OpenAI는 'Grid Protectors Program' 발표에서 데이터센터를 'compute campuses'라고 부르는 새로운 용어를 사용했다. 이 프로그램은 조지아주 Effingham County의 신규 거점에서 시작되며, 극심한 기상 상황 등에서 송전망에 가해지는 부하를 줄이는 것을 목적으로 한다. 환경단체 등 비판론자들은 명칭을 바꾼다고 해서 환경 부담이나 지역 주민의 우려가 해소되지는 않는다고 지적하고 있다.
Trajectory는 AI 모델이 피드백으로부터 지속적으로 학습해 전문 과업에서 개선될 수 있도록 하는 포스트트레이닝 기반을 제공하는 기업으로, 시리즈 A에서 4,500만 달러를 조달했다. Sequoia가 주도했으며 Nvidia, Bessemer Venture Partners, Bain Capital Ventures가 참여했고, 기업가치는 3억 달러로 알려졌다. 이 회사의 플랫폼은 일반에 공개되어 있으며, Harvey와 Rogo가 오픈소스 모델의 추가 학습에 활용하고 있다.
조사 대상 기업에서 에이전트형 애널리틱스가 생성한 인사이트 가운데 사업 개선으로 이어진 비율은 48%였다. 1년 전의 37%에서 상승했지만, 절반이 넘는 인사이트는 여전히 성과로 연결되지 않고 있다. 품질이 낮은 인사이트의 주된 원인은 사업 컨텍스트 부족(55%)과 데이터의 분산 및 접근 곤란(45%)이다.
뉴욕타임스 등 언론사가 Brave Software를 제소했다. 소장은 이 회사가 스크레이핑한 인덱스 "Brave Index"를 AI 기업에 유료로 제공해 Anthropic, Perplexity, Mistral, xAI, Cohere 등에 저작권으로 보호되는 콘텐츠를 제공했다고 주장한다. 또한 자사 브라우저의 "Paywall blocker" 기능으로 수백 곳의 유력 언론사 유료 기사를 우회할 수 있다고 광고하고 있다고 지적했다.
미국 인구조사국(Census Bureau)은 대통령령 14434에 따라 2026년 10월 19일 조사부터 사업체 대상 조사 BTOS의 질문문을 「Super Intelligence or SI (formerly referred to as Artificial Intelligence or AI)」 표현으로 변경했다. 직원 250명 이상 대기업에서는 「any business functions」 문구로 물은 2026년 10월 「이용함」 응답이 약 40%에 달했다. SI 표현에 따른 첫 결과는 목요일에 공표될 예정이다.
대학, 연구기관, 산업계, 오픈사이언스 커뮤니티가 협력하는 「Project ProtoStar」가 출범했다. 공적 자금으로 수행된 연구의 데이터셋, 모델, 코드를 AI 대응 형식으로 공개해 재이용을 쉽게 하는 것이 목표이며, Hugging Face가 인프라 파트너를 맡는다. 첫 번째 오픈 챌린지는 Carnegie Mellon University가 주최하며 11월 2일에 시작된다.
The Information 보도에 따르면 DeepSeek과 Moonshot AI는 최신 모델 학습에 OpenAI GPT-6 Astra의 출력을 대량으로 활용하고 있다. 여기에는 Kimi K3.1 Pro와 V4.1-Flash 1017이 포함된다고 한다. Anthropic은 방어를 강화해 공격자가 확보할 수 있는 데이터 양을 90~99% 줄였다고 밝혔다.
Niural AI는 AI 모델의 학습, 사후 학습, 평가에 참여하는 전문가 'Expert Verifier'를 위한 전용 인프라를 발표했다. 동사의 글로벌 인재·결제 플랫폼에 새 카테고리로 통합되며, 시간 단위, 작업 단위, 즉시 지급 방식의 보상 결정을 지원한다. 국제 본인 확인, NDA 및 IP 양도 관리, W-8/W-9를 통한 세무 정보 수집과 현지 지급 처리도 자동화된다. 법무, 재무, AI 엔지니어링 책임자는 계약 현황, 평가 비용, 컴플라이언스 상태를 하나의 대시보드에서 확인할 수 있다.
iMerit는 10월 26일 AI 모델의 학습·평가에 참여하는 전문가의 채용, 온보딩, 프로젝트 배정, 지급 등을 한곳에서 관리하는 「iMerit Scholars」 플랫폼을 발표했다. 기존 Scholars 프로그램에는 초대·심사를 거친 전문가 30,000명 이상이 118개국 106개 언어에 걸쳐 참여하고 있으며, 이 플랫폼은 수십만 명 규모의 전문가를 관리할 수 있도록 설계되었다고 한다. 글로벌 지급에는 Trolley를 연동하고, 작업 도구는 Ango Hub가 담당한다.
