오픈AI & 구글, 미 국방부 블랙리스트 중국 기업에 AI 모델 제공 보도

: 미 국방부의 중국군 연계 기업 명단인 1260H 리스트에 포함된 알리바바, 바이두, 텐센트의 싱가포르 등 해외 법인에 첨단 AI 모델 서비스를 제공한 것으로 확인

: 현행 미국 법률상 이러한 모델 판매는 불법이 아니며, 미국의 대중국 AI 통제가 첨단 반도체와 일부 프런티어 모델 중심으로 이뤄져 해외 법인을 통한 API 접근에는 규제 공백이 존재

: 오픈AI는 알리바바 연계 사용자들의 모델 증류 의심 활동을 포착한 뒤 지난달 API 접근을 차단하고 미국 정부에 관련 내용을 보고. 다만 안전장치 집행과 증류 모니터링이 가능한 국가에서는 중국계 기업의 해외 법인에도 서비스를 제공할 수 있다는 입장

: 구글도 홍콩과 싱가포르에서 AI 서비스를 제공하고 있으며, 이용 정책상 모델 증류를 금지. 다만 고도의 기술력을 가진 조직은 지역 제한을 우회할 수 있어 단순한 판매 지역 제한만으로 증류를 막기 어렵다고 설명

: 반면 앤스로픽은 중국 기업뿐 아니라 중국 기업이 소유한 해외 법인까지 모델 접근을 원칙적으로 금지하는 강경한 정책 시행. 알리바바, 딥시크, 문샷 AI, 미니맥스 등의 자사 모델 증류 의혹을 지속적으로 제기

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Cursor, 범용 AI 에이전트 ‘Sand’ 개발 중

: Cursor가 앤스로픽의 Claude Cowork와 경쟁하기 위한 범용 AI 에이전트 ‘Sand’를 개발 중이며, 6월 말부터 내부 테스트 진행

: Sand는 개발자가 아닌 일반 비즈니스 사용자를 겨냥한 Cursor의 첫 제품으로, 이메일, 문자 답변, 스프레드시트 정리 등 일반 사무 업무와 엔지니어링 작업을 함께 수행하는 개인화 AI 비서 형태

: Cursor는 코딩 도구 시장의 경쟁 심화 속에서 비개발자 기업 사용자를 차기 성장 시장으로 보고 있으며, 3월 기준 연환산 매출은 27억 달러 수준

: 프로젝트는 Cursor가 지난 4월 스페이스XAI의 컴퓨팅 자원을 임차하기 시작한 이후 착수. 양 사는 엔지니어링과 일반 지식 업무를 겨냥한 Grok 4.5를 공동 개발

: 다만 Sand의 정식 출시 여부는 아직 결정되지 않았으며, 합병 이후 Cursor의 제품 로드맵이 변경될 가능성도 존재

: 기존 xAI가 추진하던 범용 AI 에이전트 ‘Macrohard’ 프로젝트는 올해 초 사실상 정체됐으며, 일부 개발 작업은 테슬라로 이전돼 ‘Digital Optimus’라는 이름으로 이어지고 있는 것으로 알려짐

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애플, 오픈AI에 영업비밀 침해 소송 제기

: 애플이 오픈AI와 최고하드웨어책임자 탕 탄(Tang Tan), 기술 스태프 창 류(Chang Liu)를 상대로 영업비밀 침해 소송 제기

: 오픈AI가 자체 소비자용 AI 기기 개발을 위해 전직 애플 직원들을 통해 미공개 제품, 하드웨어 설계, 공급망 및 제조 공정 관련 기밀을 조직적으로 탈취했다고 주장

: 애플에 따르면 오픈AI는 400명 이상의 전직 애플 직원을 채용

: 탕 탄은 현직 애플 직원들에게 채용 면접 시 애플 기기의 ‘실제 부품’을 가져와 공유하도록 요구하고 공급업체 관련 자료를 개인 이메일로 전송한 혐의

: 창 류는 애플 시스템의 인증 취약점과 전 동료의 업무용 컴퓨터 등을 이용해 수십 건의 하드웨어 기밀 문서를 내려받고, 영입 대상자들에게 보안팀 탐지를 피하는 방법까지 안내했다는 주장

