7월 31일 (금) AI 데일리 브리핑

소식 아티클 논문 인터뷰 팟캐스트

딥시크가 구조와 크기는 그대로 둔 채 학습 후반 공정만 바꾼 V4-Flash-0731 가중치를 MIT 라이선스로 풀었고, 이 모델의 100만 토큰당 출력 가격은 0.28달러입니다. 구글은 앤트로픽의 텍사스 데이터센터 리스 네 건에 지급보증을 서고, 바이트댄스의 Seedance 2.5는 한 번의 생성으로 30초 영상을 만듭니다.

오늘의 브리핑13

오전 7시

1
구글
구글이 앤트로픽의 텍사스 데이터센터에 지급보증을 섭니다.
WSJ에 따르면 개발사 넥서스가 텍사스 허바드에 짓는 캠퍼스 건설비로 모건스탠리 주도 은행단에서 150억 달러를 빌리는 방안을 논의 중입니다. 구글은 앤트로픽이 서명한 리스 네 건에 보증을 넣고 TPU까지 공급합니다. 은행이 심사하는 신용은 앤트로픽 대신 구글입니다. 그래서 아직 흑자를 못 낸 회사가 150억 달러 규모 캠퍼스를 자기 재무제표에 부채로 얹지 않고 쓰게 됩니다. 구글은 지분 14%를 들고 있으니 앤트로픽의 컴퓨트 확보가 곧 TPU 판로이기도 합니다. 엔비디아가 오픈AI 임차료 2,500억 달러 보증을 논의하는 것과 같은 구조입니다. 칩을 파는 쪽이 그 칩을 살 고객의 최종 지급인까지 맡는 방식이 AI 인프라 자금조달의 기본형으로 굳어지고 있습니다.
WSJ에 따르면 개발사 넥서스가 텍사스 허바드에 짓는 캠퍼스 건설비로 모건스탠리 주도 은행단에서 150억 달러를 빌리는 방안을 논의 중입니다.
구글은 앤트로픽이 서명한 리스 네 건에 보증을 넣고 TPU까지 공급합니다.
은행이 심사하는 신용은 앤트로픽 대신 구글입니다.
그래서 아직 흑자를 못 낸 회사가 150억 달러 규모 캠퍼스를 자기 재무제표에 부채로 얹지 않고 쓰게 됩니다.
구글은 지분 14%를 들고 있으니 앤트로픽의 컴퓨트 확보가 곧 TPU 판로이기도 합니다.
엔비디아가 오픈AI 임차료 2,500억 달러 보증을 논의하는 것과 같은 구조입니다.
칩을 파는 쪽이 그 칩을 살 고객의 최종 지급인까지 맡는 방식이 AI 인프라 자금조달의 기본형으로 굳어지고 있습니다.
AI 인사이트
보증은 앤트로픽 장부에 부채로 잡히지 않으면서 위험은 구글에 그대로 남습니다. 엔비디아와 오픈AI 사이에서도 같은 구조가 논의되고 있습니다.
2
중국AI
바이트댄스가 Seedance 2.5를 공개했습니다.
지금까지 AI 영상은 5~10초를 여러 번 뽑아 이어 붙이는 방식이라, 컷이 넘어갈 때마다 인물 얼굴과 조명이 조금씩 어긋났습니다. 이번엔 한 번의 생성으로 30초를 통째로 만들고, 롱비디오 모드는 베타로 180초까지 갑니다. 레퍼런스도 50개까지 넣을 수 있고 여기에 3D 화이트 모델과 그린스크린 소스가 추가됐습니다. Maya나 Blender에서 카메라 동선을 미리 잡아 그대로 넘길 수 있습니다. 720p 30초에 1,440크레딧이 나갔다는 이용자 보고도 올라오고 있어 일상용으로는 쓰기 어려울 것 같습니다.
지금까지 AI 영상은 5~10초를 여러 번 뽑아 이어 붙이는 방식이라, 컷이 넘어갈 때마다 인물 얼굴과 조명이 조금씩 어긋났습니다.
이번엔 한 번의 생성으로 30초를 통째로 만들고, 롱비디오 모드는 베타로 180초까지 갑니다.
