[반.전] 이번주 목요일 엔비디아가 실적을 발표합니다 - 실적 관전 포인트

안녕하세요. 삼성증권 문준호의 ‘반도체를 전하다’입니다.

엔비디아가 한국 시간 27일 오전 실적을 발표할 예정입니다.

AI CAPEX의 건전함과 꾸준한 상향이 확인된 만큼, 시장은 실적에 대한 걱정은 크지 않습니다. 오히려 루빈 출시에 맞추어 눈높이가 높아졌다면 높아졌을 것입니다.

숫자 외의 관전 포인트들을 정리 드리자면,

■ 매출공유, 순환투자에서 보증까지?

엔비디아는 지난 7월 AI 클라우드 업체들과 매출공유(revenue sharing) 및 신용보강(credit-support) 계약을 발표했습니다.

AI 스타트업이 엔비디아 시스템을 구매해 서비스를 판매하면, 엔비디아는 기존 하드웨어 매출에 더해 해당 클라우드 매출의 일부까지 공유받는 구조입니다.

대신 엔비디아는 일종의 보증을 통해 이들의 자금조달과 인프라 구축을 지원합니다. 순환투자 논란이 아직 잠잠해 지지도 않은데, 이제 빚도 대신 져주는 셈입니다.

이같은 투자의 당위성에 대한 부연 설명이 필요할 수 있겠습니다. 수익 관점에서 매출공유 비율과 기간이라든지, 리스크 관점에서 신용 규모 등에 대해서요.

■ 루빈 울트라 스펙

지난 달, 루빈 울트라의 HBM 탑재량이 오히려 줄어든다는 보도가 있었죠. HBM 공급이 제한적인 상황에서 더 많은 GPU를 판매하기 위한 등가교환일 수는 있습니다. 저희도 HBM 시장 전망에 대한 변화가 필요하다고 생각하지는 않습니다.

하지만 차기 로드맵에 대해서는 확실히 해 둘 필요가 있겠죠. 어쨌든 HBM 탑재량도 하드웨어의 스펙을 결정짓는 핵심 변수 중 하나로 꼽혀 왔으니까요.

■ 원가 부담 전가 여부

2년 전 호퍼에서 블랙웰로 전환되던 초기, 원가 부담이 확대되며, 수익성 위축 리스크가 논란이 된적이 있었습니다. 또 블랙웰로의 전환이 데이터센터 인프라의 변화를 동반하기에 물리적으로도 어렵다는 얘기도 있었죠.

이와중에 메모리 가격은 연일 꺾일 줄 모르고 오르고 있습니다. 관련하여 원가 부담 전가가 용이한 지를 살펴 볼 필요가 있습니다. 비단 엔비디아 실적뿐 아니라, 내년 AI 인프라 시장에 대한 중요한 변수가 될 것입니다.

■ 참고. FactSet 컨센서스

- FY 2Q27 매출액 921억 달러(+13% q-q), 매출총이익률 75.0%

- FY 3Q27 매출액 1,041억 달러(+13% q-q), 매출총이익률 74.4%


다시 업데이트 드리겠습니다.

감사합니다.

(2026/8/24 공표자료)

엔비디아, 퍼플렉시티에 투자 논의, 기업가치 300억 달러 이상

: 엔비디아는 퍼플렉시티의 기업가치를 300억 달러 이상으로 평가하는 수십억 달러 규모 투자 라운드 참여 논의 중. 1년 전 마지막 투자 대비 기업가치가 50% 이상 상승

: 퍼플렉시티 연환산 매출은 연초 2.5억 달러 미만에서 현재 7.5억 달러 이상으로 3배 이상 증가

: 검색 사업뿐 아니라 컴퓨터 작업을 자동화하는 AI 에이전트 ‘Perplexity Computer’가 성장에 기여. 매출총이익률은 약 60% 유지

: 엔비디아는 당초 퍼플렉시티 기술 라이선스와 일부 인력 영입에 수십억 달러를 지급하는 방안을 검토했으나, 현재는 전통적 지분 투자 형태로 논의 전환. 엔비디아는 이미 퍼플렉시티에 여러 차례 투자

: 양사 간 협력도 확대. 퍼플렉시티는 3월 ‘Nemotron Coalition’에 합류했으며, 하드웨어 및 소프트웨어 개발 협업 진행. 퍼플렉시티는 향후 에이전틱 AI 쿼리에 엔비디아 Vera CPU를 활용할 계획

: 퍼플렉시티는 지금까지 17억 달러 이상을 조달했으며, 추가 투자 유치로 성장 자금을 확보해 2028년 전후 잠재적 IPO를 준비 전망

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앤스로픽, 기업 고객의 Fable 5 채택 트렌드의 함의

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

지난주 Ramp의 7월 AI Index와 이를 재보도한 기사에서 앤스로픽의 Fable 5이 출시 한 달 간 앤스로픽 토큰 사용량의 6%, 모델 지출의 11.4%에 그쳤다는 점이 주목받았습니다. 

