구글, 2025년 Recap - AI 제품 및 기능 출시

1월
- Gemini, Android, Google TV 등 제품군 AI 강화
- 제미나이 앱에서 Gemini 2.0 Flash 제공 시작

2월
- Gemini 2.0 전체 공개
- 무료 코드 어시스트 Gemini Code Assist

3월
- AI Mode 검색 도입. AI Overview 확대
- Gemini 2.5 및 Gemma 3 발표

4월(Google Cloud Next)
- TPU Ironwood 공개
- Gemini 및 Whisk에서 Veo 2 영상 생성 확장

5월(Google I/O)
- Veo 3 기반 AI 영화 제작 도구 Flow
- 구독 서비스 Google AI Ultra
- AI 쇼핑·지능형 검색 공개

6월
- Gemini 2.5 모델 라인업 확장
- 오픈소스 AI 에이전트 Gemini CLI 공개
- Search Live 실시간 대화형 검색 확대

7월
- Gemini 기반 사진→영상 변환 기능,
- Gmail 구독 관리 기능
- 검색 AI 기능 추가 및 Pixel Drop 업데이트

8월
- Nano Banana 이미지 편집 정식 공개
- 제미나이 앱에 Deep Think 기능 추가

9월
- Chrome 내 AI 대규모 탑재
- Search Live 공식 출시

10월
- Gemini 2.5 기반 UI 조작 에이전트 공개
- Veo 3.1와 Flow 고급 기능 추가
- Nano Banana를 검색, 노트북LM 등 확대

11월
- Gemini 3 공개
- Nano Banana Pro 공개
- Maps AI 기능 대폭 강화

12월
- Gemini 3 Flash 공개 및 검색 적용
- 구글 Translate에 Gemini 번역 기능 적용

■ 구글의 LLM 발전 트렌드(AA Index 기준)

Gemini 2.0 Flash(‘24년 12월) - 32점
→ Gemini 2.0 Flash Thinking(‘25년 1월)-38점
→ Gemini 2.5 Pro Preview(‘25년 3월) - 54점
→ Gemini 2.5 Pro(‘25년 6월) - 60점
→ Gemini 3.0 Pro Preview(‘25년 11월) - 73점

https://blog.google/technology/ai/google-ai-news-recap-2025

바이트댄스, ‘26년 엔비디아 반도체에 140억 달러 지출 계획

: 약 1,000억 위안(=140억 달러)으로 ’25년 850억 위안(=120억 달러)대비 크게 증가. H200 판매 허용을 전제로 한 수치

: 반도체 설계 조직을 인력 1,000여 명 수준으로 구축. 내부 개발 부서는 H20과 성능이 동등하면서 비용이 낮은 프로세서 테이프아웃에서 진전

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

Manus AI가 중국 연계 우려를 피한 방법

1️⃣ 초기 전략적 선택

25년 초, 중국 지방정부 투자 제안 거절 + 알리바바와 추진하던 중국 버전 출시 계획 철회

2️⃣ 미국 자본 유치 및 규제 리스크 노출

Benchmark 주도 펀딩 라운드 성사

→ 미국 정부(트럼프 행정부 NSC, 재무부) 대중국 핵심기술 투자 금지 규정 위반 여부 검토 착수

3️⃣ 본격적 디커플링 조치

규제 리스크 대응을 위해 본사 싱가포르 이전 + 중국 내 인력 일부 정리

→ 결과적으로 워싱턴 내 이슈가 점차 약화

4️⃣ 중국과 ‘사법, 지분, 운영’ 측면 거리두기

메타 협상 과정에서 거래 완료 시 중국 자본 지분 완전 정리 약속 + 중국 내 서비스·운영 전면 중단 선언

→ 싱가포르 거점 및 미국 파트너십 중심 체제로 전환

5️⃣ 정치적 반응

중국 내부 → Manus를 ‘중국 AI 역량 상징’으로 보던 관료층 실망 + 미국의 중국 기술 접근 및 유사 사례 우려

미국은 비교적 조용한 반응 → 규제가 효과적으로 작동한 사례라는 평가 등장

6️⃣ 메타 인수로 연결

글로벌 스케일 구축 비용 부담 + 플랫폼 파트너 필요성 증가

→ 메타 25억 달러 인수합의(5억 달러는 직원 유지를 위한 인센티브 풀)

→ Manus 글로벌 서비스 + Meta AI 생태계 통합 전략

올 한 해도 감사드립니다. 새해에도 AI와 SW 산업의 중요한 소식 꾸준히 전해드리겠습니다.

