6개월 동안 번 돈은 163억 달러예요. 같은 6개월 동안 잃은 돈은 800억 달러가 넘어요. 보도에 따르면 이 두 숫자가 서류 한 장에 같이 있어요. 10월 21일 수요일, AI 데일리 브리핑—쉬운 한국어입니다. 첫 소식은 Anthropic의 기업공개 서류예요. 기업공개는 회사가 주식을 처음으로 주식시장에 파는 일이에요. 월요일에 마이크로소프트가 떠난 엔스케일의 새 계약 소식도 함께 봐요. 그다음은 AI의 답을 만드는 공개 소프트웨어 두 개예요. 이어서 그래픽카드 하나에서 돌아가는 메타의 모델, 그리고 엔비디아 CPU를 고른 클라우드 회사 이야기예요.
트릴리어니어 블로그의 압둘 하디가 월스트리트저널과 로이터의 보도를 정리했습니다:
월스트리트저널은 2026년 10월 20일, 앤트로픽이 2026년 상반기에 800억 달러를 넘는 순손실을 기록했다고 보도했습니다. 로이터, Channel NewsAsia, Hacker News도 이 소식을 전했습니다. 이 수치는 앤트로픽의 기업공개를 위한 초안 설명서에서 나왔습니다.
놀라기 전에 하나 볼게요. 저널에 따르면 그 손실 중 720억 달러는 회계상 비용이에요. Anthropic이 돈을 모으려고 내놓은 금융 상품 때문에 장부에 적은 비용이에요. 6월 30일까지 6개월 매출은 163억 달러였어요. 1년 전에는 11억 달러였어요. Anthropic은 투자자 행사에서 3분기 매출만 168억 달러라고 말했어요. 코딩 도구인 Claude Code가 큰 역할을 했다고 해요. 저는 앞으로 낼 돈에 더 눈이 가요. 저널은 클라우드 계약을 약 4,500억 달러로 계산해요. 기간은 7년에서 10년이고, 대부분 취소할 수 없어요. 또 Anthropic은 앞으로 몇 년 동안 컴퓨터에 최대 7,500억 달러를 쓸 수 있다는 뜻을 보였어요. 저한테는 '취소할 수 없다'가 제일 중요한 말이에요. 매출은 올라가고 내려갈 수 있어요. 그런데 이 돈은 바뀌지 않아요. 회사의 값, 즉 기업 가치도 있어요. 로이터에 따르면 그 행사에서 투자자들은 약 1조 5천억 달러를 이야기했어요. 11월 주식 판매를 두고 전에 예상하던 약 2조 달러보다 꽤 낮아요. 한편 OpenAI는 1조 4천억 달러가 넘는 가치로 약 300억 달러를 모으려 한다는 보도가 있어요. Anthropic 숫자가 투자자들에게 비교 기준이 되기 전에 하려는 거예요. 확정된 조건은 아직 없어요. 이제 월요일 이야기와 이어 볼게요. 그날 우리는 마이크로소프트가 엔스케일의 로턴 시설에서 빠졌다는 보도를 전했어요. 엔스케일은 AI용 컴퓨터를 빌려주는 새 클라우드 회사예요. ET 데이터센터스는 엔스케일이 Anthropic과 446억 달러 규모의 컴퓨터 계약을 계획한다고 보도했어요. 장소는 미국 웨스트버지니아예요. W.Media는 약 450억 달러의 두 번째 계약도 협상 중이라고 해요. 엔스케일의 모나크 캠퍼스와 관련된 계약이에요. 이건 보도예요. 공개된 계약서는 없어요. 다만 테크크런치의 화요일 보도와는 잘 맞아요. 보도에 따르면 Anthropic은 큰 클라우드 회사들에게서 컴퓨터를 충분히 얻기 어려워요. 그 회사들이 Anthropic을 점점 경쟁자로 보기 때문이에요. 컴퓨터를 빌려주는 회사가 경쟁 모델도 판다면, 엔스케일 같은 회사가 더 간단한 선택일 수 있어요.
