구글, 엔비디아 핵심 고객 공략 위해 TPU 판매 확대 전략 - 네오클라우드 시장 경쟁 본격화

■ TPU 판매 확대

: 구글이 기존 구글 클라우드 전용이던 TPU를 Nscale 등 엔비디아 지원을 받아 성장한 네오클라우드에 직접 판매하는 전략 추진

: Nscale은 현재 TPU 도입 계획은 없다고 밝혔지만, 구글과 TPU 도입을 논의했으며 이후 엔비디아와 재정 지원 방안을 논의한 것으로 알려짐. 다만 TPU 포기를 조건으로 한 인센티브는 없었다고 부인

: TPU는 GPU 대비 전력 효율과 안정성, 일관된 시스템 설계를 강점으로 내세웠으며, 세대 변경 시 하드웨어 변화가 큰 엔비디아 시스템보다 구축 리스크가 낮다고 강조

■ 금융 지원 및 생태계 확대

: 구글은 TPU 데이터센터 구축 시 자금 조달을 지원하는 금융 백스톱과 함께, 구축된 TPU를 다시 임차해 자체 AI 개발, 검색, 광고, 구글 클라우드에 활용하는 방안도 제안

: 앤스로픽, 메타, 애플, Safe Superintelligence 등이 주요 TPU 고객으로 거론. 앤스로픽의 자체 TPU 데이터센터 구축도 재정적으로 지원하는 방안 검토 중

: 구글은 블랙스톤과 TPU 전문 네오클라우드를 설립하고, Fluidstack과 앤스로픽용 TPU 인프라를 구축하는 한편, SPV를 통한 TPU 구매·리스 금융 구조도 추진

■ 장기 전략

: 구글 내부에서는 TPU 시장이 장기적으로 엔비디아 AI 서버 칩 시장의 약 10% 규모까지 성장할 수 있으며, 메타 등 대형 고객들이 저렴한 대안을 찾고 있다고 판단

: TPU 수요 확대는 구글의 TSMC 생산능력 확보 경쟁력을 높이고 직접 CapEx 부담을 줄이는 효과도 기대

■ 엔비디아 대응

: 엔비디아도 GPU 백스톱 프로그램을 통해 Vera Rubin GPU 최소 임대수익을 보장하는 대신, 더 높은 가격으로 임대될 경우 차액의 절반을 가져가는 수익 배분 구조 제안

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

IBM 2Q26 잠정실적 및 투자자 서한

: z17 메인프레임과 연계된 소프트웨어 스택, 특히 트랜잭션 처리(Transaction Processing) 부문 매출이 예상보다 부진

: 고객들이 공급 부족과 가격 인상에 대비해 CapEx를 서버, 스토리지, 메모리 구매로 우선 배분하면서 메인프레임 관련 투자 지연

: 또한 업계 전반의 사이버보안 이슈로 고객들의 구매 의사결정과 계약 진행이 늦어짐

: 변화한 시장 환경에 충분히 빠르게 대응하지 못해 다수의 대형 계약이 분기 내 마감되지 못했으며, 회사는 이를 이번 실적 부진의 가장 큰 원인으로 지목

: IBM은 외부 환경뿐 아니라 실행력과 대응 속도 부족도 실적 부진의 원인이었다고 인정하며 향후 실행 개선에 집중하겠다고 설명

https://newsroom.ibm.com/2026-07-14-Arvind-Krishnas-Letter-to-IBM-Investors

답시크, 첫 투자 유치 한 달 만에 추가 투자 추진 보도

: 신규 투자자들과 추가 투자 유치 논의 중. Pre money 밸류 약 710억달러 목표로 협상 중, 아직 초기 단계라 조건은 변경될 수 있음

: 지난 5월 첫 투자 라운드에서는 약 74억달러 조달. Post money 밸류는 약 520억달러로 평가. 이번 라운드가 성사되면 한 달 만에 밸류는 약 37% 상승

: 조달 자금은 AI 데이터센터 구축, GPU 확보, AI 에이전트 개발, 연구개발 및 인재 채용 등에 투입 예정. 급증하는 컴퓨팅 수요에 대응하기 위한 선제적 투자 성격

