구글, 앤스로픽 임차 데이터센터 금융 지원 협상

: 앤스로픽이 임차한 텍사스 2,800에이커 규모 데이터센터 캠퍼스에 자금 지원 추진

: 운영사 Nexus Data Centers 대상 건설 대출 제공 구조. 알파벳 신용 기반으로 프로젝트 조달 비용 절감 가능

: 초기 단계 자금 조달 규모 50억 달러 이상 예상. 은행 컨소시엄 지원

: ‘26년 말까지 500MW 전력 확보 목표. 장기적으로 최대 7.7GW까지 확장 잠재력

: 주요 가스 파이프라인 인접 입지. 전력망을 거치지 않고 직접 전력을 공급받는 behind-the-meter 방식 전력 조달

: 구글은 Fluidstack + TeraWulf 딜을 통해 앤스로픽 컴퓨팅 캐파를 금융 인프라 구조로 간접 확장

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

Reasoning Thinking에서 Agentic Thinking으로

- 전 알리바바 Qwen 팀 리더 Junyang Lin 포스팅

: RL 기반 추론 모델(o1, R1)은 정확성 중심 학습을 가능하게 했으며, 성능 향상의 핵심이 모델 자체보다 인프라와 검증 시스템으로 이동

: 추론 모델 확산은 사전학습(Pre Training) 중심에서 사후학습(Post Training), 강화학습(RL) 스케일링 시대로의 전환을 의미

: Thinking vs Instruct 통합은 데이터 분포와 목적 충돌로 인해 어려우며, 부적절한 결합 시 두 성능 모두 저하 → 일부는 분리, 일부는 hybrid 전략 유지

: 통합의 핵심은 단순 공존이 아니라 reasoning effort를 연속적으로 조절하는 compute policy 구현 여부

: 앤스로픽의 접근은 긴 추론보다 작업 적합성(코딩, 에이전트)에 초점을 두며, Reasoning을 목적이 아니라 유틸리티를 위한 수단으로 재정의

: AI 발전 방향이 모델 중심에서 에이전트 중심으로 이동하며, 계획, 도구 사용, 환경 상호작용, 장기 수행 능력이 핵심으로 부상

: Agentic thinking은 “얼마나 오래 생각할 수 있는가”가 아니라 “행동을 지속 가능하게 만드는 사고인가”로 정의. 도구 선택, 실행, 피드백 반영, 장기 일관성이 중요

: Agentic RL은 환경(툴, 브라우저, API 등)이 학습의 일부가 되며, 병목이 모델에서 시스템 아키텍처 및 환경 설계로 이동

: Training과 Inference 분리 필요성 증가 → 툴 레이턴시, 환경 상호작용으로 인해 rollout 효율 및 GPU 활용 저하 문제 발생

: 환경 자체가 핵심 경쟁 요소로 부상 (안정성, 현실성, 다양성, 피드백 품질, 폭주 방지 등)

: 툴 사용 확대로 Reward Hacking 리스크 증가 → 환경 설계, 평가자 강화, anti-cheating 구조 중요성 확대

: 미래 시스템은 단일 모델이 아닌 orchestrator + specialist + sub-agent 기반 멀티 에이전트 구조로 진화

: AI 경쟁력의 원천은 모델, 알고리즘에서 환경 설계, 시스템 통합, 에이전트 오케스트레이션, 피드백 루프로 이동

: 핵심 지표는 “얼마나 잘 생각하느냐”보다 “실제로 문제를 해결하느냐”로 변화

https://x.com/JustinLin610/status/2037116325210829168

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/3/30)

■ 구글, 앤스로픽이 임차한 텍사스 데이터센터 캠퍼스 자금 지원. 운영사 Nexus Data Centers 대상 건설 대출 제공

■ 구글, 내부 코딩용 에이전트 Agent Smith를 작업 자동화에 활용

■ Crusoe, 텍사스 애빌린에 마이크로소프트용 900MW AI 팩토리 캠퍼스 구축

■ 애플, 구글 출신 릴리안 리콘을 AI 제품 마케팅 부문 VP로 영입. Apple Intellignce 및 Siri 포함 AI 플랫폼 제품 마케팅과 관리 총괄

