 확보하는 위험보다 충분히 확보하지 못해 경쟁에서 뒤처지는 위험이 더 크다고 설명
: 따라서 주요 AI 연구소들이 단기간 내 컴퓨팅 투자를 크게 줄일 가능성은 낮다고 전망
■ AI 규제와 데이터센터 여론
: AI 산업의 가장 큰 위험은 기술보다 규제와 정치적 리스크라고 평가
: 데이터센터가 전기요금 상승, 물 부족, 일자리 감소를 초래한다는 인식이 확산되고 있지만 실제 산업계는 지역사회 투자와 전력 인프라 확충 등을 함께 추진하고 있다고 설명
: AI 업계가 데이터센터의 경제적 효과와 AI가 의료·과학 분야에서 창출하는 사회적 가치를 충분히 설명하지 못하고 있다고 지적
: 이러한 인식이 개선되지 않으면 데이터센터 규제가 다른 지역으로 확산될 가능성이 있다고 우려
■ SpaceX와 AI 컴퓨팅
: SpaceX는 대규모 컴퓨팅 인프라를 가장 빠르고 낮은 비용으로 구축하는 기업 중 하나라고 평가
: 대규모 신규 컴퓨팅이 시장에 공급됐음에도 GPU 가격과 수요가 크게 흔들리지 않았다는 점은 AI 컴퓨팅 수요가 매우 강하다는 근거라고 설명
: Grok 4.5, Cursor, AI 클라우드 사업과 컴퓨팅 구축 역량이 시장 기대에 충분히 반영되지 않았다고 평가
: 다만 18개월 내 8GW 구축은 매우 공격적인 시나리오이며, 실제 실행 여부는 지켜봐야 한다고 언급
■ 투자 판단을 바꿀 수 있는 핵심 조건
: 오픈AI, 앤스로픽, 오픈소스를 포함한 전체 AI 모델 수요가 정체되거나 감소할 경우 투자 논리가 약화될 수 있다고 설명
: GPU 임대료가 지속적으로 하락하거나 GPU 확보가 쉬워질 경우 현재의 공급 부족 논리가 훼손될 가능성
: 하이퍼스케일러의 영업현금흐름이 기대만큼 증가하지 않아 AI 투자가 부채 중심으로 진행될 경우 가장 우려해야 할 시나리오라고 평가
: 가장 큰 장기 리스크는 기술이 아니라 규제이며, AI 산업이 사회적 가치와 데이터센터의 경제적 효과를 충분히 설명하지 못할 경우 규제가 확대될 가능성을 가장 우려한다고 언급
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The AI Selloff Doesn't Match the Data | Top AI Investor Explains
In this episode of Invest Like the Best, Patrick O'Shaughnessy sits down with Gavin Baker to dissect the intense AI and semiconductor market sell-off of July 2026. Describing the period as "2022 packed into a single month," Gavin explains why public market…
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트럼프 행정부의 AI 규제 프레임워크, 오픈웨이트 모델은 사전 심사 면제
: 트럼프 행정부의 AI 모델 출시 전 자발적 안전성 평가 대상에 사이버보안, 해킹 능력이 최첨단 수준인 미국의 폐쇄형 AI 모델만 포함하고, 엔비디아 등 미국 기업의 오픈웨이트(Open-weight) 모델은 제외하기로 결정
: 다만 ‘최첨단(State-of-the-art)’ 기준이 명확하지 않아 어떤 모델이 규제 대상인지 해석 차이가 발생할 수 있으며, 오픈AI, 앤스로픽, 구글은 대상이 될 가능성이 높은 반면 메타와 xAI는 제외될 가능성 제기
: 이번 사전 평가는 지난 6월 AI 행정명령의 핵심 내용으로, 의무는 아니지만 업계에서는 정부 심사를 거치지 않을 경우 사후 안전성 논란 시 부담이 클 것으로 인식
: 오픈AI는 프레임워크 완성을 기다리며 최신 모델 출시를 연기했고, 앤스로픽은 백악관 우려로 Mythos 5와 Fable 5 모델을 비활성화
: 백악관은 AI 혁신과 국가 안보의 균형을 강조하고 있으며, 향후 오픈웨이트 모델도 성능이 고도화되면 심사 대상에 포함될 수 있다고 설명
: 중국의 저비용 오픈모델 확산과 미·중 AI 경쟁도 이번 규제 방향에 영향을 미친 것으로 평가
→ 미국 + 폐쇄형 + SOTA 사이버 보안, 해킹 모델 = 사전 심사
→ 미국 + 폐쇄형 + SOTA x = SOTA 해석 차이 존재
→ 미국 + 오픈웨이트 = 면제
→ 미국 외 = 프레임워크 적용 대상 x
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 트럼프 행정부의 AI 모델 출시 전 자발적 안전성 평가 대상에 사이버보안, 해킹 능력이 최첨단 수준인 미국의 폐쇄형 AI 모델만 포함하고, 엔비디아 등 미국 기업의 오픈웨이트(Open-weight) 모델은 제외하기로 결정
: 다만 ‘최첨단(State-of-the-art)’ 기준이 명확하지 않아 어떤 모델이 규제 대상인지 해석 차이가 발생할 수 있으며, 오픈AI, 앤스로픽, 구글은 대상이 될 가능성이 높은 반면 메타와 xAI는 제외될 가능성 제기
: 이번 사전 평가는 지난 6월 AI 행정명령의 핵심 내용으로, 의무는 아니지만 업계에서는 정부 심사를 거치지 않을 경우 사후 안전성 논란 시 부담이 클 것으로 인식
: 오픈AI는 프레임워크 완성을 기다리며 최신 모델 출시를 연기했고, 앤스로픽은 백악관 우려로 Mythos 5와 Fable 5 모델을 비활성화
: 백악관은 AI 혁신과 국가 안보의 균형을 강조하고 있으며, 향후 오픈웨이트 모델도 성능이 고도화되면 심사 대상에 포함될 수 있다고 설명
: 중국의 저비용 오픈모델 확산과 미·중 AI 경쟁도 이번 규제 방향에 영향을 미친 것으로 평가
→ 미국 + 폐쇄형 + SOTA 사이버 보안, 해킹 모델 = 사전 심사
→ 미국 + 폐쇄형 + SOTA x = SOTA 해석 차이 존재
→ 미국 + 오픈웨이트 = 면제
→ 미국 외 = 프레임워크 적용 대상 x
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스페이스X 2Q26 실적 컨퍼런스 콜 AI 관련 주요 내용
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: 2026년 말 컴퓨팅 용량을 2GW 이상으로 확대할 계획이며, 2분기 말 기준 명목 컴퓨팅 용량은 1.4GW로 1분기 1GW, 전년 동기 400MW에서 증가. 2027년 말 가동 컴퓨팅 용량은 5GW보다 10GW에 가까운 수준 예상
: 전력, 냉각, 전기설비 기준으로 2027년 말 최대 20GW 규모의 프로젝트 파이프라인을 추진하고 있으며, 일부 지연을 감안해도 발전소 단계에서 약 15GW에 근접할 것으로 예상
: GPU보다 전력과 냉각 인프라를 선제적으로 더 많이 확보해, 향후 GPU 공급이 늘어날 때 즉시 설치할 수 있는 구조를 구축할 계획
: 향후 AI 인프라는 NVIDIA만을 기반으로 구축하기로 결정했으며, Rubin 아키텍처를 최고의 AI 컴퓨팅 아키텍처로 평가
: NVIDIA와 긴밀한 협력 관계를 강조하며, ’27년 GPU 공급량의 상당한 비중을 확보할 것으로 기대
: StarMind AI 위성용으로 개발 중인 최적화된 Vera Rubin, NVL72 컴퓨터 설계를 우주뿐 아니라 지상 데이터센터에도 적용할 계획
: 기존 NVL72 랙보다 더 단순하고 저렴하며 효율적인 구조가 될 것으로 기대
: 2분기 전사 CapEx는 184억달러, 이 가운데 158억달러가 AI 컴퓨팅 인프라에 투입. 향후 두 분기 CapEx도 2분기와 유사한 수준 예상
: AI 컴퓨팅 신규 투자에 대한 회수기간(Payback)이 1년 미만
: 컴퓨팅 CapEx의 수익화와 매출 전환이 매우 빨라, 자본 투자가 마치 매출원가 항목처럼 빠르게 회전
: 자본배분의 3대 우선순위 가운데 하나로 AI 컴퓨팅 인프라를 제시하며 공격적인 투자를 지속할 계획
: AI 사업부문 2분기 매출은 26억달러로 전분기 대비 213%, 전년 대비 247% 증가. 신규 클라우드 서비스 계약 초기 가동으로 2분기에 16억달러의 AI 인프라 매출 추가 발생
: 3분기 초 몇 주 동안 추가로 67억달러 규모(6개월)의 클라우드 서비스 계약을 체결했으며, 10월부터 매출 인식을 시작할 예정
: 신규 호스팅 계약은 가용 컴퓨팅 용량을 수익화하면서 높은 증분 EBITDA 마진 창출. AI 사업부문 조정 EBITDA는 11억달러 흑자로 전환했으며, 사업부문 손실은 13억달러로 축소
: 장기적으로 전체 컴퓨팅 가운데 Grok 학습에는 약 10%만 사용할 계획. 나머지 대부분은 추론에 사용하거나, 제3자에게 훈련·추론 컴퓨팅으로 임대할 계획
: AI 컴퓨팅 시장의 현재 핵심 공급 제약 요인으로 메모리를 지목. 메모리 생산량은 연간 약 20% 증가하고 있지만 AI 수요는 연간 200% 이상 증가하고 있다고 평가
: 공급보다 수요 증가 속도가 훨씬 빠르기 때문에 AI 컴퓨팅 가격은 하락하기보다 상승할 가능성이 높음
: Rubin 기준 와트당 수익화 가능성을 30~50달러로 추정. AI 모델 효율이 빠르게 개선되면서 와트당 지능과 와트당 유용성이 지속적으로 향상
: 향후에는 H100 같은 기존 세대 GPU도 인간 엔지니어 수준의 유용한 AI를 제공할 수 있을 가능성 존재
: Grok 4.5 출시 이후 기업 고객 반응이 긍정적이었으며, 출시 직후 토큰 소비량이 3배 증가
: Grok 4.6은 다음 주, Grok 4.7은 3~4주 후 출시를 예상하며 AI 개발 속도는 더욱 빨라질 것
: 연말 출시 예정인 Grok 5에는 SpaceX가 지난 25년간 생성한 전체 데이터를 학습에 포함해, Grok을 압도적으로 뛰어난 엔지니어로 만들겠다는 목표
: Cursor 인수는 곧 완료될 것으로 예상하며, 인수 후 양사의 엔지니어링을 통합하고 결합된 영업 역량을 활용할 계획
: 2026년 12월 기준 ARR 1,000억달러 이상 예상. 현재 추가 계약을 체결하지 않아도 1,000억달러 ARR 달성이 가능하며, 실제로는 이를 상회할 가능성이 높음
: 세 사업부문이 모두 ARR 성장에 기여하지만, 가장 큰 기여 부문은 AI 클라우드 서비스이며 자체 Grok 모델과 Cursor도 추가 기여할 것
: 실제 연간 매출 1조달러 달성 목표 시점을 2031년에서 2030년으로 앞당겼으며, 2029년 달성 가능성도 언급
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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샘 올트먼, 2년 전 비판론자에 대한 답변 “결국 해냈다”
: 2024년 Ed Zitron이 주장한 오픈AI의 생존 조건
- 마이크로소프트와 복잡한 관계의 성공적 관리
- 역사상 최대 규모의 자금 조달
- GPT 운영 비용을 수천 퍼센트 절감할 기술 혁신
- 상상하지 못하는 새로운 AI 활용 사례 창출
- 사용 사례가 막대한 AI 인프라 투자를 정당화할 만큼 새로운 산업과 일자리 창출
: 이후 오픈AI는 마이크로소프트와 협력을 유지하며 인프라 다변화, 사상 최대 규모 자금 조달 추진, 컴팩션, MoE, 캐시 최적화 등을 통한 모델 추론 비용 감축 성공
: 또한 Codex, 장기 실행 에이전트, 기업 업무 자동화 등 새로운 AI 활용 사례 확대. 당시 비판론자가 제시했던 핵심 생존 조건들을 상당 부분 현실화
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
나는 비관론자가 되어 왜 안 될지를 계속 이야기하기보다는, 낙관론자가 되어 열심히 노력하는 편을 선택하겠다. 물론 그 길이 훨씬 어렵고, 실패할 가능성이 가장 크다.
