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토요일이라 신제품 발표는 조용했는데, 딥시크가 자사 검색엔진을 API로 열면서 에이전트에 웹검색을 붙이는 단가를 크게 낮췄어요.
같은 날 주요 사이트들은 반대로 에이전트를 막기 시작했고, 앤트로픽은 금요일 늦게 연구와 자사 채용 데이터를 한꺼번에 공개했고요.
딥시크가 모델을 V4.1-Flash-1017로 올리면서 자사 검색엔진을 Search·Fetch API로 같이 열었어요. 🔍
Search는 질의에 대한 구조화된 결과를 주고, Fetch는 웹페이지 하나를 마크다운으로 돌려줍니다.
가격은 두 API 각각 성공 요청 1,000건당 $0.75이고 빈 결과나 실패·타임아웃은 과금하지 않으며, 계정당 5 QPS가 걸리고요.
딥시크 하네스·클로드 코드·코덱스를 거친 서버사이드 호출은 10월 31일 16:00 UTC까지 무료이고, 가중치는 MIT로 허깅페이스와 모델스코프에 올라갔습니다.
에이전트에 웹검색을 붙이려고 검색 API를 따로 계약하던 팀이라면, 모델과 검색을 한 계정으로 묶는 쪽을 견적에 올려볼 만해요.
다만 DeepSWE v1.1 점수가 74.2에서 77.0으로 올랐다는 수치는 딥시크 자체 측정이고 파라미터 수는 공식 발표에 없어서, 2차 사이트가 적은 숫자는 걸러 보는 게 좋습니다.
🔗 딥시크 공식 발표 · Search·Fetch 가이드 · 허깅페이스
웹사이트들이 AI 에이전트를 막기 시작했어요. 🚧
메타 Muse, xAI 그록, 오픈AI Dots, Instinct 이용자들이 주요 사이트에서 에이전트가 막히는 경험을 보고하고 있습니다.
옐프는 데이터 라이선스 비용을 내는 에이전트만 허용한다고 밝혔고, 델타항공은 대리 예약을 막고 있고요, JP모건 체이스와 찰스 슈왑은 보안을 이유로 계정 접근을 차단한다고 확인했습니다.
아마존과 퍼플렉시티 소송이 선례인데, 1심은 퍼플렉시티에 중단을 명령했지만 8월에 항소법원이 이를 뒤집었고 아마존은 수정 소장을 냈어요.
노골적으로 금지하지 않는 사이트에서도 기존 봇 차단 장치가 에이전트를 같이 걸러내는 문제가 있고요.
에이전트로 업무를 자동화할 계획이라면 대상 사이트가 실제로 허용하는지부터 확인해야 하는데, 특히 예약·금융·커머스처럼 중요한 쪽이 먼저 문을 닫고 있습니다.
메타가 반발을 받고 상업 약관에서 문제가 된 조항을 아예 삭제했어요. 📄
삭제된 문장은 메타가 해당 도메인·웹페이지·URL의 모든 콘텐츠를 자사 제품을 제공·개발·개선·연구·학습시키는 데 쓸 수 있다는 내용이었습니다.
메타 비즈니스 계정을 가진 사업자, 그러니까 언론사까지 포함되는 범위라서, 코넬대 디지털·정보법 교수 James Grimmelmann과 니먼랩은 사이트의 robots.txt 차단 지시를 무력화하는 무료 학습 라이선스라고 읽었고요.
메타 커뮤니케이션 부사장 Andy Stone과 대변인 Daniel Roberts는 웹 크롤러를 쓰는 방식에 변화가 없다고 반박했는데, 결국 문장을 지웠습니다.
Roberts는 통합한 크롤링 약관이 광고·비즈니스 제품에만 적용되고 콘텐츠 소유자는 robots.txt로 의사를 표시할 수 있으며 이번 변경이 그 의사를 뒤집는 새 권리를 주지 않는다고 밝혔어요.
약관 한 줄이 조용히 학습 라이선스가 될 수 있다는 사례라, 광고·비즈니스 플랫폼 계정이 있는 쪽은 벤더 상업 약관 변경을 주기적으로 대조하는 일정을 넣어두는 게 안전합니다.
🔗 The Verge · TechCrunch
앤트로픽이 프런티어 AI 규제 법안 초안을 만들어 의원들에게 돌렸다고 POLITICO가 보도했어요. ⚖️
초안은 프런티어 랩에 안전 프레임워크 수립, 새 모델별 투명성 보고서 공개, 내부 제보자 보호, 중대 안전사고의 상무부 보고를 의무로 걸었습니다.