■ 소프트뱅크, 400억 달러 규모 대출 조달 1년 만기 단기 대출. 오픈AI에 대한 투자 약정 300억 달러 이행 목적

■ 영국 정부, 데이터 주권과 프라이버시 우려 속 NHS의 팔란티어 계약 해지 검토 보도

■ xAI, 마지막 공동창업자 Ross Nordeen 퇴사

■ Physical Intelligence, 110억 달러 밸류로 10억 달러 신규 펀딩 논의. 로보틱스용 범용 AI 모델 개발

감사합니다.

앤스로픽 Mythos가 불러온 사이버보안 섹터의 폭풍

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

앤스로픽의 데이터 저장소 설정 이슈로 Claude Mythos(또는 Capybara)로 불리는 모델의 존재가 노출되었습니다.

앤스로픽은 신규 AI 모델 개발 및 초기 고객 대상 테스트 진행을 인정했는데요

유출 초안에는 Mythos가 기존 Opus의 상위 티어 모델로 추론, 코딩, 사이버보안에서 의미 있는 진전을 달성한 강력한 모델로 표현되었습니다.

또한 Mythos가 다른 어떤 AI 모델보다 앞선 사이버 공격 능력을 가지고 있고, 취약점 악용이 방어자의 대응 속도를 앞지를 수 있다는 내용도 있었습니다.

관련 부분은 사이버보안 섹터 내 헤드라인 리스크로 작용해 관련 기업 주가 하락으로 이어졌습니다.

AI 모델의 사이버보안 관련 성능 향상에 따른 공격 패러다임 변화 우려가 대두되고 있습니다.

AI 기반 공격 및 방어 역할의 변화 가능성과 기존 사이버보안 수요 구조 및 산업 밸류체인 변화 리스크가 부각되는 것이지요

쉽게 생각하면 모델 발전에 따라 사이버보안 방어력은 더욱 쉽게 돌파되고, 궁극적으로 앤스로픽이 보안 기업을 대체할 것이라는 우려로 연결되는 회로입니다.

별도로 라이브 컨퍼런스 데모에서 Claude를 활용해 깃허브에서 5만개 이상의 스타를 보유한 콘텐츠 관리 시스템 Ghost 내 제로데이 취약점 발견을 시연했다는 소식도 있네요

앤스로픽은 AI 모델의 사이버 공격 활용 시도와 일부 성공을 지속적으로 경고해왔습니다.

또한 Mythos 관련 공식 시스템 카드나 위험 보고서가 발간된 것은 아니며 유출 초안일 뿐입니다.

결론적으로 섹터에 이정도 파급력을 줄 이슈는 아니라는 생각입니다. 오히려 강한 공격 모델 등장에 따라 AI 네이티브 방어 도구의 수요 증가 가능성도 열려 있습니다.

보안 스택의 재편을 염두해둘 필요는 있습니다. 탐지 및 차단 중심에서 AI 자체 모니터링 기반으로 런타임과 소프트웨어 공급망 전체를 커버하는 보안 플랫폼에 대한 수요가 증가할 것입니다.

(2026/3/30 공표자료)

오픈AI, 스타게이트 프로젝트의 속사정 시즌 2

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

메모리 스팟 가격 하락 원인으로 오픈AI가 지목(스타게이트 포기, 딜 취소, Trainium 칩 강제 사용, MS 갈등 등의 주장)되며 중심에 있는 스타게이트 프로젝트에 대한 의구심도 커지고 있습니다.

