AI 제품과 앱의 새 기능, 개편, 사업 동향. 어떤 제품이 좋아지고, 비싸지고, 드디어 쓸 수 있게 됐는지.
Anthropic은 10월 30일 Claude Opus 4.8의 fast mode를 폐지할 예정이라고 밝히고, 11월 30일 삭제한다고 공지했다. 삭제 후에는 `speed: "fast"`가 포함된 요청이 오류를 일으키므로 Claude Opus 5.5로의 이전이 필요하다. 같은 릴리스 노트에는 Usage and Cost Analytics API의 베타 공개와 요청 상한의 128MB 상향 등도 실렸다.
선정 이유: Claude Opus 4.8의 fast mode 폐지와 분석 API 추가 등, 이전 기한과 대상이 날짜순으로 정리되어 있어 API 이용자가 대응해야 할 범위를 확인하기 쉽다.
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.
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.
Anthropic이 Claude for Financial Advisors를 공개했다. 조사, 면담 준비, 기록 작성을 지원하는 커넥터와 워크플로 스킬의 모음이다. 플러그인은 제공 중이며, 투자 자문이나 고객용 문안, 컴플라이언스 판단은 사람의 검토와 승인이 전제가 된다.
선정 이유: CRM과 커스터디언 등과의 연계, 그리고 스킬의 구체적인 사례가 갖춰져 있어 어드바이저 업무에 어떻게 도입할지 판단하기 쉽다.
Anthropic가 리서치 프리뷰 중인 에이전트 'Claude Duet'의 안전, 프라이버시, 보안 설계를 공개했다. 중요한 작업에는 사용자 승인을 필수로 하며, 전송 전 메시지는 새로운 분류기로 검사한다. 비밀번호와 로그인 토큰 등 인증 정보는 모델로부터 격리된다.
선정 이유: 승인 흐름, 기밀 정보 분류기, 인증 정보 분리라는 세 가지 방어 체계가 어떻게 결합되는지를 도표와 함께 구체적으로 파악할 수 있다.
Claude@claudeai주요 뉴스AI 점수6666Starting August 14, auto mode will be the default permission mode in Claude Code for Pro, Max, and Team users. Auto mode reviews shell commands and actions with a separate classifier. In testing, it caught 89% of dangerous commands. Manual approval caught 14%.
선정 이유: 승인 절차를 자동 점검으로 대체하는 구조이며, Claude Code에서의 검증 결과도 인용되어 있어 권한 설정의 접근 방식을 비교하기 좋다.
Anthropic은 Claude가 선제적 에이전트로 작동하는 앱 Claude Duet의 리서치 프리뷰를 시작했다. iOS, Android, claude.ai에서 제공되며 Pro 및 Max 요금제에 포함된다. 우선 미국의 Pro 및 Max 사용자가 대상이며 대기자 명단(웨이트리스트) 등록이 필요하다.
선정 이유: 승인이 필요한 작업이나 인증 정보 취급, 사용 한도 소비 등 상시 동작하는 에이전트의 설계상 판단이 구체적으로 적혀 있어 비교 자료로 활용하기 좋다.
OpenAI@OpenAI주요 뉴스AI 점수7070OpenAI models helped researchers—operating as part of our Patch the Planet initiative—discover critical security flaws in PHP, an open-source programming language used to run an estimated 70% of websites. Over the past two months, we led a coalition of maintainers, researchers, and security providers to prepare fixes and protections ahead of disclosure. This duration was necessary because the fix was quite intricate and required a major change to the PHP engine. Every site using PHP can now safely upgrade their version to stay secure, in addition to applying mitigations from various security vendors. Due to the severity of these flaws and PHP’s widespread use, we consider this bug to be one of the most impactful vulnerabilities in recent memory. It also marks a new phase, where AI can find security bugs with internet-scale impact. This is an example of the Defender’s Window in action: to our knowledge, frontier AI was able to find this vulnerability ahead of attackers, giving defenders time to prepare. https://openai.com/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/
선정 이유: PHP의 중대한 취약점 영향 여부를 Codex 스킬로 확인할 수 있는 진입점이 제시되어 있어, 자사 사이트 점검 절차에 포함시키기 쉽다.
