OpenAI Developers@OpenAIDevsAI 점수2222

@Scav를 소개합니다. 물리 세계에서 AI가 할 수 있는 일의 한계에 도전하는 빌더들이 모인 공유형 로봇공학 커뮤니티입니다. 한 실험에서는 GPT-6 Astra가 로봇 팔을 원격으로 조작했습니다:

OpenAI 에세이 「The future of the firm」, AI가 조직도에 들어가는 3가지 시나리오를 논의

AI가 기업 조직도에 들어가는 방식으로 사람 아래에 두는 유형, 사람과 나란히 두는 유형, 사람 사이에 끼어드는 유형의 3가지 시나리오를 집필자인 Hemanth Asirvatham과 Elliott Mokski가 제시한다. 각 개인이 자신의 AI 에이전트를 관리하는 위치가 되는 '사람 아래' 유형에서는 회계 등 실무를 AI가 맡고 사람은 조율과 판단을 담당하는 것으로 설명된다. 기사는 이를 인원 감축을 전제로 하지 않는 변화로 규정하지만, 내용은 OpenAI의 공식 입장이 아니라 집필자의 견해다.

Google Research, IDWeek 2026에 맞춰 결핵 스크리닝에 기반 모델을 활용해 온 경과 공개

Google Research는 흉부 X선 AI 연구에서 인증 취득, 6개국 도입, 오픈 모델 MedGemma까지 이어진 결핵 스크리닝 활동을 IDWeek 2026에 맞춰 공개했다. 협력사 Nexus AI의 도구는 약 40개 의료시설에서 가동 중이며, 25,000장이 넘는 흉부 X선을 평가했다. 인도네시아 보건부는 MedGemma와 MedSigLIP의 파인튜닝을 진행하고 있다.

Google, Temasek, Bain, e-Conomy SEA 2026 공개… 동남아 디지털 경제 2026년 3680억 달러 도달 전망

Google, Temasek, Bain & Company가 발표한 제11회 e-Conomy SEA 보고서에 따르면, 동남아시아의 디지털 경제는 2026년에 전년 대비 17% 증가한 3680억 달러(GMV)에 이를 것으로 전망된다. 생성형 AI는 2억 4300만 명(취업 인구의 58%)이 이용하고 있으며, 토큰을 지표로 한 AI 이용은 향후 5년간 60배로 확대될 것으로 예측된다. 2035년에는 1조 달러를 넘어설 것으로 내다봤다.

Copilot 이용 보고서 2025, 대화 3,750만 건으로 본 이용 동향

Microsoft AI(MAI)는 Copilot 대화 3,750만 건을 분석해 이용 실태를 정리한 보고서를 발표했다. 분석은 대화 요약을 바탕으로 한 익명화된 데이터로 진행됐다. 모바일에서는 건강 관련 주제가 연중 가장 많았으며, 이른 아침에는 종교·철학 관련 대화가 늘어났다. 정보 검색이 여전히 가장 인기 있는 기능인 가운데, 개인적인 고민이나 인생의 결정에 대해 조언을 구하는 이용도 늘고 있다.

EU의 AI 활용, 에이전트형이 다음 단계로

OpenAI Economic Research의 최신 보고서에 따르면, ChatGPT Enterprise 고객의 EU 샘플에서는 출력 토큰의 절반 이상을 Codex와 ChatGPT Work가 차지하고 있다. 2026년 5월 이후 EU 중소기업에서 Codex와 ChatGPT Work의 주간 활성 사용자는 8배 이상 늘었으며, 출력 토큰에서 차지하는 비율은 국가에 따라 22%(슬로베니아)에서 85%(리투아니아)까지 차이가 난다.

Google DeepMind@GoogleDeepMindAI 점수6060

Google DeepMind는 Gemini 4 Argon이 영상만 보고 로봇에게 콘홀(corn hole) 던지기를 가르쳤다고 발표했다. 물리 법칙을 파악하고 스스로 시뮬레이션을 코드로 작성해, @Apptronik의 휴머노이드 Apollo가 7번 연속 성공하도록 했다고 한다.

Anthropic@AnthropicAIAI 점수4747

Anthropic은 천체물리학자 Brice Ménard가 Claude Science를 활용해 역사상 처음으로 완전한 천공 자외선(UV) 지도를 만들었다고 발표했다. 기존 데이터셋을 Claude가 찾아 조합하고, 통계적 추론으로 빈 부분을 메웠다. 사람이라면 몇 주가 걸릴 작업을 Ménard가 다른 프로젝트를 진행하면서 며칠 만에 끝냈다고 한다.

