오픈AI, 내일 깜짝 발표 예고

이전에 Codex의 추가 활성 사용자 수가 100만 명 늘어날 때마다 한 번씩 리셋을 제공하겠다고 약속했습니다. 1,000만 명까지요.

그런데 우리는 이미 그 숫자를 넘어섰고, 1,000만 명을 돌파한 이후로는 별다른 이야기를 하지 않았습니다.

내일 여러분을 위한 작은 깜짝 선물이 있습니다.

→ 리셋 or 1,500만 명 or 1,500만 명 기념 리셋

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[삼성 이영진] 네비우스(NBIS) 2Q26 실적 요약

■ 2Q26 실적
: 전체 그룹 매출 5.82억 달러(+454%)
vs 컨센 5.7억 달러
: 코어 AI 클라우드 매출 5.75억 달러(+514%)

: ARR 30억 달러
vs 컨센 27.7억 달러
: ARR 추이(1Q25~)
2.5 → 4.3 → 5.51 → 12.5 → 19.2 → 30억 달러

: 조정 EBITDA 2.36억 달러
vs 컨센 1.7억 달러

: CapEx 56.6억 달러
vs 컨센 55.5억 달러
: CapEx 추이(1Q25~)
5.44 → 5.11 → 9.56 → 21 → 24.7 → 56.6억 달러

: 분기 중 확보한 TCV는 전년 대비 4배 증가

: TCV 기준 평균 10억 달러를 웃도는 대형 고객 계약 4건 체결

: MW당 평균 연간계약가치(ACV) 2,000만 달러 이상

: 2027년부터 연간 1GW 이상을 신규 구축·배치할 것으로 예상

: 26년 계약 전력 전망 5GW+ (vs 1Q 4GW+, 4Q 3GW+)

: 26년 가이던스 재확인(26년 ARR 70~90억 달러)

https://nebius.com/newsroom/nebius-reports-second-quarter-2026-financial-results

감사합니다.

OpenRouter, 에이전트 토큰 사용량 6개월 만에 14배 급증

: OpenRouter의 7일 평균 토큰 사용량 기준, Agentic 트래픽은 0.51조 토큰(2/6) → 7.3조 토큰(8/10)으로 약 14배 증가

: 사람이 직접 사용하는 Human 트래픽은 0.5조 → 1.4조 토큰으로 약 2.8배 증가. 에이전트 사용량 증가 속도가 인간 사용량을 크게 상회

: 에이전트 토큰 사용량은 2/6 처음으로 Human 사용량을 추월한 이후 격차가 빠르게 확대. 현재는 Human 대비 약 5배 수준의 토큰을 소비

: Human과 Agent가 결합된 Mixed 사용량도 0.3조 → 1.4조 토큰으로 약 4.7배 증가

: 특히 5월 말 이후 Agentic 토큰 사용량이 가파르게 증가. AI 사용 패턴이 단순한 인간-챗봇 상호작용에서 에이전트가 반복적으로 모델을 호출하고 작업을 수행하는 구조로 빠르게 이동하고 있음을 보여주는 데이터

: 단 OpenRouter의 ‘Agentic’은 완전 자율 에이전트만 의미하지 않음. 턴 수, 응답 시간, 툴 호출 등 7개 지표로 분류하며, 사람이 중간에 개입하는 에이전트 워크플로우도 포함

→ AI 에이전트 확산이 모델 호출량과 토큰 소비를 비선형적으로 키우는 모습. 추론 컴퓨팅 수요 확대 지속

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스페이스XAI, Grok 4.6 발표

: Grok 4.5 대비 장시간 이어지는 에이전트 작업과 복잡한 인터랙티브·시각적 프로젝트 수행 능력에 초점

: 리서치, 정보 분석, 대규모 코드베이스 작업부터 아이디어를 실제 애플리케이션으로 구현하는 작업까지 다단계 작업 지속 능력과 자체 테스트·검증 능력 강화

: Artificial Analysis Intelligence Index에서 61점으로 GPT-5.6 Sol Max와 동점, Fable 5 Max 62점에 근접

: GDPVal-AA에서는 1,753점, AA-Briefcase 1,577점으로 비교 모델 중 최고 기록

: 코딩에서도 CursorBench 69.9%, FrontierCode 61.3%로 GPT-5.6 Sol Max를 상회했으나, DeepSWE 65.9%, Terminal-Bench 26%에서는 GPT-5.6 Sol Max에 뒤처짐

