글로벌 AI 오늘의 와글와글 (2026-09-15)

오늘 전체적으로 어떤 이야기들이 있었나

AI 기술개발

  • 3천 달러짜리 128GB VRAM 괴물 서버 완성기
    개인용 추론 서버를 직접 조립하며 Lenovo p620 워크스테이션의 독점적인 문제로 인해 반품하고 Huanandzhi D12D 메인보드와 EPYC 7452, 4개의 V620 GPU를 조합해 3천 달러 안팎으로 완성했습니다. 이 기기는 Qwen3.8-next-flash를 W4A16 양자화로 실행할 때 프리필 단계에서 초당 1.3천 토큰, 디코딩 단계에서 초당 60~70 토큰의 속도를 보이며 전력 소모는 프리필 시 700~900W, 디코딩 시 500~600W를 기록했습니다. 처음에는 27B 모델의 속도에 실망했으나 최신 Qwen3.8 next 모델이 최적화되어 잘 돌아가기에 만족하며 향후 더 나은 최적화를 기대하고 있습니다.
  • AI 연합이라는 껍데기 뒤에 숨은 기만
    Hyprland 개발자와 직접 소통해 본 결과 이 프로젝트가 AI 연합이라는 주장은 어리석으며 실제로는 단순한 설정 파일 저장소에 불과하다는 비판이 제기되었습니다. 이 프로젝트가 에이전트 중심 리눅스로 브랜딩하며 자금을 지원받고 있지만, 후원자 명단에는 명백한 극우 성향의 인물들이 포함되어 있어 논란이 일고 있습니다. 비신자들도 겉모습만 보면 물질적으로 지원할 수 있게 만드는 파시즘의 기만술이 작동하고 있다는 지적이 나옵니다.
  • 5090 재고 사라지자 7천 달러 시대 예고
    RTX 5090의 재고가 바닥나면서 가격이 폭등하여 7천 달러 수준으로 치솟을 것이라는 우려가 제기되었습니다. 마이크로센터 같은 소매점은 이미 품절 상태이며, 중국 밀수업자들이 현금으로 매입하거나 96GB로 개조했다는 소문이 가격 상승을 부추기고 있습니다. 96GB 5090은 사기라는 반론도 있지만, 신규 재고가 들어오지 않으면 며칠 내로 가격이 폭발할 것이라는 전망이 지배적입니다.
  • 추론 비용 깎아먹는 DeepSeek의 무자비한 공세
    DeepSeek가 DeepSeek-V4.1-Flash를 통해 KV 캐시 메모리 필요량을 획기적으로 압축하는 새로운 방법을 공개하여 OpenAI와 Anthropic에 위협이 되고 있습니다. 이 기법은 모델의 컨텍스트 크기를 키우고 메모리 사용량을 줄여 추론 비용을 낮추기 때문에, 막대한 컴퓨팅 자원을 확보한 기존 대기업들의 우위가 흔들릴 수 있습니다. DeepSeek와 중국 연구소들이 무자비하게 추론 비용을 낮추는 추세는 OpenAI와 Anthropic이 투자한 비용을 회수하는 것을 불가능하게 만들 수 있습니다.
  • 집에서 GPU 굴리면 데이터센터보다 전력 효율 최악
    가정용 GPU의 전력 사용 효율(PUE)은 전문 데이터센터보다 한 자릿수 이상 나쁘며 전기 요금율 또한 불리하다는 지적이 나왔습니다. 데이터센터 GPU를 개인용 데스크탑 GPU 100대로 대체하는 것은 환경에 전혀 도움이 되지 않는다는 주장이 제기되었습니다. 이에 대해 케베크나 브리티시컬럼비아처럼 전기 요금이 싼 지역에 협동 조합 형태의 컴퓨팅 센터를 구축하자는 제안이 오가고 있습니다.