: 첫 투자 라운드에서는 창업자 량원펑이 약 30억달러를 직접 출자하며 최대 투자자로 참여했고, Tencent, CATL, JD com, NetEase, IDG 등 전략·재무 투자자와 중국 국가 AI 펀드도 투자에 참여

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

데미스 하사비스, 미국 주도의 ‘프런티어 AI 표준기구’ 설립 제안

■ AGI는 인류의 새로운 시대를 여는 기술

: AGI는 수년 내 현실화될 가능성이 높으며, 인터넷이나 모바일보다 전기, 불의 발견에 가까운 혁신이라고 평가

: 산업혁명보다 10배 큰 영향을 10배 빠른 속도로 가져올 수 있으며, 신약 개발·청정에너지·신소재 개발 등을 통해 자원이 더 이상 인류 발전의 제약이 아닌 ‘풍요의 시대’를 열 수 있다고 전망

■ AGI 경쟁 가속 속 안전성 확보 필요

: 상업적·지정학적 경쟁으로 AI 발전 속도가 인간의 이해를 앞지르고 있으며, 누구도 AGI 이후를 확신할 수 없는 만큼 ‘신중한 낙관주의’와 혁신·안전을 함께 추구하는 정책이 필요하다고 강조

: 사이버보안뿐 아니라 생물학·핵 등 고위험 분야의 위협이 현실화될 수 있으며, 자율적으로 행동하고 스스로 개선하는 AI 시스템을 통제할 수 있는 안전장치와 국제 협력이 필수적이라고 설명

■ 미국 주도의 ‘프런티어 AI 표준기구’ 설립 제안

: 미국이 FINRA와 유사한 공공·민간 협력 형태의 독립적인 표준기구를 설립해 프런티어 AI 모델의 평가 기준을 마련해야 한다고 제안

: 정부·독립 기술 전문가·오픈소스 대표가 참여하고, 산업계 지원을 바탕으로 최고 수준의 인력과 컴퓨팅 자원을 확보하는 구조를 제시

■ 프런티어 모델 인증 체계 구축

: 일정 성능 기준을 충족한 모델을 ‘프런티어 모델’, 이를 개발하는 기업을 ‘프런티어 랩’으로 지정하고, 모델 카드 공개, 내부 사이버보안 강화, 핵심 인력 검증, 안전 연구 투자 등을 권장

: 초기에는 출시 30일 전 자발적 평가를 실시하고, 이후에는 미국 시장에서 배포되는 프런티어 모델에 대해 의무 인증 체계로 발전시키는 방안을 제안

■ 지속적인 안전성 평가 체계 마련

: 사이버보안, 생물학적 위협, 에이전트형 AI의 안전장치 우회·기만 행동 등을 과학적으로 평가하고, 디지털 워터마크와 추론 과정 검증도 포함해야 한다고 설명

: 평가 기준은 분기별로 업데이트하고, 장기적으로는 표준기구가 자체 비공개 벤치마크를 개발하며 제3자 감사기관 생태계를 육성해야 한다고 제안

■ 혁신과 규제의 균형

: 새로운 위험이 확인될 경우 규제를 단계적으로 강화하고, 필요하면 프런티어 랩 간 개발 속도를 조율하거나 일시적으로 늦추는 방안도 검토할 수 있다고 언급

: 해당 프레임워크는 오픈소스와 폐쇄형, 국가를 불문하고 모든 프런티어급 모델에 적용하되 스타트업·학계의 비프런티어 모델은 적용 대상에서 제외하는 방안을 제시

■ AGI 이후 사회를 준비해야

: AGI는 과학·의학 발전과 생산성 향상, 경제 성장을 이끄는 핵심 도구가 될 수 있지만, 새로운 경제 시스템과 인간의 가치, 삶의 의미 등 사회·철학적 문제도 함께 논의해야 한다고 강조