: 학습 과정에서는 Grok 4.5보다 긴 추가 학습을 진행하고, 모델 생성 추론 데이터와 고품질 엔지니어링 데이터, 개선된 옵티마이저를 활용

: 이후 STEM·SW 엔지니어링·지식 작업뿐 아니라 커널 최적화, 웹 개발, CAD 등 다양한 에이전틱 RL 환경에서 훈련

: 특히 제품 아이디어를 받아 조사→구조 설계→핵심 기능 구현→피드백 반영까지 이어가는 엔드투엔드 프로젝트 개발 능력과 첫 번째 시각·인터랙티브 결과물의 완성도가 Grok 4.5 대비 개선

: Cursor, Grok Build, API, OpenRouter, Vercel, Cloudflare에서 제공. API 가격은 인풋 $2 및 아웃풋 $6/백만토큰(Grok 4.5와 동일)

: Cursor와 Grok Build에서는 18일까지 사용량 2배. AAII 작업 당 비용 $0.84

https://x.ai/news/grok-4-6

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/8/13)

■ 스페이스XAI, Grok 4.6 발표. Grok 4.5 대비 장시간 이어지는 에이전트 작업과 복잡한 인터랙티브·시각적 프로젝트 수행 능력에 초점

■ 세르게이 브린, Gemini 경쟁력 회복을 위한 개입 확대. 딥마인드 일부 조직을 본사로 편입하고 Gemini 관련 의사결정을 중앙집중화

■ 오픈AI, 기업 고객 대상 Run rate 매출이 7월 전월 대비 32% 증가. 같은 기간 전체 Run Rate 매출 성장률은 20% MoM

■ 딥시크, Claude Code를 비롯한 기존 코딩 에이전트에 V4 Pro와 Flash를 손쉽게 연결할 수 있도록 공식 지원

■ 딥시크, API 문서에 DeepSeek-V4-Pro-0813 업데이트

■ Cognition, 3개월 만에 신규 투자 유치 논의. 목표 밸류는 400억 달러. 지난 5월에는 260억 달러 밸류로 10억 달러 조달

■ Thrive Holdings, 기업 인수 후 AI를 활용해 생산성을 높이는 AI 기반 PE 전략의 성과를 바탕으로 120억 달러 밸류로 20억 달러 조달. 오픈AI가 지분 보유

감사합니다.

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스페이스XAI의 Grok 4.6 출시 그리고 4.7 예고

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

Grok 4.6이 예고되었던 출시 일정 8/7일보다 일주일가량 밀렸지만 마침내 세상에 모습을 드러냈습니다.

이전 버전 대비 장기간 이어지는 에이전트 작업과 복잡한 인터랙티브 및 시각적 프로젝트 수행 능력에 초점을 맞춘 업데이트입니다.

개선된 모델 생성 추론 데이터와 엔지니어링 데이터가 활용되어 장기 추가학습을 진행했고, 옵티마이저도 개선되었습니다.

AAII 기준 61점으로 Grok 4.5 대비 5점, Grok 4.3 대비 23점 상승했습니다.

지식 노동 능력을 평가하는 GDPVal-AA Elo 1,753점을 기록해 Opus 5에 이어 2위에 올랐고, 장기 에이전트 작업을 평가하는 AA-Breifcase도 긍정적입니다.

코딩 성능에 대한 평가는 엇갈리나 GPT-5.6-Sol를 위협하는 수준까지 올라왔습니다.

앤스로픽, 오픈AI와 함께 프론티어 경쟁에 본격적으로 뛰어드는 순간입니다.

API 가격은 인풋 $2 및 아웃풋 $6/백만 토큰입니다.

다만 캐시 히트는 $0.5로 Grok 4.5의 $0.3보다는 인상되었고, 20만 토큰 이상 장기 컨텍스트에서는 단가가 2배가 되는 점이 약점이네요

토큰 양도 증가하며 작업당 비용은 $0.84로 Grok 4.5 $0.36 대비는 상승했습니다.

하지만 높은 효율성을 보였습니다. 평균 약 53턴, 인풋 토큰 5억 개로 작업을 완료했는데요 Claude Opus 5는 평균 103턴, 인풋 토큰 20억 개를 사용했습니다.

