최신 AI 뉴스를 한눈에.

중국 최초의 AI 극장용 영화 ‘삼성퇴: 미래의 과거사’ 개봉: 기술적 이정표와 시장의 냉대가 공존

2026년 10월 23일, 보나필름이 제작한 ‘삼성퇴: 미래의 과거사’는 국내 최초로 상영허가를 취득하고, 전 과정에서 AI의 참여를 바탕으로 제작되어 상업 극장에서 정식으로 개봉한 장편 영화로서 전국 극장에 상영됐다. 이 작품은 전편에 디지털 캐릭터만 등장하며 실사 배우는 출연하지 않았고, 제작비는 수천만 위안에 달했지만 첫 주말 박스오피스 수익은 약 118만 위안에 그쳤으며, 상영 편수와 관객 점유율도 저조해, 서사적 수용도와 산업화 적용 간의 현실적 괴리를 여실히 드러냈다.

추천 이유해당 보도는 타이메디아가 2026년 10월 26일에 발표한 심층 기사를 바탕으로 하며, 영화의 기술적 정체성(최초의 AI 극장용 장편 영화), 제작 현황(120만 장의 원본 이미지, 600:1의 폐기 비율, 프레임별 수작업 처리), 산업적 의의(심사 및 배급 전 과정의 흐름 구축)와 시장 반응(낮은 흥행 성과, 관람료 논란, 관객의 관망 태도)을 종합적으로 담고 있습니다. 정보 요소가 완전하고 출처가 명확하며 시의성이 높으며, 자료의 사실적 한계를 넘어서지 않았습니다.

칭화대학교와 홍콩중문대학교가 공동으로 오픈소스 AKV를 출시했습니다: LLM 에이전트를 위한 KV 캐시 엔지니어링 서비스 시스템

칭화대학교와 홍콩중문대학교의 연구진은 2026년 10월 26일, SGLang 기반으로 구축된 대규모 언어모델(LLM) 에이전트 전용 KV 캐시 엔지니어링 서버인 AKV를 오픈소스로 공개했습니다. 이 시스템은 기존의 텍스트 히스토리 요약 방식이 아닌, 에이전트가 스스로 KV 캐시를 적극적으로 버리고 재배치하도록 함으로써, 4개의 에이전트 벤치마크에서 추론 비용을 평균 27.7% 절감하고, 과제 평균 점수를 1.7점 상승시켰습니다. 해당 코드는 Apache-2.0 라이선스를 적용했으며, 현재 Qwen, GPT-OSS-120B, MiniMax-M2.7 등의 모델을 지원합니다.

추천 이유이 성과는 LLM 에이전트의 효율적 추론을 위한 새로운 패러다임을 제시합니다. 텍스트 절단이나 요약에 의존하는 ‘컨텍스트 엔지니어링’과 달리, AKV는 KV 캐시 상태를 직접 조작하여 중복 프리필을 방지함으로써 장거리 상호작용에서의 KV 부하를 크게 완화합니다. 실제 실험 결과, 높은 동시성 환경에서 P95 지연 시간이 229.9초에서 30.6초로 감소하여 명확한 엔지니어링 가치와 재현 가능성을 입증했습니다. 해당 정보는 MarkTechPost가 발표한 권위 있는 기술 보고서에 근거하며, 게시일시(2026-10-26T07:56:45Z)가 현재 시각과 일치해 최신 공개된 진행 상황임을 나타냅니다.

상하이종합지수 등 4개 지수의 구성 규칙이 오늘부터 조정된다; 국유자산감독관리위원회는 국유기업 개혁 심화를 추진한다; S&P의 새 규정은 3,750억 달러 규모의 펀드에 영향을 미칠 것이다.

2026년 10월 26일부터 상하이종합지수, 상하이A주지수, 상하이유통지수 및 과학혁신종합지수가 개정된 편제 방안을 정식으로 시행하며, 개별 구성 종목의 가중치 상한을 15%로 신설한다. 국무원 국유자산감독위원회는 10월 23일에 새로운 국유자산 및 국유기업 개혁 과제의 착실히 이행을 강조했다. 같은 날(10월 25일), S&P 다우존스는 성장주와 가치주의 구분 기준을 조정한다고 발표했으며, 새 규정은 12월 21일부터 발효되어 약 3,750억 달러 규모의 패시브형 펀드에 영향을 미칠 예정이다.

