에이전틱AI시대

사람의 조직의 변화 방향이 같았다. 보고와 결재 단계를 줄이고, 흩어진 팀을 합치고, 관리자 중심의 구조를 실무와 책임 중심으로 바꾸고 있다. 우버는 이번 감원의 직접적인 이유로 AI를 들지 않았다. 따라서 AI가 3300명의 일자리를 대체했다고 단정할 수는 없다.그러나 우버의 메시지는 분명하다. AI 시스템에서는 반복 호출과 불필요한 정보 탐색을 없애고, 사람의 조직에서는 과도한 보고 단계와 중복된 조율 업무를 줄인다. AI에는 더 많은 일을 맡기고, 사람은 목표를 정하고 결과를 판단하며 책임지는 역할로 이동시킨다는 것이다. ‘모바일 퍼스트’ 기업 우버가 ‘AI 네이티브’ 기업으로 움직이는 전환 과정이다.그 중심에는 우버가 ‘소프트웨어 팩토리(Software Factory)’라고 부르는 생산 체계가 있다. AI가 코드 작성과 검토, 테스트 복구, 버그 분석, 장애 분류, 유지보수를 맡고, 사람은 목표와 성공 기준을 정해 결과를 감독한다. 다음은 우버가 공개한 AI 비용 구조는 단순한 절약법이 아니라, AI와 사람이 함께 일하는 회사의 새로운 운영 설계도다.

오픈AI(OpenAI)가 지난 7월 30일 인공지능(AI) 모델 GPT-5.6 루나(Luna)의 사용료를 80% 내렸다. 100만 토큰당 입력 1달러(약 1400원), 출력 6달러(약 8400원)이던 것이 입력 0.2달러, 출력 1.2달러가 됐다. 토큰은 AI가 글을 읽고 쓸 때 세는 최소 데이터 단위다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 엑스(X)에 짧게 적었다.

‘지금 내가 보고 있는 글, 이미지, 영상 속의 내용은 실제일까, 아니면 AI가 만든 허구일까’요즘 소셜미디어에 올라오는 컨텐츠를 접할 때 사람들이 가장 먼저 하는 생각이다. 소셜미디어뿐만이 아니다. 가상의 AI 프리랜서 기자 ‘마고 블랑샤르(Margaux Blanchard)’ 명의로 작성된 거짓 AI 정보가 복수의 언론사에 유통되는가 하면 주요 방송사가 미국 연방정부 셧다운 국면에서 SNAP(식료품 지원) 수급자 관련 AI 생성 가짜 영상에 속아 보도했다가 정정하는 사태가 벌어지기도 했다. 뉴스가드(NewsGuard)의 조사에 따르면 진짜 뉴스 매체를 가장해 저품질 AI 생성 글로 광고 수익을 얻는 일명 ‘AI 콘텐츠 팜(Content Farm)’ 사이트만 전 세계적으로 3700개를 넘어선 것으로 집계됐다. 정보의 진위를 가리는 장치가 없는 상태에서 AI 생성 글과 매체가 기하급수적으로 증가함에 따라 사회 전체가 불필요한 혼란과 검증 비용을 치르고 있는 것이다.신뢰 문제가 커지는 가운데, 이 문제를 해결하겠다고 나선 AI 스타트업이 있다. 뉴욕 브루클린에 본사를 둔 팬그램 랩스(Pangram Labs, 이하 팬그램)가 그 주인공. 팬그램은 29일(현지시각) 실리콘밸리 VC 멘로벤처스가 리드하고, 헤이스타크, 스콥 벤처 캐피탈, 스크립트 캐피탈(Script Capital), 카덴자(Cadenza) 등이 참여한 900만달러(약 130억원) 규모의 시드 투자를 유치했다고 발표했다. 온라인상에 범람하는 ‘AI 슬롭(AI Slop, 품질이 낮고 무분별하게 양산된 AI 생성 컨텐츠)’을 정밀하게 탐지·분류하는 딥러닝 기술을 앞세워 과거에 없던 새로운 비즈니스를 개척하고 있는 것이다. AI 시대에 발생하는 새로운 문제에 집중해 기회를 창출했다는 점에서 흥미로운 케이스다. 거대 언어 모델(LLM)이 인간이 만드는 언어, 이미지, 영상을 거의 완벽하게 모방하는 시대. 글로벌 컨텐츠 플랫폼, 벤처캐피털의 선택을 받은 ‘AI 판별 기술’에 관심이 쏠리고 있다.

