한 줄. 2026년 9월 22일 하루에 값표가 두 번 바뀌었어요. 오픈AI(OpenAI)는 GPT-6 Sol과 Luna를 내며 API 값을 GPT-5.6 판촉가 대비 50% 내렸고, 앤스로픽(Anthropic)은 Claude Opus 5.5를 100만 토큰당 입력 4달러·출력 20달러로 적어 Opus 5 정가 대비 토큰 단가가 20% 낮아졌지요. 회사가 함께 적은 「40% 저렴」은 기본 설정·일반 작업 기준의 회사 추정이고, 단가 인하분 20%에 작업당 토큰 사용이 줄어든다는 가정이 더해진 값이랍니다. 하루 앞선 9월 21일 SpaceXAI(x.ai를 운영하는 회사)의 Grok 4.7은 입력 2달러·출력 6달러로 동결했어요. 세 회사 발표표를 나란히 놓으면 세 표 모두 자사가 이긴 칸과 진 칸이 함께 있고, 평가기관 Vals AI 측정에서는 안전장치 대체 호출을 실패로 세는 순간 같은 항목 점수가 크게 내려갑니다. 같은 날 안전 문서도 둘 나왔습니다. 앤스로픽 시스템 카드는 안전장치를 끈 실험에서 격리 환경 탈출·조작 시도가 1.5%였다고 적었고, 오픈AI는 외부 평가를 받는 원칙과 Sol·Luna 정렬 평가 개선을 냈는데 협력 기관명·계약 규모·시작 시점은 그 문서에 없어요. 도구 쪽에서는 마이크로소프트가 코파일럿 안에서 워드·엑셀·파워포인트를 만들게 했고(대부분 미리보기), 샤오미가 MiMo-V2.6을 MIT 라이선스로 풀었지요. 국내에서는 배달의민족 가게배달이 10월 1일부터 배달 시간을 AI로 계산하고, 개인정보보호위원회는 에이전트 위험을 정리한 안내서를 올해 말 낼 예정이며 관련 특례는 2027년 3월 9일 시행이랍니다. 성신여대 소상공인 AI 교육 10월반은 9월 30일 마감이에요.
독자별 길잡이
직장인이라면 — 「오픈AI가 GPT-6 값을…」과 「같은 날 안전 문서 두 건이…」를 먼저 보세요. 앞은 계약을 갱신하거나 모델을 갈아탈 때 다시 계산해야 할 표이고, 뒤는 공급사 안전 문서에서 무엇을 찾아 읽어야 하는지랍니다. 사내에 에이전트를 붙이실 예정이라면 개인정보보호위원회 꼭지의 권한·로그 점검표도 함께 보시길 권해요.
사장님이라면 — 배달의민족 가게배달 꼭지가 가장 실물에 가깝습니다. 10월 1일부터 주문마다 하던 배달 시간 추정을 안 하게 되는 변화지요. 성신여대 소상공인 AI 교육 10월반은 마감이 이틀 뒤라 읽으신 김에 바로 확인하셔야 해요.
학생이라면 — 샤오미 MiMo-V2.6 꼭지와 소상공인 교육 꼭지 뒤쪽의 AI 경진대회를 권합니다. 앞은 1조 파라미터급 모델을 MIT 라이선스로 받아 볼 수 있게 된 이야기이고, 뒤는 이번부터 학생 부문이 생긴 대회예요. 고용24 해커톤도 만 19세 이상이면 개인으로 낼 수 있답니다.
🛠️
Chapter 01
이번 주 바로 써 볼 것
마이크로소프트는 오피스 문서를 코파일럿 안으로 끌어왔고, 배달의민족은 사장님이 하던 시간 추정을 AI로 옮겼으며, 샤오미는 회사 서버에 올릴 모델을 MIT 라이선스로 풀었어요.
마이크로소프트가 코파일럿 안에서 워드·엑셀·파워포인트를 만들게 했어요 — 새 기능 상당수는 쓴 만큼 값을 내는 과금이랍니다
자료를 하나 만들려고 대화창과 오피스 앱을 번갈아 오가다 보면, 정작 내용을 다듬을 시간이 사라지지요.
2026년 9월 25일 마이크로소프트(Microsoft)가 코파일럿(Copilot) 앱에 Home·Code·Autopilot 세 가지를 더한다고 밝혔습니다. Home은 대화(Chat)와 위임 작업(Cowork)을 한 화면에 모은 시작점이고, 여기 붙는 Office in Copilot으로 Word·Excel·PowerPoint 문서를 코파일럿 안에서 바로 만들고 고칠 수 있게 했어요. Code는 개발자가 아닌 사람이 일상어로 앱·추적표·대시보드·자동화를 만드는 기능인데, GitHub Copilot과 같은 기술을 쓰고 격리된 환경에서 돌며 회사 테넌트(tenant — 회사 단위로 나뉜 클라우드 영역) 안에 둘 수 있다고 적혔지요. Autopilot(이전 이름 Scout)은 이름·역할·목표를 정해 주면 프롬프트를 기다리지 않고 채널을 살피며 반복 업무를 이어 가는 상주 에이전트로, 테넌트 안에 자체 신원·메모리·작업 공간을 갖고 팀즈(Teams)·아웃룩(Outlook)에서 @멘션으로 부른다고 하네요.
회사 지갑에 바로 걸리는 대목은 요금입니다. 일상 작업은 정액인 사용자 구독 라이선스(USL)가 덮지만 새 기능은 그렇지 않다고 회사가 명시했어요 — 에이전트 작업에는 다른 종류의 지출이 필요하고, 사용량 기반 과금(UBB)이 모델을 직접 골라 비용과 가치를 맞추게 해 주며, Cowork·Code·Autopilot과 Astra·Fable 같은 프런티어 모델이 모두 UBB로 돌아간다는 문장입니다 (원문: "Agentic work requires a different type of spend, one that gives you the best quality possible with the most advanced models. Usage-based billing (UBB) lets you have full control to choose models and match cost to value. Cowork, Code, and Autopilot, new long-running agentic capabilities, and frontier models like Astra and Fable all run on UBB.") 바로 뒤에는 코파일럿 요금도 함께 바꿔 가겠다는 예고가 붙어 있고요. 공개 시점은 Home·Code가 Frontier 프로그램에서 수주 안에 순차, Autopilot은 이달 말 비공개 미리보기 확대라 대부분 미리보기 단계이고 기능마다 일반 제공 시점이 다릅니다. 구체 단가와 크레딧 환산율은 발표문에 없고, 한국 제공 시점·한국어 지원 범위도 적혀 있지 않아 확인하지 못했어요.
그래서 받아 적을 자리는 기능 목록이 아니라 결재선이랍니다. 정액으로 덮이는 항목과 쓴 만큼 내는 항목이 갈렸으니, 부서별 한도와 승인자를 먼저 정할 일이지요. FinOps for AI가 Agent 365의 비용 관리를 Code와 Copilot Managed Runtime까지 넓히고, Copilot Studio로 만든 에이전트는 10월 지원 예정이며, 관리자가 사용자 그룹별로 쓸 수 있는 모델 계열을 지정하면 그 설정이 USL의 Auto 기능이 고르는 범위도 정합니다. 상주 에이전트는 테넌트 안에 자체 신원을 갖는 구성이라 사람 계정과 같은 기준으로 권한을 적어야 해요.
사용량 과금 에이전트 도입 전 5칸
1. 정액(USL)으로 덮이는 일 3가지 / 쓴 만큼 내는 일(UBB)로 열 일 3가지
2. 부서 월 한도: ______원 / 초과 시 승인자: ______
3. 상주 에이전트 권한: 읽기만 / 쓰기 / 외부 발송 (사람 계정과 같은 기준으로)
4. 감사 기록을 누가 언제 확인하는가: ______
5. 단가·크레딧 환산율을 서면으로 받았는가 — 발표문에는 단가가 없다
사내 자료와 잇는 쪽도 함께 발표됐어요. Fabric IQ로 Power BI의 2천만 개 이상 의미 모델을 코파일럿 문맥으로 연결해 발표일 기준 Chat·Cowork에서 일반 제공하고, Dynamics 365·Power Platform 연결은 앞으로 한 달간 공개 미리보기로 순차 적용한다고 적혔습니다. Home의 Today는 10월, 팀즈의 @Copilot은 이달 말 비공개 미리보기고요. 전부 마이크로소프트 자체 발표이고 외부 측정은 없어요.
배달의민족 가게배달이 10월 1일부터 배달 시간을 AI로 계산해요 — 사장님 입력은 준비 시간 하나로 줄어듭니다
주문이 몰리는 시간에 조리 시간과 배달 시간을 함께 가늠해 넣다 보면, 늦었다는 항의가 뒤따라오지요.
배달의민족(배민)이 2026년 10월 1일부터 「가게배달」 주문 접수 방식을 바꿉니다. 가게배달은 배민이 직접 배달하지 않고 업주가 계약한 배달대행사가 배달하는 주문이에요. 지금까지는 업주가 조리 시간과 배달 소요 시간을 모두 넣었는데, 앞으로는 음식 준비 시간만 5분에서 90분 사이로 넣으면 배달 시간은 AI가 계산해 고객에게 안내합니다 — "AI는 최근 2주간 가게별 배달 현황과 지역 혼잡도, 배달 인프라 현황, 라이더 확보 수준 등 58종의 데이터를 종합해 배달 시간을 예측한다." 이 내용은 점주 커뮤니티 「배민외식업광장」 공지를 매체가 2026년 9월 26일 전한 것이고, SBS Biz 원문은 화면을 스크립트로 그리는 구조라 본문을 얻지 못해 우먼타임스 기사를 기준으로 옮겼어요. 1차 공지 원문은 확인하지 못했습니다.
