2025-11-13 AI 뉴스
12 Nov 2025앤트로픽, 미국에 500억 달러 규모 ‘자체 AI 데이터센터’ 구축…텍사스·뉴욕부터 가동
클로드(Claude)로 알려진 앤트로픽이 미국 내에 최대 500억 달러(약 68조 원)를 투입해 ‘자체’ AI 데이터센터를 짓겠다고 발표했습니다. 1차 부지는 텍사스와 뉴욕으로, 2026년 단계적으로 가동에 들어가며 장기적으로 800개의 상시 일자리와 2,400명의 건설 일자리를 창출할 전망입니다. 이번 센터는 영국계 AI 클라우드 업체 플루이드스택(Fluidstack)과 함께 설계·운영됩니다. 핵심 의미는 “클라우드 의존을 줄이고, 추론·학습 비용을 장기적으로 통제”하겠다는 전략 전환입니다. 지금까지 많은 AI 서비스가 AWS·구글·MS 같은 하이퍼스케일러 인프라에 기대 왔는데, 앤트로픽은 고성능 GPU 클러스터와 전력·냉각 설계까지 직접 통제함으로써 모델 업데이트 속도, 지연(latency), 보안·컴플라이언스 대응력을 끌어올릴 수 있습니다. 이러한 초대형 투자 흐름은 업계 전반의 ‘AI 인프라 내재화’ 트렌드를 가속화하며, 향후 AI 서비스 이용료(토큰당 비용) 안정화와 기업용 프라이버시 요구 충족(데이터 주권)에도 긍정적인 영향을 줄 것으로 보입니다. 다만 전력 수급·환경 영향(E)·금융시장 과열 논란은 계속 점검 포인트입니다. 같은 날 보도된 복수 매체를 종합하면 마이크로소프트도 미국 남동부 거점을 확대 중으로, ‘AI 인프라 투자 전쟁’이 본격화되고 있습니다. (reuters.com)
오픈AI, 법원 ‘챗GPT 2천만 건 대화 로그 제출’ 명령에 불복…“이용자 프라이버시 침해”
뉴욕 남부지방법원은 뉴욕타임스(NYT) 등 언론사가 제기한 저작권 소송과 관련해 ‘비식별화된 챗GPT 대화 로그 2천만 건’ 제출을 명령했습니다. 오픈AI는 “사건과 무관한 다수의 개인적 대화가 포함될 수 있어 심각한 프라이버시 침해”라며 재검토를 요청했습니다. 쉽게 말해, ‘증거개시(디스커버리)’가 빅테크 AI 서비스의 민감 데이터를 어디까지 요구할 수 있느냐는 선례를 만들고 있습니다. 법원은 비식별화와 보호명령 등 안전장치를 전제로 했지만, 오픈AI는 “대규모 일괄 제출은 부당하며, 검색·열람도 제한된 보안 환경에서 엄격히 이뤄져야 한다”고 맞서고 있습니다. 이번 사건의 파장은 크습니다. 첫째, 생성형 AI 서비스가 수집·보관하는 로그의 ‘증거성’과 ‘개인정보성’ 경계가 재정의될 수 있습니다. 둘째, 엔터프라이즈 고객의 ‘로그 주권(보관기간·접근통제)’ 요구가 더욱 강화될 것입니다. 셋째, 향후 AI 서비스는 ‘프라이버시 보호형 로깅(예: 최소수집·짧은 보존·온디바이스 가공)’ 아키텍처를 기본값으로 채택할 가능성이 큽니다. 관련해 오픈AI는 자사 블로그와 시스템카드에서 데이터 보존·비식별화 원칙을 추가로 설명했습니다. (reuters.com)
오픈AI, ‘GPT‑5.1’ 배포 시작…대화톤 프리셋·오토 라우팅 개선, ‘Instant/Thinking’ 이원화
오픈AI가 GPT‑5의 업그레이드 버전 ‘GPT‑5.1’을 공개하고 순차 배포를 시작했습니다. 사용자는 두 가지 버전 중 선택할 수 있습니다. 1) GPT‑5.1 Instant: 응답 속도와 지시 따르기(Instruction Following)를 강화한 ‘일상용’ 모델, 2) GPT‑5.1 Thinking: 질문 난이도에 맞춰 ‘생각 시간’을 더 길게 배분하는 ‘추론 강화’ 모델입니다. 또한 ‘Auto’ 라우터가 질문 성격에 맞춰 두 모델을 자동 선택합니다. 여기에 ‘Professional·Candid(담백)·Quirky(개성)’ 등 대화 톤 프리셋이 추가돼, 비전문가도 별도 프롬프트 없이 챗봇 성향을 쉽게 조절할 수 있습니다. 서비스 관점에서 의미는 세 가지입니다. 첫째, “모델 고르기 피로”를 줄이고(오토 라우팅), 둘째, 업무·학습·상담 등 목적별 UX를 간단히 표준화하며(톤 프리셋), 셋째, 고난도 작업만 ‘생각 많은 모델’에 배정해 비용·지연을 절감합니다. 초기 반응을 감안하면, 기업용 플랜(Enterprise/Edu)의 조기 토글과 사용량 정책이 추가 조정될 가능성도 있습니다. 출시 소식은 공식 문서와 주요 IT 매체를 통해 확인됩니다. (openai.com)
