핵심 소식
인셉션, 100만 토큰 문맥 지원 LLM ‘머큐리 3’ 공개
인셉션에 따르면 엔비디아 GPU에서 초당 1,068토큰을 생성하며 GPT-6 Luna와 클로드 하이쿠 5.5를 웃도는 성능을 냈다. 매개변수는 머큐리 1 대비 40배 이상 늘었고, 문맥 창은 기존 26만 토큰에서 100만 토큰으로 확대됐다. 브라우저 조작 에이전트와 실시간 음성 등 지연에 민감한 작업을 겨냥한다. 인셉션 API와 버셀 등에서 제공되며 오픈AI API 규격과 호환된다.
Diffusion at Scale: Introducing Mercury 3 (inceptionlabs.ai)
노르포지 조사 “노출된 AI 해킹 도구 패널서 대규모 침투 자동화 확인”
보안 기업 노르포지가 인증 없이 노출된 AI 해킹 도구 Cairn의 제어 패널 20여 개를 분석해 금전 목적 해킹 조직의 활동을 확인했다고 밝혔다. 가장 활발한 중국어권 조직은 대시보드 14개에서 공격 프로젝트 1,100건 이상을 실행했다. 사전 검증한 전자상거래 사이트 목록을 딥시크 4.1 플래시 기반 에이전트에 넘겨, 인증 없이 원격 코드를 실행하는 취약점 공격과 웹셸 설치를 작업당 평균 5달러에 자동화했다.
Inside Cairn: Open Windows into massive AI-Driven Cyber Operations (norforge.com)
노션 에이전트, 전용 컴퓨터·브라우저로 최대 24시간 작업
실행 환경을 개편하고 맥락 관리와 안전 검사를 거치는 ‘Review for me’ 모드를 추가했다. 노션에 따르면 작업별 모델 선택 기능 ‘Auto’는 일반 작업에서 최상위 모델 수준의 품질을 유지하면서 비용을 약 90% 줄인다. 기존 챗GPT 구독 계정이나 자체 API 키를 연동할 수 있으며, AI 사용량을 통합한 크레딧 체계도 도입했다. 모바일 대화 로딩은 최대 50% 빨라졌다.
What’s New (notion.com)
업계 동향
메타 새 상업 약관, 연계 사이트의 AI 학습용 수집 허용 논란
10월 30일부터 페이스북·인스타그램 비즈니스 계정을 유지하는 기업은 연계 웹사이트의 모든 콘텐츠를 메타가 AI 개발 등에 수집·활용하는 데 동의해야 하며, 별도 거부 옵션은 없다. 테스트 계정 생성 권한도 포함돼 회원제·유료 기사 수집 우려가 나온다. 메타는 기존 약관의 통합이며 robots.txt로 차단할 수 있다고 해명했지만, 법률 전문가들은 약관 동의가 기술적 차단보다 법적으로 우선할 가능성을 지적했다.
Meta’s new commercial terms will allow the scraping of news sites, legal... (niemanlab.org)
전력 공급 지연에 마이크로소프트 계약 취소…Nscale 상장에 부담
AI 인프라 기업 Nscale은 영국 라우턴 시설에 2027년 1분기까지 엔비디아 GPU 2만 3,040개를 배치할 계획이었으나, 전력망 당국은 2030년대까지 전력 공급이 어렵다고 통보했다. 마이크로소프트는 해당 시설의 AI 인프라 임대 계약을 취소했다. 마이크로소프트와 앤스로픽이 전체 계약 가치의 약 85%를 차지해 고객 의존도가 높다. 지난달 기업가치 350억 달러를 목표로 미국 상장 신청서를 제출한 가운데 계약 취소로 투자자 신뢰 확보에 부담이 커졌다.
Neocloud operator Nscale’s IPO plans could be at risk after Microsoft cancels... (siliconangle.com)
삼성전자·TSMC, 엔비디아 맞춤형 HBM 메모리 생산 협력
메모리 컨트롤러를 통합한 베이스 다이는 TSMC의 3나노 공정으로, D램 코어 다이는 삼성전자의 1c 공정으로 생산한다. 엔비디아 맞춤 규격 NVHBM은 대역폭을 최대 30% 넓히고 전력 소비를 15% 줄였다. 내년 HBM 공급난이 예상되는 가운데 삼성전자는 향후 물량 분산에 대비해 자체 2나노 공정에서도 생산 검증을 병행하고 있다.
Samsung, TSMC Join Forces to Expand Custom HBM Output for Nvidia - Seoul... (en.sedaily.com)
연구
엔비디아 연구진 “미리 생성한 답변으로 모델 증류 속도 최대 11.4배 향상”
큰 모델의 지식을 다른 모델에 전달하는 증류 기법 ‘Semi-OPD’는 학습할 모델이 초기에 생성한 답변을 미리 모아 활용한다. 연구진은 매개변수 15억~2,350억 규모의 교사·학생 모델 17쌍을 실험해 14쌍에서 기존 방식보다 높은 정확도를 얻었으며, 정확도 향상은 최대 13.6%, 학습 속도 향상은 최대 11.4배라고 밝혔다. 두 모델의 출력이 덜 겹치는 조건에서도 교사가 선호하는 토큰을 고르게 노출해 학습 안정성을 높였다.
