SB Energy, S-1 주요 내용

: 소프트뱅크 산하 AI 데이터센터·전력 인프라 업체 SB Energy가 미국 IPO를 위한 S-1 제출. Nasdaq에 티커 SBE로 상장 예정. 공모 주식 수와 가격 범위는 아직 미정

■ 4,390억 달러 계약 백로그

: 총 계약 백로그 약 4,390억 달러. 데이터센터 약 4,300억 달러, 전력 프로젝트 약 100억 달러로 구성. 잔여 계약기간 가중평균은 데이터센터 19.6년, 전력 16.6년

: 다만 장기 계약의 총 임대료 합산 수치로 매출 인식 시점은 상당히 후행. 향후 24개월 내 매출 전환 예상액은 약 10억 달러에 불과. 약 3,570억 달러는 8년 이후 인식 예정

■ 데이터센터 8.8GW-IT 계약

: 현재 체결된 데이터센터 임대계약은 총 8.8GW-IT. 이 중 약 0.8GW-IT가 건설 중이며, 현재 가동 중인 데이터센터는 0GW로 데이터센터 매출은 아직 발생하지 않음

: Cosmos, 텍사스 Travis County는 소프트뱅크가 50MW-IT를 15년간 임차, 계약 임대료 약 25억 달러. 2026년 4분기 첫 매출 발생 예정이며, 현실화될 경우 SB Energy의 첫 데이터센터 매출

: Milam County, Texas는 오픈AI가 753MW-IT 임차. 현재 건설 중이며 2028년 Ready-for-Service 목표

: 최대 프로젝트인 PORTS-Pike, Ohio는 오픈AI가 약 8GW-IT, 17개 데이터센터 건물에 대해 20년 장기 임대계약 체결. 첫 800MW는 2028년, 전체 캠퍼스 구축은 2032년까지 진행 예정

: 이외 Texas의 Borden·Scurry County에 약 1.7GW-IT 추가 개발 파이프라인을 보유하고 있으나 아직 계약 백로그에는 포함되지 않음

■ 고객 집중도

: 현재 8.8GW-IT 데이터센터 계약 고객은 사실상 오픈AI와 소프트뱅크 두 곳에 집중

: 특히 계약 용량 기준 대부분이 오픈AI에 집중. 따라서 오픈AI의 신용도와 장기 AI 인프라 투자 지속 여부가 SB Energy의 핵심 리스크 요인

■ NVIDIA, 30억 달러 투자 + 최대 1,050억 달러 신용보강

: NVIDIA는 IPO와 연계해 총 30억 달러 투자 약정. IPO 가격과 동일한 가격으로 15억 달러 private placement, 8월 17일 이미 자금을 지급한 15억 달러 prepaid forward로 구성. 후자는 최종 IPO 가격의 90% 기준으로 주식 수 산정

: 별도로 PORTS-Pike 초기 약 4.25GW-IT와 관련된 특정 토지·전력·데이터센터 shell 의무 등에 대해 NVIDIA가 최대 1,050억 달러 규모 신용보강 제공

: 다만 오픈AI의 전체 임대료를 엔비디아가 일괄 보증하는 구조는 아님. 특정 테넌트 디폴트 발생 이후 정의된 임대·전력 관련 의무를 지원하고, 데이터센터 가동에 따라 단계적으로 발효. 오픈AI가 계약 의무를 이행할수록 보증 규모 감소

: NVIDIA는 PORTS-Pike의 추가 약 3.8GW-IT에도 신용지원을 확대할 수 있는 옵션 보유. 해당 캠퍼스는 일부 예외를 제외하고 NVIDIA AI 인프라를 독점적으로 사용하는 구조로 계획

■ 오픈AI, 고객이자 투자자

: 오픈AI는 데이터센터 핵심 고객인 동시에 SB Energy 투자자. 행사가격 $0.01의 워런트 3,991,809개를 보유하며, 이 중 1,737,867개는 IPO 가격 결정 시점까지 권리가 확정돼 차액결제 방식으로 행사될 예정

: 오픈AI의 지분율이 5% 이상인 동안 이사회 지명권도 유지. 결과적으로 SB Energy와 OpenAI의 관계는 단순 임대인·임차인이 아니라 고객 + 주주 + 전략적 파트너 구조

■ 실적 및 손익

: 2024년 매출 $232.2M, 순이익 $106.1M

: 2025년 매출 $213.5M, 순손실 -$738.0M

: 1H26 매출 $138.7M, 순손실 -$3.21B

: 1H26 대규모 손실에는 $2.57B의 비현금성 워런트 공정가치 재평가 손실과 $589.5M 주식보상비용 포함

: 현재까지 사실상 모든 매출은 기존 전력 사업에서 발생했으며 데이터센터 매출 기여는 아직 0

: 기존 전력 포트폴리오는 태양광·ESS 기준 2.2GWac 운영 중 + 2.5GWac 건설 중 + 0.8GWac 계약 완료로 총 약 5.5GWac

