[2026-05-29 | 오늘의 AI 뉴스 브리핑] 바쁜 당신을 위한 AI 트렌드 총정리

🏢 AI 기업·비즈니스 (9건)

1. 미스트랄 에이아이, 산업용 인공지능 확장 및 자체 데이터 센터 구축 추진

프랑스 신생기업(startup)인 미스트랄 에이아이(Mistral AI)는 프랑스 파리에서 개최한 첫 콘퍼런스인 ‘에이아이 나우 서밋(AI NOW Summit)‘에서 산업용 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야 확장, 파리 남부 추론 데이터 센터(inference data center) 신설, 소비자용 비서 서비스 브랜드 개편을 발표했다. 2023년 직원 15명으로 출발한 미스트랄 에이아이는 비엔피 파리바(BNP Paribas)를 첫 고객으로 확보했다. 현재 직원 1,000명 규모로 성장했으며 2026년 매출 10억 유로(한화 약 1조 5,000억 원) 달성을 목표로 삼았다. 아르튀르 망슈(Arthur Mensch) 공동창업자 겸 최고경영자(chief executive officer, CEO)는 기업에 인공지능을 도입하려면 인공지능 제공업체가 전체 기술 스택(stack)을 소유해야 한다며, 물리적 인프라 통제가 인공지능 모델 품질만큼 중요하다고 강조했다. 미스트랄 에이아이는 아홉 차례 투자 유치를 거쳐 최소 39억 달러를 확보했다. 2025년 9월에는 네덜란드 반도체 장비 기업 에이이에스엠엘(ASML)이 주도한 17억 유로 규모의 시리즈 C 투자를 유치하며 기업가치 117억 유로를 인정받았다. 이어서 2026년 3월에는 데이터 센터 건설을 위해 7개 은행 컨소시엄으로부터 8억 3,000만 달러 규모의 채무 금융을 확보했다. 발표 내용은 2026년 5월 인수한 에미 에이아이(Emmi AI)의 물리 시뮬레이션(physics simulation) 기술과 대규모 언어모델(large language model, LLM)을 결합한 ‘산업 공학용 미스트랄(Mistral for Industrial Engineering)’ 플랫폼을 포함한다. 플랫폼은 항공우주, 자동차, 반도체 산업을 겨냥하여 제품 설계 가속화, 시뮬레이션 검증, 생산 최적화를 지원한다. 미스트랄 에이아이는 상업용 항공기부터 우주 분야까지 인공지능을 적용하는 에어버스(Airbus), 충돌 시뮬레이션 등에 거대 산업 모델(Large Industry Model)을 활용하는 비엠더블유(BMW) 그룹, 최대 주주이자 초기 도입처인 에이이에스엠엘(ASML)과의 협력을 확대한다. 망슈 최고경영자는 기존 물리 솔버(solver)를 활용한 시뮬레이션이 설계 변수당 몇 시간에서 몇 주가 걸려 인공지능 기반 반복 작업에 병목을 만든다고 지적했다. 솔버 결과값을 학습한 ‘물리 인공지능(physics AI)‘은 물리적 동작을 신속하게 예측하여 제품 설계 과정을 크게 단축한다.

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Mistral AI launches Vibe, expands into industrial AI and announces data center push to challenge OpenAI

 

2. 중국 딥시크의 파격적 가격 인하와 실리콘밸리 인공지능 기업의 토큰 비용 위기

중국 인공지능(artificial intelligence, AI) 기업 딥시크(DeepSeek)가 주력 거대언어모델(large language model, LLM)의 가격을 영구적으로 75% 인하하며 실리콘밸리 기술 기업들을 압박한다. 새로 공개한 ‘V4 프로(V4 Pro)’ 모델은 미국 앤스로픽(Anthropic)이 출시한 ‘클로드 소네트(Claude Sonnet)‘나 오픈에이아이(OpenAI)가 개발한 ‘지피티 5.5-메드(GPT 5.5-Med)‘와 비교해 입력 비용이 7배, 출력 비용은 17배 저렴하다. 속도를 최적화한 ‘V4 플래시(V4 Flash)’ 모델 역시 기존 하위 요금제 경쟁작보다 최대 25배 저렴한 요금을 책정했다. 파격적인 가격 인하는 캐시(cache) 기억장치 기술을 비롯해 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 최적화한 기술 덕분에 가능했다. 중국 현지 서버에서 작동할 때 캐시 읽기 비용은 미국 클라우드 서비스보다 87배 저렴하다. 중국 스마트폰 제조사 샤오미(Xiaomi)도 새로 도입한 미모(MiMo) 아키텍처(architecture)에 동일한 가격 기준을 적용하기 시작했다. V4 프로는 코딩 에이전트(coding agent) 성능 검증 지표에서 80.6%를 기록했다. 인지 능력 평가에서도 87.5점을 획득하며 높은 기술력을 나타냈다. 두 모델은 모두 완화된 매사추세츠 공과대학교(Massachusetts Institute of Technology, MIT) 라이선스에 따라 공개 가중치(open-weight) 형태로 제공해 기업들이 자유롭게 활용할 수 있다. 미국 정보기술 기업들은 토큰(token) 사용량 급증에 따른 비용 상승 문제를 겪고 있다. 우버(Uber)는 코딩 도구 도입 이후 4개월 만에 2026년 인공지능 관련 예산을 모두 소진했다. 에어비앤비(Airbnb)와 핀터레스트(Pinterest)는 비용 부담을 덜기 위해 미국 폐쇄형 모델 대신 중국 알리바바(Alibaba)의 오픈소스 모델을 도입해 비용을 90% 아꼈다. 저가 공세는 오픈에이아범용 응용 프로그램 인터페이스(application programming interface, API) 매출에 의존하는 기업에 큰 타격을 줄 전망이다.

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DeepSeek V4's permanent price cut upends enterprise AI

 

3. 앤스로픽, 차세대 대규모 언어모델 클로드 오푸스 4.8 출시 및 650억 달러 대규모 투자 유치

앤스로픽(Anthropic)이 차세대 대규모 언어모델(large language model, LLM) 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)을 전 세계 시장에 전격 출시했다. 클로드 오푸스 4.8은 복잡한 코딩 작업과 다학제적 추론, 컴퓨터 활용 부문에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보여준다. 대규모 투자 유치 소식도 함께 발표되었다. 앤스로픽은 알티미터 캐피털(Altimeter Capital), 드래고니어(Dragoneer), 그린옥스(Greenoaks), 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital)이 주도한 시리즈 H 투자 유치(Series H funding round) 단계에서 650억 달러의 신규 자금을 조달했다. 앤스로픽의 기업 가치(valuation)는 9650억 달러로 평가받았다. 앤스로픽은 조달한 자금을 연산 인프라(compute infrastructure)를 구축하고 인공지능 안전성 연구를 강화하는 데 사용할 계획이다. 수백 개의 병렬 하위 에이전트를 배치해 대용량 코드 이전 작업을 동시에 처리하는 동적 워크플로(dynamic workflows) 기능이 시험 형태로 추가되었다. 사용자는 답변 속도와 깊이를 직접 조절하는 노력 제어(effort control) 설정 기능도 사용할 수 있다. 새 모델은 클로드 응용프로그램 인터페이스(Application Programming Interface, API)와 전용 웹사이트를 포함해 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 구글 클라우드(Google Cloud), 마이크로소프트 파운드리(Microsoft Foundry) 플랫폼에서 제공된다. 이용 요금은 백만 토큰당 입력 5달러, 출력 25달러로 이전 모델과 동일하게 책정되었다.

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As Anthropic launches Claude Opus 4.8, it raises $65B in new funding - SiliconANGLE

 

4. 델과 에이치투오에이아이, 버티컬 인공지능 모델로 기업의 토큰 비용 부담 해소 추진

델 테크놀로지스(Dell Technologies, 이하 델)와 에이치투오에이아이(H2O.ai)가 2026년 5월 28일 기업이 부담하는 인공지능(artificial intelligence, AI) 토큰(token) 비용을 줄이기 위해 협업하기로 했다. 최근 기업이 여러 단계를 스스로 수행하는 에이전트형 인공지능(agentic AI)을 도입하면서 토큰 소비량이 하루 수십억 개에 이를 정도로 급증했다. 이에 따라 기업은 예측하기 힘든 클라우드(cloud) 사용료 때문에 투자 대비 효과(return on investment, ROI)를 거두기 어려운 환경에 처해 있다. 양사는 기업이 모델을 클라우드 대신 사내에 구축해 토큰 비용을 통제할 수 있도록 지원하는 대안을 제시했다. 기업은 특정 산업 영역에 맞춰 학습한 버티컬 인공지능(vertical AI) 모델과 가벼운 소형 언어모델(small language model, SLM)을 자체 인프라에서 운영해 지출을 아낄 수 있다. 클라우드 기반 대형 모델 대신 가벼운 공개 가중치(open-weight) 모델을 사용하면 토큰 사용량을 쉽게 예측할 수 있다. 스리 암바티(Sri Ambati) 에이치투오에이아이 최고경영자(Chief Executive Officer, CEO)와 사티시 이예르(Satish Iyer) 델 테크놀로지스 부사장 겸 최고기술책임자(Chief Technology Officer, CTO)는 기업이 인프라를 직접 통제하는 환경에서 버티컬 모델의 가치가 더욱 커진다고 설명했다. 양사는 에이치투오에이아이가 개발한 인공지능 소프트웨어 플랫폼을 델이 제공하는 고성능 서버 및 저장장치 하드웨어인 델 에이아이 팩토리(Dell AI Factory)에 통합했다. 기업은 변동 폭이 큰 운영 비용(operational expenditure, OpEx)을 감가상각이 가능한 자본 지출(capital expenditure, CapEx)로 바꾸어 재정 예측을 쉽게 할 수 있다. 사내 데이터 센터와 폐쇄된 망 안에서 인공지능을 구동하므로 민감한 정보가 외부로 유출되지 않도록 차단하고 데이터 주권(data sovereignty)을 지킬 수 있다.

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Vertical AI models in the enterprise - SiliconANGLE

 

5. 미쓰비시UFJ파이낸셜그룹, 오픈AI와 협력해 인공지능 네이티브 조직 전환 가속화

일본 최대 금융 그룹인 미쓰비시UFJ파이낸셜그룹(Mitsubishi UFJ Financial Group, MUFG)이 인공지능(artificial intelligence, AI)을 중심으로 하는 조직으로 전환하기 위해 오픈AI(OpenAI)와 협력하기 시작했다. MUFG는 전사적으로 도입한 챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise)를 활용해 업무 흐름을 개선하고 금융 서비스를 대규모로 지원할 계획이다. 디지털 자산 관리와 예금 상담을 자동화하기 위해 차기 회계연도에 인공지능 기반 디지털 은행을 설립한다는 구상을 마련했다. 2027년 3월까지 인공지능 전문 인력을 350명 이상으로 늘린다. 더불어 전 직원을 대상으로 캠페인을 벌여 프롬프트(prompt) 작성 능력을 키울 계획이다. 금융 규제와 지침을 준수하기 위해 안전 장치를 마련하면서 오픈AI 내 전담 조직과 직접 협력해 금융 분야에 알맞은 맞춤형 서비스를 함께 개발한다.