레퍼런스도 50개까지 넣을 수 있고 여기에 3D 화이트 모델과 그린스크린 소스가 추가됐습니다.
Maya나 Blender에서 카메라 동선을 미리 잡아 그대로 넘길 수 있습니다.
720p 30초에 1,440크레딧이 나갔다는 이용자 보고도 올라오고 있어 일상용으로는 쓰기 어려울 것 같습니다.
AI 인사이트
한 번에 30초를 만들면 컷마다 얼굴과 조명이 어긋나던 이어 붙이기 작업이 줄어듭니다. 720p 30초에 1,440크레딧이 드는 지금 단가로는 시험용에 가깝습니다.
3
오픈AI
그렉 브룩만이 인터뷰에서 ChatGPT가 나아갈 방향을 밝혔습니다.
오픈AI의 그렉 브룩만(Greg Brockman)에 따르면, 매주 10억 명에 가까운 사람들이 쓰는 ChatGPT는 이제 단순 질의응답을 넘어 사용자의 취향과 상황을 파악해 알아서 표를 예매해 주는 등 직접 일을 처리하는 단계로 가고 있습니다. 변화에 적응하는 과정이 필요하겠지만, 화면(UI)을 더 복잡하게 만드는 대신 음성 등을 활용해 훨씬 단순한 방식으로 사용자 경험을 바꾸겠다는 방향입니다. 2022년 처음 등장했을 때보다 더 큰 변화가 찾아올 것 같습니다.
오픈AI의 그렉 브룩만(Greg Brockman)에 따르면, 매주 10억 명에 가까운 사람들이 쓰는 ChatGPT는 이제 단순 질의응답을 넘어 사용자의 취향과 상황을 파악해 알아서 표를 예매해 주는 등 직접 일을 처리하는 단계로 가고 있습니다.
변화에 적응하는 과정이 필요하겠지만, 화면(UI)을 더 복잡하게 만드는 대신 음성 등을 활용해 훨씬 단순한 방식으로 사용자 경험을 바꾸겠다는 방향입니다.
2022년 처음 등장했을 때보다 더 큰 변화가 찾아올 것 같습니다.
AI 인사이트
대신 처리하는 일이 늘수록 승인과 되돌리기 설계가 제품의 승부처로 올라옵니다. 화면을 줄이면 사용자가 확인할 지점도 함께 줄어듭니다.
4
xAI
일론 머스크가 경제의 미래를 "디지털 지능과 물리적 지능의 결합"으로 진단했습니다.
그는 현재 AI 기술이 매주 눈부시게 발전하고 있지만, 여전히 디지털 세계에 갇혀 있다고 지적했습니다. AI의 뛰어난 지능이 물리적 현실에서 작동하려면 수많은 휴머노이드 로봇(물리적 지능)이 결합해야 한다는 설명입니다. 머스크는 재화와 서비스를 생산하는 기존 경제 구조에 AI 로봇이 대규모로 투입되면 “거의 무한한 경제”가 가능해질 것이라고 전망했습니다. 그는 이번 변화가 과거의 그 어떤 역사적 사건과도 비교할 수 없는 거대한 비약이라며, “그 변화의 크기를 보여 줄 비유는 없다”고 강조했습니다.
그는 현재 AI 기술이 매주 눈부시게 발전하고 있지만, 여전히 디지털 세계에 갇혀 있다고 지적했습니다.
AI의 뛰어난 지능이 물리적 현실에서 작동하려면 수많은 휴머노이드 로봇(물리적 지능)이 결합해야 한다는 설명입니다.
머스크는 재화와 서비스를 생산하는 기존 경제 구조에 AI 로봇이 대규모로 투입되면 “거의 무한한 경제”가 가능해질 것이라고 전망했습니다.
그는 이번 변화가 과거의 그 어떤 역사적 사건과도 비교할 수 없는 거대한 비약이라며, “그 변화의 크기를 보여 줄 비유는 없다”고 강조했습니다.
AI 인사이트
같은 메시지를 여러 무대에서 반복한다는 것은 로봇 자본 조달을 앞둔 회사의 언어가 굳었다는 표시입니다.
원문 보기youtube.com
5
xAI
일론 머스크가 10년 뒤 인류의 AI 통제 가능성에 “그럴 가능성은 낮다”며 침팬지 비유를 들었습니다.