Liquidity1은 기업 업무상의 병목 해소를 목표로 한 AI 및 데이터 분석 전략을 발표했다. 회사는 지능형 자동화, 고급 데이터 분석, 레거시 시스템 현대화, 확장 가능한 프레임워크를 주요 제공 요소로 꼽았다. 금융, 의료, 유통, 제조 등 업계에서 디지털 전환 실행을 지원할 계획이다.
유럽 각국의 정부와 공공기관이 NVIDIA의 오픈 모델을 활용해 데이터와 인프라를 자국의 통제 아래 둔 채 행정 업무용 AI를 구축하고 있다. 폴란드에서는 가족·노동·사회정책부가 400곳 이상의 노동사무소를 위해 PLLuM, GPT OSS, Inkling을 사용한 에이전트형 시스템을 개발 중이다. 프랑스에서는 CANUT이 선정한 LINAGORA와 Docaposte가 2,500곳 이상의 대상 기관에 Twake.ai를 기반으로 한 주권형 협업 워크스페이스를 제공한다.
Revolut는 단일 기반 모델 PRAGMA를 중심으로 기술 스택을 재구성해 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 위에서 실서비스에 활용하고 있다. 초기 단계에서 8,000만 명의 고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 3배 확장을 가정해 설계됐다. 또한 네오뱅크 bunq는 에이전트형 어시스턴트 Finn을 오픈 웨이트 모델로 구동하고 있다. Nebius에서 배포해 답변 1건당 비용을 60%로 낮추면서도 주요 클로즈드 모델과 동등한 품질을 확보했다.
Mistral과 NVIDIA는 Mistral의 모델을 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 및 물리 모델링 도구에 통합해, 시뮬레이션과 AI 설계를 폐루프로 연결하는 엔지니어링 워크플로를 개발하고 있다고 밝혔다. 두 회사는 CAE 및 EDA 분야에서 물리 AI와 에이전트형 AI를 평가하기 위한 공개 벤치마크와 오픈 데이터셋도 마련한다. Mistral은 총 파라미터 약 1조 개, 활성 파라미터 490억 개의 멀티모달 모델 'Mistral Large 4'의 공개 프리뷰를 발표했으며, 가중치는 10월 말 공개될 예정이라고 전했다.
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OpenAI의 벤처캐피털 부문과 Founders Fund가 뇌 임플란트로 암을 검출·치료하는 기술을 개발하는 Coherence Neuro에 투자했다. 이번 투자는 4,500만 달러 규모의 시드 자금 조달의 일부다. Coherence는 뇌종양과 관련된 전기 신호를 해독하는 AI 모델을 개발하고 있으며, 호주의 병원에서 3명의 환자를 대상으로 약 30분간의 기록 테스트를 실시했다. 앞으로는 7명의 환자를 대상으로 기록 및 자극 기능을 검증하고, glioblastoma 환자를 대상으로 한 장기 이식 임상시험을 계획하고 있다.
TripleTen의 조사에 따르면 AI 챗봇 사용을 요구받은 노동자의 비율은 테크 업계에 이어 금융업이 48%로 높았고, 헬스케어는 18%, 교육은 25%였다. 전 업종 노동자의 79%가 최소 1개의 새로운 기술 습득을 요구받고 있다고 답했다. 관리자가 직원으로부터 새로운 기술이나 자동화 기법을 배웠을 경우, 직원 주도의 AI 활용 중 88%가 사내 표준 관행이 됐다.
Otter.ai는 General Catalyst의 Customer Value Fund(CVF)로부터 3억 2천만 달러를 조달했다. 조달 자금은 엔터프라이즈 사업 확대, 시장 진입 전략, 해외 진출, 제품 혁신에 투입한다. 회사에 따르면 누적 사용자 수는 4천만 명에 달했으며, 전년의 2천 5백만 명에서 증가했다.
Laplace Intelligence는 로봇이나 자율주행차 같은 물리 AI를 실환경에 투입하기 전에, AI 에이전트로 약점과 고장 지점을 의도적으로 공략하는 자동 레드팀 검증을 다루는 스타트업이다. 기반은 Nvidia의 Cosmos를 post-training한 시뮬레이션 환경이며, 실제 세계의 지도 데이터 등으로 환경을 재현한다. 수익은 주로 자율주행 분야에서 얻고 있으며, 고객에는 Bot Auto와 일본의 대형 자동차 제조사가 포함된다.
데이터센터 업계가 어린이용 그림책과 학교 사회과 현장학습을 통해 긍정적인 이미지를 심으려 하고 있다. 비영리단체 7x24 Exchange International은 그림책과 색칠공부책을 추천했고, AFCOM의 Potomac 지부는 Virginia주 Loudoun County의 1학년 학생 3,100명에게 깃발 만들기 키트를 나눠 주었다. WIRED가 집계한 바에 따르면 2025년 이후 최소 11개 기업·업계단체가 학생들의 견학을 진행했다.
