[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/6)

■ 알리바바, 사내 앤스로픽 Claude Code 사용 전면 금지. 대신 자체 코딩 플랫폼 Qoder 사용 지시

■ 메타, 앤스로픽 Claude의 프라이빗 인스턴스 접근 권한 확보 관련 최종 협상 단계라는 보도. Claude를 자체 데이터센터 인프라에 탑재해 판매 전략

■ 앤스로픽, 호주에서 최소 1.4GW 규모 데이터센터 캐파 확보 추진. 총 투자 규모는 약 150억 달러 가능성

■ 구글, 독립선언서 작성을 Workspace와 AI 협업으로 재해석한 광고 공개

■ 미스트랄 AI, 수학 증명과 코드 검증 특화 오픈소스 AI 모델 Leanstral 1.5 출시

■ 네비우스, 스페인 MERLIN Properties의 Getafe 데이터센터에서 18MW 규모 캐파 임차

감사합니다.

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테라울프, 앤스로픽과 20년 AI 인프라 임대 계약

: 테라울프가 켄터키 Justified Data 캠퍼스에서 앤스로픽⁠과 20년 장기 임대 계약 체결. 초기 계약 기간 동안 약 190억 달러 계약 임대 매출 발생 예상

: Justified Data 캠퍼스는 2027년 하반기 초기 용량 가동을 시작해 2028년 초 전체 401MW 가동 목표

: 임대 계약은 투자적격 등급 신용 지원을 받을 예정. 테라울프는 이번 계약이 향후 앤스로픽과 추가 인프라 확장을 위한 기반이 될 것으로 기대

: 이와 별도로 테라울프는 텍사스 168MW 규모 Abernathy AI 데이터센터 JV의 보유 지분 50.1% 전량을 Fluidstack⁠ 주도 투자자 그룹에 매각 결정

: 확보한 자본은 완전 소유 AI 인프라 프로젝트에 재투자할 계획이며, 매각 이후 Abernathy 프로젝트는 Fluidstack이 개발 주도 예정

https://investors.terawulf.com/news-events/press-releases/detail/142/terawulf-announces-anthropic-lease-at-justified-data-campus-and-sale-of-majority-interest-in-abernathy-joint-venture-to-fluidstack

마이크로소프트, 전체 인력의 2.1%인 4,800개 직무 감축 발표

: 빠르게 변화하는 기술 환경에서 인력, 투자, 에너지를 핵심 우선순위에 집중하기 위한 조치. 감축 대상 직무가 AI로 대체되는 것은 아니라고 선을 그었지만, AI가 업무 방식과 필요한 역량을 바꾸고 있다고 설명

: 감축은 Commercial 조직과 Xbox 조직에 집중. Commercial 부문은 최근 발표한 Frontier Company 전략과 연계해 엔지니어링 전문가를 고객 현장에 배치하는 방향으로 재편

: Xbox 부문은 장기적 성공을 위한 구조조정 진행. 이와 함께 4개 게임 스튜디오는 IP와 진행 중인 프로젝트 보존을 목표로 신규 경영진 체제로 전환

: 마이크로소프트는 지난 1년간 4,000명 이상을 신규 직무로 재배치했고, 이번 달에도 500명을 추가 재배치했다고 설명

: 최근 자발적 퇴직 프로그램에는 대상 직원의 30% 이상이 참여. 회사는 향후에도 직무 감축을 줄이기 위한 대안적 조치를 검토할 계획

https://blogs.microsoft.com/blog/2026/07/06/the-latest-in-our-company-transformation/

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/7)

■ 마이크로소프트, 전체 인력의 2.1%에 해당하는 4,800명 감원. 영업조직과 Xbox 사업부에 집중

■ 미국 CISA, 앤스로픽 Mythos를 활용해 정부 소프트웨어 코드의 취약점을 탐지하고 있으며, NSA도 사이버보안 업무에 Mythos를 사용 보도

■ 구글의 AI 프라이버시, 안전, 보안 책임자 Evan Kotsovinos가 골드만 삭스로 이직

■ 텐센트, Hy 3 정식 출시. 프리뷰 모델을 실제 프로덕션 환경에 적합하도록 업그레이드. 사후학습 데이터 품질과 다양성 개선 및 강화학슴 컴퓨트 투입 확대

■ 바이트댄스 & 알리바바, 중국 정부의 신규 AI 의인화 상호작용 서비스 관리 잠정조치에 맞춰 사용자 맞춤형 AI 에이전트 기능과 AI 페르소나 기능 종료 예정

감사합니다.

