GLM-V 팀이 이미지, 비디오, GUI 등 다양한 형식을 인지하고 해석하며 행동할 수 있는 'GLM-5V-Turbo' 모델을 발표했습니다. 이 모델은 언어 모델의 보조 인터페이스가 아닌, 추론 및 실행의 핵심 구성 요소로 멀티모달 인식을 통합한 것이 특징입니다. 이를 통해 우수한 멀티모달 코딩 및 시각적 도구 활용 능력을 갖춘 에이전트 구축을 위한 실질적인 통찰력을 제공합니다.
스위스는 세계 최고 수준의 'Alps' AI 슈퍼컴퓨터를 활용하여 전 세계에서 가장 큰 규모의 오픈소스 AI 파운데이션 모델 연구를 진행하고 있습니다. 이 이니셔티트는 2026년까지 총 2천만 스위스 프랑의 자금과 막대한 컴퓨팅 자원을 지원하는 3차 프로젝트 공모를 진행하여 신뢰할 수 있는 AI 소프트웨어, 모델 및 데이터를 개발하는 데 목적이 있습니다. 이는 벤처기업과 중소기업 등 산업계가 투명한 AI 기술을 적극 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 점에서 매우 중요합니다.
AI 투자자 엘라드 길(Elad Gil)은 기업의 가치가 정점에 달하는 12개월의 골든타임을 놓치지 말고 매각(엑시트)을 고려해야 한다고 조언합니다. 거대 파운데이션 모델의 확장으로 인해 AI 스타트업들의 차별성과 방어력이 빠르게 약해지고 있는 지금, 창업자들은 자사의 가치가 가장 높은 시점인지 냉정하게 평가하고 기회를 잡아야 합니다.
기업용 엔지니어링 팀을 위한 AI 코딩 에이전트를 개발하는 스타트업 팩토리(Factory)가 15억 달러(약 2,000억 원)의 기업 가치로 1억 5,000만 달러를 유치했습니다. 앤스로픽의 Claude나 중국의 DeepSeek 같은 서로 다른 파운데이션 모델 간의 자유로운 전환을 지원하는 점을 핵심 차별점으로 내세우며, 투자자들은 경쟁이 치열한 AI 코딩 시장에서도 성장 동력이 있다고 평가하고 있습니다.
샌프란시스코 기반 로봇 스타트업 Physical Intelligence(PI)가 명시적으로 학습하지 않은 새로운 작업을 수행할 수 있는 로봇 파운데이션 모델 'π0.7(파이 제로 포인트 세븐)'을 발표했습니다. 이 모델은 서로 다른 맥락에서 학습한 기술을 결합하여 처음 보는 문제를 해결하는 '조합적 일반화(Compositional Generalization)' 능력을 보여주며, 이는 데이터 양 이상으로 성능이 비약적으로 상승하는 대규모 언어 모델(LLM)의 변곡점을 로봇 AI에서도 달성할 수 있음을 시사합니다. 아직 복잡한 다단계 작업의 자율 수행이나 프롬프트 엔지니어링의 중요성 등 해결해야 할 한계가 존재하지만, 추가 학습 없이도 사람의 언어 지시를 통해 실시간으로 로봇을 제어할 수 있게 되었다는 점에서 산업계에 큰 의미를 갖습니다.
마이크로소프트(MS) AI 연구소가 음성 인식, 음성 생성, 비디오 생성이 가능한 3종의 자체 멀티모달 파운데이션 모델을 공개했습니다. 오픈AI와의 독점적 파트너십을 유지하면서도 자체 AI 스택을 구축하려는 MS의 전략이자, 구글 등 경쟁사 대비 저렴한 가격을 무기로 LLM 시장을 공략하는 움직임입니다.