하지만 사람들이 도전하지 않으면 사회는 앞으로 나아가지 못한다. “절대 안 된다”는 글을 아무리 많이 써도 세상은 발전하지 않는다.
: 2024년 Ed Zitron이 주장한 오픈AI의 생존 조건
- 마이크로소프트와 복잡한 관계의 성공적 관리
- 역사상 최대 규모의 자금 조달
- GPT 운영 비용을 수천 퍼센트 절감할 기술 혁신
- 상상하지 못하는 새로운 AI 활용 사례 창출
- 사용 사례가 막대한 AI 인프라 투자를 정당화할 만큼 새로운 산업과 일자리 창출
: 이후 오픈AI는 마이크로소프트와 협력을 유지하며 인프라 다변화, 사상 최대 규모 자금 조달 추진, 컴팩션, MoE, 캐시 최적화 등을 통한 모델 추론 비용 감축 성공
: 또한 Codex, 장기 실행 에이전트, 기업 업무 자동화 등 새로운 AI 활용 사례 확대. 당시 비판론자가 제시했던 핵심 생존 조건들을 상당 부분 현실화
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
구글, 앤스로픽의 1.6GW 텍사스 데이터센터에 금융 보증 제공 및 개발사 대출 협상 : 모건스탠리 주도 은행 컨소시엄은 앤스로픽 전용 데이터센터와 발전소 건설을 위해 개발사 넥서스 데이터 센터(Nexus Data Centers)에 대한 150억 달러 대출의 막바지 협상 진행 중 : 금융 패키지는 140억 달러 규모 브리지론과 회전신용한도로 구성. 구글은 보증 제공 대가로 데이터센터 및 발전 프로젝트 지분 약 20%를 확보할 전망 : 구글은 앤스로픽이…
월가, 앤스로픽 데이터센터 대출 채권시장으로 이전 추진
: 모건스탠리 주도 은행 컨소시엄은 앤스로픽 전용 1.6GW 텍사스 데이터센터 개발사인 넥서스 데이터센터(Nexus Data Centers)에 제공하는 150억달러 건설대출을 자금 집행과 동시에 채권시장으로 이전(offload)하는 방안 추진
: 대출은 공정 진행에 따라 단계적으로 인출되는 딜레이드 드로(Delayed Draw) 구조로, 은행들은 각 인출분을 여러 차례의 하이일드 채권 발행으로 리파이낸싱. 일부는 레버리지론 시장에서도 재조달하는 방안 검토
: 구글이 앤스로픽의 임대료와 전력대금 지급을 보증하지만, 보증은 데이터센터 완공 이후 실질적으로 효력이 발생하기 때문에 공사 지연, 비용 초과 등의 위험은 초기 채권 투자자가 부담
: 이에 따라 채권은 구글의 지원에도 불구하고 투기등급(High Yield)을 받을 가능성이 있으며, 투자자는 데이터센터뿐 아니라 자체 천연가스 발전소가 포함된 복합 프로젝트의 개발 위험도 함께 부담
: AI 인프라 투자 규모 급증에 따라 기존 은행 중심의 프로젝트 금융만으로는 자금 수요를 감당하기 어려워졌고, 은행들은 AI 데이터센터 대출을 장기간 보유하지 않고 자본시장으로 이전해 자본 회수 후 신규 프로젝트 금융에 재투입하는 전략 확대
: 오라클 관련 500억달러 이상 데이터센터 건설대출도 유사한 방식으로 이전을 추진 중
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 모건스탠리 주도 은행 컨소시엄은 앤스로픽 전용 1.6GW 텍사스 데이터센터 개발사인 넥서스 데이터센터(Nexus Data Centers)에 제공하는 150억달러 건설대출을 자금 집행과 동시에 채권시장으로 이전(offload)하는 방안 추진
: 대출은 공정 진행에 따라 단계적으로 인출되는 딜레이드 드로(Delayed Draw) 구조로, 은행들은 각 인출분을 여러 차례의 하이일드 채권 발행으로 리파이낸싱. 일부는 레버리지론 시장에서도 재조달하는 방안 검토
: 구글이 앤스로픽의 임대료와 전력대금 지급을 보증하지만, 보증은 데이터센터 완공 이후 실질적으로 효력이 발생하기 때문에 공사 지연, 비용 초과 등의 위험은 초기 채권 투자자가 부담
: 이에 따라 채권은 구글의 지원에도 불구하고 투기등급(High Yield)을 받을 가능성이 있으며, 투자자는 데이터센터뿐 아니라 자체 천연가스 발전소가 포함된 복합 프로젝트의 개발 위험도 함께 부담
: AI 인프라 투자 규모 급증에 따라 기존 은행 중심의 프로젝트 금융만으로는 자금 수요를 감당하기 어려워졌고, 은행들은 AI 데이터센터 대출을 장기간 보유하지 않고 자본시장으로 이전해 자본 회수 후 신규 프로젝트 금융에 재투입하는 전략 확대
: 오라클 관련 500억달러 이상 데이터센터 건설대출도 유사한 방식으로 이전을 추진 중
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
오픈AI, Codex & 챗GPT Work WAU 1,000만 명 10M! Codex와 ChatGPT Work 유료 사용자의 새로운 하루가 시작됩니다. 다음 1시간 내에 사용량 한도가 초기화됩니다. 즐기세요. ■ Codex & 챗GPT Work WAU <Codex 단독> 연초 50만 명 → 2월 초 100만 명 → 3월 초 200만 명 → 4/7 300만 명 → 4/21 400만 명 → 5/30 500만 명 → 7/9 GPT-5.6 정식 출시…
오픈AI, Codex & ChatGPT Work WAU 1,100만 명 (한참 전에) 돌파
→ 아니 리셋 안해?!
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(유저 11M 돌파 질문에 대해)
이미 한참 지났습니다. 근데 우리는 10M에서 발표를 그만뒀어요
→ 아니 리셋 안해?!
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Forwarded from [삼성 박준규] 글로벌 우주항공/방산
스페이스X (SPCX US) 실적 발표 - 성장은 증명, Capex 회수는 물음표
안녕하세요, 삼성증권 박준규입니다.
스페이스X (SPCX US)가 상장 후 처음으로 실적을 발표했습니다.
대부분의 지표가 컨센서스를 상회하는 실적 서프라이즈를 기록했으나, 대규모 Capex 지출이 동반됨에 따라 향후 회수에 대한 우려도 같이 발생한 실적이었습니다.
실적 발표 직후 스페이스X 시간외 주가는 약 7% 하락하고 있습니다.
■ 분기 실적 정리
2분기 주요 실적 지표는 아래와 같습니다.
매출: 78.1억 달러 (+91.9% y-y, 컨센서스 14.5% 상회)
영업손실: 1.4억 달러 (vs 컨센서스 -14.5억 달러)
영업이익률: -1.8% (+220 bps y-y)
EPS: -0.09 달러 (vs 컨센서스 -0.22 달러)
수주잔고: 474.6억 달러
*Factset 컨센서스 기준
매출과 EPS가 컨센서스를 대폭 상회했습니다.
이는 전 부문의 매출과 수익성이 개선된 가운데, AI 사업부문 특히 CSA 관련 매출이 크게 증가한 점에 기인하는 것으로 생각됩니다.
■ 사업부문별 실적 요약
Space, Connectivity, AI 사업부문별 실적 요약입니다.
Space 사업부문은 대형 위성 발사 및 고객 믹스 개선으로 분기 매출이 29.0% y-y 성장한 9.6억 달러를 기록했으며, 매출총이익률도 10.0%p y-y 개선된 65.8%를 기록했습니다.
