OpenAI 前 CTO Mira Murati가 이끄는 Thinking Machines Lab이 창립 후 첫 AI 모델 Inkling을 공개했다. 9,750억 개 파라미터 규모의 이 모델은 '오픈 웨이트' 방식으로 배포되어, 외부 개발자가 자체 데이터로 파인튜닝할 수 있도록 설계됐다.

주목할 점은 Inkling의 기반 아키텍처가 중국 DeepSeek의 DeepSeek-V3 모델 구조를 차용했고, 후속 학습(post-training) 단계에서는 월간활성사용자 급증으로 화제가 된 월지암면(月之暗面, Moonshot AI)의 Kimi K2.5가 생성한 데이터를 활용했다는 사실이다. 이는 서구 프론티어 연구소가 중국발 오픈소스 모델 생태계를 학습 파이프라인에 직접 편입시키는 사례로, 중국 AI 기술의 확산력이 미국 최상위 연구자 그룹에까지 침투했음을 시사한다.

Thinking Machines Lab은 원시 성능 극대화를 추구하는 OpenAI·Anthropic 등 프론티어 랩과 달리, '비용과 성능의 균형'을 설계 철학으로 내세웠다. 이는 GPT-5·Claude 등 초고성능 모델과 정면 경쟁하기보다, 커스터마이징이 용이하고 운영 비용이 낮은 실용적 모델로 틈새 시장을 공략하려는 전략으로 해석된다.

이번 발표는 Murati의 퇴사 이후 첫 실질적 제품 성과라는 점에서 업계의 관심을 모았다. 오픈 웨이트 전략은 Meta의 Llama, DeepSeek, Kimi 등이 주도해온 흐름에 Thinking Machines Lab이 합류했다는 의미이며, 미국 AI 스타트업들이 중국식 오픈소스·저비용 모델 전략을 벤치마킹하는 추세가 본격화되고 있음을 보여준다.

Google의 차세대 TPU 'Icefish' 생산을 둘러싼 공급망 재편이 가속화되고 있다. 한국 매체 ETNews 보도에 따르면, 삼성전자는 자사가 맡고 있던 TPU I/O 다이(die)의 백엔드 설계 작업 일부를 ADTechnology, Gaonchips, Alphachips 등 외부 설계 전문업체에 위탁하는 방안을 검토 중이다.

이번 외주화의 배경은 삼성 파운드리 사업부의 수주 급증이다. Anthropic을 비롯한 다수의 AI 기업이 최근 삼성에 대량 발주를 넣었고, TSMC가 소화하지 못하는 2나노 공정 물량 일부도 삼성으로 이전되고 있는 것으로 전해진다. Icefish의 연산 모듈은 TSMC의 1.4나노 공정으로 제작되는 반면, I/O 다이는 삼성이 담당하는 이원화 구조다.

한편 대만 MediaTek은 TPU 패키징 공정에서 인텔의 EMIB-T 기술 채택을 검토 중인 것으로 알려졌으나, 실제 채택 여부는 패키징 수율에 달려 있다는 것이 업계 애널리스트들의 시각이다. 투자은행권에서는 이 같은 인텔-Google 협력설에 대해 회의적 반응도 나온다. JP모건은 오히려 TSMC가 연산 다이의 N2 공정뿐 아니라 I/O 다이 제조까지 N3 공정군으로 전량 담당할 것이라는 상반된 전망을 내놓았다.

이번 사안은 AI 반도체 공급망에서 TSMC 단일 의존 구조가 흔들리며 삼성·인텔·MediaTek이 각자의 강점(파운드리 여력, 패키징 기술)을 앞세워 재편에 뛰어드는 양상을 보여준다. Google을 포함한 빅테크들이 자체 AI 칩(TPU) 확대를 통해 엔비디아 의존도를 낮추려는 흐름과 맞물려, 후속 공급망 재편 뉴스가 계속 이어질 가능성이 크다.

