GPT-6 Astra는 왜 변곡점으로 꼽힐까?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI의 GPT-6 Astra가 롤아웃된 이후 다양한 활용 사례가 등장했고, 긍정적 평가가 이어지고 있습니다.

젠슨 황은 AGI 시대의 도래를 다시 한 번 천명했고, Astra를 AI 산업의 변곡점으로 평가하는 시각도 대두되고 있는데요

Astra의 중요한 의미는 자율적으로 작업을 끝까지 지속 수행할 수 있는 Time Horizon의 확장입니다.

이는 Astra의 장시간 컴퓨터 및 도구 사용, 복잡한 다단계 작업 수행, 여러 에이전트의 동시 활용 능력 추가 개선을 기반으로 합니다.

당연하게도 AI에게 맡길 수 있는 작업 시간이 길어지만 처리할 수 있는 업무의 범위도 달라지게 됩니다. Critical 수준에 도달한 사이버 보안 분야 성능 확장도 하나의 사례입니다.

내부적으로 AI 연구를 가속화하는데 활용되고 있다는 점은 재귀적 자기개선(RSI)의 플라이휠로 연결됩니다.

이미 9월 자동화된 연구 인턴 목표를 달성했고, 다음은 '28년 3월까지 자동화된 AI 연구자 달성입니다.

향후 AI 경쟁은 AI 모델 자체 성능 뿐 아니라 장시간 안정적인 작업 수행을 위해 메모리, 도구, 실행 환경을 어떻게 설계하는 지와 AI를 활용해 얼마나 많은 실제 업무를 처리할 수 있는지로 확장 될 것입니다.

AI 인프라 수요는 단순 토큰 처리량 확대를 넘어 장기 에이전트 워크로드를 안정적으로 처리하는 방향으로 진행될 것이며,

또 한번의 AI 성능 도약에 맞춰 SW는 에이전트의 핵심 실행 환경이 되거나, 직접 업무를 수행하는 에이전트를 제공하는 방향으로 진화해야하는 필요성이 재차 부각될 수 있습니다.

자세한 내용은 발간 보고서를 참고해주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://tinyurl.com/mu75x4x5

(2026/9/7 공표자료)

오픈AI, 유료 구독자 Astra 사용량 글로벌 리셋 예정

: 업무 주간 시작을 앞두고 모든 유료 구독자의 Astra 사용량 한도를 글로벌하게 초기화할 예정. 블렌더 3D 모델링 등으로 사용량을 모두 소진한 이용자도 다시 Astra 사용 가능

: 태평양시간 기준 7일 오후 6시경 적용 예정(=한국 시간 9/8일 오전 10시)

: 공지 첫 문단은 Rick Astley의 ‘Never Gonna Give You Up’ 가사를 활용한 릭롤. 굵게 표시된 글자를 순서대로 연결하면 RESET으로, 사용량 초기화 암시

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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/8)

■ 오픈AI, ChatGPT Work가 메일, 메신저 등 기존 업무 데이터를 바탕으로 사용자 고유의 글쓰기 스타일을 학습해 신규 작성물에 자동 반영. 업무용 AI의 개인화를 콘텐츠 맥락에서 커뮤니케이션까지 확대

■ 영국 찰스 3세, 젠슨 황, 데미스 하사비스 등 30명의 AI 정부 핵심 인사들과 비공개 AI 회의 개최 예정

■ IREN, AI 인프라에 27년 중반까지 최대 300억 달러 투자 계획

■ Preferred Networks, MN-Core 칩 양산 자금 마련을 위해 IPO 추진. 내년 상반기 차세대 칩 샘플을 제공하고 12월 상용화 목표

■ Zeiss, 신규 SAP 클라우드 시스템 구축 관련 비용이 2억 유로를 넘자 기존 시스템 이전 방식으로 전환

■ 바이트댄스, Seedance 기반으로 사용자 행동에 실시간 반응하는 월드 모델을 개발하고 이르면 10월 공개 추진. 창업자 장이밍이 직접 개발 감독

감사합니다.