: 부채는 약 40억 달러이며, 여기에는 Cosmos 데이터센터 프로젝트 자금조달을 위해 발행한 2031년 만기 8.875% 채권 9.99억 달러 포함

https://sbenergy.com/sb-energy-publicly-files-registration-statement-proposed-ipo

https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2133037/000162828026059639/sbenergy-sx1.htm

크라우드스트라이크, 오픈AI와 파트너십 확대, Codex 보안 및 GPT-5.6 Cyber 통합

: 크라우드스트라이크가 오픈AI와 파트너십을 확대해 Falcon Guardian으로 Codex 에이전트를 런타임 단계에서 보호하고, GPT-5.6 Cyber를 Falcon 플랫폼에 통합

: Falcon Guardian은 기업 내 Codex 에이전트를 실시간으로 식별하고 배포 주체, 접근 대상, 보안 상태를 파악

: Falcon 텔레메트리와 연계해 에이전트 행동을 실시간 모니터링하고, 침해·비인가 행동 탐지 및 대응, 허용 행동에 대한 정책 집행까지 지원

: GPT-5.6 Cyber는 우선 크라우드스트라이크의 FAIRR Service에 적용. 크라우드스트라이크의 위협 인텔리전스, 위협 모델링, 익스플로잇 검증 및 전문가 감독과 결합해 공격 경로와 AI 관련 사이버 위험을 분석하고 대응 우선순위를 제시

https://ir.crowdstrike.com/news-releases/news-release-details/crowdstrike-and-openai-expand-partnership-secure-agentic-era

샘 올트먼 x 알렉스 히스 팟캐스트 주요 내용

■ 프론티어 RL 훈련 지연, 모델 발전 속도가 안전 연구를 앞지름

: 최근 모델 능력 향상 속도가 예상보다 훨씬 빨라지면서 안전, 정렬, 보안 연구가 이를 따라잡을 시간이 필요해짐

: 수주 전부터 일부 훈련을 늦추고 컴퓨팅을 안전, 정렬 및 모니터링으로 재배분했으며, 최근 주요 프론티어 RL 훈련을 공식적으로 연기. 모든 훈련을 중단한 것은 아니며 현재 가장 큰 위험이 있다고 판단하는 프론티어 RL에 한정

: 훈련 중 단일한 결정적 사고가 발생한 것은 아니지만 여러 샘플에서 다양한 수준의 정렬 문제를 발견. 최근 프리트레이닝 성능까지 급격히 개선되면서 선제적으로 대응

: 과거에는 모델 배포 이후의 위험이 중요했다면 앞으로는 모델의 훈련과 생산 과정 자체의 위험도 커지는 단계로 진입했다고 평가

■ 허깅페이스 사건은 AI 안전 사고이자 정렬 실패

: 허깅페이스 사건을 단순한 보안 설정 오류가 아니라 명백한 AI 안전 사고이자 정렬 실패로 규정

: 사건 이후 에이전트 모니터링, 샌드박싱, 훈련 모니터링에 투입하는 컴퓨팅을 대폭 강화했으며, 향후 더 강력한 모델에서도 필요할 경우 훈련을 다시 늦출 수 있다고 언급

■ Astra 출시는 예정대로, 컴퓨터 사용 능력은 인간 수준

: 현재 안전성이 확인된 Astra 모델은 출시 가능하며, 이번 프론티어 RL 훈련 지연은 향후 Astra 버전에 영향을 미칠 전망

: Astra는 단일 모델이 아니라 더 크고 비싼 모델 클래스의 명칭으로 향후 여러 버전으로 확장될 예정

: Astra의 컴퓨터 사용 능력이 인간 수준에 도달했다고 평가. 사용자가 앱, 탭, 커넥터 등을 직접 관리하기보다 원하는 것을 말하면 AI가 알아서 컴퓨터를 사용해 수행하는 방향을 강조

■ AGI 논쟁에서 초지능으로 관심 이동

: 최신 내부 모델은 많은 연구자가 매우 AGI에 가깝다고 평가할 수 있는 수준이며, GPT-5.6 Sol도 과거 기준에서는 AGI라고 불렀을 만한 능력을 갖췄다고 언급

: 다만 AGI라는 특정 이정표 자체는 이제 중요하지 않으며 내부에서도 AGI 도달 여부에 대한 논쟁은 거의 사라졌다고 설명. 관심은 지속적으로 확장되는 초지능으로 이동

: 1년 전에는 단기간 내 초지능으로 향하는 경로에 있다고 생각하지 않았지만 현재는 가능성을 배제하지 않고 있으며, AI 성능의 지수적 개선이 둔화될 징후도 아직 보이지 않는다는 입장