: 또한 오픈AI가 애플이 개발한 금속 마감 기술을 하드웨어 협력사에 적용하도록 요구하면서 애플의 허가를 받은 것처럼 오도했다고 주장

: 오픈AI의 하드웨어 사업이 전 직급과 사업 파트너에 걸친 영업비밀 탈취에 기반하고 있다고 비판하며 손해배상, 사용 금지 및 추가 침해를 막기 위한 금지명령 요구

: 양사는 2024년 애플 인텔리전스에 챗GPT를 통합하며 협력했으나, 오픈AI가 조니 아이브의 io Products를 인수하고 자체 AI 기기 개발에 나서면서 관계 악화

: 애플의 차세대 시리는 구글 제미나이를 기반으로 개발 중이며, 오픈AI 역시 올해 초 애플이 시리 내 챗GPT 홍보 계약을 제대로 이행하지 않았다며 계약 위반 통지를 검토한 것으로 알려짐

: 오픈AI는 애플의 주장에 대해 “다른 기업의 영업비밀에는 아무런 관심이 없으며, 전 세계 사람들에게 힘을 실어주는 혁신적인 기술 개발에 계속 집중하고 있다”고 반박

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오픈AI Codex 팀, GPT-5.6 및 챗GPT 통합 관련 AMA 주요 내용

: Codex 주간 사용자는 500만 명 이상으로 3개월 전 대비 2배 증가했으며, 같은 기간 150개 이상의 기능 및 개선 사항 출시

■ 모델 선택 및 활용법

: 대부분의 작업에는 GPT-5.6 Sol Medium, 정말 어려운 작업에는 Sol Ultra, 빠른 비코딩 작업이나 사용량 절감이 필요한 경우에는 Terra, 서브에이전트에는 Luna 사용 권장

: 간단한 수정과 문서 정리는 경량 모델과 낮은 추론 강도, 명확한 재현 방법이 있는 버그는 Sol Medium, 모호한 버그와 익숙하지 않은 코드베이스, 여러 영역에 걸친 리팩터링은 Sol High 사용 권장

: 마이그레이션, 보안 관련 변경, 프로덕션 장애 등 실패 비용이 큰 작업에는 Sol Ultra High를 사용하고 계획 수립, 검증, 테스트를 병행하는 방식 권장

: 별도의 Auto 모델은 없지만 GPT-5.6은 간단한 작업에서 불필요한 과잉 추론을 줄이도록 설계. 앱과 웹의 추론 슬라이더는 대부분 Sol의 추론 강도를 조절하며 가장 낮은 단계에서는 Terra로 전환

: UI와 프론트엔드 개발에서는 Sol이 가장 뛰어나며 특히 참조 이미지를 제공할 때 강점. UI 디자인 능력 개선은 GPT-5.6의 주요 개발 목표 중 하나

■ 속도, 컨텍스트 및 장기 작업

: Sol Medium은 대부분의 작업에서 GPT-5.5보다 빠르며 Fast 모드는 약 1.5배 속도로 작동. 향후 Cerebras에서 Sol을 초당 약 750토큰 속도로 제공할 예정

: Sol의 100만 토큰 컨텍스트 윈도우 지원 여부는 확답하지 않았으며, 현재는 긴 대화와 작업 스레드에서 Compaction이 비교적 잘 작동한다고 설명. 장기 컨텍스트 관련 피드백은 추가 검토 예정

: GPT-5.6이 결과가 만족스럽지 않을 때 너무 빨리 포기하거나 전체 패치를 되돌리는 문제가 있다는 피드백에 대해, /goal과 Sol High 사용 권장. 향후 작업 지속성을 높이고 코드 복잡도를 낮추는 방향으로 개선할 계획

: Codex에는 모든 단계를 세세하게 지시하기보다 명확한 목표와 범위를 주면서 충분히 깊게 추론할 여지를 제공하는 방식 권장. 장기 작업은 ‘넓게 탐색하고 좁게 실행’하며, 일정 수의 가설을 시도하고 각 시도마다 테스트한 뒤 학습 결과와 다음 실험을 보고하도록 구성

■ 사용량 및 가격 정책

: 에이전틱 사용량은 인터페이스가 아닌 기능을 기준으로 계산. 앱, CLI, IDE, 웹, 모바일의 Codex와 ChatGPT Work는 동일한 에이전틱 사용량 버킷을 소비하며 일반 ChatGPT 대화와 이미지 생성, 파일 업로드, 음성은 별도 제한 적용

