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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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딥마인드 출신들이 세운 스타트업 인히어런트가 AI 에이전트 '패러데이'를 공개했어요. 270억 파라미터짜리 작은 모델로 클로드 오퍼스 4.8과 GPT-5.5를 제쳤다고 해요. 모델 크기보다 학습 방식이 성능을 가른다는 걸 보여준 사례예요.

솔직히 이번 소식 보고 좀 놀랐어요. 런던에 있는 AI 스타트업 인히어런트(Inherent)가 오늘 자사의 AI 에이전트 '패러데이(Faraday)'를 공개했는데, 이 녀석한테 논문을 아무 정보 없이 던져주고 "이거 재현해봐"라고 시켰을 때 앤트로픽 클로드 오퍼스 4.8이랑 오픈AI GPT-5.5보다 더 잘 해냈다는 거예요.

근데 진짜 포인트는 성능 자체가 아니라 크기예요. 패러데이는 알리바바의 큐원 3.6(Qwen 3.6), 그것도 270억 파라미터짜리 비교적 작은 모델 위에서 돌아가거든요. 오퍼스 4.8이랑 GPT-5.5는 정확한 크기는 공개 안 됐지만 프론티어급 초대형 모델이잖아요. 사이즈로 치면 상대가 안 되는 싸움인데 결과는 반대로 나온 거죠.

인히어런트는 딥마인드 출신들이 뭉쳐서 만든 회사예요. 수석 과학자 에드워드 휴즈(Edward Hughes)를 비롯해 루이 커시, 칼로얀 알렉시예프, 탠텀 콜린스 등이 공동 창업자로 이름을 올렸고요. 지난 5월 스텔스 모드에서 나오면서 5,000만 달러(약 690억 원) 규모 시드 투자를 받았다고 밝힌 지 채 석 달도 안 돼서 이번 발표가 나온 거라 업계에서도 꽤 주목하는 분위기예요. 🚀

핵심은 학습 방법이에요. 인히어런트는 패러데이를 강화학습(RL)으로 훈련시켰는데, 정답 규칙을 일일이 가르치는 대신 좋은 결과에 보상을 주는 방식을 썼대요. 목표는 단순히 논문을 베끼듯 재현하는 게 아니라 '리서치 테이스트(research taste)', 그러니까 어떤 실험이 해볼 가치가 있는지, 실험 설계를 어떻게 짜야 하는지 판단하는 감각을 학습시키는 거였다고 하네요. 코딩같이 손이 많이 가는 작업은 오히려 GPT-5.5 코덱스한테 위임한다는 것도 흥미로운 지점이고요.

사실 이 결과 하나로 "작은 모델이 무조건 낫다"고 말하긴 어려워요. 벤치마크 하나, 회사 하나의 자체 발표니까 검증이 더 필요하긴 하죠. 근데 최근 AI 업계 흐름을 보면 무작정 모델을 키우기보다 학습 전략이나 에이전트 구조를 정교하게 짜는 쪽으로 무게중심이 옮겨가는 느낌이 강하거든요. 엔비디아의 AVO가 오퍼스 5를 감싸서 벤치마크 만점을 받은

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

스페이스X가 AI 코딩 스타트업 커서를 84조 원에 인수하는 딜을 8월 14일 공식 마무리했어요. 커서 주주들은 스페이스X 주식 3억 8,929만 주를 받았고, MIT 출신 공동창업자 4명은 하루아침에 억만장자가 됐어요. 로켓 회사가 세계 최대 GPU 함대를 등에 업은 AI 코딩 플랫폼까지 거느리게 되며 컴퓨트 경쟁 구도가 또 한 번 바뀌었어요.

일론 머스크의 스페이스X가 진짜로 AI 코딩 스타트업을 통째로 삼켰어요 🚀. 6월에 처음 딜이 알려졌을 때만 해도 "설마 진짜 될까" 싶었는데, 8월 14일 미국 증권거래위원회(SEC) 8-K 공시로 인수가 완전히 마무리됐다는 게 확인됐습니다. 인수 대상은 앤트로픽의 클로드 코드, 오픈AI의 코덱스와 경쟁하는 AI 코딩 툴 커서(Cursor), 정식 법인명은 애니스피어(Anysphere)예요.