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오픈AI, 최근 성과에 자신감, AI 주도권 확보 강조

이제 공식적으로 말할 수 있을 것 같다: 우리가 완전히 돌아왔다

→ Astra 이후 주도권은 다시 오픈AI로

https://x.com/thsottiaux/status/2097088586843816330

AI 데이터센터 공급 부족, 하이퍼스케일러에서 데이터센터 사업자로 협상력 이동

: 하이퍼스케일러가 데이터센터 캐파 확보를 서두르면서 기존 고객 우위였던 협상력이 데이터센터 개발, 운영업체로 이동

: 기존 하이퍼스케일러는 거의 100%에 가까운 서버 랙 가동률과 엄격한 온습도 기준 등 강한 SLA를 요구. 일부 계약은 단일 랙 장애에도 6개월치 임대료를 면제할 수 있는 조건까지 포함

: 최근 데이터센터 사업자 협상력 강화. 가격을 일부 낮추더라도 페널티와 계약 해지 위험 완화 방향으로 계약 조건 변화. 일부 계약에서는 시설 일부 임차 고객이 지급 의무를 위반해도 일정 기간 전체 시설 임대료를 부담하도록 요구하는 사례 등장

: 엔비디아와 AMD도 데이터센터 구축을 촉진하기 위해 신용보증 등 금융 지원 경쟁. 일부 거래에서는 기존 네오클라우드 대상 6년 계약보다 긴 15년간 임대료 일부를 신용 지원하는 구조 논의

: 전력 부족도 비용과 협상 구조를 변화시키는 핵심 변수. 동일 시기 고객별 전력요금이 최대 4배 차이 나는 사례 존재. 캐파 확보를 우선하는 대형 클라우드일수록 높은 가격 수용. 천연가스 터빈도 공급 부족으로 프리미엄이 붙으며 보험·차입비용까지 상승

: 결과적으로 1GW 데이터센터 구축 비용은 최근 몇 년간 2배 이상 상승. AI 인프라 공급 부족이 지속될 경우 데이터센터·전력 공급자의 가격 결정력은 강화. 하이퍼스케일러의 인프라 투자비 부담 확대 가능성

: 동시에 추론 인프라는 분산화. 엔비디아, 에퀴닉스, 투게더 AI는 기존 에퀴닉스 데이터센터에 엔비디아 하드웨어를 설치해 오픈소스 모델 추론을 제공하는 이니셔티브 발표. GW급 데이터센터 가동 전 기존 소규모 시설을 활용 전력 병목 완화 목적

: 젠슨 황은 AI 컴퓨팅의 근본적 분산 전망. 대규모 학습은 GW급 데이터센터 중심으로 유지되지만, 추론은 지연시간에 민감한 작업을 사용자 인근에서 처리하는 등 수천 개의 소규모 데이터센터로 분산되는 구조 확대 가능성

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GPU 잔존가치, 2~3년 감가상각 가정과 다른 흐름 지속 (Silicon Data)

: Silicon Data는 8월 중순 GPU 임대수익 기반 잔존가치 추정에서 A100의 가치 하락이 2025년 말 이후 멈추고, H100과 B200은 2026년 들어 상승했다고 분석

: 9월 7일 업데이트에서도 추세 지속. A100 잔존가치는 4,956달러로 2025년 말 이후 약 5,000달러 수준 유지(연초 대비는 -12.0%). H100 20,308달러, B200 71,057달러로 연초 대비 각각 +3.6%, +14.4%

: 2020년 5월 출시된 A100이 6년 이상 지난 현재도 임대료와 잔존가치를 유지하고 있다며, GPU 경제적 수명을 2~3년으로 보는 가정에 반박

: 은행들은 여전히 GPU를 3년 정액 감가상각 후 잔존가치 0으로 평가하는 경우가 많으며, 이를 AI 인프라 투자에서 중소 사업자의 금융조달을 제한하는 요인으로 지적

https://x.com/silicon_data/status/2097134792169177463

앤스로픽, 60억 달러 규모 Decart 인수 추진 중단

: 앤스로픽이 AI 스타트업 Decart 인수를 추진하지 않기로 결정. 관계자들에 따르면 실제 인수를 검토하며 실사까지 진행했으나 최종적으로 협상에서 철수

: 다만 양사가 인수 외 다른 형태의 협력 기회를 계속 모색할 가능성은 존재. 양사는 논평 거부

: Decart는 AI 모델 학습 및 운영 과정에서 칩 활용 효율성을 높여 컴퓨팅 비용을 절감하는 소프트웨어 개발. 컴퓨팅 수요와 비용이 빠르게 증가하는 AI 기업의 인프라 효율성을 높일 수 있는 기술

: 앤스로픽은 그동안 대규모 인수를 거의 추진하지 않았으나, 예상되는 IPO를 앞두고 신제품 개발과 고객 서비스 확대를 위한 컴퓨팅 투자를 빠르게 확대하는 상황. 이번 Decart 인수 검토도 이러한 컴퓨팅 효율화 수요와 맞닿아 있음

→ Fable이 인프라 최적화 더 잘해서?