다만, 스타십 시험 발사 빈도 증가로 하반기 연구개발비용 부담이 증가할 것으로 예상되며 이에 따라 하반기 영업마진이 일부 훼손될 전망입니다.
참고로, 경영진은 8월 말에 스타십 14차 시험발사를 진행하려고 논의 중이며, 해당 시험 발사에서 2단의 발사대 회수에 도전할 것이라고 발표했습니다.
Connectivity 사업부문은 B2C와 B2B/B2G향 매출이 고르게 성장하며 분기 매출이 65.8% y-y 고성장한 42.9억 달러를 기록했습니다.
경영진은 컨퍼런스 콜 도중 스타링크 V3 위성의 수익화가 내년 2분기부터 가능할 것으로 전망했으며, V3 위성 기반 서비스가 본격화하는 시점부터 B2B/B2G 매출 성장이 가속화될 것이라고 전망했습니다.
참고로, B2B/B2G 매출은 인프라 교체비용이 높아 가격 탄력성과 고객 이탈율이 낮은 고수익성 사업입니다.
AI 사업부문은 앞서 언급한 컴퓨팅 임대 사업, 즉 CSA 관련 매출이 큰 폭으로 증가함에 따라 분기 매출이 247.5% y-y 급증한 25.6억 달러를 기록했습니다.
CSA 매출의 증가는 수익성 관점에서도 긍정적인데요, 이는 이미 완공된 데이터센터의 컴퓨팅을 임대해 사용하는 CSA 구조상 추가적인 비용 투입이 제한적이기 때문입니다.
경영진은 올해 연말까지 2GW, 내년 말까지 10GW에 근접한 컴퓨팅 파워를 확보할 것을 목표로 제시했는데요,
최근 컴퓨팅 파워 관련 수요가 급증하며 관련 Capex를 1년 내 회수할 수 있다는 자신감을 내비쳤습니다.
■ Capex 회수는 물음표
전 사업부문에 걸쳐 매출 성장과 수익성 개선을 증명한 점은 긍정적입니다.
다만, 분기 Capex가 183.7억 달러로 시장 예상치를 크게 상회하면서 투심이 악화된 것으로 생각됩니다.
이와 같은 우려를 해소하기 위해 경영진은 최근 컴퓨팅 임대 사업 환경에 대한 부연 설명을 제공했는데요,
신규로 체결되는 컴퓨트 임대 계약은 스페이스X에 더욱 유리하게 진행되고 있으며,
7월 중에만 67억 달러 규모의 6개월 단기 CSA 계약을 체결했다고 발표했습니다.
또한, 이와 같은 환경이 지속됨에 따라 Capex를 1년 내에 회수할 수 있다고 발언했으며,
12월 매출 기준 ARR 1,000억 달러를 달성할 수 있다는 자신감을 피력했습니다.
스페이스X의 CSA 매출이 3분기와 4분기에 각각 76억 달러, 120억 달러 인식되는 것이 확정된 상황인 만큼,
Capex 회수 관련 우려는 일부 해소될 수 있는 건 사실입니다.
그러나 앞으로 스페이스X가 추가적으로 지출해야 하는 Terafab, Gigasat, 스타십 발사대 관련 비용에 대한 언급은 제한적이었다는 점에서 Capex 회수 우려가 전부 해소되었다고 볼 수도 없습니다.
■ 주가는 12월까지 변동성 지속
이번 실적 발표를 계기로 스페이스X의 락업 해제 물량이 시장에 나올 예정입니다.
이번주 내로 전체 락업 물량의 20%가 해제될 수 있으며 유통 주식 비중은 현재의 5% 내외에서 12% 내외까지 증가할 것으로 보도되고 있습니다.
또한, 전체 락업 물량이 해제되는 12월까지 단계적으로 락업 물량이 해제되기 때문에 12월 중순까지는 주가 변동성이 지속될 것으로 생각됩니다.
보다 자세한 내용은 아래 보고서 링크를 참조해주시기 바랍니다.
보고서 링크: https://bit.ly/4gbFQQN
(8/5 발간자료)
안녕하세요, 삼성증권 박준규입니다.
스페이스X (SPCX US)가 상장 후 처음으로 실적을 발표했습니다.
대부분의 지표가 컨센서스를 상회하는 실적 서프라이즈를 기록했으나, 대규모 Capex 지출이 동반됨에 따라 향후 회수에 대한 우려도 같이 발생한 실적이었습니다.
실적 발표 직후 스페이스X 시간외 주가는 약 7% 하락하고 있습니다.
■ 분기 실적 정리
2분기 주요 실적 지표는 아래와 같습니다.
매출: 78.1억 달러 (+91.9% y-y, 컨센서스 14.5% 상회)
영업손실: 1.4억 달러 (vs 컨센서스 -14.5억 달러)
영업이익률: -1.8% (+220 bps y-y)
EPS: -0.09 달러 (vs 컨센서스 -0.22 달러)
수주잔고: 474.6억 달러
*Factset 컨센서스 기준
매출과 EPS가 컨센서스를 대폭 상회했습니다.
이는 전 부문의 매출과 수익성이 개선된 가운데, AI 사업부문 특히 CSA 관련 매출이 크게 증가한 점에 기인하는 것으로 생각됩니다.
■ 사업부문별 실적 요약
Space, Connectivity, AI 사업부문별 실적 요약입니다.
Space 사업부문은 대형 위성 발사 및 고객 믹스 개선으로 분기 매출이 29.0% y-y 성장한 9.6억 달러를 기록했으며, 매출총이익률도 10.0%p y-y 개선된 65.8%를 기록했습니다.
다만, 스타십 시험 발사 빈도 증가로 하반기 연구개발비용 부담이 증가할 것으로 예상되며 이에 따라 하반기 영업마진이 일부 훼손될 전망입니다.
참고로, 경영진은 8월 말에 스타십 14차 시험발사를 진행하려고 논의 중이며, 해당 시험 발사에서 2단의 발사대 회수에 도전할 것이라고 발표했습니다.
Connectivity 사업부문은 B2C와 B2B/B2G향 매출이 고르게 성장하며 분기 매출이 65.8% y-y 고성장한 42.9억 달러를 기록했습니다.
경영진은 컨퍼런스 콜 도중 스타링크 V3 위성의 수익화가 내년 2분기부터 가능할 것으로 전망했으며, V3 위성 기반 서비스가 본격화하는 시점부터 B2B/B2G 매출 성장이 가속화될 것이라고 전망했습니다.
참고로, B2B/B2G 매출은 인프라 교체비용이 높아 가격 탄력성과 고객 이탈율이 낮은 고수익성 사업입니다.
AI 사업부문은 앞서 언급한 컴퓨팅 임대 사업, 즉 CSA 관련 매출이 큰 폭으로 증가함에 따라 분기 매출이 247.5% y-y 급증한 25.6억 달러를 기록했습니다.
CSA 매출의 증가는 수익성 관점에서도 긍정적인데요, 이는 이미 완공된 데이터센터의 컴퓨팅을 임대해 사용하는 CSA 구조상 추가적인 비용 투입이 제한적이기 때문입니다.
경영진은 올해 연말까지 2GW, 내년 말까지 10GW에 근접한 컴퓨팅 파워를 확보할 것을 목표로 제시했는데요,
최근 컴퓨팅 파워 관련 수요가 급증하며 관련 Capex를 1년 내 회수할 수 있다는 자신감을 내비쳤습니다.
■ Capex 회수는 물음표
전 사업부문에 걸쳐 매출 성장과 수익성 개선을 증명한 점은 긍정적입니다.
다만, 분기 Capex가 183.7억 달러로 시장 예상치를 크게 상회하면서 투심이 악화된 것으로 생각됩니다.
이와 같은 우려를 해소하기 위해 경영진은 최근 컴퓨팅 임대 사업 환경에 대한 부연 설명을 제공했는데요,
신규로 체결되는 컴퓨트 임대 계약은 스페이스X에 더욱 유리하게 진행되고 있으며,
7월 중에만 67억 달러 규모의 6개월 단기 CSA 계약을 체결했다고 발표했습니다.
또한, 이와 같은 환경이 지속됨에 따라 Capex를 1년 내에 회수할 수 있다고 발언했으며,
12월 매출 기준 ARR 1,000억 달러를 달성할 수 있다는 자신감을 피력했습니다.
스페이스X의 CSA 매출이 3분기와 4분기에 각각 76억 달러, 120억 달러 인식되는 것이 확정된 상황인 만큼,
Capex 회수 관련 우려는 일부 해소될 수 있는 건 사실입니다.
그러나 앞으로 스페이스X가 추가적으로 지출해야 하는 Terafab, Gigasat, 스타십 발사대 관련 비용에 대한 언급은 제한적이었다는 점에서 Capex 회수 우려가 전부 해소되었다고 볼 수도 없습니다.
■ 주가는 12월까지 변동성 지속
이번 실적 발표를 계기로 스페이스X의 락업 해제 물량이 시장에 나올 예정입니다.
이번주 내로 전체 락업 물량의 20%가 해제될 수 있으며 유통 주식 비중은 현재의 5% 내외에서 12% 내외까지 증가할 것으로 보도되고 있습니다.
또한, 전체 락업 물량이 해제되는 12월까지 단계적으로 락업 물량이 해제되기 때문에 12월 중순까지는 주가 변동성이 지속될 것으로 생각됩니다.
보다 자세한 내용은 아래 보고서 링크를 참조해주시기 바랍니다.
