Large Language Models

주요 뉴스

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   NTT、独自LLM「tsuzumi 2」を発表

   NTTが、独自開発の大規模言語モデル（テキスト理解・生成AI）「tsuzumi 2」を発表しました。 NTTグループが自社LLMの進化版を公開することで、通信事業者として生成AIの内製化と技術独立を進める動きが明確になります。

   現時点で、tsuzumi 2の詳細なスペック、提供開始時期、対応言語、利用可能な企業・開発者層について、記事本文に記載がありません。

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   미국 판사, Anthropic의 15억 달러(약 2400억 원) 저작권 합의 승인

   무엇이 일어났는가: Araceli Martinez-Olguin 미국 지방법원 판사는 월요일 Anthropic이 자신의 책을 허락 없이 AI 챗봇 Claude 학습에 사용했다고 주장하는 저자들의 집단소송 합의 15억 달러(약 2400억 원)에 대한 최종 승인을 허가했다. 이는 미국 저작권 사건 중 최대 규모의 합의이다. 왜 중요한가: 이 합의는 12월에 재판이 시작될 예정이었으며 손해배상액이 수백억 달러에 달할 수 있었던 가운데, AI 기업을 상대로 한 첫 주요 미국 저작권 소송이 합의에 이르렀다. 저자 및 기타 저작권 보유자들은 합의에 포함된 48만여 건 이상의 저작물 중 92% 이상을 차지하는 청구를 제출했으며, 이는 저자와 언론사를 포함한 저작권 보유자들이 제기한 유사 사건 수십 건이 계류 중인 가운데 선례를 확립했다.

   주목할 점: 일부 저자와 출판사는 합의에서 탈퇴했으며 Anthropic을 상대로 진행 중인 별도의 소송을 제기했다. 또한 합의가 충분히 크지 않거나 특정 저작권 보유자를 부당하게 제외한다고 주장하는 일부 저자들의 반발도 있었다.

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   OpenAI가 오픈 웨이트 모델 우려; 미국이 중국 AI 금지 검토 중

   무엇이 일어났는가: OpenAI의 전략 미래 담당자 Dean W. Ball은 미국 정부가 규제를 통해 오픈 웨이트 모델을 억제해야 한다고 주장했으며, 이들이 첨단 연구소의 자본 지출을 저해한다고 주장했다. Yann LeCun과 Martin Casado 같은 인물들의 반발 후, Ball은 규제 강화가 백악관의 '최선의 전략'이라는 주장을 철회했다. 트럼프 행정부가 Moonshot의 Kimi K3 같은 첨단 중국 모델 금지를 검토 중인 것으로 보도되고 있지만, 상무부는 곧 조치를 취하지 않을 수 있다. 왜 중요한가: 독립적 인프라에서 실행되는 오픈 웨이트 모델은 OpenAI 및 Anthropic 같은 회사의 독점 서비스보다 저렴한 AI를 제공하며, 이는 이들의 막대한 학습 투자에 대한 수익을 위협한다. 그러나 이들을 제한하면 혁신 리더십을 중국에 넘길 수 있다—미국 대학원 프로그램은 이미 주로 오픈 중국 모델을 기반으로 구축되고 있으며, 학생들이 연구하는 논문의 절반은 본 기사에 인용된 연구에 따르면 중국 기관에서 나온다. 실질적 수단은 소프트웨어 금지보다는 칩 수출 규제일 수 있다.

   주목할 점: 본 기사는 AI 경제학에 대한 불확실성을 지적한다: 오픈 모델과 독점 모델 중 어느 비즈니스 모델도 아직 입증되지 않았으며, 중국 AI 회사들은 미국 회사와 같은 수익 및 컴퓨팅 문제에 직면해 있다. Nvidia와 기타 회사들이 오픈 모델 비즈니스를 탐색 중이며, 첨단 연구소만 폐쇄 모델을 추구하기보다 여러 회사가 오픈 릴리스를 지속할 수 있다면 환경이 변할 수 있음을 시사한다.

