구글, Gemini 3 Flash 추가에 따른 Gemini 앱 모드 설정

Fast → 3 Flash
Thinking → 3 Flash(with thinking)
Pro → 3 Pro(with thinking)

사티아 나델라, AI 총력전 선언 - 조직, 권한, 리더십 전면 재편

: AI를 마이크로소프트의 존재적 위협이자 세대적 기회, 동시에 자신의 CEO 유산을 결정짓는 핵심 국면으로 인식하며 전사 차원의 대전환 추진

: 전사 조직 개편을 단행해 주요 임원 교체와 함께 각 팀에 더 빠르고 슬림한 실행 요구

: AI 리더십을 중심으로 권한을 집중시키고, 제품 개발 및 자본 배분 방식 자체를 근본적으로 재설계

: 일부 고위 임원들과 직접 대화를 나누며 AI 중심 변화에 동참할지, 아니면 회사를 떠날지 선택 요구

: 올해 커머셜 비즈니스 부문 CEO로 저드슨 앨토프 임명, 나델라와 엔지니어링 리더들이 데이터센터, 시스템 아키텍처, AI 과학, 제품 혁신에 집중할 수 있도록 조직 권한 재배치

: 주간 AI 액셀러레이터 회의와 전용 Teams 채널 신설, AI 작업 속도를 높이고 전사 차원의 아이디어 유입 가속

: 해당 회의는 임원이 아닌 현장 기술 인력들이 직접 발언하는 구조로, 상향식 AI 혁신을 유도하기 위해 의도적으로 혼란스럽게 운영

: 내부적으로 오피스,윈도우 총괄 라제시 자, 사이버보안 책임자 찰리 벨의 은퇴 가능성 등 추가적인 리더십 변화 가능성도 거론

: 최근 기업 CVP 이상 전용 Teams 채널에서 현재를 클라우드 전환기와 맞먹는 중대한 전환점으로 규정하며, MS의 비즈니스 모델과 ‘생산 함수’ 자체를 완전히 재설계해야 한다고 강조

: 나델라는 AI 전환을 “초기 이닝”이 아닌 “중반 이닝”으로 표현하며, 세대적 AI 전환을 직접 끝까지 이끌겠다는 의지를 내부에 명확히 전달

오픈AI, GPT-5.2-Codex 공개

: 전문가 수준의 소프트웨어 엔지니어링 및 방어적 사이버보안을 위한 최신 에이전트형 코딩 모델

: 컨텍스트 압축을 통한 장기 작업 처리 능력 개선, 대규모 리팩터링 및 마이그레이션과 같은 대형 코드 변경 성능 강화

: 특히 사이버보안 역량이 크게 강화. 지난주, 보안 연구자가 GPT-5.1-Codex-Max와 Codex CLI를 활용해 React에서 소스 코드 노출로 이어질 수 있는 취약점 발견

: 유료 ChatGPT 사용자용 Codex 전면 출시. 향후 몇 주 내 API 유저가 접근할 수 있도록 준비 중

: 사이버보안 업무에 집중하는 검증된 전문가 및 조직 대상으로 향후 고성능 모델을 제공하는 초대형 파일럿 프로그램도 운영 예정

https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2-codex/

오픈AI, 신규 펀딩 밸류로 8,300억 달러 거론

: 최대 1,000억 달러 펀딩 라운드의 목표 금액 전부 조달 시 기업 밸류 최대 8,300억 달러 거론. 1분기 말까지 펀딩 마무리 목표

: 펀딩 규모를 고려할 때 국부펀드 참여 유치 예상 존재. 앞서 UAE의 MGX로부터 자금 조달

: 앞선 최초 신규 펀딩 라운드 보도에서 언급된 밸류는 7,500억 달러 수준

메타, 신규 이미지 & 영상 AI 모델 코드명 Mango

<메타는 과일가게 - LLM → 아보카도, 이미지 & 영상 → 망고>

: 내부 Q&A 세션에서 알렉산더 왕과 크리스 콕스가 관련 AI 모델에 대해 설명. 26년 상반기 출시 예상

: 기존 보도된 텍스트 모델 Avocado(아보카도)는 코딩 능력 강화를 중요한 목표 중 하나로 설정. 월드 모델 개발도 초기 단계에서 탐색 중

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/12/19)

