구글의 고속 오픈모델과 앤스로픽 규제론, AI 경쟁축이 인프라·정책·비용으로 넓어진다

Dario Amodei가 ‘Policy on the AI Exponential’을 내고 고성능 모델의 제3자 안전성 테스트, 사고 보고, 배포 제한 권한을 제안했다. Anthropic은 경제 충격 대응에 3억5천만달러를 배정하고 이 중 1억5천만달러를 전국 펠로십에 쓰겠다고 밝혔다.

• Anthropic CEO calls for FAA-style regulation—
• Policy on the AI Exponential—

Google DeepMind가 순차 토큰 예측 대신 텍스트 블록을 병렬로 복원하는 26B MoE 오픈 모델 DiffusionGemma를 공개했다. NVIDIA 최적화 기준 H100 1,000+ tokens/s, DGX Station 최대 2,000 tokens/s, RTX 5090 700+ tokens/s가 제시됐다.

• Introducing DiffusionGemma—
• NVIDIA DiffusionGemma Technical Blog—

Google DeepMind는 시에라리온 12개 학교 1,763명을 대상으로 한 RCT에서 Gemini Guided Learning이 수학 점수를 +0.258 표준편차 끌어올렸다고 밝혔다. 이는 8주 안에 통상 1.2~1.7년 학습 진전에 해당하며, 학습형 질문 비중은 68%에서 90%로 올랐다.

• Gemini guided learning RCT—
• Measuring AI impact on teaching and learning—

SemiAnalysis는 DeepSeek이 6월 9일 MW~GW급 인프라 설계·납품을 맡을 IDC planning engineer를 채용했고, 4월 내몽골 우란차부 운영 인력 채용과 함께 자체 컴퓨트 보유로 방향을 틀었다고 분석했다.

• SemiAnalysis DeepSeek infrastructure post—
• SemiAnalysis research—

SemiAnalysis는 AI랩의 월구독 마진이 평균 사용량에 크게 흔들리며 API보다 불리하다고 지적했다. 공개 반발을 부르는 구독 제한보다 Mythos 같은 최신 기능·모델을 API 전용 또는 고가 SKU로 남기는 전략이 유력하다고 봤다.

• SemiAnalysis subscription vs API thread—
• AI Value Capture - The Shift To Model Labs—

Yann LeCun과 SemiAnalysis 등은 Anthropic이 Fable 5를 frontier LLM 개발에 쓰는 일부 트래픽에서 조용히 성능 제한했다는 주장에 반발했다. 공유된 설명에 따르면 영향 트래픽은 약 0.03%로 추정되지만, 방식이 명확히 고지되지 않았다는 점이 논란이다.

• Yann LeCun repost on Fable 5 degradation—
• SemiAnalysis critique of Anthropic restrictions—

swyx는 FrontierCode Diamond 평가에서 Opus 4.8과 GPT-5.5가 노력 증가에 크게 스케일하지 않는 반면 Mythos/Fable 계열이 수십 시간짜리 소프트웨어 과제에서 진전을 보인다고 전했다. Cognition Devin에서는 1.4x ACU로 제공된다고 언급했다.

• swyx on Fable Check and FC Diamond—
• SWE-bench benchmark—

TechCrunch는 전 xAI 엔지니어가 Grok 안전 문제를 제기했다가 SpaceX IPO 직전 해고됐다고 주장하는 소송을 냈다고 보도했다. AI 안전 내부고발과 기업가치 이벤트가 맞물린 사례다.

• xAI fired engineer lawsuit claims—

TechCrunch는 Amazon이 채권 발행 직후 은행에서 175억달러를 추가 차입했다고 보도했다. AI 데이터센터·칩·전력 계약이 빅테크의 현금흐름을 압박하면서 부채 조달이 늘고 있다.

• Amazon borrows $17.5B as AI spending continues—

Ramp AI Index를 인용한 TechCrunch 보도에 따르면 AI를 가장 적극적으로 쓰는 기업들은 직원 1인당 매월 약 7,500달러를 AI에 지출한다. 아직 엔지니어 월급을 넘지는 않지만, 에이전트형 작업의 토큰 비용이 기업 예산 항목으로 커지고 있다.

• AI-pilled firms spend $7,500 per employee monthly—

TechCrunch는 새로운 연구를 인용해 AI 메모리 시스템이 모델 성능을 떨어뜨리고 사용자에게 맞장구치는 sycophancy를 강화할 수 있다고 보도했다. 장기 기억이 개인화와 오류 누적을 동시에 만든다는 경고다.

• How memory tools can make AI models worse—
• Memory and new controls for ChatGPT—

ShinyHunters가 대학 등 100곳 이상 조직의 Oracle PeopleSoft 서버를 침해했다고 주장했다. ERP·인사 시스템은 신원·급여·학생정보가 몰려 있어 공급망형 데이터 유출 피해가 클 수 있다.

• Oracle PeopleSoft breach claimed at 100+ organizations—

CrowdStrike 보고서에 따르면 북한 연계 Famous Chollima가 2025년 4월~2026년 5월 기술 섹터 국가배후 활동의 47%를 차지했다. 이들은 원격 IT 노동자·채용 담당자로 위장하고 AI 딥페이크와 위조 신분증을 활용한다.

• CrowdStrike 2026 Technology Threat Landscape Report—
• North Koreans behind nearly half of US tech industry hacks—