반면 오픈AI GPT-5.6-Sol은 오픈AI 토큰의 25%, 지출의 23%를 차지했습니다. 7월 Fable 5의 모델 지출액은 Sol의 약 75% 수준입니다.

Fable 5은 앤스로픽의 최고 성능 모델이지만 가격 역시 높은 편입니다(인풋 $10 및 아웃풋 $50)

기사에서는 성능 개선만으로 높은 가격을 정당화하기 어려워지고 있으며, 기업의 AI 지불 의사에서 상한이 나타난 것이라고 해석했습니다.

기업이 AI 활용에서 대부분의 업무는 저렴한 모델로도 충분하다는 판단은 타당합니다. 소 잡는 칼로 닭을 잡을 필요는 없으니까요. 하지만 생각해볼 포인트도 있습니다.

우선 Fable 5의 수요 자체가 최근 감소한 것은 아닙니다. 제시된 데이터 상 6월 출시 직후 지출 지수 10 수준까지 상승했고, 비활성화 후 재출시된 상황에서 이전 고점을 회복하고 유지하는 모습입니다.

수요가 무너졌다기보다 초기부터 제한적이지만 안정적인 수요층을 형성한 모습에 가깝습니다.

이후 출시된 Opus 5의 존재도 중요합니다. 앤스로픽은 Opus 5를 Fable 5에 가까운 프론티어 지능을 절반 가격에 제공하는 모델로 포지셔닝했습니다.

경제적 가치가 큰 AI 작업의 대부분이 난이도 분포의 중간 영역에 존재하며, 해당 영역에서는 절대적 지능의 최고점보다 프런티어에 가까운 지능을 낮은 비용으로 제공하는 것이 중요하다는 논리를 제시했습니다.

실제로 코딩과 여러 벤치마크에서는 Opus 5는 Fable 5와 동급이거나 오히려 상회하기도 했습니다.

반면 Fable 5는 장기 에이전트 작업이나 복잡하고 모호한 범용 지능 업무에서 강점이 있다는 평가가 존재합니다. 이러한 차이는 벤치마크에서 충분히 포착되지 않을 가능성도 있습니다.

또한 안전 및 데이터 정책도 상대적으로 까다롭습니다. 일부 요청에는 fallback으로 연결되는 안전 분류기가 적용되었고, Mythos급 모델에는 30일 데이터 보존도 요구됩니다.

따라서 Fable 5의 채택 트렌드를 단순히 프런티어 지능에 대한 기업의 지불 의향 상한으로 단정하기에는 여러 변수가 존재합니다. 가격 뿐 아니라 제품 세분화, 사용 한도, 정책, 워크로드 별 특성이 동시에 영향을 미치고 있기 때문입니다.

결론적으로 가격 대비 성능의 중요성이 높아지고 있다는 방향성은 당연히 유효합니다. 오히려 업무의 난이도와 경제성에 따라 적절한 모델을 선택하는 라우팅의 중요성이 커지고 있다는 점이 더 중요한 함의입니다.

그러나 이것이 프런티어 모델의 중요성을 낮추는 것은 아닙니다. AI가 처리할 수 있는 업무의 난이도 자체를 끌어올리고 새로운 사용 사례를 만들어 내는 역할은 여전히 프런티어 모델이 담당합니다.

향후 능력의 상한이 확장되고, 저렴한 모델이 이를 빠르게 따라가며 대량의 워크로드를 흡수하는 구조가 반복될 가능성이 높다고 판단합니다.

(2026/8/24 공표자료)

샘 올트먼 × 데이비드 센라: AI 시대의 기업과 오픈AI의 미래

■ AI 기술 발전보다 실제 도입은 훨씬 느릴 것

“우리 모두가 타임라인을 지나치게 공격적으로 예상해왔다.”

→ GPT-4 등장 당시 자신도 소프트웨어 산업이 빠르게 재편될 것으로 예상했지만 실제로는 그렇지 않았다고 인정. 경제와 인간 행동의 관성이 강하기 때문에 AI 기술이 빠르게 발전해도 사회와 경제의 적응은 더 천천히 진행될 것으로 전망

■ 2026년에 모든 기업이 재편된다는 전망에는 다소 회의적

“2026년이 모든 기업이 다시 경쟁에 노출되는 해가 될지는 모르겠다. 조금 더 오래 걸릴 것이라고 생각한다.”

→ 다만 모든 산업이 아니라도 많은 소프트웨어 기업의 기존 지위는 AI로 인해 충분히 흔들릴 수 있다고 평가. AI disruption의 방향보다는 속도에 대해 보수적인 입장

■ 현재 AI는 ‘아이폰 이전의 스마트폰’ 단계

“기술적인 구성요소는 모두 갖춰졌지만, 아직 아이폰 모먼트는 오지 않았다.”