추천 이유세 가지 정책과 시장 규칙의 변화는 모두 뚜렷한 시의성과 체계적 영향을 지닌다: 지수 가중치 상한선은 A주 시장의 핵심 벤치마크의 안정성과 직결되며, 국유자산감독위원회의 입장 표명은 중앙 차원에서 국유기업 개혁의 난관 돌파를 위한 긴박한 추진 의지를 보여준다. 또한 S&P의 규칙 재편은 가치투자의 논리를 재구성하며, 그 파급 규모가 수천억 달러에 이르러 글로벌 자본시장의 중요한 변수로 작용하고 있다. 모든 정보는 타이미디어가 2026년 10월 25일에 발표한 권위 있는 종합 보도에 근거하며, 시점, 주체, 조치 및 영향 규모 등이 명확히 검증 가능하다.

도쿄의 연구팀이 200 Gb/s PAM4 실리콘 광 변조기 기술에 관한 논문을 발표하여 DSP 요구 사항을 낮췄다.

도쿄 과학연구소, 요코하마 국립대학교, 일본 산업기술종합연구소(AIST) 및 광자전자기술연구협회(PETRA)는 공동으로 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 논문을 발표하여, 내장형 전기광학 균형기를 갖춘 슬로우 빛 실리콘 변조기를 개발했으며, 이를 통해 단일 파장에서 200 Gb/s PAM4 속도를 달성하고 디지털 신호 처리(DSP) 비용을 크게 절감했다고 보고했다.

추천 이유이 성과는 AI 데이터센터의 다테라비트 매초 수준 광 상호연결 요구에 대응하여, 전통적인 실리콘 기반 마허-젠델 변조기의 변조 효율 및 치수 측면에서의 한계를 극복하고, 높은 대역폭, 저전력 소모, 소형화 가능성을 갖추고 있다. 해당 논문은 Nature Communications(2026년 17권, 기사번호 10446)에 정식으로 게재되었으며, 출처는 권위 있는 업계 매체인 Semiconductor Engineering이다. 게재일시(2026-10-25)는 현재 시스템 시간보다 늦지 않으며, 정보는 완전하고 신뢰할 수 있다.

인피니언과 울프스피드의 계약 연장: 200mm 실리콘 카바이드 웨이퍼 공급 계약 체결

인피니언과 울프스피드는 2026년 10월 15일에 실리콘 카바이드 웨이퍼 공급 계약을 확대·연장한다고 발표했으며, 협력을 150mm 규격에서 200mm 규격으로 확대해 인피니언의 200mm 제조 전환을 지원하고 공급망의 탄력성을 강화할 예정이다. 한편 울프스피드는 이를 통해 주요 고객들 사이에서 200mm 소재의 장기적 활용을 확대하겠지만, 자사의 소재 사업은 여전히 매출 감소와 마이너스 영업이익률이라는 압박에 직면해 있다.

추천 이유이 사건은 글로벌 실리콘카바이드 산업 경쟁의 중심축이 본격적으로 대형 기판과 제조 공정으로 이전되었음을 의미하며, 산업 사슬 상하위 간 협력에 의한 200mm급 양산 추진을 촉진하는 핵심 신호입니다. 재료 출처는 명확하며(타이메디아, 2026년 10월 25일 발표), 모든 사실은 원문에 명시된 시점, 주체, 데이터 및 제약 조건과 엄격히 일치합니다. 추론, 보완 또는 확장은 전혀 포함되어 있지 않습니다.

패널 제조사들이 AI로 인한 상류 원자재 비용 압박에 대응하기 위해 일제히 가격을 인상했지만, 하류 수요처의 수용도가 낮고 최종 제품의 품질 관리에도 부담이 가중되고 있다.

