Z AI, GLM-5.3의 단계적 출시 방침
: GLM-5.3은 Z AI 역사상 가장 강력한 사이버보안 모델. 취약점 발견, 익스플로잇 분석, 복잡한 다단계 보안 작업 능력을 집중 강화했으며, 특히 작업이 복잡해질수록 GLM-5.2 대비 성능 개선 폭 확대
: 강력해진 사이버 역량의 dual-use 위험을 고려해 단계적 출시 방침
: 우선 선정된 보안 파트너 대상으로 통제된 평가 → API 접근 확대 → 안전성 평가 및 출시 준비 완료 후 GLM-5.3 전체 모델 가중치 공개 예정
: 안전장치는 외부 분류기 + 추론 모니터 + 모델 자체 Deep Safety Alignment의 3단계 구조
: 특히 오픈웨이트 배포 후에는 외부 통제가 불가능해지는 만큼 체크포인트 자체에 내장되는 모델 수준 안전 정렬을 핵심 방어선으로 강조
: 동시에 OpenVuln 이니셔티브 출범. 보안 인력이 부족한 오픈소스 프로젝트를 대상으로 AI 기반 취약점 감사, 발견, 책임 있는 공개 및 수정 과정을 지원할 계획
: GLM-5.3의 핵심 방향성을 “공격 역량이 개방되는 만큼 방어 역량도 개방돼야 한다”로 제시
https://x.com/Zai_org/status/2088280509474320693
: GLM-5.3은 Z AI 역사상 가장 강력한 사이버보안 모델. 취약점 발견, 익스플로잇 분석, 복잡한 다단계 보안 작업 능력을 집중 강화했으며, 특히 작업이 복잡해질수록 GLM-5.2 대비 성능 개선 폭 확대
: 강력해진 사이버 역량의 dual-use 위험을 고려해 단계적 출시 방침
: 우선 선정된 보안 파트너 대상으로 통제된 평가 → API 접근 확대 → 안전성 평가 및 출시 준비 완료 후 GLM-5.3 전체 모델 가중치 공개 예정
: 안전장치는 외부 분류기 + 추론 모니터 + 모델 자체 Deep Safety Alignment의 3단계 구조
: 특히 오픈웨이트 배포 후에는 외부 통제가 불가능해지는 만큼 체크포인트 자체에 내장되는 모델 수준 안전 정렬을 핵심 방어선으로 강조
: 동시에 OpenVuln 이니셔티브 출범. 보안 인력이 부족한 오픈소스 프로젝트를 대상으로 AI 기반 취약점 감사, 발견, 책임 있는 공개 및 수정 과정을 지원할 계획
: GLM-5.3의 핵심 방향성을 “공격 역량이 개방되는 만큼 방어 역량도 개방돼야 한다”로 제시
https://x.com/Zai_org/status/2088280509474320693
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Z.ai (@Zai_org) on X
Preparing GLM-5.3 for Open Release: A Responsible Path to Cyber Defense
❤3👍2
오픈AI, 다음 주 ChatGPT, Codex 초장문 대화 성능 대폭 개선
: 다음 주 ChatGPT와 Codex의 장시간, 초장문 대화 성능을 개선하는 업데이트 출시 예정
: 대화가 길어질수록 발생하던 로딩 지연과 메모리 사용량을 대폭 개선하는 최적화
: 내부 벤치마크, 741턴, 231MB 규모 대화 기준
- 평균 로딩 시간 27.62초 → 1.66초, 94% 단축
- 대화 렌더러 JavaScript 힙 증가량 87.8% 감소, 앱 전체 메모리 증가량 41.2% 감소
- 네트워크 요청 894건 → 16건, 98.2% 감소
- 로드되는 대화 기록 15,529개 → 64개, 99.6% 감소
https://x.com/ajambrosino/status/2088401536057827344
: 다음 주 ChatGPT와 Codex의 장시간, 초장문 대화 성능을 개선하는 업데이트 출시 예정
: 대화가 길어질수록 발생하던 로딩 지연과 메모리 사용량을 대폭 개선하는 최적화
: 내부 벤치마크, 741턴, 231MB 규모 대화 기준
- 평균 로딩 시간 27.62초 → 1.66초, 94% 단축
- 대화 렌더러 JavaScript 힙 증가량 87.8% 감소, 앱 전체 메모리 증가량 41.2% 감소
- 네트워크 요청 894건 → 16건, 98.2% 감소
- 로드되는 대화 기록 15,529개 → 64개, 99.6% 감소
