검색

구글이 공격자가 AI 에이전트로 자율 해킹을 벌인 사례를 공개했어요. 클라우드 침투부터 자격증명 탈취까지 단 6시간 만에 끝났다고 해요. 별도로 발견된 서버에선 2만 3800개 계정정보가 쏟아져 나왔습니다.

이건 좀 섬뜩한 소식이에요. 구글 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)이 최근 낸 3분기 AI 위협 리포트 'From Prompting to Autonomy'에 진짜 놀라운 사례가 하나 담겼어요.

금전적 동기를 가진 공격자 하나가, 클라우드 인프라에 처음 침투한 다음부터 자격증명을 대량으로 털어내는 공격 캠페인 전체를 조립하고 실행하기까지 걸린 시간이 단 6시간이었다고 해요. 사람이 일일이 손대는 부분 없이요 🤖.

구체적으로는 AI 코딩 챗봇 하나에 프롬프트와 에이전트 지시문, 그리고 미리 짜둔 마크다운 플레이북(AGENTS.md 같은 파일들)을 얹어서 자율 프레임워크를 만들었다고 해요. 이 에이전트들이 취약점 스캐닝 파이프라인을 알아서 관리하고, 수천 개의 서드파티 자격증명을 긁어모으고, 문제가 생기면 실시간으로 트러블슈팅까지 했다고 하네요. 심지어 IP를 계속 로테이션하고, 이미 뚫어놓은 정상 클라우드 환경을 경유시켜서 탐지를 피해가기까지 했대요. 사람이 개입하는 부분이 거의 없었다는 게 진짜 포인트예요.

GTIG는 별도로 노출된 명령제어(C2) 서버도 하나 발견했는데, 이름이 '리콘(Recon)'이었어요. 안에 AGENTS.md, KNOWLEDGE.md, agentic_vuln_research.md 같은 파일들에 .openclaw 폴더, 메모리 컴포넌트까지 들어 있었고요. 이게 나중에는 실제 운영용 대시보드로 발전해서, 2만 3800개가 넘는 클라우드·AI 서비스 자격증명을 정리하고 검증하는 용도로 쓰이고 있었다고 합니다.

이 리포트는 맨디언트(Mandiant)의 실제 침해 대응 조사들과 구글의 위협 행위자 추적 데이터를 근거로 나온 거라, 신빙성이 꽤 높아 보여요.

솔직히 이런 사례를 보면, '에이전틱 AI'라는 말이 공격 쪽에서도 이제 현실이 됐구나 싶어요 ⚠️. 예전엔 공격자가 AI를 코드 짜는 데 보조 도구로 썼다면, 이제는 정찰부터 침투, 탈취, 흔적 지우기까지 전체 체인을 AI가 알아서 굴리는 수준까지 온 거잖아요. 방어하는 쪽도 똑같이 자율 대응 체계를 갖추지 않으면 속도 싸움에서 밀릴 수밖에 없을 것 같고요.

6시간짜리 공격 사이클이 앞으로 더 짧아질지, 아니면

구글 딥마인드가 인간 게놈의 모든 단일 변이 효과를 예측한 지도를 공개했어요. 90억 개 변이, 데이터 용량만 1페타바이트로 알파폴드보다 30배 커요. 희귀질환 연구부터 신약 개발까지, 활용 범위가 꽤 넓어 보입니다.

이번엔 스케일이 좀 남달라요. 구글 딥마인드가 알파지놈 아틀라스(AlphaGenome Atlas)라는 걸 공개했는데, 규모부터 보면 압도적이에요 📊.

인간 게놈에서 일어날 수 있는 모든 단일 염기 변이, 그러니까 DNA 문자 하나가 바뀌는 경우의 수를 전부 계산했다고 해요. 그 숫자가 무려 90억 개. 여기에 작년 런던에서 공개했던 AI 모델 알파지놈을 돌려서 각 변이가 유전자 발현이나 조절에 어떤 영향을 미치는지 미리 다 예측해 놨다는 거죠. 그렇게 나온 데이터셋 용량이 1페타바이트인데, 이게 알파폴드 데이터베이스보다 30배 넘는 규모라고 하네요. 페이지로 치면 대략 5000억 페이지 분량이라니, 사실 감이 잘 안 올 정도예요.

여기에 더해서 AVI 스코어(AlphaGenome Variant Impact)라는 지표도 같이 내놨어요. 원래 단백질 구조를 바꾸는 변이는 알파미센스로, 조절 부위 변이는 알파지놈으로 따로 봐야 했는데, 이 둘을 하나의 숫자로 합쳐서 연구자들이 좀 더 쉽게 변이를 해석할 수 있게 만든 거예요.

공개 방식도 꽤 열려 있어요. 비상업적 연구 목적이면 웹 포털에서 바로 찾아볼 수 있고, API로도 붙일 수 있고, 심지어 구글 안티그래비티(Antigravity)의 스킬로도 탑재됐다고 하네요. 상업적 라이선스는 별도로 협의하는 구조인 것 같고요.

실제로 브로드 연구소랑 엑서터 팀이 초기 테스트를 해봤는데, 기존에 놓쳤던 DNM1 관련 희귀질환 변이를 하나 새로 잡아냈고, UK 바이오뱅크 데이터에서 비암호화 영역 유전 연관성도 22%나 더 찾아냈다고 해요. 숫자만 보면 꽤 실질적인 임팩트네요.

개인적으로는 이게 알파폴드 때랑 비슷한 궤적을 그릴지가 궁금해요. 알파폴드가 단백질 구조 예측의 판을 완전히 바꿔놨잖아요. 이번에도 게놈 변이 해석 쪽에서 비슷한 역할을 할 수 있을지, 아니면 예측은 예측일 뿐이고 결국 습식 실험 검증이 병목으로 남을지는 좀 더 지켜봐야 할 것 같아요 🔬. 그래도 희귀질환 진단처럼 지금 당장 답답한 영역에서는 분명 도움이 될 거라고 봐요.

1페타바이트짜리 지도를 손에 쥔 연구자들이 앞으로 뭘 찾아낼지, 다음 몇 달 사이 관련

美 정보당국이 중국 AI 6개사를 '조직적 증류'로 정조준했어요. 디프시크는 2024년 말부터 클로드·GPT·제미나이·그록까지 훑었다고 해요. R1의 560만 달러 신화, 이제 다시 도마 위에 올랐습니다.

솔직히 이 소식 보고 좀 놀랐어요. NSA(국가안보국), CISA(사이버보안·기반시설안보국), FBI가 오늘 공동으로 사이버보안 권고문(AA26-251A)을 냈는데, 대상이 다름 아닌 중국 AI 기업 6곳이에요. 디프시크, 문샷AI, 알리바바, 미니맥스, 스텝펀, Z.AI. 이름값 있는 곳들만 골라 찍었더라고요.

핵심 주장은 이거예요. 이 회사들이 2024년 말부터 미국 프론티어 모델들을 상대로 '산업 규모' 증류(distillation) 캠페인을 벌였다는 것. 증류라는 게 원래 큰 모델의 출력을 학습 데이터로 삼아 작은 모델을 훈련시키는 정상적인 기법이긴 한데, 문제는 규모와 방식이에요. 권고문에 따르면 이 6개사는 수백만 건의 요청을 통해 수십억 개 토큰을 클로드, GPT, 제미나이, 그록에서 뽑아갔다고 합니다.

특히 디프시크 얘기가 자세해요. 2024년 말부터 2025년 중반 사이, 클로드 3.7·소네트 4·소네트 4.5·오퍼스 4.1, 제미나이 2.5 프로·플래시 프리뷰, GPT-4·GPT-4o·GPT-4 미니·나노, GPT-5, 그록 4까지 — 거의 전 세계 프론티어 모델을 다 훑어서 R1과 V3 훈련에 썼다는 거예요. 방식도 꽤 조직적이었다고 하는데, 가짜 계정을 대량으로 만들고 프리미엄 구독을 벌크로 결제한 다음, '트랜스퍼 스테이션'이라 불리는 프록시 우회 서비스로 지역 제한을 피해갔다고 하네요.

