구글, 앤스로픽에 대한 투자 확대 초기 협의 진행 보도

: 형태로는 구글이 앤스로픽에 추가 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 전략적 투자, 전환사채, 내년 초 자금 조달 라운드 참여 등의 가능성 거론

: 앤스로픽 기업가치는 3,500억 달러 전망. 구글의 투자 규모나 다른 투자자 참여는 불분명

피그마(FIG US) 3Q25 실적 - Figma Make와 AI 기능의 모멘텀

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

피그마의 3Q 실적은 긍정적이었습니다. ARR 1억 달러 고지를 넘었고, 매출은 컨센서스를 3.9% 상회했습니다. 7월 Figma Make와 AI 기능 정식 출시 이후 가속화된 변화를 확인하고 있습니다.

10만 달러 이상 지출 유료 고객 30%가 매주 Figma Make를 활용하고 있고, 전통적 B2B 외 개인 유저, 소규모 프리랜서 팀, 에이전시 등 롱테일 측면 활용도 확대중입니다.

분기 기준 유료 고객은 54만 명(vs 1Q 45만 명)으로 증가했고, 전체 고객의 70% 이상이 3개 이상의 제품을 동시 사용하며(vs 2Q 66%), 다년 계약 고객도 QoQ 27% 상승했습니다. 달러 기준 고객 유지율은 131%로 QoQ 2%p 증가했습니다.

신규 기능 확대로 매출 총이익률이 3%p 감소했지만, 아직 크레딧 한도와 소비 기반 요금이 적용되기 전입니다.

또한 주식 기반 보상 비용이 정상화되기까지 몇 개 분기 추가 소요를 전망하고 있지만, 상장 기업은 모두 경험하는 내용입니다.

챗GPT 통합에 대한 긍정적 유저 반응(수익화 논의 예정)과 견조한 Dev Mode의 채택률은 제품 혁신과 AI 네이티브 워크플로우를 추구하는 전략의 적절성을 보여줍니다.

12M FWD P/S는 17.6배 수준입니다. 고성장 SW 기업으로 꼽히는 크라우드 스트라이크(24배)나 스노우플레이크(16.4배)와도 비교해도 부담이 엄청 있는 상황은 아닙니다.

락업 이벤트도 소화하고 있고, 밸류에이션 부담도 축소되었습니다. 이제는 펀더멘털 기반 반등을 기대해볼 수 있는 시점이라고 생각합니다.

■ 피그마 실적 및 가이던스 요약
- 3Q 실적
: 매출 2.74억 달러(+38%, 컨센 2.64억 달러)
: 영업이익 0.34억 달러(컨센 0.17억 달러)

- 4Q 가이던스
: 매출 2.92~2.94억 달러(+35% 컨센 2.81억 달러),

- FY25 가이던스
: 매출 10.44~10.46억 달러(+40% 기존10.2~10.3억 달러, 컨센 10.2억 달러)
: 영업이익 1.12~1.17억 달러(기존 0.88~0.98억 달러, 컨센 0.93억 달러) (2025/11/6 공표자료, 밸류에이션 및 컨센서스: Factset 기준)

사라 프라이어 오픈AI CFO의 정정 발언

(오늘 정정 파티네요..)

: 오픈AI가 데이터센터 캐파 투자 관련 연방 정부의 재정적 보증을 원한다고 보도된 부분에 대하여

오늘 오전 제 발언을 명확히 하고 싶습니다. 오픈AI는 인프라 투자 약속과 관련해 정부의 재정적 보증(backstop)을 요청하고 있지 않습니다. 제가 “backstop”이라는 단어를 사용하면서 오해의 소지가 생겼습니다.

전체 답변 영상에서 보듯, 강조하고자 한 요점은 미국의 기술 경쟁력은 실질적인 산업 역량을 구축하는 데서 나온다는 것입니다. 이를 위해서는 민간 부문과 정부가 각자의 역할을 수행해야 한다는 점을 말한 것입니다.