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앤스로픽의 Claude Code는 어떻게 만들어졌나

: Claude Code은 22년 VS Code 기반 코딩 어시스턴트에서 시작. 당시 제품은 VS Code 확장 프로그램 형태였고, 사용자가 프롬프트를 입력하면 네 가지 제안을 제공

: 초기에는 단순 함수 작성과 테스트도 어려웠지만, 이후 bash 실행, 코드 검색, 컨테이너 내 실행 환경 등을 붙이며 에이전트형 코딩의 핵심 구조로 발전

: 흥미로운 점은 현재 AI 에이전트가 겪는 실행 환경, 권한 관리, 타임아웃, 보안, 하네스 설계 등 문제가 이미 22년부터 동일하게 관찰

: 앤스로픽은 단순 챗봇과 달리 실제 코드를 실행하는 에이전트의 인프라 복잡도가 훨씬 높다고 설명

: Claude Code의 핵심 구조 자체는 의외로 단순. 모델이 파일을 읽고 수정하며, bash를 실행하고 검색할 수 있도록 한 것이 핵심 기반

: 초기 사용자들은 읽기, 편집, bash 실행이라는 기본 기능만으로도 개발 작업의 상당 부분을 수행할 수 있다는 점에 주목

: 본격적 전환점은 모델 성능이 임계점을 넘어선 시점. 초기 내부 CLI 도구 clide와 Claude CLI는 가능성은 보였지만 완성도는 낮았고, Claude 4 모델 출시 이후 코딩과 에이전트 성능이 개선되며 Claude Code가 본격적으로 성장

: Claude Code의 확산에는 모델 혁신뿐 아니라 구독 모델 도입도 중요한 역할. 성능 향상과 구독 모델이라는 비즈니스 모델 혁신이 결합되며 Claude Code의 본격적인 성장을 이끌었다고 평가

: 앤스로픽은 모델 제품화에서 현재 20~30%만 작동하는 제품이라도 먼저 만들어야 다음 모델에서 80%, 이후 90% 이상으로 올라갈 수 있다고 강조

: 현재 모델 성능만 기준으로 제품 가능성을 판단하기보다 미래의 모델 성능 개선을 전제로 제품과 실행 환경을 미리 구축해야 한다는 접근

: 초기 Claude Code 팀은 소수 인원으로 운영. PR과 리뷰 제한 없이 수정사항을 빠르게 배포했고, 자동 업데이트와 사용자 지표를 활용해 피드백이 들어오면 빠르게 개선사항 반영. 작은 팀을 유지한 것이 과도한 엔지니어링을 막고 Claude Code 자체의 내부 사용을 늘리는 효과로 연결

: 실제 개발 방식도 빠르게 변화. Claude Code 책임자 Boris Cherny는 2025년 2월 자신의 코드 중 약 10%를 Claude Code가 작성했지만, 5월에는 30~40%, 2025년 겨울에는 100%까지 상승했다고 언급. Igor Kofman 역시 2025년 겨울 이후 직접 코드를 작성하지 않는다고 설명

: 내부 파워 유저는 동시에 12개의 Claude 에이전트를 실행해 문서 읽기, 업데이트, Slack 정보 수집 등을 병렬 처리

: 향후에는 여러 Claude를 직접 관리하는 단계를 넘어, 에이전트들을 관리하는 상위 에이전트를 운영하는 방식으로 추상화 수준이 높아질 것으로 전망

https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

앤스로픽이 바로 네오클라우드의 구원자?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

메타가 Meta Compute 이니셔티브를 통해 클라우드 컴퓨팅 사업 진출을 추진한다는 보도 이후 네오클라우드 기업 주가가 크게 하락했습니다.

여기에 소프트뱅크 그룹이 SB Neo 설립을 통해 미국 내 네오클라우드 사업 진출을 추진하는 것도 반가운 소식은 아닌데요

하지만 누구보다 컴퓨팅 캐파가 절실한 앤스로픽이 네오 클라우드 산업의 구원자 역할을 하고 있습니다.