그리고 이 대목이 진짜 논쟁적이에요. 권고문은 디프시크가 자랑했던 그 유명한 '560만 달러 훈련 비용'이 사실 오해를 부르는 숫자라고 못 박았어요. 이 비용에는 저렇게 부정하게 긁어온 증류 데이터 취득 비용이 통째로 빠져 있다는 거죠. R1 공개 당시 실리콘밸리를 뒤흔들었던 그 '가성비 신화'가, 1년 반 만에 다시 도마 위에 오른 셈이에요. 미국 당국은 심지어 이 활동이 중국 정부의 인지 하에 이뤄졌을 가능성이 높다고까지 언급했어요. 국가 대 국가 기술 경쟁 구도로 몰아가는 뉘앙스인 거죠. 다만 아직 각 기업 쪽 공식 반박이나 해명은 나오지 않은 상태예요.

근데 이게 좀 재밌는 지점이, 사실 증류라는 기법 자체는 오픈AI도 구글도 앤스로픽도 알게 모르게 다 쓰는 방법론이거든요

앤스로픽이 이스라엘 AI 스타트업 데카트 인수를 실사까지 마치고도 최종 철회했습니다. 인수 규모는 약 60억 달러로, 성사됐다면 앤스로픽 역대 최대 인수합병이 될 뻔했습니다. 컴퓨트 비용 절감이라는 원래 목적은 여전히 해결되지 않은 숙제로 남았어요.

블룸버그가 9월 8일 단독으로 전한 소식인데, 솔직히 처음 봤을 때 좀 의외였어요. 앤스로픽이 이스라엘 AI 스타트업 데카트(Decart) 인수를 두고 몇 달간 논의를 진행하다가, 실사(듀 딜리전스)까지 마친 뒤에 결국 없던 일로 했다고 합니다 📉. 딜 규모는 약 60억 달러였는데, 성사됐다면 앤스로픽이 지금까지 한 인수 중 가장 큰 건이 될 뻔했어요.

데카트가 뭐 하는 회사냐면, '월드 모델' 그러니까 물리 세계를 시뮬레이션하는 AI를 만드는 곳이에요. 근데 이 회사가 주목받은 진짜 이유는 따로 있어요. AI 모델 훈련에 드는 하드웨어 효율을 높이고 비용을 낮추는 소프트웨어도 같이 만들거든요. 앤스로픽 입장에서는 컴퓨트 비용이 늘 골칫거리였으니, 왜 눈독을 들였는지는 이해가 가더라고요.

문제는 왜 엎어졌냐는 거예요. 블룸버그도, 앤스로픽도, 데카트도 정확한 사유는 공개하지 않았어요. 양측 모두 논평을 거부했고요. 다만 업계에서는 밸류에이션 이견이나 기술 통합 난이도 같은 걸 이유로 추측하고 있어요. 실사까지 갔다가 접었다는 건 보통 재무·기술 실사 과정에서 뭔가 걸림돌을 발견했다는 신호일 때가 많거든요.

흥미로운 건 타이밍이에요. 앤스로픽은 최근 구글 클라우드 TPU 사용량을 최대 100만 개 수준까지 늘리기로 하는 등, 자체 인수보다는 파트너십으로 컴퓨트 문제를 풀어가는 쪽으로 방향을 잡는 듯 보여요. 데카트를 사서 기술을 내재화하느니, 이미 검증된 대형 클라우드 파트너와의 거래를 넓히는 게 더 안전하다고 판단했을 수도 있겠다 싶어요 🤔.

그렇다고 두 회사가 완전히 갈라선 건 아니에요. 인수가 아닌 다른 형태의 협력 가능성은 여전히 열려 있다고 보도됐거든요. 사실 요즘 AI 업계에서 인수 논의가 실사 단계까지 갔다가 조용히 접히는 사례가 종종 나오는데, 몸값이 워낙 빠르게 뛰다 보니 몇 달 전 합의한 조건이 클로징 시점엔 안 맞는 경우가 꽤 있는 것 같아요.

앤스로픽은 최근 기업가치가 계속 오르고 연 매출도 300억 달러를 넘겼다는 얘기가 나올 정도로 몸집이 커지고 있죠. 이런 회사가 60억 달러짜리 딜을 실사 끝에 접었다는 건,

메타가 이메일과 결제까지 대신 처리하는 개인비서 AI '뮤즈'를 9월 8일 정식 출시했습니다. 무료 요금제는 주당 1억 토큰까지 가능하고, 유료는 월 20달러와 100달러 두 단계입니다. 챗GPT와 제미나이도 에이전트 경쟁 중이라 개인정보 접근 범위 논쟁이 커질 전망이에요.

솔직히 이런 서비스가 나올 거라고는 예상했지만, 이렇게 빨리 이 정도 권한까지 열어줄 줄은 몰랐어요. 메타가 9월 8일 '뮤즈(Muse)'라는 개인비서 AI 에이전트 🤖를 미국에서 정식 출시했습니다. 아이폰, 안드로이드, muse.ai 웹까지 동시에 열렸고 곧 레이밴 메타 글래스에도 들어온다고 하네요.

뮤즈가 하는 일은 단순 챗봇 수준이 아니에요. 이메일을 대신 쓰고, 여행을 예약하고, 브라우저를 직접 열어서 양식을 채우고, 심지어 가격을 협상하고 결제 버튼까지 눌러줍니다 💳. 캘린더, 이메일, 결제 수단은 물론이고 헬스 앱, 스마트홈, 배달 앱까지 연동 범위가 꽤 넓어요. 근데 이 정도 권한을 AI한테 넘긴다는 게 저는 아직도 좀 낯설더라고요.

가격 구조는 무료·파워·맥시멈 세 단계입니다. 저커버그가 직접 밝힌 바로는 무료 티어도 주당 1억 토큰까지 쓸 수 있다고 하고요, 유료는 파워가 월 20달러, 맥시멈이 월 100달러예요. 사실 이 가격만 놓고 보면 챗GPT 플러스나 제미나이 어드밴스드랑 크게 다르지 않습니다.

기술적으로 흥미로운 부분은 '뮤즈 시큐어 VM'이라는 격리 환경에서 작업이 돌아간다는 점, 그리고 '센티널'이라는 별도 에이전트가 뮤즈가 인터넷으로 뭔가를 보내기 전에 한 번 더 검토한다는 점이에요. 메타 쪽은 대화 내용이나 VM 데이터를 광고 시스템에는 넘기지 않는다고 못 박았습니다. 이 발표를 굳이 넣은 이유가 뻔히 보이긴 하지만요.

문제는 신뢰예요 ⚠️. 페이스북 시절부터 개인정보 이슈로 두들겨 맞은 회사가 이제는 결제 수단이랑 헬스 데이터까지 만지겠다고 나선 거니까, 반응이 갈릴 수밖에 없죠. 테크크런치도 "소비자들이 이걸 믿어줄까"라는 제목으로 첫 반응을 다뤘더라고요. 저는 개인적으로 결제 권한만큼은 좀 더 지켜보고 넘길 것 같아요.

오픈AI 아틀라스, 구글 프로젝트 마리너 같은 에이전틱 브라우저 경쟁이 이미 뜨거운 상황에서 메타까지 본격 참전한 셈입니다 🚀. 다음 라운드는 애플이 될지, 아니면 삼성 갤럭시 AI가 먼저 치고 나올지 궁금해지네요.

