마이크로소프트의 AI 에이전트 내부 보안 전략이 오늘 가장 뜨거운 화제였다. MS는 기업 안에서 작동하는 AI 에이전트를 외부 공격자 못지않은 내부자 위협으로 규정하고, 이를 감시·통제하는 '가디언 에이전트' 보안 체계를 공개했다. 외부에서 해킹이 없더라도 에이전트는 목표 달성 과정에서 조직 규범과 맞지 않는 판단을 내릴 수 있고, 다른 에이전트와 협력하거나 주변 상황 변화에 따라 예측 불가능하게 움직일 수 있다는 점이 핵심 근거다. 마이크로소프트의 AI 에이전트 감시 기능 발표에서 사티아 나델라는 모델 제공사의 안전 보장만으로는 부족하며, AI 연구소가 통제하지 않는 별도 시스템으로 에이전트를 감시해야 한다고 밝혔다. AI 에이전트 실시간 통제 강화와 관련해 MS는 프로젝트 퍼셉션의 적용 범위를 넓혀 최대 60종의 내부 에이전트를 탐지하고, 위험 수준에 따라 권한을 동적으로 조정하거나 사람의 승인을 요구하는 구조를 디펜더에 확장하겠다고 설명했다. 지능을 공급하는 주체와 그 지능에 권한을 부여하는 체계를 반드시 분리해야 한다는 것이 이번 발표의 일관된 메시지였다.
로봇 AI 분야에서도 굵직한 소식이 연달아 나왔다. 범용 로봇 AI 모델 드림원 공개 소식에서, 드림랩스는 1200억원 규모 시드 투자를 유치하고 파운데이션 모델 Dream-1과 개발자용 Dream API를 함께 선보였다. 이 모델은 카메라 영상과 자연어 명령을 분석해 제조사나 기종이 달라도 추가 학습 없이 로봇을 제어할 수 있도록 설계됐다. 빅웨이브로보틱스의 로봇 AI 개발 플랫폼 하이퍼 파운드리는 데이터 수집·AI 학습·배포를 한 플랫폼 안에서 처리하는 엔드투엔드 구조로, 기존에 각각 구축해야 했던 로봇·GPU 서버·학습 환경을 통합했다. 서울 강남의 피지컬 AI 랩을 거점으로 삼은 제논의 피지컬 AI 플랫폼 확장도 눈길을 끌었다. 제논은 휴머노이드 젠피가 주변을 인식하고 장애물을 피해 물건을 옮기는 모습을 공개하며, 시니어 케어에서 생활 케어 전반으로 사업 범위를 넓히겠다고 밝혔다. 엔비디아 젯슨 기반 휴머노이드 홈로봇 AI 패키지 공급을 맡은 MDS테크의 사례처럼, 로봇 AI 인프라를 구성하는 컴퓨팅 모듈·센서·소프트웨어를 개발 초기부터 함께 맞추는 움직임도 빨라지고 있다. AMD의 피지컬 AI 성능 기준 재정의는 이런 흐름의 이론적 배경을 제공했다. TOPS 같은 단순 수치 대신 실시간 응답성, 꼬리 지연시간, 지터, 전력 효율까지 함께 봐야 하며, GPU·NPU·FPGA·CPU를 역할에 따라 나눈 이기종 구조가 피지컬 AI에 적합하다는 주장이다.
AI 추론 인프라를 둘러싼 경쟁도 한층 치열해졌다. 딥시크의 오픈소스 추론 엔진 딥인퍼는 딥시크 V4.1 플래시 대규모 운영에 쓰이는 자체 추론 프레임워크를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다. 커널·런타임 최적화, 장치 간 병렬 처리, 비동기 스케줄링, 추측 디코딩 등을 통해 병목을 줄이는 것이 설계 핵심이다. 분산 추론 플랫폼 llm-d 1.0은 레드햇·IBM·구글 클라우드·코어위브·엔비디아가 공동 출범한 오픈소스 프로젝트로, 에이전트 기반 작업의 토큰당 추론 비용을 상용 API 대비 최대 5~10분의 1로 낮추고 동시에 최대 3000개 코딩 에이전트를 처리하는 성능을 실증했다. 구글은 TPU용 파이토치 지원 TorchTPU를 오픈소스로 내놓으며 엔비디아 GPU 중심 개발 환경에 균열을 내려 했고, 아마존도 하루 앞서 트레이니엄용 파이토치 기반 AI를 트레이니엄으로 연결하는 TorchNeuron을 공개했다. 개발자가 특정 칩에 덜 묶이고 기존 코드를 유지한 채 하드웨어를 바꿔 시험할 수 있는 환경이 빠르게 갖춰지고 있다.
차세대 AI 모델 경쟁도 수면 위로 떠올랐다. 앤트로픽·구글·오픈AI의 차세대 모델 경쟁 보도에 따르면 앤트로픽은 사용자의 불완전한 설명에서도 의도와 목표를 파악하는 능력을 강화한 새 모델을 준비 중이다. 버그 수정 요청에 근본 원인까지 거슬러 올라가 관련 수정 범위를 다시 묻는 방식이 대표적 예시로 전해졌다. 구글은 코드명 '제미나이 4 카본'을, 오픈AI는 중간급 제품군 '테라' 신버전을 몇 주 내로 선보일 것으로 알려졌다. 서비스 차원에서는 ChatGPT의 대화 잠금 기능이 추가됐다. 4자리 PIN이나 생체인증으로만 열 수 있는 별도 섹션 'Locked Chats'가 생겼고, 잠금 대화 내 메모리는 일반 대화의 기억으로 넘어가지 않도록 분리 운영된다. 다만 종단간 암호화나 별도 암호화 저장소는 적용되지 않는다는 점도 함께 공지됐다. 메타의 AI 동반자 앱 뮤즈는 출시 40일 만에 미국 다운로드 1000만 건을 넘기며 역대 12번째 모바일 앱으로 이름을 올렸다. 7일 유지율 30%, 14일 유지율 23%로 경쟁 AI 앱 평균보다 높은 수치도 주목을 받았다.
AI 안전·보안과 관련한 사건도 이어졌다. 오픈AI 전 직원 회의실 도청 혐의 구금 사건에서, 법원은 피고인이 사우디아라비아 왕실 구성원과 장기간 연락을 이어왔고 현지 AI 프로젝트 참여 제안도 받은 점을 근거로 보석 없이 구금을 결정했다. 유죄 확정 시 최대 5년형이 가능하며 추가 기소 가능성도 열려 있다. AI 기업 내부 정보와 의사소통 공간의 보안이 얼마나 민감한지를 보여주는 사례다. 클로드가 맥의 암호화폐 채굴 악성코드를 찾아낸 사례는 AI 코딩 도구의 활용 범위가 코드 작성을 넘어 이상 프로세스 식별과 보안 분석까지 넓어지고 있음을 보여줬다. 클로드 코드는 채굴 프로그램을 임의로 종료하지 않고 처리 방안을 먼저 제안한 뒤 사용자 승인을 요청했다는 점도 인상적이었다. AI 평가자의 한계를 지적한 허깅페이스의 주장도 눈에 띄었다. 평가 결과의 재현 가능성이 핵심이며, 서로 다른 평가를 어떤 기준으로 비교할지 표준화가 부족한 상황에서 내부 평가자를 두는 것만으로는 신뢰성을 바로 확보하기 어렵다는 지적이다.
의료·과학 분야의 AI 연구 성과도 돋보였다. 태아 뇌 MRI 움직임 추적 AI E(3)-Pose는 MIT·보스턴어린이병원·프랑스 국립정보자동화연구소가 공동 개발한 딥러닝 모델로, 태아 머리의 6자유도 자세를 추정해 촬영 단면을 실시간으로 조정한다. 검사 중 움직임으로 인한 누락 영역과 재촬영, 진단 오류를 줄이는 데 기여할 수 있다는 설명이다. KAIST의 위성영상 복원 파운데이션 모델 지오코어-9B는 90억 개 매개변수와 전 세계 위성영상·설명 문장 1000만 쌍으로 학습됐으며, 구름 제거와 SAR 영상 변환 작업에 특화돼 재난 대응과 환경 감시, 국방 활용 가능성을 넓혔다. 국내 AI 인프라 시장에서는 AI 인프라 상장 경쟁 본격화가 화제였다. 엘리스그룹이 코스닥에 상장했고, 래블업·슈퍼브에이아이 등이 뒤를 이을 예정이다. AI 인프라 기업의 핵심 경쟁력이 모델 자체보다 이를 운용하는 데이터센터·반도체 자원·운영 소프트웨어에 있다는 점이 이 흐름이 주는 메시지다. 텐스토렌트의 15억달러 시리즈E 투자 유치도 독립 노선 선택과 맞춤형 하드웨어·소프트웨어 전략을 앞세워 주목을 받았다.