9월 7일 (월) AI 데일리 브리핑

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젠슨 황은 GPU 10만 개 이상으로 학습한 GPT-6 Astra를 두고 "AGI has arrived"라고 했고, GPU 40만 개가 추가로 가동될 예정이라고 밝혔습니다. 구글 딥마인드의 코라이 카부쿠오글루는 Gemini 3.5 Pro와 Gemini 4를 병렬로 개발 중이라고 했고, 마이크로소프트는 단어 오류율 2.0%의 받아쓰기 모델 MAI-Transcribe-2를 공개했습니다.

오늘의 브리핑10

오전 7시

1
AI연구
SolarWM 연구팀이 월드 모델 개발 전 과정을 오픈소스로 공개했습니다.
SolarWM 연구팀이 데이터 수집·정제·라벨링부터 학습·추론 코드, 사전학습 모델까지 전체 개발 과정을 오픈소스로 공개했습니다. 데이터만 143만 개 영상 클립, 약 25TB 규모입니다. SolarWM-5B는 5초짜리 영상만으로 학습했지만 실시간 상호작용 영상을 생성하며, 이를 수분에서 수시간까지 이어갈 수 있다고 합니다. 5B·14B에 더해 LTX-2.5와 Minimax-H3까지 하나의 코드베이스에서 지원합니다. 세계 모델을 연구할 때 가장 시간이 많이 드는 데이터 준비와 학습 환경 구축을 그대로 활용할 수 있어, 개인 연구자도 새로운 월드 모델을 실험하기 훨씬 쉬워질 것 같습니다. 월드 모델을 처음부터 직접 만들어 보고 싶다면 확인해 볼 만합니다.
SolarWM 연구팀이 데이터 수집·정제·라벨링부터 학습·추론 코드, 사전학습 모델까지 전체 개발 과정을 오픈소스로 공개했습니다.
데이터만 143만 개 영상 클립, 약 25TB 규모입니다.
SolarWM-5B는 5초짜리 영상만으로 학습했지만 실시간 상호작용 영상을 생성하며, 이를 수분에서 수시간까지 이어갈 수 있다고 합니다.
5B·14B에 더해 LTX-2.5와 Minimax-H3까지 하나의 코드베이스에서 지원합니다.
세계 모델을 연구할 때 가장 시간이 많이 드는 데이터 준비와 학습 환경 구축을 그대로 활용할 수 있어, 개인 연구자도 새로운 월드 모델을 실험하기 훨씬 쉬워질 것 같습니다.
월드 모델을 처음부터 직접 만들어 보고 싶다면 확인해 볼 만합니다.
AI 인사이트
143만 개 클립, 25TB 규모의 데이터 수집·정제·라벨링 과정을 그대로 받아 쓸 수 있어, 월드 모델 연구에서 가장 오래 걸리던 준비 단계를 건너뛸 수 있습니다. 다만 25TB를 내려받아 학습할 장비는 따로 필요합니다.
원문 보기junchao-cs.github.io
2
오픈AI
젠슨 황이 GPT-6 Astra를 두고 “AGI has arrived”라고 말했습니다.
NVIDIA CEO 젠슨 황이 GPT-6 Astra를 두고 “AGI has arrived”라고 말했습니다. 젠슨 황에 따르면 GPT-6 Astra는 10만 개 이상의 NVIDIA Grace Blackwell GPU로 학습됐습니다. 오픈AI의 그레그 브록먼과 마크 첸도 “AGI 시대에 진입하고 있다”고 언급했습니다. 제가 더 크게 본 대목은 젠슨 황이 앞으로 40만 개의 GPU가 추가로 가동될 예정이라고 밝힌 부분입니다. 오픈AI 내부에 Astra의 다음 세대 모델이 이미 있다는 점을 생각하면, 그다음 모델은 얼마나 크고 어떤 성능을 낼지 기대됩니다. AGI의 기준을 두고 논쟁은 계속되겠지만, Astra보다 훨씬 큰 연산 자원이 다음 세대 AI에 들어간다는 점에서 컴퓨트 부족은 계속될 것 같습니다.
NVIDIA CEO 젠슨 황이 GPT-6 Astra를 두고 “AGI has arrived”라고 말했습니다.
