[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
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삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진
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소프트뱅크그룹(9984 JP), OpenAI 지분 담보 자금조달 검토

1) 딜 개요


- 조달 규모: 약 100억달러 (약 1.6조엔)
- 방식: 보유 자산 담보 대출
- 담보: OpenAI 비상장 지분
- 만기: 2년 + 1년 연장 옵션 검토
- 과거에도 Arm Holdings 상장 전 지분을 담보로 자금조달 경험 존재

2) AI 투자 확대에 따른 자금 수요 증가

- OpenAI 300억달러 추가 투자(2026년 2월), 누적 646억달러, 지분 약 13% 수준
- 미국 AI 데이터센터 투자 총 5,000억달러 프로젝트 (오하이오), SBG도 일부 투자 참여

3) 최근 자금조달 흐름

- 3월: 최대 400억달러 브릿지론 확보(1년 만기)
- 4월: 외화채 발행, 일부 브릿지론 상환
- 이번 OpenAI 지분 담보 추가 레버리지 검토
- 자금조달 구조 확대 중

4) 투자 관점 주요 포인트

(1) OpenAI 지분 ‘금융자산화’

- 단순 전략적 투자에서 실질 담보 자산으로 활용
- 비상장 자산이지만 높은 밸류 신뢰 반영

(2) 레버리지 확대 지속

- 브릿지론, 회사채, 담보대출
- 총부채 증가 구조
- 과거 Vision Fund 시기와 유사한 패턴 재현 가능성

(3) AI 올인 전략 강화

- 플랫폼(OpenAI) + 인프라(데이터센터) 동시 투자
- 자금조달 자체가 AI 투자 가속의 시그널

5) 리스크 요인

- 비상장 지분 담보 리스크(밸류 변동 시 담보가치 훼손 가능성
레버리지 상승)
- 금리/시장 변동 민감도 확대
- 유동성 롤오버 리스크(단기 차입 비중 증가)

[삼성증권 이창희] 일본주식

채널 링크

https://t.me/samsungpe
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마이크로소프트, 오피스 Copilot Agent 기능 확대 정식 출시

: Copilot이 단순 질의응답형 보조를 넘어, Word·Excel·PowerPoint 안에서 직접 다단계 앱 네이티브 작업을 수행하는 형태로 진화

: 문서 초안 작성, 재작성, 구조 재편, 데이터 분석, 시각화, 발표자료 업데이트 등 결과물 완성까지 이어지는 작업을 앱 내에서 연속 수행

: 사용자는 변경 사항을 검토·선택·조정할 수 있어, 완전 자율형이라기보다 human-in-the-loop 협업 구조에 가까움

https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2026/04/22/copilots-agentic-capabilities-in-word-excel-and-powerpoint-are-generally-available/

+ 홍보를 위해 1990년대 엑셀 엘리베이터 광고의 2026년 버전 공개

‘26년 광고 https://youtu.be/iEVx2ylAbI4

’90년 광고 https://youtu.be/HegoJaXOIqQ
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SK하이닉스 최고 실적의 소회 - 장기 호황 진입
[삼성증권 반도체, IT/이종욱]


SK하이닉스의 1Q 실적을 어떻게 보셨을지 궁금합니다. 만족감과 한계를 동시에 느끼는 자리였습니다. 중요하다고 생각할만한 세 가지를 꼽아 보았습니다.

1. 장기 호황의 확인
- 회사가 직간접적으로 공급 증가가 나타나기 힘들다는 것을 강조했습니다. 투자는 상향되지만 27년 생산 증가율은 오히려 둔화될 가능성이 높습니다.
- 수요의 가격 탄력성이 매우 낮습니다. 메모리를 더 많이 쓰는 AI 기술이나, 비용을 감내하는 성능 경쟁이 변화하지 않는 한 제한적 공급 속에 호황은 끝나지 않을 것입니다.

2. LTA와 이익 안정화
- LTA의 도입은 시장이 호황이 장기화될 것이라는 강력한 증거라고 판단하며 긍정적입니다.
- 그러나 투자자의 입장에서 보면 Duration이 문제입니다. LTA의 효익은 장기간에 걸쳐 주가에 반영되겠지만 LTA로 인한 이익 업사이드 제한은 단기적으로 주가에 영향을 미칠 것이기 때문입니다.
- 동사가 적극적으로 LTA를 도입하기로 결정했면, 투자 판단도 이에 맞춰 장기적인 업사이드에 맞춰야 할 것입니다.

3. 명확한 주주환원 정책이 필요
- 업황보다 정책이 더 모호한 순간입니다. 투자자들의 관심사는 얼마나 벌 것이냐에서 어떻게 분배할 것이냐로 확장되고 있습니다.
- 기업에서는 연내 명확한 주주환원 정책을 제시하겠다고 밝혔습니다. 이는 주가의 하방 경직성을 강화할 것으로 기대합니다.