2026년 새해 복 많이 받으세요! 🎊

xAI, Grok’in’ Year in Review - 연말 결산

👉 미드사우스 지역의 데이터센터 거점을 1곳에서 5곳으로 확대

👉 현재 45만 개 이상의 GPU가 가동 중이며, 추가 건설을 통해 2026년 2분기까지 두 배 규모로 확대 예정

👉 해당 지역의 3,000명 이상의 기술 인력이 연중무휴 24시간 투입되어 세계 최대급 슈퍼컴퓨터를 사상 가장 빠른 속도로 구축

👉 수백 MW 규모의 안정적인 전력을 Macrohard에 공급하기 위해 임시 전력 인프라를 설계 및 구축

👉 244,000마일(약 39만km)이 넘는 광케이블을 설치하고 총 1,304,608개의 개별 연결 구성

👉 15마일(약 24km)에 달하는 냉각수 파이프라인 설치

👉 첫 번째 GB300 생산 장비 가동 이후 Phase 2 클러스터를 10만 개 이상 규모로 확장하는 데 42일 소요

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

딥시크, 신규 논문 mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections 발표

: 기존 Hyper Connections(HC)의 불안정성과 한계점을 기하학적/행렬적 제약으로 해결해, 잔차 스트림(Residual stream)을 넓게 쓰면서도 안정적으로 학습할 수 있는 구조 제시

: 문제 → Residual stream을 넓히면 성능은 좋아지지만, 제약없이 폭을 키우면 신호 폭발/소실 때문에 대규모 모델에 현실적 적용이 어려웠음

: 해결 → residual mixing 행렬(H_res)을 Birkhoff Polytope(이중 확률 행렬 공간) 위로 투영하고, Sinkhorn–Knopp 알고리즘으로 정규화해 잔차 경로를 안정적으로 유지하도록 설정

: 결과 → V3 기반 MoE 3B~27B 모델 전반에서 perplexity 및 다수 벤치마크 성능 개선. 훈련 시간 증가도 약 6.7% 수준에 그침

: 의미 → 학술적 실험 수준이던 HC를 실제 대규모 모델 설계의 기본 선택지로 끌어올렸다는 평가. Residual 설계 패러다임 변화 가능성까지 제기되는 구조적 업데이트

https://arxiv.org/abs/2512.24880

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (26/1/2)

■ 딥시크, 신규 논문 mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections 발표

■ 오픈AI, 오디오 중심 AI 모델과 화면 없는 상호작용 디바이스 개발에 대규모 베팅

■ 오픈AI, xAI가 자사 직원 스카웃과 기밀 정보 도용을 이유로 제기한 영업비밀 소송에 대해 증거가 전혀 없다며 법원에 두번째로 기각 요청

■ 오픈AI, 직원 한 명당 평균 150만 달러의 주식 보상 지급 예상

■ 그렉 브록만, 26년 인공지능의 두 가지 주요 테마로 기업용 에이전트 도입과 과학적 가속화를 꼽음

■ xAI, Grok Business와 Grok Enterprise 출시. 기업용 AI 제품 본격화

■ 시진핑 주석, 신년 연설에서 중국이 AI, 반도체, 로봇, 항공우주, 국방 기술에서 의미 있는 성과를 이뤄냈다고 자랑하며 기술 혁신을 통한 고품질 경제 성장 자신

■ 문샷 AI, 5억 달러 규모의 시리즈 C 펀딩 완료. 밸류는 43억 달러로 평가. 보유 현금 100억 위안 이상으로 단기 IPO를 서두르지 않겠다는 입장

■ 브룩필드, 자체 AI 클라우드 사업과 100억 달러 규모 AI 펀드 기반으로 클라우드 기업과 경쟁

감사합니다.

오픈AI, AI 디바이스 출시 앞두고 오디오 AI 역량 강화

: 향후 출시될 AI 기반 개인용 디바이스를 대비해 오디오 AI 모델 개선 작업 본격화. 신규 오디오 모델 1Q26 공개 목표

: 여러 엔지니어링, 제품, 연구팀을 통합해 오디오 모델 성능 개선을 핵심 목표로 설정

: 내부 평가에서 현재 오디오 모델이 응답 정확도와 반응 속도에서 텍스트 기반 모델보다 뒤쳐진다는 판단

: 신규 오디오 모델 아키텍처는 더 자연스럽고 감정 표현이 풍부한 음성과 보다 정확하고 심층적인 응답 제공

: 현재 모델과 달리 유저 발화와 동시 대화. 중간에 말을 끊거나 대화를 가로채는 상황 처리 개선

: 과제 중 하나는 챗GPT 유저들이 음성 기능을 활용하지 않는 점. 품질 문제 또는 기능 인식 부족. 유저의 상호작용 습관을 먼저 형성해야한다는 판단