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딥시크, 엔지니어 150명 대규모 채용, Agent 컴퓨팅·개발 인프라 확장

: 딥시크가 약 150명의 엔지니어 신규 채용 추진. AI 연구직보다 서버 개발과 Agent 컴퓨팅 인프라 R&D 인력에 집중하며, 주로 2~10년 경력의 시니어 엔지니어가 대상

: 데이터, 머신·컨테이너, 학습·평가 작업, Agent 환경 및 사용자 요청 증가로 시스템 복잡성이 커진 것이 증원 배경

: Agent 컴퓨팅 부문은 DeepSeek-V4 기술보고서에서 공개한 DeepSeek Elastic Compute, DSec의 대규모 엔지니어링 추진

: 자체 3FS 분산 파일시스템을 기반으로 OS, VM, 네트워크, 스토리지부터 애플리케이션 스케줄링과 컨트롤 플레인까지 전체 시스템 스택의 신뢰성과 효율성을 최적화. 해당 인프라는 Agent 모델 학습의 다양성과 효율성에 직접적인 영향을 미침

: 서버 개발은 대형 모델 연구 플랫폼, Agent 프레임워크, R&D 효율화 인프라, DeepSeek API, 온라인 서비스, 데이터 엔지니어링 등 6개 영역으로 구성

: 연구 아이디어의 제안, 검증, 반복 주기를 단축하고 Agent 실행 과정과 결과를 학습·평가 및 모델 개선으로 연결하는 연구개발 환경 구축

: 내부 개발 과정에서도 Agent 활용 확대. CI/CD, 모니터링·알림, 대규모 데이터 관리와 운영 자동화뿐 아니라 Agent를 활용한 자동 진단 및 근본원인분석, RCA를 추진. DeepSeek API의 대규모 트래픽과 수천만 DAU 규모의 온라인 서비스를 지원하는 인프라도 강화

: 채용 기준에서도 Agent 활용 능력 강조. 직접 경험이 없는 영역에서도 Agent를 활용해 품질이 보장된 코드를 작성하고, Agent가 잘못된 해결책을 제시할 경우 이를 식별하고 개입할 수 있는 역량 요구

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미스트랄, 시리즈 D에서 30억 유로 펀딩 오피셜

: Post-money 기업가치 210억 유로 이상으로, 유럽 기술 기업 역사상 최대 규모 지분 투자 라운드

: 삼성전자가 라운드를 주도하고 EQT 운용 Scaleup Europe Fund와 기존 투자자 PSG Equity가 공동 주도. Advent, BlackRock 운용 펀드, 룩셈부르크 대공국이 신규 투자자로 참여

: a16z, ASML, BNP Paribas CIB, Bpifrance, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed, NVIDIA, Salesforce Ventures 등 기존 투자자도 참여

: 조달 자금은 프런티어 연구 확대, 모델 훈련용 컴퓨팅 캐파 확충, 인프라 확대, 상업적 성장 및 글로벌 사업 확장에 활용

: 미스트랄은 오픈 웨이트 모델, 인프라 및 컴퓨팅 캐파, 프로덕션용 제품을 포함한 풀스택 구축, 현재 20개국에서 사업을 운영하며 Airbus, ASML, HSBC를 포함한 125개 이상 글로벌 기업의 AI 전환 지원

https://mistral.ai/news/mistral-makes-sovereign-open-weight-ai-to-frontier

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 공개, Astra·Fable 5.1 공동 1위

: v4.3 업데이트. Terminal-Bench를 2.1에서 4.0으로 업그레이드하고, 𝜏³-Banking을 Zapier 기반 업무 자동화 벤치마크 AutomationBench-AA로 교체

: Terminal-Bench 4.0은 소프트웨어 엔지니어링, ML, 과학, 운영 등 66개 다단계 에이전트 과제로 구성. 컴퓨팅·시간 조건과 검증 방식을 재조정하고, 하네스도 Terminus 2에서 모델 비종속적인 mini-SWE-agent로 변경

: AutomationBench-AA는 Gmail, Slack, Salesforce, Jira 등 시뮬레이션 앱에서 비즈니스 규칙을 준수하며 657개 워크플로 수행 능력 평가. 전부 비공개 테스트 세트를 활용

<주요 모델 점수 + 작업당 비용>
Claude Fable 5.1 → 53점 → $7.63
GPT-6 Astra → 53점 → $3.26
Claude Opus 5 → 51점 → $5.86
Clause Fable 5 → 50점 → $8.75
Muse Spark 1.3 → 48점 → $1.60
GPT-5.6-Sol → 47점 → $1.99
GLM-5.3 → 45점 → $2.01
Grok 4.6 → 44점 → $1.86
Kimi K3 → 44점 → $2.00
GPT-5.6-Terra → 42점 → $1.40
GLM-5.3 Flash → 42점 → $0.25
Gemini 3.8 Flash → 41점 → $1.24
Qwen 3.8 Max → 40점 → $2.66
Claude Sonnet 5 → 38점 → $5.09
GPT-5.6-Luna → 38점 → $0.18
DeepSeek V4 Pro → 36점 → $0.67
DeepSeek V4 Flash → 35점 → $0.22
Qwen 3.8 27B → 34점 → $0.82

