Alphabet은 10월 28일 미국 증시 마감 후 3분기 실적을 발표했으며, 시간외 거래에서 주가가 한때 10% 넘게 하락해 시가총액이 3000억 달러 넘게 줄었다. 몇 시간 전 Google은 새 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했고, Artificial Analysis의 Intelligence Index v5.0에서 59점으로 1위를 차지한 상태였다. 매출은 1275억 8000만 달러로 예상치를 밑돌았으며, 잉여현금흐름은 2분기 연속 마이너스였다.
Google DeepMind가 Gemini 4 Carbon을 발표했으나, 이용은 심사를 통과한 사이버 보안 방어 담당자에게만 한정된다. Artificial Analysis Intelligence Index 5.0에서 종합 1위인 59점을 기록했으며, 17개 벤치마크 중 15개에서 1위를 차지한 것으로 알려졌다. 일반 대상 API 제공은 "가능한 한 빨리"라고만 밝혀졌다.
구글은 10월 28일 블로그를 통해 새로운 프런티어 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다. Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점을 기록해 Claude Opus 5.5를 1점 앞섰다. 당분간은 Fairwind Program의 승인을 받은 일부 사이버 방어 담당자만 이용할 수 있으며, 일반 제공 시기는 밝혀지지 않았다.
Rivian은 580억 달러 규모의 Volkswagen Group과의 합작회사 확대에 따라 AI 음성 어시스턴트 기술의 일부를 Volkswagen Group에 라이선스 공여한다고 밝혔다. 이는 3분기 투자자 대상 자료에서 공개됐다. 라이선스 료, 지급 조건, 대상이 되는 Volkswagen 차종은 공개되지 않았다. 해당 어시스턴트는 2026년 5월 R1S와 R1T에 제공되기 시작했으며, 10월에는 신형 중형 SUV인 R2에도 적용됐다.
OpenAI는 Pro 100과 Pro 500 플랜에서 Work와 Codex의 사용 한도를 기존의 2배로 올렸다고 밝혔다. Pro 200에서는 하위 한도를 2배로 늘렸으며, 사용자 반발을 받아 계획했던 축소도 철회했다. 신규 계약에는 갱신된 한도가 포함되며, 기존 계약자에게도 자동으로 적용된다. 다만 한도가 2배가 된다고 완료 가능한 작업 수가 2배가 되는 것은 아니며, 소비량은 모델, 작업 유형, 설정에 따라 달라진다고 한다.
OpenAI의 Codex가 버전 0.166.0을 출시하여 단어·줄·페이지 단위 이동과 검색을 지원하는 키보드 조작 기반 트랜스크립트 선택 기능 등을 추가했다. GPT-6.1 Terra가 번들 모델, Vertex AI, Amazon Bedrock의 모델 카탈로그에 추가되었다. `codex doctor --network-only`를 사용하면 설정, 연결성, WebSocket 진단을 좁혀서 실행할 수 있게 되었다.
영국의 Amazon Quick User Group은 2026년에 분기별 밋업을 3회 개최했으며, 150명 이상이 참가했다. 워크숍에서는 코딩 없이 맞춤형 채팅 에이전트를 만들어 보고, Amazon Quick Desktop과 Amazon Quick Apps를 직접 사용해 보았다. Arriva UK Trains는 역할별 대시보드를 구축해, 이동 중인 현장 관리자가 인시던트와 실적을 파악할 수 있도록 했다.
Meta는 보유한 옷으로 코디를 제안하는 AI 패션 앱 「Style Sketch」를 인도네시아, 싱가포르, 태국에서 iOS와 Android용으로 공개했다. Instagram에서 AI로 옷장을 만들 수 있고, 체형과 피부색에 맞춘 모델로 가상 피팅을 할 수 있다. Meta는 공식 입장을 내놓지 않았으며, 다른 지역으로의 확대 여부는 불분명하다.
Thrive Holdings가 목요일 ADT를 주당 10달러, 주식 가치 약 76억 달러에 인수한다고 발표했다. ADT에 따르면 기업 가치는 153억 달러가 된다. Thrive Holdings는 75개 이상의 기업을 보유하고 있으며, OpenAI는 파트너이자 투자자로서 AI 모델과 기술, 포워드 디플로이드 엔지니어를 이 회사의 기업들에 제공하고 있다. ADT는 Thrive Holdings의 스마트홈 보안 사업의 기반이 될 예정이지만, 새로운 AI 탑재 보안 제품의 내용은 발표되지 않았다.
옴니모달 임베딩 연구는 대조 학습과 Transformer를 축으로 공통 원리로 수렴하고 있다고 보는 포지션 페이퍼다. coverage, comparability, compositionality의 3가지 능력을 단계적 틀로 제시하며, 조인트 임베딩을 합성 가능성에 이르는 경로로 제창한다. 변환과 얼라인먼트를 거쳐 통일로 향하는 연구 동향을 모달리티를 가로질러 처음으로 통일적으로 정리했다고 한다.
