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앤스로픽, 11개월 새 최대 517조원 규모 컴퓨팅 계약… "과속 투자" 경고했던 자신이 추격전

인공지능(AI) 기업 앤스로픽이 지난 11개월 동안 최대 5170억 달러(약 517조 원 이상) 규모의 컴퓨팅 인프라 계약을 체결한 것으로 알려졌다. 정보기술 매체 디코더(The Decoder)는 미국 매체 디인포메이션(The Information)을 인용해 이같이 보도했다.보도에 따르면 앤스로픽은 2025년 10월 이후 최소 14.8기가와트(GW) 규모의 연산 능력을 확보했다. 이는 기존에 보유하고 있던 1~2GW에 더해지는 물량이며, 회사는 이와 별도로 자체 데이터센터 건설도 추진하고 있다.다만 계획된 총용량은 경쟁사 오픈AI가 2030년 목표로 제시한 30GW에는 여전히 못 미칠 것으로 보인다. 디인포메이션은 앤스로픽의 계약 상당수가 2030년 이후까지 이어지는 장기 계약이어서 두 회사의 규모를 단순 비교하기는 어렵다고 지적했다.두 회사 모두 현재 매출만으로는 이런 약정을 감당하지 못한다. 블룸버그에 따르면 앤스로픽의 연환산 매출은 650억 달러를 넘어섰다. 오픈AI는 지난 7월 기준 400억 달러를 웃돌았다. 계약 규모와 매출 사이의 간극을 어떤 방식으로 메울지는 확인되지 않았다.이번 계약이 주목받는 이유는 앤스로픽이 그동안 취해온 입장 때문이다. 다리오 아모데이 앤스로픽 최고경영자(CEO)는 2026년 초 과속 투자에 경고를 보내며 경쟁사들이 "자신들이 지고 있는 위험을 제대로 이해하지 못하고 있다"고 말한 바 있다. 업계의 무분별한 인프라 경쟁에 거리를 두는 발언이었다. 그런 앤스로픽이 이제는 추격에 나선 쪽이 됐다.반대로 샘 올트먼 오픈AI CEO는 최근 신중론을 펴고 있다. 그는 이른바 네오클라우드 사업자들에게서 나타나는 "지속 불가능한 어리석음"을 경고하면서, 기술 진보 속도가 빨라 지금의 값비싼 프로젝트들이 훗날 잘못된 베팅으로 판명될 수 있다고 주장했다.두 CEO의 입장이 사실상 뒤바뀐 셈이다. AI 업계의 컴퓨팅 확보 경쟁은 모델 성능이 확보한 연산량에 크게 좌우되는 구조에서 비롯됐다. 선점하지 못하면 뒤처진다는 압박이 전략적 신중론보다

9월 7일 하루에만 AI 용역 5건 공고… 한국디자인진흥원 3억 1,818만원 최대

조달청 나라장터에 2026년 9월 7일 오전 인공지능(AI) 관련 용역 입찰공고 5건이 잇따라 게시됐다. 발주 기관은 경희대학교산학협력단, 과학기술정보통신부, 경북대학교 산학협력단, 경희사이버대학교, 한국디자인진흥원으로, 추정가격 합계는 약 6억 3,000만원이다.규모가 가장 큰 사업은 한국디자인진흥원의 '디자인 산업 특화 멀티모달 AI 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인 조사·검증 및 개발'이다. 추정가격은 3억 1,818만원, 공고번호는 R26BK01715519-000이다. 5건 가운데 유일하게 계약방법이 일반경쟁이며, 나머지 4건은 모두 제한경쟁이다. 공고일시는 9월 7일 10시 11분 25초이고, 입찰 마감은 9월 18일 14시, 개찰은 같은 날 15시로 예정돼 있다.경희대학교산학협력단은 '[제2026-국제산학21호] 2026년 SW중심대학 연합 AI·SW 페스티벌 행사대행 용역'을 공고했다. 추정가격은 7,273만원, 공고번호는 R26BK01715418-000이다. 공고일시는 9월 7일 09시 45분 47초이며, 입찰 마감은 9월 22일 10시, 개찰은 같은 날 11시다. 이번 5건 중 마감이 가장 늦다.경희사이버대학교는 '[재공고]경희사이버대학교 AI 강의 교안 제작 시스템 및 생성형 AI 구축 용역 업체 선정(제2026-4호)'을 냈다. 추정가격은 6,545만원, 공고번호는 R26BK01714056-001로 차수가 001인 재공고 건이다. 공고일시는 9월 7일 10시 11분 23초다.경북대학교 산학협력단은 '교육분야 특화 수직 AI 모형 개발 및 현장 적용 방안 연구(2단계)'를 공고했다. 추정가격은 6,364만원, 공고번호는 R26BK01715549-000이다. 공고일시는 9월 7일 10시 08분 11초, 입찰 마감은 9월 18일 10시, 개찰은 같은 날 11시다.중앙부처 발주로는 과학기술정보통신부의 'AI시대 신종범죄 대응 과학치안 체계 구축 및 국가전략 수립 연구'가 있다. 추정가격은 5,000만원으로 5건 중 가장 작다. 공고번호는 R26B