https://x.com/artificialanlys/status/2097025638695940590

AI 활용 유체역학 연구 진전, 오픈AI와 연구 성과·데이터 활용 논란

: 뉴욕대 수학자 트리스탄 벅마스터와 앤스로픽 연구자 레벤트 알푀게는 약 1년간 AI를 활용해 유체역학 방정식 연구

: 최근 한 달간 연구가 빠르게 진전되며 비압축성 다공성 매질, 부시네스크, 3차원 비압축성 오일러 방정식에서 매끄러운 외력에 의한 유한시간 특이점 발생을 증명. Lean을 통한 형식 검증도 진행

: 수학자 테렌스 타오는 해당 방법론이 나비에-스토크스 방정식까지 확장될 가능성이 높다고 평가. 나비에-스토크스의 존재성과 매끄러움 문제는 7대 밀레니엄 문제 중 하나

: 벅마스터는 수학자 1명과 AI가 한 달 만에 이 정도 연구를 수행했다는 점이 중요하다며 수학의 ‘딥블루-카스파로프 순간’으로 평가. Claude와 Codex 등이 증명 구조 탐색과 작성에 광범위하게 활용

: 이후 연구 진척이 오픈AI에 전달되자 오픈AI도 내부 모델과 컴퓨팅을 나비에-스토크스 문제에 투입. 벅마스터에 따르면 며칠 만에 매끄러운 외력이 존재하는 나비에-스토크스의 유한시간 특이점 발생에 대한 약 100페이지 분량의 증명을 생성했다고 주장. 아직 외부 공개 및 검증은 이뤄지지 않음

: 벅마스터는 연구 초안과 중간 결과를 Codex에 지속적으로 입력했다며 오픈AI 내부 모델의 해당 데이터 학습 여부에 문제 제기. 다만 실제 활용 여부는 알 수 없으며 이를 단정하지는 않음

: 또한 오픈AI 측이 앤스로픽 소속 공동저자 알푀게의 저자 제외를 제안하고, 상황을 공개하려 하자 경력에 대한 압박성 발언을 했다고 주장

: 이에 오픈AI 연구자 세바스티앙 뷔벡은 “허위이며 선동적인 주장들이 확산되고 있다”고 반박. 학계 규범과 학문적 기준을 강조하며 구체적인 반박은 추가 공개할 예정

https://cims.nyu.edu/~tristanb/statement.pdf

팔란티어 x 네비우스, 소버린 AI 인프라 파트너십 체결

: 팔란티어는 네비우스를 선호 소버린 AI 인프라 파트너로 선정. 통합 완료 후 네비우스의 컴퓨팅 및 추론 엔드포인트를 팔란티어 엔터프라이즈 보안 경계 내부에 통합

: 팔란티어 상업 고객은 네비우스의 AI 네이티브 클라우드 및 추론 인프라에서 오픈 모델을 배포하고, 자체 데이터를 활용해 특정 산업 및 업무에 맞게 지속적으로 모델 최적화. 컴퓨팅, 데이터, 모델에 대한 통제권 유지

: 팔란티어의 AIP, Ontology, Foundry, Apollo 기반 Sovereign AI Operating System과 네비우스 인프라를 결합해 자체 데이터 기반 모델 학습 및 운영을 위한 완전한 소버린 AI 스택 제공

: 양사는 팔란티어 고객 수요에 대응하기 위해 신규 AI 컴퓨팅 용량 확보도 공동 추진. 전력이 이미 확보된 부지에 모듈형 데이터센터를 구축하는 방식 등을 통해 신규 캐파의 가동 시점을 단축할 계획

: 팔란티어는 범용 클라우드를 AI용으로 전환한 것이 아니라 처음부터 AI 워크로드를 위해 인프라와 소프트웨어를 함께 설계했고, 팔란티어 시스템에 직접 통합할 수 있다는 점을 네비우스의 선정 배경으로 제시

https://investors.palantir.com/news-details/2026/Palantir-and-Nebius-Partner-to-Deliver-a-Complete-Sovereign-AI-Stack-to-Palantir-Customers

오픈AI, AI로 나비에-스토크스 밀레니엄 문제 해결 발표

: 오픈AI는 GPT-6 Astra보다 상당히 뛰어난 신규 내부 모델과 멀티에이전트 시스템을 활용해 3차원 나비에-스토크스 방정식에서 매끄러운 초기 상태가 유한시간 내 특이점을 형성할 수 있음을 증명했다고 발표. 해석적 증명과 Lean 형식 검증을 함께 공개

