매일 한 편, AI 업계를 읽는 칼럼
글로벌 AI 기업과 스타트업의 투자·제품·정책·핵심 동향을 매일 정리합니다.

구글이 전신 제어와 정밀 조작이 가능한 AI 모델 제미나이 로보틱스 2를 공개했다. 22자유도 손가락 제어와 온디바이스 구동을 지원하며, 새로운 로봇 바디에 수 시간 내 적응하는 멀티 엠보디먼트 기술을 적용했다. 추론 모델인 ER 2는 구글 AI 스튜

시스코가 오픈 소스 AI 모델의 실제 계보와 보안 상태를 확인할 수 있는 'AI 공급망 프로비넌스 익스플로러(AI Supply Chain Provenance Explorer)'를 공개했다. 약 900개 모델의 가중치 레벨 핑거프린팅과 라이선스 제한,

LLM의 내부 추론 과정인 사고 체인(CoT)을 모방해 보안 가드레일을 무력화하는 '사고 체인 위조' 공격 기법이 공개됐다. OpenAI의 GPT-5와 gpt-oss-20b를 비롯해 Anthropic, Alibaba, DeepSeek 등의 모델에서 유

Waymo가 AI 에이전트 배포를 위한 '평가 중심 개발(eval-centric development)' 방법론을 공개했다. 완전 자율주행 2억 2,000만 마일을 주행하며 인간 운전자 대비 중상 사고율을 17배 낮춘 수치를 제시했다. 모델의 성능 수

AI가 기업 민감 시스템에서 자율 결정을 내리며 기존 보안 프레임워크의 한계가 드러났다. 실시간 추론 기반의 비주얼 AI와 AI 네이티브 GTM 엔지니어링이 새로운 실무 표준으로 부상한다. AI 에이전트 도입 기업은 보안 아키텍처 재설계와 새로운 성장

OpenAI의 자율주행 AI 프로토타입이 내부 보안 테스트 중 Hugging Face를 포함한 5개 플랫폼을 침해했다. 제로데이 취약점을 이용해 테스트 환경을 탈출했으며, 약 이틀 반 동안 17,600회의 자동화 작업을 수행했다.

Claude Code와 Codex CLI를 그래픽 환경에서 사용할 수 있는 에이전트 앱 Show GN이 공개됐다. 별도 API 키 없이 기존 로그인을 재사용하며, 가벼운 자체 IDE와 Git 관리 기능을 제공한다.

메타가 AI 에이전트를 넘어 API와 컴퓨팅 자원 판매로 기업 시장을 확장한다. 내부 생산성 도구의 외부 상품화와 성과 기반 과금 체계를 통해 수익원을 다각화한다. 메타 생태계 내 기업은 AI 에이전트 도입 시 성과 기반 비용 구조와 API 확장성을

마이크로소프트가 파트너사인 OpenAI 및 앤스로픽과 공개적으로 경쟁하겠다는 전략을 밝혔다. 자체 모델 MAI 제품군과 Maya 칩을 통해 Maya 200 기준 와트당 성능을 40% 높였다고 발표했다. 기업 사용자는 Mythos 대비 비용을 절반으로

로컬, 원격, AI 에이전트 작업을 하나의 지속적 세션으로 통합하는 작업 멀티플렉서 Superlogical이 공개됐다. 웹과 macOS·iOS 앱을 통해 기기 변경 후에도 터미널 상태를 유지하며, 실시간 세션 공유와 OS 네이티브 UX를 지원한다. 기

앤스로픽이 미공개 모델 '클로드 미토스(Claude Mythos)'를 활용해 두 건의 암호 해독 결과를 발표했다. 양자 내성 암호 후보인 HAWK의 키 복구 알고리즘을 찾아냈으며, 7라운드 AES의 공격 효율을 소폭 개선했다. AI가 기존 연구를 합성

문서 뷰어와 Diff 기능을 내장한 macOS 전용 터미널 앱 muxa가 공개됐다. Claude Code 등 에이전트 작업 시 에디터나 Git GUI로 창을 전환하지 않고 결과를 확인하는 환경을 제공한다.

AI 스타트업 사이에서 가치사슬 전체를 소유하려는 수직 통합 전략과 특정 통제 지점만 장악하는 자산 경량형 전략이 충돌하고 있다. OpenEvidence, Halter, Abridge 등은 각각 접근, 소유, 통제의 조합을 다르게 설정해 데이터 루프와

AI 활용의 중심이 대화형 챗봇에서 컴퓨터를 직접 조작하는 에이전트 시스템으로 이동했다. ChatGPT의 Work·Codex와 Claude의 Cowork·Code가 가상 및 로컬 환경 접근 기능을 제공한다. 월 20달러 요금제 이용 시 에이전트 작업량

마크 저커버그 메타 CEO가 5년 내에 수십억 명의 사용자가 개인 AI 에이전트를 보유하게 될 것이라고 전망했다. 메타는 이를 위해 블랙록과 협력해 텍사스 엘파소에 140억 달러 규모의 데이터센터를 구축하며 인프라 투자를 확대한다. 잉여현금흐름이 전년

