인공지능

엔비디아는 전력 효율이 가장 높은 x86 CPU보다 에이전트 작업 속도가 2배라고도 밝혔다. DeepInfra와 Modal의 자체 시험은 작업 구성과 지표가 달라 직접 대조하기 어렵다.

진 먼스터는 AI 활용 확대로 기업 지출이 늘어날 여지를 강조했고, 조지 노블은 설비투자와 부채, 투자수익률의 불확실성을 지적했다.

엔비디아는 전력·냉각·네트워크가 준비된 부지에서 장비 배치 기간을 기존 6개월에서 최단 14일로 줄일 수 있다고 밝혔다. 초기 적용 대상은 대규모 신규 구축·액체 냉각형 AI 인프라다.

앤스로픽은 보안 센터와 중앙 관리 기능을 베타로 공개하고, 프롬프트·도구 호출 검사 기능은 일반 제공으로 전환했다.

메타가 모바일·웹·맥용 뮤즈에 음성 대화를 순차 적용하고 있다. 이용자는 목소리를 고를 수 있고, 아바타는 대화에 맞춰 반응한다.

오픈AI와 JP모건체이스가 엔지니어링·사이버보안 분야에서 AI 활용을 모색하는 전략적 협력을 발표했다. 기존 사내 AI 플랫폼은 2026년 초 주간 이용자 약 15만명을 기록했다.

오픈AI는 Dots가 작업의 여러 부분에 서로 다른 모델을 활용할 수 있다고 밝혔다. 앱 연결을 끊어도 이미 저장된 맥락은 삭제되지 않는다.

Qwen3.5-397B의 같은 FP8 비교에서 TPUv7은 GB300보다 외부 고객 총소유비용 기준 1.85배 높은 달러당 토큰 처리량을 기록했다. GB300 FP4와 비교한 상대 처리량은 0.54배였다.

METR는 앤트로픽의 내부 AECI 점수 증가 속도를 과거 추세와 비교했다. 95% 신뢰구간은 1.5~2.8배였으며, ‘3배’는 별도로 제시된 불확실성 범위의 상단이다.

라일라 사이언스와 애니스케일은 엔비디아(NVIDIA·$NVDA)의 B200 GPU 64개로 GLM-5.3-Flash를 시퀀스당 100만 토큰까지 후속 학습했다. 유전체 손실 4.8% 개선은 51만2000토큰 조건의 별도 시험에서 나왔다.