우선 테라울프(TeraWulf)는 켄터키 Justified Data 캠퍼스에서 앤스로픽과 20년 장기 임대 계약을 체결했습니다.

규모는 401MW로, ‘27년 하반기 초기 가동 후 ’28년 전체 가동을 목표로 하고 있습니다. 초기 계약 기간 동안 약 190억 달러 매출이 예상됩니다.

또한 앤스로픽의 호주 프로젝트는 IREN의 수혜 가능성으로 연결되고 있습니다. 최소 1.4GW의 데이터센터 캐파 확보를 위한 입찰을 진행하고 있으며, ‘27년 말까지 최소 1GW 사용을 목표로 하고 있습니다.

물론 하나의 사업자에게 물량을 몰아주지 않고 4~5개 업체로 분할할 가능성도 존재합니다. 프로젝트 규모는 150억달러(=220억 호주달러) 수준으로 알려졌습니다.

IREN은 6월 초 호주 Bundey 지역에 800MW 규모 데이터센터 캠퍼스 개발 계획을 발표하기도 했습니다.

앤스로픽은 지난 ’25년 11월 플루이드스택(Fluidstack)과 함께 500억 달러 규모 미국 AI 인프라 프로젝트를 발표한 바 있습니다.

공개된 정보들을 연결해 앤스로픽의 프로젝트를 구성해보면, 인프라 확장 과정에 기존 채굴에서 AI 데이터센터 사업으로 전환한 사업자들이 다수 참여하고 있습니다.

초기 계약 중 상당수에는 구글의 백스톱도 포함되었고, 최근에는 앤스로픽이 직접 계약하는 형태로 확대되고 있습니다(단 텍사스 사이트는 확정은 x)

: 뉴욕 Lake Mariner(360MW)
→ 테라울프(개발) - 플루이드스택(운영) + 구글 백스톱

: 텍사스 Abernathy(168MW)
→ 플루이드스택(JV에서 단독으로) + 구글 백스톱

: 텍사스 Barber Lake(207MW)
→ 사이퍼마이닝(개발) - 플루이드스택(운영) + 구글 백스톱

: 루이지애나 River Bend(245MW)
→ Hut 8(개발) - 플루이드스택(운영) + 구글 백스톱

: 켄터키 Justified Data(401MW)
→ 테라울프

견조한 AI 수요가 이어지는 상황에서 컴퓨팅 캐파 확보 경쟁도 계속되고 있습니다.

메타의 클라우드 사업 진출 역시 메타 자체 캐파 확장을 멈추거나 외부 인프라 수요가 사라진다는 의미로 해석하는 것은 적절하지 않습니다.

특히 선제적으로 대규모 인프라 계약을 체결해온 오픈AI와 비교하면, 앤스로픽은 향후 추가 캐파 확보 필요성이 더 큽니다.

7월 말 빅테크 실적에서 CapEx 관련 우려가 해소한다면, 앤스로픽을 비롯한 AI 모델 기업의 컴퓨트 수요를 공급할 수 있는 옵션으로 네오클라우드와 AI 데이터센터 사업자가 다시 부각될 가능성이 있습니다.

추가 업데이트해 드리겠습니다.

(2026/7/7 공표자료)

AI 토큰 지출 가중 가격, 단기 조정에도 장기 상승 추세

: Silicon Data의 LLM Token Price Index는 프런티어 및 오픈웨이트 모델 전반의 지출(expenditure) 가중 토큰 가격을 추적

- 현재: 1.63(이미지는 6/30일)
- 전고점: 2.07(5/28일)
- 하락폭: -21.3%

: 총 토큰 사용량이나 단순 평균 가격 지표가 아니라, 실제 모델 사용 믹스를 반영한 사용자의 한계 지불 의사 대리 지표. 저렴한 오픈웨이트 모델 대비 프런티어 모델의 ‘품질 프리미엄’으로도 해석 가능