젠슨 황에 따르면 GPT-6 Astra는 10만 개 이상의 NVIDIA Grace Blackwell GPU로 학습됐습니다.
오픈AI의 그레그 브록먼과 마크 첸도 “AGI 시대에 진입하고 있다”고 언급했습니다.
제가 더 크게 본 대목은 젠슨 황이 앞으로 40만 개의 GPU가 추가로 가동될 예정이라고 밝힌 부분입니다.
오픈AI 내부에 Astra의 다음 세대 모델이 이미 있다는 점을 생각하면, 그다음 모델은 얼마나 크고 어떤 성능을 낼지 기대됩니다.
AGI의 기준을 두고 논쟁은 계속되겠지만, Astra보다 훨씬 큰 연산 자원이 다음 세대 AI에 들어간다는 점에서 컴퓨트 부족은 계속될 것 같습니다.
AI 인사이트
AGI 선언을 먼저 꺼낸 쪽은 Astra 학습에 GPU 10만 개 이상을 댄 엔비디아였습니다. 젠슨 황이 예고한 GPU 40만 개 추가 가동은 그보다 훨씬 큰 규모입니다.
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3
구글
코라이 카부쿠오글루가 사용자와의 상호작용이 AGI 구축을 좌우한다고 말했습니다.
구글 딥마인드(Google DeepMind)의 코라이 카부쿠오글루(Koray Kavukcuoglu)는 AGI 구축의 성패가 “사용자와의 상호작용에 달려 있다”고 밝혔습니다. 그는 복잡한 AGI 개발 과정에서 모든 것을 한 방향으로만 획일화해서는 안 되며, 광범위한 탐색과 혁신을 Gemini 모델로 올바르게 수렴시키는 실행력이 관건이라고 설명했습니다. 일상의 이메일 처리부터 과학자들이 새로운 이론과 발명을 이끌어내는 고난도 연구 작업까지, AI 모델의 활용 범위는 세상의 모든 영역으로 넓어지고 있습니다. 그는 “사용자들의 실제 사용 경험이 곧 우리의 나침반”이라며, 사람들이 겪는 문제를 해결하는 과정이 범용 인공지능(AGI)으로 향하는 가장 확실한 길이라고 강조했습니다.
구글 딥마인드(Google DeepMind)의 코라이 카부쿠오글루(Koray Kavukcuoglu)는 AGI 구축의 성패가 “사용자와의 상호작용에 달려 있다”고 밝혔습니다.
그는 복잡한 AGI 개발 과정에서 모든 것을 한 방향으로만 획일화해서는 안 되며, 광범위한 탐색과 혁신을 Gemini 모델로 올바르게 수렴시키는 실행력이 관건이라고 설명했습니다.
일상의 이메일 처리부터 과학자들이 새로운 이론과 발명을 이끌어내는 고난도 연구 작업까지, AI 모델의 활용 범위는 세상의 모든 영역으로 넓어지고 있습니다.
그는 “사용자들의 실제 사용 경험이 곧 우리의 나침반”이라며, 사람들이 겪는 문제를 해결하는 과정이 범용 인공지능(AGI)으로 향하는 가장 확실한 길이라고 강조했습니다.
AI 인사이트
딥마인드는 여러 갈래의 연구를 Gemini 한 모델로 모으는 구조라, 사용자가 실제로 겪는 문제가 무엇을 먼저 모을지 정하는 기준이 됩니다.
원문 보기youtube.com
4
반도체
톰 브라운이 AI 진보의 가장 명확한 병목으로 데이터센터와 연산 부족을 꼽았습니다.
앤트로픽 공동 창업자 톰 브라운은 “AI의 모든 진보를 가로막는 가장 명확한 병목 현상(bottleneck)”으로 데이터센터와 연산 자원의 부족을 꼽았습니다. 그는 폭증하는 AI 수요를 뒷받침할 전력과 건설 인력의 극심한 공급 부족에 직면해 있다고 지적했습니다. 부지 인허가 규제를 풀고 인프라를 빠르게 확충하는 국가만이 기술 패권 경쟁에서 앞서갈 수 있다는 분석입니다. 또한 데이터센터는 단순한 시설을 넘어 “막대한 번영의 원천”이라며, 대규모 일자리 창출과 세수 확대 등 국가 경제에 미치는 파급력을 강조했습니다.
