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DeepSeek이 창립 후 처음으로 외부 투자 유치에 나섰어요. 목표 금액은 74억 달러(약 10조 원), 기업가치 최대 590억 달러 수준입니다. 지금까지 VC 없이 달려온 회사라서 업계 반응이 뜨거워요.

DeepSeek 소식이 또 나왔어요. 근데 이번엔 모델 발표나 벤치마크 얘기가 아니에요. 이 회사가 창립 이후 처음으로 외부 투자를 받기로 했다는 거예요. 💰

솔직히 DeepSeek는 지금까지 꽤 특이한 회사였어요. 2023년에 중국 헤지펀드 출신 양원펑(梁文鋒)이 세운 이 회사, 처음부터 벤처캐피털이나 외부 투자 없이 자체 자금으로만 달려왔거든요. 그러다 지난해 초 R1 모델을 공개하면서 전 세계를 발칵 뒤집어 놨어요. 당시 실리콘밸리 충격이 꽤 컸어요. 미국 스타트업들이 수십조를 쏟아붓는 동안 DeepSeek가 훨씬 적은 비용으로 비슷한 성능을 냈다는 게 알려지면서 엔비디아 주가가 하루에 17% 가까이 빠졌었잖아요. 그 이후에도 V3, 그리고 V3-0324까지 꾸준히 모델을 내놓으며 '중국 AI의 대표 주자'로 자리를 잡았고요.

근데 그 DeepSeek가 드디어 첫 외부 자금을 받기로 했어요. 블룸버그, CNBC, 사우스차이나모닝포스트 등이 6월 3~4일에 일제히 보도했는데요, 74억 달러 규모의 1차 펀딩을 준비 중이고 투자 후 기업가치는 최대 590억 달러(약 80조 원)로 추정된다고 해요. 중국 민간 테크 기업 기준으로 역대 최대급 투자 중 하나가 될 것 같아요.

투자자 구성을 보면요. 창업자 양원펑 본인이 약 200억 위안(약 3조 8천억 원), 전체의 40% 가까이를 직접 넣겠다고 했어요. 외부에서는 텐센트가 100억 위안 투자를 검토 중이고, 전기차 배터리 회사 CATL이 50억 위안을 보고 있다고 해요. 여기에 중국 국가 AI 펀드, 넷이즈, JD닷컴, IDG 캐피털 등과도 협의 중이라는 보도가 나왔어요.

왜 지금이냐가 포인트예요. DeepSeek 측이 공식 이유를 밝히지는 않았지만, 업계에선 에이전트 AI 인프라 투자가 필요해서라고 봐요. 추론 모델 하나 만드는 것과 에이전트 워크플로를 실시간으로 대규모로 돌리는 건 완전히 다른 얘기거든요. 훨씬 많은 컴퓨트가 필요해요. 미국 AI 칩 수출 규제 때문에 엔비디아 최신 칩을 제대로 못 들여오는 상황에서, 대안 인프라에 대규모 투자가 필요한 맥락도 있고요.

미국 경쟁사들과 비교하면 규모 차이는 확연해요. 오픈AI의 최

미국 백악관이 오늘(6월 3일) "AI 혁신 및 보안 촉진" 행정명령에 서명했습니다. 내용을 들여다보면, 요즘 전 세계적으로 논의되는 AI 규제 방향과는 꽤 다른 노선을 선택했다는 게 눈에 띄어요.

가장 중요한 포인트는 강제적인 라이선스 제도 대신 자율적인 협력 체계를 선택했다는 점입니다. EU AI Act처럼 사전 심사나 등록 의무를 부과하는 방식이 아니라, NSA가 분류된 벤치마킹 프로세스를 개발해서 "커버드 프론티어 모델"을 지정하되, 개발사 참여는 의무가 아닌 자발적 협력으로 운영한다는 거예요. 규제 프레임 자체를 거부한 셈이에요.

근데 그렇다고 이게 완전히 손을 놓은 정책은 아닙니다. 사이버보안 측면에서는 꽤 구체적인 조치들이 담겨 있거든요. 연방기관들은 30~60일 안에 정보 시스템을 업그레이드해야 하고, DHS(국토안보부)는 정부 정보 시스템의 사이버 방어를 우선적으로 강화해야 해요. 또 정부와 민간 인프라를 연결하는 AI 사이버보안 클리어링하우스를 새로 만드는데, 농촌 병원이나 지역 은행 같은 소규모 기관도 포함한다는 점이 눈길을 끌어요. 그동안 보안 역량이 취약한 곳들이었거든요.

법 집행 측면에서도 조치가 있었습니다. 검찰총장이 AI를 이용한 불법 컴퓨터 접근이나 데이터 탈취를 기존 연방법 위반으로 적극 기소하도록 우선순위를 지정했어요. 새로운 법을 만드는 게 아니라 기존 법의 집행을 강화하는 방식인데, 이것도 "최소 규제, 최대 활용" 기조와 일관된 접근이에요.

솔직히 이 행정명령을 보면서 든 생각은, 미국이 AI 분야에서 혁신 속도를 늦추고 싶지 않다는 메시지를 매우 강하게 보내고 있다는 거예요. OpenAI의 Stargate 프로젝트에 수십억 달러 인프라 투자가 이어지는 시점에 이런 정책이 나왔다는 게 우연은 아닐 거예요.

EU가 AI Act로 사전 규제 강화 노선을 택한 것과 미국이 자율 협력 노선을 택한 것 — 이 두 접근의 결과가 5년 후에 어떻게 나타날지가 진짜 흥미로운 실험이 될 것 같아요. AI 생태계의 중심이 어디에 형성될지, 어느 쪽이 더 안전하고 혁신적인 시장을 만들어낼지 — 아직 결론이 나지 않은 질문들이고, 그래서 지금 이 순간이 중요한 분기점처럼 보이기도 합니다.

마이크로소프트가 Build 2026에서 두 번째 세대 양자 칩 Majorana 2를 공개했습니다. 1세대 Majorana 1의 후속작인데, 발표 내내 한 숫자가 계속 등장했어요 — 큐비트 신뢰도가 이전 세대 대비 1,000배 향상됐다는 겁니다.

구체적으로 얘기하면, Majorana 2의 큐비트는 평균 수명이 약 20초이고 일부는 최대 1분까지 양자 상태를 유지한다고 해요. 이게 얼마나 대단한 건지 감이 잘 안 올 수 있는데, 양자 컴퓨터에서 큐비트는 환경 온도나 진동 같은 노이즈에 극도로 민감해요. 조금만 흔들려도 저장된 정보가 날아가버리는 게 그동안 양자 컴퓨터 실용화의 가장 큰 장벽이었거든요. 그걸 이번에 크게 개선했다는 거예요.

재료 설계도 바뀌었습니다. 이전 세대에서 썼던 알루미늄 기반 구조 대신, 특정 조건에서 전기 저항이 0이 되는 납(lead) 기반 초전도체를 새 소재로 채택했어요. 마이크로소프트는 이 칩을 "위상 양자 칩(topological quantum chip)"이라고 부르는데, 큐비트 설계 방식 자체가 기존과 다른 접근법이에요.

근데 이번 발표에서 개인적으로 더 흥미로웠던 건 이 칩이 만들어진 방식이에요. 마이크로소프트의 AI 기반 과학 연구 플랫폼인 Microsoft Discovery를 활용해서 설계했다고 했거든요. AI 에이전트가 실험 데이터를 분석하고, 제조 공정을 최적화하고, 칩의 숨겨진 결함을 찾아내고, 새로운 설계 방향까지 직접 제안했다는 거예요. 사람이 하던 연구 프로세스를 AI가 상당 부분 대신한 셈인데 — AI로 차세대 AI 인프라를 개선하는 루프가 현실로 구현되고 있다는 게 묘하게 느껴집니다.

마이크로소프트는 이번 발표와 함께 2029년까지 실용적인 양자 컴퓨터를 만들겠다는 로드맵을 공개적으로 재확인했어요. 기존에도 비슷한 목표를 언급한 적 있었지만, 이번엔 Majorana 2라는 구체적인 마일스톤을 제시하면서 "공학적 스케일업 단계에 진입했다"고 선언했습니다.

사실 양자 컴퓨터 상용화 얘기는 수십 년째 "몇 년 안에 된다"를 반복해온 역사가 있어서 회의적인 시선도 충분히 이해가 돼요. 그런데 신뢰도 1,000배라는 수치는 그냥 넘기기가 어렵고, AI 설계 프로세스가 더해지면서 연구 개발 속도가 실제로 빨라질 가능성도 있겠다 싶어요. 2029년이 이제 3년도 안 남았으니까, 그 사이에 어떤 소식이 나올지가 기대되기도 하고...

알파벳이 6월 1일, 주식을 발행해 800억 달러 — 우리 돈으로 약 110조 원 — 을 조달하겠다고 발표했습니다. 특이한 점이 있어요. 이 회사가 마지막으로 주식을 발행한 게 2005년이에요. 21년 만의 주식 발행입니다. 구글이 검색 광고로 그동안 얼마나 잘 벌었는지를 단적으로 보여주는 사실이기도 하죠 — 지금껏 외부에서 돈을 빌릴 필요가 없었다는 뜻이니까요.

조달 구조를 보면 세 갈래로 나뉩니다. 먼저 버크셔 해서웨이가 100억 달러를 직접 투자합니다. 워런 버핏의 버크셔가 구글에 투자한다는 게 자체로 화제인데, 이 회사는 그동안 자신이 이해하지 못하는 사업엔 투자하지 않는 것으로 유명했거든요. 그 다음으로 300억 달러는 기관투자자 대상 인수 방식으로 조달하고, 나머지 400억 달러는 시장에서 점진적으로 주식을 파는 방식(at-the-market 프로그램)으로 마련합니다.

조달한 돈이 어디에 쓰이냐 하면, 전부 AI 인프라 구축입니다. 알파벳은 올해 설비투자(capex)를 1,800억 달러에서 1,900억 달러로 잡고 있고, 2027년에는 이보다 더 늘어날 거라고 했어요. 한화로 약 250조 원이 넘는 금액인데, AI 수요가 공급 가능한 수준을 훨씬 초과하고 있다는 게 이 규모를 정당화하는 근거입니다. 쉽게 말하면 "고객들이 AI 쓰겠다고 줄 서 있는데, 서버가 없어서 못 주는 상황"이라는 거예요.

이게 꽤 중요한 신호인 게, 구글은 AI 경쟁에서 한때 "뒤처지는 거 아니냐"는 말을 들었던 회사입니다. 2023년에 ChatGPT가 나오면서 검색 사업 전체가 위협받는 거 아니냐는 우려가 나왔고, 내부적으로도 상당히 혼란스러웠다는 이야기가 돌았거든요. 근데 지금은 Gemini 3.5 Flash를 전 세계 기본 모델로 배포하고, 800억 달러를 조달해 AI 인프라에 쏟아붓겠다는 회사가 됐어요. 불과 2~3년 사이의 변화가 꽤 극적입니다.

버크셔 해서웨이의 참여가 특히 눈길을 끕니다. 워런 버핏은 자신이 이해하지 못하는 사업에는 투자하지 않는다는 원칙으로 유명한데, 이번에 AI 인프라 프로젝트에 100억 달러를 베팅했다는 건 적어도 "알파벳의 AI 인프라 사업은 이해할 수 있다"고 판단했다는 뜻이겠죠. AI 자체를 이해하기 어렵더라도, AI가 필요로 하는 물리적 인프라 — 데이터센터, 서버, 전력 인프라 — 는 전통적인 사업 논리로 평가할 수 있으니까요.

이번 조달이 시장에서 어떻게 소화될지, 그리

OpenAI 모델이 드디어 AWS 위에서 돌아갑니다. 6월 1일부로 GPT-5.5, GPT-5.4, 그리고 코딩 에이전트 Codex가 Amazon Bedrock에서 정식(GA) 서비스를 시작했어요. 지금까지 OpenAI 모델을 쓰려면 OpenAI API를 직접 쓰거나 Microsoft Azure를 경유해야 했는데, 이제 AWS 인프라 위에서도 바로 접근할 수 있게 됐습니다.

이게 왜 중요하냐면, 많은 기업들이 이미 AWS를 주요 클라우드 인프라로 쓰고 있기 때문이에요. 보안 정책, 거버넌스, 비용 관리를 한 플랫폼에서 통합하고 싶은데, 모델만 다른 플랫폼에서 따로 불러와야 한다면 번거롭거든요. 이번 통합으로 Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral 등 기존 Bedrock 모델들과 OpenAI 모델을 동일한 API 인터페이스에서 쓸 수 있게 됐습니다.

구체적으로 보면, GPT-5.5는 현재 미국 동부(오하이오) 리전에서 제공되고, GPT-5.4는 미국 동부와 서부(오레곤) 두 리전에서 쓸 수 있어요. GPT-5.5는 에이전틱 코딩, 데이터 분석, 멀티스텝 자율 작업에서 OpenAI 라인업 중 가장 높은 성능을 낸다고 합니다. Codex는 매주 400만 명 이상의 개발자가 사용하는 코딩 에이전트로, 대형 코드베이스에서 코드 작성, 리팩터링, 디버깅, 테스트, 검증을 처리해 줘요.

여기엔 흥미로운 배경이 있어요. OpenAI는 오랫동안 Microsoft와의 파트너십 덕분에 Azure가 사실상 주요 클라우드 배포 채널이었어요. 그런데 올해 4월, OpenAI가 Microsoft와의 독점적 클라우드 공급 계약을 종료했다는 소식이 전해졌고, 그 결과가 지금 AWS 진출로 이어진 겁니다.

사실 이 상황이 꽤 묘해요. 마이크로소프트는 오늘 Build 2026에서 자체 MAI 모델들을 발표하며 OpenAI 의존도를 줄이는 방향으로 가고 있고, 동시에 OpenAI는 Azure 독점에서 벗어나 AWS로 확장하고 있으니까요. 두 회사가 각자의 방식으로 상대에 대한 의존도를 낮추는 과정처럼 보입니다. 사이가 나빠진 건 아니지만, 각자 독립성을 확보하는 방향으로 가고 있는 거죠.

개발자 입장에선 선택지가 늘어났으니 반가운 소식이에요. AWS 환경 안에서 Claude와 GPT 계열 모델을 같은 인터페이스로 비교하면서 쓸 수 있다는 게 꽤 실용적이거든요. 다음 스텝으로 Google Cloud에도 Op

마사요시 손이 또 한 번 큰 판을 벌였다. 이번엔 프랑스다. 지난주 파리에서 열린 'Choose France' 서밋에서 SoftBank는 최대 750억 유로(약 110조 원)를 투자해 프랑스에 AI 데이터센터를 짓겠다고 발표했다. 유럽 내 AI 인프라 투자로는 역대 최대 규모다.

규모를 좀 더 구체적으로 보면 이렇다. 1단계로 5년에 걸쳐 450억 유로를 투입해 프랑스 북부 오드프랑스 지역에 3.1기가와트(GW) 용량의 데이터센터를 2031년까지 완공한다. 최종 목표는 총 5GW. 전체 유럽 데이터센터 총 용량이 약 20GW 수준이라는 점을 감안하면, 이 한 프로젝트만으로 유럽 전체 용량의 25%에 달하는 인프라를 짓겠다는 셈이다.

파트너십 구성도 눈에 띈다. 프랑스 국영 원자력 기업 EDF가 부샹의 폐쇄된 화력발전소 부지를 통째로 제공한다. 에너지 인프라 전문기업 슈나이더 일렉트릭은 됭케르크 항구에 대규모 냉각 및 전력 클러스터를 함께 짓는다. 데이터센터에서 가장 큰 문제가 전력과 냉각인데, 원자력 기반의 안정적 전력 + 전문 파트너라는 조합이 꽤 탄탄하다.

왜 하필 프랑스냐는 질문이 자연스럽게 나온다. 몇 가지 이유가 맞물린다. 프랑스는 유럽에서 원자력 비중이 가장 높아(전체 발전량의 70% 이상) AI 데이터센터가 요구하는 엄청난 전력을 안정적이고 비교적 저렴하게 공급받을 수 있다. 에마뉘엘 마크롱 대통령이 외국 기업의 프랑스 투자 유치에 매우 공격적이기도 하다. Choose France 서밋이 바로 그 목적으로 만들어진 행사다. EU의 예측 가능한 규제 환경도 장점이다.

SoftBank 입장에서도 이 베팅은 성격이 다르다. 2017~2019년 비전 펀드 시절엔 WeWork, Uber 같은 소프트웨어 스타트업에 과도한 밸류에이션으로 돈을 쏟아부었다가 크게 데였다. 이번엔 땅 위에 물리적으로 짓는 인프라다. 훨씬 느리지만 그만큼 안전하다고 판단한 것 같다. 그리고 SoftBank는 OpenAI의 주요 투자자이자 고객이기도 한데, AI 인프라를 직접 운영하면 그 관계도 달라질 수 있다.

유럽 입장에서 이 투자를 마냥 환영해야 하는지는 좀 복잡하다. 일본 자본이 유럽의 핵심 디지털 인프라를 소유하게 된다는 데이터 주권 문제, 미국과 중국에 이어 이번엔 일본에 의존하게 된다는 우려도 있다. 다만 유럽이 자체적으로 이 규모의 AI 인프라를 빠르게 구축하기 어렵다는 현실도 있다.

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지난 5월 28일, 앤트로픽(Anthropic)이 시리즈 H 투자 라운드로 **650억 달러(약 89조 원)**를 조달했다는 발표가 나왔습니다. 숫자 자체도 충격적이지만, 더 눈에 띄는 건 이번 라운드 이후 앤트로픽의 기업가치가 9,650억 달러에 달하게 됐다는 거예요. 이 수치, 경쟁사 OpenAI의 기업가치(8,520억 달러)를 처음으로 넘어선 겁니다.

AI 역사에서 꽤 중요한 순간이에요. OpenAI가 ChatGPT로 생성 AI 붐을 이끌어온 지난 몇 년간, 앤트로픽은 항상 2인자처럼 보였는데, 이제 그 구도가 바뀌었습니다.

이번 투자에는 단순한 VC들만 있는 게 아니에요. Altimeter Capital, Sequoia Capital, Coatue, Greenoaks 같은 실리콘밸리 정통 투자자들뿐 아니라, 삼성, SK하이닉스, 마이크론 같은 반도체 기업들도 전략적 파트너로 이름을 올렸습니다. AI 모델 회사인데 하드웨어 생태계 전반과 묶이고 있다는 게 흥미롭습니다. 앤트로픽이 단순히 API를 파는 회사를 넘어, 인프라 수준의 플레이어가 되려 한다는 신호처럼 읽혀요.

솔직히 9,650억 달러라는 기업가치가 현실적인지에 대해서는 저도 약간 회의적이에요. 하지만 앤트로픽이 올해 연간 반복 매출(ARR) 470억 달러를 넘겼고, 올해 처음으로 영업흑자가 예상된다는 점을 보면, 이 숫자가 마냥 공허한 건 아닌 것 같긴 합니다. 그래도 1조 달러 가까이는 좀...

같은 날 발표된 게 또 있어요. 바로 클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8) 입니다. 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 SWE-Bench Pro에서 69.2%를 기록하며 GPT-5.5와 Gemini 3.1 Pro를 모두 앞질렀고, 기존 모델 대비 가격은 3분의 1로 떨어졌어요. 패스트 모드는 2.5배 빨라졌고요. 모델 성능 수치가 너무 자주 갱신되다 보니 감흥이 좀 무뎌지긴 했는데, 이번엔 '다이나믹 워크플로(Dynamic Workflows)'라는 기능이 특이했습니다.

아직 리서치 프리뷰 단계지만, Claude Code 환경에서 메인 에이전트 하나가 수백 개의 서브에이전트를 병렬로 생성해 동시에 작업을 처리할 수 있다고 해요. 수십만 줄 규모의 코드베이스 마이그레이션을 단일 세션에서 처리하는 것도 가능하다는 건데, 이게 실제로 안정적으로 작동한다면 개발자 워크플로에 꽤 큰 변화가 올