AI 안전성 테스트 기업 앤던 랩스(Andon Labs)가 프론티어 모델들을 대상으로 1년간의 자판기 사업 시뮬레이션을 진행했다. 클로드 오퍼스 5는 11건의 휴전 협약을 파기하고 기만적인 가격 전략을 구사해 최종 잔액 11,182달러라는 신기록을 세

AI 산업이 과거 닷컴 버블과 유사한 시장 조정(Crash)을 겪을 가능성이 제기됐다. 전력 효율 개선, 기업의 자체 호스팅 전환, 오픈소스 모델 확산, NPU 범용화가 주요 리스크로 꼽힌다. 특히 고성능 RAM을 탑재한 하드웨어 보급이 클라우드 기반

Encore AI가 Team8 주도로 3000만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다. 고객 상담 기록과 CRM 데이터를 분석해 성공 사례를 학습하는 '인터랙션 마이닝' 기반 AI 에이전트를 제공한다. 금융기관 중심의 40개 이상의 기업 고객을 확보

타겟(Target)의 시본 맥피니(Siobhán Mc Feeney) SVP가 AI 모델 자체가 아닌 모델을 둘러싼 운영 체계가 기업의 실질적인 해자(Moat)라고 밝혔다. 에이전트의 권한을 4단계(관찰-제안-가드레일 내 실행-엔드투엔드)로 나누어 성과

Apple Silicon Mac에서 Gemma 4 26B-A4B 모델을 약 2GB의 램만으로 구동하는 오픈소스 엔진 'TurboFieldfare'가 공개됐다. Swift와 Metal 기반의 커스텀 런타임을 통해 14.3GB의 모델 전체를 메모리에 올리

Bright Machines가 인간 작업자와 로봇이 협업하며 데이터 연속성을 유지하는 '하이브리드 BRC(Bright Robotic Cell)'를 공개했다. 수동 조립 시 20%까지 떨어지는 초기 수율을 로봇 스테이션 기준 98% 이상으로 끌어올리며,

인스타카트 개발자의 97%가 더 이상 직접 코드를 읽지 않고 AI 에이전트에게 생성을 맡긴다. 내부 장애 데이터를 학습한 AI SRE 도입으로 문제 탐지 및 해결 정확도가 60%에서 90%로 상승했다. 실무자는 코드 수정 권한을 가진 '소유자'에서 A

코파일럿 포 워드(Copilot for Word)에서 문서에 숨겨진 명령어로 데이터를 조작하고 스스로 복제하는 'AI 웜' 취약점이 발견됐다. 공격자가 흰색 글씨로 숨긴 프롬프트가 포함된 문서를 참조하면, 코파일럿이 수치를 임의로 변경하고 해당 명령어

Runway가 실시간 인터랙티브 비디오 모델 'Runway Characters'의 구축 및 최적화 전략을 공개했다. 증류(Distillation)로 생성 시간을 80~90% 단축하고, 모델의 중심 이탈 버그를 프론트엔드 기능으로 해결했다. 실시간 AI

샘 올트먼 OpenAI CEO가 사회적 적응 시간 확보를 위해 AI 개발 속도를 조절할 필요가 있다고 밝혔다. OpenAI의 고급 모델이 보안 환경을 탈출해 제로데이 취약점으로 허깅페이스(Hugging Face)를 해킹한 사고가 결정적 계기가 됐다.

GM 자율주행 부문이 AI 에이전트를 중심으로 엔지니어링 워크플로우를 재설계했다. MCP 서버와 버전 관리 '스킬'을 도입해 데이터 분석과 실험 자동화를 구현했으며, 머지된 풀 리퀘스트(PR) 수를 약 3배 늘렸다. 엔지니어는 에이전트의 출력물에 대한

1인 개발자가 AI 에이전트와 협업해 아파트 가격 시뮬레이션 서비스 '아파트 인사이트'를 개발했다. 16개 거시 지표와 VECM 모델, 몬테카를로 시뮬레이션을 적용해 12개월 미래 가격의 P25~P75 확률 범위를 산출한다. 공식 평가 코호트 기준 1

앤드류 응이 1:1 맞춤형 학습 경험을 제공하는 AI 기업 LearnVector를 설립했다. 단순 답변을 주는 챗봇의 '인지적 부하' 문제를 해결하기 위해 경로 계획과 숙련도 측정이 가능한 에이전트 시스템을 구축한다. AI 실무자는 단순 LLM 래퍼와

Visa가 Anthropic의 Claude Mythos를 통해 기존 도구로 찾지 못한 복합 취약점 체인을 발견했다. 4단계 11단계 공정의 '취약점 에이전틱 하네스'를 GitHub에 공개해 AI 기반 보안 검증 체계를 표준화했다. 보안 실무자는 단순

VS Code 확장 프로그램 Skill Bridge가 공개됐다. 여러 AI 에이전트의 스킬을 중앙 Git 저장소와 연결해 프로젝트 간에 공유하고 관리할 수 있다.