■ 오픈AI, 1,000억 달러 규모 신규 펀딩 라운드 밸류 최대 8,300억 달러 가능성 보도

■ 오픈AI, GPT-5.2-Codex 공개. 전문가 수준의 소프트웨어 엔지니어링 및 방어적 사이버보안을 위한 최신 에이전트형 코딩 모델

■ 오라클-오픈AI, 미시간 데이터센터 프로젝트에 대한 전력 공급 계획이 미시간 공공서비스위원회에서 만장일치 승인. DTE Energy 제출 계획. 캐파는 1.4GW

■ 오픈AI, 챗GPT 모바일 앱 출시 31개월 만에 글로벌 소비자 지출 누적 30억 달러 달성

■ 오픈AI, 챗GPT 내 대화 고정(pin) 기능 도입

■ 메타, 내부 Q&A 세션에서 신규 이미지 & 영상 AI 모델 코드명 Mango 언급. 26년 상반기 출시 목표

■ 아마존, Alexa+에 대화형 AI 기반 ‘Greetings’ 기능 추가. Ring 초인종 방문자에게 자동으로 맞춤 응답 제공

■ 어도비, AI 모델 학습 과정에서 저작권 있는 작품을 허가 없이 사용했다는 혐의로 집단소송 직면

■ AI 코딩 스타트업 Lovable, 시리즈 B 펀딩 오피셜. 66억 달러 밸류로 3.3억 달러 펀딩 CapitalG와 Menlo Ventures 주도. Khosla Ventures, Salesforce Ventures, Databricks Ventures 등 참여

■ 바이트댄스, 신규 영상 생성 AI 모델 Seedance 1.5 Pro 공개

■ Thinking Machines Lab, 26년 자체 모델 출시 언급

■ Figure AI CEO 브렛 애드콕, 신규 AI 연구소 ‘Hark’ 출범. 1억 달러 자금 확보

감사합니다.

바이트댄스, 틱톡 미국 사업 매각 계약 체결

: 거래 마감 예정일은 1/22일. 신설 미국 합작 법인은 미국 유저 데이터 보호, 알고리즘 보안, 콘텐츠 관리, 소프트웨어 안정성 등에 대한 독립적 권한 보유

: 글로벌 TikTok 조직의 미국 법인은 글로벌 제품 상호운영성 관리 및 상업 활용(이커머스, 광고, 마케팅 등) 담당

: 지분 구조
→ 오라클(15%) + Silver Lake(15%) + MGX(15%) = 컨소시엄 50%
+ 기존 바이트댄스 투자자(30.1%)+바이트댄스 본사(19.9%)

미 에너지부(DOE), 제네시스 미션 추진을 위한 24개 기관과 협력 협약 발표

: 트럼프 대통령 행정명령에 따라 기업, 대학, 비영리기관, 연방 정부기관 등 과학 커뮤니티 전체를 제네시스 미션에 참여시키기 위함

: 향후 민간 기업, 학계, 자선 재단과의 추가 협력을 통해 참여 기관을 확대할 계획. 현재 RFI 접수 진행 중

■ 기업 리스트(알파벳 순)

• Accenture
• AMD
• Anthropic
• Armada
• Amazon Web Services(AWS)
• Cerebras
• CoreWeave
• Dell
• DrivenData
• Google
• Groq
• Hewlett Packard Enterprise(HPE)
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NVIDIA
• OpenAI
• Oracle
• Periodic Labs
• Palantir
• Project Prometheus
• Radical AI
• xAI
• XPRIZE

https://www.energy.gov/articles/energy-department-announces-collaboration-agreements-24-organizations-advance-genesis