: 작은 수정은 허용량의 일부만 소비하지만 대규모 코드베이스, 장시간 작업, 높은 추론 강도는 훨씬 많은 사용량을 소비

: 사용량 제한을 사용자 몰래 변경하지 않으며, 의도하지 않은 사용량 계산 버그 발생 시 수정 및 리셋을 제공한다고 설명. 현재 사용량 소비 내역을 더 투명하게 보여주는 기능 개발 중

: 향후 가격 정책이 변경되지 않을 것이라고 약속하지는 않았지만 Codex의 광범위한 접근성을 유지하는 것이 목표라고 강조. Plus에도 Codex 사용량이 포함되며 헤비 유저는 고가 요금제로 바로 이동하지 않고 크레딧 추가를 통해 사용량 확장 가능

: MCP 중심 워크플로에서 사용량이 빠르게 소모될 경우 MCP를 스킬 기반 CLI로 감싸거나, MCP를 설정한 전용 서브에이전트를 낮은 추론 강도로 실행하는 방법 권장

■ 데스크톱 앱 및 플랫폼

: ChatGPT Classic 관련 불만을 인지하고 있으며 기존 앱과 신규 앱은 당분간 병행 사용 가능. ChatGPT Work는 특히 컴퓨터 사용을 포함한 실제 작업 수행 능력에서 기존 환경보다 크게 개선됐다고 강조

: 새로운 Chrome 확장 프로그램은 브라우저 사이드바에서 웹사이트 컨텍스트, 파일 시스템, 커넥터와 상호작용 가능. 출시 당일 발생한 Chrome 커넥터 문제는 수정됐다고 설명

: 앱 멈춤, 스레드 정지, Browser 및 Computer Use 오류, 연결과 설정 문제 등 사용자들이 제출한 버그 목록을 관련 팀에 전달했으며 자동화 테스트 인프라를 확대 중. Reddit과 X의 피드백도 매일 검토

: Windows 지원이 그동안 상대적으로 소홀했다고 인정하고 기능 동등성, 테스트, 세부 사용성 개선에 집중. GPT-5.6에서는 Windows 샌드박스 내 Codex 동작도 개선

: Codex 브라우저에 비밀번호 관리자 등 확장 프로그램 지원과 자동완성, 방문 기록, 번역, 개선된 새 탭 페이지를 추가할 예정. Linux 데스크톱 앱도 개발 중이지만 출시 일정은 미정

■ 벤치마크, 안전성 및 연구 문화

: METR의 보상 해킹 지적과 관련해 평가 과정에서 모델의 편법과 부정행위를 적극적으로 탐지하고 패널티를 부과하며, 제3자 업체를 통해 벤치마크를 독립적으로 실행한다고 설명

: 출시 전 모델 능력을 의도적으로 약화시키는 이른바 ‘로보토마이징’을 부인. 핵심 능력은 그대로 제공하면서 악의적 사용을 막기 위한 가드레일을 적용하는 방식이라고 설명

: Sol이 Luna의 사후학습을 담당했으며, 연구자들은 여러 Codex 스레드를 동시에 실행해 24시간 가설을 검증하는 등 AI를 활용해 더 높은 추상화 수준에서 연구하고 있다고 설명

: ‘Machines of Loving Grace’ 실현 확률을 85.424242%로 평가하며, 내부 모델의 에르되시 문제 해결, o3의 미진단 소아 질환 진단 지원, GPT-5.2의 새로운 이론물리학 공식 제안 등을 근거로 언급

: 해당 연구자는 가장 큰 우려는 AI 자체보다 사회의 적응 문제라고 평가했으며, 향후 수년 내 연구자의 상당 부분이 AI 안전 연구에 참여할 것으로 전망

: Slack, GitHub, Notion 등 외부 커넥터를 Codex 에이전트 하네스에 통합한 것은 Codex를 실질적인 AI 동료로 만드는 데 있어 ‘단계적 도약’에 가까운 변화였다고 평가

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메타 Muse Spark 1.1, Artificial Analysis Index 51점 기록

: 3개월 만에 전작 Muse Spark 1.0의 43점 대비 8점 상승. 성능 향상은 과학적 추론, 코딩, 지식 영역에 집중.

