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앤트로픽(Anthropic)이 Series H 투자 유치를 완료하면서 기업가치가 9,650억 달러(약 1,330조 원)에 도달했어요. 그리고 6월 1일, SEC에 기밀 S-1을 제출했습니다. IPO를 공식 준비하기 시작했다는 거예요. 업계에서는 2026년 10월 상장을 목표로 하고 있다는 얘기가 나오고 있어요.

이번 Series H에서 조달한 금액만 650억 달러(약 89조 원)예요. 한 번의 투자 라운드에서 이 규모를 끌어모은 AI 스타트업은 사실상 전례가 없어요. 그리고 이 결과로 앤트로픽의 기업가치가 OpenAI를 처음으로 넘어섰습니다. 꽤 상징적인 순간이에요.

매출 얘기도 놀라워요. 2025년 연간 매출이 약 100억 달러였는데, 2026년 5월 현재 연환산 매출이 470억 달러에 달한다고 해요. 불과 1년 만에 4.7배 성장한 거예요. 이 성장 속도, 솔직히 어지러울 정도예요.

이 폭발적인 성장의 중심에는 Claude Code. AI 코딩 어시스턴트 시장에서 앤트로픽이 상당히 앞서 나가고 있다는 얘기가 계속 나오고 있거든요. GitHub Copilot, Cursor 같은 경쟁자들이 있는데도 Claude Code의 코딩 품질을 높이 평가하는 개발자들이 많고, 기업용 구독 모델이 제대로 먹히고 있는 것 같아요. 특히 Project Glasswing 확장을 통해 약 150개 신규 조직에 Claude Mythos Preview 접근권을 부여하는 등 기업 시장 공략도 속도를 내고 있어요.

근데 사실 IPO 얘기에서 흥미로운 게, 앤트로픽이 원래 "safety first" 정신으로 출발한 회사잖아요. OpenAI에서 나온 연구자들이 "AI 안전이 더 중요하다"며 2021년에 설립했거든요. 그런데 이제 거의 1조 달러에 육박하는 기업가치로 IPO를 준비하는 모습을 보면... 뭔가 아이러니하기도 해요. 물론 안전성 연구와 상업적 성공이 반드시 상충하는 건 아니지만요.

더 넓은 그림을 보면, AI 대형 기업들의 IPO 시즌이 본격적으로 열리는 것 같아요. OpenAI도 2026년 4분기 상장을 목표로 하고 있고, Elon Musk의 xAI도 SpaceX와 함께 IPO 준비 중이라는 얘기가 나오고 있어요. 앤트로픽이 그 첫 번째 주자가 되는 셈이에요.

앤트로픽의 IPO 결과가 어떻게 나올지, 그리고 그게 나머지 AI 기업들의 상장에 어떤 영향을 줄지가 흥미로울 것 같아요. AI 황금기의 기업가치가

6월 2일, 트럼프 대통령이 AI 관련 행정명령에 서명했어요. 공식 이름은 "첨단 인공지능 혁신 및 보안 촉진에 관한 행정명령"인데, 한 줄로 요약하면 "혁신 먼저, 규제는 최소한으로"라고 할 수 있어요. 내용을 들여다보면 꽤 흥미로운 구조예요.

핵심 중 가장 눈에 띄는 건 자발적 사전 검토 제도예요. AI 기업들이 가장 강력한 모델을 공개하기 최대 30일 전에 정부에 자발적으로 제출해서 테스트를 받을 수 있다는 거예요. 여기서 포인트는 "자발적"이라는 단어인데, 행정명령이 명시적으로 이렇게 못 박아 뒀어요 — "어떤 의무적인 라이선싱, 사전 승인, 또는 허가 요건을 만들어서는 안 된다." 강제성이 전혀 없는 거예요.

AI 사이버보안 클리어링하우스도 설립됩니다. AI 업계와 핵심 인프라 운영자들이 자발적으로 참여하는 협력체인데, 소프트웨어 취약점을 대규모로 발견하고 수정하는 역할을 맡아요. 프론티어 AI 모델에 대한 분류 벤치마킹 프로세스도 개발하고, AI 기업들이 자가 평가할 수 있는 자발적 프레임워크도 만든다고 해요. 법 집행 측면에서는 AI를 이용한 컴퓨터 해킹, 데이터 탈취 같은 범죄에 대해 법무부가 적극 수사하도록 지시했습니다.

솔직히 이 행정명령은 바이든 시절과 톤이 상당히 달라요. 2023년 바이든 행정부의 AI 행정명령은 안전성과 리스크 관리에 방점을 뒀고, 광범위한 보고 의무와 평가 요건을 AI 기업들에게 부과했거든요. 반면 이번 트럼프 행정명령은 미국의 AI 경쟁력 확보가 최우선이고, 규제 부담은 최소화한다는 메시지가 명확합니다. "AI 기업들이 자유롭게 혁신할 수 있어야 한다"는 거죠.

AI 기업들 반응은 대체로 긍정적인 것 같아요. 의무적인 규제가 없으니까요. 다만 "자발적"이라는 게 실제로 어떻게 운영될지는 불투명해요. 정부가 테스트를 진행하고 그 결과를 어떻게 활용하느냐에 따라 사실상 압박이 될 수도 있거든요. 그리고 30일 사전 제출이 업계 관행으로 굳어지면, 나중에는 자발적인지 아닌지 경계가 흐릿해질 수도 있어요.

한편 EU의 AI Act와 비교하면 방향이 완전히 달라요. EU는 고위험 AI 시스템에 엄격한 의무와 인증을 부과하는 반면, 미국은 이번 행정명령으로 "자율규제 + 최소 개입" 노선을 택한 셈이죠. 미국과 유럽의 AI 규제 철학 차이가 더 선명해지고 있어요.

어느 쪽이 옳은 방향인지는 솔직히 아직 모르겠어요. 혁신 속도와 안전성 사이의 균형을 어디서 맞춰야

마이크로소프트가 OpenAI에 얼마나 깊이 의존해왔는지는 업계에서 굳이 숨기지도 않았어요. 수십억 달러 투자에, Copilot도 GPT 엔진으로 돌아가고, Azure OpenAI Service가 주력 상품이었으니까요. 근데 이번 Build 2026에서 분위기가 확실히 달라졌습니다.

6월 2~3일, 샌프란시스코에서 열린 Build 2026 개발자 컨퍼런스에서 Microsoft AI Superintelligence Team이 처음부터 직접 만든 자체 AI 모델 7종을 동시에 공개했어요. 이름은 MAI 패밀리. Mustafa Suleyman, 마이크로소프트 AI CEO가 직접 이런 말을 남겼습니다 — "이건 장기적인 자립에 관한 겁니다. 우리와 파트너들이 신뢰할 수 있는 모델이요."