숫자로 보면 이번 딜은 진짜 어마어마해요 💰. 커서의 기업가치는 600억 달러, 우리 돈으로 약 84조 원으로 책정됐고, 커서 주주들은 스페이스X 클래스A 보통주 약 3억 8,929만 주를 받았어요. 여기에 베스팅된 RSU 약 175만 주, 아직 베스팅 안 된 RSU 약 2,913만 주, 스톡옵션 약 4,437만 주가 각각 스페이스X 증권으로 전환됐고요. SEC 공시에 따르면 이 모든 절차가 8월 14일 자로 끝났습니다.

솔직히 이 딜에서 제일 눈에 띄는 건 돈보다 구조예요. 스페이스X의 자회사 X67이 커서(애니스피어)에 흡수합병되는 방식으로 진행됐고, 커서는 스페이스X의 완전자회사가 됐어요. 근데 재밌는 건 커서가 인수되면서도 이름, 블로그, 심지어 자체 인수·합병 활동까지 그대로 유지한다는 거예요. 실제로 딜이 마무리되기 하루 전인 8월 13일, 커서는 파이어타이거(Firetiger)라는 회사를 인수한다고 발표했어요. 작년 12월 그래프라이트(Graphite) 인수에 이은 두 번째 볼트온이죠. 인수당하는 회사가 딜 종료 전날까지 자기 인수를 발표하는 그림, 흔치 않잖아요.

이번 인수로 가장 크게 웃은 사람들은 커서를 만든 MIT 출신 공동창업자 4명일 거예요. 하루아침에 억만장자 대열에 합류했다는 보도가 나왔는데, 2023년에 서비스를 시작한 스타트업치고는 정말 빠른 성장이었죠. 스페이스X 주가도 딜 소식에 3.6% 오르며 136.20달러를 기록했다고 해요 📈.

그럼 스페이스X는 왜 굳이 로켓 회사가 코딩 AI 스타트업을 사들였을까요. 커서 측

AI 코딩 에이전트 스타트업 코그니션이 400억 달러 밸류로 신규 투자를 논의 중이에요. 지난 5월 260억 달러였던 몸값이 석 달 만에 54% 뛰었어요. 데빈의 연매출 환산액도 반년 새 두 배로 늘며 몸값 상승을 뒷받침했어요.

솔직히 요즘 AI 코딩 스타트업 몸값 뛰는 속도를 보면 좀 어지러워요. 블룸버그 보도에 따르면 코딩 에이전트 '데빈'을 만든 코그니션이 최소 400억 달러(약 54조 원) 밸류에서 새 투자 유치를 논의하고 있대요 🚀. 아직 초기 협상 단계라 확정된 건 아니지만, 투자자들이 벌써부터 줄을 서고 있다는 게 핵심이에요.

이게 놀라운 이유는 타이밍 때문인데요. 코그니션은 불과 지난 5월에 10억 달러를 유치하면서 260억 달러 밸류를 인정받았거든요. 그런데 석 달 만에 몸값이 54%나 뛴 셈이에요. 피터 틸이 초기 투자자로 참여한 것으로 알려진 회사인데, 실리콘밸리에서 이 정도 속도로 재평가받는 스타트업은 흔치 않아요.

몸값을 밀어올린 건 역시 매출이었어요. 5월 당시 코그니션은 데빈의 연환산매출(ARR)이 4억 9200만 달러라고 밝혔는데, 지금은 그게 거의 10억 달러에 근접했다고 하네요 📈. 반년 만에 두 배 가까이 뛴 거죠. 기업 고객들의 데빈 사용량도 6개월 연속 월 50%씩 늘고 있다고 하니, 숫자만 보면 과열이라기보단 실제 수요가 받쳐주는 그림이에요.

데빈은 그냥 코드를 짜주는 챗봇이 아니라, 코드베이스를 통째로 읽고 계획을 세운 뒤 코드를 작성하고 테스트까지 돌려서 스스로 버그를 고치는 에이전트예요. 개발자가 옆에서 일일이 지켜보지 않아도 되는 수준을 목표로 하는 거죠. 클로드 코드, 커서, 오픈AI의 코덱스 같은 경쟁자들이 쏟아지는 와중에도 코그니션이 이 정도 밸류를 인정받는다는 건, 엔터프라이즈 시장에는 아직 확실한 승자가 없다는 뜻이기도 해요.

