투자·IPO·시장 신호
OpenAI, 1조2500억 달러 조달. OpenAI가 새 투자 라운드에서 110억 달러를 유치했다. 기업가치는 1조2500억 달러로, 기술주 하락 이후 1조4000억 달러 가치로 300억 달러를 노렸던 당초 기대에는 못 미친다. 라운드 규모는 200억 달러까지 늘어날 수도 있다.
Anthropic IPO 흔들. 투자자들이 Anthropic의 1조5000억 달러 IPO 몸값에 난색을 보인다. 일부는 1조 달러를 제시한다. 10월 매출이 목표에 못 미친 데다 적자가 이어지면서 투자 심리가 얼어붙었고, 로드쇼 일정도 미뤄질 수 있다.
AI 지출 증가세 꺾여. Ramp 데이터에 따르면 8~9월 토큰 지출 증가율은 1.5%에 그쳤다. 7월 42%에서 크게 둔화한 것으로, 가격 경쟁과 눈높이가 높아진 고객이 OpenAI와 Anthropic의 매출 성장을 제한하고 있음을 보여준다.
중간선거서 AI 반발. 유권자들은 데이터센터 개발을 제한하는 주민투표 안건 41개 가운데 40개를 승인했다. 새로 당선된 민주당 의원들이 AI와 데이터센터 규제를 더 밀어붙일 것으로 예상되면서 기술주가 급락했다.
Meta, AI 약관 보류. Meta는 반발이 일자 비즈니스 페이지 운영자에게 뉴스 발행사 등 연결된 외부 사이트를 AI 학습에 쓰도록 요구하는 상업 약관을 무기한 연기했다.
오픈 모델 공개
Qwen Flash-Next 경량화. Unsloth Dynamic v3.1과 ISTA-DASLab의 새 양자화 모델에 Strata SSD 오프로딩을 더하면 Qwen Flash-Next를 8GB VRAM과 32GB RAM에서 돌릴 수 있다. 품질은 준수하고 131K 컨텍스트 전 구간에서 초당 50토큰 디코딩이 나온다. 다만 ISTA-DASLab의 양자화는 Unsloth로부터 재현성 문제를 지적받았고, Basalt는 Unsloth의 동등 모델로 갈아탔다.
Ripple-65B 공개 예고. Ricursive Intelligence가 Ripple-65B를 예고했다. 미국발 65B dense 오픈 모델로 TerminalBench 2.1에서 80.52점을 기록했다. 12조 토큰으로 학습했고 비용은 3200만 달러다.
Inkling 2 Small 출시. Thinking Machines가 Inkling 2 Small을 내놨다. 전체 594B, 활성 파라미터 17B의 MoE 모델로 Artificial Analysis 지수에서는 Gemini 3.8 Flash와 비슷한 수준이지만 작업당 비용은 6배다.
Arete-27B 가치관 후학습. NousResearch는 Qwen3.8-27B를 후학습시켜 Arete-27B를 만들었다. 중국 공산당 시각에 맞춘 답변이 22%에서 0.9%로 줄었고, 일반 성능과 에이전트 성능은 그대로 유지됐다.
엣지 모델 더 작아진다. Scylla의 Band v4는 Apache 2.0 라이선스로 공개된 131M 규모 다국어 노래 TTS다. Mirage는 휴대폰용 22MB 비전-언어 모델이고, Underdog의 Woof는 브라우저에서 도는 32MB 음성 모델이다.
- Scylla's Band v4, open source TTS with code to run everywhere(새 탭에서 열림)
- Mirage: A 22 MB visual-language model that runs scene descriptions + object detection + OCR + segmentation + spatial relations analysis + extractions + decisions, in a single pass.(새 탭에서 열림)
- Underdog shows off a 32MB speech model in new demo(새 탭에서 열림)
에이전트·도구·플랫폼
하네스 리더보드 갱신. Kimi Code, Hermes, Pi, Claude Code, Codex 등이 Terminal Bench 2.1과 Deep SWE 1.1로 평가를 받았다. 현재 에이전트 코딩 성능을 한눈에 보여주는 결과다.
