버니 샌더스 상원의원, 신규 AI 데이터센터 건설 중단 촉구
버니 샌더스 미국 상원의원이 신규 AI 데이터센터 건설을 일시 중단해야 한다고 촉구했다. 막대한 전력과 물을 소모하는 인프라 비용이 납세자에게 전가되는 반면 부와 권력은 소수 빅테크 경영자에게 집중되고 있다는 지적이다. 그는 기술 혜택이 대중에게 돌아가도록 법 제정에 시간을 벌어야 한다고 강조했다.
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오픈AI, 아마존서 100억 달러 투자 유치 논의…자체 AI 칩 도입 추진
화요일 CNBC에 따르면 오픈AI가 아마존과 100억 달러가 넘는 투자 유치 및 AI 칩 사용 협약을 논의 중이다. 마이크로소프트의 컴퓨팅 독점 우선권이 해제된 이후 오픈AI는 연합 전선을 넓히고 있으며, 앤트로픽의 주요 투자자인 아마존 역시 생성형 AI 영향력을 확대하려는 포석이다. 다만 협상은 여전히 유동적인 상태다.
리비안, 자체 맞춤형 칩과 차세대 AI 자율주행 플랫폼 공개
리비안이 자체 맞춤형 실리콘과 차세대 자율주행 AI 플랫폼을 공개했다. 차량 내 딥 AI 통합을 추진하며 '유니버설 핸즈프리' 기능을 선보였고, 2026년 2세대 차량에 조건부 핸즈오프 주행 기능을 도입할 계획이다.
Tiiny AI, 주머니 속 AI 슈퍼컴퓨터 공개: 120B 모델 오프라인 구동
Tiiny AI가 기네스 인증을 받은 세계 최소형 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 'Pocket Lab'을 발표했다. 보조배터리 크기에 소비전력 65W 수준으로, TurboSparse와 Powerinfer 기술을 통해 고성능 GPU 없이도 최대 120B 규모의 대형 언어 모델을 완전히 오프라인에서 구동한다.
미스트랄 AI, '미스트랄 3' 패밀리 전격 공개: 675B MoE 플래그십까지 아파치 2.0 전면 오픈소스화
미스트랄 AI가 차세대 멀티모달 모델 제품군 '미스트랄 3'을 발표하고 전 라인업을 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스로 공개했습니다. 총 파라미터 675B(활성 41B)의 플래그십 MoE 모델 '미스트랄 라지 3'과 온디바이스용 '미니스트랄 3'(3B·8B·14B)으로 구성되며, 전 모델이 네이티브 이미지 이해와 다국어 대화를 지원합니다.
아마존, 3나노 AI 칩 ‘트레이니움 3’ 공개… 차기작은 엔비디아와 호환
AWS는 re:Invent 2025에서 3나노 공정 기반 자체 AI 칩 '트레이니움 3(Trainium3)'를 발표했다. 이전 세대 대비 성능과 메모리가 4배 향상되고 전력 효율이 40% 개선됐다. 특히 차기 모델인 트레이니움 4는 엔비디아의 NVLink 기술을 지원해 엔비디아 GPU와 함께 활용할 수 있도록 할 계획이다.
AWS, 온프레미스 인프라 ‘AWS AI 팩토리’ 공개…고객 전용 데이터센터에 직접 구축
AWS가 re:Invent 2025에서 엔비디아 GPU와 자체 Trainium 칩 등을 고객의 자체 데이터센터에 직접 설치·운영해 주는 ‘AWS AI Factory’를 발표했다. 프라이빗 AWS 리전처럼 작동해, 데이터 주권 및 보안 규제가 엄격한 정부와 대기업이 데이터를 외부로 반출하지 않고도 대규모 AI 인프라를 활용할 수 있다.
엔비디아, 시놉시스에 20억 달러 투자…AI 기반 반도체 설계 협력 확대
엔비디아가 EDA 선도 기업 시놉시스에 20억 달러를 투자하며 다년간의 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 쿠다(CUDA) 가속 컴퓨팅과 에이전틱 AI, 옴니버스 디지털 트윈을 시놉시스의 엔지니어링 도구에 본격 결합한다. 복잡한 반도체 설계와 물리 시뮬레이션의 속도를 비약적으로 높이는 것이 핵심이다.
GPU 부족에 백기 든 오픈AI·구글, 소라와 나노 바나나 무료 생성 제한
오픈AI와 구글이 폭증하는 수요를 감당하지 못하고 소라(Sora)와 나노 바나나 프로의 무료 생성 한도를 축소했다. 소라는 하루 6개 영상, 나노 바나나 프로는 하루 2장으로 줄었으며 제미나이 3 프로 접근도 제한됐다. 막대한 연산 비용으로 인해 무료 제공 혜택이 빠르게 줄어드는 추세다.
퀄컴, 스냅드래곤 8 5세대 공개: 준프리미엄 폰에도 AI 에이전트 탑재
퀄컴이 준프리미엄 스마트폰을 겨냥한 '스냅드래곤 8 5세대' 칩을 발표했다. 자체 오리온(Oryon) CPU를 탑재해 8 3세대 대비 CPU 성능이 36% 향상됐으며, 개인 맞춤형 온디바이스 AI 에이전트 기능을 지원한다. 12월 17일 출시 예정인 원플러스 15R 등에 탑재된다.
