2027년에 아마존의 클라우드 컴퓨터를 크게 빌릴 계획이 있었나요? 클라우드는 인터넷을 통해 남의 컴퓨터를 빌려 쓰는 서비스예요. 그런데 그 시간은 이미 거의 다 팔렸어요. 2028년 몫도 벌써 많이 예약됐대요. 줄을 정말 빨리 서야겠어요. 10월 26일 월요일, AI 데일리 브리핑—쉬운 한국어입니다. 오늘은 네 가지 소식을 전해요. 첫째, 아마존의 클라우드가 꽉 찼어요. 둘째, 엔비디아가 다른 회사의 빚을 보증하는 이야기예요. 셋째, 회사 밖의 순위표에서 키미 K3.1 프로가 4위에 올랐어요. 넷째, 한 채용 회사의 AI 연구소가 매개변수 330억 개의 공개 모델을 내놓았어요. 매개변수는 모델 안에서 배운 것을 저장하는 숫자예요.
민트의 프라기야 싱하 로이가 로이터의 재스프리트 싱 보도를 바탕으로 썼습니다:
재시는 인프라는 단순히 데이터센터만을 뜻하지 않는다고 말했습니다. 전력 공급과 메모리 부품도 공급이 부족합니다. 그는 메모리 부족 문제가 2027년에 끝날 것으로 보지 않는다고 말했습니다.
앤디 재시는 아마존의 최고경영자예요. 그는 10월 23일 금요일, 한 영상 팟캐스트에 나왔어요. 진행자는 투자 회사 앤드리슨 호로위츠의 벤 호로위츠와 에릭 토렌버그였어요. 재시에 따르면 아마존 웹 서비스, 즉 AWS의 2027년 용량은 대부분 팔렸어요. 2028년 용량도 상당 부분이 이미 예약됐어요. 필요할 때 바로 빌리는 몫은 조금 남겨 둔대요. 그러니까 영업 담당자가 '자리가 별로 없어요'라고 하면 진짜예요. 작은 스타트업에게는 바로 빌리는 몫만 남아요. 그런데 그게 아마존이 제일 적게 가진 몫이에요. 돈 이야기도 있어요. 아마존은 2026년 설비 투자를 약 2,200억 달러로 예상했어요. 설비 투자는 건물과 기계처럼 오래 쓰는 것에 쓰는 돈이에요. 로이터에 따르면 재시는 이보다 훨씬 더 쓸 수 있다고 했어요. 그리고 그게 나쁜 돈 사용은 아니라고 했어요. 부족한 건 건물만이 아니에요. 전기도, 메모리도 모자라요. 재시는 아마존의 AI 칩 트레이니엄도 홍보했어요. 비슷한 다른 칩보다 가격 대비 성능이 30에서 40퍼센트 좋다고요. 이건 아마존이 말한 숫자예요. 저는 다른 말이 더 놀라웠어요. AI가 어디에서나 쓰이려면, 추론 비용이 아직 열 배쯤 비싸다고 했어요. 추론은 AI가 질문을 받고 실제로 답을 만드는 일이에요. AI 계산을 파는 사람이 직접 이렇게 말한 거예요. 아마존은 이번 주 목요일, 10월 29일에 3분기 실적을 발표해요.
CNBC의 키프 레스윙과 이사벨 오브라이언이 토요일에 쓴 기사입니다:
엔비디아의 지난 7월 분기 재무 보고서 기준으로, 엔비디아는 네오클라우드를 위한 360억 달러 규모의 재무제표 외 AI 클라우드 계약, 즉 보증을 갖고 있었습니다. 여기에 오하이오주에 계획된 10기가와트 규모의 오픈AI 데이터센터에서 칩과 부지, 전력에 최대 1,050억 달러를 보증하는 약정도 있었습니다. 엔비디아는 앞으로 제3자에게 넘길 200억 달러 규모의 데이터센터 임대 계약에도 임차인으로 서명했습니다.