2026년 7월, 오픈AI의 인공지능(AI) 모델들은 해킹 시험을 치르고 있었다. 과제는 격리된 시험장 안에서 소프트웨어의 약점을 찾는 일이었다. 그런데 모델은 문제를 정면으로 풀지 않았다. 답안이 있을 법한 외부 서버를 찾아 나섰다.모델은 프로그램 설치용으로 열어둔 내부 통로에서 아직 알려지지 않은 취약점을 발견했다. 권한을 높이고 인터넷에 연결된 시스템으로 옮겨간 뒤, 훔친 자격증명으로 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)의 실제 운영망에 들어갔다. 시험장 안의 부정행위가 현실의 보안 사고로 바뀐 순간이었다.더 기묘한 장면은 그 뒤에 나왔다. 허깅페이스가 1만7000건이 넘는 공격 기록을 분석하려 하자 먼저 시도한 미국 상용 모델들은 실제 해킹 명령이 담겼다는 이유로 작업을 거절했다. 허깅페이스는 중국 지푸AI(Z.ai)의 모델 GLM-5.2를 자체 서버에서 돌려 침입 경로를 복원했다.이 사건을 "챗GPT가 공격하고 중국 AI가 막았다"고 설명하면 절반만 맞다. 우리가 쓰는 챗GPT(ChatGPT)가 아니라 사이버 실력을 시험하던 GPT-5.6 솔(Sol)과 더 강한 비공개 모델의 조합이었다. GLM-5.2도 공격을 실시간으로 차단한 게 아니다. 사건이 끝난 뒤 기록을 읽고 침입 경로를 복원한 포렌식(forensics, 디지털 사고 흔적 분석) 도구였다.

중국 스타트업 문샷 AI(Moonshot AI)가 새 AI 모델 ‘키미 K3(Kimi K3)’를 공개했다. 중국 상하이에서 개최되는 WAIC 2026 개막 직전인 16일 정식 공개와 동시에 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter)에 등재되며 단숨에 AI 업계 최고 화제로 떠올랐다. AI 모델 평가 기관 아티피셜 애널리시스가 분석한 지능 지수(Intelligence Index)에서 앤트로픽의 클로드 페이블 5(60점), 오픈AI의 GPT-5.6 솔(59점)에 이어 57점으로 3위에 오르며 강력한 성능을 입증했기 때문이다. 클로드 페이블 5, GPT-5.6은 미국 정부가 한때 외국인의 사용을 제한했을 정도로 강력한 성능을 자랑하는 AI 모델이다. 미국 프런티어(frontier, 최첨단) AI 연구소가 유료로 제공하는 최고 성능 모델과 대등한 수준의 모델을 무료로 내려 받을 수 있는 오픈웨이트(Open-weights, 공개 가중치)로 풀었다는 점에서 토큰(token, AI가 생성·처리하는 데이터의 최소 단위) 경제 차원의 거대한 변화도 예상된다.

더밀크가 2026년 하반기 첫 글로벌 혁신 현장 취재 목적지로 중국 상하이를 선택했다. 미국과 AI 패권 경쟁을 펼치며 글로벌 AI 산업 및 기술을 주도하고 있는 중국을 방문, 현지에서 생생한 인사이트를 전하기 위해서다. 오는 7월 17일(현지시각)부터 20일까지 중국 상하이에서 열리는 ‘WAIC 2026(World Artificial Intelligence Conference 2026)’는 세계에서 가장 중요한 AI 컨퍼런스 중 하나로 부상했다. 글로벌 테크 컨퍼런스를 직접 탐방하며 대한민국 기업과 창업가들에게 실질적인 인사이트 제공해온 더밀크 ‘혁신원정대’는 올해도 CES 2026, MWC 2026, 엔비디아 GTC 2026, 구글 클라우드 넥스트 2026, 구글 I/O 2026 등 핵심 글로벌 테크 컨퍼런스를 잇달아 현장 취재해 왔다. 더밀크는 이번 WAIC 취재를 통해 중국 기업들의 기술 및 역량 수준은 어느 정도인지를 직접 확인해 전달할 계획이다. AI가 국가 전략자산으로 취급되는 가운데, 중국의 AI 산업 정책, 전략이 어느 국면에 접어들었는지도 현장에서 확인한다. 