출처

• techcru

구글이 유럽 검색 결과를 EU 규제에 맞춰 대대적으로 손봤어요. 창사 29년 만에 가장 큰 품질 하락이라고 스스로 인정했어요. 유럽 이용자 4억 5000만 명이 그 영향을 받게 됐어요.

오늘 구글이 유럽 이용자들한테 좀 뜬금없는 고백을 했어요. "이제부터 검색 결과가 예전만 못할 수도 있다"는 취지의 발표였거든요. 지식정보 담당 수석부사장 닉 폭스가 직접 나서서, 이번 개편이 회사 창립 29년 역사상 가장 큰 폭의 검색 품질 저하라고 못박았어요. 스스로 인정한 거라 더 눈길이 가더라고요.

배경은 EU 디지털시장법, 그러니까 DMA예요. 지난 7월 구글은 호텔·항공권·쇼핑 검색 결과에서 자사 서비스를 우대했다는 이유로 4억 6000만 유로짜리 과징금을 맞았어요. 이번 개편은 그 후속 조치인 셈이죠. 여행, 숙박, 레스토랑 카테고리에서 이제 부킹닷컴이나 익스피디아 같은 제3자 서비스가 구글 자체 통합 기능보다 더 눈에 띄는 자리를 차지하게 됐어요 🇪🇺.

근데 문제는 구글 내부 테스트 결과예요. 이용자 만족도가 확 떨어졌다는 거예요. 특히 원하는 정보를 찾으려면 검색어를 다시 입력해야 하는 경우가 눈에 띄게 늘었다고 해요. 한 번에 원하는 결과가 안 나오니까 이용자가 검색을 여러 번 반복해야 한다는 뜻이죠. 결국 편의성 저하를 회사가 직접 인정한 셈이에요.

사실 이번이 처음도 아니에요. 이전에 있었던 DMA 대응 개편 때도 유럽 호텔·서비스업체들의 직접 예약 트래픽이 30% 가까이 줄어든 적이 있었거든요. 중개 플랫폼으로 트래픽이 옮겨가면서 정작 사업자 입장에서는 수수료 부담만 늘었다는 불만도 나왔었고요. 그런데 이번 개편은 그때보다 더 큰 폭이라는 게 구글 설명이니, 유럽 쪽 업계 반응이 심상치 않을 것 같아요.

이게 영향을 미치는 규모도 상당해요. 유럽 이용자 약 4억 5000만 명이 당장 이번 주부터 달라진 검색 결과를 마주하게 되거든요. 솔직히 규제 취지 자체는 이해가 가요. 구글이 검색 결과창을 자사 서비스로 도배해온 관행이 오래 문제로 지적돼왔으니까요. 근데 그 대가로 검색 경험 자체가 나빠진다면, 결국 손해 보는 건 이용자 아닐까 싶기도 해요 ❌.

빅테크 규제와 사용자 경험이 부딪히는 대표적인 장면인 것 같아요. 앞으로 다른 나라 규제 당국들도 비슷한 조치를 요구할 가능성이 있는데, 구글이 이번 유럽 사례를 어떻게 수습하느냐가 하나의 기준점이 될 것 같네요.

**출처

구글 리서치와 자넬리아 연구팀이 초파리 뇌 지도를 완성했어요. 뉴런 16만 6천 개, 시냅스 연결 1억 2500만 개를 담았어요. AI 덕분에 10년 걸린 작업이 이 정도로 압축될 수 있었대요.

HHMI 산하 자넬리아 리서치 캠퍼스와 영국 MRC 분자생물학연구소, 케임브리지대학교, 그리고 구글 리서치가 손을 잡고 초파리 뇌 지도를 완성했다는 소식이 떴어요. 그냥 지도가 아니라 뉴런 하나하나가 어떻게 연결돼 있는지 다 그려낸 '커넥톰(connectome)'이에요.

규모부터 말씀드리면, 이번에 완성된 지도에는 뉴런이 16만 6천 개 넘게 들어있고, 시냅스 연결은 무려 1억 2500만 개예요. 뇌뿐 아니라 양쪽 시신경엽이랑 배 신경삭까지 다 포함한, 수컷 초파리의 중추신경계 전체를 통째로 담은 거고요. 지금까지 나온 세포 단위 뇌 지도 중에서 뉴런 수 기준으로는 역대 가장 큰 규모라고 해요.

이게 그냥 하루아침에 나온 결과가 아니에요. 무려 10년에 걸친 이미징 작업이 바탕에 깔려 있어요. 초파리 뇌를 아주 얇게 잘라서 전자현미경으로 한 장 한 장 찍고, 그 이미지들을 다시 3차원으로 재구성하는 작업인데, 사람 손으로만 하면 평생이 걸려도 못 끝낼 규모예요.

여기서 AI가 결정적인 역할을 했어요. 기존에 쓰던 '플러드필링 네트워크(flood-filling network)'라는 AI 분할 기법에, 이번엔 '패스파인더(PATHFINDER)'라는 새로운 시스템까지 더했대요. 재밌는 건 이 AI가 합성으로 만든 가짜 뉴런 데이터로도 일부 학습됐다는 점이에요. AI가 이미지에서 신경세포의 경계를 자동으로 그려내면 사람 연구자들은 그 결과를 검수만 하는 식으로 작업했다는데, 이 방식 덕분에 원래보다 훨씬 빠르게 끝낼 수 있었다고 해요.

완성된 데이터는 논문으로만 나온 게 아니라 '뉴로글랜서(Neuroglancer)'라는 오픈소스 툴로 누구나 무료로 열람하고 탐색할 수 있게 공개됐어요. 전 세계 신경과학자들이 이 데이터를 바로 갖다 쓸 수 있다는 뜻이니, 파급력이 꽤 클 것 같아요.

이 지도가 왜 중요하냐면, 초파리는 신경과학에서 정말 오래된 '모델 생물'이거든요. 사람 뇌는 뉴런이 860억 개나 되니까 지금 기술로는 통째로 지도화하는 게 거의 불가능해요. 근데 초파리처럼 작고 단순한 신경계부터 완벽하게 이해해두면, 감각이 어떻게 행동으로 이어지는지 같은 근본적인 원리를 파악하는 데 큰 도움이

미스트랄이 삼성전자 주도로 30억 유로를 새로 투자받았어요. 몸값은 210억 유로 넘어서며 1년 만에 거의 두 배로 뛰었어요. 유럽 AI도 미국 빅테크에 맞설 실탄을 확보했다는 뜻이에요.

프랑스 스타트업 미스트랄 AI가 어제 대형 소식을 터뜨렸어요. 시리즈D 라운드로 30억 유로 규모의 투자를 새로 유치했다는 거예요. 그냥 큰 게 아니라 유럽 테크 기업 역사상 최대 규모 지분투자라고 하니, 감이 좀 오시죠. 설립된 지 이제 3년밖에 안 된 회사인데 말이에요.

이번 라운드를 이끈 건 다름 아닌 삼성전자가 맡았어요. 반도체와 스마트폰을 만들던 삼성이 유럽 AI 스타트업 지분투자의 리드 투자자로 나선 셈이죠. 여기에 EQT가 운용하는 스케일업 유럽 펀드랑 PSG 에쿼티가 공동 리드로 붙었고요. 신규 투자자로는 어드벤트, 블랙록, 심지어 룩셈부르크 대공국까지 이름을 올렸어요. 국가가 스타트업 펀딩에 직접 참여했다는 게 좀 특이해요. 기존 투자자인 a16z, ASML, 제너럴 카탈리스트, 라이트스피드, 엔비디아, 세일즈포스벤처스도 다시 지갑을 열었대요.