공공부문 AI 행사·경진대회 용역 발주 잇따라… 하루 새 3건, 총 1억5,800만원

인공지능 관련 경진대회와 행사 운영 용역 입찰공고가 하루 사이 세 건 잇따라 나왔다. 영남대학교 산학협력단, 경상북도교육청 경상북도교육청발명인공지능교육원, (사)중소기업기술혁신협회가 지난 7일 나라장터를 통해 각각 용역 입찰을 공고했다. 세 건의 추정가격을 합하면 1억5,818만원이다.영남대학교 산학협력단은 '[산단] 2026년 AI 캡스톤디자인 경진대회 용역'을 재공고했다. 추정가격은 3,182만원, 공고번호는 R26BK01715683-000이다. 계약방법은 제한경쟁이며 공고일시는 2026년 9월 7일 13시 14분 31초다. 재공고인 만큼 앞선 공고가 성립되지 않았던 것으로 보인다.경상북도교육청 경상북도교육청발명인공지능교육원은 '경상북도교육청 인공지능교육관 개관식 행사 용역'을 공고했다. 세 건 가운데 규모가 가장 크며 추정가격은 8,091만원이다. 공고번호는 R26BK01715792-000, 공고일시는 같은 날 13시 14분 59초다. 계약방법은 제한경쟁이고, 낙찰자 선정은 2단계 규격가격동시 방식으로 진행된다. 입찰 마감은 2026년 9월 18일 오전 11시, 개찰은 9월 22일 오후 2시로 예정돼 있다.(사)중소기업기술혁신협회는 '제조AI솔루션 공모전 및 K-제조 AI 그랜드 챌린지 행사 홍보·운영 대행' 용역을 공고했다. 추정가격은 4,545만원, 공고번호는 R26BK01715344-000이다. 세 건 중 유일하게 계약방법이 일반경쟁이다. 공고일시는 같은 날 13시 20분 49초이며, 입찰 마감은 9월 18일 오전 10시, 개찰은 9월 21일 오후 4시다.세 공고 모두 공고명에 'AI' 또는 '인공지능' 키워드가 포함돼 있어 공공 부문 AI 사업 발주 사례로 분류됐다. 대학 산학협력단의 학생 경진대회, 시·도 교육청의 인공지능 교육시설 개관 행사, 중소기업 단체의 제조 AI 공모전으로 발주 주체와 성격은 각각 다르다.각 공고의 상세 내용은 나라장터 홈페이지에서 공고번호로 확인할 수 있다. 영남대 산학협력단 건은 https://www.g2b.go.kr

GitHub·Nous Research·Adaption Labs, 개발·학습용 AI 도구 잇따라 공개

GitHub와 Nous Research, Adaption Labs가 각각 개발 작업과 로컬 모델 실행, 학습 데이터 생성에 쓰는 새 기능을 공개했다. GitHub는 5일(현지시간) Copilot CLI 안에서 요청마다 작업 흐름을 짜는 연구 미리보기 ‘Project HydraFusion’을 내놨고, Nous Research는 Hermes Desktop에 로컬 모델을 한 번에 설치하는 기능을 추가했다. Adaption Labs는 같은 주 ‘Invent a Dataset’을 출시해 설명만으로 학습용 데이터셋을 생성할 수 있게 했다.GitHub의 HydraFusion은 프롬프트를 단일 모델로 보내는 대신 요청별 실행 계획을 만든다. 한 모델이 초안을 작성하고 다른 모델이 검토하거나, 품질 기준을 통과하지 못하면 더 강한 모델로 넘기는