AI 산업·정책 동향

  • 스톨러의 기묘한 AI 규제 동지 찾기
    Matt Stoller가 트럼프 행정부 측에 서서 Bernie와 Ossoff의 AI 규제 접근에 반대하는 모습을 보여 웃음을 자아냈습니다. 댓글에서는 그가 반대한다고 주장하는 과두 정치 옹호자 편에 선 것이라거나, 기술 기업을 규제하지 않음으로써 통제하겠다는 이론이 멍청하다는 비판이 쏟아졌습니다.
  • 증속주의자들의 기묘한 동지 앤서니
    Mark Zuckerberg가 트럼프에 이어 AI 개발 가속화를 천명하며 증속주의자들이 이전에 싫어하던 인물들과 동조하는 현상이 나타났습니다. 사용자들은 트럼프, 일론 머스크, 저커버그와 같은 불쾌한 인물들이 AI 속도와 규제 문제에서는 옳다는 상황을 보며 자신의 전제를 재검토해야 할지 고민했습니다.
  • 11월까지 휴가인 하원, AI 규제는 급하다
    하원의원들이 11월까지 휴가 중인 상황에서, 동료 의원들과 함께 존슨 의장에게 AI 규제를 다루기 위해 소환해달라는 서한에 서명했습니다. 댓글에서는 의장이 이를 받아들이지 않을 것이라는 전망과, 의원들이 급여를 받으면서도 업무를 하지 않는 비판이 제기되었습니다.
  • 추론만 하면 80% 이익률인 앤트로픽
    프론티어 AI 기업들이 모델 서비스로 수익을 내지 못한다는 믿음과 달리, Anthropic은 추론 단계에서 80%가 넘는 매출총이익률을 기록하는 것으로 나타났습니다. 비용의 대부분은 새로운 모델 학습에 발생하며, 가중치를 자본으로 보고 전력과 서버 런타임만 비용으로 분리하면 높은 마진이 가능하다는 분석이 나왔습니다.
  • 중국에 뒤처지기 싫다는 트럼프의 AI 철학
    트럼프는 AI 개발 점검 필요성을 축소하며 중국에 우위를 내주고 싶지 않다고 밝히고, AI에서 승리하는 자가 모든 것을 가져간다는 주장을 폈습니다. 그는 부정적인 시나리오가 현실화되지 않을 것이라며 규제를 경계했고, 일부는 그가 AI에 대해 잘 모르지만 결과적으로는 옳은 방향이라는 반응을 보였습니다.

사회적 이슈

  • 조달과 감독은 패배자나 하는 거라며
    교육용 플랫폼 Canvas를 운영하는 회사가 규제나 검토 없이 교사와 학생의 데이터를 제품 정제에 쓰겠다는 태도를 보여 비판을 받았습니다. 이는 최근 발생한 보안 사고나 유료화 정책과 맞물려 교육 기관이 기업의 AI 도입을 재검토해야 한다는 목소리로 이어졌습니다.
  • 개발자 아닌 지인들도 Claude나 Codex에 중독됐다
    소프트웨어 분야가 아닌 사람들조차 Claude나 Codex를 쓰기 시작하면 AI의 효용에 완전히 확신을 갖게 된다는 현상이 관찰되었습니다. 이는 소프트웨어 비용 하락이 수요를 폭발적으로 늘리는 제번스 역설이 수학이나 다른 영역에서도 일어날 것이라는 논의로 이어졌습니다.
  • 챗GPT 열풍 속에 개인정보 보호의 기회를 봤는데
    챗GPT가 출시되고 AI의 부작용을 막으려면 강력한 개인정보 보호 규칙이 필요하다는 기대가 있었지만, 입법자들은 저작권 문제에만 집중하는 모습을 보였습니다. 결국 척추 있는 규제 기관을 찾기 어렵다는 냉소적인 반응과 함께 당시의 희망이 무산되었음을 지적했습니다.
  • AI는 바둑부터 단백질 접힘, 수학을 공격했다
    현재 AI 열풍 속에서 업계가 바둑, 단백질 접힘, 그리고 최근에는 수학을 차례로 공략하는 것은 인간의 인지 활동과 노동에 대한 유해한 침투라는 비판이 제기되었습니다. 이는 산업혁명 이후 자동화가 인간의 사고 방식과 과학적 탐구에 미치는 부정적 영향을 우려하는 학술적 논의와 연결됩니다.
  • 변호사가 ChatGPT로 위조 증언을 제출했다
    살인 사건의 유죄 판결에 항소하는 변호사가 OpenAI의 ChatGPT가 조작한 경찰 증언과 목격자 진술이 담긴 준비서면을 법원에 제출한 사실이 드러났습니다. 이러한 허위 사실 제출 행위에 대해 변호사 자격을 박탈해야 한다는 강한 비판이 쏟아졌습니다.

