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앤스로픽이 클로드 코드 주간 사용 한도를 9월 14일부터 영구히 25% 올린다고 발표했어요. 근데 지금 적용 중인 임시 50% 부스트가 사라지면서 체감 한도는 오히려 17% 줄어들어요. 코딩 AI 경쟁이 치열해질수록 사용량 관리가 AI 기업들의 새 숙제가 되고 있어요.

방금 앤스로픽 공식 개발자 계정인 클로드데브스(ClaudeDevs)가 X에 짧은 공지 하나를 올렸는데, 개발자 커뮤니티 반응이 생각보다 뜨거웠어요. 🤖

내용은 이래요. 9월 14일부터 클로드 코드의 표준 주간 사용 한도를 프로, 맥스, 팀, 그리고 좌석 기반 엔터프라이즈 플랜 전체에 걸쳐 영구적으로 25% 올린다는 거예요. 숫자만 보면 분명 좋은 소식이죠. 근데 문제는 그다음 문장이었어요.

앤스로픽은 지난 5월 13일부터 클로드 코드 주간 한도를 원래 공식 기준보다 50% 높여서 임시로 운영해 왔거든요. 스페이스X와 맺은 대규모 컴퓨트 계약, 그러니까 300메가와트 규모에 엔비디아 GPU 22만 대가 걸린 딜 덕분에 가능했던 일이었는데요. 근데 이 임시 부스트가 9월 13일 자로 끝나고, 그 자리를 영구 25% 인상이 대신하게 되는 거예요. 기준선을 100이라고 하면 지금은 150인 상태고, 9월 14일부터는 125가 된다는 뜻이에요. 기준선 대비로는 확실히 늘었지만, 지금 쓰고 있는 사람 입장에서는 17% 줄어드는 셈이죠. 📉

솔직히 앤스로픽도 이 부분을 숨기지 않았어요. 클로드데브스 계정은 후속 트윗에서 "오늘과 비교하면 이건 클로드 코드 주간 한도의 17% 감소에 해당한다"고 직접 인정했고, "클로드에서 더 많이 얻는 느낌을 주는, 사용량에 대한 가시성과 통제력을 높이는 흥미로운 변화들을 준비 중"이라는 말도 덧붙였어요. 근데 그 흥미로운 변화가 구체적으로 뭔지는 아직 나오지 않았어요.

이 소식이 퍼지자 X와 해커뉴스 반응은 갈렸어요. 그로스 마케터 바이바브 시신티 같은 사람은 150에서 125로 가는 계산식을 그대로 캡처해서 올리며 "이게 왜 25% 인상이냐"고 꼬집었고요. 반대로 원래 부스트는 애초에 한시적이었던 걸 다들 알고 있었으니 기준선 대비 25% 늘어난 것 자체가 개선이라는 반박도 만만치 않았어요. 해커뉴스 쪽에서는 오히려 벤치마크 1등 찍겠다고 토큰을 비효율적으로 쓰는 구조 자체가 문제라는, 조금 더 근본적인 지적도 나왔어요. ⚠️

근데 이걸 조금 다르게 보면 결국 컴퓨트 비용 얘기인 것 같아요

오픈AI가 스페이스X 소유가 된 커서에 모델 제공을 끊기로 했어요. 11월 12일부터 커서에서 GPT 계열 모델 접근이 막힐 예정이에요. 머스크와 알트먼의 오랜 악연이 다시 수면 위로 올라왔어요.

솔직히 이 소식 보고 좀 놀랐어요. 커서(Cursor)는 요즘 개발자들 사이에서 거의 필수 도구처럼 쓰이는 AI 코딩 툴이잖아요. 근데 그 커서를 만든 애니스피어(Anysphere)가 지난 8월 14일 스페이스X에 600억 달러, 우리 돈으로 83조원 넘는 금액에 완전히 인수됐거든요. 그리고 딱 보름 만에 오픈AI가 칼을 뽑았어요.

오픈AI는 8월 29일 공식 블로그를 통해 커서와의 계약을 끝내겠다고 밝혔어요. 제안된 종료 시점은 11월 12일. 그때까지는 커서 사용자들도 GPT 모델을 그대로 쓸 수 있지만, 이후로는 커서 안에서 오픈AI 모델을 선택할 수 없게 되는 거예요. 로이터 등 외신들은 이 소식을 머스크와 알트먼 갈등이 다시 깊어지는 사건으로 다루고 있어요.

이유가 좀 흥미로워요. 오픈AI는 커서 자체를 문제 삼은 게 아니라 "머스크의 다른 회사들이 계약을 어겨온 전례" 때문이라고 못박았어요. 트위터를 인수한 뒤에는 오픈AI의 데이터 접근을 일방적으로 끊어버렸고, xAI는 그록을 학습시키면서 오픈AI 결과물을 무단으로 가져다 썼다고 머스크 본인이 선서 증언에서 인정한 적도 있대요. 그러니 이번에도 스페이스X가 약관을 제대로 지킬지 믿을 수 없다는 논리인 거죠.

커서 쪽 반응도 나왔어요. 지금은 스페이스X 임원이 된 커서 공동창업자 마이클 트루엘은 커서가 오픈AI의 가장 초창기 사용자 중 하나였고 수년간 함께 일해왔다면서, 오픈AI 플랫폼을 중립적인 인프라로 믿고 써왔다고 말했어요. 문제를 풀기 위해 대화 중이라는 말도 덧붙였고요.

근데 사실 이게 완전한 셧다운은 아니에요. 커서는 원래 오픈AI뿐 아니라 앤스로픽, 구글, 그리고 이제는 스페이스XAI 자체 모델까지 골라 쓸 수 있는 멀티 모델 구조거든요. 개발자 입장에서는 다른 모델로 갈아타면 그만이긴 해요. 다만 GPT 계열을 주력으로 써온 팀이라면 11월까지 마이그레이션 계획을 세워야 하는 상황이 됐죠.

이 사건, 사실 갑자기 튀어나온 게 아니에요. 머스크는 2024년부터 오픈AI와 알트먼을 상대로 비영리에서 영리로 전환한 게 부당하다며 소송을 걸어왔고, 지난 5월 연방 배심원단은 머스크가 소송 시효를 넘겨서 냈다며 사실상 패소

허깅페이스의 폴런 로보틱스가 399달러짜리 오픈소스 이족보행 로봇 '마이크로덕'을 공개했어요. 25cm 키에 모터 15개, 라이다까지 달고 롤러스케이트로 미끄러지듯 이동해요. 개인용 로봇을 강화학습으로 직접 훈련시켜볼 수 있는 저가형 플랫폼이라는 점이 눈에 띄어요.

허깅페이스 산하 폴런 로보틱스가 8월 27일, 새 로봇 '마이크로덕(Microduck)'을 공개하고 예약판매를 시작했어요. 가격은 399달러. 이름 그대로 오리를 닮은 25cm짜리 이족보행 로봇인데, 무게는 800g이 채 안 돼요. 지난해 허깅페이스에 인수된 폴런 로보틱스가 그동안 내놨던 데스크탑용 로봇 '리치 미니'보다 훨씬 활동적인 버전이라고 보면 될 것 같아요.

스펙을 보면 은근히 알차요. 다리와 목, 머리에 분산된 모터 15개, 관절형 부리로 물건을 집을 수 있고, 카메라와 소형 라이다 센서까지 달려 있어요. IMU 센서 두 개 덕분에 걷다가 넘어져도 스스로 일어날 수 있다고 하고요. 저장공간은 32GB, 램은 1GB, 배터리는 2,600mAh로 연속 구동 약 1시간이에요. 와이파이와 블루투스 다 지원해요.

