11월 14일 오늘의 AI 브리프

중국 기업이 가중치를 공개한 인공지능 모델 중 가장 주목받는 Moonshot AI의 Kimi K3와 DeepSeek의 V4에서 미국이 대중국 수출을 금지한 Nvidia의 Blackwell 칩으로 학습한 흔적이 발견됐다. OpenAI 연구원 출신으로 비영리 연구기관 Unemployment Labs를 이끄는 Will DePue는 학습에 쓴 칩의 구성이 모델의 가중치에 남는다는 점을 이용해 DeepSeek와 Moonshot AI, MiniMax, Ant Group이 공개한 모델을 분석하고 이런 결론을 내렸다. 다만 이 분석 결과만으로 모델 전체를 Nvidia 칩으로 학습했다거나 수출 통제법을 어겼다고 볼 수는 없으며, 중국 기업들은 그동안 말레이시아 등 해외 데이터센터의 칩을 쓰는 방식으로 연산 능력을 확보해 왔다. 비영리 연구기관 Epoch AI는 2024~2025년 최종 목적지를 숨기는 수법으로 중국에 반입된 첨단 칩이 약 200만개에 이른다고 추산한다. 트럼프 행정부는 Blackwell보다 성능이 낮은 H200에 대해서는 미국 정부가 25% 관세를 거둘 수 있는 우회 경로를 거치는 조건으로 중국 수출을 허용했지만, 중국 당국의 수입 승인을 받지 못한 H200 약 60만개가 홍콩에 쌓여 있는 것으로 알려졌다. Nvidia 최고경영자에서 물러난 Jensen Huang과 불륜 관계였던 Alice Huang이 임원으로 있는 싱가포르 기업 Megaspeed는 Nvidia 칩을 중국으로 빼돌린 의혹으로 미국과 싱가포르 정부의 조사를 받았지만, Nvidia와 Jensen Huang은 Nvidia 관계자들이 Megaspeed의 데이터센터를 방문해 정상적인 시설임을 확인했다고 밝혀 왔다.

인공지능 에이전트를 만들고 관리하는 소프트웨어 기업 LangChain이 CapitalG가 주도한 시리즈C 투자에서 3억달러를 유치하며 기업가치 30억달러를 인정받았다. 이번 투자에는 싱가포르의 GIC와 DFJ Growth, IVP, Sapphire Ventures도 참여했다. LangChain의 기업가치는 약 1년 전 투자 유치 당시의 12억5000만달러에서 두 배 넘게 올랐다. LangChain은 2022년 초기 대형언어모델이 처리하기 어려웠던 웹 검색과 API 호출, 데이터베이스 연동을 대신 맡는 오픈소스 프로젝트로 출발했고, 주요 인공지능 개발사들이 이런 기능을 갖춘 도구를 직접 출시하자 사업의 중심을 에이전트 관리로 옮겼다. LangChain은 에이전트 개발·관리 소프트웨어 LangSmith가 특정 모델이나 클라우드에 묶이지 않는다는 점을 강조하며, 법률 인공지능 업체 Harvey와 Nvidia, Toyota, Salesforce 등 LangSmith 고객사가 7,000곳에 이른다고 밝혔다.

민주당의 Richard Neal 하원의원과 Ron Wyden 상원의원이 Howard Lutnick 상무장관에게 서한을 보내 트럼프 행정부가 Nvidia의 대중국 칩 판매를 어떻게 처리했는지 조사하겠다고 13일 밝혔다. 두 의원은 서한에서 Donald Trump 대통령이 지난해 가을 Jensen Huang 당시 Nvidia 최고경영자가 싱가포르 기업 Megaspeed의 임원으로 중국 정보원이라는 의심을 받는 Alice Huang과 가까운 관계라는 보고를 받고도, 지난해 12월 미국 정부가 수출 매출의 일부를 받는 조건으로 Nvidia의 H200 칩 중국 판매를 허가했다고 지적했다. 같은 날 저녁 공화당의 Tim Scott 상원의원은 Jensen Huang과 Lutnick 장관에게 상원 은행위원회에 출석해 증언하라고 요구했다. 칩 수출 허가를 맡는 기관들을 관할하는 Lutnick 장관에 대해서는 상무부 조사관들이 의심스러운 칩 구매자를 가려내지 못했고 Nvidia 관계자들과 지나치게 가까웠다는 보도가 잇따르면서 경질될 수 있다는 관측이 나온다.