앤트로픽 공동 창업자 톰 브라운은 “AI의 모든 진보를 가로막는 가장 명확한 병목 현상(bottleneck)”으로 데이터센터와 연산 자원의 부족을 꼽았습니다.
그는 폭증하는 AI 수요를 뒷받침할 전력과 건설 인력의 극심한 공급 부족에 직면해 있다고 지적했습니다.
부지 인허가 규제를 풀고 인프라를 빠르게 확충하는 국가만이 기술 패권 경쟁에서 앞서갈 수 있다는 분석입니다.
또한 데이터센터는 단순한 시설을 넘어 “막대한 번영의 원천”이라며, 대규모 일자리 창출과 세수 확대 등 국가 경제에 미치는 파급력을 강조했습니다.
AI 인사이트
병목을 전력과 건설 인력, 부지 인허가로 지목하면서 해법으로 규제 완화를 내놓았고, 일자리와 세수 효과를 함께 들었습니다.
원문 보기youtube.com
5
AI
Microsoft AI가 음성 인식 모델 MAI-Transcribe-2를 공개했습니다.
Artificial Analysis 기준 단어 오류율 2.0%로 전체 2위이며, 음성을 실시간보다 약 411배 빠르게 처리합니다. GPT-Transcribe보다 약 10배 빠른 수준입니다. 가격도 1,000분당 1.67달러, 1시간 기준 약 0.1달러 수준입니다. 60개 언어와 자동 언어 감지, 여러 언어를 섞어 말하는 코드 스위칭, 화자 분리, 단어별 타임스탬프도 지원합니다. 회의록, 인터뷰, 영상 자막, 콜센터 분석처럼 대량의 음성을 계속 문자로 바꾸는 서비스에서는 음성 인식 비용 자체가 거의 부담되지 않는 수준까지 내려가고 있습니다.
Artificial Analysis 기준 단어 오류율 2.0%로 전체 2위이며, 음성을 실시간보다 약 411배 빠르게 처리합니다.
GPT-Transcribe보다 약 10배 빠른 수준입니다.
가격도 1,000분당 1.67달러, 1시간 기준 약 0.1달러 수준입니다.
60개 언어와 자동 언어 감지, 여러 언어를 섞어 말하는 코드 스위칭, 화자 분리, 단어별 타임스탬프도 지원합니다.
회의록, 인터뷰, 영상 자막, 콜센터 분석처럼 대량의 음성을 계속 문자로 바꾸는 서비스에서는 음성 인식 비용 자체가 거의 부담되지 않는 수준까지 내려가고 있습니다.
AI 인사이트
1시간에 약 0.1달러면 회의 녹음이나 영상 전부를 문자로 바꿔 두는 비용이 작아져, 받아쓰기를 기본으로 켜 두는 서비스가 늘 수 있습니다. 단어 오류율도 2.0%로 전체 2위입니다.
6
AI연구
ViggleAI가 첫 오픈웨이트 모델 Viggle-Animate를 공개했습니다.
MiniMax-H3를 기반으로 하며, 영상의 한 프레임에서 원하는 캐릭터 모습으로 다시 그려주기만 하면 나머지 영상 전체의 인물을 해당 캐릭터로 바꿔줍니다. 기존처럼 포즈 스켈레톤이나 마스크를 만들 필요도 없고, 렌더링 단계에서 별도의 텍스트 프롬프트도 필요하지 않습니다. 3번의 forward pass만으로 처리하며 5초 영상을 약 26초에 생성합니다. 복잡한 포즈 추정과 분할 과정을 한 장의 이미지 편집으로 대신했다는 게 꽤 괜찮은 접근입니다. 캐릭터 교체 영상이나 밈, 숏폼을 만드는 과정이 훨씬 간단해질 것 같습니다.
MiniMax-H3를 기반으로 하며, 영상의 한 프레임에서 원하는 캐릭터 모습으로 다시 그려주기만 하면 나머지 영상 전체의 인물을 해당 캐릭터로 바꿔줍니다.
기존처럼 포즈 스켈레톤이나 마스크를 만들 필요도 없고, 렌더링 단계에서 별도의 텍스트 프롬프트도 필요하지 않습니다.
3번의 forward pass만으로 처리하며 5초 영상을 약 26초에 생성합니다.
복잡한 포즈 추정과 분할 과정을 한 장의 이미지 편집으로 대신했다는 게 꽤 괜찮은 접근입니다.
캐릭터 교체 영상이나 밈, 숏폼을 만드는 과정이 훨씬 간단해질 것 같습니다.
