2026-11-04 뉴스모음

AI 모델

• 메이투안, 중국산 칩으로 학습한 1.6조 매개변수 '롱캣-2.5' 공개

  AI타임스

  롱캣-2.5는 중국 메이투안이 내놓은 대규모 멀티모달 에이전트 모델입니다. 전체 1조 6000억 개 매개변수 가운데 토큰마다 약 480억 개만 켜는 구조이고, 반도체 제조사를 밝히지 않은 중국산 가속기로 학습했습니다. 메이투안이 직접 잰 브라우즈컴프(웹 탐색 시험)에서 79.9점에서 91.9점으로 올라 클로드 오퍼스 5의 90.8점을 앞섰다고 합니다. 가중치는 공개하지 않고 웹과 API로만 제공합니다.

• 세미애널리시스, 기업 업무 AI 평가 GDPx 공개: 최고 점수 12.0%

  AI타임스

  GDPx는 반도체 분석 기업 세미애널리시스가 만든 시험으로, AI 에이전트가 반도체 설계·사이버보안·금융·법률 등 11개 분야 206개 기업 업무를 실제와 비슷한 환경에서 수행하는 능력을 잽니다. 클로드 오퍼스 5.5가 12.0%로 1위이고 제미나이 4 카본 10.9%, GPT-6 아스트라 9.6%가 뒤따릅니다. 이 점수는 완수한 과제 수가 아니라 부분 점수를 합친 종합 값입니다.

• 르쿤, 서로 다른 AI가 같은 세상을 이해하는 조건 증명: 학습 샘플 42배 절감

  AI타임스

  얀 르쿤 연구진이 JEPA(입력의 일부로 나머지의 요약 표현을 예측하는 학습 방식)로 따로 학습한 모델들이 특정 수학적 조건에서 같은 내부 표현을 갖게 됨을 증명했습니다. 비슷한 표현 유사성에 도달하는 데 JEPA는 약 2,160만 샘플, 다음 토큰 예측은 약 9억 샘플이 필요해 42배 차이가 났습니다. 다만 샘플 수 기준이라 전체 학습 비용이 같은 비율로 줄었다는 뜻은 아니며, 논문도 가정을 완전히 충족하지는 못했다고 인정합니다.

• "아스트라가 가중치를 읽고 써서 Qwen을 개선" 글은 오해를 부른다는 반박

  Hacker News

  GPT-6 아스트라가 신경망 가중치를 직접 읽고 고쳐 Qwen 성능을 높였다는 글에 대한 반박입니다. 반박 글은 원시 가중치만 읽는 실험은 17K~172K 가중치의 작은 네트워크 3건뿐이고, Qwen3.5-0.8B에서 MATH-500 정확도를 7.9%에서 48.1%로 올린 실험은 Python 코드를 쓰고 모델을 돌려 보는 방식이라고 지적합니다. 서로 다른 두 기법을 하나처럼 묶어 능력이 부풀려 보인다는 주장이며 HN에서 861점을 받았습니다.

  원 글: 가중치 공간 프로그래밍 실험

• 노트북의 Qwen 3.8 27B로도 모델 가중치를 해석할 수 있을까

  Hacker News

  사이먼 윌리슨이 아스트라 논문의 프롬프트를 LM Studio의 4비트 양자화 Qwen 3.8 27B(17GB)에 넣어, 10x10 격자 게임을 학습한 작은 네트워크의 가중치만 보고 어떤 게임인지 맞히게 했습니다. Breakout은 신뢰도 88%로 약 52분 만에, Pac-Man과 Pong도 맞혔지만 Freeway는 틀렸습니다. 게임마다 한 번씩만 돌렸고 추론이 매우 길어, 통계적 근거는 약하다고 스스로 밝혔습니다.

• 토스, 손가락 튕기기로 LLM 비용 줄이기: 소형 모델이 먼저 처리하는 선택적 내재화(SNAP)

  토스 기술 블로그

  토스는 LLM 호출 가운데 작은 모델이 높은 신뢰도로 답할 수 있는 요청만 자체 학습한 소형 모델에 맡기고, 나머지는 기존 LLM으로 보내는 방식을 만들었습니다. 첫 적용은 두 상품이 같은 판매 단위인지 가리는 분류 작업이며, 검증 데이터 100,648건에서 기존 LLM과 99.9% 일치를 목표로 하면 34.74%를 소형 모델이 처리했습니다. 배포 뒤 약 6일간 일별 33~37%를 처리했고, 금액 절감 수치는 공개하지 않았습니다. 정형화된 분류 작업에 맞는 방식입니다.

