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

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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

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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

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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..?

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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

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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

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시진핑 주석, WAIC 2026 기조연설 주요 내용

■ 오픈소스 AI 추진

: AI가 가져올 드문 역사적 기회를 적극 활용하기 위해 오픈소스, 개방, 협력, 공유를 지속 추진

: 개방형 AI 생태계를 통해 기술 혁신과 산업 발전을 촉진하고, 모든 산업과 기업이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하겠다고 강조

■ AI 안전 및 거버넌스 강화

: AI는 기회와 함께 ▲생각하는 기계(Thinking Machines)와의 공존 ▲알고리즘이 의사결정에 참여할 때의 안전성 ▲AI 윤리 ▲디지털 격차 심화 방지 등의 과제를 안고 있다고 평가

: AI 관련 법·규제 정비, 기술 모니터링 강화, 비상 대응 체계 구축 등을 통해 AI 안전성을 강화할 계획

: AI 분야에서 국가안보 개념을 과도하게 확대 적용하거나, 한 국가의 안보를 다른 국가보다 우선시하는 것에 공동으로 반대해야 한다고 강조

■ 사람 중심·포용적 AI 발전

: AI는 사람 중심(People-centered)으로 발전해야 하며, 인류의 복지와 삶의 질 향상에 기여해야 한다고 강조

: AI 기술이 새로운 불평등이나 디지털 격차를 확대하지 않도록 포용적이고 공정한 발전을 추진해야 한다고 언급

■ 글로벌 AI 거버넌스

: 폭넓은 국제적 합의를 바탕으로 글로벌 AI 거버넌스 체계를 구축해야 한다고 강조

: 유엔(UN)이 글로벌 AI 거버넌스에서 중요한 역할을 수행해야 하며, 중국은 다자주의에 기반한 국제 협력을 추진할 것이라고 언급

■ 개발도상국 AI 역량 지원

: AI를 “인류 공동의 지혜가 응축된 소중한 자산”이라고 평가하며 개발도상국의 AI 역량 강화를 적극 지원하겠다고 발표

: 향후 5년간 AI 교육·세미나 프로그램 5,000회를 제공하고, ASEAN·아랍연맹·아프리카연합 등과 함께 국제 AI 응용 협력센터를 구축할 계획

: 개발도상국이 AI 발전의 혜택을 함께 누릴 수 있도록 역량 구축과 국제 협력을 확대하겠다고 강조

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마이크로소프트, AI 보안 제품 ‘Project Perception’ 출시 준비

: 이르면 이달 중 AI 보안 제품 Project Perception 출시 예정. 앤스로픽, 오픈AI, 마이크로소프트 모델을 조합해(모델 라우터) 소프트웨어 취약점을 탐지하고 자동으로 수정하는 기능 제공

: Mythos와 유사한 기능을 제공하며, 기업들의 증가하는 AI 기반 사이버보안 수요 공략. 고가의 Mythos 대비 비용 효율적인 대안을 제공하는 것이 목표이며, 가격은 아직 최종 확정되지 않음

: Project Perception은 올해 2월 취임한 보안 부문 책임자 하예테 갈로 주도. 기존 보안 제품을 축소하는 대신 AI 중심 보안 사업을 강화해 프론티어 AI 랩에 대응할 계획

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