OpenAI가 ChatGPT의 인공지능 에이전트 dot이 사용자 대신 상품을 고르고 결제까지 끝내는 ChatGPT Wallet을 13일 선보였다. 우선 미국에서 발급된 Visa, Mastercard, American Express 카드를 보유한 18세 이상 미국 ChatGPT Pro 구독자 일부가 쓸 수 있다. 사용자는 결제 전에 상품과 결제 금액, 사용할 카드를 확인한 뒤 Face ID나 지문 인증으로 구매를 승인하며, 결제에는 실제 카드 정보 대신 결제 토큰이 쓰이기 때문에 에이전트와 판매자 모두 카드 번호를 알 수 없다. OpenAI는 앞으로 사용자가 지출 한도와 품목, 기간을 설정해 두면 에이전트가 미리 승인된 범위 안에서 더 자율적으로 구매하게 할 계획이다. DoorDash와 Uber는 인공지능 에이전트를 통한 주문이 아직 적다고 밝혔고, Amazon은 자체 에이전트 Alexa로 이용자를 끌어들이려고 외부 인공지능 에이전트의 접속을 차단했다. 이용자가 1,000만명을 넘은 Meta의 인공지능 앱 Muse에서는 인공지능의 도움을 받아 쇼핑하는 것이 이용자들이 가장 많이 하는 활동 가운데 하나가 됐다.

인도의 IT 서비스 기업 HCLTech 연구진이 인공지능 모델이 다른 모델의 가중치를 직접 수정해 틀린 답을 내게 만들 수 있다는 실험 결과를 발표했다. 연구진은 OpenAI의 모델 ChatGPT 6.1-Sol에 가중치를 읽고 쓸 수 있는 도구를 주고 Alibaba의 매개변수 15억개 규모 모델 Qwen2.5-1.5B-Instruct를 수정하게 했다. 수정 전 모델은 2000년 올림픽 개최 도시를 묻는 질문 100번 가운데 91번을 Sydney라고 답했지만, 수정된 모델은 100번 모두 연구진이 지정한 오답인 Buenos Aires라고 답했다. 법률 질문에 답변을 거부하게 만든 실험에서는 지정한 거부 문구를 그대로 출력한 경우가 22번 가운데 5번에 그쳤고, 수정된 모델은 프랑스의 수도를 묻는 질문에도 답변을 거부했다. 연구진은 단백질이 잘못 접혀 생기는 프리온 질병에 빗대 이 현상을 "weight space misfolding"이라고 불렀지만, 수정으로 바뀐 행동이 다른 모델로 스스로 퍼지는 현상은 실험에서 확인하지 못했다고 밝혔다.

음성 인공지능 업체 ElevenLabs가 뉴욕에서 연 행사 11/11 Summit에서 회의 기록과 받아쓰기, 에이전트 연동 기능을 하나로 묶은 앱 ElevenAI를 공개했다. 기업가치를 220억달러로 평가받는 ElevenLabs는 ElevenAI가 개인용 생산성 도구라기보다 팀 단위로 쓰는 제품이라고 강조했다. ElevenAI는 아직 시험판이어서 조기 이용을 신청해야 쓸 수 있다. ElevenAI는 회의를 기록할 때 다른 참석자에게 녹음 사실을 알리고, 여러 회의에서 쌓인 내용을 검색하거나 대화 중 실시간으로 도움을 받을 수 있게 하며, 받아쓰기 기능은 90개가 넘는 언어를 지원한다. Fireflies와 Wispr Flow, Granola도 최근 몇 달 사이 받아쓰기와 회의 기록 기능을 잇따라 출시했다.