몸값 얘기를 좀 더 해보면, 이번 라운드 이후 미스트랄의 포스트머니 밸류에이션은 210억 유로를 넘어섰어요. 딱 1년 전 시리즈C 때, ASML이 리드했던 라운드에서 몸값이 117억 유로였거든요. 그러니까 1년 만에 거의 두 배로 뛴 거예요. 스타트업 펀딩 사이클 치고는 정말 빠른 속도죠.

솔직히 미스트랄은 그동안 오픈AI나 구글, 앤스로픽 같은 미국 회사들에 비하면 체급이 작다는 얘기를 계속 들어왔어요. 올해만 봐도 앤스로픽은 10월에 2조 달러 밸류로 상장을 추진 중이고, 오픈AI도 계속 대형 투자를 받고 있잖아요. 그런 흐름 속에서 미스트랄의 이번 라운드는 상대적으로 작아 보일 수도 있어요. 근데 유럽 안에서만 보면 얘기가 달라요. ASML, 삼성전자 같은 반도체 공급망 핵심 플레이어들이 연달아 미스트랄에 베팅하고 있다는 건, 하드웨어와 AI 소프트웨어를 묶어서 생태계를 만들려는 큰 그림이 있다는 뜻으로도 보여요.

사실 미스트랄이 계속 강조해온 키워드는 '소버린 AI'예요. 오픈소스 가중치를 공개하면서, 유럽 각국 정부나 기업이 미국 클라우드에 데이터를 맡기지 않고도 자체적으로 AI를 돌릴 수 있게 하겠다는 전략이었죠. 이 전략에 삼성 같은 아시아 대기업이 베팅했다는 건, '소버린 AI' 포지셔닝 자체가 이제 진짜 돈

구글 딥마인드가 로봇 전신을 통째로 움직이는 AI '제미나이 로보틱스 2'를 공개했어요. 압트로닉 휴머노이드 아폴로2가 걷고 웅크리고 물건 정리까지 해내는 영상을 보여줬습니다. 로봇이 상반신만 쓰던 시대에서 온몸을 쓰는 시대로 넘어가는 신호탄이라는 평가예요.

솔직히 로봇 관련 발표는 요즘 너무 많아서 웬만하면 그냥 넘기는데, 이번 건 좀 다르더라고요. 구글 딥마인드가 내놓은 '제미나이 로보틱스 2'는 이전 모델들이 못 했던 걸 하나 해냈어요. 로봇의 몸 전체를 하나의 지능으로 다루는 것. 지금까지 나온 로봇 AI 대부분은 팔이랑 손, 그러니까 테이블 위에서 물건 집는 동작 정도에 특화돼 있었거든요. 걷는 건 별도 시스템이 맡고, 균형 잡는 것도 따로였죠.

근데 이번엔 걷고, 웅크리고, 몸을 숙이고, 손으로 물건을 조작하는 걸 전부 한 모델이 처리해요. 시연 영상에서는 압트로닉의 아폴로2 로봇한테 “초록 통을 맨 아래 선반에 넣어줘” 같은 자연어 지시를 내리니까, 로봇이 상황을 파악하고 테이블까지 걸어가서 물뿌리개를 집고, 다시 몇 걸음 이동해서 선반에 정확히 내려놓더라고요. 사람이 세세하게 시켜서 하는 게 아니라 로봇이 직접 경로랑 순서를 계산한다는 게 포인트예요.

구조를 뜯어보면 세 가지로 나뉘어요. 시각과 언어를 로봇의 움직임으로 바꾸는 비전-언어-액션 모델이 하나 있고, 여러 단계 작업을 계획하고 여러 대의 로봇이 협업하도록 돕는 '제미나이 로보틱스 ER 2'라는 추론 모델이 또 하나, 그리고 로봇 안에서 직접 돌아가는 경량 버전까지 세 겹으로 구성돼 있습니다. 클라우드에 물어보고 응답 기다리는 방식이 아니라 로봇 하드웨어 위에서 즉시 판단하는 구조라는 거죠.

사실 이게 왜 중요하냐면, 지금까지 휴머노이드 로봇은 하드웨어는 계속 좋아지는데 정작 그걸 자연스럽게 움직이게 할 소프트웨어가 항상 병목이었거든요. 구글이 여기서 온몸 제어라는 카드를 먼저 꺼내 들면, 앞으로 휴머노이드 경쟁은 하드웨어 스펙 싸움에서 누구네 AI가 몸을 더 자연스럽게 쓰는가 싸움으로 넘어갈 가능성이 커요.

개인적으로는 이 발표를 보면서 걱정 반 기대 반이었어요. 창고나 공장에서 반복 작업 대신해주는 건 반가운데, 집 안까지 이 로봇이 들어와서 청소하고 정리하는 그림이 생각보다 빨리 올 수도 있겠다 싶더라고요. 그리고 여러 로봇이 협업한다는 부분, 이건 한 대가 아니라 여러 대가 동시에 움직이는 물류창고 같은 곳

바이트댄스 창업자 장이밍이 실시간 공간 비디오 AI 모델 개발을 직접 지휘하고 있다는 소식이에요. 지연시간 0.05초, 초당 20프레임으로 상호작용 가능한 가상 세계를 만드는 게 목표라고 해요. 메타·구글이 주도해온 '월드모델' 경쟁에 바이트댄스가 본격 뛰어드는 모습이라 업계가 주목하고 있어요.

블룸버그가 9월 7일 보도한 내용인데요, 바이트댄스 창업자 장이밍이 회사의 새로운 AI 모델, 그러니까 실시간 공간 비디오를 생성하는 '월드모델' 개발을 직접 챙기고 있다고 합니다. 소식통에 따르면 이르면 다음 달 출시될 수 있다고 하는데, 정확한 시점은 아직 유동적이라고 하네요.

이 모델은 기존 바이트댄스의 영상 생성 모델 시댄스(Seedance)를 기반으로 만들어졌어요. 특징이 꽤 인상적인데, 응답 지연시간이 약 0.05초, 초당 프레임은 20fps 수준이라고 합니다. 숫자만 보면 크게 와닿지 않을 수 있는데, 이 정도면 사용자가 실시간으로 반응하는 가상 공간 안에서 라이브 스트리밍을 하거나 숏폼 드라마, 게임 속 인터랙티브 월드를 체험할 수 있는 수준이에요. 로봇공학이나 자율주행 시스템에도 응용될 수 있다고 하고요.

근데 사실 더 흥미로운 포인트는 '누가' 이걸 챙기고 있냐는 거예요. 장이밍이 최근 공개 석상에 잘 나타나지 않다가, 이번엔 회사 전체 사업부의 역량을 조율하면서 컴퓨팅 자원까지 이 프로젝트에 몰아주고 있다고 하거든요. 창업자가 이 정도로 직접 나선다는 건, 바이트댄스 입장에서 월드모델을 단순한 신제품이 아니라 회사의 미래 방향성으로 보고 있다는 신호로 읽혀요.

실제로 월드모델은 바이트댄스가 2026년 꼽은 4대 AI 우선순위 중 1순위라고 합니다. 시댄스의 영상 생성 경쟁력 방어, 코딩 툴 고도화, 챗봇 두바오(Doubao)의 수익화보다도 앞에 놓였다는 거죠. 솔직히 이 정도 우선순위면 회사 리소스가 어디로 쏠릴지 뻔히 보이는 그림이에요.

월드모델이라는 카테고리 자체는 메타와 알파벳(구글)이 먼저 치고 나간 영역이에요. 두 회사 모두 물리 세계를 시뮬레이션하고 예측하는 AI를 차세대 핵심 기술로 밀고 있었거든요. 여기에 바이트댄스가, 그것도 창업자가 직접 진두지휘하는 형태로 뛰어든다는 건 경쟁 구도를 다시 흔들 수 있는 변수예요. 틱톡을 통해 이미 방대한 숏폼 영상 데이터를 쌓아온 회사라, 학습 데이터 측면에서는 오히려 유리할 수도 있고요.