: 단일 제품이 아니라 기기 제품군을 단계적으로 출시 계획. 현재 논의되고 있는 아이디어는 안경형 기기와 디스플레이 없는 스마트 스피커

: 단순히 앱과 소프트웨어의 게이트웨이가 아닌 유저의 목표 달성을 돕는 능동적 동반자형 AI 기기로 포지셔닝

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

26년 메모리, 걱정을 미뤄 두세요
[삼성증권 반도체/IT 이종욱]

26년의 해가 밝았습니다.
올해 메모리는 어떻게 변할까요? 모두가 주가 상승을 외치고 있는데, 불안해할 요소는 없을까요?

1. AI 문제는 수요를 보자
- 26년에도 AI 수요는 상승 기조가 예상됩니다. 응용처 확장 때문인데요, Agent AI, Physical AI가 챗봇에 비해 토큰 사용량이 크게 늘어납니다.
- AI의 불안은 더이상 엔비디아나 메모리의 이익 서프라이즈에서 해소할 수 없습니다. 높은 메모리 가격을 받아줄 수요에 대한 믿음은 AI 응용처 확장과 클라우드 기업들의 이익 서프라이즈를 통해 공고해질 것이라 생각합니다.
- AI 버블과 오버부킹 여부는 맞냐 아니냐보다 우리가 언제 확인할 수 있느냐가 중요합니다. 우리는 27년 전까지는 버블 문제가 수면에 드러나기 힘들다고 봅니다.

2. 투자 사이클은 여전히 전반전
- 클라우드는 투자에서 이익으로 넘어가며 사이클의 후반전이 오고, 메모리는 이익에서 투자로 넘어가며 사이클의 후반이 옵니다. 메모리의 이익 증가율이 투자 증가율보다 높다는건 여전히 우리에게 즐길 시간이 남았다는 뜻입니다.

3. 삼성전자의 점유율 증가
삼성전자의 HBM과 일반디램 점유율 상승이 기대됩니다.
파운드리, 디스플레이도 점유율이 상승할 것입니다.
가격이 이미 상승한 지금 이익 레버리지는 점유율에서 오리라 생각합니다.

4. 2Q에 리스크 집중
올해 상반기는 디램 가격 상승폭의 둔화, 금리 인하의 종료가 있고, 27년 가시성이 낮은 상황이어서 차익실현의 빌미를 제공할 가능성이 있습니다. 4Q24, 3Q25와 같은 쉼표일수는 있다고 생각합니다.
그러나 우리는 사이클 peakout으로 보지 않습니다. 속도보다는 방향을 보고 있으며, 디램 수급상 26년 방향 전환은 어렵습니다.

링크: https://bit.ly/3Ljvl1f

감사합니다.

(2026/01/02 공표자료)

바이두, Kunlunxin 분할 상장 신청서 제출(HKEX)

: 바이두는 AI 반도체 자회사 Kunlunxin의 분할 상장 추진 공식화. 홍콩거래소 메인보드 상장을 위한 Form A1 비공개 제출 완료

: 분할 상장 후에도 자회사 지위 유지 예상. 다만 규모 및 구조, 회사의 지분율 감소 범위 등 세부 세항은 미확정

: 분할 상장 목적 및 기대효과
- Kunlunxin의 기업가치를 독립적으로 명확히 반영하고, 사업 성과와 성장 잠재력을 별도로 평가받기 위함

- 범용 AI 컴퓨팅 칩 및 관련 소프트웨어-하드웨어 시스템 분야에 특화된 투자자 기반 유치 효과

- 상장 지위 확보를 통한 브랜드 인지도 제고, 고객 및 공급망 파트너와 협상력 강화, 자본 조달 유연성 및 재무 효율성 개선, 경영 책임 및 성과

https://www1.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2026/0102/2026010200013.pdf

글로벌 AI/SW 2025년 Recap

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

'25년 글로벌 SW 섹터는 '24년(상저하고)와 반대로 상고하저 흐름이었습니다.

'24년 말부터 이어진 AI 수익화 기대감 속 딥시크 이슈를 버티고, 4월 관세 이슈에서는 HW 대비 선방하는 모습을 보였지만,

AI 산업 발전에 따른 SaaS 기업 관련 우려와 AI 버블론에 조정을 받으며 아쉬움을 남겼는데요

IGV ETF YTD 수익률은 +5.6%로 나스닥 +20.4% 대비 부진했고, SOX +42.2%를 크게 언더퍼폼했습니다.

