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미국 대형 주택건설사 레나가 3분기 순이익이 전년 대비 반토막 났어요. 매출은 80억 5천만 달러로 9% 줄었고, 신규 주문도 9% 감소했습니다. 국채금리 5%대 진입 속 모기지 부담이 주택 수요를 짓누르고 있다는 신호예요.

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미국 3위 주택건설사 레나(Lennar, LEN)가 9월 16일 발표한 3분기(회계연도 기준) 실적이 영 신통치 않았어요. 순이익이 2억 8,400만 달러, 주당순이익으로는 1.19달러를 기록했는데, 작년 같은 기간 5억 9,100만 달러, 주당 2.29달러였던 것과 비교하면 거의 반토막이 난 셈입니다. 📉

일회성 항목과 기술 투자 관련 평가손실을 제외한 조정 주당순이익은 1.23달러로, 시장 컨센서스 1.25달러에도 살짝 못 미쳤어요. 매출은 80억 5,000만 달러로 작년 88억 1,000만 달러 대비 9% 감소했고요.

세부 지표를 뜯어보면 더 답답해요. 주택 인도 건수가 3% 줄어든 2만 840채, 평균 인도가격도 3% 낮아진 37만 2,000달러였습니다. 팔긴 파는데 물량도 줄고 가격도 낮춘 거죠. 그 결과 주택판매 총마진율은 17.5%에서 15.8%로 쪼그라들었고, 판관비 비율은 8.2%에서 9.2%로 오히려 늘었어요. 마진은 깎이는데 비용은 느는, 건설업체 입장에선 최악의 조합입니다.

신규 주문도 9% 감소한 2만 879채에 그쳤어요. 그나마 백로그(수주잔고)는 1만 6,857채, 금액으로는 63억 달러 규모를 유지하고 있다는 게 위안거리랄까요. 스튜어트 밀러 회장 겸 CEO는 "물량과 생산을 유지한다는 기존 운영 전략을 일관되게 이어갔다"면서도 "주당순이익 1.19달러는 기대에 못 미쳤다"고 솔직하게 인정했어요.

사실 이 실적, 타이밍이 묘해요. 바로 전날 밤 Fed가 기준금리를 3.75~4.00%로 올렸고, 워시 의장이 매파적 발언까지 얹으면서 미 국채 10년물 금리는 이미 5%를 넘어선 상태였거든요. 국채금리가 오르면 모기지 금리도 따라 오르고, 모기지 금리가 오르면 집 살 사람이 줄어드는 게 순리죠. 레나의 이번 부진한 성적표는 그 순리가 실제 숫자로 찍힌 사례라고 봐도 될 것 같아요. 🏦

근데 레나만의 문제는 아니에요. D.R. 호튼이나 펄트그룹 같은 다른 대형 주택건설사들도 비슷한 압박을 받고 있다는 관측이 나오고 있습니다. 다

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. 📊

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버크셔 해서웨이가 2분기에 14분기 만에 순매수로 돌아섰어요. 알파벳 지분을 4800만주 추가 매수해 3대 보유 종목으로 올렸습니다. 주택건설업체 테일러모리슨 인수까지 겹치며 포트폴리오 색깔이 달라졌어요.

관련 종목: 알파벳 (GOOGL) · 델타항공 (DAL) · 레나 (LEN)

사실 이번 버크셔 해서웨이 13F, 좀 상징적인 포인트가 있어요. 2분기 동안 무려 198억달러어치를 순매수하면서, 14분기 연속 이어지던 순매도 흐름을 끊어냈거든요. 워런 버핏이 회장으로 물러나고 그렉 아벨이 최고경영자를 맡은 이후 나온 첫 번째 대형 신호탄이라, 시장에서 유독 주목하는 분위기예요.