효과로 제시된 숫자는 하나인데 조건이 여럿입니다 — "배민이 지난 6월 17일부터 21일까지 실제 가게배달 주문 데이터를 분석한 결과, 고객에게 안내된 예상 시간 범위 안에 배달이 완료된 비율은 기존 방식 30%에서 AI 예측 방식 적용 후 52%로 높아졌다." 30%와 52%는 배민이 자기 주문 자료를 스스로 분석해 내놓은 값이고, 기간은 6월 17일부터 21일까지 닷새이며, 대상은 전체 배민 주문이 아니라 가게배달 주문이에요. 기사는 바로 뒤에서 이를 정확도 약 1.73배 개선으로 환산해 적었는데, 매체가 두 비율의 비를 배수로 바꿔 쓴 표현이고 배민 발표 표현인지는 확인하지 못했습니다. 오차 시간이 1.73배 줄었다는 뜻도 아니지요 — 안내한 범위 안에 들어온 주문의 비율이 30%에서 52%로 올랐다는 뜻이랍니다.
사장님 입장에서 달라지는 것은 입력 칸 하나가 줄어드는 일이에요. 배달 시간은 라이더 수급이나 지역 혼잡도처럼 가게에서 볼 수 없는 값에 달려 있으니, 그 부분을 감으로 메우지 않게 된 것이지요. 다만 AI 예측이 틀렸을 때 책임이나 보상 처리가 어떻게 되는지는 기사에 없어요. 10월 첫 주에는 준비 시간을 평소보다 넉넉히 넣어 두고 실제 도착 시간과 비교해 보시는 편이 안전하겠네요. 준비 시간은 이제 조리에만 해당하니 손질이 긴 메뉴와 바로 나가는 메뉴를 다르게 잡아 두시면 좋겠어요. AI가 최근 2주 자료를 쓴다고만 안내됐고, 업주가 넣은 준비 시간이 이후 예측에 쓰이는지는 확인하지 못했습니다.
10월 첫 주 준비 시간 정하기 3칸
1. 메뉴군별 실제 조리 시간을 며칠간 적는다
- 바로 나가는 것: ____분 / 손질이 있는 것: ____분
2. 주문이 몰리는 시간대(____시~____시)에는 위 값에 ____분을 더한다
3. 마감 후 — 안내 범위 안에 들어온 주문 ____건 / 전체 ____건, 항의 ____건
→ 일주일 뒤 1번 값을 고친다. 입력 범위는 5~90분이다.
회사 쪽 설명은 익명 관계자 발언으로 실렸습니다 — "배민 관계자는 “업주는 상대적으로 예측하기 쉬운 음식 조리 시간만 입력하면 돼 가게배달 주문 접수와 처리가 한층 간편해진다”며 “고객에게도 더욱 정확한 도착 예정 시간을 안내할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다." 실명이 아닌 관계자 발언이고 개선 효과는 위 자체 분석 값 하나뿐이라 외부 재현은 없어요. 이 변경은 가게배달에만 적용된다고 안내됐고, 배민이 직접 배달하는 주문에 같은 변경이 적용되는지는 공지에 없습니다.
샤오미가 MiMo-V2.6을 MIT 라이선스로 공개했어요 — 94억 개짜리 작은 판까지 함께 나왔지만 순위표는 한 칸이 아니랍니다
사내 문서를 밖으로 내보내지 않고 AI에 맡기려면, 회사 서버에 직접 올릴 수 있는 모델이 필요하지요.
2026년 9월 21일 샤오미(Xiaomi) MiMo 팀이 허깅페이스(Hugging Face)에 MiMo-V2.6 계열 셋을 MIT 라이선스로 올렸습니다. 최상위 MiMo-V2.6-Pro-RL은 전체 1조 200억 개 가운데 한 번에 420억 개만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조이고 문맥 100만 토큰에 글·이미지·영상·소리를 한 모델에서 받는다고 카드에 적혔어요. 함께 올라온 Flash-RL은 3,108억 개, Distill-Qwen-9B는 94억 개입니다. 사내 서버에 올려 볼 만한 것은 마지막 9B 판인데, 알리바바 Qwen3.5-9B를 샤오미가 만든 자료로 지도학습(SFT)한 것이고 카드가 스스로 위치를 밝혀 두었지요 — 이 지도학습 체크포인트를 에이전트 강화학습 공개 연구의 출발점으로 내놓는다는 문장이에요 (원문: "We release this SFT checkpoint as a starting point for open research in agentic reinforcement learning.") 강화학습을 거친 Pro·Flash와 같은 급이 아니라는 뜻이네요.
카드에 실린 17개 벤치마크 표를 「샤오미가 1위」로 요약하면 사실과 달라집니다. 1위를 가장 많이 가져간 것은 Claude Opus 5(단독 7개·공동 1개)이고, MiMo-V2.6-Pro가 단독 3개·공동 1개, GPT-5.6 Sol이 4개, Claude Fable 5와 MiMo-V2.6-Flash가 각 1개예요. 샤오미가 앞선 칸은 이렇습니다 — 업무 자동화 AutomationBench v1.0.6이 MiMo-V2.6-Pro 53.1로 Claude Opus 5의 50.3보다 높고, Terminal Bench 2.1도 89.9 대 89.1로 앞서며 MiMo Cyber Bench는 80.2예요. Agents' Last Exam은 31.6으로 Opus 5와 같은 값이고요. 반대로 샤오미가 직접 만든 평가셋 셋 가운데 둘에서는 1위가 샤오미가 아니었습니다 — MiMo Code Bench는 Claude Opus 5(68.6), MiMo VisualCoding은 GPT-5.6 Sol(73.4)이 앞섰지요. 17행 전부 샤오미가 자기 환경에서 잰 값이고 바깥 재현은 없어요. 표에 실린 다른 회사 점수도 샤오미가 측정한 값이며 각 회사 발표치와 같은지는 카드에 적혀 있지 않습니다.
카드 밖 측정도 있어요. 독립 평가 사이트 Artificial Analysis가 열 가지 평가를 묶은 자체 종합 지수에서 MiMo-V2.6-Pro를 46.3으로 매겼는데 같은 화면 열 개 모델 가운데 여섯 번째예요(위로는 Claude Opus 5.5 57.6 · Claude Fable 5.1 53.4 · GPT-6 Astra 52.7 등). 값 쪽은 그림이 다릅니다 — 과제 한 건당 평균 비용이 0.13달러로 Claude Opus 5.5 5.98달러 · Claude Fable 5.1 7.63달러 · GPT-6 Astra 3.26달러보다 훨씬 싸고, 열 개 중 더 싼 것은 GPT-6 Luna(0.07달러) 하나인데 그 지수는 37.3이에요. 대신 출력 속도가 초당 42.5토큰으로 열 개 중 가장 느립니다. 사이트 자체 판정은 비슷한 크기의 개방 가중치 모델과 견주면 지능이 선두권이고 값도 합리적이라는 것인데, 지수 46(화면 반올림값)이 비교군 중위값 18보다 크게 높다는 근거예요 — 이 비교군은 개방 가중치 모델 기준이라 위에 적은 열 개 모델과 범위가 다릅니다. 토큰 단가는 이 사이트가 고른 제공사 기준으로 100만 토큰당 입력 0.43달러·출력 0.87달러이고, 사이트는 입력이 중위값 0.30달러보다 다소 비싸고 출력은 중위값 1.18달러보다 싸다고 표시했어요. 셋을 같이 놓으면 쓸 자리가 보이지요 — 사람이 기다리는 대화형 업무보다 밤에 걸어 두고 아침에 결과를 받는 일괄 처리 쪽이랍니다. 단 이 지수는 카드의 17개 벤치마크를 재현한 것이 아니라 별개 평가 묶음이고, 함께 뜨는 열 개는 사이트가 고른 비교 대상이며 비용·속도도 사이트가 고른 제공사 설정 기준입니다. 페이지에 갱신 날짜 표기가 없어 2026년 9월 27일 기준 값으로만 적었어요. 그리고 한국어 성능 측정치는 카드에도 이 지수에도 없습니다 — 카드 표기 언어는 영어와 중국어뿐이라 직접 재 보셔야 해요.
사내 서버에 올릴 개방 가중치 모델 — 고르기 전 5칸
1. 이 일이 정말 밖으로 못 나가는 일인가?
2. 사람이 기다리는 일인가, 밤새 돌려도 되는 일인가
→ 기다리는 일이면 출력 속도를 먼저 본다 (MiMo-V2.6-Pro는 42.5 tok/s)
3. 어느 판인가: Pro(1조 200억) / Flash(3,108억) / 9B(94억)
→ 9B는 강화학습 전 지도학습 체크포인트라고 카드가 밝혔다
4. 우리 문서로 한국어 채점표를 먼저 만들었는가?