다만 이번 라운드가 실제로 성사될지는 지켜봐야 해요. 보도에서도 코그니션이 최종적으로 투자를 받지 않거나, 다른 조건으로 협상할 가능성도 열려 있다고 언급했거든요. 라운드가 성사되면 신규 유치액은 10억 달러를 넘길 걸로 예상된다고 해요.

개인적으로는 AI 코딩 에이전트 쪽 밸류에이션이 이제 슬슬 버블 논쟁으로 이어질 것 같아요. 근데 동시에 실제 매출이 두 배씩 뛰는 회사라면 얘기가 좀 다르긴 하죠 ⚠️. 앤트로픽이나 오픈AI 같은 거대 모델 기업들 사이에서 코그니션처럼 특정 워크플로우에 특화한 에이

메타가 8월 5일 터미널 기반 AI 코딩 에이전트 '뮤즈 코드' 베타를 전격 공개했어요. 데이터 학습에 동의하면 표준 요금 대비 최대 20분의 1 가격으로 쓸 수 있어요. 앤트로픽 클로드 코드, 오픈AI 코덱스와 정면 승부를 거는 메타의 첫 코딩 에이전트예요.

솔직히 이번 발표는 좀 갑작스러웠어요. 메타가 AI 코딩 에이전트 시장에 뛰어들 거라는 얘기는 예전부터 돌았지만, 이렇게 빨리 완제품을 내놓을 줄은 몰랐거든요. 8월 5일, 메타는 터미널에서 명령어 한 줄로 설치하는 코딩 에이전트 뮤즈 코드(Muse Code) 베타를 공개했어요. 일단 macOS랑 리눅스부터 지원하고, 윈도우는 아직이에요.

뮤즈 코드를 움직이는 엔진은 새로 나온 코딩 특화 모델 뮤즈 스파크 1.2예요. 메타 슈퍼인텔리전스랩스가 에이전트와 모델을 아예 같이 훈련시켰다고 하는데, 그래서인지 벤치마크에서도 존재감을 드러냈어요. 코딩 벤치마크 DeepSWE 1.1에서 59%를 기록하면서 그록 빌드 4.5, 제미나이 3.6 플래시를 넘어섰다고 메타 쪽은 밝혔어요.

기능 쪽을 보면 진짜 '에이전트'답게 설계돼 있어요. 큰 저장소를 통째로 맡기면 여러 서브에이전트가 동시에 붙어서 계획을 세우고, 코드를 짜고, 결과를 검증해요. /plan으로 작업을 승인 절차가 있는 계획으로 바꾸고, /grill로 그 계획을 일부러 몰아붙여서 허점을 찾고, /goal로 목표 달성 여부를 추적하는 식이에요. 크래시가 나도 복구할 수 있게 로그를 계속 남겨두는 것도 특징이고요.

근데 진짜 화제가 된 건 가격 정책이에요. 표준 요금은 입력 100만 토큰당 1.25달러, 출력은 4.25달러예요. 이것만 해도 경쟁사보다 싼 편인데, 여기에 '컨트리뷰터' 요금제라는 걸 추가로 만들었어요. 사용자의 프롬프트와 코드를 메타가 모델 훈련에 쓸 수 있게 동의하면, 입력 0.10달러·출력 0.20달러로 뚝 떨어져요. 최대 20배 가까이 싸지는 거죠. 대신 분당 요청 수 제한이 3,000건에서 60건으로 확 줄어드는 트레이드오프가 있긴 해요.

이 대목에서 개인적으로는 좀 씁쓸했어요. 내 코드가 훈련 데이터로 들어가는 대가로 가격을 깎아준다는 구조 자체가, 결국 개발자의 소스코드를 '공짜 데이터'로 보는 시선 아닌가 싶어서요. 저렴한 가격에 혹해서 컨트리뷰터 요금제를 고르는 스타트업이나 프리랜서 개발자가 꽤 나올 것 같은데, 회사 코드베이스 보

오픈AI가 과학자·수학자·엔지니어 10만 명에게 챗GPT를 무료로 열어주는 프로그램을 시작했어요. 올여름 1만 명부터 시작해서 2027년까지 10만 명으로 늘려간대요. 다만 모델 가중치는 안 주고 API로만 접근하게 해요, 완전한 오픈은 아니에요.