: Coding Index는 59→71점, SciCode는 52→58%, Humanity’s Last Exam은 40→45%, AA-Omniscience는 4→18점, GDPval-AA v2는 1,144→1,376 Elo로 개선

: Index 평가에 9,400만 아웃풋 토큰을 사용해 동일한 51점 수준의 GPT-5.4 1억900만, GPT-5.6 Luna 1억2,500만, GLM-5.2 1억4,100만 토큰보다 높은 토큰 효율성 기록

: 낮은 API 가격을 반영한 작업 당 비용은 약 0.26달러. 동급 이상 성능 모델 가운데 GPT-5.6 Luna의 0.21달러에 이어 두 번째로 저렴

: AA-Omniscience 점수 상승은 정확도 개선보다 답변 자제 전략에서 발생

: 환각률이 73%에서 38%로 35%p 하락한 반면 정확도는 45%에서 41%로 유사한 수준 유지. 정확도와 함께 환각률도 상승한 Grok 4.5와 상반된 개선 패턴

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Artificial Analysis Index 점수 vs 작업 당 비용

Claude Fable 5 → 60점 vs $2.75
GPT-5.6 Sol → 59점 vs $1.04

Claude Opus 4.8 → 56점 vs $1.80
GPT-5.6 Terra → 55점 vs $0.55
Grok 4.5 → 54점 vs $0.31

GPT-5.6-Luna → 51점 vs $0.21
GLM-5.2 → 51점 vs $0.37
Muse Spark 1.1 → 51점 vs $0.26

Artificial Analysis Coding 및 Agentic Index 점수

Claude Fable 5 → 76.5 & 52.8
GPT-5.6 Sol → 77.4 & 54.0

Claude Opus 4.8 → 74.3 & 47.2
GPT-5.6 Terra → 76.7 & 47.4
Grok 4.5 → 72.4 & 45.7

GPT-5.6-Luna → 71.4 & 45.6
GLM-5.2 → 68.8 & 43.1
Muse Spark 1.1 → 71.3 & 37.5

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오픈AI, GPT-5.6 출시 후 Codex 사용자 급증

: Codex 총괄 티보 소티오는 GPT-5.6 출시 이후 하루 동안의 증가가 직전 2주간 증가분을 합친 것보다 많았다고 언급

: 티보는 해당 그래프가 사용자(Users) 지표라고 직접 확인했으며, 이번에 Codex가 ChatGPT 데스크톱 앱에 통합된 만큼 통합 데스크톱 앱 사용자 증가를 보여주는 지표로 해석 가능

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Z ai, 탕제, 내부 메모를 통해 AGI, ASI 시대를 겨냥한 ‘Touch High’ 전략 공개

■ Z ai의 철학: 근본 문제 해결, 역발상, 장기 집중

: 시장의 유행보다 AGI 구현에 필요한 근본 기술을 우선하는 ‘First Principles’ 사고방식과 역발상, 장기 집중을 핵심 철학으로 제시

: 챗GPT 등장 1년 반 전 21~22년 GLM-130B를 개발했으며, 26년 홍콩 상장 이후에도 상업화보다 파운데이션 모델 연구에 다시 집중했다고 강조

: 궁극적 목표가 AGI라면 단기 실적과 산업 트렌드는 과정에 불과하며, 장기적 기초 연구 역량이 핵심 경쟁력이라고 평가

■ AI 혁명의 본질은 ‘지능의 상한선’을 높이는 것

: 현재 AI 혁명은 제품 혁신이 아니라 지능의 한계를 높이는 기술 혁명이라고 규정

: AI는 지각에서 인지, AGI, ASI로 발전하는 흐름을 따르고 있으며, AGI는 ‘천재 한 명’이 아니라 인류 전체 지능의 총합으로, 새로운 지식을 스스로 창조할 수 있어야 한다고 정의

■ AGI는 세 단계를 거쳐 발전

: 첫 번째는 수개월~수년에 걸친 프로젝트를 수행하는 Long-Horizon Tasks

: 두 번째는 수천~수만 개의 에이전트가 협업하는 완전 자율 에이전트 시스템(NPC, No-Person Company)

: 세 번째는 AI가 스스로 코드 작성, 데이터 생성, 학습을 반복하는 Self-Evolution으로, 메모리·지속 학습·자기 평가 능력도 빠르게 발전하고 있다고 설명

: ‘AI가 AI를 학습시키는(AI training AI)’ 구조가 이미 형성되기 시작했다고 주장하며, Self-play·합성 데이터·자체 코드 재구성을 통해 인간 지식을 재조합하는 수준을 넘어 새로운 지식을 생성하고 재귀적 자기 개선(RSI) 을 목표로 제시

