엔비디아-오픈AI, 1,000억 달러 대신 300억 달러 투자

: 엔비디아는 오픈AI의 신규 펀딩 라운드에 최대 300억 달러 규모 지분 투자 참여

: 9월 발표했던 1,000억 달러 규모 다년간의 투자 파트너십 진행 x

: 오픈AI는 신규 펀딩 과정에서 투자자에게 ‘30년까지 6,000억 달러 규모 컴퓨팅 자원 확보 및 지출 계획 설명

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구글, Gemini 3.1 Pro로 1위 탈환

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

구글이 Gemini 3.1 Pro를 통해 선두 모델 자리를 다시 차지했습니다.

고급 추론 능력 기반으로 고난도 작업(복잡한 주제의 시각적 설명, 데이터 통합 분석, 창의적 프로젝트 구현 등) 수행에 최적화된 모델이라는 점을 강조하고 있는데요

많은 벤치마크에서 SOTA를 달성했습니다. ARC-AGI-2는 77.1%로 3 Pro(31.1%) 대비 극적인 개선을 달성하기도 했습니다.

Artificial Analysis Index 57점으로 기존 선두였던 Claude Opus 4.6(53점)을 앞섰습니다.

다만 SWE-Bench와 GDPVal-AA 등 코딩 및 전문 작업 부분에서는 경쟁 모델 대비 아쉬운 모습이고, 장기 컨텍스트 능력을 측정하는 MCRC v2(100만 토큰)는 여전히 미진한 결과입니다.

실체감 부분은 다소 엇갈리는 부분이 있기 때문에 환각 감소와 토큰 효율성 유지에 주목해야 합니다.

AA-Omniscience 기준 환각률은 50%로 3 Pro 대비 38%p 감소했습니다. Gemini의 약점으로 꼽히던 부분입니다.

성능 향상에도 비용 및 토큰 사용량은 이전 버전과 유사한 수준입니다. AA Index 테스트 구동 비용은 앤스로픽, 오픈AI 모델 대비 1/3 수준이네요

3.1 Pro는 개발자, 기업, 개인의 전 채널에 동시 배포되며 생태계 확장의 중요성을 시사하고 있습니다.

구글 공식 블로그 마지막 문장은 "여러분이 이를 통해 무엇을 만들고 발견하게 될지 기대고 있습니다."입니다.

단순 모델 업데이트에서 끝나는 것이 아니라 모델 기반으로 어떤 워크플로우가 탄생하느냐가 중요하다는 메시지를 담고 있다고 생각합니다.

자, 이제 오픈AI의 GPT-5.3 차례입니다. 선수 입장하세요

(2026/2/20 공표자료)

앤스로픽은 오픈AI의 매출을 역전할 수 있을까

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

Epoch AI에서 '26년 중반 앤스로픽 연 환산 매출(ARR)이 오픈AI를 넘어설 수 있다고 분석했습니다.

ARR 10억 달러 달성 이후 앤스로픽은 연 10배 성장했고, 오픈AI는 연 3.4배 성장하는 트렌드를 보여주고 있는데요. 트렌드 유지 시 교차점이 발생한다는 내용이고,

언론 보도된 '26년 내부 매출 성장 전망(오픈AI 2.2배, 앤스로픽 4배) 기준으로도 '26~27년 사이 역전을 전망했습니다.

디테일한 시점과 숫자를 살펴보면, ARR 10억 달러 달성 시점은 오픈AI 23년 8월, 앤스로픽 24년 12월입니다.

'25년 말 기준 ARR은 오픈AI 200억 달러, 앤스로픽 90억 달러(2월 중순 140억 달러)지요

다만 기본적으로 오픈AI의 '25년 말 ARR 200억 달러 달성 이후 업데이트가 아직 부재한 상황입니다.

'25년 7월 이후 앤스로픽의 성장이 연 7배 수준으로 하락했다는 내용도 포함되어있네요

또한 인용된 언론 보도 상 앤스로픽 매출 전망은 1월 말의 최신 데이터이고 오픈AI는 10월 보도된 다소 과거 데이터입니다.

앤스로픽의 고성장에는 Claude Code가 주요한데요, 오픈AI도 최근 Codex 모멘텀을 엄청나게 강조하고 있습니다.