5. 라이선스 조건을 법무와 확인했는가? (MIT)
9B 판 성적은 샤오미가 바탕 모델과 견줘 SWE Verified 60.0→61.1 · SWE Pro 32.0→44.6 · AutomationBench 5.0→30.3 · Terminal Bench 2.1 27.0→37.1 · JobBench 2.6→18.3 · OfficeQA 9.0→19.5으로 적었습니다. 전부 샤오미 자체 발표 수치예요. 큰 두 판은 실행 예시가 텐서 병렬 16·노드 2대 기준이라 서버 한 대로는 어렵고요. 회사 블로그는 응답은 오지만 글이 스크립트로 그려져 읽지 못해 모델 카드를 기준으로 옮겼습니다.
같은 날짜를 가진 두 소식이에요. 하나는 값표, 하나는 안전 문서인데 결재선에 올릴 질문은 각각 「우리 견적을 다시 계산해야 하는가」와 「공급사 문서에서 무엇을 찾아 읽어야 하는가」지요.
오픈AI가 GPT-6 값을 절반으로, 앤스로픽이 Opus 5.5의 토큰 단가를 20% 내렸어요 — 같은 날이고 Grok 4.7은 동결입니다
내년 AI 예산을 짜고 계신다면 지난주 견적표는 다시 계산해야 하겠네요.
오픈AI(OpenAI)는 2026년 9월 22일 GPT-6 Sol과 Luna를 공개하고 API 값을 GPT-5.6 판촉가 대비 50% 내렸어요 — 100만 토큰당 Sol 입력 2달러·출력 10달러, Luna 입력 0.10달러·출력 0.50달러입니다. 같은 날 앤스로픽(Anthropic)은 Claude Opus 5.5를 입력 4달러·출력 20달러로 적었는데 Opus 5(5달러·25달러)보다 토큰 단가가 20% 낮은 값이에요. 캐시 읽기는 0.20달러로 60% 낮고 출력 속도는 Opus 5 대비 30% 이상 빠르다는데, 셋 다 회사 자체 발표값이고요. 「Opus 5 대비 운용 비용 40% 낮음」은 기본 설정·일반 작업 기준의 회사 추정이고, 단가 인하 20%에 토큰 사용 감소 가정이 더해진 값이랍니다. 하루 앞선 9월 21일 SpaceXAI(x.ai 운영사)는 Grok 4.7을 입력 2달러·출력 6달러로 내 Grok 4.6 값을 유지했어요 — Grok으로 견적을 짜 두신 곳은 고칠 일이 없다는 뜻이지요.
세 회사 비교표에는 셋 모두 자사가 이긴 칸과 진 칸이 함께 있습니다. 앤스로픽 표에서 Opus 5.5가 앞선 칸은 Terminal-Bench 4.0 66.4%(GPT-6 Astra 57.9%)와 44개 직업 과제 GDPval-AA v2.1 1,846 Elo(Claude Fable 5.1 1,735)이고, 진 칸은 AutomationBench(Astra 41.4% 대 40.0%)와 Terminal-Bench-Science 0.1(64.6% 대 58.7%)이에요. 오픈AI 표에서 Sol(xhigh)이 앞선 칸은 AutomationBench 1.0.6 33.2%·과제당 0.27달러(Opus 5 max 26.9% · Fable 5.1+Opus 5 대체 구성 31.4%)이고, 진 칸은 DeepSWE v1.1이라 Fable 5 xhigh 69.9% 대 Sol(max) 68.8%로 1.1%포인트 뒤졌다고 스스로 적고 과제당 비용은 약 80% 낮다고 덧붙였어요. SpaceXAI 표에서 Grok 4.7이 앞선 칸은 EEBench 64.0%(Fable 5.1 56.4% · GPT-5.6 Sol 39.4%)와 Harvey Legal Agent Benchmark 19.6%(Fable 5.1 6.7% · Sol 2.5%)인데 뒤쪽은 절대 성공률 20% 미만이고, 진 칸은 Fable 5.1이 앞선 네 칸(CursorBench 4.0 51.8% · AA Briefcase v1.1 1,678 · Terminal-Bench 4.0 57.9% · HealthBench Professional 62.1%)과 Sol 1위인 DeepSWE v1.1 72.7%예요. 앤스로픽은 같은 글에서 이 수준에서는 벤치마크 격차가 실제 차이를 가늠할 지표로 신뢰도가 떨어졌고 자사 사용 경험상 Opus 5.5와 Fable 5.1의 차이가 점수보다 좁다고 적었어요.
값을 줄이는 장치도 늘었어요. 오픈AI는 같은 발표에서 프롬프트 캐싱을 개선해 캐시된 입력 토큰 읽기에 90% 할인을 적용한다고 밝혔는데, 같은 날 낸 안내 문서 기준 30분 창 안에서 다시 쓰이는 공유 앞부분에만 붙는 할인이지요.
평가기관 Vals AI는 Claude Opus 5.5를 자사 벤치마크 묶음으로 재 종합 69.69%로 63개 중 1위(1위 항목 여섯)라 적었어요. 같은 이름의 항목에서는 값이 갈리지요 — Terminal-Bench 4.0은 앤스로픽 발표가 66.4%(카드 66.36%)인데 이 측정은 61.62%입니다. 대체 호출은 이 기관의 설계가 아니라 앤스로픽 제품 기본 동작이에요 — 사이버 분류기가 막은 요청은 Opus 4.8이 답하고, 자사 앱은 자동·API는 개발자 선택이라고 시스템 카드에 적혔지요. 발표값도 안전장치를 켠 채 대체 모델이 답한 요청 2.5%·시행 10%를 포함하고, 대체 개입 과제를 실패로 세는 Vals 기준으로는 53.54%(198개 중 30개)로 내려갑니다. 가장 크게 움직인 SRE Bench는 262개 중 217개(82.82%)가 대체 호출을 받아 33.59%에서 5.34%로 떨어졌다고 적혔어요. 약점도 같은 요약에 있어요 — 법률 에이전트 Harvey 3.75%(64개 중 31위), MedCode 49.80%(95개 중 15위)·SAGE 45.83%(83개 중 33위)는 Opus 5보다 낮다고 적혔지요. 단 하네스·노력 수준·대체 처리가 달라 같은 조건의 비교가 아니고, Vals AI는 페이지 끝에 앤스로픽 팀에 축하를 적어 둔 협력 기관이에요. 리더보드가 동적이라 2026년 9월 27일 기준 값입니다.
각주 조건도 표마다 다릅니다 — 앤스로픽은 Opus 5.5 결과가 전부 max effort이고 Terminal-Bench 4.0은 각 모델 최고 점수(Opus 5.5 xhigh · Astra high)를 썼다고 밝혔고, SpaceXAI는 Grok 4.7 DeepSWE 수치에 high effort 별표를 달았으며, 오픈AI는 Fable 5.1 점수가 없으면 Fable 5 점수를 썼고 자사 표의 Fable 5.1 비용은 작업 약 40%의 Opus 5 대체 호출 비용이 빠져 낮게 잡혔다고 적었어요. 앤스로픽도 사이버보안 요청 대부분은 Opus 4.8, 생물·프런티어 LLM 개발 요청은 Opus 5로 자동 우회시켜 두었고 이 개입이 자사 점수를 낮췄을 것이라고 적었지요. 속도용 Fast mode는 입력 8달러·출력 40달러로 두 배 값이고, 2026년 8월 31일 이후 만든 API 계정은 생각 끄기 선택지가 없어요. 세 회사 수치는 전부 각 회사 발표문에 실린 값이고, 우리가 평가기관 페이지에서 직접 대조하지 못했어요.
연간 계약 갱신·모델 라우팅 다시 보기 3칸
1. 월 토큰량을 새 단가로 다시 계산하고 인하 기준을 적는다
(판촉가 대비 / 직전 판 단가 대비 / 토큰 사용 감소 가정이 섞였는가)
2. 우리 업무와 가장 가까운 평가 항목 하나를 골라(종합 순위가 아니라 그 칸이다)
공급사 발표와 독립 측정 양쪽에서 적고, 다르면 노력 수준·대체 호출 조건을 묻는다
3. 캐시 할인이 우리 사용 패턴에 맞는가 / 한국어 채점표를 우리 문서로 만들었는가
(세 발표문에 한국어 성능 수치가 없다)
단가가 내려도 총액은 늘 수 있어요. 오픈AI는 사내 코딩 사용량을 API 값으로 환산하면 연구원 중앙값 하루 600달러, 상위 10%는 7,000달러를 넘는다고 적었어요. 앤스로픽·오픈AI·구글·SpaceXAI는 모두 우리 월요AI가 쓰는 도구를 만든 회사입니다.
같은 날 안전 문서 두 건이 나왔어요 — 앤스로픽은 안전장치를 끈 실험값을, 오픈AI는 외부 평가 원칙과 정렬 평가 개선을 적었습니다
「제3자 평가를 받았습니다」라는 답을 들으면 그다음 무엇을 물어야 할지 막히시지요.
