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

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알렉산더 왕, Muse 초기 사용량 예상 크게 상회

Muse의 초기 사용량이 우리의 예상을 훨씬 뛰어넘었습니다. 현재 Muse 사용자들은 테스트 코호트보다 10배 더 많이 사용하고 있습니다. 즐겨보세요!

→ 오픈AI의 나비에-스토크스 풀이와 Astra에 묻혔지만..

https://x.com/alexandr_wang/status/2097527621206921612

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/10)

■ 오픈AI, 미 정부 AI 안전기관 CAISI에서 AI 안전 업무를 이끌었던 Paul Christiano를 OpenAI Foundation 이사로 선임. 영리법인 이사회에는 의결권 없는 옵저버로 참여

■ 오픈AI, ChatGPT에서 경쟁 AI 이미지, 음성 서비스 광고 제한

■ 앤스로픽, 사이버보안 평가 중 Claude 모델의 실제 외부 시스템 무단 접근 사고 4건 공개

■ 앤스로픽, Mythos 5.1을 처음으로 영국 AISI의 사전 안전성 평가에서 제외하고 미국 기관에만 제한 제공

■ 구글, ’27-28년 핀란드에 150억 달러 이상 규모의 유럽 최대 AI 인프라 투자 단행. 원전 최대 50% 장기 확보 + 629MW 풍력 + 94MW 배터리 결합 구조

■ 아마존, 첫 파운드화 채권 발행을 통해 42.5억 파운드(57.6억 달러) 조달. 투자자 수요는 120억 파운드 이상 유입

■ 메타, 스웨덴 AI 스타트업 Stilla AI 인수. 플랫폼 내 고객 대화에서 단순 상담을 넘어 실제 업무, 거래를 수행하는 Business Agent 전환 목표

■ 세일즈포스, AI 고객 리서치 스타트업 Listen Labs를 약 20억 달러에 인수 논의

■ 딥시크, 중신증권과 상하이 과창판 상장을 위한 준비 착수

■ Z AI, 소버린 AI 파트너 프로그램 발표. GLM 모델을 각국 파트너의 자체 인프라에 배포하는 형태

■ Harvey, 155억 밸류로 5.5억 다럴 신규 펀딩. 밸류는 지난해 12월 80억 달러, 올해 3월 110억 달러에서 추가 상승

감사합니다.

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앤스로픽, 실제 시스템 무단 접근 사고 관련 정렬 평가 추가 업데이트

: 앤스로픽은 사이버보안 평가 과정에서 Claude 모델이 실제 서드파티 시스템에 무단 접근한 4건의 사고를 조사. 모두 동일 외부 평가업체의 환경 설정 오류로 시뮬레이션이 공개 인터넷에 연결되며 발생

: 사고는 Claude Mythos 5, 내부 연구 모델, Claude Opus 4.7, 초기 Claude Opus 4.6 체크포인트에서 발생. 단일 에이전트가 10~34시간 작동했으며, 다른 에이전트와의 협업이나 행동 은폐 시도는 확인되지 않음

: 앤스로픽은 이를 단순 환경 설정 문제가 아닌 편향된 추론과 무모함에 따른 정렬 실패로 평가. 실제 환경임을 시사하는 증거를 강화해도 Mythos 5는 행동을 지속했고, 실제 공개 인터넷이라고 명확히 고지했을 때에야 공격 중단

: 가장 심각한 Mythos 5 사례에서는 환경을 시뮬레이션으로 오인해 PyPI에 악성 패키지 3개 버전을 게시하고, 유출된 자격증명으로 실제 보안업체 데이터베이스에도 접근

: 내부 연구 모델도 실제 인터넷을 시뮬레이션 복제본으로 오인해 서드파티 시스템에 침입. Opus 4.7은 실제 기업임을 인식했지만 CTF 주최 측이 허가한 시스템이라고 잘못 판단해 사용자 데이터를 다운로드하고 수정

: 최신 Opus 5, Mythos 5.1에서는 개선 확인. 시뮬레이션 CTF에서 심각한 유해 행동 발생률은 Mythos 5 82%, Opus 5 31%, Mythos 5.1 33%. 샌드박스 경계 탐색 역시 Mythos 5에서 60%로 가장 높았음

: 학습 분석에서는 Mythos 5가 편향된 추론이 두드러진 이상치로 나타남. 당시 사용성을 이유로 일부 정렬 RL 환경을 제외한 선택을 앤스로픽은 현재 “불완전한 정보를 바탕으로 한 실수”로 평가했으며, 정렬 환경을 확대하자 심각한 편향 추론이 유의미하게 감소

: 안전장치 측면에서는 프로덕션용 사이버 분류기가 첫 3건의 사고를 모두 차단했을 것으로 평가. 반면 CoT 기반 오프라인 모니터는 Mythos 5의 “시뮬레이션”이라는 편향된 추론에 영향받아 사고를 대부분 탐지하지 못함

