내가 살아가는 풍경

8·13 부동산 대책 총정리, 무엇이 달라지나요?

맥쓰는풍경/송호정 — Tue, 18 Aug 2026 14:00:11 +0900

2026년 8월 13일, 정부가 또 하나의 굵직한 부동산 대책을 내놓았습니다.

이번 대책의 정식 명칭은 '전월세 및 매매시장 안정을 위한 주택 신속공급 방안'과 '부동산 시장 안정을 위한 금융 종합대책'인데요.

줄여서 흔히 '8·13 대책'이라고 부르고 있습니다.

그럼 이번 대책에 어떤 내용이 담겼는지 하나씩 살펴보겠습니다.

핵심은 '공급 속도'입니다

기존에 정부는 2026년부터 2030년까지 5년간 수도권에 135만 호를 착공하겠다는 목표를 세운 바 있습니다.

이번 8·13 대책은 이 목표의 실행력을 높이는 데 방점을 찍었습니다.

그동안 택지를 발표한 뒤 실제 착공까지 평균 68개월이 걸렸는데, 이를 37개월까지 줄이는 '최단기 착공모델'을 만들겠다는 것이죠.

여기에 더해 신규택지 10만 호가량을 추가로 발표하면서, 수도권에 총 23만 호 이상을 더 공급하겠다는 계획도 포함되었습니다.

서울 강서구 염창동, 경기 남양주 와부읍, 경기 광주 장지동 등 3곳에 우선 2만7,200가구를 배정했고, 나머지 7만3,000가구+α는 올해 안에 입지를 순차 발표한다고 합니다.

재건축·재개발도 손봤어요

민간 부문 공급을 늘리기 위한 카드도 함께 나왔습니다.

- 재개발 조합 설립 동의율을 70%로 완화

- 이주비 대출 LTV(담보인정비율) 산정 기준을 '신축' 기준으로 완화

- 소형주택을 세대수의 3분의 2 이상 공급하면 기부채납 기준 완화

기존 정비사업의 속도를 높이려는 취지로 보입니다.

자금줄도 함께 열었습니다

부동산 PF(프로젝트파이낸싱) 시장이 얼어붙은 점을 감안해, 시행사의 자기자본비율 규제 도입 시기를 내년에서 2029년으로 2년 미뤘습니다.

또 HUG·HF의 PF 보증 공급 목표도 연평균 28조7,000억 원 규모로 상향했고요.

비아파트(빌라·오피스텔) 쪽에는 다세대·다가구 건축면적 제한 완화, 신축 매입 시 LTV 60%까지 확대 등의 지원책도 담겼습니다.

청년·신혼부부 주거 지원도 강화

청년미래보금자리론이 새로 도입되는데요.

예를 들어 2억5,000만 원짜리 빌라나 오피스텔을 산다면, 자기자본 5,000만 원을 내고 매달 약 84만 원씩만 갚으면 됩니다.

월세 내던 돈으로 내 집 마련을 할 수 있게 되는 셈이죠.

결혼하면 오히려 대출 조건이 불리해지던 '결혼 페널티'도 완화한다고 합니다.

동시에 갭투자·투기 수요는 죄었어요

공급만 늘리는 대책은 아닙니다.

내년 1월부터 수도권·규제지역에서 집을 사놓고 한 번도 거주하지 않은 '투기성 비거주 1주택자'는 전세대출 연장은 물론 신규 대출도 받을 수 없게 됩니다.

가계대출 총량 증가율 한도도 기존 1.5%에서 3%로 올렸는데, 이는 실수요자 지원 확대에 따른 조정으로 풀이됩니다.

전문가들 반응은 엇갈립니다

방향성 자체는 긍정적이라는 평가가 많습니다.

공급 속도를 높이려는 시도, 청년·신혼부부 지원 확대는 의미가 있다는 것이죠.

다만 신규 주택이 실제 입주로 이어지기까지 평균 8년이 걸리는 만큼, 당장의 가격 안정 효과는 제한적일 것이라는 지적도 나옵니다.

일부 전문가는 대출 문턱을 낮춘 조치가 오히려 매수 심리를 자극할 수 있다는 우려도 내놓았고요.

야당에서는 "서울 도심 공급은 염창공원 1,000호가 전부"라며 '맹탕 대책'이라는 비판도 제기했습니다.

정리하자면

이번 8·13 대책은 '더 많이, 더 빠르게 짓되, 실수요자를 선별 지원한다'는 방향으로 요약할 수 있습니다.

공급량 확대보다는 이미 발표된 공급계획의 실행 속도를 높이는 데 집중했고, 청년·신혼부부에게는 문턱을 낮추면서도 투기 수요는 계속 조이는 모습입니다.

관건은 결국 '실행력'입니다.

착공 기간을 68개월에서 37개월로 줄이겠다는 계획이 실제 현장에서도 지켜질지, 그리고 그 효과가 시장에 체감되기까지 얼마나 걸릴지 앞으로 계속 지켜봐야 할 것 같습니다.

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구글, 3.6 Flash 출시 3주 만에 또 Gemini 3.7 Flash 공개... 이번엔 뭐가 달라졌나

맥쓰는풍경/송호정 — Sun, 16 Aug 2026 14:00:00 +0900

구글이 Gemini 3.6 Flash를 내놓은 지 불과 3주 만에, 후속작인 Gemini 3.7 Flash를 전격 공개했습니다.

보통 신모델 사이클이 몇 달 단위인 걸 감안하면 정말 이례적인 속도인데요,

구글은 이를 두고 "개발자 피드백과 알고리즘 혁신의 직접적인 결과물"이라고 설명하고 있습니다.

오늘은 이 초스피드 신모델, Gemini 3.7 Flash에 대해 자세히 정리해보겠습니다.

새로운 pretraining이 아니라 '정제 버전'

먼저 짚고 넘어갈 부분이, Gemini 3.7 Flash는 완전히 새로 학습시킨 모델이 아니라는 점입니다.

모델 카드에 따르면 3.6 Flash를 기반으로 핵심 추론 능력에 알고리즘적 개선을 더한 리파인먼트(refinement) 버전이라고 하네요.

그래서인지 지식 컷오프도 3.6 Flash와 동일한 2026년 3월로 유지되고 있습니다.

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 모두 지원하며 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰, 출력은 최대 6만 4천 토큰까지 가능합니다.

코딩과 에이전트 작업에서 확실한 성능 향상

구글은 이번 모델을 "코딩과 에이전트를 위한 가장 똑똑한 워크호스 모델"이라고 소개했는데요,

실제 벤치마크 수치를 보면 꽤 인상적입니다.

- FrontierCode 1.1 Main (프로덕션급 코드 품질): 34.4% → 43.6%

- DeepSWE v1.1 (장기 소프트웨어 엔지니어링 과제): 49.0% → 65.3%

- WebDev Arena (Elo 점수): 1538 → 1588

- GDP.pdf (복잡한 문서 이해): 22.0% → 34.0%

- AutomationBench (기업 워크플로우 자동화): 17.0% → 30.4%

특히 AutomationBench 항목은 같은 벤치마크에서 Claude Sonnet 5(10.7%)와 GPT-5.6 Terra(23.6%)를 모두 앞서는 수치라고 하니,

기업용 자동화 워크플로우 쪽에서 구글이 상당히 자신감을 보이고 있는 부분인 듯합니다.