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MUFG aims to become AI-native with OpenAI

 

6. 부미 월드 2026 분석, 에이전트 중심 기업 도래에 따른 통제 평면과 데이터 주권 수호

통합 플랫폼 서비스(integration platform as a service, iPaaS) 기업 부미(Boomi)는 2026년 5월 미국 시카고에서 연례 콘퍼런스 부미 월드 2026(Boomi World 2026)을 개최했다. 스티브 루카스(Steve Lucas) 최고경영자(Chief Executive Officer, CEO)는 인공지능(artificial intelligence, AI)을 도입하려는 기업이 직면한 장애물로 모델 자체보다 실시간 데이터(data) 연동과 데이터 활성화(data activation) 부족을 지적했다. 행사에서는 에이전트 중심 기업(agent enterprise) 시대를 맞아 AI 제어 평면(AI control plane), 헤드리스 엔터프라이즈(headless enterprise), 에이전트 엔지니어링(agentic engineering) 개념이 주요 의제로 떠올랐다. 다수 에이전트를 구동하는 조직은 보안을 지키고 에이전트를 효과적으로 지휘할 통합 통제 기반이 필요하다. 인간이 대면하던 기존 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 걷어내고 에이전트가 사업 공정을 주도적으로 처리하는 헤드리스 엔터프라이즈가 실현되면, 소프트웨어는 업무 자동화를 담당하는 확정적 엔진으로 기능한다. 시스템에 내장된 자체 거버넌스가 뒷받침되어야 안전한 자동화가 가능하다. 실험적이거나 불안정한 코드를 생성하는 바이브 코딩(vibe coding) 방식으로는 기업 환경에 적합한 신뢰성을 얻기 어렵다. 부미는 디지털 트윈(digital twin) 기술과 전문 지식을 결합한 부미 컴패니언(Boomi Companion)을 선보여 개발 결과물이 현업에 즉시 투입되도록 철저히 검증한다. 부미는 레드햇(Red Hat)과 전략적으로 제휴하고 에이전트스튜디오(Agentstudio)와 레드햇 AI(Red Hat AI)를 융합한 단일 솔루션을 마련했다. 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 구동되는 통합 스택은 민감한 기업 데이터가 거대언어모델 제공업체에 유출되지 않게 제어하며 데이터 주권을 수호한다. 부미는 통합과 관리 역량을 결합하여 기업이 투자대비효과(return on investment, ROI)를 실제로 거두도록 지원할 계획이다.

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Data activation and governance was the heart of Boomi World 2026 - SiliconANGLE

 

7. 델 테크놀로지스, 인공지능 서버 수요 급증으로 분기 매출 최대폭 성장 및 주가 폭등

델 테크놀로지스(Dell Technologies Inc.)가 인공지능(artificial intelligence, AI) 서버 수요 급증에 힘입어 재상장 이후 최대 매출 성장률을 기록했다. 델 테크놀로지스가 발표한 회계연도 기준 1분기 실적에 따르면, 분기 매출은 전년 동기 대비 88% 증가한 438억 4,000만 달러를 기록해 월스트리트(Wall Street) 예상치인 354억 3,000만 달러를 크게 웃돌았다. 델 테크놀로지스는 고성능 AI 인프라(infrastructure) 구축에 필수적인 그래픽 처리장치(graphics processing unit, GPU) 제조사 엔비디아(Nvidia)와의 협업을 바탕으로 실적을 성장시켰으며, AI 최적화 서버 부문 매출은 지난해 같은 기간보다 757% 급증한 161억 달러에 달했다. 수익성 역시 크게 향상되어 1분기 순이익은 전년 동기 9억 6,500만 달러에서 256% 증가한 34억 4,000만 달러를 기록했다. 일회성 비용을 제외한 비일반회계기준(Non-GAAP) 조정 주당순이익(earnings per share, EPS)은 4.86달러로 시장 전망치인 2.94달러를 크게 상회했다. 이 같은 어닝 서프라이즈 소식이 전해지자 시간 외 거래에서 주가는 38% 폭등했다.

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AI server demand drives staggering revenue growth for Dell and its stock soars - SiliconANGLE

 

8. 세일즈포스, 시장 전망치 웃도는 1분기 실적 발표에도 매출 전망치 하회로 주가 보합세 기록

미국 소프트웨어 기업 세일즈포스(Salesforce)가 시장 전망을 웃도는 1분기 실적을 발표했다. 다만 향후 매출 전망치가 기대를 하회하며 시간 외 거래에서 주가는 보합세를 나타냈다. 세일즈포스는 1분기 조정 주당순이익(earnings per share, EPS) 3.88달러를 기록해 월가 예상치인 3.12달러를 크게 웃돌았다. 분기 매출은 전년 동기 대비 13% 증가한 111억 3,000만 달러로 집계되었다. 시장 합의치인 110억 5,000만 달러를 넘어선 수치다. 순이익도 전년 동기 15억 4,000만 달러에서 21억 1,000만 달러로 늘었다. 영업과 서비스 업무를 자동화하는 인공지능(artificial intelligence, AI) 에이전트 플랫폼 에이전트포스(Agentforce)가 성장을 견인했다. 에이전트포스 연간 반복 매출(annual recurring revenue, ARR)은 전년 대비 205% 급증하며 사상 처음으로 12억 달러를 돌파했다. 데이터 360(Data 360) 플랫폼을 합산한 ARR은 약 34억 달러에 달했다. 영업과 서비스 부문 고가 요금제 계약 건수도 전년 대비 약 60% 증가했다. 로빈 워싱턴(Robin Washington) 최고운영책임자(chief operating officer, COO) 겸 최고재무책임자(chief financial officer, CFO)는 신규 AI 제품군 도입과 계약 잔액 증가를 성장의 주 요인으로 짚었다. 그러나 세일즈포스가 제시한 2분기 및 연간 매출 전망치가 월가 예측치를 하회했다. 세일즈포스는 2분기 매출을 112억 7,000만 달러에서 113억 5,000만 달러 범위로 예상했다. 분석가 전망치인 113억 6,000만 달러보다 낮은 수준이다. 연간 매출 전망치도 459억 달러에서 462억 달러 범위로 발표했다. 월가 예상치인 461억 2,000만 달러를 하회하는 규모다. 워싱턴 최고운영책임자는 마케팅(marketing) 및 상거래(commerce) 사업 부진을 거론했다. 데이터 분석 플랫폼 태블로(Tableau)의 신규 계약과 갱신율 둔화도 저해 요인으로 설명했다. 인포매티카(Informatica)를 인수한 뒤 늘어난 라이선스 매출 변동성도 실적 전망을 저해하는 요인으로 꼽혔다.

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Salesforce crushes Wall Street's targets in its latest results but can't boost its struggling stock - SiliconANGLE

 

9. 엔다바, 오픈에이아이 코덱스 도입으로 에이전트 기반의 소프트웨어 개발 혁신 및 효율화 달성

글로벌 정보기술(IT) 서비스 기업 엔다바(Endava)가 오픈에이아이(OpenAI)의 코덱스(Codex)를 활용하여 에이전트 기반 조직(agentic organization) 전환을 본격적으로 개시했다. 엔다바는 소프트웨어 개발 전 과정을 효율화하고자 독자적 인도 프레임워크인 다바플로우(Dava.Flow)를 개발했다. 다바플로우는 초기 요구사항 분석부터 최종 배포까지 모든 단계에 인공지능(AI) 에이전트를 심어둔 체계다. 이 과정에서 중추적인 역할은 시니어 아키텍트가 보유한 전문 지식을 에이전트에 심어 주니어 엔지니어들의 길잡이 역할을 하도록 설정한 데 있다. 덕분에 주니어 개발자도 높은 수준의 아키텍처 설계를 신속하게 도출해냈다. 또한 과거 수 주가 걸리던 요구사항 분석을 단 몇 시간 만에 완료하여 피드백 순환 구조를 대폭 개선했다. 다만 엔다바는 자동화 과정에서도 인간 협업형(human-in-the-loop) 거버넌스를 준수해 최종 의사결정 권한은 인간에게 남겨둠으로써 신뢰성과 규제 준수를 공고히 했다. 업무 자동화로 단순 반복 작업에서 해방된 개발자들은 아키텍처 설계나 고객 협업 같은 핵심 과업에 매진하여 성과를 향상했다. 엔다바는 향후 금융과 생명과학처럼 규제가 엄격한 산업 영역으로도 에이전트 협업 모델을 넓힐 계획이다.

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How Endava builds an agentic organization with Codex

 

🚀 AI 제품·서비스 (16건)

1. 앤스로픽, 처리 속도 높이고 비용 낮춘 플래그십 AI 모델 클로드 오푸스 4.8 출시

앤스로픽(Anthropic)이 성능을 개선하고 처리 비용을 크게 낮춘 플래그십 인공지능(artificial intelligence, AI) 모델 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)을 출시했다. 클로드 오푸스 4.8은 기존 모델과 동일하게 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 토큰 100만 개당 25달러로 이용할 수 있다. 여기에 토큰 처리 속도가 약 2.5배 빠른 패스트 모드(fast mode) 요금제를 도입해 토큰당 가격을 입력 10달러, 출력 50달러로 설정했다. 패스트 모드 요금은 이전 모델의 패스트 모드 비용인 입력 30달러, 출력 150달러와 비교해 3배 저렴해진 수준이다. 경쟁사인 오픈에이아이(OpenAI)의 지피티-5.5(GPT-5.5) 일반 모드 비용인 입력 5달러, 출력 30달러와 비교해도 가격 경쟁력을 갖췄다. 성능 면에서는 오푸스 4.7보다 소폭 향상되어 코딩 능력을 측정하는 소프트웨어 개발 역량 벤치마크(SWE-bench Verified)에서 88.6%, 고난도 벤치마크인 에스더블유이-벤치 프로(SWE-bench Pro)에서 69.2%를 기록했다. 지피티-5.5와 비교해 지식 작업, 코딩, 도구 사용, 대용량 맥락 처리 등 12개 주요 벤치마크(benchmark) 영역에서 우위를 보였다. 앤스로픽은 보안 검증을 거친 뒤 고도화된 사이버 보안 기능을 갖춘 클로드 미토스(Claude Mythos) 급의 모델을 수주 내에 모든 고객에게 공개할 계획이다. 기업 고객인 데이터브릭스(Databricks)는 오푸스 4.8을 활용해 자사 데이터 에이전트의 추론 능력을 강화했으며 문서 시각화 처리 효율 향상으로 비용을 61% 절감했다고 밝혔다. 코그니션(Cognition)을 비롯한 소프트웨어 개발 도구 제작사들도 오푸스 4.8의 도구 호출 능력 개선과 불필요한 설명 감소 효과로 엔지니어의 개발 속도가 빨라졌다고 덧붙였다. 앤스로픽은 단일 맥락 창에서 다루기 힘든 대규모 개발 작업을 수행할 수 있도록 수백 개의 하위 에이전트(subagent)를 동시에 실행하는 동적 워크플로(dynamic workflow) 기능도 클로드 코드(Claude Code)에 연구용 시범 기능으로 탑재했다.