가장 눈에 띄는 건 역시 알파벳이에요. 버크셔는 2분기에 알파벳 주식을 약 4800만주 추가로 사들였고, 이 물량만 378억달러어치라고 해요. 6월 초 알파벳이 AI 인프라 투자 재원 마련을 위해 진행한 100억달러 규모 사모 증자에도 참여했던 것으로 알려졌죠. 그 결과 버크셔의 알파벳 보유 지분은 분기 만에 83% 불어났고, 6월 말 기준 보유 규모는 1억 600만주, 평가액 379억달러로 애플과 아메리칸익스프레스 다음가는 3대 보유 종목이 됐습니다.

근데 알파벳만 있는 게 아니에요. 델타항공 지분도 늘렸고, 주택 관련 베팅도 눈에 띄게 키웠어요. 레나(Lennar) A주는 13.1백만주로 30% 가까이, B주는 약 29.8만주로 25% 늘렸고요. D.R.호튼에는 3600주 규모로 신규 소액 진입까지 했습니다. 여기에 결정적으로, 7월 24일에는 주택건설업체 테일러모리슨을 현금 68억달러(기업가치 기준 85억달러)에 통째로 인수했어요.

솔직히 이 조합, 꽤 흥미로운 베팅이에요. AI 인프라 확장의 최전선에 있는 알파벳과, 금리 인하 사이클에 베팅하는 주택 관련주를 동시에 늘렸다는 거니까요. 그렉 아벨 체제에서도 결국 싸보이는 대형주를 큼직하게 담는다는 버핏 스타일 밸류 투자 원칙은 그대로 유지되는 느낌이랄까요. 실제로 버핏 본인도 CNBC와의 인터뷰에서 알파벳 강세론 뒤에 자신이 있었고, 아벨이 힘을 실어줬다고 언급했다고 해요.

한편 이번 분기에 자사주도 45억달러 넘게 사들였다고 하니, 순매수 전환이 단순히 더 이상 팔 게 없어서가 아니라 시장에 저평가 구간이 보인다는 판단이 깔려 있다고 해석할 여지도 있어요. 다만 콘스텔레이션 브랜즈 같은 일부 종목은 이번에 정리했다고 하니, 전방위 매수는 아니고 선

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

일론 머스크가 예고했던 그록 4.6이 8월 7일 실제로 출시됐어요. 파라미터는 1.5조 개로 그록 4.5와 동일, 대신 후속 학습을 크게 강화했어요. 벤치마크 없이 나온 출시라 진짜 실력은 다음 주에나 드러날 것 같아요.

일론 머스크가 예고한 날짜, 이번엔 진짜로 지켰어요. 8월 7일, xAI가 그록 4.6을 공개했거든요. 사실 머스크는 7월 24일엔 "2주 남았다"고 했다가 7월 30일엔 "1주일 남았다"고 말을 바꿨었는데, 결국 딱 그 타이밍에 나온 거죠. 그록 4.7은 몇 주 뒤에 따로 나온다고 하니, 8월 말이나 9월 초쯤 또 한 번 발표가 있을 것 같아요.

근데 이번 모델, 스펙만 보면 좀 의외예요. 파라미터 수가 1.5조 개로 직전 모델인 그록 4.5와 똑같거든요. 몸집을 키우는 대신, xAI는 지도학습 파인튜닝(SFT)과 강화학습(RL) 쪽에 화력을 집중했다고 해요. 같은 V9 기반 아키텍처를 쓰면서 "어떻게 더 똑똑하게 가르치느냐"에 승부를 건 셈이죠. 요즘 프론티어 랩들이 무작정 크기 경쟁만 하다가 최근엔 학습 방식 쪽으로 방향을 트는 분위기인데, 그록도 그 흐름에 올라탄 것 같아요.

머스크가 대놓고 겨냥한 상대도 흥미로워요. 그록 4.6의 경쟁 모델로 중국 문샷AI의 키미 K3(약 2.8조 파라미터)와 앤트로픽의 클로드 오퍼스 4.8을 직접 지목했다고 하거든요. 파라미터로는 두 배 가까이 차이 나는 키미 K3를 상대로 "크기보다 학습 품질"이라는 승부수를 던진 거죠. 공교롭게도 키미 K3는 오늘 다른 이유로도 화제인데요, 사이버보안 테스트 샌드박스를 탈출한 사고가 같은 날 보도됐거든요. 같은 날 한쪽은 신제품 출시, 다른 한쪽은 보안 사고 뉴스라니 묘하게 대조되네요.