27년까지 호황이 이어지는 구체적인 증가들이 나타날 때마다 주식은 내년의 추가 성장을 반영할 것입니다.
ROE 86%의 수익성 속에서 디레이팅 속도가 북밸류 증가 속도를 이기기는 어렵습니다.
우리는 26년과 27년 영업이익을 각각 228조원과 284조원으로 추정하며 목표주가 180만원을 유지합니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4e42fzc

감사합니다.

(2026/4/23 공표자료)
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오픈AI, GPT-5.5 발표

: 실제 업무(real work)에 최적화된 차세대 플래그십 모델. 단순 답변형 AI를 넘어 복잡한 작업을 스스로 계획·실행·검증하는 에이전트형 AI 지향

: 코딩, 디버깅, 리서치, 데이터 분석, 문서 작성, 스프레드시트 생성, 앱 조작 등 전반적 업무 자동화 능력 강화

: 긴 문맥 유지, 다단계 작업 처리, 툴 연동, 오류 수정 및 재시도 능력 개선

: GPT-5.4와 동일한 응답 속도를 유지하면서 더 적은 토큰으로 동일 작업 수행 → 비용 효율성 상승

: NVIDIA GB200·GB300 NVL72 인프라에 맞춰 설계·훈련·서빙. Codex는 GPT-5.5 인프라 최적화 코드 작성에도 활용

: API 출시 예정 가격 기준 GPT-5.5는 입력 $5 및 출력 $30, GPT-5.5 Pro는 입력 $30 및 출력 $180 / 백만 토큰

https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/4/24)

■ 오픈AI, GPT-5.5 발표. 실제 업무에 최적화된 차세대 플래그십 모델. 단순 답변형 AI를 넘어 복잡한 작업을 스스로 계획·실행·검증하는 에이전트형 AI 지향

■ 오픈AI, 임상 관련 업무를 지원하도록 설계된 전용 챗GPT for Clinicians 출시

■ 메타, 전체 인력의 10%인 8,000명 규모 감원 추진. 추가 채용 예정인 6,000개 포지션도 철회

■ 마이크로소프트, 최대 7% 미국 직원 대상 자발적 퇴직 프로그램 실시

■ 마이크로소프트, 29년까지 호주에 180억 달러를 투자해 AI 클라우드 인프라 확장 추진

■ 아마존, 구글 출신 반도체 설계 베테랑 Steve Molloy를 AI Silicon 부사장 직위로 영입

■ 앤스로픽, Connectors for everyday life 공개. 개인이 매일 사용하는 서비스와 연결해 실제 생활 업무 자동화

■ 앤스로픽, 유럽 데이터센터 계약 확보 추진. 현지 컴퓨트 캐파 협상 전담 인력 채용 진행

■ 구글, 오스트리아 Kronstorf에 알프스 지역 첫 데이터센터 투자 계획 발표

■ 백악관, 중국 중심 외국 기관의 대규모 AI 증류 정황에 따른 대응 예고,

■ 텐센트, Hy3 Preview 모델을 허깅페이스와 깃허브에 오픈소스로 공개

■ 어플라이드 디지털, 430MW 규모 Delta Forga 1 AI 팩토리 캠퍼스에 미국 기반 하이퍼스케일러 계약 체결 발표. 15년 임대 계약 가치 75억 달러

감사합니다.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
오픈AI, GPT-5.5 발표 : 실제 업무(real work)에 최적화된 차세대 플래그십 모델. 단순 답변형 AI를 넘어 복잡한 작업을 스스로 계획·실행·검증하는 에이전트형 AI 지향 : 코딩, 디버깅, 리서치, 데이터 분석, 문서 작성, 스프레드시트 생성, 앱 조작 등 전반적 업무 자동화 능력 강화 : 긴 문맥 유지, 다단계 작업 처리, 툴 연동, 오류 수정 및 재시도 능력 개선 : GPT-5.4와 동일한 응답 속도를 유지하면서 더 적은 토큰으로…
오픈AI-엔비디아, GPT-5.5 기반 협력 강조

<샘 올트먼은 젠슨 황과 주고받은 이메일 공개>

: 오픈AI Codex는 최신 모델 GPT-5.5 기반으로 구동되며, NVIDIA GB200 NVL72 시스템 위에서 운영

: 엔비디아 내 엔지니어링, 제품, 법무, 마케팅, 재무, 영업, HR 등 전 부문에서 1만 명 이상 직원이 GPT-5.5 기반 Codex 조기 사용