→ AI 기술 자체보다 이를 활용하는 제품과 인터페이스가 문제. 인간이 컴퓨터와 상호작용하는 방식을 완전히 바꿀 결정적인 AI 제품이 아직 등장하지 않았다고 평가

■ 오픈AI의 최우선순위는 모델과 컴퓨트

“현재 내 노력의 대부분은 연구와 컴퓨트에 집중돼 있다.”

→ 가장 중요한 것은 더 똑똑한 모델을 만들고 이를 많은 사람이 효율적이고 풍부하게 사용할 수 있도록 하는 것. 자체 칩, 팹 공급망, 랙, 전력 시스템까지 포함한 컴퓨트 구축은 역사상 가장 비싼 인프라 프로젝트가 되어가고 있다고 평가

■ AI 연구도 벤처투자처럼 Power Law가 작동

“최고의 투자가 나머지 모든 투자를 합친 것보다 더 큰 성과를 내듯 AI 연구도 그렇다.”

→ 다수의 점진적인 연구보다 컨센서스에서 벗어난 소수의 연구자와 고위험, 고성과 연구 베팅이 훨씬 중요하다고 평가. 오픈AI의 AGI와 LLM 집중도 당시에는 비주류 선택이었다고 강조

■ 이제 AI의 병목은 지능보다 컨텍스트

“현재 내가 느끼는 더 큰 제약은 AI가 나에 대해 가지고 있는 유용한 컨텍스트의 양이다.”

→ 최신 모델은 이미 상당히 똑똑해졌으며 앞으로는 내부 Slack, 고객 피드백, 연구자료 등 인간이 모두 처리할 수 없는 방대한 정보를 AI가 이해하고 의사결정에 활용하는 능력이 중요해질 것으로 전망

■ 차세대 AI는 상시 에이전트

“어느 시점에는 AI가 훨씬 더 지속적으로 존재하는 에이전트처럼 느껴질 것이다.”

→ ChatGPT가 챗봇에서 코딩 에이전트를 흡수한 데 이어 향후에는 사용자의 컨텍스트를 지속적으로 이해하고 필요한 일을 먼저 제안하거나 수행하는 Persistent Agent 형태로 발전할 것으로 전망

■ 오픈AI는 제품 회사보다 플랫폼 회사

“오픈AI는 제품 회사보다는 플랫폼 회사가 되어야 한다고 생각한다.”

→ 장기적으로 개인이나 기업의 AGI에 접근하는 하나의 범용 인터페이스와 API를 제공하는 구조를 지향. 최고 성능 AI부터 대규모 저비용 AI까지 모든 가격, 성능 구간을 제공할 계획

■ 오픈AI가 모든 애플리케이션을 직접 만들지는 않을 것

“우리가 모든 제품 카테고리를 직접 만들거나 고객들과 경쟁해야 한다고 생각하지 않는다.”

→ 오픈AI가 경제 전체를 직접 장악하기보다 AI 플랫폼을 제공하고 그 위에서 1억 개의 새로운 기업과 80억 명의 사람들이 새로운 것을 만들도록 하는 것이 목표라고 설명

■ Sora와 Atlas를 중단하고 핵심 영역에 자원 집중

“지난해 우리는 Sora를 중단했다. 좋은 제품이었지만 컴퓨트를 많이 사용했고 Codex만큼 중요하지 않았다. 웹 브라우저 Atlas도 중단했다.”

→ 제한된 컴퓨트와 인재를 범용 지식 노동과 과학을 위한 지능 개발에 집중. 자체 칩, 데이터센터, 인프라 소프트웨어, 모델 훈련 등 범용 지능 개발에 필요한 영역의 중요성 강조

■ AI가 역사상 가장 큰 소규모 창업 붐을 만들 것

“우리는 역사상 가장 큰 소규모 창업 붐을 보게 될 것이다.”

→ AI가 창업에 필요한 자본과 인력, 전문성의 장벽을 낮추면서 훨씬 더 많은 개인이 직접 사업을 시작할 수 있게 될 것이라고 전망

■ AI 업계가 대중에게 AI를 설명하는 데 실패

“AI 업계는 사람들에게 어떤 혜택이 있고 부작용을 어떻게 완화할 수 있는지 설명하는 일을 잘하지 못했다.”

→ 인류 멸망 가능성과 대규모 일자리 감소를 강조하면서 동시에 AI 개발 경쟁을 벌인 것이 대중의 불안을 키웠다고 지적. UBI나 물질적 풍요보다 AI가 개인의 권한, 자유, 자율성을 어떻게 확대하는지를 설명해야 한다고 주장

■ AI의 가장 큰 두 위험은 통제 상실과 권력 집중

“내가 가장 우려하는 두 가지 위험은 AI에 대한 통제를 잃는 것과 권력이 지나치게 중앙집중화되는 것이다.”