“AI와 인간의 지능 차이가 인간과 침팬지의 지능 차이보다 훨씬 크다면, 침팬지가 주도권을 쥔다고 보긴 어렵습니다.” 그는 인류가 정글에서 바나나를 먹던 시절에서 진화한 침팬지와 같다고 보며, AI가 인간의 지능을 월등히 능가하는 시점에서는 기존의 인간 주도 통제권이나 노동 구조가 의미를 잃게 될 것임을 암시했습니다. 극단적 위험성에도 불구하고 머스크는 궁극적으로 AI와 로보틱스가 가져올 노동 생산성의 폭발이 재화의 초풍요를 만들어 낼 것으로 기대하고 있습니다.
“AI와 인간의 지능 차이가 인간과 침팬지의 지능 차이보다 훨씬 크다면, 침팬지가 주도권을 쥔다고 보긴 어렵습니다.” 그는 인류가 정글에서 바나나를 먹던 시절에서 진화한 침팬지와 같다고 보며, AI가 인간의 지능을 월등히 능가하는 시점에서는 기존의 인간 주도 통제권이나 노동 구조가 의미를 잃게 될 것임을 암시했습니다.
극단적 위험성에도 불구하고 머스크는 궁극적으로 AI와 로보틱스가 가져올 노동 생산성의 폭발이 재화의 초풍요를 만들어 낼 것으로 기대하고 있습니다.
AI 인사이트
통제 가능성이 낮다고 말하면서도 개발 속도는 늦추지 않는 태도가 한 문단에 그대로 드러납니다.
원문 보기youtube.com
6
중국AI
딥시크가 포스트트레이닝만 다시 돌린 모델로 상위 등급 V4-Pro 프리뷰를 전 항목에서 넘겼습니다.
에이전트 코딩을 재는 DeepSWE는 7.4에서 54.4로 뛰었고, 터미널 작업을 재는 Terminal Bench 2.1은 82.7, 보안 취약점 발굴인 Cybergym은 76.7을 받았습니다. 총 284B에 토큰당 13B를 쓰는 구조는 4월 프리뷰와 같습니다. Responses API를 네이티브로 지원하고 Codex 설정 가이드까지 붙였습니다. 가격은 100만 토큰당 출력 0.28달러로, 오늘 오픈AI가 GPT-5.6 Luna를 80% 내려 1.20달러로 맞췄는데도 4배 넘게 낮습니다. DeepSeek V4-Pro 정식판도 곧 나올 것 같습니다.
에이전트 코딩을 재는 DeepSWE는 7.4에서 54.4로 뛰었고, 터미널 작업을 재는 Terminal Bench 2.1은 82.7, 보안 취약점 발굴인 Cybergym은 76.7을 받았습니다.
총 284B에 토큰당 13B를 쓰는 구조는 4월 프리뷰와 같습니다.
Responses API를 네이티브로 지원하고 Codex 설정 가이드까지 붙였습니다.
가격은 100만 토큰당 출력 0.28달러로, 오늘 오픈AI가 GPT-5.6 Luna를 80% 내려 1.20달러로 맞췄는데도 4배 넘게 낮습니다.
DeepSeek V4-Pro 정식판도 곧 나올 것 같습니다.
AI 인사이트
사전학습을 다시 돌리지 않고 후반 공정만으로 등급을 넘었다면 성능의 여유가 아직 남아 있습니다. 가격 경쟁의 바닥도 같이 내려갑니다.
원문 보기api-docs.deepseek.com
7
AI에이전트
알렉산더 왕이 “누구나 이 기술로 원하는 것을 만들 수 있어야 한다”고 말했습니다.
알렉산더 왕(Alexandr Wang)은 AI 기술이 일부 부유한 기업에 독점되는 것을 경계했습니다. 그는 자율주행차에서 시작해 대형 언어 모델(LLM)과 챗봇, 그리고 코딩 에이전트로 이어지는 AI 생태계의 발전 파도가 지날 때마다 이전보다 10배씩 거대해졌다고 분석했습니다. 앞으로도 새로운 형태의 AI 흐름이 끊임없이 등장할 것이며 “최고의 AI 제품들은 아직 나오지도 않았다”고 말했습니다. AI 생태계의 가능성을 최대한 해금하고 함께 미래를 만들어 가야 할 때라고 제시했습니다.