: 지수는 2025년 12월 이후 1월까지 급등, 2월 하락, 5월까지 재상승한 뒤 6월 고점 대비 약 20% 조정

: Silicon Data는 최근 지수 하락이 프런티어 모델로의 사용량 이동 둔화를 시사한다고 설명

: GLM-5.2 등 오픈웨이트 모델의 성능 개선과 함께 대기업과 중소기업 모두 프런티어 모델과 오픈웨이트 모델 간 성능 대비 비용 효율성을 더욱 적극적으로 비교하는 움직임 확대

: 다만 단기 등락에도 불구하고 장기 상승 추세 유지. 출발점 대비 의미 있게 높은 수준. 지난 7개월간 LLM의 지능과 역량이 향상됐으며, 사용자들이 이러한 성능 개선에 더 높은 비용을 지불할 의향을 보여왔다고 평가

: 향후 핵심은 6월 하락이 일시적 모델 믹스 조정인지, 오픈웨이트 모델로의 이동이 본격화되는 변곡점인지 여부

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중국, 최첨단 AI 모델의 해외 접근 제한 검토

: 중국 상무부 주도로 최근 한 달간 알리바바, 바이트댄스, Z ai 등 주요 AI 기업과 회의를 열고, 미출시 모델 포함 최첨단 AI 모델의 해외 접근 제한 방안 논의

: 폐쇄형뿐 아니라 오픈웨이트 모델까지 규제 대상에 포함하는 방안 검토. 다만 적용 범위는 아직 논의 중이며, 향후 출시되는 프런티어 모델에만 적용될 가능성도 존재

: 또한 독점 AI 기술의 유출이나 절도를 국가안보법상 범죄로 규정해 처벌을 강화하고, 중국 AI 스타트업에 투자할 수 있는 해외 자본 범위를 제한하는 내용도 논의

: 배경에는 미국의 AI 모델 수출통제 강화와 사이버 공격 역량을 갖춘 최첨단 모델에 대한 안보 우려가 존재

: 중국 당국은 미국의 고성능 사이버보안 AI 모델이 중국의 소프트웨어 취약점을 공격하는 데 활용될 가능성을 경계

: 중국은 올해 들어 AI 기술의 해외 유출 방지 조치를 지속 강화. 해외 이전 중국계 AI 스타트업의 수출통제법 위반 여부를 조사하고, 중국 투자자, 기술, 데이터, 국가안보 관련 해외 거래 관리도 강화

: 향후 규제는 기술 수준에 따른 단계별 체계가 될 가능성. 기초적인 오픈소스 AI는 신고제로 관리하고, 고성능 모델은 보안 심사를 거치며, 가장 민감한 프런티어 모델은 공개 배포 금지 또는 중국 내 사용으로 제한하는 방식 거론

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딥시크, 자체 AI 추론 칩 개발 추진 보도

: 엔비디아와 화웨이 의존도를 낮추기 위해 자체 추론 전용 AI 칩 개발 추진. 빠르게 증가하는 추론 수요에 대응하고 비용과 전력 효율을 직접 통제하려는 전략

: 개발은 약 1년 전 시작된 것으로 알려졌으며 아직 초기 단계. 칩 설계, 파운드리, 메모리 업체 등 외부 파트너와 협의를 진행하는 동시에 최근 비공개 방식으로 칩 설계 엔지니어 채용 확대

: 딥시크는 기존 엔비디아와 화웨이 칩을 모두 활용. R1은 엔비디아 H800으로 학습했으며, 이후 화웨이 Ascend 활용 비중 확대. V4는 Ascend에 최적화했고, 경량 모델 V4-Flash의 학습 일부에도 화웨이 칩 활용

: 자체 칩 개발 성공 시 딥시크는 모델 개발 중심 기업에서 모델, 소프트웨어, 하드웨어를 아우르는 수직 통합 구조로 전략적 영역 확대

: 글로벌 AI 업계에서도 자체 칩 개발 움직임 확대. 오픈AI는 브로드컴과 자체 추론 칩 Jalapeño를 개발했으며, 앤스로픽도 자체 AI 칩 개발 가능성을 검토

: 다만 경쟁력 있는 AI 칩 설계에는 장기간의 개발과 대규모 자본이 필요. 미국의 수출 통제로 첨단 파운드리와 HBM 접근이 제한된 만큼 실제 양산과 성능 확보가 핵심 과제