다만 아직 출시 시점이

트래비스 칼라닉의 로보틱스 회사 아톰스가 앤서니 레반도프스키를 로보택시 개발에 합류시켰어요. 우버는 이 회사에 몰래 1억 달러를 투자했고, 이는 지난 7월 17억 달러 라운드의 일부였어요. 레반도프스키는 2017년 칼라닉을 우버 CEO 자리에서 끌어내린 스캔들의 당사자였어요.

솔직히 이 뉴스 처음 보고 두 번 읽었어요. 등장인물 관계가 너무 꼬여 있어서요. 🤖

일단 트래비스 칼라닉. 우버 공동창업자이자 초대 CEO였는데, 2017년에 이사회에 의해 쫓겨났죠. 그 축출의 결정적 계기 중 하나가 앤서니 레반도프스키 사건이었어요. 레반도프스키는 원래 구글 웨이모에서 자율주행을 개발하다가, 회사를 나오면서 내부 파일 1만 4000개를 들고 나갔다는 혐의를 받았고, 그걸 우버가 인수한 회사에 갖고 들어간 게 문제가 됐어요. 결국 우버는 웨이모에 거의 3억 5000만 달러를 물어줘야 했고, 레반도프스키 본인은 영업비밀 절도 혐의로 유죄 판결을 받아 18개월 실형 위기까지 갔었죠. 2021년에 트럼프 전 대통령이 사면해주긴 했지만요.

근데 이 사람이 지금, 칼라닉이 세운 지주회사 아톰스에서 로보택시 기술 개발을 이끌고 있다는 거예요. 아톰스는 지난 3월에 레반도프스키가 운영하던 산업·광산 자동화 스타트업 프론토를 인수하면서 그를 다시 데려왔어요. FT 보도에 따르면 이번엔 아예 로보택시 쪽으로 방향을 튼 거고요.

더 재밌는 건 돈줄이에요. 우버가 아톰스에 1억 달러를 투자한 사실이 확인됐는데, 이게 지난 7월 a16z가 주도한 17억 달러 규모 투자 라운드에 포함돼 있었대요. 자기를 쫓아낸 창업자의 회사에, 그것도 자길 몰락시킨 장본인이 다시 들어간 회사에 우버가 돈을 넣은 셈이죠. 심지어 아톰스 CFO는 우버 前 최고재무책임자였던 가우탐 굽타고, 레반도프스키 이후 우버 로보택시 부문을 맡았던 에릭 마이호퍼는 지금 아톰스 산하 랩37, 그러니까 상업 주방 자동화 사업부를 이끌고 있어요. 😅

아톰스는 지금 직원이 2000명 넘는데 대부분은 푸드 관련 사업부 소속이고, 자율주행 인력을 조금씩 늘리는 중이에요. Zoox, 테슬라, 웨이모 출신들도 최근 여러 명 합류했다고 하고요.

저는 이게 실리콘밸리 특유의 '적은 없고 자본만 있다'는 걸 보여주는 사례 같아요. 몇 년 전만 해도 서로를 고소하고 몰락시키던 사이인데, 지금은 같은 테이블에 앉아서 로보택시라는 새 시장을 같이 보고 있는 거니까요. 물론

구글이 제미나이 3.7·3.6 플래시와 3.5 플래시라이트에 에이전틱 비디오 이해를 얹었다. 영상을 프레임 단위로 다 보지 않고 필요한 구간만 골라 탐정처럼 조사하는 방식이다. 토큰 소비는 최대 88%, 비용은 최대 66% 줄었고 정확도는 오히려 최대 7% 올랐다.

9월 1일, 구글이 제미나이에 또 하나의 업데이트를 얹었다. 🤖

이번엔 새 모델 발표가 아니라 영상을 보는 방식 자체를 바꾼 업데이트다. 제미나이 3.7 플래시, 3.6 플래시, 3.5 플래시라이트 세 모델에 '에이전틱 비디오 이해(Agentic Video Understanding)' 기능이 새로 붙었다.

원래 제미나이는 영상이 들어오면 처음부터 끝까지 고정된 프레임레이트로 쭉 훑었다. 10분짜리든 2시간짜리든 상관없이 촘촘하게 프레임을 뽑아서 다 밀어 넣는 식이었다. 그러다 보니 정작 중요한 장면은 몇 초 안 되는데, 토큰은 영상 길이에 비례해서 계속 늘어났다. 회의 녹화본 한 시간짜리를 분석하려 해도, 실제로 의미 있는 발언은 앞부분 5분과 마지막 결론 부분뿐인 경우가 흔한데 기존 방식은 그 사이 55분도 똑같은 밀도로 다 씹어 삼켰던 셈이다.

근데 새 방식은 다르다. 모델이 내부 툴을 호출해서 프레임, 오디오, 자막(트랜스크립트) 채널 가운데 뭘 볼지, 어느 구간을 얼마나 촘촘하게 살펴볼지를 스스로 판단한다. 처음엔 영상을 성글게 훑어보고, 단서가 될 만한 구간을 찾으면 그 부분만 다시 촘촘하게 파고드는 식이다. 구글 표현을 빌리면 마치 탐정처럼 단서를 쫓아 필요한 곳만 뒤지는 셈이다. 유튜브 롱폼 영상에서 특정 장면을 찾거나, 보안 카메라 영상에서 특정 사건이 발생한 순간을 짚어내거나, 광고 소재에서 로고가 노출된 구간만 골라내는 작업이라면 이 방식이 훨씬 자연스럽다.

말로만 들으면 그냥 최적화처럼 들리는데, 숫자로 보면 얘기가 좀 다르다.

구글이 공개한 벤치마크에 따르면 표준 영상 분석 작업 기준으로 토큰 소비는 최대 88%, 분석 비용은 최대 66% 줄었다. 그런데 정확도는 떨어지기는커녕 오히려 **최대 7%**까지 올라갔다는 게 더 눈에 띈다. 보통 이런 종류의 최적화는 정확도를 어느 정도 포기하는 트레이드오프가 따라붙기 마련인데, 이번엔 그 공식이 깨졌다.

실제 롱폼 영상 테스트 하나를 보면 감이 온다. 쿼리 하나당 토큰 소비가 397,600개에서 47,700개로 줄었다. 88.0% 감

구글이 오늘부터 안드로이드·웨어OS에서 구글 어시스턴트를 제미나이로 완전 교체합니다. 전환은 몇 주에 걸쳐 순차 적용되고, 한번 넘어가면 예전 방식으로 되돌릴 수 없어요. 16년 만에 음성비서 세대교체가 시작되면서 일상 속 AI 체감도가 확 달라질 전망입니다.

이거 진짜 조용히 지나가기엔 너무 큰 사건 아닌가 싶어요. 구글 어시스턴트, 2016년에 나왔으니까 벌써 10년 됐잖아요. "오케이 구글" 외치던 그 시절 기억나시나요? 근데 오늘, 그러니까 9월 4일부터 안드로이드폰과 태블릿에서 구글 어시스턴트가 순차적으로 사라지고 그 자리를 제미나이가 완전히 대체하기 시작했어요.

구글 발표를 보면 전환이 하루아침에 다 끝나는 건 아니고 몇 주에 걸쳐 단계적으로 적용된대요. 그래서 어떤 사람은 오늘 바로 제미나이로 넘어가고, 어떤 사람은 몇 주 뒤에나 체감할 수도 있어요. 근데 중요한 건 이번엔 되돌릴 수 없다는 점이에요. 한번 제미나이로 전환되면 예전 구글 어시스턴트로 다시 돌아갈 방법이 없다고 못박았거든요. 사용자 입장에선 선택권이 아예 없는 셈이죠.