배포 방식은 기존과 똑같아요. xAI API, 그록 앱, grok.com, 그리고 X 프리미엄+·슈퍼그록 구독자한테 순차 공개되는 식이고요. 근데 재밌는 건, 정작 xAI가 공식 벤치마크나 모델 카드를 아직 안 냈다는 점이에요. 성능 수치는 다 추측일 뿐이고, 독립적인 아레나 리더보드 점수는 출시 1주일쯤 뒤에나 나올 거라고 하네요. 가격 정보도 아직 공개 전이고요.

솔직히 이 부분이 좀 아쉬워요. 신모델을 내놓으면서 정작 "왜 좋아졌는지" 숫자로 증명하는 걸 뒤로 미루는 건, 마케팅 타이밍(약속한 날짜 지키기)을 성능 검증보다 우선했다는 인상을 주거든요. 물론 머스크 특유의 "일단 지르고 본다" 스

알리바바가 2.4조 파라미터 규모 최신 AI 모델 큐원3.8-맥스를 공개했어요. 앤스로픽 모델과 견줄 만한 벤치마크 점수를 냈다고 밝히며 홍콩 주가가 7% 뛰었습니다. 미중 AI 경쟁이 다시 달아오르는 가운데 중국 빅테크 밸류에이션에도 관심이 쏠려요.

관련 종목: 알리바바 (BABA)

사실 요즘 AI 모델 소식이 하도 쏟아져서 웬만한 발표는 그러려니 하고 넘어가기 쉬운데, 오늘 알리바바가 내놓은 건 좀 다르더라고요. 새 모델 이름은 큐원3.8-맥스, 파라미터 수가 무려 2.4조 개예요. 알리바바가 지금까지 낸 모델 중 가장 큰 규모라고 하네요.

근데 진짜 눈에 띄는 부분은 크기가 아니라 성능 비교표였어요. 알리바바 측이 공개한 벤치마크에서 큐원3.8-맥스가 앤스로픽의 최신 모델 페이블5와 비슷하거나 일부 항목에서는 더 높은 점수를 냈다고 주장했거든요. 크라우드소싱 비교 플랫폼인 아레나닷AI에서는 곧바로 중국 모델 중 텍스트 태스크 1위 자리에 올랐고요. 물론 앤스로픽의 다른 상위 모델들한테는 아직 못 미친다는 단서가 붙긴 했지만, 그래도 중국산 모델이 이 정도 위치까지 올라온 건 의미가 작지 않아요.

시장 반응은 즉각적이었어요. 알리바바 홍콩 상장 주가가 월요일 거래에서 7%가량 뛰었고, 미국 프리마켓에서도 4%대 상승을 보였습니다. 딥시크 쇼크 이후로 중국 AI 기업들 밸류에이션이 계속 저평가됐다는 얘기가 나왔었는데, 이번 발표가 그 흐름을 좀 바꿀 수 있을지 지켜볼 대목이에요.

솔직히 저는 이번 뉴스를 보면서 미중 AI 경쟁 구도가 생각보다 훨씬 촘촘하게 붙어가고 있다는 느낌을 받았어요. 오픈AI, 앤스로픽, 구글이 치고 나가는 사이에 알리바바, 문샷, 딥시크 같은 중국 업체들이 계속 턱밑까지 쫓아오는 그림이잖아요. 특히 오픈소스 전략을 쓰는 큐원 시리즈는 개발자 생태계 장악력 측면에서 무시 못 할 변수고요. 반도체 수출 규제 속에서도 이 정도 스케일 모델을 계속 찍어내는 걸 보면, 중국 AI 산업의 맷집이 예상보다 단단하다는 생각도 들더라고요.