주목할 만한 모델은 추론 특화 모델 MAI-Thinking-1. SWE Bench Pro 코딩 벤치마크에서 Anthropic Claude Opus 4.6과 맞먹는 성능을 냈다고 발표됐어요. 활성 파라미터 35B 규모인데 이 수준이 나온다니, 솔직히 꽤 인상적이에요. 코딩 전용으로는 MAI-Code-1-Flash. 5B 파라미터 소형 모델이면서 이미 Visual Studio Code와 GitHub Copilot에 배포가 시작됐습니다.

여기서 끝이 아니에요. 음성 인식, 합성 음성 생성, 이미지 생성 모델도 새로 나왔고, Windows에 내장되는 소형 온디바이스 모델 Aion도 발표됐어요. 이름은 Aion 1.0 Plan, 140억 파라미터짜리 추론 및 도구 호출 모델인데, 컨텍스트 길이 32K로 Windows에 기본 탑재된다는 거예요. 클라우드 없이 PC에서 바로 돌아가는 온디바이스 AI인 셈이죠.

마이크로소프트가 "우리도 만들 수 있다"고 대놓고 선언한 건데, 사실 놀라운 건 타이밍이에요. 마이크로소프트와 OpenAI의 관계가 최근 들어 미묘해지고 있다는 신호들이 계속 쌓이고 있었거든요. 서로 일부 서비스에서 경쟁 구도가 형성되고 있었는데, 이번에 아예 공개 무대에서 "우리 모델도 있어" 라고 선언해버린 거니까요.

OpenAI 입장에서는 불편할 것 같기도 해요. 마이크로소프트가 그동안 자신들의 모델을 기업용으로 전세계에 배포하는 핵심 파이프라인 역할을 해줬는데, 이제 그 파이프라인이 자체 모델을 밀기 시작한 거잖아요. 아직 GPT-5.5가 Microsoft Foundry에서 서비스되고 있고 완전히 결별한

알파벳이 6월 1일, 주식을 발행해 800억 달러 — 우리 돈으로 약 110조 원 — 을 조달하겠다고 발표했습니다. 특이한 점이 있어요. 이 회사가 마지막으로 주식을 발행한 게 2005년이에요. 21년 만의 주식 발행입니다. 구글이 검색 광고로 그동안 얼마나 잘 벌었는지를 단적으로 보여주는 사실이기도 하죠 — 지금껏 외부에서 돈을 빌릴 필요가 없었다는 뜻이니까요.

조달 구조를 보면 세 갈래로 나뉩니다. 먼저 버크셔 해서웨이가 100억 달러를 직접 투자합니다. 워런 버핏의 버크셔가 구글에 투자한다는 게 자체로 화제인데, 이 회사는 그동안 자신이 이해하지 못하는 사업엔 투자하지 않는 것으로 유명했거든요. 그 다음으로 300억 달러는 기관투자자 대상 인수 방식으로 조달하고, 나머지 400억 달러는 시장에서 점진적으로 주식을 파는 방식(at-the-market 프로그램)으로 마련합니다.

조달한 돈이 어디에 쓰이냐 하면, 전부 AI 인프라 구축입니다. 알파벳은 올해 설비투자(capex)를 1,800억 달러에서 1,900억 달러로 잡고 있고, 2027년에는 이보다 더 늘어날 거라고 했어요. 한화로 약 250조 원이 넘는 금액인데, AI 수요가 공급 가능한 수준을 훨씬 초과하고 있다는 게 이 규모를 정당화하는 근거입니다. 쉽게 말하면 "고객들이 AI 쓰겠다고 줄 서 있는데, 서버가 없어서 못 주는 상황"이라는 거예요.

이게 꽤 중요한 신호인 게, 구글은 AI 경쟁에서 한때 "뒤처지는 거 아니냐"는 말을 들었던 회사입니다. 2023년에 ChatGPT가 나오면서 검색 사업 전체가 위협받는 거 아니냐는 우려가 나왔고, 내부적으로도 상당히 혼란스러웠다는 이야기가 돌았거든요. 근데 지금은 Gemini 3.5 Flash를 전 세계 기본 모델로 배포하고, 800억 달러를 조달해 AI 인프라에 쏟아붓겠다는 회사가 됐어요. 불과 2~3년 사이의 변화가 꽤 극적입니다.

버크셔 해서웨이의 참여가 특히 눈길을 끕니다. 워런 버핏은 자신이 이해하지 못하는 사업에는 투자하지 않는다는 원칙으로 유명한데, 이번에 AI 인프라 프로젝트에 100억 달러를 베팅했다는 건 적어도 "알파벳의 AI 인프라 사업은 이해할 수 있다"고 판단했다는 뜻이겠죠. AI 자체를 이해하기 어렵더라도, AI가 필요로 하는 물리적 인프라 — 데이터센터, 서버, 전력 인프라 — 는 전통적인 사업 논리로 평가할 수 있으니까요.

이번 조달이 시장에서 어떻게 소화될지, 그리

마이크로소프트가 2026년 6월 2일부터 열린 Build 2026 개발자 컨퍼런스에서 자사 브랜드의 AI 모델 7종을 한꺼번에 발표했습니다. 이름은 MAI 시리즈, 즉 Microsoft AI 시리즈예요. 브랜드 이름부터 노골적으로 "우리 모델"이라는 걸 강조하는 느낌인데, 그도 그럴 것이 지금까지 마이크로소프트는 OpenAI에 거액을 투자하면서 GPT 시리즈에 Copilot 서비스 전체를 얹어 쓰는 구조였거든요. 이번 발표는 그 구도에서 조금씩 벗어나겠다는 신호를 분명히 보낸 겁니다.

발표된 모델들을 보면 꽤 촘촘하게 준비됐습니다. 추론 영역에서는 MAI-Thinking-1이 마이크로소프트 최초의 추론 특화 모델로 나왔어요. 코딩 쪽에는 MAI-Code-1-Flash가 GitHub Copilot과 Visual Studio Code에 바로 통합됩니다. 이미지 생성과 편집은 MAI-Image-2.5가 담당하고요. 음성 인식 분야에서는 43개 언어를 지원하는 MAI-Transcribe-1.5, 텍스트를 음성으로 바꿔주는 MAI-Voice-2도 함께 공개됐습니다.

윈도우 사용자들에게 가장 직접적인 영향을 미칠 건 Aion 1.0 시리즈입니다. Aion 1.0 Instruct는 요약, 리라이팅, 접근성 기능 같은 텍스트 처리 작업에 쓰이는 소형 모델이고, Aion 1.0 Plan은 140억 파라미터 규모의 더 강력한 모델입니다. 사용자 의도를 파악하고 도구를 호출하며 파일을 관리하고 하위 에이전트를 조율하는 완전한 에이전트 워크플로를 클라우드 없이, 내 PC에서 직접 실행할 수 있다는 거예요. 이건 꽤 큰 변화입니다.

