9월 9일 (수) AI 데일리 브리핑

소식 아티클 논문 인터뷰 팟캐스트

오픈AI와 앤트로픽에서 사전학습을 연구한 Jacob Coxon이 앤트로픽을 떠나며 개발 속도를 늦추기 위한 연구소 간 합의를 요구했습니다. 초파리 커넥톰을 옮긴 디지털 신경회로로 DOOM과 Beat Saber를 조작하는 실험이 나왔고, Extropic은 H100보다 토큰당 에너지를 최대 약 139배 덜 쓰는 Z1T를 공개했습니다.

오늘의 브리핑8

오전 7시

1
AI연구
초파리 커넥톰으로 Beat Saber를 학습시키는 프로젝트가 나왔습니다.
세상엔 정말 미친 사람들이 많은 것 같습니다. 얼마 전 구글과 HHMI 연구진이 초파리 수컷의 뇌와 중추신경계 전체 연결 지도를 공개했는데, 벌써 이걸 이용해 Beat Saber를 학습시키는 사람이 등장했습니다. MaleCNS v1.0 초파리 커넥톰을 시뮬레이션하고 신경 활동을 게임 조작으로 연결한 방식입니다. 현재는 운동 신경계를 플레이 영상에 맞춰 학습시킨 단계이며, 시각 자극에 반응하는 부분과 실제 플레이는 강화학습 중이라고 합니다. 심지어 같은 커넥톰으로 Doom을 학습시키는 프로젝트도 진행되고 있습니다. 뇌 지도를 완성하자마자 게임부터 시키는 걸 보면 인간은 정말 한결같습니다.
세상엔 정말 미친 사람들이 많은 것 같습니다.
얼마 전 구글과 HHMI 연구진이 초파리 수컷의 뇌와 중추신경계 전체 연결 지도를 공개했는데, 벌써 이걸 이용해 Beat Saber를 학습시키는 사람이 등장했습니다.
MaleCNS v1.0 초파리 커넥톰을 시뮬레이션하고 신경 활동을 게임 조작으로 연결한 방식입니다.
현재는 운동 신경계를 플레이 영상에 맞춰 학습시킨 단계이며, 시각 자극에 반응하는 부분과 실제 플레이는 강화학습 중이라고 합니다.
심지어 같은 커넥톰으로 Doom을 학습시키는 프로젝트도 진행되고 있습니다.
뇌 지도를 완성하자마자 게임부터 시키는 걸 보면 인간은 정말 한결같습니다.
AI 인사이트
MaleCNS v1.0 커넥톰이 공개된 지 며칠 만에 외부 개발자가 이를 시뮬레이션해 게임 조작에 연결했습니다. 연결 지도가 공개 데이터로 풀리면서 연구실 밖에서도 신경회로 실험을 해 볼 수 있게 됐습니다.
2
AI안전
오픈AI·앤트로픽에서 사전학습을 연구한 Jacob Coxon이 앤트로픽을 떠나며 경고했습니다.
“AI를 만드는 사람들은 이 기술이 2030년대가 오기 전에 모두를 죽일 수도 있다고 진심으로 믿고 있습니다.” 오픈AI와 앤트로픽에서 3년간 사전학습을 연구한 Jacob Coxon이 앤트로픽을 퇴사하며 남긴 말입니다. 그는 두 회사가 스스로를 개선하는 초지능을 향해 경쟁하고 있으며, 내부 연구자와 경영진도 위험을 사적으로는 두려워한다고 밝혔습니다. 특히 앤트로픽은 위험성을 알면서도 다른 연구소보다 먼저 도달해야 한다는 경쟁에 갇혀 있다고 지적했습니다. 그는 AI가 곧 인간을 넘어 해킹, 과학 연구 등 여러 분야에서 막대한 영향력을 가질 수 있다며 개발 속도를 늦추기 위한 연구소 간 합의가 필요하다고 말합니다.
“AI를 만드는 사람들은 이 기술이 2030년대가 오기 전에 모두를 죽일 수도 있다고 진심으로 믿고 있습니다.” 오픈AI와 앤트로픽에서 3년간 사전학습을 연구한 Jacob Coxon이 앤트로픽을 퇴사하며 남긴 말입니다.
