10월 1일에는 구경만 할 수 있었던 구글의 새 모델. 이제 가격표가 붙었어요. 그런데 그 가격표에는 끝나는 날짜가 있어요. 여기는 AI 데일리 브리핑—쉬운 한국어입니다. 오늘은 칩과 건물 이야기가 많아요. 마이크로소프트는 직접 만든 칩으로 코파일럿을 돌리고 싶어 해요. Anthropic은 일본 오사카에 데이터센터, 그러니까 AI 컴퓨터를 모아 둔 큰 건물을 거의 확보했다는 보도가 나왔어요. 그리고 OpenAI의 AI가 쓴 수학 증명을 수학자들이 아직도 확인하고 있어요.
라이언 휘트웸이 아스 테크니카에 쓴 내용입니다:
유료 API, 즉 응용 프로그램 인터페이스를 통해 구글의 모델을 이용하는 개발자에게 회사는 Argon 토큰, 즉 처리 단위를 기꺼이 판매할 예정입니다. 가격은 일시적으로 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 10달러로 정해졌습니다. 캐시된 토큰에는 95퍼센트 할인이 적용됩니다. 이 조건은 11월 30일까지만 유효합니다. 그 뒤에는 입력 토큰 100만 개당 4달러, 출력 토큰 100만 개당 20달러로 가격이 오릅니다.
우리는 10월 1일에 Gemini 4 Argon 발표를 전했어요. 그때는 구글 밖에서 아무도 쓸 수 없었어요. 화요일부터는 API로 쓸 수 있어요. 모델 설명서인 모델 카드도 같은 날 나왔어요. 입력은 100만 토큰에 2달러, 출력은 10달러예요. 11월 30일까지만요. 그다음에는 두 배가 돼요. 4달러와 20달러는 어제 다룬 메타의 일반 뮤즈 원더와 같은 가격이에요. 최고 수준 모델들의 정가가 서로 비슷해지고 있어요. 구글은 7주 동안 값을 낮춰서 개발자를 먼저 붙잡으려는 거예요. 저라면 그 점을 꼭 계산하겠어요. 에이전트는 여러 단계의 일을 스스로 하는 AI 프로그램이에요. 이런 시스템은 7주 만에 다시 만들 수 없어요. 할인 가격을 보고 만들면, 12월에 비용이 두 배가 돼요. 제가 시험해 보고 싶은 건 캐시 할인 95퍼센트예요. 캐시는 이미 읽은 내용을 저장해 두고 다시 쓰는 방법이에요. 같은 코드를 계속 다시 읽는 에이전트에게 특히 좋아요. 일반 사용자는 쓰기가 더 어려워요. Gemini 앱에서는 AI Pro나 AI Ultra 요금제가 필요해요. 코딩 제품인 Antigravity에서는 Ultra만 쓸 수 있어요. 이게 언제 바뀔지, 바뀌기는 할지 구글은 밝히지 않았어요. 구글은 Argon이 Vals Index라는 평가에서 1위라고 해요. 이건 구글 자신의 주장이에요. 저는 회사 밖 평가를 기다리겠어요. 해커 뉴스의 한 댓글도 불만을 말했어요. Argon을 제대로 시험할 수 있는 곳이 지금 내는 요금보다 더 비싼 요금제 안에 있다는 거예요. 뮤즈 원더 풀 때와 같은 불만이에요. 가장 강한 코딩 도구가 가장 쓰기 어려워요.
카일 베어드가 The Latent에 쓴 내용입니다:
월요일 발표에 따르면 회사는 기존 Maia 칩 제품군을 ‘수 기가와트 규모로 배치’할 계획입니다. 회사는 정확한 용량 목표나 배치를 언제 끝낼 수 있는지는 밝히지 않았습니다.