■ 엔터프라이즈 매출이 소비자 매출 추월

: 오픈AI의 엔터프라이즈 매출이 소비자 매출을 이미 넘어섰다고 공개

: 현재 모델만으로도 상당한 추가 성장 여력이 있고 차세대
프론티어 수준에 도달하기 전 출시할 모델도 추가로 존재해, 프론티어 RL 훈련 지연이 단기 사업 모멘텀에 미칠 영향은 제한적이라고 강조

■ 최근 1년 부진 인정, 핵심 모델 역량에 다시 집중

: 지난 1년 제품 방향과 프리트레이닝 연구에서 원하는 수준보다 뒤처졌다고 인정

: 브라우저, Sora 등 너무 많은 제품을 동시에 추진하면서 자원이 분산됐다고 평가. 현재는 범용 지능 서비스와 핵심 모델 역량 향상에 다시 집중

: 앤스로픽에 코딩 주도권을 내준 것도 기술력보다는 ChatGPT의 폭발적인 소비자 성장에 대응하면서 코딩 투자의 우선순위를 낮춘 결과라고 설명

: 현재는 Codex가 시장 최고의 코딩 제품이라고 주장하며 기존 앤스로픽 제품의 강성 사용자 상당수도 Codex로 이동하고 있다고 언급

■ ChatGPT, Codex, Work 통합해 하나의 범용 AI 구독으로

: 내부적으로 진행 중인 Merge를 통해 ChatGPT와 Codex 등을 하나의 범용 AI 인터페이스로 통합

: 질문 답변, 소프트웨어 개발, 컴퓨터 조작, 사용자 컨텍스트 검색 등을 AI가 스스로 판단해 수행하고, 장기적으로 ChatGPT, Codex, Work를 구분할 필요 없는 하나의 범용 AI 구독 서비스를 지향

: 궁극적으로는 사용자가 명시적으로 요청하기 전에도 AI가 지속적으로 실행되며 필요한 작업을 선제적으로 수행하는 proactive AI로 발전할 것으로 전망

■ ChatGPT 10억 사용자, 컴퓨팅 부족은 지속

: ChatGPT가 10억 사용자에 도달. 최근 성장 속도가 상대적으로 둔화된 것은 코딩 사업을 키우기 위해 ChatGPT에 투입할 수 있었던 컴퓨팅 상당 부분을 Codex로 재배분했기 때문

: 모델 효율성이 개선될 때마다 글로벌 토큰 수요가 이를 흡수하고 있어 컴퓨팅 부족은 여전히 지속

■ 기존 Stargate를 넘어서는 새로운 컴퓨팅 베팅 필요

: 전 세계 사용자가 현재 AI 최상위 0.001% 사용자만큼 AI를 사용하려면 현재의 컴퓨팅 증설 방식으로는 부족하다고 평가

: 과거 대규모 컴퓨팅 베팅은 옳았으며 이와 유사한 수준의 새로운 베팅이 필요. 단순한 자본투자 확대가 아니라 자체 칩, 로보틱스, 공급망 등을 통해 AI 비용을 크게 낮추고 공급량을 확대하는 기술적 변화를 의미

■ 오픈AI 컴퓨팅 수요에는 자신, 업계 전체에는 버블 경고

: 오픈AI가 계획한 컴퓨팅은 전부 수익성 있게 사용할 수 있을 것으로 확신하며 자체 투자 계획에는 우려가 없다고 언급

: 반면 확실한 매출이나 고객 없이 막대한 증설 계획을 발표하는 신규 네오클라우드에서 "지속 불가능한 어리석음(unsustainable silliness)"의 초기 징후가 나타나고 있다고 경고

: 컴퓨팅 비용이 예상보다 빠르게 하락하면 현재 고비용으로 대규모 인프라 투자를 약속한 일부 업체가 잘못된 재무적 결정을 내린 것으로 판명될 수 있다고 지적

■ 자체 칩, 로보틱스, 데이터센터로 수직계열화 확대

: 자체 칩 개발을 AI 비용 절감의 대표적 사례로 언급. 로보틱스, 자체 칩, 공급망 투자, 데이터센터 건설 역량이 모두 성공한다면 장기적으로 다른 기업에 컴퓨팅을 공급하는 가능성도 배제하지 않음

: 다만 현재는 자체 컴퓨팅 수요가 너무 커 외부 공급 사업을 추진할 여유는 없다고 설명

■ 휴머노이드 로봇 및 AI 디바이스 개발

: 오픈AI가 휴머노이드 로봇을 개발할 것이라고 명확히 확인했으며 데이터센터용 등 다른 폼팩터의 로봇도 개발 예정. 장기적으로는 개인용 로봇 보급도 전망