(Claude Code ARR은 11월 10억 달러 → 12월 12.5억 달러 → 2월 25억 달러)

광고 논란 이후 아모데이와 사이가 더욱 틀어진(인도 AI 서밋에서 손도 안잡음..) 올트먼은 코딩과 B2B 분야에서 앤스로픽을 잡는 것을 우선적 목표로 설정한 느낌입니다.

이에 따라 오픈AI의 ARR 성장 기울기가 가팔라질 가능성이 존재합니다. 챗GPT 월간 성장률도 10%를 재상회하고 있구요

관련 트렌드에서 엿볼 수 있는 함의를 꼽아보면

1) B2B는 확실히 돈이 된다.
2) 매출의 지수적 성장은 계속 된다.
3) 지금 성장도 캐파 제약 속에서 달성했다.
4) 오픈AI 모델 업데이트해야겠지?

추가 업데이트해 드리겠습니다.

(2026/2/20 공표자료)

중국 AI 모델 개발 기업만 잘 나가는 이유는 무엇일까?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

연휴 이후 개장한 홍콩 증시에서 중국 AI 모델 개발사인 Z.ai(=Knowledge Atals, 2513 HK)과 미니맥스(0100 HK)가 긍정적 흐름을 이어가고 있습니다.

오전 장에서 각각 19% 및 10% 상승했고, 1월 초 상장 이후 공모가 대비 각각 421% 및 465% 상승했습니다.

연휴에 앞서 업데이트 한 GLM-5와 MiniMax-M2.5 모델이 긍정적 평가를 받고 있다고 생각합니다.

또한 오픈AI와 앤스로픽의 신규 펀딩이 초과 수요를 달성하는 상황에서 AI 모델 개발 기업을 주식 시장에서 접근할 수 있는 옵션이라는 점도 매력도를 높이는 부분입니다.  

반대로 알리바바를 비롯한 중국 빅테크 기업은 아쉬운 흐름을 보여주고 있습니다.

알리바바도 Qwen 3.5 시리즈 모델을 업데이트했는데요, 성능 자체는 GLM-5와 MiniMax-M2.5 사이에 포진하고 있습니다.

미국 빅테크 기업이 AI 투자 성과 확인 요구 속 이익 측면 우려가 존재한다는 연장선에서 중국 빅테크도 자체 활용 및 AI 서비스를 위해서 막대한 투자를 필요로 합니다.

3Q BAT CapEx의 QoQ 역성장에도 규제가 영향을 미치고 있는 상황이고, H200 수출 허가 관련 내용은 왔다갔다하고 있지만, 제한이 풀린다면 구매에 나설 것이 당연해 보이네요

빅테크의 강점은 생태계입니다. 알리바바는 Qwen 앱 개편과 춘절 캠페인을 거치며 모멘텀을 받고 있습니다.

여기도 경쟁은 치열합니다. 단기에는 Seedance 2.0을 앞세운 바이트댄스 모멘텀이 부각되는 구간이라고 생각합니다.

AI 경쟁은 장기전이고, 알리바바의 경쟁력은 중국 내에서는 여전히 탑티어입니다.

(2026/2/20 공표자료)  

일론 머스크, Grok의 철학적 존재 이유

우주를 이해하라

Grok의 이 목표에서 모든 것이 비롯된다.

철저한 진실 탐구
아름다움에 대한 경외
인류의 번영
물리 법칙의 끊없는 탐구
인류에 유익한 기술의 창조
의식을 별들로 확장하는 것
그리고 사랑

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샘 올트먼, 인도의 Codex 모멘텀 강조

인도는 전 세계 Codex 시장 중 가장 빠르게 성장하는 지역이며, 지난 2주 동안에만 주간 사용자 수가 4배 증가했습니다. 🇮🇳

+ <인도 AI 임팩트 서밋 연설문>

현재 인도에서는 매주 1억 명 이상이 챗PT를 사용하고 있으며, 3분의 1 이상이 학생입니다.

또한 인도는 우리의 코딩 에이전트인 Codex의 가장 빠르게 성장하는 시장입니다

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오픈AI의 첫번째 AI 디바이스는 스마트 스피커?