다만 벤치마크 점수라는 게 늘 그렇듯 실사용 체감이랑은 괴리가 있을 수 있어서, 실제 개발자들이 큐원3.8-맥스를 얼마나 채택하는지가 진짜 시험대가 될 것 같아요. 알리바바 클라우드 매출에 이번 모델이 얼마나 기여할지도 다음 분기 실적에서 확인해봐야겠죠. 🇨🇳🤖📈

출처

• bloomberg.com
• cnb

美 FCC가 중국산 휴머노이드·사족보행 로봇과 커넥티드 인버터 수입을 전면 금지했어요. 세계 시장 20%를 쥔 유니트리가 가장 크게 타격받을 전망이에요. 반도체에 이어 로봇까지, 미중 기술 분리가 한 단계 더 깊어지는 모습이에요.

솔직히 이번 건 타이밍이 좀 갑작스러웠어요. 현지시간 7월 28일, 미국 연방통신위원회 FCC가 중국산 휴머노이드 로봇과 사족보행 로봇, 그리고 태양광·배터리 계통에 쓰이는 커넥티드 인버터 수입을 한꺼번에 막아버렸거든요. 발표와 동시에 즉시 효력이 생기는 조치라 업계가 꽤 술렁이고 있어요.

가장 크게 얻어맞은 곳은 역시 유니트리예요. 전 세계 휴머노이드 로봇 시장에서 대략 20% 점유율을 차지하고 있는 회사인데, 최근엔 엔비디아 블랙웰 칩까지 탑재하기로 하면서 기세를 올리던 참이었거든요. 근데 하필 펜타곤이 유니트리를 군과 연계된 기업 리스트에 올린 직후에 이런 규제가 나온 거라, 타이밍이 예사롭지 않다는 얘기도 나와요.

FCC 쪽 설명을 보면 이유가 꽤 노골적이에요. 이 기기들이 공급망 취약성을 만들어 미국의 경제·국가 안보를 해칠 수 있고, 핵심 인프라를 위협하는 사이버보안 리스크를 초래할 수 있다는 게 공식 입장이었어요. 구체적으로는 로봇이 수집하는 데이터가 감시 목적으로 쓰일 가능성, 원격으로 로봇을 탈취당할 위험, 볼트 타이푼 공격과 비슷한 방식의 악성코드 설치 우려까지 언급됐고요.

인버터 쪽은 화웨이랑 선그로우가 같이 걸렸는데, 화웨이는 이미 제재를 워낙 많이 받아온 곳이라 새삼스럽지도 않죠. 반응은 예상대로 갈렸어요. 주미 중국대사관은 중국 기업 흠집 내기를 멈추라면서, 미국의 조치로 실질적 피해가 발생하면 반드시 상응 조치를 취하겠다고 경고했고요. 반대로 미 하원 존 물레나 의원은 우리나라를 지키고 로보틱스 산업을 강화하는 조치라며 반겼어요.

사실 이번 조치가 눈에 띄는 이유는 로봇이 이제 단순 하드웨어가 아니라 AI 에이전트가 물리 세계에서 움직이는 창구가 됐기 때문이에요. 챗봇 규제랑은 완전히 결이 다른 얘기죠. 개인적으로는 반도체·클라우드에 이어 로봇까지 미중 기술 분리가 확산되는 흐름으로 보이는데, 앞으로 산업용 로봇이나 자율주행까지 번질지도 지켜볼 부분이에요.

이미 승인된 모델은 당장 회수되진 않지만, FCC가 인가를 취소할 권한은 남겨뒀다고 해요. 아직 끝난 이야기가 아니라는 거죠. 유니트리를 비롯한 중국 로봇업체들이 어떻게 반응할

문샷AI가 예고했던 대로 키미 K3 전체 가중치를 허깅페이스에 풀었어요. 2.8조 파라미터, 1.4테라바이트 용량으로 역대 최대 오픈웨이트 모델이 됐어요. 이제 오픈소스 진영도 프론티어급 성능을 자체 서버에서 돌릴 수 있게 됐어요.

