CoreWeave / NVIDIA — CoreWeave가 MLPerf Training v6.0 신기록 수립 — DeepSeek-V3(6,710억 파라미터)를 NVIDIA GB300 NVL72 GPU 8,192장으로 2.02분 만에 학습. 이번 라운드 최대 GB300 클러스터이자 DeepSeek-V3에서 2,048장을 넘어 확장한 유일한 제출. 고객이 실제 프로덕션에서 쓰는 인프라로 수행 — 대형 모델 학습 시간이 얼마나 빠르게 단축되는지 보여주는 지표.
Anthropic — Anthropic이 Claude Fable 5 공개 — 일반 공개한 어떤 모델보다 강력하나 게이팅(민감 주제 ~5%는 보수적 모델이 응답), 무제한 Mythos 5는 美 정부와의 Project Glasswing으로 검증된 사이버방어자에게만. 며칠 뒤 美 상무부가 두 모델을 수출통제해 모든 외국인 접근 차단 — 실시간 선별이 불가능해 Anthropic이 Fable 5·Mythos 5를 전세계 차단(타 모델은 영향 없음). 배포된 프런티어 AI 모델이 전략기술처럼 수출통제된 첫 사례.
Anthropic — Anthropic이 가장 에이전트형인 Sonnet급 모델 Claude Sonnet 5를 공개 — 에이전트 추론·도구 사용·코딩에서 최상위 Opus급 성능에 근접하면서 비용은 일부(도입가 $2/$10, 이후 $3/$15 per M 토큰). 무료·Pro 기본 모델로 채택돼 프런티어급 성능을 비용 곡선 아래로 끌어내림.
프론티어 학습 컴퓨트는 연 약 4~5배 성장해 왔고 최근 AI 도약의 가장 분명한 동인입니다. 검증 가능한 단단한 숫자지만, 지능의 척도가 아니라 입력입니다.
범용 지능에 합의된 시험이 없기에 단일 ‘AGI %’는 데이터로 포장한 우리의 의견일 뿐입니다. 대신 객관적·제3자 숫자를 추적합니다: 학습 컴퓨트, 공개 벤치마크 점수, 투자.
DeepSeek / Huawei — DeepSeek 1.6조 파라미터 V4가 화웨이 Ascend(950PR)에서 구동되고, 화웨이 주도 팀이 Ascend 910C 약 1,000장으로 전체 파라미터 사후학습 완료 — 컴퓨트 주권의 이정표. 단 사전학습 하드웨어는 미공개라 "엔비디아 없이 학습"은 입증되지 않음.
ARC Prize — ARC 시리즈 첫 완전 인터랙티브 벤치마크: 설명 없는 수제 게임 환경에서 에이전트가 규칙을 스스로 발견해야 함. 출시 시점 모든 프런티어 모델이 1% 미만(최고 0.37%), 인간은 전부 해결; 상금 $2M+, 결과는 2026년 12월.
2024년 미국 민간 AI 투자는 $109B — 그리고 2025년의 효율 충격(DeepSeek)이 거품 논쟁을 더 단순하게가 아니라 더 날카롭게 만들었습니다. 자본이 역량을 앞질렀는지에 대한 해석. (우리의 의견이며 투자조언이 아닙니다.)
Anthropic (Claude Opus 4) — 앤트로픽 Claude Opus 4가 확장된 사고와 장시간 자율 코딩으로 출시 — 단순 규모가 아니라 추론·에이전트형 모델이 2025년 프런티어를 이끈 흐름의 일부.
ARC Prize — 더 어려운 후속 — 사람엔 여전히 쉽고 AI엔 어려움 — v1 포화에 맞춰 추상화 프런티어를 재설정.
프론티어 연구소 — 최대 모델이 1e26 FLOP 돌파 — GPT-4의 10배, 컴퓨트는 여전히 연 약 4~5배 성장.
DeepSeek (R1) — 공개된 RL 추론 모델 DeepSeek-R1이 수학·코딩에서 선두 폐쇄 모델에 필적 — AI 자본지출에 대한 시장의 재평가를 촉발.
CAIS · Scale AI — 기존 시험이 포화되자, 프런티어 모델이 처음엔 한 자릿수에 그친 2,500문항 전문가 시험이 등장 — 일반 역량까지의 거리를 재는 새 잣대.
OpenAI (o3) — o3가 ARC-AGI-1에서 76~88%(인간 ~85%) — 암기를 넘어선 첫 AI.
OpenAI (GPT-4) — GPT-4가 1e25 FLOP 규모의 첫 모델; 이후 12개 개발사의 30여 모델이 이를 넘어섬.
OpenAI — ChatGPT가 2개월 만에 1억 사용자 — 당시 가장 빠르게 채택된 앱이자 AI의 소비자 변곡점.
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