오픈AI 조직 문제는 어떻게 챗GPT를 약화시켰나

: 오픈AI 직원 일부는 챗GPT 유저 반응 변화 우려. 과거 모델 업그레이드 → 사용량 급증. 올해는 성능 개선이 체감 가치로 연결되지 않음

: 대부분 유저는 빠르고 단순한 질문 위주 활용. 수학,과학,코딩 대회 수준 추론 능력은 실제 유저 행동과 괴리

: 오픈AI가 집중해온 과학, 코딩 경쟁력 강화가 전형적 챗GPT 사용자 니즈와 맞지 않는다는 외부 지적(핵심 AI 연구 조직의 목표 ≠ 챗GPT 제품 니즈)

: 챗GPT 매출 의존도는 플랫폼 전반에 AI를 통합하는 경쟁사 대비 구조적 약점으로 작용 가능

📊 성장 및 재무

: 챗GPT WAU는 이달 초 기준 9억 명 미만, 연말 10억 명 목표 달성 어려움

: 다만 연 환산 매출은 190억 달러(vs 1월 60억 달러), 대부분 구독 수익. 연말 목표 200억 달러 가능성

🧠 조직 구조 및 기술 방향 문제

: 오픈AI 내부 연구 그룹 1,000명 이상, 회사 다른 부서와 상당 부분 분리. 초점은 추론(reasoning) 모델 개발

: 그러나 추론 모델은 응답 지연 및 실사용 시나리오 괴리 → 무료, 저가 요금제에서 자동 추론 라우팅 기능 철회

: 대화형 변환 과정에서 모델 성능 저하 사례 발생(추론 모델을 챗GPT용으로 바꾸자 성능 악화)

: GPT-5 통합 과정에서 개인화 기능이 오히려 성능 방해 사례 → 기술 성능 vs 제품 기능 충돌이라는 구조적 문제

🖥️ 제품UX 문제

: 텍스트 중심 인터페이스에 따른 기능의 발견 어려움 → 현 UI는 MS-DOS 같고, 대중 확산엔 Windows 같은 생성형 UI가 필요라는 내부 인식

🎨 전략 혼선 사례

: 올해 초 이미지 생성 모델 개발 우선 순위 하향 → Nano Banana 흥행 후 다시 강화. 이 과정에서 올트먼 vs 연구 책임자 마크 첸 간 방향성 충돌

⚔️ 구글의 반격

: 내부에서는 평균 사용자가 챗GPT와 Gemini 차이를 크게 못 느낄 수 있다는 우려 확산. 챗봇은 SNS처럼 네트워크 효과도 약해 장기 락인 불리

샘 올트먼 Big Technology 팟캐스트 주요 내용

■ 경쟁의 심화와 '코드 레드'

: '코드 레드'는 상대적으로 저위험이지만 자주 발생하는 이벤트. 경쟁 위협이 나타났을 때 편집증적으로 빠르게 행동하는 것이 좋다는 철학

: 구글 Gemini 3가 기대만큼 큰 충격을 주지는 않았으나, 딥시크와 마찬가지로 제품 전략상의 약점을 노출시켰기에 이를 빠르게 수정 중

: 코드 레드는 통상 6~8주 정도 지속되며, 연간 1~2회 정도는 계속될 것이라고 예상. 경쟁은 우리를 더 낫게 만들 뿐이며, 챗GPT의 지배적 지위는 오히려 강화될 것


■ 모델의 범용화와 '초개인화'의 가치

: 모델 '범용화'라는 프레임워크는 적절하지 않음. 일반적채팅은 선택지가 많아지겠지만, 과학적 발견과 같은 최첨단 영역에서는 여전히 가장 지능적인 모델이 압도적인 가치를 가질 것

: 개인화(Personalization)'의 중요성 강조. 사용자가 모델과 시간을 보내며 쌓인 데이터가 '고착성(Stickiness)'을 만들 것