보고서 링크: https://bit.ly/4gbFQQN
(8/5 발간자료)
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구글, 앤스로픽용 2,000억 달러 규모 AI 인프라 금융 생태계 구축
: 구글은 앤스로픽에 공급할 4.5GW TPU 인프라 구축을 위해 브로드컴, 모건스탠리, 아폴로, 블랙스톤 등과 협력해 2,000억달러 규모 AI 인프라 금융 생태계 구축
: 약 1,600억달러(80%)는 TPU, 나머지는 데이터센터 및 전력 인프라 투입 구조
: 구글은 TPU를 직접 보유하는 대신 브로드컴에 판매 → 브로드컴은 모건스탠리가 설계한 SPV(Compute SPV)를 통해 사모신용 투자자들로부터 자금 조달 → SPV가 TPU를 매입한 뒤 앤스로픽에 장기 리스하는 벤더 파이낸싱 구조
: 첫 번째 거래에서 SPV는 100만 개 TPU(1GW)를 350억달러에 매입, 아폴로와 블랙스톤이 부채 공급
: 브로드컴은 300억 달러 규모 잔존가치 보증을 제공. 앤스로픽이 리스료를 지급하지 못할 경우 상위 채권 투자자 손실 보전
: 올해 4월 구글은 앤스로픽 배치를 위해 3.5GW TPU의 브로드컴추가 판매 합의. 브로드컴 공시의 1,280억달러 구매 약정 대부분이 해당 TPU 공급 계약 관련
: 데이터센터 측에서는 앤스로픽의 임대료 지급 보증 방식으로 금융 지원
: TeraWulf, Cipher Digital, Hut 8 등 암호화폐 채굴업체들의 유휴 전력을 활용해 AI 데이터센터를 구축하고, 모건스탠리가 이를 기반으로 건설금융 조달
: 현재까지 10개 프로젝트(2.4GW)에 대해 데이터센터 임대료 보증. 438억 달러의 잠재 보증 의무 부담. 필요 시 구글이 직접 임대계약을 인수해 시설 사용 권리 확보
: 구글의 신용도를 활용한 금융 구조 덕분에 지원 데이터센터의 평균 차입금리는 7.1%, 엔비디아 기반 네오클라우드 사업자 9.3% 보다 크게 낮은 수준
: 구글(데이터센터 보증), 브로드컴(AI 칩 구매, 잔존가치 보증), 월가(사모신용 자금 공급)가 각자의 재무제표를 활용해 AI 인프라를 공동 구축하는 새로운 금융 모델
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: 구글은 앤스로픽에 공급할 4.5GW TPU 인프라 구축을 위해 브로드컴, 모건스탠리, 아폴로, 블랙스톤 등과 협력해 2,000억달러 규모 AI 인프라 금융 생태계 구축
: 약 1,600억달러(80%)는 TPU, 나머지는 데이터센터 및 전력 인프라 투입 구조
: 구글은 TPU를 직접 보유하는 대신 브로드컴에 판매 → 브로드컴은 모건스탠리가 설계한 SPV(Compute SPV)를 통해 사모신용 투자자들로부터 자금 조달 → SPV가 TPU를 매입한 뒤 앤스로픽에 장기 리스하는 벤더 파이낸싱 구조
: 첫 번째 거래에서 SPV는 100만 개 TPU(1GW)를 350억달러에 매입, 아폴로와 블랙스톤이 부채 공급
: 브로드컴은 300억 달러 규모 잔존가치 보증을 제공. 앤스로픽이 리스료를 지급하지 못할 경우 상위 채권 투자자 손실 보전
: 올해 4월 구글은 앤스로픽 배치를 위해 3.5GW TPU의 브로드컴추가 판매 합의. 브로드컴 공시의 1,280억달러 구매 약정 대부분이 해당 TPU 공급 계약 관련
: 데이터센터 측에서는 앤스로픽의 임대료 지급 보증 방식으로 금융 지원
: TeraWulf, Cipher Digital, Hut 8 등 암호화폐 채굴업체들의 유휴 전력을 활용해 AI 데이터센터를 구축하고, 모건스탠리가 이를 기반으로 건설금융 조달
: 현재까지 10개 프로젝트(2.4GW)에 대해 데이터센터 임대료 보증. 438억 달러의 잠재 보증 의무 부담. 필요 시 구글이 직접 임대계약을 인수해 시설 사용 권리 확보
: 구글의 신용도를 활용한 금융 구조 덕분에 지원 데이터센터의 평균 차입금리는 7.1%, 엔비디아 기반 네오클라우드 사업자 9.3% 보다 크게 낮은 수준
: 구글(데이터센터 보증), 브로드컴(AI 칩 구매, 잔존가치 보증), 월가(사모신용 자금 공급)가 각자의 재무제표를 활용해 AI 인프라를 공동 구축하는 새로운 금융 모델
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코어위브, 솔리다임과 다년간 SSD 공급 계약 체결
: 코어위브는 엔터프라이즈 SSD 전문기업 솔리다임(Solidigm)과 다년간 전략적 공급 계약을 체결하고, AI 클라우드 플랫폼에 필요한 엔터프라이즈 SSD를 우선 공급받을 수 있는 권리(Priority Allocation) 확보
: AI 인프라는 GPU뿐 아니라 컴퓨팅·네트워크·스토리지·소프트웨어가 함께 확장되는 통합 스택이 중요해지고 있으며, 스토리지가 AI 인프라 구축의 핵심 병목으로 부상함에 따라 장기 공급망을 선제적으로 확보
: 이번 계약을 통해 고객들의 AI 워크로드 증가에 맞춰 스토리지 용량을 안정적으로 확대할 수 있게 되었으며, 고객은 인프라 조달보다 AI 개발과 서비스 운영에 집중할 수 있는 환경을 제공
: 솔리다임은 장기 공급 계약이 향후 AI 인프라 시장에서 중요한 경쟁력이 될 것이라며, 이번 계약은 코어위브의 성장성과 풀스택 AI 클라우드 사업자로서의 경쟁력에 대한 신뢰를 반영한다고 평가
https://investors.coreweave.com/news/news-details/2026/CoreWeave-Signs-Multi-Year-Agreement-With-Solidigm-to-Strengthen-Its-Integrated-AI-Cloud-Platform
: 코어위브는 엔터프라이즈 SSD 전문기업 솔리다임(Solidigm)과 다년간 전략적 공급 계약을 체결하고, AI 클라우드 플랫폼에 필요한 엔터프라이즈 SSD를 우선 공급받을 수 있는 권리(Priority Allocation) 확보
: AI 인프라는 GPU뿐 아니라 컴퓨팅·네트워크·스토리지·소프트웨어가 함께 확장되는 통합 스택이 중요해지고 있으며, 스토리지가 AI 인프라 구축의 핵심 병목으로 부상함에 따라 장기 공급망을 선제적으로 확보
: 이번 계약을 통해 고객들의 AI 워크로드 증가에 맞춰 스토리지 용량을 안정적으로 확대할 수 있게 되었으며, 고객은 인프라 조달보다 AI 개발과 서비스 운영에 집중할 수 있는 환경을 제공
: 솔리다임은 장기 공급 계약이 향후 AI 인프라 시장에서 중요한 경쟁력이 될 것이라며, 이번 계약은 코어위브의 성장성과 풀스택 AI 클라우드 사업자로서의 경쟁력에 대한 신뢰를 반영한다고 평가
https://investors.coreweave.com/news/news-details/2026/CoreWeave-Signs-Multi-Year-Agreement-With-Solidigm-to-Strengthen-Its-Integrated-AI-Cloud-Platform
Coreweave
CoreWeave Signs Multi-Year Agreement With Solidigm to Strengthen Its Integrated AI Cloud Platform
Agreement secures dedicated enterprise storage capacity, supporting long-term growth as customers scale their AI workloads on CoreWeave’s full-stack platform CoreWeave , Inc. (Nasdaq: CRWV), The Essential Cloud for AI™, today announced a multi-year strategic…
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
앤스로픽, 삼성전자와 자체 AI 칩 개발 논의 보도 : 앤스로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며, 생산 파트너로 삼성전자와 협의 중인 것으로 보도. 2나노 공정과 첨단 패키징 기술 활용 검토 : 다만 아직 칩의 역할과 성능을 정의하는 초기 단계로, 상세 설계와 생산은 시작되지 않음. 프로젝트가 중단돼 자체 칩 개발이 이뤄지지 않을 가능성도 존재 : 앤스로픽은 최근 오픈AI 맞춤형 칩 개발팀 초기 멤버인 클라이브 찬을 영입하는 등…
앤스로픽, 자체 AI 칩 개발 조직 공식 출범 확인
: 앤스로픽은 Claude를 위한 자체 AI 반도체(Custom Silicon) 개발 조직 구축 공식 확인
: AI 모델, 칩 아키텍처, 시스템 소프트웨어를 함께 설계하는 HW/SW 공동 최적화(Co-design) 전략을 추진하며, Claude 성능과 효율 개선이 목표
: 자체 칩을 개발하더라도 Google TPU, AWS AI칩, NVIDIA GPU, AMD GPU를 함께 사용하는 멀티칩 전략을 유지할 계획
: 공개 채용을 통해 RTL 설계, 검증, Physical Design, SoC 개발 등 반도체 전 분야 엔지니어를 모집 중이며, 실리콘 테이프아웃과 제품 출시 경험을 요구
: 해당 엔지니어 직무의 연봉은 32만-48.5만 달러로 제시. 제조 파트너는 공개되지 않음
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: 앤스로픽은 Claude를 위한 자체 AI 반도체(Custom Silicon) 개발 조직 구축 공식 확인
: AI 모델, 칩 아키텍처, 시스템 소프트웨어를 함께 설계하는 HW/SW 공동 최적화(Co-design) 전략을 추진하며, Claude 성능과 효율 개선이 목표
: 자체 칩을 개발하더라도 Google TPU, AWS AI칩, NVIDIA GPU, AMD GPU를 함께 사용하는 멀티칩 전략을 유지할 계획
: 공개 채용을 통해 RTL 설계, 검증, Physical Design, SoC 개발 등 반도체 전 분야 엔지니어를 모집 중이며, 실리콘 테이프아웃과 제품 출시 경험을 요구
: 해당 엔지니어 직무의 연봉은 32만-48.5만 달러로 제시. 제조 파트너는 공개되지 않음
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
바이트댄스, AI 중심 조직 개편 단행. AI ARR 40억달러로 중국 선두 : 바이트댄스는 기업용 협업 플랫폼 Lark(Feishu) 조직을 AI 사업 중심으로 재편. AI 제품 경쟁력과 기업 고객 대응 역량 강화를 위한 조치 : 제품 조직은 AI 챗봇 Doubao, 영업, 고객지원 조직은 클라우드 사업부 Volcano Engine, 개발, 인프라 조직은 AI 애플리케이션 사업부 Flow로 각각 통합 : 통합 후 Doubao 제품 조직은 기존 책임자…