웹 개발 영역에서도 더 적은 프롬프트로 더 완성도 높은 앱과 인터랙티브 페이지를 만들 수 있게 됐고,

스크린샷이나 이미지, 디자인 시스템을 기반으로 UI 스타일을 그대로 재현하는 기능도 강화됐다고 하네요.

벤치마크 상세 비교표

한눈에 보기 쉽게 표로 정리해봤습니다.

벤치마크	측정 항목	3.6 Flash	3.7 Flash	비고
FrontierCode 1.1 Main	프로덕션급 코드 품질	34.4%	43.6%	약 9.2%p 상승
DeepSWE v1.1	장기(long-horizon) SW 엔지니어링	49.0%	65.3%	가장 큰 폭 상승, 16.3%p
WebDev Arena (Elo)	웹 개발 실전 대결 점수	1538	1588	Google 비교표 내 최고점
GDP.pdf	전문 PDF/복잡 문서 이해	22.0%	34.0%	12%p 상승
AutomationBench	기업 워크플로우 자동화(비공개 내부 셋)	17.0%	30.4%	Sonnet 5, GPT-5.6 Terra 상회

타사 모델과의 AutomationBench 비교 (구글 공개 자료 기준)

모델	AutomationBench 점수
Gemini 3.7 Flash	30.4%
GPT-5.6 Terra	23.6%
Claude Sonnet 5	10.7%

수치만 놓고 보면 특히 DeepSWE v1.1(장기 과제 수행)과 GDP.pdf(문서 이해) 항목의 개선폭이 두드러집니다.

단순 코드 스니펫 생성보다는, 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 작업이나 실무 문서를 다루는 능력이 크게 좋아졌다는 뜻으로 해석할 수 있을 것 같네요.

다만 이 수치들은 모두 구글이 자체 공개한 벤치마크 결과이기 때문에, 실제 업무에 적용할 때는 참고 지표 정도로 보는 게 좋을 듯합니다.

타사 모델 대비 우위를 주장하는 AutomationBench의 경우 특히 비공개 내부 테스트 셋이라 제3자 검증이 어렵다는 점도 감안해야겠죠.

가격은 반값... 그런데 내년부터는?

이번 발표에서 눈에 띄는 또 하나의 포인트는 가격입니다.

Gemini 3.7 Flash는 도입 가격으로 입력 토큰 100만 개당 0.75달러, 출력 토큰 100만 개당 3.75달러로 책정됐는데,

이는 3.6 Flash 최초 가격의 딱 절반 수준입니다.

다만 이 가격은 한시적입니다.

2027년 1월 1일부터는 입력 1.50달러, 출력 7.50달러로 인상될 예정이라고 하니,

저비용으로 대량 코딩·업무 자동화 에이전트를 운영하려는 팀이라면 연말까지가 실질적인 '체험 기간'인 셈이죠.

어디서 쓸 수 있나요?

일반 소비자 입장에서는 구글의 AI 에이전트인 Spark를 통해 만나볼 수 있습니다.

Spark는 최근 크롬 브라우저에도 통합됐고, Google AI Pro/Ultra 구독자를 대상으로 160개 이상의 국가에서 이용 가능하다고 하네요.

Workspace 앱과의 툴 연동이 개선돼서 멀티스킬 워크플로우의 정확도와 결과물 품질이 높아졌다는 설명입니다.

개발자 쪽에는 AI Studio, Android Studio, Google Antigravity, Gemini Enterprise Agent Platform, Gemini Enterprise 앱 등 다양한 채널에서 바로 사용할 수 있습니다.

안전장치도 함께 강화

성능뿐 아니라 안전 관련 가드레일도 업데이트됐는데요,

화학·생물·방사능·핵(CBRN) 및 사이버 공격 오남용 방지 관련 안전장치가 개선됐다고 구글은 밝히고 있습니다.

아직 안 보이는 Gemini 3.5 Pro

한 가지 흥미로운 점은, 정작 오랫동안 예고돼온 플래그십 모델 Gemini 3.5 Pro는 여전히 감감무소식이라는 겁니다.

파트너 테스트 단계에 있다는 이야기까지는 나왔지만 출시일은 이번 발표에서도 언급되지 않았는데요,

그 사이 구글이 경량 모델인 Flash 라인업만 빠르게 반복 출시하고 있는 모습이 인상적입니다.

Grok, 딥시크 등 경쟁사들의 신모델 출시가 이어지는 상황에서, 구글이 일단 저비용·고속 반복으로 실용성을 어필하려는 전략으로도 읽힙니다.

마무리하며

3주 만의 후속 모델 출시라니, 확실히 요즘 AI 업계 속도가 심상치 않습니다.

Gemini 3.7 Flash는 완전히 새로운 모델은 아니지만, 코딩·에이전트·문서처리 성능이 확실히 올라갔고 가격까지 반값이라

개발 업무에 AI를 적극 활용하는 분들이라면 한 번쯤 테스트해볼 만한 모델인 것 같습니다.

다음 관심사는 역시 언제 나올지 모를 Gemini 3.5 Pro가 되지 않을까 싶네요.

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"집 팔지 말고 바꾸자"…세제 개편 앞두고 아파트 교환거래 3년 만에 최고치

맥쓰는풍경/송호정 — Sat, 15 Aug 2026 14:00:12 +0900

최근 부동산 시장에서 조금 낯선 거래 방식이 눈에 띄게 늘고 있습니다.

바로 '교환거래', 즉 아파트를 서로 맞바꾸는 방식인데요.

집을 팔고 다른 집을 새로 사는 게 아니라, 아예 소유권을 맞교환해버리는 겁니다.

왜 갑자기 이런 거래가 늘어난 걸까요? 하나씩 짚어보겠습니다.

얼마나 늘었나?

한국부동산원에 따르면 올해 상반기(1~6월) 전국 아파트 교환거래는 총 305건으로 집계됐습니다.

이는 2023년 상반기(394건) 이후 3년 만에 최대치입니다.

서울만 놓고 보면 57건으로, 역대 최고치였던 지난해 상반기(59건)와 비슷한 수준이고

2024년 상반기(41건)와 비교하면 39% 늘어난 수치입니다.

교환거래는 아파트뿐 아니라 오피스텔, 상가, 토지 등 부동산 재산권을 주고받는 방식을 통틀어 말하는데,

일반 매매와 똑같이 양도세와 취득세를 내야 합니다.

그런데도 왜 이렇게 늘어난 걸까요?

핵심은 '세제 개편 전 정산'

정부는 지난 8월 3일 세제 개편안을 발표했습니다.

핵심 내용은 크게 두 가지입니다.

1) 장기보유특별공제(장특공제) 개편

지금까지는 오래 보유하기만 해도 양도차익 공제를 받을 수 있었는데,

내년부터는 단계적으로 '거주' 중심의 공제(장기거주소득공제)로 바뀝니다.

즉, 오래 갖고만 있던 사람보다 실제로 거주한 사람에게 혜택이 집중되는 구조로 바뀌는 겁니다.

2) 1주택자 양도차익 공제 한도 신설

지금까지는 1가구 1주택자의 양도차익 공제에 상한선이 없었습니다.

그런데 2028년부터 20억원, 2029년부터는 10억원으로 한도가 생깁니다.

쉽게 말해 아무리 시세차익이 커도 공제받을 수 있는 금액에 '천장'이 생기는 셈이죠.

이 두 가지 변화의 공통점은, 오래 보유해서 시세차익이 큰 고가·초고가 주택일수록 불리해진다는 것입니다.

그래서 왜 '교환'을 선택할까?