: 기업용 서비스에서도 동일한 논리가 적용. 기업이 데이터를 연결하고 에이전트를 실행하는 방식이 개인화되면 강력한 경쟁 우위


■ 구글과의 전면전과 'AI 우선' 설계

: 구글은 여전히 매우 강력한 위협. 만약 구글이 2023년에 오픈AI를 진지하게 상대하려 했다면 완전히 '짓눌렸을(Smashed)' 것

: 하지만 구글은 기존의 검색 비즈니스 모델을 포기하는 데 느릴 수밖에 없다는 점이 약점

: 단순히 기존 방식에 AI를 '덧붙이는(Bolting on)' 것은 작동하지 않을 것. 대신 AI 우선(AI-first)의 관점에서 모든 것을 재설계할 필요


■ 인터페이스의 정체와 기억력의 미래

: 챗GPT UI가 이렇게 오래 지속될 것은 예측하지 못함. 연구용 프리뷰였던 채팅 형태가 실질적 업무 도구로 강력하게 쓰이는 것을 과소 평가

: 미래의 AI는 작업에 따라 다른 인터페이스생성 필요. 현재의 캔버스(Canvas) 기능처럼 상호작용적이고, 백그라운드에서 지속적으로 작동하는 프로액티브(Proactive)한 형태가 되어야 한다는 비전

: 현재의 기억 수준을 'GPT-2 시대'에 비유하며 매우 초기 단계라고 평가

: 하지만 AI가 인생의 모든 단어, 이메일, 선호도를 완벽하게 기억하게 된다면 이는 인간 비서도 흉내 낼 수 없는 강력한 도구가 될 것으로 기대


■ 기업용 시장의 폭발

: 오픈AI의 내년 최우선 순위는기업용(Enterprise) 시장. 초기에는 모델이 기업용으로 쓰기에 충분히 견고하지 않았으나, 이제는 상황이 바뀌었음

: 오픈AI를 주로 소비자 기업으로 보지만, 올해 API 비즈니스 성장률이 챗GPT 성장률을 상회 금융, 과학, 고객 지원 분야의 빠른 도입

: 아직 복잡하고 개방적인 창의적 업무에는 한계가 있지만, 한 시간 분량의 작업을 맡겼을 때 70% 이상의 확률로 전문가보다 나은 결과를 가져오는 동료가 있다면 이는 엄청난 변화


■ 일자리의 미래와 'AI CEO'

: 단기적 전환기는 고통스러울 수 있다고 인정.인간은 본래 타인과 상호작용하고 창의성을 발휘하며 지위를 추구하도록 설계되었기에, 2050년의 '일'은 지금과 다르겠지만 여전히 존재할 것

: 심지어 오픈AI에 'AI CEO'가 들어오는 것에도 찬성. 인간 이사회가 AI CEO를 통제하고 의사결정 권한을 가진다면, AI가 전략을 실행하는 방식이 훨씬 효율적일 수 있다는 파격적인 견해


■ GPT-6 일정과 1.4조 달러 인프라의 실체

: 차세대 모델(가칭 GPT-6)은 내년 1분기에 5.2 대비 '상당한 도약(Significant gains)'을 보여줄 것이라고 예고

: 기업들은 더 높은 지능(IQ)을 원하고, 소비자들은 더 나은 사용성을 원하기에 두 방향 모두 개선될 예정

: 1.4조 달러의 인프라 투자에 대해 "사람들이 컴퓨팅 파워로 무엇을 할 수 있는지 안다면 훨씬 더 많은 것을 원할 것"이라고 단언

: 특히 과학적 발견에 컴퓨팅 자원을 쏟아부어 질병을 치료하고 새로운 지식을 찾는 것이 세상에 가장 큰 이익을 줄 것

: 현재 전 세계 모델 제공업체들이 하루에 약 10조 개의 토큰을 생성하고 있을 것으로 추정

: 인류 전체가 하루에 내뱉는 토큰 수와 비교하며, 머지않아 AI의 '지적 연산량'이 인류 전체를 압도할 것이라는 사고 실험 제시

: 컴퓨팅 수요가 줄어들 가능성은 거의 없음. 비용이 낮아질수록 수요는 폭발하며, 모델이 더 오래 생각하게 만들려면 더 많은 컴퓨팅이 필요하기 때문