: 내부 직원 반응은 “mind-blowing”, “life-changing” 수준으로 표현

: NVIDIA GB200 NVL72 기준 이전 세대 대비 백만 토큰당 비용 35배 절감, MW당 초당 토큰 처리량 50배 향상

: 프론티어 모델 추론을 대기업 규모에서도 경제적으로 운영 가능하다고 강조

https://blogs.nvidia.com/blog/openai-codex-gpt-5-5-ai-agents
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앤스로픽, Claude Code 품질 이슈에 대한 업데이트

■ 핵심 결론

: 최근 Claude Code 성능 저하 보고는 모델 자체 열화가 아니라 제품 운영·프롬프트·세션 관리 변경 3건의 복합 영향 때문이었다고 설명

: Claude API 및 추론 엔진은 영향 없었으며, 문제는 Claude Code / Agent SDK / Cowork 환경에 국한

: 모든 이슈는 4월 20일 v2.1.116 기준 수정 완료, 구독자 사용 한도도 전면 리셋

■ 성능 저하 원인 ① 기본 추론 강도 하향

: 3월 4일 Claude Code 기본 추론 강도를 high → medium으로 변경. 긴 응답 지연과 UI 멈춤 현상을 줄이기 위한 조치였으나, 사용자들은 “덜 똑똑해졌다”고 체감

: 4월 7일 롤백. 현재는 Opus 4.7 = xhigh, 기타 모델 = high 기본값

■ 성능 저하 원인 ② 메모리/맥락 삭제 버그

: 1시간 이상 유휴 세션 재개 시 오래된 thinking 기록을 한 번만 정리하도록 변경했으나, 버그로 이후 매 턴마다 reasoning 기록 삭제

: 결과적으로 Claude가 이전 맥락을 잊고 반복 답변, 이상한 툴 선택, 작업 흐름 붕괴 발생. 캐시 미스로 사용 한도 소모가 빨라졌을 가능성도 제시. 4월 10일 수정 완료

■ 성능 저하 원인 ③ 과도한 간결화 프롬프트

: 4월 16일 “툴 호출 사이 25단어 이하 / 최종 답변 100단어 이하” 시스템 프롬프트 추가

: 장황함을 줄이려던 목적이었지만 다른 프롬프트 변경과 결합되며 코딩 품질 저하 발생. 내부 평가에서 약 3% 성능 하락 확인 후 4월 20일 철회

■ 왜 광범위한 성능 저하처럼 보였나

: 세 가지 변경이 서로 다른 날짜·사용자 그룹·트래픽에 적용돼, 사용자 입장에서는 전체적으로 성능이 흔들린 것으로 체감

■ 향후 개선책

1. 공개 빌드를 내부 직원들이 더 많이 직접 사용
2. 내부 코드 리뷰 도구 개선 후 고객에도 제공
3. 시스템 프롬프트 변경 통제 강화
4. 지능과 트레이드오프 있는 변경은 점진 배포
5. X에 ClaudeDevs 계정 개설

https://www.anthropic.com/engineering/april-23-postmortem
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딥시크, DeepSeek-V4 프리뷰 발표

: V4 Pro → 1.6조 파라미터, 490억 활성 파라미터

: V4 Flash → 2,840억 파라미터, 130억 활성 파라미터

: Pro와 Flash 모두 100만 토큰 컨텍스트

1. 하이브리드 어텐션 아키텍처
: CSA + HCA 결합 하이브리드 어텐션 매커니즘. 긴 문맥 처리 효율 향상
: V3.2 대비 단일 추론 FLOPs의 27%만 필요. KV 캐시는 10% 사용

2. mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)
: 잔차 연결 강화 목적. 레이어 전반의 신호 전달 안정성 향상. 모델 표현력 유지 달성

3. Muon 옵티마이저
: 수렴 속도 향상과 학습 안정성을 위한 Muon 옵티마이저 적용

: 사전학습에 32조 토큰 이상 활용. 사후학습은 SFT, GRPO 기반 강화학습(RL), On Policy 증류를 통한 통합 모델 정제 적용

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
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오픈AI GPT-5.5, 모두가 쓸 수 있는 프런티어 AI

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI가 GPT-5.5를 발표하며 프런티어 AI 경쟁에서 다시 앞서가는 모습을 보여줬습니다.

실제 업무에 최적화된 차세대 플래그십 모델로 정의하고 있는데요

전반적 업무 자동화 능력이 강화되었고, 에이전틱 코딩, 컴퓨터 활용, 지식 노동, 초기 과학 연구 분야 등의 성과가 강조되었습니다.

기반에는 장기 문맥 유지, 다단계 작업 처리, 툴 연동, 오류 수정 및 재시도 능력의 개선이 있습니다.

벤치마크에 대한 의견은 엇갈리지만, 상당한 개선을 달성한 업데이트라는 것은 분명하고, 실체감에서도 긍정적 평가가 이어지고 있습니다.

중요한 것은 GPT-5.4와 동일한 응답 속도를 유지하며, 더 적은 토큰으로 동일 작업 수행이 가능하다는 점입니다.