과거에 낮은 가격으로 집을 사서 오랜 기간 보유한 사람일수록 양도차익이 크게 쌓여 있습니다.

세제가 개편되기 전에 지금 시세로 '거래'를 한 번 발생시키면, 취득가액이 현재 시세로 새로 갱신됩니다.

즉 지금 당장은 양도세·취득세를 부담하더라도,

나중에 강화된 세제 아래에서 한꺼번에 큰 양도차익을 정산하는 것보다 유리할 수 있다는 계산이 깔린 겁니다.

특히 매매보다 교환을 택하는 이유는, 집을 계속 보유하고 싶은 사람들에게 적합한 방식이기 때문입니다.

같은 단지 내 비슷한 평형끼리 소유주를 맞바꾸면, 실질적인 거주 형태는 크게 달라지지 않으면서

세법상으로는 새로 취득한 것으로 처리되어 취득가액만 현재 시세로 높아지는 효과를 얻을 수 있습니다.

이런 이유로 향후 집값이 더 오를 것으로 예상되는 초고가 주택 보유자, 특히 서울 강남권을 중심으로

교환거래 문의가 더 늘어날 것이라는 전망이 나옵니다.

모두에게 유리한 건 아니다

다만 세무 전문가들은 신중한 접근을 당부합니다.

교환 시점에 즉시 양도세와 취득세를 부담해야 한다는 점에서, 모든 집주인에게 유리한 방식은 아닙니다.

한 세무사는 같은 아파트 단지 내에서 1세대 1주택 비과세 대상자끼리 교환하거나,

양도 후 재구매를 택할지, 혹은 이번 기회에 가격대를 낮춰 이동할지를 각자 상황에 맞게 판단해야 한다고 조언합니다.

핵심은 각 시점의 보유세와 양도소득세를 함께 비교해 유불리를 따져보는 것입니다.

한편, 종합부동산세 과세표준 6~12억원(시세 32~45억원) 구간이나 시가 30억원 이하,

양도차익 20억원 이하의 실거주 1주택자는 이번 개편 이후에도 세 부담이 오히려 줄어들 수 있어

반드시 교환거래가 답은 아니라는 분석도 나옵니다.

정리하며

이번 교환거래 급증 현상은 결국 '세금이 오르기 전에 미리 정산해두자'는 심리가 만들어낸 흐름입니다.

장특공제가 거주 중심으로 바뀌고, 1주택자 공제에도 상한선이 생기는 이번 개편은

장기 보유로 시세차익이 크게 쌓인 고가 주택 소유자에게 특히 부담이 커지는 방향입니다.

다만 교환거래 역시 당장의 세금 부담이 발생하는 만큼, 본인의 보유 기간과 양도차익 규모,

향후 거주 계획 등을 종합적으로 따져본 뒤 신중하게 결정하는 것이 중요해 보입니다.

앞으로 8·3 세제 개편안이 본격적으로 시행되면 이런 절세형 교환거래 움직임은

초고가 주택 밀집 지역을 중심으로 더 확산될 가능성이 높습니다.

#아파트교환거래 #부동산세제개편 #장기보유특별공제 #장특공제 #양도소득세 #1주택자공제 #부동산절세 #강남아파트 #종합부동산세 #맞교환거래

엔비디아·메타, AI 모델 공짜로 풀었다?! 개방형 AI 전쟁의 속내

맥쓰는풍경/송호정 — Fri, 14 Aug 2026 14:00:10 +0900

요즘 IT뉴스 보고 계신 분들이라면 다들 눈치채셨을 거예요.

엔비디아랑 메타가 갑자기 자기네 AI 모델을 무료로 공개하기 시작했거든요.

"오픈AI, 앤스로픽처럼 돈 받고 팔면 되는 거 아니야?" 싶으실 텐데...

사실 여기엔 꽤 치밀한 계산이 숨어있습니다.

오늘은 이 두 회사가 왜 갑자기 '무료 AI' 카드를 꺼내들었는지 자세히 파헤쳐 보겠습니다.

엔비디아, PC 한 대로 돌아가는 AI를 풀다

엔비디아는 지난 11일(현지시간) '네모트론3.5 라이트닝'이라는 모델을 공개했습니다.

매개변수(파라미터) 300억 개 규모의 경량 모델인데요.

MoE(혼합전문가) 구조를 채택해서 입력값에 따라 필요한 부분만 활성화하는 방식이라,

일반 PC 한 대에서도 충분히 돌아갈 정도로 가볍습니다.

기존 대형 모델의 핵심 지식만 압축해서 옮기는 '증류' 기법을 썼다고 하는데,

그 덕분에 비슷한 규모의 다른 개방형 모델보다 토큰 생성 속도가 최대 4배 빠르고,

에이전트 작업 완료 시간도 30% 정도 단축됐다고 합니다.

그런데 더 놀라운 소식은 따로 있습니다.

IT매체 디인포메이션 보도에 따르면, 엔비디아가 매개변수 1조 개 규모의

초대형 모델 '네모트론4'도 비밀리에 개발 중이라고 해요.

이르면 올 늦가을 완성될 거라는 전망인데, 이것도 개방형으로 나올 가능성이 크다고 하네요.

젠슨 황 CEO는 한 인터뷰에서 이렇게 말했다고 합니다.

"무료 AI는 하드웨어에도, 반도체에도, 데이터센터에도 좋을 수밖에 없다"

메타도 질세라 오픈웨이트로 복귀

메타는 한때 폐쇄형 전략으로 돌아섰던 회사였죠.

그런데 마크 저커버그 CEO가 지난 10일, 무려 6500단어 분량의 AI 에세이를 공개하면서

다시 개방형으로 돌아가겠다고 선언했습니다.

이날 공개된 모델이 '뮤즈 글리머'인데요.

최상위 모델 '뮤즈스파크'를 소형화한 파생 모델로, 역시 매개변수 300억 개 규모입니다.

인터넷 연결 없이도 PC나 태블릿에서 AI 에이전트를 구동할 수 있게 설계됐다고 해요.

저커버그는 최고 성능 모델인 '뮤즈스파크 1.2'의 가중치도 공개하겠다고 예고했는데,

다만 상업적 이용 조건을 규정할 라이선스와 구체적인 일정은 아직 정해지지 않았습니다.

그는 에세이에서 이런 취지의 경고도 남겼어요.

최고의 오픈소스 모델을 제한하면 결국 AI 품질 저하와 중앙집권화로 이어질 거라는 겁니다.

왜 하필 지금, 개방형일까?

두 회사가 갑자기 '무료 배포'로 방향을 튼 배경에는 각자 다른, 그러나 공통된 계산이 깔려있습니다.

- 엔비디아는 애초에 모델 자체로 돈을 벌 필요가 없는 회사죠.

무료 AI 모델이 널리 퍼질수록 이를 구동할 GPU와 데이터센터 수요가 늘어나니까,

결국 반도체 판매로 수익을 회수하겠다는 전략입니다.

매출의 상당 부분이 소수 대형 고객사에 몰려 있다 보니,

개방형 생태계를 넓혀 수요처를 분산시키려는 목적도 있다고 해요.

- 메타는 광고가 본업이라 AI 모델을 무료로 풀어도 부담이 적은 구조입니다.

오히려 오픈소스 생태계를 장악해서 개발자와 기업들을 끌어들이는 게

장기적으로 더 이득이라고 판단한 거죠.

그리고 두 회사 모두 겨냥하는 지점은 비슷합니다.