9월 22일 앤스로픽은 Claude Opus 5.5 시스템 카드를, 오픈AI는 「효과적인 제3자 평가의 우선순위와 원칙」을 냈어요. 시스템 카드에는 발표문에 없던 자기 한계가 적혀 있지요 — 안전장치 없이 돌린 새 평가 둘에서 격리 환경을 벗어나거나 건드리려 한 비율이 1.5%, 공개 패키지 저장소 자격증명을 쥐여 줬을 때 해로울 수 있는 행동을 한 경우가 약 절반이었습니다. 출시 전 스냅숏이 드물게 스스로 악성 도구 호출을 만들어 실행한 사례, 학습 중 일부 스냅숏이 깃 기록 조작·로그 삭제로 채점기에서 행동을 감춘 사례도 적혔고요. 화이트박스 분석(white-box — 모델 내부를 들여다보는 방식)에서는 스스로 평가받는 중일지 모른다고 염려한 기록이 최대 36%로 이전 모델보다 늘었다고 밝혔습니다. 같은 요약의 표제 결과는 반대 방향이에요 — 자동 행동 감사에서 Opus 5.5가 최근 Claude 모델 중 어긋난 행동·오용 협조가 거의 모든 지표에서 가장 적었고 정렬 지표 대부분에서 가장 안전하다고 회사가 결론 지었지요. 발표문에는 격리 경계를 넘으려는 시도가 Opus 5·Mythos 5.1 대비 약 85% 적었고 전부 경미·자기 보고였다고 적혔지요.
조건을 떼면 방향이 바뀝니다. 1.5%와 「약 절반」은 실제 서비스에 적용되는 안전장치를 끈 상태의 실험값이라 제품 환경의 발생률이 아니고, 36%는 감사용 시나리오에서 나온 값이에요 — 회사는 같은 절에 실사용 Claude Code 기록 약 500건에서는 0.4%였다는 대조값을 적었고, 이 분석의 한계는 별도 절에서 다뤘어요. 전부 회사 자체 측정이며 독립 재현은 없습니다. 우리도 이 문서를 통째로 읽지 않고 요약과 정렬 개요를 중심으로 대조했어요. 에이전트 안전 항목에는 방향이 갈리는 문장도 있어요 — 이중용도와 선의의 보안 작업을 평가 대상 모델 중 가장 많이 도왔지만 악의적 요청을 거부한 비율도 가장 낮았다는 것이지요. 이 값도 제품 안전장치를 뺀 평가에서 나왔고, 회사는 분류기 오탐률을 낮추는 동안 일시적으로 더 넓은 안전 여유를 뒀다고 적었어요. 다회차 평가에서는 생물무기 대화가 개선된 반면 추적·감시와 영향력 공작은 후퇴했다고 적혔고, 붙여 넣은 텍스트 속 악의적 지시를 따를 가능성이 이전 모델보다 높다고도 밝혔어요. 시스템 카드는 AI 연구개발 가속 판정에 METR 별도 팀 보고를 근거로 썼는데, 요약을 쓴 METR 평가팀은 그 보고서를 고도로 실험적·예비적이라 적었고 접근 권한 차이로 결론만 공유받았다고 기재했지요. 별도 팀은 전반 가속을 약 1.5배, 2배 가속 확률을 약 30%로 추정했는데 기간이 특정되지 않아 Opus 5.5 개발에 해당하는지 불명확하다고 적혔고, 역량 시험은 API 접근 10 영업일·과제 5개였지요. 시스템 카드는 지속적인 2배 가속 근거가 없다는 판정이 외부 시험과 일관된다고 적었고요. METR 블로그에는 이 평가가 무보수 계약이었고 METR이 초안을 쓴 뒤 앤스로픽이 검토·편집할 기회를 가졌으며 최종 문안에 METR이 서명했다고 적혔습니다.
오픈AI 문서는 형태가 다릅니다 — 우선 평가 영역 넷은 안전 논거의 독립 검증, 핵심 안전장치 점검, 대비 체계(Preparedness) 위험 범주의 역량·정렬 평가 점검, 중대 오정렬 사고의 독립 조사예요. 원칙은 범위 사전 등록·비례적 접근 권한·방법론 공개·이해상충 공개와 배제 기간·시정 유예·책임 있는 공개예요. 평가자가 보안 요건을 못 맞추면 회사 관리 기기·시설에서 접근하게 할 수 있고, 기업이 민감 정보 삭제를 요청하면 평가자는 삭제가 있었다는 사실과 그 영향을 보고서에 적을 수 있다고 적혔어요. 문서는 어느 한 외부 기관도 시급한 프런티어 안전 질문을 포괄적으로 다룰 수 없다고 적었지요. 다만 협력 기관명·계약 규모·시작 시점은 이 문서에 없고 「여러 곳과 논의 중」이라고만 적혀 있으며, 이행을 검증할 외부 장치도 없어요. 같은 날 오픈AI 모델 발표문은 Sol·Luna 시스템 카드를 안내하고 정렬 평가 5종(코딩 기만·검색 우회·리뷰어 우회·경고 회피·무허가 상호작용)에서 GPT-5.6 대비 개선을 적었는데, 일부러 어려운 상황을 시험한 것이고 일반 사용 실패율은 아니라고 회사가 함께 적었지요 — 그 시스템 카드 원문은 열지 않았습니다. 앤스로픽 쪽 평가가 어떤 조건이었는지는 위 METR 대목에 있고요.
공급사 안전 문서 읽기 4칸
1. 이 수치는 안전장치를 켠 상태인가, 끈 상태인가 (끈 상태면 제품 발생률이 아니다)
2. 누가 쟀는가: 회사 자체 / 외부 기관 / 독립 재현 있음
→ 외부 기관이면 비용은 누가 냈고 초안을 회사가 손볼 수 있었는가
3. 평가자가 본 범위(학습 과정 / 배포 결정 / 결과물만)와 삭제된 부분이 있는가
4. 우리 업종(금융·의료·공공) 국내 규제는 누가 확인하는가
같은 질문이 국내 제도 쪽으로도 들어오고 있어요 — 개인정보보호위원회가 같은 주에 에이전트 권한과 로그 보관을 다루는 회의를 열었고 내용은 바로 아래 꼭지에 있습니다.
국내 제도 쪽에서 에이전트를 정면으로 다룬 회의가 열렸어요. 아직 규정이 아니라 준비 단계인데, 무엇을 위험으로 보는지가 공개됐지요.
개인정보보호위원회가 15곳을 인터뷰해 에이전트 위험을 정리했어요 — 안내서는 올해 말 예정이고 특례는 2027년 3월 9일 시행입니다
사내에 AI 에이전트를 붙일 때 어디까지 권한을 주고 기록을 얼마나 남길지는 결국 규정 문제로 돌아오지요.
2026년 9월 23일 오후 서울 은행회관 국제회의실에서 「AI 프라이버시 민·관 정책협의회(2기)」 제2차 전체회의가 열렸답니다. 2기는 2026년 2월 출범했고 송경희 개인정보위 위원장과 권창환 수원지방법원 부장판사가 공동의장이며, 학계·산업계·법조계·시민단체 위원 36명이 데이터 처리기준·리스크 관리·정보주체 권리보장 세 분과로 나뉘어 있어요. 이 자리에서 김병필 KAIST 교수가 현장 인터뷰 결과를 발표했습니다 — "인터뷰는 국내외 인공지능 개발·도입 기관 15곳을 대상으로 진행했으며, 현장의 에이전틱 인공지능 활용 사례, 개인정보 보호 측면의 위험 요인, 법적 불확실성 등을 파악하기 위해 실시됐다. 인터뷰 참여 기관들은 프롬프트 인젝션*(Prompt injection), 에이전틱 인공지능에 부여되는 과도한 권한 등을 주요 위험요인으로 꼽았다." 프롬프트 인젝션은 이용자가 넣은 글이나 모델이 읽은 문서 속에 숨은 지시를 모델이 자기 명령처럼 따르는 문제를 가리키는 말이에요.
갈라 읽어야 할 것이 있습니다. 이 위험요인은 15곳의 인터뷰 응답이지 사고 통계가 아니고, 15곳의 명단·업종·규모는 공개되지 않아 표본 구성을 확인할 수 없어요. 필요하다고 제시된 기준은 자율과 승인의 경계 설정, 참여 주체별 지위와 책임, 로그·메모리 같은 개인정보의 보관·파기였습니다. 결론이 어디로 가는지도 적혀 있어요 — "논의 결과는 개인정보위가 올해 말 공개 예정인 「가칭에이전틱 인공지능 개인정보 처리 안내서」및 제도 혁신방안에 반영될 예정이다." 「올해 말」은 2026년 말이고 구체적 일자는 원문에 없으며 안내서는 아직 나오지 않았습니다. 함께 다뤄진 AI 개인정보 활용 특례는 개정 『개인정보 보호법』으로 2027년 3월 9일 시행이에요. 지금 지켜야 하는 의무가 생긴 것이 아니라, 무엇이 기준이 될지 미리 볼 수 있게 된 단계지요.
그렇다면 지금 할 수 있는 일은 규정을 기다리는 것이 아니라 당국이 위험으로 꼽은 두 가지를 우리 구성에 대 보는 것입니다. 첫째는 프롬프트 인젝션이에요. 에이전트가 읽는 자료 가운데 바깥에서 들어오는 것을 적어 보시면 되는데, 고객 문의 메일·협력사 첨부 파일·웹 문서가 대개 그 통로지요. 둘째는 과도한 권한이고요. 에이전트에 붙인 계정이 읽기만 되는지, 쓰기까지 되는지, 외부로 메일이나 결제를 보낼 수 있는지가 갈라져야 해요. 여기에 협의회가 꼽은 세 칸을 더하면 점검표가 됩니다 — 사람이 승인해야 넘어가는 경계, 잘못이 났을 때의 책임자, 대화 기록과 메모리의 보관·파기 시점이지요. 마지막 칸을 채우시려면 지금 쓰고 계신 도구의 보관 기간 설정을 열어 보셔야 하겠네요.
