키워드：딥시크, 오픈AI, 구글 안드로이드 XR, 지위안 로봇, 더우바오 모바일 도우미, AI 학습 파트너, 스페이스X 궤도 데이터 센터, 딥시크 R1 모델, 오픈AI 레드 얼럿, 안드로이드 XR SDK, 지위안 로봇 원정 A1, 더우바오 AI 도우미 크로스 앱 조작
🔥 포커스
DeepSeek 창립자 량원펑, Nature 선정 올해의 과학자 10인에 선정: 량원펑은 DeepSeek 모델의 AI 분야 기여와 혁신적인 영향력을 인정받아 《Nature》지로부터 2025년 올해의 과학자 10인 중 한 명으로 선정되었으며, “기술 파괴자”로 불렸다. DeepSeek은 강력하고 비용 효율적이며 오픈소스 모델(예: R1, V3.2)로 업계에 충격을 주며, 대규모 모델이 무한한 자원 투입 없이도 최고 수준에 도달할 수 있음을 증명하여, 글로벌 커뮤니티에서 중국 대규모 모델의 기술적 위상을 높였다. DeepSeek의 가치는 1조 5천억 위안에 달하며, 량원펑의 자산은 1,846억 2천만 위안으로 급증했다. 그의 “괴짜” 기질과 오픈소스에 대한 고집은 중국 AI가 모방자에서 혁신자로 전환하는 상징으로 여겨진다. (来源: 36氪, 36氪, 36氪)
OpenAI, ‘적색 경보’ 발령 및 기업 AI 보고서 발표: OpenAI CEO 샘 올트먼은 Google Gemini와 Meta의 치열한 경쟁으로 인해 12월 1일 최고 수준의 ‘적색 경보’를 발령하고, 비핵심 사업을 중단하며 ChatGPT의 핵심 경쟁력 강화에 자원을 집중했다. 동시에 OpenAI는 《기업 AI 현황 보고서》를 발표했는데, 기업 AI 도입률이 가속화되어 직원들이 하루 평균 약 1시간의 업무 시간을 절약하고 있지만, 상위 5%의 심층 사용자 효율성은 16배 폭증하여 AI 시대의 “빈부 격차”에 대한 우려를 불러일으켰다. 경쟁의 초점은 모델 역량, 시장 점유율, 인재 확보에 있다. (来源: 36氪, 36氪)
Google, Android XR 플랫폼 및 다양한 AI 안경 출시: Google은 XR Edition 행사에서 Android XR을 체계적으로 선보이며, 이를 안드로이드 경험을 XR 영역으로 확장하는 것을 목표로 하는 최초의 통합 확장 현실 플랫폼으로 포지셔닝했다. 이 플랫폼은 Samsung, Qualcomm과 협력하여 패션 AI 스마트 안경(Warby Parker, Gentle Monster와 협력), 유선 XR 안경(XREAL과 협력한 Project Aura), 그리고 Samsung Galaxy XR 헤드셋 업데이트를 포함한 다양한 하드웨어 형태를 출시했다. Android XR SDK도 동시에 업데이트되어 개발자에게 완전한 지원을 제공하며, AI와 XR 융합의 중요한 진전을 예고한다. (来源: 36氪, 36氪)
稚晖君 회사 Zhiyuan Robotics, 5,000대 양산 완료: 임베디드 AI 스타트업 창업자 “稚晖君” 펑즈후이가 설립한 Zhiyuan Robotics는 3년도 채 되지 않아 5,000대의 범용 임베디드 로봇 양산을 완료했다. 제품 라인업은 풀사이즈 휴머노이드 로봇(远征A1/A2), 하프사이즈 휴머노이드 로봇(灵犀X1/X2), 바퀴형 임베디드 로봇(精灵G1/G2)을 포함하며, 주로 산업 제조, 물류 분류, 데이터 수집 훈련 및 안내 접대, 문화 엔터테인먼트 공연 등의 시나리오에 적용된다. 이 이정표는 임베디드 AI 산업의 양산 속도가 예상을 뛰어넘었음을 의미하며, 이미 수억 위안의 주문을 확보했다. (来源: 36氪)