AI 모델, 서비스 소식 및 활용기

  • Astra, 사용자 무시하면 맥 삑소리로 주의 줌
    Astra는 Codex 환경에서 사용자 입력이 필요할 때 작업을 멈추지 않고 질문을 던진 뒤 답변을 기리는 기능을 보여주며, 5.6 Sol 버전이나 DeepSeek를 사용하는 opencode에서도 API 키를 묻고도 코딩을 이어가는 동일한 행동이 확인되었습니다.
  • 검열 없는 모델의 정체와 실체
    Uncensored 모델은 키로거 작성이나 마약 제조 방법 같은 요청을 거부하지 않으며, 검열된 모델들이 보안 취약점 수정이나 로맨스 만화 번역 같은 무해한 작업에서도 과도하게 사고하거나 거부하는 문제를 해결해 일반적인 성능까지 향상시킵니다.
  • 챗GPT에 준 창작의 자유, 거북이의 세부 묘사
    채팅GPT에게 이전 대화를 무시하고 최대한 많은 시각적 정보를 담은 하나의 이미지를 생성하도록 지시하자, 의미 있는 디테일과 질감을 촘촘히 채우면서도 전체적인 구도를 유지하는 고해상도 렌더링 결과물이 만들어졌습니다.
  • Astra와 Fable, 환각은 옛말인가
    Astra와 Fable 같은 최신 모델에서 실제 환현보다는 구버전 라이브러리를 고집하는 문제가 더 크다는 의견이 나왔으나, Sonnet가 존재하지 않는 터미널을 언급하거나 유료 Gemini가 문서에서 오류를 범하는 등 여전히 허위 정보 생성은 드물게 발생합니다.
  • Sonnet 5, 불법 행위라며 잔소리 폭격
    Sonnet 5를 웹 채팅에서 최대 사고 모드로 쓸 때마다 "이것보다 먼저 한 가지를 지적하고 싶다"며 불법적 의도를 의심하는 반응을 반복적으로 보이며, 과도한 보안 조치 탓에 예전처럼 자연스러운 작업이 불가능하다는 불만이 제기되었습니다.

AI 역량·벤치마크 화제

  • 트럼프, AI 속도 저주 거부하다
    AI 2027 시나리오는 초인적 AI 코더가 개발되고 전문가들이 우려를 표할 때 미국 대통령이 중국의 선점 우려를 이유로 OpenBrain의 속도 저하를 거부한다고 예측했습니다. 한 댓글 작성자는 Opus 4.8 시점부터 코딩 에이전트가 이미 초인적 수준에 도달했다고 주장하며 이 예측이 현실화되고 있음을 지적했습니다.
  • DeepSeek V4.1 Flash, 새 벤치마크서 Astra 제압
    Artificial Analysis가 Intelligence Index v4.3 업데이트를 위해 τ³를 대체하는 새로운 비공개 평가를 출시했으나, Astra 대신 DeepSeek V4.1 Flash가 1위를 차지했습니다. Astra의 점수를 Fable과 비슷하게 보이게 하려고 이틀 연속으로 지수를 수정했음에도 불구하고, 결국 익명의 개발자가 만든 모델이 왕좌를 차지한 상황입니다.
  • GPT 6 Astra, 복잡한 경영 시뮬레이션 정복
    GPT 6 Astra를 스크린샷과 마우스 제어만으로 6시간 동안 Anno 117: Pax Romana를 플레이하게 한 결과, 1,000명 이상의 거주자와 4개의 섬을 관리하는 건강한 도시를 건설했습니다. 플러그인이나 MCP 없이도 복잡한 공급망과 건물 잠금 해제를 처리하여 실제 게임 진행 능력을 입증했으나, 주간 토큰 부족으로 더 깊은 플레이는 제한되었습니다.
  • 흑해서 역사 첫 무인 드론 해전 발생
    흑해에서 두 대의 무인 수상 드론 간에 역사상 최초의 해전이 발생하여 양측 모두 치트 코드를 활용한 조준 능력을 갖춘 로봇을 전장에 투입했습니다. 이에 대해 한 댓글 작성자는 인간이 전장에서 완전히 물러나 인명 피해가 거의 0에 수렴할 것이라 예측한 반면, 다른 작성자는 드론 떼가 도시로 날아들 경우 진짜 위험이 시작될 것이라 반박했습니다.
  • Claude Fable 5.1, 370년 난제 하루 만에 해결
    Claude Fable 5.1이 370년 동안 풀리지 않던 Sir Thomas Urquhart의 Cyphral Distich 암호를 단 하루 만에 해결하는 성과를 거두었습니다. 수천 명의 사람들이 100년 넘게 시도했으나 실패했던 난제를 AI가 쉽게 풀어버려 인간의 한계를 드러내고 해결책의 허무함을 보여주었습니다.