애플이 자체 AI 반도체 역량 강화를 위해 AI 칩 설계 스타트업 인수를 추진 중인 것으로 보도됐다. 구체적인 인수 대상이나 금액은 아직 공개되지 않았으나, 이는 애플이 데이터센터·온디바이스 AI 추론에서 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 낮추려는 전략의 일환으로 풀이된다.

같은 시점에 Google이 TPU 생산 파트너를 삼성·TSMC·MediaTek 등으로 다변화하고 있는 것과 마찬가지로, 빅테크 진영 전반에서 엔비디아 이외의 자체 AI 칩 내재화 경쟁이 동시다발적으로 진행되고 있다는 공통된 흐름이 확인된다. 애플은 이미 M시리즈 칩에 Neural Engine을 탑재해 온디바이스 AI 추론 역량을 축적해왔으며, 이번 인수는 이를 서버급·대규모 학습 인프라로 확장하려는 포석으로 해석할 수 있다.

다만 해당 소식은 단신 형태로 출처가 제한적이어서 추가 확인이 필요하며, 인수 완료 여부나 구체적 기술 로드맵은 후속 보도를 지켜봐야 한다.

xAI가 SpaceX·xAI 공동 개발 코딩 에이전트 Grok Build와 터미널 인터페이스(TUI)의 전체 소스코드를 GitHub에 공개했다. 단순한 데모 공개가 아니라 에이전트 루프, 도구 실행 로직, TUI 렌더링까지 시스템 전체 구조를 공개하는 전면적 오픈소스화라는 점이 특징이다.

xAI 측은 공개 이유로 신뢰할 수 있고 견고한 실행 프레임워크를 만드는 가장 직접적인 방법이라는 점을 들었다. 이제 사용자는 블랙박스로 코딩 에이전트를 신뢰하는 대신, 컨텍스트가 어떻게 조립되고 모델 응답이 어떻게 파싱되며 도구 호출이 어떻게 라우팅되는지 소스코드 수준에서 직접 검증할 수 있게 됐다.

특히 skill·plugin·hook·MCP 서버·subagent 등 확장 시스템 전체가 공개되어, 이를 벤치마킹하려는 개발자들에게는 '가장 권위 있는 설명서'로 기능할 전망이다. 문서화가 아닌 실제 구현 코드를 통해 각 컴포넌트가 어떻게 로드·호출되는지 확인할 수 있다는 점에서, Claude Code·Cursor 등 경쟁 코딩 에이전트 생태계에도 참고 자료로 활용될 가능성이 크다.

또한 완전한 로컬 우선(local-first) 운영을 지원해, 사용자가 자체 컴파일 후 자체 추론 서버에 연결해 클라우드 의존 없이 구동할 수 있다는 점도 강조됐다. 이는 최근 AI 코딩 툴 시장에서 프라이버시·커스터마이징을 중시하는 기업·개발자 수요에 대응하려는 오픈소스 전략으로 읽힌다. 프로젝트는 xai-org/grok-build 저장소에서 확인 가능하다.

전직 OpenAI CTO 미라 무라티가 창업한 Thinking Machines Lab이 첫 자체 모델 Inkling을 공개하며 오픈소스 진영에 본격 합류했다. Inkling은 MoE(전문가 혼합) 구조로 총 9,750억 파라미터 중 약 410억만 활성화하는 방식이며, 45조 토큰 규모의 텍스트·이미지·오디오·비디오 데이터로 학습한 네이티브 멀티모달 모델이다. 회사는 이를 범용 챗봇이 아닌 기업 맞춤형 파인튜닝의 출발점으로 포지셔닝하고, 자사 플랫폼 Tinker를 통한 수익화를 노리고 있다.

다만 벤치마크 결과는 엇갈린다. 수학(AIME2026 97.1%)과 멀티모달(오디오 MMAU 77.2%)에서는 경쟁력을 보였지만, 코딩·에이전트 추론에서는 중국계 오픈소스 모델인 GLM 5.2, DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6에 뒤처졌다. SWEBench Pro에서 GLM 5.2가 62.1%로 Inkling의 54.3%를 앞섰고, Terminal Bench 2.1 격차는 82.7% 대 63.8%로 더 크게 벌어졌다. 폐쇄형 모델인 Claude Fable5·GPT-5.6 Sol과의 격차는 더 뚜렷해, SWEBench Verified 기준 Claude Fable5가 95.0%를 기록한 반면 Inkling은 그에 미치지 못했다.