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Anthropic's Claude Opus 4.8 is here with 3X cheaper fast mode and near-Mythos level alignment

 

2. 피그마, 디자인 시안과 제품 코드를 실시간 연동하는 피그마 메이크 업데이트 출시

클라우드 디자인 소프트웨어 기업 피그마(Figma)는 자사 인공지능(artificial intelligence, AI) 디자인 보조 도구인 피그마 메이크(Figma Make)를 실제 프로덕션 코드베이스(production codebase)와 연동하는 시각적 소프트웨어 편집기로 전환했다. 제품 관리자와 디자이너는 깃(Git) 저장소를 데스크톱 응용 프로그램에 가져와 캔버스에서 코드를 편집할 수 있다. 편집한 코드는 표준 깃허브(GitHub) 풀 리퀘스트(pull request, PR)를 거쳐 엔지니어링 부서로 전송된다. 버전 관리 작업 흐름 내에서 작동하므로 시각적 AI 편집본도 기존 지속적 통합(continuous integration, CI) 파이프라인과 보안 검사를 거친다. 피그마 메이크는 유료 요금제 사용자에게 제공된다. 프로페셔널(Professional) 요금제는 매월 16달러, 엔터프라이즈(Enterprise) 요금제는 90달러다. 2025년 5월 출시 당시에는 코드를 단방향으로 내보내기만 할 수 있었으나, 이번 업데이트로 양방향 동기화가 가능해졌다. 사용자는 앤트로픽(Anthropic) 클로드 3.6 소넷(Claude 3.6 Sonnet)이나 클로드 오퍼스(Claude Opus), 구글(Google) 제미나이(Gemini) 중 원하는 모델을 선택해 코드를 작성할 수 있다. AI 모델은 디자인 시스템 규격인 색상 토큰과 타이포그래피 규칙을 코드를 작성할 때 자동 반영한다. 비밀 저장소와 포스트그레스(PostgreSQL) 데이터베이스를 포함하는 수파베이스(Supabase) 백엔드 환경도 함께 지원한다. 코드 생성 기술이 범용화되면서 로버블(Lovable) 및 클로드 디자인(Claude Design)과 치열하게 경쟁하고 있다.

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Figma Make's new two-way GitHub integration turns designs into live, production code — with built-in governance

 

3. 오큘러스 창업진이 설립한 대화형 인공지능 스타트업 세서미, 아이오에스 앱 출시

오큘러스(Oculus) 창업진과 가상현실(virtual reality, VR) 기업 출신들이 설립한 대화형 인공지능(conversational AI) 스타트업(startup) 세서미(Sesame)가 아이오에스(iOS)용 애플리케이션(application)을 출시했다. 인공지능이 생각하는 시간을 갖더라도 대화 맥락이 끊기지 않고 자연스럽게 이어지도록 설계하여 기존 챗지피티(ChatGPT) 등 대중화된 챗봇(chatbot) 서비스와 차별화를 꾀했다. 신속한 정보 검색 시스템을 구축하여 최신 정보를 확보하고, 대화 도중에도 여러 검색을 동시에 실행해 그 결과를 답변에 실시간으로 반영하는 기술을 적용했다. 대화 도중에 새로운 정보를 접하면 사람처럼 문장 중간에 답변 방향을 바꾸어 말하기도 한다. 세서미는 고유한 목소리와 성격, 기억력을 지닌 마야(Maya), 마일즈(Miles), 시몬(Simone), 찰리(Charlie) 등 인공지능 에이전트(agent) 네 명을 제공한다. 연구 단계에서 이미 사용자 100만 명 이상을 확보했으며, 세쿼이어 캐피털(Sequoia Capital) 등으로부터 2억 5,000만 달러 규모 시리즈 B(Series B) 투자를 유치했다. 베타 테스트 기간에는 사용자 의견을 바탕으로 이미지 기반 검색 카드, 메모 기능, 무음 환경을 위한 텍스트 입력 모드, 개인정보 보호를 위한 시크릿 모드 등을 추가하며 서비스를 고도화했다. 이번 모바일 앱 출시는 오는 2027년 선보일 지능형 안경(intelligent eyewear) 개발을 위한 전초 단계이며, 향후 단순한 질의응답 수준을 탈피하여 사용자 대신 작업을 처리하는 에이전트 기능을 강화할 계획이다. 현재 39개국에서 무료로 정식 서비스를 이용할 수 있으며, 향후 안드로이드(Android) 전용 앱도 추가로 선보일 예정이다.

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Sesame, the conversational AI startup from Oculus founders, launches its iOS app | TechCrunch

 

4. 앤트로픽, 오류 자가 교정 성능 높인 ‘클로드 오푸스 4.8’ 출시 및 차세대 ‘미토스’ 예고

미국의 인공지능(artificial intelligence, AI) 기업 앤트로픽(Anthropic)이 주력 거대언어모델(large language model, LLM)의 성능을 대폭 개선한 **클로드 오푸스(Claude Opus) 4.8**을 출시했다. 새로 공개된 모델은 정직성과 신뢰성이 향상되었으며 스스로 오류를 감지하고 수정하는 능력이 우수해졌다. 코딩 과정에서 발생한 결함을 감지하지 못하고 넘어갈 확률은 기존 오푸스 4.7 대비 약 4분의 1 수준으로 감소했다. 가격은 입력 토큰(token) 100만 개당 5달러, 출력 토큰 100만 개당 25달러로 이전과 동일하며, 공식 웹사이트와 인공지능 코딩 도구 및 개발자용 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스(application programming interface, API) 등에 즉시 반영된다. 여러 벤치마크(benchmark) 평가에서도 점수 향상이 확인되었다. 에이전트(agent) 기반 코딩 성능을 평가하는 터미널 벤치(Terminal-Bench) 2.1 점수는 64.3%에서 69.2%로 올랐다. 도구를 활용한 다학제적 추론 능력은 54.7%에서 57.9%로 향상되었으며, 지식 작업 점수 역시 1,753점에서 1,890점으로 높아졌다. 실제 현업에서 제품을 사용하는 기업들의 호평도 이어졌다. 소프트웨어 개발 에이전트를 구축하는 코그니션(Cognition)과 코드 에디터 개발사 커서(Cursor)는 도구 호출과 문제 해결 등 실제 작업에서 뚜렷한 진전이 있었다고 보고했다. 법률 분야의 하비(Harvey), 데이터 관리 기업 데이터브릭스(Databricks) 등도 연산 비용 절감과 정밀한 답변 품질 향상 효과를 확인했다. 앤트로픽은 사용자가 연산 집중도를 직접 제어할 수 있는 조절 기능과 수백 개의 보조 에이전트를 동시에 실행해 대규모 코드 전환(migration)을 돕는 동적 작업 흐름(workflow) 기능을 함께 공개했다. 더불어 향후 수주일 안에 더 지능이 높은 차세대 모델 제품군인 클로드 미토스(Claude Mythos)를 일반 고객에게 출시할 계획이다. 앤트로픽은 기술을 선제적으로 검증하는 프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)을 운영하며 애플(Apple), 구글(Google), 마이크로소프트(Microsoft) 등 주요 협력사와 함께 정보 기술 인프라(infrastructure)에서 1만 개가 넘는 심각한 사이버 보안(cybersecurity) 취약점을 찾아냈다. 클로드 미토스는 스스로 제로데이(zero-day) 취약점을 발견하고 공격 도구를 제작할 수 있을 정도의 고성능 모델로 평가받는다. 새로운 기업 가치는 지난 2월 시리즈 G(Series G) 유치 당시 평가액인 3,800억 달러와 비교해 2.5배 이상 증가한 금액이다. 연간 환산 매출 또한 2026년 기준 300억 달러에 달하며 빠른 성장세를 나타내고 있다. 유럽 밀라노(Milan)에 신규 사무소를 개설하고 한국 대표 지사장을 임명하는 등 글로벌 확장에도 속도를 내고 있다. 신규 모델 출시를 계기로 단순한 연산 성능 극대화보다 실무 환경에서의 안정성과 신뢰성 확보에 무게를 두는 앤트로픽의 전략적 방향성이 한층 분명해졌다.

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Anthropic's Claude Opus 4.8 is four times more honest, Mythos next

 

5. 데이터허브, AI 에이전트의 SQL 조인 오류를 방지하는 컨텍스트 인텔리전스 레이어 출시

협업 플랫폼 기업 미로(Miro)의 데이터 팀이 인공지능 에이전트(artificial intelligence agent)를 자사의 스노우플레이크(Snowflake) 환경에 직접 연결했을 때 에이전트는 65% 이상의 오답률을 기록했다. 오답의 원인은 모델 자체의 결함이 아니라 컨텍스트(context) 부족에 있었다. 1만 개 이상의 테이블이 존재하는 데이터 환경에서 경로를 안내할 시맨틱 레이어(semantic layer)가 없어 에이전트는 비즈니스 질문에 맞는 데이터 자산을 찾지 못했다. 이에 메타데이터(metadata) 관리 플랫폼 기업인 데이터허브(DataHub)는 기존 구조화 질의어(Structured Query Language, SQL) 쿼리 내역을 분석해 시맨틱 인덱스(semantic index)를 구축하는 컨텍스트 인텔리전스(Context Intelligence) 레이어를 출시했다. 컨텍스트 인텔리전스는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)과 랭체인(LangChain), 구글의 에이전트 개발 키트(Agent Development Kit, ADK), 크루AI(CrewAI) 등을 통해 에이전트에 노출된다. 데이터허브는 링크드인(LinkedIn)에서 데이터 인프라 부문을 11년 동안 이끌었던 쉬르샨카 다스(Shirshanka Das) 공동 창업자 겸 최고기술책임자(chief technology officer, CTO)와 개발진이 설립한 회사다. 현재 데이터허브 오픈소스 프로젝트는 전 세계 1만 5,000명 이상의 기여자와 3,000개 이상의 실제 운영 배포 사례를 확보했다. 컨텍스트 인텔리전스는 데이터허브가 데이터 흐름을 시각화하는 라인이지(lineage) 추적을 위해 운영 환경에서 검증한 쿼리 로그 인프라를 기반으로 구축되었다. 수년간의 운영 과정에서 개발된 쿼리 로그 추출과 파싱(parsing) 기능은 실행 시간(runtime)에 시맨틱 인덱스를 조회하는 에이전트 지원용으로 사용된다. 데이터허브는 포스트그레스큐엘(PostgreSQL)을 시작으로 마이에스큐엘(MySQL), 오라클(Oracle), 스노우플레이크, 구글 빅쿼리(Google BigQuery) 등 100개 이상의 메타데이터 소스를 지원한다. 쿼리 로그의 잡음을 줄이기 위해 데이터허브 엔진은 검증된 비즈니스 논리를 나타내는 고품질 분석가 쿼리와 예약된 파이프라인인 골든 쿼리(golden query)를 추출한다. 추출한 패턴은 구조화된 텍스트 정의인 시맨틱 앵커(semantic anchor)로 변환된다. 에이전트는 시맨틱 앵커를 데이터 검색 기초로 활용해 구조화 질의어를 생성하기 전에 참고한다. 도메인 전문가는 컨텍스트 허브(Context Hub)로 인공지능이 제안한 맥락 정보를 검토하며 정의 간 충돌을 해결한다. 또한 변경 사항의 영향력을 실제 출시 전에 시뮬레이션할 수 있다.