■ 수익성 논란과 시장의 거품

: 28~29년까지 1,200억 달러의 손실이 예상된다는 보도에 대해, 올트먼은 추론 매출이 학습 비용을 상쇄하는 시점이 올 것이라는 입장

: 현재는 학습 비용을 공격적으로 늘리는 도박을 하고 있지만, 이는 컴퓨팅 자원이 곧 매출로 직결되는 상황이기 때문

: 최근 시장이 공포에 질린 이유가 '부채' 때문이라는 지적에 대해, 오히려 시장이 비이성적인 과열 상태에서 벗어나 규율을 갖추게 된 것을 다행이라고 평가. 데이터 센터 구축을 위해 돈을 빌려주는 것은 합리적인 금융 행위

: 모델 발전이 정체될 가능성에 대해 자신의 회사를 걸고 "모델은 훨씬 더 좋아질 것"이라고 확신

: 설령 모델 발전이 5.2 수준에서 멈추더라도, 이미 존재하는 모델의 가치를 세상이 다 활용하지 못한 '능력 과잉' 상태이기에 엄청난 경제적 가치를 창출할 수 있다고 주장


■ 전용 디바이스와 'AI 클라우드' 비전

: 스마트폰 크기이지만 화면이 없는 디바이스 제품군 준비 중. 현재의 디바이스는 AI의 프로액티브한 특성을 담아내기에 부적합하며, 키보드와 화면이라는 수십 년 된 제약에서 벗어난 새로운 폼팩터 필요

: 기존 클라우드에서 벗어나 직접 오픈AI와 연결하려는 기업들의 움직임에 대해, 기업들이 '우리 회사 이름이 붙은 AI 플랫폼'을 원한다고 분석

: 이는 단순한 웹 호스팅 서비스인 AWS와는 다른, 지능을 공급하는 새로운 형태의 플랫폼이 될 것


■ AGI의 종말과 초지능의 정의

: 5.2 모델이 IQ 140~150 수준에 도달했다는 평가를 언급하면서도, 아직 '연속적 학습' 능력이 부족하다고 지적. 걸음마 단계의 아이처럼 스스로 학습하는 능력이 추가된다면 진정한 AGI에 가까워질 것

: 다만 'AGI'라는 용어가 이미 너무 불분명해졌다고 비판하며, 대신 '초지능'에 집중하자고 제안

: 체스에서 인간과 AI의 협업이 AI 단독보다 못하게 된 시점이 왔듯이, 인간의 개입이 오히려 지능을 저해하는 단계가 바로 초지능의 시점이라는 통찰

https://youtu.be/2P27Ef-LLuQ?si=s36kXa4-47AJ3H3M

구글 클라우드-팔로알토 네트웍스, 파트너십 확대

: 기업의 AI, 클라우드 도입을 안전하게 가속화하는 것을 지원하는 목표

: 엔드투엔드 AI 보안 및 통합 솔루션 제공. Prisma AIRS로 구글 클라우드 상 AI 워크로드 전반 보호, 네트워크 및 접근 보안 통합 등

: 보도에 따르면 구글 클라우드 역사상 최대 규모 보안 서비스 파트너십. 팔로알토가 수년에 걸쳐 약 100억 달러를 지불

https://www.googlecloudpresscorner.com/2025-12-19-Palo-Alto-Networks-and-Google-Cloud-Forge-Landmark-Agreement-to-Help-Customers-Securely-Accelerate-Cloud-and-AI-Initiatives

