[삼성 이영진] 아마존(AMZN) 4Q25 실적 요약
■ 4Q25 실적
: 매출 2,133.9억 달러(+14%)
vs 컨센 2,114.4억 달러, 가이던스 2,060-2,130억 달러(+10~13%)
: 영업이익 249.8억 달러
vs 컨센 247.8억 달러, 가이던스 210-260억 달러
: 북미 1,270.8억 달러(+9.9%)
vs 컨센 1,272.3억 달러
: 해외 507.2억 달러(+16.8%)
vs 컨센 495.6억 달러
: AWS 355.8억 달러(+23.6%)
vs 컨센 349.1억 달러
: AWS 매출 성장 추이 (1Q24 → 4Q25)
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9%
→16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6%
■ 1Q26 가이던스
: 매출 1,735-1,785억 달러(+11~15%)
vs 컨센 1,756.2억 달러
: 영업이익 165-215억 달러
vs 컨센 221.8억 달러
: ‘26년 Capital Expenditure 2,000억 달러(vs CapEx 컨센 1,466억 달러)
https://ir.aboutamazon.com/files/doc_earnings/2025/q4/earnings-result/AMZN-Q4-2025-Earnings-Release.pdf
감사합니다.
■ 4Q25 실적
: 매출 2,133.9억 달러(+14%)
vs 컨센 2,114.4억 달러, 가이던스 2,060-2,130억 달러(+10~13%)
: 영업이익 249.8억 달러
vs 컨센 247.8억 달러, 가이던스 210-260억 달러
: 북미 1,270.8억 달러(+9.9%)
vs 컨센 1,272.3억 달러
: 해외 507.2억 달러(+16.8%)
vs 컨센 495.6억 달러
: AWS 355.8억 달러(+23.6%)
vs 컨센 349.1억 달러
: AWS 매출 성장 추이 (1Q24 → 4Q25)
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9%
→16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6%
■ 1Q26 가이던스
: 매출 1,735-1,785억 달러(+11~15%)
vs 컨센 1,756.2억 달러
: 영업이익 165-215억 달러
vs 컨센 221.8억 달러
: ‘26년 Capital Expenditure 2,000억 달러(vs CapEx 컨센 1,466억 달러)
https://ir.aboutamazon.com/files/doc_earnings/2025/q4/earnings-result/AMZN-Q4-2025-Earnings-Release.pdf
감사합니다.
👍7❤1
[삼성 이영진] IREN(IREN US), F2Q26 실적 요약
■ F2Q26 실적
: 매출 1.85억 달러(vs 컨센 2.24억 달러)
: 조정 EBITDA 0.75억 달러(vs 컨센 0.92억 달러)
■ 주요 내용
: ’26년 말 ARR 34억 달러(GPU 14만개 확대) 재확인
: 마이크로소프트 계약 연계 GPU 파이낸싱 36억 달러 확보. 연 이자율 6%미만. MS 선급금 19억 달러와 합쳐 CapEx의 95% 커버
: Horizon 1~4 데이터센터 건설 일정대로 진행 중. 브리티시컬럼비아 AI 클라우드 확장 지속
: Prince George 프로젝트에서 약 4억 달러 ARR 계약 완료. 잔여 계약 협상까지 포함하면 ARR 5억 달러 초과 가능성
: 오클라호마 신규 1.6GW 데이터센터 캠퍼스. 확보된 계통 연계 전력 규모 4.5GW 이상으로 확대
https://irisenergy.gcs-web.com/static-files/cb66edc1-790b-4460-8529-4f02c52217e0
감사합니다.
■ F2Q26 실적
: 매출 1.85억 달러(vs 컨센 2.24억 달러)
: 조정 EBITDA 0.75억 달러(vs 컨센 0.92억 달러)
■ 주요 내용
: ’26년 말 ARR 34억 달러(GPU 14만개 확대) 재확인
: 마이크로소프트 계약 연계 GPU 파이낸싱 36억 달러 확보. 연 이자율 6%미만. MS 선급금 19억 달러와 합쳐 CapEx의 95% 커버
: Horizon 1~4 데이터센터 건설 일정대로 진행 중. 브리티시컬럼비아 AI 클라우드 확장 지속
: Prince George 프로젝트에서 약 4억 달러 ARR 계약 완료. 잔여 계약 협상까지 포함하면 ARR 5억 달러 초과 가능성
: 오클라호마 신규 1.6GW 데이터센터 캠퍼스. 확보된 계통 연계 전력 규모 4.5GW 이상으로 확대
https://irisenergy.gcs-web.com/static-files/cb66edc1-790b-4460-8529-4f02c52217e0
감사합니다.
❤3👍3
[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (26/2/6)
■ 오픈AI, 코딩과 추론을 통합한 GPT-5.3-Codex 발표. 주요 벤치마크 최고 성능과 함께 자사 개발, 배포 자동화까지 지원하는 범용 전문 작업 모델로 확장
■ 오픈AI, 엔터프라이즈용 에이전트 플랫폼 Frontier 발표. 기업이 AI 에이전트를 구축·배포·운영(권한·보안·거버넌스 포함)까지 end-to-end로 확장하도록 지원
■ 앤스로픽, 기업, 전문 업무에 최적화된 Claude Opus 4.6 발표
■ 메타, AI 생성 숏폼 영상 서비스 ‘Vibes’를 Meta AI 앱에서 분리해 독립형 앱으로 테스트
■ 콰이쇼우, 네이티브 영상 생성 모델 Kling 3.0 발표
■ 크라우드스트라이크, 사우디아라비아 핵심 산업 보호와 AI 사이버보안 전환을 지원하기 위해 아람코와 MOU 체결
■ 지스케일러, SquareX 인수. 에이전트 없이 기존 브라우저 기반으로 비관리 디바이스 보호까지 보안 범위 확대
■ 포티넷(FTNT) 4Q 실적 - 매출 19.1억 달러(+15%, 컨센 18.6억 달러), Billings 23.7억 달러(컨센 22.4억 달러)
■ 포티넷 1Q 가이던스 - 매출 17~17.6억 달러(컨센 17.2억 달러), Billings 17.7~18.7억 달러(컨센 17.7억 달러)
■ 포티넷 FY26 가이던스 - 매출 75~77억 달러(컨센 75억 달러), Billings 84~86억 달러(컨센 82.1억 달러)
감사합니다.
■ 오픈AI, 코딩과 추론을 통합한 GPT-5.3-Codex 발표. 주요 벤치마크 최고 성능과 함께 자사 개발, 배포 자동화까지 지원하는 범용 전문 작업 모델로 확장
■ 오픈AI, 엔터프라이즈용 에이전트 플랫폼 Frontier 발표. 기업이 AI 에이전트를 구축·배포·운영(권한·보안·거버넌스 포함)까지 end-to-end로 확장하도록 지원
■ 앤스로픽, 기업, 전문 업무에 최적화된 Claude Opus 4.6 발표
■ 메타, AI 생성 숏폼 영상 서비스 ‘Vibes’를 Meta AI 앱에서 분리해 독립형 앱으로 테스트
■ 콰이쇼우, 네이티브 영상 생성 모델 Kling 3.0 발표
■ 크라우드스트라이크, 사우디아라비아 핵심 산업 보호와 AI 사이버보안 전환을 지원하기 위해 아람코와 MOU 체결
■ 지스케일러, SquareX 인수. 에이전트 없이 기존 브라우저 기반으로 비관리 디바이스 보호까지 보안 범위 확대
■ 포티넷(FTNT) 4Q 실적 - 매출 19.1억 달러(+15%, 컨센 18.6억 달러), Billings 23.7억 달러(컨센 22.4억 달러)
■ 포티넷 1Q 가이던스 - 매출 17~17.6억 달러(컨센 17.2억 달러), Billings 17.7~18.7억 달러(컨센 17.7억 달러)
■ 포티넷 FY26 가이던스 - 매출 75~77억 달러(컨센 75억 달러), Billings 84~86억 달러(컨센 82.1억 달러)
감사합니다.
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앤스로픽, Claude Opus 4.6 발표
: 이전 버전 대비 코딩, 에이전트형 작업, 장문 컨텍스트 처리 능력 대폭 강화. Opus 계열 최초로 백만(1M) 토큰 컨텍스트 윈도우를 베타 지원, 컨텍스트 부식(context rot) 현상 유의미하게 개선
: 개선된 능력은 여러 전문 도메인의 실제 업무 전반에 적용. 재무 분석, 리서치, 문서·스프레드시트·프레젠테이션의 생성 및 활용까지 커버
: Claude Code에서는 여러 에이전트를 하나의 팀으로 구성해 병렬·자율 공동 작업 수행 가능. API 환경에서는 컨텍스트 압축(compaction) 기능을 통해 모델이 이전 대화를 스스로 요약하며 장시간 에이전트 작업 지속
: 모델이 상황에 따라 사고 깊이를 자동 조절하는 적응형 사고(adaptive thinking) 도입, 지능·속도·비용을 개발자가 직접 제어할 수 있는 effort 단계(low~max) 제공
: Claude를 Claude로 구축하는 내부 워크플로를 유지. 엔지니어들은 매일 Claude Code로 코드를 작성하며, 신규 모델은 실제 내부 업무에 선적용 후 외부 공개
: 에이전트형 코딩·장문 추론 벤치마크에서 업계 최고 수준 성능 기록. 지식 노동 중심의 엔터프라이즈 활용도를 한 단계 향상. API 가격은 동결(인풋 $5 및 아웃풋 $25/백만토큰)
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
: 이전 버전 대비 코딩, 에이전트형 작업, 장문 컨텍스트 처리 능력 대폭 강화. Opus 계열 최초로 백만(1M) 토큰 컨텍스트 윈도우를 베타 지원, 컨텍스트 부식(context rot) 현상 유의미하게 개선
: 개선된 능력은 여러 전문 도메인의 실제 업무 전반에 적용. 재무 분석, 리서치, 문서·스프레드시트·프레젠테이션의 생성 및 활용까지 커버
: Claude Code에서는 여러 에이전트를 하나의 팀으로 구성해 병렬·자율 공동 작업 수행 가능. API 환경에서는 컨텍스트 압축(compaction) 기능을 통해 모델이 이전 대화를 스스로 요약하며 장시간 에이전트 작업 지속
: 모델이 상황에 따라 사고 깊이를 자동 조절하는 적응형 사고(adaptive thinking) 도입, 지능·속도·비용을 개발자가 직접 제어할 수 있는 effort 단계(low~max) 제공
: Claude를 Claude로 구축하는 내부 워크플로를 유지. 엔지니어들은 매일 Claude Code로 코드를 작성하며, 신규 모델은 실제 내부 업무에 선적용 후 외부 공개
: 에이전트형 코딩·장문 추론 벤치마크에서 업계 최고 수준 성능 기록. 지식 노동 중심의 엔터프라이즈 활용도를 한 단계 향상. API 가격은 동결(인풋 $5 및 아웃풋 $25/백만토큰)
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
Anthropic
Introducing Claude Opus 4.6
We’re upgrading our smartest model. Across agentic coding, computer use, tool use, search, and finance, Opus 4.6 is an industry-leading model, often by wide margin.
