이제 프론티어 AI 모델을 평가활 때 '더 똑똑하냐'란 질문보다 '얼마나 실수없이 잘하냐'가 중요해졌다. 아스트라는 질문에 답하거나 다음 행동을 제안하는게 아니라 AI가 사람이 쓰던 소프트웨어에 들어가 여러 단계를 스스로 처리하고 결과물을 '완성'하는 모델이다. 프런티어 경쟁의 기준이 '어떤 일을 끝까지 맡길 수 있는가'로 옮겨갔기 때문이다. 오픈AI는 이날 시연에서 법률 계약서 형식을 다듬고 3D 게임을 만들면서 음식점을 검색하고 테니스 코트까지 예약했다. 전자설계 프로그램 키캐드(KiCad)로 인쇄회로기판(PCB)을 설계하고, 유니티(Unity)에서 3D 도시 장면을 구축하며, 프리캐드(FreeCAD)와 블렌더(Blender)로 자동차 변속기 작동 구조를 애니메이션으로 구현했다.근로소득 원천징수 서류인 W-2를 읽고 세금 신고서 초안도 썼다. 과학 영역에서는 소수 간격에 관한 수학 결과를 개선하는 데 기여했고 생물학, 화학, 의학, 물리학 평가에서 새 기록을 세웠다.결과물은 '답변(초안)'을 넘어 계약서와 설계도, 게임, 세금 신고서처럼 실제 업무에 쓰는 산출물 수준이었다. 이용자가 단계마다 지시하지 않아도 모델이 프로그램을 고르고 작업 순서를 정한 뒤 여러 도구를 오가며 일을 끝낸다.오픈AI의는자체 평가에서 아스트라는 GPT-5.6 계열과 플래그십 GPT-5.6 솔(Sol)을 넘어섰고, 컴퓨터 사용 과제에서는 더 짧은 시간에 더 높은 점수를 냈다고 밝혔다. 코딩과 소프트웨어 엔지니어링, 전문 업무, 과학 전반에서 최고 수준이라는 게 회사 측의 설명이다.
초지능의 다음 단계는 '문명'일 수 있다? 미국의 매사추세츠 공대(MIT)가 충격적인 실험 보고서를 발표했다. AI 산업이 지능을 다뤄온 방식에 대한 근본적인 전제인 '지능은 모델 내부에 있다'를 흔든 것. MIT 원자·분자역학연구실(LAMM)의 수바디프 팔 연구원, 피오나 왕 연구원, 마르쿠스 뷸러 교수 연구팀은 지난 8월 26일(현지시각) 사전출판 저장소 arXiv에 논문 「스웜월드: 언어모델 에이전트 사회의 스티그머지적 기술 진화」(arXiv:2608.26081)를 공개했다.뷸러 교수는 MIT 토목환경공학과·기계공학과 교수이자 슈워츠먼 컴퓨팅대학 계산과학공학센터 소속으로 그동안 AI를 활용한 신소재 설계 분야에서 다수의 연구를 발표해왔다.MIT 연구진의 실험은 단순했다. AI 에이전트 수백 개를 하나의 가상 세계에 풀어놓고 이들이 인간의 지시 없이 스스로 사회와 기술 문화를 형성하는지 관찰했다. 그리고 그 결과는 충격적이었다.
제프 왕 사장은 더밀크와 인터뷰에서 “지금은 AI가 코드를 얼마나 잘 쓰는가 여부가 관심이라면 이제는 얼마나 많은 일을 사람 대신 끝까지 수행할 수 있는가로 옮겨가고 있다"며 "AI 에이전트는 이제 사람이 시키기 전 문제를 발견하고 움직이는 능동형 AI 에이전트 시대가 올 것이다"고 예측했다. 또 AI 도입의 성패를 가르는 핵심은 모델 성능 자체가 아니라 ROI와 업무 설계라고 강조했다. 그는 “모든 기업이 AI가 좋다는 것은 안다. 하지만 실제로 얼마만큼의 ROI를 얻고 있는지는 모른다”며 “무슨 일을 에이전트에게 맡길지, 무엇을 성공의 기준으로 볼지를 명확히 정의해야 한다”고 말했다.다음은 제프 왕 사장과의 일문일답이다.