: AGI의 방향은 기술 기업만이 아니라 사회 전체가 함께 결정해야 하며, AGI 도래 전 남은 시간을 활용해 인류 모두에게 이로운 방향으로 기술을 설계해야 한다고 주장

https://x.com/demishassabis/status/2076957440109625718

딥시크, IPO 준비 착수. 이르면 올해 상장예비심사 신청 추진

: 딥시크의 중국 본토 증시 IPO 준비 착수 보도. 이르면 2026년 중 상장예비심사를 제출해 2027년 상장을 목표로 추진 중

: 현재 회계법인과 IB 등 자문사 선정 및 협의를 진행하고 있으며, 관련 논의는 아직 초기 단계로 최종 일정과 구조는 변경될 가능성

→ 딥시크 needs money

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, 첫 소비자 AI 기기 ‘화면 없는 이동형 AI 스피커’

: 오픈AI가 첫 소비자 하드웨어로 화면이 없는 이동형 AI 스피커를 개발 중

: 기존 스마트 스피커가 아닌 AI 시대의 새로운 홈 컴퓨터. 올해 공개, ‘27년 출시가 목표지만 애플 소송 결과에 따라 일정 변동 가능성

: 제품은 집 안에서 사용하는 AI 동반자(AI Companion)를 지향하며, 스마트홈 기기 제어, 음악 재생, 질문 응답, 메시지 처리, ChatGPT 기능 활용 등 지원

: 기기가 사용자의 필요를 미리 예측하고 필요한 정보를 먼저 제공하는 ‘프로액티브 AI’ 역할을 수행하도록 설계 중

: 사용자를 장기간 학습해 점점 더 개인화되고 능동적으로 행동하는 것이 핵심 차별점. 이메일 등 개인 정보를 활용해 사용자를 깊이 이해하고 개인 비서 역할 수행

: 최신 GPT-Live 음성 모델을 기반으로 사람처럼 동시에 듣고 말하며 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있도록 설계

: 카메라와 센서를 탑재해 사용자의 주변 환경과 상황을 이해하고 기존 스마트 스피커보다 높은 수준의 상황 인식

: 스피커 형태지만 충전식 배터리를 내장해 거실, 주방, 세탁실, 침실 등 집 안을 자유롭게 들고 다닐 수 있도록 설계

: 또한 기계적으로 움직이는 요소를 적용해 단순 전자기기가 아니라 살아있는 존재처럼 느껴지는 경험을 구현 목표

: 오픈AI는 해당 제품을 챗GPT의 물리적 구현체(Physical Manifestation)로 보고 있으며, 하드웨어 자체보다 사람과 관계를 형성하는 성격과 인간적인 상호작용 중시

: 애플은 최근 오픈AI를 상대로 영업비밀 침해 소송 제기. 반면 오픈AI는 HomePod과는 구조와 하드웨어가 크게 다르며 애플 기술이나 영업비밀을 사용할 의도가 없다고 반박

: 오픈AI 하드웨어 조직은 현재 약 5개의 제품을 동시에 개발 중이며, 이번 AI 스피커 이후 스마트폰을 대체할 모바일 AI 기기, 웨어러블, 홈 로봇 등으로 제품군 확대 방안 검토 중

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI Codex & 챗GPT Work 주간 활성 사용자 800만명 돌파

티보

안녕하세요. Codex와 챗GPT Work를 합쳐 활성 사용자 800만 명을 달성했습니다.

다시 한 번 모든 사용자의 사용 한도를 초기화합니다. 또한 이번에도 5시간 사용 제한은 적용하지 않습니다. 이를 통해 누구나 GPT-5.6 Sol의 한계를 마음껏 시험해보고, 얼마나 큰 목표에 도전할 수 있는지 경험할 수 있습니다.

내일도 성장과 관련한 더 많은 소식을 전해드리겠습니다.

샘 올트먼

GPT-5.6 Sol의 성장세는 엄청납니다.

추론 팀은 수요를 감당할 수 있도록 정말 놀라운 일을 해냈습니다.

우리는 앞으로도 계속 확장하기 위해 가능한 모든 노력을 기울일 것입니다. 다만, 가까운 시일 내에 일부 일시적인 장애나 서비스 불안정(hiccups)이 발생할 가능성은 있습니다.