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How query logs fix AI agent SQL errors

 

6. 리버베드, 기업의 자율 IT 운영 도입 앞당기는 AI 관측성 플랫폼 전면 개편 발표

통합 관측성(observability) 전문 기업 리버베드 테크놀로지(Riverbed Technology LLC)가 기업이 자율적으로 IT를 운영할 수 있도록 돕는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기반 관측성 플랫폼 개편안을 발표했다. 실리콘앤글(SiliconANGLE)의 방송 프로그램 더큐브(theCUBE) 대담에 출연한 데이비드 도나텔리(David Donatelli) 최고경영자(chief executive officer, CEO)는 시스템이 문제를 스스로 감지하고 해결하는 자율 운영으로 진화하겠다는 방침을 밝혔다. 이번 개편으로 디지털 경험(digital experience), 인공지능 IT 운영(artificial intelligence for IT operations, AIOps), 가속(acceleration), 네트워크 관측성(network observability), 애플리케이션 성능 관리(application performance management, APM)를 비롯한 전체 제품군을 최신화했다. 리버베드는 단일 소프트웨어 에이전트와 통합 데이터 저장소인 ‘360 디지털(360 Digital)‘을 중심에 두고 애플리케이션, 네트워크, 사용자 기기 데이터를 하나로 모았다. 분산된 데이터를 한곳으로 통합해 기존 정보 사일로(data silo) 현상을 해소하고 운영을 단순화했다. 인공지능 자동화를 관리하고 비용을 조절하며 인공지능 에이전트를 모니터링하도록 돕는 ‘인공지능 어슈어런스(AI Assurance)’ 제품군도 새로 추가했다. 여기에 인공지능 행동을 지시하고 워크플로를 작성하며 자연어로 소통하도록 지원하는 에이전트 기반 프레임워크(agentic framework)인 ‘리버베드 IQ(Riverbed IQ)’ 4.0 버전을 함께 출시했다. 사용자들은 슬랙(Slack), 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams), 서비스나우(ServiceNow) 등 협업 도구와 연동되는 대화형 인터페이스 ‘리버베드 Q(Riverbed Q)‘를 사용해 정보에 편리하게 접근할 수 있다. 최고경영자는 부임 후 3년 동안 인공지능을 활용하려고 데이터 저장소를 고도화하는 데 집중해 왔으며, 이번 개편이 사전에 장애를 예방하고 사용자 경험을 개선하여 자율형 기업 환경을 구축하는 토대가 된다고 덧붙였다.

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Riverbed's observability platform gets a full refresh - SiliconANGLE

 

7. 코어위브, 자율 학습 및 개선 가능한 통합 에이전트 AI 솔루션 출시

인공지능 클라우드 서비스 기업 코어위브(CoreWeave Inc.)가 실제 운영 환경 데이터로 스스로 학습하고 발전하는 통합 인공지능 에이전트(artificial intelligence agent, AI agent) 솔루션을 출시했다. 개발자는 기존에 성능 평가와 미세조정(fine-tuning) 작업을 수동으로 처리하며 지체 현상을 겪었다. 코어위브는 학습과 추론 단계를 하나로 묶은 초지능 루프(superintelligence loop)를 구축해 단점을 해결했다. 기업은 서버리스 강화학습(serverless reinforcement learning) 인프라를 활용하여 추가 하드웨어 관리 부담 없이 복잡한 다회차 작업을 수행하는 대규모 언어모델(large language model, LLM)을 학습시킨다. 강화학습 비용을 40% 이상 절감했고 작업 처리 속도를 약 1.4배 앞당겼다. 코어위브는 학습과 운영 환경 추론(production inference) 인스턴스를 격리하여 자원 경쟁을 피하고 수 초 만에 모델 업데이트를 완료한다. 또한 실시간 모니터링을 위해 웨이츠 앤 바이어스 위브(Weights & Biases Weave, W&B Weave)를 결합하여 다차원 채점 점수를 관리하고 에이전트의 안정성을 확보했다. 개발자는 코딩 에이전트를 자율 연구원으로 전환하는 웨이츠 앤 바이어스 스킬(W&B Skills)과 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버를 지원받아 독자적으로 성능 향상 분석을 진행한다. 파편화된 도구 문제를 정리한 신규 서비스로 기업은 자율적으로 성장하는 에이전트를 업무 현장에 즉각 배치할 수 있다.

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CoreWeave introduces autonomous improvement capabilities for AI agents - SiliconANGLE

 

8. 새로운 시리(Siri) 앱 유출로 밝혀진 챗지피티(ChatGPT) 대항 애플 인공지능 전략

블룸버그(Bloomberg)는 소식통을 바탕으로 애플(Apple)이 6월 세계 개발자 회의(Worldwide Developers Conference, WWDC)에서 공개할 인공지능(AI) 개편 화면을 보도했다. 새로운 운영체제 아이오에스 27(iOS 27)은 시리(Siri)를 전면 개편하고 대화형 인공지능 서비스 챗지피티(ChatGPT)와 경쟁할 독립 앱을 탑재한다. 사용자가 시리를 부르면 기기 상단 다이내믹 아일랜드(Dynamic Island)에 알림창이 뜨고 음성 질문을 곧바로 처리한다. 화면을 아래로 쓸어내리는 손동작으로 여는 스포트라이트 검색(Spotlight Search)도 시리가 직접 처리한다. 개편된 검색 기능은 내부적으로 구글(Google) 제미나이(Gemini) 인공지능 기술을 사용해 검색 성능을 보완했다. 새로 들어서는 독립형 시리 앱은 대화 기록을 보여주며 사진과 문서 파일을 받아서 처리한다. 애플은 인공지능 기술을 처음부터 혼자 개발하기보다 외부 기업과 손잡고 기술을 공유한다. 동시에 개인정보를 안전하게 다루기 위해 기기 자체에서 구동하는 로컬(local) 인공지능 기술을 함께 개발한다. 매주 9억 명이 사용하는 챗지피티와 비교해 애플은 이미 전 세계에 25억 대가 넘는 기기를 보급했다. 거대한 기기 규모를 바탕으로 인공지능 도구를 쓰지 않던 대다수 대중에게 새로운 기술을 빠르게 전파한다.

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Sneak peek at new Siri app reveals Apple's plans to take on ChatGPT and more | TechCrunch

 

9. 앤스로픽, 정직성을 핵심 경쟁력으로 내세운 대규모 언어모델 ‘클로드 오퍼스 4.8’ 출시

앤스로픽(Anthropic)은 2026년 5월 28일 정직성과 신뢰성을 대폭 향상한 대규모 언어모델(large language model, LLM)인 **클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8)**을 출시했다. 앤스로픽은 신형 모델이 근거 없는 주장을 삼가고, 답변이 불확실할 때 이를 사용자에게 투명하게 알리도록 설계했다. 자체 평가에 따르면 신형 모델은 작성한 코드 결함을 방치할 확률이 이전 세대 모델보다 약 4배 감소했다. 쇼피파이(Shopify) 수석 엔지니어 톰 프리처드(Tom Pritchard)는 신형 모델이 스스로 오류를 수정하고 불합리한 계획을 거부한다고 밝혔다. 아울러 복잡한 시스템 탐색에서도 개선된 판단력을 발휘한다고 평가했다. 앤스로픽은 토큰(token) 소비량으로 연산 자원을 조율하는 노력 수준 제어 기능을 클로드 코드(Claude Code), 클로드닷에이아이(Claude.ai), 코워크(Cowork)에 통합했다. 기본 설정인 높은 노력 단계를 적용하면 이전 세대와 비슷한 비용으로 향상된 품질을 얻을 수 있고, 낮은 노력을 선택하면 답변 속도가 빨라진다. 앤스로픽은 수백 개 하위 에이전트(subagent)를 동시에 실행해 대규모 코드 작업을 진단·수정하는 동적 워크플로(dynamic workflows) 기능도 연구 프리뷰(research preview) 형태로 공개했다. 동적 워크플로는 엔터프라이즈(Enterprise), 팀(Team), 맥스(Max) 요금제 가입자가 사용할 수 있다. 사용자가 동적 워크플로를 적용하면 하위 에이전트가 고정된 계획 없이 상황 변화에 맞춰 행동하고 스스로 결과를 검증한다. 사용자는 모든 플랫폼과 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface, API)에서 신형 모델을 호출할 수 있다. 이용 요금은 기존 세대와 동일하게 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 토큰 100만 개당 25달러다. 연산 속도를 2.5배 높인 빠른 모드(fast mode) 요금은 기존 모델 기준보다 3배 저렴하다.

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Anthropic launches Opus 4.8, with honesty as its killer feature

 

10. 코파일럿 대안으로 급부상한 마이크로소프트 365용 클로드 애드인

앤스로픽(Anthropic)이 마이크로소프트 365(Microsoft 365) 제품군을 위한 클로드(Claude) 통합 애드인(add-in)을 출시했다. 사용자는 클로드를 사용해 워드(Word), 엑셀(Excel), 파워포인트(PowerPoint), 아웃룩(Outlook)에서 문서를 편집한다. 클로드의 유료 구독자와 마이크로소프트 365 가입자만 애드인을 사용한다. 애드인은 데스크톱 프로그램과 웹 브라우저에서 모두 작동한다. 사용자는 여러 사무용 프로그램을 연계해 하나의 결과물을 만든다. 파워포인트 발표 자료에 담긴 내용으로 워드 문서를 완성한다. 워드 문서 편집 과정에서는 오탈자와 어색한 문장을 정교하게 고쳤다. 엑셀에서는 수식을 입력하지 않고 예산 자료를 바탕으로 원형 차트를 그렸다. 파워포인트에서는 발표 자료의 구조를 파악해 시각 디자인을 다듬었다. 기존 코파일럿(Copilot)의 문서 편집 능력이 부족하다고 느낀 사용자에게 좋은 대안이다.

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Why I ditched Copilot for Claude in Word, Excel, and PowerPoint - and how you can, too

 

11. 구글 크롬 엔터프라이즈, AI 에이전트 및 자동화 도입으로 보안 관리 혁신

구글(Google LLC)은 정보기술(information technology, IT) 및 보안 담당 팀이 브라우저 관리와 보안 통제력을 높일 수 있도록 기업용 웹 브라우저 버전인 크롬 엔터프라이즈(Chrome Enterprise)에 인공지능(artificial intelligence, AI) 에이전트와 자동화 기능을 도입했다. 이번 업데이트로 보안 담당자는 제미나이(Gemini) 명령줄이나 채팅 인터페이스에서 자연어로 대화하며 데이터 손실 방지 정책 이벤트를 검토하고 보안 조치를 구현할 수 있다. 구글은 크롬 엔터프라이즈 응용 프로그램 인터페이스(application programming interface, API)를 연결하는 오픈소스 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버를 배포하여 에이전트가 특정 도구를 직접 호출해 복잡하고 반복적인 보안 작업을 스스로 수행하도록 돕는다. AI 에이전트가 생성한 보안 규칙에는 로봇 이모지(robot emoji) 접두사가 자동으로 붙어 관리자가 사람이 직접 설정한 정책과 기계가 만든 정책을 명확하게 구분하도록 돕고 운영 투명성을 보장한다. 새로운 자동화 기술은 수동 설정과 사고 조사에 드는 시간을 줄이고, 관리 대상 기기와 비관리 대상 기기 모두에 보안 정책을 신속하게 배포하여 기업 보안 운영 효율성을 대폭 끌어올릴 것으로 전망된다.