오픈AI가 어제 '챗GPT 포 아카데믹 리서처스(ChatGPT for Academic Researchers)'라는 새 프로그램을 발표했어요 🔬. 전 세계 과학자·수학자·엔지니어 10만 명에게 챗GPT를 무료로 열어주겠다는 건데, 규모부터 꽤 커요.

일단 올여름 1만 명으로 시작해서 2027년까지 단계적으로 10만 명까지 늘려갈 계획이에요. 프린스턴 고등연구소(IAS)나 프랑스 에콜 노르말 쉬페리외르(ENS) 같은 곳은 이미 접속을 시작했고요. 참여 연구자 한 명당 같은 소속 기관 동료를 4명까지 추가로 초대할 수 있어서, 실질적으로는 훨씬 더 많은 인원이 혜택을 보게 될 것 같아요.

제공되는 모델은 오픈AI 라인업 중 가장 강력하다는 GPT-5.6 솔 프로(Sol Pro)예요. 여기에 코드 작성 도구 코덱스(Codex), 협업 도구 챗GPT 워크(ChatGPT Work)까지 같이 묶어서 줘요. 오픈AI 직원들이 직접 연구자 워크플로우에 챗GPT를 어떻게 붙일지 교육도 해준다고 하니, 단순히 계정만 뿌리는 수준은 아니에요.

이번 프로그램은 오픈AI가 2027년까지 외부 과학 연구를 지원하겠다며 약속한 2억 5천만 달러(약 3,375억 원) 규모 투자의 일부예요. 최근 앤트로픽이나 구글 같은 경쟁사들도 과학계 지원을 늘리는 추세라, 프론티어 AI 기업들 사이에서 연구자 우군 확보 경쟁이 붙은 모양새예요 🇺🇸.

근데 여기서 짚고 넘어가야 할 게 하나 있어요. 연구자들이 받는 건 어디까지나 API 추론 엔드포인트 접근이지, 모델 가중치나 학습 데이터를 직접 들여다볼 수 있는 건 아니에요. 즉 자기 서버에 모델을 올려서 뜯어보는 건 여전히 불가능하다는 거죠.

솔직히 '아카데믹'이라는 이름이 붙었지만 진짜 오픈소스와는 거리가 있는 셈이라, 일부 연구자들 사이에선 아쉽다는 반응도 나올 수 있을 것 같아요. 그래도 무료로 최상위 모델에 접근할 수 있다는 것 자체는 예산이 빠듯한 연구실 입장에선 분명 매력적인 카드고요. 앞으로 국내 대학이나 연구기관도 이 프로그램에 이름을 올릴 수 있을지, 그리고 실제로 논문 생산성에 얼마나 영향을 줄지는 좀 더 지

오픈AI가 조지아주에 첫 자체 설계·건설 데이터센터를 짓기로 했어요. 3.2기가와트 전력에 300억 달러, 약 42조 원이 투입돼요. 2030년 컴퓨팅 예산 7,500억 달러 확보 전략의 일환이에요.

오픈AI가 이번엔 데이터센터를 아예 자기 손으로 짓겠다고 나섰어요. 이름은 '프로젝트 카멜리아(Project Camellia)', 위치는 조지아주 에핑엄 카운티, 서배너에서 차로 45분 거리에 있는 서배너 게이트웨이 산업단지예요. 지금까지 오픈AI는 스타게이트처럼 오라클이나 소프트뱅크 같은 파트너사와 손잡고 인프라를 확장해왔는데, 이번엔 처음으로 직접 설계하고 짓는 캠퍼스예요.

규모부터 어마어마해요. 전력 용량이 3.2기가와트인데, 이 정도면 웬만한 대도시 하나를 통째로 돌릴 수 있는 수준이에요. 투자 규모는 최소 200억 달러를 약속했고, 완전히 지어지면 300억 달러, 우리 돈으로 42조 원을 넘길 수도 있다고 해요. 2,600에이커짜리 산업단지 안에 건물 4동을 지어서 약 101에이커를 쓰는 규모고요.