구글의 컴퓨팅 대란을 둘러싼 내부 균형 잡기

: 올해 초 구글은 회사 전체의 컴퓨팅 캐파 부족 문제를 해결하기 위해 최고 경영진 의사결정 협의체 신설

: 자원 부족은 내부 긴장으로 이어졌고, 각 조직 리더들은 우선 순위를 놓고 충돌

: 협의체 구성은 자체가 구글 내부에서 AI, 클라우드, 광고를 최우선 축으로 보고 있음을 반영

: 협의체 구성원
- 구글 클라우드 CEO 토마스 쿠리안
- 딥마인드 CEO 데미스 허사비스
- 딥마인드 CTO 및 구글 최고 AI 아키텍트 코레이 카부크초글루
- 검색,지식,광고 부문 총괄 닉 폭스
- 연구 및 실험 제품 담당 제임스 마니야카
- CFO 아나트 애슈케나지

: 클라우드 매출 전망, 제품 성장 예측 등을 기반으로 자원을 배분하지만 예측은 불확실하고 실제 수요는 공급을 초과한 상태

: 컴퓨트 배분은 고정되지 않으며, 제품 출시 성과, 사용자 반응, 연구 성과, 대형 고객 확보, 경쟁사 기술 진전 등 변수에 맞춰 지속적으로 조정

: CapEx를 전년 대비 거의 2배로 확대했지만, 칩, 데이터센터 구축 리드타임 때문에 당장 용량에 반영되지는 않음

: 25년 기준 전체 컴퓨트의 약 절반을 클라우드에 배정 예정, 26년까지도 타이트한 수급 환경 전망

: TPU 성능 개선 + LLM 효율성 증가로 적은 칩으로 더 높은 성능 달성 가능성 확대는 긍정적 요인

: 연구 현장에선 자원 부족 속에 팀 간 ‘컴퓨트 교환’ 같은 비공식적 대응 문화도 존재

https://news.1rj.ru/str/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI 모델 전략 변화 그리고 Garlic🧄

: 현직 직원에 따르면 오픈AI는 과거보다 자주(많게는 한달에 한번 꼴) 챗GPT용 모델 업데이트 출시 계획

: 이는 특정 모델 출시(ex GPT-5)에 과도한 기대가 쌓였다가 실망으로 이어지는 상황을 피하는 방법

: 다만 일부 직원은 오픈AI가 장기적 AI 방향성보다 모델의 점진적 업데이트에 과도하하게 집중하게 될 것을 우려

: 연구진이 챗GPT 변경 사항에 대한 사람들의 초기 반응에 지나치게 의존할 경우의 문제도 존재

: 오픈AI 대변인은 제품과 연구는 깊이 연결되어 있으며 서로 대립적인 관계가 아니라는 입장

: Garlic은 사전학습 개선을 통해 구축. 사전학습은 오픈AI가 그동안 뚜렷한 진전을 보여주기 어려워했던 영역

: 최근 출시된 GPT-5.2는 Garlic 완성 버전을 기반으로 한 것이 아니라 이전의 초기 체크포인트 버전 기반. 향후 더 큰 개선이 나타날 가능성

샘 올트먼의 🎁은…?

here is a little hint:🎁

→ 챗GPT 앱에 🎁 이모지를 입력하면 Sora를 활용한 홀리데이 영상 생성 기능 연결

텐센트, 일본 데이터섹션을 활용해 엔비디아 GPU 우회 접근

: 일본 데이터섹션(Datasection)이 보유한 엔비디아 최신 B200, B300 GPU를 해외에서 임차해 활용하는 구조

: 데이터섹션은 해당 계약을 기반으로 아시아 최대급 네오클라우드 기업으로 부상

: 텐센트는 약 1만 5,000개 GPU 대부분을 사용. 12억 달러 이상 규모의 3년 계약(3+2 옵션)

: 호주 시드니에도 B300 기반 초대형 AI 데이터센터 구축 예정

: 고객 데이터 보호를 이유로 파트너사를 통한 계약 구조. 규제 변경 시 해지 가능

: 데이터섹션은 공매도 공격과 규제 위반 의혹을 받았으나, 미 상무부, 엔비디아 승인까지 받았다고 반박

https://news.1rj.ru/str/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, ‘컴퓨트 마진’ 개선 보도