알렉산더 왕(Alexandr Wang)은 AI 기술이 일부 부유한 기업에 독점되는 것을 경계했습니다.
그는 자율주행차에서 시작해 대형 언어 모델(LLM)과 챗봇, 그리고 코딩 에이전트로 이어지는 AI 생태계의 발전 파도가 지날 때마다 이전보다 10배씩 거대해졌다고 분석했습니다.
앞으로도 새로운 형태의 AI 흐름이 끊임없이 등장할 것이며 “최고의 AI 제품들은 아직 나오지도 않았다”고 말했습니다.
AI 생태계의 가능성을 최대한 해금하고 함께 미래를 만들어 가야 할 때라고 제시했습니다.
AI 인사이트
독점을 경계한다는 말은 후발 주자의 전략과도 겹치니, 실제로 얼마나 여는지는 라이선스에서 드러납니다.
원문 보기youtube.com
8
오픈AI
ChatGPT의 웹 연동 기능이 업데이트되었습니다.
Chrome 확장 프로그램에서는 Side Chat에서 유튜브 영상을 바로 질문하거나, 열려 있는 탭을 함께 참고하고, 웹페이지의 텍스트를 선택해 바로 질문할 수 있습니다. 데스크톱 앱에서는 URL 자동 추천과 브라우저 방문 기록 활용 기능이 추가됐으며, 기록 관리 방식도 직접 설정할 수 있습니다.
Chrome 확장 프로그램에서는 Side Chat에서 유튜브 영상을 바로 질문하거나, 열려 있는 탭을 함께 참고하고, 웹페이지의 텍스트를 선택해 바로 질문할 수 있습니다.
데스크톱 앱에서는 URL 자동 추천과 브라우저 방문 기록 활용 기능이 추가됐으며, 기록 관리 방식도 직접 설정할 수 있습니다.
AI 인사이트
방문 기록과 열린 탭까지 읽어 가는 단계에서는 편의보다 기록 관리 설정이 먼저 확인 대상이 됩니다.
9
중국AI
딥시크가 V4-Flash-0731 가중치를 공개했습니다.
기술 보고서도 같이 나왔고 라이선스는 MIT입니다. 4월 프리뷰와 구조도 크기도 같은 모델입니다. 총 284B 가운데 토큰당 13B만 켜는 방식 그대로입니다. 바꾼 건 학습 후반 공정뿐인데, 에이전트 성능이 올라 활성 49B를 쓰는 상위 등급 V4-Pro를 벤치마크에서 앞섰다고 밝혔습니다. 직접 돌리는 쪽에서 더 반가운 건 체크포인트에 DSpark라는 투기적 디코딩 모듈이 붙어 나온다는 부분입니다. 작은 모델이 먼저 여러 토큰을 써 보고 본 모델이 한 번에 검증하는 방식이라, 딥시크 서빙 환경에서 사용자당 생성 속도가 기존 방식보다 60~85% 빨랐다고 합니다. 같은 가중치에서 속도를 얼마나 더 꺼낼 수 있는지 확인한 공개입니다.
기술 보고서도 같이 나왔고 라이선스는 MIT입니다.
4월 프리뷰와 구조도 크기도 같은 모델입니다.
총 284B 가운데 토큰당 13B만 켜는 방식 그대로입니다.
바꾼 건 학습 후반 공정뿐인데, 에이전트 성능이 올라 활성 49B를 쓰는 상위 등급 V4-Pro를 벤치마크에서 앞섰다고 밝혔습니다.
직접 돌리는 쪽에서 더 반가운 건 체크포인트에 DSpark라는 투기적 디코딩 모듈이 붙어 나온다는 부분입니다.
작은 모델이 먼저 여러 토큰을 써 보고 본 모델이 한 번에 검증하는 방식이라, 딥시크 서빙 환경에서 사용자당 생성 속도가 기존 방식보다 60~85% 빨랐다고 합니다.
같은 가중치에서 속도를 얼마나 더 꺼낼 수 있는지 확인한 공개입니다.