전력 조달 방식도 눈여겨볼 만해요. 조지아파워와 25년짜리 장기 계약을 맺었는데, 전력을 2028년부터 2032년까지 단계적으로 공급받기로 했어요. 근데 오픈AI가 특이하게도 최대 1,000메가와트까지는 전력망이 바쁠 때 조지아파워가 공급을 줄여도 받아들이겠다고 약속했어요. 지역 주민들이 데이터센터 때문에 전기요금 오르고 전력망 부담 커진다고 불만이 많았던 걸 의식한 조치로 보여요. 실제로 지역기금에 8,000만 달러, 조지아 지역 대학·기술학교 학생들한테 코덱스 크레딧으로 7,100만 달러까지 약속했더라고요. 냉각도 물을 순환시켜 재사용하는 폐쇄루프 방식을 쓴다고 하고요.

사실 이 발표, 타이밍이 재밌어요. 최근 뉴욕주가 전국 최초로 AI 데이터센터 신규 허가를 1년간 전면 중단했고, 미국 전역 42개 주에서 데이터센터 반대 시위가 동시다발로 터졌잖아요. 그런 와중에 오픈AI는 오히려 지역 환원 패키지를 크게 얹어서 정면 돌파를 택한 거예요. "우리는 다르다"는 메시지를 지역사회에 직접 보여주려는 전략 같아요. 🏗️

근데 솔직히 이 숫자들을 보고 있으면 좀 아찔해요. 오픈AI가 2030년까지 컴퓨팅에 쓰겠다고 밝힌 총예산이 7,500억 달러인데, 이번 카멜리아는 그중 일부일 뿐이거든요. 회사가 아직 뚜렷한 흑자를 못 낸 상태에서 이런 규모의 베팅을 계속 이어가는 게 맞나 싶기도 하

오픈AI가 자동화 레드팀 AI '지피티레드'를 공개했어요. 프롬프트 인젝션 공격 성공률이 인간 레드팀의 6배가 넘었어요. 실제 사무실 자판기 로봇을 속이는 실험까지 성공했다고 해요.

오픈AI가 자기네 모델을 공격하는 전용 AI를 만들었어요. 이름은 '지피티레드(GPT-Red)', 셀프플레이 강화학습으로 훈련시킨 자동화 레드티머예요. 하는 일은 간단해요. 타깃 모델한테 프롬프트를 던지고, 반응을 관찰하고, 데이터 탈취 같은 공격 목표를 향해 계속 수를 바꿔가면서 파고드는 거예요. ⚠️

성능이 좀 무서워요. GPT-5.1을 상대로 학습 데이터에 없던 간접 프롬프트 인젝션 시나리오에서 84% 성공률을 찍었는데, 인간 레드티머 기록인 13%를 훌쩍 넘는 수치예요. 반대로 방어 쪽 얘기도 있어요. GPT-5.6 솔은 지피티레드 공격의 0.05%에서만 뚫렸고, 개발자 도구·브라우징 시나리오에서는 간접 인젝션 방어 정확도가 97%까지 올라갔대요.

근데 진짜 흥미로운 건 사례들이에요. 초기 버전 지피티레드가 '가짜 사고사슬(fake Chain-of-Thought)'이라는 공격법을 스스로 찾아냈는데, 다른 모델의 추론 과정에 가짜 reasoning 단계를 끼워 넣는 방식이에요. 사람 연구자들이 발견하기도 전에 AI가 먼저 찾아낸 거죠.

실전 테스트도 있었어요. 오픈AI 사무실에 있는 안돈랩스(Andon Labs)의 AI 자판기를 상대로, 지피티레드가 시뮬레이션 훈련만 받고도 물건 가격을 50센트로 낮추고, 비싼 물건을 그 가격에 올리고, 다른 고객 주문을 취소시키는 것까지 다 성공시켰대요. 코덱스 커맨드라인 에이전트(GPT-5.4 mini 기반)를 상대로 한 데이터 탈취 테스트에서도, 사람이 프롬프트로 지시한 GPT-5.5 기준보다 더 효율적으로 정보를 빼냈고요. 자판기 하나 속인 것뿐인데도 은근히 섬뜩하더라고요.

오픈AI는 이미 GPT-5.3부터 지피티레드가 찾아낸 취약점을 학습 과정에 반영해왔고, GPT-5.6 솔은 4개월 전 최고 모델보다 가장 어려운 직접 프롬프트 인젝션 벤치마크에서 실패율이 6분의 1로 줄었다고 밝혔어요. 회사는 "앞으로도 컴퓨팅과 데이터를 계속 늘리고 알고리즘도 개선해서, 지금보다 더 강한 지피티레드를 학습시키겠다"고 했고요.