: 컴퓨트 마진(compute margin)은 유료 유저 대상 AI 모델 운영(추론) 비용을 제외하고 남는 수익 비율

: ‘24년 1월 35% → ‘24년 12월 52% →’25년 10월 68%

(참고) 앤스로픽 ‘24년 -90% → ’25년 목표 53% → ‘26년 목표 68%(낙관적 시나리오)

: 마진 개선은 컴퓨팅 파워 임대 비용 하락 + AI 모델 최적화를 통한 효율적 실행 + 높은 가격대의 구독 요금제 도입

: 잠재 투자자들은 유료 유저 관련 마진 개선에 관심을 가질 가능성. 그러나 현재 약 70% 수준 컴퓨트 마진은, 상장 소프트웨어 기업 평균보다 여전히 낮음

: 또한 유료 유저가 아닌 전체 유저 대상 모델 운영 및 모델 학습 비용 포함 전체 서버 효율성 측면에서 앤스로픽이 오픈AI를 추월할 것이라는 전망 존재

: 오픈AI는 수억 명에 달하는 무료 사용자 기반 보유. 격차를 메우기 위해 광고나 쇼핑 제휴 수수료 등 수익화 필요

: 26-28년 전체 컴퓨팅 비용 전망
→ 앤스로픽 600억 달러(올 여름, 구글 및 마이크로소프트와의 최근 서버 임대 계약을 포함하지 않은 시점 제시)
→ 오픈AI 2,200억 달러

https://news.1rj.ru/str/Samsung_Global_AI_SW

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/12/22)

■ 구글 Waymo, 샌프란시스코 정전 사태 영향으로 서비스 중단 결정

■ 오픈AI, 청소년 안전 규칙을 강화한 챗GPT 업데이트 발표

■ 오픈AI, 챗GPT 내 개인화 기능 확장. 유저는 단순한 톤 선택을 넘어 대화의 성격을 세밀하게 커스터마이즈 가능

■ 얀 르쿤, 월드 모델 개발 목표의 신규 스타트업 Advanced Machine Intelligence(AMI) Labs 설립 오피셜. 의장 역할 담당. CEO는 AI 스타트업 Nabla의 공동 창업자 Alex Lebrun

■ Cursor, AI 기반 코드 리뷰 스타트업 Graphite을 최근 밸류 2.9억 달러를 상회하는 수준으로 인수

■ 뉴욕 주지사 캐시 호컬, AI 안전 규제 법안인 RAISE Act 정식 서명해 법으로 제정

감사합니다.

오라클(ORCL US), 과분한 관심 속 부각되는 노이즈

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오라클을 오픈AI와 동일시하는 시각 속 '과분한 관심'을 받으며 우려가 확산되고 있습니다.

하지만 최근 대두된 이슈는 크게 부각되지 않고 지나갈 수 있는 내용입니다.

오라클 입장에서 "왜 나에게만 너무 가혹한데?"를 외치고 싶어지는 상황인데요

앞서 애널리스트 미팅과 실적을 통해 시장이 제기한 우려에 대한 대답들을 남기기도 했습니다.

부족했다는 평가가 있지만, 완벽한 우려의 소멸은 애초에 불가능한 구조입니다.

짊어진 높은 부채 비율과 현금 흐름 적자는 산업 내 유의미한 지위를 점하기 위한 일종의 베팅입니다.

RPO와 매출 전망이 장기 타임라인이라는 점이 오히려 공격 요소가 되고 있지만, 반대로 성공적 계약 이행 시에는 전략적 희소성을 확보하게 됩니다.

AI 모델 경쟁에서 오픈AI의 지위가 다소 약해진 것은 부정할 수 없는 사실이지만, 챗GPT 지위는 여전히 높은 상황이고, 신규 모델 Garlic 기대감도 존재합니다.