https://x.com/ajambrosino/status/2088401536057827344
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게빈 베이커 vs 다리오 아모데이, AI 규제, 오픈웨이트, 대중 신뢰 논쟁
■ 게빈 베이커: AI가 위험할수록 권력 분산, 오픈 생태계 확대 필요
: AI가 위험할 가능성이 있다면 대응 방식은 ‘규제를 통해 소수 기업, 정치인에게 통제권을 집중’하거나 ‘AI를 최대한 널리 분산’하는 두 가지라고 주장
: AI가 ‘집중하기에 너무 위험한가 vs 배포하기에 너무 위험한가’의 문제로 규정
: 저커버그의 “AI가 위험하다는 이유로 권력을 극단적으로 집중하는 것이 유일한 안전한 길이라는 발상 자체가 위험하다”는 주장에 동의
: 가능한 많은 AI를 보급해 다양한 AI 간 세력 균형을 형성하는 것이 최선이라고 평가
: 아모데이의 규제론은 사실상 패배했다고 주장. 최근 미공개 오픈AI 모델의 Hugging Face 해킹 사건을 오픈소스 모델이 해결한 사례와 앤스로픽을 제외한 주요 기업들의 ‘Jensen 서한’ 동참으로 단기 강력 규제 가능성이 낮아졌다고 평가
: 오히려 아모데이의 AI 위험 중심 메시지가 미국 내 데이터센터 반대 운동에 활용되면서 AI 인프라 확대를 저해할 수 있다고 비판
: AI가 질병 치료, 수명 연장, 풍요로운 미래를 가져올 가능성을 고려하면 이제 AI 산업의 긍정적 가능성을 더욱 적극적으로 알려야 한다고 주장
■ 다리오 아모데이: 공정한 규제는 오히려 프런티어 기업의 권력을 분산
: ‘규제 = 규제 포획 = 권력 집중’이라는 전제 자체가 잘못된 양자택일이라고 반박. 객관적이고 공정한 제도는 특정 기업의 권력을 제한하고 후발주자를 보호해 오히려 권력을 분산시킬 수 있다고 주장
: 앤스로픽의 규제 제안 역시 프런티어 기업에는 더 엄격하고 소규모 경쟁사에는 유리하도록 설계됐다고 설명
: SB 53, SB 1047의 소규모 기업 면제, CAISI, 백악관에 제안한 프런티어 모델 차등 테스트, ‘Pacing the Frontier’ 등이 대표 사례
: AI는 규제 때문에 집중되는 것이 아니라 스케일링 법칙과 막대한 컴퓨트, 칩 요구량 때문에 구조적으로 권력이 집중되기 쉬운 기술이라고 평가
: 오픈웨이트 역시 권력을 대규모 컴퓨트와 칩 보유자에게 이동시킬 뿐 충분한 탈중앙화 해법은 아니라고 지적
: 이상적인 규제는 ① 사이버, 바이오, 정렬 리스크 관리 ② 프런티어 AI 기업의 권력 제한 ③ 오픈웨이트와 후발주자의 발전 공간 보장을 동시에 달성해야 한다는 입장
: 트럼프 행정부가 검토하는 것으로 알려진 ‘프런티어 모델 배포 전 테스트 + 프런티어 수준에 접근한 오픈웨이트 테스트’와 하사비스의 FINRA형 AI 감독기관 구상도 지지
■ AI 메시징, 대중 신뢰에 대한 논쟁
: 아모데이는 AI에 지나치게 부정적이라는 비판을 반박. “Machines of Loving Grace” 등을 통해 향후 5~10년 내 대부분의 질병 치료 가능성 등 AI의 잠재적 혜택도 지속 강조해왔다고 설명
: 대중의 AI 반감은 위험 경고보다 기업, 정부, 테크 업계에 대한 ‘신뢰 위기’가 근본 원인이라고 진단. “AI가 암을 치료한다고 말하는 게 아니라 실제로 암을 치료해야 한다”며 실질적 성과가 신뢰 회복의 핵심이라고 강조
: 앤스로픽은 생물학, 의학 투자를 확대 중이며, 성과가 나오기 전까지 긍정적 마케팅보다 AI의 위험과 대응책을 솔직하게 알리는 것이 장기적 신뢰에 더 효과적이라는 입장
: 이후 베이커는 아모데이의 공개적이고 건설적인 소통이 대중 신뢰 형성에 도움이 된다고 평가하고 ‘실제로 암을 치료해야 한다’는 데 동의했지만, 인간 심리를 고려하면 위험과 기회를 50:50으로 다루는 것조차 위험에 지나치게 무게를 두는 메시지일 수 있다며 기존 입장은 유지
https://x.com/darioamodei/status/2088758816376807762
■ 게빈 베이커: AI가 위험할수록 권력 분산, 오픈 생태계 확대 필요