여기에 Microsoft Scout라는 개인 업무 에이전트도 발표됐어요. Teams, Outlook 같은 도구와 연동해서 회의 준비, 일정 충돌 해소, 반복 업무 자동화 같은 걸 알아서 처리해줍니다. Microsoft IQ라는 컨텍스트 레이어도 일반 공개됐는데, GitHub Copilot, Copilot Studio, Microsoft Foundry에 걸쳐 엔터프라이즈 지식을 AI 에이전트에 연결해주는 역할을 합니다.

사실 이번 발표에서 가장 주목할 부분은 모델 스펙보다 이 행보 자체입니다. 마이크로소프트가 "우리도 직접 만든다"는 의지를 이렇게 공개적으로, 이렇게 많은 모델을 한꺼번에 드러낸 건 처음이니까요. OpenAI와의 파트너십이 끝나는 건 아니겠지만, 사티아 나델라가 AI 공급망 전체를

트럼프 대통령이 6월 2일, "첨단 인공지능 혁신 및 안보 증진"이라는 제목의 행정명령에 서명했습니다. 핵심 내용은 간단해요. AI 기업들이 강력한 모델을 일반에 공개하기 30일 전에, 연방 정부가 먼저 테스트할 수 있도록 자발적으로 협조해달라는 겁니다. 행정명령이라고 하면 강력한 규제처럼 들릴 수 있는데, 사실 이번엔 '강제 없음'이 가장 중요한 포인트입니다. 본문에도 "이 조항은 강제적 허가나 사전 승인 요건을 수립하는 것으로 해석되어선 안 된다"고 명시돼 있거든요.

근데 솔직히, 백악관이 직접 협조를 요청하는데 OpenAI나 Anthropic, Google 같은 회사들이 대놓고 거부할 수 있을까요? 업계 입장에서는 자발적 협조라는 이름이 붙어 있어도 사실상 무언의 압박처럼 느껴질 수 있습니다. 특히 정부 계약이나 규제 환경에 민감한 기업들은 더더욱 그렇겠죠.

이 행정명령이 이렇게 늦어진 데는 사연이 있어요. 원래 한 달 전에 서명될 예정이었는데, 트럼프가 막판에 제동을 걸었습니다. 초안에는 기업들이 출시 전 90일 동안 정부 검토를 받아야 한다는 조항이 있었거든요. "90일이면 미국 AI 기업들이 중국보다 석 달 늦게 모델을 출시하게 된다"는 우려가 트럼프에게 전달됐고, 결국 검토 기간을 30일로 줄이고 강제성도 없애는 방향으로 수정됐습니다. 트럼프 행정부 특유의 논리가 잘 드러나는 장면이에요 — 혁신에 방해된다 싶으면 과감히 뺀다는 거죠.

행정명령에는 사이버보안 관련 내용도 상당합니다. 연방 기관들은 30일 안에 AI 기반 방어 도구 도입을 우선순위로 올려야 하고, "AI 사이버보안 클리어링하우스"라는 정부-민간 공동 취약점 정보 공유 플랫폼도 만들어야 합니다. 농촌 병원이나 지역 은행처럼 보안 인력이 부족한 곳에도 AI 방어 도구를 보급하겠다는 내용도 담겨 있어요. 법무장관에게도 명확한 임무가 주어졌는데, AI를 이용한 해킹과 데이터 침해에 대한 형사 집행을 최우선 과제로 두어야 한다는 겁니다.

개인적으로는 실제 효과에 대해 반신반의합니다. 30일 안에 연방 기관이 최첨단 AI 모델을 의미 있게 평가할 기술적 역량이 있는지가 솔직히 의문이에요. 표준화된 평가 벤치마크도 아직 만들어야 하는 단계인데, "30일 동안 먼저 볼게요" 수준에 그친다면 진짜 안보 강화인지 이벤트성 제스처인지 구분이 안 될 것 같거든요.

그래도 한 가지는 확실합니다. 미국 정부가 AI 개발 과정에서 완전히 뒤로 물러서

OpenAI 모델이 드디어 AWS 위에서 돌아갑니다. 6월 1일부로 GPT-5.5, GPT-5.4, 그리고 코딩 에이전트 Codex가 Amazon Bedrock에서 정식(GA) 서비스를 시작했어요. 지금까지 OpenAI 모델을 쓰려면 OpenAI API를 직접 쓰거나 Microsoft Azure를 경유해야 했는데, 이제 AWS 인프라 위에서도 바로 접근할 수 있게 됐습니다.

이게 왜 중요하냐면, 많은 기업들이 이미 AWS를 주요 클라우드 인프라로 쓰고 있기 때문이에요. 보안 정책, 거버넌스, 비용 관리를 한 플랫폼에서 통합하고 싶은데, 모델만 다른 플랫폼에서 따로 불러와야 한다면 번거롭거든요. 이번 통합으로 Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral 등 기존 Bedrock 모델들과 OpenAI 모델을 동일한 API 인터페이스에서 쓸 수 있게 됐습니다.

구체적으로 보면, GPT-5.5는 현재 미국 동부(오하이오) 리전에서 제공되고, GPT-5.4는 미국 동부와 서부(오레곤) 두 리전에서 쓸 수 있어요. GPT-5.5는 에이전틱 코딩, 데이터 분석, 멀티스텝 자율 작업에서 OpenAI 라인업 중 가장 높은 성능을 낸다고 합니다. Codex는 매주 400만 명 이상의 개발자가 사용하는 코딩 에이전트로, 대형 코드베이스에서 코드 작성, 리팩터링, 디버깅, 테스트, 검증을 처리해 줘요.

여기엔 흥미로운 배경이 있어요. OpenAI는 오랫동안 Microsoft와의 파트너십 덕분에 Azure가 사실상 주요 클라우드 배포 채널이었어요. 그런데 올해 4월, OpenAI가 Microsoft와의 독점적 클라우드 공급 계약을 종료했다는 소식이 전해졌고, 그 결과가 지금 AWS 진출로 이어진 겁니다.

사실 이 상황이 꽤 묘해요. 마이크로소프트는 오늘 Build 2026에서 자체 MAI 모델들을 발표하며 OpenAI 의존도를 줄이는 방향으로 가고 있고, 동시에 OpenAI는 Azure 독점에서 벗어나 AWS로 확장하고 있으니까요. 두 회사가 각자의 방식으로 상대에 대한 의존도를 낮추는 과정처럼 보입니다. 사이가 나빠진 건 아니지만, 각자 독립성을 확보하는 방향으로 가고 있는 거죠.

개발자 입장에선 선택지가 늘어났으니 반가운 소식이에요. AWS 환경 안에서 Claude와 GPT 계열 모델을 같은 인터페이스로 비교하면서 쓸 수 있다는 게 꽤 실용적이거든요. 다음 스텝으로 Google Cloud에도 Op

Anthropic이 지난 6월 1일(현지 시각), 미국 증권거래위원회(SEC)에 비공개로 S-1 등록 신청서를 제출했습니다. 상장 목표 시점은 2026년 10월. 바로 며칠 전인 5월 28일에 650억 달러(약 89조 원) 규모의 시리즈 H 투자를 마무리하고 기업가치가 9,650억 달러(약 1,317조 원)에 달한 직후의 행보라서, 타이밍이 꽤 공격적으로 느껴집니다.

숫자부터 보면, 5월 기준 연간 매출 달리기(run-rate)가 약 470억 달러(약 64조 원)입니다. 2025년 말에 약 90~100억 달러였던 것과 비교하면 반년도 안 되는 기간 동안 약 5배 성장한 거예요. 이 속도가 솔직히 선뜻 납득이 안 될 정도인데, 기업 고객 확보와 API 사용량 폭증이 주된 원인으로 꼽힙니다. AI 수요 자체가 그만큼 폭발적으로 커지고 있다는 뜻이기도 하고요.

이번 시리즈 H 투자 구성을 보면 꽤 화려합니다. Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks, Sequoia Capital, Capital Group, Coatue 등이 공동 주도했고, Baillie Gifford, Blackstone, DST Global, Fidelity 같은 대형 기관도 참여했어요. 삼성, SK하이닉스, 마이크론 같은 반도체 기업들도 전략적 파트너로 이름을 올렸는데, 반도체 회사들이 AI 모델 기업에 직접 투자하는 구조가 이제 완전히 자리를 잡은 것 같습니다. Amazon이 이전에 약속했던 50억 달러도 이번 라운드에 포함됐어요.

근데 저는 개인적으로 이 IPO에서 가장 궁금한 부분이 따로 있어요. 'AI 안전(safety)'을 핵심 정체성으로 내세운 기업이 어떻게 성장 스토리를 공개 시장 투자자들에게 팔 것이냐는 거예요. Anthropic은 처음부터 "우리는 안전한 AI를 만드는 기업"이라는 걸 차별점으로 삼아왔잖아요. S-1 공개 문서가 나오면, 안전 관련 비용 구조나 리스크 요인들이 어떻게 기술됐는지를 보는 게 꽤 흥미로울 것 같습니다.

Anthropic의 IPO는 올해 SpaceX(xAI), OpenAI와 함께 '조 달러급 트리플 상장'의 하나로 꼽히고 있어요. 셋 다 상장에 성공한다면, AI 업계 역사에 남을 해가 될 겁니다. 물론 시장 상황이나 SEC 심사 결과에 따라 일정은 언제든지 바뀔 수 있지만, 흐름 자체는 이미 기정사실화된 분위기예요.

상장 이후 기업가치가 어디서 형성될지도 궁금

마이크로소프트가 오늘(6월 2일) Build 2026 컨퍼런스에서 자체 개발 AI 모델 7종을 동시에 공개했습니다. 이번 발표의 핵심은 MAI(Microsoft AI) 패밀리인데, 그 중 가장 눈길을 끄는 건 MAI-Thinking-1이에요. 마이크로소프트가 처음으로 내놓는 추론 특화 모델(reasoning model)입니다. 35억 개 활성 파라미터, 256K 컨텍스트 윈도우. 중요한 건 OpenAI 데이터나 모델 증류(distillation) 없이 자체적으로 처음부터 훈련됐다는 점이에요.

성능 면에서는 SWE Bench Pro 코딩 벤치마크에서 Anthropic Claude Opus 4.6과 동급이라고 발표됐고, 블라인드 평가에서 Claude Sonnet 4.6보다 평가자 선호도가 높았다는 결과도 제시됐습니다. 근데 솔직히, 이런 벤치마크 비교는 항상 자사에 유리하게 나오는 경향이 있잖아요. 실제로 써봐야 알겠지만, 적어도 마이크로소프트가 이제 "우리 모델도 경쟁력 있다"고 당당하게 말할 수 있는 수준엔 온 것 같습니다.

MAI 패밀리엔 다른 모델들도 있어요. MAI-Image-2.5는 텍스트-이미지 생성 모델로 Google 경쟁 모델을 ELO 벤치마크에서 앞선다고 했고, MAI-Transcribe-1.5는 43개 언어에서 최상위 수준의 음성 인식 정확도를 제공합니다. MAI-Voice-2는 15개 이상의 새 언어를 추가했고, MAI-Code-1은 이미 GitHub Copilot과 VS Code에 탑재됐어요. 일곱 개 모델을 한 번에 공개하는 건 꽤 공격적인 행보입니다.

그리고 사실 오늘 발표 중에 개발자들한테 가장 직접적인 영향을 줄 소식이 따로 있어요. Project Polaris 얘기예요. 오는 8월부터 GitHub Copilot에서 GPT-4 Turbo를 Project Polaris로 교체한다는 건데, 마이크로소프트가 자사 서비스 내에서 OpenAI 모델을 자체 모델로 대체하는 거잖아요. Mixture-of-Experts 아키텍처 기반이고, Rust나 Haskell 같은 비주류 언어에서 특히 성능 향상이 두드러진다고 했습니다. 팀 구독자들은 자동으로 전환되고, 원한다면 3개월간 GPT-4로 롤백도 가능합니다.

Windows Agent Framework 1.0도 오늘 MIT 라이선스로 오픈소스 공개됐어요. 로컬 Windows 기기, Windows 365 클라우드 PC, Azure Arc

6월 1일, 플로리다 주 검찰총장 제임스 우스마이어(James Uthemeier)가 OpenAI와 CEO 샘 알트만을 상대로 소송을 제기했습니다. 미국에서 주정부가 OpenAI를 직접 고소한 건 이번이 처음이에요. 소장은 꽤 직접적인 언어를 쓰고 있어요. "샘 알트만과 ChatGPT는 AI 경쟁을 우리 아이들의 안전과 보안보다 선택했다. 이익을 공공 안전보다 선택했다."

이번 소송에서 가장 많이 언급되는 혐의는 미성년자 보호 미흡이에요. ChatGPT 무료 버전에는 연령 확인 메커니즘이 없고, 어린이 계정이 부모 계정과 연결되도록 요구하지도 않는다는 거죠. 특히 플로리다 주립대학교(FSU) 총기 난사 사건이 핵심 사례로 등장하는데, 가해자가 ChatGPT를 이용해 공격을 계획했다고 주장하고 있어요. 물론 이건 현재까지는 소송 측 주장이고 검증된 사실이 아닙니다.