👍3
오픈AI, GPT-5.3-Codex 발표
: GPT-5.2-Codex의 코딩 성능과 GPT-5.2의 추론 능력 및 전문 지식 역량을 하나의 모델로 결합. 속도 25% 향상, 장시간 실행되는 연구, 도구 사용, 복합 실행 작업 처리 가능
: 자기 자신을 만드는데 핵심적으로 사용된 최초의 모델. Codex 팀은 초기 버전을 활용해 학습 런 디버깅, 배포 운영, 테스트 결과, 평가 진단까지 자동화, 모델 개발 생산성 자체를 가속
: GPT-5.3-Codex가 적용된 Codex는 코드 작성, 리뷰를 넘어 컴퓨터를 직접 사용해 업무를 끝까지 수행하는 범용 에이전트로 진화
: SWE-Bench Pro·Terminal-Bench 2.0에서 SOTA 달성, OSWorld·GDPval에서도 대폭 개선된 성능을 보이며 코딩 + 컴퓨터 사용 + 실무 지식 노동을 단일 에이전트로 통합
: 웹, 앱, 게임을 수일간 자율적으로 반복 개선할 수 있는 장시간 에이전트 능력 강화, 단순하거나 불완전한 프롬프트에도 프로덕션 수준 기본값을 제공
: Codex 앱에서 작업 중 실시간 상호작용 및 스티어링 가능, 다수 에이전트를 병렬로 관리하는 인터랙티브 협업 워크플로우 강화
: 사이버 보안 영역에서 ‘High capability’ 모델로 최초 분류, 취약점 식별을 직접 학습했으며 방어 중심 안전 스택·Trusted Access for Cyber 병행 적용
: 엔비디아 GB200 NVL72 기반으로 학습 및 서빙, 인프라/추론 스택 개선을 통해 실사용 체감 속도까지 개선
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
: GPT-5.2-Codex의 코딩 성능과 GPT-5.2의 추론 능력 및 전문 지식 역량을 하나의 모델로 결합. 속도 25% 향상, 장시간 실행되는 연구, 도구 사용, 복합 실행 작업 처리 가능
: 자기 자신을 만드는데 핵심적으로 사용된 최초의 모델. Codex 팀은 초기 버전을 활용해 학습 런 디버깅, 배포 운영, 테스트 결과, 평가 진단까지 자동화, 모델 개발 생산성 자체를 가속
: GPT-5.3-Codex가 적용된 Codex는 코드 작성, 리뷰를 넘어 컴퓨터를 직접 사용해 업무를 끝까지 수행하는 범용 에이전트로 진화
: SWE-Bench Pro·Terminal-Bench 2.0에서 SOTA 달성, OSWorld·GDPval에서도 대폭 개선된 성능을 보이며 코딩 + 컴퓨터 사용 + 실무 지식 노동을 단일 에이전트로 통합
: 웹, 앱, 게임을 수일간 자율적으로 반복 개선할 수 있는 장시간 에이전트 능력 강화, 단순하거나 불완전한 프롬프트에도 프로덕션 수준 기본값을 제공
: Codex 앱에서 작업 중 실시간 상호작용 및 스티어링 가능, 다수 에이전트를 병렬로 관리하는 인터랙티브 협업 워크플로우 강화
: 사이버 보안 영역에서 ‘High capability’ 모델로 최초 분류, 취약점 식별을 직접 학습했으며 방어 중심 안전 스택·Trusted Access for Cyber 병행 적용
: 엔비디아 GB200 NVL72 기반으로 학습 및 서빙, 인프라/추론 스택 개선을 통해 실사용 체감 속도까지 개선
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
Openai
Introducing GPT-5.3-Codex
GPT-5.3-Codex is a Codex-native agent that pairs frontier coding performance with general reasoning to support long-horizon, real-world technical work.
👍4😁1
[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
[삼성 이영진] 아마존(AMZN) 4Q25 실적 요약 ■ 4Q25 실적 : 매출 2,133.9억 달러(+14%) vs 컨센 2,114.4억 달러, 가이던스 2,060-2,130억 달러(+10~13%) : 영업이익 249.8억 달러 vs 컨센 247.8억 달러, 가이던스 210-260억 달러 : 북미 1,270.8억 달러(+9.9%) vs 컨센 1,272.3억 달러 : 해외 507.2억 달러(+16.8%) vs 컨센 495.6억 달러 : AWS 355.8억…
아마존의 4Q25 클라우드와 AI 성적표
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
4Q AWS 매출은 355.8억 달러(+23.6%)로 컨센서스(Factset) 349.1억 달러를 상회했고, 성장률은 20%를 넘어 23.6%에 안착했습니다. 영업마진도 35%로 소폭 반등했습니다.
- AWS 매출 성장 추이 (1Q23 → 3Q25)
15.8% → 12.2% → 12.3% → 13.2% →
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9% →
16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6%
- AWS 영업마진 추이(1Q23 → 3Q25)
24.0% → 24.2% → 30.3% → 29.6% →
37.6% → 35.5% → 38.1% → 36.9% →
39.5% → 32.9% → 34.6% → 35.0%
■ 클라우드 및 AI 관련 주요 내용
- AWS 연 환산 매출 1,420억 달러(vs 3Q 1,320억 달러)
- AWS 백로그 2.440억 달러(+40% YoY, +22% QoQ, vs 3Q 2,000억 달러)
- AWS는 핵심 비 AI 워크로드에서도 강한 성장. 고객은 클라우드 마이그레이션에 다시 집중
- EC2 핵심 컴퓨트 용량도 대규모로 추가. 신규 컴퓨트의 대부분은 커스텀 CPU Graviton 사용
- 고객들이 AWS에서 대규모 AI 워크로드를 실행할 수록, 핵심 AWS 사용량도 확대 경향
- Bedrock은 연 환산 매출 수입억 달러 규모. 고객 지출 +60% QoQ
- CapEx 대부분은 AWS에 투입. 수요가 견조하고 캐파는 빠르게 수익화
- 투자 자본과 캐파 대부분은 외부 고객 소비. 지난 12개월 동안 3.9GW 전력 추가 .'27년까지 2배로 확대 계획. 4Q 1.2GW 추가
- AI 수요는 공급을 초과하는 상태. 공급만 가능하다면 더 빠르게 성장 가능. '26~28년에도 빠르게 캐파 추가 예정
- Graviton과 Trainium 합산 연 매출 100억 달러 규모. 세자릿 수 성장률
- 앤스로픽은 Trainium 2에서 차기 클라우드 모델 학습 중. Trainium 2 140만 개 이상 가동. 10만 개 넘는 기업 활용
- Trainium 완전 구독 상태. Trainium3는 26년 중반까지 공급 전량 커밋 예상 Trainium 4는 '27년 예정. Trainium 5도 언급
- 강한 탑라인 성장과 함께 비즈니스 전반의 효율도 추진. 장기적인 ROIC가 높다고 생각
- AI 투자와 CapEx 관련 감가상각 때문에 역풍 존재. 효율화와 비용 절감으로 상쇄하기 위해 노력
- AI 추론 서비스 최적화 지속. 추론 서비스 활용률은 높아지고 가격도 정상화 전망
- AI 수요의 대부분은 바벨의 가운데인 엔터프라이즈 프로덕션 워크로드 분야에서 나올 것
- 코딩 에이전트 Kiro 사용 개발자 +150% QoQ
- 에이전틱 쇼핑 관련 고객 경험에 낙관적. Rufus는 3억 명 넘는 고객이 사용. 구매 완료 가능성 60% 높음
- 필요에 따라서 서드파티 쇼핑 에이전트와 협력 가능성을 열어두고 있음
- '26년 CapEx 2,000억 달러 전망(vs 컨센 1,466억 달러)
빅3 클라우드 인프라 기업 4Q 실적에서도 공급을 넘어서는 수요와 공격적 투자 의지 확인은 이어졌습니다.
하지만 엄청나게 새로운 업데이트까지는 부재한 상황에서 CapEx 투자와 수익성 간 밸런스에 대한 잣대가 날카로워지고 있습니다.
(2026/2/6 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
4Q AWS 매출은 355.8억 달러(+23.6%)로 컨센서스(Factset) 349.1억 달러를 상회했고, 성장률은 20%를 넘어 23.6%에 안착했습니다. 영업마진도 35%로 소폭 반등했습니다.
- AWS 매출 성장 추이 (1Q23 → 3Q25)
15.8% → 12.2% → 12.3% → 13.2% →
17.2% → 18.7% → 19.1% → 18.9% →
16.9% → 17.5% → 20.2% → 23.6%
- AWS 영업마진 추이(1Q23 → 3Q25)
24.0% → 24.2% → 30.3% → 29.6% →
37.6% → 35.5% → 38.1% → 36.9% →
39.5% → 32.9% → 34.6% → 35.0%
■ 클라우드 및 AI 관련 주요 내용
- AWS 연 환산 매출 1,420억 달러(vs 3Q 1,320억 달러)
- AWS 백로그 2.440억 달러(+40% YoY, +22% QoQ, vs 3Q 2,000억 달러)
- AWS는 핵심 비 AI 워크로드에서도 강한 성장. 고객은 클라우드 마이그레이션에 다시 집중
- EC2 핵심 컴퓨트 용량도 대규모로 추가. 신규 컴퓨트의 대부분은 커스텀 CPU Graviton 사용
- 고객들이 AWS에서 대규모 AI 워크로드를 실행할 수록, 핵심 AWS 사용량도 확대 경향
- Bedrock은 연 환산 매출 수입억 달러 규모. 고객 지출 +60% QoQ
- CapEx 대부분은 AWS에 투입. 수요가 견조하고 캐파는 빠르게 수익화
- 투자 자본과 캐파 대부분은 외부 고객 소비. 지난 12개월 동안 3.9GW 전력 추가 .'27년까지 2배로 확대 계획. 4Q 1.2GW 추가
- AI 수요는 공급을 초과하는 상태. 공급만 가능하다면 더 빠르게 성장 가능. '26~28년에도 빠르게 캐파 추가 예정
- Graviton과 Trainium 합산 연 매출 100억 달러 규모. 세자릿 수 성장률
- 앤스로픽은 Trainium 2에서 차기 클라우드 모델 학습 중. Trainium 2 140만 개 이상 가동. 10만 개 넘는 기업 활용
- Trainium 완전 구독 상태. Trainium3는 26년 중반까지 공급 전량 커밋 예상 Trainium 4는 '27년 예정. Trainium 5도 언급
- 강한 탑라인 성장과 함께 비즈니스 전반의 효율도 추진. 장기적인 ROIC가 높다고 생각
- AI 투자와 CapEx 관련 감가상각 때문에 역풍 존재. 효율화와 비용 절감으로 상쇄하기 위해 노력
- AI 추론 서비스 최적화 지속. 추론 서비스 활용률은 높아지고 가격도 정상화 전망
- AI 수요의 대부분은 바벨의 가운데인 엔터프라이즈 프로덕션 워크로드 분야에서 나올 것
- 코딩 에이전트 Kiro 사용 개발자 +150% QoQ
- 에이전틱 쇼핑 관련 고객 경험에 낙관적. Rufus는 3억 명 넘는 고객이 사용. 구매 완료 가능성 60% 높음
- 필요에 따라서 서드파티 쇼핑 에이전트와 협력 가능성을 열어두고 있음
- '26년 CapEx 2,000억 달러 전망(vs 컨센 1,466억 달러)
빅3 클라우드 인프라 기업 4Q 실적에서도 공급을 넘어서는 수요와 공격적 투자 의지 확인은 이어졌습니다.