앞서 스타게이트 프로젝트는 초기 오픈AI-오라클-소프트뱅크 3자 협력 구도에서 각각의 협력 구도로 변화했고, 오픈AI 자체 데이터센터 구축이 중간에 대두되었지만

현재는 장기 임대 계약을 통해 파트너사가 프로젝트를 개발하고 소유하는 대신 설계를 통제하는 모델 추구하고 있다는 내용을 업데이트해 드렸는데요

이후 부각된 첫 번째 노이즈로는 오픈AI의 텍사스 애빌린 사이트 확장 계획 철수가 있었습니다.

오픈AI의 확장 철수 배경은 명확하지 않지만 동일 데이터센터 부지 내 다른 세대의 엔비디아 반도체 배치를 선호하지 않는다는 내용이 있네요

최종적으로 Crusoe가 개발하는 애빌린 사이트 확장 캐파는 마이크로소프트가 가져가게되었습니다.

또한 규모는 애빌린 사이트 초기 2GW 확장 계획(오픈AI/오라클 향 1.2GW 대비 +800MW)보다 큰 900MW입니다.

전체 AI 산업 캐파 확장 관점에서 변화한 것은 없는 셈입니다.

두 번째는 오픈AI가 자체 데이터센터 건설보다 클라우드 사업자향 서버 임대 전략으로 전환하며 스타게이트 컴퓨팅 이니셔티브 리더십 개편 보도가 있었습니다.

조직은 1) 오픈AI 사용 데이터센터 기술 설계 및 엔지니어링, 2) 클라우드 및 반도체 기업 파트너십 관리, 3) 데이터센터 시설 현장 운영 및 관리로 구분됩니다.

변화 과정에서 오픈AI가 캐파 구축에서 아예 손을 떼고 단순하게 하이퍼스케일러향 임대만 고려한다면 수요 전망에 변화가 일부있다고 생각할 여지도 존재합니다.

하지만 오픈AI의 스타게이트 프로젝트는 장기 캐파 조달 목표 속 설계 운영 및 최적화라는 방향성을 보여주고 있습니다.

스타게이트는 컴퓨트 확보 전략 전체로 재정의 되었고, 전략은 포기된 것이 아닙니다.

오픈AI 경영진은 지속적으로 X에 텍사스 밀램과 미시간 부지의 건설 현장 사진을 업데이트하고 있습니다.

물론 상장 이전 무리한 확장보다 현실적 숫자 제시와 함께 확장 속도 및 유연성의 확보와 리스크 관리도 고려하고있을 것입니다.

Codex에 대한 수요는 여전히 높은 수준이고, B2B 시장에서 앤스로픽과 경쟁도 본격화되고 있습니다.

영상 생성 AI Sora 종료와 성인용 챗GPT 출시 계획 무기한 연기도 우선 순위 재조정 때문입니다.

차세대 모델에 대한 이야기가 솔솔 나오고 있습니다. 파라미터 규모 확대가 예상되는 상황에서 캐파의 필요성은 계속됩니다.

(2026/3/30 공표자료)

Weaponized Intelligence(무기화된 지능) by 팔로알토 네트웍스 CEO 니케시 아로라

<요약>

AI는 공격을 극단적으로 자동화, 확장시키며 사이버보안의 비대칭을 공격자 쪽으로 기울이고 있고, 이에 대응하기 위해서는 기존 보안 인프라 위에 AI를 결합한 ‘AI vs AI’ 방어 체계를 빠르게 구축하는 것이 필수적인 전환점에 도달했다.

<원문>

AI는 공격자들에게 가장 강력한 무기를 제공하고 있다. 이제 AI는 방어 수단이 되어야 한다. 최첨단 모델의 능력은 더 이상 이론적인 것이 아니다.

앤스로픽, 오픈AI 등은 곧 대규모로 취약점을 찾아낼 수 있는 수준의 모델을 출시할 것이다. 이는 점진적 개선이 아니다. 마치 수많은 에이전트가 끊임없이 기술 인프라의 모든 약점을 체계적으로 찾아내고 목록화하는 상황을 상상해보라.