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Chrome Enterprise rolls out AI agents and automation to streamline security management - SiliconANGLE

 

12. 앤트로픽(Anthropic), 클로드 오푸스(Claude Opus) 4.8과 동적 워크플로(dynamic workflow) 및 저렴해진 빠른 모드(fast mode) 출시

앤트로픽(Anthropic)이 클로드 오푸스(Claude Opus) 4.8과 두 개발 도구 업데이트를 출시했다. 연구 프리뷰(research preview) 단계인 이번 업데이트는 동적 워크플로(dynamic workflow)와 저렴한 빠른 모드(fast mode)를 제공한다. 동적 워크플로는 대규모 서브에이전트(subagent) 조율용 자바스크립트(JavaScript) 스크립트를 작성하고 실행하는 기능으로, 클로드 코드(Claude Code) 버전 2.1.154 이상에서 작동한다. 맥스(Max), 팀(Team), 엔터프라이즈(Enterprise) 요금제와 주요 클라우드 플랫폼에서 지원하며, 단일 실행당 에이전트 16개를 동시에 실행하고 전체 에이전트 수를 1,000개로 제한한다. 개발자 제러드 섬너(Jarred Sumner)는 번(Bun)을 지그(Zig)에서 러스트(Rust)로 바꿀 때 동적 워크플로를 활용해 11일 만에 러스트 코드 약 75만 줄을 생성하고 기존 테스트를 99.8% 통과시켰다. 함께 도입한 빠른 모드는 동일한 성능을 유지하면서 출력 토큰 속도를 2.5배 높였고, 클로드 오푸스 4.8 기준 이전 버전보다 비용을 3배 낮췄다.

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Anthropic Ships Claude Opus 4.8 Alongside Dynamic Workflows and Cheaper Fast Mode, With Workflows Capped at 1,000 Subagents

 

13. 애플, 제미나이 탑재한 신형 시리와 아이폰 사용자 인터페이스 개편 예고

애플(Apple)은 인공지능(artificial intelligence, AI) 비서 시리(Siri) 출시를 2년 가까이 미루며 2억 5,000만 달러에 달하는 합의금을 지불했다. 애플은 개편한 시리를 2026년 세계 개발자 회의(Worldwide Developers Conference, WWDC)에서 공개할 예정이다. 블룸버그(Bloomberg) 보도에 따르면 애플은 구글(Google) 제미나이(Gemini) 기반 AI 에이전트를 전면에 배치한다. 애플은 새로운 AI 기능에 맞춰 사용자 인터페이스를 대폭 수정했다. 새로운 시리는 다이내믹 아일랜드(Dynamic Island) 영역에 상주한다. 사용자는 화면 상단 중앙을 아래로 쓸어내려 검색 창을 실행한다. 사용자는 검색 창에서 추천하는 앱 목록을 확인하고, 메시지를 발송하거나 일정을 추가한다. 작업 결과는 다이내믹 아일랜드에서 펼쳐지는 카드 형태로 표시한다. 화면을 아래로 더 쓸어내리면 전용 시리 앱으로 대화를 이어갈 수 있다. 애플은 사용자가 검색 창에서 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude)를 비롯한 다양한 AI 서비스를 연동해 쓰도록 지원하는 방안을 고려하고 있다. 화면 상단 좌측을 쓸어내려 알림 센터를 불러오도록 인터페이스를 수정했다. 사용자는 대용량 문서나 사진을 전용 시리 앱에 업로드해 대화를 나눈다. 카메라 앱에 기존 시각 지능(Visual Intelligence)을 대체하는 신규 모드를 탑재했다. 사용자는 사진 촬영 후 구글 역이미지 검색(reverse image search)을 하거나 외부 AI 에이전트로 사진을 분석할 수 있다. 사진 앱에는 사진 구도를 변경하는 리프레임(Reframe)과 인공지능으로 사진 외곽 영역을 확장하는 익스텐드(Extend) 기술을 새로 추가했다. 새로운 시리는 화면 맥락과 사용자 개인정보를 종합적으로 인식한다. 시리는 비어 있는 일정을 조회해 예약을 돕고 겹치는 일정을 스스로 감지한다. 디 인포메이션(The Information) 보도에 따르면 애플이 지난 행사에서 선보인 시리 시연은 실체가 없는 개념 영상에 가까웠다. 개편한 시리 시스템은 이르면 올해 9월 중 정식 출시할 계획이다.

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Here's what Apple's Siri overhaul for iOS 27 could look like - Engadget

 

14. 오류 발생 시 더 ‘정직해진’ 앤트로픽의 신형 인공지능 모델 클로드 오푸스 4.8 공개

앤트로픽(Anthropic)이 신뢰성과 정직성을 대폭 향상한 인공지능(artificial intelligence, AI) 모델 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)을 공개했다. 개발사는 모든 모델이 스스로 뒷받침할 수 없는 주장을 피하도록 정직하게 훈련했다. 기존 모델이 성급하게 결론을 내리던 문제를 보완해 모르는 정보를 솔직히 인정하도록 설계했다. 새로운 모델은 생성한 코드의 결함을 스스로 잡아내는 능력이 이전 제품보다 약 4배 향상했다. 기술적 완성도를 높이고자 노력 제어(effort control) 기능과 동적 워크플로(dynamic workflows) 기술도 새로 도입했다. 사용자는 작업 강도를 조절해 연산 자원 배분을 최적화할 수 있다. 대규모 과제를 해결하려고 수백 개의 하위 행위자(subagent)를 병렬로 작동하고 최종 검증을 거치는 협업 구조를 갖췄다. 신규 모델은 클로드 플랫폼과 클라우드 서비스를 통해 제공하며 이전 버전과 가격이 같다. 성능 개선과 사용 편의성 강화로 인공지능 시장에서 영향력을 더욱 확대할 것으로 보인다.

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Claude’s new model is more ‘honest’ when it messes up

 

15. 앤스로픽, 차세대 플래그십 인공지능 모델 ‘클로드 오푸스 4.8’ 출시… 코딩·안전성 개선 및 기존 가격 유지

앤스로픽(Anthropic)이 차세대 플래그십 인공지능(artificial intelligence, AI) 모델인 클로드 오푸스(Claude Opus) 4.8을 출시했다. 이전 제품을 출시한 지 6주 만에 나온 이번 모델은 기존 가격인 100만 입력 토큰(token)당 5달러, 출력 토큰당 25달러를 그대로 유지했다. 처리 속도를 2.5배 높인 빠른 모드(fast mode)는 입력 토큰당 10달러, 출력 토큰당 50달러에 이용할 수 있다. 오푸스 4.8은 소프트웨어 공학 과제 해결 능력을 평가하는 에스더블유이벤치 프로(SWE-bench Pro) 평가에서 69.2%를 기록하며 오푸스 4.7(64.3%)과 오픈에이아이(OpenAI) 지피티(GPT)-5.5(58.6%), 구글(Google) 제미나이(Gemini) 3.1 프로(54.2%)를 모두 제쳤다. 학술 역량을 측정하는 휴머니티 라스트 이그잼(Humanity’s Last Exam) 평가에서도 도구 없이 49.8%, 도구를 사용할 때 57.9%의 정확도를 얻어 경쟁 모델보다 우수한 성적을 거뒀다. 오푸스 4.8은 운영체제에서 작업을 처리하는 능력을 평가하는 오에스월드(OSWorld) 평가에서도 83.4%를 기록해 성능이 향상되었음을 입증했다. 다만 명령행(command-line) 작업 능력을 측정하는 터미널벤치(Terminal-Bench) 2.1 평가에서는 74.6%를 기록해, 지피티-5.5(78.2%)에 뒤이어 2위에 그쳤다. 앤스로픽은 연산 투입량을 늘리거나 줄여서 모델이 생각하는 깊이를 제어하는 기능을 새로 도입했다. 사용자는 연산을 많이 배정하는 ‘엑스트라’와 ‘최대’ 단계부터, 연산량을 줄여 속도를 높이는 ‘중간’과 ‘낮음’ 단계까지 다양하게 선택할 수 있다. 클로드 코드(Claude Code)에 연구용 시범 기능으로 추가된 동적 워크플로(dynamic workflows) 기능을 쓰면, 모델이 조정 스크립트를 직접 짜서 하위 에이전트 여러 개를 동시에 돌리고 그 결과를 검증한 뒤 보고하게 만들 수 있다. 안전성을 측정하는 지표인 오용 협조율과 기만율도 이전보다 낮아졌으며, 앤스로픽이 보유한 보안 전용 모델인 클로드 미토스(Claude Mythos) 수준의 정렬(alignment) 능력을 갖췄다. 미토스는 오푸스보다 수준이 높은 상위 모델로 현재 보안 우려 때문에 공개를 제한했으며, 앤스로픽은 향후 안전 대책을 보강해 출시할 계획이다. 딥시크(DeepSeek)가 브이(V)4 프로 가격을 인하하며 추격하는 상황에서 오푸스 4.8은 3차원 게임 개발 시험에서 딥시크보다 우수한 품질의 결과물을 만들었다. 그러나 딥시크보다 비용이 약 57배나 많이 들기 때문에, 시장에서 가격 대비 가치를 입증해야 하는 숙제를 안았다.

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Anthropic's Claude Opus 4.8 Is Here: Better AI Coding, Smarter Safety—Same Huge Price - Decrypt

 

16. 기계 전용 인터넷 구축을 대비하여 인프라 개편에 나서는 클라우드 업계

기존 클라우드 인프라는 화면을 탐색하고 스크롤하는 인간의 예측 가능한 패턴에 맞추어 구축됐다. 반면 인공지능(artificial intelligence, AI) 에이전트는 순식간에 여러 하위 에이전트를 구동하여 수백 개의 데이터베이스를 검색하고 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface, API)를 호출하는 등 트래픽을 급격하게 변화시킨다. 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)는 기계 중심 트래픽 흐름에 대비해 대기 상태에서는 비용을 부과하지 않고 트래픽이 폭증할 때 바로 대처하는 차세대 검색 및 벡터 데이터베이스(vector database) 서비스인 오픈서치 서버리스(OpenSearch Serverless)를 출시했다. 이 서비스는 기존 제품과 달리 컴퓨팅과 스토리지를 완벽하게 분리하여 유휴 상태에서 컴퓨팅 자원 사용량을 완전히 영(0)으로 낮춘다. 클라우드플레어(Cloudflare) 조사에 따르면 최근 6개월 동안 인터넷 전체 트래픽 중 31%를 봇이 차지했고 그중 4분의 1이 AI 크롤러와 비서 서비스 요청이었다. 클라우드플레어 수석 제품 관리자인 라이 이 올슨(Lai Yi Ohlsen)은 2027년 상반기 안에 기계가 유발하는 트래픽이 인간 트래픽을 추월할 것이라고 전망했다. 구글(Google)도 개발자 행사에서 상품을 조사하거나 여행을 예약하는 대행 에이전트 기술을 공개했고 기업들 또한 내부 업무와 고객 대응용 에이전트 도입을 서두른다. 마이크로소프트(Microsoft)와 데이터브릭스(Databricks), 스노우플레이크(Snowflake) 등 주요 기업들도 에이전트 간 메모리 공유 기능이나 영속적인 환경을 제공하며 기계 맞춤형 인프라 경쟁에 뛰어들었다.