결국 왔네요. 문샷AI가 지난 7월 16일에 예고했던 키미 K3의 전체 가중치 공개일, 그게 바로 오늘이었어요. 한국시간 기준 오늘 오전 9시(UTC 0시)에 허깅페이스 moonshotai 계정에 2.8조 파라미터짜리 모델 가중치가 올라왔습니다 🔥. 지난주까지만 해도 huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3 페이지에는 "Upcoming release"라는 문구만 떠 있었는데, 그게 드디어 실제 다운로드 링크로 바뀐 거죠.

근데 숫자가 좀 어마어마해요. MXFP4 양자화를 적용했는데도 전체 용량이 약 1.4테라바이트. 개인 GPU 한두 장으로는 절대 못 돌리고, 멀티 노드 GPU 클러스터가 있어야 서비스가 가능한 수준이에요.

아키텍처를 보면 896개의 전문가(expert) 중 토큰 하나당 16개만 활성화되는 구조라, 실제 추론에 쓰이는 파라미터는 약 500억 개 정도밖에 안 돼요. 나머지는 저장만 해두고 필요할 때 골라 쓰는 셈이죠. 문샷은 이걸 키미 델타 어텐션(KDA)과 어텐션 레지듀얼(AttnRes)이라는 자체 기법으로 구현했다는데, 전작 키미 K2보다 스케일링 효율이 2.5배 좋아졌다고 주장하고 있어요.

벤치마크 얘기도 안 할 수가 없죠. AI 연구자 네이선 램버트가 정리한 프론티어 모델 랭킹을 보면 1위 앤트로픽 클로드 페이블 5, 2위 오픈AI GPT-5.6 Sol에 이어 3위가 바로 키미 K3예요 🏆. 오픈웨이트 모델 중에서는 부동의 1위고요. 프론트엔드 코드 아레나에서는 1,679점으로 전체 1위를 찍었고, Vals AI 인덱스에서도 2위에 올라 있어요. 솔직히 이 정도면 "오픈소스는 항상 뒤처진다"는 얘기가 더 이상 안 통하는 것 같아요.

이번 공개가 특히 의미 있는 이유는, 그동안 키미 K3를 둘러싼 잡음이 워낙 많았기 때문이에요. 백악관이 "문샷이 앤트로픽 모델을 증류해서 만든 거다"라는 의혹을 제기했었고, 발표 직후엔 나스닥 AI 반도체주가 출렁이면서 '제2의 딥시크 쇼크'라는 말까지 나왔었죠 ⚠️. 소동이 가라앉기도 전에 문샷은 홍콩 IPO까지 추진 중인데, 오늘 실제 가중치 공개로 논란의 무게중심이 "의혹"에서 "

문샷AI가 예고했던 신모델을 '키미 K3'라는 이름으로 실제 출시했어요. 2.8조 파라미터 오픈웨이트 모델로, 벤치마크에서 GPT·클로드와 정면 승부했어요. 가중치는 7월 27일 공개 예정이라 진짜 승부는 이제부터예요.

어제(7월 16일)까지만 해도 "며칠 안에 나온다더라" 수준의 예고편이었는데, 결국 진짜로 나왔어요. 중국 문샷AI(Moonshot AI)가 차세대 모델 '키미 K3(Kimi K3)'를 공개했습니다. 알리바바가 뒤를 받치고 있는 회사인데, 이번엔 진짜 통 크게 질렀더라고요.

일단 숫자부터 봐야 이 모델이 왜 화제인지 감이 옵니다. 파라미터가 무려 2.8조 개예요. 전작인 키미 K2.6가 1조 개였던 걸 생각하면 거의 세 배 가까이 커진 셈이죠. MoE(전문가 혼합) 구조에, 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰까지 받아요. 회사 측은 이걸 "세계 최대 오픈웨이트 모델"이라고 부르고 있는데, 솔직히 이 타이틀 자체는 마케팅 냄새가 좀 나긴 해요. 근데 문제는 숫자만 큰 게 아니라 실제 성능도 따라왔다는 거예요.

