1995년부터 풀리지 않던 수학 문제가 이번 주에 닫혔습니다. 궂은일은 AI 에이전트가 상당 부분 맡았고요. 그래도 사람 몫은 남았습니다. 적어도 이번 주까지는요. 연구진은 대조 실험도 했습니다. 같은 토큰 예산으로 선두권 모델 여러 개를 사람 개입 없이 돌렸는데, 그쪽은 증명까지 가지 못했습니다. 10월 23일 금요일, AI 데일리 브리핑입니다. 1조 2,500억 달러 가치로 가교 자금을 모으는 오픈AI, GPU 한 장 한 장에서 성능을 더 짜내겠다며 10억 달러를 유치한 연구소, 그 증명이 어떻게 나왔는지 밝힌 마이크로소프트 리서치, 그리고 자동화 연구 시스템이 상당 부분 만든 노트북용 코딩 모델을 차례로 짚습니다.
목요일 이 소식을 처음 보도한 CNBC의 케이트 루니와 애슐리 카풋입니다.
샌프란시스코에 본사를 둔 이 AI 기업은 1조 2,500억 달러의 기업가치로 최대 300억 달러를 조달하고 있다고 거래에 정통한 관계자들이 전했습니다. 이들은 세부 내용이 기밀이라며 익명을 요청했습니다. 이 기업가치에는 새로 조달한 자본이 포함되지 않습니다.
투자 전 기업가치라는 뜻이죠. 아랍에미리트 투자자들이 코아튜와 함께 라운드를 이끌고, 상장을 앞둔 '기회주의적' 가교 자금으로 소개되고 있습니다. 오픈AI는 다음 주 말까지 서명을 받겠다고 투자자들에게 알렸고, 최종 규모는 아직 조율 중입니다. 저희는 수요일에 오픈AI가 1조 4천억 달러 이상의 가치로 약 300억 달러를 노린다는 보도를 전해 드렸습니다. AI 어페어스는 목표치가 1조 4천억에서 1조 2,500억 달러로 내려왔다고 전합니다. 성사되면 비상장 기업으로는 여전히 기록입니다. 다만 눈높이를 낮춘 건 분명하고, 앤트로픽이 공개 시장 투자자들에게 1조 5천억에서 2조 달러를 제시하고 있다는 보도가 나오는 와중입니다. 제가 밑줄 긋고 싶은 건 곁가지 거래예요. CNBC 소식통 한 명에 따르면 오픈AI는 아랍에미리트에서 컴퓨팅 용량을 더 확보하는 계약도 협상하고 있습니다. 돈과 컴퓨팅이 같은 곳에서 나오는 셈이죠. 오픈AI는 2월에 2030년까지 총 컴퓨팅 지출 목표를 약 6천억 달러로 제시했습니다. 거기에 대면 300억 달러는 얼마 못 갑니다. 흐름을 정리해 보겠습니다. 오픈AI는 6월 증권거래위원회에 비공개로 상장 서류를 냈습니다. 세라 프라이어 최고재무책임자는 8월 직원들에게 "2027년에는 상장 기업이 될 것"이라고 했고, 한 달 뒤 샘 올트먼은 지금이 "상장하기에 현명하지 못한 시점"이라고 말했습니다. 실리콘앵글의 마이크 휘틀리는 오픈AI가 3월에 투자 후 기업가치 8,520억 달러로 1,220억 달러를 조달했다고 짚습니다. 일곱 달 만에 다시 가교 자금이라니. 최첨단 연구소가 돈을 태우는 속도가 이렇습니다. 이번 주 자금을 모으는 연구소가 하나 더 있습니다. AI툴스리캡에 따르면 로이터는 딥시크가 투자 전 기업가치 약 5천억 위안에 약 1천억 위안, 달러로 약 150억 달러를 조달하고 있으며, CATL과 텐센트, 메이퇀, 지리, 기가디바이스가 거론된다고 보도했습니다. 10월 6일 저희가 처음 다뤘을 때는 계획 단계였죠. 새로운 건 투자자의 면면입니다. 배터리, 자동차, 반도체 회사들입니다.