AI 인사이트
가중치에 서빙 가속 모듈까지 얹어 풀면 자체 운영 원가가 내려가고 API를 떠날 이유가 생깁니다.
원문 보기huggingface.co
10
중국AI
문샷AI가 알리바바의 엔비디아 칩 2만 장 클러스터로 Kimi를 학습시켰다는 보도가 나왔습니다.
블룸버그가 보도했고, 그 칩이 H200이라는 정보도 뒤이어 나왔습니다. 알리바바 쪽은 컴퓨팅 계약 자체 대신 기종만 부인했다고 합니다. 중국 AI 기업들은 추론을 화웨이 어센드로 상당히 옮겼지만, 프런티어 학습은 아직 엔비디아를 못 놓고 있습니다. 어센드는 카드 네 장이 엔비디아 한 장 성능에 겨우 대응하는 수준이고, 딥시크도 중국산 칩 학습을 반복 실패한 뒤 엔비디아로 되돌아갔습니다. 2만 장이 자체 조달 대신 알리바바 클러스터 임대로 나온 이유가 여기에 있습니다. 오픈웨이트로 풀린 모델이라도 그걸 만들 물량은 여전히 몇몇 클라우드가 쥐고 있는 구조가 이어질 것으로 보입니다.
블룸버그가 보도했고, 그 칩이 H200이라는 정보도 뒤이어 나왔습니다.
알리바바 쪽은 컴퓨팅 계약 자체 대신 기종만 부인했다고 합니다.
중국 AI 기업들은 추론을 화웨이 어센드로 상당히 옮겼지만, 프런티어 학습은 아직 엔비디아를 못 놓고 있습니다.
어센드는 카드 네 장이 엔비디아 한 장 성능에 겨우 대응하는 수준이고, 딥시크도 중국산 칩 학습을 반복 실패한 뒤 엔비디아로 되돌아갔습니다.
2만 장이 자체 조달 대신 알리바바 클러스터 임대로 나온 이유가 여기에 있습니다.
오픈웨이트로 풀린 모델이라도 그걸 만들 물량은 여전히 몇몇 클라우드가 쥐고 있는 구조가 이어질 것으로 보입니다.
AI 인사이트
계약 자체를 부인하지 않고 기종만 부인한 대응은 대여 구조가 실재하는 쪽을 가리킵니다.
원문 보기bloomberg.com
11
구글
구글이 Gemini Spark의 Chrome 연동 기능을 확대했습니다.
Gemini Spark는 Chrome과 직접 연동되어, 사용자의 허가를 받으면 로그인된 계정과 저장된 비밀번호를 활용해 웹 작업을 대신 수행할 수 있습니다. 예를 들어 저장해둔 매물의 방문 일정을 예약하거나, 항공편을 찾고 예약 절차를 진행하는 작업을 처리합니다. 결제처럼 중요한 단계는 사용자에게 다시 확인을 요청하며, "프롬프트 인젝션" 같은 보안 위협도 고려해 설계됐습니다. 해당 기능은 현재 미국의 Google AI Pro·Ultra 구독자를 대상으로 순차 배포되고 있으며, 앞으로 더 많은 국가로 확대될 예정입니다.
Gemini Spark는 Chrome과 직접 연동되어, 사용자의 허가를 받으면 로그인된 계정과 저장된 비밀번호를 활용해 웹 작업을 대신 수행할 수 있습니다.
예를 들어 저장해둔 매물의 방문 일정을 예약하거나, 항공편을 찾고 예약 절차를 진행하는 작업을 처리합니다.
결제처럼 중요한 단계는 사용자에게 다시 확인을 요청하며, "프롬프트 인젝션" 같은 보안 위협도 고려해 설계됐습니다.
해당 기능은 현재 미국의 Google AI Pro·Ultra 구독자를 대상으로 순차 배포되고 있으며, 앞으로 더 많은 국가로 확대될 예정입니다.
AI 인사이트
저장된 비밀번호까지 쥔 에이전트가 웹을 돌면 사고가 났을 때 책임 경계부터 문제가 됩니다. 확인 단계를 어디에 두는지가 설계의 전부입니다.