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   Google의 차세대 AI 칩, Alphabet 주가 3% 상승

   무엇이 일어났는가: 월요일 Alphabet 주가가 약 3% 상승했다. 회사가 '프로즌 v2'라는 코드명의 차세대 AI 서버 칩을 개발 중이라는 보도가 나왔기 때문이다. 이 칩은 현재 텐서 처리 장치와 같은 전력량으로 6배에서 10배 더 많은 AI 토큰을 제공하도록 설계됐으며, 2028년 초 배포를 목표로 하고 있다. 왜 중요한가: 맞춤형 프로세서는 고급 AI 애플리케이션의 훈련 및 운영에 필요한 에너지와 비용 수요를 줄이기 위한 것으로, Alphabet이 Gemini AI 모델을 확장하면서 매우 중요하다. 더 효율적인 칩은 회사의 자체 AI 컴퓨팅 능력을 강화하고 대형 기술 기업들이 생성형 AI 시스템을 놓고 치열하게 경쟁하는 상황에서 서드파티 하드웨어 의존도를 줄인다.

   주목할 점: 칩의 실제 배포 일정과 에너지 단위당 6배에서 10배의 성능 향상이라는 예상 목표를 달성할 수 있을지 여부다. 이는 Alphabet의 장기적 AI 야망을 뒷받침하는 독점 인프라 구축 전략의 중요한 시험이 될 것이다.

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   오픈 가중치 모델이 최전선 동등성에 근접하면서 폐쇄형 랩은 선두 유지

   무엇이 일어났는가: DeepSeek R1, GLM-4.6, GLM-5.2, Kimi K3 등 오픈소스 AI 모델들이 폐쇄형 최전선 모델과 동등한 수준에 도달했으나, GPT-5.2와 Opus 같은 폐쇄형 시스템은 계속해서 혁신적인 진전을 만들어내고 있다. 최근 출시 사례로는 Moonshot의 Kimi K3(2.8T 파라미터, 7월 16일), Alibaba의 Qwen 3.8 프리뷰(2.4T, 7월 19일), DeepSeek V4의 7월 중순 프리뷰 졸업이 있다. 왜 중요한가: 오픈 모델은 최전선 품질 기준에서 GPT-5.2보다 약 15% 저렴하게 운영되며, DeepSeek V4 Flash는 약 90% 더 저렴하다. 이러한 가격 압박은 산업 마진을 재편하고 있으며 Anthropic은 첫 번째 흑자분기에 도달했고, OpenAI는 추론 비용을 50% 인하하도록 경쟁에 몰렸으며 Kimi의 새로운 KDA 어텐션 메커니즘 같은 아키텍처 혁신을 촉발했다.

   주목할 점: 업계는 폐쇄형 모델이 앞서가는 것과 오픈 모델이 따라잡는 것의 순환 구조를 거치고 있으며, 이는 잠재적으로 가격 및 마진에 지속적인 경쟁 압박을 만들어낼 수 있다. 이러한 역학 관계가 혁신을 둔화시킬지 아니면 경쟁을 통해 가속화시킬지의 문제는 AI 물결이 얼마나 빠르게 진전될지를 결정하는 핵심으로 남아 있다.

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   Google, Gemini 전용 칩 설계로 6~10배 효율성 향상 달성…2028년부터 배포

   무엇이 일어났는가: Google이 Gemini의 모델 아키텍처를 실리콘에 직접 임베드한 'Frozen v2'라는 자체 서버 칩을 개발 중이다. 이 칩은 Google의 현재 TPU 칩 대비 AI 응답 제공 효율성이 6~10배 높으며, Google은 2028년부터 배포할 계획이다. 왜 중요한가: AI 산업에서 추론 비용 최적화가 수익성을 좌우하는 핵심 요소다. Frozen v2는 Google의 내부 컴퓨팅 부담을 줄이고 강력한 모델을 낮은 비용으로 운영할 수 있게 해줌으로써 OpenAI와 Anthropic에 대한 경쟁 우위를 확보할 수 있다. Meta와 외부 클라우드 고객들에게 임차하는 TPU 라인과 달리, Frozen v2는 Gemini 전용으로 설계되었으며 상용 제품이 될 가능성은 낮다.

   주목할 점: Google은 아직 Gemini 아키텍처의 얼마나 많은 부분을 칩에 하드코딩할지 결정하지 않았다. 모델 가중치가 아닌 아키텍처를 임베드하는 방식으로 설계되어 새로운 가중치를 로드할 수 있으므로, 칩을 특정 Gemini 버전에 고정시키는 이전 방식보다 유연성이 높다.