구독자 여러분 안녕하세요, 실리콘밸리와 글로벌 혁신 현장에서 최신 AI 산업 트렌드와 인사이트를 전해드리는 박원익의 AI인사이트입니다.애플이 2나노미터 초미세 공정으로 제작된 새로운 칩 M6를 25일(현지시각) 공개했습니다.강력한 성능의 최신칩 M6를 장착, 애플의 개인용 컴퓨터 맥미니(Mac mini)의 AI 성능을 크게 끌어올린 것이죠. 이날 공개된 새로운 맥미니는 M4 칩이 탑재된 전작 대비 AI 처리 성능이 최대 4배, 스토리지·그래픽 성능이 최대 2배 향상됐습니다. CPU 성능도 40% 개선됐습니다. 특히 컴퓨터(로컬 환경)에 AI 모델을 설치하고 실행할 수 있도록 지원하는 애플리케이션 ‘LM 스튜디오(LM Studio)’ 기준으로 보면 대규모 언어 모델(LLM) 프롬프트 처리 속도가 M4 대비 4.8배나 향상됐습니다. M1 대비 13.5배 빠른 속도입니다. AI 모델을 활용해 앱, 에이전틱 워크플로를 만드는 개발자들이 맥미니를 주목하는 이유죠. 조니 스루지 애플 최고하드웨어책임자(CHO)는 공식 성명에서 “M6 탑재 맥미니는 완전히 새로운 차원의 AI 성능을 제공한다”며 “사람들이 이 기기를 어떤 놀라운 방식으로 활용할지 기대가 크다”고 밝혔습니다.애플의 혁신은 이런 칩 설계 능력에서 비롯됩니다. 모든 애플리케이션, 서비스에 AI 기능이 탑재되는 AI 시대, AI를 빠르고 효율적으로 구동하려면 강력한 칩 성능이 필수적이기 때문입니다. 실리콘밸리 프론티어 AI 기업들과 빅테크들이 반도체 기업에 의존하지 않고, 자체 칩 설계에 자본과 에너지를 쏟는 까닭도 여기에 있습니다. 애플은 M 시리즈로, 오픈AI는 할라피뇨로, 구글은 TPU와 자율주행 전용칩으로 각자의 AI를 최적화하는 중입니다. 자체 칩을 가진 플레이어가 AI 경제를 주도하는 시대가 열리고 있습니다.
“AI가 대부분의 일자리, 인류의 존재 의미를 없앨 것이라 믿으면서도 왜 그런 미래를 서둘러 만들려고 하는지 이해할 수 없다.”마크 저커버그 메타 창업자 겸 CEO가 10일(현지시각) 앤트로픽, 오픈AI 등 미국의 프런티어 AI 랩을 공식적으로 저격했다. 이날 공개한 에세이 ‘모두를 위한 미래’를 통해 특히 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 주도해 온 AI ‘둠(doom, 파멸적 결과를 우려)’ 담론을 정면으로 겨냥한 것이다. 아모데이 CEO는 AI의 잠재력이 너무나 크기 때문에 안전장치(헌법적 AI, 지배구조 등)를 갖춘, 최첨단 기술 전문 기업의 통제하에 AI 기술 개발에 나서야 한다는 주장을 펴왔다.👉AI의 헌법을 만든 남자… 앤트로픽, 클로드 코드로 오픈AI 넘는다저커버그 CEO는 이어 “‘초지능이 소수의 기관에 집중되고 제한될 것인가, 아니면 모두를 힘 있게 하는 도구가 될 것인가라는 질문이 우리 시대를 정의하는 질문”이라며 이날 메타가 공개한 오픈웨이트(open-weights, 공개 가중치) 모델 ‘뮤즈 글리머(Muse Glimmer)’를 그 답으로 제시했다. 앤트로픽뿐만 아니라 폐쇄형 모델로 매출을 올리는 오픈AI까지 타깃으로 삼은 것이다. 동시에 강력한 성능을 앞세워 미국의 최첨단 모델을 추격 중인 중국의 오픈웨이트 모델을 견제하겠다는 의지도 내비쳤다.