앞으로 6개월 동안 정교한 공격의 진입 장벽은 계속 낮아질 것이다. 해커가 꿈꾸던 무기가 이제는 신용카드와 컴퓨팅만 있으면 누구나 사용할 수 있게 된다.

이번 변화의 핵심은 단순한 성능이 아니다. ‘비대칭성’이며, 현재는 공격자에게 유리하게 작용하고 있다. 이제 단 한 명의 공격자도 과거에는 팀 단위가 필요했던 공격을 수행할 수 있다. 모델은 잠들지 않고, 확장되며, 단 한 번만 성공하면 된다. 반면 방어자는 매번 맞아야 한다. 이는 공정한 싸움이 아니다.

공격 대상이 되는 취약점은 찾기 어려운 것이 아니다. 대부분의 기업은 수천 개의 기술 벤더와 수백만 개의 오픈소스 의존성에 의존하며, 그 안에는 수년간 누적된 노출이 존재한다. 설정 오류, 방치된 API 엔드포인트, 과거에는 적절했지만 지금은 검토되지 않은 접근 정책 등이 포함된다. 이 오래된 혼란은 완전히 해결되지 않았고, 새로운 모델들은 이를 매우 잘 찾아낸다.

문제는 계속 누적된다. 직원들은 자신이 만드는 노출을 완전히 이해하지 못한 채 에이전트를 실험하고 있다. ‘바이브 코딩’은 소프트웨어 개발을 누구나 할 수 있게 만들었지만, 그로 인해 발생하는 위험까지 이해하지는 못한다. 이제 모든 데스크톱은 사실상 서버처럼 작동하며, 민감한 시스템 근처에서 감독 없이 AI 도구가 실행되고 있다. 공격 표면은 계속 확대되고 있으며, 대부분 인지되지 못하고 있다.

이 위기는 대부분의 리더가 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 다가올 것이다.

이미 AI 기반 공격은 접근부터 데이터 탈취까지 25분 만에 진행되고 있는 반면, 일반 기업은 침입을 탐지하는 데 여전히 며칠이 걸린다. 이 격차는 이미 불편한 수준이었지만, 새로운 모델들은 이를 감당 불가능한 수준으로 만들 것이다. 어떤 기업도 안전하지 않다. 이 모델을 구동하는 AI 데이터센터조차 예외가 아니다. 현재 모델은 해결책이 아니라, 오히려 문제를 악화시킬 것이다.그렇다면 이제 무엇을 해야 하는가?

사이버보안 산업의 역할: AI로 AI를 방어한다

이 문제를 만드는 동일한 모델이 방어에도 사용될 수 있다. 단, 이를 빠르게 방어 시스템에 통합해야 한다.

핵심은 다음과 같다. 취약점을 만들어내는 모델은 동시에 그것을 찾아내고 검증하며 패치하는 데도 사용될 수 있다. 공격자도 이 기술을 갖고 있고, 우리도 가지고 있다. 전략은 명확하다. AI로 AI를 상대해야 한다.

다만 이 모델들이 완전한 방어 시스템이 될 수는 없다. 절대 그렇게 되지 않는다. 강력하지만, 우리가 수년간 구축해온 기반(스캐폴딩)이 필요하다. 사이버보안의 기반은 다음과 같다

센서(Sensors) 네트워크, 클라우드, 엔드포인트, 브라우저 전반에 걸친 센서가 데이터를 수집하고 알려진 위협을 차단한다. AI는 이를 보완해야 한다. 센서가 보지 못하는 것은 모델도 해결할 수 없다. 엣지 가시성은 필수 조건이다.

AI 기반 데이터 레이크 센서는 노이즈를 만든다. 이를 의미 있는 정보로 바꾸는 것은 ‘맥락’이며, 이를 위해 보안 특화 데이터 레이크가 필요하다. 데이터 레이크는 단순 저장이 아니라, 실시간 분석과 기존 머신러닝 기법과의 결합을 통해 실제 대응으로 이어진다. 이는 복제도 어렵고 공격도 어렵다.