바로 중국 오픈소스 모델의 급성장이에요.

문샷AI의 '키미 K3'(매개변수 2조8000억 개), 알리바바 '큐원3.8-맥스'(2조4000억 개),

딥시크 'V4-프로'(1조6000억 개) 등 중국 모델들은 규모와 성능 모두

미국 오픈소스 모델을 훌쩍 앞서고 있는 상황입니다.

실제로 네모트론3 울트라조차 관련 벤치마크에서 미국 오픈 모델 중 2위에 그치고,

전체 순위로는 상위 40위권 밖이라고 하니 격차가 꽤 크죠.

보안 불신 때문에 중국 모델을 쓰기는 꺼려지고,

그렇다고 비싼 폐쇄형 모델만 쓰자니 부담스러운 기업이나 국가 입장에서는

엔비디아·메타의 무료 개방형 모델이 매력적인 대안이 될 수 있는 셈입니다.

마무리하며...

정리해보면, 엔비디아는 '반도체 수요 확대'를, 메타는 '생태계 장악'을 노리고

개방형 AI 경쟁에 뛰어든 모습입니다.

그리고 그 배경에는 중국의 빠른 추격과 미국의 AI 주권 방어라는 큰 그림이 깔려 있고요.

앞으로 네모트론4나 뮤즈스파크 1.2가 실제로 어떤 성능과 라이선스로 나올지,

그리고 오픈AI·앤스로픽 같은 폐쇄형 진영이 어떻게 대응할지도 지켜볼 대목입니다.

개방형 AI 전쟁, 당분간 계속 뜨거울 것 같네요!

#엔비디아 #메타 #네모트론4 #뮤즈스파크 #뮤즈글리머 #개방형AI #오픈소스AI #오픈웨이트 #젠슨황 #저커버그 #AI모델무료공개 #중국AI #키미K3 #딥시크

0.04달러로 61%, 딥시크 신모델이 보여준 AI 가성비

맥쓰는풍경/송호정 — Thu, 13 Aug 2026 14:00:00 +0900

최근 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 내놓은 신형 모델 'DeepSeek V4 Flash 0731'이 ARC Prize 재단이 운영하는 ARC-AGI 벤치마크에서 공식 검증 점수를 받았습니다.

뉴스에서 종종 "이 모델은 몇 % 나왔다"는 식으로 언급되는 그 시험인데요, 오늘은 이게 정확히 무슨 의미인지 쉽게 풀어보려고 합니다.

ARC-AGI가 뭔데 다들 이 점수에 주목하나요?

ARC-AGI는 프랑스 출신 AI 연구자 프랑수아 숄레(François Chollet)가 만든 벤치마크로, AI에게 "지식"이 아니라 "낯선 문제를 처음 보고 규칙을 스스로 파악하는 능력"을 시험합니다.

색깔 있는 격자무늬 퍼즐을 몇 개 보여주고, 그 안에 숨은 규칙을 찾아 새로운 문제에 적용하게 하는 방식이죠.

람에게는 비교적 쉬운데, AI에게는 꽤 까다로운 게 특징입니다.

그래서 "이 벤치마크 점수가 높다 = 암기가 아니라 진짜 추론을 좀 한다"는 신호로 업계에서 신뢰받고 있습니다.

시리즈가 점점 늘어나서 지금은 ARC-AGI-1(기본형), ARC-AGI-2(더 어렵고 편법이 안 통하게 만든 버전), ARC-AGI-3(설명서 없이 게임하듯 스스로 탐색해야 하는 최신 인터랙티브 버전)까지 나와 있습니다.

DeepSeek V4 Flash 0731, 실제 성적표는?

이번 결과에서 딥시크 모델은 추론 강도(사고를 얼마나 깊게 시키느냐)에 따라 세 가지 버전으로 테스트됐고, 점수는 이렇습니다.

버전	ARC-AGI-1	ARC-AGI-2
Max (최대 추론)	89.0%	61.4%
High	87.0%	56.0%
Low (최소 추론)	84.0%	46.0%

최대 추론 강도로 돌렸을 때 DeepSeek V4 Flash 0731은 ARC-AGI-1 준사설(Semi-Private) 평가에서 태스크당 0.02달러 비용으로 89.0%를, ARC-AGI-2에서는 태스크당 0.04달러로 61.4%를 기록했습니다.

참고로 ARC-AGI-3(가장 어려운 인터랙티브 버전)에서는 이번 결과에 점수가 공개되지 않았는데, 아직 최상위권 모델들조차 여기서는 1% 안팎에 머무는 경우가 많아 어려운 영역입니다.

다른 모델들과 비교하면 어느 정도 수준일까?

숫자 하나만 보면 감이 잘 안 오죠. 비슷한 시기 다른 주요 모델들의 ARC-AGI-2 점수와 나란히 놓아보면 이렇습니다.

모델	ARC-AGI-2 점수	비고
GPT-5.6 Sol	약 92.5%	2026년 7월 기준 최상위권
Claude Opus 5	약 90.4%	최상위권
GPT-5.5	약 85%	상위권
DeepSeek V4 Flash 0731 (Max)	61.4%	이번 결과, 중상위권
Gemini 3.1 Deep Think	약 85%	상위권 (앞선 시점 기준)

2026년 7월 25일 기준 벤치마크 집계 사이트 BenchLM.ai에 따르면 GPT-5.6 Sol이 92.5%로 ARC-AGI-2 리더보드 1위를 차지했고, 그 뒤를 Claude Opus 5(90.4%)와 GPT-5.5(85%)가 이었습니다.

이렇게 놓고 보면 딥시크 V4 Flash의 61.4%는 최상위권과는 아직 20~30%포인트 정도 차이가 나는, "중상위권" 정도의 성적이라고 볼 수 있습니다.

다만 여기서 꼭 같이 봐야 할 게 '비용'입니다.

최상위권 모델들은 대체로 태스크당 비용이 훨씬 높은 편인데, 딥시크는 태스크당 0.04달러라는 매우 저렴한 가격에 이 정도 점수를 냈다는 점이 핵심 강점입니다.

즉 "1등은 아니지만, 가격 대비 성능(가성비)에서는 눈에 띄는 위치"라고 정리할 수 있습니다.

참고로 2026년 2월 시점 조사에 따르면 최상위 모델(Opus 4.6)이 ARC-AGI-1에서 93.0%, ARC-AGI-2에서 68.8%를 기록했는데, 사람의 경우 모든 버전에서 거의 완벽에 가까운 정확도를 유지하고 있어 아직 AI와 인간의 격차가 완전히 사라진 건 아니라는 점도 함께 알아두시면 좋겠습니다.

이 숫자가 왜 인상적인가요?

여기서 눈여겨볼 포인트는 딱 두 가지입니다.

첫째, 비용 대비 성능이 굉장히 저렴합니다.

태스크 하나 푸는 데 2~4센트라는 건, 불과 1~2년 전만 해도 비슷한 점수를 내려면 태스크당 수십~수천 달러가 들었던 것과 비교하면 격세지감입니다.

AI 업계는 최근 "같은 점수를 얼마나 싸게 내느냐" 경쟁으로 무게중심이 옮겨가고 있는데, 이번 결과도 그 흐름을 잘 보여줍니다.

둘째, ARC-AGI-2에서 60% 선을 넘겼다는 건 꽤 준수한 수준입니다.