: AI가 위험할 가능성이 있다면 대응 방식은 ‘규제를 통해 소수 기업, 정치인에게 통제권을 집중’하거나 ‘AI를 최대한 널리 분산’하는 두 가지라고 주장
: AI가 ‘집중하기에 너무 위험한가 vs 배포하기에 너무 위험한가’의 문제로 규정
: 저커버그의 “AI가 위험하다는 이유로 권력을 극단적으로 집중하는 것이 유일한 안전한 길이라는 발상 자체가 위험하다”는 주장에 동의
: 가능한 많은 AI를 보급해 다양한 AI 간 세력 균형을 형성하는 것이 최선이라고 평가
: 아모데이의 규제론은 사실상 패배했다고 주장. 최근 미공개 오픈AI 모델의 Hugging Face 해킹 사건을 오픈소스 모델이 해결한 사례와 앤스로픽을 제외한 주요 기업들의 ‘Jensen 서한’ 동참으로 단기 강력 규제 가능성이 낮아졌다고 평가
: 오히려 아모데이의 AI 위험 중심 메시지가 미국 내 데이터센터 반대 운동에 활용되면서 AI 인프라 확대를 저해할 수 있다고 비판
: AI가 질병 치료, 수명 연장, 풍요로운 미래를 가져올 가능성을 고려하면 이제 AI 산업의 긍정적 가능성을 더욱 적극적으로 알려야 한다고 주장
■ 다리오 아모데이: 공정한 규제는 오히려 프런티어 기업의 권력을 분산
: ‘규제 = 규제 포획 = 권력 집중’이라는 전제 자체가 잘못된 양자택일이라고 반박. 객관적이고 공정한 제도는 특정 기업의 권력을 제한하고 후발주자를 보호해 오히려 권력을 분산시킬 수 있다고 주장
: 앤스로픽의 규제 제안 역시 프런티어 기업에는 더 엄격하고 소규모 경쟁사에는 유리하도록 설계됐다고 설명
: SB 53, SB 1047의 소규모 기업 면제, CAISI, 백악관에 제안한 프런티어 모델 차등 테스트, ‘Pacing the Frontier’ 등이 대표 사례
: AI는 규제 때문에 집중되는 것이 아니라 스케일링 법칙과 막대한 컴퓨트, 칩 요구량 때문에 구조적으로 권력이 집중되기 쉬운 기술이라고 평가
: 오픈웨이트 역시 권력을 대규모 컴퓨트와 칩 보유자에게 이동시킬 뿐 충분한 탈중앙화 해법은 아니라고 지적
: 이상적인 규제는 ① 사이버, 바이오, 정렬 리스크 관리 ② 프런티어 AI 기업의 권력 제한 ③ 오픈웨이트와 후발주자의 발전 공간 보장을 동시에 달성해야 한다는 입장
: 트럼프 행정부가 검토하는 것으로 알려진 ‘프런티어 모델 배포 전 테스트 + 프런티어 수준에 접근한 오픈웨이트 테스트’와 하사비스의 FINRA형 AI 감독기관 구상도 지지
■ AI 메시징, 대중 신뢰에 대한 논쟁
: 아모데이는 AI에 지나치게 부정적이라는 비판을 반박. “Machines of Loving Grace” 등을 통해 향후 5~10년 내 대부분의 질병 치료 가능성 등 AI의 잠재적 혜택도 지속 강조해왔다고 설명
: 대중의 AI 반감은 위험 경고보다 기업, 정부, 테크 업계에 대한 ‘신뢰 위기’가 근본 원인이라고 진단. “AI가 암을 치료한다고 말하는 게 아니라 실제로 암을 치료해야 한다”며 실질적 성과가 신뢰 회복의 핵심이라고 강조
: 앤스로픽은 생물학, 의학 투자를 확대 중이며, 성과가 나오기 전까지 긍정적 마케팅보다 AI의 위험과 대응책을 솔직하게 알리는 것이 장기적 신뢰에 더 효과적이라는 입장
: 이후 베이커는 아모데이의 공개적이고 건설적인 소통이 대중 신뢰 형성에 도움이 된다고 평가하고 ‘실제로 암을 치료해야 한다’는 데 동의했지만, 인간 심리를 고려하면 위험과 기회를 50:50으로 다루는 것조차 위험에 지나치게 무게를 두는 메시지일 수 있다며 기존 입장은 유지
https://x.com/darioamodei/status/2088758816376807762
X (formerly Twitter)
Dario Amodei (@DarioAmodei) on X
1/2 Thanks Gavin for an especially thoughtful exchange. I don't usually spend much time on social media but I wanted to engage here because it really brings out the heart of an important conversation.