구글, ‘프라이빗 AI 컴퓨트(Private AI Compute)’ 공개…클라우드에서 ‘온디바이스급’ 프라이버시
구글이 새 프라이버시 아키텍처 ‘프라이빗 AI 컴퓨트’를 발표했습니다. 요지는 “개인 데이터는 사용자인 당신만 볼 수 있게 유지하면서, 무거운 추론은 클라우드에서 처리”하겠다는 것입니다. 하드웨어 보안(원격 인증·암호화)으로 보호되는 전용 ‘밀봉(Sealed) 영역’에서 제미나이(Gemini) 모델이 데이터를 처리하고, 운영자는 내부자까지 포함해 해당 데이터에 접근할 수 없다는 점을 강하게 강조합니다. 아이폰의 ‘프라이빗 클라우드 컴퓨트’와 유사한 개념으로 이해하면 쉽습니다. 기술적으로는 TPU·티타늄 인텔리전스 앤클레이브(TIE) 등 ‘원스택’ 기반 보안 설계를 내세웁니다. 사용자 측 체감은 픽셀(Pixel) 10의 ‘매직 큐(Magic Cue)’ 제안이 더 즉시적·정확해지고, 녹음 앱 요약이 더 많은 언어로 확장되는 식으로 나타납니다. 산업적 의미는 두 가지입니다. 첫째, “온디바이스 vs 클라우드” 이분법을 넘어 ‘민감 데이터도 안전하게 클라우드 추론’이 가능해져 AI 기능의 범위·정확도가 커집니다. 둘째, 규제 환경(특히 EU·미국 주별 프라이버시법)에서 ‘처리 목적·영역·접근’의 투명성을 입증할 새로운 레퍼런스가 될 수 있습니다. 관련 보도와 픽셀 신규 기능 공지를 함께 참고하세요. (blog.google)
마이크로소프트·앤트로픽, 美서 AI 데이터센터 확장 발표…‘전력·환경·거품’ 3대 리스크도 부각
미국 내 AI 데이터센터 증설이 가속화되고 있습니다. AP에 따르면 앤트로픽의 500억 달러 투자와 더불어, 마이크로소프트도 조지아주 애틀랜타에 신규 AI 데이터센터 계획을 발표하며 위스콘신 프로젝트와 묶어 ‘슈퍼컴퓨팅 네트워크’를 구축하겠다고 밝혔습니다. 산업적으로는 두 가지 흐름이 뚜렷합니다. 1) 초거대 모델·에이전트 시대에 대비한 ‘선(先)증설’ 전략(수요 폭증을 가정하고 GPU·전력 용량을 먼저 확보), 2) 멀티클라우드·자체센터 혼합으로 비용·공급망·입지 리스크를 분산. 반면 전력망 부하, 냉각수·토지 이용, 전력요금·세제 인센티브 논란 등 ESG 이슈가 동반됩니다. 지역사회와의 상생(요금·일자리·교육)과 재생에너지 PPA 확충이 향후 허가·정치적 지지의 관건입니다. 이용자 입장에서는 장기적으로 “서비스 속도·안정성·요금”이 개선될 여지가 있으나, 단기 시장 변동성(과열·거품 논쟁)도 염두에 둘 필요가 있습니다. (apnews.com)
쿠버네티스의 ‘멀티클러스터 추론’ 간소화: MS, KubeCon서 KAITO·KubeFleet 소개
기업들이 AI 서비스를 ‘전 세계 여러 데이터센터(클러스터)’에서 동시에 운영할 때 겪는 가장 큰 어려움은 버전관리·트래픽 분산·비용제어입니다. 마이크로소프트는 KubeCon(현지 11월 13일) 기조연설에서 오픈소스 프로젝트 KAITO와 KubeFleet를 통해 이 문제를 풀겠다고 했습니다. 쉽게 설명하면, KAITO는 “모델 배포·버전·성능 텔레메트리”를 선언형으로 다루는 쿠버네티스 확장이고, KubeFleet은 “지역·비용·지연시간”을 고려해 여러 클러스터에 추론 작업을 자동 분산하는 오케스트레이션 레이어입니다. 기술적 효과는 다음과 같습니다. 1) 동일 모델을 북미·유럽·아시아 여러 클러스터에 깔아두고, 사용자가 어디서 접속하든 빠른 응답을 제공(지연 최소화), 2) 피크 시간에만 저렴한 리전으로 부하를 옮겨 ‘원가 절감’, 3) 특정 국가의 ‘데이터 주권’ 규정을 지키면서도 글로벌 서비스를 유지. 이것은 AI 서비스를 실제로 운영하는 팀(플랫폼 엔지니어·MLOps)에게 즉각적인 생산성 향상을 제공합니다. (techcommunity.microsoft.com)