앞서 말씀드린 대로, 미국 정부는 AI를 국가적 전략 자산(national strategic asset)으로 인식하고 있으며, 매우 전향적인 태도로 접근하고 있습니다.

https://www.linkedin.com/posts/sarah-friar_openai-wants-federal-backstop-for-new-investments-activity

[삼성 이영진] 데이터도그(DDOG US) 3Q25 실적 요약

■ 3Q25 실적
: 매출 8.86억 달러(+28%, vs 컨센 8.54억 달러
: 영업이익 2.07억 달러(vs 컨센 1.8억 달러)

■ 4Q25 가이던스
: 매출 9.12-9.16억 달러( vs 컨센 8.89억 달러)
: 영업이익 2.16-2.2억 달러( vs 컨센 1.84억 달러)

■ FY25 가이던스
: 매출 33.86-33.9억 달러(vs 기존 33.1-33.2억 달러, 컨센 33.3억 달러)
: 영업이익 7.54-7.58억 달러(vs 기존 6.84-6.94억 달러, 컨센 6.94억 달러)

https://investors.datadoghq.com/news-releases/news-release-details/datadog-announces-third-quarter-2025-financial-results

구글, 7세대 TPU Ironwood 정식 출시 포함 3가지 커스텀 실리콘 제품 발표

: 7세대 TPU Ironwood
- 몇 주 내 GA 예정
- TPU v5P 대비 10배 피크 성능 향상, TPU v6e(Trillium) 대비 칩 당 학습 및 추론 성능 4배 이상 개선
- 대규모 학습, 추론, 강화학습 워크로드 대응
- 최대 9,216개 칩을 하나의 Superpod으로 구성

: 새로운 Arm 기반 Axion 인스턴트
- Axion N4A: 가장 비용 효율적인 N 시리즈 VM. 현재 프리뷰
- Axion C4A Metal: 구글 최초의 Arm 기반 베어메탈 인스턴스. 곧 프리뷰 예정

https://cloud.google.com/blog/products/compute/ironwood-tpus-and-new-axion-based-vms-for-your-ai-workloads

오픈AI 정부 보증 이슈에 대한 샘 올트먼 코멘트

: 오픈AI는 데이터센터에 대한 정부 보증을 원하거나 받지 않음

: 정부가 직접 AI 인프라를 구축 및 소유하는 것은 찬성. 다만 이익은 정부에 귀속 필요

: 정부 보증 논의는 미국 내 반도체 팹 구축 지원 관련. 산업 및 공급망 강화를 위한 별도 사안

사람들이 우려하는 3가지 근본적 질문에 대해

1) 대규모 인프라 감당 가능?

- 연말 ARR 200억 달러 예상. 8년 1.4조 달러 투자 약정 목표를 감당하기 위해서는 매출의 지속적인 2배 성장 필요

- 매출 전망은 긍정적. 신규 엔터프라이즈 제품군, 소비자 디바이스, 로보틱스 잠재력 보유. AI 클라우드 사업도 확대할 계획

- 과학적 발견을 수행하는 AI는 거대한 잠재력을 보유한 신규 카테고리

- 필요에 따라 추가적인 주식이나 부채 조달 검토 가능

2) 오픈AI는 too big to fail이 되려는가?

- 잘못된 결정을 내리고 바로잡지 못하면 실패하고, 다른 기업들이 우리의 자리를 대신할 것. 그것이 자본주의의 원리

- CFO의 정부 금융지원 발언은 오해 소지가 있었으나 이미 정정

- 정부가 최종 보험자 역할은 데이터센터 건설이나 과잉투자 문제와 무관

- 의도적인 AI 오용으로 인한 국가 단위 재난 상황에서 해당 규모의 위험을 감당할 수 있는 존재는 정부 뿐이라는 맥락

3) 지금 대규모 투자하는 이유

- AI가 주도하는 미래 경제 인프라 구축 중. 현재 연구 진전 속도 고려시 지금이 적기

- 거대한 인프라 프로젝트는 완성까지 시간이 걸리기 때문에 지금 시작 필요 필요

- AI 사용 트렌드를 보면 AI 수요는 명확. 컴퓨팅 파워 부족 위험이 과잉 공급의 위험보다 크고 현실적이라고 판단

- 현재도 컴퓨팅 파워 제약으로 제품 기능 제한 및 신모델 출시 지연

- AI가 막대한 컴퓨팅 자원 기반으로 중요한 과학적 돌파구를 제공하는 시대 도래 예상

https://x.com/sama/status/1986514377470845007

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/11/7)