불확실성 해소 측면에서 오픈AI의 신규 펀딩 논의(밸류 8,300억 달러)와 틱톡 딜 마무리가 긍정적으로 작용할 수 있습니다.

장기 AI 산업 전망에서 바뀐 것은 없습니다. 하나의 플레이어가 모든 것을 평정하는 시나리오를 생각하기에 이른 시점이며, 전체 AI 캐파 급감 가능성도 제한적입니다.

오라클의 12M FWD P/E는 25배 수준(Factset)으로 낮아졌습니다.

우려를 반영해 프리미엄을 회수한다고 하더라도 AI 산업 성장 효과를 할인 요인으로 적용할 이유는 없다고 생각합니다.

자세한 내용은 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/44Bc566

(2025/12/22 공표자료)

일본 정부, 민간합작 국산 AI 개발 프로젝트 발표

총 3조엔 규모, '1조 파라미터' 기반 모델 개발

1. 기사 요약

① 일본 정부·민간, 총 3조엔 규모로 국산 AI 개발 추진
② 소프트뱅크 등 일본 기업 10여 곳 출자해 신규 회사 설립
③ 1조 파라미터급 AI 기반모델 개발 후 로봇, 산업용 AI로 확장

2. 기사 상세 내용

- 일본 정부와 민간이 협력해 총 3조엔 규모의 국산 AI 개발 프로젝트를 추진한다. 이르면 내년 봄, 소프트뱅크를 비롯한 일본 기업 10여 곳이 출자해 신설 법인을 설립하고, 일본 최대 규모의 AI 기반모델 개발에 나설 계획이다. 일본 경제산업성은 향후 실시할 공모에 소프트뱅크 등이 응모하는 방향으로 검토 중이며, 2026년도부터 5년간 약 1조엔을 지원한다. 우선 2026년도 예산안에3,000억엔 이상을 반영할 방침이다.

- 소프트뱅크는 별도로 2026년도부터 6년간 AI 개발, 제공용 데이터센터에 2조엔을 투자한다. 국산 AI 개발과 서비스 제공에는 현재 구축 중인 홋카이도 도마코마이와 오사카 사카이 데이터센터가 활용될 예정이다. 신설 법인은 소프트뱅크가 중심이 되어 설립되며, 소프트뱅크와 Preferred Networks 등의 AI 기술자를 포함해 약 100명 규모의 인력이 참여할 전망이다. 목표는 글로벌 주요 AI와 동일한 「1조 파라미터」급 기반모델 개발이다. 개발된 기반모델은 일본 기업에 개방형으로 제공되며, 각 기업이 자사 용도에 맞게 AI를 활용할 수 있도록 한다. 중장기적으로는 향후 주류가 될 로봇 탑재용 AI 개발로 연결하는 구상이다.

- AI 학습을 위해 신설 법인은 NVIDIA의 고성능 반도체를 대량 확보하고, 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축한다. 막대한 비용이 수반되는 만큼, 정부는 설비 투자와 학습 데이터 수집, 구매 비용도 지원한다. 또한 해외 AI 대비 전력 소비가 적은 AI 개발을 목표로, 재원으로 GX 경제이행채(녹색전환 채권) 활용도 검토한다.

- 프로젝트의 핵심 주체인 소프트뱅크는 국산 AI 개발이 국내 AI 수요를 촉발해 신제품, 신서비스 창출로 이어질 것으로 판단하고 있으며, 이용료 기반 수익 모델이 가능하다고 보고 대규모 투자를 결정했다. 투자는 기업들의 AI 수요 증가에 맞춰 단계적으로 집행될 예정이다. 경제산업성은 AI를 산업 경쟁력과 국가 안보에 직결되는 핵심 기술로 규정하며, 해외 AI 의존도가 높아질 경우 산업 측면에서 리스크가 발생할 수 있다는 인식을 분명히 하고 있다.

(출처: Yomiuri)

[삼성 이창희] 일본주식

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