블룸버그 보도를 쿼츠를 거쳐 전한 아메리칸 바자의 자유조티 물릭입니다.
공동 창업자인 애셔 스펙터는 블룸버그에 회사가 AI 수요가 이용 가능한 컴퓨팅 자원과 데이터를 앞지를 것으로 보고 있다고 말했습니다. 그는 기존 인프라에서 더 높은 성능을 끌어낼 수 있는 기업들이 상당한 경제적 우위를 확보할 수 있다고 주장했습니다.
회사 이름은 플래핑 에어플레인스입니다. 기업가치 60억 달러에 10억 달러를 조달했고, 인덱스 벤처스와 럭스 캐피털이 주도했습니다. 세쿼이아와 GV, 클라이너 퍼킨스가 참여했고 엔비디아도 투자자 명단에 있어요. 2025년 말에 세워졌고, 쿼츠에 따르면 1억 8천만 달러를 모은 1월 이후 기업가치가 네 배로 뛰었습니다. 이른바 네오랩 가운데 하나입니다. 연구가 먼저고 제품은 아직 없죠. 더 적은 데이터와 컴퓨팅으로 학습하는 모델, 그리고 칩 자체의 효율을 끌어올리는 연구를 합니다. 공동 창업자 에이든 스미스는 엔비디아 GPU를 구동하는 소프트웨어를 자체적으로 만들어 왔다고 말합니다. 제 귀가 번쩍 뜨인 건 그 대목이에요. 엔비디아 하드웨어를 움직이는 소프트웨어를 직접 짜는 건 정말 고된 일인데, 그 엔비디아가 주주 명단에 있습니다. 스펙터는 칩마다 성능이 10퍼센트만 좋아져도 엄청난 가치가 있다고 하죠. 맞는 말입니다. 그런데 벤치마크도, 논문도, 제품도 아직 없어요. 매출 없는 가설에 10억 달러라면, 제 눈썹이 올라가는 바로 그 지점입니다. 첫 소식과 나란히 놓고 보면 흥미롭습니다. 오픈AI는 컴퓨팅을 더 사려고 돈을 모읍니다. 이번 라운드는 이미 있는 컴퓨팅을 더 잘 쓰는 쪽이 덜 든다는 데 건 돈이고요. 둘 다 성공할 수는 있습니다. 하지만 둘 다 값이 제대로 매겨졌다고 믿기는 더 어렵습니다.
마이크로소프트 리서치의 신즈즈 장 수석 연구원이 수요일 회사 블로그에 누가 무엇을 했는지 정리했습니다.
재귀적 방법과 그 반복 적용, 그리고 누적된 오차가 유계로 유지된다는 증명은 연구진의 독창적인 기여입니다. AI 도구는 후보 접근법을 탐색하고, 세부적인 유도 과정을 수행하며, 원고를 작성하고, 내부적으로 증명을 점검하는 데 도움을 줬습니다.
문제는 1995년에 제기된 칸난-로바스-시모노비츠, 줄여서 KLS 추측입니다. 거칠게 말하면, 넓은 범주의 고차원 분포에서 가장 좋은 평평한 절단이 어떤 모양의 절단과 비교해도 일정한 상수배 안에서 거의 그만큼 좋다는 겁니다. 차원이 몇이든 상관없이요. 무작위 행보로 표본을 뽑는 알고리즘이 분포를 얼마나 빨리 탐색하는지를 좌우하는 문제죠. 장 연구원과 공동 저자 자오 쑹은 에이전트를 병렬로 돌리고, 막다른 길은 손수 쳐내고, 가장 유망한 결과를 다음 라운드에 넣었습니다. 핵심 기준이 나오기까지 약 100개의 연구 경로를 거쳤고요. 완전한 증명은 10월 4일 자 논문에 실렸습니다. 제가 이번 건을 믿는 이유가 있어요. 전체 증명이 올라온 날, 별도의 전문가 그룹이 마이크로소프트의 첫 버전을 바탕으로 자체 증명을 올리면서 그 부분을 "증명의 결정적 단계"라고 불렀습니다. 같은 날 세 번째 증명도 나왔고, 뒤이어 린 4 형식화까지 나왔습니다. 10월 14일과 견줘 보시죠. 오픈AI의 나비에-스토크스 증명이 처음 알려진 것과 다르다는 사이언티픽 아메리칸 보도를 전해 드렸는데요. 이번에는 검증이 연구소 밖에서, 그리고 증명 보조기에서 나왔습니다. 맨 처음 말씀드린 대조 실험으로 돌아가 보죠. 같은 토큰 예산으로 아무도 이끌지 않은 실행은 못 미쳤습니다. 에이전트가 가지를 뻗고 전문가가 가지를 친 쪽은 해냈고요. 연구 에이전트를 만드는 분들께는 이게 설계 교훈입니다. 가지치기 단계가 곧 제품이에요.