상무부에 등록한 독립 평가기관이 랩과 모델을 주기적으로 평가하는데 비용은 랩이 내도 결과에 연동할 수 없고, 임박한 위험을 찾으면 평가 완료 후 72시간 안에 상무부에 보고해야 하고요.
반대로 정부 권한은 좁혀서, 모델 중단을 법원에 요청할 수 있는 건 상무부뿐이고 다른 부처·기관·공무원은 개발·배포·내부 사용을 중단시킬 수 없게 적었습니다.
발동 요건도 생물무기와 모델이 개발사 통제를 벗어나는 경우, 사이버공격에서 10억 달러 넘는 피해나 50명 넘는 사망·중상이 예견될 때로 한정했고, 주법 일부를 선점하는 조항도 들어 있어요.
앤트로픽은 6월부터 주창해 온 Advanced AI Framework를 담았다고 밝혔는데, 안전 프레임워크·모델별 투명성 보고서·사고 보고·제보 창구·외부 평가 다섯 가지는 어느 법이 통과돼도 요구될 가능성이 커서 사내 AI 도입 심사표에 미리 올려둘 만합니다.
🔗 POLITICO 보도 전문 · AI타임스
앤트로픽이 자사 채용 데이터를 공개했는데, 기술직 신규 채용에서 주니어 비중이 27%에서 9%로 내려갔어요. 📈
기술 부서 안 주니어 직원 비중도 2025년 초 21%에서 14%로 줄었고, 기술직이 전체 인원에서 차지하는 비중은 61%에서 56%로 내려갔습니다.
올해 3월에 에이전트 작업 시간이 사람 작업 시간을 처음 넘어섰고, 8월에는 대화형 에이전트 시간이 직원 수의 여섯 배였다고 적었고요.
4월 사내 설문에서는 27%가 Claude로 생산성이 올랐다고 답했고 20%는 일이 직접 하는 쪽에서 Claude를 관리하는 쪽으로 옮겨갔다고 했는데, 1인당 회의 시간은 작년보다 20% 늘었습니다.
주의할 대목은 전부 비중이라는 점이에요 — 주니어 인원이 줄었다는 말이 아니고, 기술직 채용 자체는 절대 규모로 계속 늘었다고 같은 글에 나옵니다.
앤트로픽이 스스로 꼽은 병목은 사람의 주의력이라, AI 도입 계획을 세울 때 라이선스 비용보다 산출물을 읽고 검토할 사람의 시간을 먼저 잡아두는 쪽이 현실적이에요.
🔗 Anthropic 공식 연구 · TechCrunch
앤트로픽이 일반인과 자사 직원의 AI 기대치를 나란히 조사한 결과를 냈어요. 📊
모닝컨설트가 8월에 미국 성인 10,980명을 대상으로 한 전국 대표 조사와, 8월 9～12일 사내 직원 1,334명 설문을 맞붙였습니다.
지금 AI가 무엇을 할 수 있냐는 물음에는 두 집단 답이 비슷했는데, 앞으로 얼마나 빨라지냐에서 크게 벌어졌고요.
2030년까지 AI가 노벨상급 발견을 할 거라는 답이 일반인 39% 대 직원 91%였고, 2030년에 자기 업무 중 AI가 처리할 비중은 일반인 28% 대 직원 75%였습니다.
저자들이 모델로 환산한 2030년 GDP 성장률 중간값은 5.4% 대 17.1%로 세 배 넘게 차이가 났고요.
눈여겨볼 대목은 이미 업무에 AI를 쓰는 사람의 답이 직원 쪽에 가깝다는 점이라, 사내 도입 논의에서 체감 차이가 큰 이유를 설명하는 근거로 써볼 만해요.
앤트로픽이 Claude에게 양자회로를 설계하게 한 연구를 공개했어요. ⚛️
STEM 펠로 Andi Gu가 하버드·QuEra 연구진과 함께 Claude Mythos 5에 평문 명세와 자동 평가기를 주고, 사람 개입 없이 설계와 수정을 반복하게 했습니다.
화학·최적화·양자 시뮬레이션·정수론 등 여덟 가지 계산 요소를 맡겼고, 기존 최상 설계를 열 배 넘게 앞지른 사례가 나왔고요.
타원곡선 점 덧셈에서는 53시간 작업 끝에 큐비트를 12% 더 쓰는 대신 게이트를 17배 줄인 설계를 찾았고, DQI 디코더는 게이트를 12배 줄이면서 최악의 경우 필요한 예비 큐비트를 665개에서 19개로 내렸습니다.