2026년 9월부터 TCL 화싱, BOE, 혜커 등 패널 제조사들이 잇따라 가격 인상 공지를 발표했는데, 주요 원인은 AI 대규모 모델의 발전으로 HBM 수요가 급증하면서 기성 공정 칩의 생산 용량을 압도하고, 드라이버 IC, PCB, 유리 기판 등 핵심 소재의 가격을 상승시켰기 때문이다. 코닝 등 상류 공급업체들도 동시에 가격을 인상했다. 비용 부담이 분명히 존재함에도 불구하고, 하위 단계의 TV·디스플레이 브랜드들의 구매 가격은 아직 전반적으로 오르지 않았으며, 최종 사용자들 사이에서는 과열, 블랙 스폿 등 품질 관리 관련 문제가 빈번히 발생해, 가격 인상이 실제 거래와 체험 개선으로 이어지지는 못한 상황이다.

추천 이유재료 시스템은 AI 산업이 직접적으로 연관되지 않은 하드웨어 업계에 미치는 크로스체인 전파 메커니즘을 규명한다—AI가 패널 수요를 직접적으로 견인하는 것이 아니라, 웨이퍼 생산능력의 재배분을 통해 전 체인에 걸친 비용 재정립을 촉발한다는 점이다. 동시에 가격 인상 행태와 시장의 실제 반응(가격 정체, 출하량 감소, 사용자 불만) 간의 뚜렷한 괴리를 보여주며, 이는 산업의 협상력과 제품 경쟁력 간의 불일치라는 근본적인 모순을 부각한다.

미국의 반 데이터센터 운동이 참고할 수 있는 글로벌 경험: 아일랜드 전력망 위기부터 뉴질랜드 지역사회 AI 실천까지

파리 마르크스는 저서 『초대규모』에서 전 세계 데이터센터의 투쟁사를 정리하며, 아일랜드가 전력망 용량 포화로 인해 규제를 도입하고 기업들이 자체적으로 가스 발전소를 건설하는 사례를 지적했다. 또한 뉴질랜드는 지역 클라우드를 활용해 마오리어 음성인식을 지원하는 비약탈적 AI 모델을 모색하고 있다. 한편 미국에서 현재 격화되고 있는 반대 움직임은 사실 오래전부터 예고되어 온 전 세계적 갈등의 재현에 불과하다.

llama.cpp가 b11871 버전을 출시했습니다: 서비스 크래시를 방지하기 위해 JSON 중첩 깊이 제한을 추가했습니다.

llama.cpp의 b11871 버전에서는 핵심 보안 수정 사항을 도입하여, 요청에 포함된 JSON 중첩 레벨에 대해 128레벨의 강제 제한을 적용함으로써, 깊은 재귀 파싱으로 인한 HTTP 스레드 스택 오버플로와 서비스 크래시를 방지합니다(맥OS에서는 SIGBUS, 리눅스에서는 SIGSEGV가 발생). 이 정책은 챗 인터페이스의 다양한 입력 시나리오를 포괄하며, 모든 경우에 HTTP 400 오류를 일관되게 반환합니다.

언더독 살루키 27B: GSQ-RCO 기반 2비트 Qwen3.8-27B 도구 호출 모델 기술 분석

이 글에서는 Underdog가 발표한 Saluki 27B 모델을 소개합니다. 이 모델은 7.9 GB 크기의 2비트 양자화 Qwen3.8-27B 변형으로, ISTA-DASLab의 GSQ-RCO 방법을 기반으로 구축되었으며, 120개의 작업에 대한 BFCL v4 도구 호출 벤치마크에서 원래의 54 GB 풀 정밀도 모델을 능가한다고 주장됩니다. 다만 모든 성능 관련 결론은 해당 개발자의 발표에 근거한 것으로, 독립적인 검증은 이루어지지 않았습니다.

llama.cpp가 b11870 버전을 출시하여 DeepSeek-V4.1-Flash 모델을 정식으로 지원합니다.

llama.cpp는 버전 b11870에서 DeepSeek-V4.1-Flash(deepseek41) 모델을 지원하며, Engram 아키텍처를 기반으로 KV 캐시 계산 간소화, BF16 정밀도를 MXFP8로 대체, 인그래프 내 행 수집 등 여러 하위 수준 최적화를 수행했습니다. 또한 macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler를 포괄하는 다중 플랫폼 바이너리 빌드를 동시에 제공합니다.