Google, AI & Economy Research Program에 새로운 전문가 영입

Google은 AI & Economy Research Program에 새로운 전문가를 영입했다. 학술 고문으로는 노벨 경제학상 수상자 Philippe Aghion 씨가, 객원 연구원으로는 Ajay Agrawal 씨가 합류했으며, 디렉터로는 Anu Madgavkar 씨와 Daniel Rock 씨가 새로 참여했다. 연구 분야는 일의 미래, 생산성과 성장, 기술 보급, AI를 통한 과학적 발견이다.

Gemini로 행정 절차를 빠르게 처리하는 4가지 방법

Google은 Gemini를 운전면허증 갱신, 세무 신고, 행정 서비스 신청 등 행정 절차에 활용하는 4가지 방법을 소개했다. Google의 AI & Economy ATLAS v1.0 조사에 따르면, 이런 잡무에 관한 AI와의 대화 약 절반은 일반 영업시간 외에 이뤄졌다. Gemini로 생활과 관련된 용무를 처리하는 사람의 약 40%는 서류 용어나 절차 순서에 대해 상담했다.

Hugging Face, 「State of Open Models: Summer 2026」 공개… 2026년 1~8월 Hub 동향 분석

Hugging Face가 2026년 1월부터 8월까지의 Hub 동향을 정리한 보고서를 공개했다. 공개 모델 저장소는 243만 개에서 296만 개로, 데이터셋은 71.1만 개에서 100만 개로 늘었다. 중국 기업의 대규모 모델, 다운로드 수와 좋아요 수의 괴리, Qwen의 파생 모델 수 151,448개, AI 에이전트의 Hub 이용 확대 등을 주요 쟁점으로 제시했다.

GPU 관리: 유휴 GPU가 새로운 ‘지상 대기 항공기’가 되는 이유

기업용 AI의 다음 제약은 모델 성능보다 GPU 가동률이 되어가고 있다. GPU는 가동 여부와 상관없이 시간 단위로 비용이 발생하기 때문에, 유용하게 쓰이지 않는 시간이 수익성을 크게 좌우한다. API 비용은 이용량에 비례해 늘어나는 반면, 자체 GPU 비용은 거의 고정되어 있어 일정량을 넘으면 자체 보유가 유리해진다. 다만 인프라는 피크 수요에 맞춰 설계되므로, 상시 가동 중이더라도 클러스터 전체의 능력은 낭비되기 쉽다.

Google, 50개 이상 도시의 건물 단위 지붕 반사율 데이터 공개… 도시 냉각 지붕 정책 지원

Google Research는 50개 이상의 세계 도시를 대상으로 건물 단위 지붕 반사율(알베도) 데이터셋을 공개하고, 이 데이터를 제공하는 Heat Resilience Earth Engine App을 시작했다. Sentinel-2 위성 데이터와 30cm 해상도 위성 영상(Airbus Pléiades Neo)을 융합하는 방식을 사용했으며, 제곱근 평균 제곱 오차(RMSE) 0.04로 검증됐다. 대상은 9개국의 50개 이상 도시로, 런던, 아테네, 바르셀로나, 리우데자네이루, 상파울루, 로스앤젤레스, 오스틴, 뉴욕시 등이 포함된다.

Microsoft AI, 헬스 분야에서 가치관의 실천 설명… Mayo Clinic과의 협업 및 Copilot Health 언급

Microsoft AI는 헬스 분야에서 자사의 가치관을 제품 설계와 제휴에 반영하고 있다고 설명했다. Mayo Clinic과 함께 의료 특화 프런티어 AI 모델을 공동 개발하고 있으며, 미국에서는 Copilot Health의 프리뷰를 시작했다.

구글 리서치, I/O 2026에서 과학·의료·기상·양자 등 연구 성과 총정리

구글 리서치는 I/O 2026에서 선보인 연구 성과를 공식 블로그에서 총정리했다고 밝혔다. 'Gemini for Science'를 발표했으며, ERA와 Co-Scientist는 Nature에 게재됐다고 설명했다. 의료 분야에서는 Symptom AI, AMIE, MedGemma를 소개했고, 기상 분야에서는 WeatherNext와 Groundsource를 활용한 홍수 예측도 소개했다.

AI 연구자 & AI 승리자, 두 천재가 말하는 '인공지능의 미래' 1편

LG AI연구원 이홍락 CSAI와 이세돌 9단이 인공지능의 현재와 미래를 주제로 대담했다. 이홍락 CSAI는 미국을 10으로 봤을 때 한국의 AI 기술 수준을 7 정도로 평가했으며, 그동안 가장 큰 병목으로 GPU를 꼽았다. 이번 국가대표 파운데이션 모델 과제를 통한 정부 지원이 부족한 부분을 채우는 계기가 될 것이라고 말했다.