영향 범위도 꽤 넓어요. 안드로이드 폰과 태블릿은 물론이고 웨어OS 스마트워치, 폰과 연결된 이어폰·헤드폰, 그리고 폰 화면을 그대로 띄우는 방식의 안드로이드 오토 차량까지 다 해당돼요. 다만 예외가 하나 있는데, 안드로이드 오토모티브 OS가 내장된 차량(구글 빌트인)은 이번 전환 대상에서 빠진다고 하네요. 이 부분은 좀 의아하긴 한데, 아마 차량용 소프트웨어 인증이나 안전 규제 때문에 별도 일정으로 가는 것 같아요.

기능적으로는 기존에 쓰던 음성 명령어들이 대부분 그대로 먹힌다고 해요. 근데 제미나이는 생성형 AI 기반이라 자연스러운 대화나 맥락 있는 후속 질문도 가능하다는 게 차이점이죠. "내일 날씨 어때?" 정도만 알아듣던 어시스턴트에서, 진짜 대화하듯 이것저것 물어볼 수 있는 비서로 넘어가는 거예요. 사용자가 따로 뭘 설정할 필요도 없고, 그냥 자연스럽게 넘어가도록 만들어놨다고 하고요.

이 타이밍도 눈여겨볼 만해요. 최근 구글 딥마인드 쪽 리더십도 크게 바뀌었잖아요. 하사비스가 회장 격으로 물러나고 카부쿠오글루가 제미나이 개발을 총괄하게 됐는데, 그 직후에 이렇게 상징적인 소비자 제품 전환을 밀어붙이는 걸 보면 오픈AI·앤스로픽과의 경쟁에서 속도를 더 내겠다는 신호로 보여요. 사실 챗GPT나 클로드 쓰다가 안드로이드폰 켜면 여전히 옛날 어

챗GPT 헬스가 에픽 전자의무기록과 연동돼 의료진 3억 2500만 명 환자 접근 열렸어요. 안전성 평가에서 4363건 중 99.1%가 '안전' 판정을 받았어요. 읽기 전용이라 기록을 고치진 못하지만, 첫 파일럿은 UCSF헬스가 맡았어요.

오픈AI가 챗GPT 헬스를 에픽(Epic) 전자의무기록 시스템과 연동했어요. 에픽이 어떤 회사냐면, 미국 병원 전자의무기록 시장에서 압도적 1위인 곳이에요. 이 회사 시스템이 관리하는 환자 기록이 3억 2500만 명분이라고 하니까, 이번 연동으로 챗GPT가 손댈 수 있는 데이터 범위가 단숨에 확 넓어진 셈이죠.

기능은 생각보다 실용적이에요. 인증받은 의료진이 진료기록, 검사결과, 처방약, 전문의 소견 같은 걸 챗GPT 안으로 끌어와서 환자 이력을 한눈에 정리하거나 진료 준비를 할 수 있어요. 아니면 반대로 에픽 워크플로 안에서 바로 챗GPT를 불러와서 차트를 벗어나지 않고 AI 도움을 받는 것도 가능하고요. 중요한 건 이게 읽기 전용이라는 점이에요. 챗GPT가 환자 기록에 뭔가를 써넣거나 고칠 수는 없게 막아놨어요.

안전성 얘기도 짚고 넘어가야 할 것 같아요. 오픈AI가 밝힌 바로는 27개 임상 시나리오, 총 4363건의 평가에서 의사들이 챗GPT 응답의 99.1%를 '안전하다'고 평가했대요. 숫자만 보면 꽤 높죠. 근데 뒤집어 보면 100건 중 1건 정도는 안전하지 않다는 평가를 받았다는 얘기이기도 해서, 병원처럼 실수 하나가 치명적일 수 있는 환경에서는 이 1%가 마음에 걸리는 것도 사실이에요. 첫 파일럿 병원은 샌프란시스코의 UCSF헬스가 맡았고요.

추가로 '헬스케어 퍼블릭 데이터' 플러그인도 같이 나왔어요. 클리니컬트라이얼즈닷거브, CMS 커버리지, RxNorm, 데일리메드, 펍메드 등 공공 의료 데이터 소스 9곳을 챗GPT에 바로 연결해주는 기능이에요. 임상시험 정보나 약물 정보를 찾을 때 출처가 확실한 공식 데이터베이스를 바로 참조할 수 있게 된 거죠.

오픈AI가 헬스케어 쪽으로 진심인 게 요즘 계속 보여요. 마이크로소프트도 뉴언스로 의료 AI 시장을 오래 다져왔고 구글도 메드-팜 계열로 밀고 있는데, 오픈AI는 챗GPT라는 범용 인터페이스에 병원 데이터를 직접 붙이는 방식으로 치고 들어온 느낌이에요. 읽기 전용이라 리스크를 최대한 줄여놓긴 했지만, 결국 의료 현장에서 AI를 얼마나 믿고 쓸 수 있느냐는 이런 파일럿들이 몇 달 쌓여야 진짜

오픈AI 차세대 모델 아스트라가 '불투명 순환'이라는 추론 방식을 쓴다는 사실이 알려졌어요. 순차적으로 기록되던 사고 과정이 순환 구조 안에 숨어버려 감시가 어려워진다는 지적이에요. 앤스로픽 레드우드리서치 등 안전 진영이 일제히 우려를 표하며 논쟁이 커지고 있어요.

며칠 전에 오픈AI 아스트라가 사이버보안 평가에서 사상 처음으로 '치명적' 등급을 받았다는 소식 전해드렸었죠. 근데 이번엔 같은 모델을 두고 완전히 다른 각도의 논란이 터졌어요. 9월 2일 테크크런치 보도에 따르면 아스트라가 '리커런트 뎁스(recurrent depth)', 다른 말로 '불투명 순환(opaque recurrence)'이라는 추론 기법을 쓴다는 사실이 드러난 거예요.

이게 왜 문제가 되냐면요, 지금까지 추론 모델들은 사고 과정을 순차적으로 텍스트에 남겼거든요. 1단계 이렇게 생각하고, 2단계 이렇게 검증하고, 3단계 결론 내리고— 이런 식으로요. 완벽하진 않아도 최소한 사람이 들여다볼 수는 있었죠. 근데 불투명 순환은 모델이 같은 연산 블록을 루프 돌리면서 내부 상태를 계속 업데이트하는 방식이에요. 겉으로 드러나는 기록이 확 줄어들어요. 사실상 뭘 생각하는지 밖에서 보기 어려워진다는 거죠.

레드우드리서치 CEO 벅 슐레게리스는 이 소식에 "극도로 우려된다"고 반응했어요. 오픈AI가 이 기법을 더 밀어붙이면 "체인 오브 소트 모니터링 자체를 완전히 파괴할 수 있다"고 경고했고요. 동료 연구자 라이언 그린블랫도 비슷한 맥락에서, 모델이 아예 잠재공간(latent space) 안에서만 추론을 끝내버리는 방향으로 확장될까 봐 걱정된다고 밝혔어요. AI 안전 진영에서 오래 활동해온 즈비 모슈위츠는 한발 더 나가서, 오픈AI와 앤스로픽이 그동안 힘들게 지켜온 '체인 오브 소트 충실성'이라는 일종의 금기를 이번 기법이 건드리고 있다고 썼어요.

오픈AI 쪽 반응도 흥미로워요. 수석과학자 야쿠브 파초키는 "체인 오브 소트 모니터링은 우리 현재 연구 프로그램의 핵심 목표"라고 강조했거든요. 즉 회사 차원에서는 여전히 투명성을 지키겠다는 입장이고, 아스트라에서 불투명 순환이 쓰이는 범위도 아직은 제한적이라고 해요. 근데 문제는 이게 '아직은'이라는 단서가 붙는다는 거죠. 보도에 따르면 앤스로픽과 구글 딥마인드도 내부적으로 비슷한 기법을 논의 중이라고 하니, 업계 전체가 이 방향으로 움직일 가능성을 배제하기 어려워요.

