오픈AI, 데이터센터 프로젝트서 공직자 대상 비밀유지협약 폐지
오픈AI가 데이터센터 건립 과정에서 공직자와 체결하던 비밀유지협약(NDA)을 중단한다고 발표했다. 보안 및 영업 비밀로만 비공개 대상을 좁히고, 사용하는 전력과 관련 인프라 비용 전액을 직접 부담할 계획이다. 지역 주민들의 반대 여론에 대응한 조치로, 지난 10월 아마존에 이은 결정이다.
AI 컴퓨팅
루마 AI, 비디오 모델 'Ray 2' 공개: 최대 1분 생성 및 AWS 베드록 탑재
루마 AI가 기존 5초였던 영상 길이를 최대 1분까지 늘리고 최단 10초 만에 생성 가능한 'Ray 2' 모델을 공개했습니다. 동시에 AWS와의 파트너십을 통해 아마존 베드록에 모델을 제공하고 자체 AI 칩을 활용해 추론 비용 절감에 나섭니다.
런웨이, 570억 파라미터 실시간 비디오 모델 요구 GPU 절반 감축
Runway는 대화형 아바타를 구동하는 57B 비디오 확산 모델을 H100 8장에서 4장으로 줄여 구동하는 최적화 성과를 공개했다. 캐시 쓰기 시점 양자화와 통신 커널 융합을 통해 24fps 생성을 유지하면서 스텝당 147.4ms를 달성했다. 실시간 비디오 아바타의 대규모 서비스 비용을 크게 낮춘 셈이다.
엔비디아, 코스모스 프레임워크 공개: 물리 AI 월드 모델 훈련과 시뮬레이션 지원
엔비디아가 물리 AI 월드 모델을 위한 코스모스 프레임워크와 NIM 마이크로서비스를 출시했다. 자율주행용 멀티 카메라 및 라이다 동기 생성, 로봇과 수술 시뮬레이션을 지원하며 다양한 강화학습을 갖췄다. H200 GPU에서 추측 디코딩으로 추론 속도를 2~3배 끌어올린다.
머스크, 그록 봇 사용 한도 축소: "서빙 비용 감당 안 돼"
일론 머스크 SpaceX CEO는 그록 봇(Grok Bot)의 운영 비용이 매출 대비 지나치게 높아 사용 한도를 줄였다고 인정했다. 지난 주말 사용량이 갑자기 상한선에 도달한 이용자가 속출했다. AI 부문이 흑자를 냈음에도 막대한 연산 비용 부담 탓에 결국 긴축에 들어갔다.
OpenAI 전력망 보호 프로그램 발표: AI 캠퍼스서 최대 1000MW 절전 협력
OpenAI가 전력 피크 시 AI 시설 소비 전력을 줄이는 '그리드 프로텍터 프로그램'을 발표했다. 조지아주 첫 시범 부지에서 70만 가구 분량인 최대 1000MW의 수요 감축을 제공한다. 인프라 비용을 전액 부담해 AI 시설로 인한 일반 가정의 전기료 인상 우려를 덜겠다는 방침이다.
Kimi K3.1 Pro: 2.8조 파라미터 멀티모달 모델 가중치 전격 공개
문샷 AI가 허깅페이스에 Kimi K3.1 Pro의 전체 모델 가중치를 공개했습니다. 총 파라미터 2.8조 개 중 1040억 개를 활성화하는 MoE 구조로 100만 토큰 컨텍스트를 지원합니다. 모델 크기는 1.56TB에 달하며 vLLM 및 SGLang을 통한 서빙을 지원합니다.
구글 인공위성, 궤도서 첫 AI 응답 전송…TPU로 하이쿠 창작
구글이 '프로젝트 선캐처' 프로토타입 위성에 탑재된 데이터센터급 TPU로 젬마 4 모델을 구동해 우주에서 첫 AI 응답을 생성했다고 밝혔다. 위성은 노르웨이 지상국을 통과하며 우주를 주제로 한 하이쿠를 지구로 보냈다. 구글은 향후 방사선과 열 스트레스 테스트를 거쳐 2027년 두 대의 연결 위성을 띄울 계획이다.
오픈AI, 10억 챗GPT 사용자 지원하는 저장소 플랫폼 'Habitat' 공개
오픈AI는 40개 지역 10억 명 이상의 챗GPT 사용자를 지원하는 스토리지 플랫폼 'Habitat'의 확장 과정을 공개했다. 마이크로소프트 애저 팀과 협력해 코스모스 DB를 최적화하고 프록시를 재작성해 읽기 속도를 12배 향상시켰으며, 단일 계정에서 초당 2000만 건 이상의 쿼리를 안정적으로 처리하고 있다.
피규어 AI, 차세대 휴머노이드 '피규어 04' 설계 확정 및 헬릭스 3.0 공개
피규어 AI는 차세대 휴머노이드 로봇 '피규어 04'의 설계를 최종 확정하고 부품 배송을 시작했다고 밝혔다. 브렛 애드콕 CEO는 이를 '휴머노이드계의 아이폰 1'이라 칭하며, 20억 달러의 현금과 35억 달러 규모 연산 계약을 바탕으로 헬릭스 3.0 모델 훈련에 막대한 데이터를 쏟아붓고 있다.