■ Codex & 챗GPT Work WAU

—— Codex 단독 ——
연초 50만 명
→ 2월 초 100만 명
→ 3월 초 200만 명
→ 4/7 300만 명
→ 4/21 400만 명
→ 5/30 500만 명

—— Codex + 챗GPT Work 합산 ——
→ 7/12 600만 명
→ 7/13 700만 명
→ 7/14 800만 명

→ 수요는 수직 벽처럼 증가한다?

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI Codex & 챗GPT Work 주간 활성 사용자 (곧) 900만 명

좋은 고민이네요. 하지만 곧 900만 명을 달성할 것 같습니다. ChatGPT Work와 Codex의 사용 한도를 다시 리셋해 줄까요, 아니면 당분간은 그대로 둘까요?

■ Codex & 챗GPT Work WAU

—— Codex 단독 ——
연초 50만 명
→ 2월 초 100만 명
→ 3월 초 200만 명
→ 4/7 300만 명
→ 4/21 400만 명
→ 5/30 500만 명

—— Codex + 챗GPT Work 합산 ——
→ 7/12 600만 명
→ 7/13 700만 명
→ 7/14 800만 명
→ 7/15 900만 명(미리 적어둠)

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

딥시크, IPO 계획 및 연환산 매출 추가 보도

■ 연환산 매출과 매출총이익률

: 최근 연환산 매출 4~5억달러 도달. API를 통한 AI 모델 판매가 성장을 견인했으며, 최신 V4 모델 API 판매에서 50% 이상의 매출총이익률 유지

(참고) 밸류/ARR(십억달러, 시장 추정)
- 앤스로픽 965/65 = 14.9
- 오픈AI 852/40 = 21.3
- 딥시크 74/0.5 = 148

■ 신규(2차) 투자 라운드

: 신규 투자 라운드 기업가치는 5,000억위안(740억달러), 조달 규모는 500억위안(74억달러)

: 량원펑 CEO는 첫 투자 라운드가 마무리되기 전부터 이미 2차 투자 유치를 준비. AI 모델 개발에 필요한 막대한 컴퓨팅 투자 수요가 추가 자금 조달의 핵심 배경

: 첫 라운드(중국 투자자·위안화 펀드)와 달리 해외 투자자로부터 달러 투자를 받을 수 있도록 구조 변경

: 특히 중동 투자자 유치를 추진하며, 해외 자금은 QFLP(Qualified Foreign Limited Partnership) 구조를 활용할 계획

: 투자 조건도 완화. 기존에는 CEO가 관리하는 유한책임조합(LP)을 통해서만 투자할 수 있었지만, 이번에는 딥시크 직접 투자와 SPV를 통한 투자도 허용할 계획

■ 과창판(STAR Market) 상장 계획

: 상하이 과창판 상장을 위해 투자은행을 선임했으며, 올해 상장 신청 후 내년 IPO를 목표로 준비 중

: 첫 투자 라운드 당시 상업화 계획이 없고 프런티어 AI 연구에 집중하겠다고 밝혔으며 IPO 일정도 없다고 설명했지만, 최근 투자 유치와 상장 준비를 빠르게 추진하며 전략 변화

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, AI 서비스 합작사 ‘Ode with Anthropic’ 공식 출범

: Blackstone, Hellman & Friedman과 공동 설립한 AI 서비스 합작사의 공식 사명을 ‘Ode with Anthropic(Ode)’로 공개하고 정식 출범

: Goldman Sachs, General Atlantic, Leonard Green, Apollo Global Management, GIC, Sequoia Capital 등 대형 투자기관 컨소시엄이 자금을 지원하는 독립 AI 서비스 기업

: ‘26년 5월 인수한 AI 서비스 기업 Fractional AI를 기반으로 설립됐으며, 앤스로픽 엔지니어와 Fractional AI 팀이 운영의 핵심 조직을 구성

: 중견기업을 중심으로 Claude 도입 전략 수립부터 AI 시스템 설계, 구축까지 지원하며, AI 도입 역량이 부족한 기업까지 앤스로픽 생태계를 확대하는 것이 목표