에이전트·AI 응용

• 딥시크, 자연어로 AI 에이전트 기능 확장하는 '크리에이터 모드' 공개

  AI타임스

  크리에이터 모드는 사용자가 원하는 기능을 말로 설명하면 에이전트용 플러그인을 코드로 작성하고 설치한 뒤 동작까지 검증해 주는 기능입니다. 딥시크의 에이전트 플랫폼 딥시크 하네스에서 돌아가며, 타이머 플러그인을 5분 24초 만에 만들어 설치까지 마쳤다고 합니다. 개발자 프리뷰로 소스를 공개했지만 보안 감사는 끝나지 않았다고 딥시크가 밝혔습니다.

• 딥 프린시플, 일부 과학 평가에서 GPT-6 아스트라를 앞선 '하이드로젠-1.0' 공개

  AI타임스

  하이드로젠-1.0은 중국 딥 프린시플이 만든 과학 특화 모델로, 총 7,530억 개 매개변수 가운데 토큰마다 약 400억 개를 켜는 구조입니다. 범용 모델 GLM-5.3에 성공과 실패가 모두 담긴 실험 기록을 추가 학습시켰습니다. 회사 자체 평가인 FrontierScience-Research에서 38.3%로 GPT-6 아스트라의 33.3%를 앞섰고, 신소재 후보의 실제 합성은 아직 검증하지 않았습니다. 가중치는 MIT 라이선스로 공개했습니다.

AI 산업·비용

• 오픈AI, 12월부터 챗GPT·코덱스 사용량 통합, 기존 맥 앱은 2027년 1월 종료

  AI타임스

  오픈AI가 12월부터 플러스·프로·비즈니스 요금제에서 챗GPT와 코덱스가 하나의 사용 한도를 나눠 쓰게 합니다. 두 서비스의 토큰 사용량이 같은 한도에서 모델과 작업 복잡도에 따라 차감되며, 인스턴트 모델의 일반 채팅은 제외됩니다. 통합 뒤 전체 사용 가능량이 늘거나 줄지는 공개하지 않았습니다. 맥용 '챗GPT 클래식' 앱은 2027년 1월 30일에 서비스를 끝냅니다.

• 머스크 "그록 봇 운영 비용 감당 어려워": AI 에이전트 사용량 제한

  AI타임스

  그록 봇은 가상 컴퓨터로 쇼핑 같은 작업을 대신하는 AI 에이전트로, 무료부터 월 200달러 요금제까지 있습니다. 머스크는 11월 1일 X에서 운영비가 매출에 비해 지속할 수 없을 정도로 높았다며 사용량 제한을 정당화했습니다. 이용자들은 주간 한도가 평소보다 빨리 줄었다고 불만을 냈고, 한도를 얼마나 줄였는지는 공개되지 않았습니다. 주간 유료 이용자는 80만 명입니다.

• 라이너 라우터 API 실측: 모델 라우팅으로 AI 에이전트 비용 얼마나 줄까

  요즘IT

  쿠버네티스 장애 대응 에이전트(Codex CLI 0.161.0 고정)로 라이너 라우터와 GPT-6.1 솔을 비교한 실측기입니다. 새로 만든 장애 10개를 3회씩 돌린 2차 측정에서 라이너 비용은 GPT-6.1 솔의 약 28%였고, 운영 점수는 0.940 대 0.960으로 비슷했습니다. 절감분 대부분은 캐시 쓰기 요금이 없는 단가 차이이고, 표본이 작으며 이 글은 라이너 의뢰로 쓴 브랜디드 콘텐츠입니다.

보안·정책

• 현대차, 자율주행·로봇 핵심 부서에 외부 생성형 AI 사용 금지령

  전자신문

  현대차그룹이 자율주행·로봇·미래 기술을 맡는 핵심 연구개발 부서에서 챗GPT·클로드·큐웬·딥시크 같은 외부 생성형 AI 사용을 막았습니다. 소스 코드와 설계도, 시험 결과가 외부 서비스에 입력돼 유출될 수 있다는 우려가 이유입니다. 구글 젬마와 사내 서버에서 도는 모델은 예외이고, 10월 말 시작한 임시 조치라 해제 시점은 정해지지 않았습니다. 직원 70% 이상이 쓰는 사내 AI 플랫폼 H Chat은 유지됩니다.