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Z ai, 자체 AI 칩 개발 검토 보도

: 급증하는 GLM 모델 수요와 미국의 수출 통제에 따른 컴퓨팅 제약에 대응하기 위해 자체 AI 칩 개발 검토 보도

: 현재 화웨이 칩, 기타 중국산 칩, 일부 엔비디아 GPU 혼용. 화웨이 칩의 생산 제약과 모델 효율화를 위한 추가적 소프트웨어 엔지니어링 부담 존재

: 일부 중국 반도체 설계 업체와 자사 모델 구동에 최적화된 맞춤형 AI 프로세서 공동 개발 가능성을 논의 중이며, 아직 초기 단계로 파트너는 미선정

: 미국 블랙리스트 지정으로 설계 파트너는 중국 기업으로 한정해 검토 중이며, 프로젝트 추진 시 중국 파운드리를 통한 생산 가능성이 높음

: 자체 칩 개발에는 반도체 조직 확대, 설계 파트너 선정, 칩 테스트, 소프트웨어 최적화 등이 필요해 실제 모델 구동까지 2년 이상 소요 가능

: GLM-5.2 수요 급증은 컴퓨팅 부족을 심화시키는 배경. 동시에 온프레미스 구축 중심 사업에서 클라우드 기반 API 및 모델 접근 서비스로 매출 구조 전환 추진

: 단기적 컴퓨팅 부족의 해결책보다는 장기적 풀스택 수직 통합 가능성을 염두에 둔 전략

: GLM 모델 사용량 증가와 클라우드 기반 매출 확대가 지속될수록 모델 최적화, 추론 비용 절감, 안정적인 컴퓨팅 캐파 확보를 위한 자체 칩의 전략적 필요성이 높아지는 구조

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앤스로픽, 유료 구독 플랜의 Claude Fable 5 접근을 기존 7/7에서 7/12 까지로 연장

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/8)

■ 아마존, 회사채 발행을 통해 최소 250억 달러 조달 방안 추진

■ 앤스로픽, 유료 구독 플랜의 Claude Fable 5 접근을 기존 7/7에서 7/12까지로 연장

■ 앤스로픽, Claude Cowork를 모바일과 웹으로 확장

■ 스페이스XAI, 커서와 공동 개발한 신규 AI 모델을 이르면 수요일 공개 예정

■ 메타, MSL의 첫 이미지 생성 모델 Muse Image 공개 및 Muse Video 프리뷰로 발표

■ 마이크로소프트, MS 365 내 Excel과 Outlook에서 일정 비율의 사용자 요청을 자체 MAI 모델로 처리 시작

■ 딥시크, 엔비디아와 화웨이 의존도를 낮추기 위해 자체 추론 전용 AI 칩 개발 추진 보도

■ Z ai, 급증하는 GLM 모델 수요와 미국의 수출 통제에 따른 컴퓨팅 제약에 대응하기 위해 자체 AI 칩 개발 검토 보도

■ 구글-액센츄어, 중견기업 대상 AI 도입 프로그램 Accenture Edge 출시

■ 팔란티어, 멕시코 최대 보험사 GNP Seguros와 파트너십 확대

■ 피그마, 바이브 코딩 및 AI 에이전트 플랫폼 Bud 개발팀 인수

감사합니다.

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메타, Muse Image 및 Muse Video 공개

: MSL의 첫 이미지 생성 모델 Muse Image를 출시하고 Muse Video를 프리뷰 공개

: Muse Image는 Meta AI 앱, meta. ai, 미국 인스타 스토리, 일부 국가 WhatsApp에서 제공되며 페이스북에도 추가 예정

: Muse Image의 핵심은 ‘에이전트형 이미지 생성’

: 단순 프롬프트-이미지 변환이 아니라 검색, 코딩, 자기 개선, 테스트타임 컴퓨트 확장을 활용해 이미지 정확도와 품질 개선

: 코드 실행을 통해 정확한 플롯, QR 코드, GIF, 웹사이트, 인터랙티브 게임 등을 만들 수 있고, 웹 검색을 통해 최신 사건이나 현실 세계 정보가 필요한 이미지의 사실성 보강