First, on regulation, I think that “either concentrate…
First, on regulation, I think that “either concentrate…
👍1👀1
엔비디아, 오픈AI 오하이오 데이터센터 개발사 SB Energy에 최대 30억 달러 투자 협상
: 엔비디아가 소프트뱅크 계열 SB Energy에 최대 30억 달러 투자 협상 중
: 절반 15억 달러는 오하이오 프로젝트 계약 체결 시 투자하고, 나머지 15억 달러는 SB Energy IPO에 투자하는 방안 논의
: SB Energy는 이르면 9월 IPO를 추진 중이며 최소 50억 달러 조달 목표. 엔비디아가 15억 달러를 투자할 경우 IPO 최대 투자자 중 하나가 될 전망
: 이번 투자는 엔비디아가 오픈AI의 오하이오 데이터센터 건설을 위해 약 1,000억 달러 규모의 신용 지원을 제공하는 협상의 일부
: 오하이오 프로젝트는 SB Energy가 개발하는 10GW 규모 캠퍼스로, 현재 비용 기준 총 개발비 약 5,000억 달러 추산. 오픈AI가 데이터센터를 사용하고 엔비디아 GPU를 활용할 예정
: 엔비디아의 신용 지원과 SB Energy 지분 투자는 프로젝트 금융 조달을 지원하는 동시에 향후 2단계 개발에 대한 추가 보증 유인도 강화
: SB Energy는 재생에너지 개발사에서 데이터센터로 사업 확대. 2025년 말 데이터센터 건설, 엔지니어링 업체 Studio 151 인수
: 텍사스 밀람 카운티에서도 오픈AI용 1.2GW 데이터센터 개발 중이며, 오픈AI는 지난 1월 SB Energy에 5억 달러 투자
: 엔비디아는 AI 인프라와 고객사에 대한 금융 지원을 통해 엔비디아 GPU 구매 및 사용을 촉진하는 전략
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 엔비디아가 소프트뱅크 계열 SB Energy에 최대 30억 달러 투자 협상 중
: 절반 15억 달러는 오하이오 프로젝트 계약 체결 시 투자하고, 나머지 15억 달러는 SB Energy IPO에 투자하는 방안 논의
: SB Energy는 이르면 9월 IPO를 추진 중이며 최소 50억 달러 조달 목표. 엔비디아가 15억 달러를 투자할 경우 IPO 최대 투자자 중 하나가 될 전망
: 이번 투자는 엔비디아가 오픈AI의 오하이오 데이터센터 건설을 위해 약 1,000억 달러 규모의 신용 지원을 제공하는 협상의 일부
: 오하이오 프로젝트는 SB Energy가 개발하는 10GW 규모 캠퍼스로, 현재 비용 기준 총 개발비 약 5,000억 달러 추산. 오픈AI가 데이터센터를 사용하고 엔비디아 GPU를 활용할 예정
: 엔비디아의 신용 지원과 SB Energy 지분 투자는 프로젝트 금융 조달을 지원하는 동시에 향후 2단계 개발에 대한 추가 보증 유인도 강화
: SB Energy는 재생에너지 개발사에서 데이터센터로 사업 확대. 2025년 말 데이터센터 건설, 엔지니어링 업체 Studio 151 인수
: 텍사스 밀람 카운티에서도 오픈AI용 1.2GW 데이터센터 개발 중이며, 오픈AI는 지난 1월 SB Energy에 5억 달러 투자
: 엔비디아는 AI 인프라와 고객사에 대한 금융 지원을 통해 엔비디아 GPU 구매 및 사용을 촉진하는 전략
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오픈AI, “놀라운 일들이 벌어지고 있다”
지금 오픈AI에서는 정말 놀라운 일들이 벌어지고 있습니다. 조직의 에너지도 매우 뜨겁습니다.