: 앤스로픽은 Claude 엔터프라이즈 수요가 빠르게 증가하면서, 기존 파트너만으로는 고객 수요를 충분히 지원하기 어려워졌다고 설명

: 단순 API 판매를 넘어 고객 업무 프로세스에 AI를 직접 통합하는 맞춤형 구축(FDE) 모델을 제공하며, 금융·헬스케어·제조·리테일·소프트웨어 등 다양한 산업을 대상으로 사업을 확대할 계획

https://www.ode.com/press/anthropic-blackstone-and-hellman-friedman-introduce-ode-with-anthropic-an-enterprise-ai-services-firm

앤스로픽, IPO 투자자 미팅 착수

: 앤스로픽이 IPO를 앞두고 주관사들이 향후 몇 주간 기관투자자와의 미팅을 주선 예정

: IPO 주관사는 모건스탠리, 골드만삭스, JP모건. 앞서 이르면 10월 상장 검토 보도

: 오픈AI(2027년 상장 검토)와 딥시크(올해 상장 신청 가능성)보다 먼저 증시에 입성 할 가능성

: 최근 Claude 모델 수요 확대에 힘입어 매출이 빠르게 성장하며 상장 추진에 나선 상황. 다만 트럼프 행정부의 모델 해외 접근 제한 등 정책 불확실성 존재

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

앤스로픽, 수십억달러 규모 은행 신용한도 확대 추진

: 앤스로픽이 IPO를 앞두고 수십억달러 규모의 추가 은행 신용한도(credit line) 확보를 위해 협상 중

: 지난해 확보한 25억달러 규모·5년 만기 리볼빙 신용공여를 확대하는 형태

: IPO는 이르면 9월 진행될 가능성이 있으며(점점 당겨지는..?), 기업가치는 1조달러 이상을 목표로 검토 중

: 향후 몇 주간 기관투자자 대상 ‘테스팅 더 워터(Testing-the-Water)’ 미팅을 통해 수요와 적정 밸류를 점검할 예정

: IPO 주관사인 골드만삭스, 모건스탠리를 비롯해 바클레이즈, 씨티, JP모건, RBC, MUFG 등이 기존 신용공여에도 참여

: 앤스로픽은 5월 650억달러 규모 신규 자금 조달을 완료해 총 누적 자기자본 조달액이 1,300억달러에 달하지만, 신용한도는 IPO 전 필요한 경우 즉시 사용할 수 있는 유동성 안전판 역할

: 오픈AI도 올해 초 신용한도를 47억달러로 확대하고 BofA를 신규 대주단에 추가.

: 신용한도 확대는 향후 회사채 발행 등 부채 조달 시장 진출의 전 단계로도 활용되는 사례. 스페이스X는 IPO 직후 250억달러 규모 투자적격등급 회사채를 발행

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI Codex & 챗GPT Work 주간 활성 사용자 900만 명 컨펌

Codex와 ChatGPT Work 사용자들을 위한 또 한 번의 사용 한도 리셋입니다.

사실 오늘 조금 일찍 활성 사용자 900만 명을 달성했습니다. 하지만 시스템을 안정적으로 운영하고 신뢰성을 유지하기 위해 팀이 처리해야 하는 수많은 일들에 정신이 팔려 그 소식을 바로 전하지 못했습니다.

몇 분 안에 그 달콤한 주간 사용 한도 100%가 다시 복구될 것입니다.

이제 생산적으로 일하러 가세요. 트위터는 그만 닫으시고요. 얼른요!

■ Codex & 챗GPT Work WAU

<Codex 단독>
연초 50만 명
→ 2월 초 100만 명
→ 3월 초 200만 명
→ 4/7 300만 명
→ 4/21 400만 명
→ 5/30 500만 명

→ 7/9 GPT-5.6 정식 출시

<Codex + 챗GPT Work 합산>
→ 7/12 600만 명
→ 7/13 700만 명
→ 7/14 800만 명
→ 7/15 900만 명

→ 데일리 +100만 트렌드는 어디까지..?