: 여러 이미지를 뽑아 고르는 Best-of-N보다, 같은 컴퓨트를 추론과 도구 사용에 쓰는 방식이 더 잘 확장된다고 설명. 이미지 생성에서도 테스트타임 컴퓨트 스케일링이 중요해지고 있음을 강조

: Muse Image는 정밀 편집, 반복 편집의 일관성 유지. 사람, 사물, 의상, 스타일, 환경 등 여러 참조 이미지를 조합하는 다중 참조 구성 지원

: Muse Image는 Arena에서 T2I, 단일 이미지 편집, 다중 이미지 편집 모두 Elo 2위를 기록. Muse Video는 텍스트-투-비디오 Elo 3위를 기록

: Muse Video는 Muse Image와 같은 사전학습 기반의 비디오 생성 모델

: 프롬프트 준수, 시각적 충실도, 시간적 일관성, 네이티브 오디오를 강조. 다만 오디오-비디오 동기화와 빠른 움직임의 물리 정확도는 추가 개선 영역으로 제시

: AI 생성 여부 검증을 위해 Muse Image에는 보이지 않는 워터마킹 시스템 Content Seal이 포함. 잘림, 압축, 리사이즈, 스크린샷 이후에도 출처 신호가 유지

https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-image-muse-video-msl

중국 정부, 최첨단 AI 모델의 해외 접근 제한 검토 보도

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

정부의 AI 모델 접근에 대한 개입 움직임이 미국뿐 아니라 중국에서도 나타나고 있습니다.

중국 상무부가 주도하고 국가발전개혁위원회(NDRC) 관계자도 참석한 회의에서 알리바바, 바이트댄스, Z ai 등 주요 AI 기업과 프런티어 AI 모델의 해외 접근 제한 방안을 논의했다는 보도입니다.

물론 적용 범위와 시점, 실제 시행 여부는 아직 명확하지 않습니다.

다만 폐쇄형 모델뿐 아니라 오픈웨이트 모델까지 규제 대상에 포함하는 방안이 논의됐으며, 향후 출시되는 모델에만 적용될 가능성도 거론되고 있습니다.

이외에도 독점 AI 기술의 유출 및 절도에 대한 처벌 강화와 중국 AI 스타트업에 투자할 수 있는 자본의 범위를 제한하는 방안도 논의됐습니다.

향후 규제 방향을 가늠할 수 있는 단서는 지난 5월 중국 법률 전문가들의 논의에서 찾을 수 있습니다.

당시 기술의 민감도와 전략적 중요성에 따라 일반 오픈소스 기술은 신고제로 관리하고, 전략적 첨단 기술에는 실질적 수출통제를 적용하며, 국가안보 관련 핵심 기술은 공개를 금지하거나 엄격하게 통제 가능한 범위에서만 제한적으로 공개하는 단계별 규제 체계가 제안됐습니다.

물론 이는 법률 전문가들의 제안으로, 현재 정부가 검토 중인 규제안과 동일한 것은 아닙니다.

이번 논의는 중국에서도 프런티어 AI 모델을 국가안보와 기술 주권 관점에서 관리하려는 움직임이 강화되고 있음을 보여줍니다.

그동안 중국 AI 모델은 낮은 가격과 빠르게 좁혀지는 성능 격차를 기반으로 글로벌 영향력을 확대해왔습니다.

향후 규제가 실제 해외 API 접근이나 프런티어 모델의 가중치 공개 제한으로 이어진다면 이러한 흐름에 일부 제동이 걸릴 수 있습니다.

이 경우 미국 프런티어 모델 기업에게는 대체 수요 유입과 가격 경쟁 압력 완화 측면에서 긍정적일 수 있습니다.

다만 개인적으로 중국 AI의 중요한 성장 전략인 오픈소스 생태계 구축을 저해하는 선택이 나올지에 대해서는 의문이 있습니다.

따라서 실제 영향은 향후 정책의 형태를 확인할 필요가 있습니다.

미국에 이어 중국에서도 관련 논의가 진행되면서, 모델 경쟁의 새로운 변수로 정부의 ‘접근 통제’ 가능성이 부상하고 있습니다.

추가 업데이트 해 드리겠습니다.