Doubao Mobile Assistant, AI 시대 진입점 경쟁 촉발: ByteDance가 출시한 Doubao Mobile Assistant는 ZTE와의 심층 협력을 통해 AI 기능을 휴대폰 운영체제 계층에 통합하여 애플리케이션 간 전역 작업을 실현하려 시도하며 업계에 파장을 일으켰다. 이 제품은 기존 슈퍼 App의 트래픽 진입점 지위에 도전하는 것을 목표로 하지만, 곧바로 WeChat, Taobao 등 대기업의 기술적 제한에 부딪혔다. 이 사건은 AI 시대 슈퍼 진입점 경쟁을 수면 위로 끌어올렸으며, 소프트웨어-하드웨어 통합, 생태계 축적, 엣지-클라우드 협업이 미래 AI 비서 개발의 핵심 트렌드가 될 것임을 예고한다. (来源: 36氪, 36氪)
🎯 동향
AI “베테랑” 쩌우양: AGI는 핵심이 아니며, 애플리케이션 구현이 세상을 바꾼다: 미래식지능(未来式智能) 공동 창립자 쩌우양은 현재 대규모 언어 모델 기술이 아직 AGI의 정점에 도달하지는 못했지만, 이미 모든 산업을 완전히 변화시키기에 충분하다고 생각한다. 그는 AI의 진정한 가치는 산업 프로세스에 침투하여 기업의 반복적인 지적 작업을 위한 “외부 두뇌”가 되어 전문가 경험의 구조화된 복제를 실현하는 데 있다고 강조했다. 그는 업계가 AGI의 먼 정점을 과도하게 쫓기보다는 기존 기술을 비즈니스에 통합하고 대규모로 구현하는 방법에 집중해야 한다고 지적했다. (来源: 36氪)
AI 생성 광고, 산업 재편: 기회와 도전 공존: 인공지능은 디지털 광고 산업을 심오하게 재편하며, 프로그래매틱 방식에서 지능형 광고 시스템으로 진화하고 있다. 기회는 트래픽 진입점 다변화, 소재 생성 자동화, 개인화된 경험 극대화(“일인천면”), 광고 게재 메커니즘 지능화 및 광고 대행사 역할 전환을 포함한다. 그러나 기술 성숙도 부족(모델 추론 불안정, 알고리즘 비설명성), 규제 문제(허위 광고, 딥페이크), 사용자 신뢰 및 개인 정보 보호 위험, 국경 간 규정 준수 비용 등의 문제가 시급히 해결되어야 한다. 업계는 “경량 규제 + 공동 거버넌스” 시스템을 구축하고, 플랫폼 위험 관리를 강화하며, 데이터 거버넌스를 강화하고, 브랜드가 자체 에이전트를 구축하도록 장려해야 한다. (来源: 36氪)
2026년 글로벌 보험 산업 전망: AI, 게임의 규칙을 재편하다: Deloitte 보고서는 글로벌 보험 산업이 성장 둔화와 수익 압박의 심화 단계에 진입하고 있으며, AI가 산업 규칙을 재편하는 핵심 동력이 되고 있다고 지적한다. 비생명보험 분야에서 AI는 보험 계리, 사기 식별, 위험 예측을 통해 “위험 예측”을 실현한다. 생명보험 및 연금보험 분야에서는 자본 구조 변화와 사모 펀드 융합이 가속화되며 자산 관리 능력이 핵심이 된다. 단체보험 분야에서는 B2B2C 모델에서 디지털 접근 능력과 탁월한 사용자 경험이 경쟁력이다. AI의 대규모 적용은 고품질 데이터, 현대화된 시스템 및 보안 보장에 의존하며, 종사자들의 역량 재구성을 요구한다. (来源: 36氪)
Google, 새로운 아키텍처 HOPE로 대규모 모델의 장기 기억 문제 해결: Google은 논문에서 대규모 모델의 장기 기억 문제를 해결하기 위한 새로운 프레임워크 HOPE를 제안했으며, 이는 AI 에이전트의 광범위한 적용에 매우 중요하다. 이 아키텍처는 Transformer의 자기 주의 메커니즘을 “단기 시스템”으로 정의하고, 컨텍스트 창을 넘어 핵심 정보를 저장하고 호출하는 독립적인 신경 장기 기억 모듈을 도입하여 대규모 모델의 “뇌 구조”를 재정의했다. 장기 기억은 이제 엔지니어링 패치에서 모델의 핵심 역량으로 진화하고 있으며, AI가 장기적으로 사용되고 신뢰받을 수 있는지 여부를 결정한다. (来源: 36氪)
AI 학습 파트너, 교육 재편: 기술, 감정, 지식 동반 통합: AI 학습 파트너는 전 세계 교육 분야에서 빠르게 부상하며 “동반자” 역할로 학생들의 일상 학습에 통합되고 있다. 기술 훈련 측면에서 AI 언어 튜터(예: Duolingo Roleplay, 咕噜口语)는 몰입형 대화와 즉각적인 오류 수정을 제공한다. 심리적 동반 및 습관 관리 측면에서 AI(예: Replika, Xueersi “小思3.0”)는 정서적 지원과 습관 지도를 제공한다. 지식 안내 측면에서 AI(예: PhotoMath, 小猿AI超拟人老师)는 “일대일 전 과목 동반 학습”으로 진화하며 과정 중심의 설명을 제공한다. (来源: 36氪)