솔직히 이 논쟁을

구글이 유튜브 최대 채널 미스터비스트와 다년 계약을 맺었어요. 제미나이와 헬스 기기 핏빗 에어를 영상 속 서바이벌 도전에 그대로 노출시킵니다. 9월 5일 공개될 첫 영상이 AI 마케팅의 새 실험대가 될 것 같아요.

이거 보고 좀 웃겼어요. 구글이 이번엔 벤치마크 점수가 아니라 유튜버랑 계약을 맺었거든요. 상대는 다름 아닌 미스터비스트(지미 도널드슨), 지난 6월에 구독자 5억 명을 찍은 그 채널이에요. 더버지 보도에 따르면 이번 계약은 다년 규모고, 제미나이랑 구글 헬스, 그리고 새 웨어러블 '핏빗 에어'까지 통째로 콘텐츠에 들어간다고 해요. 🇺🇸

첫 영상은 9월 5일에 올라와요. 지미랑 팀이 정글, 사막, 북극권을 돌아다니면서 살아남는 서바이벌 포맷인데, 그 와중에 제미나이가 실시간으로 경로 계산, 주변 위험요소 식별, 날씨 변화 분석, 비상 상황 대응까지 도와준다고 하더라고요. 핏빗 에어는 다음 영상부터 투입돼서 심박수, 심혈관 부하, 스트레스 수치를 추적하는 용도로 쓰인대요.

솔직히 이게 신기한 지점은요, 그동안 AI 기업들이 광고를 낼 때는 보통 개발자 콘퍼런스나 전문 매체를 통했잖아요. 근데 이번엔 완전히 다른 채널이에요. 5억 구독자면 사실상 전 세계 절반의 인터넷 유저한테 닿을 수 있는 규모거든요. 제미나이를 '일상에서 쓰는 도구'로 각인시키려는 구글의 마케팅 전략이 꽤 노골적으로 드러난 셈이죠.

이런 협업 자체가 처음은 아니에요. 구글은 최근에도 스테프 커리랑 손잡고 개인 맞춤형 AI 피트니스 코치를 선보인 적이 있거든요. 근데 미스터비스트급 채널은 스케일이 다르죠. 개인적으로는 이게 AI 업계 마케팅의 흐름을 좀 보여주는 것 같아요. 벤치마크 경쟁만으로는 일반 소비자한테 와닿기 어려우니까, 결국 엔터테인먼트 콘텐츠 안으로 파고드는 거예요.

물론 반응이 다 좋진 않을 수도 있어요. 이미 '이거 그냥 대놓고 광고 아니냐'는 반응도 나올 법하거든요. 근데 미스터비스트 영상 특유의 스케일이랑 AI 기능이 실제로 어떻게 맞물릴지는 영상이 나와봐야 알 것 같아요. 9월 5일, 한번 챙겨봐야겠어요. 📅

출처

• 9to5google.com
• blog.google
• androidheadlines.com

알리바바 큐원이 코딩 특화 모델 '큐원3.8-맥스-0902'를 조용히 업데이트했어요. 코드아레나 웹개발 부문에서 클로드 오퍼스5를 3점 차로 제쳤습니다. 가격은 그대로 두고 순위만 올렸다는 점이 특히 눈에 띄어요.

이번 주 AI 코딩 쪽에서 제일 시끄러운 소식은 사실 신모델 출시가 아니었어요. 알리바바 큐원팀이 9월 1일 조용히 내놓은 '큐원3.8-맥스-0902' 얘기입니다. 이름만 보면 그냥 스냅샷 업데이트인데, 코드아레나 웹개발(Code Arena: WebDev) 순위표에서 떡하니 1위를 찍었거든요. 🤖

숫자로 보면 확 와닿아요. 큐원3.8-맥스-0902는 1691점을 받았는데, 이게 클로드 오퍼스5(Max)보다 3점, 키미 K3(Max)보다 17점, 그리고 자기 이전 버전보다 22점이나 높은 점수예요. 파라미터는 2.4조 개, 컨텍스트는 100만 토큰 그대로고요. 근데 이번엔 코딩이랑 협업형 작업(Cowork) 쪽으로 후속 학습을 더 붙였다고 해요.

솔직히 버전 번호를 안 바꾼 게 제일 재밌는 포인트예요. 보통 이 정도 성능 점프면 큐원4쯤으로 넘어갈 법한데, 그냥 날짜만 붙여서 '0902' 스냅샷으로 낸 거죠. 웹CFT테크 같은 매체는 "번호도 안 올리고 플래그십급 성능을 따라잡았다"고 표현했더라고요. 가격도 그대로예요. 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 6달러, 캐시 히트는 0.17~0.25달러 수준으로 이전과 동일합니다.

이게 왜 의미가 있냐면, AI 코딩 툴 시장이 지금 거의 매달 순위가 뒤집히는 상황이거든요. 오픈AI 코덱스, 앤스로픽 클로드 코드, 구글 젬스키(제미나이 코딩), 그리고 중국 쪽 큐원·키미·GLM까지 몰려서 벤치마크 싸움을 벌이고 있어요. 이번엔 그 싸움에서 중국 모델이 미국 프론티어 모델을 코딩 특화 지표로 앞질렀다는 게 상징적이에요.

개인적으로는 이게 '벤치마크 하나로 우열을 가리기 힘든 시대'로 접어들었다는 신호 같아요. 3점 차이는 사실상 오차 범위 안이거든요. 근데 그럼에도 이런 식으로 순위표 1위 타이틀이 계속 바뀐다는 것 자체가, 개발자들 입장에선 어떤 모델을 골라야 할지 더 헷갈리게 만드는 요인이기도 해요.

버셀 AI 게이트웨이에도 이미 큐원3.8-맥스-0902가 올라왔다고 하니, 실제 개발 환경에서 써볼 수 있는 통로는 벌써 열린 셈이에요. 다음엔 또 어느 랩이 이 자리를 가져갈지, 계속 눈여겨봐야 할 것 같아요. 📊

**

미국 정부가 오픈AI와 뉴욕타임스의 저작권 소송에 사상 처음으로 의견서를 냈어요. AI 학습이 공정 이용에 해당한다는 입장을 법무부 명의로 분명히 밝혔습니다. 다른 AI 저작권 소송에도 영향을 줄 가능성이 커 보여요.

솔직히 이 뉴스 보고 좀 놀랐어요. 2023년 12월에 뉴욕타임스가 오픈AI랑 마이크로소프트를 상대로 소송을 걸었을 때만 해도, 이게 미국 연방정부까지 끼어들 사안이 될 거라고는 다들 예상 못 했거든요. 근데 9월 1일(현지시간), 트럼프 행정부가 뉴욕 남부지법에 '의견서(statement of interest)'를 제출하면서 판이 커졌습니다. 🇺🇸

내용은 명확해요. 저작권으로 보호되는 텍스트로 대형언어모델을 학습시키는 게 공정 이용(fair use)에 해당한다는 거예요. 법무부는 "AI 모델 학습에 광범위한 저작권 책임을 지우는 건 법적으로도 틀렸고 문제가 있다"는 취지의 문장을 그대로 브리핑에 넣었습니다. 스탠리 우드워드 법무부 차관보는 "AI 주도권은 국가안보와 경제 번영에 직결된 문제"라고 못 박았고요. ⚖️

사실 이번 소송은 2023년 제소 이후로 계속 지지부진하게 이어져 왔어요. 뉴욕타임스 쪽은 "허락도 없이 수백만 건의 기사를 긁어다 학습시킨 건 명백한 침해"라는 입장을 고수해왔고, 오픈AI는 "공정 이용 범위 안에 있다"고 맞서왔죠. 그 사이에서 법원도 뚜렷한 결론을 내리지 못하고 있었는데, 이번에 미국 정부가 아예 한쪽 편을 들어버린 셈이에요.