월요일에 사티아 나델라 CEO는 이것이 회사가 직접 만든 칩에 거는 가장 큰 투자라고 했어요. 마이크로소프트는 2027년부터 Maia가 자기 제품의 주된 추론 시스템이 된다고 해요. 추론은 이미 학습한 AI가 답을 만드는 일이에요. 하지만 몇 기가와트인지, 언제 끝나는지는 없어요. 그래도 칩은 진짜예요. 기술 문서도 있어요. 새 칩 Maia 300은 하나가 설계상 950와트까지 전기를 써요. 서버를 넣는 큰 선반을 랙이라고 하는데요. 랙 하나에 이 칩이 96개 들어가고, 167킬로와트를 써요. 그리고 이전 칩 Maia 200은 이미 코파일럿을 돌리고 있어요. OpenAI 모델, 마이크로소프트의 MAI 모델, 공개 모델까지 돌려요. 발표 자료가 아니라 실제로 일하는 칩이에요. 가장 큰 숫자는 이거예요. 같은 전기로 토큰을 40퍼센트 더 처리한다고 해요. 비교 대상은 최고 수준의 GPU 시스템이에요. GPU는 AI 계산에 많이 쓰는 칩이에요. 하지만 이건 마이크로소프트가 자기 칩을 직접 채점한 숫자예요. 비교한 회사 이름도 없어요. 그래도 월요일 오전 엔비디아 주가는 약 1.7퍼센트 떨어졌어요. 이건 인정할게요. 1메가와트당 토큰 수는 좋은 기준이에요. 길고 복잡한 에이전트 작업에서도 40퍼센트가 맞다면, 코파일럿을 운영하는 비용이 크게 달라져요. 다만 이건 추론에 집중한 계획이에요. 마이크로소프트는 아직 엔비디아의 고객이에요. 베어드는 7월에 맺은 미스트랄과의 협력을 예로 들어요. 엔비디아의 베라 루빈 GPU를 쓰는 협력이에요. 마이크로소프트가 직접 갖고 싶은 건 답을 만드는 쪽이에요. 엔비디아가 당장 빠지는 건 아니에요.
닛케이 아시아의 첫 보도를 바탕으로, 존 마셜이 웹프로뉴스에 쓴 내용입니다:
NTT Data Group은 중요한 계약을 거의 마무리하는 단계입니다. 일본의 이 기술 대기업은 일본 내 Anthropic의 첫 전용 데이터센터를 건설하기 위해 최종 협상을 진행하고 있습니다. 이 시설은 오사카에 들어서며, 건설 비용은 최대 1조 엔, 즉 63억 달러에 이를 수 있습니다. 이르면 2028년부터 부분 운영이 시작될 수도 있습니다.
오사카 시설은 최대 500메가와트까지 쓸 수 있어요. 메가와트는 전기를 얼마나 쓰는지 재는 단위예요. 그런데 전력망, 그러니까 전기를 보내는 연결망은 그만큼을 빨리 줄 수 없어요. 그래서 처음에는 건물에서 직접 전기를 만들고, 연료전지도 쓸 계획이에요. 발전소를 직접 가져오는 거죠. 요즘은 이렇게 해요. 지금 어디까지 왔는지 분명히 할게요. 아직 최종 협상 단계예요. 화요일에 닛케이가 처음 보도했고, 로이터도 이어서 보도했어요. NTT와 Anthropic은 모두 답하지 않았어요. 목표는 2027년 3월 31일까지 계약하는 거예요. 이날은 일본의 회계연도가 끝나는 날이에요. 회계연도는 회사가 1년 돈을 계산하는 기간이에요. 그리고 63억 달러는 건물을 짓는 비용만이에요. 기사에 따르면 GPU까지 더하면 전체 금액은 몇조 엔이 돼요. 이건 우리가 계속 정리해 온 기록에 더할 내용이에요. Anthropic의 기업공개, 즉 주식시장 상장 서류를 보면, 10년 동안 적어도 5,180억 달러의 컴퓨터 사용 계약이 있어요. 또 데이터 센터 다이내믹스는 작년 10월부터 Anthropic이 적어도 14.8기가와트를 계약했다고 집계해요. 대부분은 미국이에요. 지난달에는 호주에서 첫 임대 계약이 있었어요. 이제 일본이에요. 이번에는 누가 쓸 건물인지 물어볼 필요가 없어요. Anthropic이에요. 그리고 NTT에게도 이런 큰 고객이 필요해요. NTT는 일본 안 시설을 약 300메가와트에서 2033 회계연도까지 1기가와트로 늘리려고 해요. 이 시설 하나가 그 목표의 큰 부분을 채울 수 있어요.