작업당 비용도 GPT-5.6-Sol($1.23)과 Claude Opus 5 ($2.34) 대비 저렴하고 Kimi K3와 동일한 수준을 맞췄습니다.

Grok 4.7에 대한 기대감도 이어지고 있습니다. 머스크는 4.6보다 상당히 뛰어나며 현존하는 모든 모델을 능락할 것이라고 주장했는데요

대규모 스페이스X 사내 데이터를 활용한 추가 학습이 진행 중이고, 3~4주 내 출시 예정입니다.

7월 말 코멘트에서 Grok 4.6이 1.5T 모델이고, Grok 4.7은 2.1T 모델이라는 언급이 있었습니다. 스케일링 법칙에 따라 파라미터 확대는 성능 상승으로 이어질 수밖에 없습니다.

머스크는 앤스로픽이 훌륭한 회사이며 조만간 개선된 모델을 출시할 것이라고도 언급했지만 여유는 많아보이지 않네요

AI 산업의 경쟁은 날로 치열해지고 있고, 현재의 선두에게도 휴가를 갈 시간은 없습니다

(2026/8/13 공표자료)

오픈AI Codex, 활성 사용자 1,500만 명 돌파 + 사용량 한도 리셋

사실 며칠 전 소식이긴 한데, 활성 사용자 1,500만 명을 돌파했습니다.

모두 즐거운 리셋 되세요. 앞으로 한 시간 정도 안에 적용될 예정이니, 마음껏 빠르게 써보세요.

→ 1,500만 명 기념 리셋! 토큰 맥싱 1시간

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백악관, 프론티어 AI 사전검증 정책 오픈 모델까지 확대 추진

: 백악관은 현재 폐쇄형 프론티어 AI 모델을 대상으로 운영하는 출시 전 안전성 검증 체계를 향후 오픈 모델까지 확대할 계획

: 오픈 모델이 최첨단 폐쇄형 모델에 근접하는 수준의 역량에 도달할 경우 정부 사전검증 대상에 포함. 확대는 향후 수개월 내 추진될 가능성

: 현 체계는 AI 기업이 신모델 출시 전 정부에 자발적으로 제출하면 비공개 벤치마크를 활용해 사이버 공격 등 국가안보 관련 위험 역량을 평가하는 방식. 강제 규제가 아닌 자발적 프레임워크

: 백악관은 폐쇄형 모델만 정부 검증을 받을 경우 기업 고객이 상대적으로 저렴한 오픈 모델을 기피해 미국 오픈 모델 생태계가 위축될 가능성을 우려. 반대로 오픈 모델까지 사전검증하면 빠른 개발·배포를 저해할 수 있다는 딜레마 존재

: 향후에는 주요 AI 연구소와 정부 간 협력을 보다 공식화하고, 프론티어 모델에 대한 상시적인 정부 테스트 체계로 발전할 가능성도 거론

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앤스로픽, AI 스타트업 Decart의 60억 달러 인수 협상

: 앤스로픽은 이스라엘 AI 스타트업 Decart AI를 약 60억 달러에 인수하기 위한 협상 진행 중. 아직 최종 합의는 이뤄지지 않았으며 협상이 결렬될 가능성도 존재

: Decart는 AI 모델의 컴퓨팅 효율을 높이는 인프라 기술이 핵심. 다양한 종류의 AI 칩에서 모델 성능을 극대화하는 소프트웨어를 개발하며, 실시간 영상 생성·변환이 가능한 월드 모델 기술도 보유

: Decart는 5월 3억 달러 투자 유치 당시 기업가치 40억 달러로 평가됐으며 엔비디아도 투자자로 참여. 또한 당초 인수 후보로 엔비디아, 스페이스X, 아마존, 네비우스 등도 거론

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구글, Gemini 모델 경쟁력 회복 위해 DeepMind 대대적 개편

: 구글 공동창업자 세르게이 브린은 최근 핵심 AI 인력에 Gemini 개발에 전력을 집중하고 최전선 모델을 따라잡을 것을 주문

: 특히 인간 개입 없이 AI가 스스로 성능을 높이는 재귀적 자기개선(RSI) 분야에 자원 배분을 직접적으로 압박

: 앞서 8/5일에는 Google DeepMind 리더십을 전면 개편. 데미스 하사비스는 경영 일선에서 물러나 의장으로 이동하고, 코레이 카부쿠오글루가 실질적인 최고 의사결정권 확보.