■ 문샷 AI, Kimi K2 Thinking 모델 출시. 도구 호출 + 긴 사슬 사고+ 대규모 문맥 처리를 통해 에이전틱 기능 강화

■ 오픈AI, Sora 안드로이드 앱 출시 첫 날 다운로드 47만 건. iOS 출시 첫 날 대비 4배 많지만 지원국가 및 초대 코드 필요 여부에서 차이

■ 샘 올트먼, 오픈AI를 AI가 경영하는 최초의 기업으로 만들겠다는 코멘트. 스스로를 AI로 대체될 것을 예고

■ 마이크로소프트, MAI 슈퍼인텔리전스 팀 신설. 의료 진단을 시작으로 인간 중심의 슈퍼인텔리전스를 개발하는 장기 프로젝트 가동

■ 구글, 인도양 크리스마스 섬에 지휘, 통제 지원용 AI 데이터센터 건설 계획. 올해 초 호주 국방부와 클라우드 계약 체결

■ 구글, 11일 독일 재무장관과 기자회견에서 대규모 투자 발표 예정 보도. 데이터센터와 인프라 확대, 재생에너지 활용 등

■ 구글, Google Finance 내 Gemini 기반 Deep Search 업데이트. Kalshi, Polymarket의 예측 시장 데이터와 기업 실적 정보 통합. AI가 출처 기반으로 분석한 시장 전망 및 재무 인사이트 제공

■ 구굴, Gemini API에 File Search Tool 추가. 개발자가 문서 및 파일을 손쉽게 업로드하고 벡터 검색 기반으로 AI에 연결 지원

■ 메타, AI 생성 숏 폼 영상을 보여주는 ‘Vibes’ 피드 기능을 유럽으로 확대

■ 메타, 내부 문서를 통해 연 매출의 약 10%가 스캠 및 금지광고에서 발생할 수 있다고 추정

■ Vast Data, 코어위브와 11억 7천만 달러 규모의 다년간 AI 인프라 공급 계약 체결. 코어위브의 GPU 클라우드에 자사 데이터 플랫폼 통합

■ 네비우스, 영국 내 첫번째 엔비디아 Blackwell Ultra 인프라를 갖춘 고성능 AI 클라우드 배치 발표

감사합니다.

[삼성 이영진] IREN(IREN US), F1Q26 실적 요약

■ F1Q26 실적

: 매출 2.4억 달러(+355%, vs 컨센 2.41억 달러)
: 조정 EBITDA 0.92억 달러(vs 컨센 1.41억 달러)
: 마이크로소프트와 97억 달러 계약 체결
: Together AI, Fluidstack, Fireworks AI와 다년 계약 체결

■ AI Cloud ARR 전망

’26년 말 34억 달러(GPU 14만개 확대)
‘26년 1분기 5억 달러 이상(GPU 2.3만개, 9월 말 제시 후 재확인)
’25년 말 2.25억 달러(8월 말 제시)

https://iren-corporate-website.s3.us-west-2.amazonaws.com/payload/Q1%20FY26%20Results%20Presentation.pdf

문샷 ai, Kimi K2 Thinking 출시

: 파라미터 1조 개 및 활성 파라미터 320억개의 MoE 모델. 사고하는 에이전트(thinking agent)로 설계. 툴을 사용하며 단계별 추론 수행

: 인간 개입없이 최대 200~300회의 연속적 툴 호출 실행. 논리적 일관성을 유지하며 복잡한 문제 해결

: Thinking tokes와 tool calling steps을 동시에 확장하려는 연구의 성과

: HLE, BrowseComp 등 벤치마크 SOTA. 추론, 에이전틱 검색, 코딩, 글쓰기 등에서 성능 향상

: 추론 효율성을 위해 사후학습 단계에서 양자화 인식 학습(QAT) 도입. MoE 구성 요소에 INT4 가중치 전용 양자화 적용. 용량 축소

https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/thinking.html

데이터도그(DDOG US) 3Q25 실적 - 참 잘했어요

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

데이터도그는 광범위하게 긍정적인 수요 환경 기반으로 성장률 반등과 함께 견조한 실적을 발표했습니다.