다만 실제 양자 하드웨어에서 돌린 게 아니라 큐비트×게이트를 실행시간 대리 지표로 삼은 계산 검증이고, 디코더는 1만 번에 한 번쯤 실패하는 수준이고요.
AI를 연구개발 보조로 쓰는 쪽에서는 논문 요약이 아니라 전문 설계에서 기존 최적해를 넘은 기록이 나왔다는 대목을 참고할 만해요.
🔗 Anthropic 공식 연구 · The Quantum Insider
30년 가까이 풀리지 않던 NIST 타원곡선 시드의 출처가 밝혀졌어요. 🔐
ECDSA에 쓰이는 NIST 곡선에는 NSA가 근거 설명 없이 넘긴 시드 값이 들어 있어서 백도어 의심이 오래 따라다녔습니다.
앤트로픽 프런티어 레드팀이 사내 연구용 Claude에게 기존 단서를 주지 않고 물었더니, 30분이 안 돼 1990년대 C 라이브러리의 약한 난수 생성기 lrand48 을 지목하고 내부 상태까지 되짚었고요.
P-192부터 P-521까지의 시드가 해시 결과가 아니라 1997～1998년 유닉스 타임스탬프로 돌린 lrand48 출력이었고, 공개된 코드로 그 시드들이 그대로 재생성됩니다.
암호 취약점을 찾은 게 아니라 생성 과정이 단순하고 재현된다는 쪽이어서 의도적 백도어 가설이 설명력을 크게 잃었고, 걸려 있던 상금 $36,864는 Internet Security Research Group에 기부한다고 밝혔어요.
다만 생성기 지목은 통계적 근거에 기댄 추론이고 B-163 시드와 일부 기준점은 아직 설명되지 않아서, 증명이 아니라 가장 그럴듯한 설명으로 읽는 게 맞습니다.
리플릿이 기본 모델을 앤트로픽에서 오픈AI로 바꿨어요.
테크크런치 보도에 따르면 CEO Amjad Masad가 테크크런치 디스럽트 무대에서 비용과 파트너십 조건, 성능을 이유로 더 이상 앤트로픽과 일하지 않는다고 말했습니다.
바이브 코딩으로 앱을 처음부터 만드는 리플릿 자체 공개 벤치마크에서 오픈AI 모델 점수가 더 좋았다는 설명이고요.
발언 뒤에는 Claude 모델도 여전히 고를 수 있고 챗GPT가 기본값이 된 것이라고 정리했는데, 대부분 이용자는 기본값을 그대로 쓴다는 점도 같이 말했습니다.
다만 파트너십을 잘 아는 관계자는 이 설명에 동의하지 않고 관계가 유지되고 있다고 반박해서, 아직 한쪽 말만 나온 상태예요.
쓰는 도구의 밑 모델이 기본값 변경으로 조용히 바뀔 수 있다는 뜻이라, 특정 모델 동작에 의존하는 업무라면 모델을 명시적으로 고정해 두는 편이 안전합니다. 🔁
더레지스터 보도에 따르면 Vercel AI 게이트웨이에서 오픈웨이트 모델이 처리한 토큰이 70%를 넘었어요. ⚖️
6월부터 9월까지 집계인데 지출 기준 비중도 약 5%에서 25% 가까이 올랐고, 8월에는 처음으로 게이트웨이 토큰 과반을 오픈웨이트가 담당했습니다.
토큰당 평균 가격은 47%쯤 내려갔고, 9월에 가장 많이 쓰는 공급사를 바꾼 팀이 세 곳 중 한 곳에 가까웠고요.
지출 1위는 Claude Opus 5.5가 11.03%, 그다음이 GPT-6 Astra 4.86%, 딥시크 V4.1 Flash 4.19%였습니다.
다만 한 게이트웨이의 트래픽만 본 수치라 공급사 직접 호출이나 사내 구축은 빠져 있다는 단서가 기사에 함께 적혀 있어요.
공급사 교체가 이사 수준의 작업이 아니라 일상이 됐다는 뜻이라, 특정 벤더 SDK를 코드에 직접 넣지 말고 게이트웨이나 추상화 계층을 사이에 넣는 설계가 유리합니다.
Claude가 전문가의 양자회로 최적해를 넘어섰다는 기록과, 사이트들이 그 에이전트를 막기 시작했다는 소식이 같은 날에 나란히 올라왔어요.
여러분 조직에서는 AI에게 먼저 넘긴 업무가 무엇이었나요? 💬