: 장기적으로는 AI가 자기 인식(Self-awareness), 감정, 의식으로 발전해 LLM→AGI→ASI로 이어지는 비가역적 진화 경로를 따를 것으로 전망

■ AGI 이후 ASI는 컴퓨팅 규모가 좌우

: Google DeepMind의 ‘From AGI to ASI’를 인용하며, 알고리즘뿐 아니라 초대형 컴퓨팅 클러스터가 ASI 구현의 핵심이라고 설명

: AGI 인스턴스가 매년 10배씩 증가하면 5년 내 1억 개 규모에 도달하고, 집단 지능 차원에서 사실상 ASI가 구현될 수 있다고 전망

: AGI는 애플리케이션, 운영체제, 나아가 컴퓨팅 아키텍처까지 재편할 것으로 예상

■ 향후 2년간 ‘Touch High’ 전략 추진

: 단기적인 AI 애플리케이션 수익보다 차세대 AGI 연구에 대규모 투자를 결정

: 핵심 투자 분야는 ▲Long-Horizon Tasks ▲자율 에이전트 시스템 ▲완전 자가학습(Self-Training) ▲최고 수준의 AI 안전 거버넌스 등 4개 분야

: 프로젝트 전 생애주기를 기억, 학습, 실행하는 AI와, 수천 개의 전문 에이전트가 협업하는 디지털 조직 구현을 목표로 제시

■ 안전성과 오픈소스를 핵심 전략으로 제시

: 인간 윤리와 사회 규범, 법규를 모델 가치 함수에 내재화하고, 기계론적 해석 가능성 연구에 수백억 위안을 투자하겠다고 발표

: 최신 모델 GLM-5.2를 MIT 라이선스로 오픈소스화해 누구나 자유롭게 활용할 수 있도록 지원할 계획

: ‘Touch High’와 오픈소스는 각각 지능의 한계를 높이고 그 성과를 모두에게 개방하는 상호보완적 전략이라고 설명

■ “정상에 오르지 못하면 실패”

: 상장 이후에도 AGI 연구에 집중하는 이유는 “정상에 오른 사람만이 산을 길로 만들 수 있기 때문”이라고 설명

: 거대한 물결은 이미 도래했고 되돌릴 수 없다”며, Z ai가 AGI와 ASI 시대를 선도하고 그 성과를 인류 전체와 공유하겠다는 장기 비전을 제시

https://x.com/bingxu_/status/2075961011816092158

앤스로픽, 유료 구독 플랜의 Claude Fable 5 접근을 7/19일 까지 연장

: 모든 유료 요금제에서 제공 중인 Claude Fable 5 접근 확대 프로모션과 Claude Code 주간 사용 한도 50% 상향을 7/19일까지 연장(기존 7/7에서 7/12 연장 후 추가 연장)

: 기존과 동일하게 주간 사용 한도의 최대 절반까지 Fable 5를 사용할 수 있으며, 이후에는 사용 크레딧을 사용해 Fable 5를 계속 이용하거나 다른 모델로 전환해 남은 주간 사용 한도 내에서 작업을 이어갈 수 있음

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오픈AI, 사용 제한 완화 및 GPT-5.6 Sol 효율 개선 발표

좋은 아침입니다. 지난 48시간 동안 Codex와 ChatGPT Work에 많은 변화가 있었습니다. 중요한 업데이트는 세 가지입니다.

- Plus, Business, Pro 요금제의 5시간 사용 제한을 일시적으로 해제합니다.

- GPT-5.6 Sol의 전반적인 효율을 높이는 개선 사항을 순차 적용하고 있습니다. 동일한 작업을 수행하는 데 사용량이 더 적게 차감되도록 해 더 오래 사용할 수 있게 될 것입니다. 정확한 개선 효과는 추후 수치로 공개하겠습니다.

- 활성 사용자 수가 600만 명을 돌파했으며, 다음 1시간 내 사용량 한도도 초기화할 예정입니다.

→ 앤스로픽 vs 오픈AI 경쟁 지속

앤스로픽, Fable 5 구독 포함 기간 연장
vs 오픈AI, 5시간 제한 해제 및 한도 리셋

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/7/13)

■ 애플, 오픈AI와 최고하드웨어책임자 탕 탄, 기술 스태프 창 류를 상대로 영업비밀 침해 소송 제기

■ 오픈AI, 첫 소비자용 기기가 이르면 내년 2월 출시될 가능성. 다만 애플과 소송이 출시 일정에 영향을 미칠 가능성도 존재

■ 오픈AI, 가족, 보호자, 고령층을 위한 제품 경험 담당 프로덕트 매니저 채용

■ 오픈AI 안전 부문 책임자 요하네스 하이데커, 조직 개편 이후 퇴사 발표. 최근 기존 안전팀은 연구 조직으로 편입

■ 오픈AI, GPT-5.6 Sol Ultra로 그래프 이론의 미해결 난제인 사이클 이중 덮개 추측의 증명 생성

■ 메타, 인스타그램 공개 계정을 참조해 AI 이미지를 생성할 수 있도록 하는 기능을 딥페이크와 신원 도용 악용 우려로 철회

■ 트럼프 행정부, 중국 오픈소스 AI 규제 관련 초기 논의 진행. 오픈소스 모델의 정부 사용을 제한하는 행정명령 가능성 거론

■ 텐센트, Manus의 재매입 협상 과정에서 최대 주주 방안 추진. 다만 Manus는 흡수되지 않고 싱가포르 거점으로 독립 운영 예정

■ 사우디 HUMAIN-코히어, AI 컴퓨팅 인프라와 독자 AI 모델 개발 협력 발표

■ 일론 머스크, 테슬라 직원 대상으로 Grok 사용 전환 지시

감사합니다.

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사티아 나델라 - AI 시대 ‘역 정보의 역설‘

: 노벨경제학상 수상자 케네스 애로의 ’정보의 역설’을 AI 시대에 맞게 재해석하며, 과거에는 판매자가 정보를 공개해야 하는 것이 문제였다면 이제는 AI를 활용하는 기업이 자신의 핵심 지식을 제공해야 하는 ’역 정보의 역설’이 새로운 과제가 됐다고 설명

: 기업은 AI에 돈으로 한 번, 그리고 AI 성능을 높이기 위해 제공하는 독점적 지식으로 한 번 더 대가를 치르는 구조라고 평가

: AI는 사용할수록 기업의 프롬프트, 워크플로, 에이전트 활용 방식, 피드백, 수정 내용, 평가 등을 학습하며, 기업은 AI 성능을 높이기 위해 독점적인 업무 지식과 운영 노하우를 지속적으로 제공하게 된다고 지적

: 시간이 지날수록 모델 제공자는 고객에 대해 더 많은 것을 배우지만, 고객은 제공자가 무엇을 학습하는지 알기 어려운 구조라고 평가

: 특히 사람이 모델의 답변을 수정하는 과정은 조직의 핵심 노하우가 축적되는 과정으로, 이러한 수정과 평가, 추적 정보가 경쟁사는 돈으로도 살 수 없는 조직의 지식 자산

: AI를 소비하는 행위 자체가 새로운 지능을 만들어내는 과정이며, 그렇게 생성된 지능은 기업이 소유해야 한다고 주장

: 공개 데이터를 활용한 모델 학습은 AI 발전을 위해 필요하지만, 모델 제공업체가 고객의 사용 데이터를 학습하면서도 고객의 모델 증류나 자체 학습은 제한하는 현재 구조는 불균형하다고 지적

: 학습이 한 방향으로만 이루어질 경우 경제적 가치가 지식을 만드는 기업이 아니라 학습 인프라를 보유한 기업에 집중될 수 있다고 설명

: 클라우드 시대에는 기업이 데이터를 축적했다면, AI 시대에는 학습을 축적하는 만큼 보호 대상도 데이터에서 학습 메커니즘으로 확대되어야 한다고 강조

: 기업이 장기적으로 경쟁력을 유지하려면 데이터뿐 아니라 메모리, 추적 정보, 평가, 피드백, 적응된 모델 가중치까지 축적되는 ’신뢰 경계’를 구축해야 하며,

: 기업의 동의 없이는 이러한 학습 결과와 ’지능의 부산물’이 외부로 넘어가서는 안 된다고 강조

: 기업은 자체 평가 체계를 구축하고 조직의 메모리와 업무 맥락, 피드백, 모델 출력물에 대한 소유권을 유지해야 하며, 생성된 결과를 자체 모델의 파인튜닝이나 학습에 활용할 권리를 가져야 한다고 주장. 이를 기업의 책임에 맞게 AI를 정렬 할 권리로 규정

: 또한 특정 모델에 종속되지 않는 오케스트레이션 계층을 구축해 여러 모델을 자유롭게 교체·활용할 수 있어야 하며, 특정 범용 모델이 사라져도 기업만의 워크플로와 평가 체계, 조직의 ‘베테랑 역량’은 그대로 유지되어야 한다고 설명

: 이를 통해 비용 효율성을 높이는 동시에 기업만의 지속적인 학습 루프를 구축해 AI 투자가 복리처럼 기업 가치로 축적되는 구조를 만들어야 한다고 제안

: “기업은 AI 모델을 활용하면서도 자신만의 경쟁력을 만드는 핵심 지식을 포기하지 않아야 한다”며, AI 시대의 핵심 경쟁력은 데이터를 보호하는 것을 넘어 기업 고유의 학습 메커니즘과 지식 축적 과정을 직접 통제하는 데 있음

https://x.com/satyanadella/status/2076323181154230284

메타, 루이지애나 하이페리온 데이터센터 5GW로 확대, 총투자액 500억달러 이상

: 루이지애나 리치랜드 패리시의 하이페리온 데이터센터 컴퓨팅 용량을 5GW로 확대하고, 지역 전체 투자액을 500억달러 이상으로 제시

: 2024년 12월 최초 발표 당시 계획된 컴퓨팅 용량은 2GW 이상이었으며,

: 2025년 10월 블루아울과의 JV 설립 당시에는 데이터센터 건물과 장기 전력, 냉각, 연결 인프라 개발비로 약 270억달러를 제시

: 이번 500억달러 이상은 데이터센터 확장뿐 아니라 도로, 상하수도 등 지역 인프라 개선에 10억달러 이상, 천연가스 발전소 7기, 대규모 배터리 3곳, 원전 출력 증강 등 전력 인프라를 포함한 광범위한 투자 개념

https://about.fb.com/news/2026/07/teachers-local-businesses-win-as-meta-expands-louisiana-data-center/

사이클은 바뀐게 없다, 바닥이 미끄러울 뿐
[삼성증권 반도체, IT/이종욱]

7월 13일 삼성전자와 SK하이닉스, 반도체 소부장이 동반 급락했습니다.
많은 투자자들이 우려와 공포 속에 하루를 보냈습니다.
대응 전략에 대해 고민해 보았습니다.

1. 변동성과 사이클은 구분해야 합니다.
그래야 10% 급락할 때 사이클의 피크아웃을 우려하지 않을 수 있습니다.
예전에는 변동성 확대가 사이클의 시그널일수 있었지만, 이젠 주식시장의 구조 변화에서 나오는 상수로 받아들여야 합니다.
변동성이라는 잡음을 걷어내고 나면, 이번 국면이 사이클의 고점(peak-out)이 아니라 조정(correction)이라는 것을 구분할 수 있습니다.

2. 사이클은 아직 전반전입니다.
AI 투자 내러티브는 변하지 않았습니다. 메모리를 제외하면 글로벌 AI 관련 기업들의 주가가 여전히 공고합니다.
공급 증가의 신호탄이 아직 나오지 않았습니다. 2Q27 메모리 3사의 Fab open 시기를 전후하여 공급 확대의 변곡점을 지날 것으로 생각합니다.

3. 삼성전자와 SK하이닉스의 이익 차이는 전략 차이일 뿐입니다.
삼성전자는 단기 수익성 확보에,
SK하이닉스는 이익의 변동성 완화를 위한 사업 구조 전환에 초점을 맞추고 있습니다.
이익 서프라이즈와 이익의 안정성은 논리적으로 공존할수 없다는 사실을 2Q26 실적을 통해 투자자들이 인지하기 시작할 것이라 생각합니다.

4. ADR 프리미엄은 하향 안정화될 것입니다.
ADR 전환 제약은 한시적 이슈입니다.
전환 물량이 단계적으로 풀리면서 희소성이 완화된다면 ADR 프리미엄은 축소될 가능성이 높습니다.

결론적으로 삼성전자와 SK하이닉스의 밸류에이션은 3월로 회귀했으며 12m fwd 기준 P/B 1.8배, P/B 2.5배로 단기 저점수준에 도달했습니다. 주가 조정은 이제 끝자락에 있다고 생각합니다.

리포트 링크: https://bit.ly/4pkhh7q

감사합니다.

(2026/7/14 공표자료)