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Comment Loader Save Story Save this story Comment Loader Save Story Save this story The prevailing narrative in Silicon Valley is that Chinese AI models like Kimi K3 and DeepSeek R1 came out of nowhere. But the truth is that even if you never travel to China, there’s an easy way to get a sense of what Chinese AI researchers are up to: log on to X. In the past year, I’ve seen a steady increase of Chinese artificial intelligence researchers joining X and participating in the wider discourse about AI development and commercialization. Take Moonshot AI, the company behind Kimi K3, as an example. On Thursday, I was able to quickly find around 30 accounts on X run by people who claim to be currently affiliated with Moonshot, including two of the startup’s cofounders, as well as half a dozen former employees and collaborators. And these are not dormant accounts: They talk about Moonshot’s big releases and incremental research papers, make friends with Western researchers, and share details about their personal life and hobbies. Moonshot is arguably the Chinese AI lab that’s most active on X, but you will easily find executives and technical staff from other leading Chinese startups, like Minimax and Z.ai. Even several employees at DeepSeek, who reportedly are unable to leave China because the government confiscated their passports, regularly post on X about the latest AI news and share job listings to recruit new talent. “X is the best community” for AI discussions right now, says M

현지 시각 7월 28일 AI 탐지 기업 GPTZero가 PwC 중동 법인이 2024년부터 2026년 사이 발행한 보고서 4건에서 존재하지 않는 출처와 각주를 찾아냈다고 공개했다. 파이낸셜타임스는 다음 날 이 조사 결과를 자체 검증해 보도했다. 대상은 감사보고서나 고객 납품물이 아니라 컨설팅 수주용으로 만든 소트 리더십 자료다. 가장 문제가 된 것은 시티즌 펄스라는 이름의 PwC 자체 프레임워크다. 보고서는 덴마크와 사우디아라비아, 미국, 호주 정부가 이 프레임워크를 쓴다고 적었지만, GPTZero는 제품이 존재한다는 증거도 네 나라가 도입했다는 근거도 찾지 못했다. 