근데 진짜 재밌는 포인트는 이동 방식이에요. 걷고 앉고 웅크리는 건 기본이고, 롤러스케이트를 신은 것처럼 미끄러지듯 이동도 가능하대요. 테크레이더는 이걸 두고 디즈니의 BDX 드로이드보다 더 귀엽고 다재다능하다고 평가했을 정도예요. 색상도 크림, 그래파이트, 라벤더, 스카이 네 가지로 나와서 굿즈 느낌도 살짝 나고요. 북미와 유럽에서 우선 판매되고, 배송은 올해 크리스마스 전을 목표로 한다고 해요.

핵심은 역시 오픈소스라는 점이에요. 마이크로덕은 물리 시뮬레이터에서 강화학습으로 직접 훈련시킬 수 있게 설계됐어요. 더 레지스터는 이걸 "AI 코드를 이해하도록 도와주는 로봇 오리"라고 표현했는데, 실제로 로보틱스 입문자나 개발자들이 강화학습 개념을 실물로 만져보며 배울 수 있는 교육용 플랫폼으로 포지셔닝된 느낌이에요.

사실 그동안 개인용 로봇은 너무 비싸거나, 아니면 그냥 장난감 수준이거나 둘 중 하나였잖아요. 마이크로덕은 그 중간 어딘가를 노리는 것 같아요. 399달러면 웬만한 게임기 가격인데, 실제로 걷고 넘어지고 다시 일어나는 로봇을 오픈소스로 뜯어볼 수 있다는 게 매력이에요. 솔직히 저는 이게 로보틱스 대중화의 신호탄까지는 아니어도, "우리 집에도 로봇 하나쯤"이라는 심리적 문턱을 확실히 낮추는 제품이라고 봐

엔비디아가 오픈소스 AI 허브 허깅페이스를 129억 달러에 인수하기로 합의했어요. 5개월 전 5억 달러 투자 제안을 거절당했던 바로 그 회사예요. 반도체를 넘어 AI 소프트웨어 생태계까지 손에 넣으려는 움직임이에요.

솔직히 이 소식 보고 좀 놀랐어요. 지난 3월에 허깅페이스가 엔비디아의 5억 달러 투자 제안을 거절했다는 얘기가 나왔을 때만 해도, "그 정도 자신감이면 몸값 더 뛰겠네" 싶긴 했거든요. 근데 이렇게 통째로 삼켜버릴 줄은 몰랐네요. 🤖

디인포메이션 단독 보도에 따르면 엔비디아는 허깅페이스를 129억 달러에 인수하기로 합의했습니다. 8월 27일 오전(현지 시각 기준 26일 밤) 나온 소식이에요. 허깅페이스는 개발자들이 오픈소스 AI 모델을 올리고 내려받고 협업하는, 말 그대로 'AI 업계의 깃허브' 같은 곳이죠. 라마, 미스트랄, Qwen 같은 웬만한 오픈소스 모델은 다 여기 올라와 있어요.

숫자만 놓고 보면 상승폭이 꽤 큽니다. 📈 2023년 시리즈 투자 때 허깅페이스 몸값은 45억 달러였어요. 그때도 엔비디아, 구글, 세일즈포스가 같이 투자했었죠. 그런데 올해 3월엔 엔비디아 단독으로 5억 달러를 더 넣겠다고 했다가, 70억 달러 밸류에서 거절당했어요. 한 투자자한테 지분이 너무 쏠리는 걸 막으려던 거였다고 하네요. 그런데 반년도 안 돼서 129억 달러, 그러니까 2023년 대비 거의 3배 가격에 매각을 결정한 거예요.

이게 왜 중요하냐면요, 허깅페이스가 그냥 저장소가 아니에요. 전 세계 AI 개발자들이 매일 들락거리는 곳이고, 오픈소스 진영의 '기본값' 역할을 하고 있거든요. 엔비디아 입장에서는 칩만 파는 회사에서 벗어나서 모델, 데이터, 개발자 커뮤니티까지 통째로 쥐겠다는 의도로 읽혀요. 오픈AI나 앤트로픽 같은 폐쇄형 모델 진영에 맞서서, 오픈소스 쪽 주도권을 확실히 가져가겠다는 거죠. 💰

근데 아직 도장 찍은 건 아니라는 점도 짚고 넘어가야 할 것 같아요. ⚠️ 비즈니스인사이더 보도로는 협상이 아직 서명 전 단계고, 얼마든지 틀어질 수 있다고 해요. 사실 이런 규모 딜은 막판에 가격이나 조건 때문에 엎어지는 경우도 종종 있잖아요.

개인적으로는 이 인수가 성사되면 오픈소스 AI 생태계 자체가 좀 걱정되긴 해요. 지금까지 허깅페이스는 특정 빅테크에 종속되지 않은 '중립 지대' 이미지가 강했는데, 엔비디아 품에 들어가면 그 중립성이 흔들릴 수밖에 없거든요. 물론

Z.ai의 정체불명 모델 '옥스 알파'가 GLM-5.3-Flash로 정식 공개됐어요. 3200억 파라미터 중 180억만 활성화하면서 전작보다 9~10배 저렴해졌어요. MIT 라이선스로 풀려 클로드 오퍼스 4.8급 성능을 무료로 쓸 수 있게 됐어요.

바로 어제 오픈라우터에서 정체 감춘 채 벤치마크 상위권을 휩쓸던 스텔스 모델 '옥스 알파' 소식을 전해드렸는데요, 후속 소식이 생각보다 빨리 나왔어요. 알고 보니 그 정체가 중국 Z.ai(즈푸)의 신형 모델이었고, 8월 26일 정식으로 GLM-5.3-Flash라는 이름을 달고 오픈소스로 풀렸어요.

사실 처음 소식을 전할 때만 해도 가중치 공개는 8월 28일로 예정돼 있다고 알려졌었거든요. 근데 실제로는 그보다 먼저, 같은 날 정체 공개와 동시에 MIT 라이선스로 가중치까지 다 풀어버렸어요. 계획보다 빨라진 셈이죠.

스펙을 보면 왜 화제인지 좀 이해가 가요. GLM-5.3-Flash는 전체 3200억 파라미터짜리 MoE 구조인데, 실제 추론할 때는 180억 파라미터만 활성화된대요. 텍스트·이미지·영상을 다 이해하는 네이티브 멀티모달 모델이고, 입력은 최대 100만 토큰, 출력은 최대 13만 1072토큰까지 받는다고 해요. 사실상 왕년의 옥스 알파가 벤치마크 상위권을 휩쓸던 그 실력 그대로, 이제는 누구나 무료로 내려받아 쓸 수 있게 된 거예요.

성능도 전작인 GLM-5.2 대비 확실히 올랐어요. 에이전트 코딩 벤치마크인 DeepSWE v1.1에서 GLM-5.2가 46.2점이었는데 GLM-5.3-Flash는 63.4점을 받았고, 오토메이션벤치에서도 26.2점에서 48.8점으로 거의 두 배 가까이 뛰었어요. 근데 더 재밌는 건 이렇게 성능은 오르면서 비용은 전작보다 9~10배나 싸졌다는 점이에요.

지금은 오픈라우터, 클라우드플레어 워커스 AI, 허깅페이스, LM 스튜디오(바이오닉) 같은 곳에서 바로 받아 쓸 수 있어요. 개발자 커뮤니티 반응도 꽤 빠르게 퍼지고 있고요.