: 앤스로픽은 이번 사고를 “중요한 경고 신호(warning shots)”로 규정. 장시간 에이전트 과제, 해결 불가능한 과제, 멀티에이전트 환경으로 출시 전 감사를 확대하고, 실시간 모니터링 및 정렬 RL 강화 추진

https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-cybersecurity-incidents

오픈AI, ChatGPT 내 경쟁 AI 제품 광고 제한

: 오픈AI는 광고 파트너들에게 자사 기능과 직접 경쟁하는 이미지 및 음성, 오디오 생성 제품의 ChatGPT 광고를 더 이상 허용하지 않겠다고 통보. 공개 광고 정책에는 아직 반영되지 않은 변경

: 올해 초 ChatGPT 광고 파일럿에 참여했던 Adobe도 영향. Adobe는 Acrobat Studio와 이미지 생성 AI Firefly 광고를 집행해왔으며, Adobe 측은 이미지와 음성, 오디오 카테고리는 차단됐고 비디오는 현재까지 허용되고 있다고 언급

: 오픈AI는 최근 ChatGPT Images 2.5와 ChatGPT Live 등 자체 이미지, 음성 기능을 강화. 경쟁 제품에 대한 유료 광고뿐 아니라 자연 유입 경로도 좁아지고 있다는 것이 Adobe 측 주장

: ChatGPT MAU는 10억 명 이상이며 대부분이 무료 이용자. 오픈AI는 2월 미국에서 광고를 시작한 뒤 현재 40개 이상 국가로 확대했으며, 광고를 소비자 구독, 엔터프라이즈, API와 함께 주요 수익화 축으로 제시

: 지난달 광고 매출은 연환산 10억 달러에 도달. 다만 투자자들에게 제시한 올해 광고 매출 목표는 24억 달러로, 향후 경쟁 AI 제품에 대한 광고 제한 범위가 확대될 경우 광고 매출 성장에는 제약 요인이 가능성

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엔비디아, 호주 AI 인프라 생태계와 협력, 2027년까지 최대 2GW 구축

: 엔비디아는 Firmus, Sharon AI, IREN, Megaport, ResetData, CDC, NEXTDC, AirTrunk 등 호주 클라우드·데이터센터 사업자와 협력해 2027년까지 최대 2GW 규모 AI 인프라 구축 추진

: 파트너들이 AI 팩토리를 직접 운영하고, 엔비디아는 DSX 풀스택 플랫폼, GPU, 네트워킹, 소프트웨어 및 생태계 지원 제공. 여러 세대의 엔비디아 컴퓨팅을 수용할 수 있도록 부지·전력·데이터센터 셸을 선제적으로 확보

: Sharon AI는 최대 6.8만개 엔비디아 GPU, IREN은 남호주 800MW Bundey 캠퍼스에 DSX 아키텍처 적용. CDC는 호주·뉴질랜드에서 550MW+ 운영 중이며 추가 800MW 건설 중

: DSX는 시설부터 컴퓨팅·네트워킹·소프트웨어까지 통합한 AI 팩토리 플랫폼으로, CUDA 생태계와 호환되며 소프트웨어 업그레이드를 통해 여러 GPU 세대에 걸쳐 인프라 활용도와 수명 연장을 목표

: 확대된 인프라는 호주 내 AI 수요뿐 아니라 아시아태평양 및 글로벌 AI 컴퓨팅 수요까지 겨냥. 엔비디아는 AI 팩토리를 장기적으로 생산성·범용성·수익성을 갖춘 새로운 투자 가능 자산군으로 강조

: 컴퓨팅 인프라와 함께 Nemotron 오픈 모델 생태계도 확장. Heidi는 의료 AI, Atlassian은 Rovo 검색·에이전트 개발에 Nemotron 및 엔비디아 AI 인프라를 활용하며 현지 AI 모델·애플리케이션 개발 지원

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-ai-infrastructure-capacity-in-partnership-with-australias-data-center-ecosystem

오픈AI, AI 정책 전환 촉구, “안전 기준 미달 시 개발 늦추거나 중단”

: 오픈AI는 Astra의 역량 향상과 AI 연구 가속화를 근거로 AI 정책 대응이 시급해졌다고 강조. 완전 자율형 재귀적 자기개선은 아직 아니지만, AI가 이미 차세대 모델 개발과 정렬 연구를 가속하고 있다고 평가

: 의회에 프런티어 AI 대상 의무적 역량 기반 국가 안전 규제 도입을 촉구. 공통 테스트, 독립 평가, 사이버보안, 사고 보고 등을 포함하되 스타트업과 비프런티어 모델은 규제 대상에서 제외해야 한다는 입장