→ 무언가! 놀라운!
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
지금 오픈AI에서는 정말 놀라운 일들이 벌어지고 있습니다. 조직의 에너지도 매우 뜨겁습니다.
→ 무언가! 놀라운!
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다니엘 로버츠 IREN CEO "AI는 기하급수적으로 성장하지만 현실 세계는 따라갈 수 없다"
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
새로운 AI 데이터센터가 하나씩 생길 때마다 AI에 대한 수요는 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 커집니다. 과거의 기술 붐을 이번 AI 붐과 비교하는 사람들이 계속해서 놓치는 부분이 바로 이것입니다.
더 뛰어난 AI를 구동하려면 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요합니다. AI가 저렴해지면 사용량은 줄어드는 것이 아니라 더 늘어납니다. 그리고 AI의 성능이 한 단계 도약할 때마다 불과 1년 전에는 존재하지 않았던 새로운 활용 사례들이 생겨납니다.
수요는 소프트웨어의 속도로 증가하지만, 공급은 그렇게 늘어날 수 없습니다. 공급은 현실 세계의 속도로 증가하기 때문입니다. 전력망 연결, 송전선, 콘크리트, 철강, 그리고 데이터센터를 건설하는 데 필요한 수천 명의 인력이 모두 필요합니다.
과거의 기술 붐에서는 기술 발전이 공급의 확대로 이어지면서 결국 수요를 따라잡는 데 도움을 줬습니다. 하지만 이번에는 기술이 수요 측에 있습니다. 기술 발전 자체가 기하급수적인 수요 증가를 촉진하고 있고, 현실 세계의 인프라는 이를 따라잡을 만큼 빠르게 건설될 수 없습니다.
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
👍5❤3
미국, Pax Silica 중심 AI 동맹 구축 가속, 중국과 양자택일 요구
: 미국이 AI 패권 경쟁에서 동맹 및 파트너 국가들에 미국과 중국 중 한쪽을 선택하도록 요구하는 방안 추진
: 미 국무부는 6월 AI Opportunity Statement에 서명한 35개국을 대상으로 서한 초안 작성
: 중국 주도 AI 협력체에 동시에 가입할 경우 미국 주도 Pax Silica에서 배제될 수 있다고 경고
: Pax Silica는 미국이 지난해 출범한 AI 공급망 동맹으로 AI 모델, 반도체, 핵심 광물의 안정적 공급망 구축 및 중국 의존도 축소가 목적
: 현재 한국, 일본, 호주 등 약 20여 개 국가 참여. EU, 영국, 인도, UAE 등도 참여국에 포함
: 중국은 7월 World Artificial Intelligence Cooperation Organization을 출범시키며 오픈웨이트 AI 기술을 중심으로 미국에 맞서는 별도 AI 생태계 구축 추진
: 카자흐스탄은 현재까지 양측 이니셔티브에 모두 가입한 것으로 알려진 유일한 국가. 이를 계기로 미국은 “양쪽을 모두 가질 수는 없다”며 참여국의 명확한 선택 요구
: 미국은 동시에 Pax Silica 참여국에 실질적인 경제적 인센티브 제공 확대
: 파나마에 AI 인프라, 반도체, 핵심 광물 등 핵심 물자의 통관 및 물류를 AI로 신속 처리하는 시범 플랫폼 구축. 최대 5,000만 달러 지원
: 앞서 에너지 및 핵심 광물 프로젝트 지원 컨소시엄에도 최대 2.5억 달러 출연 계획 발표
: Pax Silica가 공동 투자, 수출 통제, 핵심 광물, 반도체, AI 인프라 및 물류까지 포괄하는 미국 중심 AI 경제권으로 확대되는 모습
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: 미국이 AI 패권 경쟁에서 동맹 및 파트너 국가들에 미국과 중국 중 한쪽을 선택하도록 요구하는 방안 추진
