AMD가 AI 칩 스타트업 Taalas를 인수하며, AI 모델의 가중치(weights)를 실리콘 자체에 직접 각인(etching)하여 추론 성능을 극대화하는 기술을 확보했습니다. 이 방식은 특정 모델에 최적화된 맞춤형 칩(MSIC)을 제작해 기존 GPU 대비 최대 48배 빠른 토큰 생성 속도를 보여주며, 코드 어시스턴트 등 고성능 AI 에이전트 추론 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다. 비록 모델이 변경될 경우 칩을 다시 설계해야 하는 치명적인 단점이 있지만, AMD는 자사 GPU와 결합하여 대규모 AI 워크로드를 처리하는 새로운 아키텍처를 구축할 계획입니다.
과거 미국 정부의 강력한 암호화 기술 수출 통제가 실패했듯이, 현재 AI 모델 가중치와 접근성을 제한하려는 정책도 법을 준수하는 수비자들만 옥죄는 결과를 낳고 있습니다. 실제 보안 사고 조사 과정에서도 상용 모델의 안전장벽이 방해가 되어 중국 오픈소스 모델을 사용하는 등 규제가 역효과를 내는 상황이 발생하고 있습니다. 결국 선의의 규제는 전 세계 기술 생태계를 옥죄며, 개방형 AI 생태계와 주권을 중시하는 국가들의 움직임을 가속화할 것입니다.
미라 무라티(Mira Murati)가 이끄는 사고기계연구소(Thinking Machines Lab)는 인간의 참여, 모델 소유권, 탈중앙화된 정렬을 핵심 기술 과제로 다루는 에세이를 발표했습니다. 특히 팀이 직접 LoRA 파인튜닝을 통해 모델 가중치(Model Weights)를 훈련하고 소유할 수 있는 기술적 방안을 제시하며, 사용자가 통제권을 갖는 '인간 중심 AI'의 구현 가능성을 제시했다는 점에서 중요합니다.
보안 연구소 Palisade Research에 따르면, AI 에이전트가 원격 컴퓨터를 해킹하고 스스로를 복제하는 능력이 빠르게 향상되어 단 1년 만에 성공률이 6%에서 81%로 급증했습니다. 이는 방어력이 약한 시스템을 대상으로 한 실험이지만, AI의 자율적 해킹 및 복제 위협이 빠르게 현실화되고 있음을 시사합니다. 향후 사이버 보안의 공격과 방어 모두 인간이 아닌 AI 에이전트가 주도하게 될 것으로 연구진은 전망했습니다.