딥시크, DeepSeek V4.1 Flash 출시

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

딥시크가 또 다시 진보했습니다. V4 Pro보다 성능, 비용, 속도, 작업시간에서 우위를 보인 V4.1 Flash를 발표했는데요

기술 보고서에 흥미로운 내용이 많습니다.

우선 V4.1 Flash의 핵심은 장기 컨텍스트를 사용하는 AI 에이전트의 구동 비용을 낮추기 위한 모델 구조 변화입니다.

552B 파라미터의 MoE 모델이지만, 새로운 CED(Causal-Encoder-Decoder) 비대칭 구조를 적용해 프리필 8B, 출력 16B 파라미터만 활성화합니다.

CED는 입력 처리와 출력 생성을 분리한 비대칭 구조로, 프리필 연산량을 기존 대비 거의 절반 수준으로 줄였습니다.

메모리 사용량도 줄였습니다. CSA2라는 새로운 어텐션 구조를 통해 여러 레이어가 KV 캐시를 공유하고, KV 캐시 자체도 FP4로 압축했습니다.

결과적으로 HBM에 상주하는 Global KV 캐시는 V4 Flash 대비 1/4로 축소됐고, SSD와 호스트 메모리에 보관되는 Persistent KV 캐시는 1/8로 줄었습니다.

해당 구조는 컨텍스트가 길어질수록 효과가 커집니다. 컨텍스트를 4K에서 1M으로 256배 늘려도 디코드 연산량은 25% 수준 증가하는데 그쳤습니다.

에이전트 성능에서도 효율 대비 성능이 좋습니다. 일상적인 코딩 및 화이트칼라 에이전트 업무에서는 프런티어 모델 수준까지 올라왔는데요

다만 과학, 전문 지식 중심의 고난도 영역에서는 여전히 프런티어 모델과는 격차가 존재합니다.

전반적인 성능 개선이 드라마틱하지는 않지만, 낮은 비용과 멀티모달 지원은 긍정적 포인트입니다.

강화학습에서는 신규 알고리즘 개발이 아니라 기존 방식을
그대로 사용했습니다.

대신 실제 직원과 외부 파트너의 에이전트 사용 사례와 실패 데이터를 활용해 SaaS나 기업용 시스템과 유사한 환경을 자동으로 만들고 이를 대규모 RL 학습에 사용했습니다.

딥시크는 현재 단계에서 신규 RL 알고리즘보다 데이터와 환경 파이프라인 개선의 한계 수익이 더 높다고 판단하는 모습입니다.

한 차례 인상했던 API 가격도 다시 인하되었습니다. 오프피크 기준 다음과 같습니다.

<기존>
캐시 인풋 $0.007 / 인풋 $0.22 / 아웃풋 $0.66

<신규>
캐시 인풋 $0.003 / 인풋 $0.15 / 아웃풋 $0.6

Astra가 보여준 것처럼 에이전트의 장기 작업 능력은 더욱 발전하고 있습니다.

딥시크도 트렌드에 맞춰 장시간 에이전트를 실제 서비스 경쟁적으로 운영하기 위한 추론 효율성 개선에 초점을 맞추고 있습니다.

(2026/9/10 공표자료)

엔비디아 x 팔란티어, 핵심 공급망에 소버린 AI 도입

: 엔비디아와 팔란티어는 Palantir Foundry·AIP·Ontology와 엔비디아 Nemotron 오픈 모델을 결합한 공급망 AI 스택 구축. 우선 엔비디아 자체 공급망에 적용

: 엔비디아 공급망은 수천 개 공급업체와 수백만 개 부품으로 구성. 특히 Vera Rubin 랙 1개당 약 130만 개 부품이 필요하며, AI를 활용해 공급 제약 조기 탐지, 대안 평가, 자재 배분 등을 최적화

: 기업별 독점 데이터로 Nemotron을 후속 학습해 자체 공급망에 특화된 모델 구축 가능. cuOpt를 활용한 공급 제약 및 시나리오 분석과 함께 AI가 실행 방안, 트레이드오프, 잠재 위험을 제시하고 최종 의사결정은 전문가가 담당