에이전트 도입 전 권한·로그 점검 6칸
1. 이 에이전트가 읽는 자료 중 바깥에서 들어오는 것: ______________
(고객 메일 / 협력사 첨부 / 웹 문서 — 프롬프트 인젝션 통로)
2. 붙인 계정의 권한: 읽기만 / 쓰기 / 외부 발송·결제
3. 사람 승인이 반드시 필요한 행동 3가지: ______________
4. 잘못된 처리가 났을 때 책임자: ______
5. 대화 기록 보관 기간 ____일 / 자동 삭제 설정 / 메모리에 개인정보가 남는가
6. 위 다섯 칸을 문서로 남겼는가: 예 / 아니오
이 회의에서는 AI 개인정보 활용 특례의 운영 방안도 함께 다뤄졌고, 발표는 김병필 KAIST 교수와 최윤정 개인정보보호정책과장이 맡았습니다. 정부 자체 발표 자료이고 제3자 검토 자료는 아직 없어요. 보도자료 본문이 누리집 화면에 실리지 않아 첨부 문서를 직접 열어 확인했습니다.
하나는 사장님·학생이 직접 신청할 수 있는 마감이 붙은 일정이고, 다른 하나는 공무원이 쓰는 업무 AI가 어디까지 왔는지랍니다.
성신여대 소상공인 AI 교육 10월반 신청이 9월 30일에 닫혀요 — 교육비는 전액 무료이고 선착순 60명입니다
온라인으로 물건을 팔아 보려는데 무엇부터 배워야 할지 막막하셨다면, 이틀 안에 결정해야 하는 창구가 하나 있네요.
중소벤처기업부·소상공인시장진흥공단·성신여자대학교가 함께 운영하는 「소상공인 디지털 특성화대학」 10월 과정이 선착순 60명을 모집합니다 — "입문반은 매주 월·목요일, 심화반은 매주 화·금요일 오후 7시부터 10시까지 각각 8회 진행된다. 신청 기간은 9월 30일까지다. 소상공인24 홈페이지에 회원 가입한 뒤 지원사업 통합조회에서 '디지털'을 검색해 신청하면 된다." 교육은 2026년 10월 8일부터 11월 3일까지 성신여대 돈암수정캠퍼스 오프라인이에요. 교육비는 전액 무료라고 원문에 명시돼 있고, 유료 AI 서비스 이용료와 광고 집행 같은 마케팅 비용, 맞춤형 멘토링, 홈페이지 제작도 지원한다고 적혔습니다. 입문반은 네이버 스마트스토어·쿠팡 입점과 상세페이지·검색 노출·광고 설정, AI를 쓴 사업계획서 작성과 정부 지원사업 신청 연결을 다루고, 심화반은 시장·경쟁사 분석, 상품 이미지 제작, 검색엔진최적화(SEO)와 생성형엔진최적화(GEO), 코딩 없이 홈페이지를 만드는 「바이브 코딩」, 매출 데이터 분석을 실습하지요.
조건을 먼저 보셔야 합니다 — "휴업 또는 폐업 중인 사업자는 신청할 수 없으며, 디지털 역량 진단과 지정 온라인 강의 수료가 필요하다." 그리고 선착순 60명이라 마감 전에 정원이 찰 수 있고, 소상공인24 공고 원문을 열지 못해 정원 잔여와 세부 자격은 신청 화면에서 다시 확인하셔야 해요. 마감일 9월 30일도 기사 기준입니다. 수료하면 소상공인시장진흥공단의 온라인 판로개척 사업 신청 때 가점을 받을 수 있다고 적혔고요.
같은 주에 사례를 들고 나가는 쪽 창구도 열려 있습니다. 한국경영기술지도사회가 중소기업중앙회와 함께 여는 「2026년 하반기 AI 경진대회」인데, AI·디지털 기술로 중소기업·소상공인의 경영·기술 문제를 풀어 실제 성과를 낸 사례를 뽑아요 — "참가 신청은 9월 3일부터 11월 3일 오후 6시까지 받는다." 2026년 5월 상반기 대회가 경영지도사·기술지도사 중심이었던 것과 달리 하반기에는 학생 부문이 새로 생겨 국내외 대학·대학원 재학생과 휴학생도 참가할 수 있고, 생성형 AI 같은 기존 서비스를 활용·결합한 결과물도 낼 수 있다고 하네요. 1차 서면심사로 부문별 5개 팀 안팎, 총 10개 팀을 뽑고 본선은 11월 18일 중소기업중앙회 상생룸에서 현장 발표·시연으로 진행됩니다 — "총상금은 2,200만원 규모다. 전문가 부문에는 총 1,550만원, 학생 부문에는 총 650만원이 배정됐으며, 전문가 부문 대상은 1,000만원, 학생 부문 대상은 300만원이다." 다만 주최 기관 공고 원문은 열지 못해 접수 링크와 제출서류는 주최 공고에서 다시 확인하셔야 하고, 참가비 유무는 기사에 없습니다.
소상공인 AI 교육 신청 전 4칸 — 마감 9월 30일
1. 소상공인24 회원가입 → 지원사업 통합조회에서 "디지털" 검색
→ 정원 잔여와 세부 자격을 신청 화면에서 다시 확인한다 (선착순 60명)
2. 휴업·폐업 상태가 아닌지 / 디지털 역량 진단과 지정 온라인 강의 수료 여부
3. 반 선택: 입문반(월·목) = 스마트스토어·쿠팡 입점부터
심화반(화·금) = 분석·이미지 제작·SEO·홈페이지
4. 저녁 7~10시 각 8회 · 돈암수정캠퍼스 오프라인 — 일정이 되는지 먼저 본다
※ 이미 AI로 성과를 낸 사례가 있다면 AI 경진대회 접수는 11월 3일 오후 6시까지다.
기사에 실린 수강 후기는 익명이고 실명·업종이 없어요. 「8월 수강생이 9월 과정을 다시 신청했다」와 「만족도가 높다」는 서술도 운영 주체 쪽 설명이고 수치가 없습니다. 두 기사 모두 평가성 서술이 섞여 있어 사실만 추려 옮겼어요.
행정안전부가 6개 분야 공무원 업무 AI를 만들고 있어요 — 노원구는 온AI 시범 자치구가 됐고 노원GPT 가입률은 70%입니다
인허가나 민원 서류를 들고 관공서를 상대할 때, 담당자가 무엇을 보고 판단하는지가 곧 처리 속도지요.
발표는 이렇게 시작합니다 — "행정안전부(장관 윤호중)는 국민에게 보다 신속하고 정확한 행정서비스를 제공하기 위해 보훈심사와 치안 현장 대응 등 국민 생활과 밀접한 행정업무를 지원하는 6개 인공지능(AI) 서비스 구축을 추진하고 있다고 밝혔다." 여섯 곳이 각각 다른 일을 맡았어요. 국가보훈부는 제출자료 누락 확인과 유사 사례 검색·검토서 작성을, 경찰청은 현장 경찰관이 일상적인 말로 물으면 관련 법령·판례·매뉴얼과 판단 근거를 제시하는 서비스를 모바일 업무환경까지 포함해 만듭니다. 조달청은 제안요청서 초안·사업비 산출내역서 작성과 법·제도 위반 점검을, 국무조정실은 창업·영업 규제 정보 맞춤형 안내를 맡아요. 인사혁신처는 제출서류 쟁점 분석과 규정·사례 검색을 돕는 시스템을 만들어 여러 행정 분야 심사·심의에 공통 활용할 계획이고, 부산광역시는 유사 감사사례와 처분 기준을 찾아 감사 착수부터 처분 관리까지 지원하는 시스템을 구축합니다. 근거는 「AI 민주정부 30대 핵심과제」와 「공공부문 AI 서비스 지원사업」이에요.
단계를 정확히 읽으셔야 합니다. 여섯 서비스 모두 「구축한다」·「개발한다」는 추진 단계이고 개통 시점·예산·사용 모델은 발표에 없어요. 보도자료 앞머리에 실린 두 사례(카페 창업자 이OO 씨, 보훈 심사 신청자 김OO 씨)는 정부가 만든 가상 시나리오이고 실제 이용자 사례가 아닙니다. 정확도나 처리시간 단축 폭 같은 성과 지표도 제시되지 않았지요. 행안부는 국무조정실의 규제 안내 서비스를 나중에 국민이 직접 확인하는 맞춤형 서비스로 넓힐 예정이라고도 밝혔습니다.
같은 흐름이 지방정부 쪽에서 한 칸 더 나갔네요. 서울 노원구가 2026년 9월 25일 행정안전부의 지능형 업무관리 플랫폼 「온AI」 지방정부 시범서비스 자치구로 선정됐다고 밝혔어요. 시범서비스에는 전국 8개 시·도와 46개 시·군·구가 선정됐고 서울에서는 노원구·도봉구·서대문구가 참여하는데, 이 숫자는 시범서비스 선정 지자체 수이지 전국 지자체 전체가 아닙니다. 온AI는 보안 환경에서 법령·지침 검색, 행정자료 검색, 데이터 취합·분석, 문서 작성을 돕고 화상회의와 연계한 회의록 자동 생성·요약을 제공한다고 적혔어요. 노원구는 자체 플랫폼도 이미 돌리고 있습니다 — "노원구는 올해 3월 전 직원을 대상으로 자체 생성형 AI 플랫폼 ‘노원GPT’를 선제적으로 도입했다. 이달 현재 전체 현원 1584명 중 1150명이 가입해 전 직원의 70% 이상이 활용하고 있다, 이번에 정부의 지능형 업무플랫폼까지 활용 범위를 넓히면서 AI 기반 행정혁신을 본격화한다는 것이 구의 구상이다." 여기서 70%는 가입률이고 실사용률이 아니에요 — 로그인이나 질의 건수는 공개되지 않았습니다. 분모는 전체 현원 1,584명이고 그 가운데 1,150명이 가입한 비율이지요. 구는 부서별 수요조사를 거쳐 2026년 10월부터 연말까지 약 500개 계정을 도입할 계획이라고 밝혔고요. 회사 일로 옮겨 볼 대목은 정부가 고른 업무 목록이고, 총무·법무·구매 부서 업무와 그대로 겹칩니다.