Meta가 AI 학습을 위해 뉴스 사이트 등에서 콘텐츠를 스크레이핑할 수 있다고 해석될 수 있는 문구를 상업용 약관 페이지에서 삭제했다. Cornell 대학의 James Grimmelmann 교수 등은 이를 robots.txt의 차단 지시를 덮어쓸 수 있는 권리를 요구하는 것으로 받아들였다. 홍보 담당자 Daniel Roberts는 통합된 크롤링 약관은 광고 및 비즈니스 제품에만 적용되며, Meta 웹 크롤러의 사용 방식은 바뀌지 않았고 robots.txt를 통한 사이트 운영자의 의사 표시도 여전히 유효하다고 설명했다.
Meta는 10월 30일 상업용 약관을 개정해, 비즈니스 계정이 링크된 웹사이트의 콘텐츠를 크롤링하고 학습에 활용하도록 허용한다고 밝혔다. 옵트아웃은 할 수 없으며, 동의하지 않을 경우 서비스 이용을 중단하라고 안내하고 있다. Meta는 이번 변경이 약관을 정리한 것에 불과하며 robots.txt의 처리 방식도 달라지지 않는다고 설명했지만, 법률 전문가들은 뉴스 출판사의 라이선스 료에 영향을 미칠 수 있다고 경고했다.
Meta는 10월 30일 시행된 새 약관에서 자사 플랫폼을 이용하는 사업자와 관련된 웹사이트를 크롤링해, 그 콘텐츠를 AI 제품 개발과 학습에 활용할 수 있다고 명시했다. Nieman Lab 보도에 따르면 언론사 사이트도 대상이 될 수 있다. Meta는 크롤러 사용 방식에는 변화가 없다며 반박했다.
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NVIDIA는 유럽연합 집행위원회가 더블린에서 시작한 AI in Science Enablers Initiative에 참여해 유럽 연구자들을 위한 오픈 모델, 학습 자료, 컴퓨팅 자원 접근을 넓힌다고 발표했다. 현재 250개 이상의 오픈 모델과 250개의 오픈 데이터셋을 공개하고 있으며, NVIDIA Deep Learning Institute는 무료 오픈소스 교육 자료 허브를 열었다. 유럽에서는 35대의 슈퍼컴퓨터가 개발 중이며, 300만 명이 넘는 연구자가 이를 이용할 수 있게 된다.
GitHub는 secret scanning을 위해 정규표현식으로 후보를 추출한 뒤, 파인튜닝한 ModernBERT 분류기로 문맥을 보고 실제 시크릿인지 판정하는 2단계 파이프라인을 도입했다. 기존 LLM 기반 파이프라인과 비교하면 post-push 스캔의 실행 시간 중앙값은 86% 단축되었고, 제공 비용은 98% 이상 절감되었으며, 오너 가중 알림 정밀도 기준 수락률은 11.5% 향상되었다. 처리 속도가 빨라지면서 범용 시크릿 탐지를 push protection에도 확대 적용할 수 있게 되었다.
AI 연구소 등이 폐업하는 스타트업의 코드와 Slack, 이메일 등 업무 데이터를 사들여 학습에 활용하는 움직임이 확산되고 있다. SimpleClosure의 Asset Hub는 150건이 넘는 거래를 취급하고 있으며, 2026년 말까지 1,000만 달러 이상을 스타트업에 환원할 전망이다. 한편 개인정보 보호와 직원에 대한 환원을 둘러싼 우려도 제기되고 있다.
Google의 기술과 제품은 300개 이상의 언어로 일상적인 소통을 지원하고 있으며, 이 언어를 사용하는 사람은 70억 명 이상으로 전 세계 인구의 86%에 해당한다. 실시간 음성 번역 기능인 Gemini 3.5 Live Translate는 70개 언어, 2,000개 이상의 언어 쌍을 지원한다. 경량 오픈 번역 모델 TranslateGemma는 55개 언어로 학습되었으며 기기에서 효율적으로 작동하기 때문에, 클라우드나 인터넷 연결 없이도 고품질 번역이 가능해진다고 밝혔다.
Cloudera와 Mistral이 제휴해 Mistral의 모델을 Cloudera의 하이브리드 데이터 플랫폼에 통합한다고 밝혔다. 기업은 온프레미스, 프라이빗·퍼블릭 클라우드, 완전한 에어갭 환경에 AI 모델을 배포하면서도 관리 권한을 유지할 수 있다. 관리된 환경 안에서 자사 고유 데이터로 커스텀 모델을 학습시킬 수도 있으며, 데이터와 학습 결과의 소유권은 기업 측에 남는다고 밝혔다.