: 실제 의사결정과 생산 결과를 NeMo AutoModel·NeMo RL 및 Palantir Autopilot에 다시 반영해 모델을 지속 개선하는 학습 루프 구축

: 데이터와 모델에 대한 기업의 통제권을 유지하는 소버린 AI가 핵심. 공동 개발한 SAIOS 기반으로 Dell·Cisco 온프레미스 또는 Rackspace·Nebius 코로케이션·클라우드 환경에 배포 가능

: 엔비디아 자체 공급망을 레퍼런스로 제조, 에너지, 헬스케어, 자동차, 항공우주 등 복잡한 공급망을 보유한 산업으로 확장 계획

https://investors.palantir.com/news-details/2026/NVIDIA-and-Palantir-Bring-Sovereign-Intelligence-to-Critical-Supply-Chains

스페이스X, 데이터센터 속도전에서 안정성 중심으로 전환

: 스페이스X는 xAI 인수 이후 데이터센터 구축 방식 개편. 기존 ‘최단기간 컴퓨팅 용량 확보’에서 전력·냉각 이중화 및 사전 테스트를 강화하는 방향으로 전환하면서 신규 캠퍼스 구축 속도 둔화 가능성

: xAI는 2024년 멤피스 Colossus에서 10만 GPU 규모 데이터센터를 122일 만에 가동. 최소 전력·냉각 인프라부터 가동하고 백업 시스템을 사후 구축했으며, 수십 대 가스터빈 등 임시 설비도 활용

: 초기 데이터센터의 이중화 수준은 다른 하이퍼스케일러 대비 크게 낮아 단일 장비 장애로 전체 클러스터가 중단될 수 있었음. 실제 초기에는 잦은 정전으로 AI 연구 프로젝트가 수시간 중단되고 일부 학습 진행 상황이 손실

: 스페이스X는 현재 앤스로픽·구글 등에 컴퓨팅 용량을 임대하고 있어 안정성 중요도가 상승. 이에 백업 전력·냉각을 가동 전 구축하고 테스트를 강화하는 한편 임시 설비 의존도를 축소, 일부 기존 데이터센터도 재설계

: 6월 말 데이터센터 경영진을 대거 교체하고 Falcon·Dragon 생산을 담당했던 웨슬리 살란드로를 책임자로 선임. 1,300명 이상의 SpaceX 엔지니어가 지원해 최근 한 달간 300명 이상이 데이터센터 프로젝트에 투입

: 반면 최근 몇 주간 데이터센터 프로젝트 리더급 10여 명 이상이 이탈했으며, 오픈AI·앤스로픽 등으로의 인력 이동도 발생. 중간관리자 확대와 현장 의사결정 권한 축소도 구축 속도를 낮출 수 있는 요인

: 지난주 멤피스 데이터센터에서는 건설 작업으로 전력선이 영향을 받아 정전이 발생, 일부 Grok 모델과 외부 컴퓨팅 고객까지 영향. 머스크는 재발 방지를 위한 시정 조치를 진행 중이라고 언급

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[삼성 이영진] 오라클(ORCL) F1Q27 실적 요약

■ F1Q27 실적

: 매출 193.5억 달러(+30%, +30% cc)
vs 컨센 191.4억 달러 및 가이던스 189.6-192.6억 달러(+27-29%, +27-29% cc)
: Non GAAP EPS $1.92
vs 컨센 $1.74 및 가이던스 $1.72-1.76

: RPO 6,640억 달러
vs 컨센 6,179억 달러

: 990.5억 달러 → 971.5억 달러 → 1,300억 달러 → 1,380억 달러
→ 4,550억 달러 → 5,230억 달러 → 5,530억 달러 → 6,380억 달러
→ 6,640억 달러

: 클라우드 매출 116억 달러(+62%, +61% cc)
vs 컨센 115.1억 달러, 가이던스 113.5-117.9억 달러(+58-64%, +57-63% cc)

: 클라우드 인프라 매출 74억 달러(+121%, +120% cc)
vs 컨센 70.9억 달러
: 클라우드 어플리케이션 매출 42억 달러(+10%, +10% cc)
vs 컨센 42.7억 달러

: CapEx 285억 달러
vs 컨센 192.3억 달러

■ F2Q27 및 FY27 가이던스

: F2Q 매출 성장률 +30-34%, +30-34% cc
vs 컨센서스 211.8억 달러(+31.9%)
: F2Q 클라우드 매출 성장률 +65-71%, +64-70% cc
vs 컨센서스 131억 달러(+64.2%)
: F2Q Non GAAP EPS $1.85-1.93
vs 컨센서스 $1.89

: FY27 매출 900억 달러
vs 컨센서스 896.6억 달러, 기존 900억 달러 유지
: FY27 Non GAAP EPS $8.10
vs 컨센서스 $8.07, 기존 $8.05 상향

■ 경영진 주요 코멘트

: 분기 중 850MW의 데이터센터 용량을 추가 공급

: 300억 달러 이상의 신규 AI 클라우드 계약을 수주

: 신규 계약의 구조를 고려할 때 회사는 이번 계약이 기존 자본조달 계획에 추가적인 영향을 미치지 않는다고 확인

https://investor.oracle.com/investor-news/news-details/2026/Oracle-Announces-Q1-Results-Driven-by-Triple-Digit-Growth-in-Cloud-Infrastructure-Revenues/default.aspx

감사합니다.

오픈AI, 금융 서비스 특화 ChatGPT 출시

: 오픈AI는 GPT-6 Astra와 금융 데이터를 결합한 ‘ChatGPT for Financial Services’ 출시. Morgan Stanley와 Evercore가 디자인 파트너로 참여했으며, 투자은행과 주식 리서치를 우선 타깃

: Daloopa, PitchBook, LSEG News, Crunchbase의 실적 콜, 재무제표, 기업 펀더멘털, 비상장 기업 데이터 등을 기본 탑재. 별도 계약이나 MCP 연결 없이 즉시 사용 가능하며, 오픈AI가 데이터를 직접 인덱싱, 호스팅해 수치와 주장별 원출처 확인 가능

: 기존 데이터 구독자를 위해 S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Dow Jones Factiva, Moody’s와 로그인 및 사용권한 연동 추진. S&P Global, FactSet 등 주요 MCP 커넥터의 안정성도 개선했으며, 전체 커넥터는 50개 이상

: GPT-6 Astra는 금융 문서의 표, 수치, 주석 검색부터 금융 분석, 문서, 스프레드시트, 슬라이드 생성까지 지원. OfficeQA Pro에서 69.9%로 GPT-5.6 Sol 60.2%, Claude Fable 5.1 62.4%를 상회

: 기업별 Excel, Word, PowerPoint 템플릿과 스타일 가이드를 등록해 분석 결과를 밸류에이션 모델, 리서치 노트, 피치북으로 바로 변환 가능. SAML SSO, SCIM, 역할 기반 접근제어, 정보차단벽 등 금융기관용 보안 및 거버넌스 기능도 제공

: 현재 자격 요건을 충족하는 금융기관을 대상으로 제공되며, 향후 투자은행과 주식 리서치에서 다른 금융 서비스 영역으로 확대할 계획

https://openai.com/index/introducing-chatgpt-financial-services/

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/9/11)

■ 오픈AI, 금융업 특화 ChatGPT for Financial Services 출시. 모건스탠리와 에버코어가 파트너로 참여

■ 오픈AI, 연방기관 대상 ChatGPT Enterprise 프로모션(기관당 연 $1) 종료. 사용량 기반 과금으로 전환. 전환 이후 일반 가격 대비 50% 할인 적용 예정

■ 오픈AI, Agents API를 모든 개발자 대상으로 공개 베타 출시

■ 오픈AI, AI 에이전트가 5-7월 사이 최소 10곳 많게는 23곳의 웹사이트에 메시지와 활동 흔적을 남겼다는 독립 조사 내용

■ 샘 올트먼, 미국 주요 전력 기업과 AI 기반 전력망 보안 강화 방안 논의

■ 구글, Gemini 윈도우 앱 출시. 윈도우 10과 11에서 이용 가능

■ 마이크로소프트, ‘32년까지 글로벌 데이터센터 캐파를 현재 12GW에서 38GW 이상으로 확대할 계획 보도

■ 앤스로픽, 최신 위협 보고서에서 Claude의 생물무기 개발 지원, 정부 감시, 재래식 무기 연구, 공작 활동에 활용된 사례 탐지 및 공개

■ 아마존, 자사 AdTech를 통한 ChatGPT Ads 광고 구매를 미국에서 파일럿으로 시작

■ 스페이스X CFO 브렛 존슨, 연말 연 환산 매출 1,000억 달러 달성 자신. 미공개 고객과 월 11.1억 달러 규모 신규 컴퓨트 임대 계약 체결 언급. 12월부터 시작해 6개월 지속

감사합니다.

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앤스로픽, 중국 AI 기업 7곳의 Claude 불법 증류 적발

: 앤스로픽은 2026년 2월 이후 알리바바, 문샷 AI, 딥시크, Z AI, 샤오미, 센스타임, 미니맥스 등 중국 AI 기업 7곳의 Claude 무단 사용 및 불법 증류를 적발, 차단

: 알리바바는 3,500개+ 사기 계정으로 Claude Opus의 CoT를 추출해 Qwen 학습, RL 환경 구축 등에 활용. 5~7월 1.51억 건+으로 최대 규모

: 문샷 AI는 일부 사용자 요청을 몰래 Claude로 전달해 답변을 Kimi가 생성한 것처럼 제공하고 대화·CoT를 학습에 활용. 5~7월 2,300만 건+이며, 중국 군·국유기업 관련 민감정보도 Claude로 전송

: 딥시크도 사용자 요청을 Claude로 몰래 라우팅하고 CoT를 추출해 학습에 활용. 7월 14일간 1,210만 건+이며, 중국 기업 내부자료와 러시아 국방 관련 DB 인증정보, 중국 공안 감시 시스템 데이터 등이 노출

: Z AI는 Claude CoT를 GLM 학습·데이터 정제·평가에 활용하고 미국 프런티어 모델의 사이버 역량 증류도 시도. 6~7월 17일간 340만 건+ 관측

: 샤오미는 실제 사용자 대화와 코딩 세션을 Claude에 입력해 SFT·RL 학습 데이터를 생성. 20일간 40만 건+이며 개인정보와 기업 데이터도 Claude로 전달

: 센스타임은 제3자 데이터 업체에서 Claude 사용자 대화 기록을 구매해 학습에 활용하고, Claude로 증류 파이프라인 구축·운영까지 수행

: 미니맥스는 페이퍼컴퍼니를 통해 미국 AI 모델만 제공하는 프록시 서비스를 구축. 앤스로픽은 이를 미국 프런티어 모델의 사용자 대화 수집 및 모델 학습 목적으로 판단

: 단순 API 무단 사용을 넘어 CoT 대규모 탈취, 실제 고객 트래픽의 몰래 라우팅, 사용자 데이터 수집·거래, 사이버 역량 표적 증류까지 수법이 고도화됐다는 점이 핵심

https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

오라클(ORCL) F1Q27 리뷰 - 가속화

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오라클 실적은 지난 분기보다 좋아졌습니다. 클라우드 매출도 시장 기대치를 상회했고, RPO도 추가 증가했습니다. 고객 캐파 인도도 본격화 되고 있습니다.

특히 신규 계약 대부분은 고객 선급금과 BYOH 방식으로 추가 자본 투자가 불필요하다는 점을 강조했습니다.

RPO의 매출 전환에 따라 FY27 매출 성장의 추가 가속화를 전망하고 있습니다. 인프라 뿐 아니라 AI의 대체 우려가 있던 애플리케이션도 두 자릿수 성장을 유지하고 있습니다.

GPU 가동률은 여전히 97%를 상회하고 있고, 구형 GPU 재계약 트렌드 기반으로 네오 클라우드 기업 실적과 동일하게 경제성을 확인하고 있습니다.