조지프 하울렛이 사이언티픽 아메리칸에 쓴 내용입니다:
중요한 점은, 어쩌면 수학의 미래를 보여주는 신호일 수도 있는 점은, 전문가들이 이 모든 사실을 알아내는 데 얼마나 오래 걸렸는가입니다. OpenAI가 9월 8일 중요한 성과를 공개했을 때, 회사 관계자들은 그 증명이 스페인 프로그램을 따랐다고 분명하고 반복해서 말했습니다. 공개 전에 벅마스터와 주고받은 공격적인 논쟁도 그들이 그렇게 믿었다는 점을 보여주는 것 같습니다. 그리고 그들은 처음에는 벅마스터의 연구가 자사 모델의 학습 데이터에 포함됐는지도 확신하지 못했습니다.
배경부터 볼게요. 9월 8일 OpenAI는 나비에-스토크스 문제의 증명을 공개했어요. 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기처럼 흐르는 것을 설명하는 수학이에요. 증명은 166쪽이에요. 회사 안의 모델 약 1만 개가 함께 만들었어요. 약 88시간, 토큰 1,300억 개가 들었어요. 그리고 OpenAI는 이 증명이 스페인 수학자 두 명의 방법을 따랐다고 말했어요. 그러자 뉴욕대의 트리스탄 벅마스터가 문제를 제기했어요. 그는 Anthropic의 레벤트 알푀게와 함께 같은 방법을 연구하고 있었어요. 벅마스터는 OpenAI가 자신에게 돈을 주려 했고, 위협도 했다고 주장해요. 이건 그의 주장이에요. 그런데 사이언티픽 아메리칸이 이야기한 전문가들은 다르게 봐요. OpenAI의 증명은 실제로 다른 길을 가고, 비슷한 건 겉모습뿐이라는 거예요. 결과를 발표한 회사가 그 결과를 잘못 설명한 거예요. 하울렛은 OpenAI가 자기 모델의 증명을 이해하지 못했다고 봐요. 한 달이 지난 지금도 전부 이해한 사람은 없어요. 안전장치는 하나예요. 에이전트들이 증명을 Lean으로 썼어요. Lean은 컴퓨터가 증명을 확인할 수 있게 쓰는 언어예요. 그래서 사람이 전체를 이해하지 못해도, 기계가 한 단계씩 확인할 수 있어요. 그리고 지난주 OpenAI는 결과를 약 400개 더 공개했어요. 하울렛은 이걸 다 따라갈 전문가가 세상에 충분하지 않다고 써요. 이제 일이 막히는 곳은 모델이 아니에요. 검토하는 사람이에요. 10월 10일에 다룬 코딩 에이전트 연구와 같은 교훈이에요. 이제 결과를 만드는 건 쉬워요. 일은 검토 단계에서 쌓여요.
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날짜 두 개를 기억해 두세요. Argon 할인 가격은 11월 30일에 끝나요. 그리고 보도에 따르면 Anthropic과 NTT 데이터는 3월 31일까지 오사카 계약에 서명하는 것을 목표로 하고 있어요. 오늘 소개한 기사 네 개는 쇼 노트에서 찾을 수 있어요. 내일 AI 데일리 브리핑—쉬운 한국어로 다시 만나요. 지금까지 랜턴 팟캐스트와 함께하셨습니다.