: 외력이 매끄럽고 전체 에너지가 유한하게 유지되는 상황에서도 소용돌이가 안쪽으로 수축, 신장되며 속도가 무한대로 발산하는 해를 구성. 이를 통해 클레이 수학연구소 공식 문제의 반증에 해당하는 명제 C와 D를 성립시켰다고 설명

: 8월 28일부터 훈련 중인 내부 모델은 수학 벤치마크에서 Astra 대비 큰 폭의 성능 향상을 보이고 있으며, 9월 1일 밀레니엄 문제 해결 루머를 계기로 미해결 밀레니엄 문제 전반에 대한 대규모 평가 착수

: 나비에-스토크스 연구에는 약 1만 개의 에이전트가 동시 투입. 먼저 약 100개 에이전트가 50시간 동안 무외력 오일러 방정식의 정칙성 문제를 해결한 뒤 해당 결과와 자원을 나비에-스토크스에 집중

: 첫 에이전트 가동 후 약 88시간 만인 9월 5일 해법에 도달했으며, GPT-6 Astra를 통한 Lean 형식화와 검증에 추가 17시간 소요. 나비에-스토크스 해결 과정에서 270만 개 메시지와 약 1,300억 출력 토큰 사용

: 연구는 레벤트 알푀게와 트리스탄 벅마스터의 연구 관련 루머에서 촉발됐으나, 이들은 외력이 있는 오일러 문제를 해결한 것으로 확인. 오픈AI는 해당 연구의 우선권을 인정하면서 자사 결과는 무외력 오일러 및 나비에-스토크스로 구분된다고 설명

: 오픈AI는 밀레니엄 문제 상금을 청구하지 않을 방침이며, 이번 결과를 AI 모델의 급격한 연구 역량 발전을 보여주는 사례로 제시. 향후 모델 역량 발전의 속도를 보다 신중하게 조절할 필요성도 강조

https://openai.com/index/navier-stokes-solution

메타, Muse Spark 기반 개인 AI 에이전트 ‘Muse’ 출시

: 단순 질의응답을 넘어 이메일 발송, 여행 예약, 양식 작성, 협상, 구매 등 실제 작업 수행. 장기 목표를 개인화된 실행 계획으로 전환하고 앱 종료 후에도 백그라운드에서 작업 지속

: 사용자별 전용 클라우드 컴퓨터 ‘Muse Secure VM’과 자체 브라우저를 기반으로 동작. 이메일, 캘린더, Instagram 등 외부 앱과 연결하고 대화와 사용자 맥락을 기억해 필요한 작업과 아이디어를 선제적으로 제안

: 별도 ‘Sentinel’ 에이전트가 인터넷 접근을 통제하고 이메일 발송, 구매 등 민감한 행동은 사용자 승인 필요. 비밀번호와 결제정보는 Muse가 직접 볼 수 없는 보안 저장소에 보관하며 전체 작업 및 향후 행동 기록 제공

: Stripe의 Link를 통해 실제 카드정보를 노출하지 않는 일회용 카드와 구매 보호 지원. 향후 Shop Pay 및 1Password 연동 예정

: 연결 앱과 접근 권한은 사용자가 직접 설정, 해제 가능. 대화 및 VM 데이터는 메타 광고 시스템과 공유하지 않으며 AI 모델 학습 활용도 옵트아웃 지원. 연내 메타도 데이터에 접근할 수 없도록 암호화하는 ‘Muse Confidential VM’ 도입 예정

: 미국에서 iOS, Android, 웹을 통해 우선 출시하고 향후 AI 안경으로 확대. 기본 사용은 무료이며 사용량이 많은 이용자를 대상 유료 구독 플랜(월 20달러, 100달러 보도) 제공

https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/9)

■ 오픈AI, Astra보다 뛰어난 내부 모델과 멀티에이전트 시스템 기반으로 7대 밀레니엄 문제 중 하나인 낭비에-스트로크 문제 해결

■ 오픈AI, ChatGPT Image 2.5 출시. 생성속도 최대 50% 상승. 정밀 편집 강화

■ 오픈AI, 호주 AI 인프라 기업 Firmus의 말레이시아 AI Factory 2곳에서 Vera Rubin 기반 전용 컴퓨트 장기 확보, Firmus의 전체 계약 용량은 900MW+