같은 날 일론 머스크의 SpaceXAI는 코딩 에이전트 Grok Build의 소스코드를 GitHub에 공개했다. 로컬 우선 실행이 가능하도록 설계되어 자체 컴파일·로컬 추론 연결·config.toml 기반 설정을 지원하며, Agent Skills·플러그인·MCP 서버 등 확장 메커니즘의 동작 원리를 투명하게 공개한 것이 특징이다.

중국 월之暗面(문之暗面)은 차기 모델 Kimi K3의 예고 영상을 공개하며 Claude Fable5·GPT-5.6 Sol을 직접 겨냥한 비교 테스트 영상이 유출되었다. 이미 K2.6이 300개 서브 에이전트 병렬 처리를 지원한 데 이어, K3는 코딩·에이전트 능력에서 정면 승부를 예고하고 있다. 이와 별개로 OpenAI는 자동화 레드팀 모델 GPT-Red를 공개, 자가 대결(self-play) 학습으로 프롬프트 인젝션 공격 실패율을 0.05%까지 낮췄다고 밝혔다. 인간 레드팀의 공격 성공률이 13%인 데 비해 GPT-Red는 84%에 달해, AI 안전성 검증 자체를 AI가 자동화하는 '안전 플라이휠' 개념이 업계 표준으로 자리잡을 가능성이 제기된다.

엔비디아 자율주행 사업부 총괄 우신주(吳新宙)는 팟캐스트에서 엔비디아 내부조차 GPU 공급이 부족한 상태라고 밝혔다. 매주 여러 팀이 학습·테스트용 컴퓨팅 자원을 두고 경쟁하며, 우선순위 조율이 어려울 경우 젠슨 황 CEO가 직접 개입해 중재하는 경우도 있다고 언급했다. AI 데이터센터 건설 붐이 이어지는 가운데, 세계 최대 GPU 공급사 내부에서도 자원 배분이 상시적 갈등 요소가 되고 있음을 보여주는 사례다.

ASML은 EUV(극자외선) 노광장비 가격 인상을 계획 중이며, 최대 고객사인 대만 TSMC가 이에 반대 입장을 표명했다. ASML 최고재무책임자는 AI 수요 급증에 대응해 자사 공장 내 장비 제작·테스트 기간을 기존 대비 약 3분의 1 단축하겠다고 밝혔다. 자체 클린룸에서 생산을 시작해 출하까지 걸리는 기간을 22주에서 15~16주로 줄이는 것이 목표로, 공급망 병목이 가격 갈등으로 번지는 양상이다.

한편 뉴욕주가 AI 데이터센터 건설을 잠정 중단하기로 하자, 트럼프 대통령이 Truth Social을 통해 강도 높게 비판했다. 그는 데이터센터를 "미래 일자리의 최대 동력"이자 "주(州)의 캐시카우"로 표현하며, 캐시 호컬 뉴욕주지사의 결정이 정치적 이유에 따른 것이라 주장했다. 트럼프는 뉴욕주가 정책을 되돌리지 않으면 기업들이 텍사스·애리조나·앨라배마·플로리다 등으로 이전할 것이라고 경고했다.

이 세 사건은 모두 AI 인프라 확장 속도가 공급망·전력·부동산 등 물리적 제약과 정치적 이해관계에 부딪히는 국면을 보여준다. GPU·장비·부지라는 세 가지 병목이 동시에 부각되면서, AI 붐의 지속 가능성이 소프트웨어보다 하드웨어·정책 영역에서 시험대에 오르고 있다.

