Cognition 260억달러 평가·Snowflake 60억달러 AWS 계약, AI 인프라 경쟁 가속

swyx는 Cognition이 10억달러 이상을 조달해 260억달러 평가를 받았고, 기업 사용량과 매출 성장으로 독립 에이전트 연구소 중 최대 규모가 됐다고 평가했다. 보도 기준 연간화 매출은 약 4.92억달러, 고객에는 Mercedes-Benz·NASA·Goldman Sachs 등이 포함된다.

• Cognition raises over $1B, ARR nears $492M—
• Cognition's $26B valuation shows demand for autonomous coding agents—

Snowflake가 AWS와 5년 60억달러 규모의 클라우드·칩 사용 계약을 맺었다. CNBC는 Graviton Arm CPU와 AI용 GPU 사용 확대가 포함됐고, 평균 연 12억달러 지출에 해당한다고 보도했다.

• Snowflake soars 25% on earnings beat, will spend $6B on Amazon cloud—
• Snowflake signs $6B deal with AWS for AI CPU chips—

Google DeepMind가 Gemini 기반 네이티브 멀티모달 임베딩 모델 Gemini Embedding 2 백서를 공유했다. 논문은 텍스트·이미지·비디오·오디오를 하나의 표현공간으로 매핑하며 MSCOCO 62.9 R@1, Vatex 68.8 NDCG@10, MTEB multilingual 69.9, MTEB Code 84.0을 제시했다.

• Gemini Embedding 2: A Native Multimodal Embedding Model from Gemini—
• Gemini Embedding 2 model—

SemiAnalysis는 Anthropic 성장과 Bedrock 판매 구조가 AWS 마진을 끌어올렸다고 분석했다. 1Q26 AWS EBIT 마진은 전분기 대비 213bp 개선됐고, Bedrock/Anthropic 매출이 AWS AI 매출 믹스에서 빠르게 커졌다고 추정했다.

• Anthropic Growth and Bedrock Mix Drive AWS Margins Higher—
• Is Anthropic’s $100 Billion Pact for AWS Silicon a Bargain?—

SemiAnalysis는 손으로 튜닝한 CUDA 커널이 자동 생성 커널에 밀리는 이유를 Makora 사례로 소개했다. MakoraGenerate는 LLM 에이전트가 CUDA/Triton 커널을 생성·컴파일·검증·벤치마크하며, DeepSeek MoE 예제에서 torch.compile 대비 1.83배 성능을 냈다고 주장한다.

• Introducing MakoraGenerate—
• MakoraGenerate Achieves 1.83x Performance over torch.compile—

Sam Altman은 OpenAI Foundation이 AI가 삶의 질과 자유를 높이도록 측정, 전환 지원, 광범위한 번영 접근에 초기 2.5억달러를 투입한다고 밝혔다. Reuters는 노동시장 영향 연구, 근로자·지역사회 지원, 경제적 이익 분배 실험에 쓰인다고 보도했다.

• OpenAI Foundation commits $250 million to help workers navigate AI disruption—
• OpenAI Foundation puts $250M behind AI jobs, skills, and economic security work—

Yann LeCun이 공유한 ESMFold2 발표는 단일 서열 기반 단백질 구조 예측 모델과 11억개 구조 아틀라스를 공개했다. Nature는 이 아틀라스가 AlphaFold Database보다 8억개 이상 크고, 68억개 단백질 서열 정보를 포함한다고 전했다.

• Move over, AlphaFold: open source model predicts shape of 1 billion proteins—
• Language models of protein sequences enable accurate structure prediction—

Yann LeCun이 리트윗한 LeJEPA 논문은 JEPA류 월드모델이 언제 세계의 잠재변수를 선형적으로 회복하는지 증명했다. Gaussian latent world에서 LeJEPA가 식별 가능하며, 1024차원 latent와 픽셀 기반 로봇 제어 실험으로 검증했다고 주장한다.

• When Does LeJEPA Learn a World Model?—
• LeWorldModel: Stable End-to-End JEPA from Pixels—

Triomics가 암센터 업무에 특화된 AI 플랫폼으로 2200만달러 Series B를 유치했다. Battery Ventures가 주도했고 MSK·Yale Cancer Center가 임상시험 매칭, 환자 요약, 종양 보고 자동화에 사용한다.

• Triomics nabs $22M to bring oncology-specific AI to cancer centers—
• Triomics platform overview—

글로벌 payroll 스타트업 Remote가 인력 추가 없이 직원당 매출을 50% 높이고 ARR 3억달러와 현금흐름 흑자를 달성했다고 밝혔다. CEO는 Claude 인스턴스와 사내 앱 마켓플레이스 Remote Labs, Slack 에이전트, AI 코딩을 전사적으로 쓴다고 설명했다.

• Remote says it grew revenue 50% per employee without adding headcount—
• Remote shows AI can lift revenue without lifting headcount—

SemiAnalysis는 차세대 Cerebras CS4가 3nm가 아니라 5nm에 머무르는 이유로 SRAM 스케일링 정체를 지목했다. WSE-3는 TSMC N5에서 44GB SRAM과 21PB/s 대역폭을 제공하지만, N3E·N2에서도 SRAM 밀도 개선이 거의 없다는 분석이다.

• Cerebras — Faster Tokens Please—
• Cerebras Full Investment Analysis—

미 연방검찰은 Google 소프트웨어 엔지니어 Michele Spagnuolo가 Google Year in Search 2025 관련 비공개 내부정보로 Polymarket 베팅을 해 120만달러를 벌었다며 상품사기·전신사기·자금세탁 혐의로 기소했다.

• Google employee charged with using inside information to make $1 million on Polymarket—
• Google employee allegedly used inside information to win $1.2 million on Polymarket—

swyx는 Railway의 Agent-Native Cloud 논의를 공유하며 AI 인프라가 수직화되고 있다고 평가했다. Latent Space 요약에 따르면 Railway는 300만 사용자, 주 10만 가입, 월 20만달러 이상 코딩 에이전트 지출, production fork와 PR 없는 배포 흐름을 강조했다.

• Railway's Agent-Native Cloud—
• swyx on Railway and agent-native cloud—