AI 인사이트
포즈 스켈레톤과 마스크를 만드는 앞단 작업이 사라지면 캐릭터 교체 영상을 만드는 시간이 크게 줄어듭니다. 가중치가 공개돼 누구나 실제 인물 영상의 얼굴과 몸을 바꿀 수 있다는 점은 악용 위험이기도 합니다.
원문 보기huggingface.co
7
구글
코라이 카부쿠오글루가 Gemini 3.5 Pro와 Gemini 4를 병렬로 개발 중이라고 밝혔습니다.
구글 딥마인드의 코라이 카부쿠오글루(Koray Kavukcuoglu)는 모델 개발이 “다양한 규모와 시간대에서 동시에 진행되는 병렬 트랙(parallel tracks)”으로 이루어진다고 밝혔습니다. 그는 가볍고 빠른 플래시(Flash) 모델의 성능이 급격히 향상되어 “점점 더 강력해지고 프론티어 영역에 근접하고 있다”며 빠른 반복 실험의 강점을 강조했습니다. 동시에 기대를 모으는 차세대 성능 모델인 Gemini 3.5 Pro에 더해 Gemini 4 역시 이미 병렬로 연구 개발 중이라고 전했습니다.
구글 딥마인드의 코라이 카부쿠오글루(Koray Kavukcuoglu)는 모델 개발이 “다양한 규모와 시간대에서 동시에 진행되는 병렬 트랙(parallel tracks)”으로 이루어진다고 밝혔습니다.
그는 가볍고 빠른 플래시(Flash) 모델의 성능이 급격히 향상되어 “점점 더 강력해지고 프론티어 영역에 근접하고 있다”며 빠른 반복 실험의 강점을 강조했습니다.
동시에 기대를 모으는 차세대 성능 모델인 Gemini 3.5 Pro에 더해 Gemini 4 역시 이미 병렬로 연구 개발 중이라고 전했습니다.
AI 인사이트
Flash가 프론티어에 근접할수록 같은 회사의 Pro 모델과 가격 차이를 설명하기 어려워집니다. 구글은 Flash 판올림과 별개로 Gemini 3.5 Pro와 Gemini 4를 함께 개발하고 있습니다.
원문 보기youtube.com
8
구글
코라이 카부쿠오글루가 프론티어에 서는 것 말고 중요한 것은 없다고 말했습니다.
구글 딥마인드 수장 코라이 카부쿠오글루(Koray Kavukcuoglu)는 모델 성능 경쟁에 대해 “우리에게 프론티어(최첨단 기술의 최전선)에 서는 것 외에 중요한 것은 없다”고 말했습니다. 그는 현재 모델들이 다소 뒤처져 보인다는 비판을 인정하면서도, 의사결정과 우선순위의 모든 초점은 오직 프론티어 탈환에 맞춰져 있다고 밝혔습니다. 특히 구글의 경쟁력은 단기 트렌드보다 장기적 인프라 투자에서 나온다고 강조했습니다. “15년 전 AI라는 단어조차 생소하던 시절부터 자체 AI 칩에 투자해 왔다”며, 칩부터 소프트웨어까지 최적화할 수 있는 독보적인 풀스택 인프라와 연구 역량을 강점으로 꼽았습니다.
구글 딥마인드 수장 코라이 카부쿠오글루(Koray Kavukcuoglu)는 모델 성능 경쟁에 대해 “우리에게 프론티어(최첨단 기술의 최전선)에 서는 것 외에 중요한 것은 없다”고 말했습니다.
그는 현재 모델들이 다소 뒤처져 보인다는 비판을 인정하면서도, 의사결정과 우선순위의 모든 초점은 오직 프론티어 탈환에 맞춰져 있다고 밝혔습니다.
특히 구글의 경쟁력은 단기 트렌드보다 장기적 인프라 투자에서 나온다고 강조했습니다.
“15년 전 AI라는 단어조차 생소하던 시절부터 자체 AI 칩에 투자해 왔다”며, 칩부터 소프트웨어까지 최적화할 수 있는 독보적인 풀스택 인프라와 연구 역량을 강점으로 꼽았습니다.
AI 인사이트
뒤처져 보인다는 평가를 인정한 뒤 15년 된 자체 칩 투자를 내세운 답변입니다. 자체 칩은 같은 모델을 돌리는 원가를 낮추지만, 당장의 성능 순위와는 별개입니다.
원문 보기youtube.com
9
반도체