이게 왜 중요하냐면요, 미국 정부가 AI 저작권 소송에 공식적으로 목소리를 낸 게 이번이 처음이라는 점 때문이에요. 지금 미국에서만 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 메타를 상대로 걸린 저작권 소송이 한둘이 아니거든요. 📜 이번 의견서가 법원 판단에 직접적인 구속력은 없지만, 앞으로 나올 판결들에 '가이드라인'처럼 작용할 가능성이 높다는 게 법조계 시각입니다.

개인적으로는 이 타이밍이 흥미로워요. 국가안보 논리를 앞세운 건, 결국 미중 AI 경쟁 구도에서 미국이 자국 기업 손을 들어주겠다는 신호로 읽히거든요. 저작권자 입장에서는 억울할 수 있지만, 정부 입장에서는 '라이선스 협상에 발목 잡혀서 AI 개발 속도가 늦어지면 안 된다'는 계산이 깔려있는 것 같아요.

뉴욕타임스 쪽 공식 반응은 아직 크게 나오진 않았는데, 소송 자체는 계속 진행 중이라 조만간 법원 심리 일정에서 이 의견서가 얼마나 영향을 미치는지 드러날

구글이 코딩 특화 신모델 '제미나이 3.8 플래시'를 오늘 전격 공개합니다. 내부 코딩툴 젯스키 테스트에서 앤스로픽 오퍼스5보다 더 선호됐다고 해요. 코딩 분야에서 밀리던 구글이 드디어 반격 카드를 꺼낸 셈입니다.

솔직히 이 소식 보고 좀 놀랐어요. 구글이 코딩 쪽에서는 계속 오픈AI랑 앤스로픽한테 밀린다는 얘기가 올해 내내 나왔었잖아요. 근데 월스트리트저널이 2026년 9월 2일, 그러니까 오늘 구글이 '제미나이 3.8 플래시'를 공개할 거라고 보도했습니다. 내부 코드명은 '스키마키(Skimaki)'였다고 하네요.

기사 내용을 보면 구글 엔지니어들이 자체 코딩 플랫폼인 '젯스키(Jetski)'에서 이 모델이랑 앤스로픽의 오퍼스5를 나란히 놓고 테스트했는데, 실사용 워크플로우에서는 오퍼스5보다 이 모델을 더 선호했다고 합니다. 벤치마크 점수로는 오퍼스5와 비슷한 수준이라는데, 진짜 개발자들이 매일 쓰는 실전 작업에서 더 낫다는 평가가 나온 거면 이건 좀 다른 얘기예요. 8월 한 달 내내 젯스키에서 실전 테스트를 거쳤고, 이미 프로덕션 배포까지 마쳤다고 하니 발표만 남은 상태였던 거죠.

사실 구글 입장에서는 이번 모델이 꽤 절박한 카드입니다. 에이전틱 코딩이 올해 기업용 AI 시장에서 제일 중요한 격전지가 됐는데, 정작 이 분야에서 제미나이가 계속 뒤처진다는 평가를 받아왔거든요. 그래서 사내에 '코드 스트라이크'라는 전담팀까지 꾸려서 코딩 성능만 집중적으로 붙잡고 있었다는 얘기도 있고요. 이번 3.8 플래시가 그 결과물인 셈이에요.

가격 정책은 아직 공식 발표가 안 나온 상태예요. 다만 전작인 제미나이 3.7 플래시가 입력 토큰 100만 개당 0.75달러, 출력은 3.75달러로 책정됐던 걸 감안하면, 이번에도 '플래시' 라인업답게 저렴한 가격대를 유지할 가능성이 높아 보입니다. 콘텍스트 윈도우도 100만 토큰 수준을 유지한다는 얘기가 있고요. 오퍼스급 성능을 플래시 가격에 쓸 수 있다면, 이건 개발자들한테 꽤 매력적인 조합이죠.

물론 이런 '내부 테스트에서 이겼다'는 얘기는 늘 걸러 들을 필요가 있긴 해요. 회사가 자기 모델 자랑하는 거야 당연한 거고, 막상 공개되면 커뮤니티 반응이 완전히 다를 때도 많잖아요. 그래도 이번엔 좀 다르게 느껴지는 게, 구글이 올해 초 제미나이 3.1 프로 이후로 프론티어급에서 존재감이 약했다는 평가를 계속 받아왔거든요. 그 흐름을 코딩 모델로 뒤집으려는 시도 자

지열발전 스타트업 페르보 에너지가 구글과 20억달러 규모 케이프 스테이션 확장 계약을 맺었어요. 세계 최대 차세대 지열발전 프로젝트로, 기존 3기가와트 계약·72억달러 수주잔고에 더해진 딜입니다. 최근 20거래일 동안 26% 빠졌던 주가가 이번 소식에 하루 만에 14% 급등했어요.

관련 종목: Fervo Energy (FRVO) · Alphabet (GOOGL)

솔직히 지열발전 회사 이름을 처음 들어보시는 분들도 많을 것 같아요. 페르보 에너지, 나스닥 티커 FRVO인 이 회사가 오늘 구글과 20억달러 규모의 신규 계약을 발표하면서 주가가 하루 만에 14%가량 뛰었습니다. 📈 17달러 선까지 올라왔어요.

이번 계약은 케이프 스테이션 프로젝트 확장 건인데, 회사 측은 이걸 세계 최대 차세대 지열발전 개발 사업이라고 부르고 있어요. 그냥 신규 계약이 아니라, 이미 구글과 맺어놨던 3기가와트 규모 프레임워크 계약, 그리고 유틸리티·기업 고객을 합쳐 72억달러에 달하는 수주잔고 위에 얹어진 딜이라는 게 포인트입니다. 구글 입장에서는 AI 데이터센터에 필요한 전력을 안정적으로 확보하려는 움직임의 연장선이고요. 💰

근데 이 주가 반등, 사실 낙폭을 만회하는 성격이 커요. 페르보 에너지 주가는 최근 20거래일 동안 26%나 빠졌었거든요. 지난 8월 12일 2분기 실적 발표 때 회사가 케이프 스테이션에서 고객단으로 가는 송전선 병목 문제를 언급하면서, 2027년 매출이 6,000만~8,000만달러 수준으로 제한될 수 있다고 밝혔던 게 원인이었어요. 투자자들 입장에선 생산은 하는데 못 보내는 상황이 제일 답답하잖아요.

이번 구글과의 대형 오프테이크 계약은 그 우려를 어느 정도 상쇄해주는 신호로 읽혀요. 신용도 높은 대형 기업 고객이 장기로 전력을 사가겠다고 확약한 거니까, 적어도 수요 측면에서는 확실한 근거가 하나 더 생긴 셈이죠. 송전 인프라 이슈 자체가 해결된 건 아니지만요. ✅

개인적으로는 AI 붐이 반도체·데이터센터를 넘어 전력·에너지 쪽으로도 계속 옮겨붙는 흐름이 흥미롭습니다. 구글, 마이크로소프트 같은 빅테크들이 원자력이나 지열 같은 비전통적 전원에 직접 돈을 태우는 사례가 늘고 있잖아요. 지열발전이 정말 AI 데이터센터의 상시전원 대안으로 자리잡을 수 있을지, 일시적인 테마성 랠리로 그칠지는 조금 더 지켜봐야 할 것 같아요. 📈

사실 페르보 에너지 같은 지열 스타트업이 이 정도