Open WebUI 컴퓨터 제어. Open WebUI 0.13.0과 Open Terminal 0.17.2에서는 모델이 샌드박스 Linux/Windows VM을 직접 조작할 수 있다. QFN 3.8 모델은 마우스 좌표로 MS Paint에서 강아지를 그렸다.
DevSecOps 에이전트 권한. GitLab 19.5가 MCP 서버를 정식 출시했다. Claude Code, Cursor 등 에이전트가 최소 권한 제어 아래 GitLab 도구에 접근할 수 있다. AWS도 코드 취약점을 찾고 검증하고 패치하는 Continuum을 정식 공개했다.
Meta, Muse 스페이스 출시. Meta가 Muse 에이전트용 스페이스를 출시했다. Gmail, 구글 캘린더, Notion 등에서 실시간 데이터를 끌어와 추적과 계획, 편집을 지원하는 앱 같은 경험으로 꾸밀 수 있다.
상시 가동 에이전트 등장. Perplexity의 Teammates는 월 200달러 Max 이용자가 진행 중인 프로젝트를 위해 자체 VM에서 돌아간다. Amazon은 일부 미국 고객이 알렉사에 문자를 보내 쇼핑할 수 있게 했다. 두 사례 모두 에이전트 인터페이스가 메시지로 옮겨가고 있음을 보여준다.
연구·안전
Anthropic 가속 경고. METR이 11주간 검토한 결과 Anthropic의 모델 개선 속도가 대략 두 배로 빨라졌다. 그중 약 80%는 자체 연구에 투입된 AI에서 나왔고, Anthropic이 스스로 정한 책임 있는 확장 정책(Responsible Scaling Policy) 기준선을 넘어섰다.
가중치 편집으로 결함 수정. 실험 결과 Opus 5.5는 학습된 모델의 가중치를 직접 편집해 프롬프트 인젝션과 환각 결함을 고칠 수 있다. 패치에는 유용하지만 재귀적 자기 개선은 아니다.
SPLADE 희소 검색. 0.1B SPLADE 모델이 한국어·영어 RAG 평가에서 Qwen3-Embedding-0.6B를 앞섰다. 8GB PC에서도 로컬 검색이 가능해진 셈이다.
로봇 시뮬레이션 확장. Hugging Face가 통제된 로봇 학습과 평가를 위한 FoundationWorlds를 선보였다. 첫 환경은 ToyBlocks다. Physicl은 로봇 개발사가 사실적인 3D 시뮬레이션으로 학습하도록 돕겠다며 시드 투자 1000만 달러를 유치했다.
오픈 모델서 보안 기능 제거. Kimi K3.1과 Tencent Hy4가 공개 가중치에서 사이버보안과 리버스 엔지니어링, 취약점 패치 능력을 빼고 있다. 현장 방어 담당자들은 이를 우려한다.
데이터센터·하드웨어
AMD, 데이터센터 우선. AMD CEO는 회사가 데이터센터 우선 기업이라며 저렴한 소비자용 GPU는 우선순위가 낮다고 밝혔다. 다만 일부 RTX 6000 가격은 정점이던 1만8000달러에서 1만6500달러로 내리기 시작했다.
Crusoe, 구글에 매각. Crusoe가 완공 전이던 와이오밍 데이터센터 프로젝트를 구글에 넘겼다. 구글은 이곳에 170억 달러 규모 캠퍼스를 지을 계획이다. 독립 사업자가 대형 프로젝트를 일정과 예산 안에 끝내기가 얼마나 어려운지 보여준다.
NVIDIA 하드웨어 도난. 텍사스로 향하던 NVIDIA 하드웨어 6파렛트, 1140만 달러어치가 도난당했다.
암스테르담 데이터센터 시위. 시위대가 암스테르담의 마이크로소프트 데이터센터 공사 현장에 침입해 크레인을 타고 올라가 반AI 현수막을 걸었다. 유럽 전역에서 데이터센터 반대 움직임이 이어지는 가운데 나온 일이다.
중국 스파이 의혹. 중국 국가안전부(MSS)가 Megaspeed 임원 Alice Huang을 포섭해 NVIDIA CEO 젠슨 황을 감시하고 첨단 칩 확보를 밀어붙이게 했다는 의혹이 제기됐다.
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