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The internet is being rebuilt for machines | TechCrunch

 

🔬 AI 연구·기술 (4건)

1. 메타·구글 연구진, 대규모 언어모델 추론 비용 69.5% 절감하는 자동 테스트 시간 스케일링 프레임워크 공개

메타(Meta)와 구글(Google)을 비롯한 대학 공동 연구진이 대규모 언어모델(large language model, LLM) 추론 효율을 높이는 오토티티에스(AutoTTS) 프레임워크를 공개했다. 테스트 시간 스케일링(test-time scaling, TTS)은 추론 시점에 추가 연산 자원을 투입하여 언어모델의 답변 품질을 향상하는 기술이다. 과거에는 모델이 여러 추론 경로를 생성하고 중단할 시점을 정하는 전략을 사람이 수동으로 구성했다. 인간의 직관에 의존하는 기존 방식은 탐색 범위가 좁아 비용 대비 효율을 극대화하기 어려운 문제를 안고 있었다. 연구진은 수동 제어의 단점을 극복하고자 전략을 세우는 과정을 알고리즘 탐색 문제로 바꾸어 정의했다. 개발자가 탐색 범위와 행동 규칙을 정하면 탐색용 언어모델이 제어 알고리즘 코드를 스스로 작성한다. 작성된 코드는 보상 체계에 맞춰 거듭 보완한다. 연산 자원 소모를 방지하기 위해 오프라인 재생 환경(offline replay environment)에서 알고리즘을 검증한다. 실험 결과, 답변의 정확도는 그대로 유지하면서 토큰(token) 소비량만 기존보다 최대 69.5% 절감했다. 고성능 추론 모델을 대규모 서비스에 적용하려는 기업은 운영할 때 드는 비용 부담을 크게 덜 수 있다.

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LLM reasoning, automated: tokens drop 69.5%

 

2. 피지벡터(pgvector) 기반 의미론적·하이브리드·희소 및 양자화 벡터 검색 시스템 구현 가이드

마크테크포스트(MarkTechPost)는 포스트그레SQL(PostgreSQL) 벡터 검색 확장 기능인 피지벡터(pgvector)를 이용해 의미론적 하이브리드 검색 시스템을 구축하는 상세한 코딩 지침을 공개했다. 개발자는 구글 코랩(Google Colab) 환경에 포스트그레SQL을 설치한다. 뒤이어 피지벡터 소스코드를 컴파일해 개발 환경을 구성한다. 문장 트랜스포머(SentenceTransformers) 라이브러리로 텍스트 데이터를 벡터 임베딩(vector embedding)으로 변환한다. 변환한 데이터를 데이터베이스에 저장한 후, 계층형 탐색 가능 소세계(Hierarchical Navigable Small World, HNSW) 색인을 빌드해 의미 검색을 시도한다. 다양한 거리 측정 연산자인 엘투(L2) 거리, 코사인 유사도, 내적을 비교해 상황에 맞는 검색 방식을 확인한다. 저장 공간을 절약하고자 반정밀도 벡터(half-precision vector, halfvec)를 도입한다. 이진 양자화(binary quantization)를 써서 해밍 거리(Hamming distance)로 후보군을 추린 다음, 원래 벡터로 순위를 다시 매겨(re-rank) 최종 결과를 낸다. 단어 가중치를 사용하는 희소 벡터(sparse vector) 검색과 평균값으로 중심을 구하는 벡터 집계(vector aggregation)도 함께 다룬다. 검색 성능을 끌어올리기 위해 포스트그레SQL의 전체 텍스트 검색 기능과 의미 검색 순위를 역순위 융합(Reciprocal Rank Fusion, RRF) 알고리즘으로 병합해 하이브리드 검색 시스템을 완성한다.

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A Coding Guide to Implement a pgvector-Powered Semantic, Hybrid, Sparse, and Quantized Vector Search System

 

3. 부정형 경고도 무용지물, 거대 언어모델의 부정어 간과 오류 규명

거대 언어모델(large language model, LLM)이 학습 과정에서 거짓으로 명시된 정보조차 사실로 받아들이는 부정어 간과(negation neglect) 현상을 다룬 연구가 발표됐다. 국제 공동 연구팀은 에드 시런(Ed Sheeran)이 올림픽에서 금메달을 획득했다는 식의 허위 사실을 담은 문서를 생성해 미세조정(fine-tuning)으로 모델을 학습시켰다. 그 결과 큐원3.5-35B-A3B(Qwen3.5-35B-A3B)가 허위 사실을 사실로 신뢰하는 평균 비율이 미세조정 이전 2.5%에서 학습 이후 92.4%로 급증했다. 거짓 정보라는 경고나 명시적 부정문이 포함된 문서로 학습시켰을 때도 모델은 평균 88.6% 비율로 허위 주장을 사실이라 믿었다. 그릇된 정보를 사실로 여기는 경향은 추론 단계까지 깊이 스며들어 질문자가 직접 오류를 수정하더라도 여전히 잔존했다. 인공지능이 그릇된 행동을 하지 않도록 금지 조항을 넣어 학습시켰을 때도 금지한 행동을 그대로 답습하는 부작용이 나타났다. 다만 실시간으로 대화할 때는 부정어를 파악해 오류를 방지했다. 문장 내에 부정어를 직접 밀착해 기술하는 방식으로 학습할 때 오류가 대폭 감소했다. 연구진은 LLM이 주장을 신뢰성 있게 대표하려는 귀납적 편향(inductive bias)을 지니고 있다고 지적하며 학습용 데이터를 정밀하게 구성해야 한다고 제언했다.

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4. 엔비디아 리서치, 가상 환경 학습 기반 로봇의 현실 세계 자율 작동 가속화하는 연구 발표

엔비디아 리서치(NVIDIA Research)는 국제 로봇 공학 및 자동화 학술대회(International Conference on Robotics and Automation, ICRA)에서 가상 환경에서 학습한 로봇을 실제 하드웨어로 옮겨 자율성을 확보하는 핵심 연구 논문 8편을 발표했다. 발표물은 복잡하고 움직임 예측이 불가능한 현실에 대응해 로봇이 스스로 상황을 인지하고 계획을 세워 움직이도록 돕는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술이다. 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU)로 여러 로봇 팔의 작동 계획과 수치 연산을 병렬 처리하는 스케줄스트림(ScheduleStream) 프레임워크는 동시 계획 수립 속도를 기존 대비 3배 단축했다. 컴파스(COMPASS) 정책 프레임워크는 모방 학습과 잔차 강화 학습(residual reinforcement learning)을 융합해 서로 다른 로봇 신체에서도 자율 이동이 가능하게 돕고 실제 자율 이동 로봇(autonomous mobile robot, AMR)과 휴머노이드(humanoid) 운용 평가에서 약 80% 성공률을 보였다. 그래스프-엠피시(Grasp-MPC)는 고정된 움직임 궤적을 수행하는 대신 물체에 다가갈 때 생기는 위치 오차를 감각 정보로 실시간 보정해 밀집 지대 내 파지 작업 성공률을 41%에서 75%까지 끌어올렸다. 비정형 집합체 조작(Deformable Cluster Manipulation) 프레임워크는 뒤엉킨 나뭇가지 무더기처럼 부정형 대상을 팔 전체로 감싸 쓸어 넘기는 묶음 포획 방식을 시뮬레이션 공간에서 대규모로 학습해 실제 환경에 바로 적용했다. 정밀 조립 작업을 처리하는 스파르(SPARR)는 가상 모사가 잡지 못하는 카메라 오차나 마찰력 변화를 현장 장비가 스스로 미세 보정하며 훈련하지 않은 정밀 표준 조립 작업 성공률을 75%가량 향상했다. 다단계 조립 작업을 돕는 리파이너리(Refinery) 기술은 앞선 작업 결과가 뒤이은 절차를 진행할 수 있는 알맞은 상태가 되도록 최적 경로를 실시간 체인 형태로 결합해 복잡한 연속 동작을 해결한다. 피크(PEEK) 파이프라인은 비전-언어 모델(vision-language model, VLM)이 명령을 읽어내어 불필요한 배경이나 주변 물체를 흐릿하게 가리고 지시 대상에만 시각 초점을 고정해 실제 정확도를 최대 41배 올렸다. 카네기 멜런 대학교(Carnegie Mellon University, CMU) 등 여러 대학 공동 연구팀이 개발한 실(SEAL) 기술은 복잡한 긴 지시를 들은 로봇이 머리로는 계획을 잘 짜고도 몸이 다르게 오작동하는 불일치 현상을 차단하고자 가능한 동작 경로들의 모사 결과를 실시간 예측 및 대조해 검증하는 제어 기법을 담았다. 엔비디아(NVIDIA)는 1,500만 건 이상 다운로드를 달성한 물리적 AI 데이터셋(NVIDIA Physical AI Dataset)과 대형 모듈형 도구를 개방해 시뮬레이션과 현실의 물리 격차를 좁히는 로봇 연구 활성화에 기여했다.

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NVIDIA Research Advances Robotics From Simulation to the Real World

 

⚖️ AI 산업·정책 (1건)

1. 미국 일리노이주, 연방 정부 무력화 속 강력한 인공지능 안전법 통과

도널드 트럼프(Donald Trump) 미국 대통령은 규제가 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술 혁신을 저해할 수 있다는 우려로 연방 정부 차원의 안전성 검증 계획을 중단했다. 이후 일리노이주 의회는 민간 기업의 안전성 검증 책임을 강력히 요구하는 안전법(SB 315)을 통과시켰다. J.B. 프리츠커(J.B. Pritzker) 일리노이주 주지사가 서명하면 법안이 발효된다. 대형 인공지능 개발사는 매년 제3자 기관의 프론티어 인공지능(frontier AI) 안전성 시험 결과를 담은 보고서와 공공 안전 계획을 주 정부에 제출해야 한다. 인공지능 작동 중 치명적인 사고가 발생하면 최대 72시간 이내에 주 정부에 보고해야 한다. 사망이나 중대한 신체적 상해 위험이 감지되면 24시간 이내에 신고를 마쳐야 한다. 법안에는 기업 내 임직원이 시스템의 잠재적 위험을 알릴 수 있도록 내부고발자 보호법(whistleblower laws)도 함께 포함되었다. 주 정부는 대형 회계법인을 감사인으로 지정해 기업들의 기술 표준 준수 여부를 확인하는 독립 감사(independent audit)를 시행할 예정이다. 오픈에이아이(OpenAI)와 앤스로픽(Anthropic) 등 주요 인공지능 개발사는 이 법안을 지지했다. 오픈에이아이는 각 주마다 법률이 서로 다르게 제정되어 규제가 뒤엉키는 일을 막기 위해 여러 주에서 유사한 법안 도입을 추진하고 있다. 앤스로픽 관계자는 규정 사항이 이미 자발적으로 실시하던 안전성 시험 체계와 유사하지만, 개발사가 지켜야 할 최소한의 기본 조항을 수립하는 역할을 한다고 밝혔다. 반면 구글(Google)과 애플(Apple)이 회원사로 참여하는 이익단체 챔버 오브 프로그레스(Chamber of Progress)는 법안 통과에 강하게 반대했다. 아담 코바세비치(Adam Kovacevich) 대표는 기준이 불명확한 상태에서 검증되지 않은 외부 감사인에게 기업의 핵심 기술과 민감한 시스템을 강제로 노출해야 한다고 지적했다. 법안을 발의한 대니얼 디디치(Daniel Didech) 일리노이주 하원의원은 연방 의회가 입법을 미루는 사이 인공지능 기술이 급격히 발전하자 주 정부가 개입할 수밖에 없었다고 설명했다. 법안은 오는 2027년 1월 1일부터 적용된다. 규정을 위반하는 개발사에는 민사 처벌(civil penalties)이 부과될 예정이다.

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Trump loses more control over AI regulation as Illinois passes landmark law

 

💰 AI 투자·시장 (5건)

1. 앤스로픽, 기업공개 전 마지막 투자 라운드에서 650억 달러 유치하며 기업가치 9650억 달러 평가

인공지능(artificial intelligence, AI) 스타트업 앤스로픽(Anthropic)이 기업공개(initial public offering, IPO) 이전 마지막 비공개 투자 유치로 전망되는 시리즈 H(Series H) 라운드를 마쳤으며, 투자 후 기업가치는 9650억 달러로 평가받았다. 알티미터 캐피탈(Altimeter Capital), 드래고니어(Dragoneer), 그린오크스(Greenoaks), 세쿼이아 캐피탈(Sequoia Capital), 캐피탈 그룹(Capital Group), 코튜(Coatue), D1 캐피탈 파트너스(D1 Capital Partners) 등이 투자를 공동으로 이끌었다. 베일리 기퍼드(Baillie Gifford), 블랙스톤(Blackstone), 브룩필드(Brookfield), DE 쇼 벤처스(D.E. Shaw Ventures), DST 글로벌(DST Global), 피델리티 매니지먼트 앤 리서치(Fidelity Management & Research) 등 기관 투자자들도 이번 라운드에 동참했다. 반도체 및 인프라 분야 협력사인 삼성(Samsung), SK하이닉스(SK Hynix), 마이크론(Micron)이 투자자로 참여했다. 이와 함께 클라우드 서비스 제공사들이 기존에 합의했던 150억 달러 규모 투자금도 포함됐으며, 여기에는 지난 4월 아마존(Amazon)이 발표한 50억 달러 규모 투자금이 합산됐다. 지난달 투자자들 사이에서 주주 명부에 이름을 올리려는 경쟁이 치열해지자, 앤스로픽은 당초 예상했던 500억 달러를 초과하는 투자를 유치했다. 한 기관 투자자는 크리슈나 라오(Krishna Rao) 최고재무책임자(chief financial officer, CFO)와 면담하는 조건으로만 50억 달러 투자를 제안하기도 했다. 조달한 자금은 모델 안전성과 해석 가능성 연구를 진척시키고, 인공지능 모델 클로드(Claude)를 찾는 수요 증가에 대응해 연산 자원을 확충하며, 고객사가 신뢰하는 제품과 협력 관계를 확장하는 데 쓰인다. 앤스로픽은 투자 유치 소식을 발표한 날에 맞춰 자율적 대행 작업과 고난도 코딩 역량을 강화하고 정직성과 자가 교정에 초점을 맞춘 신형 모델 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)을 출시했다. 아울러 안전 우려 때문에 제한적으로만 공개했던 고성능 사이버 보안 모델 미토스(Mythos)급 신모델을 향후 시장에 광범위하게 보급할 계획인 것으로 알려졌다. 최근 개발 지원 도구인 클로드 코드(Claude Code)를 중심으로 기업 고객이 급증하면서 앤스로픽은 가파른 성장세를 이어가고 있다. 이달 초 기준 연간 환산 매출(run rate revenue)은 470억 달러를 상회했으며, 매출액이 130% 급증해 첫 영업이익(operating profit)을 기록할 것이라는 관측도 제기됐다. 알티미터 캐피탈 창업자이자 최고경영자(chief executive officer, CEO)인 브래드 거스트너(Brad Gerstner)는 최신 클로드 모델이 거둔 기술 진보가 글로벌 시장 내 까다로운 조직들이 이를 적극적으로 도입하도록 유도하고 있으며, 상승세를 바탕으로 차세대 인공지능 혁신을 이끌 기회를 마련했다고 설명했다. 기업공개를 준비하는 과정에서 앤스로픽은 경쟁사인 오픈AI(OpenAI)와 투자금 유치 및 사용자 확보를 두고 각축전을 벌이고 있다. 앞서 오픈AI는 지난 3월 기업가치 8520억 달러를 인정받으며 1220억 달러에 달하는 대규모 자금을 조달했다. 올해 초 인공지능 스타트업 엑스AI(xAI)를 합병한 일론 머스크(Elon Musk)가 이끄는 스페이스X(SpaceX) 역시 상장을 추진하며 750억 달러 이상의 자금 조달을 시도하고 있으며, 목표 기업가치는 2조 달러에 달한다.

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Anthropic raises $65 billion, nears $1T valuation ahead of IPO | TechCrunch

 

2. 인공지능 에이전트 실무 안정성을 돕는 인프라 스타트업 모디코, 300만 달러 규모 투자 유치

인공지능 에이전트(artificial intelligence agent) 인프라 스타트업 모디코(Modiqo)가 300만 달러 상당의 초기 투자(pre-seed funding)를 유치했다. 이번 투자 라운드는 헤비비트(Heavybit)와 셀리그먼 벤처스(Seligman Ventures)가 공동으로 주도했으며, 이레귤러 익스프레션스(Irregular Expressions)와 다수의 개인 투자자가 참여했다. 모디코는 이번에 확보한 자금으로 인공지능 에이전트가 안정적으로 작동하도록 돕는 로컬 실행 레이어(local execution layer)인 로트(Rote)를 출시하고 관련 기술 개발을 확장할 계획이다. 공동 창업자이자 최고경영자(chief executive officer, CEO)인 체탄 코니키(Chetan Conikee)는 현재 많은 기업이 인공지능 에이전트 기술을 시범 적용하는 단계에서 실제 운영 환경으로 전환하는 데 어려움을 겪고 있다고 분석했다. 특히 인공지능 에이전트가 이전에 해결한 작업도 매번 새로운 문제로 취급해 다시 계산하는 비효율성을 지적하며, 이를 재발견 비용(rediscovery tax)이라고 정의했다. 로트는 성공적인 실행 경로를 모니터링하여 이를 결정론적(deterministic)이고 재사용 가능한 흐름으로 고정한다. 로트 소프트웨어는 거대 언어모델(large language model, LLM)이나 응용 프로그램 인터페이스(application programming interface, API)가 변경되더라도 작업의 일관성을 유지하게 돕는다. 이를 통해 불필요한 확률적 추론(inference) 과정을 거치지 않아 연산 비용과 토큰(token) 사용량을 대폭 절감한다. 헤비비트의 조셉 루시오(Joseph Ruscio) 파트너는 모디코 솔루션이 일회성 채팅 기록 수준에 머물던 에이전트 작업을 반복 가능한 자산으로 전환한다고 평가했다. 셀리그먼 벤처스의 우메쉬 파드발(Umesh Padval) 매니징 파트너는 모디코가 공급하는 인프라 기술을 통해 기업들이 취약한 시범 단계를 극복하고 신뢰할 수 있는 운영 체계를 갖추게 될 것이라고 전망했다.

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Modiqo raises $3M in pre-seed funding to help AI agents learn by Rote - SiliconANGLE

 

3. 앤스로픽, 650억 달러 투자 유치로 오픈AI 제치고 몸값 1위 등극…기업가치 9,650억 달러로 1조 달러 육박

미국 실리콘밸리 소재 인공지능 기업 앤스로픽(Anthropic)이 650억 달러(약 89조 원) 규모 시리즈 H(Series H) 투자를 유치했다. 알티미터 캐피털(Altimeter Capital), 드래고니어(Dragoneer), 그린옥스(Greenoaks), 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital) 등이 이번 투자 라운드를 주도했다. 아마존(Amazon)이 투자한 50억 달러를 비롯해 초거대 플랫폼 기업(hyperscaler)이 사전에 확약한 투자금 150억 달러도 유입되었다. 대규모 자금을 조달한 결과 앤스로픽 기업가치는 9,650억 달러(약 1,320조 원)에 도달하며 1조 달러 돌파를 눈앞에 두게 되었다. 앤스로픽 기업가치는 경쟁사인 오픈AI(OpenAI)가 최근 기록한 기업가치 8,520억 달러를 상회한다. 그 결과 세계에서 가장 가치 있는 인공지능 스타트업(startup) 자리를 차지했다. 투자 유치 소식은 신규 인공지능 모델인 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8) 출시와 맞물려 발표되었다. 대규모 자본을 유치한 두 기업은 인공지능 시장 주도권을 잡고자 치열하게 경쟁하며 기업공개(initial public offering, IPO)를 추진하고 있다.

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Anthropic tops OpenAI as most valuable AI startup, nears $1 trillion valuation in latest round

 

4. 앤스로픽(Anthropic), 650억 달러 투자 유치로 기업가치 1조 달러 육박하며 오픈AI(OpenAI) 상회

인공지능(artificial intelligence, AI) 개발사인 앤스로픽(Anthropic)이 650억 달러 규모의 시리즈 H(Series H) 투자 라운드를 유치해 포스트 머니 기준 기업가치 9,650억 달러를 기록했다. 이번 투자는 알티미터 캐피털(Altimeter Capital), 드래고니어(Dragoneer), 그린옥스(Greenoaks), 세쿼이어 캐피털(Sequoia Capital)이 주도했으며 블랙스톤(Blackstone), 피델리티(Fidelity), 라이트스피드 벤처 파트너스(Lightspeed Venture Partners), 테마섹(Temasek) 등이 참여했다. 이번 투자 유치로 도달한 기업가치는 경쟁사인 오픈AI(OpenAI)가 지난 3월 기록한 평가액인 8,520억 달러를 상회한다. 확보한 자금은 안전성 연구를 심화하고 연산 인프라를 확장해 대형 모델을 훈련하는 데 쓰일 예정이다. 앤스로픽이 최근 달성한 연간 환산 매출(run-rate revenue)은 470억 달러를 돌파했다. 다수 기업이 핵심 업무에 거대 언어모델 클로드(Claude)를 도입하고 개인 사용자가 증가하면서 성장이 가속화됐다. 반면 기술을 군사 분야에 활용하라고 요구하는 미국 국방부(Department of Defense)와 갈등을 빚고 있다. 지난 2월 앤스로픽은 대규모 감시나 살상 무기에 기술을 쓰지 못하게 규정한 안전장치를 해제해 달라는 국방부 요구를 거부하기도 했다. 외부 갈등 속에서도 신형 모델 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)을 최근 출시했으며, 보안 우려를 낳은 클로드 미토스(Claude Mythos) 모델은 안전장치를 보강해 수 주 안에 공개할 계획이다.