하지만 엄청나게 새로운 업데이트까지는 부재한 상황에서 CapEx 투자와 수익성 간 밸런스에 대한 잣대가 날카로워지고 있습니다.
(2026/2/6 공표자료)
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그렉 브록만,에이전트가 바꾸는 소프트웨어 개발의 새로운 표준
소프트웨어 개발은 지금 우리의 눈앞에서 르네상스를 맞고 있습니다.
최근 도구들을 직접 써보지 않았다면, 무엇을 놓치고 있는지 과소평가하고 있을 가능성이 큽니다. 12월 이후 Codex 같은 도구들이 할 수 있는 일에는 질적인 도약이 있었습니다.
어제 오픈AI의 뛰어난 엔지니어 몇 명과 이야기를 나눴는데, 그들은 “12월 이후로 자신의 일이 근본적으로 바뀌었다”고 말했습니다.
이전에는 Codex를 주로 유닛 테스트 작성에 썼다면, 이제는 거의 모든 코드를 작성하고, 운영과 디버깅의 상당 부분까지 수행하고 있습니다.
아직 모두가 그 단계에 도달한 것은 아니지만, 이는 모델의 역량 부족보다는 다른 요인들 때문인 경우가 많습니다.
이제 모든 회사는 동일한 기회를 마주하고 있습니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅이나 인터넷이 그랬던 것처럼, 이를 제대로 활용하려면 신중한 고민이 필요합니다.
이 글은 오픈AI가 현재 에이전트 기반 소프트웨어 개발(agentic software development) 로 팀을 재정비하는 데 어떻게 접근하고 있는지를 공유합니다. 우리는 여전히 학습하고 반복 개선 중이지만, 지금 시점에서의 생각은 다음과 같습니다.
첫 단계로, 3월 31일까지 다음을 목표로 하고 있습니다.
1. 어떤 기술적 작업이든, 사람이 가장 먼저 사용하는 도구는 에디터나 터미널이 아니라 에이전트와의 상호작용이 되도록 한다.
2. 사람이 에이전트를 활용하는 기본 방식은 명시적으로 안전하다고 평가된 방식이며, 동시에 충분히 생산적이어서 대부분의 워크플로우에서 추가 권한이 필요 없도록 한다.
이를 달성하기 위해 몇 주 전 팀에 다음과 같은 권고를 했습니다.
1. 시간을 내서 도구를 직접 써볼 것
도구는 써보면 스스로 가치를 증명합니다. 몇 달 전 codex web을 쓰다 떠났던 사람들도, Codex 5.2를 사용한 뒤에는 놀라운 경험을 하고 있습니다. 하지만 많은 사람들이 너무 바빠서 아직 Codex를 제대로 써보지 못했거나, “과연 X도 할 수 있을까?”를 고민하다 실제로 시도해보지 않는 경우도 많습니다.
- 팀마다 ‘에이전트 캡틴(agents captain)’ 을 지정해, 에이전트를 어떻게 팀의 워크플로우에 도입할지 주도적으로 고민하도록 합니다.
- 몇 개의 지정된 내부 채널에서 경험이나 질문을 공유합니다.
- 전사 차원의 Codex 해커톤 하루를 진행합니다.
2. 스킬과 AGENTS.md를 만들 것
- 작업하는 모든 프로젝트에 대해 AGENTS.md 를 생성하고 유지 관리합니다. 에이전트가 어떤 작업을 잘못 수행했거나 어려움을 겪은 경우, 반드시 AGENTS.md를 업데이트합니다.
- Codex에게 시킨 작업 중 유용한 것들은 모두 스킬(skills) 로 작성해, 공유 저장소의 skills 디렉터리에 커밋합니다.
3. 내부 도구를 정리하고 접근 가능하게 만들 것
- 팀이 의존하는 내부 도구 목록을 정리하고, 누군가는 이를 에이전트가 접근 가능하도록 만드는 책임을 집니다(예: CLI나 MCP 서버 형태로 제공).
4. 코드베이스를 에이전트 우선(agent-first)으로 구조화할 것
모델이 매우 빠르게 진화하고 있기 때문에 아직 명확한 정답은 없으며, 많은 실험이 필요합니다.
- 실행이 빠른 테스트를 작성합니다. 컴포넌트 간에 고품질 인터페이스를 만듭니다.
5. ‘슬롭(slop)’에 단호하게 대응할 것
AI가 생성한 코드를 대규모로 관리하는 것은 새로운 과제이며, 코드 품질을 유지하기 위한 새로운 프로세스와 규칙이 필요합니다.
- 병합되는 모든 코드에는 반드시 책임지는 사람이 명확히 존재해야 합니다.코드 리뷰어로서, 사람이 작성한 코드에 적용하던 기준과 동일한 기준을 유지하고, 제출자가 자신이 올린 코드를 이해하고 있는지 확인합니다.
6. 기본 인프라에 투자할 것
아직 모두가 구축할 수 있는 기본 인프라 영역이 많이 남아 있으며, 이는 내부 사용자 피드백을 바탕으로 발전시킬 수 있습니다. 핵심 도구 자체는 빠르게 좋아지고 있지만, 그 주변에는 여전히 많은 인프라가 필요합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
관측 가능성(observability), 단순히 최종 커밋된 코드뿐 아니라, 그 코드에 이르기까지의 에이전트 실행 경로(trajectory) 를 추적하는 기능, 에이전트가 사용할 수 있는 도구들의 중앙 관리
종합하면, Codex와 같은 도구의 도입은 단순한 기술 변화가 아니라 깊은 문화적 변화이며, 그에 따른 수많은 후속 과제들이 존재합니다. 우리는 모든 매니저가 이 변화를 팀과 함께 주도적으로 추진하고, 추가적인 실행 과제들을 고민해보기를 권장합니다.
예를 들어 5번 항목과 관련해, “기능적으로는 맞지만 유지보수가 어려운 코드” 가 코드베이스에 스며드는 것을 막기 위해 무엇을 더 할 수 있을지 고민해볼 수 있을 것입니다.
https://x.com/gdb/status/2019566641491963946
소프트웨어 개발은 지금 우리의 눈앞에서 르네상스를 맞고 있습니다.
최근 도구들을 직접 써보지 않았다면, 무엇을 놓치고 있는지 과소평가하고 있을 가능성이 큽니다. 12월 이후 Codex 같은 도구들이 할 수 있는 일에는 질적인 도약이 있었습니다.
어제 오픈AI의 뛰어난 엔지니어 몇 명과 이야기를 나눴는데, 그들은 “12월 이후로 자신의 일이 근본적으로 바뀌었다”고 말했습니다.
이전에는 Codex를 주로 유닛 테스트 작성에 썼다면, 이제는 거의 모든 코드를 작성하고, 운영과 디버깅의 상당 부분까지 수행하고 있습니다.
아직 모두가 그 단계에 도달한 것은 아니지만, 이는 모델의 역량 부족보다는 다른 요인들 때문인 경우가 많습니다.
이제 모든 회사는 동일한 기회를 마주하고 있습니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅이나 인터넷이 그랬던 것처럼, 이를 제대로 활용하려면 신중한 고민이 필요합니다.
이 글은 오픈AI가 현재 에이전트 기반 소프트웨어 개발(agentic software development) 로 팀을 재정비하는 데 어떻게 접근하고 있는지를 공유합니다. 우리는 여전히 학습하고 반복 개선 중이지만, 지금 시점에서의 생각은 다음과 같습니다.
첫 단계로, 3월 31일까지 다음을 목표로 하고 있습니다.
1. 어떤 기술적 작업이든, 사람이 가장 먼저 사용하는 도구는 에디터나 터미널이 아니라 에이전트와의 상호작용이 되도록 한다.
2. 사람이 에이전트를 활용하는 기본 방식은 명시적으로 안전하다고 평가된 방식이며, 동시에 충분히 생산적이어서 대부분의 워크플로우에서 추가 권한이 필요 없도록 한다.
이를 달성하기 위해 몇 주 전 팀에 다음과 같은 권고를 했습니다.
1. 시간을 내서 도구를 직접 써볼 것
도구는 써보면 스스로 가치를 증명합니다. 몇 달 전 codex web을 쓰다 떠났던 사람들도, Codex 5.2를 사용한 뒤에는 놀라운 경험을 하고 있습니다. 하지만 많은 사람들이 너무 바빠서 아직 Codex를 제대로 써보지 못했거나, “과연 X도 할 수 있을까?”를 고민하다 실제로 시도해보지 않는 경우도 많습니다.
- 팀마다 ‘에이전트 캡틴(agents captain)’ 을 지정해, 에이전트를 어떻게 팀의 워크플로우에 도입할지 주도적으로 고민하도록 합니다.
- 몇 개의 지정된 내부 채널에서 경험이나 질문을 공유합니다.
- 전사 차원의 Codex 해커톤 하루를 진행합니다.
2. 스킬과 AGENTS.md를 만들 것
- 작업하는 모든 프로젝트에 대해 AGENTS.md 를 생성하고 유지 관리합니다. 에이전트가 어떤 작업을 잘못 수행했거나 어려움을 겪은 경우, 반드시 AGENTS.md를 업데이트합니다.