: 스마트 스피커, 글래스, 램프 등으로 확장될 AI 기반 디바이스 제품군 개발 중. 현재 200명 이상 투입

: 처음 출시 제품으로 스마트 스피커 거론, 가격은 $200~300 예상

: 카메라가 탑재. 사용자 주변 환경과 상황 인식. 얼굴 인식 기능기반 물건 식별 및 구매 가능 설계

: 단순 음성 비서가 아닌, 영상 기반 관찰 후 행동을 유도하는 에이전트형 디바이스 콘셉트

: 디바이스 팀 리더 Peter Welinder는 법원 제출 문서에서 최소 27년 2월 이전 고객 출하가 어렵다고 언급

: AI 글래스와 같은 제품은 28년이 되어야 대량 생산 가능 전망

: 스마트 램프 등 일부 제품은 프로토타입 단계까지 준비된 상태지만, 실제 출시 여부 불확실

: 디바이스 팀은 조니 아이브 Io Products 인수 후 구성. 애플 출신 인력 다수 합류

: LoveFrom이 디자인 담당. 오픈AI 내부 디바이스 팀은 하드웨어, 소프트웨어, 소비자 사용 방식 연구 담당. 역할 분리로 내부 긴장 존재

: 본사와 분리된 조직 운영. 애플식 디자인 중심, 비밀주의 구조 적용

→ 모델 기업에서 소비자 하드웨어 기업으로 확장하는 전략적 전환 시도

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오픈AI 재무 전망 업데이트 보도

: ‘26-30년 매출 합산 6,730억 달러. 기존 5,350억 달러 대비 약 +27%

: 매출 ’26년 300억 달러 → ‘27년 620억 달러 → ’28년 1,130억 달러 → ‘29년 1,840억 달러 → ‘30년 2,840억 달러

: 매출 분류는 챗GPT 소비자(광고 포함), 챗GPT B2B(에이전트, 리서치 파트너십 포함), 플랫폼(API 판매), 신규 제품(하드웨어 포함)

: ‘30년까지 AI 운영 및 학습 비용 6,650억 달러 지출 계획

: ‘25년 80억 달러 현금 소진. 여름 전망 대비 5억 달러 적은 수준

: 현금소진 ‘26년 250억 달러 → ‘27년 570억 달러. 이전 전망 대비 300억 달러 증가. ‘30년까지 1,120억 달러 증가

: ‘25년 추론 비용 4배 증가. 조정 매출총이익률 ‘24년 40%에서 33%로 하락(목표 46% 하회)

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앤스로픽, Claude Code Security 프리뷰 발표

: AI 기반 코드 보안 분석 기능을 제한적 연구 프리뷰로 출시. 기존 정적 분석 도구가 놓치는 복잡한 맥락 의존적 취약점을 탐지하고 패치를 제안하는 방어자 중심 솔루션

: 규칙 매칭을 넘어 인간 보안 연구자처럼 코드 맥락, 데이터 흐름, 컴포넌트 상호작용을 추론. 다단계 재검증을 통해 오탐을 최소화하고, 심각도·신뢰도 평가 후 인간 승인 하에 패치 적용

: Capture-the-Flag 대회, 국립 연구소 협력 등 실전 테스트를 통해 성능 고도화. Claude Opus 4.6 기반으로 수백 건의 장기 미발견 오픈소스 취약점 발견

: Enterprise, Team 고객 대상 연구 프리뷰 제공, 오픈소스 유지관리자 대상 얼리 액세스 제공

https://www.anthropic.com/news/claude-code-security

구글, 플루이드스택에 1억 달러 투자 방안 논의

: 딜은 플루이드스택(Fluidstack)의 밸류를 75억 달러로 평가. TPU 생태계 확대 가속

: 타 데이터센터 파트너들에 대한 재정 지원 확대도 논의 중. 과거 Hut 8, 사이퍼 마이닝, 테라울프 프로젝트의 자금 조달 지원

: TPU 팀을 독립 사업부로 분리하는 내부 논의 재점화. 다만 다른 부분과 긴밀한 통합은 Gemini 모델 개발 측면에서 강점

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일론 머스크, 약속의 6월

Tech Dev Notes

일론에 따르면 6월이 되면 Grok이 Claude보다 코딩을 더 잘하게 될 것이다.

머스크

우리는 무엇을 해야 하는지 알고 있으며, 4월쯤이면 꽤 근접하고 5월에는 대략 비슷한 수준이 될 것이다. 그래서 Colossus 2가 완전히 가동되는 6월에는 아마 더 나아질 것이다.