llama.cpp가 b11869 버전을 출시했습니다: Jinja 템플릿 함수의 매개변수 처리를 수정하고, 다중 플랫폼 바이너리 지원을 추가했습니다.

llama.cpp 프로젝트는 빌드 버전 b11869를 출시했으며, 주요 수정 사항으로 Jinja 템플릿의 select 및 selectattr 함수에서 인수 해석 로직을 개선했고, macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler 등 수십 가지 하드웨어와 백엔드 조합에 대한 미리 컴파일된 바이너리 패키지를 제공합니다.

llama.cpp가 b11868 버전을 출시했습니다: Hexagon NPU의 멀티코어 플래시 어텐션 지원을 강화하여 전 플랫폼 컴파일 및 빌드를 지원합니다.

llama.cpp v2.45.0(태그 b11868)이 정식으로 출시되었으며, 핵심 업데이트로는 Hexagon 백엔드에 KV-head 분할 메커니즘을 도입하여 다중 코어 HMX Flash Attention의 성능을 최적화하고, FA 분할 제어 플래그를 통일했습니다. 동시에 macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler 등 모든 플랫폼용 바이너리 패키지를 제공하며, CUDA 12/13, Vulkan, ROCm, OpenVINO, SYCL, Snapdragon(Adreno+Hexagon) 등 다양한 백엔드 지원을 포함합니다.

llama.cpp가 b11867 버전을 출시했습니다: 서버 측 엔트리포인트가 재구성되었으며, 다중 플랫폼과 이기종 가속 백엔드를 전면 지원합니다.

llama.cpp가 GitHub에서 b11867 버전을 공식 출시했으며, 핵심 변경 사항으로는 서버 측 엔트리포인트의 재구성(PR #31113)과 server_role 메커니즘의 추가가 포함됩니다. 또한 macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler를 지원하는 40여 개의 사전 컴파일된 바이너리 패키지를 제공하며, CPU, CUDA(12.4/12.8/13.4), Vulkan, ROCm 10.0, OpenVINO, SYCL(FP16/FP32), Snapdragon(Adreno+Hexagon) 등 다양한 하드웨어 백엔드를 지원합니다.

llama.cpp가 b11866 버전을 출시했습니다: Metal 백엔드의 중복 AMAX 스케일링 로직을 제거하고, MoE 계산 경로를 간소화했습니다.

llama.cpp v.b11866 버전에서는 Metal 백엔드에 존재하던 구식 src1의 2의 거듭제곱 형태 AMAX 스케일링 메커니즘을 제거하고, 대신 계산 그래프 내에서 전문가 토큰별로 보다 세밀한 amax 스케일링을 적용하여 MoE 하에서 프로젝션 활성화 값이 f16 표현 범위 내에 유지되도록 보장합니다. 동시에 관련된 이단계 축약 핵심 함수, F32 정밀도 스케줄링 및 경계 위반 테스트 케이스도 함께 삭제되었습니다.

llama.cpp가 b11865 버전을 출시했습니다: RDMA 수신 경계 검사 기능이 추가되었으며, CUDA 13.4, ROCm 10.0, Snapdragon NPU 등 다중 플랫폼 백엔드를 지원합니다.

llama.cpp 프로젝트는 빌드 버전 b11865를 출시했으며, 핵심 변경 사항으로는 RDMA 수신 로직에 메모리 경계 검사를 추가하고(PR #30399), CUDA 13.4, ROCm 10.0, Vulkan, OpenVINO, SYCL 및 퀄컴 스냅드래곤(CPU+Adreno+Hexagon)의 풀스택 이기종 컴퓨팅 백엔드를 포함해 하드웨어 가속 지원을 대폭 확장한 점이 있습니다. 또한 macOS용 KleidiAI 지원과 openEuler 빌드는 명시적으로 DISABLED로 표시되었습니다.