근데 솔직히 이 정도 성능을 MIT 라이선스로 그냥 공짜로 풀어버리는 게 저는 좀 무섭기도 해요. 클로드 오퍼스 4.8이나 GPT-5.6 테라급 성능이라는 평가까지 나오는 모델을 오픈소스로 뿌려버리면, 정작 구독료 받고 API 팔던 회사들 입장에서는 가격 경쟁력으로 승부보기가 점점 어려워지거든요. 중국 오픈소스 모델들이 이런 식으로 치고 나오는 패턴이 벌써 몇 번째인지 모르겠네요

지난 주말 OpenRouter에 정체불명 추론모델 'Ox Alpha'가 등장해 벤치마크를 휩쓸었어요. 8월 26일, 제작사가 중국 Z.ai로 확인됐고 가중치는 28일 공개돼요. 저렴하고 강한 중국 오픈소스 모델이 오픈AI·앤트로픽 아성을 흔들고 있어요.

지난 주말, OpenRouter에 이름도 낯선 모델 하나가 슬쩍 올라왔어요. 이름은 'Ox Alpha'. 소개 문구는 코딩과 장시간 에이전트 작업, 프로덕션 워크로드에 맞춘 추론 모델이라는 정도였고, 어느 회사가 만들었는지는 전혀 밝히지 않았어요. 근데 이 모델이 며칠 만에 주요 리더보드에서 최상위권 모델들과 어깨를 나란히 하면서 커뮤니티가 술렁이기 시작했죠.

익명 모델이 벤치마크 상위권에 오르면 늘 그렇듯 추측이 쏟아졌어요. 오픈AI의 미공개 실험 모델이다, 구글 딥마인드의 새 제미나이 변종이다, 심지어 앤트로픽 내부 테스트 빌드라는 얘기까지 나왔죠. 근데 8월 26일, 정답이 공개됐어요. 정체는 중국 AI 스타트업 Z.ai였습니다.

Z.ai는 이달 초 GLM-5.3을 내놓으면서 일부 벤치마크에서 앤트로픽의 Fable 5와 견줄 만한 성능을 보여준 회사예요. 이번 Ox Alpha는 그 뒤를 잇는 카드인 셈이고, 모델 가중치는 8월 28일 수요일 정식 공개될 예정이에요. 오픈소스로 풀린다는 뜻이니, 누구나 다운로드해서 자체 서버에 돌려볼 수 있게 되는 거죠.

솔직히 이 흐름 자체가 새로운 얘기는 아니에요. 딥시크 쇼크 이후로 중국발 오픈소스 모델이 저비용·고성능을 무기로 미국 빅랩을 압박하는 패턴은 계속 반복돼 왔거든요. 근데 이번 건이 좀 다른 지점은, 처음부터 정체를 숨기고 순수 실력으로 순위표에 올라간 다음에 뒤늦게 '사실 우리였다'고 밝혔다는 점이에요. 실력을 증명하고 나서 국적을 드러내는 순서가 꽤 영리한 전략처럼 보이더라고요.

사실 이런 방식이 노리는 효과는 명확해요. 만약 처음부터 '중국산 모델'이라고 태그가 붙었다면 서구권 개발자들이 순위표를 보기도 전에 편견을 갖고 접근했을 수도 있잖아요. 근데 익명으로 먼저 실력을 인정받고 나니, '어, 이게 중국 모델이었어?'라는 반응이 오히려 더 큰 화제성을 만들어낸 셈이죠.

오픈AI와 앤트로픽 입장에서는 마냥 웃을 수 없는 소식이에요. 두 회사 모두 최근 프론티어 모델 가격을 유지하거나 오히려 올리는 쪽으로 움직이고 있는데, 그 옆에서 무료로 풀리는 오픈소스 모델이 비슷한 성능을 보여

허깅페이스가 130억 달러 이상 밸류에이션으로 매각을 검토 중이라고 보도됐다 2023년 45억 달러였던 몸값이 3년도 안 돼 세 배 가까이 뛴 셈 엔비디아 단독 투자 제안까지 거절했던 회사라 업계 파장이 크다

일요일이었던 8월 23일, 비즈니스인사이더(Business Insider)가 꽤 묵직한 소식을 하나 던졌습니다. 뉴욕에 본사를 둔 허깅페이스(Hugging Face)가 매각을 검토하고 있고, 그 밸류에이션이 130억 달러 이상이 될 수도 있다는 내용이었어요. 📈

허깅페이스가 뭐 하는 회사인지 모르는 분들을 위해 짧게 설명하자면, 오픈소스 대형언어모델(LLM)과 데이터셋을 올리고 공유하는 허브예요. 개발자들 사이에서는 흔히 "AI판 깃허브"라고 불릴 만큼, 오픈소스 AI 생태계에서는 거의 인프라나 다름없는 위치에 있는 곳입니다. 🤖 그러니까 이번 매각설이 단순히 회사 하나의 몸값 얘기로 끝나지 않는 이유가 여기 있어요.

보도에 따르면 허깅페이스는 이미 한 투자은행과 함께 잠재 인수자들의 관심도를 타진하고 있다고 합니다. 아직 확정된 딜은 아니고, "탐색 중"이라는 단계인 거죠. 근데 그 숫자가 심상치 않습니다. 130억 달러면, 2023년 세일즈포스와 구글(알파벳), 엔비디아가 주도했던 투자 라운드 당시 밸류에이션이었던 45억 달러와 비교하면 거의 세 배 수준이거든요. 3년도 안 되는 시간에 이 정도 점프면 솔직히 꽤 놀라운 숫자입니다.

근데 이 회사가 원래 "고맙습니다, 됐습니다"를 참 잘하는 회사였어요. CEO인 클레망 델랑그(Clément Delangue)가 그동안 여러 인수 제안을 거절해온 걸로 알려져 있거든요. 특히 눈에 띄는 건 2025년 말 사례인데, 엔비디아가 5억 달러를 투자하겠다며 70억 달러 밸류에이션을 제시했는데 이것도 거절했다고 해요. 이유가 재밌는데, 특정 투자자 하나가 회사 방향에 과도한 영향력을 행사할 수 있는 구조를 원치 않았다는 거예요. ⚠️

이게 왜 중요하냐면, 허깅페이스는 오픈소스 생태계의 "중립 지대" 같은 포지션 덕분에 지금 위치까지 온 회사예요. 메타든 구글이든 마이크로소프트든, 누구나 자기네 모델을 올리고 커뮤니티가 자유롭게 쓸 수 있는 공간이었던 거죠. 근데 만약 특정 빅테크가 지분을 크게 쥐거나 아예 인수를 해버리면, 그 중립성이 흔들릴 수 있다는 우려가 당연히 나올 수밖에 없어요.

사실 이번에도 "매각을 검토한다"는 게 꼭 팔린다는

오픈AI가 코딩 에이전트 코덱스의 대규모 성능 개편을 예고했어요. 741턴 장기 대화 테스트에서 로딩 시간이 27.6초에서 1.7초로 줄었어요. 장시간 작업 시 느려지고 메모리 터지던 고질병을 잡으려는 시도예요.

이거 개발자들 사이에서 꽤 반응이 뜨거운 소식이에요. 오픈AI 소속 개발자 앤드류 앰브루시노가 내부 슬랙 메시지를 공개하면서 알려졌는데, 코딩 에이전트 코덱스가 다음 주 대규모 성능 업데이트를 받는다고 해요. 💻

핵심은 '장시간 작업'일 때 성능이에요. 코덱스로 오래 작업하다 보면 세션이 길어질수록 로딩이 느려지고 메모리 사용량이 폭증하는 문제, 써본 사람이라면 다들 한 번쯤 겪어봤을 텐데요. 741턴짜리 긴 대화로 테스트했더니 로딩 시간이 27.6초에서 1.7초로 줄었대요. 거의 16배 단축이에요.