기반 구축과 사일로 제거 현재 75%의 침해 사고에서 이미 이상 징후를 감지할 수 있는 로그가 존재했지만, 분산된 시스템에 묻혀 활용되지 못했다. 데이터는 통합되어야 하며, 도구는 자가 치유(self-healing) 구조로 진화해야 한다. 인간 속도의 공격에서는 관리 가능했던 문제가 AI 속도에서는 감당 불가능해진다. 통합은 선택이 아니라 필수다.

해결책은 LLM과 사이버보안을 대립시키는 것이 아니라, 함께 작동하게 만드는 것이다. AI 연구소는 이러한 기능을 책임감 있게 공개해야 하며, 보안 담당자 및 국가 수준의 수호자들과 협력해야 한다.

새로운 사이버보안 및 에이전트 기능은 설계 단계부터 보안이 고려되어야 하며, 보안을 무시한 채 출시되어서는 안 된다. 방어자들은 이 기술을 빠르게 활용할 수 있어야 한다.

지금은 매우 중요한 시점이다. 행동할 수 있는 시간이 열려 있으며, 빠르게 협력해야 한다. 모든 보안 리더, 모든 이사회, 모든 AI 기업이 이 문제를 긴급하게 다뤄야 한다.

이것은 사이버보안 산업 역사상 가장 중요한 순간이다. 기반을 제대로 구축하면 AI는 방어자가 된다. 하지만 실패한다면, 어떤 모델도 우리를 구해주지 못할 것이다.

현재 업계 전반에서, AI 연구소, 기술 기업, 파트너, 고객과 함께 방어를 가능하게 하는 기반 구축이 진행되고 있다. AI 연구소뿐 아니라 모두가 역할을 해야 한다.

사이버보안 자원은 이제 훨씬 더 귀해졌다.

https://www.paloaltonetworks.com/perspectives/weaponized-intelligence/

마이크로소프트, M365 Copilot의 Researcher 내 신규 멀티모델 기능 Critique와 Council 추가

: 심층 리서치 에이전트 Reseacher에 멀티모델 기능 추가로 정확성, 깊이, 신뢰도 개선

: Critique → 생성 모델 + 검증 모델의 이중 구조. 초안 작성과 리뷰 및 수정 분리. 품질 극대화 목표

: Council → 여러 모델의 결과를 나란히 비교하는 기능. 앤스로픽과 오픈AI 모델이 각각 독립 보고서 생성 후 별도 심사 모델이 결과 비교

: 단일 모델 중심에서 멀티모델 협업 구조로 전환하는 핵심 기능

https://techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft365copilotblog/introducing-multi-model-intelligence-in-researcher/4506011

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/3/31)

■ 마이크로소프트, MS 365 Copilot의 심층 리서치 에이전트 Research 내 신규 멀티모델 기능 Critique와 Council 추가

■ 오픈AI, 챗GPT 앱스토어를 핵심 전략으로 설정했지만 킬러앱, UX, 수익화 문제로 초기 성과 부진

■ 앤스로픽, Claude Code에 컴퓨터를 직접 조작하는 컴퓨터 유즈 기능 추가

■ 팔란티어, Stellantis와 5년 계약 연장. Foundry에서 AIP로 확장해 자동차 제조 전반에 AI 내재화 강화

■ 알리바바, Qwen-3.6 출시 루머. 오픈라우터에 3.6 plus 프리뷰 모델 등장

■ 알리바바, Qwen3.5-Omni 모델 시리즈 발표. 멀티모달 입력과 다국어 음성 기능 강화

■ 바이트댄스, Seedance 2.0에 C2PA 워터마킹 도입과 IP 보호 기능 추가

■ 애플, 중국 내 아이폰 유저 대상 Apple Intelligence 기능 일시적 노출. 이후 롤백

■ 구글, Google Maps 내 AI 기반 EV 배터리 예측 및 경로 계획 기능 개선

■ 메타, 인스타그램에서 프리미엄 구독 서비스 Instagram Plus 테스트 시작 프라이버시, 자기 콘텐츠 분석, 노출 강화 기능 유료화

■ 아마존, 자율형 AI 에이전트 개발 자동화를 위해 설계된 범용 인프라 A-Evolve를 깃허브에 공개

■ 미스트랄 AI, 8.3억 달러 부채 조달. 파리 인근 엔비디아 반도체 기반 데이터센터 구축. 2분기 가동 목표

감사합니다.