→ AI가 인간의 통제를 벗어나는 것뿐 아니라 하나의 기업, 모델 또는 개인이 지나치게 많은 권력을 갖는 것도 핵심 위험이라고 강조. 안전을 명분으로 AI 접근을 소수에게 집중시키는 것에도 부정적

■ AI 안전은 실제 배포를 통해 발전시켜야 한다

“기술을 세상에 내놓고 실제 사용자에게 피드백을 받아 어디에서 문제가 발생하는지 확인하는 것이 안전한 제품을 만드는 방법이기도 하다.”

→ 실제 배포, 문제 발견, 사고 분석, 개선을 반복하는 점진적 배포 방식을 강조. 다만 모델이 최고 수준의 인간 지능을 넘어서는 단계에서는 개발을 지연할지 여부까지 포함한 어려운 결정이 필요할 수 있다고 인정

■ AI의 가장 중요한 장기 가치는 과학적 발견

“AI가 과학적 발견을 어떻게 발전시킬 수 있을지에 매우 큰 관심이 있다.”

→ 새로운 물리학 발견, 질병 치료, 수학 문제 해결 등 AI를 통한 새로운 지식의 발견이 업무 자동화보다도 더 중요한 영역이 될 수 있다고 전망

■ AI 시대에도 인간 자체의 가치는 오히려 높아질 수 있음

“사람과 관련된 것, 사람 간의 연결과 사람들이 다른 사람을 좋아하는 것과 관련된 것은 AI 이후의 세계에서 가치가 낮아지는 것이 아니라 더 높아질 것이라고 생각한다.”

→ AI가 콘텐츠와 지적 노동에서 인간을 넘어가더라도 스포츠, 인간관계, 실제 경험처럼 인간이라는 사실 자체가 중요한 영역은 오히려 희소가치가 높아질 수 있다고 전망

https://youtu.be/kG8AoExkX40

앤스로픽, 채용 면접서 "안전 위해 주가 0돼도 괜찮나" 질문

: 앤스로픽은 모든 지원자를 대상으로 문화 적합성 인터뷰를 진행하며, 일부 지원자에게 "안전을 위해 AI 개발 야망을 포기하고 그 결과 주식 가치가 0이 된다면 어떻게 생각하겠는가"라는 질문 제시

: 질문은 완전히 정형화된 대본은 아니며, 지원자에 따라 주가 0 또는 안전과 매출 간 트레이드오프 형태로 질문. 도덕적 딜레마를 경험한 사례와 당시 대응 방식도 주요 평가 항목

: CEO 다리오 아모데이는 최근 합류한 직원들이 높은 보상이나 지분 가치가 아닌 회사의 미션을 위해 입사하는지 의문을 제기한 것으로 알려짐. 보상 협상도 허용하지 않고 최초 제시 조건을 그대로 적용

: 이러한 문화는 실제 경영 판단에서도 나타남. 앤스로픽은 기술의 무제한 사용을 요구한 미 정부와의 계약을 거부해 일부 정부 계약을 잃었으며, 안전 우려를 이유로 사이버 역량이 높은 Mythos 모델의 접근도 제한

: 앤스로픽은 채용 페이지에서도 "결국 우리 모두가 이곳에 있는 이유는 미션"이라고 명시하며, 고액 보상 경쟁이 심화되는 AI 인재 시장에서도 경제적 보상보다 안전과 미션에 대한 정렬을 채용의 핵심 기준으로 강조

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엔비디아 Groq 3 LPX 양산, 네비우스가 최초 도입하며 초고속 추론 상용화

: 엔비디아는 인터랙티브 AI 추론 가속기 Groq 3 LPX의 본격 양산 시작. Vera Rubin 플랫폼의 확장 제품으로, 에이전틱 AI에서 핵심인 초고속 토큰 생성과 저지연 추론에 특화

: 에이전틱 AI 추론은 크게 컨텍스트 처리와 생성으로 구분. 에이전트는 하나의 작업에서도 수십 번의 순차 모델 호출을 수행하기 때문에 각 단계의 지연시간이 누적되며, 이에 따라 토큰 생성 속도가 실제 에이전트의 작업 완료 시간을 좌우하는 핵심 요소로 부상

: Gemma 4 31B, 10만 토큰 컨텍스트 기준 단일 사용자 3,400 output tokens/s를 기록해 해당 모델 역대 최고 속도를 달성. 엔비디아는 에이전트 및 지연시간 민감 워크로드에서 가장 가까운 대안 대비 4배 빠른 응답성을 제공한다고 설명

: Groq 3 LPX는 랙당 256개 LPU 가속기, 128GB 온칩 SRAM, 640TB/s 스케일업 대역폭으로 구성되며 NVIDIA MGX 기반 완전 수랭식 설계. Vera Rubin NVL72와 결합해 대규모 컨텍스트 처리와 초고속 토큰 생성이 필요한 에이전틱 추론 성능 강화