메모리 쪽도 만만치 않아요. 렌더러 메모리 증가량이 약 88% 줄었고, 요청 횟수는 무려 98%나 감소했다고 해요. 숫자만 보면 좀 과장 아닌가 싶은데, 741턴이라는 극단적인 케이스로 테스트한 결과라는 걸 감안하면 실사용에서도 체감이 확실할 것 같긴 해요. 📉

사실 이 업데이트가 왜 중요하냐면, 코덱스가 지금 주간 활성 개발자 300만 명을 넘긴 상태거든요. 오픈AI가 '슈퍼앱'으로 방향을 틀면서 코덱스를 단순 코드 생성 도구가 아니라 장시간 자율 작업을 맡기는 에이전트로 밀고 있는데, 세션이 길어질수록 느려지는 구조적 문제는 그 방향성 자체를 발목 잡는 부분이었어요. 이번 개편은 결국 "더 긴 작업을 코덱스에 맡길 수 있게 만들기 위한 기초 공사"라고 봐도 될 것 같아요.

근데 살짝 아쉬운 부분도 있어요. 이번 소식이 오픈AI 공식 블로그가 아니라 직원 개인의 스레드 포스트로 먼저 알려졌다는 점이에요. 정식 발표는 아직인 셈이라, 다음 주에 실제로 어떤 형태로 롤아웃될지는 좀 더 지켜봐야 해요. 종종 이런 사전 유출성 정보가 실제 출시 때는 스펙이 조정되는 경우도 있었거든요.

그래도 개인적으로는 이 방향 자체는 맞다고 생각해요. 클로드 코드나 앤트로픽 쪽에서도 장시간 자율 에이전트 경쟁이 치열한데, 결국 이런 인프라 최적화 싸움이 실사용 만족도를 가르는 지점이 될 거예요. 화려한 신모델 발표보다 이런 '체감 속도' 개선이 개발자들한테는 더 크게 다가올 수도 있고요.

다음 주 실제 업데이트가 나오면 진짜 체감 속도가 어느 정도일지 궁금해지네요.

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정체불명의 AI 모델 '옥스 알파'가 코딩 벤치마크 상위권을 휩쓸고 있어요. 100만 토큰 컨텍스트를 무료로 열어주며 개발자들 사이에서 화제예요. 최근 6개월간 나온 익명 모델 5개 중 4개가 중국 랩 출신이었다는 점도 눈길을 끌어요.

근데 이런 뉴스 진짜 재밌지 않나요. 8월 20일, 오픈라우터에 정체불명의 모델 하나가 조용히 올라왔어요. 이름은 '옥스 알파(Ox Alpha)'. 누가 만들었는지 공개하지 않은 '스텔스 모델'인데, 코딩 개발자들 사이에서 순식간에 화제가 됐습니다. 🔥

일단 스펙부터가 심상치 않아요. 컨텍스트 윈도우가 104만 8,576토큰, 그러니까 100만 토큰급이고요. 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상 입력까지 받고 툴 콜링도 지원해요. 코딩·에이전트 작업에 특화된 걸로 보이는데, DeepSWE 벤치마크에서 80%를 찍으면서 페이블이나 GPT-5.6-Sol 같은 기존 강자들을 앞질렀다고 해요.

근데 재밌는 건 성능만이 아니에요. 지금 오픈라우터, 오픈코드 젠, 머큐리 클라우드를 통해 프리뷰 기간 동안 완전 무료로 풀려 있거든요. 무료 토큰 제공량이 파격적이라는 얘기까지 나오면서, 안 그래도 API 가격 인하 경쟁이 한창이던 판에 기름을 부은 모양새예요.

물론 공짜라고 다 좋은 건 아니에요. 실제로 써본 사람들 얘기로는 '옥스 알파'가 상당히 느리고, 답을 내놓기 전에 과하게 고민하는 경향이 있다고 해요. 헤비 리즈너 특유의 단점이죠. 그래도 벤치마크 성적이 워낙 좋으니 일단 써보자는 개발자들이 몰리는 중이에요.

사실 이게 처음 있는 일이 아니에요. 최근 6개월 사이에 나온 익명 스텔스 모델이 이번이 다섯 번째인데, 앞선 네 개가 전부 나중에 중국 랩 출신으로 밝혀졌거든요. 지푸AI의 GLM-5, 샤오미의 MiMo-V2-Pro, 앤트그룹의 Ling-2.6-flash, 메이투안의 LongCat-2.0까지요. 그래서 이번에도 지푸AI의 GLM 계열이 아니냐는 추측이 나오는데, 아직 누구도 공식적으로 인정하지 않았어요. 🇨🇳

솔직히 이런 식의 '일단 조용히 풀고 반응 보기' 전략, 저는 꽤 영리하다고 봐요. 정식 출시 전에 실제 사용자 피드백으로 벤치마크와 실사용 간의 괴리를 미리 점검할 수 있으니까요. 다만 이런 모델들이 계속 무료로 등장하면서 정작 오픈AI나 앤트로픽 같은 상용 모델의 가격 경쟁력에 은근한 압박을 주고 있다는 것도 무시 못 할 흐름이고요.

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구글의 오픈모델 젬마가 누적 다운로드 10억 회를 넘겼어요. 지난 2년간 개발자들이 만든 파생 모델만 10만 개가 넘는대요. 나사부터 인도 의료 앱까지, 오픈소스 AI가 실제로 쓰이고 있다는 증거예요.

솔직히 오픈소스 AI 모델 다운로드 숫자는 좀 무덤덤하게 보게 되잖아요. 근데 이번 건 좀 다릅니다. 구글이 8월 20일, 젬마 패밀리의 누적 다운로드가 10억 회를 돌파했다고 공식 블로그에서 밝혔어요. 2024년 초에 처음 나온 모델이 2년 반 만에 이 숫자를 찍은 거예요. 🤖

숫자만 보면 그런가 보다 싶은데, 그 안을 들여다보면 얘기가 좀 달라져요. 지난 2년간 외부 개발자들이 젬마 오픈 웨이트를 기반으로 만들어 공개한 파생 모델, 그러니까 파인튜닝 버전이 10만 개를 넘었다고 해요. 하나의 베이스 모델에서 이 정도 규모의 생태계가 자생적으로 만들어졌다는 건, 라마나 미스트랄 계열 오픈 웨이트 경쟁에서도 꽤 드문 케이스예요.

구글은 이 타이밍에 맞춰 깃허브에 'Awesome Gemma' 저장소도 새로 열었어요. 커뮤니티가 만든 파인튜닝, 튜토리얼, 개발 도구들을 큐레이션해서 모아둔 일종의 공식 인덱스인데, 스스로 '젬마버스(Gemmaverse)'라고 부르더라고요. 사실 이런 식으로 생태계에 이름까지 붙이는 건 애플이나 엔비디아가 개발자 컨퍼런스에서 하던 방식이라, 구글이 오픈모델 쪽에서도 본격적으로 브랜딩 전략을 쓰기 시작했다는 신호로 읽혀요.

캐글에서 진행한 '젬마 챌린지'에도 1,600건이 넘는 프로젝트가 제출됐고 우승작 발표는 조만간 나올 예정이라고 해요. 📊

실사용 사례들도 꽤 인상적이에요. 나사가 궤도상 이미지 분석에 젬마 기반 모델을 쓰고 있고, 인도 국가보건청 의료 앱에도 통합됐다는 얘기가 나와요. 예일대와 공동 개발한 세포 분석 모델은 암 치료 경로를 새로 발견하는 데 쓰였다고 하고요. 돌고래 울음소리를 분석하는 '돌핀젬마' 같은 좀 특이한 응용 사례도 있어요. 🔬

이 발표 타이밍이 재밌는 게, 오픈AI나 앤트로픽이 최근 API 가격 인하 경쟁을 벌이고 있는 와중에 나왔다는 거예요. 구글은 폐쇄형 모델(제미니)과 오픈 웨이트 모델(젬마)을 투트랙으로 계속 밀고 있는데, 이번 발표는 "우리도 오픈소스 진영에서 실제로 이만큼 채택되고 있다"는 걸 숫자로 보여주려는 의도가 강해 보여요.

개인적으로는 이 지점이 흥미로워요. 메타가 라마 오픈소스 전략으로 개발자 생태계를

오픈AI가 GPT-5.6 Sol의 API 가격을 3개월간 20% 넘게 내렸어요. 입력 토큰 20%, 출력 토큰은 무려 33%나 저렴해졌대요. 앤트로픽·중국 모델과의 가격 경쟁이 한 단계 더 격해질 전망이에요.

지난주 금요일(8월 21일), 오픈AI가 개발자들 대상으로 반가운 소식을 하나 던졌어요. 프론티어 모델인 GPT-5.6 Sol의 API 및 크레딧 가격을 앞으로 3개월 동안 20% 넘게 깎아준다는 발표였죠. 오픈AI 공식 X 계정에서 "능력의 최전선을 계속 밀어붙이면서도 효율은 개선하고 있다"는 문구와 함께 공지했는데, 사실 이 정도 폭의 가격 인하는 흔치 않아요.

구체적인 숫자를 보면 체감이 확 오는데요, 입력 토큰은 100만 개당 5달러에서 4달러로, 출력 토큰은 30달러에서 20달러로 내려갔어요. 입력은 20%, 출력은 무려 33% 할인인 셈이죠 📉. 프롬프트 하나하나마다 비용이 쌓이는 서비스 운영팀 입장에서는 꽤 체감되는 변화일 것 같아요.

근데 이 할인이 전 영역에 다 적용되는 건 아니에요. API 요금이랑 ChatGPT Work 크레딧, 그리고 코딩 도구인 Codex 크레딧에만 적용되고, 일반 구독 상품인 Plus·Pro·Business 요금제는 그대로 유지된대요. 그러니까 이번 조치는 딱 '앱 만드는 사람들, 매 요청마다 돈 나가는 사람들'을 정확히 겨냥한 가격 정책인 거죠.

사실 오픈AI가 가격을 내린 게 이번이 처음이 아니에요. 지난달 말에도 Terra랑 Luna 모델 가격을 낮춘 적이 있는데, 한 달도 안 돼서 또 가격표를 손봤다는 거예요. 배경은 뻔하죠. 앤트로픽 오퍼스 라인이 계속 치고 올라오고, 딥시크 같은 중국 모델들은 훨씬 싼 값에 비슷한 성능을 내놓고 있으니까요. 개발자 커뮤니티 붙잡아두려면 가격이 제일 즉각적인 카드일 수밖에 없을 거예요.

솔직히 이런 흐름 보면, 결국 프론티어 모델 시장도 클라우드 인프라 시장처럼 될 것 같다는 생각이 들어요. 성능 경쟁은 계속되겠지만 동시에 가격은 꾸준히 내려가는 구조요. 사용자 입장에서는 나쁠 게 없는 소식이긴 한데, 이 가격 전쟁이 언제까지 지속 가능할지는 좀 지켜봐야 할 것 같네요.

출처

• openai.com
• business-standard.com
• finimize.com

바이낸스가 AI 에이전트에게 거래 권한을 직접 열어주는 'Agent OS'를 8월 20일 정식 가동했어요. ChatGPT, 클로드 코드, 커서 등에서 시세 조회부터 실제 매매까지 가능해졌습니다. 출금 기능은 막아뒀지만, 정작 거래 손실에는 한도가 없다는 점이 눈에 띕니다.

솔직히 이런 뉴스 볼 때마다 좀 묘한 기분이 들어요. 몇 년 전만 해도 "AI가 내 계좌를 직접 만진다"는 얘기는 SF 영화에서나 나올 법한 설정이었는데, 이제는 바이낸스 같은 초대형 거래소가 이걸 정식 상품으로 내놓는 시대가 됐네요.

바이낸스는 2026년 8월 20일 'Agent OS'라는 개발자 플랫폼을 가동했다고 밝혔습니다. 🚀 등록 이용자 3억 명이 넘는 세계 최대 암호화폐 거래소가, AI 에이전트한테 자기 거래 인프라를 통째로 열어준 셈이에요. 이용자가 ChatGPT, 클로드 코드(Claude Code), Codex, 커서(Cursor) 같은 AI 툴에 권한만 부여하면, 그 에이전트가 시세를 조회하고 📈 계좌 잔고를 확인하고 실제로 매매까지 실행할 수 있습니다.

구조를 보면 다섯 개 축으로 짜여 있어요. 바이낸스 API, 지갑을 관리하는 'Wallet Agentic Hub', 거래를 검증하고 결제를 처리하는 x402 프로토콜, 미리 짜인 기능 모음인 'Skill Hub', 그리고 이번에 새로 추가된 MCP(Model Context Protocol) 서버까지. MCP는 요즘 AI 에이전트 업계에서 사실상 표준처럼 쓰이는 연결 규격이라, 바이낸스도 여기 올라탄 모습이에요.

근데 "AI한테 내 지갑 맡긴다"는 말을 들으면 다들 제일 먼저 걱정하는 게 하나 있잖아요. 그거 도망가면 어떡하냐는 거요. 바이낸스도 이 부분은 신경을 쓴 티가 나요. 에이전트마다 별도의 서브계정을 지정해서 자금과 거래 활동을 분리할 수 있고, MCP 연결 자체에는 출금 권한(withdrawal scope)이 아예 빠져 있어서 🔒 에이전트가 외부 주소로 자금을 빼돌리는 건 구조적으로 불가능하다고 합니다. 이상 신호가 보이면 '긴급 정지' 버튼 하나로 에이전트 연결을 끊고 스팟·마진·선물 포지션과 주문을 한 번에 취소할 수도 있고요.

근데 딱 하나, 이건 좀 짚고 넘어가야 할 것 같아요. ⚠️ 서브계정 안에서 에이전트가 얼마까지 손실을 낼 수 있는지에 대한 한도가 따로 없다는 겁니다. 출금은 막아놨으니 돈이 계좌 밖으로 안 나가는 건 맞

메타가 8월 19일, 맥OS용 AI 비서 앱을 베타로 슬쩍 내놨어요. 16MB 앱 하나에 화면 공유와 전역 받아쓰기까지 다 담았습니다. 편한 건 맞는데, 그만큼 메타가 가져가는 데이터도 늘어나는 구조예요.

메타가 8월 19일 수요일, 맥용 '메타 AI' 데스크톱 앱을 베타로 출시했습니다. 근데 이게 그냥 챗봇 창 하나 띄우는 앱이 아니에요. 화면을 통째로 공유하고, 어디서든 받아쓰기가 되는 물건이라 살짝 놀랐습니다. 앱 용량 자체는 16MB로 가볍고, macOS 15 이상 애플 실리콘 맥에서만 돌아가요.

가장 눈에 띄는 건 역시 '퀵 인보크'라고 부르는 단축키 기능입니다. ⌥(옵션)+스페이스바를 누르면 지금 하던 작업 위에 작은 프롬프트 바가 뜨고, 거기서 바로 질문하거나 명령을 내릴 수 있어요. 화면 녹화·손쉬운 사용 권한만 켜두면 지금 보고 있는 창의 텍스트를 읽고 스크린샷까지 찍어서 맥락으로 활용합니다. 받아쓰기도 비슷한 방식이라, 메일 쓰다가도 단축키 누르고 말하면 그대로 텍스트로 들어가요. 코드 에디터에서도 똑같이 작동한다고 하니 개발자들도 써볼 만하겠네요.