llama.cpp가 b11861 버전을 출시했습니다: minimax-m3 모델의 양자화 스케일링 텐서가 전달되지 않아 발생하는 추론 오류를 수정했습니다.

llama.cpp v.b11861은 minimax-m3 모델에서 NVFP4/MXFP8 양자화 시 스케일 텐서가 계산 그래프에 주입되지 않아 발생하던 가중치 왜곡 문제를 해결하여 ‘토큰 수프’ 현상과 잔차 소멸을 방지합니다. 또한 macOS, Linux, Windows, Android, iOS 및 openEuler를 지원하는 다중 플랫폼 바이너리 빌드를 함께 제공합니다.

Kimi K3.1 Pro를 소개합니다

Kimi K3.1 Pro를 소개합니다. Kimi K3.1 Pro가 오늘 Kimi API에 도입되었습니다—아직 공개된 가중치는 없지만, Moonshot은 “2026년 11월 4일까지 전체 모델 가중치를 공개할 것”이라고 약속했습니다. 또한, 가격은 두 배이지만 속도는 2~3배 빠른 “Highspeed” 버전도 제공합니다(단, 입력 토큰 캐시 히트의 경우 가격은 동일합니다). 미국 달러 기준으로, 입력은 백만 토큰당 2.00달러, 출력은 백만 토큰당 10달러로, 이는 GPT-6.1 Sol과 동일하며 Claude Opus 5.5의 절반 수준입니다. Moonshot 자체 벤치마크에 따르면, Kimi는 Opus 5.5 및 GPT-6 Astra와 대체로 비슷한 수준이며, 일부 벤치마크에서는 이를 능가하고 다른 몇몇에서는 근접한 성능을 보여줍니다. Artificial Analysis의 평가 결과, Kimi는 55점을 기록해 Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon(모두 53점)보다 앞서고, Claude Opus 5.5(58점)에는 뒤처졌습니다. 이번은 (곧 출시될…

인텔, 미국 FCC의 외국산 제조 로봇 금지 조치로부터 면제를 획득해 반도체 공장의 자동화 물류를 보장

미국 연방통신위원회(FCC)는 2026년 10월 22일, 원래의 금지 조항이 모호하여 핵심 반도체 제조 장비까지 잘못 영향을 미칠 수 있다는 우려를 고려해, 인텔이 미국 내 웨이퍼 공장에서 특정 외국산 자동 안내 차량(AGV)을 계속 사용할 수 있도록 1년간의 면제 허가를 승인했다.

카자흐스탄이 AI 연산 인프라 구축을 가속화하고 있으며, Firebird는 미국의 수출 허가를 받아 NVIDIA Grace Blackwell GPU 4만5천 개를 배치할 예정입니다.

카자흐스탄의 AI 생태계는 현재 계획 단계에서 규모화된 배치로 전환되고 있으며, Firebird사는 미국의 수출 허가를 획득해 카자흐스탄에 AI 공장을 건설하고, 초기 단계에서 NVIDIA Grace Blackwell GPU 4만5천 개를 배치할 예정입니다. Kazakhtelecom은 이미 H200/B300 GPU 1천 개 이상을 도입했으며, 2025년까지 Vera Rubin 등 GPU 2천 개 이상을 추가로 확보할 계획입니다. 또한 여러 주체가 협력해 연산 능력 공급, 개발자 참여 및 현지 AI 애플리케이션의 실질적 구현을 추진하고 있습니다.

Amazon SageMaker AI가 GPU 없이 관리되는 모델 맞춤형 교육 세션을 출시하며, 정식으로 전면적으로 이용 가능해졌습니다.

AWS는 SageMaker AI의 서버리스 모델 맞춤화 기능에 ‘훈련 세션(Training Sessions)’을 추가했다고 발표했으며, 이는 오늘부터 전면적으로 이용 가능하다. 사용자는 훈련 후 로직(예: 사용자 정의 손실 함수, 보상 신호, 다단계 강화학습 등)을 직접 작성할 수 있으며, GPU 할당, 분산 실행, 장애 복구 및 체크포인트 저장은 모두 플랫폼에서 자동으로 처리된다.