솔직히 이 방식 자체가 좀 아이러니해요. AI 에이전트가 실생활에 점점 더 깊이 들어가는 와중에, 그걸 지키는 방법도 결국 또 다른 AI라는 거잖아

메타가 처음으로 돈 받고 파는 AI 모델을 내놨어요. 코딩 에이전트용 '뮤즈 스파크 1.1', 100만 토큰 컨텍스트가 특징이에요. 저커버그가 3년 만에 X에 직접 글을 올릴 정도로 공들인 발표였어요.

근데 이 소식에서 제일 눈에 띄는 포인트는 사실 모델 스펙이 아니라 저커버그예요. 마크 저커버그가 7월 9일, 무려 3년 만에 자기 X(옛 트위터) 계정에 직접 글을 올려서 이 발표를 알렸거든요. 그만큼 메타 내부에서 이번 출시를 크게 본다는 신호겠죠. 🚀

메타 슈퍼인텔리전스랩스가 내놓은 '뮤즈 스파크 1.1'은 코딩·에이전트 작업에 특화된 멀티모달 추론 모델이에요. 도구 사용, 컴퓨터 조작, 코딩, 멀티모달 이해 쪽에서 큰 폭으로 성능이 올랐다고 하고요. 특히 100만 토큰짜리 컨텍스트 윈도우를 스스로 관리한다는 점이 흥미로운데, 예전 작업 내용을 기억해뒀다가 필요할 때 다시 꺼내 쓰고, 중요한 단계는 남기고 나머지는 압축하는 식으로 작동한대요. 대규모 코드 마이그레이션처럼 시간이 오래 걸리는 작업에 맞춘 설계인 거죠. 💼

가격은 입력 100만 토큰당 1.25달러, 출력 100만 토큰당 4.25달러예요. 앤트로픽의 클로드 하이쿠 4.5나 오픈AI의 GPT-5.6 루나랑 비슷한, 사실 살짝 더 비싼 수준으로 책정됐어요. 최저가 승부보다는 "이 정도 가격에 이 정도 성능"이라는 포지셔닝을 노린 것 같아요.

이번 출시와 함께 새로운 '메타 모델 API'도 같이 열렸어요. 개발자들이 뮤즈 스파크를 API로 붙여서 코딩 어시스턴트 같은 걸 만들 수 있게 된 거고요, 지금은 미국에서 퍼블릭 프리뷰로만 풀렸어요.

사실 메타가 그동안 라마(Llama) 시리즈를 오픈소스로 무료 공개해온 걸 생각하면, 이번에 유료 API 모델을 내놓은 게 좀 낯설어요. 그만큼 코딩 에이전트 시장이 돈이 된다고 판단한 거겠죠. 앤트로픽의 클로드 코드, 오픈AI의 코덱스가 꽉 잡고 있는 시장에 메타까지 뛰어든 셈이니까, 개발자 입장에서는 선택지가 늘어나서 나쁠 건 없어 보여요.

개인적으로는 메타가 '무료 오픈소스 라마' 이미지를 벗고 유료 상품 라인업을 늘리는 이번 행보가 꽤 상징적으로 느껴져요. 오픈소스로 생태계를 넓히던 전략에서, 이제는 직접 매출을 내는 쪽으로 무게중심을 옮기는 건 아닐지 궁금해지네요.

출처

• techcrunch.com
• cnbc.com
• bloomberg.com

오픈AI가 7월 9일, 몇 시간씩 혼자 일하는 새 에이전트 '챗GPT 워크'를 전격 출시했어요. GPT-5.6 엔진과 내장 브라우저, 파일 연동을 묶어 문서·스프레드시트·웹사이트까지 스스로 만들어내요. 프로·엔터프라이즈부터 먼저 열리고, '일 대신 해주는 AI' 경쟁이 한층 뜨거워졌어요.

오늘(7월 9일) 오픈AI가 일을 낸 게 하나 더 있어요. GPT-5.6 솔·테라·루나가 전면 출시된 거야 예정된 수순이었는데, 같은 자리에서 공개한 '챗GPT 워크'가 진짜 화제예요. 이름 그대로 챗GPT를 직원처럼 쓰라는 건데, 발표 문구도 노골적이에요. 어시스턴트가 아니라 에이전트, 시키는 일이 아니라 끝내주는 일이라고요.