“기업들이 원하는 것은 달러당 최선의 결과다.”샌프란시스코에 본사를 둔 데이터·AI 기업 데이터브릭스의 알리 고드시 CEO는 “기업들이 ‘토큰맥싱(Tokenmaxxing)’에서 ‘밸류맥싱(Valuemaxxing, AI의 투자 대비 수익(ROI)과 실질적인 비즈니스 가치를 극대화하는 전략)’으로 이동하고 있다”고 분석했다.실리콘밸리의 화두가 “어떤 AI 모델을 쓰느냐”, “토큰(Token, AI가 생성·처리하는 데이터의 최소 단위)을 얼마나 많이 쓰느냐”에서 실질적 성과, 비즈니스 가치로 이동하고 있는 것이다.멀티 모델 라우팅(Routing, 선택) 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter)의 인기도 이런 흐름을 뒷받침한다. 지난 5월 오픈라우터는 주간 토큰 처리량이 6개월 만에 5조 개에서 25조 개로 5배 증가했다고 밝혔다. 비즈니스 가치 극대화를 위해 기업들이 여러 모델을 함께 사용하는 추세가 반영됐다. 오픈라우터는 현재 400개 이상의 모델과 70개 이상의 공급사를 연결해, 800만 명 이상의 사용자를 확보한 상태다.어떻게 효율적으로 AI를 활용하느냐, AI로 실질적인 성과를 만들어 내느냐에 따라 기업의 경쟁력이 좌우될 전망이다. AI 밸류맥싱 시대, 기업들은 구체적으로 어떤 전략을 펴야 할까.
상하이 WAIC 2026은 단순한 AI 전시회가 아니었다.더밀크는 사흘 동안 800개가 넘는 기업과 수백 개 부스를 직접 취재하며 한 가지 질문을 붙잡았다. '중국 AI는 지금 어디까지 왔는가.'하지만 현장에서 얻은 답은 예상과 달랐다. 화웨이의 AI 칩이나 휴머노이드 로봇 몇 대가 중국 AI의 본질이 아니었다. 중국은 AI 모델 하나를 잘 만드는 경쟁을 넘어 산업과 기업, 도시, 국가 운영체계 전체를 AI 중심으로 다시 설계하고 있었다.미국과 중국의 AI 경쟁도 우리가 익숙하게 생각하는 방식과는 달랐다. 미국이 프런티어 모델과 컴퓨팅 기술을 앞세워 새로운 지능을 만들어가는 데 집중한다면, 중국은 그 지능을 현실 산업과 사회 전체에 빠르게 배치하는 시스템을 구축하고 있었다.이번 시리즈는 WAIC 현장에서 직접 확인한 중국 AI의 9가지 발견을 정리한 기록이다. 모델과 반도체, 산업 AI, 빅테크, 스타트업, 휴머노이드, 그리고 중국식 AI 문명까지, 전시장 곳곳에 흩어져 있던 조각들을 하나의 그림으로 연결했다.각 글은 하나의 주제를 독립적으로 다루지만, 모두 읽으면 하나의 질문으로 이어진다.중국은 왜 이런 방식으로 AI를 발전시키고 있는가?
2026년 7월, 오픈AI의 인공지능(AI) 모델들은 해킹 시험을 치르고 있었다. 과제는 격리된 시험장 안에서 소프트웨어의 약점을 찾는 일이었다. 그런데 모델은 문제를 정면으로 풀지 않았다. 답안이 있을 법한 외부 서버를 찾아 나섰다.모델은 프로그램 설치용으로 열어둔 내부 통로에서 아직 알려지지 않은 취약점을 발견했다. 권한을 높이고 인터넷에 연결된 시스템으로 옮겨간 뒤, 훔친 자격증명으로 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)의 실제 운영망에 들어갔다. 시험장 안의 부정행위가 현실의 보안 사고로 바뀐 순간이었다.더 기묘한 장면은 그 뒤에 나왔다. 허깅페이스가 1만7000건이 넘는 공격 기록을 분석하려 하자 먼저 시도한 미국 상용 모델들은 실제 해킹 명령이 담겼다는 이유로 작업을 거절했다. 허깅페이스는 중국 지푸AI(Z.ai)의 모델 GLM-5.2를 자체 서버에서 돌려 침입 경로를 복원했다.이 사건을 "챗GPT가 공격하고 중국 AI가 막았다"고 설명하면 절반만 맞다. 우리가 쓰는 챗GPT(ChatGPT)가 아니라 사이버 실력을 시험하던 GPT-5.6 솔(Sol)과 더 강한 비공개 모델의 조합이었다. GLM-5.2도 공격을 실시간으로 차단한 게 아니다. 사건이 끝난 뒤 기록을 읽고 침입 경로를 복원한 포렌식(forensics, 디지털 사고 흔적 분석) 도구였다.