Google Cloud와 NVIDIA는 NVIDIA Vera Rubin NVL72를 탑재한 A5X 인스턴스를 다음 달 일반 제공한다고 발표했다. 유럽으로의 제공 확대도 계획하고 있다. Google Cloud는 여러 거점에서 최대 960,000개의 Rubin GPU까지 확장할 예정이다.
선정 이유: A5X의 구성 요소와 강화학습용 활용 사례, WPP 등 고객의 이용 사례가 제시되어 있어 대규모 AI 인프라의 위치를 파악하기 쉽다.
Anthropic은 AI 에이전트가 물리 기기를 안전하게 조작하기 위한 공통 사양인 Model Hardware Standard(MHS)의 리서치 프리뷰를 연구실과 첨단 제조 기업을 대상으로 한 1차 참여자에게 공개했다. 현미경, 액체 핸들러, 로봇 팔 등 여러 기기를 동시에 조작할 수 있으며, 기기 통합 작업을 수 주에서 수 개월이 걸리던 것을 몇 시간에서 몇 분으로 줄일 수 있다고 밝혔다. 오픈소스화에 앞서 안전성 평가와 모범 사례를 함께 구축한다.
선정 이유: 드라이버, 참조 파일, MCP 등 연결 구조와 여러 기관의 초기 사례가 함께 제시되어 있어 물리 기기에 에이전트를 적용하는 현황을 파악하기 좋다.
Hugging Face는 네이티브 PyTorch 백엔드 TorchTPU를 통해 Transformers, Diffusers, Kernels가 TPU에서 그대로 동작한다고 발표했다. `device_map="tpu"`나 `pipe.to("tpu")`를 지정하기만 하면 사용할 수 있으며, `pip install torch-tpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu`로 설치할 수 있다.
선정 이유: TPU를 장치 지정만으로 사용하는 절차와 배치 64에서의 가속 수치, CI 통과율을 함께 제시하고 있어 도입 가능 여부를 판단하기 쉽다.
Google가 PyTorch를 TPU에서 네이티브로 실행하는 TorchTPU를 기반으로 vLLM-TorchTPU와 SGLang-TorchTPU 두 가지 추론 엔진을 발표했다. Qwen 3.5를 Ironwood TPU(TPU 7x)에서 돌린 공개 벤치마크에서는 고동시성 구성 기준 백만 토큰당 2.01센트를 기록했다고 밝혔다. vLLM은 Inferact, SGLang은 RadixArk와 공동 개발했으며, GitHub에서 공개되어 있다.
선정 이유: TPU에서 PyTorch 네이티브로 vLLM과 SGLang을 구동하는 구성과 지원 기능, 공개된 벤치마크 수치가 정리되어 있어 추론 기반 선택을 위한 비교 자료로 활용할 수 있다.
Hugging Face의 PyTorch 팀은 PyTorch 2.15의 MPS 백엔드에서 FP8을 지원하고, LLM 디코딩을 가속하며, Metal 커널로의 전환을 진행했다고 발표했다. M3 Ultra에서는 Qwen3.6-35B-A3B가 2.14의 9.4토큰/초에서 61.3토큰/초로 향상됐다. Wan2.2의 비디오 VAE 디코딩에서는 드라이버 메모리 피크가 270 GiB에서 8 GiB로 떨어졌다.
선정 이유: MPS 백엔드의 변경 사항을 MoE 모델의 토큰/초, 메모리 사용량, 필요 환경 수치로 구체적으로 확인할 수 있어 Mac에서의 활용 여부를 판단하는 데 도움이 된다.
xAI는 짧은 녹음으로 자신의 목소리를 복제해 Grok Text to Speech와 Voice Agent API에서 사용할 수 있는 Custom Voices를 발표했다. xAI 콘솔에서 약 1분 분량의 자연스러운 음성을 녹음하면 2분 이내에 실서비스에 쓸 수 있는 음성 모델이 만들어진다. Text to Speech와 Voice Agent API에서 사용해도 추가 요금은 없다.