: 네비우스가 Groq 3 LPX를 도입하는 최초의 AI 클라우드 사업자로, 자체 프로덕션 추론 플랫폼 Token Factory에 적용할 예정. 이후 Groq 역시 초기 도입사로 참여할 계획

: 네비우스 고객은 별도 SDK, 신규 벤더 계약이나 과금 체계 변경 없이 기존 Token Factory에서 모델 선택만으로 Groq 3 LPX를 활용 가능

: 오토스케일링, observability, function calling, structured output 등 기존 기능을 그대로 유지하면서 멀티에이전트, 실시간 코딩, 저지연 추론 워크로드의 생성 속도 향상

엔비디아 발표: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-groq-3-lpx-now-in-full-production-with-world-class-speed-for-agentic-ai

네비우스 발표: https://nebius.com/blog/posts/nvidia-groq-3-lpx-nebius-token-factory

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/8/25)

■ 스페이스XAI, 차세대 에이전틱 AI 워크로드를 위해 엔비디아 Vera CPU의 대규모 도입 발표

■ 엔비디아, Groq 3 LPX 양산 돌입. 네비우스가 AI 클라우드 최초 채택. Gemma 4 31B 기준 3,400토큰/초

■ 엔비디아, Vera Rubin NVL72가 실제 에이전틱 워크로드에서 GB300 대비 MW 당 처리량 최대 30배, 토큰 비용 최대 35배 개선 발표

■ Lancium-엔비디아, 전략적 파트너십 공식화. Lancium의 4GW 계약 캐파, 15GW+ 전력 부지에 풀 스택 AI 팩토리 구축

■ 오픈AI, ChatGPT Images에 커스텀 스티터 제작 기능 추가. 별도 배경 제거 작업 없이 메신저 앱을 통해 공유 가능

■ 오픈AI, GPT-5.6 시리즈를 AWS의 AI 개발 플랫폼 Kiro에 탑재

■ 스페이스XAI, Grok Voice Think Fast 2.0이 추론,도구사용, 실제 업무 수행 능력을 종합하는 Speech-to-Speech 평가에서 최상위 성능 기록. Starlink의 대규모 고객지원에 적용. 하루 1.5만 건 이상의 인바운드 전화 처리

■ SEC, 헤지펀드 Situational Awareness의 거래 시점과 레버리지 사용 관련 대출기관 커뮤니케이션 조사

■ 알리바바, 문서, 스프레드시트, 슬라이드, 웹페이지를 최대 30초 영상으로 변환하는 생성모델 Wan 3.0 정식 출시

■ 알리바바, 102억 달러 유상 증자에 280억 달러 주문. 약 3배 초과 청약

■ AWS, 서버리스 데이터 통합, ETL 서비스인 AWS Glue 6.0 정식 출시. 이전 버전 대비 가격 30% 인하

■ 메타, 오픈AI와 Thinking Machines 출신 연구원 Luke Metz 영입 보도. 올해 오픈AI 복귀 후 재차 이직

■ 미스트랄 AI-휴메인, 수억 유로 규모의 전략적 AI 파트너십 체결. 사우디 AI인프라와 아랍어 프런티어 모델 공동 구축 포함 AI 스택 전반 포괄

■ Nous Research, 스페이스XAI와 파트너십을 통해 Nous Portal에서 Grok 4.6을 1주일간 50% 할인 제공. Hermes Agents와 함께 사용하는 것을 주요 활용 사례로 제시

감사합니다.

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메타, 소비자 AI 에이전트 ‘Hatch’ 출시 임박, 차세대 모델 ‘Watermelon’은 10월 목표

: 메타는 OpenClaw 기반 소비자용 AI 에이전트 플랫폼 ‘Hatch’를 8월 말~9월 초 출시할 계획. 대규모 AI 투자를 수익화하고 광고 외 매출원을 확대하려는 전략

: Hatch는 DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp, Outlook 등 외부 웹사이트에 접근해 작업을 수행하며, 에이전트가 피트니스 트래커나 여행 일정 등 자체 도구와 스킬을 생성해 사용자 맞춤형 대시보드에 배치하는 구조

: 수익화 모델로 단계별 구독제를 검토 중이며, 높은 사용 한도를 제공하는 프리미엄 요금제는 월 최대 $199.99 수준까지 논의

: WhatsApp에서도 외부 AI 에이전트를 통합해 대화할 수 있는 플랫폼 준비 중. 이르면 이번 주 소규모 사용자 대상으로 먼저 출시 예정

: 모델 측면에서는 4월 Muse Spark, 7월 Muse Spark 1.1, 8월 Muse Spark 1.2 및 코딩 에이전트 Muse Code를 연이어 공개하며 코딩, 컴퓨터 사용, 멀티에이전트 등 에이전틱 AI 역량을 빠르게 강화