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

Noetra, 일본 독자 멀티모달 파운데이션 모델 개발 본격 착수

: Noetra는 소니, 소프트뱅크, NEC, 혼다가 공동 설립한 일본 소버린 AI 개발 법인. AI 로봇과 피지컬 AI를 위한 일본 독자 파운데이션 모델 개발을 추진

: 총 44개 기업, 기관이 참여한 가운데 일본 독자 멀티모달 파운데이션 모델 개발을 위한 R&D 본격 시작

: AI 모델 개발을 위해 AIST(일본 산업기술종합연구소), Preferred Networks 등과 공동 연구개발 조직을 구성하고, 참여 기관들의 AI 기술과 전문성을 활용해 개발 추진

: 일본 기업이 운영하는 AI 컴퓨팅 인프라를 활용해 개발을 시작하며, 엔비디아와 협력해 약 2만7,500개의 NVIDIA Rubin GPU를 탑재한 AI 클러스터 구축 추진(2027년 4월 착공, 2028년 6월 가동 목표)

: FY2026 → 일본어 이해·논리 추론·지시 수행 능력을 갖춘 Reasoning Foundation Model 개발을 시작해 AI 에이전트와 자연어 처리의 기반 구축 목표

: FY2028 → 텍스트·이미지·영상·음성을 통합 처리하는 Omni-modal Foundation Model 개발 추진

: FY2030 → 공간 인지 등 물리적 특성을 이해하고 실제 환경에서 활용 가능한 ‘Real-world Native AI’ 구현 목표

: 개발된 모델은 연구개발 진행 상황과 실제 적용 성과를 고려해 단계적으로 외부에 공개 및 제공 예정

https://www.noetra.co.jp/pressrelease20260716-en

마이크로소프트, 세일즈팀에 앤스로픽, 오픈AI 공략 전략 교육

: FY27 영업 전략을 공유하는 내부 회의에서 세일즈팀에 앤스로픽과 오픈AI를 적극적으로 공략하기 위한 전략 교육

: 자사 AI 솔루션이 더 낮은 비용, 강력한 보안, 완전한 End-to-End 플랫폼을 제공한다는 점을 핵심 차별화 요소로 제시

: “경쟁사들은 개별 기능(parts)을 판매하지만, 마이크로소프트는 AI의 미세조정, 배포, 운영까지 포함한 전체 시스템을 판매한다”는 점을 강조

: Copilot과 Claude를 비교하며 Claude는 더 느리고 정확도가 낮으며, 마이크로소프트 환경에 필요한 보안 통합이 부족하다고 설명. 또한 Copilot의 경쟁력을 지속적으로 강화하고 있다고 언급

: 사티아 나델라 CEO는 향후 기업 고객들의 핵심 관심사가 AI 비용 관리와 저비용 모델 활용이 될 것으로 전망

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

문샷 AI, Kimi K3 발표

: 2.8T 파라미터 규모의 Kimi K3 발표. 네이티브 비전, 100만 토큰 컨텍스트. 전체 모델 가중치는 7월 27일 공개 예정

: Artificial AnalysisIntelligence Index 57점. Fable 5(60점), GPT-5.6-Sol(59점)에 이어 3위. Opus 4.8(56점) 상회

: 인풋 $3 및 아웃풋 $15. 기존 K2.6보다 평가에서 출력 토큰 21% 적게 사용

: 작업 당 비용은 $0.94. GPT-5.6-Sol($1.04)과 유사. Opus 4.8($1.80)의 절반 수준. GLM-5.2($0.32)보다는 비쌈

: 모델은 Kimi com, Kimi Work, Kimi Code, Kimi API에서 즉시 사용할 수 있으며, 기본적으로 최대 추론모드로 제공

■ 오픈소스 최대 규모 모델

: 896개 Expert 중 16개만 활성화하는 Stable LatentMoE 구조와 KDA, AttnRes를 적용해 Kimi K2 대비 약 2.5배 높은 스케일링 효율 달성

- Kimi Delta Attention(KDA): 기존 어텐션보다 긴 컨텍스트에서 정보 전달 효율을 높이도록 설계된 새로운 어텐션 구조

- Attention Residuals(AttnRes): 모든 레이어 정보를 누적하는 대신 필요한 중간 표현만 선택적으로 재활용해 정보 전달 효율과 모델 확장성을 높이는 구조