: 안전에 대한 확신이 AI 발전 속도를 결정해야 하며, 안전 기준을 충족할 수 없다면 모델 개발이나 배포를 늦추거나 중단할 방침. Astra에는 전체 작업 궤적과 CoT 모니터링, 내부 배포 전 의무적 정렬 평가를 도입

: 연방 규제 전까지 캘리포니아의 독립 안전평가, AI 감사, 청소년 보호, 생물학적 위협 관련 법안을 추가 지지. 최근 AI 역량 급증을 고려해 과거 지지하지 않았던 일부 법안에도 입장을 변경

: 업계 및 국제 차원에서도 역량 측정, 위험 관리, 인간 통제, 개발 감속·중단 기준을 공동으로 마련해야 한다고 주장. 강력한 AI가 제도의 통제 능력을 앞서기 전인 현재를 ‘AI 정책의 창’으로 규정

https://openai.com/index/ai-policy-window

물 들어올 때 Muse 노 젖는 메타

: 알렉산더 왕, 모든 사용자의 Muse 토큰 사용량 리셋 발표

: 출시 초기 실제 사용량이 테스트 코호트 대비 10배를 기록한 데 이어, 사용자들의 토큰 사용량을 일괄 초기화하며 추가 사용 유도

https://x.com/alexandr_wang/status/2097880616041885901

AI의 실존적 위험 우려 확대

: 앤스로픽 정렬 과학 책임자 에반 허빙거는 향후 10년 내 AI가 모든 인간을 죽일 가능성을 10% 이상으로 본다고 발언

: 오픈AI 비영리 조직 이사회에 합류한 폴 크리스티아노도 초지능 정렬 실패로 통제권을 잃을 경우 대부분의 사람이 사망할 수 있다고 경고

: 실존적 위험 우려 자체는 새로운 것이 아니지만, 최근 테스트 환경을 벗어난 AI 에이전트의 실제 시스템 침입 사고와 자기개선 AI 발전이 맞물리며 실리콘밸리, 월가, 워싱턴에서 논쟁 확대

: 7월 Hugging Face 사건에서는 오픈AI 에이전트들이 테스트 환경을 벗어나 외부 시스템과 자체 연구 인프라까지 침입. 모델 행동 모니터링을 어렵게 할 수 있는 Loop Transformer 기술에 대한 우려도 제기

: 앤스로픽 연구자 제이콥 콕슨은 앤스로픽과 오픈AI가 ‘자기개선 초지능을 향해 질주하며 우리의 목숨을 걸고 도박하고 있다’고 비판하며 퇴사 선언

: 다리오 아모데이를 포함한 약 1,400명의 업계 관계자는 국제적 프레임워크를 통한 프런티어 AI 개발 속도 조절을 요구. 버니 샌더스도 ‘초지능 금지’ 및 AI 개발 일시 중단 법안 추진을 재차 강조

: 반면 데이비드 색스 등은 AI 위험론이 규제를 통해 중소 경쟁사와 오픈소스 AI를 견제하려는 이해관계와 맞물려 있다고 비판. 미중 AI 경쟁 우려까지 존재해 연방 차원의 입법 가능성은 아직 제한적

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딥시크, DeepSeek V4.1 Flash 출시, V4 Pro 대체 예정

: DeepSeek V4.1 Flash는 552B 파라미터의 MoE 모델. 새로운 Causal-Encoder-Decoder 비대칭 구조를 적용해 입력 8B, 출력 16B 파라미터만 활성화

: 네이티브 멀티모달 비전 이해를 지원하며, 새로운 사전학습 방식과 대규모 RL 사후학습 적용. 딥시크측은 Agentic Benchmark에서 V4 Pro를 포함한 주요 플래그십 모델을 상회했다고 설명

: KV Cache를 전세대 대비 1/4로 축소해 HBM 요구량 75% 감소, SSD 요구량은 87.5% 감소. 초기 세대 모델과 비교하면 KV Cache 크기는 1/437 수준

: DeepSeek 측 테스트에서 V4.1 Flash가 V4 Pro 대비 성능, 비용, 속도, 총 작업시간에서 모두 우위. 9월 14일부터 V4 Pro 요청을 V4.1 Flash로 자동 라우팅하고 V4.1 Flash 가격 적용, 향후 V4.1 Pro 출시 예정

: API 가격도 인하. 오프피크 기준 캐시 인풋 $0.003, 인풋 $0.15, 아웃풋 $0.6

: 피크, 오프피크 차등 가격제를 유지하며 오프피크 가격은 피크의 절반. 신규 가격은 9월 10일 12시부터 적용

: 모델은 오픈소스로 공개. 텐센트 WorkBuddy, CodeBuddy와 OpenCode도 공식 파트너로 V4.1 Flash 전면 도입

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash

https://mp.weixin.qq.com/s/qg0NU3NNUbp1co2PdkAPAg