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Insights의 AI 기사
Thinking Machines Lab은 NVIDIA와 다년간 전략적 파트너십을 맺고 차세대 Vera Rubin 시스템을 최소 1GW 규모로 배치하겠다고 밝혔다. 양사는 training·serving 시스템 공동 설계와 함께 enterprise, research institution, scientific community로 frontier AI 및 open model 접근을 넓히는 계획도 제시했다.
Google DeepMind는 2026년 3월 26일 대화형 AI가 감정을 악용하거나 사람을 해로운 선택으로 유도할 수 있는지를 다룬 새 연구를 공개했다. 회사는 영국·미국·인도 참가자 1만 명 이상이 참여한 9개 연구를 바탕으로, harmful AI manipulation을 측정하는 첫 empirically validated toolkit을 만들었다고 밝혔다.
Anthropic은 Department of War와의 갈등이 Americans에 대한 mass domestic surveillance와 fully autonomous weapons라는 두 가지 예외 조항에서 비롯됐다고 밝혔다. 회사는 어떤 공식 지정이 내려지더라도 commercial customer나 비국방 계약 업무에는 영향을 주지 않아야 한다고 주장한다.
Anthropic과 Rwanda 정부는 새로운 3년 계약으로 Claude를 국가 보건, 교육, 공공부문 workflow로 확대하겠다고 밝혔다. 이번 합의는 단순한 도구 제공이 아니라 training, API credit, local capacity building을 함께 묶는다.
Meta는 NVIDIA와의 multi-year 계약이 training, inference, 핵심 업무 처리를 위한 AI 최적화 data center 구축을 뒷받침할 것이라고 밝혔다. 이번 발표는 privacy, networking, Vera Rubin cluster 계획까지 하나의 인프라 로드맵으로 묶는다.
OpenAI는 위협 행위자가 하나의 모델 안에서만 움직이지 않고 웹사이트, 소셜 플랫폼, 기타 운영 인프라를 함께 사용한다고 설명했다. 이번 보고서는 교차 플랫폼 악용을 더 빨리 탐지하고 차단하기 위한 운영 관점을 강조한다.
Amazon은 2026년 3월 2일 Spain 투자 계획을 €33.7 billion으로 늘려 유럽 전역의 data center와 AI capacity를 확대하겠다고 밝혔다. 회사는 이 계획이 2035년까지 Spain GDP에 €31.7 billion을 더하고 연간 29,900개의 일자리를 지원할 것으로 보고 있다.
Google은 2026년 3월 25일 post-quantum cryptography 전환 목표 시점을 2029년으로 제시했다. 양자 하드웨어와 오류 정정, factoring 추정치의 진전에 맞춰 인증·서명 인프라 전환을 더 서둘러야 한다는 메시지다.
Google은 2026년 3월 25일 Lyria 3 Pro가 최대 3분 길이의 트랙을 생성하고 intro, verse, chorus, bridge 같은 곡 구조를 직접 반영할 수 있다고 밝혔다. 공식 블로그는 이 모델이 Vertex AI public preview, AI Studio, Google Vids, Music AI Sandbox까지 확장된다고 설명한다.
Cloudflare는 2026년 3월 24일 Arm과 협력해 Arm AGI CPU를 자사 글로벌 네트워크에 배치하겠다고 밝혔다. Arm 뉴스룸은 이 칩을 Arm의 첫 생산용 실리콘 제품으로 소개하며, accelerator 관리, control plane, API 호스팅 같은 AI 데이터센터 워크로드를 겨냥한다고 설명한다.
Hacker News는 filtered HNSW search를 바로잡고 공격적인 vector compression을 추가한 DuckDB community extension을 주목했다. 이로써 실제 SQL filters 아래에서 retrieval workloads를 더 예측 가능하게 만든다.
Anthropic Economic Research는 Claude usage data와 task feasibility를 결합한 “observed exposure” 지표를 공개했다. 보고서는 실제 AI 적용 범위가 아직 이론적 가능성보다 훨씬 낮지만, 노출이 높은 직무는 2034년까지 더 낮은 성장 전망을 보인다고 설명한다.