2025-11-24 AI 뉴스
23 Nov 2025구글, 차세대 모델 ‘Gemini 3’와 에이전트 중심 코딩 도구 ‘Antigravity’ 동시 공개
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구글이 11월 18일 ‘가장 지능적인’ 모델이라 부르는 Gemini 3를 공개하고, 개발자가 여러 AI 에이전트를 동시에 조율하며 코드를 만들고 테스트할 수 있는 IDE ‘Antigravity(안티그래비티)’를 퍼블릭 프리뷰로 내놨습니다. Gemini 3는 텍스트·이미지·오디오를 한 번에 다루는 ‘네이티브 멀티모달’ 구조를 바탕으로, 검색·학습용 플래시카드 생성·이메일 정리·여행 계획 같은 ‘작업형(에이전트형) 사용 사례’를 강화했습니다. Antigravity는 에이전트가 실제로 한 일을 사람이 검증하기 쉽게 ‘아티팩트(작업 목록, 실행 계획, 스크린샷, 브라우저 기록 등)’로 남기고, 에디터/터미널/브라우저에 직접 접근해 병렬로 일을 진행시킵니다. 이는 “말 잘하는 챗봇”을 넘어서 “실제 업무를 수행하는 AI 비서”로 가는 전환점입니다. 산업적으론 코딩 에이전트가 초안 작성·리팩터링·테스트 자동화까지 맡으면서, 소프트웨어 생산성의 기준(TTM·QA 비용·릴리즈 주기)을 다시 쓰게 됩니다. 경쟁 측면에선 오픈AI·앤트로픽과의 ‘추론·도구 사용·지식 정합성’ 경쟁이 본격화되며, 기업은 특정 모델 종속 대신 “여러 모델+에이전트 오케스트레이션” 체제로 전환할 가능성이 큽니다. (theverge.com)
오픈AI–폭스콘, “미국 내 AI 인프라 하드웨어” 동맹… 차세대 데이터센터 랙 공동 설계
오픈AI와 폭스콘이 미국 내에서 차세대 AI 인프라 하드웨어(전력·냉각·네트워킹 포함) 생산 역량을 확보하기 위해 협력에 나섭니다. 양사는 여러 세대의 데이터센터 랙을 병행 설계하고, 미국 내 부품 조달·테스트·조립을 확대해 공급망을 단순화·국산화하겠다는 목표를 제시했습니다. 당장은 구매 약정이 아닌 ‘설계·제조 준비’ 단계지만, 오픈AI가 초기 평가·구매 옵션을 갖습니다. 의미는 분명합니다. 1) 모델 고도화 속도에 맞춘 하드웨어 출시 주기 단축, 2) 지정학적 리스크 감쇠(국내 생산), 3) 랙 아키텍처 표준화로 배치 속도 가속입니다. 이는 대규모 AI 서비스를 운영하는 기업에게 “GPU만이 병목이 아니다(전력·냉각·케이블·랙 통합 설계가 핵심)”라는 사실을 재확인시킵니다. 미국 내 제조 전환은 납기 안정성과 동시에 비용 구조의 재편(초기 CAPEX 증대 vs. 장기 TCO 하락)을 부를 수 있습니다. (openai.com)
앤트로픽 Claude, ‘Microsoft Foundry·Microsoft 365 Copilot’에 공식 탑재… 기업용 에이전트 채택 가속
앤트로픽은 Claude Sonnet 4.5/Haiku 4.5/Opus 4.1을 Azure의 엔터프라이즈 빌드 환경인 Microsoft Foundry에 공개 프리뷰로 제공하고, Microsoft 365 Copilot의 ‘Researcher’ 에이전트 및 Excel의 에이전트 모드에서도 Claude 선택을 지원하기 시작했습니다. 핵심은 “업무형 에이전트의 표준화”입니다. Foundry에서 MCP(Model Context Protocol)·Agent SDK·Claude Code를 활용하면, 기업이 내부 데이터·권한 체계와 연결된 다단계 업무(리서치→요약→보고서→시각화)를 품질 관리 하에 자동화할 수 있습니다. 이는 특정 모델 종속을 피하고, 작업 유형별로 “가성비/품질 최적 모델”을 조합하는 멀티모델 전략을 촉진합니다. 결과적으로 문서화·분석·보고가 많은 백오피스(재무·영업기획·운영)와 개발팀(리팩터링·테스트·문서화)에서 실제 생산성 지표(처리량, 리드타임, 재작업률)가 개선될 여지가 큽니다. (anthropic.com)
엔비디아, 서버 메모리 ‘LPDDR’ 전환 가속… “2026년 말까지 서버 메모리 가격 2배” 파장