- Codex에게 시킨 작업 중 유용한 것들은 모두 스킬(skills) 로 작성해, 공유 저장소의 skills 디렉터리에 커밋합니다.
3. 내부 도구를 정리하고 접근 가능하게 만들 것
- 팀이 의존하는 내부 도구 목록을 정리하고, 누군가는 이를 에이전트가 접근 가능하도록 만드는 책임을 집니다(예: CLI나 MCP 서버 형태로 제공).
4. 코드베이스를 에이전트 우선(agent-first)으로 구조화할 것
모델이 매우 빠르게 진화하고 있기 때문에 아직 명확한 정답은 없으며, 많은 실험이 필요합니다.
- 실행이 빠른 테스트를 작성합니다. 컴포넌트 간에 고품질 인터페이스를 만듭니다.
5. ‘슬롭(slop)’에 단호하게 대응할 것
AI가 생성한 코드를 대규모로 관리하는 것은 새로운 과제이며, 코드 품질을 유지하기 위한 새로운 프로세스와 규칙이 필요합니다.
- 병합되는 모든 코드에는 반드시 책임지는 사람이 명확히 존재해야 합니다.코드 리뷰어로서, 사람이 작성한 코드에 적용하던 기준과 동일한 기준을 유지하고, 제출자가 자신이 올린 코드를 이해하고 있는지 확인합니다.
6. 기본 인프라에 투자할 것
아직 모두가 구축할 수 있는 기본 인프라 영역이 많이 남아 있으며, 이는 내부 사용자 피드백을 바탕으로 발전시킬 수 있습니다. 핵심 도구 자체는 빠르게 좋아지고 있지만, 그 주변에는 여전히 많은 인프라가 필요합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
관측 가능성(observability), 단순히 최종 커밋된 코드뿐 아니라, 그 코드에 이르기까지의 에이전트 실행 경로(trajectory) 를 추적하는 기능, 에이전트가 사용할 수 있는 도구들의 중앙 관리
종합하면, Codex와 같은 도구의 도입은 단순한 기술 변화가 아니라 깊은 문화적 변화이며, 그에 따른 수많은 후속 과제들이 존재합니다. 우리는 모든 매니저가 이 변화를 팀과 함께 주도적으로 추진하고, 추가적인 실행 과제들을 고민해보기를 권장합니다.
예를 들어 5번 항목과 관련해, “기능적으로는 맞지만 유지보수가 어려운 코드” 가 코드베이스에 스며드는 것을 막기 위해 무엇을 더 할 수 있을지 고민해볼 수 있을 것입니다.
https://x.com/gdb/status/2019566641491963946
X (formerly Twitter)
Greg Brockman (@gdb) on X
Software development is undergoing a renaissance in front of our eyes.
If you haven't used the tools recently, you likely are underestimating what you're missing. Since December, there's been a step function improvement in what tools like Codex can do. Some…
If you haven't used the tools recently, you likely are underestimating what you're missing. Since December, there's been a step function improvement in what tools like Codex can do. Some…
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앤스로픽과 오픈AI의 멀티 에이전트 플랫폼 경쟁 본격화
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
앤스로픽과 오픈AI가 경쟁적으로(사실 오픈AI의 저격) 모델 업데이트를 발표하며 에이전트 경쟁을 가속화하고 있습니다.
앤스로픽의 Claude Opus 4.6과 오픈AI의 GPT-5.3-Codex이 주인공입니다.
앤스로픽은 전문 영역으로 작업 분야 확장을 도모하고 있고, 오픈AI는 코딩과 에이전트 능력을 보다 갈고 닦는 모습이지만
장시간 작업이 가능한 멀티 에이전트를 실제 업무와 시스템에서 구동하는 제품 및 플랫폼 경쟁의 본격화를 알리고 있습니다.
양 사의 발표 내용을 중심으로 주목할 포인트는 크게 5가지입니다.
1) 에이전트 병렬 운영 능력
2) 에이전트 재귀개선의 초기 단계
3) 작업 영역의 확장
4) 에이전트의 병목은 운용성
5) 장문 컨텍스트는 기본
이러한 멀티 에이전트 플랫폼 발전 가속화는 AI 발 우려로 힘을 쓰지 못하고 있는 소프트웨어 섹터에 대한 부정적 시선을 심화시킬 수 있는 재료이기도 합니다.
(물론 펀더멘털 영향보다는 센티먼트 측면에서)
개인적으로 앤스로픽이 예시로 든 전문 도메인 활용 사례가 구조적으로 리서치 애널리스트 업무를 레퍼런스로 삼고 있다는 점에서 여러가지 생각이 들기도 하네요
자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다.
보고서 링크: https://bit.ly/4cb2GXc
(2026/2/6 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
앤스로픽과 오픈AI가 경쟁적으로(사실 오픈AI의 저격) 모델 업데이트를 발표하며 에이전트 경쟁을 가속화하고 있습니다.
앤스로픽의 Claude Opus 4.6과 오픈AI의 GPT-5.3-Codex이 주인공입니다.
앤스로픽은 전문 영역으로 작업 분야 확장을 도모하고 있고, 오픈AI는 코딩과 에이전트 능력을 보다 갈고 닦는 모습이지만
장시간 작업이 가능한 멀티 에이전트를 실제 업무와 시스템에서 구동하는 제품 및 플랫폼 경쟁의 본격화를 알리고 있습니다.
양 사의 발표 내용을 중심으로 주목할 포인트는 크게 5가지입니다.
1) 에이전트 병렬 운영 능력
2) 에이전트 재귀개선의 초기 단계
3) 작업 영역의 확장
4) 에이전트의 병목은 운용성
5) 장문 컨텍스트는 기본
이러한 멀티 에이전트 플랫폼 발전 가속화는 AI 발 우려로 힘을 쓰지 못하고 있는 소프트웨어 섹터에 대한 부정적 시선을 심화시킬 수 있는 재료이기도 합니다.
(물론 펀더멘털 영향보다는 센티먼트 측면에서)
개인적으로 앤스로픽이 예시로 든 전문 도메인 활용 사례가 구조적으로 리서치 애널리스트 업무를 레퍼런스로 삼고 있다는 점에서 여러가지 생각이 들기도 하네요
자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다.
보고서 링크: https://bit.ly/4cb2GXc
(2026/2/6 공표자료)
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오픈AI GPT-5, 자율 실험실과 결합해 생물학 반복의 병목 제거
: GPT-5는 Ginkgo Bioworks 자율 실험실과 직접 연결되어 실험을 설계하고, 자동화 실험실이 이를 실행하며, 결과를 다시 학습해 다음 실험을 설계하는 폐쇄 루프 6회 반복
: 이 과정에서 580개의 자동화 플레이트를 활용해 3만 6천 개 이상의 무세포 단백질 합성(CFPS) 반응 조성을 대규모 탐색
: 성과의 핵심은 고처리량 자동화 환경에서도 안정적으로 작동하는 ‘조합 효과’를 찾아낸 것. 기존에 인간이 시도하지 않았던 저비용 반응 조성을 발굴해 단백질 생산 비용40% 절감
: 모델이 설계를 생성하고 자율 실험실이 반복 실행을 담당하는 구조는, 수작업 실험으로는 놓치기 쉬운 실행 가능한 영역을 빠르게 발견할 수 있음을 시사
: 향후 랩-인더-루프 접근을 다른 생물학적 워크플로우로 확장해, ‘생성–실험–학습’ 루프를 닫는 것이 과학적 아이디어를 실제 성과로 전환하는 핵심 메커니즘
https://openai.com/index/gpt-5-lowers-protein-synthesis-cost/
: GPT-5는 Ginkgo Bioworks 자율 실험실과 직접 연결되어 실험을 설계하고, 자동화 실험실이 이를 실행하며, 결과를 다시 학습해 다음 실험을 설계하는 폐쇄 루프 6회 반복
: 이 과정에서 580개의 자동화 플레이트를 활용해 3만 6천 개 이상의 무세포 단백질 합성(CFPS) 반응 조성을 대규모 탐색
: 성과의 핵심은 고처리량 자동화 환경에서도 안정적으로 작동하는 ‘조합 효과’를 찾아낸 것. 기존에 인간이 시도하지 않았던 저비용 반응 조성을 발굴해 단백질 생산 비용40% 절감
: 모델이 설계를 생성하고 자율 실험실이 반복 실행을 담당하는 구조는, 수작업 실험으로는 놓치기 쉬운 실행 가능한 영역을 빠르게 발견할 수 있음을 시사
: 향후 랩-인더-루프 접근을 다른 생물학적 워크플로우로 확장해, ‘생성–실험–학습’ 루프를 닫는 것이 과학적 아이디어를 실제 성과로 전환하는 핵심 메커니즘
https://openai.com/index/gpt-5-lowers-protein-synthesis-cost/
Openai
GPT-5 lowers the cost of cell-free protein synthesis
An autonomous lab combining OpenAI’s GPT-5 with Ginkgo Bioworks’ cloud automation cut cell-free protein synthesis costs by 40% through closed-loop experimentation.
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젠슨 황 CNBC 인터뷰 발언 전문
https://youtu.be/P9dX_ek_6yY?si=cJKj02gIdudXthno
수요가 하늘을 찌르고 있습니다. 거기에는 근본적인 이유가 있죠. 우리는 지금 세대에 한 번 있을까 말까 한 인프라 구축의 시기에 있습니다. 이것은 인류 역사상 최대 규모의 인프라 구축입니다.
그리고 그 바탕에는 근본적인 이유가 있습니다. 인공지능이 우리가 모든 것을 계산하는 방식을 근본적으로 바꿀 것이기 때문입니다. 데이터베이스 처리부터 검색 방식, 추천 시스템, 쇼핑, 영화 시청 방식, 그리고 물론 현재 개발되고 진화 중인 이 새로운 시스템들에 이르기까지 모든 것을 말이죠.
작년, 바로 작년에 우리는 AI의 변곡점을 목격했습니다. AI는 더 이상 환각을 일으키지 않고 매우 유용해졌습니다. 정보를 바탕으로 콘텐츠를 생성하고, 추론하고, 사고하며, 연구를 수행합니다. 도구를 사용할 줄도 알게 되었죠. 지난 몇 년 사이 AI는 호기심의 대상에서 '매우 유용한 존재'로 갑자기 탈바꿈했습니다.
변곡점은 수익성 있는 '토큰'과 함께 찾아왔습니다. 앤스로픽은 엄청난 돈을 벌고 있습니다. 오픈AI도 엄청난 돈을 벌고 있죠. 만약 그들이 컴퓨팅 자원을 두 배로 가질 수 있다면, 매출은 네 배로 증가할 것입니다.