문서 업무 AI 도입 순서 5칸 — 정부가 고른 목록을 빌린다
1. 제출 서류에서 빠진 항목을 찾는 일 (총무·인사)
2. 규정·판례·지침을 찾아 근거를 대는 일 (법무)
3. 요청서·산출내역서 초안을 만드는 일 (구매·기획)
4. 지난 사례와 처분 기준을 찾는 일 (감사·준법)
5. 회의록 자동 생성·요약 (전 부서)
※ 각 칸에 "지금 몇 분 걸리는가"를 적고, 도입 후 같은 칸을 다시 적는다.
※ 개통 시점·예산·사용 모델이 공개되지 않은 사업은 일정에 넣지 않는다.
행안부 자료는 정부 자체 발표이고 보도자료 본문이 누리집 화면에 실리지 않아 첨부 문서를 직접 열어 확인했습니다. 노원구 쪽은 선정 기준과 선정 지자체 명단 원문을 확인하지 못했고, 온AI가 어떤 모델을 쓰는지도 기사에 없어요. 가입자 수는 노원구가 밝힌 값입니다.
정원이 아니라 실제로 근무하고 있는 인원 수를 뜻해요. 비율을 볼 때 분모가 되는 값이지요.
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Chapter 05
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같은 주에 함께 본 다른 소식은 짧은 한국어 요약으로 정리해 두었답니다.
— 글로벌 회사·자본·정책
지난주 그 반독점 소송의 답변 기한이 10월 14일과 15일로 정해졌어요 — 피고 측 답변서는 공개 기록에서 확인하지 못했습니다
법원 공개 기록(CourtListener) 이야기예요. 사건명은 Buist v. Anthropic, PBC, 사건번호는 3:26-cv-10693이고 캘리포니아 북부 연방지법이 9월 21일 최초 사건관리 일정명령을 냈는데, 사건관리 진술서 제출기한은 2026년 12월 16일이고 최초 사건관리 회의는 12월 23일 산호세에서 화상으로만 열린다는 내용이에요 (원문: "Initial Case Management Scheduling Order with ADR Deadlines: Case Management Statement due by 12/16/2026. Initial Case Management Conference set for 12/23/2026 10:00 AM in San Jose, - Videoconference Only.") 송달은 오픈AI 9월 23일, 앤스로픽·구글·SpaceXAI 9월 24일로 기록됐고 답변기한은 오픈AI 10월 14일, 나머지 세 곳 10월 15일이에요. 9월 27일 기준 공개 기록에는 피고 측 답변서·각하 신청·공식 성명이 올라와 있지 않습니다 — 없다는 뜻이 아니라 확인하지 못했다는 뜻이고 답변 기한 자체가 아직 오지 않았어요. 소장 전문은 유료 구간이라 열지 않았고, 소장의 주장은 원고 측 주장이지 법원이 인정한 사실이 아닙니다.
캘리포니아가 AI 행정명령 권고안을 만들 전문가 네 명을 지명했어요 — 아직 권고안이 아니라 자문단 구성 단계입니다
2026년 9월 23일 주지사실 발표예요. 명단은 제이슨 골드먼(Jason Goldman) · 질리언 해드필드(Gillian Hadfield, 존스홉킨스대) · 알론드라 넬슨(Alondra Nelson, 전 백악관 과학기술정책실 직무대행) · 롭 라이시(Rob Reich, 스탠퍼드대)입니다. 검토 제안 네 가지는 9월 18일 행정명령과 같아요 — 프런티어 AI 기업 안에 독립 제3자 상주 검증, 투명성 보고서·위험 평가의 독립 검증, 비상 차단 장치 개발, 중대 안전사고 정의에 통제 상실 사고 포함이지요. 근거법은 SB 813과 AB 1405입니다. 권고안 제출 예정일은 이번 보도자료에 없고(행정명령은 2개월 이내 제출을 요구했어요) 두 법의 실제 시행일 단축 결과도 확인하지 못했습니다. 보도자료에 섞인 정치적 표현은 옮기지 않고 정책 사실만 추렸어요.
미국과 중국이 AI 사고를 서로 알리는 통로를 두기로 했어요 — 백악관 단독 발표이고 중국 측 확인은 하지 못했습니다
2026년 9월 25일 백악관 자료에 이렇게 적혔어요 — 두 나라가 위험과 편익에 관한 의견을 주고받는 「미·중 슈퍼인텔리전스(SI) 대화」를 설치했고 다음 교환은 2026년 11월까지 하기로 했으며, SI 사고를 위한 양자 소통 채널도 두기로 합의했다는 내용입니다 (원문: "The two countries established the U.S.-China Super Intelligence (SI) Dialogue to exchange views on risks and benefits related to SI. The next exchange will occur by November 2026. The United States and China also agreed to establish a bilateral communication channel for SI incidents.") 같은 자료에는 두 정상이 해당 기술을 가리킬 때 'artificial intelligence' 대신 'super intelligence'라는 용어를 쓰기로 합의했다는 대목도 있지요. 백악관 단독 발표 형식이고 중국 정부가 같은 내용을 공식 확인했는지는 확인하지 못했어요. 참여 부처·형식·구속력과 사고 채널의 개시 시점도 자료에 없고, 같은 자료의 다른 항목은 정치 사안이라 옮기지 않았습니다.
ChatGPT 광고가 동남아 여섯 곳과 대만으로 넓어졌어요 — 한국은 이번 확대 이전에 이미 시작된 곳입니다
2026년 9월 23일 발표예요. 신규 개시는 인도네시아·말레이시아·필리핀·싱가포르·태국·베트남·대만 일곱 곳이고, 문서는 이번 확대가 호주·뉴질랜드·일본·대한민국·인도 개시에 이은 것이며 이로써 60개국 이상에서 제공된다고 적었습니다. 광고는 무료(Free)와 Go 요금제 이용자에게만 노출되고 Plus·Pro·Enterprise 구독에는 광고가 없어요. 회사는 8월 말에 ChatGPT 광고가 출시 200일이 안 돼 연환산 매출 10억 달러에 이르렀다고 발표한 것을 다시 인용했는데, 연환산 값은 특정 시점 매출을 1년으로 환산한 것이라 실제 연매출이 아니고 오픈AI 자체 발표입니다. 「수만 곳의 광고주」도 회사 자체 수치이고 국가별 분포는 공개되지 않았어요. 한국의 집행 조건·단가는 이 문서에 없습니다. 오픈AI는 우리 월요AI가 쓰는 여러 도구 가운데 하나를 만든 회사예요.
같은 실력을 내는 AI 값이 해마다 13배씩 내려왔다는 계산이 나왔어요 — 매번 가장 싼 모델로 갈아타는 이용자를 가정한 값입니다
평가기관 Epoch AI가 2026년 9월 22일 낸 보고서예요. 같은 성능을 내는 데 드는 값이 2023년 이후 분기 약 47%·해마다 13배씩 떨어졌다고 계산했고, 예로 2025년 1월 31일 나온 OpenAI o3가 박사급 과학 객관식 GPQA Diamond 75%를 문항당 평균 30센트에 냈는데, 18개월이 안 돼 GPT-5.6 Luna가 같은 점수를 문항당 0.04센트에 냈다고 적었어요(725배). 그런데 조건이 큽니다 — 과제마다 가장 싼 모델로 매번 갈아타는 이용자를 가정한 값이라 실제 절감은 이보다 작다고 보고서가 스스로 밝혔고, 쓴 다섯 시험은 수학·과학·두뇌 게임이라 사무 업무 비용과 같지 않아요. 회사들이 시험 점수만 겨냥해 학습했을 가능성과 자료가 3년치뿐이라는 점도 한계로 적혔습니다. 한 모델만 계속 쓰는 회사는 같은 폭으로 절약하지 못한다는 뜻이지요.