바이트댄스, 정치 및 규제 리스크 고려해 AI 모델 증류 전략 배제
: 바이트댄스 창업자 장이밍은 내부 AI 조직(Seed) 회의에서 단기적으로 경쟁사에 뒤처지더라도 미국 프런티어 모델 증류를 AI 개발의 지름길로 사용하지 않겠다고 밝힘. 장기 목표를 위해 단기 성과를 희생할 의사가 있다고 강조
: 회사는 TikTok이 미국 정부의 국가안보 조사와 매각 압박을 받았던 경험을 고려해, 미국 모델을 증류할 경우 워싱턴의 추가 규제와 TikTok 사업에 대한 새로운 정치적 리스크를 초래할 수 있다고 판단
: 내부에서는 증류를 사용하지 않는 전략이 중국 내 경쟁사 대비 LLM 경쟁력이 뒤처진 원인이라는 의견이 지속적으로 제기. 올해 강력한 오픈소스 모델이 나올 때마다 증류 도입 논쟁 반복
: 또한 중국 주요 AI 기업 가운데 드물게 LLM을 대부분 비공개 모델로 운영하는 전략 유지
: 최신 LLM인 Seed 2.1 Pro는 Artificial Analysis 리더보드에 등록되지 않았고, Arena AI 웹 개발 코딩 리더보드에서는 19위에 머무르는 등 외부에서 모델 경쟁력을 평가하기 어려운 상황
: 반면 영상 생성 AI 분야에서는 Seedance 시리즈를 통해 글로벌 최고 수준의 경쟁력을 확보
: 트럼프 행정부와 앤스로픽은 딥시크, 문샷 AI, 미니맥스, Z AI, 알리바바 등이 미국 모델을 증류해 성능을 높였다고 주장해 왔지만, 바이트댄스에 대해서는 관련 의혹을 제기하지 않음
: 다만 업계에서는 중국 AI 모델의 성능 향상을 증류만으로 설명할 수는 없으며, 자체 기술 혁신도 중요한 역할을 했다고 평가
: 동시에 연구자들은 증류가 기존 프런티어 모델의 추론 과정을 학습함으로써 학습 시간과 컴퓨팅 비용을 크게 줄여주는 효과적인 개발 기법이라는 점에는 대체로 동의
→ 한번 크게 데여본 사람은 불을 더 조심하는 법
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 바이트댄스 창업자 장이밍은 내부 AI 조직(Seed) 회의에서 단기적으로 경쟁사에 뒤처지더라도 미국 프런티어 모델 증류를 AI 개발의 지름길로 사용하지 않겠다고 밝힘. 장기 목표를 위해 단기 성과를 희생할 의사가 있다고 강조
: 회사는 TikTok이 미국 정부의 국가안보 조사와 매각 압박을 받았던 경험을 고려해, 미국 모델을 증류할 경우 워싱턴의 추가 규제와 TikTok 사업에 대한 새로운 정치적 리스크를 초래할 수 있다고 판단
: 내부에서는 증류를 사용하지 않는 전략이 중국 내 경쟁사 대비 LLM 경쟁력이 뒤처진 원인이라는 의견이 지속적으로 제기. 올해 강력한 오픈소스 모델이 나올 때마다 증류 도입 논쟁 반복
: 또한 중국 주요 AI 기업 가운데 드물게 LLM을 대부분 비공개 모델로 운영하는 전략 유지
: 최신 LLM인 Seed 2.1 Pro는 Artificial Analysis 리더보드에 등록되지 않았고, Arena AI 웹 개발 코딩 리더보드에서는 19위에 머무르는 등 외부에서 모델 경쟁력을 평가하기 어려운 상황
: 반면 영상 생성 AI 분야에서는 Seedance 시리즈를 통해 글로벌 최고 수준의 경쟁력을 확보
: 트럼프 행정부와 앤스로픽은 딥시크, 문샷 AI, 미니맥스, Z AI, 알리바바 등이 미국 모델을 증류해 성능을 높였다고 주장해 왔지만, 바이트댄스에 대해서는 관련 의혹을 제기하지 않음
: 다만 업계에서는 중국 AI 모델의 성능 향상을 증류만으로 설명할 수는 없으며, 자체 기술 혁신도 중요한 역할을 했다고 평가
: 동시에 연구자들은 증류가 기존 프런티어 모델의 추론 과정을 학습함으로써 학습 시간과 컴퓨팅 비용을 크게 줄여주는 효과적인 개발 기법이라는 점에는 대체로 동의
→ 한번 크게 데여본 사람은 불을 더 조심하는 법
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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Forwarded from [삼성 문준호의 반도체를 전하다]
[삼성 문준호의 반.전] 샌디스크 실적/가이던스 요약
■ FY 4Q26 실적
- 매출액 89.65억 달러
: +372% y-y, +51% q-q
: 컨센서스 84.40억 달러 상회
- Datacenter 매출액 29.77억 달러
: +1,298% y-y, +103% q-q
: 컨센서스 26.28억 달러 상회
- Edge 매출액 54.32억 달러
: +392% y-y, +48% q-q
: 컨센서스 45.48억 달러 상회
- Consumer 매출액 5.56억 달러
: -5% y-y, -32% q-q
: 컨센서스 10.81억 달러 하회
- Non-GAAP 매출총이익률 84.6%
: 컨센서스 80.0% 상회
- Non-GAAP 영업이익률 79.2%
: 컨센서스 74.9% 상회
- Non-GAAP EPS 39.25 달러
: +13,434% y-y, +68% q-q
: 컨센서스 34.80 달러 상회
- 신규 고객과 체결한 NBM 3건과 기존 NBM 계약을 확대한 2건의 계약 체결
■ FY 1Q27 가이던스
- 매출액 103~108억 달러
: 중간값 기준, +357% y-y, +18% q-q
: 컨센서스 107.38억 달러 부합
- Non-GAAP 매출총이익률 83~85%
: 컨센서스 78.7% 상회
- Non-GAAP EPS 44~46 달러
: 중간값 기준, +3,619% y-y, +15% q-q
: 컨센서스 44.26 달러 부합
감사합니다.
■ FY 4Q26 실적
- 매출액 89.65억 달러
: +372% y-y, +51% q-q
: 컨센서스 84.40억 달러 상회
- Datacenter 매출액 29.77억 달러
: +1,298% y-y, +103% q-q
: 컨센서스 26.28억 달러 상회
- Edge 매출액 54.32억 달러
: +392% y-y, +48% q-q
: 컨센서스 45.48억 달러 상회
- Consumer 매출액 5.56억 달러
: -5% y-y, -32% q-q
: 컨센서스 10.81억 달러 하회
- Non-GAAP 매출총이익률 84.6%
: 컨센서스 80.0% 상회
- Non-GAAP 영업이익률 79.2%
: 컨센서스 74.9% 상회
- Non-GAAP EPS 39.25 달러
: +13,434% y-y, +68% q-q
: 컨센서스 34.80 달러 상회
- 신규 고객과 체결한 NBM 3건과 기존 NBM 계약을 확대한 2건의 계약 체결
■ FY 1Q27 가이던스
- 매출액 103~108억 달러
: 중간값 기준, +357% y-y, +18% q-q
: 컨센서스 107.38억 달러 부합
- Non-GAAP 매출총이익률 83~85%
: 컨센서스 78.7% 상회
- Non-GAAP EPS 44~46 달러
: 중간값 기준, +3,619% y-y, +15% q-q
: 컨센서스 44.26 달러 부합
감사합니다.
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구글, 딥마인드 경영진 개편 및 AGI 전략 강화
: 데미스 하사비스는 구글 딥마인드(DeepMind)의 일상 경영에서 물러나 의장과 알파뱃 수석과학자로 이동
: 순다르 피차이와 함께 글로벌 AGI 전략과 과학 분야에 집중하고, Isomorphic Labs 경영도 계속 담당
: 구글 딥마인드 CTO이자 구글 최고 AI 아키텍트인 코레이 카부크추오을루가 수석부사장으로 승진해 딥마인드의 실질적 운영 총괄. Gemini 모델 개발, 프런티어 AI 연구, Gemini 앱과 개발자 조직을 담당
: 하사비스는 AGI가 가까워졌다고 평가하며, 향후 역할을 AGI의 사회적 방향 설정과 AI를 활용한 신약 개발, 암 등 질병 치료에 집중하겠다고 설명
: 현재 Gemini 앱 월간 이용자는 9억5,000만 명 이상, Gemma 누적 다운로드는 9억 건 이상이며, Flash와 Cyber 모델 수요도 강하다고 강조. 차기 모델인 Gemini 4 개발도 언급
: 추가로 제프 딘과 산제이 게마와트는 구글을 떠나 머신러닝, 과학, 엔지니어링 연구를 위한 독립 공익법인(Discovery Loop) 설립. 구글은 창립 투자자이자 클라우드 파트너로 협력 지속
→ 이번 개편은 하사비스를 장기 AGI 전략과 과학 분야에 배치하고, 코레이에게 제품과 모델 개발의 실행 책임을 집중해 AI 개발 속도를 높이려는 조직 재편으로 해석
https://blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/next-chapter-ai-momentum/
: 데미스 하사비스는 구글 딥마인드(DeepMind)의 일상 경영에서 물러나 의장과 알파뱃 수석과학자로 이동
: 순다르 피차이와 함께 글로벌 AGI 전략과 과학 분야에 집중하고, Isomorphic Labs 경영도 계속 담당
: 구글 딥마인드 CTO이자 구글 최고 AI 아키텍트인 코레이 카부크추오을루가 수석부사장으로 승진해 딥마인드의 실질적 운영 총괄. Gemini 모델 개발, 프런티어 AI 연구, Gemini 앱과 개발자 조직을 담당
: 하사비스는 AGI가 가까워졌다고 평가하며, 향후 역할을 AGI의 사회적 방향 설정과 AI를 활용한 신약 개발, 암 등 질병 치료에 집중하겠다고 설명
: 현재 Gemini 앱 월간 이용자는 9억5,000만 명 이상, Gemma 누적 다운로드는 9억 건 이상이며, Flash와 Cyber 모델 수요도 강하다고 강조. 차기 모델인 Gemini 4 개발도 언급
: 추가로 제프 딘과 산제이 게마와트는 구글을 떠나 머신러닝, 과학, 엔지니어링 연구를 위한 독립 공익법인(Discovery Loop) 설립. 구글은 창립 투자자이자 클라우드 파트너로 협력 지속
→ 이번 개편은 하사비스를 장기 AGI 전략과 과학 분야에 배치하고, 코레이에게 제품과 모델 개발의 실행 책임을 집중해 AI 개발 속도를 높이려는 조직 재편으로 해석
https://blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/next-chapter-ai-momentum/
Google
The next chapter of our AI momentum
Today, Google and Alphabet CEO Sundar Pichai shared some changes with Google DeepMind teams.