머스크의 거대한 서사: SpaceX, 궤도 데이터 센터 진출: Morgan Stanley 보고서는 SpaceX의 가치 급등이 “궤도 데이터 센터”라는 새로운 AI 인프라에 대한 거대한 서사에 대한 시장의 평가에서 부분적으로 기인한다고 지적한다. 머스크는 Starship과 Starlink V3 위성에 GPU를 탑재하여 고속 레이저 상호 연결을 통해 궤도에 거대한 컴퓨팅 클라우드를 형성하고, 지구의 전력 부족을 해결하며, 극한의 냉각, 무한 에너지 및 글로벌 엣지 연결을 실현하는 구상을 하고 있다. 이 분야는 Starcloud, Axiom Space, Google, Nvidia 등 많은 플레이어들의 투자를 유치하고 있다. (来源: 36氪)
🧰 도구
Zhipu, 멀티모달 대규모 모델 GLM-4.6V 시리즈 오픈소스 공개: 강력한 기능, 가격 절반: Zhipu는 멀티모달 AI의 접근 장벽을 낮추기 위해 GLM-4.6V 시리즈 멀티모달 대규모 모델 및 AutoGLM 에이전트를 오픈소스로 공개했다. GLM-4.6V는 컨텍스트 창을 128k tokens로 확장했으며, Function Call을 시각 모델에 처음으로 기본 통합했다. 실제 테스트에서 이미지 쇼핑, 웹페이지 복제, 긴 문서 및 비디오 이해 등에서 안정적인 성능을 보였으나, 이미지-텍스트 혼합 배열은 여전히 최적화가 필요하다. API 가격은 절반으로 줄었으며, 경량 버전 GLM-4.6V-Flash는 무료로 제공되어 개인 및 소규모 팀에서 멀티모달 AI의 적용을 촉진하고 있다. (来源: 36氪)
AI 학습 파트너, 교육 재편: 기술, 감정, 지식 동반 통합: AI 학습 파트너는 전 세계 교육 분야에서 빠르게 부상하며 “동반자” 역할로 학생들의 일상 학습에 통합되고 있다. 기술 훈련 측면에서 AI 언어 튜터(예: Duolingo Roleplay, 咕噜口语)는 몰입형 대화와 즉각적인 오류 수정을 제공한다. 심리적 동반 및 습관 관리 측면에서 AI(예: Replika, Xueersi “小思3.0”)는 정서적 지원과 습관 지도를 제공한다. 지식 안내 측면에서 AI(예: PhotoMath, 小猿AI超拟人老师)는 “일대일 전 과목 동반 학습”으로 진화하며 과정 중심의 설명을 제공한다. (来源: 36氪)
📚 학습
대규모 모델 시각 능력 “오작동”: EgoCross, 교차 도메인 일반화 병목 현상 드러내: EgoCross 프로젝트 팀은 교차 도메인 1인칭 비디오 질의응답 평가에 초점을 맞춰, 기존 MLLM이 외과 수술, 산업, 익스트림 스포츠 및 동물 시점과 같은 전문 시나리오에서 일반화 병목 현상을 겪고 있음을 밝혔다。연구 결과, 최고 수준의 모델조차 이러한 낯선 영역에서는 정확도가 55% 이하로 급락하여 일상 시나리오보다 훨씬 낮았다. 팀은 최초의 교차 도메인 EgocentricQA 벤치마크를 구축하고, 프롬프트 학습, 감독 미세 조정, 강화 학습 등의 방법을 통해 RL 방법이 상당한 성능 향상을 가져올 수 있음을 검증하여, 더 일반화된 모델 구축을 위한 방향을 제시했다. (来源: 36氪)
학계 컴퓨팅 파워 “학살”당해, 스탠포드 1인당 ≈0.1장 GPU: 미국 최고 대학 연구실들은 스탠포드의 경우 1인당 약 0.14장의 GPU에 불과하여 산업계에 비해 훨씬 낮은 심각한 GPU 부족에 직면해 있다. 이는 학계가 대규모 AI 연구를 수행하기 어렵게 만들고, 최고 인재들이 산업계로 빠르게 유출되며, 최첨단 기술을 정의하는 능력을 점차 상실하게 한다. 일부 대학(예: NYU, UT Austin)이 자체 AI 공장을 건설하고 있음에도 불구하고, 전반적인 자원 격차는 엄청나며, AI 연구 및 교육에 심각한 도전을 제기한다. (来源: 36氪)
인간-로봇 상호작용 및 사회 로봇: Marynel Vázquez 교수 인터뷰: AAAI 팟캐스트 “Generations in Dialogue”는 Marynel Vázquez 교수를 인터뷰하여 인간-로봇 상호작용(HRI) 및 사회 로봇 연구에 대해 논의했다. Vázquez 교수의 연구는 다자간 환경에서의 사회적 그룹 역학에 초점을 맞추고 있으며, 자율적이고 사회적 인식을 갖춘 로봇 행동을 실현할 수 있는 인지 및 의사 결정 알고리즘을 개발하고, 상호작용을 그래프로 모델링하여 로봇이 개인, 관계 및 그룹에 대한 동시 추론을 수행할 수 있도록 한다. 그녀는 또한 교육 분야에서 로봇의 잠재력과 로봇에 대한 사회적 오해를 해결하는 방법에 대해서도 논의했다. (来源: aihub.org)
💼 비즈니스
AI 시뮬레이션 스타트업 Aaru, 3.5억 위안 투자 유치, 기업 가치 10억 달러 돌파: 05년생 창업자 3명(최연소 16세)이 설립한 미국 AI 합성 연구 스타트업 Aaru가 5천만 달러(약 3억 5천만 위안) 이상의 시리즈 A 투자를 유치하여 명목 기업 가치가 10억 달러에 달했다고 보도되었다. Aaru의 핵심 기술은 AI Agents를 활용하여 인간 행동을 시뮬레이션하고 특정 집단의 사건 반응을 예측하는 것으로, 정치 선거 여론 조사에 성공적으로 적용되었으며, 기업, 정계 및 공공 부문에 데이터 모델 제품을 제공하고 있다. (来源: 36氪)
前OpenAI 연구원, Google과 손잡고 Nvidia 포위: 전 OpenAI 연구원 레오폴드 아셴브레너가 설립한 펀드가 클라우드 서비스 제공업체 Fluidstack의 7억 달러 이상 규모의 투자 유치를 주도하기 위해 협상 중이다. Fluidstack은 Google TPU 유통 채널로서 Nvidia의 컴퓨팅 파워 독점에 도전하는 것을 목표로 한다. 이러한 움직임은 AI 칩 분야에서 Google의 전략적 배치와 AI 인프라에 대한 자본 시장의 열광적인 추구를 부각시킨다. (来源: 36氪)
선전 AI 동반 로봇 회사 Enabot, Sequoia 투자 유치, 사용자 100만 명 돌파: 푸즈커지(Enabot)는 AI 동반 로봇 제품으로 전 세계 사용자 100만 명을 돌파했으며, Sequoia, Longfor Capital 등으로부터 여러 차례 투자를 유치했다. 회사는 처음에는 반려동물 동반 시장에 진출했으나, 우연히 인간 감정 동반 시장의 광범위한 잠재력을 발견하고 AI 대규모 모델 대화 및 멀티모달 감정 상호작용 기술을 융합하여 가정용 로봇 제품 EBO X 등을 출시했다. 제품 기능은 원격 간호, 상호작용에서 감정적 공감까지 다양하며, 다양한 문화적 배경을 가진 사용자 요구를 충족시킨다. (来源: 36氪)
🌟 커뮤니티
AI 안경 오프라인 보급 “마지막 1마일” 도전: AI 안경이 온라인에서 높은 인기를 얻고 있음에도 불구하고, 광저우 핵심 상권에서의 오프라인 보급률은 예상보다 훨씬 낮았다. 시장은 “이중 정체성” 도전에 직면해 있다: 전통 안경점은 기술을 이해하지 못하고, 디지털 매장은 전문적인 안경 맞춤 서비스를 제공하지 않는다. 디스플레이가 있는 AI 안경의 맞춤 문제(예: Rokid의 마그네틱 방식과 Quark S1의 일체형 고비용 방식) 또한 대규모 보급을 제한한다. 보고서는 AI 안경이 대중의 삶에 진정으로 스며들기 위해서는 소비자들이 “안심하고 구매하고, 편리하게 맞추고, 원활하게 사용할 수 있는” 오프라인 시스템을 구축해야 한다고 지적한다. (来源: 36氪)
Tesla 로봇 “원격 조종 낙상” 논란, 자율성 의문 제기: Tesla Optimus 로봇이 행사 중 원격 조종으로 “헤드셋을 벗다가” 넘어진 것으로 추정되어 소셜 미디어에서 뜨거운 논쟁과 로봇 자율성에 대한 의문을 불러일으켰다. 이전에도 Optimus는 옷을 접을 때 로봇 팔의 보조를 받거나, 행사가 무대 뒤 엔지니어에 의해 원격 조종되었다는 등의 사건이 폭로된 바 있다. 머스크가 Optimus에 큰 기대를 걸고 있음에도 불구하고, 이러한 사건들은 휴머노이드 로봇의 완전한 자율 지능 구현의 어려움을 부각시키며, 로봇 원격 조종의 가치와 미래 작업 방식에 대한 논의를 촉발한다. (来源: 36氪)
AI 시대와 모델 대화, Amanda Askell 방법론 공유: Anthropic의 철학 박사이자 Claude의 “성격 디자이너”로 불리는 Amanda Askell은 AI 모델과 협력 관계를 구축하는 방법론을 공유했다. 그녀는 AI를 “건망증 있는 천재”에 비유하며, 모델과의 대화에서 의도를 명확히 표현하고, 복잡한 작업을 분해하며, 충분한 컨텍스트를 제공해야 한다고 강조했다. “영혼 문서”를 통해 Claude의 인격을 형성하여 온화하고 경계심을 갖도록 했다. 그녀는 일반인이 “명령 작성”에서 “대화 설계”로 전환해야 하며, 기업은 AI를 도구가 아닌 직원으로 간주해야 한다고 주장하며, AI의 인격화가 제품 차별화의 핵심이 될 것이라고 보았다. (来源: 36氪)
AI 스타트업 생태계 “노화”: 중국 시장, 경험과 자원 선호: 중국 AI 스타트업 DemoDay에서 창업자들의 연령이 비교적 높고(80년대생, 95년 이전 출생자가 많음), 제품 또한 스마트 보청기, 산업용 임베디드 AI와 같이 “중년 미학”을 띠는 경향이 관찰되었다. 이는 미국 AI 스타트업의 “젊은 돌풍”과는 대조적이다. 분석에 따르면, 중국 AI 애플리케이션 계층 스타트업은 고객에 대한 깊은 이해, 제품과 시장의 높은 적합성, 그리고 자원 축적이 필요하며, 이러한 “시간 문제”가 “젊음”을 약점으로 만든다. 동시에 대규모 모델의 과점화와 애플리케이션 계층의 “크고 아름다운” 요구는 더 많은 경험 많은 대기업 임원들이 크로스오버 창업에 나서게 하여 “AI 스타트업 생태계가 노화하고 있다”는 추세로 이어지고 있다. (来源: 36氪)
Amazon 직원들, AI 전략에 공동 반발: “민주주의, 일자리, 지구 파괴” 우려: 1,000명 이상의 Amazon 직원들이 공동 서한을 발표하며, 회사의 “통제 불능” AI 추진 속도가 민주주의, 일자리, 지구에 막대한 피해를 줄 수 있다고 경고했다. 직원들은 Amazon이 AI를 위해 기후 약속을 희생하고(데이터 센터 탄소 배출 증가), 일자리 대체 가속화(대규모 해고, AI 강제 통합), 감시 기술 확장(Ring 카메라 경찰 접근)을 우려했다. 이들은 Amazon에 재생 에너지 계획을 공개하고, AI 의사 결정에 직원 참여 메커니즘을 구축하며, AI 기술이 폭력, 감시, 대규모 추방에 사용되지 않을 것을 약속할 것을 촉구했다. Amazon은 이러한 주장을 부인했다. (来源: 36氪)
AI 에이전트 손해 책임 귀속: 기존 법적 프레임워크의 적응 및 조정: 법조계는 AI 에이전트 손해의 책임 귀속 문제를 논의하고 있으며, 새로운 법적 프레임워크가 필요한지, 아니면 기존 법률(예: 과실 책임 및 제품 책임)을 조정하여 대응할 수 있는지 검토 중이다. 일부 견해는 AI 에이전트가 전통적인 제품과 유사하므로, 개발자와 사용자는 위험 예방 능력에 따라 책임을 져야 한다고 주장한다. 도전 과제는 AI의 복잡성, 예측 불가능성, 불투명성으로 인해 과실 및 인과 관계를 증명하기 어렵다는 점이다. 개발자에게 더 엄격한 책임을 부과하고 법률 전문가의 기술적 소양을 향상시키는 등 기존 법률을 신중하게 조정하여 책임이 합리적으로 분배되도록 하는 방안이 제안된다. (来源: 36氪)