말 그대로 이들은 컴퓨팅 자원에 의해 성장이 매우 제한(Compute constrained)된 상태이며 수요는 믿을 수 없을 정도로 엄청납니다. 기업 사용자 수, 개인 사용자 수, 그리고 이들 기업 위에서 세워진 스타트업의 수까지. 그야말로 천정부지로 치솟고 있습니다.
(빅테크의 지출은) 적절하고 지속 가능합니다. 그 이유는 이 모든 기업의 현금 흐름이 상승하기 시작할 것이기 때문입니다. 사람들은 지출을 현금 흐름과 비교하곤 하지만, 그 수치 중 하나가 틀렸습니다. 바로 현금 흐름(에 대한 예측)이 틀린 것이죠. 우리는 역사상 가장 큰 소프트웨어 기회를 처음으로 마주하고 있습니다.
소프트웨어는 이제 단순한 도구가 아닙니다. 엑셀 같은 것이 도구죠. 이제는 소프트웨어가 도구를 사용합니다. AI가 엑셀을 사용한다는 말입니다. 그래서 저는 이 새로운 소프트웨어 시대의 기회가 믿을 수 없을 정도로 크다고 생각합니다.
우리는 이미 메타(Meta)의 실적이 움직이는 것을 보고 있습니다. 누구도 메타보다 AI를 잘 쓰지는 못하죠. 그들이 AI를 사용하는 방식을 보면, CPU에서 구동되던 고전적인 추천 시스템에서 이제는 추천을 수행하는 '생성형 AI 에이전트 시스템'으로 진화했습니다. 소셜 미디어의 작동 방식부터 광고 추천, 광고주들의 콘텐츠 제작 지원까지 모든 것이 근본적으로 바뀌었고 실적이 이를 증명합니다. 그것이 그들이 이토록 강력하게 투자하는 이유입니다.
그들은 훨씬 더 큰 미래 잠재력을 보고 있으며, 이는 단지 한 회사만의 일이 아닙니다. AWS의 쇼핑과 상품 추천 방식에 영향을 미칠 것이고, 마이크로소프트의 기업용 소프트웨어 작동 방식에도 영향을 줄 것입니다. 모든 기업이 똑같은 변곡점을 보고 있습니다. 그래서 모두가 이토록 필사적으로 뛰어드는 것입니다.
시계를 2008년이나 2009년으로 돌려봅시다. 아마존은 그들의 이익을 배당금 형태로 우리에게 돌려줄 수도 있었습니다. 하지만 제프 베이조스는 "나는 AWS라는 것에 투자하겠다"고 말했죠. 이것을 금광을 파는 것이라고 생각해보십시오. 돈을 벌기 전, 금을 캐내기 전에는 금광을 파는 데 많은 돈을 써야 합니다. 이 기업들은 소프트웨어 역사상 가장 큰 금광을 파고 있는 것입니다. 당연히 선제적인 비용이 발생할 수밖에 없습니다.
이제 질문은 이것입니다. 앤디 재시, 마크 저커버그, 순다르 피차이, 그리고 저 젠슨이 말하는 이 기회가 정말 크다고 믿으십니까? 아니면 금광 바닥에 금 따위는 없다는 특별한 통찰이라도 갖고 계신 건가요?
투자자로서 제 생각을 말씀드리죠. 저는 제 개인 자산과 펀드 자산이 AI에 집중(leverage)되기를 원합니다. 인류의 모든 진보는 기계가 인간의 사고를 돕고 증강하는 데서 나올 것이기 때문입니다. 엔비디아든, 앤스로픽이든, 오픈AI든, 이 모든 기업은 거대한 수혜자가 될 것이며 그들은 이를 대규모로 수행하고 있습니다.
규모의 경제에 따른 이점은 점점 커지고 있습니다. 지금 사람들이 이를 이해하기 어려운 것은 2008년이나 2009년에도 마찬가지였습니다. 하지만 제프 베이조스가 그때 투자를 단행한 것이 천만다행이었죠. 당시 사람들이 비난했던 그 투자가 지금은 연간 300억 달러의 수익을 내는 1,400억 달러 규모의 비즈니스가 되었습니다.
오픈AI와 앤스로픽이 매출 200억 달러 규모의 기업이 되면서 동시에 수익을 창출하고 성장을 가속화하고 있다는 것이 놀랍지 않나요? 이것들은 비범한 성취이며, 저희의 관점에서는 완벽하게 논리적으로 들립니다.
(컴퓨팅 인프라는) 도로 같은 것이 아닙니다. 도로는 한 번 깔면 꽤 오랫동안 유용하죠. 하지만 컴퓨터는 인프라를 구축한 뒤 5, 6, 7년이 지나면 교체하기 시작해야 합니다. 그래서 우리가 유지해야 할 수준까지 도달하는 데는 7~8년 정도 걸릴 것이라고 생각합니다. 그 이후에는 갱신과 약간의 성장이 이어지겠죠. 즉, 앞으로 몇 년 동안은 계속해서 인프라 구축이 이어질 것입니다.
중요한 점은 '제1원칙'으로 돌아가야 한다는 것입니다. 컴퓨팅은 근본적으로 바뀌었습니다. 과거에는 엑셀이나 파워포인트 같은 도구들이 미리 녹화된(Pre-recorded) 방식이었고, 모든 소프트웨어는 미리 컴파일(Pre-compiled)되었습니다. 개발자가 컴파일해서 우리에게 보내주는 방식이었죠. 하지만 지금의 소프트웨어는 사용자가 쓸 때마다 맥락을 파악합니다. 당신이 누구인지, 무엇을 묻는지, 세상에 무슨 일이 일어나는지, 어떤 정보를 추가로 주는지 고려하죠.
모든 맥락이 다르고, 모든 응답이 다릅니다. 그래서 이제부터 컴퓨터에서 나오는 모든 픽셀, 모든 소리, 모든 비디오는 실시간으로 생성됩니다. 이것이 대규모 컴퓨팅 파워가 필요한 이유입니다. 그리고 이 모든 '토큰'들이 우리가 '지능'이라 부르는 것입니다. 사상 처음으로 우리는 지능이라는 엄청난 가치를 숫자로 생성해내고 있습니다. 그러니 우리는 더 많은 지능을 만들어내야만 합니다.
역사를 되돌아보는 것은 늘 좋습니다. 역사는 우리에게 정보를 주지만, 그대로 반복되지는 않습니다. 그러니 실제로 무슨 일이 일어나는지 고려해야 합니다. 항상 제1원칙으로 돌아가 지금 벌어지는 일을 생각하십시오. 과거 인터넷 때와 지금의 근본적인 차이는 이것입니다. 당시에는 사용되지 않는 광섬유(Dark fiber)가 넘쳐났지만, 지금은 '다크 GPU'란 존재하지 않습니다. 모든 GPU가 100% 임대되어 사용 중입니다.
실제로 저희가 6년 전에 판매한 GPU조차 가격이 오르고 있습니다. 골동품이라서 그런 게 아닙니다. 정말 놀랍죠. 마치 최고급 와인 같습니다. 수요가 너무 높아서 6년 전 제품의 가격까지 오르는 것입니다. 수요가 이토록 높은 이유는 말씀드린 대로 첫째, 변곡점을 지났기 때문입니다. 둘째, AI가 매우 유용하고 능력이 뛰어나 채택률이 엄청나게 높기 때문입니다. 셋째, 이 AI들이 '생각'을 하기 때문에 필요한 연산량이 어마어마하기 때문입니다.
https://youtu.be/P9dX_ek_6yY?si=cJKj02gIdudXthno
YouTube
Nvidia CEO Jensen Huang: AI is going to fundamentally change how we compute everything
Jensen Huang, NVIDIA CEO, joins CNBC's "Halftime Report to discuss the power of Artificial Intelligence and where he sees the AI trade going from here.
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웨이모, Genie 3 기반 월드 모델 “Waymo World Model” 발표
: 실제 주행 이전에 수십 억 마일을 가상환경에서 학습, 검증하는 핵심 인프라
: 기존 “수집 데이터 재현형 시뮬레이션”에서 범용 세계 지식 기반 생성 시뮬레이션으로 전환
: Genie 3 기반. 영상 사전학습으로 확보한 세계 지식을 자율주행 도메인에 이식
: 2D 비디오 → 카메라+라이다 멀티센서 3D 출력 생성, Waymo 하드웨어 스택과 직접 정합
: 기상, 재난, 역주행·, 롱테일 객체 등 현실 수집이 거의 불가능한 리스크를 대량 합성·검증
: 주행, 레이아웃, 언어 제어로 반사실적 주행 정책 비교 가능
: 재구성 기반 시뮬레이터 한계를 넘는 완전 생성형 접근
https://waymo.com/blog/2026/02/the-waymo-world-model-a-new-frontier-for-autonomous-driving-simulation
: 실제 주행 이전에 수십 억 마일을 가상환경에서 학습, 검증하는 핵심 인프라
: 기존 “수집 데이터 재현형 시뮬레이션”에서 범용 세계 지식 기반 생성 시뮬레이션으로 전환
: Genie 3 기반. 영상 사전학습으로 확보한 세계 지식을 자율주행 도메인에 이식
: 2D 비디오 → 카메라+라이다 멀티센서 3D 출력 생성, Waymo 하드웨어 스택과 직접 정합
: 기상, 재난, 역주행·, 롱테일 객체 등 현실 수집이 거의 불가능한 리스크를 대량 합성·검증
: 주행, 레이아웃, 언어 제어로 반사실적 주행 정책 비교 가능
: 재구성 기반 시뮬레이터 한계를 넘는 완전 생성형 접근
https://waymo.com/blog/2026/02/the-waymo-world-model-a-new-frontier-for-autonomous-driving-simulation
Waymo
The Waymo World Model: A New Frontier For Autonomous Driving Simulation
We are excited to introduce the Waymo World Model, a frontier generative model that sets a new bar for large-scale, hyper-realistic autonomous driving simulation.
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샘 올트먼, TBPN 인터뷰 주요 코멘트
■ Codex 5.3 모델 및 기술적 진보
■ 에이전트 오케스트레이션과 AI의 미래
■ 지표의 변화 (IQ에서 GDP로)
■ 데이터와 컴퓨팅 자원
■ 소프트웨어와 기업의 변화
■ 앤스로픽 광고와 비즈니스 모델
■ 사회적 위치와 내부 분위기
https://youtu.be/KUNSNmr-1Bo?si=nF93yEtV4CxhiGB8
■ Codex 5.3 모델 및 기술적 진보
Codex 5.3을 출시했습니다. 현존하는 세계 최고의 코딩 모델이라고 생각합니다. 5.2 버전에서 받은 피드백을 하나의 모델에 통합했으며, 스마트해졌을 뿐만 아니라 훨씬 빠릅니다.