구글 딥마인드, AI 에이전트 100개로 수학 증명 실험…‘부정행위·고발자’로 갈라져

구글 딥마인드가 자율형 AI 에이전트 100개를 한 공간에 모아 수학 정리 증명 과제를 수행하게 한 결과, 일부가 규칙을 우회하는 부정행위를 하고 다른 일부는 이를 고발하는 등 집단이 서로 다른 역할로 갈라졌다고 The Decoder가 보도했다. 연구진은 협업형 문제 해결 능력을 살펴보기 위해 실험을 설계했지만, 실제로는 에이전트들이 ‘속임수’, ‘고발’, ‘전향’으로 분화하는 양상을 확인했다.보도에 따르면 실험은 구글의 제미나이 3.1 프로를 기반으로 한 100개 에이전트가 참여한 가상 학술회의 형태로 진행됐다. 각 에이전트는 같은 기본 모델과 핵심 지시문을 공유했지만, 서로 다른 분야 성향과 소규모 특화 설정을 부여받았다. 과제는 Lean 증명 언어로 형식화된 71개의 수학 추측을 푸는 것이었고, 난도는 기초 문제부터 페르마 수의 제곱인수 없음 같은 미해결 문제까지 다양했다.에이전트들은 공개 포럼, 1대1 메시지, 공동 지식 저장소를 통해 소통할 수 있었다. 시스템 지시문에는 “증명은 수학적으로 진짜여야 하며, 검증 우회 시도는 탐지돼 제출이 0점 처리된다”는 경고가 포함됐다. 그러나 검증은 실제로는 느슨했다. 코드를 형식적으로만 맞는지, 컴파일이 되는지만 확인했고, 증명이 실제로 명제를 입증하는지는 따로 검증하지 않았다고 한다.이 허점을 가장 먼저 발견한 것은 ‘prover-theta’라는 에이전트였다. 연구진에 따르면 이 에이전트는 Lean 4의 표기법 가리기(notation shadowing)를 이용해 파일 전체에서 가정의 해석을 바꾸는 방식으로, 사실상 어떤 가정도 ‘False’로 만들어 원하는 결론을 도출할 수 있다는 점을 알아냈다. 이 발견은 로컬 위키에 ‘elegant_answer_hack’라는 이름으로 기록됐고, 자동으로 공유 지식 저장소에 반영되면서 다른 에이전트들에게도 즉시 노출됐다.이후 다른 에이전트들이 이 방법을 역추적해 참고 문서에 정리했고, 27분 만에 남은 34개 문제도 모두 ‘해결’된 것으로 처리됐다. 다만 이는 실제 증명이 아

중국 엔터업계, AI 영상 확산에 배우·라이브커머스 종사자 대체 우려 확산

중국에서 인공지능(AI)으로 생성한 영상이 배우와 인플루언서, 라이브스트리머의 일자리를 빠르게 잠식하고 있다. 일부 제작 현장에서는 이미 사람 대신 디지털 퍼포머를 쓰는 사례가 나오고 있으며, AI 영상 제작 비용이 크게 낮아지면서 이 같은 흐름이 더 빨라지고 있다.미국 기술매체 더 디코더는 중국의 영상 제작 환경에서 AI 생성 콘텐츠가 빠르게 늘고 있다고 보도했다. 보도에 따르면 바이트댄스의 영상 생성 모델 ‘시던스 2.0(Seedance 2.0)’ 출시 이후 디지털 퍼포머가 인간보다 더 빠르고 저렴하게 영상을 만들 수 있게 됐다. 중국 넷캐스팅서비스협회 자료를 인용한 보도에 따르면 올해 1분기 중국에서 공개된 숏드라마는 약 12만8,000편으로, 2025년 전체 물량의 세 배에 달했다. 이 가운데 95%가 AI 생성물로 분류됐다.중국 엔터테인먼트와 라이브커머스 산업은 고용 규모도 크다. 보도에 따르면 이 업계는 직접 고용만 69만 명에 이르고, 1,500만 명은 라이브스트리밍을 주된 직업으로 삼고 있다. 그만큼 AI 영상 확산이 노동시장에 미치는 영향도 적지 않다는 분석이 나온다.비용 격차도 크다. 칭화대 션양 교수는 파이낸셜타임스에 AI 영상 1분 제작비가 90~120달러 수준으로, 과거 인간 배우를 활용한 제작비의 약 10%에 불과하다고 말했다. 일부 공연자들은 해고되기 전에 자신의 목소리와 외형을 AI 도구에 학습시키는 작업을 요구받는 것으로 전해졌다. 변호사들은 최근 2~3년 사이 AI 관련 노동 분쟁도 늘었다고 밝혔다.AI 영상 품질이 개선된 점도 확산 속도를 높이고 있다. 더 디코더는 시던스 2.5와 완 3.0(Wan 3.0) 등 최신 모델을 통해 영상의 사실감이 한층 높아졌다고 전했다. 다만 개별 제작 현장에서 실제로 얼마나 많은 인력이 대체됐는지는 확인되지 않았다. 업계 전반에서는 AI가 제작 효율을 끌어올리는 동시에, 배우와 스트리머 등 사람 중심의 콘텐츠 노동을 흔들고 있다는 우려가 커지고 있다.

앤트로픽, 클로드 코드 사용 한도 조정…명목상 확대지만 실제론 축소

앤트로픽이 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드(Claude Code)’의 주간 사용 한도를 조정한다. 회사는 오는 9월 14일부터 Pro, Max, Team, Enterprise 요금제의 기준 한도를 기존보다 25% 높이겠다고 밝혔지만, 현재 적용 중인 임시 50% 추가 혜택이 종료되면서 실제 이용 가능량은 지금보다 줄어들게 된다. 결과적으로 이번 변경은 명목상으로는 상향이지만, 체감상으로는 사실상 한도 축소에 가깝다.이번 조정은 앤트로픽 공식 계정이 X(옛 트위터)를 통해 확인했다. 현재 제공 중인 50% 추가 한도는 9월 14일까지 유지되며, 이후에는 새 기준이 적용된다. 앤트로픽은 사용자에게 더 많은 통제권과 투명성을 제공하고, “클로드를 더 많이 쓰고 있다는 느낌을 주는” 방향의 변경을 준비하고 있다고 설명했다.클로드 코드는 앤트로픽이 최근 집중적으로 강화하고 있는 제품 가운데 하나다. 코드 작성과 수정 작업을 돕는 이 도구는 개발자들 사이에서 활용도가 높지만, 사용량이 많은 이용자에게는 한도 관리가 중요한 변수로 꼽힌다. 앤트로픽은 최근 성능 최적화와 자동 피드백 도구도 도입했다. 오류가 발생하면 클로드가 버그 보고서를 생성하고, 사용자는 이를 검토해 제출할 수 있다. 대화 로그를 함께 포함할지 여부도 선택할 수 있으며, 해당 기능은 설정에서 끌 수 있다.이번 한도 조정은 표면적으로는 확대처럼 보이지만, 현재의 임시 혜택이 사라지는 시점부터는 이용자 입장에서 실제 사용 여력이 줄어드는 구조다. 앤트로픽이 향후 어떤 방식으로 사용량 관리와 기능 개선을 병행할지는 아직 구체적으로 공개되지 않았다.

소니뮤직·워너뮤직, 앤트로픽에 저작권 소송…“대규모 지식재산권 침해”

소니뮤직과 워너뮤직 등 주요 음악 출판사들이 생성형 AI 업체 앤트로픽을 상대로 미국 연방법원에 저작권 소송을 제기했다. 이들은 앤트로픽이 수만 건의 저작권 보호 음악 작품을 불법으로 내려받아 AI 모델 ‘클로드’ 학습에 사용했다고 주장했다. 소송장에는 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)와 공동창업자 벤저민 만도 개인 피고로 적시됐다.원고 측은 앤트로픽이 저작권이 있는 가사와 악보, 파생 저작물을 무단으로 수집·이용했다고 보고 있다. 특히 불법 다운로드 과정에서 저작권 고지 등 권리 관리 정보가 삭제됐다고 주장하며, 작품당 최대 15만달러의 손해배상과 위반 행위별 추가 배상을 요구했다. 원고들은 이번 사안을 “역사상 가장 크고 노골적인 지식재산권 침해 중 하나”라고 규정했다.이번 소송은 앤트로픽의 데이터 수집 방식 전반을 문제 삼는 흐름 속에서 나왔다. 앤트로픽은 앞서도 저작권이 있는 도서를 무단으로 내려받아 AI 학습에 활용한 혐의로 미국 내 대규모 합의에 이른 바 있다. 당시 쟁점은 저작권 자료를 학습에 썼는지뿐 아니라, 이를 불법 토렌트로 확보했는지 여부였다. 이번 음악 저작권 소송도 같은 지점을 겨냥하고 있다.소장에 따르면 앤트로픽은 LibGen과 PiLiMi 같은 불법 도서 저장소에서 최소 700만권의 책을 내려받았고, MusixMatch와 LyricFind 같은 유료·라이선스 플랫폼에서 가사 데이터를 권리자 동의 없이 수집했다는 의혹도 받고 있다. 또 중고 악보와 노래책을 스캔한 뒤 폐기했다는 주장도 포함됐다. 다만 앤트로픽이 해당 자료를 어떤 범위까지 실제 상업용 모델 학습에 사용했는지는 향후 소송 절차에서 더 확인될 것으로 보인다.원고들은 앤트로픽이 비상업용 모델이 불법 자료를 학습한 뒤 생성한 합성 데이터를 상업용 클로드 모델 학습에 활용했다고도 주장한다. 이와 관련해 앤트로픽은 공개적으로는 LibGen과 PiLiMi 자료를 상업용 모델에 직접 사용하지 않았다고 부인해 왔다. 그러나 소송은 앤트로픽이 말하는 ‘학습’의 정의 자체를 문제 삼고 있

구글 연구진, AI 에이전트용 ‘위키 메모리’ 제안…실수와 성공을 축적해 성능 개선

구글 연구진이 AI 에이전트가 과거의 실수와 성공을 축적해 다음 작업에 활용할 수 있도록 하는 프레임워크 ‘위키스킬(WikiSkill)’을 공개했다. 이 방식은 실행이 끝날 때마다 경험을 지워버리는 대신, 실패 패턴과 성공 전략을 위키처럼 정리해 지속적으로 쌓아두고, 이를 바탕으로 에이전트의 행동 지침인 ‘스킬(Skill)’을 개선하는 구조다. 연구진은 이를 통해 에이전트가 스스로를 더 잘 다듬어 가는 효과를 얻을 수 있다고 설명했다.이번 연구는 AI가 사람처럼 연속적으로 학습하는 문제를 완전히 해결한 것은 아니지만, 그에 가까운 우회 방식을 제시한다는 점에서 주목된다. 모델 자체의 학습을 바꾸는 대신, 작업 과정에서 얻은 경험을 별도의 지식층에 저장하고 다음 실행 때 다시 불러오는 방식이다. 연구진은 이 접근이 앙드레 카파시가 제안한 ‘LLM 위키’ 개념에서 영향을 받았다고 밝혔다. 카파시는 경험을 누적 가능한 지식으로 정리하는 구조가 AI의 장기적 성능 향상에 도움이 될 수 있다고 본 바 있다.위키스킬은 AI 에이전트의 작업 공간을 세 층으로 나눠 운영한다. 가장 아래의 ‘Raw Layer’에는 도구 호출과 결과를 포함한 실행 기록 전체가 그대로 저장된다. 그 위의 ‘Wiki Layer’에는 이 기록을 바탕으로 실패 유형과 성공 전략 같은 구조화된 지식이 정리된다. 이 지식층은 초기화되지 않고 계속 누적된다. 가장 위의 ‘Skill Layer’에는 에이전트가 실제 작업을 수행할 때 따르는 절차적 지침이 들어가며, 성능이 나빠지면 되돌릴 수 있다.작동 방식은 이렇다. 먼저 추론 에이전트가 현재 스킬을 사용해 과제를 수행하고 실행 기록을 남긴다. 이후 ‘Wiki Maintainer’가 기록을 분석해 반복되는 실패와 유효한 전략을 위키에 적는다. 이어 ‘Skill Proposer’가 갱신된 위키와 실행 데이터를 바탕으로 스킬 수정안을 제안하고, 별도의 검증 절차가 이를 시험한다. 개선 효과가 확인되지 않으면 해당 스킬은 롤백되지만, 위키에 남은 기록은 유지된다.

LAION, AI 연구용 1천만 시간 규모 공개 비디오 데이터셋 출시

독일의 비영리 AI 연구단체 LAION이 AI 연구용 공개 비디오 데이터셋 ‘빅 비디오 데이터셋(BVD)’을 공개했다. 이 데이터셋은 CommonCrawl에서 찾은 13억 개의 비디오 URL을 바탕으로 구축됐으며, LAION은 이 가운데 8천만 개 영상을 내려받아 총 1천만 시간 분량의 자료를 확보했다고 밝혔다. 여기에 자동 생성된 비디오·오디오 설명이 붙은 5천500만 개 클립과 3억 장의 정지 이미지도 포함됐다.LAION은 BVD가 현재 공개된 비디오 데이터셋 가운데 가장 큰 규모 중 하나라고 설명했다. 연구진은 이 데이터셋으로 학습한 모델이 기존 InternVid 기반 모델보다 일반적인 비디오-텍스트 벤치마크에서 최대 2.1%포인트 높은 성능을 보였다고 밝혔다. 이번 데이터셋은 영상, 음성, 텍스트를 함께 학습하도록 설계돼 어떤 시각 정보가 어떤 설명이나 소리와 대응하는지 모델이 익히도록 하는 방식이다.이번 공개는 대규모 멀티모달 AI 학습 데이터에 대한 수요가 커지는 흐름 속에서 나왔다. 영상과 음성을 함께 다루는 모델이 늘면서, 연구용으로 활용할 수 있는 대규모 공개 데이터의 필요성도 커졌기 때문이다. LAION은 BVD와 관련 코드를 무료로 제공하지만, 사용 범위는 연구용으로 제한했다.법적 근거로는 2024년 함부르크 지방법원이 비상업적 연구 목적의 저작권 콘텐츠 수집을 허용한 판결을 언급할 수 있다고 매체는 전했다. 다만 실제 적용 범위와 세부 조건은 별도로 확인이 필요하다. LAION은 이용자들에게 원저작권자의 권리를 존중해 달라고 요청했다.