뭐가 다르냐면, 챗GPT 워크는 코덱스를 내장하고 있어서 코드도 짜고, 내장 브라우저로 웹사이트를 직접 돌아다니면서 정보를 모아요. 로컬 파일이나 회사에서 쓰는 앱들과도 연동되고요. 사용자가 "이 자료 정리해서 보고서로 만들어줘" 한마디 던지면, 몇 시간이고 혼자 알아서 스프레드시트, 문서, 프레젠테이션, 심지어 웹앱까지 뚝딱 만들어낸다고 해요. 블룸버그는 이걸 두고 "몇 시간짜리 작업을 통째로 맡기는 에이전트"라고 표현했더라고요.

근데 진짜 재밌는 포인트는 '사이트(Sites)' 베타예요. 대화창 안에서 인터랙티브한 웹사이트나 라이브 대시보드를 그냥 만들어버릴 수 있어요. 보고서 쓰자고 슬라이드 프로그램 켜고, 데이터 시각화하자고 또 다른 툴 켜던 걸 챗GPT 안에서 다 해결하겠다는 거죠. 여기에 플러그인 기능까지 붙어서 회사가 쓰는 여러 시스템을 직접 연결할 수 있게 됐어요.

참고로 챗GPT 워크를 돌리는 엔진인 GPT-5.6도 이날 같이 전면 공개됐어요. 플래그십 '솔'은 100만 토큰당 입력 5달러·출력 30달러, 균형형 '테라'는 2.5달러·15달러, 최저가형 '루나'는 1달러·6달러로 가격이 매겨졌어요. 챗GPT 워크는 작업 성격에 맞게 이 중 적절한 모델을 알아서 골라 쓰는 구조라고 하네요.

출시는 단계적이에요. 오늘부터 프로, 엔터프라이즈, 에듀 요금제 사용자한테 먼저 열리고, 플러스랑 비즈니스는 "며칠 안에" 따라온다고 오픈AI가 밝혔어요. 이 대목에서 살짝 눈치가 보이는 게, 결국 제일 비싼 요금제부터 챙기는 거잖아요. 근데 솔직히 이해는 가요. 오래 자율적으로 도는 에이전트일수록 토큰을 훨씬 많이 먹으니까, 비싼 플랜부터 태우는 게 회사 입장에서도 안전한 선택

알리바바가 클로드 코드를 '고위험 스파이웨어'로 지정하고 전사 사용을 금지했어요. 7월 10일부터 전 직원 대상이고, 자체 툴 코더로 전환하라고 통보했어요. 석 달째 이어진 앤트로픽과의 신경전이 결국 전면 차단으로 번진 셈이에요.

근데 이 사건, 하루아침에 터진 게 아니에요. 시작은 지난 6월 26일이었어요. 앤트로픽이 상원과 백악관까지 찾아가서 알리바바 계열 조직이 클로드를 2,880만 번 도둑질했다고 공개 고발했거든요 🇨🇳. 위장 계정 약 2만 5천 개를 동원해 4월부터 6월까지 대량으로 응답을 긁어간 뒤, 그걸로 자기네 모델을 학습시켰다는 게 앤트로픽 쪽 주장이었어요.

그런데 뒤이어 나온 게 더 흥미로워요. 7월 2일, 이번엔 반대로 클로드 코드가 사용자 몰래 중국 이용자를 추적하고 있었다는 사실이 드러났어요. 프롬프트에 아포스트로피 하나를 숨겨서 3비트 정보를 인코딩하는 방식으로, 중국 IP거나 중국계 AI 랩 소속인지 몰래 판별했다는 거예요 ⚠️. 앤트로픽 대변인 타릭 시히파르는 3월에 시작한 실험으로 무단 리셀러의 계정 악용과 디스틸레이션을 막으려던 것이라며, 이미 완화 조치를 했고 원래도 없앨 계획이었다고 해명했어요.