작업 도중(mid-turn)에 상호작용이 가능합니다. 성격도 훨씬 좋아졌고, 특히 컴퓨터 사용 능력(computer use)이 뛰어나 큰 도약처럼 느껴집니다.
흥미로운 점은 오늘 아침 배포 중에 숙련된 전문가들이 'Codex가 뭔가 달라졌다'는 것을 바로 알아차렸다는 것입니다. 사용자들이 변화를 즉각적으로 체감할 수 있을 정도입니다.
■ 에이전트 오케스트레이션과 AI의 미래
사람들은 이제 AI를 몇 시간 단위의 긴 작업에 사용하기 시작했습니다. 처음부터 끝까지 방향을 잡아주지 않아도 놀라운 일을 해내지만, 중간에 조향(steer)을 해주면 훨씬 더 놀라운 결과물을 만들어냅니다.
동료가 실수하는 걸 보고도 방치하는 건 무례하고 비효율적인 일입니다. 현재 모델은 한 번에 정답을 맞히거나 인간이 교정해 주어야 하지만, 곧 모델 스스로 이를 수행하게 될 것입니다.
우리는 결국 에이전트 팀을 관리하는 업무 흐름으로 나아가게 될 것이며, 사람들은 더 높은 추상화 단계에서 일하게 될 것입니다. 지금은 지능 자체가 이미 과잉 상태라, 한동안은 지능보다 이를 관리하는 도구가 더 중요할 것입니다.
■ 지표의 변화 (IQ에서 GDP로)
AI 분야에서 어떤 차트나 지표도 몇 년 이상 지속되지 않습니다. 조만간 정말 중요한 지표는 'GDP 영향력'이 될 것이고, 그다음은 아마도 '행복'이 되지 않을까 싶습니다.
우리가 현재 GDP를 측정하는 방식은 삶의 질이 올라가더라도 오히려 수치가 내려갈 수 있습니다. 우리는 그런 상황에 익숙하지 않죠. 강력한 디플레이션이 올 것입니다
■ 데이터와 컴퓨팅 자원
데이터가 석유라는 말은 10년 전에 이미 낭비된 표현입니다. 지금 시점에서 가장 진실에 가까운 말은 '컴퓨팅 파워가 새로운 석유'라는 것입니다.
지난 6~8년간은 놀라울 정도로 매끄러운 성장이 이어졌습니다. 자원(컴퓨팅, 데이터, 아이디어)을 투입할 수록 결과물이 지수적으로 좋아졌고, 성장이 멈출 것이라는 예측은 한 번도 맞은 적이 없습니다.
■ 소프트웨어와 기업의 변화
소프트웨어는 죽지 않았지만, 만드는 방식과 사용 방식이 완전히 변할 것입니다. 데이터의 원천(System of Record)을 가진 기업은 강력해지겠지만, 단순 기능만 제공하는 '얇은 레이어'의 기업들은 위태로운 변동성의 시기를 겪을 것입니다.
이제 모든 회사는 원하든 원치 않든 'API 회사'가 될 것입니다. 에이전트들이 스스로 코드를 작성하고 서비스를 호출할 것이기 때문입니다.
미래에는 '새 제품을 출시하고 싶다'고 말하면 야심 찬 인간처럼 모든 것을 해내는 단일 AI 봇이 생길 수도 있습니다. 하지만 지금은 그 단계가 아니기에 조각들을 맞추는 작업이 더 필요합니다.
■ 앤스로픽 광고와 비즈니스 모델
우리는 사용자를 존중합니다. 광고에 대한 우리의 제1 원칙은 LLM 스트림 안에 광고를 넣지 않겠다는 것입니다. 그것은 정말 미친 디스토피아처럼 느껴질 것입니다.
앤스로픽이 기만적인 광고로 우리를 공격하는 것은 이해하기 어렵습니다. 다만, 광고에서 지적한 챗GPT의 짜증 나는 성격 부분은 정확했습니다. 그것은 곧 고칠 겁니다.
■ 사회적 위치와 내부 분위기
어떤 사기업도 이 정도로 현미경적 관심을 받은 적은 없을 겁니다. 우리는 모든 이들의 불안과 경쟁자의 공격이 집중되는 지점에 서 있습니다. 마치 붕괴를 기다리는 플라즈마 같은 상황이죠.
외부에서는 매일 '미친 멜트다운'이 일어난다고 난리지만, 내부는 의외로 차분합니다. 우리는 그저 새로운 모델 개발과 컴퓨팅 확보에 바쁠 뿐입니다. 뉴스를 보면 현실과 99% 동떨어진 이야기들이라 황당할 때가 많습니다.
https://youtu.be/KUNSNmr-1Bo?si=nF93yEtV4CxhiGB8
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FULL INTERVIEW: Sam Altman Responds to Anthropic’s Attack Ads, Live on TBPN
This is our full interview with OpenAI CEO Sam Altman, recorded live on TBPN.
We discuss the launch of GPT-5.3-Codex, why managing AI agents is the next interface shift, and how chips, power, and compute bottlenecks will shape the future of AI.
TBPN is…
We discuss the launch of GPT-5.3-Codex, why managing AI agents is the next interface shift, and how chips, power, and compute bottlenecks will shape the future of AI.
TBPN is…
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (26/2/9)
■ 앤스로픽, 신규 펀딩 이르면 다음 주 마무리 예정. 조달 규모는 200억 달러 상회 수준
■ 골드만삭스, 앤스로픽과 협력해 AI 에이전트를, 회계, 규정 준수, 고객 온보딩 등 핵심 내부 업무 자동화에 도입. 금융 백오피스 업무에 AI가 직접 활용되는 사례
■ 앤스로픽, Claude Opus 4.6 Fast 버전 공개. 속도는 2.5배, 가격은 6배
■ 젠슨 황, 오픈AI와 관계에서 아무런 드라마나 긴장감이 없으며, 협력 관계와 투자 논의가 정상적이고 순조롭게 진행되고 있다는 입장
■ 오픈AI, 챗GPT 광고 도입 이전 사기 광고와 신뢰 훼손을 막기 위한 광고 무결성 전담팀 구성
■ 오픈AI, G42와 협력해 UAE 맞춤형 챗GPT 버전 개발. 비용 절감을 위해 재학습 대신 미세조정 방식 채택
■ 웨이모, 딥마인드의 월드 모델 Genie 3를 활용한 Waymo World Model 도입. 극단적 주행 상황까지 시뮬레이션
■ 콰이쇼우, 음란 및 저속 라이브 콘텐츠 확산 관리 실패를 이유로 중국 규제 당국으로 부터 1.2억 위안(약 1,700만 달러) 벌금 부과
■ 애플, CarPlay에서 AI 챗봇 기능을 지원하도록 호환성 향상 작업 진행
■ Benchmark, AI 칩 스타트업 Cerebras 투자 비중 확대를 위한 2.25억 달러 규모 특별 펀드 조성
감사합니다.
■ 앤스로픽, 신규 펀딩 이르면 다음 주 마무리 예정. 조달 규모는 200억 달러 상회 수준
■ 골드만삭스, 앤스로픽과 협력해 AI 에이전트를, 회계, 규정 준수, 고객 온보딩 등 핵심 내부 업무 자동화에 도입. 금융 백오피스 업무에 AI가 직접 활용되는 사례
■ 앤스로픽, Claude Opus 4.6 Fast 버전 공개. 속도는 2.5배, 가격은 6배
■ 젠슨 황, 오픈AI와 관계에서 아무런 드라마나 긴장감이 없으며, 협력 관계와 투자 논의가 정상적이고 순조롭게 진행되고 있다는 입장
■ 오픈AI, 챗GPT 광고 도입 이전 사기 광고와 신뢰 훼손을 막기 위한 광고 무결성 전담팀 구성
■ 오픈AI, G42와 협력해 UAE 맞춤형 챗GPT 버전 개발. 비용 절감을 위해 재학습 대신 미세조정 방식 채택
■ 웨이모, 딥마인드의 월드 모델 Genie 3를 활용한 Waymo World Model 도입. 극단적 주행 상황까지 시뮬레이션
■ 콰이쇼우, 음란 및 저속 라이브 콘텐츠 확산 관리 실패를 이유로 중국 규제 당국으로 부터 1.2억 위안(약 1,700만 달러) 벌금 부과
■ 애플, CarPlay에서 AI 챗봇 기능을 지원하도록 호환성 향상 작업 진행
■ Benchmark, AI 칩 스타트업 Cerebras 투자 비중 확대를 위한 2.25억 달러 규모 특별 펀드 조성
감사합니다.
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오픈AI, 슈퍼볼 LX(2026) 광고
<Codex, You Can Just Build Things>
https://youtu.be/aCN9iCXNJqQ?si=EuK-Y3qeZ593AwCw
<Codex, You Can Just Build Things>
https://youtu.be/aCN9iCXNJqQ?si=EuK-Y3qeZ593AwCw
YouTube
OpenAI Super Bowl 2026 | Codex | You Can Just Build Things
We build the tools. You build the future. Start building with Codex.
https://openai.com/codex/
https://openai.com/codex/
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마이크로소프트, AI 경쟁 우위는 모델이 아니라 플랫폼?
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
오픈AI의 신규 에이전트 플랫폼 'Frontier' 출시 이후 마이크로소프트(MS) 최고 커머셜 책임자(CCO) 저드슨 알트호프는 내부 이메일 통해 자사의 구조적 우위를 강조했습니다.
강조된 핵심 강점은 Azure 기반의 다양한 모델 제공, 장기간에 걸쳐 구축된 엔터프라이즈 고객 관계, 강력한 보안 및 컴플라이언스 기능 제공입니다.
양 사의 경쟁 구도는 이번이 처음은 아닙니다. 유사한 AI 제품을 기업 고객에게 동시에 제공하는 상황입니다.
이에 MS는 고객이 AI 에이전트를 직업 구축하고 운영할 수 있도록 돕는 Agent 365를 출시했고, 보유 OS인 Windows 기반 AI 에이전트 개발도 추진 중입니다.
에이전트 자체보다 이를 관리, 연결, 통제하는 레이어를 장악하겠다는 전략입니다.
오픈AI Frontier 구조도에서도 오픈AI의 제공 기술은 기업의 시스템 오브 레코드(SoRs) 위에 위치하고 있습니다.
