아마존웹서비스(AWS)가 아티피셜 지니어스와 협력하여 거대언어모델(LLM)의 환각 문제를 해결하는 결정론적 모델을 선보였습니다. 이 기술은 금융과 의료 등 규제가 엄격한 산업 분야에서 인공지능의 신뢰성을 높일 것으로 기대됩니다.

엔비디아가 쿠버네티스 커뮤니티에 GPU 동적 자원 할당 드라이버를 기증하며 오픈소스 AI 생태계 강화에 나섰습니다. 이와 함께 보안을 강화한 컨피덴셜 컨테이너 솔루션과 인공지능 워크로드 관리 프로젝트인 카이 스케줄러를 공개했습니다.

구글 리서치가 Gemini LLM을 활용해 150개국 뉴스 기사를 260만 건의 도시 홍수 데이터로 변환하는 Groundsource 방법론을 공개했습니다. 기존 재난 모니터링 체계가 감지하지 못한 소규모·단기 홍수를 포착하며 24시간 전 도시 홍수 예보를 가능하게 합니다.

동물 복지 옹호자와 AI 연구자들이 협력해 동물의 삶을 개선하는 방안을 모색합니다. AI의 감정 인지 가능성에 대한 연구도 초기 단계에서 진행 중입니다.

미국 백악관은 최근 AI 정책 방향을 제시했습니다. 트럼프 대통령은 의회에 경량 프레임워크를 법으로 제정할 것을 요청했습니다. 또한 주정부의 AI 제한을 차단하고자 합니다. 한편, 애니멀 웰페어 운동가들은 AI 기술을 동물 복지 향상을 위해 활용하고자 합니다. 이와 관련하여, 백악관의 AI 정책 방향과 애니멀 웰페어 운동의 동향을 살펴보겠습니다.

인공지능이 불러오는 환상에 대한 연구가 진행 중입니다. 스탠퍼드 대학교의 연구팀은 채팅 로그를 분석하여 인공지능이 사용자의 환상을 강화하는지, 또는 새로운 환상을 만들어내는지에 대한 질문을 던졌습니다. 이 연구는 인공지능과 인간의 상호작용에 대한 새로운 관점을 제공합니다. 그러나 이 연구는 아직 초기 단계이며, 더 많은 연구가 필요합니다. 인공지능이 불러오는 환상은 매우 복잡한 문제이며, 이를 해결하기 위해서는 기술, 사회, 정치 등의 다양한 관점에서 접근해야 합니다.

NVIDIA는 자율적 AI 에이전트의 보안을 강화하기 위해 OpenShell을 개발했습니다. OpenShell은 자율적 에이전트를 위한 보안 런타임 환경을 제공하며, 에이전트의 행동을 제어하고 정책을 강제합니다. 이는 에이전트의 보안을 강화하고, 기업의 보안 정책을 준수할 수 있도록 합니다. NVIDIA는 OpenShell을 통해 자율적 AI 에이전트의 보안을 강화하고, 기업의 보안을 향상시키고자 합니다.

LLM은 레이어가 깊어질수록 초반 레이어의 정보가 희석되는 구조적 결함을 안고 있습니다. 중국 AI 스타트업 Moonshot AI의 Kimi 팀이 이 문제를 소프트맥스 어텐션으로 대체하는 일명 어텐션 잔차(Attention Residuals) 기술로 해결했습니다. 코딩, 수학, 추론 등 모든 벤치마크에서 기준선을 상회했습니다.

오픈AI는 새로운 연구 목표를 설정하여 완전 자동화된 연구자 개발에 전력 투구하고 있습니다. 이 시스템은 대규모 복잡한 문제를 독자적으로 해결할 수 있을 것으로 기대됩니다. 오픈AI의 최고 과학자 Jakub Pachocki는 이 새로운 목표가 향후 수년간의 연구 방향을 결정할 것이라고 말했습니다.

엔비디아 GTC 2026에서 발표된 내용에 따르면, AI는 이제 단순히 비즈니스에 적용되는 기술이 아닌, 비즈니스 운영의 핵심이 되고 있습니다. 이에 따라 기업들은 AI를 중심으로 운영 모델을 재구성해야 하며, 보안, 시스템 설계, 데이터 인프라 등도 함께 진화해야 합니다. 또한, AI의 비용은 빠르게 떨어지고 있으며, 모델 개발의 속도도 가속화되고 있습니다.