구글은 미 캘리포니아 연방법원에 제출한 문서에서 다음 주부터 미국 사용자에게 Play 스토어 내 서드파티 앱마켓 다운로드를 허용하겠다고 밝혔다. 이는 Epic Games와의 반독점 소송 최종 판결을 수정하려던 신청을 철회한 것으로, 제임스 도나토 판사가 명령한 여타 조건은 계속 준수하겠다는 입장이다. 오랜 기간 이어진 소송이 사실상 마무리되며 안드로이드 생태계의 폐쇄성이 한층 완화될 전망이다.

같은 시기 대형 출판사 Hachette, Cengage, Elsevier와 작가 스콧 터로우는 구글이 Gemini 모델 학습 과정에서 수백만 권의 저작권 보호 도서를 무단 사용했다며 소송을 제기했다. 원고 측은 구글이 Google Books·Play Books·Scholar 서비스용으로 확보한 도서를 상업용 AI 학습에 전용한 것이 "역사상 가장 심각한 저작권 침해 사건 중 하나"라고 주장했다. 소장에 따르면 구글은 내부적으로 문제를 인지하고도 최대 1,000억 달러에 달할 수 있는 벌금 리스크를 감수하며 학습을 진행한 것으로 알려졌다.

중국에서는 DeepSeek(深度求索)가 연내 IPO 신청을 목표로 최대 500억 위안 규모의 신규 투자 유치를 추진 중이며, 목표 기업가치는 4,800억 위안에 달한다. 지난 6월 창립 이후 첫 외부 투자 라운드에서 이미 500억 위안 이상을 조달했으며 당시 밸류에이션은 3,380억 위안이었다. 량원펑 창업자가 200억 위안을 직접 출자했고, 텅쉰(텐센트)과 CATL이 각각 100억·50억 위안을 투입해 최대 외부주주로 올라섰다. 급격한 자본 조달은 자체 데이터센터 건설과 AI 칩 확보 수요 확대에 따른 것으로 풀이된다.

세 사안 모두 AI 산업이 성장하는 만큼 규제·법률·자본시장의 견제와 압력도 비례해 커지고 있음을 보여준다. 특히 저작권 소송은 향후 빅테크의 데이터 확보 관행 전반에 영향을 미칠 수 있는 판례로 주목된다.

샘 알트먼 자택 방화 미수 사건 발생 닷새 만에, 한 남성이 Anthropic 직원을 뒤따라 사옥에 진입을 시도하다 경비원에 제지당하는 사건이 발생했다. 그는 경비원에게 "한 Anthropic 고위 임원에게 살해 위협이 있다는 것을 경고하러 왔다"고 말한 것으로 전해졌다. 보안업체 Liferaft에 따르면 AI 기업 임원 및 데이터센터를 겨냥한 사이버 위협 건수는 최근 7배 증가했으며, 2025년 기준 S&P500 기업 중 38.1%가 임원 경호 지출을 공시해 2021년(26.8%) 대비 크게 늘었다.

== Palantir는 임원 경호 예산을 1년 새 150% 늘렸고, 오라클은 래리 엘리슨 자택 보호를 중심으로 85.5% 증액했으며, 세일즈포스는 약 400만 달러로 전년 대비 100만 달러 늘렸다.== 보안업체 관계자는 AI 기업들이 유명인·정치인과 달리 눈에 띄지 않는 저자세 경호를 선호하며, 직원들에게 회사 로고가 부착된 복장 착용을 자제하도록 권고하는 추세라고 전했다. AI에 대한 대중의 반발이 실질적 신변 위협으로 이어지는 양상이 뚜렷해지고 있다.

공교롭게도 같은 기간 주요 AI 서비스들에서 연쇄적으로 장애가 보고되었다. Cursor에서는 GPT-5.6 Sol과 Grok 4.5의 성능 저하 및 인증 시스템 장애가 잇따라 조사에 들어갔고, Anthropic의 Claude Sonnet 5에서도 오류율 상승이 확인됐다. OpenAI 역시 SSO 로그인 오류 상승을 인지하고 완화 조치를 진행 중이라고 밝혔다.

인프라 안정성 이슈가 동시다발적으로 불거진 것은 우연으로 보이지만, AI 서비스에 대한 의존도가 커질수록 장애의 사회적 파급력도 함께 커진다는 점에서 주목할 만하다. 신변 위협과 서비스 장애라는 이질적 두 현상이 같은 시기에 겹치며, AI 산업이 기술적 성숙과 별개로 신뢰·안전 관리 역량에서 시험대에 올라 있음을 시사한다.

중국 AI 스타트업 월之暗面(Moonshot AI)이 자사 최대 규모 모델 Kimi K3를 공식 출시했다. 2.8조 개 파라미터에 최대 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며, Kimi Delta Attention과 Attention Residuals 구조를 결합한 희소 Mixture-of-Experts 설계로 896개 전문가 중 16개만 활성화해 K2 대비 약 2.5배의 연산 효율을 달성했다고 밝혔다. 주요 벤치마크에서는 Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol에 이어 종합 3위권으로 평가되며, 특히 코딩·게임 개발·프론트엔드 엔지니어링에서 Kimi 시리즈 중 최강 성능을 보인다는 평가다. Financial Times는 K3가 Anthropic Opus 4.8을 능가할 것으로 예상되면서도 Fable에는 미치지 못할 것이라 전했다.

같은 날 OpenAI 전 CTO 미라 무라티가 이끄는 Thinking Machines Lab도 첫 모델 Inkling을 '오픈 웨이트' 방식으로 공개했다. 9750억 개 파라미터 중 활성 파라미터는 410억 개에 불과해, 최전선 실험실의 원시 성능 경쟁과는 다른 비용 대비 성능 균형을 설계 목표로 삼았다는 점이 눈에 띈다. 기반 아키텍처는 중국 DeepSeek-V3를, 후속 학습 데이터는 월之暗面의 Kimi K2.5를 각각 참조했다고 밝혀, 미·중 AI 기술의 상호 참조 구조가 이제 스타트업 단위에서도 공공연해지고 있음을 보여준다.

이 두 사례는 중국과 미국의 최전선 AI 격차가 빠르게 좁혀지고 있다는 서사를 뒷받침한다. 특히 K3가 무료 다운로드 가능한 오픈 웨이트로 배포된다는 점은 상업적 폐쇄형 모델 중심의 시장 구조에 상당한 압력으로 작용할 전망이며, 안전성 검증이 상대적으로 미흡한 오픈 웨이트 초대형 모델의 확산이 향후 규제·안보 논의의 새로운 화두가 될 가능성이 크다.

유럽연합이 디지털시장법(DMA)에 근거해 구글에 두 가지 시정 명령을 내렸다. 하나는 안드로이드 운영체제 내 11개 핵심 기능을 경쟁 AI 어시스턴트에도 개방하도록 하는 것이고, 다른 하나는 구글 검색에서 생성되는 데이터를 경쟁 검색엔진·AI 챗봇에 동등하게 제공하도록 하는 것이다. 이에 따라 향후 사용자는 "Hey Google" 같은 음성 명령으로 ChatGPT나 Claude 등 타사 AI를 시스템 수준에서 직접 호출할 수 있게 될 전망이다.

일정표상 구글은 2027년 1월까지 검색 데이터 공유를, 2027년 7월까지 안드로이드 조정 사항을 이행해야 한다. 이는 기존의 직접적 과징금 부과 방식과 달리, 기업 운영 방식 자체의 구조적 변경을 요구하는 기술적 규제 절차라는 점에서 차별화된다. 구글이 불이행할 경우 전 세계 연간 매출의 최대 10%에 달하는 벌금이 부과될 수 있어, 최종 금액이 수백억 달러 규모에 이를 가능성도 제기된다.