OpenAI 최신 모델, 구글 클라우드 '모델 가든'에 들어간다
OpenAI 는 구글 클라우드와 파트너십을 맺고 최신 프론티어 모델과 Codex 워크플로를 구글 클라우드의 Model Garden 에 공급한다고 밝혔다. 기업 고객은 기존 GCP 약정 금액으로 모델을 구매할 수 있으며 Gemini Agent 와도 연동된다. 마이크로소프트는 여전히 OpenAI 의 주요 클라우드 파트너로 유지된다.
딥시크, 추론 프레임워크 'DeepInfer' 오픈소스 공개…화웨이 칩 지원
딥시크가 DeepSeek-V4.1-Flash 모델을 구동하는 추론 프레임워크 'DeepInfer'를 오픈소스로 공개했다. 엔비디아 SM100 외에 화웨이 어센드 950 NPU를 지원해 엔비디아 칩 없이도 배포할 수 있다. 다만 완전한 서비스를 구축하려면 별도의 KV 캐시 시스템 구축이 필요하다.
구글, 양자컴퓨팅 20년 난제 풀었다: 윌로우 칩으로 오류율 40배 절감
구글 퀀텀 AI는 윌로우 프로세서에서 '매직 스테이트 배양' 기술을 실증했다고 사이언스지에 발표했다. 오류율을 기존 대비 약 40배 줄이고 논리 충실도 99.99%를 기록했다. 양자컴퓨터 용량의 최대 95%를 소모하던 오랜 자원 병목을 해결해 실용적 양자컴퓨팅 상용화에 성큼 다가섰다.
MS, 2.8조 파라미터 MoE 기반 모델 'MAI-Base-2' 사전 훈련 완료
마이크로소프트가 차세대 MoE 모델 'MAI-Base-2'의 사전 훈련을 마쳤다고 발표했다. 활성 파라미터 80B, 총 2.8T 파라미터 규모로 16k대의 GB200 GPU를 사용해 38일 만에 훈련됐다. 타 모델 증류 없이 자체 데이터로 구축됐으며, DeepSeek-V4-Pro-Base 대비 최대 12배 높은 FLOPs 효율을 기록했다. 가중치는 추후 Foundry를 통해 기업에 라이선스될 예정이며 현재 사후 훈련이 진행 중이다.
오픈AI, ‘모델 정원 초과’ 오류 대폭 개선…과부하 시 자동 재시도
오픈AI 엔지니어 티보(Tibo)는 인프라 개선 및 연산 자원 추가 투입을 통해 ‘선택한 모델의 용량이 초과되었습니다’ 오류를 대폭 줄였다고 밝혔습니다. 과부하가 발생해도 작업이 즉시 차단되지 않고 자동으로 재시도되도록 개선되었습니다.
MS, 차세대 AI 추론 칩 '마이아 300' 공개…2027년 대규모 도입
마이크로소프트가 차세대 자체 AI 추론 칩 '애저 마이아 300'을 발표했다. 8개의 HBM4를 탑재해 주요 GPU 시스템 대비 메가와트당 토큰 처리 효율을 40% 높였으며, 2027년부터 기가와트 규모로 배치해 코파일럿과 장문맥 에이전트 작업에 본격 투입할 계획이다.
엔비디아, '스트림 렌더 H3' 오픈소스 공개: 게임 그래픽을 실시간 영화급으로
엔비디아가 MiniMax H3 기반의 'Stream Render H3' 모델과 코드를 공개했다. 게임 엔진의 단순한 색상 시맨틱 맵을 받아 실시간으로 영화 수준의 비주얼을 생성하며 참조 이미지로 스타일 변경도 지원한다. 다만 실시간 구동에는 GP200 GPU 8장과 200GB 이상의 용량이 필요하다.
메타, 데이터센터 논란 반박 "연간 물 소비량 골프장보다 적어"
메타가 데이터센터의 자원 낭비와 전기료 인상 우려에 대해 공식 반박했다. AI 시설은 폐쇄형 액체 냉각을 적용해 연간 물 소비량이 미국 골프장보다 적으며, 전력망 증설 비용도 직접 부담해 지역 주민의 전기요금 전가를 막고 있다고 밝혔다.
마이크로소프트, 엔비디아 RTX 스파크 탑재 서피스 공개
Microsoft는 Nvidia의 RTX Spark 칩을 탑재해 AI 모델을 로컬에서 실행할 수 있는 Surface Laptop Ultra를 공개했다. 시작가는 2,600달러이며, 새로운 Windows 11에는 AI 에이전트를 격리 실행하는 실행 컨테이너 기능이 탑재됐다. 맥북 프로 보상 판매 시 최대 1,000달러 할인 혜택도 제공한다.
엔비디아, 4999달러 개인용 슈퍼컴 'DGX Spark 64GB' 공개
엔비디아가 GB10 그레이스 블랙웰 칩을 탑재한 'DGX Spark 64GB'를 10월 23일 4999달러에 출시한다고 밝혔다. 단일 기기로 1000억 개 매개변수 모델을 구동하며, QSFP 케이블로 두 대를 연결해 128GB 풀과 최대 1.7배 성능을 낼 수 있다. 클라우드 없이 로컬에서 고성능 AI 에이전트를 개발할 수 있다.