• 바이낸스 해킹, 북한 해커가 가짜 면접으로 직원 컴퓨터 장악

  전자신문

  바이낸스가 3일 낸 초기 조사보고서에 따르면 북한 해커가 채용 담당자를 사칭해 두 차례 화상 면접을 하고, CEO를 사칭한 2차 면접에서 코딩 과제를 구실로 악성코드를 설치하게 했습니다. 감염된 컴퓨터에서 사내 AI 도구를 악용해 직원 2명의 컴퓨터도 장악했고, 이더리움 계정 권한 위임 기능(EIP-7702)으로 출금 시스템을 우회했습니다. 영향받은 자산은 약 63억 4000만 달러이며 피해액의 98% 이상을 자체 자금 등으로 보충했습니다.

• Postman, AI 플러그인을 사용자 동의 없이 자동 설치한다는 GitHub 이슈

  Hacker News

  Postman 데스크톱 12.33.4를 열었더니 Codex와 Claude Code 플러그인이 설치되고 활성화됐다는 신고입니다. 원격 MCP 연결과 세션 시작 훅이 등록됐고, 설치 프로그램이 자기 훅을 신뢰 목록에 직접 올렸다고 합니다. 작성자는 데이터 유출을 입증했다고 주장하지 않았고 Postman의 공식 답변도 아직 없습니다. HN에서 935점을 받아 가장 많은 관심을 모았습니다.

• GitBook 침해: 인프라 자격 증명 접근, 전체 고객 API 토큰 무효화

  Hacker News

  GitBook은 11월 2일 19:00 CET에 공격자가 일부 인프라 자격 증명에 접근했다고 공지했습니다. Git Sync 시크릿, API 토큰, 외부 도구 연동 토큰, GitBook Assistant에 방문자가 한 질문이 노출됐을 수 있고, 문서 내용이 바뀐 증거는 없다고 합니다. 고객은 API 토큰과 연동 시크릿을 새로 발급하고 GitBook MCP 서버를 다시 인증해야 합니다. AI 에이전트를 썼다는 회사 설명의 근거는 아직 공개되지 않았습니다.

• Ubuntu, 리눅스 커널 TCP 취약점 CVE-2026-98432 패치 2주 넘게 지연 비판

  GeekNews

  CVSS 9.8의 원격 공격이 가능한 리눅스 커널 TCP 취약점입니다. 글쓴이는 Debian이 10월 16일 패치를 냈지만 11월 2일까지 Ubuntu는 LTS를 포함한 지원 릴리스 전부가 취약 상태로 표시돼 있다고 비판합니다. 그는 Ubuntu 서버를 일단 내렸고 다른 배포판으로 옮길 계획입니다. Canonical의 공식 입장은 글에 없어 작성자의 주장 단계입니다.

• 엔비디아, 클라우드 고객에 중국 기업 서비스 비중 49% 이하 요구

  AI타임스

  파이낸셜타임스 보도를 AI타임스가 전했습니다. 엔비디아가 전 세계 데이터센터·클라우드 고객사에 서비스의 최소 51%를 중국 외 기업에 팔도록 구두로 요구했다는 내용입니다. 신규 계약부터 적용되고 기존 임대 계약은 유지됩니다. 중국 기업이 동남아 데이터센터에서 엔비디아 GPU를 빌려 모델을 학습해 온 우회로를 막으려는 조치로, 구체적 산정 방식은 공개되지 않았습니다.

소프트웨어 개발

• Postgres 19 출시가 늦어지는 건 AI 때문이다

  GeekNews

  PostgreSQL 커미터 로버트 하스가 올해 19 버전이 관례보다 늦은 11월에 나올 가능성이 높다고 씁니다. 베타 막바지에 큰 기능 3개를 되돌렸고, 이전 버전에 반영하는 수정 커밋이 REL_18 724건에서 REL_19 1,169건으로 60% 넘게 늘었습니다. 그는 커미터가 실수를 더 한 것이 아니라 LLM이 실수를 더 빨리 찾아낸 결과로 봅니다. 이후 모든 개발자가 AI 검토를 받게 되어 기준이 높아질 것이라고 합니다.