젠슨 황이 AI는 마법처럼 보여도 본질은 “엔지니어링의 영역”이라고 말했습니다.
엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 AI 기술이 마법처럼 보이지만 본질은 컴퓨터와 소프트웨어, 수학이 결합된 “엔지니어링의 영역”이라고 봤습니다. 그는 자동차나 비행기가 기술 발전을 거치며 훨씬 안전해진 것처럼, 기술을 진보시키는 것이 안전성을 확보하는 가장 확실한 길이라고 설명했습니다. 따라서 개발 속도를 늦추는 대신 더 가속화해 성능과 안전성을 동시에 끌어올려야 한다고 강조했습니다. 특히 이번 기술·산업 혁명에서 각국이 맞이할 수 있는 “단 하나의 최악의 결과는 이를 활용하지 못하고 뒤처지는 것”이라고 경고했습니다.
엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 AI 기술이 마법처럼 보이지만 본질은 컴퓨터와 소프트웨어, 수학이 결합된 “엔지니어링의 영역”이라고 봤습니다.
그는 자동차나 비행기가 기술 발전을 거치며 훨씬 안전해진 것처럼, 기술을 진보시키는 것이 안전성을 확보하는 가장 확실한 길이라고 설명했습니다.
따라서 개발 속도를 늦추는 대신 더 가속화해 성능과 안전성을 동시에 끌어올려야 한다고 강조했습니다.
특히 이번 기술·산업 혁명에서 각국이 맞이할 수 있는 “단 하나의 최악의 결과는 이를 활용하지 못하고 뒤처지는 것”이라고 경고했습니다.
AI 인사이트
젠슨 황은 안전을 속도를 늦춰 얻는 것으로 보지 않고, 기술을 개선해 얻는 공학 문제로 다뤘습니다. 근거로 든 것은 기술 발전을 거치며 안전해진 자동차와 비행기입니다.
원문 보기youtube.com
10
오픈AI
ChatGPT Work가 이제 사용자의 말투와 글쓰기 습관까지 학습합니다.
Gmail, Google Drive, Slack, SharePoint 등을 연결하면 기존 이메일·메시지·문서에서 자주 쓰는 표현, 문장 구조, 대소문자 습관, 마무리 방식 등을 파악해 이후 작성물에 반영합니다. 설정은 ChatGPT의 Settings → Personalization → Writing style에서 할 수 있습니다. AI에게 매번 “이런 말투로 써줘”라고 설명할 필요 없이, 실제로 써 온 글을 바탕으로 개인화하는 방식입니다.
Gmail, Google Drive, Slack, SharePoint 등을 연결하면 기존 이메일·메시지·문서에서 자주 쓰는 표현, 문장 구조, 대소문자 습관, 마무리 방식 등을 파악해 이후 작성물에 반영합니다.
설정은 ChatGPT의 Settings → Personalization → Writing style에서 할 수 있습니다.
AI에게 매번 “이런 말투로 써줘”라고 설명할 필요 없이, 실제로 써 온 글을 바탕으로 개인화하는 방식입니다.
AI 인사이트
말투를 배우는 방식이라 ChatGPT가 연결된 Gmail·Slack·SharePoint의 지난 메일과 메시지를 읽게 됩니다. 편의를 얻는 대신 AI가 열람하는 범위가 넓어지는 설정입니다.

오늘 한 마디

AI 정리

AGI 선언보다 앞서 나온 기록은 〈특이점은 이미 왔나, AGI 선언보다 먼저 시험을 만든 쪽이 예측을 고쳤습니다〉에 있습니다. Astra가 제공사 하네스로 99.9%를 받은 ARC-AGI-3를 만든 프랑수아 숄레는 이 시험이 자기 예상보다 약 두 배 빨리 포화됐다고 적었습니다.

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

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