■ 메타, 개인용 AI 에이전트 Muse 출시. Muse Spark 기반, 무료 티어와 구독 플랜으로 제공

■ 앤스로픽, 미국 주요 IT 기업 로비단체 ITI 탈퇴 예정. 미국 AI 칩의 해외 접근 제한을 지지한 정책 방향에 반발

■ 앤스로픽과 오픈AI, IPO 이후 투자등급 신용등급을 확보해회사채 시장에 직접 진입하는 방안 추진

■ 알파벳 x 블랙스톤, 50억 달러 규모 AI 클라우드 프로젝트 Braid가 시공 계약 취소, 인허가 재신청, 변압기 부족으로 지연 보도

■ 구글 딥마인드, 90억 개 단일 DNA 변이의 기능적 영향을 AlphaGenome으로 사전 예측한 AI 기반 검색형 데이터베이스 AlphaGenome Atlas 공개

■ 구글 클라우드 x 액센츄어, Gemini Enterprise 전담 조직과 1,000명 규모 FDE 인력 구축. 고객사의 AI 플랫폼 도입을 지원

■ 퀄컴 x 아마존, AI 추론용 Custom Silicon 및 최대 1.6T 광통신을 아우르는 다세대 협력 체결

■ 팔란티어, 네비우스를 주요 소버린 AI 인프라 파트너로 선정. 자사 플랫폼에 네비우스 컴퓨팅 및 추론 인프라를 통합해 고객의 데이터, 모델, 컴퓨팅 통제권을 보장하는 소버린 AI 스택 제공

■ 오라클, 뉴멕시코에서 2GW 규모 재생에너지 프로젝트 입찰 추진

■ IREN, 2GW Sweetwater Hub가 ERCOT Batch Zero에서 Base Load로 조건부 포함. Sweetwater 1의 300MW는 27년 4분기 가동 목표

■ Cognition, 480억 달러 밸류로 20억 달러 이상 신규 자금 조달

■ 일레븐랩스, ARR 6억 달러 수준. CFO와 CRO를 보강하며 ‘28년 IPO 검토

■ 런웨이, ARR 2억 달러 돌파. 5개월 전 1억 달러 수준에서 2배 상승

■ 딥시크, 네이티브 멀티모달 아키텍처를 적용하고 성능·속도·비용을 개선한 ‘V4.1 Flash’ 중간 베타 출시

■ 미국 CISA, NSA, FBI, 중국 AI 기업의 미국 프런티어 모델 대상으로 대규모 지식 증류 수행 발표. 대상 기업으로 딥시크, 문샷 AI, 알리바바, 미니맥스, 스텝펀, Z AI 지목

감사합니다.

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오픈AI, 나비에-스토크스 풀이 독립성 강조, 앤스로픽 연구진과의 발표 조율 과정 해명

: 세바스티안 뷔벡과 샘 올트먼에 따르면, 오픈AI는 지난주 앤스로픽 모델이 밀레니엄 문제를 해결했다는 온라인 루머를 접한 뒤 최신 내부 모델도 같은 수준의 문제를 해결할 수 있는지 확인하기 위해 여러 밀레니엄 문제에 도전

: 오픈AI 내부 모델은 인간의 개입이 거의 없는 상태에서 나비에-스토크스 증명을 생성. 연구팀에는 유체역학이나 나비에-스토크스 문제의 연구급 전문가가 없었으며, 여러 인력이 참여한 것은 멀티에이전트 기법을 활용해 여러 문제를 동시에 시도하기 위한 것이라고 설명

: 초기에는 트리스탄 벅마스터와 앤스로픽 소속 레벤트 알푀게 연구팀도 나비에-스토크스를 해결한 것으로 판단해 공동 발표를 추진. 뷔벡은 레벤트에게 직접 연락해 오픈AI의 증명과 인간 프롬프트를 포함한 모든 자료를 공유하고, 상대팀의 우선권과 학술적 공로를 인정하겠다는 의사를 전달

: 이후 상대팀이 해결한 것은 나비에-스토크스가 아니라 오일러 방정식이라는 사실을 파악. 오픈AI는 상대팀이 먼저 연구를 발표하도록 하고, 밀레니엄상 수상자로 이들을 제안하거나 트리스탄이 오픈AI 증명을 재작성하는 논문의 주저자가 되는 방안 등을 논의했다고 설명

: 레벤트의 저자 참여와 관련해서는 기존 연구의 저자에서 제외하라는 요구가 아니었다고 해명. 앤스로픽 내부 모델을 활용한 연구를 수행한 앤스로픽 직원에게 오픈AI 내부 모델이 만든 증명의 저자 자격을 부여하는 것이 적절한지에 대한 문제였으며, 오픈AI 내부 모델을 제공해 상대팀이 오일러에서 나비에-스토크스로 연구를 확장하도록 지원하는 방안도 고려했다고 설명

: 발표 조율 과정에서는 표절 의혹과 저자 문제 등을 둘러싸고 갈등 발생. 뷔벡은 이 과정에서 상대 연구자의 “경력을 위험에 빠뜨린다”는 취지로 말한 것은 부적절한 표현이었다며 사과하고 당시 즉시 철회했다고 밝힘

