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NVIDIA는 사전 훈련된 관계형 기반 모델인 Kumo Relational을 출시했으며, 이 모델은 기업용 관계형 데이터베이스에서 이탈 예측, 사기 탐지, 수요 예측 등 다양한 예측 작업을 직접 수행할 수 있습니다. 작업 미세조정, 특성 엔지니어링 또는 테이블 평탄화가 필요하지 않습니다. 15개 데이터베이스에 걸친 41개의 벤치마크에서 XGBoost 등 감독 학습 모델을 전면적으로 능가했으며, SAP SALT 기업 벤치마크에서는 MRR 지표에서 AutoGluon보다 8% 앞섰습니다. 또한 5,000억 행 규모의 데이터베이스를 지원하며, Predictive Query Language(PQL)를 통해 코드 없이 예측 호출을 구현할 수 있습니다.
OpenAI와 Google Cloud는 최첨단 모델과 Codex 워크플로를 Gemini의 Model Garden에 제공하며, 이는 Google Cloud Marketplace를 통해 이용할 수 있습니다.
패치 더 플래닛은 보안 연구원, 유지보수자 및 사고 대응 담당자들을 연결하여 오픈소스 전반의 중대한 취약점 해결을 지원합니다.
OpenAI가 대화 의도를 이해하고, 광고를 답변과 분리하며, 대규모로 관련성 높은 광고를 제공하기 위해 ChatGPT의 LLM 기반 광고 스택을 어떻게 구축했는지 알아보세요.
i14는 30.28억 개의 파라미터를 갖는 Laplace 3B 모델을 출시했으며, Softmax 주의 메커니즘을 대체해 게이트 제어 선형 주의(GLA)를 채택했습니다. 이 모델은 추론 시 각 시퀀스의 재귀 상태 크기가 항상 29.5 MB로, 컨텍스트 길이와 무관합니다. 해당 모델은 AWS trn2.48xlarge 인스턴스 한 대(Trainium2 칩 16개 탑재)에서 훈련 및 서비스 검증을 완료했으며, 훈련 처리량은 초당 12만 토큰에 달하고, 서비스 처리량은 초당 11,544 출력 토큰(동시 실행 시퀀스 수 1,280)입니다. 모든 성능 데이터는 i14와 AWS GenAIIC 팀의 내부 실측 결과입니다.
메타는 2026년 10월 30일자로 발효되는 업데이트된 상업 서비스 약관에서 ‘train’(훈련)이라는 용어를 삭제하며, AI 데이터 수집 정책에 대한 외부의 강력한 비판에 대응했다. 그러나 회사는 약관에 로봇.txt 프로토콜을 준수한다는 문구를 포함하지 않을 것임을 분명히 밝혔다.
Google은 2026년 10월에 Gemini의 Personal Intelligence(개인 지능) 기능을 차량 내 시나리오로 확장한다고 발표했으며, 첫 단계에서는 Android Auto 사용자에게 제공되고 향후 수개월 내에 Google Built-in 시스템을 탑재한 차종으로도 확대될 예정입니다. 이 기능은 선택적으로 활성화할 수 있으며, Gmail, Calendar 등 로컬 데이터에 대한 사용자의 접근 권한 승인에 따라 관련성 있는 응답을 개선합니다.