즉, 속도나 비용 측면의 효율성 개선을 지속하고 있습니다. 기반에는 엔비디아 GB200 활용 협력과 Codex 활용 등이 꼽히는데요

API 가격이 2배 올랐지만, 토큰 사용량이 감소해 체감되는 비용 단의 변화를 제한하고 있습니다.

현재 프런티어 AI 기업은 모두 엔터프라이즈 AI 분야 확장을 노리고 있는데요

화두가 되는 것은 컴퓨팅 캐파 제약입니다. 특히 앤스로픽은 캐파 부족에서 발생하는 노이즈가 지속되고 있는 상황입니다.

오픈AI는 효율적 모델과 추론 스택, 컴퓨트 확보를 강조하며, 앤스로픽의 아픈 부분을 지속 공략하고 있습니다.

엄청난 성능의 모델(Mythos)도 좋지만, 당장 안정적으로 쓸 수 있는 최적화 모델은 강력한 장점이 됩니다.

자세한 내용은 보고서 참고 부탁드립니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4txulaR

(2026/4/24 공표자료)
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
딥시크, DeepSeek-V4 프리뷰 발표 : V4 Pro → 1.6조 파라미터, 490억 활성 파라미터 : V4 Flash → 2,840억 파라미터, 130억 활성 파라미터 : Pro와 Flash 모두 100만 토큰 컨텍스트 1. 하이브리드 어텐션 아키텍처 : CSA + HCA 결합 하이브리드 어텐션 매커니즘. 긴 문맥 처리 효율 향상 : V3.2 대비 단일 추론 FLOPs의 27%만 필요. KV 캐시는 10% 사용 2. mHC(Manifold…
딥시크, DeepSeek-V4 발표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI의 GPT-5.5를 기다린듯 딥시크의 DeepSeek-V4 프리뷰 버전이 발표되었습니다.

이번 주 알리바바 Qwen3.6-Max, 문샷 AI Kimi-K2.6, 샤오미 MiMo-V2.5 시리즈에 이어 중국에서 4번째 모델 발표입니다.

50 페이지가 넘는 기술 보고서에서 효율 최적화에 대한 디테일한 내용이 담겨있는데요. 우선 기본적 내용 전달드립니다.

모델은 Pro와 Flash로 구성됩니다. Pro는 1.6조(활성 490억) 파라미터, Flash는 2,840억(활성 130억)파라미터 구성입니다. 모두 100만 컨텍스트를 지원하는데요

벤치마크 측면에서는 Opus 4.6이나 GPT-5.4와 유사한  수준입니다. Kimi-K2.6을 넘어 오픈소스 및 중국 1위를 달성할 것으로 보입니다.

Claude Code, OpenClaw, OpenCode 같은 에이전틱 워크플로우 최적화도 강조되었습니다.

물론 출시가 이렇게 지연된 것 치고, 성능이 아쉬워 보일 수 있지만, 딥시크는 원래도 미국 기업을 넘은 적은 없습니다.

주요 특징 중 mHC(잔차 연결 강화 목적)와 Muon 옵티마이저(수렴 속도 향상과 학습 안정성 목적)는 이미 논문으로 발표되었고, 다른 기업도 활용하던 부분이지만,

CSA(압축 희소 어텐션)와 HCA(초압축 요약형 어텐션)를 결합한 하이브리드 어텐션 매커니즘이 중요합니다.

쉽게 표현하면 초장문 컨텍스트를 현실적으로 처리하기 위해 압축 어텐션을 섞어 쓰는 구조입니다.


CSA는 토큰을 압축 후 중요한 일부만 선택해서 집중하는 방식이고, HCA는 더 큰 단위로 강하게 압축한 뒤 전체를 효율적으로 보는 방식입니다.

기존 V3.2에 적용된 DSA를 확장 및 진화시켜 정확도와 비용의 균형점을 찾았습니다.

그 결과, V4-Pro는 V3.2 대비 단일 추론 FLOPs의 27%만 필요하고, KV 캐시는 10%만 사용합니다. Flash는 FLOPs 10% 및 KV 캐시 7% 수준의 절감입니다.

API 가격은 Pro 인풋 $1.74 및 아웃풋 $3.48, Flash 인풋 $0.14 및 아웃풋 $0.28 입니다. Pro 기준 V3.2(인풋 $0.28 및 아웃풋 $0.42)보다는 높은데요

높은 연산 수요 영향으로 Pro 서비스가 제한적으로 제공되고 있고, 하반기 화웨이 Ascend 950 클러스터 가동에 따른 Pro 가격 인하를 시사했습니다.

컴퓨팅 예산에 맞춘 세가지 추론 모드 제공, 세밀한 정밀도 설정도 특유의 가성비를 강화하고 있습니다.