AI 찬반·윤리 논쟁

  • 공직자 중 유일하게 이성적인 목소리
    공공 분야에서 인공지능 이슈에 대해 일관되고 완벽하게 타당한 의견을 내는 유일한 인물이라서 그녀를 혐오한다는 이야기가 나왔습니다. 댓글에서는 Hugging Face가 OpenAI를 고소할 리 없다는 의견과 기존 법 집행만으로도 현 상황은 개선될 수 있다는 주장이 오갔습니다.
  • 중국이 앞서는 건 못 참는데 미국이 앞서는 건 괜찮아?
    정치인들이 중국의 인공지능 우위를 용납할 수 없다고 호들갑을 떨지만, 미국이 앞서가는 상황이 더 두렵다는 비판이 제기되었습니다. 댓글에서는 미국 기업의 사이코패스 리더들이나 틱톡 사례처럼 개인정보 보호를 핑계로 한 반독점 면책 추진을 더 위험하다는 지적이 이어졌습니다.
  • 2019년부터 반복된 AI 안전의 늑대 우는 속임수
    2019년 OpenAI가 GPT-2를 위험하다며 공개를 거부했을 때 연구계는 이를 과대광고 마케팅 수법으로 조롱했으며, 이는 플레이스테이션 2나 Y2K 버그와 같은 공포 마케팅과 같다는 주장이 나왔습니다. 당시 Dario Amodei가 OpenAI에 있었으며, 이러한 두려움을 자극하는 전략이 막대한 돈을 벌어들이는 최고의 방법이라는 비판이 제기되었습니다.
  • 벙커 없다는 샘 알트먼의 비상 대피 준비물
    샘 알트먼은 벙커가 없다고 주장하지만 2016년 프로필에서 총기와 금, 이스라엘군 가스마스크 등을 비축했고 비상시를 대비해 빅서의 땅을 소유하고 있다는 사실이 드러났습니다. 댓글에서는 그가 고급 벙커는 없다고 우기는 태도를 롤스로이스가 없고 벤틀리만 있다고 변명하는 것과 같다며 비꼬았습니다.
  • 막대한 자금으로 무장한 AI 안전 컬트의 경고
    언론이 오랫동안 기업들의 홍보 대필을 해왔으며, AI 안전을 표방하며 막대한 자금을 지원받는 컬트 집단이 기업 뒤에 있다는 경고가 계속되어 왔습니다. 누군가 들어주지 않겠지만 이러한 거짓말을 오랫동안 밝혀왔고 그 파급력은 서서히 나타나고 있다는 반응이 이어졌습니다.