그 시점이 되면, 완벽하게 주행하는 자율주행차처럼, 주요 코딩 모델들 사이의 차이를 구분하기가 어려워질 것이다. 왜냐하면 이들이 무언가를 잘못하는 일이 매우 드물어질 것이기 때문이다.

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (26/2/23)

■ 샘 올트먼, 현재 시점에서 우주 데이터센터 구축 구상은 터무니 없다는 발언. 발사 비용과 지상 전력 생산 비용의 단순 비교와 고장 난 GPU 수리의 어려움 언급

■ 오픈AI, 인도에서 18~24세 유저가 챗GPT 메시지의 50%를 차지하며, 업무 목적 활용 비율은 35%, Codex는 글로벌 평균 대비 3배 많이 사용되고 있다고 언급

■ 오픈AI, 첫번째 AI 디바이스로 스마트 스피커 거론, 가격은 $200~300 예상

■ 앤스로픽, Claude Code Security 프리뷰 발표. AI 기반 코드 보안 분석 기능

■ 앤스로픽, 오픈클로와 같은 서드파티 앱에서 클로드 계정으로 로그인하는 OAuth 인증 연동을 정책 위반 소지로 차단

■ 메타, 올해 연간 주식 보상 지급 규모 5% 삭감. 작년에도 약 10% 감축 단행

■ 구글, 플루이드스택에 1억 달러 투자 방안 논의딜은 플루이드스택 밸류를 75억 달러로 평가

■ 구글 AI 및 연구 부문 부사장 Jeff Dean, 단순 LLM 응용이나 차별화 없는 AI 스타트업은 생존하기 어려울 것이라 주장

■ 아마존, AWS 서비스 중단이 AI 봇 오류 때문이 아니라 잘못된 권한 설정 때문이라는 입장 발표. 두번째 AWS 중단 사건에 대한 보도도 사실이 아니라고 바박

■ 마이크로소프트 신임 게임 CEO Asha Sharma, AI 기술 도입 추진 속 생태계를 영혼 없는 AI 콘텐츠로 채우지 않겠다는 점을 강조

■ Thinking Machine Lab, 오픈AI 출신 졸린 패리시가 최근 퇴사. 이후 오픈AI 재합류

감사합니다.

앤스로픽의 Claude Code Security와 사이버 보안 섹터 파급력

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

앤스로픽이 웹 기반 Claude Code에 내장된 Claude Code Security를 Enterprise, Team 고객 대상 프리뷰로 발표했습니다.

그리고 최근 주식 시장을 덮치고 있는 “AI가 모든 것을 파괴한다”는 우려가 사이버 보안 산업까지 확산되며 관련 기업 조정으로 이어졌습니다.

Claude Code Security는 AI 기반 코드 보안 분석 기능으로 코드베이스를 스캔해 보안 취약점을 탐지하고, 검토 가능한 소프트웨어 패치를 제안합니다.

기존 정적 분석 도구가 놓치는 복잡한 맥락 의존적 취약점을 추론 기반으로 탐지할 수 있다는 점을 강조하고 있습니다.

앤스로픽은 1년 이상 축적한 사이버 보안 연구를 기반으로 기능을 개발했으며, Capture-the-Flag 대회 및 국립 연구소 협력 등을 통해 성능을 검증했다고 밝혔습니다.

Claude Opus 4.6 활용을 통해 오픈소스 코드베이스에서 500개 이상의 장기 미발견 취약점을 발견하기도했습니다.

다만 코드 보안은 개발 단계에서의 취약점 탐지 자동화로 사이버 보안 산업의 일부 영역에 해당합니다.

현재 조정을 받은 다수의 사이버 보안 기업의 주요 매출은 운영 단계에서 실시간 보안 대응 기능을 제공하는 측면에서 창출됩니다.

즉, Claude Code Security와 사이버 보안 기업 솔루션간의 경쟁 구도는 부재하다고 볼 수 있습니다.

물론 단기적으로 AI 내러티브가 보안 섹터에 심리적 부담 요인이 될 수 있습니다. 불안회로는 아주 먼 미래의 변화까지 고려하고 있으니까요

다만 AI 기반 보안 역량 강화는 이미 업계 전반에서 진행 중인 흐름입니다. 사이버 보안 기업들 역시 탐지, 대응 자동화에 AI를 적극 활용하고 있으며, 기본 요건이 되고 있습니다.