• OpenAI Pando: 사내 모노레포를 위한 Git 서버 백엔드

  PyTorchKR

  Pando는 OpenAI가 사내 모노레포용으로 만든 Git 서버 백엔드입니다. Git 프로토콜과 클라이언트는 그대로 두고 서버가 보장하는 범위를 저장소 전체가 아니라 브랜치 단위로 줄였으며, OpenAI 자체 측정으로 push 지연 중간값이 약 80% 줄었습니다. 하루 약 1PB를 전송하고 Codex로 착수부터 운영까지 10주가 걸렸다고 합니다. Pando 자체는 공개되지 않았고, 비교 대상인 Anthropic Scion은 Git을 대체하는 저장 형식입니다.

  PyTorchKR 정리 글

개발 생태·문화

• 카르파시, 유튜브 추천에 질려 AI로 대안 개발: "2시간 만에 완성"

  AI타임스

  HackerTube는 안드레이 카르파시가 유튜브 추천 알고리즘 대신 해커뉴스에서 검증된 영상을 보도록 만든 사이트입니다. 해커뉴스 댓글 약 4,300만 개에서 AI로 추천과 단순 언급을 가려 영상 6,454개를 골라 150개 주제로 나눴습니다. 코드는 Claude Opus 5.5에게 자연어로 지시해 약 2시간 만에 완성했고, 개인화 기록은 서버가 아닌 브라우저에 둡니다.

  HackerTube

기타

• 독파모 3차 평가, 개발사 가리는 '블라인드' 방식 검토

  ZDNet 코리아

  독파모(독자 AI 파운데이션 모델 사업)의 3차 사용자 평가에서 기업명과 모델명을 가리고 AI 답변을 비교하는 방식을 과기정통부와 참여사가 협의 중입니다. 2차에서 탈락한 모티프테크놀로지스는 AI 성능 지표 최고점에도 사용자 평가가 25점 만점에 14.1점으로 가장 낮아 블라인드 평가를 요청했습니다. 정부는 질문 과정에서 모델을 알아낼 수 있다고 보며, 도입은 확정되지 않았습니다. 3차 참여 팀은 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이고 평가는 2027년 2월 중순 마무리 예정입니다.

깊이 읽을거리

곁가지

• 래블업, 상장 첫날 급등 후 급락: AI 인프라주 '호된 신고식'

  AI타임스

  GPU 자원 관리 소프트웨어 Backend.AI를 만드는 래블업이 11월 3일 상장했습니다. 공모가는 19,000원이고 장중 최고 28,350원까지 올랐다가 종가 14,220원으로 25.16% 내렸습니다. 올해 상반기 매출은 약 48억 원입니다.

• Figma, 디자인 편집 전용 모델을 직접 학습 중

  Hacker News

  Figma는 간격 조정이나 색 변경 같은 캔버스 편집을 맡는 자체 모델을 지도 미세조정과 강화학습으로 학습한다고 밝혔습니다. 내부 평가에서 Qwen 3.8 27B 기반 미출시 모델이 77.8%로 Sol 6.1의 76.9%를 앞섰고, 에이전트 작업을 되돌리는 비율은 60% 줄었다고 합니다.

• 토스, 평균 CPU는 여유로운데 커밋은 왜 느릴까: NIC 인터럽트 병목

  토스 기술 블로그

  Oracle RAC의 커밋이 0.1초 넘게 지연된 원인은 리두 로그 기록 프로세스(LGWR)가 도는 CPU 소켓에 NIC 인터럽트가 몰린 것이었습니다. 이중화한 NIC 2장을 서로 다른 소켓 슬롯으로 옮기고 Active-Active로 바꾸자 초당 1,000건 이상 인터럽트를 처리하는 코어가 8개에서 15개로 늘었습니다.

• NVIDIA Auto Ontology: DB 메타데이터로 온톨로지를 만들어 에이전트 SQL을 검증

  PyTorchKR

  NVIDIA가 공개한 오픈소스(Apache-2.0)로, 기업 DB 메타데이터에서 용어·컬럼 매핑을 자동 생성해 에이전트가 컬럼 이름만 보고 SQL을 추측하지 않게 합니다. 온톨로지 작성 시간이 90% 줄었다는 수치는 NVIDIA 자체 테스트이고 측정 조건은 공개되지 않았습니다.