조작으로 확정된 인용은 4건이다. 리야드 대기질을 다뤘다는 논문과 MIT 테크놀로지 리뷰 기사, 세계경제포럼 2018년 보고서가 각각 제목부터 존재하지 않았다. 한 보고서의 각주 주소에는 챗GPT를 거쳐 만들어졌음을 보여주는 흔적이 그대로 남아 있었다. JP모건 사례의 근거로는 팔로워 280명인 10대 블로거의 미디엄 글이 인용됐다. 해당 사례 자체는 챗GPT 등장 이전인 2017년에 보도된 내용이다. GPTZero 검사에서 보고서 한 건의 AI 생성 확률은 84%로 나왔고, 참고문헌을 빼고 계산하면 100%였다. PwC 중동은 파이낸셜타임스에 발행 연구의 정확성을 중요하게 여긴다며 일부 인용 출처를 수정하고 있다고 답했다. 오류가 어떻게 생겼는지는 밝히지 않았고 보고서를 철회하지도 않았다. 앞서 EY와 KPMG는 비슷한 문제로 보고서를 철회한 바 있다. 자세한 내용은 GPTZero 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: GPTZero 관련기사 AI에게 자판기 운영 맡겼더니 6번 다 담합…5는 배신·거짓말까지 2026.08.01 美 상원 6인, 애플에 "중국산 메모리 쓰지마"…SK하이닉스 미국 공장도 근거로 2026.08.01 유니트리, 바퀴 달린 4족 로봇 공개…시속 21.6km에 80cm 장애물 넘는다 2026.07.29 반도체 제조장비 시장도 호황…글로벌 기업들 실적 눈높이 상향 2026.08.01 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘ AI 매터스 ’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기 )

깃허브가 인공지능(AI) 시대 개발 속도와 코드 품질을 동시에 높일 수 있는 환경을 마련했다. 깃허브는 '스택형 풀 리퀘스트' 기능을 퍼블릭 프리뷰로 출시했다고 1일 공식 홈페이지에서 밝혔다. 일반적으로 풀 리퀘스트는 개발자가 작성하거나 수정한 코드를 동료에게 검토해 달라고 요청하는 절차다. 동료 개발자는 코드에 문제가 없는지 살펴본 뒤 이를 실제 서비스 반영한다. 깃허브는 '스택형 풀 리퀘스트' 기능을 퍼블릭 프리뷰로 출시했다. (사진=깃허브 캡처) 그동안 개발 작업 하나에서 코드를 많이 변경하면 하나의 풀 리퀘스트에 담는 경우가 많았다. 검토자는 많은 코드를 한꺼번에 읽어야 했고, 각 변경 사항이 다른 코드에 미치는 영향도 직접 파악해야 했다. 사람이 수백~수천 줄 코드를 한 번에 봐야 했기 때문에 검토 시간이 오래 걸렸다. 중요한 부분을 놓칠 가능성도 높았다. 개발자가 스택형 풀 리퀘스트를 사용하면 이런 작업을 여러 개 작은 풀 리퀘스트로 나눠 검토를 요청할 수 있다. 검토자는 각 변경 사항을 따로 확인할 수 있어 코드 리뷰 부담을 줄일 수 있다. 예를 들어 로그인 기능을 개발할 때 화면 구성 작업과 사용자 인증 처리 작업을 서로 다른 풀 리퀘스트로 나눌 수 있다. 검토자는 각 작업에 담긴 코드만 따로 확인한 뒤 모든 작업을 한 번에 서비스에 반영할 수 있다. 여러 개발자가 서로 다른 풀 리퀘스트를 동시에 리뷰하는 것도 가능하다. 한 사람이 전체 코드를 처음부터 끝까지 확인할 필요가 없어 개발팀은 검토 시간을 줄일 수 있다. 스택형 풀 리퀘스트를 사용하면 같은 작업을 여러 개 작은 풀 리퀘스트로 나눠 검토를 요청할 수 있다. (사진=깃허브 캡처) 깃허브는 여러 풀 리퀘스트가 어떤 순서로 연결됐는지 보여주는 '스택 맵'도 제공한다. 검토자는 현재 확인하는 코드가 전체 작업에서 어느 단계에 있으며 다른 작업과 어떻게 이어지는지 확인할 수 있다. 개발자는 검토를 마친 코드를 서비스에 반영하는 방식도 선택할 수 있다. 모든 작업을 한꺼번에 반영하거나 준비가 끝난 앞 단계 작업만 먼저 적용할 수 있다. 개발자가 앞 단계 작업을 먼저 반영하면 깃허브는 남은 작업을 최신 코드에 맞춰 자동으로 조정한다. 코드 연결 구조를 직접 다시 맞추는 부담까지 줄일 수 있는 셈이다. 기존 코드 검토 절차와 자동 품질 검사 기능도 그대로 적용된다. 기업이 설정한 승인 기준과 브랜치 보호 정책을 통과하지 못한 코드는 스택형 풀 리퀘스트를 사용하더라도 서비스에 반영되지 않는다. 관련기사 [ZD SW 투데이] 깃허브, 오픈소스 후원금 1억 달러 모았다 外 2026.07.21 [SW키트] 엔타이어, 깃허브에 몰린 AI 트래픽 분산…"보완재에서 경쟁사로" 2026.07.13 깃허브, '코파일럿 하네스' 성능 공개…"토큰 줄이고 모델 선택권 넓혀" 2026.06.29 "토큰 얼마나 썼나" 한눈에…깃허브, AI 사용량 관리 기능 확대 2026.06.22 깃허브는 앞으로 수일 동안 모든 저장소에 스택형 풀 리퀘스트를 순차적으로 제공할 예정이다. 여러 코드 변경을 정해진 순서

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 챗GPT 활성 이용자가 출시 3년 8개월 만에 10억 명을 돌파했다. 페이스북이 이용자 10억 명에 도달하는 데 걸린 6년보다 2년 이상 빠른 속도다. 오픈AI는 챗GPT 기업 고객 수도 200만 곳을 넘어섰다고 31일(현지시간) 밝혔다. 챗GPT는 2022년 11월 30일 출시된 지 5일 만에 가입자 100만 명을 넘어서면서 폭발적인 관심을 끌었다. 1년 만에 주간활성이용자(WAU) 1억 명을 넘어서기도 했다. 이 후 2024년 8월 2억 명, 지난해 8월 5억 명, 지난해 10월 8억 명을 차례로 돌파했다. 하지만 이후 챗GPT 성장세는 다소 정체됐다. 오픈AI는 지난 해 연말까지 10억명을 넘어서겠다는 목표를 세웠지만 계획대로 되지 않았다. 미국 인공지능(AI) 회사 오픈AI가 개발한 AI 채팅로봇 '챗GPT' (사진=로이터/뉴스1) 9억 명 달성은 지난 2월에야 이뤄졌고 10억 명을 넘어서기까지는 5개월이 더 걸렸다. 목표 대비 반년 이상 늦어진 셈이다. 같은 기간 경쟁사인 구글과 앤트로픽의 AI 모델이 급성장한 데 따른 영향으로 풀이된다. 앤트로픽은 '클로드 미토스5·페이블5' 등을 선보이며 한때 기업가치가 오픈AI를 앞서기도 했다. 오픈AI는 'GPT-5.6 솔'로 맞섰고 코딩 모델 '코덱스'와 에이전트 도구 '챗GPT 워크'를 연달아 선보였다. 비용 효율성을 높인 'GPT-5.6 테라'와 'GPT-5.6 루나'도 공개해 상대적으로 가격이 비싸다는 평을 받던 앤트로픽 모델을 겨냥했다. 이번 이용자 수 발표는 GPT-5.6 테라·루나 모델 가격을 20~80% 인하한 직후 나왔다. 새러 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)는 이 같은 가격 인하 방침을 "풍요의 경제학"이라고 소개했다. 관련기사 챗GPT·로블록스, EU 최고 강도 규제 대상 되나…이르면 8월 지정 전망 2026.08.01 오픈AI CFO, 매출 성장세 강조…"챗GPT 워크·코덱스 덕" 2026.07.30 [AI는 지금] 오픈AI 이어 앤트로픽도 '실제 해킹'…AI 통제 비상 2026.07.31 오픈AI, 저비용 AI 모델 경쟁 나서…"GPT-5.6 요금 최대 80%↓" 2026.07.31 프라이어 CFO는 "유용한 지능의 비용이 낮아지면 수행할 가치가 있는 작업 범위가 넓어진다"며 "사람들이 기술에 대한 신뢰가 쌓이면서 더 깊이 있는 활용이 이뤄지고 있다"고 설명했다. 인프라 투자 방향에 대해서는 "단순히 가장 많은 인프라를 구축하는 것이 아니라 신뢰할 수 있는 수요에 맞춰 적절한 시기에 적절한 용량을 배치하는 것이 목표"라고 강조했다.

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AI타임스와 이스트에이드의 7월 마지막 주(7월24~30일) 이슈 분석 결과, 반도체 대장주들의 실적 발표와 국내외 증시 변동이 상위권을 차지했다.이번 주 검색량 1위는 'SK하이닉스 실적(8.93%)'이 차지했다. 연결 기준 올해 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원으로 고대역폭메모리(HBM) 매출 확대와 D램·낸드 가격 상승을 통해 역대 최대 실적을 달성했다.'삼성전자 2분기 실적(2.45%)'도 매출 171조5000억원, 영업이익 89조5000억원의 역대 최대 실적으로, 전체 영업이익의 99.7%가 반

램리서치·TEL(도쿄일렉트론) 등 글로벌 반도체 장비 기업들이 역대 최고 분기 실적을 경신하고 있다. 인공지능(AI) 반도체 수요 급증 결과로, 이들 기업은 일제히 올해 장비 시장 규모가 당초 예상 대비 커질 것으로 내다봤다. 1일 업계에 따르면 글로벌 반도체 장비 기업들은 최근 실적발표에서 관련 시장 규모 전망치를 1500억달러(약 213조원)로 상향했다. (사진=램리서치) 램리서치는 지난달 29일(현지시간) 2026회계연도 4분기(4~6월) 실적발표에서 매출 67억 2000만달러, 영업이익 25억 8100만달러를 기록했다고 밝혔다. 분기 기준 사상 최대 실적이다. 매출은 전년 동기 대비 30.0%, 전 분기 대비 15.1% 증가했다. 영업이익은 각각 45.1%, 26.1% 증가했다. 실적 전망도 밝다. 회사가 제시한 다음 분기 실적 전망치는 매출액 77억~85억달러다. 중간값(81억달러) 기준으로 전 분기 대비 20% 증가한 규모다. 시장 예상치인 71억달러도 큰 폭으로 상회했다. 램리서치는 이번 실적발표에서 올해 반도체 전공정 장비 시장 규모를 기존 1400억달러에서 1500억달러 초반대로 상향했다. 2027년에 대해서도 "8~10개의 신규 반도체 공장이 가동되고, AI 관련 투자가 지속될 것"이라며 "업황이 매우 긍정적"이라고 내다봤다. 팀 아처 램리서치 최고경영자(CEO)는 "반도체 장비업계 입장에서는 내년에도 D램 분야가 가장 빠르게 성장하고, 그 다음 파운드리와 로직, 낸드 순으로 성장세가 나타날 것"이라고 말했다. 도쿄일렉트론도 사상 최대 분기 실적을 달성했다. 회사는 지난달 30일(현지시간) 2027회계연도 1분기(4~6월) 실적발표를 통해 매출 7323억엔, 영업이익 2114억엔을 기록했다고 밝혔다. 도쿄일렉트론이 전망한 전공정 장비 시장 규모는 올해 1500억달러 이상, 내년 1900억달러 이상이다. 이전 전망치(2026~2027년 내 1500억~1700억달러) 대비 구체화 및 상향 조정됐다. 도쿄일렉트론은 "AI 인프라 투자를 위한 전공정 장비 지출액이 전체에서 50%를 초과하는 수준으로 성장하고 있다"며 "반도체 수요가 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭메모리(HBM)만 아니라 범용 메모리와 중앙처리장치(CPU) 등으로 넓게 확산하고 있다"고 설명했다.

바이트댄스가 짧은 영상을 생성하는 수준을 넘어 아이디어 구상부터 장편 영상 제작까지 지원하는 '창작 워크플로' 중심의 모델 '시댄스 2.5(Seedance 2.5)'를 공개했다.바이트댄스는 31일(현지시간) 시댄스 2.5를 공개하며 기존 시댄스 2.0의 통합 멀티모달 오디오·비디오 공동 생성 아키텍처를 기반으로 장편 스토리텔링과 멀티모달 참조, 영상 편집 기능을 대폭 강화했다고 밝혔다.사용자들의 요구가 단순한 영상 생성에서 하나의 완성된 창작물을 만드는 방향으로 변화하고 있다는 점을 반영해 이번 모델을 개발했다고 설명했다.가장 큰

← /blog Announcing the ACE sidecar Coding agents are the least observable expensive thing most engineering orgs now run. You know your monthly API bill. You do not know which sessions produced it, how much of it was context re-read for the twentieth time, how long your agents spent parked waiting on an approval nobody was there to give, or whether any of the optimisations on your roadmap would be worth a dollar on your traffic. We spent five weeks measuring one developer's Claude Code sessions request by request, and published what we found : 4.2 billion prompt tokens, $3,035 at list price, 90.5% of it input that had already been sent , and — more usefully — a string of levers that looked large in theory and collapsed under measurement. The instrument we built to do that is now a thing you can run. The ACE sidecar is a local reverse proxy that sits between your coding agent and the model provider. It relays your traffic unchanged, prices every request, reads your existing transcripts off disk, and renders the whole picture on a dashboard at 127.0.0.1 . No account. No upload. No change to how you work beyond one environment variable. // sidecar_beta Get beta access The sidecar runs entirely on your machine and uploads nothing. Leave an address and we'll send you the build and the quickstart when the beta opens — or just to stay in the loop. Email address Get beta access We use it to send you the beta and nothing else. Unsubscribe in one click. What it shows you Everything belo

구글이 위성사진에 인공지능(AI)으로 가상의 건물이나 사건 현장을 추가할 수 있는 '구글 어스' 이미지 편집 기능을 철회했다. 실제 지형을 바탕으로 폭격 피해와 원자력발전소, 난민 행렬 등을 사실처럼 꾸민 이미지가 잇따라 확산하면서 분쟁 지역의 피해를 확인하는 위성사진에 대한 신뢰까지 흔들릴 수 있다는 우려가 커졌기 때문이다. 1일 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 구글은 최근 구글 어스에 적용한 생성형 AI 기반 이미지 편집 기능을 되돌리고 안전장치를 강화하기로 했다. 앞서 구글은 지난달 30일 이미지 생성 모델 '나노 바나나'를 구글 어스에 통합했다고 발표했다. 이용자가 원하는 장면을 문자로 입력하면 실제 위성사진 위에 AI가 생성한 사물이나 건물, 상황을 추가해 지역의 모습을 가상으로 바꿀 수 있는 기능이다. 구글 어스를 이용해 멕시코 국경의 난민 모습을 담은 가짜 이미지를 생성하는 X 이용자의 화면 녹화 (영상=henkvaness X 캡처) 기능 공개 직후 소셜미디어 X에서는 가자지구에 폭탄이 떨어져 분화구가 생긴 장면과 이란의 원자력발전소, 네덜란드 암스테르담에서 발생한 차량 사고 등을 묘사한 조작 이미지가 공유됐다. 멕시코 국경에 난민이 모여 있는 모습과 같은 정치·사회적 갈등을 자극할 수 있는 이미지도 제작됐다. 구글 어스는 언론인과 오픈소스정보(OSINT) 분석가가 전쟁과 재난, 군사시설 피해 등을 검증할 때 사용하는 대표적인 도구다. 현장 접근이 제한된 지역에서 촬영된 사진이나 영상의 위치를 확인하고 과거 위성사진과 비교해 피해 규모를 판단하는 기준 자료로 활용돼 왔다. 이번 기능은 일반 이미지 생성 서비스와 달리 구글 어스의 실제 위성사진에 가짜 장면을 덧입힌다는 점에서 우려를 키웠다. 지형과 도로, 건물의 위치와 규모를 그대로 유지할 수 있어 일반적인 AI 생성 이미지에서 나타나는 배경 왜곡이나 크기 오류도 발견하기 어렵기 때문이다. 생성형 AI 기능이 구글 어스 안에 직접 들어가면서 정보를 검증하는 도구와 가짜 정보를 만드는 도구가 하나의 서비스에 공존하게 됐다는 비판도 제기됐다. 조작 이미지가 구글 어스의 실제 화면을 캡처한 것처럼 유통될 경우 이용자가 진위를 구분하기 더 어려워질 수 있어서다. 샘 스톡웰 앨런튜링연구소 선임연구원은 "구글 어스는 수십 년간 언론인과 조사관이 의심스러운 이미지를 확인하는 기준 자료로 쓰였다"며 "생성형 도구를 같은 서비스에 넣으면 가짜를 판별하는 척도 자체를 오염시킬 수 있다"고 지적했다. 구글은 조작된 이미지가 다른 이용자의 구글 어스 기본 화면에는 표시되지 않았고 생성 결과물에 AI 워터마크도 삽입했다고 설명했다. 다만 정책을 위반한 것으로 보이는 이미지 캡처가 외부에 공유된 사실을 확인하고 기능을 철회하기로 했다. 하지만 워터마크만으로 허위정보 확산을 막기 어렵다는 지적도 나온다. 소셜미디어에서는 이미지가 작게 표시되거나 일부가 잘려 공유되는 경우가 많아 AI 생성 표시가 보이지 않을 수 있어서다. 또 워터마크를 삭제하거나 화면을 다시 촬영하는 방식으로 생성 흔적을 숨기는 것도 가