(2026/4/24 공표자료)
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메타, AWS의 Graviton 칩 도입 협력

: 메타가 수천만 개 규모의 AWS Graviton 코어를 자사 컴퓨트 포트폴리오에 편입. 세계 최대 Graviton 고객 중 하나가 될 전망

: 에이전틱 AI 확대에 따라 GPU뿐 아니라 CPU 기반 시스템 운영·데이터 처리 수요도 증가

: AWS Graviton5 코어는 빠른 데이터 처리와 높은 대역폭을 제공하며 해당 수요 대응 목적

: 메타는 자체 칩, GPU, 외부 클라우드 칩을 병행하는 멀티아키텍처 인프라 전략 강화

: AWS 입장에선 Graviton이 내부 인프라용을 넘어 외부 초대형 고객사까지 확장됐음을 보여주는 사례

https://about.fb.com/news/2026/04/meta-partners-with-aws-on-graviton-chips-to-power-agentic-ai/
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구글, 앤스로픽에 최대 400억 달러 투자 계획 보도

: 3,500억 달러 기업가치 기준 100억 달러 즉시 투자, 향후 성과 목표 달성 시 추가 300억 달러 투자 조건 포함

: 앤스로픽은 20일 아마존으로부터 50억 달러 신규 투자 확보. 장기적으로 추가 200억 달러 투자 옵션도 포함

: 구글 클라우드는 향후 5년간 5GW 규모 컴퓨팅 캐파 제공 예정. 이달 초 앤스로픽-구글-브로드컴 간 체결된 TPU 공급 계약의 확대 버전

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
딥시크, DeepSeek-V4 발표 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다. 오픈AI의 GPT-5.5를 기다린듯 딥시크의 DeepSeek-V4 프리뷰 버전이 발표되었습니다. 이번 주 알리바바 Qwen3.6-Max, 문샷 AI Kimi-K2.6, 샤오미 MiMo-V2.5 시리즈에 이어 중국에서 4번째 모델 발표입니다. 50 페이지가 넘는 기술 보고서에서 효율 최적화에 대한 디테일한 내용이 담겨있는데요. 우선 기본적 내용 전달드립니다.…
딥시크, V4 API 인풋 가격 90%(캐시) 인하 발표

■ 핵심 내용

: DeepSeek가 전체 API 시리즈 대상 인풋 API(cache hit) 가격을 기존 대비 1/10 수준으로 즉시 인하

: 반복 프롬프트, 긴 시스템 프롬프트, 동일 컨텍스트 재사용이 많은 에이전트/앱 운영 비용 절감 효과 큼

: V4 Pro 75% 할인 프로모션은 2026년 5월 5일 15:59 UTC까지 유지

■ 조정 가격 (1M tokens 기준)

DeepSeek-V4-Pro
: 인풋 (cache hit) $0.003625
: 인풋 (cache miss) $0.435
: 아웃풋 $0.87

DeepSeek-V4-Flash
: 인풋 (cache hit) $0.0028
: 인풋 (cache miss) $0.14
: 아웃풋 $0.28

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/4/27)

■ 구글, 앤스로픽에 최대 400억 달러 투자 계획 보도. 3,500억 달러 기업가치 기준 100억 달러 즉시 투자, 향후 성과 목표 달성 시 추가 300억 달러 투자 조건 포함

■ 구글, 이미지 생성 능력을 유지하며 다양한 시각 이해 작업을 수행하는 통합 모델 Vision Banan 논문 공개

■ 소프트뱅크, 미국 오하이오주 신규 데이터센터 임차 고객 선정을 위한 입찰 절차 진행. 구글과 마이크로소프트가 주요 후보로 거론

■ 메타, 수천만 개 규모의 AWS Graviton 코어를 자사 컴퓨트 포트폴리오에 편입

■ Related Digital, 블랙스톤과 오라클 미시간 데이터센터 캠퍼스에 대한 160억 달러 규모 파이낸싱 마무리 발표

■ 일론 머스크가 샘 올트먼을 상대로 제기한 소송은 사기 혐의를 제외하고 오픈AI의 공익적 설립 취지 배반 여부 중심으로 진행

■ 팔란티어, 미국 국세청(IRS)의 금융범죄 수사 지원 보도

■ 코히어, 독일 AI 스타트업 Aleph Alpha 인수. 통합 법인은 캐나다와 독일을 거점으로 운영

■ 미국 메인주의 데이터센터 금지 법인이 민주당 소송인 재닛 밀스 주지사의 서명 거부로 무산

감사합니다.
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샘 올트먼, “우리의 원칙”

AI는 사회의 많은 측면을 크게 개선할 잠재력을 가지고 있습니다. 기술은 과거의 다른 기술들과 마찬가지로 사람들에게 더 큰 역량과 주도권을 줄 것입니다. 사람들이 AI로 할 수 있게 될 일은 증기기관이나 전기가 가능하게 했던 것보다 훨씬 더 클 것입니다.