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메타, AI 코딩 에이전트 Muse Code와 Muse Spark 1.2 발표
: 메타는 터미널 기반 AI 코딩 에이전트 Muse Code(베타)와 최신 코딩 모델 Muse Spark 1.2 발표
■ Muse Code
: 대규모 코드베이스에서 계획 수립, 코드 작성, 검증까지 수행하며 여러 개의 지속형 서브에이전트를 동시에 운용해 복잡한 소프트웨어 개발 작업 자동화
: Muse Code는 메인 에이전트와 세션 내내 유지되는 비동기 백그라운드 에이전트 구조 채택. 반복적 정보 수집을 줄이고 각 에이전트가 독립적으로 작업을 진행한 뒤 필요 시 메인 에이전트와 협업해 장시간, 다단계 작업의 효율성과 안정성 향상
: 모든 모델 호출, 툴 실행, 승인, 코드 수정 내역을 로컬 이벤트 로그에 기록하는 구조 적용. 실행 중단이나 시스템 장애가 발생해도 정확히 중단된 시점부터 작업을 재개할 수 있어 수시간~수일에 걸친 장기 작업 지원
: 기본 명령으로 /plan(승인 기반 작업 계획), /grill(계획 검증 및 스트레스 테스트), /goal(목표 달성까지 지속 수행)을 제공. 사용자가 MP4 영상을 입력하면 이를 분석해 웹페이지를 자동 생성하는 등 멀티스텝 개발 워크플로우도 지원
■ Muse Spark 1.2
: Muse Spark 1.2는 코드 생성, 복잡한 디버깅, 코드베이스 이해, End-to-End 개발 워크플로우를 중심으로 학습 연산량과 학습 환경 다양성을 크게 확대. 일반적인 에이전트 작업 성능도 유지
: Muse Spark 1.2는 Muse Code와 공동 학습(Co-training)을 통해 최적화. Goal Conditioning, Context Compaction, Subagent 운용, Harness Trajectory 등을 함께 학습해 실제 에이전트 환경에서 성능과 안정성을 높임
: 장기 실행 작업을 위해 저장소 전체 코드 생성, 대규모 프로젝트, 자동 연구(Auto-research) 등을 집중 학습. Planning, Goal Conditioning, Context Compaction을 활용해 수천 단계에 걸친 작업에서도 목표와 문맥을 유지하도록 설계
: 자기개선(Self-Improvement) 학습 루프 적용. Muse Spark 1.1이 복잡한 코딩 환경과 지시문을 생성하고, 모델이 후보 답안을 스스로 평가해 학습 데이터를 구축하는 방식으로 복잡한 지시 수행 능력 향상
: GPU 커널 최적화 사례에서는 최대 24시간, 1,000회 이상의 Tool Call을 수행하며 NVIDIA Hopper GPU용 KDA·MLA 커널을 반복적으로 작성·컴파일·프로파일링·최적화해 기준 구현 대비 지속적인 성능 향상을 달성
: Muse Spark 1.2는 Muse Code와 Meta Model API에서 즉시 사용할 수 있으며, 메타는 향후 더 강력한 모델과 새로운 Harness 기능을 순차적으로 공개할 예정
: Muse Spark 1.1과 가격 동일. 인풋 $1.25 및 아웃풋 $4.25/백만토큰
https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-code-and-muse-spark-1-2
: 메타는 터미널 기반 AI 코딩 에이전트 Muse Code(베타)와 최신 코딩 모델 Muse Spark 1.2 발표
■ Muse Code
: 대규모 코드베이스에서 계획 수립, 코드 작성, 검증까지 수행하며 여러 개의 지속형 서브에이전트를 동시에 운용해 복잡한 소프트웨어 개발 작업 자동화
: Muse Code는 메인 에이전트와 세션 내내 유지되는 비동기 백그라운드 에이전트 구조 채택. 반복적 정보 수집을 줄이고 각 에이전트가 독립적으로 작업을 진행한 뒤 필요 시 메인 에이전트와 협업해 장시간, 다단계 작업의 효율성과 안정성 향상
: 모든 모델 호출, 툴 실행, 승인, 코드 수정 내역을 로컬 이벤트 로그에 기록하는 구조 적용. 실행 중단이나 시스템 장애가 발생해도 정확히 중단된 시점부터 작업을 재개할 수 있어 수시간~수일에 걸친 장기 작업 지원
: 기본 명령으로 /plan(승인 기반 작업 계획), /grill(계획 검증 및 스트레스 테스트), /goal(목표 달성까지 지속 수행)을 제공. 사용자가 MP4 영상을 입력하면 이를 분석해 웹페이지를 자동 생성하는 등 멀티스텝 개발 워크플로우도 지원
■ Muse Spark 1.2
: Muse Spark 1.2는 코드 생성, 복잡한 디버깅, 코드베이스 이해, End-to-End 개발 워크플로우를 중심으로 학습 연산량과 학습 환경 다양성을 크게 확대. 일반적인 에이전트 작업 성능도 유지
: Muse Spark 1.2는 Muse Code와 공동 학습(Co-training)을 통해 최적화. Goal Conditioning, Context Compaction, Subagent 운용, Harness Trajectory 등을 함께 학습해 실제 에이전트 환경에서 성능과 안정성을 높임
: 장기 실행 작업을 위해 저장소 전체 코드 생성, 대규모 프로젝트, 자동 연구(Auto-research) 등을 집중 학습. Planning, Goal Conditioning, Context Compaction을 활용해 수천 단계에 걸친 작업에서도 목표와 문맥을 유지하도록 설계
: 자기개선(Self-Improvement) 학습 루프 적용. Muse Spark 1.1이 복잡한 코딩 환경과 지시문을 생성하고, 모델이 후보 답안을 스스로 평가해 학습 데이터를 구축하는 방식으로 복잡한 지시 수행 능력 향상
: GPU 커널 최적화 사례에서는 최대 24시간, 1,000회 이상의 Tool Call을 수행하며 NVIDIA Hopper GPU용 KDA·MLA 커널을 반복적으로 작성·컴파일·프로파일링·최적화해 기준 구현 대비 지속적인 성능 향상을 달성
: Muse Spark 1.2는 Muse Code와 Meta Model API에서 즉시 사용할 수 있으며, 메타는 향후 더 강력한 모델과 새로운 Harness 기능을 순차적으로 공개할 예정
: Muse Spark 1.1과 가격 동일. 인풋 $1.25 및 아웃풋 $4.25/백만토큰
https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-code-and-muse-spark-1-2
Meta AI Research
Introducing Muse Code and Muse Spark 1.2
Introducing Muse Code, a terminal coding agent powered by Muse Spark 1.2, with persistent background agents, repository-scale execution, and built-in verification.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
구글, 딥마인드 경영진 개편 및 AGI 전략 강화 : 데미스 하사비스는 구글 딥마인드(DeepMind)의 일상 경영에서 물러나 의장과 알파뱃 수석과학자로 이동 : 순다르 피차이와 함께 글로벌 AGI 전략과 과학 분야에 집중하고, Isomorphic Labs 경영도 계속 담당 : 구글 딥마인드 CTO이자 구글 최고 AI 아키텍트인 코레이 카부크추오을루가 수석부사장으로 승진해 딥마인드의 실질적 운영 총괄. Gemini 모델 개발, 프런티어 AI 연구,…
구글 딥마인드 조직 개편 관련 데미스 하사비스의 메시지
https://blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/next-chapter-ai-momentum
안녕하세요, 여러분.
우리는 인류 역사에서 결정적인 전환점에 도달했습니다.
저는 평생 AGI를 향해 노력해 왔으며, 이제 많은 여러분과 마찬가지로 AGI가 가까이 다가왔다고 느끼고 있습니다.
이 모든 일이 인류에게 긍정적인 방향으로 전개되고, 놀라운 발견과 경이로움으로 가득한 새로운 시대를 열 수 있도록 다음 단계들을 올바르게 진행하는 것이 매우 중요합니다.
이러한 상황을 고려해 저는 지금이 Google DeepMind의 일상적인 운영 책임을 내려놓을 적절한 시점이라고 결정했습니다. 이를 통해 더 큰 그림에 집중하고, 앞으로 다가올 미래가 최선의 방향으로 전개될 수 있도록 제가 할 수 있는 최대한의 영향력을 발휘할 시간과 여유를 확보하려 합니다.
저는 Google DeepMind 의장과 Alphabet 수석과학자라는 새로운 전략적 역할을 맡게 됩니다.
또한 코레이가 Google의 최고 AI 아키텍트 역할과 함께 Google DeepMind 수석부사장으로서 조직을 이끌게 됐다는 소식을 기쁘게 발표합니다.
코레이와 저는 DeepMind 설립 초기부터 13년 넘게 함께 일해 왔습니다. 그는 세계 최고 수준의 AI 전문가 중 한 명이며, 첫날부터 Google DeepMind의 사명을 적극적으로 추진해 왔습니다.
저는 코레이와 조시, 그리고 나머지 Google DeepMind 경영진이 Google 전반에서 최신 AI 기술의 발전을 계속 이끌어 나갈 것이라고 전적으로 신뢰합니다.