솔직히 이 타이밍이 알리바바 입장에선 참기 힘들었을 것 같아요. 자기들이 부정행위 의혹으로 공개 저격당한 지 일주일도 안 돼서, 상대방 툴이 몰래 자국 사용자를 추적하고 있었다는 사실까지 나온 거니까요. 그래서 이번엔 클로드 코드를 아예 보안 취약점 있는 고위험 소프트웨어로 공식 분류했고, 직원들에게는 자사 코딩 에이전트인 코더를 쓰라고 지시했어요. 사우스차이나모닝포스트, 더인포메이션 등 여러 매체가 이 소식을 거의 동시에 보도했고요 📰.

앤트로픽은 여전히 알리바바를 향한 디스틸레이션 의혹을 철회하지 않고 있어요. 알리바바 역시 그 의혹을 부인하는 입장이고요. 그러니까 지금 벌어지는 건 단순한 기업 다툼이 아니라, 누가 먼저 상대 모델을 훔쳤는지와 누가 먼저 사용자를 감시했는지가 뒤섞인 진흙탕 싸움에 가까워요 🤖.

알리바바가 대안으로 내세운 코더는 원래 자사 개발자 조직 내부에서 써오던 코딩 에이전트예요. 클로드 코드나 코덱스 같은 해외 툴 의존도를 낮추려는 목적도 있었던 걸로 알려져 있고요. 이번 금지 조치로 코더 내부 채택률이 단기간에 확 오를 가능성이 커 보여요. 사실 이런 식으로 지정학적 갈등이 자국 툴 밀어주기로 이어지는 흐름, 반도체 쪽에서 이

구글이 오늘(6월 18일)부로 Gemini CLI의 무료·개인 요금제 접속을 공식 차단했어요. 후계자는 AI 에이전트 플랫폼 Antigravity CLI이고, Gemini 3.5 Flash로 구동됩니다. ⚡ 구글이 단순 코딩 보조를 넘어 에이전트 플랫폼 경쟁에 본격 뛰어든 신호탄으로 읽혀요.

오늘은 Gemini CLI 사용자들에겐 조금 특별한 날이에요. 구글이 예고대로 6월 18일부터 Gemini CLI와 Gemini Code Assist의 개인·Google AI Pro·Ultra 요금제 접속을 차단했거든요. 기업용 Gemini Code Assist 라이선스나 API 키 사용자는 계속 쓸 수 있지만, 무료나 개인 구독으로 쓰던 개발자들은 이제 새로운 도구로 갈아타야 해요.

그 후계자가 Antigravity CLI입니다. 사실 이 전환은 5월 19일 구글 I/O 2026에서 이미 발표됐어요. Antigravity는 구글이 '에이전트 퍼스트' 개발 플랫폼으로 밀고 있는 새로운 생태계인데, CLI는 그 여러 접점 중 하나예요. 터미널에서 AI를 쓰는 개발자들은 이제 Gemini CLI 대신 Antigravity CLI를 쓰게 되는 거죠.

뭐가 달라지냐고요? 핵심은 모델이에요. Antigravity 2.0은 전부 Gemini 3.5 Flash로 구동돼요. 이름은 'Flash'지만 성능은 이전 최강 모델인 Gemini 3.1 Pro를 코딩·에이전트 작업에서 능가하고, 토큰 생성 속도도 초당 약 280토큰으로 비슷한 급의 프론티어 모델보다 4배 빠르다고 해요. 솔직히 '빠른 게 최고'인 코딩 작업 특성상 이건 꽤 중요한 차이점이에요.

기능 면에서도 기존 Gemini CLI에 있던 에이전트 스킬, 훅, 서브에이전트, 확장 기능이 전부 Antigravity 플러그인으로 이식됐어요. 사용자 입장에선 기능 손실보다는 환경 변화인 셈이에요. 다만 Gemini CLI의 설정이나 커스터마이징이 익숙했던 개발자들에겐 학습 곡선이 조금 있을 수 있고요.

개인적으로 흥미로운 건 이 전환의 맥락이에요. 지금 AI 코딩 도구 시장은 말 그대로 춘추전국시대거든요. 마이크로소프트의 깃허브 코파일럿, 앤트로픽의 클로드 코드, 오픈AI의 코덱스, 그리고 지난 6월 16일엔 스페이스X가 Cursor를 82조 원에 인수하기도 했죠. 구글도 Antigravity를 에이전트 플랫폼으로 밀면서 단순 코드 자동완성을 넘어서려는 거라고