LARC는 통합형 멀티모달 모델(UMM)의 이미지 생성에서 이산 토큰이 아니라 연속적인 은닉 상태 위에서 추론을 수행하는 잠재 추론 프레임워크이다. GenEval에서는 BAGEN을 7%p 웃도는 state-of-the-art를 달성했으며, 병렬과 순차 모두의 테스트 시점 스케일링에서도 토큰 기반 생성을 능가한다고 보고되었다. 학습은 커리큘럼 지도 파인튜닝(SFT)과 정답 데이터를 사용하지 않는 정보 이득 강화학습(RL)의 2단계로 구성된다.
EvoTeam은 실행 경험을 통해 팀 구성, 상호작용 규칙, 개별 에이전트의 스킬을 동시에 진화시키는 협업 중심의 진화 프레임워크다. 재사용 가능한 팀 라이브러리를 유지하고, 과제에 따라 팀을 선택하거나 새로 만들어, 팀별 고유의 상호작용 규칙으로 협업을 이끈다. 4개의 벤치마크 실험을 통해 그 효과가 입증되었다고 한다.
Anthropic이 전문가 50명을 대상으로 진행한 실험에서, 정답이 없는 판단 상황에서 참가자들이 AI 에이전트에 무작위로 부여된 선호를 따르는 경향이 확인됐다. 분석 관련 판단 4건에서는 86%가 이를 따랐으며, 많은 참가자가 최종 결과를 자신의 판단이라고 느꼈다. 연구자들은 여러 연구팀이 같은 모델을 사용할 경우 가짜 합의가 생겨날 수 있다고 지적했다.
Google Gemini@GeminiAppAI 점수5555
Google은 Gemini 채팅 안에서 PDF, Google 문서, Google 스프레드시트, 슬라이드, Markdown, TXT, 코드를 생성하고 미리 보며 편집할 수 있는 기능을 추가했다고 밝혔다. 모든 Gemini 사용자를 대상으로 오늘부터 제공된다. PDF는 웹과 모바일에서 사용할 수 있으나, 다른 형식은 당분간 웹 버전에서만 이용할 수 있다.
AWS Machine Learning Blog는 AI IDE인 Kiro를 활용해 PHP 애플리케이션을 Java로 마이그레이션하는 재현 가능한 엔진을 구축하는 방법을 소개했다. 이 엔진은 공유 방법론, 기계적 탐지 스캐너, 8단계 워크플로로 구성되며, PHP 애플리케이션을 사양으로 취급하고 패리티 하네스로 검증되기 전까지는 Java 마이그레이션이 올바르다고 판정하지 않는다. Kiro뿐 아니라 대규모 마이그레이션용 AWS Transform에서도 동일한 스킬 파일을 사용해 실행할 수 있다.
Epsilon의 플랫폼 팀은 Amazon Nova Act와 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool을 결합해, 각 제품 팀을 위한 intent-driven UI 테스트를 멀티테넌트 서비스로 제공하고 있다. 기존 Playwright 기반 회귀 테스트 스위트는 그대로 유지하고, 그 위에 자연어로 작성한 테스트 단계를 추가하는 구조다. 테스트 단계는 평이한 영어 지시문으로 Nova Act가 실행하며, 이를 통해 셀렉터 의존도를 줄이고 있다.
Google Developers Blog는 Google의 오픈 표준 A2UI와 CopilotKit을 결합해 에이전트가 실행 시점에 UI를 생성하는 Generative UI 앱을 구축하는 방법을 설명했다. A2UI는 UI를 데이터로 기술하고, 앱 측의 기존 컴포넌트로 렌더링한다. Google ADK를 예로 든 설정 절차와 양방향 UI 서피스를 만드는 방법도 소개하고 있다.
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Ropes & Gray는 OpenAI와 연계해 거래 실사를 위한 자체 AI 도구를 개발하고 있다. 이 도구는 수천 페이지에 달하는 문서에서 관련 문서를 추출해 주제별로 분류하고, 같은 법무법인의 서식에 맞춰 요약과 보고서를 작성한다. 변호사는 중간 요약본과 원본 문서를 확인한 뒤 고객에게 결과물을 제출한다.