이는 기업 데이터가 저장되는 기존 소프트웨어 계층 위에 에이전트 오케스트레이션 레이어를 올리겠다는 의미로,
장기적으로 기업의 소프트웨어 사용 방식과 비용 지불 구조 자체를 재편할 수 있는 비전을 내포하고 있습니다.
사티아 나델라는 반복적으로 “AI 모델은 결국 커머디티화되고, 가치는 애플리케이션과 데이터를 연결, 지휘하는 애플리케이션 스캐폴딩으로 이동한다”고 언급해 왔습니다.
이 영역을 장악한 플랫폼 사업자가 최종적 가치 귀속의 주체가 된다는 시각이며, 이는 프론티어 AI 기업의 에이전트 공세에 대한 MS의 핵심 방어 논리입니다.
최고의 모델이 바뀔 수 있는 상황에서 오케스트레이션, 워크플로우 컨텍스트, 상호 운용성을 강조하는 것은 타당한 전략입니다.
다만 현재까지 시장에 가져온 파급력과 내러티브 주도권은 MS보다는 프론티어 AI 기업에 더 크게 쏠려 있습니다.
샘 올트먼은 "모든 기업은 API 회사가 될 것이며, 에이전트들이 스스로 코드를 작성하고 서비스를 호출 할 것이다" 는 코멘트를 남겼습니다.
소프트웨어 기업의 기존 포지셔닝 자체에 대한 위협이 거세지고 있습니다. 단순히 비즈니스 데이터 보유라는 해자를 넘어 에이전틱 AI 역량을 얼마나 빨리 탑재할 수 있는지가 중요해지는 국면입니다.
MS도 이러한 '증명'의 요구에서 자유롭지만은 않습니다.
(2026/2/9 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
오픈AI의 신규 에이전트 플랫폼 'Frontier' 출시 이후 마이크로소프트(MS) 최고 커머셜 책임자(CCO) 저드슨 알트호프는 내부 이메일 통해 자사의 구조적 우위를 강조했습니다.
강조된 핵심 강점은 Azure 기반의 다양한 모델 제공, 장기간에 걸쳐 구축된 엔터프라이즈 고객 관계, 강력한 보안 및 컴플라이언스 기능 제공입니다.
양 사의 경쟁 구도는 이번이 처음은 아닙니다. 유사한 AI 제품을 기업 고객에게 동시에 제공하는 상황입니다.
이에 MS는 고객이 AI 에이전트를 직업 구축하고 운영할 수 있도록 돕는 Agent 365를 출시했고, 보유 OS인 Windows 기반 AI 에이전트 개발도 추진 중입니다.
에이전트 자체보다 이를 관리, 연결, 통제하는 레이어를 장악하겠다는 전략입니다.
오픈AI Frontier 구조도에서도 오픈AI의 제공 기술은 기업의 시스템 오브 레코드(SoRs) 위에 위치하고 있습니다.
이는 기업 데이터가 저장되는 기존 소프트웨어 계층 위에 에이전트 오케스트레이션 레이어를 올리겠다는 의미로,
장기적으로 기업의 소프트웨어 사용 방식과 비용 지불 구조 자체를 재편할 수 있는 비전을 내포하고 있습니다.
사티아 나델라는 반복적으로 “AI 모델은 결국 커머디티화되고, 가치는 애플리케이션과 데이터를 연결, 지휘하는 애플리케이션 스캐폴딩으로 이동한다”고 언급해 왔습니다.
이 영역을 장악한 플랫폼 사업자가 최종적 가치 귀속의 주체가 된다는 시각이며, 이는 프론티어 AI 기업의 에이전트 공세에 대한 MS의 핵심 방어 논리입니다.
최고의 모델이 바뀔 수 있는 상황에서 오케스트레이션, 워크플로우 컨텍스트, 상호 운용성을 강조하는 것은 타당한 전략입니다.
다만 현재까지 시장에 가져온 파급력과 내러티브 주도권은 MS보다는 프론티어 AI 기업에 더 크게 쏠려 있습니다.
샘 올트먼은 "모든 기업은 API 회사가 될 것이며, 에이전트들이 스스로 코드를 작성하고 서비스를 호출 할 것이다" 는 코멘트를 남겼습니다.
소프트웨어 기업의 기존 포지셔닝 자체에 대한 위협이 거세지고 있습니다. 단순히 비즈니스 데이터 보유라는 해자를 넘어 에이전틱 AI 역량을 얼마나 빨리 탑재할 수 있는지가 중요해지는 국면입니다.
MS도 이러한 '증명'의 요구에서 자유롭지만은 않습니다.
(2026/2/9 공표자료)
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샘 올트먼, 오픈AI의 모멘텀 회복 강조
: 내부 슬랙 메시지에서 챗GPT 월간 성장률 10% 재상회 언급. 이번 주 챗GPT 업데이트 모델 출시 준비. Codex는 1주일 만에 50% 성장
: 향후 2주 간 자금 조달 논의 본격화 예상. MS, 엔비디아, 아마존 1단계 + 소프트뱅크 포함 2단계 구조 가능성 보도 내용
: 펀딩 과정에서 Codex의 Claude Code 점유율 잠식 차트 강조. 월요일부터 챗GPT 내 광고 테스트 공식 시작 예정
→ 제품 경쟁 심화 속 사용자 성장, 개발자 도구, 수익화, 자금 조달을 동시에 밀어붙이며 ‘성장 스토리 재정렬’ 시도 중
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
: 내부 슬랙 메시지에서 챗GPT 월간 성장률 10% 재상회 언급. 이번 주 챗GPT 업데이트 모델 출시 준비. Codex는 1주일 만에 50% 성장
: 향후 2주 간 자금 조달 논의 본격화 예상. MS, 엔비디아, 아마존 1단계 + 소프트뱅크 포함 2단계 구조 가능성 보도 내용
: 펀딩 과정에서 Codex의 Claude Code 점유율 잠식 차트 강조. 월요일부터 챗GPT 내 광고 테스트 공식 시작 예정
→ 제품 경쟁 심화 속 사용자 성장, 개발자 도구, 수익화, 자금 조달을 동시에 밀어붙이며 ‘성장 스토리 재정렬’ 시도 중
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오픈AI, 챗GPT 광고 테스트 시작
■ 광고 테스트 개요
: 미국에서 챗GPT 광고 테스트 시작, 대상은 Free, Go 플랜 성인 로그인 사용자
■ 사명과 정합성 (Mission alignment)
: 무료, 저가 티어 유지에 필요한 인프라 투자 재원으로 광고 활용. 광고를 통해 AI 접근성 확대 + 기능 고도화 지속
: 광고 회피 옵션 - 유료 플랜 업그레이드 또는 무료 메시지 축소 선택
■ 답변의 독립성 (Answer independence)
: 광고는 챗GPT 답변과 완전히 분리. 항상 ‘스폰서드’로 명확히 표기, 시각적으로도 구분
: 광고 노출 기준 - 대화 주제 + 과거 채팅 + 광고 상호작용 이력
■ 프라이버시 보호 (Conversation privacy)
: 광고주는 대화, 기록, 메모리, 개인정보 접근 불가. 제공 정보는 집계된 노출, 클릭 데이터만
: 18세 미만, 건강·정신건강·정치 등 민감 주제 관련 광고 차단
: 사기·유해 광고 방지 및 과도한 타기팅 제한 가드레일 유지
■ 선택과 통제 (Choice and control)
: 사용자는 광고 숨기기, 피드백, 노출 이유 확인 가능
: 광고 데이터 원클릭 삭제, 개인화 설정 상시 관리, 광고 히스토리 투명 공개
■ 장기적 가치 (Long-term value)
: 의사결정 맥락에서 유용한 발견형 광고 지향. 대화형 인터페이스 특성상 관련성 높은 연결 가능
■ 향후 계획 (What’s next)
: 현재는 학습 목적의 제한적 테스트 단계. 사용자 피드백 반영 후 점진적 확장. 기업 대상 광고 포맷·구매 모델 순차 확대 예정
■ 변하지 않는 원칙
: 답변은 독립적이고 편향 없음 + 대화는 항상 비공개 + 사용자 통제권 유지
https://openai.com/index/testing-ads-in-chatgpt/
■ 광고 테스트 개요
: 미국에서 챗GPT 광고 테스트 시작, 대상은 Free, Go 플랜 성인 로그인 사용자
■ 사명과 정합성 (Mission alignment)
: 무료, 저가 티어 유지에 필요한 인프라 투자 재원으로 광고 활용. 광고를 통해 AI 접근성 확대 + 기능 고도화 지속
: 광고 회피 옵션 - 유료 플랜 업그레이드 또는 무료 메시지 축소 선택
■ 답변의 독립성 (Answer independence)
: 광고는 챗GPT 답변과 완전히 분리. 항상 ‘스폰서드’로 명확히 표기, 시각적으로도 구분
: 광고 노출 기준 - 대화 주제 + 과거 채팅 + 광고 상호작용 이력
■ 프라이버시 보호 (Conversation privacy)
: 광고주는 대화, 기록, 메모리, 개인정보 접근 불가. 제공 정보는 집계된 노출, 클릭 데이터만
: 18세 미만, 건강·정신건강·정치 등 민감 주제 관련 광고 차단
: 사기·유해 광고 방지 및 과도한 타기팅 제한 가드레일 유지
■ 선택과 통제 (Choice and control)
: 사용자는 광고 숨기기, 피드백, 노출 이유 확인 가능
: 광고 데이터 원클릭 삭제, 개인화 설정 상시 관리, 광고 히스토리 투명 공개
■ 장기적 가치 (Long-term value)
: 의사결정 맥락에서 유용한 발견형 광고 지향. 대화형 인터페이스 특성상 관련성 높은 연결 가능
■ 향후 계획 (What’s next)
: 현재는 학습 목적의 제한적 테스트 단계. 사용자 피드백 반영 후 점진적 확장. 기업 대상 광고 포맷·구매 모델 순차 확대 예정
■ 변하지 않는 원칙
: 답변은 독립적이고 편향 없음 + 대화는 항상 비공개 + 사용자 통제권 유지
https://openai.com/index/testing-ads-in-chatgpt/
Openai
Testing ads in ChatGPT
OpenAI begins testing ads in ChatGPT to support free access, with clear labeling, answer independence, strong privacy protections, and user control.