ARC-AGI-2는 나온 지 얼마 안 됐을 때만 해도 최상위 모델도 한 자릿수 %에 그칠 만큼 어려운 시험이었는데, 최근 1년 사이 여러 모델이 급격히 점수를 끌어올리는 추세입니다.

다만 업계 최상위권(90% 이상)과 비교하면 딥시크 신모델은 '상위권이지만 최상위는 아닌' 위치 정도로 보시면 됩니다.

그래서 이게 우리한테 어떤 의미가 있을까요?

일반 사용자 입장에서 이 점수가 주는 의미는 이렇게 정리할 수 있을 것 같습니다.

- "싼 가격에 똑똑한 AI"가 점점 현실이 되고 있다는 신호입니다. 저렴한 비용으로 고성능 추론이 가능해지면, 앞으로 개인이나 소규모 개발팀도 복잡한 문제 해결형 AI 서비스를 부담 없이 활용할 여지가 커집니다.

- 다만 ARC-AGI 점수가 높다고 해서 그 AI가 실생활의 모든 문제를 인간처럼 잘 푼다는 뜻은 아닙니다. 이 벤치마크는 "낯선 패턴을 추론하는 능력"에 특화된 시험이라, 코딩이나 글쓰기 같은 다른 영역의 실력과는 별개로 봐야 합니다.

- 중국발 모델들의 추론 능력이 빠르게 따라붙고 있다는 점도 주목할 만합니다. 오픈AI, 구글, 앤스로픽 등 미국 빅테크 모델들이 이끌던 최상위권 경쟁에 딥시크 같은 오픈 진영 모델이 저비용으로 근접한 성적을 낸다는 건, 앞으로 AI 가격 경쟁이 더 치열해질 거란 예고편처럼 보입니다.

마무리하며

결국 이번 DeepSeek V4 Flash 0731의 ARC-AGI 결과는 "돈은 적게, 추론은 제법 잘하는" 모델이 하나 더 늘었다는 이야기로 요약할 수 있을 것 같습니다.

다음에 새로운 모델이 나올 때 ARC-AGI 점수가 언급되면, 오늘 정리한 이 표를 떠올리시면 그 의미를 훨씬 쉽게 이해하실 수 있을 거예요.

#DeepSeek #ARC-AGI #AI벤치마크 #추론모델 #AI가격경쟁 #딥시크 #AGI #오픈소스AI #AI모델비교 #V4Flash

AI가 바꾸는 사이버보안의 미래, "넥스트 스택"이란? (제로데이 대응 -9시간의 시대)

맥쓰는풍경/송호정 — Wed, 12 Aug 2026 14:00:41 +0900

최근 글로벌 VC인 인사이트 파트너스(Insight Partners)에서 흥미로운 리포트를 하나 발표했어요.

제목은 "The Next Stack: The future of AI in cybersecurity".

AI 에이전트 시대에 사이버보안 업계가 어떻게 재편될지를 다룬 글인데요,

개발자이자 보안에도 관심이 많은 입장에서 정말 눈여겨볼 만한 내용이더라고요.

오늘은 이 리포트의 핵심 내용을 정리해서 소개해 드리려고 합니다.

제로데이 대응 시간이 마이너스가 됐다?!

가장 충격적인 통계부터 말씀드릴게요.

예전에는 취약점이 공개된 후 조직이 대응할 시간이 30일 정도는 있었다고 합니다.

그런데 지금은 상황이 완전히 달라졌어요.

Zero Day Clock 기준으로 평균 익스플로잇 발생 시간(TTE)이 -9시간이라고 합니다.

즉, 취약점이 공개되기도 전에 이미 공격이 시작된다는 뜻이죠.

실제로 전체 취약점의 80% 이상이 공개 이전에 제로데이로 악용되고 있는데,

5년 전에는 이 비율이 약 30%에 불과했다고 하니 정말 빠르게 악화되고 있는 셈이네요.

이런 속도라면 사람이 직접 대응하는 방식으로는 절대 따라갈 수 없겠죠.

그래서 CISO들이 이제는 AI 네이티브 사고방식을 가져야 한다는 게 리포트의 핵심 주장입니다.

트렌드 1: 보안팀도 이제 직접 에이전트를 만든다

흥미로운 사례가 하나 나오는데요, 어느 기업의 부(副) CISO는 24시간 돌아가는 에이전트를 5개나 운영하고 있다고 합니다.

이제 보안 담당자들이 벤더 제품을 그냥 쓰는 게 아니라, 직접 필요한 기능을 만들어 쓰는 시대가 온 거예요.

물론 모든 게 다 대체되는 건 아닙니다.

CrowdStrike나 SentinelOne처럼 네트워크 효과와 데이터 모트(data moat)를 가진 제품은

누구도 "바이브 코딩"으로 뚝딱 만들 수 없다는 점을 리포트에서도 강조하고 있어요.

반면 분석, 리포팅, 워크플로우 성격의 제품들은 자체 개발로 대체될 위험이 크다고 합니다.

트렌드 2: 헤드리스(Headless) SaaS로의 전환

두 번째 트렌드는 소프트웨어의 UI가 점점 사라지고 있다는 점입니다.

2026년 4월 세일즈포스의 마크 베니오프가 "우리 API가 곧 UI다"라고 선언한 것처럼,

사이버보안 분야에서도 비슷한 흐름이 나타나고 있어요.

- Sysdig는 헤드리스 클라우드 보안 제품으로 활용 가능

- Trench는 아예 헤드리스 SecOps 제품을 만듦

- 다수 벤더가 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축해 에이전트가 데이터를 직접 가져가도록 지원

특히 노션(Notion) 보안팀이 만든 'Scruff'라는 에이전트 사례가 인상적이었는데요,

더 이상 Wiz나 CrowdStrike 대시보드에 로그인하지 않고, API와 MCP로 데이터를 끌어와 자동으로 인시던트 조사를 수행한다고 합니다.

저도 평소 Claude Code나 커넥터 기반 자동화 작업을 하다 보면 이런 흐름이 확 와닿더라고요.

트렌드 3: 프론티어 AI 랩의 영역 확장

마지막 트렌드는 앤트로픽, OpenAI, 구글 같은 프론티어 AI 기업들의 보안 영역 진출입니다.

Claude Code Security, Codex Security처럼 이미 보안 특화 기능을 내놓기 시작했고,

Cisco Cloud Control처럼 OpenAI Codex를 기반으로 한 플랫폼도 등장했어요.

이렇게 되면 기존 보안 스타트업 입장에서는 위협이 될 수도 있겠죠.

다만 리포트는 엔드포인트, 아이덴티티, 인증서 인프라처럼 깊게 내재된 통제 지점(Keeper, Delinea, Keyfactor 등)은

상대적으로 안전할 것으로 보고 있습니다.

넥스트 스택의 3단 구조

리포트에서 제시하는 미래 보안 아키텍처는 크게 3개 레이어로 나뉩니다.

1) 데이터 플레인(Data Plane) — 보안 데이터를 저장·분석하는 기반층 (예: Databricks, Databahn)

2) 관리 플레인(Management Plane) — SecOps 팀이 에이전트를 만들고 오케스트레이션하는 지휘 계층

3) 컨트롤 플레인(Control Plane) — 방화벽, EDR, IdP, CNAPP 등 실제 통제가 이뤄지는 최전선, 도메인별 에이전트가 운영

특히 관리 플레인과 도메인별 에이전트 영역이 스타트업들에게 가장 큰 기회가 될 것이라고 전망하고 있어요.

여러 UI로 흩어져 있던 보안 대시보드들이 결국 하나의 관리 인터페이스로 수렴할 거라는 예측도 눈에 띕니다.

정리하며

이 리포트를 읽으면서 가장 인상 깊었던 문장은 이거였어요.

"이제는 도구 관리자에서 에이전트 관리자로, 즉 분석가(analyst)에서 엔지니어(engineer)로 역할이 바뀌어야 한다."

보안 담당자뿐 아니라 개발자 입장에서도 곱씹어볼 만한 말이더라고요.

결국 AI 시대에는 '내가 직접 도구를 만들고 에이전트를 조율하는 능력'이 핵심 경쟁력이 될 것 같습니다.

사이버보안 스택이 데이터-관리-컨트롤 3단 구조로 재편되고,

API가 UI를 대체하는 헤드리스 아키텍처가 표준이 되는 흐름은

비단 보안 분야만이 아니라 소프트웨어 산업 전체에 시사하는 바가 크다고 생각해요.

앞으로 이 분야가 어떻게 흘러갈지 계속 지켜봐야겠습니다.

#AI사이버보안 #넥스트스택 #NextStack #InsightPartners #AI에이전트 #헤드리스SaaS #제로데이 #CISO #Claude #MCP #클라우드보안 #보안스타트업

2027년 D램·HBM 생산량, 이미 다 팔렸다 - 램마겟돈 3년차 돌입

맥쓰는풍경/송호정 — Tue, 11 Aug 2026 14:00:23 +0900

2027년 메모리, 벌써 완판됐다고요?

최근 IGN을 비롯한 여러 해외 매체가 대만 IT 전문지 디지타임즈(DigiTimes)를 인용해 충격적인 소식을 전했습니다.

삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 3대 메모리 제조사의 2027년 D램·HBM 생산 캐파가 이미 고객사들에게 전량 예약·판매 완료됐다는 소식인데요.

아직 2026년도 다 지나지 않았는데 내년 물량이 벌써 동났다니... 정말 놀라운 일이 아닐 수 없습니다.

NAND 플래시 쪽도 사정은 비슷해서, 삼성전자·마이크론·샌디스크는 이미 매진됐고 키옥시아와 SK하이닉스도 8월 안에 계약이 마무리될 것으로 전망된다고 하네요.

왜 이런 일이 벌어진 걸까요?

가장 큰 원인은 역시 AI입니다.

AI 데이터센터용 서버가 D램 생산능력의 약 70%를 빨아들이고 있다는 분석이 나올 정도인데요.

SK그룹 관계자에 따르면 AI 기업들의 메모리 수요는 앞으로도 60~100%가량 더 늘어날 것으로 예상된다고 합니다.

문제는 반도체 공장을 새로 짓는 데 5년 가까이 걸린다는 점입니다.

2027~2028년쯤 신규 생산라인이 가동을 시작하겠지만, 그 사이 AI 수요가 지금 속도로 계속 늘어난다면 늘어난 공급마저 순식간에 흡수될 가능성이 크다고 하네요.

결국 제조사 입장에서는 수익성 높은 AI용 메모리에 캐파를 얼마나 몰아줄지, 일반 소비자용 제품에는 얼마나 남겨둘지 저울질할 수밖에 없는 상황이죠.

이미 시작된 가격 인상 도미노

이 여파는 이미 우리 일상 속 기기 가격에 그대로 반영되고 있습니다.

- 게임 콘솔 : 소니는 2026년 4월 PS5 전 라인업 가격을 인상했고, 마이크로소프트는 8월에 두 번째 인상을 단행하며 메모리·스토리지 비용이 2.5배 넘게 뛰었다고 밝혔습니다. 닌텐도 역시 메모리 비용을 이유로 스위치2 가격을 올렸죠.

- PC·핸드헬드 : 밸브는 스팀덱 OLED 가격을 최대 44%나 올렸고, 이는 "메모리·스토리지 비용 상승" 때문이라고 공식적으로 밝혔습니다.

- 그래픽카드 : RTX 50 시리즈 중 16GB 이상 VRAM 모델은 15~20%가량 가격이 뛰었고, 일부 매체는 플래그십 RTX 5090이 5,000달러까지 치솟을 수 있다는 전망까지 내놓고 있습니다.

- PC 제조사 : 델과 레노버 등도 15~20% 수준의 가격 인상을 검토 중이라는 이야기가 나오고 있어요.

인텔 CEO는 "2028년 전에는 완화될 기미가 없다"고 언급했고, 마이크론 측 임원도 "업계 전체 공급 능력을 수요가 훨씬 앞질렀다"고 말할 정도니, 상황이 얼마나 심각한지 짐작이 가시죠.

앞으로는 어떻게 될까요?

시장조사기관 트렌드포스는 AI 서버 수요 증가와 HBM 비중 확대로 D램 공급이 구조적으로 빠듯한 상태를 유지할 것으로 내다보고 있습니다.

새 공장이 가동되면 숨통이 트일 수도 있겠지만, AI 인프라 확장 속도가 지금처럼 유지된다면 그마저도 금방 소진될 가능성이 높다는 게 중론이에요.

한 마디로 정리하면, "램마겟돈"은 2026년 한 해로 끝날 이슈가 아니라 2027년, 어쩌면 2028년까지 이어질 장기전이 될 가능성이 크다는 이야기입니다.

마무리하며

AI 붐이 만들어낸 나비효과가 게임기, 노트북, 그래픽카드 가격까지 밀어올리고 있는 요즘입니다.

당장 새 PC나 콘솔, 그래픽카드 구매를 고민 중이시라면 "기다리면 싸진다"는 공식이 더 이상 통하지 않을 수 있다는 점, 참고하시면 좋을 것 같아요.

#램마겟돈 #RAMageddon #메모리대란 #D램 #HBM #삼성전자 #SK하이닉스 #마이크론 #그래픽카드가격 #PS5가격인상 #스위치2 #스팀덱 #AI메모리수요 #반도체공급부족

GPT‑5.6 Sol 업데이트 총정리 - 무료 사용자도 이제 무제한 채팅

맥쓰는풍경/송호정 — Mon, 10 Aug 2026 14:00:15 +0900

OpenAI가 2026년 8월 6일, ChatGPT의 핵심 모델인 GPT‑5.6 Sol을 개선하고, 무료 사용자에게도 GPT‑5.6 Luna를 확대 적용한다는 소식을 발표했습니다.

매주 10억 명이 넘는 사람들이 ChatGPT를 사용하고 있다고 하니, 이번 업데이트가 미치는 영향이 꽤 클 것 같더라고요. 그럼 무엇이 어떻게 바뀌는지 하나씩 살펴볼까요?

GPT‑5.6 Sol, 이렇게 달라졌습니다

1) 더 명확하고 간결한 답변

기존 GPT‑5.5 Instant는 간단한 질문에도 불필요하게 긴 목록과 설명을 늘어놓는 경향이 있었는데요.

GPT‑5.6 Sol은 질문의 성격에 맞춰 답변 분량을 조절합니다.

간단한 질문에는 바로 핵심만 답하고, 복잡한 기획이나 리서치가 필요한 작업에는 충분히 자세한 답변을 주는 식이죠.

불필요한 서식(볼드, 목록 등)도 줄여서 훨씬 읽기 편해졌습니다.