Mistral AI가 시리즈D 자금 30억 유로 조달을 발표했다. 조달 후 기업가치는 210억 유로를 넘어, 유럽 기술기업의 지분 조달 사상 최대 규모가 된다. Samsung Electronics가 주도했으며, EQT 산하 Scaleup Europe Fund와 기존 투자자 PSG Equity가 공동 주도했다. 자금은 프론티어 연구와 컴퓨트 확장, 인프라 및 상업화 가속에 투입된다.
LG AI연구원이 ICML 2026에서 엑사원의 산업 현장 성과 사례를 공개하고 논문 14편을 발표했다. 발표한 신소재 생성 AI 기술은 글로벌 벤치마크 LeMat-GenBench에서 글로벌 2위를 기록했다. 엑사원 데이터 파운드리는 데이터 생산성을 최소 1,000배 이상 높이고 품질을 평균 20% 이상 개선했다고 밝혔다.
LG AI연구원과 디앤디파마텍이 AI 기반 차세대 펩타이드 신약 공동 개발 본계약을 체결했다. LG AI연구원은 AI 모델로 후보물질을 설계하고, 디앤디파마텍은 후보물질의 검증과 임상 개발을 맡는다. 양사는 개발 기간과 비용 절감, 임상 성공률 제고를 기대하고 있다.
Mistral은 AI Now Summit 2026에서 Airbus, BMW, ASML과 함께 만든 산업 엔지니어링용 AI 스택 「Mistral for Industrial Engineering」을 발표했다. 동시에 장시간 여러 단계에 걸친 작업을 맡는 에이전트 「Vibe」를 하나로 통합해 제공한다. 프랑스 Les Ulis 거점에는 10 MW 규모의 추론용 데이터센터를 2026년 3분기에 개소할 예정이다.
Mistral은 물리 AI(physics AI)를 기업용 솔루션의 새로운 핵심 기능으로 내세우며, 이를 위해 Emmi AI를 Mistral에 영입했다고 밝혔다. 물리 AI는 형상과 경계 조건으로부터 물리장 전체를 단일 GPU에서 한 번의 순전파로 초 단위에 예측하는 모델이며, 파트너로는 ASML, Airbus, Safran, Siemens Energy가 거론됐다.
Mistral AI가 오스트리아 출신 물리 AI 기업 Emmi AI를 인수하는 데 합의했다. 산업 분야에서 회사의 입지를 강화하려는 목적이다. Emmi AI의 연구자·엔지니어 30명 이상은 5월에 Mistral AI의 Science 팀과 Applied AI 팀에 합류할 예정이며, 양사의 모델을 결합해 엔지니어용 에이전트를 개발할 계획이라고 밝혔다.
Google Research는 오픈소스 도구와 오픈 액세스 데이터셋을 공개하고, 전 세계 과학 커뮤니티와 협력해 연구의 재현과 발전을 지원하고 있다. 게놈 분석 도구 DeepVariant 등은 25만 명이 넘는 연구자와 개발자로 이루어진 생태계에서 활용되고 있다. 의료 분야에서는 HAI-DEF의 다운로드 건수가 480만 건을 넘었으며, OHS는 10개국 이상에 도입되어 6,500만 명이 넘는 수혜자에게 도달했다.
LG AI연구원이 개최한 LG Aimers 8기 해커톤에서 27개 팀 94명의 청년 인재가 EXAONE 4.0 1.2B 모델 경량화에 도전했다. 대상을 받은 '핸드크림 바른 쥐' 팀은 W8A8 양자화 기법으로 원본 모델 대비 성능 손실을 최소화하며 메모리 효율을 극대화했고, 2위 '미쿠짱' 팀은 DPO를 도입해 다양한 방법론을 실험했다.
LG AI대학원이 2025년 박사 과정 교육을 마치고 지난 2월 3일 학위수여식을 열어 졸업생들에게 박사 학위장을 전달했다. 2022년 3월 개원한 박사 과정은 SCI(E)급 논문 게재 또는 세계 정상급 학술대회 발표를 필수 졸업 요건으로 설정했다. 최근 석사 과정에 이어 박사 과정까지 국내 1호로 교육부 공식 인가를 받았다.
LG AI연구원이 LG AI Expert Course 수료생 11명의 12주 과정 성과를 공유하는 성과공유회를 11월 27일 열고 우수 과제 3건을 선정했다. 1위는 LG디스플레이 김지영 님의 OLED 공동(Cavity) 예측 연구, 2위는 LG전자 임정선 님의 나이 추론 모델 성능 향상 연구, 3위는 LG전자 심규동 님의 자연어를 SQL 쿼리로 변환하는 데이터 추출 Agent 연구다. 선정은 멘토 심사 점수와 전 그룹사 임직원 선호도 투표를 합산해 이뤄졌다.