구글의 차세대 플래그십 모델 Gemini 3.5 Pro가 7월 17일 정식 공개될 예정이다. 당초 5월 I/O 행사에서 6월 출시를 예고했다가 연기된 배경에는 기존 Gemini 2.5 Pro의 단순 미세조정이 아닌 전면적인 신규 사전학습을 택한 전략적 결정이 있었던 것으로 전해진다. 연기 기간 동안 핵심 연구진 다수가 이탈하며 팀 사기가 저하되기도 했으나, 결과적으로 프론트엔드 코드 생성·UI 디자인 감각·SVG 벡터 그래픽 구현 등에서 유의미한 향상이 예고되고 있다.

공교롭게도 이 발표일은 중국 딥시크(DeepSeek)의 차기 모델 V4 정식판 출시 예상 시점과 겹친다. 두 모델의 정면 대결은 올해 AI 업계 최대 관전 포인트 중 하나로 꼽힌다. 다만 업계에서는 Gemini 3.5 Pro가 코딩 능력에서는 Anthropic의 Fable5 모델의 우위를 당장 뒤집기는 어려울 것으로 보고 있으며, 대신 구글은 세계 지식 폭에서의 전통적 강점과 신규 이미지 생성 모델 Nano Banana Pro를 앞세워 OpenAI의 GPT-Image 2에 맞서는 투트랙 전략을 구사할 것으로 관측된다.

같은 시기 중국 메이투안(美团)은 총 파라미터 1.6조 개, 평균 활성 파라미터 약 480억 개 규모의 초거대 모델 LongCat-2.0을 오픈소스로 공개했다. LongCat 희소 어텐션과 N-gram 임베딩 구조를 도입해 장문 컨텍스트 처리 효율과 코드 이해력을 높였으며, 5만 장 규모의 국산 AI 가속기 클러스터에서 추론을 완료한 업계 최초 사례라고 자평했다. 이는 미중 반도체 제재 국면에서 중국이 자국산 칩 기반 대형 모델 운용 역량을 과시하려는 행보로 해석된다.

한편 Anthropic은 호주에 1.4GW 규모, 약 150억 달러(약 21.6조 원) 상당의 데이터센터 인프라 투자를 계획 중인 것으로 알려졌다. 2027년 말까지 최소 1GW 가동을 목표로 현지 사무소도 설립했다. 이는 프론티어 모델 경쟁이 이제 순수 알고리즘 싸움을 넘어 전력·부지·데이터센터 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 단적인 사례다.

올가을 출시 예정인 화웨이 Mate 90 시리즈에는 韬定律(타오 법칙) 기반의 신형 기린(麒麟) 2026 칩이 탑재될 전망이다. 논문에 공개된 데이터에 따르면 전작 기린9030 Pro 대비 2단 논리 폴딩(LogicFolding) 기술을 적용해 트랜지스터 밀도가 mm²당 155M에서 238M으로 약 53.5% 향상됐으며, 통상 3년의 미세공정 축소를 통해서만 달성 가능한 수준의 도약이라는 평가다. 동작 전압 1.1V 기준 클럭 속도도 13% 상승한 3.1GHz를 기록했고, SRAM 동작 주파수는 40% 이상, 클럭 버퍼 수는 절반 이하로 줄이면서도 클럭 스큐는 25% 낮췄다. 이는 미국의 첨단 미세공정 장비 수출 통제 속에서도 중국이 설계·아키텍처 혁신으로 성능 격차를 메우려는 시도로 읽힌다.

반면 엔비디아 진영에서는 차세대 랙 아키텍처 Kyber NVL144의 양산 지연 소식이 전해졌다. 반도체 리서치 기관 SemiAnalysis는 젠슨 황이 GTC에서 이 제품을 공개한 지 불과 3개월 만에 제조 공정상의 중대한 난관에 부딪혀 출시가 1년 이상 연기, 2028년으로 밀렸다고 분석했다. 지연의 핵심 원인은 서버 내부 핵심 연결 허브 역할을 하는 미드플레인 PCB(엔비디아 명칭: 직교 배면판)의 제조 난이도로 지목됐다. AI 인프라 최전선에서도 첨단 패키징·기판 제조의 병목이 실질적 걸림돌로 부상하고 있음을 시사한다.