혐의는 거기서 그치지 않아요. 자살 충동이 있는 취약한 사용자들에게 위험한 콘텐츠를 노출시켰다는 것, 아이들을 "거짓된 인간적 공감을 흉내 내는 도구"에 중독시키면서 부모 동의 없이 데이터를 수집했다는 것도 포함돼 있습니다.

주목할 만한 건 샘 알트만을 개인으로 피고에 포함시켰다는 점이에요. CEO 개인에게 회사의 행동에 대한 법적 책임을 묻겠다는 건데, 우스마이어 검찰총장은 알트만이 "인간의 생명에 대한 위험을 완전히 무시한 CEO로서의 행동" 때문에 개인 책임을 져야 한다고 밝혔습니다. 잠재적 배상 규모는 수십억 달러에 이를 수 있다고 주 정부는 보고 있어요.

근데 이게 OpenAI에 얼마나 실질적인 위협이 될지는 아직 미지수예요. 주정부 소송이 연방 차원의 AI 규제와는 다른 경로를 타거든요. 미국엔 아직 연방 차원의 포괄적 AI 규제법이 없고, 각 주가 개별적으로 움직이는 상황이에요. 플로리다 이후로 다른 주들이 뒤따를지가 관건인데, 이미 여러 주가 AI 기업들의 콘텐츠 정책과 청소년 보호를 들여다보고 있다는 얘기는 계속 나오고 있어요.

사실 OpenAI 입장에서도 억울한 부분이 없진 않을 거예요. ChatGPT에 세이프가드가 없는 건 아니거든요. 다만 완벽하지 않다는 건 OpenAI 스스로도 인정하는 부분이고요. 문제는 이런 소송이 쌓이면 기업 운영 방식 자체에 영향을 줄 수 있다는 거예요. 특히 GPT-5 이후 모델들이 더 강한 에이전트 능력을 갖게 될수록, 안전 문제는 더 복잡해질 텐데, 이 소송이 어떤 방향으로 흘러갈지는 AI

6월 1일부터 GitHub Copilot이 요금제를 바꿨습니다. 정확히는 정액제에서 사용량 기반 과금 체계로 전환했는데, 발표 직후부터 개발자 커뮤니티가 들끓고 있어요. Reddit에는 "Goodbye, Copilot"이라는 글이 올라왔고, X에는 분노한 개발자들의 스크린샷이 쏟아졌습니다.

핵심 변경 내용부터 짚고 가면, 기존에는 플랜별로 월 정액($10, $39 등)을 내고 무제한으로 쓸 수 있었어요. 바뀐 구조에서는 매월 같은 금액이 "AI 크레딧"으로 전환되고, 이 크레딧 안에서 기능을 사용하는 방식입니다. 1 크레딧 = $0.01이에요. Copilot Pro는 여전히 $10/월이지만, 이제 이 금액은 $10어치 크레딧을 주는 것으로 바뀌는 거죠.

여기서 중요한 게 있어요. 인라인 자동완성(autocomplete)과 next edit suggestions는 여전히 모든 플랜에서 무제한 무료입니다. 코드 쓰다가 자동으로 완성해주는 그 기능 있잖아요, 그건 그대로예요. 크레딧을 소모하는 건 채팅, 에이전트 모드에서 다중 파일 편집, 코드 리뷰, 프리미엄 모델 접근 같은 기능들이에요.

문제는 에이전트 모드를 많이 쓰는 개발자들이에요. 요즘 많은 개발자들이 Claude나 GPT 기반으로 자율적으로 코드를 고쳐나가는 에이전트 워크플로를 쓰잖아요. 이걸 많이 돌리면 토큰이 엄청나게 소모됩니다. 한 개발자는 기존에 $29/월을 내던 게 새 체계에서 $750/월로 뛰는 시뮬레이션을 공유했고, 또 다른 개발자는 $50에서 $3,000까지 치솟는 추정치를 올렸어요.

근데 사실 이 분노의 핵심은 단순한 가격 인상이 아니에요. 한 Reddit 댓글이 이걸 잘 요약했는데, "우리를 vibe coding 하도록 키워놓고, 이제 그것에 돈을 청구하는 건 전적으로 마이크로소프트 잘못이다"라는 말이에요. Copilot이 에이전트 모드와 자율 편집을 강하게 밀면서 사용자들이 그 방식에 익숙해졌는데, 이제 와서 그 사용 패턴이 과금 대상이 됐으니까요.

마이크로소프트 입장에서는 어느 정도 이해 가는 측면도 있어요. 프론티어 모델을 돌리는 비용이 실제로 엄청나고, 정액제로는 헤비 유저를 감당하기 어렵다는 건 사실이거든요. OpenAI, Anthropic 등도 같은 방향으로 움직이고 있고요. 근데 타이밍이 묘한 건, 바로 이 시기에 Build 2026에서 자체 MAI 모델을 발표하며 "더 비용 효율적인 모델로 교체하겠다"고 했거든요

Build 2026이 오늘(6월 2일) 샌프란시스코 포트 메이슨 센터에서 막을 올렸습니다. 사티아 나델라가 오전 9시 30분(PT)에 키노트 무대에 서자마자 발표가 쏟아졌는데, 한마디로 요약하자면 마이크로소프트가 OpenAI 의존도를 줄이고 자체 AI 스택을 본격 가동하겠다는 선언이었어요. 그냥 말뿐인 로드맵이 아니라 실제 제품들이 뒤를 받쳐주고 있어서, 이번엔 진짜 구체적인 변화가 시작된 것 같습니다.

가장 눈에 띈 건 MAI-Thinking-1 공개였어요. 마이크로소프트 AI 수장 무스타파 술레이만이 직접 무대에 올라 발표한 이 모델은 마이크로소프트 최초의 전용 추론(reasoning) 모델입니다. 재밌는 건 증류(distillation) 기법을 쓰지 않았다는 점인데, 다른 AI 모델의 출력 데이터로 학습하지 않았다는 뜻이에요. 요즘 수많은 모델들이 GPT 같은 거대 모델의 결과물을 재활용해 학습하는 것과는 다른 방향이죠. 일단 주로 기업 고객 대상이고 가격은 공개 안 됐지만, 자체 추론 능력을 확보했다는 사실 자체가 의미 있어요.

근데 솔직히 더 충격적인 발표는 따로 있었습니다. Project Polaris예요. GitHub Copilot에 내장된 GPT-4 Turbo를 2026년 8월부터 마이크로소프트가 직접 만든 모델로 교체한다는 건데, Mixture-of-Experts 아키텍처 기반이고 HumanEval, MBPP 벤치마크에서 GPT-4 Turbo를 능가한다고 주장하고 있어요. 특히 Rust, Haskell 같은 언어에서 강점을 보인다고 하는데, 이게 단순한 성능 업그레이드가 아니라 마이크로소프트가 자사 핵심 제품에서 OpenAI 모델을 몰아내겠다는 공개 선언이나 다름없어요.