- Stable LatentMoE: 896개의 Expert 중 16개만 활성화하는 고희소성 Mixture-of-Experts(MoE) 구조로, 계산량을 줄이면서 모델 규모를 효율적으로 확장

: MXFP4 Weight / MXFP8 Activation 기반 양자화 학습을 적용했으며, 64개 이상 가속기(Supernode) 환경을 권장

■ 장기 코딩(Long-horizon Coding)

: 대규모 코드 저장소 탐색과 장시간 자율 코딩 작업 최적화. GPU 커널 최적화 벤치마크에서 Claude Fable 5와 유사한 수준 기록 및 GPT-5.6 Sol·GPT-5.5·Opus 4.8 상회 주장

: 자체적으로 MiniTriton GPU 컴파일러를 구축했으며, 일부 워크로드에서 Triton 및 torch.compile보다 높은 성능 기록

■ 에이전트 기반 작업

: 금융 리서치, 산업 보고서, 과학 연구 등에서 수천 회의 웹 검색·문서 분석·터미널 작업을 자율 수행하고, 인터랙티브 차트와 프레젠테이션을 생성

: Widgets와 Dashboard 기능을 추가해 실시간 데이터와 연결되는 시각적 워크플로우를 지원

■ 멀티모달

: 텍스트·이미지·영상 이해를 기반으로 게임 개발, 영상 편집, 모션 그래픽 제작까지 수행 가능하며, 코드와 스크린샷을 반복 활용하는 Vision-in-the-Loop 방식을 지원

■ 연구 적용 사례

: 48시간 동안 자율적으로 AI 칩을 설계하고, 계산 천체물리 연구에서는 20편 이상의 논문 검토, 300개 이상의 상태방정식(EOS) 평가, 3,000줄 이상의 Python 코드 생성을 수행하는 사례를 제시

→ 🚨

https://www.kimi.com/blog/kimi-k3

구글, Gemini 3.5 Pro 출시 수개월 지연. 원인은 코딩 성능 개선 부진

: 구글의 차세대 플래그십 AI 모델 Gemini 3.5 Pro 출시가 당초 계획보다 수개월 지연(당초 내부 목표는 6월 출시)

: 코딩 성능 향상을 위해 학습 데이터와 모델 성능을 추가 개선 중이지만, 지난달 말 진행한 학습 데이터 업데이트도 기대에 못 미친 것으로 전해짐

: 내부에서는 출시 지연과 경쟁력 약화에 대한 우려가 확대. AI 연구자들은 최상위 범용 모델 경쟁에서 앤스로픽과 오픈AI가 앞서 있다고 평가하며, 일부 인재 유출로도 이어지는 분위기

: 검색, 지도, 유튜브 등 다양한 제품군에 AI를 통합하는 과정에서 여러 조직과 이해관계자가 의사결정에 참여하는 구조가 출시 지연의 원인으로 지목

: 세르게이 브린 등 경영진은 AI 코딩 시장 선점을 위해 개발 속도 확대를 주문했지만, Google Cloud, DeepMind, Android 등 여러 조직이 각각 AI 코딩 도구를 개발하면서 내부 조율이 늦어진 것으로 알려짐

: 구글은 내부 AI 코딩 도구를 Google Antigravity 중심으로 통합하고, 최고 AI 아키텍트 코레이 카부크추오글루와 DeepMind AI 코딩 전담 조직을 중심으로 조직 정비를 진행 중

: 과거에는 사내 코드 유출 우려로 Gemini를 이용한 코드 작성·분석이 제한됐으나 현재는 정책이 완화. 구글은 사내 코드의 75%가 AI로 생성된 뒤 검토를 거쳐 실제 운영 환경에 반영되고 있다고 설명

: 다만 엔지니어들의 AI 활용이 사실상 의무화됐음에도 내부 컴퓨팅 자원 부족으로 AI 사용 시 연산 캐파 제약을 자주 겪는 것으로 전해짐

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW