AI 산업의 경쟁축이 모델 성능을 넘어 추론용 자체 칩과 상시 작동 에이전트의 운영 통제로 넓어지고 있다. 모델 자율 개선과 업무 자동화도 진전됐지만, 자체 평가의 오류와 실행 단계의 거버넌스가 확산 속도를 좌우한다.
마이크로소프트, 2027년 마이아 300 생산 투입
마이크로소프트는 3세대 자체 AI 칩 마이아 300을 공개하고 2027년 생산 투입 계획을 밝혔다. 메가와트당 토큰 처리량과 마이아 200 대비 랙 처리량 개선을 내세워 추론 인프라의 비용·전력 효율 경쟁을 강화한다.
메타, 경쟁 모델 겨냥한 뮤즈 원더 2종 출시
메타는 뮤즈 원더와 뮤즈 원더 풀을 출시하고, 내부 업계 벤치마크에서 오픈AI·앤트로픽 주요 모델과 경쟁할 수 있다고 주장했다. 자체 평가에 기반한 주장인 만큼 실제 성능과 외부 검증이 시장 신뢰를 가를 전망이다.
기업용 AI 에이전트, 실행 중 행동 관리가 과제
상시 작동하는 기업용 AI 에이전트는 사전 권한 설정만으로 행동을 통제하기 어렵다는 지적이 나왔다. 실행 중 행동 점검과 가상 사설 클라우드 내 데이터 관리, 공통 거버넌스 표준이 도입의 핵심 조건으로 부상한다.
허니저, 홍보 AI로 첫날 대기 신청 1만 명 확보
홍보 자동화 도구를 개발한 허니저는 대기자 명단 공개 첫 24시간에 1만 명의 신청을 받았다. 기자 탐색과 보도 기회 분석을 자동화하되 실제 발송·게시와 최종 판단은 사람이 맡아, 업무 효율과 인간 검토를 결합한다.
사카나 AI·UC버클리, 언어모델 자기개선 기법 시험
사카나 AI와 UC버클리 연구진은 강한 교사 모델 없이 언어 모델이 과제 해결·평가·절차 개선을 반복하는 기법을 시험했다. 승률과 평가 능력은 높아졌지만 자기 오류를 성공으로 오인할 수 있어 신뢰할 검증 장치가 필요하다.