또한 보안은 단 한 번의 실패로도 막대한 피해가 발생하는 영역입니다. AI의 확률론적 특성에 대한 신뢰성 검증과 책임 구조 역시 중요한 변수입니다

결론적으로 앤스로픽의 발표도 구조적으로 보안 내 AI 내재화를 가속하는 방향에 가깝다고 판단합니다.

(2026/2/23 공표자료)

오픈AI, 스타게이트 프로젝트 차질과 인프라 전략 전환

■ 스타게이트 출범과 초기 표류

: 오픈AI, 오라클, 소프트뱅크는 25년 1월 5,000억 달러 규모 Stargate 프로젝트 발표. 1,000억 달러 투입 및 10GW 캐파 구축 착수 언급

: 역할, 지배구조 이견으로 리더십과 실행 체계 정립 x. 합작 법인은 데이터센터 개발에 착수하지 못한 채 정체. 인력 충원 실패

■ 오픈AI 독자 구축 시도

: 컴퓨팅 파워 필요에 따라 대규모 데이터센터 직접 개발 및 일부 직접 임대, 소유하는 자가 구축 방안 검토

: 800MW-1.2GW 후보지 탐색. ‘26~27년 대규모 전력 확보가 가능한 지역 고려

: 스타게이트를 별도 법인으로 분리해 시설 건설 및 오픈AI 재임대 구조 고려. 반도체, 인프라 자금 조달 수단으로 활용 방안도 논의

: 연 수십억 달러 현금 소진 구조 + 미검증 사업모델로 금융 기관의 대규모 PF 기피 → 자가 구축 계획 보류

■ 파트너 중심 구조 선회

: 이후 스타게이트 파트너와 협력 재모색. 세 회사가 공동으로 움직이기보다 오라클, 소프트뱅크와 개별 계약 형태

: 오라클이 신용도 높은 임차인으로 참여 4.5GW 대형 계약 체결. 개별 프로젝트가 아닌 복수 캠퍼스 구조로 리스크 분산

: 지연, 초과 비용 발생 시 비용 공유, 절감 시 이익 공유 구조 도입 → 직접 소유 대신 설계, 통제권 확보 전략으로 전환

■ 텍사스 1GW 프로젝트 타협

: 밀램 카운티 캠퍼스가 핵심 사례. 소프트뱅크 협상 끝에 오픈AI는 장기 임차 및 설계 통제권 확보. SoftBank Energy가 개발 및 소유하는 구조

: 10월 착공 시작. 소유 x 통제 o 모델 정립 사례. 클러스터 구조, 냉각, 랙, 전력 인프라 등 설계 주도권 포함

■ 컴퓨트 확보 지연 영향

: 3년 10GW 목표 미달. 대신 AWS, 구글 클라우드 추가 계약. 30년까지 컴퓨트 지출 전망은 4,500억 달러 → 6,650억 달러

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오픈AI, 재무 전망 업데이트. 컴퓨팅 지출은 축소된 것일까?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI의 내부 재무 전망 업데이트 보도와 함께 '30년까지 AI 운영 및 학습 비용 6,650억 달러가 제시되었습니다.

'25년 11월 언급된 컴퓨트 인프라 약정 1.4조 달러와 비교해 지출 계획이 절반 이하로 축소 된 것이 아니냐는 해석도 제기되고 있는데요

그러나 두 수치는 개념, 범위, 기간, 경제적 의미가 모두 다르기 때문에 직접적인 비교가 적절하지 않습니다.

캐파 공급 능력 상한과 비용 흐름을 동일선 상에서 단순히 비교해 축소로 해석하는 것이 구조적으로 타당하지 않기 때문입니다.

1.4조 달러는 오픈AI의 단독 현금 지출 계획보다 파트너사와의 장기 인프라 계약 또는 캐파 약정 규모를 의미합니다

생태계 차원에서 공급 능력 확보를 위한 계약 상 최대 총액으로 디테일한 지출 계획보다 최대 초달 가능 인프라 한도에 가까운 개념입니다.