선정 이유: 녹음으로 음성 클론을 만드는 절차와 본인 확인의 2단계 검증, 추가 요금이 없다는 조건이 구체적으로 제시되어 있어 도입 여부를 판단하기 쉽다.
xAI는 일상에서 쓰는 앱을 Grok에 직접 연결하는 Connectors를 Grok Web, iOS, Android에서 제공하기 시작했다. SharePoint, Outlook, OneDrive, Google Workspace, Notion, GitHub, Linear를 지원하며, 임의의 커스텀 MCP 서버를 연결하는 Bring Your Own MCP도 함께 시작했다. 이메일 요약, 슬라이드 업데이트, 일정 정리, 스프레드시트 편집을 복사해 붙여넣기 없이 할 수 있다.
선정 이유: 각 지원 서비스에서 무엇을 읽고 쓸 수 있는지 한눈에 정리되어 있고, 독자적인 MCP 서버에도 연결할 수 있어 자신의 업무에 도입하는 방안을 검토하기 쉽다.
xAI가 Grok에 Skills를 도입했다. 한 번 알려준 내용을 모든 대화에서 기억해, 취향이나 서식 규칙, 워크플로를 반복해서 설명할 필요가 없어진다. Grok 4.3에서 grok.com, iOS, Android를 통해 이용할 수 있다.
선정 이유: 한 번 알려준 내용을 대화를 넘어 유지하는 스킬의 구조와, 기본 탑재된 문서 생성 스킬의 범위가 구체적으로 정리되어 있다.
xAI는 Grok Voice 기반으로 실서비스용 음성 에이전트를 설정할 수 있는 노코드 플랫폼 「Voice Agent Builder」를 베타 공개했다. 전화 회선, 지식 검색, 도구, 가드레일, MCP, 관측 기능을 한곳에서 사용할 수 있다. 요금은 API 요금 기준 분당 $0.08이며, 플랫폼 이용료는 별도로 부과되지 않는다.
선정 이유: 통화 구축부터 요금 체계까지 하나의 화면과 소수의 과금 항목으로 정리되어 있어, 기존 음성 기반 서비스와의 차이를 비교하는 자료로 활용할 수 있다.
xAI는 Grok에 지시를 한 번 작성하면 자동으로 실행되는 Automations를 도입했다고 밝혔다. grok.com과 iOS·Android Grok 앱에서 이용할 수 있으며, 일정 실행은 모든 사용자에게, 메일 트리거는 SuperGrok에 포함된다.
선정 이유: 일정 실행과 메일 수신에 따른 실행이라는 두 가지 방식이 잘 정리되어 있어, 반복 업무를 Grok에 맡기는 설계를 파악하기 쉽다.
xAI는 Grok Build에서 워크플로를 실행할 수 있도록 했다. 작업을 평이한 언어로 설명하면 Grok이 계획을 세우고, 백그라운드에서 수백 개의 병렬 에이전트에 작업을 분산한 뒤 완료되면 결과를 보고한다. 실행에는 128개 에이전트의 예산이 배정되며, 대규모 작업에서는 최대 1,024개까지 사용할 수 있다.
선정 이유: 수백 개의 에이전트에 작업을 분산하고 검증하는 과정을 한 번의 백그라운드 실행으로 묶는 구조이며, 저장해 재사용하는 흐름까지 구체적으로 제시되어 있다.
xAI는 동영상 생성 모델 Imagine Video 1.5에 이미지 및 오디오 레퍼런스, 프롬프트만으로 동영상을 만드는 text-to-video, 네이티브 1080p 생성 기능을 추가했다고 밝혔다. 레퍼런스는 한 번의 생성에 최대 7개까지 사용할 수 있으며, 얼굴, 제품, 장소 등을 고정할 수 있다. 이미지·오디오 레퍼런스는 미국의 SuperGrok Heavy 및 SuperGrok Plus 구독자에게 먼저 제공되며, 며칠 안에 모든 요금제로 확대된다.
선정 이유: 레퍼런스 이미지와 오디오 레퍼런스로 인물과 장면을 고정할 수 있고, 제공 범위와 API 지원 여부도 구체적으로 제시되어 있어 동영상 제작에서의 활용을 떠올리기 쉽다.