미 백악관, AI 기반 과학 혁신 위한 '제네시스 미션' 발표
미국 백악관이 행정명령을 통해 '제네시스 미션(Genesis Mission)'을 공식 출범했다. 제2의 맨해튼 프로젝트로 비유되는 이 계획은 에너지부 주도로 연방 데이터와 국립연구소 슈퍼컴퓨터를 결합한 단일 플랫폼을 구축하여, 반도체·양자·에너지 등 주요 과학 분야에서 연구 자동화 AI 에이전트를 개발하는 것을 목표로 한다.
아마존, 美 정부용 AI·슈퍼컴퓨팅 인프라에 최대 500억 달러 투자
아마존이 미국 연방정부 기관을 위한 AI 및 슈퍼컴퓨팅 인프라 확장을 위해 최대 500억 달러를 투자한다고 발표했다. 2026년 착공 예정으로 기밀 클라우드 전반에 약 1.3기가와트의 연산 용량을 추가해 국가 핵심 임무를 지원한다.
미 검찰, 엔비디아 AI 칩 대중 밀수출 혐의로 4명 기소
미국 연방 검찰은 엔비디아 H100 및 H200 AI 칩 등을 중국으로 불법 밀수출한 혐의로 4명을 기소했다. 피의자들은 가짜 부동산 회사를 세우고 서류를 위조해 수출 통제를 우회했으며, 대금은 중국 계좌에서 송금받은 것으로 조사됐다.
엔비디아, 어닝 서프라이즈 달성…젠슨 황 "AI 거품 우려 동의 못 해"
엔비디아가 10월 분기 매출 570억 달러, 순이익 319억 달러를 기록하며 월가 예상치를 훌쩍 뛰어넘었습니다. 젠슨 황 CEO는 블랙웰 칩 판매가 폭발적이며 클라우드 GPU가 전량 매진되었다고 밝혀 AI 거품론을 일축했습니다. 빅테크 기업들의 AI 인프라 투자 열기가 여전히 식지 않았음을 입증한 셈입니다.
브룩필드, 1000억 달러 AI 인프라 구축…엔비디아 DSX 채택
브룩필드가 최대 1000억 달러 규모의 AI 인프라 투자 계획을 발표했다. 브룩필드 산하 AI 클라우드 라디언트(Radiant)는 엔비디아 DSX 청사진을 채택해 차세대 베라 루빈(Vera Rubin)을 지원하는 AI 팩토리를 신속히 배치할 계획이다.
xAI, 사우디에 첫 해외 초대형 데이터센터 구축…GB300 1만 8천 장 투입
사우디 국부펀드 산하 HUMAIN이 xAI와 제휴를 맺고 미국 외 첫 대규모 AI 데이터센터를 건설한다고 이번 주 발표했다. 500MW 이상 규모의 이 시설에는 엔비디아 GB300 GPU 약 1만 8천 장이 투입돼 Grok 모델 학습에 쓰이며, 사우디 전역의 정부 및 민간 부문에도 Grok이 전면 보급될 예정이다.
클라우드플레어, AI 배포 스타트업 '레플리케이트' 인수
클라우드플레어가 5만 개 이상의 컨테이너화된 오픈소스 모델을 제공하는 AI 배포 스타트업 레플리케이트(Replicate)를 인수했다. 이번 인수로 레플리케이트의 플랫폼을 자사 글로벌 엣지 인프라로 이전하며, 워커스 AI(Workers AI)를 강화해 인프라 관리 없이도 커스텀 LLM을 손쉽게 배포할 수 있도록 지원할 계획이다.
엔비디아, 과학 시뮬레이션 가속 위한 오픈 물리 AI 모델 ‘아폴로’ 공개
엔비디아가 SC25에서 산업 및 공학 시뮬레이션 가속을 위한 오픈 물리 AI 모델군 ‘아폴로(Apollo)’를 발표했다. 반도체, 유체역학, 기상 등 다양한 분야를 지원하며, 지멘스와 시놉시스 등 주요 기업들이 이를 활용해 실시간 시뮬레이션을 구현하고 있다.
MS 사티아 나델라 CEO 기고: 빅테크에 가치 뺏기지 말고 '포지티브 섬' AI 구축해야
Satya Nadella 마이크로소프트 CEO가 LinkedIn 기고를 통해 AI 플랫폼 전환기에서 제로섬 경쟁을 경계해야 한다고 강조했다. 기업들이 빅테크에 고유 가치를 흡수당하지 않고 자체 AI 역량을 확보해야 하며, 진정한 성공은 테크 기업의 기업가치 경신이 아닌 제약·제조 등 실물 경제 전반의 도약에 달렸다고 밝혔다.
알토대, 빛 한 번 통과해 딥러닝 텐서 연산하는 '광학 AI 컴퓨팅' 발표
알토대학교 연구팀이 빛의 단일 전파만으로 합성곱과 어텐션 등 딥러닝 텐서 연산을 빛의 속도로 끝내는 광학 컴퓨팅 기술을 네이처 포토닉스에 발표했다. 데이터 신호를 빛의 진폭과 위상에 실어 수동 연산하므로 전력 소모가 극히 적다. GPU의 물리적 한계를 깰 대안으로 3~5년 내 상용 하드웨어 통합을 목표로 한다.