앤스로픽의 서버 부족 이슈. 구원자는 누구일까?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

앤스로픽의 인기 폭발 속 서버 부족 이슈에 대한 보도가 있었습니다. 관련 뉴스들을 팔로우하셨으면 엄청 새로운 내용들은 아닙니다.

앤스로픽은 국방부와의 갈등으로 인한 반사 이익과 모델 및 제품 성능 개선 속 단기에 많은 유저 확보에 성공하고 있는데요. ARR도 고성장하며 오픈AI를 추격하고 있습니다.

하지만 서버 캐파가 수요 증가를 따라가지 못하며 서비스 안정성이 저하되고 있습니다. 피크 타임 리밋을 도입하기도 했구요.

1분기 수요 급등 속 확보한 캐파는 충분하지 못할 가능성이 매우 높습니다.

추가로 유출된 Claude Mythos 소개 글에도 Mythos가 대규모 연산 집약적 모델로 서비스 비용이 높을 것이라는 내용이 포함되기도 했습니다.

사실 Claude 서버는 이전부터 문제가 있었습니다. 서버 다운 및 오류도 경쟁사 대비 자주 일어났고, 토큰 의 빠른 소진과 함께 유저들의 불만이 존재하던 부분이었습니다.

서버 부담을 줄이기 위한 가격 인상이나 불편한 유저 경험이 이어진다면 고객 이탈이 발생할 수도 있는 문제입니다.

해결을 위해서는 스팟 시장에서의 서버 임대가 불가피합니다. 이는 당연하게도 매출총이익률 훼손으로 이어질 수 있습니다.

실제로 오픈AI는 유사한 단기 서버 임대에 따른 추론 비용 급증으로 '25년 GPM이 기존 전망 46%대비 낮은 33%로 그치기도 했습니다.

앤스로픽은 오픈AI 대비 신중한 서버 임대 계약 전략을 펼쳤습니다. 자체 캐파 확대 전략도 뒤늦게 시작한 편인데요

이를 기반으로 오픈AI 대비 작은 현금 소진 규모를 예상하고 있고, '28년 FCF 흑자 전환을 전망하고 있습니다(vs 오픈AI '30년 흑자 전환)

그렇다면 누가 여유 캐파를 활용해 앤스로픽을 지원할 수 있을까요? 보도에서 언급된 기업은 구글입니다. 챗GPT 이미지 생성 기능 출시 후 캐파 부족에 빠진 오픈AI를 지원하기도 했습니다.

앤스로픽은 빅3 클라우드 인프라 플레이어와 모두 협력하는 구조를 보유하고 있습니다. 최근 M365 코파일럿에 앤스로픽 모델을 적극 도입하는 MS도 유력 지원 후보가 될 수 있을 것 같네요

빅테크도 캐파 부족에 대응하기 위해 적극 활용하고 있는 네오클라우드와 전격적인 딜이 나올 가능성도 존재합니다. 추가 업데이트해 드리겠습니다.

