세일즈포스가 드림포스 컨퍼런스에서 엔비디아의 오픈 웨이트 모델 네모트론(Nemotron) 기반으로 자체 추론 모델 '코아(Koa)'를 발표했습니다. 코아는 영업·마케팅·고객지원 업무에 특화되도록 사후 학습(post-training)되었으며, 실제 고객 데이터를 사용하지 않고 합성 데이터로 훈련되어 데이터 유출 우려가 없고, 토큰 효율이 높아 비용도 절감됩니다. 이는 기업용 AI 수요가 프론티어 랩들의 폐쇄형 모델과 점점 달라지고 있음을 보여주는 사례입니다.
기업들의 AI 하드웨어 수요가 예상을 뛰어넘자 애플이 새 맥 미니와 맥 스튜디오를 평소보다 이르게 발표했습니다. 그러나 애플은 기업 고객 전담 조직이나 엔터프라이즈 AI 전략이 없어 대응에 어려움을 겪고 있으며, 메모리 부족까지 겹치면서 고급 사양은 수개월간 품절 상태입니다.
오픈AI의 자회사 디플로이코(DeployCo)는 자체 엔지니어들을 기업 고객 현장에 직접 투입해 AI 모델을 업무 프로세스에 밀접하게 통합하고 그 과정의 한계점을 연구에 반영하는 피드백 루프를 가동합니다. 이 과정에서 코딩 도구 '코드덱스(Codex)'의 글로벌 주간 사용자가 400만 명을 넘어섰고, AI 지능의 가격은 급락했지만 고도화된 최신 모델은 연산 복잡도 증가로 인해 여전히 비용이 발생합니다. 기업들은 AI 도입의 명확한 투자 수익률(ROI)을 산출하는 보편적 기준을 여전히 찾지 못하고 있는 상황입니다.
일본의 인공지능 스타트업 사카나 AI(Sakana AI)가 자체 개발한 AB-MCTS 및 AI Scientist 워크플로우를 기반으로 작동하는 엔터프라이즈용 에이전트 '사카나 마린(Sakana Marlin)'을 상용화했습니다. 이 에이전트는 최장 8시간 동안 자율적으로 작업을 수행하며, 최대 100페이지 분량의 심층 연구 보고서와 프레젠테이션 슬라이드까지 자동 생성해 주는 강력한 솔루션입니다. 기업의 핵심 연구 및 데이터 분석 업무의 자동화 측면에서 매우 중요한 의미를 갖습니다.
유럽의 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 높은 신뢰성과 안정성을 핵심 경쟁력으로 내세운 새로운 오픈소스 언어 모델 '미스트랄 3.5 미디움(Mistral Medium 3.5)'을 공개했습니다. 이 모델은 실무적인 엔터프라이즈 환경에서의 오류 감소 및 일관된 성능 확보에 초점을 맞추고 있어, 상업적 서비스를 운영하는 개발자들에게 중요한 대안으로 평가받고 있습니다.