(20206/7/8 공표자료)

딥시크와 Z ai의 자체 AI 칩 개발 추진 보도

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

중국 AI 모델 기업의 자체 AI 칩 개발 추진 보도가 이어지고 있습니다.

당연한 흐름입니다. 엔비디아의 첨단 AI 칩은 수출 규제로 접근이 제한되고 있고, 화웨이를 포함한 중국산 AI 칩도 생산 측면 제약이 존재하기 때문입니다.

먼저 딥시크는 자체 ‘추론’ 전용 AI 칩 개발을 추진하고 있습니다.

목적은 명확합니다. 빠르게 증가하는 추론 수요에 유연하게 대응하고, 비용과 전력 효율성을 직접 통제하기 위함입니다.

또한 단순 모델 기업을 넘어 모델과 소프트웨어, 하드웨어를 아우르는 수직 통합 풀스택 구조를 구축해 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

딥시크의 자체 칩 개발은 약 1년 전 시작됐지만, 초기 단계입니다.

현재 칩 설계, 파운드리, 메모리 업체 등 외부 파트너들과 협의하는 동시에 내부적으로 칩 설계 엔지니어 채용을 확대하고 있습니다.

Z ai도 자체 AI 칩 개발을 검토하고 있습니다.

일부 중국 반도체 설계 업체와 GLM 모델 구동에 최적화된 맞춤형 AI 프로세서 공동 개발 가능성을 논의하고 있으며, 초기 단계로 파트너를 선정하지는 않았습니다.

배경에는 빠르게 증가하는 GLM 모델 수요와 클라우드 기반 사업 확대가 있습니다.

클라우드 기반 API 사업은 지속적 사용량 기반 매출 창출이 가능하지만, 모델 사용량이 증가할수록 컴퓨팅 비용과 캐파 확보 부담이 함께 커집니다.

따라서 Z ai의 자체 칩 개발은 당장의 컴퓨팅 부족을 해결하기 위한 수단이라기보다, 장기적인 모델 최적화와 추론 비용 절감, 안정적 컴퓨팅 캐파 확보를 위한 전략으로 볼 수 있습니다.

이러한 자체 AI 칩 개발은 글로벌 트렌드와도 일치합니다.

오픈AI는 최근 브로드컴과 협력해 LLM 추론에 최적화된 첫 자체 AI 가속기 Jalapeno를 공개했고,

앤스로픽도 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수해 잠재적 파트너들과 협의를 진행하고 있다는 보도가 있었습니다.

물론 경쟁력 있는 AI 칩을 개발하는 것은 쉽지 않습니다.

장기간의 개발과 대규모 자본이 필요합니다. 또한 꿈과 현실은 다를 수 있습니다. 미국의 수출 통제로 중국 기업의 첨단 파운드리 장비와 HBM 접근은 여전히 제한적이기 때문입니다.

그럼에도 두 기업의 움직임은 주목할 필요가 있습니다.

특히 딥시크는 제한된 컴퓨팅 환경에서도 소프트웨어 측면의 극한의 학습 및 추론 최적화에 집중하며 성과를 입증해왔습니다.

중국 AI 모델 기업의 경쟁도 단순한 모델 성능을 넘어 모델, 소프트웨어, 하드웨어를 얼마나 효율적으로 공동 최적화할 수 있는지의 경쟁으로 확장되고 있습니다.

(2026/7/8 공표자료)

오픈AI, GPT-5.6 시리즈 목요일 출시 예정

GPT-5.6 Sol은 Terra 및 Luna와 함께 이번 주 목요일에 공개 출시됩니다.

현재 전 세계적으로 프리뷰 접근 권한을 확대하고 있습니다.

→ 앤스로픽: Fable 5 12일까지 연장
오픈AI: GPT-5.6 정출
스페이스XAI: Grok 4.5

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일론 머스크, 수요일 Grok 4.5 공개 컨펌

베타 테스트에 참여한 고객들로부터 매우 긍정적인 반응을 얻은 만큼, SpaceX AI는 내일 Grok 4.5를 일반에 공개할 예정입니다.

Grok 4.5는 Claude Opus급 성능을 갖추면서도 더 빠르고, 토큰 효율성이 높으며, 비용도 더 저렴한 모델입니다.