카운터포인트리서치에 따르면, 엔비디아가 AI 서버 메모리를 DDR5에서 스마트폰용 LPDDR로 전환하는 전략을 추진하면서 2026년 말까지 서버 메모리 가격이 최대 2배 뛸 수 있다는 전망이 나왔습니다. 전력 효율(와트당 성능)을 위해 LPDDR 수요가 급증하지만, 공급망은 스마트폰 대비 수십 배 많은 메모리를 요구하는 AI 서버 수요를 아직 소화할 준비가 덜 됐다는 진단입니다. 이는 클라우드/AI 서비스 사업자의 “GPU 이외 비용”을 크게 자극할 요소로, 훈련·추론 단가(특히 토큰/쿼리당 원가)에 직접 영향을 줍니다. 결과적으로 1) 중저가형 메모리→고급 LPDDR로의 병목 이동, 2) 인프라 TCO 상승, 3) 모델 경량화·프루닝·KV캐시 최적화 등 “메모리 효율형 아키텍처” 채택 압력이 세질 것으로 보입니다. (reuters.com)
AWS, ‘Responsible AI’ 포함 3종 Well-Architected Lens 공개… 에이전트 시대의 설계 가이드라인
AWS What’s New • AWS Architecture Blog
AWS가 Responsible AI(신규), ML Lens·Generative AI Lens(업데이트) 등 3종의 Well-Architected Lens를 내놨습니다. 요지는 “실서비스 단계의 AI/에이전트 시스템을 안전·신뢰·비용·성능 기준으로 점검하는 체크리스트”입니다. 예를 들어, 생성형 AI Lens는 Bedrock·SageMaker HyperPod·Agentic 패턴을 전제로 데이터 거버넌스, 프롬프트/툴 호출 감사(감사 로그), 비용 관리(스루풋/쿼터·컨커런시), 오케스트레이션(워크플로 vs. 에이전트) 기준을 제시합니다. Responsible AI Lens는 편향·프라이버시·안전장치(콘텐츠 필터, 연령 적합성, 휴먼 인더루프) 등 규제 대응 포인트를 아키텍처 단계에서 반영토록 합니다. 비기술 임원 관점에선 “파일럿→운영” 전환시 리스크를 ‘문서화 가능’한 통제 항목으로 바꿔, 보안/법무/컴플라이언스와 대화가 쉬워집니다. (aws.amazon.com)
스포티파이, ‘AI 플레이리스트’ 미국 유료 사용자에 롤아웃… 프롬프트로 취향 기반 믹스 생성
스포티파이가 텍스트 프롬프트만으로 분위기·장르·상황을 지정하면 자동으로 곡을 모아주는 ‘AI 플레이리스트’를 미국·캐나다 등 프리미엄 이용자에게 확대합니다. 사용자는 “가을 단풍 드라이브용 포크”처럼 문장으로 요청하고, “조금 덜 신나게”, “보컬 많은 곡 위주”처럼 후속 지시로 결과를 다듬을 수 있습니다. 기술적으로는 대규모 임베딩(곡 메타·오디오 피처·사용자 히스토리)과 생성형 모델을 결합해 질의→후보 탐색→재랭킹을 수행하고, 프롬프트 후속 수정은 랭킹 가중치 재조정을 통해 반영됩니다. 음악 스트리밍 산업에선 “추천 정확도”가 곧 유지율(해지율)에 직결되므로, AI 플레이리스트는 체류시간·참여도를 늘리는 핵심 기능이 될 전망입니다. 다만 저작권/표절 우려와 아티스트 노출 편향 문제(롱테일 소외)는 지속적인 투명성·통제 장치가 필요합니다. (engadget.com)
폭스콘, 연간 20~30억 달러 ‘AI 베팅’… “AI 서버가 이미 핵심 사업으로 전환”
아이폰 생산으로 유명한 폭스콘이 향후 3~5년간 매년 20~30억 달러를 AI에 투자하겠다고 밝혔습니다. 이미 클라우드·네트워킹 부문(특히 AI 서버)이 두 분기 연속으로 소비자 전자보다 큰 매출을 올리며, 사업의 무게중심이 AI 인프라로 이동하고 있음을 시사합니다. 이는 앞서 발표된 오픈AI–폭스콘 협력과 맞물려 “설계–제조–납품”까지 이어지는 AI 하드웨어 밸류체인에서의 존재감 강화를 의미합니다. 서비스 사업자 관점에서는 서버 조달 경로 다변화, 랙 통합 시스템(전력·냉각 포함) 턴키 공급 확대, 리드타임 단축 효과가 기대됩니다. 동시에 메모리·전력 인프라 병목(가격 상승·대기 기간)은 여전히 관리 포인트입니다. (reuters.com)
오늘의 핵심 포인트 정리
- 에이전트 전환: 구글(GenAI+Antigravity), 마이크로소프트(Foundry/365), 앤트로픽(Claude Skills·Code)로 이어지는 ‘업무 수행형 AI’ 경쟁이 본격화. 기업은 “멀티모델·멀티에이전트+거버넌스”로 설계해야 합니다. (theverge.com)
- 인프라 재편: 오픈AI–폭스콘 협력처럼 랙·전력·냉각까지 포괄하는 ‘풀스택 데이터센터’ 경쟁이 가속. 메모리 전환(LPDDR) 이슈로 원가 상승 리스크는 상존. (openai.com)
- 책임 있는 확장: AWS의 Responsible AI Lens는 기업이 컴플라이언스(안전·프라이버시·감사)를 제품 설계 단계에 녹여야 함을 명문화. 소비자 서비스(스포티파이 등)는 추천의 투명성과 편향 완화가 관건. (aws.amazon.com)