개발자들이 당장 체감할 수 있는 건 Windows Agent Framework 오픈소스 공개입니다. MIT 라이선스로 풀렸고, YAML로 에이전트를 정의하면 로컬 PC, Windows 365 클라우드 PC, Azure Arc 엣지 장치 어디서든 아키텍처 변경 없이 실행할 수 있어요. 이메일 자동 분류나 설정 이탈 감지 같은 작업을 백그라운드에서 상시 실행하는 "ambient agent"도 지원한다고 합니다.

여기에 Azure Agent Mesh도 함께 공개됐어요. 온프레미스 서버부터 클라우드 PC, 엣지 장치까지 에이전트 실행을 연결하는 컨트롤 플레인인데, 지연시간과 GPU 가용성에 따라

마사요시 손이 또 한 번 큰 판을 벌였다. 이번엔 프랑스다. 지난주 파리에서 열린 'Choose France' 서밋에서 SoftBank는 최대 750억 유로(약 110조 원)를 투자해 프랑스에 AI 데이터센터를 짓겠다고 발표했다. 유럽 내 AI 인프라 투자로는 역대 최대 규모다.

규모를 좀 더 구체적으로 보면 이렇다. 1단계로 5년에 걸쳐 450억 유로를 투입해 프랑스 북부 오드프랑스 지역에 3.1기가와트(GW) 용량의 데이터센터를 2031년까지 완공한다. 최종 목표는 총 5GW. 전체 유럽 데이터센터 총 용량이 약 20GW 수준이라는 점을 감안하면, 이 한 프로젝트만으로 유럽 전체 용량의 25%에 달하는 인프라를 짓겠다는 셈이다.

파트너십 구성도 눈에 띈다. 프랑스 국영 원자력 기업 EDF가 부샹의 폐쇄된 화력발전소 부지를 통째로 제공한다. 에너지 인프라 전문기업 슈나이더 일렉트릭은 됭케르크 항구에 대규모 냉각 및 전력 클러스터를 함께 짓는다. 데이터센터에서 가장 큰 문제가 전력과 냉각인데, 원자력 기반의 안정적 전력 + 전문 파트너라는 조합이 꽤 탄탄하다.

왜 하필 프랑스냐는 질문이 자연스럽게 나온다. 몇 가지 이유가 맞물린다. 프랑스는 유럽에서 원자력 비중이 가장 높아(전체 발전량의 70% 이상) AI 데이터센터가 요구하는 엄청난 전력을 안정적이고 비교적 저렴하게 공급받을 수 있다. 에마뉘엘 마크롱 대통령이 외국 기업의 프랑스 투자 유치에 매우 공격적이기도 하다. Choose France 서밋이 바로 그 목적으로 만들어진 행사다. EU의 예측 가능한 규제 환경도 장점이다.

SoftBank 입장에서도 이 베팅은 성격이 다르다. 2017~2019년 비전 펀드 시절엔 WeWork, Uber 같은 소프트웨어 스타트업에 과도한 밸류에이션으로 돈을 쏟아부었다가 크게 데였다. 이번엔 땅 위에 물리적으로 짓는 인프라다. 훨씬 느리지만 그만큼 안전하다고 판단한 것 같다. 그리고 SoftBank는 OpenAI의 주요 투자자이자 고객이기도 한데, AI 인프라를 직접 운영하면 그 관계도 달라질 수 있다.

유럽 입장에서 이 투자를 마냥 환영해야 하는지는 좀 복잡하다. 일본 자본이 유럽의 핵심 디지털 인프라를 소유하게 된다는 데이터 주권 문제, 미국과 중국에 이어 이번엔 일본에 의존하게 된다는 우려도 있다. 다만 유럽이 자체적으로 이 규모의 AI 인프라를 빠르게 구축하기 어렵다는 현실도 있다.

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어제(6월 1일)부터 GitHub Copilot 요금제가 바뀌었다. 고정 구독료에서 토큰 사용량 기반 과금으로. 바꿔 말하면, 많이 쓸수록 많이 낸다. 얼마나? 어떤 개발자는 월 29달러(약 4만 원)이던 Copilot 요금이 750달러(약 103만 원)로 뛸 것 같다고 했다. 다른 개발자는 50달러에서 3,000달러로. 에이전틱 워크플로를 팀 단위로 쓰는 곳들은 10배에서 50배까지 비용이 올라갈 수 있다는 분석도 나왔다.

Reddit과 Hacker News는 난리가 났다. "What a joke"라는 표현이 가장 많이 돌아다녔고, "Cursor로 갈아탄다"는 글들이 쏟아졌다.

변화의 핵심은 두 가지다. 하나는 요금 구조 자체가 바뀐 것, 다른 하나는 안전망이 사라진 것. 예전엔 월 요금 내의 프리미엄 요청 한도를 소진하면 더 저렴한 모델로 자동으로 전환돼 계속 작업할 수 있었다. 이제 그 폴백(fallback)이 없어졌다. 쓴 만큼 토큰 단위로 청구될 뿐이다.

반론도 있다. 토큰을 그렇게 쏟아붓는 게 "제대로 된 개발"이냐는 거다. 수만 개의 토큰을 태우면서 에이전트를 돌리는 건 결국 "바이브 코딩" — 뭔가 나올 때까지 마구 시도하는 방식 — 때문이라는 지적이다. 그것도 틀린 말은 아니다.

근데 솔직히 좀 억울한 면이 있다. 마이크로소프트가 Copilot 에이전트 모드를 적극적으로 밀어왔던 게 불과 몇 달 전 얘기다. "더 자동화하라", "에이전트를 활용하라"고 홍보하던 곳이 이제 와서 "왜 이렇게 많이 썼어요?"라고 하는 건... 뭔가 앞뒤가 안 맞는다. 마이크로소프트가 이 상황에 대해 아직 공식 해명을 내놓지 않은 것도 불에 기름을 붓고 있다.

가장 타격이 큰 건 Copilot을 진지하게 업무에 통합했던 중간 규모의 개발팀들이다. 대기업은 별도 엔터프라이즈 계약이 있고, 가벼운 개인 사용자는 사실 그렇게까지 많이 안 쓰니까. 딱 "Copilot을 믿고 도구로 채택했던" 팀들이 이번 변화에서 가장 큰 피해를 보게 됐다.

마침 오늘 Microsoft Build 2026이 열리고 있어서 Copilot 관련 세션이 예정돼 있다. 어떤 입장이 나올지 지켜봐야 할 것 같다. Cursor나 Codeium 같은 경쟁사 입장에선 이번 사태가 의외의 선물이 됐을 수도 있겠다.