(2026/3/31 공표자료)

오픈AI, Sora의 갑작스러운 종료와 비용 이슈

: Sora는 챗GPT 이후 차세대 소비자 AI로 기대. 디즈니 딜 기반 할리우드 확장 직전 갑작스러운 서비스 종료 결정. 디즈니 임원들도 발표 1시간 전에 종료 사실을 공유 받음

: 종료 배경은 컴퓨팅 자원 재배치. Sora는 GPU를 과다 소모하는 반면 수익성이 낮은 구조로, 유저 증가가 비용 증가로 이어지는 비효율적 유닛 이코노믹스

: 영상 모델은 텍스트 모델 대비 학습 및 추론 비용이 높고, 동적 세계 전체를 모델링해야하는 구조적 한계. 신규 영상 모델 학습도 비용 문제로 취소

: 일 100만 달러 손실 발생. 사용자도 피크 100만 명에서 50만 명 이하로 하락. 저작권 이슈 및 소셜형 앱 구조에 따른 브랜드 리스크도 부담 요인

: Sora 팀은 언어모델 조직과 분리 운영. 내부적으로 과도한 자원 배분에 대한 불만 존재. LLM 성능 개선과 낮은 연결성

: 오픈AI는 코딩, 에이전트, 엔터프라이즈 제품에 컴퓨팅을 집중하는 방향으로 전략 전환

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

네비우스, 핀란드 라페엔란타에 최대 310MW 규모 신규 AI 팩토리 건설 발표

: ‘27년부터 고객에게 캐파 제공. 완공시 유럽 최대 규모의 전용 AI 팩토리

: 네비우스는 ‘26년 말까지 3GW 이상의 계약 전력 확보 목표 보유

: EMEA 지역에서는 자사 시설 및 코로케이션을 통해 750MW 계약 전력 확보

https://nebius.com/newsroom/nebius-to-construct-310-mw-ai-factory-in-finland

코어위브, 85억 달러 규모 금융 조달 완료 — HPC 인프라 기반 투자등급 금융 구조 달성

: A3 / A(low) 등급을 받은 비소구(non-recourse) 구조로 HPC 인프라 금융 최초 투자등급 달성

: 고객 계약 기반 DDTL 구조 → AI 수요를 담보로 한 구조화 금융 모델 검증

: 기존 계약된 AI 클라우드 공급을 위한 자금 확보 → 고성능 GPU 클라우드 캐파 확장 가속

https://investors.coreweave.com/news/news-details/2026/CoreWeave-Closes-Landmark-8-5-Billion-Financing-Facility-Achieving-First-Investment-Grade-Rated-GPU-backed-Financing/default.aspx

화웨이(Huawei) ‘25년 실적 발표. AI 및 클라우드 주요 내용

AI
→ Ascend 기반 NPU 클러스터와 Kunpeng, HarmonyOS 생태계 중심으로, 산업 지능화를 위한 AI 컴퓨팅 인프라 구축 지속

→ 400만 개발자, 9,800개 파트너, 26,000개 산업 솔루션 기반으로 다양한 산업 내 AI 적용 확대. 디지털, 지능화 수요 지원

Cloud
→ Huawei Cloud는 CloudMatrix AI Infra와 AICS를 통해 AI 학습, 및 추론을 위한 클라우드 인프라 강화

→ 핵심 서비스 중심 경쟁력 강화를 통해 글로벌 AI 클라우드 플랫폼으로 확장 중. 다만 클라우드 매출은 역성장

https://www.huawei.com/en/annual-report/2025

오픈AI, 신규 펀딩 라운드에서 1,220억 달러 조달

: 8,300억 달러 밸류로 신규 자금 조달. Post Money 밸류 8,520억 달러

: 아마존, 엔비디아, 소프트뱅크 1,100억 달러 + 추가 120억 달러

: 마이크로소프트도 참여. a16z, D. E. Shaw Ventures, MGX, TPG, T. Rowe Price가 공동 리드.