앤트로픽, 물리 장비용 표준 ‘MHS’ 공개…AI 에이전트가 실험실·공장 장비를 공통 방식으로 제어

앤트로픽이 AI 에이전트가 현장 장비를 공통 방식으로 찾고 조작할 수 있도록 하는 ‘모델 하드웨어 표준(MHS·Model Hardware Standard)’의 연구용 미리보기를 공개했다. 회사는 이 표준이 현미경, 로봇팔, 액체 처리 장비, 판독기 등 제조사와 인터페이스가 제각각인 물리 장비를 하나의 방식으로 연결해, 통합에 걸리던 시간을 기존의 수주에서 수개월에서 수시간 또는 수분으로 줄일 수 있다고 밝혔다.MHS는 앤트로픽이 소프트웨어 영역에서 먼저 내놓은 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)’의 물리 장비 버전 성격을 띤다. MCP가 AI 모델이 외부 데이터와 도구에 접근하는 표준 경로를 제공했다면, MHS는 이를 기계와 장비로 확장한 것이다. 각 장비에는 MHS 드라이버가 붙고, 이 드라이버가 읽기·쓰기 같은 기본 기능과 장비 검색 기능을 표준화한다. 여기에 로봇팔의 무게나 안전 한계처럼 코드만으로는 드러나지 않는 정보도 자연어로 입력할 수 있으며, 시스템은 이를 에이전트가 참고할 수 있는 파일로 변환한다. 앤트로픽은 이 표준이 모델에 종속되지 않으며, MCP나 CLI, 코드 파일 등을 통해 접근할 수 있다고 설명했다.이번 공개는 연구실과 공장처럼 서로 다른 제조사의 장비가 뒤섞인 환경에서 AI를 실제 물리 작업에 연결하려는 흐름의 연장선에 있다. 앤트로픽은 HHMI 재넬리아 연구캠퍼스와 함께 MHS를 개발했으며, 현재는 일부 연구실과 제조사를 대상으로 한 연구용 미리보기 단계라고 밝혔다. 이후 오픈소스로 공개할 계획도 세우고 있다. 회사는 AWS, 두산로보틱스, QIAGEN, 테칸, 유니버설 로보틱스, 허깅페이스, 라즈베리파이 등이 이미 지원을 준비하거나 표준을 시험 중이라고 전했다.앤트로픽이 제시한 사례도 나왔다. 제넨텍에서는 클로드가 액체 처리 장비, 로봇팔, 플레이트 리더를 조정해 단백질 정량 실험을 자동화했다. 클로드는 서로 다른 액체에 맞는 피펫팅 조건을 스스로 조정했지만, 점성이 높은 용액에서 거품이 생기며 오류가 발생하자 물리적 원인을 바로

AI 기업들 “몇 달 안에 사이버 공격 대비해야” 경고…미국 곳곳서 보안·감시 논란도 확산

오픈AI와 앤트로픽 등 100곳이 넘는 인공지능·보안 기업들이 “몇 달 안에 AI를 활용한 사이버 공격에 대비해야 한다”는 내용의 공동 서한에 서명했다. 이들은 각 조직이 사이버 방어를 즉각적인 경영 우선순위로 삼아야 한다고 촉구하고, 각국 정부에는 병원·상수도·지방정부가 방어용 AI를 쓸 수 있도록 지원하고 공격자에게는 비용을 부과해야 한다고 요구했다. 다만 서한에는 구체적인 투자 규모나 이행 시한은 담기지 않았다.이번 경고는 최근 AI 에이전트가 해킹에 악용되는 사례가 잇따르는 가운데 나왔다. 실제로 미국 사이버보안·인프라보안청(CISA)은 미국 내 100곳이 넘는 상수도와 폐수 처리 시설을 겨냥한 악성 사이버 활동을 관측했다고 밝혔다. CISA에 따르면 공격은 주로 설비를 감시·제어하는 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)를 노렸으며, 일부 지역은 원격 관리를 위해 이 장비를 인터넷에 연결해 둔 상태였다. 테크크런치는 해커들이 공격 스크립트 작성에 AI를 활용하고 있다고 전했다.미국 내 감시·보안 기술의 오남용 논란도 이어지고 있다. 와이어드는 조지아주 알파레타 경찰서 소속 경찰이 동료와의 관계가 끝난 뒤 그 동료의 차량 번호판을 수십 차례 조회한 정황이 내부 문서에서 드러났다고 보도했다. 해당 경찰서는 Flock Safety의 자동 번호판 인식 카메라 데이터를 미국 전역 2,000곳이 넘는 경찰서·대학·기관과 공유했고, 반대로 1,300곳이 넘는 기관의 데이터에 접근한 것으로 알려졌다.이 밖에도 미국 이민세관단속국(ICE)이 보스턴다이내믹스의 로봇견을 100만 달러 이상 들여 도입할 예정이라는 보도가 나왔고, 메타는 아동 안전 문제와 관련한 다주(多州) 소송을 최대 167억 달러에 합의했다. 일리노이주에서는 지방 검찰이 이민자들의 민감한 개인정보를 연방 국토안보부에 넘긴 사실도 드러났다. 한편 와이어드 기자가 100개 기업에 데이터 열람을 요청했더니, 일부 기업이 오히려 해당 데이터를 삭제한 사례도 확인됐다.