이런 가운데 한국 정부는 반도체 호황으로 늘어난 세수를 활용해 미래대응기금 조성을 추진 중이다. 대통령실 강훈식 실장은 이재명 정부가 이 기금을 통해 신성장동력 발굴, 20~30대 청년의 주거·창업·취업 지원, 이른바 'K자형' 경제 양극화 대응 등 3대 '슈퍼 프로젝트'를 뒷받침할 계획이라고 밝혔다. 반도체 산업의 초과 이익을 세대 간·계층 간 불균형 해소 재원으로 전환하려는 정책적 시도로, 향후 여야 협의 과정에서 기금 규모와 집행 방식이 관건이 될 전망이다.

디즈니·유니버설·워너브라더스가 Midjourney를 상대로 제기한 저작권 소송에서, 피고 Midjourney가 오히려 원고 제작사들에게 내부 AI 활용 실태를 공개하라고 역공에 나서며 소송전이 새로운 국면에 접어들었다. 쟁점은 증거개시(discovery) 범위로, 법원은 그간 제작사가 소비자 대상 영상·이미지 관련 자료만 제출하면 된다고 제한했으나, Midjourney 측은 이 기준이 자의적이라며 반발하고 있다.

Midjourney의 논리는 제작사들이 내부적으로 이미지 생성 모델을 활용해왔다면, 이는 저작권 보호 콘텐츠를 학습에 무단 사용하는 행위가 영상 업계의 관행임을 방증한다는 것이다. 이를 근거로 자사에 대한 침해 혐의를 희석시키려는 전략으로, 사용된 프롬프트와 생성물 전체 공개까지 요구하고 나섰다. 제작사 측 대리인 데이비드 싱어 변호사는 이를 묻지마식 자료 훑기라고 반박하며, 요구의 본질은 기술 발전 저지가 아니라 Midjourney의 무단 콘텐츠 도용 중단이라고 맞섰다. 양측의 증거개시 범위 공방은 계속되고 있으며, 이번 사건은 AI 학습 데이터의 저작권 책임 소재를 가를 중요한 판례로 남을 가능성이 크다.

한편 중국에서는 정반대 방향의 규제 압박이 현실화됐다. 바이트댄스의 더우바오(豆包)와 알리바바의 첸원(千问)이 나란히 7월 15일자로 지능체(智能体, AI 에이전트) 커스터마이징 기능을 종료한다고 발표했다. 이는 같은 날 시행되는 《인공지능 의인화 상호작용 서비스 관리 임시방법》 규제에 따른 조치로, 앞서 텐센트 위안바오(元宝)도 유사 기능을 이미 제거한 바 있다. 사용자는 10월 15일까지 대화 기록을 열람·백업할 수 있으나 이후에는 개인정보 정책에 따라 처리되어 복구가 불가능해진다. 중국 정부가 AI의 인격화된 상호작용에 선제적으로 제동을 건 사례로, 서구권의 AI 규제 논의와는 결이 다른 접근이라는 점에서 주목된다.

AI 코딩 보조 도구의 API 호출 비용 부담이 커지는 가운데, 로컬 프록시 도구 pxpipe가 개발자 커뮤니티의 주목을 받고 있다. 핵심 아이디어는 시스템 프롬프트, 툴 문서, 과거 대화 기록 등 방대한 텍스트 컨텍스트를 이미지(PNG)로 변환해 전송함으로써, 문자 수가 아닌 픽셀 크기 기준으로 과금되는 이미지 처리 방식의 이점을 활용해 토큰 비용을 절감하는 것이다.

실측 결과 Claude Code 일상 워크플로우에서 약 60~70%의 비용 절감 효과가 확인됐으며, 특정 부하 조건에서는 절감폭이 더 크게 나타났다고 한다. 다만 이 방식은 본질적으로 손실 압축(lossy)이어서 ID, 해시값, 정확한 수치 등 바이트 단위 정확도가 요구되는 영역에는 부적합하다. 이에 pxpipe는 기본적으로 Fable5 등 튜닝된 모델에 한해 이미지화를 적용하고, 정밀도가 중요한 하위 에이전트 작업에는 압축을 우회하는 지능형 게이팅을 내장했다. SWE-bench Lite·Pro 벤치마크에서도 압축 적용 시 해결률을 유지하면서 비용만 낮추는 결과를 보여, 기술적 성숙도를 입증했다는 평가다.

같은 시기 Anthropic은 Claude Haiku 4.5 모델에서 오류율 상승 현상을 인지하고 조사에 착수했다고 밝혔다. 대형 모델 공급자들이 성능 경쟁과 동시에 비용 효율화·안정적 서비스 운영이라는 이중 과제에 직면하고 있음을 보여주는 사례다.