: 개인 투자자 대상 은행 채널을 통해 30억 달러 이상 조달. ARK Invest가 운용하는 여러 ETF에 포함될 예정

: 47억 달러 규모의 리볼빙 크레딧 라인 확보

: 월 매출 20억 달러. 알파벳, 메타와 같은 인터넷과 모바일 시대 정의 기업 대비 4배 빠르게 성장

: 챗GPT 주간 활성 사용자 9억 명 이상. 유료 구독자 5,000만 명 이상

: 경쟁 AI 앱 대비 웹 방문 및 모바일 사용량 6배, 총 사용시간 4배

: 엔터프라이즈는 현재 매출의 40% 이상. ‘26년 말 소비자 부문과 유사한 비중 전망

: API는 분당 150억 토큰 이상 처리. Codex 추간 사용자 200만 명. 3개월 간 5배 성장. 월 사용량 70% 이상 증가

: 컴퓨팅은 전략적 우위. 모델 성능 향상 속 제약은 지능이 아니라 사용성

: 챗GPT + Codex + 브라우징 + 에이전틱 기능을 통합한 AI 슈퍼앱 구축 언급

https://openai.com/index/accelerating-the-next-phase-ai/

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/4/1)

■ 오픈AI, 신규 펀딩 라운드에서 1,220억 달러 조달 발표

■ 오라클, 수천 명 규모 인력 조정 진행 보도. AI 인프라 투자 확대 목적

■ 구글, Veo 3.1 Lite 발표. 기존 모델 대비 영상 생성 비용 50% 절감. Fast 모델 가격도 인하

■ 마이크로소프트, 쉐브론 및 Engine No. 1과 70억 달러 규모 서부 텍사스 에너지 프로젝트 관련 독점 협상 진행

■ 마이크로소프트, 에니저 부문 VP Bobby Hollis 퇴사 발표

■ 영국 CMA, 마이크로소프트의 기업용 소프트웨어 라이선스가 클라우드 경쟁을 제한한다고 보고 두 번째 반독점 조사 착수

■ 마이크로소프트, AI 및 클라우드 인프라 확장을 위해 태국에 10억 달러 이상 투자 발표

■ 메타, 신규 AI 스마트 글래스 Optical 라인업을 4/14일 출시 및 안경점 중심 유통 확대

■ 스노우플레이크, 개인적 이유로 사임한 전 CRO Mike Cannon을 대신해 Jonathan Beaulier 선임. 가이던스 재확인

■ 코어위브, 85억 달러 규모 금융 조달 완료. HPC 인프라 기반 투자등급 금융 구조 달성

■ 네비우스, 핀란드 라페엔란타에 최대 310MW 규모 신규 AI 팩토리 건설 발표

■ 알리바바 Qwen, CoPaw 1.0 출시. 로컬 및 클라우드에서 빠르게 배포 가능한 개인용 AI 에이전트

■ 딥시크, 29~30일 13시간의 서비스 장애 발생. 커뮤니티에서 V4 비공식 배포 추정 확산

감사합니다.

앤스로픽, 호주 정부와 AI 안전 및 연구 협력을 위한 MOU 체결

: AI 안전 연구, 국가 AI 전략 지원, 데이터센터·에너지 투자 검토 포함

: 주요 호주 연구기관들과 협력하여 Claude를 활용한 질병 진단 및 치료 개선, 컴퓨터 과학 교육 및 연구 지원을 위한 300만 호주달러 규모 파트너십도 발표

https://www.anthropic.com/news/australia-MOU

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/4/2)

■ 스페이스X, SEC에 비공개 IPO 서류 제출. 6월 상장 계획. 1.75조 달러 밸류로 750억 달러 조달 거론

■ 오픈AI와 앤스로픽 간 밸류 차이로 세컨더리 시장에서 오픈AI 지분 매각에 대한 수요 감소 보도

■ 소프트뱅크, 오픈AI에 대한 300억 달러 투자 중 1차 트렌치 100억 달러 집행

■ 이란 폭격으로 바레인 통신사 Batelco 인프라 시설 피해. AWS 호스팅 역할

■ 마이크로소프트, 29년까지 클라우드 및 AI 인프라 확대 목표로 싱가포르에 55억 달러 투자 계획

■ Z. ai, 비전 코딩 모델 GLM-5V-Turbo 발표

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■ OpenRouter, 13억 달러 밸류로 1.2억 달러 펀딩

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