상식은 이렇게 말한다. AI에게 일을 많이 맡길수록 내 일자리는 위험해진다.앤트로픽(Anthropic)이 6월 26일(현지시각) 공개한 앤트로픽 경제지수 6번째 보고서 '케이던스(Cadences)'는 반대로 말한다. 일을 가장 많이 맡겨본 사람들이 오히려 자기 미래를 가장 덜 두려워했다..멀리서 보면 AI는 무섭다. 직접 맡겨보면 어디까지 되고 어디서 막히는지 보인다. 불안은 사라지지 않지만, 막연한 공포가 구체적인 판단으로 바뀐다. 여러분은 AI를 두려워하는가? 기준을 갖고 위임하는가?

세계가 중국 오픈소스 모델 약진에 큰 충격을 받고 있다.중국의 오픈소스 모델이 AI 모델 가격표를 흔들고 있기 때문이다. 중국 Z.ai(옛 지푸AI)가 6월 16일 공개한 GLM-5.2는 그 변화를 숫자로 보여준다. 오픈라우터(OpenRouter) 모델 데이터 기준 가격은 입력 100만 토큰당 0.94달러(약 1300원), 출력 100만 토큰당 3달러(약 4200원)다. 100만 토큰 컨텍스트(context, 문맥)를 지원하고, 코딩 에이전트와 장기 작업에 맞춰 설계된 모델이 매우 싸게 서비스 되는 것이다. 더 충격적인 숫자는 성능지표다.가장 많이 인용되는 AI 리서치 기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)기준 지능점수 51점으로 클로드 페이블, GPT 5.5버전을 바짝 쫓고 있다. 심지어 구글 제미나이(Gemini) 프로 3.1 버전(46점)을 앞선다.

2026년 6월 24일 샌프란시스코. 오픈AI와 브로드컴이 공개한 한 장의 사진이 기술업계를 흔들었다. 샘 알트만 오픈AI CEO와 혹 탄(Hock Tan) 브로드컴 CEO가 300mm 반도체 웨이퍼(Wafer, 반도체 칩의 토대가 되는 원형의 판)를 들고 환하게 웃고 있는 사진이었다.  웨이퍼에 새겨진 이름은 할라페뇨(Jalapeño, 멕시코를 원산지로 하는 매운 고추). 오픈AI가 처음으로 설계한 자체 AI 칩이다.양사의 발표에 따르면 혹 탄 CEO와 찰리 카와스 브로드컴 반도체솔루션부문 사장은 새로 제작된 따끈따끈한 웨이퍼를 직접 들고 오픈AI를 방문해 샘 올트만 CEO와 그렉 브록먼 사장에게 이를 전달했다. 이날 처음 공개된 할라페뇨는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론(inference) 작업에 특화된 맞춤형 AI 칩(ASIC)이다. 오픈AI는 이 칩을 ‘인텔리전스 프로세서(Intelligence Processor)’로 명명, 양사가 함께 구축할 컴퓨트 플랫폼의 첫 제품이라고 밝혔다. 앞으로 세대를 거듭하며 계속해서 칩을 공개할 것이란 의미다. 최첨단 AI 모델 개발사가 직접 설계한 칩이라는 점에서 반도체 및 기술 업계 전반에 적지 않은 파장을 불러일으킬 것으로 예측된다.

알리 고드시(Ali Ghodsi) 데이터브릭스 공동창업자 겸 CEO는 16일(현지시각) 미국 샌프란시스코에서 개막한 ‘데이터 + AI 서밋 2026’ 기조연설에서 “조직의 모든 데이터, 프로세스, 직원들의 머릿속에 있는 지식을 어떻게 AI에 맥락으로 제공하느냐가 중요하다”며 “똑똑한 AI 모델들에 좋은 맥락만 제공하면 AI가 기업 내부에서 놀라운 일을 할 수 있다”고 강조했다. 기업이 AI를 제대로 활용하지 못하고, AI 기반 혁신을 만들어 내지 못하는 가장 큰 병목은 ‘데이터 맥락(data context)’이라는 주장이다. 데이터브릭스는 전 세계에 2만 개 이상의 기업 고객을 보유하고 있는 글로벌 데이터 AI 기업이다. 포춘 500대 기업의 70%가 데이터브릭스 플랫폼을 사용하고 있다.고드시 CEO는 “맥락이란 조직 안에 있는 모든 데이터를 어떻게 AI와 연결할 것인가의 문제다. 예를 들어 회의록도 데이터이므로 모든 회의는 기록돼야 하고, 전사본이 만들어져야 한다”며 “이를 가능하게 하려면 프로세스를 재구성해야 한다. 데이터브릭스에는 현장 배치 엔지니어(FDE, Forward Deployed Engineer)들이 있어서 이런 재구성을 돕는다”고 했다. 오늘날 대부분의 엔터프라이즈(enterprise, 기업용) AI는 ‘자신감 넘치는 추측(guessing with false confidence)’에 불과하다는 게 고드시 CEO의 지적이다. 충분한 맥락이 없는 상황에서 AI가 부정확한 결과를 매우 자신감 있게 정답으로 제시하는 경우가 많다는 것. 데이터브릭스는 이런 문제를 해결하기 위해 이날 새로운 기업용 AI 제품군을 대거 공개했다. 핵심은 세 가지다. 모든 임직원이 사용할 수 있는 AI 동료 ‘지니 원(Genie One)’, 누구나 자율형 AI 에이전트를 만들 수 있는 ‘지니 에이전트(Genie Agents)’, 그리고 이 둘의 두뇌 역할을 하는 맥락 엔진 ‘지니 온톨로지(Genie Ontology)’다.

구독자 여러분 안녕하세요, 실리콘밸리와 글로벌 혁신 현장에서 최신 AI 산업 트렌드와 인사이트를 전해드리는 박원익의 AI인사이트입니다.‘언덕을 오르는 기계 만들기(Building a hill-climbing machine)’무스타파 술레이만 마이크로소프트 AI(MAI) 총괄은 연례 개발자 컨퍼런스 ‘마이크로소프트 빌드’가 열린 2일(현지시각) 마이크로소프트의 AI를 언덕을 오르는 기계에 비유했습니다. 추론 모델 ‘MAI-Thinking-1’, 코딩 에이전트 모델 ‘MAI-Code-1-Flash’ 등 7종의 자체 신규 AI 모델 공개하며 더 많은 컴퓨팅 자원과 더 나은 데이터, 더 정교한 평가 기준을 적용해 지속적으로 발전해 나가겠다는 포부를 밝힌 것입니다.발표에서 가장 눈길을 끄는 내용은 따로 있었습니다. “우리는 제3자 모델에서 지식을 증류(distillation)하지 않는다. 데이터, 보상, 평가 과정 모두를 직접 구축했다.” 이는 자체 슈퍼인텔리전스 팀을 구축, 오픈AI 의존에서 벗어나 독자적 AI 역량을 구축하겠다는 강력한 선언이었습니다. 마이크로소프트뿐만이 아닙니다. 오픈AI 역시 AWS에 모델을 제공한다고 밝히며 마이크로소프트에서 벗어난 새로운 길을 걷고 있죠. AI의 놀라운 발전 속도와 파괴력은 기존의 질서를 흔들고 있습니다. AI 기업들은 서로의 영역을 넘나들며 동맹을 맺고, 새 시장에 침투해 경쟁 구도를 만들며 예상치 못한 곳에서 비즈니스 모델을 만들어내고 있습니다. 이번 레터는 그 최전선을 따라갑니다.

일론 머스크가 이끄는 우주 기업 스페이스X(SpaceX)가 역대 최대 규모의 기업공개(IPO)를 공식 선언하며 월스트리트와 기술업계를 뒤흔들었다.스페이스X는 20일(현지시각) 미국 증권거래위원회(SEC)에 IPO 신청서(S-1)를 제출했다. 2002년 설립 이래 한 번도 외부에 공개되지 않았던 스페이스X의 재무 정보가 처음으로 세상에 드러났다. 나스닥 티커 심볼(종목코드)은 ‘SPCX’. 신청서 제출 시점 기준으로 인류 역사상 최대 규모 IPO가 될 전망이다.