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오픈AI, Codex 앱 다운로드 100만 돌파
2/2 Codex 앱 출시
2/3 1일차 다운로드 20만
2/4 2일차 다운로드 50만, 활성 유저 100만
2/5 GPT-5.3-Codex 발표
2/9 1주차 다운로드 100만, 유저 수 +60%
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
2/2 Codex 앱 출시
2/3 1일차 다운로드 20만
2/4 2일차 다운로드 50만, 활성 유저 100만
2/5 GPT-5.3-Codex 발표
2/9 1주차 다운로드 100만, 유저 수 +60%
첫 주에 Codex 앱 다운로드 수가 100만 건을 넘었습니다.
지난주 전체 Codex 사용자 수가 60% 이상 증가했습니다!
이번 프로모션 이후에도 Codex는 Free/Go 사용자에게 계속 제공할 예정입니다. 다만 해당 요금제에서는 사용 한도를 일부 줄여야 할 수도 있습니다. 그래도 누구나 Codex를 직접 써보고, 무언가를 만들기 시작할 수 있어야 한다고 생각합니다.
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (26/2/10)
■ 알파벳, 회사채 발행 규모를 기존 150억 달러에서 200억 달러로 확대 가능성. 1,000억 달러 이상의 수요 확인
■ 오픈AI, Codex 앱 다운로드 100만 돌파
■ 오픈AI, GPT-5.3-Codex를 Cursor, GitHub Copilot, Visual Stutdio Code 플랫폼 탑재 지원
■ 오픈AI, 이번 주 챗GPT 모델 업데이트 준비 보도
■ 오픈AI, 미국 내 저가 및 무료 성인 유저 대상으로 챗GPT에 맞춤형 광고 기능 도입
■ 다리오 아모데이, 미 상원 은행위 소속 공화당 상원의원들과 회동할 예정. AI 규제, 금융 시스템 내 AI 활용, 안전 가드레일 등에 대한 논의 전망
■ 앤스로픽, 인도 확장 계획에서 ‘Anthropic’라는 이름을 사용하던 현지 기업과 상표권 분쟁 발생
■ 마이크 크리거 앤스로픽 CPO, 현재 앤스로픽의 대부분제품에서 코드는 사실상 100% Claude에 의해 작성되고 있다고 발언
■ Apollo, xAI의 GPU 임대 투자기구에 34억 달러 대출 추진
■ 인스타그램, 스냅챗과 유사한 사라지는 사진 경험을 제공하는 독립형 앱 ‘Instants’ 내부 개발 중
■ 워크데이, 공동 창업자 아닐 부스리의 CEO 복귀 발표
■ 바이트댄스, 영상 AI 모델 Seedance 2.0 업데이트
■ 데이터브릭스, 1,340억 달러 밸류로 50억 달러 규모 자금 조달 및 20억 달러 신규 부채한도 확보
■ AI 자동화 스타트업 Harvey, 110억 달러 밸류로 신규 펀딩 논의
감사합니다.
■ 알파벳, 회사채 발행 규모를 기존 150억 달러에서 200억 달러로 확대 가능성. 1,000억 달러 이상의 수요 확인
■ 오픈AI, Codex 앱 다운로드 100만 돌파
■ 오픈AI, GPT-5.3-Codex를 Cursor, GitHub Copilot, Visual Stutdio Code 플랫폼 탑재 지원
■ 오픈AI, 이번 주 챗GPT 모델 업데이트 준비 보도
■ 오픈AI, 미국 내 저가 및 무료 성인 유저 대상으로 챗GPT에 맞춤형 광고 기능 도입
■ 다리오 아모데이, 미 상원 은행위 소속 공화당 상원의원들과 회동할 예정. AI 규제, 금융 시스템 내 AI 활용, 안전 가드레일 등에 대한 논의 전망
■ 앤스로픽, 인도 확장 계획에서 ‘Anthropic’라는 이름을 사용하던 현지 기업과 상표권 분쟁 발생
■ 마이크 크리거 앤스로픽 CPO, 현재 앤스로픽의 대부분제품에서 코드는 사실상 100% Claude에 의해 작성되고 있다고 발언
■ Apollo, xAI의 GPU 임대 투자기구에 34억 달러 대출 추진
■ 인스타그램, 스냅챗과 유사한 사라지는 사진 경험을 제공하는 독립형 앱 ‘Instants’ 내부 개발 중
■ 워크데이, 공동 창업자 아닐 부스리의 CEO 복귀 발표
■ 바이트댄스, 영상 AI 모델 Seedance 2.0 업데이트
■ 데이터브릭스, 1,340억 달러 밸류로 50억 달러 규모 자금 조달 및 20억 달러 신규 부채한도 확보
■ AI 자동화 스타트업 Harvey, 110억 달러 밸류로 신규 펀딩 논의
감사합니다.
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앤스로픽, 우리도 10GW 캐파 확장 간다
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
보도를 통해 앤스로픽 데이터센터 전략의 윤곽이 드러나고 있습니다.
전직 구글 임원을 포함한 베테랑 인프라 팀을 꾸리고 있으며, 향후 수년간 최소 10GW 캐파를 확보하는 방안을 논의하고 있다는 내용입니다.(10GW는 이제 누구나 지르는 숫자가 되가고 있는 느낌이네요)
앤스로픽은 지난 11월 미국 컴퓨팅 인프라 확대에 500억 달러 투자를 발표한 바 있는데요
텍사스와 뉴욕에서 Fluidstack과 협력해 데이터센터 구축을 진행하고 있습니다. 하지만 당시 투자 시점, 자금 사용 방식, 목표 캐파 등은 구체적으로 공개되지 않았었습니다.
앤스로픽은 클라우드 사업자로부터 캐파를 임대하는 현재 방식과 함께 자체 데이터센터 공간을 직접 임차(lease)하는 방안을 논의하고 있습니다.
즉, 서버 장비를 직접 구매하고 운영하는 방식으로 서버 통제력을 강화하고, 장기적인 비용 절감도 가능합니다.
경쟁사 오픈AI는 이전부터 자체 시설 구축을 추진해왔습니다. 다만 엔비디아와 10GW 데이터센터 개발 계획은 뚜렷한 진전은 부재한 상황이네요
노력의 일환으로 최근 Stack Infrastructure 최고개발책임자 출신 팀 휴즈와 구글에서 데이터센터 건설 및 설계를 총괄한 브렛 로저스가 합류했습니다.
인프라 분야의 인재 영입을 통해 부지 및 개발 업체 선정, 공사 지연 대응 등에 긍정적 효과를 기대할 수 있습니다.
다만 대기업과 달리 스타트업(앤스로픽이 보통 스타트업은 아니지만)이 데이터센터를 직접 임차하는 것은 재무 구조나 신용 등급상 어려움이 존재합니다.
상장 이전 직접 임차를 진행하기 위해서 신용도 높은 대형 파트너가 일종의 신용 백스톱 역할을 할 가능성이 있습니다.
최근 신규 펀딩에 상당한 자금 수요가 모인 것을 고려하면 인프라 확장 관련 투자와 신규 거래에도 높은 관심이 집중될 것입니다.
(2026/2/10 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
보도를 통해 앤스로픽 데이터센터 전략의 윤곽이 드러나고 있습니다.
전직 구글 임원을 포함한 베테랑 인프라 팀을 꾸리고 있으며, 향후 수년간 최소 10GW 캐파를 확보하는 방안을 논의하고 있다는 내용입니다.(10GW는 이제 누구나 지르는 숫자가 되가고 있는 느낌이네요)
앤스로픽은 지난 11월 미국 컴퓨팅 인프라 확대에 500억 달러 투자를 발표한 바 있는데요
텍사스와 뉴욕에서 Fluidstack과 협력해 데이터센터 구축을 진행하고 있습니다. 하지만 당시 투자 시점, 자금 사용 방식, 목표 캐파 등은 구체적으로 공개되지 않았었습니다.
앤스로픽은 클라우드 사업자로부터 캐파를 임대하는 현재 방식과 함께 자체 데이터센터 공간을 직접 임차(lease)하는 방안을 논의하고 있습니다.
즉, 서버 장비를 직접 구매하고 운영하는 방식으로 서버 통제력을 강화하고, 장기적인 비용 절감도 가능합니다.
경쟁사 오픈AI는 이전부터 자체 시설 구축을 추진해왔습니다. 다만 엔비디아와 10GW 데이터센터 개발 계획은 뚜렷한 진전은 부재한 상황이네요
노력의 일환으로 최근 Stack Infrastructure 최고개발책임자 출신 팀 휴즈와 구글에서 데이터센터 건설 및 설계를 총괄한 브렛 로저스가 합류했습니다.
인프라 분야의 인재 영입을 통해 부지 및 개발 업체 선정, 공사 지연 대응 등에 긍정적 효과를 기대할 수 있습니다.
다만 대기업과 달리 스타트업(앤스로픽이 보통 스타트업은 아니지만)이 데이터센터를 직접 임차하는 것은 재무 구조나 신용 등급상 어려움이 존재합니다.
상장 이전 직접 임차를 진행하기 위해서 신용도 높은 대형 파트너가 일종의 신용 백스톱 역할을 할 가능성이 있습니다.
최근 신규 펀딩에 상당한 자금 수요가 모인 것을 고려하면 인프라 확장 관련 투자와 신규 거래에도 높은 관심이 집중될 것입니다.
(2026/2/10 공표자료)
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
오픈AI, Codex 앱 다운로드 100만 돌파 2/2 Codex 앱 출시 2/3 1일차 다운로드 20만 2/4 2일차 다운로드 50만, 활성 유저 100만 2/5 GPT-5.3-Codex 발표 2/9 1주차 다운로드 100만, 유저 수 +60% 첫 주에 Codex 앱 다운로드 수가 100만 건을 넘었습니다. 지난주 전체 Codex 사용자 수가 60% 이상 증가했습니다! 이번 프로모션 이후에도 Codex는 Free/Go 사용자에게 계속 제공할 예정입니다.…
VS Code 내 AI 코딩 어시스턴트 일간 설치 수 추이
(Bloomberry, 2/7일 기준 30일 이동평균)
- 앤스로픽 Claude Code 41,156
- 오픈AI Codex 34,143
- 구글 Gemini 10,998
: GPT-5.3-Codex는 오늘 Cursor, GitHub, VS Code 탑재 지원 발표
: 다만 GitHub와 VS Code에서는 플랫폼 안정성 이슈로 롤아웃 중단 공지
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
(Bloomberry, 2/7일 기준 30일 이동평균)
- 앤스로픽 Claude Code 41,156
- 오픈AI Codex 34,143
- 구글 Gemini 10,998
: GPT-5.3-Codex는 오늘 Cursor, GitHub, VS Code 탑재 지원 발표
: 다만 GitHub와 VS Code에서는 플랫폼 안정성 이슈로 롤아웃 중단 공지
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
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