AI 빅3 전면전 격화: OpenAI, Cerebras 기반 1000tok/s Codex-Spark 출시 + GPT-5.2 이론물리 신발견; Anthropic $30B 투자 유치($380B 가치평가); Google Gemini 3 Deep Think ARC-AGI-2 SOTA 달성; MiniMax M2.5·Step 3.5 Flash 등 오픈 모델 약진

OpenAI가 Cerebras WSE-3 하드웨어에서 구동되는 GPT-5.3-Codex-Spark를 연구 프리뷰로 출시했다. 초당 1000+ 토큰의 실시간 코드 생성이 가능하며, SWE-Bench Pro에서 GPT-5.1-Codex-mini를 상회하면서도 작업 완료 시간은 크게 단축된다. ChatGPT Pro 사용자 대상으로 Codex 앱, CLI, VS Code 확장에서 사용 가능하다.

• Introducing OpenAI GPT-5.3-Codex-Spark Powered by Cerebras—
• OpenAI unveils GPT-5.3-Codex-Spark, a real-time coding model—

OpenAI의 GPT-5.2 Pro가 글루온 산란 진폭(scattering amplitude) 분야에서 물리학자들이 오랫동안 불가능하다고 여겼던 특정 조건의 상호작용이 실제로 존재함을 최초로 제안했다. IAS, Harvard, Cambridge, Vanderbilt 연구자들과 공동으로 이 결과를 엄밀히 증명하여 arXiv에 프리프린트를 발표했다.

• AI Scientist Spots What Physicists Missed in Gluon Scattering—
• OpenAI: New result in theoretical physics—

Anthropic이 GIC·Coatue 주도로 $30B Series G 투자를 유치하여 포스트머니 $380B 기업가치를 달성했다. 런레이트 매출 $14B으로 3년 연속 10배 이상 성장. Claude Code 런레이트 매출만 $2.5B이며 2026년 초 이후 2배 성장. $100K+ 연간 지출 고객 7배 증가, Fortune 10 중 8개사가 고객. Microsoft·NVIDIA 투자 포함.

• Anthropic raises $30 billion in Series G funding—
• Anthropic Raises $30B At $380B Valuation—

Google DeepMind이 Gemini 3 Deep Think 추론 모드를 업그레이드했다. ARC-AGI-2에서 84.6% SOTA, Codeforces Elo 3455, Humanity's Last Exam 최고 점수, 물리·화학 올림피아드 금메달을 달성했다. 에이전틱 워크플로우를 통해 연구 수준 문제(수학·물리·CS)를 해결하며, Gemini 앱과 Vertex AI API를 통해 제공된다.

• Google's Gemini 3 Deep Think Shatters Humanity's Last Exam—

중국 AI 스타트업 MiniMax가 M2.5 모델을 MIT 라이선스로 오픈소스 출시했다. 230B 파라미터 MoE 아키텍처에 11B 활성 파라미터로 효율적 추론이 가능하다. SWE-Bench Verified 80.2%, Multi-SWE-Bench 51.3%, BrowseComp 76.3% 달성. 100tok/s 기준 시간당 $1로 '측정 불가능할 정도로 저렴한 지능'을 표방한다. 10개 이상 언어, 20만+ 실제 환경에서 RL 훈련.

• MiniMax M2.5: Built for Real-World Productivity—
• MiniMax M2.5: Pricing, Context Window, Benchmarks—

StepFun이 Step 3.5 Flash를 공개했다. 196B 파라미터에 11B 활성 MoE 모델로, IMO-AnswerBench 85.4%, LiveCodeBench-v6 86.4%, tau2-Bench 88.2%, BrowseComp 69.0%, Terminal-Bench 2.0 51.0%를 달성했다. MTP-3(Multi-Token Prediction)과 3:1 슬라이딩 윈도우/풀 어텐션 인터리빙으로 추론 효율을 극대화했다. MathArena 1위.

• Step 3.5 Flash: Open Frontier-Level Intelligence with 11B Active Parameters—

Anthropic이 Claude Opus 4.6에 대한 ASL-4 수준 사보타주 리스크 보고서를 발표했다. Opus 4.5 출시 시 미래 모델이 자율 AI R&D에서 ASL-4 임계값에 근접할 것으로 예고했고, Opus 4.6에서 이를 선제적으로 적용했다. 모호한 임계값 판단 대신 더 높은 안전 기준을 자발적으로 충족하겠다는 전략.

• Anthropic: Opus 4.6 sabotage risk report—

SemiAnalysis가 AI 서버 메모리 비용이 지난 분기 3배 급등하여 네오클라우드 서버 BoM(Bill of Materials)이 크게 상승했다고 보고했다. OEM들이 견적 유효기간 단축, 재가격 책정, 견적 철회 등 무질서한 행동을 보이고 있으며, GPU 시간당 가격 인상이 불가피한 상황이다. 메모리 비용은 추가 상승 가능성이 있다.

• Memory makers are set to earn $551 billion from the AI boom—

Applied Materials가 Producer Viva Radical Treatment System을 발표했다. GAA(Gate-All-Around) 트랜지스터의 나노시트 표면을 원자 수준에서 정밀 처리하는 시스템으로, 초순도 라디칼을 사용하여 손상 없이 깊은 트랜지스터 구조 내부까지 균일한 트리밍·산화물 제거·표면 패시베이션을 수행한다. 전자 이동도와 스위칭 속도를 크게 향상시킨다.

• Applied Materials Unveils Transistor and Wiring Innovations for Faster AI Chips—

Andrej Karpathy가 DeepWiki MCP + GitHub CLI를 활용하여 torchao 라이브러리에서 fp8 학습 기능을 자동 추출하는 에이전트 워크플로우를 공유했다. Claude 에이전트가 5분 만에 150줄의 자체 완결적 코드를 작성했고, 의존성 제거 후 원본보다 3% 빠르게 동작했다. '라이브러리는 끝났다, LLM이 새로운 컴파일러'라는 도발적 테제를 제시.

• Karpathy on DeepWiki MCP and increasing malleability of software—
• Karpathy: GPT in 243 lines of pure Python—

Anthropic이 미국 최대 대학 CS 프로그램인 CodePath와 파트너십을 체결하여 커뮤니티 칼리지, 주립대, HBCU의 2만+ 학생에게 Claude와 Claude Code를 제공한다.

• Anthropic partners with CodePath—

SemiAnalysis가 크립토마이너들이 AI 데이터센터 전환을 가속하고 있다고 분석했다. 기존 수백MW 규모의 마이닝 시설, 이머전 리퀴드 쿨링 경험, 산업 장비 공급망 관리 역량을 AI DC에 활용할 수 있다는 이점이 있다. 현장 발전(onsite gas) 붐과 함께 'powered land'라는 새로운 사업 기회도 부상.

• SemiAnalysis: Cryptominers and AI datacenter transition—

NYU CDS와 Brown 대학의 공동 연구로 LeJEPA 논문이 발표되었다. Yann LeCun이 주창하는 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture) 기반으로, 레이블 없이 더 단순하게 AI 시스템을 학습시키는 방법을 제안한다.

• NYU: LeJEPA paper introduction—