우리는 현재로서는 상상하기 어려울 정도로 광범위한 번영이 이루어지는 세상, 그리고 개인의 잠재력·주체성·삶의 충만함이 크게 높아지는 세상을 기대합니다. 지금까지 공상과학에서만 꿈꾸던 많은 일들이 현실이 될 수 있으며, 대부분의 사람들은 오늘날보다 훨씬 더 의미 있는 삶을 살 수 있게 될 것입니다.

하지만 이런 결과가 보장된 것은 아닙니다. 미래의 권력이 소수의 기업들이 초지능을 통제하며 독점하는 형태로 집중될 수도 있고, 사람들에게 분산된 방식으로 주어질 수도 있습니다.

우리는 후자가 훨씬 더 바람직하다고 믿으며, 진정한 범용 AI를 가능한 한 많은 사람들의 손에 쥐여주는 것을 목표로 합니다. 현재와 마찬가지로 미래 역시 완전히 좋거나 완전히 나쁘지만은 않겠지만, 지금 우리가 내리는 결정이 좋은 결과를 최대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

우리의 사명은 AGI가 모든 인류에게 혜택이 되도록 하는 것입니다. 다음은 우리의 일을 이끄는 원칙들입니다.

1. 민주화 (Democratization)

우리는 이 기술이 소수의 손에 권력을 집중시키는 가능성에 맞설 것입니다. 이는 단순히 모두가 AI에 접근할 수 있게 하는 것만을 의미하지 않습니다. AI에 대한 핵심 결정들이 AI 연구소들만에 의해 내려지는 것이 아니라, 민주적 절차와 평등주의적 원칙에 따라 이루어져야 한다는 뜻이기도 합니다.

2. 역량 강화 (Empowerment)

우리는 AI가 모든 사람이 자신의 목표를 이루고, 더 많이 배우고, 더 행복하고 충만한 삶을 살며, 자신의 꿈을 추구하도록 도울 수 있다고 믿습니다. 그리고 사회 전체도 그 혜택을 받을 것입니다.

이를 실현하려면 우리 앞에 놓인 막대한 가능성을 사람들이 자유롭게 탐색할 수 있어야 하며, 이를 가능하게 하는 제품을 만들어야 합니다. 사용자들은 우리의 서비스를 통해 점점 더 가치 있는 일을 안정적으로 수행할 수 있어야 합니다.

세상은 다양하며 사람마다 필요도 다릅니다. 우리는 사용자들에게 필요한 자율성을 제공하고, 합리적인 범위 내에서 가능한 한 많은 자유를 허용하고자 합니다.

우리는 사용자가 우리의 서비스를 매우 폭넓게 활용할 수 있도록 하고 싶으며, AI가 전반적으로 엄청난 혜택을 가져올 것이라 강하게 믿습니다. 그러나 동시에 피해를 최소화하는 방식으로 이를 구축하고 배포할 책임이 있습니다.

여기에는 물론 재앙적 피해를 막는 것뿐 아니라, 지역적 피해를 줄이고 사회를 잠식할 수 있는 부정적 효과를 피하는 것도 포함됩니다. 따라서 불확실성이 있을 때는 신중한 쪽으로 판단하고, 더 많은 증거가 확보되면 제약을 완화할 것입니다.

3. 보편적 번영 (Universal Prosperity)

우리는 모두가 훌륭한 삶을 누릴 수 있는 미래를 원합니다.

강력한 컴퓨팅 능력을 갖춘 사용하기 쉬운 AI 시스템을 모두의 손에 쥐여줌으로써, 사람들은 새로운 방식으로 가치를 창출하고 모두의 삶의 질을 크게 향상시킬 것이라고 믿습니다. 특히 새로운 과학적 발견에서 효과가 클 것입니다.

번영이 완전히 실현되고 널리 공유되기 위해서는 다음 두 가지가 필요하다고 봅니다.

1. 모든 사람이 앞으로 다가올 가치 창출에 참여할 수 있도록 정부가 새로운 경제 모델을 검토해야 할 수 있습니다.

2. 대규모 AI 인프라를 구축하고, AI 인프라 비용을 대폭 낮출 새로운 기술을 개발해야 합니다.

우리가 하는 일 중 일부가 이상해 보일 수 있습니다. 예를 들어 매출 규모에 비해 엄청난 양의 컴퓨팅 자원을 구매하는 것, 비용 절감과 사용 편의성을 위해 수직 통합을 추진하는 것, 전 세계 곳곳에 데이터센터를 건설하려는 것 등이 그렇습니다. 하지만 이는 모두 보편적 번영의 미래에 대한 우리의 근본적 믿음에서 비롯된 것입니다.