배우 David Oyelowo와 Nate Parker가 세운 흑인 디아스포라 콘텐츠 미디어 기업 Mansa가 인공지능만으로 만든 30부작 세로형 숏폼 드라마 They Left Us to Die를 공개했다가 흑인 배우의 일자리를 없앤다는 비판을 받았다. 좀비 바이러스가 퍼진 로스앤젤레스 남부에서 응급실 간호사가 치료제를 찾는 이야기를 담은 이 드라마는 10월 29일 공개된 예고편이 호평을 받았지만, 사람이 연기한 배역이 하나도 없다는 사실이 알려지자 소셜미디어에서 반발을 샀다. Parker는 인공지능 드라마로 흑인 관객이 원하는 이야기를 먼저 시험해 수익과 시청 데이터를 확보하면 실제 배우가 출연하는 작품을 만들자고 스튜디오를 설득할 근거가 된다고 말했다. 2026년 UCLA 할리우드 다양성 보고서에 따르면 2025년 개봉 영화 가운데 흑인 배우가 주연을 맡은 작품은 6.5%, 흑인 감독이 연출한 작품은 3.3%였다. Mansa는 지금까지 배우가 출연하는 숏폼 드라마 9편과 인공지능만으로 만든 드라마 2편을 제작했으나, 인공지능 드라마의 성과 데이터는 공개하지 않았다.

인공지능 연구자 Yann LeCun 등이 올해 공개한 세계 모델 LeWM으로 600차례 실험한 한 연구자가 모델을 다시 학습시키지 않고 계획을 세우는 방식만 바꿔 멀리 떨어진 목표에 도달하는 과제의 성공률을 22%에서 85%로 끌어올렸다고 밝혔다. LeWM은 다음 장면을 픽셀로 그려 내는 대신 장면을 압축한 임베딩 공간에서 행동의 결과를 예측하는 JEPA 구조의 모델이며, 실험에 쓰인 과제는 로봇이 T자 블록을 탁자 위 목표 위치까지 미는 시뮬레이션 Push-T다. 75단계 떨어진 목표를 대상으로 LeWM의 예측기를 시뮬레이터의 정확한 물리 계산으로 바꾸자 성공률이 20%포인트 올랐고, 과제를 LeWM이 거의 완벽히 해내는 25단계 단위로 나누자 성공률이 60%포인트 가까이 올랐다. 이 연구자는 시연 자료에서 뽑은 약 46만개의 상태를 연결한 지도를 만들어 중간 목표를 스스로 찾도록 했고, 그 결과 전문가 시연에서 중간 목표를 받아 쓴 경우와 같은 85%의 성공률을 기록했다. 다만 표준 시험 목표 가운데 84%는 이 지도에 거의 일치하는 상태가 이미 들어 있는 경우였고, 시작과 목표를 서로 다른 시연에서 뽑은 더 어려운 시험에서는 이 방식의 성공률이 45%였다.

캘리포니아 오클랜드에서 텍사스 포트워스로 향하던 Nvidia 컴퓨터 장비 여섯 팔레트, 1,140만달러어치가 운송 도중 사라졌다. 8월 29일 장비를 싣고 떠난 트럭에는 식품 운송업체 로고가 붙어 있었고, 수사관들은 트럭이 몇 시간씩 머문 정차 지점들을 따라 추적했으나 남부 캘리포니아 샌버너디노 카운티에서 트럭의 행방을 놓쳤다. 오클랜드 경찰은 9월 13일 피해 신고를 받고 수사하고 있지만 피해액과 물품의 종류는 확인해 주지 않았다. 체포된 사람은 아직 없다. 9월에는 캘리포니아 프리몬트의 창고에서 Nvidia 상표가 붙은 트레일러를 포함해 트레일러 두 대가 도난당했는데, 경찰이 되찾은 트레일러에는 Nvidia 장비 대신 모래 약 18톤이 실려 있었다.