당시 제시된 타임라인도 향후 8년(~'33년)을 포괄하는 장기 구간이고, 오픈AI 내부 재무모델과 연결성도 간접적입니다.

6,650억 달러는 '26~30년간 AI 운영 및 학습 비용 전망치입니다. 내부 재무모델에 반영된 현금 소진 기반 지출 계획으로 오픈AI가 실제 부담하는 OPEX 성격의 컴퓨트 비용입니다.

상향 조정된 매출 전망과 직접적으로 연동되는 수치이며, 실제 수요에 따라 변동하는 구조를 가집니다.

오히려 오픈AI의 장기 매출 전망은 상향 조정되었습니다. 모델 효율 개선, 커스텀 반도체 도입, 가격 인상 등의 변수가 있지만, 컴퓨트 지출 확대와 동행할 수 밖에 없습니다.

실제로 오픈AI가 과거 제시한 '30년까지 컴퓨트 지출 전망은 4,500억 달러입니다.

이 외 디테일한 재무 전망 상향 관련 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4l9hBnz

(2026/2/23 공표자료)

오픈AI, 스타게이트 프로젝트의 속사정

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

'25년 1월 야심차게 발표된 스타게이트 프로젝트 차질 관련 논란의 보도가 있었습니다.

오픈AI, 오라클, 소프트뱅크 간 역할과 지배구조 이견에 따라 리더십과 실행 체계가 정립되지 않았고, 합작 법인은 데이터센터 개발에 착수하지 못한 채 정체되었으며, 인력 충원도 실패했다는 내용입니다.

우선 "스타게이트 프로젝트 합작 법인이 데이터센터를 구축하지 못했다"는 사실입니다. 하지만 3자가 동시에 참여하는 초기 JV 형태만을 고려했을 때의 이야기입니다.

오픈AI의 자체 데이터센터 구축 노력과 이후 재협상 과정에서 오픈AI-오라클, 오픈AI-소프트뱅크 간의 협력 구도로 스타게이트라는 브랜드하에서 캐파 확장이 진행되고 있습니다.

"목표 10GW에 미달한다"도 사실입니다. 상당 부분 지연이 있었고, 현재 확정 캐파는 7.5GW 수준입니다.

소프트뱅크는 후보지(텍사스, 오하이오)중 오하이오 사이트를 데이터센터 모듈형 장비 공장으로 전환하기도 했습니다.

하지만 1년 넘게 데이터센터 구축이 진전 없이 전혀 진행되지 않았다는 것은 사실이 아닙니다.

오픈AI는 자체 구축을 사실상 포기한 후 장기 임대 계약 체결을 통해 파트너사가 프로젝트를 개발하고 소유하는 대신 설계를 통제하는 모델을 추구하고 있습니다. 

즉, 직접 자금을 투입하거나 소유하지 않으면서, 클러스터 아키텍처, 냉각 시스템, 랙 구성, 전력 인프라 설계 등에 대한 통제권을 확보하는 구조입니다. 이러한 형태의 모델은 향후 추가 캐파 확대에서도 적용될 가능성이 높습니다.

결론적으로 보도 내용에는 이미 알려진 내용이 상당 부분 포함되었고, 헤드라인처럼 극도로 부정적 이슈는 아니라는 생각입니다. 

이외에 추가적으로 유의미한 내용으로는 오픈AI가 데이터센터 자가 구축 계획을 추진했지만, 금융 문제로 포기했다는 내용과 오라클-오픈AI의 4.5GW 프로젝트가 경제적 리스크를 공유하는 구조라는 내용 정도를 꼽아볼 수 있겠네요

(2026/2/23 공표자료)

오픈AI, Frontier Alliance 출범 발표

: 기업에서 AI 가치 실현에서 가장 큰 제약 요인은 모델 지능 자체가 아니라 조직 내 에이전트 구축 및 운영 구조라고 규정

: 최근 AI 동료(Coworkers)를 구축, 배포, 관리하는 엔터프라이즈 운영 플랫폼 Frontier 발표. 단순 모델 API가 아닌 에이전트 운영 인프라 성격

: 연장선에서 Frontier Alliance 출범. BCG, 맥킨지, 액센추어, 캡제미니와 다년간의 파트너십 체결

: 고객 전략 수립, 시스템 통합, 워크플로우 재구성, 글로벌 규모 배포 확장 지원

: 오픈AI FDE 팀 직접 참여. 파트너사는 오픈AI 기술 인증 전담 조직 구성, 오픈AI는 기술 자원, 제품 로드맵, 연구 및 제품팀 접근 지원