: 하사비스는 장기 과학·사회 연구에 집중하고 카부쿠오글루는 Gemini 개발 및 상용화를 주도

: 구글 내부에서는 경쟁력 약화 원인으로 컴퓨팅 캐파 부족, 다수 프로젝트 리더 간 의견 충돌, 코딩 등 핵심 분야에 대한 자원 배분 실패, 느린 의사결정과 관료주의를 지목. 피차이는 TPU 공급 제약을 해소하기 위해 인프라 투자를 지속 확대할 계획

: 조직 개편의 핵심은 DeepMind의 연구 자율성 축소와 Gemini 중심의 자원 집중. 일부 비기술 조직을 구글 본사로 이전하고, TPU 캐파 배분을 둘러싼 Google Cloud와 DeepMind 간 갈등도 완화할 것으로 기대

: 다만 내부에서는 DeepMind가 장기 연구 중심 조직에서 Gemini 성능, 상용화 중심 조직으로 빠르게 재편되고 있다는 우려도 제기

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네오 클라우드 2Q26 실적의 시사점

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

코어위브와 네비우스가 긍정적 실적 발표 이후 급등했습니다. 전체 AI 인프라 산업에 온기로 작용하고 있는데요

중요한 내용이 많지만 시사점을 5가지 정도 뽑아보았습니다.

1) AI 컴퓨팅 수요가 공급을 초과하는 환경 지속

→ 향후 수 년 동안 이어질 강한 수요는 개별 기업의 가격 결정력과 마진 개선으로 연결

2) '27년 성장의 병목은 전력 및 캐파 확보

→ 공격적 데이터센터 확대 지속. 빠르게 실제 매출 발생 캐파로 전환하는 것이 중요

3) 구형 GPU의 예상보다 긴 수명과 높은 수익성

→ 구형 GPU도 워크로드 믹스 변화와 공급 부족 속 유효한 수익화 자산으로 존재. 계약 연장, 단기 임대, 관리형 추론 재활용 가능

4) 장기 계약에서 캐파 포트폴리오 최적화로

→ 모든 캐파를 장기 Take-or-Pay 형태로 판매하지 않는 전략 추구. 모든 캐파를 의도적으로 선 판매하지 않고, 배치 시점에 가깝게 높은 가격으로 판매하는 방식

5) 단순 GPU 임대에서 풀스택 AI 클라우드로 확장

→ 고마진 소프트웨어 및 서비스 믹스 확대는 네오 클라우드 기업의 다음 성장 축. 코어위브의 관리형 추론 사업과 네비우스의 토큰 팩토리 성장에 주목

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4wYkyfK

(2026/8/13 공표자료)

텐센트의 2Q26 클라우드와 AI 성적표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

텐센트의 2Q 실적에서는 AI 수요 확대와 이에 대응한 공격적 인프라 투자가 재확인되었습니다.

또한 단순 모델 성능 경쟁보다 AI 에이전트, 생산성 소프트웨어, 클라우드 토큰 소비로의 수익 연결 전략이 구체적으로 제시되었습니다.

실제로 텐센트 클라우드 매출 성장률은 1Q 10% 후반에서 2Q 20% 초반으로 가속화되었습니다.

또한 AI 생산성 에이전트 WorkBuddy는 상호작용 기준 중국 1위를 기록했고, 유료 유저 GPM은 텐센트 클라우드 평균과 유사한 수준입니다.

모델 측면에서는 Hunyuna 3는 정식 버전 출시 후 일평균 토큰 사용량이 프리뷰 대비 4배 증가했고, 연내 Hunyuan 4 출시를 예고했습니다.

2Q 운영 CapEx는 518억 위안(+190% YoY, +66% QoQ)으로 증가했습니다. 경영진은 이를 올해와 내년에 집중되는 선행투자로 보고 있는데요

모델 학습을 위해 일정 규모의 컴퓨트의 초기 확보가 필요하지만, 이후 추가 투자는 AI 사업 수익률과 연동하겠다는 입장입니다.

텐센트는 이전부터 CapEx에는 상대적으로 보수적인 톤을 보였었죠

물론 컴퓨트 수익화에 대한 자신감도 보였습니다. 현재 확보한 컴퓨트를 외부에 임대하는 것 만으로도 감가상각비를 거의 즉시 회수하며 수익을 낼 수 있다는 점을 강조했습니다.