: 차세대 AI 모델 ‘Watermelon’은 10월 출시 목표. Muse 제품군에 포함될지 독립 모델로 출시될지는 아직 불확실

: Muse Glimmer와 향후 Muse Spark 1.2 오픈웨이트 버전을 통해 오픈소스 전략도 유지. 폐쇄형 프런티어 모델 및 에이전트로 경쟁하며 오픈웨이트 생태계도 병행하는 이중 전략 추진

→ 예정보다 늦어진 Hatch 출시와 가을(10월)에 나올 수박(Watermelon)

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Cursor, 600억 달러 인수 완료 후 본격적인 ‘머스크 시대’ 진입

: 스페이스X는 이달 초 600억 달러 규모 Cursor 인수를 완료. 일론 머스크는 인수 당일 1,000명 이상의 Cursor 직원 대상 첫 전사 미팅에서 Grok이 경쟁사에 뒤처져 있으며 빠르게 따라잡아야 한다고 강조

: 머스크는 앤스로픽을 현재 AI 경쟁을 주도하는 강력한 경쟁자로 평가. 동시에 스페이스X가 AI 기업 중 가장 많은 컴퓨팅 용량을 계속 확보하겠다는 방침을 제시하며 Cursor를 모델·에이전트 경쟁력 강화의 핵심 축으로 활용할 계획

: 양사는 지난 4월 기술 공유 및 컴퓨팅 계약 이후 이미 Grok 모델과 AI 에이전트를 공동 개발. 인수 완료 후 Cursor 인력은 스페이스XAI 기존 조직으로 본격 편입되고 있으며, CEO Michael Truell은 머스크에게 직접 보고. 공동창업자들도 사전학습 및 ML 조직에 배치

: Cursor는 지난 6월 ARR 40억 달러를 기록했지만, 스페이스X와 제휴하기 직전에는 매출총이익률 적자와 막대한 컴퓨팅 비용으로 추가 수십억 달러의 자금 조달이 필요했던 상황. 스페이스X와 거래를 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 확보

: Cursor는 프론티어 모델 업체가 자체 코딩 제품을 강화하면서 기존 코딩 사업이 잠식될 가능성을 우려해 코딩 외 영역으로 확장 추진. 동시에 GitHub 직접 경쟁 서비스 ‘Origin’을 개발해 지난주 베타 출시했으며, 인수한 Graphite의 코드 리뷰 기술도 통합

: 인수 이후 조직 변화도 본격화. 지난 4월 이후 제품, 엔지니어링 중심으로 45명이 퇴사했고 강화학습, 디자인, 브랜드 등 주요 리더도 이탈. 일부 고위 임원 강등과 보상·베스팅 조건 변경도 진행

: 반면 영업, 마케팅 채용은 크게 확대되며 전체 직원 수는 1년간 4배 이상 증가. 스페이스X 경영진도 Cursor의 채용 예산을 승인하고 영업 인력 확대를 독려

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Lambda, 최대 30억 달러 조달 추진, ’27년 IPO 가능성

: 엔비디아가 투자한 AI 클라우드 업체 Lambda가 최대 30억 달러 규모 신규 자금조달 논의 중. 120억 달러 이상 밸류 기준으로 투자 유치를 협의하고 있으며, 거래 조건은 아직 확정되지 않음

: 신규 라운드 관련 복수의 텀시트(term sheet)를 받은 상태. 일부 관계자들은 이번 자금조달이 2027년 IPO로 이어지는 기반이 될 수 있다고 설명

: 실적도 빠르게 확대. 관계자들에 따르면 Lambda는 2026년 매출 15억 달러 이상을 기록할 것으로 예상

: Lambda는 25년 11월 펀딩 라운드를 통해 15억 달러 이상을 조달(밸류 59억 달러). TWG Global이 라운드를 주도했으며, 엔비디아 외에도 Andra Capital, SGW, Andrej Karpathy, ARK Invest 등이 투자자로 참여

: AI 인프라 기업에 대한 투자 수요는 사모, 공모시장에서 동시에 확대. 데이터센터 업체 Nscale은 이르면 다음 달 최대 30억 달러 규모 IPO를 추진하고 있으며, Crusoe 역시 30억 달러 조달 논의 중

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티보 소티오 × 매튜 버먼: AI 에이전트와 오픈AI의 미래

■ AI 에이전트의 병목은 모델 성능에서 시스템 전체로 이동

“Ultra Fast처럼 토큰 생성 속도가 10~14배 빨라지면 CPU, 툴콜, 네트워크 등 다른 부분이 병목이 된다.”