→ 모델 판매 중심에서 전사 운영 체계 전환 플랫폼으로 확장 시도

https://openai.com/index/frontier-alliance-partners/

앤스로픽, 중국 AI 기업의 증류 공격 탐지 및 대응

: DeepSeek, Moonshot, MiniMax가 자사 모델 성능 향상을 위해 Claude 역량을 불법적으로 추출하려 한 산업 규모 캠페인 확인. 증류 기법 활용

: 약 24,000개 사기 계정을 통해 1,600만 건이 넘는 Claude 상호작용 생성. 앤스로픽 서비스 약관 및 지역별 접근 제한 위반 주장

: 불법 증류 모델은 필수적 안전장치를 갖추지 못해 중대한 국가 안보 위험 초래. 군사, 정보, 감시 시스템에 활용될 위험, 오픈소스화 시 통제 불가능한 확산

: 증류 공격은 미국의 AI 수출통제 정책을 우회하는 경로. 기술 추격이 실제로는 미국 모델 역량 추출에 기반했을 가능성. 대규모 증류에는 여전히 첨단 반도체 접근 필요

: 대응책으로 API 트래픽 기반 탐지 모델 강화, CoT 추출 패턴 탐지, 계정 검증 강화, 업계, 정부 간 정보 공유 확대

https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (26/2/24)

■ 앤스로픽, 중국 AI 기업이 Claude 모델을 불법적으로 대량 상호작용시켜 증류를 통해 모델 개선에 활용했다고 비난

■ 미 국방부 장관 피트 헤그세그, 앤스로픽 다리오 아모데이 CEO를 펜타곤으로 소환. Claude의 군사 활용 조건을 놓고 논의

■ 앤스로픽, Claude Code의 COBOL 현대화 지원 발표. 레거시 코드 분석 및 현대화 작업 자동화 가능성 제기

■ 아마존, 루이지애나 북서부에 120억 달러 규모 AI 데이터센터 캠퍼스 건설 발표

■ 오픈AI, Frontier Alliance 출범. BCG, 맥킨지, 액센추어, 캡제미니와 다년간의 파트너십 체결. 엔터프라이즈 고객 확대 목표

■ 오픈AI, 음성모델 업데이트. gpt-realtime-1.5 API 공개. 음성 명령 이해력, 도구 호출 능력, 다국어 처리 정확도 향상

■ 오픈AI, 무료 및 유료 개인 계정에서 수집한 비식별화 대화 분석 결과 업무 목적보다 개인적 용도로 챗GPT를 사용하는 비중 증가 발표

■ 구글 클라우드 AI 책임자 Andrew Moore, AI 발전 속 산업 전반에서 도메인 특화 역량, 복잡한 추론과 대응, 실세계 시스템 통합 능력의 중요성 강조

■ 스노우플레이크, Cortex Code CLI 지원을 Snowflake 외부 데이터 시스템까지 확장

감사합니다.

앤스로픽, AI를 활용한 COBOL 현대화 지원

: 미국 ATM 거래의 약 95%가 COBOL 기반으로 처리될 만큼 핵심 인프라에 깊게 자리 잡고 있음

: 수십 년간 수정된 운영 코드와 달리 문서는 부실하며, 이를 이해하는 인력은 빠르게 감소 중. 신뢰성과 안정성을 유지한 채 현대화해야 한다는 점이 가장 큰 과제

: COBOL 현대화는 단순 리팩토링이 아니라 수십 년 축적된 비즈니스 로직을 역공학하는 작업

: 코드 자체에만 남아 있는 조직 지식과 복잡한 의존성 해석 필요. 과거에는 대규모 컨설턴트 투입과 장기간 프로젝트가 필요해 비용, 시간 부담 존재