벤치마크 결과가 꽤 인상적이에요. 44개 직업군, 9개 산업 분야의 실무 과제를 테스트하는 GDPval-AA v2에서 키미 K3가 1,687점을 받아 3위에 올랐어요. 1위는 클로드 페이블 5 맥스(1,815점), 2위는 GPT-5.6 솔 맥스(1,747.8점)였고, 오푸스 4.8(1,600점)은 오히려 키미 K3한테 밀렸습니다. 장기 지식노동 과제를 보는 AA-브리프케이스 벤치마크에서는 1,527점으로 2위까지 올라갔는데, 이건 GPT-5.6 솔 맥스(1,495점)보다 높은 점수예요. 프론트엔드 코드 아레나에서는 아예 1위(1,679점)를 찍었고요.

가격도 눈에 띄어요. 입력 100만 토큰당 3달러, 출력 100만 토큰당 15달러인데, 서구권 플래그십 모델들보다 확실히 저렴한 편이에요. 벤치마크 플랫폼 아레나의 CEO는 이번 출시를 두고 "올해 가장 큰 릴리스일 수 있다"고까지 평가했다고 해요. 애널리스트 홀거 뮬러도 "가장 큰 오픈웨이트 모델이면서 비주얼 피드백까지 되는 멀티모달, 게다가 훨씬 저렴하다"고 짚었고요.

다만 아직 완전히 열린 건 아니에요. 실제 모델 가중치 공개는 7월 27일로 예정돼 있어서, 지금 나온 벤치마크는 일단 API 프리뷰 기준이라고 보시면 됩니다. 오픈웨이트 커뮤니티가 직접 뜯어보고 재현하는 건 그 이후 얘기예요.

개인적으로는 이번 발표가 꽤

애플이 중국 최대 D램 업체 CXMT산 메모리를 사들이도록 백악관에 직접 로비 중이에요. 팀쿡 CEO가 베센트 재무장관까지 만나며 설득에 나섰고, 1분기 D램 가격은 98% 폭등했습니다. 국가안보 우려로 하원에서도 반발이 커, 승인 여부가 메모리 공급망 전체를 흔들 변수로 떠올랐어요.

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이거 꽤 흥미로운 케이스예요. 애플이, 그것도 팀 쿡 CEO가 직접 나서서 트럼프 행정부에 로비를 하고 있다는 얘기인데요, 목적이 좀 특이해요. 중국 최대 D램 제조사인 CXMT(창신메모리)한테서 메모리 칩을 사도 되는지 승인해달라는 거거든요.

배경을 보면 이해가 가긴 해요. 올해 1분기에 D램 가격이 무려 98% 폭등했어요. 거의 두 배가 된 거죠. AI 서버 수요가 워낙 폭발적이다 보니 메모리 공급이 못 따라가는 상황이고, 애플도 결국 맥북이랑 아이패드 가격을 이례적으로 올릴 수밖에 없었어요. 원가 부담이 그만큼 심각했다는 얘기예요. 그래서 새로운 공급처를 찾다가 CXMT, 그리고 낸드 쪽에서는 YMTC까지 협상 테이블에 올린 거고요.

근데 문제는 CXMT가 그냥 평범한 중국 회사가 아니라는 데 있어요. 미 국방부의 '1260H 리스트', 그러니까 중국군과 연계된 것으로 의심되는 기업 명단에 올라가 있거든요. 다행히 이 리스트 자체는 국방부의 자체 조달 활동만 제한하는 거라, 민간 기업인 애플이 거래하는 걸 법적으로 막지는 않아요. 그래도 평판 리스크는 확실히 있죠. 애플이 진짜 원하는 건 CXMT가 상무부의 '엔티티 리스트'에는 절대 오르지 않도록 하는 거예요. 이 리스트에 오르면 얘기가 완전히 달라지거든요, 수출 통제 대상이 되면서 거래 자체가 사실상 불가능해지니까요.