: 조니 아이브와 개발 중인 소비자 AI 디바이스는 "soonish" 출시 예정이며, 테이블 위, 주머니 속, 몸에 착용하는 형태 등 복수의 폼팩터를 고려

: 핵심은 주변 상황을 지속적으로 이해하고 먼저 행동하는 proactive computer로, 새로운 컴퓨팅 카테고리가 될 가능성을 기대

■ 초지능 전환이 빨라지면 IPO 늦출 수도

: 상장 이후 분기 실적과 주가 압력이 안전 관련 의사결정을 어렵게 만들 수 있다고 우려

: 초지능 또는 RSI 전환 속도가 빨라질 경우 훈련 중단이나 단기 매출 둔화 같은 결정을 자유롭게 내리기 위해 IPO를 늦추는 것이 유리할 수 있다고 설명

https://youtu.be/VeizK1M7V7E

[삼성 이영진] 스노우플레이크(SNOW) F2Q27 실적 요약

■ F2Q27 실적
: 매출 15.5억 달러(+35%)
vs 컨센 14.8억 달러
: 제품 매출 14.9억 달러(+37%)
vs 컨센 14.2억 달러, 가이던스 14.15-14.2억 달러(+30%)
: RPO 90억 달러(+30%)
vs 컨센 94.9억 달러
: Non GAAP 영업이익률 15.3%
vs 컨센 12.7%, 가이던스 12.5%

■ F3Q27 가이던스
: 제품 매출 15.88-15.93억 달러(+37.5%)
vs 컨센 15억 달러
: Non GAAP 영업이익률 15.5%
vs 컨센 14.1%

■ FY27 가이던스
: 제품 매출 60.7억 달러(+36%)
vs 컨센 58.5억 달러, 기존 58.4억 달러(+31%)
: 제품 매출총이익률 74%
vs 컨센 75%, 기존 75%
: 영업이익률 14.5%
vs 컨센 13.6%, 기존 13.5%

https://investors.snowflake.com/news/news-details/2026/Snowflake-Reports-Financial-Results-for-the-Second-Quarter-of-Fiscal-2027/default.aspx

감사합니다.

구글, Gemini 3.8 Flash 및 사이버보안 특화 모델 발표

: 구글 딥마인드는 Gemini 3.8 Flash와 3.8 Flash Cyber 공개. 3.7 Flash 출시 3주 만이자 6주 동안 세 번째 Flash 업데이트로, 두 모델은 동일한 베이스 모델

: Gemini 3.8 Flash는 코딩, 에이전틱 작업, 다단계 추론 성능 대폭 개선. 복잡한 작업에서 추론 단계와 도구 호출을 늘리는 방식으로 장기 실행 에이전트 성능 강화

: 가격은 3.7 Flash와 동일한 인풋/ 아웃풋 = $0.75/$3.75. 다만 높은 effort에서는 성능 극대화를 위해 토큰 사용량이 증가할 수 있으며, 비용 효율성이 중요하면 낮은 effort 또는 3.7 Flash 사용 권고

: AAII 59점으로 3.7 Flash 대비 3점 상승. 작업당 출력 토큰이 30% 증가한 4.8만 개로 늘고 에이전틱 평가의 턴 수도 증가하면서 high 기준 작업당 비용은 $0.58. 3.7 Flash $0.40 대비 약 40% 상승

: Gemini 3.8 Flash Cyber는 취약점 탐지와 자동 패치에 특화. 핵심 성능 향상에는 사이버보안 영역에서의 고강도 훈련과 모델을 반복적으로 평가, 개선하는 장기 실행 에이전틱 루프가 기여

: 또한 사이버보안 훈련에서 확보한 추론, 코딩 역량을 범용 Gemini 3.8 Flash에도 공유

: 3.8 Flash는 Gemini API, Gemini Enterprise, Gemini 앱 등에 즉시 제공. 공격 관련 제한을 완화한 3.8 Flash Cyber는 신규 Fairwind Program을 통해 정부기관, 핵심 인프라 운영사, 소프트웨어 유지보수 업체 등 신뢰할 수 있는 방어자에게 제한적 제공

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber

메타, Muse Spark 1.3 발표

: 메타가 5개월 만에 네 번째 Muse Spark 모델 Muse Spark 1.3 출시

: 장기 에이전트 작업, 코딩, 멀티태스킹, 지시 이행 능력을 강화. 복잡하고 상충하는 정보에서 스스로 컨텍스트를 구성하고 계획의 빈틈을 수정하며, 하나의 긴 대화에서 여러 작업을 동시에 추적. 모호한 요청에는 질문하고 중요한 행동 전 사용자 확인을 거치도록 개선

: 코딩에서는 장기 작업 중심으로 추가 훈련해 불필요한 턴과 장황한 출력을 축소. 메타 내부 평가에서 전작 대비 도구 호출 약 20%, 토큰 사용량 약 25% 감소하며 효율성 개선