: 오픈AI는 상대팀 연구가 공개되기 전까지 내용을 보지 않았으며, 공개 후 비교한 결과 접근법이 상당히 다르다고 주장. 올트먼은 최신 내부 모델이 이번 사례 외에도 매우 많은 수학 문제를 해결할 수 있다며, 나비에-스토크스 결과를 광범위한 수학 연구 역량 향상의 사례로 강조

https://x.com/sama/status/2097385167002415140

오픈AI, ChatGPT Images 2.5 출시

: 매주 ChatGPT Images와 API에서 생성되는 이미지가 30억 장을 넘어선 가운데, 신규 최첨단 이미지 모델 Images 2.5 출시. ChatGPT, Work, Codex 전 요금제에 데스크톱·모바일·웹으로 제공

: Images 2.0 대비 생성 지연시간을 최대 50% 단축하고, 자연스러운 조명과 질감, 참조 이미지의 피사체·특징 보존, 복잡한 시각적 지시 및 스타일 구현 능력 개선

: 요청한 요소만 수정하면서 나머지 피사체·구도·배경을 유지하는 정밀 편집 능력 강화. 여러 차례 연속 편집에서도 이전 변경사항과 이미지 품질을 일관되게 유지

: ChatGPT에 직접 스케치를 그려 이미지 생성에 활용하는 Sketch, 포스터·상품 등 제작을 지원하는 Templates, 이미지 특정 영역에 댓글을 달아 수정하는 기능 및 이미지와 프롬프트 공유 기능 추가

: API에는 GPT-Image-2.5 Flare와 Sunburst 출시. Flare는 GPT-Image-2 대비 높은 품질과 50% 낮은 지연시간을 제공하는 범용 모델, Sunburst는 정밀한 제어가 필요한 프리미엄 제작·편집 작업에 특화

: C2PA 메타데이터와 보이지 않는 워터마크 등 기존 이미지 생성 안전장치 유지

https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5

오픈AI CFO 사라 프라이어, <이제 가능해진 일들, The Work Now Within Reach>

: GPT-6 Astra의 성능 향상으로 컴퓨터 사용, 소프트웨어 엔지니어링, 사이버 보안, 과학 등 AI가 경제적으로 수행 가능한 업무 범위가 확대

: 오픈AI는 주간 활성 사용자 10억 명 이상, 기업 고객 250만 곳을 확보. 개인 ChatGPT 사용자는 가입 6개월 후 첫 달 대비 일일 메시지 사용량이 약 50% 증가하고, 시도하는 작업 종류는 약 2배로 확대

: 무료, 광고, 구독, 사용량 기반 상품을 결합해 AI 활용 증가를 매출 확대로 연결하는 구조. 소비자 사용 경험이 기업 도입으로, 기업 활용이 다시 개인 사용으로 이어지며 향후 에이전트 확산과 함께 두 시장의 경계가 점차 흐려질 것으로 전망

: 모델 성능 향상은 기존에 비용이나 전문 인력 문제로 수행하기 어려웠던 업무를 경제적으로 가능하게 하는 효과. 오픈AI 연구 조직에서는 인간 작업 1일당 3.1일의 에이전트 작업량을 활용하며 코드 작성, 실험, 인프라 문제 해결 등을 가속

: 풀스택 컴퓨트 전략을 통해 데이터센터, 칩, 소프트웨어, 모델, 제품을 통합 최적화. GPT-5.6 Sol을 활용한 서빙 소프트웨어 개선으로 엔드투엔드 서빙 비용 20% 절감, 추가 개선으로 토큰 생성 효율성 15% 이상 향상

: 자체 추론 칩 Jalapeño는 공개 모델 테스트에서 기존 상용 시스템 대비 와트당 최대 토큰 처리량 1.5-1.9배, 엔드투엔드 지연시간 1.7-3.6배 개선. 연말부터 엔비디아, AMD 등 파트너 가속기와 함께 배포 시작 예정

https://openai.com/index/the-work-now-within-reach

오픈AI, 내부 모델로 나비에-스토크스 밀레니엄 문제 해결 발표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI가 AI 산업의 변곡점으로 꼽히는 GPT-6 Astra보다도 뛰어난 '신규 내부 모델'과 멀티에이전트 시스템을 활용해 수학 난제 해결을 발표했습니다.

3차원 나비에-스토크스 방정식에서 매끄러운 초기 상태가 유한 시간 내 특이점을 형성할 수 있음을 증명한 것인데요

7개의 밀레니엄 문제는 현대 수학의 가장 중요한 미해결 난제로 해결 시 상금 100만 달러가 주어지고, 현재는 푸엥카레 추측만 해결된 상태입니다.