4. 회복 탄력성 (Resilience)

AI는 새로운 위험을 가져올 것이며, 우리는 다른 기업들, 생태계, 정부, 사회와 함께 이를 해결하기 위해 노력할 것입니다. 또한 우리의 재단 자원을 적극 활용해 이 일을 지원할 것입니다.

어떤 AI 연구소도 혼자서 좋은 미래를 보장할 수는 없습니다. 분명한 예로, 매우 강력한 모델이 새로운 병원체를 더 쉽게 만들도록 도울 수도 있습니다. 이에 대응하려면 특정 병원체에 한정되지 않는 사회 전체 차원의 방어책이 필요합니다.

또 다른 예로, 모델의 사이버보안 능력이 커질수록 우리는 이 모델들을 신속히 활용해 오픈소스 소프트웨어와 핵심 인프라를 보호해야 하며, 동시에 모두가 더 안전한 소프트웨어를 만들 수 있도록 모델을 훈련시켜야 합니다.

이는 우리가 오래전부터 유지해온 ‘점진적 배포(iterative deployment)’ 전략의 확장입니다. 사회는 AI 능력이 한 단계씩 높아질 때마다 그것을 이해하고, 통합하고, 함께 최선의 방향을 찾아가야 한다고 믿습니다. 이는 진공 상태에서 이뤄질 수 없습니다. 사회와 기술은 함께 진화하며, 그러기 위해서는 시간이 필요합니다.

물론 이것만이 우리의 안전 전략은 아닙니다. 우리는 안전한 시스템을 만들어야 하며, 기술적 정렬(alignment) 분야에서도 훌륭한 연구를 계속해야 합니다.

또한 심각한 정렬·안전·사회적 문제를 충분히 해결하기 전에는 더 나아가지 않도록, 정부·국제기구·다른 AGI 개발 주체들과 협력해야 하는 시기가 올 것이라고 예상합니다.

5. 적응성 (Adaptability)

우리는 매우 예측 불가능한 미래의 도전에 대응하는 유일한 방법은, 더 많이 배울수록 우리의 입장을 업데이트할 준비가 되어 있는 것이라고 계속 믿고 있습니다.

또한 OpenAI가 몇 년 전보다 훨씬 더 큰 영향력을 가진 존재가 되었다는 점도 인정합니다. 그래서 우리의 운영 원칙이 언제, 어떻게, 왜 바뀌는지 투명하게 공개할 것입니다.

구체적인 예로, 우리는 보편적 번영이 매우 중요하다는 점에는 확신이 있지만, 미래의 어떤 시기에는 더 큰 회복탄력성을 위해 일부 역량 강화를 희생해야 하는 상황도 상상할 수 있습니다.

AI 발전은 이미 많은 놀라움을 가져왔고, 앞으로도 더 많은 일이 있을 것입니다. 기술이 발전할수록 emergent behavior(창발적 행동)는 점점 더 예측하기 어려워질 것입니다. 우리는 그 불확실성을 받아들이며, 능력을 신중하게 발전시키고, 시스템을 점진적으로 배포하며, 세상과의 상호작용을 통해 배우겠습니다.

그리 오래되지 않은 과거에 우리는 GPT-2의 가중치를 공개하는 것을 두려워했습니다. 사회에 어떤 영향이 있을지 확신하지 못했기 때문입니다. 돌이켜보면 이는 지나친 걱정이었습니다. 하지만 그 과정에서 우리는 점진적 배포라는 전략을 발견했고, 이는 우리가 찾아낸 가장 중요한 원칙 중 하나가 되었습니다.


우리는 기술이 계속 발전함에 따라 매우 큰 영향력을 갖는 시기로 들어가고 있습니다. 우리의 모든 결정에 대해 비판하는 것은 매우 정당합니다. 우리가 하고 있는 일의 무게를 생각하면, 우리는 엄청난 수준의 검증과 감시를 받아야 마땅합니다.

우리가 모든 것을 항상 옳게 하지는 못할 것입니다. 하지만 우리는 빠르게 배우고, 신속히 수정해 나갈 것입니다.우리는 미래를 과거보다 더 나은 방향으로 만들기 위해 우리의 역할을 다할 것입니다. 이렇게 중요한 일을 맡을 수 있다는 점을 행운으로 생각합니다.


https://openai.com/index/our-principles/
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DeepSeek-V4와 중국 AI 산업 영향

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

딥시크의 DeepSeek-V4-Pro 및 Flash 모델 발표 후 Artificial Analysis Index 평가가 공개되었습니다.

V3.2보다 10점 상승한 52점을 기록했으나, 문샷AI Kimi-K2.6(54점)와 샤오미 MiMo-V2-Pro(54점)에는 미치지 못했는데요

GDPVal-AA ELO에서는 오픈웨이트 모델 중 가장 높은 순위를 차지하며, 실사용 업무 에이전트 성능의 개선을 보여줬지만, 반대로 높은 수준의 환각률을 보였습니다.