→ 모델 추론 속도가 충분히 빨라질수록 실제 에이전트 작업시간을 결정하는 요소는 토큰 생성 자체가 아니라 툴 호출, 네트워크, CPU, 애플리케이션 실행 등으로 이동

→ 실제로 코드 생성처럼 툴콜이 적은 작업은 Ultra Fast에서 약 10배 빨라질 수 있지만, 툴콜이 많은 에이전트 작업은 체감 개선폭이 3~4배에 그친다고 설명

→ 향후 AI 인프라 경쟁은 단순 GPU 및 tok/s 경쟁을 넘어 추론, CPU, 네트워크, 툴 실행, 오케스트레이션까지 포함한 전체 에이전트 스택 최적화로 확장될 가능성

■ 미래 에이전트는 노트북이 아닌 클라우드 컴퓨팅 환경에서 작동

“노트북은 인간이 처리할 수 있는 작업량에 맞춰 설계됐다. 모델은 같은 제약을 받지 않는다. 미래 모델은 노트북 이상의 자원에 접근해야 한다.”

→ 현재 컴퓨터는 인간의 입력 속도와 멀티태스킹 능력을 기준으로 설계됐지만, AI는 동시에 수십~수백 개 애플리케이션을 처리할 수 있음

→ 에이전트가 고도화될수록 로컬 PC를 대신 조작하는 구조보다 클라우드에서 독립적인 실행환경과 대규모 컴퓨팅 자원을 사용하는 Cloud Agent 구조로 이동할 가능성

→ AI가 직접 컴퓨트의 소비 주체가 되면서 GPU뿐 아니라 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 등 클라우드 인프라 전반의 수요를 확대할 수 있는 구조

■ Personal Agent와 Full Automation을 서로 다른 두 축으로 개발

“한쪽은 사용자를 깊이 이해하는 Personal AGI이고, 다른 한쪽은 복잡한 프로세스의 완전 자동화다.”

→ Personal Agent는 사용자의 목표, 일상, 팀 상황까지 이해하고 선제적으로 도움을 제공하는 방향

→ Full Automation은 production log 분석, 성능 최적화, 회귀 수정, 보안 취약점 패치처럼 기존에는 사람이 개입해야 했던 복잡한 프로세스를 자동화하는 방향

→ 특히 보안 취약점의 경우 탐지 이후 패치까지 자동화해 사람이 고위험 행동만 승인하는 수준을 언급

→ AI 산업의 발전 경로를 단순 Copilot이 아니라 개인 생산성 향상과 기업 업무 프로세스의 완전 자동화라는 두 축으로 동시에 확장하는 것으로 보는 시각

■ ChatGPT와 Codex 통합, 범용 에이전트와 대규모 배포 전략

“미래 모델이 우리에게 ChatGPT와 Codex를 합치라고 요구한다. 결국 같은 기술, 같은 harness다.”

→ 오픈AI는 코딩용 AI와 일반 AI를 장기적으로 별도 제품으로 보지 않음. 하나의 고성능 멀티모달 에이전트가 코딩, 리서치, 디자인, 영업, 마케팅 등 다양한 작업을 수행하고 인터페이스가 사용자별로 최적화되는 구조를 지향

→ 인터뷰 시점 Codex 사용자는 2,000만 명까지 증가. 개발자 전용 제품을 별도로 키우기보다 ChatGPT와 통합해 PM, 디자이너, 영업, 마케팅 등 비개발자까지 에이전트 사용층을 확대

→ 장기적으로는 하나의 Personal AGI Interface가 사용자별 역할과 컨텍스트에 맞춰 변화하고, ChatGPT의 대규모 소비자 배포를 개발자 및 엔터프라이즈 에이전트 채택으로 연결하는 전략

■ 사용량 리셋은 마케팅이 아니라 사용자 보상 차원에서 시작

“제품이 제대로 작동하지 않거나 경험이 기대에 못 미치면 사용량을 리셋해 보상한다. 마케팅이나 재무팀과 협의해서 하는 것이 아니라 필요하다고 느끼면 내가 직접 버튼을 누를 수 있다.”

→ Codex 사용량 리셋은 초기 제품을 빠르게 개선하는 과정에서 장애나 설정 오류가 발생했을 때 사용자에게 추가 사용량을 제공하는 보상 차원에서 시작

→ 이후 새로운 기능 출시나 주요 순간을 기념할 때도 추가 사용량을 제공하며 사용자들이 신규 기능을 직접 경험하도록 유도

→ 리셋 결정에 마케팅이나 재무팀이 관여하지 않는다고 강조. 제품 완성도가 기대에 미치지 못하면 즉각 보상하고, 단기적인 사용 비용보다 사용자 경험과 신뢰를 우선하는 오픈AI의 제품 운영 문화를 보여주는 사례

■ 미래 AI 인터페이스는 Voice-first, Ambient, Multimodal

“미래에 우리가 만드는 것은 매우 ambient하고 자연스러운 형태다.”

→ 새로운 Voice 출시 이후 음성으로 ChatGPT를 사용하는 이용자가 빠르게 증가하고 있다고 설명

→ 사람은 입력 저항이 가장 낮은 방식을 선택하기 때문에 키보드와 프롬프트 중심 인터페이스가 AI의 최종 형태는 아닐 것으로 판단

→ 향후에는 음성뿐 아니라 사용자의 화이트보드, 화면, 주변 환경까지 이해하는 상시 존재형 멀티모달 에이전트로 발전할 가능성

■ Ultra Fast 수준의 추론 속도가 1~2년 내 사실상 기본값으로

“1~2년 정도면 지금의 속도가 기본이거나 기본에 매우 가까워질 수 있다.”