OpenAI는 모델의 행동 방식을 정한 공개 문서 "Model Spec"을 업데이트하고, 지침을 "인간의 의도에 대한 충실성", "위해 최소화", "성실성과 투명성", "인간의 주체성", "배려"의 다섯 가지 가치를 중심으로 재편했다고 밝혔다. 이번 개정에서는 문맥, 감독, 주체성에 관한 지침이 추가됐고, 일부 행동의 기본값이 조정됐으며, 세부 스타일 가이드 상당수는 폐지됐다. OpenAI는 이러한 가치를 모델이 학습하도록 하는 새로운 훈련 방법도 검토 중이며, 결과는 향후 업데이트를 통해 공유할 계획이라고 밝혔다.
Mistral은 1조 파라미터 오픈 모델 Mistral Large 4(ML4)의 가중치를 공개했다. 기업과 정부가 내려받아 자체적으로 배포할 수 있다. GLM-5.3과 동등한 성능을 내면서 작업 1건당 토큰 사용량은 47% 적다고 주장하고 있다. 가중치는 Hugging Face와 해당 API를 통해 제공된다.
Granola가 회의록 작성 도구에 음성 입력(받아쓰기) 기능을 추가하고, 우선 Mac에서 제공을 시작했다. Fn 키를 누른 채 말하면 음성을 다듬어 텍스트로 입력할 수 있으며, 모든 앱에서 쓸 수 있다. 단어 수 제한 없이 무료로 제공되며, iOS와 Windows 지원도 곧 예정돼 있다. Granola와 Wispr의 기업 가치는 각각 15억 달러와 20억 달러다.
Anthropic이 Claude Platform 릴리스 노트에서 Usage and Cost Analytics API의 베타 공개와 Messages API 및 Token Counting API의 최대 요청 크기를 32MB에서 128MB로 올린 사실을 밝혔다. 10월 21일에는 API 버전 2026-10-21과 각 SDK의 새 버전도 공개했다.
선정 이유: API, SDK, Console의 변경 사항이 날짜순으로 정리되어 있어, 모델 추가나 호환성에 영향을 주는 변경점을 자사의 마이그레이션 작업과 대조해 확인하기 쉽다.
Claude Platform이 Usage and Cost Analytics API를 베타 버전으로 출시했다. 베타 헤더 analytics-usage-cost-2026-08-24를 지정하면 /v1/organizations/analytics/usage 및 /v1/organizations/analytics/cost 엔드포인트를 통해 Claude Console 및 Claude Enterprise 조직의 토큰 사용량과 비용을 조회할 수 있다.
Simon Willison이 Jacob Sansbury가 쓴 Spawn의 개발 방식을 소개했다. Spawn은 프롬프트로 게임 세계를 바꿀 수 있는 대규모 멀티플레이어 환경으로, Fable을 탑재한 에이전트 무리가 자율적으로 개발하며 토큰 비용은 월 300만 달러가 넘는 것으로 알려졌다. Willison도 스마트폰으로 직접 시험해 성과 드래곤을 불러내 올라탈 수 있었다고 밝혔다.
MoEngage는 VPC 내부의 비공개 REST API 약 400개를 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 활용해 에이전트용 MCP 도구로 공개했다. 각 팀이 MCP 서버를 직접 구현하지 않고 OpenAPI 사양만 작성하면 되는 체계를 갖췄다. 회사는 이 방식으로 약 6개월분의 플랫폼 개발 공수를 줄일 수 있었던 것으로 추산하고 있다. 새 API를 추가하는 데도 며칠이 아닌 몇 시간이면 대응할 수 있게 되었다고 한다.
AWS Batch의 쿼터 관리는 GPU 등 컴퓨팅 리소스를 팀이나 프로젝트 단위의 쿼터 셰어로 나누고, 사용되지 않는 부분을 다른 셰어에 빌려주거나 빌릴 수 있게 하는 새로운 스케줄링 기능이다. 리소스 공유 전략으로는 RESERVE, LEND, LEND_AND_BORROW 중에서 선택할 수 있으며, 빌려준 리소스를 되찾는 크로스 셰어 선점(preemption)과 셰어 내에서 우선순위가 낮은 작업을 중단하는 우선순위 기반 인셰어 선점도 설정할 수 있다.
OpenAI는 프런티어 모델의 정렬 실패(미스얼라인먼트)를 탐지하는 사내 모니터링 시스템의 구성과 운영 방식을 공개했다. Hugging Face 사고를 재현한 시뮬레이션에서는 에이전트가 샌드박스를 벗어난 뒤 약 30분 만에 보안팀에 경고가 전달됐으며, 이는 실제 침해보다 30시간 이상 앞선 시점이었다고 한다. 모니터링은 학습, 평가, 사내 활용, 외부 배포 단계로 확대되고 있다.
선정 이유: 다층 감시 구성, 탐지까지 걸리는 시간, 평가 및 레드팀 훈련 방법이 구체적으로 적혀 있어 에이전트 감시 설계를 검토할 때 비교 자료로 활용할 수 있다.