신규 고객 확보와 기존 고객 사용량 모두에서 견조한 트렌드를 보여주고 있고, 엔터프라이즈, SMB, 지출 규모, 산업군 측면에서도 전부 성장 가속이 확인되고 있습니다.

AI 네이티브 고객도 당연히 성장 중입니다. 매출 비중은 12%까지 상승했고, 고객은 500개 이상입니다.

이 중 10만 달러 이상 고객 100개 및 100만 달러 이상 고객 15개를 확보한 것도 긍정적입니다.

시장의 우려로 작용했던 최대 AI 네이티브 고객과 연 수 억 달러 규모 확장 계약을 체결했습니다.

고객은 제품 사용 범위 확대 및 높은 Commitment와 조기 갱신으로 경제성을 확보했다는 코멘트를 남겼습니다.

Non AI 고객군도 전년 대비 매출 성장이 가속화되고 있습니다. 사용량 증가율은 지난 12개 분기 중 최고치입니다.

불확실성 해소 속 확인하고 있는 전방위적 모멘텀은 하나의 변곡점이 될 수 있습니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/43RcH6T

(2025/11/7 공표자료)

오픈AI, 신규 블로그 글 <AI의 진보와 권고사항>

<요약>

AI는 인간의 지식과 능력을 크게 확장시키고 있으며, 그 힘을 모두에게 유익하게 활용하는 것이 우리의 책임이다.

이미 AI는 인간 수준의 대화를 넘어 연구자에 가까운 사고 능력을 보이고 있고, 머지않아 사람이 수세기 걸릴 과제도 해결할 수 있을 것이다.

지능 확보 비용은 급격히 낮아지고 있으며, 이런 발전 속에서도 사회는 서서히 적응하면서 점진적으로 더 나은 삶을 향해 나아갈 것이다.

AI는 건강관리, 신소재/신약 개발, 기후 예측, 교육 등 다양한 분야에서 인간의 삶을 향상시킬 잠재력을 지닌다.

오픈AI는 초지능의 위험을 매우 심각하게 보고, 완전히 통제, 정렬되지 않은 시스템은 배포되어서는 안 된다고 강조한다.

이를 위해 연구소 간의 안전 기준과 정보 공유, 정부의 감독과 국제 협력이 필요하다.

또한 사이버보안처럼 AI 위험을 관리할 수 있는 생태계를 구축하고, AI의 실제 영향을 꾸준히 측정해야 한다.

궁극적으로 AI는 전기나 물처럼 모두가 자유롭게 활용할 수 있는 기본 인프라가 되어, 사람들의 목표 달성을 돕는 방향으로 발전해야 한다.

<전문>

AI는 새로운 지식과 능력을 열어가고 있습니다. 우리의 책임은 이 막대한 힘을 모두에게, 그리고 오래도록 유익한 방향으로 이끄는 것입니다.

튜링 테스트를 넘어선 순간, 많은 사람들은 일상이 너무도 평온하게 계속된다는 사실을 의아하게 여겼습니다. 수십 년간 인류가 이야기해온 상징적인 이정표였지만, 도달이 불가능해 보이던 목표는 어느새 가까워졌고, 결국 어느 날 우리는 그 선을 넘어 있었습니다. 물론 멋진 신제품들이 쏟아졌지만, 세상은 크게 변하지 않았습니다 — 이제 컴퓨터가 대화하고 복잡한 문제를 사고할 수 있게 되었음에도 말이죠.

오늘날 대부분의 사람들은 여전히 AI를 챗봇이나 검색의 개선 정도로만 생각하지만, 이미 우리는 가장 지적이고 복잡한 분야에서 인간 최고 수준을 뛰어넘는 시스템들을 가지고 있습니다. 물론 아직 불안정하고 약점도 많지만, 그런 시스템들은 이제 “AI 연구자의 20% 수준”이 아니라 “80% 수준”에 더 가깝습니다. 우리가 실제로 사용하는 AI와 그 잠재력 사이의 간극은 엄청납니다.

새로운 지식을 발견할 수 있는 AI — 스스로이든, 인간의 능력을 확장시키는 방식이든 — 는 세상을 크게 바꿀 것입니다.

불과 몇 년 전까지만 해도 AI는 사람이 몇 초 만에 할 수 있는 일만 처리할 수 있었지만, 이제는 한 시간 이상 걸리는 일까지 해냅니다. 머지않아 며칠 혹은 몇 주가 걸리는 작업도 가능해질 것이고, 언젠가는 사람이 수세기가 걸릴 일을 해낼지도 모릅니다.

한편, 일정 수준의 지능을 확보하는 데 드는 비용은 폭발적으로 떨어지고 있습니다. 지난 몇 년 동안 매년 약 40배씩 감소했다는 추정도 있을 정도입니다.

‘26년쯤이면 AI가 아주 작은 수준의 과학적 발견을 스스로 할 수 있을 것으로 예상합니다. ‘28년 이후에는 훨씬 더 중요한 발견을 해낼 가능성이 높다고 봅니다. 물론 예측이 빗나갈 수도 있지만, 지금의 연구 속도는 그 방향을 가리키고 있습니다.

AI의 발전은 언제나 예상치 못한 방식으로 전개되어 왔고, 사회는 늘 그 기술에 적응하며 함께 진화해왔습니다. 앞으로 몇 년간 AI의 역량은 눈부시게 향상되겠지만, 우리의 일상은 의외로 크게 달라지지 않을 수도 있습니다. 인간의 생활 방식에는 그만큼 큰 관성이 있기 때문이죠.

다만, 더 나은 삶을 살 수 있는 새로운 길이 열리고, 지금보다 훨씬 많은 사람들이 그런 삶을 누릴 수 있기를 기대합니다. 물론 일의 형태는 달라질 것이고, 경제적 전환은 결코 쉽지 않을 것입니다. 어쩌면 사회의 근본적인 계약 자체가 바뀔 수도 있습니다. 그러나 풍요가 널리 퍼진 세상이라면, 우리의 삶은 지금보다 훨씬 나아질 것입니다.

AI는 인간이 건강을 더 잘 이해하도록 돕고, 신소재 개발·신약 연구·기후 모델링 같은 분야의 진전을 가속하며, 전 세계 학생들에게 맞춤형 교육을 제공할 수 있게 할 것입니다. 이런 구체적인 혜택들은 AI가 단순히 효율을 높이는 기술이 아니라, 삶을 더 나은 방향으로 변화시키는 힘임을 보여줍니다.


오픈AI의 관점: “안전은 AI의 긍정적 영향을 실현하는 과정”

오픈AI는 안전(safety)을 단순히 위험 회피가 아닌, “AI의 긍정적 영향을 실현하기 위한 과정”으로 봅니다. 우리는 초지능 시스템이 가져올 위험을 잠재적으로 파국적일 수 있는 수준으로 인식하고 있습니다.

따라서 안전성과 정렬에 대한 실증적 연구가 매우 중요하며, 연구가 “우리가 언제, 어떻게 속도를 늦추고 신중히 연구해야 하는가”와 같은 전 세계적 결정에 기여할 수 있다고 믿습니다. 물론, 완전히 통제되고 정렬되지 않은 초지능 시스템은 절대 배포되어서는 안 됩니다. 이를 위해서는 훨씬 더 깊은 기술적 연구가 필요합니다.


AI의 긍정적인 미래를 위해 필요한 것들

1. 프론티어 연구소 간의 공동 기준과 정보 공유

프론티어 연구소들은 공통의 안전 원칙을 세우고, 새로운 위험이나 교훈, 경쟁 속도 완화 메커니즘 등에 대한 연구를 공유해야 합니다. 예를 들어, AI 제어 평가에 대한 공통 표준을 합의하는 것도 큰 도움이 될 수 있습니다. 이것은 과거에 건축법과 화재 안전 규정을 만들어 수많은 생명을 구했던 것과 유사한 과정입니다.

2. 공적 감독과 책임성

AI의 능력에 걸맞은 감독과 책임 체계를 마련해야 합니다. 이 체계는 AI의 긍정적 영향은 촉진하고, 부정적 영향은 줄이는 방향으로 작동해야 합니다.

AI를 바라보는 시각은 크게 두 가지입니다.

① “일반 기술” 접근:

인쇄기나 인터넷처럼 서서히 발전하며, 사회가 적응할 시간을 갖는 형태입니다. 기존의 정책 도구로도 충분히 대응할 수 있습니다. 혁신 촉진, AI 대화의 프라이버시 보호, 악용 방지 등을 위해 정부와 협력해야 하며, 현재 수준의 AI는 이 범주에 속합니다.

따라서 대부분의 개발자, 오픈소스 모델, 현 세대의 AI 배포에는 추가 규제가 거의 필요하지 않습니다. 주별로 서로 다른 규제를 만드는 “50개 주 패치워크”는 피해야 합니다.

② 초지능 시나리오:

초지능이 전례 없이 빠르게 발전·확산될 경우에는 완전히 다른 접근이 필요합니다. 이때는 정부와 여러 국가의 기관들과 긴밀히 협력해야 하며, AI의 생물테러 악용 방지나 AI를 활용한 테러 탐지·예방 같은 영역에서 조정이 필요합니다. 핵심은 “공공 기관에 대한 책임성”이지만, 방식은 과거와 달라야 할 것입니다.

3. AI 회복력 생태계(resilience ecosystem) 구축

인터넷이 처음 등장했을 때, 우리는 단일 법이나 회사로 그것을 보호하지 않았습니다. 대신 사이버보안 생태계 — 소프트웨어, 암호화 표준, 모니터링 체계, 긴급 대응팀 — 를 만들었습니다. 시스템이 위험을 완전히 제거하지는 못했지만, 사회가 감당 가능한 수준으로 낮추었고, 덕분에 사람들은 디지털 인프라를 신뢰하고 그 위에 경제를 구축할 수 있었습니다. AI에도 이와 같은 생태계가 필요합니다. 국가들은 이를 촉진하기 위한 산업정책을 적극적으로 추진해야 합니다.

4. AI의 영향에 대한 지속적인 측정과 보고

AI가 실제로 세상에 어떤 영향을 미치고 있는지를 꾸준히 측정해야 합니다. 데이터를 통해 우리는 기술을 더 좋은 방향으로 이끌 수 있습니다. 예측은 어렵습니다 — 예를 들어, AI가 일자리에 미치는 영향은 지금의 AI가 인간과는 다른 강점·약점을 가지고 있기 때문에 정확히 예견하기 힘듭니다. 따라서 실제 데이터를 기반으로 한 평가와 보고가 무엇보다 중요합니다.

5. 개인을 위한 AI, 모두를 위한 AI

성인이라면 사회가 정한 폭넓은 범위 안에서 자신의 방식으로 AI를 사용할 자유가 있어야 합니다. 앞으로 고급 AI는 전기나 깨끗한 물, 식량처럼 기본적인 인프라가 될 것입니다. 따라서 사회는 이런 도구들이 널리 보급되도록 지원해야 하며, AI의 최종 목표는 사람들이 스스로의 목표를 달성하도록 돕는 것이 되어야 합니다.

https://openai.com/index/ai-progress-and-recommendations/

무스타파 술레이만 〈인간주의적 초지능을 향하여>

1️⃣ 핵심 주제

: Microsoft AI는 ‘Humanist Superintelligence(HSI, 인간주의적 초지능)’ 이라는 비전을 통해 AI를 인류 중심으로 설계하고, 통제 가능한 방향으로 발전시키려 함

: MAI Superintelligence 팀의 목표는 세상에서 가장 뛰어난 AI 연구 및 개발 조직이 되는 것

2️⃣ 기술의 목적 재정의

- AGI 및 초지능 논의의 본질은 ‘무엇을 위해 만들 것인가’

- AI는 인간의 삶을 향상시키는 도구여야 하며, 인간을 대체하거나 지배해서는 안 됨

- 기술이 인류의 복지를 증진하지 못한다면 그것은 실패한 기술

3️⃣ Humanist Superintelligence (HSI)

- 개념: 도메인 특화형 초지능. 인간과 협력하며 특정 문제를 해결하도록 설계. 무한한 자율성 대신 맥락화, 한계, 통제 중시

- 목표: 인류가 통제권을 유지한 채 기술을 통해 진보를 가속화

- 철학: “피해를 피하고 나서 가속하라“. AGI 경쟁과 파멸론 모두 거부. 핵심 가치는 인간의 존엄과 이성, 자유를 지키는 것

4️⃣ 대표 응용 영역 3가지

1. AI 동반자 (AI Companions) - 개인의 학습, 생산성, 정신적 건강을 돕는 맞춤형 파트너. 인간 관계를 대체하지 않고 지원하는 형태의 AI

2. 의료 초지능 (Medical Superintelligence) - MAI-DxO는 NEJM 케이스 챌린지에서 85% 진단 정확도 달성(의사 최고 20%). 세계 어디서나 최고 수준의 의료 접근을 실현

3. 풍부한 청정 에너지 (Plentiful Clean Energy) - AI가 재생에너지, 탄소저감, 핵융합 등 에너지 혁신의 가속기 역할. 효율적 자원 관리와 지속가능 성장 기반 마련

5️⃣ 위험 인식과 안전 (Containment & Alignment)

- 초지능의 자율적 진화는 영구적 통제 과제. 안전·정렬 문제는 한 번이 아니라 지속적으로 해결 필요

- “더 위험한 모델이 더 빨리 발전하는” 구조를 막기 위해 기업, 정부, 사회 간 공조와 투명성 필수

6️⃣ 결론: 인간 중심의 산업 패러다임 전환

- AI를 위해 AI를 만드는 것이 아니라, 인류를 위해 AI를 만든다는 목표
- HSI는 통제 가능한, 인간의 조력자로서의 AI. 안전성, 책임, 감독을 전제로 AI를 인류 복지의 도구로 만드는 것이 목표

7️⃣ 오픈AI와 비교

- 오픈AI는 인류 전체가 혜택을 누리는 범용 AGI 개발을 목표로 하며, 기술의 자율적 진화 속에서도 안전성과 정렬을 확보해 공익적 가치의 극대화 목표

- Microsoft AI는 자율성을 제한하고 인간 통제를 전제로 한 도메인 특화형 초지능(HSI)을 지향하며, AI를 복지, 의료, 에너지 등 현실적 사회문제 해결의 수단으로 삼아 기술의 방향 자체를 인간 중심으로 재정의

https://microsoft.ai/news/towards-humanist-superintelligence/

메타, 28년까지 미국 내 데이터센터 6,000억 달러 투자 계획 컨펌

: 9월 초 백악관 만찬에서 트럼프 대통령에 투자 관련 질문에 저커버그 CEO가 대답한 규모

: 일자리 창출, 신규 전력망 확대, 지역사회 기여등의 추가 내용 포함

https://about.fb.com/news/2025/11/meta-data-centers-drive-economic-growth-across-us/

스타게이트 프로젝트 데이터센터 180억 달러 추가 대출 계획 보도

: 뉴멕시코 프로젝트(STACK Infrastructure 개발) 관련 대출. 앞서 텍사스, 위스콘신 프로젝트(Vantage Data Centers 개발)에 380억 달러 대출과 유사한 부채 패키지

: SMBC, BNP 파리바, 골드만삭스, MUFG가 리드. 이후 리테일 신디케이션 형태로 추가 기관에 재판매

: 금리는 SOFR + 2.5%p. 만기 4년 + 최대 2회(각 1년) 연장 옵션

오픈AI, OSTP(백악관 과학기술정책실) 제출 서한 내 정책 제안 내용

: 해당 서한은 10/27일 오픈AI 공식 블로그 글을 통해 공개(블로그 내 링크 형식)

🧱 미국 산업 기반 강화

세액공제 확대: 칩스법 세액공제(AMIC)를 반도체 공급망, 전력망 부품, AI 서버, AI 데이터센터까지 확장

보조금, 대출보증: 정부가 제조업체 대상 보조금·비용분담·대출·대출 보증을 제공해 생산 확대 지원

송전망 가속: DOE·FERC 권한 활용해 고전압 송전선 건설 절차 단축, 지역 간 투자 조정

전략비축: 구리·알루미늄·전기강판·희토류 등 AI 인프라 핵심 원자재 비축제도 신설

⚡ 규제 현대화를 통한 에너지 확충

전력망 접속 절차 단축: FERC 규정 강화로 프로젝트 지연 최소화, 준비 완료 사업 우선 처리

송전 및 허가 절차 개선: CITAP·NIETC·FAST-41 활용해 송전선 인허가 가속화

대형 부하·수요반응 정책: ERCOT 모델처럼 유연 부하(curtaillable load) 참여 허용

환경 인허가 간소화: Clean Water/Air Act 절차 단축, 저위험 프로젝트 신속 승인

AI 활용 인허가 자동화: 정부 인허가 및 환경심사에 AI 기반 검토 시스템 도입

NEPA 절차 단축: 연방부지·자금 사용 프로젝트에 국가안보 목적 예외 및 신속심사 적용

👷‍♀️ AI 시대 인력 역량 강화

AI 교육·인증 확대: OpenAI Certifications로 2030년까지 1,000만 명 AI 기술 인증 목표

AI Jobs Platform: AI 역량 기반 일자리 매칭 및 경력개발 플랫폼 운영

지역 AI 허브 구축: 커뮤니티 칼리지·직업학교 중심의 AI 기술훈련 허브(AI Hubs) 설립

🛡️ 국가안보를 위한 프런티어 AI 정책

안전 테스트 규제완화: CBRN·아동보호 등 분야의 AI 안전 테스트 절차 면제·면책 부여

CAISI(표준센터) 강화: CAISI를 AI 표준·레드팀·국제 협력 허브로 육성, 기업에 법적 보호 제공

미래지향적 규제 설계: 성과기반(flexible)·표준참조·규제 샌드박스 포함

정부 AI 도입 가속: FedRAMP 20X 확대, 국방부 보안심사 통합, 접근성 규정(§508) 개정

NIST AI Risk Framework 정합화: 기존 법규(HIPAA 등)와 교차 참조(Crosswalk) 제공

Classified Stargate 제안: 정부 전용 기밀 AI 데이터센터 구축

데이터 주권 규정 완화: 비민감 데이터 실험 예외 허용, 안전한 파일럿 테스트 가능

https://cdn.openai.com/pdf/21b88bb5-10a3-4566-919d-f9a6b9c3e632/openai-ostp-rfi-oct-27-2025.pdf

샘 올트먼, 6일 공개한 블로그 글 <AI 진보와 권고사항> 재차 강조

관련 포스팅

→ https://news.1rj.ru/str/Samsung_Global_SW/2338

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/11/10)

■ 오픈AI, 지난 27일 미국 정부에 반도체 제조 외 AI 서버, 데이터센터, 전력망 부품까지 세액공제 제도를 확대하고 인프라 인허가 및 원자재 비축 지원 요청

■ 스타게이트 프로젝트 데이터센터 180억 달러 추가 대출 계획 보도. 뉴멕시코 프로젝트(STACK Infrastructure 개발) 관련

■ 메타, 28년까지 미국 내 데이터센터 6,000억 달러 투자 계획 재확인

■ xAI, Grok 4 Fast 컨텍스트 윈도우 200만 토큰 확장. 추론 퀄리티와 완료율도 향상

■ 일론 머스크 변호인단, 비영리 의무 소송을 기각하려는 오픈AI 측 주장 반박. 머스크의 초기 투자금 기부가 중개기금을 거쳤더라도 법적 권한은 유지된다며 내년 3월 배심 재판 진행 주장

■ 텐센트, Huyuan World 1.1(WorldMirror)의 학습 코드를 오픈소스로 공개. 모델은 지난 10/22일 오픈소스 공개

■ 세일즈포스, 에이전틱 분석 플랫폼 기업 Spindle AI 인수 발표

■ 워싱턴포스트, 오라클 E-Business Suite 소프트웨어 취약점 관련 해킹 캠페인의 피해 공식 확인

감사합니다.