구글 측은 이러한 개방 요구가 사용자 프라이버시와 보안을 위협할 수 있다고 반발하고 있으며, EU는 데이터 용도 제한과 구글의 사전 심사 절차를 통해 안전성을 담보하겠다는 입장이다. > "구글은 안드로이드 차세대 버전에서 이러한 변화를 적용해야 한다" — 로이터 보도 인용. 이번 결정은 Gemini의 시스템 내 독점적 지위를 흔드는 동시에, OpenAI·Anthropic 등 경쟁 AI 기업에는 안드로이드 생태계 진입의 새로운 통로를 열어줄 것으로 보인다.

xAI의 코딩 에이전트 Grok Build가 사용자 파일을 무편집 상태로 xAI의 Google Cloud Storage에 전송해온 사실이 드러나면서 심각한 프라이버시 논란이 일었다. 일부 사용자는 SSH 키와 패스워드 매니저 데이터베이스가 포함된 전체 사용자 디렉토리가 통째로 업로드됐다고 보고했으며, Grok Build의 데이터 보존 기간은 Claude Code·Gemini·Codex 등 유사 툴을 크게 상회하는 것으로 확인됐다. 일론 머스크는 서버에 업로드된 기존 사용자 데이터를 전량 삭제하겠다고 밝혔고, xAI는 신뢰 회복 조치의 일환으로 Grok Build 소스코드를 GitHub에 공개했다.

반대로 같은 시점 1Password는 Claude와의 Mac 데스크톱 통합 기능을 정식 출시하며 대비되는 접근을 선보였다. AI 에이전트가 웹사이트에 대신 로그인하되, 비밀번호와 2단계 인증 코드는 Claude의 컨텍스트·메모리·Anthropic 시스템에 전혀 노출되지 않는 구조다. 자격 증명은 보안 채널을 통해 대상 웹페이지에 직접 주입되며, 사용자는 생체 인증으로 세션 단위 작업마다 개별 승인을 하고, 자동 입력이 실패하면 즉시 폐기되는 방식이다.

두 사례는 AI 에이전트가 사용자 데이터·자격 증명에 접근하는 방식에 대한 업계 표준이 빠르게 분화되고 있음을 보여준다. 에이전트형 코딩 도구·브라우저 자동화가 확산될수록 데이터 보존 정책과 위임 권한의 최소화 설계가 제품 신뢰도를 가르는 핵심 변수로 부상하고 있으며, 이번 사건은 규제·기업 고객 모두에게 에이전트 보안 감사의 필요성을 새삼 환기시켰다. 한편 이 시기 Anthropic 자체도 Claude Opus 4.7 오류 급증과 엔터프라이즈 SSO 로그인 장애를 겪어, 프론티어 AI 서비스 안정성 자체도 도마 위에 올랐다.

소니·소프트뱅크·NEC·혼다가 공동 설립한 신생 컨소시엄 Noetra가 일본 내 로봇 기반 AI 모델 개발을 위해 엔비디아 Rubin GPU 약 2만 7,500개를 조달하기로 했다. 2027년 4월 AI 컴퓨팅 플랫폼 구축을 시작해 2028년 6월 가동을 목표로 하는 이 프로젝트는, 일본이 반도체 자립보다는 응용 AI 인프라 투자로 미국 빅테크와의 협력 노선을 택했음을 보여준다.

같은 시점 엔비디아는 로봇·비전 AI 에이전트를 겨냥한 신규 세계 모델(world model) Cosmos 3 Edge를 발표했다. 시스템이 물리적 환경을 실시간으로 인식·항법할 수 있도록 지원하는 이 모델은 엔비디아가 일본 물리 AI(physical AI) 시장 공략을 가속화하는 신호로 해석된다.

이번 조달은 완성차·전자·통신 대기업이 연합해 국가 단위 로보틱스 AI 인프라를 구축한다는 점에서 의미가 크며, 일본 정부·산업계가 인간형 로봇 및 산업 자동화 분야에서 기초 모델 주권을 확보하려는 시도로 볼 수 있다. 엔비디아 입장에서도 대규모 하드웨어 판매와 더불어 소프트웨어 스택(Cosmos) 생태계를 동시에 심는 전략으로, 향후 다른 지역의 유사한 국가급 로보틱스 컨소시엄 결성에 참고 모델이 될 가능성이 있다.