AI 뉴스 — 2026년 10월 7일 (수)

8GB 메모리의 그래픽카드에서도 영상 생성이 가능해졌네요. 오픈소스 프로젝트 FreeVideo가 MiniMax H3를 로컬에서 실행할 수 있도록 공개됐습니다. 1. 낮은 하드웨어 요구사항: 8GB VRAM과 16GB RAM으로 실행 가능 2. 메모리 절약: 필요한 모델 부분만 그때그때 불러오는 방식 3. ComfyUI 지원: 텍스트, 첫·마지막 프레임, 이미지, 영상, 오디오를 레퍼런스로 사용 4. 생성 속도: RTX 4060 Ti에서 1344×768 영상 생성에 약 9분 고사양 GPU가 없어도 로컬 영상 생성에 도전해볼 수 있겠네요. 테스트: https://github.com/FlashML-org/FreeVideo

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/10/7) ■ 스페이스X, 대규모 엔비디아 GPU 구매를 위해 400억 달러 규모 신규 부채 조달 추진. Apollo가 주도 ■ 구글, Gemini 3.6 Flash 기반 Nano Banana 2.1 발표. 기존 모델 대비 이미지 생성, 편집 품질 개선 ■ 구글, 컨스틸레이션 에너지와 AI 데이터센터 전력 확보를 위해 총 3.59GW 규모 장기 전력 계약 체결. 43억 달러 이상 투자로 기존 원전 11기의 출력을 890MW 증강 ■ 구글, 온디바이스 멀티모달 임베딩 모델 Embedding Gemma 2 공개 ■ 구글, 와이오밍 데이터센터를 위해 Black Hills의 590MW 전력과 2.1GW 외부 발전자원을 결합한 2.7GW 전력 구조 확보 ■ 오픈AI & 앤스로픽, AI 에이전트가 일으킨 데이터 침해를 의무적으로 신고하도록 하는 호주 법률 지지 의견 ■ 앤스로픽, 기존 Project Glasswing과 Cyber Verification Program(CVP)을 통합 확대해 검증된 사이버보안 조직에 단계별로 개방하는 체제로 전환 ■ 앤스로픽, Claude for Google Workspace를 퍼블릭 베타로 확대. Claude를 Google Docs, Sheets, Sildes에 직접 통합 ■ 오픈AI, 계약관리 소프트웨어 Ironclad와 연구 협력 시작. 복잡한 계약 업무를 수행하는 AI 에이전트 개발 목표. 전문 버티컬 소프트웨어 기업과 협력 확대 계획 ■ 오픈AI x 아틀라시안, 프론티어 모델과 아틀라시안 Teamwork Graph 결합을 포함한 파트너십 확대 ■ 메타 x Sierra, 개인 AI 에이전트와 기업 사이의 인증, 권한, 통신 방식을 정의하는 개인 에이전트 프로토콜(PAP) 발표 ■ Lambda, 최대 40억 달러 규모 프리 IPO 펀딩 추진. Pre Money 기준 145억 달러 밸류 ■ 콰이쇼우, Kling AI의 27년 홍콩 상장을 통해 10억 달러 이상 조달 계획 보도 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

OpenAI 연구의 80~90%는 이미 GPT-7 이후를 향하고 있습니다 OpenAI가 현재 모델을 계속 다듬는 것보다 GPT-7, GPT-8 등 차세대 모델에서 더 큰 가능성을 보고 있다는 내용이 공개됐습니다. 1. OpenAI 응용연구 책임자 Boris Power에 따르면 연구의 80~90%가 GPT-7, GPT-8 이후 세대를 목표로 진행 2. GPT-5.1→5.2 같은 동일 세대 업그레이드는 특화 데이터 기반의 단기적인 개선으로 평가 3. 차세대 모델에서는 여러 능력이 동시에 크게 향상되는 '세대적 도약'에 집중 4. Power는 현재 AI 활용의 가장 큰 문제 중 하나로 사용자가 AI의 가능성을 충분히 모른다는 점을 지적 5. GPT-4는 정교한 프롬프트, GPT-5는 피드백이 필요했다면 미래 모델은 사용자의 목표를 이해하고 필요한 결과를 먼저 제시하는 방향으로 발전 결국 OpenAI가 바라보는 다음 경쟁은 기존 모델을 조금씩 개선하는 것이 아니라, 세대 자체를 뛰어넘는 AI를 만드는 데 있는 셈입니다. 앞으로는 AI의 성능뿐 아니라 사용자가 복잡한 사용법을 몰라도 원하는 결과를 얻을 수 있는지가 더욱 중요해질 것으로 보입니다. 출처: https://the-decoder.com/openai-says-80-to-90-percent-of-its-research-already-targets-gpt-7-and-beyond/

[ AI의 발전속도는 누구도 예측할 수 없음 ] 왜냐하면 24년 12월만 해도 AI리서처들은 AI가 밀레니엄 수학 문제를 2054년에서야 풀 수 있을 것이라고 예상을 했거든요🤔🤔 하지만 불과 2년도 지나지 않아서 나비에-스톡스 문제를 풀며 예상을 뛰어넘어버렸습니다🔥 AI는 시간이 지날수록 성능의 발전속도가 압도적으로 좋아지는데 AI연구자들조차 그 속도를 예측하지 못하고 있나보네요😱😱 👉 원문 보기 👈

일론 머스크, Grok Bot에 외부 최상위 AI 모델까지 통합 : 일론 머스크는 향후 SpaceX의 Grok Bot이 특정 작업마다 가장 적합한 백엔드 모델을 선택해 사용한다고 밝힘 : 자체 Grok 모델에 국한하지 않고 Claude Opus 5.5, Midjourney, Suno를 비롯한 주요 외부 API까지 활용 계획 : 핵심 원칙은 모델 공급자보다 결과물의 품질. 각 작업에서 가장 좋은 결과를 낼 가능성이 높은 모델을 동적으로 선택하는 멀티모델 라우팅 구조 지향 : 경쟁력을 단일 Grok 모델 성능이 아니라 여러 프론티어 모델과 전문 AI 서비스를 묶는 오케스트레이션 레이어로 확장하겠다는 의미 https://x.com/elonmusk/status/2107724314451878104

중국 AI가 전 세계에서 빠르게 확산되고 있습니다 DeepSeek, Z.ai, Alibaba 등 중국 AI 모델이 '저렴한 가격 + 오픈 가중치 + 코딩 성능'을 앞세워 글로벌 기업 시장에서 예상보다 빠르게 존재감을 키우고 있습니다. 1. OpenRouter에서 중국 AI 모델의 토큰 점유율이 2월 6~13%에서 9월 14일 주간 57~67%까지 급증 2. Vercel에서도 중국 모델 사용 비중이 1월 11%에서 8월 55%까지 확대 3. 낮은 가격과 오픈 가중치, 강력한 코딩 성능이 실제 사용자들의 선택을 이끄는 주요 요인 4. 글로벌 사우스에서는 중국 AI 모델이 기업 토큰 사용량의 3분의 2 이상을 차지한 것으로 나타남 5. 미국 하원 2개 위원회는 칩 통제, Nvidia 원격 연결, 모델 증류 등을 둘러싸고 중국 AI 확산을 조사 흥미로운 점은 AI 경쟁의 기준이 단순한 벤치마크 성능에서 실제 사용량으로 빠르게 이동하고 있다는 것입니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 비싸고 접근하기 어렵다면 시장을 장악하기 어렵다는 점에서 중국 AI의 확산은 상당히 주목할 만한 흐름입니다. 출처: https://www.cnbc.com/2026/09/26/china-ai-global-adoption.html

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