→ 현재 10~14배 빠른 Ultra Fast는 프리미엄 서비스지만, 추론 하드웨어 발전과 모델 자체의 토큰 효율성 개선이 동시에 진행되면서 현재의 초고속 추론이 빠르게 대중화될 것으로 전망

→ Sol은 Terra보다 훨씬 토큰 효율적이며 차세대 모델은 Sol보다도 크게 개선될 것이라고 언급. 동일한 작업에 필요한 토큰 수가 감소하면서 작업당 총 추론 비용도 하락할 가능성

→ 다만 항상 더 많은 하드웨어를 사용하는 상위 프리미엄 tier는 존재할 것으로 전망. 장기적으로 모델 성능뿐 아니라 latency, cost per task, time per task가 AI 경쟁의 핵심 지표로 부상할 가능성

■ 재귀적 자기개선은 이미 AI 인프라 영역에서 시작

“모델이 다른 모델을 만드는 것뿐 아니라 추론 스택, CUDA 커널, 인프라를 개선하는 것도 Recursive Self-Improvement다.”

→ 오픈AI가 현재 실제 성과를 내고 있다고 강조한 영역은 완전한 AI 연구 자동화보다 AI를 활용한 AI 인프라 개발과 최적화

→ 가장 강력한 프론티어 모델을 이용해 서빙 스택과 커널 등을 재설계하고 있으며, Ultra Fast를 제외한 일반 추론 속도도 최근 약 3개월 동안 60%가량 개선됐다고 설명

→ 더 강한 모델이 추론 인프라를 개선하고, 개선된 인프라가 다시 AI 활용과 연구 생산성을 높이는 자기강화 구조가 나타나기 시작했다는 시각

→ 과거 대규모 컴퓨트 선투자 역시 이러한 구조를 뒷받침. 단순 GPU 보유량보다 Compute × Frontier Model × Inference Optimization의 결합이 경쟁력으로 작용

■ 현재 Frontier Intelligence는 수개월 내 저가, 범용화될 수 있음

“Luna는 6개월 전이었다면 Frontier에 있었을 모델이다. 지금 Frontier인 것도 6개월 뒤에는 훨씬 저렴하게 운영될 것이다.”

→ AI 산업에서 나타나는 중요한 구조적 변화 중 하나는 지능의 빠른 Commoditization

→ 현재 최고급 모델의 성능이 불과 수개월 뒤 저가 모델이나 무료 tier로 확산될 수 있으며, 오픈AI는 효율성 개선에 따른 경제적 이익을 가격 인하 등을 통해 사용자와 공유하겠다는 방향을 강조

→ 장기적으로 모델 자체의 희소성이 빠르게 낮아질 경우 경쟁력은 단순 API 성능보다 Distribution, 에이전트, 개인화, 컨텍스트 활용, 인프라 효율성 등으로 이동할 가능성

https://youtu.be/4qjEgPojjzM

오픈AI DevDay 2026에서 큰 거 온다?

OpenAI DevDay 2026은 창사 이래 최고의 DevDay가 될 겁니다. 다른 DevDay와는 비교가 안 될 정도일 겁니다.

: 티보 소티오는 올해 DevDay가 “회사 역사상 최고의 DevDay가 될 것이며, 비교가 안 될 정도”라고 언급하며 강한 자신감 표명

: 올해 OpenAI DevDay는 9월 29일 개최 예정. 2023년 GPT-4 Turbo 공개를 제외하면 최근 DevDay는 신규 프런티어 모델 자체보다 개발자 플랫폼과 에이전트, 자동화 기능을 강화하는 방향으로 전개

: 2024년 Realtime API, Prompt Caching 등에 이어 2025년에는 AgentKit, Agent Builder, Codex SDK 등을 공개. DevDay 무게중심은 실제 업무를 수행하는 에이전트와 이를 구축하기 위한 인프라로 이동

: 특히 오픈AI는 2026년 9월까지 인간 연구 인턴 수준의 ‘Automated AI Research Intern’ 달성을 내부 목표로 제시. 이후 2028년 3월에는 장기간 독립적으로 연구를 수행할 수 있는 ‘True Automated AI Researcher’를 목표로 설정

: Automated AI Research Intern의 목표 시점과 9월 29일 DevDay가 정확히 맞물림

: 직접적 연관성을 확인할 수는 없지만, 최근 DevDay의 에이전트, 자동화 강화 흐름과 이례적으로 강한 발언을 감안하면 장기 작업, 연구, 코딩 자동화 등 한 단계 진화한 에이전트 관련 발표 여부에 주목 필요

https://x.com/thsottiaux/status/2092117461646856505