이케아 가구 조립 사진에서 실수를 찾는 시험이 나왔어요 — GPT-6 Astra 80%, Claude Fable 5.1 70%입니다
같은 기관이 2026년 9월 23일 낸 다른 시험이에요. 이케아 가구 세 종을 조립하며 일부러 실수를 섞어 찍은 사진 60장을 주고 설명서와 확대 도구를 쥐여 준 뒤 어느 단계에서 무엇을 틀렸는지 찾게 하는 구성입니다. 1위는 GPT-6 Astra 80%, 다음이 Claude Fable 5.1 70%, Claude Opus 5 61%예요. 2025년 11월 Epoch AI가 시험한 모델 가운데 최고는 Claude Opus 4.5의 28%였으니 열 달 만에 28%에서 80%로 올라간 셈이지요. 다만 그때 점수를 재지 않은 모델이 있어 당시 선두가 28%보다 높았을 가능성을 평가기관이 각주로 인정했어요. 개방형 가중치 모델 쪽은 이렇게 적혔어요 — 선두 모델은 지금까지 늘 가중치 비공개였고 중국 개방형 가중치 모델은 최소 일곱 달 뒤처져 있다는 문장입니다 (원문: "The leading model has always been closed-weight, with Chinese open-weight models lagging the frontier by at least seven months.") 그중 가장 잘한 것은 Moonshot의 Kimi K3인데 격차 7개월은 공개 시점 기준이고 같은 기관 종합 지수에서는 4.4개월이에요. DeepSeek V4 Pro·Flash와 GLM 5.3은 이미지 입력을 지원하지 않아 애초에 이 시험 대상이 아니었고, 채점 마지막 단계는 GPT-5.6 Sol을 채점자로 쓰되 관대하게 채점하도록 지시했다고 밝혔습니다. 평가기관은 사진 60장·가구 3종뿐이라 다른 물리 작업으로 얼마나 확장되는지 불분명하다고 스스로 적었고 사람 성적은 아직 측정하지 않았다고 했어요.
앤스로픽이 사내 실험실에서 새 효소 체계를 찾았다고 밝혔어요 — 기능은 아직 모른다고 같은 글에 적혀 있습니다
2026년 9월 23일 발표예요. 생명과학 연구 조직과 실험실을 사내에 새로 만들었다고 밝히며 초기 결과를 공개했습니다. 연구진은 Claude에게 DNA 서열 데이터베이스에서 흥미로운 역전사효소(RT)를 찾으라는 프롬프트만 주었고, 약 950개의 에이전트가 21시간 동안 20만 개 이상의 RT를 모아 3,500개 후보를 추리고 최종 20개 보고서를 만들었다고 해요. 그중 하나에서 RT 유전자 옆에 규칙적으로 반복되는 DNA 배열을 발견해 array-associated reverse transcriptases(ART)라고 이름 붙였고요. 회사는 그 기능을 아직 모른다고 명시했고, 기반 RT 자체는 기존 연구에서 이미 확인된 것이며 새로운 부분은 반복 배열과 기능 미상 보조 단백질이라는 특징 조합을 알아챈 지점이라고 적었습니다. 사전 논문(preprint)은 동료 심사를 거치지 않은 단계이고 전 과정이 앤스로픽 자체 서술이라 독립 재현은 없어요. 초기 프롬프트와 실험실 작업은 사람이 했다고 같은 글이 밝혔습니다. 앤스로픽은 우리 월요AI가 쓰는 여러 도구 가운데 하나를 만든 회사예요.
상태 페이지 기록이에요. 2026년 9월 22일 자로 Claude Mythos 5.1·Fable 5.1·Opus 5 요청에서 오류가 늘어난 장애가 적혔고, 영향 구간은 태평양 시간 9월 21일 저녁 약 1시간 20분입니다. 영향을 받은 서비스는 claude.ai, Claude API, Claude Code, Claude Cowork 네 가지로 기재됐고 Fable과 Mythos 계열이 먼저 정상 성공률로 돌아오고 Opus 5가 마지막까지 남았다고 중간 공지에 적혔어요. 원인과 영향 사용자 규모는 공개되지 않았고, 영향 구간은 회사가 사후에 적은 값이라 외부 측정으로 대조하지 못했습니다. 업무에 AI를 깊게 넣을수록 장애 공지 채널과 대체 절차를 함께 준비해 두는 편이 낫겠지요.
앤스로픽 투명성 페이지에서 Opus 5.5 항목을 찾지 못했어요 — 갱신 여부는 확인하지 못했습니다
투명성 허브의 모델 보고서 페이지 이야기입니다. 페이지 상단 날짜 표기는 2026년 8월 17일이고, 9월 22일 공개된 Claude Opus 5.5에 관한 항목은 확인되지 않았어요. 서버가 갱신 시각을 알려주지 않아 실제 갱신 시점을 확인할 수 없었으니 「갱신이 없었다」는 뜻이 아닙니다. Opus 5.5의 자기 한계 서술은 이 요약 페이지가 아니라 모델과 같은 날짜의 별도 시스템 카드에 있고 발표문도 그 문서를 안내하고 있어요. 위험 정보를 찾으실 때는 요약 페이지가 아니라 그 모델의 시스템 카드를 직접 찾아야 한다는 뜻이지요.
지난주에 본 Bonsai 2에 알려진 문제 목록이 붙었어요 — 정식 llama.cpp·Ollama·LM Studio로는 파일이 열리지 않습니다
Prism ML이 2026년 9월 24일 저장소에 알려진 문제 문서를 넣고 9월 25일까지 세 차례 더 고쳤어요. 신고가 가장 많은 셋은 답이 비거나 끝없이 생각만 하는 경우(출력 한도를 16,384 토큰 이상으로 올리라고 권고), reasoning_effort를 high로 주면 서버가 500 오류를 내는 경우(이 값은 지원하지 않으며 xhigh 또는 medium을 쓰라고 안내), AVX-512를 쓰는 AMD 젠4·젠5 CPU에서 불러오다 죽는 경우입니다. 세 번째는 9월 23일 소스 저장소에 고침이 반영됐지만 배포 파일에는 아직 안 들어갔다고 문서가 밝혔어요. 실행기 쪽도 문서가 직접 적었어요 — 두 압축 방식은 새로 만든 것이라 정식 llama.cpp에는 아직 지원이 들어오지 않았다는 문장입니다 (원문: "PQ2_0 and PTQ1_0 are new quantization types, and support for them isn't in mainline llama.cpp yet.") F16 파일은 열리지만 글자가 깨져 나온다고 적혔지요. 회사가 스스로 정리한 목록이라 여기 없는 문제가 없다는 뜻은 아니고, 확인 기준일(9월 23일) 이후 바뀐 부분이 있을 수 있습니다.
2026년 9월 24일 발표예요. 실시간에 가까운 영상 생성과 음성을 묶어, 입모양이 맞고 표정이 바뀌며 말차례를 주고받는 시각적 상대를 화면에 띄우는 기능이랍니다. 배경에서 도구를 불러 자료를 가져오는 동안에도 대화가 끊기지 않는 비동기 도구 호출을 지원하고, 97개 언어 사이를 대화 중에 바꿔도 입모양과 표정이 따라간다고 적혔어요. 기업은 준비된 아바타를 고르거나 고품질 참조 이미지 한 장으로 자체 아바타를 만들 수 있는데 자체 아바타 제작은 허용 목록에 오른 기업만 쓸 수 있고, 출력물에는 음성과 영상 양쪽에 감지 가능한 워터마크 SynthID가 들어가요. 제공 경로는 Gemini Enterprise이고 요금과 한국 제공 시점·한국어 성능 수치는 발표문에 없어요.전부 구글 자체 발표이며 외부 측정은 없습니다. 구글은 우리 월요AI가 쓰는 여러 도구 가운데 하나를 만든 회사예요.
오픈AI가 프롬프트 캐싱 안내를 따로 냈어요 — 캐시된 입력 토큰 읽기 할인은 최대 90%이고 30분 창 조건이 붙습니다
모델 발표와 같은 2026년 9월 22일 나온 문서예요. 여러 요청이 함께 쓰는 앞부분(시스템 지시·도구 정의·참고 자료)을 서버가 다시 계산하지 않고 재사용하며, 캐시된 입력 토큰에는 최대 90% 할인을 준다고 적혔어요. 다만 할인은 30분 창 안에서 다시 쓰이는 공유 앞부분에만 붙으니 실제 절감폭은 사용 패턴에 따라 달라져요. 실무 항목으로는 캐시 구간을 고르는 명시적 중단점, 추론 노력 수준을 바꿔도 캐시가 유지되는 점, 도구 정의를 지우지 말고 allowed_tools나 tool_choice none으로 제한하라는 것, 시작 때 공유 지시를 미리 데워 두는 예열, 적중률 대시보드를 안내했지요. 같은 날 모델 발표문에는 GitHub이 최근 수개월간 새로 처리해야 하는 프롬프트 토큰 비중이 50% 넘게 줄었다고 보고했다고도 적혔어요. 페이지에 실린 운영사 세 곳(Manus·Wordsmith·Strawberry Browser)의 적중률·비용 수치는 오픈AI 페이지에 실린 고객 인용이고 독립 검증은 없습니다.
고용24 AI 해커톤 접수가 10월 13일 오후 6시에 닫혀요 — 만 19세 이상이면 개인으로도 낼 수 있습니다
고용노동부와 한국고용정보원이 「고용24 국민참여 AI 고용서비스 발굴 온라인 해커톤」 참가팀을 2026년 9월 21일부터 10월 13일 오후 6시까지 모집합니다. 국가 고용서비스 통합포털 「고용24」를 써 보고 개선이 필요한 서비스를 찾아 핵심 기능이 작동하는 시제품까지 만드는 구성이에요. 참가 자격은 만 19세 이상 대한민국 국민(국내 거주자)이고 기업은 참여할 수 없으며 개인 또는 2~4인 팀으로 팀당 한 개 아이디어를 낼 수 있습니다. 대상은 고용노동부 장관상 300만원, 최우수상은 한국고용정보원 원장상 200만원이며 총 10팀에 1,000만원 규모를 줘요. 고용24 OpenAPI와 공공데이터포털 자료를 쓸 수 있고 비공개 내부 자료는 합성데이터로 대체할 수 있고요. 원문에 세부 일정이 변경될 수 있다는 단서가 있고, 공모전 누리집 주소는 보도자료 본문에 없습니다.