→ Mythos 급도 주세요

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미니맥스, 2.7조 파라미터 규모 모델 ‘M3 Pro’ 개발 중

: 신규 모델은 현재 플래그십 M3의 4,280억 파라미터 대비 약 6.3배 규모. 복잡한 추론과 멀티스텝 작업 처리 역량 강화 목표

: 이르면 3분기 출시 가능성이 있으며, 오픈소스 공개 계획. 다만 M3 Pro는 내부 개발명으로 정식 출시명은 변경될 가능성

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스페이스XAI, Grok 시리즈 정리

Grok 4.20(2/17 베타) → 0.5T V8. 지식 컷오프 25년 12월

Grok 4.3(4/17 베타) → 0.5T V8. 지식 컷오프 25년 12월 → V8 파운데이션 모델에 지속적인 개선 및 보강학습 적용

Grok 4.4 → 1T. 지식 컷오프 26년 4월 초 → 5월 초 출시 계획이 언급됐지만 실제 출시는 이뤄지지 않음

Grok 4.5(7/8 공개 예정) → 1.5T V9 → 보강학습에 Cursor 데이터 활용

후속 모델 → 2T 추정 → Cursor 데이터를 사전학습부터 활용 → 데이터 품질과 학습 방식 개선 → 7월 말 학습 완료, 8월 출시 전망(6월 말 기준)

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스페이스XAI, Grok 4.5 공개

: 코딩, 에이전트형 작업, 지식 업무에 특화된 최신 모델

: Cursor와 함께 학습된 모델로, 코딩, 과학, 엔지니어링, 수학 데이터 기반 실제 엔지니어링 작업 성능 강화

: 머스크는 내부 평가상 Grok 4.5가 Opus 4.7과 대체로 비슷한 성능이지만 훨씬 빠르다고 설명

: 따라서 Grok 4.5의 핵심 경쟁력은 벤치마크 1위가 아니라, 충분한 모델 성능에 빠른 속도와 낮은 비용을 결합한 실사용 효율성

: Grok 4.5는 초당 80토큰 수준으로 제공되며, SWE Bench Pro 기준 평균 출력 토큰이 Opus 4.8 대비 약 4.2배 적다고 주장

: 가격은 인풋 $2 및 아웃풋 $6/백만토큰. 토큰 효율성까지 감안하면 시간과 비용 대비 지능이 높다고 강조

: Grok Build의 기본 모델로 적용되며, 단순 코딩뿐 아니라 Excel 모델 구축, PowerPoint 다이어그램 작성, Word 문서 작성 등 오피스 업무까지 활용 범위 확대

Artificial Analysis Intelligence Index 54점으로 Fable 5, GPT-5.5, Opus 4.8에 이어 4위. Grok 4.3 대비 16점 개선

: Grok Build 기준 Coding Agent Index는 76점으로 GPT-5.5 in Codex와 동급

: 핵심 경쟁력은 비용 효율성. Intelligence Index 작업당 비용 $0.31, Coding Agent Index 작업당 비용은 $2.59 수준

https://x.ai/news/grok-4-5

메타, 캐나다 첫 데이터센터 착공

: 캐나다 앨버타주 스터전 카운티에 1GW 규모 AI 최적화 데이터센터 건설. 메타의 캐나다 첫 데이터센터이자 글로벌 33번째 데이터센터

: 총투자액은 130억 캐나다달러 이상(약 92억 달러). 건설 피크 시 약 3,000명, 운영 단계에서 300명 이상의 고용 창출 예상

: 도로 및 수도 등 지역 인프라 개선에 약 6,000만 캐나다달러 추가 투자. 지역 비영리단체 지원 프로그램도 운영 예정

: 데이터센터 전력 수요를 위해 신규 발전 설비와 전력망 인프라 비용을 전액 부담. 전력 사용량은 100% 청정 및 재생에너지로 매칭할 계획

: 건식 냉각 기반 폐쇄형 액체 냉각 시스템을 적용해 냉각 시스템의 운영 용수 사용을 없앨 계획. 현장 용수 사용은 생활용수, 소방, 장비 유지보수 등으로 제한

https://about.fb.com/news/2026/07/breaking-ground-on-metas-first-data-center-in-canada/