하지만 외부 GPU 임대보다 자체 모델과 AI 애플리케이션 컴퓨팅을 우선 배분하고 있습니다. 특히 WorkBuddy의 토큰 소비는 장기적 가치를 제공한다는 판단입니다.

신규 AI 제품으로 인한 영업이익 부담은 1Q 88억 위안에서 2Q 105억 위안으로 확대되었습니다. 기존 사업의 이익 성장이 AI 투자를 뒷받침하고 있는 셈입니다.

추가로 중국 API 토큰 가격이 낮지만 생산 원가 역시 외부 추정치보다 낮고, 현재 가격에서도 토큰 사업 자체는 GPM 흑자가 가능하다는 내용은 산업 관점에서 주목할 부분입니다.

(2026/8/13 공표자료)

알리바바, Qwen 3.8 2.4T 웨이트 공개. 상업적 라이선스 도입

: 허깅페이스에 공개된 Qwen3.8-2.4T-A95B는 총 2.4조 파라미터, 추론 시 950억 파라미터가 활성화되는 MoE 모델

: 네이티브 26.2만 토큰, 최대 약 100만 토큰 컨텍스트를 지원하며 vLLM, SGLang, TokenSpeed 등을 통한 자체 호스팅 가능

: 다만 공개 웨이트 모델은 Text-only로 멀티모달 입력을 지원하지 않으며 Thinking 모드가 필수

: 별도로 제공되는 Qwen3.8-Max는 Qwen3.8-2.4T-A95B를 기반으로 한 Qwen Cloud 공식 서비스 모델. 공개 웨이트 버전과 달리 비전 입력, Non-thinking 모드, 기본 100만 토큰 컨텍스트, 공식 내장 도구 등 추가 기능 지원

: Qwen3.6까지 적용했던 Apache 2.0 대신 Qwen3.8에는 자체 라이선스 도입. 사용, 수정, 배포, 판매, 호스팅, 파인튜닝 등 광범위한 상업적 활용을 허용하면서 대형 사업자에 별도 조건 부과

: 일반 상업 서비스는 MAU 1억 명 또는 월 매출 2,000만 달러 초과 시 UI에 Qwen 모델명을 표시해야 하며, MaaS 또는 AI 코딩, 사무 생산성 어시스턴트 사업자는 회사 및 계열사 합산 12개월 매출 5,000만 달러 초과 시 상업적 사용 전 Qwen과 별도 라이선스 필요

: 기대를 모으고 있는 27B 모델 웨이트는 금요일 공개 예정

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B

앤스로픽의 IPO 밸류는 2조 달러 이상?

: 일부 앤스로픽 투자자들은 오는 10월로 거론되는 IPO에서 2조 달러 이상 기업가치 기대. 현재 기업가치 9,650억 달러의 2배 이상 수준

: 핵심 근거는 폭발적인 매출 성장. 앤스로픽 공식 ARR은 5월 말 470억 달러. 투자자들은 연말 1,000억~1,200억 달러로 연초(90억 달러) 대비 10배 이상 증가 전망. 보수적으로도 매출의 30배, 약 3조 달러 밸류가 가능하다는 주장도 존재

: 최근 잠재 투자자와 사전 미팅을 통해 중국 모델 부상, 트럼프 행정부 갈등, 미국 내 데이터센터 건설 반발 둥 질문에 대해 대응

: 높은 밸류에이션의 핵심 전제는 초고속 매출 성장 지속 여부. AI 모델 성능과 기업 시장에서의 강한 포지셔닝은 긍정적이나, 상대적으로 높은 추론 비용과 가격 경쟁력이 주요 변수

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Grok 4.6 모델 카드에서 확인된 AI 산업의 변화

: AI가 AI 개발 자체를 자동화하는 자기강화 루프의 현실화

→ Grok 4.6 초기 모델이 5시간 동안 자사 추론 스택에서 297개 최적화 아이디어를 검토해 7개 PR을 생성했고, 이 중 3개가 실제 프로덕션에 적용

→ Decode throughput +1.5%, Prefill throughput +3.1% 개선. AI를 활용한 R&D 자동화가 개발 속도를 높이는 동시에 GPU당 처리량과 추론 경제성까지 개선할 가능성