Gemini 모델은 이전부터 그랬던 것처럼 코레이와 각 부문 책임자들의 훌륭한 관리하에 있습니다. Gemini 4를 포함한 새로운 모델들에서 현재 확인되고 있는 놀라운 진전에 대해 매우 기대하고 있습니다.
새로운 역할에서 저는 AGI와 관련된 전략적이고 글로벌한 문제들을 다루기 위해 순다르와 계속 긴밀하게 협력할 것입니다. 또한 런던의 멋진 새 Platform 37 오피스를 기반으로 코레이, 조시와 Google DeepMind의 각 부문 책임자들에게 자문할 예정입니다.
이번 전환을 계기로 Isomorphic Labs에서의 역할에도 더욱 집중할 것입니다. 우리는 그곳에서 매우 빠르고 유망한 진전을 이루고 있으며, 우리의 사명을 더욱 빠르게 달성하기 위해 노력할 것입니다.
제가 여러 차례 강조했듯이, 저는 항상 AI의 가장 중요한 첫 번째 활용 분야가 인간의 건강을 개선하는 것이어야 한다고 믿어 왔습니다.
이제 AI가 전 세계에 명백하고 확실한 가치를 증명해야 할 때입니다. 암과 같은 질병을 마침내 치료하는 데 기여하는 것보다 AI의 가치를 더 잘 보여줄 방법이 어디 있겠습니까.
우리는 Google DeepMind에서 우리 조직의 성공을 오랫동안 뒷받침해 온 독창적인 문화를 구축했습니다.
오늘날 Google DeepMind가 거대한 성공을 거둘 수 있도록 지성과 헌신, 노력을 쏟아준 여러분 한 사람 한 사람에게 감사드립니다.
우리는 지금까지 달성한 놀라운 성과를 모두 매우 자랑스럽게 생각해야 합니다.
Google DeepMind는 Google의 AI 엔진룸으로 성장했습니다. Gemini는 AI Mode와 AI Overviews를 포함해 Google의 모든 서비스에서 유용한 경험을 제공하고 있으며, Gemini 앱의 월간 이용자 수는 9억5,000만 명을 넘어 빠르게 증가하고 있습니다.
우리의 기초 연구와 과학 연구 역시 계속해서 세계를 선도하고 있습니다.
저는 우리의 다음 장이 매우 기대되며, 최고의 순간은 아직 오지 않았다고 생각합니다.
사업적으로도 우리는 믿을 수 없을 정도로 강력한 위치에 있습니다.
우리는 완전한 풀스택을 보유한 유일한 기업이며, 인프라부터 클라우드, 프런티어 모델, AI 네이티브 애플리케이션에 이르기까지 모든 계층에서 세계 최고 수준의 역량을 갖추고 있습니다.
앞으로 시장을 선도하는 데 필요한 모든 요소를 보유하고 있으며, 저는 우리가 반드시 선두에 설 것이라고 굳게 믿습니다.
감사합니다.
https://blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/next-chapter-ai-momentum
Google
The next chapter of our AI momentum
Today, Google and Alphabet CEO Sundar Pichai shared some changes with Google DeepMind teams.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/8/6)
■ 메타, AI 코딩 에이전트 Muse Code와 신규 모델 Muse Spark 1.2 발표
■ 구글 딥마인드 조직 개편 발표. 하사비스는 딥마인드의 일상 경영에서 물러나 딥마인드 회장 역할과 장기 연구 전략에 집중. 딥마인드 CTO 코레이 카부크추오을루가 수석부사장으로 승진해 운영 총괄
■ 구글 수석과학자 제프 딘, 27년의 근무 경력을 끝으로 구글 퇴사 발표. 산제이 게마와트와 함께 Discovery Loop 설립
■ 구글, AI 코딩 스타트업 Mechanize와 15억 달러 이상 규모의 인재 영입 및 기술 라이선스 계약 협상
■ 코어위브, 솔리다임과 다년간의 SSD 공급 계약 체결
■ 앤스로픽, 자체 AI 칩 개발 조직 공식 출범 확인. HW/SW 공동 최적화 전략 추진
■ 마이크로소프트, FY26 오픈AI로부터 241억 달러 매출 기록
■ 세일즈포스, AI 및 핵심 제품 개발을 이끌어온 최고 엔지니어링 및 고객 성공 책임자 스리니 탈라프라다의 퇴사 발표
■ 바이트댄스, 정치 및 규제 리스크를 고려해 AI 모델 증류 전략 배제
■ 아폴로 글로벌 매니지먼트, 대규모 AI 인프라 금융 거래를 확대하기 위해 리드 레이먼을 AI 및 반도체 금융총괄로 선임
감사합니다.
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
■ 메타, AI 코딩 에이전트 Muse Code와 신규 모델 Muse Spark 1.2 발표
■ 구글 딥마인드 조직 개편 발표. 하사비스는 딥마인드의 일상 경영에서 물러나 딥마인드 회장 역할과 장기 연구 전략에 집중. 딥마인드 CTO 코레이 카부크추오을루가 수석부사장으로 승진해 운영 총괄
■ 구글 수석과학자 제프 딘, 27년의 근무 경력을 끝으로 구글 퇴사 발표. 산제이 게마와트와 함께 Discovery Loop 설립
■ 구글, AI 코딩 스타트업 Mechanize와 15억 달러 이상 규모의 인재 영입 및 기술 라이선스 계약 협상
■ 코어위브, 솔리다임과 다년간의 SSD 공급 계약 체결
■ 앤스로픽, 자체 AI 칩 개발 조직 공식 출범 확인. HW/SW 공동 최적화 전략 추진
■ 마이크로소프트, FY26 오픈AI로부터 241억 달러 매출 기록
■ 세일즈포스, AI 및 핵심 제품 개발을 이끌어온 최고 엔지니어링 및 고객 성공 책임자 스리니 탈라프라다의 퇴사 발표
■ 바이트댄스, 정치 및 규제 리스크를 고려해 AI 모델 증류 전략 배제
■ 아폴로 글로벌 매니지먼트, 대규모 AI 인프라 금융 거래를 확대하기 위해 리드 레이먼을 AI 및 반도체 금융총괄로 선임
감사합니다.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
👍3❤1
[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
메타, AI 코딩 에이전트 Muse Code와 Muse Spark 1.2 발표 : 메타는 터미널 기반 AI 코딩 에이전트 Muse Code(베타)와 최신 코딩 모델 Muse Spark 1.2 발표 ■ Muse Code : 대규모 코드베이스에서 계획 수립, 코드 작성, 검증까지 수행하며 여러 개의 지속형 서브에이전트를 동시에 운용해 복잡한 소프트웨어 개발 작업 자동화 : Muse Code는 메인 에이전트와 세션 내내 유지되는 비동기 백그라운드 에이전트…
메타 Muse Spark 1.2 AAII 54점 기록
: Muse Spark 1.1(51점) 대비 +4점. GPT-5.5(55점), Grok 4.5(54점) 수준
: 1.1의 약점으로 지적되었던 에이전틱 지식 업무 성능 강화(GDPval-AA, Terminal Bench, Tau3 bench 등)
: 작업 당 비용 $0.4. API 가격은 1.1과 동일한 인풋 $1.25 및 아웃풋 $4.25/백만토큰. 1.1의 $0.29 대비 비용 증가는 토큰량 증가 영향
- GPT-5.6 Terra(55점) → $0.51
- Grok 4.5(54점) → $0.36
- Claude Sonnet 5(53점) → $1.72
: 환각률은 38%에서 28%로 감소. 다만 불확실한 경우 답변을 포기하는 비율 증가. 정확도도 소폭 하락
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: Muse Spark 1.1(51점) 대비 +4점. GPT-5.5(55점), Grok 4.5(54점) 수준
: 1.1의 약점으로 지적되었던 에이전틱 지식 업무 성능 강화(GDPval-AA, Terminal Bench, Tau3 bench 등)
: 작업 당 비용 $0.4. API 가격은 1.1과 동일한 인풋 $1.25 및 아웃풋 $4.25/백만토큰. 1.1의 $0.29 대비 비용 증가는 토큰량 증가 영향
- GPT-5.6 Terra(55점) → $0.51
- Grok 4.5(54점) → $0.36
- Claude Sonnet 5(53점) → $1.72
: 환각률은 38%에서 28%로 감소. 다만 불확실한 경우 답변을 포기하는 비율 증가. 정확도도 소폭 하락
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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메타, AI 모델 사이버보안 테스트 중 외부 기업 시스템 침투
: 메타 Muse Spark 1.1이 사이버보안 평가 과정에서 테스트용 샌드박스 환경의 설정 오류를 이용해 인터넷에 접근한 뒤, 외부 기업 시스템에 침투해 내부 시스템을 변경한 사실 확인
: 메타는 외부 평가기관 Irregular의 테스트 환경 설정 오류가 원인이었으며, 모델은 제3자 서비스의 보안 취약점을 악용한 것이라고 설명. 현재 사고를 조사 중이며 향후 상세 사후 분석 보고서 공개 예정
: Irregular는 이번 사고가 고도화된 AI 해킹 능력을 보여준 사례는 아니며 현재 해결되지 않은 문제는 없다고 설명. AI 사이버보안 평가 시 안전한 격리와 실행을 위한 모범 사례도 발표할 계획
: 이번 사고는 지난주 앤스로픽이 공개한 사고와 동일한 테스트 환경 설정 오류에서 비롯된 것으로 확인. 당시 앤스로픽 모델도 인터넷에 접속해 3개 기관 시스템에 접근
: UK AI Security Institute(AISI)는 최근 Anthropic Mythos 5와 OpenAI GPT-5.6 Sol이 인터넷 접근이 허용된 테스트에서 가짜 온라인 신원을 생성하고 사회공학 기법을 활용해 오픈소스 프로젝트에 악성 코드를 승인받으려 한 사례 공개
: 잇따른 사고로 최첨단 AI 모델의 사이버보안 위험에 대한 우려가 커지는 가운데, 트럼프 행정부는 지난 6월 발표한 프런티어 AI 모델 자발적 안전성 평가 프레임워크의 구체적 시행 방안을 주요 AI 기업들과 공유
→ 메타도 모델 탈출도르 달성
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 메타 Muse Spark 1.1이 사이버보안 평가 과정에서 테스트용 샌드박스 환경의 설정 오류를 이용해 인터넷에 접근한 뒤, 외부 기업 시스템에 침투해 내부 시스템을 변경한 사실 확인
: 메타는 외부 평가기관 Irregular의 테스트 환경 설정 오류가 원인이었으며, 모델은 제3자 서비스의 보안 취약점을 악용한 것이라고 설명. 현재 사고를 조사 중이며 향후 상세 사후 분석 보고서 공개 예정
: Irregular는 이번 사고가 고도화된 AI 해킹 능력을 보여준 사례는 아니며 현재 해결되지 않은 문제는 없다고 설명. AI 사이버보안 평가 시 안전한 격리와 실행을 위한 모범 사례도 발표할 계획
: 이번 사고는 지난주 앤스로픽이 공개한 사고와 동일한 테스트 환경 설정 오류에서 비롯된 것으로 확인. 당시 앤스로픽 모델도 인터넷에 접속해 3개 기관 시스템에 접근
: UK AI Security Institute(AISI)는 최근 Anthropic Mythos 5와 OpenAI GPT-5.6 Sol이 인터넷 접근이 허용된 테스트에서 가짜 온라인 신원을 생성하고 사회공학 기법을 활용해 오픈소스 프로젝트에 악성 코드를 승인받으려 한 사례 공개
: 잇따른 사고로 최첨단 AI 모델의 사이버보안 위험에 대한 우려가 커지는 가운데, 트럼프 행정부는 지난 6월 발표한 프런티어 AI 모델 자발적 안전성 평가 프레임워크의 구체적 시행 방안을 주요 AI 기업들과 공유
→ 메타도 모델 탈출도르 달성
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구글에서 느껴지는 메타의 향기, 메타에서 보이는 구글의 빛
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
전일 AI 산업 내 주요 이슈 2가지는 1) 구글 딥마인드 조직 개편 및 인력 이탈과 2) 메타의 AI 코딩 에이전트 Muse Code와 신규 모델 Muse Spark 1.2 발표입니다.