제 최신 바이브 코딩 게임 실험은 배틀 드론스라는 이름의 커맨드 앤 컨커 스타일 RTS(실시간 전략) 게임입니다(여기에서 플레이해 보세요). 이전 실험들과 달리, 이번에는 실제로 즐겁게 플레이할 수 있습니다. 사실을 고백하자면, 제가 클라우드에게 “훨씬 더 재미있게 만들어 주세요”라고 요청한 덕분에 여기까지 왔다는 점이 다소 부끄럽습니다. 또한, 근처 기기들 간에 오디오를 이용해 게임 상태를 동기화하는 멀티플레이 기능도 지원합니다! 지금까지 제가 만든 내용과 그 과정에서 배운 몇 가지 사항들을 소개합니다. 배틀 드론스: 제가 어떻게 v1부터 구축했는지 — 초기 프로토타입 v2: 완전한 스프라이트 v3: 다양한 지형 v4: 재미있는 업데이트 v5: 배틀 드론스의 3D화 v8: 아치펠라고 v10: 골리앗과 에이전트 전투 에이전트 전투 v11: 랜덤 맵 v12: 소리를 통한 멀티플레이 일부 소감 업데이트: 온라인 멀티플레이 지원 배틀 드론스 제 초기 목표는 구축하려던
SF Compute는 에반 콘래드가 설립한 기업으로, GPU 연산력에 대한 프로그래밍 가능하고 물리적으로 교환 가능한 거래를 실현하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 회사는 자체 데이터센터를 보유하지 않고, 풀스택 기술을 통해 제3자 시설과 협력해 ‘주권형 연산력 클라우드’를 공동 구축하며, 시장 중립성과 인프라의 통제 가능성에 큰 비중을 두고 있습니다. 현재까지 수억 달러 규모의 거래액을 달성했으며, InfiniBand 동적 분할 등 핵심 기능도 실제로 구현했습니다.
Smartsheet는 범용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 정식으로 출시했으며, 표준화된 프로토콜을 통해 AI 에이전트가 Smartsheet의 프로젝트 테이블, 행, 열, 자동화 등 구조화된 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 지원합니다. 이 서비스는 AWS 생태계에 이미 도입되어 있으며, 비즈니스 사용자를 위한 Amazon Quick과 개발자를 위한 Kiro 두 가지 유형의 클라이언트 접속을 지원하여, 자연어 기반의 도구 간 작업 업데이트, 상태 동기화 및 상황 인식 기반 개발을 구현합니다.
AWS는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 모듈형 에이전트 아키텍처를 출시했으며, AgentCore를 통해 엔터프라이즈급 도구 인터페이스를 통합적으로 관리합니다. 또한 Amazon Quick은 비즈니스 사용자를 위한 자연어 기반 대화형 인터페이스를 제공하여 ERP, 구매, 모니터링 등 다양한 시스템 간에 실시간으로 승인 중심의 공급망 의사결정 지원을 구현합니다. 이 솔루션은 기술 미리보기 단계로, 생산 환경 적용이나 고객 도입을 보장하지 않습니다.
Meta를 상대로 제기된 여러 건의 AI 학습 관련 저작권 소송에서 법원은 Meta가 Anna’s Archive, LibGen 등과 같은 그림자 도서관에서 불법 복제 도서를 다운로드한 책임을 인정한 임원들을 명확히 지목해야 한다고 판결했다. 앞서 Meta는 책임을 일선 직원들에게 전가하며, 초기 AI 데이터 수집 과정이 ‘비공식적 절차’에 해당하고 다운로드 행위에 대해 ‘공식적인 의사결정’이 내려지지 않았다고 주장해 왔다.
Octave Reliance는 Amazon Bedrock을 기반으로 엄격한 테넌트 격리형 AI 인프라를 구축했으며, Cohere Embed v4와 AgentCore 마이크로 가상머신 런타임을 통합해 의료기기, 제약 및 식품 제조 산업 전반에 걸친 컴플레인 트라이애지 어시스턴트를 구현했습니다. 이를 통해 20억 건이 넘는 규제 대상 문서(불만 사항, CAPA, 감사 발견 등)에 대한 의미 기반 검색을 지원하며, 전체 과정에서 테넌트 간 데이터 유출을 완전히 차단합니다.
아마존 웹 서비스는 캐나다 고객들이 Amazon Bedrock을 통해 ca-central-1(캐나다 중부) 및 ca-west-1(캐나다 서부/캘거리) 리전에서 OpenAI GPT-5.6, GPT-6 및 GPT-6.1 모델을 크로스리전 추론(CRIS) 방식으로 호출할 수 있다고 발표했습니다. 실제 추론은 북미 또는 전 세계 AWS 상용 리전에서 이루어지며, 데이터는 캐나다 원본 리전에 정적 상태로 저장됩니다.