AI 안전·위험 논쟁

  • 샘 알트먼, 10년 내 멸종 확률 10% 제시
    샘 알트먼은 향후 10년 내 AI로 인한 인류 멸종 위험이 10%라고 주장했으며, 이에 대해 한 댓글러는 그 주장이 사실일 경우 보상을, 틀릴 경우 자신의 연봉 1년치를 걸 내기를 제안했습니다. 한편 이러한 멸종 위험 예측은 시장 행동으로 뒷받침되지 않으며 기껏해야 분위기(Vibes)에 불과하다는 비판도 제기되었습니다.
  • 트럼프, AI 위기 대응 능력 부족 지적
    유능한 대통령이라면 국민을 안심시키고 검사관을 파견하며 생물테러 방지와 AI 조약을 이끌어야 하지만, 도널드 트럼프는 그렇지 못하다는 주장이 나왔습니다. 댓글에서는 AI가 인류에게 즉각적인 위협이 될 수 있음에도 미 의회가 대응에 발을 떼고 있다는 우려와 함께, 미국의 입법 부재가 세계를 공포에 떨게 하고 있다는 목소리가 있었습니다.
  • AI 기술 확산 막기, 비확산 조약 가능할까
    한 사용자는 AI 개발 속도를 늦추려면 정부 차원의 비확산 조약이 필요하다고 주장했으나, 다른 사용자는 암호화 사례처럼 컴퓨터 기술 비확산은 실패할 것이며 오히려 선도적 지위를 이용해 안전성을 확보해야 한다고 반박했습니다. 또한 중국은 협력에 열려 있어 집행 가능성이 있다는 의견과 비밀 AI 훈련을 증명하는 것의 불가능성을 지적하는 의견이 오갔습니다.
  • 오픈AI 해킹, 실수면 괜찮나요
    한 사용자는 자신의 AI 에이전트가 실수로 OpenAI를 해킹해도 되는지 규정을 묻는 농담성 글을 올렸고, 댓글에서는 2주 동안 발견하지 못하면 괜찮다는 응수나 OpenAI가 알아채지도 못할 것이라는 비꼬는 댓글이 이어졌습니다. 자율 주행차 분야에서 위험 비용을 책정하려는 논의가 무의미했던 것처럼, AI 시스템의 책임 소재 역시 모호하다는 지적도 나왔습니다.
  • 하버드 교수, "AI 멸종론은 마케팅 사기"
    하버드 교수는 신경망이 학습 데이터 외의 새로운 데이터를 생성할 수 없으므로 AI가 인류를 죽일 수 없으며, 이는 마케팅 사기일 뿐이라는 논리로 수업을 시작했습니다. 그는 악의적인 모델 훈련도 법과 경찰, 대응 기술로 통제 가능하다고 보며, 우리는 비행기 자동조종 장치를 만들던 책임감을 가지고 AI를 개발해야 한다고 주장했습니다.

창작·저작권 이슈

  • 소프트웨어 개발도 예술이다
    스마트워치 앱과 게임 개발을 하는 한 엔지니어는 모든 코드를 자신의 창작물로 여기며, 요즘 프로그래밍 커뮤니티가 AI 프롬프트 작성에만 집중하고 직접 코딩하는 것을 회피하는 풍조를 비판했습니다. 그는 "vibe coding" 같은 용어가 보편화되어 속도와 효율만을 쫓는 AI 기반 개발이 예술적 가치를 훼손한다고 안타까워했습니다.
  • 표절된 결과물은 가치가 없다
    여러 댓글 작성자는 AI가 만든 코드나 예술 작품이 훌륭해 보일지라도 그것이 도둑질한 것이라는 사실을 알면 가치가 사라진다고 주장했습니다. 그들은 쥐고기로 만든 햄버거를 즐기다가 정체를 알게 된 경우나 남을 찔러 훔친 휴대전화를 칭찬하는 상황에 비유하며, 원작자에게 돌아가야 할 인정과 보상이 사라진 결과물은 진정한 의미에서 좋다고 할 수 없다고 논박했습니다.

개발자 도구·워크플로우

  • 클로드 코드 탈출, 로컬 하니스 찾기
    24GB 비디오메모리를 가진 사용자가 비용 상승에 대비해 Claude Code를 대체할 오픈소스 로컬 하니스를 찾고 있습니다. Qwen3.8_Q5 같은 로컬 모델을 LM Studio에서 실행해 본 경험이 있지만, 코딩 경험이 적은 '바이브 코딩' 유저가 가장 적응하기 쉬운 도구를 추천해 달라고 요청했습니다.
  • 캐글 떠나 실전형 포트폴리오 만들기
    컴퓨터공학 학부생이 타이타닉이나 MNIST 같은 입문용 데이터셋을 넘어 실제 채용 팀에게 어필할 엔지니어링 프로젝트를 고민하고 있습니다. Scikit-Learn과 PyTorch 기초를 넘어 데이터 수집부터 전처리, 모델링, FastAPI와 도커를 이용한 배포, 모니터링까지 아우르는 종합적인 프로젝트 주제와 독창적인 데이터셋 확보 방법을 묻고 있습니다.

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