지난 2월 세일즈포스, 서비스나우, 워크데이 등 주요 소프트웨어 기업의 주가가 일제히 급락했다. 소프트웨어 기업의 시가총액이 약 3000억달러 증발했다. 주가는 10% 내외로 수일에 걸쳐 급락했다. 원인은 1월 30일 출시된 앤트로픽의 업무용 AI 에이전트 서비스 ‘클로드 코워크’와 ‘클로드 리걸’이었다. AI가 키보드와 마우스를 움직이며 결재 문서를 작성하고, 계약서를 작성해 검토하며, 문서 저장 관리 시스템에 저장까지 해주는 완성도 높은 AI 에이전트의 등장에 소프트웨어의 종말론이 퍼진 탓이다. 그리고 200일 뒤 반전의 기미가 보인다.
앤트로픽이 클로드 페이블 5.1과 미토스 5.1 버전을 출시했다. 페이블 5.1은 일반 사용자용 버전이고, 미토스 5.1은 신뢰 접근 프로그램 참여자에게만 제공되는 버전이다. 이전 모델 대비 토큰 효율 높여 비용을 줄이고, 모델 안전 장치의 오탐을 최소화하도록 했다. 특히 기업 이용자의 입출력 데이터를 앤트로픽에 저장하지 않고 고객의 별도 클라우드 인프라에만 보존하도록 했다.
“데이터 레이어 현대화는 기술 부채를 없애고, 혁신 속도를 높이며, 비용을 최적화하고, AI 정확도를 개선하는 데 있어 핵심적인 단계다. 실시간 운영 데이터, 검색, 벡터 검색, 임베딩, 리랭킹을 하나의 플랫폼에 통합함으로써, 몽고DB는 한국 기업들이 AI를 개념 단계에서 대규모의 실시간 실행 단계로 끌어올리는 데 필요한 바로 그 기반을 제공한다.” – 장정욱 몽고DB코리아 지사장
“고객은 여러 모델에 접근하고 모델의 품질과 경제성 변화를 활용하기를 점점 더 원하고 있다. 기업의 경우 오케스트레이션의 가치는 모델을 둘러싼 환경에도 달려 있다. 모델은 적절한 비즈니스 컨텍스트에 접근할 수 있어야 하며, 라우팅은 기업의 거버넌스 정책을 준수해야 한다. 바로 이 점에서 스노우플레이크가 차별화된다.” – 바리스 굴테킨 스노우플레이크 AI 부문 부사장
AI 모델 게이트웨이 플랫폼을 제공하는 ‘오픈라우터’가 결제 서비스업체 스트라이프에 인수됐다. 현존하는 400여개 AI 모델에 추론 경로를 제공하는 오픈라우터를 통해 스트라이프는 AI 모델 서비스 이용료 결제의 관문을 차지했다.
몽고DB, 검색·에이전트 인프라 강화 신기능 공개
스노우플레이크 ‘코텍스 AI 게이트웨이’ 자동 모델 라우팅 제공
앤트로픽이 지난 2분기동안 잠정매출 115억달러를 기록한 것으로 알려졌다. 전년 동기 대비 14배 성장한 것이고, 1분기 매출 47억3000만달러 대비 140% 이상 성장한 것이다. 7월말 기준 잠정연간매출은 650억달러를 기록해 작년말 90억달러보다 7배 성장했다. 이로써 앤트로픽은 후발주자임에도 기업시장 공략을 통해 선도업체인 오픈AI를 사업 규모에서 한발짝 앞서게 됐다.
알리바바 클라우드, 한국 제3 데이터센터 개소
정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델과 별도로 사이버 보안 분야에 특화한 AI 파운데이션 모델 개발에 나선 가운데 국내 AI·보안 기업들이 참여를 확정하거나 검토하고 있다. LG CNS는 사업 참여를 확정했고 SK텔레콤과 네이버클라우드는 보안기업들과 컨소시엄 구성을 검토하고 있다.
구글이 보급형 AI 모델 ‘제미나이 3.7 플래시’를 공개했다. 제미나이 3.6 플래시를 공개한 지 3주일 만이다. AI 경쟁에서 주춤하고 있는 구글은 최고사양 프론티어 모델인 제미나이 3.5 프로의 계속된 출시 지연 와중에 가장 대중적 모델의 성능개선과 가격인하로 중국 모델에 대응하고 있다.
메타가 새로운 오픈웨이트 모델 ‘뮤즈 글리머(Muse Glimmer)’를 발표했다. 메타슈퍼인텔리전스랩에서 공개한 첫 오픈웨이트 모델이지만, 과거 라마 수준의 대규모 모델은 아니다.
오픈AI, ‘학술 연구자를 위한 챗GPT’ 출시
SK텔레콤, 688B 규모 ‘독파모’ 2차 모델 공개
마이크로소프트는 AI 시대의 보안 변화에 대응하기 위한 에이전틱 보안 시스템 ‘프로젝트 퍼셉션(Project Perception)’을 28일 공개했다. 마이크로소프트는 멀티 모델 전략을 바탕으로 보안 작업별로 적합한 모델을 제공하고, 자체 특화 모델 개발도 추진하고 있다. 멀티 모델 에이전틱 스캐닝 하네스(MDASH)에 새로운 보안 특화 AI 모델인 MAI-사이버-1-플래시를 적용한다. MAI-사이버-1-플래시를 적용한 MDASH는 사이버짐 벤치마크에서 96%의 성능을 기록했으며, 미토스를 12점 앞섰다. 앤트로픽 미토스와 오픈AI GPT-5.5-사이버를 포함한 경쟁 모델은 약 83%의 점수를 기록했다.
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