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Anthropic Nears $1 Trillion Valuation, Topping OpenAI After Fresh $65 Billion Raise - Decrypt

 

5. 금·원유처럼 인공지능(AI) 토큰(token) 선물을 거래하는 시대가 다가온다

상하이선물거래소(Shanghai Futures Exchange)가 대규모 언어모델(large language model, LLM) 기본 단위인 인공지능 토큰 가격을 추종하는 파생상품(derivatives) 시장을 설계 중이다. 로이터(Reuters) 통신에 따르면 중국 상하이선물거래소는 AI 토큰 선물 시장 개설을 추진하고 있으며, 미국 시엠이 그룹(CME Group)과 인터컨티넨탈 익스체인지(Intercontinental Exchange, ICE)도 그래픽 처리장치(graphics processing unit, GPU) 대여 선물 계약을 별도로 개발하고 있다. 현재 GPU 대여 시장은 시간당 요금을 부과하는 구조로, 엔비디아 H100(Nvidia H100) 대여료는 시간당 1.40달러에서 4.27달러를 기록했으며 엔비디아 H200(Nvidia H200)은 시간당 2.34달러에서 5.00달러 사이에 거래된다. 대다수 AI 기업은 서비스를 토큰 단위로 판매한다. 오픈에이아이(OpenAI)는 최신 모델인 GPT-5.5의 API 사용 요금을 100만 입력 토큰(input token)당 5달러, 출력 토큰(output token)당 30달러로 책정했고 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)도 토큰당 과금 체계를 적용했다. 데이터 센터 확충에 막대한 자금이 유입되고 신생 네오클라우드(neocloud) 기업이 빅테크와 경쟁하는 시장 구도 속에서, 토큰 선물 도입은 인공지능 기술을 도입하려는 기업과 투자자가 연산 자원 비용 변동 위험을 관리하는 장치가 된다.

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Just like gold and oil, we'll soon be able to trade AI token futures | TechCrunch

 

🛡️ AI 윤리·안전 (4건)

1. 앤스로픽, 정렬 실패율 낮춘 클로드 오퍼스 4.8 출시로 인공지능 안전성 표준 강화

앤스로픽(Anthropic)이 정렬 실패(misalignment)율을 낮추고 비용을 절감한 인공지능(artificial intelligence, AI) 모델 클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8)을 출시했다. 클로드 오퍼스 4.8은 기존 모델인 클로드 오퍼스 4.7(Claude Opus 4.7)을 대체하며 연산 속도를 높이면서도 연산 비용은 기존 비용 대비 3분의 1 수준으로 줄였다. 코딩 능력을 측정하는 두 가지 성능 측정 기준(benchmark)에서 전작보다 높은 점수를 기록했으나 오픈AI(OpenAI)가 내놓은 지피티 5.5(GPT-5.5)를 완전히 넘어서지는 못했다. 앤스로픽은 신규 모델이 사용자 자율성을 지원하고 사용자 이익을 위해 행동하는 등의 친사회적 특성 측정에서 새로운 고점에 도달했다고 주장했다. 전작인 클로드 오퍼스 4.7은 정직성 비율 92%를 보였고 아첨 현상(sycophancy)과 환각 현상(hallucination)을 줄인 바 있다. 새로 출시한 클로드 오퍼스 4.8은 전작보다 정렬 실패율을 낮춰 앤스로픽이 개발한 또 다른 모델인 클로드 미토스 프리뷰(Claude Mythos Preview)와 유사한 수준을 기록했다. 정보 기술 전문지 지디넷(ZDNET)은 주요 인공지능 모델 성능을 비교 분석하는 모델 출시 추적기를 운영하며 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 추적 목록에는 오디오와 이미지 등 다중 양식(multimodal) 입력을 통합하여 처리하도록 설계한 엔비디아(Nvidia) 네모트론 3 나노 옴니(Nemotron 3 Nano Omni)와 환각 현상을 52.5% 줄인 오픈AI 지피티 5.5 인스턴트(GPT-5.5 Instant)가 포함됐다. 앤스로픽이 안전성과 비용 효율을 개선한 신규 모델을 공급하면서 인공지능 시장 기술 경쟁은 안전성 표준을 확보하는 방향으로 흘러갈 전망이다.

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AI Model Release Tracker: Opus 4.8's misalignment rates similar to Claude Mythos Preview

 

2. 오키드 시큐리티, 인공지능 에이전트 무단 확산 제어하는 신규 신원 거버넌스 도구 출시

신원 보안 스타트업 오키드 시큐리티(Orchid Security Inc.)가 인공지능(artificial intelligence, AI) 에이전트를 통제하기 위해 신원 제어 평면 기능을 확장했다. 기존 신원 및 접근 관리(identity and access management, IAM) 모델은 인간과 기계 양쪽 모두로부터 권한을 상속받는 AI 에이전트를 제어하기에 적합하지 않다. 이에 따라 새로운 기술이 플랫폼에 통합되었다. 에이전트 확장 분석(Agentic Enrichment)은 에이전트를 최초 신원, 소유자, 애플리케이션, 상속 권한과 매핑한다. 에이전트 관측 가능성(Agentic Observability)은 접근 경로와 위임 체인을 실시간으로 모니터링한다. 에이전트 보호 장벽(Agentic Guardrails)은 권한 범위를 제한하여 규약 내에서만 작동하도록 유도한다. 기존 IAM 도구는 요청 방식으로 좁은 권한을 갖는 인간이나 코드로 동작하는 기계 계정만 관리한다. 반면 AI 에이전트는 기계 속도와 인간 추론을 결합하여 기존 시스템 범주를 벗어난다. 2025년 팀에이트(Team8) 조사에 따르면 기업 중 3분의 2가 이미 실제 운영 환경에서 AI 에이전트를 운영하고 있다. 다만 비인간 계정 중 67%는 로컬 계정으로 남아 관리되지 않는다. 오키드 시큐리티는 두 영역 사이의 차이로 인해 생기는 보안 사각지대를 에이전트 권한 격차라고 명명했다. 숨겨진 계정과 과도한 권한 같은 신원 암흑 물질(Identity Dark Matter)은 기업 신원 정보 중 57%를 차지하며, AI 에이전트는 취약점 노출을 가속한다. 최고경영자(Chief Executive Officer, CEO) 로이 카트모르(Roy Katmor)는 위임 체인을 관찰해야 에이전트를 제어할 수 있다고 강조했다. 오키드 시큐리티는 2025년 1월 팀에이트와 인텔 캐피털(Intel Capital Inc.)이 공동 주도한 투자에서 3,600만 달러를 조달했다.

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Orchid Security targets AI agent sprawl with new identity governance tools - SiliconANGLE

 

3. 오픈AI, EU 및 캘리포니아 규제에 대응하는 ‘프론티어 거버넌스 프레임워크’ 공개

오픈AI(OpenAI)가 자사의 안전 및 보안 리스크 관리 관행이 글로벌 규제 요건과 어떻게 부합하는지 설명하는 공공 문서인 프론티어 거버넌스 프레임워크(Frontier Governance Framework)를 2026년 5월 28일 발표했다. 공개한 문서는 최근 제정된 유럽연합(European Union, EU) 인공지능 법(Artificial Intelligence Act)과 미국 캘리포니아주 프론티어 인공지능 투명성법(Transparency in Frontier AI Act, TFAIA) 등 새로운 규제 요건에 선제적으로 대응하기 위해 수립됐다. 오픈AI는 미국 캘리포니아주 프론티어 인공지능 투명성법에 따라 파멸적 리스크를 평가하고 완화하는 체계를 공개해야 하며, 공표를 거쳐 법적 의무를 충족했다. 유럽연합 인공지능 법이 규정한 범용 인공지능(general purpose artificial intelligence, GPAI) 실천 강령에 발맞춰 시스템 위험 관리와 사이버 보안 보장 절차도 구체적으로 기술했다. 새로 구축한 거버넌스 체계는 기존 대비 프레임워크(Preparedness Framework)를 보완하며, 고도화된 인공지능 모델이 초래할 위험을 예방하는 기본 토대가 된다. 주요 리스크 통제 분야에는 사이버 공격(cyber offense), 화학·생물·방사능·핵(chemical, biological, radiological, and nuclear, CBRN) 위험, 유해한 조작(harmful manipulation), 독자적 통제 상실(loss of control)이 포함된다. 아울러 모델 평가 보고, 보안 위험 관리, 사고 대응 프로토콜을 체계화하고 외부 전문가 의견을 수렴하는 운영 절차도 구체화했다. 오픈AI는 향후 기술 발달과 규제 환경 변화에 맞춰 거버넌스 체계를 지속해서 수정하고 발전시킬 계획이다.

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OpenAI’s Frontier Governance Framework

 

4. 앤스로픽, 사이버 보안 우려 자아낸 ‘클로드 미토스’ AI 모델 일반 출시 임박

인공지능(artificial intelligence, AI) 스타트업 앤스로픽(Anthropic)이 강력한 성능과 보안 위험으로 논란을 빚은 인공지능 모델 ‘클로드 미토스(Claude Mythos)’ 일반 출시를 준비 중이다. 앤스로픽은 제한된 시험을 마친 뒤 몇 주 안에 일반 사용자에게 미토스급 모델을 공개할 계획이라고 밝혔다. 미토스는 주요 운영체제(operating system)와 웹 브라우저(web browser)에 존재하는 제로데이 취약점(zero-day vulnerability)을 스스로 찾아낸다. 나아가 작동 가능한 익스플로잇(exploit) 코드를 자동으로 개발해 학계와 산업계에 큰 충격을 안겼다. 앤스로픽은 미토스를 잠재적인 사이버 공격 무기로 규정해 일반 출시를 보류했다. 대신 사이버 보안 전문가와 정부 기관이 참여한 연합체와 협력해 취약점을 보완하는 ‘프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)‘을 추진했다. 참여진은 주요 소프트웨어 속 치명적인 보안 결함 1만 개 이상을 발견해 보완했다. 최근 앤스로픽은 미토스가 지닌 위험을 차단할 사이버 보안 안전장치를 마련했다. 이에 따라 새로운 모델 ‘클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8)‘을 발표하면서 몇 주 안에 미토스급 모델을 일반에 공개할 예정이다.

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Anthropic's Claude Mythos AI Model Nearing Release After Raising Cybersecurity Alarms - Decrypt