단어부터 볼게요. 네오클라우드는 AI용 칩을 빌려주는 데 집중하는 새 클라우드 회사예요. 보증은 다른 회사가 돈을 못 갚으면 대신 책임지겠다는 약속이에요. 엔비디아는 신용이 좋아요. 그래서 다른 회사의 데이터센터 뒤에서 보증을 서는 거예요. 대부분의 계약에서 엔비디아는 누가 돈을 못 갚을 때만 돈을 내요. CNBC의 요점은 이거예요. 이제 시장이 그런 일이 생길 수 있다고 보기 시작했어요. 10월 숫자를 볼게요. 네오클라우드 회사인 코어위브, 네비우스, 아이렌의 주가는 이번 달에 각각 30퍼센트 넘게 떨어졌어요. 코어위브가 2031년과 2032년에 갚을 채권의 수익률은 15퍼센트를 넘었어요. 채권은 회사가 돈을 빌리면서 써 주는 증서예요. 수익률이 높으면, 시장이 그 회사에 돈을 빌려주는 걸 위험하게 본다는 뜻이에요. 엔비디아 주가도 이번 달에 7.6퍼센트 떨어졌어요. GPU를 빌려주는 회사의 채권이 15퍼센트예요. GPU는 AI 계산을 빠르게 해 주는 칩이고요. 저는 2021년 투자 열풍의 막바지가 떠올라요. 지난 방송과도 이어져요. 지난주 월요일에 우리는 마이크로소프트가 엔스케일의 로턴 시설에서 빠진 소식을 전했어요. CNBC에 따르면 엔비디아는 엔스케일에 투자했어요. 엔스케일은 9월에 미국에서 상장 서류를 냈어요. 상장은 회사 주식을 주식시장에서 사고팔 수 있게 하는 일이에요. 그런데 몇 주 동안 그 계획을 새로 알리지 않았어요. 엔비디아가 투자한 다른 클라우드 회사 퍼머스는 이번 달 상장을 취소했어요. 그리고 지난 목요일에는 엔비디아가 공급업체에 약속한 2,790억 달러를 다뤘어요. 엔비디아는 공급망의 양쪽 끝에서 위험을 지고 있어요. 젠슨 황 최고경영자는 지난 목요일 베를린에서 CNBC에 답했어요. 네오클라우드의 수요는 엄청나고, 부족한 건 운영 자금이라고요. 그런데 그 돈을 대 주는 회사가 바로 엔비디아예요. 더 차분한 의견도 있어요. 신용평가 회사 무디스의 데이비드 곤잘레스는 가까운 시기에는 칩의 가치가 계약에서 정한 남은 값보다 높게 유지될 것 같다고 말해요. 그렇다면 엔비디아가 질 위험은 제한될 수 있어요.
Artificial Analysis가 금요일에 낸 평가를 오피스차이 팀이 정리했습니다:
K3.1 프로는 이 지수에서 55점을 받았습니다. 앞선 모델은 세 개뿐입니다. 클로드 오퍼스 5.5(대체 모델 사용 포함 최대 설정, 58점), 클로드 소네트 5.5(대체 모델 사용 포함 최대 설정, 56점), 뮤즈 원더 풀(최대 설정, 56점)입니다. K3.1 프로는 오픈AI의 GPT-6 아스트라(53점), 구글의 제미나이 4 아르곤(53점), 그리고 현재 순위표에 있는 다른 모든 모델보다 높은 점수를 받았습니다. 여기에는 메타의 뮤즈 원더(최대 설정, 52점)와 GPT-6.1 솔(52점)도 포함됩니다.
키미 K3.1 프로는 문샷 AI의 새 모델이에요. 이전 모델 키미 K3보다 11점 올랐어요. 그런데 크기는 똑같아요. 전체 매개변수는 2조 8천억 개, 한 번에 일하는 매개변수는 1,040억 개예요. 저는 보통 순위표를 잘 믿지 않아요. 그래서 누가 쟀는지가 중요해요. 이건 문샷이 직접 만든 표가 아니에요. 회사 밖의 평가 기관이 모든 모델에 같은 시험 10개를 돌렸어요. 가장 크게 오른 건 에이전트 작업이에요. 에이전트는 사람이 맡긴 일을 여러 단계로 혼자 해 나가는 AI예요. 터미널 벤치 4.0에서 67퍼센트로, 모든 모델 가운데 1등이에요. K3는 13퍼센트였어요. 실제 업무를 시험하는 GDPval-AA에서는 엘로 점수가 312점 올라서 3위예요. 엘로는 모델끼리 서로 비교해서 매기는 점수예요. 저는 가격이 제일 눈에 띄어요. 문샷은 API 가격을 3분의 1 내렸어요. API는 다른 프로그램이 모델을 빌려 쓰는 통로예요. 입력 토큰 백만 개에 2달러, 출력 토큰 백만 개에 10달러예요. 토큰은 AI가 글을 잘게 나눈 조각이에요. 다만 일 하나에 출력 토큰을 약 14퍼센트 더 써요. 그래서 지수 기준으로 일 하나의 비용은 거의 같아요. 1.98달러 대 2달러예요. 이 가격에 이 점수라면, 저는 어떤 일을 어느 모델에 보낼지 다시 정하겠어요. 아직 모델 파일은 공개되지 않았어요. Artificial Analysis는 공개되면 이 모델이 오픈 웨이트 모델 가운데 1등이 된다고 말해요. 오픈 웨이트는 누구나 모델 파일을 내려받아 쓸 수 있다는 뜻이에요. 그러면 가장 좋은 비공개 모델과의 차이가 12점에서 3점으로 줄어요. BYOBot의 정리에 따르면 약속한 날은 11월 4일이에요. 출시 주에는 문제도 있었어요. iyooo의 정리에 따르면, 키미는 사용 제한과 예상하지 못한 크레딧 소모에 대해 사과했어요. 모든 구독자의 사용량을 처음으로 되돌렸어요. 그리고 보상으로 한 달 사용량의 4분의 1을 더 줬어요. 컴퓨터가 모자란 곳은 AWS만이 아니네요.
Nanbeige LLM 연구소가 허깅페이스의 Nanbeige4.3-33B 모델 페이지에 쓴 내용입니다:
Nanbeige4.3-33B를 최근 출시된 약 300억 개 매개변수 규모의 최첨단 모델들과 비교했습니다. 비교 대상은 Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B, Gemma4-31B입니다. 모든 모델은 가장 높은 수준의 사고 설정으로 평가했습니다. 각 평가에서는 모델마다 같은 추론 설정값과 같은 테스트 도구를 사용했습니다.
이 모델은 매개변수가 330억 개예요. 일부 전문가만 골라 쓰는 혼합 전문가 구조가 아니에요. 모든 매개변수가 항상 함께 일해요. 라이선스는 Apache 2.0이에요. 누구나 무료로 쓰고 바꿀 수 있다는 뜻이에요. 한 번에 토큰 51만 2천 개를 읽을 수 있어요. 마크테크포스트의 아시프 라자크에 따르면, 이 연구소는 채용 플랫폼 BOSS 즈핀 안에 있어요. BF16 형식의 모델 파일은 약 66기가바이트예요. 연구소는 이 모델을 선생님 모델이라고 불러요. 이 모델의 에이전트 능력을 더 작은 모델에 옮기는 게 계획이에요. 이렇게 옮기는 걸 증류라고 해요. 첫 번째 대상은 매개변수 30억 개짜리 모델이에요. 연구소의 표에서는 20개 항목 중 17개에서 1등이에요. 하지만 SWE-Bench Pro에서는 Qwen보다 낮아요. 터미널 벤치 4.0에서는 23.8점밖에 안 돼요. 같은 시험에서 키미는 67점이었죠. 한 번에 일하는 매개변수가 1,000억 개가 넘으면 이만큼 차이가 나요. 그런데 제가 계속 보는 줄은 뮤즈 글리머예요. 지난주 수요일에 다룬 메타 보고서에서 글리머는 SWE-Bench Pro 51.2점이었어요. Nanbeige의 시험 방식에서는 36.9점이에요. 이 숫자는 조심해서 봐야 해요. 경쟁 연구소가 자기 시험 도구로 잰 숫자예요. 도구 이름은 mini-swe-agent예요. 그래도 메타 밖에서 글리머를 다른 모델과 나란히 시험한 결과는 우리가 본 것 중 처음이에요. 그리고 그 결과는 글리머에게 좋지 않아요. Digg 게시판의 한 사용자는 이전 Nanbeige 모델을 써 봤대요. 이 결과가 대체로 맞을 거라고 봐요. 하지만 쉽게 흔들리고, 같은 일을 끝없이 되풀이할 수 있다고 경고했어요. 저도 그 문제부터 시험하겠어요. 7번째 단계에서 계속 맴도는 모델은 에이전트라고 부를 수 없어요.
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오늘은 꽉 찬 아마존 클라우드, 엔비디아의 보증, 회사 밖 순위표에 오른 키미 K3.1 프로, 그리고 Nanbeige의 선생님 모델을 봤어요. 기사 출처는 쇼 노트에 모두 있어요. 오늘의 단어를 하나 고른다면, 저는 '보증'이에요. AI 데일리 브리핑—쉬운 한국어는 랜턴 팟캐스트입니다. 내일 10월 27일 화요일에 다시 만나요.