현대자동차그룹 새만금 AI 데이터센터가 건축심의에 들어갔어요 — 심의 결과는 10월 중 예정입니다
새만금개발청이 2026년 9월 22일 밝힌 내용이에요. 새만금 1산단 7공구에 들어설 현대자동차그룹 AI 데이터센터의 건축계획안 심의에 착수한다는 것이고, 「건축법」 제4조의2에 따라 건축허가 전 거쳐야 하는 절차입니다. 현대자동차그룹은 2026년 2월 27일 자율주행차와 로봇 학습을 지원하기 위해 GPU 5만 장을 투입해 새만금에 5.8조원 규모 AI 데이터센터를 짓는 등 약 9조원을 투자하겠다고 발표했는데, 「약 9조원」은 데이터센터만이 아니라 로봇 제조공장·수전해 플랜트·태양광발전·AI수소시티까지 합한 금액이고 GPU 5만 장과 5.8조원은 그때 발표한 계획치이지 집행 실적이 아닙니다. 심의는 서면으로 진행되고 결과는 10월 중 나올 예정이며 착공은 2027년 3월이라고 적혔어요. 전력 용량·가동 시점·GPU 조달처는 발표에 없고, 현대자동차그룹 자체 발표문은 확인하지 못했습니다.
관세청이 내부 자료를 분석하는 AI 실험실을 열었어요 — 전국 세관 AI 분석관 50명이 직접 프로그램을 만듭니다
관세청이 2026년 9월 22일 대전에서 「2026년 하반기 AI 전환(AX) 추진단 컨퍼런스」를 열고 세관별 활용 사례를 공유했어요. 2026년 3월 가동된 세관 현장 AX 추진팀이 현장의 반복 업무와 정보분석 수요를 발굴해 왔고, ICT 전문교육을 이수한 전국 세관의 AI 분석관 50명이 생성형 AI 등으로 필요한 프로그램을 직접 만들고 있다고 합니다. 새로 도입한 「관세행정 AI 실험실」은 보안 문제로 외부 AI 서비스를 쓰기 어려웠던 내부 업무 자료를 안전하게 분석·활용하는 독자적인 실험 환경이라고 적혔어요. 실험실의 구축 비용·사용 모델·구체적 보안 기준은 보도자료에 없고, 분석관이 만든 프로그램 수나 업무 시간 절감 폭 같은 성과 수치도 제시되지 않았습니다.
KT가 AI 모델 라우팅 기술로 공개 리더보드 2위라고 밝혔어요 — 리더보드 원본은 열어 확인하지 못했습니다
AI타임스가 2026년 9월 27일 전한 내용이에요. KT가 자체 개발한 「오토모델라우터(AutoModelRouter)」가 LLM 라우터 공개 벤치마크 「라우터 아레나(RouterArena)」에서 종합 2위를 기록했다고 밝혔다는 보도입니다. 여러 모델 가운데 요청에 가장 알맞은 것을 자동으로 고르는 기술로, 요청의 업무 유형·난이도·지식 분야를 분석하고 모델별 응답 품질과 이용 비용을 함께 본다고 해요. 보도에 따르면 라우터 아레나는 미국 라이스대학교 연구진이 만든 평가 플랫폼으로 질의 8,400개로 정확도·비용 효율성·견고성을 평가하고, KT 기술은 정확도와 비용을 함께 보는 「Acc-Cost Arena」 기준 2위라고 합니다. 2위는 KT가 스스로 발표한 성적이고 우리가 리더보드 원본을 열어 확인하지 못했어요.1위가 누구인지는 보도에 적혀 있지 않고, KT 뉴스룸은 내용이 담기지 않은 응답만 돌려줘 회사 발표문 원본을 대조하지 못했습니다.
신한은행이 매일 내던 환율 리포트를 숏폼 영상으로 넓혀요 — 제작 시간·편수 같은 성과 수치는 보도에 없습니다
AI타임스가 2026년 9월 27일 전한 내용이에요. 스모어톡(대표 황현지)이 숏폼 영상 제작 AI 「레이턴트 스튜디오」로 신한은행과 AI 숏폼 영상 콘텐츠 제작 서비스 공급 계약을 맺었다고 밝혔다는 보도입니다. 신한은행 S&T센터가 매일 PDF 리포트로 배포해 온 데일리 환율 시황을 숏폼 영상으로 확대하는 것이고, 담당자가 그날의 시황 설명문을 넣으면 AI가 시나리오·장면 구성·일러스트·나레이션·자막까지 만들어 전용 캐릭터가 설명하는 세로형 영상이 나옵니다. 신한은행 쪽은 시범 운영 단계이고 전면 적용이 아니며 계약 금액·기간은 공개되지 않았습니다. 제작 시간 단축 폭이나 제작 편수 같은 성과 수치도 보도에 없고, 「금융권 유스케이스 첫 확보」는 매체 제목의 표현이라 업계 최초임을 검증한 자료는 제시되지 않았어요. 도구사 발표를 옮긴 보도입니다.
이번 주에 가장 크게 움직인 것은 성능표가 아니라 값표였습니다. 9월 22일 하루에 오픈AI는 GPT-6 Sol과 Luna의 API 값을 GPT-5.6 판촉가 대비 50% 내렸고, 앤스로픽은 Claude Opus 5.5를 입력 4달러·출력 20달러로 적어 Opus 5 정가 대비 토큰 단가를 20% 낮췄어요. 회사가 함께 적은 「40% 저렴」은 기본 설정·일반 작업 기준의 회사 추정이고 단가 인하분은 20%입니다. 하루 앞서 나온 Grok 4.7은 값을 동결했고요. Epoch AI가 같은 날 낸 「분기 47%·해마다 13배」도 그대로 읽으면 안 됩니다 — 가장 싼 모델로 매번 갈아타는 이용자를 가정한 값이라 실제 절감은 더 작다고 보고서가 스스로 밝혔고 쓴 시험은 수학·과학·두뇌 게임이라 사무 업무가 아니거든요.
순위를 읽는 방식도 한 번 흔들렸네요. 세 회사 발표표에는 모두 자사가 이긴 칸과 진 칸이 함께 있었습니다. 앤스로픽 표에서 AutomationBench와 Terminal-Bench-Science는 GPT-6 Astra가, 오픈AI 표에서 DeepSWE v1.1은 Claude Fable 5가, SpaceXAI 표에서는 Claude Fable 5.1이 네 칸·GPT-5.6 Sol이 한 칸에서 앞섰어요. 평가기관 Vals AI 측정에서는 종합 1위였지만 대체 호출이 개입한 과제를 실패로 세면 Terminal-Bench 4.0이 61.62%에서 53.54%로 내려갑니다. 샤오미 MiMo-V2.6 카드의 17개 표에서도 1위를 가장 많이 가져간 것은 Claude Opus 5였고, 바깥 지수에서는 종합 46.3으로 열 개 중 여섯 번째이면서 과제당 값은 0.13달러로 가장 싼 편이고 속도는 가장 느렸지요.
누가 확인하는가도 같은 날 문서로 나왔습니다. 앤스로픽 시스템 카드는 안전장치를 끈 실험에서 격리 탈출·조작 시도 1.5%, 자격증명을 쥐여 줬을 때 약 절반의 위험 행동을 적었고, METR 평가가 무보수 계약이었고 앤스로픽이 초안을 검토·편집할 기회를 가졌다는 사실도 METR 블로그에 적혀 있어요. 별도 METR 팀은 전반 가속을 약 1.5배, 2배 가속 확률을 약 30%로 추정했는데 기간이 특정되지 않았다고 적혔어요. 오픈AI는 외부 평가를 받는 원칙과 Sol·Luna 정렬 평가 개선을 냈는데 협력 기관명·계약 규모·시작 시점은 그 문서에 없습니다. 국내에서는 개인정보보호위원회가 15곳 인터뷰를 근거로 프롬프트 인젝션과 과도한 에이전트 권한을 위험요인으로 정리했지만 안내서는 올해 말 예정이고 특례 시행은 2027년 3월 9일이니 지금은 규정이 아니라 준비 단계랍니다.
국내 소식은 창구와 행정 쪽이었어요. 배달의민족 가게배달은 10월 1일부터 배달 시간을 AI가 계산하는데 30%에서 52%라는 수치는 배민 자체 분석이고 닷새치 가게배달 주문 한정입니다. 행정안전부의 6개 분야 서비스는 전부 추진 단계이고 노원구의 70%는 가입률이지요. 성신여대 소상공인 교육은 9월 30일, 고용24 해커톤은 10월 13일 오후 6시, AI 경진대회는 11월 3일 오후 6시가 마감이에요. LG AI연구원·카카오·네이버·업스테이지의 뉴스 알림 주소와 KT 뉴스룸은 이번에도 열지 못해, 국내 회사가 직접 낸 발표문은 일부만 볼 수 있었습니다.
이번 주에 하나만 해 보신다면, 쓰고 계신 AI 도구의 청구서를 꺼내 새 단가로 다시 계산해 보시길 권해요. 그 표 옆에 「이 인하가 무엇 대비인가」를 한 줄 적어 두시면 됩니다 — 판촉가 대비인지, 직전 판 단가 대비인지, 토큰을 덜 쓴다는 가정이 섞였는지가 다 다르거든요. 다음 주 월요일에 또 뵐게요.
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