구글 클라우드의 제품 관리자 마크 로마이어가 회사 블로그에 쓴 내용입니다:
1년 전에는 대부분의 추론 트래픽이 채팅이었습니다. 프롬프트 하나가 들어오고, 답변 하나가 나왔습니다. 오늘날에는 작업 방식이 여러 단계의 에이전트와 강화학습(RL) 실행으로 바뀌고 있습니다. 이런 작업은 여러 도구로 동시에 퍼지고, 긴 앞부분을 공유하며, 한꺼번에 들어옵니다. 이를 한 대의 컴퓨터에서 처리하거나, 일반적인 라운드 로빈 방식의 부하 분산기 뒤에서 처리하면 빠르게 한계에 부딪힙니다.
클라우드 회사가 올해 쓴 글 중에 제일 솔직한 문단 같아요. 여기서 추론은 학습이 끝난 AI가 실제로 답을 만드는 일이에요. llm-d 1.0은 화요일 PyTorch 콘퍼런스에서 나왔어요. 쿠버네티스 위에서 돌아가요. 쿠버네티스는 많은 컴퓨터에서 프로그램을 함께 운영하는 공개 도구예요. 구글이 Red Hat, IBM 등과 함께 시작했어요. 구글에 따르면 25개가 넘는 기관에서 500명 넘게 참여했어요. 기능은 세 가지예요. 첫째, 에이전트의 다음 단계를 그 내용을 이미 가진 컴퓨터로 보내요. 둘째, KV 캐시를 지우지 않고 서버 메모리와 SSD로 옮겨요. KV 캐시는 모델이 앞에서 읽은 글을 잠시 저장하는 공간이에요. 셋째, 한꺼번에 몰리는 에이전트 작업이 일반 사용자를 막지 않게 순서를 조절해요. 구글의 AI 칩 Ironwood TPU에서 코딩 에이전트 작업을 돌렸어요. 첫 글자가 나올 때까지 걸린 시간의 중간값이 85퍼센트 넘게 줄었다고 해요. 처리량은 일반 쿠버네티스 서비스의 2.4배였다고 해요. 구글이 자기 시스템을 직접 잰 숫자예요. 이번 주에 나온 공개 소프트웨어가 하나 더 있어요. 딥시크가 DeepInfer를 공개했어요. 자기 V4.1 Flash 서비스를 돌리는 엔진이에요. 라이선스는 Apache 2.0이에요. 주로 vLLM을 바탕으로 만들었어요. 엔비디아 SM100 GPU와 화웨이 Ascend 950 NPU에서 돌아가요. 수요일 아침에는 해커 뉴스에서 1위였고, 2천 점을 넘었어요. 그런데 설명 문서인 README를 읽어 보세요. 빠진 기능이 있어요. KV 캐시 시스템이 없어요. 글을 읽는 단계와 답을 쓰는 단계를 나누는 기능도 없어요. 여러 복사본 사이에 일을 나누는 기능도 없어요. 바로 llm-d가 채우려는 부분이에요. 그러니까 딥시크의 계산 코드를 가져오고, 컴퓨터 여러 대를 묶는 부분은 직접 준비하는 거예요. DeepInfer는 요청을 어떻게 묶어도 같은 답을 낸다고 해요. 저는 그 부분부터 시험해 보겠어요.
AICoder가 메타의 새 기술 보고서에 대한 DAIR.AI의 글을 정리한 내용입니다:
약 4비트로 양자화한 Muse Glimmer는 클라우드에 의존하지 않고, RTX 5090 같은 소비자용 GPU 한 개의 32GB VRAM에서 작동합니다.