마이크로소프트가 드디어 움직였다. 오늘(6월 2일) 새벽 샌프란시스코 포트 메이슨에서 Build 2026 키노트가 열렸고, 사티아 나델라가 직접 무대에 올라 "Windows는 이제 인간만을 위한 플랫폼이 아니다"라고 선언했다. AI 에이전트가 운영체제의 1등 시민이 된다는 얘기인데, 그 말의 무게가 생각보다 꽤 묵직하다.

근데 사실 오늘 발표 중에서 가장 눈길을 끈 건 따로 있다. Project Polaris — 마이크로소프트가 자체 개발한 AI 코딩 모델이다. 2026년 8월부터 GitHub Copilot의 기본 모델이 GPT-4 Turbo에서 Polaris로 교체된다. 그러니까, 지금까지 Copilot을 움직이던 OpenAI의 엔진을 마이크로소프트 자신의 엔진으로 바꾼다는 거다.

Polaris는 혼합 전문가(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 쓰고, Azure에 탑재된 마이크로소프트 자체 Maia AI 가속기 위에서 돌아간다. HumanEval과 MBPP 코딩 벤치마크에서 GPT-4 Turbo를 앞지른다고 발표했고, Rust나 Haskell처럼 학습 데이터가 적은 언어에서 두드러진 강점을 보인다고 한다. 물론 벤치마크 결과는 항상 조심해서 봐야 하지만, 방향성은 분명하다. 마이크로소프트가 OpenAI 의존도를 낮추고 자체 AI 스택을 완성하려는 것.

Windows 쪽 발표도 꽤 컸다. 이번에 발표된 건 세 가지다.

Windows Agent Framework(WAF) v1.0 — MIT 라이선스로 완전 공개된 SDK. 이걸로 만든 에이전트는 로컬 PC는 물론 Windows 365 클라우드 PC, Azure Arc 디바이스에도 배포할 수 있다. Windows Agent Runtime — OS 레벨에서 에이전트를 직접 통합하는 레이어로, 현재는 JSON, XML, PDF 파일 처리부터 시작한다. 그리고 Windows Agent Store — 여기서 개발자 수익 분배 비율이 무려 85%다.

85% 수익 분배는 애플 앱스토어(개발자 몫 70%)나 구글 플레이보다 훨씬 좋은 조건이다. 에이전트 생태계를 빠르게 키우겠다는 의도가 보이는데, 솔직히 이게 실제로 작동할지는 조금 회의적이다. 새로운 스토어가 열릴 때마다 항상 "이번엔 다를 것"이라고 하지만, 결국 사용자가 모여야 개발자가 따라오고, 개발자가 있어야 사용자가 온다.

MAI 모델 시리즈도 업데이트

젠슨 황이 오늘 타이베이 뮤직 센터 무대에 올랐을 때, 사람들은 또 새 GPU 얘기가 나오겠구나 했을 겁니다. 근데 Computex 2026 키노트에서 가장 화제를 모은 건 의외로 칩이 아니라 모델이었어요. 엔비디아가 공개한 Nemotron 3 Ultra — 총 5500억(550B) 파라미터짜리 오픈웨이트 AI 모델입니다. 미국산 오픈소스 모델 중 역대 최대 규모라고 하니, 솔직히 좀 놀랍죠.

이 숫자만 들으면 "그냥 크기만 키운 거 아냐?" 싶을 수 있는데, 사실 구조 자체가 흥미롭습니다. MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 썼기 때문에, 5500억 개 파라미터가 전부 한꺼번에 돌아가는 게 아니라 토큰당 550억(55B)만 활성화됩니다. 실제 연산 효율은 훨씬 낫다는 거죠. 하이브리드 맘바-트랜스포머 구조도 결합됐고, 특히 에이전틱 AI 워크플로우 — 사람이 지시를 내리면 알아서 계획 세우고 실행하고 반복하는 멀티스텝 태스크 — 에 최적화돼 있다고 강조했어요.

성능 수치도 꽤 인상적입니다. Artificial Analysis 기준 인텔리전스 인덱스 48점으로, 구글 Gemma 4 31B(39점)나 이전 모델인 Nemotron 3 Super(36점)를 훌쩍 뛰어넘어요. 코딩 벤치마크 HumanEval에서 92.1%, 지식 평가 MMLU에서 89.4%를 기록했고, DeepInfra 엔드포인트 기준으로 초당 300 토큰 이상을 뽑아낸다고 합니다.

근데 여기서 재미있는 비교가 하나 있어요. 지능 지표에선 중국 모델 Kimi K2.6가 인덱스 54점으로 여전히 앞서 있거든요. 그런데 속도에서는 이쪽이 훨씬 빠릅니다. 중국 경쟁 모델들이 초당 50~100 토큰 수준인 데 반해, Nemotron 3 Ultra는 300 토큰 이상이라니 3~6배 차이예요. 실제 배포 환경에서 API 비용, 레이턴시, 실시간 에이전트 운영을 생각하면 이 속도 격차가 꽤 의미 있는 변수가 됩니다.

Nemotron 3 Ultra 말고도 이번 키노트엔 볼 게 많았어요. Cosmos 3는 비전 추론, 세계 시뮬레이션, 로봇 액션 생성을 하나로 합친 오픈 옴니모델인데, Physics-IQ, PAI-Bench, RoboLab 등 7개 로보틱스 벤치마크에서 1위를 차지했다고 합니다. Super(32B)와 Nano(8B) 두 사이즈로 나왔고요. 로봇 AI 연구자들한테는 꽤 반가운 소식이겠죠.

**RTX

오늘(6월 1일) 젠슨 황이 타이베이 Computex 무대에 올라서 "useful AI has arrived(유용한 AI가 도착했다)"라고 선언했을 때, 솔직히 처음엔 그냥 마케팅 멘트인가 싶었어요. 매번 이런 거 하잖아요. 근데 이번엔 발표 스펙들을 하나씩 뜯어보다가 진짜 뭔가 달라지는 순간일 수도 있겠다는 느낌이 들었어요.

핵심은 RTX Spark라는 새 칩이에요. 엔비디아가 PC용으로 처음 만든 슈퍼칩인데, 단순 GPU가 아니에요. Blackwell RTX GPU(CUDA 코어 6,144개)와 20코어 Grace CPU를 NVLink-C2C 인터커넥트로 하나로 묶고, 최대 128GB 통합 메모리를 얹었어요. AI 연산 성능이 무려 1페타플롭. 숫자가 익숙하지 않으신 분들을 위해 말하면, 1페타플롭은 1초에 1,000조 번 연산한다는 거예요.

이게 왜 대단하냐면, 지금까지 120B(1200억) 파라미터짜리 LLM을 개인 노트북에서 돌린다는 건 사실상 불가능했거든요. 메모리가 수십 GB씩 필요하고, 속도도 너무 느리니까요. 그래서 다들 클라우드에 쏘는 수밖에 없었던 건데, RTX Spark는 이걸 로컬에서 1M(100만) 토큰 컨텍스트로 처리할 수 있다고 해요. 내 노트북이 사실상 ChatGPT 수준의 AI 서버가 된다는 뜻이에요. 근데 데이터는 외부로 안 나가고, 내 기기 안에서만 돌아가고요.

