조간 브리프
8월 31일 오늘의 AI 브리프
SpaceX, 가스터빈 블레이드 자체 주조 나서; OpenAI, 강화학습용 Mac 수만 대 매입

일론 머스크가 SpaceX의 텍사스 배스트롭 주조 공장에서 가스터빈 블레이드와 베인을 직접 만든다고 29일 밝혔다. SpaceX는 3월부터 6월까지 기존 스타링크 공장 인근 830에이커를 사들였고, 머스크는 자체 주조로 천연가스 터빈 가동 시점을 최대 18개월 앞당길 수 있다고 X에 올렸다. 터빈 블레이드는 합금이 녹는 온도보다 높은 열을 견디며 돌아가야 해 단결정 주조를 산업 규모로 해내는 기업은 전 세계 4곳뿐이고, 발전 설비를 만드는 GE Vernova는 2030년까지 생산 능력이 사실상 매진됐다고 밝혔다. 버지니아 데이터센터 밀집 지역에서 터빈 8기를 상시 돌리면 조기 사망이 해마다 3.4~6.5명 늘고 건강 피해가 5,300만~9,900만달러에 이른다는 추산이 있다.
OpenAI가 강화학습과 컴퓨터 조작 에이전트 훈련에 쓰려고 Apple의 소형 데스크톱 컴퓨터인 Mac mini와 Mac Studio를 수만 대 사들인 것으로 전해졌다. Anthropic은 AI 훈련용 Mac mini를 클라우드 서비스인 AWS를 통해 빌려 쓴다. AI 개발자 사이에서 Mac이 자리를 잡으면서 Nvidia는 기기에서 모델을 직접 구동하는 부문의 가장 큰 경쟁자로 Apple을 꼽고 있다.
Anthropic이 정보 탈취 악성코드에 로그인 세션을 빼앗긴 Claude 이용자 일부를 강제로 로그아웃시키고 저장해 둔 결제 수단을 삭제했다. 공격자는 이용자 PC에 심어 둔 악성코드로 세션을 훔쳐 계정 사용량을 대신 써 버렸고, 회사는 무단 결제로 확인된 요금을 환불하고 있다. Anthropic은 이 악성코드가 Claude를 통해 설치됐거나 Claude와 관련이 있다고 볼 근거는 없다고 밝혔다. 서비스를 쓰지도 않았는데 사용 한도가 갑자기 줄어든 이용자가 이번 대상에 포함된다.
건설·광산 장비를 만드는 Caterpillar가 데이터센터 수요에 힘입어 2분기 매출 205억달러를 올렸다. 분기 매출이 200억달러를 넘은 것은 회사 역사상 처음이고, 발전 부문 소매 매출은 데이터센터에 들어가는 대형 왕복동 엔진과 터빈이 늘면서 1년 전보다 72% 급증했다. 회사는 전 세계에 연결된 장비 160만 대에서 16페타바이트가 넘는 자료를 모으고 있고, AI와 자율주행 교육에 5년간 1억달러를 쓰기로 했다. 2분기 말 수주 잔액은 721억달러로 역대 최대 규모다.
검색 회사 Google의 연구 조직인 Google Research가 고정된 평가 환경을 에이전트 실력에 맞춰 바꿔 주는 EnvHarness를 오픈소스인 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 환경 내부 코드를 건드리지 않고 겉에 부품을 덧대는 방식이라 기존 벤치마크를 만든 쪽이 따로 손볼 것이 없다. 4개 분야 벤치마크 5개에서 시험한 결과 집안일 과제 ALFWorld의 성공률이 평균 5.9포인트, 웹 조작 과제 WebArena가 3.1포인트 올랐고, 처음 보는 과제에서는 최대 9포인트 올랐다. 같은 일을 끝내는 데 드는 조작 횟수는 9.8% 줄었다.
Linux 커널 개발자들이 코드와 그 변경 이력을 모아 두고 웹으로 열어 보여 주는 저장소 git.kernel.org에 AI 학습용 수집 봇이 하루 600만 건씩 무작위 커밋 페이지를 요청하고 있다. 커밋은 버전 관리 프로그램 git이 코드 변경 하나하나를 기록해 둔 단위로, 저장소는 그 변경 하나하나마다 웹 페이지를 만들어 보여 준다. 5곳에 나눠 둔 서버의 90개 코어 가운데 14개가 언제나 봇에게 보낼 커밋을 웹 문서로 만드는 데만 쓰이고, 사람이 보내는 정상 요청은 전체의 2% 남짓이다. 운영진이 붙인 계산 문제 방식의 차단 장치 Anubis는 요청의 66%를 걷어내지만 나머지 33%는 문제를 풀고 들어온다. linux.git 하나에만 커밋이 148만 개이고 그 사본이 922개 걸려 있다.
AI 챗봇 6종이 러시아와 중국, 이란이 퍼뜨린 거짓 서사를 평균 75%가량 반박했다. 미국 공영라디오 NPR과 온라인 허위정보를 추적하는 회사 NewsGuard가 2025년 12월부터 2026년 7월 사이에 처음 등장한 거짓 서사 15건을 골라 중립 질문과 유도 질문을 하나씩 붙인 30개 문항을 만들어 7월 중순에 물었다. 시험 대상은 ChatGPT와 Gemini, Copilot, Meta AI, Grok, Claude였다. 검색 결과 맨 위에 붙는 AI 요약은 챗봇보다 성적이 나빴는데, Google의 AI Overview는 대부분을 반박한 반면 Microsoft Bing의 요약은 대부분을 반박하지 못했다.
언어모델이 토큰을 하나씩 뽑는 대신 문장 전체를 한꺼번에 다듬어 가는 연속 확산 방식 논문이 올봄에만 10편 넘게 나왔다. 이산 확산 방식에 밀려 몇 해 끊겼던 갈래로, LangFlow 논문은 제목에서 연속 확산이 언어 모델링에서 이산 방식과 대등하다고 밝혔고 RePlaid 논문은 연속 확산이 이산 확산만큼 확장된다고 설명했다. 이 갈래를 다시 불러낸 힘은 증류가 쉽다는 데 있다. 생성 단계를 몇 번으로 줄여도 낱말 사이의 관계가 유지되니 그만큼 빨라진다.
이 글이 어땠나요?
눌러 주시면 다음 글을 쓸 때 소중한 참고가 됩니다.



