TPS가 수요일 자 오픈 웨이트 출시 기록에 올린 내용입니다.
리커시브가 아파치 2.0 라이선스로 무료 오픈 웨이트 혼합 전문가 코딩 모델 플린트를 출시했습니다. 전체 매개변수는 400억 개, 활성 매개변수는 25억 개입니다. 회사는 자동화 연구 시스템인 유레카 머신이 개발 과정 거의 모든 단계에 기여했으며, 플린트가 M4 프로 맥북 프로에서 초당 약 131토큰의 속도로 실행된다고 밝혔습니다.
활성 파라미터가 25억 개라 디코딩은 작은 모델처럼 빠릅니다. 하지만 퀠LLM 카탈로그가 짚듯이 400억 개 전체가 메모리에 올라가야 하죠. 올라마 라이브러리에는 이미 플린트 태그로 올라와 있습니다. 비차라 IT의 도디 프리얌보도는 리커시브의 출시 글을 요약하면서, 플린트가 넉 달이 안 돼 만들어졌고 SWE-벤치 프로 v2와 터미널 벤치 2.1에서 500억 파라미터 미만 혼합 전문가 모델 가운데 선두라고 전합니다. 리커시브가 내놓은 수치입니다. 모델 카드나 독립 평가는 아직 보지 못했습니다. 'AI가 대부분 만들었다', 다들 이걸 제목으로 뽑겠죠. 그런데 그 주장의 정직한 버전은 마이크로소프트가 방금 보여 줬습니다. 누가 무엇을 했는지 나눠 적고, 대조 실험까지 붙였어요. 리커시브는 자사 시스템이 거의 모든 단계에 관여했다고 합니다. 저도 같은 분담표를 보고 싶습니다. 유니버시티 365의 정리에 따르면 와이어드는 이 모델의 성능이 강력하다고 보도했고, 그 때문에 스스로 개선하는 연구 시스템을 둘러싼 논쟁이 달아오르고 있다고 합니다. 저한테는 더 단순한 문제예요. 제 노트북에서 돌아가는 빠르고 사적인 코딩 모델이라면 실제로 쓸 겁니다. 10단계 리팩터링의 7단계에서도 버티는지, 이번 주말에 직접 시험해 보려고요.
이번 주 브리핑을 끝까지 함께해 주셨다면, 주말에 잠깐만 시간을 내 주세요. 쓰시는 팟캐스트 앱에서 별점을 매기고, 어떤 소식이 기억에 남았는지 짧게 적어 주시면 됩니다. 그런 리뷰 하나하나가 AI 뉴스를 한국어로 듣고 싶은 분들을 이 방송으로 안내해 줍니다.
오픈AI의 가교 투자, 플래핑 에어플레인스, KLS 증명, 그리고 플린트까지, 오늘의 네 가지 소식이었습니다. 보도 원문은 쇼노트에 연결해 두었습니다. 랜턴 팟캐스트가 만드는 AI 데일리 브리핑, 다음 에피소드는 10월 26일 월요일에 찾아옵니다. 주말 잘 보내세요.