중국 스타트업 문샷 AI(Moonshot AI)가 새 AI 모델 ‘키미 K3(Kimi K3)’를 공개했다. 중국 상하이에서 개최되는 WAIC 2026 개막 직전인 16일 정식 공개와 동시에 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter)에 등재되며 단숨에 AI 업계 최고 화제로 떠올랐다. AI 모델 평가 기관 아티피셜 애널리시스가 분석한 지능 지수(Intelligence Index)에서 앤트로픽의 클로드 페이블 5(60점), 오픈AI의 GPT-5.6 솔(59점)에 이어 57점으로 3위에 오르며 강력한 성능을 입증했기 때문이다. 클로드 페이블 5, GPT-5.6은 미국 정부가 한때 외국인의 사용을 제한했을 정도로 강력한 성능을 자랑하는 AI 모델이다. 미국 프런티어(frontier, 최첨단) AI 연구소가 유료로 제공하는 최고 성능 모델과 대등한 수준의 모델을 무료로 내려 받을 수 있는 오픈웨이트(Open-weights, 공개 가중치)로 풀었다는 점에서 토큰(token, AI가 생성·처리하는 데이터의 최소 단위) 경제 차원의 거대한 변화도 예상된다.
On June 1, at San Francisco’s Moscone Center, a speaker at the opening keynote of Snowflake Summit 2026 gave the audience a glimpse of how AI agents are beginning to reshape the pharmaceutical industry.“Imagine that you are a sales representative preparing to meet a physician,” said Emmanuel Frenehard, Sanofi’s Executive Vice President and Chief Digital Officer. “You call up Sanofi’s internal AI agent, Concierge, and say: ‘I’m about to meet Dr. Hannah. Help me prepare for the meeting.’”During the live demonstration, Concierge immediately produced a briefing on the physician’s prescribing patterns, clinical interests and potential conversation starters. Research and verification that once took hours could be completed in seconds through just a few questions.The demonstration showcased Concierge for Field, an AI agent developed by Sanofi in partnership with Snowflake. The tool gives Sanofi’s field representatives immediate access to relevant information before they meet physicians or visit healthcare institutions.Founded in France in 1973, Sanofi is one of the world’s largest biopharmaceutical companies, generating €43.6 billion in annual sales in 2025. Its principal therapeutic areas include immunology, neurology, oncology, rare diseases and vaccines. Dupixent, whose active ingredient is dupilumab, is one of its leading medicines.What has drawn particular attention from the AI industry is not simply Sanofi’s adoption of artificial intelligence, but the speed and scale of its transformation. The company has set out to become the first biopharma organization powered by AI at scale. To support that ambition, it has brought IT, data, AI, cybersecurity, infrastructure and digital capabilities together under a unified organization.Frenehard is one of the executives leading that transformation. Before joining Sanofi, he led digital and technology initiatives in the media and entertainment industry, including roles at Walt Disney International and Southeast Asian streaming company iflix. At Sanofi, he has sought to embed a culture of measurement, experimentation and rapid execution across the organization.As AI transformation and enterprise agents become central issues for legacy companies, The Miilk sat down with Frenehard in San Francisco to discuss what Sanofi is changing, how it is approaching the transition and what other companies can learn from its experience.Below is an edited transcript of the interview.