양자화는 모델 안의 숫자를 더 작게 줄여서 저장하는 방법이에요. VRAM은 그래픽카드 안에 있는 메모리고요. 월요일에는 뮤즈 스파크 오픈을 계산했죠. BF16 형식으로 약 1.5테라바이트였어요. 글리머는 매개변수가 300억 개예요. 매개변수는 모델이 배운 내용을 담은 숫자예요. 스크린숏과 화면을 읽는 부분도 들어 있어요. 집에서 쓰는 그래픽카드 한 장에서 돌아가요. 기사에 따르면 라이선스는 Apache 2.0이에요. 점수를 볼게요. 도구 사용 시험인 MCPAtlas에서 75.5점이에요. Gemma4-31B는 54.2점, Qwen3.6-27B는 62.5점이었어요. 코딩 시험 SWE-Bench Pro에서는 51.2점으로, Qwen보다 약 1점 높아요. 이 숫자는 모두 메타 보고서에 있는 숫자예요. 기사에 따르면 글리머는 뮤즈 스파크에게서 배운 작은 모델이에요. 여러 단계 문제를 푸는 능력은 90퍼센트 넘게 남았다고 해요. 메타 밖에서는 아직 아무도 시험하지 않았어요. 저는 도구 사용 점수부터 확인하겠어요. MCP는 AI가 바깥 도구를 쓸 때 따르는 규칙이에요. 작은 모델은 보통 여기서 많이 실패해요. 도구 사용에서 Gemma보다 20점 높다면, 제 컴퓨터에서 돌리는 모델을 바꿀 수도 있어요. 하지만 코딩 시험에서 Qwen보다 1점 높은 건 이유가 안 돼요.
톰스 하드웨어의 안톤 실로프가 로이터 보도를 바탕으로 쓴 내용입니다:
로이터는 Nvidia가 AI 클라우드 제공업체 Modal에 Vera CPU를 공급하는 주요 설계 계약을 따냈다고 보도했습니다. Modal에 따르면 예비 평가에서 Vera는 기존 AMD와 Intel 프로세서보다 두 배 높은 처리량을 낼 수 있었습니다. 다만 Modal은 현재 공급업체들의 CPU 사용을 중단할 계획은 없습니다.
CPU는 컴퓨터의 일반 계산을 맡는 칩이에요. 에이전트는 코드를 실행하고 데이터를 처리할 때 CPU를 많이 써요. Modal의 서버는 지금 모두 AMD와 인텔 칩이에요. Vera는 Arm 방식이에요. 칩이 명령을 읽는 방식이 달라서, 소프트웨어를 많이 고쳐야 해요. Modal은 그래도 바꿀 가치가 있다고 해요. 두 배라는 숫자는 Modal이 안에서 잰 숫자예요. 실로프에 따르면 Modal은 시험 설정을 밝히지 않았어요. 어떤 AMD와 인텔 칩을 썼는지도, 전기 사용량 대비 성능도 밝히지 않았어요. 또 Vera를 지금 칩과 비교했어요. 실제로 Vera와 경쟁할 다음 세대 칩이 아니에요. 에릭 베른하르드손 최고경영자는 여러 회사 칩을 계속 함께 쓴다고 말해요. Modal은 최근 7억 5천만 달러를 투자받았어요. Accel이 이끌었고, 기업 가치는 157억 5천만 달러예요. 그러니까 진짜 큰 고객이에요. 그리고 엔비디아는 이번 회계연도에 Vera 매출을 적어도 200억 달러로 예상해요. 데이비드 베런의 보도에 따르면, 젠슨 황은 BG2 팟캐스트에서 비슷한 말을 했어요. 1기가와트 시설에서 엔비디아가 받는 돈이 약 180억 달러에서 400억 달러 넘게 늘었다고 해요. 이제 GPU만이 아니라 네트워크, CPU, 저장 장치, 보안까지 팔기 때문이에요. 이번 CPU 계약도 그 흐름에 더해져요. 그리고 황은 일이 막히는 곳도 직접 말했어요. 땅, 전기, 건물이에요. 그건 로턴에 물어봐도 알 수 있었겠네요.
오늘은 큰 숫자가 정말 많았죠. 너무 빨리 지나간 부분이나, 뜻이 궁금한 단어가 있었다면 편하게 메일을 주세요. 주소는 에이아이 데일리 브리핑 케이오 러너 앳 랜턴 팟캐스트스 닷 컴이에요. 여러분의 질문을 보고 다음 방송의 설명을 더 쉽게 만들게요.
오늘 숫자 하나만 기억한다면, 저는 '취소할 수 없는 4,500억 달러'를 고르겠어요. 좋은 선택이에요. 오늘 다룬 기사는 모두 쇼 노트에서 다시 읽을 수 있어요. AI 데일리 브리핑—쉬운 한국어는 랜턴 팟캐스트의 방송입니다. 내일 목요일에 또 만나요.