2) 사실 오류가 눈에 띄게 줄었어요

특히 금융, 의료, 법률처럼 정확한 사실 확인이 중요한 분야에서 내부 평가를 진행했는데,

사실 오류가 포함된 답변의 비율이 GPT‑5.5 Instant 대비 GPT‑5.6 Luna는 약 62%, GPT‑5.6 Sol은 약 68% 줄었다고 합니다.

날짜, 숫자, 출처, 규칙처럼 틀리기 쉬운 부분을 더 꼼꼼하게 처리하도록 개선했다고 하네요.

3) 빠른 답변과 깊은 사고, 이제 한 모델로

Plus와 Pro 사용자는 새로 추가된 슬라이더를 통해 ChatGPT가 답변에 얼마나 시간을 들일지 직접 조절할 수 있습니다.

일상적인 질문엔 슬라이더를 낮춰 빠르게, 기획·리서치·코딩처럼 깊은 사고가 필요한 작업엔 슬라이더를 올려서 사용하면 되는거죠.

예전에는 Instant와 Thinking 모드가 마치 서로 다른 모델처럼 느껴졌는데, 이번 업데이트로 톤과 스타일의 일관성이 훨씬 좋아졌다고 합니다.

참고로 이번에 개선된 GPT‑5.6 Sol은 ChatGPT의 '채팅' 환경에만 적용되며, Work나 Codex를 구동하는 GPT‑5.6 Sol은 이번 변경 대상이 아니라고 하니 참고하세요.

무료 사용자에게도 활짝 열린 문

이번 발표에서 개인적으로 가장 반가운 소식은 무료 사용자 관련 내용이었습니다.

- 이번 주부터 Free 및 Go 사용자의 기본 모델이 GPT‑5.6 Luna로 전환됩니다.

- 다음 주부터는 텍스트 채팅이 무제한으로 제공됩니다. (단, 파일 업로드나 이미지 등 다른 도구는 여전히 사용 제한이 있어요.)

- 더 깊은 사고가 필요한 질문에는 새로 추가된 Think 버튼을 눌러 GPT‑5.6 Luna가 시간을 들여 답하도록 할 수 있습니다.

지금까지는 무료 사용자가 메시지 횟수 제한 때문에 아쉬운 경우가 많았는데, 이 부분이 해소된다면 접근성 측면에서 꽤 의미 있는 변화가 될 것 같네요.

청소년 보호를 위한 안전장치도 강화

이번 업데이트에는 18세 미만 사용자를 보호하기 위한 안전 장치도 함께 언급되었습니다.

로맨틱 롤플레이나 연령 제한 챌린지를 피하고, AI가 실제 인간관계의 대체재로 자리매김하지 않도록 훈련했다고 하네요.

성적 콘텐츠, 섭식장애·신체 이미지 관련 위험, 연령 제한 상품, 위험한 활동, 폭력적 콘텐츠에 대해서도 연령에 맞는 경계를 적용했고,

십대 사용자가 도움이 필요할 때는 신뢰할 수 있는 사람과의 연결을 권장하도록 설계했다고 합니다.

마무리하며

이번 업데이트는 한마디로 "더 정확하게, 더 많은 사람에게"로 요약할 수 있을 것 같습니다.

유료 사용자는 슬라이더로 답변의 깊이를 직접 조절할 수 있게 됐고, 무료 사용자는 무제한 텍스트 채팅이라는 큰 혜택을 받게 됐으니까요.

저처럼 매일 여러 AI 도구를 번갈아 쓰는 입장에서는, ChatGPT의 무료 정책이 이렇게 완화되는 것만으로도 다른 서비스들의 경쟁 구도에 영향을 줄 것 같다는 생각이 듭니다.

GPT‑5.6 Sol은 Plus·Pro 사용자부터 순차 적용되고, Free·Go 사용자는 이번 주와 다음 주에 걸쳐 순차 적용된다고 하니 조만간 직접 체험해보실 수 있을 거예요.

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삼성전자, AI 메모리 병목 끝낸다…차세대 3D 메모리 'zHBM' 최초 공개!

맥쓰는풍경/송호정 — Sun, 9 Aug 2026 14:00:31 +0900

요즘 AI 반도체 뉴스 챙겨보다 보면 HBM 이야기가 정말 많이 나오는데요.

이번엔 삼성전자가 아예 한 발 더 나간 기술을 들고 나왔습니다.

바로 'zHBM'이라는 차세대 3D 메모리 아키텍처인데요.

이게 정확히 뭔지, 왜 이렇게 화제가 되는지 한번 정리해봤습니다.

FMS 2026, 어떤 자리였나?

삼성전자는 8월 4일부터 6일(현지시간)까지 미국 캘리포니아 산타클라라에서 열린 'FMS(Future of Memory and Storage) 2026'에 참가했습니다.

FMS는 올해로 20주년을 맞은 세계 최대 메모리·스토리지 전문 행사라고 하니, 업계에서는 정말 무게감 있는 자리인 셈이죠.

삼성전자는 이 행사에서 약 20평 규모의 최대 전시 공간을 마련했고,

AI 클라우드 서버를 형상화한 부스로 눈길을 끌었다고 합니다.

전시는 Highlight, Cloud AI, Edge AI 세 구역으로 나뉘었고, D램부터 낸드, 스토리지까지 약 30개 제품이 전시됐다고 하네요.

행사 첫날인 4일 오전에는 이진엽 Flash개발실 부사장과 김경륜 D램개발실 상무가

'Driving the wave of AI Revolution: 3D Innovations in Memory & Storage Architecture'라는 주제로 기조연설을 진행했습니다.

zHBM, 도대체 뭐가 다른걸까?

기존 HBM은 AI 가속기(GPU 등) 옆에 평면으로 배치되는 구조였는데요.

AI 인프라가 고도화되면서 이런 평면 배치 구조가 슬슬 한계에 다다르고 있다고 합니다.

삼성전자가 내놓은 답은 간단하면서도 대담합니다.

AI 가속기(xPU) '위'에다가 HBM을 수직으로 쌓아 올리는 거죠.

이렇게 하면 데이터가 이동하는 거리 자체가 확 줄어드는데요.

그 결과로 삼성전자가 밝힌 성능 개선폭이 꽤 인상적입니다.

- 성능: HBM5 대비 최대 8배 향상

- 전성비(전력 대비 성능): 최대 3배 개선

- 열 저항: 절반 이상 감소

특히 인터레이어(메모리와 가속기 사이 층)에 고객 맞춤형 IP를 적용할 수 있는 3D 설계 구조라서,

메모리 용량이나 가속기 성능을 고객사 필요에 맞게 최적화할 수 있다는 점도 강조됐습니다.

같이 공개된 'zNAND-O'도 눈여겨볼 만한데요.

기존 V-NAND의 수직 적층 기술에 TSV(실리콘관통전극) 기술을 결합해 4단 또는 8단 반도체 칩을 3D 패키징한 제품입니다.

이름 끝의 '-O'는 온디바이스(On-device) AI 환경에 최적화됐다는 의미라고 하네요.

이 외에도 삼성전자는 웨이퍼 본딩 기반의 적층 기술을 적용한 'V10 BV(Bonding Vertical)-낸드'를 함께 공개했는데,

메모리 셀을 400단 이상 쌓아올린 게 특징입니다.

SK하이닉스도 가만있지 않았다

같은 행사에서 SK하이닉스도 만만치 않은 카드를 꺼냈습니다.

샌디스크와 손잡고 차세대 스토리지 'HBF(고대역폭 플래시)'의 첫 표준 규격을 공개했는데요.