작년 말 Gemini 3로 오픈AI를 위협했던 구글의 속도는 느려지고 있습니다. Gemini 3.5 Pro는 6월 출시 목표를 한참 지났는데요
이를 타개하기 위한 방법으로 딥마인드 조직 개편 카드를 꺼내 들었습니다.
딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 일상 경영에서 물러나 딥마인드 의장과 알파벳 수석 과학자 역할을 담당합니다. 순다르 피차이와 함께 장기적 AGI 전략과 과학 분야에 집중(Isomorphic Labs는 경영)하게 됩니다.
기존 딥마인드 CTO이자 구글 최고 AI 아키텍츠인 코레이 카부크추오을루가 딥마인드의 실질적 운영을 총괄합니다.
또한 27년간 구글에서 근무했던 제프 딘은 퇴사 후 산제이 게마와트 등과 함께 머신러닝, 과학, 엔지니어링 연구 가속화를 위한 Discovery Loop 설립을 발표하기도 했습니다.
추가로 AI 코딩 스타트업 Mechanize와 15억 달러 규모 인재 영입 및 기술 라이선스 계약 협상 보도도 있었습니다.
메타가 Llama 실패 후 공격적 영입으로 MSL을 구축해 반전을 도모했던 시기가 생각나네요.
반대로 메타는 AI 코딩 에이전트(베타)와 신규 모델을 동시에 발표했습니다.
Muse Code는 터미널 기반으로 여러 지속형 서브에이전트를 동시 운용해 복잡한 개발 작업을 자동화합니다. 비동기 백그라운드 에이전트 구조를 통한 장기 작업을 지원을 목표로 하고 있습니다.
또한 Muse Spark 1.1(7/9일) 출시 후 한 달도 안되어Muse Spark 1.2가 업데이트되었습니다.
Muse Code와 공동 학습을 통해 최적화했고, 코딩 능력과 함께 에이전틱 지식 업무 성능이 강화되었습니다. 자기개선 학습 루프가 적용된 부분도 중요합니다.
AAII에서는 1.1 대비 4점 상승한 54점으로 Grok 4.5(54점)과 동일 수준을 맞춰놓았습니다.
API 가격은 1.1과 동일(인풋 $1.25 및 아웃풋 $4.25)하지만, 작업 당 비용은 $0.4로 증가했는데요, Grok 4.5($0.36)와 치열한 경쟁이 계속되고 있습니다.
또 하나 흥미로운 전략은 Contributor(프롬프트와 결과물 학습 활용 동의) API는 인풋 $0.1 및 아웃풋 $0.2로 DeepSeek V4 Flash 인풋 $0.14 및 아웃풋 $0.28 보다도 저렴합니다.(Contributor는 Standard 대비 분당 요청은 1/50, 분당 토큰은 1/2).
향후 명시적 학습 데이터 활용을 위해 유사한 전략의 도입이 대두될 수 있습니다.
메타는 코딩 강화를 위해 내부 코딩 에이전트 MetaCode 대규모 도입 및 엔지니어 수정 기여 의무화를 통해 데이터를 축적했고, 축적 데이터는 Muse Spark 1.1의 코딩 성능 향상에 기여했고, 차세대 모델 Watermelon의 사후학습 데이터로도 활용될 예정입니다.
마침 알렉산더 왕은 1.2 업데이트 이후 "이제 더 크고 좋은 것🍉으로 넘어간다"는 포스팅을 남겼습니다.
현재 AI 모델 씬은 탑티어 뿐 아니라 충분히 쓸만한 바로 아래 수준 모델의 불륨도 증가하고 있습니다. 당연하게도 엔터프라이즈 AI 도입에 긍정적 요인입니다.
(2026/8/6 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
전일 AI 산업 내 주요 이슈 2가지는 1) 구글 딥마인드 조직 개편 및 인력 이탈과 2) 메타의 AI 코딩 에이전트 Muse Code와 신규 모델 Muse Spark 1.2 발표입니다.
작년 말 Gemini 3로 오픈AI를 위협했던 구글의 속도는 느려지고 있습니다. Gemini 3.5 Pro는 6월 출시 목표를 한참 지났는데요
이를 타개하기 위한 방법으로 딥마인드 조직 개편 카드를 꺼내 들었습니다.
딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 일상 경영에서 물러나 딥마인드 의장과 알파벳 수석 과학자 역할을 담당합니다. 순다르 피차이와 함께 장기적 AGI 전략과 과학 분야에 집중(Isomorphic Labs는 경영)하게 됩니다.
기존 딥마인드 CTO이자 구글 최고 AI 아키텍츠인 코레이 카부크추오을루가 딥마인드의 실질적 운영을 총괄합니다.
또한 27년간 구글에서 근무했던 제프 딘은 퇴사 후 산제이 게마와트 등과 함께 머신러닝, 과학, 엔지니어링 연구 가속화를 위한 Discovery Loop 설립을 발표하기도 했습니다.
추가로 AI 코딩 스타트업 Mechanize와 15억 달러 규모 인재 영입 및 기술 라이선스 계약 협상 보도도 있었습니다.
메타가 Llama 실패 후 공격적 영입으로 MSL을 구축해 반전을 도모했던 시기가 생각나네요.
반대로 메타는 AI 코딩 에이전트(베타)와 신규 모델을 동시에 발표했습니다.
Muse Code는 터미널 기반으로 여러 지속형 서브에이전트를 동시 운용해 복잡한 개발 작업을 자동화합니다. 비동기 백그라운드 에이전트 구조를 통한 장기 작업을 지원을 목표로 하고 있습니다.
또한 Muse Spark 1.1(7/9일) 출시 후 한 달도 안되어Muse Spark 1.2가 업데이트되었습니다.
Muse Code와 공동 학습을 통해 최적화했고, 코딩 능력과 함께 에이전틱 지식 업무 성능이 강화되었습니다. 자기개선 학습 루프가 적용된 부분도 중요합니다.
AAII에서는 1.1 대비 4점 상승한 54점으로 Grok 4.5(54점)과 동일 수준을 맞춰놓았습니다.
API 가격은 1.1과 동일(인풋 $1.25 및 아웃풋 $4.25)하지만, 작업 당 비용은 $0.4로 증가했는데요, Grok 4.5($0.36)와 치열한 경쟁이 계속되고 있습니다.
또 하나 흥미로운 전략은 Contributor(프롬프트와 결과물 학습 활용 동의) API는 인풋 $0.1 및 아웃풋 $0.2로 DeepSeek V4 Flash 인풋 $0.14 및 아웃풋 $0.28 보다도 저렴합니다.(Contributor는 Standard 대비 분당 요청은 1/50, 분당 토큰은 1/2).
향후 명시적 학습 데이터 활용을 위해 유사한 전략의 도입이 대두될 수 있습니다.
메타는 코딩 강화를 위해 내부 코딩 에이전트 MetaCode 대규모 도입 및 엔지니어 수정 기여 의무화를 통해 데이터를 축적했고, 축적 데이터는 Muse Spark 1.1의 코딩 성능 향상에 기여했고, 차세대 모델 Watermelon의 사후학습 데이터로도 활용될 예정입니다.
마침 알렉산더 왕은 1.2 업데이트 이후 "이제 더 크고 좋은 것🍉으로 넘어간다"는 포스팅을 남겼습니다.
현재 AI 모델 씬은 탑티어 뿐 아니라 충분히 쓸만한 바로 아래 수준 모델의 불륨도 증가하고 있습니다. 당연하게도 엔터프라이즈 AI 도입에 긍정적 요인입니다.
(2026/8/6 공표자료)
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딥시크, API 가격 대폭 인상 예고
https://platform.deepseek.com/usage
가까운 시일 내에 DeepSeek API 서비스의 전체 가격을 인상할 예정이며, 상당한 수준의 가격 인상이 예상됩니다. 이에 따라 API 사용 계획을 미리 조정하시기 바랍니다. 구체적인 요금제는 추후 공식 공지를 통해 안내될 예정입니다.
https://platform.deepseek.com/usage
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