: 미 국무부는 6월 AI Opportunity Statement에 서명한 35개국을 대상으로 서한 초안 작성
: 중국 주도 AI 협력체에 동시에 가입할 경우 미국 주도 Pax Silica에서 배제될 수 있다고 경고
: Pax Silica는 미국이 지난해 출범한 AI 공급망 동맹으로 AI 모델, 반도체, 핵심 광물의 안정적 공급망 구축 및 중국 의존도 축소가 목적
: 현재 한국, 일본, 호주 등 약 20여 개 국가 참여. EU, 영국, 인도, UAE 등도 참여국에 포함
: 중국은 7월 World Artificial Intelligence Cooperation Organization을 출범시키며 오픈웨이트 AI 기술을 중심으로 미국에 맞서는 별도 AI 생태계 구축 추진
: 카자흐스탄은 현재까지 양측 이니셔티브에 모두 가입한 것으로 알려진 유일한 국가. 이를 계기로 미국은 “양쪽을 모두 가질 수는 없다”며 참여국의 명확한 선택 요구
: 미국은 동시에 Pax Silica 참여국에 실질적인 경제적 인센티브 제공 확대
: 파나마에 AI 인프라, 반도체, 핵심 광물 등 핵심 물자의 통관 및 물류를 AI로 신속 처리하는 시범 플랫폼 구축. 최대 5,000만 달러 지원
: 앞서 에너지 및 핵심 광물 프로젝트 지원 컨소시엄에도 최대 2.5억 달러 출연 계획 발표
: Pax Silica가 공동 투자, 수출 통제, 핵심 광물, 반도체, AI 인프라 및 물류까지 포괄하는 미국 중심 AI 경제권으로 확대되는 모습
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오픈AI, 기업 AI 활용 ‘지원 → 실행’ 전환 가속
: 오픈AI가 기업 AI 활용 현황을 분석한 Enterprise Signals와 워킹페이퍼 How Organizations Use AI 공개
: 기업 AI가 단순 질의, 업무 보조에서 에이전트가 실제 업무를 수행하는 실행 단계로 이동 중
: 6월 기준 기업 고객의 Codex + ChatGPT 합산 출력 토큰 중 Codex 비중 64%, ChatGPT는 36%
→ 기업 AI 사용의 중심이 대화형 질의에서 장시간, 멀티스텝 업무를 위임하는 에이전트형 워크플로로 이동
: AI 사용량 상위 10%인 프런티어 기업은 일반 기업 대비 활성 사용자당 출력 토큰이 8.3배, 1월 2.6배에서 격차가 3배 이상 확대
→ 동일한 AI 모델에 접근하더라도 실제 업무에 얼마나 깊게 통합하느냐에 따라 기업 간 AI 활용 격차가 빠르게 확대
: 프런티어 기업은 에이전트를 사내 데이터와 업무 도구에 연결하는 고급 기능 활용도도 높음. 주간 활성 사용자 기준 Plugins 21% vs 일반 기업 9%, Skills 19% vs 3%. 오픈AI 내부에서는 활성 직원의 95%가 매주 Plugins 사용
→ 단순 챗봇 사용을 넘어 사내 데이터, 도구, 반복 가능한 업무 프로세스와 AI를 연결하는 것이 프런티어 기업의 핵심 차별점
: Codex 활용은 엔지니어링을 넘어 전 지식노동 영역으로 빠르게 확산. 2월 이후 주간 활성 사용자는 법무 108배, 영업 41배, 채용 41배, 마케팅 26배, 헬스케어 24배, 재무·회계 20배 증가, 엔지니어링은 5배
→ 에이전트 도입의 중심이 초기 코딩 업무에서 법무, 영업, 인사, 마케팅, 재무 등 비개발 지식노동으로 빠르게 확산되는 단계
: 직급별로는 예상과 달리 초기 경력 직원의 AI 사용량이 가장 높음. 도입 6개월 후 초기 경력 직원은 경영진보다 주당 13건 더 많은 메시지를 사용. 회사 평균 대비 초기 경력 +7.8건, 경영진 -5.4건
→ AI 활용이 경영진 주도의 하향식 확산보다 실무진, 특히 초기 경력 직원에서 먼저 심화되는 상향식 확산 패턴