기업별로 네비우스(+202%), 팔란티어(+135%), 앱러빈(+108%), 클라우드플레어(+83%), 몽고DB(+80%), 코어위브(+79%) 등이 긍정적이었고,

스노우플레이크(+42%), 크라우드스트라이크(+37%), IBM(+35%), 사이버아크(+34%)도 나름 견조한 모습을 보였습니다.

다만 긍정적 기업들도 순간순간 높은 변동성을 견뎌야만 했습니다.

부진한 기업에는 SaaS와 애드테크 기업이 포진해있습니다. 트레이드데스크(-68%), 서비스나우(-28%), 어도비(-21%), 세일즈포스(-21%) 등입니다.

1년 전 '24년 Recap 코멘트를 열어보니 '25년 AI 모멘텀과 함께 양극화 심화를 전망했었는데요. '26년에도 큰 트렌드는 바뀌지 않을 것입니다.

AI 산업 변화에 적응하고 기회로 삼을 수 있는지가 가장 중요한 포인트가 될 것이구요

AI도 가파른 발전을 보였습니다. 추론 스케일링이 적용된 모델이 등장한 것이 불과 '25년 초입니다.

이미지와 영상 생성 AI도 이전과 비교할 수 없을 만큼 극적인 변화를 보였고, AI 적용도 확대되고 있습니다.

'26년 주요 AI 산업 트렌드를 전망해본다면(약간 뻔하긴 하지만) 다음과 같습니다.

- 지속 학습 기반으로 가속화되는 모델 사이클
- 멀티모달 기반 서비스 확대 및 통합 강화
- 보다 쓸만한 AI 에이전트 등장과 수익화 확인
- 로보틱스, 자율 주행 등 피지컬 AI 분야 진보
- AI 인프라 프로젝트 가시성 강화
- B2B와 B2C를 넘어 과학기술 분야의 AI 적용 성과

새해에도 글로벌 AI/SW 산업 변화와 투자 기회에 대한 빠른 업데이트 드리겠습니다.

(2026/1/2 공표자료)

얀 르쿤 인터뷰 - 메타 내부 AI 전략 붕괴와 이탈

■ 챗GPT 이후 메타의 전략 전환

: 챗GPT 출시는 메타 내부에 위기감 촉발. 모든 자원을 Llama 중심 LLM 개발에 집중

: 저커버그 주도로 조직 재편. 연구 → 제품 가속 압박 강화. 얀 르쿤은 일관되게 오픈 모델 전략 고수 주장

■ Llama 2의 성공과 메타의 정점

: 오픈 가중치 Llama 2는 업계의 전환점. 강력한 오픈 LLM 생태계 형성 → 구글, 오픈AI 중심 권력 집중 구조에 대한 대안 제시

■ 급격한 방향 전환과 내부 붕괴

: 24~25년 메타는 속도, 안전, 확실성 중심 전략으로 급선회. 결과적으로 연구 아이디어 ↔ 제품 조직 간 커뮤니케이션 붕괴

■ Llama 4 실패와 신뢰 붕괴

: 25년 4월 Llama 4는 성능과 평판 모두에서 실패. 벤치마크 ‘부분 조작’ 논란 발생

: 서로 다른 벤치마크에 서로 다른 모델 사용 → 신뢰 상실

: 생성 AI 조직 사실상 해체 수순. 대규모 이탈 시작, 추가 이탈 불가피

■ 알렉산더 왕 체제

: Scale AI 투자와 알렉산더 왕 영입. 신규 연구 조직 TBD Lab 총괄

: 알렉산더 왕에 대한 얀 르쿤의 평가 → “똑똑하고 배우는 속도는 빠르다” “하지만 연구를 해본 경험은 없다”

■ 얀 르쿤의 결별 이유

: 메타 내부가 “완전히 LLM 중심 사고(LLM-pilled)”로 전환

: 얀 르쿤의 신념은 LLM은 초지능의 종착지가 아니며, 월드 모델, AMI가 유일한 장기 경로.

: 과학자로서의 신념을 침묵시키려는 분위기가 결정타

■ 메타 밖에서 더 큰 기회

: 월드 모델, AMI 영역은 메타에는 비핵심이지만, 항공·중공업·엔진 설계 등 산업 영역에서는 고부가가치. 투자 유치에 전혀 문제 없음

: 기초 연구는 대기업보다 네오랩(neolab)이 최적이라는 입장

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