딥시크는 V4 출시 이후 캐시 히트 인풋 API 가격을 1/10 수준으로 인하하고, Pro는 5/5일까지 75% 할인 프로모션을 진행하며 극강의 가성비 포지션을 다시 한 번 노리고 있습니다.

하지만 테스트 전체 실행 비용은 경쟁 중국 모델 대비는 높은 수준이었습니다.

토큰 사용량이 많아지며, 총 비용이 높아지는 구조인데요 이러면 API 가성비도 다소 희석될 수 밖에 없습니다.

V4 출시 후 주가 반응을 살펴보면, 중국 반도체/인프라에는 긍정적, 경쟁 AI 모델 기업에게는 부정적으로 작용했습니다.

높은 연산 수요 영향으로 Pro 서비스가 제한적으로 제공되고 있으나, 하반기 화웨이 Ascend 950 클러스터 가동에 따른 가격 인하를 시사한 점이 국산 반도체 활용 기대감으로 연결되고 있습니다.

반대로 미니맥스와 Z ai는 하락세를 보였습니다. 현재는 두 기업의 모델 경쟁력이 상대적으로 낮아보이는 상황입니다.

중국 AI 모델 산업 내에서는 모델 성능이 중요한 지표니까요. 워낙 고평가를 받았던 영향도 있을 것입니다.

하지만 끊임없는 모델 개선과 출시 사이클은 이어지고 있습니다. '26년 중반부의 GLM-5.5, MiniMax-M3의 출시는 가까워지고 있습니다.

중국 AI 모델 기업의 캐파 제약이 강조되는 상황에서 중국 내 컴퓨트 가용성 확대는 AI 모델 기업 매출 성장으로 연결될 것 입니다.

또한 최적화 측면의 다양한 진보를 포함한 V4의 기술 보고서는 경쟁 기업에게 중요한 참고서가 될 수 있습니다.

(2026/4/27 공표자료)
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메타, 에너지 생산 및 저장 기술 파트너십 2건 발표

: AI 인프라와 데이터센터에 필요한 안정적인 전력을 공급하기 위해, 혁신적인 에너지 생산 및 저장 기술을 발전시키는 두 건의 파트너십 발표

: Overview Energy와 협력해 최대 1GW 규모의 우주 태양광(space solar energy)을 지구로 공급 예정

: Noon Energy와 협력해 최대 1GW / 100GWh 규모의 초장주기 에너지 저장 시스템을 구축 예정

https://about.fb.com/news/2026/04/powering-ai-strengthening-the-grid-space-solar-energy-and-long-duration-storage/
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구글 딥마인드-과기정통부 파트너십 발표

: 딥마인드의 국가별 AI 파트너십 이니셔티브의 일환. 목표는 과학 연구 가속화, 국가 AI 경쟁력 강화, 인재 육성, AI 안전 협력

: 구글 서울 오피스 내 AI 캠퍼스 설립 예정. 국내 대학·연구기관과 딥마인드 연구진이 직접 협업하는 거점으로, AI for Science 모델 제공, 공동 연구, 프로그램·행사 운영 추진

: 서울대학교, KAIST, 과기정통부 산하 3개 AI 바이오 혁신 허브와 우선 협력 검토

: 제공 예정 핵심 AI 기술로는 AlphaEvolve, AlphaGenome, AlphaFold, AI co-scientist, WeatherNext 등

: 한국 학생 대상 구글 딥마인드 인턴십 기회 제공. AI Seoul Summit에서 발표한 Frontier AI Safety Commitments에 따라 안전 연구 및 모범 사례 구축 협력

https://deepmind.google/blog/announcing-our-partnership-with-the-republic-of-korea/
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마이크로소프트-오픈AI 파트너십 개정 계약 발표

: 마이크로소프트는 오픈AI의 주요 클라우드 파트너 역할로 남음

: 오픈AI 제품은 필요 기능을 마이크로소프트가 지원할 수 없거나 지원하지 않기로 결정한 경우를 제외하면 우선적으로 Azure에서 출시

: 오픈AI는 모든 클라우드 사업자를 통해 전 제품을 고객에게 제공 가능

: 마이크로소프트는 ‘32년까지 오픈AI의 모델 및 제품 관련 IP 라이선스 보유. 다만 라이선스는 비독점 형태

: 마이크로소프트는 오픈AI에 매출 공유금 지급 x. 반대로 오픈AI가 지급하는 매출 공유금은 ‘30년까지 동일 비율로 지속. 지급액 상한 적용

: 마이크로소프트는 주요 주주로서 오픈AI의 성장에 직접 참여

https://blogs.microsoft.com/blog/2026/04/27/the-next-phase-of-the-microsoft-openai-partnership/
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