: 오픈AI는 기업 간 AI 활용 격차가 단순 모델 접근성보다 사내 데이터·도구 연결, 반복 가능한 워크플로 구축, 직원 교육, 거버넌스 및 권한 관리에서 발생한다고 평가
→ 향후 엔터프라이즈 AI 경쟁의 핵심은 ‘어떤 모델을 쓰느냐’보다 AI를 기업 데이터와 시스템에 연결해 개별 활용을 조직 차원의 반복 가능한 실행 워크플로로 전환하는 역량
https://openai.com/index/how-enterprises-put-ai-to-work/
: 오픈AI가 기업 AI 활용 현황을 분석한 Enterprise Signals와 워킹페이퍼 How Organizations Use AI 공개
: 기업 AI가 단순 질의, 업무 보조에서 에이전트가 실제 업무를 수행하는 실행 단계로 이동 중
: 6월 기준 기업 고객의 Codex + ChatGPT 합산 출력 토큰 중 Codex 비중 64%, ChatGPT는 36%
→ 기업 AI 사용의 중심이 대화형 질의에서 장시간, 멀티스텝 업무를 위임하는 에이전트형 워크플로로 이동
: AI 사용량 상위 10%인 프런티어 기업은 일반 기업 대비 활성 사용자당 출력 토큰이 8.3배, 1월 2.6배에서 격차가 3배 이상 확대
→ 동일한 AI 모델에 접근하더라도 실제 업무에 얼마나 깊게 통합하느냐에 따라 기업 간 AI 활용 격차가 빠르게 확대
: 프런티어 기업은 에이전트를 사내 데이터와 업무 도구에 연결하는 고급 기능 활용도도 높음. 주간 활성 사용자 기준 Plugins 21% vs 일반 기업 9%, Skills 19% vs 3%. 오픈AI 내부에서는 활성 직원의 95%가 매주 Plugins 사용
→ 단순 챗봇 사용을 넘어 사내 데이터, 도구, 반복 가능한 업무 프로세스와 AI를 연결하는 것이 프런티어 기업의 핵심 차별점
: Codex 활용은 엔지니어링을 넘어 전 지식노동 영역으로 빠르게 확산. 2월 이후 주간 활성 사용자는 법무 108배, 영업 41배, 채용 41배, 마케팅 26배, 헬스케어 24배, 재무·회계 20배 증가, 엔지니어링은 5배
→ 에이전트 도입의 중심이 초기 코딩 업무에서 법무, 영업, 인사, 마케팅, 재무 등 비개발 지식노동으로 빠르게 확산되는 단계
: 직급별로는 예상과 달리 초기 경력 직원의 AI 사용량이 가장 높음. 도입 6개월 후 초기 경력 직원은 경영진보다 주당 13건 더 많은 메시지를 사용. 회사 평균 대비 초기 경력 +7.8건, 경영진 -5.4건
→ AI 활용이 경영진 주도의 하향식 확산보다 실무진, 특히 초기 경력 직원에서 먼저 심화되는 상향식 확산 패턴
: 오픈AI는 기업 간 AI 활용 격차가 단순 모델 접근성보다 사내 데이터·도구 연결, 반복 가능한 워크플로 구축, 직원 교육, 거버넌스 및 권한 관리에서 발생한다고 평가
→ 향후 엔터프라이즈 AI 경쟁의 핵심은 ‘어떤 모델을 쓰느냐’보다 AI를 기업 데이터와 시스템에 연결해 개별 활용을 조직 차원의 반복 가능한 실행 워크플로로 전환하는 역량
https://openai.com/index/how-enterprises-put-ai-to-work/
OpenAI
From assistance to execution: How enterprises put AI to work
OpenAI research reveals how enterprises are adopting agentic AI, using ChatGPT and Codex, and how frontier firms are pulling ahead in AI adoption.
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오픈AI Tibo, AI 가격 비교는 ‘토큰당 가격’보다 ‘결과당 비용’이 중요
https://x.com/thsottiaux/status/2088866513008873560
토큰과 토큰당 가격에 관하여
이 주제에 대해 좀 더 써보겠다고 했으니, 이어서 이야기해보겠습니다.