: Claude Code와 같은 AI 도구는 탐색, 분석 단계 자동화로 전체 프로젝트 비용 구조를 근본적으로 개선

: 수년 단위 프로젝트를 수 개 분기 단위로 단축 가능. 엔지니어는 전략·리스크 판단에 집중하고, 코드 분석, 변환은 AI가 지원

: 경계가 명확하고 복잡도가 중간 수준인 영역부터 시작. AI 기반 분석 → 계획 수립 → 점진 구현 → 테스트·검증 순으로 진행. 조직 내 신뢰를 축적하며 점차 범위 확대

https://claude.com/blog/how-ai-helps-break-cost-barrier-cobol-modernization

앤스로픽, 중국 AI 기업의 증류 탐지 및 대응 발표 - 기술 이슈를 넘어 정책 프레임으로 확장

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

앤스로픽이 딥시크, 문샷 ai, 미니맥스가 모델 성능 향상을 위해 Claude 역량을 불법 추출하는 산업 규모 캠페인을 수행했다고 발표했습니다.

3사 합산 약 2.4만 개 사기 계정을 통해 1,600만 건이 넘는 상호 작용을 생성했고, 증류 기법을 통해 앤스로픽이 강점을 보이고 있는 에이전트 추론, 툴 사용, 코딩 영역을 타겟했습니다. 이는 서비스 약관 및 지역별 접근 제한을 위반한 사례입니다.

앤스로픽은 대응 방안으로 개별 기업 탐지 강화뿐 아니라 AI 연구소, 클라우드 사업자, 정부 간 정보 공유 확대 및 악용 빈도가 높은 경로에 대한 검증 강화를 제시했습니다.

증류 자체는 업계에서 널리 활용되는 합법적 학습 방식입니다. 프론티어 AI 기업 내부에서도 소형, 저비용 모델 개발을 위해 일상적으로 활용됩니다. 업계 전반에서 암묵적으로 존재해온 관행이기도 합니다.

반대로 일부에서는 앤스로픽의 데이터학습 이슈를 지적하며 내로남불 논쟁을 제기하기도 했습니다.
중국의 미국 모델 증류 의혹도 새롭게 대두된 것은 아닙니다. 작년 딥시크 이슈 때도 화제가 되었고, 이후에도 지속적으로 제기된 사안입니다.

다만 이번에는 구체적 규모가 공개되었고, 국가 안보 프레임하에서 수출통제 논쟁과 직접적으로 연결되고 있습니다. 단순 기술 문제가 아니라 중국 모델의 성능 추격을 정책적 압박의 근거 자료로 공식화하는 상황입니다.

앤스로픽은 불법 증류 모델이 필수 안전장치를 갖추지 못할 가능성을 지적하며, 국가 안보 위협, 군사, 정보, 감시 시스템으로 확산될 위험과 AI 수출 통제를 우회하는 경로로 기능할 수 있다는 점을 강조했습니다.

미국 내 AI 반도체 수출 통제 완화 논쟁이 지속되는 가운데, 앤스로픽의 메시지는 사실 명확합니다.

"중국 AI 기술 추격이 미국 모델 역량 추출에 기반했을 가능성이 있으며, 대규모 증류에는 여전히 첨단 반도체 접근이 필요하기 때문에 수출 제한은 정당화된다"는 것입니다.

특히 최근 앤스로픽의 발언과 행보가 주식시장에 상당한 파급력을 미치고 있다는 점에서, 기술 논쟁을 넘어 정책 변수로 전이될 가능성도 있습니다.

투자 관점에서 주목할 부분은 미국의 수출 통제 기조 변화 , 중국 AI 기업에 대한 추가 규제 가능성 등이 있습니다. 중국 AI 기업 밸류에이션에도 영향을 줄 수 있는 변수입니다.

중국 AI가 미국 AI을 넘어설 수 없는 이유로 새로운 Breakthrough(돌파구)를 만들어내지 못했다는 점이 꼽힙니다. 단순히 참고하고 따라하는 것으로는 오리지널을 이길 수 없다는 당연한 결과기도 합니다.

하지만 기술 추격의 본질이 단순 증류만으로 설명되기 어려운 것도 사실입니다. 대규모 엔지니어링 투자와 인프라 집중도 병행되고 있으니까요

기대를 한 몸에 받고 있는 딥시크의 차기 모델 출시가 가까워졌다는 보도가 반복해서 나오고 있습니다. 해당 모델이 어떠한 성과를 달성할 수 있을지는 향후 미중 AI 경쟁 구도에서 주요한 역할을 할 것이라고 판단합니다.

(2026/2/24 공표자료)