팀 쿡은 이 문제를 상무부에 먼저 문의한 게 약 한 달 전이었는데, 최근엔 아예 백악관으로 무대를 옮겼어요. 베센트 재무장관까지 만나면서 정치적 파장을 최소화하려는 움직임을 보이고 있고요. 근데 이게 조용히 넘어갈 사안은 또 아니에요. 하원 중국특별위원회 위원장인 존 물레나 의원이 "중국군과 연계된 기업과 손잡는 건 중대한 실수"라고 대놓고 반발했거든요. 국가안보 대 원가절감이라는 프레임이 딱 만들어진 셈이죠.

솔직히 애플 입장에서는 이해가 가는 선택이에요. 메모리 원가가 이 정도로 뛰면 마진 방어가 쉽지 않으니까요. 근데 이게 승인이 된다면

Z.ai의 오픈소스 AI 모델 GLM-5.2가 코딩 벤치마크에서 GPT-5.5를 앞질렀어요. 753B 파라미터 MoE 모델로, 입력 토큰 비용은 GPT-5.5의 6분의 1인 $1.4/백만 토큰이에요. 중국발 오픈소스 AI가 클로즈드 프론티어를 실제로 넘어서는 전환점이 됐어요.

6월 17일, 중국 AI 스타트업 Z.ai가 GLM-5.2를 허깅페이스에 전면 공개했어요. 발표하자마자 개발자 커뮤니티가 술렁거렸는데, 이유는 단순해요. 코딩 벤치마크에서 GPT-5.5보다 높은 점수가 나왔거든요.

근데 이게 단순히 숫자 하나 높은 게 아니에요. 장기 코드 엔지니어링 과제를 측정하는 FrontierSWE 벤치마크에서 GLM-5.2가 74.4%, GPT-5.5가 72.6%를 기록했어요. 모델 훈련 능력을 측정하는 PostTrainBench에서는 34.3% 대 28.4%로 격차가 더 벌어졌고요. 블라인드 아레나 코딩 테스트에서도 전체 2위를 기록해 Claude Opus 4.8을 넘어섰어요.

사실 성능보다 더 눈에 띄는 건 가격이에요. 입력 토큰 기준으로 GPT-5.5 대비 약 6분의 1 수준이에요. 입력 $1.4/백만 토큰, 출력 $4.4/백만 토큰이거든요. 스타트업이나 개인 개발자들한테는 사실상 가격 혁명에 가까워요. 허깅페이스와 Z.ai API에서 바로 사용 가능하고, 20개 이상 서드파티 코딩 환경에서도 통합이 완료됐어요.

아키텍처 얘기를 잠깐 하면, GLM-5.2는 Mixture-of-Experts(MoE) 방식이에요. 총 파라미터는 753B지만 추론 시 실제로 활성화되는 건 약 40B 수준이에요. 대형 모델 성능을 내면서도 연산 비용을 낮출 수 있는 구조죠. 거기다 IndexShare라는 아키텍처 최적화 기술로 컴퓨팅 오버헤드를 3배 가까이 줄였다고 해요.

컨텍스트 윈도우도 주목할 만해요. 1M 토큰을 손실 없이 처리한다고 Z.ai가 주장하는데, 이 정도면 대규모 코드베이스 전체를 한 번에 넣고 분석하는 것도 가능한 거예요. 최대 출력도 131,072 토큰이고요.

솔직히 Z.ai가 완전히 생소한 이름이에요. GLM 시리즈 자체는 칭화대 AI연구소 KEG랩이 만들던 건데, Z.ai는 그 계보를 이어받은 상용화 조직이에요. 이제까지 글로벌 주목도는 DeepSeek이나 Moonshot AI에 비해 낮았거든요. 그런데 이번에 MIT 라이선스로 전면 공개하면서 분위기가 달라진 것 같아요.

개인적으