오픈AI의 토큰 1개는 다른 모델의 토큰 1개와 같지 않습니다. 우리는 마치 토큰이 그램이나 킬로와트시처럼 표준화된 단위인 것처럼 AI 가격을 ‘100만 토큰당 몇 달러’라는 기준으로 비교합니다.
하지만 실제로는 그렇지 않습니다.
모델마다 완전히 동일한 텍스트를 처리하고 생성하는 데 사용하는 토큰 수가 다릅니다. 따라서 토큰당 가격이 더 저렴하다고 해서 실제 청구 금액까지 반드시 더 저렴한 것은 아닙니다.
똑같은 피자 두 판이 있다고 생각해봅시다. 한 곳에서는 피자를 8조각으로 잘라 조각당 2달러에 팝니다. 다른 곳에서는 16조각으로 잘라 조각당 1.25달러에 팝니다.
두 번째 가게는 ‘더 저렴한 피자 조각’을 광고할 수 있지만, 피자 한 판 전체 가격은 16달러가 아니라 20달러입니다. 아쉽죠. 사실 여러분의 배는 방금 먹은 피자가 몇 조각으로 잘려 있었는지에는 관심이 없습니다.
이제 배가 고파졌겠지만, 다시 토큰 이야기로 돌아가겠습니다.
영어, 기술 문서, 다국어, 숫자 텍스트를 포함한 소규모 비교에서 GPT-5.6 Sol에 사용하는 토크나이저는 766개 토큰을 사용한 반면, Claude Opus 5는 약 1,170개 토큰을 사용하는 것으로 추정됐습니다.
이는 상당히 큰 차이로, GPT-5.6 Sol이 약 34.5% 적은 토큰을 사용한다는 의미입니다. 완전히 동일한 텍스트를 처리하더라도 추가로 사용되는 토큰에 대해서는 모두 비용을 지불해야 합니다. 단순한 토큰당 가격만 봐서는 이런 차이가 제대로 드러나지 않습니다.
하지만 토크나이저 차이를 보정하는 것만으로도 핵심을 완전히 파악할 수는 없습니다.
실제로 중요한 것은 ‘성공적인 결과 하나를 얻는 데 드는 비용’, 즉 price per successful outcome입니다.
이를 평가할 때 벤치마크를 출발점으로 활용할 수는 있지만, 결국에는 각자의 실제 사용 사례에서 직접 모델을 사용해보고 측정해야 합니다.
이게 전부입니다. 토큰이 끊임없이 흐르기를
https://x.com/thsottiaux/status/2088866513008873560
X (formerly Twitter)
Tibo (@thsottiaux) on X
On tokens and prices per token.
I said I’d write more about this, so here goes: an OpenAI token != another model’s token. We compare AI prices in dollars per million tokens as if a token were a standardized unit, like a gram or a kilowatt-hour. It isn’t.…
I said I’d write more about this, so here goes: an OpenAI token != another model’s token. We compare AI prices in dollars per million tokens as if a token were a standardized unit, like a gram or a kilowatt-hour. It isn’t.…
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일론 머스크, 토큰 수요가 엄청나게 빠르게 증가하고 있다
: xAI가 월 300달러인 SuperGrok Heavy를 일부 신규 이용자 대상으로 6개월간 월 99달러, 67% 할인 프로모션 제공
: 이용자들 사이에서 할인 프로모션을 적용받기 위한 방법과 허점을 찾는 움직임 확산
: 머스크는 해당 게시물을 인용하며 “토큰 수요가 엄청나게 빠르게 증가하고 있다”고 언급
→ 앤스로픽 방 빼야할지도?
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
: xAI가 월 300달러인 SuperGrok Heavy를 일부 신규 이용자 대상으로 6개월간 월 99달러, 67% 할인 프로모션 제공
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: 머스크는 해당 게시물을 인용하며 “토큰 수요가 엄청나게 빠르게 증가하고 있다”고 언급
→ 앤스로픽 방 빼야할지도?
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
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오픈AI, Codex에 Astra 탑재 예고
Codex
✅ 거의 100%에 가까운 안정성
✅ 간헐적인 리셋
✅ 오픈소스
✅ 향후 Astra 탑재 예정
→ Astra 하입 시작
https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW
Codex
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✅ 오픈소스
✅ 향후 Astra 탑재 예정
→ Astra 하입 시작
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