그는 두 회사가 스스로를 개선하는 초지능을 향해 경쟁하고 있으며, 내부 연구자와 경영진도 위험을 사적으로는 두려워한다고 밝혔습니다.
특히 앤트로픽은 위험성을 알면서도 다른 연구소보다 먼저 도달해야 한다는 경쟁에 갇혀 있다고 지적했습니다.
그는 AI가 곧 인간을 넘어 해킹, 과학 연구 등 여러 분야에서 막대한 영향력을 가질 수 있다며 개발 속도를 늦추기 위한 연구소 간 합의가 필요하다고 말합니다.
AI 인사이트
사전학습을 직접 다룬 연구자가 퇴사한 뒤에야 내부의 위험 인식을 공개하는 일이 이어지고 있습니다. 그가 해법으로 든 것은 개발 속도를 늦추기 위한 연구소 간 합의입니다.
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3
AI에이전트
State Machines가 기업용 서비스를 복제한 에이전트 연습 환경을 내놨습니다.
AI 에이전트가 회사 시스템을 망가뜨리지 않고 연습할 수 있는 환경입니다. State Machines는 Salesforce, Zendesk, SAP 같은 기업용 서비스를 실제와 비슷하게 복제해 AI 에이전트가 작업할 수 있도록 합니다. 각 환경은 데이터를 따로 기억하고 초기화할 수 있으며, 수천 개를 동시에 실행할 수도 있습니다. 예를 들어 에이전트가 고객 정보를 수정하거나 티켓을 처리하는 작업을 실제 회사 데이터에 접근시키기 전에 반복해서 테스트할 수 있습니다. AI 에이전트가 실제 업무에 투입될수록 모델 성능에 더해 실수해도 문제가 없는 연습 환경이 점점 더 중요해질 것 같습니다.
AI 에이전트가 회사 시스템을 망가뜨리지 않고 연습할 수 있는 환경입니다.
State Machines는 Salesforce, Zendesk, SAP 같은 기업용 서비스를 실제와 비슷하게 복제해 AI 에이전트가 작업할 수 있도록 합니다.
각 환경은 데이터를 따로 기억하고 초기화할 수 있으며, 수천 개를 동시에 실행할 수도 있습니다.
예를 들어 에이전트가 고객 정보를 수정하거나 티켓을 처리하는 작업을 실제 회사 데이터에 접근시키기 전에 반복해서 테스트할 수 있습니다.
AI 에이전트가 실제 업무에 투입될수록 모델 성능에 더해 실수해도 문제가 없는 연습 환경이 점점 더 중요해질 것 같습니다.
AI 인사이트
복제 환경은 데이터를 따로 기억하고 초기화할 수 있어, 에이전트가 고객 정보를 잘못 고쳐도 실제 회사 데이터는 그대로입니다. 수천 개를 동시에 돌릴 수 있어 같은 작업을 여러 번 시험하기도 쉽습니다.
4
AI에이전트
Inception이 초당 1,100토큰이 넘는 확산 LLM Mercury 2.5를 공개했습니다.
Inception이 diffusion LLM인 Mercury 2.5를 공개했습니다. Mercury 2 대비 지능 지표는 40% 높아졌고, 성능은 GPT-5.6 Luna Low·Gemini 3.5 Flash-Lite급을 목표로 합니다. 260K 컨텍스트와 병렬 도구 호출도 지원하며, 실제 음성 에이전트에서는 응답 지연을 0.2초 이하로 낮춘 사례도 공개했습니다. 검색, 음성, 코딩 에이전트처럼 모델을 여러 번 호출하는 작업에서는 이런 속도 차이가 꽤 크게 체감될 것 같습니다.
Inception이 diffusion LLM인 Mercury 2.5를 공개했습니다.
Mercury 2 대비 지능 지표는 40% 높아졌고, 성능은 GPT-5.6 Luna Low·Gemini 3.5 Flash-Lite급을 목표로 합니다.