즉, 인류가 수십년간 해결하지 못한 최고 수준의 미해결 문제를 AI가 해결한 셈입니다.

물론 연구의 진행과 발표 조율 과정을 두고 뉴욕대 트리스탄 벅마스터와 앤스로픽 레벤트 알푀게와의 갈등이 존재했고, Lean 검증이 있다고 해서 수학계에서 문제 해결을 공식 인증한 것은 아닙니다.

하지만 이번 성과의 의의는 단순히 어려운 수학 문제 하나를 해결했다는 데 그치지 않습니다. AI 연구 자동화 능력이 새로운 단계로 발전하고 있음을 보여준 사례라는 것이 중요합니다.

오픈AI는 1만개 수준의 에이전트를 병렬로 가동해 서로 다른 가설과 접근법을 탐색시키고, 각 그룹에서 발견된 유망한 아이디어를 다른 그룹에 전파하며 연구를 진행했습니다.

사실상 대규모 연구 조직의 가설 설정, 탐색, 협업 과정을 AI 에이전트로 구현한 것입니다.

나비에-스토크스 문제 해결 과정에서 에이전트들은 270만 개의 메시지를 주고 받고, 약 1,300억 개의 출력 토큰을 사용했으며, 첫 에이전트 구동부터 해법 도출까지 걸린 시간은 약 88시간에 불과했습니다.

AI 스케일링의 축은 단일 모델 성능 향상을 넘어 에이전트 기반 AI 연구 조직의 규모와 투입되는 추론 컴퓨트로 확장되고 있습니다.

또한 내부 모델이 완성된 모델이 아니라는 점도 중요합니다. 해당 모델은 8/28일 학습을 시작했고, 연구 중 개선된 체크포인트를 지속 적용했습니다.

즉, 완성된 모델의 최대 성능이 아니라 학습 과정에서 이미 나타난 연구 능력으로 이번 결과를 만들어낸 것입니다.

마지막으로 향후 이러한 연구 방식은 수학을 넘어 과학과 공학 R&D 전반으로 확장될 가능성이 높습니다.

대규모 에이전트가 다양한 가설과 설계안을 병렬로 탐색하고, 시뮬레이션, 코딩, 실험 도구를 통해 결과를 검증하는 방식은 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

(2026/9/9 공표자료)

오픈AI 사라 프라이어, 컨퍼런스 인터뷰 주요 내용

: 7월 전체 연 환산 매출은 MoM +20%, 엔터프라이즈 사업은 같은 기간 +32%. 소비자 사업도 견조하게 성장하고 있지만 엔터프라이즈 사업은 “급성장하고 있다”고 평가. 기존 공개된 7월 성장 수치 재확인

: GPT-5.6 Luna 출시 직후 가격 인하 결과 모델 사용량이 약 10배 증가. 현재 OpenRouter에서 차순위 중국 모델보다 사용량이 많아지며 오픈AI가 플랫폼 내 가장 높은 점유율 확보

: 고객에게 중요한 것은 단순 토큰당 가격이 아니라 ‘하나의 작업을 완료하는 데 드는 비용’이라고 강조. 더 적은 토큰과 사람의 개입으로 정확한 결과를 내는 프런티어 모델 개발이 비용 경쟁력의 핵심이라고 설명

: GPT-6 Astra는 앤스로픽 Fable 5.1과 비교 가능한 결과를 내는 데 필요한 출력 토큰이 68% 적다고 언급. 모델 성능뿐 아니라 실제 작업 수행에 필요한 컴퓨팅 비용과 효율성을 강조

: 자체 추론 칩 Jalapeño 설계 과정에도 AI를 활용해 TSMC에 제조용 설계를 넘기는 기간을 크게 단축. 향후 AI 기반 칩 설계 역량을 외부 고객에게 제공하고, 사용량이나 사용자 수가 아닌 실제 성과에 따라 과금하는 사업 모델 가능성도 제시

: 광고 사업은 출시 7개월 만에 연환산 매출 약 10억달러 수준. ChatGPT의 광고 잠재력을 구글 검색의 높은 사용자 의도와 메타의 사용자 맥락을 결합한 형태로 설명하며 “구글과 메타가 아이를 낳은 것과 같다”고 표현

: ChatGPT는 메모리를 통해 개별 사용자의 맥락까지 파악할 수 있어 광고 플랫폼으로서 잠재력이 크다고 평가. 현재 기본적인 광고에서 향후 AI에 특화된 보다 정교하고 개인화된 광고 포맷으로 확장할 계획

: 칩 설계, 생명과학, 금융서비스 등 특정 산업으로 AI 활용을 확대하고 있으며, 이번 주 후반 뉴욕에서 은행 관련 발표가 나올 가능성도 언급

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW