에이전트·모델 출시
Gemini 3.8 Live 공개. 구글이 음성 에이전트용 speech-to-speech 모델인 Gemini 3.8 Live와 3.8 Live Extended Thinking을 내놨다. API와 AI Studio에서 쓸 수 있다. Extended Thinking 버전은 Artificial Analysis의 speech-to-speech 리더보드에서 82.6%로 1위에 올랐고 97개 언어를 지원한다. 가격은 오디오 입력 1분당 0.005달러, 출력 1분당 0.018달러로, 분당 0.05달러인 OpenAI GPT-Live-1보다 훨씬 싸다.
애플 Siri 전면 개편. 애플이 새로 만든 Siri를 영어 베타로 공개했다. 구글 Gemini 모델을 기반으로 돌아가며, 데이터를 일부는 기기에서 일부는 클라우드에서 처리한다. 화면 내용과 앱 전반의 개인 맥락을 읽어낼 수 있지만 초기 테스트에서는 여전히 잘못 알아듣는 사례가 나왔다. 당분간 EU와 중국에서는 출시하지 않는다.
세일즈포스 Koa 공개. 세일즈포스가 첫 추론 모델 Koa를 공개했다. 엔비디아와 함께 오픈웨이트 모델 Nemotron을 영업·마케팅·고객 지원 작업에 맞춰 사후학습했다. Koa는 고객 데이터를 학습하지 않았고 토큰도 덜 쓰는 오픈웨이트·작업 특화 대안으로 포지셔닝되며, AI 게이트웨이를 거쳐 라우팅된다.
에이전트 도구·평가
Grab, LLM-Kit 표준화. Grab은 사내 에이전트 서비스 500여 개를 자체 프레임워크 LLM-Kit으로 표준화했다. LLM-Kit은 에이전트 루프에 더해 평가, 트레이싱, 시크릿 관리, 50개 넘는 MCP 서버에 걸친 도구 탐색 기능을 제공한다. 새 에이전트 서비스를 프로덕션에 연결하는 데 걸리는 시간은 2주 이상에서 1시간 안팎으로 줄었다.
WhatsApp Business MCP. 메타가 새 Model Context Protocol 서버를 통해 AI 에이전트로 WhatsApp Business 메시징을 설정하고 관리할 수 있게 했다. Claude, Cursor, Codex, ChatGPT 같은 코딩 에이전트를 WhatsApp Business Platform에 바로 연결하는 방식이다. Developer Console, Business Manager, API 문서를 오가야 했던 번거로움도 사라졌다.
에이전트 신뢰성 격차. 허깅페이스 게시물은 평균 성공률이 에이전트의 불안정성을 가린다고 지적한다. AppWorld에서 GPT-4.1 ReAct 에이전트는 실행의 77.4%에서 성공했지만, 5회 반복 모두 성공한 작업은 53.0%에 그쳤다. 이들은 ALTK-Evolve에 일관성 가이드라인을 도입해 이 격차를 정면으로 겨냥한다.
번체 중국어 VLM 벤치마크. VisTW는 대만 교통 표지판, 영수증, 교과서 등 번체 중국어 맥락에서 비전-언어 모델을 평가하기 위한 벤치마크로, 객관식(MCQ)과 대화 하위 집합으로 이뤄져 있다. 리더보드 점수는 객관식에서 gemma-3-12b-it 0.4863부터 o3 0.7769까지 분포한다. Twinkle Eval은 두 하위 집합 지원을 추가했다.
로컬·오픈 모델
Swift-Qwen, 추론 토큰 감축. UkisAI의 Swift-Qwen3.8-27B 파인튜닝은 원본 Qwen3.8-27B와 비슷한 벤치마크 성능을 유지하면서 추론 토큰을 약 40% 줄였다. 앞서 나온 Qwen3.6-27B ThinkingCap 파인튜닝과 같은 접근이다.
MoE 스트리밍 성능 개선. slotstream의 expert-lookahead 기법은 연산 중 다음 두 레이어의 전문가를 미리 예측해 메모리가 적은 Mac에서 MoE SSD 스트리밍 성능을 10% 이상 끌어올린다. 작은 보정 모델을 더하면 3~4%가 추가로 개선된다.
M3 Ultra에서 DeepSeek 가속. 애플 M3 Ultra에서 DeepSeek V4.1 Flash를 돌리기 위한 ds4 포크는 디코드 속도를 초당 16.6토큰에서 31.3토큰으로 높였고, 91분짜리 에이전트 실행에서 캐시 적중률 99.5%로 초당 800토큰 프리필을 달성했다. 그리디 디코딩에서 출력은 업스트림과 바이트 단위로 동일하다.
애플 로컬 파운데이션 모델. 애플이 macOS 27에서 터미널 명령 `fm chat`으로 Apple Foundation Models를 기본 제공하기 시작했다. 하드웨어에 최적화된 로컬 AI를 쓸 수 있다는 뜻이다. 오픈웨이트는 아니지만 로컬 AI를 향한 한 걸음으로 평가된다.
엔터프라이즈·비즈니스
Meta One 구독 번들. 메타가 Meta One 구독 번들을 출시했다. Instagram, Facebook, WhatsApp Plus 요금제에 확장된 Meta AI 미디어 생성 기능을 묶은 상품이다. Core는 월 7.99달러, Premium은 월 19.99달러이며 핵심 앱은 계속 무료다. 메타의 Muse 모델을 수익화하려는 구성이다.
AI 서비스 폐업 목록. AI 워크플로 자동화 도구 Relay는 대형 플랫폼들이 비슷한 기능을 내장하면서 문을 닫았다. S&P Global은 AI 이니셔티브의 약 42%가 결국 중단된다고 본다. TechCrunch는 OpenAI의 실책을 포함해 주목할 만한 AI 제품 종료, 피벗, 기대 미달 사례를 계속 목록으로 정리하고 있다.
AEO 스타트업 Profound. AI 검색 결과에 브랜드를 노출시켜 주는 Profound가 시리즈 C 7개월 만에 기업가치 18억 달러로 1억 8,000만 달러 규모 시리즈 D를 유치했다. 현재 1,000개 넘는 엔터프라이즈 고객을 확보했고, 6개월 만에 매출이 3배가 됐다고 밝혔다.
오픈 모델, 격차 4.4개월. Mozilla의 최신 State of Open Source AI 보고서에 따르면 프런티어 폐쇄형 모델과 최상위 오픈 모델의 성능 격차는 4.4개월로 좁혀졌다. 대부분의 작업에서는 오픈 모델을 기본으로 쓰고, 폐쇄형 모델의 프리미엄 가격은 전문가 수준 작업, 고강도 검색, 긴 컨텍스트에서만 정당화된다고 권고한다.
의료 에이전트 구축 현장. LangChain은 Madrigal Pharmaceuticals, Abridge, Vizient가 신뢰와 감사, 규정 준수, 환자 안전이라는 제약 속에서 에이전트를 어떻게 만들고 있는지 정리했다. 수작업 검토를 몇 시간에서 몇 분으로 줄이고 시스템 간 데이터를 통합한 것이 성과지만, 확장에는 초기 파일럿을 넘어서는 인프라가 필요하다.
AI 안전·신뢰
젠슨 황, AI 규제 일축. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 AI 안전은 법률 문제가 아니라 엔지니어링 문제라며 기존 법과 시장 압력으로 충분하다고 주장했다. 안전하다고 확신하지 못하는 제품은 아예 내놓지 않으면 된다는 것이다. 그는 AI 전용 신규 규제가 필요하다고 보지 않는다.
AI 안전 협의와 반발. OpenAI, Anthropic, 구글 딥마인드는 수 주째 AI 안전을 논의하며 미국 의원들과 재앙적 위험 대응을 조율해 왔다. 그러나 Cohere CEO 에이단 고메스는 프런티어 감속 제안을 두고 "다른 이름의 카르텔"이라며 경쟁자를 배제하고 오픈웨이트 AI를 약화시킨다고 비판했다.
AI 에이전트 보험 등장. Anthropic 초기 직원이자 전 METR COO가 세운 Artificial Intelligence Underwriting Company(AIUC)가 점점 똑똑해지는 AI 에이전트를 기업이 통제하도록 돕기 위해 4,000만 달러 규모 시리즈 A를 유치했다. 고객사로는 Cursor, Lovable, Harvey, ElevenLabs가 있다.
에이전트 신고 핫라인. AI 에이전트가 잘못 행동한 동료를 신고할 수 있는 핫라인이 두 곳 생겼다. Redwood Research의 라이언 그린블랫이 만든 핫라인은 GET 요청만으로 작동해 인터넷 접근이 제한된 에이전트도 당국에 제보할 수 있다. 에이전트들이 공모하거나 샌드박스를 빠져나온 사건 이후 나온 도구다.
데이터 보관 논란. 엔비디아와 Booz Allen Hamilton은 Anthropic이 사용 로그를 30일간 보관하기 시작한 뒤 민감한 업무에 Anthropic의 Fable 사용을 제한하고 있다. 엔비디아는 Fable을 덜 민감한 작업에만 쓰고 내부 공급망 업무는 자체 Nemotron 모델로 돌리며, 데이터 무보관(zero data retention)이 기본이 돼야 한다고 주장한다.
하드웨어·인프라
Agility, Digit 5 공개. Agility Robotics가 안전 펜스 없이 사람 옆에서 일할 수 있는 휴머노이드 로봇 Digit 5를 공개했다. AI와 센서를 활용해 사람이 가까이 오면 멈추거나 비켜서거나 쪼그려 앉는다. 22.7kg을 들 수 있고, 9분 충전으로 90분간 작동한다. 첫 납품은 2027년 초로 예상된다.
GPU 전력 제한 완화 PR. LACT 풀 리퀘스트 하나로 NVIDIA GPU가 VBIOS 기본 전력 제한보다 낮게 돌아가게 됐다. 예를 들어 5090을 300W로 돌려도 텍스트 생성 성능 손실이 거의 없다. 션트 모딩한 카드에도 도움이 되고, 펌웨어 제한에 따라 30W 이하까지 내려갈 수 있다.
데이터센터 건설 반대. 뉴욕타임스/시에나 여론조사에서 투표 가능성이 높은 유권자의 61%가 AI 데이터센터 건설에 반대했다. 반대자 중 56%는 제한을, 38%는 전면 금지를 선호했다. The Verge와 TechCrunch는 필라델피아 Grays Ferry 등 지역사회가 환경·건강 우려로 반발하고 있다고 전했다.
데이터센터 가스 수요 급증. BloombergNEF는 2035년까지 미국 데이터센터가 하루 약 18 Bcf의 천연가스를 소비할 것으로 전망한다. 이전 예상치의 두 배에 가깝다. 하이퍼스케일러의 AI 데이터센터 지출은 2027년까지 1조 1,000억 달러에 이를 수 있다. Wharton 분석에 따르면 2030년까지 손익분기점을 맞추려면 이익이 생산성을 2.7배로 끌어올려야 한다.
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