: Muse Code와 Meta Model API에서 제공. max reasoning은 추가 안전성 테스트 후 출시 예정

: Artificial Analysis Intelligence Index(AAII) 기준 xhigh는 61점, 파트너 대상 제한 프리뷰인 max는 62점 기록. xhigh는 전작 Muse Spark 1.2의 57점 대비 4점 상승

: xhigh 가격은 기존과 동일한 인풋/아웃풋 100만 토큰당 $1.25/$4.25. Intelligence Index 작업당 비용은 $0.55로 59점 이상 모델 중 최저

: 다만 전작 1.2의 작업당 $0.40보다는 비용 상승. 에이전트 평가에서 입력 토큰 사용량이 약 57% 증가한 영향이며 max 가격은 아직 미공개

: 향후 더 큰 Muse 모델(워터멜론)과 Muse Spark 오픈웨이트 공개를 예고하며 개인 초지능을 향한 개발 지속 계획

https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3

메타 알렉산더 왕, 구글 도발

이런 말 하긴 정말 싫지만… Gemini, 누구더라?

→ 모델 출시 싸움에 업데이트하는 사람만 죽어나..

https://x.com/alexandr_wang/status/2095249704888197175

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/3)

■ 메타, Muse Spark 1.3 발표

■ 구글, Gemini 3.8 Flash 및 사이버보안 특화 모델 발표

■ 트럼프 행정부, NYT 저작권 소송에서 오픈AI 측 논리 공식 지지. LLM 학습은 극도로 변형적인 이용으로 공정 사용에 해당한다는 입장

■ 러트닉 상무장관, 앤스로픽과 트럼프 행정부의 관계가 회복됐다고 언급

■ 앤스로픽, Claude에 Mac 백그라운드 제어 기능 추가

■ 오라클-HPE, AI 데이터센터 네트워크 계약 확대. Juniper 장비 글로벌 공급

■ 크라우드스트라이크, 오픈AI와 파트너십 확대, Codex 보안 및 GPT-5.6 Cyber 통합

■ 크라우드스트라이크, Falcon 플랫폼을 앤스로픽의 마켓플레이스에 통합. Claude를 Falcon의 새로운 배포 레이어로 활용

■ 엔비디아, 직원 잔류 보상 약 10억달러를 포함해 최대 140억달러 규모로 허깅페이스 인수를 마무리하기 위한 협상 진행

■ 스페이스XAI, Grok Bot 안드로이드 버전 출시

■ 문샷 AI, Kimi API에 오픈AI와 앤스로픽 API 포맷 네이티브 지원

■ 월드랩스, 옴니 월드모델 Atlas 공개. 이미지 기반 3D 공간 추론

감사합니다.

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

LLM 토큰 지수 신저점, 폐쇄형 모델 하락이 주도

LLM 토큰 지수가 아직 바닥을 찍지 않은 것으로 나타났습니다. 오히려 신저점을 기록했습니다.

최근 2주 동안 오픈 LLM과 폐쇄형 LLM 토큰 지수가 모두 하락했지만, 하락을 주도한 것은 폐쇄형 모델입니다.

연초 이후 기준으로는 오픈 LLM 지수가 폐쇄형 LLM 지수를 추월했습니다.

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

스노우플레이크(SNOW US) F2Q27 리뷰 - AI가 돌리는 코어 성장의 플라이휠

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

스노우플레이크는 또 다시 도파민 터지는 실적을 발표했습니다.

제품 매출 성장률 가운데 절반이 AI 제품에서 발생하며 CoCo와 CoWork의 모멘텀을 보여주는 가운데

Cortex AI Gateway 등 광범위한 AI 포트폴리오의 효과가 나오고 있습니다.

나머지 절반은 코어 데이터 플랫폼, 마이그레이션, 애플리케이션 등의 성장인데요

Ai 도입 고객의 코어 사용량이 함께 증가하는 플라이휠 사이클이 지속되고 있습니다.

소수의 AI 네이티브 고객이 아니라 엔터프라이즈 고객 전반의 AI 도입 효과 확대가 기반이 되는 것도 성장의 질 측면에서 긍정적입니다.

스노우가 강조한 모델 전략은 '중립성'입니다. 프런티어, 오픈웨이트, 자체 모델을 혼합해 작업 별 최적 모델을 선택하는 전략입니다.

고객 선택권 확대와 비용, 마진 최적화를 동시에 추구할 수 있는 방법입니다.

SaaS와 LLM 기업의 데이터 UI 영역 진출에 있어서도 중앙 플랫폼 내 데이터 통합 수요를 강조했는데요

중간에 위치한 인프라 성격의 소프트웨어 기업 중에서도 긍정적 포지셔닝을 가져가고 있습니다.

시간 외 주가 급등(+23%)로 주가는 어느새 2021년 레벨을 바라보고 있습니다.

AI가 돌리는 코어 성장의 플라이휠은 미지의 영역을 돌파하기 위한 열쇠입니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://tinyurl.com/ujjd5mt8

(2026/9/3 공표자료)

중국 AI 업데이트 - Kimi에 이어 GLM과 Qwen

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

7월 문샷 AI의 Kimi K3 이후 주목도가 다시 높아진 중국 AI 산업의 업데이트 보고서를 작성했습니다.

Kimi 이후 중국 AI 모델은 Z AI의 GLM과 알리바바 Qwen의 신규 모델이 주도하고 있는데요

끊임없이 모델이 출시되는 상황 속 바로 내일 새로운 업데이트가 진행될 수도 있지만 현재까지의 트렌드를 정리해보았습니다.

이외에 중국 AI 모델의 가성비 경쟁력과 오픈웨이트 정책 변화에 대한 내용을 담았습니다.

또한 최근 홍콩 상장 AI 모델 기업 Z AI와 미니맥스가 26년 상반기 실적을 발표했는데요

빠르게 증가하는 매출과 지표 속 장기적 관점에서의 모델 발전, 추론 최적화, 컴퓨트 전략, RSI 트렌드 등을 확인할 수 있었습니다.

앤스로픽의 IPO 이야기가 시장의 화두이지만, 딥시크와 문샷 AI의 상장도 가까워지고 있습니다. 현재 확인되는 ARR 기반 AI 랩 사이 멀티플을 비교했습니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/3UxItUW

(2026/9/3 공표자료)

엔비디아, 허깅페이스 129.3억 달러에 인수

: 엔비디아가 오픈 모델 플랫폼 허깅페이스를 129억 3,030만 달러에 인수하기로 합의

: 엔비디아의 인프라, 엔지니어링, 글로벌 네트워크를 활용해 플랫폼 안정성, 안전성, 모델 평가, 추론 및 배포 역량을 강화할 계획

: 허깅페이스는 현재 1,800만 명 이상의 개발자·연구자·크리에이터, 20만 개 이상의 기업이 이용하며, 300만 개 이상의 모델, 50만 개 데이터셋, 100만 개 애플리케이션을 호스팅

: 인수 이후에도 오픈 플랫폼 및 모델 중립성 유지. 엔비디아 컴퓨팅 사용을 의무화하지 않으며, 모든 모델 개발사의 오픈소스·오픈웨이트 모델과 멀티클라우드·멀티가속기 환경을 계속 지원

: 엔비디아는 이미 허깅페이스 최대 오픈 모델·데이터 기여자로, 500개 이상의 모델과 250개 이상의 오픈 데이터셋을 공개. 인수를 통해 오픈 모델 생태계에 대한 투자를 한층 확대할 계획

: 엔비디아는 오픈웨이트가 AI 접근성을 확대하고 기업·기관·커뮤니티 전반으로 AI 리더십을 분산시키는 핵심 요소라고 강조. 허깅페이스의 개방성을 유지하면서 엔비디아의 인프라를 결합해 글로벌 오픈 AI 생태계의 확장을 가속화한다는 전략

https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-to-acquire-hugging-face

피규어 x Nscale, 최대 10만 GPU 규모 컴퓨팅 파트너십

: 피규어가 Nscale과 전략적 파트너십 체결. 2027년 하반기부터 텍사스 바스토우에 NVIDIA Vera Rubin 플랫폼 기반 최대 10만 개 GPU 구축 예정

: 초기 35억 달러 규모 컴퓨팅을 약정, 향후 60억 달러 이상으로 확대할 계획. Nscale은 피규어에 전략적 투자도 단행하며, 피규어 휴머노이드를 Nscale 공급망에 활용하는 방안도 검토

: 휴머노이드 AI 모델 Helix의 스케일링이 데이터와 컴퓨팅에 의해 제약받는 단계라고 설명. 최근 공개한 Index가 초당 35분 분량의 훈련 데이터를 생성하는 가운데, 차세대 모델 훈련을 위한 대규모 컴퓨팅 확보

https://www.figure.ai/news/figure-and-nscale-sign-strategic-partnership

오픈AI, GPT-6 Astra 출시

: 오픈AI가 차세대 플래그십 GPT-6 Astra 공개. 사전학습, 강화학습, 정렬 기술을 결합해 컴퓨터 사용, 코딩, 사이버보안, 과학, 전문 업무 전반에서 성능 강화

: 에이전트 및 컴퓨터 사용에서 큰 폭 개선. Agents’ Last Exam 59.3%(Sol 53.6%), OSWorld 72.6%(65.7%), AutomationBench 41.4%(18.1%) 기록. OSWorld 작업시간 47% 단축, Codex 결합 시 Mind2Web 작업 속도 1.9배 향상

: ARC-AGI-3 99.9%로 사실상 포화 수준에 도달, Sol 7.8% 대비 압도적 개선. 코딩에서도 Terminal-Bench 4.0 57.7%(Sol 37.3%, Fable 5.1 55.8%) 기록

: 과학은 FrontierMath Tier 4 97.6%, Terminal-Bench Science 64.6%(Sol 22.4%) 기록. 사이버보안은 Preparedness Framework상 Critical 단계에 도달했으며 ExploitBench 100%, SRE-Bench 88% 기록. 평가 과정에서 신규 제로데이 취약점 2개도 발견

: 정렬 성능도 강화. 불가능한 사이버 작업에서 허가 범위를 넘어선 비율이 Sol 48.2%에서 Astra 0%로 감소. 다만 서술형 추론은 Sol보다 모니터링하기 어려워져 오픈AI가 주요 연구 과제로 지목

: 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션 등 전문 업무와 기업 템플릿 준수 능력도 강화. 다만 AAII 61.2점으로 Fable 5.1 65.7점보다 낮아, 범용 지능보다는 컴퓨터 사용, 과학, 사이버보안 등 실제 에이전트 업무의 도약을 핵심으로 강조

: API 가격은 인풋/아웃풋 $10/$50. 출시 초기 일부 조직에 제한적으로 제공되며, 향후 며칠간 ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise와 오픈AI API, AWS에서 순차 제공

https://openai.com/index/gpt-6-astra/

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/4)

■ 오픈AI, 차세대 플래그십 GPT-6 Astra 제한적 출시. 사전학습, 강화학습, 정렬 기술을 결합해 컴퓨터 사용, 코딩, 사이버보안, 과학, 전문 업무 전반에서 성능 강화

■ 오픈AI, 26년 초 기준 Cursor가 상위 5대 고객 중 하나였으며, 내부적으로 연환산 매출 10억 달러 이상 기여 추정

■ 오픈AI, 핵심 인프라 사이버 방어를 지원하는 Daybreak for Frontline Defenders 발표. 지원 규모 10억 달러

■ 엔비디아, 허깅페이스 129.3억 달러에 인수. 엔비디아의 인프라, 엔지니어링, 글로벌 네트워크를 활용해 플랫폼 안정성, 안전성, 모델 평가, 추론 및 배포 역량을 강화할 계획

■ 피규어 x Nscale, 전략적 파트너십 체결. 2027년 하반기부터 텍사스 바스토우에 Vera Rubin 플랫폼 기반 최대 10만 개 GPU 구축 예정. 초기 35억 달러 규모 컴퓨팅 약정, 향후 60억 달러 이상으로 확대 계획

■ 앤스로픽, IPO를 앞두고 150억 달러 규모 신용금융 조달 마무리 보도

■ 미 국방부, 법원 결정에서도 앤스로픽의 공급망 위험 지정 유지 언급

■ 스페이스XAI, 기업용 Grok Bot 출시. 기업 고객 대상 2주간 무료 체험 진행

■ 저커버그, 지난달 트럼프 대통령에서 국가 AI 규제기관 신설 반대 입장 전달 보도

■ 구글, Kotlin용 Gen AI SDK 1.0 출시. Gemini 멀티플랫폼 개발 지원

■ Thinking Machines Lab, 400억 달러 밸류로 투자 유지 논의

■ Crusoe, Jane Street와 약 130억 달러 규모 클라우드 컴퓨팅 계약 체결

■ 사이퍼 마이닝, 최대 2.5GW 규모 데이터센터 전력을 자체 가스발전으로 확보하고 27년 말 이전 첫 공급 목표

■ 문샷 AI, 홍콩 IPO를 통해 30억 달러 조달 추진

감사합니다.

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

마이크로소프트(MSFT US) FY27 사업부문 재편, Azure 매출 투명성 강화

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

마이크로소프트가 기존 PBP, IC, MCP로 구성된 사업 구분을 FY27부터 Agents and Infra와 Device and Consumer의 2개 사업 부문으로 재편 예정입니다.

AI 확산으로 제품 간 경계가 희미해지고 앱, 에이전트, 모델, 인프라가 하나의 기술 스택으로 통합되는 사업 구조를 반영하기 위함인데요

'24년 8월 사업 부문은 유지한 채 세부적으로 재구성했던 이후 2년 만의 전격적 재편입니다.

메인 사업부가 될 Agents and Infra에는 앱, 에이전트 모델 시스템 Azure 인프라로 이어지는 AI 기술 스택 전반을 하나로 묶어 냈습니다.

변화에 따라 기존 'Azure 및 기타 클라우드 매출'에서 'Azure 매출'이 따로 발표됩니다. 기존 매출 추정 대비 축소 규모는 평균 4.4% 수준입니다.

Azure가 순수 클라우드 플랫폼과 인프라에 가까워지며 경쟁사와 비교가 용이해진다는 장점이있습니다.

6월 분기 기준 매출은 AWS 422억 달러 vs Azure 294억 달러 vs 구글 클라우드 248억 달러입니다.

다만 Azure와 Microsoft 365가 동일 사업부에 포함되며 클라우드 사업 단독 마진 추정은 어려워지는 효과도 존재하네요

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다.

보고서 링크 : https://tinyurl.com/5baur2pw

(2026/9/4 공표자료)

메타, 개인 AI 에이전트 ‘Hatch’ 출시 앞두고 안전성 강화

: 메타가 향후 수주 내 개인 AI 에이전트 Hatch 출시를 준비 중. 당초 7월 출시 예정이었으나 내부 도그푸딩 과정에서 보안·정렬 문제가 발견되며 연기

: 테스트 과정에서 사용자 승인 없이 이메일 발송·비밀번호 변경, 여행 포인트 임의 이전, 피싱 이메일에 계정 비밀번호 노출, 사기 사이트 구매 유도 등 무단 행동 및 민감정보 노출 사례 확인

: 이에 최근 수개월간 엔지니어링 역량 대부분을 신뢰성 개선에 투입. 네트워크 연결, 이메일 발송, 브라우저 사용 등 민감 행동 전 사용자 승인을 강제하고 에이전트가 우회할 수 없는 ‘하드 게이트’를 핵심 안전장치로 구축

: 비밀번호 재설정 링크·2단계 인증 코드 등 민감정보는 에이전트 접근을 차단하고 별도 ‘자격증명 금고’를 통해 승인 후 사용 가능. 악성·사기 사이트 블랙리스트, 프롬프트 인젝션 대응 등 추가 방어 체계도 적용

: 알렉산더 왕, 냇 프리드먼 등 경영진이 안전성 개선에 직접 관여하고 AI 안전 연구자 댄 헨드릭스를 영입

: 메타는 에이전트 행동을 사용자 의도에 맞추는 것이 여전히 업계의 ‘불완전한 과학’이라고 평가하며 외부 감사·보안 업체와도 스트레스 테스트 진행 중

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, GPT-6 Astra - AGI의 시대에 오신 것을 환영합니다

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI가 출시 관련 루머가 지속되던 Astra를 GPT-6 Astra로 출시했습니다. 사전학습, 강화학습, 정렬 전반에 걸친 진전을 하나로 합쳐낸 모델입니다.

특히 컴퓨터 활용, 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 사이버 보안, 과학, 전문 작업 분야에서 성능을 크게 강화했습니다.

ARC-AGI-3는 99.9%로 Sol 7.8% 대비 압도적으로 개선되었고, 이제는 벤치마크 버전 4가 필요해진 상황입니다.

다양한 분야의 성능 개선에도 불구하고 AAII 점수는 61.2점으로 Sol(60.9점) 대비 소폭 상승에 그쳤습니다.

이는 Astra가 범용 벤치마크 개선보다 컴퓨트 사용을 기반으로 한 장기 에이전트 업무 수행 능력 도약에 초점을 둔 결과입니다.

특히 Index 평가에서 높은 비중(20%)를 차지하는 GDPVal-AA Elo의 하락이 크리티컬해보이는데요

장기적이고 에이전틱한 문제를 해결하는 두뇌는 강해졌지만, 주어진 업무를 받아 인간이 원하는 형태로 산출물을 정제하는 능력치가 동일한 수준으로 상승하지 않은 셈입니다.

하지만 코딩 에이전트 Index 비교에서는 토큰 효율성 개선에 따라 Fable 5와 동일한 성능을 절반 이하의 비용으로 달성했고, Sol 대비 토큰도 1/3 수준으로 줄였습니다.

환각률도 Sol 대비 절반 수준이고, 장기 지식업무 평가벤치마크는 오히려 80 포인트 상승했습니다.

결국 유저 접근이 확대되며 활용 케이스가 증가할 수록 진정한 성능은 재평가될 수 있다고 판단합니다.

그렉 브록만이 모델 출시 관련 언론 브리핑에서 한 발언 "AGI의 시대에 오신 것을 환영합니다"도 의미가 있습니다.

AGI에 대해 보편적으로 합의된 정의는 없지만, Astra는 엔터프라이즈 업무를 위한 범용 지능이라는 단어를 가장 잘 표현하는 모델입니다.

앤스로픽의 IPO가 가까워지는 상황에서 오픈AI는 경쟁력에서 밀리는 모습을 보이던 연말 연초와 달리 주도권을 다시금 확보하고 있습니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://tinyurl.com/5a8ac32r

(2026/9/4 공표자료)