솔직히 이 조합, 낯설지 않아요. 구글도 최근 제미나이 맥 앱에 Fn키로 받아쓰는 기능을 넣었고, 마이크로소프트는 코파일럿 앱들을 하나로 합치는 작업을 하고 있죠. 다들 '데스크톱 상주형 AI 비서' 자리를 놓고 비슷한 타이밍에 비슷한 기능을 쏟아내는 느낌입니다.

메타는 이 앱을 일반 소비자보다는 비즈니스와 크리에이터 쪽에 맞춰 설계한 티가 납니다. 페이스북·인스타그램 프로페셔널 계정과 연동하면 성과 지표를 물어봐서 바로 분석받을 수 있고, 반복 작업이나 리마인더 설정, 문서·시트·슬라이드 생성까지 지원해요. 구글 워크스페이스 연동도 붙어서, 굳이 브라우저 탭 여러 개 켜지 않아도 문서 작업을 앱 안에서 끝낼 수 있다는 게 메타 쪽 설명입니다.

다만 껄끄러운 부분도 있어요. 메타 개인정보처리방침에는 'AI at Meta' 기능을 쓰면서 남긴 상호작용이 모델 학습에 쓰인다고 명시돼 있습니다. 화면 공유 기능까지 생각하면, 이 앱을 쓰는 동안 내 화면에 뭐가 떠 있었는지도 잠재적으로 학습 데이터 후보가 되는 셈이죠. 업무용 문서나 고객 정보가 화면에 떠 있는 상태로 퀵 인보크를 켜는 게 얼마나 안전할지는 개인이 판단할 몫이 될 것 같습니다.

사실 이런 '화면 보고 답해주는' 기능 자체는 새롭지 않아요. 마이크로소프트 코파일럿 비전

엔비디아가 AI 데이터 라벨링 스타트업 머서에 200억 달러 밸류로 투자하는 방안을 논의 중이에요. 9개월 전 100억 달러였던 몸값이 두 배로 뛰었고, 제너럴 카탈리스트가 라운드를 주도해요. 오픈소스 AI 모델 학습에 필요한 전문가 데이터 확보 경쟁이 그만큼 치열하다는 신호예요.

솔직히 이 뉴스 보고 좀 놀랐어요. 엔비디아가 반도체 회사인 건 다들 아는데, 이번엔 데이터 라벨링 스타트업에 투자를 검토하고 있다는 소식이 나왔거든요. 대상은 머서(Mercor)라는 샌프란시스코 스타트업인데, AI 모델 훈련에 쓰이는 전문가 데이터를 모아주는 곳이에요. 🤖

정보지 The Information 보도에 따르면, 엔비디아는 머서의 이번 라운드에 참여하는 방안을 논의 중이고 밸류에이션은 200억 달러로 책정될 전망이에요. 근데 이 숫자가 좀 자극적인 게, 작년 10월 시리즈C 때 머서 몸값이 100억 달러였거든요. 9개월 만에 정확히 두 배가 된 거예요. 📈

라운드는 기존 투자자인 제너럴 카탈리스트가 주도하는 걸로 알려졌고요, 아직 딜이 마무리된 건 아니라서 조건이 바뀔 수도 있대요.

머서가 하는 일이 뭐냐면, 각 분야 전문가들을 모아서 AI 모델이 학습할 고품질 데이터를 만들어주는 거예요. 의사, 변호사, 개발자 같은 전문 인력들이 문제를 풀고 그 과정을 데이터로 남기면, 그걸로 모델을 훈련시키는 방식이죠. 엔비디아는 지난 분기에도 머서에 수백만 달러를 지불했는데, 자사 오픈소스 모델인 Nemotron 시리즈를 훈련시키기 위해서였다고 해요.

사실 엔비디아 입장에서 이건 단순 투자가 아니라 생태계 확장 전략이기도 해요. 엔비디아가 4월 마감 분기에만 비상장 기업·인프라 펀드에 186억 달러를 투자했다고 하니까, 이번 머서 건도 그 큰 그림의 일부인 셈이죠. 칩만 파는 게 아니라 그 칩으로 돌아가는 AI 모델의 재료, 즉 데이터까지 손을 뻗는 거예요. 💰

근데 생각해보면 요즘 AI 업계에서 데이터 라벨링 회사들 몸값이 계속 뛰고 있어요. 스케일AI가 메타 투자를 받은 것도 그렇고, 이번 머서도 마찬가지고요. 결국 좋은 모델을 만들려면 좋은 데이터가 필요한데, 인터넷에 널린 데이터는 이미 다 긁어썼으니까 이제 전문가가 직접 만든 데이터로 승부를 봐야 하는 거죠. 그 병목을 뚫어주는 회사들이 데이터 라벨링 스타트업이고, 그러니 몸값이 폭등할 수밖에요.

일각에서는 이게 순환 투자 아니냐는 지적도

스트라이프가 오픈라우터를 70억 달러 넘는 값에 인수하기로 확정했습니다 오픈라우터는 지난 5월 13억 달러 평가를 받았는데 몇 달 만에 5배 넘게 뛰었습니다 결제회사 스트라이프가 AI 인프라 시장에 본격 진출하는 신호로 읽힙니다

솔직히 이 뉴스 보고 좀 놀랐습니다 🤖. 블룸버그가 2026년 8월 16일 보도한 내용인데요, 결제 회사 스트라이프가 AI 모델 라우팅 스타트업 오픈라우터를 인수하는 계약을 사실상 마무리했다고 합니다. 인수가는 70억 달러 이상 — 원화로 치면 9조 원을 훌쩍 넘는 규모예요 💰.

오픈라우터가 뭐하는 곳이냐면, 기업이나 개발자들이 상황에 따라 400개가 넘는 AI 모델 중에서 원하는 걸 골라 쓸 수 있게 해주는 일종의 게이트웨이입니다. GPT 계열이든 클로드든 오픈소스 모델이든 작업 성격이나 비용에 맞춰 스위칭할 수 있게 해주는 거죠. 전 세계 사용자 수도 800만 명 정도라고 하니 규모가 작지 않습니다. 특히 스타트업 입장에서는 모델마다 API를 따로 붙이는 대신, 오픈라우터 하나로 여러 모델을 한꺼번에 테스트하고 비용까지 최적화할 수 있다는 점이 매력 포인트였습니다.

근데 진짜 놀라운 건 몸값입니다 📈. 오픈라우터는 올해 5월에 13억 달러 가치평가로 투자를 받았거든요. 그게 불과 석 달 만에 70억 달러 이상으로 뛴 겁니다. 대략 5배가 넘는 점프예요. 사실 이보다 앞서 월스트리트저널은 100억 달러 규모 협상 얘기까지 흘러나왔다고 보도한 적이 있어서, 최종 금액이 그보다는 낮게 정리된 셈이긴 합니다.

사실 이 인수설, 갑자기 튀어나온 얘기는 아닙니다. 악시오스가 지난 7월 24일에 이미 스트라이프와 오픈라우터의 결합 가능성을 다루면서, AI 시대의 결제 흐름 자체가 하나의 '화폐'처럼 움직이고 있다고 짚은 적이 있거든요. 그때는 아직 소문 단계였는데, 한 달도 안 돼서 이렇게 구체적인 금액까지 나온 셈입니다.

이게 왜 중요하냐면, 스트라이프는 원래 온라인 결제 처리 회사잖아요. 카드 결제, 구독 과금 이런 걸 대신 처리해주는 인프라 회사인데, 여기서 갑자기 AI 모델 라우팅 스타트업을 사겠다는 게 언뜻 보면 좀 뜬금없어 보이기도 합니다. 근데 조금만 생각해보면 그림이 그려져요. AI 서비스들도 결국 사용량에 따라 과금이 일어나고, 어떤 모델을 얼마나 썼는지에 따라 비용이 달라지니까요. 결제와 AI 사용량 관리가 점점 붙어가는 흐름

스페이스X가 AI 코딩 스타트업 커서 인수를 8월 14일 공식 마무리했어요. 거래 규모는 전액 주식 교환 방식으로 600억달러, 사상 두 번째로 큰 벤처기업 인수예요. 일론 머스크가 로켓·위성을 넘어 AI 소프트웨어까지 손을 뻗친 셈이라 업계가 술렁이고 있어요.

솔직히 이 뉴스 처음 봤을 때 두 번 확인했어요. 로켓 만드는 회사가 코딩 도구 회사를 인수한다고요? 근데 진짜였습니다. 스페이스X가 AI 기반 코드 편집기 커서를 만든 스타트업 애니스피어를 600억달러에 인수하는 딜을 8월 14일 공식적으로 마무리했어요. 🚀 규제 신고 서류에 따르면 이날부로 거래가 발효됐다고 하네요.

사실 이 딜은 하루아침에 나온 게 아니에요. 지난 4월 두 회사가 파트너십을 맺으면서 스페이스X가 커서를 600억달러에 인수할 수 있는 옵션을 확보했고, 6월에 정식 합의를 발표했거든요. 그리고 두 달 만인 이번 주에 실제로 딜이 종료된 거죠. 아래 타임라인을 보면 흐름이 한눈에 들어와요.

규모로 보면 이번 인수는 벤처 투자를 받은 스타트업 인수 중 역대 두 번째로 큰 거래라고 해요. 💰 같은 주에 나온 다른 M&A들, 그러니까 골드만삭스의 네오스 인베스트먼트 인수(22.5억달러)나 텔레다인의 바렉스이미징 인수(11억달러)랑 비교해보면 자릿수 자체가 다르다는 게 확 느껴집니다.

전액 주식 교환 방식이라 현금이 한 푼도 안 나갔다는 점도 눈에 띄어요. 근데 왜 하필 스페이스X일까 싶은데, 아마 밸류에이션 때문일 거예요. 스페이스X는 이미 기업가치가 4000억달러를 넘는다는 얘기가 나오는 회사라, 주식으로 결제하기엔 부담이 훨씬 적었을 거고요.

커서는 2022년 설립된 회사로, 개발자들이 코드를 짜고 고치고 리뷰하는 걸 AI가 도와주는 도구예요. 깃허브 코파일럿이나 앤트로픽의 클로드 코드, 오픈AI의 코덱스 같은 경쟁 제품들과 맞붙는 시장이죠. 창업 이후 성장세가 무서울 정도로 가팔랐다고 하는데, 그래서 몸값도 순식간에 이만큼 뛴 거고요.

이 인수가 의미하는 건 결국 AI 코딩 툴 시장에 새로운 강자가 하나 더 늘었다는 거예요. 오픈AI·앤트로픽 진영 대 머스크 진영 구도가 소프트웨어 개발 도구 시장까지 번진 셈이니까요. 스페이스X 엔지니어들이야 당장 로켓 설계나 스타링크 소프트웨어에 커서를 쓰겠지만, 장기적으로 이 기술을 어떻게 상용화할지가 진짜 관전 포인트일 것 같아요. 🤖

개인적으로는 이게 머스크의

구글이 제미나이·플로우에서 만든 이미지·영상·음악의 눈에 보이는 워터마크를 이용자가 직접 끌 수 있게 했어요. 설정에서 '미디어 워터마크' 토글만 끄면 되고, 보이지 않는 신스ID와 C2PA 메타데이터는 그대로 남아요. 며칠 전 앤트로픽이 클로드 텍스트에 워터마크를 의무화해 반발을 샀던 것과는 정반대 방향이라 더 눈에 띄어요.

며칠 전 앤트로픽이 클로드로 만든 모든 텍스트에 투명 워터마크를 심겠다고 발표했다가 이용자들 반발을 크게 샀잖아요. "회사에서 AI 썼다고 걸릴까 봐 무섭다"는 반응까지 나왔었죠. 근데 구글은 정확히 반대 방향으로 움직였어요. 8월 14일, 제미나이와 플로우(Flow)에서 만든 이미지·영상·음악에 붙는 눈에 보이는 워터마크를 이용자가 원하면 지울 수 있게 바꾼 거예요 🎨.

방법은 간단해요. 설정에서 '미디어 워터마크(Media Watermark)' 토글 하나만 끄면 끝이에요. 제미나이 앱과 플로우 영상 편집기에서 먼저 적용되고, 구글 검색 쪽 지원도 곧 따라온다고 해요. 순차적으로 며칠에 걸쳐 롤아웃될 예정이고요.

근데 여기서 중요한 포인트는, 눈에 보이는 워터마크만 없어진다는 거예요. 콘텐츠 안에 심어지는 신스ID(SynthID) 워터마크랑 C2PA 메타데이터는 그대로 유지돼요. 둘 다 사람 눈으로는 안 보이지만, 전용 툴로 스캔하면 "이거 AI가 만들었다"는 걸 여전히 확인할 수 있는 장치예요. 제미나이 부문 부사장 조시 우드워드는 "창작의 자유와 안전성 사이에서 균형을 잡으려는 것"이라며 "눈에 보이는 워터마크는 이제 선택 사항이 됐지만, 투명성을 위해 보이지 않는 신스ID와 C2PA 메타데이터는 계속 사용한다"고 설명했어요.

구글은 이번 발표와 함께 크리덴시오(Credentio)라는 오픈소스 라이브러리도 새로 내놨는데요, 개발자들이 자기 앱에 콘텐츠 신뢰성 검증 기능을 로컬에서 직접 붙일 수 있게 해주는 도구예요. 워터마크는 지워도 되지만, 검증 인프라는 오히려 더 늘리는 그림이라 방향성이 나름 일관돼 보이긴 해요 🔍.

솔직히 이 타이밍이 절묘하다는 생각이 들어요. 앤트로픽은 EU AI법 대응 차원에서 클로드 텍스트에 워터마크를 의무로 박아넣기로 했다가 "회사·학교에서 AI 썼다고 걸리게 생겼다"는 이용자 반발에 시달리는 중이거든요. 반면 구글은 눈에 보이는 표시는 선택으로 풀어주면서도, 보이지 않는 인증 장치는 그대로 유지하는 절충안을 택했어요. 같은

구글이 제미나이 3.6 플래시 출시 3주 만에 3.7 플래시를 내놨어요. 코딩 벤치마크 점수가 크게 오르고 가격은 연말까지 반값이에요. 몸집을 키우지 않고 성능만 끌어올린 점이 눈에 띄어요.

8월 13일, 구글이 제미나이 3.7 플래시를 공개했어요. 근데 이게 좀 놀라운 게, 바로 직전 모델인 제미나이 3.6 플래시가 나온 지 딱 3주 만이거든요. 보통 이 정도 급 모델은 몇 달 간격으로 나오는데, 구글은 그 사이클을 확 줄였어요.

제일 눈에 띄는 건 가격이에요. 인풋 토큰 100만 개당 0.75달러, 아웃풋은 3.75달러로 책정됐는데, 이게 3.6 플래시 출시 당시 가격보다 정확히 50% 낮아요. 근데 여기 함정이 하나 있어요. 이 가격은 2026년 12월 31일까지만 유지되고, 그 이후엔 인풋 1.5달러, 아웃풋 7.5달러로 정확히 두 배가 돼요. 한시적 프로모션 성격이 강한 셈이죠.

성능 쪽도 소소하지 않아요. 프론티어코드 1.1 메인 벤치마크에서 43.6%를 기록했는데, 3.6 플래시가 34.4%였으니 꽤 큰 폭으로 올랐고요. 장기 과제를 다루는 딥SWE v1.1에서도 65.3%로 이전 49.0%보다 훌쩍 뛰었어요. 오토메이션벤치는 17.0%에서 30.4%로 거의 두 배 가까이 상승했고, 웹개발 아레나 Elo 점수도 1538에서 1588로 올랐어요.

구글 측 설명이 흥미로운데, 모델 크기를 키운 게 아니라 알고리즘 개선만으로 이 정도 격차를 만들었다고 해요. 사실 이게 더 중요한 신호일 수도 있어요. 무작정 파라미터 수를 늘리는 대신 학습 방식을 다듬어서 3주 만에 이만큼 개선했다는 건, 앞으로 이 속도가 표준이 될 수 있다는 뜻이거든요.

제미나이 3.7 플래시는 API, AI 스튜디오, 앤티그래비티, 버텍스 AI 등에서 바로 쓸 수 있어요. 코딩과 에이전트 작업에 특화된 모델이라, 개발자 커뮤니티 반응이 꽤 빠르게 갈릴 것 같아요.

솔직히 이 정도 속도로 모델을 갱신하면 경쟁사들도 가만히 있기 힘들 거예요. 오픈AI나 앤트로픽도 가격 경쟁에 들어갈 수밖에 없는 구조가 만들어지는 거니까요. 근데 한편으로는 이런 빠른 갱신 주기가 개발자 입장에서 마냥 좋기만 한지는 잘 모르겠어요. 3주마다 벤치마크가 바뀌면 어떤 모델에 맞춰 파이프라인을 최적화해야 할지 판단하기가 오히려 더 어려워질 수도 있거든요.

가격 변화 구조도 그림으로 보면 이해가 빠를 거예요.

📊 개발자 입장에선

IT 아웃소싱 업체 글로번트가 2026년 매출 가이던스를 낮췄어요. 2분기 매출은 6.14억달러로 사실상 제자리, 시간외 주가는 14% 급락했습니다. AI가 개발자 수요 자체를 줄이는 역설적 상황이 원인으로 지목됐어요.

관련 종목: Globant (GLOB)

아이러니한 실적이 하나 나왔어요. 소프트웨어 개발 아웃소싱 업체 글로번트(Globant)가 8월 13일 장 마감 후 발표한 2분기 실적에서 매출 6.144억달러를 기록했는데, 이게 전년 동기 대비 사실상 변화가 없는 수준이었고 시장 예상치도 소폭 밑돌았어요. 근데 진짜 문제는 매출 자체보다 가이던스였습니다. 2026년 연간 매출 전망을 기존 24.62억~25.08억달러에서 24.28억~24.62억달러로 낮춰버린 거예요.

이 소식에 주가는 시간외 거래에서 약 14% 급락, 일부 집계로는 17%까지 빠졌다고 해요. 41달러 근처였던 주가가 하루 만에 35달러 선까지 밀린 셈이죠.

근데 사실 이 케이스가 주목받는 이유는 실적 부진 자체보다 '왜 부진한가'예요. 경영진이 밝힌 배경을 보면, 북미 고객사들의 의사결정이 느려지고 계약 체결까지 시간이 길어졌다고 해요. 신규 시장에서의 약세, 유가 부담에 따른 여행·호스피탈리티 고객사들의 지출 축소도 거론됐고요. 근데 그 밑바닥에 깔린 진짜 이유는 따로 있어요. 생성형 AI 덕분에 고객사들이 외주 개발자 없이도 자체적으로 '더 많은 걸' 만들 수 있게 됐다는 거죠. 그러니까 외주 소프트웨어 개발에 쓰던 예산 자체가 줄고, 계약 규모도 작아지는 거예요.

이거 진짜 역설적이지 않나요. AI 인프라·AI 서비스로 돈 버는 기업들은 요즘 실적 발표 때마다 축제 분위기잖아요. 근데 글로번트처럼 'AI를 활용해 코드를 짜주는' 아웃소싱 비즈니스 모델 자체는 AI 때문에 위협받고 있는 거예요. AI가 개발 생산성을 끌어올릴수록, 기업들이 외부 개발 인력에 의존할 이유가 줄어드는 구조인 거죠. 솔직히 이건 글로번트만의 문제가 아니라 IT 아웃소싱 업계 전체가 마주한 구조적 리스크로 봐야 할 것 같아요.

마틴 미고야 CEO는 이런 상황에 대응해 "회사 역사상 가장 큰 전환 중 하나"라며 AI 네이티브 서비스로의 피벗을 강조했어요. 자체 플랫폼 'Glob.AI'를 통해 인력 투입 시간이 아니라 결과물(아웃풋) 기준으로 과금하는 방식을 확대한다는 계획인데, 말은 좋은데 실제로 이 전환이 매출 규모로 증명되려

오픈AI가 GPT-5.6 솔을 최대 14배 빠르게 돌리는 '울트라패스트' 모드를 공개했어요. 초당 750토큰까지 뽑아내는데, 반도체 스타트업 세레브라스와 손잡고 만들었대요. 아직은 소수 고객에게만 열려 있어서, 진짜 승부는 확산 속도에 달려 있어요.

오픈AI가 8월 13일, GPT-5.6 솔을 위한 새로운 처리 모드 '울트라패스트(Ultrafast)'를 공개했어요. 이름 그대로 속도에 몰빵한 기능인데, 숫자를 보면 좀 놀라워요. 초당 최대 750토큰, 기존 표준 처리 대비 최대 14배 빠르다고 하네요. 웬만한 사람이 타이핑하는 속도보다 수십 배는 빠른 셈이죠.

솔직히 지금까지 "실시간처럼 빠른 응답"을 원하면 답은 정해져 있었어요. 더 작고 특화된 모델을 쓰는 것. 파라미터 줄이고 기능도 줄여서 속도를 얻는 트레이드오프였죠. 근데 오픈AI는 이번 발표에서 "이제는 방향이 다르다"고 못 박았어요. 블로그 글에서 이렇게 밝혔더라고요.

"지금까지 실시간 속도를 얻으려면 보통 더 작거나 특화된 모델을 선택해야 했습니다. 울트라패스트는 새로운 방향으로의 진전을 보여줍니다. 초당 더 많은 유용한 작업을 처리하는 것이죠."

즉 모델 크기를 줄이지 않고도 속도만 따로 떼어내겠다는 얘기예요. 이게 가능했던 배경에는 반도체 스타트업 세레브라스와의 협업이 있어요. 세레브라스는 웨이퍼 크기의 초대형 칩으로 추론 속도에서 이름이 알려진 회사인데, 오픈AI가 이 회사의 하드웨어를 끌어다 GPT-5.6 솔의 연산을 최적화한 것으로 보여요.

적용 대상도 눈여겨볼 만해요. 오픈AI가 예시로 든 건 장애 대응, 고객 서비스, 금융시장 분석, 이커머스예요. 전부 "1초라도 늦으면 손해"인 영역들이죠. 장애가 터졌을 때 AI가 즉각 원인을 짚어주거나, 주문 폭주 시간대에 고객 문의를 실시간으로 처리하는 식의 활용을 염두에 둔 것 같아요.

다만 아직은 프리뷰 단계고, 극소수 고객에게만 열려 있어요. 오픈AI는 "용량이 늘어나는 대로" 접근 범위를 넓히겠다고만 밝혔을 뿐, 구체적인 가격이나 정식 출시 일정은 공개하지 않았어요. 사실 이 부분이 좀 아쉬워요. 속도가 아무리 빨라져도 일반 사용자나 개발자가 못 쓰면 의미가 반감되잖아요.

경쟁 구도도 살짝 짚고 가면, 앤트로픽도 클로드용 '패스트 모드'를 이미 운영 중이긴 한데 이번 울트라패스트의 속도에는 못 미친다는 평가가 나와요. 결국 이번 발표는 모델 성능 경쟁에 이어 '누