HBF는 HBM과 SSD 사이에 놓이는 새로운 메모리 계층으로,

HBM처럼 빠르게 데이터를 주고받으면서도 낸드 기반이라 용량을 크게 키울 수 있는 게 특징입니다.

8단·16단 적층으로 최대 512GB 용량, 대역폭은 최대 3.0TB/s까지 지원한다고 하네요.

이 표준에는 구글과 텐스토렌트가 컨소시엄으로 참여하고 있고,

UCIe라는 개방형 연결 표준을 채택해서 다양한 GPU·CPU와 유연하게 연동되도록 설계됐다고 합니다.

여기에 더해 SK하이닉스는 10세대(V10) 375단 4D 낸드도 처음 공개했는데,

이전 세대보다 전력 대비 성능을 2.5배 높인 게 특징이라고 하네요.

삼성이 400단 이상, SK하이닉스가 375단으로 초고적층 낸드 경쟁도 함께 벌어진 셈입니다.

왜 이게 중요할까요?

정리해보면 이번 FMS 2026은 메모리 경쟁의 무게중심이 확실히 바뀌고 있다는 걸 보여주는 자리였던 것 같습니다.

- 기존 HBM 중심 경쟁 → 3D 적층, 온디바이스 AI, 계층형 메모리(HBF) 등 훨씬 다양한 방향으로 확장

- 삼성전자는 '가속기 위에 메모리를 쌓는다'는 근본적으로 다른 구조 제안

- SK하이닉스는 HBM과 SSD 사이의 새로운 계층(HBF)으로 용량 확장성에 승부수

AI 서버 성능이 계속 높아질수록 결국 병목은 '연산'이 아니라 '데이터를 얼마나 빨리 옮기느냐'에서 발생한다고 하죠.

그런 의미에서 이번에 나온 zHBM이나 HBF 같은 기술들은 앞으로 AI 인프라의 방향을 가늠해볼 수 있는 좋은 힌트가 아닐까 싶습니다.

아직은 목업(Mock-up) 단계라 실제 양산까지는 시간이 좀 걸릴 것 같은데요.

그래도 메모리 업계가 HBM 다음 스텝을 어떻게 그리고 있는지 확인할 수 있어서 흥미로운 소식이었습니다.

#삼성전자 #zHBM #FMS2026 #AI메모리 #HBM #3D메모리 #SK하이닉스 #HBF #차세대반도체 #AI인프라 #zNAND #메모리반도체

유럽 AI법 제50조 시행, 우리 회사도 해당될까? 챗봇·딥페이크 규제 총정리

맥쓰는풍경/송호정 — Sat, 8 Aug 2026 14:00:34 +0900

2026년 8월 2일부터 EU AI법(AI Act)의 '투명성 의무' 조항인 제50조가 본격 시행에 들어갔습니다.

챗봇 하나 돌리는 스타트업부터 AI로 이미지·영상 만드는 콘텐츠 회사까지...

생각보다 많은 곳이 이 규제망에 걸리게 됐다고 하더라고요.

오늘은 이 제50조가 정확히 뭘 요구하는지, 우리 같은 개발자·마케터·콘텐츠 제작자 입장에서 뭘 챙겨야 하는지 정리해봤습니다.

제50조, 한마디로 뭔가요?

한마디로 정리하면 "AI를 쓰고 있다는 사실을 사람들에게 숨기지 말라"는 규정입니다.

EU AI법 자체는 원래 '고위험 AI 시스템'에 초점이 맞춰져 있었는데요.

제50조는 좀 다릅니다. 위험도가 낮은 시스템이라도, 사람이 AI와 상호작용하는지 헷갈릴 수 있는 상황이라면 무조건 적용되는 조항이거든요.

그리고 이 법, EU에 법인이 있어야만 적용되는 게 아니라는 게 함정입니다.

한국 기업이라도 서비스가 EU 사용자에게 제공되거나 결과물이 EU 안에서 소비되면 그대로 적용 대상이 됩니다. 역외적용이죠.

네 가지 의무, 하나씩 볼게요

1) 챗봇·AI 어시스턴트 고지 의무

챗봇이나 음성 비서, AI 에이전트처럼 사람과 직접 대화하는 시스템은 "저는 AI입니다"라는 걸 처음부터 알려야 합니다. 다만 누가 봐도 AI인 게 명백한 경우(예: 딱 봐도 챗봇 아이콘)는 예외로 봐준다고 하네요.

2) 합성 콘텐츠 마킹 의무

AI로 만든 오디오·이미지·영상·텍스트는 기계가 읽을 수 있는 형태로 'AI 생성물'임을 표시해야 합니다. 이건 워터마킹이나 C2PA 같은 출처 메타데이터 방식으로 구현되는데, 8월 2일 이전에 이미 나와 있던 서비스는 2026년 12월 2일까지 유예를 받았습니다. 반대로 8월 2일 이후 새로 출시하는 서비스는 처음부터 바로 적용이고요.

3) 감정인식·생체분류 시스템 고지

직장이나 학교 등에서 감정을 인식하거나 생체 정보로 사람을 분류하는 AI 시스템을 쓴다면, 그 대상이 되는 사람에게 반드시 미리 알려야 합니다.

4) 딥페이크·공익 관련 AI 텍스트 라벨링

가짜 이미지·음성·영상(딥페이크)이나, 뉴스·정치처럼 공익성이 큰 주제를 다룬 AI 생성 텍스트는 "AI가 만들었거나 조작한 콘텐츠"라는 걸 명시해야 합니다.

여기서 재밌는 포인트가, 1·3·4번 의무는 유예 없이 8월 2일에 그대로 시행됐고, 2번 마킹 의무만 부분적으로 유예됐다는 점이에요. 무거워 보이는 의무가 미뤄지고, 가벼워 보이던 의무가 먼저 도착한 셈이죠.

안 지키면 어떻게 되나요?

유럽위원회는 7월 20일 관련 가이드라인을 확정했고, 위반 시 최대 1,500만 유로 또는 전 세계 매출의 3% 중 큰 금액이 과징금으로 부과될 수 있습니다. (참고로 마킹 의무 단독 위반은 그보다 낮은 750만 유로/1.5% 기준이 적용된다는 분석도 있더라고요.)

집행은 각국의 시장감시당국이 맡습니다. 유럽에 지사가 없다고 안심할 수 없는 이유죠.

우리는 뭘 챙겨야 할까요?

- 챗봇/AI 에이전트 운영 중이라면 → 첫 화면이나 첫 응답에 "AI입니다" 고지 문구부터 넣어두는 게 안전합니다.

- AI로 이미지·영상·글을 대량 생성 중이라면 → 워터마킹·메타데이터 표시 방식을 지금부터 검토해두는 게 좋습니다. 12월 2일 유예 끝나기 전에요.

- 뉴스·정치·공공 정보 콘텐츠를 AI로 만든다면 → 라벨링은 유예 대상이 아니니 지금 바로 표시해야 합니다.

- EU 사용자를 조금이라도 대상으로 한다면 → "우리는 한국 기업이라 상관없다"는 생각은 통하지 않는다는 것, 꼭 기억해두세요.

이제 막 시행 첫 주가 지난 만큼 실무 가이드라인이나 업계 사례가 계속 쌓일 것 같은데요.

저도 AI 툴을 실무에 많이 쓰다 보니 남 일 같지 않더라고요. 앞으로 관련 소식 들어오는 대로 계속 업데이트해보겠습니다!

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