FY27 CapEx 가이던스는 기존 전망을 유지했고, 앞선 신규 계약 구조를 통해 추가 자금 조달 관련 우려도 줄어들기는 했습니다.

다만 부채 발행이나 FCF 전망 등 관련해서 새로 업데이트된 내용은 다소 제한적이었습니다.

경영진은 이번 분기를 '가속화'로 표현했는데요. 작년처럼 10월 AI World 행사에서 중장기 가이던스 업데이트를 기대할 수 있습니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://tinyurl.com/crhea5s5

(2026/9/11 공표자료)

마이크로소프트의 데이터센터 캐파 3배 확장 계획 보도

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

마이크로소프트가 Azure 사업부 데이터센터 캐파를 현재 12GW에서 '32년까지 38GW 이상으로 3배 수준 확대할 계획이라는 보도가 있었습니다.

자체 캐파와 임대 캐파가 포함되지만, 네오 클라우드 캐파는 제외한 수치입니다.

또한 현재 캐파 중 AI 특화 칩 캐파는 2GW 수준인데요, '32년에는 1/3 수준(13GW)까지 높일 계획입니다. 증분을 6년 기간 단순 평균하면 4.3GW, 연평균 21% 증가입니다.

AWS와 비교해보면, AWS가 보유한 절대 캐파 규모를 공개하지 않지만, '25년 3.9GW를 신규 추가했고, '27년 말에는 '25년 말 대비 전체 캐파를 2배로 확대할 계획입니다.

시장에서 추정하는 증설 전망과 결합해보면 AWS의 '25년 말 캐파는 14GW, '27년 목표는 28GW 정도로 볼 수 있습니다.

마이크로소프트의 절대적 장기 증설 규모는 상당하지만, 증설 속도가 이례적으로 공격적이지는 않습니다.

현재 클라우드 산업 플레이어 모두 캐파 확장에서 반도체와 전력 부족을 경험하고 있지만,

특히 마이크로소프트는 에이미 후드 CFO가 '25년 일부 데이터센터 건설을 일시 중단한 이후 공급난이 경쟁사 대비 심한 수준이었습니다.

향후 대규모 캐파 확장이 본격화될 경우 추가적인 Azure 성장 반등의 기회로 작용할 수 있습니다.

다만 에이미 후드 CFO는 최근 컨퍼런스에서 향후 12개월 동안 신규로 건설해 가동할 수 있는 시설은 거의 없다는 발언을 남겼습니다.

이를 고려하면 캐파 확장은 타임라인 후반부에 집중될 가능성이 높습니다.

(2026/9/11 공표자료)

샘 올트먼, 최첨단 AI 개발 속도 조절 검토 발언

: 샘 올트먼은 이번 주 전사 미팅에서 필요할 경우 최첨단 AI 개발 속도를 조절할 수 있으며, 가능하다면 다른 주요 AI 연구소들과 함께 속도를 늦추기를 희망한다고 직원들에게 언급. 다만 일부 연구소는 동참하지 않을 가능성도 인정

: 오픈AI 수석과학자 야쿠브 파초키 역시 최근 AI 기업들이 필요에 따라 미래 개발 속도를 늦추기 위해 협력해야 한다고 주장. 공통의 안전 기준이 마련될 때까지 자발적 감속이 일반적인 관행이 되기를 희망한다고 밝힘

: 오픈AI는 안전 우려로 최근 일부 모델 개발 속도를 늦추고 특정 내부 AI 학습을 중단한 상태. 알트먼은 지난 7월에도 백악관 관계자들과 AI 개발 속도를 조절할 필요성에 대해 논의했다고 밝힌 바 있음

: 최근 오픈AI와 앤스로픽 출신 연구자 제이콥 콕슨이 초지능 경쟁을 두고 양사가 인간의 생명을 걸고 도박하고 있다고 비판하며 퇴사. 해당 발언은 1.5억회 이상 조회되며 정치권까지 확산됐고, 앤스로픽과 구글 딥마인드 출신 연구자들도 AI 개발 속도와 위험에 대한 투명성 강화를 공개적으로 요구

: 7월 말에는 주요 AI 기업 직원 1,000명 이상이 AI 개발 속도를 늦출 수 있는 메커니즘 마련을 요구하는 청원에 서명. 최근 주요 연구소에서 AI 안전 담당 인력의 퇴사도 이어지는 상황

: 특히 최근 오픈AI AI 에이전트들이 서로 협력해 격리 환경을 벗어나 서드파티 웹사이트에 침입한 사실이 알려지면서 우려가 확대

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

딥시크, DeepSeek V4.1 Flash AAII 40점

: DeepSeek V4.1 Flash는 1.6T 규모 V4 Pro 0813을 상회. 552B 규모로 더 높은 성능을 내면서 토큰 가격은 약 4배 저렴

: 신규 Causal Encoder–Decoder 구조를 적용해 입력 시 8B, 출력 시 16B 파라미터만 활성화. 100만 토큰 컨텍스트, 텍스트·이미지 입력 지원

: 에이전트 성능이 크게 개선. AutomationBench-AA 69%로 GPT-6 Astra와 공동 1위, V4 Pro 0813 57% 및 GLM-5.3 62%를 상회. GDPval-AA v2도 1,632 Elo로 이전 Flash 대비 164점 상승

: 롱컨텍스트 평가 AA-LCR v1.1은 84%로 GPT-5.6 Sol, Gemini 3.8 Flash와 동률

: 자체 API 가격은 입력/출력 $0.30/$1.20 per 1M tokens, 캐시 입력은 $0.006로 98% 할인. 작업당 비용은 $0.27(vs V4 Pro $0.67 , GLM-5.3-Flash $0.25)

: 다만 작업당 8.9만 토큰을 사용하는 점이 약점. V4 Pro 대비 62% 많은 토큰을 사용해 가격 대비 성능 파레토 프런티어에는 소폭 미달

https://x.com/artificialanlys/status/2098148674203488422

앤스로픽, AI 악용이 사이버 공격 넘어 국가 감시·선전·무기 개발로 확산

→ 중국 증류 외 주요 악용 사례

: Claude 악용 사례를 조사한 결과, AI가 단순 보조 도구를 넘어 사이버 공격, 국가 감시, 영향력 공작, 무기 개발 등 실제 작전을 자동화하는 단계로 진화하고 있다고 분석

: 이란 정부 연계 조직 → Claude로 국내외 선전·인지전을 수행하고 서방 연구기관 분석으로 위장한 허위정보를 제작·유포. 별도 감시 조직은 이란인 6,388명과 SNS 게시물 15만개+를 분석, 국가 ID·정치·종교 성향 등을 결합한 중앙 감시 시스템 구축에 활용

: 러시아 연계 사이버 스파이 조직 → 정찰부터 침투·데이터 탈취까지 상당 부분을 Claude로 자동화해 우크라이나·유럽 정부, 군·정보기관, 방산업체 등 20개+ 조직을 공격. 탐지된 악성코드를 AI가 자동 수정해 보안을 우회하는 방식도 사용

: 북부 예멘 기반 무기 개발 조직 → Claude를 활용해 유도 로켓, 2,000km+ 탄도미사일, 극초음속 활공체 등을 개발. 실제 로켓 비행시험 데이터를 Claude로 분석해 설계 개선에도 활용

: 러시아계 개발 조직 → Claude를 자폭·요격·장거리 UAV와 자율 드론 군집·지휘통제 시스템 설계에 활용했으며, 일부 프로젝트는 TRL 3~4 수준까지 진행

: 생물학적 오용 가능 사례 5건도 적발. 바이러스 전염성·면역회피 강화, 조류독감의 포유류 적응, 독소 최적화 등 잠재적 생물무기 관련 연구에 Claude가 사용됐으나 악의적 의도는 확인되지 않음

: ShinyHunters 연계 사이버 범죄자도 AI 에이전트에 공격 대부분을 맡겨 약 200개 고객사 데이터에 접근했으며, 다른 사례에서는 개발자 토큰 탈취 후 약 3시간 만에 클라우드 관리자 권한을 확보

: 앤스로픽은 AI가 기존 국가 지원 해커 등에 필요했던 전문 인력과 기술을 대체하면서, 사이버 공격의 진입장벽을 낮추고 대규모 작전 자동화를 가능하게 하고 있다고 평가

https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

문샷 AI, 연말 연환산 매출 20억달러 목표

: 문샷 AI는 연말 연환산 매출 20억달러 달성 목표. 8월 연환산 매출은 10억달러 돌파. 6월 3억달러에서 3배 이상

: 7월 Kimi K3 이후 성장 가속. 유료 구독, 모델 호스팅, 엔터프라이즈 고객 확대가 매출 성장 견인

: 500억달러 밸류에이션으로 신규 자금조달을 추진하고 있으며, 이르면 올해 홍콩 IPO 가능성도 검토

: 마이크로소프트, 아마존, 구글과 Kimi K3의 클라우드 유통 및 매출 공유 방안도 논의 중

(참고) 딥시크 8월 기준 ARR 5억 달러 + 논의 펀딩 라운드 밸류 740억 달러

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엔비디아, 앤스로픽 IPO에 최대 100억달러 투자 협의

: 앤스로픽은 엔비디아를 IPO 앵커 투자자로 유치하기 위해 협의 중. 엔비디아는 최대 100억달러 투자를 검토하고 있으며, 아직 논의 단계로 계획은 변경 가능

: 앤스로픽은 IPO에서 최대 1,000억달러 조달, 약 2조달러 기업가치를 목표. IPO는 11월 미국 중간선거 이전 완료 예상

: 엔비디아 참여 시 초대형 IPO의 초기 전략적 투자자를 확보하는 동시에 주요 GPU 공급사와 고객 간 관계가 더욱 강화

: Claude 수요 증가로 컴퓨팅 캐파가 부족해지면서 엔비디아 GPU에 크게 의존하는 동시에 공급처를 다변화

: AWS에 10년간 1,000억달러 이상 지출 및 Trainium2 100만개 이상 사용, 구글·브로드컴과 수 GW 규모 TPU 캐파 추가에 합의했으며 Claude 맞춤형 자체 칩 개발팀도 구축

: 엔비디아는 이미 2025년 11월 앤스로픽에 최대 100억달러 투자를 발표했고, 당시 앤스로픽은 엔비디아 GPU 기반 Azure 컴퓨팅 300억달러 구매 약정

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, Astra 기반 제품 출시 가속

: 이번 주 Astra 기반 Images 2.5, GPT-Live-1, Agents API, Data Agent, 금융 서비스용 ChatGPT를 연이어 출시

: 티보는 아직 DevDay가 시작되기도 전이라며, 다음 주에도 다수의 출시 계획이 예정돼 있다고 언급

: Astra 출시 이후 모델 자체를 넘어 이미지, 음성, 에이전트, 데이터, 금융 등 응용 제품 전반으로 빠르게 확장하는 모습

: 모델 성능 향상
→ 내부 R&D·제품 개발 가속
→ 제품 출시·실사용 확대
→ 데이터·피드백 축적
→ 차세대 모델 성능 향상으로 이어지는 초기 형태의 재귀적 자기개선(RSI) 사이클 가시화

https://x.com/thsottiaux/status/2098639827084480864

오픈AI, Astra 품질 이슈 수정 및 사용량 리셋

: 일부 이전 모델용 스킬이 과도하게 작동하거나 Astra의 자체 검증을 방해하는 문제를 발견해 수정

: 조기 응답 종료 또는 이전 메시지에 답변하는 문제를 유발한 컨텍스트 관리 실험 중단. 약 4,000~5,000명의 사용자가 영향을 받은 것으로 추정

: 일부 트래픽에서 품질 저하를 유발했던 잘못 설정된 엔진도 제거. 작업 완결성, 최신 메시지 추적, 자체 검증 등 전반적인 응답 품질 개선

: 이와 함께 Astra 사용량 한도를 리셋했으며, 티보는 이후 “Reset all propagated”라며 전체 적용 완료 확인

https://x.com/thsottiaux/status/2098685367058612394

다리오 아모데이 <프론티어 AI의 속도 조절 필요성>

: 올해 여름부터 AI가 차세대 AI 개발에 직접 기여하는 재귀적 자기개선, RSI가 업계 전반에서 시작되며 역량 발전 속도가 급격히 빨라지고 있다고 평가

: 현재 추세가 지속될 경우 AI 역량 발전이 정렬·통제 기술의 발전 속도를 추월할 수 있다고 경고

: 직접적인 계기로 오픈AI-허깅페이스, OAI-HF 사건을 지목. 에이전트 스웜이 지시받지 않은 사이버 공격을 수행하고 평가 시스템까지 해킹하려 한 사례

: 비슷한 정렬 실패가 더 강력한 모델에서 발생하면 향후 6~12개월 내 지속적 봇넷을 통해 인터넷 전반을 장악하고 수천억 달러 규모 피해를 유발할 가능성도 있다고 우려

: 이에 모델 훈련이나 기술 발전을 중단하는 것이 아니라, 안전 기술이 역량 발전을 따라잡을 수 있도록 프런티어 AI의 발전 속도를 조절하는 ‘Pacing the Frontier’를 제안

: 추가로 확보한 1~2년을 운영 안정성, 정렬, 모델 작동 원리 해석, 테스트·평가 고도화에 활용할 필요가 있다는 주장. 업계 공동 속도 조절을 통해 개별 기업의 상업적 경쟁력이나 미국의 AI 주도권을 훼손하지 않으면서 안전 연구 시간을 확보할 수 있다는 논리

■ 1단계, 상주 외부 평가기관

: 앤스로픽은 METR 등 독립적인 제3자 평가팀에 직원에 준하는 상시 접근 권한을 제공하는 Embedded Evaluators 제도를 다른 기업과의 합의와 무관하게 선제적으로 도입

: 모델뿐 아니라 훈련 파이프라인, 안전 관행, 내부 사고까지 검증하고, 주요 위험과 사고를 앤스로픽의 편집 통제 없이 외부에 공개할 수 있도록 할 계획. 정부에는 다른 프런티어 AI 기업에도 동일한 조치를 요구할 것을 촉구

■ 2단계, 민주주의 국가 내 공동 속도 조절

: 미국 등 민주주의 국가의 프런티어 AI 기업들이 공통 안전 기준과 역량별 체크포인트를 설정하는 방안 제안. 특정 사이버·샌드박스 탈출 능력 등에 도달하면 이에 상응하는 정렬 평가, 모델 작동 원리 분석, 훈련환경 감사 등을 요구하는 방식

: 다만 속도 조절 과정에서 중국에 AI 주도권을 넘겨서는 안 된다는 입장. 대중국 AI 칩·반도체 장비 수출 제한, 칩 밀수 및 해외 데이터센터 원격 접근 차단, 무단 증류 방지, 모델 가중치 보안 강화를 병행해 향후 3~5년간 미국의 AI 리드를 확대해야 한다고 주장

■ 3단계, 글로벌 속도 조절

: 미국과 중국을 포함한 글로벌 협력은 ① AI의 생물무기 활용 금지 ② 사이버·바이오·정렬 위험에 대한 출시 전 공동 테스트 ③ RSI 발전 속도에 제한 설정 ④ 전체 AI 개발 속도를 제한하는 전면적 pacing 또는 pause의 단계적 접근을 제시

: 특히 RSI 속도 제한을 미·소 SALT 군축협정에 비유. AI가 AI를 개발하면서 성능 개선 속도가 폭발적으로 빨라질 경우 이를 ‘극도로 빠른 수준’에서 ‘상당히 빠른 수준’으로 낮추는 것만으로도 전략적 손실을 제한하면서 안전성을 높일 수 있다는 판단. 반면 전면적인 AI 개발 중단은 검증 문제와 합의 위반 인센티브 때문에 단기간 내 실현 가능성이 낮다고 평가

https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier