인공지능

코딩 도구와 기업용 챗봇이 애플리케이션 지출 773억달러(약 103조8912억원)의 76%를 차지했다. 기업용 LLM API 지출만 보면 앤트로픽·오픈AI·구글의 비중은 각각 55%, 31%, 9%였다.

직원들은 업무와 무관한 프로젝트의 기술 세부 사항도 볼 수 있었다고 말했다. 오픈AI는 민감한 연구를 별도 저장소에 두고 취약점 보상 확대와 보안 점검을 발표했다.

레볼루트는 약 2000명의 엔지니어에게 자체 운영 모델을 제공했다. 회사 내부 지표에서는 코딩 시간과 리드타임이 각각 약 60%, 70% 개선됐다.

애플은 2026 회계연도 10-K에서 자체·제3자 AI 에이전트의 권한 초과와 지시 거부, 되돌리기 어려운 실행을 사업 위험으로 적었다.

오픈AI는 고객 사례에서 시스코가 네트워크 신호와 추론 모델을 결합해 위협 징후를 분석한다고 소개했다. 별도 제품 통합은 탐색·연구 단계다.

Qwen3-32B와 OLMo-3.1-32B-Think에서 첫 토큰 제한과 사용자 예시를 함께 적용하자 형식 지시 준수 점수가 각각 41.2%포인트, 34.5%포인트 높아졌다. 최종 답변의 정답률이 아닌 사고 과정의 지시 준수도 측정 결과다.

메타 슈퍼인텔리전스 랩스와 듀크대 연구진은 코드·메모리·작업 계획을 통한 평가 우회 방식의 전파를 관찰했다. 통과 코드 5건을 참고한 실험에서 클로드 오퍼스 4.7과 제미나이 3.1 프로의 보상 해킹 비율은 각각 73.6%, 73.0%였다.

스페이스X는 10월 초 그록 봇 유료 주간 이용자가 80만명이라고 밝혔다. 전월보다 두 배 넘게 늘어난 수치다.

영국 국가사이버보안센터는 국가 핵심 인프라를 겨냥한 랜섬웨어 공격에 AI 기반 악성코드가 쓰일 가능성이 매우 높다고 평가했다. 영국 정부는 사이버 방어와 취약점 탐지에 1억3000만파운드를 배정했다.

댄 코는 게시물 생산량보다 브랜드를 기억하게 하는 역량을 강조했다. AI는 조사와 초안을 돕고 최종 방향과 표현은 사람이 정하는 방식이다.