260K 컨텍스트와 병렬 도구 호출도 지원하며, 실제 음성 에이전트에서는 응답 지연을 0.2초 이하로 낮춘 사례도 공개했습니다.
검색, 음성, 코딩 에이전트처럼 모델을 여러 번 호출하는 작업에서는 이런 속도 차이가 꽤 크게 체감될 것 같습니다.
AI 인사이트
확산 방식은 토큰을 여러 개씩 동시에 다듬어 초당 1,100토큰을 넘겼고, 모델을 여러 번 부르는 음성·검색 에이전트에서는 왕복 지연이 체감 품질을 정합니다.
원문 보기inceptionlabs.ai
5
AI연구
수컷 초파리 커넥톰으로 만든 디지털 신경회로가 DOOM을 조작했습니다.
Google Research 등이 공개한 초파리의 뇌·중추신경계 연결 지도를 그대로 옮겨 만든 회로입니다. 게임 화면의 픽셀 밝기를 초파리의 감각 뉴런에 자극으로 전달하고, 발생한 신경 활동을 게임 조작으로 연결했습니다. DOOM을 AI에게 보여주는 방식과 달리, 디지털로 재현한 신경회로에 화면을 보여주고 그 반응으로 게임을 움직입니다. 실제 뇌의 신경회로가 시각 정보를 어떻게 행동으로 바꾸는지 컴퓨터 안에서 확인하는 실험입니다.
Google Research 등이 공개한 초파리의 뇌·중추신경계 연결 지도를 그대로 옮겨 만든 회로입니다.
게임 화면의 픽셀 밝기를 초파리의 감각 뉴런에 자극으로 전달하고, 발생한 신경 활동을 게임 조작으로 연결했습니다.
DOOM을 AI에게 보여주는 방식과 달리, 디지털로 재현한 신경회로에 화면을 보여주고 그 반응으로 게임을 움직입니다.
실제 뇌의 신경회로가 시각 정보를 어떻게 행동으로 바꾸는지 컴퓨터 안에서 확인하는 실험입니다.
AI 인사이트
살아 있는 초파리 없이 연결 지도를 옮긴 회로에 자극을 넣고 반응을 볼 수 있어, 같은 실험을 조건만 바꿔 몇 번이고 되풀이할 수 있습니다.
6
반도체
Extropic이 GPU보다 최대 140배 적은 에너지로 도는 모델 Z1T를 공개했습니다.
Z1은 일반 GPU처럼 모든 값을 촘촘하게 계산하는 대신, 확률형 비트(pbit)를 희소하게 연결해 필요한 연산만 처리합니다. Z1T도 여기에 맞춰 attention과 신경망 구조를 다시 설계했습니다. 현재 실험에서는 H100 대비 토큰당 에너지 사용량이 최대 약 139배 낮았고, Z1에서 처리되는 연산만 보면 차이는 수천 배까지 벌어졌습니다. 향후 FPGA 병목까지 줄이면 GPU 대비 최대 1,000배 수준의 효율도 가능하다고 보고 있습니다. Z1T의 모델 가중치와 학습 방법도 공개됐습니다.
Z1은 일반 GPU처럼 모든 값을 촘촘하게 계산하는 대신, 확률형 비트(pbit)를 희소하게 연결해 필요한 연산만 처리합니다.
Z1T도 여기에 맞춰 attention과 신경망 구조를 다시 설계했습니다.
현재 실험에서는 H100 대비 토큰당 에너지 사용량이 최대 약 139배 낮았고, Z1에서 처리되는 연산만 보면 차이는 수천 배까지 벌어졌습니다.
향후 FPGA 병목까지 줄이면 GPU 대비 최대 1,000배 수준의 효율도 가능하다고 보고 있습니다.
Z1T의 모델 가중치와 학습 방법도 공개됐습니다.
AI 인사이트
효율 숫자는 확률형 비트 칩에 맞춰 attention과 신경망 구조까지 다시 설계한 결과라, 기존 Transformer 모델을 그대로 옮겨 얻을 수 있는 값은 아닙니다.
원문 보기extropic.ai