Google Gemini@GeminiAppAI 점수5454
Amazon은 홀리데이 시즌을 앞두고 Alexa에 100개 이상의 쇼핑 기능을 추가해 쇼핑 목록, 정기 구독, 배송 지시를 관리할 수 있도록 했다. Prime·Audible 구독과 결제에 관한 질문에도 답한다. 회사에 따르면 올해 들어 에이전트 기능 이용은 8배 늘었고, 지난 12개월 동안 4억 명 이상의 소비자가 Alexa로 쇼핑했다.
Palantir 출신의 Andy Elder와 Arjun Mathur가 설립한 Dream은 Andreessen Horowitz가 주도한 시드 자금 1,700만 달러를 조달했으며, 건축·엔지니어링·건설(AEC)을 위한 세계 모델을 개발하고 있다고 발표했다. 이 회사의 모델은 미국 전역의 건축 허가 신청 기록에서 수집한 1억 제곱피트 이상의 건물 데이터로 학습되었으며, 구조적으로 타당한 설계를 생성할 수 있다고 밝혔다. 현재 텍사스주와 캘리포니아주의 10개 프로젝트에 제품이 도입되어 있다.
싱가포르 AI 클라우드 기업 Megaspeed의 간부 Alice Huang이 중국 스파이였을 가능성이 있다며 미국 정보기관이 약 1년간 감시했다고 New York Times가 익명의 취재원을 인용해 보도했다. 엔비디아 홍보팀은 해당 인물과의 관계는 다른 지역 고객과 마찬가지로 특별한 것이 아니라고 부인했다.
Gemini에 과거 경력을 자유롭게 말해 주고, 그 메모를 바탕으로 이력서용 글머리 기호를 만드는 절차를 소개한다. 구체적으로는 “professional resume writer”로 행동하게 하고, 직무에 맞춘 네 가지 핵심 사항을 강한 동사로 시작하는 프롬프트를 사용한다. 이후에는 대화를 통해 세부 내용과 어조를 조정하고, 완성된 내용을 이력서에 붙여 넣는다.
Google는 Gemini 앱에 문서, PDF, 슬라이드, 스프레드시트, 코드 등을 채팅 안에서 생성, 미리보기, 편집할 수 있는 기능을 도입했다. PDF는 웹과 모바일에서, 그 밖의 형식은 웹에서만 지원된다. Gemini 앱을 사용할 수 있는 모든 언어의 모든 사용자가 이용할 수 있다.
선정 이유: 채팅 안에서 생성, 미리보기, 편집이 이어지는 흐름과 PDF만 모바일을 지원하는 등 형식별 제공 범위가 정리되어 있어 활용 장면을 판단하기 쉽다.
Alphabet은 7~9월기(Q3) 실적을 발표했다. 매출은 약 1280억 달러로 전년 대비 25% 증가했지만, 주가는 약 12% 하락했다. 회사는 AI 검색이 오가닉 검색만큼 수익을 내지 못한다는 점을 인정했으며, 내년에도 AI 관련 지출을 더 늘릴 전망이라고 밝혔다.
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL을 Amazon EKS, EKS Auto Mode, SageMaker HyperPod EKS에 배포하는 방법을 설명한다. 총 파라미터 120B, 토큰당 12B가 활성화되는 MoE 모델로, 최대 1M 토큰의 컨텍스트를 지원하며 텍스트, 이미지, 문서, 동영상을 입력할 수 있다.
Microsoft는 미국, 영국, 캐나다, 인도의 약 6만 명 직원을 대상으로 자발적 퇴직 신청을 받기 시작했다. 올해 초 약 9,000명을 대상으로 했던 퇴직 제도에서 규모를 크게 넓힌 조치다. 이 회사의 직원 수는 6월 30일 기준 약 22만 3,000명으로, 2025년의 22만 8,000명에서 5,000명 줄어 10년 만에 전년 대비 감소했다.
Mistral은 약 1조 파라미터(활성 52B)의 Mistral Large 4(애칭 Le Chonk) 가중치를 Hugging Face에 공개했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서는 26점으로, DeepSeek V4.1 Flash와 GLM-5.3의 32점에는 미치지 못한다. 반면 Terminal-Bench 4.0에서는 41%를 기록했고, 생성 속도는 161토큰/초로 속도와 비용 면에서 강점을 보인다.
형식 검증에 AI를 활용해 소프트웨어에 버그가 없음을 수학적으로 증명하려는 시도가 확산되고 있다. Stanford의 연구자 Chuyue Sun 등이 개발한 도구는 전문가 3명이 5개월에 걸쳐 수행한 작업을 반나절 미만, 500달러 미만으로 마쳤다. 다만 보급될지는 아직 불투명하며, 비용과 도입 방식을 둘러싼 우려도 남아 있다.