Intel이랑 AMD 입장에서는 좀 당황스러운 상황일 거예요. 노트북 칩 시장은 지금까지 이 두 회사 세상이었는데, 엔비디아가 CPU까지 내장한 올인원 칩을 들고 직접 뛰어든 거니까요. ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface, MSI가 올 가을에 RTX Spark 탑재 노트북 출시 예정이고, 두께 14mm에 무게 3파운드(약 1.36kg)부터 시작하는 초슬림 라인업이라고 해요. Adobe도 이미 Photoshop과 Premiere를 RTX Spark에 맞게 재설계해서 AI·그래픽 처리 속도를 2배 높인다고 발표했어요.

사실 오늘 RTX Spark만 나온 게 아니에요. 젠슨 황은 거의 쉬지도 않고 발표를 쏟아냈는데요. 데이터센터용 Vera Rubin 플랫폼이 풀 프로덕션에 돌입했고, 엔비디아가 직접 만든 550B 파라미터 오픈 모델 Nemotron 3 Ultra도 공개했어요. 경쟁 모델 대

어제도 없던 모델이 오늘 나왔습니다. 중국 상하이의 AI 스타트업 MiniMax가 6월 1일, 새 플래그십 모델 M3를 정식 출시했어요. 조용히 등장한 것치고는 내용이 꽤 충격적인데요, 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 OpenAI의 GPT-5.5(58.6%)를 제치고 **59.0%**를 기록했거든요. Gemini 3.1 Pro도 뒤로 밀렸고요.

솔직히 처음엔 "또 중국 회사 자체 발표 아닌가?" 싶었는데, SWE-bench Pro는 제3자 기관 기준이라서 그냥 흘려보내기가 좀 어렵더라고요. BrowseComp(웹 탐색 능력 평가) 에서도 83.5점을 기록하면서 Claude Opus 4.7(79.3점)을 앞섰습니다.

MiniMax는 2022년 초 설립됐습니다. 창업자 옌쥔제(Yan Junjie)는 중국 AI 대기업 SenseTime 부사장 출신이고, 알리바바가 2024년에 6억 달러 투자 라운드를 이끌었어요. 텐센트, HongShan, IDG Capital도 투자자 명단에 있습니다. 올해 초 홍콩 증시에 상장(종목코드 00100.HK)한 이후 주가가 IPO 대비 약 400% 올라서 지금 시가총액은 약 337억 달러(한화 약 46조 원) 수준이에요. 최근엔 상하이 스타마켓(STAR) 이중 상장도 준비 중이라는 소식도 들리고요.

근데 이 정도 규모 회사인데 한국에서는 왜 잘 모르냐고요? 저도 잘 모르겠어요. 중국 AI 회사들이 종종 그렇게 조용히 커있더라고요. 이번엔 그냥 넘어가기 어렵겠다 싶었습니다.

M3의 핵심: Sparse Attention

M3의 가장 특징적인 기술은 MiniMax Sparse Attention(MSA) 아키텍처입니다. 기존 트랜스포머 모델들이 모든 토큰 쌍 간의 관계를 전부 계산하는 Dense Attention 방식을 쓴다면, MSA는 꼭 필요한 관계에만 집중합니다. 그 덕분에 연산량이 이전 모델 대비 약 1/20 수준으로 줄었다고 해요. 성능을 올리면서 비용을 그렇게까지 낮춘 게 이 아키텍처 덕분이라는 거고요.

컨텍스트 창은 최대 100만 토큰(1M)으로, 이전 모델(M2.7)의 무려 5배입니다. 512K 토큰까지는 고품질로 보장되고, 텍스트·이미지·영상 입력을 모두 기본 지원합니다.

12시간 동안 혼자 돌아간 코딩 에이전트

MiniMax가 공개한 데모 중 눈에 띄

지난 5월 28일, 앤트로픽(Anthropic)이 시리즈 H 투자 라운드로 **650억 달러(약 89조 원)**를 조달했다는 발표가 나왔습니다. 숫자 자체도 충격적이지만, 더 눈에 띄는 건 이번 라운드 이후 앤트로픽의 기업가치가 9,650억 달러에 달하게 됐다는 거예요. 이 수치, 경쟁사 OpenAI의 기업가치(8,520억 달러)를 처음으로 넘어선 겁니다.

AI 역사에서 꽤 중요한 순간이에요. OpenAI가 ChatGPT로 생성 AI 붐을 이끌어온 지난 몇 년간, 앤트로픽은 항상 2인자처럼 보였는데, 이제 그 구도가 바뀌었습니다.

이번 투자에는 단순한 VC들만 있는 게 아니에요. Altimeter Capital, Sequoia Capital, Coatue, Greenoaks 같은 실리콘밸리 정통 투자자들뿐 아니라, 삼성, SK하이닉스, 마이크론 같은 반도체 기업들도 전략적 파트너로 이름을 올렸습니다. AI 모델 회사인데 하드웨어 생태계 전반과 묶이고 있다는 게 흥미롭습니다. 앤트로픽이 단순히 API를 파는 회사를 넘어, 인프라 수준의 플레이어가 되려 한다는 신호처럼 읽혀요.

솔직히 9,650억 달러라는 기업가치가 현실적인지에 대해서는 저도 약간 회의적이에요. 하지만 앤트로픽이 올해 연간 반복 매출(ARR) 470억 달러를 넘겼고, 올해 처음으로 영업흑자가 예상된다는 점을 보면, 이 숫자가 마냥 공허한 건 아닌 것 같긴 합니다. 그래도 1조 달러 가까이는 좀...

같은 날 발표된 게 또 있어요. 바로 클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8) 입니다. 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 SWE-Bench Pro에서 69.2%를 기록하며 GPT-5.5와 Gemini 3.1 Pro를 모두 앞질렀고, 기존 모델 대비 가격은 3분의 1로 떨어졌어요. 패스트 모드는 2.5배 빨라졌고요. 모델 성능 수치가 너무 자주 갱신되다 보니 감흥이 좀 무뎌지긴 했는데, 이번엔 '다이나믹 워크플로(Dynamic Workflows)'라는 기능이 특이했습니다.

아직 리서치 프리뷰 단계지만, Claude Code 환경에서 메인 에이전트 하나가 수백 개의 서브에이전트를 병렬로 생성해 동시에 작업을 처리할 수 있다고 해요. 수십만 줄 규모의 코드베이스 마이그레이션을 단일 세션에서 처리하는 것도 가능하다는 건데, 이게 실제로 안정적으로 작동한다면 개발자 워크플로에 꽤 큰 변화가 올