: AI 에이전트 적용 영역이 SW에서 물리적 엔지니어링으로 확대

→ 코딩과 사무 업무를 넘어 회로, 칩 설계, CAD, 3D 모델링까지 적용 범위 확장. 이를 Agent의 다음 핵심 Frontier로 지목하며 향후 EDA, 제조, 로보틱스 등으로 TAM 확대 가능성 시사

: 프론티어 모델 경쟁의 중심이 장시간 자율 작업으로 이동

→ 단일 질의 성능을 넘어 수시간, 수백만 토큰을 사용하며 여러 애플리케이션을 넘나드는 장기 업무 수행 능력이 핵심 경쟁력으로 부상. AI의 가치 측정 기준도 단순 지능에서 실제 노동 대체와 생산성 향상으로 이동

: 모델과 애플리케이션 간 데이터 플라이휠 강화

→ Grok 4.6은 Cursor의 익명화된 실제 workflow 데이터를 추가 학습에 활용. 애플리케이션 사용 증가 → 실제 업무 데이터 축적 → 모델 성능 개선 → Agent 사용 증가로 이어지는 선순환 구조 형성 가능

https://media.x.ai/v1/website/card-4p6-4cd2dc57.pdf

IBM-오픈AI, 엔터프라이즈 AI 확산 위한 전략적 파트너십 체결

: IBM 컨설팅과 오픈AI는 기업의 핵심 업무 및 복잡한 워크플로에 AI를 대규모로 도입하기 위한 전략적 파트너십 체결

: 금융, 정부, 통신, 리테일을 비롯해 재무, 조달, 고객 운영, HR 등 주요 영역에서 산업별 솔루션 공동 개발 및 공동 GTM 추진

: GPT-5.6, Codex, ChatGPT Work 등 모델 및 제품을 IBM의 컨설팅 AI 플랫폼인 IBM Consulting Advantage에 통합

: AI 에이전트와 IBM의 산업 전문성을 결합해 레거시 프로세스를 AI 기반 워크플로로 전환

: 특히 Codex와 ChatGPT Work를 활용해 레거시 애플리케이션 현대화 및 소프트웨어 개발을 가속하고, 엔지니어링 프로세스 단순화와 신규 디지털 제품 출시 기간 단축 지원

: IBM은 OpenAI Partner Network를 통해 교육받은 전문 엔지니어 및 컨설턴트를 고객 현장에 직접 배치하는 Forward-deployed 조직을 운영

: 별도의 오픈AI Practice도 신설해 수천 명의 컨설턴트와 엔지니어를 전문가 수준으로 인증할 계획

: 사이버보안 분야에서도 협력 확대. 오픈AI Daybreak Cyber Partner Program과 오픈AI의 최전선 모델을 IBM Autonomous Security와 결합해 AI 기반 사이버 공격 대응뿐 아니라 모델 리스크, 애플리케이션 취약점, 거버넌스 및 운영 리스크 관리 지원

: IBM은 이번 협력을 통해 오픈AI Partner Network의 Elite 파트너 등급에 합류. 단순 모델 공급을 넘어 IBM의 컨설팅, 산업별 전문성, 보안 역량을 오픈AI 모델 및 제품과 결합해 대규모 엔터프라이즈 AI 구축 시장을 공동 공략

https://newsroom.ibm.com/2026-08-13-ibm-partners-with-openai-to-accelerate-secure-ai-deployment-for-enterprises-across-core-operations

딥시크, DeepSeek V4 Pro 정식 출시

: Agent 기능을 대폭 업그레이드해 실제 프로덕션 환경에서의 성능 개선에 초점

: V4-Pro와 V4-Flash에 추론 강도(Reasoning Effort) 조절 기능 도입. 작업 난이도에 따라 Low, High, Max 단계 선택 가능

: OpenAI Responses API를 네이티브 지원하며 Codex에 최적화된 원클릭 설정 제공. V4-Pro는 앱, 웹의 Expert Mode 및 API를 통해 이용 가능

: AAII 점수 53점. 프리뷰 45점 대비 +9점. V4 Flash 52점과 1점 차이. 작업당 비용 $0.06(vs 프리뷰 $0.05)

→ 아쉬운 V4 Pro 성능

https://x.com/deepseek_ai/status/2087864585504305397