원문 보기blog.google
12
구글
일론 머스크가 구글 독점을 막으려던 오픈AI와 앤트로픽이 오히려 AI 경쟁을 키웠다고 말했습니다.
그는 구글 독점을 막으려 설립했던 오픈AI와 여기서 파생된 앤트로픽이 오히려 AI 개발 경쟁을 가속화했다고 봤습니다. 의도와 달리 기술 경쟁이 커진 상황에서 함께 경쟁에 참여할 수밖에 없다는 소회입니다. 구글을 견제하려고 시작했던 움직임이 연쇄 반응을 일으켜 AI 발전 속도를 훨씬 빠르게 만든 결과로 이어졌습니다. 경쟁을 피하거나 슬퍼하는 대신 해당 구도에 직접 들어가 주도권을 확보하는 길을 택했다는 설명입니다.
그는 구글 독점을 막으려 설립했던 오픈AI와 여기서 파생된 앤트로픽이 오히려 AI 개발 경쟁을 가속화했다고 봤습니다.
의도와 달리 기술 경쟁이 커진 상황에서 함께 경쟁에 참여할 수밖에 없다는 소회입니다.
구글을 견제하려고 시작했던 움직임이 연쇄 반응을 일으켜 AI 발전 속도를 훨씬 빠르게 만든 결과로 이어졌습니다.
경쟁을 피하거나 슬퍼하는 대신 해당 구도에 직접 들어가 주도권을 확보하는 길을 택했다는 설명입니다.
AI 인사이트
견제하려고 만든 조직이 경쟁을 키웠다는 회고이자, 머스크 자신이 그 경쟁에 직접 뛰어든 이유에 대한 설명입니다.
13
AI연구
Unsloth가 딥시크 V4 Flash 0731 GGUF를 공개했습니다.
무손실 버전이 램 168GB, 3비트는 110GB 사양입니다. 이번 공개의 요점은 '무손실 4비트'라는 표현입니다. 딥시크가 학습 단계부터 양자화를 반영하는 QAT로 훈련해, 전체 가중치의 96%인 전문가 파라미터가 원래부터 FP4입니다. Unsloth는 그 비트를 GGUF로 그대로 옮겨 담았고, 원본과 토큰 일치율 100%를 확인했습니다. 성능 저하 없이 원본 그대로입니다. 0731 버전은 크기 그대로 재학습만 다시 했는데, 자체 공개한 에이전트 벤치마크 전부에서 상위 모델인 V4-Pro-Preview까지 앞섰습니다. 양자화 품질을 정하는 지점이 변환 도구에서 학습 단계로 옮겨 가고 있습니다.
무손실 버전이 램 168GB, 3비트는 110GB 사양입니다.
이번 공개의 요점은 '무손실 4비트'라는 표현입니다.
딥시크가 학습 단계부터 양자화를 반영하는 QAT로 훈련해, 전체 가중치의 96%인 전문가 파라미터가 원래부터 FP4입니다.
Unsloth는 그 비트를 GGUF로 그대로 옮겨 담았고, 원본과 토큰 일치율 100%를 확인했습니다.
성능 저하 없이 원본 그대로입니다.
0731 버전은 크기 그대로 재학습만 다시 했는데, 자체 공개한 에이전트 벤치마크 전부에서 상위 모델인 V4-Pro-Preview까지 앞섰습니다.
양자화 품질을 정하는 지점이 변환 도구에서 학습 단계로 옮겨 가고 있습니다.
AI 인사이트
무손실이라는 표현을 토큰 일치율로 증명한 방식이 공개 배포판의 신뢰를 재는 기준이 됩니다.
원문 보기huggingface.co

오늘 한 마디

AI 정리

〈청출어람 Inkling-Small, 4분의 1 크기로 선생 넘고 사실 질문은 절반〉은 씽킹머신즈랩이 Apache 2.0으로 공개한 Inkling-Small을 다룹니다. 전체 276B 가운데 토큰마다 12B만 쓰는 MoE 모델로, 큰 Inkling을 선생으로 둔 증류와 2주의 코딩 강화학습을 거쳤습니다.

인사이트와 「오늘 한 마디」는 그날 올린 글을 AI가 정리한 것이라 사실과 다를 수 있어요. 소식 본문과 출처는 사람이 확인했어요.

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