AWS는 2026년 10월 26일에 에이전트 레지스트리 서비스의 전면적인 이용 가능을 발표했으며, 이 관리형 서비스는 하이브리드 의미론과 키워드 검색을 통해 런타임에 승인된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 에이전트 간(A2A) 에이전트를 동적으로 발견하고 인스턴스화하며 실행함으로써, 하드코딩된 도구 통합을 대체하고 기업 수준의 AI 에이전트 규모화 편성에서 발생하는 병목 문제를 해결합니다.
블라드 미할체아, 패트릭 바움가르트너, 프랑크 델포르트 세 명의 베테랑 자바 챔피언이 프로덕션 환경과 오픈소스 프로젝트에서 GitHub Copilot을 활용한 실무 경험을 공유했습니다. 이들은 AI가 자동으로 코드를 생성하는 데 의존하기보다는, 인간이 주도하는 문제 정의, 컨텍스트 기반 고정, 반복적 검증 및 최종 책임 소재의 중요성을 강조했습니다.
기사에서는 전력 보급을 비유로 삼아, 기업의 AI가 이제까지의 단편적 실험 단계에서 벗어나 인프라화 단계로 진입하고 있으며, 핵심 문제도 ‘AI를 도입할 수 있는가’에서 ‘최소한의 효율적 비용으로 측정 가능한 비즈니스 성과를 어떻게 달성할 것인가’로 변화했음을 지적합니다. 또한 ‘각 유용한 산출물의 효율적 비용’을 핵심 지표로 제시하고, 자체 스택 구축, 온디맨드 클라우드 서비스, 통합형 프라이빗 AI 플랫폼 등 세 가지 AI 운영 모델 간의 경제성 차이를 분석하며, 활용률, 모델 선택, 캐시 관리 등 운영 실무가 ROI에 결정적인 영향을 미친다는 점을 강조합니다.
보안업체 클라록은 메타가 새롭게 출시한 AI 에이전트 뮤즈가 대화 공유 기능을 활성화할 경우 생성되는 URL에 충분한 난수성이 부족해, 공격자가 단순한 열거 방식으로 6,800개의 사용자 공유 링크를 획득할 수 있다고 밝혔다. 이 가운데 수백 개의 링크는 비공개된 개인 및 상업 관련 민감 정보를 노출했다. 메타는 해당 공유 기능을 일시 중지하고 내부 검토를 진행 중이다.
Mistral은 2026년 10월 26일 이전에 Voxtral 3를 출시할 예정이며, 이는 다국어 실시간 음성 상호작용을 위한 엔드투엔드 SDK 및 모델 패밀리로, ASR(화자 분리 기능 포함), 추론 계층, TTS 등 세 가지 주요 모듈을 포괄합니다. 데이터 주권과 모듈식 배포를 강조하지만, 모든 성능 관련 주장은 제조사 자체 테스트에 근거한 것으로, 독립적인 제3자 검증은 이루어지지 않았습니다.
MIT 테크놀로지 리뷰는 트리플텐의 2026년 조사를 인용해, AI의 산업별 도입은 ‘선도 대 후발’의 구도가 아니라 기술 확산의 자연스러운 시계열에 따른 것이라고 지적했다. 기술과 금융 분야에서 먼저 도구 체인과 워크플로우가 검증되었으며, 의료·교육 등 규제가 엄격하고 인간 중심적인 산업에서는 현재 도입률이 낮지만(예를 들어 의료 분야에서는 AI 챗봇 사용이 의무화된 비율이 18%에 불과함), 이들 분야 역시 귀중한 골든타임을 확보해 AI 출력 검증, 프롬프트 엔지니어링 등 고부가가치 역량을 체계적으로 식별하고 선제적으로 역량 강화를 추진할 수 있는 여건을 갖추고 있다.