7
AI에이전트
Pamir가 AI 에이전트가 상주하는 소형 Linux 컴퓨터 Lapis One을 공개했습니다.
Pamir가 AI 에이전트 시대를 겨냥한 소형 Linux 컴퓨터 Lapis One을 공개했습니다. 노트북이나 데스크톱처럼 사람이 계속 화면 앞에서 작업하는 컴퓨터 대신, 집에 두고 AI 에이전트가 계속 실행되며 필요한 작업을 대신 처리하는 개인용 컴퓨터를 목표로 합니다. 최근 AI 에이전트가 이메일, 문서, 브라우저까지 직접 다루기 시작하면서, AI가 대신 쓰는 컴퓨터라는 발상도 나오고 있습니다. 앞으로는 노트북을 들고 다니는 대신 집에 개인 AI 컴퓨터 한 대를 두고, 어디서든 일을 맡기는 방식이 자연스러워질지도 모르겠습니다.
Pamir가 AI 에이전트 시대를 겨냥한 소형 Linux 컴퓨터 Lapis One을 공개했습니다.
노트북이나 데스크톱처럼 사람이 계속 화면 앞에서 작업하는 컴퓨터 대신, 집에 두고 AI 에이전트가 계속 실행되며 필요한 작업을 대신 처리하는 개인용 컴퓨터를 목표로 합니다.
최근 AI 에이전트가 이메일, 문서, 브라우저까지 직접 다루기 시작하면서, AI가 대신 쓰는 컴퓨터라는 발상도 나오고 있습니다.
앞으로는 노트북을 들고 다니는 대신 집에 개인 AI 컴퓨터 한 대를 두고, 어디서든 일을 맡기는 방식이 자연스러워질지도 모르겠습니다.
AI 인사이트
화면 앞에 사람이 앉는다는 전제를 빼고, 에이전트가 계속 돌아가는 것을 기준으로 기기를 설계했습니다. 사람이 직접 쓰지 않는 컴퓨터에 돈을 낼 소비자가 얼마나 될지는 아직 확인되지 않았습니다.
8
구글
구글 Antigravity에서 AlphaGenome Atlas Skill을 쓸 수 있게 됐습니다.
전날 소개한 AlphaGenome Atlas를 이제 구글 Antigravity에서도 사용할 수 있습니다. AlphaGenome Atlas Skill을 통해 AI 에이전트가 유전자 변이를 빠르게 우선순위로 정리하고, 구조 그래프를 만들고, 검증 가능한 가설까지 생성할 수 있습니다. 90억 개의 DNA 변이 데이터를 연구자가 직접 뒤지지 않고 에이전트와 함께 분석할 수 있습니다.
전날 소개한 AlphaGenome Atlas를 이제 구글 Antigravity에서도 사용할 수 있습니다.
AlphaGenome Atlas Skill을 통해 AI 에이전트가 유전자 변이를 빠르게 우선순위로 정리하고, 구조 그래프를 만들고, 검증 가능한 가설까지 생성할 수 있습니다.
90억 개의 DNA 변이 데이터를 연구자가 직접 뒤지지 않고 에이전트와 함께 분석할 수 있습니다.
AI 인사이트
구글은 AlphaGenome Atlas 데이터와 그 데이터를 다루는 에이전트 도구 Antigravity를 함께 갖고 있어, 연구자가 데이터를 쓰는 가장 짧은 경로를 자기 도구 안에 만들었습니다.

오늘 한 마디

AI 정리

퇴사 글 뒤의 반응은 〈"목숨을 건 도박" 앤트로픽 퇴사자 경고에 현직 정렬 리드가 "맞다"고 답했습니다〉에 정리돼 있습니다. 콕슨의 글이 올라온 지 83분 뒤 앤트로픽의 정렬 과학 리드 에번 허빙어가 그 글이 맞다고 답했습니다.

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

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