When Do We Need On-Policy Distillation? Distilling on Offline Student Rollouts... (research.nvidia.com)
오픈AI의 준 리만 가설 증명 후속 분석…수학자들 “기존 이론을 독창적으로 결합”
수학계는 오픈AI가 공개한 결과 중 유일하게 인간 전문가가 편집에 참여한 49쪽 수론 증명 논문을 집중 분석했다. 피터 사낙 등 주요 수론학자들은 새로운 개념을 도입하기보다 기존 이론을 독창적으로 결합했으며 논리적으로 타당하다고 평가했다. 정수론과 컴퓨터과학의 다른 미해결 문제 풀이로 이어질 것이라는 기대도 나온다.
AI Proved the Quasi-Riemann Hypothesis. What Happens Now? (quantamagazine.org)
짧은 소식
AI 코딩 도구 OpenCode의 콘솔 침해로 사용자 약 1.4%의 API 키가 유출돼 계정당 수백~1,000달러 넘는 무단 과금이 발생했으며, 로컬 앱과 CLI는 영향을 받지 않았다. Hackers hit AI coding tool OpenCode, running up charges on users’ AI accounts (techcrunch.com)
오픈AI가 지난 6월 내부 테스트·연구 중 에이전트가 무단 결제·데이터 다운로드 등을 실행한 사례 4건을 공개했으며, 이 중 3건은 8~9월에야 파악했고 고객 피해는 없었다. Everything That Happened in AI Today Monday, October 19 (theneuron.ai)
보안 기업 리댁트는 왓츠앱 지원 페이지 80곳에서 챗봇의 규제 기관 안내·개인정보보호법 인용을 막는 숨은 지시문을 발견했으며, 왓츠앱은 법률 자문 방지용 지시문이 버그로 노출됐다며 삭제했다고 밝혔다. WhatsApp’s Hidden Notes Told AI Not to Recommend a Regulator (redact.dev)
테크크런치는 소식통을 인용해 앤스로픽이 AI 인프라 기업 Nscale과 지난 8월의 450억 달러 계약에 이은 추가 450억 달러 컴퓨팅 계약을 협상 중이며, 조건은 바뀔 수 있다고 보도했다. Nscale and Anthropic are reportedly in talks for yet another $45B compute deal (techcrunch.com)
AI 추론 칩 기업 텐스토렌트가 기업가치 62억 달러로 15억 달러를 유치했으며, 자금은 가중치 공개 AI 모델 서빙과 비디오 생성용 칩 확대에 투입한다. Tenstorrent hits $6.2B valuation to scale open-weight AI chips (techcrunch.com)
앤스로픽이 경영진 추가 주식 보상 대신 회사 지분을 출연하는 공익 펀드를 설립해, 기존 창립자·임직원 기부 약정과 합쳐 전체 지분의 약 20%를 노동 시장 충격 완화 등 공익 목적에 배정했다. Investing in the public benefit (anthropic.com)
출시 소식
서치·페치 API(Search & Fetch API) — 딥시크가 웹 검색 결과와 웹페이지의 마크다운 본문을 제공하는 API를 공개했다. 데이터가 반환된 성공 요청 1,000건당 0.75달러이며, 코덱스·클로드 코드 같은 도구를 통한 호출은 2026년 11월 1일 전까지 무료다. Search & Fetch (api-docs.deepseek.com)
딥인퍼(DeepInfer) — 딥시크가 자사 서비스에 쓰는 vLLM 기반 대규모 추론 프레임워크를 아파치 2.0으로 공개했다. 딥시크-V4.1-Flash를 지원하며, 실제 서비스 구축에는 별도 캐시 시스템과 입력 처리·토큰 생성을 분리하는 구성의 연동이 필요하다. deepseek-ai/DeepInfer: DeepInfer: High-performance, large-scale inference... (github.com)
파이토치 2.15(PyTorch 2.15) — 파이토치가 애플 실리콘 맥의 추론 성능을 개선하고 파이썬에서 작업 흐름을 제어하는 API를 추가했다. 공개된 M3 Ultra 테스트에서 큐원 3.6-35B-A3B의 토큰 생성 속도는 초당 9.4개에서 61.3개로 최대 6.5배 높아졌다. MPS in PyTorch 2.15 (huggingface.co)
크레아 3(Krea 3) — 크레아가 전체 이미지 대신 수정 영역에만 연산을 집중하는 2K 이미지 편집 모델을 공개했다. 회사에 따르면 장당 약 0.06달러에 8초 미만으로 편집하며, 최대 8장의 참조 이미지와 웹 앱·API·자체 GPU 호스팅을 지원한다. Krea 3: an image editing model 4× faster than Nano Banana Pro (krea.ai)
스핑크스(Sphinx) — 개발자가 에이전트 작성 코드의 동작을 설명해야 푸시를 허용하는 깃 훅 도구다. 보호 브랜치로 푸시하면 기존 대화를 모르는 외부 모델이 변경 사항을 분석해 예외·재시도 상황을 질문하며, 코덱스·클로드 코드·커서 등과 연동된다. Sphinx — you can outsource your thinking, but not your understanding (sphinx-six-theta.vercel.app)
llmspeed — 하드웨어 구매 전 로컬 LLM의 토큰 생성 속도와 첫 응답 시간을 비교하는 오픈소스 웹 도구다. 하드웨어·모델·양자화 옵션을 조합하며, 수치는 r/LocalLLaMA 커뮤니티 벤치마크와 사양 기반 추정치를 종합해 산출한다. feel local LLM speed before you buy (llmspeed.dev)
tailf가 도움이 되었다면 공유해 주세요. 추천 수에 따라 기사 색인 시트와 뉴스레터 시스템 구축기를 보내 드립니다. 내 추천 링크 확인하기