#대규모 언어 모델

제미나이 4 카본, AI 지수 59점으로 선두 차지

아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스 v5에서 구글 제미나이 4 카본이 59점으로 선두를 차지했으며, 이전 선두는 앤트로픽 클로드 오퍼스 5.5(58점)였다. v5는 비공개 평가 비중을 60%로 높였고, 비공개 모델과 오픈 웨이트 모델 간 격차는 3점에서 12점으로 벌어졌으며, 가중치가 공개된 최고점 모델은 딥시크 V4.1 Flash 1017과 GLM-5.3(각 32점)이다. 제미나이 4 카본은 아홉 평가 중 네 곳에서 1위였지만 코딩과 지식 업무에서는 아니었고, 현재 일부 사용자에게만 제공 중이다.

메모리 월이 AI 시대 최대 난제로 떠올랐다

2026년 AI 모델 대형화로 연산 장치와 메모리 간 속도 차이에서 오는 '메모리 월'이 반도체 업계의 핵심 과제로 부상했다. 해법으로는 여러 D램 다이를 수직 적층하고 실리콘 관통 전극(TSV)으로 연결하는 고대역폭메모리(HBM)가 주목받고 있으며, 기존 GDDR 대비 저장 밀도와 전력 효율이 크게 개선됐다. 서울 강남구 코엑스에서 열린 반도체 대전(SEDEX) 2026 삼성전자 부스에서도 관련 기술이 소개되고 있다.

금융 AI 해킹 사전 경고에도 손본 게 없었다

금융보안원은 지난달 17일 국내 금융권 대규모 해킹 사고 발생 2주 전, AI를 활용한 해킹 공격 사례를 공유하며 금융사에 사전 대비를 당부했다. 세미나에서는 딥시크 기반 AI 에이전트가 오라클 웹로직 취약점을 이용해 웹쉘을 설치하고 내부 서버로 침투한 사례가 소개됐으며 KB국민은행, 하나은행 등 침해사고 발생 금융사 담당자도 참석했다. 금융보안원은 정기 진단만으로는 공격 포착이 어렵다며 외부 노출 시스템 취약점의 상시 점검을 강조했고, 한창민 의원은 국정감사에서 금융사 대응 책임을 묻겠다고 밝혔다.

AI는 정말 인류를 위협할 수 있을까

MIT 테크놀로지 리뷰가 'AI가 정말 인류를 멸망시킬 수 있는가'를 주제로 구독자 전용 라운드테이블을 진행했다. 이번 세션은 AI 연구소에서 제기되는 멸종 경고가 실제 위협인지 과장인지를 검증하는 데 목적이 있다. 함께 제공되는 후속 심층 기사에서는 LLM의 근본적 취약점, AI 에이전트의 기만 행동, 그리고 재귀적 자기 개선이 예상보다 늦게 올 수 있다는 분석 등을 다룬다.

美 대학 연구진 "AI 채용 시뮬레이션서 인간보다 강한 편향성 확인"

AI is more likely than humans to form biases when hiring | MIT Technology Review You need to enable JavaScript to view this site. Skip to Content

글로벌사우트 겨냥 엔비디아 도전…AI 반도체 소프트웨어 무료 공개

중국은 반도체 소프트웨어를 무료 공개해 엔비디아 쿠다 생태계 이탈을 유도하고 미국 중심의 AI 시판도를 흔들고 있다. 알리바바는 ‘큐원 3.8 맥스’ 등의 오픈소스 전략으로 미국 폐쇄형 모델에 대항하며 개발자 확보에 나섰다.

MIT, 2026년 AI 플랫폼의 부상 예고

EmTech AI 2026: The Rise of the AI Platform | MIT Technology Review

국회 데이터 분석: 22대 국회, 정당 노선과 엇갈리는 의원 지향점

오픈AI, 자체 AI 반도체 '할라페뇨' 공개

오픈AI는 브로드컴과 협력하여 AI 칩 '할라페뇨'를 공개했으며, 이 칩은 LLM 성능 향상에 중점을 두고 올해 말부터 데이터센터에 설치될 예정이다. TSMC에서 양산되는 이 칩은 엔비디아, 구글 TPU와 대등한 성능을 목표로 하며, 2028년부터 매년 차세대 칩 출시를 계획하고 있다.

아이폰 애플 인텔리전스 보안 허점 발견

아이폰의 애플 인텔리전스 기능에서 AI를 속여 의도와 다른 작업을 수행하게 하는 보안 허점이 발견되었습니다. 사이버 보안 전문가 Kurt Knutsson은 사용자들이 앱 개인 정보 보고서를 확인할 것을 권장했으며, 애플은 iOS 17.5 및 macOS 14.5 업데이트로 보호 기능을 강화했습니다.

GPT로 송장 오류 줄이는 자동화 비법

## GPT를 활용한 송장 발행 자동화: 누락 오류를 줄이는 체계적 가이드 ### 서론: 왜 송장 발행 자동화와 오류 감소가 중요한가? 송장 발행은 기업의 재무 건전성과 현금 흐름 관리에 있어 매우 기본적인 동시에 핵심적인 업무입니다. 그러나 수작업이나 비효율적인 자동화 시스템을 통해 송장을 발행할 경우, 데이터 누락, 오타, 잘못된 정보 입력 등의 오류가 발생할 확률이 높습니다. 이러한 오류는 미수금 발생, 고객 불만, 세무 조사 문제, 비효율적인 업무 처리 등 심각한 비즈니스 리스크로 이어질 수 있습니다.

AI, 일자리 감소보다 새로운 시장 창출로 '긍정적 전망'

AI는 일자리를 없애는가…진짜 전장은 '새로 생기는 시장'