[작성자:] lethuphuong

📌 중국 UBTech 회사는 베트남 국경과 인접한 도시인 팡청강(防城港)의 휴머노이드 로봇 센터와 협력하여 7월에 출시된 Walker S2 모델을 사용하고 있습니다. 이 로봇은 3분 안에 완전 자동 자체 배터리 교체가 가능하며, 각 손에 15kg을 운반하고, 속도는 7.2km/h이며, 1mm 미만의 정밀 조작이 가능한 손을 가진 세계 최초의 로봇입니다. Walker S2는 국경 검문소에 시범 배치되어 방문객 안내, 인파 흐름 통제, 순찰 지원, 물류 처리 및 상업 서비스를 수행하며, 동시에 철강, 구리, 알루미늄 공장에서도 검사를 진행합니다.

📌 알리바바와 바이트댄스는 미국 수출 제한 상황 속에서 Nvidia 칩에 접근하기 위해 AI 훈련을 싱가포르-말레이시아로 이전하고 있습니다. Qwen과 Doubao는 선도적인 모델이 되었으며, DeepSeek은 Nvidia 칩 축적과 화웨이와의 협력 덕분에 국내 훈련을 유지하는 예외입니다. 중국 기업들은 또한 국제 고객 서비스를 위해 동남아시아 데이터 센터를 활용하고 있습니다.

📌 Claude와 같은 생성형 AI는 평균 가치 54~55달러 상당의 작업 시간을 80% 단축할 수 있으며, 향후 10년간 미국 노동 생산성을 연간 1.8% 증가시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 전체 미국 경제를 대상으로 시뮬레이션했을 때, 노동 생산성은 매년 1.8% 증가할 수 있으며, 이는 연간 1.1%의 TFP 증가와 맞먹습니다. 가장 큰 생산성 기여는 프로그래밍(19%)에서 나왔으며, 그 다음은 관리(6%), 마케팅(5%), 고객 서비스(4%), 그리고 고등학교 교사(3%)였습니다.

📌 2005년부터 2024년까지 중국 칭화대학교는 4,986건의 AI 특허를 출원하여 하버드, MIT, 스탠퍼드 및 프린스턴의 총 특허 수를 합친 것보다 많습니다. 중국은 글로벌 AI 특허의 50% 이상을 차지합니다. 칭화대는 중국의 스탠퍼드 + MIT + 카네기 멜론에 비견됩니다. 칭화대는 강력한 AI 생태계, 국가 지원 정책, 그리고 연간 최대 500만 명의 STEM 인재 자원 덕분에 미국 대학들을 능가하고 있습니다. 중국 엘리트 AI 연구원(상위 2%)의 비율은 2019년 10%에서 2022년 26%로 증가한 반면, 미국은 35%에서 28%로 감소했습니다. 많은 칭화대 학생들이 해외 유학 대신 중국에 머무르는 것을 선택하고 있습니다.

📌 트럼프 대통령은 “맨해튼 프로젝트만큼 긴급하고 야심찬” 제네시스 미션의 발족을 위한 행정 명령에 서명하여, 컴퓨팅 자원 확장, 연방 과학 데이터 접근성 증대, 그리고 AI를 과학 분야의 실제 응용으로 전환할 것을 요구합니다. 이는 미국이 생성형 AI 및 기반 모델을 가속화하기 위해 연방 데이터, 슈퍼컴퓨터 및 민간 파트너를 동원하는 전환점입니다. 90일에서 270일 이내에 데이터와 인프라가 통합되어야 하며, AI는 첨단 제조, 생명 공학 및 핵 에너지 분야에 배포되어야 합니다. 이 프로젝트는 NAIRR을 계승하며 AMD, HPE, Nvidia의 새로운 슈퍼컴퓨터로 확장되어 미국의 AI 선두 위치를 강화합니다.

📌 캐나다 뉴펀들랜드 래브라도주가 딜로이트에 의뢰한 약 160만 달러 상당의 526페이지짜리 건강 보고서에서 부정확한 인용 및 존재하지 않는 학술 자료를 포함하여 생성형 AI로 인해 발생한 것으로 의심되는 오류가 발견되었습니다. 딜로이트는 AI가 보고서를 작성했다는 사실을 부인했지만, AI를 사용하여 인용을 도왔다고 인정했습니다. 이는 호주 사건에 이은 두 번째 스캔들로, AI가 정부 컨설팅 문서에 사용될 때의 정확성과 책임에 대한 우려를 증폭시키고 있습니다.

📌 Intuit과의 1억 달러 규모 계약은 OpenAI가 처음으로 옵트인 메커니즘을 통해 ChatGPT를 1억 명 사용자의 금융 데이터와 연결하여 예측, 분석 및 세금 처리가 가능한 차세대 금융 AI 에이전트를 창출하는 주요 이정표를 세웠습니다. 이 움직임은 연간 수익 200억 달러 이상의 목표를 지원하고 OpenAI를 기업 시장으로 밀어 넣는 동시에, Intuit은 AI를 활용하여 서비스를 확장하고 성장을 가속화합니다.

📌 알리바바 클라우드는 AI Singapore(AISG)와 협력하여 알리바바의 Qwen3-32B 기반 모델을 바탕으로 구축된 새로운 버전 Qwen-Sea-Lion-v4를 출시한다고 발표했습니다. 이 버전은 오픈 소스 AI와 토착 데이터를 결합하여 지역 LLM 개발에서 싱가포르의 중요한 진전을 나타냅니다. Qwen3-32B 기반과 1,000억 개의 동남아시아 토큰을 통해 이 모델은 지역 언어와 문화를 더 깊이 이해하는 토착적이고 지능적인 AI를 목표로 하며, 동남아시아 AI 허브로서 싱가포르의 역할을 강화합니다.

📌 구글은 급증하는 수요를 충족하기 위해 6개월마다 AI 역량을 두 배로 늘려야 하며, 45년 내 1,000배 증가를 목표로 합니다. AI 인프라는 가장 비용이 많이 들고 경쟁이 치열한 전선입니다. 구글은 인프라 확장뿐만 아니라 더 효율적인 모델과 맞춤형 칩을 통해서도 용량을 늘리고 있습니다. 목표는 “가장 많이 지출하는 것”이 아니라 경쟁사보다 “더 안정적이고, 고성능이며, 확장 가능한” 인프라를 구축하는 것입니다. 2025년 자본 지출은 약 910억930억 달러에 달하고, 클라우드 수익은 34% 증가하여 150억 달러를 초과했지만, 여전히 컴퓨팅 역량이 부족하며, 미처리 주문 잔고는 1,550억 달러입니다. TPU Ironwood는 2018년 TPU보다 전력 효율이 거의 30배 높아 맞춤형 실리콘 방향을 보여줍니다. AI 거품에 대한 우려에도 불구하고 구글은 투자가 부족한…

📌 AI 출력 평가를 전문으로 하는 많은 사람들이 오류, 편견, 성급한 추진 압력 및 기업이 안전보다 속도를 우선시하는 징후를 목격한 후 깊은 회의론자가 되었습니다. 2025년 8월에 챗봇이 잘못된 정보를 반복하는 비율이 35%로 증가한 것은 광범위한 잘못된 정보 확산의 위험을 나타냅니다. 작업자들은 대중에게 경고합니다: AI는 입력 데이터만큼만 좋을 뿐이며, 그 뒤에 숨겨진 조용한 노동은 쉽게 무시됩니다. 그들은 변화를 촉진하기 위해 데이터 출처, 윤리 및 노동 조건에 대해 의문을 제기할 것을 촉구합니다.